Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV-Stereo++	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.18 249	0.06 8	0.04 1	0.10 10	0.11 13	0.11 37	0.06 3	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.09 17	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

IGEV-Stereo+	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 57	0.06 8	0.04 1	0.09 5	0.10 6	0.09 6	0.06 3	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.06 1	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.06 157

StereoAnything_RVC	0.07 2	0.15 403	0.17 326	0.11 1	0.05 1	0.05 3	0.11 20	0.08 3	0.08 2	0.06 3	0.06 3	0.05 1	0.05 7	0.09 17	0.08 16	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.04 18

dual_stereo	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 57	0.05 1	0.05 3	0.13 65	0.12 24	0.08 2	0.07 12	0.06 3	0.05 1	0.05 7	0.07 3	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 18

PFNet+	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.16 111	0.09 191	0.05 3	0.12 33	0.17 129	0.21 237	0.16 248	0.19 224	0.14 192	0.10 157	0.11 75	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.11 380

AIO_test	0.07 2	0.05 11	0.07 4	0.15 57	0.07 39	0.06 6	0.14 108	0.10 6	0.10 16	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.08 11	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

MIM_Stereo	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.15 57	0.07 39	0.06 6	0.12 33	0.20 185	0.14 103	0.13 174	0.13 130	0.09 85	0.05 7	0.12 150	0.08 16	0.05 6	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.05 87

DLNR_Zeroshot_test	10.40 517	1.82 511	19.49 523	120.77 528	13.11 521	0.06 6	0.13 65	0.23 245	0.10 16	0.07 12	0.10 78	0.09 85	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.13 416	0.04 3	0.06 62	0.04 18	51.54 527	0.04 18

DisPM	0.11 142	0.07 112	0.12 141	0.16 111	0.09 191	0.06 6	0.13 65	0.17 129	0.17 160	0.14 195	0.20 236	0.12 149	0.10 157	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.11 380

Patchmatch Stereo++	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.11 20	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231
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
PSM-adaLoss	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

ROB_FTStereo_v2	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

ROB_FTStereo	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.11 20	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

HUI-Stereo	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

SST-Stereo	0.10 99	0.07 112	0.15 264	0.18 249	0.09 191	0.06 6	0.12 33	0.17 129	0.11 37	0.15 222	0.17 191	0.13 173	0.12 210	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.05 87

RAFT_R40	0.11 142	0.07 112	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.06 6	0.13 65	0.17 129	0.16 142	0.14 195	0.18 216	0.15 221	0.12 210	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.05 87

Pruner-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.06 6	0.12 33	0.17 129	0.17 160	0.13 174	0.19 224	0.13 173	0.09 129	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.08 294

iGMRVC	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

iRAFT	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.11 20	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

RAFT-IKP	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

GREAT-IGEV	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.13 12	0.07 39	0.07 21	0.14 108	0.09 4	0.09 6	0.06 3	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.10 35	0.07 1	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

MonSter	0.07 2	0.06 41	0.05 1	0.15 57	0.05 1	0.07 21	0.10 10	0.15 71	0.15 117	0.05 1	0.06 3	0.05 1	0.06 25	0.07 3	0.09 45	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 99	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.09 191	0.07 21	0.15 174	0.16 96	0.16 142	0.11 112	0.10 78	0.14 192	0.08 103	0.12 150	0.10 94	0.09 306	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.05 87

whm_eth	0.10 99	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.09 191	0.07 21	0.15 174	0.16 96	0.16 142	0.11 112	0.10 78	0.14 192	0.08 103	0.12 150	0.10 94	0.09 306	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.05 87

CASnet	0.09 42	0.09 263	0.09 49	0.19 304	0.06 8	0.07 21	0.11 20	0.18 155	0.14 103	0.11 112	0.10 78	0.09 85	0.07 73	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.10 349	0.08 286	0.05 66	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.07 21	0.14 108	0.12 24	0.15 117	0.09 56	0.08 42	0.07 37	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.04 18

test_1	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.07 21	0.14 108	0.12 24	0.15 117	0.09 56	0.08 42	0.07 37	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.04 18

HHNet	0.11 142	0.06 41	0.16 298	0.15 57	0.14 405	0.07 21	0.13 65	0.20 185	0.17 160	0.14 195	0.25 314	0.11 132	0.08 103	0.13 191	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.09 336

FTStereo	0.12 205	0.06 41	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.07 21	0.15 174	0.21 205	0.18 186	0.12 148	0.24 285	0.12 149	0.12 210	0.13 191	0.13 230	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.10 357

ASMatch	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.16 111	0.10 291	0.07 21	0.14 108	0.17 129	0.17 160	0.12 148	0.16 171	0.16 234	0.10 157	0.13 191	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.08 294

IRAFT_RVC	0.12 205	0.08 199	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.07 21	0.15 174	0.24 267	0.23 260	0.14 195	0.14 144	0.15 221	0.12 210	0.12 150	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.06 157

SCV_C0	0.08 12	0.07 112	0.07 4	0.16 111	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.11 13	0.12 53	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 75	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.22 393	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.10 6	0.10 16	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.04 18

AIO_rvc	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.15 57	0.06 8	0.08 32	0.14 108	0.09 4	0.08 2	0.07 12	0.08 42	0.07 37	0.04 1	0.10 35	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

Occ-G	0.08 12	0.05 11	0.06 2	0.14 23	0.07 39	0.08 32	0.14 108	0.13 36	0.15 117	0.07 12	0.11 106	0.07 37	0.05 7	0.09 17	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.05 87

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 42	0.10 318	0.31 426	0.15 57	0.06 8	0.08 32	0.14 108	0.10 6	0.10 16	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.11 75	0.07 1	0.12 393	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.05 87

AIO-Stereo	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.18 249	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.15 71	0.09 6	0.08 31	0.08 42	0.07 37	0.05 7	0.11 75	0.08 16	0.05 6	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

RSM	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.12 24	0.10 16	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 75	0.09 45	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

test_for_model	0.09 42	0.12 359	0.14 215	0.23 413	0.11 335	0.08 32	0.13 65	0.12 24	0.12 53	0.10 87	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.07 213	0.04 18

LoS_RVC	0.08 12	0.05 11	0.07 4	0.15 57	0.07 39	0.08 32	0.15 174	0.11 13	0.10 16	0.08 31	0.09 55	0.06 8	0.09 129	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.03 1

Selective-IGEV	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.17 175	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.13 36	0.07 1	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

HBP-ISP	0.18 358	0.13 385	0.16 298	0.15 57	0.11 335	0.08 32	0.13 65	0.28 337	0.29 339	0.22 355	0.33 391	0.21 300	0.25 403	0.23 392	0.17 324	0.14 427	0.16 448	0.21 455	0.17 449	0.10 359	0.08 294

test_4	0.10 99	0.10 318	0.08 18	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.22 395	0.15 71	0.17 160	0.12 148	0.18 216	0.12 149	0.09 129	0.08 11	0.11 146	0.04 1	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.04 3	0.03 1

LCNet	0.11 142	0.07 112	0.09 49	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.21 205	0.15 117	0.11 112	0.15 160	0.16 234	0.11 181	0.12 150	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.15 433

AAGNet	0.11 142	0.07 112	0.16 298	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.13 65	0.18 155	0.13 81	0.16 248	0.21 256	0.13 173	0.14 269	0.11 75	0.14 267	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.05 87

PSM-softLoss	0.12 205	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.08 32	0.13 65	0.24 267	0.17 160	0.14 195	0.19 224	0.13 173	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.12 392

KMStereo	0.12 205	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.08 32	0.13 65	0.24 267	0.17 160	0.14 195	0.19 224	0.13 173	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.12 392

KYRaft	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.22 227	0.12 53	0.13 174	0.16 171	0.20 293	0.10 157	0.12 150	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.06 149	0.16 444

DeepStereo_RVC	0.11 142	0.08 199	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.08 32	0.12 33	0.17 129	0.12 53	0.13 174	0.14 144	0.12 149	0.12 210	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.08 294

RAFT-345	0.11 142	0.07 112	0.15 264	0.16 111	0.08 84	0.08 32	0.12 33	0.15 71	0.10 16	0.11 112	0.36 400	0.09 85	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.04 3	0.05 87

GMM-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.18 249	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.11 112	0.15 160	0.13 173	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.09 336

HI	0.11 142	0.06 41	0.11 111	0.13 12	0.09 191	0.09 52	0.14 108	0.21 205	0.10 16	0.19 306	0.17 191	0.14 192	0.09 129	0.16 269	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.08 286	0.07 213	0.06 157

CoSv	0.11 142	0.06 41	0.11 111	0.13 12	0.09 191	0.09 52	0.14 108	0.21 205	0.10 16	0.19 306	0.17 191	0.14 192	0.09 129	0.16 269	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.08 286	0.07 213	0.06 157

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 18	0.12 4	0.05 1	0.09 52	0.13 65	0.06 1	0.09 6	0.05 1	0.05 1	0.06 8	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.04 18

HUF	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.14 23	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.13 36	0.13 81	0.07 12	0.07 21	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

AIO-test1	0.10 99	0.07 112	0.10 78	0.23 413	0.07 39	0.09 52	0.13 65	0.21 205	0.14 103	0.11 112	0.12 117	0.09 85	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.09 304	0.10 364	0.03 1	0.06 157

GIP-stereo	0.08 12	0.06 41	0.11 111	0.14 23	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.14 51	0.11 37	0.07 12	0.08 42	0.05 1	0.04 1	0.10 35	0.07 1	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

fffft	0.09 42	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.12 24	0.11 37	0.08 31	0.07 21	0.09 85	0.06 25	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.05 87
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 12	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.11 13	0.13 81	0.09 56	0.07 21	0.07 37	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

PAM	0.10 99	0.05 11	0.16 298	0.15 57	0.08 84	0.09 52	0.16 237	0.15 71	0.16 142	0.12 148	0.09 55	0.09 85	0.07 73	0.13 191	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.06 157

UGAM-zero	0.09 42	0.05 11	0.15 264	0.15 57	0.08 84	0.09 52	0.13 65	0.19 174	0.15 117	0.11 112	0.15 160	0.07 37	0.07 73	0.09 17	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 142	0.05 11	0.14 215	0.15 57	0.20 455	0.09 52	0.17 268	0.21 205	0.15 117	0.11 112	0.14 144	0.10 112	0.07 73	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.09 336

RSM++	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.09 52	0.12 33	0.11 13	0.11 37	0.08 31	0.06 3	0.07 37	0.05 7	0.10 35	0.09 45	0.04 1	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.19 174	0.16 142	0.11 112	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

MGS-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.12 141	0.15 57	0.08 84	0.09 52	0.15 174	0.12 24	0.12 53	0.07 12	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

MoCha-V2	0.08 12	0.05 11	0.10 78	0.20 352	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.11 13	0.08 2	0.07 12	0.08 42	0.07 37	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

IGEV++	0.08 12	0.06 41	0.08 18	0.18 249	0.07 39	0.09 52	0.13 65	0.10 6	0.09 6	0.08 31	0.08 42	0.06 8	0.06 25	0.13 191	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

testlalala	0.08 12	0.07 112	0.17 326	0.16 111	0.08 84	0.09 52	0.12 33	0.15 71	0.10 16	0.07 12	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

4D-IteraStereo	0.09 42	0.07 112	0.10 78	0.18 249	0.07 39	0.09 52	0.15 174	0.17 129	0.15 117	0.10 87	0.11 106	0.10 112	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.03 1	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.05 87

CES	0.08 12	0.04 1	0.08 18	0.14 23	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.11 13	0.09 6	0.08 31	0.09 55	0.11 132	0.06 25	0.12 150	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.05 87

RCA-Stereo	0.09 42	0.06 41	0.09 49	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.18 155	0.14 103	0.09 56	0.10 78	0.08 61	0.07 73	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

CroCo-Stereo Lap2	0.09 42	0.09 263	0.08 18	0.22 393	0.09 191	0.09 52	0.19 350	0.16 96	0.12 53	0.09 56	0.10 78	0.05 1	0.05 7	0.08 11	0.08 16	0.06 84	0.06 257	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.05 87

DCANet-4	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.17 268	0.18 155	0.19 200	0.13 174	0.16 171	0.09 85	0.14 269	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

fff	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.16 96	0.20 222	0.13 174	0.16 171	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

ADStereo(finetuned)	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.13 174	0.17 191	0.10 112	0.12 210	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

iRaft-Stereo_5w	0.12 205	0.09 263	0.12 141	0.19 304	0.08 84	0.09 52	0.12 33	0.21 205	0.21 237	0.19 306	0.14 144	0.11 132	0.09 129	0.20 354	0.16 310	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.06 157

GLC_STEREO	0.11 142	0.07 112	0.11 111	0.17 175	0.07 39	0.09 52	0.13 65	0.15 71	0.24 276	0.12 148	0.13 130	0.12 149	0.08 103	0.18 317	0.11 146	0.06 84	0.08 351	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.05 87

TransformOpticalFlow	0.10 99	0.08 199	0.13 184	0.18 249	0.07 39	0.09 52	0.15 174	0.19 174	0.15 117	0.12 148	0.17 191	0.11 132	0.11 181	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.05 87

OMP-Stereo	0.11 142	0.06 41	0.14 215	0.18 249	0.08 84	0.09 52	0.12 33	0.21 205	0.21 237	0.13 174	0.14 144	0.11 132	0.12 210	0.11 75	0.13 230	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

PFNet	0.12 205	0.06 41	0.17 326	0.17 175	0.08 84	0.09 52	0.15 174	0.26 300	0.20 222	0.16 248	0.16 171	0.14 192	0.11 181	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

GrayStereo	0.11 142	0.06 41	0.11 111	0.19 304	0.09 191	0.09 52	0.16 237	0.18 155	0.17 160	0.14 195	0.17 191	0.17 254	0.11 181	0.12 150	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.10 357

AnonymousM	0.09 42	0.05 11	0.10 78	0.14 23	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.19 174	0.14 103	0.13 174	0.11 106	0.09 85	0.08 103	0.13 191	0.10 94	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.05 68	0.05 66	0.05 87

CroCo-Stereo	0.09 42	0.08 199	0.08 18	0.22 393	0.09 191	0.09 52	0.19 350	0.15 71	0.12 53	0.07 12	0.07 21	0.08 61	0.06 25	0.08 11	0.07 1	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.04 18	0.05 66	0.04 18
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
CREStereo++_RVC	0.08 12	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 39	0.09 52	0.12 33	0.14 51	0.14 103	0.10 87	0.14 144	0.08 61	0.07 73	0.09 17	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.05 68	0.04 3	0.04 18
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.09 52	0.10 10	0.18 155	0.16 142	0.10 87	0.09 55	0.12 149	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.08 252	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.05 87

DCANet	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.13 174	0.17 191	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

csc	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.16 96	0.20 222	0.13 174	0.16 171	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

cscssc	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.16 96	0.20 222	0.13 174	0.16 171	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

CFNet-RSSM	0.09 42	0.07 112	0.09 49	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.15 174	0.16 96	0.17 160	0.08 31	0.12 117	0.10 112	0.09 129	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

HART	0.08 12	0.07 112	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.10 90	0.16 237	0.13 36	0.11 37	0.08 31	0.10 78	0.07 37	0.05 7	0.10 35	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.05 66	0.04 18

SCV	0.08 12	0.09 263	0.08 18	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.13 65	0.10 6	0.12 53	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.09 17	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.06 149	0.04 18

IGEV-RUCA	0.08 12	0.06 41	0.11 111	0.14 23	0.09 191	0.10 90	0.12 33	0.10 6	0.12 53	0.06 3	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.06 157

DEFOM-Stereo	0.07 2	0.05 11	0.07 4	0.14 23	0.06 8	0.10 90	0.13 65	0.07 2	0.13 81	0.06 3	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.10 35	0.09 45	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 18

999	0.09 42	0.05 11	0.13 184	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.15 71	0.11 37	0.10 87	0.08 42	0.08 61	0.08 103	0.16 269	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.05 87

mms	0.09 42	0.07 112	0.08 18	0.16 111	0.08 84	0.10 90	0.16 237	0.12 24	0.11 37	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.06 25	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.03 1

PAM_32	0.09 42	0.05 11	0.17 326	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.15 174	0.14 51	0.15 117	0.09 56	0.08 42	0.09 85	0.07 73	0.14 213	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.06 157

rvit_0105_6	0.14 261	0.09 263	0.18 349	0.17 175	0.10 291	0.10 90	0.16 237	0.19 174	0.26 310	0.12 148	0.18 216	0.17 254	0.12 210	0.18 317	0.12 190	0.15 431	0.11 406	0.12 394	0.10 364	0.09 329	0.06 157

rvit_stereo_0081	0.11 142	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.14 51	0.24 276	0.11 112	0.13 130	0.13 173	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.10 342	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.05 87

GCAP-BAT	0.09 42	0.07 112	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.13 65	0.14 51	0.10 16	0.11 112	0.10 78	0.08 61	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

rvit_stereo_0082	0.11 142	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.14 51	0.24 276	0.11 112	0.13 130	0.13 173	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.10 342	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.05 87

U	0.08 12	0.07 112	0.09 49	0.19 304	0.10 291	0.10 90	0.13 65	0.12 24	0.17 160	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.07 3	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.06 149	0.05 87

testlalala2	0.10 99	0.06 41	0.11 111	0.20 352	0.10 291	0.10 90	0.12 33	0.17 129	0.12 53	0.12 148	0.13 130	0.09 85	0.07 73	0.11 75	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.05 87

AE-Stereo	0.10 99	0.08 199	0.10 78	0.18 249	0.09 191	0.10 90	0.15 174	0.14 51	0.19 200	0.09 56	0.14 144	0.12 149	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

plain	0.10 99	0.08 199	0.10 78	0.19 304	0.09 191	0.10 90	0.15 174	0.14 51	0.13 81	0.13 174	0.15 160	0.09 85	0.12 210	0.13 191	0.12 190	0.07 197	0.05 146	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.06 157

MSKI-zero shot	0.09 42	0.05 11	0.09 49	0.15 57	0.07 39	0.10 90	0.13 65	0.14 51	0.13 81	0.09 56	0.09 55	0.09 85	0.06 25	0.12 150	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

MIF-Stereo (partial)	0.11 142	0.06 41	0.10 78	0.19 304	0.10 291	0.10 90	0.11 20	0.17 129	0.18 186	0.14 195	0.16 171	0.09 85	0.11 181	0.12 150	0.12 190	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.07 231

testlalala_base	0.10 99	0.09 263	0.14 215	0.21 378	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.13 36	0.10 16	0.07 12	0.15 160	0.07 37	0.08 103	0.10 35	0.12 190	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

HH	0.09 42	0.06 41	0.13 184	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.16 237	0.14 51	0.10 16	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.07 73	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

HanStereo	0.09 42	0.06 41	0.13 184	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.16 237	0.14 51	0.10 16	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.07 73	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

CAS	0.08 12	0.04 1	0.07 4	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.13 65	0.12 24	0.09 6	0.09 56	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.04 18

EGLCR-Stereo	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.14 23	0.06 8	0.10 90	0.12 33	0.11 13	0.16 142	0.06 3	0.05 1	0.07 37	0.05 7	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

ProNet	0.09 42	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.15 174	0.15 71	0.12 53	0.09 56	0.06 3	0.07 37	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.06 157

MC-Stereo	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.06 8	0.10 90	0.14 108	0.12 24	0.10 16	0.09 56	0.12 117	0.09 85	0.06 25	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

TRStereo	0.09 42	0.05 11	0.12 141	0.15 57	0.12 366	0.10 90	0.13 65	0.18 155	0.18 186	0.09 56	0.09 55	0.09 85	0.06 25	0.10 35	0.08 16	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.04 3	0.04 18

STrans-v2	0.10 99	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.07 39	0.10 90	0.14 108	0.21 205	0.11 37	0.11 112	0.15 160	0.12 149	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.04 18

NF-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

OCTAStereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

NRIStereo	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.18 249	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.16 96	0.15 117	0.12 148	0.14 144	0.13 173	0.12 210	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.07 231

PSM-AAD	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.19 304	0.09 191	0.10 90	0.15 174	0.20 185	0.13 81	0.12 148	0.14 144	0.18 267	0.11 181	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.14 426

RE-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

TVStereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

CRE-IMP	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.10 90	0.12 33	0.18 155	0.10 16	0.14 195	0.13 130	0.13 173	0.12 210	0.12 150	0.11 146	0.07 197	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.08 294

rafts_anoy	0.11 142	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.17 129	0.14 103	0.13 174	0.13 130	0.12 149	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.07 197	0.04 3	0.09 304	0.11 392	0.07 213	0.06 157

raft+_RVC	0.11 142	0.07 112	0.09 49	0.16 111	0.07 39	0.10 90	0.11 20	0.24 267	0.20 222	0.12 148	0.15 160	0.12 149	0.08 103	0.12 150	0.13 230	0.07 197	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

111	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.10 90	0.14 108	0.21 205	0.23 260	0.11 112	0.12 117	0.14 192	0.11 181	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.05 66	0.05 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.06 8	0.10 90	0.16 237	0.17 129	0.14 103	0.09 56	0.10 78	0.08 61	0.09 129	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.03 1

AFF-stereo	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.07 39	0.10 90	0.16 237	0.17 129	0.09 6	0.10 87	0.12 117	0.09 85	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.04 3	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.15 57	0.06 8	0.10 90	0.15 174	0.16 96	0.09 6	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.07 73	0.09 17	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.05 68	0.05 66	0.04 18

Gwc-CoAtRS	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.16 111	0.07 39	0.10 90	0.14 108	0.17 129	0.17 160	0.08 31	0.10 78	0.12 149	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

AIO-test2	0.10 99	0.08 199	0.10 78	0.23 413	0.08 84	0.11 130	0.10 10	0.23 245	0.23 260	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.05 7	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.08 228	0.09 330	0.05 66	0.05 87

castereo	0.09 42	0.06 41	0.11 111	0.15 57	0.06 8	0.11 130	0.15 174	0.14 51	0.18 186	0.08 31	0.10 78	0.11 132	0.08 103	0.09 17	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

tt45	0.09 42	0.06 41	0.11 111	0.15 57	0.07 39	0.11 130	0.16 237	0.13 36	0.11 37	0.09 56	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

ours_stereo	0.09 42	0.07 112	0.09 49	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.16 237	0.11 13	0.12 53	0.08 31	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.12 150	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.03 1

tg	0.10 99	0.06 41	0.10 78	0.18 249	0.08 84	0.11 130	0.16 237	0.20 185	0.12 53	0.08 31	0.11 106	0.11 132	0.07 73	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.04 3	0.04 18

rvit_stereo_0083	0.12 205	0.08 199	0.17 326	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.14 51	0.26 310	0.11 112	0.14 144	0.13 173	0.10 157	0.12 150	0.12 190	0.10 342	0.08 351	0.09 304	0.07 225	0.07 213	0.05 87

WCG-NET	0.08 12	0.05 11	0.09 49	0.15 57	0.06 8	0.11 130	0.14 108	0.13 36	0.13 81	0.06 3	0.09 55	0.07 37	0.06 25	0.13 191	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

WCG-NET（raft）	0.08 12	0.05 11	0.10 78	0.15 57	0.06 8	0.11 130	0.13 65	0.15 71	0.12 53	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.06 25	0.13 191	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

DispNO	0.14 261	0.08 199	0.17 326	0.19 304	0.12 366	0.11 130	0.21 386	0.23 245	0.29 339	0.17 262	0.23 274	0.18 267	0.17 333	0.15 235	0.15 294	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.06 157

ff7	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

IGEVStereo-DCA	0.09 42	0.06 41	0.11 111	0.15 57	0.10 291	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

ffff	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

rrr	0.09 42	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.10 291	0.11 130	0.16 237	0.16 96	0.15 117	0.10 87	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

11t	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

GCAP-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.13 184	0.18 249	0.06 8	0.11 130	0.07 1	0.13 36	0.12 53	0.09 56	0.10 78	0.07 37	0.09 129	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

RAFT-Test	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.15 57	0.07 39	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.13 81	0.09 56	0.10 78	0.10 112	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

LL-Strereo	0.13 230	0.09 263	0.11 111	0.20 352	0.10 291	0.11 130	0.18 312	0.32 381	0.24 276	0.15 222	0.15 160	0.14 192	0.13 245	0.19 330	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.08 286	0.04 3	0.05 87

anonymousdsp	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.09 56	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

DCRE	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.16 111	0.11 335	0.11 130	0.17 268	0.18 155	0.17 160	0.11 112	0.18 216	0.10 112	0.10 157	0.15 235	0.11 146	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.04 18

ccc-4	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

IGEV-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.09 56	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.10 99	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.14 108	0.20 185	0.15 117	0.12 148	0.17 191	0.07 37	0.07 73	0.14 213	0.13 230	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

GwcNet-ADL	0.13 230	0.08 199	0.14 215	0.20 352	0.09 191	0.11 130	0.20 369	0.30 361	0.24 276	0.13 174	0.14 144	0.18 267	0.14 269	0.13 191	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.06 157

IIG-Stereo	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.12 33	0.22 227	0.17 160	0.14 195	0.17 191	0.11 132	0.12 210	0.12 150	0.12 190	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

cross-raft	0.10 99	0.09 263	0.09 49	0.19 304	0.07 39	0.11 130	0.25 427	0.13 36	0.15 117	0.08 31	0.11 106	0.12 149	0.10 157	0.09 17	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

test-1	0.10 99	0.07 112	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.11 130	0.24 414	0.14 51	0.18 186	0.09 56	0.07 21	0.09 85	0.08 103	0.07 3	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

iRaftStereo_RVC	0.10 99	0.07 112	0.09 49	0.17 175	0.09 191	0.11 130	0.17 268	0.18 155	0.12 53	0.09 56	0.12 117	0.10 112	0.07 73	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.04 3	0.04 18

TANstereo	0.09 42	0.04 1	0.08 18	0.13 12	0.06 8	0.11 130	0.14 108	0.15 71	0.19 200	0.11 112	0.15 160	0.10 112	0.06 25	0.12 150	0.09 45	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

test_xeample3	0.09 42	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.13 81	0.10 87	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

R-Stereo Train	0.10 99	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.14 108	0.23 245	0.11 37	0.12 148	0.19 224	0.11 132	0.08 103	0.09 17	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.05 87

RAFT-Stereo	0.10 99	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.14 108	0.23 245	0.11 37	0.12 148	0.19 224	0.11 132	0.08 103	0.09 17	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.05 87
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.14 23	0.06 8	0.11 130	0.10 10	0.18 155	0.18 186	0.13 174	0.16 171	0.14 192	0.11 181	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.04 3	0.04 1	0.04 18	0.06 149	0.05 87
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MM-Stereo_test3	0.10 99	0.07 112	0.07 4	0.18 249	0.07 39	0.12 162	0.19 350	0.24 267	0.19 200	0.06 3	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.11 75	0.08 16	0.06 84	0.06 257	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.04 18

MM-Stereo_test2	0.09 42	0.06 41	0.09 49	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.18 312	0.15 71	0.14 103	0.07 12	0.10 78	0.07 37	0.06 25	0.12 150	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 99	0.07 112	0.08 18	0.18 249	0.07 39	0.12 162	0.18 312	0.21 205	0.20 222	0.09 56	0.11 106	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

Reg-Stereo(zero)	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.16 111	0.06 8	0.12 162	0.11 20	0.15 71	0.10 16	0.12 148	0.09 55	0.10 112	0.08 103	0.11 75	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

rvit_0105_4	0.14 261	0.09 263	0.17 326	0.17 175	0.10 291	0.12 162	0.19 350	0.23 245	0.27 319	0.14 195	0.20 236	0.17 254	0.13 245	0.17 299	0.13 230	0.15 431	0.11 406	0.11 378	0.10 364	0.09 329	0.06 157

UGAM	0.13 230	0.10 318	0.09 49	0.22 393	0.08 84	0.12 162	0.20 369	0.17 129	0.23 260	0.21 340	0.16 171	0.13 173	0.13 245	0.19 330	0.12 190	0.07 197	0.05 146	0.13 409	0.11 392	0.07 213	0.05 87

model_zeroshot	0.10 99	0.04 1	0.11 111	0.15 57	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.20 185	0.13 81	0.11 112	0.10 78	0.12 149	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.06 157

ITSA-stereo	0.15 302	0.10 318	0.14 215	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.14 108	0.30 361	0.49 444	0.17 262	0.19 224	0.22 317	0.15 286	0.17 299	0.16 310	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.08 272	0.08 294

rvit_stereo_ft	0.12 205	0.07 112	0.13 184	0.19 304	0.10 291	0.12 162	0.17 268	0.16 96	0.16 142	0.12 148	0.13 130	0.15 221	0.10 157	0.14 213	0.13 230	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.05 87

CAS++	0.11 142	0.07 112	0.11 111	0.14 23	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.24 267	0.14 103	0.11 112	0.09 55	0.11 132	0.07 73	0.14 213	0.09 45	0.11 368	0.09 376	0.09 304	0.07 225	0.07 213	0.08 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.08 12	0.05 11	0.07 4	0.12 4	0.05 1	0.12 162	0.11 20	0.13 36	0.10 16	0.08 31	0.13 130	0.09 85	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

H2IRNET	0.10 99	0.09 263	0.09 49	0.18 249	0.09 191	0.12 162	0.15 174	0.14 51	0.21 237	0.10 87	0.10 78	0.10 112	0.10 157	0.10 35	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.06 149	0.05 87

CoDeX	0.12 205	0.07 112	0.12 141	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.23 245	0.27 319	0.13 174	0.17 191	0.16 234	0.11 181	0.14 213	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.05 87

tt1	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.12 162	0.16 237	0.15 71	0.19 200	0.09 56	0.08 42	0.06 8	0.06 25	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.06 157

IGEV_Zeroshot_test	0.09 42	0.05 11	0.12 141	0.13 12	0.08 84	0.12 162	0.13 65	0.17 129	0.11 37	0.10 87	0.06 3	0.09 85	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.05 87

RAFT_CTSACE	0.12 205	0.09 263	0.10 78	0.22 393	0.08 84	0.12 162	0.24 414	0.18 155	0.16 142	0.20 327	0.27 338	0.13 173	0.07 73	0.13 191	0.09 45	0.05 6	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.04 3	0.04 18

SA	0.12 205	0.09 263	0.08 18	0.18 249	0.08 84	0.12 162	0.24 414	0.23 245	0.18 186	0.17 262	0.27 338	0.14 192	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.08 286	0.05 66	0.04 18

CIPLG	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.15 117	0.14 195	0.11 106	0.16 234	0.09 129	0.16 269	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

iRaft-Stereo_20w	0.09 42	0.05 11	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.18 155	0.10 16	0.11 112	0.08 42	0.08 61	0.05 7	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

UDGNet	0.14 261	0.13 385	0.16 298	0.17 175	0.10 291	0.12 162	0.16 237	0.21 205	0.27 319	0.20 327	0.20 236	0.16 234	0.13 245	0.16 269	0.13 230	0.10 342	0.06 257	0.09 304	0.07 225	0.06 149	0.07 231

IPLGR_C	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.15 117	0.14 195	0.10 78	0.16 234	0.09 129	0.16 269	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

MIPNet	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.20 185	0.24 276	0.11 112	0.10 78	0.09 85	0.07 73	0.13 191	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

IPLGR	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.12 162	0.17 268	0.21 205	0.24 276	0.11 112	0.12 117	0.11 132	0.08 103	0.12 150	0.12 190	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.04 18

GMOStereo	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

error version	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

test-v	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

ACRE	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.14 103	0.14 195	0.10 78	0.16 234	0.09 129	0.16 269	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

CrosDoStereo	0.12 205	0.06 41	0.12 141	0.14 23	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.22 251	0.19 306	0.24 285	0.15 221	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.05 87

DeepStereo_LL	0.12 205	0.06 41	0.12 141	0.14 23	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.22 251	0.19 306	0.24 285	0.15 221	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.05 87

RAFT-RH_RVC	0.11 142	0.06 41	0.14 215	0.16 111	0.09 191	0.12 162	0.12 33	0.17 129	0.12 53	0.13 174	0.41 434	0.11 132	0.10 157	0.13 191	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.05 68	0.04 3	0.06 157

test-2	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

Prome-Stereo	0.11 142	0.06 41	0.10 78	0.18 249	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.22 227	0.13 81	0.12 148	0.17 191	0.13 173	0.08 103	0.12 150	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.09 336

XX-TBD	0.09 42	0.06 41	0.07 4	0.14 23	0.07 39	0.12 162	0.16 237	0.14 51	0.13 81	0.11 112	0.12 117	0.09 85	0.08 103	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

RALCasStereoNet	0.10 99	0.06 41	0.09 49	0.16 111	0.08 84	0.12 162	0.14 108	0.17 129	0.11 37	0.12 148	0.17 191	0.14 192	0.10 157	0.12 150	0.11 146	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.05 68	0.08 272	0.07 231

PMTNet	0.09 42	0.05 11	0.09 49	0.12 4	0.06 8	0.12 162	0.14 108	0.15 71	0.11 37	0.09 56	0.13 130	0.10 112	0.07 73	0.13 191	0.10 94	0.15 431	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.07 213	0.06 157

ccs_rob	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.27 320	0.34 379	0.14 195	0.21 256	0.22 317	0.13 245	0.18 317	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.07 231

fffy	0.09 42	0.08 199	0.09 49	0.16 111	0.07 39	0.13 198	0.17 268	0.13 36	0.12 53	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.09 129	0.13 191	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.05 87

rvit_stereo_0081_aga	0.11 142	0.09 263	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.13 198	0.14 108	0.14 51	0.19 200	0.10 87	0.18 216	0.16 234	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.06 157

rvit_stereo_0075_2	0.17 345	0.12 359	0.25 398	0.23 413	0.16 429	0.13 198	0.10 10	0.30 361	0.27 319	0.20 327	0.28 350	0.22 317	0.15 286	0.18 317	0.13 230	0.16 447	0.10 395	0.17 441	0.10 364	0.10 359	0.09 336

RAStereo	0.10 99	0.09 263	0.08 18	0.20 352	0.08 84	0.13 198	0.18 312	0.15 71	0.17 160	0.10 87	0.12 117	0.05 1	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.04 18

Pointernet	0.09 42	0.04 1	0.09 49	0.16 111	0.08 84	0.13 198	0.10 10	0.15 71	0.17 160	0.09 56	0.07 21	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 142	0.05 11	0.11 111	0.15 57	0.13 387	0.13 198	0.16 237	0.23 245	0.17 160	0.10 87	0.12 117	0.10 112	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.08 294

gcap-zeroshot	0.09 42	0.05 11	0.10 78	0.16 111	0.07 39	0.13 198	0.13 65	0.11 13	0.12 53	0.13 174	0.12 117	0.09 85	0.08 103	0.09 17	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

MyStereo06	0.10 99	0.07 112	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.18 312	0.19 174	0.12 53	0.12 148	0.08 42	0.07 37	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.06 149	0.06 157

MyStereo05	0.13 230	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.18 312	0.27 320	0.35 386	0.17 262	0.14 144	0.15 221	0.11 181	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.06 149	0.06 157

ACVNet-DCA	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.09 56	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.07 231

xx1	0.11 142	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.16 96	0.18 186	0.09 56	0.09 55	0.16 234	0.16 312	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.07 231

1test111	0.11 142	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.09 56	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.15 235	0.16 310	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.07 231

cc1	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.16 96	0.18 186	0.09 56	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.06 157

MaDis-Stereo	0.09 42	0.09 263	0.08 18	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.10 10	0.16 96	0.16 142	0.09 56	0.11 106	0.06 8	0.06 25	0.09 17	0.13 230	0.07 197	0.06 257	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.04 18

UniTT-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.08 18	0.18 249	0.08 84	0.13 198	0.11 20	0.12 24	0.11 37	0.10 87	0.12 117	0.05 1	0.07 73	0.09 17	0.09 45	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.05 66	0.05 87

EKT-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.14 215	0.15 57	0.10 291	0.13 198	0.14 108	0.18 155	0.21 237	0.11 112	0.08 42	0.12 149	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.07 231

Any-RAFT	0.10 99	0.05 11	0.09 49	0.14 23	0.07 39	0.13 198	0.14 108	0.21 205	0.15 117	0.11 112	0.12 117	0.12 149	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.07 197	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

anonymousdsp2	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.16 111	0.09 191	0.13 198	0.14 108	0.18 155	0.22 251	0.13 174	0.14 144	0.12 149	0.09 129	0.14 213	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

CBFPSM	0.14 261	0.06 41	0.26 401	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.22 227	0.23 260	0.20 327	0.27 338	0.24 339	0.16 312	0.16 269	0.18 342	0.06 84	0.06 257	0.06 62	0.07 225	0.07 213	0.07 231

anonymousa	0.13 230	0.07 112	0.13 184	0.18 249	0.09 191	0.13 198	0.17 268	0.19 174	0.29 339	0.15 222	0.24 285	0.15 221	0.14 269	0.14 213	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.09 330	0.05 66	0.06 157

qqq	0.13 230	0.09 263	0.15 264	0.16 111	0.08 84	0.13 198	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.15 222	0.19 224	0.16 234	0.16 312	0.15 235	0.16 310	0.07 197	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.07 231

raft_robust	0.13 230	0.10 318	0.07 4	0.18 249	0.08 84	0.13 198	0.24 414	0.28 337	0.33 368	0.20 327	0.19 224	0.14 192	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.04 18

test_3	0.10 99	0.09 263	0.10 78	0.20 352	0.08 84	0.13 198	0.26 434	0.14 51	0.21 237	0.10 87	0.10 78	0.09 85	0.09 129	0.08 11	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.07 225	0.04 3	0.04 18

PSMNet-ADL	0.15 302	0.12 359	0.13 184	0.22 393	0.09 191	0.13 198	0.20 369	0.26 300	0.23 260	0.18 292	0.20 236	0.24 339	0.16 312	0.18 317	0.17 324	0.08 252	0.08 351	0.08 228	0.11 392	0.08 272	0.07 231

CFNet_pseudo	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.13 198	0.14 108	0.27 320	0.34 379	0.14 195	0.21 256	0.22 317	0.13 245	0.18 317	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.07 213	0.07 231

GES	0.14 261	0.08 199	0.16 298	0.15 57	0.10 291	0.13 198	0.13 65	0.28 337	0.25 297	0.16 248	0.23 274	0.18 267	0.13 245	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.09 336

CREStereo	0.09 42	0.04 1	0.08 18	0.11 1	0.06 8	0.13 198	0.14 108	0.14 51	0.10 16	0.08 31	0.13 130	0.09 85	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.06 157
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
PSMNet-RSSM	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.15 57	0.08 84	0.13 198	0.16 237	0.24 267	0.24 276	0.16 248	0.28 350	0.22 317	0.14 269	0.15 235	0.13 230	0.11 368	0.06 257	0.09 304	0.12 411	0.08 272	0.07 231

FADNet_RVC	0.16 325	0.14 397	0.40 448	0.20 352	0.11 335	0.13 198	0.13 65	0.26 300	0.22 251	0.21 340	0.23 274	0.20 293	0.17 333	0.14 213	0.16 310	0.08 252	0.08 351	0.12 394	0.09 330	0.11 378	0.10 357

DIP-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.09 5	0.16 96	0.16 142	0.11 112	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet	0.13 230	0.10 318	0.18 349	0.19 304	0.08 84	0.13 198	0.18 312	0.20 185	0.26 310	0.15 222	0.23 274	0.15 221	0.13 245	0.14 213	0.14 267	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

castereo++	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.15 57	0.05 1	0.14 229	0.12 33	0.11 13	0.15 117	0.07 12	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.08 11	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 261	0.09 263	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.23 404	0.24 267	0.27 319	0.14 195	0.15 160	0.18 267	0.12 210	0.17 299	0.14 267	0.14 427	0.11 406	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.06 157

ACV-stereo	0.15 302	0.10 318	0.28 413	0.18 249	0.12 366	0.14 229	0.12 33	0.23 245	0.21 237	0.19 306	0.23 274	0.22 317	0.15 286	0.23 392	0.17 324	0.07 197	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

MyStereo07	0.10 99	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.18 312	0.15 71	0.15 117	0.09 56	0.06 3	0.06 8	0.07 73	0.12 150	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.06 157

MyStereo04	0.13 230	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.18 312	0.29 347	0.38 401	0.17 262	0.14 144	0.16 234	0.10 157	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.06 157

PCWNet_CMD	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.14 108	0.29 347	0.36 390	0.14 195	0.20 236	0.21 300	0.12 210	0.17 299	0.13 230	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

CFNet_ucs	0.15 302	0.08 199	0.16 298	0.16 111	0.11 335	0.14 229	0.14 108	0.30 361	0.34 379	0.16 248	0.24 285	0.23 333	0.14 269	0.18 317	0.15 294	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.09 329	0.09 336

AEACV	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.14 23	0.13 387	0.14 229	0.13 65	0.14 51	0.09 6	0.07 12	0.09 55	0.07 37	0.08 103	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

LoS	0.09 42	0.05 11	0.11 111	0.13 12	0.07 39	0.14 229	0.11 20	0.15 71	0.15 117	0.09 56	0.09 55	0.12 149	0.09 129	0.15 235	0.10 94	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.05 87
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.14 229	0.14 108	0.18 155	0.14 103	0.11 112	0.14 144	0.16 234	0.11 181	0.14 213	0.12 190	0.09 306	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.08 272	0.08 294

IER	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.16 237	0.25 283	0.26 310	0.18 292	0.25 314	0.17 254	0.20 370	0.16 269	0.14 267	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.07 231

test_5	0.14 261	0.12 359	0.08 18	0.20 352	0.10 291	0.14 229	0.29 456	0.21 205	0.24 276	0.18 292	0.28 350	0.11 132	0.15 286	0.12 150	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

BSDual-CNN	0.15 302	0.09 263	0.14 215	0.22 393	0.10 291	0.14 229	0.15 174	0.34 407	0.19 200	0.17 262	0.22 265	0.25 352	0.16 312	0.15 235	0.14 267	0.08 252	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.07 213	0.07 231

hknet	0.15 302	0.11 343	0.13 184	0.22 393	0.11 335	0.14 229	0.15 174	0.34 407	0.25 297	0.17 262	0.22 265	0.22 317	0.18 345	0.17 299	0.12 190	0.07 197	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.07 213	0.07 231

Sa-1000	0.12 205	0.08 199	0.08 18	0.18 249	0.08 84	0.14 229	0.22 395	0.22 227	0.18 186	0.15 222	0.20 236	0.17 254	0.11 181	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.09 304	0.09 330	0.05 66	0.05 87

THIR-Stereo	0.12 205	0.07 112	0.11 111	0.15 57	0.08 84	0.14 229	0.16 237	0.17 129	0.25 297	0.16 248	0.24 285	0.14 192	0.12 210	0.12 150	0.14 267	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.05 87

DRaft	0.12 205	0.06 41	0.11 111	0.14 23	0.09 191	0.14 229	0.17 268	0.21 205	0.30 348	0.17 262	0.28 350	0.10 112	0.15 286	0.10 35	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

RALAANet	0.11 142	0.08 199	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.10 10	0.20 185	0.15 117	0.14 195	0.13 130	0.16 234	0.09 129	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

ARAFT	0.12 205	0.08 199	0.17 326	0.19 304	0.09 191	0.14 229	0.18 312	0.20 185	0.12 53	0.12 148	0.13 130	0.14 192	0.11 181	0.15 235	0.12 190	0.06 84	0.05 146	0.10 349	0.09 330	0.05 66	0.04 18

RAFT + AFF	0.13 230	0.07 112	0.20 368	0.20 352	0.10 291	0.14 229	0.24 414	0.26 300	0.20 222	0.11 112	0.10 78	0.12 149	0.10 157	0.15 235	0.12 190	0.07 197	0.06 257	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.08 294

FENet	0.13 230	0.08 199	0.12 141	0.16 111	0.08 84	0.14 229	0.15 174	0.22 227	0.23 260	0.17 262	0.23 274	0.16 234	0.12 210	0.14 213	0.15 294	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.07 231

ACVNet	0.15 302	0.09 263	0.15 264	0.13 12	0.12 366	0.14 229	0.20 369	0.22 227	0.33 368	0.17 262	0.26 331	0.21 300	0.16 312	0.17 299	0.21 377	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.06 157

cf-r	0.13 230	0.07 112	0.12 141	0.16 111	0.08 84	0.14 229	0.19 350	0.20 185	0.25 297	0.17 262	0.25 314	0.21 300	0.16 312	0.14 213	0.14 267	0.10 342	0.05 146	0.06 62	0.08 286	0.06 149	0.06 157

GANet-RSSM	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.13 12	0.08 84	0.14 229	0.17 268	0.22 227	0.21 237	0.17 262	0.24 285	0.23 333	0.15 286	0.16 269	0.15 294	0.10 342	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

MSMDNet	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.14 108	0.29 347	0.36 390	0.14 195	0.21 256	0.21 300	0.12 210	0.17 299	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

ISRNet	0.18 358	0.08 199	0.19 359	0.19 304	0.13 387	0.15 254	0.12 33	0.30 361	0.32 361	0.21 340	0.25 314	0.27 367	0.17 333	0.17 299	0.20 357	0.20 460	0.08 351	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.17 452

FACV-RUCA	0.13 230	0.11 343	0.12 141	0.19 304	0.12 366	0.15 254	0.15 174	0.22 227	0.20 222	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.16 312	0.14 213	0.13 230	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.10 359	0.08 294

DDVS	0.15 302	0.10 318	0.21 375	0.16 111	0.12 366	0.15 254	0.14 108	0.25 283	0.19 200	0.18 292	0.29 362	0.27 367	0.12 210	0.19 330	0.15 294	0.09 306	0.06 257	0.09 304	0.07 225	0.11 378	0.11 380

rvit_0105_3	0.15 302	0.09 263	0.14 215	0.19 304	0.12 366	0.15 254	0.25 427	0.25 283	0.29 339	0.15 222	0.17 191	0.20 293	0.13 245	0.17 299	0.14 267	0.13 416	0.11 406	0.12 394	0.14 423	0.07 213	0.06 157

DCVSM-stereo	0.14 261	0.09 263	0.16 298	0.16 111	0.10 291	0.15 254	0.09 5	0.19 174	0.23 260	0.20 327	0.23 274	0.26 360	0.15 286	0.18 317	0.14 267	0.09 306	0.07 326	0.09 304	0.08 286	0.10 359	0.12 392

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.16 111	0.08 84	0.15 254	0.16 237	0.18 155	0.18 186	0.10 87	0.09 55	0.09 85	0.08 103	0.11 75	0.12 190	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.07 213	0.06 157

ttt	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.15 254	0.18 312	0.27 320	0.29 339	0.16 248	0.24 285	0.17 254	0.13 245	0.13 191	0.14 267	0.11 368	0.08 351	0.09 304	0.08 286	0.09 329	0.08 294

StereoVision	0.13 230	0.12 359	0.09 49	0.24 422	0.10 291	0.15 254	0.21 386	0.21 205	0.20 222	0.12 148	0.24 285	0.10 112	0.10 157	0.16 269	0.10 94	0.09 306	0.11 406	0.12 394	0.12 411	0.06 149	0.05 87

LL-Strereo2	0.10 99	0.10 318	0.15 264	0.18 249	0.08 84	0.15 254	0.09 5	0.17 129	0.14 103	0.14 195	0.10 78	0.09 85	0.07 73	0.16 269	0.10 94	0.05 6	0.05 146	0.10 349	0.07 225	0.06 149	0.05 87

CASS	0.13 230	0.12 359	0.11 111	0.23 413	0.09 191	0.15 254	0.17 268	0.18 155	0.19 200	0.17 262	0.18 216	0.15 221	0.15 286	0.14 213	0.14 267	0.09 306	0.06 257	0.10 349	0.08 286	0.09 329	0.07 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 142	0.05 11	0.12 141	0.13 12	0.07 39	0.15 254	0.14 108	0.19 174	0.13 81	0.11 112	0.17 191	0.13 173	0.09 129	0.13 191	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.08 272	0.07 231

RAFT+CT+SA	0.13 230	0.11 343	0.09 49	0.19 304	0.09 191	0.15 254	0.28 447	0.22 227	0.22 251	0.15 222	0.26 331	0.10 112	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.08 286	0.07 213	0.06 157

psmg	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.17 175	0.10 291	0.15 254	0.17 268	0.29 347	0.19 200	0.17 262	0.21 256	0.25 352	0.16 312	0.15 235	0.14 267	0.08 252	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.06 157

dd	0.15 302	0.16 411	0.16 298	0.19 304	0.09 191	0.15 254	0.18 312	0.21 205	0.25 297	0.23 367	0.20 236	0.21 300	0.09 129	0.21 370	0.16 310	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.06 157

RAFT	0.13 230	0.09 263	0.11 111	0.18 249	0.08 84	0.15 254	0.24 414	0.20 185	0.19 200	0.21 340	0.21 256	0.17 254	0.12 210	0.16 269	0.09 45	0.06 84	0.07 326	0.10 349	0.09 330	0.05 66	0.05 87

TestStereo	0.13 230	0.14 397	0.11 111	0.23 413	0.08 84	0.15 254	0.21 386	0.20 185	0.23 260	0.14 195	0.24 285	0.16 234	0.12 210	0.16 269	0.14 267	0.05 6	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.09 329	0.05 87

XX-Stereo	0.09 42	0.05 11	0.08 18	0.17 175	0.09 191	0.15 254	0.12 33	0.20 185	0.10 16	0.10 87	0.14 144	0.07 37	0.06 25	0.12 150	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.04 18

HCRNet	0.16 325	0.24 453	0.12 141	0.35 468	0.11 335	0.15 254	0.17 268	0.26 300	0.22 251	0.19 306	0.24 285	0.21 300	0.14 269	0.15 235	0.13 230	0.11 368	0.07 326	0.11 378	0.10 364	0.09 329	0.07 231

GMStereo	0.13 230	0.14 397	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.15 254	0.16 237	0.20 185	0.24 276	0.16 248	0.17 191	0.10 112	0.10 157	0.16 269	0.13 230	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.06 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 230	0.07 112	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.15 254	0.16 237	0.28 337	0.27 319	0.14 195	0.17 191	0.12 149	0.13 245	0.14 213	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.06 157

aanetorigin	0.22 399	0.17 422	0.56 467	0.17 175	0.10 291	0.15 254	0.19 350	0.20 185	0.33 368	0.49 467	0.48 450	0.29 383	0.27 416	0.20 354	0.23 396	0.08 252	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.10 359	0.09 336

GwcNet-RSSM	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.15 57	0.08 84	0.15 254	0.20 369	0.21 205	0.27 319	0.18 292	0.27 338	0.22 317	0.16 312	0.14 213	0.15 294	0.10 342	0.05 146	0.07 150	0.09 330	0.07 213	0.07 231

DMCA	0.14 261	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.09 191	0.15 254	0.17 268	0.23 245	0.27 319	0.14 195	0.19 224	0.17 254	0.18 345	0.15 235	0.17 324	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.09 329	0.10 357

BEATNet_4x	0.12 205	0.08 199	0.14 215	0.18 249	0.07 39	0.15 254	0.07 1	0.22 227	0.18 186	0.16 248	0.19 224	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.15 294	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.06 149	0.06 157

HSM-Net_RVC	0.14 261	0.08 199	0.11 111	0.15 57	0.08 84	0.15 254	0.15 174	0.27 320	0.29 339	0.19 306	0.21 256	0.29 383	0.14 269	0.17 299	0.13 230	0.06 84	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.06 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 345	0.10 318	0.22 381	0.20 352	0.10 291	0.15 254	0.18 312	0.31 370	0.25 297	0.21 340	0.30 367	0.25 352	0.17 333	0.21 370	0.20 357	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.08 294
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.12 205	0.07 112	0.16 298	0.18 249	0.06 8	0.15 254	0.17 268	0.19 174	0.21 237	0.18 292	0.25 314	0.17 254	0.13 245	0.14 213	0.13 230	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

CBMV_ROB	0.19 370	0.13 385	0.17 326	0.16 111	0.11 335	0.15 254	0.13 65	0.26 300	0.28 333	0.27 398	0.30 367	0.27 367	0.24 395	0.23 392	0.16 310	0.15 431	0.17 453	0.22 459	0.20 455	0.10 359	0.11 380

NOSS_ROB	0.19 370	0.12 359	0.18 349	0.16 111	0.12 366	0.15 254	0.12 33	0.30 361	0.32 361	0.20 327	0.22 265	0.27 367	0.23 389	0.21 370	0.16 310	0.16 447	0.18 455	0.23 460	0.21 457	0.12 392	0.13 409

test_sample7	0.15 302	0.10 318	0.16 298	0.14 23	0.11 335	0.16 283	0.16 237	0.27 320	0.23 260	0.20 327	0.20 236	0.24 339	0.19 359	0.16 269	0.16 310	0.12 393	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.10 359	0.10 357

test_sample2	0.12 205	0.07 112	0.12 141	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.18 312	0.21 205	0.16 142	0.14 195	0.20 236	0.19 281	0.15 286	0.15 235	0.12 190	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.07 231

SMFormer	0.14 261	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.17 324	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.06 157

tta	0.14 261	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.17 324	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.06 157

qqq1	0.13 230	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.06 149	0.06 157

fff1	0.13 230	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.06 149	0.06 157

gwcnet-sp	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.09 191	0.16 283	0.17 268	0.24 267	0.24 276	0.18 292	0.24 285	0.15 221	0.16 312	0.15 235	0.15 294	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

scenet	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.09 191	0.16 283	0.17 268	0.24 267	0.24 276	0.18 292	0.24 285	0.15 221	0.16 312	0.15 235	0.15 294	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

ToySt	0.17 345	0.11 343	0.18 349	0.17 175	0.11 335	0.16 283	0.25 427	0.24 267	0.33 368	0.19 306	0.24 285	0.26 360	0.24 395	0.19 330	0.20 357	0.07 197	0.08 351	0.09 304	0.10 364	0.09 329	0.08 294

Selective-RAFT	0.11 142	0.10 318	0.11 111	0.21 378	0.08 84	0.16 283	0.13 65	0.20 185	0.22 251	0.10 87	0.10 78	0.11 132	0.10 157	0.15 235	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

ssnet	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.09 191	0.16 283	0.17 268	0.24 267	0.24 276	0.18 292	0.24 285	0.15 221	0.16 312	0.15 235	0.15 294	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

DEmStereo	0.12 205	0.06 41	0.14 215	0.14 23	0.10 291	0.16 283	0.15 174	0.16 96	0.24 276	0.17 262	0.24 285	0.13 173	0.14 269	0.12 150	0.13 230	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

s12784h	0.09 42	0.06 41	0.07 4	0.15 57	0.05 1	0.16 283	0.18 312	0.15 71	0.15 117	0.10 87	0.11 106	0.11 132	0.11 181	0.10 35	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

ADLNet	0.16 325	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.10 291	0.16 283	0.17 268	0.32 381	0.27 319	0.22 355	0.27 338	0.24 339	0.16 312	0.18 317	0.21 377	0.10 342	0.06 257	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.09 336

acv_ft	0.15 302	0.09 263	0.15 264	0.19 304	0.10 291	0.16 283	0.17 268	0.25 283	0.33 368	0.19 306	0.26 331	0.21 300	0.17 333	0.17 299	0.18 342	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.06 157

CFNet-ft	0.14 261	0.07 112	0.15 264	0.12 4	0.09 191	0.16 283	0.18 312	0.22 227	0.24 276	0.17 262	0.26 331	0.24 339	0.14 269	0.16 269	0.14 267	0.11 368	0.06 257	0.08 228	0.09 330	0.09 329	0.08 294

STTStereo	0.18 358	0.12 359	0.27 408	0.20 352	0.11 335	0.16 283	0.21 386	0.29 347	0.23 260	0.21 340	0.30 367	0.29 383	0.18 345	0.20 354	0.19 351	0.12 393	0.11 406	0.11 378	0.14 423	0.09 329	0.08 294

CFNet_RVC	0.14 261	0.07 112	0.15 264	0.12 4	0.09 191	0.16 283	0.18 312	0.22 227	0.24 276	0.17 262	0.26 331	0.24 339	0.14 269	0.16 269	0.14 267	0.11 368	0.06 257	0.08 228	0.09 330	0.09 329	0.08 294

iResNetv2_ROB	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.08 84	0.16 283	0.12 33	0.25 283	0.35 386	0.21 340	0.29 362	0.24 339	0.13 245	0.14 213	0.14 267	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.04 18	0.09 329	0.08 294

HSM	0.15 302	0.08 199	0.14 215	0.16 111	0.09 191	0.16 283	0.14 108	0.28 337	0.25 297	0.19 306	0.23 274	0.37 429	0.16 312	0.20 354	0.15 294	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.06 157

DN-CSS_ROB	0.13 230	0.13 385	0.16 298	0.18 249	0.10 291	0.16 283	0.08 3	0.22 227	0.18 186	0.17 262	0.22 265	0.13 173	0.13 245	0.12 150	0.13 230	0.05 6	0.05 146	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.06 157

DualNet (step1)	0.16 325	0.12 359	0.20 368	0.12 4	0.14 405	0.17 304	0.13 65	0.27 320	0.23 260	0.20 327	0.20 236	0.24 339	0.19 359	0.16 269	0.16 310	0.15 431	0.06 257	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.12 392

test_sample9	0.18 358	0.12 359	0.20 368	0.12 4	0.14 405	0.17 304	0.13 65	0.27 320	0.23 260	0.20 327	0.20 236	0.24 339	0.19 359	0.19 330	0.17 324	0.15 431	0.30 477	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.12 392

test_sample8	0.19 370	0.12 359	0.20 368	0.12 4	0.14 405	0.17 304	0.13 65	0.31 370	0.21 237	0.27 398	0.22 265	0.36 424	0.25 403	0.19 330	0.17 324	0.15 431	0.30 477	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.12 392

test_sample6	0.14 261	0.08 199	0.13 184	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.19 350	0.25 283	0.17 160	0.17 262	0.27 338	0.19 281	0.14 269	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.08 294

mmm	0.14 261	0.08 199	0.17 326	0.17 175	0.09 191	0.17 304	0.18 312	0.21 205	0.15 117	0.15 222	0.23 274	0.21 300	0.16 312	0.16 269	0.17 324	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.07 231

11t1	0.12 205	0.06 41	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.17 304	0.15 174	0.18 155	0.15 117	0.15 222	0.15 160	0.16 234	0.16 312	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.08 272	0.07 231

ffm	0.12 205	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.06 157

ff1	0.13 230	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.14 213	0.20 357	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.06 157

mmx	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.27 320	0.25 297	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.14 213	0.20 357	0.08 252	0.06 257	0.09 304	0.08 286	0.08 272	0.08 294

xxx	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.27 320	0.25 297	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.14 213	0.20 357	0.08 252	0.06 257	0.09 304	0.08 286	0.08 272	0.08 294

GMStereo_Zeroshot	0.16 325	0.13 385	0.24 393	0.20 352	0.10 291	0.17 304	0.13 65	0.29 347	0.25 297	0.23 367	0.32 379	0.25 352	0.11 181	0.19 330	0.14 267	0.09 306	0.06 257	0.11 378	0.06 139	0.12 392	0.08 294

LMCR-Stereo	0.15 302	0.08 199	0.13 184	0.21 378	0.09 191	0.17 304	0.20 369	0.27 320	0.19 200	0.24 375	0.24 285	0.23 333	0.17 333	0.20 354	0.17 324	0.07 197	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.10 359	0.08 294

ICVP	0.15 302	0.09 263	0.12 141	0.22 393	0.09 191	0.17 304	0.21 386	0.25 283	0.23 260	0.18 292	0.30 367	0.26 360	0.18 345	0.17 299	0.14 267	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.07 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 230	0.12 359	0.24 393	0.20 352	0.12 366	0.17 304	0.13 65	0.26 300	0.21 237	0.11 112	0.11 106	0.13 173	0.08 103	0.10 35	0.10 94	0.09 306	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.15 435	0.10 357

CroCo_RVC	0.13 230	0.12 359	0.24 393	0.20 352	0.12 366	0.17 304	0.13 65	0.26 300	0.21 237	0.11 112	0.11 106	0.13 173	0.08 103	0.10 35	0.10 94	0.09 306	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.15 435	0.10 357

psm_up	0.18 358	0.10 318	0.18 349	0.20 352	0.11 335	0.17 304	0.19 350	0.37 430	0.34 379	0.21 340	0.28 350	0.29 383	0.24 395	0.20 354	0.22 386	0.09 306	0.10 395	0.11 378	0.11 392	0.08 272	0.08 294

FAT-Stereo	0.20 381	0.12 359	0.22 381	0.21 378	0.12 366	0.17 304	0.18 312	0.34 407	0.39 404	0.27 398	0.37 406	0.34 418	0.32 443	0.21 370	0.20 357	0.09 306	0.11 406	0.10 349	0.09 330	0.11 378	0.14 426

DeepPruner_ROB	0.16 325	0.11 343	0.15 264	0.17 175	0.10 291	0.17 304	0.15 174	0.32 381	0.21 237	0.19 306	0.21 256	0.22 317	0.18 345	0.20 354	0.15 294	0.13 416	0.09 376	0.09 304	0.09 330	0.11 378	0.10 357

PSMNet-RUCA	0.27 438	0.33 471	0.41 450	0.36 470	0.32 477	0.18 322	0.19 350	0.42 456	0.30 348	0.33 436	0.41 434	0.39 441	0.25 403	0.31 432	0.20 357	0.18 453	0.10 395	0.25 462	0.15 438	0.21 457	0.16 444

GCST	0.37 462	0.42 479	0.26 401	1.02 503	0.39 478	0.18 322	0.08 3	0.20 185	0.17 160	0.28 410	0.25 314	0.15 221	0.12 210	0.16 269	0.14 267	0.64 496	0.43 484	0.75 493	0.65 496	0.63 490	0.46 489

test_sample5	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.18 322	0.18 312	0.25 283	0.17 160	0.17 262	0.27 338	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.08 294

MyStereo8	0.12 205	0.07 112	0.15 264	0.15 57	0.09 191	0.18 322	0.14 108	0.19 174	0.22 251	0.12 148	0.18 216	0.11 132	0.10 157	0.16 269	0.18 342	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.08 272	0.09 336

DualNet	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.18 322	0.18 312	0.25 283	0.17 160	0.17 262	0.27 338	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.08 294

1111x	0.15 302	0.08 199	0.12 141	0.18 249	0.07 39	0.18 322	0.25 427	0.31 370	0.24 276	0.17 262	0.24 285	0.26 360	0.15 286	0.13 191	0.23 396	0.07 197	0.07 326	0.08 228	0.09 330	0.07 213	0.06 157

TestStereo1	0.13 230	0.08 199	0.08 18	0.19 304	0.08 84	0.18 322	0.29 456	0.23 245	0.16 142	0.17 262	0.20 236	0.16 234	0.10 157	0.12 150	0.13 230	0.06 84	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.05 87

x	0.13 230	0.07 112	0.14 215	0.14 23	0.08 84	0.18 322	0.14 108	0.22 227	0.20 222	0.15 222	0.19 224	0.19 281	0.17 333	0.18 317	0.18 342	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.07 231

SA-5K	0.13 230	0.08 199	0.08 18	0.19 304	0.08 84	0.18 322	0.29 456	0.23 245	0.16 142	0.17 262	0.20 236	0.16 234	0.10 157	0.12 150	0.13 230	0.06 84	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.05 87

AASNet	0.16 325	0.08 199	0.12 141	0.19 304	0.09 191	0.18 322	0.15 174	0.37 430	0.37 396	0.19 306	0.23 274	0.20 293	0.16 312	0.17 299	0.20 357	0.10 342	0.08 351	0.08 228	0.07 225	0.09 329	0.09 336

AACVNet	0.16 325	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.10 291	0.18 322	0.15 174	0.23 245	0.24 276	0.27 398	0.27 338	0.28 376	0.17 333	0.19 330	0.16 310	0.09 306	0.07 326	0.09 304	0.07 225	0.10 359	0.09 336

GANet-ADL	0.13 230	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.10 291	0.18 322	0.15 174	0.30 361	0.20 222	0.13 174	0.18 216	0.19 281	0.12 210	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.08 294

pcwnet_v2	0.19 370	0.10 318	0.26 401	0.17 175	0.14 405	0.18 322	0.15 174	0.37 430	0.46 437	0.19 306	0.24 285	0.21 300	0.19 359	0.20 354	0.19 351	0.13 416	0.10 395	0.10 349	0.10 364	0.11 378	0.13 409

HGLStereo	0.17 345	0.08 199	0.19 359	0.17 175	0.12 366	0.18 322	0.18 312	0.31 370	0.32 361	0.21 340	0.32 379	0.25 352	0.18 345	0.19 330	0.20 357	0.09 306	0.09 376	0.07 150	0.07 225	0.09 329	0.10 357

DMCA-RVC	0.17 345	0.10 318	0.15 264	0.24 422	0.11 335	0.18 322	0.18 312	0.25 283	0.24 276	0.21 340	0.26 331	0.25 352	0.27 416	0.18 317	0.20 357	0.12 393	0.08 351	0.13 409	0.10 364	0.10 359	0.08 294

SuperB	0.20 381	0.10 318	0.56 467	0.16 111	0.09 191	0.18 322	0.18 312	0.24 267	0.50 447	0.26 392	0.39 419	0.17 254	0.21 374	0.22 381	0.21 377	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.12 392	0.10 357

RASNet	0.14 261	0.07 112	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.18 322	0.14 108	0.29 347	0.20 222	0.17 262	0.25 314	0.21 300	0.18 345	0.20 354	0.19 351	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.08 286	0.06 149	0.06 157

TDLM	0.17 345	0.12 359	0.13 184	0.24 422	0.10 291	0.18 322	0.18 312	0.36 425	0.30 348	0.21 340	0.28 350	0.28 376	0.18 345	0.23 392	0.18 342	0.11 368	0.07 326	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.08 294

CFNet	0.15 302	0.10 318	0.17 326	0.17 175	0.08 84	0.18 322	0.09 5	0.28 337	0.25 297	0.19 306	0.24 285	0.24 339	0.17 333	0.17 299	0.14 267	0.08 252	0.06 257	0.09 304	0.10 364	0.07 213	0.06 157

CVANet_RVC	0.18 358	0.10 318	0.14 215	0.21 378	0.10 291	0.18 322	0.17 268	0.34 407	0.33 368	0.22 355	0.31 375	0.28 376	0.18 345	0.23 392	0.17 324	0.12 393	0.08 351	0.12 394	0.11 392	0.09 329	0.07 231

AANet_RVC	0.16 325	0.10 318	0.10 78	0.18 249	0.09 191	0.18 322	0.19 350	0.26 300	0.31 355	0.22 355	0.35 397	0.21 300	0.21 374	0.22 381	0.16 310	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.06 157

StereoDRNet-Refined	0.17 345	0.12 359	0.15 264	0.20 352	0.09 191	0.18 322	0.18 312	0.26 300	0.23 260	0.26 392	0.40 424	0.22 317	0.17 333	0.21 370	0.20 357	0.08 252	0.05 146	0.09 304	0.10 364	0.07 213	0.07 231
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.14 23	0.07 39	0.18 322	0.14 108	0.26 300	0.31 355	0.22 355	0.25 314	0.23 333	0.15 286	0.15 235	0.13 230	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.08 272	0.08 294

test_sample4	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.19 345	0.18 312	0.26 300	0.17 160	0.16 248	0.25 314	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.08 294

test_sample3	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.14 23	0.09 191	0.19 345	0.17 268	0.26 300	0.18 186	0.16 248	0.22 265	0.19 281	0.15 286	0.17 299	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.09 329	0.08 294

test_sample1	0.13 230	0.07 112	0.14 215	0.13 12	0.08 84	0.19 345	0.16 237	0.20 185	0.15 117	0.14 195	0.22 265	0.18 267	0.16 312	0.17 299	0.14 267	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.07 231

BUS	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.22 393	0.10 291	0.19 345	0.14 108	0.34 407	0.19 200	0.17 262	0.22 265	0.16 234	0.13 245	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.07 213	0.07 231

CRFU-Net	0.16 325	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.19 345	0.14 108	0.26 300	0.20 222	0.28 410	0.27 338	0.29 383	0.17 333	0.19 330	0.17 324	0.09 306	0.09 376	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.08 294

NINENet	0.16 325	0.10 318	0.15 264	0.17 175	0.11 335	0.19 345	0.14 108	0.40 445	0.36 390	0.18 292	0.21 256	0.16 234	0.13 245	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.08 351	0.10 349	0.07 225	0.10 359	0.09 336

CSP-Net	0.16 325	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.09 191	0.19 345	0.17 268	0.25 283	0.32 361	0.25 388	0.30 367	0.24 339	0.15 286	0.21 370	0.18 342	0.09 306	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.07 231

DAS	0.15 302	0.08 199	0.18 349	0.19 304	0.10 291	0.19 345	0.17 268	0.27 320	0.29 339	0.18 292	0.25 314	0.21 300	0.15 286	0.16 269	0.12 190	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.07 231

SepStereo	0.15 302	0.08 199	0.18 349	0.19 304	0.10 291	0.19 345	0.17 268	0.27 320	0.29 339	0.18 292	0.25 314	0.21 300	0.15 286	0.25 406	0.12 190	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.07 231

GEStereo_RVC	0.17 345	0.12 359	0.15 264	0.22 393	0.11 335	0.19 345	0.17 268	0.32 381	0.48 439	0.20 327	0.25 314	0.17 254	0.13 245	0.21 370	0.16 310	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.09 329	0.08 294

sCroCo_RVC	0.12 205	0.09 263	0.23 390	0.24 422	0.11 335	0.19 345	0.14 108	0.17 129	0.14 103	0.10 87	0.13 130	0.12 149	0.07 73	0.14 213	0.11 146	0.08 252	0.08 351	0.08 228	0.08 286	0.05 66	0.07 231

EDNetEfficient	0.29 446	0.24 453	1.13 497	0.18 249	0.10 291	0.19 345	0.20 369	0.20 185	0.60 468	0.74 486	0.56 465	0.31 401	0.39 457	0.22 381	0.30 446	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.11 378	0.09 336

FADNet-RVC-Resample	0.16 325	0.11 343	0.31 426	0.22 393	0.11 335	0.19 345	0.14 108	0.25 283	0.24 276	0.24 375	0.27 338	0.20 293	0.15 286	0.16 269	0.15 294	0.07 197	0.08 351	0.12 394	0.10 364	0.09 329	0.10 357

PS-NSSS	0.20 381	0.21 445	0.23 390	0.20 352	0.10 291	0.19 345	0.17 268	0.36 425	0.25 297	0.27 398	0.33 391	0.27 367	0.24 395	0.20 354	0.20 357	0.15 431	0.12 419	0.17 441	0.14 423	0.10 359	0.08 294

PWCDC_ROB	0.20 381	0.13 385	0.22 381	0.24 422	0.11 335	0.19 345	0.15 174	0.33 398	0.54 456	0.29 417	0.50 455	0.21 300	0.15 286	0.27 411	0.20 357	0.11 368	0.09 376	0.10 349	0.08 286	0.11 378	0.09 336

dad	0.17 345	0.20 439	0.20 368	0.16 111	0.11 335	0.20 360	0.18 312	0.21 205	0.28 333	0.30 420	0.24 285	0.29 383	0.13 245	0.19 330	0.16 310	0.18 453	0.09 376	0.11 378	0.09 330	0.11 378	0.07 231

ADLNet2	0.16 325	0.09 263	0.13 184	0.16 111	0.09 191	0.20 360	0.16 237	0.31 370	0.39 404	0.16 248	0.20 236	0.20 293	0.18 345	0.21 370	0.22 386	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.09 329	0.07 231

delet	0.17 345	0.08 199	0.17 326	0.19 304	0.11 335	0.20 360	0.21 386	0.30 361	0.37 396	0.17 262	0.26 331	0.19 281	0.19 359	0.19 330	0.21 377	0.08 252	0.08 351	0.09 304	0.11 392	0.06 149	0.06 157

UPFNet	0.16 325	0.08 199	0.12 141	0.20 352	0.12 366	0.20 360	0.23 404	0.28 337	0.26 310	0.17 262	0.24 285	0.22 317	0.19 359	0.19 330	0.21 377	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.09 330	0.08 272	0.06 157

DSFCA	0.16 325	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.10 291	0.20 360	0.19 350	0.28 337	0.31 355	0.23 367	0.24 285	0.22 317	0.15 286	0.19 330	0.20 357	0.10 342	0.07 326	0.09 304	0.09 330	0.08 272	0.08 294

FADNet-RVC	0.20 381	0.20 439	0.38 445	0.21 378	0.16 429	0.20 360	0.15 174	0.26 300	0.26 310	0.26 392	0.32 379	0.26 360	0.21 374	0.22 381	0.19 351	0.12 393	0.13 432	0.12 394	0.14 423	0.13 408	0.18 455

S-Stereo	0.20 381	0.12 359	0.25 398	0.21 378	0.13 387	0.20 360	0.18 312	0.32 381	0.43 425	0.23 367	0.36 400	0.28 376	0.30 436	0.19 330	0.22 386	0.09 306	0.12 419	0.10 349	0.10 364	0.13 408	0.13 409

NCC-stereo	0.24 421	0.15 403	0.31 426	0.26 437	0.16 429	0.20 360	0.30 463	0.40 445	0.40 410	0.24 375	0.38 411	0.33 412	0.28 424	0.36 454	0.27 431	0.12 393	0.11 406	0.15 433	0.22 460	0.13 408	0.13 409

Abc-Net	0.24 421	0.15 403	0.31 426	0.26 437	0.16 429	0.20 360	0.30 463	0.40 445	0.40 410	0.24 375	0.38 411	0.33 412	0.28 424	0.36 454	0.27 431	0.12 393	0.11 406	0.15 433	0.22 460	0.13 408	0.13 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.14 261	0.08 199	0.13 184	0.11 1	0.10 291	0.20 360	0.10 10	0.24 267	0.22 251	0.17 262	0.20 236	0.23 333	0.15 286	0.17 299	0.15 294	0.12 393	0.07 326	0.10 349	0.13 420	0.11 378	0.10 357

AdaStereo	0.15 302	0.11 343	0.15 264	0.18 249	0.09 191	0.20 360	0.11 20	0.32 381	0.28 333	0.20 327	0.23 274	0.20 293	0.13 245	0.19 330	0.14 267	0.12 393	0.05 146	0.10 349	0.07 225	0.09 329	0.07 231
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.
SGM-Forest	0.20 381	0.14 397	0.18 349	0.19 304	0.13 387	0.20 360	0.22 395	0.33 398	0.30 348	0.24 375	0.29 362	0.28 376	0.19 359	0.23 392	0.17 324	0.15 431	0.16 448	0.15 433	0.14 423	0.12 392	0.12 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 302	0.07 112	0.19 359	0.15 57	0.07 39	0.20 360	0.15 174	0.24 267	0.26 310	0.21 340	0.34 395	0.28 376	0.18 345	0.18 317	0.17 324	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.07 213	0.06 157

CBMV	0.19 370	0.14 397	0.17 326	0.18 249	0.10 291	0.20 360	0.11 20	0.29 347	0.30 348	0.29 417	0.30 367	0.30 391	0.23 389	0.27 411	0.19 351	0.13 416	0.15 445	0.17 441	0.16 442	0.10 359	0.10 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.19 370	0.11 343	0.25 398	0.21 378	0.16 429	0.21 374	0.27 441	0.31 370	0.41 413	0.19 306	0.20 236	0.22 317	0.17 333	0.19 330	0.17 324	0.12 393	0.12 419	0.13 409	0.15 438	0.08 272	0.07 231

iinet-f	0.16 325	0.06 41	0.45 454	0.14 23	0.10 291	0.21 374	0.14 108	0.27 320	0.23 260	0.21 340	0.24 285	0.21 300	0.15 286	0.18 317	0.21 377	0.09 306	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.09 329	0.10 357

ssnet_v2	0.17 345	0.10 318	0.17 326	0.17 175	0.11 335	0.21 374	0.21 386	0.33 398	0.25 297	0.22 355	0.22 265	0.27 367	0.18 345	0.22 381	0.20 357	0.11 368	0.09 376	0.09 304	0.09 330	0.08 272	0.08 294

test_xeample	0.15 302	0.06 41	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.21 374	0.20 369	0.28 337	0.20 222	0.16 248	0.29 362	0.19 281	0.16 312	0.15 235	0.26 424	0.09 306	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

EDNetEfficientorigin	7.91 513	0.31 469	153.02 528	0.19 304	0.09 191	0.21 374	0.16 237	0.22 227	0.59 465	0.72 482	0.67 473	0.42 448	0.50 475	0.24 401	0.39 469	0.08 252	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.12 392	0.10 357

RP	0.21 390	0.13 385	0.21 375	0.23 413	0.11 335	0.21 374	0.20 369	0.25 283	0.44 430	0.21 340	0.38 411	0.36 424	0.24 395	0.27 411	0.25 415	0.11 368	0.12 419	0.13 409	0.12 411	0.12 392	0.14 426

PA-Net	0.23 414	0.18 432	0.33 432	0.28 452	0.22 460	0.21 374	0.38 478	0.29 347	0.39 404	0.22 355	0.32 379	0.25 352	0.26 408	0.20 354	0.25 415	0.09 306	0.23 471	0.15 433	0.22 460	0.09 329	0.13 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.18 358	0.11 343	0.17 326	0.22 393	0.11 335	0.21 374	0.22 395	0.37 430	0.33 368	0.24 375	0.28 350	0.30 391	0.19 359	0.20 354	0.20 357	0.09 306	0.08 351	0.11 378	0.09 330	0.09 329	0.07 231

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 358	0.09 263	0.29 421	0.15 57	0.10 291	0.22 382	0.20 369	0.26 300	0.39 404	0.25 388	0.42 440	0.24 339	0.15 286	0.20 354	0.19 351	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.10 359	0.09 336

SACVNet	0.18 358	0.12 359	0.14 215	0.17 175	0.13 387	0.22 382	0.18 312	0.31 370	0.30 348	0.23 367	0.31 375	0.30 391	0.22 383	0.22 381	0.17 324	0.11 368	0.08 351	0.10 349	0.10 364	0.12 392	0.14 426

ac_64	0.16 325	0.08 199	0.15 264	0.18 249	0.10 291	0.22 382	0.18 312	0.24 267	0.21 237	0.18 292	0.24 285	0.29 383	0.18 345	0.19 330	0.22 386	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.09 330	0.07 213	0.06 157

RGC	0.25 430	0.20 439	0.29 421	0.28 452	0.16 429	0.22 382	0.23 404	0.32 381	0.44 430	0.27 398	0.40 424	0.38 433	0.27 416	0.36 454	0.22 386	0.11 368	0.13 432	0.17 441	0.17 449	0.14 420	0.16 444

SHD	0.26 436	0.15 403	0.30 424	0.24 422	0.18 450	0.22 382	0.15 174	0.38 437	0.71 479	0.32 432	0.41 434	0.36 424	0.28 424	0.32 438	0.29 441	0.12 393	0.11 406	0.14 421	0.13 420	0.16 442	0.20 461

ADCRef	0.19 370	0.12 359	0.41 450	0.20 352	0.12 366	0.22 382	0.18 312	0.32 381	0.36 390	0.26 392	0.32 379	0.17 254	0.23 389	0.24 401	0.24 406	0.07 197	0.06 257	0.09 304	0.09 330	0.08 272	0.08 294

DeepPrunerF	0.24 421	0.17 422	0.42 452	0.26 437	0.16 429	0.22 382	0.28 447	0.37 430	0.50 447	0.26 392	0.29 362	0.24 339	0.28 424	0.21 370	0.22 386	0.15 431	0.11 406	0.20 454	0.18 453	0.12 392	0.13 409

ADCP+	0.20 381	0.10 318	0.33 432	0.20 352	0.12 366	0.22 382	0.26 434	0.31 370	0.34 379	0.26 392	0.37 406	0.22 317	0.22 383	0.27 411	0.27 431	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.09 329	0.10 357

DANet	0.21 390	0.15 403	0.28 413	0.25 432	0.13 387	0.22 382	0.19 350	0.27 320	0.27 319	0.28 410	0.32 379	0.35 422	0.31 440	0.31 432	0.23 396	0.11 368	0.09 376	0.11 378	0.10 364	0.13 408	0.11 380
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 390	0.12 359	0.21 375	0.24 422	0.13 387	0.22 382	0.22 395	0.41 451	0.26 310	0.31 426	0.42 440	0.37 429	0.28 424	0.23 392	0.22 386	0.10 342	0.12 419	0.10 349	0.09 330	0.10 359	0.08 294

DRN-Test	0.19 370	0.11 343	0.20 368	0.22 393	0.10 291	0.22 382	0.22 395	0.39 441	0.37 396	0.24 375	0.32 379	0.26 360	0.21 374	0.22 381	0.24 406	0.11 368	0.07 326	0.11 378	0.10 364	0.09 329	0.07 231

XPNet_ROB	0.22 399	0.11 343	0.19 359	0.22 393	0.13 387	0.22 382	0.19 350	0.34 407	0.40 410	0.30 420	0.39 419	0.39 441	0.26 408	0.26 408	0.28 438	0.15 431	0.10 395	0.10 349	0.10 364	0.13 408	0.12 392

PWC_ROB	0.21 390	0.16 411	0.26 401	0.18 249	0.11 335	0.22 382	0.13 65	0.32 381	0.49 444	0.30 420	0.40 424	0.32 409	0.24 395	0.31 432	0.22 386	0.10 342	0.07 326	0.11 378	0.08 286	0.11 378	0.10 357

xxxx	0.15 302	0.07 112	0.14 215	0.14 23	0.08 84	0.23 395	0.18 312	0.31 370	0.19 200	0.14 195	0.28 350	0.22 317	0.14 269	0.15 235	0.26 424	0.09 306	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.07 231

FINET	0.21 390	0.18 432	0.26 401	0.18 249	0.16 429	0.23 395	0.23 404	0.32 381	0.48 439	0.25 388	0.32 379	0.22 317	0.22 383	0.22 381	0.17 324	0.18 453	0.16 448	0.11 378	0.10 364	0.15 435	0.13 409

psmorigin	0.25 430	0.15 403	0.34 440	0.17 175	0.13 387	0.23 395	0.14 108	0.34 407	0.33 368	0.41 455	0.55 460	0.41 447	0.37 454	0.34 443	0.27 431	0.11 368	0.15 445	0.11 378	0.11 392	0.12 392	0.16 444

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 399	0.21 445	0.24 393	0.26 437	0.11 335	0.23 395	0.14 108	0.39 441	0.24 276	0.32 432	0.36 400	0.30 391	0.21 374	0.19 330	0.21 377	0.17 452	0.14 439	0.21 455	0.16 442	0.12 392	0.12 392

edge stereo	0.22 399	0.13 385	0.20 368	0.21 378	0.13 387	0.23 395	0.16 237	0.32 381	0.42 420	0.32 432	0.40 424	0.38 433	0.35 450	0.25 406	0.24 406	0.13 416	0.11 406	0.14 421	0.11 392	0.12 392	0.13 409

fast-acv-ft	0.18 358	0.11 343	0.19 359	0.19 304	0.12 366	0.24 400	0.21 386	0.25 283	0.34 379	0.22 355	0.34 395	0.27 367	0.20 370	0.21 370	0.23 396	0.09 306	0.09 376	0.08 228	0.10 364	0.08 272	0.07 231

DGSMNet	0.24 421	0.19 435	0.33 432	0.21 378	0.24 464	0.24 400	0.20 369	0.35 419	0.41 413	0.24 375	0.32 379	0.38 433	0.21 374	0.29 428	0.23 396	0.12 393	0.11 406	0.14 421	0.16 442	0.23 461	0.23 466

222	0.16 325	0.07 112	0.14 215	0.14 23	0.08 84	0.24 400	0.18 312	0.30 361	0.20 222	0.17 262	0.28 350	0.17 254	0.16 312	0.15 235	0.40 471	0.10 342	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.08 294

GwcNet	0.20 381	0.13 385	0.19 359	0.18 249	0.12 366	0.24 400	0.19 350	0.35 419	0.43 425	0.20 327	0.32 379	0.33 412	0.20 370	0.22 381	0.24 406	0.11 368	0.09 376	0.09 304	0.09 330	0.09 329	0.10 357

FADNet	0.21 390	0.22 449	0.36 441	0.18 249	0.17 444	0.24 400	0.13 65	0.31 370	0.31 355	0.23 367	0.25 314	0.27 367	0.21 374	0.19 330	0.15 294	0.13 416	0.15 445	0.12 394	0.15 438	0.16 442	0.18 455

Nwc_Net	0.23 414	0.16 411	0.21 375	0.25 432	0.14 405	0.24 400	0.26 434	0.37 430	0.38 401	0.22 355	0.41 434	0.30 391	0.28 424	0.28 422	0.25 415	0.11 368	0.10 395	0.17 441	0.20 455	0.10 359	0.10 357

NCCL2	0.23 414	0.15 403	0.17 326	0.34 466	0.18 450	0.24 400	0.23 404	0.34 407	0.28 333	0.31 426	0.38 411	0.38 433	0.28 424	0.23 392	0.24 406	0.15 431	0.12 419	0.18 450	0.21 457	0.13 408	0.13 409

DLCB_ROB	0.18 358	0.10 318	0.15 264	0.23 413	0.11 335	0.24 400	0.18 312	0.29 347	0.28 333	0.27 398	0.28 350	0.28 376	0.24 395	0.19 330	0.20 357	0.08 252	0.08 351	0.09 304	0.09 330	0.07 213	0.07 231

LE_ROB	0.50 477	0.07 112	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.24 400	0.16 237	0.22 227	1.81 508	4.63 511	0.67 473	0.47 462	0.44 470	0.20 354	0.29 441	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.06 157

PSMNet_ROB	0.21 390	0.11 343	0.15 264	0.27 449	0.15 419	0.24 400	0.35 473	0.43 460	0.37 396	0.27 398	0.32 379	0.32 409	0.22 383	0.21 370	0.26 424	0.12 393	0.08 351	0.13 409	0.11 392	0.09 329	0.09 336

Wz-Net-LNSev	0.22 399	0.16 411	0.38 445	0.21 378	0.13 387	0.25 410	0.23 404	0.32 381	0.43 425	0.30 420	0.41 434	0.31 401	0.18 345	0.22 381	0.25 415	0.10 342	0.09 376	0.08 228	0.08 286	0.12 392	0.11 380

DDUNet	0.22 399	0.17 422	0.21 375	0.22 393	0.15 419	0.25 410	0.24 414	0.29 347	0.30 348	0.31 426	0.36 400	0.33 412	0.25 403	0.24 401	0.20 357	0.18 453	0.13 432	0.17 441	0.11 392	0.16 442	0.16 444

AF-Net	0.22 399	0.17 422	0.17 326	0.26 437	0.13 387	0.25 410	0.24 414	0.32 381	0.50 447	0.25 388	0.33 391	0.38 433	0.26 408	0.28 422	0.25 415	0.11 368	0.10 395	0.16 439	0.11 392	0.11 378	0.10 357

ADCMid	0.25 430	0.15 403	0.40 448	0.20 352	0.14 405	0.25 410	0.26 434	0.34 407	0.38 401	0.36 441	0.44 445	0.34 418	0.40 460	0.35 449	0.33 457	0.10 342	0.09 376	0.11 378	0.11 392	0.13 408	0.12 392

AnyNet_C32	0.26 436	0.16 411	0.36 441	0.20 352	0.16 429	0.25 410	0.30 463	0.32 381	0.44 430	0.31 426	0.49 451	0.30 391	0.33 444	0.40 467	0.33 457	0.12 393	0.12 419	0.12 394	0.14 423	0.14 420	0.15 433

CC-Net-ROB	0.28 442	0.31 469	0.36 441	0.29 459	0.15 419	0.25 410	0.19 350	0.45 465	0.33 368	0.39 448	0.37 406	0.39 441	0.31 440	0.27 411	0.26 424	0.24 474	0.19 458	0.30 475	0.23 464	0.18 452	0.15 433

DISCO	0.19 370	0.09 263	0.22 381	0.17 175	0.10 291	0.25 410	0.18 312	0.27 320	0.44 430	0.22 355	0.31 375	0.33 412	0.26 408	0.28 422	0.28 438	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.09 329	0.09 336

FBW_ROB	0.24 421	0.17 422	0.22 381	0.26 437	0.14 405	0.25 410	0.22 395	0.41 451	0.41 413	0.41 455	0.41 434	0.42 448	0.27 416	0.31 432	0.23 396	0.09 306	0.14 439	0.14 421	0.12 411	0.11 378	0.09 336

coex-ft	3.30 508	0.34 472	59.09 527	0.18 249	0.13 387	0.26 418	0.22 395	0.27 320	0.72 480	1.90 509	0.70 477	0.44 453	0.45 471	0.29 428	0.41 474	0.09 306	0.09 376	0.12 394	0.09 330	0.14 420	0.13 409

GASNet	0.22 399	0.23 450	0.33 432	0.26 437	0.17 444	0.26 418	0.16 237	0.44 462	0.42 420	0.27 398	0.24 285	0.30 391	0.15 286	0.27 411	0.18 342	0.12 393	0.08 351	0.12 394	0.11 392	0.16 442	0.07 231

Wz-Net-SNSev	0.25 430	0.17 422	0.44 453	0.25 432	0.14 405	0.26 418	0.23 404	0.38 437	0.56 459	0.30 420	0.55 460	0.39 441	0.26 408	0.23 392	0.30 446	0.10 342	0.09 376	0.09 304	0.10 364	0.11 378	0.11 380

Syn2CoEx	0.21 390	0.16 411	0.27 408	0.29 459	0.14 405	0.26 418	0.20 369	0.33 398	0.31 355	0.28 410	0.36 400	0.27 367	0.25 403	0.19 330	0.24 406	0.16 447	0.12 419	0.14 421	0.11 392	0.09 329	0.08 294

hitnet-ft	0.18 358	0.09 263	0.17 326	0.14 23	0.09 191	0.26 418	0.20 369	0.25 283	0.26 310	0.24 375	0.32 379	0.31 401	0.22 383	0.24 401	0.21 377	0.12 393	0.07 326	0.10 349	0.08 286	0.12 392	0.11 380

ETE_ROB	0.23 414	0.17 422	0.22 381	0.25 432	0.13 387	0.26 418	0.29 456	0.31 370	0.36 390	0.28 410	0.36 400	0.45 455	0.26 408	0.27 411	0.26 424	0.11 368	0.08 351	0.12 394	0.09 330	0.14 420	0.13 409

DispFullNet	0.27 438	0.21 445	0.65 474	0.28 452	0.16 429	0.26 418	0.17 268	0.33 398	0.58 464	0.27 398	0.38 411	0.43 451	0.23 389	0.38 460	0.23 396	0.12 393	0.06 257	0.19 452	0.11 392	0.21 457	0.15 433

SQANet	0.23 414	0.23 450	0.30 424	0.30 461	0.19 452	0.27 425	0.13 65	0.29 347	0.33 368	0.24 375	0.37 406	0.31 401	0.22 383	0.27 411	0.23 396	0.15 431	0.10 395	0.21 455	0.16 442	0.21 457	0.15 433

Anonymous3	0.16 325	0.13 385	0.33 432	0.26 437	0.14 405	0.27 425	0.17 268	0.28 337	0.28 333	0.15 222	0.17 191	0.14 192	0.10 157	0.15 235	0.12 190	0.08 252	0.08 351	0.08 228	0.08 286	0.08 272	0.11 380

MMNet	0.17 345	0.09 263	0.16 298	0.20 352	0.11 335	0.27 425	0.20 369	0.25 283	0.41 413	0.22 355	0.30 367	0.21 300	0.20 370	0.17 299	0.20 357	0.06 84	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.07 231

UNet	0.17 345	0.09 263	0.18 349	0.19 304	0.12 366	0.27 425	0.19 350	0.33 398	0.29 339	0.21 340	0.24 285	0.23 333	0.19 359	0.19 330	0.18 342	0.07 197	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.06 157

SANet	0.24 421	0.14 397	0.28 413	0.21 378	0.11 335	0.27 425	0.24 414	0.38 437	0.64 472	0.36 441	0.40 424	0.43 451	0.26 408	0.27 411	0.24 406	0.12 393	0.09 376	0.10 349	0.09 330	0.13 408	0.11 380

LALA_ROB	0.25 430	0.16 411	0.22 381	0.26 437	0.17 444	0.27 425	0.27 441	0.42 456	0.37 396	0.33 436	0.38 411	0.51 465	0.26 408	0.28 422	0.27 431	0.16 447	0.09 376	0.12 394	0.11 392	0.13 408	0.12 392

RTSC	0.23 414	0.12 359	0.28 413	0.21 378	0.13 387	0.28 431	0.16 237	0.35 419	0.66 475	0.27 398	0.33 391	0.30 391	0.21 374	0.31 432	0.29 441	0.10 342	0.08 351	0.09 304	0.10 364	0.13 408	0.13 409

ADCS	0.29 446	0.18 432	0.45 454	0.21 378	0.17 444	0.28 431	0.23 404	0.41 451	0.63 471	0.40 451	0.49 451	0.40 445	0.36 452	0.39 463	0.40 471	0.13 416	0.12 419	0.13 409	0.14 423	0.16 442	0.16 444

NVstereo2D	0.19 370	0.10 318	0.15 264	0.17 175	0.15 419	0.28 431	0.23 404	0.44 462	0.42 420	0.15 222	0.27 338	0.25 352	0.19 359	0.22 381	0.17 324	0.09 306	0.06 257	0.10 349	0.08 286	0.15 435	0.09 336

PVD	0.39 463	0.20 439	0.39 447	0.31 465	0.22 460	0.29 434	0.43 484	0.52 475	0.96 492	0.55 472	0.79 485	0.53 469	0.59 482	0.52 477	0.38 467	0.19 458	0.14 439	0.17 441	0.14 423	0.24 467	0.31 479

PASM	0.32 454	0.24 453	0.48 459	0.28 452	0.27 470	0.29 434	0.30 463	0.34 407	0.49 444	0.35 439	0.39 419	0.46 459	0.34 448	0.34 443	0.35 460	0.23 472	0.25 473	0.26 463	0.28 472	0.23 461	0.21 463

NaN_ROB	0.22 399	0.19 435	0.24 393	0.25 432	0.13 387	0.29 434	0.26 434	0.33 398	0.41 413	0.31 426	0.31 375	0.32 409	0.23 389	0.30 431	0.21 377	0.11 368	0.17 453	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.09 336

UDG	0.21 390	0.17 422	0.19 359	0.23 413	0.15 419	0.30 437	0.20 369	0.33 398	0.35 386	0.23 367	0.28 350	0.31 401	0.27 416	0.20 354	0.22 386	0.15 431	0.12 419	0.13 409	0.09 330	0.14 420	0.14 426

stereogan	0.22 399	0.11 343	0.21 375	0.20 352	0.12 366	0.31 438	0.19 350	0.35 419	0.44 430	0.22 355	0.39 419	0.35 422	0.27 416	0.33 440	0.22 386	0.10 342	0.12 419	0.10 349	0.10 364	0.14 420	0.13 409

Anonymous_2	0.22 399	0.17 422	0.28 413	0.15 57	0.16 429	0.32 439	0.22 395	0.22 227	0.17 160	0.23 367	0.24 285	0.26 360	0.27 416	0.27 411	0.23 396	0.22 468	0.25 473	0.17 441	0.17 449	0.17 449	0.17 452

APVNet	0.22 399	0.12 359	0.19 359	0.18 249	0.14 405	0.32 439	0.31 469	0.39 441	0.32 361	0.27 398	0.40 424	0.30 391	0.29 432	0.26 408	0.25 415	0.11 368	0.12 419	0.11 378	0.14 423	0.12 392	0.12 392

GANetREF_RVC	0.31 452	0.34 472	0.27 408	0.35 468	0.16 429	0.32 439	0.41 479	0.48 469	0.51 454	0.35 439	0.35 397	0.34 418	0.33 444	0.39 463	0.32 454	0.27 476	0.20 461	0.29 473	0.15 438	0.18 452	0.17 452
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
PDISCO_ROB	0.27 438	0.16 411	0.26 401	0.28 452	0.20 455	0.32 439	0.26 434	0.44 462	0.57 461	0.28 410	0.40 424	0.45 455	0.29 432	0.33 440	0.34 459	0.12 393	0.09 376	0.17 441	0.16 442	0.17 449	0.13 409

WCMA_ROB	0.24 421	0.11 343	0.22 381	0.17 175	0.14 405	0.32 439	0.15 174	0.32 381	0.32 361	0.38 446	0.53 457	0.40 445	0.34 448	0.34 443	0.25 415	0.11 368	0.12 419	0.12 394	0.10 364	0.14 420	0.14 426

MeshStereo	0.27 438	0.13 385	0.18 349	0.15 57	0.11 335	0.32 439	0.24 414	0.40 445	0.36 390	0.52 469	0.57 467	0.67 480	0.40 460	0.35 449	0.26 424	0.14 427	0.13 432	0.13 409	0.11 392	0.11 378	0.10 357
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
LRCNet_RVC	10.62 518	13.42 522	7.30 510	18.92 521	2.07 511	0.33 445	0.30 463	5.59 514	0.48 439	13.03 520	17.94 521	8.87 515	5.65 512	4.79 512	1.89 509	23.51 525	2.73 515	27.55 526	25.71 526	16.07 523	16.33 524

CSAN	0.29 446	0.24 453	0.27 408	0.34 466	0.19 452	0.33 445	0.42 482	0.37 430	0.50 447	0.38 446	0.40 424	0.44 453	0.33 444	0.28 422	0.30 446	0.20 460	0.16 448	0.19 452	0.19 454	0.14 420	0.15 433

SGM_RVC	0.23 414	0.12 359	0.15 264	0.15 57	0.09 191	0.33 445	0.18 312	0.34 407	0.31 355	0.44 462	0.37 406	0.53 469	0.35 450	0.35 449	0.24 406	0.13 416	0.13 432	0.13 409	0.13 420	0.10 359	0.11 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.28 442	0.17 422	0.78 488	0.22 393	0.16 429	0.34 448	0.29 456	0.39 441	0.57 461	0.24 375	0.55 460	0.37 429	0.24 395	0.33 440	0.35 460	0.09 306	0.08 351	0.09 304	0.10 364	0.14 420	0.16 444

MFN_U_SF_RVC	0.32 454	0.21 445	0.55 465	0.30 461	0.15 419	0.34 448	0.17 268	0.52 475	0.46 437	0.46 466	0.55 460	0.59 472	0.39 457	0.35 449	0.37 465	0.15 431	0.14 439	0.18 450	0.21 457	0.16 442	0.15 433

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 451	0.24 453	0.29 421	0.36 470	0.16 429	0.34 448	0.30 463	0.32 381	0.42 420	0.40 451	0.46 447	0.38 433	0.31 440	0.34 443	0.28 438	0.19 458	0.20 461	0.26 463	0.29 473	0.18 452	0.19 460

XQC	0.28 442	0.23 450	0.51 460	0.28 452	0.19 452	0.34 448	0.27 441	0.36 425	0.57 461	0.31 426	0.30 367	0.37 429	0.30 436	0.38 460	0.38 467	0.13 416	0.09 376	0.15 433	0.12 411	0.17 449	0.18 455

ADCL	0.24 421	0.11 343	0.47 458	0.22 393	0.12 366	0.34 448	0.29 456	0.29 347	0.56 459	0.24 375	0.46 447	0.30 391	0.30 436	0.29 428	0.29 441	0.08 252	0.07 326	0.09 304	0.09 330	0.10 359	0.10 357

LSM	0.33 457	0.20 439	0.58 469	0.26 437	0.60 494	0.34 448	0.25 427	0.42 456	0.48 439	0.45 463	0.58 469	0.42 448	0.36 452	0.35 449	0.25 415	0.12 393	0.20 461	0.14 421	0.16 442	0.19 455	0.33 481

NVStereoNet_ROB	0.46 476	0.36 474	0.46 457	0.41 475	0.28 471	0.34 448	0.34 472	0.48 469	0.60 468	0.72 482	0.93 490	0.70 483	0.66 486	0.47 472	0.60 489	0.22 468	0.33 480	0.34 477	0.34 480	0.30 475	0.30 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.31 452	0.26 459	0.26 401	0.24 422	0.21 458	0.34 448	0.25 427	0.34 407	0.39 404	0.40 451	0.69 475	0.45 455	0.40 460	0.34 443	0.27 431	0.20 460	0.19 458	0.26 463	0.25 466	0.23 461	0.22 465

ADCPNet	0.25 430	0.16 411	0.61 471	0.21 378	0.15 419	0.35 456	0.25 427	0.32 381	0.35 386	0.30 420	0.40 424	0.36 424	0.28 424	0.28 422	0.32 454	0.12 393	0.10 395	0.11 378	0.12 411	0.14 420	0.13 409

Wz-Net-MNSev	0.22 399	0.13 385	0.31 426	0.20 352	0.14 405	0.36 457	0.24 414	0.33 398	0.44 430	0.28 410	0.40 424	0.38 433	0.19 359	0.24 401	0.25 415	0.09 306	0.07 326	0.09 304	0.09 330	0.12 392	0.10 357

FC-DCNN v2	0.33 457	0.27 460	0.28 413	0.26 437	0.23 462	0.37 458	0.28 447	0.40 445	0.43 425	0.45 463	0.56 465	0.51 465	0.40 460	0.37 458	0.29 441	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.25 468	0.24 467

FC-DCNN	0.33 457	0.27 460	0.28 413	0.26 437	0.23 462	0.37 458	0.28 447	0.40 445	0.43 425	0.45 463	0.55 460	0.51 465	0.40 460	0.37 458	0.30 446	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.25 468	0.24 467

MDST_ROB	0.22 399	0.10 318	0.17 326	0.18 249	0.11 335	0.37 458	0.19 350	0.43 460	0.41 413	0.39 448	0.39 419	0.29 383	0.21 374	0.26 408	0.18 342	0.11 368	0.10 395	0.14 421	0.11 392	0.10 359	0.08 294

Wz-Net-TNSev	0.29 446	0.20 439	0.65 474	0.19 304	0.15 419	0.38 461	0.27 441	0.35 419	0.55 457	0.34 438	0.42 440	0.45 455	0.38 455	0.32 438	0.30 446	0.12 393	0.13 432	0.10 349	0.12 411	0.15 435	0.14 426

FCDSN-DC	0.33 457	0.28 464	0.28 413	0.30 461	0.24 464	0.39 462	0.28 447	0.42 456	0.42 420	0.43 461	0.53 457	0.51 465	0.41 465	0.36 454	0.30 446	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.25 468	0.24 467
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.32 454	0.12 359	0.16 298	0.16 111	0.11 335	0.39 462	0.19 350	0.41 451	0.50 447	0.52 469	0.54 459	1.32 499	0.42 468	0.40 467	0.27 431	0.14 427	0.16 448	0.16 439	0.16 442	0.12 392	0.12 392

ccnet	0.29 446	0.28 464	0.23 390	0.20 352	0.28 471	0.41 464	0.21 386	0.45 465	0.33 368	0.36 441	0.46 447	0.36 424	0.30 436	0.39 463	0.42 475	0.23 472	0.14 439	0.21 455	0.17 449	0.23 461	0.18 455

Consistency-Raft	0.44 471	0.40 477	0.45 454	0.37 472	0.43 482	0.46 465	0.41 479	0.57 482	0.55 457	0.32 432	0.73 479	0.33 412	0.48 473	0.42 470	0.49 482	0.39 481	0.35 481	0.45 481	0.51 489	0.42 481	0.29 476

RYNet	0.22 399	0.12 359	0.22 381	0.19 304	0.17 444	0.46 465	0.26 434	0.38 437	0.48 439	0.24 375	0.28 350	0.34 418	0.23 389	0.20 354	0.30 446	0.10 342	0.06 257	0.09 304	0.09 330	0.13 408	0.15 433

ACVNet-4b	0.39 463	0.53 482	0.55 465	0.45 478	0.24 464	0.47 467	0.18 312	0.49 471	0.64 472	0.42 458	0.45 446	0.60 473	0.27 416	0.34 443	0.24 406	0.33 479	0.14 439	0.48 482	0.42 482	0.30 475	0.26 474

MANE	0.45 473	0.27 460	0.27 408	0.27 449	0.24 464	0.47 467	0.31 469	0.55 479	0.59 465	0.72 482	1.13 501	1.15 493	0.61 483	0.52 477	0.37 465	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.31 477	0.25 468	0.24 467

AnyNet_C01	0.36 461	0.25 458	1.37 500	0.22 393	0.17 444	0.48 469	0.27 441	0.35 419	0.39 404	0.39 448	0.74 481	0.46 459	0.38 455	0.45 471	0.47 480	0.13 416	0.13 432	0.13 409	0.14 423	0.14 420	0.15 433

ACVNet_1	0.44 471	0.49 481	0.60 470	0.45 478	0.28 471	0.49 470	0.27 441	0.57 482	0.72 480	0.62 475	0.58 469	0.74 484	0.49 474	0.50 474	0.35 460	0.26 475	0.24 472	0.39 479	0.29 473	0.31 478	0.24 467

G-Net	0.24 421	0.16 411	0.36 441	0.22 393	0.16 429	0.51 471	0.23 404	0.29 347	0.34 379	0.36 441	0.38 411	0.31 401	0.29 432	0.27 411	0.26 424	0.11 368	0.09 376	0.12 394	0.09 330	0.16 442	0.13 409

anonymity	0.53 479	0.58 484	0.65 474	0.41 475	0.61 495	0.53 472	0.41 479	0.56 480	0.41 413	0.55 472	0.50 455	0.49 464	0.55 479	0.58 484	0.50 485	0.58 492	0.50 494	0.51 484	0.51 489	0.51 483	0.57 491

DPSNet	0.28 442	0.16 411	0.31 426	0.18 249	0.13 387	0.54 473	0.42 482	0.51 474	0.67 476	0.29 417	0.38 411	0.38 433	0.29 432	0.31 432	0.23 396	0.11 368	0.10 395	0.11 378	0.08 286	0.20 456	0.16 444

ELAS_RVC	0.41 468	0.29 467	0.33 432	0.28 452	0.24 464	0.54 473	0.36 474	0.49 471	0.59 465	0.72 482	0.74 481	0.65 478	0.54 476	0.54 481	0.40 471	0.22 468	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.26 472	0.25 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 463	0.37 475	0.52 461	0.44 477	0.28 471	0.58 475	0.24 414	0.41 451	0.62 470	0.40 451	0.49 451	0.46 459	0.33 444	0.40 467	0.32 454	0.30 477	0.30 477	0.39 479	0.33 478	0.29 474	0.28 475

IMH-64-1	0.65 484	0.61 486	0.68 482	0.71 488	0.51 485	0.59 476	0.49 486	0.91 493	0.85 487	0.74 486	1.02 494	0.81 485	0.78 491	0.79 490	0.49 482	0.42 483	0.46 485	0.71 490	0.47 484	0.52 484	0.39 484

IMH-64	0.65 484	0.61 486	0.68 482	0.71 488	0.51 485	0.59 476	0.49 486	0.91 493	0.85 487	0.74 486	1.02 494	0.81 485	0.78 491	0.79 490	0.49 482	0.42 483	0.46 485	0.71 490	0.47 484	0.52 484	0.39 484

ELAS	0.41 468	0.29 467	0.33 432	0.27 449	0.24 464	0.60 478	0.36 474	0.50 473	0.50 447	0.71 480	0.79 485	0.67 480	0.54 476	0.51 475	0.42 475	0.22 468	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.26 472	0.25 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 482	0.58 484	0.65 474	0.45 478	0.55 489	0.62 479	0.44 485	0.62 485	0.50 447	0.68 478	0.64 471	0.66 479	0.57 481	0.61 485	0.60 489	0.62 495	0.47 489	0.51 484	0.49 486	0.55 488	0.58 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 470	0.39 476	0.54 463	0.40 473	0.20 455	0.64 480	0.32 471	0.53 477	0.72 480	0.71 480	0.72 478	0.61 474	0.54 476	0.51 475	0.46 479	0.20 460	0.19 458	0.29 473	0.30 475	0.23 461	0.18 455

Ntro	0.40 466	0.40 477	0.53 462	0.46 481	0.30 475	0.65 481	0.24 414	0.46 467	0.68 477	0.41 455	0.49 451	0.48 463	0.42 468	0.39 463	0.31 453	0.32 478	0.28 475	0.37 478	0.30 475	0.32 479	0.29 476

RainbowNet	0.54 480	0.61 486	0.70 486	0.57 485	0.43 482	0.65 481	0.37 477	0.60 484	0.87 489	0.50 468	0.66 472	0.64 476	0.47 472	0.49 473	0.43 478	0.47 487	0.48 490	0.52 486	0.41 481	0.52 484	0.40 486

SGM+DAISY	0.56 481	0.57 483	0.65 474	0.40 473	0.54 487	0.66 483	0.49 486	0.56 480	0.45 436	0.66 476	0.69 475	0.67 480	0.56 480	0.63 486	0.56 487	0.59 493	0.48 490	0.50 483	0.50 488	0.52 484	0.58 492

IMH	0.71 487	0.64 489	0.68 482	0.76 490	0.54 487	0.69 484	0.54 490	0.98 499	1.10 494	0.82 490	1.09 497	0.89 487	0.88 496	0.87 498	0.52 486	0.44 486	0.50 494	0.75 493	0.51 489	0.56 489	0.41 487

MFMNet_re	0.64 483	0.66 490	0.65 474	0.51 482	0.69 499	0.69 484	0.57 492	0.64 486	0.73 483	0.60 474	0.73 479	0.62 475	0.67 487	0.65 487	0.60 489	0.66 497	0.58 503	0.63 488	0.59 492	0.68 495	0.69 501

ACVNet_2	0.66 486	0.66 490	0.68 482	0.63 486	0.41 480	0.71 486	0.49 486	0.96 497	1.39 501	0.89 492	1.09 497	1.04 489	0.73 489	0.54 481	0.47 480	0.43 485	0.40 483	0.53 487	0.44 483	0.47 482	0.35 483

notaker	0.97 500	1.11 504	0.98 496	1.13 505	0.81 503	0.73 487	0.68 500	0.93 495	1.16 495	1.18 504	1.18 503	1.41 502	1.16 506	1.08 507	0.69 496	0.81 503	0.64 505	1.17 505	0.79 502	0.98 504	0.80 505

WAO-7	0.79 492	0.78 495	0.54 463	0.85 496	0.67 498	0.74 488	0.68 500	1.05 502	1.32 499	0.90 493	1.20 504	1.04 489	0.92 497	0.69 488	0.66 492	0.60 494	0.62 504	0.67 489	0.68 498	0.64 491	0.58 492

RTS	0.45 473	0.19 435	3.26 505	0.24 422	0.15 419	0.74 488	0.20 369	0.36 425	0.76 485	0.42 458	0.43 443	0.31 401	0.41 465	0.53 479	0.35 460	0.10 342	0.08 351	0.13 409	0.12 411	0.15 435	0.15 433

RTSA	0.45 473	0.19 435	3.26 505	0.24 422	0.15 419	0.74 488	0.20 369	0.36 425	0.76 485	0.42 458	0.43 443	0.31 401	0.41 465	0.53 479	0.35 460	0.10 342	0.08 351	0.13 409	0.12 411	0.15 435	0.15 433

PWCK	0.71 487	0.94 501	0.95 495	0.76 490	0.31 476	0.74 488	0.36 474	0.90 492	0.90 490	0.96 495	0.75 483	0.95 488	0.61 483	0.87 498	0.66 492	0.72 498	0.46 485	0.75 493	0.49 486	0.69 497	0.44 488

WAO-6	0.81 493	0.80 496	0.62 472	0.86 497	0.63 496	0.76 492	0.58 493	0.98 499	1.54 506	0.90 493	0.96 493	1.07 491	1.03 501	0.70 489	0.66 492	0.72 498	0.49 492	0.90 501	0.71 499	0.68 495	0.58 492

BEATNet-Init1	0.52 478	0.27 460	0.62 472	0.30 461	0.21 458	0.76 492	0.29 456	0.54 478	0.65 474	0.86 491	0.95 492	2.07 508	0.62 485	0.56 483	0.42 475	0.18 453	0.18 455	0.23 460	0.22 460	0.22 460	0.21 463

SDNR	0.19 370	0.08 199	0.19 359	0.16 111	0.12 366	0.77 494	0.14 108	0.25 283	0.32 361	0.19 306	0.24 285	0.19 281	0.13 245	0.19 330	0.15 294	0.16 447	0.18 455	0.14 421	0.11 392	0.08 272	0.11 380

SAMSARA	0.40 466	0.28 464	0.33 432	0.55 484	0.39 478	0.82 495	1.23 509	0.47 468	0.51 454	0.36 441	0.35 397	0.55 471	0.39 457	0.38 460	0.39 469	0.15 431	0.20 461	0.15 433	0.14 423	0.23 461	0.20 461

WAO-8	0.91 497	0.81 497	0.65 474	0.94 500	0.69 499	0.90 496	0.67 498	1.07 504	1.83 509	1.06 500	1.45 507	1.30 496	1.07 502	0.84 494	0.78 498	0.74 500	0.53 497	0.86 499	0.75 500	0.69 497	0.62 498

Venus	0.91 497	0.81 497	0.65 474	0.94 500	0.69 499	0.90 496	0.67 498	1.07 504	1.83 509	1.06 500	1.45 507	1.30 496	1.07 502	0.84 494	0.78 498	0.74 500	0.53 497	0.86 499	0.75 500	0.69 497	0.62 498

Dean	0.87 496	0.86 500	0.79 490	0.81 494	0.56 490	0.90 496	0.63 494	1.15 507	1.73 507	1.15 502	1.15 502	1.31 498	0.99 500	0.81 492	0.81 501	0.57 491	0.56 501	0.77 497	0.64 495	0.66 493	0.58 492

TorneroNet-64	0.76 491	0.72 493	0.74 487	0.78 492	0.58 493	0.91 499	0.56 491	0.84 491	1.29 498	0.66 476	0.90 488	1.40 501	0.75 490	0.85 496	0.67 495	0.49 488	0.46 485	0.72 492	0.59 492	0.67 494	0.53 490

MADNet+	0.75 490	0.71 492	3.70 508	0.66 487	0.41 480	0.98 500	0.97 507	0.69 487	0.73 483	0.52 469	0.57 467	0.64 476	0.68 488	0.86 497	1.01 505	0.34 480	0.36 482	0.28 472	0.23 464	0.36 480	0.31 479

KSHMR	1.09 503	1.17 505	0.88 494	1.25 508	1.00 507	0.99 501	0.96 506	1.13 506	1.37 500	1.16 503	1.29 506	1.41 502	0.96 499	1.01 504	0.92 502	1.03 506	1.08 508	1.20 506	1.03 508	1.01 505	0.97 507

TorneroNet	0.82 494	0.74 494	0.81 492	0.84 495	0.63 496	0.99 501	0.63 494	0.96 497	1.16 495	0.80 489	1.11 499	1.36 500	0.86 495	0.93 501	0.80 500	0.56 490	0.49 492	0.78 498	0.66 497	0.73 500	0.63 500

ktn	1.01 502	1.21 506	0.80 491	1.23 507	0.86 505	1.01 503	0.87 504	0.94 496	1.39 501	1.04 498	1.12 500	1.15 493	1.07 502	0.94 502	0.59 488	1.28 508	0.71 506	1.38 509	0.83 503	1.02 506	0.75 504

HanzoNet	1.29 505	1.26 508	1.19 499	1.12 504	0.85 504	1.02 504	0.83 502	1.03 501	1.48 505	1.64 507	1.61 509	2.50 510	1.72 509	1.61 509	1.61 508	1.26 507	0.80 507	1.31 508	1.01 507	1.02 506	0.86 506

LVE	0.83 495	0.85 499	0.85 493	0.80 493	0.56 490	1.04 505	0.65 497	1.05 502	1.47 504	0.96 495	1.22 505	1.10 492	0.85 494	0.83 493	0.71 497	0.49 488	0.55 500	0.76 496	0.60 494	0.65 492	0.59 497

DPSimNet_ROB	1.11 504	1.23 507	0.78 488	1.13 505	0.88 506	1.10 506	1.13 508	1.16 508	1.23 497	1.43 506	1.02 494	1.41 502	1.10 505	0.90 500	1.60 507	1.46 509	0.51 496	1.21 507	1.03 508	0.90 503	1.01 509

UNDER WATER	0.97 500	0.97 503	1.42 501	0.99 502	0.70 502	1.12 507	0.84 503	0.80 490	1.08 493	1.01 497	0.90 488	1.55 505	1.22 508	1.03 505	1.00 504	0.78 502	0.53 497	1.02 503	0.87 504	0.80 502	0.74 503

UNDER WATER-64	0.95 499	0.94 501	1.43 502	0.87 498	0.56 490	1.18 508	0.87 504	0.77 489	0.94 491	1.04 498	0.85 487	1.58 506	1.21 507	0.94 502	0.96 503	0.87 504	0.57 502	1.03 504	0.88 505	0.78 501	0.73 502

JetBlue	0.71 487	0.45 480	1.14 498	0.51 482	0.47 484	2.02 509	0.64 496	0.75 488	0.70 478	0.69 479	0.77 484	1.22 495	0.83 493	1.03 505	1.01 505	0.40 482	0.28 475	0.33 476	0.33 478	0.30 475	0.34 482

MADNet++	1.95 507	1.75 510	1.59 503	1.82 509	1.69 510	2.33 510	1.40 510	2.35 510	2.09 511	2.57 510	2.36 511	2.24 509	2.17 510	2.28 510	2.34 510	1.87 510	1.66 510	1.54 510	1.34 510	1.92 509	1.77 511

JetRed	1.62 506	1.46 509	2.98 504	0.92 499	1.21 508	4.99 511	1.53 511	1.27 509	1.39 501	1.83 508	1.74 510	1.60 507	0.95 498	1.41 508	2.45 511	0.90 505	1.60 509	0.93 502	0.90 506	1.35 508	0.99 508

HaxPig	15.71 522	18.52 526	19.18 522	16.89 520	15.89 522	7.73 512	7.60 512	13.31 522	10.82 517	15.42 521	14.91 520	15.98 522	14.92 522	15.58 522	15.98 522	18.95 524	16.73 522	19.46 524	18.08 524	19.26 524	19.05 525

DPSMNet_ROB	8.06 514	4.48 513	8.63 517	5.37 516	10.74 518	8.32 513	22.98 520	5.46 512	13.36 519	5.12 512	9.92 515	5.08 512	10.40 517	5.53 514	12.58 517	3.80 515	8.00 516	3.50 512	7.02 515	3.83 514	7.14 517

DGTPSM_ROB	8.06 514	4.48 513	8.63 517	5.35 514	10.72 517	8.32 513	22.97 519	5.46 512	13.35 518	5.12 512	9.92 515	5.08 512	10.40 517	5.52 513	12.58 517	3.79 514	8.00 516	3.50 512	7.02 515	3.83 514	7.14 517

tt	4.67 509	0.06 41	3.55 507	2.02 510	1.55 509	10.25 515	16.71 515	8.91 518	5.03 512	1.31 505	0.94 491	4.71 511	4.76 511	3.33 511	5.87 513	6.06 517	10.30 521	1.88 511	2.11 512	2.75 510	1.21 510

MEDIAN_ROB	20.38 523	24.04 527	23.31 524	21.23 522	21.71 523	10.40 516	7.92 513	17.64 523	15.50 523	20.12 523	19.70 522	20.34 523	20.32 523	21.19 523	21.13 523	23.81 526	21.81 526	24.98 525	23.76 525	24.71 525	23.93 526

PML	8.91 516	9.34 521	6.13 509	5.35 514	6.41 515	14.99 517	23.38 521	5.27 511	6.83 513	18.04 522	28.19 527	7.67 514	6.83 513	7.85 515	5.75 512	5.35 516	1.83 511	5.95 520	1.93 511	8.64 518	2.52 512

xxxxx1	7.79 510	5.02 515	7.31 511	3.12 511	3.85 512	16.35 518	22.88 516	5.86 515	8.69 514	7.97 514	8.54 512	9.12 516	8.27 514	10.18 516	10.92 514	2.42 511	2.45 512	3.56 514	12.37 518	3.77 511	3.06 513

tt_ll	7.79 510	5.02 515	7.31 511	3.12 511	3.85 512	16.35 518	22.88 516	5.86 515	8.69 514	7.97 514	8.54 512	9.12 516	8.27 514	10.18 516	10.92 514	2.42 511	2.45 512	3.56 514	12.37 518	3.77 511	3.06 513

ff	7.79 510	5.02 515	7.31 511	3.12 511	3.85 512	16.35 518	22.88 516	5.86 515	8.69 514	7.97 514	8.54 512	9.12 516	8.27 514	10.18 516	10.92 514	2.42 511	2.45 512	3.56 514	12.37 518	3.77 511	3.06 513

AVERAGE_ROB	24.90 527	29.20 528	28.14 525	24.89 526	24.64 526	17.75 521	11.12 514	21.45 524	19.93 524	25.12 527	24.46 526	25.12 527	25.46 527	24.69 527	22.83 524	29.76 527	27.13 527	28.97 527	27.95 527	29.91 526	29.47 527

Anonymous_1	10.96 519	7.92 518	7.46 514	10.33 517	10.06 516	18.65 522	26.34 522	11.06 519	13.44 520	9.40 517	10.05 517	9.67 519	11.23 519	10.73 519	12.72 519	6.42 518	8.38 518	5.77 517	10.61 517	12.12 519	6.77 516

DPSM_ROB	11.15 520	8.58 519	8.00 515	10.88 518	11.58 519	19.10 523	26.71 523	12.05 520	14.07 521	10.36 518	10.84 518	10.33 520	11.86 520	11.70 520	13.54 520	6.99 519	8.79 519	5.89 518	6.95 513	7.29 516	7.42 519

DPSM	11.15 520	8.58 519	8.00 515	10.88 518	11.58 519	19.10 523	26.71 523	12.05 520	14.07 521	10.36 518	10.84 518	10.33 520	11.86 520	11.70 520	13.54 520	6.99 519	8.79 519	5.89 518	6.95 513	7.29 516	7.42 519

CasAABBNet	22.42 524	17.33 524	16.01 519	22.01 523	23.28 524	38.32 525	53.80 526	24.14 525	28.41 526	20.60 524	21.77 524	20.89 525	23.91 525	23.43 524	27.36 525	14.07 521	17.69 524	11.83 522	14.01 522	14.67 520	14.95 522

Selective-RAFT-Error	22.47 525	17.37 525	16.09 520	22.06 524	23.34 525	38.39 526	53.83 527	24.29 527	28.47 527	20.74 525	21.83 525	20.81 524	23.90 524	23.54 526	27.53 527	14.08 522	17.69 524	11.82 521	14.00 521	14.69 521	15.00 523

LSM0	22.87 526	17.28 523	18.96 521	22.19 525	29.04 527	38.42 527	53.71 525	24.28 526	28.31 525	20.78 526	21.00 523	21.43 526	24.16 526	23.50 525	27.39 526	14.09 523	17.38 523	11.84 523	14.04 523	14.73 522	14.89 521

test_example2	98.32 528	94.13 529	45.89 526	96.35 527	109.85 528	88.61 528	95.45 528	25.75 528	94.37 528	130.00 529	126.06 528	58.17 528	74.63 528	88.51 528	79.96 528	150.23 528	221.02 528	77.62 528	99.10 528	113.75 528	96.94 528

ccccc		285.66 530		368.85 529	370.60 529	123.16 529		115.05 529		126.68 528		122.83 529		252.94 529		384.56 529	353.86 529	254.69 529	223.00 529	425.87 529

ASD4		3.38 512

Low-res two-view benchmark