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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

AdaDepth	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

S2M2_XL	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.12 4	0.08 127	0.09 80	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.06 199

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.13 59	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.16 142	0.07 71	0.08 51	0.08 7	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.08 7	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.09 18	0.12 43	0.08 12	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo	0.08 44	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.17 318	0.11 28	0.08 12	0.05 1	0.07 37	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 465	0.17 377	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MoCha-V2	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.20 410	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

3.75w	0.07 4	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.07 28	0.09 18	0.16 132	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 28	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 80	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.18 298	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.07 62	0.05 11	0.11 107	0.08 17	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 44	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.10 17	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AEACV	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.13 443	0.14 278	0.13 104	0.14 75	0.09 23	0.07 30	0.09 88	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.09 23	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.11 175	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

AFF-stereo	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.09 23	0.10 125	0.12 160	0.09 123	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.15 219	0.16 132	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 132	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 61	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.10 36	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 17	0.10 36	0.05 1	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

S2M2	0.09 81	0.08 236	0.11 149	0.13 13	0.10 341	0.08 51	0.06 1	0.10 17	0.10 36	0.10 125	0.09 88	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.13 477	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.10 414	0.08 343

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.12 207	0.11 46	0.15 106	0.10 36	0.12 192	0.09 88	0.10 154	0.08 141	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

HI	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

CoSv	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.22 454	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 81	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.10 36	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 81	0.10 370	0.31 483	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.11 107	0.07 1	0.12 454	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RSM	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.12 43	0.10 36	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

trnet	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 207	0.11 46	0.13 59	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

DLNR_Zeroshot_test	10.40 582	1.82 574	19.49 589	120.77 594	13.11 586	0.06 8	0.13 104	0.23 294	0.10 36	0.07 30	0.10 117	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.13 477	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 593	0.04 40

testlalala	0.08 44	0.07 139	0.17 377	0.16 142	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.07 30	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

testlalala_base	0.10 142	0.09 312	0.14 264	0.21 439	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.13 59	0.10 36	0.07 30	0.15 205	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

HH	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

LoS_RVC	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.06 16	0.09 167	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

MC-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.14 152	0.12 43	0.10 36	0.09 92	0.12 160	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

iRaft-Stereo_20w	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.18 197	0.10 36	0.11 154	0.08 70	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

RAFT-345	0.11 185	0.07 139	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.11 154	0.36 457	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.04 15	0.05 121

CRE-IMP	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.10 127	0.12 63	0.18 197	0.10 36	0.14 240	0.13 174	0.13 217	0.12 255	0.12 189	0.11 187	0.07 239	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

XX-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.12 63	0.20 229	0.10 36	0.10 125	0.14 188	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 199
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
FlowAnything_test	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.14 152	0.20 229	0.11 62	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.12 255	0.13 234	0.11 187	0.09 359	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.06 192	0.09 387

GASTEREO	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.07 28	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

MSCF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

qwe	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.18 197	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.06 1	0.13 59	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.16 132	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.07 106	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

HART	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

GIP-stereo	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.14 75	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

fffft	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.07 37	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
tt45	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.09 92	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

999	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.10 125	0.08 70	0.08 98	0.08 141	0.16 316	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121

mms	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 28	0.11 62	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

RSM++	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.11 28	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

IGEV_Zeroshot_test	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.13 104	0.17 168	0.11 62	0.10 125	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

UniTT-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.11 46	0.12 43	0.11 62	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.05 121

STrans-v2	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.11 62	0.11 154	0.15 205	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

SST-Stereo	0.10 142	0.07 139	0.15 315	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.11 62	0.15 267	0.17 238	0.13 217	0.12 255	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

RALCasStereoNet	0.10 142	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.17 168	0.11 62	0.12 192	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.12 189	0.11 187	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

PMTNet	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 207	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.09 92	0.13 174	0.10 154	0.07 106	0.13 234	0.10 123	0.15 494	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 199

R-Stereo Train	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.75w_new	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.18 197	0.12 88	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 71	0.11 172	0.19 402	0.17 168	0.12 88	0.15 267	0.15 205	0.17 300	0.12 255	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.06 199

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.05 1	0.12 207	0.12 63	0.11 28	0.12 88	0.07 30	0.09 88	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

SCV_C0	0.08 44	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

SCV	0.08 44	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.10 17	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.10 127	0.12 63	0.10 17	0.12 88	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

ours_stereo	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.12 189	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 81	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.17 318	0.13 59	0.12 88	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

tg	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.20 229	0.12 88	0.08 62	0.11 147	0.11 175	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.13 104	0.15 106	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.13 104	0.11 28	0.12 88	0.13 219	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test_for_model	0.09 81	0.12 414	0.14 264	0.23 475	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.12 43	0.12 88	0.10 125	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

testlalala2	0.10 142	0.06 56	0.11 149	0.20 410	0.10 341	0.10 127	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MGS-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.12 43	0.12 88	0.07 30	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

MyStereo06	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.19 218	0.12 88	0.12 192	0.08 70	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

ff7	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEVStereo-DCA	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ffff	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

11t	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

GCAP-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.07 3	0.13 59	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.07 62	0.09 167	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

anonymousdsp	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ProNet	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.15 106	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.06 199

CroCo-Stereo Lap2	0.09 81	0.09 312	0.08 30	0.22 454	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

ccc-4	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.22 274	0.12 88	0.13 219	0.16 217	0.20 340	0.10 199	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.16 507

DeepStereo_RVC	0.11 185	0.08 236	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.12 255	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

RAFT-RH_RVC	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.41 494	0.11 175	0.10 199	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.05 107	0.04 15	0.06 199

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 30	0.22 454	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.15 106	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 142	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.09 239	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.12 88	0.09 92	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

ARAFT	0.12 251	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.20 229	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.10 407	0.09 383	0.05 100	0.04 40

water-stereo	0.09 81	0.06 56	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40

3w_stereo	0.08 44	0.09 312	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

HUF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.13 59	0.13 119	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.13 119	0.09 92	0.07 37	0.07 62	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

WCG-NET	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.13 59	0.13 119	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

model_zeroshot	0.10 142	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.13 119	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

plain	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.13 119	0.13 219	0.15 205	0.09 123	0.12 255	0.13 234	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.06 199

MSKI-zero shot	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.13 119	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RAFT-Test	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.09 92	0.10 117	0.10 154	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

knoymous	0.11 185	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.07 71	0.15 304	0.14 152	0.19 218	0.13 119	0.11 154	0.17 238	0.13 217	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 185	0.07 139	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.18 197	0.13 119	0.16 295	0.21 305	0.13 217	0.14 318	0.11 107	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

PSM-adaLoss	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

PSM-AAD	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.20 229	0.13 119	0.12 192	0.14 188	0.18 314	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.14 489

ROB_FTStereo_v2	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

HUI-Stereo	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iGMRVC	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iRAFT	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

RAFT-IKP	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

Prome-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.22 274	0.13 119	0.12 192	0.17 238	0.13 217	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.09 387

XX-TBD	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 207	0.16 284	0.14 75	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

test_xeample3	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

depthmonostereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.11 224	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.14 75	0.14 143	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.18 363	0.15 106	0.14 143	0.07 30	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

AIO-test1	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.23 475	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.21 252	0.14 143	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.09 359	0.10 422	0.03 1	0.06 199

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.24 316	0.14 143	0.11 154	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 260	0.09 54	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.07 272	0.07 258	0.08 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.12 63	0.20 229	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.09 123	0.05 11	0.12 189	0.08 17	0.05 27	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

CASnet	0.09 81	0.09 312	0.09 72	0.19 355	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 407	0.08 337	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 142	0.10 370	0.15 315	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.09 18	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.16 316	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.10 407	0.07 272	0.06 192	0.05 121

riskmin	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.14 278	0.14 152	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.14 188	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.12 236	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.08 343

RCA-Stereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.18 197	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

ACRE	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

AnonymousM	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.14 143	0.13 219	0.11 147	0.09 123	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.05 107	0.05 100	0.05 121

rafts_anoy	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.07 239	0.04 21	0.09 359	0.11 454	0.07 258	0.06 199

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.14 188	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.12 251	0.09 312	0.23 446	0.24 484	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.10 125	0.13 174	0.12 192	0.07 106	0.14 260	0.11 187	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.05 100	0.07 279

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.10 17	0.15 159	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

2w_stereo	0.08 44	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

castereo++	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 278	0.12 63	0.11 28	0.15 159	0.07 30	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 56	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.10 27	0.15 106	0.15 159	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PAM_32	0.09 81	0.05 17	0.17 377	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.09 123	0.07 106	0.14 260	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

UGAM-zero	0.09 81	0.05 17	0.15 315	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.07 62	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

Occ-G	0.08 44	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 51	0.14 152	0.13 59	0.15 159	0.07 30	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 185	0.05 17	0.14 264	0.15 70	0.20 518	0.09 80	0.17 318	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.14 188	0.10 154	0.07 106	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.09 387

test_sample1	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.13 13	0.08 127	0.19 397	0.16 284	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.22 315	0.18 314	0.16 362	0.17 348	0.14 314	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.07 279

MyStereo07	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.07 106	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

mmm	0.14 310	0.08 236	0.17 377	0.17 216	0.09 239	0.17 355	0.18 363	0.21 252	0.15 159	0.15 267	0.23 324	0.21 349	0.16 362	0.16 316	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

11t1	0.12 251	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.17 355	0.15 219	0.18 197	0.15 159	0.15 267	0.15 205	0.16 280	0.16 362	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

rrr	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.16 284	0.16 132	0.15 159	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 246	0.14 152	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.12 160	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

4D-IteraStereo	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.05 121

LoS	0.09 81	0.05 17	0.11 149	0.13 13	0.07 71	0.14 278	0.11 46	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.09 167	0.15 282	0.10 123	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.11 147	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IPLG	0.10 142	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.20 229	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.07 62	0.07 106	0.14 260	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IPLGR_C	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

test-3	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

LCNet	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.16 280	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.15 496

TransformOpticalFlow	0.10 142	0.08 236	0.13 229	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.19 218	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.11 175	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.16 132	0.15 159	0.12 192	0.14 188	0.13 217	0.12 255	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 279

cross-raft	0.10 142	0.09 312	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.11 172	0.25 488	0.13 59	0.15 159	0.08 62	0.11 147	0.12 192	0.10 199	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

s12784h	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 334	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.11 175	0.11 224	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RALAANet	0.11 185	0.08 236	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.13 174	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

DilatedVolume-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.14 75	0.16 186	0.11 154	0.11 147	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

PAM	0.10 142	0.05 17	0.16 349	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.16 284	0.15 106	0.16 186	0.12 192	0.09 88	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

rvit_stereo_0080	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_ft	0.12 251	0.07 139	0.13 229	0.19 355	0.10 341	0.12 207	0.17 318	0.16 132	0.16 186	0.12 192	0.13 174	0.15 266	0.10 199	0.14 260	0.13 277	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

RAFT-Stereo-weight	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.19 218	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

test_sample2	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.18 363	0.21 252	0.16 186	0.14 240	0.20 284	0.19 328	0.15 336	0.15 282	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ACVNet-DCA	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

1test111	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.15 282	0.16 358	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

whm_eth	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

MaDis-Stereo	0.09 81	0.09 312	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.10 27	0.16 132	0.16 186	0.09 92	0.11 147	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 277	0.07 239	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.12 63	0.11 28	0.16 186	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

TestStereo1	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 518	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

qqq	0.13 276	0.09 312	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.15 267	0.19 272	0.16 280	0.16 362	0.15 282	0.16 358	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

RAFT_CTSACE	0.12 251	0.09 312	0.10 108	0.22 454	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.18 197	0.16 186	0.20 380	0.27 390	0.13 217	0.07 106	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

SA-5K	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 518	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

RAFT_R40	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.16 186	0.14 240	0.18 263	0.15 266	0.12 255	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

GMM-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.11 154	0.15 205	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.09 387

raftrobust	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.10 27	0.18 197	0.16 186	0.10 125	0.09 88	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.09 18	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAStereo	0.10 142	0.09 312	0.08 30	0.20 410	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.15 106	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

Pointernet	0.09 81	0.04 1	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.10 27	0.15 106	0.17 205	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 185	0.05 17	0.11 149	0.15 70	0.13 443	0.13 246	0.16 284	0.23 294	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.08 343

U	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.17 205	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

GCST	0.37 525	0.42 542	0.26 458	1.02 566	0.39 541	0.18 374	0.08 7	0.20 229	0.17 205	0.28 470	0.25 365	0.15 266	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.64 559	0.43 548	0.75 556	0.65 559	0.63 553	0.46 552

test_sample6	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.19 402	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.19 328	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

test_sample5	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

test_sample4	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.19 397	0.18 363	0.26 350	0.17 205	0.16 295	0.25 365	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

DualNet	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 142	0.11 389	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.17 205	0.11 154	0.18 263	0.10 154	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.04 40

Anonymous_2	0.22 456	0.17 484	0.28 470	0.15 70	0.16 491	0.32 501	0.22 450	0.22 274	0.17 205	0.23 422	0.24 336	0.26 414	0.27 477	0.27 469	0.23 451	0.22 531	0.25 537	0.17 504	0.17 512	0.17 512	0.17 515

DisPM	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.17 205	0.14 240	0.20 284	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.11 440

test_4	0.10 142	0.10 370	0.08 30	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.22 450	0.15 106	0.17 205	0.12 192	0.18 263	0.12 192	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.03 1

GMOStereo	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

HHNet	0.11 185	0.06 56	0.16 349	0.15 70	0.14 463	0.07 28	0.13 104	0.20 229	0.17 205	0.14 240	0.25 365	0.11 175	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.09 387

IIG-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.12 63	0.22 274	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.11 175	0.12 255	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

PSM-softLoss	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 453

KMStereo	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 453

ASMatch	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.10 341	0.07 28	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.12 192	0.16 217	0.16 280	0.10 199	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.08 343

GrayStereo	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.19 355	0.09 239	0.09 80	0.16 284	0.18 197	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.17 300	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.10 414

Pruner-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.17 205	0.13 219	0.19 272	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.08 343

test-2	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.16 132	0.17 205	0.08 62	0.12 160	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.08 62	0.10 117	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

G2L-ROB	0.13 276	0.06 56	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.18 231	0.19 357	0.18 263	0.20 340	0.14 318	0.17 348	0.16 358	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.09 387

castereo	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.18 231	0.08 62	0.10 117	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

test_sample3	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.14 30	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.26 350	0.18 231	0.16 295	0.22 315	0.19 328	0.15 336	0.17 348	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.08 343

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.15 304	0.16 284	0.18 197	0.18 231	0.10 125	0.09 88	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.06 199

xx1	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.16 280	0.16 362	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

cc1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

MIF-Stereo (partial)	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.11 46	0.17 168	0.18 231	0.14 240	0.16 217	0.09 123	0.11 224	0.12 189	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.07 279

Sa-1000	0.12 251	0.08 236	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.14 278	0.22 450	0.22 274	0.18 231	0.15 267	0.20 284	0.17 300	0.11 224	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.09 359	0.09 383	0.05 100	0.05 121

SA	0.12 251	0.09 312	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.23 294	0.18 231	0.17 311	0.27 390	0.14 237	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.05 100	0.04 40

TRStereo	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.15 70	0.12 420	0.10 127	0.13 104	0.18 197	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

FTStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.21 252	0.18 231	0.12 192	0.24 336	0.12 192	0.12 255	0.13 234	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.10 414

test-1	0.10 142	0.07 139	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.11 172	0.24 473	0.14 75	0.18 231	0.09 92	0.07 37	0.09 123	0.08 141	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

BEATNet_4x	0.12 251	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.07 71	0.15 304	0.07 3	0.22 274	0.18 231	0.16 295	0.19 272	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

HITNet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 27	0.18 197	0.18 231	0.13 219	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
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
DN-CSS_ROB	0.13 276	0.13 443	0.16 349	0.18 298	0.10 341	0.16 334	0.08 7	0.22 274	0.18 231	0.17 311	0.22 315	0.13 217	0.13 293	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.06 199

xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.19 402	0.17 168	0.19 246	0.12 192	0.14 188	0.15 266	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.19 402	0.24 316	0.19 246	0.06 9	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

DDVS	0.15 354	0.10 370	0.21 431	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.14 152	0.25 332	0.19 246	0.18 341	0.29 416	0.27 422	0.12 255	0.19 384	0.15 342	0.09 359	0.06 307	0.09 359	0.07 272	0.11 437	0.11 440

rvit_stereo_0081_aga	0.11 185	0.09 312	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.19 246	0.10 125	0.18 263	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.06 199

AE-Stereo	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.19 246	0.09 92	0.14 188	0.12 192	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

ffm	0.12 251	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.06 199

ff1	0.13 276	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.06 199

tt1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.16 284	0.15 106	0.19 246	0.09 92	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

CASS	0.13 276	0.12 414	0.11 149	0.23 475	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.17 311	0.18 263	0.15 266	0.15 336	0.14 260	0.14 314	0.09 359	0.06 307	0.10 407	0.08 337	0.09 382	0.07 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.13 219	0.16 217	0.09 123	0.14 318	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ADStereo(finetuned)	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.12 255	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

BUS	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.22 454	0.10 341	0.19 397	0.14 152	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 315	0.16 280	0.13 293	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

BSDual-CNN	0.15 354	0.09 312	0.14 264	0.22 454	0.10 341	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 315	0.25 405	0.16 362	0.15 282	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

psmg	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.17 318	0.29 401	0.19 246	0.17 311	0.21 305	0.25 405	0.16 362	0.15 282	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

NF-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

OCTAStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

RE-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

TVStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

RAFT	0.13 276	0.09 312	0.11 149	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.24 473	0.20 229	0.19 246	0.21 394	0.21 305	0.17 300	0.12 255	0.16 316	0.09 54	0.06 114	0.07 379	0.10 407	0.09 383	0.05 100	0.05 121

LMCR-Stereo	0.15 354	0.08 236	0.13 229	0.21 439	0.09 239	0.17 355	0.20 423	0.27 371	0.19 246	0.24 431	0.24 336	0.23 385	0.17 385	0.20 409	0.17 373	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

TANstereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.15 106	0.19 246	0.11 154	0.15 205	0.10 154	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DCANet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

xxxx	0.15 354	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.23 450	0.18 363	0.31 425	0.19 246	0.14 240	0.28 404	0.22 367	0.14 318	0.15 282	0.26 484	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

MM-Stereo_test1	0.10 142	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.18 363	0.21 252	0.20 269	0.09 92	0.11 147	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

FACV-RUCA	0.13 276	0.11 396	0.12 184	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.15 219	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.16 362	0.14 260	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

StereoVision	0.13 276	0.12 414	0.09 72	0.24 484	0.10 341	0.15 304	0.21 440	0.21 252	0.20 269	0.12 192	0.24 336	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.10 123	0.09 359	0.11 466	0.12 457	0.12 473	0.06 192	0.05 121

fff	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

x	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.19 272	0.19 328	0.17 385	0.18 369	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

CRFU-Net	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.19 397	0.14 152	0.26 350	0.20 269	0.28 470	0.27 390	0.29 440	0.17 385	0.19 384	0.17 373	0.09 359	0.09 434	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.08 343

GANet-ADL	0.13 276	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.30 415	0.20 269	0.13 219	0.18 263	0.19 328	0.12 255	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.08 343

PFNet	0.12 251	0.06 56	0.17 377	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.26 350	0.20 269	0.16 295	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

raft+_RVC	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.11 46	0.24 316	0.20 269	0.12 192	0.15 205	0.12 192	0.08 141	0.12 189	0.13 277	0.07 239	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

csc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

222	0.16 377	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.24 455	0.18 363	0.30 415	0.20 269	0.17 311	0.28 404	0.17 300	0.16 362	0.15 282	0.40 534	0.10 400	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

test_xeample	0.15 354	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.21 429	0.20 423	0.28 390	0.20 269	0.16 295	0.29 416	0.19 328	0.16 362	0.15 282	0.26 484	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

RAFT + AFF	0.13 276	0.07 139	0.20 423	0.20 410	0.10 341	0.14 278	0.24 473	0.26 350	0.20 269	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.07 239	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.08 343

RASNet	0.14 310	0.07 139	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.29 401	0.20 269	0.17 311	0.25 365	0.21 349	0.18 399	0.20 409	0.19 404	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

ACV-stereo	0.15 354	0.10 370	0.28 470	0.18 298	0.12 420	0.14 278	0.12 63	0.23 294	0.21 284	0.19 357	0.23 324	0.22 367	0.15 336	0.23 450	0.17 373	0.07 239	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

test_sample8	0.19 423	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.31 425	0.21 284	0.27 455	0.22 315	0.36 486	0.25 463	0.19 384	0.17 373	0.15 494	0.30 541	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

H2IRNET	0.10 142	0.09 312	0.09 72	0.18 298	0.09 239	0.12 207	0.15 219	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.10 154	0.10 199	0.10 61	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.05 121

EKT-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.21 284	0.11 154	0.08 70	0.12 192	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iRaft-Stereo_5w	0.12 251	0.09 312	0.12 184	0.19 355	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.19 357	0.14 188	0.11 175	0.09 167	0.20 409	0.16 358	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.06 199

test_3	0.10 142	0.09 312	0.10 108	0.20 410	0.08 127	0.13 246	0.26 496	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

PFNet+	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 168	0.21 284	0.16 295	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.11 440

OMP-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.13 219	0.14 188	0.11 175	0.12 255	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

sAnonymous2	0.13 276	0.12 414	0.24 450	0.20 410	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 359	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 498	0.10 414

CroCo_RVC	0.13 276	0.12 414	0.24 450	0.20 410	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 359	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 498	0.10 414

ac_64	0.16 377	0.08 236	0.15 315	0.18 298	0.10 341	0.22 437	0.18 363	0.24 316	0.21 284	0.18 341	0.24 336	0.29 440	0.18 399	0.19 384	0.22 439	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.07 258	0.06 199

GANet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.17 318	0.22 274	0.21 284	0.17 311	0.24 336	0.23 385	0.15 336	0.16 316	0.15 342	0.10 400	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

DeepPruner_ROB	0.16 377	0.11 396	0.15 315	0.17 216	0.10 341	0.17 355	0.15 219	0.32 436	0.21 284	0.19 357	0.21 305	0.22 367	0.18 399	0.20 409	0.15 342	0.13 477	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.11 437	0.10 414

MLCV	0.12 251	0.07 139	0.16 349	0.18 298	0.06 13	0.15 304	0.17 318	0.19 218	0.21 284	0.18 341	0.25 365	0.17 300	0.13 293	0.14 260	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

G2L-Stereo	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.12 63	0.27 371	0.22 298	0.16 295	0.27 390	0.21 349	0.13 293	0.17 348	0.18 391	0.09 359	0.08 405	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

MyStereo8	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.15 70	0.09 239	0.18 374	0.14 152	0.19 218	0.22 298	0.12 192	0.18 263	0.11 175	0.10 199	0.16 316	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.09 387

anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.22 298	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.09 167	0.14 260	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

Selective-RAFT	0.11 185	0.10 370	0.11 149	0.21 439	0.08 127	0.16 334	0.13 104	0.20 229	0.22 298	0.10 125	0.10 117	0.11 175	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

RAFT+CT+SA	0.13 276	0.11 396	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.28 509	0.22 274	0.22 298	0.15 267	0.26 382	0.10 154	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

CrosDoStereo	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

DeepStereo_LL	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

HCRNet	0.16 377	0.24 516	0.12 184	0.35 531	0.11 389	0.15 304	0.17 318	0.26 350	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.21 349	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.11 429	0.07 379	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.07 279

FADNet_RVC	0.16 377	0.14 455	0.40 506	0.20 410	0.11 389	0.13 246	0.13 104	0.26 350	0.22 298	0.21 394	0.23 324	0.20 340	0.17 385	0.14 260	0.16 358	0.08 300	0.08 405	0.12 457	0.09 383	0.11 437	0.10 414

UCFNet_RVC	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.11 1	0.10 341	0.20 412	0.10 27	0.24 316	0.22 298	0.17 311	0.20 284	0.23 385	0.15 336	0.17 348	0.15 342	0.12 454	0.07 379	0.10 407	0.13 483	0.11 437	0.10 414

AIO-test2	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.23 475	0.08 127	0.11 172	0.10 27	0.23 294	0.23 308	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.09 383	0.05 100	0.05 121

UGAM	0.13 276	0.10 370	0.09 72	0.22 454	0.08 127	0.12 207	0.20 423	0.17 168	0.23 308	0.21 394	0.16 217	0.13 217	0.13 293	0.19 384	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.13 472	0.11 454	0.07 258	0.05 121

DCVSM-stereo	0.14 310	0.09 312	0.16 349	0.16 142	0.10 341	0.15 304	0.09 18	0.19 218	0.23 308	0.20 380	0.23 324	0.26 414	0.15 336	0.18 369	0.14 314	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.08 337	0.10 414	0.12 453

DualNet (step1)	0.16 377	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.16 316	0.16 358	0.15 494	0.06 307	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample9	0.18 411	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.19 384	0.17 373	0.15 494	0.30 541	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample7	0.15 354	0.10 370	0.16 349	0.14 30	0.11 389	0.16 334	0.16 284	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.16 316	0.16 358	0.12 454	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.10 414	0.10 414

CBFPSM	0.14 310	0.06 56	0.26 458	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.20 380	0.27 390	0.24 391	0.16 362	0.16 316	0.18 391	0.06 114	0.06 307	0.06 102	0.07 272	0.07 258	0.07 279

iinet-f	0.16 377	0.06 56	0.45 513	0.14 30	0.10 341	0.21 429	0.14 152	0.27 371	0.23 308	0.21 394	0.24 336	0.21 349	0.15 336	0.18 369	0.21 430	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.10 414

PSMNet-ADL	0.15 354	0.12 414	0.13 229	0.22 454	0.09 239	0.13 246	0.20 423	0.26 350	0.23 308	0.18 341	0.20 284	0.24 391	0.16 362	0.18 369	0.17 373	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.11 454	0.08 321	0.07 279

IRAFT_RVC	0.12 251	0.08 236	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.07 28	0.15 219	0.24 316	0.23 308	0.14 240	0.14 188	0.15 266	0.12 255	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.06 199

ICVP	0.15 354	0.09 312	0.12 184	0.22 454	0.09 239	0.17 355	0.21 440	0.25 332	0.23 308	0.18 341	0.30 422	0.26 414	0.18 399	0.17 348	0.14 314	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 276	0.14 455	0.11 149	0.23 475	0.08 127	0.15 304	0.21 440	0.20 229	0.23 308	0.14 240	0.24 336	0.16 280	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.05 27	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.05 121

111	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.23 308	0.11 154	0.12 160	0.14 237	0.11 224	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

FENet	0.13 276	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.17 311	0.23 324	0.16 280	0.12 255	0.14 260	0.15 342	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

STTStereo	0.18 411	0.12 414	0.27 465	0.20 410	0.11 389	0.16 334	0.21 440	0.29 401	0.23 308	0.21 394	0.30 422	0.29 440	0.18 399	0.20 409	0.19 404	0.12 454	0.11 466	0.11 438	0.14 486	0.09 382	0.08 343

StereoDRNet-Refined	0.17 397	0.12 414	0.15 315	0.20 410	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.26 350	0.23 308	0.26 449	0.40 483	0.22 367	0.17 385	0.21 426	0.20 410	0.08 300	0.05 182	0.09 359	0.10 422	0.07 258	0.07 279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 185	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 400	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0082	0.11 185	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 400	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

1111x	0.15 354	0.08 236	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.18 374	0.25 488	0.31 425	0.24 324	0.17 311	0.24 336	0.26 414	0.15 336	0.13 234	0.23 451	0.07 239	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.07 258	0.06 199

LL-Strereo	0.13 276	0.09 312	0.11 149	0.20 410	0.10 341	0.11 172	0.18 363	0.32 436	0.24 324	0.15 267	0.15 205	0.14 237	0.13 293	0.19 384	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.04 15	0.05 121

gwcnet-sp	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

scenet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

ssnet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

test_5	0.14 310	0.12 414	0.08 30	0.20 410	0.10 341	0.14 278	0.29 518	0.21 252	0.24 324	0.18 341	0.28 404	0.11 175	0.15 336	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

GLC_STEREO	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.24 324	0.12 192	0.13 174	0.12 192	0.08 141	0.18 369	0.11 187	0.06 114	0.08 405	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

MIPNet	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.24 324	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.17 318	0.21 252	0.24 324	0.11 154	0.12 160	0.11 175	0.08 141	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

AACVNet	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.23 294	0.24 324	0.27 455	0.27 390	0.28 432	0.17 385	0.19 384	0.16 358	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.07 272	0.10 414	0.09 387

GwcNet-ADL	0.13 276	0.08 236	0.14 264	0.20 410	0.09 239	0.11 172	0.20 423	0.30 415	0.24 324	0.13 219	0.14 188	0.18 314	0.14 318	0.13 234	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.06 199

DEmStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.14 30	0.10 341	0.16 334	0.15 219	0.16 132	0.24 324	0.17 311	0.24 336	0.13 217	0.14 318	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

GMStereo	0.13 276	0.14 455	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.20 229	0.24 324	0.16 295	0.17 238	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.13 277	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.13 246	0.16 284	0.24 316	0.24 324	0.16 295	0.28 404	0.22 367	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.11 429	0.06 307	0.09 359	0.12 473	0.08 321	0.07 279

CFNet-ft	0.14 310	0.07 139	0.15 315	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 382	0.24 391	0.14 318	0.16 316	0.14 314	0.11 429	0.06 307	0.08 278	0.09 383	0.09 382	0.08 343

DMCA-RVC	0.17 397	0.10 370	0.15 315	0.24 484	0.11 389	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.24 324	0.21 394	0.26 382	0.25 405	0.27 477	0.18 369	0.20 410	0.12 454	0.08 405	0.13 472	0.10 422	0.10 414	0.08 343

FADNet-RVC-Resample	0.16 377	0.11 396	0.31 483	0.22 454	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.25 332	0.24 324	0.24 431	0.27 390	0.20 340	0.15 336	0.16 316	0.15 342	0.07 239	0.08 405	0.12 457	0.10 422	0.09 382	0.10 414

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 456	0.21 508	0.24 450	0.26 500	0.11 389	0.23 450	0.14 152	0.39 504	0.24 324	0.32 494	0.36 457	0.30 449	0.21 431	0.19 384	0.21 430	0.17 515	0.14 502	0.21 518	0.16 505	0.12 452	0.12 453

CFNet_RVC	0.14 310	0.07 139	0.15 315	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 382	0.24 391	0.14 318	0.16 316	0.14 314	0.11 429	0.06 307	0.08 278	0.09 383	0.09 382	0.08 343

DFGA-Net	0.13 276	0.11 396	0.18 400	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.13 104	0.22 274	0.25 345	0.16 295	0.16 217	0.13 217	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.05 100	0.05 121

mmx	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.08 321	0.08 343

xxx	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.08 321	0.08 343

GMStereo_Zeroshot	0.16 377	0.13 443	0.24 450	0.20 410	0.10 341	0.17 355	0.13 104	0.29 401	0.25 345	0.23 422	0.32 434	0.25 405	0.11 224	0.19 384	0.14 314	0.09 359	0.06 307	0.11 438	0.06 185	0.12 452	0.08 343

ssnet_v2	0.17 397	0.10 370	0.17 377	0.17 216	0.11 389	0.21 429	0.21 440	0.33 455	0.25 345	0.22 410	0.22 315	0.27 422	0.18 399	0.22 439	0.20 410	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

hknet	0.15 354	0.11 396	0.13 229	0.22 454	0.11 389	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.25 345	0.17 311	0.22 315	0.22 367	0.18 399	0.17 348	0.12 236	0.07 239	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

dd	0.15 354	0.16 473	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.18 363	0.21 252	0.25 345	0.23 422	0.20 284	0.21 349	0.09 167	0.21 426	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.06 199

THIR-Stereo	0.12 251	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.17 168	0.25 345	0.16 295	0.24 336	0.14 237	0.12 255	0.12 189	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

GES	0.14 310	0.08 236	0.16 349	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.13 104	0.28 390	0.25 345	0.16 295	0.23 324	0.18 314	0.13 293	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.09 387

cf-r	0.13 276	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.19 402	0.20 229	0.25 345	0.17 311	0.25 365	0.21 349	0.16 362	0.14 260	0.14 314	0.10 400	0.05 182	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

CFNet	0.15 354	0.10 370	0.17 377	0.17 216	0.08 127	0.18 374	0.09 18	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.24 336	0.24 391	0.17 385	0.17 348	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.10 422	0.07 258	0.06 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 397	0.10 370	0.22 437	0.20 410	0.10 341	0.15 304	0.18 363	0.31 425	0.25 345	0.21 394	0.30 422	0.25 405	0.17 385	0.21 426	0.20 410	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.08 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 435	0.21 508	0.23 446	0.20 410	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.36 486	0.25 345	0.27 455	0.33 446	0.27 422	0.24 454	0.20 409	0.20 410	0.15 494	0.12 480	0.17 504	0.14 486	0.10 414	0.08 343

HSM	0.15 354	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.16 334	0.14 152	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.23 324	0.37 491	0.16 362	0.20 409	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

rvit_0105_6	0.14 310	0.09 312	0.18 400	0.17 216	0.10 341	0.10 127	0.16 284	0.19 218	0.26 359	0.12 192	0.18 263	0.17 300	0.12 255	0.18 369	0.12 236	0.15 494	0.11 466	0.12 457	0.10 422	0.09 382	0.06 199

rvit_stereo_0083	0.12 251	0.08 236	0.17 377	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.26 359	0.11 154	0.14 188	0.13 217	0.10 199	0.12 189	0.12 236	0.10 400	0.08 405	0.09 359	0.07 272	0.07 258	0.05 121

IER	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.26 359	0.18 341	0.25 365	0.17 300	0.20 427	0.16 316	0.14 314	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

UPFNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.20 410	0.12 420	0.20 412	0.23 461	0.28 390	0.26 359	0.17 311	0.24 336	0.22 367	0.19 415	0.19 384	0.21 430	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.08 321	0.06 199

hitnet-ft	0.18 411	0.09 312	0.17 377	0.14 30	0.09 239	0.26 475	0.20 423	0.25 332	0.26 359	0.24 431	0.32 434	0.31 462	0.22 440	0.24 459	0.21 430	0.12 454	0.07 379	0.10 407	0.08 337	0.12 452	0.11 440

FADNet-RVC	0.20 435	0.20 502	0.38 503	0.21 439	0.16 491	0.20 412	0.15 219	0.26 350	0.26 359	0.26 449	0.32 434	0.26 414	0.21 431	0.22 439	0.19 404	0.12 454	0.13 493	0.12 457	0.14 486	0.13 470	0.18 518

GANet	0.21 447	0.12 414	0.21 431	0.24 484	0.13 443	0.22 437	0.22 450	0.41 514	0.26 359	0.31 488	0.42 500	0.37 491	0.28 486	0.23 450	0.22 439	0.10 400	0.12 480	0.10 407	0.09 383	0.10 414	0.08 343

iResNet	0.13 276	0.10 370	0.18 400	0.19 355	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.20 229	0.26 359	0.15 267	0.23 324	0.15 266	0.13 293	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

pmcnn	0.15 354	0.07 139	0.19 411	0.15 70	0.07 71	0.20 412	0.15 219	0.24 316	0.26 359	0.21 394	0.34 450	0.28 432	0.18 399	0.18 369	0.17 373	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

rvit_0105_5	0.14 310	0.09 312	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.23 461	0.24 316	0.27 368	0.14 240	0.15 205	0.18 314	0.12 255	0.17 348	0.14 314	0.14 490	0.11 466	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.06 199

rvit_0105_4	0.14 310	0.09 312	0.17 377	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.19 402	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.20 284	0.17 300	0.13 293	0.17 348	0.13 277	0.15 494	0.11 466	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.06 199

rvit_stereo_0075_2	0.17 397	0.12 414	0.25 455	0.23 475	0.16 491	0.13 246	0.10 27	0.30 415	0.27 368	0.20 380	0.28 404	0.22 367	0.15 336	0.18 369	0.13 277	0.16 510	0.10 454	0.17 504	0.10 422	0.10 414	0.09 387

SMFormer	0.14 310	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

tta	0.14 310	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.06 199

qqq1	0.13 276	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

fff1	0.13 276	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

CoDeX	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.23 294	0.27 368	0.13 219	0.17 238	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

UDGNet	0.14 310	0.13 443	0.16 349	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.16 284	0.21 252	0.27 368	0.20 380	0.20 284	0.16 280	0.13 293	0.16 316	0.13 277	0.10 400	0.06 307	0.09 359	0.07 272	0.06 192	0.07 279

ADLNet	0.16 377	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.32 436	0.27 368	0.22 410	0.27 390	0.24 391	0.16 362	0.18 369	0.21 430	0.10 400	0.06 307	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

SFCPSM	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.28 390	0.27 368	0.14 240	0.17 238	0.12 192	0.13 293	0.14 260	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.06 199

GwcNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.20 423	0.21 252	0.27 368	0.18 341	0.27 390	0.22 367	0.16 362	0.14 260	0.15 342	0.10 400	0.05 182	0.07 194	0.09 383	0.07 258	0.07 279

DMCA	0.14 310	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.19 272	0.17 300	0.18 399	0.15 282	0.17 373	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.10 414

DANet	0.21 447	0.15 465	0.28 470	0.25 495	0.13 443	0.22 437	0.19 402	0.27 371	0.27 368	0.28 470	0.32 434	0.35 484	0.31 502	0.31 490	0.23 451	0.11 429	0.09 434	0.11 438	0.10 422	0.13 470	0.11 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 310	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.16 284	0.30 415	0.28 382	0.20 380	0.23 324	0.20 340	0.16 362	0.17 348	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.07 258	0.06 199

dad	0.17 397	0.20 502	0.20 423	0.16 142	0.11 389	0.20 412	0.18 363	0.21 252	0.28 382	0.30 482	0.24 336	0.29 440	0.13 293	0.19 384	0.16 358	0.18 516	0.09 434	0.11 438	0.09 383	0.11 437	0.07 279

Anonymous3	0.16 377	0.13 443	0.33 489	0.26 500	0.14 463	0.27 485	0.17 318	0.28 390	0.28 382	0.15 267	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.11 440

AdaStereo	0.15 354	0.11 396	0.15 315	0.18 298	0.09 239	0.20 412	0.11 46	0.32 436	0.28 382	0.20 380	0.23 324	0.20 340	0.13 293	0.19 384	0.14 314	0.12 454	0.05 182	0.10 407	0.07 272	0.09 382	0.07 279
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.
NCCL2	0.23 472	0.15 465	0.17 377	0.34 529	0.18 512	0.24 455	0.23 461	0.34 464	0.28 382	0.31 488	0.38 469	0.38 495	0.28 486	0.23 450	0.24 464	0.15 494	0.12 480	0.18 513	0.21 520	0.13 470	0.13 472

CBMV_ROB	0.19 423	0.13 443	0.17 377	0.16 142	0.11 389	0.15 304	0.13 104	0.26 350	0.28 382	0.27 455	0.30 422	0.27 422	0.24 454	0.23 450	0.16 358	0.15 494	0.17 516	0.22 522	0.20 518	0.10 414	0.11 440

DLCB_ROB	0.18 411	0.10 370	0.15 315	0.23 475	0.11 389	0.24 455	0.18 363	0.29 401	0.28 382	0.27 455	0.28 404	0.28 432	0.24 454	0.19 384	0.20 410	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.07 258	0.07 279

coex_refinement	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.15 219	0.26 350	0.29 389	0.18 341	0.20 284	0.22 367	0.17 385	0.16 316	0.18 391	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.09 382	0.08 343

rvit_0105_3	0.15 354	0.09 312	0.14 264	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.25 488	0.25 332	0.29 389	0.15 267	0.17 238	0.20 340	0.13 293	0.17 348	0.14 314	0.13 477	0.11 466	0.12 457	0.14 486	0.07 258	0.06 199

DispNO	0.14 310	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.12 420	0.11 172	0.21 440	0.23 294	0.29 389	0.17 311	0.23 324	0.18 314	0.17 385	0.15 282	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

ttt	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.18 363	0.27 371	0.29 389	0.16 295	0.24 336	0.17 300	0.13 293	0.13 234	0.14 314	0.11 429	0.08 405	0.09 359	0.08 337	0.09 382	0.08 343

anonymousa	0.13 276	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.17 318	0.19 218	0.29 389	0.15 267	0.24 336	0.15 266	0.14 318	0.14 260	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.09 383	0.05 100	0.06 199

HBP-ISP	0.18 411	0.13 443	0.16 349	0.15 70	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.28 390	0.29 389	0.22 410	0.33 446	0.21 349	0.25 463	0.23 450	0.17 373	0.14 490	0.16 511	0.21 518	0.17 512	0.10 414	0.08 343

DAS	0.15 354	0.08 236	0.18 400	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 365	0.21 349	0.15 336	0.16 316	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

SepStereo	0.15 354	0.08 236	0.18 400	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 365	0.21 349	0.15 336	0.25 464	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

UNet	0.17 397	0.09 312	0.18 400	0.19 355	0.12 420	0.27 485	0.19 402	0.33 455	0.29 389	0.21 394	0.24 336	0.23 385	0.19 415	0.19 384	0.18 391	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.06 199

HSM-Net_RVC	0.14 310	0.08 236	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.15 219	0.27 371	0.29 389	0.19 357	0.21 305	0.29 440	0.14 318	0.17 348	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.27 500	0.33 534	0.41 509	0.36 533	0.32 540	0.18 374	0.19 402	0.42 519	0.30 399	0.33 498	0.41 494	0.39 503	0.25 463	0.31 490	0.20 410	0.18 516	0.10 454	0.25 525	0.15 501	0.21 520	0.16 507

DDUNet	0.22 456	0.17 484	0.21 431	0.22 454	0.15 481	0.25 466	0.24 473	0.29 401	0.30 399	0.31 488	0.36 457	0.33 474	0.25 463	0.24 459	0.20 410	0.18 516	0.13 493	0.17 504	0.11 454	0.16 505	0.16 507

SACVNet	0.18 411	0.12 414	0.14 264	0.17 216	0.13 443	0.22 437	0.18 363	0.31 425	0.30 399	0.23 422	0.31 430	0.30 449	0.22 440	0.22 439	0.17 373	0.11 429	0.08 405	0.10 407	0.10 422	0.12 452	0.14 489

DRaft	0.12 251	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.14 278	0.17 318	0.21 252	0.30 399	0.17 311	0.28 404	0.10 154	0.15 336	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

TDLM	0.17 397	0.12 414	0.13 229	0.24 484	0.10 341	0.18 374	0.18 363	0.36 486	0.30 399	0.21 394	0.28 404	0.28 432	0.18 399	0.23 450	0.18 391	0.11 429	0.07 379	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.08 343

SGM-Forest	0.20 435	0.14 455	0.18 400	0.19 355	0.13 443	0.20 412	0.22 450	0.33 455	0.30 399	0.24 431	0.29 416	0.28 432	0.19 415	0.23 450	0.17 373	0.15 494	0.16 511	0.15 496	0.14 486	0.12 452	0.12 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 423	0.14 455	0.17 377	0.18 298	0.10 341	0.20 412	0.11 46	0.29 401	0.30 399	0.29 478	0.30 422	0.30 449	0.23 448	0.27 469	0.19 404	0.13 477	0.15 508	0.17 504	0.16 505	0.10 414	0.10 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 276	0.07 139	0.20 423	0.15 70	0.05 1	0.20 412	0.15 219	0.17 168	0.31 406	0.15 267	0.29 416	0.26 414	0.16 362	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

Syn2CoEx	0.21 447	0.16 473	0.27 465	0.29 522	0.14 463	0.26 475	0.20 423	0.33 455	0.31 406	0.28 470	0.36 457	0.27 422	0.25 463	0.19 384	0.24 464	0.16 510	0.12 480	0.14 484	0.11 454	0.09 382	0.08 343

DSFCA	0.16 377	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.10 341	0.20 412	0.19 402	0.28 390	0.31 406	0.23 422	0.24 336	0.22 367	0.15 336	0.19 384	0.20 410	0.10 400	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

FADNet	0.21 447	0.22 512	0.36 498	0.18 298	0.17 506	0.24 455	0.13 104	0.31 425	0.31 406	0.23 422	0.25 365	0.27 422	0.21 431	0.19 384	0.15 342	0.13 477	0.15 508	0.12 457	0.15 501	0.16 505	0.18 518

AANet_RVC	0.16 377	0.10 370	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.18 374	0.19 402	0.26 350	0.31 406	0.22 410	0.35 454	0.21 349	0.21 431	0.22 439	0.16 358	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199

iResNet_ROB	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.14 30	0.07 71	0.18 374	0.14 152	0.26 350	0.31 406	0.22 410	0.25 365	0.23 385	0.15 336	0.15 282	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 343

SGM_RVC	0.23 472	0.12 414	0.15 315	0.15 70	0.09 239	0.33 507	0.18 363	0.34 464	0.31 406	0.44 525	0.37 463	0.53 532	0.35 513	0.35 509	0.24 464	0.13 477	0.13 493	0.13 472	0.13 483	0.10 414	0.11 440
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 411	0.08 236	0.19 411	0.19 355	0.13 443	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.21 394	0.25 365	0.27 422	0.17 385	0.17 348	0.20 410	0.20 523	0.08 405	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.17 515

SDNR	0.19 423	0.08 236	0.19 411	0.16 142	0.12 420	0.77 556	0.14 152	0.25 332	0.32 413	0.19 357	0.24 336	0.19 328	0.13 293	0.19 384	0.15 342	0.16 510	0.18 518	0.14 484	0.11 454	0.08 321	0.11 440

CSP-Net	0.16 377	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.25 332	0.32 413	0.25 444	0.30 422	0.24 391	0.15 336	0.21 426	0.18 391	0.09 359	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

APVNet	0.22 456	0.12 414	0.19 411	0.18 298	0.14 463	0.32 501	0.31 531	0.39 504	0.32 413	0.27 455	0.40 483	0.30 449	0.29 494	0.26 466	0.25 473	0.11 429	0.12 480	0.11 438	0.14 486	0.12 452	0.12 453

HGLStereo	0.17 397	0.08 236	0.19 411	0.17 216	0.12 420	0.18 374	0.18 363	0.31 425	0.32 413	0.21 394	0.32 434	0.25 405	0.18 399	0.19 384	0.20 410	0.09 359	0.09 434	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.10 414

NOSS_ROB	0.19 423	0.12 414	0.18 400	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.20 380	0.22 315	0.27 422	0.23 448	0.21 426	0.16 358	0.16 510	0.18 518	0.23 523	0.21 520	0.12 452	0.13 472

WCMA_ROB	0.24 479	0.11 396	0.22 437	0.17 216	0.14 463	0.32 501	0.15 219	0.32 436	0.32 413	0.38 509	0.53 517	0.40 507	0.34 511	0.34 503	0.25 473	0.11 429	0.12 480	0.12 457	0.10 422	0.14 483	0.14 489

z-ln-s-r	0.17 397	0.10 370	0.40 506	0.19 355	0.08 127	0.17 355	0.18 363	0.22 274	0.33 420	0.18 341	0.40 483	0.22 367	0.17 385	0.20 409	0.23 451	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.05 121

SQANet	0.23 472	0.23 513	0.30 481	0.30 524	0.19 515	0.27 485	0.13 104	0.29 401	0.33 420	0.24 431	0.37 463	0.31 462	0.22 440	0.27 469	0.23 451	0.15 494	0.10 454	0.21 518	0.16 505	0.21 520	0.15 496

ToySt	0.17 397	0.11 396	0.18 400	0.17 216	0.11 389	0.16 334	0.25 488	0.24 316	0.33 420	0.19 357	0.24 336	0.26 414	0.24 454	0.19 384	0.20 410	0.07 239	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.09 382	0.08 343

raft_robust	0.13 276	0.10 370	0.07 6	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.24 473	0.28 390	0.33 420	0.20 380	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.04 40

ccnet	0.29 508	0.28 527	0.23 446	0.20 410	0.28 534	0.41 526	0.21 440	0.45 528	0.33 420	0.36 504	0.46 507	0.36 486	0.30 498	0.39 526	0.42 538	0.23 535	0.14 502	0.21 518	0.17 512	0.23 524	0.18 518

psmorigin	0.25 490	0.15 465	0.34 497	0.17 216	0.13 443	0.23 450	0.14 152	0.34 464	0.33 420	0.41 518	0.55 521	0.41 509	0.37 517	0.34 503	0.27 492	0.11 429	0.15 508	0.11 438	0.11 454	0.12 452	0.16 507

aanetorigin	0.22 456	0.17 484	0.56 529	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.19 402	0.20 229	0.33 420	0.49 530	0.48 510	0.29 440	0.27 477	0.20 409	0.23 451	0.08 300	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.10 414	0.09 387

ACVNet	0.15 354	0.09 312	0.15 315	0.13 13	0.12 420	0.14 278	0.20 423	0.22 274	0.33 420	0.17 311	0.26 382	0.21 349	0.16 362	0.17 348	0.21 430	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

acv_ft	0.15 354	0.09 312	0.15 315	0.19 355	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.25 332	0.33 420	0.19 357	0.26 382	0.21 349	0.17 385	0.17 348	0.18 391	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

CC-Net-ROB	0.28 504	0.31 532	0.36 498	0.29 522	0.15 481	0.25 466	0.19 402	0.45 528	0.33 420	0.39 511	0.37 463	0.39 503	0.31 502	0.27 469	0.26 484	0.24 537	0.19 521	0.30 538	0.23 527	0.18 515	0.15 496

CVANet_RVC	0.18 411	0.10 370	0.14 264	0.21 439	0.10 341	0.18 374	0.17 318	0.34 464	0.33 420	0.22 410	0.31 430	0.28 432	0.18 399	0.23 450	0.17 373	0.12 454	0.08 405	0.12 457	0.11 454	0.09 382	0.07 279

StereoDRNet	0.18 411	0.11 396	0.17 377	0.22 454	0.11 389	0.21 429	0.22 450	0.37 492	0.33 420	0.24 431	0.28 404	0.30 449	0.19 415	0.20 409	0.20 410	0.09 359	0.08 405	0.11 438	0.09 383	0.09 382	0.07 279

YMNet	0.20 435	0.12 414	0.19 411	0.20 410	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 455	0.34 450	0.30 449	0.18 399	0.18 369	0.22 439	0.10 400	0.13 493	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

YMNet_1	0.20 435	0.12 414	0.19 411	0.20 410	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 455	0.34 450	0.30 449	0.18 399	0.18 369	0.22 439	0.10 400	0.13 493	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

CFNet_ucs	0.15 354	0.08 236	0.16 349	0.16 142	0.11 389	0.14 278	0.14 152	0.30 415	0.34 432	0.16 295	0.24 336	0.23 385	0.14 318	0.18 369	0.15 342	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

fast-acv-ft	0.18 411	0.11 396	0.19 411	0.19 355	0.12 420	0.24 455	0.21 440	0.25 332	0.34 432	0.22 410	0.34 450	0.27 422	0.20 427	0.21 426	0.23 451	0.09 359	0.09 434	0.08 278	0.10 422	0.08 321	0.07 279

CFNet_pseudo	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 293	0.18 369	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.07 279

psm_up	0.18 411	0.10 370	0.18 400	0.20 410	0.11 389	0.17 355	0.19 402	0.37 492	0.34 432	0.21 394	0.28 404	0.29 440	0.24 454	0.20 409	0.22 439	0.09 359	0.10 454	0.11 438	0.11 454	0.08 321	0.08 343

G-Net	0.24 479	0.16 473	0.36 498	0.22 454	0.16 491	0.51 533	0.23 461	0.29 401	0.34 432	0.36 504	0.38 469	0.31 462	0.29 494	0.27 469	0.26 484	0.11 429	0.09 434	0.12 457	0.09 383	0.16 505	0.13 472

ADCP+	0.20 435	0.10 370	0.33 489	0.20 410	0.12 420	0.22 437	0.26 496	0.31 425	0.34 432	0.26 449	0.37 463	0.22 367	0.22 440	0.27 469	0.27 492	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.09 382	0.10 414

ccs_rob	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 293	0.18 369	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

MyStereo05	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.27 371	0.35 441	0.17 311	0.14 188	0.15 266	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

UDG	0.21 447	0.17 484	0.19 411	0.23 475	0.15 481	0.30 499	0.20 423	0.33 455	0.35 441	0.23 422	0.28 404	0.31 462	0.27 477	0.20 409	0.22 439	0.15 494	0.12 480	0.13 472	0.09 383	0.14 483	0.14 489

ADCPNet	0.25 490	0.16 473	0.61 534	0.21 439	0.15 481	0.35 518	0.25 488	0.32 436	0.35 441	0.30 482	0.40 483	0.36 486	0.28 486	0.28 480	0.32 515	0.12 454	0.10 454	0.11 438	0.12 473	0.14 483	0.13 472

iResNetv2_ROB	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.16 334	0.12 63	0.25 332	0.35 441	0.21 394	0.29 416	0.24 391	0.13 293	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.09 382	0.08 343

TCMNet	0.19 423	0.12 414	0.19 411	0.20 410	0.18 512	0.20 412	0.24 473	0.27 371	0.36 445	0.23 422	0.26 382	0.25 405	0.19 415	0.19 384	0.23 451	0.13 477	0.11 466	0.11 438	0.12 473	0.13 470	0.12 453

PCWNet_CMD	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 445	0.14 240	0.20 284	0.21 349	0.12 255	0.17 348	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

NINENet	0.16 377	0.10 370	0.15 315	0.17 216	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.40 508	0.36 445	0.18 341	0.21 305	0.16 280	0.13 293	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.08 405	0.10 407	0.07 272	0.10 414	0.09 387

ADCRef	0.19 423	0.12 414	0.41 509	0.20 410	0.12 420	0.22 437	0.18 363	0.32 436	0.36 445	0.26 449	0.32 434	0.17 300	0.23 448	0.24 459	0.24 464	0.07 239	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

MSMDNet	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 445	0.14 240	0.21 305	0.21 349	0.12 255	0.17 348	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

ETE_ROB	0.23 472	0.17 484	0.22 437	0.25 495	0.13 443	0.26 475	0.29 518	0.31 425	0.36 445	0.28 470	0.36 457	0.45 517	0.26 469	0.27 469	0.26 484	0.11 429	0.08 405	0.12 457	0.09 383	0.14 483	0.13 472

MeshStereo	0.27 500	0.13 443	0.18 400	0.15 70	0.11 389	0.32 501	0.24 473	0.40 508	0.36 445	0.52 532	0.57 529	0.67 543	0.40 523	0.35 509	0.26 484	0.14 490	0.13 493	0.13 472	0.11 454	0.11 437	0.10 414
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
MultiAttention	0.29 508	0.08 236	0.14 264	0.19 355	0.12 420	1.45 571	1.33 572	0.36 486	0.37 452	0.19 357	0.21 305	0.24 391	0.11 224	0.38 522	0.18 391	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.09 387

w-ln-seven-2	0.20 435	0.14 455	0.37 502	0.22 454	0.12 420	0.20 412	0.21 440	0.28 390	0.37 452	0.25 444	0.37 463	0.27 422	0.22 440	0.21 426	0.23 451	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.10 414	0.09 387

AASNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.19 355	0.09 239	0.18 374	0.15 219	0.37 492	0.37 452	0.19 357	0.23 324	0.20 340	0.16 362	0.17 348	0.20 410	0.10 400	0.08 405	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

delet	0.17 397	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.11 389	0.20 412	0.21 440	0.30 415	0.37 452	0.17 311	0.26 382	0.19 328	0.19 415	0.19 384	0.21 430	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.11 454	0.06 192	0.06 199

DRN-Test	0.19 423	0.11 396	0.20 423	0.22 454	0.10 341	0.22 437	0.22 450	0.39 504	0.37 452	0.24 431	0.32 434	0.26 414	0.21 431	0.22 439	0.24 464	0.11 429	0.07 379	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.07 279

LALA_ROB	0.25 490	0.16 473	0.22 437	0.26 500	0.17 506	0.27 485	0.27 503	0.42 519	0.37 452	0.33 498	0.38 469	0.51 528	0.26 469	0.28 480	0.27 492	0.16 510	0.09 434	0.12 457	0.11 454	0.13 470	0.12 453

PSMNet_ROB	0.21 447	0.11 396	0.15 315	0.27 512	0.15 481	0.24 455	0.35 535	0.43 523	0.37 452	0.27 455	0.32 434	0.32 471	0.22 440	0.21 426	0.26 484	0.12 454	0.08 405	0.13 472	0.11 454	0.09 382	0.09 387

MyStereo04	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.29 401	0.38 459	0.17 311	0.14 188	0.16 280	0.10 199	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

Nwc_Net	0.23 472	0.16 473	0.21 431	0.25 495	0.14 463	0.24 455	0.26 496	0.37 492	0.38 459	0.22 410	0.41 494	0.30 449	0.28 486	0.28 480	0.25 473	0.11 429	0.10 454	0.17 504	0.20 518	0.10 414	0.10 414

ADCMid	0.25 490	0.15 465	0.40 506	0.20 410	0.14 463	0.25 466	0.26 496	0.34 464	0.38 459	0.36 504	0.44 505	0.34 480	0.40 523	0.35 509	0.33 519	0.10 400	0.09 434	0.11 438	0.11 454	0.13 470	0.12 453

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 411	0.09 312	0.29 478	0.15 70	0.10 341	0.22 437	0.20 423	0.26 350	0.39 462	0.25 444	0.42 500	0.24 391	0.15 336	0.20 409	0.19 404	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.10 414	0.09 387

ADLNet2	0.16 377	0.09 312	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.20 412	0.16 284	0.31 425	0.39 462	0.16 295	0.20 284	0.20 340	0.18 399	0.21 426	0.22 439	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.07 279

FAT-Stereo	0.20 435	0.12 414	0.22 437	0.21 439	0.12 420	0.17 355	0.18 363	0.34 464	0.39 462	0.27 455	0.37 463	0.34 480	0.32 506	0.21 426	0.20 410	0.09 359	0.11 466	0.10 407	0.09 383	0.11 437	0.14 489

AnyNet_C01	0.36 524	0.25 521	1.37 563	0.22 454	0.17 506	0.48 531	0.27 503	0.35 479	0.39 462	0.39 511	0.74 544	0.46 521	0.38 518	0.45 534	0.47 543	0.13 477	0.13 493	0.13 472	0.14 486	0.14 483	0.15 496

PA-Net	0.23 472	0.18 495	0.33 489	0.28 515	0.22 523	0.21 429	0.38 540	0.29 401	0.39 462	0.22 410	0.32 434	0.25 405	0.26 469	0.20 409	0.25 473	0.09 359	0.23 535	0.15 496	0.22 523	0.09 382	0.13 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 515	0.26 522	0.26 458	0.24 484	0.21 521	0.34 510	0.25 488	0.34 464	0.39 462	0.40 514	0.69 538	0.45 517	0.40 523	0.34 503	0.27 492	0.20 523	0.19 521	0.26 526	0.25 529	0.23 524	0.22 528

NCC-stereo	0.24 479	0.15 465	0.31 483	0.26 500	0.16 491	0.20 412	0.30 525	0.40 508	0.40 468	0.24 431	0.38 469	0.33 474	0.28 486	0.36 515	0.27 492	0.12 454	0.11 466	0.15 496	0.22 523	0.13 470	0.13 472

Abc-Net	0.24 479	0.15 465	0.31 483	0.26 500	0.16 491	0.20 412	0.30 525	0.40 508	0.40 468	0.24 431	0.38 469	0.33 474	0.28 486	0.36 515	0.27 492	0.12 454	0.11 466	0.15 496	0.22 523	0.13 470	0.13 472
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 456	0.11 396	0.19 411	0.22 454	0.13 443	0.22 437	0.19 402	0.34 464	0.40 468	0.30 482	0.39 477	0.39 503	0.26 469	0.26 466	0.28 499	0.15 494	0.10 454	0.10 407	0.10 422	0.13 470	0.12 453

rvit_105_1	0.19 423	0.11 396	0.25 455	0.21 439	0.16 491	0.21 429	0.27 503	0.31 425	0.41 471	0.19 357	0.20 284	0.22 367	0.17 385	0.19 384	0.17 373	0.12 454	0.12 480	0.13 472	0.15 501	0.08 321	0.07 279

anonymity	0.53 542	0.58 547	0.65 537	0.41 538	0.61 558	0.53 534	0.41 541	0.56 543	0.41 471	0.55 535	0.50 515	0.49 527	0.55 543	0.58 547	0.50 548	0.58 555	0.50 558	0.51 547	0.51 552	0.51 546	0.57 554

DGSMNet	0.24 479	0.19 498	0.33 489	0.21 439	0.24 527	0.24 455	0.20 423	0.35 479	0.41 471	0.24 431	0.32 434	0.38 495	0.21 431	0.29 486	0.23 451	0.12 454	0.11 466	0.14 484	0.16 505	0.23 524	0.23 529

MMNet	0.17 397	0.09 312	0.16 349	0.20 410	0.11 389	0.27 485	0.20 423	0.25 332	0.41 471	0.22 410	0.30 422	0.21 349	0.20 427	0.17 348	0.20 410	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

NaN_ROB	0.22 456	0.19 498	0.24 450	0.25 495	0.13 443	0.29 496	0.26 496	0.33 455	0.41 471	0.31 488	0.31 430	0.32 471	0.23 448	0.30 489	0.21 430	0.11 429	0.17 516	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

MDST_ROB	0.22 456	0.10 370	0.17 377	0.18 298	0.11 389	0.37 520	0.19 402	0.43 523	0.41 471	0.39 511	0.39 477	0.29 440	0.21 431	0.26 466	0.18 391	0.11 429	0.10 454	0.14 484	0.11 454	0.10 414	0.08 343

FBW_ROB	0.24 479	0.17 484	0.22 437	0.26 500	0.14 463	0.25 466	0.22 450	0.41 514	0.41 471	0.41 518	0.41 494	0.42 510	0.27 477	0.31 490	0.23 451	0.09 359	0.14 502	0.14 484	0.12 473	0.11 437	0.09 387

GASNet	0.22 456	0.23 513	0.33 489	0.26 500	0.17 506	0.26 475	0.16 284	0.44 525	0.42 478	0.27 455	0.24 336	0.30 449	0.15 336	0.27 469	0.18 391	0.12 454	0.08 405	0.12 457	0.11 454	0.16 505	0.07 279

FCDSN-DC	0.33 520	0.28 527	0.28 470	0.30 524	0.24 527	0.39 524	0.28 509	0.42 519	0.42 478	0.43 524	0.53 517	0.51 528	0.41 528	0.36 515	0.30 507	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 531	0.24 530
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 514	0.24 516	0.29 478	0.36 533	0.16 491	0.34 510	0.30 525	0.32 436	0.42 478	0.40 514	0.46 507	0.38 495	0.31 502	0.34 503	0.28 499	0.19 521	0.20 524	0.26 526	0.29 536	0.18 515	0.19 523

edge stereo	0.22 456	0.13 443	0.20 423	0.21 439	0.13 443	0.23 450	0.16 284	0.32 436	0.42 478	0.32 494	0.40 483	0.38 495	0.35 513	0.25 464	0.24 464	0.13 477	0.11 466	0.14 484	0.11 454	0.12 452	0.13 472

NVstereo2D	0.19 423	0.10 370	0.15 315	0.17 216	0.15 481	0.28 492	0.23 461	0.44 525	0.42 478	0.15 267	0.27 390	0.25 405	0.19 415	0.22 439	0.17 373	0.09 359	0.06 307	0.10 407	0.08 337	0.15 498	0.09 387

FC-DCNN v2	0.33 520	0.27 523	0.28 470	0.26 500	0.23 525	0.37 520	0.28 509	0.40 508	0.43 483	0.45 526	0.56 526	0.51 528	0.40 523	0.37 520	0.29 502	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 531	0.24 530

Wz-Net-LNSev	0.22 456	0.16 473	0.38 503	0.21 439	0.13 443	0.25 466	0.23 461	0.32 436	0.43 483	0.30 482	0.41 494	0.31 462	0.18 399	0.22 439	0.25 473	0.10 400	0.09 434	0.08 278	0.08 337	0.12 452	0.11 440

GwcNet	0.20 435	0.13 443	0.19 411	0.18 298	0.12 420	0.24 455	0.19 402	0.35 479	0.43 483	0.20 380	0.32 434	0.33 474	0.20 427	0.22 439	0.24 464	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.09 382	0.10 414

S-Stereo	0.20 435	0.12 414	0.25 455	0.21 439	0.13 443	0.20 412	0.18 363	0.32 436	0.43 483	0.23 422	0.36 457	0.28 432	0.30 498	0.19 384	0.22 439	0.09 359	0.12 480	0.10 407	0.10 422	0.13 470	0.13 472

FC-DCNN	0.33 520	0.27 523	0.28 470	0.26 500	0.23 525	0.37 520	0.28 509	0.40 508	0.43 483	0.45 526	0.55 521	0.51 528	0.40 523	0.37 520	0.30 507	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 531	0.24 530

Wz-Net-MNSev	0.22 456	0.13 443	0.31 483	0.20 410	0.14 463	0.36 519	0.24 473	0.33 455	0.44 488	0.28 470	0.40 483	0.38 495	0.19 415	0.24 459	0.25 473	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.12 452	0.10 414

RP	0.21 447	0.13 443	0.21 431	0.23 475	0.11 389	0.21 429	0.20 423	0.25 332	0.44 488	0.21 394	0.38 469	0.36 486	0.24 454	0.27 469	0.25 473	0.11 429	0.12 480	0.13 472	0.12 473	0.12 452	0.14 489

RGC	0.25 490	0.20 502	0.29 478	0.28 515	0.16 491	0.22 437	0.23 461	0.32 436	0.44 488	0.27 455	0.40 483	0.38 495	0.27 477	0.36 515	0.22 439	0.11 429	0.13 493	0.17 504	0.17 512	0.14 483	0.16 507

stereogan	0.22 456	0.11 396	0.21 431	0.20 410	0.12 420	0.31 500	0.19 402	0.35 479	0.44 488	0.22 410	0.39 477	0.35 484	0.27 477	0.33 500	0.22 439	0.10 400	0.12 480	0.10 407	0.10 422	0.14 483	0.13 472

AnyNet_C32	0.26 498	0.16 473	0.36 498	0.20 410	0.16 491	0.25 466	0.30 525	0.32 436	0.44 488	0.31 488	0.49 511	0.30 449	0.33 507	0.40 530	0.33 519	0.12 454	0.12 480	0.12 457	0.14 486	0.14 483	0.15 496

DISCO	0.19 423	0.09 312	0.22 437	0.17 216	0.10 341	0.25 466	0.18 363	0.27 371	0.44 488	0.22 410	0.31 430	0.33 474	0.26 469	0.28 480	0.28 499	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.09 387

SGM+DAISY	0.56 544	0.57 546	0.65 537	0.40 536	0.54 550	0.66 545	0.49 548	0.56 543	0.45 494	0.66 539	0.69 538	0.67 543	0.56 544	0.63 549	0.56 550	0.59 556	0.48 554	0.50 546	0.50 551	0.52 547	0.58 555

pcwnet_v2	0.19 423	0.10 370	0.26 458	0.17 216	0.14 463	0.18 374	0.15 219	0.37 492	0.46 495	0.19 357	0.24 336	0.21 349	0.19 415	0.20 409	0.19 404	0.13 477	0.10 454	0.10 407	0.10 422	0.11 437	0.13 472

MFN_U_SF_RVC	0.32 517	0.21 508	0.55 526	0.30 524	0.15 481	0.34 510	0.17 318	0.52 538	0.46 495	0.46 529	0.55 521	0.59 535	0.39 520	0.35 509	0.37 527	0.15 494	0.14 502	0.18 513	0.21 520	0.16 505	0.15 496

zh-sn7	0.25 490	0.17 484	0.50 520	0.24 484	0.13 443	0.25 466	0.24 473	0.34 464	0.48 497	0.28 470	0.54 519	0.28 432	0.31 502	0.36 515	0.32 515	0.10 400	0.10 454	0.11 438	0.10 422	0.12 452	0.12 453

LRCNet_RVC	10.62 583	13.42 587	7.30 575	18.92 586	2.07 574	0.33 507	0.30 525	5.59 578	0.48 497	13.03 585	17.94 586	8.87 580	5.65 576	4.79 576	1.89 572	23.51 591	2.73 579	27.55 592	25.71 592	16.07 589	16.33 590

GEStereo_RVC	0.17 397	0.12 414	0.15 315	0.22 454	0.11 389	0.19 397	0.17 318	0.32 436	0.48 497	0.20 380	0.25 365	0.17 300	0.13 293	0.21 426	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.08 343

FINET	0.21 447	0.18 495	0.26 458	0.18 298	0.16 491	0.23 450	0.23 461	0.32 436	0.48 497	0.25 444	0.32 434	0.22 367	0.22 440	0.22 439	0.17 373	0.18 516	0.16 511	0.11 438	0.10 422	0.15 498	0.13 472

RYNet	0.22 456	0.12 414	0.22 437	0.19 355	0.17 506	0.46 527	0.26 496	0.38 500	0.48 497	0.24 431	0.28 404	0.34 480	0.23 448	0.20 409	0.30 507	0.10 400	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.13 470	0.15 496

LSM	0.33 520	0.20 502	0.58 532	0.26 500	0.60 557	0.34 510	0.25 488	0.42 519	0.48 497	0.45 526	0.58 531	0.42 510	0.36 515	0.35 509	0.25 473	0.12 454	0.20 524	0.14 484	0.16 505	0.19 518	0.33 544

ITSA-stereo	0.15 354	0.10 370	0.14 264	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.30 415	0.49 503	0.17 311	0.19 272	0.22 367	0.15 336	0.17 348	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.08 343

PASM	0.32 517	0.24 516	0.48 519	0.28 515	0.27 533	0.29 496	0.30 525	0.34 464	0.49 503	0.35 501	0.39 477	0.46 521	0.34 511	0.34 503	0.35 522	0.23 535	0.25 537	0.26 526	0.28 535	0.23 524	0.21 526

PWC_ROB	0.21 447	0.16 473	0.26 458	0.18 298	0.11 389	0.22 437	0.13 104	0.32 436	0.49 503	0.30 482	0.40 483	0.32 471	0.24 454	0.31 490	0.22 439	0.10 400	0.07 379	0.11 438	0.08 337	0.11 437	0.10 414

SuperB	0.20 435	0.10 370	0.56 529	0.16 142	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.24 316	0.50 506	0.26 449	0.39 477	0.17 300	0.21 431	0.22 439	0.21 430	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.12 452	0.10 414

AF-Net	0.22 456	0.17 484	0.17 377	0.26 500	0.13 443	0.25 466	0.24 473	0.32 436	0.50 506	0.25 444	0.33 446	0.38 495	0.26 469	0.28 480	0.25 473	0.11 429	0.10 454	0.16 502	0.11 454	0.11 437	0.10 414

DeepPrunerF	0.24 479	0.17 484	0.42 511	0.26 500	0.16 491	0.22 437	0.28 509	0.37 492	0.50 506	0.26 449	0.29 416	0.24 391	0.28 486	0.21 426	0.22 439	0.15 494	0.11 466	0.20 517	0.18 516	0.12 452	0.13 472

SGM-ForestM	0.32 517	0.12 414	0.16 349	0.16 142	0.11 389	0.39 524	0.19 402	0.41 514	0.50 506	0.52 532	0.54 519	1.32 562	0.42 531	0.40 530	0.27 492	0.14 490	0.16 511	0.16 502	0.16 505	0.12 452	0.12 453

CSAN	0.29 508	0.24 516	0.27 465	0.34 529	0.19 515	0.33 507	0.42 544	0.37 492	0.50 506	0.38 509	0.40 483	0.44 515	0.33 507	0.28 480	0.30 507	0.20 523	0.16 511	0.19 515	0.19 517	0.14 483	0.15 496

SPS-STEREO	0.57 545	0.58 547	0.65 537	0.45 541	0.55 552	0.62 541	0.44 547	0.62 548	0.50 506	0.68 541	0.64 533	0.66 542	0.57 545	0.61 548	0.60 552	0.62 558	0.47 553	0.51 547	0.49 549	0.55 551	0.58 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 531	0.29 530	0.33 489	0.27 512	0.24 527	0.60 540	0.36 536	0.50 536	0.50 506	0.71 543	0.79 548	0.67 543	0.54 540	0.51 538	0.42 538	0.22 531	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.26 535	0.25 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 529	0.28 527	0.33 489	0.55 547	0.39 541	0.82 557	1.23 571	0.47 531	0.51 513	0.36 504	0.35 454	0.55 534	0.39 520	0.38 522	0.39 531	0.15 494	0.20 524	0.15 496	0.14 486	0.23 524	0.20 524

GANetREF_RVC	0.31 515	0.34 535	0.27 465	0.35 531	0.16 491	0.32 501	0.41 541	0.48 532	0.51 513	0.35 501	0.35 454	0.34 480	0.33 507	0.39 526	0.32 515	0.27 539	0.20 524	0.29 536	0.15 501	0.18 515	0.17 515
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
PWCDC_ROB	0.20 435	0.13 443	0.22 437	0.24 484	0.11 389	0.19 397	0.15 219	0.33 455	0.54 515	0.29 478	0.50 515	0.21 349	0.15 336	0.27 469	0.20 410	0.11 429	0.09 434	0.10 407	0.08 337	0.11 437	0.09 387

MSAF-DinoV2	0.22 456	0.11 396	0.23 446	0.17 216	0.10 341	0.27 485	0.16 284	0.37 492	0.55 516	0.21 394	0.27 390	0.47 524	0.27 477	0.35 509	0.39 531	0.09 359	0.06 307	0.07 194	0.09 383	0.12 452	0.10 414

Wz-Net-TNSev	0.29 508	0.20 502	0.65 537	0.19 355	0.15 481	0.38 523	0.27 503	0.35 479	0.55 516	0.34 500	0.42 500	0.45 517	0.38 518	0.32 497	0.30 507	0.12 454	0.13 493	0.10 407	0.12 473	0.15 498	0.14 489

Consistency-Raft	0.44 534	0.40 540	0.45 513	0.37 535	0.43 545	0.46 527	0.41 541	0.57 545	0.55 516	0.32 494	0.73 542	0.33 474	0.48 536	0.42 533	0.49 545	0.39 544	0.35 545	0.45 544	0.51 552	0.42 544	0.29 539

Wz-Net-SNSev	0.25 490	0.17 484	0.44 512	0.25 495	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.38 500	0.56 519	0.30 482	0.55 521	0.39 503	0.26 469	0.23 450	0.30 507	0.10 400	0.09 434	0.09 359	0.10 422	0.11 437	0.11 440

ADCL	0.24 479	0.11 396	0.47 518	0.22 454	0.12 420	0.34 510	0.29 518	0.29 401	0.56 519	0.24 431	0.46 507	0.30 449	0.30 498	0.29 486	0.29 502	0.08 300	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.10 414	0.10 414

WZ-Net	0.28 504	0.17 484	0.78 551	0.22 454	0.16 491	0.34 510	0.29 518	0.39 504	0.57 521	0.24 431	0.55 521	0.37 491	0.24 454	0.33 500	0.35 522	0.09 359	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.14 483	0.16 507

XQC	0.28 504	0.23 513	0.51 521	0.28 515	0.19 515	0.34 510	0.27 503	0.36 486	0.57 521	0.31 488	0.30 422	0.37 491	0.30 498	0.38 522	0.38 529	0.13 477	0.09 434	0.15 496	0.12 473	0.17 512	0.18 518

PDISCO_ROB	0.27 500	0.16 473	0.26 458	0.28 515	0.20 518	0.32 501	0.26 496	0.44 525	0.57 521	0.28 470	0.40 483	0.45 517	0.29 494	0.33 500	0.34 521	0.12 454	0.09 434	0.17 504	0.16 505	0.17 512	0.13 472

DispFullNet	0.27 500	0.21 508	0.65 537	0.28 515	0.16 491	0.26 475	0.17 318	0.33 455	0.58 524	0.27 455	0.38 469	0.43 513	0.23 448	0.38 522	0.23 451	0.12 454	0.06 307	0.19 515	0.11 454	0.21 520	0.15 496

EDNetEfficientorigin	7.91 578	0.31 532	153.02 594	0.19 355	0.09 239	0.21 429	0.16 284	0.22 274	0.59 525	0.72 545	0.67 536	0.42 510	0.50 538	0.24 459	0.39 531	0.08 300	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.12 452	0.10 414

MANE	0.45 536	0.27 523	0.27 465	0.27 512	0.24 527	0.47 529	0.31 531	0.55 542	0.59 525	0.72 545	1.13 564	1.15 556	0.61 547	0.52 540	0.37 527	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.31 540	0.25 531	0.24 530

ELAS_RVC	0.41 531	0.29 530	0.33 489	0.28 515	0.24 527	0.54 535	0.36 536	0.49 534	0.59 525	0.72 545	0.74 544	0.65 541	0.54 540	0.54 544	0.40 534	0.22 531	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.26 535	0.25 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 479	0.14 455	0.55 526	0.19 355	0.14 463	0.26 475	0.22 450	0.35 479	0.60 528	0.29 478	0.39 477	0.30 449	0.22 440	0.21 426	0.26 484	0.09 359	0.09 434	0.11 438	0.10 422	0.11 437	0.10 414

EDNetEfficient	0.29 508	0.24 516	1.13 560	0.18 298	0.10 341	0.19 397	0.20 423	0.20 229	0.60 528	0.74 549	0.56 526	0.31 462	0.39 520	0.22 439	0.30 507	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.11 437	0.09 387

NVStereoNet_ROB	0.46 539	0.36 537	0.46 517	0.41 538	0.28 534	0.34 510	0.34 534	0.48 532	0.60 528	0.72 545	0.93 553	0.70 546	0.66 550	0.47 535	0.60 552	0.22 531	0.33 544	0.34 540	0.34 543	0.30 538	0.30 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	0.25 490	0.14 455	0.56 529	0.19 355	0.14 463	0.24 455	0.22 450	0.34 464	0.62 531	0.35 501	0.65 534	0.31 462	0.25 463	0.31 490	0.25 473	0.09 359	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.09 382	0.11 440

z-mn7	0.24 479	0.14 455	0.45 513	0.19 355	0.13 443	0.28 492	0.25 488	0.34 464	0.62 531	0.27 455	0.56 526	0.29 440	0.24 454	0.32 497	0.25 473	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.10 414

otaku	0.39 526	0.37 538	0.52 522	0.44 540	0.28 534	0.58 537	0.24 473	0.41 514	0.62 531	0.40 514	0.49 511	0.46 521	0.33 507	0.40 530	0.32 515	0.30 540	0.30 541	0.39 542	0.33 541	0.29 537	0.28 538

ADCS	0.29 508	0.18 495	0.45 513	0.21 439	0.17 506	0.28 492	0.23 461	0.41 514	0.63 534	0.40 514	0.49 511	0.40 507	0.36 515	0.39 526	0.40 534	0.13 477	0.12 480	0.13 472	0.14 486	0.16 505	0.16 507

ACVNet-4b	0.39 526	0.53 545	0.55 526	0.45 541	0.24 527	0.47 529	0.18 363	0.49 534	0.64 535	0.42 521	0.45 506	0.60 536	0.27 477	0.34 503	0.24 464	0.33 542	0.14 502	0.48 545	0.42 545	0.30 538	0.26 537

SANet	0.24 479	0.14 455	0.28 470	0.21 439	0.11 389	0.27 485	0.24 473	0.38 500	0.64 535	0.36 504	0.40 483	0.43 513	0.26 469	0.27 469	0.24 464	0.12 454	0.09 434	0.10 407	0.09 383	0.13 470	0.11 440

BEATNet-Init1	0.52 541	0.27 523	0.62 535	0.30 524	0.21 521	0.76 554	0.29 518	0.54 541	0.65 537	0.86 554	0.95 555	2.07 571	0.62 549	0.56 546	0.42 538	0.18 516	0.18 518	0.23 523	0.22 523	0.22 523	0.21 526

RTSC	0.23 472	0.12 414	0.28 470	0.21 439	0.13 443	0.28 492	0.16 284	0.35 479	0.66 538	0.27 455	0.33 446	0.30 449	0.21 431	0.31 490	0.29 502	0.10 400	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.13 470	0.13 472

DPSNet	0.28 504	0.16 473	0.31 483	0.18 298	0.13 443	0.54 535	0.42 544	0.51 537	0.67 539	0.29 478	0.38 469	0.38 495	0.29 494	0.31 490	0.23 451	0.11 429	0.10 454	0.11 438	0.08 337	0.20 519	0.16 507

Ntro	0.40 529	0.40 540	0.53 523	0.46 544	0.30 538	0.65 543	0.24 473	0.46 530	0.68 540	0.41 518	0.49 511	0.48 526	0.42 531	0.39 526	0.31 514	0.32 541	0.28 539	0.37 541	0.30 538	0.32 542	0.29 539

JetBlue	0.71 550	0.45 543	1.14 561	0.51 545	0.47 547	2.02 572	0.64 558	0.75 551	0.70 541	0.69 542	0.77 547	1.22 558	0.83 557	1.03 568	1.01 568	0.40 545	0.28 539	0.33 539	0.33 541	0.30 538	0.34 545

SHD	0.26 498	0.15 465	0.30 481	0.24 484	0.18 512	0.22 437	0.15 219	0.38 500	0.71 542	0.32 494	0.41 494	0.36 486	0.28 486	0.32 497	0.29 502	0.12 454	0.11 466	0.14 484	0.13 483	0.16 505	0.20 524

TCMNet-wrong-test	3.67 572	5.48 582	3.89 573	12.18 584	11.75 585	4.65 574	3.88 575	1.06 567	0.72 543	1.09 565	2.15 574	6.30 578	0.53 539	3.43 575	2.36 574	0.89 568	0.20 524	1.87 575	1.69 574	5.57 580	3.62 580

ACVNet_1	0.44 534	0.49 544	0.60 533	0.45 541	0.28 534	0.49 532	0.27 503	0.57 545	0.72 543	0.62 538	0.58 531	0.74 547	0.49 537	0.50 537	0.35 522	0.26 538	0.24 536	0.39 542	0.29 536	0.31 541	0.24 530

coex-ft	3.30 571	0.34 535	59.09 593	0.18 298	0.13 443	0.26 475	0.22 450	0.27 371	0.72 543	1.90 573	0.70 540	0.44 515	0.45 534	0.29 486	0.41 537	0.09 359	0.09 434	0.12 457	0.09 383	0.14 483	0.13 472

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 533	0.39 539	0.54 524	0.40 536	0.20 518	0.64 542	0.32 533	0.53 540	0.72 543	0.71 543	0.72 541	0.61 537	0.54 540	0.51 538	0.46 542	0.20 523	0.19 521	0.29 536	0.30 538	0.23 524	0.18 518

MADNet+	0.75 553	0.71 555	3.70 572	0.66 550	0.41 543	0.98 562	0.97 569	0.69 550	0.73 547	0.52 532	0.57 529	0.64 539	0.68 552	0.86 560	1.01 568	0.34 543	0.36 546	0.28 535	0.23 527	0.36 543	0.31 542

MFMNet_re	0.64 546	0.66 553	0.65 537	0.51 545	0.69 562	0.69 546	0.57 554	0.64 549	0.73 547	0.60 537	0.73 542	0.62 538	0.67 551	0.65 550	0.60 552	0.66 560	0.58 567	0.63 551	0.59 555	0.68 558	0.69 564

RTS	0.45 536	0.19 498	3.26 569	0.24 484	0.15 481	0.74 550	0.20 423	0.36 486	0.76 549	0.42 521	0.43 503	0.31 462	0.41 528	0.53 542	0.35 522	0.10 400	0.08 405	0.13 472	0.12 473	0.15 498	0.15 496

RTSA	0.45 536	0.19 498	3.26 569	0.24 484	0.15 481	0.74 550	0.20 423	0.36 486	0.76 549	0.42 521	0.43 503	0.31 462	0.41 528	0.53 542	0.35 522	0.10 400	0.08 405	0.13 472	0.12 473	0.15 498	0.15 496

IMH-64-1	0.65 547	0.61 549	0.68 545	0.71 551	0.51 548	0.59 538	0.49 548	0.91 556	0.85 551	0.74 549	1.02 557	0.81 548	0.78 555	0.79 553	0.49 545	0.42 546	0.46 549	0.71 553	0.47 547	0.52 547	0.39 547

IMH-64	0.65 547	0.61 549	0.68 545	0.71 551	0.51 548	0.59 538	0.49 548	0.91 556	0.85 551	0.74 549	1.02 557	0.81 548	0.78 555	0.79 553	0.49 545	0.42 546	0.46 549	0.71 553	0.47 547	0.52 547	0.39 547

RainbowNet	0.54 543	0.61 549	0.70 549	0.57 548	0.43 545	0.65 543	0.37 539	0.60 547	0.87 553	0.50 531	0.66 535	0.64 539	0.47 535	0.49 536	0.43 541	0.47 550	0.48 554	0.52 549	0.41 544	0.52 547	0.40 549

PWCK	0.71 550	0.94 564	0.95 558	0.76 553	0.31 539	0.74 550	0.36 536	0.90 555	0.90 554	0.96 558	0.75 546	0.95 551	0.61 547	0.87 561	0.66 555	0.72 561	0.46 549	0.75 556	0.49 549	0.69 560	0.44 551

UNDER WATER-64	0.95 562	0.94 564	1.43 565	0.87 561	0.56 553	1.18 570	0.87 566	0.77 552	0.94 555	1.04 561	0.85 550	1.58 569	1.21 571	0.94 565	0.96 566	0.87 567	0.57 566	1.03 567	0.88 568	0.78 564	0.73 565

PVD	0.39 526	0.20 502	0.39 505	0.31 528	0.22 523	0.29 496	0.43 546	0.52 538	0.96 556	0.55 535	0.79 548	0.53 532	0.59 546	0.52 540	0.38 529	0.19 521	0.14 502	0.17 504	0.14 486	0.24 530	0.31 542

UNDER WATER	0.97 563	0.97 566	1.42 564	0.99 565	0.70 565	1.12 569	0.84 565	0.80 553	1.08 557	1.01 560	0.90 551	1.55 568	1.22 572	1.03 568	1.00 567	0.78 565	0.53 561	1.02 566	0.87 567	0.80 565	0.74 566

IMH	0.71 550	0.64 552	0.68 545	0.76 553	0.54 550	0.69 546	0.54 552	0.98 562	1.10 558	0.82 553	1.09 560	0.89 550	0.88 560	0.87 561	0.52 549	0.44 549	0.50 558	0.75 556	0.51 552	0.56 552	0.41 550

TorneroNet	0.82 557	0.74 557	0.81 555	0.84 558	0.63 559	0.99 563	0.63 556	0.96 560	1.16 559	0.80 552	1.11 562	1.36 563	0.86 559	0.93 564	0.80 563	0.56 553	0.49 556	0.78 561	0.66 560	0.73 563	0.63 563

notaker	0.97 563	1.11 567	0.98 559	1.13 568	0.81 566	0.73 549	0.68 562	0.93 558	1.16 559	1.18 568	1.18 566	1.41 565	1.16 570	1.08 570	0.69 559	0.81 566	0.64 569	1.17 568	0.79 565	0.98 567	0.80 568

DPSimNet_ROB	1.11 567	1.23 570	0.78 551	1.13 568	0.88 569	1.10 568	1.13 570	1.16 572	1.23 561	1.43 570	1.02 557	1.41 565	1.10 569	0.90 563	1.60 570	1.46 573	0.51 560	1.21 570	1.03 571	0.90 566	1.01 572

TorneroNet-64	0.76 554	0.72 556	0.74 550	0.78 555	0.58 556	0.91 561	0.56 553	0.84 554	1.29 562	0.66 539	0.90 551	1.40 564	0.75 554	0.85 559	0.67 558	0.49 551	0.46 549	0.72 555	0.59 555	0.67 557	0.53 553

WAO-7	0.79 555	0.78 558	0.54 524	0.85 559	0.67 561	0.74 550	0.68 562	1.05 565	1.32 563	0.90 556	1.20 567	1.04 552	0.92 561	0.69 551	0.66 555	0.60 557	0.62 568	0.67 552	0.68 561	0.64 554	0.58 555

KSHMR	1.09 566	1.17 568	0.88 557	1.25 571	1.00 570	0.99 563	0.96 568	1.13 570	1.37 564	1.16 567	1.29 569	1.41 565	0.96 563	1.01 567	0.92 565	1.03 570	1.08 572	1.20 569	1.03 571	1.01 568	0.97 570

JetRed	1.62 569	1.46 572	2.98 567	0.92 562	1.21 571	4.99 575	1.53 574	1.27 573	1.39 565	1.83 572	1.74 573	1.60 570	0.95 562	1.41 571	2.45 575	0.90 569	1.60 573	0.93 565	0.90 569	1.35 571	0.99 571

ktn	1.01 565	1.21 569	0.80 554	1.23 570	0.86 568	1.01 565	0.87 566	0.94 559	1.39 565	1.04 561	1.12 563	1.15 556	1.07 566	0.94 565	0.59 551	1.28 572	0.71 570	1.38 572	0.83 566	1.02 569	0.75 567

ACVNet_2	0.66 549	0.66 553	0.68 545	0.63 549	0.41 543	0.71 548	0.49 548	0.96 560	1.39 565	0.89 555	1.09 560	1.04 552	0.73 553	0.54 544	0.47 543	0.43 548	0.40 547	0.53 550	0.44 546	0.47 545	0.35 546

LVE	0.83 558	0.85 562	0.85 556	0.80 556	0.56 553	1.04 567	0.65 559	1.05 565	1.47 568	0.96 558	1.22 568	1.10 555	0.85 558	0.83 556	0.71 560	0.49 551	0.55 564	0.76 559	0.60 557	0.65 555	0.59 560

HanzoNet	1.29 568	1.26 571	1.19 562	1.12 567	0.85 567	1.02 566	0.83 564	1.03 564	1.48 569	1.64 571	1.61 572	2.50 573	1.72 573	1.61 572	1.61 571	1.26 571	0.80 571	1.31 571	1.01 570	1.02 569	0.86 569

WAO-6	0.81 556	0.80 559	0.62 535	0.86 560	0.63 559	0.76 554	0.58 555	0.98 562	1.54 570	0.90 556	0.96 556	1.07 554	1.03 565	0.70 552	0.66 555	0.72 561	0.49 556	0.90 564	0.71 562	0.68 558	0.58 555

Dean	0.87 559	0.86 563	0.79 553	0.81 557	0.56 553	0.90 558	0.63 556	1.15 571	1.73 571	1.15 566	1.15 565	1.31 561	0.99 564	0.81 555	0.81 564	0.57 554	0.56 565	0.77 560	0.64 558	0.66 556	0.58 555

LE_ROB	0.50 540	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.24 455	0.16 284	0.22 274	1.81 572	4.63 575	0.67 536	0.47 524	0.44 533	0.20 409	0.29 502	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

WAO-8	0.91 560	0.81 560	0.65 537	0.94 563	0.69 562	0.90 558	0.67 560	1.07 568	1.83 573	1.06 563	1.45 570	1.30 559	1.07 566	0.84 557	0.78 561	0.74 563	0.53 561	0.86 562	0.75 563	0.69 560	0.62 561

Venus	0.91 560	0.81 560	0.65 537	0.94 563	0.69 562	0.90 558	0.67 560	1.07 568	1.83 573	1.06 563	1.45 570	1.30 559	1.07 566	0.84 557	0.78 561	0.74 563	0.53 561	0.86 562	0.75 563	0.69 560	0.62 561

MADNet++	1.95 570	1.75 573	1.59 566	1.82 572	1.69 573	2.33 573	1.40 573	2.35 574	2.09 575	2.57 574	2.36 575	2.24 572	2.17 574	2.28 573	2.34 573	1.87 574	1.66 574	1.54 573	1.34 573	1.92 572	1.77 574

tt	4.67 573	0.06 56	3.55 571	2.02 573	1.55 572	10.25 579	16.71 579	8.91 583	5.03 576	1.31 569	0.94 554	4.71 574	4.76 575	3.33 574	5.87 577	6.06 582	10.30 586	1.88 576	2.11 576	2.75 574	1.21 573

PML	8.91 581	9.34 586	6.13 574	5.35 577	6.41 578	14.99 582	23.38 586	5.27 575	6.83 577	18.04 587	28.19 593	7.67 579	6.83 577	7.85 580	5.75 576	5.35 581	1.83 575	5.95 585	1.93 575	8.64 583	2.52 576

xxxxx1	7.79 575	5.02 579	7.31 576	3.12 574	3.85 575	16.35 583	22.88 581	5.86 579	8.69 578	7.97 579	8.54 577	9.12 581	8.27 579	10.18 581	10.92 579	2.42 576	2.45 576	3.56 579	12.37 583	3.77 575	3.06 577

tt_ll	7.79 575	5.02 579	7.31 576	3.12 574	3.85 575	16.35 583	22.88 581	5.86 579	8.69 578	7.97 579	8.54 577	9.12 581	8.27 579	10.18 581	10.92 579	2.42 576	2.45 576	3.56 579	12.37 583	3.77 575	3.06 577

ff	7.79 575	5.02 579	7.31 576	3.12 574	3.85 575	16.35 583	22.88 581	5.86 579	8.69 578	7.97 579	8.54 577	9.12 581	8.27 579	10.18 581	10.92 579	2.42 576	2.45 576	3.56 579	12.37 583	3.77 575	3.06 577

USTest	6.22 574	2.73 575	3.00 568	6.57 580	7.29 579	14.37 581	21.57 580	7.00 582	9.56 581	5.34 578	6.10 576	5.72 577	7.64 578	6.41 579	6.96 578	1.97 575	3.42 580	1.64 574	2.15 577	2.66 573	2.36 575

HaxPig	15.71 587	18.52 592	19.18 588	16.89 585	15.89 587	7.73 576	7.60 576	13.31 587	10.82 582	15.42 586	14.91 585	15.98 587	14.92 587	15.58 587	15.98 587	18.95 590	16.73 587	19.46 590	18.08 590	19.26 590	19.05 591

DGTPSM_ROB	8.06 579	4.48 577	8.63 582	5.35 577	10.72 581	8.32 577	22.97 584	5.46 576	13.35 583	5.12 576	9.92 580	5.08 575	10.40 582	5.52 577	12.58 582	3.79 579	8.00 581	3.50 577	7.02 580	3.83 578	7.14 582

DPSMNet_ROB	8.06 579	4.48 577	8.63 582	5.37 579	10.74 582	8.32 577	22.98 585	5.46 576	13.36 584	5.12 576	9.92 580	5.08 575	10.40 582	5.53 578	12.58 582	3.80 580	8.00 581	3.50 577	7.02 580	3.83 578	7.14 582

Anonymous_1	10.96 584	7.92 583	7.46 579	10.33 581	10.06 580	18.65 587	26.34 587	11.06 584	13.44 585	9.40 582	10.05 582	9.67 584	11.23 584	10.73 584	12.72 584	6.42 583	8.38 583	5.77 582	10.61 582	12.12 584	6.77 581

DPSM_ROB	11.15 585	8.58 584	8.00 580	10.88 582	11.58 583	19.10 588	26.71 588	12.05 585	14.07 586	10.36 583	10.84 583	10.33 585	11.86 585	11.70 585	13.54 585	6.99 584	8.79 584	5.89 583	6.95 578	7.29 581	7.42 584

DPSM	11.15 585	8.58 584	8.00 580	10.88 582	11.58 583	19.10 588	26.71 588	12.05 585	14.07 586	10.36 583	10.84 583	10.33 585	11.86 585	11.70 585	13.54 585	6.99 584	8.79 584	5.89 583	6.95 578	7.29 581	7.42 584

MEDIAN_ROB	20.38 588	24.04 593	23.31 590	21.23 587	21.71 588	10.40 580	7.92 577	17.64 588	15.50 588	20.12 588	19.70 587	20.34 588	20.32 588	21.19 588	21.13 588	23.81 592	21.81 592	24.98 591	23.76 591	24.71 591	23.93 592

AVERAGE_ROB	24.90 593	29.20 594	28.14 591	24.89 592	24.64 592	17.75 586	11.12 578	21.45 589	19.93 589	25.12 593	24.46 592	25.12 593	25.46 593	24.69 593	22.83 589	29.76 593	27.13 593	28.97 593	27.95 593	29.91 592	29.47 593

LSM0	22.87 592	17.28 588	18.96 587	22.19 591	29.04 593	38.42 593	53.71 590	24.28 592	28.31 590	20.78 591	21.00 588	21.43 592	24.16 592	23.50 591	27.39 592	14.09 589	17.38 588	11.84 589	14.04 588	14.73 588	14.89 586

CasAABBNet	22.42 589	17.33 589	16.01 584	22.01 588	23.28 590	38.32 590	53.80 592	24.14 590	28.41 591	20.60 589	21.77 589	20.89 591	23.91 591	23.43 589	27.36 591	14.07 587	17.69 589	11.83 588	14.01 587	14.67 586	14.95 588

FlowAnything	22.44 590	17.35 590	16.14 586	22.07 590	23.23 589	38.39 591	53.77 591	24.25 591	28.44 592	20.96 592	21.82 590	20.70 589	23.84 589	23.49 590	27.14 590	14.04 586	17.79 591	11.75 586	14.15 589	14.65 585	14.89 586

Selective-RAFT-Error	22.47 591	17.37 591	16.09 585	22.06 589	23.34 591	38.39 591	53.83 593	24.29 593	28.47 593	20.74 590	21.83 591	20.81 590	23.90 590	23.54 592	27.53 593	14.08 588	17.69 589	11.82 587	14.00 586	14.69 587	15.00 589

test_example2	98.32 594	94.13 595	45.89 592	96.35 593	109.85 594	88.61 594	95.45 594	25.75 594	94.37 594	130.00 595	126.06 594	58.17 594	74.63 594	88.51 594	79.96 594	150.23 594	221.02 594	77.62 594	99.10 594	113.75 594	96.94 594

ccccc		285.66 596		368.85 595	370.60 595	123.16 595		115.05 595		126.68 594		122.83 595		252.94 595		384.56 595	353.86 595	254.69 595	223.00 595	425.87 595

ASD4		3.38 576

Low-res two-view benchmark