Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 5	0.23 10	0.20 4	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 2	0.20 5	0.19 9	0.26 1	0.21 4	0.13 31	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 5	0.16 2	0.20 4	0.29 3	0.20 3	0.23 7	0.20 5	0.22 6	0.14 1	0.52 110	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

MonSter	0.20 3	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 7	0.22 22	0.39 12	0.33 30	0.20 3	0.25 16	0.17 2	0.15 2	0.38 27	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

StereoAnything_RVC	0.21 4	0.68 450	0.39 117	0.28 2	0.15 1	0.23 10	0.18 2	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.22 23	0.30 6	0.18 1	0.16 165	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 163	0.09 1

IGEV-Stereo++	0.21 4	0.15 10	0.27 16	0.37 84	0.19 19	0.22 7	0.18 2	0.42 24	0.35 45	0.22 6	0.28 23	0.24 9	0.18 5	0.27 3	0.22 6	0.12 6	0.09 4	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.10 8

GREAT-IGEV	0.22 6	0.15 10	0.31 28	0.29 4	0.22 70	0.21 6	0.26 62	0.33 6	0.31 20	0.20 3	0.30 26	0.22 6	0.22 23	0.47 79	0.22 6	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.10 8

DEFOM-Stereo	0.22 6	0.15 10	0.26 12	0.33 20	0.20 38	0.61 278	0.21 15	0.30 5	0.31 20	0.23 7	0.19 4	0.18 3	0.18 5	0.41 41	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 29

AIO_rvc	0.23 8	0.16 21	0.32 35	0.34 26	0.19 19	0.26 28	0.33 165	0.40 17	0.22 4	0.26 17	0.24 13	0.34 43	0.15 2	0.51 104	0.24 24	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.10 8

AIO_test	0.23 8	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.30 74	0.39 277	0.38 10	0.25 8	0.25 14	0.28 23	0.32 27	0.22 23	0.38 27	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.09 1

IGEV-Stereo+	0.23 8	0.14 2	0.26 12	0.32 15	0.19 19	0.12 1	0.17 1	0.29 3	0.29 14	0.21 5	0.15 1	0.22 6	0.22 23	0.40 35	0.22 6	0.14 64	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.15 125	0.86 477

HUF	0.24 11	0.16 21	0.33 42	0.32 15	0.18 12	0.25 25	0.40 287	0.42 24	0.34 32	0.25 14	0.23 7	0.32 27	0.28 77	0.34 14	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 8

GIP-stereo	0.24 11	0.18 61	0.30 25	0.37 84	0.24 136	0.26 28	0.20 4	0.46 39	0.36 51	0.24 11	0.39 53	0.35 52	0.20 13	0.31 7	0.21 4	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.11 29

RAStereo	0.24 11	0.17 42	0.29 22	0.40 173	0.21 52	0.23 10	0.26 62	0.42 24	0.45 102	0.23 7	0.34 42	0.30 19	0.19 9	0.34 14	0.25 37	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

IGEV++	0.24 11	0.17 42	0.31 28	0.38 112	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.50 55	0.23 5	0.28 27	0.35 46	0.30 19	0.22 23	0.31 7	0.28 99	0.14 64	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.13 100

Selective-IGEV	0.24 11	0.18 61	0.35 66	0.35 52	0.19 19	0.27 40	0.25 53	0.55 76	0.23 5	0.27 25	0.25 16	0.34 43	0.19 9	0.58 171	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.10 8

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 16	0.31 341	0.24 4	0.51 384	0.19 19	0.29 65	0.22 22	0.40 17	0.37 64	0.26 17	0.24 13	0.24 9	0.31 111	0.44 59	0.22 6	0.14 64	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 80	0.10 8

IGEV-RUCA	0.25 16	0.16 21	0.34 57	0.39 140	0.27 236	0.33 106	0.20 4	0.38 10	0.36 51	0.26 17	0.31 33	0.25 13	0.21 18	0.48 89	0.24 24	0.20 283	0.11 96	0.13 23	0.10 25	0.17 197	0.15 166

fffft	0.25 16	0.17 42	0.37 88	0.36 68	0.22 70	0.28 54	0.36 220	0.42 24	0.24 7	0.36 52	0.23 7	0.27 15	0.22 23	0.52 110	0.27 82	0.12 6	0.09 4	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.12 70
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.37 84	0.18 12	0.28 54	0.30 114	0.48 44	0.27 9	0.29 32	0.30 26	0.32 27	0.17 4	0.52 110	0.23 20	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.10 8

RSM++	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.36 68	0.20 38	0.28 54	0.30 114	0.51 57	0.32 26	0.25 14	0.22 6	0.37 63	0.21 18	0.50 98	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.10 8

RSM	0.25 16	0.18 61	0.33 42	0.36 68	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.51 57	0.27 9	0.26 17	0.23 7	0.39 74	0.21 18	0.56 140	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.14 80	0.10 8

MoCha-V2	0.25 16	0.15 10	0.29 22	0.40 173	0.18 12	0.27 40	0.26 62	0.49 47	0.27 9	0.36 52	0.27 19	0.33 39	0.35 136	0.49 93	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.11 29

EGLCR-Stereo	0.25 16	0.16 21	0.33 42	0.34 26	0.20 38	0.35 124	0.20 4	0.52 66	0.36 51	0.28 27	0.27 19	0.41 90	0.18 5	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.13 44	0.11 29

SCV_C0	0.26 24	0.18 61	0.34 57	0.35 52	0.24 136	0.23 10	0.28 89	0.51 57	0.36 51	0.31 36	0.36 48	0.37 63	0.20 13	0.57 151	0.22 6	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70

SCV	0.26 24	0.19 88	0.33 42	0.35 52	0.21 52	0.27 40	0.34 176	0.56 78	0.28 12	0.24 11	0.28 23	0.37 63	0.23 32	0.49 93	0.22 6	0.18 230	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.15 125	0.11 29

castereo++	0.26 24	0.16 21	0.26 12	0.33 20	0.19 19	0.75 342	0.20 4	0.37 7	0.47 111	0.23 7	0.23 7	0.35 52	0.28 77	0.39 31	0.19 3	0.14 64	0.09 4	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.10 8

SMoEStereo_RVC	0.26 24	0.19 88	0.35 66	0.35 52	0.22 70	0.36 133	0.32 155	0.39 12	0.34 32	0.37 57	0.30 26	0.33 39	0.24 39	0.53 119	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.11 29

mms	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.33 165	0.40 17	0.32 26	0.28 27	0.34 42	0.34 43	0.20 13	0.45 62	0.26 65	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.11 29

ours_stereo	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.38 112	0.23 108	0.30 74	0.33 165	0.42 24	0.38 69	0.26 17	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.10 8

Occ-G	0.26 24	0.14 2	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.41 21	0.31 20	0.29 32	0.43 61	0.49 135	0.25 44	0.47 79	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.12 70

MaDis-Stereo	0.26 24	0.18 61	0.36 73	0.36 68	0.26 208	0.27 40	0.27 76	0.43 32	0.35 45	0.27 25	0.26 18	0.41 90	0.28 77	0.40 35	0.28 99	0.16 165	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.12 70

CroCo-Stereo	0.26 24	0.22 187	0.36 73	0.48 339	0.22 70	0.20 3	0.29 99	0.51 57	0.44 95	0.28 27	0.23 7	0.42 99	0.26 56	0.29 4	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70
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
tt45	0.27 33	0.17 42	0.34 57	0.35 52	0.23 108	0.38 150	0.28 89	0.46 39	0.28 12	0.40 76	0.27 19	0.38 71	0.25 44	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.12 17	0.14 143

999	0.27 33	0.16 21	0.35 66	0.36 68	0.24 136	0.31 89	0.27 76	0.49 47	0.38 69	0.26 17	0.30 26	0.39 74	0.23 32	0.63 219	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.14 143

Pointernet	0.27 33	0.14 2	0.33 42	0.35 52	0.23 108	0.35 124	0.21 15	0.72 197	0.38 69	0.39 71	0.36 48	0.34 43	0.25 44	0.36 19	0.25 37	0.15 119	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

trnet	0.27 33	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 137	0.23 35	0.52 66	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.34 43	0.26 56	0.39 31	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

UniTT-Stereo	0.27 33	0.17 42	0.37 88	0.40 173	0.27 236	0.30 74	0.28 89	0.39 12	0.31 20	0.29 32	0.46 69	0.27 15	0.25 44	0.47 79	0.34 163	0.17 201	0.13 209	0.13 23	0.12 65	0.14 80	0.12 70

AEACV	0.27 33	0.17 42	0.31 28	0.34 26	0.45 418	0.26 28	0.28 89	0.37 7	0.32 26	0.30 35	0.46 69	0.31 25	0.37 154	0.36 19	0.24 24	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.11 29

LoS_RVC	0.27 33	0.16 21	0.27 16	0.32 15	0.30 299	0.44 189	0.34 176	0.41 21	0.33 30	0.31 36	0.51 92	0.29 18	0.32 116	0.36 19	0.28 99	0.11 2	0.10 23	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 278

castereo	0.28 40	0.16 21	0.32 35	0.35 52	0.21 52	0.40 160	0.42 311	0.50 55	0.66 175	0.26 17	0.41 56	0.37 63	0.36 150	0.33 12	0.24 24	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.11 3	0.10 8

fffy	0.28 40	0.21 152	0.34 57	0.37 84	0.23 108	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.41 82	0.32 42	0.37 51	0.39 74	0.27 64	0.50 98	0.27 82	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

WCG-NET	0.28 40	0.15 10	0.33 42	0.33 20	0.19 19	0.33 106	0.27 76	0.39 12	0.80 249	0.46 98	0.49 80	0.39 74	0.25 44	0.40 35	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.11 41	0.12 17	0.10 8

MGS-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.36 68	0.23 108	0.37 137	0.30 114	0.39 12	0.44 95	0.31 36	0.51 92	0.40 84	0.24 39	0.43 50	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.14 80	0.13 100

testlalala	0.28 40	0.19 88	0.43 166	0.34 26	0.23 108	0.45 197	0.30 114	0.43 32	0.29 14	0.68 196	0.49 80	0.35 52	0.25 44	0.32 10	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.11 29

GCAP-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.38 112	0.19 19	0.38 150	0.23 35	0.57 82	0.41 82	0.45 93	0.49 80	0.39 74	0.27 64	0.33 12	0.23 20	0.14 64	0.12 150	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.11 29

CES	0.28 40	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 462	0.37 137	0.27 76	0.48 44	0.46 106	0.34 46	0.48 77	0.27 15	0.22 23	0.39 31	0.23 20	0.13 31	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.13 44	0.17 229

MC-Stereo	0.28 40	0.17 42	0.32 35	0.38 112	0.20 38	0.26 28	0.26 62	0.49 47	0.37 64	0.37 57	0.61 127	0.41 90	0.31 111	0.55 130	0.25 37	0.13 31	0.09 4	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.11 29

CroCo-Stereo Lap2	0.28 40	0.24 243	0.39 117	0.50 368	0.29 285	0.20 3	0.31 136	0.49 47	0.38 69	0.24 11	0.27 19	0.46 122	0.31 111	0.39 31	0.30 119	0.14 64	0.15 269	0.16 103	0.13 95	0.16 163	0.15 166

CREStereo	0.28 40	0.15 10	0.24 4	0.27 1	0.17 8	0.37 137	0.25 53	0.51 57	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.32 27	0.26 56	0.38 27	0.25 37	0.16 165	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29
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
HART	0.29 50	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.21 52	0.32 100	0.26 62	0.62 113	0.31 20	0.33 44	0.65 136	0.41 90	0.22 23	0.55 130	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.11 41	0.15 125	0.11 29

ff7	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

IGEVStereo-DCA	0.29 50	0.22 187	0.38 99	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.12 65	0.13 44	0.15 166

ffff	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

rrr	0.29 50	0.22 187	0.41 135	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.32 155	0.52 66	0.42 89	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.14 143

11t	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

anonymousdsp	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

LoS	0.29 50	0.15 10	0.30 25	0.29 4	0.18 12	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.72 200	0.34 46	0.52 100	0.41 90	0.28 77	0.47 79	0.28 99	0.15 119	0.11 96	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.35 52	0.24 136	0.32 100	0.43 315	0.57 82	0.37 64	0.33 44	0.30 26	0.32 27	0.28 77	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.13 100

ccc-4	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

IGEV-Stereo	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 50	0.19 88	0.27 16	0.44 281	0.19 19	0.31 89	0.26 62	0.47 42	0.43 91	0.37 57	0.47 75	0.41 90	0.23 32	0.50 98	0.34 163	0.14 64	0.18 335	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.13 100

test_xeample3	0.29 50	0.21 152	0.41 135	0.35 52	0.26 208	0.35 124	0.32 155	0.56 78	0.36 51	0.43 88	0.32 35	0.34 43	0.28 77	0.54 125	0.23 20	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.13 100

MM-Stereo_test2	0.30 63	0.18 61	0.39 117	0.40 173	0.24 136	0.42 181	0.42 311	0.63 120	0.41 82	0.37 57	0.35 46	0.32 27	0.26 56	0.53 119	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.15 125	0.10 8

Reg-Stereo(zero)	0.30 63	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.18 12	0.32 100	0.20 4	0.63 120	0.68 183	0.50 110	0.52 100	0.51 141	0.30 104	0.45 62	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.11 29

GCAP-BAT	0.30 63	0.21 152	0.42 156	0.33 20	0.27 236	0.26 28	0.27 76	0.45 37	0.30 17	0.60 140	0.64 133	0.45 114	0.23 32	0.56 140	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.10 25	0.12 17	0.11 29

CASnet	0.30 63	0.20 119	0.33 42	0.41 204	0.16 5	0.26 28	0.24 46	0.52 66	0.53 126	0.52 118	0.54 106	0.39 74	0.24 39	0.40 35	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.22 304	0.18 254	0.18 219	0.11 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 63	0.15 10	0.31 28	0.30 7	0.17 8	0.55 237	0.23 35	0.44 34	0.55 135	0.59 136	0.68 149	0.37 63	0.26 56	0.35 18	0.27 82	0.15 119	0.16 300	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.14 143

rvit_stereo_0081_aga	0.31 68	0.28 316	0.44 178	0.42 244	0.29 285	0.34 116	0.31 136	0.44 34	0.40 78	0.39 71	0.44 62	0.40 84	0.32 116	0.42 46	0.29 113	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.16 179	0.20 269	0.15 166

rvit_stereo_0080	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.15 10	0.36 73	0.32 15	0.19 19	0.35 124	0.27 76	0.51 57	0.78 239	0.45 93	0.55 111	0.48 130	0.27 64	0.54 125	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.11 41	0.12 17	0.11 29

whm_eth	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

plain	0.31 68	0.20 119	0.50 263	0.39 140	0.29 285	0.27 40	0.30 114	0.44 34	0.35 45	0.31 36	0.66 143	0.30 19	0.31 111	0.65 238	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.17 197	0.12 70

MIF-Stereo (partial)	0.31 68	0.18 61	0.37 88	0.41 204	0.31 320	0.28 54	0.23 35	0.47 42	0.42 89	0.31 36	0.63 130	0.36 61	0.35 136	0.57 151	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.14 143

rvit_stereo_0081	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

rvit_stereo_0082	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

RAFT-Stereo-weight	0.32 74	0.18 61	0.33 42	0.39 140	0.22 70	0.26 28	0.29 99	0.67 153	0.80 249	0.53 121	0.51 92	0.58 172	0.20 13	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.11 29

CAS++	0.32 74	0.24 243	0.36 73	0.37 84	0.26 208	0.28 54	0.23 35	0.87 263	0.50 118	0.47 103	0.45 64	0.26 14	0.21 18	0.49 93	0.24 24	0.23 336	0.19 349	0.22 304	0.17 227	0.21 290	0.16 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 74	0.22 187	0.34 57	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	0.72 197	0.37 64	0.37 57	0.34 42	0.32 27	0.31 111	0.59 186	0.27 82	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

MSKI-zero shot	0.32 74	0.17 42	0.34 57	0.39 140	0.21 52	0.32 100	0.22 22	0.61 107	0.43 91	0.52 118	0.64 133	0.61 198	0.20 13	0.74 299	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.12 17	0.12 70

iRaftStereo_RVC	0.32 74	0.19 88	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.31 89	0.29 99	0.68 163	0.51 120	0.49 107	0.66 143	0.37 63	0.23 32	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.15 125	0.12 70

CREStereo++_RVC	0.32 74	0.15 10	0.23 1	0.31 10	0.24 136	0.27 40	0.22 22	0.46 39	0.88 298	0.46 98	0.80 202	0.30 19	0.26 56	0.36 19	0.33 148	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.51 468	0.13 44	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 74	0.53 432	0.26 12	0.51 384	0.20 38	0.37 137	0.24 46	0.40 17	0.73 207	0.54 125	0.69 150	0.31 25	0.25 44	0.32 10	0.27 82	0.16 165	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.11 29

PMTNet	0.32 74	0.16 21	0.24 4	0.29 4	0.18 12	0.45 197	0.22 22	0.56 78	0.63 160	0.46 98	0.54 106	0.39 74	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.75 473	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29

MM-Stereo_test1	0.33 84	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.23 108	0.36 133	0.45 327	0.58 88	0.54 130	0.60 140	0.50 84	0.38 71	0.37 154	0.60 192	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.12 70

tg	0.33 84	0.18 61	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.38 150	0.26 62	0.70 185	0.56 141	0.47 103	0.65 136	0.42 99	0.24 39	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.14 80	0.11 29

model_zeroshot	0.33 84	0.18 61	0.48 239	0.39 140	0.28 259	0.45 197	0.25 53	0.63 120	0.45 102	0.61 147	0.50 84	0.51 141	0.25 44	0.45 62	0.26 65	0.16 165	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.13 100

rvit_stereo_ft	0.33 84	0.25 266	0.47 219	0.52 396	0.32 336	0.33 106	0.47 338	0.49 47	0.50 118	0.34 46	0.41 56	0.41 90	0.32 116	0.48 89	0.34 163	0.22 322	0.14 240	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.14 143

4D-IteraStereo	0.33 84	0.18 61	0.40 127	0.40 173	0.24 136	0.32 100	0.27 76	0.58 88	0.72 200	0.65 176	0.54 106	0.42 99	0.23 32	0.45 62	0.28 99	0.14 64	0.09 4	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.11 29

MM-Stereo_test3	0.34 89	0.19 88	0.31 28	0.41 204	0.25 168	0.35 124	0.44 324	0.72 197	0.92 323	0.46 98	0.52 100	0.41 90	0.29 91	0.44 59	0.28 99	0.16 165	0.15 269	0.17 137	0.13 95	0.14 80	0.13 100

rvit_stereo_0083	0.34 89	0.24 243	0.50 263	0.44 281	0.27 236	0.34 116	0.35 199	0.45 37	0.62 149	0.37 57	0.47 75	0.42 99	0.35 136	0.40 35	0.36 196	0.22 322	0.20 358	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.14 143

gcap-zeroshot	0.34 89	0.18 61	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.49 211	0.27 76	0.52 66	0.34 32	0.64 167	0.50 84	0.83 307	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.13 31	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.12 70

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 89	0.27 302	0.45 190	0.36 68	0.25 168	0.48 207	0.30 114	0.58 88	0.90 313	0.42 85	0.36 48	0.30 19	0.29 91	0.49 93	0.30 119	0.16 165	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.18 219	0.15 166

AE-Stereo	0.34 89	0.21 152	0.42 156	0.48 339	0.31 320	0.48 207	0.35 199	0.61 107	0.62 149	0.32 42	0.55 111	0.52 145	0.27 64	0.47 79	0.29 113	0.13 31	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.12 70

IGEV_Zeroshot_test	0.34 89	0.18 61	0.67 352	0.39 140	0.28 259	0.30 74	0.25 53	0.74 210	0.31 20	0.62 149	0.57 117	0.54 153	0.25 44	0.53 119	0.27 82	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

RAFT-Test	0.34 89	0.18 61	0.37 88	0.38 112	0.23 108	0.50 214	0.23 35	0.69 171	0.40 78	0.60 140	0.85 234	0.61 198	0.28 77	0.46 72	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

CAS	0.34 89	0.13 1	0.25 9	1.28 480	0.30 299	0.46 202	0.38 255	0.48 44	0.47 111	0.34 46	0.52 100	0.24 9	0.19 9	0.29 4	0.27 82	0.69 471	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 166

test-3	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.22 22	0.63 120	0.78 239	0.71 218	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

test_1	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.23 35	0.63 120	0.78 239	0.68 196	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

cross-raft	0.34 89	0.20 119	0.37 88	0.44 281	0.23 108	0.32 100	0.35 199	0.74 210	0.40 78	0.60 140	0.77 179	0.57 164	0.27 64	0.43 50	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.15 125	0.11 29

raftrobust	0.34 89	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.27 236	0.30 74	0.25 53	0.71 193	0.63 160	0.58 134	0.55 111	0.45 114	0.46 206	0.51 104	0.29 113	0.16 165	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.13 100

EAI-Stereo	0.34 89	0.19 88	0.44 178	0.39 140	0.21 52	0.31 89	0.30 114	1.15 372	0.30 17	0.49 107	0.75 171	0.36 61	0.28 77	0.62 208	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.13 44	0.12 70

CFNet-RSSM	0.34 89	0.17 42	0.45 190	0.39 140	0.22 70	0.35 124	0.23 35	0.73 208	0.84 272	0.65 176	0.54 106	0.57 164	0.28 77	0.46 72	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.11 29

Gwc-CoAtRS	0.34 89	0.17 42	0.44 178	0.39 140	0.23 108	0.34 116	0.22 22	0.70 185	0.75 217	0.60 140	0.59 122	0.58 172	0.29 91	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.12 70

ACVNet-DCA	0.35 104	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

EKT-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.39 117	0.43 263	0.29 285	0.38 150	0.31 136	0.69 171	0.64 167	0.45 93	0.63 130	0.49 135	0.27 64	0.56 140	0.33 148	0.18 230	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.16 163	0.16 211

Any-RAFT	0.35 104	0.16 21	0.30 25	0.34 26	0.21 52	0.52 222	0.22 22	0.88 268	0.73 207	0.53 121	0.73 160	0.64 213	0.28 77	0.46 72	0.24 24	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.12 70

HH	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

HanStereo	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

LL-Strereo2	0.35 104	0.24 243	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.35 124	0.24 46	0.67 153	0.44 95	0.54 125	0.51 92	0.66 231	0.25 44	0.66 246	0.30 119	0.14 64	0.12 150	0.23 323	0.20 306	0.18 219	0.13 100

anonymousdsp2	0.35 104	0.20 119	0.43 166	0.37 84	0.24 136	0.48 207	0.31 136	0.86 256	0.65 172	0.55 127	0.50 84	0.50 137	0.34 133	0.56 140	0.31 126	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.16 163	0.14 143

Selective-RAFT	0.35 104	0.23 207	0.51 275	0.44 281	0.21 52	0.64 302	0.27 76	0.59 91	0.63 160	0.40 76	0.38 52	0.55 156	0.40 174	0.57 151	0.35 180	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.13 100

RCA-Stereo	0.35 104	0.17 42	0.34 57	0.38 112	0.22 70	0.31 89	0.34 176	0.68 163	1.24 424	0.45 93	0.65 136	0.47 125	0.43 188	0.38 27	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.11 29

Patchmatch Stereo++	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.56 140	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo_v2	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.57 151	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.25 25	0.21 15	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.57 151	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

HUI-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.60 101	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.50 98	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iGMRVC	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.30 114	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iRAFT	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

RAFT-IKP	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.28 89	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

sCroCo_RVC	0.35 104	0.28 316	0.69 362	0.51 384	0.39 384	0.41 174	0.31 136	0.49 47	0.45 102	0.31 36	0.48 77	0.38 71	0.32 116	0.46 72	0.32 136	0.21 298	0.22 374	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.20 300

testlalala2	0.36 122	0.18 61	0.45 190	0.89 466	0.53 439	0.44 189	0.26 62	0.61 107	0.49 114	0.68 196	0.56 114	0.44 112	0.24 39	0.34 14	0.31 126	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.10 25	0.13 44	0.13 100

1test111	0.36 122	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.55 130	0.45 268	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

11t1	0.36 122	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.22 70	0.62 286	0.29 99	0.69 171	0.43 91	0.60 140	0.53 104	0.53 149	0.48 215	0.56 140	0.40 232	0.18 230	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.17 197	0.17 229

tt1	0.36 122	0.24 243	0.32 35	0.41 204	0.22 70	0.54 232	0.38 255	0.68 163	1.04 378	0.41 80	0.46 69	0.35 52	0.45 202	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.16 211

knoymous	0.36 122	0.20 119	0.31 28	0.31 10	0.22 70	0.36 133	0.29 99	0.61 107	0.64 167	0.67 190	0.70 153	0.60 193	0.40 174	0.58 171	0.34 163	0.17 201	0.11 96	0.20 249	0.11 41	0.17 197	0.18 246

DCANet-4	0.36 122	0.20 119	0.48 239	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.66 143	0.92 323	0.69 205	0.78 190	0.40 84	0.47 210	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

test_4	0.36 122	0.18 61	0.31 28	0.44 281	0.25 168	0.20 3	0.34 176	0.56 78	0.41 82	0.59 136	1.45 425	0.43 107	0.25 44	0.63 219	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.11 29

test_3	0.36 122	0.19 88	0.44 178	0.44 281	0.23 108	0.48 207	0.36 220	0.66 143	0.82 262	0.64 167	0.45 64	0.68 239	0.25 44	0.41 41	0.31 126	0.12 6	0.10 23	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

NRIStereo	0.36 122	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.23 108	0.34 116	0.26 62	0.65 134	0.55 135	0.64 167	0.63 130	0.56 159	0.37 154	0.65 238	0.37 211	0.15 119	0.11 96	0.18 180	0.15 148	0.17 197	0.14 143

DeepStereo_RVC	0.36 122	0.21 152	0.47 219	0.40 173	0.24 136	0.26 28	0.22 22	0.60 101	0.38 69	0.69 205	0.67 147	0.57 164	0.51 234	0.56 140	0.39 225	0.16 165	0.12 150	0.18 180	0.15 148	0.19 253	0.18 246

CRE-IMP	0.36 122	0.23 207	0.49 250	0.42 244	0.24 136	0.41 174	0.21 15	0.57 82	0.41 82	0.65 176	0.72 156	0.53 149	0.37 154	0.61 200	0.38 219	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.21 290	0.18 246

test-1	0.36 122	0.19 88	0.71 371	0.46 324	0.26 208	0.44 189	0.36 220	0.60 101	0.59 145	0.48 106	0.67 147	0.53 149	0.36 150	0.40 35	0.29 113	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.16 211

s12784h	0.36 122	0.15 10	0.24 4	0.34 26	0.15 1	0.77 348	0.29 99	0.80 238	0.83 267	0.56 130	0.57 117	0.43 107	0.40 174	0.57 151	0.33 148	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.09 9	0.14 80	0.09 1

RALCasStereoNet	0.36 122	0.21 152	0.37 88	0.42 244	0.26 208	0.35 124	0.38 255	0.63 120	0.64 167	0.50 110	0.72 156	0.51 141	0.29 91	0.59 186	0.36 196	0.16 165	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.17 197	0.16 211

DCANet	0.36 122	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.57 263	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 122	0.17 42	0.41 135	0.35 52	0.19 19	0.33 106	0.29 99	0.65 134	0.73 207	0.68 196	1.01 307	0.56 159	0.40 174	0.42 46	0.30 119	0.11 2	0.09 4	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.10 8

H2IRNET	0.37 138	0.20 119	0.33 42	0.38 112	0.25 168	0.27 40	0.23 35	0.59 91	0.72 200	0.39 71	0.90 260	0.74 277	0.55 255	0.52 110	0.43 244	0.15 119	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.13 100

cc1	0.37 138	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.15 166

DCRE	0.37 138	0.18 61	0.46 207	0.45 303	0.32 336	0.42 181	0.37 234	0.63 120	0.51 120	0.47 103	0.94 271	0.56 159	0.36 150	0.52 110	0.32 136	0.14 64	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.13 100

fff	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

ADStereo(finetuned)	0.37 138	0.16 21	0.49 250	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.69 337	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

MIPNet	0.37 138	0.21 152	0.59 312	0.39 140	0.25 168	0.50 214	0.28 89	0.77 226	0.70 189	0.65 176	0.60 124	0.40 84	0.49 218	0.44 59	0.37 211	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.13 100

GMOStereo	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

error version	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test-v	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

TRStereo	0.37 138	0.27 302	0.59 312	0.47 333	0.41 396	0.29 65	0.30 114	0.84 249	0.59 145	0.52 118	0.41 56	0.52 145	0.26 56	0.73 292	0.27 82	0.17 201	0.12 150	0.19 220	0.19 282	0.13 44	0.11 29

test-2	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

rafts_anoy	0.37 138	0.21 152	0.36 73	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.33 165	0.67 153	0.90 313	0.58 134	0.66 143	0.45 114	0.33 126	0.47 79	0.39 225	0.16 165	0.11 96	0.21 290	0.23 358	0.17 197	0.14 143

XX-Stereo	0.37 138	0.17 42	0.45 190	0.55 412	0.36 365	0.38 150	0.20 4	0.60 101	0.30 17	0.46 98	1.30 399	0.73 271	0.26 56	0.56 140	0.26 65	0.16 165	0.11 96	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.10 8

csc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

cscssc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

AIO-test1	0.38 153	0.18 61	0.38 99	0.50 368	0.24 136	0.46 202	0.30 114	0.70 185	1.19 415	0.40 76	0.71 155	0.45 114	0.29 91	0.53 119	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.13 44	0.17 229

rvit_0105_6	0.38 153	0.28 316	0.64 336	0.50 368	0.30 299	0.39 156	0.38 255	0.51 57	0.67 178	0.40 76	0.45 64	0.50 137	0.41 180	0.54 125	0.36 196	0.27 375	0.26 406	0.24 338	0.21 327	0.22 311	0.16 211

MyStereo06	0.38 153	0.21 152	0.61 319	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.95 294	0.35 45	0.62 149	0.54 106	0.76 285	0.27 64	0.50 98	0.29 113	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MIM_Stereo	0.38 153	0.17 42	0.53 288	0.37 84	0.24 136	0.27 40	0.24 46	0.70 185	0.54 130	0.72 230	1.00 304	0.63 206	0.29 91	0.64 231	0.38 219	0.13 31	0.14 240	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.11 29

riskmin	0.38 153	0.20 119	0.39 117	0.32 15	0.23 108	0.53 228	0.30 114	0.63 120	0.80 249	0.49 107	0.56 114	0.73 271	0.58 272	0.55 130	0.36 196	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.13 95	0.19 253	0.20 300

NF-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.57 164	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

OCTAStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

PSM-softLoss	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

KMStereo	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

RE-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

Pruner-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.40 173	0.25 168	0.22 7	0.24 46	0.67 153	0.55 135	0.89 334	0.76 175	0.68 239	0.29 91	0.62 208	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.17 227	0.17 197	0.18 246

TVStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

TestStereo	0.38 153	0.31 341	0.40 127	0.45 303	0.20 38	0.40 160	0.37 234	0.66 143	0.65 172	0.53 121	0.78 190	0.47 125	0.40 174	0.55 130	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.22 311	0.13 100

raft+_RVC	0.38 153	0.19 88	0.35 66	0.37 84	0.25 168	0.45 197	0.37 234	0.78 232	0.89 311	0.51 113	0.78 190	0.50 137	0.29 91	0.53 119	0.40 232	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.12 70

RALAANet	0.38 153	0.23 207	0.48 239	0.42 244	0.29 285	0.35 124	0.25 53	0.86 256	0.64 167	0.67 190	0.65 136	0.60 193	0.29 91	0.60 192	0.34 163	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.21 290	0.13 100

AFF-stereo	0.38 153	0.19 88	0.39 117	0.37 84	0.21 52	0.27 40	0.31 136	0.65 134	0.66 175	0.64 167	1.13 358	0.76 285	0.39 169	0.55 130	0.33 148	0.11 2	0.09 4	0.16 103	0.16 179	0.13 44	0.11 29

AIO-test2	0.39 169	0.21 152	0.41 135	0.47 333	0.25 168	0.45 197	0.35 199	0.77 226	1.27 433	0.36 52	0.87 244	0.37 63	0.30 104	0.47 79	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.21 290	0.23 358	0.15 125	0.13 100

xx1	0.39 169	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.65 226	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

x	0.39 169	0.24 243	0.41 135	0.34 26	0.23 108	0.52 222	0.32 155	0.86 256	0.52 123	0.57 132	0.70 153	0.59 187	0.50 229	0.49 93	0.46 278	0.17 201	0.15 269	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.16 211

DisPM	0.39 169	0.19 88	0.44 178	0.41 204	0.27 236	0.24 16	0.31 136	0.65 134	0.57 143	0.87 320	0.87 244	0.60 193	0.32 116	0.76 307	0.32 136	0.18 230	0.12 150	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.20 300

RAFT+CT+SA	0.39 169	0.23 207	0.36 73	0.51 384	0.27 236	0.29 65	0.46 331	0.75 216	0.80 249	0.51 113	0.89 256	0.41 90	0.40 174	0.78 318	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.15 125	0.14 143

iRaft-Stereo_20w	0.39 169	0.19 88	0.57 307	0.37 84	0.27 236	0.31 89	0.24 46	1.44 451	0.29 14	0.69 205	0.53 104	0.60 193	0.42 182	0.83 337	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.15 125	0.13 100

IPLG	0.39 169	0.20 119	0.59 312	0.40 173	0.24 136	0.54 232	0.27 76	0.75 216	0.63 160	0.84 306	0.81 209	0.32 27	0.32 116	0.60 192	0.45 268	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.12 70

IPLGR	0.39 169	0.21 152	0.63 331	0.39 140	0.22 70	0.49 211	0.29 99	0.76 223	0.74 214	0.78 261	0.77 179	0.44 112	0.42 182	0.47 79	0.38 219	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.13 100

GMStereo	0.39 169	0.37 375	0.54 292	0.40 173	0.26 208	0.42 181	0.36 220	0.59 91	1.04 378	0.55 127	0.51 92	0.37 63	0.35 136	0.54 125	0.41 235	0.19 260	0.13 209	0.16 103	0.17 227	0.24 341	0.18 246
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 169	0.21 152	0.50 263	0.41 204	0.28 259	0.62 286	0.27 76	0.77 226	0.40 78	0.64 167	0.86 237	0.52 145	0.33 126	0.66 246	0.42 239	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.15 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100

RAFT-Stereo	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 181	0.20 119	0.54 292	0.41 204	0.29 285	0.53 228	0.29 99	0.65 134	0.49 114	0.71 218	0.98 297	0.58 172	0.43 188	0.50 98	0.51 302	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.19 253	0.19 278

qqq	0.40 181	0.26 285	0.44 178	0.36 68	0.22 70	0.46 202	0.36 220	0.85 252	0.54 130	0.56 130	0.69 150	0.65 226	0.53 239	0.55 130	0.45 268	0.17 201	0.16 300	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

IPLGR_C	0.40 181	0.21 152	0.64 336	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.34 176	0.66 143	0.62 149	0.82 287	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.46 278	0.17 201	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

ACRE	0.40 181	0.21 152	0.65 342	0.45 303	0.33 346	0.51 218	0.33 165	0.66 143	0.63 160	0.80 267	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.45 268	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

PFNet+	0.40 181	0.19 88	0.49 250	0.39 140	0.25 168	0.28 54	0.23 35	0.64 133	0.70 189	0.85 307	0.79 199	0.64 213	0.35 136	0.72 287	0.34 163	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.20 306	0.16 163	0.20 300

SST-Stereo	0.40 181	0.19 88	0.45 190	0.42 244	0.25 168	0.25 25	0.21 15	0.66 143	0.47 111	1.08 413	0.79 199	0.72 260	0.43 188	0.77 314	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.19 253	0.15 166

RAFT_R40	0.40 181	0.19 88	0.44 178	0.43 263	0.25 168	0.23 10	0.26 62	0.67 153	0.67 178	0.98 378	0.78 190	0.72 260	0.43 188	0.76 307	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.18 219	0.14 143

RAFT-345	0.40 181	0.18 61	0.40 127	0.38 112	0.22 70	0.33 106	0.26 62	0.61 107	0.51 120	0.74 242	1.79 448	0.45 114	0.33 126	0.66 246	0.36 196	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.14 123	0.13 44	0.13 100

sAnonymous2	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 443

CroCo_RVC	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 443

111	0.40 181	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.52 222	0.28 89	0.74 210	1.16 409	0.50 110	0.91 263	0.63 206	0.48 215	0.61 200	0.35 180	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.13 100

rvit_0105_4	0.41 192	0.29 328	0.71 371	0.50 368	0.29 285	0.41 174	0.41 302	0.55 76	0.73 207	0.45 93	0.48 77	0.55 156	0.44 197	0.57 151	0.36 196	0.28 383	0.26 406	0.25 351	0.22 345	0.23 328	0.18 246

raft_robust	0.41 192	0.23 207	0.36 73	0.42 244	0.21 52	0.40 160	0.33 165	0.79 235	0.98 350	0.79 265	0.87 244	0.39 74	0.33 126	0.84 342	0.29 113	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.17 227	0.15 125	0.12 70

CIPLG	0.41 192	0.21 152	0.63 331	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.33 165	0.65 134	0.60 147	0.82 287	0.96 283	0.46 122	0.32 116	0.55 130	0.44 260	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

LCNet	0.41 192	0.20 119	0.32 35	0.44 281	0.24 136	0.47 205	0.29 99	0.67 153	0.53 126	0.72 230	1.03 319	0.66 231	0.60 283	0.58 171	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.36 416

HHNet	0.41 192	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.37 371	0.33 106	0.34 176	0.69 171	0.75 217	0.86 313	1.30 399	0.52 145	0.32 116	0.52 110	0.35 180	0.15 119	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.15 125	0.24 346

AnonymousM	0.41 192	0.81 459	0.29 22	0.34 26	0.22 70	0.28 54	0.38 255	0.53 75	0.41 82	0.70 211	0.49 80	0.47 125	0.27 64	0.41 41	0.31 126	0.15 119	0.12 150	1.51 482	0.26 393	0.12 17	0.10 8

HITNet	0.41 192	0.26 285	0.45 190	0.33 20	0.17 8	0.63 295	0.30 114	0.93 283	0.64 167	0.71 218	0.82 213	0.64 213	0.52 236	0.59 186	0.43 244	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.19 253	0.12 70
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
rvit_0105_5	0.42 199	0.31 341	0.73 379	0.50 368	0.29 285	0.44 189	0.42 311	0.61 107	0.74 214	0.51 113	0.51 92	0.60 193	0.47 210	0.57 151	0.38 219	0.27 375	0.25 400	0.25 351	0.23 358	0.22 311	0.18 246

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 199	0.20 119	0.74 384	0.38 112	0.43 407	0.39 156	0.26 62	0.94 287	0.49 114	0.53 121	0.77 179	0.93 344	0.45 202	0.63 219	0.24 24	0.16 165	0.10 23	0.17 137	0.18 254	0.20 269	0.20 300

test_sample2	0.42 199	0.22 187	0.43 166	0.33 20	0.21 52	0.58 257	0.39 277	0.95 294	0.67 178	0.63 157	0.77 179	0.69 243	0.57 263	0.61 200	0.38 219	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.16 179	0.19 253	0.18 246

test_sample1	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.34 26	0.23 108	0.58 257	0.35 199	0.99 306	0.49 114	0.62 149	0.75 171	0.69 243	0.61 289	0.58 171	0.44 260	0.18 230	0.14 240	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.17 229

StereoVision	0.42 199	0.28 316	0.45 190	0.49 354	0.28 259	0.38 150	0.38 255	0.72 197	0.62 149	0.44 91	1.14 363	0.54 153	0.39 169	0.56 140	0.34 163	0.21 298	0.24 392	0.25 351	0.24 373	0.26 355	0.16 211

GANet-ADL	0.42 199	0.25 266	0.45 190	0.43 263	0.29 285	0.54 232	0.35 199	0.89 270	0.86 285	0.63 157	0.72 156	0.68 239	0.42 182	0.52 110	0.41 235	0.21 298	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.19 278

OMP-Stereo	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.52 396	0.24 136	0.36 133	0.25 53	0.71 193	0.78 239	0.77 257	0.64 133	0.89 333	0.39 169	0.91 371	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.20 249	0.15 148	0.15 125	0.12 70

PFNet	0.42 199	0.18 61	0.58 311	0.43 263	0.24 136	0.43 184	0.32 155	0.74 210	0.78 239	1.00 385	0.74 169	0.68 239	0.39 169	0.72 287	0.37 211	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.15 148	0.16 163	0.13 100

IRAFT_RVC	0.42 199	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.24 136	0.27 40	0.54 381	0.74 210	0.77 232	0.76 251	0.80 202	0.73 271	0.51 234	0.70 277	0.36 196	0.17 201	0.10 23	0.21 290	0.16 179	0.16 163	0.14 143

FENet	0.42 199	0.22 187	0.38 99	0.39 140	0.24 136	0.55 237	0.32 155	0.79 235	0.70 189	0.71 218	0.72 156	0.63 206	0.57 263	0.62 208	0.44 260	0.19 260	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.19 278

FACV-RUCA	0.43 209	0.28 316	0.47 219	0.45 303	0.33 346	0.58 257	0.34 176	0.82 243	0.73 207	0.57 132	0.84 224	0.47 125	0.50 229	0.54 125	0.39 225	0.22 322	0.15 269	0.35 418	0.16 179	0.28 368	0.21 318

TestStereo1	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

test_5	0.43 209	0.24 243	0.43 166	0.52 396	0.28 259	0.28 54	0.42 311	0.72 197	0.82 262	0.62 149	0.91 263	0.72 260	0.55 255	0.79 322	0.35 180	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.16 211

SA-5K	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

dd	0.43 209	0.38 385	0.55 297	0.44 281	0.25 168	0.47 205	0.38 255	0.70 185	1.05 382	0.59 136	0.65 136	0.42 99	0.39 169	0.66 246	0.50 292	0.24 347	0.15 269	0.21 290	0.15 148	0.22 311	0.18 246

IIG-Stereo	0.43 209	0.21 152	0.44 178	0.50 368	0.25 168	0.44 189	0.21 15	0.71 193	0.76 225	0.83 299	0.95 279	0.83 307	0.43 188	0.90 364	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.19 220	0.14 123	0.15 125	0.11 29

DN-CSS_ROB	0.43 209	0.26 285	0.62 322	0.40 173	0.29 285	0.44 189	0.27 76	0.77 226	0.75 217	0.72 230	1.09 345	0.48 130	0.43 188	0.69 272	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.18 219	0.16 211

MyStereo05	0.44 216	0.21 152	0.45 190	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.93 283	1.09 400	0.76 251	0.61 127	0.51 141	0.57 263	0.73 292	0.42 239	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo04	0.44 216	0.22 187	0.44 178	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	1.00 310	1.08 398	0.62 149	0.58 121	0.55 156	0.57 263	0.71 282	0.44 260	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

mmm	0.44 216	0.27 302	0.46 207	0.38 112	0.24 136	0.61 278	0.35 199	0.94 287	0.53 126	0.72 230	1.05 329	0.63 206	0.50 229	0.57 151	0.45 268	0.18 230	0.15 269	0.23 323	0.20 306	0.20 269	0.18 246

ffm	0.44 216	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

SA	0.44 216	0.25 266	0.46 207	0.46 324	0.24 136	0.43 184	0.36 220	0.75 216	0.96 343	0.59 136	1.03 319	0.48 130	0.52 236	0.94 387	0.32 136	0.16 165	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

GwcNet-ADL	0.44 216	0.22 187	0.48 239	0.45 303	0.30 299	0.40 160	0.37 234	0.92 281	0.97 346	0.71 218	0.78 190	0.61 198	0.42 182	0.62 208	0.50 292	0.19 260	0.14 240	0.15 78	0.14 123	0.18 219	0.18 246

TransformOpticalFlow	0.44 216	0.20 119	0.47 219	0.41 204	0.23 108	0.37 137	0.47 338	0.94 287	0.76 225	0.65 176	1.14 363	0.73 271	0.56 262	0.76 307	0.32 136	0.15 119	0.10 23	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.13 100

GMM-Stereo	0.44 216	0.19 88	0.36 73	0.42 244	0.25 168	0.51 218	0.47 338	0.71 193	0.53 126	0.76 251	1.37 408	0.76 285	0.38 158	0.60 192	0.33 148	0.15 119	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.16 163	0.27 367

GES	0.44 216	0.23 207	0.57 307	0.40 173	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.96 298	0.68 183	0.74 242	0.83 219	0.47 125	0.48 215	0.67 257	0.43 244	0.22 322	0.16 300	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.23 340

HCRNet	0.44 216	0.34 358	0.41 135	0.53 402	0.26 208	0.53 228	0.29 99	0.83 246	0.63 160	0.71 218	0.81 209	0.77 291	0.50 229	0.66 246	0.36 196	0.24 347	0.16 300	0.24 338	0.20 306	0.21 290	0.18 246

HI	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 387	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

CoSv	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 387	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

U	0.45 226	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.71 463	3.55 496	0.20 4	0.41 21	0.38 69	0.26 17	0.23 7	0.24 9	0.22 23	0.26 1	0.22 6	0.15 119	0.09 4	0.88 473	0.13 95	0.13 44	0.11 29

CASS	0.45 226	0.27 302	0.42 156	0.48 339	0.22 70	0.61 278	0.34 176	0.97 301	0.62 149	0.71 218	0.85 234	0.61 198	0.55 255	0.57 151	0.41 235	0.29 390	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.22 311	0.28 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 226	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.70 325	0.34 176	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.65 226	0.49 218	0.64 231	0.51 302	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

RAFT_CTSACE	0.45 226	0.20 119	0.44 178	0.45 303	0.27 236	0.34 116	0.39 277	0.60 101	0.73 207	0.76 251	1.44 422	0.83 307	0.38 158	1.08 409	0.26 65	0.12 6	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

iRaft-Stereo_5w	0.45 226	0.21 152	0.48 239	0.42 244	0.28 259	0.31 89	0.54 381	0.63 120	0.62 149	0.62 149	0.89 256	1.01 362	0.69 337	0.75 303	0.66 349	0.13 31	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.15 166

RAFT	0.45 226	0.22 187	0.45 190	0.47 333	0.26 208	0.54 232	0.47 338	0.66 143	0.58 144	0.80 267	0.82 213	0.94 346	0.57 263	0.75 303	0.34 163	0.17 201	0.15 269	0.22 304	0.20 306	0.16 163	0.12 70

DMCA	0.45 226	0.26 285	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.51 218	0.34 176	0.93 283	0.68 183	0.75 244	0.83 219	0.79 294	0.53 239	0.51 104	0.54 316	0.21 298	0.16 300	0.21 290	0.16 179	0.19 253	0.21 318

PAM_32	0.46 235	0.19 88	0.67 352	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.27 76	0.95 294	0.34 32	0.68 196	0.44 62	1.91 461	0.65 318	0.62 208	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.15 148	0.14 80	0.13 100

PAM	0.46 235	0.19 88	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.75 342	0.33 165	0.85 252	0.34 32	0.70 211	0.46 69	1.83 456	0.63 301	0.61 200	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.14 80	0.13 100

UGAM-zero	0.46 235	0.19 88	0.62 322	0.37 84	0.23 108	0.34 116	0.21 15	1.15 372	0.39 77	0.66 188	0.61 127	1.70 453	0.91 407	0.75 303	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.13 100

test_sample3	0.46 235	0.25 266	0.50 263	0.35 52	0.23 108	0.69 320	0.37 234	1.15 372	0.81 257	0.75 244	0.79 199	0.66 231	0.49 218	0.63 219	0.46 278	0.21 298	0.15 269	0.20 249	0.19 282	0.21 290	0.19 278

testlalala_base	0.46 235	0.25 266	0.41 135	0.46 324	0.33 346	0.58 257	0.25 53	0.57 82	0.34 32	0.51 113	0.56 114	0.46 122	0.30 104	0.43 50	0.31 126	1.47 493	0.11 96	0.14 40	0.09 9	1.59 482	0.13 100

IER	0.46 235	0.23 207	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.69 320	0.35 199	0.80 238	0.66 175	0.83 299	0.94 271	0.75 279	0.77 374	0.60 192	0.42 239	0.17 201	0.14 240	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

BSDual-CNN	0.46 235	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

STrans-v2	0.46 235	0.20 119	0.48 239	0.40 173	0.24 136	0.55 237	0.50 355	1.07 339	0.73 207	0.65 176	1.05 329	0.72 260	0.69 337	0.72 287	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.14 123	0.13 44	0.12 70

Prome-Stereo	0.46 235	0.19 88	0.35 66	0.44 281	0.26 208	0.40 160	0.45 327	0.68 163	0.44 95	0.96 369	1.84 450	0.59 187	0.67 327	0.61 200	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.16 163	0.29 380

ICVP	0.46 235	0.25 266	0.38 99	0.48 339	0.28 259	0.58 257	0.43 315	1.00 310	0.70 189	0.67 190	0.95 279	0.75 279	0.55 255	0.53 119	0.54 316	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.17 227	0.19 253	0.20 300
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 235	0.34 358	0.86 410	0.50 368	0.37 371	0.81 363	0.50 355	0.72 197	0.65 172	0.51 113	0.65 136	0.45 114	0.45 202	0.64 231	0.38 219	0.24 347	0.24 392	0.22 304	0.21 327	0.23 328	0.23 340

CFNet_pseudo	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.30 114	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.03 319	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

ACVNet	0.46 235	0.23 207	0.36 73	0.39 140	0.28 259	0.58 257	0.40 287	0.87 263	0.80 249	0.64 167	0.96 283	0.79 294	0.60 283	0.63 219	0.67 352	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.18 219	0.15 166

BEATNet_4x	0.46 235	0.32 345	0.56 303	0.37 84	0.19 19	0.63 295	0.35 199	1.01 317	0.72 200	0.77 257	0.83 219	0.70 247	0.59 279	0.68 267	0.53 312	0.16 165	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.24 341	0.16 211

ccs_rob	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.31 136	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.02 315	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

rvit_0105_3	0.47 250	0.34 358	0.77 398	0.54 408	0.31 320	0.49 211	0.47 338	0.63 120	0.79 247	0.65 176	0.59 122	0.64 213	0.50 229	0.65 238	0.39 225	0.29 390	0.27 413	0.29 395	0.28 404	0.21 290	0.20 300

rvit_stereo_0075_2	0.47 250	0.37 375	0.70 366	0.53 402	0.46 425	0.43 184	0.36 220	0.81 241	0.67 178	0.55 127	0.74 169	0.59 187	0.43 188	0.63 219	0.43 244	0.32 411	0.23 384	0.35 418	0.25 382	0.30 381	0.25 353

test_sample5	0.47 250	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.77 257	0.94 271	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

test_sample4	0.47 250	0.26 285	0.50 263	0.35 52	0.22 70	0.69 320	0.38 255	1.15 372	0.81 257	0.78 261	0.82 213	0.62 204	0.53 239	0.63 219	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.21 290	0.19 282	0.21 290	0.19 278

DispNO	0.47 250	0.23 207	0.71 371	0.39 140	0.31 320	0.60 276	0.38 255	0.89 270	0.77 232	0.75 244	0.84 224	0.72 260	0.54 250	0.73 292	0.46 278	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.17 229

CoDeX	0.47 250	0.20 119	0.49 250	0.42 244	0.25 168	0.75 342	0.36 220	1.27 421	0.80 249	0.82 287	0.96 283	0.62 204	0.57 263	0.60 192	0.36 196	0.17 201	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.16 163	0.14 143

ARAFT	0.47 250	0.24 243	0.79 400	0.42 244	0.25 168	0.55 237	0.55 385	0.75 216	0.81 257	0.89 334	0.75 171	0.73 271	0.47 210	0.88 356	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.23 323	0.22 345	0.14 80	0.13 100

SFCPSM	0.47 250	0.21 152	0.55 297	0.40 173	0.27 236	0.87 381	0.37 234	1.33 431	0.77 232	0.80 267	0.84 224	0.54 153	0.49 218	0.57 151	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.15 166

cf-r	0.47 250	0.23 207	0.41 135	0.39 140	0.23 108	0.59 270	0.37 234	0.88 268	0.85 280	0.72 230	1.05 329	0.94 346	0.62 295	0.56 140	0.54 316	0.21 298	0.14 240	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.15 166

GANet-RSSM	0.47 250	0.21 152	0.37 88	0.38 112	0.25 168	0.58 257	0.36 220	1.07 339	0.78 239	0.68 196	1.01 307	0.86 318	0.67 327	0.62 208	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.17 229

MLCV	0.47 250	0.24 243	0.61 319	0.37 84	0.17 8	0.61 278	0.33 165	0.80 238	0.87 294	0.94 361	1.13 358	0.72 260	0.43 188	0.89 362	0.51 302	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.14 80	0.12 70

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 261	0.21 152	1.26 450	0.39 140	0.51 434	0.28 54	0.30 114	1.25 417	0.44 95	0.68 196	1.11 348	0.86 318	0.33 126	0.67 257	0.27 82	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.20 306	0.22 311	0.24 346

DualNet	0.48 261	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.80 267	1.03 319	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

PCWNet_CMD	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.95 294	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.21 290	0.16 179	0.24 341	0.19 278

gwcnet-sp	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

scenet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

ssnet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

Sa-1000	0.48 261	0.24 243	0.41 135	0.45 303	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.81 241	0.93 329	0.82 287	1.50 429	0.53 149	0.45 202	0.92 374	0.30 119	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

UDGNet	0.48 261	0.77 456	0.50 263	0.48 339	0.31 320	0.41 174	0.34 176	0.70 185	0.92 323	0.65 176	0.60 124	0.58 172	0.43 188	0.63 219	0.41 235	0.32 411	0.15 269	0.66 467	0.19 282	0.36 411	0.21 318

PSMNet-ADL	0.48 261	0.27 302	0.40 127	0.48 339	0.30 299	0.68 318	0.37 234	0.90 275	0.80 249	0.61 147	0.80 202	0.92 342	0.62 295	0.72 287	0.63 341	0.23 336	0.18 335	0.18 180	0.20 306	0.22 311	0.20 300

PSM-AAD	0.48 261	0.20 119	0.37 88	0.43 263	0.23 108	0.56 250	0.50 355	0.65 134	0.70 189	1.07 409	1.12 352	0.58 172	0.92 411	0.61 200	0.32 136	0.15 119	0.11 96	0.25 351	0.26 393	0.18 219	0.43 442

KYRaft	0.48 261	0.20 119	0.38 99	0.44 281	0.23 108	0.44 189	0.37 234	0.66 143	0.41 82	0.94 361	1.73 444	0.79 294	0.41 180	0.63 219	0.31 126	0.16 165	0.11 96	0.18 180	0.22 345	0.16 163	0.78 472

ASMatch	0.48 261	0.19 88	0.45 190	0.39 140	0.28 259	0.37 137	0.26 62	0.74 210	0.68 183	0.76 251	2.34 463	0.61 198	0.52 236	0.62 208	0.37 211	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.21 318

DEmStereo	0.48 261	0.17 42	0.50 263	0.38 112	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.63 120	0.74 214	0.89 334	1.66 440	0.58 172	1.06 431	0.60 192	0.42 239	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

PSMNet-RSSM	0.48 261	0.22 187	0.38 99	0.42 244	0.25 168	0.50 214	0.37 234	1.10 348	0.77 232	0.70 211	1.06 335	0.84 311	0.64 312	0.62 208	0.47 285	0.23 336	0.15 269	0.23 323	0.25 382	0.20 269	0.19 278

CFNet-ft	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

MSMDNet	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.96 298	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.23 328	0.19 278

CFNet_RVC	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

DCVSM-stereo	0.49 278	0.27 302	0.53 288	0.39 140	0.29 285	0.51 218	0.26 62	0.75 216	0.75 217	1.11 419	0.75 171	1.05 375	0.72 358	0.60 192	0.47 285	0.20 283	0.19 349	0.24 338	0.20 306	0.25 349	0.30 387

test_sample6	0.49 278	0.26 285	0.50 263	0.37 84	0.22 70	0.63 295	0.40 287	1.12 358	0.83 267	0.80 267	1.03 319	0.66 231	0.55 255	0.67 257	0.46 278	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.23 328	0.21 318

qqq1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

fff1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

ff1	0.49 278	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 396	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

GMStereo_Zeroshot	0.49 278	0.44 405	0.74 384	0.49 354	0.27 236	0.56 250	0.29 99	0.73 208	0.76 225	0.86 313	0.94 271	0.91 339	0.36 150	0.74 299	0.43 244	0.26 367	0.14 240	0.26 367	0.15 148	0.36 411	0.18 246

ToySt	0.49 278	0.27 302	0.75 388	0.40 173	0.27 236	0.64 302	0.49 352	0.84 249	0.77 232	0.60 140	0.83 219	0.88 329	0.66 324	0.70 277	0.56 323	0.16 165	0.17 319	0.21 290	0.20 306	0.21 290	0.19 278

anonymousa	0.49 278	0.20 119	0.42 156	0.38 112	0.23 108	0.91 383	0.35 199	0.75 216	0.62 149	0.85 307	1.54 433	1.06 377	0.66 324	0.51 104	0.43 244	0.16 165	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.16 163	0.14 143

hknet	0.49 278	0.25 266	0.51 275	0.45 303	0.29 285	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.83 267	0.75 244	0.80 202	0.97 352	0.61 289	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

psmg	0.49 278	0.25 266	0.43 166	0.41 204	0.28 259	0.85 377	0.43 315	0.99 306	0.76 225	0.91 346	0.94 271	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.15 269	0.20 249	0.20 306	0.18 219	0.18 246

DRaft	0.49 278	0.17 42	0.47 219	0.37 84	0.25 168	0.58 257	0.40 287	0.65 134	0.85 280	1.02 392	1.75 447	0.50 137	0.82 389	0.63 219	0.40 232	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

GrayStereo	0.49 278	0.19 88	0.42 156	0.46 324	0.28 259	0.53 228	0.67 411	0.69 171	0.63 160	1.02 392	1.47 428	0.78 292	0.76 368	0.56 140	0.33 148	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.17 227	0.15 125	0.29 380

GwcNet-RSSM	0.49 278	0.24 243	0.42 156	0.40 173	0.23 108	0.55 237	0.38 255	0.93 283	0.93 329	0.71 218	1.16 373	0.86 318	0.60 283	0.62 208	0.66 349	0.21 298	0.14 240	0.19 220	0.20 306	0.16 163	0.15 166

UCFNet_RVC	0.49 278	0.26 285	0.35 66	0.39 140	0.26 208	0.64 302	0.36 220	1.15 372	0.84 272	0.67 190	0.88 252	0.88 329	0.59 279	0.58 171	0.45 268	0.24 347	0.17 319	0.27 379	0.27 399	0.25 349	0.23 340

iResNet	0.49 278	0.29 328	0.79 400	0.42 244	0.21 52	0.61 278	0.40 287	0.82 243	0.99 355	0.87 320	1.12 352	0.69 243	0.53 239	0.78 318	0.51 302	0.15 119	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.17 197	0.15 166

CFNet_ucs	0.50 293	0.24 243	0.55 297	0.38 112	0.31 320	0.58 257	0.33 165	0.98 304	0.93 329	0.88 330	1.19 381	0.80 302	0.49 218	0.63 219	0.43 244	0.21 298	0.15 269	0.26 367	0.18 254	0.26 355	0.22 334

NINENet	0.50 293	0.29 328	0.51 275	0.45 303	0.32 336	0.70 325	0.34 176	1.10 348	0.88 298	0.80 267	0.94 271	0.65 226	0.49 218	0.73 292	0.51 302	0.22 322	0.20 358	0.25 351	0.18 254	0.22 311	0.21 318

AACVNet	0.50 293	0.23 207	0.49 250	0.46 324	0.29 285	0.52 222	0.38 255	0.90 275	0.55 135	0.81 278	1.03 319	1.00 359	0.70 350	0.83 337	0.54 316	0.21 298	0.18 335	0.24 338	0.18 254	0.23 328	0.20 300

CrosDoStereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 470	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 408	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

DeepStereo_LL	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 470	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 408	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

THIR-Stereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.23 108	0.75 342	0.67 411	0.66 143	0.87 294	1.02 392	1.40 414	0.72 260	0.76 368	0.62 208	0.42 239	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.15 166

AdaStereo	0.50 293	0.32 345	0.47 219	0.48 339	0.25 168	0.67 316	0.32 155	1.17 383	0.88 298	0.75 244	0.99 302	0.75 279	0.49 218	0.67 257	0.46 278	0.27 375	0.12 150	0.28 387	0.18 254	0.23 328	0.18 246
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.
SMFormer	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.18 246

tta	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.14 143

ttt	0.51 300	0.25 266	0.43 166	0.38 112	0.24 136	0.65 309	0.38 255	1.18 386	1.05 382	0.72 230	1.08 341	0.63 206	0.49 218	0.84 342	0.59 331	0.24 347	0.21 368	0.22 304	0.20 306	0.24 341	0.24 346

DAS	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.82 329	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

SepStereo	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.93 380	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

acv_ft	0.51 300	0.23 207	0.56 303	0.44 281	0.28 259	0.86 380	0.39 277	0.91 279	0.80 249	0.97 373	0.96 283	0.79 294	0.59 279	0.63 219	0.87 394	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166

DMCA-RVC	0.51 300	0.30 336	0.59 312	0.50 368	0.32 336	0.54 232	0.38 255	0.86 256	0.68 183	0.94 361	0.86 237	0.91 339	0.68 333	0.70 277	0.59 331	0.23 336	0.18 335	0.31 404	0.23 358	0.26 355	0.19 278

CFNet	0.51 300	0.29 328	0.46 207	0.41 204	0.27 236	0.70 325	0.32 155	1.13 360	1.00 361	0.72 230	1.07 338	0.85 313	0.60 283	0.76 307	0.52 309	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.16 211

HSM	0.51 300	0.24 243	0.41 135	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.40 287	1.22 402	0.75 217	0.81 278	0.91 263	1.21 402	0.69 337	0.87 353	0.46 278	0.17 201	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.17 197	0.17 229

DDVS	0.52 309	0.30 336	0.56 303	0.41 204	0.31 320	0.71 330	0.34 176	0.91 279	0.67 178	0.85 307	0.89 256	1.12 393	0.46 206	0.86 351	0.60 334	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.25 349	0.26 358

UGAM	0.52 309	0.22 187	0.46 207	0.45 303	0.25 168	0.41 174	0.52 373	0.62 113	1.16 409	0.76 251	1.13 358	1.32 418	0.57 263	1.00 393	0.53 312	0.17 201	0.14 240	0.25 351	0.21 327	0.15 125	0.13 100

test_sample7	0.52 309	0.29 328	0.50 263	0.36 68	0.27 236	0.62 286	0.41 302	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.26 367	0.20 358	0.27 379	0.26 393	0.27 365	0.24 346

ac_64	0.52 309	0.22 187	0.50 263	0.45 303	0.28 259	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.61 148	0.91 346	0.83 219	1.07 382	0.68 333	0.74 299	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.15 166

iResNetv2_ROB	0.52 309	0.27 302	0.69 362	0.38 112	0.25 168	0.62 286	0.35 199	1.17 383	1.01 365	0.99 380	1.06 335	0.88 329	0.67 327	0.66 246	0.39 225	0.19 260	0.13 209	0.15 78	0.11 41	0.18 219	0.16 211

iResNet_ROB	0.52 309	0.21 152	0.53 288	0.37 84	0.21 52	0.61 278	0.29 99	1.51 460	1.32 438	0.90 341	1.02 315	0.80 302	0.62 295	0.76 307	0.43 244	0.16 165	0.12 150	0.13 23	0.09 9	0.15 125	0.18 246

ITSA-stereo	0.53 315	0.28 316	0.52 280	0.40 173	0.23 108	0.56 250	0.34 176	1.24 413	1.24 424	0.80 267	0.81 209	0.72 260	0.58 272	0.82 329	0.65 346	0.21 298	0.17 319	0.23 323	0.21 327	0.22 311	0.26 358

mmx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 396	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

xxx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 396	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

AASNet	0.53 315	0.25 266	0.52 280	0.49 354	0.32 336	0.74 339	0.40 287	1.50 457	0.86 285	0.86 313	0.92 267	0.64 213	0.59 279	0.59 186	0.79 376	0.23 336	0.19 349	0.20 249	0.16 179	0.21 290	0.19 278

LMCR-Stereo	0.53 315	0.30 336	0.53 288	0.58 422	0.30 299	0.83 373	0.36 220	1.19 388	0.76 225	0.88 330	1.04 325	0.56 159	0.62 295	0.82 329	0.67 352	0.19 260	0.15 269	0.19 220	0.14 123	0.23 328	0.17 229

RAFT + AFF	0.53 315	0.29 328	0.75 388	0.51 384	0.32 336	0.63 295	0.60 398	1.00 310	0.91 318	0.78 261	0.87 244	0.83 307	0.58 272	0.80 323	0.47 285	0.17 201	0.20 358	0.23 323	0.22 345	0.18 219	0.18 246

UPFNet	0.53 315	0.24 243	0.51 275	0.45 303	0.38 380	0.84 376	0.49 352	0.99 306	0.75 217	0.87 320	0.88 252	0.86 318	0.64 312	0.80 323	0.71 363	0.20 283	0.20 358	0.20 249	0.20 306	0.19 253	0.15 166

RASNet	0.53 315	0.22 187	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.68 318	0.38 255	0.97 301	0.88 298	0.73 237	1.04 325	1.03 369	0.92 411	0.90 364	0.86 390	0.16 165	0.14 240	0.14 40	0.17 227	0.15 125	0.13 100

HSM-Net_RVC	0.53 315	0.22 187	0.35 66	0.37 84	0.21 52	0.85 377	0.37 234	1.23 406	0.93 329	0.90 341	1.15 368	1.26 406	0.63 301	0.72 287	0.48 289	0.17 201	0.13 209	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 315	0.32 345	0.64 336	0.44 281	0.30 299	0.66 312	0.44 324	1.04 327	0.88 298	0.91 346	0.91 263	0.99 356	0.60 283	0.68 267	0.60 334	0.21 298	0.17 319	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 315	0.34 358	0.59 312	0.41 204	0.30 299	0.50 214	0.43 315	1.19 388	0.70 189	0.85 307	1.05 329	0.86 318	0.55 255	0.84 342	0.51 302	0.29 390	0.23 384	0.22 304	0.22 345	0.26 355	0.25 353

rvit_105_1	0.54 326	0.40 393	0.76 393	0.58 422	0.37 371	0.59 270	0.68 416	0.70 185	0.94 336	0.82 287	0.69 150	0.73 271	0.58 272	0.78 318	0.54 316	0.32 411	0.29 422	0.31 404	0.34 429	0.23 328	0.20 300

UNet	0.54 326	0.26 285	0.66 348	0.44 281	0.40 389	0.99 400	0.41 302	0.98 304	0.75 217	0.83 299	0.89 256	1.04 371	0.72 358	0.73 292	0.62 338	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.17 229

1111x	0.55 328	0.22 187	0.46 207	0.38 112	0.20 38	0.66 312	0.43 315	1.23 406	0.99 355	0.71 218	0.99 302	0.95 348	0.69 337	0.90 364	1.08 432	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.18 246

ADLNet2	0.55 328	0.25 266	0.65 342	0.47 333	0.30 299	0.83 373	0.50 355	1.05 332	0.95 342	0.80 267	0.98 297	0.99 356	0.69 337	0.77 314	0.73 366	0.20 283	0.16 300	0.17 137	0.18 254	0.21 290	0.21 318

GEStereo_RVC	0.55 328	0.29 328	0.63 331	0.49 354	0.31 320	0.70 325	0.54 381	1.22 402	0.92 323	0.82 287	0.85 234	0.85 313	0.63 301	0.90 364	0.65 346	0.24 347	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.21 290	0.22 334

ADLNet	0.55 328	0.27 302	0.51 275	0.44 281	0.35 361	0.78 352	0.46 331	1.08 343	0.86 285	0.99 380	0.98 297	0.92 342	0.63 301	0.69 272	0.81 381	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318

MMNet	0.55 328	0.25 266	0.61 319	0.43 263	0.34 355	1.07 414	0.39 277	0.87 263	0.91 318	0.91 346	0.93 270	0.86 318	0.76 368	0.81 326	0.76 371	0.15 119	0.14 240	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.16 211

delet	0.55 328	0.24 243	0.55 297	0.44 281	0.33 346	1.07 414	0.50 355	1.00 310	0.86 285	0.85 307	0.96 283	0.90 337	0.63 301	0.83 337	0.74 369	0.18 230	0.18 335	0.20 249	0.21 327	0.16 163	0.15 166

psm_up	0.55 328	0.26 285	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.65 309	0.56 390	1.04 327	0.82 262	0.82 287	0.88 252	1.01 362	0.94 417	0.74 299	0.61 336	0.21 298	0.25 400	0.26 367	0.23 358	0.21 290	0.20 300

hitnet-ft	0.55 328	0.27 302	0.39 117	0.41 204	0.28 259	0.78 352	0.40 287	0.92 281	0.90 313	0.82 287	1.01 307	1.13 397	0.70 350	0.78 318	0.67 352	0.28 383	0.20 358	0.28 387	0.22 345	0.29 372	0.26 358

DSFCA	0.55 328	0.25 266	0.62 322	0.40 173	0.36 365	0.74 339	0.52 373	1.04 327	0.82 262	1.06 406	0.84 224	0.89 333	0.63 301	0.99 390	0.58 326	0.25 357	0.21 368	0.21 290	0.21 327	0.21 290	0.19 278

FADNet_RVC	0.55 328	0.37 375	1.17 441	0.44 281	0.31 320	0.56 250	0.34 176	1.06 335	0.88 298	0.67 190	0.90 260	0.61 198	0.65 318	0.93 380	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.26 367	0.23 358	0.31 387	0.28 374

STTStereo	0.55 328	0.37 375	0.76 393	0.44 281	0.31 320	0.60 276	0.44 324	0.96 298	0.86 285	0.99 380	0.90 260	0.96 350	0.58 272	0.71 282	0.61 336	0.25 357	0.23 384	0.26 367	0.32 424	0.24 341	0.23 340

ISRNet	0.56 339	0.24 243	0.66 348	0.56 415	0.36 365	0.44 189	0.25 53	0.82 243	0.84 272	1.07 409	1.25 390	0.91 339	0.60 283	0.66 246	0.58 326	0.35 430	0.26 406	0.36 423	0.33 427	0.30 381	0.42 436

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 339	3.08 508	2.43 484	0.31 10	0.18 12	0.29 65	0.20 4	0.37 7	0.32 26	0.28 27	0.24 13	0.18 3	0.18 5	0.31 7	0.22 6	1.09 485	0.08 1	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.97 486

CSP-Net	0.56 339	0.27 302	0.49 250	0.41 204	0.28 259	1.22 435	0.50 355	1.23 406	0.72 200	0.95 368	0.95 279	0.89 333	0.62 295	0.83 337	0.62 338	0.26 367	0.17 319	0.17 137	0.17 227	0.18 219	0.17 229

FTStereo	0.56 339	0.20 119	0.37 88	0.41 204	0.25 168	0.40 160	0.79 440	0.66 143	0.43 91	1.09 415	3.27 483	0.70 247	0.73 361	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.30 387

RAFT-RH_RVC	0.56 339	0.17 42	0.41 135	0.37 84	0.23 108	0.57 255	0.24 46	0.60 101	0.70 189	1.19 427	3.94 494	0.56 159	0.38 158	0.65 238	0.36 196	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.14 123	0.12 17	0.13 100

HGLStereo	0.56 339	0.28 316	0.57 307	0.50 368	0.37 371	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.78 239	0.86 313	1.14 363	0.89 333	0.82 389	0.76 307	0.73 366	0.21 298	0.20 358	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.21 318

FADNet-RVC-Resample	0.56 339	0.33 353	1.16 437	0.49 354	0.34 355	0.71 330	0.43 315	1.01 317	0.93 329	0.82 287	0.87 244	0.74 277	0.67 327	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.18 335	0.26 367	0.27 399	0.26 355	0.27 367

DualNet (step1)	0.57 346	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.41 445	0.20 358	0.40 436	0.41 448	0.36 411	0.33 402

LL-Strereo	0.57 346	0.27 302	0.68 356	0.48 339	0.34 355	0.39 156	0.48 346	0.94 287	0.97 346	0.83 299	0.78 190	1.10 389	1.18 443	1.33 439	0.49 291	0.17 201	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.16 163	0.17 229

CRFU-Net	0.57 346	0.27 302	0.57 307	0.46 324	0.30 299	1.20 433	0.52 373	1.10 348	0.56 141	1.00 385	0.98 297	1.06 377	0.79 381	0.81 326	0.71 363	0.21 298	0.19 349	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.19 278

TDLM	0.57 346	0.33 353	0.49 250	0.51 384	0.30 299	0.66 312	0.73 433	1.03 324	1.01 365	0.82 287	1.10 347	0.84 311	0.70 350	0.86 351	0.58 326	0.28 383	0.17 319	0.25 351	0.22 345	0.26 355	0.19 278

CVANet_RVC	0.57 346	0.33 353	0.44 178	0.47 333	0.32 336	0.67 316	0.61 403	1.05 332	0.93 329	0.85 307	1.04 325	1.01 362	0.73 361	0.83 337	0.52 309	0.29 390	0.19 349	0.27 379	0.25 382	0.31 387	0.21 318

AANet_RVC	0.57 346	0.32 345	0.54 292	0.45 303	0.27 236	0.57 255	0.48 346	1.00 310	1.28 434	0.86 313	1.33 403	0.87 324	0.58 272	1.07 407	0.75 370	0.18 230	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.18 246

NOSS_ROB	0.57 346	0.39 389	0.39 117	0.44 281	0.30 299	0.73 338	0.54 381	1.03 324	1.08 398	0.67 190	0.87 244	0.76 285	0.57 263	0.77 314	0.47 285	0.38 438	0.38 453	0.44 444	0.42 452	0.37 416	0.34 409

ssnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.56 303	0.43 263	0.29 285	0.95 391	0.59 396	1.13 360	0.99 355	0.93 358	0.80 202	0.99 356	0.64 312	0.82 329	0.94 412	0.25 357	0.22 374	0.23 323	0.24 373	0.20 269	0.19 278

dad	0.58 353	0.50 419	0.64 336	0.43 263	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.78 232	1.25 429	1.01 390	1.17 375	1.15 400	0.53 239	0.68 267	0.50 292	0.35 430	0.23 384	0.37 428	0.21 327	0.29 372	0.20 300

SACVNet	0.58 353	0.34 358	0.55 297	0.55 412	0.36 365	0.63 295	0.48 346	1.13 360	0.77 232	1.02 392	1.06 335	1.02 367	0.74 363	0.90 364	0.51 302	0.27 375	0.21 368	0.25 351	0.24 373	0.29 372	0.36 416

pcwnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.84 404	0.45 303	0.35 361	0.61 278	0.35 199	1.27 421	1.21 419	0.99 380	1.27 393	0.72 260	0.58 272	0.67 257	0.48 289	0.27 375	0.21 368	0.24 338	0.23 358	0.29 372	0.29 380

PS-NSSS	0.58 353	0.44 405	0.62 322	0.42 244	0.33 346	0.66 312	0.58 394	1.02 320	0.86 285	0.77 257	1.28 395	0.72 260	0.64 312	0.82 329	0.59 331	0.31 400	0.26 406	0.40 436	0.27 399	0.33 397	0.26 358

StereoDRNet-Refined	0.58 353	0.32 345	0.54 292	0.46 324	0.30 299	0.96 394	0.40 287	1.00 310	0.94 336	1.12 420	1.08 341	0.96 350	0.67 327	0.90 364	0.89 406	0.17 201	0.13 209	0.22 304	0.21 327	0.20 269	0.19 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 353	0.28 316	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.77 348	0.50 355	0.99 306	0.92 323	1.04 401	1.14 363	1.21 402	0.69 337	0.88 356	0.69 356	0.20 283	0.20 358	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.18 246

CBFPSM	0.59 360	0.22 187	1.31 454	0.38 112	0.27 236	1.12 422	0.65 408	0.79 235	0.82 262	0.80 267	0.81 209	1.35 427	0.87 401	0.67 257	0.76 371	0.16 165	0.15 269	0.15 78	0.16 179	0.17 197	0.22 334

HBP-ISP	0.59 360	0.45 409	0.43 166	0.45 303	0.33 346	0.70 325	0.28 89	1.11 353	1.00 361	0.83 299	1.18 377	0.65 226	0.68 333	0.88 356	0.52 309	0.35 430	0.38 453	0.47 449	0.41 448	0.38 420	0.31 394

CBMV_ROB	0.59 360	0.37 375	0.38 99	0.39 140	0.28 259	0.74 339	0.28 89	1.00 310	0.98 350	0.94 361	1.25 390	0.81 305	0.78 379	0.87 353	0.50 292	0.36 434	0.37 451	0.43 442	0.40 443	0.33 397	0.30 387

FADNet-RVC	0.60 363	0.53 432	1.14 436	0.46 324	0.39 384	0.61 278	0.39 277	1.12 358	0.87 294	0.70 211	0.84 224	1.04 371	0.55 255	0.94 387	0.69 356	0.26 367	0.25 400	0.28 387	0.28 404	0.31 387	0.31 394

NVstereo2D	0.60 363	0.30 336	0.75 388	0.48 339	0.43 407	0.89 382	0.48 346	1.05 332	1.15 408	0.66 188	0.86 237	0.88 329	0.70 350	0.99 390	0.65 346	0.32 411	0.15 269	0.28 387	0.20 306	0.40 423	0.36 416

FADNet	0.61 365	0.51 422	1.10 431	0.45 303	0.44 414	0.65 309	0.41 302	1.19 388	1.05 382	0.70 211	0.84 224	0.98 355	0.66 324	0.82 329	0.50 292	0.29 390	0.30 426	0.27 379	0.30 411	0.46 441	0.35 414

ACV-stereo	0.62 366	0.34 358	1.00 422	0.43 263	0.31 320	1.20 433	0.40 287	0.75 216	0.83 267	0.64 167	0.77 179	2.10 465	1.03 428	0.81 326	0.64 344	0.21 298	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.21 290	0.21 318

SGM-Forest	0.62 366	0.32 345	0.39 117	0.43 263	0.30 299	1.02 404	0.55 385	1.09 347	1.05 382	1.06 406	1.18 377	1.10 389	0.67 327	0.88 356	0.62 338	0.31 400	0.33 444	0.33 414	0.30 411	0.30 381	0.28 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 368	0.28 316	0.99 421	0.40 173	0.30 299	1.03 407	0.56 390	1.10 348	0.99 355	0.97 373	1.22 383	1.06 377	0.69 337	1.07 407	0.95 415	0.19 260	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.22 311	0.21 318

fast-acv-ft	0.64 369	0.30 336	0.73 379	0.45 303	0.34 355	1.17 429	0.49 352	0.86 256	0.98 350	1.02 392	1.36 405	1.29 410	0.85 396	0.76 307	0.81 381	0.21 298	0.23 384	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.20 300

StereoDRNet	0.64 369	0.33 353	0.68 356	0.51 384	0.43 407	1.03 407	0.53 377	1.47 453	0.99 355	1.10 417	0.87 244	1.07 382	0.71 354	0.82 329	0.88 396	0.23 336	0.19 349	0.25 351	0.23 358	0.27 365	0.19 278

PSMNet_ROB	0.64 369	0.37 375	0.65 342	0.56 415	0.42 402	0.97 395	0.83 443	1.21 394	0.92 323	0.79 265	1.02 315	1.08 384	0.63 301	0.82 329	0.91 410	0.29 390	0.20 358	0.31 404	0.31 418	0.26 355	0.23 340

CBMV	0.64 369	0.35 364	0.41 135	0.42 244	0.25 168	1.01 402	0.77 437	1.13 360	1.09 400	1.17 425	1.22 383	1.04 371	0.75 365	0.88 356	0.63 341	0.28 383	0.30 426	0.34 416	0.30 411	0.26 355	0.26 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DRN-Test	0.66 373	0.32 345	0.66 348	0.50 368	0.39 384	1.15 426	0.61 403	1.49 456	1.01 365	1.12 420	1.08 341	1.06 377	0.69 337	0.77 314	0.94 412	0.23 336	0.17 319	0.26 367	0.25 382	0.25 349	0.21 318

iinet-f	0.67 374	0.26 285	2.15 481	0.39 140	0.31 320	1.19 432	0.56 390	0.84 249	0.84 272	0.80 267	1.17 375	1.05 375	0.84 395	0.71 282	1.21 443	0.20 283	0.18 335	0.17 137	0.15 148	0.20 269	0.20 300

GASNet	0.67 374	0.72 451	0.96 418	0.70 456	0.48 427	0.62 286	0.47 338	1.08 343	1.03 373	0.94 361	0.82 213	0.93 344	0.83 393	1.33 439	0.80 378	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.28 404	0.44 434	0.24 346

FINET	0.67 374	0.42 399	1.00 422	0.46 324	0.43 407	0.83 373	0.89 451	1.08 343	1.50 453	0.87 320	1.14 363	0.71 251	0.68 333	0.92 374	0.70 359	0.36 434	0.30 426	0.26 367	0.24 373	0.35 407	0.33 402

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 374	0.81 459	0.73 379	0.53 402	0.37 371	1.40 446	0.53 377	1.04 327	0.79 247	0.88 330	0.94 271	0.95 348	0.53 239	0.93 380	0.58 326	0.39 440	0.30 426	0.57 463	0.31 418	0.53 454	0.30 387

PA-Net	0.67 374	0.43 401	0.83 403	0.50 368	0.53 439	0.94 388	0.68 416	1.10 348	1.14 407	0.80 267	0.88 252	0.87 324	0.77 374	1.02 399	0.88 396	0.24 347	0.41 460	0.29 395	0.44 453	0.26 355	0.34 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 379	0.36 369	1.10 431	0.51 384	0.42 402	1.08 418	0.50 355	1.21 394	1.16 409	1.00 385	1.37 408	1.06 377	0.79 381	0.92 374	0.94 412	0.25 357	0.24 392	0.24 338	0.22 345	0.23 328	0.26 358

NaN_ROB	0.69 379	0.44 405	0.69 362	0.51 384	0.33 346	0.97 395	1.06 464	1.22 402	1.19 415	1.24 435	0.96 283	1.08 384	0.78 379	1.20 423	0.67 352	0.24 347	0.30 426	0.23 323	0.24 373	0.23 328	0.25 353

GANet	0.70 381	0.37 375	0.55 297	0.51 384	0.34 355	0.94 388	0.96 457	1.08 343	0.94 336	1.04 401	1.98 456	1.13 397	0.88 404	1.12 415	0.66 349	0.25 357	0.26 406	0.27 379	0.22 345	0.31 387	0.22 334

DISCO	0.70 381	0.26 285	0.68 356	0.44 281	0.31 320	1.14 424	0.51 370	1.23 406	1.23 422	0.81 278	1.05 329	1.50 441	0.85 396	1.82 469	1.03 426	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.24 341	0.23 340

XPNet_ROB	0.70 381	0.35 364	0.68 356	0.52 396	0.40 389	0.79 355	0.85 449	1.16 378	0.94 336	1.33 441	1.15 368	1.38 429	0.83 393	1.03 401	0.90 408	0.32 411	0.25 400	0.26 367	0.24 373	0.31 387	0.28 374

ETE_ROB	0.70 381	0.49 415	0.73 379	0.56 415	0.36 365	0.79 355	0.87 450	1.14 369	0.93 329	1.19 427	1.18 377	1.39 430	0.82 389	0.99 390	0.80 378	0.26 367	0.21 368	0.31 404	0.26 393	0.33 397	0.34 409

Wz-Net-LNSev	0.71 385	0.51 422	1.36 462	0.50 368	0.41 396	1.15 426	0.69 421	1.21 394	1.07 395	1.02 392	1.12 352	1.08 384	0.87 401	0.89 362	0.89 406	0.24 347	0.22 374	0.21 290	0.19 282	0.26 355	0.26 358

APVNet	0.71 385	0.37 375	0.89 413	0.56 415	0.45 418	1.18 431	0.68 416	1.41 447	0.85 280	0.81 278	1.15 368	1.04 371	0.81 385	1.10 412	1.17 440	0.26 367	0.28 417	0.32 409	0.31 418	0.29 372	0.30 387

Syn2CoEx	0.71 385	0.51 422	0.95 416	0.64 439	0.45 418	0.91 383	0.53 377	1.48 454	1.13 405	0.93 358	1.35 404	1.02 367	0.99 424	0.92 374	0.80 378	0.30 397	0.27 413	0.28 387	0.24 373	0.23 328	0.24 346

DANet	0.71 385	0.45 409	0.91 414	0.59 426	0.40 389	0.81 363	0.40 287	0.97 301	0.84 272	1.20 430	1.22 383	1.33 421	0.88 404	1.16 418	1.24 444	0.27 375	0.23 384	0.31 404	0.25 382	0.35 407	0.32 398
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 389	0.35 364	0.64 336	0.53 402	0.67 458	1.31 442	0.67 411	1.20 392	1.18 413	1.05 403	0.87 244	1.27 407	0.93 416	0.93 380	1.27 448	0.22 322	0.16 300	0.26 367	0.23 358	0.40 423	0.39 429

NCCL2	0.72 389	0.41 397	0.65 342	0.64 439	0.44 414	0.98 399	1.20 472	1.11 353	1.00 361	0.98 378	0.96 283	1.49 440	0.87 401	0.90 364	0.79 376	0.31 400	0.26 406	0.39 433	0.39 441	0.32 392	0.32 398

FAT-Stereo	0.73 391	0.33 353	0.75 388	0.49 354	0.37 371	0.71 330	0.59 396	1.36 439	1.30 436	1.03 400	1.40 414	1.59 450	1.15 439	0.87 353	0.86 390	0.28 383	0.28 417	0.28 387	0.23 358	0.28 368	0.38 427

S-Stereo	0.74 392	0.35 364	0.96 418	0.56 415	0.45 418	0.82 371	0.60 398	1.24 413	1.60 463	0.96 369	1.41 416	1.12 393	0.94 417	0.80 323	1.04 429	0.26 367	0.31 435	0.28 387	0.25 382	0.32 392	0.47 453

LALA_ROB	0.74 392	0.43 401	0.69 362	0.54 408	0.40 389	1.01 402	0.95 456	1.21 394	1.07 395	1.22 432	1.12 352	1.56 447	0.79 381	1.04 403	0.86 390	0.33 419	0.22 374	0.35 418	0.30 411	0.35 407	0.31 394

PSMNet-RUCA	0.76 394	0.75 454	1.08 430	1.01 472	0.90 466	0.69 320	0.50 355	1.11 353	1.03 373	0.78 261	1.11 348	0.80 302	0.72 358	0.88 356	0.63 341	0.53 465	0.27 413	0.76 469	0.46 454	0.66 465	0.47 453

Wz-Net-MNSev	0.76 394	0.40 393	1.34 457	0.50 368	0.40 389	1.44 451	0.83 443	1.15 372	1.16 409	1.25 436	1.20 382	1.13 397	0.81 385	1.16 418	1.00 425	0.22 322	0.19 349	0.24 338	0.23 358	0.28 368	0.26 358

DGSMNet	0.76 394	0.55 434	1.29 453	0.58 422	0.62 455	0.94 388	0.70 426	1.26 419	1.11 402	0.83 299	1.24 388	1.00 359	0.71 354	1.03 401	0.81 381	0.34 425	0.29 422	0.41 440	0.40 443	0.57 460	0.55 465

RP	0.76 394	0.36 369	0.63 331	0.66 447	0.58 452	0.80 358	0.55 385	1.14 369	1.22 421	0.97 373	1.65 438	1.43 434	1.32 453	1.01 394	0.84 385	0.33 419	0.30 426	0.36 423	0.30 411	0.34 403	0.34 409

edge stereo	0.76 394	0.38 385	0.74 384	0.52 396	0.43 407	0.80 358	0.53 377	1.28 423	1.06 389	1.28 437	1.38 413	1.81 455	1.11 436	1.08 409	0.85 389	0.33 419	0.32 438	0.41 440	0.28 404	0.32 392	0.36 416

NCC-stereo	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 421	1.54 464	1.11 402	0.90 341	1.36 405	1.33 421	1.16 440	1.19 421	0.88 396	0.31 400	0.30 426	0.37 428	0.48 461	0.33 397	0.33 402

Nwc_Net	0.78 399	0.38 385	0.73 379	0.60 431	0.55 444	1.05 412	0.55 385	1.67 472	1.05 382	0.88 330	1.86 452	1.40 432	1.09 434	1.10 412	0.87 394	0.30 397	0.25 400	0.36 423	0.38 437	0.29 372	0.29 380

Abc-Net	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 421	1.54 464	1.11 402	0.90 341	1.36 405	1.33 421	1.16 440	1.19 421	0.88 396	0.31 400	0.30 426	0.37 428	0.48 461	0.33 397	0.33 402
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 402	0.59 439	0.71 371	0.65 444	0.65 457	0.92 387	0.58 394	1.29 424	1.05 382	1.07 409	1.45 425	1.47 438	1.03 428	1.21 427	0.88 396	0.32 411	0.30 426	0.48 453	0.40 443	0.37 416	0.37 421

stereogan	0.80 403	0.31 341	0.71 371	0.59 426	0.50 431	1.72 468	0.48 346	1.35 436	1.37 441	1.00 385	1.46 427	1.56 447	0.95 420	1.29 435	0.84 385	0.28 383	0.29 422	0.29 395	0.25 382	0.38 420	0.38 427

ADCRef	0.80 403	0.43 401	1.32 456	0.50 368	0.45 418	1.07 414	0.51 370	1.07 339	0.98 350	1.17 425	1.42 417	0.87 324	0.91 407	0.85 349	3.19 483	0.18 230	0.16 300	0.23 323	0.23 358	0.22 311	0.21 318

GANetREF_RVC	0.80 403	0.75 454	0.86 410	0.66 447	0.42 402	1.15 426	0.98 458	1.14 369	1.19 415	1.01 390	1.02 315	1.10 389	0.90 406	1.15 417	0.76 371	0.48 455	0.39 457	0.57 463	0.38 437	0.63 464	0.46 448
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
AF-Net	0.81 406	0.39 389	0.68 356	0.64 439	0.54 442	0.91 383	0.51 370	1.61 468	1.31 437	0.96 369	2.02 457	1.46 435	1.26 451	1.11 414	0.99 422	0.32 411	0.24 392	0.39 433	0.27 399	0.30 381	0.25 353

test_for_model	0.82 407	3.60 509	0.39 117	2.35 497	2.07 497	0.39 156	0.28 89	0.42 24	0.45 102	0.71 218	0.31 33	0.30 19	0.27 64	0.34 14	0.25 37	0.34 425	0.11 96	0.13 23	0.09 9	3.49 508	0.18 246

SQANet	0.82 407	0.74 453	0.67 352	1.13 475	0.98 474	1.11 420	0.47 338	1.07 339	0.83 267	0.91 346	1.05 329	1.03 369	0.74 363	1.01 394	0.64 344	0.61 468	0.24 392	1.03 477	0.35 432	1.18 479	0.58 466

Anonymous_2	0.82 407	0.44 405	0.63 331	0.40 173	0.43 407	0.80 358	0.52 373	0.72 197	0.77 232	0.71 218	0.60 124	0.87 324	0.76 368	0.75 303	0.58 326	0.52 461	0.54 474	0.54 461	4.82 511	0.56 458	0.40 432

ccnet	0.82 407	0.57 437	0.75 388	0.54 408	0.59 453	1.09 419	0.66 409	1.38 442	0.94 336	1.12 420	1.44 422	1.29 410	0.92 411	0.95 389	1.24 444	0.49 457	0.42 462	0.50 458	0.47 459	0.51 449	0.46 448

psmorigin	0.82 407	0.51 422	2.09 479	0.49 354	0.41 396	0.85 377	0.50 355	1.04 327	0.88 298	1.45 445	1.43 420	1.50 441	1.06 431	1.22 428	0.97 418	0.31 400	0.32 438	0.27 379	0.27 399	0.33 397	0.42 436

CC-Net-ROB	0.82 407	0.96 470	0.85 405	0.58 422	0.45 418	1.27 440	0.70 426	1.17 383	1.02 368	0.83 299	1.23 387	0.90 337	0.77 374	1.06 404	0.69 356	0.46 451	0.34 446	1.71 484	0.38 437	0.59 463	0.36 416

GCST	0.83 413	1.22 479	0.74 384	1.58 483	1.01 476	1.06 413	0.23 35	0.78 232	0.78 239	0.97 373	0.65 136	0.78 292	0.35 136	0.92 374	0.34 163	0.96 479	0.65 479	1.20 479	0.81 482	0.91 470	0.70 469

aanetorigin	0.83 413	0.56 435	1.87 476	0.49 354	0.38 380	0.56 250	0.66 409	0.70 185	1.00 361	2.42 481	2.02 457	1.31 413	1.18 443	0.93 380	1.13 439	0.20 283	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.27 365	0.30 387

CSAN	0.83 413	0.49 415	0.77 398	0.60 431	0.41 396	1.14 424	1.06 464	1.19 388	1.46 451	1.32 439	1.43 420	1.37 428	1.19 445	1.27 434	0.86 390	0.39 440	0.31 435	0.36 423	0.37 434	0.35 407	0.34 409

SDNR	0.86 416	0.37 375	1.47 467	0.40 173	0.38 380	3.38 495	0.33 165	0.90 275	0.98 350	0.99 380	2.09 460	0.59 187	0.71 354	1.29 435	0.70 359	0.51 460	0.56 475	0.36 423	0.26 393	0.43 433	0.46 448

RTSC	0.87 417	0.48 412	1.23 447	0.52 396	0.37 371	1.13 423	0.50 355	1.34 433	1.79 468	1.51 448	1.24 388	1.12 393	0.81 385	1.62 458	2.16 472	0.25 357	0.19 349	0.23 323	0.24 373	0.30 381	0.31 394

PWC_ROB	0.87 417	0.52 429	1.28 451	0.50 368	0.32 336	0.91 383	0.37 234	1.36 439	1.46 451	1.61 454	2.59 472	1.16 401	1.01 427	1.34 441	1.40 455	0.25 357	0.18 335	0.28 387	0.20 306	0.29 372	0.28 374

UDG	0.88 419	0.82 462	0.67 352	1.00 471	0.96 471	1.02 404	0.57 393	1.13 360	0.99 355	0.90 341	0.97 296	1.31 413	0.99 424	0.85 349	0.84 385	0.54 466	0.32 438	1.77 485	0.40 443	0.94 472	0.66 468

FBW_ROB	0.88 419	0.50 419	0.85 405	0.55 412	0.40 389	1.17 429	0.78 439	1.50 457	1.37 441	1.33 441	1.27 393	1.48 439	1.00 426	2.57 489	0.98 421	0.25 357	0.32 438	0.45 445	0.30 411	0.34 403	0.28 374

XQC	0.89 421	0.65 447	1.31 454	0.67 450	0.52 438	1.22 435	0.68 416	1.26 419	1.52 454	1.14 423	1.11 348	1.28 409	1.04 430	1.40 449	1.77 463	0.38 438	0.24 392	0.37 428	0.31 418	0.53 454	0.47 453

DeepPrunerF	0.89 421	0.52 429	3.43 490	0.68 453	0.81 464	0.72 337	0.72 432	1.22 402	1.99 473	0.93 358	1.01 307	0.87 324	0.86 398	1.08 409	0.95 415	0.34 425	0.28 417	0.43 442	0.39 441	0.30 381	0.32 398

PWCDC_ROB	0.89 421	0.49 415	0.80 402	0.74 460	0.40 389	1.03 407	0.39 277	1.33 431	2.35 481	1.02 392	3.77 489	0.81 305	0.92 411	1.20 423	0.90 408	0.34 425	0.22 374	0.24 338	0.20 306	0.34 403	0.29 380

PASM	0.90 424	0.64 446	1.69 471	0.69 455	0.69 461	0.78 352	0.84 446	1.03 324	1.26 432	1.19 427	1.15 368	1.31 413	0.98 423	1.24 430	1.03 426	0.52 461	0.56 475	0.59 466	0.66 475	0.56 458	0.54 464

Wz-Net-SNSev	0.91 425	0.73 452	2.13 480	0.56 415	0.45 418	0.95 391	1.13 469	1.34 433	1.24 424	1.02 392	1.30 399	1.46 435	0.86 398	1.81 468	1.50 456	0.25 357	0.23 384	0.25 351	0.26 393	0.32 392	0.29 380

MDST_ROB	0.91 425	0.27 302	0.85 405	0.63 438	0.41 396	2.53 479	0.71 431	1.60 467	1.13 405	2.83 488	1.73 444	0.97 352	0.69 337	1.61 457	0.73 366	0.25 357	0.22 374	0.32 409	0.28 404	0.25 349	0.24 346

PDISCO_ROB	0.91 425	0.48 412	1.06 427	0.99 469	0.97 472	1.67 466	0.63 405	1.64 470	1.59 460	1.06 406	1.18 377	1.31 413	0.79 381	1.55 452	0.97 418	0.49 457	0.22 374	0.45 445	0.40 443	0.45 438	0.37 421

SHD	0.93 428	0.50 419	1.18 442	0.59 426	0.46 425	0.97 395	0.48 346	1.70 473	2.15 475	1.58 451	1.37 408	1.42 433	1.19 445	1.31 437	1.60 457	0.31 400	0.26 406	0.32 409	0.33 427	0.40 423	0.42 436

G-Net	0.95 429	0.46 411	1.04 425	0.64 439	0.48 427	2.12 475	0.64 407	1.01 317	0.87 294	1.75 462	2.82 479	1.30 412	1.64 470	1.06 404	0.96 417	0.36 434	0.29 422	0.35 418	0.25 382	0.45 438	0.42 436

anonymity	0.97 430	0.89 465	1.05 426	0.92 467	1.03 477	0.97 395	0.81 442	1.29 424	0.91 318	1.07 409	0.98 297	1.00 359	0.95 420	1.02 399	0.92 411	0.96 479	0.95 498	0.90 474	0.91 488	0.92 471	0.94 480

SGM_RVC	0.97 430	0.28 316	0.41 135	0.39 140	0.22 70	1.55 457	0.73 433	1.51 460	1.25 429	2.25 478	1.92 453	2.58 475	1.56 464	2.02 477	1.19 442	0.27 375	0.27 413	0.27 379	0.25 382	0.25 349	0.25 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 432	0.42 399	1.88 477	0.53 402	0.41 396	1.59 460	1.26 478	2.21 483	1.43 447	1.10 417	1.11 348	1.46 435	1.95 480	1.34 441	1.26 446	0.34 425	0.25 400	0.25 351	0.21 327	0.46 441	0.37 421

Consistency-Raft	1.01 433	0.81 459	1.24 448	0.84 463	0.97 472	0.81 363	0.84 446	1.30 427	1.59 460	1.05 403	1.68 443	1.12 393	0.91 407	0.92 374	1.11 434	0.65 469	0.74 483	0.79 471	0.90 485	1.06 477	0.79 474

xxxx	1.01 433	0.22 187	0.43 166	0.36 68	0.21 52	0.82 371	0.36 220	1.32 429	0.88 298	0.71 218	0.94 271	0.97 352	0.63 301	0.64 231	10.58 505	0.20 283	0.16 300	0.18 180	0.17 227	0.19 253	0.19 278

test_xeample	1.01 433	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.21 52	0.71 330	0.39 277	1.23 406	0.86 285	0.81 278	1.04 325	0.69 243	0.61 289	0.69 272	10.93 506	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.17 227	0.18 219	0.17 229

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 436	0.57 437	1.51 469	0.67 450	0.50 431	2.57 480	1.66 493	1.20 392	1.43 447	1.38 443	1.57 435	1.33 421	0.92 411	1.64 461	0.88 396	0.37 437	0.39 457	0.46 448	0.60 473	0.41 429	0.40 432

ADCPNet	1.03 437	0.48 412	2.70 485	0.54 408	0.42 402	1.40 446	0.75 435	1.13 360	1.07 395	1.22 432	1.42 417	1.68 452	1.09 434	1.36 446	3.45 487	0.30 397	0.28 417	0.29 395	0.32 424	0.37 416	0.35 414

otaku	1.04 438	0.93 467	0.88 412	1.33 481	1.05 479	1.66 464	0.70 426	1.40 446	1.18 413	1.08 413	1.32 402	1.33 421	0.91 407	1.23 429	0.76 371	0.72 472	0.46 471	1.24 480	0.50 466	1.40 480	0.75 470

SuperB	1.04 438	0.37 375	4.81 497	0.43 263	0.31 320	0.99 400	0.46 331	1.02 320	2.09 474	1.09 415	1.09 345	0.75 279	0.81 385	1.06 404	1.76 462	0.19 260	0.15 269	0.17 137	0.15 148	2.82 503	0.26 358

ADCL	1.04 438	0.38 385	1.35 458	0.50 368	0.39 384	1.61 461	0.89 451	1.29 424	1.39 444	1.29 438	1.50 429	1.24 405	1.24 448	1.37 447	4.87 495	0.21 298	0.19 349	0.25 351	0.25 382	0.29 372	0.27 367

test_sample9	1.05 441	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	1.20 423	1.36 451	0.41 445	8.41 510	0.40 436	0.41 448	0.36 411	0.33 402

DDUNet	1.06 442	2.56 505	0.68 356	1.21 477	1.26 482	1.03 407	0.69 421	1.11 353	0.94 336	0.96 369	1.22 383	1.27 407	0.82 389	0.93 380	0.72 365	0.84 476	0.38 453	1.99 488	0.60 473	1.10 478	0.85 476

ADCP+	1.06 442	0.35 364	1.51 469	0.49 354	0.51 434	1.45 452	0.55 385	1.25 417	1.03 373	1.16 424	1.15 368	1.10 389	1.07 433	1.56 454	6.75 502	0.19 260	0.16 300	0.23 323	0.21 327	0.28 368	0.21 318

SAMSARA	1.07 444	0.65 447	1.19 443	1.06 474	0.90 466	1.76 469	1.76 497	1.46 452	1.44 449	1.51 448	1.16 373	2.00 464	1.14 438	1.48 450	1.31 450	0.39 440	0.44 468	0.35 418	0.38 437	0.49 446	0.49 459

SANet	1.07 444	0.41 397	1.06 427	0.48 339	0.30 299	1.41 448	0.94 455	1.42 448	3.36 492	1.58 451	2.43 466	2.33 471	1.70 471	1.34 441	1.07 431	0.28 383	0.24 392	0.26 367	0.23 358	0.34 403	0.30 387

Ntro	1.09 446	0.97 473	0.91 414	1.44 482	1.19 481	1.69 467	0.80 441	1.35 436	1.25 429	1.00 385	1.29 398	1.31 413	0.97 422	1.26 432	0.84 385	0.84 476	0.43 466	1.36 481	0.50 466	1.56 481	0.78 472

MFN_U_SF_RVC	1.09 446	0.59 439	1.97 478	0.67 450	0.44 414	1.93 472	0.60 398	1.85 476	1.36 439	1.61 454	1.54 433	1.95 463	1.37 455	1.64 461	1.73 460	0.40 444	0.37 451	0.45 445	0.48 461	0.44 434	0.44 443

Wz-Net-TNSev	1.14 448	1.06 476	4.32 496	0.49 354	0.42 402	1.51 455	1.11 468	1.48 454	1.40 446	1.22 432	1.26 392	1.58 449	1.43 459	1.76 466	1.70 459	0.32 411	0.31 435	0.26 367	0.30 411	0.41 429	0.41 435

ADCMid	1.14 448	0.52 429	2.23 482	0.53 402	0.43 407	1.07 414	0.75 435	1.23 406	1.05 382	2.15 475	1.44 422	1.50 441	1.43 459	1.56 454	5.01 496	0.26 367	0.24 392	0.29 395	0.31 418	0.37 416	0.33 402

MFMNet_re	1.14 448	0.97 473	1.19 443	0.99 469	0.95 470	1.25 439	1.22 475	1.39 443	1.55 457	1.69 461	1.67 442	1.21 402	1.53 461	1.12 415	0.99 422	0.87 478	0.75 487	0.79 471	0.75 479	0.90 469	0.94 480

WCMA_ROB	1.14 448	0.36 369	0.76 393	0.49 354	0.44 414	1.23 437	0.67 411	1.11 353	1.23 422	2.84 489	3.95 495	3.28 484	1.83 476	1.25 431	0.99 422	0.44 449	0.34 446	0.34 416	0.37 434	0.41 429	0.40 432

AnyNet_C32	1.16 452	0.62 445	2.40 483	0.57 421	0.55 444	1.41 448	1.34 483	1.18 386	1.24 424	1.49 446	1.42 417	1.39 430	1.20 447	1.55 452	4.82 494	0.29 390	0.28 417	0.29 395	0.34 429	0.38 420	0.42 436

222	1.18 453	0.22 187	0.44 178	0.37 84	0.22 70	0.79 355	0.37 234	1.31 428	0.89 311	0.92 354	1.08 341	0.72 260	0.71 354	0.66 246	13.89 509	0.20 283	0.15 269	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.19 278

WZ-Net	1.19 454	0.59 439	4.07 494	0.62 437	0.51 434	1.34 443	1.31 482	1.32 429	1.74 467	1.53 450	1.65 438	1.74 454	1.28 452	2.25 483	2.01 469	0.27 375	0.21 368	0.23 323	0.25 382	0.40 423	0.39 429

MSMD_ROB	1.21 455	0.49 415	0.62 322	0.59 426	0.50 431	1.62 463	0.67 411	1.23 406	1.24 424	2.45 482	3.77 489	3.09 481	2.98 495	1.32 438	0.81 381	0.45 450	0.41 460	0.49 456	0.51 468	0.47 443	0.44 443

pmcnn	1.23 456	0.29 328	0.96 418	0.40 173	0.23 108	0.95 391	0.69 421	1.16 378	1.28 434	1.67 460	2.33 462	11.15 510	0.86 398	0.93 380	0.88 396	0.15 119	0.12 150	0.12 4	0.10 25	0.15 125	0.15 166

NVStereoNet_ROB	1.24 457	0.90 466	1.13 435	0.86 464	0.88 465	1.11 420	0.99 460	1.42 448	1.53 455	1.59 453	2.48 467	2.24 468	1.53 461	1.96 476	1.30 449	0.76 474	0.70 480	0.78 470	1.00 490	0.71 467	0.88 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 458	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.13 360	0.75 217	1.50 447	0.95 279	3.29 485	1.59 466	1.20 423	1.36 451	0.41 445	8.41 510	0.40 436	0.41 448	0.36 411	0.33 402

SPS-STEREO	1.25 458	0.93 467	1.06 427	1.04 473	1.03 477	1.41 448	0.91 454	1.51 460	1.19 415	2.09 473	1.83 449	1.94 462	1.39 456	1.62 458	1.39 454	0.97 481	0.94 497	0.90 474	0.89 484	0.96 474	0.96 483
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 460	0.67 449	1.28 451	0.74 460	0.62 455	1.50 454	0.84 446	1.99 479	2.96 487	2.18 476	2.36 465	1.85 459	1.95 480	1.92 473	1.94 467	0.39 440	0.36 450	0.49 456	0.37 434	0.51 449	0.64 467

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 461	0.87 464	1.76 474	0.86 464	0.56 447	4.29 500	1.79 498	1.50 457	1.98 472	1.61 454	1.85 451	1.84 457	1.41 457	1.89 471	1.36 451	0.48 455	0.40 459	0.56 462	0.57 471	0.69 466	0.48 456

MeshStereo	1.34 461	0.43 401	0.54 292	0.44 281	0.34 355	1.66 464	0.60 398	1.94 477	1.37 441	4.47 502	3.25 481	4.71 493	1.94 479	1.92 473	1.17 440	0.35 430	0.35 448	0.37 428	0.31 418	0.32 392	0.32 398
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
RainbowNet	1.35 463	1.49 486	1.19 443	1.88 489	1.45 483	1.48 453	1.07 466	1.61 468	1.55 457	1.20 430	1.59 436	1.54 445	1.13 437	1.34 441	0.97 418	1.36 492	0.70 480	1.82 486	0.79 481	1.71 484	1.07 489

ACVNet-4b	1.35 463	1.31 482	1.10 431	1.90 490	1.59 485	1.92 471	0.77 437	1.52 463	1.62 464	1.05 403	1.60 437	2.11 466	0.94 417	1.64 461	0.77 375	1.30 489	0.35 448	2.03 492	0.67 476	1.88 490	0.84 475

SGM+DAISY	1.35 463	0.94 469	1.25 449	0.96 468	1.00 475	1.52 456	1.02 463	1.34 433	1.21 419	2.64 484	2.65 474	2.44 472	1.56 464	1.64 461	1.26 446	0.97 481	0.95 498	0.90 474	0.90 485	0.94 472	0.96 483

FCDSN-DC	1.39 466	0.56 435	0.65 342	0.74 460	0.59 453	1.38 445	0.63 405	1.35 436	1.39 444	3.26 496	4.50 500	4.61 491	2.63 490	1.58 456	1.03 426	0.46 451	0.42 462	0.48 453	0.47 459	0.50 448	0.50 460
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 467	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.25 168	0.29 65	0.31 136	0.65 134	0.68 183	0.97 373	0.86 237	0.67 238	0.62 295	0.64 231	20.63 513	0.16 165	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.19 253	0.12 70

ACVNet_1	1.46 468	1.33 483	1.12 434	1.91 491	1.62 486	1.83 470	0.98 458	2.00 480	1.85 470	1.39 444	1.53 432	2.32 470	1.53 461	1.34 441	1.11 434	1.30 489	0.50 473	2.06 494	0.58 472	1.93 492	0.95 482

EDNetEfficient	1.46 468	0.80 458	6.12 499	0.47 333	0.39 384	0.69 320	0.83 443	0.90 275	2.77 486	3.50 498	1.96 455	1.66 451	2.03 482	1.26 432	4.18 492	0.21 298	0.18 335	0.21 290	0.20 306	0.41 429	0.39 429

ADCS	1.51 470	0.61 442	3.42 489	0.59 426	0.51 434	1.27 440	1.08 467	1.59 466	1.81 469	1.91 469	1.66 440	1.51 444	1.42 458	1.94 475	8.60 504	0.33 419	0.32 438	0.33 414	0.36 433	0.44 434	0.42 436

AnyNet_C01	1.56 471	1.05 475	7.45 501	0.64 439	0.54 442	1.99 473	1.38 485	1.43 450	1.36 439	1.63 457	1.92 453	1.84 457	1.33 454	2.40 485	4.03 489	0.33 419	0.32 438	0.32 409	0.34 429	0.44 434	0.45 447

FC-DCNN	1.59 472	0.51 422	0.66 348	0.61 433	0.49 429	1.56 458	0.70 426	1.66 471	1.53 455	4.64 503	4.62 501	5.85 500	3.34 499	1.84 470	1.11 434	0.46 451	0.42 462	0.47 449	0.46 454	0.48 444	0.46 448

DispFullNet	1.60 473	2.63 506	2.75 486	2.56 501	1.79 492	1.24 438	0.47 338	1.37 441	1.45 450	1.87 465	1.50 429	1.55 446	2.46 486	2.04 478	1.04 429	0.59 467	0.18 335	2.32 497	0.68 477	2.29 496	1.14 490

ELAS_RVC	1.60 473	0.61 442	1.01 424	0.70 456	0.56 447	2.00 474	1.89 500	1.96 478	2.65 484	3.33 497	3.26 482	3.03 478	3.41 500	2.49 487	2.09 471	0.52 461	0.45 469	0.50 458	0.48 461	0.54 456	0.52 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 475	0.61 442	0.95 416	0.68 453	0.55 444	3.01 493	1.55 491	2.39 485	2.33 480	3.64 499	3.89 493	2.75 476	2.90 494	2.15 481	2.27 478	0.52 461	0.45 469	0.50 458	0.48 461	0.54 456	0.52 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 476	0.51 422	0.65 342	0.61 433	0.49 429	1.61 461	0.70 426	1.75 475	1.56 459	4.74 505	4.91 503	6.46 504	3.31 497	1.91 472	1.11 434	0.46 451	0.42 462	0.47 449	0.46 454	0.48 444	0.46 448

ACVNet_2	1.65 476	1.27 481	1.41 465	1.75 486	1.62 486	2.22 476	1.20 472	2.30 484	2.62 483	1.78 463	2.56 469	3.03 478	1.61 467	1.54 451	1.12 438	1.06 484	0.58 477	1.82 486	0.70 478	1.82 486	0.96 483

IMH-64-1	1.86 478	1.62 491	1.16 437	2.20 494	1.89 494	2.33 477	1.30 479	2.89 488	2.29 478	1.66 458	2.80 477	2.49 473	1.61 467	2.10 479	1.78 464	1.60 494	0.74 483	2.43 498	1.02 491	2.12 493	1.17 493

IMH-64	1.86 478	1.62 491	1.16 437	2.20 494	1.89 494	2.33 477	1.30 479	2.89 488	2.29 478	1.66 458	2.80 477	2.49 473	1.61 467	2.10 479	1.78 464	1.60 494	0.74 483	2.43 498	1.02 491	2.12 493	1.17 493

WAO-7	1.90 480	1.20 478	1.35 458	1.27 479	1.06 480	2.84 487	1.56 492	3.23 493	3.06 490	2.23 477	3.33 486	3.17 482	2.28 485	3.12 490	2.21 473	1.02 483	0.91 493	1.06 478	1.03 493	1.04 476	0.97 486

PWCK	1.92 481	1.66 494	3.12 488	1.65 484	0.91 468	2.84 487	2.26 503	2.10 481	2.41 482	2.36 480	2.31 461	2.22 467	1.82 474	3.43 493	2.03 470	1.61 496	0.71 482	1.51 482	0.82 483	1.69 483	0.91 479

Dean	1.98 482	1.36 484	1.36 462	2.12 493	1.81 493	2.74 482	1.36 484	3.37 497	3.80 496	2.08 472	3.32 485	3.21 483	1.82 474	1.71 465	1.67 458	1.27 486	0.77 489	1.99 488	0.90 485	1.86 487	1.03 488

RTS	1.98 482	0.96 470	11.36 505	0.65 444	0.57 450	2.77 485	1.40 486	1.39 443	2.26 476	1.89 466	2.56 469	1.32 418	1.25 449	5.20 502	4.05 490	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

RTSA	1.98 482	0.96 470	11.36 505	0.65 444	0.57 450	2.77 485	1.40 486	1.39 443	2.26 476	1.89 466	2.56 469	1.32 418	1.25 449	5.20 502	4.05 490	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

WAO-6	2.04 485	1.50 487	1.16 437	1.70 485	1.67 490	2.69 481	1.44 489	3.06 490	3.63 495	1.98 470	3.27 483	3.54 489	2.07 483	2.36 484	2.22 475	1.31 491	0.91 493	2.04 493	1.22 500	1.73 485	1.27 497

IMH	2.04 485	1.62 491	1.20 446	2.20 494	1.89 494	2.91 492	1.30 479	3.11 491	3.03 488	1.81 464	3.35 487	3.03 478	1.90 477	2.48 486	1.80 466	1.66 497	0.77 489	2.45 500	1.04 494	2.15 495	1.19 496

LVE	2.12 487	1.44 485	1.36 462	1.99 492	1.78 491	2.75 483	1.79 498	2.82 487	3.95 497	1.90 468	4.33 499	3.52 488	1.81 473	2.24 482	1.74 461	1.74 498	0.87 492	2.06 494	1.13 496	1.91 491	1.35 498

MADNet+	2.23 488	2.43 502	10.85 504	1.22 478	0.91 468	2.76 484	1.40 486	2.12 482	1.67 466	1.32 439	1.74 446	1.86 460	1.74 472	6.25 504	4.41 493	0.65 469	0.64 478	0.58 465	0.54 470	0.80 468	0.76 471

KSHMR	2.57 489	1.93 497	1.69 471	2.63 503	2.42 502	2.86 489	2.07 501	3.27 495	6.50 501	2.49 483	3.36 488	3.41 487	1.92 478	2.49 487	1.94 467	2.13 503	1.40 503	2.79 507	1.50 503	2.73 501	1.77 501

notaker	2.76 490	2.29 501	1.80 475	2.96 505	2.58 506	2.90 491	1.75 496	3.24 494	3.05 489	2.78 487	4.24 498	6.15 503	2.51 488	3.34 492	2.75 481	2.31 505	1.18 501	3.00 508	1.65 504	2.84 504	1.97 502

JetBlue	2.78 491	1.26 480	7.04 500	1.16 476	1.48 484	8.00 508	6.02 509	2.60 486	1.92 471	2.12 474	2.64 473	3.34 486	3.05 496	6.49 505	3.39 485	0.78 475	0.76 488	0.75 468	0.76 480	0.97 475	1.18 495

WAO-8	2.92 492	1.55 489	1.35 458	1.79 487	1.63 488	5.23 502	1.22 475	4.58 503	12.56 507	2.84 489	4.07 497	4.83 494	2.72 492	3.49 494	2.25 476	1.27 486	0.91 493	1.99 488	1.15 498	1.86 487	1.15 491

Venus	2.92 492	1.55 489	1.35 458	1.79 487	1.63 488	5.23 502	1.22 475	4.58 503	12.56 507	2.84 489	4.06 496	4.83 494	2.72 492	3.49 494	2.25 476	1.27 486	0.91 493	1.99 488	1.15 498	1.86 487	1.15 491

ktn	2.98 494	2.25 500	1.73 473	2.84 504	2.53 505	3.76 499	2.15 502	3.70 499	5.47 500	2.75 486	5.17 505	5.94 501	2.48 487	3.23 491	2.46 479	2.34 507	1.44 504	2.78 506	2.03 506	2.45 499	2.01 504

TorneroNet-64	3.44 495	1.86 495	1.42 466	2.58 502	2.28 500	6.87 505	1.68 494	4.70 505	12.03 504	2.31 479	5.59 506	8.25 506	2.55 489	3.97 499	2.73 480	1.81 499	0.74 483	2.57 502	1.07 495	2.35 497	1.44 499

UNDER WATER	3.46 496	2.07 499	3.64 492	3.09 506	2.48 503	3.75 498	2.42 505	3.31 496	13.77 509	2.90 493	2.95 480	5.84 499	3.69 501	3.69 496	3.48 488	2.07 502	1.11 500	2.70 505	1.40 501	2.84 504	1.98 503

UNDER WATER-64	3.53 497	2.01 498	3.94 493	3.22 508	2.49 504	5.41 504	2.60 506	3.43 498	12.41 506	3.03 494	2.68 475	6.07 502	4.04 502	3.79 498	3.33 484	2.02 501	1.24 502	2.63 503	1.46 502	2.78 502	2.08 505

DPSimNet_ROB	3.58 498	2.45 503	8.57 502	2.53 499	2.37 501	2.88 490	3.77 508	3.14 492	3.23 491	4.71 504	3.86 492	4.68 492	4.87 505	4.07 500	5.62 497	2.33 506	2.33 506	2.47 501	2.52 507	2.51 500	2.64 507

MADNet++	4.03 499	2.70 507	3.44 491	3.72 510	3.44 509	4.44 501	3.52 507	3.95 501	3.61 494	4.46 501	4.98 504	4.10 490	4.58 504	7.00 507	5.89 498	3.74 508	3.67 509	3.27 510	2.71 509	3.70 509	3.66 510

SGM-ForestM	4.04 500	0.32 345	0.46 207	0.43 263	0.27 236	7.50 507	1.45 490	3.84 500	4.24 498	8.19 509	6.76 507	19.00 516	9.08 507	10.74 511	6.62 501	0.31 400	0.33 444	0.32 409	0.32 424	0.29 372	0.29 380

MANE	4.13 501	0.51 422	0.64 336	0.66 447	0.56 447	6.89 506	0.99 460	7.55 508	12.04 505	6.68 508	8.57 509	10.69 509	9.45 508	7.59 508	6.39 500	0.49 457	0.43 466	0.48 453	0.98 489	0.49 446	0.48 456

LE_ROB	4.42 502	0.24 243	2.75 486	0.42 244	0.23 108	1.57 459	0.90 453	1.71 474	17.88 516	16.56 518	4.88 502	5.17 498	18.85 518	1.63 460	14.62 510	0.17 201	0.14 240	0.16 103	0.16 179	0.19 253	0.17 229

TorneroNet	4.53 503	1.89 496	1.48 468	2.55 500	2.27 499	13.78 513	1.69 495	4.84 507	23.73 521	2.89 492	7.70 508	7.06 505	2.69 491	4.26 501	3.42 486	1.84 500	0.77 489	2.68 504	1.13 496	2.42 498	1.47 500

LSM	4.74 504	0.77 456	10.16 503	0.70 456	56.56 522	1.02 404	1.00 462	1.24 413	1.62 464	2.04 471	2.34 463	1.33 421	1.17 442	1.38 448	1.09 433	0.33 419	0.49 472	0.39 433	0.46 454	0.51 449	10.09 512

JetRed	5.27 505	5.84 510	12.81 508	2.36 498	2.83 507	12.23 512	10.50 511	4.46 502	3.60 493	3.86 500	3.83 491	4.85 496	4.18 503	6.78 506	11.96 507	2.17 504	2.96 508	2.18 496	1.97 505	3.38 507	2.68 508

tt	6.20 506	0.20 119	5.89 498	3.55 509	2.07 497	11.26 511	19.21 512	11.74 512	5.46 499	2.69 485	2.04 459	4.87 497	6.25 506	3.70 497	7.09 503	8.32 513	11.17 517	4.93 511	5.41 512	5.74 510	2.37 506

coex-ft	6.43 507	1.51 488	87.33 526	0.49 354	0.38 380	1.34 443	1.21 474	1.16 378	8.09 503	12.12 510	2.79 476	2.77 477	3.31 497	1.16 418	3.15 482	0.24 347	0.23 384	0.27 379	0.24 373	0.45 438	0.37 421

HanzoNet	6.76 508	2.45 503	4.22 495	3.19 507	2.94 508	3.62 497	2.28 504	4.79 506	7.20 502	14.00 514	13.19 513	17.49 514	22.30 519	13.25 512	6.19 499	4.20 509	1.93 505	3.10 509	2.56 508	3.35 506	2.88 509

EDNetEfficientorigin	9.93 509	1.15 477	175.16 527	0.48 339	0.36 365	1.04 411	0.68 416	1.24 413	2.69 485	3.17 495	2.50 468	2.30 469	2.07 483	1.76 466	2.21 473	0.20 283	0.18 335	0.24 338	0.19 282	0.51 449	0.50 460

DGTPSM_ROB	12.07 510	8.00 511	20.99 509	8.93 512	16.78 511	10.67 509	30.87 516	9.01 510	15.16 511	6.50 506	15.41 517	9.04 507	14.85 510	9.25 509	21.67 514	4.57 510	8.57 512	5.08 512	9.28 513	5.90 511	10.95 513

DPSMNet_ROB	12.08 511	8.00 511	21.00 510	8.97 513	16.79 512	10.67 509	30.89 517	9.02 511	15.17 512	6.51 507	15.41 517	9.04 507	14.85 510	9.27 510	21.67 514	4.58 511	8.57 512	5.09 513	9.29 514	5.90 511	10.95 513

BEATNet-Init1	15.13 512	0.82 462	50.86 525	0.72 459	0.53 439	38.10 523	7.03 510	11.83 513	14.25 510	29.78 523	30.17 523	48.21 526	22.64 520	26.78 521	18.11 512	0.42 448	0.38 453	0.47 449	0.46 454	0.51 449	0.48 456

DPSM_ROB	17.78 513	18.63 515	24.31 516	20.90 515	19.47 513	25.97 516	36.21 519	21.23 520	16.24 514	13.38 512	14.06 515	19.18 517	16.30 513	20.78 514	25.67 517	9.38 515	9.23 515	9.49 515	9.82 515	13.51 514	11.91 516

DPSM	17.78 513	18.63 515	24.31 516	20.90 515	19.47 513	25.97 516	36.21 519	21.23 520	16.24 514	13.38 512	14.06 515	19.18 517	16.30 513	20.78 514	25.67 517	9.38 515	9.23 515	9.49 515	9.82 515	13.51 514	11.91 516

DLNR_Zeroshot_test	20.09 515	36.28 522	38.04 519	169.85 527	61.80 523	0.23 10	0.20 4	13.88 514	0.37 64	0.44 91	0.66 143	0.43 107	0.21 18	0.62 208	0.28 99	5.46 512	0.10 23	0.15 78	0.11 41	72.60 526	0.11 29

LRCNet_RVC	21.24 516	31.15 521	21.41 511	28.98 518	23.82 516	3.13 494	0.60 398	20.96 519	1.59 460	25.58 519	28.15 521	21.99 519	14.79 509	21.94 520	16.41 511	28.89 524	14.87 518	33.53 520	31.28 520	29.51 522	26.16 520

HaxPig	31.96 517	37.24 523	34.27 518	24.37 517	24.88 517	18.26 514	19.86 513	20.64 518	28.52 522	35.97 524	38.75 524	25.57 520	28.72 522	33.88 522	34.39 522	35.94 525	38.87 525	37.80 521	40.48 521	39.68 523	41.15 525

Anonymous_1	33.25 518	18.26 514	23.92 512	20.54 514	21.28 515	25.59 515	35.94 518	22.01 522	15.57 513	13.33 511	13.49 514	18.08 515	15.29 512	20.36 513	24.60 516	16.28 520	8.84 514	66.59 524	118.00 524	155.73 527	11.23 515

CasAABBNet	35.74 519	37.43 524	48.72 523	42.22 521	39.20 520	52.24 524	73.12 526	42.61 525	32.62 524	26.78 520	27.95 519	38.58 523	32.60 523	41.67 525	51.65 526	18.74 521	18.57 523	19.15 518	19.77 518	27.20 516	23.98 518

Selective-RAFT-Error	35.84 520	37.49 525	48.83 524	42.26 522	39.24 521	52.30 525	73.09 525	42.66 526	32.61 523	26.80 521	28.30 522	38.84 525	33.51 525	41.68 526	51.59 525	18.82 522	18.58 524	19.17 519	19.80 519	27.28 517	24.05 519

xxxxx1	36.64 521	19.51 517	24.21 513	61.66 524	64.63 524	27.28 519	40.10 521	20.25 515	18.63 517	14.07 515	12.97 510	17.26 511	17.36 515	21.70 517	27.93 519	13.18 517	18.50 520	111.26 525	133.37 525	29.24 519	39.73 522

tt_ll	36.64 521	19.51 517	24.21 513	61.66 524	64.63 524	27.28 519	40.10 521	20.25 515	18.63 517	14.07 515	12.97 510	17.26 511	17.36 515	21.70 517	27.93 519	13.18 517	18.50 520	111.26 525	133.37 525	29.24 519	39.73 522

ff	36.64 521	19.51 517	24.21 513	61.66 524	64.63 524	27.28 519	40.10 521	20.25 515	18.63 517	14.07 515	12.97 510	17.26 511	17.36 515	21.70 517	27.93 519	13.18 517	18.50 520	111.26 525	133.37 525	29.24 519	39.73 522

MEDIAN_ROB	37.38 524	40.85 528	40.60 521	32.31 519	31.85 518	27.20 518	24.55 514	29.10 523	33.19 526	42.09 526	41.76 526	33.35 521	34.39 526	39.78 524	37.07 523	43.64 527	44.10 527	44.12 523	43.40 523	41.51 525	42.76 527

AVERAGE_ROB	37.58 525	40.13 527	40.15 520	34.81 520	33.82 519	28.55 522	25.10 515	32.02 524	34.06 527	41.28 525	40.66 525	34.46 522	34.81 527	39.18 523	37.57 524	42.78 526	43.44 526	43.82 522	43.03 522	40.47 524	41.51 526

LSM0	38.95 526	37.60 526	48.58 522	43.57 523	91.06 527	52.57 526	72.57 524	43.17 527	32.63 525	26.97 522	27.97 520	38.65 524	32.94 524	41.86 527	51.78 527	18.89 523	18.41 519	19.13 517	19.63 517	27.29 518	33.77 521

PML	40.80 527	29.24 520	11.87 507	7.20 511	14.47 510	92.13 527	213.69 528	7.63 509	23.35 520	74.72 527	190.14 528	50.17 527	26.15 521	21.39 516	12.70 508	8.76 514	2.92 507	8.45 514	3.25 510	13.26 513	4.42 511

test_example2	176.61 528	205.14 529	198.86 528	188.60 528	190.98 528	152.67 528	170.61 527	94.86 528	123.55 528	178.88 528	179.48 527	158.94 528	141.34 528	192.61 528	198.96 528	203.76 528	236.37 528	164.13 528	173.55 528	218.58 528	160.41 528

ccccc		429.19 530		507.10 529	501.20 529	356.95 529		380.82 529		334.51 529		372.86 529		499.17 529		561.44 529	431.22 529	334.28 529	290.86 529	540.88 529

ASD4		8.86 513

Low-res two-view benchmark