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	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 4	0.12 6	0.13 11	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 7	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 9	0.08 4	0.14 7	0.12 5	0.24 43	0.19 30	0.09 2	0.11 7	0.08 2	0.07 1	0.14 3	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 9	0.08 4	0.09 1	0.13 11	0.24 43	0.13 3	0.10 4	0.09 4	0.09 3	0.08 2	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.08 6	0.17 5	0.17 9	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.14 2	0.16 7	0.11 8	0.10 5	0.09 3	0.08 2	0.21 77	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

IGEV-Stereo++	0.11 4	0.08 6	0.15 3	0.19 48	0.11 68	0.14 7	0.10 1	0.22 18	0.18 21	0.10 4	0.13 17	0.10 7	0.11 35	0.14 3	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

GREAT-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.25 46	0.16 5	0.11 68	0.14 7	0.16 69	0.17 4	0.17 15	0.10 4	0.15 35	0.09 3	0.09 8	0.18 34	0.10 1	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.10 278

AIO_rvc	0.12 6	0.11 101	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.17 104	0.20 10	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.13 25	0.08 2	0.22 91	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

AIO_test	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.15 11	0.17 104	0.19 7	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

GIP-stereo	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.16 24	0.14 26	0.29 86	0.18 21	0.11 8	0.16 43	0.13 25	0.09 8	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

IGEV-Stereo+	0.12 6	0.08 6	0.17 5	0.18 19	0.13 190	0.09 1	0.11 3	0.16 3	0.15 5	0.10 4	0.08 3	0.10 7	0.10 21	0.21 77	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.16 381	0.24 452

RSM++	0.12 6	0.09 22	0.19 8	0.20 101	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.21 15	0.19 30	0.12 16	0.12 11	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

RSM	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.23 31	0.18 21	0.13 20	0.13 17	0.15 61	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

Selective-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.14 26	0.27 60	0.15 5	0.13 20	0.14 33	0.13 25	0.08 2	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 14	0.14 234	0.19 8	0.26 361	0.09 15	0.15 11	0.13 11	0.22 18	0.18 21	0.12 16	0.11 7	0.10 7	0.13 78	0.21 77	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.05 3

StereoAnything_RVC	0.13 14	0.37 446	0.36 164	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 5	0.17 4	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 21	0.20 58	0.10 1	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.24 440	0.05 3

castereo++	0.13 14	0.10 48	0.18 7	0.18 19	0.10 36	0.27 235	0.13 11	0.23 31	0.23 88	0.11 8	0.13 17	0.16 74	0.10 21	0.18 34	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.04 1

fffft	0.13 14	0.09 22	0.24 36	0.19 48	0.10 36	0.17 35	0.19 187	0.22 18	0.16 7	0.14 37	0.11 7	0.13 25	0.10 21	0.24 109	0.18 172	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.19 7	0.19 30	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.11 35	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

mms	0.13 14	0.11 101	0.19 8	0.19 48	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.17 50	0.14 47	0.09 8	0.24 109	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

ours_stereo	0.13 14	0.11 101	0.23 29	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.18 146	0.20 10	0.19 30	0.13 20	0.18 58	0.14 47	0.10 21	0.23 100	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.06 13	0.05 3

RAStereo	0.13 14	0.12 133	0.27 62	0.22 200	0.11 68	0.15 11	0.18 146	0.23 31	0.23 88	0.13 20	0.17 50	0.11 13	0.09 8	0.15 7	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.05 3

Occ-G	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.17 9	0.10 36	0.15 11	0.19 187	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.19 65	0.21 124	0.11 35	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41

Pointernet	0.13 14	0.07 1	0.27 62	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.12 5	0.31 114	0.24 102	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

AIO-Stereo	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.16 7	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.08 2	0.18 34	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

trnet	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.15 3	0.07 1	0.21 126	0.12 5	0.24 43	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.15 61	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 3

MoCha-V2	0.13 14	0.08 6	0.26 54	0.23 244	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.26 50	0.16 7	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.14 96	0.20 58	0.11 6	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

IGEV++	0.13 14	0.10 48	0.23 29	0.21 142	0.10 36	0.15 11	0.15 46	0.29 86	0.16 7	0.12 16	0.15 35	0.12 15	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.07 106

AEACV	0.13 14	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.14 4	0.13 20	0.17 50	0.13 25	0.16 123	0.16 14	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

LoS_RVC	0.13 14	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.19 65	0.12 15	0.15 109	0.17 21	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 333

EGLCR-Stereo	0.13 14	0.08 6	0.20 14	0.18 19	0.09 15	0.21 126	0.13 11	0.27 60	0.21 59	0.13 20	0.10 5	0.15 61	0.09 8	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

CREStereo	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.14 1	0.08 4	0.22 151	0.15 46	0.25 47	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.14 47	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41
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
SCV_C0	0.14 32	0.11 101	0.25 46	0.19 48	0.12 121	0.15 11	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.09 8	0.24 109	0.10 1	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.09 189	0.06 41

SCV	0.14 32	0.14 234	0.24 36	0.21 142	0.11 68	0.15 11	0.16 69	0.31 114	0.18 21	0.11 8	0.15 35	0.13 25	0.10 21	0.23 100	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41

castereo	0.14 32	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.10 36	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.13 20	0.18 58	0.16 74	0.16 123	0.15 7	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

tt45	0.14 32	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.11 68	0.23 172	0.18 146	0.22 18	0.17 15	0.15 42	0.13 17	0.14 47	0.10 21	0.30 218	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

999	0.14 32	0.08 6	0.24 36	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.24 43	0.18 21	0.13 20	0.16 43	0.14 47	0.11 35	0.36 258	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

fffy	0.14 32	0.11 101	0.24 36	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.13 78	0.25 140	0.14 78	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

WCG-NET	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.08 4	0.18 48	0.17 104	0.21 15	0.28 149	0.18 88	0.21 92	0.15 61	0.12 52	0.18 34	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

WCG-NET（raft）	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.17 9	0.08 4	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.26 124	0.18 88	0.19 65	0.20 113	0.12 52	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

MGS-Stereo	0.14 32	0.11 101	0.32 110	0.19 48	0.11 68	0.18 48	0.17 104	0.20 10	0.22 70	0.14 37	0.24 116	0.15 61	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.10 251	0.06 41

ff7	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

IGEVStereo-DCA	0.14 32	0.11 101	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

ffff	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

11t	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

MaDis-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.26 54	0.19 48	0.14 231	0.16 24	0.13 11	0.25 47	0.21 59	0.13 20	0.14 33	0.14 47	0.11 35	0.17 21	0.17 152	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

UniTT-Stereo	0.14 32	0.10 48	0.30 90	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.13 11	0.19 7	0.18 21	0.15 42	0.20 80	0.10 7	0.11 35	0.18 34	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.06 41

CASnet	0.14 32	0.12 133	0.22 23	0.22 200	0.08 4	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.25 115	0.22 112	0.20 80	0.15 61	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.11 306	0.09 247	0.08 126	0.05 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 32	0.14 234	0.33 125	0.20 101	0.09 15	0.21 126	0.10 1	0.26 50	0.20 47	0.18 88	0.19 65	0.15 61	0.13 78	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.06 41

anonymousdsp	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

LoS	0.14 32	0.08 6	0.27 62	0.16 5	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.26 50	0.26 124	0.15 42	0.18 58	0.18 91	0.13 78	0.22 91	0.14 78	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 32	0.08 6	0.19 8	0.17 9	0.22 407	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.14 37	0.17 50	0.14 47	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.08 126	0.18 409

ProNet	0.14 32	0.12 133	0.25 46	0.19 48	0.11 68	0.19 72	0.19 187	0.27 60	0.20 47	0.14 37	0.13 17	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.07 106

MC-Stereo	0.14 32	0.09 22	0.25 46	0.21 142	0.09 15	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.18 88	0.23 104	0.16 74	0.13 78	0.22 91	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

ccc-4	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

IGEV-Stereo	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.24 36	0.25 329	0.11 68	0.11 3	0.18 146	0.32 124	0.23 88	0.12 16	0.12 11	0.18 91	0.12 52	0.14 3	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.06 41
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
MM-Stereo_test2	0.15 57	0.10 48	0.44 267	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.21 262	0.27 60	0.22 70	0.15 42	0.16 43	0.13 25	0.11 35	0.20 58	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.05 3

HART	0.15 57	0.11 101	0.30 90	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.16 69	0.30 103	0.19 30	0.15 42	0.25 124	0.17 81	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.07 213	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.06 41

HUF	0.15 57	0.11 101	0.38 194	0.17 9	0.11 68	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.20 47	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.11 35	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.20 450	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.14 366

rvit_stereo_0080	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

RAFT-Stereo-weight	0.15 57	0.09 22	0.26 54	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.29 168	0.24 131	0.20 80	0.19 105	0.10 21	0.18 34	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

whm_eth	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

testlalala	0.15 57	0.10 48	0.36 164	0.19 48	0.12 121	0.23 172	0.16 69	0.26 50	0.19 30	0.24 131	0.19 65	0.14 47	0.11 35	0.16 14	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.05 3

CAS	0.15 57	0.07 1	0.21 18	0.41 459	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.15 42	0.19 65	0.11 13	0.09 8	0.14 3	0.13 50	0.29 462	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 366

CroCo-Stereo Lap2	0.15 57	0.15 267	0.28 73	0.25 329	0.18 350	0.11 3	0.19 187	0.28 75	0.21 59	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.07 106

GLC_STEREO	0.15 57	0.10 48	0.24 36	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.23 31	0.27 134	0.17 74	0.20 80	0.17 81	0.11 35	0.23 100	0.16 123	0.07 37	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.06 41

CREStereo++_RVC	0.15 57	0.08 6	0.26 54	0.17 9	0.11 68	0.18 48	0.13 11	0.22 18	0.30 180	0.21 107	0.30 171	0.13 25	0.11 35	0.16 14	0.15 100	0.07 37	0.04 1	0.06 2	0.15 405	0.06 13	0.05 3
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
TANstereo	0.15 57	0.09 22	0.28 73	0.16 5	0.08 4	0.25 207	0.14 26	0.23 31	0.28 149	0.24 131	0.30 171	0.16 74	0.12 52	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

XX-TBD	0.15 57	0.18 321	0.28 73	0.22 200	0.10 36	0.22 151	0.15 46	0.22 18	0.27 134	0.22 112	0.26 134	0.14 47	0.12 52	0.16 14	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

PMTNet	0.15 57	0.08 6	0.23 29	0.15 3	0.09 15	0.23 172	0.16 69	0.25 47	0.23 88	0.17 74	0.21 92	0.16 74	0.14 96	0.22 91	0.13 50	0.29 462	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

Reg-Stereo(zero)	0.16 71	0.07 1	0.36 164	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.14 26	0.28 75	0.24 102	0.22 112	0.20 80	0.24 166	0.18 172	0.21 77	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.06 41

tg	0.16 71	0.11 101	0.25 46	0.21 142	0.11 68	0.23 172	0.15 46	0.34 146	0.24 102	0.20 96	0.25 124	0.19 105	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

rvit_stereo_0083	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.17 104	0.22 18	0.34 221	0.16 63	0.21 92	0.19 105	0.16 123	0.21 77	0.16 123	0.11 303	0.10 350	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0081_aga	0.16 71	0.14 234	0.28 73	0.21 142	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.23 31	0.24 102	0.17 74	0.21 92	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.14 78	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0081	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

GCAP-BAT	0.16 71	0.11 101	0.36 164	0.18 19	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.23 31	0.18 21	0.26 151	0.28 146	0.20 113	0.11 35	0.24 109	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.06 41

rvit_stereo_0082	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

CAS++	0.16 71	0.12 133	0.27 62	0.18 19	0.12 121	0.17 35	0.15 46	0.42 252	0.24 102	0.19 93	0.18 58	0.13 25	0.10 21	0.21 77	0.12 20	0.12 339	0.10 350	0.11 306	0.08 163	0.10 251	0.09 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.29 86	0.21 59	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.13 78	0.25 140	0.13 50	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MIF-Stereo (partial)	0.16 71	0.10 48	0.34 134	0.21 142	0.15 279	0.15 11	0.13 11	0.28 75	0.25 115	0.17 74	0.26 134	0.15 61	0.16 123	0.25 140	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.08 171

RCA-Stereo	0.16 71	0.09 22	0.25 46	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.35 236	0.20 96	0.25 124	0.17 81	0.17 149	0.18 34	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

test-3	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.26 151	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

test_1	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.25 139	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

iRaftStereo_RVC	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.20 96	0.25 124	0.18 91	0.12 52	0.20 58	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

raftrobust	0.16 71	0.13 192	0.29 83	0.22 200	0.15 279	0.19 72	0.13 11	0.32 124	0.26 124	0.26 151	0.20 80	0.19 105	0.17 149	0.21 77	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

test_xeample3	0.16 71	0.11 101	0.56 349	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.20 47	0.16 63	0.12 11	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.07 106

MM-Stereo_test3	0.17 87	0.12 133	0.29 83	0.23 244	0.14 231	0.19 72	0.22 287	0.39 216	0.36 248	0.16 63	0.24 116	0.17 81	0.12 52	0.19 50	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.06 41

MM-Stereo_test1	0.17 87	0.10 48	0.39 208	0.23 244	0.11 68	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.29 168	0.22 112	0.21 92	0.15 61	0.14 96	0.23 100	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.06 41

model_zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.39 208	0.20 101	0.12 121	0.24 193	0.15 46	0.34 146	0.22 70	0.30 227	0.20 80	0.22 134	0.12 52	0.24 109	0.14 78	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.07 106

rvit_stereo_ft	0.17 87	0.14 234	0.30 90	0.25 329	0.14 231	0.17 35	0.21 262	0.28 75	0.26 124	0.16 63	0.19 65	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.17 152	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.07 106

gcap-zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.36 164	0.20 101	0.12 121	0.26 225	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.26 151	0.20 80	0.30 245	0.14 96	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 87	0.13 192	0.24 36	0.19 48	0.13 190	0.24 193	0.17 104	0.30 103	0.37 259	0.43 395	0.17 50	0.13 25	0.12 52	0.19 50	0.15 100	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

AE-Stereo	0.17 87	0.11 101	0.31 104	0.24 292	0.14 231	0.23 172	0.18 146	0.34 146	0.29 168	0.15 42	0.25 124	0.21 124	0.13 78	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

rrr	0.17 87	0.11 101	0.57 352	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.22 70	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

plain	0.17 87	0.13 192	0.43 259	0.21 142	0.13 190	0.16 24	0.17 104	0.27 60	0.22 70	0.16 63	0.26 134	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.07 106

MSKI-zero shot	0.17 87	0.09 22	0.43 259	0.20 101	0.11 68	0.21 126	0.15 46	0.32 124	0.21 59	0.23 117	0.24 116	0.23 154	0.10 21	0.31 225	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

Any-RAFT	0.17 87	0.08 6	0.31 104	0.19 48	0.10 36	0.29 272	0.16 69	0.42 252	0.30 180	0.24 131	0.27 141	0.27 204	0.16 123	0.21 77	0.12 20	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

RAFT-Test	0.17 87	0.10 48	0.38 194	0.19 48	0.12 121	0.25 207	0.17 104	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.29 158	0.27 204	0.14 96	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

4D-IteraStereo	0.17 87	0.16 291	0.50 317	0.21 142	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.28 75	0.28 149	0.23 117	0.20 80	0.20 113	0.11 35	0.19 50	0.14 78	0.06 2	0.04 1	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.06 41

anonymousdsp2	0.17 87	0.10 48	0.28 73	0.20 101	0.11 68	0.25 207	0.17 104	0.41 238	0.31 192	0.23 117	0.23 104	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.07 106

knoymous	0.17 87	0.09 22	0.32 110	0.17 9	0.11 68	0.21 126	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.27 204	0.16 123	0.23 100	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.09 189	0.09 225

Selective-RAFT	0.17 87	0.12 133	0.30 90	0.24 292	0.10 36	0.29 272	0.15 46	0.32 124	0.31 192	0.17 74	0.17 50	0.21 124	0.18 172	0.28 188	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.06 41

AnonymousM	0.17 87	0.19 337	0.24 36	0.18 19	0.10 36	0.18 48	0.17 104	0.30 103	0.23 88	0.26 151	0.20 80	0.18 91	0.14 96	0.19 50	0.14 78	0.09 223	0.06 106	0.38 467	0.15 405	0.06 13	0.05 3

cross-raft	0.17 87	0.12 133	0.41 239	0.23 244	0.10 36	0.20 100	0.24 334	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.29 229	0.15 109	0.17 21	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

test-1	0.17 87	0.11 101	0.40 216	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.34 146	0.26 124	0.20 96	0.24 116	0.22 134	0.14 96	0.16 14	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.08 171

s12784h	0.17 87	0.09 22	0.26 54	0.18 19	0.07 1	0.32 312	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.23 117	0.25 124	0.18 91	0.17 149	0.25 140	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 87	0.14 234	0.32 110	0.20 101	0.09 15	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.25 139	0.33 213	0.20 113	0.17 149	0.19 50	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

CFNet-RSSM	0.17 87	0.10 48	0.40 216	0.20 101	0.11 68	0.20 100	0.15 46	0.36 188	0.30 180	0.23 117	0.21 92	0.26 195	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

Gwc-CoAtRS	0.17 87	0.10 48	0.37 175	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.32 124	0.28 149	0.23 117	0.23 104	0.27 204	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

testlalala2	0.18 110	0.10 48	0.50 317	0.36 446	0.25 432	0.23 172	0.14 26	0.34 146	0.24 102	0.25 139	0.25 124	0.21 124	0.12 52	0.16 14	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

H2IRNET	0.18 110	0.13 192	0.35 144	0.21 142	0.12 121	0.20 100	0.15 46	0.27 60	0.30 180	0.17 74	0.31 185	0.25 174	0.20 196	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.06 41

ACVNet-DCA	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

cc1	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

11t1	0.18 110	0.10 48	0.30 90	0.20 101	0.11 68	0.27 235	0.17 104	0.35 170	0.23 88	0.25 139	0.23 104	0.23 154	0.23 227	0.25 140	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

tt1	0.18 110	0.14 234	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.30 289	0.19 187	0.35 170	0.44 335	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

IGEV_Zeroshot_test	0.18 110	0.10 48	0.65 385	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.34 146	0.19 30	0.28 170	0.22 101	0.27 204	0.13 78	0.23 100	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.06 41

MIM_Stereo	0.18 110	0.12 133	0.38 194	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.14 26	0.35 170	0.25 115	0.27 160	0.35 233	0.23 154	0.13 78	0.27 175	0.16 123	0.06 2	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.06 41

HH	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

HanStereo	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

LL-Strereo2	0.18 110	0.18 321	0.39 208	0.22 200	0.12 121	0.24 193	0.13 11	0.31 114	0.23 88	0.24 131	0.20 80	0.24 166	0.12 52	0.26 156	0.15 100	0.06 2	0.06 106	0.12 342	0.09 247	0.08 126	0.07 106

riskmin	0.18 110	0.09 22	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.24 193	0.16 69	0.34 146	0.28 149	0.21 107	0.23 104	0.33 272	0.24 245	0.23 100	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.10 251	0.10 278

test_4	0.18 110	0.12 133	0.34 134	0.23 244	0.12 121	0.18 48	0.22 287	0.26 50	0.24 102	0.24 131	0.47 362	0.22 134	0.13 78	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.07 66	0.05 3

GMOStereo	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

error version	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

test-v	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

test_3	0.18 110	0.11 101	0.32 110	0.24 292	0.11 68	0.22 151	0.25 350	0.31 114	0.31 192	0.25 139	0.18 58	0.23 154	0.13 78	0.25 140	0.19 201	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

Patchmatch Stereo++	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171
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
NRIStereo	0.18 110	0.11 101	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.24 193	0.20 233	0.29 86	0.26 124	0.26 151	0.25 124	0.25 174	0.18 172	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

PSM-adaLoss	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ROB_FTStereo_v2	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ROB_FTStereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

HUI-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.22 91	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

DeepStereo_RVC	0.18 110	0.11 101	0.40 216	0.21 142	0.11 68	0.19 72	0.16 69	0.28 75	0.22 70	0.27 160	0.27 141	0.23 154	0.28 308	0.24 109	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.10 278

iGMRVC	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

iRAFT	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

CRE-IMP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.11 68	0.24 193	0.17 104	0.29 86	0.21 59	0.27 160	0.26 134	0.24 166	0.17 149	0.23 100	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.10 278

test-2	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

RAFT-IKP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

rafts_anoy	0.18 110	0.15 267	0.35 144	0.22 200	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.23 117	0.25 124	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.19 201	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.12 362	0.09 189	0.08 171

raft+_RVC	0.18 110	0.14 234	0.32 110	0.21 142	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.38 204	0.34 221	0.21 107	0.28 146	0.20 113	0.15 109	0.24 109	0.19 201	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.08 171

RALCasStereoNet	0.18 110	0.15 267	0.33 125	0.21 142	0.14 231	0.21 126	0.18 146	0.31 114	0.25 115	0.21 107	0.29 158	0.22 134	0.15 109	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.10 350	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

sCroCo_RVC	0.18 110	0.14 234	0.49 307	0.27 388	0.18 350	0.22 151	0.17 104	0.27 60	0.23 88	0.14 37	0.22 101	0.17 81	0.14 96	0.21 77	0.15 100	0.10 269	0.11 371	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

DCANet	0.18 110	0.13 192	0.40 216	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.23 227	0.20 58	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

AFF-stereo	0.18 110	0.15 267	0.32 110	0.21 142	0.10 36	0.18 48	0.18 146	0.33 138	0.27 134	0.25 139	0.37 252	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

DIP-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.33 125	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.12 5	0.42 252	0.25 115	0.27 160	0.32 192	0.21 124	0.17 149	0.25 140	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.08 171
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	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

RAFT-Stereo	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 148	0.14 234	0.41 239	0.27 388	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.39 216	0.36 248	0.17 74	0.26 134	0.18 91	0.13 78	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.06 13	0.09 225

rvit_0105_6	0.19 148	0.14 234	0.34 134	0.23 244	0.14 231	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.37 259	0.18 88	0.22 101	0.23 154	0.17 149	0.26 156	0.17 152	0.15 391	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

1test111	0.19 148	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

DCANet-4	0.19 148	0.10 48	0.52 332	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.36 188	0.39 282	0.29 197	0.30 171	0.17 81	0.22 216	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

fff	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

ADStereo(finetuned)	0.19 148	0.13 192	0.49 307	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.31 347	0.21 77	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

x	0.19 148	0.11 101	0.29 83	0.20 101	0.11 68	0.26 225	0.18 146	0.41 238	0.29 168	0.25 139	0.29 158	0.28 219	0.24 245	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

DisPM	0.19 148	0.10 48	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.29 168	0.33 278	0.34 222	0.23 154	0.16 123	0.33 238	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.11 311

iRaft-Stereo_20w	0.19 148	0.10 48	0.46 286	0.19 48	0.13 190	0.25 207	0.19 187	0.52 354	0.19 30	0.29 197	0.21 92	0.22 134	0.20 196	0.28 188	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.08 126	0.08 171

TRStereo	0.19 148	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.52 354	0.28 149	0.20 96	0.19 65	0.21 124	0.13 78	0.24 109	0.13 50	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.06 13	0.06 41

Pruner-Stereo	0.19 148	0.11 101	0.34 134	0.29 409	0.12 121	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.32 192	0.25 174	0.15 109	0.24 109	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.09 225

RALAANet	0.19 148	0.18 321	0.37 175	0.23 244	0.14 231	0.23 172	0.13 11	0.37 198	0.29 168	0.28 170	0.26 134	0.25 174	0.15 109	0.26 156	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.06 41

csc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

cscssc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

GMStereo	0.19 148	0.25 389	0.40 216	0.21 142	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.29 86	0.40 297	0.25 139	0.23 104	0.16 74	0.15 109	0.25 140	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.08 171
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

CoSv	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

AIO-test2	0.20 163	0.20 349	0.36 164	0.26 361	0.15 279	0.22 151	0.16 69	0.42 252	0.42 314	0.16 63	0.29 158	0.15 61	0.11 35	0.26 156	0.13 50	0.18 428	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.07 66	0.07 106

rvit_0105_4	0.20 163	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.14 231	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.39 282	0.19 93	0.24 116	0.25 174	0.19 187	0.27 175	0.17 152	0.16 406	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 163	0.72 478	0.70 402	0.17 9	0.08 4	0.15 11	0.15 46	0.18 6	0.16 7	0.13 20	0.12 11	0.09 3	0.08 2	0.16 14	0.13 50	0.35 469	0.04 1	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.23 447

test_sample1	0.20 163	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.12 121	0.28 251	0.19 187	0.41 238	0.25 115	0.26 151	0.31 185	0.29 229	0.26 274	0.44 283	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

MyStereo06	0.20 163	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.40 226	0.21 59	0.30 227	0.24 116	0.31 256	0.18 172	0.22 91	0.18 172	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

xx1	0.20 163	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.28 219	0.24 245	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

testlalala_base	0.20 163	0.13 192	0.35 144	0.25 329	0.15 279	0.25 207	0.16 69	0.34 146	0.17 15	0.19 93	0.26 134	0.17 81	0.14 96	0.18 34	0.16 123	0.39 474	0.09 328	0.07 36	0.05 16	0.45 469	0.08 171

DCRE	0.20 163	0.13 192	0.40 216	0.21 142	0.15 279	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.22 112	0.80 451	0.23 154	0.16 123	0.23 100	0.15 100	0.07 37	0.07 213	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

qqq	0.20 163	0.12 133	0.31 104	0.20 101	0.11 68	0.23 172	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.24 131	0.28 146	0.28 219	0.24 245	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

PFNet+	0.20 163	0.10 48	0.37 175	0.21 142	0.12 121	0.17 35	0.19 187	0.29 86	0.34 221	0.33 278	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.32 231	0.17 152	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.12 333

NF-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

OCTAStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

RE-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

TVStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

sAnonymous2	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

CroCo_RVC	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

111	0.20 163	0.17 307	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.24 193	0.17 104	0.41 238	0.45 346	0.23 117	0.29 158	0.29 229	0.21 203	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.08 171

HITNet	0.20 163	0.17 307	0.43 259	0.19 48	0.08 4	0.27 235	0.14 26	0.42 252	0.30 180	0.29 197	0.32 192	0.27 204	0.21 203	0.28 188	0.25 295	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41
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
FACV-RUCA	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.23 244	0.23 419	0.26 225	0.19 187	0.39 216	0.34 221	0.25 139	0.32 192	0.21 124	0.24 245	0.24 109	0.19 201	0.10 269	0.07 213	0.15 398	0.08 163	0.16 381	0.13 347

IGEV-RUCA	0.21 183	0.08 6	0.23 29	0.19 48	0.19 368	0.28 251	0.24 334	0.23 31	0.21 59	0.20 96	0.23 104	0.28 219	0.49 430	0.26 156	0.18 172	0.09 223	0.08 294	0.18 422	0.13 385	0.17 398	0.17 396

rvit_0105_5	0.21 183	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.24 334	0.36 188	0.39 282	0.21 107	0.23 104	0.26 195	0.19 187	0.26 156	0.19 201	0.15 391	0.13 400	0.12 342	0.12 362	0.10 251	0.09 225

test_sample2	0.21 183	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.11 68	0.27 235	0.21 262	0.43 264	0.29 168	0.26 151	0.31 185	0.30 245	0.24 245	0.45 286	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

mmm	0.21 183	0.12 133	0.31 104	0.22 200	0.12 121	0.28 251	0.21 262	0.41 238	0.27 134	0.29 197	0.38 264	0.29 229	0.24 245	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.10 251	0.09 225

CASS	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.11 68	0.28 251	0.19 187	0.39 216	0.30 180	0.32 267	0.34 222	0.25 174	0.24 245	0.25 140	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.11 296	0.11 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

RAFT_CTSACE	0.21 183	0.16 291	0.41 239	0.25 329	0.15 279	0.22 151	0.24 334	0.32 124	0.28 149	0.33 278	0.51 378	0.29 229	0.17 149	0.32 231	0.13 50	0.06 2	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.06 41

RAFT+CT+SA	0.21 183	0.18 321	0.33 125	0.25 329	0.18 350	0.23 172	0.29 385	0.40 226	0.36 248	0.24 131	0.38 264	0.18 91	0.16 123	0.32 231	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.12 362	0.09 189	0.09 225

SA-5K	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

CIPLG	0.21 183	0.21 363	0.55 345	0.23 244	0.15 279	0.25 207	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.33 213	0.22 134	0.15 109	0.26 156	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

IPLG	0.21 183	0.15 267	0.53 336	0.21 142	0.12 121	0.28 251	0.17 104	0.42 252	0.30 180	0.33 278	0.32 192	0.15 61	0.17 149	0.50 303	0.21 237	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

IPLGR_C	0.21 183	0.22 375	0.60 363	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

MIPNet	0.21 183	0.15 267	0.52 332	0.21 142	0.12 121	0.27 235	0.20 233	0.45 279	0.37 259	0.30 227	0.23 104	0.19 105	0.24 245	0.27 175	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

IPLGR	0.21 183	0.13 192	0.61 366	0.21 142	0.11 68	0.25 207	0.18 146	0.41 238	0.37 259	0.28 170	0.27 141	0.21 124	0.19 187	0.37 261	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

ACRE	0.21 183	0.20 349	0.62 374	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

GANet-ADL	0.21 183	0.12 133	0.45 278	0.23 244	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.46 290	0.35 236	0.25 139	0.32 192	0.32 265	0.19 187	0.24 109	0.20 215	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.10 278

LCNet	0.21 183	0.11 101	0.29 83	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.19 187	0.34 146	0.26 124	0.28 170	0.35 233	0.26 195	0.30 333	0.35 253	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.13 347	0.22 440

PSM-softLoss	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

KMStereo	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

SST-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.24 102	0.34 297	0.33 213	0.29 229	0.25 265	0.56 338	0.17 152	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

RAFT_R40	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.18 48	0.18 146	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.33 213	0.30 245	0.24 245	0.55 328	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

RAFT-345	0.21 183	0.10 48	0.46 286	0.22 200	0.11 68	0.20 100	0.16 69	0.26 50	0.25 115	0.27 160	0.66 430	0.21 124	0.16 123	0.55 328	0.21 237	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

RAFT	0.21 183	0.17 307	0.32 110	0.24 292	0.12 121	0.25 207	0.27 367	0.35 170	0.28 149	0.33 278	0.33 213	0.38 312	0.22 216	0.29 204	0.17 152	0.08 150	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.10 251	0.06 41

GMM-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.25 350	0.37 198	0.27 134	0.30 227	0.45 346	0.27 204	0.21 203	0.31 225	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.19 417

Prome-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.36 188	0.25 115	0.33 278	0.59 410	0.24 166	0.28 308	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.20 427

TestStereo	0.21 183	0.19 337	0.40 216	0.25 329	0.10 36	0.22 151	0.21 262	0.31 114	0.31 192	0.23 117	0.34 222	0.22 134	0.18 172	0.62 367	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.11 296	0.06 41

XX-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.83 427	0.26 361	0.17 329	0.23 172	0.13 11	0.40 226	0.18 21	0.20 96	0.41 295	0.31 256	0.10 21	0.32 231	0.12 20	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

EAI-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.33 125	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.46 453	0.46 290	0.20 47	0.25 139	0.50 372	0.17 81	0.16 123	0.24 109	0.23 275	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.10 288	0.06 13	0.07 106

FENet	0.21 183	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.26 225	0.17 104	0.41 238	0.35 236	0.30 227	0.31 185	0.29 229	0.23 227	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

MyStereo8	0.22 213	0.15 267	0.63 377	0.21 142	0.17 329	0.31 304	0.16 69	0.36 188	0.32 200	0.28 170	0.36 243	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.28 316	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.12 333

ffm	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

StereoVision	0.22 213	0.18 321	0.37 175	0.27 388	0.17 329	0.23 172	0.22 287	0.38 204	0.31 192	0.20 96	0.51 378	0.22 134	0.16 123	0.28 188	0.18 172	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.13 385	0.10 251	0.07 106

raft_robust	0.22 213	0.17 307	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.23 172	0.22 287	0.49 316	0.48 375	0.32 267	0.32 192	0.26 195	0.23 227	0.53 320	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.06 41

Sa-1000	0.22 213	0.15 267	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.47 297	0.39 282	0.30 227	0.50 372	0.26 195	0.19 187	0.33 238	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

SA	0.22 213	0.16 291	0.36 164	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.23 312	0.45 279	0.40 297	0.27 160	0.44 334	0.23 154	0.23 227	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

dd	0.22 213	0.26 400	0.40 216	0.22 200	0.12 121	0.25 207	0.21 262	0.32 124	0.44 335	0.29 197	0.28 146	0.25 174	0.16 123	0.30 218	0.25 295	0.12 339	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

GwcNet-ADL	0.22 213	0.14 234	0.58 357	0.24 292	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.49 316	0.40 297	0.27 160	0.29 158	0.30 245	0.20 196	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

HHNet	0.22 213	0.12 133	0.52 332	0.18 19	0.18 350	0.20 100	0.20 233	0.34 146	0.31 192	0.32 267	0.59 410	0.20 113	0.21 203	0.24 109	0.31 340	0.08 150	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.11 311

KYRaft	0.22 213	0.10 48	0.30 90	0.23 244	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.35 170	0.24 102	0.35 313	0.54 395	0.34 279	0.26 274	0.29 204	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.08 126	0.31 463

IRAFT_RVC	0.22 213	0.12 133	0.39 208	0.26 361	0.11 68	0.18 48	0.24 334	0.40 226	0.37 259	0.31 244	0.30 171	0.29 229	0.24 245	0.55 328	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

GES	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.14 231	0.27 235	0.19 187	0.49 316	0.33 212	0.30 227	0.36 243	0.25 174	0.23 227	0.29 204	0.22 257	0.10 269	0.08 294	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.11 311

SFCPSM	0.22 213	0.10 48	0.51 328	0.21 142	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.55 382	0.39 282	0.29 197	0.32 192	0.23 154	0.21 203	0.27 175	0.19 201	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.08 171

DMCA	0.22 213	0.14 234	0.36 164	0.22 200	0.14 231	0.27 235	0.20 233	0.43 264	0.38 273	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.24 245	0.24 109	0.28 316	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.11 311

BEATNet_4x	0.22 213	0.18 321	0.47 294	0.22 200	0.10 36	0.28 251	0.14 26	0.46 290	0.32 200	0.31 244	0.34 222	0.31 256	0.25 265	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.10 251	0.08 171

MLCV	0.22 213	0.16 291	0.44 267	0.21 142	0.08 4	0.29 272	0.19 187	0.38 204	0.37 259	0.38 346	0.44 334	0.31 256	0.21 203	0.41 274	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

DN-CSS_ROB	0.22 213	0.25 389	0.47 294	0.24 292	0.14 231	0.25 207	0.12 5	0.40 226	0.33 212	0.29 197	0.42 311	0.22 134	0.20 196	0.33 238	0.19 201	0.07 37	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.07 106

PAM_32	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.19 187	0.36 188	0.23 88	0.29 197	0.28 146	0.56 411	0.28 308	0.27 175	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.09 225

PAM	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.22 200	0.15 279	0.34 336	0.21 262	0.37 198	0.22 70	0.31 244	0.27 141	0.55 408	0.26 274	0.26 156	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.09 225

rvit_0105_3	0.23 230	0.17 307	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.24 193	0.28 380	0.38 204	0.41 307	0.25 139	0.25 124	0.28 219	0.21 203	0.28 188	0.20 215	0.15 391	0.13 400	0.14 384	0.15 405	0.10 251	0.09 225

UGAM-zero	0.23 230	0.10 48	0.54 339	0.19 48	0.13 190	0.21 126	0.14 26	0.44 269	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.51 396	0.33 357	0.65 380	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.06 13	0.07 106

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 230	0.13 192	0.83 427	0.20 101	0.21 391	0.23 172	0.17 104	0.48 308	0.27 134	0.23 117	0.29 158	0.39 324	0.23 227	0.25 140	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.11 325	0.11 296	0.10 278

test_sample3	0.23 230	0.12 133	0.43 259	0.19 48	0.12 121	0.32 312	0.20 233	0.50 324	0.34 221	0.31 244	0.33 213	0.29 229	0.22 216	0.53 320	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

MyStereo05	0.23 230	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.48 308	0.52 402	0.31 244	0.23 104	0.25 174	0.22 216	0.30 218	0.21 237	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo04	0.23 230	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.49 316	0.52 402	0.28 170	0.23 104	0.27 204	0.23 227	0.30 218	0.22 257	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

CoDeX	0.23 230	0.12 133	0.46 286	0.21 142	0.14 231	0.29 272	0.21 262	0.53 365	0.41 307	0.29 197	0.35 233	0.29 229	0.22 216	0.48 295	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

PCWNet_CMD	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

anonymousa	0.23 230	0.11 101	0.50 317	0.21 142	0.16 309	0.31 304	0.20 233	0.36 188	0.35 236	0.32 267	0.50 372	0.39 324	0.26 274	0.22 91	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.07 66	0.08 171

BUS	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.43 399	0.17 104	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.32 265	0.20 196	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

IER	0.23 230	0.12 133	0.39 208	0.20 101	0.14 231	0.31 304	0.19 187	0.42 252	0.36 248	0.33 278	0.40 287	0.32 265	0.33 357	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.08 171

test_5	0.23 230	0.19 337	0.38 194	0.26 361	0.18 350	0.25 207	0.29 385	0.40 226	0.37 259	0.29 197	0.40 287	0.25 174	0.22 216	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.10 278

BSDual-CNN	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

iRaft-Stereo_5w	0.23 230	0.18 321	0.44 267	0.22 200	0.13 190	0.19 72	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.28 170	0.37 252	0.34 279	0.23 227	0.65 380	0.27 312	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

psmg	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.21 142	0.14 231	0.35 351	0.23 312	0.51 339	0.34 221	0.35 313	0.38 264	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

UDGNet	0.23 230	0.31 429	0.38 194	0.24 292	0.14 231	0.24 193	0.18 146	0.32 124	0.43 320	0.29 197	0.28 146	0.24 166	0.19 187	0.29 204	0.20 215	0.15 391	0.07 213	0.21 436	0.11 325	0.14 362	0.10 278

OMP-Stereo	0.23 230	0.14 234	0.35 144	0.29 409	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.37 198	0.33 212	0.34 297	0.30 171	0.34 279	0.19 187	0.70 395	0.24 286	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

IIG-Stereo	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.29 409	0.12 121	0.23 172	0.14 26	0.38 204	0.31 192	0.34 297	0.37 252	0.33 272	0.21 203	0.70 395	0.26 308	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

ASMatch	0.23 230	0.11 101	0.51 328	0.24 292	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.28 149	0.28 170	0.68 434	0.27 204	0.26 274	0.50 303	0.22 257	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.11 311

PFNet	0.23 230	0.10 48	0.57 352	0.24 292	0.14 231	0.22 151	0.19 187	0.39 216	0.33 212	0.35 313	0.32 192	0.27 204	0.19 187	0.64 374	0.22 257	0.09 223	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.07 106

ICVP	0.23 230	0.13 192	0.44 267	0.26 361	0.14 231	0.29 272	0.25 350	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.43 323	0.35 293	0.25 265	0.26 156	0.23 275	0.12 339	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.10 278
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 230	0.18 321	0.63 377	0.27 388	0.18 350	0.41 384	0.23 312	0.43 264	0.35 236	0.23 117	0.27 141	0.20 113	0.18 172	0.27 175	0.18 172	0.12 339	0.11 371	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.12 333

CFNet_pseudo	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.19 48	0.13 190	0.26 225	0.16 69	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

ACVNet	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.27 235	0.23 312	0.39 216	0.44 335	0.28 170	0.41 295	0.38 312	0.26 274	0.27 175	0.32 345	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.07 106

MSMDNet	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.09 225

ccs_rob	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.20 101	0.13 190	0.26 225	0.17 104	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

DCVSM-stereo	0.24 258	0.13 192	0.52 332	0.20 101	0.14 231	0.26 225	0.13 11	0.34 146	0.34 221	0.41 380	0.33 213	0.47 375	0.29 323	0.30 218	0.22 257	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.12 332	0.15 377

rvit_stereo_0075_2	0.24 258	0.17 307	0.50 317	0.26 361	0.22 407	0.22 151	0.15 46	0.40 226	0.35 236	0.27 160	0.37 252	0.29 229	0.20 196	0.28 188	0.19 201	0.17 417	0.12 388	0.19 430	0.12 362	0.13 347	0.13 347

test_sample5	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.32 267	0.41 295	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

test_sample4	0.24 258	0.13 192	0.43 259	0.20 101	0.12 121	0.32 312	0.21 262	0.51 339	0.34 221	0.31 244	0.37 252	0.28 219	0.23 227	0.53 320	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

tta	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.07 106

qqq1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

fff1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

DualNet	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.33 278	0.43 323	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

GMStereo_Zeroshot	0.24 258	0.21 363	0.45 278	0.26 361	0.13 190	0.28 251	0.15 46	0.39 216	0.35 236	0.37 333	0.43 323	0.40 337	0.17 149	0.34 244	0.20 215	0.12 339	0.07 213	0.13 362	0.07 93	0.16 381	0.09 225

CFNet_ucs	0.24 258	0.13 192	0.50 317	0.20 101	0.15 279	0.28 251	0.17 104	0.49 316	0.45 346	0.32 267	0.42 311	0.39 324	0.22 216	0.31 225	0.21 237	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.09 247	0.12 332	0.11 311

gwcnet-sp	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

scenet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

ToySt	0.24 258	0.16 291	0.48 302	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.29 385	0.39 216	0.39 282	0.27 160	0.35 233	0.39 324	0.31 347	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

ssnet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

STrans-v2	0.24 258	0.13 192	0.54 339	0.21 142	0.12 121	0.23 172	0.21 262	0.47 297	0.28 149	0.31 244	0.42 311	0.36 298	0.35 370	0.62 367	0.23 275	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

TransformOpticalFlow	0.24 258	0.13 192	0.56 349	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.19 187	0.40 226	0.32 200	0.30 227	0.43 323	0.36 298	0.31 347	0.61 359	0.20 215	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.07 106

DRaft	0.24 258	0.10 48	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.28 251	0.23 312	0.33 138	0.39 282	0.38 346	0.61 421	0.21 124	0.41 398	0.48 295	0.42 392	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.08 171

HCRNet	0.24 258	0.25 389	0.33 125	0.34 436	0.16 309	0.27 235	0.18 146	0.43 264	0.35 236	0.30 227	0.35 233	0.32 265	0.22 216	0.44 283	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.10 251	0.09 225

ARAFT	0.24 258	0.21 363	0.78 412	0.22 200	0.12 121	0.29 272	0.24 334	0.43 264	0.32 200	0.33 278	0.28 146	0.28 219	0.19 187	0.49 300	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.09 189	0.06 41

cf-r	0.24 258	0.15 267	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.22 287	0.42 252	0.40 297	0.30 227	0.42 311	0.42 348	0.26 274	0.43 279	0.25 295	0.11 303	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.08 171

GANet-RSSM	0.24 258	0.14 234	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.21 262	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.39 277	0.39 324	0.28 308	0.58 347	0.23 275	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.09 225

PSMNet-RSSM	0.24 258	0.15 267	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.20 233	0.48 308	0.37 259	0.30 227	0.44 334	0.38 312	0.26 274	0.52 314	0.22 257	0.12 339	0.07 213	0.11 306	0.13 385	0.10 251	0.09 225

CFNet-ft	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

CFNet_RVC	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

UCFNet_RVC	0.24 258	0.16 291	0.34 134	0.18 19	0.15 279	0.33 323	0.16 69	0.46 290	0.35 236	0.29 197	0.35 233	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.22 257	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.14 397	0.13 347	0.12 333

AdaStereo	0.24 258	0.16 291	0.37 175	0.24 292	0.12 121	0.32 312	0.17 104	0.54 372	0.42 314	0.33 278	0.38 264	0.35 293	0.21 203	0.30 218	0.22 257	0.14 379	0.06 106	0.13 362	0.08 163	0.11 296	0.08 171
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 258	0.18 321	0.61 366	0.25 329	0.11 68	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.43 320	0.33 278	0.43 323	0.27 204	0.22 216	0.34 244	0.26 308	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

DDVS	0.25 285	0.15 267	0.39 208	0.24 292	0.17 329	0.34 336	0.21 262	0.41 238	0.30 180	0.33 278	0.41 295	0.48 381	0.21 203	0.52 314	0.27 312	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.14 366

ITSA-stereo	0.25 285	0.15 267	0.33 125	0.23 244	0.11 68	0.27 235	0.18 146	0.56 397	0.59 423	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.28 308	0.49 300	0.30 334	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.13 347

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 285	0.14 234	0.95 450	0.21 142	0.27 439	0.20 100	0.19 187	0.48 308	0.25 115	0.26 151	0.55 399	0.34 279	0.18 172	0.25 140	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.12 362	0.12 332	0.12 333

test_sample7	0.25 285	0.15 267	0.35 144	0.20 101	0.14 231	0.28 251	0.21 262	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.14 379	0.09 328	0.13 362	0.12 362	0.13 347	0.12 333

test_sample6	0.25 285	0.13 192	0.41 239	0.21 142	0.11 68	0.30 289	0.22 287	0.51 339	0.35 236	0.33 278	0.43 323	0.30 245	0.24 245	0.57 341	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.10 278

SMFormer	0.25 285	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

NINENet	0.25 285	0.15 267	0.37 175	0.23 244	0.16 309	0.43 399	0.17 104	0.60 426	0.46 361	0.32 267	0.37 252	0.32 265	0.20 196	0.42 277	0.21 237	0.10 269	0.10 350	0.12 342	0.08 163	0.11 296	0.10 278

hknet	0.25 285	0.14 234	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.37 259	0.34 297	0.35 233	0.43 352	0.27 293	0.37 261	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

PSMNet-ADL	0.25 285	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.14 231	0.31 304	0.22 287	0.44 269	0.36 248	0.27 160	0.33 213	0.41 340	0.28 308	0.61 359	0.29 326	0.11 303	0.09 328	0.09 182	0.11 325	0.10 251	0.10 278

PSM-AAD	0.25 285	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.26 225	0.38 432	0.34 146	0.28 149	0.35 313	0.39 277	0.28 219	0.79 466	0.30 218	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.08 126	0.21 435

GrayStereo	0.25 285	0.09 22	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.23 172	0.47 457	0.34 146	0.30 180	0.39 361	0.47 362	0.30 245	0.79 466	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.13 347

RAFT-RH_RVC	0.25 285	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.25 207	0.14 26	0.27 60	0.27 134	0.38 346	1.15 472	0.23 154	0.17 149	0.57 341	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.06 13	0.07 106

UPFNet	0.25 285	0.12 133	0.38 194	0.24 292	0.19 368	0.37 361	0.28 380	0.48 308	0.38 273	0.34 297	0.37 252	0.37 304	0.28 308	0.39 267	0.33 352	0.10 269	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.08 171

acv_ft	0.25 285	0.13 192	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.21 262	0.45 279	0.44 335	0.38 346	0.41 295	0.38 312	0.27 293	0.27 175	0.35 360	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.07 106

iResNet_ROB	0.25 285	0.19 337	0.40 216	0.20 101	0.12 121	0.30 289	0.16 69	0.55 382	0.53 406	0.38 346	0.43 323	0.37 304	0.26 274	0.38 265	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.09 189	0.09 225

UGAM	0.26 300	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.25 350	0.32 124	0.41 307	0.31 244	0.42 311	0.41 340	0.22 216	0.92 453	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.14 384	0.12 362	0.10 251	0.07 106

SepStereo	0.26 300	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.64 374	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

AACVNet	0.26 300	0.16 291	0.37 175	0.22 200	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.41 238	0.31 192	0.38 346	0.42 311	0.43 352	0.28 308	0.73 405	0.25 295	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.11 311

DEmStereo	0.26 300	0.09 22	0.47 294	0.19 48	0.12 121	0.30 289	0.25 350	0.28 75	0.36 248	0.36 328	0.58 408	0.25 174	0.48 429	0.53 320	0.44 397	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.07 106

LMCR-Stereo	0.26 300	0.18 321	0.49 307	0.28 406	0.14 231	0.36 356	0.23 312	0.54 372	0.34 221	0.39 361	0.40 287	0.29 229	0.29 323	0.37 261	0.27 312	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.13 347	0.09 225

GwcNet-RSSM	0.26 300	0.17 307	0.46 286	0.21 142	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.44 269	0.42 314	0.31 244	0.45 346	0.40 337	0.26 274	0.55 328	0.28 316	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

DeepPruner_ROB	0.26 300	0.19 337	0.44 267	0.21 142	0.16 309	0.30 289	0.21 262	0.52 354	0.32 200	0.35 313	0.38 264	0.39 324	0.26 274	0.42 277	0.24 286	0.15 391	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.14 362	0.13 347

ISRNet	0.27 307	0.13 192	0.45 278	0.26 361	0.19 368	0.24 193	0.14 26	0.45 279	0.43 320	0.39 361	0.48 368	0.42 348	0.27 293	0.32 231	0.29 326	0.20 437	0.12 388	0.17 414	0.16 417	0.16 381	0.20 427

rvit_105_1	0.27 307	0.19 337	0.46 286	0.27 388	0.19 368	0.30 289	0.35 418	0.44 269	0.51 395	0.31 244	0.31 185	0.31 256	0.26 274	0.35 253	0.25 295	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.11 296	0.10 278

DispNO	0.27 307	0.18 321	0.62 374	0.23 244	0.17 329	0.25 207	0.22 287	0.45 279	0.41 307	0.32 267	0.39 277	0.38 312	0.27 293	0.77 424	0.27 312	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.08 126	0.08 171

CBFPSM	0.27 307	0.16 291	0.67 390	0.20 101	0.14 231	0.38 368	0.25 350	0.40 226	0.36 248	0.33 278	0.36 243	0.56 411	0.38 386	0.32 231	0.38 369	0.08 150	0.08 294	0.07 36	0.08 163	0.09 189	0.11 311

CSP-Net	0.27 307	0.15 267	0.30 90	0.21 142	0.14 231	0.44 401	0.24 334	0.50 324	0.40 297	0.41 380	0.43 323	0.42 348	0.26 274	0.66 385	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.09 225

DAS	0.27 307	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.75 413	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

AASNet	0.27 307	0.19 337	0.49 307	0.26 361	0.17 329	0.34 336	0.20 233	0.62 438	0.48 375	0.35 313	0.40 287	0.32 265	0.25 265	0.28 188	0.34 356	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.08 163	0.13 347	0.11 311

GEStereo_RVC	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.27 388	0.16 309	0.33 323	0.25 350	0.56 397	0.54 409	0.34 297	0.38 264	0.34 279	0.25 265	0.51 308	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.11 311

RAFT + AFF	0.27 307	0.23 382	0.50 317	0.25 329	0.17 329	0.30 289	0.33 413	0.52 354	0.40 297	0.28 170	0.30 171	0.30 245	0.31 347	0.62 367	0.24 286	0.09 223	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.11 311

MMNet	0.27 307	0.14 234	0.49 307	0.24 292	0.17 329	0.47 414	0.22 287	0.45 279	0.51 395	0.39 361	0.41 295	0.36 298	0.33 357	0.39 267	0.34 356	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.08 171

delet	0.27 307	0.14 234	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.41 384	0.29 385	0.49 316	0.48 375	0.33 278	0.41 295	0.37 304	0.30 333	0.48 295	0.34 356	0.09 223	0.09 328	0.11 306	0.12 362	0.08 126	0.08 171

ac_64	0.27 307	0.13 192	0.41 239	0.24 292	0.17 329	0.36 356	0.22 287	0.46 290	0.33 212	0.35 313	0.36 243	0.52 400	0.30 333	0.62 367	0.32 345	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

HGLStereo	0.27 307	0.14 234	0.46 286	0.24 292	0.21 391	0.33 323	0.23 312	0.50 324	0.42 314	0.35 313	0.48 368	0.41 340	0.33 357	0.45 286	0.33 352	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.12 333

DSFCA	0.27 307	0.13 192	0.36 164	0.20 101	0.17 329	0.38 368	0.31 399	0.47 297	0.43 320	0.43 395	0.37 252	0.39 324	0.29 323	0.52 314	0.32 345	0.12 339	0.10 350	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

DMCA-RVC	0.27 307	0.21 363	0.61 366	0.28 406	0.17 329	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.35 236	0.40 371	0.37 252	0.39 324	0.36 374	0.43 279	0.30 334	0.13 356	0.10 350	0.15 398	0.11 325	0.13 347	0.10 278

HSM-Net_RVC	0.27 307	0.11 101	0.42 248	0.19 48	0.11 68	0.34 336	0.20 233	0.62 438	0.43 320	0.40 371	0.43 323	0.50 392	0.26 274	0.76 418	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.22 200	0.14 231	0.33 323	0.14 26	0.51 339	0.45 346	0.30 227	0.40 287	0.38 312	0.27 293	0.76 418	0.25 295	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.08 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 307	0.21 363	0.59 361	0.25 329	0.18 350	0.29 272	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.38 346	0.41 295	0.43 352	0.27 293	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.11 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 307	0.26 400	0.72 406	0.23 244	0.13 190	0.29 272	0.18 146	0.52 354	0.49 384	0.37 333	0.45 346	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.12 332	0.09 225

StereoDRNet-Refined	0.27 307	0.17 307	0.35 144	0.25 329	0.14 231	0.37 361	0.21 262	0.47 297	0.41 307	0.44 401	0.51 378	0.41 340	0.28 308	0.45 286	0.37 367	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.10 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 327	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.23 442	0.09 328	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

ssnet_v2	0.28 327	0.16 291	0.44 267	0.22 200	0.15 279	0.40 381	0.30 395	0.57 405	0.46 361	0.38 346	0.36 243	0.47 375	0.29 323	0.38 265	0.39 377	0.13 356	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.11 311

CRFU-Net	0.28 327	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.15 279	0.45 406	0.23 312	0.50 324	0.30 180	0.43 395	0.41 295	0.48 381	0.46 420	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

dad	0.28 327	0.31 429	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.30 289	0.20 233	0.33 138	0.49 384	0.44 401	0.44 334	0.45 367	0.21 203	0.41 274	0.26 308	0.20 437	0.11 371	0.20 434	0.11 325	0.14 362	0.10 278

FTStereo	0.28 327	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.21 126	0.53 467	0.34 146	0.26 124	0.38 346	0.95 463	0.30 245	0.56 442	0.32 231	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.19 417

ADLNet	0.28 327	0.15 267	0.42 248	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.23 312	0.53 365	0.43 320	0.42 389	0.41 295	0.44 363	0.27 293	0.55 328	0.35 360	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.12 333

UNet	0.28 327	0.14 234	0.69 396	0.23 244	0.20 384	0.44 401	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.43 352	0.33 357	0.40 272	0.31 340	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

STTStereo	0.28 327	0.20 349	0.61 366	0.25 329	0.17 329	0.29 272	0.24 334	0.47 297	0.39 282	0.39 361	0.41 295	0.44 363	0.28 308	0.40 272	0.28 316	0.13 356	0.12 388	0.13 362	0.16 417	0.12 332	0.11 311

RASNet	0.28 327	0.14 234	0.44 267	0.22 200	0.18 350	0.32 312	0.19 187	0.48 308	0.38 273	0.29 197	0.43 323	0.47 375	0.37 382	0.79 428	0.36 366	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.07 106

HSM	0.28 327	0.16 291	0.35 144	0.20 101	0.15 279	0.33 323	0.19 187	0.53 365	0.37 259	0.36 328	0.38 264	0.67 446	0.31 347	0.89 448	0.23 275	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.08 171

DLCB_ROB	0.28 327	0.16 291	0.34 134	0.27 388	0.16 309	0.38 368	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.46 408	0.46 355	0.51 396	0.33 357	0.53 320	0.33 352	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.09 225

ACV-stereo	0.29 338	0.18 321	0.79 418	0.23 244	0.16 309	0.47 414	0.19 187	0.36 188	0.34 221	0.29 197	0.33 213	0.67 446	0.42 406	0.54 326	0.30 334	0.10 269	0.09 328	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.11 311

test_for_model	0.29 338	0.89 487	0.34 134	0.69 480	0.49 471	0.20 100	0.16 69	0.30 103	0.23 88	0.28 170	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.29 462	0.10 350	0.06 2	0.04 1	0.86 491	0.18 409

ff1	0.29 338	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

ttt	0.29 338	0.12 133	0.34 134	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.20 233	0.56 397	0.47 366	0.31 244	0.44 334	0.30 245	0.22 216	0.65 380	0.85 455	0.13 356	0.10 350	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.11 311

LL-Strereo	0.29 338	0.25 389	0.58 357	0.25 329	0.21 391	0.23 172	0.24 334	0.55 382	0.42 314	0.34 297	0.32 192	0.41 340	0.40 394	0.94 457	0.23 275	0.08 150	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.09 189	0.09 225

THIR-Stereo	0.29 338	0.12 133	0.41 239	0.19 48	0.11 68	0.28 251	0.72 480	0.32 124	0.35 236	0.37 333	0.65 428	0.34 279	0.50 432	0.57 341	0.45 400	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.07 106

psm_up	0.29 338	0.16 291	0.41 239	0.26 361	0.17 329	0.32 312	0.26 362	0.55 382	0.43 320	0.36 328	0.40 287	0.45 367	0.37 382	0.58 347	0.30 334	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.10 251	0.10 278

hitnet-ft	0.29 338	0.17 307	0.40 216	0.19 48	0.14 231	0.39 376	0.23 312	0.44 269	0.41 307	0.36 328	0.46 355	0.53 404	0.34 366	0.76 418	0.32 345	0.14 379	0.10 350	0.13 362	0.10 288	0.15 374	0.13 347

FADNet-RVC-Resample	0.29 338	0.25 389	0.93 447	0.26 361	0.16 309	0.32 312	0.21 262	0.47 297	0.39 282	0.35 313	0.38 264	0.33 272	0.27 293	0.53 320	0.24 286	0.10 269	0.10 350	0.14 384	0.13 385	0.13 347	0.16 385

iinet-f	0.30 347	0.18 321	1.03 461	0.20 101	0.15 279	0.44 401	0.22 287	0.45 279	0.37 259	0.35 313	0.44 334	0.41 340	0.34 366	0.34 244	0.40 383	0.10 269	0.09 328	0.08 110	0.08 163	0.13 347	0.11 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 347	0.20 349	0.70 402	0.21 142	0.17 329	0.46 408	0.27 367	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.55 399	0.43 352	0.30 333	0.46 289	0.38 369	0.09 223	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.11 296	0.10 278

SACVNet	0.30 347	0.20 349	0.41 239	0.25 329	0.18 350	0.34 336	0.25 350	0.52 354	0.40 297	0.41 380	0.44 334	0.46 373	0.32 354	0.71 398	0.25 295	0.13 356	0.10 350	0.12 342	0.12 362	0.16 381	0.17 396

ADLNet2	0.30 347	0.17 307	0.72 406	0.23 244	0.17 329	0.36 356	0.24 334	0.52 354	0.51 395	0.32 267	0.38 264	0.45 367	0.30 333	0.69 392	0.35 360	0.10 269	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.12 332	0.10 278

FADNet_RVC	0.30 347	0.28 410	0.83 427	0.23 244	0.15 279	0.30 289	0.17 104	0.49 316	0.37 259	0.30 227	0.38 264	0.30 245	0.27 293	0.52 314	0.31 340	0.14 379	0.14 408	0.14 384	0.16 417	0.21 428	0.23 447

TDLM	0.30 347	0.21 363	0.38 194	0.28 406	0.15 279	0.33 323	0.32 403	0.52 354	0.47 366	0.38 346	0.43 323	0.39 324	0.29 323	0.91 452	0.28 316	0.14 379	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.12 332	0.10 278

CVANet_RVC	0.30 347	0.19 337	0.41 239	0.26 361	0.16 309	0.33 323	0.26 362	0.52 354	0.47 366	0.40 371	0.46 355	0.43 352	0.31 347	0.89 448	0.26 308	0.14 379	0.09 328	0.14 384	0.13 385	0.14 362	0.10 278

mmx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

xxx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

fast-acv-ft	0.31 354	0.20 349	0.81 423	0.24 292	0.18 350	0.46 408	0.27 367	0.41 238	0.49 384	0.39 361	0.55 399	0.49 386	0.35 370	0.37 261	0.38 369	0.11 303	0.11 371	0.11 306	0.12 362	0.12 332	0.09 225

CrosDoStereo	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 502	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 421	0.28 219	0.46 420	0.61 359	0.57 423	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

DeepStereo_LL	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 502	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 421	0.28 219	0.46 420	0.61 359	0.57 423	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

FADNet-RVC	0.31 354	0.35 438	0.78 412	0.25 329	0.20 384	0.33 323	0.20 233	0.49 316	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.41 340	0.29 323	0.63 372	0.31 340	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.15 405	0.19 417	0.19 417

AANet_RVC	0.31 354	0.22 375	0.50 317	0.23 244	0.14 231	0.30 289	0.24 334	0.47 297	0.54 409	0.38 346	0.60 415	0.43 352	0.29 323	0.87 444	0.40 383	0.11 303	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

NVstereo2D	0.31 354	0.16 291	0.54 339	0.24 292	0.22 407	0.42 391	0.28 380	0.58 413	0.56 417	0.28 170	0.38 264	0.40 337	0.30 333	0.71 398	0.28 316	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.10 288	0.19 417	0.16 385

NOSS_ROB	0.31 354	0.20 349	0.35 144	0.24 292	0.16 309	0.32 312	0.19 187	0.52 354	0.48 375	0.33 278	0.36 243	0.42 348	0.28 308	0.93 455	0.24 286	0.19 434	0.20 450	0.24 445	0.22 448	0.17 398	0.17 396

1111x	0.32 363	0.11 101	0.40 216	0.22 200	0.11 68	0.32 312	0.26 362	0.59 418	0.43 320	0.31 244	0.41 295	0.39 324	0.28 308	0.76 418	1.37 483	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

pcwnet_v2	0.32 363	0.15 267	1.26 475	0.23 244	0.18 350	0.32 312	0.18 146	0.59 418	0.60 427	0.36 328	0.45 346	0.35 293	0.29 323	0.36 258	0.25 295	0.14 379	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.14 362	0.15 377

FADNet	0.32 363	0.36 441	0.74 410	0.23 244	0.22 407	0.37 361	0.19 187	0.53 365	0.48 375	0.32 267	0.36 243	0.43 352	0.32 354	0.64 374	0.25 295	0.16 406	0.16 430	0.14 384	0.16 417	0.24 440	0.19 417

PS-NSSS	0.32 363	0.30 423	0.46 286	0.23 244	0.17 329	0.33 323	0.24 334	0.57 405	0.41 307	0.37 333	0.52 386	0.35 293	0.30 333	0.80 432	0.30 334	0.17 417	0.14 408	0.21 436	0.15 405	0.15 374	0.13 347

StereoDRNet	0.32 363	0.22 375	0.61 366	0.27 388	0.21 391	0.42 391	0.30 395	0.61 430	0.48 375	0.46 408	0.39 277	0.48 381	0.30 333	0.57 341	0.40 383	0.11 303	0.09 328	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.10 278

DISCO	0.32 363	0.13 192	0.51 328	0.25 329	0.16 309	0.48 419	0.25 350	0.50 324	0.57 420	0.37 333	0.45 346	0.62 430	0.36 374	0.64 374	0.49 411	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.12 332	0.11 311

HBP-ISP	0.33 369	0.30 423	0.72 406	0.22 200	0.16 309	0.32 312	0.22 287	0.54 372	0.44 335	0.41 380	0.49 370	0.33 272	0.38 386	0.73 405	0.25 295	0.18 428	0.19 445	0.24 445	0.20 437	0.16 381	0.13 347

AAGNet	0.33 369	0.11 101	0.37 175	0.25 329	0.16 309	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.35 313	0.35 233	0.27 204	0.30 333	0.44 283	2.66 503	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.08 126	0.06 41

DRN-Test	0.33 369	0.17 307	0.61 366	0.27 388	0.19 368	0.46 408	0.29 385	0.65 446	0.51 395	0.47 415	0.46 355	0.44 363	0.34 366	0.62 367	0.41 389	0.12 339	0.08 294	0.13 362	0.12 362	0.12 332	0.10 278

CBMV_ROB	0.33 369	0.18 321	0.53 336	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.20 233	0.51 339	0.45 346	0.51 424	0.55 399	0.45 367	0.42 406	0.71 398	0.32 345	0.18 428	0.19 445	0.23 443	0.21 440	0.14 362	0.15 377

XPNet_ROB	0.33 369	0.20 349	0.43 259	0.27 388	0.18 350	0.37 361	0.31 399	0.55 382	0.50 392	0.51 424	0.53 392	0.58 419	0.37 382	0.63 372	0.45 400	0.17 417	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.15 374	0.14 366

PSMNet_ROB	0.33 369	0.24 385	0.54 339	0.31 422	0.21 391	0.42 391	0.43 447	0.59 418	0.47 366	0.37 333	0.44 334	0.49 386	0.31 347	0.64 374	0.43 393	0.14 379	0.10 350	0.15 398	0.14 397	0.13 347	0.11 311

CBMV	0.33 369	0.21 363	0.54 339	0.23 244	0.13 190	0.42 391	0.33 413	0.53 365	0.48 375	0.52 430	0.49 370	0.50 392	0.41 398	0.56 338	0.31 340	0.15 391	0.16 430	0.18 422	0.16 417	0.13 347	0.13 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 376	0.29 417	0.91 443	0.26 361	0.21 391	0.47 414	0.31 399	0.54 372	0.54 409	0.44 401	0.52 386	0.50 392	0.35 370	0.39 267	0.39 377	0.11 303	0.11 371	0.10 252	0.09 247	0.14 362	0.13 347

xxxx	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.37 361	0.20 233	0.58 413	0.38 273	0.29 197	0.42 311	0.38 312	0.24 245	0.46 289	2.20 499	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

test_xeample	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.33 323	0.23 312	0.55 382	0.38 273	0.32 267	0.45 346	0.29 229	0.26 274	0.57 341	2.24 501	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

FINET	0.34 376	0.27 407	0.80 421	0.24 292	0.24 425	0.36 356	0.34 415	0.54 372	0.72 451	0.39 361	0.47 362	0.32 265	0.30 333	0.51 308	0.32 345	0.19 434	0.17 435	0.13 362	0.12 362	0.18 410	0.16 385

ETE_ROB	0.34 376	0.26 400	0.45 278	0.29 409	0.18 350	0.40 381	0.37 426	0.57 405	0.47 366	0.50 419	0.50 372	0.62 430	0.36 374	0.55 328	0.38 369	0.13 356	0.10 350	0.14 384	0.12 362	0.16 381	0.16 385

GwcNet	0.35 381	0.23 382	0.88 439	0.25 329	0.24 425	0.48 419	0.27 367	0.55 382	0.57 420	0.38 346	0.52 386	0.51 396	0.32 354	0.60 354	0.41 389	0.13 356	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.13 347	0.14 366

RP	0.35 381	0.22 375	0.51 328	0.31 422	0.24 425	0.37 361	0.28 380	0.50 324	0.58 422	0.40 371	0.63 426	0.61 428	0.47 423	0.61 359	0.39 377	0.16 406	0.15 423	0.17 414	0.15 405	0.17 398	0.17 396

DANet	0.35 381	0.23 382	0.60 363	0.36 446	0.22 407	0.39 376	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.52 430	0.50 372	0.59 421	0.41 398	0.76 418	0.49 411	0.13 356	0.11 371	0.14 384	0.12 362	0.17 398	0.15 377
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 381	0.26 400	0.49 307	0.36 446	0.22 407	0.41 384	0.41 442	0.53 365	0.42 314	0.47 415	0.46 355	0.61 428	0.39 391	0.55 328	0.37 367	0.16 406	0.13 400	0.21 436	0.21 440	0.16 381	0.16 385

GASNet	0.36 385	0.46 456	0.88 439	0.34 436	0.23 419	0.35 351	0.22 287	0.60 426	0.53 406	0.40 371	0.37 252	0.45 367	0.30 333	0.79 428	0.35 360	0.15 391	0.10 350	0.14 384	0.14 397	0.22 434	0.12 333

Wz-Net-MNSev	0.36 385	0.26 400	0.79 418	0.26 361	0.21 391	0.59 443	0.38 432	0.55 382	0.56 417	0.48 418	0.54 395	0.53 404	0.36 374	0.60 354	0.44 397	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.11 325	0.15 374	0.13 347

APVNet	0.36 385	0.20 349	0.70 402	0.26 361	0.22 407	0.52 435	0.35 418	0.61 430	0.44 335	0.38 346	0.52 386	0.48 381	0.38 386	0.84 440	0.46 406	0.13 356	0.14 408	0.15 398	0.16 417	0.16 381	0.15 377

Syn2CoEx	0.36 385	0.31 429	0.78 412	0.34 436	0.21 391	0.41 384	0.28 380	0.61 430	0.49 384	0.42 389	0.56 405	0.45 367	0.44 411	0.69 392	0.38 369	0.17 417	0.14 408	0.15 398	0.12 362	0.13 347	0.12 333

FAT-Stereo	0.36 385	0.18 321	0.73 409	0.26 361	0.18 350	0.33 323	0.29 385	0.60 426	0.59 423	0.46 408	0.60 415	0.60 424	0.50 432	0.61 359	0.34 356	0.13 356	0.14 408	0.13 362	0.12 362	0.14 362	0.18 409

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 385	0.36 441	0.53 336	0.34 436	0.19 368	0.51 426	0.24 334	0.55 382	0.38 273	0.41 380	0.47 362	0.47 375	0.27 293	0.73 405	0.30 334	0.36 470	0.19 445	0.27 448	0.17 426	0.26 448	0.23 447

GANet	0.36 385	0.22 375	0.49 307	0.29 409	0.17 329	0.41 384	0.38 432	0.57 405	0.45 346	0.46 408	0.75 445	0.55 408	0.40 394	0.94 457	0.41 389	0.13 356	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.14 362	0.11 311

LALA_ROB	0.36 385	0.25 389	0.46 286	0.30 416	0.21 391	0.47 414	0.39 437	0.61 430	0.51 395	0.52 430	0.51 378	0.69 452	0.36 374	0.50 303	0.43 393	0.17 417	0.11 371	0.16 408	0.14 397	0.17 398	0.15 377

SGM-Forest	0.36 385	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.16 309	0.45 406	0.41 442	0.55 382	0.48 375	0.52 430	0.60 415	0.52 400	0.41 398	0.85 441	0.50 416	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.15 405	0.15 374	0.15 377
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 394	0.41 454	0.66 389	0.46 466	0.41 464	0.34 336	0.25 350	0.57 405	0.45 346	0.39 361	0.52 386	0.43 352	0.33 357	0.41 274	0.29 326	0.25 451	0.14 408	0.33 464	0.21 440	0.31 459	0.22 440

Anonymous_2	0.37 394	0.21 363	0.47 294	0.20 101	0.21 391	0.42 391	0.26 362	0.38 204	0.29 168	0.33 278	0.30 171	0.44 363	0.38 386	0.36 258	0.29 326	0.26 452	0.29 470	0.44 471	1.41 506	0.34 463	0.21 435

AF-Net	0.37 394	0.26 400	0.56 349	0.32 428	0.23 419	0.41 384	0.29 385	0.61 430	0.64 436	0.42 389	0.68 434	0.65 441	0.49 430	0.57 341	0.44 397	0.15 391	0.11 371	0.19 430	0.14 397	0.15 374	0.13 347

stereogan	0.37 394	0.17 307	0.65 385	0.27 388	0.22 407	0.62 448	0.26 362	0.59 418	0.63 435	0.43 395	0.60 415	0.67 446	0.42 406	0.68 390	0.35 360	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.12 362	0.19 417	0.17 396

Nwc_Net	0.37 394	0.25 389	0.68 395	0.31 422	0.24 425	0.44 401	0.30 395	0.65 446	0.50 392	0.37 333	0.69 438	0.58 419	0.45 414	0.60 354	0.40 383	0.15 391	0.12 388	0.19 430	0.21 440	0.14 362	0.13 347

RYNet	0.37 394	0.18 321	0.59 361	0.25 329	0.28 444	0.61 447	0.32 403	0.59 418	0.59 423	0.41 380	0.38 264	0.57 416	0.39 391	0.87 444	0.53 421	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.18 410	0.18 409

PA-Net	0.37 394	0.28 410	0.83 427	0.31 422	0.28 444	0.39 376	0.42 445	0.51 339	0.55 414	0.34 297	0.42 311	0.41 340	0.36 374	0.79 428	0.49 411	0.12 339	0.23 460	0.16 408	0.23 450	0.12 332	0.18 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 401	0.12 133	0.38 194	0.42 460	3.88 509	0.21 126	0.17 104	0.35 170	0.28 149	0.20 96	0.20 80	0.23 154	0.15 109	0.28 188	0.16 123	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

S-Stereo	0.38 401	0.20 349	1.05 462	0.27 388	0.22 407	0.38 368	0.32 403	0.55 382	0.66 438	0.39 361	0.59 410	0.49 386	0.41 398	0.75 413	0.40 383	0.12 339	0.15 423	0.13 362	0.13 385	0.16 381	0.21 435

ADCRef	0.38 401	0.24 385	0.88 439	0.26 361	0.21 391	0.49 422	0.27 367	0.52 354	0.48 375	0.50 419	0.58 408	0.35 293	0.47 423	0.48 295	1.29 482	0.09 223	0.08 294	0.12 342	0.12 362	0.11 296	0.11 311

PWC_ROB	0.38 401	0.29 417	0.69 396	0.25 329	0.20 384	0.38 368	0.19 187	0.58 413	0.67 441	0.57 441	0.85 456	0.51 396	0.40 394	0.71 398	0.52 419	0.13 356	0.09 328	0.14 384	0.10 288	0.17 398	0.14 366

PWCDC_ROB	0.38 401	0.30 423	0.60 363	0.33 434	0.20 384	0.42 391	0.19 187	0.58 413	0.89 469	0.42 389	1.26 476	0.36 298	0.34 366	0.50 303	0.38 369	0.18 428	0.11 371	0.11 306	0.09 247	0.19 417	0.13 347

aanetorigin	0.39 406	0.29 417	1.09 464	0.24 292	0.19 368	0.28 251	0.37 426	0.33 138	0.47 366	0.94 470	0.82 453	0.52 400	0.54 438	0.49 300	0.50 416	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.16 381	0.15 377

RGC	0.39 406	0.32 434	0.64 384	0.34 436	0.27 439	0.40 381	0.29 385	0.57 405	0.53 406	0.45 405	0.64 427	0.62 430	0.45 414	0.72 403	0.39 377	0.15 391	0.15 423	0.21 436	0.20 437	0.18 410	0.19 417

NCC-stereo	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 428	0.28 444	0.46 408	0.36 422	0.65 446	0.52 402	0.40 371	0.57 406	0.56 411	0.47 423	0.73 405	0.45 400	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 455	0.16 381	0.16 385

edge stereo	0.39 406	0.22 375	0.81 423	0.27 388	0.22 407	0.37 361	0.24 334	0.56 397	0.54 409	0.53 435	0.60 415	0.71 455	0.50 432	0.78 426	0.40 383	0.16 406	0.14 408	0.19 430	0.14 397	0.16 381	0.17 396

Abc-Net	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 428	0.28 444	0.46 408	0.36 422	0.65 446	0.52 402	0.40 371	0.57 406	0.56 411	0.47 423	0.73 405	0.45 400	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 455	0.16 381	0.16 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 406	0.28 410	0.78 412	0.27 388	0.18 350	0.49 422	0.22 287	0.59 418	0.84 467	0.55 438	0.53 392	0.49 386	0.36 374	0.67 389	0.82 451	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.17 398	0.17 396

SQANet	0.40 412	0.48 460	0.67 390	0.48 468	0.39 461	0.48 419	0.22 287	0.51 339	0.43 320	0.40 371	0.47 362	0.47 375	0.33 357	0.54 326	0.32 345	0.36 470	0.15 423	0.40 469	0.21 440	0.45 469	0.31 463

UDG	0.40 412	0.46 456	0.49 307	0.40 458	0.35 459	0.47 414	0.27 367	0.54 372	0.47 366	0.39 361	0.45 346	0.59 421	0.44 411	0.46 289	0.39 377	0.26 452	0.19 445	0.48 473	0.22 448	0.34 463	0.26 456

DDUNet	0.41 414	0.50 465	0.48 302	0.44 463	0.39 461	0.46 408	0.32 403	0.50 324	0.43 320	0.45 405	0.52 386	0.57 416	0.36 374	0.48 295	0.33 352	0.33 467	0.21 452	0.55 477	0.25 455	0.37 466	0.32 466

222	0.41 414	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.36 356	0.20 233	0.57 405	0.39 282	0.35 313	0.44 334	0.30 245	0.27 293	0.55 328	3.56 506	0.11 303	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

NaN_ROB	0.41 414	0.28 410	0.62 374	0.30 416	0.19 368	0.51 426	0.47 457	0.58 413	0.59 423	0.56 439	0.47 362	0.49 386	0.41 398	1.21 478	0.64 438	0.12 339	0.18 441	0.12 342	0.13 385	0.11 296	0.14 366

test_sample9	0.42 417	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.66 385	0.91 458	0.23 442	1.82 506	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

SDNR	0.42 417	0.21 363	0.82 426	0.21 142	0.18 350	1.27 489	0.17 104	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.81 452	0.38 312	0.27 293	1.19 475	0.38 369	0.23 442	0.24 462	0.17 414	0.13 385	0.17 398	0.20 427

ccnet	0.42 417	0.31 429	0.48 302	0.27 388	0.32 455	0.60 446	0.32 403	0.65 446	0.46 361	0.53 435	0.66 430	0.56 411	0.45 414	0.72 403	0.61 432	0.26 452	0.19 445	0.24 445	0.21 440	0.26 448	0.22 440

SHD	0.42 417	0.27 407	0.81 423	0.31 422	0.25 432	0.42 391	0.22 287	0.66 452	0.94 476	0.63 447	0.60 415	0.59 421	0.47 423	0.59 353	0.58 428	0.15 391	0.13 400	0.16 408	0.16 417	0.20 425	0.22 440

Wz-Net-SNSev	0.43 421	0.41 454	1.27 476	0.30 416	0.21 391	0.44 401	0.41 442	0.61 430	0.65 437	0.46 408	0.65 428	0.62 430	0.39 391	0.74 412	0.59 429	0.12 339	0.11 371	0.12 342	0.13 385	0.16 381	0.14 366

XQC	0.43 421	0.37 446	0.96 452	0.34 436	0.25 432	0.53 436	0.34 415	0.60 426	0.73 454	0.51 424	0.46 355	0.57 416	0.47 423	0.70 395	0.72 443	0.17 417	0.12 388	0.18 422	0.15 405	0.25 442	0.23 447

CC-Net-ROB	0.43 421	0.47 458	0.65 385	0.37 452	0.23 419	0.51 426	0.29 385	0.66 452	0.49 384	0.46 408	0.51 378	0.48 381	0.38 386	0.96 460	0.35 360	0.34 468	0.23 460	0.55 477	0.25 455	0.31 459	0.20 427

GANetREF_RVC	0.43 421	0.47 458	0.69 396	0.38 454	0.20 384	0.51 426	0.48 461	0.66 452	0.66 438	0.46 408	0.46 355	0.50 392	0.44 411	0.90 451	0.39 377	0.27 457	0.21 452	0.32 462	0.18 432	0.27 452	0.22 440
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
FBW_ROB	0.43 421	0.26 400	0.54 339	0.31 422	0.20 384	0.51 426	0.32 403	0.70 462	0.60 427	0.59 442	0.55 399	0.65 441	0.41 398	1.40 486	0.51 418	0.13 356	0.17 435	0.21 436	0.16 417	0.17 398	0.18 409

PDISCO_ROB	0.43 421	0.30 423	0.67 390	0.43 461	0.36 460	0.67 453	0.32 403	0.72 465	0.76 456	0.43 395	0.53 392	0.63 438	0.40 394	0.66 385	0.47 408	0.21 439	0.12 388	0.21 436	0.19 436	0.25 442	0.20 427

DeepPrunerF	0.44 427	0.29 417	1.29 478	0.33 434	0.30 452	0.35 351	0.36 422	0.62 438	1.15 485	0.40 371	0.44 334	0.39 324	0.41 398	0.80 432	0.52 419	0.18 428	0.14 408	0.23 443	0.21 440	0.17 398	0.17 396

ADCP+	0.45 428	0.24 385	1.15 469	0.25 329	0.22 407	0.56 438	0.39 437	0.54 372	0.51 395	0.44 401	0.51 378	0.46 373	0.52 437	0.56 338	1.89 495	0.10 269	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.14 362	0.13 347

PASM	0.45 428	0.35 438	0.90 442	0.35 445	0.33 456	0.39 376	0.38 432	0.50 324	0.61 430	0.52 430	0.51 378	0.62 430	0.45 414	0.93 455	0.48 409	0.26 452	0.29 470	0.29 458	0.33 467	0.29 457	0.26 456

G-Net	0.46 430	0.25 389	0.86 436	0.34 436	0.28 444	0.90 474	0.35 418	0.47 297	0.45 346	0.68 453	1.22 474	0.64 440	0.60 447	0.61 359	0.57 423	0.16 406	0.14 408	0.17 414	0.13 385	0.22 434	0.19 417

GCST	0.47 431	0.60 472	0.57 352	1.04 495	0.48 470	0.38 368	0.11 3	0.40 226	0.32 200	0.41 380	0.34 222	0.29 229	0.17 149	0.46 289	0.19 201	0.69 487	0.42 480	0.79 489	0.62 491	0.62 478	0.46 478

ADCL	0.47 431	0.22 375	1.00 456	0.27 388	0.19 368	0.74 459	0.64 475	0.54 372	0.69 446	0.56 439	0.71 439	0.55 408	0.60 447	0.60 354	1.43 484	0.11 303	0.09 328	0.13 362	0.13 385	0.14 362	0.14 366

DPSNet	0.47 431	0.24 385	0.93 447	0.27 388	0.20 384	0.75 461	0.57 469	0.84 478	0.79 460	0.47 415	0.51 378	0.60 424	0.69 460	0.87 444	0.71 442	0.16 406	0.13 400	0.12 342	0.10 288	0.25 442	0.21 435

ADCPNet	0.48 434	0.29 417	1.60 486	0.27 388	0.23 419	0.70 457	0.38 432	0.53 365	0.51 395	0.51 424	0.59 410	0.67 446	0.56 442	0.60 354	1.14 472	0.15 391	0.18 441	0.14 384	0.23 450	0.19 417	0.19 417

MDST_ROB	0.48 434	0.14 234	0.95 450	0.30 416	0.21 391	1.33 492	0.32 403	0.77 469	0.56 417	1.06 478	0.71 439	0.49 386	0.35 370	1.26 481	0.38 369	0.13 356	0.11 371	0.16 408	0.13 385	0.12 332	0.12 333

test_sample8	0.49 436	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.55 382	0.34 221	0.62 445	0.38 264	1.15 474	0.67 458	0.66 385	0.91 458	0.23 442	1.82 506	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

SuperB	0.49 436	0.28 410	2.23 492	0.23 244	0.15 279	0.41 384	0.32 403	0.47 297	0.82 462	0.43 395	0.50 372	0.33 272	0.45 414	0.68 390	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.98 498	0.14 366

ADCMid	0.49 436	0.34 436	1.13 468	0.26 361	0.21 391	0.51 426	0.37 426	0.57 405	0.54 409	0.75 461	0.66 430	0.62 430	0.64 457	0.64 374	1.68 489	0.13 356	0.12 388	0.17 414	0.17 426	0.20 425	0.17 396

psmorigin	0.50 439	0.25 389	3.03 501	0.24 292	0.19 368	0.38 368	0.22 287	0.50 324	0.44 335	0.64 449	0.68 434	0.71 455	0.51 435	0.85 441	0.45 400	0.14 379	0.17 435	0.13 362	0.14 397	0.16 381	0.21 435

CSAN	0.50 439	0.35 438	0.78 412	0.36 446	0.23 419	0.56 438	0.59 472	0.61 430	0.70 448	0.64 449	0.78 449	0.65 441	0.60 447	1.38 485	0.62 434	0.21 439	0.17 435	0.20 434	0.20 437	0.18 410	0.18 409

SGM_RVC	0.50 439	0.19 337	0.50 317	0.25 329	0.15 279	0.69 454	0.39 437	0.68 460	0.82 462	0.95 472	0.84 455	1.13 471	0.76 464	1.16 474	0.60 431	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.16 417	0.16 381	0.17 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 439	0.20 349	0.78 412	0.24 292	0.26 437	0.39 376	0.30 395	0.51 339	0.50 392	0.54 437	1.23 475	2.52 499	0.37 382	0.77 424	0.95 461	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.10 251	0.08 171

Wz-Net-TNSev	0.51 443	0.58 470	1.61 488	0.25 329	0.21 391	0.65 450	0.45 451	0.63 444	0.69 446	0.51 424	0.54 395	0.71 455	0.60 447	1.00 464	0.77 447	0.15 391	0.15 423	0.13 362	0.15 405	0.21 428	0.20 427

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 443	0.50 465	0.86 436	0.39 456	0.24 425	0.84 469	0.55 468	0.56 397	0.62 432	0.60 443	0.68 434	0.62 430	0.42 406	1.13 473	0.43 393	0.23 442	0.27 466	0.27 448	0.35 469	0.25 442	0.29 460

AnyNet_C32	0.51 443	0.40 451	1.10 467	0.29 409	0.28 444	0.59 443	0.58 470	0.54 372	0.60 427	0.62 445	0.66 430	0.54 406	0.54 438	0.78 426	1.74 492	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.20 425	0.20 427

WCMA_ROB	0.51 443	0.21 363	0.65 385	0.25 329	0.21 391	0.58 442	0.32 403	0.54 372	0.55 414	0.95 472	1.40 480	1.28 478	0.81 469	0.73 405	0.62 434	0.18 428	0.15 423	0.15 398	0.15 405	0.19 417	0.19 417

WZ-Net	0.52 447	0.38 449	1.90 490	0.30 416	0.24 425	0.57 441	0.48 461	0.62 438	0.78 459	0.50 419	0.71 439	0.68 450	0.54 438	0.98 463	0.84 452	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.19 417	0.20 427

SANet	0.53 448	0.28 410	0.96 452	0.26 361	0.15 279	0.69 454	0.44 450	0.67 457	1.34 487	0.67 452	0.98 465	0.94 466	0.71 462	0.89 448	0.76 444	0.14 379	0.12 388	0.12 342	0.11 325	0.17 398	0.16 385

Consistency-Raft	0.55 449	0.48 460	1.02 459	0.45 464	0.49 471	0.49 422	0.47 457	0.72 465	0.72 451	0.45 405	0.82 453	0.47 375	0.60 447	0.50 303	0.63 437	0.39 474	0.39 478	0.44 471	0.51 482	0.52 472	0.37 469

anonymity	0.56 450	0.54 469	0.70 402	0.47 467	0.61 480	0.56 438	0.43 447	0.69 461	0.49 384	0.63 447	0.55 399	0.54 406	0.60 447	0.61 359	0.57 423	0.55 480	0.53 487	0.50 474	0.54 485	0.51 471	0.56 483

MFN_U_SF_RVC	0.56 450	0.51 467	1.19 470	0.38 454	0.22 407	0.69 454	0.27 367	0.80 474	0.67 441	0.73 457	0.74 444	0.87 462	0.61 456	0.81 435	0.76 444	0.29 462	0.27 466	0.32 462	0.37 473	0.32 462	0.31 463

SAMSARA	0.56 450	0.39 450	0.80 421	0.60 476	0.46 468	1.00 478	1.23 505	0.67 457	0.68 444	0.71 456	0.54 395	0.89 465	0.57 444	0.81 435	0.62 434	0.19 434	0.22 456	0.18 422	0.18 432	0.27 452	0.25 454

otaku	0.57 453	0.62 474	0.87 438	0.63 478	0.44 467	0.73 458	0.37 426	0.65 446	0.66 438	0.51 424	0.75 445	0.66 445	0.45 414	0.69 392	0.46 406	0.53 477	0.34 475	0.55 477	0.35 469	0.60 477	0.45 475

Ntro	0.58 454	0.64 475	0.92 445	0.66 479	0.50 473	0.77 462	0.36 422	0.66 452	0.70 448	0.50 419	0.59 410	0.65 441	0.51 435	0.75 413	0.45 400	0.56 481	0.32 474	0.56 480	0.34 468	0.63 479	0.46 478

PVD	0.58 454	0.34 436	0.84 432	0.39 456	0.31 454	0.59 443	0.47 457	0.80 474	1.25 486	0.92 469	1.09 468	0.79 459	0.82 470	0.85 441	0.76 444	0.21 439	0.18 441	0.22 442	0.18 432	0.27 452	0.35 468

ADCS	0.58 454	0.40 451	1.35 481	0.29 409	0.24 425	0.55 437	0.45 451	0.67 457	0.83 465	0.76 462	0.71 439	0.68 450	0.60 447	0.76 418	2.23 500	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.17 426	0.22 434	0.22 440

MeshStereo	0.58 454	0.27 407	0.67 390	0.22 200	0.17 329	0.66 452	0.37 426	0.78 470	0.61 430	1.47 499	1.30 477	1.65 485	0.79 466	1.12 472	0.59 429	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.14 397	0.17 398	0.14 366
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
MSMD_ROB	0.60 458	0.33 435	0.61 366	0.30 416	0.25 432	0.86 471	0.35 418	0.55 382	0.67 441	1.10 480	1.49 485	1.76 488	0.97 480	0.88 447	0.49 411	0.23 442	0.21 452	0.27 448	0.27 462	0.25 442	0.24 452

DGSMNet	0.61 459	0.29 417	0.91 443	0.51 471	0.70 484	0.62 448	1.38 506	0.59 418	0.55 414	0.37 333	0.61 421	0.52 400	0.33 357	0.65 380	0.43 393	0.53 477	0.60 494	0.67 482	0.61 490	0.63 479	0.61 490

FCDSN-DC	0.63 460	0.31 429	0.61 366	0.36 446	0.30 452	0.65 450	0.37 426	0.66 452	0.68 444	1.14 482	1.54 488	1.71 487	1.26 489	0.92 453	0.64 438	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.27 452	0.27 459
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 460	0.37 446	2.40 496	0.26 361	0.25 432	0.38 368	0.49 463	0.41 238	1.06 480	1.38 488	0.87 460	0.62 430	0.95 477	0.65 380	1.65 488	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.19 417	0.17 396

AnyNet_C01	0.65 462	0.58 470	2.60 499	0.32 428	0.26 437	0.88 472	0.61 473	0.63 444	0.62 432	0.68 453	0.96 464	0.76 458	0.60 447	0.96 460	1.43 484	0.16 406	0.16 430	0.17 414	0.17 426	0.23 437	0.23 447

DispFullNet	0.66 463	0.89 487	1.59 485	0.77 484	1.21 501	0.51 426	0.23 312	0.59 418	0.72 451	0.69 455	0.61 421	0.69 452	0.91 476	0.79 428	0.48 409	0.27 457	0.12 388	0.73 485	0.30 466	0.65 482	0.40 472

NVStereoNet_ROB	0.67 464	0.49 464	0.83 427	0.48 468	0.40 463	0.51 426	0.46 453	0.70 462	0.77 458	0.84 465	1.72 492	1.02 470	0.83 471	1.23 479	0.79 449	0.32 466	0.38 477	0.40 469	0.46 477	0.36 465	0.41 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 465	0.64 475	1.06 463	0.45 464	0.27 439	1.40 495	0.58 470	0.78 470	0.92 473	0.84 465	0.86 457	0.88 464	0.68 459	1.33 484	0.68 441	0.37 472	0.29 470	0.34 465	0.36 472	0.43 467	0.37 469

SPS-STEREO	0.69 466	0.61 473	0.98 454	0.52 473	0.57 478	0.74 459	0.50 464	0.78 470	0.62 432	0.95 472	0.86 457	0.94 466	0.70 461	1.01 465	0.87 456	0.58 483	0.51 484	0.50 474	0.50 481	0.55 474	0.58 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 467	0.30 423	0.69 396	0.32 428	0.27 439	0.81 468	0.39 437	0.79 473	0.82 462	1.41 491	1.58 490	1.98 490	1.26 489	1.02 466	0.77 447	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.26 448	0.26 456

FC-DCNN v2	0.71 468	0.30 423	0.67 390	0.32 428	0.27 439	0.84 469	0.39 437	0.84 478	0.85 468	1.44 495	1.64 491	2.09 492	1.28 491	1.06 468	0.80 450	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.26 448	0.25 454

RainbowNet	0.72 469	0.89 487	1.02 459	0.82 485	0.63 482	0.78 465	0.52 465	0.81 476	0.93 475	0.60 443	0.79 450	0.80 460	0.60 447	0.80 432	0.57 423	0.78 491	0.55 490	0.78 487	0.49 479	0.76 487	0.58 485

ACVNet_1	0.72 469	0.81 482	1.37 482	0.72 482	0.53 476	0.77 462	0.42 445	0.85 481	0.90 471	0.74 460	0.75 445	1.32 480	0.72 463	1.02 466	0.55 422	0.54 479	0.31 473	0.71 484	0.35 469	0.64 481	0.45 475

ACVNet-4b	0.72 469	0.81 482	1.33 480	0.72 482	0.50 473	0.80 467	0.31 399	0.71 464	0.80 461	0.50 419	0.72 443	0.95 468	0.43 410	0.96 460	1.20 479	1.13 504	0.21 452	0.76 486	0.45 476	0.65 482	0.46 478

MFMNet_re	0.72 469	0.76 480	0.99 455	0.62 477	0.70 484	0.77 462	0.67 476	0.75 467	0.83 465	0.78 463	0.86 457	0.69 452	0.78 465	0.71 398	0.61 432	0.66 486	0.59 493	0.61 481	0.58 489	0.68 485	0.71 494

ELAS_RVC	0.74 473	0.36 441	1.00 456	0.37 452	0.33 456	0.88 472	0.93 494	0.83 477	1.08 481	1.35 487	1.33 479	1.24 476	1.33 493	1.06 468	0.95 461	0.27 457	0.25 464	0.29 458	0.27 462	0.30 458	0.30 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 473	0.36 441	0.85 435	0.36 446	0.33 456	1.36 493	0.77 485	0.93 482	0.92 473	1.41 491	1.53 487	1.16 475	1.17 485	0.95 459	1.03 465	0.26 452	0.25 464	0.28 454	0.28 465	0.31 459	0.30 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 475	0.48 460	4.68 503	0.34 436	0.28 444	1.12 482	0.46 453	0.62 438	1.03 477	0.73 457	0.89 461	0.60 424	0.59 445	1.61 489	1.16 475	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 417

RTSA	0.78 475	0.48 460	4.68 503	0.34 436	0.28 444	1.12 482	0.46 453	0.62 438	1.03 477	0.73 457	0.89 461	0.60 424	0.59 445	1.61 489	1.16 475	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 417

SGM+DAISY	0.87 477	0.66 477	1.30 479	0.51 471	0.60 479	1.03 479	0.84 491	0.76 468	0.73 454	1.39 489	1.51 486	1.31 479	1.22 487	1.11 470	1.08 467	0.57 482	0.53 487	0.51 476	0.51 482	0.54 473	0.61 490

ACVNet_2	0.89 478	0.87 486	1.25 474	0.82 485	0.62 481	0.97 477	0.62 474	1.14 486	1.42 489	1.00 475	1.40 480	1.47 483	0.84 472	1.11 470	0.66 440	0.61 484	0.43 481	0.78 487	0.49 479	0.75 486	0.52 481

IMH-64-1	0.91 479	0.86 484	0.84 432	0.97 490	0.75 486	0.92 475	0.71 478	1.27 487	1.10 482	0.89 467	1.45 482	1.14 472	0.96 478	1.19 475	0.84 452	0.74 488	0.51 484	0.97 492	0.55 486	0.84 489	0.60 487

IMH-64	0.91 479	0.86 484	0.84 432	0.97 490	0.75 486	0.92 475	0.71 478	1.27 487	1.10 482	0.89 467	1.45 482	1.14 472	0.96 478	1.19 475	0.84 452	0.74 488	0.51 484	0.97 492	0.55 486	0.84 489	0.60 487

U	1.00 481	0.09 22	0.21 18	0.21 142	3.68 507	6.12 510	0.14 26	0.21 15	0.21 59	0.11 8	0.11 7	0.10 7	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 37	0.05 8	5.42 513	2.90 511	0.07 66	0.06 41

PWCK	1.00 481	1.17 500	1.70 489	0.91 488	0.41 464	1.19 486	0.92 493	1.10 484	1.14 484	1.16 483	1.14 471	1.25 477	0.88 475	1.75 495	1.04 466	0.87 495	0.50 482	0.87 490	0.53 484	0.96 497	0.52 481

WAO-7	1.01 483	0.89 487	0.93 447	0.83 487	0.66 483	1.18 484	0.81 489	1.40 491	1.57 492	1.11 481	1.76 494	1.45 482	1.19 486	1.50 488	1.14 472	0.61 484	0.62 497	0.70 483	0.68 493	0.66 484	0.60 487

MADNet+	1.01 483	1.16 499	4.72 505	0.70 481	0.47 469	1.24 488	0.96 495	0.97 483	0.89 469	0.65 451	0.77 448	0.87 462	0.85 474	2.09 499	1.68 489	0.38 473	0.39 478	0.31 461	0.27 462	0.43 467	0.39 471

IMH	1.05 485	0.95 492	1.00 456	1.01 492	0.78 489	1.11 481	0.68 477	1.38 490	1.43 490	1.00 475	1.72 492	1.43 481	1.14 482	1.73 494	0.89 457	1.09 501	0.55 490	0.99 494	0.57 488	0.87 492	0.62 492

WAO-6	1.07 486	0.93 491	0.92 445	0.96 489	0.78 489	1.28 490	0.75 482	1.34 489	2.00 496	1.02 477	1.54 488	1.59 484	1.22 487	1.31 483	1.14 472	0.78 491	0.55 490	1.02 496	0.75 497	0.83 488	0.69 493

LVE	1.13 487	1.02 493	1.28 477	1.01 492	0.80 492	1.29 491	0.81 489	1.47 494	1.96 494	1.07 479	1.90 495	1.90 489	1.01 481	1.48 487	0.91 458	0.93 498	0.61 496	0.94 491	0.69 494	0.87 492	0.75 498

JetBlue	1.14 488	0.76 480	2.36 494	0.59 475	0.75 486	3.04 506	1.78 507	1.11 485	0.90 471	0.94 470	1.10 469	1.66 486	1.28 491	2.09 499	1.72 491	0.43 476	0.36 476	0.38 467	0.38 475	0.58 476	0.56 483

Dean	1.17 489	1.04 495	1.49 484	1.03 494	0.78 489	1.20 487	0.77 485	1.48 495	1.96 494	1.28 485	1.99 497	2.15 493	1.14 482	1.25 480	1.00 464	0.81 493	0.60 494	1.01 495	0.69 494	0.92 496	0.74 497

SGM-ForestM	1.36 490	0.28 410	0.79 418	0.26 361	0.16 309	2.26 503	1.00 497	1.42 492	1.46 491	2.38 503	2.05 498	5.95 512	2.66 505	2.95 504	2.46 502	0.17 417	0.18 441	0.18 422	0.18 432	0.15 374	0.18 409

MANE	1.41 491	0.36 441	0.74 410	0.43 461	0.41 464	2.16 502	0.80 487	2.39 507	3.38 501	2.22 502	3.06 504	3.54 505	2.73 506	2.15 501	1.94 497	0.28 460	0.27 466	0.30 460	0.46 477	0.28 456	0.34 467

TorneroNet-64	1.43 492	1.03 494	1.20 471	1.10 496	0.86 495	2.26 503	0.73 481	1.84 500	3.84 506	1.25 484	2.25 502	2.69 501	1.42 494	1.76 496	1.43 484	0.76 490	0.50 482	1.09 497	0.66 492	1.23 501	0.76 499

notaker	1.45 493	1.34 503	1.48 483	1.40 503	1.07 499	1.18 484	0.85 492	1.48 495	1.40 488	1.51 500	3.46 505	2.40 498	1.81 499	1.76 496	1.45 487	1.11 502	0.69 502	1.38 504	0.87 500	1.31 503	0.97 502

WAO-8	1.46 494	1.10 497	1.09 464	1.10 496	0.84 493	2.06 499	0.75 482	1.84 500	3.83 504	1.44 495	2.21 500	2.15 493	1.43 495	3.17 505	1.19 477	0.91 496	0.65 499	1.09 497	0.79 498	0.90 494	0.71 494

Venus	1.46 494	1.10 497	1.09 464	1.10 496	0.84 493	2.06 499	0.75 482	1.84 500	3.83 504	1.44 495	2.21 500	2.15 493	1.43 495	3.17 505	1.19 477	0.91 496	0.65 499	1.09 497	0.79 498	0.90 494	0.71 494

UNDER WATER-64	1.55 496	1.19 501	2.52 497	1.31 501	0.95 497	2.12 501	1.21 504	1.45 493	3.19 500	1.43 494	1.32 478	2.64 500	2.04 501	1.63 491	1.83 493	1.11 502	0.67 501	1.28 502	0.92 501	1.19 499	1.02 503

UNDER WATER	1.59 497	1.22 502	2.36 494	1.38 502	1.03 498	1.67 498	1.10 501	1.54 498	3.63 502	1.44 495	1.47 484	2.85 502	2.25 503	1.67 492	1.94 497	1.06 500	0.62 497	1.31 503	0.93 502	1.21 500	1.02 503

LSM	1.64 498	0.40 451	2.56 498	2.02 507	17.61 518	0.51 426	0.52 465	0.61 430	0.76 456	0.82 464	1.11 470	0.63 438	0.54 438	0.75 413	0.49 411	0.16 406	0.24 462	0.18 422	0.21 440	0.25 442	2.42 510

LE_ROB	1.76 499	0.20 349	2.68 500	0.48 468	0.52 475	0.78 465	0.96 495	0.84 478	6.61 511	7.40 512	2.08 499	2.08 491	4.83 507	1.27 482	3.79 507	0.10 269	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.11 296	0.10 278

ktn	1.77 500	1.36 504	1.22 472	1.43 504	1.14 500	1.52 496	1.08 500	1.51 497	3.96 507	2.77 506	4.69 507	3.35 504	1.46 497	1.69 493	1.25 481	1.43 506	0.77 503	1.45 505	0.99 503	1.32 504	0.96 501

KSHMR	1.89 501	1.36 504	1.60 486	1.47 505	1.22 502	1.38 494	1.06 499	1.79 499	5.97 510	1.42 493	5.65 510	2.98 503	1.14 482	2.23 502	1.20 479	1.27 505	1.12 504	1.46 506	1.10 505	1.32 504	1.15 505

TorneroNet	2.22 502	1.08 496	1.24 473	1.14 500	0.90 496	5.58 508	0.80 487	2.12 505	8.69 512	2.58 504	5.42 509	3.88 506	1.97 500	1.78 498	1.87 494	0.86 494	0.54 489	1.15 501	0.74 496	1.23 501	0.85 500

MADNet++	2.26 503	1.80 507	2.06 491	2.13 509	1.97 506	2.61 505	1.79 508	2.38 506	2.16 497	2.75 505	2.65 503	2.38 497	2.43 504	3.17 505	3.21 504	2.17 507	1.95 508	1.94 508	1.63 507	2.06 507	2.01 509

JetRed	2.30 504	2.64 509	6.12 506	1.12 499	1.38 504	5.85 509	3.29 509	1.99 503	1.67 493	1.98 501	1.95 496	2.16 496	1.60 498	2.48 503	4.10 508	1.05 499	1.60 505	1.09 497	1.01 504	1.67 506	1.28 506

HanzoNet	2.97 505	1.69 506	2.29 493	1.74 506	1.33 503	1.53 497	1.03 498	1.99 503	2.64 499	5.51 509	5.16 508	5.90 511	6.82 511	4.32 510	3.29 505	3.16 509	2.02 510	1.92 507	2.87 510	2.24 508	1.89 508

coex-ft	3.44 506	0.73 479	48.55 526	0.24 292	0.19 368	0.50 425	0.43 447	0.47 297	2.40 498	7.03 511	1.20 473	0.97 469	2.23 502	0.73 405	1.92 496	0.12 339	0.15 423	0.14 384	0.12 362	0.21 428	0.43 474

DPSimNet_ROB	4.34 507	4.23 510	6.89 508	3.67 510	3.68 507	4.75 507	5.21 511	2.67 508	3.68 503	5.82 510	3.95 506	5.57 508	6.72 510	3.46 509	4.48 509	4.05 512	2.88 511	4.68 512	3.12 512	3.69 510	3.62 512

tt	4.71 508	0.10 48	3.94 502	2.06 508	1.53 505	10.14 515	16.88 515	9.27 515	4.98 508	1.39 489	1.02 466	4.68 507	4.90 508	3.35 508	5.86 511	5.76 513	9.15 518	2.24 509	2.53 509	3.10 509	1.32 507

BEATNet-Init1	4.73 509	2.61 508	13.29 518	0.58 474	0.53 476	10.12 514	3.33 510	4.83 510	5.01 509	8.75 513	8.51 511	14.08 520	7.60 512	7.70 513	5.34 510	0.28 460	0.28 469	0.34 465	0.37 473	0.57 475	0.45 475

EDNetEfficientorigin	7.51 510	0.52 468	140.47 528	0.25 329	0.17 329	0.42 391	0.29 385	0.47 297	1.03 477	1.28 485	1.02 466	0.83 461	0.84 472	0.75 413	0.99 463	0.10 269	0.09 328	0.12 342	0.10 288	0.21 428	0.22 440

DGTPSM_ROB	8.34 511	5.10 511	10.37 516	5.31 512	10.18 512	8.33 511	23.60 519	6.06 512	13.41 518	4.90 507	10.87 516	5.65 509	10.44 513	6.17 511	12.59 514	3.74 510	7.55 513	3.69 510	7.26 515	4.14 511	7.46 513

DPSMNet_ROB	8.40 512	5.11 512	10.49 517	5.58 513	10.25 513	8.34 512	23.62 520	6.07 513	13.45 519	4.93 508	10.88 517	5.66 510	10.44 513	6.24 512	12.64 515	3.98 511	7.61 514	3.76 511	7.30 516	4.20 512	7.51 514

DLNR_Zeroshot_test	10.44 513	12.10 520	19.93 520	106.08 528	23.66 525	0.14 7	0.13 11	3.22 509	0.17 15	0.16 63	0.23 104	0.16 74	0.10 21	0.31 225	0.15 100	2.36 508	0.06 106	0.07 36	0.07 93	39.70 526	0.06 41

LRCNet_RVC	10.90 514	14.34 522	9.35 509	15.35 517	8.04 511	1.08 480	0.34 415	8.78 514	0.70 448	12.63 520	16.05 520	9.85 513	6.54 509	8.57 514	6.34 512	20.27 524	5.40 512	23.70 522	21.88 521	14.87 519	13.83 521

DPSM_ROB	11.49 515	9.87 518	10.35 514	11.13 515	11.31 514	19.11 522	27.51 522	13.37 520	14.21 521	10.31 517	11.06 518	10.96 518	11.27 519	11.96 520	13.59 517	6.78 515	8.19 516	6.03 514	7.09 513	7.93 513	7.73 516

DPSM	11.49 515	9.87 518	10.35 514	11.13 515	11.31 514	19.11 522	27.51 522	13.37 520	14.21 521	10.31 517	11.06 518	10.96 518	11.27 519	11.96 520	13.59 517	6.78 515	8.19 516	6.03 514	7.09 513	7.93 513	7.73 516

xxxxx1	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

tt_ll	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

ff	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

PML	16.10 520	12.82 521	6.78 507	5.23 511	7.76 510	33.92 524	66.56 527	5.30 511	10.28 513	26.12 526	68.59 527	20.51 522	13.49 521	10.06 515	6.78 513	5.96 514	2.00 509	6.04 516	2.18 508	8.96 515	2.60 511

Anonymous_1	16.62 521	9.35 514	9.84 510	10.66 514	14.64 516	18.66 521	27.12 521	12.64 519	13.51 520	10.76 519	10.30 515	10.13 514	10.60 515	11.06 519	12.74 516	15.87 523	7.74 515	16.92 520	43.48 524	58.66 527	7.68 515

HaxPig	17.72 522	20.22 526	19.73 519	16.53 518	16.51 517	9.27 513	9.33 512	14.34 522	13.27 517	18.65 521	18.70 521	17.35 521	16.77 522	17.04 522	16.45 522	22.05 525	20.89 525	22.27 521	21.53 520	21.29 523	22.13 525

MEDIAN_ROB	21.21 523	24.62 527	23.47 524	19.58 519	19.65 522	13.22 516	10.96 513	17.88 523	17.00 523	22.14 525	22.02 523	20.86 523	20.36 523	21.06 523	19.71 523	25.63 526	24.13 526	26.21 523	25.20 522	25.17 524	25.38 526

CasAABBNet	23.10 524	19.86 523	20.64 521	22.47 523	22.73 523	38.41 525	55.50 526	26.89 525	28.70 526	20.61 523	22.15 524	22.08 524	22.75 524	23.99 524	27.36 526	13.59 520	16.48 523	12.14 517	14.27 518	15.95 520	15.53 522

Selective-RAFT-Error	23.16 525	19.93 524	20.87 522	22.54 524	22.81 524	38.52 527	55.47 525	27.01 527	28.83 527	20.66 524	22.25 525	22.09 525	22.80 526	24.09 525	27.36 526	13.61 521	16.48 523	12.15 518	14.28 519	15.99 521	15.57 523

LSM0	24.24 526	19.98 525	22.32 523	24.22 525	40.14 527	38.48 526	55.20 524	26.95 526	28.57 525	20.49 522	21.83 522	22.26 526	22.75 524	24.22 526	27.30 525	13.66 522	16.32 522	12.19 519	14.15 517	16.10 522	17.66 524

AVERAGE_ROB	25.43 527	29.06 528	27.24 525	24.63 526	24.20 526	17.73 520	12.61 514	22.29 524	21.39 524	26.79 527	26.16 526	25.20 527	24.64 527	25.07 527	23.53 524	29.96 527	28.40 527	30.60 524	29.58 523	29.72 525	29.84 527

test_example2	101.33 528	108.28 529	68.15 527	98.43 527	106.93 528	89.75 528	102.43 528	36.80 528	97.65 528	129.04 528	130.15 528	65.26 528	66.62 528	92.11 528	80.24 528	144.10 528	199.48 528	81.81 528	103.01 528	125.01 528	101.27 528

ccccc		256.29 530		354.40 529	364.36 529	149.10 529		152.89 529		153.93 529		164.00 529		268.02 529		390.55 529	349.22 529	244.59 529	219.82 529	412.30 529

ASD4		6.65 513

Low-res two-view benchmark