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

3.75w	0.22 25	0.17 78	0.30 64	0.31 21	0.19 67	0.43 230	0.24 86	0.35 29	0.24 20	0.31 73	0.27 35	0.17 4	0.22 60	0.37 48	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

(5qrfij	0.24 59	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.18 42	0.40 200	0.19 19	0.45 93	0.34 77	0.29 62	0.45 116	0.25 55	0.20 37	0.47 129	0.22 31	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

*5drh	0.23 42	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.41 217	0.18 11	0.41 67	0.34 77	0.29 62	0.42 107	0.25 55	0.21 51	0.36 41	0.20 9	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

&5qef	0.23 42	0.13 2	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.34 149	0.24 86	0.38 43	0.27 28	0.28 49	0.54 164	0.23 40	0.20 37	0.48 141	0.21 17	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

#25fwe	0.23 42	0.14 14	0.28 42	0.30 9	0.19 67	0.49 268	0.17 3	0.40 58	0.30 48	0.25 27	0.30 53	0.27 66	0.16 10	0.49 149	0.24 67	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 82

￥25erdr	0.23 42	0.15 41	0.27 28	0.31 21	0.17 17	0.48 263	0.21 45	0.40 58	0.34 77	0.28 49	0.35 81	0.27 66	0.16 10	0.49 149	0.25 89	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.09 4

$5dtd	0.22 25	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.39 194	0.25 97	0.39 50	0.25 25	0.25 27	0.31 63	0.27 66	0.19 28	0.35 38	0.24 67	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

#5drz	0.22 25	0.13 2	0.25 10	0.30 9	0.17 17	0.42 225	0.25 97	0.39 50	0.30 48	0.30 70	0.33 67	0.23 40	0.21 51	0.30 12	0.23 55	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.09 4

@esxe	0.25 71	0.14 14	0.27 28	0.31 21	0.19 67	0.44 240	0.23 70	0.38 43	0.43 148	0.37 111	0.51 148	0.24 45	0.26 108	0.45 105	0.26 119	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

$eesxe	0.23 42	0.14 14	0.28 42	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.43 82	0.33 72	0.28 49	0.35 81	0.25 55	0.15 4	0.45 105	0.24 67	0.12 42	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

^frffs	0.23 42	0.14 14	0.28 42	0.31 21	0.17 17	0.45 250	0.25 97	0.41 67	0.32 65	0.27 43	0.41 102	0.24 45	0.22 60	0.41 74	0.22 31	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

&EFD	0.23 42	0.14 14	0.27 28	0.31 21	0.18 42	0.37 172	0.24 86	0.42 73	0.34 77	0.26 33	0.41 102	0.24 45	0.20 37	0.48 141	0.20 9	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

*wqe	0.24 59	0.14 14	0.27 28	0.31 21	0.17 17	0.40 200	0.23 70	0.44 86	0.35 94	0.28 49	0.47 128	0.24 45	0.19 28	0.47 129	0.22 31	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.09 4

(q45	0.24 59	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.40 200	0.21 45	0.44 86	0.35 94	0.27 43	0.43 111	0.25 55	0.20 37	0.48 141	0.21 17	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

)tte	0.24 59	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.17 17	0.42 225	0.20 27	0.44 86	0.33 72	0.28 49	0.48 131	0.24 45	0.20 37	0.48 141	0.21 17	0.11 24	0.08 2	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.10 31

rrrtt	0.23 42	0.17 78	0.32 84	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.37 34	0.30 48	0.37 111	0.28 44	0.22 31	0.25 92	0.42 82	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.09 1	0.10 31

asda	0.21 13	0.19 141	0.29 52	0.31 21	0.17 17	0.25 40	0.23 70	0.36 32	0.28 35	0.27 43	0.24 24	0.18 10	0.21 51	0.40 66	0.21 17	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.10 31

asd	0.21 13	0.18 102	0.29 52	0.32 54	0.18 42	0.27 57	0.22 56	0.35 29	0.22 15	0.31 73	0.22 16	0.19 15	0.21 51	0.44 100	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.11 25	0.09 4

qwe	0.22 25	0.18 102	0.28 42	0.31 21	0.18 42	0.29 86	0.21 45	0.38 43	0.32 65	0.35 101	0.30 53	0.20 20	0.20 37	0.43 89	0.21 17	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.12 62	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 213	0.32 84	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.27 127	0.32 15	0.24 20	0.29 62	0.27 35	0.20 20	0.23 75	0.34 30	0.23 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 213	0.32 84	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.27 127	0.32 15	0.24 20	0.29 62	0.27 35	0.20 20	0.23 75	0.34 30	0.23 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 176	0.29 52	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 111	0.32 15	0.28 35	0.32 88	0.28 44	0.19 15	0.17 13	0.29 7	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 176	0.29 52	0.30 9	0.17 17	0.24 26	0.26 111	0.32 15	0.28 35	0.32 88	0.28 44	0.19 15	0.17 13	0.29 7	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 213	0.32 84	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.27 127	0.32 15	0.24 20	0.29 62	0.27 35	0.20 20	0.23 75	0.34 30	0.23 55	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 141	0.31 71	0.31 21	0.17 17	0.29 86	0.19 19	0.31 13	0.21 13	0.31 73	0.24 24	0.20 20	0.24 85	0.41 74	0.22 31	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.11 25	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 102	0.31 71	0.32 54	0.18 42	0.31 113	0.25 97	0.31 13	0.23 17	0.28 49	0.35 81	0.18 10	0.17 13	0.39 61	0.21 17	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.11 25	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 102	0.28 42	0.29 5	0.17 17	0.23 17	0.34 234	0.36 32	0.28 35	0.34 96	0.26 31	0.17 4	0.22 60	0.36 41	0.23 55	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.09 4

3.25w_new	0.23 42	0.17 78	0.32 84	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.37 34	0.30 48	0.37 111	0.28 44	0.22 31	0.25 92	0.42 82	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.09 1	0.10 31

3.25w	0.23 42	0.17 78	0.32 84	0.31 21	0.17 17	0.43 230	0.20 27	0.37 34	0.30 48	0.37 111	0.28 44	0.22 31	0.25 92	0.42 82	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.09 1	0.10 31

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 102	0.29 52	0.30 9	0.18 42	0.27 57	0.23 70	0.37 34	0.28 35	0.31 73	0.26 31	0.22 31	0.26 108	0.50 157	0.24 67	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

3w_stereo	0.24 59	0.20 176	0.37 147	0.33 66	0.16 7	0.32 132	0.42 375	0.41 67	0.38 123	0.31 73	0.27 35	0.16 2	0.26 108	0.34 30	0.22 31	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.12 62	0.11 82

2w_stereo	0.22 25	0.18 102	0.30 64	0.32 54	0.16 7	0.28 74	0.38 316	0.38 43	0.35 94	0.32 88	0.33 67	0.17 4	0.18 20	0.29 7	0.22 31	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 70	0.12 62	0.10 31

1w_stereo	0.24 59	0.15 41	0.29 52	0.34 77	0.18 42	0.31 113	0.41 365	0.40 58	0.43 148	0.31 73	0.38 96	0.17 4	0.24 85	0.45 105	0.23 55	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 14	0.25 10	0.31 21	0.15 1	0.22 13	0.22 56	0.39 50	0.33 72	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 56	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 26	0.11 25	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 406	3.08 579	2.43 554	0.31 21	0.18 42	0.29 86	0.20 27	0.37 34	0.32 65	0.28 49	0.24 24	0.18 10	0.18 20	0.31 15	0.22 31	1.09 556	0.08 2	0.17 201	0.16 243	0.14 140	0.97 557

CAS	0.34 150	0.13 2	0.25 10	1.28 551	0.30 365	0.46 256	0.38 316	0.48 101	0.47 171	0.34 96	0.52 158	0.24 45	0.19 28	0.29 7	0.27 138	0.69 542	0.08 2	0.12 42	0.08 1	0.12 62	0.15 228

#75ew	0.23 42	0.14 14	0.26 15	0.30 9	0.18 42	0.44 240	0.19 19	0.38 43	0.28 35	0.30 70	0.33 67	0.26 61	0.20 37	0.40 66	0.23 55	0.13 75	0.09 37	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.11 82

#wrr	0.23 42	0.14 14	0.29 52	0.31 21	0.18 42	0.37 172	0.24 86	0.40 58	0.27 28	0.27 43	0.37 91	0.25 55	0.19 28	0.38 56	0.23 55	0.13 75	0.09 37	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.10 31

%deaf	0.23 42	0.13 2	0.27 28	0.30 9	0.18 42	0.39 194	0.19 19	0.39 50	0.27 28	0.28 49	0.35 81	0.24 45	0.20 37	0.44 100	0.24 67	0.13 75	0.09 37	0.11 1	0.08 1	0.12 62	0.10 31

xxxyy	0.22 25	0.18 102	0.31 71	0.31 21	0.18 42	0.31 113	0.18 11	0.32 15	0.31 56	0.31 73	0.37 91	0.20 20	0.22 60	0.45 105	0.24 67	0.10 10	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

xtttt	0.22 25	0.18 102	0.31 71	0.31 21	0.18 42	0.31 113	0.18 11	0.32 15	0.31 56	0.31 73	0.37 91	0.20 20	0.22 60	0.45 105	0.24 67	0.10 10	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

2.25w	0.22 25	0.18 102	0.31 71	0.31 21	0.18 42	0.31 113	0.18 11	0.32 15	0.31 56	0.31 73	0.37 91	0.20 20	0.22 60	0.45 105	0.24 67	0.10 10	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

monsterstereo	0.22 25	0.14 14	0.26 15	0.34 77	0.18 42	0.21 10	0.20 27	0.37 34	0.35 94	0.33 93	0.40 99	0.19 15	0.18 20	0.45 105	0.21 17	0.11 24	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.13 97	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 14	0.26 15	0.31 21	0.19 67	0.23 17	0.19 19	0.44 86	0.33 72	0.36 105	0.30 53	0.16 2	0.18 20	0.43 89	0.19 3	0.11 24	0.09 37	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.10 31

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 9	0.19 67	0.20 5	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 20	0.33 26	0.19 3	0.13 75	0.09 37	0.13 71	0.09 26	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 9	0.20 93	0.20 5	0.19 19	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 13	0.33 26	0.19 3	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 28	0.33 66	0.17 17	0.38 187	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 22	0.15 3	0.26 61	0.17 13	0.32 20	0.21 17	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.10 31

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 21	0.16 7	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 31	0.14 1	0.32 20	0.19 3	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 28	0.33 66	0.17 17	0.24 26	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.31 15	0.20 9	0.12 42	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 28	0.34 77	0.15 1	0.27 57	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.32 20	0.20 9	0.11 24	0.09 37	0.13 71	0.09 26	0.10 4	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 41	0.27 28	0.31 21	0.15 1	0.29 86	0.20 27	0.37 34	0.29 43	0.24 22	0.29 52	0.21 30	0.27 119	0.36 41	0.25 89	0.16 226	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.13 97	0.10 31

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 41	0.31 71	0.29 5	0.22 131	0.21 10	0.26 111	0.33 25	0.31 56	0.20 8	0.30 53	0.22 31	0.22 60	0.47 129	0.22 31	0.11 24	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.13 97	0.10 31

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 71	0.31 409	0.24 5	0.51 452	0.19 67	0.29 86	0.22 56	0.40 58	0.37 118	0.26 33	0.24 24	0.24 45	0.31 169	0.44 100	0.22 31	0.14 117	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.14 140	0.10 31

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 17	0.20 27	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 28	0.26 2	0.21 17	0.13 75	0.09 37	0.12 42	0.09 26	0.10 4	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 521	0.39 178	0.28 3	0.15 1	0.23 17	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 12	0.18 1	0.16 226	0.09 37	0.12 42	0.08 1	0.16 226	0.09 4

AIO_rvc	0.23 42	0.16 56	0.32 84	0.34 77	0.19 67	0.26 44	0.33 223	0.40 58	0.22 15	0.26 33	0.24 24	0.34 101	0.15 4	0.51 164	0.24 67	0.12 42	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.12 62	0.10 31

AIO_test	0.23 42	0.16 56	0.28 42	0.34 77	0.20 93	0.30 98	0.39 339	0.38 43	0.25 25	0.25 27	0.28 44	0.32 85	0.22 60	0.38 56	0.25 89	0.12 42	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.12 62	0.09 4

castereo++	0.26 80	0.16 56	0.26 15	0.33 66	0.19 67	0.75 407	0.20 27	0.37 34	0.47 171	0.23 18	0.23 18	0.35 110	0.28 133	0.39 61	0.19 3	0.14 117	0.09 37	0.14 97	0.09 26	0.11 25	0.10 31

castereo	0.28 97	0.16 56	0.32 84	0.35 111	0.21 112	0.40 200	0.42 375	0.50 112	0.66 236	0.26 33	0.41 102	0.37 122	0.36 211	0.33 26	0.24 67	0.13 75	0.09 37	0.13 71	0.10 70	0.11 25	0.10 31

fffft	0.25 71	0.17 78	0.37 147	0.36 130	0.22 131	0.28 74	0.36 280	0.42 73	0.24 20	0.36 105	0.23 18	0.27 66	0.22 60	0.52 170	0.27 138	0.12 42	0.09 37	0.16 163	0.12 121	0.12 62	0.12 127
1: 1. 1
WCG-NET	0.28 97	0.15 41	0.33 98	0.33 66	0.19 67	0.33 139	0.27 127	0.39 50	0.80 317	0.46 158	0.49 135	0.39 134	0.25 92	0.40 66	0.25 89	0.12 42	0.09 37	0.13 71	0.11 95	0.12 62	0.10 31

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 41	0.27 28	0.37 146	0.19 67	0.22 13	0.18 11	0.42 73	0.35 94	0.22 16	0.28 44	0.24 45	0.18 20	0.27 5	0.22 31	0.12 42	0.09 37	0.12 42	0.10 70	0.12 62	0.10 31

U	0.45 288	0.16 56	0.32 84	0.40 238	0.71 534	3.55 566	0.20 27	0.41 67	0.38 123	0.26 33	0.23 18	0.24 45	0.22 60	0.26 2	0.22 31	0.15 178	0.09 37	0.88 544	0.13 155	0.13 97	0.11 82

4D-IteraStereo	0.33 144	0.18 102	0.40 189	0.40 238	0.24 200	0.32 132	0.27 127	0.58 147	0.72 264	0.65 238	0.54 164	0.42 160	0.23 75	0.45 105	0.28 158	0.14 117	0.09 37	0.19 286	0.16 243	0.16 226	0.11 82

MC-Stereo	0.28 97	0.17 78	0.32 84	0.38 175	0.20 93	0.26 44	0.26 111	0.49 104	0.37 118	0.37 111	0.61 187	0.41 150	0.31 169	0.55 190	0.25 89	0.13 75	0.09 37	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.11 82

test-3	0.34 150	0.16 56	0.43 231	0.39 203	0.21 112	0.43 230	0.22 56	0.63 182	0.78 306	0.71 281	0.45 116	0.64 276	0.27 119	0.43 89	0.31 186	0.12 42	0.09 37	0.17 201	0.13 155	0.12 62	0.10 31

test_1	0.34 150	0.16 56	0.43 231	0.39 203	0.21 112	0.43 230	0.23 70	0.63 182	0.78 306	0.68 259	0.45 116	0.64 276	0.27 119	0.43 89	0.31 186	0.12 42	0.09 37	0.17 201	0.13 155	0.12 62	0.10 31

CREStereo++_RVC	0.32 134	0.15 41	0.23 1	0.31 21	0.24 200	0.27 57	0.22 56	0.46 96	0.88 366	0.46 158	0.80 266	0.30 75	0.26 108	0.36 41	0.33 208	0.13 75	0.09 37	0.13 71	0.51 539	0.13 97	0.09 4
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 183	0.17 78	0.41 199	0.35 111	0.19 67	0.33 139	0.29 155	0.65 196	0.73 271	0.68 259	1.01 373	0.56 222	0.40 236	0.42 82	0.30 179	0.11 24	0.09 37	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.10 31

AFF-stereo	0.38 215	0.19 141	0.39 178	0.37 146	0.21 112	0.27 57	0.31 193	0.65 196	0.66 236	0.64 229	1.13 425	0.76 348	0.39 230	0.55 190	0.33 208	0.11 24	0.09 37	0.16 163	0.16 243	0.13 97	0.11 82

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 21	0.20 93	0.23 17	0.19 19	0.40 58	0.29 43	0.22 16	0.34 76	0.20 20	0.15 4	0.31 15	0.19 3	0.11 24	0.10 71	0.12 42	0.10 70	0.10 4	0.10 31

xyz-stereo	4.23 572	0.17 78	61.76 598	0.34 77	0.16 7	12.16 582	0.37 294	0.58 147	0.68 244	1.01 458	3.36 558	0.77 354	0.82 459	1.21 497	0.40 293	0.12 42	0.10 71	0.16 163	0.11 95	0.13 97	0.10 31

111111	0.21 13	0.14 14	0.27 28	0.37 146	0.22 131	0.21 10	0.19 19	0.43 82	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 73	0.14 1	0.41 74	0.22 31	0.14 117	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.12 62	0.12 127

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 64	0.34 77	0.16 7	0.52 280	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 61	0.19 28	0.37 48	0.20 9	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.11 25	0.10 31

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 64	0.34 77	0.16 7	0.52 280	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 61	0.19 28	0.37 48	0.20 9	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.11 25	0.10 31

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 52	0.34 77	0.16 7	0.26 44	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 40	0.20 37	0.32 20	0.20 9	0.15 178	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.12 62	0.11 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 42	0.16 56	0.32 84	0.39 203	0.21 112	0.18 4	0.21 45	0.34 26	0.26 27	0.28 49	0.51 148	0.28 72	0.29 147	0.26 2	0.24 67	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.14 140	0.12 127

MM-Stereo_test2	0.30 122	0.18 102	0.39 178	0.40 238	0.24 200	0.42 225	0.42 375	0.63 182	0.41 138	0.37 111	0.35 81	0.32 85	0.26 108	0.53 179	0.25 89	0.12 42	0.10 71	0.15 137	0.12 121	0.15 186	0.10 31

HART	0.29 108	0.16 56	0.32 84	0.40 238	0.21 112	0.32 132	0.26 111	0.62 174	0.31 56	0.33 93	0.65 197	0.41 150	0.22 60	0.55 190	0.25 89	0.12 42	0.10 71	0.15 137	0.11 95	0.15 186	0.11 82

Reg-Stereo(zero)	0.30 122	0.16 56	0.28 42	0.34 77	0.18 42	0.32 132	0.20 27	0.63 182	0.68 244	0.50 170	0.52 158	0.51 204	0.30 162	0.45 105	0.25 89	0.13 75	0.10 71	0.12 42	0.10 70	0.12 62	0.11 82

HI	0.45 288	0.21 213	0.36 131	0.34 77	0.35 429	0.28 74	0.31 193	0.72 260	0.46 166	0.87 388	1.13 425	1.09 455	0.76 438	0.69 335	0.56 387	0.12 42	0.10 71	0.17 201	0.17 292	0.17 260	0.15 228

CoSv	0.45 288	0.21 213	0.36 131	0.34 77	0.35 429	0.28 74	0.31 193	0.72 260	0.46 166	0.87 388	1.13 425	1.09 455	0.76 438	0.69 335	0.56 387	0.12 42	0.10 71	0.17 201	0.17 292	0.17 260	0.15 228

SCV_C0	0.26 80	0.18 102	0.34 114	0.35 111	0.24 200	0.23 17	0.28 145	0.51 114	0.36 104	0.31 73	0.36 87	0.37 122	0.20 37	0.57 212	0.22 31	0.13 75	0.10 71	0.13 71	0.11 95	0.16 226	0.12 127

SCV	0.26 80	0.19 141	0.33 98	0.35 111	0.21 112	0.27 57	0.34 234	0.56 136	0.28 35	0.24 22	0.28 44	0.37 122	0.23 75	0.49 149	0.22 31	0.18 295	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.15 186	0.11 82

HUF	0.24 59	0.16 56	0.33 98	0.32 54	0.18 42	0.25 40	0.40 350	0.42 73	0.34 77	0.25 27	0.23 18	0.32 85	0.28 133	0.34 30	0.24 67	0.13 75	0.10 71	0.13 71	0.09 26	0.12 62	0.10 31

GIP-stereo	0.24 59	0.18 102	0.30 64	0.37 146	0.24 200	0.26 44	0.20 27	0.46 96	0.36 104	0.24 22	0.39 98	0.35 110	0.20 37	0.31 15	0.21 17	0.15 178	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.12 62	0.11 82

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 41	0.26 15	0.33 66	0.20 93	0.61 343	0.21 45	0.30 10	0.31 56	0.23 18	0.19 11	0.18 10	0.18 20	0.41 74	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.11 25	0.11 82

SMoEStereo_RVC	0.26 80	0.19 141	0.35 124	0.35 111	0.22 131	0.36 167	0.32 213	0.39 50	0.34 77	0.37 111	0.30 53	0.33 97	0.24 85	0.53 179	0.24 67	0.12 42	0.10 71	0.16 163	0.12 121	0.12 62	0.11 82

999	0.27 90	0.16 56	0.35 124	0.36 130	0.24 200	0.31 113	0.27 127	0.49 104	0.38 123	0.26 33	0.30 53	0.39 134	0.23 75	0.63 280	0.25 89	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.14 205

tg	0.33 144	0.18 102	0.37 147	0.39 203	0.22 131	0.38 187	0.26 111	0.70 248	0.56 201	0.47 163	0.65 197	0.42 160	0.24 85	0.55 190	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.18 246	0.17 292	0.14 140	0.11 82

PAM_32	0.46 298	0.19 141	0.67 418	0.39 203	0.24 200	0.75 407	0.27 127	0.95 359	0.34 77	0.68 259	0.44 113	1.91 532	0.65 385	0.62 269	0.26 119	0.15 178	0.10 71	0.16 163	0.15 211	0.14 140	0.13 161

PAM	0.46 298	0.19 141	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.75 407	0.33 223	0.85 316	0.34 77	0.70 274	0.46 122	1.83 527	0.63 368	0.61 261	0.26 119	0.15 178	0.10 71	0.16 163	0.14 186	0.14 140	0.13 161

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 5	0.31 21	0.16 7	0.16 3	0.20 27	0.29 8	0.20 11	0.23 18	0.20 12	0.22 31	0.14 1	0.52 170	0.24 67	0.13 75	0.10 71	0.11 1	0.09 26	0.10 4	0.09 4

Pointernet	0.27 90	0.14 14	0.33 98	0.35 111	0.23 171	0.35 158	0.21 45	0.72 260	0.38 123	0.39 129	0.36 87	0.34 101	0.25 92	0.36 41	0.25 89	0.15 178	0.10 71	0.12 42	0.08 1	0.11 25	0.10 31

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 261	0.20 176	0.74 450	0.38 175	0.43 475	0.39 194	0.26 111	0.94 352	0.49 174	0.53 182	0.77 242	0.93 410	0.45 264	0.63 280	0.24 67	0.16 226	0.10 71	0.17 201	0.18 319	0.20 334	0.20 366

IGEV-Stereo+	0.23 42	0.14 14	0.26 15	0.32 54	0.19 67	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 43	0.21 11	0.15 3	0.22 31	0.22 60	0.40 66	0.22 31	0.14 117	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.15 186	0.86 548

AIO-Stereo	0.25 71	0.18 102	0.34 114	0.37 146	0.18 42	0.28 74	0.30 171	0.48 101	0.27 28	0.29 62	0.30 53	0.32 85	0.17 13	0.52 170	0.23 55	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.10 31

WCG-NET（raft）	0.31 128	0.15 41	0.36 131	0.32 54	0.19 67	0.35 158	0.27 127	0.51 114	0.78 306	0.45 152	0.55 171	0.48 192	0.27 119	0.54 185	0.26 119	0.13 75	0.10 71	0.12 42	0.11 95	0.12 62	0.11 82

RSM++	0.25 71	0.18 102	0.34 114	0.36 130	0.20 93	0.28 74	0.30 171	0.51 114	0.32 65	0.25 27	0.22 16	0.37 122	0.21 51	0.50 157	0.24 67	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.14 140	0.10 31

RSM	0.25 71	0.18 102	0.33 98	0.36 130	0.20 93	0.27 57	0.34 234	0.51 114	0.27 28	0.26 33	0.23 18	0.39 134	0.21 51	0.56 200	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.14 140	0.10 31

RAFT-Stereo-weight	0.32 134	0.18 102	0.33 98	0.39 203	0.22 131	0.26 44	0.29 155	0.67 215	0.80 317	0.53 182	0.51 148	0.58 235	0.20 37	0.47 129	0.27 138	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.11 82

MoCha-V2	0.25 71	0.15 41	0.29 52	0.40 238	0.18 42	0.27 57	0.26 111	0.49 104	0.27 28	0.36 105	0.27 35	0.33 97	0.35 195	0.49 149	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.11 82

IGEV++	0.24 59	0.17 78	0.31 71	0.38 175	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.50 112	0.23 17	0.28 49	0.35 81	0.30 75	0.22 60	0.31 15	0.28 158	0.14 117	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.13 97	0.13 161

ACVNet-DCA	0.35 165	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.85 316	0.54 190	0.41 139	0.50 139	0.34 101	0.49 281	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.18 284	0.17 292

xx1	0.39 231	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.67 215	1.06 460	0.41 139	0.50 139	0.65 289	0.53 303	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.20 316	0.19 349	0.18 284	0.17 292

1test111	0.36 183	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.85 316	0.54 190	0.41 139	0.50 139	0.34 101	0.49 281	0.55 190	0.45 331	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.18 284	0.17 292

cc1	0.37 200	0.23 273	0.33 98	0.41 269	0.22 131	0.55 299	0.38 316	0.67 215	1.06 460	0.41 139	0.50 139	0.34 101	0.49 281	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.16 226	0.15 228

ff7	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

ffff	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

ffm	0.44 278	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	0.68 225	1.04 449	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.25 419	0.21 395	0.16 226	0.16 274

ff1	0.49 343	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	0.68 225	1.04 449	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	1.01 464	0.88 466	0.16 226	0.10 71	0.25 419	0.21 395	0.16 226	0.16 274

11t	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

tt1	0.36 183	0.24 310	0.32 84	0.41 269	0.22 131	0.54 294	0.38 316	0.68 225	1.04 449	0.41 139	0.46 122	0.35 110	0.45 264	0.57 212	0.25 89	0.16 226	0.10 71	0.19 286	0.13 155	0.16 226	0.16 274

IGEV_Zeroshot_test	0.34 150	0.18 102	0.67 418	0.39 203	0.28 325	0.30 98	0.25 97	0.74 273	0.31 56	0.62 211	0.57 177	0.54 216	0.25 92	0.53 179	0.27 138	0.14 117	0.10 71	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.12 127

MSKI-zero shot	0.32 134	0.17 78	0.34 114	0.39 203	0.21 112	0.32 132	0.22 56	0.61 168	0.43 148	0.52 179	0.64 194	0.61 261	0.20 37	0.74 363	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.10 70	0.12 62	0.12 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 588	36.28 595	38.04 591	169.85 600	61.80 596	0.23 17	0.20 27	13.88 586	0.37 118	0.44 150	0.66 204	0.43 168	0.21 51	0.62 269	0.28 158	5.46 584	0.10 71	0.15 137	0.11 95	72.60 599	0.11 82

CASnet	0.30 122	0.20 176	0.33 98	0.41 269	0.16 7	0.26 44	0.24 86	0.52 123	0.53 186	0.52 179	0.54 164	0.39 134	0.24 85	0.40 66	0.26 119	0.14 117	0.10 71	0.22 371	0.18 319	0.18 284	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 90	0.17 78	0.31 71	0.34 77	0.45 486	0.26 44	0.28 145	0.37 34	0.32 65	0.30 70	0.46 122	0.31 82	0.37 215	0.36 41	0.24 67	0.14 117	0.10 71	0.15 137	0.12 121	0.13 97	0.11 82

Any-RAFT	0.35 165	0.16 56	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 280	0.22 56	0.88 332	0.73 271	0.53 182	0.73 221	0.64 276	0.28 133	0.46 122	0.24 67	0.15 178	0.10 71	0.13 71	0.10 70	0.13 97	0.12 127

LoS_RVC	0.27 90	0.16 56	0.27 28	0.32 54	0.30 365	0.44 240	0.34 234	0.41 67	0.33 72	0.31 73	0.51 148	0.29 73	0.32 174	0.36 41	0.28 158	0.11 24	0.10 71	0.11 1	0.08 1	0.11 25	0.19 343

anonymousdsp2	0.35 165	0.20 176	0.43 231	0.37 146	0.24 200	0.48 263	0.31 193	0.86 320	0.65 233	0.55 188	0.50 139	0.50 200	0.34 192	0.56 200	0.31 186	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.10 70	0.16 226	0.14 205

anonymousdsp	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.37 146	0.25 232	0.30 98	0.35 258	0.63 182	0.35 94	0.39 129	0.33 67	0.33 97	0.28 133	0.59 247	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

Selective-IGEV	0.24 59	0.18 102	0.35 124	0.35 111	0.19 67	0.27 57	0.25 97	0.55 134	0.23 17	0.27 43	0.25 29	0.34 101	0.19 28	0.58 232	0.22 31	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.12 62	0.10 31

EGLCR-Stereo	0.25 71	0.16 56	0.33 98	0.34 77	0.20 93	0.35 158	0.20 27	0.52 123	0.36 104	0.28 49	0.27 35	0.41 150	0.18 20	0.45 105	0.26 119	0.14 117	0.10 71	0.16 163	0.14 186	0.13 97	0.11 82

RCA-Stereo	0.35 165	0.17 78	0.34 114	0.38 175	0.22 131	0.31 113	0.34 234	0.68 225	1.24 495	0.45 152	0.65 197	0.47 187	0.43 250	0.38 56	0.27 138	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.11 82

DCANet-4	0.36 183	0.20 176	0.48 304	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.66 205	0.92 394	0.69 268	0.78 253	0.40 144	0.47 273	0.45 105	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

ccc-4	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.36 130	0.26 273	0.31 113	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.33 67	0.32 85	0.29 147	0.58 232	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228

fff	0.37 200	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.69 233	1.06 460	0.69 268	0.78 253	0.42 160	0.63 368	0.46 122	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

ADStereo(finetuned)	0.37 200	0.16 56	0.49 316	0.34 77	0.19 67	0.30 98	0.30 171	0.68 225	0.91 389	0.70 274	0.77 242	0.43 168	0.69 405	0.45 105	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 127

test_4	0.36 183	0.18 102	0.31 71	0.44 348	0.25 232	0.20 5	0.34 234	0.56 136	0.41 138	0.59 198	1.45 495	0.43 168	0.25 92	0.63 280	0.28 158	0.12 42	0.10 71	0.17 201	0.19 349	0.15 186	0.11 82

IGEV-Stereo	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.37 146	0.25 232	0.30 98	0.35 258	0.63 182	0.35 94	0.39 129	0.33 67	0.33 97	0.28 133	0.59 247	0.25 89	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.12 121	0.14 140	0.15 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 183	0.19 141	0.44 243	0.44 348	0.23 171	0.48 263	0.36 280	0.66 205	0.82 330	0.64 229	0.45 116	0.68 302	0.25 92	0.41 74	0.31 186	0.12 42	0.10 71	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.11 82

LCNet	0.41 254	0.20 176	0.32 84	0.44 348	0.24 200	0.47 260	0.29 155	0.67 215	0.53 186	0.72 293	1.03 385	0.66 294	0.60 350	0.58 232	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.19 286	0.19 349	0.21 357	0.36 487

STrans-v2	0.46 298	0.20 176	0.48 304	0.40 238	0.24 200	0.55 299	0.50 424	1.07 407	0.73 271	0.65 238	1.05 395	0.72 323	0.69 405	0.72 351	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.17 201	0.14 186	0.13 97	0.12 127

TransformOpticalFlow	0.44 278	0.20 176	0.47 284	0.41 269	0.23 171	0.37 172	0.47 405	0.94 352	0.76 289	0.65 238	1.14 430	0.73 334	0.56 328	0.76 373	0.32 196	0.15 178	0.10 71	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.13 161

PFNet	0.42 261	0.18 102	0.58 377	0.43 329	0.24 200	0.43 230	0.32 213	0.74 273	0.78 306	1.00 453	0.74 230	0.68 302	0.39 230	0.72 351	0.37 272	0.16 226	0.10 71	0.20 316	0.15 211	0.16 226	0.13 161

IRAFT_RVC	0.42 261	0.20 176	0.48 304	0.44 348	0.24 200	0.27 57	0.54 450	0.74 273	0.77 296	0.76 314	0.80 266	0.73 334	0.51 297	0.70 341	0.36 256	0.17 264	0.10 71	0.21 357	0.16 243	0.16 226	0.14 205

cross-raft	0.34 150	0.20 176	0.37 147	0.44 348	0.23 171	0.32 132	0.35 258	0.74 273	0.40 134	0.60 202	0.77 242	0.57 227	0.27 119	0.43 89	0.28 158	0.12 42	0.10 71	0.15 137	0.13 155	0.15 186	0.11 82

GMM-Stereo	0.44 278	0.19 141	0.36 131	0.42 309	0.25 232	0.51 276	0.47 405	0.71 256	0.53 186	0.76 314	1.37 478	0.76 348	0.38 219	0.60 253	0.33 208	0.15 178	0.10 71	0.20 316	0.19 349	0.16 226	0.27 437

iRaftStereo_RVC	0.32 134	0.19 141	0.37 147	0.39 203	0.22 131	0.31 113	0.29 155	0.68 225	0.51 180	0.49 167	0.66 204	0.37 122	0.23 75	0.45 105	0.33 208	0.14 117	0.10 71	0.18 246	0.17 292	0.15 186	0.12 127

s12784h	0.36 183	0.15 41	0.24 5	0.34 77	0.15 1	0.77 414	0.29 155	0.80 302	0.83 335	0.56 191	0.57 177	0.43 168	0.40 236	0.57 212	0.33 208	0.12 42	0.10 71	0.14 97	0.09 26	0.14 140	0.09 4

XX-TBD	0.32 134	0.53 503	0.26 15	0.51 452	0.20 93	0.37 172	0.24 86	0.40 58	0.73 271	0.54 186	0.69 211	0.31 82	0.25 92	0.32 20	0.27 138	0.16 226	0.10 71	0.12 42	0.09 26	0.13 97	0.11 82

DCANet	0.36 183	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.30 98	0.30 171	0.68 225	0.91 389	0.70 274	0.77 242	0.43 168	0.57 330	0.45 105	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 127

csc	0.37 200	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.69 233	1.06 460	0.69 268	0.78 253	0.42 160	0.63 368	0.46 122	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

cscssc	0.37 200	0.16 56	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.29 86	0.30 171	0.69 233	1.06 460	0.69 268	0.78 253	0.42 160	0.63 368	0.46 122	0.34 223	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.11 95	0.11 25	0.13 161

111	0.40 243	0.17 78	0.41 199	0.34 77	0.19 67	0.52 280	0.28 145	0.74 273	1.16 480	0.50 170	0.91 328	0.63 269	0.48 278	0.61 261	0.35 240	0.14 117	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.13 97	0.13 161

CFNet-RSSM	0.34 150	0.17 78	0.45 255	0.39 203	0.22 131	0.35 158	0.23 70	0.73 271	0.84 340	0.65 238	0.54 164	0.57 227	0.28 133	0.46 122	0.26 119	0.13 75	0.10 71	0.14 97	0.12 121	0.13 97	0.11 82

PMTNet	0.32 134	0.16 56	0.24 5	0.29 5	0.18 42	0.45 250	0.22 56	0.56 136	0.63 221	0.46 158	0.54 164	0.39 134	0.34 192	0.48 141	0.24 67	0.75 544	0.10 71	0.12 42	0.08 1	0.12 62	0.11 82

HITNet	0.41 254	0.26 352	0.45 255	0.33 66	0.17 17	0.63 360	0.30 171	0.93 347	0.64 228	0.71 281	0.82 277	0.64 276	0.52 299	0.59 247	0.43 306	0.14 117	0.10 71	0.15 137	0.13 155	0.19 318	0.12 127
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
MLCV	0.47 313	0.24 310	0.61 385	0.37 146	0.17 17	0.61 343	0.33 223	0.80 302	0.87 362	0.94 429	1.13 425	0.72 323	0.43 250	0.89 432	0.51 365	0.13 75	0.10 71	0.13 71	0.11 95	0.14 140	0.12 127

DilatedVolume-Stereo	0.30 122	0.15 41	0.34 114	0.33 66	0.20 93	0.53 288	0.25 97	0.56 136	0.43 148	0.56 191	0.50 139	0.35 110	0.29 147	0.49 149	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.12 42	0.11 95	0.11 25	0.10 31

IGEV-RUCA	0.25 71	0.16 56	0.34 114	0.39 203	0.27 302	0.33 139	0.20 27	0.38 43	0.36 104	0.26 33	0.31 63	0.25 55	0.21 51	0.48 141	0.24 67	0.20 348	0.11 151	0.13 71	0.10 70	0.17 260	0.15 228

tt45	0.27 90	0.17 78	0.34 114	0.35 111	0.23 171	0.38 187	0.28 145	0.46 96	0.28 35	0.40 135	0.27 35	0.38 130	0.25 92	0.57 212	0.26 119	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.12 62	0.14 205

mms	0.26 80	0.21 213	0.33 98	0.37 146	0.25 232	0.30 98	0.33 223	0.40 58	0.32 65	0.28 49	0.34 76	0.34 101	0.20 37	0.45 105	0.26 119	0.12 42	0.11 151	0.16 163	0.12 121	0.14 140	0.11 82

ours_stereo	0.26 80	0.21 213	0.33 98	0.38 175	0.23 171	0.30 98	0.33 223	0.42 73	0.38 123	0.26 33	0.34 76	0.35 110	0.23 75	0.47 129	0.27 138	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.12 121	0.14 140	0.10 31

fffy	0.28 97	0.21 213	0.34 114	0.37 146	0.23 171	0.33 139	0.29 155	0.51 114	0.41 138	0.32 88	0.37 91	0.39 134	0.27 119	0.50 157	0.27 138	0.12 42	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.11 82

UGAM-zero	0.46 298	0.19 141	0.62 388	0.37 146	0.23 171	0.34 149	0.21 45	1.15 443	0.39 133	0.66 250	0.61 187	1.70 524	0.91 478	0.75 369	0.25 89	0.14 117	0.11 151	0.15 137	0.12 121	0.13 97	0.13 161

Occ-G	0.26 80	0.14 14	0.28 42	0.34 77	0.20 93	0.27 57	0.34 234	0.41 67	0.31 56	0.29 62	0.43 111	0.49 198	0.25 92	0.47 129	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.14 97	0.11 95	0.12 62	0.12 127

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 325	0.21 213	1.26 520	0.39 203	0.51 504	0.28 74	0.30 171	1.25 488	0.44 155	0.68 259	1.11 414	0.86 382	0.33 184	0.67 319	0.27 138	0.15 178	0.11 151	0.17 201	0.20 374	0.22 379	0.24 416

gcap-zeroshot	0.34 150	0.18 102	0.52 346	0.38 175	0.22 131	0.49 268	0.27 127	0.52 123	0.34 77	0.64 229	0.50 139	0.83 371	0.34 192	0.48 141	0.24 67	0.13 75	0.11 151	0.15 137	0.12 121	0.13 97	0.12 127

test_for_model	0.82 477	3.60 580	0.39 178	2.35 568	2.07 568	0.39 194	0.28 145	0.42 73	0.45 162	0.71 281	0.31 63	0.30 75	0.27 119	0.34 30	0.25 89	0.34 496	0.11 151	0.13 71	0.09 26	3.49 579	0.18 310

trnet	0.27 90	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 70	0.52 123	0.72 264	0.42 144	0.51 148	0.34 101	0.26 108	0.39 61	0.25 89	0.15 178	0.11 151	0.12 42	0.08 1	0.11 25	0.10 31

testlalala	0.28 97	0.19 141	0.43 231	0.34 77	0.23 171	0.45 250	0.30 171	0.43 82	0.29 43	0.68 259	0.49 135	0.35 110	0.25 92	0.32 20	0.25 89	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.09 26	0.11 25	0.11 82

testlalala_base	0.46 298	0.25 333	0.41 199	0.46 392	0.33 414	0.58 322	0.25 97	0.57 141	0.34 77	0.51 173	0.56 174	0.46 184	0.30 162	0.43 89	0.31 186	1.47 564	0.11 151	0.14 97	0.09 26	1.59 553	0.13 161

RAFT-Test	0.34 150	0.18 102	0.37 147	0.38 175	0.23 171	0.50 272	0.23 70	0.69 233	0.40 134	0.60 202	0.85 298	0.61 261	0.28 133	0.46 122	0.27 138	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 127

HH	0.35 165	0.20 176	0.47 284	0.40 238	0.25 232	0.33 139	0.31 193	0.76 286	0.38 123	0.43 147	0.57 177	0.79 358	0.44 259	0.71 346	0.25 89	0.15 178	0.11 151	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.12 127

HanStereo	0.35 165	0.20 176	0.47 284	0.40 238	0.25 232	0.33 139	0.31 193	0.76 286	0.38 123	0.43 147	0.57 177	0.79 358	0.44 259	0.71 346	0.25 89	0.15 178	0.11 151	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.12 127

LoS	0.29 108	0.15 41	0.30 64	0.29 5	0.18 42	0.33 139	0.29 155	0.51 114	0.72 264	0.34 96	0.52 158	0.41 150	0.28 133	0.47 129	0.28 158	0.15 178	0.11 151	0.13 71	0.09 26	0.11 25	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 97	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 533	0.37 172	0.27 127	0.48 101	0.46 166	0.34 96	0.48 131	0.27 66	0.22 60	0.39 61	0.23 55	0.13 75	0.11 151	0.12 42	0.08 1	0.13 97	0.17 292

knoymous	0.36 183	0.20 176	0.31 71	0.31 21	0.22 131	0.36 167	0.29 155	0.61 168	0.64 228	0.67 253	0.70 214	0.60 256	0.40 236	0.58 232	0.34 223	0.17 264	0.11 151	0.20 316	0.11 95	0.17 260	0.18 310

riskmin	0.38 215	0.20 176	0.39 178	0.32 54	0.23 171	0.53 288	0.30 171	0.63 182	0.80 317	0.49 167	0.56 174	0.73 334	0.58 339	0.55 190	0.36 256	0.17 264	0.11 151	0.19 286	0.13 155	0.19 318	0.20 366

Selective-RAFT	0.35 165	0.23 273	0.51 341	0.44 348	0.21 112	0.64 367	0.27 127	0.59 152	0.63 221	0.40 135	0.38 96	0.55 219	0.40 236	0.57 212	0.35 240	0.13 75	0.11 151	0.14 97	0.12 121	0.16 226	0.13 161

ProNet	0.29 108	0.21 213	0.38 159	0.35 111	0.24 200	0.32 132	0.43 382	0.57 141	0.37 118	0.33 93	0.30 53	0.32 85	0.28 133	0.57 212	0.26 119	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.13 161

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 435	0.28 383	0.99 491	0.40 238	0.30 365	1.03 475	0.56 460	1.10 417	0.99 426	0.97 441	1.22 451	1.06 445	0.69 405	1.07 477	0.95 485	0.19 325	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.22 379	0.21 384

RAFT+CT+SA	0.39 231	0.23 273	0.36 131	0.51 452	0.27 302	0.29 86	0.46 398	0.75 279	0.80 317	0.51 173	0.89 321	0.41 150	0.40 236	0.78 384	0.32 196	0.14 117	0.11 151	0.18 246	0.18 319	0.15 186	0.14 205

test_5	0.43 271	0.24 310	0.43 231	0.52 464	0.28 325	0.28 74	0.42 375	0.72 260	0.82 330	0.62 211	0.91 328	0.72 323	0.55 321	0.79 389	0.35 240	0.14 117	0.11 151	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.16 274

iRaft-Stereo_20w	0.39 231	0.19 141	0.57 373	0.37 146	0.27 302	0.31 113	0.24 86	1.44 522	0.29 43	0.69 268	0.53 162	0.60 256	0.42 244	0.83 404	0.27 138	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.13 155	0.15 186	0.13 161

IPLG	0.39 231	0.20 176	0.59 378	0.40 238	0.24 200	0.54 294	0.27 127	0.75 279	0.63 221	0.84 369	0.81 273	0.32 85	0.32 174	0.60 253	0.45 331	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.12 127

MIPNet	0.37 200	0.21 213	0.59 378	0.39 203	0.25 232	0.50 272	0.28 145	0.77 289	0.70 252	0.65 238	0.60 184	0.40 144	0.49 281	0.44 100	0.37 272	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.13 161

GMOStereo	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

error version	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

test-v	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

HHNet	0.41 254	0.17 78	0.41 199	0.34 77	0.37 439	0.33 139	0.34 234	0.69 233	0.75 281	0.86 380	1.30 469	0.52 208	0.32 174	0.52 170	0.35 240	0.15 178	0.11 151	0.19 286	0.15 211	0.15 186	0.24 416

AAGNet	1.43 537	0.20 176	0.48 304	0.44 348	0.25 232	0.29 86	0.31 193	0.65 196	0.68 244	0.97 441	0.86 301	0.67 301	0.62 362	0.64 293	20.63 585	0.16 226	0.11 151	0.19 286	0.15 211	0.19 318	0.12 127

NRIStereo	0.36 183	0.20 176	0.45 255	0.41 269	0.23 171	0.34 149	0.26 111	0.65 196	0.55 195	0.64 229	0.63 191	0.56 222	0.37 215	0.65 300	0.37 272	0.15 178	0.11 151	0.18 246	0.15 211	0.17 260	0.14 205

PSM-AAD	0.48 325	0.20 176	0.37 147	0.43 329	0.23 171	0.56 312	0.50 424	0.65 196	0.70 252	1.07 478	1.12 418	0.58 235	0.92 482	0.61 261	0.32 196	0.15 178	0.11 151	0.25 419	0.26 463	0.18 284	0.43 513

KYRaft	0.48 325	0.20 176	0.38 159	0.44 348	0.23 171	0.44 240	0.37 294	0.66 205	0.41 138	0.94 429	1.73 514	0.79 358	0.41 242	0.63 280	0.31 186	0.16 226	0.11 151	0.18 246	0.22 413	0.16 226	0.78 543

DEmStereo	0.48 325	0.17 78	0.50 329	0.38 175	0.25 232	0.59 335	0.34 234	0.63 182	0.74 278	0.89 402	1.66 510	0.58 235	1.06 502	0.60 253	0.42 301	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.16 243	0.14 140	0.15 228

SST-Stereo	0.40 243	0.19 141	0.45 255	0.42 309	0.25 232	0.25 40	0.21 45	0.66 205	0.47 171	1.08 482	0.79 263	0.72 323	0.43 250	0.77 380	0.35 240	0.16 226	0.11 151	0.20 316	0.16 243	0.19 318	0.15 228

THIR-Stereo	0.50 359	0.18 102	0.45 255	0.38 175	0.23 171	0.75 407	0.67 482	0.66 205	0.87 362	1.02 461	1.40 484	0.72 323	0.76 438	0.62 269	0.42 301	0.15 178	0.11 151	0.17 201	0.18 319	0.14 140	0.15 228

RAFT_R40	0.40 243	0.19 141	0.44 243	0.43 329	0.25 232	0.23 17	0.26 111	0.67 215	0.67 239	0.98 446	0.78 253	0.72 323	0.43 250	0.76 373	0.35 240	0.16 226	0.11 151	0.20 316	0.16 243	0.18 284	0.14 205

DRaft	0.49 343	0.17 78	0.47 284	0.37 146	0.25 232	0.58 322	0.40 350	0.65 196	0.85 348	1.02 461	1.75 517	0.50 200	0.82 459	0.63 280	0.40 293	0.13 75	0.11 151	0.16 163	0.16 243	0.14 140	0.15 228

RAFT-RH_RVC	0.56 406	0.17 78	0.41 199	0.37 146	0.23 171	0.57 317	0.24 86	0.60 162	0.70 252	1.19 498	3.94 565	0.56 222	0.38 219	0.65 300	0.36 256	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.14 186	0.12 62	0.13 161

RAFT-345	0.40 243	0.18 102	0.40 189	0.38 175	0.22 131	0.33 139	0.26 111	0.61 168	0.51 180	0.74 305	1.79 518	0.45 176	0.33 184	0.66 308	0.36 256	0.14 117	0.11 151	0.18 246	0.14 186	0.13 97	0.13 161

CRE-IMP	0.36 183	0.23 273	0.49 316	0.42 309	0.24 200	0.41 217	0.21 45	0.57 141	0.41 138	0.65 238	0.72 217	0.53 212	0.37 215	0.61 261	0.38 280	0.17 264	0.11 151	0.19 286	0.15 211	0.21 357	0.18 310

test-2	0.37 200	0.19 141	0.38 159	0.43 329	0.24 200	0.37 172	0.38 316	0.52 123	0.62 210	0.87 388	0.84 288	0.64 276	0.35 195	0.37 48	0.28 158	0.13 75	0.11 151	0.20 316	0.18 319	0.15 186	0.11 82

test-1	0.36 183	0.19 141	0.71 437	0.46 392	0.26 273	0.44 240	0.36 280	0.60 162	0.59 206	0.48 166	0.67 208	0.53 212	0.36 211	0.40 66	0.29 173	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.14 186	0.15 186	0.16 274

Prome-Stereo	0.46 298	0.19 141	0.35 124	0.44 348	0.26 273	0.40 200	0.45 394	0.68 225	0.44 155	0.96 437	1.84 520	0.59 250	0.67 395	0.61 261	0.32 196	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.14 186	0.16 226	0.29 450

rafts_anoy	0.37 200	0.21 213	0.36 131	0.41 269	0.26 273	0.30 98	0.33 223	0.67 215	0.90 382	0.58 196	0.66 204	0.45 176	0.33 184	0.47 129	0.39 286	0.16 226	0.11 151	0.21 357	0.23 426	0.17 260	0.14 205

XX-Stereo	0.37 200	0.17 78	0.45 255	0.55 482	0.36 433	0.38 187	0.20 27	0.60 162	0.30 48	0.46 158	1.30 469	0.73 334	0.26 108	0.56 200	0.26 119	0.16 226	0.11 151	0.17 201	0.16 243	0.14 140	0.10 31

test_xeample3	0.29 108	0.21 213	0.41 199	0.35 111	0.26 273	0.35 158	0.32 213	0.56 136	0.36 104	0.43 147	0.32 66	0.34 101	0.28 133	0.54 185	0.23 55	0.14 117	0.11 151	0.16 163	0.12 121	0.14 140	0.13 161

EAI-Stereo	0.34 150	0.19 141	0.44 243	0.39 203	0.21 112	0.31 113	0.30 171	1.15 443	0.30 48	0.49 167	0.75 232	0.36 120	0.28 133	0.62 269	0.27 138	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.13 155	0.13 97	0.12 127

Gwc-CoAtRS	0.34 150	0.17 78	0.44 243	0.39 203	0.23 171	0.34 149	0.22 56	0.70 248	0.75 281	0.60 202	0.59 182	0.58 235	0.29 147	0.45 105	0.26 119	0.14 117	0.11 151	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.12 127

CREStereo	0.28 97	0.15 41	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 97	0.51 114	0.72 264	0.42 144	0.51 148	0.32 85	0.26 108	0.38 56	0.25 89	0.16 226	0.11 151	0.12 42	0.08 1	0.12 62	0.11 82
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
iResNet	0.49 343	0.29 395	0.79 466	0.42 309	0.21 112	0.61 343	0.40 350	0.82 307	0.99 426	0.87 388	1.12 418	0.69 306	0.53 303	0.78 384	0.51 365	0.15 178	0.11 151	0.14 97	0.12 121	0.17 260	0.15 228

depthmonostereo	0.29 108	0.14 14	0.31 71	0.35 111	0.17 17	0.46 256	0.27 127	0.69 233	0.57 203	0.35 101	0.42 107	0.31 82	0.35 195	0.35 38	0.27 138	0.14 117	0.12 206	0.13 71	0.12 121	0.11 25	0.10 31

G2L-ROB	0.47 313	0.19 141	0.42 220	0.35 111	0.22 131	0.57 317	0.42 375	1.14 439	0.71 263	0.84 369	0.75 232	1.09 455	0.53 303	0.74 363	0.53 375	0.17 264	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.17 260	0.19 343

xyz-stereo-finetune2	0.36 183	0.19 141	0.38 159	0.32 54	0.19 67	0.82 437	0.29 155	0.52 123	0.32 65	0.51 173	0.78 253	0.43 168	0.45 264	0.69 335	0.44 322	0.13 75	0.12 206	0.17 201	0.13 155	0.12 62	0.13 161

xyz-stereo-finetune	0.33 144	0.18 102	0.36 131	0.33 66	0.18 42	0.57 317	0.31 193	0.58 147	0.69 251	0.45 152	0.54 164	0.38 130	0.33 184	0.56 200	0.36 256	0.12 42	0.12 206	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.12 127

G2L-Stereo_test	0.48 325	0.20 176	0.40 189	0.34 77	0.23 171	0.57 317	0.58 464	1.10 417	0.77 296	0.86 380	0.94 336	0.95 414	0.54 315	0.68 329	0.60 398	0.16 226	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.15 186	0.15 228

LG-Stereo	0.24 59	0.18 102	0.40 189	0.39 203	0.20 93	0.22 13	0.27 127	0.32 15	0.36 104	0.26 33	0.44 113	0.22 31	0.16 10	0.37 48	0.27 138	0.11 24	0.12 206	0.16 163	0.15 211	0.13 97	0.09 4

GCAP-BAT	0.30 122	0.21 213	0.42 220	0.33 66	0.27 302	0.26 44	0.27 127	0.45 93	0.30 48	0.60 202	0.64 194	0.45 176	0.23 75	0.56 200	0.26 119	0.15 178	0.12 206	0.15 137	0.10 70	0.12 62	0.11 82

RAStereo	0.24 59	0.17 78	0.29 52	0.40 238	0.21 112	0.23 17	0.26 111	0.42 73	0.45 162	0.23 18	0.34 76	0.30 75	0.19 28	0.34 30	0.25 89	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.11 82

testlalala2	0.36 183	0.18 102	0.45 255	0.89 537	0.53 509	0.44 240	0.26 111	0.61 168	0.49 174	0.68 259	0.56 174	0.44 174	0.24 85	0.34 30	0.31 186	0.15 178	0.12 206	0.14 97	0.10 70	0.13 97	0.13 161

MGS-Stereo	0.28 97	0.19 141	0.40 189	0.36 130	0.23 171	0.37 172	0.30 171	0.39 50	0.44 155	0.31 73	0.51 148	0.40 144	0.24 85	0.43 89	0.26 119	0.15 178	0.12 206	0.15 137	0.13 155	0.14 140	0.13 161

MyStereo8	0.40 243	0.20 176	0.54 358	0.41 269	0.29 351	0.53 288	0.29 155	0.65 196	0.49 174	0.71 281	0.98 363	0.58 235	0.43 250	0.50 157	0.51 365	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.14 186	0.19 318	0.19 343

CoDeX	0.47 313	0.20 176	0.49 316	0.42 309	0.25 232	0.75 407	0.36 280	1.27 492	0.80 317	0.82 350	0.96 349	0.62 267	0.57 330	0.60 253	0.36 256	0.17 264	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.16 226	0.14 205

IGEVStereo-DCA	0.29 108	0.22 252	0.38 159	0.35 111	0.27 302	0.37 172	0.35 258	0.62 174	0.34 77	0.38 121	0.30 53	0.35 110	0.27 119	0.51 164	0.22 31	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.12 121	0.13 97	0.15 228

rrr	0.29 108	0.22 252	0.41 199	0.35 111	0.27 302	0.37 172	0.32 213	0.52 123	0.42 146	0.38 121	0.30 53	0.35 110	0.27 119	0.51 164	0.22 31	0.15 178	0.12 206	0.16 163	0.13 155	0.13 97	0.14 205

PCWNet_CMD	0.48 325	0.24 310	0.52 346	0.39 203	0.27 302	0.63 360	0.30 171	0.95 359	0.96 414	0.86 380	1.07 404	0.79 358	0.44 259	0.57 212	0.43 306	0.17 264	0.12 206	0.21 357	0.16 243	0.24 409	0.19 343

GCAP-Stereo	0.28 97	0.19 141	0.40 189	0.38 175	0.19 67	0.38 187	0.23 70	0.57 141	0.41 138	0.45 152	0.49 135	0.39 134	0.27 119	0.33 26	0.23 55	0.14 117	0.12 206	0.14 97	0.11 95	0.12 62	0.11 82

LL-Strereo2	0.35 165	0.24 310	0.48 304	0.41 269	0.26 273	0.35 158	0.24 86	0.67 215	0.44 155	0.54 186	0.51 148	0.66 294	0.25 92	0.66 308	0.30 179	0.14 117	0.12 206	0.23 391	0.20 374	0.18 284	0.13 161

DisPM	0.39 231	0.19 141	0.44 243	0.41 269	0.27 302	0.24 26	0.31 193	0.65 196	0.57 203	0.87 388	0.87 309	0.60 256	0.32 174	0.76 373	0.32 196	0.18 295	0.12 206	0.19 286	0.17 292	0.15 186	0.20 366

raft_robust	0.41 254	0.23 273	0.36 131	0.42 309	0.21 112	0.40 200	0.33 223	0.79 299	0.98 421	0.79 328	0.87 309	0.39 134	0.33 184	0.84 409	0.29 173	0.13 75	0.12 206	0.16 163	0.17 292	0.15 186	0.12 127

Sa-1000	0.48 325	0.24 310	0.41 199	0.45 371	0.25 232	0.59 335	0.34 234	0.81 305	0.93 400	0.82 350	1.50 499	0.53 212	0.45 264	0.92 444	0.30 179	0.15 178	0.12 206	0.21 357	0.19 349	0.15 186	0.13 161

SA	0.44 278	0.25 333	0.46 272	0.46 392	0.24 200	0.43 230	0.36 280	0.75 279	0.96 414	0.59 198	1.03 385	0.48 192	0.52 299	0.94 457	0.32 196	0.16 226	0.12 206	0.21 357	0.19 349	0.15 186	0.13 161

iRaft-Stereo_5w	0.45 288	0.21 213	0.48 304	0.42 309	0.28 325	0.31 113	0.54 450	0.63 182	0.62 210	0.62 211	0.89 321	1.01 430	0.69 405	0.75 369	0.66 415	0.13 75	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.15 228

CIPLG	0.41 254	0.21 213	0.63 397	0.45 371	0.33 414	0.52 280	0.33 223	0.65 196	0.60 208	0.82 350	0.96 349	0.46 184	0.32 174	0.55 190	0.44 322	0.16 226	0.12 206	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.14 205

IPLGR_C	0.40 243	0.21 213	0.64 402	0.45 371	0.33 414	0.52 280	0.34 234	0.66 205	0.62 210	0.82 350	0.92 332	0.45 176	0.32 174	0.52 170	0.46 341	0.17 264	0.12 206	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.14 205

IPLGR	0.39 231	0.21 213	0.63 397	0.39 203	0.22 131	0.49 268	0.29 155	0.76 286	0.74 278	0.78 324	0.77 242	0.44 174	0.42 244	0.47 129	0.38 280	0.13 75	0.12 206	0.16 163	0.14 186	0.15 186	0.13 161

ACRE	0.40 243	0.21 213	0.65 408	0.45 371	0.33 414	0.51 276	0.33 223	0.66 205	0.63 221	0.80 330	0.92 332	0.45 176	0.32 174	0.52 170	0.45 331	0.16 226	0.12 206	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.14 205

CrosDoStereo	0.50 359	0.18 102	0.45 255	0.38 175	0.24 200	0.40 200	1.18 541	0.67 215	0.86 353	0.94 429	1.37 478	0.63 269	0.77 444	0.65 300	0.45 331	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.18 319	0.14 140	0.14 205

TRStereo	0.37 200	0.27 369	0.59 378	0.47 401	0.41 464	0.29 86	0.30 171	0.84 313	0.59 206	0.52 179	0.41 102	0.52 208	0.26 108	0.73 356	0.27 138	0.17 264	0.12 206	0.19 286	0.19 349	0.13 97	0.11 82

Patchmatch Stereo++	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228
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
OMP-Stereo	0.42 261	0.22 252	0.46 272	0.52 464	0.24 200	0.36 167	0.25 97	0.71 256	0.78 306	0.77 320	0.64 194	0.89 397	0.39 230	0.91 441	0.35 240	0.15 178	0.12 206	0.20 316	0.15 211	0.15 186	0.12 127

IIG-Stereo	0.43 271	0.21 213	0.44 243	0.50 436	0.25 232	0.44 240	0.21 45	0.71 256	0.76 289	0.83 362	0.95 345	0.83 371	0.43 250	0.90 434	0.35 240	0.15 178	0.12 206	0.19 286	0.14 186	0.15 186	0.11 82

NF-Stereo	0.38 215	0.20 176	0.45 255	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.57 227	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

OCTAStereo	0.38 215	0.20 176	0.46 272	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.58 235	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

PSM-softLoss	0.38 215	0.20 176	0.48 304	0.41 269	0.26 273	0.30 98	0.35 258	0.69 233	0.46 166	0.62 211	0.82 277	0.59 250	0.33 184	0.70 341	0.39 286	0.19 325	0.12 206	0.20 316	0.18 319	0.16 226	0.22 402

KMStereo	0.38 215	0.20 176	0.48 304	0.41 269	0.26 273	0.30 98	0.35 258	0.69 233	0.46 166	0.62 211	0.82 277	0.59 250	0.33 184	0.70 341	0.39 286	0.19 325	0.12 206	0.20 316	0.18 319	0.16 226	0.22 402

PSM-adaLoss	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.31 193	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.56 200	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

ROB_FTStereo_v2	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.31 193	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.57 227	0.38 219	0.57 212	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

ROB_FTStereo	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.25 40	0.21 45	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.57 212	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

HUI-Stereo	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.60 162	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.50 157	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

ASMatch	0.48 325	0.19 141	0.45 255	0.39 203	0.28 325	0.37 172	0.26 111	0.74 273	0.68 244	0.76 314	2.34 533	0.61 261	0.52 299	0.62 269	0.37 272	0.14 117	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.21 384

DeepStereo_LL	0.50 359	0.18 102	0.45 255	0.38 175	0.24 200	0.40 200	1.18 541	0.67 215	0.86 353	0.94 429	1.37 478	0.63 269	0.77 444	0.65 300	0.45 331	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.18 319	0.14 140	0.14 205

GrayStereo	0.49 343	0.19 141	0.42 220	0.46 392	0.28 325	0.53 288	0.67 482	0.69 233	0.63 221	1.02 461	1.47 498	0.78 356	0.76 438	0.56 200	0.33 208	0.14 117	0.12 206	0.17 201	0.17 292	0.15 186	0.29 450

RE-Stereo	0.38 215	0.20 176	0.46 272	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.58 235	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

Pruner-Stereo	0.38 215	0.20 176	0.45 255	0.40 238	0.25 232	0.22 13	0.24 86	0.67 215	0.55 195	0.89 402	0.76 238	0.68 302	0.29 147	0.62 269	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.17 292	0.17 260	0.18 310

TVStereo	0.38 215	0.20 176	0.46 272	0.41 269	0.25 232	0.26 44	0.31 193	0.69 233	0.70 252	0.65 238	0.77 242	0.58 235	0.30 162	0.67 319	0.35 240	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.16 226	0.27 437

DeepStereo_RVC	0.36 183	0.21 213	0.47 284	0.40 238	0.24 200	0.26 44	0.22 56	0.60 162	0.38 123	0.69 268	0.67 208	0.57 227	0.51 297	0.56 200	0.39 286	0.16 226	0.12 206	0.18 246	0.15 211	0.19 318	0.18 310

iGMRVC	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.30 171	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

iRAFT	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.22 56	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.58 235	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

AnonymousM	0.41 254	0.81 530	0.29 52	0.34 77	0.22 131	0.28 74	0.38 316	0.53 133	0.41 138	0.70 274	0.49 135	0.47 187	0.27 119	0.41 74	0.31 186	0.15 178	0.12 206	1.51 553	0.26 463	0.12 62	0.10 31

RAFT-IKP	0.35 165	0.23 273	0.47 284	0.41 269	0.22 131	0.24 26	0.28 145	0.59 152	0.36 104	0.63 219	0.73 221	0.57 227	0.38 219	0.58 232	0.36 256	0.18 295	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.20 334	0.15 228

raft+_RVC	0.38 215	0.19 141	0.35 124	0.37 146	0.25 232	0.45 250	0.37 294	0.78 295	0.89 379	0.51 173	0.78 253	0.50 200	0.29 147	0.53 179	0.40 293	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.14 140	0.12 127

raftrobust	0.34 150	0.19 141	0.36 131	0.41 269	0.27 302	0.30 98	0.25 97	0.71 256	0.63 221	0.58 196	0.55 171	0.45 176	0.46 269	0.51 164	0.29 173	0.16 226	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.12 62	0.13 161

CFNet_pseudo	0.46 298	0.24 310	0.52 346	0.37 146	0.27 302	0.58 322	0.30 171	0.86 320	0.88 366	0.82 350	1.03 385	0.75 342	0.47 273	0.58 232	0.44 322	0.17 264	0.12 206	0.24 406	0.16 243	0.24 409	0.19 343

RALAANet	0.38 215	0.23 273	0.48 304	0.42 309	0.29 351	0.35 158	0.25 97	0.86 320	0.64 228	0.67 253	0.65 197	0.60 256	0.29 147	0.60 253	0.34 223	0.15 178	0.12 206	0.17 201	0.15 211	0.21 357	0.13 161

ARAFT	0.47 313	0.24 310	0.79 466	0.42 309	0.25 232	0.55 299	0.55 454	0.75 279	0.81 325	0.89 402	0.75 232	0.73 334	0.47 273	0.88 426	0.37 272	0.15 178	0.12 206	0.23 391	0.22 413	0.14 140	0.13 161

BEATNet_4x	0.46 298	0.32 413	0.56 369	0.37 146	0.19 67	0.63 360	0.35 258	1.01 384	0.72 264	0.77 320	0.83 283	0.70 310	0.59 346	0.68 329	0.53 375	0.16 226	0.12 206	0.16 163	0.14 186	0.24 409	0.16 274

R-Stereo Train	0.39 231	0.18 102	0.42 220	0.42 309	0.26 273	0.40 200	0.32 213	0.72 260	0.34 77	0.89 402	1.28 463	0.57 227	0.35 195	0.42 82	0.32 196	0.15 178	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.14 140	0.13 161

RAFT-Stereo	0.39 231	0.18 102	0.42 220	0.42 309	0.26 273	0.40 200	0.32 213	0.72 260	0.34 77	0.89 402	1.28 463	0.57 227	0.35 195	0.42 82	0.32 196	0.15 178	0.12 206	0.14 97	0.12 121	0.14 140	0.13 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 325	0.24 310	0.52 346	0.39 203	0.27 302	0.63 360	0.30 171	0.96 363	0.96 414	0.86 380	1.07 404	0.79 358	0.44 259	0.57 212	0.43 306	0.17 264	0.12 206	0.20 316	0.16 243	0.23 396	0.19 343

ccs_rob	0.46 298	0.24 310	0.52 346	0.37 146	0.27 302	0.58 322	0.31 193	0.86 320	0.88 366	0.82 350	1.02 381	0.75 342	0.47 273	0.58 232	0.44 322	0.17 264	0.12 206	0.24 406	0.16 243	0.24 409	0.19 343

AANet_RVC	0.57 413	0.32 413	0.54 358	0.45 371	0.27 302	0.57 317	0.48 413	1.00 375	1.28 505	0.86 380	1.33 473	0.87 388	0.58 339	1.07 477	0.75 437	0.18 295	0.12 206	0.15 137	0.13 155	0.18 284	0.18 310

AdaStereo	0.50 359	0.32 413	0.47 284	0.48 407	0.25 232	0.67 381	0.32 213	1.17 454	0.88 366	0.75 307	0.99 368	0.75 342	0.49 281	0.67 319	0.46 341	0.27 444	0.12 206	0.28 457	0.18 319	0.23 396	0.18 310
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_ROB	0.52 375	0.21 213	0.53 354	0.37 146	0.21 112	0.61 343	0.29 155	1.51 531	1.32 509	0.90 409	1.02 381	0.80 366	0.62 362	0.76 373	0.43 306	0.16 226	0.12 206	0.13 71	0.09 26	0.15 186	0.18 310

DN-CSS_ROB	0.43 271	0.26 352	0.62 388	0.40 238	0.29 351	0.44 240	0.27 127	0.77 289	0.75 281	0.72 293	1.09 411	0.48 192	0.43 250	0.69 335	0.37 272	0.15 178	0.12 206	0.21 357	0.19 349	0.18 284	0.16 274

pmcnn	1.23 526	0.29 395	0.96 487	0.40 238	0.23 171	0.95 458	0.69 492	1.16 449	1.28 505	1.67 531	2.33 532	11.15 581	0.86 469	0.93 450	0.88 466	0.15 178	0.12 206	0.12 42	0.10 70	0.15 186	0.15 228

water-stereo	0.28 97	0.14 14	0.29 52	0.35 111	0.19 67	0.36 167	0.23 70	0.62 174	0.38 123	0.39 129	0.62 190	0.41 150	0.35 195	0.28 6	0.27 138	0.14 117	0.13 271	0.13 71	0.12 121	0.12 62	0.10 31

DFGA-Net	0.45 288	0.29 395	0.80 468	0.42 309	0.32 403	0.53 288	0.35 258	0.78 295	0.89 379	0.66 250	0.75 232	0.48 192	0.39 230	0.74 363	0.60 398	0.15 178	0.13 271	0.19 286	0.18 319	0.20 334	0.17 292

coex_refinement	0.53 381	0.21 213	0.39 178	0.44 348	0.30 365	0.76 413	0.39 339	1.09 415	0.90 382	0.85 373	1.12 418	1.00 426	0.56 328	0.63 280	0.81 448	0.21 364	0.13 271	0.16 163	0.16 243	0.20 334	0.21 384

MM-Stereo_test1	0.33 144	0.19 141	0.36 131	0.41 269	0.23 171	0.36 167	0.45 394	0.58 147	0.54 190	0.60 202	0.50 139	0.38 130	0.37 215	0.60 253	0.26 119	0.15 178	0.13 271	0.17 201	0.14 186	0.15 186	0.12 127

AIO-test2	0.39 231	0.21 213	0.41 199	0.47 401	0.25 232	0.45 250	0.35 258	0.77 289	1.27 504	0.36 105	0.87 309	0.37 122	0.30 162	0.47 129	0.27 138	0.15 178	0.13 271	0.21 357	0.23 426	0.15 186	0.13 161

AIO-test1	0.38 215	0.18 102	0.38 159	0.50 436	0.24 200	0.46 256	0.30 171	0.70 248	1.19 486	0.40 135	0.71 216	0.45 176	0.29 147	0.53 179	0.27 138	0.15 178	0.13 271	0.19 286	0.21 395	0.13 97	0.17 292

model_zeroshot	0.33 144	0.18 102	0.48 304	0.39 203	0.28 325	0.45 250	0.25 97	0.63 182	0.45 162	0.61 209	0.50 139	0.51 204	0.25 92	0.45 105	0.26 119	0.16 226	0.13 271	0.15 137	0.14 186	0.13 97	0.13 161

H2IRNET	0.37 200	0.20 176	0.33 98	0.38 175	0.25 232	0.27 57	0.23 70	0.59 152	0.72 264	0.39 129	0.90 325	0.74 340	0.55 321	0.52 170	0.43 306	0.15 178	0.13 271	0.18 246	0.20 374	0.16 226	0.13 161

MyStereo07	0.32 134	0.22 252	0.34 114	0.42 309	0.28 325	0.40 200	0.50 424	0.72 260	0.37 118	0.37 111	0.34 76	0.32 85	0.31 169	0.59 247	0.27 138	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.16 274

MyStereo06	0.38 215	0.21 213	0.61 385	0.41 269	0.28 325	0.41 217	0.50 424	0.95 359	0.35 94	0.62 211	0.54 164	0.76 348	0.27 119	0.50 157	0.29 173	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.15 228

MyStereo05	0.44 278	0.21 213	0.45 255	0.41 269	0.28 325	0.41 217	0.50 424	0.93 347	1.09 471	0.76 314	0.61 187	0.51 204	0.57 330	0.73 356	0.42 301	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.15 228

MyStereo04	0.44 278	0.22 252	0.44 243	0.42 309	0.28 325	0.40 200	0.50 424	1.00 375	1.08 469	0.62 211	0.58 181	0.55 219	0.57 330	0.71 346	0.44 322	0.14 117	0.13 271	0.18 246	0.17 292	0.17 260	0.16 274

AE-Stereo	0.34 150	0.21 213	0.42 220	0.48 407	0.31 387	0.48 263	0.35 258	0.61 168	0.62 210	0.32 88	0.55 171	0.52 208	0.27 119	0.47 129	0.29 173	0.13 75	0.13 271	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.12 127

plain	0.31 128	0.20 176	0.50 329	0.39 203	0.29 351	0.27 57	0.30 171	0.44 86	0.35 94	0.31 73	0.66 204	0.30 75	0.31 169	0.65 300	0.31 186	0.17 264	0.13 271	0.20 316	0.15 211	0.17 260	0.12 127

MIF-Stereo (partial)	0.31 128	0.18 102	0.37 147	0.41 269	0.31 387	0.28 74	0.23 70	0.47 99	0.42 146	0.31 73	0.63 191	0.36 120	0.35 195	0.57 212	0.31 186	0.17 264	0.13 271	0.19 286	0.17 292	0.18 284	0.14 205

UniTT-Stereo	0.27 90	0.17 78	0.37 147	0.40 238	0.27 302	0.30 98	0.28 145	0.39 50	0.31 56	0.29 62	0.46 122	0.27 66	0.25 92	0.47 129	0.34 223	0.17 264	0.13 271	0.13 71	0.12 121	0.14 140	0.12 127

DCRE	0.37 200	0.18 102	0.46 272	0.45 371	0.32 403	0.42 225	0.37 294	0.63 182	0.51 180	0.47 163	0.94 336	0.56 222	0.36 211	0.52 170	0.32 196	0.14 117	0.13 271	0.15 137	0.14 186	0.14 140	0.13 161

anonymousa	0.49 343	0.20 176	0.42 220	0.38 175	0.23 171	0.91 450	0.35 258	0.75 279	0.62 210	0.85 373	1.54 503	1.06 445	0.66 392	0.51 164	0.43 306	0.16 226	0.13 271	0.19 286	0.21 395	0.16 226	0.14 205

TestStereo1	0.43 271	0.23 273	0.41 199	0.51 452	0.24 200	0.34 149	0.40 350	0.77 289	0.90 382	0.68 259	0.96 349	0.48 192	0.46 269	0.91 441	0.32 196	0.16 226	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.14 140	0.13 161

RAFT_CTSACE	0.45 288	0.20 176	0.44 243	0.45 371	0.27 302	0.34 149	0.39 339	0.60 162	0.73 271	0.76 314	1.44 492	0.83 371	0.38 219	1.08 479	0.26 119	0.12 42	0.13 271	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.11 82

SA-5K	0.43 271	0.23 273	0.41 199	0.51 452	0.24 200	0.34 149	0.40 350	0.77 289	0.90 382	0.68 259	0.96 349	0.48 192	0.46 269	0.91 441	0.32 196	0.16 226	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.14 140	0.13 161

DAS	0.51 366	0.25 333	0.60 383	0.48 407	0.31 387	0.58 322	0.41 365	0.83 310	0.97 417	0.89 402	1.12 418	0.70 310	0.75 435	0.82 396	0.43 306	0.17 264	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.20 334	0.18 310

SepStereo	0.51 366	0.25 333	0.60 383	0.48 407	0.31 387	0.58 322	0.41 365	0.83 310	0.97 417	0.89 402	1.12 418	0.70 310	0.75 435	0.93 450	0.43 306	0.17 264	0.13 271	0.18 246	0.15 211	0.20 334	0.18 310

FTStereo	0.56 406	0.20 176	0.37 147	0.41 269	0.25 232	0.40 200	0.79 511	0.66 205	0.43 148	1.09 484	3.27 553	0.70 310	0.73 429	0.55 190	0.33 208	0.14 117	0.13 271	0.19 286	0.17 292	0.15 186	0.30 458

CroCo-Stereo	0.26 80	0.22 252	0.36 131	0.48 407	0.22 131	0.20 5	0.29 155	0.51 114	0.44 155	0.28 49	0.23 18	0.42 160	0.26 108	0.29 7	0.26 119	0.15 178	0.13 271	0.13 71	0.11 95	0.16 226	0.12 127
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
TestStereo	0.38 215	0.31 409	0.40 189	0.45 371	0.20 93	0.40 200	0.37 294	0.66 205	0.65 233	0.53 182	0.78 253	0.47 187	0.40 236	0.55 190	0.37 272	0.18 295	0.13 271	0.20 316	0.15 211	0.22 379	0.13 161

GMStereo	0.39 231	0.37 443	0.54 358	0.40 238	0.26 273	0.42 225	0.36 280	0.59 152	1.04 449	0.55 188	0.51 148	0.37 122	0.35 195	0.54 185	0.41 297	0.19 325	0.13 271	0.16 163	0.17 292	0.24 409	0.18 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 313	0.21 213	0.55 363	0.40 238	0.27 302	0.87 448	0.37 294	1.33 502	0.77 296	0.80 330	0.84 288	0.54 216	0.49 281	0.57 212	0.37 272	0.18 295	0.13 271	0.18 246	0.20 374	0.16 226	0.15 228

FENet	0.42 261	0.22 252	0.38 159	0.39 203	0.24 200	0.55 299	0.32 213	0.79 299	0.70 252	0.71 281	0.72 217	0.63 269	0.57 330	0.62 269	0.44 322	0.19 325	0.13 271	0.19 286	0.17 292	0.18 284	0.19 343

DIP-Stereo	0.39 231	0.21 213	0.50 329	0.41 269	0.28 325	0.62 351	0.27 127	0.77 289	0.40 134	0.64 229	0.86 301	0.52 208	0.33 184	0.66 308	0.42 301	0.15 178	0.13 271	0.17 201	0.14 186	0.15 186	0.15 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 381	0.22 252	0.35 124	0.37 146	0.21 112	0.85 444	0.37 294	1.23 477	0.93 400	0.90 409	1.15 436	1.26 477	0.63 368	0.72 351	0.48 352	0.17 264	0.13 271	0.16 163	0.15 211	0.17 260	0.15 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 375	0.27 369	0.69 428	0.38 175	0.25 232	0.62 351	0.35 258	1.17 454	1.01 436	0.99 448	1.06 401	0.88 393	0.67 395	0.66 308	0.39 286	0.19 325	0.13 271	0.15 137	0.11 95	0.18 284	0.16 274

HSM	0.51 366	0.24 310	0.41 199	0.39 203	0.24 200	0.75 407	0.40 350	1.22 473	0.75 281	0.81 341	0.91 328	1.21 473	0.69 405	0.87 423	0.46 341	0.17 264	0.13 271	0.17 201	0.14 186	0.17 260	0.17 292

StereoDRNet-Refined	0.58 420	0.32 413	0.54 358	0.46 392	0.30 365	0.96 461	0.40 350	1.00 375	0.94 407	1.12 489	1.08 407	0.96 417	0.67 395	0.90 434	0.89 476	0.17 264	0.13 271	0.22 371	0.21 395	0.20 334	0.19 343
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.52 375	0.22 252	0.46 272	0.45 371	0.25 232	0.41 217	0.52 442	0.62 174	1.16 480	0.76 314	1.13 425	1.32 489	0.57 330	1.00 463	0.53 375	0.17 264	0.14 305	0.25 419	0.21 395	0.15 186	0.13 161

rvit_stereo_ft	0.33 144	0.25 333	0.47 284	0.52 464	0.32 403	0.33 139	0.47 405	0.49 104	0.50 178	0.34 96	0.41 102	0.41 150	0.32 174	0.48 141	0.34 223	0.22 389	0.14 305	0.19 286	0.18 319	0.19 318	0.14 205

test_sample2	0.42 261	0.22 252	0.43 231	0.33 66	0.21 112	0.58 322	0.39 339	0.95 359	0.67 239	0.63 219	0.77 242	0.69 306	0.57 330	0.61 261	0.38 280	0.19 325	0.14 305	0.18 246	0.16 243	0.19 318	0.18 310

test_sample1	0.42 261	0.22 252	0.46 272	0.34 77	0.23 171	0.58 322	0.35 258	0.99 371	0.49 174	0.62 211	0.75 232	0.69 306	0.61 356	0.58 232	0.44 322	0.18 295	0.14 305	0.17 201	0.15 211	0.17 260	0.17 292

DispNO	0.47 313	0.23 273	0.71 437	0.39 203	0.31 387	0.60 341	0.38 316	0.89 334	0.77 296	0.75 307	0.84 288	0.72 323	0.54 315	0.73 356	0.46 341	0.19 325	0.14 305	0.20 316	0.18 319	0.16 226	0.17 292

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 150	0.27 369	0.45 255	0.36 130	0.25 232	0.48 263	0.30 171	0.58 147	0.90 382	0.42 144	0.36 87	0.30 75	0.29 147	0.49 149	0.30 179	0.16 226	0.14 305	0.18 246	0.15 211	0.18 284	0.15 228

11t1	0.36 183	0.21 213	0.42 220	0.35 111	0.22 131	0.62 351	0.29 155	0.69 233	0.43 148	0.60 202	0.53 162	0.53 212	0.48 278	0.56 200	0.40 293	0.18 295	0.14 305	0.16 163	0.13 155	0.17 260	0.17 292

GMStereo_Zeroshot	0.49 343	0.44 476	0.74 450	0.49 422	0.27 302	0.56 312	0.29 155	0.73 271	0.76 289	0.86 380	0.94 336	0.91 404	0.36 211	0.74 363	0.43 306	0.26 435	0.14 305	0.26 437	0.15 211	0.36 482	0.18 310

MaDis-Stereo	0.26 80	0.18 102	0.36 131	0.36 130	0.26 273	0.27 57	0.27 127	0.43 82	0.35 94	0.27 43	0.26 31	0.41 150	0.28 133	0.40 66	0.28 158	0.16 226	0.14 305	0.16 163	0.13 155	0.14 140	0.12 127

EKT-Stereo	0.35 165	0.23 273	0.39 178	0.43 329	0.29 351	0.38 187	0.31 193	0.69 233	0.64 228	0.45 152	0.63 191	0.49 198	0.27 119	0.56 200	0.33 208	0.18 295	0.14 305	0.18 246	0.15 211	0.16 226	0.16 274

MIM_Stereo	0.38 215	0.17 78	0.53 354	0.37 146	0.24 200	0.27 57	0.24 86	0.70 248	0.54 190	0.72 293	1.00 370	0.63 269	0.29 147	0.64 293	0.38 280	0.13 75	0.14 305	0.17 201	0.16 243	0.14 140	0.11 82

LL-Strereo	0.57 413	0.27 369	0.68 422	0.48 407	0.34 423	0.39 194	0.48 413	0.94 352	0.97 417	0.83 362	0.78 253	1.10 458	1.18 514	1.33 510	0.49 354	0.17 264	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.16 226	0.17 292

BUS	0.45 288	0.25 333	0.43 231	0.45 371	0.28 325	0.70 390	0.34 234	0.94 352	0.76 289	0.75 307	0.80 266	0.65 289	0.49 281	0.64 293	0.51 365	0.20 348	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.18 284	0.18 310

IER	0.46 298	0.23 273	0.50 329	0.38 175	0.28 325	0.69 385	0.35 258	0.80 302	0.66 236	0.83 362	0.94 336	0.75 342	0.77 444	0.60 253	0.42 301	0.17 264	0.14 305	0.17 201	0.17 292	0.17 260	0.15 228

BSDual-CNN	0.46 298	0.25 333	0.43 231	0.45 371	0.28 325	0.77 414	0.40 350	0.94 352	0.76 289	0.75 307	0.80 266	0.76 348	0.54 315	0.64 293	0.43 306	0.20 348	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.18 284	0.18 310

hknet	0.49 343	0.25 333	0.51 341	0.45 371	0.29 351	0.77 414	0.40 350	0.94 352	0.83 335	0.75 307	0.80 266	0.97 419	0.61 356	0.73 356	0.45 331	0.18 295	0.14 305	0.22 371	0.19 349	0.18 284	0.18 310

GwcNet-ADL	0.44 278	0.22 252	0.48 304	0.45 371	0.30 365	0.40 200	0.37 294	0.92 345	0.97 417	0.71 281	0.78 253	0.61 261	0.42 244	0.62 269	0.50 355	0.19 325	0.14 305	0.15 137	0.14 186	0.18 284	0.18 310

GANet-ADL	0.42 261	0.25 333	0.45 255	0.43 329	0.29 351	0.54 294	0.35 258	0.89 334	0.86 353	0.63 219	0.72 217	0.68 302	0.42 244	0.52 170	0.41 297	0.21 364	0.14 305	0.15 137	0.13 155	0.18 284	0.19 343

PFNet+	0.40 243	0.19 141	0.49 316	0.39 203	0.25 232	0.28 74	0.23 70	0.64 195	0.70 252	0.85 373	0.79 263	0.64 276	0.35 195	0.72 351	0.34 223	0.19 325	0.14 305	0.23 391	0.20 374	0.16 226	0.20 366

sAnonymous2	0.40 243	0.39 459	0.85 472	0.48 407	0.37 439	0.40 200	0.46 398	0.57 141	0.52 183	0.38 121	0.46 122	0.35 110	0.42 244	0.43 89	0.30 179	0.19 325	0.14 305	0.18 246	0.17 292	0.57 531	0.44 514

CroCo_RVC	0.40 243	0.39 459	0.85 472	0.48 407	0.37 439	0.40 200	0.46 398	0.57 141	0.52 183	0.38 121	0.46 122	0.35 110	0.42 244	0.43 89	0.30 179	0.19 325	0.14 305	0.18 246	0.17 292	0.57 531	0.44 514

RALCasStereoNet	0.36 183	0.21 213	0.37 147	0.42 309	0.26 273	0.35 158	0.38 316	0.63 182	0.64 228	0.50 170	0.72 217	0.51 204	0.29 147	0.59 247	0.36 256	0.16 226	0.14 305	0.15 137	0.13 155	0.17 260	0.16 274

MMNet	0.55 395	0.25 333	0.61 385	0.43 329	0.34 423	1.07 482	0.39 339	0.87 327	0.91 389	0.91 414	0.93 335	0.86 382	0.76 438	0.81 393	0.76 438	0.15 178	0.14 305	0.18 246	0.19 349	0.20 334	0.16 274

UNet	0.54 393	0.26 352	0.66 414	0.44 348	0.40 457	0.99 468	0.41 365	0.98 369	0.75 281	0.83 362	0.89 321	1.04 439	0.72 426	0.73 356	0.62 404	0.19 325	0.14 305	0.20 316	0.17 292	0.20 334	0.17 292

cf-r	0.47 313	0.23 273	0.41 199	0.39 203	0.23 171	0.59 335	0.37 294	0.88 332	0.85 348	0.72 293	1.05 395	0.94 412	0.62 362	0.56 200	0.54 380	0.21 364	0.14 305	0.17 201	0.19 349	0.15 186	0.15 228

GwcNet-RSSM	0.49 343	0.24 310	0.42 220	0.40 238	0.23 171	0.55 299	0.38 316	0.93 347	0.93 400	0.71 281	1.16 441	0.86 382	0.60 350	0.62 269	0.66 415	0.21 364	0.14 305	0.19 286	0.20 374	0.16 226	0.15 228

RASNet	0.53 381	0.22 252	0.52 346	0.38 175	0.22 131	0.68 383	0.38 316	0.97 366	0.88 366	0.73 300	1.04 391	1.03 437	0.92 482	0.90 434	0.86 458	0.16 226	0.14 305	0.14 97	0.17 292	0.15 186	0.13 161

CFNet	0.51 366	0.29 395	0.46 272	0.41 269	0.27 302	0.70 390	0.32 213	1.13 430	1.00 432	0.72 293	1.07 404	0.85 377	0.60 350	0.76 373	0.52 372	0.19 325	0.14 305	0.23 391	0.23 426	0.21 357	0.16 274

LE_ROB	4.42 573	0.24 310	2.75 556	0.42 309	0.23 171	1.57 529	0.90 524	1.71 545	17.88 589	16.56 591	4.88 573	5.17 569	18.85 591	1.63 531	14.62 582	0.17 264	0.14 305	0.16 163	0.16 243	0.19 318	0.17 292

MM-Stereo_test3	0.34 150	0.19 141	0.31 71	0.41 269	0.25 232	0.35 158	0.44 391	0.72 260	0.92 394	0.46 158	0.52 158	0.41 150	0.29 147	0.44 100	0.28 158	0.16 226	0.15 334	0.17 201	0.13 155	0.14 140	0.13 161

FACV-RUCA	0.43 271	0.28 383	0.47 284	0.45 371	0.33 414	0.58 322	0.34 234	0.82 307	0.73 271	0.57 194	0.84 288	0.47 187	0.50 292	0.54 185	0.39 286	0.22 389	0.15 334	0.35 489	0.16 243	0.28 438	0.21 384

test_sample4	0.47 313	0.26 352	0.50 329	0.35 111	0.22 131	0.69 385	0.38 316	1.15 443	0.81 325	0.78 324	0.82 277	0.62 267	0.53 303	0.63 280	0.44 322	0.21 364	0.15 334	0.21 357	0.19 349	0.21 357	0.19 343

test_sample3	0.46 298	0.25 333	0.50 329	0.35 111	0.23 171	0.69 385	0.37 294	1.15 443	0.81 325	0.75 307	0.79 263	0.66 294	0.49 281	0.63 280	0.46 341	0.21 364	0.15 334	0.20 316	0.19 349	0.21 357	0.19 343

SMFormer	0.51 366	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.55 385	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.16 243	0.18 284	0.18 310

tta	0.51 366	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.55 385	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.16 243	0.15 186	0.14 205

qqq1	0.49 343	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.34 223	0.19 325	0.15 334	0.14 97	0.12 121	0.15 186	0.14 205

fff1	0.49 343	0.23 273	0.62 388	0.34 77	0.20 93	0.62 351	0.34 234	1.21 465	1.02 439	0.81 341	1.01 373	0.71 314	0.65 385	0.84 409	0.34 223	0.19 325	0.15 334	0.14 97	0.12 121	0.15 186	0.14 205

mmm	0.44 278	0.27 369	0.46 272	0.38 175	0.24 200	0.61 343	0.35 258	0.94 352	0.53 186	0.72 293	1.05 395	0.63 269	0.50 292	0.57 212	0.45 331	0.18 295	0.15 334	0.23 391	0.20 374	0.20 334	0.18 310

mmx	0.53 381	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	1.16 449	1.03 444	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	1.01 464	0.88 466	0.20 348	0.15 334	0.25 419	0.21 395	0.22 379	0.20 366

xxx	0.53 381	0.26 352	0.49 316	0.37 146	0.25 232	0.55 299	0.37 294	1.16 449	1.03 444	0.73 300	0.96 349	0.71 314	0.53 303	1.01 464	0.88 466	0.20 348	0.15 334	0.25 419	0.21 395	0.22 379	0.20 366

CFNet_ucs	0.50 359	0.24 310	0.55 363	0.38 175	0.31 387	0.58 322	0.33 223	0.98 369	0.93 400	0.88 398	1.19 449	0.80 366	0.49 281	0.63 280	0.43 306	0.21 364	0.15 334	0.26 437	0.18 319	0.26 425	0.22 402

CBFPSM	0.59 427	0.22 252	1.31 524	0.38 175	0.27 302	1.12 492	0.65 479	0.79 299	0.82 330	0.80 330	0.81 273	1.35 498	0.87 472	0.67 319	0.76 438	0.16 226	0.15 334	0.15 137	0.16 243	0.17 260	0.22 402

CroCo-Stereo Lap2	0.28 97	0.24 310	0.39 178	0.50 436	0.29 351	0.20 5	0.31 193	0.49 104	0.38 123	0.24 22	0.27 35	0.46 184	0.31 169	0.39 61	0.30 179	0.14 117	0.15 334	0.16 163	0.13 155	0.16 226	0.15 228

x	0.39 231	0.24 310	0.41 199	0.34 77	0.23 171	0.52 280	0.32 213	0.86 320	0.52 183	0.57 194	0.70 214	0.59 250	0.50 292	0.49 149	0.46 341	0.17 264	0.15 334	0.17 201	0.15 211	0.17 260	0.16 274

psmg	0.49 343	0.25 333	0.43 231	0.41 269	0.28 325	0.85 444	0.43 382	0.99 371	0.76 289	0.91 414	0.94 336	0.76 348	0.54 315	0.64 293	0.43 306	0.20 348	0.15 334	0.20 316	0.20 374	0.18 284	0.18 310

UDGNet	0.48 325	0.77 527	0.50 329	0.48 407	0.31 387	0.41 217	0.34 234	0.70 248	0.92 394	0.65 238	0.60 184	0.58 235	0.43 250	0.63 280	0.41 297	0.32 482	0.15 334	0.66 538	0.19 349	0.36 482	0.21 384

dd	0.43 271	0.38 453	0.55 363	0.44 348	0.25 232	0.47 260	0.38 316	0.70 248	1.05 453	0.59 198	0.65 197	0.42 160	0.39 230	0.66 308	0.50 355	0.24 415	0.15 334	0.21 357	0.15 211	0.22 379	0.18 310

RAFT	0.45 288	0.22 252	0.45 255	0.47 401	0.26 273	0.54 294	0.47 405	0.66 205	0.58 205	0.80 330	0.82 277	0.94 412	0.57 330	0.75 369	0.34 223	0.17 264	0.15 334	0.22 371	0.20 374	0.16 226	0.12 127

LMCR-Stereo	0.53 381	0.30 404	0.53 354	0.58 492	0.30 365	0.83 440	0.36 280	1.19 459	0.76 289	0.88 398	1.04 391	0.56 222	0.62 362	0.82 396	0.67 418	0.19 325	0.15 334	0.19 286	0.14 186	0.23 396	0.17 292

222	1.18 523	0.22 252	0.44 243	0.37 146	0.22 131	0.79 421	0.37 294	1.31 499	0.89 379	0.92 422	1.08 407	0.72 323	0.71 422	0.66 308	13.89 581	0.20 348	0.15 334	0.17 201	0.16 243	0.18 284	0.19 343

test_xeample	1.01 503	0.21 213	0.42 220	0.35 111	0.21 112	0.71 395	0.39 339	1.23 477	0.86 353	0.81 341	1.04 391	0.69 306	0.61 356	0.69 335	10.93 578	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.17 292	0.18 284	0.17 292

ACVNet	0.46 298	0.23 273	0.36 131	0.39 203	0.28 325	0.58 322	0.40 350	0.87 327	0.80 317	0.64 229	0.96 349	0.79 358	0.60 350	0.63 280	0.67 418	0.17 264	0.15 334	0.16 163	0.15 211	0.18 284	0.15 228

acv_ft	0.51 366	0.23 273	0.56 369	0.44 348	0.28 325	0.86 447	0.39 339	0.91 343	0.80 317	0.97 441	0.96 349	0.79 358	0.59 346	0.63 280	0.87 464	0.17 264	0.15 334	0.16 163	0.15 211	0.17 260	0.15 228

GANet-RSSM	0.47 313	0.21 213	0.37 147	0.38 175	0.25 232	0.58 322	0.36 280	1.07 407	0.78 306	0.68 259	1.01 373	0.86 382	0.67 395	0.62 269	0.44 322	0.21 364	0.15 334	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.17 292

PSMNet-RSSM	0.48 325	0.22 252	0.38 159	0.42 309	0.25 232	0.50 272	0.37 294	1.10 417	0.77 296	0.70 274	1.06 401	0.84 375	0.64 379	0.62 269	0.47 348	0.23 404	0.15 334	0.23 391	0.25 450	0.20 334	0.19 343

CFNet-ft	0.48 325	0.23 273	0.36 131	0.40 238	0.26 273	0.64 367	0.37 294	0.87 327	0.85 348	0.64 229	1.00 370	1.01 430	0.64 379	0.61 261	0.53 375	0.23 404	0.15 334	0.24 406	0.21 395	0.23 396	0.18 310

SuperB	1.04 508	0.37 443	4.81 567	0.43 329	0.31 387	0.99 468	0.46 398	1.02 387	2.09 545	1.09 484	1.09 411	0.75 342	0.81 455	1.06 474	1.76 533	0.19 325	0.15 334	0.17 201	0.15 211	2.82 574	0.26 428

CFNet_RVC	0.48 325	0.23 273	0.36 131	0.40 238	0.26 273	0.64 367	0.37 294	0.87 327	0.85 348	0.64 229	1.00 370	1.01 430	0.64 379	0.61 261	0.53 375	0.23 404	0.15 334	0.24 406	0.21 395	0.23 396	0.18 310

NVstereo2D	0.60 430	0.30 404	0.75 454	0.48 407	0.43 475	0.89 449	0.48 413	1.05 399	1.15 479	0.66 250	0.86 301	0.88 393	0.70 418	0.99 460	0.65 412	0.32 482	0.15 334	0.28 457	0.20 374	0.40 494	0.36 487

DISCO	0.70 451	0.26 352	0.68 422	0.44 348	0.31 387	1.14 494	0.51 439	1.23 477	1.23 493	0.81 341	1.05 395	1.50 512	0.85 467	1.82 540	1.03 497	0.19 325	0.15 334	0.18 246	0.16 243	0.24 409	0.23 408

S2M2_XL	0.19 7	0.18 102	0.27 28	0.27 1	0.20 93	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 31	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 17	0.17 264	0.16 365	0.15 137	0.13 155	0.15 186	0.12 127

DDVS	0.52 375	0.30 404	0.56 369	0.41 269	0.31 387	0.71 395	0.34 234	0.91 343	0.67 239	0.85 373	0.89 321	1.12 462	0.46 269	0.86 421	0.60 398	0.22 389	0.16 365	0.22 371	0.18 319	0.25 419	0.26 428

rvit_stereo_0081	0.32 134	0.24 310	0.47 284	0.43 329	0.26 273	0.30 98	0.37 294	0.42 73	0.55 195	0.36 105	0.40 99	0.39 134	0.35 195	0.43 89	0.33 208	0.22 389	0.16 365	0.19 286	0.16 243	0.19 318	0.13 161

rvit_stereo_0082	0.32 134	0.24 310	0.47 284	0.43 329	0.26 273	0.30 98	0.37 294	0.42 73	0.55 195	0.36 105	0.40 99	0.39 134	0.35 195	0.43 89	0.33 208	0.22 389	0.16 365	0.19 286	0.16 243	0.19 318	0.13 161

test_sample6	0.49 343	0.26 352	0.50 329	0.37 146	0.22 131	0.63 360	0.40 350	1.12 428	0.83 335	0.80 330	1.03 385	0.66 294	0.55 321	0.67 319	0.46 341	0.22 389	0.16 365	0.22 371	0.22 413	0.23 396	0.21 384

test_sample5	0.47 313	0.26 352	0.49 316	0.36 130	0.22 131	0.64 367	0.39 339	1.13 430	0.81 325	0.77 320	0.94 336	0.64 276	0.54 315	0.65 300	0.43 306	0.21 364	0.16 365	0.22 371	0.20 374	0.22 379	0.20 366

DualNet	0.48 325	0.26 352	0.49 316	0.36 130	0.22 131	0.64 367	0.39 339	1.13 430	0.81 325	0.80 330	1.03 385	0.64 276	0.54 315	0.65 300	0.43 306	0.21 364	0.16 365	0.22 371	0.20 374	0.22 379	0.20 366

CASS	0.45 288	0.27 369	0.42 220	0.48 407	0.22 131	0.61 343	0.34 234	0.97 366	0.62 210	0.71 281	0.85 298	0.61 261	0.55 321	0.57 212	0.41 297	0.29 461	0.16 365	0.22 371	0.18 319	0.22 379	0.28 444
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 243	0.26 352	0.44 243	0.36 130	0.22 131	0.46 256	0.36 280	0.85 316	0.54 190	0.56 191	0.69 211	0.65 289	0.53 303	0.55 190	0.45 331	0.17 264	0.16 365	0.20 316	0.19 349	0.18 284	0.17 292

ADLNet2	0.55 395	0.25 333	0.65 408	0.47 401	0.30 365	0.83 440	0.50 424	1.05 399	0.95 413	0.80 330	0.98 363	0.99 423	0.69 405	0.77 380	0.73 433	0.20 348	0.16 365	0.17 201	0.18 319	0.21 357	0.21 384

GEStereo_RVC	0.55 395	0.29 395	0.63 397	0.49 422	0.31 387	0.70 390	0.54 450	1.22 473	0.92 394	0.82 350	0.85 298	0.85 377	0.63 368	0.90 434	0.65 412	0.24 415	0.16 365	0.19 286	0.16 243	0.21 357	0.22 402

TANstereo	0.30 122	0.15 41	0.31 71	0.30 9	0.17 17	0.55 299	0.23 70	0.44 86	0.55 195	0.59 198	0.68 210	0.37 122	0.26 108	0.35 38	0.27 138	0.15 178	0.16 365	0.12 42	0.10 70	0.13 97	0.14 205

ADLNet	0.55 395	0.27 369	0.51 341	0.44 348	0.35 429	0.78 418	0.46 398	1.08 411	0.86 353	0.99 448	0.98 363	0.92 408	0.63 368	0.69 335	0.81 448	0.22 389	0.16 365	0.22 371	0.22 413	0.21 357	0.21 384

GES	0.44 278	0.23 273	0.57 373	0.40 238	0.30 365	0.59 335	0.36 280	0.96 363	0.68 244	0.74 305	0.83 283	0.47 187	0.48 278	0.67 319	0.43 306	0.22 389	0.16 365	0.17 201	0.16 243	0.18 284	0.23 408

HCRNet	0.44 278	0.34 426	0.41 199	0.53 472	0.26 273	0.53 288	0.29 155	0.83 310	0.63 221	0.71 281	0.81 273	0.77 354	0.50 292	0.66 308	0.36 256	0.24 415	0.16 365	0.24 406	0.20 374	0.21 357	0.18 310

xxxx	1.01 503	0.22 252	0.43 231	0.36 130	0.21 112	0.82 437	0.36 280	1.32 500	0.88 366	0.71 281	0.94 336	0.97 419	0.63 368	0.64 293	10.58 577	0.20 348	0.16 365	0.18 246	0.17 292	0.19 318	0.19 343

DMCA	0.45 288	0.26 352	0.50 329	0.38 175	0.28 325	0.51 276	0.34 234	0.93 347	0.68 244	0.75 307	0.83 283	0.79 358	0.53 303	0.51 164	0.54 380	0.21 364	0.16 365	0.21 357	0.16 243	0.19 318	0.21 384

ADCRef	0.80 473	0.43 472	1.32 526	0.50 436	0.45 486	1.07 482	0.51 439	1.07 407	0.98 421	1.17 494	1.42 487	0.87 388	0.91 478	0.85 416	3.19 554	0.18 295	0.16 365	0.23 391	0.23 426	0.22 379	0.21 384

ADCP+	1.06 512	0.35 432	1.51 539	0.49 422	0.51 504	1.45 522	0.55 454	1.25 488	1.03 444	1.16 493	1.15 436	1.10 458	1.07 504	1.56 525	6.75 573	0.19 325	0.16 365	0.23 391	0.21 395	0.28 438	0.21 384

RYNet	0.72 459	0.35 432	0.64 402	0.53 472	0.67 529	1.31 512	0.67 482	1.20 463	1.18 484	1.05 472	0.87 309	1.27 478	0.93 487	0.93 450	1.27 519	0.22 389	0.16 365	0.26 437	0.23 426	0.40 494	0.39 500

G2L-Stereo	0.49 343	0.23 273	0.48 304	0.43 329	0.26 273	0.47 260	0.42 375	0.93 347	0.78 306	0.84 369	0.86 301	0.91 404	0.52 299	0.78 384	0.70 425	0.20 348	0.17 385	0.22 371	0.18 319	0.17 260	0.21 384

rvit_stereo_0081_aga	0.31 128	0.28 383	0.44 243	0.42 309	0.29 351	0.34 149	0.31 193	0.44 86	0.40 134	0.39 129	0.44 113	0.40 144	0.32 174	0.42 82	0.29 173	0.23 404	0.17 385	0.19 286	0.16 243	0.20 334	0.15 228

ACV-stereo	0.62 433	0.34 426	1.00 492	0.43 329	0.31 387	1.20 503	0.40 350	0.75 279	0.83 335	0.64 229	0.77 242	2.10 536	1.03 499	0.81 393	0.64 410	0.21 364	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.21 357	0.21 384

ITSA-stereo	0.53 381	0.28 383	0.52 346	0.40 238	0.23 171	0.56 312	0.34 234	1.24 484	1.24 495	0.80 330	0.81 273	0.72 323	0.58 339	0.82 396	0.65 412	0.21 364	0.17 385	0.23 391	0.21 395	0.22 379	0.26 428

rvit_stereo_0080	0.31 128	0.25 333	0.40 189	0.39 203	0.28 325	0.27 57	0.46 398	0.49 104	0.44 155	0.35 101	0.42 107	0.40 144	0.28 133	0.41 74	0.33 208	0.22 389	0.17 385	0.17 201	0.16 243	0.22 379	0.15 228

1111x	0.55 395	0.22 252	0.46 272	0.38 175	0.20 93	0.66 377	0.43 382	1.23 477	0.99 426	0.71 281	0.99 368	0.95 414	0.69 405	0.90 434	1.08 503	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.19 349	0.20 334	0.18 310

whm_eth	0.31 128	0.25 333	0.40 189	0.39 203	0.28 325	0.27 57	0.46 398	0.49 104	0.44 155	0.35 101	0.42 107	0.40 144	0.28 133	0.41 74	0.33 208	0.22 389	0.17 385	0.17 201	0.16 243	0.22 379	0.15 228

gwcnet-sp	0.48 325	0.23 273	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.81 429	0.41 365	0.89 334	0.84 340	0.91 414	0.76 238	0.66 294	0.61 356	0.66 308	0.50 355	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.18 310

scenet	0.48 325	0.23 273	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.81 429	0.41 365	0.89 334	0.84 340	0.91 414	0.76 238	0.66 294	0.61 356	0.66 308	0.50 355	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.18 310

ToySt	0.49 343	0.27 369	0.75 454	0.40 238	0.27 302	0.64 367	0.49 419	0.84 313	0.77 296	0.60 202	0.83 283	0.88 393	0.66 392	0.70 341	0.56 387	0.16 226	0.17 385	0.21 357	0.20 374	0.21 357	0.19 343

ssnet	0.48 325	0.23 273	0.70 432	0.40 238	0.26 273	0.81 429	0.41 365	0.89 334	0.84 340	0.91 414	0.76 238	0.66 294	0.61 356	0.66 308	0.50 355	0.18 295	0.17 385	0.18 246	0.18 319	0.18 284	0.18 310

CSP-Net	0.56 406	0.27 369	0.49 316	0.41 269	0.28 325	1.22 505	0.50 424	1.23 477	0.72 264	0.95 436	0.95 345	0.89 397	0.62 362	0.83 404	0.62 404	0.26 435	0.17 385	0.17 201	0.17 292	0.18 284	0.17 292

ICVP	0.46 298	0.25 333	0.38 159	0.48 407	0.28 325	0.58 322	0.43 382	1.00 375	0.70 252	0.67 253	0.95 345	0.75 342	0.55 321	0.53 179	0.54 380	0.23 404	0.17 385	0.19 286	0.17 292	0.19 318	0.20 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 413	0.33 421	0.49 316	0.51 452	0.30 365	0.66 377	0.73 504	1.03 391	1.01 436	0.82 350	1.10 413	0.84 375	0.70 418	0.86 421	0.58 390	0.28 454	0.17 385	0.25 419	0.22 413	0.26 425	0.19 343

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 381	0.32 413	0.64 402	0.44 348	0.30 365	0.66 377	0.44 391	1.04 394	0.88 366	0.91 414	0.91 328	0.99 423	0.60 350	0.68 329	0.60 398	0.21 364	0.17 385	0.22 371	0.22 413	0.21 357	0.21 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 343	0.26 352	0.35 124	0.39 203	0.26 273	0.64 367	0.36 280	1.15 443	0.84 340	0.67 253	0.88 317	0.88 393	0.59 346	0.58 232	0.45 331	0.24 415	0.17 385	0.27 449	0.27 469	0.25 419	0.23 408

DRN-Test	0.66 440	0.32 413	0.66 414	0.50 436	0.39 452	1.15 496	0.61 474	1.49 527	1.01 436	1.12 489	1.08 407	1.06 445	0.69 405	0.77 380	0.94 482	0.23 404	0.17 385	0.26 437	0.25 450	0.25 419	0.21 384

iinet-f	0.67 444	0.26 352	2.15 551	0.39 203	0.31 387	1.19 502	0.56 460	0.84 313	0.84 340	0.80 330	1.17 443	1.05 443	0.84 466	0.71 346	1.21 514	0.20 348	0.18 402	0.17 201	0.15 211	0.20 334	0.20 366

GLC_STEREO	0.29 108	0.19 141	0.27 28	0.44 348	0.19 67	0.31 113	0.26 111	0.47 99	0.43 148	0.37 111	0.47 128	0.41 150	0.23 75	0.50 157	0.34 223	0.14 117	0.18 402	0.19 286	0.16 243	0.16 226	0.13 161

AACVNet	0.50 359	0.23 273	0.49 316	0.46 392	0.29 351	0.52 280	0.38 316	0.90 339	0.55 195	0.81 341	1.03 385	1.00 426	0.70 418	0.83 404	0.54 380	0.21 364	0.18 402	0.24 406	0.18 319	0.23 396	0.20 366

PSMNet-ADL	0.48 325	0.27 369	0.40 189	0.48 407	0.30 365	0.68 383	0.37 294	0.90 339	0.80 317	0.61 209	0.80 266	0.92 408	0.62 362	0.72 351	0.63 407	0.23 404	0.18 402	0.18 246	0.20 374	0.22 379	0.20 366

delet	0.55 395	0.24 310	0.55 363	0.44 348	0.33 414	1.07 482	0.50 424	1.00 375	0.86 353	0.85 373	0.96 349	0.90 402	0.63 368	0.83 404	0.74 436	0.18 295	0.18 402	0.20 316	0.21 395	0.16 226	0.15 228

aanetorigin	0.83 483	0.56 506	1.87 546	0.49 422	0.38 448	0.56 312	0.66 480	0.70 248	1.00 432	2.42 552	2.02 527	1.31 484	1.18 514	0.93 450	1.13 510	0.20 348	0.18 402	0.20 316	0.19 349	0.27 435	0.30 458

EDNetEfficientorigin	9.93 581	1.15 548	175.16 600	0.48 407	0.36 433	1.04 479	0.68 487	1.24 484	2.69 557	3.17 566	2.50 538	2.30 540	2.07 554	1.76 537	2.21 544	0.20 348	0.18 402	0.24 406	0.19 349	0.51 520	0.50 531

EDNetEfficient	1.46 538	0.80 529	6.12 569	0.47 401	0.39 452	0.69 385	0.83 514	0.90 339	2.77 558	3.50 569	1.96 525	1.66 522	2.03 553	1.26 503	4.18 563	0.21 364	0.18 402	0.21 357	0.20 374	0.41 500	0.39 500

ac_64	0.52 375	0.22 252	0.50 329	0.45 371	0.28 325	0.80 424	0.45 394	1.02 387	0.61 209	0.91 414	0.83 283	1.07 450	0.68 401	0.74 363	0.70 425	0.21 364	0.18 402	0.20 316	0.19 349	0.18 284	0.15 228

DMCA-RVC	0.51 366	0.30 404	0.59 378	0.50 436	0.32 403	0.54 294	0.38 316	0.86 320	0.68 244	0.94 429	0.86 301	0.91 404	0.68 401	0.70 341	0.59 395	0.23 404	0.18 402	0.31 474	0.23 426	0.26 425	0.19 343

FADNet-RVC-Resample	0.56 406	0.33 421	1.16 507	0.49 422	0.34 423	0.71 395	0.43 382	1.01 384	0.93 400	0.82 350	0.87 309	0.74 340	0.67 395	0.73 356	0.45 331	0.18 295	0.18 402	0.26 437	0.27 469	0.26 425	0.27 437

FADNet_RVC	0.55 395	0.37 443	1.17 511	0.44 348	0.31 387	0.56 312	0.34 234	1.06 403	0.88 366	0.67 253	0.90 325	0.61 261	0.65 385	0.93 450	0.70 425	0.21 364	0.18 402	0.26 437	0.23 426	0.31 457	0.28 444

DispFullNet	1.60 543	2.63 577	2.75 556	2.56 572	1.79 563	1.24 508	0.47 405	1.37 512	1.45 521	1.87 536	1.50 499	1.55 517	2.46 557	2.04 549	1.04 500	0.59 538	0.18 402	2.32 568	0.68 548	2.29 567	1.14 561

PWC_ROB	0.87 487	0.52 500	1.28 521	0.50 436	0.32 403	0.91 450	0.37 294	1.36 510	1.46 522	1.61 525	2.59 542	1.16 472	1.01 498	1.34 512	1.40 526	0.25 425	0.18 402	0.28 457	0.20 374	0.29 442	0.28 444

S2M2	0.26 80	0.22 252	0.33 98	0.31 21	0.25 232	0.24 26	0.13 1	0.35 29	0.41 138	0.25 27	0.36 87	0.30 75	0.25 92	0.30 12	0.26 119	0.22 389	0.19 416	0.17 201	0.19 349	0.21 357	0.18 310

DCVSM-stereo	0.49 343	0.27 369	0.53 354	0.39 203	0.29 351	0.51 276	0.26 111	0.75 279	0.75 281	1.11 488	0.75 232	1.05 443	0.72 426	0.60 253	0.47 348	0.20 348	0.19 416	0.24 406	0.20 374	0.25 419	0.30 458

CAS++	0.32 134	0.24 310	0.36 131	0.37 146	0.26 273	0.28 74	0.23 70	0.87 327	0.50 178	0.47 163	0.45 116	0.26 61	0.21 51	0.49 149	0.24 67	0.23 404	0.19 416	0.22 371	0.17 292	0.21 357	0.16 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 464	0.40 464	1.34 527	0.50 436	0.40 457	1.44 521	0.83 514	1.15 443	1.16 480	1.25 507	1.20 450	1.13 468	0.81 455	1.16 488	1.00 495	0.22 389	0.19 416	0.24 406	0.23 426	0.28 438	0.26 428

CRFU-Net	0.57 413	0.27 369	0.57 373	0.46 392	0.30 365	1.20 503	0.52 442	1.10 417	0.56 201	1.00 453	0.98 363	1.06 445	0.79 451	0.81 393	0.71 430	0.21 364	0.19 416	0.18 246	0.16 243	0.18 284	0.19 343

AASNet	0.53 381	0.25 333	0.52 346	0.49 422	0.32 403	0.74 404	0.40 350	1.50 528	0.86 353	0.86 380	0.92 332	0.64 276	0.59 346	0.59 247	0.79 443	0.23 404	0.19 416	0.20 316	0.16 243	0.21 357	0.19 343

RTSC	0.87 487	0.48 483	1.23 517	0.52 464	0.37 439	1.13 493	0.50 424	1.34 504	1.79 539	1.51 519	1.24 456	1.12 462	0.81 455	1.62 529	2.16 543	0.25 425	0.19 416	0.23 391	0.24 441	0.30 451	0.31 465

ADCL	1.04 508	0.38 453	1.35 528	0.50 436	0.39 452	1.61 531	0.89 522	1.29 495	1.39 515	1.29 509	1.50 499	1.24 476	1.24 519	1.37 518	4.87 566	0.21 364	0.19 416	0.25 419	0.25 450	0.29 442	0.27 437

CVANet_RVC	0.57 413	0.33 421	0.44 243	0.47 401	0.32 403	0.67 381	0.61 474	1.05 399	0.93 400	0.85 373	1.04 391	1.01 430	0.73 429	0.83 404	0.52 372	0.29 461	0.19 416	0.27 449	0.25 450	0.31 457	0.21 384

StereoDRNet	0.64 436	0.33 421	0.68 422	0.51 452	0.43 475	1.03 475	0.53 446	1.47 524	0.99 426	1.10 486	0.87 309	1.07 450	0.71 422	0.82 396	0.88 466	0.23 404	0.19 416	0.25 419	0.23 426	0.27 435	0.19 343

rvit_stereo_0083	0.34 150	0.24 310	0.50 329	0.44 348	0.27 302	0.34 149	0.35 258	0.45 93	0.62 210	0.37 111	0.47 128	0.42 160	0.35 195	0.40 66	0.36 256	0.22 389	0.20 426	0.20 316	0.17 292	0.20 334	0.14 205

DualNet (step1)	0.57 413	0.36 437	0.72 442	0.38 175	0.30 365	0.71 395	0.43 382	1.06 403	0.88 366	0.92 422	0.86 301	0.85 377	0.69 405	0.68 329	0.50 355	0.41 516	0.20 426	0.40 507	0.41 519	0.36 482	0.33 473

test_sample7	0.52 375	0.29 395	0.50 329	0.36 130	0.27 302	0.62 351	0.41 365	1.06 403	0.88 366	0.92 422	0.86 301	0.85 377	0.69 405	0.68 329	0.50 355	0.26 435	0.20 426	0.27 449	0.26 463	0.27 435	0.24 416

NINENet	0.50 359	0.29 395	0.51 341	0.45 371	0.32 403	0.70 390	0.34 234	1.10 417	0.88 366	0.80 330	0.94 336	0.65 289	0.49 281	0.73 356	0.51 365	0.22 389	0.20 426	0.25 419	0.18 319	0.22 379	0.21 384

RAFT + AFF	0.53 381	0.29 395	0.75 454	0.51 452	0.32 403	0.63 360	0.60 469	1.00 375	0.91 389	0.78 324	0.87 309	0.83 371	0.58 339	0.80 390	0.47 348	0.17 264	0.20 426	0.23 391	0.22 413	0.18 284	0.18 310

UPFNet	0.53 381	0.24 310	0.51 341	0.45 371	0.38 448	0.84 443	0.49 419	0.99 371	0.75 281	0.87 388	0.88 317	0.86 382	0.64 379	0.80 390	0.71 430	0.20 348	0.20 426	0.20 316	0.20 374	0.19 318	0.15 228

HGLStereo	0.56 406	0.28 383	0.57 373	0.50 436	0.37 439	0.80 424	0.45 394	1.02 387	0.78 306	0.86 380	1.14 430	0.89 397	0.82 459	0.76 373	0.73 433	0.21 364	0.20 426	0.19 286	0.18 319	0.19 318	0.21 384

hitnet-ft	0.55 395	0.27 369	0.39 178	0.41 269	0.28 325	0.78 418	0.40 350	0.92 345	0.90 382	0.82 350	1.01 373	1.13 468	0.70 418	0.78 384	0.67 418	0.28 454	0.20 426	0.28 457	0.22 413	0.29 442	0.26 428

DLCB_ROB	0.58 420	0.28 383	0.47 284	0.49 422	0.32 403	0.77 414	0.50 424	0.99 371	0.92 394	1.04 470	1.14 430	1.21 473	0.69 405	0.88 426	0.69 422	0.20 348	0.20 426	0.22 371	0.22 413	0.21 357	0.18 310

PSMNet_ROB	0.64 436	0.37 443	0.65 408	0.56 485	0.42 470	0.97 463	0.83 514	1.21 465	0.92 394	0.79 328	1.02 381	1.08 452	0.63 368	0.82 396	0.91 480	0.29 461	0.20 426	0.31 474	0.31 489	0.26 425	0.23 408

ttt	0.51 366	0.25 333	0.43 231	0.38 175	0.24 200	0.65 374	0.38 316	1.18 457	1.05 453	0.72 293	1.08 407	0.63 269	0.49 281	0.84 409	0.59 395	0.24 415	0.21 436	0.22 371	0.20 374	0.24 409	0.24 416

WZ-Net	1.19 524	0.59 510	4.07 564	0.62 508	0.51 504	1.34 513	1.31 553	1.32 500	1.74 538	1.53 521	1.65 508	1.74 525	1.28 523	2.25 554	2.01 540	0.27 444	0.21 436	0.23 391	0.25 450	0.40 494	0.39 500

SACVNet	0.58 420	0.34 426	0.55 363	0.55 482	0.36 433	0.63 360	0.48 413	1.13 430	0.77 296	1.02 461	1.06 401	1.02 435	0.74 431	0.90 434	0.51 365	0.27 444	0.21 436	0.25 419	0.24 441	0.29 442	0.36 487

pcwnet_v2	0.58 420	0.28 383	0.84 471	0.45 371	0.35 429	0.61 343	0.35 258	1.27 492	1.21 490	0.99 448	1.27 461	0.72 323	0.58 339	0.67 319	0.48 352	0.27 444	0.21 436	0.24 406	0.23 426	0.29 442	0.29 450

DSFCA	0.55 395	0.25 333	0.62 388	0.40 238	0.36 433	0.74 404	0.52 442	1.04 394	0.82 330	1.06 475	0.84 288	0.89 397	0.63 368	0.99 460	0.58 390	0.25 425	0.21 436	0.21 357	0.21 395	0.21 357	0.19 343

ETE_ROB	0.70 451	0.49 486	0.73 445	0.56 485	0.36 433	0.79 421	0.87 521	1.14 439	0.93 400	1.19 498	1.18 445	1.39 501	0.82 459	0.99 460	0.80 445	0.26 435	0.21 436	0.31 474	0.26 463	0.33 468	0.34 480

GASNet	0.67 444	0.72 522	0.96 487	0.70 527	0.48 497	0.62 351	0.47 405	1.08 411	1.03 444	0.94 429	0.82 277	0.93 410	0.83 464	1.33 510	0.80 445	0.31 471	0.22 442	0.29 465	0.28 474	0.44 505	0.24 416

ssnet_v2	0.58 420	0.28 383	0.56 369	0.43 329	0.29 351	0.95 458	0.59 467	1.13 430	0.99 426	0.93 426	0.80 266	0.99 423	0.64 379	0.82 396	0.94 482	0.25 425	0.22 442	0.23 391	0.24 441	0.20 334	0.19 343

Wz-Net-LNSev	0.71 455	0.51 493	1.36 532	0.50 436	0.41 464	1.15 496	0.69 492	1.21 465	1.07 466	1.02 461	1.12 418	1.08 452	0.87 472	0.89 432	0.89 476	0.24 415	0.22 442	0.21 357	0.19 349	0.26 425	0.26 428

sCroCo_RVC	0.35 165	0.28 383	0.69 428	0.51 452	0.39 452	0.41 217	0.31 193	0.49 104	0.45 162	0.31 73	0.48 131	0.38 130	0.32 174	0.46 122	0.32 196	0.21 364	0.22 442	0.19 286	0.19 349	0.21 357	0.20 366

RTS	1.98 552	0.96 541	11.36 576	0.65 515	0.57 520	2.77 555	1.40 557	1.39 514	2.26 548	1.89 537	2.56 539	1.32 489	1.25 520	5.20 573	4.05 561	0.31 471	0.22 442	0.29 465	0.29 480	0.40 494	0.37 492

RTSA	1.98 552	0.96 541	11.36 576	0.65 515	0.57 520	2.77 555	1.40 557	1.39 514	2.26 548	1.89 537	2.56 539	1.32 489	1.25 520	5.20 573	4.05 561	0.31 471	0.22 442	0.29 465	0.29 480	0.40 494	0.37 492

MDST_ROB	0.91 495	0.27 369	0.85 472	0.63 509	0.41 464	2.53 549	0.71 502	1.60 538	1.13 476	2.83 559	1.73 514	0.97 419	0.69 405	1.61 528	0.73 433	0.25 425	0.22 442	0.32 480	0.28 474	0.25 419	0.24 416

PDISCO_ROB	0.91 495	0.48 483	1.06 497	0.99 540	0.97 543	1.67 536	0.63 476	1.64 541	1.59 531	1.06 475	1.18 445	1.31 484	0.79 451	1.55 523	0.97 488	0.49 528	0.22 442	0.45 516	0.40 514	0.45 509	0.37 492

LALA_ROB	0.74 462	0.43 472	0.69 428	0.54 478	0.40 457	1.01 470	0.95 527	1.21 465	1.07 466	1.22 503	1.12 418	1.56 518	0.79 451	1.04 473	0.86 458	0.33 490	0.22 442	0.35 489	0.30 482	0.35 478	0.31 465

PWCDC_ROB	0.89 491	0.49 486	0.80 468	0.74 531	0.40 457	1.03 475	0.39 339	1.33 502	2.35 553	1.02 461	3.77 560	0.81 369	0.92 482	1.20 493	0.90 478	0.34 496	0.22 442	0.24 406	0.20 374	0.34 474	0.29 450

rvit_stereo_0075_2	0.47 313	0.37 443	0.70 432	0.53 472	0.46 493	0.43 230	0.36 280	0.81 305	0.67 239	0.55 188	0.74 230	0.59 250	0.43 250	0.63 280	0.43 306	0.32 482	0.23 452	0.35 489	0.25 450	0.30 451	0.25 423

coex-ft	6.43 578	1.51 559	87.33 599	0.49 422	0.38 448	1.34 513	1.21 545	1.16 449	8.09 575	12.12 583	2.79 546	2.77 548	3.31 568	1.16 488	3.15 553	0.24 415	0.23 452	0.27 449	0.24 441	0.45 509	0.37 492

fast-acv-ft	0.64 436	0.30 404	0.73 445	0.45 371	0.34 423	1.17 499	0.49 419	0.86 320	0.98 421	1.02 461	1.36 475	1.29 481	0.85 467	0.76 373	0.81 448	0.21 364	0.23 452	0.23 391	0.23 426	0.21 357	0.20 366

Wz-Net-SNSev	0.91 495	0.73 523	2.13 550	0.56 485	0.45 486	0.95 458	1.13 540	1.34 504	1.24 495	1.02 461	1.30 469	1.46 506	0.86 469	1.81 539	1.50 527	0.25 425	0.23 452	0.25 419	0.26 463	0.32 462	0.29 450

dad	0.58 420	0.50 490	0.64 402	0.43 329	0.30 365	0.59 335	0.36 280	0.78 295	1.25 500	1.01 458	1.17 443	1.15 471	0.53 303	0.68 329	0.50 355	0.35 501	0.23 452	0.37 499	0.21 395	0.29 442	0.20 366

STTStereo	0.55 395	0.37 443	0.76 459	0.44 348	0.31 387	0.60 341	0.44 391	0.96 363	0.86 353	0.99 448	0.90 325	0.96 417	0.58 339	0.71 346	0.61 402	0.25 425	0.23 452	0.26 437	0.32 495	0.24 409	0.23 408

DANet	0.71 455	0.45 480	0.91 483	0.59 496	0.40 457	0.81 429	0.40 350	0.97 366	0.84 340	1.20 501	1.22 451	1.33 492	0.88 475	1.16 488	1.24 515	0.27 444	0.23 452	0.31 474	0.25 450	0.35 478	0.32 469
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 381	0.34 426	0.59 378	0.41 269	0.30 365	0.50 272	0.43 382	1.19 459	0.70 252	0.85 373	1.05 395	0.86 382	0.55 321	0.84 409	0.51 365	0.29 461	0.23 452	0.22 371	0.22 413	0.26 425	0.25 423

StereoVision	0.42 261	0.28 383	0.45 255	0.49 422	0.28 325	0.38 187	0.38 316	0.72 260	0.62 210	0.44 150	1.14 430	0.54 216	0.39 230	0.56 200	0.34 223	0.21 364	0.24 460	0.25 419	0.24 441	0.26 425	0.16 274

SQANet	0.82 477	0.74 524	0.67 418	1.13 546	0.98 545	1.11 490	0.47 405	1.07 407	0.83 335	0.91 414	1.05 395	1.03 437	0.74 431	1.01 464	0.64 410	0.61 539	0.24 460	1.03 548	0.35 503	1.18 550	0.58 537

Anonymous3	0.46 298	0.34 426	0.86 477	0.50 436	0.37 439	0.81 429	0.50 424	0.72 260	0.65 233	0.51 173	0.65 197	0.45 176	0.45 264	0.64 293	0.38 280	0.24 415	0.24 460	0.22 371	0.21 395	0.23 396	0.23 408

GwcNet	0.69 449	0.36 437	1.10 501	0.51 452	0.42 470	1.08 486	0.50 424	1.21 465	1.16 480	1.00 453	1.37 478	1.06 445	0.79 451	0.92 444	0.94 482	0.25 425	0.24 460	0.24 406	0.22 413	0.23 396	0.26 428

AF-Net	0.81 476	0.39 459	0.68 422	0.64 510	0.54 512	0.91 450	0.51 439	1.61 539	1.31 508	0.96 437	2.02 527	1.46 506	1.26 522	1.11 484	0.99 492	0.32 482	0.24 460	0.39 504	0.27 469	0.30 451	0.25 423

XQC	0.89 491	0.65 518	1.31 524	0.67 521	0.52 508	1.22 505	0.68 487	1.26 490	1.52 525	1.14 492	1.11 414	1.28 480	1.04 501	1.40 520	1.77 534	0.38 509	0.24 460	0.37 499	0.31 489	0.53 525	0.47 524

ADCMid	1.14 518	0.52 500	2.23 552	0.53 472	0.43 475	1.07 482	0.75 506	1.23 477	1.05 453	2.15 546	1.44 492	1.50 512	1.43 530	1.56 525	5.01 567	0.26 435	0.24 460	0.29 465	0.31 489	0.37 487	0.33 473

SANet	1.07 514	0.41 468	1.06 497	0.48 407	0.30 365	1.41 518	0.94 526	1.42 519	3.36 564	1.58 522	2.43 536	2.33 542	1.70 542	1.34 512	1.07 502	0.28 454	0.24 460	0.26 437	0.23 426	0.34 474	0.30 458

rvit_0105_5	0.42 261	0.31 409	0.73 445	0.50 436	0.29 351	0.44 240	0.42 375	0.61 168	0.74 278	0.51 173	0.51 148	0.60 256	0.47 273	0.57 212	0.38 280	0.27 444	0.25 468	0.25 419	0.23 426	0.22 379	0.18 310

psm_up	0.55 395	0.26 352	0.47 284	0.49 422	0.32 403	0.65 374	0.56 460	1.04 394	0.82 330	0.82 350	0.88 317	1.01 430	0.94 488	0.74 363	0.61 402	0.21 364	0.25 468	0.26 437	0.23 426	0.21 357	0.20 366

FADNet-RVC	0.60 430	0.53 503	1.14 506	0.46 392	0.39 452	0.61 343	0.39 339	1.12 428	0.87 362	0.70 274	0.84 288	1.04 439	0.55 321	0.94 457	0.69 422	0.26 435	0.25 468	0.28 457	0.28 474	0.31 457	0.31 465

Nwc_Net	0.78 469	0.38 453	0.73 445	0.60 502	0.55 514	1.05 480	0.55 454	1.67 543	1.05 453	0.88 398	1.86 522	1.40 503	1.09 505	1.10 482	0.87 464	0.30 468	0.25 468	0.36 494	0.38 508	0.29 442	0.29 450

DPSNet	0.99 502	0.42 470	1.88 547	0.53 472	0.41 464	1.59 530	1.26 549	2.21 554	1.43 518	1.10 486	1.11 414	1.46 506	1.95 551	1.34 512	1.26 517	0.34 496	0.25 468	0.25 419	0.21 395	0.46 512	0.37 492

XPNet_ROB	0.70 451	0.35 432	0.68 422	0.52 464	0.40 457	0.79 421	0.85 520	1.16 449	0.94 407	1.33 512	1.15 436	1.38 500	0.83 464	1.03 471	0.90 478	0.32 482	0.25 468	0.26 437	0.24 441	0.31 457	0.28 444

TCMNet	0.66 440	0.39 459	0.98 490	0.59 496	0.61 525	0.96 461	0.55 454	1.05 399	0.90 382	0.84 369	1.14 430	0.89 397	0.65 385	0.85 416	1.01 496	0.26 435	0.26 474	0.31 474	0.28 474	0.32 462	0.29 450

ISRNet	0.56 406	0.24 310	0.66 414	0.56 485	0.36 433	0.44 240	0.25 97	0.82 307	0.84 340	1.07 478	1.25 458	0.91 404	0.60 350	0.66 308	0.58 390	0.35 501	0.26 474	0.36 494	0.33 498	0.30 451	0.42 507

rvit_0105_6	0.38 215	0.28 383	0.64 402	0.50 436	0.30 365	0.39 194	0.38 316	0.51 114	0.67 239	0.40 135	0.45 116	0.50 200	0.41 242	0.54 185	0.36 256	0.27 444	0.26 474	0.24 406	0.21 395	0.22 379	0.16 274

rvit_0105_4	0.41 254	0.29 395	0.71 437	0.50 436	0.29 351	0.41 217	0.41 365	0.55 134	0.73 271	0.45 152	0.48 131	0.55 219	0.44 259	0.57 212	0.36 256	0.28 454	0.26 474	0.25 419	0.22 413	0.23 396	0.18 310

SHD	0.93 498	0.50 490	1.18 512	0.59 496	0.46 493	0.97 463	0.48 413	1.70 544	2.15 546	1.58 522	1.37 478	1.42 504	1.19 516	1.31 508	1.60 528	0.31 471	0.26 474	0.32 480	0.33 498	0.40 494	0.42 507

GANet	0.70 451	0.37 443	0.55 363	0.51 452	0.34 423	0.94 455	0.96 528	1.08 411	0.94 407	1.04 470	1.98 526	1.13 468	0.88 475	1.12 485	0.66 415	0.25 425	0.26 474	0.27 449	0.22 413	0.31 457	0.22 402

PS-NSSS	0.58 420	0.44 476	0.62 388	0.42 309	0.33 414	0.66 377	0.58 464	1.02 387	0.86 353	0.77 320	1.28 463	0.72 323	0.64 379	0.82 396	0.59 395	0.31 471	0.26 474	0.40 507	0.27 469	0.33 468	0.26 428

NCCL2	0.72 459	0.41 468	0.65 408	0.64 510	0.44 482	0.98 467	1.20 543	1.11 423	1.00 432	0.98 446	0.96 349	1.49 511	0.87 472	0.90 434	0.79 443	0.31 471	0.26 474	0.39 504	0.39 512	0.32 462	0.32 469

PSMNet-RUCA	0.76 464	0.75 525	1.08 500	1.01 543	0.90 537	0.69 385	0.50 424	1.11 423	1.03 444	0.78 324	1.11 414	0.80 366	0.72 426	0.88 426	0.63 407	0.53 536	0.27 482	0.76 540	0.46 525	0.66 536	0.47 524

rvit_0105_3	0.47 313	0.34 426	0.77 464	0.54 478	0.31 387	0.49 268	0.47 405	0.63 182	0.79 315	0.65 238	0.59 182	0.64 276	0.50 292	0.65 300	0.39 286	0.29 461	0.27 482	0.29 465	0.28 474	0.21 357	0.20 366

Syn2CoEx	0.71 455	0.51 493	0.95 485	0.64 510	0.45 486	0.91 450	0.53 446	1.48 525	1.13 476	0.93 426	1.35 474	1.02 435	0.99 495	0.92 444	0.80 445	0.30 468	0.27 482	0.28 457	0.24 441	0.23 396	0.24 416

SGM_RVC	0.97 500	0.28 383	0.41 199	0.39 203	0.22 131	1.55 527	0.73 504	1.51 531	1.25 500	2.25 549	1.92 523	2.58 546	1.56 535	2.02 548	1.19 513	0.27 444	0.27 482	0.27 449	0.25 450	0.25 419	0.25 423
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 455	0.37 443	0.89 480	0.56 485	0.45 486	1.18 501	0.68 487	1.41 518	0.85 348	0.81 341	1.15 436	1.04 439	0.81 455	1.10 482	1.17 511	0.26 435	0.28 486	0.32 480	0.31 489	0.29 442	0.30 458

FAT-Stereo	0.73 461	0.33 421	0.75 454	0.49 422	0.37 439	0.71 395	0.59 467	1.36 510	1.30 507	1.03 469	1.40 484	1.59 521	1.15 510	0.87 423	0.86 458	0.28 454	0.28 486	0.28 457	0.23 426	0.28 438	0.38 498

DeepPrunerF	0.89 491	0.52 500	3.43 560	0.68 524	0.81 535	0.72 402	0.72 503	1.22 473	1.99 544	0.93 426	1.01 373	0.87 388	0.86 469	1.08 479	0.95 485	0.34 496	0.28 486	0.43 513	0.39 512	0.30 451	0.32 469

AnyNet_C32	1.16 522	0.62 516	2.40 553	0.57 491	0.55 514	1.41 518	1.34 554	1.18 457	1.24 495	1.49 517	1.42 487	1.39 501	1.20 518	1.55 523	4.82 565	0.29 461	0.28 486	0.29 465	0.34 500	0.38 491	0.42 507

ADCPNet	1.03 507	0.48 483	2.70 555	0.54 478	0.42 470	1.40 516	0.75 506	1.13 430	1.07 466	1.22 503	1.42 487	1.68 523	1.09 505	1.36 517	3.45 558	0.30 468	0.28 486	0.29 465	0.32 495	0.37 487	0.35 485

rvit_105_1	0.54 393	0.40 464	0.76 459	0.58 492	0.37 439	0.59 335	0.68 487	0.70 248	0.94 407	0.82 350	0.69 211	0.73 334	0.58 339	0.78 384	0.54 380	0.32 482	0.29 491	0.31 474	0.34 500	0.23 396	0.20 366

DGSMNet	0.76 464	0.55 505	1.29 523	0.58 492	0.62 526	0.94 455	0.70 497	1.26 490	1.11 473	0.83 362	1.24 456	1.00 426	0.71 422	1.03 471	0.81 448	0.34 496	0.29 491	0.41 511	0.40 514	0.57 531	0.55 536

G-Net	0.95 499	0.46 482	1.04 495	0.64 510	0.48 497	2.12 545	0.64 478	1.01 384	0.87 362	1.75 533	2.82 549	1.30 483	1.64 541	1.06 474	0.96 487	0.36 505	0.29 491	0.35 489	0.25 450	0.45 509	0.42 507

stereogan	0.80 473	0.31 409	0.71 437	0.59 496	0.50 501	1.72 538	0.48 413	1.35 507	1.37 512	1.00 453	1.46 497	1.56 518	0.95 491	1.29 506	0.84 453	0.28 454	0.29 491	0.29 465	0.25 450	0.38 491	0.38 498

FINET	0.67 444	0.42 470	1.00 492	0.46 392	0.43 475	0.83 440	0.89 522	1.08 411	1.50 524	0.87 388	1.14 430	0.71 314	0.68 401	0.92 444	0.70 425	0.36 505	0.30 495	0.26 437	0.24 441	0.35 478	0.33 473

FADNet	0.61 432	0.51 493	1.10 501	0.45 371	0.44 482	0.65 374	0.41 365	1.19 459	1.05 453	0.70 274	0.84 288	0.98 422	0.66 392	0.82 396	0.50 355	0.29 461	0.30 495	0.27 449	0.30 482	0.46 512	0.35 485

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 444	0.81 530	0.73 445	0.53 472	0.37 439	1.40 516	0.53 446	1.04 394	0.79 315	0.88 398	0.94 336	0.95 414	0.53 303	0.93 450	0.58 390	0.39 511	0.30 495	0.57 534	0.31 489	0.53 525	0.30 458

RP	0.76 464	0.36 437	0.63 397	0.66 518	0.58 522	0.80 424	0.55 454	1.14 439	1.22 492	0.97 441	1.65 508	1.43 505	1.32 524	1.01 464	0.84 453	0.33 490	0.30 495	0.36 494	0.30 482	0.34 474	0.34 480

RGC	0.79 472	0.59 510	0.71 437	0.65 515	0.65 528	0.92 454	0.58 464	1.29 495	1.05 453	1.07 478	1.45 495	1.47 509	1.03 499	1.21 497	0.88 466	0.32 482	0.30 495	0.48 524	0.40 514	0.37 487	0.37 492

NCC-stereo	0.78 469	0.40 464	0.76 459	0.61 504	0.67 529	0.81 429	0.69 492	1.54 535	1.11 473	0.90 409	1.36 475	1.33 492	1.16 511	1.19 491	0.88 466	0.31 471	0.30 495	0.37 499	0.48 532	0.33 468	0.33 473

Abc-Net	0.78 469	0.40 464	0.76 459	0.61 504	0.67 529	0.81 429	0.69 492	1.54 535	1.11 473	0.90 409	1.36 475	1.33 492	1.16 511	1.19 491	0.88 466	0.31 471	0.30 495	0.37 499	0.48 532	0.33 468	0.33 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 449	0.44 476	0.69 428	0.51 452	0.33 414	0.97 463	1.06 535	1.22 473	1.19 486	1.24 506	0.96 349	1.08 452	0.78 449	1.20 493	0.67 418	0.24 415	0.30 495	0.23 391	0.24 441	0.23 396	0.25 423

CBMV	0.64 436	0.35 432	0.41 199	0.42 309	0.25 232	1.01 470	0.77 508	1.13 430	1.09 471	1.17 494	1.22 451	1.04 439	0.75 435	0.88 426	0.63 407	0.28 454	0.30 495	0.34 487	0.30 482	0.26 425	0.26 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 440	0.38 453	0.90 481	0.52 464	0.46 493	1.08 486	0.49 419	1.00 375	0.77 296	1.18 496	1.29 466	1.12 462	0.74 431	0.85 416	0.86 458	0.27 444	0.31 504	0.25 419	0.25 450	0.24 409	0.23 408

YMNet_1	0.66 440	0.38 453	0.90 481	0.52 464	0.46 493	1.08 486	0.49 419	1.00 375	0.77 296	1.18 496	1.29 466	1.12 462	0.74 431	0.85 416	0.86 458	0.27 444	0.31 504	0.25 419	0.25 450	0.24 409	0.23 408

Wz-Net-TNSev	1.14 518	1.06 547	4.32 566	0.49 422	0.42 470	1.51 525	1.11 539	1.48 525	1.40 517	1.22 503	1.26 460	1.58 520	1.43 530	1.76 537	1.70 530	0.32 482	0.31 504	0.26 437	0.30 482	0.41 500	0.41 506

S-Stereo	0.74 462	0.35 432	0.96 487	0.56 485	0.45 486	0.82 437	0.60 469	1.24 484	1.60 534	0.96 437	1.41 486	1.12 462	0.94 488	0.80 390	1.04 500	0.26 435	0.31 504	0.28 457	0.25 450	0.32 462	0.47 524

CSAN	0.83 483	0.49 486	0.77 464	0.60 502	0.41 464	1.14 494	1.06 535	1.19 459	1.46 522	1.32 510	1.43 490	1.37 499	1.19 516	1.27 505	0.86 458	0.39 511	0.31 504	0.36 494	0.37 505	0.35 478	0.34 480

UDG	0.88 489	0.82 533	0.67 418	1.00 542	0.96 542	1.02 472	0.57 463	1.13 430	0.99 426	0.90 409	0.97 362	1.31 484	0.99 495	0.85 416	0.84 453	0.54 537	0.32 509	1.77 556	0.40 514	0.94 543	0.66 539

psmorigin	0.82 477	0.51 493	2.09 549	0.49 422	0.41 464	0.85 444	0.50 424	1.04 394	0.88 366	1.45 516	1.43 490	1.50 512	1.06 502	1.22 499	0.97 488	0.31 471	0.32 509	0.27 449	0.27 469	0.33 468	0.42 507

edge stereo	0.76 464	0.38 453	0.74 450	0.52 464	0.43 475	0.80 424	0.53 446	1.28 494	1.06 460	1.28 508	1.38 483	1.81 526	1.11 507	1.08 479	0.85 457	0.33 490	0.32 509	0.41 511	0.28 474	0.32 462	0.36 487

ADCS	1.51 540	0.61 513	3.42 559	0.59 496	0.51 504	1.27 510	1.08 538	1.59 537	1.81 540	1.91 540	1.66 510	1.51 515	1.42 529	1.94 546	8.60 575	0.33 490	0.32 509	0.33 485	0.36 504	0.44 505	0.42 507

AnyNet_C01	1.56 541	1.05 546	7.45 571	0.64 510	0.54 512	1.99 543	1.38 556	1.43 521	1.36 510	1.63 528	1.92 523	1.84 528	1.33 525	2.40 556	4.03 560	0.33 490	0.32 509	0.32 480	0.34 500	0.44 505	0.45 518

FBW_ROB	0.88 489	0.50 490	0.85 472	0.55 482	0.40 457	1.17 499	0.78 510	1.50 528	1.37 512	1.33 512	1.27 461	1.48 510	1.00 497	2.57 560	0.98 491	0.25 425	0.32 509	0.45 516	0.30 482	0.34 474	0.28 444

SGM-ForestM	4.04 570	0.32 413	0.46 272	0.43 329	0.27 302	7.50 577	1.45 561	3.84 571	4.24 570	8.19 581	6.76 579	19.00 589	9.08 578	10.74 583	6.62 572	0.31 471	0.33 515	0.32 480	0.32 495	0.29 442	0.29 450

SGM-Forest	0.62 433	0.32 413	0.39 178	0.43 329	0.30 365	1.02 472	0.55 454	1.09 415	1.05 453	1.06 475	1.18 445	1.10 458	0.67 395	0.88 426	0.62 404	0.31 471	0.33 515	0.33 485	0.30 482	0.30 451	0.28 444
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 477	0.96 541	0.85 472	0.58 492	0.45 486	1.27 510	0.70 497	1.17 454	1.02 439	0.83 362	1.23 455	0.90 402	0.77 444	1.06 474	0.69 422	0.46 522	0.34 517	1.71 555	0.38 508	0.59 534	0.36 487

WCMA_ROB	1.14 518	0.36 437	0.76 459	0.49 422	0.44 482	1.23 507	0.67 482	1.11 423	1.23 493	2.84 560	3.95 566	3.28 555	1.83 547	1.25 502	0.99 492	0.44 520	0.34 517	0.34 487	0.37 505	0.41 500	0.40 503

ACVNet-4b	1.35 533	1.31 553	1.10 501	1.90 561	1.59 556	1.92 541	0.77 508	1.52 534	1.62 535	1.05 472	1.60 507	2.11 537	0.94 488	1.64 532	0.77 442	1.30 560	0.35 519	2.03 563	0.67 547	1.88 561	0.84 546

MeshStereo	1.34 531	0.43 472	0.54 358	0.44 348	0.34 423	1.66 534	0.60 469	1.94 548	1.37 512	4.47 573	3.25 551	4.71 564	1.94 550	1.92 544	1.17 511	0.35 501	0.35 519	0.37 499	0.31 489	0.32 462	0.32 469
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
PVD	1.28 530	0.67 520	1.28 521	0.74 531	0.62 526	1.50 524	0.84 517	1.99 550	2.96 559	2.18 547	2.36 535	1.85 530	1.95 551	1.92 544	1.94 538	0.39 511	0.36 521	0.49 527	0.37 505	0.51 520	0.64 538

MFN_U_SF_RVC	1.09 516	0.59 510	1.97 548	0.67 521	0.44 482	1.93 542	0.60 469	1.85 547	1.36 510	1.61 525	1.54 503	1.95 534	1.37 526	1.64 532	1.73 531	0.40 515	0.37 522	0.45 516	0.48 532	0.44 505	0.44 514

CBMV_ROB	0.59 427	0.37 443	0.38 159	0.39 203	0.28 325	0.74 404	0.28 145	1.00 375	0.98 421	0.94 429	1.25 458	0.81 369	0.78 449	0.87 423	0.50 355	0.36 505	0.37 522	0.43 513	0.40 514	0.33 468	0.30 458

HBP-ISP	0.59 427	0.45 480	0.43 231	0.45 371	0.33 414	0.70 390	0.28 145	1.11 423	1.00 432	0.83 362	1.18 445	0.65 289	0.68 401	0.88 426	0.52 372	0.35 501	0.38 524	0.47 520	0.41 519	0.38 491	0.31 465

DDUNet	1.06 512	2.56 576	0.68 422	1.21 548	1.26 553	1.03 475	0.69 492	1.11 423	0.94 407	0.96 437	1.22 451	1.27 478	0.82 459	0.93 450	0.72 432	0.84 547	0.38 524	1.99 559	0.60 544	1.10 549	0.85 547

BEATNet-Init1	15.13 585	0.82 533	50.86 597	0.72 530	0.53 509	38.10 596	7.03 581	11.83 584	14.25 583	29.78 596	30.17 596	48.21 599	22.64 593	26.78 594	18.11 584	0.42 519	0.38 524	0.47 520	0.46 525	0.51 520	0.48 527

NOSS_ROB	0.57 413	0.39 459	0.39 178	0.44 348	0.30 365	0.73 403	0.54 450	1.03 391	1.08 469	0.67 253	0.87 309	0.76 348	0.57 330	0.77 380	0.47 348	0.38 509	0.38 524	0.44 515	0.42 523	0.37 487	0.34 480

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 506	0.57 508	1.51 539	0.67 521	0.50 501	2.57 550	1.66 564	1.20 463	1.43 518	1.38 514	1.57 505	1.33 492	0.92 482	1.64 532	0.88 466	0.37 508	0.39 528	0.46 519	0.60 544	0.41 500	0.40 503

GANetREF_RVC	0.80 473	0.75 525	0.86 477	0.66 518	0.42 470	1.15 496	0.98 529	1.14 439	1.19 486	1.01 458	1.02 381	1.10 458	0.90 477	1.15 487	0.76 438	0.48 526	0.39 528	0.57 534	0.38 508	0.63 535	0.46 519
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 531	0.87 535	1.76 544	0.86 535	0.56 517	4.29 570	1.79 569	1.50 528	1.98 543	1.61 525	1.85 521	1.84 528	1.41 528	1.89 542	1.36 522	0.48 526	0.40 530	0.56 533	0.57 542	0.69 537	0.48 527

PA-Net	0.67 444	0.43 472	0.83 470	0.50 436	0.53 509	0.94 455	0.68 487	1.10 417	1.14 478	0.80 330	0.88 317	0.87 388	0.77 444	1.02 469	0.88 466	0.24 415	0.41 531	0.29 465	0.44 524	0.26 425	0.34 480
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 525	0.49 486	0.62 388	0.59 496	0.50 501	1.62 533	0.67 482	1.23 477	1.24 495	2.45 553	3.77 560	3.09 552	2.98 566	1.32 509	0.81 448	0.45 521	0.41 531	0.49 527	0.51 539	0.47 514	0.44 514

FC-DCNN v2	1.65 546	0.51 493	0.65 408	0.61 504	0.49 499	1.61 531	0.70 497	1.75 546	1.56 530	4.74 577	4.91 574	6.46 575	3.31 568	1.91 543	1.11 505	0.46 522	0.42 533	0.47 520	0.46 525	0.48 515	0.46 519

ccnet	0.82 477	0.57 508	0.75 454	0.54 478	0.59 523	1.09 489	0.66 480	1.38 513	0.94 407	1.12 489	1.44 492	1.29 481	0.92 482	0.95 459	1.24 515	0.49 528	0.42 533	0.50 529	0.47 530	0.51 520	0.46 519

FCDSN-DC	1.39 536	0.56 506	0.65 408	0.74 531	0.59 523	1.38 515	0.63 476	1.35 507	1.39 515	3.26 567	4.50 571	4.61 562	2.63 561	1.58 527	1.03 497	0.46 522	0.42 533	0.48 524	0.47 530	0.50 519	0.50 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 542	0.51 493	0.66 414	0.61 504	0.49 499	1.56 528	0.70 497	1.66 542	1.53 526	4.64 574	4.62 572	5.85 571	3.34 570	1.84 541	1.11 505	0.46 522	0.42 533	0.47 520	0.46 525	0.48 515	0.46 519

Ntro	1.09 516	0.97 544	0.91 483	1.44 553	1.19 552	1.69 537	0.80 512	1.35 507	1.25 500	1.00 453	1.29 466	1.31 484	0.97 493	1.26 503	0.84 453	0.84 547	0.43 537	1.36 552	0.50 537	1.56 552	0.78 543

MANE	4.13 571	0.51 493	0.64 402	0.66 518	0.56 517	6.89 576	0.99 531	7.55 579	12.04 578	6.68 580	8.57 581	10.69 580	9.45 579	7.59 580	6.39 571	0.49 528	0.43 537	0.48 524	0.98 560	0.49 517	0.48 527

SAMSARA	1.07 514	0.65 518	1.19 513	1.06 545	0.90 537	1.76 539	1.76 568	1.46 523	1.44 520	1.51 519	1.16 441	2.00 535	1.14 509	1.48 521	1.31 521	0.39 511	0.44 539	0.35 489	0.38 508	0.49 517	0.49 530

ELAS_RVC	1.60 543	0.61 513	1.01 494	0.70 527	0.56 517	2.00 544	1.89 571	1.96 549	2.65 556	3.33 568	3.26 552	3.03 549	3.41 571	2.49 558	2.09 542	0.52 532	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 527	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 545	0.61 513	0.95 485	0.68 524	0.55 514	3.01 563	1.55 562	2.39 556	2.33 552	3.64 570	3.89 564	2.75 547	2.90 565	2.15 552	2.27 549	0.52 532	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 527	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 508	0.93 538	0.88 479	1.33 552	1.05 550	1.66 534	0.70 497	1.40 517	1.18 484	1.08 482	1.32 472	1.33 492	0.91 478	1.23 500	0.76 438	0.72 543	0.46 542	1.24 551	0.50 537	1.40 551	0.75 541

LSM	4.74 575	0.77 527	10.16 574	0.70 527	56.56 595	1.02 472	1.00 533	1.24 484	1.62 535	2.04 542	2.34 533	1.33 492	1.17 513	1.38 519	1.09 504	0.33 490	0.49 543	0.39 504	0.46 525	0.51 520	10.09 585

ACVNet_1	1.46 538	1.33 554	1.12 504	1.91 562	1.62 557	1.83 540	0.98 529	2.00 551	1.85 541	1.39 515	1.53 502	2.32 541	1.53 532	1.34 512	1.11 505	1.30 560	0.50 544	2.06 565	0.58 543	1.93 563	0.95 553

Anonymous_2	0.82 477	0.44 476	0.63 397	0.40 238	0.43 475	0.80 424	0.52 442	0.72 260	0.77 296	0.71 281	0.60 184	0.87 388	0.76 438	0.75 369	0.58 390	0.52 532	0.54 545	0.54 532	4.82 583	0.56 529	0.40 503

SDNR	0.86 486	0.37 443	1.47 537	0.40 238	0.38 448	3.38 565	0.33 223	0.90 339	0.98 421	0.99 448	2.09 530	0.59 250	0.71 422	1.29 506	0.70 425	0.51 531	0.56 546	0.36 494	0.26 463	0.43 504	0.46 519

PASM	0.90 494	0.64 517	1.69 541	0.69 526	0.69 532	0.78 418	0.84 517	1.03 391	1.26 503	1.19 498	1.15 436	1.31 484	0.98 494	1.24 501	1.03 497	0.52 532	0.56 546	0.59 537	0.66 546	0.56 529	0.54 535

ACVNet_2	1.65 546	1.27 552	1.41 535	1.75 557	1.62 557	2.22 546	1.20 543	2.30 555	2.62 555	1.78 534	2.56 539	3.03 549	1.61 538	1.54 522	1.12 509	1.06 555	0.58 548	1.82 557	0.70 549	1.82 557	0.96 554

MADNet+	2.23 558	2.43 573	10.85 575	1.22 549	0.91 539	2.76 554	1.40 557	2.12 553	1.67 537	1.32 510	1.74 516	1.86 531	1.74 543	6.25 575	4.41 564	0.65 540	0.64 549	0.58 536	0.54 541	0.80 539	0.76 542

GCST	0.83 483	1.22 550	0.74 450	1.58 554	1.01 547	1.06 481	0.23 70	0.78 295	0.78 306	0.97 441	0.65 197	0.78 356	0.35 195	0.92 444	0.34 223	0.96 550	0.65 550	1.20 550	0.81 553	0.91 541	0.70 540

RainbowNet	1.35 533	1.49 557	1.19 513	1.88 560	1.45 554	1.48 523	1.07 537	1.61 539	1.55 528	1.20 501	1.59 506	1.54 516	1.13 508	1.34 512	0.97 488	1.36 563	0.70 551	1.82 557	0.79 552	1.71 555	1.07 560

NVStereoNet_ROB	1.24 527	0.90 537	1.13 505	0.86 535	0.88 536	1.11 490	0.99 531	1.42 519	1.53 526	1.59 524	2.48 537	2.24 539	1.53 532	1.96 547	1.30 520	0.76 545	0.70 551	0.78 541	1.00 561	0.71 538	0.88 549
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 551	1.66 565	3.12 558	1.65 555	0.91 539	2.84 557	2.26 574	2.10 552	2.41 554	2.36 551	2.31 531	2.22 538	1.82 545	3.43 564	2.03 541	1.61 567	0.71 553	1.51 553	0.82 554	1.69 554	0.91 550

IMH-64-1	1.86 548	1.62 562	1.16 507	2.20 565	1.89 565	2.33 547	1.30 550	2.89 559	2.29 550	1.66 529	2.80 547	2.49 544	1.61 538	2.10 550	1.78 535	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 564	1.17 564

IMH-64	1.86 548	1.62 562	1.16 507	2.20 565	1.89 565	2.33 547	1.30 550	2.89 559	2.29 550	1.66 529	2.80 547	2.49 544	1.61 538	2.10 550	1.78 535	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 564	1.17 564

TorneroNet-64	3.44 565	1.86 566	1.42 536	2.58 573	2.28 571	6.87 575	1.68 565	4.70 576	12.03 577	2.31 550	5.59 578	8.25 577	2.55 560	3.97 570	2.73 551	1.81 570	0.74 554	2.57 573	1.07 566	2.35 568	1.44 570

Consistency-Raft	1.01 503	0.81 530	1.24 518	0.84 534	0.97 543	0.81 429	0.84 517	1.30 498	1.59 531	1.05 472	1.68 513	1.12 462	0.91 478	0.92 444	1.11 505	0.65 540	0.74 554	0.79 542	0.90 556	1.06 548	0.79 545

MFMNet_re	1.14 518	0.97 544	1.19 513	0.99 540	0.95 541	1.25 509	1.22 546	1.39 514	1.55 528	1.69 532	1.67 512	1.21 473	1.53 532	1.12 485	0.99 492	0.87 549	0.75 558	0.79 542	0.75 550	0.90 540	0.94 551

JetBlue	2.78 561	1.26 551	7.04 570	1.16 547	1.48 555	8.00 578	6.02 580	2.60 557	1.92 542	2.12 545	2.64 543	3.34 557	3.05 567	6.49 576	3.39 556	0.78 546	0.76 559	0.75 539	0.76 551	0.97 546	1.18 566

TorneroNet	4.53 574	1.89 567	1.48 538	2.55 571	2.27 570	13.78 585	1.69 566	4.84 578	23.73 594	2.89 563	7.70 580	7.06 576	2.69 562	4.26 572	3.42 557	1.84 571	0.77 560	2.68 575	1.13 567	2.42 569	1.47 571

IMH	2.04 555	1.62 562	1.20 516	2.20 565	1.89 565	2.91 562	1.30 550	3.11 562	3.03 560	1.81 535	3.35 557	3.03 549	1.90 548	2.48 557	1.80 537	1.66 568	0.77 560	2.45 571	1.04 565	2.15 566	1.19 567

Dean	1.98 552	1.36 555	1.36 532	2.12 564	1.81 564	2.74 552	1.36 555	3.37 568	3.80 568	2.08 543	3.32 555	3.21 554	1.82 545	1.71 536	1.67 529	1.27 557	0.77 560	1.99 559	0.90 556	1.86 558	1.03 559

LVE	2.12 557	1.44 556	1.36 532	1.99 563	1.78 562	2.75 553	1.79 569	2.82 558	3.95 569	1.90 539	4.33 570	3.52 559	1.81 544	2.24 553	1.74 532	1.74 569	0.87 563	2.06 565	1.13 567	1.91 562	1.35 569

TCMNet-wrong-test	8.97 580	10.42 585	8.74 573	19.56 586	17.61 585	12.53 584	9.01 582	13.59 585	2.18 547	4.64 574	5.11 576	14.63 583	11.09 581	7.19 579	9.73 576	5.56 585	0.89 564	3.77 582	3.11 581	10.34 585	9.80 584

WAO-8	2.92 562	1.55 560	1.35 528	1.79 558	1.63 559	5.23 572	1.22 546	4.58 574	12.56 580	2.84 560	4.07 568	4.83 565	2.72 563	3.49 565	2.25 547	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 558	1.15 562

WAO-7	1.90 550	1.20 549	1.35 528	1.27 550	1.06 551	2.84 557	1.56 563	3.23 564	3.06 562	2.23 548	3.33 556	3.17 553	2.28 556	3.12 561	2.21 544	1.02 554	0.91 565	1.06 549	1.03 564	1.04 547	0.97 557

WAO-6	2.04 555	1.50 558	1.16 507	1.70 556	1.67 561	2.69 551	1.44 560	3.06 561	3.63 567	1.98 541	3.27 553	3.54 560	2.07 554	2.36 555	2.22 546	1.31 562	0.91 565	2.04 564	1.22 571	1.73 556	1.27 568

Venus	2.92 562	1.55 560	1.35 528	1.79 558	1.63 559	5.23 572	1.22 546	4.58 574	12.56 580	2.84 560	4.06 567	4.83 565	2.72 563	3.49 565	2.25 547	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 558	1.15 562

SPS-STEREO	1.25 528	0.93 538	1.06 497	1.04 544	1.03 548	1.41 518	0.91 525	1.51 531	1.19 486	2.09 544	1.83 519	1.94 533	1.39 527	1.62 529	1.39 525	0.97 552	0.94 569	0.90 545	0.89 555	0.96 545	0.96 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 500	0.89 536	1.05 496	0.92 538	1.03 548	0.97 463	0.81 513	1.29 495	0.91 389	1.07 478	0.98 363	1.00 426	0.95 491	1.02 469	0.92 481	0.96 550	0.95 570	0.90 545	0.91 559	0.92 542	0.94 551

SGM+DAISY	1.35 533	0.94 540	1.25 519	0.96 539	1.00 546	1.52 526	1.02 534	1.34 504	1.21 490	2.64 555	2.65 544	2.44 543	1.56 535	1.64 532	1.26 517	0.97 552	0.95 570	0.90 545	0.90 556	0.94 543	0.96 554

UNDER WATER	3.46 566	2.07 570	3.64 562	3.09 577	2.48 574	3.75 568	2.42 576	3.31 567	13.77 582	2.90 564	2.95 550	5.84 570	3.69 572	3.69 567	3.48 559	2.07 573	1.11 572	2.70 576	1.40 572	2.84 575	1.98 574

notaker	2.76 560	2.29 572	1.80 545	2.96 576	2.58 577	2.90 561	1.75 567	3.24 565	3.05 561	2.78 558	4.24 569	6.15 574	2.51 559	3.34 563	2.75 552	2.31 576	1.18 573	3.00 579	1.65 575	2.84 575	1.97 573

UNDER WATER-64	3.53 567	2.01 569	3.94 563	3.22 579	2.49 575	5.41 574	2.60 577	3.43 569	12.41 579	3.03 565	2.68 545	6.07 573	4.04 573	3.79 569	3.33 555	2.02 572	1.24 574	2.63 574	1.46 573	2.78 573	2.08 576

KSHMR	2.57 559	1.93 568	1.69 541	2.63 574	2.42 573	2.86 559	2.07 572	3.27 566	6.50 573	2.49 554	3.36 558	3.41 558	1.92 549	2.49 558	1.94 538	2.13 574	1.40 575	2.79 578	1.50 574	2.73 572	1.77 572

ktn	2.98 564	2.25 571	1.73 543	2.84 575	2.53 576	3.76 569	2.15 573	3.70 570	5.47 572	2.75 557	5.17 577	5.94 572	2.48 558	3.23 562	2.46 550	2.34 578	1.44 576	2.78 577	2.03 577	2.45 570	2.01 575

HanzoNet	6.76 579	2.45 574	4.22 565	3.19 578	2.94 579	3.62 567	2.28 575	4.79 577	7.20 574	14.00 587	13.19 586	17.49 587	22.30 592	13.25 584	6.19 570	4.20 581	1.93 577	3.10 580	2.56 579	3.35 577	2.88 580

DPSimNet_ROB	3.58 568	2.45 574	8.57 572	2.53 570	2.37 572	2.88 560	3.77 579	3.14 563	3.23 563	4.71 576	3.86 563	4.68 563	4.87 576	4.07 571	5.62 568	2.33 577	2.33 578	2.47 572	2.52 578	2.51 571	2.64 578

PML	40.80 600	29.24 593	11.87 578	7.20 582	14.47 581	92.13 600	213.69 601	7.63 580	23.35 593	74.72 600	190.14 601	50.17 600	26.15 594	21.39 589	12.70 580	8.76 587	2.92 579	8.45 587	3.25 582	13.26 586	4.42 582

JetRed	5.27 576	5.84 581	12.81 579	2.36 569	2.83 578	12.23 583	10.50 583	4.46 573	3.60 565	3.86 571	3.83 562	4.85 567	4.18 574	6.78 577	11.96 579	2.17 575	2.96 580	2.18 567	1.97 576	3.38 578	2.68 579

MADNet++	4.03 569	2.70 578	3.44 561	3.72 581	3.44 580	4.44 571	3.52 578	3.95 572	3.61 566	4.46 572	4.98 575	4.10 561	4.58 575	7.00 578	5.89 569	3.74 580	3.67 581	3.27 581	2.71 580	3.70 580	3.66 581

USTest	12.99 584	14.18 586	20.00 580	16.24 585	14.97 582	20.80 587	31.95 590	16.20 587	10.91 576	8.79 582	9.48 582	13.94 582	10.50 580	16.11 585	21.44 586	3.17 579	4.82 582	5.08 584	5.36 584	8.81 584	7.13 583

test_sample9	1.05 511	0.36 437	0.72 442	0.38 175	0.30 365	0.71 395	0.43 382	1.06 403	0.88 366	0.92 422	0.86 301	0.85 377	0.69 405	1.20 493	1.36 522	0.41 516	8.41 583	0.40 507	0.41 519	0.36 482	0.33 473

test_sample8	1.25 528	0.36 437	0.72 442	0.38 175	0.30 365	0.71 395	0.43 382	1.13 430	0.75 281	1.50 518	0.95 345	3.29 556	1.59 537	1.20 493	1.36 522	0.41 516	8.41 583	0.40 507	0.41 519	0.36 482	0.33 473

DPSMNet_ROB	12.08 583	8.00 582	21.00 582	8.97 584	16.79 584	10.67 579	30.89 589	9.02 582	15.17 585	6.51 579	15.41 590	9.04 578	14.85 583	9.27 582	21.67 587	4.58 583	8.57 585	5.09 586	9.29 587	5.90 582	10.95 586

DGTPSM_ROB	12.07 582	8.00 582	20.99 581	8.93 583	16.78 583	10.67 579	30.87 588	9.01 581	15.16 584	6.50 578	15.41 590	9.04 578	14.85 583	9.25 581	21.67 587	4.57 582	8.57 585	5.08 584	9.28 586	5.90 582	10.95 586

Anonymous_1	33.25 591	18.26 587	23.92 584	20.54 587	21.28 588	25.59 588	35.94 591	22.01 595	15.57 586	13.33 584	13.49 587	18.08 588	15.29 585	20.36 586	24.60 589	16.28 593	8.84 587	66.59 597	118.00 597	155.73 600	11.23 588

DPSM_ROB	17.78 586	18.63 588	24.31 588	20.90 588	19.47 586	25.97 589	36.21 592	21.23 593	16.24 587	13.38 585	14.06 588	19.18 590	16.30 586	20.78 587	25.67 590	9.38 588	9.23 588	9.49 588	9.82 588	13.51 587	11.91 589

DPSM	17.78 586	18.63 588	24.31 588	20.90 588	19.47 586	25.97 589	36.21 592	21.23 593	16.24 587	13.38 585	14.06 588	19.18 590	16.30 586	20.78 587	25.67 590	9.38 588	9.23 588	9.49 588	9.82 588	13.51 587	11.91 589

tt	6.20 577	0.20 176	5.89 568	3.55 580	2.07 568	11.26 581	19.21 584	11.74 583	5.46 571	2.69 556	2.04 529	4.87 568	6.25 577	3.70 568	7.09 574	8.32 586	11.17 590	4.93 583	5.41 585	5.74 581	2.37 577

LRCNet_RVC	21.24 589	31.15 594	21.41 583	28.98 591	23.82 589	3.13 564	0.60 469	20.96 592	1.59 531	25.58 592	28.15 594	21.99 592	14.79 582	21.94 593	16.41 583	28.89 597	14.87 591	33.53 593	31.28 593	29.51 595	26.16 593

LSM0	38.95 599	37.60 599	48.58 594	43.57 596	91.06 600	52.57 599	72.57 597	43.17 600	32.63 598	26.97 595	27.97 593	38.65 597	32.94 597	41.86 600	51.78 600	18.89 596	18.41 592	19.13 590	19.63 590	27.29 591	33.77 594

xxxxx1	36.64 594	19.51 590	24.21 585	61.66 597	64.63 597	27.28 592	40.10 594	20.25 588	18.63 590	14.07 588	12.97 583	17.26 584	17.36 588	21.70 590	27.93 592	13.18 590	18.50 593	111.26 598	133.37 598	29.24 592	39.73 595

tt_ll	36.64 594	19.51 590	24.21 585	61.66 597	64.63 597	27.28 592	40.10 594	20.25 588	18.63 590	14.07 588	12.97 583	17.26 584	17.36 588	21.70 590	27.93 592	13.18 590	18.50 593	111.26 598	133.37 598	29.24 592	39.73 595

ff	36.64 594	19.51 590	24.21 585	61.66 597	64.63 597	27.28 592	40.10 594	20.25 588	18.63 590	14.07 588	12.97 583	17.26 584	17.36 588	21.70 590	27.93 592	13.18 590	18.50 593	111.26 598	133.37 598	29.24 592	39.73 595

CasAABBNet	35.74 592	37.43 597	48.72 595	42.22 594	39.20 593	52.24 597	73.12 599	42.61 598	32.62 597	26.78 593	27.95 592	38.58 596	32.60 596	41.67 598	51.65 599	18.74 594	18.57 596	19.15 591	19.77 591	27.20 589	23.98 591

Selective-RAFT-Error	35.84 593	37.49 598	48.83 596	42.26 595	39.24 594	52.30 598	73.09 598	42.66 599	32.61 596	26.80 594	28.30 595	38.84 598	33.51 598	41.68 599	51.59 598	18.82 595	18.58 597	19.17 592	19.80 592	27.28 590	24.05 592

HaxPig	31.96 590	37.24 596	34.27 590	24.37 590	24.88 590	18.26 586	19.86 585	20.64 591	28.52 595	35.97 597	38.75 597	25.57 593	28.72 595	33.88 595	34.39 595	35.94 598	38.87 598	37.80 594	40.48 594	39.68 596	41.15 598

AVERAGE_ROB	37.58 598	40.13 600	40.15 592	34.81 593	33.82 592	28.55 595	25.10 587	32.02 597	34.06 600	41.28 598	40.66 598	34.46 595	34.81 600	39.18 596	37.57 597	42.78 599	43.44 599	43.82 595	43.03 595	40.47 597	41.51 599

MEDIAN_ROB	37.38 597	40.85 601	40.60 593	32.31 592	31.85 591	27.20 591	24.55 586	29.10 596	33.19 599	42.09 599	41.76 599	33.35 594	34.39 599	39.78 597	37.07 596	43.64 600	44.10 600	44.12 596	43.40 596	41.51 598	42.76 600

test_example2	176.61 601	205.14 602	198.86 601	188.60 601	190.98 601	152.67 601	170.61 600	94.86 601	123.55 601	178.88 601	179.48 600	158.94 601	141.34 601	192.61 601	198.96 601	203.76 601	236.37 601	164.13 601	173.55 601	218.58 601	160.41 601

ccccc		429.19 603		507.10 602	501.20 602	356.95 602		380.82 602		334.51 602		372.86 602		499.17 602		561.44 602	431.22 602	334.28 602	290.86 602	540.88 602

ASD4		8.86 584

Low-res two-view benchmark