Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 34	0.17 231	0.05 1	0.06 8	0.11 62	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 37	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.04 42

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 120	0.15 83	0.05 1	0.07 27	0.11 62	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 8	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.05 109	0.05 133

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 34	0.17 231	0.05 1	0.07 27	0.11 62	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 70	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.04 42

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 120	0.14 33	0.06 23	0.07 27	0.11 62	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 35	0.07 4	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.06 211

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 162	0.15 83	0.06 23	0.09 79	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 8	0.07 62	0.07 113	0.11 118	0.08 17	0.07 251	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.05 133

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 162	0.15 83	0.06 23	0.09 79	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 8	0.07 62	0.07 113	0.11 118	0.08 17	0.07 251	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.05 133

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 120	0.15 83	0.06 23	0.07 27	0.09 22	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.07 251	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.06 205	0.06 211

S2M2_XL	0.08 57	0.06 61	0.12 197	0.12 4	0.08 141	0.09 79	0.09 22	0.07 2	0.07 8	0.08 68	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.09 52	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.05 120	0.08 332	0.06 211

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 162	0.14 33	0.06 23	0.07 27	0.13 117	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.04 42

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.17 231	0.06 23	0.08 48	0.12 79	0.13 72	0.07 8	0.08 68	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.10 70	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

*wqe	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.15 83	0.05 1	0.10 128	0.09 22	0.12 51	0.08 11	0.07 30	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

asd	0.07 4	0.08 249	0.07 6	0.16 157	0.07 86	0.08 48	0.08 8	0.11 29	0.08 11	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 18	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 249	0.09 81	0.15 83	0.06 23	0.09 79	0.08 8	0.14 89	0.08 11	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.12 202	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 249	0.09 81	0.15 83	0.06 23	0.09 79	0.08 8	0.14 89	0.08 11	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.12 202	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 249	0.09 81	0.15 83	0.06 23	0.09 79	0.08 8	0.14 89	0.08 11	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.12 202	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 249	0.08 34	0.16 157	0.06 23	0.07 27	0.08 8	0.12 51	0.08 11	0.07 30	0.07 38	0.05 1	0.06 35	0.09 37	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 18	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 61	0.06 2	0.15 83	0.06 23	0.08 48	0.09 22	0.12 51	0.08 11	0.09 107	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.08 15	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo	0.08 57	0.07 152	0.10 120	0.18 312	0.07 86	0.10 128	0.17 329	0.11 29	0.08 11	0.05 1	0.07 38	0.05 1	0.07 113	0.09 37	0.09 52	0.04 11	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.04 18	0.04 42

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 470	0.17 388	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 62	0.08 4	0.08 11	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 9	0.09 37	0.08 17	0.08 311	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.05 109	0.04 42

AIO_rvc	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.15 83	0.06 23	0.08 48	0.14 165	0.09 11	0.08 11	0.07 30	0.08 78	0.07 62	0.04 1	0.10 70	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 34	0.15 83	0.05 1	0.05 4	0.13 117	0.12 51	0.08 11	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.04 42

MoCha-V2	0.08 57	0.05 17	0.10 120	0.20 417	0.07 86	0.09 79	0.14 165	0.11 29	0.08 11	0.07 30	0.08 78	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.04 42

)tte	0.07 4	0.05 17	0.08 34	0.14 33	0.05 1	0.11 180	0.09 22	0.12 51	0.09 23	0.07 30	0.07 38	0.07 62	0.07 113	0.09 37	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

3.75w	0.07 4	0.07 152	0.08 34	0.16 157	0.07 86	0.07 27	0.09 22	0.16 145	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 35	0.09 37	0.10 132	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 81	0.17 231	0.06 23	0.05 4	0.10 38	0.11 29	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 9	0.09 37	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.07 270	0.06 211

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 120	0.14 33	0.06 23	0.07 27	0.12 79	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.03 1

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.13 13	0.07 86	0.07 27	0.14 165	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.10 70	0.07 1	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 34	0.12 4	0.05 1	0.09 79	0.13 117	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 8	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.05 109	0.04 42

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 34	0.15 83	0.06 23	0.04 1	0.09 22	0.10 16	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.06 1	0.08 17	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.06 205	0.06 211

AIO-Stereo	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.18 312	0.06 23	0.08 48	0.12 79	0.15 118	0.09 23	0.08 68	0.08 78	0.07 62	0.05 9	0.11 118	0.08 17	0.05 31	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.04 42

IGEV++	0.08 57	0.06 61	0.08 34	0.18 312	0.07 86	0.09 79	0.13 117	0.10 16	0.09 23	0.08 68	0.08 78	0.06 16	0.06 35	0.13 247	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

AEACV	0.08 57	0.05 17	0.08 34	0.14 33	0.13 451	0.14 290	0.13 117	0.14 89	0.09 23	0.07 30	0.09 100	0.07 62	0.08 151	0.10 70	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.04 42

CAS	0.08 57	0.04 1	0.07 6	0.17 231	0.08 141	0.10 128	0.13 117	0.12 51	0.09 23	0.09 107	0.10 127	0.08 106	0.06 35	0.09 37	0.08 17	0.08 311	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.05 109	0.04 42

CES	0.08 57	0.04 1	0.08 34	0.14 33	0.07 86	0.09 79	0.14 165	0.11 29	0.09 23	0.08 68	0.09 100	0.11 188	0.06 35	0.12 202	0.08 17	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.05 109	0.05 133

AFF-stereo	0.09 94	0.06 61	0.10 120	0.17 231	0.07 86	0.10 128	0.16 296	0.17 181	0.09 23	0.10 139	0.12 172	0.09 136	0.09 180	0.12 202	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.07 285	0.04 18	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.15 83	0.06 23	0.10 128	0.15 231	0.16 145	0.09 23	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.07 113	0.09 37	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.05 120	0.05 109	0.04 42

#5drz	0.07 4	0.05 17	0.08 34	0.13 13	0.05 1	0.10 128	0.10 38	0.11 29	0.10 37	0.06 9	0.07 38	0.08 106	0.08 151	0.09 37	0.09 52	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 109	0.04 42

$eesxe	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.14 33	0.05 1	0.09 79	0.09 22	0.15 118	0.10 37	0.07 30	0.04 1	0.07 62	0.05 9	0.08 15	0.10 132	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

%deaf	0.08 57	0.05 17	0.09 81	0.14 33	0.05 1	0.10 128	0.09 22	0.11 29	0.10 37	0.08 68	0.07 38	0.08 106	0.08 151	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.04 1	0.03 1	0.05 109	0.05 133

&EFD	0.07 4	0.06 61	0.09 81	0.14 33	0.05 1	0.12 218	0.10 38	0.12 51	0.10 37	0.08 68	0.07 38	0.07 62	0.07 113	0.08 15	0.09 52	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

(q45	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.14 33	0.05 1	0.11 180	0.09 22	0.11 29	0.10 37	0.07 30	0.08 78	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.10 132	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

asda	0.07 4	0.08 249	0.08 34	0.16 157	0.06 23	0.06 8	0.10 38	0.16 145	0.10 37	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 9	0.10 70	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 152	0.07 6	0.16 157	0.06 23	0.08 48	0.12 79	0.10 16	0.10 37	0.07 30	0.06 13	0.09 136	0.06 35	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 34	0.13 13	0.06 23	0.09 79	0.12 79	0.14 89	0.10 37	0.06 9	0.09 100	0.07 62	0.05 9	0.09 37	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 61	0.10 120	0.16 157	0.07 86	0.04 1	0.13 117	0.10 16	0.10 37	0.05 1	0.11 159	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

S2M2	0.09 94	0.08 249	0.11 162	0.13 13	0.10 352	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 37	0.10 139	0.09 100	0.10 167	0.09 180	0.11 118	0.11 200	0.13 481	0.07 388	0.08 289	0.09 393	0.10 424	0.08 355

Reg-Stereo(zero)	0.08 57	0.05 17	0.08 34	0.16 157	0.06 23	0.12 218	0.11 62	0.15 118	0.10 37	0.12 204	0.09 100	0.10 167	0.08 151	0.11 118	0.08 17	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

HI	0.11 198	0.06 61	0.11 162	0.13 13	0.09 251	0.09 79	0.14 165	0.21 264	0.10 37	0.19 368	0.17 250	0.14 249	0.09 180	0.16 328	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.08 349	0.07 270	0.06 211

CoSv	0.11 198	0.06 61	0.11 162	0.13 13	0.09 251	0.09 79	0.14 165	0.21 264	0.10 37	0.19 368	0.17 250	0.14 249	0.09 180	0.16 328	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.08 349	0.07 270	0.06 211

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.22 461	0.06 23	0.08 48	0.12 79	0.10 16	0.10 37	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.11 118	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.06 205	0.04 42

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 83	0.07 86	0.06 8	0.14 165	0.10 16	0.10 37	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 94	0.07 152	0.14 277	0.15 83	0.08 141	0.10 128	0.13 117	0.14 89	0.10 37	0.11 166	0.10 127	0.08 106	0.07 113	0.12 202	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.04 48	0.04 18	0.04 42

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 94	0.10 381	0.31 493	0.15 83	0.06 23	0.08 48	0.14 165	0.10 16	0.10 37	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.11 118	0.07 1	0.12 458	0.04 33	0.07 207	0.05 120	0.05 109	0.05 133

RSM	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.17 231	0.06 23	0.08 48	0.12 79	0.12 51	0.10 37	0.08 68	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.11 118	0.09 52	0.04 11	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

trnet	0.08 57	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 218	0.11 62	0.13 72	0.10 37	0.08 68	0.13 186	0.09 136	0.08 151	0.11 118	0.10 132	0.08 311	0.05 198	0.05 39	0.03 1	0.06 205	0.05 133

DLNR_Zeroshot_test	10.40 588	1.82 580	19.49 594	120.77 600	13.11 593	0.06 8	0.13 117	0.23 305	0.10 37	0.07 30	0.10 127	0.09 136	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.13 481	0.04 33	0.06 115	0.04 48	51.54 599	0.04 42

testlalala	0.08 57	0.07 152	0.17 388	0.16 157	0.08 141	0.09 79	0.12 79	0.15 118	0.10 37	0.07 30	0.09 100	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.04 18	0.04 42

testlalala_base	0.10 155	0.09 323	0.14 277	0.21 446	0.08 141	0.10 128	0.14 165	0.13 72	0.10 37	0.07 30	0.15 217	0.07 62	0.08 151	0.10 70	0.12 248	0.08 311	0.05 198	0.05 39	0.03 1	0.06 205	0.05 133

HH	0.09 94	0.06 61	0.13 242	0.17 231	0.08 141	0.10 128	0.16 296	0.14 89	0.10 37	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.07 113	0.10 70	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.04 42

HanStereo	0.09 94	0.06 61	0.13 242	0.17 231	0.08 141	0.10 128	0.16 296	0.14 89	0.10 37	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.07 113	0.10 70	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.04 42

LoS_RVC	0.08 57	0.05 17	0.07 6	0.15 83	0.07 86	0.08 48	0.15 231	0.11 29	0.10 37	0.08 68	0.09 100	0.06 16	0.09 180	0.10 70	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.03 1

MC-Stereo	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.17 231	0.06 23	0.10 128	0.14 165	0.12 51	0.10 37	0.09 107	0.12 172	0.09 136	0.06 35	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

iRaft-Stereo_20w	0.09 94	0.05 17	0.13 242	0.14 33	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.18 210	0.10 37	0.11 166	0.08 78	0.08 106	0.05 9	0.10 70	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.05 133

RAFT-345	0.11 198	0.07 152	0.15 326	0.16 157	0.08 141	0.08 48	0.12 79	0.15 118	0.10 37	0.11 166	0.36 468	0.09 136	0.09 180	0.11 118	0.12 248	0.05 31	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.04 18	0.05 133

CRE-IMP	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.10 128	0.12 79	0.18 210	0.10 37	0.14 252	0.13 186	0.13 229	0.12 267	0.12 202	0.11 200	0.07 251	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.08 355

XX-Stereo	0.09 94	0.05 17	0.08 34	0.17 231	0.09 251	0.15 316	0.12 79	0.20 242	0.10 37	0.10 139	0.14 200	0.07 62	0.06 35	0.12 202	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.04 18	0.04 42

CREStereo	0.09 94	0.04 1	0.08 34	0.11 1	0.06 23	0.13 258	0.14 165	0.14 89	0.10 37	0.08 68	0.13 186	0.09 136	0.08 151	0.11 118	0.10 132	0.08 311	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.06 205	0.06 211
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
$5dtd	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 33	0.05 1	0.10 128	0.09 22	0.11 29	0.11 68	0.08 68	0.08 78	0.07 62	0.06 35	0.12 202	0.09 52	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 109	0.04 42

#wrr	0.07 4	0.05 17	0.09 81	0.13 13	0.06 23	0.09 79	0.10 38	0.11 29	0.11 68	0.07 30	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.04 1	0.03 1	0.05 109	0.05 133

rrrtt	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.15 83	0.06 23	0.10 128	0.07 3	0.12 51	0.11 68	0.08 68	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 249	0.07 6	0.15 83	0.06 23	0.07 27	0.10 38	0.18 210	0.11 68	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 18	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 323	0.08 34	0.15 83	0.07 86	0.06 8	0.10 38	0.14 89	0.11 68	0.06 9	0.08 78	0.06 16	0.06 35	0.08 15	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 18	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 323	0.08 34	0.15 83	0.07 86	0.06 8	0.10 38	0.14 89	0.11 68	0.06 9	0.08 78	0.06 16	0.06 35	0.08 15	0.10 132	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 18	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.15 83	0.06 23	0.10 128	0.07 3	0.12 51	0.11 68	0.08 68	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.15 83	0.06 23	0.10 128	0.07 3	0.12 51	0.11 68	0.08 68	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 152	0.07 6	0.15 83	0.07 86	0.09 79	0.06 1	0.13 72	0.11 68	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.07 113	0.10 70	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 61	0.06 2	0.16 157	0.06 23	0.08 48	0.10 38	0.16 145	0.11 68	0.07 30	0.08 78	0.06 16	0.07 113	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.03 1	0.03 1

HART	0.08 57	0.07 152	0.09 81	0.17 231	0.07 86	0.10 128	0.16 296	0.13 72	0.11 68	0.08 68	0.10 127	0.07 62	0.05 9	0.10 70	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.05 109	0.04 42

GIP-stereo	0.08 57	0.06 61	0.11 162	0.14 33	0.06 23	0.09 79	0.13 117	0.14 89	0.11 68	0.07 30	0.08 78	0.05 1	0.04 1	0.10 70	0.07 1	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

fffft	0.09 94	0.06 61	0.12 197	0.16 157	0.07 86	0.09 79	0.17 329	0.12 51	0.11 68	0.08 68	0.07 38	0.09 136	0.06 35	0.11 118	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.05 133
1: 1. 1
tt45	0.09 94	0.06 61	0.11 162	0.15 83	0.07 86	0.11 180	0.16 296	0.13 72	0.11 68	0.09 107	0.06 13	0.08 106	0.06 35	0.13 247	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

999	0.09 94	0.05 17	0.13 242	0.15 83	0.08 141	0.10 128	0.14 165	0.15 118	0.11 68	0.10 139	0.08 78	0.08 106	0.08 151	0.16 328	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.05 133

mms	0.09 94	0.07 152	0.08 34	0.16 157	0.08 141	0.10 128	0.16 296	0.12 51	0.11 68	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.06 35	0.11 118	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.05 120	0.04 18	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.18 312	0.06 23	0.04 1	0.10 38	0.11 29	0.11 68	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

RSM++	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.17 231	0.07 86	0.09 79	0.12 79	0.11 29	0.11 68	0.08 68	0.06 13	0.07 62	0.05 9	0.10 70	0.09 52	0.04 11	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.03 1

IGEV_Zeroshot_test	0.09 94	0.05 17	0.12 197	0.13 13	0.08 141	0.12 218	0.13 117	0.17 181	0.11 68	0.10 139	0.06 13	0.09 136	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.06 198	0.05 109	0.05 133

UniTT-Stereo	0.09 94	0.07 152	0.08 34	0.18 312	0.08 141	0.13 258	0.11 62	0.12 51	0.11 68	0.10 139	0.12 172	0.05 1	0.07 113	0.09 37	0.09 52	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.05 120	0.05 109	0.05 133

STrans-v2	0.10 155	0.07 152	0.12 197	0.18 312	0.07 86	0.10 128	0.14 165	0.21 264	0.11 68	0.11 166	0.15 217	0.12 205	0.10 212	0.11 118	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.06 198	0.04 18	0.04 42

SST-Stereo	0.10 155	0.07 152	0.15 326	0.18 312	0.09 251	0.06 8	0.12 79	0.17 181	0.11 68	0.15 279	0.17 250	0.13 229	0.12 267	0.10 70	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.06 198	0.06 205	0.05 133

RALCasStereoNet	0.10 155	0.06 61	0.09 81	0.16 157	0.08 141	0.12 218	0.14 165	0.17 181	0.11 68	0.12 204	0.17 250	0.14 249	0.10 212	0.12 202	0.11 200	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.05 120	0.08 332	0.07 291

PMTNet	0.09 94	0.05 17	0.09 81	0.12 4	0.06 23	0.12 218	0.14 165	0.15 118	0.11 68	0.09 107	0.13 186	0.10 167	0.07 113	0.13 247	0.10 132	0.15 498	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.07 270	0.06 211

R-Stereo Train	0.10 155	0.06 61	0.10 120	0.17 231	0.08 141	0.11 180	0.14 165	0.23 305	0.11 68	0.12 204	0.19 284	0.11 188	0.08 151	0.09 37	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.05 133

RAFT-Stereo	0.10 155	0.06 61	0.10 120	0.17 231	0.08 141	0.11 180	0.14 165	0.23 305	0.11 68	0.12 204	0.19 284	0.11 188	0.08 151	0.09 37	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.05 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
#25fwe	0.07 4	0.05 17	0.10 120	0.13 13	0.06 23	0.10 128	0.08 8	0.11 29	0.12 94	0.08 68	0.08 78	0.07 62	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 109	0.05 133

￥25erdr	0.07 4	0.06 61	0.08 34	0.15 83	0.05 1	0.11 180	0.10 38	0.12 51	0.12 94	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

^frffs	0.07 4	0.05 17	0.08 34	0.14 33	0.05 1	0.11 180	0.09 22	0.11 29	0.12 94	0.07 30	0.07 38	0.08 106	0.07 113	0.10 70	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

2.75w_new	0.07 4	0.07 152	0.07 6	0.13 13	0.06 23	0.08 48	0.08 8	0.18 210	0.12 94	0.07 30	0.08 78	0.06 16	0.06 35	0.09 37	0.11 200	0.04 11	0.04 33	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 42

xyz-stereo-finetune2	0.11 198	0.07 152	0.13 242	0.13 13	0.07 86	0.11 180	0.19 412	0.17 181	0.12 94	0.15 279	0.15 217	0.17 312	0.12 267	0.13 247	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.05 120	0.04 18	0.06 211

SGD-Stereo	0.08 57	0.05 17	0.10 120	0.14 33	0.05 1	0.12 218	0.12 79	0.11 29	0.12 94	0.07 30	0.09 100	0.09 136	0.09 180	0.08 15	0.08 17	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.03 1

SCV_C0	0.08 57	0.07 152	0.07 6	0.16 157	0.09 251	0.08 48	0.15 231	0.11 29	0.12 94	0.08 68	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.11 118	0.07 1	0.05 31	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.06 205	0.05 133

SCV	0.08 57	0.09 323	0.08 34	0.15 83	0.08 141	0.10 128	0.13 117	0.10 16	0.12 94	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.09 37	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.06 205	0.04 42

IGEV-RUCA	0.08 57	0.06 61	0.11 162	0.14 33	0.09 251	0.10 128	0.12 79	0.10 16	0.12 94	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.09 37	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.06 211

ours_stereo	0.09 94	0.07 152	0.09 81	0.17 231	0.08 141	0.11 180	0.16 296	0.11 29	0.12 94	0.08 68	0.10 127	0.08 106	0.06 35	0.12 202	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.03 1

fffy	0.09 94	0.08 249	0.09 81	0.16 157	0.07 86	0.13 258	0.17 329	0.13 72	0.12 94	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.09 180	0.13 247	0.11 200	0.05 31	0.05 198	0.07 207	0.05 120	0.04 18	0.05 133

tg	0.10 155	0.06 61	0.10 120	0.18 312	0.08 141	0.11 180	0.16 296	0.20 242	0.12 94	0.08 68	0.11 159	0.11 188	0.07 113	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.08 349	0.04 18	0.04 42

WCG-NET（raft）	0.08 57	0.05 17	0.10 120	0.15 83	0.06 23	0.11 180	0.13 117	0.15 118	0.12 94	0.08 68	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.13 247	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.04 42

gcap-zeroshot	0.09 94	0.05 17	0.10 120	0.16 157	0.07 86	0.13 258	0.13 117	0.11 29	0.12 94	0.13 231	0.12 172	0.09 136	0.08 151	0.09 37	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

test_for_model	0.09 94	0.12 423	0.14 277	0.23 481	0.11 399	0.08 48	0.13 117	0.12 51	0.12 94	0.10 139	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.03 1	0.07 270	0.04 42

testlalala2	0.10 155	0.06 61	0.11 162	0.20 417	0.10 352	0.10 128	0.12 79	0.17 181	0.12 94	0.12 204	0.13 186	0.09 136	0.07 113	0.11 118	0.13 289	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.05 133

MGS-Stereo	0.09 94	0.07 152	0.12 197	0.15 83	0.08 141	0.09 79	0.15 231	0.12 51	0.12 94	0.07 30	0.10 127	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.05 133

MyStereo06	0.10 155	0.07 152	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.18 374	0.19 231	0.12 94	0.12 204	0.08 78	0.07 62	0.07 113	0.11 118	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.06 205	0.06 211

ff7	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.10 139	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

IGEVStereo-DCA	0.09 94	0.06 61	0.11 162	0.15 83	0.10 352	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.10 139	0.06 13	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

ffff	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.10 139	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

11t	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.10 139	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

GCAP-Stereo	0.09 94	0.07 152	0.13 242	0.18 312	0.06 23	0.11 180	0.07 3	0.13 72	0.12 94	0.09 107	0.10 127	0.07 62	0.09 180	0.13 247	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

anonymousdsp	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.09 107	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

ProNet	0.09 94	0.07 152	0.10 120	0.17 231	0.08 141	0.10 128	0.15 231	0.15 118	0.12 94	0.09 107	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.06 211

CroCo-Stereo Lap2	0.09 94	0.09 323	0.08 34	0.22 461	0.09 251	0.09 79	0.19 412	0.16 145	0.12 94	0.09 107	0.10 127	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 128	0.06 318	0.07 207	0.05 120	0.05 109	0.05 133

ccc-4	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.10 139	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

IGEV-Stereo	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.12 94	0.09 107	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 198	0.07 152	0.10 120	0.19 368	0.09 251	0.08 48	0.15 231	0.22 286	0.12 94	0.13 231	0.16 229	0.20 352	0.10 212	0.12 202	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.08 349	0.06 205	0.16 512

DeepStereo_RVC	0.11 198	0.08 249	0.16 360	0.18 312	0.08 141	0.08 48	0.12 79	0.17 181	0.12 94	0.13 231	0.14 200	0.12 205	0.12 267	0.12 202	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.07 270	0.08 355

RAFT-RH_RVC	0.11 198	0.06 61	0.14 277	0.16 157	0.09 251	0.12 218	0.12 79	0.17 181	0.12 94	0.13 231	0.41 502	0.11 188	0.10 212	0.13 247	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.05 120	0.04 18	0.06 211

CroCo-Stereo	0.09 94	0.08 249	0.08 34	0.22 461	0.09 251	0.09 79	0.19 412	0.15 118	0.12 94	0.07 30	0.07 38	0.08 106	0.06 35	0.08 15	0.07 1	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.04 48	0.05 109	0.04 42
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 155	0.07 152	0.09 81	0.17 231	0.09 251	0.11 180	0.17 329	0.18 210	0.12 94	0.09 107	0.12 172	0.10 167	0.07 113	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.08 349	0.04 18	0.04 42

ARAFT	0.12 263	0.08 249	0.17 388	0.19 368	0.09 251	0.14 290	0.18 374	0.20 242	0.12 94	0.12 204	0.13 186	0.14 249	0.11 237	0.15 294	0.12 248	0.06 128	0.05 198	0.10 413	0.09 393	0.05 109	0.04 42

water-stereo	0.09 94	0.06 61	0.08 34	0.16 157	0.07 86	0.09 79	0.13 117	0.15 118	0.13 128	0.11 166	0.12 172	0.08 106	0.09 180	0.07 4	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.05 120	0.04 18	0.04 42

3w_stereo	0.08 57	0.09 323	0.10 120	0.17 231	0.07 86	0.08 48	0.10 38	0.20 242	0.13 128	0.06 9	0.07 38	0.05 1	0.06 35	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

HUF	0.08 57	0.05 17	0.08 34	0.14 33	0.06 23	0.09 79	0.13 117	0.13 72	0.13 128	0.07 30	0.07 38	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 33	0.06 23	0.10 128	0.13 117	0.07 2	0.13 128	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.10 70	0.09 52	0.04 11	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.04 18	0.04 42

SMoEStereo_RVC	0.08 57	0.06 61	0.12 197	0.16 157	0.07 86	0.09 79	0.14 165	0.11 29	0.13 128	0.09 107	0.07 38	0.07 62	0.07 113	0.12 202	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

WCG-NET	0.08 57	0.05 17	0.09 81	0.15 83	0.06 23	0.11 180	0.14 165	0.13 72	0.13 128	0.06 9	0.09 100	0.07 62	0.06 35	0.13 247	0.08 17	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

model_zeroshot	0.10 155	0.04 1	0.11 162	0.15 83	0.09 251	0.12 218	0.14 165	0.20 242	0.13 128	0.11 166	0.10 127	0.12 205	0.07 113	0.12 202	0.10 132	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.06 211

plain	0.10 155	0.08 249	0.10 120	0.19 368	0.09 251	0.10 128	0.15 231	0.14 89	0.13 128	0.13 231	0.15 217	0.09 136	0.12 267	0.13 247	0.12 248	0.07 251	0.05 198	0.09 368	0.06 198	0.06 205	0.06 211

MSKI-zero shot	0.09 94	0.05 17	0.09 81	0.15 83	0.07 86	0.10 128	0.13 117	0.14 89	0.13 128	0.09 107	0.09 100	0.09 136	0.06 35	0.12 202	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.04 42

RAFT-Test	0.09 94	0.06 61	0.10 120	0.15 83	0.07 86	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.13 128	0.09 107	0.10 127	0.10 167	0.09 180	0.12 202	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

knoymous	0.11 198	0.05 17	0.12 197	0.13 13	0.07 86	0.15 316	0.14 165	0.19 231	0.13 128	0.11 166	0.17 250	0.13 229	0.09 180	0.13 247	0.11 200	0.08 311	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.08 332	0.07 291

Patchmatch Stereo++	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.18 312	0.08 141	0.06 8	0.11 62	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 198	0.07 152	0.16 360	0.19 368	0.09 251	0.08 48	0.13 117	0.18 210	0.13 128	0.16 307	0.21 317	0.13 229	0.14 329	0.11 118	0.14 326	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.06 198	0.06 205	0.05 133

PSM-adaLoss	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.18 312	0.08 141	0.06 8	0.12 79	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

PSM-AAD	0.11 198	0.07 152	0.10 120	0.19 368	0.09 251	0.10 128	0.15 231	0.20 242	0.13 128	0.12 204	0.14 200	0.18 326	0.11 237	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.05 198	0.09 368	0.08 349	0.06 205	0.14 494

ROB_FTStereo_v2	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.06 8	0.12 79	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

ROB_FTStereo	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.06 8	0.11 62	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

HUI-Stereo	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.18 312	0.08 141	0.06 8	0.12 79	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

iGMRVC	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.06 8	0.12 79	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

iRAFT	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.18 312	0.08 141	0.06 8	0.11 62	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

RAFT-IKP	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.06 8	0.12 79	0.16 145	0.13 128	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.07 291

Prome-Stereo	0.11 198	0.06 61	0.10 120	0.18 312	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.22 286	0.13 128	0.12 204	0.17 250	0.13 229	0.08 151	0.12 202	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.09 399

XX-TBD	0.09 94	0.06 61	0.07 6	0.14 33	0.07 86	0.12 218	0.16 296	0.14 89	0.13 128	0.11 166	0.12 172	0.09 136	0.08 151	0.10 70	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.06 205	0.05 133

test_xeample3	0.09 94	0.06 61	0.12 197	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.16 145	0.13 128	0.10 139	0.06 13	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

depthmonostereo	0.09 94	0.06 61	0.09 81	0.15 83	0.06 23	0.10 128	0.13 117	0.14 89	0.14 152	0.10 139	0.10 127	0.09 136	0.11 237	0.08 15	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.04 48	0.04 18	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.16 157	0.06 23	0.07 27	0.10 38	0.14 89	0.14 152	0.07 30	0.08 78	0.05 1	0.06 35	0.09 37	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 42

MM-Stereo_test2	0.09 94	0.06 61	0.09 81	0.19 368	0.08 141	0.12 218	0.18 374	0.15 118	0.14 152	0.07 30	0.10 127	0.07 62	0.06 35	0.12 202	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.03 1

AIO-test1	0.10 155	0.07 152	0.10 120	0.23 481	0.07 86	0.09 79	0.13 117	0.21 264	0.14 152	0.11 166	0.12 172	0.09 136	0.07 113	0.11 118	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.09 368	0.10 428	0.03 1	0.06 211

CAS++	0.11 198	0.07 152	0.11 162	0.14 33	0.09 251	0.12 218	0.14 165	0.24 327	0.14 152	0.11 166	0.09 100	0.11 188	0.07 113	0.14 272	0.09 52	0.11 433	0.09 440	0.09 368	0.07 285	0.07 270	0.08 355
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 94	0.07 152	0.11 162	0.15 83	0.07 86	0.06 8	0.12 79	0.20 242	0.14 152	0.13 231	0.13 186	0.09 136	0.05 9	0.12 202	0.08 17	0.05 31	0.06 318	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.05 133

CASnet	0.09 94	0.09 323	0.09 81	0.19 368	0.06 23	0.07 27	0.11 62	0.18 210	0.14 152	0.11 166	0.10 127	0.09 136	0.07 113	0.10 70	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.10 413	0.08 349	0.05 109	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 155	0.10 381	0.15 326	0.18 312	0.08 141	0.15 316	0.09 22	0.17 181	0.14 152	0.14 252	0.10 127	0.09 136	0.07 113	0.16 328	0.10 132	0.05 31	0.05 198	0.10 413	0.07 285	0.06 205	0.05 133

riskmin	0.11 198	0.06 61	0.13 242	0.14 33	0.08 141	0.14 290	0.14 165	0.18 210	0.14 152	0.11 166	0.14 200	0.16 292	0.11 237	0.14 272	0.12 248	0.09 368	0.05 198	0.07 207	0.05 120	0.08 332	0.08 355

RCA-Stereo	0.09 94	0.06 61	0.09 81	0.16 157	0.06 23	0.09 79	0.13 117	0.18 210	0.14 152	0.09 107	0.10 127	0.08 106	0.07 113	0.12 202	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.04 42

ACRE	0.11 198	0.08 249	0.14 277	0.17 231	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.17 181	0.14 152	0.14 252	0.10 127	0.16 292	0.09 180	0.16 328	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

AnonymousM	0.09 94	0.05 17	0.10 120	0.14 33	0.06 23	0.09 79	0.13 117	0.19 231	0.14 152	0.13 231	0.11 159	0.09 136	0.08 151	0.13 247	0.10 132	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.05 120	0.05 109	0.05 133

rafts_anoy	0.11 198	0.06 61	0.10 120	0.17 231	0.08 141	0.10 128	0.14 165	0.17 181	0.14 152	0.13 231	0.13 186	0.12 205	0.10 212	0.11 118	0.12 248	0.07 251	0.04 33	0.09 368	0.11 458	0.07 270	0.06 211

CREStereo++_RVC	0.08 57	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 86	0.09 79	0.12 79	0.14 89	0.14 152	0.10 139	0.14 200	0.08 106	0.07 113	0.09 37	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.05 120	0.04 18	0.04 42
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.12 263	0.09 323	0.23 457	0.24 490	0.11 399	0.19 408	0.14 165	0.17 181	0.14 152	0.10 139	0.13 186	0.12 205	0.07 113	0.14 272	0.11 200	0.08 311	0.08 414	0.08 289	0.08 349	0.05 109	0.07 291

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 94	0.06 61	0.10 120	0.17 231	0.06 23	0.10 128	0.16 296	0.17 181	0.14 152	0.09 107	0.10 127	0.08 106	0.09 180	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.06 198	0.04 18	0.03 1

xxxyy	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.14 33	0.06 23	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 168	0.08 68	0.10 127	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.10 132	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.04 42

xtttt	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.14 33	0.06 23	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 168	0.08 68	0.10 127	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.10 132	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.04 42

2.25w	0.07 4	0.06 61	0.07 6	0.14 33	0.06 23	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 168	0.08 68	0.10 127	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.10 132	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.04 42

2w_stereo	0.08 57	0.08 249	0.09 81	0.16 157	0.06 23	0.08 48	0.10 38	0.20 242	0.15 168	0.08 68	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.03 1

castereo++	0.08 57	0.05 17	0.08 34	0.15 83	0.05 1	0.14 290	0.12 79	0.11 29	0.15 168	0.07 30	0.07 38	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.08 17	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 61	0.05 1	0.15 83	0.05 1	0.07 27	0.10 38	0.15 118	0.15 168	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 35	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PAM_32	0.09 94	0.05 17	0.17 388	0.15 83	0.08 141	0.10 128	0.15 231	0.14 89	0.15 168	0.09 107	0.08 78	0.09 136	0.07 113	0.14 272	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.05 109	0.06 211

UGAM-zero	0.09 94	0.05 17	0.15 326	0.15 83	0.08 141	0.09 79	0.13 117	0.19 231	0.15 168	0.11 166	0.15 217	0.07 62	0.07 113	0.09 37	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

Occ-G	0.08 57	0.05 17	0.06 2	0.14 33	0.07 86	0.08 48	0.14 165	0.13 72	0.15 168	0.07 30	0.11 159	0.07 62	0.05 9	0.09 37	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.05 133

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 198	0.05 17	0.14 277	0.15 83	0.20 522	0.09 79	0.17 329	0.21 264	0.15 168	0.11 166	0.14 200	0.10 167	0.07 113	0.10 70	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.07 270	0.09 399

test_sample1	0.13 288	0.07 152	0.14 277	0.13 13	0.08 141	0.19 408	0.16 296	0.20 242	0.15 168	0.14 252	0.22 326	0.18 326	0.16 373	0.17 360	0.14 326	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.08 332	0.07 291

MyStereo07	0.10 155	0.07 152	0.10 120	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.18 374	0.15 118	0.15 168	0.09 107	0.06 13	0.06 16	0.07 113	0.12 202	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.06 211

mmm	0.14 322	0.08 249	0.17 388	0.17 231	0.09 251	0.17 367	0.18 374	0.21 264	0.15 168	0.15 279	0.23 335	0.21 361	0.16 373	0.16 328	0.17 385	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.07 291

11t1	0.12 263	0.06 61	0.13 242	0.14 33	0.08 141	0.17 367	0.15 231	0.18 210	0.15 168	0.15 279	0.15 217	0.16 292	0.16 373	0.15 294	0.13 289	0.08 311	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.08 332	0.07 291

rrr	0.09 94	0.06 61	0.12 197	0.15 83	0.10 352	0.11 180	0.16 296	0.16 145	0.15 168	0.10 139	0.06 13	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

Any-RAFT	0.10 155	0.05 17	0.09 81	0.14 33	0.07 86	0.13 258	0.14 165	0.21 264	0.15 168	0.11 166	0.12 172	0.12 205	0.09 180	0.12 202	0.09 52	0.07 251	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.06 205	0.05 133

4D-IteraStereo	0.09 94	0.07 152	0.10 120	0.18 312	0.07 86	0.09 79	0.15 231	0.17 181	0.15 168	0.10 139	0.11 159	0.10 167	0.07 113	0.11 118	0.09 52	0.05 31	0.03 1	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.05 133

LoS	0.09 94	0.05 17	0.11 162	0.13 13	0.07 86	0.14 290	0.11 62	0.15 118	0.15 168	0.09 107	0.09 100	0.12 205	0.09 180	0.15 294	0.10 132	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.03 1	0.05 109	0.05 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 198	0.08 249	0.14 277	0.17 231	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.17 181	0.15 168	0.14 252	0.11 159	0.16 292	0.09 180	0.16 328	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

IPLG	0.10 155	0.07 152	0.15 326	0.17 231	0.08 141	0.11 180	0.14 165	0.20 242	0.15 168	0.12 204	0.17 250	0.07 62	0.07 113	0.14 272	0.13 289	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

IPLGR_C	0.11 198	0.08 249	0.14 277	0.17 231	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.17 181	0.15 168	0.14 252	0.10 127	0.16 292	0.09 180	0.16 328	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211

test-3	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.17 231	0.07 86	0.07 27	0.14 165	0.12 51	0.15 168	0.09 107	0.08 78	0.07 62	0.08 151	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.05 120	0.04 18	0.04 42

test_1	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.17 231	0.07 86	0.07 27	0.14 165	0.12 51	0.15 168	0.09 107	0.08 78	0.07 62	0.08 151	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.05 120	0.04 18	0.04 42

LCNet	0.11 198	0.07 152	0.09 81	0.19 368	0.09 251	0.08 48	0.15 231	0.21 264	0.15 168	0.11 166	0.15 217	0.16 292	0.11 237	0.12 202	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.15 501

TransformOpticalFlow	0.10 155	0.08 249	0.13 242	0.18 312	0.07 86	0.09 79	0.15 231	0.19 231	0.15 168	0.12 204	0.17 250	0.11 188	0.11 237	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.06 198	0.05 109	0.05 133

NRIStereo	0.11 198	0.08 249	0.14 277	0.18 312	0.08 141	0.10 128	0.14 165	0.16 145	0.15 168	0.12 204	0.14 200	0.13 229	0.12 267	0.13 247	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.07 291

cross-raft	0.10 155	0.09 323	0.09 81	0.19 368	0.07 86	0.11 180	0.25 495	0.13 72	0.15 168	0.08 68	0.11 159	0.12 205	0.10 212	0.09 37	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

s12784h	0.09 94	0.06 61	0.07 6	0.15 83	0.05 1	0.16 346	0.18 374	0.15 118	0.15 168	0.10 139	0.11 159	0.11 188	0.11 237	0.10 70	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.04 42

RALAANet	0.11 198	0.08 249	0.10 120	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.10 38	0.20 242	0.15 168	0.14 252	0.13 186	0.16 292	0.09 180	0.12 202	0.11 200	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.04 42

DilatedVolume-Stereo	0.09 94	0.05 17	0.08 34	0.15 83	0.06 23	0.11 180	0.12 79	0.14 89	0.16 197	0.11 166	0.11 159	0.09 136	0.09 180	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.03 1	0.03 1

PAM	0.10 155	0.05 17	0.16 360	0.15 83	0.08 141	0.09 79	0.16 296	0.15 118	0.16 197	0.12 204	0.09 100	0.09 136	0.07 113	0.13 247	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.05 109	0.06 211

rvit_stereo_0080	0.10 155	0.08 249	0.14 277	0.15 83	0.09 251	0.07 27	0.15 231	0.16 145	0.16 197	0.11 166	0.10 127	0.14 249	0.08 151	0.12 202	0.10 132	0.09 368	0.07 388	0.07 207	0.06 198	0.07 270	0.05 133

rvit_stereo_ft	0.12 263	0.07 152	0.13 242	0.19 368	0.10 352	0.12 218	0.17 329	0.16 145	0.16 197	0.12 204	0.13 186	0.15 278	0.10 212	0.14 272	0.13 289	0.09 368	0.06 318	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.05 133

RAFT-Stereo-weight	0.09 94	0.06 61	0.10 120	0.16 157	0.07 86	0.09 79	0.14 165	0.19 231	0.16 197	0.11 166	0.10 127	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.04 18	0.04 42

test_sample2	0.12 263	0.07 152	0.12 197	0.14 33	0.08 141	0.16 346	0.18 374	0.21 264	0.16 197	0.14 252	0.20 296	0.19 340	0.15 347	0.15 294	0.12 248	0.08 311	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.08 332	0.07 291

ACVNet-DCA	0.10 155	0.08 249	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.15 231	0.23 305	0.16 197	0.09 107	0.09 100	0.06 16	0.06 35	0.10 70	0.07 1	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.07 270	0.07 291

1test111	0.11 198	0.08 249	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.15 231	0.23 305	0.16 197	0.09 107	0.09 100	0.06 16	0.06 35	0.15 294	0.16 370	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.07 270	0.07 291

whm_eth	0.10 155	0.08 249	0.14 277	0.15 83	0.09 251	0.07 27	0.15 231	0.16 145	0.16 197	0.11 166	0.10 127	0.14 249	0.08 151	0.12 202	0.10 132	0.09 368	0.07 388	0.07 207	0.06 198	0.07 270	0.05 133

MaDis-Stereo	0.09 94	0.09 323	0.08 34	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.10 38	0.16 145	0.16 197	0.09 107	0.11 159	0.06 16	0.06 35	0.09 37	0.13 289	0.07 251	0.06 318	0.07 207	0.05 120	0.05 109	0.04 42

EGLCR-Stereo	0.08 57	0.05 17	0.08 34	0.14 33	0.06 23	0.10 128	0.12 79	0.11 29	0.16 197	0.06 9	0.05 8	0.07 62	0.05 9	0.10 70	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

TestStereo1	0.13 288	0.08 249	0.08 34	0.19 368	0.08 141	0.18 385	0.29 524	0.23 305	0.16 197	0.17 323	0.20 296	0.16 292	0.10 212	0.12 202	0.13 289	0.06 128	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.05 109	0.05 133

qqq	0.13 288	0.09 323	0.15 326	0.16 157	0.08 141	0.13 258	0.15 231	0.23 305	0.16 197	0.15 279	0.19 284	0.16 292	0.16 373	0.15 294	0.16 370	0.07 251	0.06 318	0.08 289	0.08 349	0.07 270	0.07 291

RAFT_CTSACE	0.12 263	0.09 323	0.10 120	0.22 461	0.08 141	0.12 218	0.24 480	0.18 210	0.16 197	0.20 390	0.27 401	0.13 229	0.07 113	0.13 247	0.09 52	0.05 31	0.06 318	0.08 289	0.07 285	0.04 18	0.04 42

SA-5K	0.13 288	0.08 249	0.08 34	0.19 368	0.08 141	0.18 385	0.29 524	0.23 305	0.16 197	0.17 323	0.20 296	0.16 292	0.10 212	0.12 202	0.13 289	0.06 128	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.05 109	0.05 133

RAFT_R40	0.11 198	0.07 152	0.14 277	0.18 312	0.09 251	0.06 8	0.13 117	0.17 181	0.16 197	0.14 252	0.18 275	0.15 278	0.12 267	0.10 70	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.06 198	0.06 205	0.05 133

GMM-Stereo	0.11 198	0.07 152	0.10 120	0.18 312	0.09 251	0.08 48	0.15 231	0.23 305	0.16 197	0.11 166	0.15 217	0.13 229	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.09 399

raftrobust	0.09 94	0.06 61	0.10 120	0.17 231	0.08 141	0.09 79	0.10 38	0.18 210	0.16 197	0.10 139	0.09 100	0.12 205	0.07 113	0.12 202	0.10 132	0.08 311	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.05 133

DIP-Stereo	0.11 198	0.07 152	0.14 277	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.09 22	0.16 145	0.16 197	0.11 166	0.16 229	0.14 249	0.12 267	0.15 294	0.13 289	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.05 109	0.06 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
@esxe	0.08 57	0.06 61	0.09 81	0.14 33	0.06 23	0.10 128	0.10 38	0.13 72	0.17 216	0.08 68	0.08 78	0.08 106	0.08 151	0.09 37	0.09 52	0.05 31	0.04 33	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

RAStereo	0.10 155	0.09 323	0.08 34	0.20 417	0.08 141	0.13 258	0.18 374	0.15 118	0.17 216	0.10 139	0.12 172	0.05 1	0.06 35	0.09 37	0.08 17	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.05 120	0.05 109	0.04 42

Pointernet	0.09 94	0.04 1	0.09 81	0.16 157	0.08 141	0.13 258	0.10 38	0.15 118	0.17 216	0.09 107	0.07 38	0.06 16	0.06 35	0.11 118	0.09 52	0.08 311	0.04 33	0.05 39	0.03 1	0.06 205	0.05 133

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 198	0.05 17	0.11 162	0.15 83	0.13 451	0.13 258	0.16 296	0.23 305	0.17 216	0.10 139	0.12 172	0.10 167	0.07 113	0.11 118	0.09 52	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.08 355

U	0.08 57	0.07 152	0.09 81	0.19 368	0.10 352	0.10 128	0.13 117	0.12 51	0.17 216	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.06 205	0.05 133

GCST	0.37 530	0.42 548	0.26 468	1.02 572	0.39 547	0.18 385	0.08 8	0.20 242	0.17 216	0.28 477	0.25 376	0.15 278	0.12 267	0.16 328	0.14 326	0.64 565	0.43 554	0.75 562	0.65 565	0.63 559	0.46 558

test_sample6	0.14 322	0.08 249	0.13 242	0.16 157	0.08 141	0.17 367	0.19 412	0.25 343	0.17 216	0.17 323	0.27 401	0.19 340	0.14 329	0.15 294	0.13 289	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.08 332	0.08 355

test_sample5	0.14 322	0.08 249	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.18 385	0.18 374	0.25 343	0.17 216	0.17 323	0.27 401	0.18 326	0.14 329	0.16 328	0.13 289	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.08 332	0.08 355

test_sample4	0.14 322	0.08 249	0.14 277	0.15 83	0.08 141	0.19 408	0.18 374	0.26 361	0.17 216	0.16 307	0.25 376	0.18 326	0.14 329	0.16 328	0.13 289	0.08 311	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.08 355

DualNet	0.14 322	0.08 249	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.18 385	0.18 374	0.25 343	0.17 216	0.17 323	0.27 401	0.18 326	0.14 329	0.16 328	0.13 289	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.08 332	0.08 355

DCRE	0.11 198	0.07 152	0.13 242	0.16 157	0.11 399	0.11 180	0.17 329	0.18 210	0.17 216	0.11 166	0.18 275	0.10 167	0.10 212	0.15 294	0.11 200	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.05 109	0.04 42

Anonymous_2	0.22 466	0.17 489	0.28 480	0.15 83	0.16 495	0.32 507	0.22 459	0.22 286	0.17 216	0.23 431	0.24 347	0.26 424	0.27 483	0.27 478	0.23 462	0.22 536	0.25 543	0.17 509	0.17 517	0.17 516	0.17 520

DisPM	0.11 198	0.07 152	0.12 197	0.16 157	0.09 251	0.06 8	0.13 117	0.17 181	0.17 216	0.14 252	0.20 296	0.12 205	0.10 212	0.11 118	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.11 446

test_4	0.10 155	0.10 381	0.08 34	0.19 368	0.09 251	0.08 48	0.22 459	0.15 118	0.17 216	0.12 204	0.18 275	0.12 205	0.09 180	0.08 15	0.11 200	0.04 11	0.04 33	0.08 289	0.08 349	0.04 18	0.03 1

GMOStereo	0.11 198	0.09 323	0.07 6	0.19 368	0.08 141	0.12 218	0.28 515	0.13 72	0.17 216	0.11 166	0.17 250	0.14 249	0.12 267	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 198	0.09 368	0.07 285	0.04 18	0.04 42

error version	0.11 198	0.09 323	0.07 6	0.19 368	0.08 141	0.12 218	0.28 515	0.13 72	0.17 216	0.11 166	0.17 250	0.14 249	0.12 267	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 198	0.09 368	0.07 285	0.04 18	0.04 42

test-v	0.11 198	0.09 323	0.07 6	0.19 368	0.08 141	0.12 218	0.28 515	0.13 72	0.17 216	0.11 166	0.17 250	0.14 249	0.12 267	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 198	0.09 368	0.07 285	0.04 18	0.04 42

HHNet	0.11 198	0.06 61	0.16 360	0.15 83	0.14 469	0.07 27	0.13 117	0.20 242	0.17 216	0.14 252	0.25 376	0.11 188	0.08 151	0.13 247	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.06 198	0.05 109	0.09 399

IIG-Stereo	0.11 198	0.06 61	0.13 242	0.17 231	0.08 141	0.11 180	0.12 79	0.22 286	0.17 216	0.14 252	0.17 250	0.11 188	0.12 267	0.12 202	0.12 248	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.04 42

PSM-softLoss	0.12 263	0.07 152	0.15 326	0.17 231	0.09 251	0.08 48	0.13 117	0.24 327	0.17 216	0.14 252	0.19 284	0.13 229	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.12 458

KMStereo	0.12 263	0.07 152	0.15 326	0.17 231	0.09 251	0.08 48	0.13 117	0.24 327	0.17 216	0.14 252	0.19 284	0.13 229	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.12 458

ASMatch	0.11 198	0.06 61	0.13 242	0.16 157	0.10 352	0.07 27	0.14 165	0.17 181	0.17 216	0.12 204	0.16 229	0.16 292	0.10 212	0.13 247	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.08 355

GrayStereo	0.11 198	0.06 61	0.11 162	0.19 368	0.09 251	0.09 79	0.16 296	0.18 210	0.17 216	0.14 252	0.17 250	0.17 312	0.11 237	0.12 202	0.11 200	0.05 31	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.10 423

Pruner-Stereo	0.11 198	0.07 152	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.06 8	0.12 79	0.17 181	0.17 216	0.13 231	0.19 284	0.13 229	0.09 180	0.11 118	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.08 355

test-2	0.11 198	0.09 323	0.07 6	0.19 368	0.08 141	0.12 218	0.28 515	0.13 72	0.17 216	0.11 166	0.17 250	0.14 249	0.12 267	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 198	0.09 368	0.07 285	0.04 18	0.04 42

CFNet-RSSM	0.09 94	0.07 152	0.09 81	0.16 157	0.07 86	0.09 79	0.15 231	0.16 145	0.17 216	0.08 68	0.12 172	0.10 167	0.09 180	0.11 118	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.04 18	0.04 42

Gwc-CoAtRS	0.09 94	0.06 61	0.10 120	0.16 157	0.07 86	0.10 128	0.14 165	0.17 181	0.17 216	0.08 68	0.10 127	0.12 205	0.09 180	0.12 202	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.04 18	0.04 42

G2L-ROB	0.13 288	0.06 61	0.13 242	0.13 13	0.08 141	0.14 290	0.16 296	0.25 343	0.18 243	0.19 368	0.18 275	0.20 352	0.14 329	0.17 360	0.16 370	0.08 311	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.08 332	0.09 399

castereo	0.09 94	0.06 61	0.11 162	0.15 83	0.06 23	0.11 180	0.15 231	0.14 89	0.18 243	0.08 68	0.10 127	0.11 188	0.08 151	0.09 37	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.03 1

test_sample3	0.14 322	0.08 249	0.15 326	0.14 33	0.09 251	0.19 408	0.17 329	0.26 361	0.18 243	0.16 307	0.22 326	0.19 340	0.15 347	0.17 360	0.13 289	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.06 198	0.09 393	0.08 355

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 155	0.08 249	0.12 197	0.16 157	0.08 141	0.15 316	0.16 296	0.18 210	0.18 243	0.10 139	0.09 100	0.09 136	0.08 151	0.11 118	0.12 248	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.06 198	0.07 270	0.06 211

xx1	0.11 198	0.08 249	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.15 231	0.16 145	0.18 243	0.09 107	0.09 100	0.16 292	0.16 373	0.10 70	0.07 1	0.06 128	0.04 33	0.08 289	0.08 349	0.07 270	0.07 291

cc1	0.10 155	0.08 249	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.15 231	0.16 145	0.18 243	0.09 107	0.09 100	0.06 16	0.06 35	0.10 70	0.07 1	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.06 211

MIF-Stereo (partial)	0.11 198	0.06 61	0.10 120	0.19 368	0.10 352	0.10 128	0.11 62	0.17 181	0.18 243	0.14 252	0.16 229	0.09 136	0.11 237	0.12 202	0.12 248	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.07 291

Sa-1000	0.12 263	0.08 249	0.08 34	0.18 312	0.08 141	0.14 290	0.22 459	0.22 286	0.18 243	0.15 279	0.20 296	0.17 312	0.11 237	0.10 70	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.09 368	0.09 393	0.05 109	0.05 133

SA	0.12 263	0.09 323	0.08 34	0.18 312	0.08 141	0.12 218	0.24 480	0.23 305	0.18 243	0.17 323	0.27 401	0.14 249	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.05 31	0.05 198	0.09 368	0.08 349	0.05 109	0.04 42

TRStereo	0.09 94	0.05 17	0.12 197	0.15 83	0.12 430	0.10 128	0.13 117	0.18 210	0.18 243	0.09 107	0.09 100	0.09 136	0.06 35	0.10 70	0.08 17	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.04 18	0.04 42

FTStereo	0.12 263	0.06 61	0.14 277	0.18 312	0.09 251	0.07 27	0.15 231	0.21 264	0.18 243	0.12 204	0.24 347	0.12 205	0.12 267	0.13 247	0.13 289	0.05 31	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.10 423

test-1	0.10 155	0.07 152	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.11 180	0.24 480	0.14 89	0.18 243	0.09 107	0.07 38	0.09 136	0.08 151	0.07 4	0.09 52	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

BEATNet_4x	0.12 263	0.08 249	0.14 277	0.18 312	0.07 86	0.15 316	0.07 3	0.22 286	0.18 243	0.16 307	0.19 284	0.18 326	0.14 329	0.16 328	0.15 354	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.05 120	0.06 205	0.06 211

HITNet	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.14 33	0.06 23	0.11 180	0.10 38	0.18 210	0.18 243	0.13 231	0.16 229	0.14 249	0.11 237	0.15 294	0.13 289	0.06 128	0.04 33	0.04 1	0.04 48	0.06 205	0.05 133
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.13 288	0.13 452	0.16 360	0.18 312	0.10 352	0.16 346	0.08 8	0.22 286	0.18 243	0.17 323	0.22 326	0.13 229	0.13 304	0.12 202	0.13 289	0.05 31	0.05 198	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.06 211

xyz-stereo-finetune	0.11 198	0.08 249	0.13 242	0.14 33	0.06 23	0.10 128	0.19 412	0.17 181	0.19 258	0.12 204	0.14 200	0.15 278	0.10 212	0.13 247	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.05 120	0.04 18	0.05 133

MM-Stereo_test3	0.10 155	0.07 152	0.07 6	0.18 312	0.07 86	0.12 218	0.19 412	0.24 327	0.19 258	0.06 9	0.10 127	0.08 106	0.06 35	0.11 118	0.08 17	0.06 128	0.06 318	0.07 207	0.05 120	0.05 109	0.04 42

DDVS	0.15 366	0.10 381	0.21 442	0.16 157	0.12 430	0.15 316	0.14 165	0.25 343	0.19 258	0.18 353	0.29 426	0.27 432	0.12 267	0.19 396	0.15 354	0.09 368	0.06 318	0.09 368	0.07 285	0.11 444	0.11 446

rvit_stereo_0081_aga	0.11 198	0.09 323	0.14 277	0.18 312	0.09 251	0.13 258	0.14 165	0.14 89	0.19 258	0.10 139	0.18 275	0.16 292	0.09 180	0.12 202	0.09 52	0.10 405	0.06 318	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.06 211

AE-Stereo	0.10 155	0.08 249	0.10 120	0.18 312	0.09 251	0.10 128	0.15 231	0.14 89	0.19 258	0.09 107	0.14 200	0.12 205	0.08 151	0.11 118	0.10 132	0.05 31	0.06 318	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.04 42

ffm	0.12 263	0.09 323	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.17 367	0.17 329	0.15 118	0.19 258	0.15 279	0.25 376	0.19 340	0.13 304	0.10 70	0.07 1	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.08 349	0.06 205	0.06 211

ff1	0.13 288	0.09 323	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.17 367	0.17 329	0.15 118	0.19 258	0.15 279	0.25 376	0.19 340	0.13 304	0.14 272	0.20 421	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.08 349	0.06 205	0.06 211

tt1	0.10 155	0.08 249	0.12 197	0.17 231	0.09 251	0.12 218	0.16 296	0.15 118	0.19 258	0.09 107	0.08 78	0.06 16	0.06 35	0.10 70	0.07 1	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.06 211

CASS	0.13 288	0.12 423	0.11 162	0.23 481	0.09 251	0.15 316	0.17 329	0.18 210	0.19 258	0.17 323	0.18 275	0.15 278	0.15 347	0.14 272	0.14 326	0.09 368	0.06 318	0.10 413	0.08 349	0.09 393	0.07 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.16 157	0.06 23	0.09 79	0.17 329	0.18 210	0.19 258	0.13 231	0.16 229	0.09 136	0.14 329	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

ADStereo(finetuned)	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.16 157	0.06 23	0.09 79	0.17 329	0.15 118	0.19 258	0.13 231	0.17 250	0.10 167	0.12 267	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

BUS	0.14 322	0.09 323	0.14 277	0.22 461	0.10 352	0.19 408	0.14 165	0.34 474	0.19 258	0.17 323	0.22 326	0.16 292	0.13 304	0.15 294	0.13 289	0.08 311	0.06 318	0.10 413	0.09 393	0.07 270	0.07 291

BSDual-CNN	0.15 366	0.09 323	0.14 277	0.22 461	0.10 352	0.14 290	0.15 231	0.34 474	0.19 258	0.17 323	0.22 326	0.25 415	0.16 373	0.15 294	0.14 326	0.08 311	0.06 318	0.10 413	0.09 393	0.07 270	0.07 291

psmg	0.14 322	0.09 323	0.14 277	0.17 231	0.10 352	0.15 316	0.17 329	0.29 411	0.19 258	0.17 323	0.21 317	0.25 415	0.16 373	0.15 294	0.14 326	0.08 311	0.06 318	0.08 289	0.08 349	0.07 270	0.06 211

NF-Stereo	0.11 198	0.07 152	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.10 128	0.14 165	0.23 305	0.19 258	0.12 204	0.17 250	0.12 205	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.12 458

OCTAStereo	0.11 198	0.07 152	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.10 128	0.14 165	0.23 305	0.19 258	0.12 204	0.17 250	0.12 205	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.12 458

RE-Stereo	0.11 198	0.07 152	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.10 128	0.14 165	0.23 305	0.19 258	0.12 204	0.17 250	0.12 205	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.12 458

TVStereo	0.11 198	0.07 152	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.10 128	0.14 165	0.23 305	0.19 258	0.12 204	0.17 250	0.12 205	0.11 237	0.11 118	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.12 458

RAFT	0.13 288	0.09 323	0.11 162	0.18 312	0.08 141	0.15 316	0.24 480	0.20 242	0.19 258	0.21 404	0.21 317	0.17 312	0.12 267	0.16 328	0.09 52	0.06 128	0.07 388	0.10 413	0.09 393	0.05 109	0.05 133

LMCR-Stereo	0.15 366	0.08 249	0.13 242	0.21 446	0.09 251	0.17 367	0.20 433	0.27 382	0.19 258	0.24 440	0.24 347	0.23 396	0.17 396	0.20 421	0.17 385	0.07 251	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.10 424	0.08 355

TANstereo	0.09 94	0.04 1	0.08 34	0.13 13	0.06 23	0.11 180	0.14 165	0.15 118	0.19 258	0.11 166	0.15 217	0.10 167	0.06 35	0.12 202	0.09 52	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.06 205	0.05 133

DCANet	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.16 157	0.06 23	0.09 79	0.17 329	0.15 118	0.19 258	0.13 231	0.17 250	0.10 167	0.11 237	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

xxxx	0.15 366	0.07 152	0.14 277	0.14 33	0.08 141	0.23 460	0.18 374	0.31 435	0.19 258	0.14 252	0.28 414	0.22 379	0.14 329	0.15 294	0.26 492	0.09 368	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.08 332	0.07 291

MM-Stereo_test1	0.10 155	0.07 152	0.08 34	0.18 312	0.07 86	0.12 218	0.18 374	0.21 264	0.20 281	0.09 107	0.11 159	0.08 106	0.06 35	0.10 70	0.10 132	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.04 42

FACV-RUCA	0.13 288	0.11 406	0.12 197	0.19 368	0.12 430	0.15 316	0.15 231	0.22 286	0.20 281	0.15 279	0.16 229	0.14 249	0.16 373	0.14 272	0.13 289	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.06 198	0.10 424	0.08 355

StereoVision	0.13 288	0.12 423	0.09 81	0.24 490	0.10 352	0.15 316	0.21 450	0.21 264	0.20 281	0.12 204	0.24 347	0.10 167	0.10 212	0.16 328	0.10 132	0.09 368	0.11 471	0.12 461	0.12 477	0.06 205	0.05 133

fff	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.15 83	0.07 86	0.09 79	0.17 329	0.16 145	0.20 281	0.13 231	0.16 229	0.10 167	0.11 237	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

x	0.13 288	0.07 152	0.14 277	0.14 33	0.08 141	0.18 385	0.14 165	0.22 286	0.20 281	0.15 279	0.19 284	0.19 340	0.17 396	0.18 381	0.18 403	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.07 291

CRFU-Net	0.16 389	0.08 249	0.14 277	0.17 231	0.09 251	0.19 408	0.14 165	0.26 361	0.20 281	0.28 477	0.27 401	0.29 448	0.17 396	0.19 396	0.17 385	0.09 368	0.09 440	0.07 207	0.07 285	0.08 332	0.08 355

GANet-ADL	0.13 288	0.07 152	0.15 326	0.17 231	0.10 352	0.18 385	0.15 231	0.30 425	0.20 281	0.13 231	0.18 275	0.19 340	0.12 267	0.16 328	0.13 289	0.08 311	0.06 318	0.06 115	0.05 120	0.07 270	0.08 355

PFNet	0.12 263	0.06 61	0.17 388	0.17 231	0.08 141	0.09 79	0.15 231	0.26 361	0.20 281	0.16 307	0.16 229	0.14 249	0.11 237	0.12 202	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.05 133

raft+_RVC	0.11 198	0.07 152	0.09 81	0.16 157	0.07 86	0.10 128	0.11 62	0.24 327	0.20 281	0.12 204	0.15 217	0.12 205	0.08 151	0.12 202	0.13 289	0.07 251	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.05 133

csc	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.15 83	0.07 86	0.09 79	0.17 329	0.16 145	0.20 281	0.13 231	0.16 229	0.10 167	0.11 237	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

cscssc	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.15 83	0.07 86	0.09 79	0.17 329	0.16 145	0.20 281	0.13 231	0.16 229	0.10 167	0.11 237	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.04 18	0.05 133

222	0.16 389	0.07 152	0.14 277	0.14 33	0.08 141	0.24 465	0.18 374	0.30 425	0.20 281	0.17 323	0.28 414	0.17 312	0.16 373	0.15 294	0.40 539	0.10 405	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.07 270	0.08 355

test_xeample	0.15 366	0.06 61	0.13 242	0.14 33	0.08 141	0.21 439	0.20 433	0.28 401	0.20 281	0.16 307	0.29 426	0.19 340	0.16 373	0.15 294	0.26 492	0.09 368	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.07 270	0.07 291

RAFT + AFF	0.13 288	0.07 152	0.20 434	0.20 417	0.10 352	0.14 290	0.24 480	0.26 361	0.20 281	0.11 166	0.10 127	0.12 205	0.10 212	0.15 294	0.12 248	0.07 251	0.06 318	0.09 368	0.08 349	0.06 205	0.08 355

RASNet	0.14 322	0.07 152	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.18 385	0.14 165	0.29 411	0.20 281	0.17 323	0.25 376	0.21 361	0.18 409	0.20 421	0.19 415	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.08 349	0.06 205	0.06 211

ACV-stereo	0.15 366	0.10 381	0.28 480	0.18 312	0.12 430	0.14 290	0.12 79	0.23 305	0.21 296	0.19 368	0.23 335	0.22 379	0.15 347	0.23 459	0.17 385	0.07 251	0.06 318	0.07 207	0.07 285	0.07 270	0.07 291

test_sample8	0.19 434	0.12 423	0.20 434	0.12 4	0.14 469	0.17 367	0.13 117	0.31 435	0.21 296	0.27 463	0.22 326	0.36 492	0.25 470	0.19 396	0.17 385	0.15 498	0.30 547	0.14 488	0.14 490	0.14 487	0.12 458

H2IRNET	0.10 155	0.09 323	0.09 81	0.18 312	0.09 251	0.12 218	0.15 231	0.14 89	0.21 296	0.10 139	0.10 127	0.10 167	0.10 212	0.10 70	0.10 132	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.08 349	0.06 205	0.05 133

EKT-Stereo	0.11 198	0.07 152	0.14 277	0.15 83	0.10 352	0.13 258	0.14 165	0.18 210	0.21 296	0.11 166	0.08 78	0.12 205	0.09 180	0.11 118	0.12 248	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.06 198	0.08 332	0.07 291

iRaft-Stereo_5w	0.12 263	0.09 323	0.12 197	0.19 368	0.08 141	0.09 79	0.12 79	0.21 264	0.21 296	0.19 368	0.14 200	0.11 188	0.09 180	0.20 421	0.16 370	0.05 31	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.06 211

test_3	0.10 155	0.09 323	0.10 120	0.20 417	0.08 141	0.13 258	0.26 502	0.14 89	0.21 296	0.10 139	0.10 127	0.09 136	0.09 180	0.08 15	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.08 289	0.07 285	0.04 18	0.04 42

PFNet+	0.11 198	0.06 61	0.13 242	0.16 157	0.09 251	0.05 4	0.12 79	0.17 181	0.21 296	0.16 307	0.19 284	0.14 249	0.10 212	0.11 118	0.11 200	0.08 311	0.05 198	0.09 368	0.08 349	0.06 205	0.11 446

OMP-Stereo	0.11 198	0.06 61	0.14 277	0.18 312	0.08 141	0.09 79	0.12 79	0.21 264	0.21 296	0.13 231	0.14 200	0.11 188	0.12 267	0.11 118	0.13 289	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.04 42

sAnonymous2	0.13 288	0.12 423	0.24 460	0.20 417	0.12 430	0.17 367	0.13 117	0.26 361	0.21 296	0.11 166	0.11 159	0.13 229	0.08 151	0.10 70	0.10 132	0.09 368	0.05 198	0.08 289	0.06 198	0.15 502	0.10 423

CroCo_RVC	0.13 288	0.12 423	0.24 460	0.20 417	0.12 430	0.17 367	0.13 117	0.26 361	0.21 296	0.11 166	0.11 159	0.13 229	0.08 151	0.10 70	0.10 132	0.09 368	0.05 198	0.08 289	0.06 198	0.15 502	0.10 423

ac_64	0.16 389	0.08 249	0.15 326	0.18 312	0.10 352	0.22 447	0.18 374	0.24 327	0.21 296	0.18 353	0.24 347	0.29 448	0.18 409	0.19 396	0.22 450	0.09 368	0.07 388	0.08 289	0.09 393	0.07 270	0.06 211

GANet-RSSM	0.14 322	0.07 152	0.13 242	0.13 13	0.08 141	0.14 290	0.17 329	0.22 286	0.21 296	0.17 323	0.24 347	0.23 396	0.15 347	0.16 328	0.15 354	0.10 405	0.06 318	0.07 207	0.08 349	0.08 332	0.07 291

DeepPruner_ROB	0.16 389	0.11 406	0.15 326	0.17 231	0.10 352	0.17 367	0.15 231	0.32 446	0.21 296	0.19 368	0.21 317	0.22 379	0.18 409	0.20 421	0.15 354	0.13 481	0.09 440	0.09 368	0.09 393	0.11 444	0.10 423

MLCV	0.12 263	0.07 152	0.16 360	0.18 312	0.06 23	0.15 316	0.17 329	0.19 231	0.21 296	0.18 353	0.25 376	0.17 312	0.13 304	0.14 272	0.13 289	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.05 109	0.04 42

G2L-Stereo	0.14 322	0.07 152	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.12 79	0.27 382	0.22 310	0.16 307	0.27 401	0.21 361	0.13 304	0.17 360	0.18 403	0.09 368	0.08 414	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.07 291

MyStereo8	0.12 263	0.07 152	0.15 326	0.15 83	0.09 251	0.18 385	0.14 165	0.19 231	0.22 310	0.12 204	0.18 275	0.11 188	0.10 212	0.16 328	0.18 403	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.05 120	0.08 332	0.09 399

anonymousdsp2	0.11 198	0.07 152	0.10 120	0.16 157	0.09 251	0.13 258	0.14 165	0.18 210	0.22 310	0.13 231	0.14 200	0.12 205	0.09 180	0.14 272	0.11 200	0.05 31	0.04 33	0.05 39	0.04 48	0.06 205	0.05 133

Selective-RAFT	0.11 198	0.10 381	0.11 162	0.21 446	0.08 141	0.16 346	0.13 117	0.20 242	0.22 310	0.10 139	0.10 127	0.11 188	0.10 212	0.15 294	0.11 200	0.05 31	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.05 133

RAFT+CT+SA	0.13 288	0.11 406	0.09 81	0.19 368	0.09 251	0.15 316	0.28 515	0.22 286	0.22 310	0.15 279	0.26 393	0.10 167	0.10 212	0.11 118	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.08 349	0.07 270	0.06 211

CrosDoStereo	0.12 263	0.06 61	0.12 197	0.14 33	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.17 181	0.22 310	0.19 368	0.24 347	0.15 278	0.11 237	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.07 285	0.05 109	0.05 133

DeepStereo_LL	0.12 263	0.06 61	0.12 197	0.14 33	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.17 181	0.22 310	0.19 368	0.24 347	0.15 278	0.11 237	0.11 118	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.07 285	0.05 109	0.05 133

HCRNet	0.16 389	0.24 520	0.12 197	0.35 537	0.11 399	0.15 316	0.17 329	0.26 361	0.22 310	0.19 368	0.24 347	0.21 361	0.14 329	0.15 294	0.13 289	0.11 433	0.07 388	0.11 444	0.10 428	0.09 393	0.07 291

FADNet_RVC	0.16 389	0.14 464	0.40 516	0.20 417	0.11 399	0.13 258	0.13 117	0.26 361	0.22 310	0.21 404	0.23 335	0.20 352	0.17 396	0.14 272	0.16 370	0.08 311	0.08 414	0.12 461	0.09 393	0.11 444	0.10 423

UCFNet_RVC	0.14 322	0.08 249	0.13 242	0.11 1	0.10 352	0.20 423	0.10 38	0.24 327	0.22 310	0.17 323	0.20 296	0.23 396	0.15 347	0.17 360	0.15 354	0.12 458	0.07 388	0.10 413	0.13 487	0.11 444	0.10 423

AIO-test2	0.10 155	0.08 249	0.10 120	0.23 481	0.08 141	0.11 180	0.10 38	0.23 305	0.23 320	0.08 68	0.09 100	0.08 106	0.05 9	0.10 70	0.08 17	0.06 128	0.05 198	0.08 289	0.09 393	0.05 109	0.05 133

UGAM	0.13 288	0.10 381	0.09 81	0.22 461	0.08 141	0.12 218	0.20 433	0.17 181	0.23 320	0.21 404	0.16 229	0.13 229	0.13 304	0.19 396	0.12 248	0.07 251	0.05 198	0.13 476	0.11 458	0.07 270	0.05 133

DCVSM-stereo	0.14 322	0.09 323	0.16 360	0.16 157	0.10 352	0.15 316	0.09 22	0.19 231	0.23 320	0.20 390	0.23 335	0.26 424	0.15 347	0.18 381	0.14 326	0.09 368	0.07 388	0.09 368	0.08 349	0.10 424	0.12 458

DualNet (step1)	0.16 389	0.12 423	0.20 434	0.12 4	0.14 469	0.17 367	0.13 117	0.27 382	0.23 320	0.20 390	0.20 296	0.24 402	0.19 425	0.16 328	0.16 370	0.15 498	0.06 318	0.14 488	0.14 490	0.14 487	0.12 458

test_sample9	0.18 422	0.12 423	0.20 434	0.12 4	0.14 469	0.17 367	0.13 117	0.27 382	0.23 320	0.20 390	0.20 296	0.24 402	0.19 425	0.19 396	0.17 385	0.15 498	0.30 547	0.14 488	0.14 490	0.14 487	0.12 458

test_sample7	0.15 366	0.10 381	0.16 360	0.14 33	0.11 399	0.16 346	0.16 296	0.27 382	0.23 320	0.20 390	0.20 296	0.24 402	0.19 425	0.16 328	0.16 370	0.12 458	0.06 318	0.10 413	0.09 393	0.10 424	0.10 423

CBFPSM	0.14 322	0.06 61	0.26 468	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.15 231	0.22 286	0.23 320	0.20 390	0.27 401	0.24 402	0.16 373	0.16 328	0.18 403	0.06 128	0.06 318	0.06 115	0.07 285	0.07 270	0.07 291

iinet-f	0.16 389	0.06 61	0.45 522	0.14 33	0.10 352	0.21 439	0.14 165	0.27 382	0.23 320	0.21 404	0.24 347	0.21 361	0.15 347	0.18 381	0.21 441	0.09 368	0.07 388	0.07 207	0.06 198	0.09 393	0.10 423

PSMNet-ADL	0.15 366	0.12 423	0.13 242	0.22 461	0.09 251	0.13 258	0.20 433	0.26 361	0.23 320	0.18 353	0.20 296	0.24 402	0.16 373	0.18 381	0.17 385	0.08 311	0.08 414	0.08 289	0.11 458	0.08 332	0.07 291

IRAFT_RVC	0.12 263	0.08 249	0.16 360	0.19 368	0.08 141	0.07 27	0.15 231	0.24 327	0.23 320	0.14 252	0.14 200	0.15 278	0.12 267	0.12 202	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.06 198	0.06 205	0.06 211

ICVP	0.15 366	0.09 323	0.12 197	0.22 461	0.09 251	0.17 367	0.21 450	0.25 343	0.23 320	0.18 353	0.30 432	0.26 424	0.18 409	0.17 360	0.14 326	0.09 368	0.07 388	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.07 291
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 288	0.14 464	0.11 162	0.23 481	0.08 141	0.15 316	0.21 450	0.20 242	0.23 320	0.14 252	0.24 347	0.16 292	0.12 267	0.16 328	0.14 326	0.05 31	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.09 393	0.05 133

111	0.10 155	0.06 61	0.12 197	0.15 83	0.07 86	0.10 128	0.14 165	0.21 264	0.23 320	0.11 166	0.12 172	0.14 249	0.11 237	0.13 247	0.10 132	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.04 48	0.05 109	0.05 133

FENet	0.13 288	0.08 249	0.12 197	0.16 157	0.08 141	0.14 290	0.15 231	0.22 286	0.23 320	0.17 323	0.23 335	0.16 292	0.12 267	0.14 272	0.15 354	0.08 311	0.05 198	0.08 289	0.08 349	0.07 270	0.07 291

STTStereo	0.18 422	0.12 423	0.27 475	0.20 417	0.11 399	0.16 346	0.21 450	0.29 411	0.23 320	0.21 404	0.30 432	0.29 448	0.18 409	0.20 421	0.19 415	0.12 458	0.11 471	0.11 444	0.14 490	0.09 393	0.08 355

StereoDRNet-Refined	0.17 409	0.12 423	0.15 326	0.20 417	0.09 251	0.18 385	0.18 374	0.26 361	0.23 320	0.26 457	0.40 492	0.22 379	0.17 396	0.21 437	0.20 421	0.08 311	0.05 198	0.09 368	0.10 428	0.07 270	0.07 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 198	0.08 249	0.15 326	0.16 157	0.09 251	0.10 128	0.14 165	0.14 89	0.24 336	0.11 166	0.13 186	0.13 229	0.09 180	0.11 118	0.12 248	0.10 405	0.07 388	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.05 133

rvit_stereo_0082	0.11 198	0.08 249	0.15 326	0.16 157	0.09 251	0.10 128	0.14 165	0.14 89	0.24 336	0.11 166	0.13 186	0.13 229	0.09 180	0.11 118	0.12 248	0.10 405	0.07 388	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.05 133

1111x	0.15 366	0.08 249	0.12 197	0.18 312	0.07 86	0.18 385	0.25 495	0.31 435	0.24 336	0.17 323	0.24 347	0.26 424	0.15 347	0.13 247	0.23 462	0.07 251	0.07 388	0.08 289	0.09 393	0.07 270	0.06 211

LL-Strereo	0.13 288	0.09 323	0.11 162	0.20 417	0.10 352	0.11 180	0.18 374	0.32 446	0.24 336	0.15 279	0.15 217	0.14 249	0.13 304	0.19 396	0.11 200	0.06 128	0.04 33	0.09 368	0.08 349	0.04 18	0.05 133

gwcnet-sp	0.14 322	0.07 152	0.12 197	0.18 312	0.09 251	0.16 346	0.17 329	0.24 327	0.24 336	0.18 353	0.24 347	0.15 278	0.16 373	0.15 294	0.15 354	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.08 349	0.08 332	0.07 291

scenet	0.14 322	0.07 152	0.12 197	0.18 312	0.09 251	0.16 346	0.17 329	0.24 327	0.24 336	0.18 353	0.24 347	0.15 278	0.16 373	0.15 294	0.15 354	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.08 349	0.08 332	0.07 291

ssnet	0.14 322	0.07 152	0.12 197	0.18 312	0.09 251	0.16 346	0.17 329	0.24 327	0.24 336	0.18 353	0.24 347	0.15 278	0.16 373	0.15 294	0.15 354	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.08 349	0.08 332	0.07 291

test_5	0.14 322	0.12 423	0.08 34	0.20 417	0.10 352	0.14 290	0.29 524	0.21 264	0.24 336	0.18 353	0.28 414	0.11 188	0.15 347	0.12 202	0.13 289	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.08 349	0.08 332	0.07 291

GLC_STEREO	0.11 198	0.07 152	0.11 162	0.17 231	0.07 86	0.09 79	0.13 117	0.15 118	0.24 336	0.12 204	0.13 186	0.12 205	0.08 151	0.18 381	0.11 200	0.06 128	0.08 414	0.08 289	0.06 198	0.05 109	0.05 133

MIPNet	0.11 198	0.08 249	0.14 277	0.17 231	0.09 251	0.12 218	0.14 165	0.20 242	0.24 336	0.11 166	0.10 127	0.09 136	0.07 113	0.13 247	0.12 248	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

IPLGR	0.11 198	0.09 323	0.16 360	0.18 312	0.08 141	0.12 218	0.17 329	0.21 264	0.24 336	0.11 166	0.12 172	0.11 188	0.08 151	0.12 202	0.12 248	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.04 18	0.04 42

AACVNet	0.16 389	0.08 249	0.14 277	0.15 83	0.10 352	0.18 385	0.15 231	0.23 305	0.24 336	0.27 463	0.27 401	0.28 441	0.17 396	0.19 396	0.16 370	0.09 368	0.07 388	0.09 368	0.07 285	0.10 424	0.09 399

GwcNet-ADL	0.13 288	0.08 249	0.14 277	0.20 417	0.09 251	0.11 180	0.20 433	0.30 425	0.24 336	0.13 231	0.14 200	0.18 326	0.14 329	0.13 247	0.14 326	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.07 270	0.06 211

DEmStereo	0.12 263	0.06 61	0.14 277	0.14 33	0.10 352	0.16 346	0.15 231	0.16 145	0.24 336	0.17 323	0.24 347	0.13 229	0.14 329	0.12 202	0.13 289	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.05 133

GMStereo	0.13 288	0.14 464	0.14 277	0.18 312	0.09 251	0.15 316	0.16 296	0.20 242	0.24 336	0.16 307	0.17 250	0.10 167	0.10 212	0.16 328	0.13 289	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.06 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 322	0.07 152	0.13 242	0.15 83	0.08 141	0.13 258	0.16 296	0.24 327	0.24 336	0.16 307	0.28 414	0.22 379	0.14 329	0.15 294	0.13 289	0.11 433	0.06 318	0.09 368	0.12 477	0.08 332	0.07 291

CFNet-ft	0.14 322	0.07 152	0.15 326	0.12 4	0.09 251	0.16 346	0.18 374	0.22 286	0.24 336	0.17 323	0.26 393	0.24 402	0.14 329	0.16 328	0.14 326	0.11 433	0.06 318	0.08 289	0.09 393	0.09 393	0.08 355

DMCA-RVC	0.17 409	0.10 381	0.15 326	0.24 490	0.11 399	0.18 385	0.18 374	0.25 343	0.24 336	0.21 404	0.26 393	0.25 415	0.27 483	0.18 381	0.20 421	0.12 458	0.08 414	0.13 476	0.10 428	0.10 424	0.08 355

FADNet-RVC-Resample	0.16 389	0.11 406	0.31 493	0.22 461	0.11 399	0.19 408	0.14 165	0.25 343	0.24 336	0.24 440	0.27 401	0.20 352	0.15 347	0.16 328	0.15 354	0.07 251	0.08 414	0.12 461	0.10 428	0.09 393	0.10 423

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 466	0.21 512	0.24 460	0.26 505	0.11 399	0.23 460	0.14 165	0.39 509	0.24 336	0.32 499	0.36 468	0.30 456	0.21 441	0.19 396	0.21 441	0.17 519	0.14 507	0.21 523	0.16 510	0.12 458	0.12 458

CFNet_RVC	0.14 322	0.07 152	0.15 326	0.12 4	0.09 251	0.16 346	0.18 374	0.22 286	0.24 336	0.17 323	0.26 393	0.24 402	0.14 329	0.16 328	0.14 326	0.11 433	0.06 318	0.08 289	0.09 393	0.09 393	0.08 355

DFGA-Net	0.13 288	0.11 406	0.18 411	0.17 231	0.10 352	0.12 218	0.13 117	0.22 286	0.25 357	0.16 307	0.16 229	0.13 229	0.12 267	0.16 328	0.14 326	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.05 109	0.05 133

mmx	0.14 322	0.09 323	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.17 367	0.17 329	0.27 382	0.25 357	0.15 279	0.25 376	0.19 340	0.13 304	0.14 272	0.20 421	0.08 311	0.06 318	0.09 368	0.08 349	0.08 332	0.08 355

xxx	0.14 322	0.09 323	0.14 277	0.16 157	0.08 141	0.17 367	0.17 329	0.27 382	0.25 357	0.15 279	0.25 376	0.19 340	0.13 304	0.14 272	0.20 421	0.08 311	0.06 318	0.09 368	0.08 349	0.08 332	0.08 355

GMStereo_Zeroshot	0.16 389	0.13 452	0.24 460	0.20 417	0.10 352	0.17 367	0.13 117	0.29 411	0.25 357	0.23 431	0.32 444	0.25 415	0.11 237	0.19 396	0.14 326	0.09 368	0.06 318	0.11 444	0.06 198	0.12 458	0.08 355

ssnet_v2	0.17 409	0.10 381	0.17 388	0.17 231	0.11 399	0.21 439	0.21 450	0.33 465	0.25 357	0.22 419	0.22 326	0.27 432	0.18 409	0.22 448	0.20 421	0.11 433	0.09 440	0.09 368	0.09 393	0.08 332	0.08 355

hknet	0.15 366	0.11 406	0.13 242	0.22 461	0.11 399	0.14 290	0.15 231	0.34 474	0.25 357	0.17 323	0.22 326	0.22 379	0.18 409	0.17 360	0.12 248	0.07 251	0.06 318	0.10 413	0.09 393	0.07 270	0.07 291

dd	0.15 366	0.16 478	0.16 360	0.19 368	0.09 251	0.15 316	0.18 374	0.21 264	0.25 357	0.23 431	0.20 296	0.21 361	0.09 180	0.21 437	0.16 370	0.10 405	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.08 332	0.06 211

THIR-Stereo	0.12 263	0.07 152	0.11 162	0.15 83	0.08 141	0.14 290	0.16 296	0.17 181	0.25 357	0.16 307	0.24 347	0.14 249	0.12 267	0.12 202	0.14 326	0.06 128	0.04 33	0.07 207	0.07 285	0.05 109	0.05 133

GES	0.14 322	0.08 249	0.16 360	0.15 83	0.10 352	0.13 258	0.13 117	0.28 401	0.25 357	0.16 307	0.23 335	0.18 326	0.13 304	0.16 328	0.13 289	0.08 311	0.07 388	0.07 207	0.06 198	0.08 332	0.09 399

cf-r	0.13 288	0.07 152	0.12 197	0.16 157	0.08 141	0.14 290	0.19 412	0.20 242	0.25 357	0.17 323	0.25 376	0.21 361	0.16 373	0.14 272	0.14 326	0.10 405	0.05 198	0.06 115	0.08 349	0.06 205	0.06 211

CFNet	0.15 366	0.10 381	0.17 388	0.17 231	0.08 141	0.18 385	0.09 22	0.28 401	0.25 357	0.19 368	0.24 347	0.24 402	0.17 396	0.17 360	0.14 326	0.08 311	0.06 318	0.09 368	0.10 428	0.07 270	0.06 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 409	0.10 381	0.22 448	0.20 417	0.10 352	0.15 316	0.18 374	0.31 435	0.25 357	0.21 404	0.30 432	0.25 415	0.17 396	0.21 437	0.20 421	0.09 368	0.06 318	0.08 289	0.08 349	0.07 270	0.08 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 446	0.21 512	0.23 457	0.20 417	0.10 352	0.19 408	0.17 329	0.36 493	0.25 357	0.27 463	0.33 456	0.27 432	0.24 462	0.20 421	0.20 421	0.15 498	0.12 485	0.17 509	0.14 490	0.10 424	0.08 355

HSM	0.15 366	0.08 249	0.14 277	0.16 157	0.09 251	0.16 346	0.14 165	0.28 401	0.25 357	0.19 368	0.23 335	0.37 497	0.16 373	0.20 421	0.15 354	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.07 270	0.06 211

rvit_0105_6	0.14 322	0.09 323	0.18 411	0.17 231	0.10 352	0.10 128	0.16 296	0.19 231	0.26 371	0.12 204	0.18 275	0.17 312	0.12 267	0.18 381	0.12 248	0.15 498	0.11 471	0.12 461	0.10 428	0.09 393	0.06 211

rvit_stereo_0083	0.12 263	0.08 249	0.17 388	0.16 157	0.09 251	0.11 180	0.15 231	0.14 89	0.26 371	0.11 166	0.14 200	0.13 229	0.10 212	0.12 202	0.12 248	0.10 405	0.08 414	0.09 368	0.07 285	0.07 270	0.05 133

IER	0.14 322	0.07 152	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.16 296	0.25 343	0.26 371	0.18 353	0.25 376	0.17 312	0.20 437	0.16 328	0.14 326	0.08 311	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.08 332	0.07 291

UPFNet	0.16 389	0.08 249	0.12 197	0.20 417	0.12 430	0.20 423	0.23 468	0.28 401	0.26 371	0.17 323	0.24 347	0.22 379	0.19 425	0.19 396	0.21 441	0.09 368	0.07 388	0.08 289	0.09 393	0.08 332	0.06 211

hitnet-ft	0.18 422	0.09 323	0.17 388	0.14 33	0.09 251	0.26 483	0.20 433	0.25 343	0.26 371	0.24 440	0.32 444	0.31 468	0.22 450	0.24 468	0.21 441	0.12 458	0.07 388	0.10 413	0.08 349	0.12 458	0.11 446

FADNet-RVC	0.20 446	0.20 506	0.38 512	0.21 446	0.16 495	0.20 423	0.15 231	0.26 361	0.26 371	0.26 457	0.32 444	0.26 424	0.21 441	0.22 448	0.19 415	0.12 458	0.13 498	0.12 461	0.14 490	0.13 474	0.18 523

GANet	0.21 457	0.12 423	0.21 442	0.24 490	0.13 451	0.22 447	0.22 459	0.41 519	0.26 371	0.31 493	0.42 508	0.37 497	0.28 491	0.23 459	0.22 450	0.10 405	0.12 485	0.10 413	0.09 393	0.10 424	0.08 355

iResNet	0.13 288	0.10 381	0.18 411	0.19 368	0.08 141	0.13 258	0.18 374	0.20 242	0.26 371	0.15 279	0.23 335	0.15 278	0.13 304	0.14 272	0.14 326	0.06 128	0.04 33	0.06 115	0.05 120	0.06 205	0.05 133

pmcnn	0.15 366	0.07 152	0.19 422	0.15 83	0.07 86	0.20 423	0.15 231	0.24 327	0.26 371	0.21 404	0.34 460	0.28 441	0.18 409	0.18 381	0.17 385	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.07 270	0.06 211

rvit_0105_5	0.14 322	0.09 323	0.13 242	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.23 468	0.24 327	0.27 380	0.14 252	0.15 217	0.18 326	0.12 267	0.17 360	0.14 326	0.14 494	0.11 471	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.06 211

rvit_0105_4	0.14 322	0.09 323	0.17 388	0.17 231	0.10 352	0.12 218	0.19 412	0.23 305	0.27 380	0.14 252	0.20 296	0.17 312	0.13 304	0.17 360	0.13 289	0.15 498	0.11 471	0.11 444	0.10 428	0.09 393	0.06 211

rvit_stereo_0075_2	0.17 409	0.12 423	0.25 465	0.23 481	0.16 495	0.13 258	0.10 38	0.30 425	0.27 380	0.20 390	0.28 414	0.22 379	0.15 347	0.18 381	0.13 289	0.16 514	0.10 459	0.17 509	0.10 428	0.10 424	0.09 399

SMFormer	0.14 322	0.07 152	0.17 388	0.14 33	0.08 141	0.16 346	0.17 329	0.26 361	0.27 380	0.19 368	0.20 296	0.18 326	0.15 347	0.15 294	0.17 385	0.08 311	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.07 270	0.06 211

tta	0.14 322	0.07 152	0.17 388	0.14 33	0.08 141	0.16 346	0.17 329	0.26 361	0.27 380	0.19 368	0.20 296	0.18 326	0.15 347	0.15 294	0.17 385	0.08 311	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.06 211

qqq1	0.13 288	0.07 152	0.17 388	0.14 33	0.08 141	0.16 346	0.17 329	0.26 361	0.27 380	0.19 368	0.20 296	0.18 326	0.15 347	0.15 294	0.11 200	0.08 311	0.05 198	0.05 39	0.05 120	0.06 205	0.06 211

fff1	0.13 288	0.07 152	0.17 388	0.14 33	0.08 141	0.16 346	0.17 329	0.26 361	0.27 380	0.19 368	0.20 296	0.18 326	0.15 347	0.15 294	0.11 200	0.08 311	0.05 198	0.05 39	0.05 120	0.06 205	0.06 211

CoDeX	0.12 263	0.07 152	0.12 197	0.17 231	0.08 141	0.12 218	0.15 231	0.23 305	0.27 380	0.13 231	0.17 250	0.16 292	0.11 237	0.14 272	0.11 200	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.06 198	0.06 205	0.05 133

UDGNet	0.14 322	0.13 452	0.16 360	0.17 231	0.10 352	0.12 218	0.16 296	0.21 264	0.27 380	0.20 390	0.20 296	0.16 292	0.13 304	0.16 328	0.13 289	0.10 405	0.06 318	0.09 368	0.07 285	0.06 205	0.07 291

ADLNet	0.16 389	0.08 249	0.15 326	0.16 157	0.10 352	0.16 346	0.17 329	0.32 446	0.27 380	0.22 419	0.27 401	0.24 402	0.16 373	0.18 381	0.21 441	0.10 405	0.06 318	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.09 399

SFCPSM	0.13 288	0.07 152	0.14 277	0.17 231	0.09 251	0.15 316	0.16 296	0.28 401	0.27 380	0.14 252	0.17 250	0.12 205	0.13 304	0.14 272	0.11 200	0.08 311	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.07 270	0.06 211

GwcNet-RSSM	0.14 322	0.07 152	0.12 197	0.15 83	0.08 141	0.15 316	0.20 433	0.21 264	0.27 380	0.18 353	0.27 401	0.22 379	0.16 373	0.14 272	0.15 354	0.10 405	0.05 198	0.07 207	0.09 393	0.07 270	0.07 291

DMCA	0.14 322	0.09 323	0.16 360	0.19 368	0.09 251	0.15 316	0.17 329	0.23 305	0.27 380	0.14 252	0.19 284	0.17 312	0.18 409	0.15 294	0.17 385	0.10 405	0.06 318	0.08 289	0.06 198	0.09 393	0.10 423

DANet	0.21 457	0.15 470	0.28 480	0.25 500	0.13 451	0.22 447	0.19 412	0.27 382	0.27 380	0.28 477	0.32 444	0.35 490	0.31 507	0.31 500	0.23 462	0.11 433	0.09 440	0.11 444	0.10 428	0.13 474	0.11 446
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 322	0.07 152	0.11 162	0.13 13	0.08 141	0.12 218	0.16 296	0.30 425	0.28 394	0.20 390	0.23 335	0.20 352	0.16 373	0.17 360	0.18 403	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.05 120	0.07 270	0.06 211

dad	0.17 409	0.20 506	0.20 434	0.16 157	0.11 399	0.20 423	0.18 374	0.21 264	0.28 394	0.30 487	0.24 347	0.29 448	0.13 304	0.19 396	0.16 370	0.18 521	0.09 440	0.11 444	0.09 393	0.11 444	0.07 291

Anonymous3	0.16 389	0.13 452	0.33 499	0.26 505	0.14 469	0.27 492	0.17 329	0.28 401	0.28 394	0.15 279	0.17 250	0.14 249	0.10 212	0.15 294	0.12 248	0.08 311	0.08 414	0.08 289	0.08 349	0.08 332	0.11 446

AdaStereo	0.15 366	0.11 406	0.15 326	0.18 312	0.09 251	0.20 423	0.11 62	0.32 446	0.28 394	0.20 390	0.23 335	0.20 352	0.13 304	0.19 396	0.14 326	0.12 458	0.05 198	0.10 413	0.07 285	0.09 393	0.07 291
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NCCL2	0.23 481	0.15 470	0.17 388	0.34 535	0.18 516	0.24 465	0.23 468	0.34 474	0.28 394	0.31 493	0.38 479	0.38 501	0.28 491	0.23 459	0.24 473	0.15 498	0.12 485	0.18 518	0.21 525	0.13 474	0.13 477

CBMV_ROB	0.19 434	0.13 452	0.17 388	0.16 157	0.11 399	0.15 316	0.13 117	0.26 361	0.28 394	0.27 463	0.30 432	0.27 432	0.24 462	0.23 459	0.16 370	0.15 498	0.17 521	0.22 527	0.20 523	0.10 424	0.11 446

DLCB_ROB	0.18 422	0.10 381	0.15 326	0.23 481	0.11 399	0.24 465	0.18 374	0.29 411	0.28 394	0.27 463	0.28 414	0.28 441	0.24 462	0.19 396	0.20 421	0.08 311	0.08 414	0.09 368	0.09 393	0.07 270	0.07 291

coex_refinement	0.14 322	0.07 152	0.12 197	0.17 231	0.10 352	0.15 316	0.15 231	0.26 361	0.29 401	0.18 353	0.20 296	0.22 379	0.17 396	0.16 328	0.18 403	0.08 311	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.09 393	0.08 355

rvit_0105_3	0.15 366	0.09 323	0.14 277	0.19 368	0.12 430	0.15 316	0.25 495	0.25 343	0.29 401	0.15 279	0.17 250	0.20 352	0.13 304	0.17 360	0.14 326	0.13 481	0.11 471	0.12 461	0.14 490	0.07 270	0.06 211

DispNO	0.14 322	0.08 249	0.17 388	0.19 368	0.12 430	0.11 180	0.21 450	0.23 305	0.29 401	0.17 323	0.23 335	0.18 326	0.17 396	0.15 294	0.15 354	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.08 349	0.07 270	0.06 211

ttt	0.14 322	0.08 249	0.14 277	0.15 83	0.08 141	0.15 316	0.18 374	0.27 382	0.29 401	0.16 307	0.24 347	0.17 312	0.13 304	0.13 247	0.14 326	0.11 433	0.08 414	0.09 368	0.08 349	0.09 393	0.08 355

anonymousa	0.13 288	0.07 152	0.13 242	0.18 312	0.09 251	0.13 258	0.17 329	0.19 231	0.29 401	0.15 279	0.24 347	0.15 278	0.14 329	0.14 272	0.14 326	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.09 393	0.05 109	0.06 211

HBP-ISP	0.18 422	0.13 452	0.16 360	0.15 83	0.11 399	0.08 48	0.13 117	0.28 401	0.29 401	0.22 419	0.33 456	0.21 361	0.25 470	0.23 459	0.17 385	0.14 494	0.16 516	0.21 523	0.17 517	0.10 424	0.08 355

DAS	0.15 366	0.08 249	0.18 411	0.19 368	0.10 352	0.19 408	0.17 329	0.27 382	0.29 401	0.18 353	0.25 376	0.21 361	0.15 347	0.16 328	0.12 248	0.08 311	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.07 291

SepStereo	0.15 366	0.08 249	0.18 411	0.19 368	0.10 352	0.19 408	0.17 329	0.27 382	0.29 401	0.18 353	0.25 376	0.21 361	0.15 347	0.25 473	0.12 248	0.08 311	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.07 291

UNet	0.17 409	0.09 323	0.18 411	0.19 368	0.12 430	0.27 492	0.19 412	0.33 465	0.29 401	0.21 404	0.24 347	0.23 396	0.19 425	0.19 396	0.18 403	0.07 251	0.06 318	0.08 289	0.07 285	0.08 332	0.06 211

HSM-Net_RVC	0.14 322	0.08 249	0.11 162	0.15 83	0.08 141	0.15 316	0.15 231	0.27 382	0.29 401	0.19 368	0.21 317	0.29 448	0.14 329	0.17 360	0.13 289	0.06 128	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.06 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.27 506	0.33 539	0.41 518	0.36 539	0.32 546	0.18 385	0.19 412	0.42 524	0.30 411	0.33 503	0.41 502	0.39 509	0.25 470	0.31 500	0.20 421	0.18 521	0.10 459	0.25 530	0.15 506	0.21 525	0.16 512

DDUNet	0.22 466	0.17 489	0.21 442	0.22 461	0.15 485	0.25 475	0.24 480	0.29 411	0.30 411	0.31 493	0.36 468	0.33 480	0.25 470	0.24 468	0.20 421	0.18 521	0.13 498	0.17 509	0.11 458	0.16 509	0.16 512

SACVNet	0.18 422	0.12 423	0.14 277	0.17 231	0.13 451	0.22 447	0.18 374	0.31 435	0.30 411	0.23 431	0.31 440	0.30 456	0.22 450	0.22 448	0.17 385	0.11 433	0.08 414	0.10 413	0.10 428	0.12 458	0.14 494

DRaft	0.12 263	0.06 61	0.11 162	0.14 33	0.09 251	0.14 290	0.17 329	0.21 264	0.30 411	0.17 323	0.28 414	0.10 167	0.15 347	0.10 70	0.12 248	0.05 31	0.04 33	0.07 207	0.06 198	0.05 109	0.05 133

TDLM	0.17 409	0.12 423	0.13 242	0.24 490	0.10 352	0.18 385	0.18 374	0.36 493	0.30 411	0.21 404	0.28 414	0.28 441	0.18 409	0.23 459	0.18 403	0.11 433	0.07 388	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.08 355

SGM-Forest	0.20 446	0.14 464	0.18 411	0.19 368	0.13 451	0.20 423	0.22 459	0.33 465	0.30 411	0.24 440	0.29 426	0.28 441	0.19 425	0.23 459	0.17 385	0.15 498	0.16 516	0.15 500	0.14 490	0.12 458	0.12 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 434	0.14 464	0.17 388	0.18 312	0.10 352	0.20 423	0.11 62	0.29 411	0.30 411	0.29 484	0.30 432	0.30 456	0.23 456	0.27 478	0.19 415	0.13 481	0.15 513	0.17 509	0.16 510	0.10 424	0.10 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 288	0.07 152	0.20 434	0.15 83	0.05 1	0.20 423	0.15 231	0.17 181	0.31 418	0.15 279	0.29 426	0.26 424	0.16 373	0.13 247	0.12 248	0.05 31	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.04 18	0.04 42

Syn2CoEx	0.21 457	0.16 478	0.27 475	0.29 527	0.14 469	0.26 483	0.20 433	0.33 465	0.31 418	0.28 477	0.36 468	0.27 432	0.25 470	0.19 396	0.24 473	0.16 514	0.12 485	0.14 488	0.11 458	0.09 393	0.08 355

DSFCA	0.16 389	0.09 323	0.14 277	0.16 157	0.10 352	0.20 423	0.19 412	0.28 401	0.31 418	0.23 431	0.24 347	0.22 379	0.15 347	0.19 396	0.20 421	0.10 405	0.07 388	0.09 368	0.09 393	0.08 332	0.08 355

FADNet	0.21 457	0.22 516	0.36 508	0.18 312	0.17 510	0.24 465	0.13 117	0.31 435	0.31 418	0.23 431	0.25 376	0.27 432	0.21 441	0.19 396	0.15 354	0.13 481	0.15 513	0.12 461	0.15 506	0.16 509	0.18 523

AANet_RVC	0.16 389	0.10 381	0.10 120	0.18 312	0.09 251	0.18 385	0.19 412	0.26 361	0.31 418	0.22 419	0.35 465	0.21 361	0.21 441	0.22 448	0.16 370	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.06 198	0.07 270	0.06 211

iResNet_ROB	0.14 322	0.07 152	0.13 242	0.14 33	0.07 86	0.18 385	0.14 165	0.26 361	0.31 418	0.22 419	0.25 376	0.23 396	0.15 347	0.15 294	0.13 289	0.07 251	0.05 198	0.05 39	0.04 48	0.08 332	0.08 355

SGM_RVC	0.23 481	0.12 423	0.15 326	0.15 83	0.09 251	0.33 513	0.18 374	0.34 474	0.31 418	0.44 531	0.37 474	0.53 538	0.35 518	0.35 517	0.24 473	0.13 481	0.13 498	0.13 476	0.13 487	0.10 424	0.11 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 422	0.08 249	0.19 422	0.19 368	0.13 451	0.15 316	0.12 79	0.30 425	0.32 425	0.21 404	0.25 376	0.27 432	0.17 396	0.17 360	0.20 421	0.20 528	0.08 414	0.14 488	0.14 490	0.14 487	0.17 520

SDNR	0.19 434	0.08 249	0.19 422	0.16 157	0.12 430	0.77 562	0.14 165	0.25 343	0.32 425	0.19 368	0.24 347	0.19 340	0.13 304	0.19 396	0.15 354	0.16 514	0.18 523	0.14 488	0.11 458	0.08 332	0.11 446

CSP-Net	0.16 389	0.09 323	0.14 277	0.16 157	0.09 251	0.19 408	0.17 329	0.25 343	0.32 425	0.25 453	0.30 432	0.24 402	0.15 347	0.21 437	0.18 403	0.09 368	0.06 318	0.07 207	0.07 285	0.08 332	0.07 291

APVNet	0.22 466	0.12 423	0.19 422	0.18 312	0.14 469	0.32 507	0.31 537	0.39 509	0.32 425	0.27 463	0.40 492	0.30 456	0.29 499	0.26 475	0.25 482	0.11 433	0.12 485	0.11 444	0.14 490	0.12 458	0.12 458

HGLStereo	0.17 409	0.08 249	0.19 422	0.17 231	0.12 430	0.18 385	0.18 374	0.31 435	0.32 425	0.21 404	0.32 444	0.25 415	0.18 409	0.19 396	0.20 421	0.09 368	0.09 440	0.07 207	0.07 285	0.09 393	0.10 423

NOSS_ROB	0.19 434	0.12 423	0.18 411	0.16 157	0.12 430	0.15 316	0.12 79	0.30 425	0.32 425	0.20 390	0.22 326	0.27 432	0.23 456	0.21 437	0.16 370	0.16 514	0.18 523	0.23 528	0.21 525	0.12 458	0.13 477

WCMA_ROB	0.24 488	0.11 406	0.22 448	0.17 231	0.14 469	0.32 507	0.15 231	0.32 446	0.32 425	0.38 514	0.53 525	0.40 513	0.34 516	0.34 511	0.25 482	0.11 433	0.12 485	0.12 461	0.10 428	0.14 487	0.14 494

SQANet	0.23 481	0.23 517	0.30 491	0.30 529	0.19 519	0.27 492	0.13 117	0.29 411	0.33 432	0.24 440	0.37 474	0.31 468	0.22 450	0.27 478	0.23 462	0.15 498	0.10 459	0.21 523	0.16 510	0.21 525	0.15 501

ToySt	0.17 409	0.11 406	0.18 411	0.17 231	0.11 399	0.16 346	0.25 495	0.24 327	0.33 432	0.19 368	0.24 347	0.26 424	0.24 462	0.19 396	0.20 421	0.07 251	0.08 414	0.09 368	0.10 428	0.09 393	0.08 355

raft_robust	0.13 288	0.10 381	0.07 6	0.18 312	0.08 141	0.13 258	0.24 480	0.28 401	0.33 432	0.20 390	0.19 284	0.14 249	0.10 212	0.11 118	0.12 248	0.05 31	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.05 109	0.04 42

ccnet	0.29 514	0.28 532	0.23 457	0.20 417	0.28 540	0.41 532	0.21 450	0.45 533	0.33 432	0.36 508	0.46 515	0.36 492	0.30 503	0.39 531	0.42 543	0.23 540	0.14 507	0.21 523	0.17 517	0.23 529	0.18 523

psmorigin	0.25 497	0.15 470	0.34 507	0.17 231	0.13 451	0.23 460	0.14 165	0.34 474	0.33 432	0.41 523	0.55 528	0.41 515	0.37 522	0.34 511	0.27 499	0.11 433	0.15 513	0.11 444	0.11 458	0.12 458	0.16 512

aanetorigin	0.22 466	0.17 489	0.56 535	0.17 231	0.10 352	0.15 316	0.19 412	0.20 242	0.33 432	0.49 536	0.48 518	0.29 448	0.27 483	0.20 421	0.23 462	0.08 311	0.07 388	0.08 289	0.07 285	0.10 424	0.09 399

ACVNet	0.15 366	0.09 323	0.15 326	0.13 13	0.12 430	0.14 290	0.20 433	0.22 286	0.33 432	0.17 323	0.26 393	0.21 361	0.16 373	0.17 360	0.21 441	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.08 332	0.06 211

acv_ft	0.15 366	0.09 323	0.15 326	0.19 368	0.10 352	0.16 346	0.17 329	0.25 343	0.33 432	0.19 368	0.26 393	0.21 361	0.17 396	0.17 360	0.18 403	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.08 332	0.06 211

CC-Net-ROB	0.28 510	0.31 537	0.36 508	0.29 527	0.15 485	0.25 475	0.19 412	0.45 533	0.33 432	0.39 516	0.37 474	0.39 509	0.31 507	0.27 478	0.26 492	0.24 542	0.19 526	0.30 543	0.23 532	0.18 520	0.15 501

CVANet_RVC	0.18 422	0.10 381	0.14 277	0.21 446	0.10 352	0.18 385	0.17 329	0.34 474	0.33 432	0.22 419	0.31 440	0.28 441	0.18 409	0.23 459	0.17 385	0.12 458	0.08 414	0.12 461	0.11 458	0.09 393	0.07 291

StereoDRNet	0.18 422	0.11 406	0.17 388	0.22 461	0.11 399	0.21 439	0.22 459	0.37 498	0.33 432	0.24 440	0.28 414	0.30 456	0.19 425	0.20 421	0.20 421	0.09 368	0.08 414	0.11 444	0.09 393	0.09 393	0.07 291

YMNet	0.20 446	0.12 423	0.19 422	0.20 417	0.14 469	0.26 483	0.23 468	0.32 446	0.34 443	0.27 463	0.34 460	0.30 456	0.18 409	0.18 381	0.22 450	0.10 405	0.13 498	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.09 399

YMNet_1	0.20 446	0.12 423	0.19 422	0.20 417	0.14 469	0.26 483	0.23 468	0.32 446	0.34 443	0.27 463	0.34 460	0.30 456	0.18 409	0.18 381	0.22 450	0.10 405	0.13 498	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.09 399

CFNet_ucs	0.15 366	0.08 249	0.16 360	0.16 157	0.11 399	0.14 290	0.14 165	0.30 425	0.34 443	0.16 307	0.24 347	0.23 396	0.14 329	0.18 381	0.15 354	0.09 368	0.06 318	0.08 289	0.07 285	0.09 393	0.09 399

fast-acv-ft	0.18 422	0.11 406	0.19 422	0.19 368	0.12 430	0.24 465	0.21 450	0.25 343	0.34 443	0.22 419	0.34 460	0.27 432	0.20 437	0.21 437	0.23 462	0.09 368	0.09 440	0.08 289	0.10 428	0.08 332	0.07 291

CFNet_pseudo	0.14 322	0.08 249	0.15 326	0.16 157	0.09 251	0.13 258	0.14 165	0.27 382	0.34 443	0.14 252	0.21 317	0.22 379	0.13 304	0.18 381	0.14 326	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.06 198	0.07 270	0.07 291

psm_up	0.18 422	0.10 381	0.18 411	0.20 417	0.11 399	0.17 367	0.19 412	0.37 498	0.34 443	0.21 404	0.28 414	0.29 448	0.24 462	0.20 421	0.22 450	0.09 368	0.10 459	0.11 444	0.11 458	0.08 332	0.08 355

G-Net	0.24 488	0.16 478	0.36 508	0.22 461	0.16 495	0.51 539	0.23 468	0.29 411	0.34 443	0.36 508	0.38 479	0.31 468	0.29 499	0.27 478	0.26 492	0.11 433	0.09 440	0.12 461	0.09 393	0.16 509	0.13 477

ADCP+	0.20 446	0.10 381	0.33 499	0.20 417	0.12 430	0.22 447	0.26 502	0.31 435	0.34 443	0.26 457	0.37 474	0.22 379	0.22 450	0.27 478	0.27 499	0.09 368	0.06 318	0.08 289	0.08 349	0.09 393	0.10 423

ccs_rob	0.14 322	0.08 249	0.15 326	0.16 157	0.09 251	0.12 218	0.14 165	0.27 382	0.34 443	0.14 252	0.21 317	0.22 379	0.13 304	0.18 381	0.14 326	0.07 251	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.07 270	0.07 291

MyStereo05	0.13 288	0.07 152	0.10 120	0.17 231	0.09 251	0.13 258	0.18 374	0.27 382	0.35 452	0.17 323	0.14 200	0.15 278	0.11 237	0.15 294	0.13 289	0.06 128	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.06 205	0.06 211

UDG	0.21 457	0.17 489	0.19 422	0.23 481	0.15 485	0.30 504	0.20 433	0.33 465	0.35 452	0.23 431	0.28 414	0.31 468	0.27 483	0.20 421	0.22 450	0.15 498	0.12 485	0.13 476	0.09 393	0.14 487	0.14 494

ADCPNet	0.25 497	0.16 478	0.61 539	0.21 446	0.15 485	0.35 524	0.25 495	0.32 446	0.35 452	0.30 487	0.40 492	0.36 492	0.28 491	0.28 489	0.32 522	0.12 458	0.10 459	0.11 444	0.12 477	0.14 487	0.13 477

STTRV1_RVC	0.25 497	0.26 526	0.39 514	0.19 368	0.26 538	0.30 504	0.24 480	0.34 474	0.35 452	0.36 508	0.34 460	0.31 468	0.31 507	0.28 489	0.25 482	0.17 519	0.10 459	0.16 506	0.14 490	0.17 516	0.12 458

iResNetv2_ROB	0.14 322	0.08 249	0.15 326	0.16 157	0.08 141	0.16 346	0.12 79	0.25 343	0.35 452	0.21 404	0.29 426	0.24 402	0.13 304	0.14 272	0.14 326	0.06 128	0.05 198	0.06 115	0.04 48	0.09 393	0.08 355

TCMNet	0.19 434	0.12 423	0.19 422	0.20 417	0.18 516	0.20 423	0.24 480	0.27 382	0.36 457	0.23 431	0.26 393	0.25 415	0.19 425	0.19 396	0.23 462	0.13 481	0.11 471	0.11 444	0.12 477	0.13 474	0.12 458

PCWNet_CMD	0.14 322	0.08 249	0.15 326	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.14 165	0.29 411	0.36 457	0.14 252	0.20 296	0.21 361	0.12 267	0.17 360	0.13 289	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.07 270	0.07 291

NINENet	0.16 389	0.10 381	0.15 326	0.17 231	0.11 399	0.19 408	0.14 165	0.40 513	0.36 457	0.18 353	0.21 317	0.16 292	0.13 304	0.15 294	0.13 289	0.08 311	0.08 414	0.10 413	0.07 285	0.10 424	0.09 399

ADCRef	0.19 434	0.12 423	0.41 518	0.20 417	0.12 430	0.22 447	0.18 374	0.32 446	0.36 457	0.26 457	0.32 444	0.17 312	0.23 456	0.24 468	0.24 473	0.07 251	0.06 318	0.09 368	0.09 393	0.08 332	0.08 355

MSMDNet	0.14 322	0.08 249	0.15 326	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.14 165	0.29 411	0.36 457	0.14 252	0.21 317	0.21 361	0.12 267	0.17 360	0.14 326	0.07 251	0.05 198	0.07 207	0.07 285	0.07 270	0.07 291

ETE_ROB	0.23 481	0.17 489	0.22 448	0.25 500	0.13 451	0.26 483	0.29 524	0.31 435	0.36 457	0.28 477	0.36 468	0.45 524	0.26 475	0.27 478	0.26 492	0.11 433	0.08 414	0.12 461	0.09 393	0.14 487	0.13 477

MeshStereo	0.27 506	0.13 452	0.18 411	0.15 83	0.11 399	0.32 507	0.24 480	0.40 513	0.36 457	0.52 538	0.57 535	0.67 549	0.40 528	0.35 517	0.26 492	0.14 494	0.13 498	0.13 476	0.11 458	0.11 444	0.10 423
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
AASNet	0.16 389	0.08 249	0.12 197	0.19 368	0.09 251	0.18 385	0.15 231	0.37 498	0.37 464	0.19 368	0.23 335	0.20 352	0.16 373	0.17 360	0.20 421	0.10 405	0.08 414	0.08 289	0.07 285	0.09 393	0.09 399

delet	0.17 409	0.08 249	0.17 388	0.19 368	0.11 399	0.20 423	0.21 450	0.30 425	0.37 464	0.17 323	0.26 393	0.19 340	0.19 425	0.19 396	0.21 441	0.08 311	0.08 414	0.09 368	0.11 458	0.06 205	0.06 211

DRN-Test	0.19 434	0.11 406	0.20 434	0.22 461	0.10 352	0.22 447	0.22 459	0.39 509	0.37 464	0.24 440	0.32 444	0.26 424	0.21 441	0.22 448	0.24 473	0.11 433	0.07 388	0.11 444	0.10 428	0.09 393	0.07 291

LALA_ROB	0.25 497	0.16 478	0.22 448	0.26 505	0.17 510	0.27 492	0.27 509	0.42 524	0.37 464	0.33 503	0.38 479	0.51 534	0.26 475	0.28 489	0.27 499	0.16 514	0.09 440	0.12 461	0.11 458	0.13 474	0.12 458

PSMNet_ROB	0.21 457	0.11 406	0.15 326	0.27 517	0.15 485	0.24 465	0.35 541	0.43 528	0.37 464	0.27 463	0.32 444	0.32 477	0.22 450	0.21 437	0.26 492	0.12 458	0.08 414	0.13 476	0.11 458	0.09 393	0.09 399

MyStereo04	0.13 288	0.07 152	0.10 120	0.17 231	0.09 251	0.14 290	0.18 374	0.29 411	0.38 469	0.17 323	0.14 200	0.16 292	0.10 212	0.15 294	0.13 289	0.06 128	0.05 198	0.08 289	0.07 285	0.06 205	0.06 211

Nwc_Net	0.23 481	0.16 478	0.21 442	0.25 500	0.14 469	0.24 465	0.26 502	0.37 498	0.38 469	0.22 419	0.41 502	0.30 456	0.28 491	0.28 489	0.25 482	0.11 433	0.10 459	0.17 509	0.20 523	0.10 424	0.10 423

ADCMid	0.25 497	0.15 470	0.40 516	0.20 417	0.14 469	0.25 475	0.26 502	0.34 474	0.38 469	0.36 508	0.44 513	0.34 486	0.40 528	0.35 517	0.33 525	0.10 405	0.09 440	0.11 444	0.11 458	0.13 474	0.12 458

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 422	0.09 323	0.29 488	0.15 83	0.10 352	0.22 447	0.20 433	0.26 361	0.39 472	0.25 453	0.42 508	0.24 402	0.15 347	0.20 421	0.19 415	0.07 251	0.05 198	0.06 115	0.05 120	0.10 424	0.09 399

ADLNet2	0.16 389	0.09 323	0.13 242	0.16 157	0.09 251	0.20 423	0.16 296	0.31 435	0.39 472	0.16 307	0.20 296	0.20 352	0.18 409	0.21 437	0.22 450	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.07 285	0.09 393	0.07 291

FAT-Stereo	0.20 446	0.12 423	0.22 448	0.21 446	0.12 430	0.17 367	0.18 374	0.34 474	0.39 472	0.27 463	0.37 474	0.34 486	0.32 511	0.21 437	0.20 421	0.09 368	0.11 471	0.10 413	0.09 393	0.11 444	0.14 494

AnyNet_C01	0.36 529	0.25 525	1.37 568	0.22 461	0.17 510	0.48 537	0.27 509	0.35 487	0.39 472	0.39 516	0.74 549	0.46 528	0.38 523	0.45 539	0.47 548	0.13 481	0.13 498	0.13 476	0.14 490	0.14 487	0.15 501

PA-Net	0.23 481	0.18 499	0.33 499	0.28 520	0.22 527	0.21 439	0.38 546	0.29 411	0.39 472	0.22 419	0.32 444	0.25 415	0.26 475	0.20 421	0.25 482	0.09 368	0.23 541	0.15 500	0.22 528	0.09 393	0.13 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 520	0.26 526	0.26 468	0.24 490	0.21 525	0.34 516	0.25 495	0.34 474	0.39 472	0.40 519	0.69 543	0.45 524	0.40 528	0.34 511	0.27 499	0.20 528	0.19 526	0.26 531	0.25 534	0.23 529	0.22 533

NCC-stereo	0.24 488	0.15 470	0.31 493	0.26 505	0.16 495	0.20 423	0.30 531	0.40 513	0.40 478	0.24 440	0.38 479	0.33 480	0.28 491	0.36 522	0.27 499	0.12 458	0.11 471	0.15 500	0.22 528	0.13 474	0.13 477

Abc-Net	0.24 488	0.15 470	0.31 493	0.26 505	0.16 495	0.20 423	0.30 531	0.40 513	0.40 478	0.24 440	0.38 479	0.33 480	0.28 491	0.36 522	0.27 499	0.12 458	0.11 471	0.15 500	0.22 528	0.13 474	0.13 477
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 466	0.11 406	0.19 422	0.22 461	0.13 451	0.22 447	0.19 412	0.34 474	0.40 478	0.30 487	0.39 487	0.39 509	0.26 475	0.26 475	0.28 506	0.15 498	0.10 459	0.10 413	0.10 428	0.13 474	0.12 458

rvit_105_1	0.19 434	0.11 406	0.25 465	0.21 446	0.16 495	0.21 439	0.27 509	0.31 435	0.41 481	0.19 368	0.20 296	0.22 379	0.17 396	0.19 396	0.17 385	0.12 458	0.12 485	0.13 476	0.15 506	0.08 332	0.07 291

anonymity	0.53 547	0.58 553	0.65 542	0.41 544	0.61 564	0.53 540	0.41 547	0.56 548	0.41 481	0.55 541	0.50 523	0.49 533	0.55 548	0.58 552	0.50 553	0.58 561	0.50 564	0.51 553	0.51 558	0.51 552	0.57 560

DGSMNet	0.24 488	0.19 502	0.33 499	0.21 446	0.24 531	0.24 465	0.20 433	0.35 487	0.41 481	0.24 440	0.32 444	0.38 501	0.21 441	0.29 496	0.23 462	0.12 458	0.11 471	0.14 488	0.16 510	0.23 529	0.23 535

MMNet	0.17 409	0.09 323	0.16 360	0.20 417	0.11 399	0.27 492	0.20 433	0.25 343	0.41 481	0.22 419	0.30 432	0.21 361	0.20 437	0.17 360	0.20 421	0.06 128	0.06 318	0.07 207	0.07 285	0.08 332	0.07 291

NaN_ROB	0.22 466	0.19 502	0.24 460	0.25 500	0.13 451	0.29 501	0.26 502	0.33 465	0.41 481	0.31 493	0.31 440	0.32 477	0.23 456	0.30 499	0.21 441	0.11 433	0.17 521	0.10 413	0.10 428	0.08 332	0.09 399

MDST_ROB	0.22 466	0.10 381	0.17 388	0.18 312	0.11 399	0.37 526	0.19 412	0.43 528	0.41 481	0.39 516	0.39 487	0.29 448	0.21 441	0.26 475	0.18 403	0.11 433	0.10 459	0.14 488	0.11 458	0.10 424	0.08 355

FBW_ROB	0.24 488	0.17 489	0.22 448	0.26 505	0.14 469	0.25 475	0.22 459	0.41 519	0.41 481	0.41 523	0.41 502	0.42 516	0.27 483	0.31 500	0.23 462	0.09 368	0.14 507	0.14 488	0.12 477	0.11 444	0.09 399

GASNet	0.22 466	0.23 517	0.33 499	0.26 505	0.17 510	0.26 483	0.16 296	0.44 530	0.42 488	0.27 463	0.24 347	0.30 456	0.15 347	0.27 478	0.18 403	0.12 458	0.08 414	0.12 461	0.11 458	0.16 509	0.07 291

FCDSN-DC	0.33 525	0.28 532	0.28 480	0.30 529	0.24 531	0.39 530	0.28 515	0.42 524	0.42 488	0.43 529	0.53 525	0.51 534	0.41 533	0.36 522	0.30 514	0.21 532	0.20 529	0.27 534	0.26 535	0.25 537	0.24 536
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 519	0.24 520	0.29 488	0.36 539	0.16 495	0.34 516	0.30 531	0.32 446	0.42 488	0.40 519	0.46 515	0.38 501	0.31 507	0.34 511	0.28 506	0.19 526	0.20 529	0.26 531	0.29 541	0.18 520	0.19 528

edge stereo	0.22 466	0.13 452	0.20 434	0.21 446	0.13 451	0.23 460	0.16 296	0.32 446	0.42 488	0.32 499	0.40 492	0.38 501	0.35 518	0.25 473	0.24 473	0.13 481	0.11 471	0.14 488	0.11 458	0.12 458	0.13 477

NVstereo2D	0.19 434	0.10 381	0.15 326	0.17 231	0.15 485	0.28 498	0.23 468	0.44 530	0.42 488	0.15 279	0.27 401	0.25 415	0.19 425	0.22 448	0.17 385	0.09 368	0.06 318	0.10 413	0.08 349	0.15 502	0.09 399

FC-DCNN v2	0.33 525	0.27 528	0.28 480	0.26 505	0.23 529	0.37 526	0.28 515	0.40 513	0.43 493	0.45 532	0.56 533	0.51 534	0.40 528	0.37 526	0.29 509	0.21 532	0.20 529	0.27 534	0.26 535	0.25 537	0.24 536

Wz-Net-LNSev	0.22 466	0.16 478	0.38 512	0.21 446	0.13 451	0.25 475	0.23 468	0.32 446	0.43 493	0.30 487	0.41 502	0.31 468	0.18 409	0.22 448	0.25 482	0.10 405	0.09 440	0.08 289	0.08 349	0.12 458	0.11 446

GwcNet	0.20 446	0.13 452	0.19 422	0.18 312	0.12 430	0.24 465	0.19 412	0.35 487	0.43 493	0.20 390	0.32 444	0.33 480	0.20 437	0.22 448	0.24 473	0.11 433	0.09 440	0.09 368	0.09 393	0.09 393	0.10 423

S-Stereo	0.20 446	0.12 423	0.25 465	0.21 446	0.13 451	0.20 423	0.18 374	0.32 446	0.43 493	0.23 431	0.36 468	0.28 441	0.30 503	0.19 396	0.22 450	0.09 368	0.12 485	0.10 413	0.10 428	0.13 474	0.13 477

FC-DCNN	0.33 525	0.27 528	0.28 480	0.26 505	0.23 529	0.37 526	0.28 515	0.40 513	0.43 493	0.45 532	0.55 528	0.51 534	0.40 528	0.37 526	0.30 514	0.21 532	0.20 529	0.27 534	0.26 535	0.25 537	0.24 536

Wz-Net-MNSev	0.22 466	0.13 452	0.31 493	0.20 417	0.14 469	0.36 525	0.24 480	0.33 465	0.44 498	0.28 477	0.40 492	0.38 501	0.19 425	0.24 468	0.25 482	0.09 368	0.07 388	0.09 368	0.09 393	0.12 458	0.10 423

RP	0.21 457	0.13 452	0.21 442	0.23 481	0.11 399	0.21 439	0.20 433	0.25 343	0.44 498	0.21 404	0.38 479	0.36 492	0.24 462	0.27 478	0.25 482	0.11 433	0.12 485	0.13 476	0.12 477	0.12 458	0.14 494

RGC	0.25 497	0.20 506	0.29 488	0.28 520	0.16 495	0.22 447	0.23 468	0.32 446	0.44 498	0.27 463	0.40 492	0.38 501	0.27 483	0.36 522	0.22 450	0.11 433	0.13 498	0.17 509	0.17 517	0.14 487	0.16 512

stereogan	0.22 466	0.11 406	0.21 442	0.20 417	0.12 430	0.31 506	0.19 412	0.35 487	0.44 498	0.22 419	0.39 487	0.35 490	0.27 483	0.33 508	0.22 450	0.10 405	0.12 485	0.10 413	0.10 428	0.14 487	0.13 477

AnyNet_C32	0.26 504	0.16 478	0.36 508	0.20 417	0.16 495	0.25 475	0.30 531	0.32 446	0.44 498	0.31 493	0.49 519	0.30 456	0.33 512	0.40 535	0.33 525	0.12 458	0.12 485	0.12 461	0.14 490	0.14 487	0.15 501

DISCO	0.19 434	0.09 323	0.22 448	0.17 231	0.10 352	0.25 475	0.18 374	0.27 382	0.44 498	0.22 419	0.31 440	0.33 480	0.26 475	0.28 489	0.28 506	0.08 311	0.06 318	0.07 207	0.07 285	0.09 393	0.09 399

SGM+DAISY	0.56 549	0.57 552	0.65 542	0.40 542	0.54 556	0.66 551	0.49 554	0.56 548	0.45 504	0.66 545	0.69 543	0.67 549	0.56 549	0.63 554	0.56 555	0.59 562	0.48 560	0.50 552	0.50 557	0.52 553	0.58 561

pcwnet_v2	0.19 434	0.10 381	0.26 468	0.17 231	0.14 469	0.18 385	0.15 231	0.37 498	0.46 505	0.19 368	0.24 347	0.21 361	0.19 425	0.20 421	0.19 415	0.13 481	0.10 459	0.10 413	0.10 428	0.11 444	0.13 477

MFN_U_SF_RVC	0.32 522	0.21 512	0.55 533	0.30 529	0.15 485	0.34 516	0.17 329	0.52 543	0.46 505	0.46 535	0.55 528	0.59 541	0.39 525	0.35 517	0.37 533	0.15 498	0.14 507	0.18 518	0.21 525	0.16 509	0.15 501

LRCNet_RVC	10.62 589	13.42 593	7.30 581	18.92 593	2.07 580	0.33 513	0.30 531	5.59 585	0.48 507	13.03 592	17.94 592	8.87 587	5.65 582	4.79 583	1.89 577	23.51 597	2.73 586	27.55 598	25.71 598	16.07 595	16.33 596

GEStereo_RVC	0.17 409	0.12 423	0.15 326	0.22 461	0.11 399	0.19 408	0.17 329	0.32 446	0.48 507	0.20 390	0.25 376	0.17 312	0.13 304	0.21 437	0.16 370	0.10 405	0.06 318	0.08 289	0.07 285	0.09 393	0.08 355

FINET	0.21 457	0.18 499	0.26 468	0.18 312	0.16 495	0.23 460	0.23 468	0.32 446	0.48 507	0.25 453	0.32 444	0.22 379	0.22 450	0.22 448	0.17 385	0.18 521	0.16 516	0.11 444	0.10 428	0.15 502	0.13 477

RYNet	0.22 466	0.12 423	0.22 448	0.19 368	0.17 510	0.46 533	0.26 502	0.38 505	0.48 507	0.24 440	0.28 414	0.34 486	0.23 456	0.20 421	0.30 514	0.10 405	0.06 318	0.09 368	0.09 393	0.13 474	0.15 501

LSM	0.33 525	0.20 506	0.58 537	0.26 505	0.60 563	0.34 516	0.25 495	0.42 524	0.48 507	0.45 532	0.58 537	0.42 516	0.36 520	0.35 517	0.25 482	0.12 458	0.20 529	0.14 488	0.16 510	0.19 523	0.33 550

ITSA-stereo	0.15 366	0.10 381	0.14 277	0.19 368	0.08 141	0.12 218	0.14 165	0.30 425	0.49 512	0.17 323	0.19 284	0.22 379	0.15 347	0.17 360	0.16 370	0.10 405	0.06 318	0.08 289	0.08 349	0.08 332	0.08 355

PASM	0.32 522	0.24 520	0.48 527	0.28 520	0.27 539	0.29 501	0.30 531	0.34 474	0.49 512	0.35 506	0.39 487	0.46 528	0.34 516	0.34 511	0.35 528	0.23 540	0.25 543	0.26 531	0.28 540	0.23 529	0.21 531

PWC_ROB	0.21 457	0.16 478	0.26 468	0.18 312	0.11 399	0.22 447	0.13 117	0.32 446	0.49 512	0.30 487	0.40 492	0.32 477	0.24 462	0.31 500	0.22 450	0.10 405	0.07 388	0.11 444	0.08 349	0.11 444	0.10 423

SuperB	0.20 446	0.10 381	0.56 535	0.16 157	0.09 251	0.18 385	0.18 374	0.24 327	0.50 515	0.26 457	0.39 487	0.17 312	0.21 441	0.22 448	0.21 441	0.08 311	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.12 458	0.10 423

AF-Net	0.22 466	0.17 489	0.17 388	0.26 505	0.13 451	0.25 475	0.24 480	0.32 446	0.50 515	0.25 453	0.33 456	0.38 501	0.26 475	0.28 489	0.25 482	0.11 433	0.10 459	0.16 506	0.11 458	0.11 444	0.10 423

DeepPrunerF	0.24 488	0.17 489	0.42 520	0.26 505	0.16 495	0.22 447	0.28 515	0.37 498	0.50 515	0.26 457	0.29 426	0.24 402	0.28 491	0.21 437	0.22 450	0.15 498	0.11 471	0.20 522	0.18 521	0.12 458	0.13 477

SGM-ForestM	0.32 522	0.12 423	0.16 360	0.16 157	0.11 399	0.39 530	0.19 412	0.41 519	0.50 515	0.52 538	0.54 527	1.32 568	0.42 536	0.40 535	0.27 499	0.14 494	0.16 516	0.16 506	0.16 510	0.12 458	0.12 458

CSAN	0.29 514	0.24 520	0.27 475	0.34 535	0.19 519	0.33 513	0.42 550	0.37 498	0.50 515	0.38 514	0.40 492	0.44 522	0.33 512	0.28 489	0.30 514	0.20 528	0.16 516	0.19 520	0.19 522	0.14 487	0.15 501

SPS-STEREO	0.57 550	0.58 553	0.65 542	0.45 547	0.55 558	0.62 547	0.44 553	0.62 553	0.50 515	0.68 547	0.64 539	0.66 548	0.57 550	0.61 553	0.60 557	0.62 564	0.47 559	0.51 553	0.49 555	0.55 557	0.58 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 536	0.29 535	0.33 499	0.27 517	0.24 531	0.60 546	0.36 542	0.50 541	0.50 515	0.71 549	0.79 553	0.67 549	0.54 545	0.51 543	0.42 543	0.22 536	0.20 529	0.27 534	0.26 535	0.26 541	0.25 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 534	0.28 532	0.33 499	0.55 553	0.39 547	0.82 563	1.23 577	0.47 536	0.51 522	0.36 508	0.35 465	0.55 540	0.39 525	0.38 528	0.39 537	0.15 498	0.20 529	0.15 500	0.14 490	0.23 529	0.20 529

GANetREF_RVC	0.31 520	0.34 541	0.27 475	0.35 537	0.16 495	0.32 507	0.41 547	0.48 537	0.51 522	0.35 506	0.35 465	0.34 486	0.33 512	0.39 531	0.32 522	0.27 544	0.20 529	0.29 541	0.15 506	0.18 520	0.17 520
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWCDC_ROB	0.20 446	0.13 452	0.22 448	0.24 490	0.11 399	0.19 408	0.15 231	0.33 465	0.54 524	0.29 484	0.50 523	0.21 361	0.15 347	0.27 478	0.20 421	0.11 433	0.09 440	0.10 413	0.08 349	0.11 444	0.09 399

Wz-Net-TNSev	0.29 514	0.20 506	0.65 542	0.19 368	0.15 485	0.38 529	0.27 509	0.35 487	0.55 525	0.34 505	0.42 508	0.45 524	0.38 523	0.32 506	0.30 514	0.12 458	0.13 498	0.10 413	0.12 477	0.15 502	0.14 494

Consistency-Raft	0.44 539	0.40 546	0.45 522	0.37 541	0.43 551	0.46 533	0.41 547	0.57 550	0.55 525	0.32 499	0.73 547	0.33 480	0.48 541	0.42 538	0.49 550	0.39 550	0.35 551	0.45 550	0.51 558	0.42 550	0.29 545

Wz-Net-SNSev	0.25 497	0.17 489	0.44 521	0.25 500	0.14 469	0.26 483	0.23 468	0.38 505	0.56 527	0.30 487	0.55 528	0.39 509	0.26 475	0.23 459	0.30 514	0.10 405	0.09 440	0.09 368	0.10 428	0.11 444	0.11 446

ADCL	0.24 488	0.11 406	0.47 526	0.22 461	0.12 430	0.34 516	0.29 524	0.29 411	0.56 527	0.24 440	0.46 515	0.30 456	0.30 503	0.29 496	0.29 509	0.08 311	0.07 388	0.09 368	0.09 393	0.10 424	0.10 423

WZ-Net	0.28 510	0.17 489	0.78 556	0.22 461	0.16 495	0.34 516	0.29 524	0.39 509	0.57 529	0.24 440	0.55 528	0.37 497	0.24 462	0.33 508	0.35 528	0.09 368	0.08 414	0.09 368	0.10 428	0.14 487	0.16 512

XQC	0.28 510	0.23 517	0.51 528	0.28 520	0.19 519	0.34 516	0.27 509	0.36 493	0.57 529	0.31 493	0.30 432	0.37 497	0.30 503	0.38 528	0.38 535	0.13 481	0.09 440	0.15 500	0.12 477	0.17 516	0.18 523

PDISCO_ROB	0.27 506	0.16 478	0.26 468	0.28 520	0.20 522	0.32 507	0.26 502	0.44 530	0.57 529	0.28 477	0.40 492	0.45 524	0.29 499	0.33 508	0.34 527	0.12 458	0.09 440	0.17 509	0.16 510	0.17 516	0.13 477

DispFullNet	0.27 506	0.21 512	0.65 542	0.28 520	0.16 495	0.26 483	0.17 329	0.33 465	0.58 532	0.27 463	0.38 479	0.43 520	0.23 456	0.38 528	0.23 462	0.12 458	0.06 318	0.19 520	0.11 458	0.21 525	0.15 501

EDNetEfficientorigin	7.91 584	0.31 537	153.02 599	0.19 368	0.09 251	0.21 439	0.16 296	0.22 286	0.59 533	0.72 551	0.67 541	0.42 516	0.50 543	0.24 468	0.39 537	0.08 311	0.07 388	0.08 289	0.07 285	0.12 458	0.10 423

MANE	0.45 541	0.27 528	0.27 475	0.27 517	0.24 531	0.47 535	0.31 537	0.55 547	0.59 533	0.72 551	1.13 569	1.15 562	0.61 552	0.52 545	0.37 533	0.21 532	0.20 529	0.27 534	0.31 545	0.25 537	0.24 536

ELAS_RVC	0.41 536	0.29 535	0.33 499	0.28 520	0.24 531	0.54 541	0.36 542	0.49 539	0.59 533	0.72 551	0.74 549	0.65 547	0.54 545	0.54 549	0.40 539	0.22 536	0.20 529	0.27 534	0.26 535	0.26 541	0.25 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.29 514	0.24 520	1.13 565	0.18 312	0.10 352	0.19 408	0.20 433	0.20 242	0.60 536	0.74 555	0.56 533	0.31 468	0.39 525	0.22 448	0.30 514	0.09 368	0.07 388	0.08 289	0.07 285	0.11 444	0.09 399

NVStereoNet_ROB	0.46 544	0.36 543	0.46 525	0.41 544	0.28 540	0.34 516	0.34 540	0.48 537	0.60 536	0.72 551	0.93 558	0.70 552	0.66 555	0.47 540	0.60 557	0.22 536	0.33 550	0.34 545	0.34 548	0.30 544	0.30 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 531	0.37 544	0.52 529	0.44 546	0.28 540	0.58 543	0.24 480	0.41 519	0.62 538	0.40 519	0.49 519	0.46 528	0.33 512	0.40 535	0.32 522	0.30 545	0.30 547	0.39 547	0.33 546	0.29 543	0.28 544

ADCS	0.29 514	0.18 499	0.45 522	0.21 446	0.17 510	0.28 498	0.23 468	0.41 519	0.63 539	0.40 519	0.49 519	0.40 513	0.36 520	0.39 531	0.40 539	0.13 481	0.12 485	0.13 476	0.14 490	0.16 509	0.16 512

ACVNet-4b	0.39 531	0.53 551	0.55 533	0.45 547	0.24 531	0.47 535	0.18 374	0.49 539	0.64 540	0.42 526	0.45 514	0.60 542	0.27 483	0.34 511	0.24 473	0.33 548	0.14 507	0.48 551	0.42 551	0.30 544	0.26 543

SANet	0.24 488	0.14 464	0.28 480	0.21 446	0.11 399	0.27 492	0.24 480	0.38 505	0.64 540	0.36 508	0.40 492	0.43 520	0.26 475	0.27 478	0.24 473	0.12 458	0.09 440	0.10 413	0.09 393	0.13 474	0.11 446

BEATNet-Init1	0.52 546	0.27 528	0.62 540	0.30 529	0.21 525	0.76 560	0.29 524	0.54 546	0.65 542	0.86 560	0.95 560	2.07 578	0.62 554	0.56 551	0.42 543	0.18 521	0.18 523	0.23 528	0.22 528	0.22 528	0.21 531

RTSC	0.23 481	0.12 423	0.28 480	0.21 446	0.13 451	0.28 498	0.16 296	0.35 487	0.66 543	0.27 463	0.33 456	0.30 456	0.21 441	0.31 500	0.29 509	0.10 405	0.08 414	0.09 368	0.10 428	0.13 474	0.13 477

DPSNet	0.28 510	0.16 478	0.31 493	0.18 312	0.13 451	0.54 541	0.42 550	0.51 542	0.67 544	0.29 484	0.38 479	0.38 501	0.29 499	0.31 500	0.23 462	0.11 433	0.10 459	0.11 444	0.08 349	0.20 524	0.16 512

Ntro	0.40 534	0.40 546	0.53 530	0.46 550	0.30 544	0.65 549	0.24 480	0.46 535	0.68 545	0.41 523	0.49 519	0.48 532	0.42 536	0.39 531	0.31 521	0.32 547	0.28 545	0.37 546	0.30 543	0.32 548	0.29 545

JetBlue	0.71 555	0.45 549	1.14 566	0.51 551	0.47 553	2.02 577	0.64 564	0.75 557	0.70 546	0.69 548	0.77 552	1.22 564	0.83 562	1.03 574	1.01 573	0.40 551	0.28 545	0.33 544	0.33 546	0.30 544	0.34 551

SHD	0.26 504	0.15 470	0.30 491	0.24 490	0.18 516	0.22 447	0.15 231	0.38 505	0.71 547	0.32 499	0.41 502	0.36 492	0.28 491	0.32 506	0.29 509	0.12 458	0.11 471	0.14 488	0.13 487	0.16 509	0.20 529

TCMNet-wrong-test	3.67 578	5.48 588	3.89 579	12.18 591	11.75 592	4.65 579	3.88 580	1.06 573	0.72 548	1.09 571	2.15 579	6.30 585	0.53 544	3.43 582	2.36 579	0.89 574	0.20 529	1.87 582	1.69 581	5.57 587	3.62 587

ACVNet_1	0.44 539	0.49 550	0.60 538	0.45 547	0.28 540	0.49 538	0.27 509	0.57 550	0.72 548	0.62 544	0.58 537	0.74 553	0.49 542	0.50 542	0.35 528	0.26 543	0.24 542	0.39 547	0.29 541	0.31 547	0.24 536

coex-ft	3.30 576	0.34 541	59.09 598	0.18 312	0.13 451	0.26 483	0.22 459	0.27 382	0.72 548	1.90 579	0.70 545	0.44 522	0.45 539	0.29 496	0.41 542	0.09 368	0.09 440	0.12 461	0.09 393	0.14 487	0.13 477

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 538	0.39 545	0.54 531	0.40 542	0.20 522	0.64 548	0.32 539	0.53 545	0.72 548	0.71 549	0.72 546	0.61 543	0.54 545	0.51 543	0.46 547	0.20 528	0.19 526	0.29 541	0.30 543	0.23 529	0.18 523

MADNet+	0.75 558	0.71 561	3.70 578	0.66 556	0.41 549	0.98 568	0.97 575	0.69 556	0.73 552	0.52 538	0.57 535	0.64 545	0.68 557	0.86 566	1.01 573	0.34 549	0.36 552	0.28 540	0.23 532	0.36 549	0.31 548

MFMNet_re	0.64 551	0.66 559	0.65 542	0.51 551	0.69 568	0.69 552	0.57 560	0.64 554	0.73 552	0.60 543	0.73 547	0.62 544	0.67 556	0.65 555	0.60 557	0.66 566	0.58 573	0.63 557	0.59 561	0.68 564	0.69 570

RTS	0.45 541	0.19 502	3.26 575	0.24 490	0.15 485	0.74 556	0.20 433	0.36 493	0.76 554	0.42 526	0.43 511	0.31 468	0.41 533	0.53 547	0.35 528	0.10 405	0.08 414	0.13 476	0.12 477	0.15 502	0.15 501

RTSA	0.45 541	0.19 502	3.26 575	0.24 490	0.15 485	0.74 556	0.20 433	0.36 493	0.76 554	0.42 526	0.43 511	0.31 468	0.41 533	0.53 547	0.35 528	0.10 405	0.08 414	0.13 476	0.12 477	0.15 502	0.15 501

IMH-64-1	0.65 552	0.61 555	0.68 550	0.71 557	0.51 554	0.59 544	0.49 554	0.91 562	0.85 556	0.74 555	1.02 562	0.81 554	0.78 560	0.79 559	0.49 550	0.42 552	0.46 555	0.71 559	0.47 553	0.52 553	0.39 553

IMH-64	0.65 552	0.61 555	0.68 550	0.71 557	0.51 554	0.59 544	0.49 554	0.91 562	0.85 556	0.74 555	1.02 562	0.81 554	0.78 560	0.79 559	0.49 550	0.42 552	0.46 555	0.71 559	0.47 553	0.52 553	0.39 553

RainbowNet	0.54 548	0.61 555	0.70 554	0.57 554	0.43 551	0.65 549	0.37 545	0.60 552	0.87 558	0.50 537	0.66 540	0.64 545	0.47 540	0.49 541	0.43 546	0.47 556	0.48 560	0.52 555	0.41 550	0.52 553	0.40 555

PWCK	0.71 555	0.94 570	0.95 563	0.76 559	0.31 545	0.74 556	0.36 542	0.90 561	0.90 559	0.96 564	0.75 551	0.95 557	0.61 552	0.87 567	0.66 560	0.72 567	0.46 555	0.75 562	0.49 555	0.69 566	0.44 557

UNDER WATER-64	0.95 567	0.94 570	1.43 570	0.87 567	0.56 559	1.18 576	0.87 572	0.77 558	0.94 560	1.04 567	0.85 555	1.58 575	1.21 576	0.94 571	0.96 571	0.87 573	0.57 572	1.03 573	0.88 574	0.78 570	0.73 571

PVD	0.39 531	0.20 506	0.39 514	0.31 533	0.22 527	0.29 501	0.43 552	0.52 543	0.96 561	0.55 541	0.79 553	0.53 538	0.59 551	0.52 545	0.38 535	0.19 526	0.14 507	0.17 509	0.14 490	0.24 536	0.31 548

FADE		0.33 539		0.33 534	0.25 537			0.64 554	1.07 562	0.43 529		0.42 516		0.70 557		0.30 545	0.21 540	0.41 549	0.38 549	0.23 529	0.22 533

UNDER WATER	0.97 568	0.97 572	1.42 569	0.99 571	0.70 571	1.12 575	0.84 571	0.80 559	1.08 563	1.01 566	0.90 556	1.55 574	1.22 577	1.03 574	1.00 572	0.78 571	0.53 567	1.02 572	0.87 573	0.80 571	0.74 572

IMH	0.71 555	0.64 558	0.68 550	0.76 559	0.54 556	0.69 552	0.54 558	0.98 568	1.10 564	0.82 559	1.09 565	0.89 556	0.88 565	0.87 567	0.52 554	0.44 555	0.50 564	0.75 562	0.51 558	0.56 558	0.41 556

TorneroNet	0.82 562	0.74 563	0.81 560	0.84 564	0.63 565	0.99 569	0.63 562	0.96 566	1.16 565	0.80 558	1.11 567	1.36 569	0.86 564	0.93 570	0.80 568	0.56 559	0.49 562	0.78 567	0.66 566	0.73 569	0.63 569

notaker	0.97 568	1.11 573	0.98 564	1.13 574	0.81 572	0.73 555	0.68 568	0.93 564	1.16 565	1.18 574	1.18 571	1.41 571	1.16 575	1.08 576	0.69 564	0.81 572	0.64 575	1.17 575	0.79 571	0.98 573	0.80 574

DPSimNet_ROB	1.11 572	1.23 576	0.78 556	1.13 574	0.88 575	1.10 574	1.13 576	1.16 578	1.23 567	1.43 576	1.02 562	1.41 571	1.10 574	0.90 569	1.60 575	1.46 580	0.51 566	1.21 577	1.03 577	0.90 572	1.01 578

TorneroNet-64	0.76 559	0.72 562	0.74 555	0.78 561	0.58 562	0.91 567	0.56 559	0.84 560	1.29 568	0.66 545	0.90 556	1.40 570	0.75 559	0.85 565	0.67 563	0.49 557	0.46 555	0.72 561	0.59 561	0.67 563	0.53 559

WAO-7	0.79 560	0.78 564	0.54 531	0.85 565	0.67 567	0.74 556	0.68 568	1.05 571	1.32 569	0.90 562	1.20 572	1.04 558	0.92 566	0.69 556	0.66 560	0.60 563	0.62 574	0.67 558	0.68 567	0.64 560	0.58 561

KSHMR	1.09 571	1.17 574	0.88 562	1.25 577	1.00 576	0.99 569	0.96 574	1.13 576	1.37 570	1.16 573	1.29 574	1.41 571	0.96 568	1.01 573	0.92 570	1.03 576	1.08 578	1.20 576	1.03 577	1.01 574	0.97 576

JetRed	1.62 574	1.46 578	2.98 573	0.92 568	1.21 577	4.99 580	1.53 579	1.27 579	1.39 571	1.83 578	1.74 578	1.60 576	0.95 567	1.41 577	2.45 580	0.90 575	1.60 580	0.93 571	0.90 575	1.35 577	0.99 577

ktn	1.01 570	1.21 575	0.80 559	1.23 576	0.86 574	1.01 571	0.87 572	0.94 565	1.39 571	1.04 567	1.12 568	1.15 562	1.07 571	0.94 571	0.59 556	1.28 579	0.71 576	1.38 579	0.83 572	1.02 575	0.75 573

ACVNet_2	0.66 554	0.66 559	0.68 550	0.63 555	0.41 549	0.71 554	0.49 554	0.96 566	1.39 571	0.89 561	1.09 565	1.04 558	0.73 558	0.54 549	0.47 548	0.43 554	0.40 553	0.53 556	0.44 552	0.47 551	0.35 552

LVE	0.83 563	0.85 568	0.85 561	0.80 562	0.56 559	1.04 573	0.65 565	1.05 571	1.47 574	0.96 564	1.22 573	1.10 561	0.85 563	0.83 562	0.71 565	0.49 557	0.55 570	0.76 565	0.60 563	0.65 561	0.59 566

HanzoNet	1.29 573	1.26 577	1.19 567	1.12 573	0.85 573	1.02 572	0.83 570	1.03 570	1.48 575	1.64 577	1.61 577	2.50 580	1.72 578	1.61 578	1.61 576	1.26 578	0.80 577	1.31 578	1.01 576	1.02 575	0.86 575

WAO-6	0.81 561	0.80 565	0.62 540	0.86 566	0.63 565	0.76 560	0.58 561	0.98 568	1.54 576	0.90 562	0.96 561	1.07 560	1.03 570	0.70 557	0.66 560	0.72 567	0.49 562	0.90 570	0.71 568	0.68 564	0.58 561

Dean	0.87 564	0.86 569	0.79 558	0.81 563	0.56 559	0.90 564	0.63 562	1.15 577	1.73 577	1.15 572	1.15 570	1.31 567	0.99 569	0.81 561	0.81 569	0.57 560	0.56 571	0.77 566	0.64 564	0.66 562	0.58 561

LE_ROB	0.50 545	0.07 152	0.14 277	0.15 83	0.08 141	0.24 465	0.16 296	0.22 286	1.81 578	4.63 582	0.67 541	0.47 531	0.44 538	0.20 421	0.29 509	0.07 251	0.06 318	0.06 115	0.06 198	0.08 332	0.06 211

WAO-8	0.91 565	0.81 566	0.65 542	0.94 569	0.69 568	0.90 564	0.67 566	1.07 574	1.83 579	1.06 569	1.45 575	1.30 565	1.07 571	0.84 563	0.78 566	0.74 569	0.53 567	0.86 568	0.75 569	0.69 566	0.62 567

Venus	0.91 565	0.81 566	0.65 542	0.94 569	0.69 568	0.90 564	0.67 566	1.07 574	1.83 579	1.06 569	1.45 575	1.30 565	1.07 571	0.84 563	0.78 566	0.74 569	0.53 567	0.86 568	0.75 569	0.69 566	0.62 567

MADNet++	1.95 575	1.75 579	1.59 571	1.82 579	1.69 579	2.33 578	1.40 578	2.35 581	2.09 581	2.57 581	2.36 580	2.24 579	2.17 579	2.28 579	2.34 578	1.87 581	1.66 581	1.54 580	1.34 580	1.92 579	1.77 581

tt	4.67 579	0.06 61	3.55 577	2.02 580	1.55 578	10.25 585	16.71 584	8.91 590	5.03 582	1.31 575	0.94 559	4.71 581	4.76 581	3.33 581	5.87 583	6.06 589	10.30 593	1.88 583	2.11 583	2.75 581	1.21 579

ASD4	3.54 577	3.38 582	2.05 572	1.72 578	2.51 581	9.03 584	17.71 585	2.25 580	5.51 583	2.46 580	2.81 581	2.03 577	3.36 580	2.73 580	5.06 581	1.22 577	1.34 579	1.13 574	1.33 579	1.68 578	1.49 580

PML	8.91 587	9.34 592	6.13 580	5.35 584	6.41 585	14.99 588	23.38 592	5.27 582	6.83 584	18.04 594	28.19 598	7.67 586	6.83 583	7.85 587	5.75 582	5.35 588	1.83 582	5.95 592	1.93 582	8.64 590	2.52 583

xxxxx1	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 581	3.85 582	16.35 589	22.88 587	5.86 586	8.69 585	7.97 586	8.54 583	9.12 588	8.27 585	10.18 588	10.92 585	2.42 583	2.45 583	3.56 586	12.37 590	3.77 582	3.06 584

tt_ll	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 581	3.85 582	16.35 589	22.88 587	5.86 586	8.69 585	7.97 586	8.54 583	9.12 588	8.27 585	10.18 588	10.92 585	2.42 583	2.45 583	3.56 586	12.37 590	3.77 582	3.06 584

ff	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 581	3.85 582	16.35 589	22.88 587	5.86 586	8.69 585	7.97 586	8.54 583	9.12 588	8.27 585	10.18 588	10.92 585	2.42 583	2.45 583	3.56 586	12.37 590	3.77 582	3.06 584

USTest	6.22 580	2.73 581	3.00 574	6.57 587	7.29 586	14.37 587	21.57 586	7.00 589	9.56 588	5.34 585	6.10 582	5.72 584	7.64 584	6.41 586	6.96 584	1.97 582	3.42 587	1.64 581	2.15 584	2.66 580	2.36 582

HaxPig	15.71 593	18.52 597	19.18 593	16.89 592	15.89 594	7.73 581	7.60 581	13.31 594	10.82 589	15.42 593	14.91 591	15.98 594	14.92 593	15.58 594	15.98 593	18.95 596	16.73 594	19.46 596	18.08 596	19.26 596	19.05 597

DGTPSM_ROB	8.06 585	4.48 583	8.63 588	5.35 584	10.72 588	8.32 582	22.97 590	5.46 583	13.35 590	5.12 583	9.92 586	5.08 582	10.40 588	5.52 584	12.58 588	3.79 586	8.00 588	3.50 584	7.02 587	3.83 585	7.14 589

DPSMNet_ROB	8.06 585	4.48 583	8.63 588	5.37 586	10.74 589	8.32 582	22.98 591	5.46 583	13.36 591	5.12 583	9.92 586	5.08 582	10.40 588	5.53 585	12.58 588	3.80 587	8.00 588	3.50 584	7.02 587	3.83 585	7.14 589

Anonymous_1	10.96 590	7.92 589	7.46 585	10.33 588	10.06 587	18.65 593	26.34 593	11.06 591	13.44 592	9.40 589	10.05 588	9.67 591	11.23 590	10.73 591	12.72 590	6.42 590	8.38 590	5.77 589	10.61 589	12.12 591	6.77 588

DPSM_ROB	11.15 591	8.58 590	8.00 586	10.88 589	11.58 590	19.10 594	26.71 594	12.05 592	14.07 593	10.36 590	10.84 589	10.33 592	11.86 591	11.70 592	13.54 591	6.99 591	8.79 591	5.89 590	6.95 585	7.29 588	7.42 591

DPSM	11.15 591	8.58 590	8.00 586	10.88 589	11.58 590	19.10 594	26.71 594	12.05 592	14.07 593	10.36 590	10.84 589	10.33 592	11.86 591	11.70 592	13.54 591	6.99 591	8.79 591	5.89 590	6.95 585	7.29 588	7.42 591

MEDIAN_ROB	20.38 594	24.04 598	23.31 595	21.23 594	21.71 595	10.40 586	7.92 582	17.64 595	15.50 595	20.12 595	19.70 593	20.34 595	20.32 594	21.19 595	21.13 594	23.81 598	21.81 598	24.98 597	23.76 597	24.71 597	23.93 598

AVERAGE_ROB	24.90 598	29.20 599	28.14 596	24.89 598	24.64 598	17.75 592	11.12 583	21.45 596	19.93 596	25.12 599	24.46 597	25.12 599	25.46 598	24.69 599	22.83 595	29.76 599	27.13 599	28.97 599	27.95 599	29.91 598	29.47 599

LSM0	22.87 597	17.28 594	18.96 592	22.19 597	29.04 599	38.42 598	53.71 596	24.28 598	28.31 597	20.78 598	21.00 594	21.43 598	24.16 597	23.50 597	27.39 597	14.09 595	17.38 595	11.84 595	14.04 595	14.73 594	14.89 593

CasAABBNet	22.42 595	17.33 595	16.01 590	22.01 595	23.28 596	38.32 596	53.80 597	24.14 597	28.41 598	20.60 596	21.77 595	20.89 597	23.91 596	23.43 596	27.36 596	14.07 593	17.69 596	11.83 594	14.01 594	14.67 592	14.95 594

Selective-RAFT-Error	22.47 596	17.37 596	16.09 591	22.06 596	23.34 597	38.39 597	53.83 598	24.29 599	28.47 599	20.74 597	21.83 596	20.81 596	23.90 595	23.54 598	27.53 598	14.08 594	17.69 596	11.82 593	14.00 593	14.69 593	15.00 595

test_example2	98.32 599	94.13 600	45.89 597	96.35 599	109.85 600	88.61 599	95.45 599	25.75 600	94.37 600	130.00 601	126.06 600	58.17 600	74.63 599	88.51 600	79.96 599	150.23 600	221.02 600	77.62 600	99.10 600	113.75 600	96.94 600

ccccc	245.47 600	285.66 601	306.18 600	368.85 601	370.60 601	123.16 600	145.33 600	115.05 601	110.08 601	126.68 600	110.87 599	122.83 601	165.88 600	252.94 601	276.56 600	384.56 601	353.86 601	254.69 601	223.00 601	425.87 601	386.83 601

Low-res two-view benchmark