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 11	0.08 19	0.17 207	0.05 1	0.07 22	0.11 45	0.09 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.05 1	0.09 81	0.13 108	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

AdaDepth	0.07 3	0.06 48	0.07 3	0.18 289	0.06 11	0.11 163	0.11 45	0.10 15	0.08 9	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

asda	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.06 7	0.10 26	0.16 123	0.11 54	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.10 56	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.08 47	0.08 7	0.11 26	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.09 17	0.10 15	0.15 153	0.08 58	0.10 114	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

4.25_new	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 300	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.11 54	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 300	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.11 54	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.07 22	0.08 7	0.11 26	0.09 21	0.07 29	0.07 34	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.09 120	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 117	0.07 3	0.13 9	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.18 185	0.13 114	0.08 58	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.11 169	0.04 6	0.04 20	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w_new	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 123	0.07 3	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 123	0.07 3	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.75w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.07 22	0.09 17	0.16 123	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 117	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.06 1	0.14 72	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 48	0.06 1	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.09 17	0.13 58	0.09 21	0.09 87	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

111111	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.17 207	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 26	0.10 31	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.07 22	0.12 69	0.09 10	0.10 31	0.06 7	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 11	0.11 137	0.14 27	0.06 11	0.07 22	0.12 69	0.09 10	0.08 9	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 7	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.09 62	0.17 207	0.05 1	0.07 22	0.11 45	0.08 4	0.05 3	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.08 14	0.07 238	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.08 14	0.07 238	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

LGtest1	0.07 3	0.05 11	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.09 17	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.07 238	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.04 1	0.13 108	0.10 15	0.10 31	0.05 1	0.11 144	0.07 62	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 48	0.09 62	0.13 9	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.10 15	0.09 21	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 470	0.17 354	0.11 1	0.05 1	0.06 7	0.11 45	0.08 4	0.08 9	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.09 32	0.08 14	0.08 298	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

AIO_rvc	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.14 156	0.09 10	0.08 9	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.04 1	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 48	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.08 13	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

MonSter	0.07 3	0.06 48	0.06 1	0.15 64	0.05 1	0.08 47	0.10 26	0.15 98	0.15 153	0.05 1	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.07 3	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.07 2	0.13 114	0.06 7	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

dual_stereo	0.07 3	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.05 3	0.13 108	0.12 42	0.08 9	0.07 29	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.18 289	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 26	0.11 54	0.06 7	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.04 1	0.09 17	0.10 15	0.09 21	0.06 7	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.13 58	0.08 9	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

GASTEREO	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.14 72	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 178	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

MSCF	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.07 22	0.12 69	0.14 72	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 101	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

S2M2_XL	0.08 40	0.06 48	0.12 175	0.12 4	0.08 124	0.09 81	0.09 17	0.07 2	0.07 8	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 298	0.06 301	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.06 187

qwe	0.08 40	0.08 228	0.07 3	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.18 185	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

3w_stereo	0.08 40	0.09 300	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.08 47	0.11 45	0.20 225	0.13 114	0.06 7	0.07 34	0.05 1	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

2w_stereo	0.08 40	0.08 228	0.09 62	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.10 26	0.20 225	0.15 153	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 40	0.06 48	0.07 3	0.16 132	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.15 153	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

monsterstereo	0.08 40	0.06 48	0.07 3	0.16 132	0.06 11	0.08 47	0.10 26	0.16 123	0.12 84	0.07 29	0.08 68	0.06 14	0.07 102	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

IGEV	0.08 40	0.04 1	0.09 62	0.13 9	0.06 11	0.09 81	0.12 69	0.14 72	0.10 31	0.06 7	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

LG-Stereo	0.08 40	0.08 228	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.17 311	0.11 26	0.08 9	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.07 102	0.09 32	0.09 43	0.04 6	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

SGD-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.12 204	0.12 69	0.11 26	0.12 84	0.07 29	0.09 88	0.09 120	0.09 163	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HART	0.08 40	0.07 117	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.16 285	0.13 58	0.11 54	0.09 87	0.10 114	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28

SCV_C0	0.08 40	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.10 334	0.08 47	0.14 156	0.11 26	0.13 114	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

SCV	0.08 40	0.09 300	0.08 19	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.12 69	0.11 26	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.04 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 40	0.07 117	0.09 62	0.22 454	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.04 28

HUF	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.13 58	0.13 114	0.07 29	0.07 34	0.09 120	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

castereo++	0.08 40	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.14 272	0.11 45	0.11 26	0.15 153	0.07 29	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 40	0.06 48	0.11 137	0.14 27	0.09 228	0.10 123	0.12 69	0.10 15	0.12 84	0.06 7	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

GIP-stereo	0.08 40	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.15 98	0.11 54	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.04 1	0.10 56	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

SMoEStereo_RVC	0.08 40	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.11 26	0.14 136	0.09 87	0.07 34	0.07 62	0.07 102	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

WCG-NET	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.14 156	0.13 58	0.14 136	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

Occ-G	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.14 72	0.15 153	0.07 29	0.12 158	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

U	0.08 40	0.07 117	0.10 95	0.19 348	0.10 334	0.10 123	0.13 108	0.12 42	0.17 203	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

AIO-Stereo	0.08 40	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.06 11	0.09 81	0.11 45	0.16 123	0.09 21	0.09 87	0.08 68	0.07 62	0.05 11	0.11 101	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

WCG-NET（raft）	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.15 98	0.12 84	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

RSM++	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.07 63	0.09 81	0.12 69	0.11 26	0.11 54	0.08 58	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.03 1

RSM	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.07 63	0.08 47	0.12 69	0.12 42	0.10 31	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

trnet	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.12 4	0.05 1	0.12 204	0.10 26	0.13 58	0.10 31	0.08 58	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.08 298	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

MoCha-V2	0.08 40	0.05 11	0.11 137	0.20 403	0.07 63	0.10 123	0.14 156	0.12 42	0.08 9	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

IGEV++	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.10 15	0.10 31	0.08 58	0.08 68	0.06 14	0.05 11	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

testlalala	0.08 40	0.07 117	0.17 354	0.16 132	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.15 98	0.10 31	0.07 29	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

LoS_RVC	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.08 47	0.15 226	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.09 88	0.06 14	0.09 163	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

CAS	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.17 207	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.12 42	0.09 21	0.09 87	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 298	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

CES	0.08 40	0.04 1	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.11 26	0.09 21	0.08 58	0.09 88	0.11 171	0.07 102	0.12 178	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

EGLCR-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.11 163	0.12 69	0.11 26	0.16 179	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

CREStereo++_RVC	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.13 9	0.07 63	0.09 81	0.12 69	0.14 72	0.14 136	0.10 117	0.14 186	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.05 107	0.04 13	0.04 28
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
water-stereo	0.09 76	0.06 48	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.15 98	0.13 114	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.10 185	0.07 3	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.04 13	0.04 28

depthmonostereo	0.09 76	0.06 48	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.14 72	0.15 153	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.11 215	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.12 69	0.14 72	0.16 179	0.11 154	0.11 144	0.09 120	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.03 1	0.03 1

S2M2	0.09 76	0.08 228	0.11 137	0.13 9	0.10 334	0.08 47	0.06 1	0.10 15	0.10 31	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.09 163	0.11 101	0.11 169	0.13 470	0.07 372	0.08 274	0.09 381	0.10 412	0.08 334

MM-Stereo_test2	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.18 359	0.15 98	0.14 136	0.07 29	0.10 114	0.07 62	0.06 36	0.12 178	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.04 28

Reg-Stereo(zero)	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.16 132	0.06 11	0.12 204	0.11 45	0.15 98	0.11 54	0.12 186	0.09 88	0.10 151	0.08 138	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

castereo	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.18 217	0.08 58	0.10 114	0.11 171	0.08 138	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

fffft	0.09 76	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.16 285	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.07 34	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.05 109
1: 1. 1
tt45	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.12 204	0.15 226	0.13 58	0.12 84	0.09 87	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

999	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.15 98	0.12 84	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.16 302	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.06 187

mms	0.09 76	0.07 117	0.08 19	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.15 226	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.09 88	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

ours_stereo	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.11 26	0.12 84	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.12 178	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

fffy	0.09 76	0.08 228	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.13 233	0.17 311	0.13 58	0.12 84	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.09 163	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.05 109

GCAP-BAT	0.09 76	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.12 69	0.15 98	0.11 54	0.11 154	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.12 178	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Pointernet	0.09 76	0.05 11	0.10 95	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.10 26	0.15 98	0.18 217	0.09 87	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.08 298	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 76	0.10 365	0.32 485	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.14 156	0.11 26	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.11 101	0.07 1	0.12 453	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo-weight	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.19 212	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

gcap-zeroshot	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.14 272	0.13 108	0.11 26	0.12 84	0.13 215	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test_for_model	0.09 76	0.12 409	0.14 252	0.23 473	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.12 42	0.13 114	0.10 117	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.05 109

MGS-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.08 124	0.09 81	0.15 226	0.12 42	0.12 84	0.07 29	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

ff7	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

IGEVStereo-DCA	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.10 334	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

ffff	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

rrr	0.09 76	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.10 334	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.15 153	0.10 117	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

11t	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

MaDis-Stereo	0.09 76	0.09 300	0.08 19	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.11 45	0.16 123	0.16 179	0.09 87	0.11 144	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.13 262	0.07 238	0.06 301	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.04 28

IGEV_Zeroshot_test	0.09 76	0.05 11	0.13 208	0.14 27	0.08 124	0.12 204	0.13 108	0.17 158	0.11 54	0.10 117	0.06 11	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

MSKI-zero shot	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.15 98	0.14 136	0.09 87	0.09 88	0.09 120	0.06 36	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

UniTT-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.08 19	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.11 45	0.12 42	0.11 54	0.10 117	0.12 158	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.07 238	0.06 301	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.05 109

CASnet	0.09 76	0.09 300	0.09 62	0.19 348	0.06 11	0.07 22	0.11 45	0.18 185	0.14 136	0.11 154	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.10 406	0.08 336	0.06 182	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.13 442	0.14 272	0.13 108	0.15 98	0.09 21	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.08 138	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

GCAP-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.06 11	0.11 163	0.07 3	0.14 72	0.12 84	0.09 87	0.10 114	0.07 62	0.09 163	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

RAFT-Test	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.13 114	0.09 87	0.10 114	0.11 171	0.09 163	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

HH	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.15 98	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

HanStereo	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.15 98	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

anonymousdsp	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

LoS	0.09 76	0.05 11	0.11 137	0.13 9	0.07 63	0.14 272	0.11 45	0.15 98	0.15 153	0.09 87	0.09 88	0.12 192	0.09 163	0.15 275	0.10 111	0.07 238	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.15 226	0.15 98	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.06 187

MC-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.17 207	0.06 11	0.10 123	0.14 156	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.12 158	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

RCA-Stereo	0.09 76	0.06 48	0.09 62	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.18 185	0.14 136	0.10 117	0.11 144	0.08 93	0.07 102	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

CroCo-Stereo Lap2	0.09 76	0.09 300	0.08 19	0.22 454	0.09 228	0.09 81	0.18 359	0.16 123	0.12 84	0.09 87	0.10 114	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.06 301	0.07 194	0.05 107	0.06 182	0.05 109

ccc-4	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

IGEV-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 76	0.05 11	0.13 208	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.19 212	0.11 54	0.11 154	0.08 68	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

test-3	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.12 42	0.16 179	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test_1	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.12 42	0.16 179	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

CroCo-Stereo	0.09 76	0.08 228	0.08 19	0.22 454	0.09 228	0.09 81	0.18 359	0.16 123	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.08 13	0.07 1	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28
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
TANstereo	0.09 76	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.15 98	0.19 238	0.11 154	0.15 199	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.07 238	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

XX-TBD	0.09 76	0.06 48	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.13 233	0.16 285	0.14 72	0.14 136	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

raftrobust	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.09 81	0.10 26	0.18 185	0.16 179	0.10 117	0.09 88	0.12 192	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.08 298	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

XX-Stereo	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.17 207	0.09 228	0.15 298	0.12 69	0.21 243	0.10 31	0.10 117	0.14 186	0.07 62	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.04 28

test_xeample3	0.09 76	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.14 136	0.10 117	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.17 158	0.15 153	0.10 117	0.10 114	0.08 93	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.03 1

AFF-stereo	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.18 185	0.10 31	0.10 117	0.11 144	0.09 120	0.10 185	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

EAI-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.16 123	0.09 21	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.07 102	0.09 32	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.05 95	0.04 28

CFNet-RSSM	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.17 158	0.18 217	0.08 58	0.12 158	0.11 171	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Gwc-CoAtRS	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.18 185	0.17 203	0.08 58	0.10 114	0.12 192	0.09 163	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.05 109

CREStereo	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.11 1	0.06 11	0.14 272	0.14 156	0.14 72	0.10 31	0.09 87	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.08 298	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.06 187
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
PMTNet	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.12 4	0.06 11	0.13 233	0.14 156	0.16 123	0.11 54	0.09 87	0.13 173	0.10 151	0.07 102	0.14 257	0.10 111	0.15 493	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.06 187

MM-Stereo_test3	0.10 135	0.07 117	0.07 3	0.18 289	0.07 63	0.12 204	0.19 402	0.24 308	0.19 238	0.06 7	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.06 301	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.04 28

MM-Stereo_test1	0.10 135	0.07 117	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.12 204	0.18 359	0.21 243	0.20 259	0.09 87	0.11 144	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

AIO-test2	0.10 135	0.08 228	0.10 95	0.23 473	0.09 228	0.11 163	0.11 45	0.23 284	0.24 315	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.09 381	0.05 95	0.05 109

AIO-test1	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.24 484	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.22 266	0.15 153	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.07 102	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.09 358	0.10 419	0.04 13	0.07 265

tg	0.10 135	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.20 225	0.12 84	0.08 58	0.11 144	0.11 171	0.07 102	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

PAM_32	0.10 135	0.06 48	0.17 354	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.15 226	0.14 72	0.16 179	0.09 87	0.08 68	0.10 151	0.07 102	0.14 257	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

PAM	0.10 135	0.06 48	0.17 354	0.15 64	0.09 228	0.10 123	0.16 285	0.15 98	0.16 179	0.12 186	0.09 88	0.10 151	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

UGAM-zero	0.10 135	0.05 11	0.15 289	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.20 225	0.15 153	0.11 154	0.15 199	0.07 62	0.08 138	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

model_zeroshot	0.10 135	0.05 11	0.12 175	0.15 64	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.20 225	0.14 136	0.11 154	0.10 114	0.12 192	0.07 102	0.12 178	0.11 169	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

RAStereo	0.10 135	0.09 300	0.08 19	0.20 403	0.08 124	0.13 233	0.18 359	0.16 123	0.17 203	0.10 117	0.12 158	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.04 28

rvit_stereo_0080	0.10 135	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.07 22	0.15 226	0.16 123	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.15 260	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.09 354	0.07 372	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

testlalala2	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.20 403	0.10 334	0.10 123	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.12 186	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

H2IRNET	0.10 135	0.09 300	0.10 95	0.18 289	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.14 72	0.21 273	0.10 117	0.10 114	0.10 151	0.11 215	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.06 182	0.05 109

MyStereo07	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.15 98	0.15 153	0.09 87	0.06 11	0.06 14	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo06	0.10 135	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.18 359	0.19 212	0.12 84	0.13 215	0.08 68	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

AE-Stereo	0.10 135	0.08 228	0.11 137	0.19 348	0.09 228	0.10 123	0.15 226	0.14 72	0.20 259	0.09 87	0.15 199	0.12 192	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.06 301	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

ACVNet-DCA	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

cc1	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.16 123	0.18 217	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

tt1	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.15 98	0.19 238	0.09 87	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

whm_eth	0.10 135	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.07 22	0.15 226	0.16 123	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.15 260	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.09 354	0.07 372	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

MIM_Stereo	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.12 69	0.20 225	0.14 136	0.13 215	0.14 186	0.09 120	0.05 11	0.12 178	0.08 14	0.05 25	0.06 301	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

testlalala_base	0.10 135	0.09 300	0.14 252	0.21 434	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.13 58	0.11 54	0.08 58	0.15 199	0.07 62	0.08 138	0.11 101	0.12 227	0.08 298	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.05 109

Any-RAFT	0.10 135	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.07 63	0.13 233	0.14 156	0.21 243	0.15 153	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.10 185	0.13 229	0.10 111	0.07 238	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

4D-IteraStereo	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.18 185	0.15 153	0.10 117	0.11 144	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.05 25	0.03 1	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.05 109

fff	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

ADStereo(finetuned)	0.10 135	0.06 48	0.13 208	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.20 259	0.13 215	0.18 258	0.10 151	0.12 247	0.12 178	0.12 227	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

TRStereo	0.10 135	0.05 11	0.12 175	0.16 132	0.12 416	0.10 123	0.13 108	0.18 185	0.19 238	0.09 87	0.09 88	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.08 14	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

STrans-v2	0.10 135	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.11 154	0.15 199	0.12 192	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

TransformOpticalFlow	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.18 289	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.19 212	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.11 171	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

AnonymousM	0.10 135	0.06 48	0.10 95	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.19 212	0.14 136	0.13 215	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.13 229	0.10 111	0.08 298	0.05 153	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.05 109

cross-raft	0.10 135	0.09 300	0.09 62	0.19 348	0.07 63	0.11 163	0.24 470	0.13 58	0.15 153	0.08 58	0.10 114	0.12 192	0.10 185	0.09 32	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test-1	0.10 135	0.07 117	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.11 163	0.24 470	0.15 98	0.18 217	0.09 87	0.07 34	0.10 151	0.08 138	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.05 109

iRaftStereo_RVC	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.17 311	0.18 185	0.12 84	0.09 87	0.11 144	0.10 151	0.07 102	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

s12784h	0.10 135	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.16 326	0.18 359	0.16 123	0.15 153	0.10 117	0.11 144	0.11 171	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

DCANet	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.20 259	0.13 215	0.18 258	0.10 151	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

csc	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

cscssc	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

R-Stereo Train	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.24 308	0.11 54	0.12 186	0.19 272	0.11 171	0.08 138	0.10 56	0.11 169	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.24 308	0.11 54	0.12 186	0.19 272	0.11 171	0.08 138	0.10 56	0.11 169	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.05 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.11 174	0.08 228	0.14 252	0.15 64	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.20 225	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.12 192	0.12 247	0.13 229	0.11 169	0.09 354	0.06 301	0.09 358	0.09 381	0.06 182	0.09 378

xyz-stereo-finetune2	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.07 63	0.11 163	0.19 402	0.17 158	0.12 84	0.15 262	0.15 199	0.17 297	0.13 279	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.06 187

xyz-stereo-finetune	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.14 27	0.06 11	0.10 123	0.19 402	0.18 185	0.19 238	0.12 186	0.14 186	0.15 260	0.11 215	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.05 109

HI	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.13 9	0.09 228	0.09 81	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.20 372	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.16 302	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

CoSv	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.13 9	0.09 228	0.09 81	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.20 372	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.16 302	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0081	0.11 174	0.08 228	0.16 331	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.24 315	0.11 154	0.13 173	0.14 235	0.09 163	0.11 101	0.12 227	0.10 395	0.07 372	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0082	0.11 174	0.08 228	0.16 331	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.24 315	0.11 154	0.13 173	0.14 235	0.09 163	0.11 101	0.12 227	0.10 395	0.07 372	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 174	0.05 11	0.14 252	0.16 132	0.21 520	0.09 81	0.17 311	0.21 243	0.16 179	0.11 154	0.15 199	0.10 151	0.07 102	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.09 378

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 174	0.05 11	0.12 175	0.15 64	0.13 442	0.14 272	0.16 285	0.23 284	0.18 217	0.10 117	0.13 173	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.08 334

CAS++	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.14 27	0.10 334	0.13 233	0.14 156	0.24 308	0.14 136	0.11 154	0.09 88	0.11 171	0.07 102	0.14 257	0.09 43	0.11 427	0.09 430	0.09 358	0.07 269	0.07 249	0.08 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.16 285	0.18 185	0.19 238	0.10 117	0.09 88	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.12 227	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.06 187

xx1	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.16 123	0.18 217	0.09 87	0.09 88	0.16 280	0.16 353	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

1test111	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.15 275	0.16 351	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

plain	0.11 174	0.09 300	0.10 95	0.19 348	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.13 114	0.13 215	0.15 199	0.09 120	0.12 247	0.13 229	0.12 227	0.07 238	0.05 153	0.09 358	0.06 179	0.06 182	0.06 187

MIF-Stereo (partial)	0.11 174	0.06 48	0.10 95	0.19 348	0.10 334	0.10 123	0.12 69	0.17 158	0.19 238	0.14 238	0.16 216	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.12 227	0.08 298	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.07 265

EKT-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.13 233	0.14 156	0.19 212	0.21 273	0.11 154	0.08 68	0.13 216	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.08 298	0.06 301	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

LL-Strereo2	0.11 174	0.10 365	0.16 331	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.09 17	0.17 158	0.14 136	0.14 238	0.11 144	0.09 120	0.07 102	0.16 302	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.11 436	0.07 269	0.06 182	0.05 109

anonymousdsp2	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.19 212	0.23 305	0.13 215	0.14 186	0.12 192	0.09 163	0.14 257	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

DCRE	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.11 387	0.11 163	0.17 311	0.18 185	0.17 203	0.11 154	0.18 258	0.11 171	0.10 185	0.15 275	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

knoymous	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.07 63	0.15 298	0.13 108	0.20 225	0.14 136	0.11 154	0.17 235	0.13 216	0.09 163	0.14 257	0.11 169	0.09 354	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

riskmin	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.14 27	0.08 124	0.14 272	0.14 156	0.18 185	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.17 297	0.11 215	0.14 257	0.12 227	0.09 354	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.08 334

Selective-RAFT	0.11 174	0.11 390	0.12 175	0.21 434	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.21 243	0.23 305	0.10 117	0.10 114	0.11 171	0.10 185	0.15 275	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

DCANet-4	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.18 185	0.20 259	0.13 215	0.17 235	0.09 120	0.14 311	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

DisPM	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.09 228	0.06 7	0.13 108	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.19 272	0.12 192	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.11 432

test_4	0.11 174	0.10 365	0.08 19	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.21 436	0.15 98	0.18 217	0.12 186	0.18 258	0.12 192	0.09 163	0.08 13	0.11 169	0.04 6	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

CIPLG	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.17 158	0.16 179	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.17 341	0.12 227	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

GLC_STEREO	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.18 289	0.07 63	0.08 47	0.13 108	0.16 123	0.24 315	0.12 186	0.13 173	0.12 192	0.08 138	0.18 358	0.12 227	0.06 109	0.08 403	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

IPLG	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.20 225	0.15 153	0.13 215	0.18 258	0.07 62	0.07 102	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

IPLGR_C	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.15 153	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

MIPNet	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.12 204	0.14 156	0.21 243	0.25 339	0.12 186	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.13 229	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

IPLGR	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.16 285	0.21 243	0.24 315	0.12 186	0.12 158	0.11 171	0.09 163	0.13 229	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.04 28

GMOStereo	0.11 174	0.09 300	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 506	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 247	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 358	0.07 269	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 174	0.09 300	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 506	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 247	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 358	0.07 269	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 174	0.09 300	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 506	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 247	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 358	0.07 269	0.04 13	0.04 28

ACRE	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.17 158	0.14 136	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

test_3	0.11 174	0.09 300	0.10 95	0.21 434	0.08 124	0.13 233	0.25 487	0.14 72	0.21 273	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.10 185	0.08 13	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.04 13	0.04 28

LCNet	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.21 243	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.14 482

HHNet	0.11 174	0.06 48	0.16 331	0.15 64	0.14 460	0.07 22	0.13 108	0.20 225	0.18 217	0.15 262	0.25 358	0.11 171	0.09 163	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.09 378

Patchmatch Stereo++	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.21 243	0.21 273	0.13 215	0.14 186	0.11 171	0.12 247	0.11 101	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

IIG-Stereo	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.12 69	0.22 266	0.18 217	0.14 238	0.17 235	0.12 192	0.13 279	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

NF-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.12 453

OCTAStereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 432

NRIStereo	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.18 289	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.17 158	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.13 216	0.13 279	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.07 265

PSM-adaLoss	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

PSM-AAD	0.11 174	0.07 117	0.10 95	0.20 403	0.09 228	0.10 123	0.14 156	0.21 243	0.13 114	0.12 186	0.14 186	0.18 312	0.11 215	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.09 358	0.08 336	0.06 182	0.14 482

ROB_FTStereo_v2	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

ROB_FTStereo	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

HUI-Stereo	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

ASMatch	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.10 334	0.08 47	0.14 156	0.18 185	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.16 280	0.11 215	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.09 378

SST-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.16 331	0.18 289	0.09 228	0.06 7	0.12 69	0.18 185	0.10 31	0.15 262	0.18 258	0.13 216	0.12 247	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 358	0.06 179	0.07 249	0.06 187

RAFT_R40	0.11 174	0.07 117	0.15 289	0.18 289	0.09 228	0.06 7	0.13 108	0.17 158	0.15 153	0.14 238	0.18 258	0.15 260	0.12 247	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 358	0.06 179	0.06 182	0.05 109

GrayStereo	0.11 174	0.06 48	0.11 137	0.19 348	0.09 228	0.09 81	0.16 285	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.17 235	0.17 297	0.11 215	0.12 178	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.10 408

RE-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 432

Pruner-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.09 228	0.06 7	0.12 69	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.19 272	0.13 216	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.08 334

TVStereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 432

DeepStereo_RVC	0.11 174	0.08 228	0.17 354	0.18 289	0.08 124	0.08 47	0.11 45	0.17 158	0.12 84	0.13 215	0.15 199	0.12 192	0.12 247	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.08 334

iGMRVC	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

RAFT-345	0.11 174	0.07 117	0.16 331	0.17 207	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.16 123	0.10 31	0.11 154	0.34 449	0.09 120	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.04 13	0.05 109

iRAFT	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

CRE-IMP	0.11 174	0.09 300	0.16 331	0.19 348	0.09 228	0.10 123	0.12 69	0.18 185	0.10 31	0.14 238	0.14 186	0.14 235	0.13 279	0.12 178	0.12 227	0.07 238	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.08 334

test-2	0.11 174	0.09 300	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 506	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 247	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 358	0.07 269	0.04 13	0.04 28

GMM-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.10 95	0.18 289	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.24 308	0.16 179	0.11 154	0.15 199	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.09 378

RAFT-IKP	0.11 174	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

Prome-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.12 204	0.14 156	0.23 284	0.13 114	0.13 215	0.16 216	0.13 216	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.10 408

rafts_anoy	0.11 174	0.06 48	0.10 95	0.17 207	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.18 185	0.14 136	0.13 215	0.13 173	0.12 192	0.11 215	0.11 101	0.13 262	0.07 238	0.05 153	0.09 358	0.11 449	0.07 249	0.06 187

raft+_RVC	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.11 45	0.24 308	0.20 259	0.12 186	0.15 199	0.12 192	0.08 138	0.12 178	0.13 262	0.07 238	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

RALCasStereoNet	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.17 158	0.11 54	0.12 186	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

RALAANet	0.11 174	0.08 228	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.10 26	0.20 225	0.16 179	0.14 238	0.13 173	0.16 280	0.09 163	0.12 178	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.04 28

111	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.10 123	0.14 156	0.21 243	0.24 315	0.11 154	0.12 158	0.14 235	0.12 247	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

DIP-Stereo	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.09 17	0.16 123	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.07 265
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.06 11	0.12 204	0.10 26	0.18 185	0.18 217	0.13 215	0.17 235	0.15 260	0.11 215	0.15 275	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.06 182	0.05 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_stereo_0083	0.12 246	0.08 228	0.17 354	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.15 98	0.26 352	0.11 154	0.14 186	0.13 216	0.10 185	0.12 178	0.13 262	0.10 395	0.08 403	0.09 358	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0081_aga	0.12 246	0.09 300	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.14 272	0.14 156	0.14 72	0.19 238	0.10 117	0.18 258	0.16 280	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.10 395	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_ft	0.12 246	0.07 117	0.13 208	0.19 348	0.10 334	0.12 204	0.17 311	0.16 123	0.16 179	0.13 215	0.13 173	0.15 260	0.10 185	0.14 257	0.13 262	0.10 395	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

MyStereo8	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.15 64	0.09 228	0.18 365	0.14 156	0.19 212	0.22 295	0.12 186	0.18 258	0.11 171	0.10 185	0.16 302	0.18 381	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.09 378

CoDeX	0.12 246	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.12 204	0.16 285	0.23 284	0.27 364	0.13 215	0.17 235	0.15 260	0.12 247	0.14 257	0.11 169	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

11t1	0.12 246	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.15 226	0.19 212	0.15 153	0.15 262	0.15 199	0.17 297	0.16 353	0.15 275	0.13 262	0.08 298	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

ffm	0.12 246	0.09 300	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 371	0.19 321	0.13 279	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.09 358	0.08 336	0.06 182	0.06 187

RAFT_CTSACE	0.12 246	0.09 300	0.10 95	0.22 454	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.18 185	0.17 203	0.21 388	0.27 388	0.13 216	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.04 13	0.04 28

Sa-1000	0.12 246	0.08 228	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.22 448	0.22 266	0.19 238	0.15 262	0.20 282	0.17 297	0.11 215	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.09 358	0.09 381	0.05 95	0.05 109

iRaft-Stereo_5w	0.12 246	0.09 300	0.12 175	0.20 403	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.22 266	0.22 295	0.19 350	0.14 186	0.11 171	0.09 163	0.20 401	0.16 351	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.06 187

CrosDoStereo	0.12 246	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.22 295	0.19 350	0.24 331	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

PFNet+	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.16 132	0.09 228	0.05 3	0.12 69	0.18 185	0.21 273	0.16 291	0.19 272	0.14 235	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.08 298	0.05 153	0.09 358	0.08 336	0.06 182	0.11 432

AAGNet	0.12 246	0.08 228	0.17 354	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.13 108	0.19 212	0.13 114	0.16 291	0.21 299	0.13 216	0.14 311	0.11 101	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.09 358	0.06 179	0.06 182	0.05 109

PSM-softLoss	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.08 47	0.12 69	0.24 308	0.17 203	0.15 262	0.19 272	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 453

KMStereo	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.08 47	0.12 69	0.24 308	0.17 203	0.15 262	0.19 272	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 453

FTStereo	0.12 246	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.07 22	0.15 226	0.22 266	0.18 217	0.12 186	0.24 331	0.11 171	0.13 279	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.06 182	0.10 408

KYRaft	0.12 246	0.07 117	0.10 95	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.15 226	0.23 284	0.12 84	0.13 215	0.16 216	0.20 338	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.06 182	0.15 496

DeepStereo_LL	0.12 246	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.22 295	0.19 350	0.24 331	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

DEmStereo	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.14 27	0.10 334	0.16 326	0.15 226	0.16 123	0.24 315	0.17 303	0.23 319	0.12 192	0.14 311	0.12 178	0.14 298	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

THIR-Stereo	0.12 246	0.07 117	0.11 137	0.15 64	0.08 124	0.14 272	0.16 285	0.18 185	0.25 339	0.17 303	0.24 331	0.13 216	0.13 279	0.12 178	0.14 298	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

DRaft	0.12 246	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.21 243	0.30 393	0.18 335	0.27 388	0.10 151	0.16 353	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

PFNet	0.12 246	0.06 48	0.17 354	0.18 289	0.08 124	0.09 81	0.15 226	0.26 341	0.20 259	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.12 247	0.13 229	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

RAFT-RH_RVC	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.16 132	0.09 228	0.12 204	0.12 69	0.17 158	0.12 84	0.13 215	0.40 480	0.11 171	0.10 185	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.06 187

IRAFT_RVC	0.12 246	0.08 228	0.17 354	0.19 348	0.08 124	0.07 22	0.14 156	0.25 328	0.23 305	0.14 238	0.15 199	0.15 260	0.12 247	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 358	0.06 179	0.06 182	0.06 187

sCroCo_RVC	0.12 246	0.09 300	0.24 446	0.24 484	0.11 387	0.19 387	0.14 156	0.17 158	0.15 153	0.10 117	0.13 173	0.12 192	0.07 102	0.14 257	0.11 169	0.08 298	0.08 403	0.08 274	0.08 336	0.05 95	0.07 265

ARAFT	0.12 246	0.08 228	0.18 386	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.20 225	0.13 114	0.12 186	0.13 173	0.14 235	0.12 247	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.10 406	0.09 381	0.06 182	0.04 28

BEATNet_4x	0.12 246	0.09 300	0.15 289	0.18 289	0.07 63	0.15 298	0.07 3	0.23 284	0.19 238	0.16 291	0.19 272	0.19 321	0.14 311	0.17 341	0.15 332	0.07 238	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.07 265

G2L-ROB	0.13 273	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.08 124	0.14 272	0.17 311	0.25 328	0.19 238	0.20 372	0.19 272	0.20 338	0.14 311	0.18 358	0.16 351	0.08 298	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.09 378

DFGA-Net	0.13 273	0.11 390	0.19 409	0.18 289	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.23 284	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.13 216	0.12 247	0.17 341	0.15 332	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.05 95	0.05 109

FACV-RUCA	0.13 273	0.11 390	0.13 208	0.19 348	0.12 416	0.15 298	0.16 285	0.22 266	0.21 273	0.16 291	0.16 216	0.15 260	0.16 353	0.14 257	0.13 262	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.08 334

UGAM	0.13 273	0.10 365	0.09 62	0.22 454	0.08 124	0.13 233	0.20 420	0.18 185	0.24 315	0.22 403	0.16 216	0.13 216	0.13 279	0.19 383	0.13 262	0.07 238	0.05 153	0.13 471	0.11 449	0.07 249	0.05 109

test_sample2	0.13 273	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.08 124	0.16 326	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.14 238	0.21 299	0.20 338	0.15 332	0.15 275	0.13 262	0.08 298	0.06 301	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.08 334

test_sample1	0.13 273	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.19 387	0.17 311	0.20 225	0.15 153	0.14 238	0.22 315	0.18 312	0.16 353	0.17 341	0.15 332	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.08 334

MyStereo05	0.13 273	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.18 359	0.28 379	0.35 438	0.17 303	0.14 186	0.15 260	0.11 215	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo04	0.13 273	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.29 397	0.38 456	0.17 303	0.14 186	0.16 280	0.11 215	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

ff1	0.13 273	0.09 300	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 371	0.19 321	0.13 279	0.15 275	0.22 432	0.06 109	0.05 153	0.09 358	0.08 336	0.06 182	0.06 187

LL-Strereo	0.13 273	0.10 365	0.12 175	0.20 403	0.10 334	0.11 163	0.18 359	0.33 443	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.14 311	0.19 383	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.09 358	0.08 336	0.04 13	0.05 109

anonymousa	0.13 273	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.13 233	0.17 311	0.20 225	0.29 387	0.15 262	0.24 331	0.16 280	0.14 311	0.14 257	0.14 298	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.09 381	0.05 95	0.07 265

TestStereo1	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 403	0.08 124	0.18 365	0.29 517	0.23 284	0.17 203	0.17 303	0.20 282	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

qqq	0.13 273	0.09 300	0.15 289	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.15 262	0.19 272	0.16 280	0.16 353	0.15 275	0.16 351	0.07 238	0.06 301	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

x	0.13 273	0.08 228	0.15 289	0.14 27	0.08 124	0.19 387	0.14 156	0.22 266	0.21 273	0.15 262	0.20 282	0.20 338	0.18 391	0.18 358	0.18 381	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

raft_robust	0.13 273	0.10 365	0.07 3	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.24 470	0.29 397	0.34 424	0.20 372	0.20 282	0.15 260	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.04 28

RAFT+CT+SA	0.13 273	0.11 390	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.28 506	0.22 266	0.22 295	0.15 262	0.26 371	0.10 151	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

SA-5K	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 403	0.08 124	0.18 365	0.29 517	0.23 284	0.17 203	0.17 303	0.20 282	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

SA	0.13 273	0.09 300	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.23 284	0.19 238	0.17 303	0.27 388	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.09 358	0.08 336	0.05 95	0.05 109

GwcNet-ADL	0.13 273	0.08 228	0.14 252	0.20 403	0.09 228	0.12 204	0.20 420	0.30 408	0.25 339	0.14 238	0.14 186	0.18 312	0.14 311	0.13 229	0.15 332	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.06 187

GANet-ADL	0.13 273	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.10 334	0.19 387	0.15 226	0.30 408	0.21 273	0.13 215	0.18 258	0.19 321	0.13 279	0.16 302	0.14 298	0.08 298	0.06 301	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.08 334

RAFT	0.13 273	0.09 300	0.11 137	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.23 460	0.21 243	0.20 259	0.21 388	0.21 299	0.18 312	0.13 279	0.17 341	0.10 111	0.06 109	0.07 372	0.10 406	0.09 381	0.06 182	0.05 109

sAnonymous2	0.13 273	0.12 409	0.25 449	0.20 403	0.12 416	0.18 365	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.08 138	0.11 101	0.11 169	0.09 354	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 494	0.10 408

CroCo_RVC	0.13 273	0.12 409	0.25 449	0.20 403	0.12 416	0.18 365	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.08 138	0.11 101	0.11 169	0.09 354	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 494	0.10 408

RAFT + AFF	0.13 273	0.08 228	0.21 423	0.20 403	0.10 334	0.14 272	0.23 460	0.27 355	0.21 273	0.12 186	0.10 114	0.12 192	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.08 298	0.07 372	0.09 358	0.09 381	0.06 182	0.09 378

GMStereo	0.13 273	0.15 459	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.16 285	0.20 225	0.25 339	0.17 303	0.17 235	0.11 171	0.11 215	0.16 302	0.13 262	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 273	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.15 298	0.16 285	0.28 379	0.27 364	0.14 238	0.18 258	0.12 192	0.13 279	0.14 257	0.11 169	0.08 298	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

FENet	0.13 273	0.08 228	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.16 285	0.23 284	0.23 305	0.17 303	0.24 331	0.16 280	0.13 279	0.14 257	0.15 332	0.08 298	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.08 334

MLCV	0.13 273	0.08 228	0.17 354	0.18 289	0.06 11	0.16 326	0.17 311	0.19 212	0.22 295	0.19 350	0.25 358	0.17 297	0.13 279	0.15 275	0.14 298	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

iResNet	0.13 273	0.10 365	0.18 386	0.19 348	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.21 243	0.27 364	0.16 291	0.24 331	0.15 260	0.13 279	0.14 257	0.15 332	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

DN-CSS_ROB	0.13 273	0.13 437	0.17 354	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.08 7	0.22 266	0.19 238	0.17 303	0.23 319	0.13 216	0.13 279	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.10 406	0.10 419	0.08 315	0.06 187

xyz-stereo	0.14 303	0.07 117	0.22 432	0.15 64	0.05 1	0.22 431	0.15 226	0.17 158	0.31 402	0.15 262	0.28 399	0.26 414	0.17 377	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

G2L-Stereo_test	0.14 303	0.07 117	0.11 137	0.13 9	0.08 124	0.12 204	0.17 311	0.31 424	0.28 380	0.21 388	0.23 319	0.20 338	0.16 353	0.17 341	0.19 396	0.07 238	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.07 249	0.07 265

coex_refinement	0.14 303	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.10 334	0.16 326	0.15 226	0.27 355	0.29 387	0.18 335	0.21 299	0.22 365	0.17 377	0.16 302	0.19 396	0.08 298	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.09 377	0.08 334

G2L-Stereo	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.12 69	0.27 355	0.22 295	0.17 303	0.27 388	0.21 347	0.13 279	0.18 358	0.18 381	0.09 354	0.08 403	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

rvit_0105_6	0.14 303	0.09 300	0.18 386	0.17 207	0.10 334	0.10 123	0.17 311	0.19 212	0.26 352	0.12 186	0.18 258	0.17 297	0.13 279	0.18 358	0.13 262	0.15 493	0.11 467	0.12 457	0.10 419	0.09 377	0.06 187

rvit_0105_5	0.14 303	0.10 365	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.23 460	0.24 308	0.27 364	0.14 238	0.15 199	0.18 312	0.13 279	0.17 341	0.14 298	0.14 489	0.11 467	0.10 406	0.11 449	0.08 315	0.07 265

test_sample6	0.14 303	0.09 300	0.14 252	0.17 207	0.08 124	0.17 349	0.19 402	0.26 341	0.18 217	0.18 335	0.28 399	0.19 321	0.15 332	0.15 275	0.13 262	0.08 298	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.08 334

test_sample5	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.16 132	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.25 328	0.17 203	0.17 303	0.28 399	0.18 312	0.15 332	0.16 302	0.13 262	0.08 298	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

test_sample4	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.08 124	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.18 217	0.17 303	0.26 371	0.18 312	0.15 332	0.17 341	0.13 262	0.08 298	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.08 334

test_sample3	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.14 27	0.09 228	0.20 406	0.17 311	0.27 355	0.18 217	0.17 303	0.22 315	0.19 321	0.15 332	0.17 341	0.14 298	0.09 354	0.06 301	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.08 334

SMFormer	0.14 303	0.07 117	0.18 386	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 332	0.15 275	0.17 368	0.08 298	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

tta	0.14 303	0.07 117	0.18 386	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 332	0.15 275	0.17 368	0.08 298	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.06 187

qqq1	0.14 303	0.07 117	0.18 386	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 332	0.15 275	0.12 227	0.08 298	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

fff1	0.14 303	0.07 117	0.18 386	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 332	0.15 275	0.12 227	0.08 298	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

mmm	0.14 303	0.08 228	0.18 386	0.17 207	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.16 291	0.23 319	0.21 347	0.16 353	0.16 302	0.17 368	0.08 298	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.07 265

DualNet	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.16 132	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.25 328	0.17 203	0.18 335	0.28 399	0.18 312	0.15 332	0.16 302	0.13 262	0.08 298	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

ttt	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.15 298	0.18 359	0.27 355	0.30 393	0.16 291	0.24 331	0.17 297	0.14 311	0.13 229	0.14 298	0.11 427	0.08 403	0.09 358	0.08 336	0.09 377	0.09 378

StereoVision	0.14 303	0.13 437	0.10 95	0.24 484	0.10 334	0.16 326	0.21 436	0.21 243	0.20 259	0.12 186	0.25 358	0.10 151	0.10 185	0.16 302	0.10 111	0.09 354	0.10 453	0.12 457	0.12 470	0.06 182	0.05 109

PCWNet_CMD	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.14 156	0.29 397	0.36 444	0.14 238	0.20 282	0.21 347	0.13 279	0.17 341	0.14 298	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

gwcnet-sp	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 331	0.15 260	0.16 353	0.16 302	0.15 332	0.08 298	0.07 372	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

scenet	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 331	0.15 260	0.16 353	0.16 302	0.15 332	0.08 298	0.07 372	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

CASS	0.14 303	0.12 409	0.12 175	0.23 473	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.19 212	0.20 259	0.17 303	0.18 258	0.15 260	0.15 332	0.15 275	0.14 298	0.09 354	0.06 301	0.10 406	0.08 336	0.09 377	0.07 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 331	0.15 260	0.16 353	0.16 302	0.15 332	0.08 298	0.07 372	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

IER	0.14 303	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.16 285	0.26 341	0.27 364	0.18 335	0.26 371	0.17 297	0.20 421	0.17 341	0.14 298	0.08 298	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

test_5	0.14 303	0.12 409	0.08 19	0.20 403	0.10 334	0.14 272	0.28 506	0.21 243	0.24 315	0.19 350	0.28 399	0.11 171	0.15 332	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

psmg	0.14 303	0.09 300	0.14 252	0.17 207	0.10 334	0.15 298	0.17 311	0.29 397	0.20 259	0.17 303	0.21 299	0.25 404	0.16 353	0.16 302	0.14 298	0.08 298	0.07 372	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

UDGNet	0.14 303	0.13 437	0.17 354	0.18 289	0.10 334	0.12 204	0.16 285	0.21 243	0.27 364	0.20 372	0.20 282	0.17 297	0.13 279	0.16 302	0.14 298	0.10 395	0.06 301	0.09 358	0.07 269	0.07 249	0.07 265

TestStereo	0.14 303	0.15 459	0.11 137	0.23 473	0.08 124	0.15 298	0.21 436	0.20 225	0.23 305	0.14 238	0.25 358	0.16 280	0.13 279	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.05 109

CFNet_pseudo	0.14 303	0.08 228	0.16 331	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.27 355	0.34 424	0.15 262	0.21 299	0.22 365	0.13 279	0.18 358	0.14 298	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.07 265

GES	0.14 303	0.08 228	0.16 331	0.15 64	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.28 379	0.26 352	0.17 303	0.24 331	0.19 321	0.14 311	0.16 302	0.14 298	0.08 298	0.08 403	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.09 378

cf-r	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.14 272	0.19 402	0.21 243	0.25 339	0.17 303	0.26 371	0.22 365	0.17 377	0.14 257	0.15 332	0.10 395	0.05 153	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

GANet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.23 284	0.21 273	0.17 303	0.25 358	0.24 391	0.16 353	0.16 302	0.16 351	0.10 395	0.06 301	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

PSMNet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.13 233	0.16 285	0.25 328	0.24 315	0.17 303	0.28 399	0.23 382	0.14 311	0.16 302	0.14 298	0.11 427	0.06 301	0.09 358	0.12 470	0.08 315	0.07 265

GwcNet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.20 420	0.22 266	0.28 380	0.18 335	0.28 399	0.23 382	0.17 377	0.15 275	0.16 351	0.10 395	0.06 301	0.07 194	0.09 381	0.07 249	0.07 265

CFNet-ft	0.14 303	0.07 117	0.15 289	0.12 4	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.22 266	0.24 315	0.17 303	0.26 371	0.24 391	0.14 311	0.16 302	0.15 332	0.11 427	0.06 301	0.08 274	0.09 381	0.09 377	0.08 334

DMCA	0.14 303	0.09 300	0.17 354	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.23 284	0.28 380	0.14 238	0.20 282	0.17 297	0.18 391	0.15 275	0.17 368	0.10 395	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.10 408

MSMDNet	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.14 156	0.29 397	0.36 444	0.14 238	0.20 282	0.21 347	0.13 279	0.18 358	0.14 298	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

HSM-Net_RVC	0.14 303	0.08 228	0.12 175	0.15 64	0.08 124	0.16 326	0.15 226	0.27 355	0.29 387	0.20 372	0.21 299	0.29 438	0.14 311	0.18 358	0.13 262	0.06 109	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 303	0.07 117	0.15 289	0.12 4	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.22 266	0.24 315	0.17 303	0.26 371	0.24 391	0.14 311	0.16 302	0.15 332	0.11 427	0.06 301	0.08 274	0.09 381	0.09 377	0.08 334

ccs_rob	0.14 303	0.09 300	0.16 331	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.27 355	0.34 424	0.15 262	0.21 299	0.22 365	0.13 279	0.18 358	0.14 298	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

iResNet_ROB	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.15 64	0.07 63	0.19 387	0.14 156	0.26 341	0.32 408	0.23 417	0.26 371	0.23 382	0.16 353	0.15 275	0.14 298	0.07 238	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.08 334

rvit_0105_4	0.15 344	0.09 300	0.17 354	0.17 207	0.10 334	0.12 204	0.20 420	0.23 284	0.27 364	0.14 238	0.20 282	0.17 297	0.14 311	0.17 341	0.13 262	0.15 493	0.11 467	0.11 436	0.10 419	0.09 377	0.06 187

DCVSM-stereo	0.15 344	0.09 300	0.16 331	0.16 132	0.10 334	0.15 298	0.09 17	0.20 225	0.24 315	0.20 372	0.24 331	0.26 414	0.15 332	0.19 383	0.14 298	0.09 354	0.07 372	0.09 358	0.08 336	0.10 412	0.12 453

ACV-stereo	0.15 344	0.10 365	0.29 472	0.18 289	0.12 416	0.15 298	0.13 108	0.23 284	0.21 273	0.19 350	0.23 319	0.22 365	0.15 332	0.23 445	0.17 368	0.08 298	0.07 372	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

DispNO	0.15 344	0.09 300	0.18 386	0.19 348	0.12 416	0.11 163	0.21 436	0.23 284	0.29 387	0.18 335	0.23 319	0.19 321	0.17 377	0.16 302	0.16 351	0.07 238	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.06 187

mmx	0.15 344	0.09 300	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 371	0.19 321	0.13 279	0.15 275	0.22 432	0.08 298	0.06 301	0.09 358	0.08 336	0.08 315	0.08 334

xxx	0.15 344	0.09 300	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 371	0.19 321	0.13 279	0.15 275	0.22 432	0.08 298	0.06 301	0.09 358	0.08 336	0.08 315	0.08 334

CFNet_ucs	0.15 344	0.09 300	0.17 354	0.16 132	0.11 387	0.14 272	0.14 156	0.30 408	0.34 424	0.16 291	0.24 331	0.23 382	0.14 311	0.18 358	0.15 332	0.09 354	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

CBFPSM	0.15 344	0.07 117	0.27 460	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.22 266	0.23 305	0.20 372	0.27 388	0.23 382	0.16 353	0.16 302	0.19 396	0.06 109	0.06 301	0.06 100	0.07 269	0.07 249	0.07 265

BUS	0.15 344	0.09 300	0.14 252	0.22 454	0.10 334	0.20 406	0.14 156	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 319	0.16 280	0.14 311	0.16 302	0.14 298	0.08 298	0.06 301	0.10 406	0.09 381	0.07 249	0.07 265

BSDual-CNN	0.15 344	0.09 300	0.14 252	0.22 454	0.10 334	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 319	0.25 404	0.16 353	0.16 302	0.14 298	0.08 298	0.06 301	0.10 406	0.09 381	0.07 249	0.07 265

hknet	0.15 344	0.11 390	0.14 252	0.22 454	0.11 387	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.26 352	0.17 303	0.23 319	0.22 365	0.18 391	0.17 341	0.13 262	0.07 238	0.06 301	0.10 406	0.09 381	0.07 249	0.07 265

dd	0.15 344	0.17 480	0.17 354	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.18 359	0.22 266	0.26 352	0.23 417	0.20 282	0.21 347	0.10 185	0.21 419	0.17 368	0.10 395	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

DAS	0.15 344	0.08 228	0.18 386	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 371	0.21 347	0.16 353	0.16 302	0.13 262	0.08 298	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

SepStereo	0.15 344	0.08 228	0.18 386	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 371	0.21 347	0.16 353	0.26 465	0.13 262	0.08 298	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

PSMNet-ADL	0.15 344	0.12 409	0.13 208	0.22 454	0.09 228	0.13 233	0.20 420	0.26 341	0.23 305	0.18 335	0.20 282	0.23 382	0.17 377	0.18 358	0.18 381	0.09 354	0.08 403	0.08 274	0.11 449	0.08 315	0.07 265

LMCR-Stereo	0.15 344	0.08 228	0.14 252	0.21 434	0.09 228	0.18 365	0.19 402	0.28 379	0.19 238	0.24 429	0.24 331	0.23 382	0.17 377	0.20 401	0.17 368	0.07 238	0.06 301	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.09 378

xxxx	0.15 344	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.24 450	0.18 359	0.32 429	0.20 259	0.14 238	0.28 399	0.22 365	0.14 311	0.15 275	0.29 498	0.09 354	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.08 334

test_xeample	0.15 344	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.22 431	0.20 420	0.29 397	0.21 273	0.16 291	0.29 414	0.19 321	0.17 377	0.16 302	0.28 490	0.09 354	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

ACVNet	0.15 344	0.09 300	0.15 289	0.13 9	0.12 416	0.14 272	0.20 420	0.22 266	0.34 424	0.17 303	0.26 371	0.21 347	0.17 377	0.18 358	0.21 419	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

acv_ft	0.15 344	0.09 300	0.16 331	0.19 348	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.25 328	0.34 424	0.19 350	0.26 371	0.21 347	0.17 377	0.18 358	0.19 396	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

RASNet	0.15 344	0.07 117	0.15 289	0.16 132	0.08 124	0.19 387	0.14 156	0.30 408	0.21 273	0.17 303	0.25 358	0.21 347	0.19 409	0.20 401	0.20 406	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

CFNet	0.15 344	0.11 390	0.17 354	0.17 207	0.08 124	0.19 387	0.10 26	0.29 397	0.26 352	0.19 350	0.24 331	0.24 391	0.18 391	0.18 358	0.15 332	0.08 298	0.06 301	0.09 358	0.10 419	0.08 315	0.07 265

UCFNet_RVC	0.15 344	0.08 228	0.13 208	0.11 1	0.10 334	0.20 406	0.10 26	0.24 308	0.23 305	0.17 303	0.21 299	0.24 391	0.15 332	0.18 358	0.15 332	0.12 453	0.07 372	0.11 436	0.13 481	0.11 434	0.10 408

AdaStereo	0.15 344	0.11 390	0.16 331	0.19 348	0.09 228	0.21 417	0.11 45	0.33 443	0.28 380	0.21 388	0.23 319	0.21 347	0.13 279	0.19 383	0.15 332	0.13 470	0.05 153	0.10 406	0.07 269	0.09 377	0.07 265
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.
iResNetv2_ROB	0.15 344	0.08 228	0.16 331	0.16 132	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.26 341	0.36 444	0.21 388	0.29 414	0.24 391	0.13 279	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.06 301	0.06 100	0.04 31	0.09 377	0.08 334

HSM	0.15 344	0.09 300	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.16 326	0.14 156	0.28 379	0.25 339	0.20 372	0.24 331	0.37 490	0.17 377	0.20 401	0.15 332	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.06 187

pmcnn	0.15 344	0.07 117	0.20 413	0.15 64	0.07 63	0.21 417	0.16 285	0.25 328	0.26 352	0.21 388	0.33 439	0.29 438	0.19 409	0.18 358	0.17 368	0.07 238	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

DDVS	0.16 371	0.10 365	0.22 432	0.16 132	0.12 416	0.15 298	0.14 156	0.25 328	0.19 238	0.18 335	0.30 420	0.27 420	0.13 279	0.20 401	0.16 351	0.09 354	0.06 301	0.09 358	0.07 269	0.11 434	0.11 432

rvit_0105_3	0.16 371	0.10 365	0.15 289	0.20 403	0.12 416	0.15 298	0.26 495	0.25 328	0.30 393	0.15 262	0.17 235	0.21 347	0.14 311	0.18 358	0.14 298	0.14 489	0.11 467	0.12 457	0.14 486	0.07 249	0.07 265

ITSA-stereo	0.16 371	0.11 390	0.14 252	0.19 348	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.30 408	0.49 499	0.17 303	0.18 258	0.22 365	0.15 332	0.17 341	0.16 351	0.10 395	0.06 301	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.09 378

test_sample7	0.16 371	0.10 365	0.16 331	0.14 27	0.12 416	0.16 326	0.17 311	0.28 379	0.24 315	0.21 388	0.21 299	0.24 391	0.20 421	0.16 302	0.16 351	0.12 453	0.06 301	0.10 406	0.09 381	0.11 434	0.10 408

1111x	0.16 371	0.09 300	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.18 365	0.25 487	0.32 429	0.25 339	0.17 303	0.24 331	0.27 420	0.15 332	0.14 257	0.24 455	0.07 238	0.07 372	0.08 274	0.09 381	0.07 249	0.07 265

GMStereo_Zeroshot	0.16 371	0.13 437	0.25 449	0.20 403	0.10 334	0.17 349	0.13 108	0.30 408	0.25 339	0.23 417	0.32 433	0.25 404	0.11 215	0.19 383	0.14 298	0.09 354	0.06 301	0.11 436	0.06 179	0.12 451	0.08 334

CRFU-Net	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.28 466	0.28 399	0.29 438	0.18 391	0.19 383	0.18 381	0.09 354	0.09 430	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.09 378

NINENet	0.16 371	0.10 365	0.16 331	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.14 156	0.41 510	0.37 450	0.18 335	0.21 299	0.16 280	0.14 311	0.16 302	0.14 298	0.08 298	0.08 403	0.10 406	0.07 269	0.10 412	0.09 378

CSP-Net	0.16 371	0.09 300	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.33 413	0.26 446	0.31 424	0.25 404	0.16 353	0.21 419	0.19 396	0.09 354	0.06 301	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.08 334

AASNet	0.16 371	0.08 228	0.13 208	0.19 348	0.09 228	0.19 387	0.15 226	0.38 496	0.37 450	0.20 372	0.24 331	0.20 338	0.17 377	0.17 341	0.21 419	0.10 395	0.08 403	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

AACVNet	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.18 365	0.15 226	0.24 308	0.25 339	0.27 453	0.27 388	0.28 430	0.18 391	0.19 383	0.17 368	0.09 354	0.07 372	0.09 358	0.07 269	0.10 412	0.09 378

ADLNet2	0.16 371	0.09 300	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.16 285	0.32 429	0.39 461	0.17 303	0.20 282	0.20 338	0.19 409	0.21 419	0.23 443	0.08 298	0.07 372	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.07 265

ICVP	0.16 371	0.09 300	0.12 175	0.22 454	0.09 228	0.18 365	0.21 436	0.26 341	0.24 315	0.18 335	0.30 420	0.27 420	0.18 391	0.18 358	0.15 332	0.10 395	0.07 372	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.08 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 371	0.14 452	0.34 490	0.26 501	0.14 460	0.27 479	0.18 359	0.28 379	0.28 380	0.15 262	0.17 235	0.14 235	0.11 215	0.16 302	0.12 227	0.08 298	0.08 403	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.11 432

ADLNet	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.16 132	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.33 443	0.27 364	0.23 417	0.27 388	0.24 391	0.16 353	0.18 358	0.21 419	0.10 395	0.06 301	0.10 406	0.10 419	0.08 315	0.09 378

HCRNet	0.16 371	0.23 512	0.12 175	0.35 533	0.11 387	0.15 298	0.17 311	0.26 341	0.22 295	0.19 350	0.24 331	0.21 347	0.14 311	0.15 275	0.13 262	0.11 427	0.07 372	0.11 436	0.10 419	0.09 377	0.07 265

222	0.16 371	0.07 117	0.15 289	0.14 27	0.08 124	0.25 459	0.18 359	0.30 408	0.21 273	0.18 335	0.29 414	0.17 297	0.16 353	0.16 302	0.44 539	0.10 395	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.08 334

UPFNet	0.16 371	0.08 228	0.12 175	0.20 403	0.12 416	0.20 406	0.23 460	0.28 379	0.26 352	0.18 335	0.24 331	0.22 365	0.20 421	0.19 383	0.22 432	0.09 354	0.07 372	0.08 274	0.09 381	0.08 315	0.06 187

ac_64	0.16 371	0.09 300	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.24 308	0.22 295	0.19 350	0.24 331	0.29 438	0.18 391	0.19 383	0.22 432	0.09 354	0.08 403	0.08 274	0.09 381	0.07 249	0.06 187

DSFCA	0.16 371	0.09 300	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.21 417	0.19 402	0.28 379	0.31 402	0.23 417	0.25 358	0.22 365	0.16 353	0.20 401	0.20 406	0.10 395	0.07 372	0.09 358	0.09 381	0.08 315	0.08 334

AANet_RVC	0.16 371	0.10 365	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.27 355	0.32 408	0.22 403	0.35 454	0.21 347	0.22 436	0.22 437	0.17 368	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187

DeepPruner_ROB	0.16 371	0.11 390	0.16 331	0.17 207	0.10 334	0.17 349	0.15 226	0.32 429	0.21 273	0.19 350	0.21 299	0.22 365	0.19 409	0.21 419	0.16 351	0.13 470	0.09 430	0.09 358	0.10 419	0.11 434	0.11 432

rvit_stereo_0075_2	0.17 393	0.12 409	0.25 449	0.23 473	0.16 490	0.13 233	0.10 26	0.30 408	0.27 364	0.20 372	0.28 399	0.22 365	0.15 332	0.18 358	0.13 262	0.16 510	0.10 453	0.17 505	0.10 419	0.10 412	0.10 408

DualNet (step1)	0.17 393	0.12 409	0.21 423	0.13 9	0.14 460	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 388	0.21 299	0.24 391	0.20 421	0.16 302	0.16 351	0.15 493	0.06 301	0.14 484	0.14 486	0.15 494	0.13 466

iinet-f	0.17 393	0.07 117	0.46 513	0.14 27	0.10 334	0.21 417	0.14 156	0.27 355	0.23 305	0.22 403	0.25 358	0.21 347	0.16 353	0.18 358	0.22 432	0.09 354	0.07 372	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.10 408

ToySt	0.17 393	0.11 390	0.19 409	0.17 207	0.11 387	0.16 326	0.26 495	0.24 308	0.33 413	0.19 350	0.24 331	0.26 414	0.24 451	0.19 383	0.21 419	0.07 238	0.08 403	0.09 358	0.10 419	0.09 377	0.08 334

ssnet_v2	0.17 393	0.10 365	0.18 386	0.17 207	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.34 457	0.25 339	0.23 417	0.23 319	0.27 420	0.19 409	0.22 437	0.21 419	0.11 427	0.10 453	0.09 358	0.09 381	0.08 315	0.08 334

GEStereo_RVC	0.17 393	0.12 409	0.16 331	0.22 454	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.32 429	0.49 499	0.20 372	0.25 358	0.17 297	0.13 279	0.21 419	0.16 351	0.10 395	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

MMNet	0.17 393	0.10 365	0.17 354	0.20 403	0.11 387	0.27 479	0.20 420	0.26 341	0.42 474	0.22 403	0.30 420	0.22 365	0.20 421	0.18 358	0.20 406	0.06 109	0.06 301	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

delet	0.17 393	0.09 300	0.18 386	0.19 348	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.30 408	0.38 456	0.17 303	0.27 388	0.19 321	0.19 409	0.19 383	0.21 419	0.08 298	0.08 403	0.09 358	0.11 449	0.06 182	0.07 265

UNet	0.17 393	0.09 300	0.18 386	0.19 348	0.12 416	0.28 489	0.19 402	0.33 443	0.30 393	0.21 388	0.25 358	0.23 382	0.19 409	0.20 401	0.19 396	0.07 238	0.06 301	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.07 265

HGLStereo	0.17 393	0.09 300	0.19 409	0.17 207	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.31 424	0.33 413	0.22 403	0.33 439	0.24 391	0.18 391	0.20 401	0.21 419	0.10 395	0.09 430	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 408

DMCA-RVC	0.17 393	0.10 365	0.16 331	0.24 484	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.24 315	0.21 388	0.27 388	0.25 404	0.27 473	0.18 358	0.21 419	0.12 453	0.08 403	0.13 471	0.10 419	0.10 412	0.08 334

FADNet-RVC-Resample	0.17 393	0.12 409	0.32 485	0.22 454	0.12 416	0.19 387	0.14 156	0.25 328	0.24 315	0.24 429	0.27 388	0.20 338	0.15 332	0.17 341	0.16 351	0.07 238	0.08 403	0.12 457	0.10 419	0.09 377	0.11 432

FADNet_RVC	0.17 393	0.14 452	0.41 506	0.20 403	0.11 387	0.13 233	0.13 108	0.27 355	0.22 295	0.21 388	0.23 319	0.20 338	0.18 391	0.15 275	0.17 368	0.08 298	0.08 403	0.12 457	0.09 381	0.11 434	0.10 408

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 393	0.10 365	0.23 440	0.20 403	0.10 334	0.15 298	0.18 359	0.31 424	0.25 339	0.21 388	0.31 424	0.25 404	0.17 377	0.21 419	0.20 406	0.09 354	0.06 301	0.08 274	0.09 381	0.07 249	0.08 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 393	0.12 409	0.16 331	0.20 403	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.27 355	0.24 315	0.26 446	0.41 491	0.23 382	0.18 391	0.21 419	0.21 419	0.09 354	0.05 153	0.09 358	0.10 419	0.07 249	0.07 265
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 408	0.10 365	0.41 506	0.19 348	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.23 284	0.34 424	0.19 350	0.41 491	0.22 365	0.17 377	0.20 401	0.25 462	0.07 238	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

ISRNet	0.18 408	0.08 228	0.20 413	0.19 348	0.13 442	0.15 298	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.21 388	0.26 371	0.27 420	0.18 391	0.17 341	0.20 406	0.20 525	0.08 403	0.14 484	0.14 486	0.14 482	0.17 514

test_sample9	0.18 408	0.12 409	0.21 423	0.13 9	0.14 460	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 388	0.21 299	0.24 391	0.20 421	0.19 383	0.18 381	0.15 493	0.30 543	0.14 484	0.14 486	0.15 494	0.13 466

fast-acv-ft	0.18 408	0.11 390	0.20 413	0.19 348	0.12 416	0.26 470	0.21 436	0.26 341	0.35 438	0.22 403	0.34 449	0.27 420	0.21 429	0.21 419	0.23 443	0.09 354	0.09 430	0.08 274	0.10 419	0.08 315	0.07 265

HBP-ISP	0.18 408	0.13 437	0.17 354	0.15 64	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.28 379	0.30 393	0.22 403	0.33 439	0.21 347	0.25 459	0.23 445	0.18 381	0.15 493	0.17 516	0.21 519	0.17 513	0.10 412	0.09 378

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 408	0.09 300	0.30 478	0.15 64	0.11 387	0.23 444	0.20 420	0.27 355	0.40 465	0.26 446	0.43 502	0.25 404	0.15 332	0.21 419	0.20 406	0.07 238	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.10 412	0.09 378

dad	0.18 408	0.20 501	0.21 423	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.19 402	0.21 243	0.28 380	0.30 481	0.24 331	0.30 447	0.13 279	0.19 383	0.17 368	0.18 516	0.09 430	0.11 436	0.09 381	0.11 434	0.07 265

hitnet-ft	0.18 408	0.10 365	0.17 354	0.14 27	0.09 228	0.27 479	0.20 420	0.25 328	0.26 352	0.24 429	0.32 433	0.32 470	0.23 442	0.24 456	0.21 419	0.12 453	0.07 372	0.10 406	0.08 336	0.12 451	0.11 432

STTStereo	0.18 408	0.13 437	0.28 463	0.20 403	0.11 387	0.16 326	0.21 436	0.29 397	0.23 305	0.22 403	0.30 420	0.29 438	0.18 391	0.20 401	0.20 406	0.12 453	0.11 467	0.11 436	0.14 486	0.09 377	0.08 334

TDLM	0.18 408	0.12 409	0.14 252	0.24 484	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.37 489	0.30 393	0.22 403	0.28 399	0.28 430	0.18 391	0.23 445	0.19 396	0.11 427	0.07 372	0.10 406	0.10 419	0.08 315	0.08 334

CVANet_RVC	0.18 408	0.11 390	0.14 252	0.21 434	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.34 457	0.34 424	0.22 403	0.31 424	0.28 430	0.18 391	0.24 456	0.18 381	0.12 453	0.08 403	0.12 457	0.12 470	0.09 377	0.08 334

DLCB_ROB	0.18 408	0.10 365	0.16 331	0.23 473	0.11 387	0.24 450	0.18 359	0.30 408	0.28 380	0.27 453	0.29 414	0.28 430	0.25 459	0.20 401	0.20 406	0.08 298	0.08 403	0.09 358	0.09 381	0.07 249	0.07 265

TCMNet	0.19 420	0.12 409	0.20 413	0.21 434	0.18 511	0.21 417	0.24 470	0.28 379	0.36 444	0.23 417	0.26 371	0.25 404	0.20 421	0.20 401	0.23 443	0.13 470	0.11 467	0.11 436	0.12 470	0.13 466	0.12 453

rvit_105_1	0.19 420	0.12 409	0.25 449	0.21 434	0.16 490	0.22 431	0.28 506	0.32 429	0.42 474	0.20 372	0.21 299	0.22 365	0.18 391	0.19 383	0.18 381	0.12 453	0.12 481	0.13 471	0.15 502	0.08 315	0.07 265

SACVNet	0.19 420	0.12 409	0.15 289	0.17 207	0.13 442	0.22 431	0.18 359	0.31 424	0.31 402	0.24 429	0.31 424	0.30 447	0.23 442	0.23 445	0.17 368	0.11 427	0.08 403	0.10 406	0.10 419	0.12 451	0.14 482

pcwnet_v2	0.19 420	0.11 390	0.26 458	0.18 289	0.14 460	0.18 365	0.15 226	0.37 489	0.46 495	0.19 350	0.24 331	0.21 347	0.19 409	0.21 419	0.20 406	0.13 470	0.10 453	0.10 406	0.10 419	0.11 434	0.13 466

psm_up	0.19 420	0.10 365	0.18 386	0.21 434	0.11 387	0.17 349	0.19 402	0.38 496	0.34 424	0.22 403	0.28 399	0.29 438	0.25 459	0.20 401	0.22 432	0.09 354	0.10 453	0.11 436	0.11 449	0.08 315	0.08 334

NVstereo2D	0.19 420	0.11 390	0.16 331	0.17 207	0.16 490	0.28 489	0.23 460	0.44 525	0.42 474	0.15 262	0.28 399	0.25 404	0.19 409	0.23 445	0.18 381	0.09 354	0.06 301	0.10 406	0.08 336	0.15 494	0.10 408

StereoDRNet	0.19 420	0.11 390	0.18 386	0.22 454	0.11 387	0.22 431	0.22 448	0.37 489	0.34 424	0.24 429	0.28 399	0.30 447	0.19 409	0.20 401	0.21 419	0.10 395	0.08 403	0.11 436	0.09 381	0.09 377	0.07 265

CBMV_ROB	0.19 420	0.13 437	0.18 386	0.16 132	0.11 387	0.16 326	0.12 69	0.27 355	0.29 387	0.27 453	0.31 424	0.27 420	0.24 451	0.24 456	0.16 351	0.15 493	0.18 518	0.22 523	0.20 519	0.10 412	0.12 453

NOSS_ROB	0.19 420	0.13 437	0.18 386	0.16 132	0.12 416	0.16 326	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.20 372	0.22 315	0.27 420	0.24 451	0.21 419	0.16 351	0.16 510	0.18 518	0.23 524	0.21 521	0.13 466	0.13 466

w-ln-seven-2	0.20 429	0.14 452	0.39 501	0.23 473	0.12 416	0.21 417	0.21 436	0.29 397	0.38 456	0.25 442	0.38 469	0.28 430	0.23 442	0.21 419	0.25 462	0.08 298	0.08 403	0.09 358	0.09 381	0.10 412	0.09 378

YMNet	0.20 429	0.12 409	0.20 413	0.21 434	0.14 460	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 466	0.35 454	0.30 447	0.18 391	0.18 358	0.22 432	0.11 427	0.13 493	0.10 406	0.10 419	0.09 377	0.09 378

YMNet_1	0.20 429	0.12 409	0.20 413	0.21 434	0.14 460	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 466	0.35 454	0.30 447	0.18 391	0.18 358	0.22 432	0.11 427	0.13 493	0.10 406	0.10 419	0.09 377	0.09 378

test_sample8	0.20 429	0.12 409	0.21 423	0.13 9	0.14 460	0.18 365	0.14 156	0.32 429	0.21 273	0.28 466	0.22 315	0.36 487	0.26 467	0.19 383	0.18 381	0.15 493	0.30 543	0.14 484	0.14 486	0.15 494	0.13 466

SDNR	0.20 429	0.09 300	0.19 409	0.16 132	0.12 416	0.79 554	0.13 108	0.26 341	0.33 413	0.19 350	0.25 358	0.19 321	0.12 247	0.19 383	0.15 332	0.16 510	0.18 518	0.14 484	0.11 449	0.08 315	0.12 453

GwcNet	0.20 429	0.14 452	0.20 413	0.18 289	0.12 416	0.25 459	0.20 420	0.36 480	0.45 488	0.20 372	0.33 439	0.33 476	0.21 429	0.22 437	0.25 462	0.11 427	0.09 430	0.09 358	0.09 381	0.09 377	0.10 408

SuperB	0.20 429	0.10 365	0.57 527	0.16 132	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.51 506	0.27 453	0.39 477	0.17 297	0.22 436	0.22 437	0.21 419	0.08 298	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.12 451	0.11 432

ADCRef	0.20 429	0.12 409	0.43 511	0.20 403	0.12 416	0.23 444	0.18 359	0.32 429	0.37 450	0.26 446	0.33 439	0.18 312	0.23 442	0.25 461	0.26 476	0.07 238	0.06 301	0.09 358	0.09 381	0.08 315	0.09 378

ADCP+	0.20 429	0.10 365	0.35 496	0.21 434	0.12 416	0.22 431	0.27 500	0.31 424	0.35 438	0.26 446	0.37 462	0.22 365	0.22 436	0.27 467	0.28 490	0.09 354	0.06 301	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 408

PS-NSSS	0.20 429	0.21 506	0.23 440	0.20 403	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.36 480	0.26 352	0.27 453	0.34 449	0.27 420	0.24 451	0.20 401	0.20 406	0.15 493	0.12 481	0.17 505	0.14 486	0.10 412	0.09 378

DRN-Test	0.20 429	0.11 390	0.21 423	0.22 454	0.10 334	0.22 431	0.22 448	0.40 505	0.38 456	0.24 429	0.33 439	0.26 414	0.22 436	0.22 437	0.25 462	0.11 427	0.07 372	0.11 436	0.10 419	0.09 377	0.08 334

DISCO	0.20 429	0.09 300	0.22 432	0.17 207	0.10 334	0.25 459	0.18 359	0.28 379	0.45 488	0.23 417	0.32 433	0.34 480	0.26 467	0.29 483	0.29 498	0.08 298	0.06 301	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 408

SGM-Forest	0.20 429	0.14 452	0.18 386	0.20 403	0.13 442	0.21 417	0.22 448	0.33 443	0.31 402	0.24 429	0.29 414	0.28 430	0.20 421	0.23 445	0.18 381	0.15 493	0.16 512	0.15 495	0.14 486	0.13 466	0.12 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 429	0.15 459	0.18 386	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.11 45	0.30 408	0.31 402	0.29 475	0.31 424	0.31 462	0.23 442	0.28 475	0.19 396	0.13 470	0.15 507	0.17 505	0.16 506	0.10 412	0.10 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 443	0.17 480	0.20 413	0.23 473	0.15 478	0.31 499	0.20 420	0.33 443	0.35 438	0.24 429	0.28 399	0.31 462	0.29 486	0.21 419	0.23 443	0.15 493	0.12 481	0.13 471	0.09 381	0.14 482	0.15 496

FAT-Stereo	0.21 443	0.13 437	0.22 432	0.21 434	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.35 472	0.40 465	0.28 466	0.37 462	0.33 476	0.33 508	0.21 419	0.20 406	0.09 354	0.11 467	0.10 406	0.09 381	0.11 434	0.14 482

FADNet-RVC	0.21 443	0.20 501	0.40 504	0.21 434	0.16 490	0.21 417	0.15 226	0.27 355	0.27 364	0.26 446	0.32 433	0.26 414	0.21 429	0.22 437	0.19 396	0.12 453	0.13 493	0.12 457	0.14 486	0.13 466	0.18 517

FADNet	0.21 443	0.23 512	0.37 499	0.18 289	0.17 502	0.25 459	0.13 108	0.32 429	0.32 408	0.23 417	0.25 358	0.27 420	0.21 429	0.19 383	0.16 351	0.13 470	0.15 507	0.12 457	0.15 502	0.17 512	0.18 517

S-Stereo	0.21 443	0.12 409	0.25 449	0.21 434	0.13 442	0.21 417	0.19 402	0.33 443	0.45 488	0.23 417	0.36 459	0.28 430	0.29 486	0.20 401	0.23 443	0.09 354	0.12 481	0.10 406	0.10 419	0.13 466	0.14 482

DANet	0.21 443	0.16 470	0.29 472	0.25 492	0.13 442	0.23 444	0.19 402	0.28 379	0.27 364	0.28 466	0.32 433	0.35 485	0.32 505	0.31 490	0.24 455	0.11 427	0.09 430	0.11 436	0.10 419	0.13 466	0.11 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 443	0.16 470	0.27 460	0.18 289	0.11 387	0.22 431	0.13 108	0.33 443	0.49 499	0.30 481	0.40 480	0.32 470	0.25 459	0.31 490	0.23 443	0.10 395	0.07 372	0.11 436	0.08 336	0.11 434	0.10 408

PWCDC_ROB	0.21 443	0.13 437	0.23 440	0.25 492	0.12 416	0.20 406	0.15 226	0.34 457	0.55 516	0.29 475	0.49 512	0.21 347	0.15 332	0.28 475	0.20 406	0.11 427	0.09 430	0.10 406	0.08 336	0.11 434	0.09 378

GASNet	0.22 451	0.24 515	0.34 490	0.26 501	0.17 502	0.27 479	0.16 285	0.45 527	0.42 474	0.27 453	0.24 331	0.30 447	0.16 353	0.27 467	0.18 381	0.12 453	0.09 430	0.12 457	0.11 449	0.16 505	0.08 334

Anonymous_2	0.22 451	0.17 480	0.28 463	0.15 64	0.16 490	0.33 503	0.22 448	0.23 284	0.18 217	0.23 417	0.24 331	0.26 414	0.27 473	0.27 467	0.24 455	0.22 531	0.26 539	0.17 505	0.17 513	0.16 505	0.18 517

Wz-Net-LNSev	0.22 451	0.16 470	0.41 506	0.22 454	0.13 442	0.25 459	0.24 470	0.33 443	0.44 484	0.30 481	0.42 499	0.32 470	0.19 409	0.23 445	0.27 482	0.10 395	0.09 430	0.08 274	0.08 336	0.12 451	0.11 432

FINET	0.22 451	0.18 494	0.28 463	0.19 348	0.16 490	0.24 450	0.24 470	0.33 443	0.49 499	0.26 446	0.33 439	0.22 365	0.23 442	0.23 445	0.18 381	0.18 516	0.16 512	0.11 436	0.10 419	0.15 494	0.14 482

Syn2CoEx	0.22 451	0.16 470	0.29 472	0.29 522	0.15 478	0.26 470	0.21 436	0.34 457	0.32 408	0.29 475	0.36 459	0.28 430	0.25 459	0.20 401	0.25 462	0.16 510	0.12 481	0.14 484	0.11 449	0.09 377	0.08 334

aanetorigin	0.22 451	0.17 480	0.57 527	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.19 402	0.20 225	0.33 413	0.49 532	0.48 511	0.30 447	0.28 482	0.21 419	0.24 455	0.08 298	0.07 372	0.08 274	0.07 269	0.10 412	0.09 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 451	0.21 506	0.25 449	0.26 501	0.11 387	0.24 450	0.14 156	0.39 502	0.24 315	0.32 494	0.36 459	0.30 447	0.21 429	0.19 383	0.22 432	0.17 515	0.14 503	0.21 519	0.16 506	0.13 466	0.12 453

RP	0.22 451	0.13 437	0.22 432	0.23 473	0.12 416	0.21 417	0.20 420	0.26 341	0.45 488	0.22 403	0.38 469	0.37 490	0.25 459	0.28 475	0.25 462	0.11 427	0.12 481	0.13 471	0.12 470	0.13 466	0.14 482

stereogan	0.22 451	0.11 390	0.21 423	0.20 403	0.12 416	0.32 501	0.19 402	0.36 480	0.45 488	0.23 417	0.39 477	0.35 485	0.27 473	0.33 499	0.23 443	0.10 395	0.12 481	0.10 406	0.10 419	0.14 482	0.14 482

GANet	0.22 451	0.13 437	0.21 423	0.25 492	0.14 460	0.23 444	0.22 448	0.42 515	0.27 364	0.31 487	0.43 502	0.37 490	0.29 486	0.23 445	0.23 443	0.10 395	0.12 481	0.10 406	0.09 381	0.10 412	0.08 334

MDST_ROB	0.22 451	0.10 365	0.18 386	0.18 289	0.11 387	0.40 525	0.19 402	0.44 525	0.42 474	0.40 514	0.40 480	0.29 438	0.21 429	0.27 467	0.19 396	0.11 427	0.10 453	0.14 484	0.11 449	0.10 412	0.08 334

XPNet_ROB	0.22 451	0.12 409	0.20 413	0.22 454	0.13 442	0.22 431	0.19 402	0.35 472	0.40 465	0.30 481	0.40 480	0.38 496	0.27 473	0.26 465	0.29 498	0.15 493	0.10 453	0.10 406	0.10 419	0.13 466	0.12 453

PSMNet_ROB	0.22 451	0.12 409	0.15 289	0.27 509	0.15 478	0.25 459	0.36 536	0.43 521	0.37 450	0.27 453	0.33 439	0.32 470	0.23 442	0.21 419	0.27 482	0.12 453	0.08 403	0.13 471	0.11 449	0.10 412	0.09 378

MSAF-DinoV2	0.23 464	0.11 390	0.25 449	0.17 207	0.10 334	0.28 489	0.17 311	0.38 496	0.56 518	0.21 388	0.27 388	0.47 526	0.28 482	0.36 511	0.40 531	0.09 354	0.06 301	0.07 194	0.09 381	0.12 451	0.11 432

Wz-Net-MNSev	0.23 464	0.13 437	0.33 487	0.20 403	0.15 478	0.36 515	0.25 487	0.34 457	0.45 488	0.29 475	0.41 491	0.39 501	0.19 409	0.25 461	0.27 482	0.09 354	0.07 372	0.09 358	0.09 381	0.12 451	0.10 408

DDUNet	0.23 464	0.18 494	0.22 432	0.22 454	0.15 478	0.25 459	0.24 470	0.30 408	0.31 402	0.31 487	0.37 462	0.34 480	0.26 467	0.25 461	0.21 419	0.18 516	0.13 493	0.17 505	0.11 449	0.16 505	0.17 514

APVNet	0.23 464	0.12 409	0.20 413	0.18 289	0.14 460	0.32 501	0.31 525	0.40 505	0.33 413	0.27 453	0.40 480	0.30 447	0.29 486	0.27 467	0.25 462	0.11 427	0.12 481	0.11 436	0.14 486	0.12 451	0.13 466

AF-Net	0.23 464	0.17 480	0.17 354	0.27 509	0.13 442	0.26 470	0.24 470	0.33 443	0.51 506	0.25 442	0.33 439	0.39 501	0.27 473	0.28 475	0.26 476	0.11 427	0.10 453	0.16 502	0.12 470	0.11 434	0.11 432

edge stereo	0.23 464	0.14 452	0.21 423	0.21 434	0.13 442	0.24 450	0.16 285	0.32 429	0.42 474	0.32 494	0.40 480	0.39 501	0.35 512	0.25 461	0.25 462	0.13 470	0.11 467	0.14 484	0.11 449	0.12 451	0.14 482

Nwc_Net	0.23 464	0.17 480	0.22 432	0.25 492	0.15 478	0.25 459	0.27 500	0.38 496	0.39 461	0.22 403	0.41 491	0.30 447	0.29 486	0.28 475	0.25 462	0.11 427	0.10 453	0.17 505	0.20 519	0.10 412	0.11 432

RTSC	0.23 464	0.13 437	0.30 478	0.21 434	0.13 442	0.29 493	0.17 311	0.36 480	0.68 538	0.27 453	0.34 449	0.30 447	0.22 436	0.32 495	0.31 508	0.10 395	0.08 403	0.09 358	0.10 419	0.13 466	0.14 482

RYNet	0.23 464	0.12 409	0.22 432	0.19 348	0.17 502	0.47 530	0.26 495	0.39 502	0.49 499	0.24 429	0.29 414	0.34 480	0.24 451	0.20 401	0.31 508	0.10 395	0.06 301	0.09 358	0.09 381	0.14 482	0.15 496

NaN_ROB	0.23 464	0.20 501	0.25 449	0.25 492	0.13 442	0.31 499	0.27 500	0.34 457	0.41 472	0.31 487	0.31 424	0.32 470	0.23 442	0.31 490	0.22 432	0.11 427	0.17 516	0.10 406	0.11 449	0.08 315	0.09 378

ETE_ROB	0.23 464	0.17 480	0.23 440	0.25 492	0.14 460	0.26 470	0.29 517	0.32 429	0.37 450	0.28 466	0.37 462	0.45 519	0.27 473	0.28 475	0.27 482	0.11 427	0.09 430	0.12 457	0.10 419	0.14 482	0.13 466

w-ln-seven	0.24 475	0.15 459	0.58 530	0.20 403	0.14 460	0.26 470	0.22 448	0.36 480	0.62 530	0.30 481	0.40 480	0.30 447	0.23 442	0.22 437	0.28 490	0.09 354	0.09 430	0.11 436	0.10 419	0.11 434	0.10 408

SQANet	0.24 475	0.24 515	0.31 481	0.31 526	0.19 515	0.27 479	0.13 108	0.30 408	0.33 413	0.25 442	0.37 462	0.31 462	0.22 436	0.27 467	0.23 443	0.15 493	0.10 453	0.21 519	0.16 506	0.22 521	0.16 505

DeepPrunerF	0.24 475	0.17 480	0.45 512	0.26 501	0.16 490	0.23 444	0.29 517	0.37 489	0.51 506	0.27 453	0.31 424	0.24 391	0.28 482	0.22 437	0.23 443	0.15 493	0.11 467	0.20 518	0.18 517	0.12 451	0.14 482

PA-Net	0.24 475	0.18 494	0.34 490	0.28 515	0.22 523	0.22 431	0.39 541	0.29 397	0.39 461	0.22 403	0.33 439	0.25 404	0.26 467	0.21 419	0.25 462	0.10 395	0.23 537	0.15 495	0.22 524	0.09 377	0.13 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 475	0.15 459	0.18 386	0.34 531	0.18 511	0.24 450	0.24 470	0.34 457	0.29 387	0.31 487	0.38 469	0.38 496	0.29 486	0.23 445	0.25 462	0.15 493	0.12 481	0.18 514	0.21 521	0.13 466	0.13 466

WCMA_ROB	0.24 475	0.11 390	0.24 446	0.17 207	0.14 460	0.34 507	0.16 285	0.33 443	0.33 413	0.39 511	0.54 519	0.40 507	0.35 512	0.35 507	0.26 476	0.12 453	0.12 481	0.12 457	0.11 449	0.14 482	0.14 482

SGM_RVC	0.24 475	0.12 409	0.16 331	0.15 64	0.09 228	0.34 507	0.19 402	0.35 472	0.32 408	0.44 526	0.38 469	0.53 534	0.36 515	0.36 511	0.26 476	0.13 470	0.13 493	0.13 471	0.13 481	0.11 434	0.11 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	0.25 482	0.15 459	0.47 516	0.19 348	0.13 442	0.28 489	0.25 487	0.35 472	0.64 534	0.27 453	0.57 526	0.29 438	0.24 451	0.32 495	0.27 482	0.08 298	0.08 403	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 408

DGSMNet	0.25 482	0.19 497	0.34 490	0.21 434	0.24 527	0.24 450	0.21 436	0.36 480	0.42 474	0.25 442	0.32 433	0.38 496	0.21 429	0.29 483	0.24 455	0.13 470	0.11 467	0.14 484	0.16 506	0.23 524	0.23 531

psmorigin	0.25 482	0.16 470	0.35 496	0.17 207	0.13 442	0.24 450	0.14 156	0.34 457	0.34 424	0.41 518	0.55 520	0.41 510	0.38 518	0.35 507	0.28 490	0.11 427	0.15 507	0.11 436	0.11 449	0.12 451	0.17 514

RGC	0.25 482	0.20 501	0.29 472	0.28 515	0.16 490	0.22 431	0.23 460	0.33 443	0.44 484	0.27 453	0.40 480	0.38 496	0.28 482	0.37 516	0.23 443	0.11 427	0.13 493	0.17 505	0.17 513	0.15 494	0.16 505

G-Net	0.25 482	0.17 480	0.38 500	0.23 473	0.16 490	0.51 533	0.23 460	0.29 397	0.35 438	0.36 503	0.38 469	0.31 462	0.29 486	0.28 475	0.27 482	0.11 427	0.09 430	0.12 457	0.10 419	0.16 505	0.14 482

NCC-stereo	0.25 482	0.15 459	0.31 481	0.26 501	0.17 502	0.21 417	0.31 525	0.41 510	0.40 465	0.24 429	0.38 469	0.33 476	0.29 486	0.37 516	0.28 490	0.13 470	0.11 467	0.15 495	0.22 524	0.13 466	0.13 466

Abc-Net	0.25 482	0.15 459	0.31 481	0.26 501	0.17 502	0.21 417	0.31 525	0.41 510	0.40 465	0.24 429	0.38 469	0.33 476	0.29 486	0.37 516	0.28 490	0.13 470	0.11 467	0.15 495	0.22 524	0.13 466	0.13 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 482	0.12 409	0.49 519	0.22 454	0.12 416	0.36 515	0.29 517	0.30 408	0.57 520	0.24 429	0.47 510	0.30 447	0.31 502	0.30 489	0.30 503	0.09 354	0.07 372	0.09 358	0.09 381	0.10 412	0.10 408

STTRV1_RVC	0.25 482	0.26 521	0.39 501	0.19 348	0.26 534	0.30 496	0.24 470	0.35 472	0.35 438	0.36 503	0.34 449	0.31 462	0.31 502	0.28 475	0.25 462	0.18 516	0.10 453	0.16 502	0.14 486	0.18 514	0.12 453

FBW_ROB	0.25 482	0.17 480	0.23 440	0.27 509	0.14 460	0.26 470	0.22 448	0.42 515	0.43 482	0.42 520	0.41 491	0.43 515	0.27 473	0.32 495	0.24 455	0.09 354	0.15 507	0.15 495	0.12 470	0.12 451	0.10 408

SANet	0.25 482	0.14 452	0.29 472	0.21 434	0.11 387	0.29 493	0.25 487	0.40 505	0.65 537	0.36 503	0.40 480	0.42 512	0.27 473	0.27 467	0.25 462	0.12 453	0.09 430	0.10 406	0.09 381	0.13 466	0.12 453

LALA_ROB	0.25 482	0.16 470	0.23 440	0.27 509	0.17 502	0.27 479	0.27 500	0.42 515	0.38 456	0.33 498	0.39 477	0.51 530	0.26 467	0.29 483	0.28 490	0.16 510	0.09 430	0.13 471	0.12 470	0.13 466	0.13 466

zh-sn7	0.26 494	0.17 480	0.55 524	0.24 484	0.14 460	0.25 459	0.25 487	0.34 457	0.49 499	0.29 475	0.55 520	0.29 438	0.32 505	0.37 516	0.33 516	0.10 395	0.10 453	0.11 436	0.11 449	0.12 451	0.12 453

zh-mn7	0.26 494	0.15 459	0.59 532	0.19 348	0.14 460	0.24 450	0.22 448	0.35 472	0.63 533	0.35 500	0.67 535	0.31 462	0.25 459	0.31 490	0.26 476	0.09 354	0.08 403	0.09 358	0.09 381	0.09 377	0.11 432

Wz-Net-SNSev	0.26 494	0.17 480	0.46 513	0.25 492	0.14 460	0.26 470	0.24 470	0.38 496	0.57 520	0.30 481	0.56 522	0.39 501	0.26 467	0.24 456	0.32 513	0.10 395	0.09 430	0.10 406	0.11 449	0.11 434	0.11 432

SHD	0.26 494	0.15 459	0.31 481	0.24 484	0.18 511	0.23 444	0.15 226	0.39 502	0.72 543	0.32 494	0.42 499	0.36 487	0.29 486	0.33 499	0.30 503	0.13 470	0.11 467	0.14 484	0.13 481	0.16 505	0.20 525

ADCMid	0.26 494	0.15 459	0.42 509	0.20 403	0.14 460	0.25 459	0.26 495	0.35 472	0.40 465	0.37 508	0.45 506	0.34 480	0.42 528	0.36 511	0.36 521	0.10 395	0.09 430	0.11 436	0.11 449	0.13 466	0.13 466

AnyNet_C32	0.26 494	0.16 470	0.39 501	0.20 403	0.17 502	0.26 470	0.31 525	0.32 429	0.45 488	0.31 487	0.50 514	0.30 447	0.34 509	0.41 532	0.36 521	0.12 453	0.12 481	0.12 457	0.14 486	0.14 482	0.15 496

ADCPNet	0.26 494	0.17 480	0.62 534	0.21 434	0.15 478	0.36 515	0.25 487	0.33 443	0.37 450	0.31 487	0.41 491	0.36 487	0.29 486	0.29 483	0.34 519	0.12 453	0.10 453	0.11 436	0.12 470	0.14 482	0.13 466

DispFullNet	0.27 501	0.22 510	0.66 537	0.28 515	0.17 502	0.27 479	0.17 311	0.34 457	0.57 520	0.27 453	0.37 462	0.43 515	0.24 451	0.39 523	0.25 462	0.12 453	0.06 301	0.19 516	0.11 449	0.23 524	0.16 505

MeshStereo	0.27 501	0.13 437	0.18 386	0.15 64	0.11 387	0.33 503	0.24 470	0.41 510	0.36 444	0.53 535	0.58 530	0.67 544	0.41 524	0.36 511	0.27 482	0.14 489	0.13 493	0.13 471	0.11 449	0.11 434	0.11 432
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
PSMNet-RUCA	0.28 503	0.33 535	0.42 509	0.36 535	0.32 541	0.18 365	0.20 420	0.42 515	0.30 393	0.33 498	0.41 491	0.40 507	0.24 451	0.31 490	0.20 406	0.19 520	0.11 467	0.25 526	0.15 502	0.22 521	0.16 505

CC-Net-ROB	0.28 503	0.31 533	0.36 498	0.30 524	0.15 478	0.25 459	0.19 402	0.45 527	0.34 424	0.39 511	0.37 462	0.39 501	0.31 502	0.27 467	0.27 482	0.24 538	0.18 518	0.30 539	0.23 528	0.19 518	0.15 496

DPSNet	0.28 503	0.16 470	0.33 487	0.18 289	0.13 442	0.55 536	0.42 544	0.52 537	0.68 538	0.29 475	0.38 469	0.39 501	0.30 497	0.32 495	0.23 443	0.11 427	0.10 453	0.11 436	0.08 336	0.20 520	0.16 505

PDISCO_ROB	0.28 503	0.16 470	0.28 463	0.28 515	0.20 518	0.33 503	0.27 500	0.45 527	0.58 523	0.28 466	0.41 491	0.45 519	0.30 497	0.34 502	0.35 520	0.12 453	0.09 430	0.17 505	0.16 506	0.17 512	0.13 466

Wz-Net-TNSev	0.29 507	0.20 501	0.69 545	0.19 348	0.15 478	0.38 521	0.27 500	0.36 480	0.56 518	0.35 500	0.42 499	0.45 519	0.39 519	0.33 499	0.31 508	0.13 470	0.13 493	0.10 406	0.12 470	0.15 494	0.15 496

WZ-Net	0.29 507	0.17 480	0.82 553	0.23 473	0.16 490	0.35 511	0.29 517	0.40 505	0.59 525	0.24 429	0.57 526	0.37 490	0.25 459	0.34 502	0.37 525	0.09 354	0.08 403	0.09 358	0.10 419	0.14 482	0.16 505

XQC	0.29 507	0.23 512	0.53 521	0.29 522	0.19 515	0.36 515	0.28 506	0.37 489	0.58 523	0.31 487	0.31 424	0.37 490	0.30 497	0.39 523	0.39 529	0.13 470	0.09 430	0.15 495	0.12 470	0.18 514	0.18 517

MultiAttention	0.30 510	0.08 228	0.15 289	0.19 348	0.13 442	1.56 572	1.33 573	0.36 480	0.36 444	0.20 372	0.21 299	0.24 391	0.11 215	0.39 523	0.18 381	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.11 434	0.09 378

ccnet	0.30 510	0.28 524	0.24 446	0.20 403	0.28 536	0.41 526	0.22 448	0.46 530	0.33 413	0.37 508	0.46 508	0.37 490	0.30 497	0.40 527	0.43 536	0.23 536	0.14 503	0.21 519	0.17 513	0.23 524	0.19 522

EDNetEfficient	0.30 510	0.24 515	1.18 561	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.20 420	0.21 243	0.61 527	0.74 549	0.56 522	0.30 447	0.40 523	0.23 445	0.32 513	0.09 354	0.07 372	0.08 274	0.07 269	0.11 434	0.10 408

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 510	0.24 515	0.30 478	0.36 535	0.16 490	0.36 515	0.31 525	0.34 457	0.43 482	0.41 518	0.46 508	0.38 496	0.30 497	0.35 507	0.29 498	0.19 520	0.20 524	0.26 527	0.29 537	0.18 514	0.19 522

ADCS	0.30 510	0.19 497	0.48 518	0.21 434	0.18 511	0.29 493	0.24 470	0.42 515	0.64 534	0.40 514	0.50 514	0.40 507	0.37 516	0.40 527	0.43 536	0.13 470	0.13 493	0.13 471	0.14 486	0.16 505	0.16 505

CSAN	0.30 510	0.24 515	0.28 463	0.34 531	0.19 515	0.34 507	0.42 544	0.38 496	0.51 506	0.38 510	0.40 480	0.44 518	0.34 509	0.29 483	0.31 508	0.19 520	0.16 512	0.19 516	0.19 518	0.14 482	0.15 496

GANetREF_RVC	0.31 516	0.34 536	0.29 472	0.35 533	0.16 490	0.33 503	0.42 544	0.48 532	0.52 512	0.35 500	0.35 454	0.34 480	0.32 505	0.40 527	0.33 516	0.27 540	0.20 524	0.29 537	0.15 502	0.19 518	0.18 517
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
MSMD_ROB	0.31 516	0.26 521	0.26 458	0.24 484	0.21 520	0.34 507	0.25 487	0.34 457	0.39 461	0.40 514	0.69 539	0.45 519	0.41 524	0.34 502	0.28 490	0.20 525	0.20 524	0.26 527	0.25 530	0.23 524	0.22 529

FC-DCNN v2	0.33 518	0.28 524	0.28 463	0.26 501	0.23 524	0.39 523	0.29 517	0.41 510	0.44 484	0.46 529	0.57 526	0.51 530	0.41 524	0.38 521	0.30 503	0.21 528	0.20 524	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 532

FCDSN-DC	0.33 518	0.28 524	0.28 463	0.30 524	0.24 527	0.39 523	0.28 506	0.43 521	0.42 474	0.44 526	0.53 518	0.51 530	0.42 528	0.37 516	0.30 503	0.21 528	0.20 524	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.25 534
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_RVC	0.33 518	0.22 510	0.58 530	0.31 526	0.15 478	0.36 515	0.17 311	0.54 540	0.46 495	0.47 531	0.56 522	0.58 537	0.39 519	0.36 511	0.38 528	0.15 493	0.15 507	0.18 514	0.21 521	0.16 505	0.16 505

FC-DCNN	0.33 518	0.28 524	0.28 463	0.26 501	0.23 524	0.38 521	0.29 517	0.40 505	0.44 484	0.46 529	0.56 522	0.51 530	0.41 524	0.38 521	0.31 508	0.21 528	0.20 524	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 532

PASM	0.33 518	0.25 520	0.51 520	0.28 515	0.27 535	0.30 496	0.31 525	0.35 472	0.51 506	0.36 503	0.40 480	0.47 526	0.35 512	0.34 502	0.36 521	0.23 536	0.26 539	0.26 527	0.28 536	0.23 524	0.21 526

SGM-ForestM	0.33 518	0.12 409	0.17 354	0.16 132	0.11 387	0.42 527	0.20 420	0.43 521	0.53 515	0.53 535	0.57 526	1.41 566	0.44 533	0.42 533	0.29 498	0.14 489	0.16 512	0.16 502	0.16 506	0.12 451	0.13 466

LSM	0.34 524	0.21 506	0.62 534	0.27 509	0.62 560	0.35 511	0.26 495	0.43 521	0.49 499	0.45 528	0.60 533	0.42 512	0.37 516	0.35 507	0.26 476	0.13 470	0.21 533	0.14 484	0.16 506	0.18 514	0.34 546

GCST	0.37 525	0.42 544	0.27 460	1.03 568	0.39 543	0.18 365	0.08 7	0.21 243	0.18 217	0.28 466	0.25 358	0.15 260	0.12 247	0.16 302	0.14 298	0.64 561	0.43 550	0.75 558	0.65 560	0.64 555	0.46 554

AnyNet_C01	0.37 525	0.26 521	1.41 564	0.22 454	0.17 502	0.51 533	0.28 506	0.36 480	0.40 465	0.39 511	0.75 545	0.46 523	0.39 519	0.46 535	0.50 546	0.13 470	0.13 493	0.13 471	0.14 486	0.14 482	0.16 505

otaku	0.39 527	0.38 540	0.53 521	0.44 542	0.28 536	0.57 538	0.24 470	0.42 515	0.62 530	0.40 514	0.50 514	0.46 523	0.34 509	0.40 527	0.33 516	0.30 541	0.30 543	0.39 543	0.33 542	0.30 539	0.29 540

ACVNet-4b	0.39 527	0.53 547	0.56 525	0.45 543	0.24 527	0.46 529	0.18 359	0.50 534	0.64 534	0.42 520	0.45 506	0.60 538	0.27 473	0.34 502	0.24 455	0.33 544	0.14 503	0.48 547	0.42 547	0.31 542	0.27 539

PVD	0.40 529	0.21 506	0.40 504	0.32 529	0.23 524	0.30 496	0.45 548	0.53 539	0.97 557	0.55 537	0.80 549	0.54 535	0.60 547	0.53 541	0.40 531	0.19 520	0.14 503	0.17 505	0.14 486	0.24 531	0.32 544

Ntro	0.41 530	0.40 542	0.54 523	0.46 546	0.30 540	0.64 542	0.24 470	0.47 531	0.68 538	0.42 520	0.49 512	0.47 526	0.42 528	0.40 527	0.32 513	0.32 543	0.28 541	0.37 542	0.31 540	0.33 544	0.29 540

SAMSARA	0.41 530	0.28 524	0.34 490	0.55 549	0.39 543	0.85 557	1.25 572	0.49 533	0.52 512	0.36 503	0.35 454	0.56 536	0.39 519	0.39 523	0.41 533	0.15 493	0.20 524	0.15 495	0.14 486	0.23 524	0.21 526

ELAS_RVC	0.42 532	0.29 531	0.33 487	0.28 515	0.24 527	0.56 537	0.38 539	0.50 534	0.61 527	0.74 549	0.76 546	0.67 544	0.56 543	0.55 543	0.42 535	0.22 531	0.21 533	0.27 530	0.26 531	0.27 538	0.26 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 532	0.29 531	0.34 490	0.28 515	0.24 527	0.63 541	0.37 537	0.52 537	0.52 512	0.72 546	0.82 550	0.68 546	0.56 543	0.52 539	0.45 542	0.22 531	0.21 533	0.27 530	0.26 531	0.26 536	0.26 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.44 534	0.40 542	0.46 513	0.37 537	0.43 547	0.42 527	0.41 542	0.57 542	0.55 516	0.32 494	0.73 543	0.32 470	0.50 537	0.42 533	0.49 545	0.39 546	0.36 547	0.45 546	0.52 556	0.42 546	0.30 542

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 534	0.39 541	0.56 525	0.40 538	0.20 518	0.66 544	0.33 534	0.54 540	0.72 543	0.71 545	0.72 542	0.62 539	0.55 541	0.52 539	0.47 543	0.20 525	0.19 523	0.29 537	0.30 539	0.24 531	0.19 522

ACVNet_1	0.45 536	0.51 546	0.61 533	0.45 543	0.28 536	0.50 531	0.28 506	0.58 547	0.71 542	0.63 540	0.59 532	0.74 549	0.50 537	0.50 537	0.36 521	0.26 539	0.25 538	0.39 543	0.29 537	0.32 543	0.25 534

RTS	0.46 537	0.19 497	3.33 571	0.25 492	0.15 478	0.72 549	0.21 436	0.37 489	0.78 550	0.42 520	0.44 504	0.31 462	0.43 531	0.55 543	0.37 525	0.10 395	0.09 430	0.13 471	0.13 481	0.15 494	0.15 496

RTSA	0.46 537	0.19 497	3.33 571	0.25 492	0.15 478	0.72 549	0.21 436	0.37 489	0.78 550	0.42 520	0.44 504	0.31 462	0.43 531	0.55 543	0.37 525	0.10 395	0.09 430	0.13 471	0.13 481	0.15 494	0.15 496

MANE	0.47 539	0.28 524	0.28 463	0.27 509	0.24 527	0.50 531	0.32 533	0.57 542	0.62 530	0.74 549	1.20 567	1.21 559	0.64 549	0.54 542	0.39 529	0.22 531	0.20 524	0.27 530	0.31 540	0.26 536	0.25 534

NVStereoNet_ROB	0.47 539	0.37 539	0.47 516	0.42 541	0.29 539	0.35 511	0.35 535	0.50 534	0.61 527	0.73 547	0.94 554	0.70 548	0.68 551	0.48 536	0.62 553	0.22 531	0.33 546	0.34 541	0.34 544	0.30 539	0.31 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	0.50 541	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.26 470	0.17 311	0.23 284	1.71 573	4.68 578	0.67 535	0.46 523	0.47 534	0.21 419	0.30 503	0.07 238	0.06 301	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

anonymity	0.53 542	0.58 548	0.66 537	0.41 539	0.61 559	0.54 535	0.41 542	0.57 542	0.41 472	0.56 538	0.50 514	0.50 529	0.55 541	0.59 548	0.50 546	0.58 557	0.50 560	0.51 549	0.51 554	0.52 548	0.58 556

RainbowNet	0.54 543	0.61 551	0.71 550	0.57 550	0.43 547	0.66 544	0.37 537	0.60 548	0.87 554	0.51 533	0.67 535	0.63 540	0.47 534	0.50 537	0.44 539	0.47 552	0.48 556	0.53 551	0.41 546	0.53 550	0.41 551

BEATNet-Init1	0.54 543	0.28 524	0.68 544	0.31 526	0.21 520	0.85 557	0.31 525	0.57 542	0.69 541	0.89 556	1.00 557	2.17 574	0.66 550	0.58 547	0.44 539	0.19 520	0.18 518	0.23 524	0.22 524	0.22 521	0.21 526

SGM+DAISY	0.57 545	0.58 548	0.67 541	0.41 539	0.55 553	0.68 546	0.51 550	0.57 542	0.46 495	0.67 541	0.70 540	0.69 547	0.57 545	0.64 550	0.58 551	0.59 558	0.49 557	0.50 548	0.50 553	0.52 548	0.59 559

SPS-STEREO	0.58 546	0.59 550	0.66 537	0.45 543	0.55 553	0.65 543	0.44 547	0.63 549	0.51 506	0.69 543	0.65 534	0.66 543	0.58 546	0.62 549	0.62 553	0.62 560	0.47 555	0.51 549	0.49 551	0.55 551	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 547	0.66 555	0.66 537	0.51 547	0.69 564	0.70 547	0.58 554	0.65 551	0.75 548	0.61 539	0.73 543	0.63 540	0.68 551	0.65 551	0.60 552	0.66 562	0.58 569	0.63 553	0.59 557	0.68 559	0.69 566

IMH-64-1	0.66 548	0.62 552	0.69 545	0.72 553	0.51 550	0.60 539	0.51 550	0.92 557	0.84 552	0.75 552	1.02 558	0.81 550	0.78 556	0.80 555	0.50 546	0.43 548	0.46 551	0.72 555	0.48 549	0.55 551	0.40 549

IMH-64	0.66 548	0.62 552	0.69 545	0.72 553	0.51 550	0.60 539	0.51 550	0.92 557	0.84 552	0.75 552	1.02 558	0.81 550	0.78 556	0.80 555	0.50 546	0.43 548	0.46 551	0.72 555	0.48 549	0.55 551	0.40 549

ACVNet_2	0.67 550	0.68 556	0.70 548	0.64 551	0.41 545	0.75 552	0.50 549	0.98 563	1.38 568	0.90 557	1.09 561	1.04 554	0.74 554	0.55 543	0.48 544	0.43 548	0.40 549	0.53 551	0.45 548	0.48 547	0.36 548

IMH	0.72 551	0.65 554	0.70 548	0.77 555	0.54 552	0.71 548	0.56 553	0.99 565	1.08 559	0.82 555	1.09 561	0.89 552	0.88 560	0.88 563	0.53 550	0.44 551	0.50 560	0.75 558	0.51 554	0.58 554	0.42 552

PWCK	0.72 551	0.95 566	0.99 559	0.77 555	0.32 541	0.79 554	0.38 539	0.92 557	0.90 555	0.96 560	0.76 546	0.97 553	0.62 548	0.87 561	0.68 556	0.73 564	0.46 551	0.76 560	0.49 551	0.71 562	0.44 553

JetBlue	0.73 553	0.46 545	1.21 562	0.52 548	0.47 549	2.16 573	0.67 560	0.78 553	0.72 543	0.70 544	0.79 548	1.21 559	0.84 558	1.06 570	1.04 569	0.40 547	0.28 541	0.33 540	0.33 542	0.30 539	0.34 546

TorneroNet-64	0.76 554	0.73 558	0.77 551	0.78 557	0.58 558	0.94 562	0.58 554	0.85 556	1.26 563	0.67 541	0.88 552	1.41 566	0.76 555	0.87 561	0.68 556	0.49 553	0.46 551	0.73 557	0.59 557	0.68 559	0.54 555

MADNet+	0.76 554	0.72 557	3.76 574	0.67 552	0.41 545	0.99 563	0.97 570	0.72 552	0.75 548	0.52 534	0.58 530	0.64 542	0.68 551	0.89 564	1.04 569	0.35 545	0.36 547	0.28 536	0.23 528	0.38 545	0.33 545

WAO-7	0.80 556	0.78 560	0.57 527	0.85 560	0.67 563	0.76 553	0.69 563	1.07 567	1.30 565	0.90 557	1.20 567	1.05 555	0.93 562	0.71 552	0.68 556	0.60 559	0.62 570	0.67 554	0.68 563	0.64 555	0.59 559

WAO-6	0.82 557	0.81 561	0.63 536	0.87 562	0.63 561	0.79 554	0.60 556	0.98 563	1.52 572	0.91 559	0.97 556	1.08 556	1.04 566	0.72 553	0.70 559	0.72 563	0.49 557	0.91 566	0.71 564	0.70 561	0.59 559

TorneroNet	0.83 558	0.75 559	0.83 555	0.85 560	0.63 561	1.03 566	0.65 558	0.96 561	1.14 561	0.80 554	1.10 563	1.36 564	0.88 560	0.95 566	0.82 564	0.57 555	0.49 557	0.79 563	0.66 562	0.74 565	0.64 565

LVE	0.84 559	0.87 564	0.86 556	0.81 558	0.56 555	1.09 568	0.66 559	1.07 567	1.45 570	0.97 561	1.23 569	1.11 557	0.86 559	0.84 558	0.72 560	0.49 553	0.56 566	0.76 560	0.60 559	0.66 557	0.60 562

Dean	0.88 560	0.88 565	0.81 552	0.82 559	0.57 556	0.91 559	0.62 557	1.17 573	1.71 573	1.15 568	1.16 565	1.31 563	1.00 565	0.82 557	0.83 565	0.57 555	0.56 566	0.78 562	0.65 560	0.67 558	0.58 556

WAO-8	0.92 561	0.83 562	0.67 541	0.94 565	0.70 565	0.92 560	0.68 561	1.08 569	1.80 575	1.06 565	1.42 571	1.29 561	1.08 568	0.86 559	0.80 562	0.74 565	0.54 563	0.86 564	0.75 565	0.71 562	0.63 563

Venus	0.92 561	0.83 562	0.67 541	0.94 565	0.70 565	0.92 560	0.68 561	1.08 569	1.80 575	1.06 565	1.42 571	1.29 561	1.08 568	0.86 559	0.80 562	0.74 565	0.54 563	0.86 564	0.75 565	0.71 562	0.63 563

UNDER WATER-64	0.97 563	0.96 567	1.48 566	0.88 563	0.57 556	1.24 571	0.90 568	0.78 553	0.96 556	1.05 563	0.85 551	1.56 571	1.26 572	0.97 568	0.99 567	0.88 569	0.57 568	1.04 569	0.88 569	0.81 566	0.75 567

notaker	0.98 564	1.13 569	1.02 560	1.14 570	0.81 568	0.73 551	0.69 563	0.94 560	1.15 562	1.19 570	1.19 566	1.41 566	1.17 571	1.10 572	0.74 561	0.82 568	0.64 571	1.18 571	0.79 567	1.02 569	0.82 570

UNDER WATER	0.99 565	1.00 568	1.47 565	1.00 567	0.71 567	1.18 570	0.86 566	0.81 555	1.09 560	1.02 562	0.90 553	1.53 570	1.26 572	1.06 570	1.02 568	0.79 567	0.54 563	1.02 568	0.88 569	0.83 567	0.75 567

ktn	1.02 566	1.23 571	0.82 553	1.24 572	0.86 570	1.00 565	0.86 566	0.96 561	1.37 567	1.05 563	1.12 564	1.16 558	1.06 567	0.95 566	0.62 553	1.28 575	0.71 572	1.39 575	0.83 568	1.06 571	0.77 569

KSHMR	1.10 567	1.19 570	0.90 558	1.26 573	1.00 572	0.99 563	0.96 569	1.13 572	1.35 566	1.16 569	1.28 570	1.40 565	0.97 564	1.03 569	0.93 566	1.03 572	1.08 574	1.20 572	1.03 573	1.03 570	0.98 572

DPSimNet_ROB	1.14 568	1.25 572	0.87 557	1.15 571	0.90 571	1.15 569	1.18 571	1.20 574	1.26 563	1.45 572	1.05 560	1.44 569	1.13 570	0.92 565	1.70 572	1.47 576	0.52 562	1.22 573	1.04 574	0.92 568	1.03 573

HanzoNet	1.31 569	1.29 573	1.22 563	1.13 569	0.85 569	1.05 567	0.84 565	1.06 566	1.47 571	1.66 573	1.63 573	2.48 576	1.78 574	1.63 574	1.69 571	1.27 574	0.80 573	1.32 574	1.02 572	1.07 572	0.90 571

JetRed	1.66 570	1.51 574	3.09 570	0.93 564	1.21 573	5.28 576	1.61 575	1.29 575	1.42 569	1.84 574	1.77 574	1.59 572	0.95 563	1.43 573	2.51 576	0.91 571	1.61 576	0.93 567	0.91 571	1.36 573	1.03 573

MADNet++	1.97 571	1.75 575	1.66 567	1.83 575	1.69 575	2.38 574	1.45 574	2.36 577	2.11 577	2.58 577	2.37 576	2.25 575	2.21 575	2.28 575	2.36 575	1.87 577	1.67 577	1.53 576	1.34 576	1.87 575	1.78 577

coex-ft	3.24 572	0.35 538	57.83 595	0.18 289	0.13 442	0.27 479	0.23 460	0.28 379	0.72 543	1.89 575	0.70 540	0.43 515	0.47 534	0.29 483	0.43 536	0.09 354	0.09 430	0.12 457	0.09 381	0.14 482	0.14 482

ASD4	3.59 573	3.47 578	2.05 568	1.75 574	2.54 577	9.22 580	17.86 581	2.29 576	5.54 579	2.49 576	2.86 577	2.05 573	3.46 576	2.77 576	5.29 577	1.23 573	1.36 575	1.13 570	1.33 575	1.71 574	1.50 576

TCMNet-wrong-test	3.69 574	5.54 584	3.91 575	12.22 587	11.75 588	4.77 575	3.86 576	1.08 569	0.74 547	1.13 567	2.21 575	6.16 581	0.53 540	3.43 578	2.33 574	0.90 570	0.20 524	1.85 578	1.69 577	5.71 583	3.79 583

tt	4.65 575	0.07 117	3.54 573	2.01 576	1.55 574	10.25 581	16.66 580	8.90 586	5.03 578	1.33 571	0.96 555	4.71 577	4.74 577	3.33 577	5.86 579	6.06 585	10.30 589	1.87 579	2.09 579	2.61 577	1.19 575

USTest	6.16 576	2.65 577	2.79 569	6.48 583	7.21 582	14.33 584	21.38 583	6.98 585	9.55 584	5.35 581	6.12 578	5.71 580	7.69 580	6.31 582	6.75 580	1.97 578	3.38 583	1.63 577	2.14 580	2.49 576	2.35 578

xxxxx1	7.75 577	5.06 581	7.26 577	3.15 577	3.91 578	16.37 585	22.88 586	5.87 582	8.68 581	7.99 582	8.55 579	9.13 584	8.46 581	10.05 584	10.47 581	2.43 579	2.48 579	3.56 582	12.26 586	3.48 578	3.02 580

tt_ll	7.75 577	5.06 581	7.26 577	3.15 577	3.91 578	16.37 585	22.88 586	5.87 582	8.68 581	7.99 582	8.55 579	9.13 584	8.46 581	10.05 584	10.47 581	2.43 579	2.48 579	3.56 582	12.26 586	3.48 578	3.02 580

ff	7.75 577	5.06 581	7.26 577	3.15 577	3.91 578	16.37 585	22.88 586	5.87 582	8.68 581	7.99 582	8.55 579	9.13 584	8.46 581	10.05 584	10.47 581	2.43 579	2.48 579	3.56 582	12.26 586	3.48 578	3.02 580

EDNetEfficientorigin	7.92 580	0.32 534	152.98 596	0.20 403	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.23 284	0.60 526	0.73 547	0.67 535	0.41 510	0.51 539	0.24 456	0.41 533	0.08 298	0.07 372	0.09 358	0.07 269	0.12 451	0.11 432

DPSMNet_ROB	8.06 581	4.50 579	8.69 584	5.36 582	10.74 585	8.32 578	22.71 584	5.47 580	13.38 586	5.13 579	9.98 582	5.10 578	10.47 584	5.53 580	12.77 585	3.80 583	8.00 584	3.49 580	6.95 583	3.75 582	7.09 585

DGTPSM_ROB	8.06 581	4.50 579	8.69 584	5.34 580	10.73 584	8.32 578	22.71 584	5.47 580	13.38 586	5.13 579	9.98 582	5.10 578	10.47 584	5.53 580	12.77 585	3.79 582	8.00 584	3.49 580	6.95 583	3.74 581	7.09 585

PML	8.57 583	9.39 588	6.24 576	5.34 580	6.36 581	13.21 583	20.99 582	5.35 579	6.68 580	17.75 590	26.46 595	7.58 582	6.08 579	7.89 583	5.76 578	5.33 584	1.83 578	5.95 588	1.93 578	8.75 586	2.53 579

DLNR_Zeroshot_test	10.48 584	2.27 576	19.78 591	120.28 597	13.29 589	0.06 7	0.13 108	0.24 308	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.13 470	0.04 20	0.06 100	0.04 31	52.68 596	0.04 28

LRCNet_RVC	10.76 585	13.97 589	7.97 583	19.07 589	2.04 576	0.35 511	0.31 525	5.29 578	0.48 498	13.02 588	17.65 588	8.69 583	5.73 578	4.78 579	2.22 573	23.53 594	2.69 582	27.60 595	25.75 595	17.60 592	16.54 593

Anonymous_1	10.87 586	7.82 585	7.41 580	10.29 584	10.08 583	18.64 589	26.11 589	11.02 587	13.45 588	9.43 585	10.10 584	9.73 587	11.31 586	10.69 587	12.47 584	6.42 586	8.38 586	5.70 585	10.22 585	11.41 587	6.65 584

DPSM_ROB	11.10 587	8.47 586	7.95 581	10.84 585	11.58 586	19.10 590	26.50 590	12.02 588	14.09 589	10.38 586	10.91 585	10.39 588	11.92 587	11.67 588	13.39 587	6.99 587	8.79 587	5.82 586	6.92 581	6.97 584	7.31 587

DPSM	11.10 587	8.47 586	7.95 581	10.84 585	11.58 586	19.10 590	26.50 590	12.02 588	14.09 589	10.38 586	10.91 585	10.39 588	11.92 587	11.67 588	13.39 587	6.99 587	8.79 587	5.82 586	6.92 581	6.97 584	7.31 587

HaxPig	15.73 589	18.55 594	19.19 590	16.92 588	15.89 590	7.80 577	7.57 577	13.37 590	10.80 585	15.40 589	14.87 587	15.95 590	14.81 589	15.67 590	15.97 589	18.96 593	16.72 590	19.47 593	18.10 593	19.45 593	19.06 594

MEDIAN_ROB	20.38 590	24.05 595	23.36 592	21.18 590	21.62 591	10.51 582	8.17 578	17.68 591	15.46 591	20.04 591	19.65 589	20.30 591	20.16 590	21.17 591	21.03 590	23.81 595	21.77 595	24.98 594	23.75 594	25.01 594	23.94 595

CasAABBNet	22.33 591	17.11 590	15.84 586	21.94 591	23.28 593	38.30 592	53.40 595	24.05 593	28.44 594	20.66 592	21.86 591	21.03 594	24.04 593	23.35 592	27.03 594	14.06 590	17.69 592	11.70 590	13.94 590	14.04 589	14.76 591

FlowAnything	22.34 592	17.13 591	15.98 587	22.00 592	23.23 592	38.39 595	53.32 593	24.19 594	28.48 595	21.00 595	21.93 592	20.83 592	23.97 591	23.44 594	26.83 592	14.04 589	17.80 594	11.63 589	14.08 592	14.00 588	14.65 589

Selective-RAFT-Error	22.39 593	17.14 592	16.01 588	22.00 592	23.34 594	38.37 593	53.36 594	24.24 596	28.53 596	20.80 593	21.94 593	20.94 593	24.02 592	23.48 595	27.33 595	14.07 591	17.70 593	11.70 590	13.93 589	14.05 590	14.83 592

LSM0	22.80 594	17.22 593	19.17 589	22.12 594	28.90 596	38.38 594	53.27 592	24.21 595	28.36 593	20.84 594	21.11 590	21.63 595	24.25 594	23.42 593	26.98 593	14.08 592	17.39 591	11.72 592	13.98 591	14.22 591	14.66 590

AVERAGE_ROB	24.89 595	29.12 596	27.98 593	24.83 595	24.59 595	17.82 588	11.61 579	21.45 592	19.91 592	25.04 596	24.38 594	25.06 596	25.31 595	24.69 596	22.86 591	29.74 596	27.09 596	28.97 596	27.94 596	30.07 595	29.35 596

test_example2	97.69 596	92.93 597	45.57 594	96.02 596	109.84 597	88.44 596	93.70 596	25.54 597	94.63 597	130.46 598	126.87 597	58.93 597	75.48 596	87.99 597	77.94 596	150.16 597	221.11 597	76.29 597	98.21 597	108.42 597	95.33 597

ccccc	243.87 597	285.89 598	306.04 597	366.70 598	366.78 598	118.88 597	141.79 597	113.97 598	107.77 598	125.77 597	108.41 596	120.54 598	160.89 597	252.62 598	276.01 597	382.79 598	352.84 598	254.30 598	222.62 598	426.61 598	386.14 598

FADE		0.34 536		0.33 530	0.25 533			0.64 550	1.07 558	0.43 525		0.42 512		0.72 553		0.30 541	0.21 533	0.41 545	0.38 545	0.23 524	0.22 529

Low-res two-view benchmark