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	0.09 299	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	0.09 299	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	0.07 237	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	0.07 237	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	0.07 237	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	0.16 469	0.17 353	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	0.08 297	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	0.08 297	0.06 300	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	0.09 299	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	0.09 299	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	0.22 453	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	0.08 297	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	0.20 402	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	0.17 353	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	0.08 297	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	0.13 469	0.07 371	0.08 274	0.09 380	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	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 76	0.10 364	0.32 484	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	0.12 452	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	0.12 408	0.14 252	0.23 472	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	0.09 299	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	0.07 237	0.06 300	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	0.07 237	0.06 300	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.05 109

CASnet	0.09 76	0.09 299	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	0.10 405	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	0.07 237	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	0.09 299	0.08 19	0.22 453	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	0.06 300	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	0.22 453	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	0.07 237	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	0.07 237	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	0.08 297	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	0.08 297	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	0.15 492	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	0.06 300	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	0.23 472	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	0.09 380	0.05 95	0.05 109

AIO-test1	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.24 483	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	0.09 357	0.10 418	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	0.17 353	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	0.17 353	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	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

RAStereo	0.10 135	0.09 299	0.08 19	0.20 402	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	0.07 237	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	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

testlalala2	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.20 402	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	0.09 299	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	0.06 300	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	0.09 353	0.07 371	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	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

testlalala_base	0.10 135	0.09 299	0.14 252	0.21 433	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	0.08 297	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	0.07 237	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	0.12 246	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	0.07 237	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	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.05 109

cross-raft	0.10 135	0.09 299	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	0.17 353	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	0.07 237	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	0.07 237	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	0.12 246	0.13 229	0.11 169	0.09 353	0.06 300	0.09 357	0.09 380	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	0.13 278	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	0.16 330	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	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0082	0.11 174	0.08 228	0.16 330	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	0.10 394	0.07 371	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	0.21 519	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	0.11 426	0.09 429	0.09 357	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	0.07 237	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	0.16 352	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	0.09 299	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	0.12 246	0.13 229	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.09 357	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	0.08 297	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	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

LL-Strereo2	0.11 174	0.10 364	0.16 330	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	0.11 435	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	0.09 353	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	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.08 334

Selective-RAFT	0.11 174	0.11 389	0.12 175	0.21 433	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	0.14 310	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	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.11 431

test_4	0.11 174	0.10 364	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	0.07 237	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	0.08 402	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	0.07 237	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	0.09 299	0.17 353	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	0.09 299	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	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 174	0.09 299	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	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 174	0.09 299	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	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	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	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

test_3	0.11 174	0.09 299	0.10 95	0.21 433	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	0.14 481

HHNet	0.11 174	0.06 48	0.16 330	0.15 64	0.14 459	0.07 22	0.13 108	0.20 225	0.18 217	0.15 262	0.25 357	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.12 246	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	0.13 278	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	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.12 452

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	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

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	0.13 278	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.20 402	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	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.14 481

ROB_FTStereo_v2	0.11 174	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.16 330	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	0.12 246	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	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	0.12 246	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	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	0.10 407

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	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

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	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

DeepStereo_RVC	0.11 174	0.08 228	0.17 353	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	0.12 246	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.16 330	0.17 207	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.16 123	0.10 31	0.11 154	0.34 448	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.09 299	0.16 330	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	0.13 278	0.12 178	0.12 227	0.07 237	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.08 334

test-2	0.11 174	0.09 299	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	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	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	0.09 299	0.17 353	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	0.12 246	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	0.10 407

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	0.07 237	0.05 153	0.09 357	0.11 448	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	0.07 237	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	0.07 237	0.06 300	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	0.12 246	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	0.12 246	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	0.17 353	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	0.10 394	0.08 402	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0081_aga	0.12 246	0.09 299	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	0.10 394	0.06 300	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	0.10 394	0.06 300	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	0.07 237	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	0.12 246	0.14 257	0.11 169	0.07 237	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	0.16 352	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

ffm	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.06 187

RAFT_CTSACE	0.12 246	0.09 299	0.10 95	0.22 453	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.18 185	0.17 203	0.21 387	0.27 387	0.13 216	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.06 300	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	0.09 357	0.09 380	0.05 95	0.05 109

iRaft-Stereo_5w	0.12 246	0.09 299	0.12 175	0.20 402	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	0.24 330	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	0.08 297	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.11 431

AAGNet	0.12 246	0.08 228	0.17 353	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	0.14 310	0.11 101	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.09 357	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	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 452

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	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 452

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	0.24 330	0.11 171	0.13 278	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.06 182	0.10 407

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	0.15 495

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	0.24 330	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	0.23 318	0.12 192	0.14 310	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	0.24 330	0.13 216	0.13 278	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	0.27 387	0.10 151	0.16 352	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	0.17 353	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	0.12 246	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	0.40 479	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	0.17 353	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	0.12 246	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.06 187

sCroCo_RVC	0.12 246	0.09 299	0.24 445	0.24 483	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	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.05 95	0.07 265

ARAFT	0.12 246	0.08 228	0.18 385	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	0.12 246	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.10 405	0.09 380	0.06 182	0.04 28

BEATNet_4x	0.12 246	0.09 299	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	0.14 310	0.17 341	0.15 332	0.07 237	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	0.14 310	0.18 358	0.16 351	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.09 378

DFGA-Net	0.13 273	0.11 389	0.19 408	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	0.12 246	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.05 95	0.05 109

FACV-RUCA	0.13 273	0.11 389	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	0.16 352	0.14 257	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.08 334

UGAM	0.13 273	0.10 364	0.09 62	0.22 453	0.08 124	0.13 233	0.20 420	0.18 185	0.24 315	0.22 402	0.16 216	0.13 216	0.13 278	0.19 383	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.13 470	0.11 448	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	0.15 331	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.06 300	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	0.22 314	0.18 312	0.16 352	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.06 300	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	0.38 455	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	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.06 187

LL-Strereo	0.13 273	0.10 364	0.12 175	0.20 402	0.10 334	0.11 163	0.18 359	0.33 443	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.14 310	0.19 383	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.09 357	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	0.24 330	0.16 280	0.14 310	0.14 257	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.09 380	0.05 95	0.07 265

TestStereo1	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 402	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	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

qqq	0.13 273	0.09 299	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	0.16 352	0.15 275	0.16 351	0.07 237	0.06 300	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	0.18 390	0.18 358	0.18 381	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

raft_robust	0.13 273	0.10 364	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	0.11 389	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.28 506	0.22 266	0.22 295	0.15 262	0.26 370	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	0.20 402	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	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

SA	0.13 273	0.09 299	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.23 284	0.19 238	0.17 303	0.27 387	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.05 95	0.05 109

GwcNet-ADL	0.13 273	0.08 228	0.14 252	0.20 402	0.09 228	0.12 204	0.20 420	0.30 408	0.25 339	0.14 238	0.14 186	0.18 312	0.14 310	0.13 229	0.15 332	0.07 237	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	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.08 334

RAFT	0.13 273	0.09 299	0.11 137	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.23 460	0.21 243	0.20 259	0.21 387	0.21 299	0.18 312	0.13 278	0.17 341	0.10 111	0.06 109	0.07 371	0.10 405	0.09 380	0.06 182	0.05 109

sAnonymous2	0.13 273	0.12 408	0.25 448	0.20 402	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	0.09 353	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 493	0.10 407

CroCo_RVC	0.13 273	0.12 408	0.25 448	0.20 402	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	0.09 353	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 493	0.10 407

RAFT + AFF	0.13 273	0.08 228	0.21 422	0.20 402	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	0.08 297	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.06 182	0.09 378

GMStereo	0.13 273	0.15 458	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	0.07 237	0.06 300	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	0.13 278	0.14 257	0.11 169	0.08 297	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	0.24 330	0.16 280	0.13 278	0.14 257	0.15 332	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.08 334

MLCV	0.13 273	0.08 228	0.17 353	0.18 289	0.06 11	0.16 326	0.17 311	0.19 212	0.22 295	0.19 350	0.25 357	0.17 297	0.13 278	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	0.10 364	0.18 385	0.19 348	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.21 243	0.27 364	0.16 291	0.24 330	0.15 260	0.13 278	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	0.13 436	0.17 353	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.08 7	0.22 266	0.19 238	0.17 303	0.23 318	0.13 216	0.13 278	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.06 187

xyz-stereo	0.14 303	0.07 117	0.22 431	0.15 64	0.05 1	0.22 431	0.15 226	0.17 158	0.31 402	0.15 262	0.28 398	0.26 413	0.17 376	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	0.21 387	0.23 318	0.20 338	0.16 352	0.17 341	0.19 395	0.07 237	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	0.17 376	0.16 302	0.19 395	0.08 297	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	0.27 387	0.21 347	0.13 278	0.18 358	0.18 381	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

rvit_0105_6	0.14 303	0.09 299	0.18 385	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	0.13 278	0.18 358	0.13 262	0.15 492	0.11 466	0.12 456	0.10 418	0.09 377	0.06 187

rvit_0105_5	0.14 303	0.10 364	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	0.13 278	0.17 341	0.14 298	0.14 488	0.11 466	0.10 405	0.11 448	0.08 315	0.07 265

test_sample6	0.14 303	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.08 124	0.17 349	0.19 402	0.26 341	0.18 217	0.18 335	0.28 398	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.13 262	0.08 297	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	0.28 398	0.18 312	0.15 331	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	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	0.26 370	0.18 312	0.15 331	0.17 341	0.13 262	0.08 297	0.06 300	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	0.22 314	0.19 321	0.15 331	0.17 341	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.08 334

SMFormer	0.14 303	0.07 117	0.18 385	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	0.15 331	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

tta	0.14 303	0.07 117	0.18 385	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	0.15 331	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.06 187

qqq1	0.14 303	0.07 117	0.18 385	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	0.15 331	0.15 275	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

fff1	0.14 303	0.07 117	0.18 385	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	0.15 331	0.15 275	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

mmm	0.14 303	0.08 228	0.18 385	0.17 207	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.16 291	0.23 318	0.21 347	0.16 352	0.16 302	0.17 368	0.08 297	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	0.28 398	0.18 312	0.15 331	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	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	0.24 330	0.17 297	0.14 310	0.13 229	0.14 298	0.11 426	0.08 402	0.09 357	0.08 336	0.09 377	0.09 378

StereoVision	0.14 303	0.13 436	0.10 95	0.24 483	0.10 334	0.16 326	0.21 436	0.21 243	0.20 259	0.12 186	0.25 357	0.10 151	0.10 185	0.16 302	0.10 111	0.09 353	0.10 452	0.12 456	0.12 469	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	0.13 278	0.17 341	0.14 298	0.07 237	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	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	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	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

CASS	0.14 303	0.12 408	0.12 175	0.23 472	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.19 212	0.20 259	0.17 303	0.18 258	0.15 260	0.15 331	0.15 275	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.10 405	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	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	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	0.26 370	0.17 297	0.20 420	0.17 341	0.14 298	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

test_5	0.14 303	0.12 408	0.08 19	0.20 402	0.10 334	0.14 272	0.28 506	0.21 243	0.24 315	0.19 350	0.28 398	0.11 171	0.15 331	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	0.09 299	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	0.25 403	0.16 352	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.07 371	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

UDGNet	0.14 303	0.13 436	0.17 353	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	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.10 394	0.06 300	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.07 265

TestStereo	0.14 303	0.15 458	0.11 137	0.23 472	0.08 124	0.15 298	0.21 436	0.20 225	0.23 305	0.14 238	0.25 357	0.16 280	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.05 109

CFNet_pseudo	0.14 303	0.08 228	0.16 330	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	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.07 265

GES	0.14 303	0.08 228	0.16 330	0.15 64	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.28 379	0.26 352	0.17 303	0.24 330	0.19 321	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.08 402	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	0.26 370	0.22 365	0.17 376	0.14 257	0.15 332	0.10 394	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	0.25 357	0.24 391	0.16 352	0.16 302	0.16 351	0.10 394	0.06 300	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	0.28 398	0.23 382	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.11 426	0.06 300	0.09 357	0.12 469	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	0.28 398	0.23 382	0.17 376	0.15 275	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.07 194	0.09 380	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	0.26 370	0.24 391	0.14 310	0.16 302	0.15 332	0.11 426	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.09 377	0.08 334

DMCA	0.14 303	0.09 299	0.17 353	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	0.18 390	0.15 275	0.17 368	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.10 407

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	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	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	0.29 437	0.14 310	0.18 358	0.13 262	0.06 109	0.06 300	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	0.26 370	0.24 391	0.14 310	0.16 302	0.15 332	0.11 426	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.09 377	0.08 334

ccs_rob	0.14 303	0.09 299	0.16 330	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	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	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	0.23 416	0.26 370	0.23 382	0.16 352	0.15 275	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.08 334

rvit_0105_4	0.15 344	0.09 299	0.17 353	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	0.14 310	0.17 341	0.13 262	0.15 492	0.11 466	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.06 187

DCVSM-stereo	0.15 344	0.09 299	0.16 330	0.16 132	0.10 334	0.15 298	0.09 17	0.20 225	0.24 315	0.20 372	0.24 330	0.26 413	0.15 331	0.19 383	0.14 298	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.08 336	0.10 412	0.12 452

ACV-stereo	0.15 344	0.10 364	0.29 471	0.18 289	0.12 416	0.15 298	0.13 108	0.23 284	0.21 273	0.19 350	0.23 318	0.22 365	0.15 331	0.23 445	0.17 368	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

DispNO	0.15 344	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.12 416	0.11 163	0.21 436	0.23 284	0.29 387	0.18 335	0.23 318	0.19 321	0.17 376	0.16 302	0.16 351	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.06 187

mmx	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.08 336	0.08 315	0.08 334

xxx	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.08 336	0.08 315	0.08 334

CFNet_ucs	0.15 344	0.09 299	0.17 353	0.16 132	0.11 387	0.14 272	0.14 156	0.30 408	0.34 424	0.16 291	0.24 330	0.23 382	0.14 310	0.18 358	0.15 332	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

CBFPSM	0.15 344	0.07 117	0.27 459	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.22 266	0.23 305	0.20 372	0.27 387	0.23 382	0.16 352	0.16 302	0.19 395	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.07 269	0.07 249	0.07 265

BUS	0.15 344	0.09 299	0.14 252	0.22 453	0.10 334	0.20 406	0.14 156	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 318	0.16 280	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

BSDual-CNN	0.15 344	0.09 299	0.14 252	0.22 453	0.10 334	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 318	0.25 403	0.16 352	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

hknet	0.15 344	0.11 389	0.14 252	0.22 453	0.11 387	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.26 352	0.17 303	0.23 318	0.22 365	0.18 390	0.17 341	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

dd	0.15 344	0.17 479	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.18 359	0.22 266	0.26 352	0.23 416	0.20 282	0.21 347	0.10 185	0.21 419	0.17 368	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

DAS	0.15 344	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 370	0.21 347	0.16 352	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

SepStereo	0.15 344	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 370	0.21 347	0.16 352	0.26 465	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

PSMNet-ADL	0.15 344	0.12 408	0.13 208	0.22 453	0.09 228	0.13 233	0.20 420	0.26 341	0.23 305	0.18 335	0.20 282	0.23 382	0.17 376	0.18 358	0.18 381	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.11 448	0.08 315	0.07 265

LMCR-Stereo	0.15 344	0.08 228	0.14 252	0.21 433	0.09 228	0.18 365	0.19 402	0.28 379	0.19 238	0.24 428	0.24 330	0.23 382	0.17 376	0.20 401	0.17 368	0.07 237	0.06 300	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	0.28 398	0.22 365	0.14 310	0.15 275	0.29 497	0.09 353	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	0.29 413	0.19 321	0.17 376	0.16 302	0.28 489	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

ACVNet	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.13 9	0.12 416	0.14 272	0.20 420	0.22 266	0.34 424	0.17 303	0.26 370	0.21 347	0.17 376	0.18 358	0.21 418	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

acv_ft	0.15 344	0.09 299	0.16 330	0.19 348	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.25 328	0.34 424	0.19 350	0.26 370	0.21 347	0.17 376	0.18 358	0.19 395	0.07 237	0.06 300	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	0.25 357	0.21 347	0.19 408	0.20 401	0.20 405	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

CFNet	0.15 344	0.11 389	0.17 353	0.17 207	0.08 124	0.19 387	0.10 26	0.29 397	0.26 352	0.19 350	0.24 330	0.24 391	0.18 390	0.18 358	0.15 332	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.10 418	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	0.15 331	0.18 358	0.15 332	0.12 452	0.07 371	0.11 435	0.13 480	0.11 434	0.10 407

AdaStereo	0.15 344	0.11 389	0.16 330	0.19 348	0.09 228	0.21 417	0.11 45	0.33 443	0.28 380	0.21 387	0.23 318	0.21 347	0.13 278	0.19 383	0.15 332	0.13 469	0.05 153	0.10 405	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	0.16 330	0.16 132	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.26 341	0.36 444	0.21 387	0.29 413	0.24 391	0.13 278	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.04 31	0.09 377	0.08 334

HSM	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.16 326	0.14 156	0.28 379	0.25 339	0.20 372	0.24 330	0.37 489	0.17 376	0.20 401	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.06 187

pmcnn	0.15 344	0.07 117	0.20 412	0.15 64	0.07 63	0.21 417	0.16 285	0.25 328	0.26 352	0.21 387	0.33 438	0.29 437	0.19 408	0.18 358	0.17 368	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

DDVS	0.16 371	0.10 364	0.22 431	0.16 132	0.12 416	0.15 298	0.14 156	0.25 328	0.19 238	0.18 335	0.30 419	0.27 419	0.13 278	0.20 401	0.16 351	0.09 353	0.06 300	0.09 357	0.07 269	0.11 434	0.11 431

rvit_0105_3	0.16 371	0.10 364	0.15 289	0.20 402	0.12 416	0.15 298	0.26 495	0.25 328	0.30 393	0.15 262	0.17 235	0.21 347	0.14 310	0.18 358	0.14 298	0.14 488	0.11 466	0.12 456	0.14 485	0.07 249	0.07 265

ITSA-stereo	0.16 371	0.11 389	0.14 252	0.19 348	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.30 408	0.49 498	0.17 303	0.18 258	0.22 365	0.15 331	0.17 341	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.09 378

test_sample7	0.16 371	0.10 364	0.16 330	0.14 27	0.12 416	0.16 326	0.17 311	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.16 302	0.16 351	0.12 452	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.11 434	0.10 407

1111x	0.16 371	0.09 299	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.18 365	0.25 487	0.32 429	0.25 339	0.17 303	0.24 330	0.27 419	0.15 331	0.14 257	0.24 454	0.07 237	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.07 265

GMStereo_Zeroshot	0.16 371	0.13 436	0.25 448	0.20 402	0.10 334	0.17 349	0.13 108	0.30 408	0.25 339	0.23 416	0.32 432	0.25 403	0.11 215	0.19 383	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.11 435	0.06 179	0.12 450	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	0.28 465	0.28 398	0.29 437	0.18 390	0.19 383	0.18 381	0.09 353	0.09 429	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.09 378

NINENet	0.16 371	0.10 364	0.16 330	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.14 156	0.41 509	0.37 449	0.18 335	0.21 299	0.16 280	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.08 402	0.10 405	0.07 269	0.10 412	0.09 378

CSP-Net	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.33 413	0.26 445	0.31 423	0.25 403	0.16 352	0.21 419	0.19 395	0.09 353	0.06 300	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	0.38 495	0.37 449	0.20 372	0.24 330	0.20 338	0.17 376	0.17 341	0.21 418	0.10 394	0.08 402	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	0.27 452	0.27 387	0.28 429	0.18 390	0.19 383	0.17 368	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.07 269	0.10 412	0.09 378

ADLNet2	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.16 285	0.32 429	0.39 460	0.17 303	0.20 282	0.20 338	0.19 408	0.21 419	0.23 442	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.07 265

ICVP	0.16 371	0.09 299	0.12 175	0.22 453	0.09 228	0.18 365	0.21 436	0.26 341	0.24 315	0.18 335	0.30 419	0.27 419	0.18 390	0.18 358	0.15 332	0.10 394	0.07 371	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	0.14 451	0.34 489	0.26 500	0.14 459	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	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.11 431

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	0.23 416	0.27 387	0.24 391	0.16 352	0.18 358	0.21 418	0.10 394	0.06 300	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.09 378

HCRNet	0.16 371	0.23 511	0.12 175	0.35 532	0.11 387	0.15 298	0.17 311	0.26 341	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.21 347	0.14 310	0.15 275	0.13 262	0.11 426	0.07 371	0.11 435	0.10 418	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	0.29 413	0.17 297	0.16 352	0.16 302	0.44 538	0.10 394	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	0.20 402	0.12 416	0.20 406	0.23 460	0.28 379	0.26 352	0.18 335	0.24 330	0.22 365	0.20 420	0.19 383	0.22 431	0.09 353	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.08 315	0.06 187

ac_64	0.16 371	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.24 308	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.29 437	0.18 390	0.19 383	0.22 431	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.06 187

DSFCA	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.21 417	0.19 402	0.28 379	0.31 402	0.23 416	0.25 357	0.22 365	0.16 352	0.20 401	0.20 405	0.10 394	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.08 334

AANet_RVC	0.16 371	0.10 364	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.27 355	0.32 408	0.22 402	0.35 453	0.21 347	0.22 435	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	0.11 389	0.16 330	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	0.19 408	0.21 419	0.16 351	0.13 469	0.09 429	0.09 357	0.10 418	0.11 434	0.11 431

rvit_stereo_0075_2	0.17 393	0.12 408	0.25 448	0.23 472	0.16 489	0.13 233	0.10 26	0.30 408	0.27 364	0.20 372	0.28 398	0.22 365	0.15 331	0.18 358	0.13 262	0.16 509	0.10 452	0.17 504	0.10 418	0.10 412	0.10 407

DualNet (step1)	0.17 393	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.16 302	0.16 351	0.15 492	0.06 300	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 465

iinet-f	0.17 393	0.07 117	0.46 512	0.14 27	0.10 334	0.21 417	0.14 156	0.27 355	0.23 305	0.22 402	0.25 357	0.21 347	0.16 352	0.18 358	0.22 431	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.10 407

ToySt	0.17 393	0.11 389	0.19 408	0.17 207	0.11 387	0.16 326	0.26 495	0.24 308	0.33 413	0.19 350	0.24 330	0.26 413	0.24 450	0.19 383	0.21 418	0.07 237	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.09 377	0.08 334

ssnet_v2	0.17 393	0.10 364	0.18 385	0.17 207	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.34 457	0.25 339	0.23 416	0.23 318	0.27 419	0.19 408	0.22 437	0.21 418	0.11 426	0.10 452	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.08 334

GEStereo_RVC	0.17 393	0.12 408	0.16 330	0.22 453	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.32 429	0.49 498	0.20 372	0.25 357	0.17 297	0.13 278	0.21 419	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

MMNet	0.17 393	0.10 364	0.17 353	0.20 402	0.11 387	0.27 479	0.20 420	0.26 341	0.42 473	0.22 402	0.30 419	0.22 365	0.20 420	0.18 358	0.20 405	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

delet	0.17 393	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.30 408	0.38 455	0.17 303	0.27 387	0.19 321	0.19 408	0.19 383	0.21 418	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.11 448	0.06 182	0.07 265

UNet	0.17 393	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.12 416	0.28 489	0.19 402	0.33 443	0.30 393	0.21 387	0.25 357	0.23 382	0.19 408	0.20 401	0.19 395	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.07 265

HGLStereo	0.17 393	0.09 299	0.19 408	0.17 207	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.31 424	0.33 413	0.22 402	0.33 438	0.24 391	0.18 390	0.20 401	0.21 418	0.10 394	0.09 429	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 407

DMCA-RVC	0.17 393	0.10 364	0.16 330	0.24 483	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.24 315	0.21 387	0.27 387	0.25 403	0.27 472	0.18 358	0.21 418	0.12 452	0.08 402	0.13 470	0.10 418	0.10 412	0.08 334

FADNet-RVC-Resample	0.17 393	0.12 408	0.32 484	0.22 453	0.12 416	0.19 387	0.14 156	0.25 328	0.24 315	0.24 428	0.27 387	0.20 338	0.15 331	0.17 341	0.16 351	0.07 237	0.08 402	0.12 456	0.10 418	0.09 377	0.11 431

FADNet_RVC	0.17 393	0.14 451	0.41 505	0.20 402	0.11 387	0.13 233	0.13 108	0.27 355	0.22 295	0.21 387	0.23 318	0.20 338	0.18 390	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.08 402	0.12 456	0.09 380	0.11 434	0.10 407

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 393	0.10 364	0.23 439	0.20 402	0.10 334	0.15 298	0.18 359	0.31 424	0.25 339	0.21 387	0.31 423	0.25 403	0.17 376	0.21 419	0.20 405	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.09 380	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	0.12 408	0.16 330	0.20 402	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.27 355	0.24 315	0.26 445	0.41 490	0.23 382	0.18 390	0.21 419	0.21 418	0.09 353	0.05 153	0.09 357	0.10 418	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	0.10 364	0.41 505	0.19 348	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.23 284	0.34 424	0.19 350	0.41 490	0.22 365	0.17 376	0.20 401	0.25 461	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

ISRNet	0.18 408	0.08 228	0.20 412	0.19 348	0.13 442	0.15 298	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.21 387	0.26 370	0.27 419	0.18 390	0.17 341	0.20 405	0.20 524	0.08 402	0.14 483	0.14 485	0.14 481	0.17 513

test_sample9	0.18 408	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.19 383	0.18 381	0.15 492	0.30 542	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 465

fast-acv-ft	0.18 408	0.11 389	0.20 412	0.19 348	0.12 416	0.26 470	0.21 436	0.26 341	0.35 438	0.22 402	0.34 448	0.27 419	0.21 428	0.21 419	0.23 442	0.09 353	0.09 429	0.08 274	0.10 418	0.08 315	0.07 265

HBP-ISP	0.18 408	0.13 436	0.17 353	0.15 64	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.28 379	0.30 393	0.22 402	0.33 438	0.21 347	0.25 458	0.23 445	0.18 381	0.15 492	0.17 515	0.21 518	0.17 512	0.10 412	0.09 378

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 408	0.09 299	0.30 477	0.15 64	0.11 387	0.23 444	0.20 420	0.27 355	0.40 464	0.26 445	0.43 502	0.25 403	0.15 331	0.21 419	0.20 405	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.10 412	0.09 378

dad	0.18 408	0.20 500	0.21 422	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.19 402	0.21 243	0.28 380	0.30 480	0.24 330	0.30 446	0.13 278	0.19 383	0.17 368	0.18 515	0.09 429	0.11 435	0.09 380	0.11 434	0.07 265

hitnet-ft	0.18 408	0.10 364	0.17 353	0.14 27	0.09 228	0.27 479	0.20 420	0.25 328	0.26 352	0.24 428	0.32 432	0.32 469	0.23 441	0.24 456	0.21 418	0.12 452	0.07 371	0.10 405	0.08 336	0.12 450	0.11 431

STTStereo	0.18 408	0.13 436	0.28 462	0.20 402	0.11 387	0.16 326	0.21 436	0.29 397	0.23 305	0.22 402	0.30 419	0.29 437	0.18 390	0.20 401	0.20 405	0.12 452	0.11 466	0.11 435	0.14 485	0.09 377	0.08 334

TDLM	0.18 408	0.12 408	0.14 252	0.24 483	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.37 488	0.30 393	0.22 402	0.28 398	0.28 429	0.18 390	0.23 445	0.19 395	0.11 426	0.07 371	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.08 334

CVANet_RVC	0.18 408	0.11 389	0.14 252	0.21 433	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.34 457	0.34 424	0.22 402	0.31 423	0.28 429	0.18 390	0.24 456	0.18 381	0.12 452	0.08 402	0.12 456	0.12 469	0.09 377	0.08 334

DLCB_ROB	0.18 408	0.10 364	0.16 330	0.23 472	0.11 387	0.24 450	0.18 359	0.30 408	0.28 380	0.27 452	0.29 413	0.28 429	0.25 458	0.20 401	0.20 405	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.07 249	0.07 265

TCMNet	0.19 420	0.12 408	0.20 412	0.21 433	0.18 510	0.21 417	0.24 470	0.28 379	0.36 444	0.23 416	0.26 370	0.25 403	0.20 420	0.20 401	0.23 442	0.13 469	0.11 466	0.11 435	0.12 469	0.13 465	0.12 452

rvit_105_1	0.19 420	0.12 408	0.25 448	0.21 433	0.16 489	0.22 431	0.28 506	0.32 429	0.42 473	0.20 372	0.21 299	0.22 365	0.18 390	0.19 383	0.18 381	0.12 452	0.12 480	0.13 470	0.15 501	0.08 315	0.07 265

SACVNet	0.19 420	0.12 408	0.15 289	0.17 207	0.13 442	0.22 431	0.18 359	0.31 424	0.31 402	0.24 428	0.31 423	0.30 446	0.23 441	0.23 445	0.17 368	0.11 426	0.08 402	0.10 405	0.10 418	0.12 450	0.14 481

pcwnet_v2	0.19 420	0.11 389	0.26 457	0.18 289	0.14 459	0.18 365	0.15 226	0.37 488	0.46 494	0.19 350	0.24 330	0.21 347	0.19 408	0.21 419	0.20 405	0.13 469	0.10 452	0.10 405	0.10 418	0.11 434	0.13 465

psm_up	0.19 420	0.10 364	0.18 385	0.21 433	0.11 387	0.17 349	0.19 402	0.38 495	0.34 424	0.22 402	0.28 398	0.29 437	0.25 458	0.20 401	0.22 431	0.09 353	0.10 452	0.11 435	0.11 448	0.08 315	0.08 334

NVstereo2D	0.19 420	0.11 389	0.16 330	0.17 207	0.16 489	0.28 489	0.23 460	0.44 524	0.42 473	0.15 262	0.28 398	0.25 403	0.19 408	0.23 445	0.18 381	0.09 353	0.06 300	0.10 405	0.08 336	0.15 493	0.10 407

StereoDRNet	0.19 420	0.11 389	0.18 385	0.22 453	0.11 387	0.22 431	0.22 448	0.37 488	0.34 424	0.24 428	0.28 398	0.30 446	0.19 408	0.20 401	0.21 418	0.10 394	0.08 402	0.11 435	0.09 380	0.09 377	0.07 265

CBMV_ROB	0.19 420	0.13 436	0.18 385	0.16 132	0.11 387	0.16 326	0.12 69	0.27 355	0.29 387	0.27 452	0.31 423	0.27 419	0.24 450	0.24 456	0.16 351	0.15 492	0.18 517	0.22 522	0.20 518	0.10 412	0.12 452

NOSS_ROB	0.19 420	0.13 436	0.18 385	0.16 132	0.12 416	0.16 326	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.20 372	0.22 314	0.27 419	0.24 450	0.21 419	0.16 351	0.16 509	0.18 517	0.23 523	0.21 520	0.13 465	0.13 465

w-ln-seven-2	0.20 429	0.14 451	0.39 500	0.23 472	0.12 416	0.21 417	0.21 436	0.29 397	0.38 455	0.25 441	0.38 468	0.28 429	0.23 441	0.21 419	0.25 461	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.10 412	0.09 378

YMNet	0.20 429	0.12 408	0.20 412	0.21 433	0.14 459	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 465	0.35 453	0.30 446	0.18 390	0.18 358	0.22 431	0.11 426	0.13 492	0.10 405	0.10 418	0.09 377	0.09 378

YMNet_1	0.20 429	0.12 408	0.20 412	0.21 433	0.14 459	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 465	0.35 453	0.30 446	0.18 390	0.18 358	0.22 431	0.11 426	0.13 492	0.10 405	0.10 418	0.09 377	0.09 378

test_sample8	0.20 429	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.32 429	0.21 273	0.28 465	0.22 314	0.36 486	0.26 466	0.19 383	0.18 381	0.15 492	0.30 542	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 465

SDNR	0.20 429	0.09 299	0.19 408	0.16 132	0.12 416	0.79 555	0.13 108	0.26 341	0.33 413	0.19 350	0.25 357	0.19 321	0.12 246	0.19 383	0.15 332	0.16 509	0.18 517	0.14 483	0.11 448	0.08 315	0.12 452

GwcNet	0.20 429	0.14 451	0.20 412	0.18 289	0.12 416	0.25 459	0.20 420	0.36 480	0.45 487	0.20 372	0.33 438	0.33 475	0.21 428	0.22 437	0.25 461	0.11 426	0.09 429	0.09 357	0.09 380	0.09 377	0.10 407

SuperB	0.20 429	0.10 364	0.57 526	0.16 132	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.51 505	0.27 452	0.39 476	0.17 297	0.22 435	0.22 437	0.21 418	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.12 450	0.11 431

ADCRef	0.20 429	0.12 408	0.43 510	0.20 402	0.12 416	0.23 444	0.18 359	0.32 429	0.37 449	0.26 445	0.33 438	0.18 312	0.23 441	0.25 461	0.26 475	0.07 237	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.09 378

ADCP+	0.20 429	0.10 364	0.35 495	0.21 433	0.12 416	0.22 431	0.27 500	0.31 424	0.35 438	0.26 445	0.37 461	0.22 365	0.22 435	0.27 467	0.28 489	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 407

PS-NSSS	0.20 429	0.21 505	0.23 439	0.20 402	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.36 480	0.26 352	0.27 452	0.34 448	0.27 419	0.24 450	0.20 401	0.20 405	0.15 492	0.12 480	0.17 504	0.14 485	0.10 412	0.09 378

DRN-Test	0.20 429	0.11 389	0.21 422	0.22 453	0.10 334	0.22 431	0.22 448	0.40 504	0.38 455	0.24 428	0.33 438	0.26 413	0.22 435	0.22 437	0.25 461	0.11 426	0.07 371	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.08 334

DISCO	0.20 429	0.09 299	0.22 431	0.17 207	0.10 334	0.25 459	0.18 359	0.28 379	0.45 487	0.23 416	0.32 432	0.34 479	0.26 466	0.29 483	0.29 497	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 407

SGM-Forest	0.20 429	0.14 451	0.18 385	0.20 402	0.13 442	0.21 417	0.22 448	0.33 443	0.31 402	0.24 428	0.29 413	0.28 429	0.20 420	0.23 445	0.18 381	0.15 492	0.16 511	0.15 494	0.14 485	0.13 465	0.12 452
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	0.15 458	0.18 385	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.11 45	0.30 408	0.31 402	0.29 474	0.31 423	0.31 461	0.23 441	0.28 475	0.19 395	0.13 469	0.15 506	0.17 504	0.16 505	0.10 412	0.10 407
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	0.17 479	0.20 412	0.23 472	0.15 477	0.31 499	0.20 420	0.33 443	0.35 438	0.24 428	0.28 398	0.31 461	0.29 485	0.21 419	0.23 442	0.15 492	0.12 480	0.13 470	0.09 380	0.14 481	0.15 495

FAT-Stereo	0.21 443	0.13 436	0.22 431	0.21 433	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.35 472	0.40 464	0.28 465	0.37 461	0.33 475	0.33 507	0.21 419	0.20 405	0.09 353	0.11 466	0.10 405	0.09 380	0.11 434	0.14 481

FADNet-RVC	0.21 443	0.20 500	0.40 503	0.21 433	0.16 489	0.21 417	0.15 226	0.27 355	0.27 364	0.26 445	0.32 432	0.26 413	0.21 428	0.22 437	0.19 395	0.12 452	0.13 492	0.12 456	0.14 485	0.13 465	0.18 516

FADNet	0.21 443	0.23 511	0.37 498	0.18 289	0.17 501	0.25 459	0.13 108	0.32 429	0.32 408	0.23 416	0.25 357	0.27 419	0.21 428	0.19 383	0.16 351	0.13 469	0.15 506	0.12 456	0.15 501	0.17 511	0.18 516

S-Stereo	0.21 443	0.12 408	0.25 448	0.21 433	0.13 442	0.21 417	0.19 402	0.33 443	0.45 487	0.23 416	0.36 458	0.28 429	0.29 485	0.20 401	0.23 442	0.09 353	0.12 480	0.10 405	0.10 418	0.13 465	0.14 481

DANet	0.21 443	0.16 469	0.29 471	0.25 491	0.13 442	0.23 444	0.19 402	0.28 379	0.27 364	0.28 465	0.32 432	0.35 484	0.32 504	0.31 490	0.24 454	0.11 426	0.09 429	0.11 435	0.10 418	0.13 465	0.11 431
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	0.16 469	0.27 459	0.18 289	0.11 387	0.22 431	0.13 108	0.33 443	0.49 498	0.30 480	0.40 479	0.32 469	0.25 458	0.31 490	0.23 442	0.10 394	0.07 371	0.11 435	0.08 336	0.11 434	0.10 407

PWCDC_ROB	0.21 443	0.13 436	0.23 439	0.25 491	0.12 416	0.20 406	0.15 226	0.34 457	0.55 515	0.29 474	0.49 512	0.21 347	0.15 331	0.28 475	0.20 405	0.11 426	0.09 429	0.10 405	0.08 336	0.11 434	0.09 378

GASNet	0.22 451	0.24 514	0.34 489	0.26 500	0.17 501	0.27 479	0.16 285	0.45 526	0.42 473	0.27 452	0.24 330	0.30 446	0.16 352	0.27 467	0.18 381	0.12 452	0.09 429	0.12 456	0.11 448	0.16 504	0.08 334

Anonymous_2	0.22 451	0.17 479	0.28 462	0.15 64	0.16 489	0.33 503	0.22 448	0.23 284	0.18 217	0.23 416	0.24 330	0.26 413	0.27 472	0.27 467	0.24 454	0.22 530	0.26 538	0.17 504	0.17 512	0.16 504	0.18 516

Wz-Net-LNSev	0.22 451	0.16 469	0.41 505	0.22 453	0.13 442	0.25 459	0.24 470	0.33 443	0.44 483	0.30 480	0.42 499	0.32 469	0.19 408	0.23 445	0.27 481	0.10 394	0.09 429	0.08 274	0.08 336	0.12 450	0.11 431

FINET	0.22 451	0.18 493	0.28 462	0.19 348	0.16 489	0.24 450	0.24 470	0.33 443	0.49 498	0.26 445	0.33 438	0.22 365	0.23 441	0.23 445	0.18 381	0.18 515	0.16 511	0.11 435	0.10 418	0.15 493	0.14 481

Syn2CoEx	0.22 451	0.16 469	0.29 471	0.29 521	0.15 477	0.26 470	0.21 436	0.34 457	0.32 408	0.29 474	0.36 458	0.28 429	0.25 458	0.20 401	0.25 461	0.16 509	0.12 480	0.14 483	0.11 448	0.09 377	0.08 334

aanetorigin	0.22 451	0.17 479	0.57 526	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.19 402	0.20 225	0.33 413	0.49 531	0.48 511	0.30 446	0.28 481	0.21 419	0.24 454	0.08 297	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.10 412	0.09 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 451	0.21 505	0.25 448	0.26 500	0.11 387	0.24 450	0.14 156	0.39 501	0.24 315	0.32 493	0.36 458	0.30 446	0.21 428	0.19 383	0.22 431	0.17 514	0.14 502	0.21 518	0.16 505	0.13 465	0.12 452

RP	0.22 451	0.13 436	0.22 431	0.23 472	0.12 416	0.21 417	0.20 420	0.26 341	0.45 487	0.22 402	0.38 468	0.37 489	0.25 458	0.28 475	0.25 461	0.11 426	0.12 480	0.13 470	0.12 469	0.13 465	0.14 481

stereogan	0.22 451	0.11 389	0.21 422	0.20 402	0.12 416	0.32 501	0.19 402	0.36 480	0.45 487	0.23 416	0.39 476	0.35 484	0.27 472	0.33 499	0.23 442	0.10 394	0.12 480	0.10 405	0.10 418	0.14 481	0.14 481

GANet	0.22 451	0.13 436	0.21 422	0.25 491	0.14 459	0.23 444	0.22 448	0.42 514	0.27 364	0.31 486	0.43 502	0.37 489	0.29 485	0.23 445	0.23 442	0.10 394	0.12 480	0.10 405	0.09 380	0.10 412	0.08 334

MDST_ROB	0.22 451	0.10 364	0.18 385	0.18 289	0.11 387	0.40 526	0.19 402	0.44 524	0.42 473	0.40 513	0.40 479	0.29 437	0.21 428	0.27 467	0.19 395	0.11 426	0.10 452	0.14 483	0.11 448	0.10 412	0.08 334

XPNet_ROB	0.22 451	0.12 408	0.20 412	0.22 453	0.13 442	0.22 431	0.19 402	0.35 472	0.40 464	0.30 480	0.40 479	0.38 495	0.27 472	0.26 465	0.29 497	0.15 492	0.10 452	0.10 405	0.10 418	0.13 465	0.12 452

PSMNet_ROB	0.22 451	0.12 408	0.15 289	0.27 508	0.15 477	0.25 459	0.36 537	0.43 520	0.37 449	0.27 452	0.33 438	0.32 469	0.23 441	0.21 419	0.27 481	0.12 452	0.08 402	0.13 470	0.11 448	0.10 412	0.09 378

MSAF-DinoV2	0.23 464	0.11 389	0.25 448	0.17 207	0.10 334	0.28 489	0.17 311	0.38 495	0.56 517	0.21 387	0.27 387	0.47 525	0.28 481	0.36 511	0.40 530	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.09 380	0.12 450	0.11 431

Wz-Net-MNSev	0.23 464	0.13 436	0.33 486	0.20 402	0.15 477	0.36 516	0.25 487	0.34 457	0.45 487	0.29 474	0.41 490	0.39 500	0.19 408	0.25 461	0.27 481	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.12 450	0.10 407

DDUNet	0.23 464	0.18 493	0.22 431	0.22 453	0.15 477	0.25 459	0.24 470	0.30 408	0.31 402	0.31 486	0.37 461	0.34 479	0.26 466	0.25 461	0.21 418	0.18 515	0.13 492	0.17 504	0.11 448	0.16 504	0.17 513

APVNet	0.23 464	0.12 408	0.20 412	0.18 289	0.14 459	0.32 501	0.31 526	0.40 504	0.33 413	0.27 452	0.40 479	0.30 446	0.29 485	0.27 467	0.25 461	0.11 426	0.12 480	0.11 435	0.14 485	0.12 450	0.13 465

AF-Net	0.23 464	0.17 479	0.17 353	0.27 508	0.13 442	0.26 470	0.24 470	0.33 443	0.51 505	0.25 441	0.33 438	0.39 500	0.27 472	0.28 475	0.26 475	0.11 426	0.10 452	0.16 501	0.12 469	0.11 434	0.11 431

edge stereo	0.23 464	0.14 451	0.21 422	0.21 433	0.13 442	0.24 450	0.16 285	0.32 429	0.42 473	0.32 493	0.40 479	0.39 500	0.35 511	0.25 461	0.25 461	0.13 469	0.11 466	0.14 483	0.11 448	0.12 450	0.14 481

Nwc_Net	0.23 464	0.17 479	0.22 431	0.25 491	0.15 477	0.25 459	0.27 500	0.38 495	0.39 460	0.22 402	0.41 490	0.30 446	0.29 485	0.28 475	0.25 461	0.11 426	0.10 452	0.17 504	0.20 518	0.10 412	0.11 431

RTSC	0.23 464	0.13 436	0.30 477	0.21 433	0.13 442	0.29 493	0.17 311	0.36 480	0.68 537	0.27 452	0.34 448	0.30 446	0.22 435	0.32 495	0.31 507	0.10 394	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.13 465	0.14 481

RYNet	0.23 464	0.12 408	0.22 431	0.19 348	0.17 501	0.47 531	0.26 495	0.39 501	0.49 498	0.24 428	0.29 413	0.34 479	0.24 450	0.20 401	0.31 507	0.10 394	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.14 481	0.15 495

NaN_ROB	0.23 464	0.20 500	0.25 448	0.25 491	0.13 442	0.31 499	0.27 500	0.34 457	0.41 471	0.31 486	0.31 423	0.32 469	0.23 441	0.31 490	0.22 431	0.11 426	0.17 515	0.10 405	0.11 448	0.08 315	0.09 378

ETE_ROB	0.23 464	0.17 479	0.23 439	0.25 491	0.14 459	0.26 470	0.29 517	0.32 429	0.37 449	0.28 465	0.37 461	0.45 518	0.27 472	0.28 475	0.27 481	0.11 426	0.09 429	0.12 456	0.10 418	0.14 481	0.13 465

w-ln-seven	0.24 475	0.15 458	0.58 529	0.20 402	0.14 459	0.26 470	0.22 448	0.36 480	0.62 529	0.30 480	0.40 479	0.30 446	0.23 441	0.22 437	0.28 489	0.09 353	0.09 429	0.11 435	0.10 418	0.11 434	0.10 407

SQANet	0.24 475	0.24 514	0.31 480	0.31 525	0.19 514	0.27 479	0.13 108	0.30 408	0.33 413	0.25 441	0.37 461	0.31 461	0.22 435	0.27 467	0.23 442	0.15 492	0.10 452	0.21 518	0.16 505	0.22 520	0.16 504

DeepPrunerF	0.24 475	0.17 479	0.45 511	0.26 500	0.16 489	0.23 444	0.29 517	0.37 488	0.51 505	0.27 452	0.31 423	0.24 391	0.28 481	0.22 437	0.23 442	0.15 492	0.11 466	0.20 517	0.18 516	0.12 450	0.14 481

PA-Net	0.24 475	0.18 493	0.34 489	0.28 514	0.22 522	0.22 431	0.39 542	0.29 397	0.39 460	0.22 402	0.33 438	0.25 403	0.26 466	0.21 419	0.25 461	0.10 394	0.23 536	0.15 494	0.22 523	0.09 377	0.13 465
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	0.15 458	0.18 385	0.34 530	0.18 510	0.24 450	0.24 470	0.34 457	0.29 387	0.31 486	0.38 468	0.38 495	0.29 485	0.23 445	0.25 461	0.15 492	0.12 480	0.18 513	0.21 520	0.13 465	0.13 465

WCMA_ROB	0.24 475	0.11 389	0.24 445	0.17 207	0.14 459	0.34 507	0.16 285	0.33 443	0.33 413	0.39 510	0.54 519	0.40 506	0.35 511	0.35 507	0.26 475	0.12 452	0.12 480	0.12 456	0.11 448	0.14 481	0.14 481

SGM_RVC	0.24 475	0.12 408	0.16 330	0.15 64	0.09 228	0.34 507	0.19 402	0.35 472	0.32 408	0.44 525	0.38 468	0.53 533	0.36 514	0.36 511	0.26 475	0.13 469	0.13 492	0.13 470	0.13 480	0.11 434	0.11 431
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	0.25 482	0.15 458	0.47 515	0.19 348	0.13 442	0.28 489	0.25 487	0.35 472	0.64 533	0.27 452	0.57 526	0.29 437	0.24 450	0.32 495	0.27 481	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 407

DGSMNet	0.25 482	0.19 496	0.34 489	0.21 433	0.24 526	0.24 450	0.21 436	0.36 480	0.42 473	0.25 441	0.32 432	0.38 495	0.21 428	0.29 483	0.24 454	0.13 469	0.11 466	0.14 483	0.16 505	0.23 523	0.23 530

psmorigin	0.25 482	0.16 469	0.35 495	0.17 207	0.13 442	0.24 450	0.14 156	0.34 457	0.34 424	0.41 517	0.55 520	0.41 509	0.38 517	0.35 507	0.28 489	0.11 426	0.15 506	0.11 435	0.11 448	0.12 450	0.17 513

RGC	0.25 482	0.20 500	0.29 471	0.28 514	0.16 489	0.22 431	0.23 460	0.33 443	0.44 483	0.27 452	0.40 479	0.38 495	0.28 481	0.37 516	0.23 442	0.11 426	0.13 492	0.17 504	0.17 512	0.15 493	0.16 504

G-Net	0.25 482	0.17 479	0.38 499	0.23 472	0.16 489	0.51 534	0.23 460	0.29 397	0.35 438	0.36 502	0.38 468	0.31 461	0.29 485	0.28 475	0.27 481	0.11 426	0.09 429	0.12 456	0.10 418	0.16 504	0.14 481

NCC-stereo	0.25 482	0.15 458	0.31 480	0.26 500	0.17 501	0.21 417	0.31 526	0.41 509	0.40 464	0.24 428	0.38 468	0.33 475	0.29 485	0.37 516	0.28 489	0.13 469	0.11 466	0.15 494	0.22 523	0.13 465	0.13 465

Abc-Net	0.25 482	0.15 458	0.31 480	0.26 500	0.17 501	0.21 417	0.31 526	0.41 509	0.40 464	0.24 428	0.38 468	0.33 475	0.29 485	0.37 516	0.28 489	0.13 469	0.11 466	0.15 494	0.22 523	0.13 465	0.13 465
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	0.12 408	0.49 518	0.22 453	0.12 416	0.36 516	0.29 517	0.30 408	0.57 519	0.24 428	0.47 510	0.30 446	0.31 501	0.30 489	0.30 502	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.10 412	0.10 407

STTRV1_RVC	0.25 482	0.26 520	0.39 500	0.19 348	0.26 533	0.30 496	0.24 470	0.35 472	0.35 438	0.36 502	0.34 448	0.31 461	0.31 501	0.28 475	0.25 461	0.18 515	0.10 452	0.16 501	0.14 485	0.18 513	0.12 452

FBW_ROB	0.25 482	0.17 479	0.23 439	0.27 508	0.14 459	0.26 470	0.22 448	0.42 514	0.43 481	0.42 519	0.41 490	0.43 514	0.27 472	0.32 495	0.24 454	0.09 353	0.15 506	0.15 494	0.12 469	0.12 450	0.10 407

SANet	0.25 482	0.14 451	0.29 471	0.21 433	0.11 387	0.29 493	0.25 487	0.40 504	0.65 536	0.36 502	0.40 479	0.42 511	0.27 472	0.27 467	0.25 461	0.12 452	0.09 429	0.10 405	0.09 380	0.13 465	0.12 452

LALA_ROB	0.25 482	0.16 469	0.23 439	0.27 508	0.17 501	0.27 479	0.27 500	0.42 514	0.38 455	0.33 497	0.39 476	0.51 529	0.26 466	0.29 483	0.28 489	0.16 509	0.09 429	0.13 470	0.12 469	0.13 465	0.13 465

zh-sn7	0.26 494	0.17 479	0.55 523	0.24 483	0.14 459	0.25 459	0.25 487	0.34 457	0.49 498	0.29 474	0.55 520	0.29 437	0.32 504	0.37 516	0.33 515	0.10 394	0.10 452	0.11 435	0.11 448	0.12 450	0.12 452

zh-mn7	0.26 494	0.15 458	0.59 531	0.19 348	0.14 459	0.24 450	0.22 448	0.35 472	0.63 532	0.35 499	0.67 535	0.31 461	0.25 458	0.31 490	0.26 475	0.09 353	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.09 377	0.11 431

Wz-Net-SNSev	0.26 494	0.17 479	0.46 512	0.25 491	0.14 459	0.26 470	0.24 470	0.38 495	0.57 519	0.30 480	0.56 522	0.39 500	0.26 466	0.24 456	0.32 512	0.10 394	0.09 429	0.10 405	0.11 448	0.11 434	0.11 431

SHD	0.26 494	0.15 458	0.31 480	0.24 483	0.18 510	0.23 444	0.15 226	0.39 501	0.72 542	0.32 493	0.42 499	0.36 486	0.29 485	0.33 499	0.30 502	0.13 469	0.11 466	0.14 483	0.13 480	0.16 504	0.20 524

ADCMid	0.26 494	0.15 458	0.42 508	0.20 402	0.14 459	0.25 459	0.26 495	0.35 472	0.40 464	0.37 507	0.45 506	0.34 479	0.42 527	0.36 511	0.36 520	0.10 394	0.09 429	0.11 435	0.11 448	0.13 465	0.13 465

AnyNet_C32	0.26 494	0.16 469	0.39 500	0.20 402	0.17 501	0.26 470	0.31 526	0.32 429	0.45 487	0.31 486	0.50 514	0.30 446	0.34 508	0.41 531	0.36 520	0.12 452	0.12 480	0.12 456	0.14 485	0.14 481	0.15 495

ADCPNet	0.26 494	0.17 479	0.62 533	0.21 433	0.15 477	0.36 516	0.25 487	0.33 443	0.37 449	0.31 486	0.41 490	0.36 486	0.29 485	0.29 483	0.34 518	0.12 452	0.10 452	0.11 435	0.12 469	0.14 481	0.13 465

DispFullNet	0.27 501	0.22 509	0.66 536	0.28 514	0.17 501	0.27 479	0.17 311	0.34 457	0.57 519	0.27 452	0.37 461	0.43 514	0.24 450	0.39 523	0.25 461	0.12 452	0.06 300	0.19 515	0.11 448	0.23 523	0.16 504

MeshStereo	0.27 501	0.13 436	0.18 385	0.15 64	0.11 387	0.33 503	0.24 470	0.41 509	0.36 444	0.53 534	0.58 530	0.67 543	0.41 523	0.36 511	0.27 481	0.14 488	0.13 492	0.13 470	0.11 448	0.11 434	0.11 431
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	0.33 534	0.42 508	0.36 534	0.32 540	0.18 365	0.20 420	0.42 514	0.30 393	0.33 497	0.41 490	0.40 506	0.24 450	0.31 490	0.20 405	0.19 519	0.11 466	0.25 525	0.15 501	0.22 520	0.16 504

CC-Net-ROB	0.28 503	0.31 532	0.36 497	0.30 523	0.15 477	0.25 459	0.19 402	0.45 526	0.34 424	0.39 510	0.37 461	0.39 500	0.31 501	0.27 467	0.27 481	0.24 537	0.18 517	0.30 538	0.23 527	0.19 517	0.15 495

DPSNet	0.28 503	0.16 469	0.33 486	0.18 289	0.13 442	0.55 537	0.42 545	0.52 536	0.68 537	0.29 474	0.38 468	0.39 500	0.30 496	0.32 495	0.23 442	0.11 426	0.10 452	0.11 435	0.08 336	0.20 519	0.16 504

PDISCO_ROB	0.28 503	0.16 469	0.28 462	0.28 514	0.20 517	0.33 503	0.27 500	0.45 526	0.58 522	0.28 465	0.41 490	0.45 518	0.30 496	0.34 502	0.35 519	0.12 452	0.09 429	0.17 504	0.16 505	0.17 511	0.13 465

Wz-Net-TNSev	0.29 507	0.20 500	0.69 544	0.19 348	0.15 477	0.38 522	0.27 500	0.36 480	0.56 517	0.35 499	0.42 499	0.45 518	0.39 518	0.33 499	0.31 507	0.13 469	0.13 492	0.10 405	0.12 469	0.15 493	0.15 495

WZ-Net	0.29 507	0.17 479	0.82 552	0.23 472	0.16 489	0.35 511	0.29 517	0.40 504	0.59 524	0.24 428	0.57 526	0.37 489	0.25 458	0.34 502	0.37 524	0.09 353	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.14 481	0.16 504

XQC	0.29 507	0.23 511	0.53 520	0.29 521	0.19 514	0.36 516	0.28 506	0.37 488	0.58 522	0.31 486	0.31 423	0.37 489	0.30 496	0.39 523	0.39 528	0.13 469	0.09 429	0.15 494	0.12 469	0.18 513	0.18 516

ccnet	0.30 510	0.28 523	0.24 445	0.20 402	0.28 535	0.41 527	0.22 448	0.46 529	0.33 413	0.37 507	0.46 508	0.37 489	0.30 496	0.40 526	0.43 535	0.23 535	0.14 502	0.21 518	0.17 512	0.23 523	0.19 521

EDNetEfficient	0.30 510	0.24 514	1.18 561	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.20 420	0.21 243	0.61 526	0.74 548	0.56 522	0.30 446	0.40 522	0.23 445	0.32 512	0.09 353	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.11 434	0.10 407

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 510	0.24 514	0.30 477	0.36 534	0.16 489	0.36 516	0.31 526	0.34 457	0.43 481	0.41 517	0.46 508	0.38 495	0.30 496	0.35 507	0.29 497	0.19 519	0.20 523	0.26 526	0.29 536	0.18 513	0.19 521

ADCS	0.30 510	0.19 496	0.48 517	0.21 433	0.18 510	0.29 493	0.24 470	0.42 514	0.64 533	0.40 513	0.50 514	0.40 506	0.37 515	0.40 526	0.43 535	0.13 469	0.13 492	0.13 470	0.14 485	0.16 504	0.16 504

CSAN	0.30 510	0.24 514	0.28 462	0.34 530	0.19 514	0.34 507	0.42 545	0.38 495	0.51 505	0.38 509	0.40 479	0.44 517	0.34 508	0.29 483	0.31 507	0.19 519	0.16 511	0.19 515	0.19 517	0.14 481	0.15 495

GANetREF_RVC	0.31 515	0.34 535	0.29 471	0.35 532	0.16 489	0.33 503	0.42 545	0.48 531	0.52 511	0.35 499	0.35 453	0.34 479	0.32 504	0.40 526	0.33 515	0.27 539	0.20 523	0.29 536	0.15 501	0.19 517	0.18 516
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	0.31 515	0.26 520	0.26 457	0.24 483	0.21 519	0.34 507	0.25 487	0.34 457	0.39 460	0.40 513	0.69 539	0.45 518	0.41 523	0.34 502	0.28 489	0.20 524	0.20 523	0.26 526	0.25 529	0.23 523	0.22 528

FC-DCNN v2	0.33 517	0.28 523	0.28 462	0.26 500	0.23 523	0.39 524	0.29 517	0.41 509	0.44 483	0.46 528	0.57 526	0.51 529	0.41 523	0.38 521	0.30 502	0.21 527	0.20 523	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531

FCDSN-DC	0.33 517	0.28 523	0.28 462	0.30 523	0.24 526	0.39 524	0.28 506	0.43 520	0.42 473	0.44 525	0.53 518	0.51 529	0.42 527	0.37 516	0.30 502	0.21 527	0.20 523	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.25 533
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	0.33 517	0.22 509	0.58 529	0.31 525	0.15 477	0.36 516	0.17 311	0.54 539	0.46 494	0.47 530	0.56 522	0.58 536	0.39 518	0.36 511	0.38 527	0.15 492	0.15 506	0.18 513	0.21 520	0.16 504	0.16 504

FC-DCNN	0.33 517	0.28 523	0.28 462	0.26 500	0.23 523	0.38 522	0.29 517	0.40 504	0.44 483	0.46 528	0.56 522	0.51 529	0.41 523	0.38 521	0.31 507	0.21 527	0.20 523	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531

PASM	0.33 517	0.25 519	0.51 519	0.28 514	0.27 534	0.30 496	0.31 526	0.35 472	0.51 505	0.36 502	0.40 479	0.47 525	0.35 511	0.34 502	0.36 520	0.23 535	0.26 538	0.26 526	0.28 535	0.23 523	0.21 525

SGM-ForestM	0.33 517	0.12 408	0.17 353	0.16 132	0.11 387	0.42 528	0.20 420	0.43 520	0.53 514	0.53 534	0.57 526	1.41 565	0.44 532	0.42 532	0.29 497	0.14 488	0.16 511	0.16 501	0.16 505	0.12 450	0.13 465

LSM	0.34 523	0.21 505	0.62 533	0.27 508	0.62 559	0.35 511	0.26 495	0.43 520	0.49 498	0.45 527	0.60 533	0.42 511	0.37 515	0.35 507	0.26 475	0.13 469	0.21 532	0.14 483	0.16 505	0.18 513	0.34 545

GCST	0.37 524	0.42 543	0.27 459	1.03 567	0.39 542	0.18 365	0.08 7	0.21 243	0.18 217	0.28 465	0.25 357	0.15 260	0.12 246	0.16 302	0.14 298	0.64 560	0.43 549	0.75 557	0.65 559	0.64 554	0.46 553

AnyNet_C01	0.37 524	0.26 520	1.41 564	0.22 453	0.17 501	0.51 534	0.28 506	0.36 480	0.40 464	0.39 510	0.75 545	0.46 522	0.39 518	0.46 534	0.50 545	0.13 469	0.13 492	0.13 470	0.14 485	0.14 481	0.16 504

otaku	0.39 526	0.38 539	0.53 520	0.44 541	0.28 535	0.57 539	0.24 470	0.42 514	0.62 529	0.40 513	0.50 514	0.46 522	0.34 508	0.40 526	0.33 515	0.30 540	0.30 542	0.39 542	0.33 541	0.30 538	0.29 539

ACVNet-4b	0.39 526	0.53 546	0.56 524	0.45 542	0.24 526	0.46 530	0.18 359	0.50 533	0.64 533	0.42 519	0.45 506	0.60 537	0.27 472	0.34 502	0.24 454	0.33 543	0.14 502	0.48 546	0.42 546	0.31 541	0.27 538

PVD	0.40 528	0.21 505	0.40 503	0.32 528	0.23 523	0.30 496	0.45 549	0.53 538	0.97 556	0.55 536	0.80 549	0.54 534	0.60 547	0.53 540	0.40 530	0.19 519	0.14 502	0.17 504	0.14 485	0.24 530	0.32 543

Ntro	0.41 529	0.40 541	0.54 522	0.46 545	0.30 539	0.64 543	0.24 470	0.47 530	0.68 537	0.42 519	0.49 512	0.47 525	0.42 527	0.40 526	0.32 512	0.32 542	0.28 540	0.37 541	0.31 539	0.33 543	0.29 539

SAMSARA	0.41 529	0.28 523	0.34 489	0.55 548	0.39 542	0.85 558	1.25 573	0.49 532	0.52 511	0.36 502	0.35 453	0.56 535	0.39 518	0.39 523	0.41 532	0.15 492	0.20 523	0.15 494	0.14 485	0.23 523	0.21 525

ELAS_RVC	0.42 531	0.29 530	0.33 486	0.28 514	0.24 526	0.56 538	0.38 540	0.50 533	0.61 526	0.74 548	0.76 546	0.67 543	0.56 543	0.55 542	0.42 534	0.22 530	0.21 532	0.27 529	0.26 530	0.27 537	0.26 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 531	0.29 530	0.34 489	0.28 514	0.24 526	0.63 542	0.37 538	0.52 536	0.52 511	0.72 545	0.82 550	0.68 545	0.56 543	0.52 538	0.45 541	0.22 530	0.21 532	0.27 529	0.26 530	0.26 535	0.26 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.44 533	0.40 541	0.46 512	0.37 536	0.43 546	0.42 528	0.41 543	0.57 541	0.55 515	0.32 493	0.73 543	0.32 469	0.50 536	0.42 532	0.49 544	0.39 545	0.36 546	0.45 545	0.52 555	0.42 545	0.30 541

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 533	0.39 540	0.56 524	0.40 537	0.20 517	0.66 545	0.33 535	0.54 539	0.72 542	0.71 544	0.72 542	0.62 538	0.55 541	0.52 538	0.47 542	0.20 524	0.19 522	0.29 536	0.30 538	0.24 530	0.19 521

ACVNet_1	0.45 535	0.51 545	0.61 532	0.45 542	0.28 535	0.50 532	0.28 506	0.58 546	0.71 541	0.63 539	0.59 532	0.74 548	0.50 536	0.50 536	0.36 520	0.26 538	0.25 537	0.39 542	0.29 536	0.32 542	0.25 533

RTS	0.46 536	0.19 496	3.33 571	0.25 491	0.15 477	0.72 550	0.21 436	0.37 488	0.78 549	0.42 519	0.44 504	0.31 461	0.43 530	0.55 542	0.37 524	0.10 394	0.09 429	0.13 470	0.13 480	0.15 493	0.15 495

RTSA	0.46 536	0.19 496	3.33 571	0.25 491	0.15 477	0.72 550	0.21 436	0.37 488	0.78 549	0.42 519	0.44 504	0.31 461	0.43 530	0.55 542	0.37 524	0.10 394	0.09 429	0.13 470	0.13 480	0.15 493	0.15 495

FADE	0.46 536	0.34 535	1.12 560	0.33 529	0.25 532	0.35 511	0.29 517	0.64 549	1.07 557	0.43 524	0.41 490	0.42 511	0.53 539	0.72 552	0.54 550	0.30 540	0.21 532	0.41 544	0.38 544	0.23 523	0.22 528

MANE	0.47 539	0.28 523	0.28 462	0.27 508	0.24 526	0.50 532	0.32 534	0.57 541	0.62 529	0.74 548	1.20 567	1.21 558	0.64 549	0.54 541	0.39 528	0.22 530	0.20 523	0.27 529	0.31 539	0.26 535	0.25 533

NVStereoNet_ROB	0.47 539	0.37 538	0.47 515	0.42 540	0.29 538	0.35 511	0.35 536	0.50 533	0.61 526	0.73 546	0.94 554	0.70 547	0.68 551	0.48 535	0.62 553	0.22 530	0.33 545	0.34 540	0.34 543	0.30 538	0.31 542
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	1.71 572	4.68 577	0.67 535	0.46 522	0.47 533	0.21 419	0.30 502	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

anonymity	0.53 542	0.58 547	0.66 536	0.41 538	0.61 558	0.54 536	0.41 543	0.57 541	0.41 471	0.56 537	0.50 514	0.50 528	0.55 541	0.59 547	0.50 545	0.58 556	0.50 559	0.51 548	0.51 553	0.52 547	0.58 555

RainbowNet	0.54 543	0.61 550	0.71 549	0.57 549	0.43 546	0.66 545	0.37 538	0.60 547	0.87 553	0.51 532	0.67 535	0.63 539	0.47 533	0.50 536	0.44 538	0.47 551	0.48 555	0.53 550	0.41 545	0.53 549	0.41 550

BEATNet-Init1	0.54 543	0.28 523	0.68 543	0.31 525	0.21 519	0.85 558	0.31 526	0.57 541	0.69 540	0.89 555	1.00 557	2.17 573	0.66 550	0.58 546	0.44 538	0.19 519	0.18 517	0.23 523	0.22 523	0.22 520	0.21 525

SGM+DAISY	0.57 545	0.58 547	0.67 540	0.41 538	0.55 552	0.68 547	0.51 551	0.57 541	0.46 494	0.67 540	0.70 540	0.69 546	0.57 545	0.64 549	0.58 551	0.59 557	0.49 556	0.50 547	0.50 552	0.52 547	0.59 558

SPS-STEREO	0.58 546	0.59 549	0.66 536	0.45 542	0.55 552	0.65 544	0.44 548	0.63 548	0.51 505	0.69 542	0.65 534	0.66 542	0.58 546	0.62 548	0.62 553	0.62 559	0.47 554	0.51 548	0.49 550	0.55 550	0.58 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 547	0.66 554	0.66 536	0.51 546	0.69 563	0.70 548	0.58 555	0.65 550	0.75 547	0.61 538	0.73 543	0.63 539	0.68 551	0.65 550	0.60 552	0.66 561	0.58 568	0.63 552	0.59 556	0.68 558	0.69 565

IMH-64-1	0.66 548	0.62 551	0.69 544	0.72 552	0.51 549	0.60 540	0.51 551	0.92 556	0.84 551	0.75 551	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.80 554	0.50 545	0.43 547	0.46 550	0.72 554	0.48 548	0.55 550	0.40 548

IMH-64	0.66 548	0.62 551	0.69 544	0.72 552	0.51 549	0.60 540	0.51 551	0.92 556	0.84 551	0.75 551	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.80 554	0.50 545	0.43 547	0.46 550	0.72 554	0.48 548	0.55 550	0.40 548

ACVNet_2	0.67 550	0.68 555	0.70 547	0.64 550	0.41 544	0.75 553	0.50 550	0.98 562	1.38 567	0.90 556	1.09 561	1.04 553	0.74 554	0.55 542	0.48 543	0.43 547	0.40 548	0.53 550	0.45 547	0.48 546	0.36 547

IMH	0.72 551	0.65 553	0.70 547	0.77 554	0.54 551	0.71 549	0.56 554	0.99 564	1.08 558	0.82 554	1.09 561	0.89 551	0.88 560	0.88 562	0.53 549	0.44 550	0.50 559	0.75 557	0.51 553	0.58 553	0.42 551

PWCK	0.72 551	0.95 565	0.99 558	0.77 554	0.32 540	0.79 555	0.38 540	0.92 556	0.90 554	0.96 559	0.76 546	0.97 552	0.62 548	0.87 560	0.68 556	0.73 563	0.46 550	0.76 559	0.49 550	0.71 561	0.44 552

JetBlue	0.73 553	0.46 544	1.21 562	0.52 547	0.47 548	2.16 573	0.67 561	0.78 552	0.72 542	0.70 543	0.79 548	1.21 558	0.84 558	1.06 569	1.04 569	0.40 546	0.28 540	0.33 539	0.33 541	0.30 538	0.34 545

TorneroNet-64	0.76 554	0.73 557	0.77 550	0.78 556	0.58 557	0.94 563	0.58 555	0.85 555	1.26 562	0.67 540	0.88 552	1.41 565	0.76 555	0.87 560	0.68 556	0.49 552	0.46 550	0.73 556	0.59 556	0.68 558	0.54 554

MADNet+	0.76 554	0.72 556	3.76 574	0.67 551	0.41 544	0.99 564	0.97 571	0.72 551	0.75 547	0.52 533	0.58 530	0.64 541	0.68 551	0.89 563	1.04 569	0.35 544	0.36 546	0.28 535	0.23 527	0.38 544	0.33 544

WAO-7	0.80 556	0.78 559	0.57 526	0.85 559	0.67 562	0.76 554	0.69 564	1.07 566	1.30 564	0.90 556	1.20 567	1.05 554	0.93 562	0.71 551	0.68 556	0.60 558	0.62 569	0.67 553	0.68 562	0.64 554	0.59 558

WAO-6	0.82 557	0.81 560	0.63 535	0.87 561	0.63 560	0.79 555	0.60 557	0.98 562	1.52 571	0.91 558	0.97 556	1.08 555	1.04 566	0.72 552	0.70 559	0.72 562	0.49 556	0.91 565	0.71 563	0.70 560	0.59 558

TorneroNet	0.83 558	0.75 558	0.83 554	0.85 559	0.63 560	1.03 567	0.65 559	0.96 560	1.14 560	0.80 553	1.10 563	1.36 563	0.88 560	0.95 565	0.82 564	0.57 554	0.49 556	0.79 562	0.66 561	0.74 564	0.64 564

LVE	0.84 559	0.87 563	0.86 555	0.81 557	0.56 554	1.09 569	0.66 560	1.07 566	1.45 569	0.97 560	1.23 569	1.11 556	0.86 559	0.84 557	0.72 560	0.49 552	0.56 565	0.76 559	0.60 558	0.66 556	0.60 561

Dean	0.88 560	0.88 564	0.81 551	0.82 558	0.57 555	0.91 560	0.62 558	1.17 572	1.71 572	1.15 567	1.16 565	1.31 562	1.00 565	0.82 556	0.83 565	0.57 554	0.56 565	0.78 561	0.65 559	0.67 557	0.58 555

WAO-8	0.92 561	0.83 561	0.67 540	0.94 564	0.70 564	0.92 561	0.68 562	1.08 568	1.80 574	1.06 564	1.42 571	1.29 560	1.08 568	0.86 558	0.80 562	0.74 564	0.54 562	0.86 563	0.75 564	0.71 561	0.63 562

Venus	0.92 561	0.83 561	0.67 540	0.94 564	0.70 564	0.92 561	0.68 562	1.08 568	1.80 574	1.06 564	1.42 571	1.29 560	1.08 568	0.86 558	0.80 562	0.74 564	0.54 562	0.86 563	0.75 564	0.71 561	0.63 562

UNDER WATER-64	0.97 563	0.96 566	1.48 566	0.88 562	0.57 555	1.24 572	0.90 569	0.78 552	0.96 555	1.05 562	0.85 551	1.56 570	1.26 572	0.97 567	0.99 567	0.88 568	0.57 567	1.04 568	0.88 568	0.81 565	0.75 566

notaker	0.98 564	1.13 568	1.02 559	1.14 569	0.81 567	0.73 552	0.69 564	0.94 559	1.15 561	1.19 569	1.19 566	1.41 565	1.17 571	1.10 571	0.74 561	0.82 567	0.64 570	1.18 570	0.79 566	1.02 568	0.82 569

UNDER WATER	0.99 565	1.00 567	1.47 565	1.00 566	0.71 566	1.18 571	0.86 567	0.81 554	1.09 559	1.02 561	0.90 553	1.53 569	1.26 572	1.06 569	1.02 568	0.79 566	0.54 562	1.02 567	0.88 568	0.83 566	0.75 566

ktn	1.02 566	1.23 570	0.82 552	1.24 571	0.86 569	1.00 566	0.86 567	0.96 560	1.37 566	1.05 562	1.12 564	1.16 557	1.06 567	0.95 565	0.62 553	1.28 574	0.71 571	1.39 574	0.83 567	1.06 570	0.77 568

KSHMR	1.10 567	1.19 569	0.90 557	1.26 572	1.00 571	0.99 564	0.96 570	1.13 571	1.35 565	1.16 568	1.28 570	1.40 564	0.97 564	1.03 568	0.93 566	1.03 571	1.08 573	1.20 571	1.03 572	1.03 569	0.98 571

DPSimNet_ROB	1.14 568	1.25 571	0.87 556	1.15 570	0.90 570	1.15 570	1.18 572	1.20 573	1.26 562	1.45 571	1.05 560	1.44 568	1.13 570	0.92 564	1.70 572	1.47 575	0.52 561	1.22 572	1.04 573	0.92 567	1.03 572

HanzoNet	1.31 569	1.29 572	1.22 563	1.13 568	0.85 568	1.05 568	0.84 566	1.06 565	1.47 570	1.66 572	1.63 573	2.48 575	1.78 574	1.63 573	1.69 571	1.27 573	0.80 572	1.32 573	1.02 571	1.07 571	0.90 570

JetRed	1.66 570	1.51 573	3.09 570	0.93 563	1.21 572	5.28 576	1.61 575	1.29 574	1.42 568	1.84 573	1.77 574	1.59 571	0.95 563	1.43 572	2.51 576	0.91 570	1.61 575	0.93 566	0.91 570	1.36 572	1.03 572

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

coex-ft	3.24 572	0.35 537	57.83 595	0.18 289	0.13 442	0.27 479	0.23 460	0.28 379	0.72 542	1.89 574	0.70 540	0.43 514	0.47 533	0.29 483	0.43 535	0.09 353	0.09 429	0.12 456	0.09 380	0.14 481	0.14 481

ASD4	3.59 573	3.47 577	2.05 568	1.75 573	2.54 576	9.22 580	17.86 581	2.29 575	5.54 578	2.49 575	2.86 577	2.05 572	3.46 576	2.77 575	5.29 577	1.23 572	1.36 574	1.13 569	1.33 574	1.71 573	1.50 575

TCMNet-wrong-test	3.69 574	5.54 583	3.91 575	12.22 586	11.75 587	4.77 575	3.86 576	1.08 568	0.74 546	1.13 566	2.21 575	6.16 580	0.53 539	3.43 577	2.33 574	0.90 569	0.20 523	1.85 577	1.69 576	5.71 582	3.79 582

tt	4.65 575	0.07 117	3.54 573	2.01 575	1.55 573	10.25 581	16.66 580	8.90 585	5.03 577	1.33 570	0.96 555	4.71 576	4.74 577	3.33 576	5.86 579	6.06 584	10.30 588	1.87 578	2.09 578	2.61 576	1.19 574

USTest	6.16 576	2.65 576	2.79 569	6.48 582	7.21 581	14.33 584	21.38 583	6.98 584	9.55 583	5.35 580	6.12 578	5.71 579	7.69 580	6.31 581	6.75 580	1.97 577	3.38 582	1.63 576	2.14 579	2.49 575	2.35 577

xxxxx1	7.75 577	5.06 580	7.26 577	3.15 576	3.91 577	16.37 585	22.88 586	5.87 581	8.68 580	7.99 581	8.55 579	9.13 583	8.46 581	10.05 583	10.47 581	2.43 578	2.48 578	3.56 581	12.26 585	3.48 577	3.02 579

tt_ll	7.75 577	5.06 580	7.26 577	3.15 576	3.91 577	16.37 585	22.88 586	5.87 581	8.68 580	7.99 581	8.55 579	9.13 583	8.46 581	10.05 583	10.47 581	2.43 578	2.48 578	3.56 581	12.26 585	3.48 577	3.02 579

ff	7.75 577	5.06 580	7.26 577	3.15 576	3.91 577	16.37 585	22.88 586	5.87 581	8.68 580	7.99 581	8.55 579	9.13 583	8.46 581	10.05 583	10.47 581	2.43 578	2.48 578	3.56 581	12.26 585	3.48 577	3.02 579

EDNetEfficientorigin	7.92 580	0.32 533	152.98 596	0.20 402	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.23 284	0.60 525	0.73 546	0.67 535	0.41 509	0.51 538	0.24 456	0.41 532	0.08 297	0.07 371	0.09 357	0.07 269	0.12 450	0.11 431

DPSMNet_ROB	8.06 581	4.50 578	8.69 584	5.36 581	10.74 584	8.32 578	22.71 584	5.47 579	13.38 585	5.13 578	9.98 582	5.10 577	10.47 584	5.53 579	12.77 585	3.80 582	8.00 583	3.49 579	6.95 582	3.75 581	7.09 584

DGTPSM_ROB	8.06 581	4.50 578	8.69 584	5.34 579	10.73 583	8.32 578	22.71 584	5.47 579	13.38 585	5.13 578	9.98 582	5.10 577	10.47 584	5.53 579	12.77 585	3.79 581	8.00 583	3.49 579	6.95 582	3.74 580	7.09 584

PML	8.57 583	9.39 587	6.24 576	5.34 579	6.36 580	13.21 583	20.99 582	5.35 578	6.68 579	17.75 589	26.46 595	7.58 581	6.08 579	7.89 582	5.76 578	5.33 583	1.83 577	5.95 587	1.93 577	8.75 585	2.53 578

DLNR_Zeroshot_test	10.48 584	2.27 575	19.78 591	120.28 596	13.29 588	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	0.13 469	0.04 20	0.06 100	0.04 31	52.68 595	0.04 28

LRCNet_RVC	10.76 585	13.97 588	7.97 583	19.07 588	2.04 575	0.35 511	0.31 526	5.29 577	0.48 497	13.02 587	17.65 588	8.69 582	5.73 578	4.78 578	2.22 573	23.53 593	2.69 581	27.60 594	25.75 594	17.60 591	16.54 592

Anonymous_1	10.87 586	7.82 584	7.41 580	10.29 583	10.08 582	18.64 589	26.11 589	11.02 586	13.45 587	9.43 584	10.10 584	9.73 586	11.31 586	10.69 586	12.47 584	6.42 585	8.38 585	5.70 584	10.22 584	11.41 586	6.65 583

DPSM_ROB	11.10 587	8.47 585	7.95 581	10.84 584	11.58 585	19.10 590	26.50 590	12.02 587	14.09 588	10.38 585	10.91 585	10.39 587	11.92 587	11.67 587	13.39 587	6.99 586	8.79 586	5.82 585	6.92 580	6.97 583	7.31 586

DPSM	11.10 587	8.47 585	7.95 581	10.84 584	11.58 585	19.10 590	26.50 590	12.02 587	14.09 588	10.38 585	10.91 585	10.39 587	11.92 587	11.67 587	13.39 587	6.99 586	8.79 586	5.82 585	6.92 580	6.97 583	7.31 586

HaxPig	15.73 589	18.55 593	19.19 590	16.92 587	15.89 589	7.80 577	7.57 577	13.37 589	10.80 584	15.40 588	14.87 587	15.95 589	14.81 589	15.67 589	15.97 589	18.96 592	16.72 589	19.47 592	18.10 592	19.45 592	19.06 593

MEDIAN_ROB	20.38 590	24.05 594	23.36 592	21.18 589	21.62 590	10.51 582	8.17 578	17.68 590	15.46 590	20.04 590	19.65 589	20.30 590	20.16 590	21.17 590	21.03 590	23.81 594	21.77 594	24.98 593	23.75 593	25.01 593	23.94 594

CasAABBNet	22.33 591	17.11 589	15.84 586	21.94 590	23.28 592	38.30 592	53.40 595	24.05 592	28.44 593	20.66 591	21.86 591	21.03 593	24.04 593	23.35 591	27.03 594	14.06 589	17.69 591	11.70 589	13.94 589	14.04 588	14.76 590

FlowAnything	22.34 592	17.13 590	15.98 587	22.00 591	23.23 591	38.39 595	53.32 593	24.19 593	28.48 594	21.00 594	21.93 592	20.83 591	23.97 591	23.44 593	26.83 592	14.04 588	17.80 593	11.63 588	14.08 591	14.00 587	14.65 588

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

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

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

test_example2	97.69 596	92.93 596	45.57 594	96.02 595	109.84 596	88.44 596	93.70 596	25.54 596	94.63 596	130.46 597	126.87 597	58.93 596	75.48 596	87.99 596	77.94 596	150.16 596	221.11 596	76.29 596	98.21 596	108.42 596	95.33 596

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

Low-res two-view benchmark