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

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 351	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 572	2.43 544	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 548	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 550

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 544	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 534	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 332	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 392	0.19 402	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.09 582	36.28 588	38.04 585	169.85 595	61.80 591	0.23 19	0.20 20	13.88 580	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 577	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 594	0.11 64

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 512	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 525	3.55 559	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 536	0.13 138	0.13 79	0.11 64

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 541

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 524	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 279	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 388	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 529	0.53 500	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 375	0.19 402	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 402	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 483	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

XX-TBD	0.32 118	0.53 492	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 349	0.15 319	0.22 357	0.26 452	0.16 209	0.16 257

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

TRStereo	0.37 184	0.27 353	0.59 362	0.47 385	0.41 453	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
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
CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 531	0.13 79	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 351	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 472	0.36 419	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

test_for_model	0.82 463	3.60 573	0.39 161	2.35 561	2.07 561	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 487	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 572	0.18 295

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 279	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

AnonymousM	0.41 238	0.81 522	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 545	0.26 452	0.12 44	0.10 28

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

whm_eth	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 319	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 473	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 353	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 289	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 387	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 492	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

testlalala_base	0.46 282	0.25 317	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 556	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 546	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 393	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 319	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 367	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 317	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 375	0.14 289	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 373	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 279	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 381	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 335	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 354	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 386	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 335	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 392	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 426	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 365	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 367	0.69 412	0.51 437	0.39 441	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 349	0.22 432	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 505	0.39 184	0.51 495	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 508	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 536	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 375	0.20 414	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

GCST	0.83 470	1.22 542	0.74 434	1.58 547	1.01 540	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 427	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 542	0.65 542	1.20 542	0.81 545	0.91 534	0.70 533

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 358	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

GMStereo	0.39 215	0.37 428	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 309	0.13 255	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 463	0.74 434	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 365	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 425	0.14 289	0.26 427	0.15 195	0.36 473	0.18 295

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 421	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 476	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 480	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
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
PSM-adaLoss	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 486	3.94 558	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 464	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

DFGA-Net	0.45 272	0.29 379	0.80 452	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

StereoVision	0.42 245	0.28 367	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 349	0.24 450	0.25 408	0.24 429	0.26 411	0.16 257

dd	0.43 255	0.38 438	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 404	0.15 319	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 440	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

TestStereo	0.38 199	0.31 393	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 367	0.64 386	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 435	0.26 465	0.24 395	0.21 380	0.22 364	0.16 257

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 414	1.73 504	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 536

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 512	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 381	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 309	0.14 289	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

GANet-ADL	0.42 245	0.25 317	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 349	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

sAnonymous2	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 506

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 506

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 428	0.70 416	0.53 459	0.46 483	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 473	0.23 442	0.35 480	0.25 438	0.30 439	0.25 409

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 482	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

UDGNet	0.48 309	0.77 519	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 473	0.15 319	0.66 530	0.19 333	0.36 473	0.21 369

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 347	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 470	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 432	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 414	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 336	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 379	0.71 421	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 243	0.57 196	0.36 239	0.28 445	0.26 465	0.25 408	0.22 398	0.23 381	0.18 295

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 248	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 434	0.38 156	0.43 465	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 248	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 248	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 335	1.50 487	0.53 196	0.45 248	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

Anonymous3	0.46 282	0.34 410	0.86 461	0.50 421	0.37 426	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 248	0.64 277	0.38 264	0.24 404	0.24 450	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

DDVS	0.52 359	0.30 388	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 358	0.89 305	1.12 449	0.46 253	0.86 405	0.60 382	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 253	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 393	0.73 429	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 257	0.57 196	0.38 264	0.27 435	0.25 458	0.25 408	0.23 414	0.22 364	0.18 295

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 257	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.03 369	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 450	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 387	0.75 216	0.73 318	0.47 257	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.02 365	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 262	0.56 183	0.40 277	0.18 279	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 262	0.67 303	0.43 290	0.22 375	0.16 351	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 467	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 262	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

test_sample3	0.46 282	0.25 317	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 265	0.63 264	0.46 325	0.21 349	0.15 319	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

ttt	0.51 350	0.25 317	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 265	0.84 393	0.59 379	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 383	1.19 433	0.80 350	0.49 265	0.63 264	0.43 290	0.21 349	0.15 319	0.26 427	0.18 303	0.26 411	0.22 387

BUS	0.45 272	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 265	0.64 277	0.51 349	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

NINENet	0.50 343	0.29 379	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 265	0.73 340	0.51 349	0.22 375	0.20 414	0.25 408	0.18 303	0.22 364	0.21 369

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 265	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 492	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 265	0.57 196	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

AdaStereo	0.50 343	0.32 397	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 265	0.67 303	0.46 325	0.27 435	0.12 189	0.28 448	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
FACV-RUCA	0.43 255	0.28 367	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 276	0.54 168	0.39 270	0.22 375	0.15 319	0.35 480	0.16 227	0.28 426	0.21 369

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 410	0.77 448	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 276	0.65 284	0.39 270	0.29 452	0.27 474	0.29 456	0.28 465	0.21 342	0.20 351

mmm	0.44 262	0.27 353	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 276	0.57 196	0.45 315	0.18 279	0.15 319	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 276	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 319	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

HCRNet	0.44 262	0.34 410	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 276	0.66 292	0.36 239	0.24 404	0.16 351	0.24 395	0.20 358	0.21 342	0.18 295

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 281	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 281	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 354	0.86 285	0.91 388	0.52 283	0.78 368	0.70 409	0.20 332	0.17 371	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

SA	0.44 262	0.25 317	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 283	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 525	0.61 245	0.52 283	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

HITNet	0.41 238	0.26 336	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 283	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
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
G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 354	0.75 216	1.09 441	0.53 287	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

test_sample4	0.47 297	0.26 336	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 287	0.63 264	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

ffm	0.44 262	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

qqq	0.40 227	0.26 336	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 287	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 351	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

dad	0.58 404	0.50 478	0.64 386	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 488	1.01 445	1.17 427	1.15 458	0.53 287	0.68 313	0.50 339	0.35 492	0.23 442	0.37 490	0.21 380	0.29 430	0.20 351

DMCA	0.45 272	0.26 336	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 287	0.51 147	0.54 364	0.21 349	0.16 351	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 522	0.73 429	0.53 459	0.37 426	1.40 506	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 383	0.94 320	0.95 399	0.53 287	0.93 434	0.58 374	0.39 502	0.30 487	0.57 526	0.31 480	0.53 516	0.30 447

iResNet	0.49 327	0.29 379	0.79 450	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 373	1.12 402	0.69 290	0.53 287	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 365	0.94 320	0.95 399	0.54 299	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

test_sample5	0.47 297	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 421	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 299	0.73 340	0.46 325	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

DualNet	0.48 309	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

psmg	0.49 327	0.25 317	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 399	0.94 320	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.15 319	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

test_sample6	0.49 327	0.26 336	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 305	0.67 303	0.46 325	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 305	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

CASS	0.45 272	0.27 353	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 305	0.57 196	0.41 281	0.29 452	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 305	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

ICVP	0.46 282	0.25 317	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 305	0.53 162	0.54 364	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.60 414	0.53 492	1.14 490	0.46 376	0.39 441	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 305	0.94 441	0.69 406	0.26 425	0.25 458	0.28 448	0.28 465	0.31 445	0.31 455

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 410	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 358	1.05 379	0.86 366	0.55 305	0.84 393	0.51 349	0.29 452	0.23 442	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 358	1.12 402	1.00 411	0.56 312	0.63 264	0.81 432	0.21 349	0.13 255	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 312	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 467	0.76 298	1.13 409	1.32 479	0.57 314	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 289	0.25 408	0.21 380	0.15 169	0.13 144

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 314	0.61 245	0.38 264	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 314	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 314	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 335	0.96 333	0.62 251	0.57 314	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 314	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 319	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 314	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 314	0.62 253	0.44 306	0.19 309	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 445	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 314	0.77 364	0.47 332	0.38 500	0.38 516	0.44 507	0.42 515	0.37 478	0.34 471

rvit_105_1	0.54 377	0.40 450	0.76 443	0.58 483	0.37 426	0.59 320	0.68 475	0.70 232	0.94 391	0.82 335	0.69 195	0.73 318	0.58 323	0.78 368	0.54 364	0.32 473	0.29 483	0.31 465	0.34 491	0.23 381	0.20 351

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 367	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 482	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 323	0.82 380	0.65 396	0.21 349	0.17 371	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 323	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.84 455	0.45 355	0.35 415	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 477	0.99 435	1.27 445	0.72 307	0.58 323	0.67 303	0.48 336	0.27 435	0.21 424	0.24 395	0.23 414	0.29 430	0.29 439

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 379	0.75 438	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 323	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 414	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

STTStereo	0.55 379	0.37 428	0.76 443	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 435	0.90 309	0.96 402	0.58 323	0.71 330	0.61 386	0.25 415	0.23 442	0.26 427	0.32 486	0.24 394	0.23 394

AANet_RVC	0.57 397	0.32 397	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 494	0.86 365	1.33 458	0.87 372	0.58 323	1.07 461	0.75 421	0.18 279	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

AASNet	0.53 365	0.25 317	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 518	0.86 337	0.86 365	0.92 316	0.64 260	0.59 330	0.59 231	0.79 427	0.23 392	0.19 402	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 427	0.96 333	0.79 342	0.59 330	0.63 264	0.87 448	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 397	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 330	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 336	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 330	0.58 216	0.45 315	0.24 404	0.17 371	0.27 440	0.27 459	0.25 404	0.23 394

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 398	0.56 475	0.36 419	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 466	1.25 442	0.91 388	0.60 334	0.66 292	0.58 374	0.35 492	0.26 465	0.36 485	0.33 489	0.30 439	0.42 499

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 334	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 478

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 334	0.63 264	0.67 402	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 334	0.62 253	0.66 399	0.21 349	0.14 289	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

CFNet	0.51 350	0.29 379	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 334	0.76 357	0.52 356	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 397	0.64 386	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 399	0.91 312	0.99 408	0.60 334	0.68 313	0.60 382	0.21 349	0.17 371	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 340	0.58 216	0.44 306	0.18 279	0.14 289	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 317	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 340	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

test_xeample	1.01 492	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 326	1.04 375	0.69 290	0.61 340	0.69 319	10.93 571	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

CSP-Net	0.56 390	0.27 353	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 495	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 421	0.95 329	0.89 381	0.62 346	0.83 388	0.62 388	0.26 425	0.17 371	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 353	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 346	0.72 335	0.63 391	0.23 392	0.18 388	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

AAGNet	1.43 529	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 427	0.86 285	0.67 285	0.62 346	0.64 277	20.63 579	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 388	0.53 338	0.58 483	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 383	1.04 375	0.56 206	0.62 346	0.82 380	0.67 402	0.19 309	0.15 319	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 346	0.56 183	0.54 364	0.21 349	0.14 289	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 521	1.32 498	0.90 394	1.02 365	0.80 350	0.62 346	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 518	0.63 352	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 379	0.63 381	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 335	0.85 282	0.85 361	0.63 352	0.90 418	0.65 396	0.24 404	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

ADLNet	0.55 379	0.27 353	0.51 325	0.44 332	0.35 415	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 435	0.98 347	0.92 393	0.63 352	0.69 319	0.81 432	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

xxxx	1.01 492	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 490	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 352	0.64 277	10.58 570	0.20 332	0.16 351	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 358	0.96 333	0.90 386	0.63 352	0.83 388	0.74 420	0.18 279	0.18 388	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

DSFCA	0.55 379	0.25 317	0.62 372	0.40 221	0.36 419	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 463	0.84 272	0.89 381	0.63 352	0.99 444	0.58 374	0.25 415	0.21 424	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 394	1.15 420	1.26 466	0.63 352	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 255	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 428	0.65 392	0.56 475	0.42 459	0.97 450	0.83 505	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 352	0.82 380	0.91 466	0.29 452	0.20 414	0.31 465	0.31 480	0.26 411	0.23 394

ssnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 411	0.80 250	0.99 408	0.64 363	0.82 380	0.94 468	0.25 415	0.22 432	0.23 379	0.24 429	0.20 318	0.19 328

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 435	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 373	0.88 301	0.86 366	0.64 363	0.80 374	0.71 414	0.20 332	0.20 414	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 363	0.62 253	0.47 332	0.23 392	0.15 319	0.23 379	0.25 438	0.20 318	0.19 328

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

PS-NSSS	0.58 404	0.44 463	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 363	0.82 380	0.59 379	0.31 462	0.26 465	0.40 498	0.27 459	0.33 458	0.26 415

TCMNet	0.66 424	0.39 445	0.98 474	0.59 487	0.61 516	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 354	1.14 414	0.89 381	0.65 369	0.85 400	1.01 482	0.26 425	0.26 465	0.31 465	0.28 465	0.32 451	0.29 439

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 402	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 523	0.65 369	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 428	1.17 496	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 369	0.93 434	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.26 427	0.23 414	0.31 445	0.28 432

ToySt	0.49 327	0.27 353	0.75 438	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 376	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 371	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 358	1.54 492	1.06 430	0.66 376	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

FADNet	0.61 416	0.51 482	1.10 485	0.45 355	0.44 472	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 376	0.82 380	0.50 339	0.29 452	0.30 487	0.27 440	0.30 473	0.46 503	0.35 476

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 422	1.84 510	0.59 234	0.67 379	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 379	0.62 253	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 405	1.16 491	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 335	0.87 293	0.74 324	0.67 379	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.18 388	0.26 427	0.27 459	0.26 411	0.27 425

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 353	0.69 412	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 435	1.06 385	0.88 377	0.67 379	0.66 292	0.39 270	0.19 309	0.13 255	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 397	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 477	1.08 391	0.96 402	0.67 379	0.90 418	0.89 462	0.17 248	0.13 255	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.62 417	0.32 397	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 463	1.18 429	1.10 445	0.67 379	0.88 410	0.62 388	0.31 462	0.33 507	0.33 476	0.30 473	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.59 411	0.45 467	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 347	1.18 429	0.65 273	0.68 385	0.88 410	0.52 356	0.35 492	0.38 516	0.47 512	0.41 511	0.38 482	0.31 455

FINET	0.67 429	0.42 456	1.00 476	0.46 376	0.43 465	0.83 425	0.89 513	1.08 396	1.50 513	0.87 373	1.14 414	0.71 298	0.68 385	0.92 428	0.70 409	0.36 496	0.30 487	0.26 427	0.24 429	0.35 468	0.33 464

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 399	0.83 267	1.07 435	0.68 385	0.74 347	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 388	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 414	0.86 285	0.91 388	0.68 385	0.70 325	0.59 379	0.23 392	0.18 388	0.31 465	0.23 414	0.26 411	0.19 328

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.41 507	0.20 414	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

test_sample9	1.05 501	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	1.20 480	1.36 508	0.41 507	8.41 577	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

test_sample7	0.52 359	0.29 379	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.26 425	0.20 414	0.27 440	0.26 452	0.27 422	0.24 402

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 389	0.90 418	1.08 489	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 389	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 367	0.99 475	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 427	1.22 435	1.06 430	0.69 389	1.07 461	0.95 471	0.19 309	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 389	0.75 353	0.66 399	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

ADLNet2	0.55 379	0.25 317	0.65 392	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 389	0.77 364	0.73 417	0.20 332	0.16 351	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 389	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 326	0.91 312	1.21 461	0.69 389	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

DRN-Test	0.66 424	0.32 397	0.66 398	0.50 421	0.39 441	1.15 485	0.61 458	1.49 517	1.01 420	1.12 477	1.08 391	1.06 430	0.69 389	0.77 364	0.94 468	0.23 392	0.17 371	0.26 427	0.25 438	0.25 404	0.21 369

MDST_ROB	0.91 482	0.27 353	0.85 456	0.63 500	0.41 453	2.53 542	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 552	1.73 504	0.97 404	0.69 389	1.61 516	0.73 417	0.25 415	0.22 432	0.32 471	0.28 465	0.25 404	0.24 402

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 367	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 457	1.14 414	1.21 461	0.69 389	0.88 410	0.69 406	0.20 332	0.20 414	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 326	1.03 369	1.00 411	0.70 402	0.83 388	0.54 364	0.21 349	0.18 388	0.24 395	0.18 303	0.23 381	0.20 351

hitnet-ft	0.55 379	0.27 353	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 335	1.01 357	1.13 455	0.70 402	0.78 368	0.67 402	0.28 445	0.20 414	0.28 448	0.22 398	0.29 430	0.26 415

TDLM	0.57 397	0.33 405	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 495	1.03 376	1.01 420	0.82 335	1.10 397	0.84 359	0.70 402	0.86 405	0.58 374	0.28 445	0.17 371	0.25 408	0.22 398	0.26 411	0.19 328

NVstereo2D	0.60 414	0.30 388	0.75 438	0.48 392	0.43 465	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 466	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 402	0.99 444	0.65 396	0.32 473	0.15 319	0.28 448	0.20 358	0.40 485	0.36 478

SDNR	0.86 473	0.37 428	1.47 524	0.40 221	0.38 435	3.38 558	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 435	2.09 521	0.59 234	0.71 406	1.29 494	0.70 409	0.51 522	0.56 538	0.36 485	0.26 452	0.43 495	0.46 511

DGSMNet	0.76 449	0.55 494	1.29 508	0.58 483	0.62 517	0.94 442	0.70 485	1.26 479	1.11 458	0.83 347	1.24 440	1.00 411	0.71 406	1.03 455	0.81 432	0.34 487	0.29 483	0.41 502	0.40 506	0.57 522	0.55 528

222	1.18 515	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 489	0.89 363	0.92 407	1.08 391	0.72 307	0.71 406	0.66 292	13.89 574	0.20 332	0.15 319	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

StereoDRNet	0.64 420	0.33 405	0.68 406	0.51 437	0.43 465	1.03 462	0.53 430	1.47 514	0.99 410	1.10 474	0.87 293	1.07 435	0.71 406	0.82 380	0.88 452	0.23 392	0.19 402	0.25 408	0.23 414	0.27 422	0.19 328

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 516	1.08 484	1.01 535	0.90 529	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 410	0.88 410	0.63 391	0.53 527	0.27 474	0.76 532	0.46 517	0.66 529	0.47 516

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 353	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 476	0.75 216	1.05 428	0.72 410	0.60 237	0.47 332	0.20 332	0.19 402	0.24 395	0.20 358	0.25 404	0.30 447

UNet	0.54 377	0.26 336	0.66 398	0.44 332	0.40 446	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 347	0.89 305	1.04 424	0.72 410	0.73 340	0.62 388	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 502	0.66 189	0.43 133	1.09 472	3.27 546	0.70 294	0.73 413	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 447

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 405	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 358	1.04 375	1.01 415	0.73 413	0.83 388	0.52 356	0.29 452	0.19 402	0.27 440	0.25 438	0.31 445	0.21 369

YMNet	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 449	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 496	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 449	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 496	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

SQANet	0.82 463	0.74 515	0.67 402	1.13 539	0.98 537	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 399	1.05 379	1.03 422	0.74 415	1.01 448	0.64 394	0.61 531	0.24 450	1.03 540	0.35 494	1.18 543	0.58 529

SACVNet	0.58 404	0.34 410	0.55 347	0.55 472	0.36 419	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 448	1.06 385	1.02 420	0.74 415	0.90 418	0.51 349	0.27 435	0.21 424	0.25 408	0.24 429	0.29 430	0.36 478

DAS	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

CBMV	0.64 420	0.35 416	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 499	1.13 416	1.09 456	1.17 482	1.22 435	1.04 424	0.75 419	0.88 410	0.63 391	0.28 445	0.30 487	0.34 478	0.30 473	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 424	0.36 421	1.30 509	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 477	0.91 388	0.76 422	1.08 464	1.87 527	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 441	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 441	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

Anonymous_2	0.82 463	0.44 463	0.63 381	0.40 221	0.43 465	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 422	0.75 353	0.58 374	0.52 523	0.54 537	0.54 524	4.82 576	0.56 520	0.40 494

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 470	0.66 189	0.87 346	1.02 448	1.40 470	0.72 307	0.76 422	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 470	0.69 217	0.63 205	1.02 448	1.47 486	0.78 340	0.76 422	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

MMNet	0.55 379	0.25 317	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 399	0.93 319	0.86 366	0.76 422	0.81 377	0.76 422	0.15 159	0.14 289	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 347	0.94 320	0.75 326	0.77 429	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 289	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 534	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 464	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 534	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 464	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

PA-Net	0.67 429	0.43 458	0.83 454	0.50 421	0.53 500	0.94 442	0.68 475	1.10 402	1.14 465	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 429	1.02 453	0.88 452	0.24 404	0.41 523	0.29 456	0.44 516	0.26 411	0.34 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 533	0.85 456	0.58 483	0.45 476	1.27 500	0.70 485	1.17 441	1.02 423	0.83 347	1.23 439	0.90 386	0.77 429	1.06 458	0.69 406	0.46 513	0.34 509	1.71 547	0.38 499	0.59 526	0.36 478

NaN_ROB	0.69 434	0.44 463	0.69 412	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 528	1.22 461	1.19 473	1.24 495	0.96 333	1.08 437	0.78 434	1.20 480	0.67 402	0.24 404	0.30 487	0.23 379	0.24 429	0.23 381	0.25 409

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 428	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 414	1.25 442	0.81 353	0.78 434	0.87 407	0.50 339	0.36 496	0.37 514	0.43 504	0.40 506	0.33 458	0.30 447

CRFU-Net	0.57 397	0.27 353	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 493	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 440	0.98 347	1.06 430	0.79 436	0.81 377	0.71 414	0.21 349	0.19 402	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

GwcNet	0.69 434	0.36 421	1.10 485	0.51 437	0.42 459	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 467	1.00 440	1.37 464	1.06 430	0.79 436	0.92 428	0.94 468	0.25 415	0.24 450	0.24 395	0.22 398	0.23 381	0.26 415

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 470	1.06 481	0.99 532	0.97 535	1.67 527	0.63 461	1.64 532	1.59 520	1.06 463	1.18 429	1.31 474	0.79 436	1.55 511	0.97 474	0.49 519	0.22 432	0.45 508	0.40 506	0.45 500	0.37 483

LALA_ROB	0.74 447	0.43 458	0.69 412	0.54 466	0.40 446	1.01 457	0.95 520	1.21 453	1.07 451	1.22 492	1.12 402	1.56 509	0.79 436	1.04 457	0.86 442	0.33 481	0.22 432	0.35 480	0.30 473	0.35 468	0.31 455

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 450	1.34 514	0.50 421	0.40 446	1.44 512	0.83 505	1.15 429	1.16 467	1.25 496	1.20 434	1.13 455	0.81 440	1.16 475	1.00 481	0.22 375	0.19 402	0.24 395	0.23 414	0.28 426	0.26 415

APVNet	0.71 440	0.37 428	0.89 464	0.56 475	0.45 476	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 332	0.81 326	1.15 420	1.04 424	0.81 440	1.10 468	1.17 497	0.26 425	0.28 478	0.32 471	0.31 480	0.29 430	0.30 447

SuperB	1.04 497	0.37 428	4.81 559	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 536	1.09 472	1.09 395	0.75 326	0.81 440	1.06 458	1.76 520	0.19 309	0.15 319	0.17 184	0.15 195	2.82 567	0.26 415

RTSC	0.87 474	0.48 470	1.23 502	0.52 449	0.37 426	1.13 482	0.50 408	1.34 494	1.79 529	1.51 510	1.24 440	1.12 449	0.81 440	1.62 517	2.16 533	0.25 415	0.19 402	0.23 379	0.24 429	0.30 439	0.31 455

xyz-stereo	4.23 564	0.17 63	61.76 593	0.34 57	0.16 7	12.16 575	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 445	3.36 551	0.77 338	0.82 444	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

DDUNet	1.06 502	2.56 569	0.68 406	1.21 541	1.26 546	1.03 462	0.69 480	1.11 408	0.94 391	0.96 422	1.22 435	1.27 468	0.82 444	0.93 434	0.72 416	0.84 539	0.38 516	1.99 551	0.60 536	1.10 542	0.85 540

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 448	1.75 507	0.50 184	0.82 444	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

HGLStereo	0.56 390	0.28 367	0.57 357	0.50 421	0.37 426	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 365	1.14 414	0.89 381	0.82 444	0.76 357	0.73 417	0.21 349	0.20 414	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

ETE_ROB	0.70 436	0.49 474	0.73 429	0.56 475	0.36 419	0.79 406	0.87 512	1.14 425	0.93 384	1.19 486	1.18 429	1.39 491	0.82 444	0.99 444	0.80 429	0.26 425	0.21 424	0.31 465	0.26 452	0.33 458	0.34 471

GASNet	0.67 429	0.72 513	0.96 471	0.70 519	0.48 487	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 414	0.82 261	0.93 395	0.83 449	1.33 498	0.80 429	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.28 465	0.44 496	0.24 402

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 416	0.68 406	0.52 449	0.40 446	0.79 406	0.85 511	1.16 436	0.94 391	1.33 501	1.15 420	1.38 490	0.83 449	1.03 455	0.90 464	0.32 473	0.25 458	0.26 427	0.24 429	0.31 445	0.28 432

iinet-f	0.67 429	0.26 336	2.15 539	0.39 184	0.31 373	1.19 492	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 451	0.71 330	1.21 500	0.20 332	0.18 388	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 388	0.73 429	0.45 355	0.34 409	1.17 489	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 448	1.36 461	1.29 471	0.85 452	0.76 357	0.81 432	0.21 349	0.23 442	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

DISCO	0.70 436	0.26 336	0.68 406	0.44 332	0.31 373	1.14 483	0.51 423	1.23 466	1.23 480	0.81 326	1.05 379	1.50 503	0.85 452	1.82 528	1.03 483	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 514	2.13 538	0.56 475	0.45 476	0.95 445	1.13 533	1.34 494	1.24 482	1.02 448	1.30 454	1.46 497	0.86 454	1.81 527	1.50 513	0.25 415	0.23 442	0.25 408	0.26 452	0.32 451	0.29 439

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 489	3.43 551	0.68 516	0.81 526	0.72 387	0.72 493	1.22 461	1.99 535	0.93 411	1.01 357	0.87 372	0.86 454	1.08 464	0.95 471	0.34 487	0.28 478	0.43 504	0.39 503	0.30 439	0.32 459

pmcnn	1.23 518	0.29 379	0.96 471	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 480	1.16 436	1.28 494	1.67 522	2.33 524	11.15 575	0.86 454	0.93 434	0.88 452	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

w-ln-seven	0.96 487	0.48 470	2.41 543	0.54 466	0.50 491	1.41 508	0.70 485	1.67 534	1.81 530	1.49 507	1.50 487	1.26 466	0.87 457	1.15 473	1.80 525	0.23 392	0.21 424	0.25 408	0.25 438	0.31 445	0.26 415

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 510	0.38 156	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 488	0.87 457	0.67 303	0.76 422	0.16 209	0.15 319	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 482	1.36 519	0.50 421	0.41 453	1.15 485	0.69 480	1.21 453	1.07 451	1.02 448	1.12 402	1.08 437	0.87 457	0.89 416	0.89 462	0.24 404	0.22 432	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

NCCL2	0.72 444	0.41 454	0.65 392	0.64 501	0.44 472	0.98 454	1.20 536	1.11 408	1.00 416	0.98 432	0.96 333	1.49 502	0.87 457	0.90 418	0.79 427	0.31 462	0.26 465	0.39 495	0.39 503	0.32 451	0.32 459

DANet	0.71 440	0.45 467	0.91 467	0.59 487	0.40 446	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 490	1.22 435	1.33 482	0.88 461	1.16 475	1.24 501	0.27 435	0.23 442	0.31 465	0.25 438	0.35 468	0.32 459
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.70 436	0.37 428	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 521	1.08 396	0.94 391	1.04 457	1.98 516	1.13 455	0.88 461	1.12 471	0.66 399	0.25 415	0.26 465	0.27 440	0.22 398	0.31 445	0.22 387

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 516	0.86 461	0.66 509	0.42 459	1.15 485	0.98 522	1.14 425	1.19 473	1.01 445	1.02 365	1.10 445	0.90 463	1.15 473	0.76 422	0.48 517	0.39 520	0.57 526	0.38 499	0.63 528	0.46 511
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
zh-mn7	1.08 506	0.65 508	4.00 555	0.52 449	0.38 435	1.16 488	0.62 460	1.15 429	1.77 528	1.74 524	2.31 522	1.17 460	0.91 464	2.10 539	1.77 521	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 515	0.91 464	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

otaku	1.04 497	0.93 530	0.88 463	1.33 545	1.05 543	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 471	1.08 470	1.32 457	1.33 482	0.91 464	1.23 487	0.76 422	0.72 535	0.46 534	1.24 543	0.50 529	1.40 544	0.75 534

Consistency-Raft	1.01 492	0.81 522	1.24 503	0.84 526	0.97 535	0.81 414	0.84 508	1.30 487	1.59 520	1.05 459	1.68 503	1.12 449	0.91 464	0.92 428	1.11 491	0.65 532	0.74 546	0.79 534	0.90 548	1.06 541	0.79 538

ADCRef	0.80 459	0.43 458	1.32 512	0.50 421	0.45 476	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 482	1.42 474	0.87 372	0.91 464	0.85 400	3.19 546	0.18 279	0.16 351	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 466	1.12 402	0.58 219	0.92 469	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 408	0.26 452	0.18 268	0.43 505

ccnet	0.82 463	0.57 497	0.75 438	0.54 466	0.59 514	1.09 476	0.66 468	1.38 503	0.94 391	1.12 477	1.44 480	1.29 471	0.92 469	0.95 443	1.24 501	0.49 519	0.42 525	0.50 521	0.47 522	0.51 511	0.46 511

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 497	1.51 526	0.67 512	0.50 491	2.57 543	1.66 557	1.20 451	1.43 507	1.38 503	1.57 494	1.33 482	0.92 469	1.64 520	0.88 452	0.37 499	0.39 520	0.46 511	0.60 536	0.41 491	0.40 494

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 469	0.90 418	0.86 442	0.16 209	0.14 289	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 474	0.80 452	0.74 523	0.40 446	1.03 462	0.39 323	1.33 492	2.35 545	1.02 448	3.77 553	0.81 353	0.92 469	1.20 480	0.90 464	0.34 487	0.22 432	0.24 395	0.20 358	0.34 464	0.29 439

RYNet	0.72 444	0.35 416	0.64 386	0.53 459	0.67 520	1.31 502	0.67 470	1.20 451	1.18 471	1.05 459	0.87 293	1.27 468	0.93 474	0.93 434	1.27 505	0.22 375	0.16 351	0.26 427	0.23 414	0.40 485	0.39 491

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 545	1.10 485	1.90 554	1.59 549	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 524	1.05 459	1.60 496	2.11 528	0.94 475	1.64 520	0.77 426	1.30 552	0.35 511	2.03 555	0.67 539	1.88 554	0.84 539

psm_up	0.55 379	0.26 336	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 335	0.88 301	1.01 415	0.94 475	0.74 347	0.61 386	0.21 349	0.25 458	0.26 427	0.23 414	0.21 342	0.20 351

S-Stereo	0.74 447	0.35 416	0.96 471	0.56 475	0.45 476	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 523	0.96 422	1.41 472	1.12 449	0.94 475	0.80 374	1.04 486	0.26 425	0.31 496	0.28 448	0.25 438	0.32 451	0.47 516

z-mn7	1.00 491	0.50 478	1.70 530	0.53 459	0.36 419	1.75 530	0.71 491	1.22 461	2.28 541	0.96 422	2.54 531	1.42 494	0.95 478	2.19 543	1.54 514	0.22 375	0.19 402	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

anonymity	0.97 488	0.89 528	1.05 480	0.92 530	1.03 541	0.97 450	0.81 504	1.29 484	0.91 373	1.07 466	0.98 347	1.00 411	0.95 478	1.02 453	0.92 467	0.96 542	0.95 562	0.90 537	0.91 551	0.92 535	0.94 544

stereogan	0.80 459	0.31 393	0.71 421	0.59 487	0.50 491	1.72 529	0.48 397	1.35 497	1.37 501	1.00 440	1.46 485	1.56 509	0.95 478	1.29 494	0.84 437	0.28 445	0.29 483	0.29 456	0.25 438	0.38 482	0.38 489

STTRV1_RVC	0.82 463	0.59 499	1.16 491	0.67 512	0.81 526	1.11 477	0.63 461	1.30 487	1.11 458	0.98 432	1.33 458	1.08 437	0.95 478	1.26 490	0.87 448	0.55 529	0.25 458	0.43 504	0.39 503	0.58 525	0.40 494

Ntro	1.09 507	0.97 536	0.91 467	1.44 546	1.19 545	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 488	1.00 440	1.29 451	1.31 474	0.97 482	1.26 490	0.84 437	0.84 539	0.43 529	1.36 544	0.50 529	1.56 545	0.78 536

PASM	0.90 481	0.64 507	1.69 528	0.69 518	0.69 523	0.78 403	0.84 508	1.03 376	1.26 491	1.19 486	1.15 420	1.31 474	0.98 483	1.24 488	1.03 483	0.52 523	0.56 538	0.59 529	0.66 538	0.56 520	0.54 527

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 458	2.32 541	0.52 449	0.38 435	0.90 436	0.65 466	1.11 408	1.12 462	1.19 486	1.28 447	1.09 441	0.99 484	1.07 461	0.87 448	0.20 332	0.19 402	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

UDG	0.88 476	0.82 525	0.67 402	1.00 534	0.96 534	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 394	0.97 346	1.31 474	0.99 484	0.85 400	0.84 437	0.54 528	0.32 501	1.77 548	0.40 506	0.94 536	0.66 532

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 482	0.95 469	0.64 501	0.45 476	0.91 437	0.53 430	1.48 515	1.13 463	0.93 411	1.35 460	1.02 420	0.99 484	0.92 428	0.80 429	0.30 459	0.27 474	0.28 448	0.24 429	0.23 381	0.24 402

FBW_ROB	0.88 476	0.50 478	0.85 456	0.55 472	0.40 446	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 501	1.33 501	1.27 445	1.48 501	1.00 487	2.57 551	0.98 477	0.25 415	0.32 501	0.45 508	0.30 473	0.34 464	0.28 432

PWC_ROB	0.87 474	0.52 489	1.28 506	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 500	1.46 511	1.61 516	2.59 535	1.16 459	1.01 488	1.34 500	1.40 512	0.25 415	0.18 388	0.28 448	0.20 358	0.29 430	0.28 432

ACV-stereo	0.62 417	0.34 410	1.00 476	0.43 313	0.31 373	1.20 493	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 527	1.03 489	0.81 377	0.64 394	0.21 349	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

RGC	0.79 458	0.59 499	0.71 421	0.65 506	0.65 519	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 466	1.45 483	1.47 500	1.03 489	1.21 484	0.88 452	0.32 473	0.30 487	0.48 516	0.40 506	0.37 478	0.37 483

XQC	0.89 478	0.65 508	1.31 510	0.67 512	0.52 499	1.22 495	0.68 475	1.26 479	1.52 514	1.14 480	1.11 398	1.28 470	1.04 491	1.40 508	1.77 521	0.38 500	0.24 450	0.37 490	0.31 480	0.53 516	0.47 516

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 387	1.66 500	0.58 219	1.06 492	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

psmorigin	0.82 463	0.51 482	2.09 537	0.49 407	0.41 453	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 506	1.43 477	1.50 503	1.06 492	1.22 486	0.97 474	0.31 462	0.32 501	0.27 440	0.27 459	0.33 458	0.42 499

ADCP+	1.06 502	0.35 416	1.51 526	0.49 407	0.51 495	1.45 513	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 481	1.15 420	1.10 445	1.07 494	1.56 513	6.75 566	0.19 309	0.16 351	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

Nwc_Net	0.78 455	0.38 438	0.73 429	0.60 493	0.55 505	1.05 467	0.55 438	1.67 534	1.05 438	0.88 383	1.86 512	1.40 493	1.09 495	1.10 468	0.87 448	0.30 459	0.25 458	0.36 485	0.38 499	0.29 430	0.29 439

ADCPNet	1.03 496	0.48 470	2.70 545	0.54 466	0.42 459	1.40 506	0.75 497	1.13 416	1.07 451	1.22 492	1.42 474	1.68 514	1.09 495	1.36 505	3.45 550	0.30 459	0.28 478	0.29 456	0.32 486	0.37 478	0.35 476

edge stereo	0.76 449	0.38 438	0.74 434	0.52 449	0.43 465	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 497	1.38 469	1.81 517	1.11 497	1.08 464	0.85 441	0.33 481	0.32 501	0.41 502	0.28 465	0.32 451	0.36 478

RainbowNet	1.35 525	1.49 549	1.19 498	1.88 553	1.45 547	1.48 514	1.07 530	1.61 530	1.55 517	1.20 490	1.59 495	1.54 507	1.13 498	1.34 500	0.97 474	1.36 555	0.70 543	1.82 549	0.79 544	1.71 548	1.07 553

SAMSARA	1.07 504	0.65 508	1.19 498	1.06 538	0.90 529	1.76 531	1.76 561	1.46 513	1.44 509	1.51 510	1.16 425	2.00 526	1.14 499	1.48 509	1.31 507	0.39 502	0.44 531	0.35 480	0.38 499	0.49 508	0.49 522

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 405	0.75 438	0.49 407	0.37 426	0.71 380	0.59 451	1.36 500	1.30 496	1.03 456	1.40 470	1.59 512	1.15 500	0.87 407	0.86 442	0.28 445	0.28 478	0.28 448	0.23 414	0.28 426	0.38 489

NCC-stereo	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 394	1.36 461	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 462	0.30 487	0.37 490	0.48 524	0.33 458	0.33 464

Abc-Net	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 394	1.36 461	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 462	0.30 487	0.37 490	0.48 524	0.33 458	0.33 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LSM	4.74 567	0.77 519	10.16 566	0.70 519	56.56 590	1.02 459	1.00 526	1.24 473	1.62 524	2.04 535	2.34 525	1.33 482	1.17 503	1.38 507	1.09 490	0.33 481	0.49 535	0.39 495	0.46 517	0.51 511	10.09 579

LL-Strereo	0.57 397	0.27 353	0.68 406	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 347	0.78 237	1.10 445	1.18 504	1.33 498	0.49 338	0.17 248	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

aanetorigin	0.83 470	0.56 495	1.87 534	0.49 407	0.38 435	0.56 296	0.66 468	0.70 232	1.00 416	2.42 545	2.02 518	1.31 474	1.18 504	0.93 434	1.13 496	0.20 332	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 447

SHD	0.93 485	0.50 478	1.18 497	0.59 487	0.46 483	0.97 450	0.48 397	1.70 536	2.15 537	1.58 513	1.37 464	1.42 494	1.19 506	1.31 496	1.60 515	0.31 462	0.26 465	0.32 471	0.33 489	0.40 485	0.42 499

CSAN	0.83 470	0.49 474	0.77 448	0.60 493	0.41 453	1.14 483	1.06 528	1.19 446	1.46 511	1.32 499	1.43 477	1.37 489	1.19 506	1.27 493	0.86 442	0.39 502	0.31 496	0.36 485	0.37 496	0.35 468	0.34 471

AnyNet_C32	1.16 514	0.62 506	2.40 542	0.57 481	0.55 505	1.41 508	1.34 547	1.18 444	1.24 482	1.49 507	1.42 474	1.39 491	1.20 508	1.55 511	4.82 558	0.29 452	0.28 478	0.29 456	0.34 491	0.38 482	0.42 499

ADCL	1.04 497	0.38 438	1.35 515	0.50 421	0.39 441	1.61 522	0.89 513	1.29 484	1.39 504	1.29 498	1.50 487	1.24 464	1.24 509	1.37 506	4.87 559	0.21 349	0.19 402	0.25 408	0.25 438	0.29 430	0.27 425

RTS	1.98 544	0.96 533	11.36 568	0.65 506	0.57 511	2.77 548	1.40 550	1.39 504	2.26 539	1.89 530	2.56 532	1.32 479	1.25 510	5.20 565	4.05 554	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

RTSA	1.98 544	0.96 533	11.36 568	0.65 506	0.57 511	2.77 548	1.40 550	1.39 504	2.26 539	1.89 530	2.56 532	1.32 479	1.25 510	5.20 565	4.05 554	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

AF-Net	0.81 462	0.39 445	0.68 406	0.64 501	0.54 503	0.91 437	0.51 423	1.61 530	1.31 497	0.96 422	2.02 518	1.46 497	1.26 512	1.11 470	0.99 478	0.32 473	0.24 450	0.39 495	0.27 459	0.30 439	0.25 409

WZ-Net	1.19 516	0.59 499	4.07 556	0.62 499	0.51 495	1.34 503	1.31 546	1.32 490	1.74 527	1.53 512	1.65 498	1.74 516	1.28 513	2.25 545	2.01 530	0.27 435	0.21 424	0.23 379	0.25 438	0.40 485	0.39 491

RP	0.76 449	0.36 421	0.63 381	0.66 509	0.58 513	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 479	0.97 427	1.65 498	1.43 496	1.32 514	1.01 448	0.84 437	0.33 481	0.30 487	0.36 485	0.30 473	0.34 464	0.34 471

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 538	7.45 563	0.64 501	0.54 503	1.99 535	1.38 549	1.43 511	1.36 499	1.63 519	1.92 513	1.84 519	1.33 515	2.40 547	4.03 553	0.33 481	0.32 501	0.32 471	0.34 491	0.44 496	0.45 510

MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 499	1.97 536	0.67 512	0.44 472	1.93 534	0.60 453	1.85 539	1.36 499	1.61 516	1.54 492	1.95 525	1.37 516	1.64 520	1.73 518	0.40 506	0.37 514	0.45 508	0.48 524	0.44 496	0.44 506

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 530	1.06 481	1.04 537	1.03 541	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 473	2.09 537	1.83 509	1.94 524	1.39 517	1.62 517	1.39 511	0.97 544	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 538	0.96 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 527	1.76 532	0.86 527	0.56 508	4.29 563	1.79 562	1.50 518	1.98 534	1.61 516	1.85 511	1.84 519	1.41 518	1.89 530	1.36 508	0.48 517	0.40 522	0.56 525	0.57 534	0.69 530	0.48 519

ADCS	1.51 532	0.61 503	3.42 550	0.59 487	0.51 495	1.27 500	1.08 531	1.59 528	1.81 530	1.91 533	1.66 500	1.51 506	1.42 519	1.94 534	8.60 568	0.33 481	0.32 501	0.33 476	0.36 495	0.44 496	0.42 499

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 539	4.32 558	0.49 407	0.42 459	1.51 516	1.11 532	1.48 515	1.40 506	1.22 492	1.26 444	1.58 511	1.43 520	1.76 525	1.70 517	0.32 473	0.31 496	0.26 427	0.30 473	0.41 491	0.41 498

ADCMid	1.14 510	0.52 489	2.23 540	0.53 459	0.43 465	1.07 469	0.75 497	1.23 466	1.05 438	2.15 539	1.44 480	1.50 503	1.43 520	1.56 513	5.01 560	0.26 425	0.24 450	0.29 456	0.31 480	0.37 478	0.33 464

zh-sn7	1.09 507	0.75 516	3.23 549	0.57 481	0.42 459	1.11 477	0.89 513	1.19 446	1.27 492	1.41 505	1.98 516	1.25 465	1.47 522	1.99 536	2.62 541	0.26 425	0.26 465	0.26 427	0.27 459	0.35 468	0.30 447

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 438	1.32 512	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 493	1.52 524	1.24 482	1.05 459	1.41 472	2.98 541	1.49 523	2.74 552	2.83 544	0.22 375	0.14 289	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 459

ACVNet_1	1.46 530	1.33 546	1.12 488	1.91 555	1.62 550	1.83 532	0.98 522	2.00 543	1.85 532	1.39 504	1.53 491	2.32 532	1.53 524	1.34 500	1.11 491	1.30 552	0.50 536	2.06 557	0.58 535	1.93 556	0.95 546

MFMNet_re	1.14 510	0.97 536	1.19 498	0.99 532	0.95 533	1.25 499	1.22 539	1.39 504	1.55 517	1.69 523	1.67 502	1.21 461	1.53 524	1.12 471	0.99 478	0.87 541	0.75 550	0.79 534	0.75 542	0.90 533	0.94 544

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 529	1.13 489	0.86 527	0.88 528	1.11 477	0.99 524	1.42 509	1.53 515	1.59 515	2.48 529	2.24 530	1.53 524	1.96 535	1.30 506	0.76 537	0.70 543	0.78 533	1.00 553	0.71 531	0.88 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 488	0.28 367	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 488	2.25 542	1.92 513	2.58 537	1.56 527	2.02 537	1.19 499	0.27 435	0.27 474	0.27 440	0.25 438	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.35 525	0.94 532	1.25 504	0.96 531	1.00 539	1.52 517	1.02 527	1.34 494	1.21 477	2.64 548	2.65 537	2.44 534	1.56 527	1.64 520	1.26 503	0.97 544	0.95 562	0.90 537	0.90 548	0.94 536	0.96 547

test_sample8	1.25 520	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 509	0.95 329	3.29 549	1.59 529	1.20 480	1.36 508	0.41 507	8.41 577	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

IMH-64-1	1.86 540	1.62 554	1.16 491	2.20 558	1.89 558	2.33 540	1.30 543	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 540	2.49 535	1.61 530	2.10 539	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 557	1.17 557

IMH-64	1.86 540	1.62 554	1.16 491	2.20 558	1.89 558	2.33 540	1.30 543	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 540	2.49 535	1.61 530	2.10 539	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 557	1.17 557

ACVNet_2	1.65 538	1.27 544	1.41 522	1.75 550	1.62 550	2.22 539	1.20 536	2.30 547	2.62 547	1.78 527	2.56 532	3.03 542	1.61 530	1.54 510	1.12 495	1.06 547	0.58 540	1.82 549	0.70 541	1.82 550	0.96 547

G-Net	0.95 486	0.46 469	1.04 479	0.64 501	0.48 487	2.12 538	0.64 465	1.01 369	0.87 346	1.75 525	2.82 542	1.30 473	1.64 533	1.06 458	0.96 473	0.36 496	0.29 483	0.35 480	0.25 438	0.45 500	0.42 499

SANet	1.07 504	0.41 454	1.06 481	0.48 392	0.30 351	1.41 508	0.94 519	1.42 509	3.36 557	1.58 513	2.43 528	2.33 533	1.70 534	1.34 500	1.07 488	0.28 445	0.24 450	0.26 427	0.23 414	0.34 464	0.30 447

MADNet+	2.23 550	2.43 566	10.85 567	1.22 542	0.91 531	2.76 547	1.40 550	2.12 545	1.67 526	1.32 499	1.74 506	1.86 522	1.74 535	6.25 568	4.41 557	0.65 532	0.64 541	0.58 528	0.54 533	0.80 532	0.76 535

LVE	2.12 549	1.44 548	1.36 519	1.99 556	1.78 555	2.75 546	1.79 562	2.82 550	3.95 562	1.90 532	4.33 563	3.52 552	1.81 536	2.24 544	1.74 519	1.74 561	0.87 555	2.06 557	1.13 559	1.91 555	1.35 562

Dean	1.98 544	1.36 547	1.36 519	2.12 557	1.81 557	2.74 545	1.36 548	3.37 560	3.80 561	2.08 536	3.32 548	3.21 547	1.82 537	1.71 524	1.67 516	1.27 549	0.77 552	1.99 551	0.90 548	1.86 551	1.03 552

PWCK	1.92 543	1.66 557	3.12 548	1.65 548	0.91 531	2.84 550	2.26 567	2.10 544	2.41 546	2.36 544	2.31 522	2.22 529	1.82 537	3.43 556	2.03 531	1.61 559	0.71 545	1.51 545	0.82 546	1.69 547	0.91 543

WCMA_ROB	1.14 510	0.36 421	0.76 443	0.49 407	0.44 472	1.23 497	0.67 470	1.11 408	1.23 480	2.84 553	3.95 559	3.28 548	1.83 539	1.25 489	0.99 478	0.44 511	0.34 509	0.34 478	0.37 496	0.41 491	0.40 494

IMH	2.04 547	1.62 554	1.20 501	2.20 558	1.89 558	2.91 555	1.30 543	3.11 554	3.03 553	1.81 528	3.35 550	3.03 542	1.90 540	2.48 548	1.80 525	1.66 560	0.77 552	2.45 563	1.04 557	2.15 559	1.19 560

KSHMR	2.57 551	1.93 560	1.69 528	2.63 567	2.42 566	2.86 552	2.07 565	3.27 558	6.50 566	2.49 547	3.36 551	3.41 551	1.92 541	2.49 549	1.94 528	2.13 566	1.40 567	2.79 570	1.50 566	2.73 565	1.77 565

MeshStereo	1.34 523	0.43 458	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 525	0.60 453	1.94 540	1.37 501	4.47 566	3.25 544	4.71 557	1.94 542	1.92 532	1.17 497	0.35 492	0.35 511	0.37 490	0.31 480	0.32 451	0.32 459
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	1.28 522	0.67 511	1.28 506	0.74 523	0.62 517	1.50 515	0.84 508	1.99 542	2.96 551	2.18 540	2.36 527	1.85 521	1.95 543	1.92 532	1.94 528	0.39 502	0.36 513	0.49 519	0.37 496	0.51 511	0.64 530

DPSNet	0.99 490	0.42 456	1.88 535	0.53 459	0.41 453	1.59 521	1.26 542	2.21 546	1.43 507	1.10 474	1.11 398	1.46 497	1.95 543	1.34 500	1.26 503	0.34 487	0.25 458	0.25 408	0.21 380	0.46 503	0.37 483

EDNetEfficient	1.46 530	0.80 521	6.12 561	0.47 385	0.39 441	0.69 370	0.83 505	0.90 324	2.77 550	3.50 562	1.96 515	1.66 513	2.03 545	1.26 490	4.18 556	0.21 349	0.18 388	0.21 342	0.20 358	0.41 491	0.39 491

WAO-6	2.04 547	1.50 550	1.16 491	1.70 549	1.67 554	2.69 544	1.44 553	3.06 553	3.63 560	1.98 534	3.27 546	3.54 553	2.07 546	2.36 546	2.22 536	1.31 554	0.91 557	2.04 556	1.22 563	1.73 549	1.27 561

EDNetEfficientorigin	9.93 574	1.15 540	175.16 595	0.48 392	0.36 419	1.04 466	0.68 475	1.24 473	2.69 549	3.17 559	2.50 530	2.30 531	2.07 546	1.76 525	2.21 534	0.20 332	0.18 388	0.24 395	0.19 333	0.51 511	0.50 523

WAO-7	1.90 542	1.20 541	1.35 515	1.27 543	1.06 544	2.84 550	1.56 556	3.23 556	3.06 555	2.23 541	3.33 549	3.17 546	2.28 548	3.12 553	2.21 534	1.02 546	0.91 557	1.06 541	1.03 556	1.04 540	0.97 550

DispFullNet	1.60 535	2.63 570	2.75 546	2.56 565	1.79 556	1.24 498	0.47 389	1.37 502	1.45 510	1.87 529	1.50 487	1.55 508	2.46 549	2.04 538	1.04 486	0.59 530	0.18 388	2.32 560	0.68 540	2.29 560	1.14 554

ktn	2.98 556	2.25 564	1.73 531	2.84 568	2.53 569	3.76 562	2.15 566	3.70 562	5.47 565	2.75 550	5.17 570	5.94 565	2.48 550	3.23 554	2.46 540	2.34 570	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.45 563	2.01 568

notaker	2.76 552	2.29 565	1.80 533	2.96 569	2.58 570	2.90 554	1.75 560	3.24 557	3.05 554	2.78 551	4.24 562	6.15 567	2.51 551	3.34 555	2.75 543	2.31 568	1.18 565	3.00 571	1.65 567	2.84 568	1.97 566

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 558	1.42 523	2.58 566	2.28 564	6.87 568	1.68 558	4.70 569	12.03 571	2.31 543	5.59 571	8.25 570	2.55 552	3.97 562	2.73 542	1.81 562	0.74 546	2.57 565	1.07 558	2.35 561	1.44 563

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 495	0.65 392	0.74 523	0.59 514	1.38 505	0.63 461	1.35 497	1.39 504	3.26 560	4.50 564	4.61 555	2.63 553	1.58 515	1.03 483	0.46 513	0.42 525	0.48 516	0.47 522	0.50 510	0.50 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet	4.53 566	1.89 559	1.48 525	2.55 564	2.27 563	13.78 578	1.69 559	4.84 571	23.73 588	2.89 556	7.70 574	7.06 569	2.69 554	4.26 564	3.42 549	1.84 563	0.77 552	2.68 567	1.13 559	2.42 562	1.47 564

WAO-8	2.92 554	1.55 552	1.35 515	1.79 551	1.63 552	5.23 565	1.22 539	4.58 567	12.56 574	2.84 553	4.07 561	4.83 558	2.72 555	3.49 557	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 551	1.15 555

Venus	2.92 554	1.55 552	1.35 515	1.79 551	1.63 552	5.23 565	1.22 539	4.58 567	12.56 574	2.84 553	4.06 560	4.83 558	2.72 555	3.49 557	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 551	1.15 555

ELAS	1.63 537	0.61 503	0.95 469	0.68 516	0.55 505	3.01 556	1.55 555	2.39 548	2.33 544	3.64 563	3.89 557	2.75 539	2.90 557	2.15 542	2.27 539	0.52 523	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 518	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 517	0.49 474	0.62 372	0.59 487	0.50 491	1.62 524	0.67 470	1.23 466	1.24 482	2.45 546	3.77 553	3.09 545	2.98 558	1.32 497	0.81 432	0.45 512	0.41 523	0.49 519	0.51 531	0.47 505	0.44 506

JetBlue	2.78 553	1.26 543	7.04 562	1.16 540	1.48 548	8.00 571	6.02 573	2.60 549	1.92 533	2.12 538	2.64 536	3.34 550	3.05 559	6.49 569	3.39 548	0.78 538	0.76 551	0.75 531	0.76 543	0.97 539	1.18 559

FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 482	0.65 392	0.61 495	0.49 489	1.61 522	0.70 485	1.75 538	1.56 519	4.74 570	4.91 567	6.46 568	3.31 560	1.91 531	1.11 491	0.46 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 506	0.46 511

coex-ft	6.43 571	1.51 551	87.33 594	0.49 407	0.38 435	1.34 503	1.21 538	1.16 436	8.09 568	12.12 577	2.79 539	2.77 540	3.31 560	1.16 475	3.15 545	0.24 404	0.23 442	0.27 440	0.24 429	0.45 500	0.37 483

FC-DCNN	1.59 534	0.51 482	0.66 398	0.61 495	0.49 489	1.56 519	0.70 485	1.66 533	1.53 515	4.64 567	4.62 565	5.85 564	3.34 562	1.84 529	1.11 491	0.46 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 506	0.46 511

ELAS_RVC	1.60 535	0.61 503	1.01 478	0.70 519	0.56 508	2.00 536	1.89 564	1.96 541	2.65 548	3.33 561	3.26 545	3.03 542	3.41 563	2.49 549	2.09 532	0.52 523	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 518	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.46 558	2.07 563	3.64 553	3.09 570	2.48 567	3.75 561	2.42 569	3.31 559	13.77 576	2.90 557	2.95 543	5.84 563	3.69 564	3.69 559	3.48 551	2.07 565	1.11 564	2.70 568	1.40 564	2.84 568	1.98 567

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 561	3.94 554	3.22 572	2.49 568	5.41 567	2.60 570	3.43 561	12.41 573	3.03 558	2.68 538	6.07 566	4.04 565	3.79 561	3.33 547	2.02 564	1.24 566	2.63 566	1.46 565	2.78 566	2.08 569

JetRed	5.27 569	5.84 574	12.81 571	2.36 562	2.83 571	12.23 576	10.50 576	4.46 566	3.60 558	3.86 564	3.83 555	4.85 560	4.18 566	6.78 570	11.96 572	2.17 567	2.96 573	2.18 559	1.97 568	3.38 571	2.68 572

MADNet++	4.03 561	2.70 571	3.44 552	3.72 574	3.44 573	4.44 564	3.52 571	3.95 565	3.61 559	4.46 565	4.98 568	4.10 554	4.58 567	7.00 571	5.89 562	3.74 572	3.67 574	3.27 573	2.71 572	3.70 573	3.66 574

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 567	8.57 564	2.53 563	2.37 565	2.88 553	3.77 572	3.14 555	3.23 556	4.71 569	3.86 556	4.68 556	4.87 568	4.07 563	5.62 561	2.33 569	2.33 571	2.47 564	2.52 570	2.51 564	2.64 571

tt	6.20 570	0.20 160	5.89 560	3.55 573	2.07 561	11.26 574	19.21 577	11.74 577	5.46 564	2.69 549	2.04 520	4.87 561	6.25 569	3.70 560	7.09 567	8.32 579	11.17 584	4.93 575	5.41 578	5.74 575	2.37 570

FADE	5.17 568	2.05 562	13.14 572	1.03 536	0.99 538	2.09 537	0.91 517	3.91 564	3.00 552	1.76 526	1.60 496	2.73 538	6.73 570	5.95 567	3.95 552	11.57 583	1.70 569	23.09 587	15.86 583	0.62 527	0.65 531

SGM-ForestM	4.04 562	0.32 397	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 570	1.45 554	3.84 563	4.24 563	8.19 575	6.76 572	19.00 583	9.08 571	10.74 576	6.62 565	0.31 462	0.33 507	0.32 471	0.32 486	0.29 430	0.29 439

MANE	4.13 563	0.51 482	0.64 386	0.66 509	0.56 508	6.89 569	0.99 524	7.55 572	12.04 572	6.68 573	8.57 575	10.69 574	9.45 572	7.59 573	6.39 564	0.49 519	0.43 529	0.48 516	0.98 552	0.49 508	0.48 519

ASD4	9.96 575	8.86 577	17.78 573	7.17 575	9.80 574	16.08 579	28.92 581	9.77 576	8.20 569	7.02 574	7.08 573	8.47 571	9.57 573	11.17 577	20.26 578	4.12 573	4.14 575	5.57 579	4.74 575	5.53 574	4.90 576

USTest	12.99 578	14.18 579	20.00 574	16.24 579	14.97 576	20.80 581	31.95 584	16.20 581	10.91 570	8.79 576	9.48 576	13.94 576	10.50 574	16.11 579	21.44 580	3.17 571	4.82 576	5.08 576	5.36 577	8.81 578	7.13 577

TCMNet-wrong-test	8.97 573	10.42 578	8.74 565	19.56 580	17.61 579	12.53 577	9.01 575	13.59 579	2.18 538	4.64 567	5.11 569	14.63 577	11.09 575	7.19 572	9.73 569	5.56 578	0.89 556	3.77 574	3.11 573	10.34 579	9.80 578

LRCNet_RVC	21.24 583	31.15 587	21.41 577	28.98 585	23.82 583	3.13 557	0.60 453	20.96 586	1.59 520	25.58 586	28.15 588	21.99 586	14.79 576	21.94 587	16.41 576	28.89 592	14.87 585	33.53 588	31.28 588	29.51 590	26.16 588

DPSMNet_ROB	12.08 577	8.00 575	21.00 576	8.97 578	16.79 578	10.67 572	30.89 583	9.02 575	15.17 579	6.51 572	15.41 584	9.04 572	14.85 577	9.27 575	21.67 581	4.58 576	8.57 579	5.09 578	9.29 580	5.90 576	10.95 580

DGTPSM_ROB	12.07 576	8.00 575	20.99 575	8.93 577	16.78 577	10.67 572	30.87 582	9.01 574	15.16 578	6.50 571	15.41 584	9.04 572	14.85 577	9.25 574	21.67 581	4.57 575	8.57 579	5.08 576	9.28 579	5.90 576	10.95 580

Anonymous_1	33.25 585	18.26 580	23.92 578	20.54 581	21.28 582	25.59 582	35.94 585	22.01 589	15.57 580	13.33 578	13.49 581	18.08 582	15.29 579	20.36 580	24.60 583	16.28 587	8.84 581	66.59 592	118.00 592	155.73 595	11.23 582

DPSM_ROB	17.78 580	18.63 581	24.31 582	20.90 582	19.47 580	25.97 583	36.21 586	21.23 587	16.24 581	13.38 579	14.06 582	19.18 584	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 581	9.23 582	9.49 581	9.82 581	13.51 581	11.91 583

DPSM	17.78 580	18.63 581	24.31 582	20.90 582	19.47 580	25.97 583	36.21 586	21.23 587	16.24 581	13.38 579	14.06 582	19.18 584	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 581	9.23 582	9.49 581	9.82 581	13.51 581	11.91 583

xxxxx1	36.64 589	19.51 583	24.21 579	61.66 592	64.63 592	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 578	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 590

tt_ll	36.64 589	19.51 583	24.21 579	61.66 592	64.63 592	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 578	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 590

ff	36.64 589	19.51 583	24.21 579	61.66 592	64.63 592	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 578	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 590

LE_ROB	4.42 565	0.24 294	2.75 546	0.42 293	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 537	17.88 583	16.56 585	4.88 566	5.17 562	18.85 585	1.63 519	14.62 575	0.17 248	0.14 289	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

HanzoNet	6.76 572	2.45 567	4.22 557	3.19 571	2.94 572	3.62 560	2.28 568	4.79 570	7.20 567	14.00 581	13.19 580	17.49 581	22.30 586	13.25 578	6.19 563	4.20 574	1.93 570	3.10 572	2.56 571	3.35 570	2.88 573

BEATNet-Init1	15.13 579	0.82 525	50.86 592	0.72 522	0.53 500	38.10 590	7.03 574	11.83 578	14.25 577	29.78 591	30.17 591	48.21 594	22.64 587	26.78 588	18.11 577	0.42 510	0.38 516	0.47 512	0.46 517	0.51 511	0.48 519

PML	40.80 595	29.24 586	11.87 570	7.20 576	14.47 575	92.13 595	213.69 596	7.63 573	23.35 587	74.72 595	190.14 596	50.17 595	26.15 588	21.39 583	12.70 573	8.76 580	2.92 572	8.45 580	3.25 574	13.26 580	4.42 575

HaxPig	31.96 584	37.24 589	34.27 584	24.37 584	24.88 584	18.26 580	19.86 578	20.64 585	28.52 589	35.97 592	38.75 592	25.57 587	28.72 589	33.88 589	34.39 589	35.94 593	38.87 593	37.80 589	40.48 589	39.68 591	41.15 593

CasAABBNet	35.74 586	37.43 590	48.72 589	42.22 589	39.20 587	52.24 591	73.12 593	42.61 593	32.62 591	26.78 588	27.95 586	38.58 590	32.60 590	41.67 593	51.65 594	18.74 588	18.57 590	19.15 584	19.77 585	27.20 584	23.98 586

LSM0	38.95 594	37.60 593	48.58 588	43.57 591	91.06 595	52.57 594	72.57 591	43.17 595	32.63 592	26.97 590	27.97 587	38.65 591	32.94 591	41.86 595	51.78 595	18.89 591	18.41 586	19.13 583	19.63 584	27.29 586	33.77 589

FlowAnything	35.81 587	37.53 592	48.80 590	42.20 588	39.22 588	52.25 592	73.16 594	42.56 592	32.89 593	26.76 587	28.30 589	38.69 592	33.09 592	41.63 592	51.62 593	18.76 589	18.59 592	19.21 586	19.92 587	27.16 583	23.91 585

Selective-RAFT-Error	35.84 588	37.49 591	48.83 591	42.26 590	39.24 589	52.30 593	73.09 592	42.66 594	32.61 590	26.80 589	28.30 589	38.84 593	33.51 593	41.68 594	51.59 592	18.82 590	18.58 591	19.17 585	19.80 586	27.28 585	24.05 587

MEDIAN_ROB	37.38 592	40.85 595	40.60 587	32.31 586	31.85 585	27.20 585	24.55 579	29.10 590	33.19 594	42.09 594	41.76 594	33.35 588	34.39 594	39.78 591	37.07 590	43.64 595	44.10 595	44.12 591	43.40 591	41.51 593	42.76 595

AVERAGE_ROB	37.58 593	40.13 594	40.15 586	34.81 587	33.82 586	28.55 589	25.10 580	32.02 591	34.06 595	41.28 593	40.66 593	34.46 589	34.81 595	39.18 590	37.57 591	42.78 594	43.44 594	43.82 590	43.03 590	40.47 592	41.51 594

test_example2	176.61 596	205.14 596	198.86 596	188.60 596	190.98 596	152.67 596	170.61 595	94.86 596	123.55 596	178.88 596	179.48 595	158.94 596	141.34 596	192.61 596	198.96 596	203.76 596	236.37 596	164.13 596	173.55 596	218.58 596	160.41 596

ccccc	429.48 597	429.19 597	527.00 597	507.10 597	501.20 597	356.95 597	342.70 597	380.82 597	297.90 597	334.51 597	389.17 597	372.86 597	449.39 597	499.17 597	553.56 597	561.44 597	431.22 597	334.28 597	290.86 597	540.88 597	489.46 597

Low-res two-view benchmark