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.

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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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 253	0.39 60	0.04 230	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 177	0.24 20	0.02 136	0.01 201	0.12 2	0.04 281	0.24 3	0.59 85	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.11 47	0.07 87	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 3	0.07 87	0.45 65	0.01 32	0.00 1	0.35 18	0.01 122	0.38 14	0.15 12	0.05 54	0.02 97	0.06 118	0.05 140	0.20 108	0.04 12	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.14 470

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 145	0.25 28	0.03 196	0.00 1	1.03 87	0.00 1	0.24 3	0.59 85	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

LGtest1	0.13 5	0.14 200	0.30 38	0.01 32	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 32	0.73 210	0.06 62	0.01 1	0.03 57	0.00 1	0.04 5	0.21 214	0.00 1	0.05 457	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

S2M2	0.13 5	0.15 214	0.45 65	0.02 136	0.01 201	0.32 11	0.00 1	0.52 24	0.60 94	0.00 1	0.14 190	0.03 57	0.01 14	0.20 108	0.16 177	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 5	0.02 1	0.30 38	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 122	0.56 33	1.11 332	0.05 54	0.01 1	0.04 75	0.02 46	0.25 132	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

GLC_STEREO	0.13 5	0.08 107	0.61 87	0.01 32	0.00 1	0.94 73	0.03 253	0.29 6	0.21 38	0.05 54	0.02 97	0.06 118	0.04 120	0.26 140	0.07 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

asd	0.14 9	0.07 87	0.23 17	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	0.22 2	0.75 228	0.16 151	0.13 188	0.03 57	0.05 140	0.08 25	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 9	0.05 23	0.34 54	0.01 32	0.00 1	1.09 158	0.01 122	0.31 8	0.68 170	0.09 92	0.01 1	0.02 17	0.02 46	0.04 5	0.06 72	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 9	0.13 187	0.45 65	0.04 230	0.00 1	0.35 18	0.14 378	0.80 55	0.61 104	0.06 62	0.01 1	0.02 17	0.00 1	0.07 19	0.20 204	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

MLG-Stereo_test3	0.14 9	0.10 145	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 96	0.00 1	0.47 21	0.69 184	0.09 92	0.01 1	0.02 17	0.01 14	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

DEFOM-Stereo	0.14 9	0.04 10	0.38 59	0.05 255	0.00 1	1.04 96	0.00 1	0.32 9	0.63 125	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.03 87	0.20 108	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

fffy	0.14 9	0.06 51	0.88 124	0.02 136	0.00 1	0.33 13	0.01 122	0.79 53	0.13 5	0.02 16	0.01 1	0.06 118	0.01 14	0.16 77	0.03 6	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.06 395

MLG-Stereo_test1	0.15 15	0.06 51	0.31 43	0.02 136	0.01 201	1.05 113	0.00 1	0.19 1	1.26 361	0.02 16	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

DilatedVolume-Stereo	0.16 16	0.04 10	0.55 82	0.02 136	0.00 1	0.87 58	0.05 303	0.53 25	0.26 54	0.02 16	0.20 227	0.06 118	0.16 262	0.17 84	0.26 255	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.03 420	0.03 236	0.02 250

LG-Stereo_L2	0.16 16	0.13 187	0.42 62	0.04 230	0.00 1	1.05 113	0.15 381	0.57 36	0.38 69	0.06 62	0.01 1	0.02 17	0.00 1	0.07 19	0.19 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

MLG-Stereo_test2	0.16 16	0.11 166	0.23 17	0.02 136	0.00 1	1.05 113	0.00 1	0.27 5	1.26 361	0.02 16	0.01 1	0.08 141	0.00 1	0.07 19	0.15 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

ours_stereo	0.16 16	0.06 51	0.73 103	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 281	0.44 19	0.54 80	0.05 54	0.02 97	0.06 118	0.03 87	0.19 96	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 395	0.06 395

UniTT-Stereo	0.16 16	0.11 166	1.13 199	0.03 196	0.17 432	0.32 11	0.02 204	0.38 14	0.32 62	0.03 40	0.16 201	0.05 103	0.07 184	0.16 77	0.16 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 395	0.00 1

CASnet	0.16 16	0.14 200	0.52 78	0.01 32	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 23	0.75 228	0.10 112	0.01 1	0.04 75	0.02 46	0.22 120	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
water-stereo	0.17 22	0.03 2	0.91 133	0.04 230	0.02 291	1.04 96	0.00 1	0.43 18	0.26 54	0.10 112	0.06 150	0.06 118	0.06 167	0.13 66	0.23 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.01 71	0.01 133

MLG-Stereo	0.17 22	0.06 51	0.25 28	0.02 136	0.00 1	1.05 113	0.00 1	0.50 22	1.29 372	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

AIO_test	0.17 22	0.11 166	0.55 82	0.08 314	0.06 357	0.42 33	0.06 327	0.35 12	0.38 69	0.03 40	0.01 1	0.86 291	0.03 87	0.21 117	0.10 129	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.08 456	0.03 236	0.02 250

rvit_stereo_0081_aga	0.17 22	0.11 166	0.81 111	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 122	0.79 53	0.59 85	0.02 16	0.01 1	0.05 103	0.03 87	0.19 96	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 22	0.04 10	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 122	1.22 74	0.79 261	0.07 65	0.01 1	0.03 57	0.02 46	0.17 84	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 22	0.04 10	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 122	1.22 74	0.79 261	0.07 65	0.01 1	0.03 57	0.02 46	0.17 84	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 22	0.21 274	1.18 216	0.04 230	0.01 201	0.18 5	0.00 1	0.81 57	0.34 64	0.07 65	0.04 138	0.05 103	0.05 140	0.19 96	0.10 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

RSM++	0.17 22	0.07 87	0.42 62	0.03 196	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 73	0.59 85	0.02 16	0.01 1	0.01 2	0.05 140	0.20 108	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 494	0.09 369	0.07 413

SMoEStereo_RVC	0.18 30	0.06 51	0.53 79	0.02 136	0.00 1	1.03 87	0.04 281	0.38 14	0.64 136	0.07 65	0.01 1	0.04 75	0.02 46	0.26 140	0.27 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.10 440

RSM	0.18 30	0.05 23	0.39 60	0.03 196	0.02 291	0.38 26	0.00 1	1.33 81	0.59 85	0.09 92	0.01 1	0.03 57	0.04 120	0.19 96	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.06 318	0.04 342

4w-stereo	0.19 32	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 101	0.78 255	0.14 144	0.01 1	0.02 17	0.05 140	0.04 5	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 32	0.03 2	0.46 68	0.03 196	0.00 1	0.36 24	0.02 204	1.68 119	0.67 162	0.01 6	0.01 1	0.05 103	0.00 1	0.12 55	0.22 219	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.15 477	0.01 71	0.00 1

MonSter	0.19 32	0.07 87	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 164	0.64 136	0.03 40	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.09 26	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.01 133

LoS_RVC	0.19 32	0.48 413	0.51 75	0.12 346	0.10 394	1.01 85	0.01 122	0.81 57	0.19 28	0.07 65	0.02 97	0.06 118	0.05 140	0.31 159	0.05 31	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 342

rrrtt	0.20 36	0.06 51	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.64 110	0.78 255	0.10 112	0.06 150	0.02 17	0.02 46	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 36	0.06 51	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.64 110	0.78 255	0.10 112	0.06 150	0.02 17	0.02 46	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 36	0.06 51	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.64 110	0.78 255	0.10 112	0.06 150	0.02 17	0.02 46	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 36	0.05 23	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	1.54 101	0.81 273	0.01 6	0.08 163	0.02 17	0.03 87	0.09 26	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 36	0.05 23	0.22 8	0.01 32	0.00 1	1.11 168	0.00 1	1.84 139	0.34 64	0.08 78	0.01 1	0.02 17	0.03 87	0.19 96	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 133

ProNet	0.20 36	0.25 300	0.78 108	0.01 32	0.01 201	0.95 76	0.00 1	0.70 45	0.68 170	0.02 16	0.01 1	0.05 103	0.03 87	0.31 159	0.03 6	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.12 402	0.04 342

xxxyy	0.21 42	0.08 107	0.22 8	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	1.80 131	0.74 220	0.13 137	0.01 1	0.02 17	0.02 46	0.10 37	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xtttt	0.21 42	0.08 107	0.22 8	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	1.80 131	0.74 220	0.13 137	0.01 1	0.02 17	0.02 46	0.10 37	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 42	0.07 87	0.24 20	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.65 113	0.76 244	0.16 151	0.19 222	0.02 17	0.01 14	0.05 9	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 42	0.08 107	0.22 8	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	1.80 131	0.74 220	0.13 137	0.01 1	0.02 17	0.02 46	0.10 37	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 42	0.07 87	0.24 20	0.01 32	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 104	0.76 244	0.16 151	0.10 175	0.03 57	0.05 140	0.05 9	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 42	0.07 87	0.24 20	0.01 32	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 104	0.76 244	0.16 151	0.10 175	0.03 57	0.05 140	0.05 9	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 42	0.06 51	0.22 8	0.01 32	0.00 1	0.95 76	0.00 1	1.52 98	0.79 261	0.18 163	0.17 208	0.02 17	0.01 14	0.10 37	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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3.75w	0.21 42	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 190	0.00 1	1.70 122	0.75 228	0.14 144	0.02 97	0.02 17	0.02 46	0.15 72	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 42	0.07 87	0.23 17	0.01 32	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 154	0.75 228	0.09 92	0.01 1	0.02 17	0.03 87	0.06 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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AIO_rvc	0.21 42	0.32 338	0.50 74	0.09 325	0.03 315	0.43 34	0.06 327	1.25 77	0.63 125	0.03 40	0.01 1	0.09 148	0.04 120	0.28 150	0.16 177	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.03 420	0.10 385	0.10 440

AIO-Stereo	0.21 42	0.07 87	0.44 64	0.03 196	0.03 315	0.41 29	0.01 122	1.65 113	0.65 143	0.09 92	0.01 1	0.02 17	0.04 120	0.22 120	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 542	0.05 298	0.08 426

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IGEV-Stereo	0.21 42	0.21 274	0.63 89	0.02 136	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.73 49	0.77 250	0.09 92	0.01 1	0.04 75	0.07 184	0.24 126	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.08 347	0.03 312
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 42	0.14 200	1.54 281	0.01 32	0.00 1	0.13 3	0.04 281	1.10 68	0.65 143	0.10 112	0.05 144	0.03 57	0.04 120	0.23 123	0.05 31	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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#25fwe	0.22 60	0.06 51	0.32 47	0.01 32	0.00 1	0.90 61	0.01 122	1.83 138	0.74 220	0.08 78	0.01 1	0.01 2	0.03 87	0.12 55	0.23 227	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

$5dtd	0.22 60	0.06 51	0.33 53	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.81 134	0.73 210	0.08 78	0.01 1	0.02 17	0.04 120	0.11 47	0.21 214	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

%deaf	0.22 60	0.05 23	0.30 38	0.01 32	0.00 1	1.06 134	0.01 122	1.77 130	0.70 197	0.02 16	0.01 1	0.01 2	0.18 270	0.09 26	0.19 201	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

asda	0.22 60	0.09 124	0.28 34	0.01 32	0.00 1	1.11 168	0.00 1	1.57 107	0.76 244	0.15 147	0.07 156	0.03 57	0.08 199	0.11 47	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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fffft	0.22 60	0.03 2	0.46 68	0.01 32	0.00 1	0.93 71	0.01 122	1.42 84	0.61 104	0.02 16	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.21 117	0.34 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.07 413
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 60	0.17 237	0.54 81	0.01 32	0.00 1	0.91 64	0.05 303	0.61 38	1.09 329	0.17 160	0.33 254	0.03 57	0.13 249	0.20 108	0.07 87	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.02 250

trnet	0.22 60	0.14 200	0.67 96	0.00 1	0.00 1	1.24 240	0.01 122	1.16 72	0.56 82	0.09 92	0.08 163	0.05 103	0.00 1	0.29 153	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 60	0.29 329	0.87 122	0.05 255	0.18 436	0.41 29	0.01 122	1.24 76	0.56 82	0.02 16	0.03 124	0.13 169	0.05 140	0.32 165	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

AEACV	0.22 60	0.05 23	0.66 95	0.02 136	0.03 315	0.87 58	0.00 1	1.07 67	0.15 12	0.18 163	0.01 1	0.02 17	0.72 395	0.15 72	0.09 116	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.27 529	0.08 347	0.07 413

Selective-IGEV	0.22 60	0.06 51	0.46 68	0.05 255	0.04 335	0.34 16	0.04 281	2.16 164	0.59 85	0.09 92	0.01 1	0.02 17	0.05 140	0.18 89	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 461	0.03 236	0.09 432

CREStereo	0.22 60	0.17 237	0.64 92	0.00 1	0.01 201	1.22 224	0.01 122	1.15 71	0.56 82	0.10 112	0.07 156	0.04 75	0.00 1	0.32 165	0.10 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
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
#5drz	0.23 72	0.05 23	0.27 33	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.03 253	1.70 122	0.77 250	0.18 163	0.05 144	0.01 2	0.13 249	0.13 66	0.13 147	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 72	0.08 107	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 134	0.00 1	2.14 161	0.79 261	0.13 137	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.09 26	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 72	0.07 87	0.22 8	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	2.15 162	0.74 220	0.15 147	0.03 124	0.01 2	0.03 87	0.18 89	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 72	0.05 23	0.21 6	0.01 32	0.00 1	1.00 84	0.00 1	2.24 168	0.71 201	0.15 147	0.03 124	0.02 17	0.08 199	0.11 47	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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LG-G	0.23 72	0.11 166	0.32 47	0.02 136	0.00 1	1.29 263	0.00 1	1.82 136	0.71 201	0.10 112	0.01 1	0.05 103	0.01 14	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

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ffff	0.23 72	0.21 274	1.02 162	0.02 136	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 25	0.75 228	0.09 92	0.01 1	0.04 75	0.07 184	0.44 189	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 477	0.07 333	0.01 133

11t	0.23 72	0.21 274	1.02 162	0.02 136	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 25	0.75 228	0.09 92	0.01 1	0.04 75	0.07 184	0.44 189	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 477	0.07 333	0.01 133

ccc-4	0.23 72	0.21 274	1.02 162	0.02 136	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 25	0.75 228	0.09 92	0.01 1	0.04 75	0.07 184	0.44 189	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 477	0.07 333	0.01 133

#75ew	0.24 83	0.06 51	0.37 58	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.01 122	1.84 139	0.78 255	0.08 78	0.10 175	0.01 2	0.09 209	0.12 55	0.21 214	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

￥25erdr	0.24 83	0.05 23	0.34 54	0.01 32	0.00 1	1.06 134	0.00 1	2.20 167	0.74 220	0.08 78	0.01 1	0.01 2	0.10 218	0.13 66	0.05 31	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

GREAT-IGEV	0.24 83	0.10 145	0.92 135	0.06 273	0.33 499	1.11 168	0.06 327	0.36 13	0.19 28	0.02 16	0.47 290	0.02 17	0.06 167	0.13 66	0.16 177	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.20 505	0.09 369	0.36 520

Occ-G	0.24 83	0.10 145	0.59 86	0.01 32	0.01 201	0.80 47	0.04 281	0.62 39	0.15 12	0.01 6	0.51 294	1.34 334	0.04 120	0.09 26	0.21 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 477	0.15 426	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 83	0.29 329	0.82 113	0.01 32	0.00 1	1.24 240	0.00 1	1.70 122	0.23 45	0.02 16	0.01 1	0.09 148	0.10 218	0.18 89	0.05 31	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.01 133

MC-Stereo	0.24 83	0.12 177	0.71 102	0.04 230	0.02 291	1.07 143	0.00 1	1.30 79	0.17 23	0.59 229	0.02 97	0.08 141	0.11 229	0.18 89	0.05 31	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.17 494	0.06 318	0.02 250

@esxe	0.25 89	0.06 51	0.28 34	0.00 1	0.00 1	1.05 113	0.02 204	2.29 172	0.71 201	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.26 302	0.10 37	0.20 204	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

$eesxe	0.25 89	0.05 23	0.30 38	0.01 32	0.00 1	1.04 96	0.00 1	2.34 176	0.72 208	0.09 92	0.01 1	0.01 2	0.11 229	0.13 66	0.09 116	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

&EFD	0.25 89	0.06 51	0.28 34	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	2.24 168	0.75 228	0.02 16	0.01 1	0.01 2	0.13 249	0.10 37	0.22 219	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

HUF	0.25 89	0.32 338	1.18 216	0.06 273	0.11 401	0.31 9	0.08 342	0.73 49	0.62 117	0.10 112	0.01 1	0.02 17	0.03 87	0.16 77	0.14 159	0.00 1	0.58 548	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.37 521

castereo++	0.25 89	0.15 214	0.48 73	0.09 325	0.00 1	1.08 153	0.03 253	1.53 100	0.67 162	0.00 1	0.01 1	0.59 247	0.00 1	0.09 26	0.06 72	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.28 533	0.02 179	0.00 1

GMStereo	0.25 89	0.60 450	1.28 237	0.01 32	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 51	1.24 359	0.16 151	0.03 124	0.07 134	0.09 209	0.22 120	0.10 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
&5qef	0.26 95	0.06 51	0.35 56	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	2.36 177	0.74 220	0.08 78	0.03 124	0.02 17	0.21 288	0.09 26	0.24 234	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

#wrr	0.26 95	0.06 51	0.26 32	0.00 1	0.00 1	1.04 96	0.03 253	2.46 195	0.69 184	0.08 78	0.01 1	0.01 2	0.30 310	0.12 55	0.20 204	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

^frffs	0.26 95	0.05 23	0.30 38	0.02 136	0.00 1	1.07 143	0.00 1	2.43 191	0.73 210	0.09 92	0.02 97	0.02 17	0.21 288	0.11 47	0.22 219	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 95	0.08 107	1.52 280	0.46 463	0.00 1	1.14 183	0.01 122	0.63 40	0.21 38	0.38 206	0.02 97	0.04 75	0.06 167	0.18 89	0.20 204	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.05 437	0.22 468	0.04 342

)tte	0.27 99	0.05 23	0.32 47	0.01 32	0.00 1	1.06 134	0.01 122	2.62 209	0.75 228	0.07 65	0.08 163	0.02 17	0.04 120	0.17 84	0.25 245	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MyStereo07	0.27 99	0.27 308	0.64 92	0.02 136	0.01 201	1.64 393	0.01 122	1.41 83	0.73 210	0.10 112	0.01 1	0.03 57	0.10 218	0.24 126	0.04 12	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 395

MIF-Stereo (partial)	0.27 99	0.18 245	1.14 201	0.01 32	0.00 1	0.43 34	0.02 204	1.97 152	0.39 71	0.11 127	0.08 163	0.07 134	0.06 167	0.44 189	0.33 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.02 250

*wqe	0.28 102	0.06 51	0.32 47	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.01 122	2.93 241	0.73 210	0.07 65	0.04 138	0.02 17	0.02 46	0.16 77	0.25 245	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

monsterstereo	0.28 102	0.06 51	0.35 56	0.03 196	0.00 1	1.07 143	0.00 1	2.95 244	0.67 162	0.26 175	0.01 1	0.02 17	0.02 46	0.04 5	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 102	0.05 23	0.53 79	0.12 346	0.11 401	1.25 249	0.32 448	0.80 55	0.20 33	0.10 112	0.14 190	0.16 183	0.25 299	0.29 153	0.25 245	0.05 500	0.19 531	0.20 529	0.23 517	0.18 444	0.19 492

LoS	0.28 102	0.16 226	0.95 144	0.07 299	0.01 201	1.32 275	0.07 335	1.30 79	0.60 94	0.04 49	0.03 124	0.28 204	0.11 229	0.48 199	0.11 138	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 102	0.09 124	0.73 103	0.18 387	0.05 345	1.17 198	0.04 281	2.37 179	0.17 23	0.35 196	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.38 181	0.04 12	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312

XX-TBD	0.28 102	0.39 370	0.97 151	0.05 255	0.00 1	1.09 158	0.00 1	0.71 47	0.54 80	0.44 213	1.04 367	0.06 118	0.06 167	0.19 96	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

(5qrfij	0.29 108	0.05 23	0.31 43	0.01 32	0.00 1	1.06 134	0.01 122	2.91 237	0.75 228	0.07 65	0.09 169	0.02 17	0.03 87	0.16 77	0.24 234	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

*5drh	0.29 108	0.06 51	0.31 43	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.01 122	3.00 249	0.75 228	0.07 65	0.07 156	0.02 17	0.03 87	0.16 77	0.24 234	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

(q45	0.29 108	0.06 51	0.32 47	0.01 32	0.00 1	1.06 134	0.01 122	2.92 239	0.75 228	0.07 65	0.11 183	0.02 17	0.01 14	0.15 72	0.26 255	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

depthmonostereo	0.29 108	0.04 10	1.15 205	0.05 255	0.00 1	1.05 113	0.00 1	0.67 43	0.21 38	0.04 49	0.02 97	0.17 185	0.28 307	2.00 277	0.08 102	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

1w_stereo	0.29 108	0.04 10	0.24 20	0.01 32	0.00 1	1.05 113	0.00 1	3.00 249	0.71 201	0.19 169	0.01 1	0.02 17	0.28 307	0.12 55	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 108	0.05 23	0.31 43	0.03 196	0.00 1	0.31 9	0.02 204	3.31 308	0.61 104	0.01 6	0.01 1	0.02 17	0.03 87	0.79 225	0.13 147	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.08 456	0.00 1	0.01 133

WCG-NET（raft）	0.29 108	0.24 296	0.51 75	0.01 32	0.00 1	0.91 64	0.05 303	0.56 33	1.12 337	0.21 171	0.12 187	1.54 343	0.14 255	0.14 71	0.07 87	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.03 312

CREStereo++_RVC	0.29 108	0.19 253	0.83 116	0.05 255	0.00 1	1.19 208	0.00 1	0.66 42	0.99 306	0.25 174	1.26 390	0.05 103	0.07 184	0.20 108	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
rvit_stereo_0080	0.30 116	0.23 292	1.20 224	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 122	2.79 224	0.60 94	0.02 16	0.02 97	0.06 118	0.01 14	0.12 55	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250

whm_eth	0.30 116	0.23 292	1.20 224	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 122	2.79 224	0.60 94	0.02 16	0.02 97	0.06 118	0.01 14	0.12 55	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250

TANstereo	0.30 116	0.28 319	0.86 120	0.03 196	0.01 201	1.14 183	0.00 1	0.53 25	0.44 75	1.06 313	1.24 387	0.06 118	0.05 140	0.25 132	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 119	0.03 2	0.78 108	0.00 1	0.00 1	1.06 134	0.03 253	2.98 247	0.66 152	0.05 54	0.01 1	0.04 75	0.01 14	0.18 89	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 119	0.32 338	1.63 301	0.01 32	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 230	0.79 261	0.02 16	0.03 124	0.08 141	0.02 46	0.19 96	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 312

MGS-Stereo	0.31 119	0.10 145	0.89 128	0.02 136	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 17	0.61 104	0.02 16	2.91 463	0.04 75	0.03 87	0.21 117	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 521	0.00 1

castereo	0.32 122	0.28 319	0.46 68	0.01 32	0.05 345	0.81 50	0.04 281	3.37 314	0.61 104	0.08 78	0.01 1	0.08 141	0.14 255	0.10 37	0.11 138	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.22 513	0.02 179	0.01 133

CAS++	0.32 122	0.22 284	0.69 100	0.04 230	0.00 1	0.35 18	0.01 122	4.32 425	0.48 77	0.02 16	0.01 1	0.07 134	0.00 1	0.19 96	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 124	0.11 166	0.92 135	0.09 325	0.06 357	0.34 16	0.00 1	2.56 206	0.64 136	0.32 182	0.43 279	0.17 185	0.09 209	0.26 140	0.10 129	0.00 1	0.14 520	0.00 1	0.22 513	0.05 298	0.01 133

11t1	0.33 124	0.05 23	0.86 120	0.44 457	0.00 1	1.04 96	0.00 1	2.45 193	0.60 94	0.44 213	0.01 1	0.05 103	0.05 140	0.43 187	0.06 72	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

CroCo-Stereo Lap2	0.33 124	0.49 418	1.18 216	0.02 136	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 265	0.61 104	0.02 16	0.01 1	0.04 75	0.08 199	0.45 194	0.15 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.02 250

LG-Stereo	0.34 127	0.07 87	1.33 251	0.03 196	0.01 201	1.06 134	0.00 1	2.93 241	0.66 152	0.01 6	0.09 169	0.14 175	0.07 184	0.10 37	0.16 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.01 133

SCV_C0	0.34 127	0.20 266	0.96 145	0.02 136	0.00 1	0.41 29	0.02 204	3.62 353	0.65 143	0.12 129	0.01 1	0.07 134	0.09 209	0.18 89	0.13 147	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.19 500	0.12 402	0.04 342

tg	0.34 127	0.26 304	0.68 98	0.01 32	0.00 1	1.25 249	0.01 122	1.75 127	0.65 143	0.11 127	0.40 271	0.74 276	0.11 229	0.29 153	0.08 102	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.29 499	0.21 499

rvit_0105_6	0.34 127	0.10 145	1.37 257	0.01 32	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 223	1.32 379	0.04 49	0.03 124	0.07 134	0.02 46	0.19 96	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312

Pointernet	0.34 127	0.10 145	1.09 189	0.01 32	0.08 377	1.18 205	0.05 303	2.99 248	0.62 117	0.03 40	0.01 1	0.15 178	0.05 140	0.24 126	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 469	0.01 71	0.00 1

dd	0.34 127	0.67 467	1.55 283	0.04 230	0.01 201	1.22 224	0.03 253	0.84 59	1.16 345	0.18 163	0.05 144	0.12 164	0.05 140	0.29 153	0.44 333	0.02 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.00 1

AnonymousM	0.34 127	0.07 87	0.63 89	0.02 136	0.01 201	1.09 158	0.03 253	1.54 101	0.68 170	0.17 160	0.04 138	0.02 17	0.24 295	0.25 132	0.04 12	0.00 1	0.01 314	1.93 551	0.00 1	0.01 71	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 134	0.60 450	1.93 336	0.02 136	0.09 385	1.03 87	0.07 335	1.25 77	0.34 64	0.02 16	0.03 124	0.84 290	0.10 218	0.31 159	0.35 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.07 413

knoymous	0.35 134	0.05 23	1.11 193	0.05 255	0.01 201	1.15 190	0.01 122	2.06 157	0.14 8	0.40 208	0.02 97	1.67 360	0.00 1	0.31 159	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

UDGNet	0.35 134	0.50 421	1.14 201	0.02 136	0.00 1	1.12 174	0.02 204	0.70 45	1.57 426	0.31 180	0.05 144	0.06 118	0.02 46	1.45 262	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 134	0.10 145	1.95 341	0.02 136	0.00 1	0.93 71	0.07 335	1.70 122	0.86 286	0.09 92	0.04 138	0.05 103	0.05 140	0.23 123	0.51 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 520	0.06 318	0.08 426

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IGEV++	0.36 138	0.19 253	0.57 85	0.09 325	0.00 1	0.35 18	0.03 253	4.62 447	0.24 50	0.12 129	0.02 97	0.03 57	0.17 266	0.24 126	0.23 227	0.00 1	0.05 457	0.00 1	0.04 432	0.09 369	0.08 426

LL-Strereo2	0.36 138	0.47 411	1.08 186	0.09 325	0.03 315	1.12 174	0.07 335	1.66 117	0.93 295	0.43 212	0.02 97	0.51 240	0.08 199	0.23 123	0.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 420	0.04 273	0.04 342

iRaftStereo_RVC	0.36 138	0.27 308	0.76 106	0.01 32	0.00 1	1.20 217	0.01 122	2.15 162	0.62 117	0.15 147	0.22 233	0.69 265	0.12 242	0.28 150	0.18 194	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.27 488	0.22 502

GCAP-BAT	0.37 142	0.13 187	1.16 210	0.10 336	0.12 404	1.59 375	0.04 281	0.67 43	0.43 74	0.84 267	0.89 355	0.39 221	0.07 184	0.27 148	0.49 350	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.19 500	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 142	0.13 187	2.43 402	0.02 136	0.00 1	1.12 174	0.02 204	1.66 117	1.15 343	0.16 151	0.08 163	0.02 17	0.05 140	0.40 183	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.10 440

Selective-RAFT	0.37 142	0.06 51	0.65 94	0.03 196	0.01 201	1.17 198	0.02 204	2.63 210	0.66 152	0.01 6	0.01 1	0.22 192	0.18 270	1.31 251	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 505	0.04 273	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 142	0.14 200	0.76 106	0.01 32	0.00 1	1.17 198	0.00 1	3.14 274	0.61 104	0.71 246	0.47 290	0.05 103	0.13 249	0.19 96	0.03 6	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 133

sAnonymous2	0.37 142	0.32 338	3.21 453	0.01 32	0.00 1	0.35 18	0.08 342	1.96 150	0.90 288	0.03 40	0.05 144	0.04 75	0.11 229	0.11 47	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.18 487

CroCo_RVC	0.37 142	0.32 338	3.21 453	0.01 32	0.00 1	0.35 18	0.08 342	1.96 150	0.90 288	0.03 40	0.05 144	0.04 75	0.11 229	0.11 47	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.18 487

rvit_0105_4	0.39 148	0.16 226	1.66 307	0.01 32	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 276	1.33 381	0.07 65	0.06 150	0.10 158	0.03 87	0.29 153	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

RAFT-Stereo-weight	0.39 148	0.07 87	0.81 111	0.07 299	0.02 291	1.34 283	0.05 303	3.15 276	0.31 59	0.94 282	0.52 295	0.26 200	0.01 14	0.19 96	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

CroCo-Stereo	0.39 148	0.40 375	1.67 311	0.07 299	0.00 1	0.19 6	0.01 122	3.55 346	0.75 228	0.08 78	0.02 97	0.46 229	0.08 199	0.28 150	0.18 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133
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
rafts_anoy	0.39 148	0.44 395	1.15 205	0.06 273	0.03 315	1.12 174	0.04 281	2.75 221	0.33 63	0.10 112	0.16 201	0.11 160	0.19 277	0.74 223	0.31 285	0.00 1	0.14 520	0.00 1	0.01 388	0.02 179	0.05 364

MM-Stereo_test1	0.40 152	0.13 187	1.31 247	0.64 495	0.07 367	0.92 69	0.03 253	3.08 265	0.80 268	0.35 196	0.04 138	0.05 103	0.02 46	0.20 108	0.13 147	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.26 483	0.02 250

CRE-IMP	0.40 152	0.06 51	1.04 177	0.07 299	0.05 345	1.45 330	0.46 466	1.48 96	0.63 125	0.90 275	0.30 245	0.88 293	0.01 14	0.26 140	0.22 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.17 481

rvit_0105_5	0.41 154	0.20 266	1.94 340	0.01 32	0.00 1	0.91 64	0.00 1	3.18 285	1.27 367	0.08 78	0.09 169	0.10 158	0.02 46	0.35 174	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 312

plain	0.41 154	0.28 319	2.26 389	0.07 299	0.00 1	0.50 38	0.01 122	2.84 230	0.92 291	0.05 54	0.07 156	0.13 169	0.17 266	0.43 187	0.20 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 508	0.01 133

x	0.41 154	0.04 10	0.74 105	0.54 480	0.00 1	0.98 81	0.00 1	3.07 263	0.67 162	0.48 221	0.01 1	0.48 233	0.07 184	0.93 231	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

SCV	0.42 157	0.28 319	0.68 98	0.26 418	0.16 428	0.26 8	0.05 303	4.98 474	0.63 125	0.10 112	0.01 1	0.02 17	0.05 140	0.26 140	0.13 147	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.18 497	0.25 480	0.18 487

GMOStereo	0.42 157	0.28 319	1.02 162	0.05 255	0.18 436	1.04 96	0.02 204	2.40 182	0.16 18	2.25 435	0.01 1	0.32 208	0.03 87	0.09 26	0.15 168	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.02 250

error version	0.42 157	0.28 319	1.02 162	0.05 255	0.18 436	1.04 96	0.02 204	2.40 182	0.16 18	2.25 435	0.01 1	0.32 208	0.03 87	0.09 26	0.15 168	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.02 250

test-v	0.42 157	0.28 319	1.02 162	0.05 255	0.18 436	1.04 96	0.02 204	2.40 182	0.16 18	2.25 435	0.01 1	0.32 208	0.03 87	0.09 26	0.15 168	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.02 250

test-2	0.42 157	0.28 319	1.02 162	0.05 255	0.18 436	1.04 96	0.02 204	2.40 182	0.16 18	2.25 435	0.01 1	0.32 208	0.03 87	0.09 26	0.15 168	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.02 250

raft+_RVC	0.42 157	0.48 413	1.11 193	0.51 477	0.17 432	1.16 194	0.04 281	2.25 170	0.59 85	0.12 129	0.42 275	0.08 141	0.15 258	0.60 212	0.28 270	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.19 492

Gwc-CoAtRS	0.42 157	0.12 177	1.28 237	0.03 196	0.13 410	1.03 87	0.02 204	2.33 175	0.15 12	0.35 196	0.01 1	2.27 402	0.03 87	0.20 108	0.25 245	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.22 513	0.01 71	0.01 133

MM-Stereo_test3	0.43 164	0.33 345	0.92 135	0.75 504	0.04 335	0.96 79	0.05 303	3.11 270	0.79 261	0.12 129	0.53 296	0.26 200	0.06 167	0.26 140	0.13 147	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.28 497	0.01 133

IGEV-Stereo+	0.43 164	0.17 237	0.46 68	0.14 366	1.06 530	0.63 42	0.02 204	0.30 7	0.24 50	0.09 92	0.01 1	0.04 75	0.03 87	1.86 274	0.05 31	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.15 477	1.83 545	1.61 547

CES	0.43 164	0.14 200	0.85 118	0.05 255	1.52 538	1.22 224	0.05 303	1.01 65	0.59 85	0.03 40	0.02 97	0.14 175	0.10 218	0.40 183	0.10 129	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	2.45 552

ROB_FTStereo_v2	0.43 164	0.09 124	1.00 154	0.06 273	0.08 377	1.57 364	0.33 451	1.44 89	0.67 162	0.97 287	0.19 222	0.77 282	0.02 46	1.23 247	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.05 364

HART	0.44 168	0.24 296	1.41 261	0.01 32	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 237	0.61 104	0.26 175	1.98 426	0.35 214	0.03 87	0.20 108	0.14 159	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.05 364

RALCasStereoNet	0.44 168	0.44 395	1.03 173	0.03 196	0.00 1	1.10 163	0.03 253	2.46 195	0.90 288	0.07 65	0.32 247	0.12 164	0.20 283	1.28 250	0.25 245	0.00 1	0.31 539	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.12 456

R-Stereo Train	0.44 168	0.09 124	0.94 140	0.02 136	0.00 1	1.24 240	0.09 354	3.65 357	0.11 2	1.87 404	0.42 275	0.06 118	0.01 14	0.25 132	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250

RAFT-Stereo	0.44 168	0.09 124	0.94 140	0.02 136	0.00 1	1.24 240	0.09 354	3.65 357	0.11 2	1.87 404	0.42 275	0.06 118	0.01 14	0.25 132	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 172	0.43 390	1.18 216	0.51 477	0.04 335	1.26 253	0.02 204	2.38 180	0.65 143	0.07 65	0.02 97	0.70 268	0.20 283	1.01 238	0.13 147	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.10 440

HUI-Stereo	0.45 172	0.09 124	1.08 186	0.06 273	0.08 377	1.61 383	0.32 448	1.43 85	0.70 197	0.97 287	0.18 214	0.77 282	0.02 46	1.44 261	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.05 364

RAFT-IKP	0.45 172	0.09 124	1.06 183	0.06 273	0.06 357	1.44 324	0.31 447	1.44 89	0.69 184	0.97 287	0.18 214	0.76 278	0.02 46	1.65 267	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.04 342

Reg-Stereo(zero)	0.46 175	0.04 10	1.77 323	0.01 32	0.14 416	1.20 217	0.13 374	1.13 70	0.26 54	0.05 54	0.16 201	1.75 363	1.10 416	0.67 219	0.45 337	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.12 474	0.01 71	0.09 432

IGEVStereo-DCA	0.46 175	0.09 124	1.02 162	0.02 136	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 25	0.75 228	0.09 92	0.03 124	0.03 57	0.06 167	5.04 404	0.51 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 477	0.05 298	0.01 133

testlalala	0.46 175	0.13 187	0.82 113	0.17 381	0.10 394	1.13 181	0.03 253	2.63 210	1.13 339	2.04 421	0.10 175	0.29 206	0.04 120	0.15 72	0.27 262	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.26 526	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 175	0.09 124	1.01 157	0.06 273	0.09 385	1.61 383	0.30 443	1.43 85	0.69 184	0.97 287	0.18 214	0.77 282	0.02 46	1.67 268	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.05 364

ICVP	0.46 175	0.08 107	1.58 293	0.01 32	0.01 201	1.10 163	0.21 404	3.80 373	0.52 79	0.42 211	0.27 241	0.33 212	0.06 167	0.57 208	0.13 147	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.01 133
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 175	0.42 384	1.05 182	0.01 32	0.21 452	1.17 198	0.05 303	2.07 159	0.19 28	2.98 476	0.02 97	0.12 164	0.15 258	0.25 132	0.31 285	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.06 395

tt45	0.47 181	0.06 51	0.70 101	0.02 136	0.00 1	1.30 269	0.05 303	0.85 60	0.60 94	0.05 54	0.01 1	0.09 148	0.03 87	5.40 423	0.18 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.01 133

rvit_0105_3	0.47 181	0.28 319	2.20 374	0.01 32	0.00 1	1.13 181	0.00 1	3.20 293	1.26 361	0.08 78	0.26 237	0.09 148	0.03 87	0.62 216	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

H2IRNET	0.47 181	0.22 284	1.27 235	0.15 371	0.01 201	1.18 205	0.01 122	1.65 113	0.48 77	0.02 16	1.80 417	0.46 229	0.04 120	1.62 266	0.35 307	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.01 388	0.16 431	0.02 250

AE-Stereo	0.47 181	0.11 166	1.03 173	0.04 230	0.09 385	1.11 168	0.03 253	4.16 403	0.34 64	0.35 196	0.82 348	0.15 178	0.16 262	0.45 194	0.05 31	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.26 526	0.09 369	0.05 364

ToySt	0.47 181	0.25 300	2.47 409	0.04 230	0.01 201	1.17 198	0.00 1	2.01 155	0.63 125	0.08 78	0.14 190	1.16 324	0.05 140	0.80 227	0.46 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 420	0.10 385	0.04 342

riskmin	0.47 181	0.03 2	1.01 157	0.08 314	0.01 201	1.12 174	0.01 122	3.00 249	0.21 38	0.46 219	0.02 97	2.08 385	1.06 411	0.26 140	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

ROB_FTStereo	0.47 181	0.09 124	1.04 177	0.06 273	0.08 377	1.59 375	0.33 451	1.43 85	0.68 170	0.97 287	0.19 222	0.76 278	0.03 87	1.86 274	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.05 364

999	0.48 188	0.07 87	0.55 82	0.01 32	0.00 1	1.27 256	0.09 354	0.33 10	0.61 104	0.01 6	0.17 208	0.03 57	0.02 46	5.79 442	0.51 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 395	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 189	0.22 284	0.51 75	0.03 196	0.00 1	1.30 269	0.01 122	1.97 152	0.71 201	0.04 49	0.04 138	0.08 141	0.04 120	4.32 360	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 189	0.10 145	1.30 245	0.06 273	0.12 404	1.14 183	0.07 335	3.57 348	0.92 291	0.18 163	0.99 364	0.19 188	0.31 315	0.25 132	0.16 177	0.00 1	0.00 1	0.08 514	0.02 411	0.24 473	0.12 456

model_zeroshot	0.49 189	0.26 304	2.10 369	0.03 196	0.01 201	1.69 402	0.08 342	2.63 210	0.18 25	1.02 302	0.01 1	0.61 249	0.06 167	0.86 228	0.14 159	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.16 486	0.02 179	0.01 133

Anonymous3	0.49 189	0.12 177	2.21 375	0.01 32	0.00 1	2.53 449	0.09 354	3.16 281	0.65 143	0.12 129	0.22 233	0.12 164	0.05 140	0.37 178	0.08 102	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.03 312

qqq	0.50 193	0.04 10	0.78 108	0.02 136	0.00 1	1.05 113	0.00 1	3.15 276	0.68 170	0.46 219	0.01 1	0.73 274	0.12 242	2.95 302	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

Patchmatch Stereo++	0.50 193	0.09 124	1.01 157	0.06 273	0.07 367	1.60 379	0.27 425	1.45 92	0.68 170	0.98 296	0.18 214	0.77 282	0.03 87	2.58 287	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.05 364
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
iRAFT	0.50 193	0.09 124	1.01 157	0.06 273	0.07 367	1.60 379	0.27 425	1.45 92	0.68 170	0.98 296	0.18 214	0.77 282	0.03 87	2.58 287	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.05 364

test_4	0.51 196	0.10 145	1.27 235	0.01 32	0.06 357	0.97 80	0.03 253	1.12 69	0.16 18	0.27 177	3.42 477	0.65 258	0.09 209	1.59 263	0.26 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 456	0.14 414	0.00 1

iGMRVC	0.51 196	0.09 124	1.04 177	0.06 273	0.08 377	1.61 383	0.27 425	1.44 89	0.69 184	0.97 287	0.19 222	0.76 278	0.03 87	2.69 295	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.04 342

CFNet-RSSM	0.51 196	0.12 177	1.26 233	0.03 196	0.14 416	1.24 240	0.02 204	4.12 401	0.15 12	0.31 180	0.01 1	1.96 379	0.04 120	0.19 96	0.25 245	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.27 529	0.01 71	0.01 133

mmm	0.52 199	0.04 10	1.14 201	0.61 491	0.00 1	1.14 183	0.00 1	3.45 331	0.75 228	1.24 338	0.58 301	0.20 191	0.18 270	0.93 231	0.08 102	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

anonymousdsp2	0.52 199	0.06 51	1.51 278	0.10 336	0.00 1	1.19 208	0.01 122	4.32 425	0.63 125	0.33 184	0.15 199	0.78 287	0.09 209	1.01 238	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 469	0.04 273	0.05 364

GANet-ADL	0.52 199	0.09 124	1.43 265	0.13 353	0.02 291	1.43 320	0.02 204	3.22 296	0.59 85	0.34 195	0.98 363	1.09 320	0.19 277	0.40 183	0.34 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.01 133

DeepStereo_RVC	0.52 199	0.08 107	1.37 257	0.06 273	0.06 357	1.34 283	0.41 461	1.43 85	0.68 170	1.03 307	0.85 351	0.49 236	1.56 447	0.79 225	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.13 463

test-1	0.52 199	0.25 300	0.94 140	0.03 196	0.22 454	1.20 217	0.08 342	4.03 394	0.25 53	0.70 244	0.66 322	0.71 272	0.03 87	0.30 158	0.43 330	0.00 1	0.18 529	0.00 1	0.07 451	0.01 71	0.25 507

FENet	0.52 199	0.07 87	1.62 299	0.04 230	0.00 1	1.19 208	0.05 303	3.10 268	0.98 302	0.89 273	0.01 1	1.63 356	0.09 209	0.47 198	0.28 270	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

AIO-test1	0.53 205	0.38 363	1.50 272	0.02 136	0.03 315	1.12 174	0.01 122	3.13 273	0.69 184	0.44 213	0.30 245	0.06 118	0.06 167	2.52 285	0.13 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.13 407	0.09 432

Pruner-Stereo	0.53 205	0.10 145	1.02 162	0.89 519	0.10 394	1.57 364	0.36 457	2.06 157	0.63 125	2.23 433	0.46 287	0.25 197	0.01 14	0.45 194	0.37 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

cross-raft	0.53 205	0.12 177	1.78 326	0.03 196	0.01 201	1.04 96	0.10 362	3.21 295	0.23 45	0.37 204	0.01 1	2.86 432	0.04 120	0.24 126	0.24 234	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.16 486	0.01 71	0.02 250

HI	0.54 208	0.37 358	1.50 272	0.13 353	0.00 1	1.15 190	0.00 1	1.68 119	0.62 117	1.34 345	0.01 1	2.67 418	0.66 386	0.36 176	0.20 204	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.00 1

CoSv	0.54 208	0.37 358	1.50 272	0.13 353	0.00 1	1.15 190	0.00 1	1.68 119	0.62 117	1.34 345	0.01 1	2.67 418	0.66 386	0.36 176	0.20 204	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.00 1

PFNet+	0.54 208	0.10 145	1.31 247	0.16 378	0.05 345	1.44 324	0.56 473	1.60 109	0.98 302	1.35 351	0.46 287	0.37 216	0.01 14	2.18 282	0.22 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

RALAANet	0.54 208	0.62 456	1.41 261	0.01 32	0.01 201	0.92 69	0.02 204	2.39 181	1.87 453	1.13 319	0.38 267	0.15 178	0.30 310	1.00 237	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 432	0.14 414	0.01 133

CASS	0.56 212	0.13 187	1.40 260	0.03 196	0.01 201	1.65 397	0.04 281	3.03 256	0.63 125	1.96 412	0.93 359	0.28 204	0.36 329	0.52 201	0.18 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 212	0.14 200	1.22 228	0.02 136	0.00 1	1.14 183	0.03 253	3.43 328	1.47 406	1.02 302	1.41 397	0.05 103	0.02 46	1.08 240	0.09 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

ACVNet	0.57 214	0.21 274	1.34 252	0.09 325	0.00 1	1.36 289	0.22 410	2.40 182	1.05 320	0.63 235	0.66 322	1.94 376	0.26 302	0.31 159	0.79 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.00 1

test_3	0.58 215	0.06 51	1.04 177	0.07 299	0.12 404	1.01 85	0.01 122	2.45 193	0.20 33	0.95 283	0.01 1	1.05 314	0.05 140	3.74 331	0.23 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 523	0.15 426	0.13 463

DIP-Stereo	0.58 215	0.23 292	0.90 129	0.08 314	0.00 1	1.43 320	0.01 122	6.01 524	1.38 386	0.92 280	0.11 183	0.04 75	0.19 277	0.12 55	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 133
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 217	0.79 488	1.59 297	0.56 484	0.01 201	1.19 208	0.03 253	4.74 457	0.60 94	0.17 160	0.01 1	0.62 252	0.44 343	0.57 208	0.07 87	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.24 520	0.01 71	0.14 470

rvit_105_1	0.60 218	0.33 345	2.37 399	0.01 32	0.00 1	1.16 194	0.00 1	3.38 317	1.20 351	0.16 151	0.26 237	0.13 169	0.04 120	2.66 293	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.03 312

RAFT	0.60 218	0.50 421	1.01 157	0.50 473	0.04 335	0.94 73	0.08 342	3.01 253	0.65 143	0.22 172	0.09 169	3.41 462	0.27 306	0.53 203	0.37 314	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.01 388	0.40 518	0.03 312

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 218	0.36 354	0.96 145	0.03 196	0.02 291	1.21 221	0.02 204	2.80 227	1.55 420	1.08 314	2.63 456	0.43 226	0.16 262	0.37 178	0.25 245	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.01 133

xyz-stereo-finetune2	0.61 221	0.19 253	0.84 117	0.06 273	0.00 1	1.28 258	0.04 281	1.89 145	0.69 184	0.10 112	0.59 311	0.07 134	0.67 391	5.30 417	0.47 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

test_sample1	0.61 221	0.04 10	0.90 129	0.34 444	0.00 1	1.09 158	0.00 1	3.54 345	0.88 287	0.86 270	0.01 1	0.53 241	0.34 322	3.51 322	0.20 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

ACVNet-DCA	0.61 221	0.27 308	1.28 237	0.13 353	0.00 1	3.44 480	0.01 122	3.15 276	0.68 170	0.33 184	0.69 333	0.04 75	0.61 370	1.43 257	0.05 31	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.03 420	0.01 71	0.01 133

RAFT-Test	0.61 221	0.16 226	2.27 392	0.04 230	0.15 422	1.80 413	0.17 389	2.52 202	0.65 143	0.56 227	0.11 183	2.76 426	0.02 46	0.27 148	0.34 300	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.29 536	0.01 71	0.01 133

test_1	0.61 221	0.06 51	1.00 154	0.07 299	0.12 404	0.99 82	0.01 122	2.46 195	0.20 33	1.71 390	0.01 1	1.10 322	0.04 120	3.71 330	0.23 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 523	0.15 426	0.13 463

TestStereo	0.61 221	0.55 436	1.84 333	0.00 1	0.00 1	0.94 73	0.00 1	1.65 113	0.23 45	0.12 129	0.03 124	0.08 141	0.06 167	6.59 475	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 221	0.08 107	1.78 326	0.00 1	0.00 1	1.59 375	0.07 335	5.32 494	0.13 5	0.62 231	0.32 247	0.37 216	0.67 391	0.68 221	0.49 350	0.03 491	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.02 179	0.01 133

rrr	0.62 228	0.09 124	2.07 364	0.02 136	0.00 1	0.82 52	0.06 327	2.29 172	0.85 284	0.09 92	0.03 124	0.03 57	0.06 167	5.04 404	0.51 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 500	0.05 298	0.07 413

GwcNet-ADL	0.62 228	0.20 266	2.03 357	0.05 255	0.01 201	1.29 263	0.02 204	3.16 281	1.39 388	0.97 287	0.44 282	1.48 339	0.23 293	0.78 224	0.27 262	0.01 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 312

test_sample2	0.63 230	0.05 23	1.13 199	0.31 433	0.01 201	1.22 224	0.00 1	3.87 384	1.03 312	0.91 278	0.02 97	0.50 238	0.13 249	3.16 308	0.26 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

GMStereo_Zeroshot	0.63 230	0.14 200	1.54 281	0.75 504	0.00 1	1.26 253	0.01 122	1.85 141	0.31 59	1.44 368	0.58 301	1.76 364	0.19 277	2.55 286	0.10 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

test-3	0.63 230	0.06 51	1.00 154	0.07 299	0.13 410	0.99 82	0.01 122	2.46 195	0.20 33	1.96 412	0.01 1	1.10 322	0.05 140	3.75 332	0.23 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 526	0.15 426	0.13 463

Any-RAFT	0.64 233	0.08 107	1.07 184	0.03 196	0.00 1	2.77 462	0.08 342	3.57 348	1.23 354	0.96 285	0.26 237	1.61 351	0.31 315	0.72 222	0.06 72	0.00 1	0.10 500	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MIPNet	0.64 233	0.42 384	2.01 353	0.08 314	0.07 367	1.29 263	0.11 365	3.47 336	1.29 372	0.67 240	0.10 175	0.63 255	0.97 409	1.25 248	0.25 245	0.00 1	0.01 314	0.01 472	0.01 388	0.11 395	0.04 342

PCWNet_CMD	0.65 235	0.14 200	2.02 355	0.01 32	0.01 201	1.10 163	0.00 1	2.80 227	0.97 300	0.48 221	0.28 243	2.31 406	1.50 442	1.19 244	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

AFF-stereo	0.65 235	0.46 403	0.82 113	0.37 451	0.00 1	1.19 208	0.00 1	3.04 260	1.42 396	0.72 248	1.95 424	1.16 324	0.26 302	0.97 235	0.31 285	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.21 465	0.02 250

MSMDNet	0.65 235	0.14 200	2.02 355	0.01 32	0.01 201	1.11 168	0.00 1	2.88 234	0.98 302	0.49 224	0.28 243	2.32 407	1.49 439	1.19 244	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

ccs_rob	0.65 235	0.17 237	2.09 367	0.00 1	0.01 201	1.22 224	0.00 1	2.77 222	0.73 210	0.75 251	0.44 282	2.32 407	0.64 379	1.76 270	0.15 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

AdaStereo	0.65 235	0.09 124	1.12 195	0.02 136	0.00 1	1.45 330	0.23 414	4.38 427	1.44 401	1.17 325	0.37 265	1.56 345	0.18 270	0.56 207	0.37 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
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.
StereoAnything_RVC	0.66 240	1.49 533	1.08 186	0.01 32	0.01 201	0.37 25	0.05 303	2.93 241	0.63 125	0.08 78	0.01 1	0.00 1	0.02 46	0.17 84	0.04 12	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	6.28 551	0.01 133

PSMNet-RUCA	0.66 240	0.48 413	1.68 312	0.01 32	0.02 291	2.02 423	0.25 417	3.93 387	1.50 414	0.37 204	1.38 396	0.11 160	0.12 242	0.64 218	0.31 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 488	0.00 1

fff	0.66 240	0.42 384	2.21 375	0.01 32	0.01 201	1.22 224	0.02 204	3.26 299	1.04 314	2.34 445	0.14 190	0.09 148	1.83 463	0.34 169	0.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364

RAFT+CT+SA	0.66 240	0.45 399	1.22 228	0.10 336	0.30 488	1.24 240	0.02 204	4.21 408	0.67 162	0.62 231	0.39 270	0.33 212	0.05 140	2.69 295	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 545	0.13 407	0.30 511

CFNet_pseudo	0.66 240	0.17 237	2.08 366	0.00 1	0.01 201	1.22 224	0.00 1	2.79 224	0.73 210	0.78 259	0.46 287	2.32 407	0.63 376	1.77 271	0.15 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

DCANet	0.66 240	0.43 390	2.21 375	0.03 196	0.00 1	1.22 224	0.01 122	3.26 299	1.85 450	2.61 462	0.21 229	0.09 148	0.49 354	0.33 168	0.39 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.06 395

csc	0.66 240	0.42 384	2.21 375	0.01 32	0.01 201	1.22 224	0.02 204	3.26 299	1.04 314	2.34 445	0.14 190	0.09 148	1.83 463	0.34 169	0.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364

cscssc	0.66 240	0.42 384	2.21 375	0.01 32	0.01 201	1.22 224	0.02 204	3.26 299	1.04 314	2.34 445	0.14 190	0.09 148	1.83 463	0.34 169	0.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364

UCFNet_RVC	0.66 240	0.35 349	1.20 224	0.02 136	0.30 488	1.53 357	0.01 122	3.42 326	0.67 162	1.12 318	0.73 341	1.26 330	0.20 283	1.84 273	0.46 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 249	0.52 426	1.74 320	0.50 473	0.05 345	1.16 194	0.00 1	2.68 219	0.66 152	0.68 242	1.60 402	1.76 364	0.80 399	0.94 233	0.13 147	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.27 488	0.00 1

DMCA	0.68 249	0.22 284	1.96 345	0.01 32	0.01 201	1.28 258	0.02 204	3.02 254	1.54 419	2.14 425	0.15 199	1.74 361	0.10 218	0.45 194	0.95 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

1test111	0.69 251	0.27 308	1.28 237	0.13 353	0.00 1	3.44 480	0.01 122	3.15 276	0.68 170	0.33 184	0.69 333	0.04 75	0.61 370	2.95 302	0.07 87	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.03 420	0.01 71	0.01 133

DCRE	0.69 251	0.35 349	1.16 210	0.06 273	0.02 291	0.91 64	0.00 1	1.05 66	0.30 58	0.98 296	7.63 518	0.72 273	0.02 46	0.16 77	0.07 87	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.21 511	0.02 179	0.03 312

DCANet-4	0.69 251	0.15 214	3.76 479	0.03 196	0.01 201	1.22 224	0.01 122	3.14 274	1.90 455	2.34 445	0.14 190	0.11 160	0.25 299	0.34 169	0.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364

DCVSM-stereo	0.70 254	0.04 10	1.69 314	0.07 299	0.01 201	1.27 256	0.04 281	1.85 141	0.14 8	3.56 492	0.08 163	3.07 444	0.60 367	1.35 255	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.02 179	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 254	0.26 304	1.98 349	0.19 395	0.27 474	1.43 320	0.02 204	4.23 412	0.82 274	0.75 251	0.54 298	2.19 400	0.03 87	0.63 217	0.25 245	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.20 505	0.00 1	0.01 133

test_sample7	0.72 256	0.18 245	1.23 230	0.55 482	0.01 201	1.21 221	0.00 1	4.31 421	1.07 325	1.35 351	0.36 261	0.70 268	0.44 343	2.58 287	0.34 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

MSKI-zero shot	0.73 257	0.13 187	1.56 290	0.02 136	0.14 416	1.34 283	0.04 281	3.00 249	0.23 45	0.67 240	1.64 403	0.89 294	0.00 1	4.55 383	0.10 129	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.21 511	0.03 236	0.01 133

HCRNet	0.73 257	0.19 253	1.10 191	0.01 32	0.00 1	1.17 198	0.01 122	3.07 263	1.97 459	0.60 230	0.21 229	0.56 244	0.11 229	5.34 421	0.20 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

IGEV_Zeroshot_test	0.74 259	0.20 266	3.00 439	0.26 418	0.02 291	1.10 163	0.05 303	3.72 362	0.19 28	0.88 271	0.71 340	2.84 429	0.63 376	0.53 203	0.33 293	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.16 486	0.04 273	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 259	0.18 245	1.23 230	0.81 509	4.25 552	1.19 208	0.03 253	2.17 166	0.13 5	0.35 196	0.40 271	0.97 307	0.08 199	2.61 292	0.09 116	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.07 451	0.04 273	0.03 312

anonymity	0.74 259	0.15 214	1.17 213	0.16 378	0.27 474	0.71 43	0.01 122	4.70 454	1.78 444	1.15 321	1.23 385	0.31 207	1.65 455	0.54 205	0.53 359	0.02 483	0.02 393	0.00 1	0.27 529	0.02 179	0.06 395

test_5	0.74 259	0.50 421	1.55 283	0.44 457	0.25 466	1.45 330	0.01 122	4.16 403	0.78 255	0.79 261	0.17 208	0.42 225	0.64 379	3.06 306	0.18 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.21 499

NRIStereo	0.74 259	0.08 107	0.88 124	0.47 467	0.05 345	1.58 368	0.49 469	1.38 82	0.61 104	0.88 271	0.17 208	0.66 261	0.03 87	6.96 507	0.22 219	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.17 481

IER	0.75 264	0.12 177	1.93 336	0.01 32	0.00 1	2.31 439	0.02 204	2.96 245	0.98 302	1.30 341	0.96 361	1.40 337	1.19 423	1.31 251	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CIPLG	0.75 264	0.81 493	2.38 400	0.13 353	0.03 315	1.41 309	0.27 425	3.19 290	0.84 280	1.98 414	2.56 455	0.19 188	0.10 218	0.54 205	0.26 255	0.00 1	0.05 457	0.01 472	0.05 437	0.19 453	0.05 364

IPLGR_C	0.75 264	0.88 501	2.58 417	0.13 353	0.02 291	1.40 304	0.27 425	3.19 290	0.84 280	1.92 408	2.46 450	0.18 187	0.11 229	0.49 200	0.26 255	0.00 1	0.05 457	0.01 472	0.05 437	0.19 453	0.06 395

ACRE	0.75 264	0.78 486	2.72 429	0.13 353	0.02 291	1.40 304	0.26 421	3.20 293	0.82 274	1.84 403	2.46 450	0.19 188	0.10 218	0.52 201	0.26 255	0.00 1	0.04 444	0.01 472	0.05 437	0.19 453	0.05 364

AIO-test2	0.76 268	0.80 489	1.47 270	0.12 346	0.15 422	1.22 224	0.01 122	3.17 283	0.73 210	0.36 203	1.50 399	0.16 183	0.05 140	2.37 283	0.16 177	2.85 550	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.04 273	0.07 413

IPLGR	0.76 268	0.21 274	2.98 437	0.06 273	0.07 367	1.24 240	0.05 303	3.09 267	1.38 386	0.62 231	0.34 255	0.75 277	0.78 397	3.35 311	0.22 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.06 395

testlalala2	0.77 270	0.13 187	1.72 318	3.72 550	2.44 546	1.10 163	0.01 122	3.27 305	0.73 210	0.09 92	0.03 124	1.38 336	0.08 199	0.12 55	0.09 116	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.37 546	0.01 71	0.01 133

CFNet_ucs	0.77 270	0.20 266	2.22 382	0.01 32	0.01 201	1.32 275	0.00 1	3.30 307	1.31 377	1.15 321	1.14 375	2.19 400	0.42 341	2.04 278	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

TestStereo1	0.77 270	0.46 403	1.12 195	0.15 371	0.19 443	1.29 263	0.01 122	3.33 310	1.55 420	0.45 216	1.67 406	0.13 169	1.23 425	3.39 314	0.27 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.07 413

SA-5K	0.77 270	0.46 403	1.12 195	0.15 371	0.19 443	1.29 263	0.01 122	3.33 310	1.55 420	0.45 216	1.67 406	0.13 169	1.23 425	3.39 314	0.27 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.07 413

PSMNet-ADL	0.77 270	0.08 107	0.90 129	0.07 299	0.01 201	2.01 422	0.02 204	2.55 205	1.11 332	0.33 184	0.59 311	2.15 392	0.69 393	4.07 349	0.85 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

CFNet-ft	0.77 270	0.46 403	1.34 252	0.01 32	0.27 474	1.32 275	0.02 204	2.40 182	0.68 170	0.63 235	0.18 214	3.23 458	0.21 288	3.97 346	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.03 236	0.02 250

CFNet_RVC	0.77 270	0.46 403	1.34 252	0.01 32	0.27 474	1.32 275	0.02 204	2.40 182	0.68 170	0.63 235	0.18 214	3.23 458	0.21 288	3.97 346	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.03 236	0.02 250

DN-CSS_ROB	0.77 270	0.90 504	2.01 353	0.85 513	0.00 1	1.47 338	0.01 122	2.92 239	0.93 295	0.12 129	0.53 296	0.44 227	0.16 262	4.33 361	0.35 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 504	0.01 133

MyStereo04	0.78 278	0.27 308	3.19 450	0.02 136	0.01 201	1.64 393	0.01 122	3.64 356	2.20 478	0.98 296	0.02 97	1.29 331	0.57 364	1.10 241	0.53 359	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 395

MyStereo05	0.79 279	0.19 253	3.17 449	0.02 136	0.00 1	1.51 349	0.01 122	3.56 347	2.48 490	1.34 345	0.02 97	1.25 329	0.38 333	1.19 244	0.50 352	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.07 413

anonymousa	0.79 279	0.26 304	1.91 334	0.03 196	0.29 486	1.46 337	0.02 204	3.76 366	0.97 300	0.72 248	2.25 445	3.21 455	0.56 362	0.15 72	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 432	0.00 1	0.02 250

111	0.79 279	0.70 477	2.21 375	0.01 32	0.01 201	1.19 208	0.16 386	3.78 369	1.98 461	1.22 336	0.91 357	2.01 380	0.32 320	0.32 165	0.64 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.17 481

acv_ft	0.79 279	0.21 274	1.28 237	0.01 32	1.08 531	1.68 400	0.01 122	3.75 364	1.05 320	1.31 344	0.66 322	1.94 376	0.46 350	0.31 159	1.68 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 488	0.00 1

MyStereo06	0.80 283	0.19 253	2.53 413	0.02 136	0.00 1	1.51 349	0.01 122	4.61 446	0.24 50	0.89 273	0.69 333	3.14 450	1.18 422	0.58 211	0.33 293	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.07 413

HITNet	0.80 283	0.58 446	2.14 370	0.69 500	0.00 1	1.35 287	0.02 204	4.50 439	1.15 343	1.76 397	0.16 201	0.60 248	0.30 310	1.13 243	1.64 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1
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
GCST	0.81 285	0.64 460	1.41 261	0.44 457	0.01 201	0.91 64	0.08 342	3.75 364	1.04 314	0.12 129	0.44 282	0.27 202	0.35 327	5.12 408	0.38 317	1.19 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.05 364

SFCPSM	0.81 285	0.11 166	2.53 413	0.01 32	0.07 367	2.45 445	0.18 394	4.99 475	1.18 347	0.77 256	0.78 343	0.69 265	0.31 315	1.72 269	0.20 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437	0.06 318	0.01 133

NF-Stereo	0.82 287	0.10 145	1.12 195	1.19 533	0.01 201	1.52 354	0.29 436	2.67 218	0.66 152	1.20 330	0.58 301	0.24 193	0.01 14	6.38 465	0.32 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.82 287	0.10 145	1.15 205	1.19 533	0.01 201	1.53 357	0.29 436	2.66 214	0.66 152	1.20 330	0.58 301	0.25 197	0.01 14	6.38 465	0.33 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.82 287	0.10 145	1.15 205	1.19 533	0.01 201	1.52 354	0.29 436	2.66 214	0.66 152	1.20 330	0.58 301	0.24 193	0.01 14	6.38 465	0.32 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.82 287	0.10 145	1.15 205	1.19 533	0.01 201	1.52 354	0.29 436	2.66 214	0.66 152	1.20 330	0.58 301	0.24 193	0.01 14	6.38 465	0.32 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 291	0.43 390	3.68 476	0.03 196	0.00 1	1.22 224	0.01 122	3.26 299	1.86 451	2.61 462	0.20 227	0.09 148	2.39 482	0.34 169	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.06 395

BSDual-CNN	0.83 291	0.10 145	0.96 145	0.01 32	0.00 1	3.32 475	0.21 404	5.40 497	0.93 295	2.26 439	0.66 322	1.81 369	0.10 218	0.61 213	0.18 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SA	0.83 291	0.41 378	1.17 213	0.00 1	0.20 447	1.28 258	0.01 122	3.98 389	1.86 451	0.41 210	0.96 361	0.27 202	1.33 434	4.07 349	0.35 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 494	0.14 414	0.01 133

psmg	0.83 291	0.10 145	0.96 145	0.01 32	0.00 1	3.28 473	0.27 425	4.83 467	0.93 295	1.92 408	1.46 398	1.81 369	0.10 218	0.61 213	0.18 194	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.01 71	0.00 1

STTStereo	0.83 291	0.34 347	2.44 404	0.24 409	0.15 422	1.41 309	0.10 362	3.02 254	1.55 420	1.34 345	0.17 208	1.77 366	0.45 347	3.42 316	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

StereoDRNet-Refined	0.83 291	0.12 177	1.18 216	0.02 136	0.01 201	1.31 274	0.00 1	3.33 310	1.07 325	1.92 408	1.24 387	2.48 413	0.18 270	1.86 274	1.67 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.05 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 297	0.15 214	2.22 382	0.48 468	0.01 201	1.37 294	0.01 122	4.63 450	1.17 346	1.43 365	0.43 279	0.80 289	0.10 218	3.48 320	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

psm_up	0.84 297	0.32 338	1.44 267	0.02 136	0.00 1	1.98 421	0.05 303	3.40 322	1.04 314	2.06 422	0.40 271	1.74 361	0.45 347	3.47 319	0.24 234	0.06 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.00 1

MyStereo8	0.85 299	0.52 426	3.20 452	0.20 396	0.00 1	1.47 338	0.01 122	3.53 344	1.91 456	1.34 345	0.65 320	1.22 327	0.31 315	0.57 208	1.38 432	0.00 1	0.14 520	0.00 1	0.06 447	0.09 369	0.30 511

CAS	0.85 299	0.09 124	0.67 96	6.43 556	0.05 345	1.12 174	0.00 1	0.88 61	0.69 184	0.02 16	0.02 97	0.06 118	0.06 167	0.26 140	0.12 143	6.37 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 497

PSM-softLoss	0.85 299	0.10 145	1.50 272	1.14 529	0.03 315	1.47 338	0.27 425	2.48 199	0.69 184	1.30 341	0.38 267	0.39 221	0.01 14	6.88 498	0.33 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

KMStereo	0.85 299	0.10 145	1.50 272	1.14 529	0.03 315	1.47 338	0.27 425	2.48 199	0.69 184	1.30 341	0.38 267	0.39 221	0.01 14	6.88 498	0.33 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

test_sample5	0.86 303	0.16 226	2.25 385	0.49 470	0.01 201	1.41 309	0.01 122	4.55 441	1.27 367	1.35 351	0.89 355	0.58 245	0.11 229	3.75 332	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

test_sample4	0.86 303	0.16 226	2.28 393	0.50 473	0.01 201	1.42 317	0.01 122	4.65 452	1.27 367	1.52 372	0.66 322	0.69 265	0.08 199	3.50 321	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

StereoVision	0.86 303	0.38 363	1.75 322	0.03 196	0.01 201	1.14 183	0.02 204	3.38 317	0.92 291	0.13 137	6.89 515	0.50 238	0.12 242	1.10 241	0.78 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.02 250

DisPM	0.86 303	0.09 124	1.10 191	0.76 507	0.02 291	1.51 349	0.57 475	1.75 127	0.70 197	2.43 456	0.83 350	0.38 220	0.01 14	6.89 501	0.17 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

IPLG	0.86 303	0.41 378	2.31 395	0.06 273	0.06 357	1.36 289	0.11 365	3.17 283	0.83 277	0.62 231	1.00 365	0.46 229	0.61 370	5.57 435	0.35 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 444	0.01 133

AASNet	0.86 303	0.53 431	1.96 345	0.04 230	0.00 1	1.70 404	0.05 303	5.13 484	1.84 447	0.93 281	1.88 420	0.96 304	0.19 277	0.67 219	0.91 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 488	0.09 432

DeepPruner_ROB	0.86 303	0.50 421	1.80 329	0.01 32	0.00 1	1.57 364	0.17 389	3.48 337	0.42 72	3.31 485	0.02 97	2.09 387	0.17 266	3.01 304	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 402	0.01 133

AACVNet	0.87 310	0.44 395	1.19 221	0.17 381	0.00 1	1.76 408	0.00 1	3.60 352	0.60 94	1.03 307	0.26 237	1.31 332	0.17 266	6.33 462	0.28 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.01 133

LCNet	0.87 310	0.18 245	0.97 151	0.14 366	0.26 469	1.19 208	0.22 410	2.36 177	0.71 201	1.82 401	0.21 229	0.11 160	2.56 484	5.56 432	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 426	0.81 534

HHNet	0.87 310	0.25 300	1.78 326	0.16 378	0.08 377	1.30 269	0.44 464	1.93 147	0.64 136	1.41 364	5.92 506	0.14 175	1.79 461	0.35 174	0.95 405	0.05 500	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.14 414	0.01 133

UPFNet	0.87 310	0.09 124	2.05 362	0.00 1	0.00 1	1.90 419	0.11 365	3.41 324	0.83 277	2.15 426	0.10 175	1.92 374	0.09 209	3.94 345	0.70 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

ISRNet	0.88 314	0.19 253	2.71 427	0.05 255	0.00 1	1.17 198	0.03 253	2.96 245	0.80 268	2.17 428	1.70 411	2.59 415	0.20 283	2.58 287	0.46 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.00 1

DualNet	0.88 314	0.16 226	2.25 385	0.49 470	0.01 201	1.41 309	0.01 122	4.55 441	1.27 367	1.43 365	1.12 373	0.58 245	0.11 229	3.75 332	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

tt1	0.88 314	0.27 308	1.25 232	0.08 314	0.00 1	3.36 478	0.02 204	3.03 256	6.40 532	0.33 184	0.66 322	0.05 103	0.40 339	1.59 263	0.05 31	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.03 312

HH	0.88 314	0.37 358	1.93 336	0.25 412	0.10 394	0.62 40	0.00 1	3.79 370	0.18 25	0.33 184	0.59 311	3.94 476	0.81 400	4.44 372	0.09 116	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

HanStereo	0.88 314	0.37 358	1.93 336	0.25 412	0.10 394	0.62 40	0.00 1	3.79 370	0.18 25	0.33 184	0.59 311	3.94 476	0.81 400	4.44 372	0.09 116	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

dad	0.88 314	0.62 456	2.26 389	0.06 273	0.01 201	1.24 240	0.00 1	0.98 64	2.17 475	1.29 340	0.35 258	0.37 216	0.04 120	5.80 443	1.06 410	0.01 461	0.00 1	1.13 545	0.11 469	0.05 298	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 314	0.38 363	1.45 268	0.60 488	0.00 1	1.36 289	0.02 204	4.55 441	0.69 184	0.71 246	0.32 247	1.56 345	0.61 370	4.55 383	0.64 380	0.00 1	0.00 1	0.05 509	0.00 1	0.08 347	0.02 250

test_sample6	0.89 321	0.17 237	2.23 384	0.48 468	0.01 201	1.43 320	0.01 122	4.49 438	1.40 392	1.43 365	1.12 373	0.64 257	0.14 255	3.86 341	0.42 328	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

PSMNet-RSSM	0.90 322	0.44 395	1.35 255	0.13 353	0.00 1	1.37 294	0.03 253	4.79 465	0.85 284	1.11 317	0.49 292	2.15 392	0.35 327	4.09 353	0.73 388	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.03 236	0.01 133

DMCA-RVC	0.90 322	0.64 460	3.30 458	0.03 196	0.04 335	1.30 269	0.06 327	2.65 213	0.73 210	3.21 482	0.09 169	0.99 309	0.66 386	3.14 307	0.99 407	0.01 461	0.04 444	0.02 497	0.01 388	0.07 333	0.01 133

G2L-ROB	0.91 324	0.54 433	1.97 347	0.01 32	0.00 1	1.45 330	0.00 1	3.38 317	1.31 377	1.36 356	0.07 156	3.25 460	0.01 14	4.39 368	0.38 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.01 133

DFGA-Net	0.91 324	1.43 532	2.72 429	0.06 273	0.16 428	1.16 194	0.00 1	2.26 171	0.77 250	1.02 302	1.17 380	0.25 197	0.04 120	5.17 409	1.71 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 488	0.02 250

DDVS	0.92 326	0.16 226	1.39 259	0.21 397	0.27 474	3.17 469	0.26 421	2.56 206	0.62 117	0.70 244	0.81 346	2.17 398	0.45 347	5.26 414	0.29 274	0.00 1	0.01 314	0.01 472	0.00 1	0.04 273	0.02 250

iRaft-Stereo_20w	0.92 326	0.15 214	2.68 423	0.24 409	0.06 357	1.36 289	0.28 433	7.46 544	0.34 64	1.56 382	0.37 265	0.62 252	1.24 428	1.25 248	0.34 300	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.16 486	0.02 179	0.13 463

CoDeX	0.94 328	0.34 347	2.09 367	0.05 255	0.20 447	1.49 345	0.20 402	5.89 519	1.57 426	0.66 239	0.67 331	1.05 314	0.32 320	3.82 339	0.33 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

cc1	0.94 328	0.27 308	1.28 237	0.13 353	0.00 1	3.44 480	0.01 122	3.18 285	7.23 541	0.33 184	0.69 333	0.04 75	0.61 370	1.43 257	0.05 31	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.03 420	0.09 369	0.04 342

xx1	0.95 330	0.27 308	1.28 237	0.13 353	0.00 1	3.44 480	0.01 122	3.18 285	7.23 541	0.33 184	0.69 333	0.73 274	0.12 242	1.43 257	0.05 31	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

DualNet (step1)	0.96 331	0.41 378	2.03 357	0.02 136	0.01 201	2.14 428	0.01 122	4.31 421	1.07 325	1.35 351	0.36 261	0.70 268	0.44 343	2.58 287	0.34 300	0.53 538	0.00 1	1.82 547	1.10 559	0.02 179	0.02 250

SACVNet	0.96 331	0.36 354	1.49 271	0.05 255	0.00 1	1.62 389	0.28 433	3.86 382	1.28 371	1.79 400	0.80 345	1.59 347	0.07 184	5.29 416	0.48 348	0.01 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 470	0.01 133

G2L-Stereo_test	0.97 333	0.60 450	1.95 341	0.21 397	0.01 201	1.63 392	0.10 362	3.19 290	1.01 309	1.98 414	0.11 183	3.22 457	0.51 356	4.38 367	0.27 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 444	0.02 250

BUS	0.97 333	0.10 145	0.96 145	0.01 32	0.00 1	5.85 521	0.03 253	5.40 497	0.93 295	2.26 439	0.66 322	2.39 411	0.06 167	0.61 213	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 333	0.77 485	3.36 461	0.46 463	0.01 201	1.32 275	0.09 354	4.57 445	1.26 361	1.88 406	0.22 233	1.09 320	0.42 341	1.79 272	2.09 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.06 395

qqq1	0.98 336	0.16 226	1.55 283	0.33 438	0.01 201	1.03 87	0.00 1	5.24 487	2.12 468	1.53 374	2.16 439	0.92 295	0.02 46	4.46 374	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 133

fff1	0.98 336	0.16 226	1.55 283	0.33 438	0.01 201	1.03 87	0.00 1	5.24 487	2.12 468	1.53 374	2.16 439	0.92 295	0.02 46	4.46 374	0.07 87	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 133

gwcnet-sp	0.98 336	0.38 363	4.06 489	0.04 230	0.00 1	2.60 452	0.15 381	3.51 339	1.13 339	1.75 393	0.16 201	0.68 262	0.39 336	3.69 327	0.90 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.03 312

scenet	0.98 336	0.38 363	4.06 489	0.04 230	0.00 1	2.60 452	0.15 381	3.51 339	1.13 339	1.75 393	0.16 201	0.68 262	0.39 336	3.69 327	0.90 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.03 312

ssnet	0.98 336	0.38 363	4.06 489	0.04 230	0.00 1	2.60 452	0.15 381	3.51 339	1.13 339	1.75 393	0.16 201	0.68 262	0.39 336	3.69 327	0.90 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.03 312

raft_robust	0.98 336	0.57 444	1.21 227	0.06 273	0.17 432	1.36 289	0.02 204	3.46 334	2.18 476	0.33 184	0.01 1	1.54 343	1.42 437	6.77 490	0.15 168	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.18 497	0.11 395	0.09 432

cf-r	0.98 336	0.51 425	2.04 361	0.25 412	0.01 201	1.40 304	0.03 253	4.47 437	1.65 435	0.95 283	0.58 301	2.63 416	0.24 295	4.19 355	0.58 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.04 342

RAFT_R40	0.99 343	0.05 23	1.26 233	0.71 501	0.20 447	1.65 397	0.67 480	1.94 149	0.61 104	1.05 310	1.15 376	1.80 368	1.47 438	6.91 503	0.31 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

iResNet	1.00 344	0.45 399	3.08 444	0.86 517	0.01 201	1.97 420	0.01 122	3.67 360	1.49 412	1.77 398	1.09 369	0.35 214	0.13 249	3.83 340	1.27 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 133

CSP-Net	1.01 345	0.52 426	0.92 135	0.01 32	0.00 1	2.83 464	0.05 303	4.99 475	0.69 184	0.91 278	0.85 351	1.82 371	0.23 293	6.04 448	0.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.01 133

MLCV	1.01 345	0.53 431	2.17 372	0.03 196	0.00 1	1.60 379	0.03 253	2.90 236	1.30 375	2.60 461	1.85 419	1.00 310	0.40 339	4.88 397	0.74 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 133

IRAFT_RVC	1.02 347	0.20 266	1.58 293	1.39 537	0.26 469	1.33 281	0.32 448	2.52 202	0.66 152	1.58 383	0.81 346	1.16 324	1.58 451	6.51 473	0.43 330	0.00 1	0.12 511	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.03 312

GwcNet-RSSM	1.02 347	0.69 473	2.70 425	0.22 401	0.02 291	1.42 317	0.05 303	4.02 392	1.01 309	0.90 275	0.42 275	2.89 433	0.26 302	4.43 371	1.17 416	0.00 1	0.00 1	0.02 497	0.00 1	0.13 407	0.05 364

NINENet	1.03 349	0.22 284	1.30 245	0.10 336	0.01 201	5.85 521	0.03 253	4.41 432	1.25 360	1.55 381	0.60 317	2.39 411	0.06 167	2.72 297	0.05 31	0.00 1	0.01 314	0.01 472	0.00 1	0.04 273	0.00 1

HGLStereo	1.03 349	0.18 245	1.50 272	0.01 32	0.01 201	1.41 309	0.01 122	3.41 324	0.82 274	1.05 310	3.09 467	2.11 388	1.24 428	4.51 379	1.18 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.03 312

G2L-Stereo	1.04 351	0.55 436	2.62 420	0.02 136	0.11 401	1.41 309	0.02 204	3.45 331	0.99 306	1.37 358	0.14 190	3.10 447	0.24 295	5.96 445	0.66 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.04 342

SMFormer	1.04 351	0.16 226	1.55 283	0.33 438	0.01 201	1.03 87	0.00 1	5.24 487	2.12 468	1.53 374	2.16 439	0.92 295	0.02 46	4.46 374	1.24 420	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

tta	1.04 351	0.16 226	1.55 283	0.33 438	0.01 201	1.03 87	0.00 1	5.24 487	2.12 468	1.53 374	2.16 439	0.92 295	0.02 46	4.46 374	1.24 420	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 133

ffm	1.04 351	0.05 23	1.65 303	0.34 444	0.01 201	1.58 368	0.02 204	3.03 256	6.40 532	1.39 360	2.07 431	2.15 392	0.34 322	1.59 263	0.05 31	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.03 312

Sa-1000	1.04 351	0.39 370	1.17 213	0.00 1	0.20 447	1.33 281	0.03 253	4.19 406	1.81 445	0.99 300	5.33 502	0.61 249	0.15 258	4.07 349	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.13 407	0.00 1

SST-Stereo	1.04 351	0.05 23	1.16 210	0.72 502	0.23 459	1.70 404	0.58 476	1.92 146	1.46 404	1.19 328	1.09 369	1.60 349	1.93 468	6.92 505	0.21 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

XX-Stereo	1.04 351	0.20 266	4.94 516	0.85 513	0.04 335	1.25 249	0.00 1	3.37 314	0.45 76	1.22 336	0.50 293	3.70 472	0.02 46	3.91 344	0.05 31	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.20 505	0.03 236	0.02 250

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 351	0.55 436	2.52 412	0.56 484	1.00 527	1.37 294	0.00 1	3.43 328	1.35 383	2.24 434	0.35 258	2.18 399	0.58 366	4.28 358	0.34 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 359	0.76 483	2.06 363	0.07 299	0.00 1	1.35 287	0.03 253	6.80 539	2.57 495	0.79 261	1.20 383	0.94 303	0.12 242	3.81 337	0.41 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.01 133

PFNet	1.06 360	0.19 253	2.95 436	1.16 531	0.56 516	1.58 368	0.25 417	1.50 97	0.60 94	2.38 452	1.23 385	0.63 255	0.30 310	6.85 494	0.43 330	0.16 521	0.01 314	0.00 1	0.07 451	0.18 444	0.18 487

UGAM	1.08 361	0.19 253	2.83 431	0.05 255	0.01 201	1.09 158	0.11 365	2.89 235	0.64 136	0.08 78	2.46 450	3.64 469	0.08 199	6.99 509	0.25 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.27 488	0.04 342

hknet	1.08 361	0.13 187	2.07 364	0.01 32	0.00 1	3.32 475	0.21 404	5.40 497	0.92 291	2.26 439	0.66 322	3.43 463	0.05 140	2.81 298	0.27 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 361	0.56 441	2.70 425	0.02 136	0.02 291	1.20 217	0.01 122	3.18 285	0.63 125	0.14 144	2.00 428	1.62 353	1.54 445	6.69 484	1.01 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 470	0.01 133

FADNet-RVC-Resample	1.08 361	1.00 512	5.32 521	0.10 336	0.14 416	1.53 357	0.25 417	3.62 353	1.18 347	0.51 225	0.19 222	1.04 313	0.28 307	5.20 411	0.44 333	0.10 514	0.16 526	0.09 517	0.06 447	0.24 473	0.21 499

TDLM	1.08 361	0.49 418	1.43 265	0.27 423	0.00 1	1.56 363	2.12 516	3.10 268	1.75 442	1.36 356	0.93 359	1.06 316	0.49 354	6.21 455	0.70 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.02 250

CFNet	1.08 361	0.62 456	2.26 389	0.26 418	0.03 315	1.40 304	0.04 281	4.45 436	2.09 466	0.48 221	0.69 333	1.31 332	0.24 295	6.63 479	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.04 342

PS-NSSS	1.08 361	0.45 399	1.70 316	0.02 136	0.01 201	1.37 294	0.01 122	4.38 427	2.09 466	1.15 321	2.65 457	0.65 258	0.07 184	6.35 463	0.56 366	0.16 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 361	1.12 519	4.68 511	1.09 528	0.00 1	1.38 300	0.05 303	3.83 377	1.11 332	0.80 263	1.15 376	1.02 312	0.12 242	4.52 380	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 505	0.03 312

GMM-Stereo	1.09 369	0.05 23	1.62 299	0.13 353	0.22 454	1.41 309	0.87 488	2.31 174	0.62 117	2.75 466	3.14 468	0.54 243	0.90 406	5.33 420	0.13 147	0.01 461	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.01 71	1.80 549

hitnet-ft	1.09 369	0.39 370	1.45 268	0.04 230	0.00 1	1.34 283	0.22 410	3.34 313	2.25 481	1.48 370	1.11 371	4.17 479	0.37 331	4.73 391	0.79 393	0.01 461	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.09 369	0.01 133

NVstereo2D	1.09 369	0.17 237	4.40 503	0.00 1	0.00 1	1.59 375	0.18 394	4.29 419	1.40 392	0.85 269	0.36 261	2.30 404	0.62 375	5.26 414	0.35 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

PSMNet_ROB	1.09 369	0.69 473	2.92 434	0.03 196	0.07 367	1.68 400	0.16 386	3.44 330	1.30 375	0.96 285	0.32 247	2.81 427	0.63 376	4.23 356	2.48 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.04 342

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 373	0.35 349	4.53 507	0.18 387	0.37 500	0.79 46	0.00 1	5.71 515	0.74 220	0.40 208	0.64 319	4.47 489	1.41 436	1.42 256	0.30 282	0.00 1	0.11 503	0.00 1	0.28 533	0.17 436	0.14 470

LMCR-Stereo	1.10 373	0.69 473	1.95 341	0.50 473	0.01 201	2.73 457	0.09 354	6.20 527	0.64 136	2.37 450	1.76 414	0.13 169	1.59 453	2.94 301	0.23 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 402	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 373	0.42 384	1.72 318	0.28 425	0.01 201	1.37 294	0.11 365	6.25 528	0.84 280	1.05 310	0.67 331	1.61 351	0.79 398	6.11 451	0.63 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.04 342

FADNet-RVC	1.10 373	1.07 517	4.79 512	0.03 196	0.00 1	1.60 379	0.08 342	3.77 367	1.70 439	0.35 196	0.07 156	0.61 249	0.66 386	5.32 419	1.11 411	0.01 461	0.08 487	0.00 1	0.00 1	0.48 528	0.18 487

GANetREF_RVC	1.10 373	0.95 507	2.98 437	0.06 273	0.00 1	2.23 434	0.18 394	3.95 388	2.53 493	0.56 227	0.32 247	1.89 373	0.66 386	5.03 403	0.51 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.04 342
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
CVANet_RVC	1.10 373	0.39 370	1.69 314	0.28 425	0.00 1	1.45 330	0.48 467	3.26 299	1.64 434	2.93 470	1.22 384	1.51 340	0.37 331	6.09 450	0.50 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 444	0.01 133

ARAFT	1.12 379	0.82 496	4.11 492	0.04 230	0.00 1	1.64 393	0.03 253	4.85 468	1.69 438	2.78 467	0.57 299	0.47 232	0.11 229	4.81 394	0.24 234	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.24 473	0.05 364

ac_64	1.12 379	0.18 245	1.64 302	0.18 387	0.25 466	1.48 344	0.02 204	4.97 473	1.47 406	0.69 243	0.45 286	4.94 500	0.46 350	4.87 396	0.74 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

coex_refinement	1.13 381	0.54 433	1.58 293	0.12 346	0.02 291	1.51 349	0.06 327	4.01 391	1.51 416	2.61 462	0.66 322	4.40 486	0.48 353	3.67 325	1.30 427	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.03 312

ITSA-stereo	1.13 381	0.14 200	1.59 297	0.17 381	0.04 335	1.40 304	0.14 378	5.66 512	3.10 503	0.74 250	0.35 258	0.62 252	1.06 411	5.53 428	1.63 439	0.03 491	0.00 1	0.09 517	0.06 447	0.07 333	0.07 413

UNet	1.13 381	0.24 296	4.21 494	0.01 32	0.02 291	2.31 439	0.02 204	3.06 261	0.76 244	1.17 325	0.14 190	2.73 424	1.58 451	4.48 378	1.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ssnet_v2	1.14 384	0.28 319	1.77 323	0.03 196	0.00 1	2.07 425	0.37 458	5.20 485	1.87 453	2.00 416	0.87 353	3.09 446	0.55 361	1.31 251	3.02 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 444	0.12 456

EAI-Stereo	1.14 384	0.12 177	1.19 221	0.21 397	0.32 497	1.84 416	2.32 521	5.42 500	1.19 349	1.02 302	5.66 504	0.48 233	0.60 367	0.86 228	0.62 377	0.00 1	0.13 516	0.00 1	0.65 553	0.02 179	0.17 481

delet	1.14 384	0.32 338	1.56 290	0.03 196	0.17 432	2.86 466	1.03 495	4.25 413	2.14 473	1.03 307	1.17 380	1.64 358	0.92 407	4.35 363	1.27 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.00 1

PSM-AAD	1.15 387	0.04 10	0.88 124	0.10 336	0.27 474	1.32 275	3.25 530	2.41 189	0.64 136	2.93 470	1.92 422	0.15 178	5.39 534	3.42 316	0.19 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 364

FADNet_RVC	1.15 387	1.06 516	4.34 502	0.02 136	0.06 357	2.77 462	0.04 281	3.50 338	0.80 268	0.35 196	0.32 247	0.65 258	0.09 209	5.20 411	1.56 435	0.24 530	0.34 541	0.11 522	0.33 542	0.65 537	0.60 527

ETE_ROB	1.16 389	0.52 426	1.71 317	0.01 32	0.02 291	1.79 412	0.22 410	4.10 399	1.32 379	4.68 512	1.18 382	2.81 427	0.08 199	3.56 323	1.12 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 395

DLCB_ROB	1.17 390	0.22 284	1.28 237	0.08 314	0.00 1	1.51 349	0.23 414	3.39 320	1.52 417	3.43 490	2.00 428	3.40 461	0.31 315	4.29 359	1.82 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 390	0.41 378	1.68 312	0.04 230	0.01 201	1.65 397	0.17 389	3.46 334	1.39 388	3.89 499	1.01 366	1.60 349	0.53 358	4.35 363	3.07 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

testlalala_base	1.19 392	0.11 166	0.90 129	0.07 299	0.05 345	1.19 208	0.01 122	4.28 418	0.15 12	0.04 49	0.01 1	0.24 193	0.04 120	0.12 55	0.29 274	7.21 557	1.13 553	0.00 1	0.25 523	7.61 555	0.00 1

KYRaft	1.19 392	0.05 23	0.94 140	0.06 273	0.24 463	1.25 249	0.78 486	2.48 199	0.61 104	3.23 483	7.13 517	1.00 310	2.77 490	1.43 257	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.71 548

RAFT-345	1.19 392	0.06 51	1.55 283	0.54 480	0.13 410	1.53 357	0.25 417	0.56 33	1.76 443	1.20 330	7.85 519	0.93 300	0.05 140	6.87 497	0.46 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 395	0.54 433	0.96 145	2.39 544	0.29 486	1.58 368	0.33 451	2.01 155	0.68 170	2.68 465	1.16 378	3.10 447	0.18 270	7.40 521	0.56 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 133

ADLNet	1.20 395	0.29 329	1.98 349	0.00 1	0.02 291	2.20 432	0.11 365	4.39 430	2.52 492	2.19 431	2.20 444	2.66 417	0.70 394	3.42 316	1.25 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.04 342

MMNet	1.20 395	0.27 308	3.59 472	0.09 325	0.00 1	4.15 495	0.01 122	3.63 355	1.19 349	1.93 411	0.32 247	1.35 335	1.23 425	4.42 370	1.84 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

FADNet	1.20 395	0.93 506	4.51 506	0.03 196	0.06 357	2.56 450	0.16 386	4.02 392	1.42 396	0.32 182	0.06 150	1.66 359	1.07 413	5.56 432	0.87 397	0.19 524	0.02 393	0.01 472	0.01 388	0.50 530	0.03 312

Prome-Stereo	1.23 399	0.06 51	0.93 139	0.12 346	0.24 463	1.26 253	0.67 480	2.53 204	0.69 184	2.08 423	8.70 525	0.76 278	2.91 494	2.12 279	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 546

DispNO	1.25 400	0.52 426	3.40 463	0.11 345	0.05 345	1.45 330	0.01 122	3.73 363	1.68 437	1.34 345	1.59 401	3.15 451	1.12 420	5.56 432	1.14 415	0.00 1	0.02 393	0.03 502	0.12 474	0.05 298	0.03 312

DAS	1.26 401	0.08 107	2.25 385	0.04 230	0.01 201	1.28 258	1.18 499	3.80 373	1.58 430	4.60 509	2.37 448	1.53 341	0.53 358	5.36 422	0.59 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

SepStereo	1.28 402	0.08 107	2.25 385	0.04 230	0.01 201	1.28 258	1.18 499	3.80 373	1.58 430	4.60 509	2.37 448	1.53 341	0.53 358	5.63 438	0.59 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

pcwnet_v2	1.29 403	0.17 237	5.98 531	0.10 336	0.01 201	1.76 408	0.02 204	5.08 483	2.90 500	1.54 380	1.98 426	2.03 383	0.81 400	3.01 304	0.28 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.03 236	0.03 312

NOSS_ROB	1.29 403	0.22 284	1.35 255	0.64 495	0.16 428	2.56 450	0.00 1	4.14 402	2.37 485	2.29 444	1.76 414	2.84 429	0.02 46	6.80 493	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.11 448

Wz-Net-LNSev	1.30 405	0.85 498	6.26 536	0.02 136	0.03 315	4.02 492	0.13 374	4.21 408	1.12 337	0.77 256	0.10 175	3.60 467	1.11 417	2.68 294	1.12 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

IIG-Stereo	1.30 405	0.48 413	1.04 177	2.41 545	0.05 345	1.61 383	0.14 378	2.59 208	0.68 170	2.97 475	2.28 446	3.08 445	0.57 364	7.41 522	0.65 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

DSFCA	1.30 405	0.14 200	1.82 330	0.01 32	0.03 315	3.74 489	0.86 487	2.71 220	1.23 354	3.09 479	0.41 274	2.93 435	1.49 439	6.12 452	1.35 429	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.01 133

NCCL2	1.30 405	0.63 459	2.31 395	0.02 136	0.03 315	1.57 364	3.41 532	3.91 386	1.39 388	3.14 481	0.34 255	3.90 475	0.30 310	3.75 332	1.19 418	0.00 1	0.00 1	0.02 497	0.00 1	0.03 236	0.05 364

PA-Net	1.31 409	0.59 448	3.65 473	0.06 273	0.15 422	1.44 324	0.54 472	4.08 396	2.71 497	0.78 259	1.16 378	2.32 407	0.64 379	5.96 445	1.92 458	0.01 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.06 395
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 410	0.27 308	2.46 408	1.17 532	0.03 315	4.08 493	0.05 303	5.61 507	0.67 162	1.53 374	0.70 339	3.47 465	2.62 487	3.24 309	0.24 234	0.01 461	0.01 314	0.11 522	0.00 1	0.13 407	0.00 1

LALA_ROB	1.33 411	0.59 448	1.74 320	0.02 136	0.06 357	3.25 472	0.50 471	3.45 331	1.39 388	3.70 494	0.59 311	4.59 493	0.25 299	3.58 324	2.79 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.02 250

PAM	1.34 412	0.13 187	2.83 431	0.30 429	0.31 494	2.21 433	0.30 443	5.05 480	0.23 45	0.82 265	1.11 371	9.08 532	2.34 479	0.90 230	0.44 333	0.00 1	0.13 516	0.00 1	0.31 538	0.03 236	0.28 509

DRaft	1.34 412	0.12 177	1.19 221	0.06 273	0.01 201	1.64 393	0.43 463	1.86 143	0.14 8	3.76 495	5.27 501	0.41 224	4.38 520	5.49 427	1.68 442	0.01 461	0.06 466	0.00 1	0.07 451	0.07 333	0.11 448

ttt	1.35 414	0.05 23	1.09 189	0.46 463	0.01 201	1.61 383	0.00 1	5.61 507	1.97 459	1.75 393	2.10 435	1.40 337	0.11 229	4.81 394	6.07 520	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

Consistency-Raft	1.36 415	0.65 464	4.81 513	0.33 438	0.32 497	1.62 389	0.11 365	3.65 357	3.80 514	0.33 184	6.12 510	0.86 291	2.14 474	0.94 233	1.25 422	0.02 483	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.24 473	0.01 133

FINET	1.36 415	0.46 403	4.05 488	0.22 401	0.73 522	1.03 87	0.00 1	3.57 348	5.71 529	1.59 384	1.64 403	0.49 236	0.19 277	5.53 428	1.90 455	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.03 312

HSM	1.36 415	0.40 375	1.07 184	0.01 32	0.30 488	1.73 407	0.03 253	5.89 519	1.22 353	1.83 402	1.36 394	4.78 497	1.30 433	6.61 478	0.57 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1

ADLNet2	1.38 418	0.39 370	3.13 447	0.00 1	0.70 521	1.23 239	0.26 421	4.19 406	2.36 484	1.45 369	3.16 471	4.23 482	0.82 403	4.56 385	0.88 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 407	0.02 250

CBFPSM	1.39 419	0.61 454	4.29 498	0.01 32	0.01 201	3.64 486	0.03 253	3.39 320	0.80 268	0.64 238	0.21 229	6.18 514	3.70 513	2.38 284	1.82 449	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.01 133

HSM-Net_RVC	1.40 420	0.07 87	1.58 293	0.00 1	0.01 201	1.88 417	0.05 303	7.24 541	1.71 441	3.63 493	3.63 481	3.21 455	0.36 329	4.25 357	0.44 333	0.01 461	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 421	0.46 403	4.29 498	0.10 336	0.13 410	3.97 491	0.29 436	2.42 190	1.91 456	0.81 264	3.55 479	3.02 441	1.26 430	3.35 311	2.05 467	0.04 494	0.01 314	0.04 505	0.04 432	0.39 517	0.05 364

GASNet	1.43 422	1.53 534	4.54 508	0.31 433	0.02 291	1.49 345	0.20 402	3.86 382	1.95 458	0.75 251	1.37 395	2.11 388	1.57 450	5.82 444	2.60 484	0.00 1	0.05 457	0.00 1	0.00 1	0.43 520	0.10 440

ASMatch	1.44 423	0.14 200	2.15 371	0.60 488	0.21 452	1.21 221	0.26 421	0.96 63	0.66 152	0.29 179	11.75 534	0.93 300	2.37 480	6.73 487	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.04 342

PAM_32	1.45 424	0.13 187	2.69 424	0.26 418	0.30 488	2.15 431	0.29 436	4.92 471	0.22 42	0.84 267	2.02 430	9.57 535	3.27 505	0.97 235	0.56 366	0.00 1	0.12 511	0.00 1	0.31 538	0.04 273	0.27 508

HBP-ISP	1.45 424	0.75 479	3.02 440	0.30 429	0.10 394	4.28 499	1.49 507	4.68 453	1.29 372	3.43 490	0.78 343	0.93 300	1.01 410	6.48 472	0.36 313	0.04 494	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.03 312

GrayStereo	1.46 426	0.03 2	0.87 122	0.63 494	0.20 447	1.24 240	4.61 546	2.85 232	0.62 117	4.98 515	4.00 489	0.45 228	4.67 523	3.37 313	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 549	0.01 71	0.01 133

TransformOpticalFlow	1.47 427	0.31 334	3.22 456	0.66 497	0.08 377	1.54 361	0.09 354	3.84 378	1.58 430	1.66 388	2.32 447	3.60 467	3.12 499	6.99 509	0.42 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

THIR-Stereo	1.48 428	0.29 329	1.51 278	0.01 32	0.02 291	1.05 113	4.32 542	2.11 160	0.22 42	1.08 314	4.24 490	1.93 375	4.19 518	6.76 489	1.87 453	0.00 1	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.05 298	0.00 1

StereoDRNet	1.48 428	0.75 479	4.58 509	0.05 255	0.10 394	2.49 447	1.10 498	4.62 447	1.47 406	3.38 489	0.62 318	2.29 403	0.65 384	4.52 380	2.89 489	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.01 388	0.05 298	0.07 413

TCMNet	1.49 430	0.57 444	5.20 519	0.13 353	1.39 535	1.81 414	0.17 389	4.03 394	1.26 361	1.72 391	2.98 465	1.95 378	0.46 350	5.01 402	2.55 483	0.00 1	0.06 466	0.06 510	0.00 1	0.37 515	0.16 476

DEmStereo	1.51 431	0.08 107	2.17 372	0.09 325	0.02 291	1.76 408	0.90 490	1.47 95	0.60 94	2.46 457	6.42 513	1.08 318	5.16 529	6.21 455	1.86 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

APVNet	1.52 432	0.31 334	4.00 485	0.09 325	0.00 1	4.64 508	0.08 342	4.41 432	1.21 352	1.25 339	1.05 368	2.90 434	0.93 408	6.70 485	2.48 479	0.01 461	0.00 1	0.07 511	0.00 1	0.27 488	0.05 364

RYNet	1.52 432	0.35 349	3.38 462	0.25 412	0.04 335	2.31 439	0.03 253	4.62 447	1.47 406	1.14 320	0.34 255	4.52 491	1.38 435	6.36 464	4.23 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

1111x	1.53 434	0.06 51	1.77 323	0.27 423	0.00 1	2.12 427	0.01 122	5.63 511	1.65 435	1.53 374	1.67 406	0.92 295	0.64 379	6.18 453	8.17 533	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133

RASNet	1.53 434	0.31 334	1.97 347	0.09 325	3.20 548	1.69 402	0.06 327	3.27 305	2.12 468	0.77 256	1.29 391	5.32 509	1.69 458	6.60 476	2.17 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.02 250

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 436	0.68 469	4.62 510	0.01 32	0.00 1	5.13 515	0.30 443	4.64 451	1.23 354	2.39 453	0.59 311	2.12 390	2.00 471	4.94 399	2.19 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

AAGNet	1.54 436	0.07 87	0.88 124	1.04 525	0.27 474	1.47 338	0.66 479	1.57 107	0.61 104	1.68 389	0.82 348	1.62 353	2.29 476	6.18 453	11.63 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

mmx	1.56 438	0.05 23	1.65 303	0.34 444	0.01 201	1.58 368	0.02 204	5.51 504	2.25 481	1.39 360	2.07 431	2.15 392	0.34 322	6.68 481	7.08 524	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

xxx	1.56 438	0.05 23	1.65 303	0.34 444	0.01 201	1.58 368	0.02 204	5.51 504	2.25 481	1.39 360	2.07 431	2.15 392	0.34 322	6.68 481	7.08 524	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 133

CBMV	1.56 438	0.24 296	1.92 335	0.31 433	0.03 315	2.90 467	4.33 543	3.79 370	1.81 445	4.98 515	1.73 412	2.70 422	1.68 457	3.81 337	0.92 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.08 426
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 441	0.69 473	7.27 541	0.30 429	0.44 505	0.87 58	0.02 204	6.19 526	0.84 280	0.45 216	6.17 511	4.35 485	1.17 421	1.32 254	0.48 348	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.34 544	0.26 483	0.12 456

PASM	1.58 442	1.05 515	7.51 542	0.56 484	0.09 385	1.37 294	0.28 433	2.85 232	1.44 401	3.91 500	0.44 282	3.02 441	0.64 379	6.38 465	1.59 438	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.03 420	0.26 483	0.15 473

UGAM-zero	1.60 443	0.15 214	2.43 402	0.12 346	0.28 484	1.07 143	0.04 281	5.96 523	0.26 54	1.18 327	0.22 233	8.02 526	4.54 521	6.89 501	0.27 262	0.00 1	0.09 491	0.00 1	0.29 536	0.01 71	0.15 473

YMNet	1.62 444	0.68 469	3.67 474	0.14 366	0.30 488	4.52 505	0.21 404	3.52 342	1.23 354	2.94 472	4.94 495	4.18 480	0.38 333	2.85 299	2.12 470	0.05 500	0.13 516	0.08 514	0.01 388	0.44 521	0.09 432

YMNet_1	1.62 444	0.68 469	3.67 474	0.14 366	0.30 488	4.52 505	0.21 404	3.52 342	1.23 354	2.94 472	4.94 495	4.18 480	0.38 333	2.85 299	2.12 470	0.05 500	0.13 516	0.08 514	0.01 388	0.44 521	0.09 432

DRN-Test	1.62 444	0.23 292	3.72 477	0.18 387	0.13 410	3.34 477	0.19 400	5.93 522	2.01 464	4.14 503	0.76 342	2.12 390	1.78 460	5.22 413	2.62 486	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.01 388	0.03 236	0.01 133

RAFT + AFF	1.63 447	1.13 520	2.62 420	0.04 230	0.80 523	2.29 438	1.03 495	5.54 506	2.06 465	1.77 398	1.81 418	1.22 327	3.65 512	6.23 457	1.57 437	0.01 461	0.35 542	0.00 1	0.01 388	0.33 505	0.12 456

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 447	0.45 399	2.21 375	1.53 539	0.18 436	4.33 500	0.41 461	3.37 314	1.40 392	0.54 226	0.65 320	3.10 447	0.11 229	4.93 398	0.60 375	4.57 552	0.51 544	0.00 1	0.00 1	1.37 542	2.39 551

ACV-stereo	1.64 449	0.27 308	2.94 435	0.04 230	0.04 335	6.31 527	0.18 394	1.81 134	0.22 42	0.23 173	0.01 1	10.52 537	5.41 535	4.07 349	0.77 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

ff1	1.65 450	0.05 23	1.65 303	0.34 444	0.01 201	1.58 368	0.02 204	3.03 256	6.40 532	1.39 360	2.07 431	2.15 392	0.34 322	6.68 481	7.08 524	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.09 369	0.03 312

CrosDoStereo	1.66 451	0.15 214	1.66 307	0.02 136	0.07 367	1.38 300	6.16 561	3.12 271	1.06 323	0.97 287	3.74 483	0.96 304	4.79 525	7.00 511	1.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 395	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 451	0.15 214	1.66 307	0.02 136	0.07 367	1.38 300	6.16 561	3.12 271	1.06 323	0.97 287	3.74 483	0.96 304	4.79 525	7.00 511	1.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 395	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 451	1.17 521	4.29 498	0.04 230	0.00 1	1.44 324	0.56 473	5.33 495	1.98 461	2.01 419	2.12 437	2.08 385	2.81 491	6.55 474	2.42 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 505	0.06 395

AANet_RVC	1.66 451	0.88 501	3.52 468	0.06 273	0.00 1	1.22 224	0.00 1	3.25 297	2.51 491	2.21 432	4.49 491	3.65 470	0.20 283	7.10 514	3.42 495	0.50 537	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.05 364

STrans-v2	1.67 455	0.36 354	3.28 457	0.02 136	0.19 443	1.45 330	0.08 342	6.69 535	1.49 412	2.00 416	2.86 462	3.67 471	3.88 516	7.04 513	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GwcNet	1.67 455	0.81 493	5.52 524	0.23 407	1.21 532	4.21 497	0.62 478	3.71 361	1.57 426	1.01 301	1.65 405	3.99 478	0.52 357	5.46 425	2.30 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.35 511	0.13 463

NCC-stereo	1.67 455	0.56 441	3.10 445	0.08 314	0.22 454	2.24 435	0.13 374	5.05 480	1.42 396	2.27 442	2.72 458	4.29 483	3.53 508	5.76 440	2.01 464	0.04 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250

Abc-Net	1.67 455	0.56 441	3.10 445	0.08 314	0.22 454	2.24 435	0.13 374	5.05 480	1.42 396	2.27 442	2.72 458	4.29 483	3.53 508	5.76 440	2.01 464	0.04 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 250
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 459	0.61 454	11.37 554	0.29 427	0.03 315	4.39 502	0.04 281	3.18 285	1.10 330	1.16 324	0.58 301	2.96 438	2.76 489	2.13 280	2.46 478	0.00 1	0.02 393	0.02 497	0.00 1	0.46 524	0.01 133

Anonymous_2	1.69 460	0.05 23	1.31 247	0.08 314	0.03 315	1.22 224	0.01 122	3.25 297	0.19 28	0.76 254	0.13 188	2.68 421	1.99 470	0.39 182	0.13 147	0.05 500	0.25 534	3.27 554	14.54 579	3.40 546	0.01 133

ccnet	1.70 461	0.20 266	1.95 341	0.26 418	0.18 436	3.72 488	1.22 501	4.22 411	1.43 400	2.37 450	3.96 487	3.45 464	1.51 443	4.69 388	4.47 504	0.06 508	0.00 1	0.09 517	0.01 388	0.10 385	0.01 133

CBMV_ROB	1.70 461	0.11 166	1.98 349	0.46 463	0.00 1	2.85 465	0.91 491	4.27 416	2.21 479	4.02 502	5.00 498	2.97 439	2.32 478	5.40 423	1.35 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 395

U	1.74 463	0.03 2	0.99 153	0.03 196	7.39 563	10.20 546	0.00 1	0.71 47	0.20 33	0.02 16	0.02 97	0.12 164	0.02 46	0.11 47	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 559	5.13 575	0.01 71	0.00 1

DANet	1.74 463	0.22 284	3.06 442	0.75 504	0.44 505	2.46 446	0.35 456	3.40 322	1.41 395	4.22 504	1.56 400	5.03 502	0.56 362	6.29 460	5.00 512	0.01 461	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.04 273	0.08 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 465	19.48 576	12.37 556	0.06 273	0.00 1	0.47 36	0.05 303	0.46 20	0.31 59	0.13 137	0.03 124	0.03 57	0.00 1	0.07 19	0.41 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.07 333	0.92 538

RP	1.76 466	0.55 436	2.59 419	0.22 401	0.60 519	1.70 404	0.98 494	4.31 421	1.99 463	3.12 480	5.04 499	4.41 488	2.96 495	4.72 390	1.90 455	0.01 461	0.00 1	0.00 1	0.01 388	0.14 414	0.01 133

xxxx	1.78 467	0.07 87	1.02 162	0.00 1	0.01 201	1.44 324	0.00 1	5.81 518	1.53 418	1.37 358	1.91 421	1.08 318	0.05 140	4.37 366	16.98 560	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

test_xeample	1.79 468	0.08 107	1.03 173	0.02 136	0.00 1	1.44 324	0.00 1	5.48 502	1.84 447	1.65 387	2.17 443	0.37 216	0.06 167	4.00 348	17.67 562	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

SGM-Forest	1.84 469	0.08 107	1.31 247	0.15 371	0.22 454	3.52 484	2.46 526	3.85 380	2.16 474	5.29 517	3.90 485	3.71 473	1.56 447	6.28 459	1.90 455	0.01 461	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.30 511
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 470	1.19 523	5.61 527	0.01 32	0.00 1	4.74 509	2.16 518	4.93 472	1.48 410	3.77 496	1.24 387	1.77 366	2.56 484	4.94 399	2.61 485	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 133

FAT-Stereo	1.86 471	0.19 253	3.31 459	0.17 381	0.03 315	1.78 411	0.97 492	4.76 461	2.79 498	4.22 504	4.87 494	5.31 508	2.83 493	5.06 406	0.90 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.01 133

RGC	1.86 471	0.67 467	3.45 467	0.07 299	0.26 469	3.29 474	0.11 365	4.78 464	1.46 404	3.26 484	4.51 492	5.14 504	2.68 488	5.46 425	1.94 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.09 432

CC-Net-ROB	1.86 471	0.64 460	2.55 415	1.42 538	0.19 443	3.38 479	0.04 281	4.41 432	2.45 489	0.90 275	1.31 392	0.98 308	0.18 270	6.60 476	0.53 359	1.14 545	1.60 557	7.16 555	0.00 1	1.33 541	0.32 516

GANet	1.90 474	0.43 390	1.83 331	0.39 453	0.00 1	2.24 435	3.37 531	3.90 385	1.44 401	2.17 428	9.66 527	2.57 414	1.09 415	6.88 498	1.81 448	0.00 1	0.00 1	0.02 497	0.00 1	0.10 385	0.03 312

LL-Strereo	1.93 475	0.97 508	3.83 483	0.55 482	2.19 545	1.49 345	0.05 303	4.09 398	1.00 308	2.59 460	2.77 460	5.17 505	5.63 536	7.19 516	0.63 378	0.00 1	0.10 500	0.00 1	0.00 1	0.25 480	0.20 497

DISCO	1.93 475	0.18 245	2.44 404	0.67 499	0.53 513	5.25 516	0.00 1	5.43 501	1.56 425	2.09 424	0.91 357	6.48 516	0.89 405	8.55 537	3.60 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 133

edge stereo	1.94 477	0.40 375	3.82 482	0.15 371	0.09 385	1.81 414	0.45 465	4.77 462	2.21 479	3.36 486	3.94 486	8.39 528	1.72 459	5.75 439	1.69 444	0.00 1	0.00 1	0.01 472	0.00 1	0.17 436	0.01 133

Nwc_Net	1.94 477	0.55 436	3.79 480	0.07 299	0.08 377	2.73 457	0.04 281	6.75 538	1.11 332	2.03 420	7.92 520	4.82 498	2.11 473	4.78 392	2.01 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.01 133

STTRV1_RVC	1.94 477	0.35 349	4.85 514	0.32 437	0.01 201	2.41 444	0.34 455	5.79 516	3.55 508	0.82 265	5.11 500	1.63 356	1.08 414	7.63 526	1.41 433	0.91 542	2.53 569	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 342

S-Stereo	2.00 480	0.30 333	5.74 529	0.24 409	0.23 459	2.51 448	1.90 512	4.74 457	5.15 526	2.42 454	5.80 505	2.85 431	0.72 395	5.08 407	2.17 472	0.00 1	0.02 393	0.00 1	0.00 1	0.08 347	0.04 342

psmorigin	2.01 481	0.37 358	10.25 550	0.22 401	0.03 315	1.62 389	0.19 400	3.31 308	1.05 320	4.92 514	3.14 468	5.85 510	2.21 475	5.31 418	1.71 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298	0.02 250

MFMNet_re	2.02 482	0.98 509	4.27 497	2.74 548	0.88 524	1.47 338	0.15 381	4.21 408	3.18 504	6.63 526	6.93 516	1.87 372	3.63 511	2.13 280	0.99 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 470	0.05 364

NaN_ROB	2.02 482	0.58 446	2.65 422	0.29 427	0.28 484	3.19 470	5.19 554	3.84 378	2.55 494	5.31 518	1.73 412	2.30 404	1.96 469	6.78 491	3.09 493	0.01 461	0.06 466	0.03 502	0.10 465	0.10 385	0.37 521

RAFT-RH_RVC	2.05 484	0.15 214	1.66 307	0.60 488	0.27 474	1.49 345	0.02 204	0.58 37	0.65 143	5.35 519	21.66 559	1.06 316	0.07 184	6.85 494	0.57 369	0.04 494	0.00 1	0.00 1	0.03 420	0.01 71	0.00 1

stereogan	2.13 485	0.31 334	3.75 478	0.01 32	0.09 385	7.44 535	0.60 477	4.27 416	3.29 505	3.91 500	4.62 493	6.41 515	1.84 466	5.17 409	0.58 371	0.00 1	0.01 314	0.01 472	0.00 1	0.24 473	0.05 364

FTStereo	2.16 486	0.03 2	1.42 264	0.17 381	0.13 410	1.42 317	4.67 548	2.44 192	0.63 125	3.36 486	17.95 547	0.78 287	4.17 517	4.41 369	0.14 159	0.15 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.25 543

AF-Net	2.17 487	0.65 464	3.53 469	0.00 1	0.09 385	2.02 423	0.48 467	6.44 529	1.70 439	3.36 486	10.22 529	4.95 501	2.81 491	4.34 362	2.66 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 407	0.01 133

PDISCO_ROB	2.21 488	0.78 486	3.43 465	0.96 521	2.04 544	7.04 531	0.09 354	7.36 543	5.72 530	1.21 335	1.67 406	3.16 452	1.28 431	7.52 524	1.37 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 508	0.13 463

DGSMNet	2.23 489	0.80 489	6.10 533	0.96 521	1.73 539	3.22 471	4.12 539	5.30 493	1.11 332	1.19 328	2.48 453	3.18 453	0.65 384	4.57 386	1.33 428	1.11 544	1.37 555	1.55 546	1.26 562	1.37 542	1.28 544

SQANet	2.28 490	1.25 526	2.39 401	4.17 552	2.91 547	2.60 452	0.24 416	4.17 405	0.83 277	2.42 454	0.57 299	1.59 347	0.88 404	3.30 310	0.68 384	7.35 558	0.12 511	0.47 538	0.02 411	6.56 552	3.00 555

ADCRef	2.29 491	0.65 464	5.67 528	0.10 336	0.09 385	4.81 510	0.76 485	4.75 460	1.37 385	2.88 469	1.67 406	1.62 353	2.30 477	3.77 336	14.93 555	0.02 483	0.00 1	0.01 472	0.10 465	0.20 464	0.11 448

test_sample9	2.36 492	0.41 378	2.03 357	0.02 136	0.01 201	2.14 428	0.01 122	4.31 421	1.07 325	1.35 351	0.36 261	0.70 268	0.44 343	5.58 436	8.70 536	0.53 538	16.52 581	1.82 547	1.10 559	0.02 179	0.02 250

FBW_ROB	2.36 492	0.36 354	3.16 448	0.37 451	0.14 416	4.42 504	0.18 394	6.64 533	3.05 502	2.98 476	2.85 461	4.86 499	1.11 417	11.00 556	4.53 505	0.16 521	0.05 457	0.37 537	0.09 461	0.19 453	0.78 533

DeepPrunerF	2.50 494	0.87 500	14.90 559	0.17 381	0.31 494	1.41 309	0.29 436	5.62 510	9.97 545	1.02 302	0.43 279	2.01 380	1.65 455	6.85 494	3.99 499	0.00 1	0.01 314	0.07 511	0.10 465	0.24 473	0.12 456

Wz-Net-SNSev	2.53 495	2.49 549	10.66 552	0.39 453	0.01 201	2.73 457	0.40 459	5.02 478	1.50 414	2.15 426	2.12 437	6.48 516	1.11 417	9.47 544	5.84 519	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.21 465	0.06 395

XQC	2.57 496	1.20 524	6.33 538	0.18 387	0.01 201	3.84 490	0.33 451	5.24 487	3.83 515	4.43 507	1.94 423	4.58 492	3.19 501	7.19 516	8.67 535	0.00 1	0.03 429	0.00 1	0.03 420	0.27 488	0.19 492

RTSC	2.66 497	1.24 525	6.04 532	0.18 387	0.02 291	4.40 503	0.08 342	4.29 419	4.98 525	6.00 521	3.15 470	2.97 439	1.56 447	6.71 486	10.89 544	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.05 437	0.40 518	0.24 506

222	2.69 498	0.09 124	1.03 173	0.00 1	0.00 1	1.54 361	0.00 1	5.61 507	1.55 420	1.51 371	2.10 435	0.53 241	0.07 184	4.54 382	35.09 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

CSAN	2.70 499	0.75 479	3.41 464	0.18 387	0.12 404	4.18 496	4.05 538	4.11 400	4.36 519	6.03 522	6.24 512	4.60 494	4.74 524	7.29 519	3.43 496	0.02 483	0.03 429	0.01 472	0.02 411	0.18 444	0.22 502

UDG	2.86 500	8.81 569	1.57 292	2.60 546	0.89 526	2.39 443	0.11 365	3.42 326	1.02 311	2.18 430	3.64 482	5.04 503	1.60 454	4.17 354	2.09 468	1.21 547	0.04 444	7.69 556	3.67 569	4.10 548	0.93 540

aanetorigin	2.87 501	0.73 478	8.74 546	0.23 407	0.23 459	1.61 383	2.07 514	1.76 129	1.10 330	14.21 558	10.25 530	2.93 435	3.38 506	4.98 401	4.06 500	0.10 514	0.05 457	0.09 517	0.11 469	0.57 533	0.15 473

ADCP+	2.87 501	0.98 509	8.75 547	0.07 299	0.16 428	5.93 524	2.90 529	4.00 390	1.84 447	1.52 372	0.27 241	3.81 474	3.22 503	6.05 449	17.38 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.30 511

PWC_ROB	2.90 503	1.01 513	6.12 534	0.53 479	0.57 518	1.30 269	0.40 459	3.85 380	4.42 522	7.37 531	15.40 543	3.03 443	1.55 446	6.31 461	5.74 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 524	0.05 364

SHD	3.01 504	1.02 514	5.52 524	0.45 462	0.39 502	4.12 494	0.17 389	6.68 534	12.04 548	7.20 530	3.36 475	4.40 486	2.58 486	4.69 388	7.17 527	0.01 461	0.04 444	0.00 1	0.03 420	0.22 468	0.17 481

PWCDC_ROB	3.06 505	1.38 531	3.81 481	0.14 366	0.00 1	3.14 468	0.02 204	4.40 431	12.35 549	1.08 314	23.69 566	2.01 380	2.01 472	3.87 342	2.43 477	0.24 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 535	0.08 426

SPS-STEREO	3.08 506	0.49 418	2.49 410	0.21 397	0.24 463	3.67 487	1.24 502	5.80 517	2.43 488	10.68 545	8.00 521	9.48 534	3.59 510	8.11 533	5.08 513	0.01 461	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.11 448
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 507	1.32 527	2.49 410	6.07 555	3.26 549	4.62 507	2.15 517	5.35 496	1.34 382	2.00 416	2.54 454	3.50 466	1.49 439	3.68 326	1.11 411	7.89 560	0.23 533	1.88 550	0.03 420	7.74 556	4.78 560

Ntro	3.24 508	1.34 528	2.83 431	7.27 557	4.43 553	6.22 526	0.74 484	4.73 456	1.48 410	0.39 207	1.77 416	2.70 422	1.28 431	4.59 387	1.25 422	8.06 561	0.28 538	2.12 553	0.05 437	8.11 557	5.16 561

NVStereoNet_ROB	3.25 509	0.46 403	2.71 427	0.34 444	0.56 516	2.36 442	0.87 488	4.56 444	4.47 523	4.55 508	14.09 540	11.93 539	3.23 504	9.79 547	3.14 494	0.43 535	0.03 429	0.53 541	0.31 538	0.36 513	0.38 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 510	10.54 572	2.29 394	3.50 549	3.31 550	4.21 497	0.21 404	3.77 367	1.03 312	2.54 458	3.17 472	3.20 454	0.21 288	3.89 343	0.69 385	1.94 548	0.05 457	9.87 560	3.53 568	5.03 550	2.55 553

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 511	2.61 551	7.84 543	0.09 325	0.26 469	12.92 551	7.62 569	4.25 413	3.64 512	2.95 474	3.99 488	4.61 495	1.22 424	8.36 534	1.77 447	0.59 541	1.15 554	0.04 505	0.85 557	0.48 528	0.67 531

ADCL	3.30 511	0.81 493	6.76 540	0.25 412	0.25 466	6.93 529	4.65 547	4.79 465	2.62 496	4.61 511	3.36 475	5.22 506	4.55 522	5.54 431	14.91 554	0.05 500	0.01 314	0.11 522	0.13 476	0.28 497	0.10 440

SDNR	3.31 513	0.91 505	6.28 537	0.44 457	0.02 291	26.11 576	0.01 122	3.81 376	1.62 433	2.82 468	11.06 532	2.93 435	0.60 367	7.95 531	1.52 434	0.01 461	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.12 456

SAMSARA	3.32 514	1.07 517	6.25 535	0.86 517	0.31 494	7.55 536	3.87 537	5.26 492	4.20 518	7.43 532	3.35 474	10.04 536	3.83 515	6.98 508	4.83 509	0.00 1	0.14 520	0.00 1	0.05 437	0.17 436	0.22 502

DPSNet	3.38 515	0.60 450	9.55 548	0.61 491	0.46 508	5.10 514	1.44 506	11.17 554	3.92 516	2.57 459	0.88 354	5.90 511	9.68 553	7.63 526	7.25 528	0.08 510	0.16 526	0.01 472	0.07 451	0.34 508	0.17 481

G-Net	3.49 516	0.47 411	4.03 487	1.61 540	1.91 540	10.78 548	1.92 513	3.06 261	1.26 361	8.59 539	12.06 535	6.13 513	7.82 545	4.78 392	4.77 508	0.08 510	0.12 511	0.07 511	0.15 477	0.16 431	0.11 448

MDST_ROB	3.50 517	0.07 87	3.94 484	2.66 547	1.46 536	12.94 552	0.97 492	7.32 542	2.42 487	14.82 560	8.08 522	2.74 425	1.51 443	8.44 536	2.48 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 448

pmcnn	3.61 518	0.68 469	5.38 523	0.61 491	1.46 536	2.75 461	1.26 503	5.04 479	1.57 426	8.77 540	11.67 533	18.69 555	2.38 481	6.03 447	5.61 517	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.21 465	0.07 413

test_sample8	3.62 519	0.41 378	2.03 357	0.02 136	0.01 201	2.14 428	0.01 122	4.38 427	1.04 314	6.51 523	0.58 301	14.04 546	6.94 541	5.58 436	8.70 536	0.53 538	16.52 581	1.82 547	1.10 559	0.02 179	0.02 250

ADCPNet	3.63 520	0.82 496	13.20 557	0.08 314	0.43 504	7.02 530	2.23 520	4.77 462	2.41 486	4.31 506	1.96 425	7.57 525	5.16 529	6.45 471	13.80 552	0.02 483	0.75 549	0.04 505	0.90 558	0.16 431	0.53 526

SuperB	3.70 521	1.77 539	15.73 560	0.31 433	0.05 345	4.37 501	1.67 510	3.58 351	11.57 546	2.36 449	1.32 393	2.03 383	1.91 467	6.95 506	9.01 538	0.05 500	0.03 429	0.10 521	0.08 456	11.00 568	0.10 440

MFN_U_SF_RVC	3.76 522	1.77 539	9.85 549	0.84 510	0.27 474	9.50 543	0.49 469	8.07 545	3.41 506	4.81 513	3.28 473	9.40 533	3.49 507	7.76 530	8.31 534	0.41 534	0.54 545	0.52 540	0.80 556	0.89 538	0.84 535

Wz-Net-TNSev	3.91 523	5.20 562	20.57 563	0.15 371	0.01 201	7.14 532	3.57 533	6.70 536	3.57 509	1.74 392	0.58 301	7.39 524	4.33 519	8.86 538	7.99 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.24 473	0.16 476

AnyNet_C32	3.93 524	2.58 550	12.07 555	0.39 453	0.49 511	5.50 518	6.45 565	4.44 435	2.19 477	6.86 528	2.94 464	5.28 507	3.20 502	6.63 479	18.37 564	0.08 510	0.04 444	0.20 529	0.09 461	0.57 533	0.19 492

ADCMid	3.95 525	1.34 528	10.91 553	0.18 387	0.38 501	5.02 513	1.27 504	4.87 469	2.94 501	11.15 547	3.60 480	6.76 520	5.21 532	6.40 470	16.96 559	0.12 517	0.08 487	0.55 542	0.46 547	0.53 532	0.19 492

SGM_RVC	4.07 526	0.38 363	1.98 349	0.84 510	0.26 469	6.20 525	2.37 522	6.45 530	3.57 509	11.56 550	9.27 526	15.55 549	6.78 540	10.07 549	4.60 507	0.22 525	0.25 534	0.20 529	0.23 517	0.26 483	0.34 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.16 527	1.75 538	23.59 566	0.08 314	0.04 335	2.62 456	2.16 518	5.89 519	4.74 524	5.73 520	3.51 478	6.99 523	4.89 527	10.82 553	10.11 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 402	0.11 448

xyz-stereo	4.23 528	0.09 124	35.65 572	0.02 136	0.00 1	17.93 561	0.01 122	1.93 147	0.42 72	1.61 385	14.74 541	2.67 418	0.15 258	7.15 515	1.87 453	0.00 1	0.01 314	0.24 533	0.00 1	0.04 273	0.01 133

test_for_model	4.23 528	22.88 579	0.91 133	12.40 570	10.47 570	1.08 153	0.06 327	4.08 396	1.36 384	1.91 407	0.09 169	0.15 178	0.03 87	0.10 37	0.22 219	7.44 559	1.43 556	0.00 1	0.01 388	18.08 578	1.99 550

SGM+DAISY	4.39 530	1.34 528	5.18 518	1.01 524	0.88 524	5.61 520	2.86 528	4.88 470	3.53 507	13.29 554	13.95 539	12.66 541	7.55 542	7.98 532	5.39 516	0.23 529	0.18 529	0.15 526	0.24 520	0.29 499	0.64 529

WCMA_ROB	4.54 531	0.48 413	3.19 450	0.49 470	0.63 520	5.38 517	2.57 527	4.70 454	3.77 513	14.17 557	19.02 552	15.47 548	9.03 549	6.73 487	4.85 510	0.01 461	0.05 457	0.01 472	0.01 388	0.08 347	0.16 476

SANet	4.63 532	0.89 503	5.34 522	0.30 429	0.09 385	7.43 534	3.75 536	6.53 531	16.16 556	6.79 527	13.29 537	12.44 540	7.74 543	7.38 520	4.11 501	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.31 515

RainbowNet	4.74 533	3.21 556	3.07 443	9.34 562	6.01 555	4.89 512	3.60 534	7.09 540	4.39 521	1.63 386	3.01 466	4.72 496	2.96 495	5.53 428	1.19 418	8.95 563	2.12 560	8.48 558	0.19 500	8.75 558	5.73 562

MSMD_ROB	4.94 534	0.43 390	2.58 417	0.12 346	0.01 201	8.43 541	1.09 497	4.25 413	4.11 517	13.11 553	26.36 569	13.95 545	13.88 562	7.45 523	2.92 490	0.10 514	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 250

FCDSN-DC	5.04 535	0.15 214	1.83 331	0.22 401	0.44 505	5.60 519	1.66 509	5.22 486	4.37 520	14.49 559	21.86 560	20.65 558	11.88 558	7.66 528	4.55 506	0.02 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 364
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 536	2.15 546	16.58 561	0.34 444	0.07 367	5.91 523	4.26 541	6.73 537	6.99 538	9.44 542	6.09 508	6.57 518	5.17 531	9.54 545	21.38 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 513	0.23 505

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 537	2.33 547	8.42 545	0.33 438	0.27 474	24.60 575	8.84 572	5.50 503	9.75 544	3.82 497	8.16 523	8.53 529	1.82 462	9.44 543	5.18 514	1.02 543	1.65 558	0.33 536	0.47 548	1.06 540	0.90 537

ACVNet-4b	5.67 538	1.65 535	4.43 504	9.46 563	7.11 561	8.72 542	1.68 511	6.61 532	5.76 531	0.27 177	6.49 514	11.67 538	2.43 483	8.40 535	1.56 435	9.06 565	2.34 562	10.49 564	0.02 411	9.22 563	5.98 564

MeshStereo	5.78 539	0.75 479	3.04 441	0.25 412	0.14 416	7.88 539	2.09 515	9.64 549	5.18 527	20.48 569	19.06 553	22.80 560	9.54 552	9.64 546	4.88 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 499	0.03 312
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	5.81 540	0.99 511	5.56 526	0.72 502	0.51 512	6.72 528	0.18 394	9.90 551	23.69 562	11.45 549	19.26 555	8.18 527	9.46 551	9.24 541	9.49 540	0.02 483	0.16 526	0.00 1	0.08 456	0.18 444	0.40 524

FC-DCNN	6.09 541	0.18 245	2.35 398	0.42 456	0.53 513	7.80 538	1.42 505	8.14 546	7.07 539	19.05 566	22.10 561	22.85 561	13.84 561	9.42 542	6.44 521	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 395

ACVNet_1	6.16 542	1.86 543	4.43 504	9.52 564	7.22 562	7.59 537	2.37 522	9.99 552	6.71 536	3.84 498	5.35 503	13.23 544	4.90 528	6.25 458	1.94 462	9.06 565	2.40 564	10.88 566	0.11 469	9.58 565	6.03 565

FC-DCNN v2	6.25 543	0.19 253	2.31 395	0.44 457	0.55 515	8.05 540	1.51 508	8.71 547	7.22 540	19.24 567	22.98 564	24.00 564	13.47 560	9.80 548	6.51 522	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 364

EDNetEfficient	6.54 544	1.17 521	33.15 570	0.66 497	1.96 541	2.07 425	3.72 535	2.80 227	14.85 553	20.02 568	9.69 528	6.59 519	10.19 554	7.19 516	15.49 557	0.03 491	0.10 500	0.01 472	0.20 505	0.62 536	0.29 510

AnyNet_C01	6.59 545	4.31 560	36.24 573	0.96 521	0.46 508	9.96 544	5.74 558	6.02 525	3.63 511	7.59 533	8.56 524	8.83 530	3.14 500	13.74 561	20.83 572	0.12 517	0.08 487	0.25 534	0.09 461	1.01 539	0.34 517

LSM	7.38 546	1.68 536	22.24 565	3.99 551	40.72 582	3.54 485	4.79 551	4.74 457	6.65 535	10.25 544	13.51 538	4.49 490	3.81 514	6.91 503	5.31 515	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.26 483	14.60 579

ELAS_RVC	7.69 547	0.80 489	4.90 515	1.06 526	1.02 528	10.00 545	9.43 573	9.75 550	14.69 552	21.83 572	20.27 558	17.88 553	16.41 566	13.01 559	10.44 543	0.22 525	0.55 546	0.28 535	0.19 500	0.35 511	0.65 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 548	23.96 580	13.67 558	14.71 573	7.88 564	4.83 511	0.04 281	5.01 477	2.89 499	8.86 541	4.96 497	6.11 512	10.72 555	10.18 550	3.51 497	2.44 549	0.33 540	15.15 569	4.65 572	12.33 570	5.95 563

ELAS	8.05 549	0.76 483	4.02 486	0.95 520	1.02 528	14.85 557	6.99 568	12.80 556	11.73 547	22.43 574	27.75 572	17.88 553	15.19 564	10.96 554	11.31 545	0.22 525	0.56 547	0.23 532	0.22 513	0.50 530	0.71 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 550	1.80 542	5.09 517	8.55 561	6.72 558	13.47 553	4.34 544	13.70 557	23.86 563	6.89 529	19.74 557	20.52 556	5.36 533	7.70 529	2.48 479	8.53 562	1.67 559	7.99 557	0.32 541	8.79 561	6.29 568

PWCK	8.72 551	5.37 563	16.61 562	5.74 554	0.12 404	19.88 565	11.41 575	11.31 555	13.42 551	14.07 555	12.84 536	13.20 543	8.05 547	15.44 562	10.25 542	5.95 555	0.22 532	2.09 552	0.05 437	7.50 553	0.92 538

WAO-7	9.09 552	1.79 541	3.55 471	0.80 508	0.15 422	18.67 563	4.36 545	23.07 578	26.68 567	12.59 552	27.90 573	22.52 559	13.03 559	13.53 560	11.47 546	0.09 513	0.03 429	0.58 543	0.10 465	0.47 527	0.34 517

IMH-64-1	9.55 553	2.76 554	2.44 404	11.17 567	9.13 567	12.03 549	5.45 555	18.33 563	15.78 554	6.59 524	18.69 548	16.95 551	6.20 537	10.63 551	8.06 531	9.46 568	2.46 565	15.42 571	1.61 563	10.89 566	6.88 569

IMH-64	9.55 553	2.76 554	2.44 404	11.17 567	9.13 567	12.03 549	5.45 555	18.33 563	15.78 554	6.59 524	18.69 548	16.95 551	6.20 537	10.63 551	8.06 531	9.46 568	2.46 565	15.42 571	1.61 563	10.89 566	6.88 569

RTS	9.75 555	2.69 552	65.25 581	0.85 513	1.99 542	14.36 554	4.75 549	5.69 513	17.29 558	7.97 534	19.00 550	6.83 521	3.02 497	26.15 576	18.62 567	0.00 1	0.15 524	0.00 1	0.00 1	0.29 499	0.16 476

RTSA	9.75 555	2.69 552	65.25 581	0.85 513	1.99 542	14.36 554	4.75 549	5.69 513	17.29 558	7.97 534	19.00 550	6.83 521	3.02 497	26.15 576	18.62 567	0.00 1	0.15 524	0.00 1	0.00 1	0.29 499	0.16 476

EDNetEfficientorigin	10.31 557	1.90 544	98.96 594	0.22 401	0.23 459	2.73 457	0.71 482	4.50 439	16.94 557	18.72 561	15.36 542	12.74 542	10.73 556	8.96 539	11.94 549	0.01 461	0.01 314	0.00 1	0.00 1	0.25 480	1.31 545

MADNet+	10.71 558	14.57 574	70.07 583	0.58 487	0.47 510	19.89 566	4.20 540	11.05 553	6.87 537	3.03 478	5.99 507	9.01 531	6.35 539	31.95 579	28.31 578	0.22 525	0.26 537	0.01 472	0.04 432	0.46 524	0.87 536

WAO-6	11.09 559	1.69 537	3.21 453	7.54 558	7.10 560	16.34 558	6.63 566	20.12 568	38.64 578	9.67 543	19.28 556	27.53 566	10.97 557	12.43 558	11.57 547	4.26 551	2.35 563	10.54 565	0.02 411	7.59 554	4.29 558

LVE	11.10 560	2.36 548	3.34 460	9.94 565	8.13 565	21.22 568	7.75 570	16.47 561	32.55 573	8.55 538	23.64 565	23.22 562	7.93 546	10.98 555	6.65 523	9.45 567	2.55 571	11.08 567	0.58 551	9.35 564	6.28 567

IMH	11.11 561	3.50 557	2.56 416	11.25 569	9.13 567	14.49 556	5.10 553	20.68 571	26.30 566	8.28 536	23.85 567	20.63 557	9.19 550	12.39 557	7.96 529	9.50 570	2.50 567	15.28 570	1.66 565	11.07 569	6.96 571

Dean	11.46 562	2.03 545	5.20 519	10.73 566	8.20 566	18.71 564	5.73 557	21.10 572	41.49 581	11.12 546	22.16 562	25.92 565	7.74 543	7.52 524	4.31 503	9.01 564	2.27 561	9.95 563	0.61 552	9.18 562	6.22 566

coex-ft	12.01 563	5.60 564	80.23 585	0.15 371	0.15 422	1.88 417	0.73 483	2.66 214	30.12 570	49.31 583	16.59 544	15.97 550	14.42 563	6.79 492	14.50 553	0.05 500	0.08 487	0.01 472	0.05 437	0.37 515	0.61 528

SGM-ForestM	12.56 564	0.80 489	4.31 501	1.07 527	0.41 503	21.56 569	8.57 571	17.42 562	19.67 560	29.93 576	28.49 576	45.83 580	27.22 576	26.05 575	18.40 565	0.14 519	0.25 534	0.18 528	0.28 533	0.18 444	0.42 525

LE_ROB	12.79 565	0.64 460	10.26 551	2.13 542	1.29 533	7.25 533	5.81 559	9.09 548	49.27 584	57.55 584	24.58 568	23.68 563	31.13 579	9.00 540	23.57 577	0.04 494	0.06 466	0.13 525	0.20 505	0.08 347	0.11 448

JetBlue	13.83 566	5.03 561	33.82 571	0.84 510	6.92 559	50.14 582	20.02 580	15.09 558	8.92 543	11.33 548	17.05 545	28.25 567	18.01 571	32.60 580	18.53 566	0.32 532	0.12 511	0.15 526	0.23 517	4.59 549	4.64 559

WAO-8	13.93 567	3.75 558	4.23 495	7.74 559	6.54 556	22.81 571	2.39 524	22.66 575	45.98 582	18.88 564	35.42 578	33.21 571	16.91 567	16.55 565	12.78 550	5.01 553	0.81 551	9.89 561	0.77 554	8.77 560	3.61 556

Venus	13.93 567	3.75 558	4.23 495	7.74 559	6.54 556	22.81 571	2.39 524	22.66 575	45.98 582	18.88 564	35.42 578	33.21 571	16.91 567	16.55 565	12.78 550	5.01 553	0.81 551	9.89 561	0.77 554	8.76 559	3.61 556

MANE	14.02 569	0.85 498	3.53 469	2.13 542	3.75 551	18.44 562	6.14 560	22.67 577	27.90 568	33.01 578	41.08 581	41.26 579	30.90 578	23.39 570	17.99 563	0.47 536	0.76 550	0.91 544	4.04 570	0.17 436	1.00 541

KSHMR	14.27 570	6.95 567	5.79 530	15.08 574	12.84 573	17.44 559	10.61 574	18.88 565	30.94 571	18.81 563	22.21 563	28.54 568	8.85 548	15.56 563	9.24 539	10.34 575	3.60 575	21.61 577	4.68 573	14.48 573	8.94 574

TorneroNet-64	15.45 571	5.66 565	3.44 466	13.86 571	12.03 572	28.15 578	6.27 563	19.89 567	38.68 579	12.16 551	28.06 574	35.76 574	15.44 565	19.56 568	15.40 556	9.71 571	2.52 568	19.13 574	2.70 566	12.55 571	7.94 573

TorneroNet	16.10 572	5.74 566	4.12 493	13.88 572	11.97 571	26.89 577	6.85 567	21.13 573	38.32 577	14.15 556	33.36 577	33.52 573	17.49 569	18.89 567	19.64 569	9.77 572	2.53 569	19.43 575	3.35 567	13.21 572	7.86 572

FADE	16.19 573	10.20 570	37.43 576	4.76 553	4.82 554	10.62 547	5.00 552	19.13 566	23.28 561	8.35 537	6.09 508	14.63 547	21.62 573	25.45 574	20.32 570	24.52 580	8.46 578	36.14 584	36.87 584	3.46 547	2.72 554

notaker	17.52 574	21.54 578	7.84 543	18.05 576	14.44 576	17.58 560	6.43 564	20.13 569	24.44 565	21.34 571	27.71 571	39.12 576	18.78 572	19.63 569	20.40 571	11.95 576	2.71 574	25.51 579	5.85 576	17.10 576	9.78 575

BEATNet-Init1	17.91 575	7.45 568	36.82 574	1.88 541	1.38 534	37.29 581	14.71 578	21.90 574	24.20 564	38.07 579	36.59 580	50.41 581	32.00 580	29.42 578	21.83 575	0.33 533	0.39 543	0.47 538	0.54 550	1.50 544	1.07 542

ktn	19.15 576	18.52 575	6.39 539	22.64 580	17.26 578	24.47 573	12.11 576	24.52 579	34.74 576	18.75 562	27.70 570	32.54 569	17.85 570	15.71 564	16.67 558	22.09 579	3.64 576	28.95 581	10.91 578	17.40 577	10.22 577

UNDER WATER	19.61 577	12.37 573	31.14 568	20.44 578	14.31 575	28.63 579	18.15 579	16.43 560	34.24 575	20.82 570	19.14 554	38.83 575	30.09 577	24.31 571	20.97 573	10.09 574	2.68 572	19.51 576	4.70 574	15.52 575	9.93 576

UNDER WATER-64	20.03 578	10.28 571	31.50 569	20.05 577	13.64 574	32.81 580	23.45 581	16.01 559	33.44 574	22.01 573	17.25 546	40.58 578	32.20 581	24.50 572	22.36 576	10.06 573	2.70 573	18.37 573	4.24 571	14.84 574	10.24 578

DLNR_Zeroshot_test	23.05 579	49.79 584	87.94 586	97.52 598	94.73 593	1.18 205	0.00 1	20.60 570	0.14 8	0.02 16	0.02 97	0.02 17	0.02 46	4.35 363	0.10 129	32.22 583	0.04 444	0.00 1	0.27 529	72.00 590	0.06 395

DPSimNet_ROB	25.03 580	19.56 577	24.93 567	24.36 581	17.85 579	22.25 570	25.93 582	28.52 580	29.10 569	32.61 577	28.25 575	32.87 570	26.42 574	24.51 573	40.42 580	16.75 578	13.93 580	25.19 578	22.38 581	19.96 579	24.75 583

HanzoNet	29.69 581	29.33 581	21.66 564	21.75 579	19.07 580	24.58 574	12.99 577	28.87 581	40.49 580	43.09 581	44.02 582	55.65 583	44.93 583	43.17 582	44.44 581	27.88 582	9.47 579	29.77 582	15.86 580	20.94 580	15.84 580

JetRed	34.54 582	39.28 583	62.16 579	15.62 575	26.51 581	69.20 584	40.79 584	31.43 582	32.41 572	46.06 582	44.55 583	40.19 577	26.50 575	38.43 581	56.06 584	12.76 577	37.49 586	13.23 568	9.38 577	29.52 581	19.34 581

MADNet++	47.78 583	34.15 582	37.11 575	42.94 582	41.23 583	64.94 583	30.63 583	60.79 586	53.26 585	72.08 586	61.65 585	57.68 584	54.96 584	58.03 583	59.24 585	43.01 585	36.17 585	36.07 583	22.50 582	47.50 583	41.67 585

ASD4	55.28 584	67.10 587	50.57 577	44.24 583	57.82 585	92.00 587	98.23 594	54.95 584	86.61 589	58.30 585	64.61 586	50.57 582	63.33 586	58.83 584	67.37 586	25.76 581	29.60 583	26.82 580	29.01 583	42.42 582	37.42 584

TCMNet-wrong-test	55.95 585	78.75 588	71.85 584	90.95 590	89.50 590	78.08 585	71.33 585	38.19 583	12.35 549	40.71 580	51.28 584	59.53 585	35.38 582	64.04 586	52.16 583	38.10 584	6.00 577	47.22 587	41.12 585	82.64 591	69.84 590

LRCNet_RVC	60.63 586	63.16 586	62.94 580	69.09 588	50.21 584	19.92 567	0.07 335	58.32 585	5.21 528	75.67 587	86.75 587	74.68 586	62.48 585	59.01 585	49.80 582	93.38 592	56.36 590	93.48 592	92.95 592	67.44 589	71.73 592

tt	68.65 587	0.15 214	99.57 595	50.64 584	14.90 577	100.00 597	100.00 596	100.00 599	99.76 594	27.80 575	10.52 531	99.97 599	98.63 594	99.61 594	100.00 600	90.62 591	98.21 592	46.66 586	52.02 587	62.86 588	21.04 582

USTest	75.36 588	57.99 585	56.43 578	72.82 589	69.93 589	99.96 596	100.00 596	98.57 594	99.18 593	94.19 591	97.90 594	78.26 587	95.05 592	75.90 587	76.21 587	48.70 586	80.65 591	39.01 585	52.97 588	57.66 584	55.76 586

xxxxx1	76.92 589	82.43 589	93.26 589	61.67 585	66.92 586	95.84 590	95.11 589	75.84 587	80.96 586	82.71 588	86.75 587	89.18 588	87.35 587	85.27 588	87.18 588	55.08 587	54.60 587	60.31 588	72.71 589	62.51 585	62.73 587

tt_ll	76.92 589	82.43 589	93.26 589	61.67 585	66.92 586	95.84 590	95.11 589	75.84 587	80.96 586	82.71 588	86.75 587	89.18 588	87.35 587	85.27 588	87.18 588	55.08 587	54.60 587	60.31 588	72.71 589	62.51 585	62.73 587

ff	76.92 589	82.43 589	93.26 589	61.67 585	66.92 586	95.84 590	95.11 589	75.84 587	80.96 586	82.71 588	86.75 587	89.18 588	87.35 587	85.27 588	87.18 588	55.08 587	54.60 587	60.31 588	72.71 589	62.51 585	62.73 587

PML	89.08 592	99.72 595	92.85 588	94.72 592	94.92 594	99.54 595	97.42 593	93.50 590	95.96 592	99.77 597	92.33 591	95.35 592	93.51 591	99.96 599	91.15 591	99.98 600	31.71 584	100.00 598	45.94 586	93.46 593	69.88 591

MEDIAN_ROB	96.83 593	99.41 593	98.66 593	94.75 593	94.23 592	93.08 589	90.54 587	95.61 592	94.75 590	97.65 594	97.73 593	98.30 593	96.57 593	94.51 591	93.74 593	99.78 599	98.24 593	99.99 597	99.89 596	99.48 596	99.67 596

Anonymous_1	97.10 594	99.72 595	99.64 596	92.33 591	93.91 591	100.00 597	100.00 596	99.20 596	99.90 595	98.57 595	99.75 595	99.14 595	99.94 596	98.50 593	99.54 594	87.90 590	98.87 594	90.88 591	96.91 593	92.22 592	95.12 593

HaxPig	97.68 595	99.63 594	91.34 587	99.82 600	99.97 597	88.15 586	88.00 586	98.28 593	99.93 596	99.98 598	99.99 596	99.95 598	99.99 597	96.29 592	92.24 592	99.99 601	99.98 596	100.00 598	99.99 597	100.00 602	99.98 600

ccccc	98.51 596	94.69 592	100.00 600	100.00 603	100.00 599	92.59 588	97.15 592	98.75 595	95.78 591	98.59 596	95.17 592	98.60 594	99.67 595	99.86 597	99.84 595	100.00 602	100.00 597	99.91 596	99.54 595	100.00 602	100.00 602

test_example2	98.83 597	99.97 600	99.97 597	99.96 602	99.97 597	99.46 594	99.97 595	95.54 591	100.00 597	100.00 599	100.00 597	93.37 591	93.47 590	99.93 598	99.91 596	100.00 602	99.79 595	96.64 593	98.71 594	100.00 602	100.00 602

DPSM_ROB	99.17 598	100.00 601	100.00 600	96.28 594	98.84 595	100.00 597	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 601	100.00 600	93.66 593	100.00 597	100.00 598	100.00 598	96.31 594	98.27 594

DPSM	99.17 598	100.00 601	100.00 600	96.28 594	98.84 595	100.00 597	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 601	100.00 600	93.66 593	100.00 597	100.00 598	100.00 598	96.31 594	98.27 594

AVERAGE_ROB	99.23 600	99.81 597	97.56 592	100.00 603	100.00 599	96.24 593	91.02 588	100.00 599	100.00 597	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 598	99.98 600	99.97 597	100.00 602	100.00 597	100.00 598	100.00 598	100.00 602	100.00 602

DGTPSM_ROB	99.45 601	99.94 598	99.98 598	96.58 596	100.00 599	100.00 597	100.00 596	99.81 597	100.00 597	95.86 592	100.00 597	99.32 596	100.00 598	99.79 595	99.99 598	98.34 595	100.00 597	99.86 594	100.00 598	99.52 597	99.99 601

DPSMNet_ROB	99.46 602	99.94 598	99.98 598	96.59 597	100.00 599	100.00 597	100.00 596	99.81 597	100.00 597	95.87 593	100.00 597	99.32 596	100.00 598	99.79 595	99.99 598	98.46 596	100.00 597	99.86 594	100.00 598	99.52 597	100.00 602

CasAABBNet	99.94 603	100.00 601	100.00 600	99.72 599	100.00 599	100.00 597	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 601	100.00 600	99.21 597	100.00 597	100.00 598	100.00 598	99.96 599	99.95 598

LSM0	99.94 603	100.00 601	100.00 600	99.84 601	100.00 599	100.00 597	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 601	100.00 600	99.22 598	100.00 597	100.00 598	100.00 598	99.99 600	99.83 597

Selective-RAFT-Error	100.00 605	100.00 601	100.00 600	100.00 603	100.00 599	100.00 597	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 601	100.00 600	100.00 602	100.00 597	100.00 598	100.00 598	99.99 600	99.95 598

Low-res two-view benchmark