Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 37	0.24 21	0.14 1	0.10 45	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 9	0.12 21	0.09 15	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 15	0.19 4	0.18 47	0.09 10	0.13 11	0.09 2	0.17 5	0.13 7	0.10 7	0.08 6	0.09 15	0.09 19	0.16 11	0.12 10	0.08 190	0.06 48	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.08 62

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 47	0.10 45	0.12 7	0.13 56	0.18 8	0.14 10	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 23	0.11 1	0.06 29	0.08 179	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 47	0.10 45	0.12 7	0.13 56	0.18 8	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 33	0.11 1	0.06 29	0.10 251	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 3	0.22 15	0.19 76	0.10 45	0.16 43	0.11 19	0.18 8	0.13 7	0.11 9	0.07 3	0.10 29	0.08 6	0.14 3	0.12 10	0.07 78	0.09 219	0.06 42	0.04 1	0.06 47	0.08 62

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 15	0.26 39	0.18 47	0.11 86	0.15 22	0.11 19	0.17 5	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 29	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 29	0.15 373	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 3	0.26 39	0.19 76	0.09 10	0.15 22	0.11 19	0.18 8	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 29	0.08 6	0.18 33	0.12 10	0.06 29	0.16 394	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 37	0.21 10	0.18 47	0.09 10	0.21 172	0.14 76	0.14 3	0.17 22	0.11 9	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 80	0.12 10	0.06 29	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.06 6

asd	0.12 9	0.10 37	0.23 19	0.18 47	0.10 45	0.15 22	0.10 8	0.20 17	0.14 10	0.13 29	0.12 21	0.09 15	0.11 72	0.21 80	0.12 10	0.05 1	0.14 338	0.05 1	0.05 21	0.05 4	0.09 112

3.75w	0.12 9	0.10 37	0.21 10	0.17 13	0.11 86	0.18 85	0.12 35	0.24 62	0.15 13	0.13 29	0.12 21	0.08 1	0.10 41	0.18 33	0.12 10	0.05 1	0.14 338	0.05 1	0.05 21	0.05 4	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 75	0.21 10	0.17 13	0.09 10	0.17 60	0.09 2	0.23 39	0.17 22	0.14 64	0.13 31	0.10 29	0.11 72	0.22 103	0.13 36	0.05 1	0.11 280	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 62

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 86	0.16 43	0.13 56	0.22 32	0.17 22	0.12 20	0.15 70	0.09 15	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 29	0.10 251	0.06 42	0.07 125	0.05 4	0.08 62

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 15	0.29 57	0.21 148	0.12 124	0.16 43	0.11 19	0.17 5	0.12 3	0.11 9	0.08 6	0.11 46	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 190	0.13 319	0.06 42	0.04 1	0.06 47	0.09 112

LG-G_1	0.12 9	0.08 3	0.28 55	0.20 116	0.09 10	0.21 172	0.09 2	0.20 17	0.12 3	0.11 9	0.10 11	0.11 46	0.10 41	0.22 103	0.11 1	0.07 78	0.09 219	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.12 266

LG-G	0.12 9	0.08 3	0.28 55	0.20 116	0.09 10	0.21 172	0.09 2	0.20 17	0.12 3	0.11 9	0.10 11	0.11 46	0.10 41	0.22 103	0.11 1	0.07 78	0.09 219	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.12 266

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 3	0.18 2	0.17 13	0.07 1	0.17 60	0.13 56	0.19 15	0.17 22	0.12 20	0.13 31	0.11 46	0.12 101	0.19 48	0.12 10	0.08 190	0.04 1	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.05 1

#25fwe	0.13 17	0.10 37	0.31 75	0.16 5	0.11 86	0.20 143	0.09 2	0.23 39	0.18 39	0.13 29	0.13 31	0.12 65	0.08 6	0.22 103	0.15 119	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.07 125	0.06 47	0.09 112

$5dtd	0.13 17	0.11 75	0.32 85	0.17 13	0.10 45	0.18 85	0.12 35	0.23 39	0.17 22	0.13 29	0.14 62	0.12 65	0.09 19	0.21 80	0.14 75	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.09 112

#5drz	0.13 17	0.10 37	0.30 66	0.16 5	0.09 10	0.18 85	0.12 35	0.23 39	0.17 22	0.13 29	0.14 62	0.11 46	0.12 101	0.17 23	0.14 75	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.06 57	0.06 47	0.08 62

#wrr	0.13 17	0.10 37	0.30 66	0.16 5	0.10 45	0.17 60	0.12 35	0.25 79	0.17 22	0.12 20	0.15 70	0.11 46	0.11 72	0.19 48	0.14 75	0.07 78	0.15 373	0.05 1	0.06 57	0.06 47	0.10 178

$eesxe	0.13 17	0.10 37	0.31 75	0.17 13	0.10 45	0.18 85	0.11 19	0.26 92	0.18 39	0.13 29	0.13 31	0.10 29	0.08 6	0.20 66	0.15 119	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.08 62

&EFD	0.13 17	0.11 75	0.32 85	0.17 13	0.10 45	0.18 85	0.13 56	0.25 79	0.18 39	0.13 29	0.16 76	0.11 46	0.11 72	0.20 66	0.13 36	0.06 29	0.12 298	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.08 62

xxxyy	0.13 17	0.10 37	0.24 21	0.17 13	0.09 10	0.15 22	0.10 8	0.20 17	0.19 57	0.14 64	0.18 101	0.09 15	0.10 41	0.23 129	0.15 119	0.05 1	0.17 419	0.05 1	0.08 209	0.05 4	0.12 266

xtttt	0.13 17	0.10 37	0.24 21	0.17 13	0.09 10	0.15 22	0.10 8	0.20 17	0.19 57	0.14 64	0.18 101	0.09 15	0.10 41	0.23 129	0.15 119	0.05 1	0.17 419	0.05 1	0.08 209	0.05 4	0.12 266

rrrtt	0.13 17	0.09 15	0.24 21	0.17 13	0.09 10	0.18 85	0.10 8	0.23 39	0.18 39	0.15 84	0.13 31	0.10 29	0.11 72	0.20 66	0.13 36	0.05 1	0.17 419	0.05 1	0.06 57	0.04 1	0.11 216

asda	0.13 17	0.11 75	0.24 21	0.18 47	0.10 45	0.14 13	0.12 35	0.25 79	0.17 22	0.12 20	0.11 14	0.08 1	0.11 72	0.21 80	0.12 10	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.05 21	0.05 4	0.11 216

qwe	0.13 17	0.10 37	0.24 21	0.17 13	0.11 86	0.15 22	0.12 35	0.26 92	0.18 39	0.14 64	0.13 31	0.09 15	0.10 41	0.23 129	0.13 36	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.09 112

2.25w	0.13 17	0.10 37	0.24 21	0.17 13	0.09 10	0.15 22	0.10 8	0.20 17	0.19 57	0.14 64	0.18 101	0.09 15	0.10 41	0.23 129	0.15 119	0.05 1	0.17 419	0.05 1	0.08 209	0.05 4	0.12 266

4.25_new	0.13 17	0.12 126	0.26 39	0.18 47	0.10 45	0.17 60	0.12 35	0.22 32	0.15 13	0.13 29	0.13 31	0.09 15	0.10 41	0.22 103	0.14 75	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.11 216

4.5w_new	0.13 17	0.12 126	0.26 39	0.18 47	0.10 45	0.17 60	0.12 35	0.22 32	0.15 13	0.13 29	0.13 31	0.09 15	0.10 41	0.22 103	0.14 75	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.11 216

4.5_new	0.13 17	0.12 126	0.24 21	0.17 13	0.10 45	0.14 13	0.12 35	0.22 32	0.17 22	0.13 29	0.13 31	0.08 1	0.09 19	0.19 48	0.12 10	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.06 57	0.06 47	0.09 112

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 126	0.24 21	0.17 13	0.10 45	0.14 13	0.12 35	0.22 32	0.17 22	0.13 29	0.13 31	0.08 1	0.09 19	0.19 48	0.12 10	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.06 57	0.06 47	0.09 112

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 126	0.26 39	0.18 47	0.10 45	0.17 60	0.12 35	0.22 32	0.15 13	0.13 29	0.13 31	0.09 15	0.10 41	0.22 103	0.14 75	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.11 216

4w-stereo	0.13 17	0.11 75	0.31 75	0.17 13	0.10 45	0.15 22	0.10 8	0.20 17	0.14 10	0.13 29	0.12 21	0.08 1	0.12 101	0.23 129	0.13 36	0.05 1	0.18 435	0.05 1	0.08 209	0.05 4	0.15 337

2.5w	0.13 17	0.10 37	0.23 19	0.18 47	0.09 10	0.15 22	0.15 98	0.21 25	0.16 18	0.12 20	0.13 31	0.10 29	0.09 19	0.21 80	0.12 10	0.05 1	0.19 447	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.12 266

2.75w_new	0.13 17	0.10 37	0.25 33	0.16 5	0.09 10	0.15 22	0.12 35	0.26 92	0.18 39	0.14 64	0.13 31	0.08 1	0.11 72	0.22 103	0.15 119	0.05 1	0.19 447	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.10 178

3.25w_new	0.13 17	0.09 15	0.24 21	0.17 13	0.09 10	0.18 85	0.10 8	0.23 39	0.18 39	0.15 84	0.13 31	0.10 29	0.11 72	0.20 66	0.13 36	0.05 1	0.17 419	0.05 1	0.06 57	0.04 1	0.11 216

3.25w	0.13 17	0.09 15	0.24 21	0.17 13	0.09 10	0.18 85	0.10 8	0.23 39	0.18 39	0.15 84	0.13 31	0.10 29	0.11 72	0.20 66	0.13 36	0.05 1	0.17 419	0.05 1	0.06 57	0.04 1	0.11 216

2w_stereo	0.13 17	0.11 75	0.21 10	0.18 47	0.09 10	0.17 60	0.14 76	0.29 126	0.20 71	0.15 84	0.14 62	0.08 1	0.11 72	0.15 6	0.13 36	0.05 1	0.12 298	0.05 1	0.05 21	0.05 4	0.08 62

1w_stereo	0.13 17	0.09 15	0.17 1	0.19 76	0.10 45	0.16 43	0.15 98	0.27 101	0.22 95	0.14 64	0.16 76	0.08 1	0.12 101	0.19 48	0.14 75	0.05 1	0.10 251	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 112

monsterstereo	0.13 17	0.10 37	0.20 6	0.19 76	0.12 124	0.14 13	0.12 35	0.26 92	0.18 39	0.14 64	0.16 76	0.08 1	0.09 19	0.22 103	0.14 75	0.05 1	0.16 394	0.06 42	0.09 290	0.06 47	0.07 19

monsters	0.13 17	0.10 37	0.20 6	0.18 47	0.13 172	0.15 22	0.11 19	0.24 62	0.16 18	0.15 84	0.13 31	0.08 1	0.09 19	0.23 129	0.12 10	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.08 209	0.05 4	0.09 112

111111	0.13 17	0.08 3	0.20 6	0.20 116	0.13 172	0.13 11	0.10 8	0.23 39	0.17 22	0.11 9	0.13 31	0.12 65	0.08 6	0.19 48	0.12 10	0.07 78	0.16 394	0.06 42	0.04 1	0.08 167	0.16 353

S2M2	0.13 17	0.12 126	0.26 39	0.17 13	0.12 124	0.12 7	0.07 1	0.18 8	0.21 87	0.12 20	0.15 70	0.14 102	0.12 101	0.16 11	0.15 119	0.13 420	0.09 219	0.09 244	0.10 344	0.11 352	0.09 112

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 240	0.21 10	0.27 404	0.09 10	0.15 22	0.13 56	0.23 39	0.21 87	0.12 20	0.11 14	0.10 29	0.13 133	0.22 103	0.13 36	0.07 78	0.05 4	0.06 42	0.05 21	0.07 111	0.07 19

FoundationStereo	0.13 17	0.08 3	0.18 2	0.29 446	0.30 505	0.12 7	0.13 56	0.12 1	0.18 39	0.09 1	0.08 6	0.10 29	0.08 6	0.14 3	0.11 1	0.07 78	0.31 533	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.06 6

MonSter	0.13 17	0.09 15	0.20 6	0.17 13	0.09 10	0.15 22	0.12 35	0.25 79	0.20 71	0.09 1	0.11 14	0.08 1	0.07 2	0.20 66	0.13 36	0.05 1	0.24 498	0.05 1	0.09 290	0.05 4	0.13 295

(5qrfij	0.14 48	0.12 126	0.39 124	0.17 13	0.11 86	0.18 85	0.11 19	0.25 79	0.17 22	0.13 29	0.18 101	0.11 46	0.10 41	0.23 129	0.14 75	0.05 1	0.13 319	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.08 62

*5drh	0.14 48	0.12 126	0.35 103	0.17 13	0.10 45	0.19 110	0.11 19	0.25 79	0.18 39	0.13 29	0.18 101	0.12 65	0.10 41	0.21 80	0.13 36	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.09 112

&5qef	0.14 48	0.11 75	0.31 75	0.17 13	0.10 45	0.17 60	0.12 35	0.24 62	0.16 18	0.13 29	0.21 145	0.10 29	0.11 72	0.22 103	0.14 75	0.06 29	0.13 319	0.05 1	0.06 57	0.06 47	0.09 112

#75ew	0.14 48	0.12 126	0.39 124	0.16 5	0.10 45	0.18 85	0.11 19	0.23 39	0.16 18	0.13 29	0.14 62	0.11 46	0.10 41	0.18 33	0.15 119	0.07 78	0.17 419	0.05 1	0.07 125	0.06 47	0.10 178

￥25erdr	0.14 48	0.11 75	0.34 94	0.17 13	0.10 45	0.20 143	0.12 35	0.24 62	0.19 57	0.13 29	0.16 76	0.12 65	0.10 41	0.22 103	0.15 119	0.06 29	0.16 394	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.08 62

@esxe	0.14 48	0.12 126	0.29 57	0.17 13	0.10 45	0.19 110	0.11 19	0.25 79	0.23 106	0.15 84	0.19 117	0.11 46	0.13 133	0.20 66	0.16 146	0.06 29	0.14 338	0.05 1	0.05 21	0.05 4	0.09 112

%deaf	0.14 48	0.10 37	0.34 94	0.17 13	0.10 45	0.18 85	0.11 19	0.23 39	0.17 22	0.13 29	0.16 76	0.11 46	0.12 101	0.22 103	0.15 119	0.07 78	0.15 373	0.05 1	0.07 125	0.06 47	0.09 112

^frffs	0.14 48	0.12 126	0.36 110	0.17 13	0.10 45	0.20 143	0.12 35	0.25 79	0.19 57	0.13 29	0.16 76	0.11 46	0.12 101	0.21 80	0.14 75	0.06 29	0.15 373	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.09 112

*wqe	0.14 48	0.11 75	0.34 94	0.17 13	0.10 45	0.18 85	0.12 35	0.26 92	0.18 39	0.13 29	0.18 101	0.11 46	0.10 41	0.23 129	0.14 75	0.05 1	0.14 338	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.08 62

(q45	0.14 48	0.12 126	0.40 135	0.17 13	0.10 45	0.18 85	0.11 19	0.25 79	0.18 39	0.13 29	0.18 101	0.11 46	0.10 41	0.23 129	0.14 75	0.05 1	0.14 338	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.08 62

)tte	0.14 48	0.12 126	0.40 135	0.17 13	0.10 45	0.19 110	0.11 19	0.25 79	0.17 22	0.13 29	0.19 117	0.11 46	0.10 41	0.23 129	0.14 75	0.05 1	0.14 338	0.05 1	0.07 125	0.05 4	0.08 62

3w_stereo	0.14 48	0.11 75	0.31 75	0.19 76	0.09 10	0.16 43	0.16 127	0.28 107	0.20 71	0.13 29	0.12 21	0.08 1	0.12 101	0.19 48	0.12 10	0.05 1	0.19 447	0.05 1	0.06 57	0.05 4	0.10 178

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 48	0.10 37	0.27 51	0.21 148	0.11 86	0.16 43	0.14 76	0.24 62	0.17 22	0.17 109	0.20 127	0.18 149	0.11 72	0.16 11	0.17 170	0.07 78	0.08 179	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.09 112

LG-Stereo	0.14 48	0.13 165	0.30 66	0.21 148	0.11 86	0.16 43	0.18 208	0.23 39	0.19 57	0.12 20	0.18 101	0.11 46	0.09 19	0.15 6	0.14 75	0.06 29	0.07 119	0.08 163	0.08 209	0.07 111	0.07 19

castereo++	0.14 48	0.13 165	0.25 33	0.19 76	0.10 45	0.27 282	0.13 56	0.24 62	0.26 153	0.11 9	0.13 31	0.16 124	0.10 41	0.18 33	0.11 1	0.07 78	0.08 179	0.07 87	0.06 57	0.05 4	0.07 19

castereo	0.14 48	0.11 75	0.22 15	0.19 76	0.10 45	0.20 143	0.19 251	0.32 163	0.28 180	0.13 29	0.18 101	0.16 124	0.16 180	0.16 11	0.14 75	0.07 78	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.07 19

fffft	0.14 48	0.12 126	0.30 66	0.19 76	0.10 45	0.17 60	0.18 208	0.23 39	0.17 22	0.14 64	0.11 14	0.13 80	0.10 41	0.24 146	0.18 196	0.06 29	0.05 4	0.07 87	0.06 57	0.07 111	0.09 112
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 48	0.15 240	0.29 57	0.19 76	0.10 45	0.19 110	0.17 156	0.21 25	0.21 87	0.15 84	0.13 31	0.12 65	0.11 72	0.25 161	0.16 146	0.06 29	0.05 4	0.08 163	0.06 57	0.06 47	0.08 62

RAStereo	0.14 48	0.15 240	0.40 135	0.22 197	0.11 86	0.15 22	0.18 208	0.25 79	0.24 118	0.13 29	0.17 91	0.11 46	0.09 19	0.15 6	0.13 36	0.08 190	0.06 48	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 48	0.08 3	0.26 39	0.18 47	0.14 211	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 22	0.14 64	0.08 6	0.10 29	0.10 41	0.22 103	0.14 75	0.07 78	0.15 373	0.06 42	0.06 57	0.16 446	0.29 488

RSM++	0.14 48	0.11 75	0.25 33	0.32 479	0.17 339	0.17 60	0.15 98	0.23 39	0.21 87	0.12 20	0.12 21	0.14 102	0.09 19	0.21 80	0.13 36	0.06 29	0.05 4	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.11 216

RSM	0.14 48	0.11 75	0.25 33	0.29 446	0.16 309	0.16 43	0.15 98	0.24 62	0.20 71	0.13 29	0.13 31	0.15 116	0.09 19	0.22 103	0.13 36	0.06 29	0.06 48	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.11 216

trnet	0.14 48	0.09 15	0.26 39	0.15 3	0.07 1	0.21 172	0.12 35	0.25 79	0.26 153	0.16 97	0.21 145	0.15 116	0.13 133	0.19 48	0.14 75	0.09 261	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.06 47	0.06 6

LoS_RVC	0.14 48	0.11 75	0.32 85	0.18 47	0.16 309	0.20 143	0.18 208	0.21 25	0.18 39	0.14 64	0.20 127	0.12 65	0.17 197	0.17 23	0.14 75	0.06 29	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.05 4	0.14 321

CES	0.14 48	0.08 3	0.24 21	0.17 13	0.23 455	0.18 85	0.15 98	0.24 62	0.20 71	0.14 64	0.18 101	0.14 102	0.10 41	0.19 48	0.12 10	0.07 78	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.08 167	0.20 406

CREStereo	0.14 48	0.09 15	0.27 51	0.14 1	0.08 4	0.22 201	0.15 98	0.26 92	0.26 153	0.16 97	0.21 145	0.14 102	0.13 133	0.19 48	0.14 75	0.09 261	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.07 111	0.06 6
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
water-stereo	0.15 74	0.11 75	0.32 85	0.19 76	0.10 45	0.17 60	0.14 76	0.26 92	0.20 71	0.18 126	0.23 164	0.16 124	0.16 180	0.14 3	0.14 75	0.07 78	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.11 216

depthmonostereo	0.15 74	0.12 126	0.34 94	0.19 76	0.09 10	0.20 143	0.15 98	0.28 107	0.24 118	0.16 97	0.18 101	0.16 124	0.18 225	0.21 80	0.14 75	0.07 78	0.07 119	0.07 87	0.06 57	0.05 4	0.08 62

DilatedVolume-Stereo	0.15 74	0.09 15	0.26 39	0.18 47	0.10 45	0.21 172	0.14 76	0.24 62	0.22 95	0.22 165	0.21 145	0.16 124	0.15 163	0.24 146	0.17 170	0.07 78	0.07 119	0.06 42	0.06 57	0.05 4	0.08 62

tt45	0.15 74	0.14 209	0.29 57	0.19 76	0.11 86	0.23 220	0.18 208	0.23 39	0.18 39	0.16 97	0.13 31	0.14 102	0.10 41	0.31 261	0.15 119	0.07 78	0.05 4	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.08 62

999	0.15 74	0.13 165	0.30 66	0.19 76	0.12 124	0.20 143	0.17 156	0.25 79	0.20 71	0.14 64	0.16 76	0.14 102	0.11 72	0.36 307	0.16 146	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.08 62

mms	0.15 74	0.14 209	0.25 33	0.20 116	0.15 271	0.17 60	0.17 156	0.21 25	0.19 57	0.14 64	0.18 101	0.14 102	0.09 19	0.26 180	0.15 119	0.06 29	0.07 119	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.19 389

ours_stereo	0.15 74	0.14 209	0.29 57	0.21 148	0.14 211	0.17 60	0.18 208	0.21 25	0.20 71	0.13 29	0.18 101	0.14 102	0.10 41	0.24 146	0.15 119	0.06 29	0.06 48	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.13 295

fffy	0.15 74	0.14 209	0.31 75	0.21 148	0.14 211	0.19 110	0.18 208	0.24 62	0.19 57	0.13 29	0.17 91	0.15 116	0.13 133	0.25 161	0.15 119	0.06 29	0.08 179	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.15 337

WCG-NET	0.15 74	0.12 126	0.31 75	0.18 47	0.09 10	0.18 85	0.17 156	0.23 39	0.29 198	0.18 126	0.22 156	0.15 116	0.12 101	0.19 48	0.13 36	0.06 29	0.12 298	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 74	0.09 15	0.27 51	0.21 148	0.13 172	0.14 13	0.11 19	0.23 39	0.19 57	0.15 84	0.14 62	0.11 46	0.11 72	0.19 48	0.12 10	0.06 29	0.21 466	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.28 483

Pointernet	0.15 74	0.08 3	0.35 103	0.19 76	0.12 124	0.20 143	0.12 35	0.34 188	0.25 142	0.15 84	0.16 76	0.13 80	0.11 72	0.18 33	0.13 36	0.08 190	0.06 48	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.08 62

MGS-Stereo	0.15 74	0.12 126	0.38 118	0.19 76	0.11 86	0.18 85	0.17 156	0.21 25	0.23 106	0.14 64	0.24 172	0.16 124	0.10 41	0.19 48	0.13 36	0.07 78	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.10 300	0.07 19

MaDis-Stereo	0.15 74	0.17 302	0.39 124	0.19 76	0.15 271	0.16 43	0.13 56	0.26 92	0.22 95	0.13 29	0.15 70	0.14 102	0.11 72	0.17 23	0.17 170	0.08 190	0.07 119	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 74	0.12 126	0.45 170	0.21 148	0.14 211	0.17 60	0.13 56	0.20 17	0.19 57	0.16 97	0.20 127	0.10 29	0.11 72	0.18 33	0.17 170	0.08 190	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.08 167	0.07 19

CASnet	0.15 74	0.13 165	0.30 66	0.22 197	0.08 4	0.15 22	0.14 76	0.28 107	0.26 153	0.23 173	0.20 127	0.15 116	0.11 72	0.18 33	0.13 36	0.07 78	0.05 4	0.11 372	0.09 290	0.08 167	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 74	0.09 15	0.34 94	0.17 13	0.09 10	0.22 201	0.14 76	0.27 101	0.27 170	0.15 84	0.18 101	0.19 159	0.14 149	0.23 129	0.14 75	0.08 190	0.06 48	0.06 42	0.04 1	0.06 47	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 74	0.10 37	0.34 94	0.32 479	0.19 392	0.16 43	0.14 76	0.29 126	0.20 71	0.13 29	0.14 62	0.13 80	0.08 6	0.23 129	0.14 75	0.06 29	0.13 319	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.11 216

GLC_STEREO	0.15 74	0.11 75	0.31 75	0.22 197	0.09 10	0.17 60	0.15 98	0.24 62	0.28 180	0.17 109	0.20 127	0.17 138	0.11 72	0.24 146	0.17 170	0.07 78	0.09 219	0.09 244	0.08 209	0.07 111	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 74	0.16 271	0.34 94	0.25 329	0.12 124	0.11 3	0.18 208	0.35 197	0.24 118	0.13 29	0.13 31	0.18 149	0.12 101	0.15 6	0.13 36	0.08 190	0.06 48	0.07 87	0.05 21	0.07 111	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 93	0.12 126	0.25 33	0.24 293	0.22 444	0.15 22	0.14 76	0.32 163	0.21 87	0.11 9	0.16 76	0.13 80	0.09 19	0.20 66	0.13 36	0.07 78	0.13 319	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.32 500

rvit_stereo_0081	0.16 93	0.13 165	0.30 66	0.21 148	0.12 124	0.17 60	0.17 156	0.24 62	0.34 260	0.17 109	0.19 117	0.18 149	0.15 163	0.20 66	0.17 170	0.11 362	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.09 239	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 93	0.13 165	0.30 66	0.21 148	0.12 124	0.17 60	0.17 156	0.24 62	0.34 260	0.17 109	0.19 117	0.18 149	0.15 163	0.20 66	0.17 170	0.11 362	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.09 239	0.07 19

rvit_stereo_0080	0.16 93	0.17 302	0.35 103	0.19 76	0.13 172	0.14 13	0.20 286	0.29 126	0.26 153	0.16 97	0.17 91	0.19 159	0.14 149	0.19 48	0.16 146	0.11 362	0.08 179	0.08 163	0.08 209	0.10 300	0.08 62

AIO-Stereo	0.16 93	0.12 126	0.29 57	0.30 458	0.20 414	0.16 43	0.14 76	0.28 107	0.22 95	0.14 64	0.15 70	0.13 80	0.08 6	0.20 66	0.15 119	0.06 29	0.16 394	0.07 87	0.08 209	0.06 47	0.24 449

WCG-NET（raft）	0.16 93	0.14 209	0.32 85	0.18 47	0.09 10	0.19 110	0.16 127	0.24 62	0.27 170	0.19 130	0.19 117	0.20 171	0.12 101	0.22 103	0.13 36	0.06 29	0.17 419	0.06 42	0.05 21	0.07 111	0.07 19

whm_eth	0.16 93	0.17 302	0.35 103	0.19 76	0.13 172	0.14 13	0.20 286	0.29 126	0.26 153	0.16 97	0.17 91	0.19 159	0.14 149	0.19 48	0.16 146	0.11 362	0.08 179	0.08 163	0.08 209	0.10 300	0.08 62

CAS	0.16 93	0.07 1	0.29 57	0.42 529	0.17 339	0.20 143	0.18 208	0.23 39	0.20 71	0.15 84	0.19 117	0.11 46	0.10 41	0.15 6	0.14 75	0.31 534	0.04 1	0.06 42	0.04 1	0.06 47	0.16 353

ProNet	0.16 93	0.13 165	0.36 110	0.21 148	0.15 271	0.20 143	0.19 251	0.29 126	0.23 106	0.14 64	0.13 31	0.13 80	0.12 101	0.25 161	0.13 36	0.06 29	0.09 219	0.07 87	0.06 57	0.07 111	0.22 428

CroCo-Stereo Lap2	0.16 93	0.18 324	0.39 124	0.26 368	0.18 366	0.11 3	0.19 251	0.30 140	0.22 95	0.13 29	0.16 76	0.15 116	0.11 72	0.17 23	0.15 119	0.07 78	0.07 119	0.08 163	0.06 57	0.08 167	0.07 19

CREStereo++_RVC	0.16 93	0.09 15	0.42 153	0.17 13	0.11 86	0.18 85	0.13 56	0.23 39	0.31 223	0.21 147	0.31 239	0.13 80	0.11 72	0.17 23	0.16 146	0.07 78	0.04 1	0.06 42	0.15 475	0.06 47	0.05 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
TANstereo	0.16 93	0.11 75	0.43 159	0.16 5	0.08 4	0.25 258	0.14 76	0.23 39	0.29 198	0.25 193	0.30 228	0.16 124	0.12 101	0.18 33	0.13 36	0.08 190	0.07 119	0.06 42	0.05 21	0.07 111	0.08 62

XX-TBD	0.16 93	0.21 357	0.43 159	0.22 197	0.10 45	0.23 220	0.15 98	0.23 39	0.28 180	0.22 165	0.26 187	0.14 102	0.12 101	0.16 11	0.14 75	0.08 190	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.07 111	0.06 6

PMTNet	0.16 93	0.09 15	0.31 75	0.15 3	0.09 10	0.23 220	0.15 98	0.26 92	0.24 118	0.17 109	0.21 145	0.16 124	0.14 149	0.23 129	0.14 75	0.29 530	0.05 4	0.06 42	0.04 1	0.07 111	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 107	0.17 302	0.29 57	0.17 13	0.08 4	0.24 242	0.21 312	0.30 140	0.32 233	0.19 130	0.22 156	0.19 159	0.15 163	0.30 249	0.22 280	0.06 29	0.06 48	0.08 163	0.06 57	0.06 47	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 107	0.13 165	0.29 57	0.21 148	0.13 172	0.17 60	0.17 156	0.23 39	0.36 287	0.16 97	0.22 156	0.19 159	0.17 197	0.21 80	0.17 170	0.11 362	0.10 251	0.10 317	0.08 209	0.09 239	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 107	0.17 302	0.40 135	0.21 148	0.14 211	0.20 143	0.17 156	0.24 62	0.26 153	0.18 126	0.21 145	0.20 171	0.14 149	0.20 66	0.15 119	0.12 401	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.10 300	0.08 62

RAFT-Stereo-weight	0.17 107	0.10 37	0.31 75	0.20 116	0.12 124	0.20 143	0.16 127	0.38 234	0.33 249	0.25 193	0.20 127	0.19 159	0.10 41	0.19 48	0.16 146	0.07 78	0.13 319	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.09 112

CAS++	0.17 107	0.13 165	0.35 103	0.18 47	0.13 172	0.17 60	0.16 127	0.42 284	0.25 142	0.19 130	0.18 101	0.13 80	0.10 41	0.22 103	0.12 10	0.12 401	0.10 251	0.11 372	0.08 209	0.10 300	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 107	0.11 75	0.49 225	0.20 116	0.13 172	0.23 220	0.15 98	0.33 181	0.22 95	0.25 193	0.20 127	0.14 102	0.11 72	0.17 23	0.14 75	0.07 78	0.23 488	0.07 87	0.06 57	0.05 4	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 107	0.10 37	0.33 92	0.20 116	0.11 86	0.19 110	0.17 156	0.39 252	0.36 287	0.21 147	0.25 179	0.17 138	0.17 197	0.18 33	0.15 119	0.07 78	0.14 338	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.08 62

iRaftStereo_RVC	0.17 107	0.16 271	0.35 103	0.21 148	0.11 86	0.20 143	0.17 156	0.34 188	0.25 142	0.20 140	0.25 179	0.19 159	0.12 101	0.21 80	0.16 146	0.07 78	0.12 298	0.10 317	0.09 290	0.09 239	0.14 321

Gwc-CoAtRS	0.17 107	0.10 37	0.41 144	0.20 116	0.12 124	0.20 143	0.15 98	0.34 188	0.29 198	0.23 173	0.23 164	0.27 259	0.15 163	0.21 80	0.14 75	0.07 78	0.06 48	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 116	0.16 271	0.32 85	0.16 5	0.09 10	0.27 282	0.19 251	0.29 126	0.21 87	0.23 173	0.29 214	0.21 185	0.23 280	0.37 317	0.23 299	0.06 29	0.05 4	0.08 163	0.06 57	0.06 47	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 116	0.08 3	0.39 124	0.19 76	0.19 392	0.24 242	0.18 208	0.29 126	0.29 198	0.24 181	0.21 145	0.24 223	0.18 225	0.22 103	0.21 263	0.07 78	0.11 280	0.06 42	0.07 125	0.06 47	0.11 216

SCV	0.18 116	0.15 240	0.37 116	0.26 368	0.20 414	0.16 43	0.16 127	0.35 197	0.23 106	0.14 64	0.16 76	0.13 80	0.09 19	0.31 261	0.12 10	0.08 190	0.19 447	0.07 87	0.07 125	0.09 239	0.26 472

tg	0.18 116	0.15 240	0.34 94	0.22 197	0.11 86	0.23 220	0.15 98	0.35 197	0.27 170	0.20 140	0.25 179	0.20 171	0.12 101	0.25 161	0.16 146	0.07 78	0.07 119	0.09 244	0.09 290	0.08 167	0.13 295

dual_stereo	0.18 116	0.08 3	0.26 39	0.21 148	0.32 515	0.11 3	0.13 56	0.27 101	0.20 71	0.11 9	0.09 10	0.10 29	0.08 6	0.20 66	0.14 75	0.07 78	0.45 551	0.06 42	0.05 21	0.05 4	0.65 559

Occ-G	0.18 116	0.10 37	0.38 118	0.23 248	0.15 271	0.16 43	0.18 208	0.23 39	0.26 153	0.15 84	0.20 127	0.21 185	0.11 72	0.22 103	0.19 222	0.07 78	0.17 419	0.07 87	0.06 57	0.08 167	0.30 491

rvit_stereo_ft	0.18 116	0.19 336	0.43 159	0.25 329	0.14 211	0.17 60	0.21 312	0.30 140	0.28 180	0.17 109	0.19 117	0.20 171	0.17 197	0.22 103	0.18 196	0.11 362	0.07 119	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.08 62

MoCha-V2	0.18 116	0.12 126	0.40 135	0.30 458	0.24 469	0.16 43	0.15 98	0.28 107	0.19 57	0.16 97	0.16 76	0.13 80	0.13 133	0.30 249	0.13 36	0.06 29	0.28 517	0.06 42	0.06 57	0.06 47	0.25 460

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 116	0.15 240	0.27 51	0.20 116	0.13 172	0.24 242	0.17 156	0.31 156	0.37 302	0.43 454	0.17 91	0.13 80	0.12 101	0.20 66	0.16 146	0.08 190	0.07 119	0.09 244	0.07 125	0.09 239	0.08 62

MyStereo07	0.18 116	0.15 240	0.44 167	0.22 197	0.16 309	0.25 258	0.22 346	0.31 156	0.26 153	0.22 165	0.13 31	0.12 65	0.13 133	0.33 280	0.14 75	0.07 78	0.13 319	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.11 216

ff7	0.18 116	0.13 165	0.41 144	0.21 148	0.15 271	0.21 172	0.17 156	0.28 107	0.23 106	0.21 147	0.13 31	0.12 65	0.12 101	0.27 192	0.13 36	0.07 78	0.25 501	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.36 511

ffff	0.18 116	0.13 165	0.41 144	0.21 148	0.15 271	0.21 172	0.17 156	0.28 107	0.23 106	0.21 147	0.13 31	0.12 65	0.12 101	0.27 192	0.13 36	0.07 78	0.25 501	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.36 511

11t	0.18 116	0.13 165	0.41 144	0.21 148	0.15 271	0.21 172	0.17 156	0.28 107	0.23 106	0.21 147	0.13 31	0.12 65	0.12 101	0.27 192	0.13 36	0.07 78	0.25 501	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.36 511

plain	0.18 116	0.16 271	0.59 359	0.21 148	0.13 172	0.16 43	0.17 156	0.29 126	0.23 106	0.16 97	0.26 187	0.13 80	0.17 197	0.27 192	0.17 170	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.07 125	0.10 300	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 116	0.13 165	0.50 247	0.22 197	0.15 271	0.16 43	0.13 56	0.29 126	0.26 153	0.17 109	0.26 187	0.16 124	0.17 197	0.25 161	0.18 196	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.09 239	0.08 62

GCAP-Stereo	0.18 116	0.21 357	0.47 190	0.23 248	0.18 366	0.21 172	0.10 8	0.28 107	0.24 118	0.20 140	0.22 156	0.15 116	0.13 133	0.21 80	0.16 146	0.07 78	0.19 447	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.09 112

Any-RAFT	0.18 116	0.09 15	0.33 92	0.19 76	0.10 45	0.29 323	0.16 127	0.44 314	0.32 233	0.25 193	0.27 200	0.29 285	0.16 180	0.23 129	0.13 36	0.08 190	0.07 119	0.06 42	0.05 21	0.07 111	0.07 19

knoymous	0.18 116	0.10 37	0.35 103	0.17 13	0.11 86	0.21 172	0.17 156	0.33 181	0.24 118	0.24 181	0.28 206	0.27 259	0.16 180	0.24 146	0.17 170	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.06 57	0.09 239	0.10 178

MC-Stereo	0.18 116	0.10 37	0.36 110	0.28 431	0.14 211	0.18 85	0.15 98	0.24 62	0.20 71	0.21 147	0.24 172	0.16 124	0.13 133	0.25 161	0.14 75	0.07 78	0.17 419	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.30 491

ccc-4	0.18 116	0.13 165	0.41 144	0.21 148	0.15 271	0.21 172	0.17 156	0.28 107	0.23 106	0.21 147	0.13 31	0.12 65	0.12 101	0.27 192	0.13 36	0.07 78	0.25 501	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.36 511

test-3	0.18 116	0.10 37	0.48 205	0.23 248	0.14 211	0.18 85	0.16 127	0.32 163	0.29 198	0.26 203	0.17 91	0.22 192	0.13 133	0.26 180	0.19 222	0.06 29	0.14 338	0.08 163	0.08 209	0.06 47	0.10 178

test_1	0.18 116	0.10 37	0.48 205	0.23 248	0.14 211	0.18 85	0.16 127	0.32 163	0.29 198	0.26 203	0.17 91	0.22 192	0.13 133	0.26 180	0.19 222	0.06 29	0.14 338	0.08 163	0.08 209	0.06 47	0.10 178

cross-raft	0.18 116	0.12 126	0.40 135	0.27 404	0.16 309	0.20 143	0.24 398	0.34 188	0.24 118	0.23 173	0.28 206	0.29 285	0.15 163	0.19 48	0.16 146	0.06 29	0.05 4	0.08 163	0.07 125	0.07 111	0.07 19

s12784h	0.18 116	0.09 15	0.38 118	0.18 47	0.07 1	0.33 380	0.19 251	0.39 252	0.34 260	0.24 181	0.25 179	0.18 149	0.18 225	0.25 161	0.17 170	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 116	0.10 37	0.45 170	0.20 116	0.12 124	0.20 143	0.16 127	0.40 261	0.31 223	0.23 173	0.21 145	0.26 254	0.15 163	0.21 80	0.14 75	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 141	0.15 240	0.39 124	0.25 329	0.15 271	0.19 110	0.22 346	0.42 284	0.40 338	0.17 109	0.24 172	0.17 138	0.12 101	0.22 103	0.16 146	0.08 190	0.21 466	0.08 163	0.06 57	0.09 239	0.11 216

MM-Stereo_test2	0.19 141	0.11 75	0.47 190	0.25 329	0.11 86	0.21 172	0.20 286	0.28 107	0.24 118	0.16 97	0.17 91	0.13 80	0.11 72	0.21 80	0.14 75	0.06 29	0.26 508	0.07 87	0.06 57	0.09 239	0.41 527

GREAT-IGEV	0.19 141	0.11 75	0.39 124	0.22 197	0.33 516	0.14 13	0.15 98	0.18 8	0.22 95	0.14 64	0.16 76	0.09 15	0.09 19	0.23 129	0.14 75	0.06 29	0.50 553	0.06 42	0.06 57	0.07 111	0.53 549

SCV_C0	0.19 141	0.14 209	0.40 135	0.30 458	0.20 414	0.15 22	0.16 127	0.35 197	0.26 153	0.17 109	0.16 76	0.13 80	0.09 19	0.31 261	0.14 75	0.07 78	0.22 478	0.06 42	0.06 57	0.09 239	0.25 460

gcap-zeroshot	0.19 141	0.14 209	0.51 264	0.21 148	0.15 271	0.27 282	0.15 98	0.32 163	0.24 118	0.26 203	0.20 127	0.34 339	0.15 163	0.22 103	0.14 75	0.07 78	0.08 179	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.09 112

testlalala2	0.19 141	0.11 75	0.49 225	0.37 506	0.26 486	0.24 242	0.14 76	0.37 223	0.26 153	0.25 193	0.27 200	0.21 185	0.12 101	0.17 23	0.17 170	0.07 78	0.07 119	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.08 62

H2IRNET	0.19 141	0.18 324	0.50 247	0.22 197	0.12 124	0.20 143	0.16 127	0.28 107	0.31 223	0.17 109	0.32 249	0.25 235	0.20 252	0.24 146	0.19 222	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.10 344	0.10 300	0.08 62

IGEV++	0.19 141	0.13 165	0.38 118	0.30 458	0.19 392	0.15 22	0.15 98	0.32 163	0.18 39	0.13 29	0.16 76	0.12 65	0.11 72	0.24 146	0.15 119	0.07 78	0.32 535	0.07 87	0.05 21	0.07 111	0.42 530

MSKI-zero shot	0.19 141	0.10 37	0.47 190	0.30 458	0.14 211	0.21 172	0.14 76	0.33 181	0.22 95	0.24 181	0.25 179	0.22 192	0.10 41	0.32 270	0.14 75	0.07 78	0.30 529	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.09 112

RAFT-Test	0.19 141	0.11 75	0.41 144	0.26 368	0.21 429	0.26 275	0.17 156	0.37 223	0.26 153	0.24 181	0.29 214	0.32 324	0.14 149	0.22 103	0.15 119	0.07 78	0.08 179	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.07 19

EGLCR-Stereo	0.19 141	0.09 15	0.34 94	0.29 446	0.17 339	0.28 300	0.16 127	0.30 140	0.23 106	0.22 165	0.11 14	0.16 124	0.09 19	0.28 213	0.15 119	0.07 78	0.25 501	0.07 87	0.07 125	0.06 47	0.37 519

Selective-RAFT	0.19 141	0.14 209	0.37 116	0.24 293	0.11 86	0.30 336	0.15 98	0.35 197	0.34 260	0.17 109	0.17 91	0.22 192	0.18 225	0.29 234	0.18 196	0.07 78	0.16 394	0.07 87	0.07 125	0.08 167	0.08 62

test_4	0.19 141	0.16 271	0.39 124	0.24 293	0.13 172	0.19 110	0.21 312	0.27 101	0.24 118	0.24 181	0.47 425	0.22 192	0.13 133	0.27 192	0.18 196	0.06 29	0.06 48	0.09 244	0.09 290	0.07 111	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.14 76	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.27 192	0.18 196	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.15 98	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.25 161	0.17 170	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

ROB_FTStereo_v2	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.15 98	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.25 161	0.18 196	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

ROB_FTStereo	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.13 56	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.25 161	0.17 170	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

HUI-Stereo	0.19 141	0.13 165	0.52 285	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.14 76	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.23 129	0.17 170	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

DeepStereo_RVC	0.19 141	0.12 126	0.47 190	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.16 127	0.29 126	0.24 118	0.28 224	0.27 200	0.23 206	0.28 363	0.24 146	0.19 222	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.07 125	0.09 239	0.10 178

iGMRVC	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.15 98	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.27 192	0.18 196	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

iRAFT	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.19 110	0.14 76	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.27 192	0.18 196	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

AnonymousM	0.19 141	0.20 349	0.30 66	0.18 47	0.10 45	0.19 110	0.17 156	0.32 163	0.27 170	0.27 214	0.21 145	0.18 149	0.14 149	0.21 80	0.16 146	0.09 261	0.08 179	0.38 539	0.15 475	0.06 47	0.08 62

CRE-IMP	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.23 248	0.11 86	0.24 242	0.17 156	0.31 156	0.24 118	0.27 214	0.26 187	0.24 223	0.17 197	0.24 146	0.19 222	0.09 261	0.05 4	0.10 317	0.07 125	0.10 300	0.10 178

RAFT-IKP	0.19 141	0.13 165	0.51 264	0.22 197	0.11 86	0.18 85	0.15 98	0.30 140	0.24 118	0.28 224	0.29 214	0.25 235	0.18 225	0.26 180	0.18 196	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.10 300	0.09 112

raftrobust	0.19 141	0.19 336	0.42 153	0.23 248	0.24 469	0.19 110	0.13 56	0.33 181	0.28 180	0.26 203	0.20 127	0.19 159	0.17 197	0.23 129	0.17 170	0.08 190	0.10 251	0.07 87	0.06 57	0.07 111	0.09 112

sCroCo_RVC	0.19 141	0.15 240	0.60 366	0.27 404	0.18 366	0.23 220	0.16 127	0.28 107	0.24 118	0.14 64	0.22 156	0.17 138	0.14 149	0.22 103	0.16 146	0.11 362	0.11 280	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.10 178

R-Stereo Train	0.19 141	0.10 37	0.49 225	0.22 197	0.12 124	0.23 220	0.18 208	0.43 293	0.20 71	0.31 287	0.45 405	0.20 171	0.14 149	0.18 33	0.18 196	0.08 190	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 141	0.10 37	0.49 225	0.22 197	0.12 124	0.23 220	0.18 208	0.43 293	0.20 71	0.31 287	0.45 405	0.20 171	0.14 149	0.18 33	0.18 196	0.08 190	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.06 47	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.20 169	0.13 165	0.45 170	0.24 293	0.12 124	0.20 143	0.21 312	0.36 209	0.32 233	0.23 173	0.22 156	0.15 116	0.14 149	0.28 213	0.16 146	0.07 78	0.24 498	0.08 163	0.07 125	0.09 239	0.21 415

HART	0.20 169	0.14 209	0.42 153	0.26 368	0.24 469	0.17 60	0.16 127	0.32 163	0.25 142	0.15 84	0.26 187	0.17 138	0.09 19	0.24 146	0.14 75	0.06 29	0.36 541	0.07 87	0.05 21	0.08 167	0.27 476

AIO_rvc	0.20 169	0.16 271	0.49 225	0.41 526	0.29 502	0.15 22	0.17 156	0.21 25	0.19 57	0.17 109	0.14 62	0.13 80	0.08 6	0.35 302	0.13 36	0.07 78	0.19 447	0.06 42	0.05 21	0.06 47	0.41 527

AIO_test	0.20 169	0.12 126	0.46 184	0.45 533	0.38 530	0.15 22	0.17 156	0.28 107	0.20 71	0.19 130	0.13 31	0.14 102	0.09 19	0.39 323	0.13 36	0.07 78	0.21 466	0.06 42	0.06 57	0.06 47	0.34 507

rvit_0105_6	0.20 169	0.16 271	0.41 144	0.23 248	0.14 211	0.18 85	0.20 286	0.31 156	0.39 328	0.18 126	0.22 156	0.23 206	0.18 225	0.26 180	0.18 196	0.16 468	0.13 319	0.13 430	0.11 377	0.11 352	0.09 112

GCAP-BAT	0.20 169	0.12 126	0.48 205	0.25 329	0.17 339	0.24 242	0.16 127	0.32 163	0.21 87	0.28 224	0.30 228	0.26 254	0.12 101	0.28 213	0.19 222	0.07 78	0.25 501	0.07 87	0.08 209	0.06 47	0.19 389

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 169	0.74 548	0.71 419	0.17 13	0.08 4	0.15 22	0.15 98	0.19 15	0.18 39	0.13 29	0.12 21	0.10 29	0.08 6	0.16 11	0.14 75	0.34 537	0.12 298	0.08 163	0.07 125	0.11 352	0.24 449

IGEVStereo-DCA	0.20 169	0.17 302	0.41 144	0.22 197	0.15 271	0.20 143	0.17 156	0.28 107	0.23 106	0.19 130	0.12 21	0.14 102	0.12 101	0.38 320	0.31 378	0.07 78	0.16 394	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.36 511

MIM_Stereo	0.20 169	0.17 302	0.55 317	0.20 116	0.21 429	0.17 60	0.14 76	0.37 223	0.27 170	0.28 224	0.35 287	0.23 206	0.13 133	0.28 213	0.16 146	0.06 29	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.15 337

AEACV	0.20 169	0.09 15	0.32 85	0.39 517	0.34 518	0.21 172	0.16 127	0.30 140	0.18 39	0.17 109	0.17 91	0.13 80	0.16 180	0.27 192	0.13 36	0.07 78	0.29 528	0.07 87	0.09 290	0.07 111	0.37 519

4D-IteraStereo	0.20 169	0.21 357	0.62 376	0.21 148	0.14 211	0.19 110	0.17 156	0.29 126	0.28 180	0.24 181	0.20 127	0.20 171	0.10 41	0.22 103	0.18 196	0.07 78	0.07 119	0.10 317	0.08 209	0.08 167	0.33 504

anonymousdsp	0.20 169	0.13 165	0.49 225	0.28 431	0.20 414	0.21 172	0.17 156	0.29 126	0.24 118	0.22 165	0.13 31	0.12 65	0.12 101	0.32 270	0.13 36	0.07 78	0.26 508	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.48 542

DCANet-4	0.20 169	0.11 75	0.58 352	0.19 76	0.09 10	0.19 110	0.18 208	0.39 252	0.42 360	0.29 248	0.31 239	0.17 138	0.22 269	0.21 80	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.09 112

fff	0.20 169	0.15 240	0.57 337	0.19 76	0.09 10	0.19 110	0.18 208	0.38 234	0.46 405	0.29 248	0.31 239	0.18 149	0.28 363	0.21 80	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.09 112

DisPM	0.20 169	0.11 75	0.52 285	0.24 293	0.13 172	0.18 85	0.19 251	0.30 140	0.31 223	0.33 325	0.34 279	0.23 206	0.16 180	0.34 295	0.17 170	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.12 266

IGEV-Stereo	0.20 169	0.13 165	0.49 225	0.28 431	0.20 414	0.21 172	0.17 156	0.29 126	0.24 118	0.22 165	0.13 31	0.12 65	0.12 101	0.32 270	0.13 36	0.07 78	0.26 508	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.48 542
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 169	0.17 302	0.45 170	0.23 248	0.18 366	0.21 172	0.27 431	0.28 107	0.28 180	0.31 287	0.32 249	0.28 272	0.17 197	0.16 11	0.13 36	0.07 78	0.23 488	0.10 317	0.08 209	0.08 167	0.07 19

error version	0.20 169	0.17 302	0.45 170	0.23 248	0.18 366	0.21 172	0.27 431	0.28 107	0.28 180	0.31 287	0.32 249	0.28 272	0.17 197	0.16 11	0.13 36	0.07 78	0.23 488	0.10 317	0.08 209	0.08 167	0.07 19

test-v	0.20 169	0.17 302	0.45 170	0.23 248	0.18 366	0.21 172	0.27 431	0.28 107	0.28 180	0.31 287	0.32 249	0.28 272	0.17 197	0.16 11	0.13 36	0.07 78	0.23 488	0.10 317	0.08 209	0.08 167	0.07 19

test_3	0.20 169	0.12 126	0.49 225	0.26 368	0.14 211	0.22 201	0.25 412	0.34 188	0.33 249	0.25 193	0.18 101	0.23 206	0.13 133	0.25 161	0.20 241	0.06 29	0.14 338	0.09 244	0.10 344	0.07 111	0.10 178

NRIStereo	0.20 169	0.12 126	0.50 247	0.23 248	0.11 86	0.24 242	0.19 251	0.30 140	0.28 180	0.26 203	0.26 187	0.25 235	0.18 225	0.34 295	0.19 222	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.07 125	0.09 239	0.09 112

Pruner-Stereo	0.20 169	0.12 126	0.49 225	0.29 446	0.12 124	0.19 110	0.17 156	0.32 163	0.31 223	0.33 325	0.32 249	0.25 235	0.15 163	0.25 161	0.22 280	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.10 178

test-2	0.20 169	0.17 302	0.45 170	0.23 248	0.18 366	0.21 172	0.27 431	0.28 107	0.28 180	0.31 287	0.32 249	0.28 272	0.17 197	0.16 11	0.13 36	0.07 78	0.23 488	0.10 317	0.08 209	0.08 167	0.07 19

test-1	0.20 169	0.12 126	0.49 225	0.23 248	0.23 455	0.22 201	0.23 374	0.36 209	0.29 198	0.21 147	0.25 179	0.24 223	0.14 149	0.18 33	0.22 280	0.07 78	0.14 338	0.08 163	0.07 125	0.06 47	0.14 321

DCANet	0.20 169	0.15 240	0.57 337	0.19 76	0.09 10	0.19 110	0.18 208	0.37 223	0.41 348	0.30 271	0.31 239	0.19 159	0.23 280	0.21 80	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.07 111	0.10 178

csc	0.20 169	0.15 240	0.57 337	0.19 76	0.09 10	0.19 110	0.18 208	0.38 234	0.46 405	0.29 248	0.31 239	0.18 149	0.28 363	0.21 80	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.09 112

cscssc	0.20 169	0.15 240	0.57 337	0.19 76	0.09 10	0.19 110	0.18 208	0.38 234	0.46 405	0.29 248	0.31 239	0.18 149	0.28 363	0.21 80	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.06 47	0.09 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 169	0.23 392	0.49 225	0.21 148	0.16 309	0.19 110	0.17 156	0.35 197	0.32 233	0.26 203	0.33 269	0.20 171	0.17 197	0.21 80	0.17 170	0.06 29	0.10 251	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.11 216

AFF-stereo	0.20 169	0.24 403	0.49 225	0.22 197	0.11 86	0.18 85	0.18 208	0.35 197	0.29 198	0.25 193	0.36 302	0.25 235	0.17 197	0.25 161	0.17 170	0.06 29	0.09 219	0.08 163	0.08 209	0.08 167	0.11 216

DIP-Stereo	0.20 169	0.13 165	0.48 205	0.20 116	0.13 172	0.28 300	0.12 35	0.43 293	0.26 153	0.27 214	0.32 249	0.21 185	0.17 197	0.26 180	0.20 241	0.08 190	0.06 48	0.08 163	0.06 57	0.07 111	0.10 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 199	0.16 271	0.50 247	0.18 47	0.15 271	0.17 60	0.16 127	0.35 197	0.22 95	0.38 400	0.38 321	0.36 358	0.24 302	0.29 234	0.22 280	0.06 29	0.05 4	0.08 163	0.09 290	0.09 239	0.08 62

CoSv	0.21 199	0.16 271	0.50 247	0.18 47	0.15 271	0.17 60	0.16 127	0.35 197	0.22 95	0.38 400	0.38 321	0.36 358	0.24 302	0.29 234	0.22 280	0.06 29	0.05 4	0.08 163	0.09 290	0.09 239	0.08 62

AIO-test1	0.21 199	0.22 376	0.56 327	0.31 473	0.24 469	0.21 172	0.16 127	0.42 284	0.37 302	0.17 109	0.26 187	0.18 149	0.12 101	0.29 234	0.15 119	0.08 190	0.07 119	0.10 317	0.11 377	0.07 111	0.10 178

IGEV-RUCA	0.21 199	0.09 15	0.26 39	0.20 116	0.19 392	0.28 300	0.23 374	0.24 62	0.22 95	0.21 147	0.23 164	0.29 285	0.48 491	0.26 180	0.19 222	0.09 261	0.08 179	0.18 493	0.14 464	0.18 475	0.19 389

rvit_0105_4	0.21 199	0.17 302	0.49 225	0.23 248	0.14 211	0.20 143	0.23 374	0.35 197	0.40 338	0.19 130	0.24 172	0.25 235	0.20 252	0.28 213	0.18 196	0.16 468	0.13 319	0.12 405	0.11 377	0.11 352	0.10 178

model_zeroshot	0.21 199	0.14 209	0.51 264	0.34 495	0.18 366	0.26 275	0.16 127	0.41 279	0.24 118	0.33 325	0.20 127	0.25 235	0.12 101	0.26 180	0.16 146	0.09 261	0.21 466	0.07 87	0.08 209	0.07 111	0.13 295

AE-Stereo	0.21 199	0.12 126	0.50 247	0.25 329	0.15 271	0.24 242	0.18 208	0.40 261	0.34 260	0.19 130	0.26 187	0.21 185	0.13 133	0.22 103	0.16 146	0.07 78	0.26 508	0.09 244	0.10 344	0.07 111	0.31 495

ACVNet-DCA	0.21 199	0.16 271	0.50 247	0.27 404	0.13 172	0.31 356	0.19 251	0.43 293	0.32 233	0.21 147	0.20 127	0.13 80	0.17 197	0.28 213	0.12 10	0.08 190	0.28 517	0.08 163	0.06 57	0.09 239	0.23 436

11t1	0.21 199	0.12 126	0.45 170	0.20 116	0.15 271	0.27 282	0.17 156	0.37 223	0.28 180	0.27 214	0.25 179	0.24 223	0.23 280	0.28 213	0.25 322	0.09 261	0.19 447	0.07 87	0.07 125	0.09 239	0.23 436

LL-Strereo2	0.21 199	0.25 418	0.53 296	0.32 479	0.20 414	0.25 258	0.14 76	0.32 163	0.25 142	0.25 193	0.20 127	0.24 223	0.12 101	0.28 213	0.18 196	0.07 78	0.07 119	0.12 405	0.09 290	0.09 239	0.16 353

ADStereo(finetuned)	0.21 199	0.15 240	0.59 359	0.19 76	0.09 10	0.19 110	0.18 208	0.37 223	0.41 348	0.30 271	0.31 239	0.19 159	0.31 406	0.21 80	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.05 21	0.07 111	0.10 178

PFNet+	0.21 199	0.11 75	0.54 308	0.22 197	0.12 124	0.17 60	0.18 208	0.31 156	0.36 287	0.33 325	0.32 249	0.24 223	0.16 180	0.33 280	0.18 196	0.10 325	0.07 119	0.11 372	0.10 344	0.08 167	0.12 266

rafts_anoy	0.21 199	0.22 376	0.49 225	0.25 329	0.24 469	0.19 110	0.17 156	0.34 188	0.32 233	0.24 181	0.25 179	0.20 171	0.16 180	0.25 161	0.21 263	0.08 190	0.19 447	0.11 372	0.12 418	0.09 239	0.09 112

raft+_RVC	0.21 199	0.21 357	0.46 184	0.22 197	0.35 521	0.21 172	0.16 127	0.39 252	0.35 271	0.22 165	0.28 206	0.20 171	0.15 163	0.25 161	0.20 241	0.08 190	0.16 394	0.08 163	0.07 125	0.07 111	0.12 266

sAnonymous2	0.21 199	0.24 403	0.79 443	0.24 293	0.17 339	0.22 201	0.20 286	0.36 209	0.29 198	0.17 109	0.19 117	0.17 138	0.16 180	0.18 33	0.15 119	0.10 325	0.07 119	0.09 244	0.08 209	0.23 506	0.18 374

CroCo_RVC	0.21 199	0.24 403	0.79 443	0.24 293	0.17 339	0.22 201	0.20 286	0.36 209	0.29 198	0.17 109	0.19 117	0.17 138	0.16 180	0.18 33	0.15 119	0.10 325	0.07 119	0.09 244	0.08 209	0.23 506	0.18 374

RALAANet	0.21 199	0.24 403	0.53 296	0.23 248	0.14 211	0.22 201	0.13 56	0.38 234	0.30 214	0.29 248	0.26 187	0.25 235	0.15 163	0.28 213	0.20 241	0.08 190	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.10 300	0.07 19

GMStereo	0.21 199	0.30 454	0.57 337	0.21 148	0.12 124	0.24 242	0.18 208	0.30 140	0.41 348	0.26 203	0.24 172	0.17 138	0.16 180	0.25 161	0.19 222	0.10 325	0.07 119	0.08 163	0.08 209	0.11 352	0.09 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 217	0.47 516	0.67 399	0.30 458	0.31 512	0.11 3	0.11 19	0.18 8	0.15 13	0.09 1	0.11 14	0.09 15	0.09 19	0.27 192	0.12 10	0.09 261	0.39 543	0.06 42	0.04 1	0.24 510	0.49 544

AIO-test2	0.22 217	0.27 436	0.54 308	0.29 446	0.16 309	0.22 201	0.16 127	0.44 314	0.43 371	0.17 109	0.29 214	0.16 124	0.11 72	0.27 192	0.14 75	0.19 502	0.07 119	0.10 317	0.11 377	0.08 167	0.09 112

FACV-RUCA	0.22 217	0.15 240	0.38 118	0.24 293	0.23 455	0.26 275	0.19 251	0.41 279	0.35 271	0.26 203	0.32 249	0.22 192	0.25 315	0.24 146	0.19 222	0.10 325	0.07 119	0.15 468	0.08 209	0.16 446	0.14 321

rvit_0105_5	0.22 217	0.18 324	0.51 264	0.23 248	0.13 172	0.22 201	0.25 412	0.38 234	0.40 338	0.21 147	0.23 164	0.27 259	0.20 252	0.27 192	0.20 241	0.15 458	0.13 319	0.12 405	0.12 418	0.10 300	0.10 178

1test111	0.22 217	0.16 271	0.50 247	0.27 404	0.13 172	0.31 356	0.19 251	0.43 293	0.32 233	0.21 147	0.20 127	0.13 80	0.17 197	0.36 307	0.28 352	0.08 190	0.28 517	0.08 163	0.06 57	0.09 239	0.23 436

cc1	0.22 217	0.16 271	0.50 247	0.27 404	0.13 172	0.31 356	0.19 251	0.39 252	0.48 426	0.21 147	0.20 127	0.13 80	0.17 197	0.28 213	0.12 10	0.08 190	0.28 517	0.08 163	0.06 57	0.08 167	0.37 519

rrr	0.22 217	0.17 302	0.79 443	0.22 197	0.15 271	0.20 143	0.18 208	0.40 261	0.27 170	0.19 130	0.12 21	0.14 102	0.12 101	0.38 320	0.31 378	0.07 78	0.16 394	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.28 483

tt1	0.22 217	0.16 271	0.49 225	0.26 368	0.15 271	0.31 356	0.19 251	0.38 234	0.46 405	0.21 147	0.19 117	0.13 80	0.16 180	0.28 213	0.12 10	0.08 190	0.28 517	0.08 163	0.06 57	0.08 167	0.37 519

HH	0.22 217	0.12 126	0.55 317	0.32 479	0.16 309	0.27 282	0.18 208	0.36 209	0.25 142	0.20 140	0.26 187	0.34 339	0.18 225	0.33 280	0.15 119	0.07 78	0.16 394	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.31 495

HanStereo	0.22 217	0.12 126	0.55 317	0.32 479	0.16 309	0.27 282	0.18 208	0.36 209	0.25 142	0.20 140	0.26 187	0.34 339	0.18 225	0.33 280	0.15 119	0.07 78	0.16 394	0.07 87	0.07 125	0.07 111	0.31 495

CASS	0.22 217	0.16 271	0.40 135	0.26 368	0.12 124	0.29 323	0.19 251	0.40 261	0.32 233	0.34 344	0.35 287	0.25 235	0.25 315	0.26 180	0.21 263	0.13 420	0.08 179	0.11 372	0.09 290	0.11 352	0.12 266
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 217	0.19 336	0.64 386	0.22 197	0.12 124	0.28 300	0.20 286	0.48 351	0.39 328	0.31 287	0.24 172	0.19 159	0.24 302	0.28 213	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.08 163	0.07 125	0.07 111	0.08 62

IPLGR	0.22 217	0.14 209	0.75 428	0.21 148	0.11 86	0.25 258	0.18 208	0.44 314	0.38 312	0.29 248	0.28 206	0.21 185	0.19 247	0.37 317	0.19 222	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.07 125	0.07 111	0.07 19

GANet-ADL	0.22 217	0.14 209	0.51 264	0.23 248	0.14 211	0.29 323	0.19 251	0.48 351	0.36 287	0.26 203	0.33 269	0.32 324	0.20 252	0.26 180	0.22 280	0.11 362	0.07 119	0.07 87	0.06 57	0.09 239	0.11 216

TRStereo	0.22 217	0.21 357	0.62 376	0.40 522	0.19 392	0.22 201	0.16 127	0.58 458	0.30 214	0.21 147	0.21 145	0.22 192	0.13 133	0.27 192	0.14 75	0.09 261	0.09 219	0.09 244	0.11 377	0.06 47	0.19 389

LCNet	0.22 217	0.12 126	0.42 153	0.26 368	0.12 124	0.23 220	0.19 251	0.36 209	0.28 180	0.28 224	0.35 287	0.26 254	0.30 389	0.35 302	0.17 170	0.07 78	0.05 4	0.09 244	0.10 344	0.13 406	0.22 428

NF-Stereo	0.22 217	0.11 75	0.52 285	0.25 329	0.12 124	0.21 172	0.18 208	0.40 261	0.35 271	0.28 224	0.30 228	0.22 192	0.17 197	0.52 374	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.13 295

OCTAStereo	0.22 217	0.11 75	0.52 285	0.25 329	0.12 124	0.21 172	0.18 208	0.40 261	0.35 271	0.28 224	0.30 228	0.22 192	0.17 197	0.51 366	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.13 295

PSM-softLoss	0.22 217	0.11 75	0.53 296	0.25 329	0.12 124	0.20 143	0.17 156	0.39 252	0.29 198	0.29 248	0.32 249	0.24 223	0.16 180	0.53 377	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.09 290	0.08 167	0.12 266

KMStereo	0.22 217	0.11 75	0.53 296	0.25 329	0.12 124	0.20 143	0.17 156	0.39 252	0.29 198	0.29 248	0.32 249	0.24 223	0.16 180	0.53 377	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.09 290	0.08 167	0.12 266

SST-Stereo	0.22 217	0.11 75	0.52 285	0.25 329	0.14 211	0.19 110	0.17 156	0.32 163	0.26 153	0.34 344	0.33 269	0.29 285	0.25 315	0.56 394	0.18 196	0.08 190	0.05 4	0.10 317	0.08 209	0.09 239	0.07 19

RAFT_R40	0.22 217	0.11 75	0.52 285	0.25 329	0.13 172	0.18 85	0.18 208	0.32 163	0.31 223	0.33 325	0.33 269	0.30 303	0.23 280	0.55 388	0.19 222	0.08 190	0.05 4	0.10 317	0.08 209	0.09 239	0.07 19

RE-Stereo	0.22 217	0.11 75	0.52 285	0.25 329	0.12 124	0.21 172	0.18 208	0.40 261	0.35 271	0.28 224	0.30 228	0.22 192	0.17 197	0.51 366	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.13 295

TVStereo	0.22 217	0.11 75	0.52 285	0.25 329	0.12 124	0.21 172	0.18 208	0.40 261	0.35 271	0.28 224	0.30 228	0.22 192	0.17 197	0.51 366	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.13 295

RAFT-345	0.22 217	0.11 75	0.55 317	0.22 197	0.12 124	0.20 143	0.16 127	0.27 101	0.28 180	0.27 214	0.65 498	0.20 171	0.17 197	0.55 388	0.22 280	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.07 125	0.06 47	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 217	0.10 37	0.56 327	0.23 248	0.13 172	0.24 242	0.24 398	0.38 234	0.29 198	0.31 287	0.44 391	0.27 259	0.21 262	0.31 261	0.17 170	0.07 78	0.05 4	0.10 317	0.09 290	0.08 167	0.19 389

Prome-Stereo	0.22 217	0.10 37	0.43 159	0.24 293	0.13 172	0.23 220	0.23 374	0.37 223	0.27 170	0.33 325	0.58 476	0.24 223	0.28 363	0.30 249	0.16 146	0.07 78	0.05 4	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.20 406

TestStereo	0.22 217	0.24 403	0.48 205	0.25 329	0.11 86	0.22 201	0.22 346	0.32 163	0.31 223	0.24 181	0.34 279	0.23 206	0.19 247	0.62 431	0.19 222	0.08 190	0.07 119	0.10 317	0.07 125	0.11 352	0.07 19

RALCasStereoNet	0.22 217	0.22 376	0.48 205	0.23 248	0.23 455	0.22 201	0.18 208	0.32 163	0.27 170	0.22 165	0.30 228	0.22 192	0.15 163	0.29 234	0.20 241	0.08 190	0.22 478	0.07 87	0.06 57	0.10 300	0.25 460

111	0.22 217	0.22 376	0.57 337	0.19 76	0.09 10	0.24 242	0.17 156	0.44 314	0.46 405	0.24 181	0.30 228	0.29 285	0.22 269	0.25 161	0.19 222	0.08 190	0.05 4	0.07 87	0.06 57	0.07 111	0.15 337

test_xeample3	0.22 217	0.17 302	0.81 448	0.21 148	0.15 271	0.20 143	0.18 208	0.40 261	0.25 142	0.19 130	0.12 21	0.13 80	0.12 101	0.34 295	0.33 396	0.07 78	0.20 461	0.07 87	0.08 209	0.08 167	0.34 507

FENet	0.22 217	0.13 165	0.48 205	0.22 197	0.12 124	0.27 282	0.18 208	0.43 293	0.37 302	0.31 287	0.32 249	0.29 285	0.23 280	0.27 192	0.24 308	0.10 325	0.07 119	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.11 216

HITNet	0.22 217	0.23 392	0.60 366	0.20 116	0.09 10	0.27 282	0.15 98	0.45 323	0.33 249	0.29 248	0.33 269	0.27 259	0.22 269	0.29 234	0.27 344	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.06 57	0.09 239	0.11 216
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
test_sample2	0.23 250	0.12 126	0.39 124	0.20 116	0.11 86	0.28 300	0.22 346	0.45 323	0.33 249	0.27 214	0.34 279	0.30 303	0.25 315	0.46 349	0.23 299	0.09 261	0.15 373	0.09 244	0.08 209	0.10 300	0.19 389

MyStereo06	0.23 250	0.15 240	0.74 425	0.22 197	0.14 211	0.25 258	0.22 346	0.43 293	0.25 142	0.36 375	0.24 172	0.34 339	0.18 225	0.24 146	0.20 241	0.07 78	0.12 298	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.11 216

xx1	0.23 250	0.16 271	0.50 247	0.27 404	0.13 172	0.31 356	0.19 251	0.39 252	0.48 426	0.21 147	0.20 127	0.28 272	0.25 315	0.28 213	0.12 10	0.08 190	0.28 517	0.10 317	0.11 377	0.09 239	0.23 436

IGEV_Zeroshot_test	0.23 250	0.11 75	0.82 452	0.21 148	0.23 455	0.20 143	0.19 251	0.38 234	0.23 106	0.34 344	0.22 156	0.29 285	0.14 149	0.24 146	0.20 241	0.07 78	0.09 219	0.08 163	0.08 209	0.08 167	0.35 510

StereoVision	0.23 250	0.23 392	0.55 317	0.27 404	0.17 339	0.23 220	0.22 346	0.40 261	0.32 233	0.21 147	0.51 441	0.22 192	0.16 180	0.29 234	0.19 222	0.11 362	0.12 298	0.13 430	0.13 448	0.10 300	0.08 62

PCWNet_CMD	0.23 250	0.14 209	0.48 205	0.21 148	0.13 172	0.28 300	0.17 156	0.47 340	0.47 418	0.30 271	0.36 302	0.37 364	0.24 302	0.29 234	0.21 263	0.09 261	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.11 352	0.11 216

testlalala_base	0.23 250	0.14 209	0.48 205	0.26 368	0.16 309	0.25 258	0.17 156	0.37 223	0.19 57	0.20 140	0.26 187	0.17 138	0.14 149	0.19 48	0.18 196	0.42 547	0.23 488	0.07 87	0.06 57	0.50 541	0.14 321

anonymousdsp2	0.23 250	0.11 75	0.42 153	0.26 368	0.24 469	0.25 258	0.17 156	0.43 293	0.37 302	0.30 271	0.23 164	0.24 223	0.15 163	0.32 270	0.17 170	0.07 78	0.28 517	0.07 87	0.05 21	0.08 167	0.44 534

TestStereo1	0.23 250	0.22 376	0.50 247	0.27 404	0.14 211	0.26 275	0.27 431	0.43 293	0.38 312	0.29 248	0.39 339	0.23 206	0.21 262	0.33 280	0.18 196	0.08 190	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.10 178

x	0.23 250	0.15 240	0.45 170	0.20 116	0.15 271	0.27 282	0.17 156	0.43 293	0.35 271	0.26 203	0.31 239	0.29 285	0.25 315	0.29 234	0.30 368	0.09 261	0.22 478	0.08 163	0.09 290	0.09 239	0.24 449

RAFT_CTSACE	0.23 250	0.21 357	0.57 337	0.26 368	0.15 271	0.22 201	0.23 374	0.34 188	0.30 214	0.34 344	0.51 441	0.31 313	0.17 197	0.33 280	0.15 119	0.06 29	0.09 219	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 250	0.24 403	0.48 205	0.25 329	0.18 366	0.23 220	0.29 452	0.42 284	0.38 312	0.24 181	0.39 339	0.20 171	0.17 197	0.34 295	0.17 170	0.07 78	0.07 119	0.09 244	0.12 418	0.09 239	0.13 295

SA-5K	0.23 250	0.22 376	0.50 247	0.27 404	0.14 211	0.26 275	0.27 431	0.43 293	0.38 312	0.29 248	0.39 339	0.23 206	0.21 262	0.33 280	0.18 196	0.08 190	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.10 178

CIPLG	0.23 250	0.28 444	0.75 428	0.24 293	0.16 309	0.25 258	0.20 286	0.38 234	0.33 249	0.32 312	0.34 279	0.23 206	0.15 163	0.27 192	0.22 280	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.09 112

dd	0.23 250	0.32 464	0.55 317	0.23 248	0.12 124	0.27 282	0.21 312	0.32 163	0.45 394	0.30 271	0.29 214	0.25 235	0.17 197	0.31 261	0.26 333	0.13 420	0.07 119	0.10 317	0.08 209	0.12 392	0.09 112

IPLG	0.23 250	0.19 336	0.65 391	0.21 148	0.12 124	0.28 300	0.17 156	0.45 323	0.32 233	0.33 325	0.32 249	0.16 124	0.17 197	0.50 360	0.23 299	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.07 125	0.07 111	0.08 62

IPLGR_C	0.23 250	0.29 448	0.81 448	0.24 293	0.16 309	0.24 242	0.20 286	0.38 234	0.33 249	0.32 312	0.33 269	0.23 206	0.15 163	0.26 180	0.22 280	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.09 112

ACRE	0.23 250	0.27 436	0.83 457	0.24 293	0.15 271	0.24 242	0.20 286	0.38 234	0.32 233	0.32 312	0.33 269	0.23 206	0.15 163	0.26 180	0.22 280	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.09 112

GwcNet-ADL	0.23 250	0.15 240	0.58 352	0.24 293	0.13 172	0.23 220	0.24 398	0.51 379	0.41 348	0.28 224	0.29 214	0.30 303	0.20 252	0.27 192	0.28 352	0.09 261	0.07 119	0.07 87	0.07 125	0.09 239	0.11 216

HHNet	0.23 250	0.12 126	0.66 396	0.19 76	0.18 366	0.20 143	0.20 286	0.36 209	0.32 233	0.33 325	0.59 480	0.19 159	0.21 262	0.24 146	0.31 378	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.07 125	0.08 167	0.12 266

KYRaft	0.23 250	0.11 75	0.43 159	0.23 248	0.12 124	0.23 220	0.23 374	0.37 223	0.26 153	0.35 362	0.53 455	0.34 339	0.26 333	0.29 234	0.16 146	0.07 78	0.05 4	0.09 244	0.10 344	0.08 167	0.30 491

ASMatch	0.23 250	0.11 75	0.55 317	0.25 329	0.14 211	0.19 110	0.16 127	0.32 163	0.30 214	0.28 224	0.68 505	0.28 272	0.26 333	0.50 360	0.22 280	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.07 125	0.06 47	0.11 216

IRAFT_RVC	0.23 250	0.15 240	0.54 308	0.26 368	0.12 124	0.19 110	0.23 374	0.41 279	0.39 328	0.31 287	0.30 228	0.29 285	0.24 302	0.55 388	0.23 299	0.08 190	0.06 48	0.10 317	0.08 209	0.08 167	0.08 62

CFNet_pseudo	0.23 250	0.14 209	0.48 205	0.20 116	0.13 172	0.27 282	0.17 156	0.46 330	0.45 394	0.30 271	0.37 313	0.38 370	0.23 280	0.30 249	0.22 280	0.09 261	0.06 48	0.11 372	0.08 209	0.11 352	0.11 216

GES	0.23 250	0.14 209	0.54 308	0.21 148	0.14 211	0.28 300	0.19 251	0.51 379	0.35 271	0.31 287	0.36 302	0.25 235	0.24 302	0.30 249	0.23 299	0.11 362	0.09 219	0.08 163	0.08 209	0.10 300	0.12 266

SFCPSM	0.23 250	0.12 126	0.51 264	0.21 148	0.14 211	0.34 395	0.22 346	0.57 445	0.41 348	0.29 248	0.32 249	0.23 206	0.22 269	0.28 213	0.20 241	0.10 325	0.07 119	0.09 244	0.10 344	0.09 239	0.09 112

MSMDNet	0.23 250	0.14 209	0.49 225	0.20 116	0.13 172	0.28 300	0.17 156	0.47 340	0.47 418	0.30 271	0.36 302	0.37 364	0.24 302	0.29 234	0.21 263	0.09 261	0.07 119	0.09 244	0.08 209	0.11 352	0.11 216

ccs_rob	0.23 250	0.14 209	0.48 205	0.20 116	0.13 172	0.27 282	0.17 156	0.46 330	0.45 394	0.30 271	0.37 313	0.38 370	0.23 280	0.30 249	0.22 280	0.09 261	0.06 48	0.11 372	0.08 209	0.12 392	0.11 216

rvit_0105_3	0.24 278	0.21 357	0.57 337	0.25 329	0.15 271	0.24 242	0.28 446	0.40 261	0.43 371	0.25 193	0.26 187	0.29 285	0.22 269	0.29 234	0.21 263	0.15 458	0.13 319	0.14 452	0.15 475	0.10 300	0.10 178

test_sample1	0.24 278	0.13 165	0.40 135	0.20 116	0.13 172	0.29 323	0.19 251	0.43 293	0.30 214	0.27 214	0.34 279	0.31 313	0.28 363	0.45 347	0.27 344	0.09 261	0.16 394	0.08 163	0.08 209	0.09 239	0.22 428

MyStereo05	0.24 278	0.15 240	0.58 352	0.22 197	0.14 211	0.25 258	0.22 346	0.50 369	0.54 468	0.32 312	0.23 164	0.26 254	0.23 280	0.32 270	0.25 322	0.07 78	0.12 298	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.11 216

MyStereo04	0.24 278	0.15 240	0.58 352	0.22 197	0.16 309	0.25 258	0.22 346	0.51 379	0.54 468	0.29 248	0.23 164	0.27 259	0.23 280	0.32 270	0.25 322	0.07 78	0.13 319	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.11 216

CoDeX	0.24 278	0.13 165	0.48 205	0.22 197	0.14 211	0.29 323	0.21 312	0.55 427	0.42 360	0.29 248	0.36 302	0.28 272	0.23 280	0.48 354	0.20 241	0.09 261	0.06 48	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.08 62

DCRE	0.24 278	0.15 240	0.45 170	0.26 368	0.26 486	0.23 220	0.21 312	0.37 223	0.29 198	0.23 173	0.81 523	0.23 206	0.16 180	0.24 146	0.18 196	0.07 78	0.14 338	0.07 87	0.08 209	0.07 111	0.25 460

riskmin	0.24 278	0.10 37	0.43 159	0.32 479	0.26 486	0.33 380	0.19 251	0.44 314	0.30 214	0.24 181	0.27 200	0.37 364	0.25 315	0.30 249	0.22 280	0.09 261	0.18 435	0.09 244	0.13 448	0.10 300	0.27 476

qqq	0.24 278	0.16 271	0.46 184	0.20 116	0.15 271	0.23 220	0.20 286	0.43 293	0.32 233	0.26 203	0.31 239	0.28 272	0.25 315	0.36 307	0.28 352	0.08 190	0.22 478	0.10 317	0.11 377	0.09 239	0.23 436

BUS	0.24 278	0.13 165	0.36 110	0.25 329	0.14 211	0.44 460	0.17 156	0.59 467	0.36 287	0.34 344	0.35 287	0.31 313	0.22 269	0.27 192	0.22 280	0.10 325	0.07 119	0.11 372	0.10 344	0.09 239	0.10 178

IER	0.24 278	0.15 240	0.50 247	0.21 148	0.15 271	0.31 356	0.20 286	0.44 314	0.38 312	0.34 344	0.41 359	0.32 324	0.34 428	0.31 261	0.23 299	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.08 209	0.09 239	0.09 112

BSDual-CNN	0.24 278	0.13 165	0.36 110	0.25 329	0.14 211	0.35 410	0.22 346	0.59 467	0.36 287	0.34 344	0.35 287	0.38 370	0.25 315	0.27 192	0.28 352	0.10 325	0.07 119	0.11 372	0.10 344	0.09 239	0.10 178

Sa-1000	0.24 278	0.20 349	0.53 296	0.23 248	0.14 211	0.30 336	0.23 374	0.50 369	0.41 348	0.30 271	0.50 438	0.26 254	0.19 247	0.33 280	0.16 146	0.08 190	0.10 251	0.10 317	0.11 377	0.08 167	0.08 62

SA	0.24 278	0.22 376	0.55 317	0.23 248	0.14 211	0.25 258	0.23 374	0.48 351	0.42 360	0.28 224	0.44 391	0.23 206	0.23 280	0.34 295	0.17 170	0.07 78	0.09 219	0.11 372	0.11 377	0.08 167	0.09 112

psmg	0.24 278	0.13 165	0.36 110	0.21 148	0.14 211	0.35 410	0.23 374	0.54 409	0.36 287	0.36 375	0.38 321	0.38 370	0.25 315	0.27 192	0.28 352	0.10 325	0.08 179	0.10 317	0.10 344	0.09 239	0.09 112

UDGNet	0.24 278	0.37 491	0.53 296	0.25 329	0.14 211	0.24 242	0.18 208	0.32 163	0.44 383	0.29 248	0.28 206	0.24 223	0.20 252	0.30 249	0.21 263	0.16 468	0.07 119	0.21 508	0.11 377	0.16 446	0.11 216

TransformOpticalFlow	0.24 278	0.14 209	0.57 337	0.24 293	0.11 86	0.21 172	0.19 251	0.43 293	0.34 260	0.30 271	0.43 381	0.36 358	0.31 406	0.61 420	0.20 241	0.07 78	0.05 4	0.08 163	0.07 125	0.06 47	0.08 62

OMP-Stereo	0.24 278	0.16 271	0.48 205	0.30 458	0.13 172	0.21 172	0.16 127	0.38 234	0.35 271	0.34 344	0.30 228	0.33 331	0.20 252	0.70 460	0.24 308	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.07 125	0.08 167	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 278	0.16 271	0.47 190	0.29 446	0.12 124	0.23 220	0.14 76	0.40 261	0.33 249	0.35 362	0.37 313	0.33 331	0.22 269	0.70 460	0.26 333	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.07 125	0.08 167	0.07 19

PFNet	0.24 278	0.11 75	0.63 381	0.25 329	0.14 211	0.22 201	0.19 251	0.40 261	0.35 271	0.36 375	0.32 249	0.27 259	0.20 252	0.63 434	0.23 299	0.09 261	0.05 4	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.08 62

RAFT	0.24 278	0.24 403	0.46 184	0.27 404	0.15 271	0.26 275	0.26 423	0.37 223	0.31 223	0.34 344	0.34 279	0.41 396	0.22 269	0.30 249	0.18 196	0.08 190	0.15 373	0.11 372	0.10 344	0.11 352	0.13 295

ICVP	0.24 278	0.13 165	0.45 170	0.26 368	0.14 211	0.30 336	0.25 412	0.47 340	0.35 271	0.29 248	0.43 381	0.35 353	0.25 315	0.28 213	0.25 322	0.12 401	0.09 219	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.11 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 278	0.19 336	0.76 432	0.27 404	0.18 366	0.41 446	0.24 398	0.45 323	0.36 287	0.23 173	0.27 200	0.20 171	0.18 225	0.28 213	0.19 222	0.12 401	0.11 280	0.10 317	0.10 344	0.11 352	0.13 295

ACVNet	0.24 278	0.18 324	0.51 264	0.18 47	0.15 271	0.27 282	0.23 374	0.40 261	0.45 394	0.29 248	0.41 359	0.38 370	0.28 363	0.28 213	0.35 410	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.10 300	0.09 112

DMCA	0.24 278	0.18 324	0.51 264	0.23 248	0.14 211	0.27 282	0.20 286	0.45 323	0.40 338	0.32 312	0.33 269	0.33 331	0.25 315	0.27 192	0.30 368	0.11 362	0.08 179	0.10 317	0.08 209	0.11 352	0.12 266

DN-CSS_ROB	0.24 278	0.33 468	0.69 406	0.25 329	0.14 211	0.26 275	0.13 56	0.42 284	0.35 271	0.30 271	0.42 367	0.22 192	0.20 252	0.34 295	0.22 280	0.07 78	0.06 48	0.11 372	0.11 377	0.11 352	0.09 112

G2L-ROB	0.25 303	0.21 357	0.56 327	0.19 76	0.12 124	0.28 300	0.21 312	0.48 351	0.34 260	0.35 362	0.31 239	0.41 396	0.23 280	0.51 366	0.31 378	0.09 261	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.09 239	0.12 266

DCVSM-stereo	0.25 303	0.14 209	0.53 296	0.21 148	0.14 211	0.27 282	0.14 76	0.35 197	0.35 271	0.42 443	0.33 269	0.46 436	0.30 389	0.31 261	0.27 344	0.11 362	0.10 251	0.12 405	0.10 344	0.12 392	0.15 337

rvit_stereo_0075_2	0.25 303	0.18 324	0.65 391	0.27 404	0.22 444	0.22 201	0.15 98	0.41 279	0.36 287	0.27 214	0.37 313	0.29 285	0.21 262	0.29 234	0.20 241	0.17 482	0.12 298	0.19 500	0.12 418	0.14 428	0.14 321

test_sample3	0.25 303	0.14 209	0.52 285	0.20 116	0.12 124	0.33 380	0.20 286	0.53 396	0.38 312	0.32 312	0.35 287	0.29 285	0.24 302	0.54 383	0.25 322	0.10 325	0.14 338	0.09 244	0.09 290	0.11 352	0.15 337

MyStereo8	0.25 303	0.20 349	0.69 406	0.24 293	0.17 339	0.31 356	0.16 127	0.50 369	0.32 233	0.29 248	0.38 321	0.25 235	0.19 247	0.33 280	0.29 365	0.08 190	0.20 461	0.08 163	0.08 209	0.10 300	0.16 353

mmm	0.25 303	0.15 240	0.44 167	0.23 248	0.20 414	0.28 300	0.21 312	0.43 293	0.32 233	0.31 287	0.40 348	0.30 303	0.24 302	0.31 261	0.28 352	0.09 261	0.21 466	0.11 372	0.12 418	0.10 300	0.26 472

GMStereo_Zeroshot	0.25 303	0.22 376	0.51 264	0.27 404	0.14 211	0.28 300	0.15 98	0.40 261	0.36 287	0.37 391	0.43 381	0.40 387	0.17 197	0.35 302	0.21 263	0.12 401	0.07 119	0.13 430	0.07 125	0.17 460	0.10 178

CFNet_ucs	0.25 303	0.14 209	0.51 264	0.20 116	0.15 271	0.29 323	0.18 208	0.51 379	0.46 405	0.32 312	0.42 367	0.38 370	0.23 280	0.31 261	0.22 280	0.11 362	0.08 179	0.12 405	0.09 290	0.13 406	0.13 295

gwcnet-sp	0.25 303	0.16 271	0.70 412	0.23 248	0.14 211	0.34 395	0.22 346	0.46 330	0.41 348	0.37 391	0.35 287	0.27 259	0.27 341	0.36 307	0.26 333	0.09 261	0.08 179	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.10 178

scenet	0.25 303	0.16 271	0.70 412	0.23 248	0.14 211	0.34 395	0.22 346	0.46 330	0.41 348	0.37 391	0.35 287	0.27 259	0.27 341	0.36 307	0.26 333	0.09 261	0.08 179	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.10 178

ssnet	0.25 303	0.16 271	0.70 412	0.23 248	0.14 211	0.34 395	0.22 346	0.46 330	0.41 348	0.37 391	0.35 287	0.27 259	0.27 341	0.36 307	0.26 333	0.09 261	0.08 179	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.10 178

raft_robust	0.25 303	0.23 392	0.44 167	0.22 197	0.13 172	0.23 220	0.22 346	0.52 386	0.50 445	0.33 325	0.32 249	0.33 331	0.23 280	0.55 388	0.18 196	0.07 78	0.11 280	0.08 163	0.10 344	0.08 167	0.07 19

test_5	0.25 303	0.25 418	0.57 337	0.27 404	0.18 366	0.25 258	0.29 452	0.42 284	0.39 328	0.29 248	0.40 348	0.27 259	0.23 280	0.35 302	0.19 222	0.07 78	0.07 119	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.14 321

iRaft-Stereo_5w	0.25 303	0.24 403	0.50 247	0.23 248	0.18 366	0.19 110	0.19 251	0.39 252	0.35 271	0.28 224	0.36 302	0.34 339	0.23 280	0.66 449	0.28 352	0.07 78	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.09 239	0.14 321

STrans-v2	0.25 303	0.14 209	0.56 327	0.21 148	0.12 124	0.23 220	0.20 286	0.50 369	0.31 223	0.31 287	0.42 367	0.35 353	0.35 435	0.62 431	0.24 308	0.07 78	0.05 4	0.08 163	0.07 125	0.06 47	0.08 62

DRaft	0.25 303	0.11 75	0.47 190	0.18 47	0.12 124	0.28 300	0.23 374	0.34 188	0.40 338	0.38 400	0.60 484	0.20 171	0.41 465	0.48 354	0.41 433	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.08 209	0.07 111	0.08 62

XX-Stereo	0.25 303	0.11 75	1.09 510	0.35 501	0.38 530	0.23 220	0.13 56	0.43 293	0.19 57	0.20 140	0.40 348	0.31 313	0.10 41	0.33 280	0.13 36	0.08 190	0.11 280	0.08 163	0.09 290	0.07 111	0.10 178

HCRNet	0.25 303	0.27 436	0.42 153	0.34 495	0.17 339	0.27 282	0.18 208	0.45 323	0.37 302	0.31 287	0.35 287	0.32 324	0.23 280	0.44 341	0.21 263	0.13 420	0.08 179	0.13 430	0.11 377	0.11 352	0.09 112

BEATNet_4x	0.25 303	0.25 418	0.66 396	0.23 248	0.10 45	0.29 323	0.14 76	0.49 361	0.34 260	0.31 287	0.35 287	0.32 324	0.26 333	0.34 295	0.33 396	0.08 190	0.06 48	0.08 163	0.07 125	0.11 352	0.13 295

UCFNet_RVC	0.25 303	0.21 357	0.49 225	0.19 76	0.15 271	0.34 395	0.18 208	0.47 340	0.36 287	0.30 271	0.35 287	0.40 387	0.26 333	0.35 302	0.24 308	0.13 420	0.08 179	0.13 430	0.14 464	0.13 406	0.13 295

AdaStereo	0.25 303	0.17 302	0.47 190	0.25 329	0.13 172	0.33 380	0.17 156	0.57 445	0.43 371	0.34 344	0.38 321	0.35 353	0.21 262	0.32 270	0.24 308	0.14 444	0.06 48	0.13 430	0.09 290	0.11 352	0.09 112
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.
MLCV	0.25 303	0.23 392	0.59 359	0.22 197	0.09 10	0.30 336	0.18 208	0.40 261	0.38 312	0.38 400	0.44 391	0.31 313	0.22 269	0.44 341	0.32 387	0.07 78	0.05 4	0.07 87	0.06 57	0.07 111	0.08 62

iResNet	0.25 303	0.22 376	0.62 376	0.26 368	0.11 86	0.31 356	0.23 374	0.46 330	0.45 394	0.34 344	0.43 381	0.27 259	0.23 280	0.36 307	0.37 420	0.08 190	0.05 4	0.07 87	0.06 57	0.08 167	0.10 178

DFGA-Net	0.26 326	0.33 468	0.70 412	0.22 197	0.15 271	0.25 258	0.17 156	0.41 279	0.40 338	0.30 271	0.32 249	0.21 185	0.18 225	0.61 420	0.33 396	0.08 190	0.06 48	0.10 317	0.09 290	0.11 352	0.09 112

G2L-Stereo_test	0.26 326	0.22 376	0.54 308	0.20 116	0.13 172	0.28 300	0.24 398	0.51 379	0.40 338	0.38 400	0.37 313	0.40 387	0.26 333	0.53 377	0.32 387	0.09 261	0.06 48	0.07 87	0.06 57	0.09 239	0.11 216

HUF	0.26 326	0.15 240	0.79 443	0.39 517	0.31 512	0.16 43	0.17 156	0.36 209	0.25 142	0.19 130	0.14 62	0.23 206	0.11 72	0.32 270	0.14 75	0.08 190	0.60 565	0.06 42	0.05 21	0.07 111	0.56 550

PAM_32	0.26 326	0.10 37	0.63 381	0.24 293	0.19 392	0.51 492	0.26 423	0.43 293	0.30 214	0.32 312	0.28 206	0.60 495	0.28 363	0.29 234	0.20 241	0.08 190	0.14 338	0.08 163	0.10 344	0.07 111	0.15 337

PAM	0.26 326	0.11 75	0.63 381	0.25 329	0.18 366	0.53 501	0.29 452	0.44 314	0.28 180	0.36 375	0.27 200	0.59 489	0.26 333	0.28 213	0.20 241	0.08 190	0.12 298	0.07 87	0.10 344	0.07 111	0.13 295

DDVS	0.26 326	0.16 271	0.45 170	0.25 329	0.17 339	0.34 395	0.21 312	0.43 293	0.31 223	0.34 344	0.41 359	0.47 445	0.21 262	0.52 374	0.29 365	0.11 362	0.09 219	0.11 372	0.09 290	0.13 406	0.16 353

UGAM-zero	0.26 326	0.11 75	0.56 327	0.20 116	0.16 309	0.28 300	0.18 208	0.48 351	0.25 142	0.31 287	0.28 206	0.56 481	0.32 418	0.66 449	0.17 170	0.07 78	0.10 251	0.07 87	0.09 290	0.07 111	0.31 495

ITSA-stereo	0.26 326	0.16 271	0.39 124	0.24 293	0.11 86	0.28 300	0.18 208	0.58 458	0.59 491	0.32 312	0.32 249	0.33 331	0.28 363	0.51 366	0.34 403	0.11 362	0.08 179	0.11 372	0.11 377	0.11 352	0.15 337

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 326	0.15 240	0.96 492	0.21 148	0.25 482	0.30 336	0.21 312	0.54 409	0.28 180	0.25 193	0.29 214	0.46 436	0.23 280	0.28 213	0.20 241	0.08 190	0.10 251	0.08 163	0.12 418	0.11 352	0.17 371

test_sample5	0.26 326	0.14 209	0.51 264	0.21 148	0.12 124	0.31 356	0.21 312	0.53 396	0.38 312	0.33 325	0.43 381	0.29 285	0.25 315	0.56 394	0.24 308	0.10 325	0.14 338	0.10 317	0.10 344	0.11 352	0.16 353

test_sample4	0.26 326	0.14 209	0.53 296	0.21 148	0.12 124	0.32 373	0.21 312	0.53 396	0.38 312	0.33 325	0.38 321	0.28 272	0.25 315	0.54 383	0.25 322	0.10 325	0.14 338	0.10 317	0.09 290	0.11 352	0.16 353

qqq1	0.26 326	0.13 165	0.47 190	0.20 116	0.10 45	0.28 300	0.19 251	0.54 409	0.48 426	0.35 362	0.42 367	0.31 313	0.27 341	0.60 414	0.21 263	0.10 325	0.16 394	0.07 87	0.07 125	0.08 167	0.13 295

fff1	0.26 326	0.13 165	0.47 190	0.20 116	0.10 45	0.28 300	0.19 251	0.54 409	0.48 426	0.35 362	0.42 367	0.31 313	0.27 341	0.60 414	0.21 263	0.10 325	0.16 394	0.07 87	0.07 125	0.08 167	0.13 295

DualNet	0.26 326	0.14 209	0.51 264	0.21 148	0.12 124	0.31 356	0.21 312	0.53 396	0.38 312	0.34 344	0.44 391	0.29 285	0.25 315	0.56 394	0.24 308	0.10 325	0.14 338	0.10 317	0.10 344	0.11 352	0.16 353

anonymousa	0.26 326	0.13 165	0.56 327	0.29 446	0.30 505	0.31 356	0.20 286	0.38 234	0.36 287	0.33 325	0.51 441	0.41 396	0.27 341	0.25 161	0.24 308	0.08 190	0.18 435	0.09 244	0.18 501	0.08 167	0.17 371

hknet	0.26 326	0.15 240	0.49 225	0.25 329	0.16 309	0.35 410	0.22 346	0.59 467	0.40 338	0.34 344	0.35 287	0.43 416	0.28 363	0.38 320	0.26 333	0.09 261	0.07 119	0.11 372	0.10 344	0.09 239	0.10 178

PSMNet-ADL	0.26 326	0.16 271	0.39 124	0.27 404	0.14 211	0.32 373	0.22 346	0.45 323	0.37 302	0.28 224	0.34 279	0.41 396	0.28 363	0.61 420	0.32 387	0.11 362	0.10 251	0.09 244	0.11 377	0.10 300	0.13 295

PSM-AAD	0.26 326	0.11 75	0.43 159	0.24 293	0.12 124	0.27 282	0.37 493	0.36 209	0.30 214	0.36 375	0.39 339	0.28 272	0.77 533	0.30 249	0.16 146	0.07 78	0.06 48	0.12 405	0.11 377	0.09 239	0.21 415

DEmStereo	0.26 326	0.10 37	0.52 285	0.19 76	0.13 172	0.31 356	0.25 412	0.29 126	0.38 312	0.36 375	0.57 473	0.24 223	0.48 491	0.53 377	0.44 448	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.08 209	0.07 111	0.08 62

GrayStereo	0.26 326	0.10 37	0.45 170	0.27 404	0.14 211	0.23 220	0.46 521	0.36 209	0.33 249	0.40 427	0.47 425	0.30 303	0.78 534	0.29 234	0.17 170	0.07 78	0.06 48	0.08 163	0.09 290	0.07 111	0.15 337

RAFT-RH_RVC	0.26 326	0.13 165	0.57 337	0.22 197	0.12 124	0.25 258	0.14 76	0.27 101	0.29 198	0.38 400	1.14 543	0.23 206	0.18 225	0.58 401	0.24 308	0.07 78	0.06 48	0.10 317	0.07 125	0.06 47	0.08 62

ARAFT	0.26 326	0.30 454	0.87 470	0.22 197	0.12 124	0.30 336	0.24 398	0.46 330	0.34 260	0.33 325	0.28 206	0.29 285	0.20 252	0.49 356	0.19 222	0.08 190	0.06 48	0.12 405	0.11 377	0.09 239	0.09 112

acv_ft	0.26 326	0.18 324	0.56 327	0.24 293	0.19 392	0.34 395	0.21 312	0.47 340	0.45 394	0.39 418	0.41 359	0.38 370	0.28 363	0.28 213	0.36 414	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.11 352	0.09 112

cf-r	0.26 326	0.22 376	0.66 396	0.22 197	0.14 211	0.28 300	0.22 346	0.44 314	0.42 360	0.32 312	0.42 367	0.43 416	0.27 341	0.44 341	0.27 344	0.11 362	0.07 119	0.08 163	0.10 344	0.08 167	0.09 112

GANet-RSSM	0.26 326	0.19 336	0.54 308	0.21 148	0.14 211	0.27 282	0.22 346	0.47 340	0.34 260	0.30 271	0.40 348	0.41 396	0.30 389	0.59 409	0.25 322	0.11 362	0.08 179	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.10 178

PSMNet-RSSM	0.26 326	0.21 357	0.50 247	0.21 148	0.14 211	0.25 258	0.21 312	0.50 369	0.38 312	0.31 287	0.45 405	0.40 387	0.27 341	0.53 377	0.24 308	0.12 401	0.08 179	0.11 372	0.13 448	0.10 300	0.10 178

CFNet-ft	0.26 326	0.21 357	0.51 264	0.19 76	0.16 309	0.31 356	0.21 312	0.40 261	0.37 302	0.29 248	0.40 348	0.46 436	0.27 341	0.49 356	0.28 352	0.12 401	0.07 119	0.12 405	0.11 377	0.12 392	0.11 216

CFNet_RVC	0.26 326	0.21 357	0.51 264	0.19 76	0.16 309	0.31 356	0.21 312	0.40 261	0.37 302	0.29 248	0.40 348	0.46 436	0.27 341	0.49 356	0.28 352	0.12 401	0.07 119	0.12 405	0.11 377	0.12 392	0.11 216

G2L-Stereo	0.27 354	0.23 392	0.61 372	0.22 197	0.14 211	0.25 258	0.19 251	0.48 351	0.37 302	0.33 325	0.38 321	0.40 387	0.23 280	0.61 420	0.33 396	0.11 362	0.09 219	0.10 317	0.08 209	0.09 239	0.11 216

test_sample6	0.27 354	0.15 240	0.50 247	0.22 197	0.12 124	0.30 336	0.22 346	0.54 409	0.39 328	0.34 344	0.44 391	0.29 285	0.25 315	0.58 401	0.26 333	0.11 362	0.14 338	0.10 317	0.10 344	0.11 352	0.16 353

SMFormer	0.27 354	0.13 165	0.47 190	0.20 116	0.10 45	0.28 300	0.19 251	0.54 409	0.48 426	0.35 362	0.42 367	0.31 313	0.27 341	0.60 414	0.34 403	0.10 325	0.16 394	0.08 163	0.09 290	0.10 300	0.16 353

tta	0.27 354	0.13 165	0.47 190	0.20 116	0.10 45	0.28 300	0.19 251	0.54 409	0.48 426	0.35 362	0.42 367	0.31 313	0.27 341	0.60 414	0.34 403	0.10 325	0.16 394	0.08 163	0.09 290	0.08 167	0.13 295

ffm	0.27 354	0.17 302	0.84 461	0.21 148	0.13 172	0.29 323	0.21 312	0.38 234	0.46 405	0.31 287	0.44 391	0.34 339	0.24 302	0.28 213	0.12 10	0.08 190	0.28 517	0.12 405	0.11 377	0.08 167	0.37 519

NINENet	0.27 354	0.16 271	0.49 225	0.23 248	0.16 309	0.44 460	0.17 156	0.63 496	0.49 439	0.33 325	0.38 321	0.31 313	0.22 269	0.43 337	0.22 280	0.11 362	0.10 251	0.12 405	0.08 209	0.12 392	0.11 216

SepStereo	0.27 354	0.13 165	0.49 225	0.24 293	0.18 366	0.30 336	0.24 398	0.48 351	0.48 426	0.42 443	0.45 405	0.34 339	0.31 406	0.64 439	0.24 308	0.09 261	0.07 119	0.09 244	0.07 125	0.10 300	0.11 216

UPFNet	0.27 354	0.15 240	0.47 190	0.25 329	0.20 414	0.37 425	0.27 431	0.50 369	0.40 338	0.36 375	0.38 321	0.37 364	0.29 383	0.40 325	0.34 403	0.10 325	0.10 251	0.10 317	0.10 344	0.10 300	0.08 62

iResNet_ROB	0.27 354	0.27 436	0.48 205	0.21 148	0.12 124	0.32 373	0.17 156	0.57 445	0.55 476	0.39 418	0.44 391	0.37 364	0.28 363	0.43 337	0.28 352	0.08 190	0.06 48	0.06 42	0.05 21	0.09 239	0.11 216

coex_refinement	0.28 363	0.22 376	0.50 247	0.23 248	0.15 271	0.31 356	0.20 286	0.51 379	0.43 371	0.35 362	0.42 367	0.45 428	0.27 341	0.56 394	0.41 433	0.10 325	0.07 119	0.07 87	0.07 125	0.11 352	0.12 266

ISRNet	0.28 363	0.15 240	0.54 308	0.27 404	0.19 392	0.24 242	0.15 98	0.47 340	0.45 394	0.40 427	0.49 435	0.42 409	0.27 341	0.33 280	0.30 368	0.20 505	0.12 298	0.17 485	0.16 485	0.16 446	0.21 415

rvit_105_1	0.28 363	0.24 403	0.65 391	0.27 404	0.19 392	0.31 356	0.35 485	0.46 330	0.53 463	0.31 287	0.32 249	0.32 324	0.27 341	0.36 307	0.26 333	0.16 468	0.14 338	0.15 468	0.17 496	0.11 352	0.11 216

UGAM	0.28 363	0.18 324	0.57 337	0.26 368	0.13 172	0.23 220	0.26 423	0.33 181	0.45 394	0.32 312	0.42 367	0.45 428	0.22 269	0.92 522	0.23 299	0.08 190	0.09 219	0.14 452	0.13 448	0.10 300	0.10 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 363	0.17 302	0.96 492	0.29 446	0.31 512	0.29 323	0.21 312	0.53 396	0.28 180	0.27 214	0.55 463	0.41 396	0.18 225	0.30 249	0.22 280	0.08 190	0.10 251	0.08 163	0.13 448	0.12 392	0.20 406

test_sample7	0.28 363	0.16 271	0.47 190	0.21 148	0.14 211	0.29 323	0.22 346	0.54 409	0.43 371	0.38 400	0.36 302	0.38 370	0.32 418	0.41 328	0.26 333	0.14 444	0.21 466	0.13 430	0.12 418	0.13 406	0.25 460

CBFPSM	0.28 363	0.23 392	0.76 432	0.21 148	0.14 211	0.38 431	0.26 423	0.42 284	0.37 302	0.34 344	0.36 302	0.55 477	0.38 450	0.33 280	0.40 428	0.08 190	0.08 179	0.07 87	0.08 209	0.09 239	0.12 266

ToySt	0.28 363	0.19 336	0.68 405	0.22 197	0.19 392	0.31 356	0.31 468	0.43 293	0.43 371	0.28 224	0.38 321	0.42 409	0.32 418	0.33 280	0.32 387	0.08 190	0.14 338	0.10 317	0.12 418	0.11 352	0.24 449

CSP-Net	0.28 363	0.17 302	0.41 144	0.22 197	0.14 211	0.44 460	0.24 398	0.52 386	0.42 360	0.42 443	0.44 391	0.42 409	0.27 341	0.66 449	0.30 368	0.12 401	0.09 219	0.08 163	0.08 209	0.10 300	0.10 178

DAS	0.28 363	0.13 165	0.49 225	0.24 293	0.18 366	0.30 336	0.24 398	0.48 351	0.48 426	0.42 443	0.45 405	0.34 339	0.31 406	0.76 484	0.24 308	0.09 261	0.07 119	0.09 244	0.07 125	0.10 300	0.11 216

AACVNet	0.28 363	0.22 376	0.55 317	0.23 248	0.14 211	0.30 336	0.19 251	0.43 293	0.33 249	0.39 418	0.42 367	0.44 422	0.29 383	0.73 469	0.28 352	0.11 362	0.09 219	0.11 372	0.09 290	0.13 406	0.12 266

FTStereo	0.28 363	0.11 75	0.56 327	0.24 293	0.13 172	0.21 172	0.52 534	0.36 209	0.28 180	0.38 400	0.94 535	0.30 303	0.56 510	0.33 280	0.18 196	0.08 190	0.06 48	0.09 244	0.08 209	0.08 167	0.19 389

LMCR-Stereo	0.28 363	0.22 376	0.56 327	0.29 446	0.14 211	0.37 425	0.23 374	0.57 445	0.36 287	0.40 427	0.40 348	0.29 285	0.30 389	0.41 328	0.38 422	0.11 362	0.07 119	0.09 244	0.07 125	0.13 406	0.10 178

MMNet	0.28 363	0.19 336	0.54 308	0.24 293	0.17 339	0.47 476	0.22 346	0.47 340	0.53 463	0.40 427	0.43 381	0.36 358	0.34 428	0.40 325	0.35 410	0.08 190	0.08 179	0.09 244	0.09 290	0.10 300	0.09 112

UNet	0.28 363	0.16 271	0.70 412	0.24 293	0.20 414	0.44 460	0.21 312	0.52 386	0.42 360	0.36 375	0.40 348	0.43 416	0.33 426	0.41 328	0.32 387	0.09 261	0.07 119	0.10 317	0.09 290	0.10 300	0.09 112

ac_64	0.28 363	0.16 271	0.62 376	0.25 329	0.17 339	0.36 417	0.22 346	0.48 351	0.35 271	0.36 375	0.37 313	0.51 463	0.30 389	0.62 431	0.34 403	0.11 362	0.09 219	0.10 317	0.10 344	0.09 239	0.09 112

GwcNet-RSSM	0.28 363	0.25 418	0.61 372	0.22 197	0.14 211	0.28 300	0.24 398	0.46 330	0.44 383	0.33 325	0.46 417	0.41 396	0.28 363	0.55 388	0.31 378	0.11 362	0.07 119	0.09 244	0.10 344	0.10 300	0.09 112

HSM-Net_RVC	0.28 363	0.12 126	0.48 205	0.19 76	0.11 86	0.35 410	0.21 312	0.64 502	0.44 383	0.40 427	0.43 381	0.50 460	0.27 341	0.75 478	0.25 322	0.08 190	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.08 167	0.09 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 363	0.25 418	0.64 386	0.22 197	0.16 309	0.30 336	0.21 312	0.54 409	0.33 249	0.36 375	0.38 321	0.38 370	0.26 333	0.45 347	0.28 352	0.15 458	0.11 280	0.11 372	0.11 377	0.14 428	0.14 321

StereoDRNet-Refined	0.28 363	0.19 336	0.47 190	0.25 329	0.14 211	0.36 417	0.21 312	0.49 361	0.43 371	0.46 472	0.52 448	0.42 409	0.30 389	0.46 349	0.38 422	0.10 325	0.07 119	0.11 372	0.11 377	0.10 300	0.11 216
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 383	0.24 403	0.83 457	0.23 248	0.17 339	0.25 258	0.22 346	0.47 340	0.42 360	0.33 325	0.39 339	0.38 370	0.28 363	0.78 488	0.35 410	0.09 261	0.07 119	0.10 317	0.10 344	0.09 239	0.09 112

CRFU-Net	0.29 383	0.14 209	0.48 205	0.26 368	0.15 271	0.46 470	0.22 346	0.52 386	0.32 233	0.44 460	0.42 367	0.48 450	0.47 487	0.44 341	0.31 378	0.12 401	0.10 251	0.09 244	0.08 209	0.10 300	0.11 216

iRaft-Stereo_20w	0.29 383	0.11 75	0.86 468	0.33 490	0.24 469	0.32 373	0.26 423	0.60 477	0.26 153	0.41 439	0.21 145	0.28 272	0.19 247	0.32 270	0.24 308	0.07 78	0.31 533	0.07 87	0.09 290	0.08 167	0.47 539

AASNet	0.29 383	0.27 436	0.67 399	0.26 368	0.18 366	0.34 395	0.21 312	0.64 502	0.49 439	0.36 375	0.41 359	0.32 324	0.26 333	0.33 280	0.39 426	0.12 401	0.09 219	0.10 317	0.08 209	0.14 428	0.12 266

GEStereo_RVC	0.29 383	0.24 403	0.60 366	0.27 404	0.16 309	0.33 380	0.25 412	0.58 458	0.56 480	0.35 362	0.38 321	0.34 339	0.25 315	0.51 366	0.29 365	0.12 401	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.11 352	0.13 295

EAI-Stereo	0.29 383	0.11 75	0.38 118	0.22 197	0.18 366	0.33 380	1.66 577	0.53 396	0.27 170	0.27 214	0.50 438	0.17 138	0.16 180	0.25 161	0.25 322	0.07 78	0.07 119	0.07 87	0.11 377	0.07 111	0.10 178

delet	0.29 383	0.18 324	0.58 352	0.24 293	0.19 392	0.41 446	0.30 459	0.52 386	0.51 451	0.35 362	0.42 367	0.37 364	0.31 406	0.49 356	0.36 414	0.10 325	0.09 219	0.11 372	0.12 418	0.09 239	0.09 112

HGLStereo	0.29 383	0.19 336	0.60 366	0.24 293	0.21 429	0.33 380	0.23 374	0.52 386	0.44 383	0.36 375	0.49 435	0.41 396	0.35 435	0.46 349	0.34 403	0.11 362	0.11 280	0.09 244	0.09 290	0.11 352	0.12 266

DSFCA	0.29 383	0.18 324	0.48 205	0.21 148	0.17 339	0.39 435	0.32 474	0.49 361	0.44 383	0.44 460	0.38 321	0.40 387	0.30 389	0.53 377	0.38 422	0.12 401	0.10 251	0.10 317	0.11 377	0.11 352	0.11 216

CFNet	0.29 383	0.29 448	0.57 337	0.23 248	0.14 211	0.34 395	0.15 98	0.53 396	0.46 405	0.31 287	0.40 348	0.38 370	0.27 341	0.76 484	0.28 352	0.10 325	0.07 119	0.11 372	0.11 377	0.11 352	0.09 112

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 383	0.24 403	0.81 448	0.26 368	0.18 366	0.30 336	0.22 346	0.52 386	0.41 348	0.38 400	0.42 367	0.42 409	0.28 363	0.46 349	0.31 378	0.11 362	0.08 179	0.10 317	0.11 377	0.10 300	0.12 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 383	0.37 491	0.92 483	0.24 293	0.13 172	0.30 336	0.19 251	0.55 427	0.51 451	0.39 418	0.46 417	0.39 384	0.27 341	0.36 307	0.30 368	0.09 261	0.06 48	0.07 87	0.05 21	0.13 406	0.11 216

HSM	0.29 383	0.18 324	0.48 205	0.21 148	0.15 271	0.33 380	0.20 286	0.55 427	0.39 328	0.36 375	0.39 339	0.67 520	0.32 418	0.88 510	0.24 308	0.09 261	0.07 119	0.08 163	0.07 125	0.09 239	0.10 178

ACV-stereo	0.30 396	0.20 349	0.82 452	0.23 248	0.16 309	0.48 482	0.20 286	0.38 234	0.34 260	0.29 248	0.33 269	0.66 516	0.43 472	0.55 388	0.31 378	0.10 325	0.09 219	0.09 244	0.09 290	0.11 352	0.12 266

ssnet_v2	0.30 396	0.21 357	0.63 381	0.23 248	0.15 271	0.40 441	0.30 459	0.59 467	0.48 426	0.40 427	0.37 313	0.46 436	0.30 389	0.41 328	0.44 448	0.13 420	0.11 280	0.11 372	0.11 377	0.12 392	0.11 216

dad	0.30 396	0.38 497	0.60 366	0.22 197	0.14 211	0.32 373	0.21 312	0.35 197	0.51 451	0.45 467	0.45 405	0.46 436	0.23 280	0.41 328	0.27 344	0.21 507	0.11 280	0.20 505	0.11 377	0.15 438	0.11 216

THIR-Stereo	0.30 396	0.15 240	0.46 184	0.19 76	0.11 86	0.28 300	0.70 548	0.33 181	0.36 287	0.37 391	0.64 496	0.33 331	0.49 496	0.58 401	0.44 448	0.08 190	0.06 48	0.08 163	0.09 290	0.07 111	0.08 62

ADLNet	0.30 396	0.19 336	0.59 359	0.23 248	0.19 392	0.34 395	0.23 374	0.56 436	0.44 383	0.43 454	0.41 359	0.43 416	0.28 363	0.56 394	0.36 414	0.11 362	0.08 179	0.11 372	0.11 377	0.11 352	0.15 337

RAFT + AFF	0.30 396	0.33 468	0.76 432	0.25 329	0.17 339	0.30 336	0.33 479	0.55 427	0.42 360	0.28 224	0.30 228	0.31 313	0.31 406	0.64 439	0.32 387	0.09 261	0.11 280	0.11 372	0.10 344	0.12 392	0.16 353

psm_up	0.30 396	0.21 357	0.58 352	0.26 368	0.18 366	0.32 373	0.27 431	0.57 445	0.45 394	0.38 400	0.41 359	0.45 428	0.40 460	0.59 409	0.32 387	0.11 362	0.12 298	0.13 430	0.12 418	0.11 352	0.11 216

DMCA-RVC	0.30 396	0.27 436	0.93 487	0.28 431	0.17 339	0.30 336	0.21 312	0.43 293	0.36 287	0.40 427	0.38 321	0.39 384	0.36 440	0.44 341	0.34 403	0.13 420	0.10 251	0.16 476	0.12 418	0.13 406	0.11 216

STTStereo	0.30 396	0.24 403	0.83 457	0.25 329	0.17 339	0.30 336	0.24 398	0.49 361	0.39 328	0.39 418	0.41 359	0.44 422	0.28 363	0.41 328	0.30 368	0.13 420	0.13 319	0.13 430	0.16 485	0.12 392	0.12 266

RASNet	0.30 396	0.19 336	0.59 359	0.23 248	0.19 392	0.33 380	0.20 286	0.50 369	0.41 348	0.31 287	0.44 391	0.47 445	0.38 450	0.79 492	0.40 428	0.09 261	0.07 119	0.07 87	0.09 290	0.08 167	0.10 178

DLCB_ROB	0.30 396	0.20 349	0.45 170	0.28 431	0.17 339	0.37 425	0.25 412	0.50 369	0.45 394	0.46 472	0.47 425	0.51 463	0.34 428	0.56 394	0.38 422	0.10 325	0.10 251	0.11 372	0.11 377	0.10 300	0.11 216

DualNet (step1)	0.31 407	0.21 357	0.69 406	0.18 47	0.17 339	0.36 417	0.21 312	0.54 409	0.43 371	0.38 400	0.36 302	0.38 370	0.32 418	0.41 328	0.26 333	0.24 513	0.21 466	0.28 526	0.24 524	0.18 475	0.21 415

iinet-f	0.31 407	0.23 392	1.16 518	0.20 116	0.16 309	0.44 460	0.23 374	0.47 340	0.38 312	0.36 375	0.44 391	0.41 396	0.35 435	0.36 307	0.43 441	0.10 325	0.09 219	0.08 163	0.08 209	0.13 406	0.12 266

ADLNet2	0.31 407	0.23 392	0.77 438	0.23 248	0.18 366	0.36 417	0.24 398	0.55 427	0.54 468	0.33 325	0.38 321	0.45 428	0.31 406	0.70 460	0.36 414	0.10 325	0.08 179	0.09 244	0.09 290	0.12 392	0.11 216

hitnet-ft	0.31 407	0.21 357	0.56 327	0.19 76	0.14 211	0.40 441	0.23 374	0.46 330	0.42 360	0.37 391	0.46 417	0.53 474	0.35 435	0.76 484	0.35 410	0.14 444	0.10 251	0.14 452	0.10 344	0.15 438	0.14 321

FADNet-RVC-Resample	0.31 407	0.32 464	1.16 518	0.27 404	0.17 339	0.33 380	0.21 312	0.49 361	0.40 338	0.36 375	0.38 321	0.34 339	0.27 341	0.54 383	0.27 344	0.10 325	0.10 251	0.14 452	0.13 448	0.13 406	0.18 374

FADNet_RVC	0.31 407	0.35 482	0.98 496	0.24 293	0.16 309	0.30 336	0.17 156	0.52 386	0.39 328	0.30 271	0.38 321	0.30 303	0.29 383	0.54 383	0.33 396	0.14 444	0.14 338	0.14 452	0.16 485	0.21 497	0.24 449

LL-Strereo	0.32 413	0.33 468	0.77 438	0.26 368	0.24 469	0.22 201	0.23 374	0.58 458	0.44 383	0.35 362	0.32 249	0.41 396	0.40 460	0.93 524	0.25 322	0.08 190	0.13 319	0.11 372	0.09 290	0.09 239	0.22 428

SACVNet	0.32 413	0.25 418	0.59 359	0.26 368	0.19 392	0.35 410	0.25 412	0.54 409	0.41 348	0.43 454	0.45 405	0.46 436	0.34 428	0.71 465	0.30 368	0.14 444	0.10 251	0.12 405	0.12 418	0.16 446	0.20 406

CrosDoStereo	0.32 413	0.11 75	0.53 296	0.19 76	0.12 124	0.22 201	1.07 567	0.36 209	0.38 312	0.38 400	0.60 484	0.28 272	0.45 478	0.61 420	0.56 484	0.08 190	0.06 48	0.08 163	0.09 290	0.08 167	0.09 112

DeepStereo_LL	0.32 413	0.11 75	0.53 296	0.19 76	0.12 124	0.22 201	1.07 567	0.36 209	0.38 312	0.38 400	0.60 484	0.28 272	0.45 478	0.61 420	0.56 484	0.08 190	0.06 48	0.08 163	0.09 290	0.08 167	0.09 112

pcwnet_v2	0.32 413	0.16 271	1.22 529	0.23 248	0.19 392	0.32 373	0.19 251	0.61 484	0.61 495	0.37 391	0.45 405	0.35 353	0.29 383	0.37 317	0.26 333	0.14 444	0.11 280	0.12 405	0.11 377	0.14 428	0.18 374

TDLM	0.32 413	0.27 436	0.52 285	0.30 458	0.15 271	0.33 380	0.32 474	0.54 409	0.50 445	0.44 460	0.43 381	0.39 384	0.30 389	0.92 522	0.30 368	0.14 444	0.09 219	0.13 430	0.12 418	0.13 406	0.14 321

NVstereo2D	0.32 413	0.18 324	0.63 381	0.24 293	0.23 455	0.43 455	0.28 446	0.60 477	0.58 484	0.28 224	0.39 339	0.42 409	0.30 389	0.71 465	0.30 368	0.13 420	0.09 219	0.13 430	0.10 344	0.20 491	0.18 374

YMNet	0.33 420	0.26 428	0.64 386	0.28 431	0.23 455	0.48 482	0.27 431	0.54 409	0.47 418	0.49 485	0.56 468	0.51 463	0.30 389	0.41 328	0.44 448	0.13 420	0.16 394	0.13 430	0.12 418	0.14 428	0.14 321

YMNet_1	0.33 420	0.26 428	0.64 386	0.28 431	0.23 455	0.48 482	0.27 431	0.54 409	0.47 418	0.49 485	0.56 468	0.51 463	0.30 389	0.41 328	0.44 448	0.13 420	0.16 394	0.13 430	0.12 418	0.14 428	0.14 321

test_for_model	0.33 420	0.91 555	0.48 205	0.74 556	0.50 540	0.20 143	0.16 127	0.33 181	0.27 170	0.29 248	0.15 70	0.13 80	0.11 72	0.17 23	0.14 75	0.31 534	0.27 512	0.06 42	0.05 21	0.97 569	0.31 495

ttt	0.33 420	0.14 209	0.54 308	0.22 197	0.14 211	0.30 336	0.22 346	0.59 467	0.51 451	0.31 287	0.46 417	0.30 303	0.23 280	0.71 465	1.07 533	0.13 420	0.22 478	0.10 317	0.11 377	0.12 392	0.24 449

fast-acv-ft	0.33 420	0.26 428	0.88 476	0.25 329	0.18 366	0.49 488	0.27 431	0.44 314	0.50 445	0.40 427	0.55 463	0.49 456	0.36 440	0.39 323	0.41 433	0.11 362	0.11 280	0.11 372	0.12 418	0.13 406	0.11 216

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 420	0.25 418	0.82 452	0.22 197	0.17 339	0.46 470	0.28 446	0.53 396	0.53 463	0.43 454	0.57 473	0.44 422	0.31 406	0.50 360	0.48 461	0.10 325	0.06 48	0.08 163	0.06 57	0.11 352	0.12 266

AANet_RVC	0.33 420	0.31 457	0.69 406	0.23 248	0.14 211	0.30 336	0.23 374	0.49 361	0.55 476	0.39 418	0.60 484	0.43 416	0.30 389	0.88 510	0.54 480	0.11 362	0.08 179	0.07 87	0.07 125	0.10 300	0.12 266

PS-NSSS	0.33 420	0.36 488	0.61 372	0.24 293	0.18 366	0.33 380	0.24 398	0.59 467	0.42 360	0.38 400	0.52 448	0.36 358	0.31 406	0.80 495	0.32 387	0.18 493	0.14 338	0.21 508	0.15 475	0.17 460	0.14 321

DISCO	0.33 420	0.16 271	0.55 317	0.26 368	0.16 309	0.48 482	0.25 412	0.52 386	0.58 484	0.38 400	0.45 405	0.63 505	0.37 445	0.65 443	0.50 468	0.10 325	0.07 119	0.09 244	0.08 209	0.13 406	0.13 295

NOSS_ROB	0.33 420	0.24 403	0.49 225	0.27 404	0.16 309	0.34 395	0.19 251	0.55 427	0.50 445	0.34 344	0.37 313	0.42 409	0.30 389	0.93 524	0.25 322	0.19 502	0.20 461	0.24 517	0.22 518	0.17 460	0.25 460

TCMNet	0.34 430	0.28 444	0.81 448	0.29 446	0.30 505	0.40 441	0.28 446	0.53 396	0.49 439	0.38 400	0.46 417	0.40 387	0.30 389	0.61 420	0.42 437	0.14 444	0.13 319	0.15 468	0.14 464	0.18 475	0.19 389

HBP-ISP	0.34 430	0.35 482	0.76 432	0.23 248	0.17 339	0.33 380	0.22 346	0.56 436	0.47 418	0.42 443	0.49 435	0.33 331	0.41 465	0.73 469	0.27 344	0.18 493	0.19 447	0.24 517	0.20 508	0.16 446	0.16 353

AAGNet	0.34 430	0.12 126	0.53 296	0.26 368	0.16 309	0.20 143	0.19 251	0.31 156	0.29 198	0.35 362	0.35 287	0.27 259	0.30 389	0.44 341	2.56 575	0.08 190	0.05 4	0.10 317	0.07 125	0.09 239	0.07 19

FADNet-RVC	0.34 430	0.43 510	0.97 494	0.25 329	0.20 414	0.33 380	0.20 286	0.51 379	0.42 360	0.34 344	0.40 348	0.41 396	0.29 383	0.65 443	0.36 414	0.14 444	0.14 338	0.14 452	0.15 475	0.19 484	0.20 406

FADNet	0.34 430	0.43 510	0.88 476	0.24 293	0.22 444	0.37 425	0.19 251	0.56 436	0.49 439	0.32 312	0.36 302	0.43 416	0.32 418	0.65 443	0.30 368	0.17 482	0.16 394	0.14 452	0.16 485	0.25 512	0.21 415

CVANet_RVC	0.34 430	0.25 418	0.77 438	0.27 404	0.17 339	0.34 395	0.28 446	0.55 427	0.50 445	0.43 454	0.46 417	0.44 422	0.31 406	0.90 515	0.27 344	0.15 458	0.10 251	0.14 452	0.14 464	0.15 438	0.15 337

StereoDRNet	0.34 430	0.28 444	0.70 412	0.28 431	0.21 429	0.43 455	0.30 459	0.63 496	0.51 451	0.47 478	0.40 348	0.48 450	0.31 406	0.58 401	0.44 448	0.12 401	0.10 251	0.12 405	0.11 377	0.13 406	0.13 295

DRN-Test	0.35 437	0.20 349	0.75 428	0.28 431	0.19 392	0.46 470	0.29 452	0.68 519	0.54 468	0.49 485	0.47 425	0.44 422	0.35 435	0.63 434	0.44 448	0.13 420	0.09 219	0.13 430	0.12 418	0.13 406	0.13 295

XPNet_ROB	0.35 437	0.26 428	0.58 352	0.28 431	0.19 392	0.37 425	0.31 468	0.57 445	0.51 451	0.52 496	0.54 458	0.57 483	0.38 450	0.65 443	0.48 461	0.17 482	0.12 298	0.13 430	0.12 418	0.16 446	0.17 371

ff1	0.36 439	0.17 302	0.84 461	0.21 148	0.13 172	0.29 323	0.21 312	0.38 234	0.46 405	0.31 287	0.44 391	0.34 339	0.24 302	0.91 517	1.30 544	0.08 190	0.28 517	0.12 405	0.11 377	0.08 167	0.37 519

Wz-Net-LNSev	0.36 439	0.35 482	1.06 504	0.26 368	0.21 429	0.47 476	0.33 479	0.56 436	0.58 484	0.45 467	0.54 458	0.50 460	0.37 445	0.40 325	0.42 437	0.12 401	0.11 280	0.10 317	0.09 290	0.14 428	0.15 337

FAT-Stereo	0.36 439	0.19 336	0.75 428	0.26 368	0.18 366	0.34 395	0.30 459	0.62 492	0.61 495	0.47 478	0.61 492	0.59 489	0.50 497	0.61 420	0.36 414	0.13 420	0.14 338	0.13 430	0.12 418	0.14 428	0.20 406

CBMV_ROB	0.36 439	0.21 357	0.57 337	0.22 197	0.14 211	0.35 410	0.20 286	0.55 427	0.47 418	0.52 496	0.58 476	0.45 428	0.53 506	0.75 478	0.50 468	0.18 493	0.19 447	0.23 515	0.21 510	0.15 438	0.20 406

ETE_ROB	0.36 439	0.32 464	0.64 386	0.30 458	0.18 366	0.40 441	0.38 501	0.59 467	0.49 439	0.50 490	0.52 448	0.62 501	0.37 445	0.58 401	0.43 441	0.13 420	0.10 251	0.14 452	0.12 418	0.17 460	0.18 374

PSMNet_ROB	0.36 439	0.31 457	0.71 419	0.31 473	0.21 429	0.44 460	0.44 517	0.61 484	0.49 439	0.39 418	0.45 405	0.49 456	0.32 418	0.66 449	0.53 476	0.14 444	0.10 251	0.15 468	0.14 464	0.13 406	0.13 295

CBMV	0.36 439	0.25 418	0.61 372	0.24 293	0.14 211	0.42 451	0.33 479	0.56 436	0.52 462	0.54 505	0.52 448	0.51 463	0.58 513	0.63 434	0.43 441	0.15 458	0.16 394	0.18 493	0.16 485	0.13 406	0.19 389
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 446	0.17 302	0.84 461	0.21 148	0.13 172	0.29 323	0.21 312	0.57 445	0.48 426	0.31 287	0.44 391	0.34 339	0.24 302	0.91 517	1.30 544	0.10 325	0.20 461	0.12 405	0.11 377	0.11 352	0.23 436

xxx	0.37 446	0.17 302	0.84 461	0.21 148	0.13 172	0.29 323	0.21 312	0.57 445	0.48 426	0.31 287	0.44 391	0.34 339	0.24 302	0.91 517	1.30 544	0.10 325	0.20 461	0.12 405	0.11 377	0.11 352	0.23 436

GwcNet	0.37 446	0.29 448	1.12 512	0.25 329	0.24 469	0.48 482	0.27 431	0.58 458	0.60 493	0.39 418	0.54 458	0.51 463	0.34 428	0.60 414	0.46 456	0.13 420	0.12 298	0.12 405	0.11 377	0.13 406	0.15 337

DANet	0.37 446	0.25 418	0.67 399	0.37 506	0.22 444	0.42 451	0.25 412	0.50 369	0.44 383	0.52 496	0.50 438	0.59 489	0.42 469	0.78 488	0.53 476	0.13 420	0.12 298	0.14 452	0.12 418	0.17 460	0.21 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 446	0.33 468	0.59 359	0.37 506	0.23 455	0.42 451	0.41 512	0.56 436	0.44 383	0.47 478	0.47 425	0.61 498	0.39 457	0.58 401	0.41 433	0.16 468	0.13 319	0.21 508	0.22 518	0.16 446	0.18 374

APVNet	0.38 451	0.26 428	0.87 470	0.26 368	0.22 444	0.52 498	0.35 485	0.64 502	0.46 405	0.40 427	0.52 448	0.48 450	0.39 457	0.84 504	0.48 461	0.13 420	0.14 338	0.15 468	0.16 485	0.16 446	0.16 353

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 451	0.43 510	0.72 424	0.35 501	0.19 392	0.51 492	0.25 412	0.56 436	0.39 328	0.42 443	0.47 425	0.47 445	0.27 341	0.74 473	0.32 387	0.38 543	0.19 447	0.27 520	0.17 496	0.29 527	0.27 476

RP	0.38 451	0.26 428	0.67 399	0.31 473	0.24 469	0.37 425	0.29 452	0.53 396	0.61 495	0.42 443	0.65 498	0.62 501	0.51 499	0.63 434	0.43 441	0.17 482	0.15 373	0.17 485	0.15 475	0.17 460	0.19 389

RYNet	0.38 451	0.23 392	0.65 391	0.26 368	0.28 492	0.62 515	0.33 479	0.61 484	0.62 499	0.42 443	0.39 339	0.58 488	0.40 460	0.89 512	0.57 486	0.11 362	0.09 219	0.12 405	0.11 377	0.19 484	0.22 428

LALA_ROB	0.38 451	0.31 457	0.65 391	0.30 458	0.21 429	0.46 470	0.39 504	0.63 496	0.54 468	0.53 502	0.52 448	0.69 524	0.36 440	0.52 374	0.48 461	0.18 493	0.11 280	0.16 476	0.14 464	0.17 460	0.16 353

PSMNet-RUCA	0.39 456	0.47 516	0.84 461	0.46 536	0.41 535	0.34 395	0.26 423	0.59 467	0.46 405	0.40 427	0.51 441	0.44 422	0.33 426	0.43 337	0.31 378	0.25 520	0.14 338	0.33 536	0.21 510	0.32 532	0.23 436

1111x	0.39 456	0.17 302	0.80 447	0.23 248	0.15 271	0.33 380	0.27 431	0.62 492	0.48 426	0.32 312	0.43 381	0.40 387	0.29 383	0.86 507	1.60 559	0.09 261	0.23 488	0.09 244	0.12 418	0.10 300	0.23 436

EKT-Stereo	0.39 456	0.13 165	0.53 296	0.42 529	3.94 581	0.22 201	0.17 156	0.38 234	0.30 214	0.21 147	0.20 127	0.23 206	0.15 163	0.30 249	0.18 196	0.10 325	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.09 239	0.12 266

GASNet	0.39 456	0.58 536	1.27 531	0.35 501	0.23 455	0.35 410	0.23 374	0.63 496	0.56 480	0.41 439	0.38 321	0.45 428	0.30 389	0.81 498	0.42 437	0.16 468	0.11 280	0.14 452	0.14 464	0.23 506	0.12 266

Wz-Net-MNSev	0.39 456	0.35 482	0.99 498	0.26 368	0.21 429	0.59 512	0.39 504	0.58 458	0.61 495	0.49 485	0.56 468	0.53 474	0.37 445	0.61 420	0.47 459	0.11 362	0.09 219	0.11 372	0.11 377	0.15 438	0.15 337

xxxx	0.39 456	0.14 209	0.47 190	0.20 116	0.16 309	0.38 431	0.20 286	0.61 484	0.43 371	0.30 271	0.44 391	0.38 370	0.25 315	0.50 360	2.41 573	0.11 362	0.21 466	0.09 244	0.10 344	0.10 300	0.26 472

test_xeample	0.39 456	0.14 209	0.46 184	0.19 76	0.16 309	0.34 395	0.22 346	0.59 467	0.43 371	0.33 325	0.47 425	0.30 303	0.27 341	0.60 414	2.44 574	0.10 325	0.21 466	0.09 244	0.09 290	0.09 239	0.25 460

Syn2CoEx	0.39 456	0.39 501	1.08 509	0.35 501	0.21 429	0.41 446	0.29 452	0.63 496	0.51 451	0.43 454	0.56 468	0.45 428	0.45 478	0.69 457	0.39 426	0.17 482	0.14 338	0.16 476	0.12 418	0.13 406	0.16 353

S-Stereo	0.39 456	0.20 349	1.04 501	0.28 431	0.22 444	0.39 435	0.31 468	0.58 458	0.69 514	0.40 427	0.59 480	0.48 450	0.41 465	0.75 478	0.42 437	0.12 401	0.15 373	0.13 430	0.13 448	0.16 446	0.25 460

stereogan	0.39 456	0.20 349	0.78 442	0.28 431	0.22 444	0.65 520	0.26 423	0.62 492	0.65 504	0.45 467	0.60 484	0.67 520	0.45 478	0.69 457	0.37 420	0.14 444	0.14 338	0.14 452	0.12 418	0.20 491	0.19 389

Nwc_Net	0.39 456	0.29 448	0.84 461	0.32 479	0.24 469	0.45 468	0.30 459	0.67 514	0.51 451	0.39 418	0.70 509	0.59 489	0.48 491	0.61 420	0.45 455	0.16 468	0.12 298	0.19 500	0.21 510	0.14 428	0.15 337

aanetorigin	0.40 467	0.33 468	1.14 515	0.25 329	0.19 392	0.30 336	0.37 493	0.34 188	0.47 418	0.95 543	0.82 524	0.52 470	0.56 510	0.50 360	0.52 472	0.11 362	0.09 219	0.10 317	0.10 344	0.16 446	0.19 389

AF-Net	0.40 467	0.31 457	0.74 425	0.33 490	0.24 469	0.43 455	0.30 459	0.64 502	0.67 508	0.44 460	0.69 508	0.65 512	0.52 501	0.59 409	0.48 461	0.16 468	0.12 298	0.19 500	0.14 464	0.16 446	0.14 321

edge stereo	0.40 467	0.22 376	0.87 470	0.27 404	0.22 444	0.38 431	0.26 423	0.59 467	0.56 480	0.53 502	0.60 484	0.71 528	0.50 497	0.78 488	0.43 441	0.16 468	0.15 373	0.19 500	0.14 464	0.17 460	0.19 389

PA-Net	0.40 467	0.35 482	1.05 502	0.32 479	0.28 492	0.39 435	0.43 515	0.53 396	0.56 480	0.35 362	0.43 381	0.41 396	0.36 440	0.83 503	0.61 493	0.12 401	0.23 488	0.16 476	0.23 522	0.13 406	0.20 406
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 467	0.28 444	0.67 399	0.31 473	0.18 366	0.43 455	0.39 504	0.60 477	0.46 405	0.48 484	0.78 519	0.55 477	0.45 478	0.96 527	0.55 483	0.13 420	0.14 338	0.13 430	0.12 418	0.15 438	0.16 353

RGC	0.41 472	0.35 482	0.76 432	0.35 501	0.28 492	0.41 446	0.29 452	0.60 477	0.55 476	0.47 478	0.64 496	0.63 505	0.47 487	0.74 473	0.46 456	0.16 468	0.15 373	0.21 508	0.21 510	0.19 484	0.21 415

ADCRef	0.41 472	0.33 468	1.05 502	0.26 368	0.21 429	0.49 488	0.27 431	0.54 409	0.51 451	0.51 493	0.59 480	0.35 353	0.47 487	0.54 383	1.35 550	0.09 261	0.08 179	0.12 405	0.12 418	0.12 392	0.13 295

PWC_ROB	0.41 472	0.38 497	0.92 483	0.26 368	0.20 414	0.39 435	0.19 251	0.61 484	0.69 514	0.58 513	0.84 526	0.52 470	0.44 476	0.74 473	0.62 494	0.13 420	0.09 219	0.14 452	0.10 344	0.17 460	0.18 374

PWCDC_ROB	0.41 472	0.41 506	0.77 438	0.34 495	0.21 429	0.43 455	0.20 286	0.60 477	0.90 538	0.44 460	1.24 548	0.36 358	0.38 450	0.56 394	0.48 461	0.18 493	0.11 280	0.11 372	0.10 344	0.20 491	0.16 353

UDG	0.42 476	0.54 527	0.67 399	0.41 526	0.35 521	0.47 476	0.27 431	0.57 445	0.48 426	0.40 427	0.46 417	0.59 489	0.45 478	0.47 353	0.46 456	0.26 522	0.19 447	0.49 545	0.22 518	0.37 536	0.30 491

NCC-stereo	0.42 476	0.31 457	0.87 470	0.32 479	0.29 502	0.47 476	0.37 493	0.68 519	0.53 463	0.42 443	0.58 476	0.57 483	0.52 501	0.75 478	0.54 480	0.18 493	0.14 338	0.18 493	0.25 527	0.17 460	0.18 374

Abc-Net	0.42 476	0.31 457	0.87 470	0.32 479	0.29 502	0.47 476	0.37 493	0.68 519	0.53 463	0.42 443	0.58 476	0.57 483	0.52 501	0.75 478	0.54 480	0.18 493	0.14 338	0.18 493	0.25 527	0.17 460	0.18 374
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 476	0.33 468	0.89 478	0.29 446	0.36 526	0.49 488	0.31 468	0.63 496	0.54 468	0.47 478	0.56 468	0.47 445	0.43 472	1.00 530	0.40 428	0.28 528	0.21 466	0.20 505	0.18 501	0.25 512	0.18 374

SGM-Forest	0.42 476	0.44 513	0.92 483	0.24 293	0.16 309	0.45 468	0.40 508	0.58 458	0.50 445	0.54 505	0.63 495	0.52 470	0.51 499	0.91 517	0.66 500	0.17 482	0.17 419	0.17 485	0.15 475	0.15 438	0.21 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 481	0.34 478	0.62 376	0.28 431	0.33 516	0.60 513	0.34 483	0.68 519	0.47 418	0.54 505	0.66 500	0.56 481	0.46 485	0.73 469	0.66 500	0.26 522	0.19 447	0.24 517	0.22 518	0.27 522	0.25 460

RTSC	0.43 481	0.37 491	0.95 491	0.30 458	0.20 414	0.50 491	0.23 374	0.65 508	0.86 534	0.56 509	0.54 458	0.51 463	0.36 440	0.71 465	0.92 518	0.13 420	0.14 338	0.11 372	0.13 448	0.18 475	0.19 389

SQANet	0.44 483	0.57 534	0.89 478	0.49 539	0.39 532	0.47 476	0.23 374	0.53 396	0.44 383	0.41 439	0.48 434	0.47 445	0.34 428	0.58 401	0.43 441	0.38 543	0.15 373	0.40 541	0.21 510	0.50 541	0.34 507

Anonymous_2	0.44 483	0.23 392	0.57 337	0.34 495	0.34 518	0.53 501	0.28 446	0.49 361	0.39 328	0.36 375	0.34 279	0.48 450	0.38 450	0.43 337	0.33 396	0.26 522	0.41 546	0.44 543	1.45 578	0.33 534	0.37 519

NaN_ROB	0.44 483	0.38 497	0.94 490	0.30 458	0.20 414	0.52 498	0.49 528	0.61 484	0.60 493	0.56 509	0.47 425	0.49 456	0.42 469	1.24 547	0.76 508	0.12 401	0.18 435	0.12 405	0.13 448	0.12 392	0.18 374

test_sample9	0.45 486	0.21 357	0.69 406	0.18 47	0.17 339	0.36 417	0.21 312	0.54 409	0.43 371	0.38 400	0.36 302	0.38 370	0.32 418	0.70 460	1.01 526	0.24 513	1.93 579	0.28 526	0.24 524	0.18 475	0.21 415

Wz-Net-SNSev	0.45 486	0.53 526	1.42 540	0.31 473	0.21 429	0.44 460	0.45 518	0.64 502	0.68 512	0.46 472	0.66 500	0.62 501	0.40 460	0.78 488	0.65 498	0.12 401	0.11 280	0.12 405	0.13 448	0.17 460	0.19 389

DDUNet	0.45 486	0.60 539	0.71 419	0.45 533	0.39 532	0.46 470	0.32 474	0.53 396	0.44 383	0.46 472	0.53 455	0.57 483	0.38 450	0.51 366	0.43 441	0.34 537	0.21 466	0.56 549	0.25 527	0.41 538	0.36 511

222	0.45 486	0.14 209	0.43 159	0.19 76	0.15 271	0.36 417	0.20 286	0.60 477	0.43 371	0.37 391	0.45 405	0.30 303	0.28 363	0.59 409	3.72 579	0.11 362	0.19 447	0.08 163	0.09 290	0.09 239	0.27 476

SHD	0.45 486	0.34 478	0.89 478	0.37 506	0.28 492	0.46 470	0.23 374	0.72 530	0.96 545	0.65 520	0.61 492	0.61 498	0.48 491	0.64 439	0.69 503	0.16 468	0.16 394	0.16 476	0.16 485	0.21 497	0.25 460

GANetREF_RVC	0.45 486	0.52 524	0.87 470	0.39 517	0.20 414	0.51 492	0.50 530	0.68 519	0.67 508	0.47 478	0.46 417	0.50 460	0.43 472	0.91 517	0.40 428	0.28 528	0.21 466	0.32 533	0.19 504	0.28 525	0.23 436
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
PDISCO_ROB	0.45 486	0.37 491	0.89 478	0.44 531	0.37 527	0.70 523	0.35 485	0.75 534	0.78 526	0.45 467	0.53 455	0.65 512	0.40 460	0.68 456	0.52 472	0.22 510	0.12 298	0.21 508	0.19 504	0.26 517	0.22 428

DeepPrunerF	0.46 493	0.37 491	1.50 544	0.34 495	0.30 505	0.36 417	0.37 493	0.64 502	1.15 558	0.41 439	0.45 405	0.40 387	0.41 465	0.82 499	0.53 476	0.18 493	0.14 338	0.23 515	0.21 510	0.17 460	0.18 374

CC-Net-ROB	0.46 493	0.55 528	0.86 468	0.38 515	0.23 455	0.51 492	0.30 459	0.69 525	0.51 451	0.46 472	0.51 441	0.48 450	0.38 450	0.96 527	0.40 428	0.36 540	0.23 488	0.56 549	0.25 527	0.34 535	0.22 428

FBW_ROB	0.46 493	0.34 478	0.71 419	0.32 479	0.20 414	0.51 492	0.32 474	0.73 531	0.63 501	0.60 514	0.57 473	0.65 512	0.44 476	1.42 558	0.62 494	0.14 444	0.17 419	0.22 513	0.16 485	0.17 460	0.23 436

SDNR	0.47 496	0.29 448	0.92 483	0.24 293	0.37 527	1.27 559	0.17 156	0.54 409	0.58 484	0.44 460	0.85 527	0.55 477	0.28 363	1.19 545	0.52 472	0.23 511	0.24 498	0.17 485	0.13 448	0.19 484	0.26 472

G-Net	0.47 496	0.26 428	1.02 500	0.34 495	0.28 492	0.89 542	0.35 485	0.47 340	0.46 405	0.68 524	1.20 545	0.64 510	0.59 515	0.61 420	0.60 490	0.16 468	0.14 338	0.17 485	0.13 448	0.22 501	0.21 415

XQC	0.47 496	0.45 514	1.07 506	0.40 522	0.28 492	0.58 510	0.38 501	0.67 514	0.76 525	0.53 502	0.47 425	0.59 489	0.47 487	0.74 473	0.80 512	0.18 493	0.14 338	0.18 493	0.16 485	0.26 517	0.24 449

ADCP+	0.48 499	0.36 488	1.47 542	0.26 368	0.22 444	0.57 508	0.40 508	0.56 436	0.54 468	0.46 472	0.52 448	0.46 436	0.53 506	0.59 409	1.93 565	0.10 325	0.08 179	0.11 372	0.11 377	0.14 428	0.15 337

PASM	0.49 500	0.41 506	1.15 516	0.37 506	0.35 521	0.42 451	0.42 513	0.54 409	0.65 504	0.54 505	0.54 458	0.63 505	0.48 491	0.94 526	0.51 471	0.27 526	0.30 529	0.30 529	0.33 539	0.29 527	0.29 488

GCST	0.50 501	0.67 542	0.82 452	1.04 566	0.55 546	0.38 431	0.11 19	0.42 284	0.33 249	0.42 443	0.35 287	0.29 285	0.18 225	0.50 360	0.23 299	0.70 559	0.42 547	0.79 560	0.62 563	0.63 549	0.47 539

SuperB	0.50 501	0.37 491	2.16 562	0.23 248	0.15 271	0.41 446	0.32 474	0.50 369	0.83 531	0.44 460	0.51 441	0.33 331	0.45 478	0.69 457	1.07 533	0.10 325	0.08 179	0.09 244	0.08 209	0.95 568	0.18 374

ADCL	0.50 501	0.30 454	1.15 516	0.28 431	0.19 392	0.77 532	0.64 544	0.57 445	0.73 523	0.57 512	0.73 514	0.55 477	0.60 516	0.66 449	1.53 556	0.11 362	0.10 251	0.13 430	0.13 448	0.15 438	0.16 353

ADCPNet	0.51 504	0.36 488	1.82 556	0.27 404	0.23 455	0.71 524	0.39 504	0.56 436	0.54 468	0.52 496	0.60 484	0.66 516	0.57 512	0.64 439	1.23 540	0.15 458	0.18 435	0.14 452	0.23 522	0.19 484	0.22 428

DPSNet	0.51 504	0.26 428	1.16 518	0.28 431	0.21 429	0.76 529	0.56 539	0.89 551	0.82 530	0.49 485	0.51 441	0.64 510	0.81 538	0.89 512	0.85 516	0.17 482	0.16 394	0.13 430	0.13 448	0.26 517	0.27 476

MDST_ROB	0.51 504	0.16 271	0.97 494	0.31 473	0.21 429	1.35 563	0.34 483	0.80 539	0.59 491	1.09 552	0.74 515	0.49 456	0.37 445	1.31 553	0.60 490	0.14 444	0.12 298	0.16 476	0.13 448	0.13 406	0.18 374

test_sample8	0.52 507	0.21 357	0.69 406	0.18 47	0.17 339	0.36 417	0.21 312	0.57 445	0.38 312	0.63 517	0.39 339	1.16 545	0.68 530	0.70 460	1.01 526	0.24 513	1.93 579	0.28 526	0.24 524	0.18 475	0.21 415

psmorigin	0.52 507	0.29 448	3.10 571	0.24 293	0.19 392	0.39 435	0.24 398	0.52 386	0.45 394	0.66 522	0.68 505	0.70 527	0.52 501	0.86 507	0.49 467	0.15 458	0.17 419	0.13 430	0.14 464	0.16 446	0.23 436

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 509	0.60 539	0.98 496	0.40 522	0.25 482	0.87 540	0.57 540	0.60 477	0.64 503	0.60 514	0.67 502	0.63 505	0.42 469	1.13 540	0.50 468	0.23 511	0.28 517	0.27 520	0.35 541	0.25 512	0.33 504

ADCMid	0.53 509	0.45 514	1.46 541	0.27 404	0.22 444	0.51 492	0.38 501	0.61 484	0.58 484	0.75 529	0.67 502	0.62 501	0.66 529	0.66 449	1.75 561	0.13 420	0.12 298	0.17 485	0.17 496	0.20 491	0.21 415

pmcnn	0.54 511	0.24 403	1.06 504	0.25 329	0.26 486	0.40 441	0.31 468	0.55 427	0.55 476	0.56 509	1.22 547	2.53 572	0.39 457	0.84 504	1.08 535	0.09 261	0.06 48	0.06 42	0.05 21	0.10 300	0.14 321

Wz-Net-TNSev	0.55 512	0.72 544	1.90 557	0.26 368	0.21 429	0.64 519	0.45 518	0.66 512	0.71 518	0.52 496	0.55 463	0.71 528	0.63 526	1.04 535	0.94 521	0.16 468	0.15 373	0.13 430	0.15 475	0.21 497	0.24 449

AnyNet_C32	0.55 512	0.51 523	1.34 535	0.29 446	0.28 492	0.61 514	0.62 543	0.57 445	0.62 499	0.63 517	0.68 505	0.54 476	0.55 508	0.82 499	1.81 562	0.15 458	0.15 373	0.15 468	0.18 501	0.21 497	0.25 460

CSAN	0.55 512	0.47 516	1.19 526	0.37 506	0.23 455	0.57 508	0.61 542	0.65 508	0.72 520	0.65 520	0.78 519	0.66 516	0.65 528	1.41 557	0.77 509	0.21 507	0.17 419	0.20 505	0.21 510	0.18 475	0.21 415

WCMA_ROB	0.55 512	0.27 436	0.76 432	0.26 368	0.22 444	0.62 515	0.36 491	0.57 445	0.58 484	0.97 545	1.40 553	1.28 551	0.94 547	0.80 495	0.80 512	0.20 505	0.17 419	0.16 476	0.16 485	0.19 484	0.29 488

WZ-Net	0.56 516	0.49 522	2.14 561	0.30 458	0.24 469	0.58 510	0.48 525	0.65 508	0.80 528	0.51 493	0.72 511	0.68 522	0.60 516	1.06 537	1.01 526	0.13 420	0.10 251	0.11 372	0.12 418	0.19 484	0.23 436

Consistency-Raft	0.56 516	0.52 524	1.12 512	0.45 533	0.49 539	0.48 482	0.45 518	0.73 531	0.74 524	0.45 467	0.82 524	0.46 436	0.60 516	0.51 366	0.63 497	0.39 545	0.40 544	0.44 543	0.51 554	0.53 545	0.38 526

anonymity	0.57 518	0.55 528	0.74 425	0.48 538	0.63 550	0.56 506	0.43 515	0.71 527	0.51 451	0.64 519	0.55 463	0.57 483	0.61 520	0.65 443	0.57 486	0.55 550	0.55 560	0.50 546	0.54 555	0.51 543	0.61 553

SGM_RVC	0.57 518	0.22 376	0.60 366	0.26 368	0.16 309	0.97 548	0.46 521	0.76 536	0.90 538	1.03 549	0.92 534	1.16 545	0.93 546	1.21 546	0.72 505	0.17 482	0.16 394	0.16 476	0.16 485	0.16 446	0.24 449
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 520	0.48 520	1.35 536	0.38 515	0.37 527	0.96 547	1.13 571	0.84 546	1.05 548	0.50 490	0.70 509	0.45 428	0.61 520	0.63 434	0.62 494	0.26 522	0.28 517	0.14 452	0.13 448	0.20 491	0.44 534

MFN_U_SF_RVC	0.58 520	0.58 536	1.31 534	0.39 517	0.23 455	0.72 525	0.30 459	0.83 544	0.68 512	0.74 528	0.74 515	0.86 534	0.60 516	0.84 504	0.83 514	0.29 530	0.27 512	0.32 533	0.37 545	0.31 529	0.33 504

SANet	0.58 520	0.41 506	1.38 537	0.27 404	0.16 309	0.72 525	0.48 525	0.71 527	1.34 560	0.69 525	0.97 536	0.94 538	0.78 534	0.97 529	0.93 519	0.14 444	0.12 298	0.12 405	0.12 418	0.18 475	0.20 406

otaku	0.60 523	0.73 546	1.13 514	0.64 546	0.45 538	0.73 527	0.37 493	0.67 514	0.67 508	0.52 496	0.75 517	0.66 516	0.46 485	0.74 473	0.59 489	0.55 550	0.34 539	0.56 549	0.36 543	0.65 551	0.49 544

MeshStereo	0.60 523	0.31 457	0.71 419	0.22 197	0.17 339	0.66 521	0.36 491	0.81 541	0.63 501	1.48 571	1.32 550	1.65 558	0.83 539	1.18 544	0.74 506	0.17 482	0.17 419	0.17 485	0.14 464	0.17 460	0.19 389
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
Ntro	0.61 525	0.75 549	1.16 518	0.67 548	0.50 540	0.76 529	0.37 493	0.68 519	0.71 518	0.50 490	0.59 480	0.65 512	0.52 501	0.79 492	0.58 488	0.58 553	0.32 535	0.57 552	0.34 540	0.69 556	0.50 546

PVD	0.62 526	0.41 506	0.93 487	0.44 531	0.39 532	0.63 518	0.51 533	0.86 547	1.27 559	0.93 542	1.09 540	0.81 532	0.85 540	0.89 512	0.89 517	0.21 507	0.23 488	0.22 513	0.19 504	0.28 525	0.41 527

SAMSARA	0.62 526	0.47 516	0.93 487	0.70 551	0.50 540	1.15 554	1.29 574	0.79 538	0.70 516	0.77 534	0.55 463	0.92 537	0.58 513	0.87 509	0.77 509	0.19 502	0.27 512	0.18 493	0.19 504	0.27 522	0.28 483

ADCS	0.62 526	0.56 530	1.54 547	0.30 458	0.25 482	0.56 506	0.46 521	0.71 527	0.86 534	0.77 534	0.72 511	0.68 522	0.62 524	0.82 499	2.33 572	0.17 482	0.16 394	0.16 476	0.17 496	0.23 506	0.27 476

DGSMNet	0.63 529	0.32 464	1.01 499	0.54 542	0.73 556	0.62 515	1.36 575	0.62 492	0.58 484	0.38 400	0.62 494	0.52 470	0.34 428	0.65 443	0.47 459	0.54 549	0.61 566	0.67 554	0.61 562	0.65 551	0.69 563

MSMD_ROB	0.63 529	0.34 478	0.70 412	0.30 458	0.25 482	0.88 541	0.35 485	0.58 458	0.67 508	1.13 553	1.52 557	1.75 561	1.05 552	0.90 515	0.60 490	0.24 513	0.22 478	0.27 520	0.27 534	0.25 512	0.27 476

EDNetEfficient	0.64 531	0.39 501	2.52 564	0.26 368	0.26 486	0.39 435	0.49 528	0.42 284	1.06 549	1.38 560	0.86 528	0.61 498	0.97 548	0.66 449	1.62 560	0.11 362	0.10 251	0.10 317	0.12 418	0.20 491	0.19 389

FCDSN-DC	0.67 532	0.38 497	0.83 457	0.37 506	0.30 505	0.66 521	0.37 493	0.69 525	0.70 516	1.15 555	1.53 558	1.70 560	1.38 561	1.00 530	0.83 514	0.24 513	0.22 478	0.27 520	0.26 531	0.27 522	0.32 500
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 532	0.94 557	1.63 549	0.77 557	1.19 574	0.53 501	0.25 412	0.61 484	0.72 520	0.70 526	0.60 484	0.69 524	0.90 544	0.80 495	0.52 472	0.27 526	0.13 319	0.74 557	0.31 538	0.68 554	0.44 534

AnyNet_C01	0.68 534	0.69 543	2.64 566	0.33 490	0.27 491	0.93 543	0.64 544	0.66 512	0.65 504	0.70 526	0.97 536	0.75 530	0.63 526	1.01 532	1.52 555	0.17 482	0.16 394	0.17 485	0.17 496	0.24 510	0.28 483

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 535	0.73 546	1.26 530	0.47 537	0.28 492	1.42 565	0.60 541	0.82 542	0.94 544	0.85 538	0.86 528	0.88 536	0.70 531	1.32 554	0.75 507	0.37 541	0.30 529	0.34 537	0.36 543	0.44 539	0.42 530

FC-DCNN	0.73 536	0.33 468	0.84 461	0.33 490	0.28 492	0.82 538	0.40 508	0.82 542	0.83 531	1.43 563	1.60 561	1.97 563	1.38 561	1.10 539	0.93 519	0.24 513	0.22 478	0.27 520	0.26 531	0.26 517	0.32 500

MFMNet_re	0.74 537	0.84 551	1.16 518	0.64 546	0.70 555	0.79 534	0.71 549	0.77 537	0.85 533	0.79 536	0.86 528	0.69 524	0.80 536	0.73 469	0.65 498	0.66 557	0.59 564	0.61 553	0.58 560	0.68 554	0.71 564

NVStereoNet_ROB	0.74 537	0.64 541	1.20 528	0.55 543	0.43 537	0.54 505	0.48 525	0.75 534	0.87 537	0.88 539	1.72 564	1.06 542	1.03 551	1.29 551	0.98 525	0.35 539	0.42 547	0.41 542	0.48 549	0.38 537	0.43 532
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 537	0.72 544	1.18 525	0.52 541	0.57 548	0.76 529	0.50 530	0.80 539	0.66 507	0.97 545	0.88 531	0.94 538	0.74 532	1.08 538	1.04 531	0.58 553	0.51 554	0.50 546	0.50 553	0.56 546	0.72 565
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 540	0.33 468	0.82 452	0.33 490	0.28 492	0.85 539	0.40 508	0.88 549	0.86 534	1.46 565	1.65 562	2.08 565	1.40 563	1.14 542	0.95 522	0.24 513	0.22 478	0.27 520	0.26 531	0.26 517	0.32 500

RainbowNet	0.76 541	1.00 561	1.29 532	0.82 558	0.63 550	0.79 534	0.52 534	0.83 544	0.93 541	0.61 516	0.79 522	0.79 531	0.62 524	0.82 499	0.67 502	0.80 564	0.55 560	0.79 560	0.49 550	0.81 560	0.62 554

ACVNet-4b	0.76 541	0.90 554	1.67 551	0.73 553	0.51 544	0.80 537	0.31 468	0.74 533	0.81 529	0.51 493	0.72 511	0.94 538	0.43 472	1.01 532	1.32 548	1.18 576	0.22 478	0.77 558	0.45 548	0.70 557	0.50 546

ACVNet_1	0.77 543	0.92 556	1.79 555	0.73 553	0.53 545	0.78 533	0.42 513	0.88 549	0.90 538	0.75 529	0.76 518	1.32 552	0.80 536	1.04 535	0.70 504	0.57 552	0.32 535	0.72 556	0.35 541	0.70 557	0.50 546

ELAS_RVC	0.80 544	0.40 504	1.10 511	0.40 522	0.35 521	0.93 543	1.10 570	0.87 548	1.12 556	1.40 561	1.39 551	1.27 550	1.55 569	1.13 540	1.13 536	0.29 530	0.27 512	0.30 529	0.28 535	0.31 529	0.36 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 544	0.40 504	0.91 482	0.39 517	0.35 521	1.52 567	0.81 557	0.97 553	0.98 546	1.47 570	1.58 560	1.19 548	1.33 560	1.01 532	1.21 539	0.29 530	0.27 512	0.30 529	0.29 537	0.32 532	0.36 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 546	0.56 530	4.76 575	0.37 506	0.30 505	1.11 551	0.52 534	0.67 514	1.07 550	0.76 532	0.91 532	0.60 495	0.61 520	1.64 561	1.24 541	0.15 458	0.13 319	0.15 468	0.15 475	0.22 501	0.24 449

RTSA	0.81 546	0.56 530	4.76 575	0.37 506	0.30 505	1.11 551	0.52 534	0.67 514	1.07 550	0.76 532	0.91 532	0.60 495	0.61 520	1.64 561	1.24 541	0.15 458	0.13 319	0.15 468	0.15 475	0.22 501	0.24 449

IMH-64-1	0.94 548	0.95 558	1.07 506	0.98 563	0.76 557	0.93 543	0.72 550	1.30 559	1.11 554	0.91 540	1.45 554	1.14 543	1.00 549	1.25 549	0.97 523	0.77 560	0.51 554	0.97 564	0.55 558	0.90 562	0.66 560

IMH-64	0.94 548	0.95 558	1.07 506	0.98 563	0.76 557	0.93 543	0.72 550	1.30 559	1.11 554	0.91 540	1.45 554	1.14 543	1.00 549	1.25 549	0.97 523	0.77 560	0.51 554	0.97 564	0.55 558	0.90 562	0.66 560

ACVNet_2	0.94 548	0.98 560	1.71 553	0.83 559	0.63 550	1.02 549	0.64 544	1.16 557	1.43 563	1.02 547	1.39 551	1.47 555	0.86 542	1.16 543	0.79 511	0.63 556	0.43 550	0.78 559	0.49 550	0.80 559	0.57 551

U	1.02 551	0.10 37	0.26 39	0.22 197	3.66 580	6.41 583	0.13 56	0.22 32	0.21 87	0.11 9	0.11 14	0.10 29	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.07 78	0.05 4	5.35 587	2.86 584	0.07 111	0.06 6

WAO-7	1.05 552	1.00 561	1.19 526	0.83 559	0.67 554	1.22 557	0.84 559	1.43 563	1.56 565	1.13 553	1.75 565	1.46 554	1.25 557	1.56 560	1.28 543	0.61 555	0.62 569	0.70 555	0.68 565	0.66 553	0.62 554

MADNet+	1.05 552	1.26 572	4.77 578	0.73 553	0.50 540	1.25 558	0.97 562	1.05 554	0.93 541	0.67 523	0.78 519	0.87 535	0.85 540	2.14 571	1.83 563	0.40 546	0.42 547	0.32 533	0.28 535	0.45 540	0.43 532

PWCK	1.05 552	1.29 573	2.12 560	0.92 561	0.42 536	1.27 559	1.01 564	1.14 556	1.14 557	1.16 556	1.14 543	1.25 549	0.90 544	1.77 566	1.15 537	0.89 567	0.51 554	0.87 562	0.54 555	1.02 571	0.57 551

IMH	1.09 555	1.04 564	1.29 532	1.03 565	0.79 561	1.11 551	0.69 547	1.40 562	1.42 562	1.02 547	1.71 563	1.42 553	1.19 556	1.78 567	1.03 530	1.14 574	0.56 563	1.00 566	0.58 560	0.93 565	0.68 562

WAO-6	1.11 556	1.01 563	1.17 524	0.96 562	0.79 561	1.30 561	0.78 554	1.36 561	1.99 570	1.04 550	1.54 559	1.59 557	1.27 558	1.37 556	1.30 544	0.78 562	0.55 560	1.03 568	0.75 569	0.87 561	0.72 565

SGM+DAISY	1.12 557	0.86 552	1.64 550	0.68 549	0.80 564	1.68 569	1.68 579	1.08 555	1.10 552	1.53 572	1.76 566	1.47 555	1.53 568	1.24 547	1.42 554	0.66 557	0.65 571	0.52 548	0.54 555	0.57 547	0.91 572

LVE	1.18 558	1.16 566	1.67 551	1.04 566	0.81 565	1.32 562	0.82 558	1.49 565	1.94 568	1.08 551	1.90 567	1.89 562	1.07 553	1.51 559	1.04 531	0.96 570	0.61 566	0.94 563	0.69 566	0.92 564	0.79 570

JetBlue	1.20 559	0.89 553	2.53 565	0.59 544	0.76 557	3.16 578	2.09 580	1.16 557	0.93 541	0.95 543	1.12 542	1.65 558	1.27 558	2.15 572	1.87 564	0.43 548	0.37 542	0.38 539	0.39 547	0.62 548	0.63 556

Dean	1.22 560	1.17 567	1.97 558	1.04 566	0.79 561	1.21 556	0.76 552	1.51 566	1.96 569	1.30 559	1.98 569	2.14 566	1.18 555	1.30 552	1.15 537	0.83 565	0.61 566	1.01 567	0.69 566	0.97 569	0.77 569

xyz-stereo	1.43 561	0.11 75	17.43 594	0.18 47	0.08 4	4.86 579	0.18 208	0.31 156	0.35 271	0.37 391	2.75 577	0.41 396	0.31 406	0.58 401	0.33 396	0.07 78	0.05 4	0.09 244	0.06 57	0.06 47	0.06 6

TorneroNet-64	1.47 562	1.15 565	1.51 545	1.11 571	0.86 568	2.27 574	0.76 552	1.84 572	3.76 577	1.29 557	2.22 573	2.68 574	1.46 564	1.81 568	1.55 557	0.79 563	0.51 554	1.10 569	0.67 564	1.31 574	0.81 571

notaker	1.49 563	1.44 576	1.77 554	1.42 576	1.08 572	1.19 555	0.87 561	1.51 566	1.40 561	1.53 572	3.41 579	2.40 570	1.94 571	1.83 569	1.57 558	1.14 574	0.69 575	1.38 576	0.88 572	1.39 577	1.03 575

WAO-8	1.50 564	1.22 570	1.39 538	1.10 569	0.85 566	2.15 571	0.78 554	1.84 572	3.76 577	1.46 565	2.18 571	2.15 567	1.50 566	3.20 579	1.35 550	0.92 568	0.66 572	1.10 569	0.79 570	0.94 566	0.74 567

Venus	1.50 564	1.22 570	1.39 538	1.10 569	0.85 566	2.15 571	0.78 554	1.84 572	3.76 577	1.46 565	2.18 571	2.15 567	1.50 566	3.20 579	1.35 550	0.92 568	0.66 572	1.10 569	0.79 570	0.94 566	0.74 567

SGM-ForestM	1.59 566	0.56 530	1.52 546	0.41 526	0.34 518	2.77 576	1.67 578	1.69 570	1.73 567	2.48 577	2.27 574	6.02 584	2.90 578	3.08 577	2.83 576	0.25 520	0.30 529	0.19 500	0.20 508	0.18 475	0.45 537

UNDER WATER-64	1.61 567	1.30 574	2.93 570	1.33 574	0.96 570	2.20 573	1.25 573	1.47 564	3.15 574	1.46 565	1.31 549	2.61 573	2.22 573	1.69 563	1.93 565	1.13 573	0.67 574	1.29 574	0.94 573	1.26 572	1.09 576

MANE	1.63 568	0.58 536	1.16 518	0.59 544	0.60 549	2.71 575	1.53 576	2.63 580	3.62 576	2.33 576	3.26 578	3.66 578	2.98 579	2.26 574	2.26 571	0.37 541	0.40 544	0.31 532	0.49 550	0.31 529	0.63 556

UNDER WATER	1.64 569	1.34 575	2.72 568	1.40 575	1.04 571	1.70 570	1.14 572	1.57 569	3.58 575	1.46 565	1.46 556	2.82 575	2.43 574	1.74 564	2.04 568	1.08 572	0.63 570	1.31 575	0.94 573	1.29 573	1.10 577

LSM	1.68 570	0.48 520	2.91 569	2.28 582	17.60 594	0.52 498	0.55 538	0.65 508	0.78 526	0.84 537	1.11 541	0.63 505	0.55 508	0.79 492	0.53 476	0.16 468	0.25 501	0.18 493	0.21 510	0.25 512	2.37 583

ktn	1.80 571	1.46 577	1.49 543	1.44 577	1.14 573	1.50 566	1.07 567	1.53 568	3.90 580	2.77 579	4.62 580	3.42 577	1.49 565	1.74 564	1.40 553	1.45 578	0.77 576	1.46 577	0.99 575	1.41 578	1.00 574

LE_ROB	1.82 572	0.39 501	3.15 572	0.50 540	0.55 546	0.79 534	1.00 563	0.89 551	6.48 584	7.40 587	2.07 570	2.07 564	5.08 582	1.33 555	3.96 580	0.11 362	0.09 219	0.12 405	0.11 377	0.11 352	0.13 295

KSHMR	1.92 573	1.47 578	1.97 558	1.48 578	1.22 575	1.39 564	1.06 566	1.81 571	5.83 583	1.43 563	5.56 583	2.95 576	1.17 554	2.24 573	1.33 549	1.29 577	1.13 577	1.47 578	1.11 577	1.37 576	1.21 578

TorneroNet	2.26 574	1.20 569	1.55 548	1.15 573	0.91 569	5.84 580	0.84 559	2.12 577	8.45 587	2.59 578	5.32 582	3.84 579	2.15 572	1.84 570	1.98 567	0.88 566	0.54 559	1.16 573	0.74 568	1.31 574	0.91 572

MADNet++	2.34 575	1.81 579	2.24 563	2.15 581	1.97 579	2.79 577	2.19 581	2.42 579	2.26 571	2.79 580	2.70 576	2.43 571	2.60 576	3.18 578	3.32 577	2.19 581	1.97 581	1.93 579	1.62 579	2.02 580	2.10 581

JetRed	2.35 576	2.70 581	6.11 580	1.14 572	1.38 577	6.03 582	3.61 582	2.12 577	1.72 566	1.99 575	1.97 568	2.15 567	1.59 570	2.49 575	4.19 581	1.05 571	1.60 578	1.10 569	1.02 576	1.72 579	1.41 580

HanzoNet	3.08 577	1.87 580	2.70 567	1.81 579	1.34 576	1.60 568	1.05 565	2.06 576	2.62 573	5.63 584	5.12 581	5.96 583	7.09 586	4.39 584	3.43 578	3.29 583	2.06 583	1.98 581	2.94 585	2.47 581	2.15 582

coex-ft	3.48 578	0.81 550	48.53 602	0.24 293	0.19 392	0.53 501	0.47 524	0.49 361	2.36 572	7.18 586	1.20 545	0.96 541	2.53 575	0.75 478	2.14 569	0.13 420	0.15 373	0.14 452	0.12 418	0.22 501	0.47 539

TCMNet-wrong-test	4.33 579	5.65 587	4.76 575	11.36 592	10.39 589	5.87 581	4.45 584	4.24 583	1.10 552	1.93 574	2.43 575	6.07 585	3.54 580	3.87 582	4.51 582	2.00 580	0.47 552	1.96 580	1.68 580	5.78 587	4.48 586

FADE	4.36 580	1.19 568	4.67 574	0.71 552	0.76 557	0.73 527	0.50 530	1.87 575	1.53 564	0.75 529	0.67 502	1.17 547	2.69 577	2.88 576	2.14 569	24.66 601	4.77 586	17.17 596	17.41 595	0.51 543	0.45 537

tt	4.71 581	0.11 75	3.94 573	2.06 580	1.54 578	10.14 588	16.85 589	9.28 591	4.99 581	1.41 562	1.05 539	4.68 580	4.89 581	3.36 581	5.86 585	5.73 587	9.15 594	2.23 583	2.51 582	3.02 582	1.34 579

BEATNet-Init1	4.91 582	3.27 582	14.39 593	0.69 550	0.65 553	10.19 589	3.83 583	5.04 584	5.11 582	8.73 589	8.52 587	13.95 596	7.66 587	7.79 588	5.79 584	0.32 536	0.34 539	0.34 537	0.38 546	0.64 550	0.64 558

DPSimNet_ROB	6.21 583	5.16 583	9.50 583	5.59 585	5.56 582	7.64 584	10.02 586	4.07 582	7.33 585	6.84 585	6.26 584	7.17 587	10.55 588	4.07 583	5.68 583	5.50 586	4.29 585	5.24 586	3.66 586	4.05 584	5.96 588

USTest	6.84 584	5.16 583	5.45 579	7.18 588	7.26 584	14.27 591	22.53 591	8.48 588	9.29 588	5.44 583	6.42 585	6.27 586	6.69 585	6.83 587	8.49 588	1.95 579	3.27 584	2.16 582	2.54 583	3.76 583	3.31 585

EDNetEfficientorigin	7.48 585	0.57 534	139.59 604	0.25 329	0.17 339	0.44 460	0.30 459	0.48 351	1.04 547	1.29 557	1.02 538	0.82 533	0.87 543	0.76 484	1.02 529	0.10 325	0.09 219	0.12 405	0.11 377	0.22 501	0.25 460

ASD4	8.08 586	7.42 588	8.23 582	6.03 587	6.01 583	14.62 592	20.55 590	9.03 590	8.06 586	7.51 588	6.52 586	7.36 588	6.42 583	8.13 589	9.88 589	5.93 588	5.10 587	6.60 591	5.79 587	6.82 588	5.52 587

DGTPSM_ROB	8.38 587	5.24 585	10.71 591	5.32 584	10.19 587	8.34 585	23.49 595	6.11 586	13.43 594	4.93 581	10.93 592	5.64 581	10.55 588	6.17 585	12.73 591	3.74 584	7.56 589	3.68 584	7.24 590	4.09 585	7.49 589

DPSMNet_ROB	8.44 588	5.25 586	10.87 592	5.59 585	10.27 588	8.34 585	23.51 596	6.12 587	13.47 595	4.96 582	10.94 593	5.65 582	10.55 588	6.25 586	12.77 592	4.01 585	7.62 590	3.75 585	7.27 591	4.16 586	7.54 590

DLNR_Zeroshot_test	10.53 589	12.28 595	20.32 596	105.84 604	23.88 601	0.14 13	0.13 56	3.20 581	0.20 71	0.16 97	0.23 164	0.16 124	0.10 41	0.32 270	0.16 146	2.54 582	0.32 535	0.07 87	0.07 125	40.17 602	0.28 483

LRCNet_RVC	10.94 590	14.45 597	9.66 584	15.38 593	8.02 586	1.08 550	0.35 485	8.72 589	0.72 520	12.63 596	15.84 596	9.73 589	6.52 584	8.58 590	6.38 586	20.33 599	5.39 588	23.79 598	21.95 597	15.35 595	13.96 597

DPSM_ROB	11.46 591	9.79 593	10.18 586	11.11 590	11.31 590	19.08 598	27.38 598	13.42 596	14.23 597	10.34 593	11.13 594	10.97 594	11.33 595	11.89 596	13.49 593	6.74 590	8.19 592	6.00 588	7.05 588	7.74 589	7.76 591

DPSM	11.46 591	9.79 593	10.18 586	11.11 590	11.31 590	19.08 598	27.38 598	13.42 596	14.23 597	10.34 593	11.13 594	10.97 594	11.33 595	11.89 596	13.49 593	6.74 590	8.19 592	6.00 588	7.05 588	7.74 589	7.76 591

xxxxx1	15.30 593	9.78 590	10.23 588	20.34 596	19.47 595	17.10 593	23.00 592	10.36 592	11.04 590	9.25 590	9.66 588	10.74 591	10.66 591	10.60 592	13.72 595	8.14 592	9.35 595	31.88 601	44.61 601	12.63 592	13.46 594

tt_ll	15.30 593	9.78 590	10.23 588	20.34 596	19.47 595	17.10 593	23.00 592	10.36 592	11.04 590	9.25 590	9.66 588	10.74 591	10.66 591	10.60 592	13.72 595	8.14 592	9.35 595	31.88 601	44.61 601	12.63 592	13.46 594

ff	15.30 593	9.78 590	10.23 588	20.34 596	19.47 595	17.10 593	23.00 592	10.36 592	11.04 590	9.25 590	9.66 588	10.74 591	10.66 591	10.60 592	13.72 595	8.14 592	9.35 595	31.88 601	44.61 601	12.63 592	13.46 594

PML	15.86 596	13.12 596	7.07 581	5.22 583	7.66 585	32.93 600	64.30 603	5.37 585	10.12 589	25.87 602	67.29 603	20.25 598	13.20 597	10.09 591	6.81 587	5.94 589	2.00 582	6.03 590	2.18 581	9.13 591	2.62 584

Anonymous_1	16.44 597	9.26 589	9.67 585	10.63 589	14.54 592	18.62 597	26.98 597	12.68 595	13.53 596	10.78 595	10.37 591	10.15 590	10.66 591	10.99 595	12.64 590	15.61 598	7.73 591	16.87 595	43.01 600	56.14 603	7.86 593

HaxPig	17.72 598	20.23 601	19.76 595	16.55 594	16.52 593	9.46 587	9.42 585	14.48 598	13.31 593	18.59 597	18.67 597	17.39 597	16.68 598	17.07 598	16.43 598	21.99 600	20.86 601	22.28 597	21.55 596	21.30 599	21.88 601

MEDIAN_ROB	21.20 599	24.56 602	23.42 600	19.57 595	19.62 598	13.29 590	11.21 587	18.04 599	17.02 599	22.07 601	21.92 598	20.84 599	20.24 599	21.02 599	19.68 599	25.59 602	24.08 602	26.20 599	25.19 598	25.31 600	25.19 602

CasAABBNet	23.04 600	19.69 598	20.32 596	22.42 599	22.73 599	38.35 601	55.23 602	26.99 601	28.74 602	20.67 599	22.28 600	22.11 600	22.86 600	23.84 600	27.17 602	13.52 595	16.47 599	12.08 592	14.21 593	15.57 596	15.60 598

Selective-RAFT-Error	23.11 601	19.77 599	20.60 598	22.49 600	22.80 600	38.46 603	55.19 601	27.13 603	28.90 603	20.73 600	22.38 601	22.11 600	22.91 602	23.94 601	27.18 603	13.54 596	16.57 600	12.09 593	14.21 593	15.61 597	15.65 599

LSM0	24.21 602	19.88 600	22.33 599	24.42 601	40.13 603	38.41 602	54.99 600	27.05 602	28.61 601	20.59 598	22.00 599	22.29 602	22.86 600	24.12 602	27.16 601	13.59 597	16.33 598	12.13 594	14.08 592	15.72 598	17.53 600

AVERAGE_ROB	25.43 603	29.01 603	27.22 601	24.60 602	24.16 602	17.78 596	12.87 588	22.39 600	21.40 600	26.72 603	26.08 602	25.18 603	24.52 603	25.07 603	23.57 600	29.94 603	28.36 603	30.60 600	29.57 599	29.83 601	29.66 603

test_example2	100.95 604	107.33 604	67.16 603	98.17 603	106.88 604	89.44 604	101.34 604	37.23 604	97.88 604	129.56 604	131.26 604	65.41 604	67.34 604	91.22 604	79.29 604	143.32 604	199.32 604	81.12 604	102.17 604	121.89 604	101.70 604

ccccc	254.75 605	256.25 605	312.96 605	351.50 605	361.31 605	144.22 605	162.41 605	153.19 605	130.64 605	152.98 605	153.47 605	161.94 605	200.51 605	268.06 605	296.01 605	387.64 605	346.97 605	244.11 605	219.32 605	413.57 605	378.05 605

Low-res two-view benchmark