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

(5qrfij	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.11 182	0.09 22	0.11 29	0.09 23	0.07 31	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.10 134	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

*5drh	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.12 221	0.09 22	0.12 53	0.09 23	0.08 71	0.08 80	0.08 109	0.06 35	0.09 38	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

&5qef	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.10 129	0.10 41	0.11 29	0.09 23	0.06 9	0.08 80	0.07 62	0.07 115	0.09 38	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.04 42

￥25erdr	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.15 87	0.05 1	0.11 182	0.10 41	0.12 53	0.12 98	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

$5dtd	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.14 34	0.05 1	0.10 129	0.09 22	0.11 29	0.11 72	0.08 71	0.08 80	0.07 62	0.06 35	0.12 206	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.04 42

#5drz	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.13 13	0.05 1	0.10 129	0.10 41	0.11 29	0.10 41	0.06 9	0.07 39	0.08 109	0.08 155	0.09 38	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.04 42

$eesxe	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.09 79	0.09 22	0.15 122	0.10 41	0.07 31	0.04 1	0.07 62	0.05 9	0.08 15	0.10 134	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

%deaf	0.08 61	0.05 18	0.09 84	0.14 34	0.05 1	0.10 129	0.09 22	0.11 29	0.10 41	0.08 71	0.07 39	0.08 109	0.08 155	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.05 136

^frffs	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.11 182	0.09 22	0.11 29	0.12 98	0.07 31	0.07 39	0.08 109	0.07 115	0.10 74	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

&EFD	0.07 4	0.06 65	0.09 84	0.14 34	0.05 1	0.12 221	0.10 41	0.12 53	0.10 41	0.08 71	0.07 39	0.07 62	0.07 115	0.08 15	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

*wqe	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.15 87	0.05 1	0.10 129	0.09 22	0.12 53	0.08 11	0.07 31	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

(q45	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.11 182	0.09 22	0.11 29	0.10 41	0.07 31	0.08 80	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.10 134	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

)tte	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.05 1	0.11 182	0.09 22	0.12 53	0.09 23	0.07 31	0.07 39	0.07 62	0.07 115	0.09 38	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

xyz-stereo	0.13 292	0.07 156	0.20 438	0.15 87	0.05 1	0.20 427	0.15 235	0.17 185	0.31 422	0.15 283	0.29 430	0.26 428	0.16 377	0.13 251	0.12 252	0.05 32	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 124	0.15 87	0.05 1	0.07 27	0.11 66	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 8	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.05 111	0.05 136

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 18	0.08 34	0.17 235	0.05 1	0.06 8	0.11 66	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.09 38	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.04 42

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 18	0.08 34	0.17 235	0.05 1	0.07 27	0.11 66	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 9	0.10 74	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.04 42

SGD-Stereo	0.08 61	0.05 18	0.10 124	0.14 34	0.05 1	0.12 221	0.12 83	0.11 29	0.12 98	0.07 31	0.09 104	0.09 140	0.09 184	0.08 15	0.08 17	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.03 1

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 34	0.12 4	0.05 1	0.09 79	0.13 121	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 8	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.05 111	0.04 42

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 474	0.17 392	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 66	0.08 4	0.08 11	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 9	0.09 38	0.08 17	0.08 315	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.05 111	0.04 42

castereo++	0.08 61	0.05 18	0.08 34	0.15 87	0.05 1	0.14 294	0.12 83	0.11 29	0.15 172	0.07 31	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.08 17	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 65	0.05 1	0.15 87	0.05 1	0.07 27	0.10 41	0.15 122	0.15 172	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 35	0.07 4	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 34	0.15 87	0.05 1	0.05 4	0.13 121	0.12 53	0.08 11	0.07 31	0.06 13	0.05 1	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.04 42

trnet	0.08 61	0.05 18	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 221	0.11 66	0.13 76	0.10 41	0.08 71	0.13 190	0.09 140	0.08 155	0.11 122	0.10 134	0.08 315	0.05 202	0.05 43	0.03 1	0.06 208	0.05 136

s12784h	0.09 98	0.06 65	0.07 6	0.15 87	0.05 1	0.16 350	0.18 378	0.15 122	0.15 172	0.10 143	0.11 163	0.11 192	0.11 241	0.10 74	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.04 42

#25fwe	0.07 4	0.05 18	0.10 124	0.13 13	0.06 26	0.10 129	0.08 8	0.11 29	0.12 98	0.08 71	0.08 80	0.07 62	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.05 136

#75ew	0.07 4	0.04 1	0.09 84	0.13 13	0.06 26	0.09 79	0.09 22	0.12 53	0.09 23	0.07 31	0.06 13	0.07 62	0.07 115	0.08 15	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.04 1	0.03 1	0.06 208	0.06 214

@esxe	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.14 34	0.06 26	0.10 129	0.10 41	0.13 76	0.17 220	0.08 71	0.08 80	0.08 109	0.08 155	0.09 38	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 42

#wrr	0.07 4	0.05 18	0.09 84	0.13 13	0.06 26	0.09 79	0.10 41	0.11 29	0.11 72	0.07 31	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.05 136

xxxyy	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.14 34	0.06 26	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 172	0.08 71	0.10 131	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.10 134	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.04 42

xtttt	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.14 34	0.06 26	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 172	0.08 71	0.10 131	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.10 134	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.04 42

rrrtt	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.15 87	0.06 26	0.10 129	0.07 3	0.12 53	0.11 72	0.08 71	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

asda	0.07 4	0.08 253	0.08 34	0.16 161	0.06 26	0.06 8	0.10 41	0.16 149	0.10 41	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 9	0.10 74	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 253	0.07 6	0.15 87	0.06 26	0.07 27	0.10 41	0.18 214	0.11 72	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 18	0.03 1

depthmonostereo	0.09 98	0.06 65	0.09 84	0.15 87	0.06 26	0.10 129	0.13 121	0.14 93	0.14 156	0.10 143	0.10 131	0.09 140	0.11 241	0.08 15	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.04 52	0.04 18	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 98	0.05 18	0.08 34	0.15 87	0.06 26	0.11 182	0.12 83	0.14 93	0.16 201	0.11 170	0.11 163	0.09 140	0.09 184	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.14 34	0.06 26	0.08 48	0.08 8	0.10 16	0.15 172	0.08 71	0.10 131	0.07 62	0.06 35	0.08 15	0.10 134	0.05 32	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.04 42

4.25_new	0.07 4	0.08 253	0.09 84	0.15 87	0.06 26	0.09 79	0.08 8	0.14 93	0.08 11	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.12 206	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 253	0.09 84	0.15 87	0.06 26	0.09 79	0.08 8	0.14 93	0.08 11	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.12 206	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 253	0.09 84	0.15 87	0.06 26	0.09 79	0.08 8	0.14 93	0.08 11	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.12 206	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 253	0.08 34	0.16 161	0.06 26	0.07 27	0.08 8	0.12 53	0.08 11	0.07 31	0.07 39	0.05 1	0.06 35	0.09 38	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 18	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 156	0.07 6	0.16 161	0.06 26	0.08 48	0.12 83	0.10 16	0.10 41	0.07 31	0.06 13	0.09 140	0.06 35	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 156	0.07 6	0.13 13	0.06 26	0.08 48	0.08 8	0.18 214	0.12 98	0.07 31	0.08 80	0.06 16	0.06 35	0.09 38	0.11 204	0.04 11	0.04 36	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 42

3.25w_new	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.15 87	0.06 26	0.10 129	0.07 3	0.12 53	0.11 72	0.08 71	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.15 87	0.06 26	0.10 129	0.07 3	0.12 53	0.11 72	0.08 71	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 61	0.08 253	0.09 84	0.16 161	0.06 26	0.08 48	0.10 41	0.20 246	0.15 172	0.08 71	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.06 1	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 65	0.07 6	0.16 161	0.06 26	0.07 27	0.10 41	0.14 93	0.14 156	0.07 31	0.08 80	0.05 1	0.06 35	0.09 38	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 42

monsterstereo	0.07 4	0.06 65	0.06 2	0.16 161	0.06 26	0.08 48	0.10 41	0.16 149	0.11 72	0.07 31	0.08 80	0.06 16	0.07 115	0.08 15	0.09 52	0.04 11	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 65	0.06 2	0.15 87	0.06 26	0.08 48	0.09 22	0.12 53	0.08 11	0.09 111	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.08 15	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 34	0.13 13	0.06 26	0.09 79	0.12 83	0.14 93	0.10 41	0.06 9	0.09 104	0.07 62	0.05 9	0.09 38	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

xyz-stereo-finetune	0.11 202	0.08 253	0.13 246	0.14 34	0.06 26	0.10 129	0.19 416	0.17 185	0.19 262	0.12 208	0.14 204	0.15 282	0.10 216	0.13 251	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.05 124	0.04 18	0.05 136

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 84	0.17 235	0.06 26	0.05 4	0.10 41	0.11 29	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 9	0.09 38	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.07 274	0.06 214

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 18	0.10 124	0.14 34	0.06 26	0.07 27	0.12 83	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 18	0.11 166	0.14 34	0.06 26	0.07 27	0.13 121	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.04 42

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 18	0.10 124	0.14 34	0.06 26	0.07 27	0.11 66	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 35	0.07 4	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.06 214

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 166	0.15 87	0.06 26	0.09 79	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 8	0.07 62	0.07 115	0.11 122	0.08 17	0.07 255	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.05 136

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 166	0.15 87	0.06 26	0.09 79	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 8	0.07 62	0.07 115	0.11 122	0.08 17	0.07 255	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.05 136

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 124	0.15 87	0.06 26	0.07 27	0.09 22	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.07 255	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.06 208	0.06 214

Reg-Stereo(zero)	0.08 61	0.05 18	0.08 34	0.16 161	0.06 26	0.12 221	0.11 66	0.15 122	0.10 41	0.12 208	0.09 104	0.10 171	0.08 155	0.11 122	0.08 17	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.22 465	0.06 26	0.08 48	0.12 83	0.10 16	0.10 41	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.11 122	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.06 208	0.04 42

AIO_rvc	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.15 87	0.06 26	0.08 48	0.14 169	0.09 11	0.08 11	0.07 31	0.08 80	0.07 62	0.04 1	0.10 74	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

HUF	0.08 61	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.06 26	0.09 79	0.13 121	0.13 76	0.13 132	0.07 31	0.07 39	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

castereo	0.09 98	0.06 65	0.11 166	0.15 87	0.06 26	0.11 182	0.15 235	0.14 93	0.18 247	0.08 71	0.10 131	0.11 192	0.08 155	0.09 38	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

GIP-stereo	0.08 61	0.06 65	0.11 166	0.14 34	0.06 26	0.09 79	0.13 121	0.14 93	0.11 72	0.07 31	0.08 80	0.05 1	0.04 1	0.10 74	0.07 1	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.14 34	0.06 26	0.10 129	0.13 121	0.07 2	0.13 132	0.06 9	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.10 74	0.09 52	0.04 11	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.04 42

WCG-NET	0.08 61	0.05 18	0.09 84	0.15 87	0.06 26	0.11 182	0.14 169	0.13 76	0.13 132	0.06 9	0.09 104	0.07 62	0.06 35	0.13 251	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.18 316	0.06 26	0.04 1	0.10 41	0.11 29	0.11 72	0.06 9	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 98	0.10 385	0.31 497	0.15 87	0.06 26	0.08 48	0.14 169	0.10 16	0.10 41	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.04 1	0.11 122	0.07 1	0.12 462	0.04 36	0.07 211	0.05 124	0.05 111	0.05 136

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 34	0.15 87	0.06 26	0.04 1	0.09 22	0.10 16	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.06 1	0.08 17	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.06 208	0.06 214

AIO-Stereo	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.18 316	0.06 26	0.08 48	0.12 83	0.15 122	0.09 23	0.08 71	0.08 80	0.07 62	0.05 9	0.11 122	0.08 17	0.05 32	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.04 42

WCG-NET（raft）	0.08 61	0.05 18	0.10 124	0.15 87	0.06 26	0.11 182	0.13 121	0.15 122	0.12 98	0.08 71	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.13 251	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.04 42

RSM	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.17 235	0.06 26	0.08 48	0.12 83	0.12 53	0.10 41	0.08 71	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.11 122	0.09 52	0.04 11	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

CASnet	0.09 98	0.09 327	0.09 84	0.19 372	0.06 26	0.07 27	0.11 66	0.18 214	0.14 156	0.11 170	0.10 131	0.09 140	0.07 115	0.10 74	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.10 417	0.08 353	0.05 111	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 98	0.07 156	0.13 246	0.18 316	0.06 26	0.11 182	0.07 3	0.13 76	0.12 98	0.09 111	0.10 131	0.07 62	0.09 184	0.13 251	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.17 235	0.06 26	0.08 48	0.12 83	0.13 76	0.07 8	0.08 71	0.07 39	0.06 16	0.04 1	0.10 74	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 61	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.06 26	0.10 129	0.12 83	0.11 29	0.16 201	0.06 9	0.05 8	0.07 62	0.05 9	0.10 74	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

MC-Stereo	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.17 235	0.06 26	0.10 129	0.14 169	0.12 53	0.10 41	0.09 111	0.12 176	0.09 140	0.06 35	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

RCA-Stereo	0.09 98	0.06 65	0.09 84	0.16 161	0.06 26	0.09 79	0.13 121	0.18 214	0.14 156	0.09 111	0.10 131	0.08 109	0.07 115	0.12 206	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.04 42

DCANet-4	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.16 161	0.06 26	0.09 79	0.17 333	0.18 214	0.19 262	0.13 235	0.16 233	0.09 140	0.14 333	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

ADStereo(finetuned)	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.16 161	0.06 26	0.09 79	0.17 333	0.15 122	0.19 262	0.13 235	0.17 254	0.10 171	0.12 271	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

AnonymousM	0.09 98	0.05 18	0.10 124	0.14 34	0.06 26	0.09 79	0.13 121	0.19 235	0.14 156	0.13 235	0.11 163	0.09 140	0.08 155	0.13 251	0.10 134	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.05 124	0.05 111	0.05 136

TANstereo	0.09 98	0.04 1	0.08 34	0.13 13	0.06 26	0.11 182	0.14 169	0.15 122	0.19 262	0.11 170	0.15 221	0.10 171	0.06 35	0.12 206	0.09 52	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.06 208	0.05 136

DCANet	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.16 161	0.06 26	0.09 79	0.17 333	0.15 122	0.19 262	0.13 235	0.17 254	0.10 171	0.11 241	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 98	0.06 65	0.10 124	0.17 235	0.06 26	0.10 129	0.16 300	0.17 185	0.14 156	0.09 111	0.10 131	0.08 109	0.09 184	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.06 202	0.04 18	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.15 87	0.06 26	0.10 129	0.15 235	0.16 149	0.09 23	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.07 115	0.09 38	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.05 124	0.05 111	0.04 42

CREStereo	0.09 98	0.04 1	0.08 34	0.11 1	0.06 26	0.13 262	0.14 169	0.14 93	0.10 41	0.08 71	0.13 190	0.09 140	0.08 155	0.11 122	0.10 134	0.08 315	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.06 208	0.06 214
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 98	0.05 18	0.09 84	0.12 4	0.06 26	0.12 221	0.14 169	0.15 122	0.11 72	0.09 111	0.13 190	0.10 171	0.07 115	0.13 251	0.10 134	0.15 502	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.07 274	0.06 214

HITNet	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.14 34	0.06 26	0.11 182	0.10 41	0.18 214	0.18 247	0.13 235	0.16 233	0.14 253	0.11 241	0.15 298	0.13 293	0.06 131	0.04 36	0.04 1	0.04 52	0.06 208	0.05 136
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
MLCV	0.12 267	0.07 156	0.16 364	0.18 316	0.06 26	0.15 320	0.17 333	0.19 235	0.21 300	0.18 357	0.25 380	0.17 316	0.13 308	0.14 276	0.13 293	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

water-stereo	0.09 98	0.06 65	0.08 34	0.16 161	0.07 90	0.09 79	0.13 121	0.15 122	0.13 132	0.11 170	0.12 176	0.08 109	0.09 184	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.05 124	0.04 18	0.04 42

asd	0.07 4	0.08 253	0.07 6	0.16 161	0.07 90	0.08 48	0.08 8	0.11 29	0.08 11	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 18	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 327	0.08 34	0.15 87	0.07 90	0.06 8	0.10 41	0.14 93	0.11 72	0.06 9	0.08 80	0.06 16	0.06 35	0.08 15	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 18	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 327	0.08 34	0.15 87	0.07 90	0.06 8	0.10 41	0.14 93	0.11 72	0.06 9	0.08 80	0.06 16	0.06 35	0.08 15	0.10 134	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 18	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 156	0.08 34	0.16 161	0.07 90	0.07 27	0.09 22	0.16 149	0.09 23	0.07 31	0.06 13	0.05 1	0.06 35	0.09 38	0.10 134	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 156	0.07 6	0.15 87	0.07 90	0.09 79	0.06 1	0.13 76	0.11 72	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.07 115	0.10 74	0.09 52	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 61	0.09 327	0.10 124	0.17 235	0.07 90	0.08 48	0.10 41	0.20 246	0.13 132	0.06 9	0.07 39	0.05 1	0.06 35	0.08 15	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 202	0.07 156	0.13 246	0.13 13	0.07 90	0.11 182	0.19 416	0.17 185	0.12 98	0.15 283	0.15 221	0.17 316	0.12 271	0.13 251	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.05 124	0.04 18	0.06 214

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 65	0.10 124	0.16 161	0.07 90	0.04 1	0.13 121	0.10 16	0.10 41	0.05 1	0.11 163	0.07 62	0.05 9	0.07 4	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

LG-Stereo	0.08 61	0.07 156	0.10 124	0.18 316	0.07 90	0.10 129	0.17 333	0.11 29	0.08 11	0.05 1	0.07 39	0.05 1	0.07 115	0.09 38	0.09 52	0.04 11	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.04 18	0.04 42

MM-Stereo_test3	0.10 159	0.07 156	0.07 6	0.18 316	0.07 90	0.12 221	0.19 416	0.24 331	0.19 262	0.06 9	0.10 131	0.08 109	0.06 35	0.11 122	0.08 17	0.06 131	0.06 322	0.07 211	0.05 124	0.05 111	0.04 42

MM-Stereo_test1	0.10 159	0.07 156	0.08 34	0.18 316	0.07 90	0.12 221	0.18 378	0.21 268	0.20 285	0.09 111	0.11 163	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.04 42

HART	0.08 61	0.07 156	0.09 84	0.17 235	0.07 90	0.10 129	0.16 300	0.13 76	0.11 72	0.08 71	0.10 131	0.07 62	0.05 9	0.10 74	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.05 111	0.04 42

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 65	0.08 34	0.13 13	0.07 90	0.07 27	0.14 169	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.10 74	0.07 1	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

AIO_test	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.15 87	0.07 90	0.06 8	0.14 169	0.10 16	0.10 41	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.08 15	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.03 1

AIO-test1	0.10 159	0.07 156	0.10 124	0.23 485	0.07 90	0.09 79	0.13 121	0.21 268	0.14 156	0.11 170	0.12 176	0.09 140	0.07 115	0.11 122	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.09 372	0.10 432	0.03 1	0.06 214

fffft	0.09 98	0.06 65	0.12 201	0.16 161	0.07 90	0.09 79	0.17 333	0.12 53	0.11 72	0.08 71	0.07 39	0.09 140	0.06 35	0.11 122	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.05 136
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 61	0.06 65	0.12 201	0.16 161	0.07 90	0.09 79	0.14 169	0.11 29	0.13 132	0.09 111	0.07 39	0.07 62	0.07 115	0.12 206	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

tt45	0.09 98	0.06 65	0.11 166	0.15 87	0.07 90	0.11 182	0.16 300	0.13 76	0.11 72	0.09 111	0.06 13	0.08 109	0.06 35	0.13 251	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

fffy	0.09 98	0.08 253	0.09 84	0.16 161	0.07 90	0.13 262	0.17 333	0.13 76	0.12 98	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.09 184	0.13 251	0.11 204	0.05 32	0.05 202	0.07 211	0.05 124	0.04 18	0.05 136

Occ-G	0.08 61	0.05 18	0.06 2	0.14 34	0.07 90	0.08 48	0.14 169	0.13 76	0.15 172	0.07 31	0.11 163	0.07 62	0.05 9	0.09 38	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.05 136

RSM++	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.17 235	0.07 90	0.09 79	0.12 83	0.11 29	0.11 72	0.08 71	0.06 13	0.07 62	0.05 9	0.10 74	0.09 52	0.04 11	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 98	0.06 65	0.10 124	0.16 161	0.07 90	0.09 79	0.14 169	0.19 235	0.16 201	0.11 170	0.10 131	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.04 18	0.04 42

gcap-zeroshot	0.09 98	0.05 18	0.10 124	0.16 161	0.07 90	0.13 262	0.13 121	0.11 29	0.12 98	0.13 235	0.12 176	0.09 140	0.08 155	0.09 38	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

MoCha-V2	0.08 61	0.05 18	0.10 124	0.20 421	0.07 90	0.09 79	0.14 169	0.11 29	0.08 11	0.07 31	0.08 80	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.04 42

IGEV++	0.08 61	0.06 65	0.08 34	0.18 316	0.07 90	0.09 79	0.13 121	0.10 16	0.09 23	0.08 71	0.08 80	0.06 16	0.06 35	0.13 251	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.04 42

1111x	0.15 370	0.08 253	0.12 201	0.18 316	0.07 90	0.18 389	0.25 499	0.31 439	0.24 340	0.17 327	0.24 351	0.26 428	0.15 351	0.13 251	0.23 466	0.07 255	0.07 392	0.08 293	0.09 397	0.07 274	0.06 214

MSKI-zero shot	0.09 98	0.05 18	0.09 84	0.15 87	0.07 90	0.10 129	0.13 121	0.14 93	0.13 132	0.09 111	0.09 104	0.09 140	0.06 35	0.12 206	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.04 42

MIM_Stereo	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.15 87	0.07 90	0.06 8	0.12 83	0.20 246	0.14 156	0.13 235	0.13 190	0.09 140	0.05 9	0.12 206	0.08 17	0.05 32	0.06 322	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.05 136

Any-RAFT	0.10 159	0.05 18	0.09 84	0.14 34	0.07 90	0.13 262	0.14 169	0.21 268	0.15 172	0.11 170	0.12 176	0.12 209	0.09 184	0.12 206	0.09 52	0.07 255	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.06 208	0.05 136

RAFT-Test	0.09 98	0.06 65	0.10 124	0.15 87	0.07 90	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.13 132	0.09 111	0.10 131	0.10 171	0.09 184	0.12 206	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

4D-IteraStereo	0.09 98	0.07 156	0.10 124	0.18 316	0.07 90	0.09 79	0.15 235	0.17 185	0.15 172	0.10 143	0.11 163	0.10 171	0.07 115	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.03 1	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.05 136

LoS_RVC	0.08 61	0.05 18	0.07 6	0.15 87	0.07 90	0.08 48	0.15 235	0.11 29	0.10 41	0.08 71	0.09 104	0.06 16	0.09 184	0.10 74	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.04 18	0.03 1

LoS	0.09 98	0.05 18	0.11 166	0.13 13	0.07 90	0.14 294	0.11 66	0.15 122	0.15 172	0.09 111	0.09 104	0.12 209	0.09 184	0.15 298	0.10 134	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.03 1	0.05 111	0.05 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 61	0.04 1	0.08 34	0.14 34	0.07 90	0.09 79	0.14 169	0.11 29	0.09 23	0.08 71	0.09 104	0.11 192	0.06 35	0.12 206	0.08 17	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.05 111	0.05 136

knoymous	0.11 202	0.05 18	0.12 201	0.13 13	0.07 90	0.15 320	0.14 169	0.19 235	0.13 132	0.11 170	0.17 254	0.13 233	0.09 184	0.13 251	0.11 204	0.08 315	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.08 336	0.07 295

fff	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.15 87	0.07 90	0.09 79	0.17 333	0.16 149	0.20 285	0.13 235	0.16 233	0.10 171	0.11 241	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

GLC_STEREO	0.11 202	0.07 156	0.11 166	0.17 235	0.07 90	0.09 79	0.13 121	0.15 122	0.24 340	0.12 208	0.13 190	0.12 209	0.08 155	0.18 385	0.11 204	0.06 131	0.08 418	0.08 293	0.06 202	0.05 111	0.05 136

test-3	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.17 235	0.07 90	0.07 27	0.14 169	0.12 53	0.15 172	0.09 111	0.08 80	0.07 62	0.08 155	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.05 124	0.04 18	0.04 42

test_1	0.08 61	0.06 65	0.09 84	0.17 235	0.07 90	0.07 27	0.14 169	0.12 53	0.15 172	0.09 111	0.08 80	0.07 62	0.08 155	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.05 124	0.04 18	0.04 42

STrans-v2	0.10 159	0.07 156	0.12 201	0.18 316	0.07 90	0.10 129	0.14 169	0.21 268	0.11 72	0.11 170	0.15 221	0.12 209	0.10 216	0.11 122	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.06 202	0.04 18	0.04 42

TransformOpticalFlow	0.10 159	0.08 253	0.13 246	0.18 316	0.07 90	0.09 79	0.15 235	0.19 235	0.15 172	0.12 208	0.17 254	0.11 192	0.11 241	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.06 202	0.05 111	0.05 136

cross-raft	0.10 159	0.09 327	0.09 84	0.19 372	0.07 90	0.11 182	0.25 499	0.13 76	0.15 172	0.08 71	0.11 163	0.12 209	0.10 216	0.09 38	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

CREStereo++_RVC	0.08 61	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 90	0.09 79	0.12 83	0.14 93	0.14 156	0.10 143	0.14 204	0.08 109	0.07 115	0.09 38	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.05 124	0.04 18	0.04 42
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
raft+_RVC	0.11 202	0.07 156	0.09 84	0.16 161	0.07 90	0.10 129	0.11 66	0.24 331	0.20 285	0.12 208	0.15 221	0.12 209	0.08 155	0.12 206	0.13 293	0.07 255	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.05 136

XX-TBD	0.09 98	0.06 65	0.07 6	0.14 34	0.07 90	0.12 221	0.16 300	0.14 93	0.13 132	0.11 170	0.12 176	0.09 140	0.08 155	0.10 74	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.06 208	0.05 136

csc	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.15 87	0.07 90	0.09 79	0.17 333	0.16 149	0.20 285	0.13 235	0.16 233	0.10 171	0.11 241	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

cscssc	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.15 87	0.07 90	0.09 79	0.17 333	0.16 149	0.20 285	0.13 235	0.16 233	0.10 171	0.11 241	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.04 18	0.05 136

111	0.10 159	0.06 65	0.12 201	0.15 87	0.07 90	0.10 129	0.14 169	0.21 268	0.23 324	0.11 170	0.12 176	0.14 253	0.11 241	0.13 251	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.05 111	0.05 136

AFF-stereo	0.09 98	0.06 65	0.10 124	0.17 235	0.07 90	0.10 129	0.16 300	0.17 185	0.09 23	0.10 143	0.12 176	0.09 140	0.09 184	0.12 206	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.07 289	0.04 18	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 98	0.07 156	0.09 84	0.16 161	0.07 90	0.09 79	0.15 235	0.16 149	0.17 220	0.08 71	0.12 176	0.10 171	0.09 184	0.11 122	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.04 18	0.04 42

Gwc-CoAtRS	0.09 98	0.06 65	0.10 124	0.16 161	0.07 90	0.10 129	0.14 169	0.17 185	0.17 220	0.08 71	0.10 131	0.12 209	0.09 184	0.12 206	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.04 18	0.04 42

BEATNet_4x	0.12 267	0.08 253	0.14 281	0.18 316	0.07 90	0.15 320	0.07 3	0.22 290	0.18 247	0.16 311	0.19 288	0.18 330	0.14 333	0.16 332	0.15 358	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.05 124	0.06 208	0.06 214

iResNet_ROB	0.14 326	0.07 156	0.13 246	0.14 34	0.07 90	0.18 389	0.14 169	0.26 365	0.31 422	0.22 423	0.25 380	0.23 400	0.15 351	0.15 298	0.13 293	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.08 336	0.08 359

pmcnn	0.15 370	0.07 156	0.19 426	0.15 87	0.07 90	0.20 427	0.15 235	0.24 331	0.26 375	0.21 408	0.34 464	0.28 445	0.18 413	0.18 385	0.17 389	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.07 274	0.06 214

S2M2_XL	0.08 61	0.06 65	0.12 201	0.12 4	0.08 145	0.09 79	0.09 22	0.07 2	0.07 8	0.08 71	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.09 52	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.05 124	0.08 336	0.06 214

G2L-ROB	0.13 292	0.06 65	0.13 246	0.13 13	0.08 145	0.14 294	0.16 300	0.25 347	0.18 247	0.19 372	0.18 279	0.20 356	0.14 333	0.17 364	0.16 374	0.08 315	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.08 336	0.09 403

G2L-Stereo_test	0.14 326	0.07 156	0.11 166	0.13 13	0.08 145	0.12 221	0.16 300	0.30 429	0.28 398	0.20 394	0.23 339	0.20 356	0.16 377	0.17 364	0.18 407	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.05 124	0.07 274	0.06 214

MM-Stereo_test2	0.09 98	0.06 65	0.09 84	0.19 372	0.08 145	0.12 221	0.18 378	0.15 122	0.14 156	0.07 31	0.10 131	0.07 62	0.06 35	0.12 206	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.03 1

SCV	0.08 61	0.09 327	0.08 34	0.15 87	0.08 145	0.10 129	0.13 121	0.10 16	0.12 98	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.04 1	0.09 38	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.06 208	0.04 42

AIO-test2	0.10 159	0.08 253	0.10 124	0.23 485	0.08 145	0.11 182	0.10 41	0.23 309	0.23 324	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.05 9	0.10 74	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.08 293	0.09 397	0.05 111	0.05 136

999	0.09 98	0.05 18	0.13 246	0.15 87	0.08 145	0.10 129	0.14 169	0.15 122	0.11 72	0.10 143	0.08 80	0.08 109	0.08 155	0.16 332	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.05 136

mms	0.09 98	0.07 156	0.08 34	0.16 161	0.08 145	0.10 129	0.16 300	0.12 53	0.11 72	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.06 35	0.11 122	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.05 124	0.04 18	0.03 1

ours_stereo	0.09 98	0.07 156	0.09 84	0.17 235	0.08 145	0.11 182	0.16 300	0.11 29	0.12 98	0.08 71	0.10 131	0.08 109	0.06 35	0.12 206	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.03 1

tg	0.10 159	0.06 65	0.10 124	0.18 316	0.08 145	0.11 182	0.16 300	0.20 246	0.12 98	0.08 71	0.11 163	0.11 192	0.07 115	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.08 353	0.04 18	0.04 42

PAM_32	0.09 98	0.05 18	0.17 392	0.15 87	0.08 145	0.10 129	0.15 235	0.14 93	0.15 172	0.09 111	0.08 80	0.09 140	0.07 115	0.14 276	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.05 111	0.06 214

PAM	0.10 159	0.05 18	0.16 364	0.15 87	0.08 145	0.09 79	0.16 300	0.15 122	0.16 201	0.12 208	0.09 104	0.09 140	0.07 115	0.13 251	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.05 111	0.06 214

UGAM-zero	0.09 98	0.05 18	0.15 330	0.15 87	0.08 145	0.09 79	0.13 121	0.19 235	0.15 172	0.11 170	0.15 221	0.07 62	0.07 115	0.09 38	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

UGAM	0.13 292	0.10 385	0.09 84	0.22 465	0.08 145	0.12 221	0.20 437	0.17 185	0.23 324	0.21 408	0.16 233	0.13 233	0.13 308	0.19 400	0.12 252	0.07 255	0.05 202	0.13 480	0.11 462	0.07 274	0.05 136

GCAP-BAT	0.09 98	0.07 156	0.14 281	0.15 87	0.08 145	0.10 129	0.13 121	0.14 93	0.10 41	0.11 170	0.10 131	0.08 109	0.07 115	0.12 206	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.04 52	0.04 18	0.04 42

ITSA-stereo	0.15 370	0.10 385	0.14 281	0.19 372	0.08 145	0.12 221	0.14 169	0.30 429	0.49 516	0.17 327	0.19 288	0.22 383	0.15 351	0.17 364	0.16 374	0.10 409	0.06 322	0.08 293	0.08 353	0.08 336	0.08 359

RAStereo	0.10 159	0.09 327	0.08 34	0.20 421	0.08 145	0.13 262	0.18 378	0.15 122	0.17 220	0.10 143	0.12 176	0.05 1	0.06 35	0.09 38	0.08 17	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.05 124	0.05 111	0.04 42

Pointernet	0.09 98	0.04 1	0.09 84	0.16 161	0.08 145	0.13 262	0.10 41	0.15 122	0.17 220	0.09 111	0.07 39	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.08 315	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.06 208	0.05 136

test_sample6	0.14 326	0.08 253	0.13 246	0.16 161	0.08 145	0.17 371	0.19 416	0.25 347	0.17 220	0.17 327	0.27 405	0.19 344	0.14 333	0.15 298	0.13 293	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.08 336	0.08 359

test_sample5	0.14 326	0.08 253	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.18 389	0.18 378	0.25 347	0.17 220	0.17 327	0.27 405	0.18 330	0.14 333	0.16 332	0.13 293	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.08 336	0.08 359

test_sample4	0.14 326	0.08 253	0.14 281	0.15 87	0.08 145	0.19 412	0.18 378	0.26 365	0.17 220	0.16 311	0.25 380	0.18 330	0.14 333	0.16 332	0.13 293	0.08 315	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.08 359

test_sample2	0.12 267	0.07 156	0.12 201	0.14 34	0.08 145	0.16 350	0.18 378	0.21 268	0.16 201	0.14 256	0.20 300	0.19 344	0.15 351	0.15 298	0.12 252	0.08 315	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.08 336	0.07 295

test_sample1	0.13 292	0.07 156	0.14 281	0.13 13	0.08 145	0.19 412	0.16 300	0.20 246	0.15 172	0.14 256	0.22 330	0.18 330	0.16 377	0.17 364	0.14 330	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.08 336	0.07 295

MGS-Stereo	0.09 98	0.07 156	0.12 201	0.15 87	0.08 145	0.09 79	0.15 235	0.12 53	0.12 98	0.07 31	0.10 131	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.05 136

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 159	0.08 253	0.12 201	0.16 161	0.08 145	0.15 320	0.16 300	0.18 214	0.18 247	0.10 143	0.09 104	0.09 140	0.08 155	0.11 122	0.12 252	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.06 202	0.07 274	0.06 214

SMFormer	0.14 326	0.07 156	0.17 392	0.14 34	0.08 145	0.16 350	0.17 333	0.26 365	0.27 384	0.19 372	0.20 300	0.18 330	0.15 351	0.15 298	0.17 389	0.08 315	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.07 274	0.06 214

tta	0.14 326	0.07 156	0.17 392	0.14 34	0.08 145	0.16 350	0.17 333	0.26 365	0.27 384	0.19 372	0.20 300	0.18 330	0.15 351	0.15 298	0.17 389	0.08 315	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.06 214

qqq1	0.13 292	0.07 156	0.17 392	0.14 34	0.08 145	0.16 350	0.17 333	0.26 365	0.27 384	0.19 372	0.20 300	0.18 330	0.15 351	0.15 298	0.11 204	0.08 315	0.05 202	0.05 43	0.05 124	0.06 208	0.06 214

fff1	0.13 292	0.07 156	0.17 392	0.14 34	0.08 145	0.16 350	0.17 333	0.26 365	0.27 384	0.19 372	0.20 300	0.18 330	0.15 351	0.15 298	0.11 204	0.08 315	0.05 202	0.05 43	0.05 124	0.06 208	0.06 214

CoDeX	0.12 267	0.07 156	0.12 201	0.17 235	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.23 309	0.27 384	0.13 235	0.17 254	0.16 296	0.11 241	0.14 276	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.05 136

11t1	0.12 267	0.06 65	0.13 246	0.14 34	0.08 145	0.17 371	0.15 235	0.18 214	0.15 172	0.15 283	0.15 221	0.16 296	0.16 377	0.15 298	0.13 293	0.08 315	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.08 336	0.07 295

DualNet	0.14 326	0.08 253	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.18 389	0.18 378	0.25 347	0.17 220	0.17 327	0.27 405	0.18 330	0.14 333	0.16 332	0.13 293	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.08 336	0.08 359

ffm	0.12 267	0.09 327	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.17 371	0.17 333	0.15 122	0.19 262	0.15 283	0.25 380	0.19 344	0.13 308	0.10 74	0.07 1	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.08 353	0.06 208	0.06 214

ff1	0.13 292	0.09 327	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.17 371	0.17 333	0.15 122	0.19 262	0.15 283	0.25 380	0.19 344	0.13 308	0.14 276	0.20 425	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.08 353	0.06 208	0.06 214

mmx	0.14 326	0.09 327	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.17 371	0.17 333	0.27 386	0.25 361	0.15 283	0.25 380	0.19 344	0.13 308	0.14 276	0.20 425	0.08 315	0.06 322	0.09 372	0.08 353	0.08 336	0.08 359

ttt	0.14 326	0.08 253	0.14 281	0.15 87	0.08 145	0.15 320	0.18 378	0.27 386	0.29 405	0.16 311	0.24 351	0.17 316	0.13 308	0.13 251	0.14 330	0.11 437	0.08 418	0.09 372	0.08 353	0.09 397	0.08 359

xxx	0.14 326	0.09 327	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.17 371	0.17 333	0.27 386	0.25 361	0.15 283	0.25 380	0.19 344	0.13 308	0.14 276	0.20 425	0.08 315	0.06 322	0.09 372	0.08 353	0.08 336	0.08 359

IGEV_Zeroshot_test	0.09 98	0.05 18	0.12 201	0.13 13	0.08 145	0.12 221	0.13 121	0.17 185	0.11 72	0.10 143	0.06 13	0.09 140	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.06 202	0.05 111	0.05 136

UniTT-Stereo	0.09 98	0.07 156	0.08 34	0.18 316	0.08 145	0.13 262	0.11 66	0.12 53	0.11 72	0.10 143	0.12 176	0.05 1	0.07 115	0.09 38	0.09 52	0.07 255	0.05 202	0.05 43	0.05 124	0.05 111	0.05 136

testlalala	0.08 61	0.07 156	0.17 392	0.16 161	0.08 145	0.09 79	0.12 83	0.15 122	0.10 41	0.07 31	0.09 104	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.04 18	0.04 42

testlalala_base	0.10 159	0.09 327	0.14 281	0.21 450	0.08 145	0.10 129	0.14 169	0.13 76	0.10 41	0.07 31	0.15 221	0.07 62	0.08 155	0.10 74	0.12 252	0.08 315	0.05 202	0.05 43	0.03 1	0.06 208	0.05 136

HH	0.09 98	0.06 65	0.13 246	0.17 235	0.08 145	0.10 129	0.16 300	0.14 93	0.10 41	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.07 115	0.10 74	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.04 42

HanStereo	0.09 98	0.06 65	0.13 246	0.17 235	0.08 145	0.10 129	0.16 300	0.14 93	0.10 41	0.08 71	0.09 104	0.08 109	0.07 115	0.10 74	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.04 42

LL-Strereo2	0.10 159	0.10 385	0.15 330	0.18 316	0.08 145	0.15 320	0.09 22	0.17 185	0.14 156	0.14 256	0.10 131	0.09 140	0.07 115	0.16 332	0.10 134	0.05 32	0.05 202	0.10 417	0.07 289	0.06 208	0.05 136

CAS	0.08 61	0.04 1	0.07 6	0.17 235	0.08 145	0.10 129	0.13 121	0.12 53	0.09 23	0.09 111	0.10 131	0.08 109	0.06 35	0.09 38	0.08 17	0.08 315	0.04 36	0.05 43	0.03 1	0.05 111	0.04 42

riskmin	0.11 202	0.06 65	0.13 246	0.14 34	0.08 145	0.14 294	0.14 169	0.18 214	0.14 156	0.11 170	0.14 204	0.16 296	0.11 241	0.14 276	0.12 252	0.09 372	0.05 202	0.07 211	0.05 124	0.08 336	0.08 359

Selective-RAFT	0.11 202	0.10 385	0.11 166	0.21 450	0.08 145	0.16 350	0.13 121	0.20 246	0.22 314	0.10 143	0.10 131	0.11 192	0.10 216	0.15 298	0.11 204	0.05 32	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.05 136

ProNet	0.09 98	0.07 156	0.10 124	0.17 235	0.08 145	0.10 129	0.15 235	0.15 122	0.12 98	0.09 111	0.06 13	0.07 62	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.06 214

TestStereo1	0.13 292	0.08 253	0.08 34	0.19 372	0.08 145	0.18 389	0.29 528	0.23 309	0.16 201	0.17 327	0.20 300	0.16 296	0.10 216	0.12 206	0.13 293	0.06 131	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.05 111	0.05 136

qqq	0.13 292	0.09 327	0.15 330	0.16 161	0.08 145	0.13 262	0.15 235	0.23 309	0.16 201	0.15 283	0.19 288	0.16 296	0.16 377	0.15 298	0.16 374	0.07 255	0.06 322	0.08 293	0.08 353	0.07 274	0.07 295

x	0.13 292	0.07 156	0.14 281	0.14 34	0.08 145	0.18 389	0.14 169	0.22 290	0.20 285	0.15 283	0.19 288	0.19 344	0.17 400	0.18 385	0.18 407	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.07 295

raft_robust	0.13 292	0.10 385	0.07 6	0.18 316	0.08 145	0.13 262	0.24 484	0.28 405	0.33 436	0.20 394	0.19 288	0.14 253	0.10 216	0.11 122	0.12 252	0.05 32	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.05 111	0.04 42

RAFT_CTSACE	0.12 267	0.09 327	0.10 124	0.22 465	0.08 145	0.12 221	0.24 484	0.18 214	0.16 201	0.20 394	0.27 405	0.13 233	0.07 115	0.13 251	0.09 52	0.05 32	0.06 322	0.08 293	0.07 289	0.04 18	0.04 42

SA-5K	0.13 292	0.08 253	0.08 34	0.19 372	0.08 145	0.18 389	0.29 528	0.23 309	0.16 201	0.17 327	0.20 300	0.16 296	0.10 216	0.12 206	0.13 293	0.06 131	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.05 111	0.05 136

Sa-1000	0.12 267	0.08 253	0.08 34	0.18 316	0.08 145	0.14 294	0.22 463	0.22 290	0.18 247	0.15 283	0.20 300	0.17 316	0.11 241	0.10 74	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.09 372	0.09 397	0.05 111	0.05 136

SA	0.12 267	0.09 327	0.08 34	0.18 316	0.08 145	0.12 221	0.24 484	0.23 309	0.18 247	0.17 327	0.27 405	0.14 253	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.05 32	0.05 202	0.09 372	0.08 353	0.05 111	0.04 42

iRaft-Stereo_5w	0.12 267	0.09 327	0.12 201	0.19 372	0.08 145	0.09 79	0.12 83	0.21 268	0.21 300	0.19 372	0.14 204	0.11 192	0.09 184	0.20 425	0.16 374	0.05 32	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.06 214

CIPLG	0.11 202	0.08 253	0.14 281	0.17 235	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.17 185	0.15 172	0.14 256	0.11 163	0.16 296	0.09 184	0.16 332	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

iRaft-Stereo_20w	0.09 98	0.05 18	0.13 246	0.14 34	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.18 214	0.10 41	0.11 170	0.08 80	0.08 109	0.05 9	0.10 74	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.05 136

IPLG	0.10 159	0.07 156	0.15 330	0.17 235	0.08 145	0.11 182	0.14 169	0.20 246	0.15 172	0.12 208	0.17 254	0.07 62	0.07 115	0.14 276	0.13 293	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

IPLGR_C	0.11 202	0.08 253	0.14 281	0.17 235	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.17 185	0.15 172	0.14 256	0.10 131	0.16 296	0.09 184	0.16 332	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

IPLGR	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.18 316	0.08 145	0.12 221	0.17 333	0.21 268	0.24 340	0.11 170	0.12 176	0.11 192	0.08 155	0.12 206	0.12 252	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.04 18	0.04 42

GMOStereo	0.11 202	0.09 327	0.07 6	0.19 372	0.08 145	0.12 221	0.28 519	0.13 76	0.17 220	0.11 170	0.17 254	0.14 253	0.12 271	0.07 4	0.07 1	0.05 32	0.05 202	0.09 372	0.07 289	0.04 18	0.04 42

error version	0.11 202	0.09 327	0.07 6	0.19 372	0.08 145	0.12 221	0.28 519	0.13 76	0.17 220	0.11 170	0.17 254	0.14 253	0.12 271	0.07 4	0.07 1	0.05 32	0.05 202	0.09 372	0.07 289	0.04 18	0.04 42

test-v	0.11 202	0.09 327	0.07 6	0.19 372	0.08 145	0.12 221	0.28 519	0.13 76	0.17 220	0.11 170	0.17 254	0.14 253	0.12 271	0.07 4	0.07 1	0.05 32	0.05 202	0.09 372	0.07 289	0.04 18	0.04 42

ACRE	0.11 202	0.08 253	0.14 281	0.17 235	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.17 185	0.14 156	0.14 256	0.10 131	0.16 296	0.09 184	0.16 332	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

test_3	0.10 159	0.09 327	0.10 124	0.20 421	0.08 145	0.13 262	0.26 506	0.14 93	0.21 300	0.10 143	0.10 131	0.09 140	0.09 184	0.08 15	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.07 289	0.04 18	0.04 42

CrosDoStereo	0.12 267	0.06 65	0.12 201	0.14 34	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.17 185	0.22 314	0.19 372	0.24 351	0.15 282	0.11 241	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.07 289	0.05 111	0.05 136

Patchmatch Stereo++	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.18 316	0.08 145	0.06 8	0.11 66	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.11 202	0.06 65	0.14 281	0.18 316	0.08 145	0.09 79	0.12 83	0.21 268	0.21 300	0.13 235	0.14 204	0.11 192	0.12 271	0.11 122	0.13 293	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.04 42

IIG-Stereo	0.11 202	0.06 65	0.13 246	0.17 235	0.08 145	0.11 182	0.12 83	0.22 290	0.17 220	0.14 256	0.17 254	0.11 192	0.12 271	0.12 206	0.12 252	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.04 42

NRIStereo	0.11 202	0.08 253	0.14 281	0.18 316	0.08 145	0.10 129	0.14 169	0.16 149	0.15 172	0.12 208	0.14 204	0.13 233	0.12 271	0.13 251	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.07 295

PSM-adaLoss	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.18 316	0.08 145	0.06 8	0.12 83	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

ROB_FTStereo_v2	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.06 8	0.12 83	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

ROB_FTStereo	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.06 8	0.11 66	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

HUI-Stereo	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.18 316	0.08 145	0.06 8	0.12 83	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

DeepStereo_LL	0.12 267	0.06 65	0.12 201	0.14 34	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.17 185	0.22 314	0.19 372	0.24 351	0.15 282	0.11 241	0.11 122	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.07 289	0.05 111	0.05 136

THIR-Stereo	0.12 267	0.07 156	0.11 166	0.15 87	0.08 145	0.14 294	0.16 300	0.17 185	0.25 361	0.16 311	0.24 351	0.14 253	0.12 271	0.12 206	0.14 330	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.07 289	0.05 111	0.05 136

PFNet	0.12 267	0.06 65	0.17 392	0.17 235	0.08 145	0.09 79	0.15 235	0.26 365	0.20 285	0.16 311	0.16 233	0.14 253	0.11 241	0.12 206	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.05 136

DeepStereo_RVC	0.11 202	0.08 253	0.16 364	0.18 316	0.08 145	0.08 48	0.12 83	0.17 185	0.12 98	0.13 235	0.14 204	0.12 209	0.12 271	0.12 206	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.07 274	0.08 359

iGMRVC	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.06 8	0.12 83	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

IRAFT_RVC	0.12 267	0.08 253	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.07 27	0.15 235	0.24 331	0.23 324	0.14 256	0.14 204	0.15 282	0.12 271	0.12 206	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.06 202	0.06 208	0.06 214

RAFT-345	0.11 202	0.07 156	0.15 330	0.16 161	0.08 145	0.08 48	0.12 83	0.15 122	0.10 41	0.11 170	0.36 472	0.09 140	0.09 184	0.11 122	0.12 252	0.05 32	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.04 18	0.05 136

iRAFT	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.18 316	0.08 145	0.06 8	0.11 66	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

CRE-IMP	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.10 129	0.12 83	0.18 214	0.10 41	0.14 256	0.13 190	0.13 233	0.12 271	0.12 206	0.11 204	0.07 255	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.08 359

test-2	0.11 202	0.09 327	0.07 6	0.19 372	0.08 145	0.12 221	0.28 519	0.13 76	0.17 220	0.11 170	0.17 254	0.14 253	0.12 271	0.07 4	0.07 1	0.05 32	0.05 202	0.09 372	0.07 289	0.04 18	0.04 42

RAFT	0.13 292	0.09 327	0.11 166	0.18 316	0.08 145	0.15 320	0.24 484	0.20 246	0.19 262	0.21 408	0.21 321	0.17 316	0.12 271	0.16 332	0.09 52	0.06 131	0.07 392	0.10 417	0.09 397	0.05 111	0.05 136

test-1	0.10 159	0.07 156	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.11 182	0.24 484	0.14 93	0.18 247	0.09 111	0.07 39	0.09 140	0.08 155	0.07 4	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

RAFT-IKP	0.11 202	0.09 327	0.16 364	0.19 372	0.08 145	0.06 8	0.12 83	0.16 149	0.13 132	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.07 295

Prome-Stereo	0.11 202	0.06 65	0.10 124	0.18 316	0.08 145	0.12 221	0.15 235	0.22 290	0.13 132	0.12 208	0.17 254	0.13 233	0.08 155	0.12 206	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.09 403

rafts_anoy	0.11 202	0.06 65	0.10 124	0.17 235	0.08 145	0.10 129	0.14 169	0.17 185	0.14 156	0.13 235	0.13 190	0.12 209	0.10 216	0.11 122	0.12 252	0.07 255	0.04 36	0.09 372	0.11 462	0.07 274	0.06 214

TestStereo	0.13 292	0.14 468	0.11 166	0.23 485	0.08 145	0.15 320	0.21 454	0.20 246	0.23 324	0.14 256	0.24 351	0.16 296	0.12 271	0.16 332	0.14 330	0.05 32	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.09 397	0.05 136

raftrobust	0.09 98	0.06 65	0.10 124	0.17 235	0.08 145	0.09 79	0.10 41	0.18 214	0.16 201	0.10 143	0.09 104	0.12 209	0.07 115	0.12 206	0.10 134	0.08 315	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.05 136

RALCasStereoNet	0.10 159	0.06 65	0.09 84	0.16 161	0.08 145	0.12 221	0.14 169	0.17 185	0.11 72	0.12 208	0.17 254	0.14 253	0.10 216	0.12 206	0.11 204	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.05 124	0.08 336	0.07 295

222	0.16 393	0.07 156	0.14 281	0.14 34	0.08 145	0.24 469	0.18 378	0.30 429	0.20 285	0.17 327	0.28 418	0.17 316	0.16 377	0.15 298	0.40 543	0.10 409	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.07 274	0.08 359

xxxx	0.15 370	0.07 156	0.14 281	0.14 34	0.08 145	0.23 464	0.18 378	0.31 439	0.19 262	0.14 256	0.28 418	0.22 383	0.14 333	0.15 298	0.26 496	0.09 372	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.08 336	0.07 295

test_xeample	0.15 370	0.06 65	0.13 246	0.14 34	0.08 145	0.21 443	0.20 437	0.28 405	0.20 285	0.16 311	0.29 430	0.19 344	0.16 377	0.15 298	0.26 496	0.09 372	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.07 274	0.07 295

FENet	0.13 292	0.08 253	0.12 201	0.16 161	0.08 145	0.14 294	0.15 235	0.22 290	0.23 324	0.17 327	0.23 339	0.16 296	0.12 271	0.14 276	0.15 358	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.08 353	0.07 274	0.07 295

cf-r	0.13 292	0.07 156	0.12 201	0.16 161	0.08 145	0.14 294	0.19 416	0.20 246	0.25 361	0.17 327	0.25 380	0.21 365	0.16 377	0.14 276	0.14 330	0.10 409	0.05 202	0.06 119	0.08 353	0.06 208	0.06 214

GANet-RSSM	0.14 326	0.07 156	0.13 246	0.13 13	0.08 145	0.14 294	0.17 333	0.22 290	0.21 300	0.17 327	0.24 351	0.23 400	0.15 351	0.16 332	0.15 358	0.10 409	0.06 322	0.07 211	0.08 353	0.08 336	0.07 295

PSMNet-RSSM	0.14 326	0.07 156	0.13 246	0.15 87	0.08 145	0.13 262	0.16 300	0.24 331	0.24 340	0.16 311	0.28 418	0.22 383	0.14 333	0.15 298	0.13 293	0.11 437	0.06 322	0.09 372	0.12 481	0.08 336	0.07 295

GwcNet-RSSM	0.14 326	0.07 156	0.12 201	0.15 87	0.08 145	0.15 320	0.20 437	0.21 268	0.27 384	0.18 357	0.27 405	0.22 383	0.16 377	0.14 276	0.15 358	0.10 409	0.05 202	0.07 211	0.09 397	0.07 274	0.07 295

R-Stereo Train	0.10 159	0.06 65	0.10 124	0.17 235	0.08 145	0.11 182	0.14 169	0.23 309	0.11 72	0.12 208	0.19 288	0.11 192	0.08 155	0.09 38	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.05 136

RAFT-Stereo	0.10 159	0.06 65	0.10 124	0.17 235	0.08 145	0.11 182	0.14 169	0.23 309	0.11 72	0.12 208	0.19 288	0.11 192	0.08 155	0.09 38	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.05 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 326	0.07 156	0.14 281	0.16 161	0.08 145	0.18 389	0.14 169	0.29 415	0.20 285	0.17 327	0.25 380	0.21 365	0.18 413	0.20 425	0.19 419	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.08 353	0.06 208	0.06 214

HSM-Net_RVC	0.14 326	0.08 253	0.11 166	0.15 87	0.08 145	0.15 320	0.15 235	0.27 386	0.29 405	0.19 372	0.21 321	0.29 452	0.14 333	0.17 364	0.13 293	0.06 131	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.06 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 370	0.10 385	0.17 392	0.17 235	0.08 145	0.18 389	0.09 22	0.28 405	0.25 361	0.19 372	0.24 351	0.24 406	0.17 400	0.17 364	0.14 330	0.08 315	0.06 322	0.09 372	0.10 432	0.07 274	0.06 214

iResNetv2_ROB	0.14 326	0.08 253	0.15 330	0.16 161	0.08 145	0.16 350	0.12 83	0.25 347	0.35 456	0.21 408	0.29 430	0.24 406	0.13 308	0.14 276	0.14 330	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.04 52	0.09 397	0.08 359

iResNet	0.13 292	0.10 385	0.18 415	0.19 372	0.08 145	0.13 262	0.18 378	0.20 246	0.26 375	0.15 283	0.23 339	0.15 282	0.13 308	0.14 276	0.14 330	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.05 136

LE_ROB	0.50 550	0.07 156	0.14 281	0.15 87	0.08 145	0.24 469	0.16 300	0.22 290	1.81 582	4.63 586	0.67 546	0.47 535	0.44 542	0.20 425	0.29 513	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.08 336	0.06 214

G2L-Stereo	0.14 326	0.07 156	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.12 83	0.27 386	0.22 314	0.16 311	0.27 405	0.21 365	0.13 308	0.17 364	0.18 407	0.09 372	0.08 418	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.07 295

HI	0.11 202	0.06 65	0.11 166	0.13 13	0.09 255	0.09 79	0.14 169	0.21 268	0.10 41	0.19 372	0.17 254	0.14 253	0.09 184	0.16 332	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.08 353	0.07 274	0.06 214

CoSv	0.11 202	0.06 65	0.11 166	0.13 13	0.09 255	0.09 79	0.14 169	0.21 268	0.10 41	0.19 372	0.17 254	0.14 253	0.09 184	0.16 332	0.08 17	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.08 353	0.07 274	0.06 214

SCV_C0	0.08 61	0.07 156	0.07 6	0.16 161	0.09 255	0.08 48	0.15 235	0.11 29	0.12 98	0.08 71	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.11 122	0.07 1	0.05 32	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.06 208	0.05 136

IGEV-RUCA	0.08 61	0.06 65	0.11 166	0.14 34	0.09 255	0.10 129	0.12 83	0.10 16	0.12 98	0.06 9	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.09 38	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.06 214

rvit_0105_5	0.14 326	0.09 327	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.23 472	0.24 331	0.27 384	0.14 256	0.15 221	0.18 330	0.12 271	0.17 364	0.14 330	0.14 498	0.11 475	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.06 214

rvit_stereo_0083	0.12 267	0.08 253	0.17 392	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.14 93	0.26 375	0.11 170	0.14 204	0.13 233	0.10 216	0.12 206	0.12 252	0.10 409	0.08 418	0.09 372	0.07 289	0.07 274	0.05 136

rvit_stereo_0081_aga	0.11 202	0.09 327	0.14 281	0.18 316	0.09 255	0.13 262	0.14 169	0.14 93	0.19 262	0.10 143	0.18 279	0.16 296	0.09 184	0.12 206	0.09 52	0.10 409	0.06 322	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.06 214

rvit_stereo_0081	0.11 202	0.08 253	0.15 330	0.16 161	0.09 255	0.10 129	0.14 169	0.14 93	0.24 340	0.11 170	0.13 190	0.13 233	0.09 184	0.11 122	0.12 252	0.10 409	0.07 392	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.05 136

model_zeroshot	0.10 159	0.04 1	0.11 166	0.15 87	0.09 255	0.12 221	0.14 169	0.20 246	0.13 132	0.11 170	0.10 131	0.12 209	0.07 115	0.12 206	0.10 134	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.06 214

rvit_stereo_0082	0.11 202	0.08 253	0.15 330	0.16 161	0.09 255	0.10 129	0.14 169	0.14 93	0.24 340	0.11 170	0.13 190	0.13 233	0.09 184	0.11 122	0.12 252	0.10 409	0.07 392	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.05 136

rvit_stereo_0080	0.10 159	0.08 253	0.14 281	0.15 87	0.09 255	0.07 27	0.15 235	0.16 149	0.16 201	0.11 170	0.10 131	0.14 253	0.08 155	0.12 206	0.10 134	0.09 372	0.07 392	0.07 211	0.06 202	0.07 274	0.05 136

test_sample3	0.14 326	0.08 253	0.15 330	0.14 34	0.09 255	0.19 412	0.17 333	0.26 365	0.18 247	0.16 311	0.22 330	0.19 344	0.15 351	0.17 364	0.13 293	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.06 202	0.09 397	0.08 359

CAS++	0.11 202	0.07 156	0.11 166	0.14 34	0.09 255	0.12 221	0.14 169	0.24 331	0.14 156	0.11 170	0.09 104	0.11 192	0.07 115	0.14 276	0.09 52	0.11 437	0.09 444	0.09 372	0.07 289	0.07 274	0.08 359
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.10 159	0.09 327	0.09 84	0.18 316	0.09 255	0.12 221	0.15 235	0.14 93	0.21 300	0.10 143	0.10 131	0.10 171	0.10 216	0.10 74	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.08 353	0.06 208	0.05 136

MyStereo8	0.12 267	0.07 156	0.15 330	0.15 87	0.09 255	0.18 389	0.14 169	0.19 235	0.22 314	0.12 208	0.18 279	0.11 192	0.10 216	0.16 332	0.18 407	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.05 124	0.08 336	0.09 403

MyStereo07	0.10 159	0.07 156	0.10 124	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.18 378	0.15 122	0.15 172	0.09 111	0.06 13	0.06 16	0.07 115	0.12 206	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.06 214

MyStereo06	0.10 159	0.07 156	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.18 378	0.19 235	0.12 98	0.12 208	0.08 80	0.07 62	0.07 115	0.11 122	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.06 208	0.06 214

MyStereo05	0.13 292	0.07 156	0.10 124	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.18 378	0.27 386	0.35 456	0.17 327	0.14 204	0.15 282	0.11 241	0.15 298	0.13 293	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.06 208	0.06 214

MyStereo04	0.13 292	0.07 156	0.10 124	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.18 378	0.29 415	0.38 473	0.17 327	0.14 204	0.16 296	0.10 216	0.15 298	0.13 293	0.06 131	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.06 214

AE-Stereo	0.10 159	0.08 253	0.10 124	0.18 316	0.09 255	0.10 129	0.15 235	0.14 93	0.19 262	0.09 111	0.14 204	0.12 209	0.08 155	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.06 322	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.04 42

ACVNet-DCA	0.10 159	0.08 253	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.15 235	0.23 309	0.16 201	0.09 111	0.09 104	0.06 16	0.06 35	0.10 74	0.07 1	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.07 274	0.07 295

xx1	0.11 202	0.08 253	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.15 235	0.16 149	0.18 247	0.09 111	0.09 104	0.16 296	0.16 377	0.10 74	0.07 1	0.06 131	0.04 36	0.08 293	0.08 353	0.07 274	0.07 295

1test111	0.11 202	0.08 253	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.15 235	0.23 309	0.16 201	0.09 111	0.09 104	0.06 16	0.06 35	0.15 298	0.16 374	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.07 274	0.07 295

cc1	0.10 159	0.08 253	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.15 235	0.16 149	0.18 247	0.09 111	0.09 104	0.06 16	0.06 35	0.10 74	0.07 1	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.06 214

mmm	0.14 326	0.08 253	0.17 392	0.17 235	0.09 255	0.17 371	0.18 378	0.21 268	0.15 172	0.15 283	0.23 339	0.21 365	0.16 377	0.16 332	0.17 389	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.07 295

ff7	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.10 143	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

ffff	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.10 143	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

11t	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.10 143	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

tt1	0.10 159	0.08 253	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.12 221	0.16 300	0.15 122	0.19 262	0.09 111	0.08 80	0.06 16	0.06 35	0.10 74	0.07 1	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.06 208	0.06 214

whm_eth	0.10 159	0.08 253	0.14 281	0.15 87	0.09 255	0.07 27	0.15 235	0.16 149	0.16 201	0.11 170	0.10 131	0.14 253	0.08 155	0.12 206	0.10 134	0.09 372	0.07 392	0.07 211	0.06 202	0.07 274	0.05 136

plain	0.10 159	0.08 253	0.10 124	0.19 372	0.09 255	0.10 129	0.15 235	0.14 93	0.13 132	0.13 235	0.15 221	0.09 140	0.12 271	0.13 251	0.12 252	0.07 255	0.05 202	0.09 372	0.06 202	0.06 208	0.06 214

MaDis-Stereo	0.09 98	0.09 327	0.08 34	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.10 41	0.16 149	0.16 201	0.09 111	0.11 163	0.06 16	0.06 35	0.09 38	0.13 293	0.07 255	0.06 322	0.07 211	0.05 124	0.05 111	0.04 42

PCWNet_CMD	0.14 326	0.08 253	0.15 330	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.14 169	0.29 415	0.36 461	0.14 256	0.20 300	0.21 365	0.12 271	0.17 364	0.13 293	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.07 274	0.07 295

anonymousdsp2	0.11 202	0.07 156	0.10 124	0.16 161	0.09 255	0.13 262	0.14 169	0.18 214	0.22 314	0.13 235	0.14 204	0.12 209	0.09 184	0.14 276	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.05 43	0.04 52	0.06 208	0.05 136

anonymousdsp	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.09 111	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

CBFPSM	0.14 326	0.06 65	0.26 472	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.15 235	0.22 290	0.23 324	0.20 394	0.27 405	0.24 406	0.16 377	0.16 332	0.18 407	0.06 131	0.06 322	0.06 119	0.07 289	0.07 274	0.07 295

gwcnet-sp	0.14 326	0.07 156	0.12 201	0.18 316	0.09 255	0.16 350	0.17 333	0.24 331	0.24 340	0.18 357	0.24 351	0.15 282	0.16 377	0.15 298	0.15 358	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.08 353	0.08 336	0.07 295

scenet	0.14 326	0.07 156	0.12 201	0.18 316	0.09 255	0.16 350	0.17 333	0.24 331	0.24 340	0.18 357	0.24 351	0.15 282	0.16 377	0.15 298	0.15 358	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.08 353	0.08 336	0.07 295

CASS	0.13 292	0.12 427	0.11 166	0.23 485	0.09 255	0.15 320	0.17 333	0.18 214	0.19 262	0.17 327	0.18 279	0.15 282	0.15 351	0.14 276	0.14 330	0.09 372	0.06 322	0.10 417	0.08 353	0.09 397	0.07 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 292	0.07 156	0.13 246	0.18 316	0.09 255	0.13 262	0.17 333	0.19 235	0.29 405	0.15 283	0.24 351	0.15 282	0.14 333	0.14 276	0.14 330	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.09 397	0.05 111	0.06 214

ssnet	0.14 326	0.07 156	0.12 201	0.18 316	0.09 255	0.16 350	0.17 333	0.24 331	0.24 340	0.18 357	0.24 351	0.15 282	0.16 377	0.15 298	0.15 358	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.08 353	0.08 336	0.07 295

CroCo-Stereo Lap2	0.09 98	0.09 327	0.08 34	0.22 465	0.09 255	0.09 79	0.19 416	0.16 149	0.12 98	0.09 111	0.10 131	0.05 1	0.05 9	0.08 15	0.08 17	0.06 131	0.06 322	0.07 211	0.05 124	0.05 111	0.05 136

ccc-4	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.10 143	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

DisPM	0.11 202	0.07 156	0.12 201	0.16 161	0.09 255	0.06 8	0.13 121	0.17 185	0.17 220	0.14 256	0.20 300	0.12 209	0.10 216	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.11 450

IER	0.14 326	0.07 156	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.16 300	0.25 347	0.26 375	0.18 357	0.25 380	0.17 316	0.20 441	0.16 332	0.14 330	0.08 315	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.08 336	0.07 295

CRFU-Net	0.16 393	0.08 253	0.14 281	0.17 235	0.09 255	0.19 412	0.14 169	0.26 365	0.20 285	0.28 481	0.27 405	0.29 452	0.17 400	0.19 400	0.17 389	0.09 372	0.09 444	0.07 211	0.07 289	0.08 336	0.08 359

RAFT+CT+SA	0.13 292	0.11 410	0.09 84	0.19 372	0.09 255	0.15 320	0.28 519	0.22 290	0.22 314	0.15 283	0.26 397	0.10 171	0.10 216	0.11 122	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.08 353	0.07 274	0.06 214

test_4	0.10 159	0.10 385	0.08 34	0.19 372	0.09 255	0.08 48	0.22 463	0.15 122	0.17 220	0.12 208	0.18 279	0.12 209	0.09 184	0.08 15	0.11 204	0.04 11	0.04 36	0.08 293	0.08 353	0.04 18	0.03 1

IGEV-Stereo	0.09 98	0.07 156	0.11 166	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.09 111	0.06 13	0.06 16	0.06 35	0.11 122	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 393	0.09 327	0.14 281	0.16 161	0.09 255	0.19 412	0.17 333	0.25 347	0.32 429	0.25 457	0.30 436	0.24 406	0.15 351	0.21 441	0.18 407	0.09 372	0.06 322	0.07 211	0.07 289	0.08 336	0.07 295

dd	0.15 370	0.16 482	0.16 364	0.19 372	0.09 255	0.15 320	0.18 378	0.21 268	0.25 361	0.23 435	0.20 300	0.21 365	0.09 184	0.21 441	0.16 374	0.10 409	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.08 336	0.06 214

MIPNet	0.11 202	0.08 253	0.14 281	0.17 235	0.09 255	0.12 221	0.14 169	0.20 246	0.24 340	0.11 170	0.10 131	0.09 140	0.07 115	0.13 251	0.12 252	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.04 42

AASNet	0.16 393	0.08 253	0.12 201	0.19 372	0.09 255	0.18 389	0.15 235	0.37 502	0.37 468	0.19 372	0.23 339	0.20 356	0.16 377	0.17 364	0.20 425	0.10 409	0.08 418	0.08 293	0.07 289	0.09 397	0.09 403

GwcNet-ADL	0.13 292	0.08 253	0.14 281	0.20 421	0.09 255	0.11 182	0.20 437	0.30 429	0.24 340	0.13 235	0.14 204	0.18 330	0.14 333	0.13 251	0.14 330	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.07 274	0.06 214

PSMNet-ADL	0.15 370	0.12 427	0.13 246	0.22 465	0.09 255	0.13 262	0.20 437	0.26 365	0.23 324	0.18 357	0.20 300	0.24 406	0.16 377	0.18 385	0.17 389	0.08 315	0.08 418	0.08 293	0.11 462	0.08 336	0.07 295

ADLNet2	0.16 393	0.09 327	0.13 246	0.16 161	0.09 255	0.20 427	0.16 300	0.31 439	0.39 476	0.16 311	0.20 300	0.20 356	0.18 413	0.21 441	0.22 454	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.07 289	0.09 397	0.07 295

PFNet+	0.11 202	0.06 65	0.13 246	0.16 161	0.09 255	0.05 4	0.12 83	0.17 185	0.21 300	0.16 311	0.19 288	0.14 253	0.10 216	0.11 122	0.11 204	0.08 315	0.05 202	0.09 372	0.08 353	0.06 208	0.11 450

LCNet	0.11 202	0.07 156	0.09 84	0.19 372	0.09 255	0.08 48	0.15 235	0.21 268	0.15 172	0.11 170	0.15 221	0.16 296	0.11 241	0.12 206	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.15 505

AAGNet	0.11 202	0.07 156	0.16 364	0.19 372	0.09 255	0.08 48	0.13 121	0.18 214	0.13 132	0.16 311	0.21 321	0.13 233	0.14 333	0.11 122	0.14 330	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.06 202	0.06 208	0.05 136

NF-Stereo	0.11 202	0.07 156	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.10 129	0.14 169	0.23 309	0.19 262	0.12 208	0.17 254	0.12 209	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.12 462

OCTAStereo	0.11 202	0.07 156	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.10 129	0.14 169	0.23 309	0.19 262	0.12 208	0.17 254	0.12 209	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.12 462

PSM-softLoss	0.12 267	0.07 156	0.15 330	0.17 235	0.09 255	0.08 48	0.13 121	0.24 331	0.17 220	0.14 256	0.19 288	0.13 233	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.12 462

KMStereo	0.12 267	0.07 156	0.15 330	0.17 235	0.09 255	0.08 48	0.13 121	0.24 331	0.17 220	0.14 256	0.19 288	0.13 233	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.12 462

PSM-AAD	0.11 202	0.07 156	0.10 124	0.19 372	0.09 255	0.10 129	0.15 235	0.20 246	0.13 132	0.12 208	0.14 204	0.18 330	0.11 241	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.05 202	0.09 372	0.08 353	0.06 208	0.14 498

FTStereo	0.12 267	0.06 65	0.14 281	0.18 316	0.09 255	0.07 27	0.15 235	0.21 268	0.18 247	0.12 208	0.24 351	0.12 209	0.12 271	0.13 251	0.13 293	0.05 32	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.10 427

KYRaft	0.11 202	0.07 156	0.10 124	0.19 372	0.09 255	0.08 48	0.15 235	0.22 290	0.12 98	0.13 235	0.16 233	0.20 356	0.10 216	0.12 206	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.08 353	0.06 208	0.16 516

SST-Stereo	0.10 159	0.07 156	0.15 330	0.18 316	0.09 255	0.06 8	0.12 83	0.17 185	0.11 72	0.15 283	0.17 254	0.13 233	0.12 271	0.10 74	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.06 202	0.06 208	0.05 136

RAFT_R40	0.11 202	0.07 156	0.14 281	0.18 316	0.09 255	0.06 8	0.13 121	0.17 185	0.16 201	0.14 256	0.18 279	0.15 282	0.12 271	0.10 74	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.06 202	0.06 208	0.05 136

DRaft	0.12 267	0.06 65	0.11 166	0.14 34	0.09 255	0.14 294	0.17 333	0.21 268	0.30 415	0.17 327	0.28 418	0.10 171	0.15 351	0.10 74	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.05 136

GrayStereo	0.11 202	0.06 65	0.11 166	0.19 372	0.09 255	0.09 79	0.16 300	0.18 214	0.17 220	0.14 256	0.17 254	0.17 316	0.11 241	0.12 206	0.11 204	0.05 32	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.10 427

RE-Stereo	0.11 202	0.07 156	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.10 129	0.14 169	0.23 309	0.19 262	0.12 208	0.17 254	0.12 209	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.12 462

Pruner-Stereo	0.11 202	0.07 156	0.12 201	0.17 235	0.09 255	0.06 8	0.12 83	0.17 185	0.17 220	0.13 235	0.19 288	0.13 233	0.09 184	0.11 122	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.08 359

TVStereo	0.11 202	0.07 156	0.13 246	0.17 235	0.09 255	0.10 129	0.14 169	0.23 309	0.19 262	0.12 208	0.17 254	0.12 209	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.06 208	0.12 462

RAFT-RH_RVC	0.11 202	0.06 65	0.14 281	0.16 161	0.09 255	0.12 221	0.12 83	0.17 185	0.12 98	0.13 235	0.41 506	0.11 192	0.10 216	0.13 251	0.12 252	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.05 124	0.04 18	0.06 214

CroCo-Stereo	0.09 98	0.08 253	0.08 34	0.22 465	0.09 255	0.09 79	0.19 416	0.15 122	0.12 98	0.07 31	0.07 39	0.08 109	0.06 35	0.08 15	0.07 1	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.04 52	0.05 111	0.04 42
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
GMM-Stereo	0.11 202	0.07 156	0.10 124	0.18 316	0.09 255	0.08 48	0.15 235	0.23 309	0.16 201	0.11 170	0.15 221	0.13 233	0.11 241	0.11 122	0.11 204	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.09 403

LMCR-Stereo	0.15 370	0.08 253	0.13 246	0.21 450	0.09 255	0.17 371	0.20 437	0.27 386	0.19 262	0.24 444	0.24 351	0.23 400	0.17 400	0.20 425	0.17 389	0.07 255	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.10 428	0.08 359

ICVP	0.15 370	0.09 327	0.12 201	0.22 465	0.09 255	0.17 371	0.21 454	0.25 347	0.23 324	0.18 357	0.30 436	0.26 428	0.18 413	0.17 364	0.14 330	0.09 372	0.07 392	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.07 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 159	0.07 156	0.09 84	0.17 235	0.09 255	0.11 182	0.17 333	0.18 214	0.12 98	0.09 111	0.12 176	0.10 171	0.07 115	0.11 122	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.08 353	0.04 18	0.04 42

CFNet_pseudo	0.14 326	0.08 253	0.15 330	0.16 161	0.09 255	0.13 262	0.14 169	0.27 386	0.34 447	0.14 256	0.21 321	0.22 383	0.13 308	0.18 385	0.14 330	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.06 202	0.07 274	0.07 295

RALAANet	0.11 202	0.08 253	0.10 124	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.10 41	0.20 246	0.15 172	0.14 256	0.13 190	0.16 296	0.09 184	0.12 206	0.11 204	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.04 42

XX-Stereo	0.09 98	0.05 18	0.08 34	0.17 235	0.09 255	0.15 320	0.12 83	0.20 246	0.10 41	0.10 143	0.14 204	0.07 62	0.06 35	0.12 206	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.04 18	0.04 42

test_xeample3	0.09 98	0.06 65	0.12 201	0.16 161	0.09 255	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.13 132	0.10 143	0.06 13	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

ARAFT	0.12 267	0.08 253	0.17 392	0.19 372	0.09 255	0.14 294	0.18 378	0.20 246	0.12 98	0.12 208	0.13 190	0.14 253	0.11 241	0.15 298	0.12 252	0.06 131	0.05 202	0.10 417	0.09 397	0.05 111	0.04 42

GMStereo	0.13 292	0.14 468	0.14 281	0.18 316	0.09 255	0.15 320	0.16 300	0.20 246	0.24 340	0.16 311	0.17 254	0.10 171	0.10 216	0.16 332	0.13 293	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.06 214
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 292	0.07 156	0.14 281	0.17 235	0.09 255	0.15 320	0.16 300	0.28 405	0.27 384	0.14 256	0.17 254	0.12 209	0.13 308	0.14 276	0.11 204	0.08 315	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.07 274	0.06 214

EDNetEfficientorigin	7.91 589	0.31 541	153.02 604	0.19 372	0.09 255	0.21 443	0.16 300	0.22 290	0.59 537	0.72 555	0.67 546	0.42 520	0.50 547	0.24 472	0.39 541	0.08 315	0.07 392	0.08 293	0.07 289	0.12 462	0.10 427

hitnet-ft	0.18 426	0.09 327	0.17 392	0.14 34	0.09 255	0.26 487	0.20 437	0.25 347	0.26 375	0.24 444	0.32 448	0.31 472	0.22 454	0.24 472	0.21 445	0.12 462	0.07 392	0.10 417	0.08 353	0.12 462	0.11 450

CFNet-ft	0.14 326	0.07 156	0.15 330	0.12 4	0.09 255	0.16 350	0.18 378	0.22 290	0.24 340	0.17 327	0.26 397	0.24 406	0.14 333	0.16 332	0.14 330	0.11 437	0.06 322	0.08 293	0.09 397	0.09 397	0.08 359

DMCA	0.14 326	0.09 327	0.16 364	0.19 372	0.09 255	0.15 320	0.17 333	0.23 309	0.27 384	0.14 256	0.19 288	0.17 316	0.18 413	0.15 298	0.17 389	0.10 409	0.06 322	0.08 293	0.06 202	0.09 397	0.10 427

DIP-Stereo	0.11 202	0.07 156	0.14 281	0.17 235	0.09 255	0.13 262	0.09 22	0.16 149	0.16 201	0.11 170	0.16 233	0.14 253	0.12 271	0.15 298	0.13 293	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 450	0.10 385	0.56 539	0.16 161	0.09 255	0.18 389	0.18 378	0.24 331	0.50 519	0.26 461	0.39 491	0.17 316	0.21 445	0.22 452	0.21 445	0.08 315	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.12 462	0.10 427

MSMDNet	0.14 326	0.08 253	0.15 330	0.17 235	0.09 255	0.14 294	0.14 169	0.29 415	0.36 461	0.14 256	0.21 321	0.21 365	0.12 271	0.17 364	0.14 330	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.07 274	0.07 295

CFNet_RVC	0.14 326	0.07 156	0.15 330	0.12 4	0.09 255	0.16 350	0.18 378	0.22 290	0.24 340	0.17 327	0.26 397	0.24 406	0.14 333	0.16 332	0.14 330	0.11 437	0.06 322	0.08 293	0.09 397	0.09 397	0.08 359

ccs_rob	0.14 326	0.08 253	0.15 330	0.16 161	0.09 255	0.12 221	0.14 169	0.27 386	0.34 447	0.14 256	0.21 321	0.22 383	0.13 308	0.18 385	0.14 330	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.07 295

AANet_RVC	0.16 393	0.10 385	0.10 124	0.18 316	0.09 255	0.18 389	0.19 416	0.26 365	0.31 422	0.22 423	0.35 469	0.21 365	0.21 445	0.22 452	0.16 374	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.06 214

AdaStereo	0.15 370	0.11 410	0.15 330	0.18 316	0.09 255	0.20 427	0.11 66	0.32 450	0.28 398	0.20 394	0.23 339	0.20 356	0.13 308	0.19 400	0.14 330	0.12 462	0.05 202	0.10 417	0.07 289	0.09 397	0.07 295
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.15 370	0.08 253	0.14 281	0.16 161	0.09 255	0.16 350	0.14 169	0.28 405	0.25 361	0.19 372	0.23 339	0.37 501	0.16 377	0.20 425	0.15 358	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.06 202	0.07 274	0.06 214

StereoDRNet-Refined	0.17 413	0.12 427	0.15 330	0.20 421	0.09 255	0.18 389	0.18 378	0.26 365	0.23 324	0.26 461	0.40 496	0.22 383	0.17 400	0.21 441	0.20 425	0.08 315	0.05 202	0.09 372	0.10 432	0.07 274	0.07 295
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM_RVC	0.23 485	0.12 427	0.15 330	0.15 87	0.09 255	0.33 517	0.18 378	0.34 478	0.31 422	0.44 535	0.37 478	0.53 542	0.35 522	0.35 521	0.24 477	0.13 485	0.13 502	0.13 480	0.13 491	0.10 428	0.11 450
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.13 292	0.11 410	0.18 415	0.17 235	0.10 356	0.12 221	0.13 121	0.22 290	0.25 361	0.16 311	0.16 233	0.13 233	0.12 271	0.16 332	0.14 330	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.05 111	0.05 136

coex_refinement	0.14 326	0.07 156	0.12 201	0.17 235	0.10 356	0.15 320	0.15 235	0.26 365	0.29 405	0.18 357	0.20 300	0.22 383	0.17 400	0.16 332	0.18 407	0.08 315	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.09 397	0.08 359

S2M2	0.09 98	0.08 253	0.11 166	0.13 13	0.10 356	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 41	0.10 143	0.09 104	0.10 171	0.09 184	0.11 122	0.11 204	0.13 485	0.07 392	0.08 293	0.09 397	0.10 428	0.08 359

rvit_0105_6	0.14 326	0.09 327	0.18 415	0.17 235	0.10 356	0.10 129	0.16 300	0.19 235	0.26 375	0.12 208	0.18 279	0.17 316	0.12 271	0.18 385	0.12 252	0.15 502	0.11 475	0.12 465	0.10 432	0.09 397	0.06 214

rvit_0105_4	0.14 326	0.09 327	0.17 392	0.17 235	0.10 356	0.12 221	0.19 416	0.23 309	0.27 384	0.14 256	0.20 300	0.17 316	0.13 308	0.17 364	0.13 293	0.15 502	0.11 475	0.11 448	0.10 432	0.09 397	0.06 214

DCVSM-stereo	0.14 326	0.09 327	0.16 364	0.16 161	0.10 356	0.15 320	0.09 22	0.19 235	0.23 324	0.20 394	0.23 339	0.26 428	0.15 351	0.18 385	0.14 330	0.09 372	0.07 392	0.09 372	0.08 353	0.10 428	0.12 462

U	0.08 61	0.07 156	0.09 84	0.19 372	0.10 356	0.10 129	0.13 121	0.12 53	0.17 220	0.07 31	0.07 39	0.06 16	0.05 9	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.04 52	0.06 208	0.05 136

rvit_stereo_ft	0.12 267	0.07 156	0.13 246	0.19 372	0.10 356	0.12 221	0.17 333	0.16 149	0.16 201	0.12 208	0.13 190	0.15 282	0.10 216	0.14 276	0.13 293	0.09 372	0.06 322	0.08 293	0.07 289	0.07 274	0.05 136

testlalala2	0.10 159	0.06 65	0.11 166	0.20 421	0.10 356	0.10 129	0.12 83	0.17 185	0.12 98	0.12 208	0.13 190	0.09 140	0.07 115	0.11 122	0.13 293	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.04 52	0.05 111	0.05 136

IGEVStereo-DCA	0.09 98	0.06 65	0.11 166	0.15 87	0.10 356	0.11 182	0.15 235	0.16 149	0.12 98	0.10 143	0.06 13	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

rrr	0.09 98	0.06 65	0.12 201	0.15 87	0.10 356	0.11 182	0.16 300	0.16 149	0.15 172	0.10 143	0.06 13	0.08 109	0.06 35	0.10 74	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.06 214

GMStereo_Zeroshot	0.16 393	0.13 456	0.24 464	0.20 421	0.10 356	0.17 371	0.13 121	0.29 415	0.25 361	0.23 435	0.32 448	0.25 419	0.11 241	0.19 400	0.14 330	0.09 372	0.06 322	0.11 448	0.06 202	0.12 462	0.08 359

StereoVision	0.13 292	0.12 427	0.09 84	0.24 494	0.10 356	0.15 320	0.21 454	0.21 268	0.20 285	0.12 208	0.24 351	0.10 171	0.10 216	0.16 332	0.10 134	0.09 372	0.11 475	0.12 465	0.12 481	0.06 208	0.05 136

MIF-Stereo (partial)	0.11 202	0.06 65	0.10 124	0.19 372	0.10 356	0.10 129	0.11 66	0.17 185	0.18 247	0.14 256	0.16 233	0.09 140	0.11 241	0.12 206	0.12 252	0.08 315	0.05 202	0.08 293	0.07 289	0.06 208	0.07 295

EKT-Stereo	0.11 202	0.07 156	0.14 281	0.15 87	0.10 356	0.13 262	0.14 169	0.18 214	0.21 300	0.11 170	0.08 80	0.12 209	0.09 184	0.11 122	0.12 252	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.06 202	0.08 336	0.07 295

LL-Strereo	0.13 292	0.09 327	0.11 166	0.20 421	0.10 356	0.11 182	0.18 378	0.32 450	0.24 340	0.15 283	0.15 221	0.14 253	0.13 308	0.19 400	0.11 204	0.06 131	0.04 36	0.09 372	0.08 353	0.04 18	0.05 136

iinet-f	0.16 393	0.06 65	0.45 526	0.14 34	0.10 356	0.21 443	0.14 169	0.27 386	0.23 324	0.21 408	0.24 351	0.21 365	0.15 351	0.18 385	0.21 445	0.09 372	0.07 392	0.07 211	0.06 202	0.09 397	0.10 427

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 426	0.09 327	0.29 492	0.15 87	0.10 356	0.22 451	0.20 437	0.26 365	0.39 476	0.25 457	0.42 513	0.24 406	0.15 351	0.20 425	0.19 419	0.07 255	0.05 202	0.06 119	0.05 124	0.10 428	0.09 403

BUS	0.14 326	0.09 327	0.14 281	0.22 465	0.10 356	0.19 412	0.14 169	0.34 478	0.19 262	0.17 327	0.22 330	0.16 296	0.13 308	0.15 298	0.13 293	0.08 315	0.06 322	0.10 417	0.09 397	0.07 274	0.07 295

test_5	0.14 326	0.12 427	0.08 34	0.20 421	0.10 356	0.14 294	0.29 528	0.21 268	0.24 340	0.18 357	0.28 418	0.11 192	0.15 351	0.12 206	0.13 293	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.08 353	0.08 336	0.07 295

BSDual-CNN	0.15 370	0.09 327	0.14 281	0.22 465	0.10 356	0.14 294	0.15 235	0.34 478	0.19 262	0.17 327	0.22 330	0.25 419	0.16 377	0.15 298	0.14 330	0.08 315	0.06 322	0.10 417	0.09 397	0.07 274	0.07 295

psmg	0.14 326	0.09 327	0.14 281	0.17 235	0.10 356	0.15 320	0.17 333	0.29 415	0.19 262	0.17 327	0.21 321	0.25 419	0.16 377	0.15 298	0.14 330	0.08 315	0.06 322	0.08 293	0.08 353	0.07 274	0.06 214

UDGNet	0.14 326	0.13 456	0.16 364	0.17 235	0.10 356	0.12 221	0.16 300	0.21 268	0.27 384	0.20 394	0.20 300	0.16 296	0.13 308	0.16 332	0.13 293	0.10 409	0.06 322	0.09 372	0.07 289	0.06 208	0.07 295

DAS	0.15 370	0.08 253	0.18 415	0.19 372	0.10 356	0.19 412	0.17 333	0.27 386	0.29 405	0.18 357	0.25 380	0.21 365	0.15 351	0.16 332	0.12 252	0.08 315	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.07 295

SepStereo	0.15 370	0.08 253	0.18 415	0.19 372	0.10 356	0.19 412	0.17 333	0.27 386	0.29 405	0.18 357	0.25 380	0.21 365	0.15 351	0.25 477	0.12 252	0.08 315	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.07 295

AACVNet	0.16 393	0.08 253	0.14 281	0.15 87	0.10 356	0.18 389	0.15 235	0.23 309	0.24 340	0.27 467	0.27 405	0.28 445	0.17 400	0.19 400	0.16 374	0.09 372	0.07 392	0.09 372	0.07 289	0.10 428	0.09 403

GANet-ADL	0.13 292	0.07 156	0.15 330	0.17 235	0.10 356	0.18 389	0.15 235	0.30 429	0.20 285	0.13 235	0.18 279	0.19 344	0.12 271	0.16 332	0.13 293	0.08 315	0.06 322	0.06 119	0.05 124	0.07 274	0.08 359

ASMatch	0.11 202	0.06 65	0.13 246	0.16 161	0.10 356	0.07 27	0.14 169	0.17 185	0.17 220	0.12 208	0.16 233	0.16 296	0.10 216	0.13 251	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.04 18	0.08 359

DEmStereo	0.12 267	0.06 65	0.14 281	0.14 34	0.10 356	0.16 350	0.15 235	0.16 149	0.24 340	0.17 327	0.24 351	0.13 233	0.14 333	0.12 206	0.13 293	0.05 32	0.04 36	0.07 211	0.06 202	0.05 111	0.05 136

ADLNet	0.16 393	0.08 253	0.15 330	0.16 161	0.10 356	0.16 350	0.17 333	0.32 450	0.27 384	0.22 423	0.27 405	0.24 406	0.16 377	0.18 385	0.21 445	0.10 409	0.06 322	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.09 403

GES	0.14 326	0.08 253	0.16 364	0.15 87	0.10 356	0.13 262	0.13 121	0.28 405	0.25 361	0.16 311	0.23 339	0.18 330	0.13 308	0.16 332	0.13 293	0.08 315	0.07 392	0.07 211	0.06 202	0.08 336	0.09 403

RAFT + AFF	0.13 292	0.07 156	0.20 438	0.20 421	0.10 356	0.14 294	0.24 484	0.26 365	0.20 285	0.11 170	0.10 131	0.12 209	0.10 216	0.15 298	0.12 252	0.07 255	0.06 322	0.09 372	0.08 353	0.06 208	0.08 359

aanetorigin	0.22 470	0.17 493	0.56 539	0.17 235	0.10 356	0.15 320	0.19 416	0.20 246	0.33 436	0.49 540	0.48 523	0.29 452	0.27 487	0.20 425	0.23 466	0.08 315	0.07 392	0.08 293	0.07 289	0.10 428	0.09 403

EDNetEfficient	0.29 518	0.24 524	1.13 570	0.18 316	0.10 356	0.19 412	0.20 437	0.20 246	0.60 540	0.74 559	0.56 538	0.31 472	0.39 529	0.22 452	0.30 518	0.09 372	0.07 392	0.08 293	0.07 289	0.11 448	0.09 403

ac_64	0.16 393	0.08 253	0.15 330	0.18 316	0.10 356	0.22 451	0.18 378	0.24 331	0.21 300	0.18 357	0.24 351	0.29 452	0.18 413	0.19 400	0.22 454	0.09 372	0.07 392	0.08 293	0.09 397	0.07 274	0.06 214

acv_ft	0.15 370	0.09 327	0.15 330	0.19 372	0.10 356	0.16 350	0.17 333	0.25 347	0.33 436	0.19 372	0.26 397	0.21 365	0.17 400	0.17 364	0.18 407	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.08 336	0.06 214

DSFCA	0.16 393	0.09 327	0.14 281	0.16 161	0.10 356	0.20 427	0.19 416	0.28 405	0.31 422	0.23 435	0.24 351	0.22 383	0.15 351	0.19 400	0.20 425	0.10 409	0.07 392	0.09 372	0.09 397	0.08 336	0.08 359

TDLM	0.17 413	0.12 427	0.13 246	0.24 494	0.10 356	0.18 389	0.18 378	0.36 497	0.30 415	0.21 408	0.28 418	0.28 445	0.18 413	0.23 463	0.18 407	0.11 437	0.07 392	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.08 359

CVANet_RVC	0.18 426	0.10 385	0.14 281	0.21 450	0.10 356	0.18 389	0.17 333	0.34 478	0.33 436	0.22 423	0.31 444	0.28 445	0.18 413	0.23 463	0.17 389	0.12 462	0.08 418	0.12 465	0.11 462	0.09 397	0.07 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 413	0.10 385	0.22 452	0.20 421	0.10 356	0.15 320	0.18 378	0.31 439	0.25 361	0.21 408	0.30 436	0.25 419	0.17 400	0.21 441	0.20 425	0.09 372	0.06 322	0.08 293	0.08 353	0.07 274	0.08 359
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.14 326	0.08 253	0.13 246	0.11 1	0.10 356	0.20 427	0.10 41	0.24 331	0.22 314	0.17 327	0.20 300	0.23 400	0.15 351	0.17 364	0.15 358	0.12 462	0.07 392	0.10 417	0.13 491	0.11 448	0.10 427

DeepPruner_ROB	0.16 393	0.11 410	0.15 330	0.17 235	0.10 356	0.17 371	0.15 235	0.32 450	0.21 300	0.19 372	0.21 321	0.22 383	0.18 413	0.20 425	0.15 358	0.13 485	0.09 444	0.09 372	0.09 397	0.11 448	0.10 427

PS-NSSS	0.20 450	0.21 516	0.23 461	0.20 421	0.10 356	0.19 412	0.17 333	0.36 497	0.25 361	0.27 467	0.33 460	0.27 436	0.24 466	0.20 425	0.20 425	0.15 502	0.12 489	0.17 513	0.14 494	0.10 428	0.08 359

DRN-Test	0.19 438	0.11 410	0.20 438	0.22 465	0.10 356	0.22 451	0.22 463	0.39 513	0.37 468	0.24 444	0.32 448	0.26 428	0.21 445	0.22 452	0.24 477	0.11 437	0.07 392	0.11 448	0.10 432	0.09 397	0.07 295

DISCO	0.19 438	0.09 327	0.22 452	0.17 235	0.10 356	0.25 479	0.18 378	0.27 386	0.44 502	0.22 423	0.31 444	0.33 484	0.26 479	0.28 493	0.28 510	0.08 315	0.06 322	0.07 211	0.07 289	0.09 397	0.09 403

DN-CSS_ROB	0.13 292	0.13 456	0.16 364	0.18 316	0.10 356	0.16 350	0.08 8	0.22 290	0.18 247	0.17 327	0.22 330	0.13 233	0.13 308	0.12 206	0.13 293	0.05 32	0.05 202	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.06 214

CBMV	0.19 438	0.14 468	0.17 392	0.18 316	0.10 356	0.20 427	0.11 66	0.29 415	0.30 415	0.29 488	0.30 436	0.30 460	0.23 460	0.27 482	0.19 419	0.13 485	0.15 517	0.17 513	0.16 514	0.10 428	0.10 427
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.15 370	0.10 385	0.16 364	0.14 34	0.11 403	0.16 350	0.16 300	0.27 386	0.23 324	0.20 394	0.20 300	0.24 406	0.19 429	0.16 332	0.16 374	0.12 462	0.06 322	0.10 417	0.09 397	0.10 428	0.10 427

test_for_model	0.09 98	0.12 427	0.14 281	0.23 485	0.11 403	0.08 48	0.13 121	0.12 53	0.12 98	0.10 143	0.07 39	0.07 62	0.06 35	0.11 122	0.10 134	0.06 131	0.05 202	0.05 43	0.03 1	0.07 274	0.04 42

CFNet_ucs	0.15 370	0.08 253	0.16 364	0.16 161	0.11 403	0.14 294	0.14 169	0.30 429	0.34 447	0.16 311	0.24 351	0.23 400	0.14 333	0.18 385	0.15 358	0.09 372	0.06 322	0.08 293	0.07 289	0.09 397	0.09 403

ToySt	0.17 413	0.11 410	0.18 415	0.17 235	0.11 403	0.16 350	0.25 499	0.24 331	0.33 436	0.19 372	0.24 351	0.26 428	0.24 466	0.19 400	0.20 425	0.07 255	0.08 418	0.09 372	0.10 432	0.09 397	0.08 359

DCRE	0.11 202	0.07 156	0.13 246	0.16 161	0.11 403	0.11 182	0.17 333	0.18 214	0.17 220	0.11 170	0.18 279	0.10 171	0.10 216	0.15 298	0.11 204	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.05 111	0.04 42

ssnet_v2	0.17 413	0.10 385	0.17 392	0.17 235	0.11 403	0.21 443	0.21 454	0.33 469	0.25 361	0.22 423	0.22 330	0.27 436	0.18 413	0.22 452	0.20 425	0.11 437	0.09 444	0.09 372	0.09 397	0.08 336	0.08 359

HBP-ISP	0.18 426	0.13 456	0.16 364	0.15 87	0.11 403	0.08 48	0.13 121	0.28 405	0.29 405	0.22 423	0.33 460	0.21 365	0.25 474	0.23 463	0.17 389	0.14 498	0.16 520	0.21 527	0.17 521	0.10 428	0.08 359

NINENet	0.16 393	0.10 385	0.15 330	0.17 235	0.11 403	0.19 412	0.14 169	0.40 517	0.36 461	0.18 357	0.21 321	0.16 296	0.13 308	0.15 298	0.13 293	0.08 315	0.08 418	0.10 417	0.07 289	0.10 428	0.09 403

hknet	0.15 370	0.11 410	0.13 246	0.22 465	0.11 403	0.14 294	0.15 235	0.34 478	0.25 361	0.17 327	0.22 330	0.22 383	0.18 413	0.17 364	0.12 252	0.07 255	0.06 322	0.10 417	0.09 397	0.07 274	0.07 295

dad	0.17 413	0.20 510	0.20 438	0.16 161	0.11 403	0.20 427	0.18 378	0.21 268	0.28 398	0.30 491	0.24 351	0.29 452	0.13 308	0.19 400	0.16 374	0.18 525	0.09 444	0.11 448	0.09 397	0.11 448	0.07 295

GEStereo_RVC	0.17 413	0.12 427	0.15 330	0.22 465	0.11 403	0.19 412	0.17 333	0.32 450	0.48 511	0.20 394	0.25 380	0.17 316	0.13 308	0.21 441	0.16 374	0.10 409	0.06 322	0.08 293	0.07 289	0.09 397	0.08 359

sCroCo_RVC	0.12 267	0.09 327	0.23 461	0.24 494	0.11 403	0.19 412	0.14 169	0.17 185	0.14 156	0.10 143	0.13 190	0.12 209	0.07 115	0.14 276	0.11 204	0.08 315	0.08 418	0.08 293	0.08 353	0.05 111	0.07 295

HCRNet	0.16 393	0.24 524	0.12 201	0.35 541	0.11 403	0.15 320	0.17 333	0.26 365	0.22 314	0.19 372	0.24 351	0.21 365	0.14 333	0.15 298	0.13 293	0.11 437	0.07 392	0.11 448	0.10 432	0.09 397	0.07 295

MMNet	0.17 413	0.09 327	0.16 364	0.20 421	0.11 403	0.27 496	0.20 437	0.25 347	0.41 485	0.22 423	0.30 436	0.21 365	0.20 441	0.17 364	0.20 425	0.06 131	0.06 322	0.07 211	0.07 289	0.08 336	0.07 295

delet	0.17 413	0.08 253	0.17 392	0.19 372	0.11 403	0.20 427	0.21 454	0.30 429	0.37 468	0.17 327	0.26 397	0.19 344	0.19 429	0.19 400	0.21 445	0.08 315	0.08 418	0.09 372	0.11 462	0.06 208	0.06 214

psm_up	0.18 426	0.10 385	0.18 415	0.20 421	0.11 403	0.17 371	0.19 416	0.37 502	0.34 447	0.21 408	0.28 418	0.29 452	0.24 466	0.20 425	0.22 454	0.09 372	0.10 463	0.11 448	0.11 462	0.08 336	0.08 359

DMCA-RVC	0.17 413	0.10 385	0.15 330	0.24 494	0.11 403	0.18 389	0.18 378	0.25 347	0.24 340	0.21 408	0.26 397	0.25 419	0.27 487	0.18 385	0.20 425	0.12 462	0.08 418	0.13 480	0.10 432	0.10 428	0.08 359

FADNet-RVC-Resample	0.16 393	0.11 410	0.31 497	0.22 465	0.11 403	0.19 412	0.14 169	0.25 347	0.24 340	0.24 444	0.27 405	0.20 356	0.15 351	0.16 332	0.15 358	0.07 255	0.08 418	0.12 465	0.10 432	0.09 397	0.10 427

FADNet_RVC	0.16 393	0.14 468	0.40 520	0.20 421	0.11 403	0.13 262	0.13 121	0.26 365	0.22 314	0.21 408	0.23 339	0.20 356	0.17 400	0.14 276	0.16 374	0.08 315	0.08 418	0.12 465	0.09 397	0.11 448	0.10 427

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 470	0.21 516	0.24 464	0.26 509	0.11 403	0.23 464	0.14 169	0.39 513	0.24 340	0.32 503	0.36 472	0.30 460	0.21 445	0.19 400	0.21 445	0.17 523	0.14 511	0.21 527	0.16 514	0.12 462	0.12 462

STTStereo	0.18 426	0.12 427	0.27 479	0.20 421	0.11 403	0.16 350	0.21 454	0.29 415	0.23 324	0.21 408	0.30 436	0.29 452	0.18 413	0.20 425	0.19 419	0.12 462	0.11 475	0.11 448	0.14 494	0.09 397	0.08 359

RP	0.21 461	0.13 456	0.21 446	0.23 485	0.11 403	0.21 443	0.20 437	0.25 347	0.44 502	0.21 408	0.38 483	0.36 496	0.24 466	0.27 482	0.25 486	0.11 437	0.12 489	0.13 480	0.12 481	0.12 462	0.14 498

SGM-ForestM	0.32 526	0.12 427	0.16 364	0.16 161	0.11 403	0.39 535	0.19 416	0.41 523	0.50 519	0.52 542	0.54 532	1.32 572	0.42 540	0.40 539	0.27 503	0.14 498	0.16 520	0.16 510	0.16 514	0.12 462	0.12 462

StereoDRNet	0.18 426	0.11 410	0.17 392	0.22 465	0.11 403	0.21 443	0.22 463	0.37 502	0.33 436	0.24 444	0.28 418	0.30 460	0.19 429	0.20 425	0.20 425	0.09 372	0.08 418	0.11 448	0.09 397	0.09 397	0.07 295

MDST_ROB	0.22 470	0.10 385	0.17 392	0.18 316	0.11 403	0.37 531	0.19 416	0.43 532	0.41 485	0.39 520	0.39 491	0.29 452	0.21 445	0.26 479	0.18 407	0.11 437	0.10 463	0.14 492	0.11 462	0.10 428	0.08 359

CBMV_ROB	0.19 438	0.13 456	0.17 392	0.16 161	0.11 403	0.15 320	0.13 121	0.26 365	0.28 398	0.27 467	0.30 436	0.27 436	0.24 466	0.23 463	0.16 374	0.15 502	0.17 525	0.22 531	0.20 527	0.10 428	0.11 450

SANet	0.24 492	0.14 468	0.28 484	0.21 450	0.11 403	0.27 496	0.24 484	0.38 509	0.64 544	0.36 512	0.40 496	0.43 524	0.26 479	0.27 482	0.24 477	0.12 462	0.09 444	0.10 417	0.09 397	0.13 478	0.11 450

DLCB_ROB	0.18 426	0.10 385	0.15 330	0.23 485	0.11 403	0.24 469	0.18 378	0.29 415	0.28 398	0.27 467	0.28 418	0.28 445	0.24 466	0.19 400	0.20 425	0.08 315	0.08 418	0.09 372	0.09 397	0.07 274	0.07 295

PWC_ROB	0.21 461	0.16 482	0.26 472	0.18 316	0.11 403	0.22 451	0.13 121	0.32 450	0.49 516	0.30 491	0.40 496	0.32 481	0.24 466	0.31 504	0.22 454	0.10 409	0.07 392	0.11 448	0.08 353	0.11 448	0.10 427

PWCDC_ROB	0.20 450	0.13 456	0.22 452	0.24 494	0.11 403	0.19 412	0.15 235	0.33 469	0.54 528	0.29 488	0.50 528	0.21 365	0.15 351	0.27 482	0.20 425	0.11 437	0.09 444	0.10 417	0.08 353	0.11 448	0.09 403

MeshStereo	0.27 510	0.13 456	0.18 415	0.15 87	0.11 403	0.32 511	0.24 484	0.40 517	0.36 461	0.52 542	0.57 540	0.67 553	0.40 532	0.35 521	0.26 496	0.14 498	0.13 502	0.13 480	0.11 462	0.11 448	0.10 427
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
FACV-RUCA	0.13 292	0.11 410	0.12 201	0.19 372	0.12 434	0.15 320	0.15 235	0.22 290	0.20 285	0.15 283	0.16 233	0.14 253	0.16 377	0.14 276	0.13 293	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.06 202	0.10 428	0.08 359

DDVS	0.15 370	0.10 385	0.21 446	0.16 161	0.12 434	0.15 320	0.14 169	0.25 347	0.19 262	0.18 357	0.29 430	0.27 436	0.12 271	0.19 400	0.15 358	0.09 372	0.06 322	0.09 372	0.07 289	0.11 448	0.11 450

rvit_0105_3	0.15 370	0.09 327	0.14 281	0.19 372	0.12 434	0.15 320	0.25 499	0.25 347	0.29 405	0.15 283	0.17 254	0.20 356	0.13 308	0.17 364	0.14 330	0.13 485	0.11 475	0.12 465	0.14 494	0.07 274	0.06 214

ACV-stereo	0.15 370	0.10 385	0.28 484	0.18 316	0.12 434	0.14 294	0.12 83	0.23 309	0.21 300	0.19 372	0.23 339	0.22 383	0.15 351	0.23 463	0.17 389	0.07 255	0.06 322	0.07 211	0.07 289	0.07 274	0.07 295

DispNO	0.14 326	0.08 253	0.17 392	0.19 372	0.12 434	0.11 182	0.21 454	0.23 309	0.29 405	0.17 327	0.23 339	0.18 330	0.17 400	0.15 298	0.15 358	0.07 255	0.05 202	0.08 293	0.08 353	0.07 274	0.06 214

SDNR	0.19 438	0.08 253	0.19 426	0.16 161	0.12 434	0.77 567	0.14 169	0.25 347	0.32 429	0.19 372	0.24 351	0.19 344	0.13 308	0.19 400	0.15 358	0.16 518	0.18 527	0.14 492	0.11 462	0.08 336	0.11 450

fast-acv-ft	0.18 426	0.11 410	0.19 426	0.19 372	0.12 434	0.24 469	0.21 454	0.25 347	0.34 447	0.22 423	0.34 464	0.27 436	0.20 441	0.21 441	0.23 466	0.09 372	0.09 444	0.08 293	0.10 432	0.08 336	0.07 295

TRStereo	0.09 98	0.05 18	0.12 201	0.15 87	0.12 434	0.10 129	0.13 121	0.18 214	0.18 247	0.09 111	0.09 104	0.09 140	0.06 35	0.10 74	0.08 17	0.07 255	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.04 18	0.04 42

sAnonymous2	0.13 292	0.12 427	0.24 464	0.20 421	0.12 434	0.17 371	0.13 121	0.26 365	0.21 300	0.11 170	0.11 163	0.13 233	0.08 155	0.10 74	0.10 134	0.09 372	0.05 202	0.08 293	0.06 202	0.15 506	0.10 427

CroCo_RVC	0.13 292	0.12 427	0.24 464	0.20 421	0.12 434	0.17 371	0.13 121	0.26 365	0.21 300	0.11 170	0.11 163	0.13 233	0.08 155	0.10 74	0.10 134	0.09 372	0.05 202	0.08 293	0.06 202	0.15 506	0.10 427

UNet	0.17 413	0.09 327	0.18 415	0.19 372	0.12 434	0.27 496	0.19 416	0.33 469	0.29 405	0.21 408	0.24 351	0.23 400	0.19 429	0.19 400	0.18 407	0.07 255	0.06 322	0.08 293	0.07 289	0.08 336	0.06 214

UPFNet	0.16 393	0.08 253	0.12 201	0.20 421	0.12 434	0.20 427	0.23 472	0.28 405	0.26 375	0.17 327	0.24 351	0.22 383	0.19 429	0.19 400	0.21 445	0.09 372	0.07 392	0.08 293	0.09 397	0.08 336	0.06 214

GwcNet	0.20 450	0.13 456	0.19 426	0.18 316	0.12 434	0.24 469	0.19 416	0.35 491	0.43 497	0.20 394	0.32 448	0.33 484	0.20 441	0.22 452	0.24 477	0.11 437	0.09 444	0.09 372	0.09 397	0.09 397	0.10 427

ACVNet	0.15 370	0.09 327	0.15 330	0.13 13	0.12 434	0.14 294	0.20 437	0.22 290	0.33 436	0.17 327	0.26 397	0.21 365	0.16 377	0.17 364	0.21 445	0.07 255	0.06 322	0.06 119	0.06 202	0.08 336	0.06 214

HGLStereo	0.17 413	0.08 253	0.19 426	0.17 235	0.12 434	0.18 389	0.18 378	0.31 439	0.32 429	0.21 408	0.32 448	0.25 419	0.18 413	0.19 400	0.20 425	0.09 372	0.09 444	0.07 211	0.07 289	0.09 397	0.10 427

FAT-Stereo	0.20 450	0.12 427	0.22 452	0.21 450	0.12 434	0.17 371	0.18 378	0.34 478	0.39 476	0.27 467	0.37 478	0.34 490	0.32 515	0.21 441	0.20 425	0.09 372	0.11 475	0.10 417	0.09 397	0.11 448	0.14 498

stereogan	0.22 470	0.11 410	0.21 446	0.20 421	0.12 434	0.31 510	0.19 416	0.35 491	0.44 502	0.22 423	0.39 491	0.35 494	0.27 487	0.33 512	0.22 454	0.10 409	0.12 489	0.10 417	0.10 432	0.14 491	0.13 481

ADCL	0.24 492	0.11 410	0.47 530	0.22 465	0.12 434	0.34 520	0.29 528	0.29 415	0.56 531	0.24 444	0.46 520	0.30 460	0.30 507	0.29 500	0.29 513	0.08 315	0.07 392	0.09 372	0.09 397	0.10 428	0.10 427

ADCRef	0.19 438	0.12 427	0.41 522	0.20 421	0.12 434	0.22 451	0.18 378	0.32 450	0.36 461	0.26 461	0.32 448	0.17 316	0.23 460	0.24 472	0.24 477	0.07 255	0.06 322	0.09 372	0.09 397	0.08 336	0.08 359

ADCP+	0.20 450	0.10 385	0.33 503	0.20 421	0.12 434	0.22 451	0.26 506	0.31 439	0.34 447	0.26 461	0.37 478	0.22 383	0.22 454	0.27 482	0.27 503	0.09 372	0.06 322	0.08 293	0.08 353	0.09 397	0.10 427

NOSS_ROB	0.19 438	0.12 427	0.18 415	0.16 161	0.12 434	0.15 320	0.12 83	0.30 429	0.32 429	0.20 394	0.22 330	0.27 436	0.23 460	0.21 441	0.16 374	0.16 518	0.18 527	0.23 532	0.21 529	0.12 462	0.13 481

ISRNet	0.18 426	0.08 253	0.19 426	0.19 372	0.13 455	0.15 320	0.12 83	0.30 429	0.32 429	0.21 408	0.25 380	0.27 436	0.17 400	0.17 364	0.20 425	0.20 532	0.08 418	0.14 492	0.14 494	0.14 491	0.17 524

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 202	0.05 18	0.11 166	0.15 87	0.13 455	0.13 262	0.16 300	0.23 309	0.17 220	0.10 143	0.12 176	0.10 171	0.07 115	0.11 122	0.09 52	0.06 131	0.05 202	0.06 119	0.06 202	0.07 274	0.08 359

AEACV	0.08 61	0.05 18	0.08 34	0.14 34	0.13 455	0.14 294	0.13 121	0.14 93	0.09 23	0.07 31	0.09 104	0.07 62	0.08 155	0.10 74	0.09 52	0.06 131	0.04 36	0.06 119	0.05 124	0.05 111	0.04 42

coex-ft	3.30 581	0.34 545	59.09 603	0.18 316	0.13 455	0.26 487	0.22 463	0.27 386	0.72 552	1.90 583	0.70 550	0.44 526	0.45 543	0.29 500	0.41 546	0.09 372	0.09 444	0.12 465	0.09 397	0.14 491	0.13 481

Wz-Net-LNSev	0.22 470	0.16 482	0.38 516	0.21 450	0.13 455	0.25 479	0.23 472	0.32 450	0.43 497	0.30 491	0.41 506	0.31 472	0.18 413	0.22 452	0.25 486	0.10 409	0.09 444	0.08 293	0.08 353	0.12 462	0.11 450

SACVNet	0.18 426	0.12 427	0.14 281	0.17 235	0.13 455	0.22 451	0.18 378	0.31 439	0.30 415	0.23 435	0.31 444	0.30 460	0.22 454	0.22 452	0.17 389	0.11 437	0.08 418	0.10 417	0.10 432	0.12 462	0.14 498

psmorigin	0.25 501	0.15 474	0.34 511	0.17 235	0.13 455	0.23 464	0.14 169	0.34 478	0.33 436	0.41 527	0.55 533	0.41 519	0.37 526	0.34 515	0.27 503	0.11 437	0.15 517	0.11 448	0.11 462	0.12 462	0.16 516

S-Stereo	0.20 450	0.12 427	0.25 469	0.21 450	0.13 455	0.20 427	0.18 378	0.32 450	0.43 497	0.23 435	0.36 472	0.28 445	0.30 507	0.19 400	0.22 454	0.09 372	0.12 489	0.10 417	0.10 432	0.13 478	0.13 481

AF-Net	0.22 470	0.17 493	0.17 392	0.26 509	0.13 455	0.25 479	0.24 484	0.32 450	0.50 519	0.25 457	0.33 460	0.38 505	0.26 479	0.28 493	0.25 486	0.11 437	0.10 463	0.16 510	0.11 462	0.11 448	0.10 427

edge stereo	0.22 470	0.13 456	0.20 438	0.21 450	0.13 455	0.23 464	0.16 300	0.32 450	0.42 492	0.32 503	0.40 496	0.38 505	0.35 522	0.25 477	0.24 477	0.13 485	0.11 475	0.14 492	0.11 462	0.12 462	0.13 481

RTSC	0.23 485	0.12 427	0.28 484	0.21 450	0.13 455	0.28 502	0.16 300	0.35 491	0.66 547	0.27 467	0.33 460	0.30 460	0.21 445	0.31 504	0.29 513	0.10 409	0.08 418	0.09 372	0.10 432	0.13 478	0.13 481

DANet	0.21 461	0.15 474	0.28 484	0.25 504	0.13 455	0.22 451	0.19 416	0.27 386	0.27 384	0.28 481	0.32 448	0.35 494	0.31 511	0.31 504	0.23 466	0.11 437	0.09 444	0.11 448	0.10 432	0.13 478	0.11 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 461	0.12 427	0.21 446	0.24 494	0.13 455	0.22 451	0.22 463	0.41 523	0.26 375	0.31 497	0.42 513	0.37 501	0.28 495	0.23 463	0.22 454	0.10 409	0.12 489	0.10 417	0.09 397	0.10 428	0.08 359

DPSNet	0.28 514	0.16 482	0.31 497	0.18 316	0.13 455	0.54 546	0.42 555	0.51 546	0.67 548	0.29 488	0.38 483	0.38 505	0.29 503	0.31 504	0.23 466	0.11 437	0.10 463	0.11 448	0.08 353	0.20 528	0.16 516

NaN_ROB	0.22 470	0.19 506	0.24 464	0.25 504	0.13 455	0.29 505	0.26 506	0.33 469	0.41 485	0.31 497	0.31 444	0.32 481	0.23 460	0.30 503	0.21 445	0.11 437	0.17 525	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.09 403

XPNet_ROB	0.22 470	0.11 410	0.19 426	0.22 465	0.13 455	0.22 451	0.19 416	0.34 478	0.40 482	0.30 491	0.39 491	0.39 513	0.26 479	0.26 479	0.28 510	0.15 502	0.10 463	0.10 417	0.10 432	0.13 478	0.12 462

ETE_ROB	0.23 485	0.17 493	0.22 452	0.25 504	0.13 455	0.26 487	0.29 528	0.31 439	0.36 461	0.28 481	0.36 472	0.45 528	0.26 479	0.27 482	0.26 496	0.11 437	0.08 418	0.12 465	0.09 397	0.14 491	0.13 481

SGM-Forest	0.20 450	0.14 468	0.18 415	0.19 372	0.13 455	0.20 427	0.22 463	0.33 469	0.30 415	0.24 444	0.29 430	0.28 445	0.19 429	0.23 463	0.17 389	0.15 502	0.16 520	0.15 504	0.14 494	0.12 462	0.12 462
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.20 450	0.12 427	0.19 426	0.20 421	0.14 473	0.26 487	0.23 472	0.32 450	0.34 447	0.27 467	0.34 464	0.30 460	0.18 413	0.18 385	0.22 454	0.10 409	0.13 502	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.09 403

YMNet_1	0.20 450	0.12 427	0.19 426	0.20 421	0.14 473	0.26 487	0.23 472	0.32 450	0.34 447	0.27 467	0.34 464	0.30 460	0.18 413	0.18 385	0.22 454	0.10 409	0.13 502	0.10 417	0.10 432	0.08 336	0.09 403

DualNet (step1)	0.16 393	0.12 427	0.20 438	0.12 4	0.14 473	0.17 371	0.13 121	0.27 386	0.23 324	0.20 394	0.20 300	0.24 406	0.19 429	0.16 332	0.16 374	0.15 502	0.06 322	0.14 492	0.14 494	0.14 491	0.12 462

test_sample9	0.18 426	0.12 427	0.20 438	0.12 4	0.14 473	0.17 371	0.13 121	0.27 386	0.23 324	0.20 394	0.20 300	0.24 406	0.19 429	0.19 400	0.17 389	0.15 502	0.30 551	0.14 492	0.14 494	0.14 491	0.12 462

test_sample8	0.19 438	0.12 427	0.20 438	0.12 4	0.14 473	0.17 371	0.13 121	0.31 439	0.21 300	0.27 467	0.22 330	0.36 496	0.25 474	0.19 400	0.17 389	0.15 502	0.30 551	0.14 492	0.14 494	0.14 491	0.12 462

Wz-Net-SNSev	0.25 501	0.17 493	0.44 525	0.25 504	0.14 473	0.26 487	0.23 472	0.38 509	0.56 531	0.30 491	0.55 533	0.39 513	0.26 479	0.23 463	0.30 518	0.10 409	0.09 444	0.09 372	0.10 432	0.11 448	0.11 450

Wz-Net-MNSev	0.22 470	0.13 456	0.31 497	0.20 421	0.14 473	0.36 530	0.24 484	0.33 469	0.44 502	0.28 481	0.40 496	0.38 505	0.19 429	0.24 472	0.25 486	0.09 372	0.07 392	0.09 372	0.09 397	0.12 462	0.10 427

HHNet	0.11 202	0.06 65	0.16 364	0.15 87	0.14 473	0.07 27	0.13 121	0.20 246	0.17 220	0.14 256	0.25 380	0.11 192	0.08 155	0.13 251	0.10 134	0.05 32	0.04 36	0.08 293	0.06 202	0.05 111	0.09 403

Anonymous3	0.16 393	0.13 456	0.33 503	0.26 509	0.14 473	0.27 496	0.17 333	0.28 405	0.28 398	0.15 283	0.17 254	0.14 253	0.10 216	0.15 298	0.12 252	0.08 315	0.08 418	0.08 293	0.08 353	0.08 336	0.11 450

pcwnet_v2	0.19 438	0.10 385	0.26 472	0.17 235	0.14 473	0.18 389	0.15 235	0.37 502	0.46 509	0.19 372	0.24 351	0.21 365	0.19 429	0.20 425	0.19 419	0.13 485	0.10 463	0.10 417	0.10 432	0.11 448	0.13 481

APVNet	0.22 470	0.12 427	0.19 426	0.18 316	0.14 473	0.32 511	0.31 542	0.39 513	0.32 429	0.27 467	0.40 496	0.30 460	0.29 503	0.26 479	0.25 486	0.11 437	0.12 489	0.11 448	0.14 494	0.12 462	0.12 462

Syn2CoEx	0.21 461	0.16 482	0.27 479	0.29 531	0.14 473	0.26 487	0.20 437	0.33 469	0.31 422	0.28 481	0.36 472	0.27 436	0.25 474	0.19 400	0.24 477	0.16 518	0.12 489	0.14 492	0.11 462	0.09 397	0.08 359

Nwc_Net	0.23 485	0.16 482	0.21 446	0.25 504	0.14 473	0.24 469	0.26 506	0.37 502	0.38 473	0.22 423	0.41 506	0.30 460	0.28 495	0.28 493	0.25 486	0.11 437	0.10 463	0.17 513	0.20 527	0.10 428	0.10 427

ADCMid	0.25 501	0.15 474	0.40 520	0.20 421	0.14 473	0.25 479	0.26 506	0.34 478	0.38 473	0.36 512	0.44 518	0.34 490	0.40 532	0.35 521	0.33 529	0.10 409	0.09 444	0.11 448	0.11 462	0.13 478	0.12 462

FBW_ROB	0.24 492	0.17 493	0.22 452	0.26 509	0.14 473	0.25 479	0.22 463	0.41 523	0.41 485	0.41 527	0.41 506	0.42 520	0.27 487	0.31 504	0.23 466	0.09 372	0.14 511	0.14 492	0.12 481	0.11 448	0.09 403

WCMA_ROB	0.24 492	0.11 410	0.22 452	0.17 235	0.14 473	0.32 511	0.15 235	0.32 450	0.32 429	0.38 518	0.53 530	0.40 517	0.34 520	0.34 515	0.25 486	0.11 437	0.12 489	0.12 465	0.10 432	0.14 491	0.14 498

Wz-Net-TNSev	0.29 518	0.20 510	0.65 546	0.19 372	0.15 489	0.38 534	0.27 513	0.35 491	0.55 529	0.34 509	0.42 513	0.45 528	0.38 527	0.32 510	0.30 518	0.12 462	0.13 502	0.10 417	0.12 481	0.15 506	0.14 498

DDUNet	0.22 470	0.17 493	0.21 446	0.22 465	0.15 489	0.25 479	0.24 484	0.29 415	0.30 415	0.31 497	0.36 472	0.33 484	0.25 474	0.24 472	0.20 425	0.18 525	0.13 502	0.17 513	0.11 462	0.16 513	0.16 516

UDG	0.21 461	0.17 493	0.19 426	0.23 485	0.15 489	0.30 508	0.20 437	0.33 469	0.35 456	0.23 435	0.28 418	0.31 472	0.27 487	0.20 425	0.22 454	0.15 502	0.12 489	0.13 480	0.09 397	0.14 491	0.14 498

MFN_U_SF_RVC	0.32 526	0.21 516	0.55 537	0.30 533	0.15 489	0.34 520	0.17 333	0.52 547	0.46 509	0.46 539	0.55 533	0.59 545	0.39 529	0.35 521	0.37 537	0.15 502	0.14 511	0.18 522	0.21 529	0.16 513	0.15 505

RTS	0.45 545	0.19 506	3.26 580	0.24 494	0.15 489	0.74 561	0.20 437	0.36 497	0.76 558	0.42 530	0.43 516	0.31 472	0.41 537	0.53 551	0.35 532	0.10 409	0.08 418	0.13 480	0.12 481	0.15 506	0.15 505

RTSA	0.45 545	0.19 506	3.26 580	0.24 494	0.15 489	0.74 561	0.20 437	0.36 497	0.76 558	0.42 530	0.43 516	0.31 472	0.41 537	0.53 551	0.35 532	0.10 409	0.08 418	0.13 480	0.12 481	0.15 506	0.15 505

ADCPNet	0.25 501	0.16 482	0.61 543	0.21 450	0.15 489	0.35 528	0.25 499	0.32 450	0.35 456	0.30 491	0.40 496	0.36 496	0.28 495	0.28 493	0.32 526	0.12 462	0.10 463	0.11 448	0.12 481	0.14 491	0.13 481

CC-Net-ROB	0.28 514	0.31 541	0.36 512	0.29 531	0.15 489	0.25 479	0.19 416	0.45 537	0.33 436	0.39 520	0.37 478	0.39 513	0.31 511	0.27 482	0.26 496	0.24 546	0.19 530	0.30 547	0.23 536	0.18 524	0.15 505

NVstereo2D	0.19 438	0.10 385	0.15 330	0.17 235	0.15 489	0.28 502	0.23 472	0.44 534	0.42 492	0.15 283	0.27 405	0.25 419	0.19 429	0.22 452	0.17 389	0.09 372	0.06 322	0.10 417	0.08 353	0.15 506	0.09 403

PSMNet_ROB	0.21 461	0.11 410	0.15 330	0.27 521	0.15 489	0.24 469	0.35 546	0.43 532	0.37 468	0.27 467	0.32 448	0.32 481	0.22 454	0.21 441	0.26 496	0.12 462	0.08 418	0.13 480	0.11 462	0.09 397	0.09 403

rvit_105_1	0.19 438	0.11 410	0.25 469	0.21 450	0.16 499	0.21 443	0.27 513	0.31 439	0.41 485	0.19 372	0.20 300	0.22 383	0.17 400	0.19 400	0.17 389	0.12 462	0.12 489	0.13 480	0.15 510	0.08 336	0.07 295

rvit_stereo_0075_2	0.17 413	0.12 427	0.25 469	0.23 485	0.16 499	0.13 262	0.10 41	0.30 429	0.27 384	0.20 394	0.28 418	0.22 383	0.15 351	0.18 385	0.13 293	0.16 518	0.10 463	0.17 513	0.10 432	0.10 428	0.09 403

Anonymous_2	0.22 470	0.17 493	0.28 484	0.15 87	0.16 499	0.32 511	0.22 463	0.22 290	0.17 220	0.23 435	0.24 351	0.26 428	0.27 487	0.27 482	0.23 466	0.22 540	0.25 547	0.17 513	0.17 521	0.17 520	0.17 524

WZ-Net	0.28 514	0.17 493	0.78 560	0.22 465	0.16 499	0.34 520	0.29 528	0.39 513	0.57 533	0.24 444	0.55 533	0.37 501	0.24 466	0.33 512	0.35 532	0.09 372	0.08 418	0.09 372	0.10 432	0.14 491	0.16 516

FINET	0.21 461	0.18 503	0.26 472	0.18 316	0.16 499	0.23 464	0.23 472	0.32 450	0.48 511	0.25 457	0.32 448	0.22 383	0.22 454	0.22 452	0.17 389	0.18 525	0.16 520	0.11 448	0.10 432	0.15 506	0.13 481

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 523	0.24 524	0.29 492	0.36 543	0.16 499	0.34 520	0.30 536	0.32 450	0.42 492	0.40 523	0.46 520	0.38 505	0.31 511	0.34 515	0.28 510	0.19 530	0.20 533	0.26 535	0.29 545	0.18 524	0.19 532

FADNet-RVC	0.20 450	0.20 510	0.38 516	0.21 450	0.16 499	0.20 427	0.15 235	0.26 365	0.26 375	0.26 461	0.32 448	0.26 428	0.21 445	0.22 452	0.19 419	0.12 462	0.13 502	0.12 465	0.14 494	0.13 478	0.18 527

RGC	0.25 501	0.20 510	0.29 492	0.28 524	0.16 499	0.22 451	0.23 472	0.32 450	0.44 502	0.27 467	0.40 496	0.38 505	0.27 487	0.36 526	0.22 454	0.11 437	0.13 502	0.17 513	0.17 521	0.14 491	0.16 516

G-Net	0.24 492	0.16 482	0.36 512	0.22 465	0.16 499	0.51 544	0.23 472	0.29 415	0.34 447	0.36 512	0.38 483	0.31 472	0.29 503	0.27 482	0.26 496	0.11 437	0.09 444	0.12 465	0.09 397	0.16 513	0.13 481

NCC-stereo	0.24 492	0.15 474	0.31 497	0.26 509	0.16 499	0.20 427	0.30 536	0.40 517	0.40 482	0.24 444	0.38 483	0.33 484	0.28 495	0.36 526	0.27 503	0.12 462	0.11 475	0.15 504	0.22 532	0.13 478	0.13 481

Abc-Net	0.24 492	0.15 474	0.31 497	0.26 509	0.16 499	0.20 427	0.30 536	0.40 517	0.40 482	0.24 444	0.38 483	0.33 484	0.28 495	0.36 526	0.27 503	0.12 462	0.11 475	0.15 504	0.22 532	0.13 478	0.13 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 492	0.17 493	0.42 524	0.26 509	0.16 499	0.22 451	0.28 519	0.37 502	0.50 519	0.26 461	0.29 430	0.24 406	0.28 495	0.21 441	0.22 454	0.15 502	0.11 475	0.20 526	0.18 525	0.12 462	0.13 481

AnyNet_C32	0.26 508	0.16 482	0.36 512	0.20 421	0.16 499	0.25 479	0.30 536	0.32 450	0.44 502	0.31 497	0.49 524	0.30 460	0.33 516	0.40 539	0.33 529	0.12 462	0.12 489	0.12 465	0.14 494	0.14 491	0.15 505

GANetREF_RVC	0.31 524	0.34 545	0.27 479	0.35 541	0.16 499	0.32 511	0.41 552	0.48 541	0.51 526	0.35 510	0.35 469	0.34 490	0.33 516	0.39 535	0.32 526	0.27 548	0.20 533	0.29 545	0.15 510	0.18 524	0.17 524
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
DispFullNet	0.27 510	0.21 516	0.65 546	0.28 524	0.16 499	0.26 487	0.17 333	0.33 469	0.58 536	0.27 467	0.38 483	0.43 524	0.23 460	0.38 532	0.23 466	0.12 462	0.06 322	0.19 524	0.11 462	0.21 529	0.15 505

GASNet	0.22 470	0.23 521	0.33 503	0.26 509	0.17 514	0.26 487	0.16 300	0.44 534	0.42 492	0.27 467	0.24 351	0.30 460	0.15 351	0.27 482	0.18 407	0.12 462	0.08 418	0.12 465	0.11 462	0.16 513	0.07 295

FADNet	0.21 461	0.22 520	0.36 512	0.18 316	0.17 514	0.24 469	0.13 121	0.31 439	0.31 422	0.23 435	0.25 380	0.27 436	0.21 445	0.19 400	0.15 358	0.13 485	0.15 517	0.12 465	0.15 510	0.16 513	0.18 527

ADCS	0.29 518	0.18 503	0.45 526	0.21 450	0.17 514	0.28 502	0.23 472	0.41 523	0.63 543	0.40 523	0.49 524	0.40 517	0.36 524	0.39 535	0.40 543	0.13 485	0.12 489	0.13 480	0.14 494	0.16 513	0.16 516

AnyNet_C01	0.36 533	0.25 529	1.37 573	0.22 465	0.17 514	0.48 542	0.27 513	0.35 491	0.39 476	0.39 520	0.74 554	0.46 532	0.38 527	0.45 543	0.47 552	0.13 485	0.13 502	0.13 480	0.14 494	0.14 491	0.15 505

RYNet	0.22 470	0.12 427	0.22 452	0.19 372	0.17 514	0.46 538	0.26 506	0.38 509	0.48 511	0.24 444	0.28 418	0.34 490	0.23 460	0.20 425	0.30 518	0.10 409	0.06 322	0.09 372	0.09 397	0.13 478	0.15 505

LALA_ROB	0.25 501	0.16 482	0.22 452	0.26 509	0.17 514	0.27 496	0.27 513	0.42 528	0.37 468	0.33 507	0.38 483	0.51 538	0.26 479	0.28 493	0.27 503	0.16 518	0.09 444	0.12 465	0.11 462	0.13 478	0.12 462

TCMNet	0.19 438	0.12 427	0.19 426	0.20 421	0.18 520	0.20 427	0.24 484	0.27 386	0.36 461	0.23 435	0.26 397	0.25 419	0.19 429	0.19 400	0.23 466	0.13 485	0.11 475	0.11 448	0.12 481	0.13 478	0.12 462

SHD	0.26 508	0.15 474	0.30 495	0.24 494	0.18 520	0.22 451	0.15 235	0.38 509	0.71 551	0.32 503	0.41 506	0.36 496	0.28 495	0.32 510	0.29 513	0.12 462	0.11 475	0.14 492	0.13 491	0.16 513	0.20 533

NCCL2	0.23 485	0.15 474	0.17 392	0.34 539	0.18 520	0.24 469	0.23 472	0.34 478	0.28 398	0.31 497	0.38 483	0.38 505	0.28 495	0.23 463	0.24 477	0.15 502	0.12 489	0.18 522	0.21 529	0.13 478	0.13 481

SQANet	0.23 485	0.23 521	0.30 495	0.30 533	0.19 523	0.27 496	0.13 121	0.29 415	0.33 436	0.24 444	0.37 478	0.31 472	0.22 454	0.27 482	0.23 466	0.15 502	0.10 463	0.21 527	0.16 514	0.21 529	0.15 505

XQC	0.28 514	0.23 521	0.51 532	0.28 524	0.19 523	0.34 520	0.27 513	0.36 497	0.57 533	0.31 497	0.30 436	0.37 501	0.30 507	0.38 532	0.38 539	0.13 485	0.09 444	0.15 504	0.12 481	0.17 520	0.18 527

CSAN	0.29 518	0.24 524	0.27 479	0.34 539	0.19 523	0.33 517	0.42 555	0.37 502	0.50 519	0.38 518	0.40 496	0.44 526	0.33 516	0.28 493	0.30 518	0.20 532	0.16 520	0.19 524	0.19 526	0.14 491	0.15 505

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 202	0.05 18	0.14 281	0.15 87	0.20 526	0.09 79	0.17 333	0.21 268	0.15 172	0.11 170	0.14 204	0.10 171	0.07 115	0.10 74	0.08 17	0.06 131	0.05 202	0.07 211	0.07 289	0.07 274	0.09 403

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 542	0.39 549	0.54 535	0.40 546	0.20 526	0.64 553	0.32 544	0.53 549	0.72 552	0.71 553	0.72 551	0.61 547	0.54 550	0.51 547	0.46 551	0.20 532	0.19 530	0.29 545	0.30 547	0.23 533	0.18 527

PDISCO_ROB	0.27 510	0.16 482	0.26 472	0.28 524	0.20 526	0.32 511	0.26 506	0.44 534	0.57 533	0.28 481	0.40 496	0.45 528	0.29 503	0.33 512	0.34 531	0.12 462	0.09 444	0.17 513	0.16 514	0.17 520	0.13 481

BEATNet-Init1	0.52 551	0.27 532	0.62 544	0.30 533	0.21 529	0.76 565	0.29 528	0.54 550	0.65 546	0.86 564	0.95 565	2.07 582	0.62 559	0.56 555	0.42 547	0.18 525	0.18 527	0.23 532	0.22 532	0.22 532	0.21 535

MSMD_ROB	0.31 524	0.26 530	0.26 472	0.24 494	0.21 529	0.34 520	0.25 499	0.34 478	0.39 476	0.40 523	0.69 548	0.45 528	0.40 532	0.34 515	0.27 503	0.20 532	0.19 530	0.26 535	0.25 538	0.23 533	0.22 537

PVD	0.39 535	0.20 510	0.39 518	0.31 537	0.22 531	0.29 505	0.43 557	0.52 547	0.96 565	0.55 545	0.79 558	0.53 542	0.59 556	0.52 549	0.38 539	0.19 530	0.14 511	0.17 513	0.14 494	0.24 540	0.31 552

PA-Net	0.23 485	0.18 503	0.33 503	0.28 524	0.22 531	0.21 443	0.38 551	0.29 415	0.39 476	0.22 423	0.32 448	0.25 419	0.26 479	0.20 425	0.25 486	0.09 372	0.23 545	0.15 504	0.22 532	0.09 397	0.13 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	0.33 529	0.27 532	0.28 484	0.26 509	0.23 533	0.37 531	0.28 519	0.40 517	0.43 497	0.45 536	0.56 538	0.51 538	0.40 532	0.37 530	0.29 513	0.21 536	0.20 533	0.27 538	0.26 539	0.25 541	0.24 540

FC-DCNN	0.33 529	0.27 532	0.28 484	0.26 509	0.23 533	0.37 531	0.28 519	0.40 517	0.43 497	0.45 536	0.55 533	0.51 538	0.40 532	0.37 530	0.30 518	0.21 536	0.20 533	0.27 538	0.26 539	0.25 541	0.24 540

ACVNet-4b	0.39 535	0.53 555	0.55 537	0.45 551	0.24 535	0.47 540	0.18 378	0.49 543	0.64 544	0.42 530	0.45 519	0.60 546	0.27 487	0.34 515	0.24 477	0.33 552	0.14 511	0.48 555	0.42 555	0.30 548	0.26 547

DGSMNet	0.24 492	0.19 506	0.33 503	0.21 450	0.24 535	0.24 469	0.20 437	0.35 491	0.41 485	0.24 444	0.32 448	0.38 505	0.21 445	0.29 500	0.23 466	0.12 462	0.11 475	0.14 492	0.16 514	0.23 533	0.23 539

FCDSN-DC	0.33 529	0.28 536	0.28 484	0.30 533	0.24 535	0.39 535	0.28 519	0.42 528	0.42 492	0.43 533	0.53 530	0.51 538	0.41 537	0.36 526	0.30 518	0.21 536	0.20 533	0.27 538	0.26 539	0.25 541	0.24 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 545	0.27 532	0.27 479	0.27 521	0.24 535	0.47 540	0.31 542	0.55 551	0.59 537	0.72 555	1.13 574	1.15 566	0.61 557	0.52 549	0.37 537	0.21 536	0.20 533	0.27 538	0.31 549	0.25 541	0.24 540

ELAS_RVC	0.41 540	0.29 539	0.33 503	0.28 524	0.24 535	0.54 546	0.36 547	0.49 543	0.59 537	0.72 555	0.74 554	0.65 551	0.54 550	0.54 553	0.40 543	0.22 540	0.20 533	0.27 538	0.26 539	0.26 545	0.25 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 540	0.29 539	0.33 503	0.27 521	0.24 535	0.60 551	0.36 547	0.50 545	0.50 519	0.71 553	0.79 558	0.67 553	0.54 550	0.51 547	0.42 547	0.22 540	0.20 533	0.27 538	0.26 539	0.26 545	0.25 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE	0.45 545	0.33 543	1.03 569	0.33 538	0.25 541	0.35 528	0.29 528	0.64 558	1.07 566	0.43 533	0.41 506	0.42 520	0.53 548	0.70 561	0.51 558	0.30 549	0.21 544	0.41 553	0.38 553	0.23 533	0.22 537

STTRV1_RVC	0.25 501	0.26 530	0.39 518	0.19 372	0.26 542	0.30 508	0.24 484	0.34 478	0.35 456	0.36 512	0.34 464	0.31 472	0.31 511	0.28 493	0.25 486	0.17 523	0.10 463	0.16 510	0.14 494	0.17 520	0.12 462

PASM	0.32 526	0.24 524	0.48 531	0.28 524	0.27 543	0.29 505	0.30 536	0.34 478	0.49 516	0.35 510	0.39 491	0.46 532	0.34 520	0.34 515	0.35 532	0.23 544	0.25 547	0.26 535	0.28 544	0.23 533	0.21 535

otaku	0.39 535	0.37 548	0.52 533	0.44 550	0.28 544	0.58 548	0.24 484	0.41 523	0.62 542	0.40 523	0.49 524	0.46 532	0.33 516	0.40 539	0.32 526	0.30 549	0.30 551	0.39 551	0.33 550	0.29 547	0.28 548

ACVNet_1	0.44 543	0.49 554	0.60 542	0.45 551	0.28 544	0.49 543	0.27 513	0.57 554	0.72 552	0.62 548	0.58 542	0.74 557	0.49 546	0.50 546	0.35 532	0.26 547	0.24 546	0.39 551	0.29 545	0.31 551	0.24 540

ccnet	0.29 518	0.28 536	0.23 461	0.20 421	0.28 544	0.41 537	0.21 454	0.45 537	0.33 436	0.36 512	0.46 520	0.36 496	0.30 507	0.39 535	0.42 547	0.23 544	0.14 511	0.21 527	0.17 521	0.23 533	0.18 527

NVStereoNet_ROB	0.46 549	0.36 547	0.46 529	0.41 548	0.28 544	0.34 520	0.34 545	0.48 541	0.60 540	0.72 555	0.93 563	0.70 556	0.66 560	0.47 544	0.60 562	0.22 540	0.33 554	0.34 549	0.34 552	0.30 548	0.30 551
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 538	0.40 550	0.53 534	0.46 554	0.30 548	0.65 554	0.24 484	0.46 539	0.68 549	0.41 527	0.49 524	0.48 536	0.42 540	0.39 535	0.31 525	0.32 551	0.28 549	0.37 550	0.30 547	0.32 552	0.29 549

PWCK	0.71 560	0.94 574	0.95 567	0.76 563	0.31 549	0.74 561	0.36 547	0.90 565	0.90 563	0.96 568	0.75 556	0.95 561	0.61 557	0.87 571	0.66 565	0.72 571	0.46 559	0.75 566	0.49 559	0.69 570	0.44 561

PSMNet-RUCA	0.27 510	0.33 543	0.41 522	0.36 543	0.32 550	0.18 389	0.19 416	0.42 528	0.30 415	0.33 507	0.41 506	0.39 513	0.25 474	0.31 504	0.20 425	0.18 525	0.10 463	0.25 534	0.15 510	0.21 529	0.16 516

GCST	0.37 534	0.42 552	0.26 472	1.02 576	0.39 551	0.18 389	0.08 8	0.20 246	0.17 220	0.28 481	0.25 380	0.15 282	0.12 271	0.16 332	0.14 330	0.64 569	0.43 558	0.75 566	0.65 569	0.63 563	0.46 562

SAMSARA	0.40 538	0.28 536	0.33 503	0.55 557	0.39 551	0.82 568	1.23 582	0.47 540	0.51 526	0.36 512	0.35 469	0.55 544	0.39 529	0.38 532	0.39 541	0.15 502	0.20 533	0.15 504	0.14 494	0.23 533	0.20 533

ACVNet_2	0.66 559	0.66 563	0.68 554	0.63 559	0.41 553	0.71 559	0.49 559	0.96 570	1.39 575	0.89 565	1.09 570	1.04 562	0.73 563	0.54 553	0.47 552	0.43 558	0.40 557	0.53 560	0.44 556	0.47 555	0.35 556

MADNet+	0.75 563	0.71 565	3.70 583	0.66 560	0.41 553	0.98 573	0.97 580	0.69 560	0.73 556	0.52 542	0.57 540	0.64 549	0.68 562	0.86 570	1.01 578	0.34 553	0.36 556	0.28 544	0.23 536	0.36 553	0.31 552

RainbowNet	0.54 553	0.61 559	0.70 558	0.57 558	0.43 555	0.65 554	0.37 550	0.60 556	0.87 562	0.50 541	0.66 545	0.64 549	0.47 544	0.49 545	0.43 550	0.47 560	0.48 564	0.52 559	0.41 554	0.52 557	0.40 559

Consistency-Raft	0.44 543	0.40 550	0.45 526	0.37 545	0.43 555	0.46 538	0.41 552	0.57 554	0.55 529	0.32 503	0.73 552	0.33 484	0.48 545	0.42 542	0.49 554	0.39 554	0.35 555	0.45 554	0.51 562	0.42 554	0.29 549

JetBlue	0.71 560	0.45 553	1.14 571	0.51 555	0.47 557	2.02 582	0.64 569	0.75 561	0.70 550	0.69 552	0.77 557	1.22 568	0.83 567	1.03 578	1.01 578	0.40 555	0.28 549	0.33 548	0.33 550	0.30 548	0.34 555

IMH-64-1	0.65 557	0.61 559	0.68 554	0.71 561	0.51 558	0.59 549	0.49 559	0.91 566	0.85 560	0.74 559	1.02 567	0.81 558	0.78 565	0.79 563	0.49 554	0.42 556	0.46 559	0.71 563	0.47 557	0.52 557	0.39 557

IMH-64	0.65 557	0.61 559	0.68 554	0.71 561	0.51 558	0.59 549	0.49 559	0.91 566	0.85 560	0.74 559	1.02 567	0.81 558	0.78 565	0.79 563	0.49 554	0.42 556	0.46 559	0.71 563	0.47 557	0.52 557	0.39 557

IMH	0.71 560	0.64 562	0.68 554	0.76 563	0.54 560	0.69 557	0.54 563	0.98 572	1.10 568	0.82 563	1.09 570	0.89 560	0.88 570	0.87 571	0.52 559	0.44 559	0.50 568	0.75 566	0.51 562	0.56 562	0.41 560

SGM+DAISY	0.56 554	0.57 556	0.65 546	0.40 546	0.54 560	0.66 556	0.49 559	0.56 552	0.45 508	0.66 549	0.69 548	0.67 553	0.56 554	0.63 558	0.56 560	0.59 566	0.48 564	0.50 556	0.50 561	0.52 557	0.58 565

SPS-STEREO	0.57 555	0.58 557	0.65 546	0.45 551	0.55 562	0.62 552	0.44 558	0.62 557	0.50 519	0.68 551	0.64 544	0.66 552	0.57 555	0.61 557	0.60 562	0.62 568	0.47 563	0.51 557	0.49 559	0.55 561	0.58 565
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER-64	0.95 572	0.94 574	1.43 575	0.87 571	0.56 563	1.18 581	0.87 577	0.77 562	0.94 564	1.04 571	0.85 560	1.58 579	1.21 581	0.94 575	0.96 576	0.87 577	0.57 576	1.03 577	0.88 578	0.78 574	0.73 575

LVE	0.83 568	0.85 572	0.85 565	0.80 566	0.56 563	1.04 578	0.65 570	1.05 575	1.47 578	0.96 568	1.22 578	1.10 565	0.85 568	0.83 566	0.71 570	0.49 561	0.55 574	0.76 569	0.60 567	0.65 565	0.59 570

Dean	0.87 569	0.86 573	0.79 562	0.81 567	0.56 563	0.90 569	0.63 567	1.15 581	1.73 581	1.15 576	1.15 575	1.31 571	0.99 574	0.81 565	0.81 574	0.57 564	0.56 575	0.77 570	0.64 568	0.66 566	0.58 565

TorneroNet-64	0.76 564	0.72 566	0.74 559	0.78 565	0.58 566	0.91 572	0.56 564	0.84 564	1.29 572	0.66 549	0.90 561	1.40 574	0.75 564	0.85 569	0.67 568	0.49 561	0.46 559	0.72 565	0.59 565	0.67 567	0.53 563

LSM	0.33 529	0.20 510	0.58 541	0.26 509	0.60 567	0.34 520	0.25 499	0.42 528	0.48 511	0.45 536	0.58 542	0.42 520	0.36 524	0.35 521	0.25 486	0.12 462	0.20 533	0.14 492	0.16 514	0.19 527	0.33 554

anonymity	0.53 552	0.58 557	0.65 546	0.41 548	0.61 568	0.53 545	0.41 552	0.56 552	0.41 485	0.55 545	0.50 528	0.49 537	0.55 553	0.58 556	0.50 557	0.58 565	0.50 568	0.51 557	0.51 562	0.51 556	0.57 564

WAO-6	0.81 566	0.80 569	0.62 544	0.86 570	0.63 569	0.76 565	0.58 566	0.98 572	1.54 580	0.90 566	0.96 566	1.07 564	1.03 575	0.70 561	0.66 565	0.72 571	0.49 566	0.90 574	0.71 572	0.68 568	0.58 565

TorneroNet	0.82 567	0.74 567	0.81 564	0.84 568	0.63 569	0.99 574	0.63 567	0.96 570	1.16 569	0.80 562	1.11 572	1.36 573	0.86 569	0.93 574	0.80 573	0.56 563	0.49 566	0.78 571	0.66 570	0.73 573	0.63 573

WAO-7	0.79 565	0.78 568	0.54 535	0.85 569	0.67 571	0.74 561	0.68 573	1.05 575	1.32 573	0.90 566	1.20 577	1.04 562	0.92 571	0.69 560	0.66 565	0.60 567	0.62 578	0.67 562	0.68 571	0.64 564	0.58 565

WAO-8	0.91 570	0.81 570	0.65 546	0.94 573	0.69 572	0.90 569	0.67 571	1.07 578	1.83 583	1.06 573	1.45 580	1.30 569	1.07 576	0.84 567	0.78 571	0.74 573	0.53 571	0.86 572	0.75 573	0.69 570	0.62 571

Venus	0.91 570	0.81 570	0.65 546	0.94 573	0.69 572	0.90 569	0.67 571	1.07 578	1.83 583	1.06 573	1.45 580	1.30 569	1.07 576	0.84 567	0.78 571	0.74 573	0.53 571	0.86 572	0.75 573	0.69 570	0.62 571

MFMNet_re	0.64 556	0.66 563	0.65 546	0.51 555	0.69 572	0.69 557	0.57 565	0.64 558	0.73 556	0.60 547	0.73 552	0.62 548	0.67 561	0.65 559	0.60 562	0.66 570	0.58 577	0.63 561	0.59 565	0.68 568	0.69 574

UNDER WATER	0.97 573	0.97 576	1.42 574	0.99 575	0.70 575	1.12 580	0.84 576	0.80 563	1.08 567	1.01 570	0.90 561	1.55 578	1.22 582	1.03 578	1.00 577	0.78 575	0.53 571	1.02 576	0.87 577	0.80 575	0.74 576

notaker	0.97 573	1.11 577	0.98 568	1.13 578	0.81 576	0.73 560	0.68 573	0.93 568	1.16 569	1.18 578	1.18 576	1.41 575	1.16 580	1.08 580	0.69 569	0.81 576	0.64 579	1.17 579	0.79 575	0.98 577	0.80 578

HanzoNet	1.29 578	1.26 581	1.19 572	1.12 577	0.85 577	1.02 577	0.83 575	1.03 574	1.48 579	1.64 581	1.61 582	2.50 584	1.72 583	1.61 582	1.61 581	1.26 582	0.80 581	1.31 582	1.01 580	1.02 579	0.86 579

ktn	1.01 575	1.21 579	0.80 563	1.23 580	0.86 578	1.01 576	0.87 577	0.94 569	1.39 575	1.04 571	1.12 573	1.15 566	1.07 576	0.94 575	0.59 561	1.28 583	0.71 580	1.38 583	0.83 576	1.02 579	0.75 577

DPSimNet_ROB	1.11 577	1.23 580	0.78 560	1.13 578	0.88 579	1.10 579	1.13 581	1.16 582	1.23 571	1.43 580	1.02 567	1.41 575	1.10 579	0.90 573	1.60 580	1.46 584	0.51 570	1.21 581	1.03 581	0.90 576	1.01 582

KSHMR	1.09 576	1.17 578	0.88 566	1.25 581	1.00 580	0.99 574	0.96 579	1.13 580	1.37 574	1.16 577	1.29 579	1.41 575	0.96 573	1.01 577	0.92 575	1.03 580	1.08 582	1.20 580	1.03 581	1.01 578	0.97 580

JetRed	1.62 579	1.46 582	2.98 578	0.92 572	1.21 581	4.99 585	1.53 584	1.27 583	1.39 575	1.83 582	1.74 583	1.60 580	0.95 572	1.41 581	2.45 585	0.90 579	1.60 584	0.93 575	0.90 579	1.35 581	0.99 581

tt	4.67 584	0.06 65	3.55 582	2.02 584	1.55 582	10.25 590	16.71 589	8.91 594	5.03 586	1.31 579	0.94 564	4.71 585	4.76 586	3.33 585	5.87 588	6.06 593	10.30 597	1.88 587	2.11 587	2.75 585	1.21 583

MADNet++	1.95 580	1.75 583	1.59 576	1.82 583	1.69 583	2.33 583	1.40 583	2.35 585	2.09 585	2.57 585	2.36 585	2.24 583	2.17 584	2.28 583	2.34 583	1.87 585	1.66 585	1.54 584	1.34 584	1.92 583	1.77 585

LRCNet_RVC	10.62 594	13.42 597	7.30 586	18.92 597	2.07 584	0.33 517	0.30 536	5.59 589	0.48 511	13.03 596	17.94 597	8.87 591	5.65 587	4.79 587	1.89 582	23.51 601	2.73 590	27.55 602	25.71 602	16.07 599	16.33 600

ASD4	3.54 582	3.38 586	2.05 577	1.72 582	2.51 585	9.03 589	17.71 590	2.25 584	5.51 587	2.46 584	2.81 586	2.03 581	3.36 585	2.73 584	5.06 586	1.22 581	1.34 583	1.13 578	1.33 583	1.68 582	1.49 584

xxxxx1	7.79 586	5.02 589	7.31 587	3.12 585	3.85 586	16.35 594	22.88 592	5.86 590	8.69 589	7.97 590	8.54 588	9.12 592	8.27 590	10.18 592	10.92 590	2.42 587	2.45 587	3.56 590	12.37 594	3.77 586	3.06 588

tt_ll	7.79 586	5.02 589	7.31 587	3.12 585	3.85 586	16.35 594	22.88 592	5.86 590	8.69 589	7.97 590	8.54 588	9.12 592	8.27 590	10.18 592	10.92 590	2.42 587	2.45 587	3.56 590	12.37 594	3.77 586	3.06 588

ff	7.79 586	5.02 589	7.31 587	3.12 585	3.85 586	16.35 594	22.88 592	5.86 590	8.69 589	7.97 590	8.54 588	9.12 592	8.27 590	10.18 592	10.92 590	2.42 587	2.45 587	3.56 590	12.37 594	3.77 586	3.06 588

PML	8.91 592	9.34 596	6.13 585	5.35 588	6.41 589	14.99 593	23.38 597	5.27 586	6.83 588	18.04 598	28.19 603	7.67 590	6.83 588	7.85 591	5.75 587	5.35 592	1.83 586	5.95 596	1.93 586	8.64 594	2.52 587

USTest	6.22 585	2.73 585	3.00 579	6.57 591	7.29 590	14.37 592	21.57 591	7.00 593	9.56 592	5.34 589	6.10 587	5.72 588	7.64 589	6.41 590	6.96 589	1.97 586	3.42 591	1.64 585	2.15 588	2.66 584	2.36 586

Anonymous_1	10.96 595	7.92 593	7.46 590	10.33 592	10.06 591	18.65 598	26.34 598	11.06 595	13.44 596	9.40 593	10.05 593	9.67 595	11.23 595	10.73 595	12.72 595	6.42 594	8.38 594	5.77 593	10.61 593	12.12 595	6.77 592

DGTPSM_ROB	8.06 590	4.48 587	8.63 593	5.35 588	10.72 592	8.32 587	22.97 595	5.46 587	13.35 594	5.12 587	9.92 591	5.08 586	10.40 593	5.52 588	12.58 593	3.79 590	8.00 592	3.50 588	7.02 591	3.83 589	7.14 593

DPSMNet_ROB	8.06 590	4.48 587	8.63 593	5.37 590	10.74 593	8.32 587	22.98 596	5.46 587	13.36 595	5.12 587	9.92 591	5.08 586	10.40 593	5.53 589	12.58 593	3.80 591	8.00 592	3.50 588	7.02 591	3.83 589	7.14 593

DPSM_ROB	11.15 596	8.58 594	8.00 591	10.88 593	11.58 594	19.10 599	26.71 599	12.05 596	14.07 597	10.36 594	10.84 594	10.33 596	11.86 596	11.70 596	13.54 596	6.99 595	8.79 595	5.89 594	6.95 589	7.29 592	7.42 595

DPSM	11.15 596	8.58 594	8.00 591	10.88 593	11.58 594	19.10 599	26.71 599	12.05 596	14.07 597	10.36 594	10.84 594	10.33 596	11.86 596	11.70 596	13.54 596	6.99 595	8.79 595	5.89 594	6.95 589	7.29 592	7.42 595

TCMNet-wrong-test	3.67 583	5.48 592	3.89 584	12.18 595	11.75 596	4.65 584	3.88 585	1.06 577	0.72 552	1.09 575	2.15 584	6.30 589	0.53 548	3.43 586	2.36 584	0.89 578	0.20 533	1.87 586	1.69 585	5.57 591	3.62 591

DLNR_Zeroshot_test	10.40 593	1.82 584	19.49 599	120.77 604	13.11 597	0.06 8	0.13 121	0.23 309	0.10 41	0.07 31	0.10 131	0.09 140	0.06 35	0.10 74	0.09 52	0.13 485	0.04 36	0.06 119	0.04 52	51.54 603	0.04 42

HaxPig	15.71 598	18.52 601	19.18 598	16.89 596	15.89 598	7.73 586	7.60 586	13.31 598	10.82 593	15.42 597	14.91 596	15.98 598	14.92 598	15.58 598	15.98 598	18.95 600	16.73 598	19.46 600	18.08 600	19.26 600	19.05 601

MEDIAN_ROB	20.38 599	24.04 602	23.31 600	21.23 598	21.71 599	10.40 591	7.92 587	17.64 599	15.50 599	20.12 599	19.70 598	20.34 599	20.32 599	21.19 599	21.13 599	23.81 602	21.81 602	24.98 601	23.76 601	24.71 601	23.93 602

CasAABBNet	22.42 600	17.33 599	16.01 595	22.01 599	23.28 600	38.32 601	53.80 602	24.14 601	28.41 602	20.60 600	21.77 600	20.89 601	23.91 601	23.43 600	27.36 601	14.07 597	17.69 600	11.83 598	14.01 598	14.67 596	14.95 598

Selective-RAFT-Error	22.47 601	17.37 600	16.09 596	22.06 600	23.34 601	38.39 602	53.83 603	24.29 603	28.47 603	20.74 601	21.83 601	20.81 600	23.90 600	23.54 602	27.53 603	14.08 598	17.69 600	11.82 597	14.00 597	14.69 597	15.00 599

AVERAGE_ROB	24.90 603	29.20 603	28.14 601	24.89 602	24.64 602	17.75 597	11.12 588	21.45 600	19.93 600	25.12 603	24.46 602	25.12 603	25.46 603	24.69 603	22.83 600	29.76 603	27.13 603	28.97 603	27.95 603	29.91 602	29.47 603

LSM0	22.87 602	17.28 598	18.96 597	22.19 601	29.04 603	38.42 603	53.71 601	24.28 602	28.31 601	20.78 602	21.00 599	21.43 602	24.16 602	23.50 601	27.39 602	14.09 599	17.38 599	11.84 599	14.04 599	14.73 598	14.89 597

test_example2	98.32 604	94.13 604	45.89 602	96.35 603	109.85 604	88.61 604	95.45 604	25.75 604	94.37 604	130.00 605	126.06 605	58.17 604	74.63 604	88.51 604	79.96 604	150.23 604	221.02 604	77.62 604	99.10 604	113.75 604	96.94 604

ccccc	245.47 605	285.66 605	306.18 605	368.85 605	370.60 605	123.16 605	145.33 605	115.05 605	110.08 605	126.68 604	110.87 604	122.83 605	165.88 605	252.94 605	276.56 605	384.56 605	353.86 605	254.69 605	223.00 605	425.87 605	386.83 605

Low-res two-view benchmark