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

LargeStereo	0.24 1	0.17 21	0.31 15	0.38 76	0.22 46	0.24 7	0.22 8	0.50 18	0.23 1	0.28 4	0.35 18	0.30 6	0.22 8	0.31 3	0.28 49	0.14 35	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.13 64

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 37	0.35 34	0.35 32	0.19 11	0.27 27	0.25 35	0.55 32	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 24	0.19 2	0.58 113	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.12 9	0.10 3

MoCha-V2	0.25 3	0.15 4	0.29 11	0.40 128	0.18 8	0.27 27	0.26 41	0.49 14	0.27 3	0.36 19	0.27 4	0.33 20	0.35 83	0.49 55	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.11 10

EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 10	0.33 23	0.34 13	0.20 22	0.35 84	0.20 1	0.52 22	0.36 24	0.28 4	0.27 4	0.41 48	0.18 1	0.45 33	0.26 29	0.14 35	0.10 9	0.16 69	0.14 81	0.13 21	0.11 10

StereoIM	0.26 5	0.18 37	0.36 39	0.36 42	0.26 164	0.27 27	0.27 48	0.43 6	0.35 19	0.27 2	0.26 3	0.41 48	0.28 37	0.40 18	0.28 49	0.16 119	0.14 187	0.16 69	0.13 58	0.14 52	0.12 37

CroCo-Stereo	0.26 5	0.22 137	0.36 39	0.48 278	0.22 46	0.20 1	0.29 65	0.51 19	0.44 56	0.28 4	0.23 1	0.42 54	0.26 21	0.29 1	0.26 29	0.15 85	0.13 160	0.13 11	0.11 18	0.16 117	0.12 37
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
trnet	0.27 7	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 93	0.23 19	0.52 22	0.72 141	0.42 41	0.51 42	0.34 24	0.26 21	0.39 15	0.25 12	0.15 85	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

MIF-Stereo	0.27 7	0.17 21	0.37 50	0.40 128	0.27 189	0.30 48	0.28 58	0.39 2	0.31 7	0.29 7	0.46 27	0.27 3	0.25 15	0.47 47	0.34 105	0.17 152	0.13 160	0.13 11	0.12 33	0.14 52	0.12 37

AEACV	0.27 7	0.17 21	0.31 15	0.34 13	0.45 351	0.26 18	0.28 58	0.37 1	0.32 9	0.30 8	0.46 27	0.31 10	0.37 96	0.36 6	0.24 7	0.14 35	0.10 9	0.15 46	0.12 33	0.13 21	0.11 10

LoS_RVC	0.27 7	0.16 10	0.27 9	0.32 9	0.30 242	0.44 135	0.34 129	0.41 5	0.33 10	0.31 9	0.51 42	0.29 5	0.32 66	0.36 6	0.28 49	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 217

MGS-Stereo	0.28 11	0.19 54	0.40 83	0.36 42	0.23 82	0.37 93	0.30 80	0.39 2	0.44 56	0.31 9	0.51 42	0.40 45	0.24 13	0.43 26	0.26 29	0.15 85	0.12 105	0.15 46	0.13 58	0.14 52	0.13 64

CES	0.28 11	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 392	0.37 93	0.27 48	0.48 12	0.46 61	0.34 16	0.48 33	0.27 3	0.22 8	0.39 15	0.23 5	0.13 13	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.13 21	0.17 171

MC-Stereo	0.28 11	0.17 21	0.32 20	0.38 76	0.20 22	0.26 18	0.26 41	0.49 14	0.37 34	0.37 20	0.61 70	0.41 48	0.31 62	0.55 79	0.25 12	0.13 13	0.09 2	0.14 19	0.12 33	0.12 9	0.11 10

CroCo-Stereo Lap2	0.28 11	0.24 193	0.39 76	0.50 307	0.29 232	0.20 1	0.31 97	0.49 14	0.38 38	0.24 1	0.27 4	0.46 72	0.31 62	0.39 15	0.30 66	0.14 35	0.15 214	0.16 69	0.13 58	0.16 117	0.15 115

CREStereo	0.28 11	0.15 4	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 93	0.25 35	0.51 19	0.72 141	0.42 41	0.51 42	0.32 12	0.26 21	0.38 13	0.25 12	0.16 119	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 10
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
ff7	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.36 42	0.26 164	0.31 58	0.35 146	0.62 62	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 47	0.58 113	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.12 33	0.14 52	0.15 115

IGEVStereo-DCA	0.29 16	0.22 137	0.38 59	0.35 32	0.27 189	0.37 93	0.35 146	0.62 62	0.34 11	0.38 24	0.30 7	0.35 30	0.27 28	0.51 63	0.22 1	0.15 85	0.12 105	0.16 69	0.12 33	0.13 21	0.15 115

ffff	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.36 42	0.26 164	0.31 58	0.35 146	0.62 62	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 47	0.58 113	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.12 33	0.14 52	0.15 115

rrr	0.29 16	0.22 137	0.41 88	0.35 32	0.27 189	0.37 93	0.32 113	0.52 22	0.42 50	0.38 24	0.30 7	0.35 30	0.27 28	0.51 63	0.22 1	0.15 85	0.12 105	0.16 69	0.13 58	0.13 21	0.14 96

11t	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.36 42	0.26 164	0.31 58	0.35 146	0.62 62	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 47	0.58 113	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.12 33	0.14 52	0.15 115

anonymousdsp	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.37 54	0.25 128	0.30 48	0.35 146	0.63 67	0.35 19	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 37	0.59 128	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.12 33	0.14 52	0.15 115

LoS	0.29 16	0.15 4	0.30 13	0.29 3	0.18 8	0.33 72	0.29 65	0.51 19	0.72 141	0.34 16	0.52 49	0.41 48	0.28 37	0.47 47	0.28 49	0.15 85	0.11 59	0.13 11	0.09 7	0.11 1	0.11 10

ProNet	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.35 32	0.24 102	0.32 68	0.43 249	0.57 36	0.37 34	0.33 15	0.30 7	0.32 12	0.28 37	0.57 97	0.26 29	0.13 13	0.11 59	0.16 69	0.13 58	0.13 21	0.13 64

ccc-4	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.36 42	0.26 164	0.31 58	0.35 146	0.62 62	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 47	0.58 113	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.12 33	0.14 52	0.15 115

IGEV-Stereo	0.29 16	0.21 110	0.38 59	0.37 54	0.25 128	0.30 48	0.35 146	0.63 67	0.35 19	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 37	0.59 128	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.12 33	0.14 52	0.15 115
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 16	0.19 54	0.27 9	0.44 224	0.19 11	0.31 58	0.26 41	0.47 10	0.43 52	0.37 20	0.47 32	0.41 48	0.23 10	0.50 59	0.34 105	0.14 35	0.18 271	0.19 167	0.16 133	0.16 117	0.13 64

test_xeample3	0.29 16	0.21 110	0.41 88	0.35 32	0.26 164	0.35 84	0.32 113	0.56 33	0.36 24	0.43 44	0.32 10	0.34 24	0.28 37	0.54 77	0.23 5	0.14 35	0.11 59	0.16 69	0.12 33	0.14 52	0.13 64

CASnet	0.30 28	0.20 77	0.33 23	0.41 153	0.16 3	0.26 18	0.24 28	0.52 22	0.53 77	0.52 65	0.54 53	0.39 42	0.24 13	0.40 18	0.26 29	0.14 35	0.10 9	0.22 245	0.18 197	0.18 168	0.11 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 28	0.15 4	0.31 15	0.30 5	0.17 4	0.55 174	0.23 19	0.44 7	0.55 85	0.59 80	0.68 89	0.37 37	0.26 21	0.35 5	0.27 38	0.15 85	0.16 243	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.14 96

test croco	0.31 30	0.20 77	0.50 204	0.39 101	0.29 232	0.27 27	0.30 80	0.44 7	0.35 19	0.31 9	0.66 83	0.30 6	0.31 62	0.65 175	0.31 73	0.17 152	0.13 160	0.20 191	0.15 103	0.17 149	0.12 37

MIF-Stereo (partial)	0.31 30	0.18 37	0.37 50	0.41 153	0.31 262	0.28 36	0.23 19	0.47 10	0.42 50	0.31 9	0.63 74	0.36 35	0.35 83	0.57 97	0.31 73	0.17 152	0.13 160	0.19 167	0.17 174	0.18 168	0.14 96

RAFT-Stereo-weight	0.32 32	0.18 37	0.33 23	0.39 101	0.22 46	0.26 18	0.29 65	0.67 98	0.80 185	0.53 68	0.51 42	0.58 114	0.20 4	0.47 47	0.27 38	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.11 10

CAS++	0.32 32	0.24 193	0.36 39	0.37 54	0.26 164	0.28 36	0.23 19	0.87 196	0.50 69	0.47 54	0.45 23	0.26 2	0.21 6	0.49 55	0.24 7	0.23 275	0.19 285	0.22 245	0.17 174	0.21 234	0.16 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 32	0.22 137	0.34 31	0.42 190	0.28 209	0.40 111	0.50 284	0.72 140	0.37 34	0.37 20	0.34 17	0.32 12	0.31 62	0.59 128	0.27 38	0.14 35	0.13 160	0.18 129	0.17 174	0.17 149	0.16 154

MSKI-zero shot	0.32 32	0.17 21	0.34 31	0.39 101	0.21 31	0.32 68	0.22 8	0.61 58	0.43 52	0.52 65	0.64 77	0.61 138	0.20 4	0.74 233	0.25 12	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.12 9	0.12 37

iRaftStereo_RVC	0.32 32	0.19 54	0.37 50	0.39 101	0.22 46	0.31 58	0.29 65	0.68 109	0.51 71	0.49 57	0.66 83	0.37 37	0.23 10	0.45 33	0.33 95	0.14 35	0.10 9	0.18 129	0.17 174	0.15 85	0.12 37

CREStereo++_RVC	0.32 32	0.15 4	0.23 1	0.31 7	0.24 102	0.27 27	0.22 8	0.46 9	0.88 231	0.46 51	0.80 137	0.30 6	0.26 21	0.36 6	0.33 95	0.13 13	0.09 2	0.13 11	0.51 395	0.13 21	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 32	0.53 362	0.26 8	0.51 319	0.20 22	0.37 93	0.24 28	0.40 4	0.73 148	0.54 71	0.69 90	0.31 10	0.25 15	0.32 4	0.27 38	0.16 119	0.10 9	0.12 2	0.09 7	0.13 21	0.11 10

PMTNet	0.32 32	0.16 10	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 140	0.22 8	0.56 33	0.63 106	0.46 51	0.54 53	0.39 42	0.34 80	0.48 53	0.24 7	0.75 402	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 10

4D-IteraStereo	0.33 40	0.18 37	0.40 83	0.40 128	0.24 102	0.32 68	0.27 48	0.58 40	0.72 141	0.65 116	0.54 53	0.42 54	0.23 10	0.45 33	0.28 49	0.14 35	0.09 2	0.19 167	0.16 133	0.16 117	0.11 10

modified_for_full_sf	0.34 41	0.18 37	0.52 221	0.38 76	0.22 46	0.49 150	0.27 48	0.52 22	0.34 11	0.64 108	0.50 36	0.83 245	0.34 80	0.48 53	0.24 7	0.13 13	0.11 59	0.15 46	0.12 33	0.13 21	0.12 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 41	0.27 244	0.45 138	0.36 42	0.25 128	0.48 146	0.30 80	0.58 40	0.90 246	0.42 41	0.36 19	0.30 6	0.29 47	0.49 55	0.30 66	0.16 119	0.14 187	0.18 129	0.15 103	0.18 168	0.15 115

AE-Stereo	0.34 41	0.21 110	0.42 107	0.48 278	0.31 262	0.48 146	0.35 146	0.61 58	0.62 96	0.32 14	0.55 58	0.52 88	0.27 28	0.47 47	0.29 61	0.13 13	0.13 160	0.18 129	0.16 133	0.15 85	0.12 37

IGEV_Zeroshot_test	0.34 41	0.18 37	0.67 289	0.39 101	0.28 209	0.30 48	0.25 35	0.74 149	0.31 7	0.62 90	0.57 61	0.54 96	0.25 15	0.53 74	0.27 38	0.14 35	0.10 9	0.15 46	0.14 81	0.14 52	0.12 37

RAFT-Test	0.34 41	0.18 37	0.37 50	0.38 76	0.23 82	0.50 152	0.23 19	0.69 117	0.40 42	0.60 84	0.85 167	0.61 138	0.28 37	0.46 40	0.27 38	0.14 35	0.11 59	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 37

CAS	0.34 41	0.13 1	0.25 7	1.28 408	0.30 242	0.46 142	0.38 197	0.48 12	0.47 64	0.34 16	0.52 49	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 38	0.69 400	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.15 115

test-3	0.34 41	0.16 10	0.43 116	0.39 101	0.21 31	0.43 131	0.22 8	0.63 67	0.78 176	0.71 151	0.45 23	0.64 153	0.27 28	0.43 26	0.31 73	0.12 4	0.09 2	0.17 94	0.13 58	0.12 9	0.10 3

test_1	0.34 41	0.16 10	0.43 116	0.39 101	0.21 31	0.43 131	0.23 19	0.63 67	0.78 176	0.68 134	0.45 23	0.64 153	0.27 28	0.43 26	0.31 73	0.12 4	0.09 2	0.17 94	0.13 58	0.12 9	0.10 3

cross-raft	0.34 41	0.20 77	0.37 50	0.44 224	0.23 82	0.32 68	0.35 146	0.74 149	0.40 42	0.60 84	0.77 115	0.57 106	0.27 28	0.43 26	0.28 49	0.12 4	0.10 9	0.15 46	0.13 58	0.15 85	0.11 10

raftrobust	0.34 41	0.19 54	0.36 39	0.41 153	0.27 189	0.30 48	0.25 35	0.71 136	0.63 106	0.58 78	0.55 58	0.45 66	0.46 145	0.51 63	0.29 61	0.16 119	0.12 105	0.14 19	0.12 33	0.12 9	0.13 64

EAI-Stereo	0.34 41	0.19 54	0.44 127	0.39 101	0.21 31	0.31 58	0.30 80	1.15 302	0.30 5	0.49 57	0.75 108	0.36 35	0.28 37	0.62 149	0.27 38	0.14 35	0.11 59	0.14 19	0.13 58	0.13 21	0.12 37

CFNet-RSSM	0.34 41	0.17 21	0.45 138	0.39 101	0.22 46	0.35 84	0.23 19	0.73 147	0.84 206	0.65 116	0.54 53	0.57 106	0.28 37	0.46 40	0.26 29	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.12 33	0.13 21	0.11 10

Gwc-CoAtRS	0.34 41	0.17 21	0.44 127	0.39 101	0.23 82	0.34 79	0.22 8	0.70 131	0.75 155	0.60 84	0.59 66	0.58 114	0.29 47	0.45 33	0.26 29	0.14 35	0.11 59	0.14 19	0.12 33	0.12 9	0.12 37

ACVNet-DCA	0.35 54	0.23 157	0.33 23	0.41 153	0.22 46	0.55 174	0.38 197	0.85 186	0.54 81	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 157	0.57 97	0.25 12	0.16 119	0.10 9	0.19 167	0.13 58	0.18 168	0.17 171

EKT-Stereo	0.35 54	0.23 157	0.39 76	0.43 208	0.29 232	0.38 107	0.31 97	0.69 117	0.64 113	0.45 49	0.63 74	0.49 82	0.27 28	0.56 87	0.33 95	0.18 180	0.14 187	0.18 129	0.15 103	0.16 117	0.16 154

Any-RAFT	0.35 54	0.16 10	0.30 13	0.34 13	0.21 31	0.52 159	0.22 8	0.88 201	0.73 148	0.53 68	0.73 98	0.64 153	0.28 37	0.46 40	0.24 7	0.15 85	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.12 37

HH	0.35 54	0.20 77	0.47 165	0.40 128	0.25 128	0.33 72	0.31 97	0.76 160	0.38 38	0.43 44	0.57 61	0.79 233	0.44 138	0.71 215	0.25 12	0.15 85	0.11 59	0.15 46	0.14 81	0.14 52	0.12 37

HanStereo	0.35 54	0.20 77	0.47 165	0.40 128	0.25 128	0.33 72	0.31 97	0.76 160	0.38 38	0.43 44	0.57 61	0.79 233	0.44 138	0.71 215	0.25 12	0.15 85	0.11 59	0.15 46	0.14 81	0.14 52	0.12 37

LL-Strereo2	0.35 54	0.24 193	0.48 181	0.41 153	0.26 164	0.35 84	0.24 28	0.67 98	0.44 56	0.54 71	0.51 42	0.66 170	0.25 15	0.66 182	0.30 66	0.14 35	0.12 105	0.23 263	0.20 246	0.18 168	0.13 64

anonymousdsp2	0.35 54	0.20 77	0.43 116	0.37 54	0.24 102	0.48 146	0.31 97	0.86 189	0.65 118	0.55 73	0.50 36	0.50 83	0.34 80	0.56 87	0.31 73	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.16 117	0.14 96

Selective-RAFT	0.35 54	0.23 157	0.51 215	0.44 224	0.21 31	0.64 236	0.27 48	0.59 42	0.63 106	0.40 35	0.38 20	0.55 99	0.40 116	0.57 97	0.35 120	0.13 13	0.11 59	0.14 19	0.12 33	0.16 117	0.13 64

RCA-Stereo	0.35 54	0.17 21	0.34 31	0.38 76	0.22 46	0.31 58	0.34 129	0.68 109	1.24 353	0.45 49	0.65 79	0.47 74	0.43 130	0.38 13	0.27 38	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.11 10

Patchmatch Stereo++	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.22 8	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.58 114	0.38 99	0.58 113	0.36 136	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.31 97	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.58 114	0.38 99	0.56 87	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

ROB_FTStereo_v2	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.31 97	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.57 106	0.38 99	0.57 97	0.36 136	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

ROB_FTStereo	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.25 16	0.21 4	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.58 114	0.38 99	0.57 97	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

HUI-Stereo	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.22 8	0.60 52	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.58 114	0.38 99	0.50 59	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

iGMRVC	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.30 80	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.58 114	0.38 99	0.58 113	0.36 136	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

iRAFT	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.22 8	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.58 114	0.38 99	0.58 113	0.36 136	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

RAFT-IKP	0.35 54	0.23 157	0.47 165	0.41 153	0.22 46	0.24 7	0.28 58	0.59 42	0.36 24	0.63 98	0.73 98	0.57 106	0.38 99	0.58 113	0.36 136	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.20 216	0.15 115

sCroCo_RVC	0.35 54	0.28 258	0.69 298	0.51 319	0.39 317	0.41 124	0.31 97	0.49 14	0.45 60	0.31 9	0.48 33	0.38 41	0.32 66	0.46 40	0.32 82	0.21 247	0.22 309	0.19 167	0.19 222	0.21 234	0.20 239

1test111	0.36 72	0.23 157	0.33 23	0.41 153	0.22 46	0.55 174	0.38 197	0.85 186	0.54 81	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 157	0.55 79	0.45 204	0.16 119	0.10 9	0.19 167	0.13 58	0.18 168	0.17 171

11t1	0.36 72	0.21 110	0.42 107	0.35 32	0.22 46	0.62 219	0.29 65	0.69 117	0.43 52	0.60 84	0.53 51	0.53 92	0.48 153	0.56 87	0.40 169	0.18 180	0.14 187	0.16 69	0.13 58	0.17 149	0.17 171

tt1	0.36 72	0.24 193	0.32 20	0.41 153	0.22 46	0.54 169	0.38 197	0.68 109	1.04 309	0.41 36	0.46 27	0.35 30	0.45 142	0.57 97	0.25 12	0.16 119	0.10 9	0.19 167	0.13 58	0.16 117	0.16 154

knoymous	0.36 72	0.20 77	0.31 15	0.31 7	0.22 46	0.36 90	0.29 65	0.61 58	0.64 113	0.67 128	0.70 92	0.60 134	0.40 116	0.58 113	0.34 105	0.17 152	0.11 59	0.20 191	0.11 18	0.17 149	0.18 187

DCANet-4	0.36 72	0.20 77	0.48 181	0.34 13	0.19 11	0.29 41	0.30 80	0.66 87	0.92 256	0.69 139	0.78 125	0.40 45	0.47 149	0.45 33	0.34 105	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 64

test_4	0.36 72	0.18 37	0.31 15	0.44 224	0.25 128	0.20 1	0.34 129	0.56 33	0.41 45	0.59 80	1.45 351	0.43 60	0.25 15	0.63 159	0.28 49	0.12 4	0.10 9	0.17 94	0.19 222	0.15 85	0.11 10

test_3	0.36 72	0.19 54	0.44 127	0.44 224	0.23 82	0.48 146	0.36 165	0.66 87	0.82 197	0.64 108	0.45 23	0.68 178	0.25 15	0.41 21	0.31 73	0.12 4	0.10 9	0.18 129	0.16 133	0.15 85	0.11 10

NRIStereo	0.36 72	0.20 77	0.45 138	0.41 153	0.23 82	0.34 79	0.26 41	0.65 78	0.55 85	0.64 108	0.63 74	0.56 101	0.37 96	0.65 175	0.37 148	0.15 85	0.11 59	0.18 129	0.15 103	0.17 149	0.14 96

DeepStereo_RVC	0.36 72	0.21 110	0.47 165	0.40 128	0.24 102	0.26 18	0.22 8	0.60 52	0.38 38	0.69 139	0.67 87	0.57 106	0.51 171	0.56 87	0.39 164	0.16 119	0.12 105	0.18 129	0.15 103	0.19 202	0.18 187

CRE-IMP	0.36 72	0.23 157	0.49 191	0.42 190	0.24 102	0.41 124	0.21 4	0.57 36	0.41 45	0.65 116	0.72 94	0.53 92	0.37 96	0.61 141	0.38 157	0.17 152	0.11 59	0.19 167	0.15 103	0.21 234	0.18 187

test-1	0.36 72	0.19 54	0.71 305	0.46 264	0.26 164	0.44 135	0.36 165	0.60 52	0.59 92	0.48 56	0.67 87	0.53 92	0.36 93	0.40 18	0.29 61	0.14 35	0.11 59	0.16 69	0.14 81	0.15 85	0.16 154

s12784h	0.36 72	0.15 4	0.24 4	0.34 13	0.15 1	0.77 277	0.29 65	0.80 175	0.83 202	0.56 75	0.57 61	0.43 60	0.40 116	0.57 97	0.33 95	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.09 7	0.14 52	0.09 1

RALCasStereoNet	0.36 72	0.21 110	0.37 50	0.42 190	0.26 164	0.35 84	0.38 197	0.63 67	0.64 113	0.50 60	0.72 94	0.51 86	0.29 47	0.59 128	0.36 136	0.16 119	0.14 187	0.15 46	0.13 58	0.17 149	0.16 154

DCANet	0.36 72	0.16 10	0.41 88	0.34 13	0.19 11	0.30 48	0.30 80	0.68 109	0.91 251	0.70 145	0.77 115	0.43 60	0.57 201	0.45 33	0.34 105	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 72	0.17 21	0.41 88	0.35 32	0.19 11	0.33 72	0.29 65	0.65 78	0.73 148	0.68 134	1.01 239	0.56 101	0.40 116	0.42 23	0.30 66	0.11 1	0.09 2	0.15 46	0.14 81	0.13 21	0.10 3

H2IRNET	0.37 87	0.20 77	0.33 23	0.38 76	0.25 128	0.27 27	0.23 19	0.59 42	0.72 141	0.39 32	0.90 191	0.74 215	0.55 193	0.52 68	0.43 181	0.15 85	0.13 160	0.18 129	0.20 246	0.16 117	0.13 64

cc1	0.37 87	0.23 157	0.33 23	0.41 153	0.22 46	0.55 174	0.38 197	0.67 98	1.06 320	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 157	0.57 97	0.25 12	0.16 119	0.10 9	0.19 167	0.13 58	0.16 117	0.15 115

DCRE	0.37 87	0.18 37	0.46 154	0.45 245	0.32 275	0.42 129	0.37 177	0.63 67	0.51 71	0.47 54	0.94 202	0.56 101	0.36 93	0.52 68	0.32 82	0.14 35	0.13 160	0.15 46	0.14 81	0.14 52	0.13 64

fff	0.37 87	0.16 10	0.41 88	0.34 13	0.19 11	0.29 41	0.30 80	0.69 117	1.06 320	0.69 139	0.78 125	0.42 54	0.63 236	0.46 40	0.34 105	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 64

ADStereo(finetuned)	0.37 87	0.16 10	0.49 191	0.34 13	0.19 11	0.30 48	0.30 80	0.68 109	0.91 251	0.70 145	0.77 115	0.43 60	0.69 270	0.45 33	0.33 95	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 37

MIPNet	0.37 87	0.21 110	0.59 252	0.39 101	0.25 128	0.50 152	0.28 58	0.77 164	0.70 130	0.65 116	0.60 67	0.40 45	0.49 157	0.44 32	0.37 148	0.14 35	0.11 59	0.16 69	0.13 58	0.14 52	0.13 64

GMOStereo	0.37 87	0.19 54	0.38 59	0.43 208	0.24 102	0.37 93	0.38 197	0.52 22	0.62 96	0.87 248	0.84 158	0.64 153	0.35 83	0.37 9	0.28 49	0.13 13	0.11 59	0.20 191	0.18 197	0.15 85	0.11 10

error version	0.37 87	0.19 54	0.38 59	0.43 208	0.24 102	0.37 93	0.38 197	0.52 22	0.62 96	0.87 248	0.84 158	0.64 153	0.35 83	0.37 9	0.28 49	0.13 13	0.11 59	0.20 191	0.18 197	0.15 85	0.11 10

test-v	0.37 87	0.19 54	0.38 59	0.43 208	0.24 102	0.37 93	0.38 197	0.52 22	0.62 96	0.87 248	0.84 158	0.64 153	0.35 83	0.37 9	0.28 49	0.13 13	0.11 59	0.20 191	0.18 197	0.15 85	0.11 10

TRStereo	0.37 87	0.27 244	0.59 252	0.47 273	0.41 329	0.29 41	0.30 80	0.84 183	0.59 92	0.52 65	0.41 21	0.52 88	0.26 21	0.73 226	0.27 38	0.17 152	0.12 105	0.19 167	0.19 222	0.13 21	0.11 10

test-2	0.37 87	0.19 54	0.38 59	0.43 208	0.24 102	0.37 93	0.38 197	0.52 22	0.62 96	0.87 248	0.84 158	0.64 153	0.35 83	0.37 9	0.28 49	0.13 13	0.11 59	0.20 191	0.18 197	0.15 85	0.11 10

rafts_anoy	0.37 87	0.21 110	0.36 39	0.41 153	0.26 164	0.30 48	0.33 122	0.67 98	0.90 246	0.58 78	0.66 83	0.45 66	0.33 74	0.47 47	0.39 164	0.16 119	0.11 59	0.21 232	0.23 292	0.17 149	0.14 96

XX-Stereo	0.37 87	0.17 21	0.45 138	0.55 344	0.36 299	0.38 107	0.20 1	0.60 52	0.30 5	0.46 51	1.30 325	0.73 210	0.26 21	0.56 87	0.26 29	0.16 119	0.11 59	0.17 94	0.16 133	0.14 52	0.10 3

csc	0.37 87	0.16 10	0.41 88	0.34 13	0.19 11	0.29 41	0.30 80	0.69 117	1.06 320	0.69 139	0.78 125	0.42 54	0.63 236	0.46 40	0.34 105	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 64

cscssc	0.37 87	0.16 10	0.41 88	0.34 13	0.19 11	0.29 41	0.30 80	0.69 117	1.06 320	0.69 139	0.78 125	0.42 54	0.63 236	0.46 40	0.34 105	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 64

testlalala2	0.38 102	0.19 54	0.56 243	0.39 101	0.22 46	0.36 90	0.29 65	0.66 87	0.41 45	0.98 306	0.62 73	0.76 223	0.46 145	0.69 206	0.31 73	0.14 35	0.11 59	0.15 46	0.12 33	0.13 21	0.12 37

MyStereo06	0.38 102	0.21 110	0.61 259	0.41 153	0.28 209	0.41 124	0.50 284	0.95 225	0.35 19	0.62 90	0.54 53	0.76 223	0.27 28	0.50 59	0.29 61	0.14 35	0.13 160	0.18 129	0.17 174	0.17 149	0.15 115

MIM_Stereo	0.38 102	0.17 21	0.53 228	0.37 54	0.24 102	0.27 27	0.24 28	0.70 131	0.54 81	0.72 162	1.00 236	0.63 146	0.29 47	0.64 168	0.38 157	0.13 13	0.14 187	0.17 94	0.16 133	0.14 52	0.11 10

SPstereo	0.38 102	0.20 77	0.51 215	0.39 101	0.22 46	0.33 72	0.27 48	0.67 98	0.49 66	0.91 272	0.61 70	0.77 230	0.48 153	0.61 141	0.32 82	0.14 35	0.11 59	0.15 46	0.12 33	0.13 21	0.11 10

riskmin	0.38 102	0.20 77	0.39 76	0.32 9	0.23 82	0.53 165	0.30 80	0.63 67	0.80 185	0.49 57	0.56 60	0.73 210	0.58 209	0.55 79	0.36 136	0.17 152	0.11 59	0.19 167	0.13 58	0.19 202	0.20 239

NF-Stereo	0.38 102	0.20 77	0.45 138	0.41 153	0.25 128	0.26 18	0.31 97	0.69 117	0.70 130	0.65 116	0.77 115	0.57 106	0.30 58	0.67 192	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.16 117	0.27 299

OCTAStereo	0.38 102	0.20 77	0.46 154	0.41 153	0.25 128	0.26 18	0.31 97	0.69 117	0.70 130	0.65 116	0.77 115	0.58 114	0.30 58	0.67 192	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.16 117	0.27 299

PSM-softLoss	0.38 102	0.20 77	0.48 181	0.41 153	0.26 164	0.30 48	0.35 146	0.69 117	0.46 61	0.62 90	0.82 147	0.59 129	0.33 74	0.70 210	0.39 164	0.19 210	0.12 105	0.20 191	0.18 197	0.16 117	0.22 268

KMStereo	0.38 102	0.20 77	0.48 181	0.41 153	0.26 164	0.30 48	0.35 146	0.69 117	0.46 61	0.62 90	0.82 147	0.59 129	0.33 74	0.70 210	0.39 164	0.19 210	0.12 105	0.20 191	0.18 197	0.16 117	0.22 268

RE-Stereo	0.38 102	0.20 77	0.46 154	0.41 153	0.25 128	0.26 18	0.31 97	0.69 117	0.70 130	0.65 116	0.77 115	0.58 114	0.30 58	0.67 192	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.16 117	0.27 299

Pruner-Stereo	0.38 102	0.20 77	0.45 138	0.40 128	0.25 128	0.22 4	0.24 28	0.67 98	0.55 85	0.89 260	0.76 111	0.68 178	0.29 47	0.62 149	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.17 174	0.17 149	0.18 187

TVStereo	0.38 102	0.20 77	0.46 154	0.41 153	0.25 128	0.26 18	0.31 97	0.69 117	0.70 130	0.65 116	0.77 115	0.58 114	0.30 58	0.67 192	0.35 120	0.18 180	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.16 117	0.27 299

TestStereo	0.38 102	0.31 278	0.40 83	0.45 245	0.20 22	0.40 111	0.37 177	0.66 87	0.65 118	0.53 68	0.78 125	0.47 74	0.40 116	0.55 79	0.37 148	0.18 180	0.13 160	0.20 191	0.15 103	0.22 253	0.13 64

raft+_RVC	0.38 102	0.19 54	0.35 34	0.37 54	0.25 128	0.45 140	0.37 177	0.78 169	0.89 244	0.51 62	0.78 125	0.50 83	0.29 47	0.53 74	0.40 169	0.15 85	0.12 105	0.17 94	0.15 103	0.14 52	0.12 37

RALAANet	0.38 102	0.23 157	0.48 181	0.42 190	0.29 232	0.35 84	0.25 35	0.86 189	0.64 113	0.67 128	0.65 79	0.60 134	0.29 47	0.60 134	0.34 105	0.15 85	0.12 105	0.17 94	0.15 103	0.21 234	0.13 64

AFF-stereo	0.38 102	0.19 54	0.39 76	0.37 54	0.21 31	0.27 27	0.31 97	0.65 78	0.66 121	0.64 108	1.13 288	0.76 223	0.39 111	0.55 79	0.33 95	0.11 1	0.09 2	0.16 69	0.16 133	0.13 21	0.11 10

xx1	0.39 118	0.23 157	0.33 23	0.41 153	0.22 46	0.55 174	0.38 197	0.67 98	1.06 320	0.41 36	0.50 36	0.65 165	0.53 177	0.57 97	0.25 12	0.16 119	0.10 9	0.20 191	0.19 222	0.18 168	0.17 171

x	0.39 118	0.24 193	0.41 88	0.34 13	0.23 82	0.52 159	0.32 113	0.86 189	0.52 74	0.57 77	0.70 92	0.59 129	0.50 168	0.49 55	0.46 214	0.17 152	0.15 214	0.17 94	0.15 103	0.17 149	0.16 154

DisPM	0.39 118	0.19 54	0.44 127	0.41 153	0.27 189	0.24 7	0.31 97	0.65 78	0.57 90	0.87 248	0.87 177	0.60 134	0.32 66	0.76 240	0.32 82	0.18 180	0.12 105	0.19 167	0.17 174	0.15 85	0.20 239

RAFT+CT+SA	0.39 118	0.23 157	0.36 39	0.51 319	0.27 189	0.29 41	0.46 263	0.75 155	0.80 185	0.51 62	0.89 188	0.41 48	0.40 116	0.78 251	0.32 82	0.14 35	0.11 59	0.18 129	0.18 197	0.15 85	0.14 96

iRaft-Stereo_20w	0.39 118	0.19 54	0.57 247	0.37 54	0.27 189	0.31 58	0.24 28	1.44 378	0.29 4	0.69 139	0.53 51	0.60 134	0.42 123	0.83 267	0.27 38	0.14 35	0.11 59	0.14 19	0.13 58	0.15 85	0.13 64

IPLG	0.39 118	0.20 77	0.59 252	0.40 128	0.24 102	0.54 169	0.27 48	0.75 155	0.63 106	0.84 235	0.81 144	0.32 12	0.32 66	0.60 134	0.45 204	0.13 13	0.11 59	0.16 69	0.13 58	0.13 21	0.12 37

IPLGR	0.39 118	0.21 110	0.63 270	0.39 101	0.22 46	0.49 150	0.29 65	0.76 160	0.74 153	0.78 192	0.77 115	0.44 65	0.42 123	0.47 47	0.38 157	0.13 13	0.12 105	0.16 69	0.14 81	0.15 85	0.13 64

Anonymous	0.39 118	0.27 244	0.66 285	0.53 335	0.43 340	0.55 174	0.49 280	0.63 67	0.50 69	0.37 20	0.42 22	0.33 20	0.42 123	0.56 87	0.38 157	0.20 233	0.19 285	0.17 94	0.18 197	0.30 312	0.24 281

GMStereo	0.39 118	0.37 308	0.54 231	0.40 128	0.26 164	0.42 129	0.36 165	0.59 42	1.04 309	0.55 73	0.51 42	0.37 37	0.35 83	0.54 77	0.41 172	0.19 210	0.13 160	0.16 69	0.17 174	0.24 275	0.18 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 118	0.21 110	0.50 204	0.41 153	0.28 209	0.62 219	0.27 48	0.77 164	0.40 42	0.64 108	0.86 170	0.52 88	0.33 74	0.66 182	0.42 176	0.15 85	0.13 160	0.17 94	0.14 81	0.15 85	0.15 115
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 118	0.18 37	0.42 107	0.42 190	0.26 164	0.40 111	0.32 113	0.72 140	0.34 11	0.89 260	1.28 321	0.57 106	0.35 83	0.42 23	0.32 82	0.15 85	0.12 105	0.14 19	0.12 33	0.14 52	0.13 64

RAFT-Stereo	0.39 118	0.18 37	0.42 107	0.42 190	0.26 164	0.40 111	0.32 113	0.72 140	0.34 11	0.89 260	1.28 321	0.57 106	0.35 83	0.42 23	0.32 82	0.15 85	0.12 105	0.14 19	0.12 33	0.14 52	0.13 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 130	0.20 77	0.54 231	0.41 153	0.29 232	0.53 165	0.29 65	0.65 78	0.49 66	0.71 151	0.98 229	0.58 114	0.43 130	0.50 59	0.51 237	0.15 85	0.12 105	0.16 69	0.14 81	0.19 202	0.19 217

qqq	0.40 130	0.26 227	0.44 127	0.36 42	0.22 46	0.46 142	0.36 165	0.85 186	0.54 81	0.56 75	0.69 90	0.65 165	0.53 177	0.55 79	0.45 204	0.17 152	0.16 243	0.20 191	0.19 222	0.18 168	0.17 171

IPLGR_C	0.40 130	0.21 110	0.64 275	0.45 245	0.33 284	0.52 159	0.34 129	0.66 87	0.62 96	0.82 216	0.92 198	0.45 66	0.32 66	0.52 68	0.46 214	0.17 152	0.12 105	0.15 46	0.14 81	0.13 21	0.14 96

ACRE	0.40 130	0.21 110	0.65 280	0.45 245	0.33 284	0.51 156	0.33 122	0.66 87	0.63 106	0.80 197	0.92 198	0.45 66	0.32 66	0.52 68	0.45 204	0.16 119	0.12 105	0.15 46	0.14 81	0.13 21	0.14 96

PFNet+	0.40 130	0.19 54	0.49 191	0.39 101	0.25 128	0.28 36	0.23 19	0.64 77	0.70 130	0.85 236	0.79 134	0.64 153	0.35 83	0.72 221	0.34 105	0.19 210	0.14 187	0.23 263	0.20 246	0.16 117	0.20 239

SST-Stereo	0.40 130	0.19 54	0.45 138	0.42 190	0.25 128	0.25 16	0.21 4	0.66 87	0.47 64	1.08 341	0.79 134	0.72 200	0.43 130	0.77 247	0.35 120	0.16 119	0.11 59	0.20 191	0.16 133	0.19 202	0.15 115

RAFT_R40	0.40 130	0.19 54	0.44 127	0.43 208	0.25 128	0.23 5	0.26 41	0.67 98	0.67 123	0.98 306	0.78 125	0.72 200	0.43 130	0.76 240	0.35 120	0.16 119	0.11 59	0.20 191	0.16 133	0.18 168	0.14 96

RAFT-345	0.40 130	0.18 37	0.40 83	0.38 76	0.22 46	0.33 72	0.26 41	0.61 58	0.51 71	0.74 174	1.79 375	0.45 66	0.33 74	0.66 182	0.36 136	0.14 35	0.11 59	0.18 129	0.14 81	0.13 21	0.13 64

sAnonymous2	0.40 130	0.39 321	0.85 334	0.48 278	0.37 304	0.40 111	0.46 263	0.57 36	0.52 74	0.38 24	0.46 27	0.35 30	0.42 123	0.43 26	0.30 66	0.19 210	0.14 187	0.18 129	0.17 174	0.57 390	0.44 374

CroCo_RVC	0.40 130	0.39 321	0.85 334	0.48 278	0.37 304	0.40 111	0.46 263	0.57 36	0.52 74	0.38 24	0.46 27	0.35 30	0.42 123	0.43 26	0.30 66	0.19 210	0.14 187	0.18 129	0.17 174	0.57 390	0.44 374

111	0.40 130	0.17 21	0.41 88	0.34 13	0.19 11	0.52 159	0.28 58	0.74 149	1.16 340	0.50 60	0.91 194	0.63 146	0.48 153	0.61 141	0.35 120	0.14 35	0.10 9	0.14 19	0.12 33	0.13 21	0.13 64

raft_robust	0.41 141	0.23 157	0.36 39	0.42 190	0.21 31	0.40 111	0.33 122	0.79 171	0.98 281	0.79 195	0.87 177	0.39 42	0.33 74	0.84 272	0.29 61	0.13 13	0.12 105	0.16 69	0.17 174	0.15 85	0.12 37

CIPLG	0.41 141	0.21 110	0.63 270	0.45 245	0.33 284	0.52 159	0.33 122	0.65 78	0.60 94	0.82 216	0.96 215	0.46 72	0.32 66	0.55 79	0.44 196	0.16 119	0.12 105	0.15 46	0.14 81	0.13 21	0.14 96

LCNet	0.41 141	0.20 77	0.32 20	0.44 224	0.24 102	0.47 144	0.29 65	0.67 98	0.53 77	0.72 162	1.03 251	0.66 170	0.60 219	0.58 113	0.34 105	0.14 35	0.10 9	0.19 167	0.19 222	0.21 234	0.36 347

HHNet	0.41 141	0.17 21	0.41 88	0.34 13	0.37 304	0.33 72	0.34 129	0.69 117	0.75 155	0.86 241	1.30 325	0.52 88	0.32 66	0.52 68	0.35 120	0.15 85	0.11 59	0.19 167	0.15 103	0.15 85	0.24 281

AnonymousM	0.41 141	0.81 388	0.29 11	0.34 13	0.22 46	0.28 36	0.38 197	0.53 31	0.41 45	0.70 145	0.49 35	0.47 74	0.27 28	0.41 21	0.31 73	0.15 85	0.12 105	1.51 408	0.26 324	0.12 9	0.10 3

HITNet	0.41 141	0.26 227	0.45 138	0.33 11	0.17 4	0.63 229	0.30 80	0.93 215	0.64 113	0.71 151	0.82 147	0.64 153	0.52 174	0.59 128	0.43 181	0.14 35	0.10 9	0.15 46	0.13 58	0.19 202	0.12 37
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.42 147	0.22 137	0.43 116	0.33 11	0.21 31	0.58 194	0.39 218	0.95 225	0.67 123	0.63 98	0.77 115	0.69 182	0.57 201	0.61 141	0.38 157	0.19 210	0.14 187	0.18 129	0.16 133	0.19 202	0.18 187

test_sample1	0.42 147	0.22 137	0.46 154	0.34 13	0.23 82	0.58 194	0.35 146	0.99 237	0.49 66	0.62 90	0.75 108	0.69 182	0.61 224	0.58 113	0.44 196	0.18 180	0.14 187	0.17 94	0.15 103	0.17 149	0.17 171

StereoVision	0.42 147	0.28 258	0.45 138	0.49 293	0.28 209	0.38 107	0.38 197	0.72 140	0.62 96	0.44 47	1.14 290	0.54 96	0.39 111	0.56 87	0.34 105	0.21 247	0.24 326	0.25 288	0.24 305	0.26 287	0.16 154

GANet-ADL	0.42 147	0.25 212	0.45 138	0.43 208	0.29 232	0.54 169	0.35 146	0.89 203	0.86 218	0.63 98	0.72 94	0.68 178	0.42 123	0.52 68	0.41 172	0.21 247	0.14 187	0.15 46	0.13 58	0.18 168	0.19 217

OMP-Stereo	0.42 147	0.22 137	0.46 154	0.52 330	0.24 102	0.36 90	0.25 35	0.71 136	0.78 176	0.77 188	0.64 77	0.89 271	0.39 111	0.91 299	0.35 120	0.15 85	0.12 105	0.20 191	0.15 103	0.15 85	0.12 37

PFNet	0.42 147	0.18 37	0.58 251	0.43 208	0.24 102	0.43 131	0.32 113	0.74 149	0.78 176	1.00 314	0.74 107	0.68 178	0.39 111	0.72 221	0.37 148	0.16 119	0.10 9	0.20 191	0.15 103	0.16 117	0.13 64

IRAFT_RVC	0.42 147	0.20 77	0.48 181	0.44 224	0.24 102	0.27 27	0.54 308	0.74 149	0.77 169	0.76 183	0.80 137	0.73 210	0.51 171	0.70 210	0.36 136	0.17 152	0.10 9	0.21 232	0.16 133	0.16 117	0.14 96

FENet	0.42 147	0.22 137	0.38 59	0.39 101	0.24 102	0.55 174	0.32 113	0.79 171	0.70 130	0.71 151	0.72 94	0.63 146	0.57 201	0.62 149	0.44 196	0.19 210	0.13 160	0.19 167	0.17 174	0.18 168	0.19 217

TestStereo1	0.43 155	0.23 157	0.41 88	0.51 319	0.24 102	0.34 79	0.40 227	0.77 164	0.90 246	0.68 134	0.96 215	0.48 78	0.46 145	0.91 299	0.32 82	0.16 119	0.13 160	0.18 129	0.15 103	0.14 52	0.13 64

test_5	0.43 155	0.24 193	0.43 116	0.52 330	0.28 209	0.28 36	0.42 248	0.72 140	0.82 197	0.62 90	0.91 194	0.72 200	0.55 193	0.79 254	0.35 120	0.14 35	0.11 59	0.18 129	0.18 197	0.18 168	0.16 154

SA-5K	0.43 155	0.23 157	0.41 88	0.51 319	0.24 102	0.34 79	0.40 227	0.77 164	0.90 246	0.68 134	0.96 215	0.48 78	0.46 145	0.91 299	0.32 82	0.16 119	0.13 160	0.18 129	0.15 103	0.14 52	0.13 64

dd	0.43 155	0.38 317	0.55 236	0.44 224	0.25 128	0.47 144	0.38 197	0.70 131	1.05 313	0.59 80	0.65 79	0.42 54	0.39 111	0.66 182	0.50 227	0.24 285	0.15 214	0.21 232	0.15 103	0.22 253	0.18 187

IIG-Stereo	0.43 155	0.21 110	0.44 127	0.50 307	0.25 128	0.44 135	0.21 4	0.71 136	0.76 162	0.83 228	0.95 210	0.83 245	0.43 130	0.90 292	0.35 120	0.15 85	0.12 105	0.19 167	0.14 81	0.15 85	0.11 10

DN-CSS_ROB	0.43 155	0.26 227	0.62 262	0.40 128	0.29 232	0.44 135	0.27 48	0.77 164	0.75 155	0.72 162	1.09 277	0.48 78	0.43 130	0.69 206	0.37 148	0.15 85	0.12 105	0.21 232	0.19 222	0.18 168	0.16 154

MyStereo05	0.44 161	0.21 110	0.45 138	0.41 153	0.28 209	0.41 124	0.50 284	0.93 215	1.09 331	0.76 183	0.61 70	0.51 86	0.57 201	0.73 226	0.42 176	0.14 35	0.13 160	0.18 129	0.17 174	0.17 149	0.15 115

MyStereo04	0.44 161	0.22 137	0.44 127	0.42 190	0.28 209	0.40 111	0.50 284	1.00 241	1.08 329	0.62 90	0.58 65	0.55 99	0.57 201	0.71 215	0.44 196	0.14 35	0.13 160	0.18 129	0.17 174	0.17 149	0.16 154

mmm	0.44 161	0.27 244	0.46 154	0.38 76	0.24 102	0.61 212	0.35 146	0.94 219	0.53 77	0.72 162	1.05 261	0.63 146	0.50 168	0.57 97	0.45 204	0.18 180	0.15 214	0.23 263	0.20 246	0.20 216	0.18 187

ffm	0.44 161	0.26 227	0.49 191	0.37 54	0.25 128	0.55 174	0.37 177	0.68 109	1.04 309	0.73 169	0.96 215	0.71 191	0.53 177	0.57 97	0.25 12	0.16 119	0.10 9	0.25 288	0.21 266	0.16 117	0.16 154

SA	0.44 161	0.25 212	0.46 154	0.46 264	0.24 102	0.43 131	0.36 165	0.75 155	0.96 274	0.59 80	1.03 251	0.48 78	0.52 174	0.94 314	0.32 82	0.16 119	0.12 105	0.21 232	0.19 222	0.15 85	0.13 64

GwcNet-ADL	0.44 161	0.22 137	0.48 181	0.45 245	0.30 242	0.40 111	0.37 177	0.92 213	0.97 277	0.71 151	0.78 125	0.61 138	0.42 123	0.62 149	0.50 227	0.19 210	0.14 187	0.15 46	0.14 81	0.18 168	0.18 187

TransformOpticalFlow	0.44 161	0.20 77	0.47 165	0.41 153	0.23 82	0.37 93	0.47 268	0.94 219	0.76 162	0.65 116	1.14 290	0.73 210	0.56 200	0.76 240	0.32 82	0.15 85	0.10 9	0.17 94	0.15 103	0.14 52	0.13 64

GMM-Stereo	0.44 161	0.19 54	0.36 39	0.42 190	0.25 128	0.51 156	0.47 268	0.71 136	0.53 77	0.76 183	1.37 334	0.76 223	0.38 99	0.60 134	0.33 95	0.15 85	0.10 9	0.20 191	0.19 222	0.16 117	0.27 299

GES	0.44 161	0.23 157	0.57 247	0.40 128	0.30 242	0.59 205	0.36 165	0.96 228	0.68 125	0.74 174	0.83 153	0.47 74	0.48 153	0.67 192	0.43 181	0.22 269	0.16 243	0.17 94	0.16 133	0.18 168	0.23 275

HCRNet	0.44 161	0.34 293	0.41 88	0.53 335	0.26 164	0.53 165	0.29 65	0.83 180	0.63 106	0.71 151	0.81 144	0.77 230	0.50 168	0.66 182	0.36 136	0.24 285	0.16 243	0.24 277	0.20 246	0.21 234	0.18 187

CASS	0.45 171	0.27 244	0.42 107	0.48 278	0.22 46	0.61 212	0.34 129	0.97 232	0.62 96	0.71 151	0.85 167	0.61 138	0.55 193	0.57 97	0.41 172	0.29 325	0.16 243	0.22 245	0.18 197	0.22 253	0.28 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 171	0.25 212	0.43 116	0.45 245	0.28 209	0.70 258	0.34 129	0.94 219	0.76 162	0.75 176	0.80 137	0.65 165	0.49 157	0.64 168	0.51 237	0.20 233	0.14 187	0.22 245	0.19 222	0.18 168	0.18 187

RAFT_CTSACE	0.45 171	0.20 77	0.44 127	0.45 245	0.27 189	0.34 79	0.39 218	0.60 52	0.73 148	0.76 183	1.44 348	0.83 245	0.38 99	1.08 335	0.26 29	0.12 4	0.13 160	0.18 129	0.16 133	0.15 85	0.11 10

iRaft-Stereo_5w	0.45 171	0.21 110	0.48 181	0.42 190	0.28 209	0.31 58	0.54 308	0.63 67	0.62 96	0.62 90	0.89 188	1.01 298	0.69 270	0.75 237	0.66 275	0.13 13	0.12 105	0.17 94	0.15 103	0.14 52	0.15 115

RAFT	0.45 171	0.22 137	0.45 138	0.47 273	0.26 164	0.54 169	0.47 268	0.66 87	0.58 91	0.80 197	0.82 147	0.94 282	0.57 201	0.75 237	0.34 105	0.17 152	0.15 214	0.22 245	0.20 246	0.16 117	0.12 37

DMCA	0.45 171	0.26 227	0.50 204	0.38 76	0.28 209	0.51 156	0.34 129	0.93 215	0.68 125	0.75 176	0.83 153	0.79 233	0.53 177	0.51 63	0.54 250	0.21 247	0.16 243	0.21 232	0.16 133	0.19 202	0.21 254

test_sample3	0.46 177	0.25 212	0.50 204	0.35 32	0.23 82	0.69 254	0.37 177	1.15 302	0.81 192	0.75 176	0.79 134	0.66 170	0.49 157	0.63 159	0.46 214	0.21 247	0.15 214	0.20 191	0.19 222	0.21 234	0.19 217

testlalala_base	0.46 177	0.22 137	0.55 236	0.43 208	0.21 31	1.08 346	0.27 48	0.76 160	0.79 183	0.95 295	0.77 115	0.70 186	0.51 171	0.71 215	0.37 148	0.16 119	0.11 59	0.15 46	0.12 33	0.15 85	0.18 187

IER	0.46 177	0.23 157	0.50 204	0.38 76	0.28 209	0.69 254	0.35 146	0.80 175	0.66 121	0.83 228	0.94 202	0.75 217	0.77 303	0.60 134	0.42 176	0.17 152	0.14 187	0.17 94	0.17 174	0.17 149	0.15 115

BSDual-CNN	0.46 177	0.25 212	0.43 116	0.45 245	0.28 209	0.77 277	0.40 227	0.94 219	0.76 162	0.75 176	0.80 137	0.76 223	0.54 188	0.64 168	0.43 181	0.20 233	0.14 187	0.22 245	0.19 222	0.18 168	0.18 187

STrans-v2	0.46 177	0.20 77	0.48 181	0.40 128	0.24 102	0.55 174	0.50 284	1.07 270	0.73 148	0.65 116	1.05 261	0.72 200	0.69 270	0.72 221	0.33 95	0.14 35	0.10 9	0.17 94	0.14 81	0.13 21	0.12 37

Prome-Stereo	0.46 177	0.19 54	0.35 34	0.44 224	0.26 164	0.40 111	0.45 260	0.68 109	0.44 56	0.96 297	1.84 377	0.59 129	0.67 260	0.61 141	0.32 82	0.14 35	0.11 59	0.16 69	0.14 81	0.16 117	0.29 312

ICVP	0.46 177	0.25 212	0.38 59	0.48 278	0.28 209	0.58 194	0.43 249	1.00 241	0.70 130	0.67 128	0.95 210	0.75 217	0.55 193	0.53 74	0.54 250	0.23 275	0.17 260	0.19 167	0.17 174	0.19 202	0.20 239
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 177	0.34 293	0.86 339	0.50 307	0.37 304	0.81 292	0.50 284	0.72 140	0.65 118	0.51 62	0.65 79	0.45 66	0.45 142	0.64 168	0.38 157	0.24 285	0.24 326	0.22 245	0.21 266	0.23 264	0.23 275

CFNet_pseudo	0.46 177	0.24 193	0.52 221	0.37 54	0.27 189	0.58 194	0.30 80	0.86 189	0.88 231	0.82 216	1.03 251	0.75 217	0.47 149	0.58 113	0.44 196	0.17 152	0.12 105	0.24 277	0.16 133	0.24 275	0.19 217

ACVNet	0.46 177	0.23 157	0.36 39	0.39 101	0.28 209	0.58 194	0.40 227	0.87 196	0.80 185	0.64 108	0.96 215	0.79 233	0.60 219	0.63 159	0.67 278	0.17 152	0.15 214	0.16 69	0.15 103	0.18 168	0.15 115

BEATNet_4x	0.46 177	0.32 280	0.56 243	0.37 54	0.19 11	0.63 229	0.35 146	1.01 248	0.72 141	0.77 188	0.83 153	0.70 186	0.59 215	0.68 201	0.53 247	0.16 119	0.12 105	0.16 69	0.14 81	0.24 275	0.16 154

ccs_rob	0.46 177	0.24 193	0.52 221	0.37 54	0.27 189	0.58 194	0.31 97	0.86 189	0.88 231	0.82 216	1.02 247	0.75 217	0.47 149	0.58 113	0.44 196	0.17 152	0.12 105	0.24 277	0.16 133	0.24 275	0.19 217

test_sample5	0.47 189	0.26 227	0.49 191	0.36 42	0.22 46	0.64 236	0.39 218	1.13 290	0.81 192	0.77 188	0.94 202	0.64 153	0.54 188	0.65 175	0.43 181	0.21 247	0.16 243	0.22 245	0.20 246	0.22 253	0.20 239

test_sample4	0.47 189	0.26 227	0.50 204	0.35 32	0.22 46	0.69 254	0.38 197	1.15 302	0.81 192	0.78 192	0.82 147	0.62 144	0.53 177	0.63 159	0.44 196	0.21 247	0.15 214	0.21 232	0.19 222	0.21 234	0.19 217

DispNO	0.47 189	0.23 157	0.71 305	0.39 101	0.31 262	0.60 210	0.38 197	0.89 203	0.77 169	0.75 176	0.84 158	0.72 200	0.54 188	0.73 226	0.46 214	0.19 210	0.14 187	0.20 191	0.18 197	0.16 117	0.17 171

CoDeX	0.47 189	0.20 77	0.49 191	0.42 190	0.25 128	0.75 274	0.36 165	1.27 348	0.80 185	0.82 216	0.96 215	0.62 144	0.57 201	0.60 134	0.36 136	0.17 152	0.12 105	0.17 94	0.15 103	0.16 117	0.14 96

ARAFT	0.47 189	0.24 193	0.79 329	0.42 190	0.25 128	0.55 174	0.55 312	0.75 155	0.81 192	0.89 260	0.75 108	0.73 210	0.47 149	0.88 285	0.37 148	0.15 85	0.12 105	0.23 263	0.22 280	0.14 52	0.13 64

SFCPSM	0.47 189	0.21 110	0.55 236	0.40 128	0.27 189	0.87 310	0.37 177	1.33 358	0.77 169	0.80 197	0.84 158	0.54 96	0.49 157	0.57 97	0.37 148	0.18 180	0.13 160	0.18 129	0.20 246	0.16 117	0.15 115

cf-r	0.47 189	0.23 157	0.41 88	0.39 101	0.23 82	0.59 205	0.37 177	0.88 201	0.85 213	0.72 162	1.05 261	0.94 282	0.62 230	0.56 87	0.54 250	0.21 247	0.14 187	0.17 94	0.19 222	0.15 85	0.15 115

GANet-RSSM	0.47 189	0.21 110	0.37 50	0.38 76	0.25 128	0.58 194	0.36 165	1.07 270	0.78 176	0.68 134	1.01 239	0.86 257	0.67 260	0.62 149	0.44 196	0.21 247	0.15 214	0.18 129	0.18 197	0.18 168	0.17 171

MLCV	0.47 189	0.24 193	0.61 259	0.37 54	0.17 4	0.61 212	0.33 122	0.80 175	0.87 227	0.94 288	1.13 288	0.72 200	0.43 130	0.89 290	0.51 237	0.13 13	0.10 9	0.13 11	0.11 18	0.14 52	0.12 37

DualNet	0.48 198	0.26 227	0.49 191	0.36 42	0.22 46	0.64 236	0.39 218	1.13 290	0.81 192	0.80 197	1.03 251	0.64 153	0.54 188	0.65 175	0.43 181	0.21 247	0.16 243	0.22 245	0.20 246	0.22 253	0.20 239

whm_eth	0.48 198	0.30 273	0.74 316	0.46 264	0.38 312	0.37 93	0.37 177	0.79 171	0.78 176	0.82 216	1.74 372	0.37 37	0.38 99	0.60 134	0.38 157	0.18 180	0.16 243	0.20 191	0.20 246	0.19 202	0.22 268

PCWNet_CMD	0.48 198	0.24 193	0.52 221	0.39 101	0.27 189	0.63 229	0.30 80	0.95 225	0.96 274	0.86 241	1.07 270	0.79 233	0.44 138	0.57 97	0.43 181	0.17 152	0.12 105	0.21 232	0.16 133	0.24 275	0.19 217

gwcnet-sp	0.48 198	0.23 157	0.70 302	0.40 128	0.26 164	0.81 292	0.41 240	0.89 203	0.84 206	0.91 272	0.76 111	0.66 170	0.61 224	0.66 182	0.50 227	0.18 180	0.17 260	0.18 129	0.18 197	0.18 168	0.18 187

scenet	0.48 198	0.23 157	0.70 302	0.40 128	0.26 164	0.81 292	0.41 240	0.89 203	0.84 206	0.91 272	0.76 111	0.66 170	0.61 224	0.66 182	0.50 227	0.18 180	0.17 260	0.18 129	0.18 197	0.18 168	0.18 187

ssnet	0.48 198	0.23 157	0.70 302	0.40 128	0.26 164	0.81 292	0.41 240	0.89 203	0.84 206	0.91 272	0.76 111	0.66 170	0.61 224	0.66 182	0.50 227	0.18 180	0.17 260	0.18 129	0.18 197	0.18 168	0.18 187

Sa-1000	0.48 198	0.24 193	0.41 88	0.45 245	0.25 128	0.59 205	0.34 129	0.81 178	0.93 261	0.82 216	1.50 355	0.53 92	0.45 142	0.92 302	0.30 66	0.15 85	0.12 105	0.21 232	0.19 222	0.15 85	0.13 64

UDGNet	0.48 198	0.77 385	0.50 204	0.48 278	0.31 262	0.41 124	0.34 129	0.70 131	0.92 256	0.65 116	0.60 67	0.58 114	0.43 130	0.63 159	0.41 172	0.32 346	0.15 214	0.66 396	0.19 222	0.36 342	0.21 254

PSMNet-ADL	0.48 198	0.27 244	0.40 83	0.48 278	0.30 242	0.68 252	0.37 177	0.90 208	0.80 185	0.61 89	0.80 137	0.92 279	0.62 230	0.72 221	0.63 270	0.23 275	0.18 271	0.18 129	0.20 246	0.22 253	0.20 239

PSM-AAD	0.48 198	0.20 77	0.37 50	0.43 208	0.23 82	0.56 188	0.50 284	0.65 78	0.70 130	1.07 338	1.12 282	0.58 114	0.92 339	0.61 141	0.32 82	0.15 85	0.11 59	0.25 288	0.26 324	0.18 168	0.43 373

KYRaft	0.48 198	0.20 77	0.38 59	0.44 224	0.23 82	0.44 135	0.37 177	0.66 87	0.41 45	0.94 288	1.73 370	0.79 233	0.41 122	0.63 159	0.31 73	0.16 119	0.11 59	0.18 129	0.22 280	0.16 117	0.78 400

ASMatch	0.48 198	0.19 54	0.45 138	0.39 101	0.28 209	0.37 93	0.26 41	0.74 149	0.68 125	0.76 183	2.34 390	0.61 138	0.52 174	0.62 149	0.37 148	0.14 35	0.12 105	0.17 94	0.15 103	0.14 52	0.21 254

DEmStereo	0.48 198	0.17 21	0.50 204	0.38 76	0.25 128	0.59 205	0.34 129	0.63 67	0.74 153	0.89 260	1.66 366	0.58 114	1.06 358	0.60 134	0.42 176	0.14 35	0.11 59	0.16 69	0.16 133	0.14 52	0.15 115

PSMNet-RSSM	0.48 198	0.22 137	0.38 59	0.42 190	0.25 128	0.50 152	0.37 177	1.10 279	0.77 169	0.70 145	1.06 267	0.84 250	0.64 246	0.62 149	0.47 221	0.23 275	0.15 214	0.23 263	0.25 314	0.20 216	0.19 217

CFNet-ft	0.48 198	0.23 157	0.36 39	0.40 128	0.26 164	0.64 236	0.37 177	0.87 196	0.85 213	0.64 108	1.00 236	1.01 298	0.64 246	0.61 141	0.53 247	0.23 275	0.15 214	0.24 277	0.21 266	0.23 264	0.18 187

MSMDNet	0.48 198	0.24 193	0.52 221	0.39 101	0.27 189	0.63 229	0.30 80	0.96 228	0.96 274	0.86 241	1.07 270	0.79 233	0.44 138	0.57 97	0.43 181	0.17 152	0.12 105	0.20 191	0.16 133	0.23 264	0.19 217

CFNet_RVC	0.48 198	0.23 157	0.36 39	0.40 128	0.26 164	0.64 236	0.37 177	0.87 196	0.85 213	0.64 108	1.00 236	1.01 298	0.64 246	0.61 141	0.53 247	0.23 275	0.15 214	0.24 277	0.21 266	0.23 264	0.18 187

test_sample6	0.49 215	0.26 227	0.50 204	0.37 54	0.22 46	0.63 229	0.40 227	1.12 288	0.83 202	0.80 197	1.03 251	0.66 170	0.55 193	0.67 192	0.46 214	0.22 269	0.16 243	0.22 245	0.22 280	0.23 264	0.21 254

qqq1	0.49 215	0.23 157	0.62 262	0.34 13	0.20 22	0.62 219	0.34 129	1.21 323	1.02 300	0.81 207	1.01 239	0.71 191	0.65 252	0.84 272	0.34 105	0.19 210	0.15 214	0.14 19	0.12 33	0.15 85	0.14 96

fff1	0.49 215	0.23 157	0.62 262	0.34 13	0.20 22	0.62 219	0.34 129	1.21 323	1.02 300	0.81 207	1.01 239	0.71 191	0.65 252	0.84 272	0.34 105	0.19 210	0.15 214	0.14 19	0.12 33	0.15 85	0.14 96

ff1	0.49 215	0.26 227	0.49 191	0.37 54	0.25 128	0.55 174	0.37 177	0.68 109	1.04 309	0.73 169	0.96 215	0.71 191	0.53 177	1.01 320	0.88 322	0.16 119	0.10 9	0.25 288	0.21 266	0.16 117	0.16 154

GMStereo_Zeroshot	0.49 215	0.44 336	0.74 316	0.49 293	0.27 189	0.56 188	0.29 65	0.73 147	0.76 162	0.86 241	0.94 202	0.91 277	0.36 93	0.74 233	0.43 181	0.26 305	0.14 187	0.26 301	0.15 103	0.36 342	0.18 187

ToySt	0.49 215	0.27 244	0.75 319	0.40 128	0.27 189	0.64 236	0.49 280	0.84 183	0.77 169	0.60 84	0.83 153	0.88 267	0.66 257	0.70 210	0.56 256	0.16 119	0.17 260	0.21 232	0.20 246	0.21 234	0.19 217

anonymousa	0.49 215	0.20 77	0.42 107	0.38 76	0.23 82	0.91 312	0.35 146	0.75 155	0.62 96	0.85 236	1.54 359	1.06 312	0.66 257	0.51 63	0.43 181	0.16 119	0.13 160	0.19 167	0.21 266	0.16 117	0.14 96

hknet	0.49 215	0.25 212	0.51 215	0.45 245	0.29 232	0.77 277	0.40 227	0.94 219	0.83 202	0.75 176	0.80 137	0.97 288	0.61 224	0.73 226	0.45 204	0.18 180	0.14 187	0.22 245	0.19 222	0.18 168	0.18 187

psmg	0.49 215	0.25 212	0.43 116	0.41 153	0.28 209	0.85 306	0.43 249	0.99 237	0.76 162	0.91 272	0.94 202	0.76 223	0.54 188	0.64 168	0.43 181	0.20 233	0.15 214	0.20 191	0.20 246	0.18 168	0.18 187

DRaft	0.49 215	0.17 21	0.47 165	0.37 54	0.25 128	0.58 194	0.40 227	0.65 78	0.85 213	1.02 321	1.75 374	0.50 83	0.82 318	0.63 159	0.40 169	0.13 13	0.11 59	0.16 69	0.16 133	0.14 52	0.15 115

GrayStereo	0.49 215	0.19 54	0.42 107	0.46 264	0.28 209	0.53 165	0.67 338	0.69 117	0.63 106	1.02 321	1.47 354	0.78 232	0.76 299	0.56 87	0.33 95	0.14 35	0.12 105	0.17 94	0.17 174	0.15 85	0.29 312

GwcNet-RSSM	0.49 215	0.24 193	0.42 107	0.40 128	0.23 82	0.55 174	0.38 197	0.93 215	0.93 261	0.71 151	1.16 300	0.86 257	0.60 219	0.62 149	0.66 275	0.21 247	0.14 187	0.19 167	0.20 246	0.16 117	0.15 115

UCFNet_RVC	0.49 215	0.26 227	0.35 34	0.39 101	0.26 164	0.64 236	0.36 165	1.15 302	0.84 206	0.67 128	0.88 184	0.88 267	0.59 215	0.58 113	0.45 204	0.24 285	0.17 260	0.27 313	0.27 330	0.25 283	0.23 275

iResNet	0.49 215	0.29 266	0.79 329	0.42 190	0.21 31	0.61 212	0.40 227	0.82 179	0.99 286	0.87 248	1.12 282	0.69 182	0.53 177	0.78 251	0.51 237	0.15 85	0.11 59	0.14 19	0.12 33	0.17 149	0.15 115

CFNet_ucs	0.50 229	0.24 193	0.55 236	0.38 76	0.31 262	0.58 194	0.33 122	0.98 235	0.93 261	0.88 256	1.19 308	0.80 241	0.49 157	0.63 159	0.43 181	0.21 247	0.15 214	0.26 301	0.18 197	0.26 287	0.22 268

NINENet	0.50 229	0.29 266	0.51 215	0.45 245	0.32 275	0.70 258	0.34 129	1.10 279	0.88 231	0.80 197	0.94 202	0.65 165	0.49 157	0.73 226	0.51 237	0.22 269	0.20 294	0.25 288	0.18 197	0.22 253	0.21 254

AACVNet	0.50 229	0.23 157	0.49 191	0.46 264	0.29 232	0.52 159	0.38 197	0.90 208	0.55 85	0.81 207	1.03 251	1.00 295	0.70 283	0.83 267	0.54 250	0.21 247	0.18 271	0.24 277	0.18 197	0.23 264	0.20 239

CrosDoStereo	0.50 229	0.18 37	0.45 138	0.38 76	0.24 102	0.40 111	1.18 395	0.67 98	0.86 218	0.94 288	1.37 334	0.63 146	0.77 303	0.65 175	0.45 204	0.15 85	0.12 105	0.17 94	0.18 197	0.14 52	0.14 96

DeepStereo_LL	0.50 229	0.18 37	0.45 138	0.38 76	0.24 102	0.40 111	1.18 395	0.67 98	0.86 218	0.94 288	1.37 334	0.63 146	0.77 303	0.65 175	0.45 204	0.15 85	0.12 105	0.17 94	0.18 197	0.14 52	0.14 96

THIR-Stereo	0.50 229	0.18 37	0.45 138	0.38 76	0.23 82	0.75 274	0.67 338	0.66 87	0.87 227	1.02 321	1.40 340	0.72 200	0.76 299	0.62 149	0.42 176	0.15 85	0.11 59	0.17 94	0.18 197	0.14 52	0.15 115

AdaStereo	0.50 229	0.32 280	0.47 165	0.48 278	0.25 128	0.67 250	0.32 113	1.17 312	0.88 231	0.75 176	0.99 234	0.75 217	0.49 157	0.67 192	0.46 214	0.27 313	0.12 105	0.28 321	0.18 197	0.23 264	0.18 187
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.
SMFormer	0.51 236	0.23 157	0.62 262	0.34 13	0.20 22	0.62 219	0.34 129	1.21 323	1.02 300	0.81 207	1.01 239	0.71 191	0.65 252	0.84 272	0.55 254	0.19 210	0.15 214	0.18 129	0.16 133	0.18 168	0.18 187

tta	0.51 236	0.23 157	0.62 262	0.34 13	0.20 22	0.62 219	0.34 129	1.21 323	1.02 300	0.81 207	1.01 239	0.71 191	0.65 252	0.84 272	0.55 254	0.19 210	0.15 214	0.18 129	0.16 133	0.15 85	0.14 96

ttt	0.51 236	0.25 212	0.43 116	0.38 76	0.24 102	0.65 243	0.38 197	1.18 315	1.05 313	0.72 162	1.08 273	0.63 146	0.49 157	0.84 272	0.59 261	0.24 285	0.21 303	0.22 245	0.20 246	0.24 275	0.24 281

DAS	0.51 236	0.25 212	0.60 257	0.48 278	0.31 262	0.58 194	0.41 240	0.83 180	0.97 277	0.89 260	1.12 282	0.70 186	0.75 296	0.82 260	0.43 181	0.17 152	0.13 160	0.18 129	0.15 103	0.20 216	0.18 187

SepStereo	0.51 236	0.25 212	0.60 257	0.48 278	0.31 262	0.58 194	0.41 240	0.83 180	0.97 277	0.89 260	1.12 282	0.70 186	0.75 296	0.93 307	0.43 181	0.17 152	0.13 160	0.18 129	0.15 103	0.20 216	0.18 187

acv_ft	0.51 236	0.23 157	0.56 243	0.44 224	0.28 209	0.86 309	0.39 218	0.91 212	0.80 185	0.97 302	0.96 215	0.79 233	0.59 215	0.63 159	0.87 320	0.17 152	0.15 214	0.16 69	0.15 103	0.17 149	0.15 115

DMCA-RVC	0.51 236	0.30 273	0.59 252	0.50 307	0.32 275	0.54 169	0.38 197	0.86 189	0.68 125	0.94 288	0.86 170	0.91 277	0.68 266	0.70 210	0.59 261	0.23 275	0.18 271	0.31 337	0.23 292	0.26 287	0.19 217

CFNet	0.51 236	0.29 266	0.46 154	0.41 153	0.27 189	0.70 258	0.32 113	1.13 290	1.00 293	0.72 162	1.07 270	0.85 252	0.60 219	0.76 240	0.52 244	0.19 210	0.14 187	0.23 263	0.23 292	0.21 234	0.16 154

HSM	0.51 236	0.24 193	0.41 88	0.39 101	0.24 102	0.75 274	0.40 227	1.22 331	0.75 155	0.81 207	0.91 194	1.21 334	0.69 270	0.87 282	0.46 214	0.17 152	0.13 160	0.17 94	0.14 81	0.17 149	0.17 171

test_sample7	0.52 245	0.29 266	0.50 204	0.36 42	0.27 189	0.62 219	0.41 240	1.06 266	0.88 231	0.92 281	0.86 170	0.85 252	0.69 270	0.68 201	0.50 227	0.26 305	0.20 294	0.27 313	0.26 324	0.27 297	0.24 281

ac_64	0.52 245	0.22 137	0.50 204	0.45 245	0.28 209	0.80 287	0.45 260	1.02 251	0.61 95	0.91 272	0.83 153	1.07 317	0.68 266	0.74 233	0.70 285	0.21 247	0.18 271	0.20 191	0.19 222	0.18 168	0.15 115

iResNetv2_ROB	0.52 245	0.27 244	0.69 298	0.38 76	0.25 128	0.62 219	0.35 146	1.17 312	1.01 297	0.99 309	1.06 267	0.88 267	0.67 260	0.66 182	0.39 164	0.19 210	0.13 160	0.15 46	0.11 18	0.18 168	0.16 154

iResNet_ROB	0.52 245	0.21 110	0.53 228	0.37 54	0.21 31	0.61 212	0.29 65	1.51 387	1.32 365	0.90 267	1.02 247	0.80 241	0.62 230	0.76 240	0.43 181	0.16 119	0.12 105	0.13 11	0.09 7	0.15 85	0.18 187

mmx	0.53 249	0.26 227	0.49 191	0.37 54	0.25 128	0.55 174	0.37 177	1.16 307	1.03 305	0.73 169	0.96 215	0.71 191	0.53 177	1.01 320	0.88 322	0.20 233	0.15 214	0.25 288	0.21 266	0.22 253	0.20 239

xxx	0.53 249	0.26 227	0.49 191	0.37 54	0.25 128	0.55 174	0.37 177	1.16 307	1.03 305	0.73 169	0.96 215	0.71 191	0.53 177	1.01 320	0.88 322	0.20 233	0.15 214	0.25 288	0.21 266	0.22 253	0.20 239

AASNet	0.53 249	0.25 212	0.52 221	0.49 293	0.32 275	0.74 271	0.40 227	1.50 384	0.86 218	0.86 241	0.92 198	0.64 153	0.59 215	0.59 128	0.79 302	0.23 275	0.19 285	0.20 191	0.16 133	0.21 234	0.19 217

LMCR-Stereo	0.53 249	0.30 273	0.53 228	0.58 354	0.30 242	0.83 302	0.36 165	1.19 317	0.76 162	0.88 256	1.04 257	0.56 101	0.62 230	0.82 260	0.67 278	0.19 210	0.15 214	0.19 167	0.14 81	0.23 264	0.17 171

RAFT + AFF	0.53 249	0.29 266	0.75 319	0.51 319	0.32 275	0.63 229	0.60 325	1.00 241	0.91 251	0.78 192	0.87 177	0.83 245	0.58 209	0.80 255	0.47 221	0.17 152	0.20 294	0.23 263	0.22 280	0.18 168	0.18 187

UPFNet	0.53 249	0.24 193	0.51 215	0.45 245	0.38 312	0.84 305	0.49 280	0.99 237	0.75 155	0.87 248	0.88 184	0.86 257	0.64 246	0.80 255	0.71 289	0.20 233	0.20 294	0.20 191	0.20 246	0.19 202	0.15 115

RASNet	0.53 249	0.22 137	0.52 221	0.38 76	0.22 46	0.68 252	0.38 197	0.97 232	0.88 231	0.73 169	1.04 257	1.03 305	0.92 339	0.90 292	0.86 316	0.16 119	0.14 187	0.14 19	0.17 174	0.15 85	0.13 64

HSM-Net_RVC	0.53 249	0.22 137	0.35 34	0.37 54	0.21 31	0.85 306	0.37 177	1.23 335	0.93 261	0.90 267	1.15 295	1.26 338	0.63 236	0.72 221	0.48 224	0.17 152	0.13 160	0.16 69	0.15 103	0.17 149	0.15 115
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 249	0.32 280	0.64 275	0.44 224	0.30 242	0.66 246	0.44 258	1.04 258	0.88 231	0.91 272	0.91 194	0.99 292	0.60 219	0.68 201	0.60 264	0.21 247	0.17 260	0.22 245	0.22 280	0.21 234	0.21 254
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 249	0.34 293	0.59 252	0.41 153	0.30 242	0.50 152	0.43 249	1.19 317	0.70 130	0.85 236	1.05 261	0.86 257	0.55 193	0.84 272	0.51 237	0.29 325	0.23 319	0.22 245	0.22 280	0.26 287	0.25 288

UNet	0.54 259	0.26 227	0.66 285	0.44 224	0.40 322	0.99 329	0.41 240	0.98 235	0.75 155	0.83 228	0.89 188	1.04 307	0.72 291	0.73 226	0.62 267	0.19 210	0.14 187	0.20 191	0.17 174	0.20 216	0.17 171

1111x	0.55 260	0.22 137	0.46 154	0.38 76	0.20 22	0.66 246	0.43 249	1.23 335	0.99 286	0.71 151	0.99 234	0.95 284	0.69 270	0.90 292	1.08 358	0.18 180	0.17 260	0.18 129	0.19 222	0.20 216	0.18 187

ADLNet2	0.55 260	0.25 212	0.65 280	0.47 273	0.30 242	0.83 302	0.50 284	1.05 263	0.95 273	0.80 197	0.98 229	0.99 292	0.69 270	0.77 247	0.73 292	0.20 233	0.16 243	0.17 94	0.18 197	0.21 234	0.21 254

GEStereo_RVC	0.55 260	0.29 266	0.63 270	0.49 293	0.31 262	0.70 258	0.54 308	1.22 331	0.92 256	0.82 216	0.85 167	0.85 252	0.63 236	0.90 292	0.65 273	0.24 285	0.16 243	0.19 167	0.16 133	0.21 234	0.22 268

ADLNet	0.55 260	0.27 244	0.51 215	0.44 224	0.35 297	0.78 281	0.46 263	1.08 274	0.86 218	0.99 309	0.98 229	0.92 279	0.63 236	0.69 206	0.81 307	0.22 269	0.16 243	0.22 245	0.22 280	0.21 234	0.21 254

MMNet	0.55 260	0.25 212	0.61 259	0.43 208	0.34 291	1.07 342	0.39 218	0.87 196	0.91 251	0.91 272	0.93 201	0.86 257	0.76 299	0.81 258	0.76 297	0.15 85	0.14 187	0.18 129	0.19 222	0.20 216	0.16 154

delet	0.55 260	0.24 193	0.55 236	0.44 224	0.33 284	1.07 342	0.50 284	1.00 241	0.86 218	0.85 236	0.96 215	0.90 275	0.63 236	0.83 267	0.74 295	0.18 180	0.18 271	0.20 191	0.21 266	0.16 117	0.15 115

psm_up	0.55 260	0.26 227	0.47 165	0.49 293	0.32 275	0.65 243	0.56 317	1.04 258	0.82 197	0.82 216	0.88 184	1.01 298	0.94 345	0.74 233	0.61 265	0.21 247	0.25 334	0.26 301	0.23 292	0.21 234	0.20 239

hitnet-ft	0.55 260	0.27 244	0.39 76	0.41 153	0.28 209	0.78 281	0.40 227	0.92 213	0.90 246	0.82 216	1.01 239	1.13 329	0.70 283	0.78 251	0.67 278	0.28 319	0.20 294	0.28 321	0.22 280	0.29 303	0.26 292

DSFCA	0.55 260	0.25 212	0.62 262	0.40 128	0.36 299	0.74 271	0.52 301	1.04 258	0.82 197	1.06 335	0.84 158	0.89 271	0.63 236	0.99 317	0.58 257	0.25 295	0.21 303	0.21 232	0.21 266	0.21 234	0.19 217

FADNet_RVC	0.55 260	0.37 308	1.17 368	0.44 224	0.31 262	0.56 188	0.34 129	1.06 266	0.88 231	0.67 128	0.90 191	0.61 138	0.65 252	0.93 307	0.70 285	0.21 247	0.18 271	0.26 301	0.23 292	0.31 317	0.28 306

STTStereo	0.55 260	0.37 308	0.76 324	0.44 224	0.31 262	0.60 210	0.44 258	0.96 228	0.86 218	0.99 309	0.90 191	0.96 286	0.58 209	0.71 215	0.61 265	0.25 295	0.23 319	0.26 301	0.32 354	0.24 275	0.23 275

CSP-Net	0.56 271	0.27 244	0.49 191	0.41 153	0.28 209	1.22 363	0.50 284	1.23 335	0.72 141	0.95 295	0.95 210	0.89 271	0.62 230	0.83 267	0.62 267	0.26 305	0.17 260	0.17 94	0.17 174	0.18 168	0.17 171

FTStereo	0.56 271	0.20 77	0.37 50	0.41 153	0.25 128	0.40 111	0.79 365	0.66 87	0.43 52	1.09 343	3.27 410	0.70 186	0.73 292	0.55 79	0.33 95	0.14 35	0.13 160	0.19 167	0.17 174	0.15 85	0.30 319

RAFT-RH_RVC	0.56 271	0.17 21	0.41 88	0.37 54	0.23 82	0.57 192	0.24 28	0.60 52	0.70 130	1.19 354	3.94 421	0.56 101	0.38 99	0.65 175	0.36 136	0.13 13	0.11 59	0.20 191	0.14 81	0.12 9	0.13 64

HGLStereo	0.56 271	0.28 258	0.57 247	0.50 307	0.37 304	0.80 287	0.45 260	1.02 251	0.78 176	0.86 241	1.14 290	0.89 271	0.82 318	0.76 240	0.73 292	0.21 247	0.20 294	0.19 167	0.18 197	0.19 202	0.21 254

FADNet-RVC-Resample	0.56 271	0.33 288	1.16 364	0.49 293	0.34 291	0.71 263	0.43 249	1.01 248	0.93 261	0.82 216	0.87 177	0.74 215	0.67 260	0.73 226	0.45 204	0.18 180	0.18 271	0.26 301	0.27 330	0.26 287	0.27 299

DualNet (step1)	0.57 276	0.36 302	0.72 309	0.38 76	0.30 242	0.71 263	0.43 249	1.06 266	0.88 231	0.92 281	0.86 170	0.85 252	0.69 270	0.68 201	0.50 227	0.41 376	0.20 294	0.40 366	0.41 377	0.36 342	0.33 333

LL-Strereo	0.57 276	0.27 244	0.68 292	0.48 278	0.34 291	0.39 110	0.48 274	0.94 219	0.97 277	0.83 228	0.78 125	1.10 322	1.18 370	1.33 366	0.49 226	0.17 152	0.14 187	0.22 245	0.19 222	0.16 117	0.17 171

CRFU-Net	0.57 276	0.27 244	0.57 247	0.46 264	0.30 242	1.20 362	0.52 301	1.10 279	0.56 89	1.00 314	0.98 229	1.06 312	0.79 310	0.81 258	0.71 289	0.21 247	0.19 285	0.18 129	0.16 133	0.18 168	0.19 217

TDLM	0.57 276	0.33 288	0.49 191	0.51 319	0.30 242	0.66 246	0.73 358	1.03 255	1.01 297	0.82 216	1.10 279	0.84 250	0.70 283	0.86 281	0.58 257	0.28 319	0.17 260	0.25 288	0.22 280	0.26 287	0.19 217

CVANet_RVC	0.57 276	0.33 288	0.44 127	0.47 273	0.32 275	0.67 250	0.61 330	1.05 263	0.93 261	0.85 236	1.04 257	1.01 298	0.73 292	0.83 267	0.52 244	0.29 325	0.19 285	0.27 313	0.25 314	0.31 317	0.21 254

AANet_RVC	0.57 276	0.32 280	0.54 231	0.45 245	0.27 189	0.57 192	0.48 274	1.00 241	1.28 361	0.86 241	1.33 329	0.87 262	0.58 209	1.07 333	0.75 296	0.18 180	0.12 105	0.15 46	0.13 58	0.18 168	0.18 187

NOSS_ROB	0.57 276	0.39 321	0.39 76	0.44 224	0.30 242	0.73 270	0.54 308	1.03 255	1.08 329	0.67 128	0.87 177	0.76 223	0.57 201	0.77 247	0.47 221	0.38 369	0.38 381	0.44 374	0.42 381	0.37 347	0.34 340

ssnet_v2	0.58 283	0.28 258	0.56 243	0.43 208	0.29 232	0.95 320	0.59 323	1.13 290	0.99 286	0.93 285	0.80 137	0.99 292	0.64 246	0.82 260	0.94 338	0.25 295	0.22 309	0.23 263	0.24 305	0.20 216	0.19 217

dad	0.58 283	0.50 350	0.64 275	0.43 208	0.30 242	0.59 205	0.36 165	0.78 169	1.25 357	1.01 319	1.17 302	1.15 332	0.53 177	0.68 201	0.50 227	0.35 362	0.23 319	0.37 358	0.21 266	0.29 303	0.20 239

SACVNet	0.58 283	0.34 293	0.55 236	0.55 344	0.36 299	0.63 229	0.48 274	1.13 290	0.77 169	1.02 321	1.06 267	1.02 303	0.74 294	0.90 292	0.51 237	0.27 313	0.21 303	0.25 288	0.24 305	0.29 303	0.36 347

pcwnet_v2	0.58 283	0.28 258	0.84 333	0.45 245	0.35 297	0.61 212	0.35 146	1.27 348	1.21 348	0.99 309	1.27 319	0.72 200	0.58 209	0.67 192	0.48 224	0.27 313	0.21 303	0.24 277	0.23 292	0.29 303	0.29 312

PS-NSSS	0.58 283	0.44 336	0.62 262	0.42 190	0.33 284	0.66 246	0.58 321	1.02 251	0.86 218	0.77 188	1.28 321	0.72 200	0.64 246	0.82 260	0.59 261	0.31 334	0.26 339	0.40 366	0.27 330	0.33 327	0.26 292

StereoDRNet-Refined	0.58 283	0.32 280	0.54 231	0.46 264	0.30 242	0.96 323	0.40 227	1.00 241	0.94 268	1.12 347	1.08 273	0.96 286	0.67 260	0.90 292	0.89 332	0.17 152	0.13 160	0.22 245	0.21 266	0.20 216	0.19 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 283	0.28 258	0.47 165	0.49 293	0.32 275	0.77 277	0.50 284	0.99 237	0.92 256	1.04 330	1.14 290	1.21 334	0.69 270	0.88 285	0.69 282	0.20 233	0.20 294	0.22 245	0.22 280	0.21 234	0.18 187

CBFPSM	0.59 290	0.22 137	1.31 380	0.38 76	0.27 189	1.12 351	0.65 335	0.79 171	0.82 197	0.80 197	0.81 144	1.35 358	0.87 330	0.67 192	0.76 297	0.16 119	0.15 214	0.15 46	0.16 133	0.17 149	0.22 268

HBP-ISP	0.59 290	0.45 340	0.43 116	0.45 245	0.33 284	0.70 258	0.28 58	1.11 284	1.00 293	0.83 228	1.18 304	0.65 165	0.68 266	0.88 285	0.52 244	0.35 362	0.38 381	0.47 379	0.41 377	0.38 351	0.31 325

CBMV_ROB	0.59 290	0.37 308	0.38 59	0.39 101	0.28 209	0.74 271	0.28 58	1.00 241	0.98 281	0.94 288	1.25 317	0.81 243	0.78 308	0.87 282	0.50 227	0.36 365	0.37 379	0.43 372	0.40 372	0.33 327	0.30 319

FADNet-RVC	0.60 293	0.53 362	1.14 363	0.46 264	0.39 317	0.61 212	0.39 218	1.12 288	0.87 227	0.70 145	0.84 158	1.04 307	0.55 193	0.94 314	0.69 282	0.26 305	0.25 334	0.28 321	0.28 335	0.31 317	0.31 325

NVstereo2D	0.60 293	0.30 273	0.75 319	0.48 278	0.43 340	0.89 311	0.48 274	1.05 263	1.15 339	0.66 127	0.86 170	0.88 267	0.70 283	0.99 317	0.65 273	0.32 346	0.15 214	0.28 321	0.20 246	0.40 354	0.36 347

FADNet	0.61 295	0.51 353	1.10 358	0.45 245	0.44 347	0.65 243	0.41 240	1.19 317	1.05 313	0.70 145	0.84 158	0.98 291	0.66 257	0.82 260	0.50 227	0.29 325	0.30 353	0.27 313	0.30 341	0.46 372	0.35 345

SGM-Forest	0.62 296	0.32 280	0.39 76	0.43 208	0.30 242	1.02 333	0.55 312	1.09 278	1.05 313	1.06 335	1.18 304	1.10 322	0.67 260	0.88 285	0.62 267	0.31 334	0.33 372	0.33 347	0.30 341	0.30 312	0.28 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 297	0.28 258	0.99 350	0.40 128	0.30 242	1.03 336	0.56 317	1.10 279	0.99 286	0.97 302	1.22 310	1.06 312	0.69 270	1.07 333	0.95 341	0.19 210	0.11 59	0.16 69	0.13 58	0.22 253	0.21 254

fast-acv-ft	0.64 298	0.30 273	0.73 312	0.45 245	0.34 291	1.17 358	0.49 280	0.86 189	0.98 281	1.02 321	1.36 331	1.29 342	0.85 325	0.76 240	0.81 307	0.21 247	0.23 319	0.23 263	0.23 292	0.21 234	0.20 239

StereoDRNet	0.64 298	0.33 288	0.68 292	0.51 319	0.43 340	1.03 336	0.53 304	1.47 380	0.99 286	1.10 345	0.87 177	1.07 317	0.71 287	0.82 260	0.88 322	0.23 275	0.19 285	0.25 288	0.23 292	0.27 297	0.19 217

PSMNet_ROB	0.64 298	0.37 308	0.65 280	0.56 347	0.42 335	0.97 324	0.83 368	1.21 323	0.92 256	0.79 195	1.02 247	1.08 319	0.63 236	0.82 260	0.91 336	0.29 325	0.20 294	0.31 337	0.31 348	0.26 287	0.23 275

CBMV	0.64 298	0.35 297	0.41 88	0.42 190	0.25 128	1.01 331	0.77 362	1.13 290	1.09 331	1.17 352	1.22 310	1.04 307	0.75 296	0.88 285	0.63 270	0.28 319	0.30 353	0.34 349	0.30 341	0.26 287	0.26 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DRN-Test	0.66 302	0.32 280	0.66 285	0.50 307	0.39 317	1.15 355	0.61 330	1.49 383	1.01 297	1.12 347	1.08 273	1.06 312	0.69 270	0.77 247	0.94 338	0.23 275	0.17 260	0.26 301	0.25 314	0.25 283	0.21 254

iinet-f	0.67 303	0.26 227	2.15 408	0.39 101	0.31 262	1.19 361	0.56 317	0.84 183	0.84 206	0.80 197	1.17 302	1.05 311	0.84 324	0.71 215	1.21 368	0.20 233	0.18 271	0.17 94	0.15 103	0.20 216	0.20 239

GASNet	0.67 303	0.72 381	0.96 347	0.70 386	0.48 359	0.62 219	0.47 268	1.08 274	1.03 305	0.94 288	0.82 147	0.93 281	0.83 322	1.33 366	0.80 304	0.31 334	0.22 309	0.29 329	0.28 335	0.44 365	0.24 281

FINET	0.67 303	0.42 330	1.00 351	0.46 264	0.43 340	0.83 302	0.89 376	1.08 274	1.50 380	0.87 248	1.14 290	0.71 191	0.68 266	0.92 302	0.70 285	0.36 365	0.30 353	0.26 301	0.24 305	0.35 338	0.33 333

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 303	0.81 388	0.73 312	0.53 335	0.37 304	1.40 374	0.53 304	1.04 258	0.79 183	0.88 256	0.94 202	0.95 284	0.53 177	0.93 307	0.58 257	0.39 371	0.30 353	0.57 392	0.31 348	0.53 384	0.30 319

PA-Net	0.67 303	0.43 332	0.83 332	0.50 307	0.53 369	0.94 317	0.68 343	1.10 279	1.14 338	0.80 197	0.88 184	0.87 262	0.77 303	1.02 325	0.88 322	0.24 285	0.41 388	0.29 329	0.44 382	0.26 287	0.34 340
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 308	0.36 302	1.10 358	0.51 319	0.42 335	1.08 346	0.50 284	1.21 323	1.16 340	1.00 314	1.37 334	1.06 312	0.79 310	0.92 302	0.94 338	0.25 295	0.24 326	0.24 277	0.22 280	0.23 264	0.26 292

NaN_ROB	0.69 308	0.44 336	0.69 298	0.51 319	0.33 284	0.97 324	1.06 389	1.22 331	1.19 345	1.24 362	0.96 215	1.08 319	0.78 308	1.20 349	0.67 278	0.24 285	0.30 353	0.23 263	0.24 305	0.23 264	0.25 288

GANet	0.70 310	0.37 308	0.55 236	0.51 319	0.34 291	0.94 317	0.96 382	1.08 274	0.94 268	1.04 330	1.98 383	1.13 329	0.88 333	1.12 341	0.66 275	0.25 295	0.26 339	0.27 313	0.22 280	0.31 317	0.22 268

DISCO	0.70 310	0.26 227	0.68 292	0.44 224	0.31 262	1.14 353	0.51 298	1.23 335	1.23 351	0.81 207	1.05 261	1.50 372	0.85 325	1.82 396	1.03 352	0.19 210	0.15 214	0.18 129	0.16 133	0.24 275	0.23 275

XPNet_ROB	0.70 310	0.35 297	0.68 292	0.52 330	0.40 322	0.79 284	0.85 374	1.16 307	0.94 268	1.33 368	1.15 295	1.38 360	0.83 322	1.03 327	0.90 334	0.32 346	0.25 334	0.26 301	0.24 305	0.31 317	0.28 306

ETE_ROB	0.70 310	0.49 346	0.73 312	0.56 347	0.36 299	0.79 284	0.87 375	1.14 299	0.93 261	1.19 354	1.18 304	1.39 361	0.82 318	0.99 317	0.80 304	0.26 305	0.21 303	0.31 337	0.26 324	0.33 327	0.34 340

Wz-Net-LNSev	0.71 314	0.51 353	1.36 388	0.50 307	0.41 329	1.15 355	0.69 347	1.21 323	1.07 326	1.02 321	1.12 282	1.08 319	0.87 330	0.89 290	0.89 332	0.24 285	0.22 309	0.21 232	0.19 222	0.26 287	0.26 292

APVNet	0.71 314	0.37 308	0.89 342	0.56 347	0.45 351	1.18 360	0.68 343	1.41 374	0.85 213	0.81 207	1.15 295	1.04 307	0.81 314	1.10 338	1.17 365	0.26 305	0.28 345	0.32 342	0.31 348	0.29 303	0.30 319

Syn2CoEx	0.71 314	0.51 353	0.95 345	0.64 369	0.45 351	0.91 312	0.53 304	1.48 381	1.13 336	0.93 285	1.35 330	1.02 303	0.99 352	0.92 302	0.80 304	0.30 331	0.27 343	0.28 321	0.24 305	0.23 264	0.24 281

DANet	0.71 314	0.45 340	0.91 343	0.59 357	0.40 322	0.81 292	0.40 227	0.97 232	0.84 206	1.20 357	1.22 310	1.33 352	0.88 333	1.16 344	1.24 370	0.27 313	0.23 319	0.31 337	0.25 314	0.35 338	0.32 329
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 318	0.35 297	0.64 275	0.53 335	0.67 388	1.31 370	0.67 338	1.20 321	1.18 343	1.05 332	0.87 177	1.27 339	0.93 344	0.93 307	1.27 374	0.22 269	0.16 243	0.26 301	0.23 292	0.40 354	0.39 361

NCCL2	0.72 318	0.41 328	0.65 280	0.64 369	0.44 347	0.98 328	1.20 397	1.11 284	1.00 293	0.98 306	0.96 215	1.49 371	0.87 330	0.90 292	0.79 302	0.31 334	0.26 339	0.39 363	0.39 370	0.32 322	0.32 329

FAT-Stereo	0.73 320	0.33 288	0.75 319	0.49 293	0.37 304	0.71 263	0.59 323	1.36 366	1.30 363	1.03 329	1.40 340	1.59 381	1.15 366	0.87 282	0.86 316	0.28 319	0.28 345	0.28 321	0.23 292	0.28 300	0.38 359

S-Stereo	0.74 321	0.35 297	0.96 347	0.56 347	0.45 351	0.82 300	0.60 325	1.24 342	1.60 389	0.96 297	1.41 342	1.12 326	0.94 345	0.80 255	1.04 355	0.26 305	0.31 363	0.28 321	0.25 314	0.32 322	0.47 383

LALA_ROB	0.74 321	0.43 332	0.69 298	0.54 341	0.40 322	1.01 331	0.95 381	1.21 323	1.07 326	1.22 359	1.12 282	1.56 378	0.79 310	1.04 329	0.86 316	0.33 352	0.22 309	0.35 351	0.30 341	0.35 338	0.31 325

Anonymous Stereo	0.75 323	0.54 364	1.78 401	0.57 352	0.56 376	0.62 219	1.25 403	0.96 228	0.99 286	0.96 297	0.95 210	0.83 245	0.58 209	1.27 360	1.21 368	0.31 334	0.30 353	0.31 337	0.33 357	0.33 327	0.36 347

Wz-Net-MNSev	0.76 324	0.40 325	1.34 383	0.50 307	0.40 322	1.44 379	0.83 368	1.15 302	1.16 340	1.25 363	1.20 309	1.13 329	0.81 314	1.16 344	1.00 351	0.22 269	0.19 285	0.24 277	0.23 292	0.28 300	0.26 292

DGSMNet	0.76 324	0.55 365	1.29 379	0.58 354	0.62 385	0.94 317	0.70 352	1.26 346	1.11 333	0.83 228	1.24 315	1.00 295	0.71 287	1.03 327	0.81 307	0.34 358	0.29 350	0.41 370	0.40 372	0.57 390	0.55 394

RP	0.76 324	0.36 302	0.63 270	0.66 377	0.58 382	0.80 287	0.55 312	1.14 299	1.22 350	0.97 302	1.65 364	1.43 365	1.32 380	1.01 320	0.84 311	0.33 352	0.30 353	0.36 354	0.30 341	0.34 334	0.34 340

edge stereo	0.76 324	0.38 317	0.74 316	0.52 330	0.43 340	0.80 287	0.53 304	1.28 350	1.06 320	1.28 364	1.38 339	1.81 385	1.11 363	1.08 335	0.85 315	0.33 352	0.32 366	0.41 370	0.28 335	0.32 322	0.36 347

NCC-stereo	0.78 328	0.40 325	0.76 324	0.61 364	0.67 388	0.81 292	0.69 347	1.54 391	1.11 333	0.90 267	1.36 331	1.33 352	1.16 367	1.19 347	0.88 322	0.31 334	0.30 353	0.37 358	0.48 388	0.33 327	0.33 333

Nwc_Net	0.78 328	0.38 317	0.73 312	0.60 362	0.55 373	1.05 341	0.55 312	1.67 399	1.05 313	0.88 256	1.86 379	1.40 363	1.09 361	1.10 338	0.87 320	0.30 331	0.25 334	0.36 354	0.38 366	0.29 303	0.29 312

Abc-Net	0.78 328	0.40 325	0.76 324	0.61 364	0.67 388	0.81 292	0.69 347	1.54 391	1.11 333	0.90 267	1.36 331	1.33 352	1.16 367	1.19 347	0.88 322	0.31 334	0.30 353	0.37 358	0.48 388	0.33 327	0.33 333
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 331	0.59 370	0.71 305	0.65 374	0.65 387	0.92 316	0.58 321	1.29 351	1.05 313	1.07 338	1.45 351	1.47 369	1.03 356	1.21 353	0.88 322	0.32 346	0.30 353	0.48 382	0.40 372	0.37 347	0.37 353

stereogan	0.80 332	0.31 278	0.71 305	0.59 357	0.50 362	1.72 395	0.48 274	1.35 363	1.37 368	1.00 314	1.46 353	1.56 378	0.95 348	1.29 362	0.84 311	0.28 319	0.29 350	0.29 329	0.25 314	0.38 351	0.38 359

ADCRef	0.80 332	0.43 332	1.32 382	0.50 307	0.45 351	1.07 342	0.51 298	1.07 270	0.98 281	1.17 352	1.42 343	0.87 262	0.91 336	0.85 279	3.19 409	0.18 180	0.16 243	0.23 263	0.23 292	0.22 253	0.21 254

GANetREF_RVC	0.80 332	0.75 384	0.86 339	0.66 377	0.42 335	1.15 355	0.98 383	1.14 299	1.19 345	1.01 319	1.02 247	1.10 322	0.90 335	1.15 343	0.76 297	0.48 385	0.39 385	0.57 392	0.38 366	0.63 394	0.46 379
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
AF-Net	0.81 335	0.39 321	0.68 292	0.64 369	0.54 371	0.91 312	0.51 298	1.61 395	1.31 364	0.96 297	2.02 384	1.46 366	1.26 378	1.11 340	0.99 348	0.32 346	0.24 326	0.39 363	0.27 330	0.30 312	0.25 288

SQANet	0.82 336	0.74 383	0.67 289	1.13 403	0.98 402	1.11 349	0.47 268	1.07 270	0.83 202	0.91 272	1.05 261	1.03 305	0.74 294	1.01 320	0.64 272	0.61 397	0.24 326	1.03 404	0.35 361	1.18 407	0.58 395

Anonymous_2	0.82 336	0.44 336	0.63 270	0.40 128	0.43 340	0.80 287	0.52 301	0.72 140	0.77 169	0.71 151	0.60 67	0.87 262	0.76 299	0.75 237	0.58 257	0.52 391	0.54 401	0.54 390	4.82 437	0.56 388	0.40 364

ccnet	0.82 336	0.57 368	0.75 319	0.54 341	0.59 383	1.09 348	0.66 336	1.38 369	0.94 268	1.12 347	1.44 348	1.29 342	0.92 339	0.95 316	1.24 370	0.49 387	0.42 390	0.50 387	0.47 386	0.51 379	0.46 379

psmorigin	0.82 336	0.51 353	2.09 406	0.49 293	0.41 329	0.85 306	0.50 284	1.04 258	0.88 231	1.45 372	1.43 346	1.50 372	1.06 358	1.22 354	0.97 344	0.31 334	0.32 366	0.27 313	0.27 330	0.33 327	0.42 368

CC-Net-ROB	0.82 336	0.96 399	0.85 334	0.58 354	0.45 351	1.27 368	0.70 352	1.17 312	1.02 300	0.83 228	1.23 314	0.90 275	0.77 303	1.06 330	0.69 282	0.46 382	0.34 374	1.71 410	0.38 366	0.59 393	0.36 347

aanetorigin	0.83 341	0.56 366	1.87 403	0.49 293	0.38 312	0.56 188	0.66 336	0.70 131	1.00 293	2.42 408	2.02 384	1.31 345	1.18 370	0.93 307	1.13 364	0.20 233	0.18 271	0.20 191	0.19 222	0.27 297	0.30 319

CSAN	0.83 341	0.49 346	0.77 328	0.60 362	0.41 329	1.14 353	1.06 389	1.19 317	1.46 378	1.32 366	1.43 346	1.37 359	1.19 372	1.27 360	0.86 316	0.39 371	0.31 363	0.36 354	0.37 363	0.35 338	0.34 340

SDNR	0.86 343	0.37 308	1.47 393	0.40 128	0.38 312	3.38 422	0.33 122	0.90 208	0.98 281	0.99 309	2.09 387	0.59 129	0.71 287	1.29 362	0.70 285	0.51 390	0.56 402	0.36 354	0.26 324	0.43 364	0.46 379

RTSC	0.87 344	0.48 343	1.23 374	0.52 330	0.37 304	1.13 352	0.50 284	1.34 360	1.79 394	1.51 375	1.24 315	1.12 326	0.81 314	1.62 385	2.16 398	0.25 295	0.19 285	0.23 263	0.24 305	0.30 312	0.31 325

PWC_ROB	0.87 344	0.52 359	1.28 377	0.50 307	0.32 275	0.91 312	0.37 177	1.36 366	1.46 378	1.61 381	2.59 399	1.16 333	1.01 355	1.34 368	1.40 381	0.25 295	0.18 271	0.28 321	0.20 246	0.29 303	0.28 306

UDG	0.88 346	0.82 391	0.67 289	1.00 400	0.96 399	1.02 333	0.57 320	1.13 290	0.99 286	0.90 267	0.97 228	1.31 345	0.99 352	0.85 279	0.84 311	0.54 395	0.32 366	1.77 411	0.40 372	0.94 400	0.66 397

FBW_ROB	0.88 346	0.50 350	0.85 334	0.55 344	0.40 322	1.17 358	0.78 364	1.50 384	1.37 368	1.33 368	1.27 319	1.48 370	1.00 354	2.57 415	0.98 347	0.25 295	0.32 366	0.45 375	0.30 341	0.34 334	0.28 306

XQC	0.89 348	0.65 378	1.31 380	0.67 380	0.52 368	1.22 363	0.68 343	1.26 346	1.52 381	1.14 350	1.11 280	1.28 341	1.04 357	1.40 376	1.77 389	0.38 369	0.24 326	0.37 358	0.31 348	0.53 384	0.47 383

DeepPrunerF	0.89 348	0.52 359	3.43 416	0.68 383	0.81 393	0.72 269	0.72 357	1.22 331	1.99 399	0.93 285	1.01 239	0.87 262	0.86 327	1.08 335	0.95 341	0.34 358	0.28 345	0.43 372	0.39 370	0.30 312	0.32 329

PWCDC_ROB	0.89 348	0.49 346	0.80 331	0.74 390	0.40 322	1.03 336	0.39 218	1.33 358	2.35 407	1.02 321	3.77 416	0.81 243	0.92 339	1.20 349	0.90 334	0.34 358	0.22 309	0.24 277	0.20 246	0.34 334	0.29 312

PASM	0.90 351	0.64 377	1.69 397	0.69 385	0.69 391	0.78 281	0.84 371	1.03 255	1.26 360	1.19 354	1.15 295	1.31 345	0.98 351	1.24 356	1.03 352	0.52 391	0.56 402	0.59 395	0.66 402	0.56 388	0.54 393

Wz-Net-SNSev	0.91 352	0.73 382	2.13 407	0.56 347	0.45 351	0.95 320	1.13 394	1.34 360	1.24 353	1.02 321	1.30 325	1.46 366	0.86 327	1.81 395	1.50 382	0.25 295	0.23 319	0.25 288	0.26 324	0.32 322	0.29 312

MDST_ROB	0.91 352	0.27 244	0.85 334	0.63 368	0.41 329	2.53 406	0.71 356	1.60 394	1.13 336	2.83 415	1.73 370	0.97 288	0.69 270	1.61 384	0.73 292	0.25 295	0.22 309	0.32 342	0.28 335	0.25 283	0.24 281

PDISCO_ROB	0.91 352	0.48 343	1.06 355	0.99 398	0.97 400	1.67 393	0.63 332	1.64 397	1.59 386	1.06 335	1.18 304	1.31 345	0.79 310	1.55 379	0.97 344	0.49 387	0.22 309	0.45 375	0.40 372	0.45 369	0.37 353

SHD	0.93 355	0.50 350	1.18 369	0.59 357	0.46 358	0.97 324	0.48 274	1.70 400	2.15 401	1.58 378	1.37 334	1.42 364	1.19 372	1.31 364	1.60 383	0.31 334	0.26 339	0.32 342	0.33 357	0.40 354	0.42 368

G-Net	0.95 356	0.46 342	1.04 353	0.64 369	0.48 359	2.12 402	0.64 334	1.01 248	0.87 227	1.75 389	2.82 406	1.30 344	1.64 397	1.06 330	0.96 343	0.36 365	0.29 350	0.35 351	0.25 314	0.45 369	0.42 368

anonymity	0.97 357	0.89 394	1.05 354	0.92 396	1.03 404	0.97 324	0.81 367	1.29 351	0.91 251	1.07 338	0.98 229	1.00 295	0.95 348	1.02 325	0.92 337	0.96 408	0.95 424	0.90 401	0.91 414	0.92 399	0.94 407

SGM_RVC	0.97 357	0.28 258	0.41 88	0.39 101	0.22 46	1.55 385	0.73 358	1.51 387	1.25 357	2.25 405	1.92 380	2.58 402	1.56 391	2.02 403	1.19 367	0.27 313	0.27 343	0.27 313	0.25 314	0.25 283	0.25 288
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 359	0.42 330	1.88 404	0.53 335	0.41 329	1.59 388	1.26 404	2.21 409	1.43 374	1.10 345	1.11 280	1.46 366	1.95 407	1.34 368	1.26 372	0.34 358	0.25 334	0.25 288	0.21 266	0.46 372	0.37 353

Consistency-Raft	1.01 360	0.81 388	1.24 375	0.84 393	0.97 400	0.81 292	0.84 371	1.30 354	1.59 386	1.05 332	1.68 369	1.12 326	0.91 336	0.92 302	1.11 360	0.65 398	0.74 409	0.79 399	0.90 411	1.06 405	0.79 402

xxxx	1.01 360	0.22 137	0.43 116	0.36 42	0.21 31	0.82 300	0.36 165	1.32 356	0.88 231	0.71 151	0.94 202	0.97 288	0.63 236	0.64 168	10.58 431	0.20 233	0.16 243	0.18 129	0.17 174	0.19 202	0.19 217

test_xeample	1.01 360	0.21 110	0.42 107	0.35 32	0.21 31	0.71 263	0.39 218	1.23 335	0.86 218	0.81 207	1.04 257	0.69 182	0.61 224	0.69 206	10.93 432	0.19 210	0.15 214	0.18 129	0.17 174	0.18 168	0.17 171

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 363	0.57 368	1.51 395	0.67 380	0.50 362	2.57 407	1.66 419	1.20 321	1.43 374	1.38 370	1.57 361	1.33 352	0.92 339	1.64 388	0.88 322	0.37 368	0.39 385	0.46 378	0.60 400	0.41 360	0.40 364

ADCPNet	1.03 364	0.48 343	2.70 411	0.54 341	0.42 335	1.40 374	0.75 360	1.13 290	1.07 326	1.22 359	1.42 343	1.68 383	1.09 361	1.36 373	3.45 413	0.30 331	0.28 345	0.29 329	0.32 354	0.37 347	0.35 345

otaku	1.04 365	0.93 396	0.88 341	1.33 409	1.05 406	1.66 391	0.70 352	1.40 373	1.18 343	1.08 341	1.32 328	1.33 352	0.91 336	1.23 355	0.76 297	0.72 401	0.46 398	1.24 406	0.50 393	1.40 408	0.75 398

SuperB	1.04 365	0.37 308	4.81 423	0.43 208	0.31 262	0.99 329	0.46 263	1.02 251	2.09 400	1.09 343	1.09 277	0.75 217	0.81 314	1.06 330	1.76 388	0.19 210	0.15 214	0.17 94	0.15 103	2.82 430	0.26 292

ADCL	1.04 365	0.38 317	1.35 384	0.50 307	0.39 317	1.61 389	0.89 376	1.29 351	1.39 371	1.29 365	1.50 355	1.24 337	1.24 375	1.37 374	4.87 421	0.21 247	0.19 285	0.25 288	0.25 314	0.29 303	0.27 299

test_sample9	1.05 368	0.36 302	0.72 309	0.38 76	0.30 242	0.71 263	0.43 249	1.06 266	0.88 231	0.92 281	0.86 170	0.85 252	0.69 270	1.20 349	1.36 377	0.41 376	8.41 436	0.40 366	0.41 377	0.36 342	0.33 333

DDUNet	1.06 369	2.56 433	0.68 292	1.21 405	1.26 409	1.03 336	0.69 347	1.11 284	0.94 268	0.96 297	1.22 310	1.27 339	0.82 318	0.93 307	0.72 291	0.84 405	0.38 381	1.99 414	0.60 400	1.10 406	0.85 404

ADCP+	1.06 369	0.35 297	1.51 395	0.49 293	0.51 365	1.45 380	0.55 312	1.25 345	1.03 305	1.16 351	1.15 295	1.10 322	1.07 360	1.56 381	6.75 428	0.19 210	0.16 243	0.23 263	0.21 266	0.28 300	0.21 254

SAMSARA	1.07 371	0.65 378	1.19 370	1.06 402	0.90 395	1.76 396	1.76 423	1.46 379	1.44 376	1.51 375	1.16 300	2.00 392	1.14 365	1.48 377	1.31 376	0.39 371	0.44 395	0.35 351	0.38 366	0.49 376	0.49 388

SANet	1.07 371	0.41 328	1.06 355	0.48 278	0.30 242	1.41 376	0.94 380	1.42 375	3.36 418	1.58 378	2.43 393	2.33 398	1.70 398	1.34 368	1.07 357	0.28 319	0.24 326	0.26 301	0.23 292	0.34 334	0.30 319

Ntro	1.09 373	0.97 402	0.91 343	1.44 410	1.19 408	1.69 394	0.80 366	1.35 363	1.25 357	1.00 314	1.29 324	1.31 345	0.97 350	1.26 358	0.84 311	0.84 405	0.43 393	1.36 407	0.50 393	1.56 409	0.78 400

MFN_U_SF_RVC	1.09 373	0.59 370	1.97 405	0.67 380	0.44 347	1.93 399	0.60 325	1.85 402	1.36 366	1.61 381	1.54 359	1.95 391	1.37 382	1.64 388	1.73 386	0.40 375	0.37 379	0.45 375	0.48 388	0.44 365	0.44 374

Wz-Net-TNSev	1.14 375	1.06 405	4.32 422	0.49 293	0.42 335	1.51 383	1.11 393	1.48 381	1.40 373	1.22 359	1.26 318	1.58 380	1.43 386	1.76 393	1.70 385	0.32 346	0.31 363	0.26 301	0.30 341	0.41 360	0.41 367

ADCMid	1.14 375	0.52 359	2.23 409	0.53 335	0.43 340	1.07 342	0.75 360	1.23 335	1.05 313	2.15 402	1.44 348	1.50 372	1.43 386	1.56 381	5.01 422	0.26 305	0.24 326	0.29 329	0.31 348	0.37 347	0.33 333

MFMNet_re	1.14 375	0.97 402	1.19 370	0.99 398	0.95 398	1.25 367	1.22 400	1.39 370	1.55 384	1.69 388	1.67 368	1.21 334	1.53 388	1.12 341	0.99 348	0.87 407	0.75 413	0.79 399	0.75 406	0.90 398	0.94 407

WCMA_ROB	1.14 375	0.36 302	0.76 324	0.49 293	0.44 347	1.23 365	0.67 338	1.11 284	1.23 351	2.84 416	3.95 422	3.28 411	1.83 403	1.25 357	0.99 348	0.44 380	0.34 374	0.34 349	0.37 363	0.41 360	0.40 364

AnyNet_C32	1.16 379	0.62 376	2.40 410	0.57 352	0.55 373	1.41 376	1.34 409	1.18 315	1.24 353	1.49 373	1.42 343	1.39 361	1.20 374	1.55 379	4.82 420	0.29 325	0.28 345	0.29 329	0.34 359	0.38 351	0.42 368

222	1.18 380	0.22 137	0.44 127	0.37 54	0.22 46	0.79 284	0.37 177	1.31 355	0.89 244	0.92 281	1.08 273	0.72 200	0.71 287	0.66 182	13.89 435	0.20 233	0.15 214	0.17 94	0.16 133	0.18 168	0.19 217

WZ-Net	1.19 381	0.59 370	4.07 420	0.62 367	0.51 365	1.34 371	1.31 408	1.32 356	1.74 393	1.53 377	1.65 364	1.74 384	1.28 379	2.25 409	2.01 395	0.27 313	0.21 303	0.23 263	0.25 314	0.40 354	0.39 361

MSMD_ROB	1.21 382	0.49 346	0.62 262	0.59 357	0.50 362	1.62 390	0.67 338	1.23 335	1.24 353	2.45 409	3.77 416	3.09 408	2.98 422	1.32 365	0.81 307	0.45 381	0.41 388	0.49 385	0.51 395	0.47 374	0.44 374

pmcnn	1.23 383	0.29 266	0.96 347	0.40 128	0.23 82	0.95 320	0.69 347	1.16 307	1.28 361	1.67 387	2.33 389	11.15 436	0.86 327	0.93 307	0.88 322	0.15 85	0.12 105	0.12 2	0.10 11	0.15 85	0.15 115

NVStereoNet_ROB	1.24 384	0.90 395	1.13 362	0.86 394	0.88 394	1.11 349	0.99 385	1.42 375	1.53 382	1.59 380	2.48 394	2.24 395	1.53 388	1.96 402	1.30 375	0.76 403	0.70 406	0.78 398	1.00 416	0.71 396	0.88 405
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 385	0.36 302	0.72 309	0.38 76	0.30 242	0.71 263	0.43 249	1.13 290	0.75 155	1.50 374	0.95 210	3.29 412	1.59 393	1.20 349	1.36 377	0.41 376	8.41 436	0.40 366	0.41 377	0.36 342	0.33 333

SPS-STEREO	1.25 385	0.93 396	1.06 355	1.04 401	1.03 404	1.41 376	0.91 379	1.51 387	1.19 345	2.09 400	1.83 376	1.94 390	1.39 383	1.62 385	1.39 380	0.97 409	0.94 423	0.90 401	0.89 410	0.96 402	0.96 410
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 387	0.67 380	1.28 377	0.74 390	0.62 385	1.50 382	0.84 371	1.99 405	2.96 413	2.18 403	2.36 392	1.85 388	1.95 407	1.92 399	1.94 393	0.39 371	0.36 378	0.49 385	0.37 363	0.51 379	0.64 396

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 388	0.87 393	1.76 400	0.86 394	0.56 376	4.29 426	1.79 424	1.50 384	1.98 398	1.61 381	1.85 378	1.84 386	1.41 384	1.89 398	1.36 377	0.48 385	0.40 387	0.56 391	0.57 398	0.69 395	0.48 385

MeshStereo	1.34 388	0.43 332	0.54 231	0.44 224	0.34 291	1.66 391	0.60 325	1.94 403	1.37 368	4.47 429	3.25 408	4.71 420	1.94 406	1.92 399	1.17 365	0.35 362	0.35 376	0.37 358	0.31 348	0.32 322	0.32 329
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
RainbowNet	1.35 390	1.49 414	1.19 370	1.88 416	1.45 410	1.48 381	1.07 391	1.61 395	1.55 384	1.20 357	1.59 362	1.54 376	1.13 364	1.34 368	0.97 344	1.36 419	0.70 406	1.82 412	0.79 408	1.71 411	1.07 415

ACVNet-4b	1.35 390	1.31 410	1.10 358	1.90 417	1.59 412	1.92 398	0.77 362	1.52 390	1.62 390	1.05 332	1.60 363	2.11 393	0.94 345	1.64 388	0.77 301	1.30 416	0.35 376	2.03 418	0.67 403	1.88 417	0.84 403

SGM+DAISY	1.35 390	0.94 398	1.25 376	0.96 397	1.00 403	1.52 384	1.02 388	1.34 360	1.21 348	2.64 411	2.65 401	2.44 399	1.56 391	1.64 388	1.26 372	0.97 409	0.95 424	0.90 401	0.90 411	0.94 400	0.96 410

FCDSN-DC	1.39 393	0.56 366	0.65 280	0.74 390	0.59 383	1.38 373	0.63 332	1.35 363	1.39 371	3.26 423	4.50 427	4.61 418	2.63 417	1.58 383	1.03 352	0.46 382	0.42 390	0.48 382	0.47 386	0.50 378	0.50 389
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 394	0.20 77	0.48 181	0.44 224	0.25 128	0.29 41	0.31 97	0.65 78	0.68 125	0.97 302	0.86 170	0.67 177	0.62 230	0.64 168	20.63 439	0.16 119	0.11 59	0.19 167	0.15 103	0.19 202	0.12 37

ACVNet_1	1.46 395	1.33 411	1.12 361	1.91 418	1.62 413	1.83 397	0.98 383	2.00 406	1.85 396	1.39 371	1.53 358	2.32 397	1.53 388	1.34 368	1.11 360	1.30 416	0.50 400	2.06 420	0.58 399	1.93 419	0.95 409

EDNetEfficient	1.46 395	0.80 387	6.12 425	0.47 273	0.39 317	0.69 254	0.83 368	0.90 208	2.77 412	3.50 425	1.96 382	1.66 382	2.03 409	1.26 358	4.18 418	0.21 247	0.18 271	0.21 232	0.20 246	0.41 360	0.39 361

ADCS	1.51 397	0.61 373	3.42 415	0.59 357	0.51 365	1.27 368	1.08 392	1.59 393	1.81 395	1.91 396	1.66 366	1.51 375	1.42 385	1.94 401	8.60 430	0.33 352	0.32 366	0.33 347	0.36 362	0.44 365	0.42 368

AnyNet_C01	1.56 398	1.05 404	7.45 427	0.64 369	0.54 371	1.99 400	1.38 411	1.43 377	1.36 366	1.63 384	1.92 380	1.84 386	1.33 381	2.40 411	4.03 415	0.33 352	0.32 366	0.32 342	0.34 359	0.44 365	0.45 378

FC-DCNN	1.59 399	0.51 353	0.66 285	0.61 364	0.49 361	1.56 386	0.70 352	1.66 398	1.53 382	4.64 430	4.62 428	5.85 427	3.34 425	1.84 397	1.11 360	0.46 382	0.42 390	0.47 379	0.46 383	0.48 375	0.46 379

DispFullNet	1.60 400	2.63 434	2.75 412	2.56 427	1.79 419	1.24 366	0.47 268	1.37 368	1.45 377	1.87 392	1.50 355	1.55 377	2.46 413	2.04 404	1.04 355	0.59 396	0.18 271	2.32 423	0.68 404	2.29 423	1.14 416

ELAS_RVC	1.60 400	0.61 373	1.01 352	0.70 386	0.56 376	2.00 401	1.89 426	1.96 404	2.65 410	3.33 424	3.26 409	3.03 405	3.41 426	2.49 413	2.09 397	0.52 391	0.45 396	0.50 387	0.48 388	0.54 386	0.52 391
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 402	0.61 373	0.95 345	0.68 383	0.55 373	3.01 420	1.55 417	2.39 411	2.33 406	3.64 426	3.89 420	2.75 403	2.90 421	2.15 407	2.27 404	0.52 391	0.45 396	0.50 387	0.48 388	0.54 386	0.52 391
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.65 403	1.27 409	1.41 391	1.75 413	1.62 413	2.22 403	1.20 397	2.30 410	2.62 409	1.78 390	2.56 396	3.03 405	1.61 394	1.54 378	1.12 363	1.06 412	0.58 404	1.82 412	0.70 405	1.82 413	0.96 410

IMH-64-1	1.86 404	1.62 419	1.16 364	2.20 421	1.89 421	2.33 404	1.30 405	2.89 414	2.29 404	1.66 385	2.80 404	2.49 400	1.61 394	2.10 405	1.78 390	1.60 420	0.74 409	2.43 424	1.02 417	2.12 420	1.17 419

IMH-64	1.86 404	1.62 419	1.16 364	2.20 421	1.89 421	2.33 404	1.30 405	2.89 414	2.29 404	1.66 385	2.80 404	2.49 400	1.61 394	2.10 405	1.78 390	1.60 420	0.74 409	2.43 424	1.02 417	2.12 420	1.17 419

WAO-7	1.90 406	1.20 407	1.35 384	1.27 407	1.06 407	2.84 414	1.56 418	3.23 419	3.06 416	2.23 404	3.33 413	3.17 409	2.28 412	3.12 416	2.21 399	1.02 411	0.91 419	1.06 405	1.03 419	1.04 404	0.97 413

PWCK	1.92 407	1.66 422	3.12 414	1.65 411	0.91 396	2.84 414	2.26 429	2.10 407	2.41 408	2.36 407	2.31 388	2.22 394	1.82 401	3.43 419	2.03 396	1.61 422	0.71 408	1.51 408	0.82 409	1.69 410	0.91 406

Dean	1.98 408	1.36 412	1.36 388	2.12 420	1.81 420	2.74 409	1.36 410	3.37 423	3.80 422	2.08 399	3.32 412	3.21 410	1.82 401	1.71 392	1.67 384	1.27 413	0.77 415	1.99 414	0.90 411	1.86 414	1.03 414

RTS	1.98 408	0.96 399	11.36 431	0.65 374	0.57 380	2.77 412	1.40 412	1.39 370	2.26 402	1.89 393	2.56 396	1.32 350	1.25 376	5.20 428	4.05 416	0.31 334	0.22 309	0.29 329	0.29 339	0.40 354	0.37 353

RTSA	1.98 408	0.96 399	11.36 431	0.65 374	0.57 380	2.77 412	1.40 412	1.39 370	2.26 402	1.89 393	2.56 396	1.32 350	1.25 376	5.20 428	4.05 416	0.31 334	0.22 309	0.29 329	0.29 339	0.40 354	0.37 353

WAO-6	2.04 411	1.50 415	1.16 364	1.70 412	1.67 417	2.69 408	1.44 415	3.06 416	3.63 421	1.98 397	3.27 410	3.54 416	2.07 410	2.36 410	2.22 401	1.31 418	0.91 419	2.04 419	1.22 426	1.73 412	1.27 423

IMH	2.04 411	1.62 419	1.20 373	2.20 421	1.89 421	2.91 419	1.30 405	3.11 417	3.03 414	1.81 391	3.35 414	3.03 405	1.90 404	2.48 412	1.80 392	1.66 423	0.77 415	2.45 426	1.04 420	2.15 422	1.19 422

LVE	2.12 413	1.44 413	1.36 388	1.99 419	1.78 418	2.75 410	1.79 424	2.82 413	3.95 423	1.90 395	4.33 426	3.52 415	1.81 400	2.24 408	1.74 387	1.74 424	0.87 418	2.06 420	1.13 422	1.91 418	1.35 424

MADNet+	2.23 414	2.43 430	10.85 430	1.22 406	0.91 396	2.76 411	1.40 412	2.12 408	1.67 392	1.32 366	1.74 372	1.86 389	1.74 399	6.25 430	4.41 419	0.65 398	0.64 405	0.58 394	0.54 397	0.80 397	0.76 399

KSHMR	2.57 415	1.93 425	1.69 397	2.63 429	2.42 428	2.86 416	2.07 427	3.27 421	6.50 427	2.49 410	3.36 415	3.41 414	1.92 405	2.49 413	1.94 393	2.13 429	1.40 429	2.79 433	1.50 429	2.73 428	1.77 427

notaker	2.76 416	2.29 429	1.80 402	2.96 431	2.58 432	2.90 418	1.75 422	3.24 420	3.05 415	2.78 414	4.24 425	6.15 430	2.51 415	3.34 418	2.75 407	2.31 431	1.18 427	3.00 434	1.65 430	2.84 431	1.97 428

JetBlue	2.78 417	1.26 408	7.04 426	1.16 404	1.48 411	8.00 434	6.02 435	2.60 412	1.92 397	2.12 401	2.64 400	3.34 413	3.05 423	6.49 431	3.39 411	0.78 404	0.76 414	0.75 397	0.76 407	0.97 403	1.18 421

WAO-8	2.92 418	1.55 417	1.35 384	1.79 414	1.63 415	5.23 428	1.22 400	4.58 429	12.56 433	2.84 416	4.07 424	4.83 421	2.72 419	3.49 420	2.25 402	1.27 413	0.91 419	1.99 414	1.15 424	1.86 414	1.15 417

Venus	2.92 418	1.55 417	1.35 384	1.79 414	1.63 415	5.23 428	1.22 400	4.58 429	12.56 433	2.84 416	4.06 423	4.83 421	2.72 419	3.49 420	2.25 402	1.27 413	0.91 419	1.99 414	1.15 424	1.86 414	1.15 417

ktn	2.98 420	2.25 428	1.73 399	2.84 430	2.53 431	3.76 425	2.15 428	3.70 425	5.47 426	2.75 413	5.17 431	5.94 428	2.48 414	3.23 417	2.46 405	2.34 433	1.44 430	2.78 432	2.03 432	2.45 426	2.01 430

TorneroNet-64	3.44 421	1.86 423	1.42 392	2.58 428	2.28 426	6.87 431	1.68 420	4.70 431	12.03 430	2.31 406	5.59 432	8.25 432	2.55 416	3.97 425	2.73 406	1.81 425	0.74 409	2.57 428	1.07 421	2.35 424	1.44 425

UNDER WATER	3.46 422	2.07 427	3.64 418	3.09 432	2.48 429	3.75 424	2.42 431	3.31 422	13.77 435	2.90 420	2.95 407	5.84 426	3.69 427	3.69 422	3.48 414	2.07 428	1.11 426	2.70 431	1.40 427	2.84 431	1.98 429

UNDER WATER-64	3.53 423	2.01 426	3.94 419	3.22 434	2.49 430	5.41 430	2.60 432	3.43 424	12.41 432	3.03 421	2.68 402	6.07 429	4.04 428	3.79 424	3.33 410	2.02 427	1.24 428	2.63 429	1.46 428	2.78 429	2.08 431

DPSimNet_ROB	3.58 424	2.45 431	8.57 428	2.53 425	2.37 427	2.88 417	3.77 434	3.14 418	3.23 417	4.71 431	3.86 419	4.68 419	4.87 431	4.07 426	5.62 423	2.33 432	2.33 432	2.47 427	2.52 433	2.51 427	2.64 433

MADNet++	4.03 425	2.70 435	3.44 417	3.72 436	3.44 435	4.44 427	3.52 433	3.95 427	3.61 420	4.46 428	4.98 430	4.10 417	4.58 430	7.00 433	5.89 424	3.74 434	3.67 435	3.27 436	2.71 435	3.70 435	3.66 436

SGM-ForestM	4.04 426	0.32 280	0.46 154	0.43 208	0.27 189	7.50 433	1.45 416	3.84 426	4.24 424	8.19 435	6.76 433	19.00 442	9.08 433	10.74 437	6.62 427	0.31 334	0.33 372	0.32 342	0.32 354	0.29 303	0.29 312

MANE	4.13 427	0.51 353	0.64 275	0.66 377	0.56 376	6.89 432	0.99 385	7.55 434	12.04 431	6.68 434	8.57 435	10.69 435	9.45 434	7.59 434	6.39 426	0.49 387	0.43 393	0.48 382	0.98 415	0.49 376	0.48 385

LE_ROB	4.42 428	0.24 193	2.75 412	0.42 190	0.23 82	1.57 387	0.90 378	1.71 401	17.88 442	16.56 444	4.88 429	5.17 425	18.85 444	1.63 387	14.62 436	0.17 152	0.14 187	0.16 69	0.16 133	0.19 202	0.17 171

TorneroNet	4.53 429	1.89 424	1.48 394	2.55 426	2.27 425	13.78 439	1.69 421	4.84 433	23.73 447	2.89 419	7.70 434	7.06 431	2.69 418	4.26 427	3.42 412	1.84 426	0.77 415	2.68 430	1.13 422	2.42 425	1.47 426

LSM	4.74 430	0.77 385	10.16 429	0.70 386	56.56 451	1.02 333	1.00 387	1.24 342	1.62 390	2.04 398	2.34 390	1.33 352	1.17 369	1.38 375	1.09 359	0.33 352	0.49 399	0.39 363	0.46 383	0.51 379	10.09 438

JetRed	5.27 431	5.84 436	12.81 434	2.36 424	2.83 433	12.23 438	10.50 437	4.46 428	3.60 419	3.86 427	3.83 418	4.85 423	4.18 429	6.78 432	11.96 433	2.17 430	2.96 434	2.18 422	1.97 431	3.38 434	2.68 434

tt	6.20 432	0.20 77	5.89 424	3.55 435	2.07 424	11.26 437	19.21 438	11.74 438	5.46 425	2.69 412	2.04 386	4.87 424	6.25 432	3.70 423	7.09 429	8.32 439	11.17 443	4.93 437	5.41 438	5.74 436	2.37 432

coex-ft	6.43 433	1.51 416	87.33 455	0.49 293	0.38 312	1.34 371	1.21 399	1.16 307	8.09 429	12.12 436	2.79 403	2.77 404	3.31 424	1.16 344	3.15 408	0.24 285	0.23 319	0.27 313	0.24 305	0.45 369	0.37 353

HanzoNet	6.76 434	2.45 431	4.22 421	3.19 433	2.94 434	3.62 423	2.28 430	4.79 432	7.20 428	14.00 440	13.19 439	17.49 440	22.30 445	13.25 438	6.19 425	4.20 435	1.93 431	3.10 435	2.56 434	3.35 433	2.88 435

EDNetEfficientorigin	9.93 435	1.15 406	175.16 456	0.48 278	0.36 299	1.04 340	0.68 343	1.24 342	2.69 411	3.17 422	2.50 395	2.30 396	2.07 410	1.76 393	2.21 399	0.20 233	0.18 271	0.24 277	0.19 222	0.51 379	0.50 389

DGTPSM_ROB	12.07 436	8.00 437	20.99 435	8.93 438	16.78 437	10.67 435	30.87 442	9.01 436	15.16 437	6.50 432	15.41 443	9.04 433	14.85 436	9.25 435	21.67 440	4.57 436	8.57 438	5.08 438	9.28 439	5.90 437	10.95 439

DPSMNet_ROB	12.08 437	8.00 437	21.00 436	8.97 439	16.79 438	10.67 435	30.89 443	9.02 437	15.17 438	6.51 433	15.41 443	9.04 433	14.85 436	9.27 436	21.67 440	4.58 437	8.57 438	5.09 439	9.29 440	5.90 437	10.95 439

BEATNet-Init1	15.13 438	0.82 391	50.86 454	0.72 389	0.53 369	38.10 449	7.03 436	11.83 439	14.25 436	29.78 452	30.17 452	48.21 455	22.64 446	26.78 447	18.11 438	0.42 379	0.38 381	0.47 379	0.46 383	0.51 379	0.48 385

DPSM_ROB	17.78 439	18.63 441	24.31 442	20.90 441	19.47 439	25.97 442	36.21 445	21.23 446	16.24 440	13.38 438	14.06 441	19.18 443	16.30 439	20.78 440	25.67 443	9.38 441	9.23 441	9.49 441	9.82 441	13.51 440	11.91 442

DPSM	17.78 439	18.63 441	24.31 442	20.90 441	19.47 439	25.97 442	36.21 445	21.23 446	16.24 440	13.38 438	14.06 441	19.18 443	16.30 439	20.78 440	25.67 443	9.38 441	9.23 441	9.49 441	9.82 441	13.51 440	11.91 442

DLNR_Zeroshot_test	20.09 441	36.28 448	38.04 445	169.85 456	61.80 452	0.23 5	0.20 1	13.88 440	0.37 34	0.44 47	0.66 83	0.43 60	0.21 6	0.62 149	0.28 49	5.46 438	0.10 9	0.15 46	0.11 18	72.60 455	0.11 10

LRCNet_RVC	21.24 442	31.15 447	21.41 437	28.98 444	23.82 442	3.13 421	0.60 325	20.96 445	1.59 386	25.58 445	28.15 447	21.99 445	14.79 435	21.94 446	16.41 437	28.89 453	14.87 444	33.53 449	31.28 449	29.51 451	26.16 449

HaxPig	31.96 443	37.24 449	34.27 444	24.37 443	24.88 443	18.26 440	19.86 439	20.64 444	28.52 448	35.97 453	38.75 453	25.57 446	28.72 448	33.88 448	34.39 448	35.94 454	38.87 454	37.80 450	40.48 450	39.68 452	41.15 454

Anonymous_1	33.25 444	18.26 440	23.92 438	20.54 440	21.28 441	25.59 441	35.94 444	22.01 448	15.57 439	13.33 437	13.49 440	18.08 441	15.29 438	20.36 439	24.60 442	16.28 446	8.84 440	66.59 453	118.00 453	155.73 456	11.23 441

CasAABBNet	35.74 445	37.43 450	48.72 449	42.22 450	39.20 449	52.24 450	73.12 452	42.61 454	32.62 453	26.78 446	27.95 445	38.58 452	32.60 449	41.67 454	51.65 455	18.74 447	18.57 449	19.15 447	19.77 444	27.20 445	23.98 447

MyStereo03	35.77 446	37.55 452	48.75 450	42.19 447	39.18 446	52.27 451	73.13 453	42.32 451	32.61 449	27.03 449	28.40 449	38.50 449	32.89 450	41.62 451	51.63 452	18.78 448	18.59 451	19.11 443	19.80 445	27.18 442	23.95 444

MyStereo02	35.77 446	37.55 452	48.75 450	42.19 447	39.18 446	52.27 451	73.13 453	42.32 451	32.61 449	27.03 449	28.40 449	38.50 449	32.89 450	41.62 451	51.63 452	18.78 448	18.59 451	19.11 443	19.80 445	27.18 442	23.95 444

MyStereo	35.77 446	37.55 452	48.75 450	42.19 447	39.18 446	52.27 451	73.13 453	42.32 451	32.61 449	27.03 449	28.40 449	38.50 449	32.89 450	41.62 451	51.63 452	18.78 448	18.59 451	19.11 443	19.80 445	27.18 442	23.95 444

Selective-RAFT-Error	35.84 449	37.49 451	48.83 453	42.26 451	39.24 450	52.30 454	73.09 451	42.66 455	32.61 449	26.80 447	28.30 448	38.84 454	33.51 454	41.68 455	51.59 451	18.82 451	18.58 450	19.17 448	19.80 445	27.28 446	24.05 448

xxxxx1	36.64 450	19.51 443	24.21 439	61.66 453	64.63 453	27.28 445	40.10 447	20.25 441	18.63 443	14.07 441	12.97 436	17.26 437	17.36 441	21.70 443	27.93 445	13.18 443	18.50 446	111.26 454	133.37 454	29.24 448	39.73 451

tt_ll	36.64 450	19.51 443	24.21 439	61.66 453	64.63 453	27.28 445	40.10 447	20.25 441	18.63 443	14.07 441	12.97 436	17.26 437	17.36 441	21.70 443	27.93 445	13.18 443	18.50 446	111.26 454	133.37 454	29.24 448	39.73 451

ff	36.64 450	19.51 443	24.21 439	61.66 453	64.63 453	27.28 445	40.10 447	20.25 441	18.63 443	14.07 441	12.97 436	17.26 437	17.36 441	21.70 443	27.93 445	13.18 443	18.50 446	111.26 454	133.37 454	29.24 448	39.73 451

MEDIAN_ROB	37.38 453	40.85 457	40.60 447	32.31 445	31.85 444	27.20 444	24.55 440	29.10 449	33.19 455	42.09 455	41.76 455	33.35 447	34.39 455	39.78 450	37.07 449	43.64 456	44.10 456	44.12 452	43.40 452	41.51 454	42.76 456

AVERAGE_ROB	37.58 454	40.13 456	40.15 446	34.81 446	33.82 445	28.55 448	25.10 441	32.02 450	34.06 456	41.28 454	40.66 454	34.46 448	34.81 456	39.18 449	37.57 450	42.78 455	43.44 455	43.82 451	43.03 451	40.47 453	41.51 455

LSM0	38.95 455	37.60 455	48.58 448	43.57 452	91.06 456	52.57 455	72.57 450	43.17 456	32.63 454	26.97 448	27.97 446	38.65 453	32.94 453	41.86 456	51.78 456	18.89 452	18.41 445	19.13 446	19.63 443	27.29 447	33.77 450

PML	40.80 456	29.24 446	11.87 433	7.20 437	14.47 436	92.13 456	213.69 457	7.63 435	23.35 446	74.72 456	190.14 457	50.17 456	26.15 447	21.39 442	12.70 434	8.76 440	2.92 433	8.45 440	3.25 436	13.26 439	4.42 437

test_example2	176.61 457	205.14 458	198.86 457	188.60 457	190.98 457	152.67 457	170.61 456	94.86 457	123.55 457	178.88 457	179.48 456	158.94 457	141.34 457	192.61 457	198.96 457	203.76 457	236.37 457	164.13 457	173.55 457	218.58 457	160.41 457

ASD4		8.86 439

Low-res two-view benchmark