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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 32	0.14 1	0.32 19	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 12	0.25 10	0.30 9	0.16 8	0.23 22	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 22	0.19 27	0.26 2	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.19 53	0.20 7	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 17	0.18 19	0.33 26	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.20 77	0.20 7	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 26	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.31 14	0.20 12	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.34 60	0.15 1	0.27 62	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.32 19	0.20 12	0.11 23	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.19 5	0.17 3	0.42 62	0.24 21	0.23 20	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.45 104	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 66

S2M2_XL	0.19 7	0.18 92	0.27 22	0.27 1	0.20 77	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 35	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 18	0.17 253	0.16 358	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 38	0.34 60	0.16 8	0.26 49	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 41	0.20 33	0.32 19	0.20 12	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.11 66

dual_stereo	0.19 7	0.14 12	0.24 5	0.31 18	0.16 8	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 20	0.20 12	0.22 32	0.14 1	0.52 160	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 61	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 18	0.20 77	0.23 22	0.19 16	0.40 52	0.29 40	0.22 18	0.34 79	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.10 4	0.10 29

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.38 188	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 26	0.15 3	0.26 51	0.17 12	0.32 19	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.10 29

MonSter	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.38 57	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

asda	0.21 15	0.19 130	0.29 38	0.31 18	0.17 19	0.25 45	0.23 63	0.36 32	0.28 33	0.27 45	0.24 27	0.18 12	0.21 41	0.40 67	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.10 29

asd	0.21 15	0.18 92	0.29 38	0.32 37	0.18 34	0.27 62	0.22 47	0.35 28	0.22 15	0.31 63	0.22 19	0.19 17	0.21 41	0.44 100	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

4.5_new	0.21 15	0.20 166	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 15	0.20 166	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4w-stereo	0.21 15	0.19 130	0.31 57	0.31 18	0.17 19	0.29 91	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 63	0.24 27	0.20 22	0.24 71	0.41 75	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.5w	0.21 15	0.18 92	0.31 57	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.25 85	0.31 13	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.18 12	0.17 12	0.39 61	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.75w_new	0.21 15	0.18 92	0.28 31	0.29 5	0.17 19	0.23 22	0.34 224	0.36 32	0.28 33	0.34 84	0.26 35	0.17 4	0.22 49	0.36 42	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

111111	0.21 15	0.14 12	0.27 22	0.37 130	0.22 119	0.21 13	0.19 16	0.43 71	0.27 29	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.41 75	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.12 47	0.12 113

LG-G_1	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-G	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

StereoAnything_RVC	0.21 15	0.68 518	0.39 166	0.28 3	0.15 1	0.23 22	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 49	0.30 12	0.18 1	0.16 214	0.09 23	0.12 24	0.08 1	0.16 214	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 15	0.15 27	0.27 22	0.37 130	0.19 53	0.22 16	0.18 11	0.42 62	0.35 84	0.22 18	0.28 50	0.24 46	0.18 19	0.27 5	0.22 30	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.10 29

AdaDepth	0.22 27	0.17 67	0.32 69	0.37 130	0.18 34	0.34 152	0.22 47	0.33 23	0.23 17	0.21 12	0.21 14	0.20 22	0.20 33	0.56 190	0.21 18	0.10 11	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.12 113

qwe	0.22 27	0.18 92	0.28 31	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.21 38	0.38 42	0.32 61	0.35 91	0.30 58	0.20 22	0.20 33	0.43 89	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.09 4

2.25w	0.22 27	0.18 92	0.31 57	0.31 18	0.18 34	0.31 118	0.18 11	0.32 15	0.31 50	0.31 63	0.37 91	0.20 22	0.22 49	0.45 104	0.24 61	0.10 11	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

4.25_new	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

3.75w	0.22 27	0.17 67	0.30 49	0.31 18	0.19 53	0.43 224	0.24 77	0.35 28	0.24 21	0.31 63	0.27 40	0.17 4	0.22 49	0.37 49	0.20 12	0.10 11	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 27	0.18 92	0.29 38	0.30 9	0.18 34	0.27 62	0.23 63	0.37 34	0.28 33	0.31 63	0.26 35	0.22 32	0.26 93	0.50 146	0.24 61	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

2w_stereo	0.22 27	0.18 92	0.30 49	0.32 37	0.16 8	0.28 79	0.38 306	0.38 42	0.35 84	0.32 76	0.33 70	0.17 4	0.18 19	0.29 7	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 47	0.10 29

monsterstereo	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.34 60	0.18 34	0.21 13	0.20 22	0.37 34	0.35 84	0.33 81	0.40 98	0.19 17	0.18 19	0.45 104	0.21 18	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.08 1

monsters	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.31 18	0.19 53	0.23 22	0.19 16	0.44 78	0.33 67	0.36 95	0.30 58	0.16 2	0.18 19	0.43 89	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

SGD-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.27 22	0.31 18	0.15 1	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.29 40	0.24 26	0.29 57	0.21 31	0.27 104	0.36 42	0.25 80	0.16 214	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.10 29

GREAT-IGEV	0.22 27	0.15 27	0.31 57	0.29 5	0.22 119	0.21 13	0.26 97	0.33 23	0.31 50	0.20 8	0.30 58	0.22 32	0.22 49	0.47 126	0.22 30	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.10 29

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.26 16	0.33 49	0.20 77	0.61 333	0.21 38	0.30 10	0.31 50	0.23 20	0.19 11	0.18 12	0.18 19	0.41 75	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.11 66

3.25w_new	0.23 41	0.17 67	0.32 69	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 102	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 83	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.25w	0.23 41	0.17 67	0.32 69	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 102	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 83	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 41	0.16 43	0.32 69	0.39 188	0.21 100	0.18 4	0.21 38	0.34 25	0.26 28	0.28 48	0.51 141	0.28 58	0.29 132	0.26 2	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 126	0.12 113

AIO_rvc	0.23 41	0.16 43	0.32 69	0.34 60	0.19 53	0.26 49	0.33 212	0.40 52	0.22 15	0.26 35	0.24 27	0.34 88	0.15 4	0.51 153	0.24 61	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.10 29

AIO_test	0.23 41	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.30 103	0.39 329	0.38 42	0.25 27	0.25 31	0.28 50	0.32 72	0.22 49	0.38 57	0.25 80	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 41	0.14 12	0.26 16	0.32 37	0.19 53	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 40	0.21 12	0.15 3	0.22 32	0.22 49	0.40 67	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.15 173	0.86 546

3w_stereo	0.24 47	0.20 166	0.37 135	0.33 49	0.16 8	0.32 135	0.42 365	0.41 58	0.38 111	0.31 63	0.27 40	0.16 2	0.26 93	0.34 32	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.11 66

1w_stereo	0.24 47	0.15 27	0.29 38	0.34 60	0.18 34	0.31 118	0.41 355	0.40 52	0.43 138	0.31 63	0.38 93	0.17 4	0.24 71	0.45 104	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

LG-Stereo	0.24 47	0.18 92	0.40 178	0.39 188	0.20 77	0.22 16	0.27 113	0.32 15	0.36 92	0.26 35	0.44 108	0.22 32	0.16 10	0.37 49	0.27 127	0.11 23	0.12 195	0.16 151	0.15 201	0.13 82	0.09 4

HUF	0.24 47	0.16 43	0.33 85	0.32 37	0.18 34	0.25 45	0.40 340	0.42 62	0.34 71	0.25 31	0.23 21	0.32 72	0.28 118	0.34 32	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.10 29

GIP-stereo	0.24 47	0.18 92	0.30 49	0.37 130	0.24 188	0.26 49	0.20 22	0.46 84	0.36 92	0.24 26	0.39 95	0.35 97	0.20 33	0.31 14	0.21 18	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.11 66

RAStereo	0.24 47	0.17 67	0.29 38	0.40 226	0.21 100	0.23 22	0.26 97	0.42 62	0.45 152	0.23 20	0.34 79	0.30 62	0.19 27	0.34 32	0.25 80	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.11 66

IGEV++	0.24 47	0.17 67	0.31 57	0.38 160	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.50 102	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.30 62	0.22 49	0.31 14	0.28 147	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.13 149

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 92	0.35 112	0.35 94	0.19 53	0.27 62	0.25 85	0.55 125	0.23 17	0.27 45	0.25 32	0.34 88	0.19 27	0.58 223	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.10 29

zero-FE	0.25 55	0.15 27	0.30 49	0.35 94	0.29 341	0.19 5	0.20 22	0.35 28	0.31 50	0.26 35	0.27 40	0.29 59	0.29 132	0.33 26	0.24 61	0.17 253	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.64 534	0.12 113

GASTEREO	0.25 55	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.20 77	0.22 16	0.30 157	0.43 71	0.31 50	0.37 102	0.33 70	0.22 32	0.35 183	0.41 75	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.11 66

MSCF	0.25 55	0.16 43	0.33 85	0.39 188	0.20 77	0.20 7	0.31 180	0.43 71	0.31 50	0.36 95	0.33 70	0.23 41	0.35 183	0.36 42	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.13 82	0.11 66

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 400	0.24 5	0.51 443	0.19 53	0.29 91	0.22 47	0.40 52	0.37 106	0.26 35	0.24 27	0.24 46	0.31 155	0.44 100	0.22 30	0.14 101	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.14 126	0.10 29

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 43	0.34 102	0.39 188	0.27 292	0.33 142	0.20 22	0.38 42	0.36 92	0.26 35	0.31 67	0.25 50	0.21 41	0.48 136	0.24 61	0.20 339	0.11 138	0.13 54	0.10 53	0.17 249	0.15 217

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 135	0.36 114	0.22 119	0.28 79	0.36 270	0.42 62	0.24 21	0.36 95	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 160	0.27 127	0.12 33	0.09 23	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.12 113
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.37 130	0.18 34	0.28 79	0.30 157	0.48 90	0.27 29	0.29 55	0.30 58	0.32 72	0.17 12	0.52 160	0.23 50	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.10 29

RSM++	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.36 114	0.20 77	0.28 79	0.30 157	0.51 104	0.32 61	0.25 31	0.22 19	0.37 110	0.21 41	0.50 146	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.10 29

RSM	0.25 55	0.18 92	0.33 85	0.36 114	0.20 77	0.27 62	0.34 224	0.51 104	0.27 29	0.26 35	0.23 21	0.39 123	0.21 41	0.56 190	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.14 126	0.10 29

MoCha-V2	0.25 55	0.15 27	0.29 38	0.40 226	0.18 34	0.27 62	0.26 97	0.49 94	0.27 29	0.36 95	0.27 40	0.33 84	0.35 183	0.49 140	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.11 66

EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 43	0.33 85	0.34 60	0.20 77	0.35 161	0.20 22	0.52 113	0.36 92	0.28 48	0.27 40	0.41 140	0.18 19	0.45 104	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.16 151	0.14 175	0.13 82	0.11 66

Replicate-Monster	0.26 66	0.15 27	1.07 490	0.30 9	0.17 19	0.38 188	0.19 16	0.43 71	0.39 122	0.23 20	0.21 14	0.23 41	0.21 41	0.45 104	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.09 1	0.14 193

S2M2_L	0.26 66	0.22 242	0.33 85	0.31 18	0.25 220	0.24 31	0.13 1	0.35 28	0.41 128	0.25 31	0.36 87	0.30 62	0.25 78	0.30 12	0.26 109	0.22 382	0.19 409	0.17 190	0.19 339	0.21 347	0.18 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 66	0.18 92	0.34 102	0.35 94	0.24 188	0.23 22	0.28 131	0.51 104	0.36 92	0.31 63	0.36 87	0.37 110	0.20 33	0.57 203	0.22 30	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113

SCV	0.26 66	0.19 130	0.33 85	0.35 94	0.21 100	0.27 62	0.34 224	0.56 127	0.28 33	0.24 26	0.28 50	0.37 110	0.23 61	0.49 140	0.22 30	0.18 286	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.15 173	0.11 66

castereo++	0.26 66	0.16 43	0.26 16	0.33 49	0.19 53	0.75 398	0.20 22	0.37 34	0.47 161	0.23 20	0.23 21	0.35 97	0.28 118	0.39 61	0.19 4	0.14 101	0.09 23	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.10 29

SMoEStereo_RVC	0.26 66	0.19 130	0.35 112	0.35 94	0.22 119	0.36 170	0.32 202	0.39 46	0.34 71	0.37 102	0.30 58	0.33 84	0.24 71	0.53 169	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.11 66

mms	0.26 66	0.21 203	0.33 85	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.33 212	0.40 52	0.32 61	0.28 48	0.34 79	0.34 88	0.20 33	0.45 104	0.26 109	0.12 33	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.11 66

ours_stereo	0.26 66	0.21 203	0.33 85	0.38 160	0.23 159	0.30 103	0.33 212	0.42 62	0.38 111	0.26 35	0.34 79	0.35 97	0.23 61	0.47 126	0.27 127	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.10 29

Occ-G	0.26 66	0.14 12	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.27 62	0.34 224	0.41 58	0.31 50	0.29 55	0.43 107	0.49 188	0.25 78	0.47 126	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.12 113

MaDis-Stereo	0.26 66	0.18 92	0.36 119	0.36 114	0.26 261	0.27 62	0.27 113	0.43 71	0.35 84	0.27 45	0.26 35	0.41 140	0.28 118	0.40 67	0.28 147	0.16 214	0.14 296	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.12 113

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 242	0.36 119	0.48 398	0.22 119	0.20 7	0.29 141	0.51 104	0.44 144	0.28 48	0.23 21	0.42 150	0.26 93	0.29 7	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113
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
tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 102	0.35 94	0.23 159	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 125	0.27 40	0.38 119	0.25 78	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.12 47	0.14 193

999	0.27 77	0.16 43	0.35 112	0.36 114	0.24 188	0.31 118	0.27 113	0.49 94	0.38 111	0.26 35	0.30 58	0.39 123	0.23 61	0.63 271	0.25 80	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.14 193

Pointernet	0.27 77	0.14 12	0.33 85	0.35 94	0.23 159	0.35 161	0.21 38	0.72 251	0.38 111	0.39 119	0.36 87	0.34 88	0.25 78	0.36 42	0.25 80	0.15 162	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

trnet	0.27 77	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 175	0.23 63	0.52 113	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.34 88	0.26 93	0.39 61	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

UniTT-Stereo	0.27 77	0.17 67	0.37 135	0.40 226	0.27 292	0.30 103	0.28 131	0.39 46	0.31 50	0.29 55	0.46 116	0.27 55	0.25 78	0.47 126	0.34 212	0.17 253	0.13 262	0.13 54	0.12 110	0.14 126	0.12 113

AEACV	0.27 77	0.17 67	0.31 57	0.34 60	0.45 483	0.26 49	0.28 131	0.37 34	0.32 61	0.30 62	0.46 116	0.31 69	0.37 205	0.36 42	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.11 66

LoS_RVC	0.27 77	0.16 43	0.27 22	0.32 37	0.30 357	0.44 232	0.34 224	0.41 58	0.33 67	0.31 63	0.51 141	0.29 59	0.32 161	0.36 42	0.28 147	0.11 23	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 334

water-stereo	0.28 84	0.14 12	0.29 38	0.35 94	0.19 53	0.36 170	0.23 63	0.62 165	0.38 111	0.39 119	0.62 181	0.41 140	0.35 183	0.28 6	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.13 54	0.12 110	0.12 47	0.10 29

castereo	0.28 84	0.16 43	0.32 69	0.35 94	0.21 100	0.40 200	0.42 365	0.50 102	0.66 227	0.26 35	0.41 101	0.37 110	0.36 201	0.33 26	0.24 61	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.10 29

fffy	0.28 84	0.21 203	0.34 102	0.37 130	0.23 159	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.41 128	0.32 76	0.37 91	0.39 123	0.27 104	0.50 146	0.27 127	0.12 33	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.11 66

WCG-NET	0.28 84	0.15 27	0.33 85	0.33 49	0.19 53	0.33 142	0.27 113	0.39 46	0.80 308	0.46 148	0.49 128	0.39 123	0.25 78	0.40 67	0.25 80	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.10 29

MGS-Stereo	0.28 84	0.19 130	0.40 178	0.36 114	0.23 159	0.37 175	0.30 157	0.39 46	0.44 144	0.31 63	0.51 141	0.40 134	0.24 71	0.43 89	0.26 109	0.15 162	0.12 195	0.15 124	0.13 144	0.14 126	0.13 149

testlalala	0.28 84	0.19 130	0.43 220	0.34 60	0.23 159	0.45 240	0.30 157	0.43 71	0.29 40	0.68 250	0.49 128	0.35 97	0.25 78	0.32 19	0.25 80	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.11 66

GCAP-Stereo	0.28 84	0.19 130	0.40 178	0.38 160	0.19 53	0.38 188	0.23 63	0.57 132	0.41 128	0.45 142	0.49 128	0.39 123	0.27 104	0.33 26	0.23 50	0.14 101	0.12 195	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.11 66

CES	0.28 84	0.14 12	0.23 1	0.30 9	0.70 532	0.37 175	0.27 113	0.48 90	0.46 156	0.34 84	0.48 124	0.27 55	0.22 49	0.39 61	0.23 50	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.13 82	0.17 283

MC-Stereo	0.28 84	0.17 67	0.32 69	0.38 160	0.20 77	0.26 49	0.26 97	0.49 94	0.37 106	0.37 102	0.61 178	0.41 140	0.31 155	0.55 180	0.25 80	0.13 61	0.09 23	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.11 66

CroCo-Stereo Lap2	0.28 84	0.24 300	0.39 166	0.50 427	0.29 341	0.20 7	0.31 180	0.49 94	0.38 111	0.24 26	0.27 40	0.46 174	0.31 155	0.39 61	0.30 168	0.14 101	0.15 326	0.16 151	0.13 144	0.16 214	0.15 217

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 104	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.32 72	0.26 93	0.38 57	0.25 80	0.16 214	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66
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
GGEV	0.29 95	0.18 92	0.32 69	0.39 188	0.20 77	0.85 435	0.31 180	0.48 90	0.38 111	0.34 84	0.39 95	0.37 110	0.31 155	0.33 26	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.11 80	0.14 126	0.11 66

DA2	0.29 95	0.17 67	0.31 57	0.40 226	0.20 77	0.74 394	0.33 212	0.47 87	0.44 144	0.34 84	0.39 95	0.39 123	0.32 161	0.32 19	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.16 151	0.11 80	0.15 173	0.10 29

FlowAnything_test	0.29 95	0.19 130	0.39 166	0.47 391	0.26 261	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 67	0.37 261	0.21 356	0.15 326	0.22 363	0.26 459	0.16 214	0.16 263

depthmonostereo	0.29 95	0.14 12	0.31 57	0.35 94	0.17 19	0.46 245	0.27 113	0.69 224	0.57 194	0.35 91	0.42 104	0.31 69	0.35 183	0.35 40	0.27 127	0.14 101	0.12 195	0.13 54	0.12 110	0.11 14	0.10 29

HART	0.29 95	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.21 100	0.32 135	0.26 97	0.62 165	0.31 50	0.33 81	0.65 188	0.41 140	0.22 49	0.55 180	0.25 80	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.11 80	0.15 173	0.11 66

ff7	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

IGEVStereo-DCA	0.29 95	0.22 242	0.38 147	0.35 94	0.27 292	0.37 175	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 153	0.22 30	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.12 110	0.13 82	0.15 217

ffff	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

rrr	0.29 95	0.22 242	0.41 188	0.35 94	0.27 292	0.37 175	0.32 202	0.52 113	0.42 136	0.38 111	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 153	0.22 30	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.14 193

11t	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

anonymousdsp	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.72 255	0.34 84	0.52 150	0.41 140	0.28 118	0.47 126	0.28 147	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.35 94	0.24 188	0.32 135	0.43 372	0.57 132	0.37 106	0.33 81	0.30 58	0.32 72	0.28 118	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.13 149

ccc-4	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 95	0.19 130	0.27 22	0.44 338	0.19 53	0.31 118	0.26 97	0.47 87	0.43 138	0.37 102	0.47 122	0.41 140	0.23 61	0.50 146	0.34 212	0.14 101	0.18 395	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.13 149

test_xeample3	0.29 95	0.21 203	0.41 188	0.35 94	0.26 261	0.35 161	0.32 202	0.56 127	0.36 92	0.43 137	0.32 69	0.34 88	0.28 118	0.54 175	0.23 50	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.13 149

DilatedVolume-Stereo	0.30 112	0.15 27	0.34 102	0.33 49	0.20 77	0.53 277	0.25 85	0.56 127	0.43 138	0.56 182	0.50 132	0.35 97	0.29 132	0.49 140	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.11 80	0.11 14	0.10 29

MM-Stereo_test2	0.30 112	0.18 92	0.39 166	0.40 226	0.24 188	0.42 221	0.42 365	0.63 173	0.41 128	0.37 102	0.35 84	0.32 72	0.26 93	0.53 169	0.25 80	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.12 110	0.15 173	0.10 29

Reg-Stereo(zero)	0.30 112	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.18 34	0.32 135	0.20 22	0.63 173	0.68 235	0.50 161	0.52 150	0.51 195	0.30 148	0.45 104	0.25 80	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.11 66

GCAP-BAT	0.30 112	0.21 203	0.42 209	0.33 49	0.27 292	0.26 49	0.27 113	0.45 82	0.30 45	0.60 193	0.64 185	0.45 166	0.23 61	0.56 190	0.26 109	0.15 162	0.12 195	0.15 124	0.10 53	0.12 47	0.11 66

CASnet	0.30 112	0.20 166	0.33 85	0.41 259	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 113	0.53 177	0.52 170	0.54 156	0.39 123	0.24 71	0.40 67	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.22 363	0.18 309	0.18 273	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 112	0.15 27	0.31 57	0.30 9	0.17 19	0.55 288	0.23 63	0.44 78	0.55 186	0.59 189	0.68 201	0.37 110	0.26 93	0.35 40	0.27 127	0.15 162	0.16 358	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.14 193

rvit_stereo_0081_aga	0.31 118	0.28 374	0.44 232	0.42 299	0.29 341	0.34 152	0.31 180	0.44 78	0.40 124	0.39 119	0.44 108	0.40 134	0.32 161	0.42 83	0.29 162	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.16 233	0.20 323	0.15 217

rvit_stereo_0080	0.31 118	0.25 324	0.40 178	0.39 188	0.28 315	0.27 62	0.46 388	0.49 94	0.44 144	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 118	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 233	0.22 369	0.15 217

WCG-NET（raft）	0.31 118	0.15 27	0.36 119	0.32 37	0.19 53	0.35 161	0.27 113	0.51 104	0.78 297	0.45 142	0.55 162	0.48 182	0.27 104	0.54 175	0.26 109	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.11 80	0.12 47	0.11 66

whm_eth	0.31 118	0.25 324	0.40 178	0.39 188	0.28 315	0.27 62	0.46 388	0.49 94	0.44 144	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 118	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 233	0.22 369	0.15 217

plain	0.31 118	0.20 166	0.50 318	0.39 188	0.29 341	0.27 62	0.30 157	0.44 78	0.35 84	0.31 63	0.66 195	0.30 62	0.31 155	0.65 291	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.20 306	0.15 201	0.17 249	0.12 113

MIF-Stereo (partial)	0.31 118	0.18 92	0.37 135	0.41 259	0.31 379	0.28 79	0.23 63	0.47 87	0.42 136	0.31 63	0.63 182	0.36 108	0.35 183	0.57 203	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.18 273	0.14 193

rvit_stereo_0081	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

rvit_stereo_0082	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

RAFT-Stereo-weight	0.32 124	0.18 92	0.33 85	0.39 188	0.22 119	0.26 49	0.29 141	0.67 206	0.80 308	0.53 173	0.51 141	0.58 226	0.20 33	0.47 126	0.27 127	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.11 66

CAS++	0.32 124	0.24 300	0.36 119	0.37 130	0.26 261	0.28 79	0.23 63	0.87 319	0.50 169	0.47 153	0.45 111	0.26 51	0.21 41	0.49 140	0.24 61	0.23 399	0.19 409	0.22 363	0.17 282	0.21 347	0.16 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 124	0.22 242	0.34 102	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	0.72 251	0.37 106	0.37 102	0.34 79	0.32 72	0.31 155	0.59 238	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

MSKI-zero shot	0.32 124	0.17 67	0.34 102	0.39 188	0.21 100	0.32 135	0.22 47	0.61 159	0.43 138	0.52 170	0.64 185	0.61 252	0.20 33	0.74 354	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.12 47	0.12 113

iRaftStereo_RVC	0.32 124	0.19 130	0.37 135	0.39 188	0.22 119	0.31 118	0.29 141	0.68 216	0.51 171	0.49 158	0.66 195	0.37 110	0.23 61	0.45 104	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.18 236	0.17 282	0.15 173	0.12 113

CREStereo++_RVC	0.32 124	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 188	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 357	0.46 148	0.80 257	0.30 62	0.26 93	0.36 42	0.33 197	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 538	0.13 82	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 124	0.53 499	0.26 16	0.51 443	0.20 77	0.37 175	0.24 77	0.40 52	0.73 262	0.54 177	0.69 202	0.31 69	0.25 78	0.32 19	0.27 127	0.16 214	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.11 66

PMTNet	0.32 124	0.16 43	0.24 5	0.29 5	0.18 34	0.45 240	0.22 47	0.56 127	0.63 212	0.46 148	0.54 156	0.39 123	0.34 180	0.48 136	0.24 61	0.75 543	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66

xyz-stereo-finetune	0.33 134	0.18 92	0.36 119	0.33 49	0.18 34	0.57 306	0.31 180	0.58 138	0.69 242	0.45 142	0.54 156	0.38 119	0.33 172	0.56 190	0.36 245	0.12 33	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.12 113

MM-Stereo_test1	0.33 134	0.19 130	0.36 119	0.41 259	0.23 159	0.36 170	0.45 384	0.58 138	0.54 181	0.60 193	0.50 132	0.38 119	0.37 205	0.60 244	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.12 113

tg	0.33 134	0.18 92	0.37 135	0.39 188	0.22 119	0.38 188	0.26 97	0.70 239	0.56 192	0.47 153	0.65 188	0.42 150	0.24 71	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.18 236	0.17 282	0.14 126	0.11 66

model_zeroshot	0.33 134	0.18 92	0.48 293	0.39 188	0.28 315	0.45 240	0.25 85	0.63 173	0.45 152	0.61 200	0.50 132	0.51 195	0.25 78	0.45 104	0.26 109	0.16 214	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.13 149

rvit_stereo_ft	0.33 134	0.25 324	0.47 273	0.52 455	0.32 395	0.33 142	0.47 395	0.49 94	0.50 169	0.34 84	0.41 101	0.41 140	0.32 161	0.48 136	0.34 212	0.22 382	0.14 296	0.19 276	0.18 309	0.19 307	0.14 193

4D-IteraStereo	0.33 134	0.18 92	0.40 178	0.40 226	0.24 188	0.32 135	0.27 113	0.58 138	0.72 255	0.65 229	0.54 156	0.42 150	0.23 61	0.45 104	0.28 147	0.14 101	0.09 23	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.11 66

MM-Stereo_test3	0.34 140	0.19 130	0.31 57	0.41 259	0.25 220	0.35 161	0.44 381	0.72 251	0.92 385	0.46 148	0.52 150	0.41 140	0.29 132	0.44 100	0.28 147	0.16 214	0.15 326	0.17 190	0.13 144	0.14 126	0.13 149

rvit_stereo_0083	0.34 140	0.24 300	0.50 318	0.44 338	0.27 292	0.34 152	0.35 248	0.45 82	0.62 201	0.37 102	0.47 122	0.42 150	0.35 183	0.40 67	0.36 245	0.22 382	0.20 421	0.20 306	0.17 282	0.20 323	0.14 193

gcap-zeroshot	0.34 140	0.18 92	0.52 335	0.38 160	0.22 119	0.49 258	0.27 113	0.52 113	0.34 71	0.64 220	0.50 132	0.83 362	0.34 180	0.48 136	0.24 61	0.13 61	0.11 138	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.12 113

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 140	0.27 360	0.45 244	0.36 114	0.25 220	0.48 253	0.30 157	0.58 138	0.90 373	0.42 134	0.36 87	0.30 62	0.29 132	0.49 140	0.30 168	0.16 214	0.14 296	0.18 236	0.15 201	0.18 273	0.15 217

AE-Stereo	0.34 140	0.21 203	0.42 209	0.48 398	0.31 379	0.48 253	0.35 248	0.61 159	0.62 201	0.32 76	0.55 162	0.52 199	0.27 104	0.47 126	0.29 162	0.13 61	0.13 262	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.12 113

IGEV_Zeroshot_test	0.34 140	0.18 92	0.67 408	0.39 188	0.28 315	0.30 103	0.25 85	0.74 264	0.31 50	0.62 202	0.57 168	0.54 207	0.25 78	0.53 169	0.27 127	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

RAFT-Test	0.34 140	0.18 92	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.50 261	0.23 63	0.69 224	0.40 124	0.60 193	0.85 289	0.61 252	0.28 118	0.46 119	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

CAS	0.34 140	0.13 2	0.25 10	1.28 549	0.30 357	0.46 245	0.38 306	0.48 90	0.47 161	0.34 84	0.52 150	0.24 46	0.19 27	0.29 7	0.27 127	0.69 541	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.15 217

test-3	0.34 140	0.16 43	0.43 220	0.39 188	0.21 100	0.43 224	0.22 47	0.63 173	0.78 297	0.71 272	0.45 111	0.64 267	0.27 104	0.43 89	0.31 175	0.12 33	0.09 23	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.10 29

test_1	0.34 140	0.16 43	0.43 220	0.39 188	0.21 100	0.43 224	0.23 63	0.63 173	0.78 297	0.68 250	0.45 111	0.64 267	0.27 104	0.43 89	0.31 175	0.12 33	0.09 23	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.10 29

cross-raft	0.34 140	0.20 166	0.37 135	0.44 338	0.23 159	0.32 135	0.35 248	0.74 264	0.40 124	0.60 193	0.77 233	0.57 218	0.27 104	0.43 89	0.28 147	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.11 66

raftrobust	0.34 140	0.19 130	0.36 119	0.41 259	0.27 292	0.30 103	0.25 85	0.71 247	0.63 212	0.58 187	0.55 162	0.45 166	0.46 260	0.51 153	0.29 162	0.16 214	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.13 149

EAI-Stereo	0.34 140	0.19 130	0.44 232	0.39 188	0.21 100	0.31 118	0.30 157	1.15 436	0.30 45	0.49 158	0.75 223	0.36 108	0.28 118	0.62 260	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 144	0.13 82	0.12 113

CFNet-RSSM	0.34 140	0.17 67	0.45 244	0.39 188	0.22 119	0.35 161	0.23 63	0.73 262	0.84 331	0.65 229	0.54 156	0.57 218	0.28 118	0.46 119	0.26 109	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.13 82	0.11 66

Gwc-CoAtRS	0.34 140	0.17 67	0.44 232	0.39 188	0.23 159	0.34 152	0.22 47	0.70 239	0.75 272	0.60 193	0.59 173	0.58 226	0.29 132	0.45 104	0.26 109	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.12 113

ACVNet-DCA	0.35 155	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.85 308	0.54 181	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.18 273	0.17 283

EKT-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.39 166	0.43 319	0.29 341	0.38 188	0.31 180	0.69 224	0.64 219	0.45 142	0.63 182	0.49 188	0.27 104	0.56 190	0.33 197	0.18 286	0.14 296	0.18 236	0.15 201	0.16 214	0.16 263

Any-RAFT	0.35 155	0.16 43	0.30 49	0.34 60	0.21 100	0.52 269	0.22 47	0.88 324	0.73 262	0.53 173	0.73 212	0.64 267	0.28 118	0.46 119	0.24 61	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.12 113

HH	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

HanStereo	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

LL-Strereo2	0.35 155	0.24 300	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.35 161	0.24 77	0.67 206	0.44 144	0.54 177	0.51 141	0.66 285	0.25 78	0.66 299	0.30 168	0.14 101	0.12 195	0.23 385	0.20 364	0.18 273	0.13 149

anonymousdsp2	0.35 155	0.20 166	0.43 220	0.37 130	0.24 188	0.48 253	0.31 180	0.86 312	0.65 224	0.55 179	0.50 132	0.50 191	0.34 180	0.56 190	0.31 175	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.16 214	0.14 193

Selective-RAFT	0.35 155	0.23 263	0.51 330	0.44 338	0.21 100	0.64 357	0.27 113	0.59 143	0.63 212	0.40 125	0.38 93	0.55 210	0.40 226	0.57 203	0.35 229	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.16 214	0.13 149

RCA-Stereo	0.35 155	0.17 67	0.34 102	0.38 160	0.22 119	0.31 118	0.34 224	0.68 216	1.24 489	0.45 142	0.65 188	0.47 177	0.43 240	0.38 57	0.27 127	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.11 66

Patchmatch Stereo++	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217
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	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.31 180	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.56 190	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

ROB_FTStereo_v2	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.31 180	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.57 218	0.38 209	0.57 203	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

ROB_FTStereo	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.25 45	0.21 38	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.57 203	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

HUI-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.60 153	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.50 146	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

iGMRVC	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.30 157	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

iRAFT	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

RAFT-IKP	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.28 131	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.57 218	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

sCroCo_RVC	0.35 155	0.28 374	0.69 418	0.51 443	0.39 448	0.41 214	0.31 180	0.49 94	0.45 152	0.31 63	0.48 124	0.38 119	0.32 161	0.46 119	0.32 185	0.21 356	0.22 439	0.19 276	0.19 339	0.21 347	0.20 357

xyz-stereo-finetune2	0.36 173	0.19 130	0.38 147	0.32 37	0.19 53	0.82 428	0.29 141	0.52 113	0.32 61	0.51 164	0.78 244	0.43 158	0.45 255	0.69 326	0.44 312	0.13 61	0.12 195	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.13 149

testlalala2	0.36 173	0.18 92	0.45 244	0.89 535	0.53 508	0.44 232	0.26 97	0.61 159	0.49 165	0.68 250	0.56 165	0.44 164	0.24 71	0.34 32	0.31 175	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.10 53	0.13 82	0.13 149

1test111	0.36 173	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.85 308	0.54 181	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.55 180	0.45 321	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.18 273	0.17 283

11t1	0.36 173	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.22 119	0.62 341	0.29 141	0.69 224	0.43 138	0.60 193	0.53 154	0.53 203	0.48 269	0.56 190	0.40 283	0.18 286	0.14 296	0.16 151	0.13 144	0.17 249	0.17 283

tt1	0.36 173	0.24 300	0.32 69	0.41 259	0.22 119	0.54 283	0.38 306	0.68 216	1.04 441	0.41 129	0.46 116	0.35 97	0.45 255	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.16 214	0.16 263

knoymous	0.36 173	0.20 166	0.31 57	0.31 18	0.22 119	0.36 170	0.29 141	0.61 159	0.64 219	0.67 244	0.70 205	0.60 247	0.40 226	0.58 223	0.34 212	0.17 253	0.11 138	0.20 306	0.11 80	0.17 249	0.18 301

DCANet-4	0.36 173	0.20 166	0.48 293	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.66 196	0.92 385	0.69 259	0.78 244	0.40 134	0.47 264	0.45 104	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

test_4	0.36 173	0.18 92	0.31 57	0.44 338	0.25 220	0.20 7	0.34 224	0.56 127	0.41 128	0.59 189	1.45 489	0.43 158	0.25 78	0.63 271	0.28 147	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.19 339	0.15 173	0.11 66

test_3	0.36 173	0.19 130	0.44 232	0.44 338	0.23 159	0.48 253	0.36 270	0.66 196	0.82 321	0.64 220	0.45 111	0.68 293	0.25 78	0.41 75	0.31 175	0.12 33	0.10 54	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.11 66

NRIStereo	0.36 173	0.20 166	0.45 244	0.41 259	0.23 159	0.34 152	0.26 97	0.65 187	0.55 186	0.64 220	0.63 182	0.56 213	0.37 205	0.65 291	0.37 261	0.15 162	0.11 138	0.18 236	0.15 201	0.17 249	0.14 193

DeepStereo_RVC	0.36 173	0.21 203	0.47 273	0.40 226	0.24 188	0.26 49	0.22 47	0.60 153	0.38 111	0.69 259	0.67 199	0.57 218	0.51 289	0.56 190	0.39 276	0.16 214	0.12 195	0.18 236	0.15 201	0.19 307	0.18 301

CRE-IMP	0.36 173	0.23 263	0.49 305	0.42 299	0.24 188	0.41 214	0.21 38	0.57 132	0.41 128	0.65 229	0.72 208	0.53 203	0.37 205	0.61 252	0.38 270	0.17 253	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.21 347	0.18 301

test-1	0.36 173	0.19 130	0.71 427	0.46 382	0.26 261	0.44 232	0.36 270	0.60 153	0.59 197	0.48 156	0.67 199	0.53 203	0.36 201	0.40 67	0.29 162	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.15 173	0.16 263

s12784h	0.36 173	0.15 27	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 405	0.29 141	0.80 293	0.83 326	0.56 182	0.57 168	0.43 158	0.40 226	0.57 203	0.33 197	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.09 10	0.14 126	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 173	0.21 203	0.37 135	0.42 299	0.26 261	0.35 161	0.38 306	0.63 173	0.64 219	0.50 161	0.72 208	0.51 195	0.29 132	0.59 238	0.36 245	0.16 214	0.14 296	0.15 124	0.13 144	0.17 249	0.16 263

DCANet	0.36 173	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 216	0.91 380	0.70 265	0.77 233	0.43 158	0.57 322	0.45 104	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 173	0.17 67	0.41 188	0.35 94	0.19 53	0.33 142	0.29 141	0.65 187	0.73 262	0.68 250	1.01 364	0.56 213	0.40 226	0.42 83	0.30 168	0.11 23	0.09 23	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.10 29

H2IRNET	0.37 190	0.20 166	0.33 85	0.38 160	0.25 220	0.27 62	0.23 63	0.59 143	0.72 255	0.39 119	0.90 316	0.74 331	0.55 313	0.52 160	0.43 296	0.15 162	0.13 262	0.18 236	0.20 364	0.16 214	0.13 149

cc1	0.37 190	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.67 206	1.06 452	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.16 214	0.15 217

DCRE	0.37 190	0.18 92	0.46 261	0.45 361	0.32 395	0.42 221	0.37 284	0.63 173	0.51 171	0.47 153	0.94 327	0.56 213	0.36 201	0.52 160	0.32 185	0.14 101	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.13 149

fff	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

ADStereo(finetuned)	0.37 190	0.16 43	0.49 305	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 216	0.91 380	0.70 265	0.77 233	0.43 158	0.69 397	0.45 104	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

MIPNet	0.37 190	0.21 203	0.59 367	0.39 188	0.25 220	0.50 261	0.28 131	0.77 280	0.70 243	0.65 229	0.60 175	0.40 134	0.49 273	0.44 100	0.37 261	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.13 149

GMOStereo	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

error version	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

test-v	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

TRStereo	0.37 190	0.27 360	0.59 367	0.47 391	0.41 460	0.29 91	0.30 157	0.84 305	0.59 197	0.52 170	0.41 101	0.52 199	0.26 93	0.73 347	0.27 127	0.17 253	0.12 195	0.19 276	0.19 339	0.13 82	0.11 66

test-2	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

rafts_anoy	0.37 190	0.21 203	0.36 119	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.33 212	0.67 206	0.90 373	0.58 187	0.66 195	0.45 166	0.33 172	0.47 126	0.39 276	0.16 214	0.11 138	0.21 348	0.23 420	0.17 249	0.14 193

XX-Stereo	0.37 190	0.17 67	0.45 244	0.55 479	0.36 426	0.38 188	0.20 22	0.60 153	0.30 45	0.46 148	1.30 461	0.73 325	0.26 93	0.56 190	0.26 109	0.16 214	0.11 138	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.10 29

csc	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

cscssc	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

AIO-test1	0.38 205	0.18 92	0.38 147	0.50 427	0.24 188	0.46 245	0.30 157	0.70 239	1.19 480	0.40 125	0.71 207	0.45 166	0.29 132	0.53 169	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.13 82	0.17 283

rvit_0105_6	0.38 205	0.28 374	0.64 392	0.50 427	0.30 357	0.39 196	0.38 306	0.51 104	0.67 230	0.40 125	0.45 111	0.50 191	0.41 232	0.54 175	0.36 245	0.27 442	0.26 471	0.24 402	0.21 386	0.22 369	0.16 263

MyStereo06	0.38 205	0.21 203	0.61 374	0.41 259	0.28 315	0.41 214	0.50 414	0.95 351	0.35 84	0.62 202	0.54 156	0.76 339	0.27 104	0.50 146	0.29 162	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.15 217

MIM_Stereo	0.38 205	0.17 67	0.53 343	0.37 130	0.24 188	0.27 62	0.24 77	0.70 239	0.54 181	0.72 284	1.00 361	0.63 260	0.29 132	0.64 284	0.38 270	0.13 61	0.14 296	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.11 66

riskmin	0.38 205	0.20 166	0.39 166	0.32 37	0.23 159	0.53 277	0.30 157	0.63 173	0.80 308	0.49 158	0.56 165	0.73 325	0.58 331	0.55 180	0.36 245	0.17 253	0.11 138	0.19 276	0.13 144	0.19 307	0.20 357

NF-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 244	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.57 218	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

OCTAStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

PSM-softLoss	0.38 205	0.20 166	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.35 248	0.69 224	0.46 156	0.62 202	0.82 268	0.59 241	0.33 172	0.70 332	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.22 393

KMStereo	0.38 205	0.20 166	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.35 248	0.69 224	0.46 156	0.62 202	0.82 268	0.59 241	0.33 172	0.70 332	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.22 393

RE-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

Pruner-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 244	0.40 226	0.25 220	0.22 16	0.24 77	0.67 206	0.55 186	0.89 395	0.76 229	0.68 293	0.29 132	0.62 260	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.17 282	0.17 249	0.18 301

TVStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

TestStereo	0.38 205	0.31 400	0.40 178	0.45 361	0.20 77	0.40 200	0.37 284	0.66 196	0.65 224	0.53 173	0.78 244	0.47 177	0.40 226	0.55 180	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.20 306	0.15 201	0.22 369	0.13 149

raft+_RVC	0.38 205	0.19 130	0.35 112	0.37 130	0.25 220	0.45 240	0.37 284	0.78 286	0.89 370	0.51 164	0.78 244	0.50 191	0.29 132	0.53 169	0.40 283	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.12 113

RALAANet	0.38 205	0.23 263	0.48 293	0.42 299	0.29 341	0.35 161	0.25 85	0.86 312	0.64 219	0.67 244	0.65 188	0.60 247	0.29 132	0.60 244	0.34 212	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.21 347	0.13 149

AFF-stereo	0.38 205	0.19 130	0.39 166	0.37 130	0.21 100	0.27 62	0.31 180	0.65 187	0.66 227	0.64 220	1.13 416	0.76 339	0.39 220	0.55 180	0.33 197	0.11 23	0.09 23	0.16 151	0.16 233	0.13 82	0.11 66

AIO-test2	0.39 221	0.21 203	0.41 188	0.47 391	0.25 220	0.45 240	0.35 248	0.77 280	1.27 499	0.36 95	0.87 300	0.37 110	0.30 148	0.47 126	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.21 348	0.23 420	0.15 173	0.13 149

xx1	0.39 221	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.67 206	1.06 452	0.41 129	0.50 132	0.65 280	0.53 295	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.17 283

x	0.39 221	0.24 300	0.41 188	0.34 60	0.23 159	0.52 269	0.32 202	0.86 312	0.52 174	0.57 185	0.70 205	0.59 241	0.50 284	0.49 140	0.46 331	0.17 253	0.15 326	0.17 190	0.15 201	0.17 249	0.16 263

DisPM	0.39 221	0.19 130	0.44 232	0.41 259	0.27 292	0.24 31	0.31 180	0.65 187	0.57 194	0.87 381	0.87 300	0.60 247	0.32 161	0.76 364	0.32 185	0.18 286	0.12 195	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.20 357

RAFT+CT+SA	0.39 221	0.23 263	0.36 119	0.51 443	0.27 292	0.29 91	0.46 388	0.75 270	0.80 308	0.51 164	0.89 312	0.41 140	0.40 226	0.78 375	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.18 309	0.15 173	0.14 193

iRaft-Stereo_20w	0.39 221	0.19 130	0.57 362	0.37 130	0.27 292	0.31 118	0.24 77	1.44 518	0.29 40	0.69 259	0.53 154	0.60 247	0.42 234	0.83 395	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 144	0.15 173	0.13 149

IPLG	0.39 221	0.20 166	0.59 367	0.40 226	0.24 188	0.54 283	0.27 113	0.75 270	0.63 212	0.84 362	0.81 264	0.32 72	0.32 161	0.60 244	0.45 321	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.12 113

IPLGR	0.39 221	0.21 203	0.63 387	0.39 188	0.22 119	0.49 258	0.29 141	0.76 277	0.74 269	0.78 315	0.77 233	0.44 164	0.42 234	0.47 126	0.38 270	0.13 61	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.15 173	0.13 149

GMStereo	0.39 221	0.37 435	0.54 347	0.40 226	0.26 261	0.42 221	0.36 270	0.59 143	1.04 441	0.55 179	0.51 141	0.37 110	0.35 183	0.54 175	0.41 287	0.19 316	0.13 262	0.16 151	0.17 282	0.24 399	0.18 301
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 221	0.21 203	0.50 318	0.41 259	0.28 315	0.62 341	0.27 113	0.77 280	0.40 124	0.64 220	0.86 292	0.52 199	0.33 172	0.66 299	0.42 291	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.15 217
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	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149

RAFT-Stereo	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 233	0.20 166	0.54 347	0.41 259	0.29 341	0.53 277	0.29 141	0.65 187	0.49 165	0.71 272	0.98 354	0.58 226	0.43 240	0.50 146	0.51 356	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.19 307	0.19 334

qqq	0.40 233	0.26 343	0.44 232	0.36 114	0.22 119	0.46 245	0.36 270	0.85 308	0.54 181	0.56 182	0.69 202	0.65 280	0.53 295	0.55 180	0.45 321	0.17 253	0.16 358	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.17 283

IPLGR_C	0.40 233	0.21 203	0.64 392	0.45 361	0.33 406	0.52 269	0.34 224	0.66 196	0.62 201	0.82 343	0.92 323	0.45 166	0.32 161	0.52 160	0.46 331	0.17 253	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

ACRE	0.40 233	0.21 203	0.65 398	0.45 361	0.33 406	0.51 265	0.33 212	0.66 196	0.63 212	0.80 321	0.92 323	0.45 166	0.32 161	0.52 160	0.45 321	0.16 214	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

PFNet+	0.40 233	0.19 130	0.49 305	0.39 188	0.25 220	0.28 79	0.23 63	0.64 186	0.70 243	0.85 366	0.79 254	0.64 267	0.35 183	0.72 342	0.34 212	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.20 364	0.16 214	0.20 357

SST-Stereo	0.40 233	0.19 130	0.45 244	0.42 299	0.25 220	0.25 45	0.21 38	0.66 196	0.47 161	1.08 477	0.79 254	0.72 314	0.43 240	0.77 371	0.35 229	0.16 214	0.11 138	0.20 306	0.16 233	0.19 307	0.15 217

RAFT_R40	0.40 233	0.19 130	0.44 232	0.43 319	0.25 220	0.23 22	0.26 97	0.67 206	0.67 230	0.98 440	0.78 244	0.72 314	0.43 240	0.76 364	0.35 229	0.16 214	0.11 138	0.20 306	0.16 233	0.18 273	0.14 193

RAFT-345	0.40 233	0.18 92	0.40 178	0.38 160	0.22 119	0.33 142	0.26 97	0.61 159	0.51 171	0.74 296	1.79 513	0.45 166	0.33 172	0.66 299	0.36 245	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.14 175	0.13 82	0.13 149

sAnonymous2	0.40 233	0.39 452	0.85 462	0.48 398	0.37 433	0.40 200	0.46 388	0.57 132	0.52 174	0.38 111	0.46 116	0.35 97	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 282	0.57 529	0.44 512

CroCo_RVC	0.40 233	0.39 452	0.85 462	0.48 398	0.37 433	0.40 200	0.46 388	0.57 132	0.52 174	0.38 111	0.46 116	0.35 97	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 282	0.57 529	0.44 512

111	0.40 233	0.17 67	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.52 269	0.28 131	0.74 264	1.16 474	0.50 161	0.91 319	0.63 260	0.48 269	0.61 252	0.35 229	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.13 82	0.13 149

rvit_0105_4	0.41 244	0.29 386	0.71 427	0.50 427	0.29 341	0.41 214	0.41 355	0.55 125	0.73 262	0.45 142	0.48 124	0.55 210	0.44 250	0.57 203	0.36 245	0.28 452	0.26 471	0.25 415	0.22 404	0.23 386	0.18 301

raft_robust	0.41 244	0.23 263	0.36 119	0.42 299	0.21 100	0.40 200	0.33 212	0.79 290	0.98 412	0.79 319	0.87 300	0.39 123	0.33 172	0.84 400	0.29 162	0.13 61	0.12 195	0.16 151	0.17 282	0.15 173	0.12 113

CIPLG	0.41 244	0.21 203	0.63 387	0.45 361	0.33 406	0.52 269	0.33 212	0.65 187	0.60 199	0.82 343	0.96 340	0.46 174	0.32 161	0.55 180	0.44 312	0.16 214	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

LCNet	0.41 244	0.20 166	0.32 69	0.44 338	0.24 188	0.47 250	0.29 141	0.67 206	0.53 177	0.72 284	1.03 376	0.66 285	0.60 342	0.58 223	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.19 276	0.19 339	0.21 347	0.36 485

HHNet	0.41 244	0.17 67	0.41 188	0.34 60	0.37 433	0.33 142	0.34 224	0.69 224	0.75 272	0.86 373	1.30 461	0.52 199	0.32 161	0.52 160	0.35 229	0.15 162	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.15 173	0.24 408

AnonymousM	0.41 244	0.81 528	0.29 38	0.34 60	0.22 119	0.28 79	0.38 306	0.53 123	0.41 128	0.70 265	0.49 128	0.47 177	0.27 104	0.41 75	0.31 175	0.15 162	0.12 195	1.51 552	0.26 459	0.12 47	0.10 29

HITNet	0.41 244	0.26 343	0.45 244	0.33 49	0.17 19	0.63 350	0.30 157	0.93 339	0.64 219	0.71 272	0.82 268	0.64 267	0.52 291	0.59 238	0.43 296	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.19 307	0.12 113
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
rvit_0105_5	0.42 251	0.31 400	0.73 435	0.50 427	0.29 341	0.44 232	0.42 365	0.61 159	0.74 269	0.51 164	0.51 141	0.60 247	0.47 264	0.57 203	0.38 270	0.27 442	0.25 465	0.25 415	0.23 420	0.22 369	0.18 301

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 251	0.20 166	0.74 440	0.38 160	0.43 472	0.39 196	0.26 97	0.94 344	0.49 165	0.53 173	0.77 233	0.93 402	0.45 255	0.63 271	0.24 61	0.16 214	0.10 54	0.17 190	0.18 309	0.20 323	0.20 357

test_sample2	0.42 251	0.22 242	0.43 220	0.33 49	0.21 100	0.58 312	0.39 329	0.95 351	0.67 230	0.63 210	0.77 233	0.69 297	0.57 322	0.61 252	0.38 270	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.16 233	0.19 307	0.18 301

test_sample1	0.42 251	0.22 242	0.46 261	0.34 60	0.23 159	0.58 312	0.35 248	0.99 363	0.49 165	0.62 202	0.75 223	0.69 297	0.61 348	0.58 223	0.44 312	0.18 286	0.14 296	0.17 190	0.15 201	0.17 249	0.17 283

StereoVision	0.42 251	0.28 374	0.45 244	0.49 413	0.28 315	0.38 188	0.38 306	0.72 251	0.62 201	0.44 140	1.14 421	0.54 207	0.39 220	0.56 190	0.34 212	0.21 356	0.24 457	0.25 415	0.24 436	0.26 416	0.16 263

GANet-ADL	0.42 251	0.25 324	0.45 244	0.43 319	0.29 341	0.54 283	0.35 248	0.89 326	0.86 344	0.63 210	0.72 208	0.68 293	0.42 234	0.52 160	0.41 287	0.21 356	0.14 296	0.15 124	0.13 144	0.18 273	0.19 334

OMP-Stereo	0.42 251	0.22 242	0.46 261	0.52 455	0.24 188	0.36 170	0.25 85	0.71 247	0.78 297	0.77 311	0.64 185	0.89 388	0.39 220	0.91 432	0.35 229	0.15 162	0.12 195	0.20 306	0.15 201	0.15 173	0.12 113

PFNet	0.42 251	0.18 92	0.58 366	0.43 319	0.24 188	0.43 224	0.32 202	0.74 264	0.78 297	1.00 447	0.74 221	0.68 293	0.39 220	0.72 342	0.37 261	0.16 214	0.10 54	0.20 306	0.15 201	0.16 214	0.13 149

IRAFT_RVC	0.42 251	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.24 188	0.27 62	0.54 441	0.74 264	0.77 287	0.76 305	0.80 257	0.73 325	0.51 289	0.70 332	0.36 245	0.17 253	0.10 54	0.21 348	0.16 233	0.16 214	0.14 193

FENet	0.42 251	0.22 242	0.38 147	0.39 188	0.24 188	0.55 288	0.32 202	0.79 290	0.70 243	0.71 272	0.72 208	0.63 260	0.57 322	0.62 260	0.44 312	0.19 316	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.18 273	0.19 334

FACV-RUCA	0.43 261	0.28 374	0.47 273	0.45 361	0.33 406	0.58 312	0.34 224	0.82 299	0.73 262	0.57 185	0.84 279	0.47 177	0.50 284	0.54 175	0.39 276	0.22 382	0.15 326	0.35 487	0.16 233	0.28 431	0.21 375

TestStereo1	0.43 261	0.23 263	0.41 188	0.51 443	0.24 188	0.34 152	0.40 340	0.77 280	0.90 373	0.68 250	0.96 340	0.48 182	0.46 260	0.91 432	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.14 126	0.13 149

test_5	0.43 261	0.24 300	0.43 220	0.52 455	0.28 315	0.28 79	0.42 365	0.72 251	0.82 321	0.62 202	0.91 319	0.72 314	0.55 313	0.79 380	0.35 229	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.16 263

SA-5K	0.43 261	0.23 263	0.41 188	0.51 443	0.24 188	0.34 152	0.40 340	0.77 280	0.90 373	0.68 250	0.96 340	0.48 182	0.46 260	0.91 432	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.14 126	0.13 149

dd	0.43 261	0.38 445	0.55 352	0.44 338	0.25 220	0.47 250	0.38 306	0.70 239	1.05 445	0.59 189	0.65 188	0.42 150	0.39 220	0.66 299	0.50 346	0.24 411	0.15 326	0.21 348	0.15 201	0.22 369	0.18 301

IIG-Stereo	0.43 261	0.21 203	0.44 232	0.50 427	0.25 220	0.44 232	0.21 38	0.71 247	0.76 280	0.83 355	0.95 336	0.83 362	0.43 240	0.90 425	0.35 229	0.15 162	0.12 195	0.19 276	0.14 175	0.15 173	0.11 66

DN-CSS_ROB	0.43 261	0.26 343	0.62 377	0.40 226	0.29 341	0.44 232	0.27 113	0.77 280	0.75 272	0.72 284	1.09 402	0.48 182	0.43 240	0.69 326	0.37 261	0.15 162	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.18 273	0.16 263

MyStereo05	0.44 268	0.21 203	0.45 244	0.41 259	0.28 315	0.41 214	0.50 414	0.93 339	1.09 463	0.76 305	0.61 178	0.51 195	0.57 322	0.73 347	0.42 291	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.15 217

MyStereo04	0.44 268	0.22 242	0.44 232	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	1.00 367	1.08 461	0.62 202	0.58 172	0.55 210	0.57 322	0.71 337	0.44 312	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

mmm	0.44 268	0.27 360	0.46 261	0.38 160	0.24 188	0.61 333	0.35 248	0.94 344	0.53 177	0.72 284	1.05 386	0.63 260	0.50 284	0.57 203	0.45 321	0.18 286	0.15 326	0.23 385	0.20 364	0.20 323	0.18 301

ffm	0.44 268	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	0.68 216	1.04 441	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.25 415	0.21 386	0.16 214	0.16 263

SA	0.44 268	0.25 324	0.46 261	0.46 382	0.24 188	0.43 224	0.36 270	0.75 270	0.96 405	0.59 189	1.03 376	0.48 182	0.52 291	0.94 448	0.32 185	0.16 214	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.15 173	0.13 149

GwcNet-ADL	0.44 268	0.22 242	0.48 293	0.45 361	0.30 357	0.40 200	0.37 284	0.92 337	0.97 408	0.71 272	0.78 244	0.61 252	0.42 234	0.62 260	0.50 346	0.19 316	0.14 296	0.15 124	0.14 175	0.18 273	0.18 301

TransformOpticalFlow	0.44 268	0.20 166	0.47 273	0.41 259	0.23 159	0.37 175	0.47 395	0.94 344	0.76 280	0.65 229	1.14 421	0.73 325	0.56 320	0.76 364	0.32 185	0.15 162	0.10 54	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.13 149

GMM-Stereo	0.44 268	0.19 130	0.36 119	0.42 299	0.25 220	0.51 265	0.47 395	0.71 247	0.53 177	0.76 305	1.37 470	0.76 339	0.38 209	0.60 244	0.33 197	0.15 162	0.10 54	0.20 306	0.19 339	0.16 214	0.27 431

GES	0.44 268	0.23 263	0.57 362	0.40 226	0.30 357	0.59 325	0.36 270	0.96 355	0.68 235	0.74 296	0.83 274	0.47 177	0.48 269	0.67 310	0.43 296	0.22 382	0.16 358	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.23 400

HCRNet	0.44 268	0.34 417	0.41 188	0.53 465	0.26 261	0.53 277	0.29 141	0.83 302	0.63 212	0.71 272	0.81 264	0.77 345	0.50 284	0.66 299	0.36 245	0.24 411	0.16 358	0.24 402	0.20 364	0.21 347	0.18 301

DFGA-Net	0.45 278	0.29 386	0.80 458	0.42 299	0.32 395	0.53 277	0.35 248	0.78 286	0.89 370	0.66 241	0.75 223	0.48 182	0.39 220	0.74 354	0.60 389	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.18 309	0.20 323	0.17 283

HI	0.45 278	0.21 203	0.36 119	0.34 60	0.35 422	0.28 79	0.31 180	0.72 251	0.46 156	0.87 381	1.13 416	1.09 447	0.76 430	0.69 326	0.56 378	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

CoSv	0.45 278	0.21 203	0.36 119	0.34 60	0.35 422	0.28 79	0.31 180	0.72 251	0.46 156	0.87 381	1.13 416	1.09 447	0.76 430	0.69 326	0.56 378	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

U	0.45 278	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.71 533	3.55 564	0.20 22	0.41 58	0.38 111	0.26 35	0.23 21	0.24 46	0.22 49	0.26 2	0.22 30	0.15 162	0.09 23	0.88 543	0.13 144	0.13 82	0.11 66

CASS	0.45 278	0.27 360	0.42 209	0.48 398	0.22 119	0.61 333	0.34 224	0.97 358	0.62 201	0.71 272	0.85 289	0.61 252	0.55 313	0.57 203	0.41 287	0.29 459	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.22 369	0.28 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 278	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.70 380	0.34 224	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.65 280	0.49 273	0.64 284	0.51 356	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

RAFT_CTSACE	0.45 278	0.20 166	0.44 232	0.45 361	0.27 292	0.34 152	0.39 329	0.60 153	0.73 262	0.76 305	1.44 486	0.83 362	0.38 209	1.08 471	0.26 109	0.12 33	0.13 262	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.11 66

iRaft-Stereo_5w	0.45 278	0.21 203	0.48 293	0.42 299	0.28 315	0.31 118	0.54 441	0.63 173	0.62 201	0.62 202	0.89 312	1.01 422	0.69 397	0.75 360	0.66 407	0.13 61	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.15 217

RAFT	0.45 278	0.22 242	0.45 244	0.47 391	0.26 261	0.54 283	0.47 395	0.66 196	0.58 196	0.80 321	0.82 268	0.94 404	0.57 322	0.75 360	0.34 212	0.17 253	0.15 326	0.22 363	0.20 364	0.16 214	0.12 113

DMCA	0.45 278	0.26 343	0.50 318	0.38 160	0.28 315	0.51 265	0.34 224	0.93 339	0.68 235	0.75 298	0.83 274	0.79 349	0.53 295	0.51 153	0.54 371	0.21 356	0.16 358	0.21 348	0.16 233	0.19 307	0.21 375

PAM_32	0.46 288	0.19 130	0.67 408	0.39 188	0.24 188	0.75 398	0.27 113	0.95 351	0.34 71	0.68 250	0.44 108	1.91 530	0.65 377	0.62 260	0.26 109	0.15 162	0.10 54	0.16 151	0.15 201	0.14 126	0.13 149

PAM	0.46 288	0.19 130	0.70 422	0.40 226	0.26 261	0.75 398	0.33 212	0.85 308	0.34 71	0.70 265	0.46 116	1.83 525	0.63 360	0.61 252	0.26 109	0.15 162	0.10 54	0.16 151	0.14 175	0.14 126	0.13 149

UGAM-zero	0.46 288	0.19 130	0.62 377	0.37 130	0.23 159	0.34 152	0.21 38	1.15 436	0.39 122	0.66 241	0.61 178	1.70 522	0.91 472	0.75 360	0.25 80	0.14 101	0.11 138	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.13 149

test_sample3	0.46 288	0.25 324	0.50 318	0.35 94	0.23 159	0.69 375	0.37 284	1.15 436	0.81 316	0.75 298	0.79 254	0.66 285	0.49 273	0.63 271	0.46 331	0.21 356	0.15 326	0.20 306	0.19 339	0.21 347	0.19 334

testlalala_base	0.46 288	0.25 324	0.41 188	0.46 382	0.33 406	0.58 312	0.25 85	0.57 132	0.34 71	0.51 164	0.56 165	0.46 174	0.30 148	0.43 89	0.31 175	1.47 563	0.11 138	0.14 83	0.09 10	1.59 552	0.13 149

IER	0.46 288	0.23 263	0.50 318	0.38 160	0.28 315	0.69 375	0.35 248	0.80 293	0.66 227	0.83 355	0.94 327	0.75 333	0.77 437	0.60 244	0.42 291	0.17 253	0.14 296	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

BSDual-CNN	0.46 288	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.77 405	0.40 340	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.76 339	0.54 307	0.64 284	0.43 296	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

STrans-v2	0.46 288	0.20 166	0.48 293	0.40 226	0.24 188	0.55 288	0.50 414	1.07 399	0.73 262	0.65 229	1.05 386	0.72 314	0.69 397	0.72 342	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.14 175	0.13 82	0.12 113

Prome-Stereo	0.46 288	0.19 130	0.35 112	0.44 338	0.26 261	0.40 200	0.45 384	0.68 216	0.44 144	0.96 430	1.84 516	0.59 241	0.67 387	0.61 252	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.16 214	0.29 445

ICVP	0.46 288	0.25 324	0.38 147	0.48 398	0.28 315	0.58 312	0.43 372	1.00 367	0.70 243	0.67 244	0.95 336	0.75 333	0.55 313	0.53 169	0.54 371	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.17 282	0.19 307	0.20 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 288	0.34 417	0.86 467	0.50 427	0.37 433	0.81 420	0.50 414	0.72 251	0.65 224	0.51 164	0.65 188	0.45 166	0.45 255	0.64 284	0.38 270	0.24 411	0.24 457	0.22 363	0.21 386	0.23 386	0.23 400

CFNet_pseudo	0.46 288	0.24 300	0.52 335	0.37 130	0.27 292	0.58 312	0.30 157	0.86 312	0.88 357	0.82 343	1.03 376	0.75 333	0.47 264	0.58 223	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 233	0.24 399	0.19 334

ACVNet	0.46 288	0.23 263	0.36 119	0.39 188	0.28 315	0.58 312	0.40 340	0.87 319	0.80 308	0.64 220	0.96 340	0.79 349	0.60 342	0.63 271	0.67 410	0.17 253	0.15 326	0.16 151	0.15 201	0.18 273	0.15 217

BEATNet_4x	0.46 288	0.32 404	0.56 358	0.37 130	0.19 53	0.63 350	0.35 248	1.01 376	0.72 255	0.77 311	0.83 274	0.70 301	0.59 338	0.68 320	0.53 366	0.16 214	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.24 399	0.16 263

ccs_rob	0.46 288	0.24 300	0.52 335	0.37 130	0.27 292	0.58 312	0.31 180	0.86 312	0.88 357	0.82 343	1.02 372	0.75 333	0.47 264	0.58 223	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 233	0.24 399	0.19 334

G2L-ROB	0.47 303	0.19 130	0.42 209	0.35 94	0.22 119	0.57 306	0.42 365	1.14 432	0.71 254	0.84 362	0.75 223	1.09 447	0.53 295	0.74 354	0.53 366	0.17 253	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.17 249	0.19 334

rvit_0105_3	0.47 303	0.34 417	0.77 454	0.54 472	0.31 379	0.49 258	0.47 395	0.63 173	0.79 306	0.65 229	0.59 173	0.64 267	0.50 284	0.65 291	0.39 276	0.29 459	0.27 480	0.29 463	0.28 472	0.21 347	0.20 357

rvit_stereo_0075_2	0.47 303	0.37 435	0.70 422	0.53 465	0.46 490	0.43 224	0.36 270	0.81 297	0.67 230	0.55 179	0.74 221	0.59 241	0.43 240	0.63 271	0.43 296	0.32 480	0.23 449	0.35 487	0.25 445	0.30 444	0.25 415

test_sample5	0.47 303	0.26 343	0.49 305	0.36 114	0.22 119	0.64 357	0.39 329	1.13 423	0.81 316	0.77 311	0.94 327	0.64 267	0.54 307	0.65 291	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 364	0.22 369	0.20 357

test_sample4	0.47 303	0.26 343	0.50 318	0.35 94	0.22 119	0.69 375	0.38 306	1.15 436	0.81 316	0.78 315	0.82 268	0.62 258	0.53 295	0.63 271	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.21 348	0.19 339	0.21 347	0.19 334

DispNO	0.47 303	0.23 263	0.71 427	0.39 188	0.31 379	0.60 331	0.38 306	0.89 326	0.77 287	0.75 298	0.84 279	0.72 314	0.54 307	0.73 347	0.46 331	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.17 283

CoDeX	0.47 303	0.20 166	0.49 305	0.42 299	0.25 220	0.75 398	0.36 270	1.27 488	0.80 308	0.82 343	0.96 340	0.62 258	0.57 322	0.60 244	0.36 245	0.17 253	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.16 214	0.14 193

ARAFT	0.47 303	0.24 300	0.79 456	0.42 299	0.25 220	0.55 288	0.55 445	0.75 270	0.81 316	0.89 395	0.75 223	0.73 325	0.47 264	0.88 417	0.37 261	0.15 162	0.12 195	0.23 385	0.22 404	0.14 126	0.13 149

SFCPSM	0.47 303	0.21 203	0.55 352	0.40 226	0.27 292	0.87 440	0.37 284	1.33 498	0.77 287	0.80 321	0.84 279	0.54 207	0.49 273	0.57 203	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.18 236	0.20 364	0.16 214	0.15 217

cf-r	0.47 303	0.23 263	0.41 188	0.39 188	0.23 159	0.59 325	0.37 284	0.88 324	0.85 339	0.72 284	1.05 386	0.94 404	0.62 354	0.56 190	0.54 371	0.21 356	0.14 296	0.17 190	0.19 339	0.15 173	0.15 217

GANet-RSSM	0.47 303	0.21 203	0.37 135	0.38 160	0.25 220	0.58 312	0.36 270	1.07 399	0.78 297	0.68 250	1.01 364	0.86 373	0.67 387	0.62 260	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.17 283

MLCV	0.47 303	0.24 300	0.61 374	0.37 130	0.17 19	0.61 333	0.33 212	0.80 293	0.87 353	0.94 422	1.13 416	0.72 314	0.43 240	0.89 423	0.51 356	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.14 126	0.12 113

G2L-Stereo_test	0.48 315	0.20 166	0.40 178	0.34 60	0.23 159	0.57 306	0.58 455	1.10 409	0.77 287	0.86 373	0.94 327	0.95 406	0.54 307	0.68 320	0.60 389	0.16 214	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.15 217

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 315	0.21 203	1.26 511	0.39 188	0.51 503	0.28 79	0.30 157	1.25 484	0.44 144	0.68 250	1.11 405	0.86 373	0.33 172	0.67 310	0.27 127	0.15 162	0.11 138	0.17 190	0.20 364	0.22 369	0.24 408

DualNet	0.48 315	0.26 343	0.49 305	0.36 114	0.22 119	0.64 357	0.39 329	1.13 423	0.81 316	0.80 321	1.03 376	0.64 267	0.54 307	0.65 291	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 364	0.22 369	0.20 357

PCWNet_CMD	0.48 315	0.24 300	0.52 335	0.39 188	0.27 292	0.63 350	0.30 157	0.95 351	0.96 405	0.86 373	1.07 395	0.79 349	0.44 250	0.57 203	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.21 348	0.16 233	0.24 399	0.19 334

gwcnet-sp	0.48 315	0.23 263	0.70 422	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

scenet	0.48 315	0.23 263	0.70 422	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

ssnet	0.48 315	0.23 263	0.70 422	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

Sa-1000	0.48 315	0.24 300	0.41 188	0.45 361	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.81 297	0.93 391	0.82 343	1.50 493	0.53 203	0.45 255	0.92 435	0.30 168	0.15 162	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.15 173	0.13 149

UDGNet	0.48 315	0.77 525	0.50 318	0.48 398	0.31 379	0.41 214	0.34 224	0.70 239	0.92 385	0.65 229	0.60 175	0.58 226	0.43 240	0.63 271	0.41 287	0.32 480	0.15 326	0.66 537	0.19 339	0.36 479	0.21 375

PSMNet-ADL	0.48 315	0.27 360	0.40 178	0.48 398	0.30 357	0.68 373	0.37 284	0.90 331	0.80 308	0.61 200	0.80 257	0.92 400	0.62 354	0.72 342	0.63 399	0.23 399	0.18 395	0.18 236	0.20 364	0.22 369	0.20 357

PSM-AAD	0.48 315	0.20 166	0.37 135	0.43 319	0.23 159	0.56 301	0.50 414	0.65 187	0.70 243	1.07 473	1.12 409	0.58 226	0.92 477	0.61 252	0.32 185	0.15 162	0.11 138	0.25 415	0.26 459	0.18 273	0.43 511

KYRaft	0.48 315	0.20 166	0.38 147	0.44 338	0.23 159	0.44 232	0.37 284	0.66 196	0.41 128	0.94 422	1.73 509	0.79 349	0.41 232	0.63 271	0.31 175	0.16 214	0.11 138	0.18 236	0.22 404	0.16 214	0.78 541

ASMatch	0.48 315	0.19 130	0.45 244	0.39 188	0.28 315	0.37 175	0.26 97	0.74 264	0.68 235	0.76 305	2.34 531	0.61 252	0.52 291	0.62 260	0.37 261	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.21 375

DEmStereo	0.48 315	0.17 67	0.50 318	0.38 160	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.63 173	0.74 269	0.89 395	1.66 505	0.58 226	1.06 499	0.60 244	0.42 291	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

PSMNet-RSSM	0.48 315	0.22 242	0.38 147	0.42 299	0.25 220	0.50 261	0.37 284	1.10 409	0.77 287	0.70 265	1.06 392	0.84 366	0.64 371	0.62 260	0.47 338	0.23 399	0.15 326	0.23 385	0.25 445	0.20 323	0.19 334

CFNet-ft	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

MSMDNet	0.48 315	0.24 300	0.52 335	0.39 188	0.27 292	0.63 350	0.30 157	0.96 355	0.96 405	0.86 373	1.07 395	0.79 349	0.44 250	0.57 203	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.23 386	0.19 334

CFNet_RVC	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

G2L-Stereo	0.49 333	0.23 263	0.48 293	0.43 319	0.26 261	0.47 250	0.42 365	0.93 339	0.78 297	0.84 362	0.86 292	0.91 395	0.52 291	0.78 375	0.70 417	0.20 339	0.17 378	0.22 363	0.18 309	0.17 249	0.21 375

DCVSM-stereo	0.49 333	0.27 360	0.53 343	0.39 188	0.29 341	0.51 265	0.26 97	0.75 270	0.75 272	1.11 483	0.75 223	1.05 435	0.72 418	0.60 244	0.47 338	0.20 339	0.19 409	0.24 402	0.20 364	0.25 409	0.30 454

test_sample6	0.49 333	0.26 343	0.50 318	0.37 130	0.22 119	0.63 350	0.40 340	1.12 421	0.83 326	0.80 321	1.03 376	0.66 285	0.55 313	0.67 310	0.46 331	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 404	0.23 386	0.21 375

qqq1	0.49 333	0.23 263	0.62 377	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.14 193

fff1	0.49 333	0.23 263	0.62 377	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.14 193

ff1	0.49 333	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	0.68 216	1.04 441	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 459	0.16 214	0.10 54	0.25 415	0.21 386	0.16 214	0.16 263

GMStereo_Zeroshot	0.49 333	0.44 470	0.74 440	0.49 413	0.27 292	0.56 301	0.29 141	0.73 262	0.76 280	0.86 373	0.94 327	0.91 395	0.36 201	0.74 354	0.43 296	0.26 432	0.14 296	0.26 434	0.15 201	0.36 479	0.18 301

ToySt	0.49 333	0.27 360	0.75 444	0.40 226	0.27 292	0.64 357	0.49 409	0.84 305	0.77 287	0.60 193	0.83 274	0.88 384	0.66 384	0.70 332	0.56 378	0.16 214	0.17 378	0.21 348	0.20 364	0.21 347	0.19 334

anonymousa	0.49 333	0.20 166	0.42 209	0.38 160	0.23 159	0.91 444	0.35 248	0.75 270	0.62 201	0.85 366	1.54 498	1.06 437	0.66 384	0.51 153	0.43 296	0.16 214	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.16 214	0.14 193

hknet	0.49 333	0.25 324	0.51 330	0.45 361	0.29 341	0.77 405	0.40 340	0.94 344	0.83 326	0.75 298	0.80 257	0.97 411	0.61 348	0.73 347	0.45 321	0.18 286	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

psmg	0.49 333	0.25 324	0.43 220	0.41 259	0.28 315	0.85 435	0.43 372	0.99 363	0.76 280	0.91 407	0.94 327	0.76 339	0.54 307	0.64 284	0.43 296	0.20 339	0.15 326	0.20 306	0.20 364	0.18 273	0.18 301

DRaft	0.49 333	0.17 67	0.47 273	0.37 130	0.25 220	0.58 312	0.40 340	0.65 187	0.85 339	1.02 455	1.75 512	0.50 191	0.82 452	0.63 271	0.40 283	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

GrayStereo	0.49 333	0.19 130	0.42 209	0.46 382	0.28 315	0.53 277	0.67 476	0.69 224	0.63 212	1.02 455	1.47 492	0.78 347	0.76 430	0.56 190	0.33 197	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.17 282	0.15 173	0.29 445

GwcNet-RSSM	0.49 333	0.24 300	0.42 209	0.40 226	0.23 159	0.55 288	0.38 306	0.93 339	0.93 391	0.71 272	1.16 432	0.86 373	0.60 342	0.62 260	0.66 407	0.21 356	0.14 296	0.19 276	0.20 364	0.16 214	0.15 217

UCFNet_RVC	0.49 333	0.26 343	0.35 112	0.39 188	0.26 261	0.64 357	0.36 270	1.15 436	0.84 331	0.67 244	0.88 308	0.88 384	0.59 338	0.58 223	0.45 321	0.24 411	0.17 378	0.27 447	0.27 466	0.25 409	0.23 400

iResNet	0.49 333	0.29 386	0.79 456	0.42 299	0.21 100	0.61 333	0.40 340	0.82 299	0.99 417	0.87 381	1.12 409	0.69 297	0.53 295	0.78 375	0.51 356	0.15 162	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.17 249	0.15 217

CFNet_ucs	0.50 349	0.24 300	0.55 352	0.38 160	0.31 379	0.58 312	0.33 212	0.98 361	0.93 391	0.88 391	1.19 440	0.80 357	0.49 273	0.63 271	0.43 296	0.21 356	0.15 326	0.26 434	0.18 309	0.26 416	0.22 393

NINENet	0.50 349	0.29 386	0.51 330	0.45 361	0.32 395	0.70 380	0.34 224	1.10 409	0.88 357	0.80 321	0.94 327	0.65 280	0.49 273	0.73 347	0.51 356	0.22 382	0.20 421	0.25 415	0.18 309	0.22 369	0.21 375

AACVNet	0.50 349	0.23 263	0.49 305	0.46 382	0.29 341	0.52 269	0.38 306	0.90 331	0.55 186	0.81 334	1.03 376	1.00 418	0.70 410	0.83 395	0.54 371	0.21 356	0.18 395	0.24 402	0.18 309	0.23 386	0.20 357

CrosDoStereo	0.50 349	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 539	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 470	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

DeepStereo_LL	0.50 349	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 539	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 470	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

THIR-Stereo	0.50 349	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.23 159	0.75 398	0.67 476	0.66 196	0.87 353	1.02 455	1.40 476	0.72 314	0.76 430	0.62 260	0.42 291	0.15 162	0.11 138	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.15 217

AdaStereo	0.50 349	0.32 404	0.47 273	0.48 398	0.25 220	0.67 371	0.32 202	1.17 448	0.88 357	0.75 298	0.99 359	0.75 333	0.49 273	0.67 310	0.46 331	0.27 442	0.12 195	0.28 455	0.18 309	0.23 386	0.18 301
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	0.51 356	0.23 263	0.62 377	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.18 301

tta	0.51 356	0.23 263	0.62 377	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.14 193

ttt	0.51 356	0.25 324	0.43 220	0.38 160	0.24 188	0.65 364	0.38 306	1.18 451	1.05 445	0.72 284	1.08 398	0.63 260	0.49 273	0.84 400	0.59 386	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.20 364	0.24 399	0.24 408

DAS	0.51 356	0.25 324	0.60 372	0.48 398	0.31 379	0.58 312	0.41 355	0.83 302	0.97 408	0.89 395	1.12 409	0.70 301	0.75 427	0.82 387	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.20 323	0.18 301

SepStereo	0.51 356	0.25 324	0.60 372	0.48 398	0.31 379	0.58 312	0.41 355	0.83 302	0.97 408	0.89 395	1.12 409	0.70 301	0.75 427	0.93 441	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.20 323	0.18 301

acv_ft	0.51 356	0.23 263	0.56 358	0.44 338	0.28 315	0.86 439	0.39 329	0.91 335	0.80 308	0.97 435	0.96 340	0.79 349	0.59 338	0.63 271	0.87 456	0.17 253	0.15 326	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217

DMCA-RVC	0.51 356	0.30 395	0.59 367	0.50 427	0.32 395	0.54 283	0.38 306	0.86 312	0.68 235	0.94 422	0.86 292	0.91 395	0.68 393	0.70 332	0.59 386	0.23 399	0.18 395	0.31 472	0.23 420	0.26 416	0.19 334

CFNet	0.51 356	0.29 386	0.46 261	0.41 259	0.27 292	0.70 380	0.32 202	1.13 423	1.00 423	0.72 284	1.07 395	0.85 368	0.60 342	0.76 364	0.52 363	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.16 263

HSM	0.51 356	0.24 300	0.41 188	0.39 188	0.24 188	0.75 398	0.40 340	1.22 468	0.75 272	0.81 334	0.91 319	1.21 468	0.69 397	0.87 414	0.46 331	0.17 253	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.17 249	0.17 283

DDVS	0.52 365	0.30 395	0.56 358	0.41 259	0.31 379	0.71 385	0.34 224	0.91 335	0.67 230	0.85 366	0.89 312	1.12 455	0.46 260	0.86 412	0.60 389	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.25 409	0.26 421

UGAM	0.52 365	0.22 242	0.46 261	0.45 361	0.25 220	0.41 214	0.52 432	0.62 165	1.16 474	0.76 305	1.13 416	1.32 486	0.57 322	1.00 454	0.53 366	0.17 253	0.14 296	0.25 415	0.21 386	0.15 173	0.13 149

test_sample7	0.52 365	0.29 386	0.50 318	0.36 114	0.27 292	0.62 341	0.41 355	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.26 432	0.20 421	0.27 447	0.26 459	0.27 427	0.24 408

ac_64	0.52 365	0.22 242	0.50 318	0.45 361	0.28 315	0.80 415	0.45 384	1.02 379	0.61 200	0.91 407	0.83 274	1.07 442	0.68 393	0.74 354	0.70 417	0.21 356	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.15 217

iResNetv2_ROB	0.52 365	0.27 360	0.69 418	0.38 160	0.25 220	0.62 341	0.35 248	1.17 448	1.01 427	0.99 442	1.06 392	0.88 384	0.67 387	0.66 299	0.39 276	0.19 316	0.13 262	0.15 124	0.11 80	0.18 273	0.16 263

iResNet_ROB	0.52 365	0.21 203	0.53 343	0.37 130	0.21 100	0.61 333	0.29 141	1.51 527	1.32 505	0.90 402	1.02 372	0.80 357	0.62 354	0.76 364	0.43 296	0.16 214	0.12 195	0.13 54	0.09 10	0.15 173	0.18 301

coex_refinement	0.53 371	0.21 203	0.39 166	0.44 338	0.30 357	0.76 404	0.39 329	1.09 407	0.90 373	0.85 366	1.12 409	1.00 418	0.56 320	0.63 271	0.81 440	0.21 356	0.13 262	0.16 151	0.16 233	0.20 323	0.21 375

ITSA-stereo	0.53 371	0.28 374	0.52 335	0.40 226	0.23 159	0.56 301	0.34 224	1.24 480	1.24 489	0.80 321	0.81 264	0.72 314	0.58 331	0.82 387	0.65 404	0.21 356	0.17 378	0.23 385	0.21 386	0.22 369	0.26 421

mmx	0.53 371	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	1.16 443	1.03 435	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 459	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 386	0.22 369	0.20 357

xxx	0.53 371	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	1.16 443	1.03 435	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 459	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 386	0.22 369	0.20 357

AASNet	0.53 371	0.25 324	0.52 335	0.49 413	0.32 395	0.74 394	0.40 340	1.50 524	0.86 344	0.86 373	0.92 323	0.64 267	0.59 338	0.59 238	0.79 435	0.23 399	0.19 409	0.20 306	0.16 233	0.21 347	0.19 334

LMCR-Stereo	0.53 371	0.30 395	0.53 343	0.58 490	0.30 357	0.83 431	0.36 270	1.19 453	0.76 280	0.88 391	1.04 382	0.56 213	0.62 354	0.82 387	0.67 410	0.19 316	0.15 326	0.19 276	0.14 175	0.23 386	0.17 283

RAFT + AFF	0.53 371	0.29 386	0.75 444	0.51 443	0.32 395	0.63 350	0.60 460	1.00 367	0.91 380	0.78 315	0.87 300	0.83 362	0.58 331	0.80 381	0.47 338	0.17 253	0.20 421	0.23 385	0.22 404	0.18 273	0.18 301

UPFNet	0.53 371	0.24 300	0.51 330	0.45 361	0.38 442	0.84 434	0.49 409	0.99 363	0.75 272	0.87 381	0.88 308	0.86 373	0.64 371	0.80 381	0.71 422	0.20 339	0.20 421	0.20 306	0.20 364	0.19 307	0.15 217

RASNet	0.53 371	0.22 242	0.52 335	0.38 160	0.22 119	0.68 373	0.38 306	0.97 358	0.88 357	0.73 291	1.04 382	1.03 429	0.92 477	0.90 425	0.86 450	0.16 214	0.14 296	0.14 83	0.17 282	0.15 173	0.13 149

HSM-Net_RVC	0.53 371	0.22 242	0.35 112	0.37 130	0.21 100	0.85 435	0.37 284	1.23 473	0.93 391	0.90 402	1.15 427	1.26 473	0.63 360	0.72 342	0.48 342	0.17 253	0.13 262	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 371	0.32 404	0.64 392	0.44 338	0.30 357	0.66 367	0.44 381	1.04 386	0.88 357	0.91 407	0.91 319	0.99 415	0.60 342	0.68 320	0.60 389	0.21 356	0.17 378	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375
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	0.53 371	0.34 417	0.59 367	0.41 259	0.30 357	0.50 261	0.43 372	1.19 453	0.70 243	0.85 366	1.05 386	0.86 373	0.55 313	0.84 400	0.51 356	0.29 459	0.23 449	0.22 363	0.22 404	0.26 416	0.25 415

rvit_105_1	0.54 383	0.40 457	0.76 449	0.58 490	0.37 433	0.59 325	0.68 481	0.70 239	0.94 398	0.82 343	0.69 202	0.73 325	0.58 331	0.78 375	0.54 371	0.32 480	0.29 489	0.31 472	0.34 498	0.23 386	0.20 357

UNet	0.54 383	0.26 343	0.66 404	0.44 338	0.40 453	0.99 462	0.41 355	0.98 361	0.75 272	0.83 355	0.89 312	1.04 431	0.72 418	0.73 347	0.62 396	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.17 282	0.20 323	0.17 283

1111x	0.55 385	0.22 242	0.46 261	0.38 160	0.20 77	0.66 367	0.43 372	1.23 473	0.99 417	0.71 272	0.99 359	0.95 406	0.69 397	0.90 425	1.08 496	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.19 339	0.20 323	0.18 301

ADLNet2	0.55 385	0.25 324	0.65 398	0.47 391	0.30 357	0.83 431	0.50 414	1.05 391	0.95 404	0.80 321	0.98 354	0.99 415	0.69 397	0.77 371	0.73 425	0.20 339	0.16 358	0.17 190	0.18 309	0.21 347	0.21 375

GEStereo_RVC	0.55 385	0.29 386	0.63 387	0.49 413	0.31 379	0.70 380	0.54 441	1.22 468	0.92 385	0.82 343	0.85 289	0.85 368	0.63 360	0.90 425	0.65 404	0.24 411	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.21 347	0.22 393

ADLNet	0.55 385	0.27 360	0.51 330	0.44 338	0.35 422	0.78 409	0.46 388	1.08 403	0.86 344	0.99 442	0.98 354	0.92 400	0.63 360	0.69 326	0.81 440	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375

MMNet	0.55 385	0.25 324	0.61 374	0.43 319	0.34 415	1.07 476	0.39 329	0.87 319	0.91 380	0.91 407	0.93 326	0.86 373	0.76 430	0.81 384	0.76 430	0.15 162	0.14 296	0.18 236	0.19 339	0.20 323	0.16 263

delet	0.55 385	0.24 300	0.55 352	0.44 338	0.33 406	1.07 476	0.50 414	1.00 367	0.86 344	0.85 366	0.96 340	0.90 393	0.63 360	0.83 395	0.74 428	0.18 286	0.18 395	0.20 306	0.21 386	0.16 214	0.15 217

psm_up	0.55 385	0.26 343	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.65 364	0.56 451	1.04 386	0.82 321	0.82 343	0.88 308	1.01 422	0.94 483	0.74 354	0.61 393	0.21 356	0.25 465	0.26 434	0.23 420	0.21 347	0.20 357

hitnet-ft	0.55 385	0.27 360	0.39 166	0.41 259	0.28 315	0.78 409	0.40 340	0.92 337	0.90 373	0.82 343	1.01 364	1.13 461	0.70 410	0.78 375	0.67 410	0.28 452	0.20 421	0.28 455	0.22 404	0.29 435	0.26 421

DSFCA	0.55 385	0.25 324	0.62 377	0.40 226	0.36 426	0.74 394	0.52 432	1.04 386	0.82 321	1.06 470	0.84 279	0.89 388	0.63 360	0.99 451	0.58 381	0.25 422	0.21 431	0.21 348	0.21 386	0.21 347	0.19 334

FADNet_RVC	0.55 385	0.37 435	1.17 502	0.44 338	0.31 379	0.56 301	0.34 224	1.06 395	0.88 357	0.67 244	0.90 316	0.61 252	0.65 377	0.93 441	0.70 417	0.21 356	0.18 395	0.26 434	0.23 420	0.31 450	0.28 438

STTStereo	0.55 385	0.37 435	0.76 449	0.44 338	0.31 379	0.60 331	0.44 381	0.96 355	0.86 344	0.99 442	0.90 316	0.96 409	0.58 331	0.71 337	0.61 393	0.25 422	0.23 449	0.26 434	0.32 493	0.24 399	0.23 400

ISRNet	0.56 396	0.24 300	0.66 404	0.56 482	0.36 426	0.44 232	0.25 85	0.82 299	0.84 331	1.07 473	1.25 449	0.91 395	0.60 342	0.66 299	0.58 381	0.35 499	0.26 471	0.36 492	0.33 496	0.30 444	0.42 505

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 396	3.08 577	2.43 550	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.32 61	0.28 48	0.24 27	0.18 12	0.18 19	0.31 14	0.22 30	1.09 555	0.08 2	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.97 555

CSP-Net	0.56 396	0.27 360	0.49 305	0.41 259	0.28 315	1.22 501	0.50 414	1.23 473	0.72 255	0.95 429	0.95 336	0.89 388	0.62 354	0.83 395	0.62 396	0.26 432	0.17 378	0.17 190	0.17 282	0.18 273	0.17 283

FTStereo	0.56 396	0.20 166	0.37 135	0.41 259	0.25 220	0.40 200	0.79 508	0.66 196	0.43 138	1.09 479	3.27 552	0.70 301	0.73 421	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.30 454

RAFT-RH_RVC	0.56 396	0.17 67	0.41 188	0.37 130	0.23 159	0.57 306	0.24 77	0.60 153	0.70 243	1.19 493	3.94 564	0.56 213	0.38 209	0.65 291	0.36 245	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.14 175	0.12 47	0.13 149

HGLStereo	0.56 396	0.28 374	0.57 362	0.50 427	0.37 433	0.80 415	0.45 384	1.02 379	0.78 297	0.86 373	1.14 421	0.89 388	0.82 452	0.76 364	0.73 425	0.21 356	0.20 421	0.19 276	0.18 309	0.19 307	0.21 375

FADNet-RVC-Resample	0.56 396	0.33 412	1.16 498	0.49 413	0.34 415	0.71 385	0.43 372	1.01 376	0.93 391	0.82 343	0.87 300	0.74 331	0.67 387	0.73 347	0.45 321	0.18 286	0.18 395	0.26 434	0.27 466	0.26 416	0.27 431

DualNet (step1)	0.57 403	0.36 428	0.72 432	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.41 514	0.20 421	0.40 505	0.41 517	0.36 479	0.33 471

LL-Strereo	0.57 403	0.27 360	0.68 412	0.48 398	0.34 415	0.39 196	0.48 403	0.94 344	0.97 408	0.83 355	0.78 244	1.10 451	1.18 511	1.33 504	0.49 344	0.17 253	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.16 214	0.17 283

CRFU-Net	0.57 403	0.27 360	0.57 362	0.46 382	0.30 357	1.20 499	0.52 432	1.10 409	0.56 192	1.00 447	0.98 354	1.06 437	0.79 444	0.81 384	0.71 422	0.21 356	0.19 409	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.19 334

TDLM	0.57 403	0.33 412	0.49 305	0.51 443	0.30 357	0.66 367	0.73 501	1.03 383	1.01 427	0.82 343	1.10 404	0.84 366	0.70 410	0.86 412	0.58 381	0.28 452	0.17 378	0.25 415	0.22 404	0.26 416	0.19 334

CVANet_RVC	0.57 403	0.33 412	0.44 232	0.47 391	0.32 395	0.67 371	0.61 465	1.05 391	0.93 391	0.85 366	1.04 382	1.01 422	0.73 421	0.83 395	0.52 363	0.29 459	0.19 409	0.27 447	0.25 445	0.31 450	0.21 375

AANet_RVC	0.57 403	0.32 404	0.54 347	0.45 361	0.27 292	0.57 306	0.48 403	1.00 367	1.28 501	0.86 373	1.33 465	0.87 379	0.58 331	1.07 468	0.75 429	0.18 286	0.12 195	0.15 124	0.13 144	0.18 273	0.18 301

NOSS_ROB	0.57 403	0.39 452	0.39 166	0.44 338	0.30 357	0.73 393	0.54 441	1.03 383	1.08 461	0.67 244	0.87 300	0.76 339	0.57 322	0.77 371	0.47 338	0.38 507	0.38 522	0.44 513	0.42 521	0.37 484	0.34 478

ssnet_v2	0.58 410	0.28 374	0.56 358	0.43 319	0.29 341	0.95 452	0.59 458	1.13 423	0.99 417	0.93 419	0.80 257	0.99 415	0.64 371	0.82 387	0.94 475	0.25 422	0.22 439	0.23 385	0.24 436	0.20 323	0.19 334

dad	0.58 410	0.50 485	0.64 392	0.43 319	0.30 357	0.59 325	0.36 270	0.78 286	1.25 495	1.01 452	1.17 434	1.15 465	0.53 295	0.68 320	0.50 346	0.35 499	0.23 449	0.37 497	0.21 386	0.29 435	0.20 357

SACVNet	0.58 410	0.34 417	0.55 352	0.55 479	0.36 426	0.63 350	0.48 403	1.13 423	0.77 287	1.02 455	1.06 392	1.02 427	0.74 423	0.90 425	0.51 356	0.27 442	0.21 431	0.25 415	0.24 436	0.29 435	0.36 485

pcwnet_v2	0.58 410	0.28 374	0.84 461	0.45 361	0.35 422	0.61 333	0.35 248	1.27 488	1.21 484	0.99 442	1.27 452	0.72 314	0.58 331	0.67 310	0.48 342	0.27 442	0.21 431	0.24 402	0.23 420	0.29 435	0.29 445

PS-NSSS	0.58 410	0.44 470	0.62 377	0.42 299	0.33 406	0.66 367	0.58 455	1.02 379	0.86 344	0.77 311	1.28 454	0.72 314	0.64 371	0.82 387	0.59 386	0.31 469	0.26 471	0.40 505	0.27 466	0.33 463	0.26 421

StereoDRNet-Refined	0.58 410	0.32 404	0.54 347	0.46 382	0.30 357	0.96 455	0.40 340	1.00 367	0.94 398	1.12 484	1.08 398	0.96 409	0.67 387	0.90 425	0.89 469	0.17 253	0.13 262	0.22 363	0.21 386	0.20 323	0.19 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 410	0.28 374	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.77 405	0.50 414	0.99 363	0.92 385	1.04 464	1.14 421	1.21 468	0.69 397	0.88 417	0.69 414	0.20 339	0.20 421	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.18 301

CBFPSM	0.59 417	0.22 242	1.31 516	0.38 160	0.27 292	1.12 487	0.65 472	0.79 290	0.82 321	0.80 321	0.81 264	1.35 495	0.87 465	0.67 310	0.76 430	0.16 214	0.15 326	0.15 124	0.16 233	0.17 249	0.22 393

HBP-ISP	0.59 417	0.45 474	0.43 220	0.45 361	0.33 406	0.70 380	0.28 131	1.11 415	1.00 423	0.83 355	1.18 436	0.65 280	0.68 393	0.88 417	0.52 363	0.35 499	0.38 522	0.47 518	0.41 517	0.38 488	0.31 462

CBMV_ROB	0.59 417	0.37 435	0.38 147	0.39 188	0.28 315	0.74 394	0.28 131	1.00 367	0.98 412	0.94 422	1.25 449	0.81 360	0.78 442	0.87 414	0.50 346	0.36 503	0.37 520	0.43 511	0.40 512	0.33 463	0.30 454

FADNet-RVC	0.60 420	0.53 499	1.14 497	0.46 382	0.39 448	0.61 333	0.39 329	1.12 421	0.87 353	0.70 265	0.84 279	1.04 431	0.55 313	0.94 448	0.69 414	0.26 432	0.25 465	0.28 455	0.28 472	0.31 450	0.31 462

NVstereo2D	0.60 420	0.30 395	0.75 444	0.48 398	0.43 472	0.89 441	0.48 403	1.05 391	1.15 473	0.66 241	0.86 292	0.88 384	0.70 410	0.99 451	0.65 404	0.32 480	0.15 326	0.28 455	0.20 364	0.40 491	0.36 485

FADNet	0.61 422	0.51 489	1.10 492	0.45 361	0.44 479	0.65 364	0.41 355	1.19 453	1.05 445	0.70 265	0.84 279	0.98 414	0.66 384	0.82 387	0.50 346	0.29 459	0.30 493	0.27 447	0.30 480	0.46 509	0.35 483

ACV-stereo	0.62 423	0.34 417	1.00 482	0.43 319	0.31 379	1.20 499	0.40 340	0.75 270	0.83 326	0.64 220	0.77 233	2.10 534	1.03 496	0.81 384	0.64 402	0.21 356	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.21 347	0.21 375

SGM-Forest	0.62 423	0.32 404	0.39 166	0.43 319	0.30 357	1.02 466	0.55 445	1.09 407	1.05 445	1.06 470	1.18 436	1.10 451	0.67 387	0.88 417	0.62 396	0.31 469	0.33 513	0.33 483	0.30 480	0.30 444	0.28 438
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	0.63 425	0.28 374	0.99 481	0.40 226	0.30 357	1.03 469	0.56 451	1.10 409	0.99 417	0.97 435	1.22 442	1.06 437	0.69 397	1.07 468	0.95 478	0.19 316	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.22 369	0.21 375

fast-acv-ft	0.64 426	0.30 395	0.73 435	0.45 361	0.34 415	1.17 495	0.49 409	0.86 312	0.98 412	1.02 455	1.36 467	1.29 478	0.85 460	0.76 364	0.81 440	0.21 356	0.23 449	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.20 357

StereoDRNet	0.64 426	0.33 412	0.68 412	0.51 443	0.43 472	1.03 469	0.53 437	1.47 520	0.99 417	1.10 481	0.87 300	1.07 442	0.71 414	0.82 387	0.88 459	0.23 399	0.19 409	0.25 415	0.23 420	0.27 427	0.19 334

PSMNet_ROB	0.64 426	0.37 435	0.65 398	0.56 482	0.42 466	0.97 457	0.83 511	1.21 460	0.92 385	0.79 319	1.02 372	1.08 444	0.63 360	0.82 387	0.91 473	0.29 459	0.20 421	0.31 472	0.31 487	0.26 416	0.23 400

CBMV	0.64 426	0.35 423	0.41 188	0.42 299	0.25 220	1.01 464	0.77 505	1.13 423	1.09 463	1.17 489	1.22 442	1.04 431	0.75 427	0.88 417	0.63 399	0.28 452	0.30 493	0.34 485	0.30 480	0.26 416	0.26 421
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 430	0.36 428	1.30 515	0.39 188	0.26 261	0.57 306	0.63 468	0.80 293	1.03 435	0.80 321	1.43 483	0.91 395	0.76 430	1.08 471	1.87 534	0.16 214	0.12 195	0.17 190	0.14 175	0.20 323	0.16 263

TCMNet	0.66 430	0.39 452	0.98 480	0.59 494	0.61 524	0.96 455	0.55 445	1.05 391	0.90 373	0.84 362	1.14 421	0.89 388	0.65 377	0.85 407	1.01 489	0.26 432	0.26 471	0.31 472	0.28 472	0.32 456	0.29 445

YMNet	0.66 430	0.38 445	0.90 471	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 491	1.29 458	1.12 455	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 502	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

YMNet_1	0.66 430	0.38 445	0.90 471	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 491	1.29 458	1.12 455	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 502	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

DRN-Test	0.66 430	0.32 404	0.66 404	0.50 427	0.39 448	1.15 491	0.61 465	1.49 523	1.01 427	1.12 484	1.08 398	1.06 437	0.69 397	0.77 371	0.94 475	0.23 399	0.17 378	0.26 434	0.25 445	0.25 409	0.21 375

iinet-f	0.67 435	0.26 343	2.15 545	0.39 188	0.31 379	1.19 498	0.56 451	0.84 305	0.84 331	0.80 321	1.17 434	1.05 435	0.84 459	0.71 337	1.21 507	0.20 339	0.18 395	0.17 190	0.15 201	0.20 323	0.20 357

GASNet	0.67 435	0.72 519	0.96 477	0.70 525	0.48 495	0.62 341	0.47 395	1.08 403	1.03 435	0.94 422	0.82 268	0.93 402	0.83 457	1.33 504	0.80 437	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.28 472	0.44 502	0.24 408

FINET	0.67 435	0.42 463	1.00 482	0.46 382	0.43 472	0.83 431	0.89 519	1.08 403	1.50 520	0.87 381	1.14 421	0.71 305	0.68 393	0.92 435	0.70 417	0.36 503	0.30 493	0.26 434	0.24 436	0.35 474	0.33 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 435	0.81 528	0.73 435	0.53 465	0.37 433	1.40 512	0.53 437	1.04 386	0.79 306	0.88 391	0.94 327	0.95 406	0.53 295	0.93 441	0.58 381	0.39 509	0.30 493	0.57 533	0.31 487	0.53 523	0.30 454

PA-Net	0.67 435	0.43 465	0.83 460	0.50 427	0.53 508	0.94 449	0.68 481	1.10 409	1.14 472	0.80 321	0.88 308	0.87 379	0.77 437	1.02 460	0.88 459	0.24 411	0.41 529	0.29 463	0.44 522	0.26 416	0.34 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 440	0.36 428	1.10 492	0.51 443	0.42 466	1.08 480	0.50 414	1.21 460	1.16 474	1.00 447	1.37 470	1.06 437	0.79 444	0.92 435	0.94 475	0.25 422	0.24 457	0.24 402	0.22 404	0.23 386	0.26 421

NaN_ROB	0.69 440	0.44 470	0.69 418	0.51 443	0.33 406	0.97 457	1.06 533	1.22 468	1.19 480	1.24 502	0.96 340	1.08 444	0.78 442	1.20 487	0.67 410	0.24 411	0.30 493	0.23 385	0.24 436	0.23 386	0.25 415

GANet	0.70 442	0.37 435	0.55 352	0.51 443	0.34 415	0.94 449	0.96 526	1.08 403	0.94 398	1.04 464	1.98 522	1.13 461	0.88 469	1.12 478	0.66 407	0.25 422	0.26 471	0.27 447	0.22 404	0.31 450	0.22 393

DISCO	0.70 442	0.26 343	0.68 412	0.44 338	0.31 379	1.14 489	0.51 429	1.23 473	1.23 487	0.81 334	1.05 386	1.50 510	0.85 460	1.82 534	1.03 490	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.24 399	0.23 400

XPNet_ROB	0.70 442	0.35 423	0.68 412	0.52 455	0.40 453	0.79 412	0.85 517	1.16 443	0.94 398	1.33 508	1.15 427	1.38 497	0.83 457	1.03 462	0.90 471	0.32 480	0.25 465	0.26 434	0.24 436	0.31 450	0.28 438

ETE_ROB	0.70 442	0.49 481	0.73 435	0.56 482	0.36 426	0.79 412	0.87 518	1.14 432	0.93 391	1.19 493	1.18 436	1.39 498	0.82 452	0.99 451	0.80 437	0.26 432	0.21 431	0.31 472	0.26 459	0.33 463	0.34 478

Wz-Net-LNSev	0.71 446	0.51 489	1.36 525	0.50 427	0.41 460	1.15 491	0.69 486	1.21 460	1.07 458	1.02 455	1.12 409	1.08 444	0.87 465	0.89 423	0.89 469	0.24 411	0.22 439	0.21 348	0.19 339	0.26 416	0.26 421

APVNet	0.71 446	0.37 435	0.89 470	0.56 482	0.45 483	1.18 497	0.68 481	1.41 514	0.85 339	0.81 334	1.15 427	1.04 431	0.81 448	1.10 475	1.17 504	0.26 432	0.28 484	0.32 478	0.31 487	0.29 435	0.30 454

Syn2CoEx	0.71 446	0.51 489	0.95 475	0.64 508	0.45 483	0.91 444	0.53 437	1.48 521	1.13 469	0.93 419	1.35 466	1.02 427	0.99 491	0.92 435	0.80 437	0.30 466	0.27 480	0.28 455	0.24 436	0.23 386	0.24 408

DANet	0.71 446	0.45 474	0.91 473	0.59 494	0.40 453	0.81 420	0.40 340	0.97 358	0.84 331	1.20 497	1.22 442	1.33 489	0.88 469	1.16 482	1.24 508	0.27 442	0.23 449	0.31 472	0.25 445	0.35 474	0.32 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 450	0.35 423	0.64 392	0.53 465	0.67 528	1.31 508	0.67 476	1.20 458	1.18 478	1.05 466	0.87 300	1.27 475	0.93 482	0.93 441	1.27 512	0.22 382	0.16 358	0.26 434	0.23 420	0.40 491	0.39 498

NCCL2	0.72 450	0.41 461	0.65 398	0.64 508	0.44 479	0.98 461	1.20 541	1.11 415	1.00 423	0.98 440	0.96 340	1.49 509	0.87 465	0.90 425	0.79 435	0.31 469	0.26 471	0.39 502	0.39 510	0.32 456	0.32 466

FAT-Stereo	0.73 452	0.33 412	0.75 444	0.49 413	0.37 433	0.71 385	0.59 458	1.36 506	1.30 503	1.03 463	1.40 476	1.59 519	1.15 507	0.87 414	0.86 450	0.28 452	0.28 484	0.28 455	0.23 420	0.28 431	0.38 496

S-Stereo	0.74 453	0.35 423	0.96 477	0.56 482	0.45 483	0.82 428	0.60 460	1.24 480	1.60 530	0.96 430	1.41 478	1.12 455	0.94 483	0.80 381	1.04 493	0.26 432	0.31 502	0.28 455	0.25 445	0.32 456	0.47 522

LALA_ROB	0.74 453	0.43 465	0.69 418	0.54 472	0.40 453	1.01 464	0.95 525	1.21 460	1.07 458	1.22 499	1.12 409	1.56 516	0.79 444	1.04 464	0.86 450	0.33 488	0.22 439	0.35 487	0.30 480	0.35 474	0.31 462

w-ln-seven-2	0.76 455	0.43 465	2.32 547	0.52 455	0.38 442	0.90 443	0.65 472	1.11 415	1.12 468	1.19 493	1.28 454	1.09 447	0.99 491	1.07 468	0.87 456	0.20 339	0.19 409	0.23 385	0.22 404	0.26 416	0.22 393

PSMNet-RUCA	0.76 455	0.75 522	1.08 491	1.01 541	0.90 536	0.69 375	0.50 414	1.11 415	1.03 435	0.78 315	1.11 405	0.80 357	0.72 418	0.88 417	0.63 399	0.53 535	0.27 480	0.76 539	0.46 523	0.66 535	0.47 522

Wz-Net-MNSev	0.76 455	0.40 457	1.34 520	0.50 427	0.40 453	1.44 518	0.83 511	1.15 436	1.16 474	1.25 503	1.20 441	1.13 461	0.81 448	1.16 482	1.00 488	0.22 382	0.19 409	0.24 402	0.23 420	0.28 431	0.26 421

DGSMNet	0.76 455	0.55 501	1.29 514	0.58 490	0.62 525	0.94 449	0.70 491	1.26 486	1.11 465	0.83 355	1.24 447	1.00 418	0.71 414	1.03 462	0.81 440	0.34 494	0.29 489	0.41 509	0.40 512	0.57 529	0.55 534

RP	0.76 455	0.36 428	0.63 387	0.66 516	0.58 521	0.80 415	0.55 445	1.14 432	1.22 486	0.97 435	1.65 503	1.43 503	1.32 521	1.01 455	0.84 445	0.33 488	0.30 493	0.36 492	0.30 480	0.34 469	0.34 478

edge stereo	0.76 455	0.38 445	0.74 440	0.52 455	0.43 472	0.80 415	0.53 437	1.28 490	1.06 452	1.28 504	1.38 475	1.81 524	1.11 504	1.08 471	0.85 449	0.33 488	0.32 507	0.41 509	0.28 472	0.32 456	0.36 485

NCC-stereo	0.78 461	0.40 457	0.76 449	0.61 502	0.67 528	0.81 420	0.69 486	1.54 532	1.11 465	0.90 402	1.36 467	1.33 489	1.16 508	1.19 485	0.88 459	0.31 469	0.30 493	0.37 497	0.48 531	0.33 463	0.33 471

Nwc_Net	0.78 461	0.38 445	0.73 435	0.60 500	0.55 513	1.05 474	0.55 445	1.67 541	1.05 445	0.88 391	1.86 518	1.40 500	1.09 502	1.10 475	0.87 456	0.30 466	0.25 465	0.36 492	0.38 506	0.29 435	0.29 445

Abc-Net	0.78 461	0.40 457	0.76 449	0.61 502	0.67 528	0.81 420	0.69 486	1.54 532	1.11 465	0.90 402	1.36 467	1.33 489	1.16 508	1.19 485	0.88 459	0.31 469	0.30 493	0.37 497	0.48 531	0.33 463	0.33 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 464	0.59 506	0.71 427	0.65 513	0.65 527	0.92 448	0.58 455	1.29 491	1.05 445	1.07 473	1.45 489	1.47 507	1.03 496	1.21 491	0.88 459	0.32 480	0.30 493	0.48 523	0.40 512	0.37 484	0.37 490

stereogan	0.80 465	0.31 400	0.71 427	0.59 494	0.50 499	1.72 535	0.48 403	1.35 503	1.37 508	1.00 447	1.46 491	1.56 516	0.95 486	1.29 500	0.84 445	0.28 452	0.29 489	0.29 463	0.25 445	0.38 488	0.38 496

ADCRef	0.80 465	0.43 465	1.32 518	0.50 427	0.45 483	1.07 476	0.51 429	1.07 399	0.98 412	1.17 489	1.42 480	0.87 379	0.91 472	0.85 407	3.19 553	0.18 286	0.16 358	0.23 385	0.23 420	0.22 369	0.21 375

GANetREF_RVC	0.80 465	0.75 522	0.86 467	0.66 516	0.42 466	1.15 491	0.98 527	1.14 432	1.19 480	1.01 452	1.02 372	1.10 451	0.90 471	1.15 480	0.76 430	0.48 525	0.39 526	0.57 533	0.38 506	0.63 533	0.46 517
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	0.81 468	0.39 452	0.68 412	0.64 508	0.54 511	0.91 444	0.51 429	1.61 537	1.31 504	0.96 430	2.02 524	1.46 504	1.26 519	1.11 477	0.99 485	0.32 480	0.24 457	0.39 502	0.27 466	0.30 444	0.25 415

test_for_model	0.82 469	3.60 578	0.39 166	2.35 566	2.07 567	0.39 196	0.28 131	0.42 62	0.45 152	0.71 272	0.31 67	0.30 62	0.27 104	0.34 32	0.25 80	0.34 494	0.11 138	0.13 54	0.09 10	3.49 578	0.18 301

SQANet	0.82 469	0.74 521	0.67 408	1.13 544	0.98 544	1.11 484	0.47 395	1.07 399	0.83 326	0.91 407	1.05 386	1.03 429	0.74 423	1.01 455	0.64 402	0.61 538	0.24 457	1.03 547	0.35 501	1.18 549	0.58 535

Anonymous_2	0.82 469	0.44 470	0.63 387	0.40 226	0.43 472	0.80 415	0.52 432	0.72 251	0.77 287	0.71 272	0.60 175	0.87 379	0.76 430	0.75 360	0.58 381	0.52 531	0.54 544	0.54 531	4.82 582	0.56 527	0.40 501

ccnet	0.82 469	0.57 504	0.75 444	0.54 472	0.59 522	1.09 483	0.66 474	1.38 509	0.94 398	1.12 484	1.44 486	1.29 478	0.92 477	0.95 450	1.24 508	0.49 527	0.42 531	0.50 528	0.47 529	0.51 518	0.46 517

psmorigin	0.82 469	0.51 489	2.09 543	0.49 413	0.41 460	0.85 435	0.50 414	1.04 386	0.88 357	1.45 513	1.43 483	1.50 510	1.06 499	1.22 493	0.97 481	0.31 469	0.32 507	0.27 447	0.27 466	0.33 463	0.42 505

CC-Net-ROB	0.82 469	0.96 539	0.85 462	0.58 490	0.45 483	1.27 506	0.70 491	1.17 448	1.02 430	0.83 355	1.23 446	0.90 393	0.77 437	1.06 465	0.69 414	0.46 521	0.34 515	1.71 554	0.38 506	0.59 532	0.36 485

GCST	0.83 475	1.22 548	0.74 440	1.58 552	1.01 546	1.06 475	0.23 63	0.78 286	0.78 297	0.97 435	0.65 188	0.78 347	0.35 183	0.92 435	0.34 212	0.96 549	0.65 549	1.20 549	0.81 552	0.91 540	0.70 538

aanetorigin	0.83 475	0.56 502	1.87 540	0.49 413	0.38 442	0.56 301	0.66 474	0.70 239	1.00 423	2.42 551	2.02 524	1.31 481	1.18 511	0.93 441	1.13 503	0.20 339	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.27 427	0.30 454

CSAN	0.83 475	0.49 481	0.77 454	0.60 500	0.41 460	1.14 489	1.06 533	1.19 453	1.46 518	1.32 506	1.43 483	1.37 496	1.19 513	1.27 499	0.86 450	0.39 509	0.31 502	0.36 492	0.37 503	0.35 474	0.34 478

SDNR	0.86 478	0.37 435	1.47 530	0.40 226	0.38 442	3.38 563	0.33 212	0.90 331	0.98 412	0.99 442	2.09 527	0.59 241	0.71 414	1.29 500	0.70 417	0.51 530	0.56 545	0.36 492	0.26 459	0.43 501	0.46 517

RTSC	0.87 479	0.48 477	1.23 508	0.52 455	0.37 433	1.13 488	0.50 414	1.34 500	1.79 536	1.51 517	1.24 447	1.12 455	0.81 448	1.62 523	2.16 540	0.25 422	0.19 409	0.23 385	0.24 436	0.30 444	0.31 462

PWC_ROB	0.87 479	0.52 496	1.28 512	0.50 427	0.32 395	0.91 444	0.37 284	1.36 506	1.46 518	1.61 523	2.59 541	1.16 466	1.01 495	1.34 506	1.40 519	0.25 422	0.18 395	0.28 455	0.20 364	0.29 435	0.28 438

UDG	0.88 481	0.82 531	0.67 408	1.00 540	0.96 541	1.02 466	0.57 454	1.13 423	0.99 417	0.90 402	0.97 353	1.31 481	0.99 491	0.85 407	0.84 445	0.54 536	0.32 507	1.77 555	0.40 512	0.94 542	0.66 537

FBW_ROB	0.88 481	0.50 485	0.85 462	0.55 479	0.40 453	1.17 495	0.78 507	1.50 524	1.37 508	1.33 508	1.27 452	1.48 508	1.00 494	2.57 557	0.98 484	0.25 422	0.32 507	0.45 514	0.30 480	0.34 469	0.28 438

XQC	0.89 483	0.65 514	1.31 516	0.67 519	0.52 507	1.22 501	0.68 481	1.26 486	1.52 521	1.14 487	1.11 405	1.28 477	1.04 498	1.40 514	1.77 528	0.38 507	0.24 457	0.37 497	0.31 487	0.53 523	0.47 522

DeepPrunerF	0.89 483	0.52 496	3.43 557	0.68 522	0.81 534	0.72 392	0.72 499	1.22 468	1.99 542	0.93 419	1.01 364	0.87 379	0.86 462	1.08 471	0.95 478	0.34 494	0.28 484	0.43 511	0.39 510	0.30 444	0.32 466

PWCDC_ROB	0.89 483	0.49 481	0.80 458	0.74 529	0.40 453	1.03 469	0.39 329	1.33 498	2.35 552	1.02 455	3.77 559	0.81 360	0.92 477	1.20 487	0.90 471	0.34 494	0.22 439	0.24 402	0.20 364	0.34 469	0.29 445

PASM	0.90 486	0.64 513	1.69 534	0.69 524	0.69 531	0.78 409	0.84 514	1.03 383	1.26 498	1.19 493	1.15 427	1.31 481	0.98 490	1.24 495	1.03 490	0.52 531	0.56 545	0.59 536	0.66 545	0.56 527	0.54 533

Wz-Net-SNSev	0.91 487	0.73 520	2.13 544	0.56 482	0.45 483	0.95 452	1.13 538	1.34 500	1.24 489	1.02 455	1.30 461	1.46 504	0.86 462	1.81 533	1.50 520	0.25 422	0.23 449	0.25 415	0.26 459	0.32 456	0.29 445

MDST_ROB	0.91 487	0.27 360	0.85 462	0.63 507	0.41 460	2.53 547	0.71 497	1.60 535	1.13 469	2.83 558	1.73 509	0.97 411	0.69 397	1.61 522	0.73 425	0.25 422	0.22 439	0.32 478	0.28 472	0.25 409	0.24 408

PDISCO_ROB	0.91 487	0.48 477	1.06 487	0.99 538	0.97 542	1.67 533	0.63 468	1.64 539	1.59 527	1.06 470	1.18 436	1.31 481	0.79 444	1.55 517	0.97 481	0.49 527	0.22 439	0.45 514	0.40 512	0.45 506	0.37 490

SHD	0.93 490	0.50 485	1.18 503	0.59 494	0.46 490	0.97 457	0.48 403	1.70 543	2.15 544	1.58 520	1.37 470	1.42 501	1.19 513	1.31 502	1.60 522	0.31 469	0.26 471	0.32 478	0.33 496	0.40 491	0.42 505

G-Net	0.95 491	0.46 476	1.04 485	0.64 508	0.48 495	2.12 543	0.64 471	1.01 376	0.87 353	1.75 532	2.82 548	1.30 480	1.64 540	1.06 465	0.96 480	0.36 503	0.29 489	0.35 487	0.25 445	0.45 506	0.42 505

w-ln-seven	0.96 492	0.48 477	2.41 549	0.54 472	0.50 499	1.41 514	0.70 491	1.67 541	1.81 537	1.49 514	1.50 493	1.26 473	0.87 465	1.15 480	1.80 532	0.23 399	0.21 431	0.25 415	0.25 445	0.31 450	0.26 421

anonymity	0.97 493	0.89 534	1.05 486	0.92 536	1.03 547	0.97 457	0.81 510	1.29 491	0.91 380	1.07 473	0.98 354	1.00 418	0.95 486	1.02 460	0.92 474	0.96 549	0.95 569	0.90 544	0.91 558	0.92 541	0.94 549

SGM_RVC	0.97 493	0.28 374	0.41 188	0.39 188	0.22 119	1.55 524	0.73 501	1.51 527	1.25 495	2.25 548	1.92 519	2.58 544	1.56 534	2.02 543	1.19 506	0.27 442	0.27 480	0.27 447	0.25 445	0.25 409	0.25 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 495	0.42 463	1.88 541	0.53 465	0.41 460	1.59 527	1.26 547	2.21 553	1.43 514	1.10 481	1.11 405	1.46 504	1.95 550	1.34 506	1.26 510	0.34 494	0.25 465	0.25 415	0.21 386	0.46 509	0.37 490

z-mn7	1.00 496	0.50 485	1.70 536	0.53 465	0.36 426	1.75 536	0.71 497	1.22 468	2.28 548	0.96 430	2.54 537	1.42 501	0.95 486	2.19 549	1.54 521	0.22 382	0.19 409	0.21 348	0.20 364	0.27 427	0.25 415

Consistency-Raft	1.01 497	0.81 528	1.24 509	0.84 532	0.97 542	0.81 420	0.84 514	1.30 494	1.59 527	1.05 466	1.68 508	1.12 455	0.91 472	0.92 435	1.11 498	0.65 539	0.74 553	0.79 541	0.90 555	1.06 547	0.79 543

xxxx	1.01 497	0.22 242	0.43 220	0.36 114	0.21 100	0.82 428	0.36 270	1.32 496	0.88 357	0.71 272	0.94 327	0.97 411	0.63 360	0.64 284	10.58 576	0.20 339	0.16 358	0.18 236	0.17 282	0.19 307	0.19 334

test_xeample	1.01 497	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.21 100	0.71 385	0.39 329	1.23 473	0.86 344	0.81 334	1.04 382	0.69 297	0.61 348	0.69 326	10.93 577	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.17 282	0.18 273	0.17 283

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 500	0.57 504	1.51 532	0.67 519	0.50 499	2.57 548	1.66 562	1.20 458	1.43 514	1.38 510	1.57 500	1.33 489	0.92 477	1.64 526	0.88 459	0.37 506	0.39 526	0.46 517	0.60 543	0.41 497	0.40 501

ADCPNet	1.03 501	0.48 477	2.70 551	0.54 472	0.42 466	1.40 512	0.75 503	1.13 423	1.07 458	1.22 499	1.42 480	1.68 521	1.09 502	1.36 511	3.45 557	0.30 466	0.28 484	0.29 463	0.32 493	0.37 484	0.35 483

MSAF-DinoV2	1.04 502	0.38 445	1.32 518	0.54 472	0.29 341	0.89 441	0.72 499	1.52 530	1.24 489	1.05 466	1.41 478	2.98 547	1.49 530	2.74 558	2.83 551	0.22 382	0.14 296	0.20 306	0.22 404	0.32 456	0.32 466

otaku	1.04 502	0.93 536	0.88 469	1.33 550	1.05 549	1.66 531	0.70 491	1.40 513	1.18 478	1.08 477	1.32 464	1.33 489	0.91 472	1.23 494	0.76 430	0.72 542	0.46 541	1.24 550	0.50 536	1.40 550	0.75 539

SuperB	1.04 502	0.37 435	4.81 565	0.43 319	0.31 379	0.99 462	0.46 388	1.02 379	2.09 543	1.09 479	1.09 402	0.75 333	0.81 448	1.06 465	1.76 527	0.19 316	0.15 326	0.17 190	0.15 201	2.82 573	0.26 421

ADCL	1.04 502	0.38 445	1.35 521	0.50 427	0.39 448	1.61 528	0.89 519	1.29 491	1.39 511	1.29 505	1.50 493	1.24 471	1.24 516	1.37 512	4.87 565	0.21 356	0.19 409	0.25 415	0.25 445	0.29 435	0.27 431

test_sample9	1.05 506	0.36 428	0.72 432	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	1.20 487	1.36 515	0.41 514	8.41 582	0.40 505	0.41 517	0.36 479	0.33 471

DDUNet	1.06 507	2.56 574	0.68 412	1.21 546	1.26 552	1.03 469	0.69 486	1.11 415	0.94 398	0.96 430	1.22 442	1.27 475	0.82 452	0.93 441	0.72 424	0.84 546	0.38 522	1.99 558	0.60 543	1.10 548	0.85 545

ADCP+	1.06 507	0.35 423	1.51 532	0.49 413	0.51 503	1.45 519	0.55 445	1.25 484	1.03 435	1.16 488	1.15 427	1.10 451	1.07 501	1.56 519	6.75 572	0.19 316	0.16 358	0.23 385	0.21 386	0.28 431	0.21 375

SAMSARA	1.07 509	0.65 514	1.19 504	1.06 543	0.90 536	1.76 537	1.76 566	1.46 519	1.44 516	1.51 517	1.16 432	2.00 533	1.14 506	1.48 515	1.31 514	0.39 509	0.44 538	0.35 487	0.38 506	0.49 515	0.49 528

SANet	1.07 509	0.41 461	1.06 487	0.48 398	0.30 357	1.41 514	0.94 524	1.42 515	3.36 563	1.58 520	2.43 534	2.33 540	1.70 541	1.34 506	1.07 495	0.28 452	0.24 457	0.26 434	0.23 420	0.34 469	0.30 454

zh-mn7	1.08 511	0.65 514	4.00 561	0.52 455	0.38 442	1.16 494	0.62 467	1.15 436	1.77 535	1.74 531	2.31 528	1.17 467	0.91 472	2.10 545	1.77 528	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.22 404	0.25 409	0.28 438

zh-sn7	1.09 512	0.75 522	3.23 555	0.57 488	0.42 466	1.11 484	0.89 519	1.19 453	1.27 499	1.41 512	1.98 522	1.25 472	1.47 529	1.99 542	2.62 548	0.26 432	0.26 471	0.26 434	0.27 466	0.35 474	0.30 454

Ntro	1.09 512	0.97 542	0.91 473	1.44 551	1.19 551	1.69 534	0.80 509	1.35 503	1.25 495	1.00 447	1.29 458	1.31 481	0.97 489	1.26 497	0.84 445	0.84 546	0.43 536	1.36 551	0.50 536	1.56 551	0.78 541

MFN_U_SF_RVC	1.09 512	0.59 506	1.97 542	0.67 519	0.44 479	1.93 540	0.60 460	1.85 546	1.36 506	1.61 523	1.54 498	1.95 532	1.37 523	1.64 526	1.73 525	0.40 513	0.37 520	0.45 514	0.48 531	0.44 502	0.44 512

Wz-Net-TNSev	1.14 515	1.06 545	4.32 564	0.49 413	0.42 466	1.51 522	1.11 537	1.48 521	1.40 513	1.22 499	1.26 451	1.58 518	1.43 527	1.76 531	1.70 524	0.32 480	0.31 502	0.26 434	0.30 480	0.41 497	0.41 504

ADCMid	1.14 515	0.52 496	2.23 546	0.53 465	0.43 472	1.07 476	0.75 503	1.23 473	1.05 445	2.15 545	1.44 486	1.50 510	1.43 527	1.56 519	5.01 566	0.26 432	0.24 457	0.29 463	0.31 487	0.37 484	0.33 471

MFMNet_re	1.14 515	0.97 542	1.19 504	0.99 538	0.95 540	1.25 505	1.22 544	1.39 510	1.55 524	1.69 530	1.67 507	1.21 468	1.53 531	1.12 478	0.99 485	0.87 548	0.75 557	0.79 541	0.75 549	0.90 539	0.94 549

WCMA_ROB	1.14 515	0.36 428	0.76 449	0.49 413	0.44 479	1.23 503	0.67 476	1.11 415	1.23 487	2.84 559	3.95 565	3.28 554	1.83 546	1.25 496	0.99 485	0.44 518	0.34 515	0.34 485	0.37 503	0.41 497	0.40 501

AnyNet_C32	1.16 519	0.62 512	2.40 548	0.57 488	0.55 513	1.41 514	1.34 552	1.18 451	1.24 489	1.49 514	1.42 480	1.39 498	1.20 515	1.55 517	4.82 564	0.29 459	0.28 484	0.29 463	0.34 498	0.38 488	0.42 505

222	1.18 520	0.22 242	0.44 232	0.37 130	0.22 119	0.79 412	0.37 284	1.31 495	0.89 370	0.92 415	1.08 398	0.72 314	0.71 414	0.66 299	13.89 580	0.20 339	0.15 326	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.19 334

WZ-Net	1.19 521	0.59 506	4.07 562	0.62 506	0.51 503	1.34 509	1.31 551	1.32 496	1.74 534	1.53 519	1.65 503	1.74 523	1.28 520	2.25 551	2.01 537	0.27 442	0.21 431	0.23 385	0.25 445	0.40 491	0.39 498

MSMD_ROB	1.21 522	0.49 481	0.62 377	0.59 494	0.50 499	1.62 530	0.67 476	1.23 473	1.24 489	2.45 552	3.77 559	3.09 551	2.98 565	1.32 503	0.81 440	0.45 519	0.41 529	0.49 526	0.51 538	0.47 512	0.44 512

pmcnn	1.23 523	0.29 386	0.96 477	0.40 226	0.23 159	0.95 452	0.69 486	1.16 443	1.28 501	1.67 529	2.33 530	11.15 580	0.86 462	0.93 441	0.88 459	0.15 162	0.12 195	0.12 24	0.10 53	0.15 173	0.15 217

NVStereoNet_ROB	1.24 524	0.90 535	1.13 496	0.86 533	0.88 535	1.11 484	0.99 529	1.42 515	1.53 522	1.59 522	2.48 535	2.24 537	1.53 531	1.96 541	1.30 513	0.76 544	0.70 550	0.78 540	1.00 560	0.71 537	0.88 547
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	1.25 525	0.36 428	0.72 432	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.13 423	0.75 272	1.50 516	0.95 336	3.29 555	1.59 536	1.20 487	1.36 515	0.41 514	8.41 582	0.40 505	0.41 517	0.36 479	0.33 471

SPS-STEREO	1.25 525	0.93 536	1.06 487	1.04 542	1.03 547	1.41 514	0.91 523	1.51 527	1.19 480	2.09 543	1.83 515	1.94 531	1.39 524	1.62 523	1.39 518	0.97 551	0.94 568	0.90 544	0.89 554	0.96 544	0.96 552
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 527	0.67 517	1.28 512	0.74 529	0.62 525	1.50 521	0.84 514	1.99 549	2.96 558	2.18 546	2.36 533	1.85 528	1.95 550	1.92 538	1.94 535	0.39 509	0.36 519	0.49 526	0.37 503	0.51 518	0.64 536

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 528	0.87 533	1.76 538	0.86 533	0.56 516	4.29 568	1.79 567	1.50 524	1.98 541	1.61 523	1.85 517	1.84 526	1.41 525	1.89 536	1.36 515	0.48 525	0.40 528	0.56 532	0.57 541	0.69 536	0.48 525

MeshStereo	1.34 528	0.43 465	0.54 347	0.44 338	0.34 415	1.66 531	0.60 460	1.94 547	1.37 508	4.47 572	3.25 550	4.71 563	1.94 549	1.92 538	1.17 504	0.35 499	0.35 517	0.37 497	0.31 487	0.32 456	0.32 466
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	1.35 530	1.49 555	1.19 504	1.88 558	1.45 553	1.48 520	1.07 535	1.61 537	1.55 524	1.20 497	1.59 501	1.54 514	1.13 505	1.34 506	0.97 481	1.36 562	0.70 550	1.82 556	0.79 551	1.71 554	1.07 558

ACVNet-4b	1.35 530	1.31 551	1.10 492	1.90 559	1.59 555	1.92 539	0.77 505	1.52 530	1.62 531	1.05 466	1.60 502	2.11 535	0.94 483	1.64 526	0.77 434	1.30 559	0.35 517	2.03 562	0.67 546	1.88 560	0.84 544

SGM+DAISY	1.35 530	0.94 538	1.25 510	0.96 537	1.00 545	1.52 523	1.02 532	1.34 500	1.21 484	2.64 554	2.65 543	2.44 541	1.56 534	1.64 526	1.26 510	0.97 551	0.95 569	0.90 544	0.90 555	0.94 542	0.96 552

FCDSN-DC	1.39 533	0.56 502	0.65 398	0.74 529	0.59 522	1.38 511	0.63 468	1.35 503	1.39 511	3.26 566	4.50 570	4.61 561	2.63 560	1.58 521	1.03 490	0.46 521	0.42 531	0.48 523	0.47 529	0.50 517	0.50 529
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 534	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.25 220	0.29 91	0.31 180	0.65 187	0.68 235	0.97 435	0.86 292	0.67 292	0.62 354	0.64 284	20.63 584	0.16 214	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.19 307	0.12 113

ACVNet_1	1.46 535	1.33 552	1.12 495	1.91 560	1.62 556	1.83 538	0.98 527	2.00 550	1.85 539	1.39 511	1.53 497	2.32 539	1.53 531	1.34 506	1.11 498	1.30 559	0.50 543	2.06 564	0.58 542	1.93 562	0.95 551

EDNetEfficient	1.46 535	0.80 527	6.12 567	0.47 391	0.39 448	0.69 375	0.83 511	0.90 331	2.77 557	3.50 568	1.96 521	1.66 520	2.03 552	1.26 497	4.18 562	0.21 356	0.18 395	0.21 348	0.20 364	0.41 497	0.39 498

ADCS	1.51 537	0.61 509	3.42 556	0.59 494	0.51 503	1.27 506	1.08 536	1.59 534	1.81 537	1.91 539	1.66 505	1.51 513	1.42 526	1.94 540	8.60 574	0.33 488	0.32 507	0.33 483	0.36 502	0.44 502	0.42 505

AnyNet_C01	1.56 538	1.05 544	7.45 569	0.64 508	0.54 511	1.99 541	1.38 554	1.43 517	1.36 506	1.63 526	1.92 519	1.84 526	1.33 522	2.40 553	4.03 559	0.33 488	0.32 507	0.32 478	0.34 498	0.44 502	0.45 516

FC-DCNN	1.59 539	0.51 489	0.66 404	0.61 502	0.49 497	1.56 525	0.70 491	1.66 540	1.53 522	4.64 573	4.62 571	5.85 570	3.34 569	1.84 535	1.11 498	0.46 521	0.42 531	0.47 518	0.46 523	0.48 513	0.46 517

DispFullNet	1.60 540	2.63 575	2.75 552	2.56 570	1.79 562	1.24 504	0.47 395	1.37 508	1.45 517	1.87 535	1.50 493	1.55 515	2.46 556	2.04 544	1.04 493	0.59 537	0.18 395	2.32 567	0.68 547	2.29 566	1.14 559

ELAS_RVC	1.60 540	0.61 509	1.01 484	0.70 525	0.56 516	2.00 542	1.89 569	1.96 548	2.65 555	3.33 567	3.26 551	3.03 548	3.41 570	2.49 555	2.09 539	0.52 531	0.45 539	0.50 528	0.48 531	0.54 525	0.52 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 542	0.61 509	0.95 475	0.68 522	0.55 513	3.01 561	1.55 560	2.39 555	2.33 551	3.64 569	3.89 563	2.75 545	2.90 564	2.15 548	2.27 546	0.52 531	0.45 539	0.50 528	0.48 531	0.54 525	0.52 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 543	0.51 489	0.65 398	0.61 502	0.49 497	1.61 528	0.70 491	1.75 545	1.56 526	4.74 576	4.91 573	6.46 574	3.31 567	1.91 537	1.11 498	0.46 521	0.42 531	0.47 518	0.46 523	0.48 513	0.46 517

ACVNet_2	1.65 543	1.27 550	1.41 528	1.75 555	1.62 556	2.22 544	1.20 541	2.30 554	2.62 554	1.78 533	2.56 538	3.03 548	1.61 537	1.54 516	1.12 502	1.06 554	0.58 547	1.82 556	0.70 548	1.82 556	0.96 552

IMH-64-1	1.86 545	1.62 560	1.16 498	2.20 563	1.89 564	2.33 545	1.30 548	2.89 558	2.29 549	1.66 527	2.80 546	2.49 542	1.61 537	2.10 545	1.78 530	1.60 564	0.74 553	2.43 568	1.02 561	2.12 563	1.17 562

IMH-64	1.86 545	1.62 560	1.16 498	2.20 563	1.89 564	2.33 545	1.30 548	2.89 558	2.29 549	1.66 527	2.80 546	2.49 542	1.61 537	2.10 545	1.78 530	1.60 564	0.74 553	2.43 568	1.02 561	2.12 563	1.17 562

WAO-7	1.90 547	1.20 547	1.35 521	1.27 548	1.06 550	2.84 555	1.56 561	3.23 563	3.06 561	2.23 547	3.33 555	3.17 552	2.28 555	3.12 559	2.21 541	1.02 553	0.91 564	1.06 548	1.03 563	1.04 546	0.97 555

PWCK	1.92 548	1.66 563	3.12 554	1.65 553	0.91 538	2.84 555	2.26 572	2.10 551	2.41 553	2.36 550	2.31 528	2.22 536	1.82 544	3.43 562	2.03 538	1.61 566	0.71 552	1.51 552	0.82 553	1.69 553	0.91 548

Dean	1.98 549	1.36 553	1.36 525	2.12 562	1.81 563	2.74 550	1.36 553	3.37 567	3.80 567	2.08 542	3.32 554	3.21 553	1.82 544	1.71 530	1.67 523	1.27 556	0.77 559	1.99 558	0.90 555	1.86 557	1.03 557

RTS	1.98 549	0.96 539	11.36 574	0.65 513	0.57 519	2.77 553	1.40 555	1.39 510	2.26 546	1.89 536	2.56 538	1.32 486	1.25 517	5.20 571	4.05 560	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

RTSA	1.98 549	0.96 539	11.36 574	0.65 513	0.57 519	2.77 553	1.40 555	1.39 510	2.26 546	1.89 536	2.56 538	1.32 486	1.25 517	5.20 571	4.05 560	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

WAO-6	2.04 552	1.50 556	1.16 498	1.70 554	1.67 560	2.69 549	1.44 558	3.06 560	3.63 566	1.98 540	3.27 552	3.54 559	2.07 553	2.36 552	2.22 543	1.31 561	0.91 564	2.04 563	1.22 570	1.73 555	1.27 566

IMH	2.04 552	1.62 560	1.20 507	2.20 563	1.89 564	2.91 560	1.30 548	3.11 561	3.03 559	1.81 534	3.35 556	3.03 548	1.90 547	2.48 554	1.80 532	1.66 567	0.77 559	2.45 570	1.04 564	2.15 565	1.19 565

LVE	2.12 554	1.44 554	1.36 525	1.99 561	1.78 561	2.75 551	1.79 567	2.82 557	3.95 568	1.90 538	4.33 569	3.52 558	1.81 543	2.24 550	1.74 526	1.74 568	0.87 562	2.06 564	1.13 566	1.91 561	1.35 567

MADNet+	2.23 555	2.43 571	10.85 573	1.22 547	0.91 538	2.76 552	1.40 555	2.12 552	1.67 533	1.32 506	1.74 511	1.86 529	1.74 542	6.25 573	4.41 563	0.65 539	0.64 548	0.58 535	0.54 540	0.80 538	0.76 540

KSHMR	2.57 556	1.93 566	1.69 534	2.63 572	2.42 572	2.86 557	2.07 570	3.27 565	6.50 572	2.49 553	3.36 557	3.41 557	1.92 548	2.49 555	1.94 535	2.13 573	1.40 574	2.79 577	1.50 573	2.73 571	1.77 570

notaker	2.76 557	2.29 570	1.80 539	2.96 574	2.58 576	2.90 559	1.75 565	3.24 564	3.05 560	2.78 557	4.24 568	6.15 573	2.51 558	3.34 561	2.75 550	2.31 575	1.18 572	3.00 578	1.65 574	2.84 574	1.97 571

JetBlue	2.78 558	1.26 549	7.04 568	1.16 545	1.48 554	8.00 576	6.02 579	2.60 556	1.92 540	2.12 544	2.64 542	3.34 556	3.05 566	6.49 574	3.39 555	0.78 545	0.76 558	0.75 538	0.76 550	0.97 545	1.18 564

WAO-8	2.92 559	1.55 558	1.35 521	1.79 556	1.63 558	5.23 570	1.22 544	4.58 573	12.56 579	2.84 559	4.07 567	4.83 564	2.72 562	3.49 563	2.25 544	1.27 556	0.91 564	1.99 558	1.15 568	1.86 557	1.15 560

Venus	2.92 559	1.55 558	1.35 521	1.79 556	1.63 558	5.23 570	1.22 544	4.58 573	12.56 579	2.84 559	4.06 566	4.83 564	2.72 562	3.49 563	2.25 544	1.27 556	0.91 564	1.99 558	1.15 568	1.86 557	1.15 560

ktn	2.98 561	2.25 569	1.73 537	2.84 573	2.53 575	3.76 567	2.15 571	3.70 569	5.47 571	2.75 556	5.17 576	5.94 571	2.48 557	3.23 560	2.46 547	2.34 577	1.44 575	2.78 576	2.03 576	2.45 569	2.01 573

TorneroNet-64	3.44 562	1.86 564	1.42 529	2.58 571	2.28 570	6.87 573	1.68 563	4.70 575	12.03 576	2.31 549	5.59 577	8.25 576	2.55 559	3.97 568	2.73 549	1.81 569	0.74 553	2.57 572	1.07 565	2.35 567	1.44 568

UNDER WATER	3.46 563	2.07 568	3.64 559	3.09 575	2.48 573	3.75 566	2.42 574	3.31 566	13.77 581	2.90 563	2.95 549	5.84 569	3.69 571	3.69 565	3.48 558	2.07 572	1.11 571	2.70 575	1.40 571	2.84 574	1.98 572

UNDER WATER-64	3.53 564	2.01 567	3.94 560	3.22 577	2.49 574	5.41 572	2.60 575	3.43 568	12.41 578	3.03 564	2.68 544	6.07 572	4.04 572	3.79 567	3.33 554	2.02 571	1.24 573	2.63 573	1.46 572	2.78 572	2.08 574

MultiAttention	3.58 565	0.24 300	0.62 377	0.54 472	0.34 415	22.90 586	2.72 576	1.60 535	1.13 469	0.80 321	1.81 514	1.14 464	0.43 240	35.29 594	0.61 393	0.17 253	0.12 195	0.23 385	0.23 420	0.34 469	0.29 445

DPSimNet_ROB	3.58 565	2.45 572	8.57 570	2.53 568	2.37 571	2.88 558	3.77 578	3.14 562	3.23 562	4.71 575	3.86 562	4.68 562	4.87 575	4.07 569	5.62 567	2.33 576	2.33 577	2.47 571	2.52 577	2.51 570	2.64 576

MADNet++	4.03 567	2.70 576	3.44 558	3.72 579	3.44 579	4.44 569	3.52 577	3.95 571	3.61 565	4.46 571	4.98 574	4.10 560	4.58 574	7.00 576	5.89 568	3.74 579	3.67 580	3.27 580	2.71 579	3.70 579	3.66 579

SGM-ForestM	4.04 568	0.32 404	0.46 261	0.43 319	0.27 292	7.50 575	1.45 559	3.84 570	4.24 569	8.19 580	6.76 578	19.00 588	9.08 577	10.74 581	6.62 571	0.31 469	0.33 513	0.32 478	0.32 493	0.29 435	0.29 445

MANE	4.13 569	0.51 489	0.64 392	0.66 516	0.56 516	6.89 574	0.99 529	7.55 578	12.04 577	6.68 579	8.57 580	10.69 579	9.45 578	7.59 578	6.39 570	0.49 527	0.43 536	0.48 523	0.98 559	0.49 515	0.48 525

xyz-stereo	4.23 570	0.17 67	61.76 597	0.34 60	0.16 8	12.16 580	0.37 284	0.58 138	0.68 235	1.01 452	3.36 557	0.77 345	0.82 452	1.21 491	0.40 283	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.11 80	0.13 82	0.10 29

LE_ROB	4.42 571	0.24 300	2.75 552	0.42 299	0.23 159	1.57 526	0.90 522	1.71 544	17.88 588	16.56 590	4.88 572	5.17 568	18.85 590	1.63 525	14.62 581	0.17 253	0.14 296	0.16 151	0.16 233	0.19 307	0.17 283

TorneroNet	4.53 572	1.89 565	1.48 531	2.55 569	2.27 569	13.78 583	1.69 564	4.84 577	23.73 593	2.89 562	7.70 579	7.06 575	2.69 561	4.26 570	3.42 556	1.84 570	0.77 559	2.68 574	1.13 566	2.42 568	1.47 569

LSM	4.74 573	0.77 525	10.16 572	0.70 525	56.56 595	1.02 466	1.00 531	1.24 480	1.62 531	2.04 541	2.34 531	1.33 489	1.17 510	1.38 513	1.09 497	0.33 488	0.49 542	0.39 502	0.46 523	0.51 518	10.09 583

JetRed	5.27 574	5.84 579	12.81 577	2.36 567	2.83 577	12.23 581	10.50 582	4.46 572	3.60 564	3.86 570	3.83 561	4.85 566	4.18 573	6.78 575	11.96 578	2.17 574	2.96 579	2.18 566	1.97 575	3.38 577	2.68 577

tt	6.20 575	0.20 166	5.89 566	3.55 578	2.07 567	11.26 579	19.21 583	11.74 582	5.46 570	2.69 555	2.04 526	4.87 567	6.25 576	3.70 566	7.09 573	8.32 585	11.17 589	4.93 582	5.41 584	5.74 580	2.37 575

coex-ft	6.43 576	1.51 557	87.33 598	0.49 413	0.38 442	1.34 509	1.21 543	1.16 443	8.09 574	12.12 582	2.79 545	2.77 546	3.31 567	1.16 482	3.15 552	0.24 411	0.23 449	0.27 447	0.24 436	0.45 506	0.37 490

HanzoNet	6.76 577	2.45 572	4.22 563	3.19 576	2.94 578	3.62 565	2.28 573	4.79 576	7.20 573	14.00 586	13.19 585	17.49 586	22.30 591	13.25 582	6.19 569	4.20 580	1.93 576	3.10 579	2.56 578	3.35 576	2.88 578

TCMNet-wrong-test	8.97 578	10.42 583	8.74 571	19.56 584	17.61 584	12.53 582	9.01 581	13.59 584	2.18 545	4.64 573	5.11 575	14.63 582	11.09 580	7.19 577	9.73 575	5.56 584	0.89 563	3.77 581	3.11 580	10.34 584	9.80 582

EDNetEfficientorigin	9.93 579	1.15 546	175.16 599	0.48 398	0.36 426	1.04 473	0.68 481	1.24 480	2.69 556	3.17 565	2.50 536	2.30 538	2.07 553	1.76 531	2.21 541	0.20 339	0.18 395	0.24 402	0.19 339	0.51 518	0.50 529

DGTPSM_ROB	12.07 580	8.00 580	20.99 579	8.93 581	16.78 582	10.67 577	30.87 587	9.01 580	15.16 583	6.50 577	15.41 589	9.04 577	14.85 582	9.25 579	21.67 586	4.57 581	8.57 584	5.08 583	9.28 585	5.90 581	10.95 584

DPSMNet_ROB	12.08 581	8.00 580	21.00 580	8.97 582	16.79 583	10.67 577	30.89 588	9.02 581	15.17 584	6.51 578	15.41 589	9.04 577	14.85 582	9.27 580	21.67 586	4.58 582	8.57 584	5.09 585	9.29 586	5.90 581	10.95 584

USTest	12.99 582	14.18 584	20.00 578	16.24 583	14.97 581	20.80 585	31.95 589	16.20 586	10.91 575	8.79 581	9.48 581	13.94 581	10.50 579	16.11 583	21.44 585	3.17 578	4.82 581	5.08 583	5.36 583	8.81 583	7.13 581

BEATNet-Init1	15.13 583	0.82 531	50.86 596	0.72 528	0.53 508	38.10 595	7.03 580	11.83 583	14.25 582	29.78 596	30.17 596	48.21 599	22.64 592	26.78 592	18.11 583	0.42 517	0.38 522	0.47 518	0.46 523	0.51 518	0.48 525

DPSM_ROB	17.78 584	18.63 586	24.31 586	20.90 586	19.47 585	25.97 588	36.21 591	21.23 592	16.24 586	13.38 584	14.06 587	19.18 589	16.30 585	20.78 585	25.67 589	9.38 587	9.23 587	9.49 587	9.82 587	13.51 586	11.91 587

DPSM	17.78 584	18.63 586	24.31 586	20.90 586	19.47 585	25.97 588	36.21 591	21.23 592	16.24 586	13.38 584	14.06 587	19.18 589	16.30 585	20.78 585	25.67 589	9.38 587	9.23 587	9.49 587	9.82 587	13.51 586	11.91 587

DLNR_Zeroshot_test	20.09 586	36.28 593	38.04 589	169.85 599	61.80 596	0.23 22	0.20 22	13.88 585	0.37 106	0.44 140	0.66 195	0.43 158	0.21 41	0.62 260	0.28 147	5.46 583	0.10 54	0.15 124	0.11 80	72.60 599	0.11 66

LRCNet_RVC	21.24 587	31.15 592	21.41 581	28.98 589	23.82 588	3.13 562	0.60 460	20.96 591	1.59 527	25.58 591	28.15 593	21.99 591	14.79 581	21.94 591	16.41 582	28.89 597	14.87 590	33.53 593	31.28 593	29.51 595	26.16 592

HaxPig	31.96 588	37.24 594	34.27 588	24.37 588	24.88 589	18.26 584	19.86 584	20.64 590	28.52 594	35.97 597	38.75 597	25.57 592	28.72 594	33.88 593	34.39 594	35.94 598	38.87 598	37.80 594	40.48 594	39.68 596	41.15 597

Anonymous_1	33.25 589	18.26 585	23.92 582	20.54 585	21.28 587	25.59 587	35.94 590	22.01 594	15.57 585	13.33 583	13.49 586	18.08 587	15.29 584	20.36 584	24.60 588	16.28 592	8.84 586	66.59 597	118.00 597	155.73 600	11.23 586

CasAABBNet	35.74 590	37.43 595	48.72 593	42.22 593	39.20 592	52.24 596	73.12 598	42.61 598	32.62 596	26.78 593	27.95 591	38.58 595	32.60 595	41.67 598	51.65 599	18.74 593	18.57 595	19.15 590	19.77 590	27.20 589	23.98 590

FlowAnything	35.81 591	37.53 597	48.80 594	42.20 592	39.22 593	52.25 597	73.16 599	42.56 597	32.89 598	26.76 592	28.30 594	38.69 597	33.09 597	41.63 597	51.62 598	18.76 594	18.59 597	19.21 592	19.92 592	27.16 588	23.91 589

Selective-RAFT-Error	35.84 592	37.49 596	48.83 595	42.26 594	39.24 594	52.30 598	73.09 597	42.66 599	32.61 595	26.80 594	28.30 594	38.84 598	33.51 598	41.68 599	51.59 597	18.82 595	18.58 596	19.17 591	19.80 591	27.28 590	24.05 591

xxxxx1	36.64 593	19.51 588	24.21 583	61.66 596	64.63 597	27.28 591	40.10 593	20.25 587	18.63 589	14.07 587	12.97 582	17.26 583	17.36 587	21.70 588	27.93 591	13.18 589	18.50 592	111.26 598	133.37 598	29.24 592	39.73 594

tt_ll	36.64 593	19.51 588	24.21 583	61.66 596	64.63 597	27.28 591	40.10 593	20.25 587	18.63 589	14.07 587	12.97 582	17.26 583	17.36 587	21.70 588	27.93 591	13.18 589	18.50 592	111.26 598	133.37 598	29.24 592	39.73 594

ff	36.64 593	19.51 588	24.21 583	61.66 596	64.63 597	27.28 591	40.10 593	20.25 587	18.63 589	14.07 587	12.97 582	17.26 583	17.36 587	21.70 588	27.93 591	13.18 589	18.50 592	111.26 598	133.37 598	29.24 592	39.73 594

MEDIAN_ROB	37.38 596	40.85 600	40.60 591	32.31 590	31.85 590	27.20 590	24.55 585	29.10 595	33.19 599	42.09 599	41.76 599	33.35 593	34.39 599	39.78 596	37.07 595	43.64 600	44.10 600	44.12 596	43.40 596	41.51 598	42.76 599

AVERAGE_ROB	37.58 597	40.13 599	40.15 590	34.81 591	33.82 591	28.55 594	25.10 586	32.02 596	34.06 600	41.28 598	40.66 598	34.46 594	34.81 600	39.18 595	37.57 596	42.78 599	43.44 599	43.82 595	43.03 595	40.47 597	41.51 598

LSM0	38.95 598	37.60 598	48.58 592	43.57 595	91.06 600	52.57 599	72.57 596	43.17 600	32.63 597	26.97 595	27.97 592	38.65 596	32.94 596	41.86 600	51.78 600	18.89 596	18.41 591	19.13 589	19.63 589	27.29 591	33.77 593

PML	40.80 599	29.24 591	11.87 576	7.20 580	14.47 580	92.13 600	213.69 601	7.63 579	23.35 592	74.72 600	190.14 601	50.17 600	26.15 593	21.39 587	12.70 579	8.76 586	2.92 578	8.45 586	3.25 581	13.26 585	4.42 580

test_example2	176.61 600	205.14 601	198.86 600	188.60 600	190.98 601	152.67 601	170.61 600	94.86 601	123.55 601	178.88 601	179.48 600	158.94 601	141.34 601	192.61 601	198.96 601	203.76 601	236.37 601	164.13 601	173.55 601	218.58 601	160.41 600

FSD					0.46 490	0.48 253	0.52 432	0.53 123	0.48 164	0.48 156	0.48 124	0.49 188	0.48 269	0.51 153	0.49 344	0.45 519	0.42 531	0.47 518	0.46 523	0.46 509

ccccc		429.19 602		507.10 601	501.20 602	356.95 602		380.82 602		334.51 602		372.86 602		499.17 602		561.44 602	431.22 602	334.28 602	290.86 602	540.88 602

ASD4		8.86 582

Low-res two-view benchmark