Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 81	0.39 14	0.34 1	0.24 42	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 12	0.40 29	0.24 8	0.23 11	0.32 1	0.26 22	0.20 222	0.18 319	0.18 116	0.16 157	0.18 125	0.14 65
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 30	0.36 3	0.38 26	0.22 20	0.32 16	0.22 17	0.39 2	0.23 6	0.30 16	0.25 7	0.30 37	0.33 50	0.34 3	0.26 22	0.16 62	0.12 56	0.15 24	0.11 9	0.13 5	0.12 12

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 11	0.36 3	0.37 13	0.22 20	0.35 20	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 48	0.20 1	0.77 113	0.23 2	0.16 62	0.11 30	0.15 24	0.11 9	0.13 5	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 4	0.20 11	0.41 25	0.39 33	0.26 69	0.26 4	0.25 34	0.49 8	0.29 12	0.36 34	0.47 57	0.28 30	0.32 46	0.49 22	0.26 22	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 12

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 7	0.38 8	0.40 41	0.24 42	0.38 29	0.20 10	0.59 23	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 46	0.27 22	0.90 160	0.25 12	0.14 32	0.11 30	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.12 12

LGtest1	0.27 4	0.21 30	0.44 41	0.41 49	0.21 9	0.42 45	0.19 7	0.56 16	0.26 9	0.29 12	0.24 6	0.29 32	0.29 30	0.55 42	0.25 12	0.18 144	0.12 56	0.16 54	0.12 43	0.14 21	0.13 38

dual_stereo	0.27 4	0.19 7	0.35 1	0.39 33	0.21 9	0.25 3	0.22 17	0.48 6	0.31 17	0.32 21	0.26 10	0.37 57	0.24 13	0.83 136	0.29 40	0.16 62	0.12 56	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.11 2

MonStereo	0.28 8	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 153	0.31 80	0.55 13	0.43 48	0.28 7	0.28 13	0.23 3	0.21 3	0.57 48	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 8	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 153	0.31 80	0.55 13	0.43 48	0.28 7	0.28 13	0.23 3	0.21 3	0.56 43	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.11 2

IGEV	0.28 8	0.18 1	0.39 14	0.37 13	0.31 184	0.45 64	0.21 13	0.59 23	0.40 39	0.31 17	0.43 42	0.26 16	0.21 3	0.43 11	0.25 12	0.13 22	0.12 56	0.16 54	0.13 67	0.12 1	0.12 12

MLG-Stereo_test3	0.28 8	0.18 1	0.42 34	0.40 41	0.23 26	0.47 74	0.19 7	0.61 31	0.29 12	0.35 29	0.21 2	0.35 50	0.21 3	0.60 64	0.25 12	0.15 40	0.11 30	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 38

MonSter	0.28 8	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 153	0.31 80	0.55 13	0.43 48	0.28 7	0.29 16	0.23 3	0.21 3	0.56 43	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.11 2

4.5_new	0.29 13	0.25 110	0.41 25	0.36 5	0.23 26	0.52 127	0.36 132	0.56 16	0.34 25	0.45 79	0.42 33	0.27 21	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 24	0.13 67	0.16 63	0.12 12

4.5w-stereo	0.29 13	0.25 110	0.41 25	0.36 5	0.23 26	0.52 127	0.36 132	0.56 16	0.34 25	0.45 79	0.42 33	0.27 21	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 24	0.13 67	0.16 63	0.12 12

LG-Stereo_L2	0.29 13	0.20 11	0.45 54	0.37 13	0.25 59	0.26 4	0.20 10	0.78 81	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 8	0.26 20	0.91 161	0.23 2	0.15 40	0.11 30	0.15 24	0.12 43	0.14 21	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 13	0.19 7	0.38 8	0.41 49	0.20 3	0.42 45	0.20 10	0.66 47	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 46	0.28 26	1.09 215	0.25 12	0.14 32	0.11 30	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.12 12

Monster-pub-mixall	0.30 17	0.19 7	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.28 10	0.18 2	0.58 21	0.34 25	0.36 34	0.34 21	0.26 16	0.20 1	1.40 301	0.24 5	0.15 40	0.11 30	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 38

AdaDepth	0.30 17	0.22 49	0.49 75	0.44 86	0.27 94	0.44 60	0.24 31	0.52 9	0.30 14	0.31 17	0.37 27	0.26 16	0.32 46	0.79 122	0.25 12	0.12 8	0.12 56	0.16 54	0.13 67	0.16 63	0.15 99

asda	0.30 17	0.24 81	0.42 34	0.38 26	0.23 26	0.43 54	0.34 108	0.58 21	0.37 32	0.38 45	0.42 33	0.27 21	0.34 57	0.52 30	0.30 50	0.11 1	0.09 1	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.12 12

asd	0.30 17	0.21 30	0.41 25	0.39 33	0.24 42	0.47 74	0.30 73	0.69 55	0.30 14	0.41 55	0.39 28	0.28 30	0.33 50	0.62 70	0.27 28	0.13 22	0.09 1	0.14 2	0.12 43	0.14 21	0.12 12

4.25_new	0.30 17	0.26 133	0.44 41	0.38 26	0.26 69	0.49 92	0.40 181	0.59 23	0.31 17	0.38 45	0.42 33	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 8	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 21	0.12 12

4.5w_new	0.30 17	0.26 133	0.44 41	0.38 26	0.26 69	0.49 92	0.40 181	0.59 23	0.31 17	0.38 45	0.42 33	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 8	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 21	0.12 12

4.25w-stereo	0.30 17	0.26 133	0.44 41	0.38 26	0.26 69	0.49 92	0.40 181	0.59 23	0.32 21	0.38 45	0.42 33	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 8	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 21	0.12 12

4w-stereo	0.30 17	0.24 81	0.44 41	0.37 13	0.23 26	0.46 69	0.27 52	0.63 36	0.31 17	0.41 55	0.44 46	0.27 21	0.36 74	0.59 52	0.30 50	0.11 1	0.09 1	0.15 24	0.12 43	0.13 5	0.12 12

LG-Stereo_L1	0.30 17	0.20 11	0.44 41	0.37 13	0.26 69	0.29 12	0.21 13	0.66 47	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 8	0.22 9	1.24 253	0.23 2	0.15 40	0.11 30	0.15 24	0.12 43	0.14 21	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 17	0.20 11	0.40 20	0.46 108	0.30 158	0.33 17	0.22 17	0.75 71	0.45 55	0.32 21	0.41 31	0.32 42	0.48 146	0.38 4	0.27 28	0.15 40	0.11 30	0.15 24	0.12 43	0.15 43	0.13 38

2.5w	0.31 27	0.23 62	0.46 62	0.39 33	0.24 42	0.42 45	0.39 173	0.61 31	0.30 14	0.37 39	0.53 80	0.24 8	0.25 15	0.77 113	0.28 37	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.12 43	0.14 21	0.12 12

2.75w_new	0.31 27	0.23 62	0.43 39	0.35 3	0.23 26	0.42 45	0.42 201	0.54 12	0.35 28	0.47 88	0.43 42	0.24 8	0.30 34	0.66 83	0.33 88	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 12

LG-G_1	0.31 27	0.20 11	0.44 41	0.42 56	0.20 3	0.64 203	0.18 2	0.70 59	0.25 7	0.29 12	0.29 16	0.36 52	0.35 65	0.87 151	0.24 5	0.16 62	0.12 56	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 38

LG-G	0.31 27	0.20 11	0.44 41	0.42 56	0.20 3	0.64 203	0.18 2	0.70 59	0.25 7	0.29 12	0.29 16	0.36 52	0.35 65	0.87 151	0.24 5	0.16 62	0.12 56	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 38

qwe	0.32 31	0.21 30	0.40 20	0.37 13	0.26 69	0.49 92	0.29 63	0.64 38	0.39 35	0.49 103	0.48 61	0.26 16	0.27 22	0.80 125	0.34 105	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.15 43	0.12 12

2.25w	0.32 31	0.24 81	0.48 68	0.37 13	0.24 42	0.45 64	0.25 34	0.62 34	0.40 39	0.45 79	0.58 98	0.27 21	0.32 46	0.74 109	0.35 115	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.12 43	0.13 5	0.14 65

3.25w_new	0.32 31	0.21 30	0.45 54	0.38 26	0.23 26	0.52 127	0.34 108	0.65 42	0.39 35	0.47 88	0.45 51	0.32 42	0.35 65	0.61 68	0.27 28	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 12

3.25w	0.32 31	0.21 30	0.45 54	0.37 13	0.23 26	0.52 127	0.34 108	0.65 42	0.39 35	0.47 88	0.45 51	0.32 42	0.35 65	0.61 68	0.27 28	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 12

3.75w	0.32 31	0.23 62	0.44 41	0.37 13	0.29 136	0.62 196	0.36 132	0.59 23	0.32 21	0.41 55	0.47 57	0.25 14	0.34 57	0.64 74	0.26 22	0.12 8	0.09 1	0.14 2	0.12 43	0.13 5	0.12 12

2w_stereo	0.32 31	0.24 81	0.45 54	0.39 33	0.22 20	0.46 69	0.47 266	0.69 55	0.42 46	0.43 67	0.50 72	0.24 8	0.45 118	0.47 19	0.29 40	0.12 8	0.10 9	0.15 24	0.12 43	0.15 43	0.13 38

SGD-Stereo	0.32 31	0.20 11	0.40 20	0.38 26	0.19 1	0.43 54	0.22 17	0.64 38	0.33 23	0.42 61	0.34 21	0.27 21	0.35 65	1.15 229	0.30 50	0.20 222	0.10 9	0.15 24	0.13 67	0.17 94	0.13 38

GREAT-IGEV	0.32 31	0.20 11	0.42 34	0.37 13	0.29 136	0.36 24	0.28 58	0.56 16	0.58 101	0.28 7	0.50 72	0.29 32	0.29 30	0.84 139	0.27 28	0.14 32	0.11 30	0.15 24	0.11 9	0.17 94	0.14 65

3.5w_stereo	0.33 39	0.25 110	0.45 54	0.37 13	0.24 42	0.54 144	0.35 116	0.66 47	0.36 29	0.43 67	0.44 46	0.29 32	0.34 57	0.77 113	0.39 156	0.11 1	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 21	0.13 38

3w_stereo	0.33 39	0.25 110	0.52 98	0.40 41	0.21 9	0.53 136	0.54 321	0.65 42	0.46 61	0.44 71	0.48 61	0.23 3	0.45 118	0.46 14	0.29 40	0.12 8	0.10 9	0.15 24	0.12 43	0.15 43	0.15 99

DEFOM-Stereo	0.33 39	0.20 11	0.40 20	0.42 56	0.28 119	0.80 305	0.23 25	0.48 6	0.37 32	0.37 39	0.31 19	0.23 3	0.24 13	1.20 243	0.27 28	0.16 62	0.12 56	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.14 65

1w_stereo	0.34 42	0.20 11	0.42 34	0.43 63	0.26 69	0.47 74	0.54 321	0.59 23	0.50 71	0.41 55	0.66 115	0.25 14	0.44 114	0.62 70	0.33 88	0.12 8	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 21	0.12 12

monsterstereo	0.34 42	0.20 11	0.44 41	0.45 100	0.35 246	0.27 9	0.29 63	0.53 10	0.51 80	0.44 71	0.61 103	0.26 16	0.25 15	1.19 241	0.27 28	0.13 22	0.11 30	0.15 24	0.12 43	0.15 43	0.10 1

monsters	0.34 42	0.20 11	0.41 25	0.39 33	0.36 256	0.34 18	0.27 52	0.66 47	0.43 48	0.47 88	0.40 29	0.22 2	0.23 11	1.33 275	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.13 38

111111	0.34 42	0.20 11	0.41 25	0.45 100	0.42 322	0.37 26	0.22 17	0.95 153	0.38 34	0.31 17	0.31 19	0.40 62	0.27 22	0.96 175	0.26 22	0.17 105	0.12 56	0.15 24	0.11 9	0.15 43	0.13 38

LG-Stereo	0.34 42	0.25 110	0.78 288	0.47 119	0.26 69	0.37 26	0.30 73	0.71 63	0.52 87	0.36 34	0.57 95	0.29 32	0.21 3	0.50 24	0.36 125	0.13 22	0.13 117	0.20 176	0.18 196	0.18 125	0.12 12

S2M2_L	0.34 42	0.28 185	0.45 54	0.40 41	0.30 158	0.31 15	0.16 1	0.60 30	0.64 119	0.31 17	0.48 61	0.47 87	0.34 57	0.38 4	0.32 72	0.25 351	0.22 395	0.20 176	0.22 323	0.25 319	0.22 289
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 42	0.23 62	0.45 54	0.50 174	0.36 256	0.38 29	0.23 25	0.78 81	0.52 87	0.34 28	0.51 75	0.46 80	0.38 86	0.51 27	0.27 28	0.20 222	0.12 56	0.16 54	0.12 43	0.16 63	0.14 65

RAStereo	0.34 42	0.21 30	0.66 185	0.47 119	0.27 94	0.26 4	0.29 63	0.69 55	0.63 115	0.32 21	0.42 33	0.45 76	0.31 40	0.45 12	0.34 105	0.17 105	0.15 228	0.19 139	0.15 115	0.18 125	0.13 38

AIO_test	0.35 50	0.22 49	0.44 41	0.43 63	0.27 94	0.57 165	0.44 234	0.79 86	0.41 43	0.32 21	0.47 57	0.46 80	0.30 34	0.69 88	0.30 50	0.16 62	0.11 30	0.16 54	0.13 67	0.15 43	0.12 12

zero-FE	0.36 51	0.22 49	0.47 65	0.45 100	0.43 332	0.30 13	0.24 31	0.61 31	0.33 23	0.33 26	0.41 31	0.37 57	0.50 160	0.64 74	0.32 72	0.22 282	0.11 30	0.18 116	0.12 43	0.83 527	0.16 130

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 51	0.23 62	0.54 110	0.50 174	0.28 119	0.36 24	0.22 17	1.02 178	0.39 35	0.42 61	0.64 111	0.36 52	0.51 165	0.39 6	0.29 40	0.18 144	0.12 56	0.17 81	0.13 67	0.18 125	0.18 181

AIO_rvc	0.36 51	0.23 62	0.49 75	0.43 63	0.27 94	0.59 173	0.38 158	0.94 148	0.45 55	0.33 26	0.46 55	0.49 100	0.22 9	0.84 139	0.30 50	0.16 62	0.11 30	0.16 54	0.12 43	0.15 43	0.13 38

HUF	0.36 51	0.23 62	0.52 98	0.40 41	0.22 20	0.54 144	0.47 266	0.82 104	0.43 48	0.36 34	0.43 42	0.50 107	0.42 99	0.64 74	0.29 40	0.17 105	0.12 56	0.16 54	0.12 43	0.15 43	0.14 65

MaDis-Stereo	0.36 51	0.25 110	0.58 140	0.44 86	0.34 242	0.30 13	0.30 73	0.72 64	0.50 71	0.37 39	0.36 24	0.58 145	0.49 154	0.52 30	0.36 125	0.19 185	0.16 268	0.19 139	0.15 115	0.18 125	0.14 65

UniTT-Stereo	0.36 51	0.23 62	0.59 147	0.48 146	0.36 256	0.40 34	0.32 89	0.53 10	0.49 67	0.54 122	0.55 89	0.36 52	0.31 40	0.58 51	0.51 256	0.20 222	0.15 228	0.17 81	0.15 115	0.19 168	0.15 99

IGEV-RUCA	0.37 57	0.23 62	0.48 68	0.49 162	0.36 256	0.60 181	0.23 25	0.64 38	0.49 67	0.39 53	0.49 69	0.44 68	0.31 40	0.85 144	0.30 50	0.24 324	0.13 117	0.16 54	0.12 43	0.20 202	0.19 221

Pointernet	0.37 57	0.20 11	0.57 134	0.43 63	0.28 119	0.51 123	0.27 52	0.93 141	0.61 110	0.47 88	0.63 108	0.49 100	0.38 86	0.49 22	0.33 88	0.17 105	0.13 117	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 12

AIO-Stereo	0.37 57	0.25 110	0.51 90	0.47 119	0.23 26	0.45 64	0.39 173	1.07 212	0.52 87	0.41 55	0.48 61	0.52 118	0.25 15	0.72 99	0.30 50	0.16 62	0.12 56	0.17 81	0.13 67	0.16 63	0.13 38

AEACV	0.37 57	0.24 81	0.52 98	0.47 119	0.51 388	0.37 26	0.38 158	0.65 42	0.53 91	0.42 61	0.56 92	0.46 80	0.60 215	0.53 33	0.30 50	0.16 62	0.13 117	0.18 116	0.15 115	0.17 94	0.14 65

EGLCR-Stereo	0.37 57	0.22 49	0.51 90	0.43 63	0.26 69	0.44 60	0.22 17	0.99 167	0.48 65	0.42 61	0.42 33	0.67 178	0.29 30	0.86 148	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.19 139	0.17 178	0.17 94	0.15 99

MSCF	0.38 62	0.25 110	0.52 98	0.47 119	0.25 59	0.62 196	0.37 151	0.81 99	0.47 64	0.50 111	0.71 133	0.32 42	0.65 244	0.54 36	0.28 37	0.19 185	0.12 56	0.17 81	0.14 97	0.17 94	0.14 65

castereo++	0.38 62	0.23 62	0.41 25	0.43 63	0.31 184	0.97 369	0.22 17	0.86 114	0.58 101	0.32 21	0.44 46	0.51 111	0.39 88	0.93 169	0.24 5	0.17 105	0.11 30	0.17 81	0.12 43	0.14 21	0.14 65

fffft	0.38 62	0.23 62	0.51 90	0.44 86	0.32 203	0.43 54	0.48 277	0.76 74	0.36 29	0.44 71	0.34 21	0.38 60	0.31 40	1.31 268	0.32 72	0.14 32	0.11 30	0.19 139	0.15 115	0.16 63	0.16 130
1: 1. 1
RSM++	0.38 62	0.24 81	0.51 90	0.47 119	0.26 69	0.50 106	0.41 197	0.79 86	0.45 55	0.37 39	0.45 51	0.60 153	0.35 65	1.02 196	0.30 50	0.15 40	0.13 117	0.17 81	0.14 97	0.18 125	0.13 38

FlowAnything_test	0.39 66	0.26 133	0.61 155	0.59 332	0.33 224	0.62 196	0.36 132	0.62 34	0.40 39	0.45 79	0.36 24	0.45 76	0.37 79	0.53 33	0.48 237	0.24 324	0.18 319	0.28 388	0.33 469	0.21 243	0.19 221

water-stereo	0.39 66	0.20 11	0.48 68	0.44 86	0.27 94	0.50 106	0.26 45	0.92 134	0.51 80	0.53 119	0.78 151	0.55 129	0.49 154	0.42 10	0.42 185	0.16 62	0.15 228	0.17 81	0.15 115	0.16 63	0.15 99

SMoEStereo_RVC	0.39 66	0.25 110	0.50 82	0.45 100	0.30 158	0.61 187	0.36 132	0.72 64	0.45 55	0.46 84	0.43 42	0.42 63	0.35 65	1.39 295	0.29 40	0.15 40	0.12 56	0.20 176	0.15 115	0.16 63	0.15 99

ours_stereo	0.39 66	0.28 185	0.51 90	0.46 108	0.30 158	0.40 34	0.44 234	0.73 66	0.56 98	0.35 29	0.56 92	0.46 80	0.33 50	1.11 221	0.32 72	0.16 62	0.13 117	0.19 139	0.15 115	0.19 168	0.14 65

RSM	0.39 66	0.24 81	0.49 75	0.46 108	0.26 69	0.47 74	0.40 181	0.92 134	0.44 53	0.41 55	0.42 33	0.65 171	0.33 50	1.07 210	0.29 40	0.15 40	0.12 56	0.17 81	0.13 67	0.17 94	0.13 38

trnet	0.39 66	0.21 30	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 136	0.29 63	0.78 81	1.12 308	0.59 136	0.71 133	0.53 123	0.42 99	0.54 36	0.34 105	0.18 144	0.13 117	0.15 24	0.10 2	0.14 21	0.13 38

Selective-IGEV	0.39 66	0.24 81	0.50 82	0.44 86	0.25 59	0.46 69	0.33 96	1.25 275	0.40 39	0.35 29	0.45 51	0.52 118	0.30 34	1.07 210	0.30 50	0.14 32	0.12 56	0.17 81	0.13 67	0.16 63	0.13 38

GLC_STEREO	0.39 66	0.25 110	0.41 25	0.54 260	0.23 26	0.48 80	0.30 73	0.73 66	0.58 101	0.52 118	0.73 139	0.51 111	0.31 40	0.64 74	0.42 185	0.17 105	0.20 355	0.23 278	0.19 218	0.21 243	0.17 156

CREStereo	0.39 66	0.21 30	0.38 8	0.34 1	0.22 20	0.53 136	0.29 63	0.77 77	1.11 304	0.58 128	0.71 133	0.51 111	0.41 95	0.54 36	0.34 105	0.18 144	0.13 117	0.15 24	0.10 2	0.14 21	0.14 65
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
GASTEREO	0.40 75	0.25 110	0.51 90	0.48 146	0.25 59	0.65 219	0.36 132	0.81 99	0.49 67	0.51 116	0.82 164	0.30 37	0.66 247	0.62 70	0.28 37	0.19 185	0.12 56	0.16 54	0.14 97	0.16 63	0.14 65

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 75	0.67 488	0.42 34	0.64 388	0.29 136	0.48 80	0.25 34	0.85 112	0.44 53	0.38 45	0.36 24	0.30 37	0.70 257	1.15 229	0.29 40	0.16 62	0.11 30	0.16 54	0.11 9	0.18 125	0.12 12

mms	0.40 75	0.27 163	0.52 98	0.46 108	0.32 203	0.43 54	0.46 259	0.70 59	0.46 61	0.35 29	0.58 98	0.44 68	0.30 34	1.36 285	0.33 88	0.16 62	0.13 117	0.18 116	0.15 115	0.19 168	0.15 99

MoCha-V2	0.40 75	0.20 11	0.49 75	0.50 174	0.21 9	0.44 60	0.33 96	0.93 141	0.53 91	0.53 119	0.53 80	0.42 63	0.58 211	1.09 215	0.27 28	0.14 32	0.12 56	0.15 24	0.12 43	0.17 94	0.15 99

IGEV++	0.40 75	0.22 49	0.51 90	0.52 227	0.29 136	0.45 64	0.25 34	1.65 372	0.46 61	0.37 39	0.57 95	0.46 80	0.45 118	0.50 24	0.38 148	0.19 185	0.12 56	0.16 54	0.13 67	0.16 63	0.15 99

GCAP-Stereo	0.40 75	0.28 185	0.68 194	0.47 119	0.25 59	0.53 136	0.32 89	0.82 104	0.58 101	0.65 146	0.69 126	0.58 145	0.42 99	0.47 19	0.29 40	0.17 105	0.14 170	0.17 81	0.13 67	0.17 94	0.14 65

LoS	0.40 75	0.21 30	0.44 41	0.37 13	0.22 20	0.50 106	0.40 181	1.00 171	0.94 222	0.48 96	0.66 115	0.48 92	0.40 92	0.60 64	0.37 137	0.18 144	0.14 170	0.16 54	0.11 9	0.14 21	0.14 65
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 75	0.31 273	0.73 243	0.58 319	0.27 94	0.26 4	0.33 96	0.95 153	0.81 180	0.42 61	0.47 57	0.65 171	0.47 134	0.39 6	0.34 105	0.18 144	0.15 228	0.16 54	0.14 97	0.19 168	0.16 130
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
Replicate-Monster	0.41 83	0.26 133	2.03 509	0.36 5	0.21 9	0.46 69	0.23 25	0.67 53	0.48 65	0.42 61	0.27 12	0.31 40	0.30 34	0.98 184	0.24 5	0.14 32	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.28 381

depthmonostereo	0.41 83	0.23 62	0.53 104	0.47 119	0.23 26	0.61 187	0.35 116	1.00 171	0.76 165	0.48 96	0.65 114	0.47 87	0.49 154	0.67 86	0.37 137	0.16 62	0.15 228	0.16 54	0.14 97	0.16 63	0.15 99

castereo	0.41 83	0.22 49	0.46 62	0.44 86	0.30 158	0.61 187	0.56 347	0.97 161	0.80 177	0.38 45	0.69 126	0.45 76	0.69 252	0.51 27	0.30 50	0.16 62	0.11 30	0.16 54	0.13 67	0.16 63	0.12 12

CASnet	0.41 83	0.25 110	0.48 68	0.50 174	0.20 3	0.50 106	0.36 132	0.81 99	0.80 177	0.83 186	0.68 122	0.48 92	0.31 40	0.54 36	0.32 72	0.18 144	0.12 56	0.27 373	0.22 323	0.23 292	0.14 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 87	0.27 163	0.57 134	0.46 108	0.29 136	0.48 80	0.35 116	0.91 131	0.55 95	0.40 54	0.58 98	0.55 129	0.41 95	1.26 257	0.36 125	0.15 40	0.13 117	0.19 139	0.16 157	0.18 125	0.14 65

WCG-NET	0.42 87	0.21 30	0.54 110	0.40 41	0.25 59	0.47 74	0.32 89	0.73 66	1.15 335	0.76 163	0.73 139	0.58 145	0.45 118	0.60 64	0.34 105	0.15 40	0.11 30	0.16 54	0.14 97	0.15 43	0.13 38

Occ-G	0.42 87	0.21 30	0.48 68	0.41 49	0.26 69	0.42 45	0.62 380	0.77 77	0.49 67	0.43 67	0.66 115	1.02 311	0.46 125	0.78 118	0.41 174	0.16 62	0.13 117	0.18 116	0.13 67	0.16 63	0.16 130

MGS-Stereo	0.42 87	0.26 133	0.58 140	0.44 86	0.28 119	0.50 106	0.34 108	0.57 20	0.83 186	0.46 84	1.31 349	0.52 118	0.33 50	0.65 81	0.36 125	0.19 185	0.16 268	0.18 116	0.15 115	0.17 94	0.16 130

LoS_RVC	0.42 87	0.26 133	0.40 20	0.44 86	0.82 505	0.51 123	0.44 234	0.64 38	0.41 43	0.44 71	0.78 151	0.44 68	0.47 134	0.56 43	0.36 125	0.13 22	0.12 56	0.14 2	0.10 2	0.13 5	0.84 532

test_xeample3	0.42 87	0.28 185	0.69 207	0.43 63	0.33 224	0.56 160	0.38 158	0.79 86	0.45 55	0.53 119	0.46 55	0.44 68	0.44 114	1.38 290	0.31 67	0.18 144	0.14 170	0.19 139	0.15 115	0.17 94	0.16 130

GGEV	0.43 93	0.24 81	0.50 82	0.50 174	0.25 59	1.14 402	0.43 220	1.10 223	0.55 95	0.48 96	0.64 111	0.49 100	0.50 160	0.50 24	0.32 72	0.19 185	0.13 117	0.19 139	0.13 67	0.18 125	0.15 99

DA2	0.43 93	0.23 62	0.49 75	0.50 174	0.25 59	1.08 392	0.44 234	1.18 247	0.58 101	0.46 84	0.64 111	0.54 125	0.47 134	0.46 14	0.32 72	0.19 185	0.13 117	0.19 139	0.13 67	0.18 125	0.14 65

DilatedVolume-Stereo	0.43 93	0.21 30	0.55 120	0.43 63	0.32 203	0.72 259	0.29 63	0.80 94	0.51 80	0.77 168	0.73 139	0.48 92	0.40 92	1.13 226	0.39 156	0.15 40	0.14 170	0.15 24	0.14 97	0.16 63	0.14 65

MM-Stereo_test2	0.43 93	0.24 81	0.67 190	0.51 206	0.32 203	0.55 153	0.45 252	0.97 161	0.77 169	0.59 136	0.51 75	0.49 100	0.42 99	0.80 125	0.30 50	0.15 40	0.13 117	0.18 116	0.14 97	0.19 168	0.14 65

SCV_C0	0.43 93	0.26 133	0.65 178	0.43 63	0.29 136	0.47 74	0.31 80	1.34 289	0.73 156	0.38 45	0.49 69	0.54 125	0.29 30	1.24 253	0.30 50	0.17 105	0.13 117	0.16 54	0.13 67	0.20 202	0.15 99

ff7	0.43 93	0.27 163	0.56 124	0.44 86	0.33 224	0.50 106	0.42 201	0.87 115	0.50 71	0.49 103	0.53 80	0.44 68	0.48 146	1.38 290	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.15 115	0.18 125	0.18 181

ffff	0.43 93	0.27 163	0.56 124	0.44 86	0.33 224	0.50 106	0.42 201	0.87 115	0.50 71	0.49 103	0.53 80	0.44 68	0.48 146	1.38 290	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.15 115	0.18 125	0.18 181

11t	0.43 93	0.27 163	0.56 124	0.44 86	0.33 224	0.50 106	0.42 201	0.87 115	0.50 71	0.49 103	0.53 80	0.44 68	0.48 146	1.38 290	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.15 115	0.18 125	0.18 181

anonymousdsp	0.43 93	0.27 163	0.53 104	0.44 86	0.32 203	0.50 106	0.42 201	0.89 124	0.51 80	0.49 103	0.53 80	0.47 87	0.47 134	1.33 275	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.15 115	0.18 125	0.18 181

ProNet	0.43 93	0.28 185	0.58 140	0.43 63	0.30 158	0.56 160	0.52 307	1.00 171	0.58 101	0.44 71	0.49 69	0.43 66	0.43 106	1.28 262	0.36 125	0.15 40	0.13 117	0.19 139	0.16 157	0.17 94	0.16 130

MC-Stereo	0.43 93	0.23 62	0.48 68	0.51 206	0.28 119	0.39 32	0.32 89	0.88 123	0.68 141	0.60 138	0.84 167	0.56 137	0.61 224	1.03 197	0.31 67	0.17 105	0.11 30	0.17 81	0.15 115	0.16 63	0.13 38

ccc-4	0.43 93	0.27 163	0.56 124	0.44 86	0.33 224	0.50 106	0.42 201	0.87 115	0.50 71	0.49 103	0.53 80	0.44 68	0.48 146	1.38 290	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.15 115	0.18 125	0.18 181

IGEV-Stereo	0.43 93	0.27 163	0.54 110	0.45 100	0.32 203	0.50 106	0.42 201	0.90 130	0.51 80	0.49 103	0.53 80	0.47 87	0.47 134	1.32 272	0.33 88	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.15 115	0.18 125	0.18 181
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 106	0.22 49	0.45 54	0.43 63	0.23 26	0.38 29	0.25 34	0.76 74	1.08 287	0.90 201	0.78 151	0.90 260	0.47 134	0.70 92	0.36 125	0.15 40	0.12 56	0.15 24	0.12 43	0.15 43	0.15 99

rvit_stereo_0081_aga	0.44 106	0.34 335	0.73 243	0.51 206	0.41 317	0.50 106	0.40 181	0.81 99	0.57 100	0.58 128	0.56 92	0.53 123	0.43 106	0.66 83	0.40 163	0.26 374	0.21 377	0.22 240	0.20 250	0.26 331	0.18 181

rvit_stereo_0081	0.44 106	0.33 311	0.64 171	0.54 260	0.35 246	0.41 38	0.44 234	0.66 47	0.95 224	0.48 96	0.52 77	0.50 107	0.46 125	0.82 134	0.44 198	0.25 351	0.20 355	0.22 240	0.19 218	0.25 319	0.17 156

rvit_stereo_0082	0.44 106	0.33 311	0.64 171	0.54 260	0.35 246	0.41 38	0.44 234	0.66 47	0.95 224	0.48 96	0.52 77	0.50 107	0.46 125	0.82 134	0.44 198	0.25 351	0.20 355	0.22 240	0.19 218	0.25 319	0.17 156

rvit_stereo_0080	0.44 106	0.32 289	0.71 225	0.47 119	0.36 256	0.42 45	0.55 339	0.82 104	0.68 141	0.50 111	0.60 101	0.55 129	0.47 134	0.59 52	0.44 198	0.26 374	0.21 377	0.20 176	0.20 250	0.31 395	0.19 221

whm_eth	0.44 106	0.32 289	0.71 225	0.47 119	0.36 256	0.42 45	0.55 339	0.82 104	0.68 141	0.50 111	0.60 101	0.55 129	0.47 134	0.59 52	0.44 198	0.26 374	0.21 377	0.20 176	0.20 250	0.31 395	0.19 221

CroCo-Stereo Lap2	0.44 106	0.34 335	0.77 280	0.61 358	0.79 496	0.28 10	0.35 116	0.75 71	0.71 151	0.38 45	0.50 72	0.72 193	0.55 188	0.57 48	0.47 232	0.17 105	0.18 319	0.19 139	0.16 157	0.21 243	0.20 254

TANstereo	0.44 106	0.21 30	0.44 41	0.41 49	0.21 9	0.65 219	0.26 45	0.79 86	0.83 186	0.93 209	0.98 203	0.51 111	0.46 125	0.54 36	0.35 115	0.18 144	0.24 416	0.16 54	0.13 67	0.16 63	0.26 359

HART	0.45 114	0.22 49	0.54 110	0.50 174	0.26 69	0.41 38	0.29 63	1.03 183	0.50 71	0.58 128	1.45 398	0.61 157	0.35 65	1.08 214	0.30 50	0.15 40	0.13 117	0.19 139	0.14 97	0.19 168	0.14 65

StereoAnything_RVC	0.45 114	1.43 546	0.48 68	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 13	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 74	1.27 260	0.22 1	0.21 256	0.11 30	0.14 2	0.10 2	2.37 552	0.11 2

tt45	0.45 114	0.23 62	0.46 62	0.45 100	0.33 224	0.79 297	0.32 89	0.78 81	0.41 43	0.51 116	0.44 46	0.49 100	0.37 79	2.14 407	0.34 105	0.16 62	0.13 117	0.19 139	0.16 157	0.17 94	0.18 181

IGEV-Stereo+	0.45 114	0.21 30	0.43 39	0.41 49	0.39 298	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 29	0.26 5	0.25 7	0.31 40	0.41 95	1.43 304	0.30 50	0.17 105	0.12 56	0.15 24	0.11 9	1.16 541	1.70 555

WCG-NET（raft）	0.45 114	0.21 30	0.55 120	0.40 41	0.24 42	0.50 106	0.36 132	0.73 66	1.09 295	0.71 155	0.76 147	0.92 272	0.51 165	0.84 139	0.34 105	0.16 62	0.12 56	0.15 24	0.14 97	0.14 21	0.14 65

MIF-Stereo (partial)	0.45 114	0.25 110	0.70 213	0.50 174	0.52 400	0.35 20	0.26 45	0.91 131	0.59 108	0.45 79	0.71 133	0.51 111	0.51 165	1.11 221	0.45 211	0.20 222	0.16 268	0.23 278	0.20 250	0.24 307	0.18 181

testlalala	0.45 114	0.28 185	0.59 147	0.42 56	0.39 298	0.71 256	0.39 173	1.08 218	0.45 55	1.24 353	0.80 162	0.61 157	0.36 74	0.54 36	0.33 88	0.20 222	0.13 117	0.18 116	0.12 43	0.15 43	0.15 99

SCV	0.46 121	0.26 133	0.55 120	0.47 119	0.25 59	0.39 32	0.38 158	1.98 470	0.60 109	0.35 29	0.48 61	0.55 129	0.36 74	1.28 262	0.32 72	0.24 324	0.12 56	0.17 81	0.13 67	0.18 125	0.14 65

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 121	0.36 366	0.71 225	0.47 119	0.36 256	0.67 232	0.35 116	0.78 81	1.12 308	0.61 139	0.62 106	0.39 61	0.39 88	0.71 96	0.39 156	0.20 222	0.17 297	0.22 240	0.18 196	0.23 292	0.19 221

IGEVStereo-DCA	0.46 121	0.28 185	0.56 124	0.43 63	0.33 224	0.49 92	0.42 201	0.87 115	0.50 71	0.47 88	0.48 61	0.48 92	0.46 125	2.03 397	0.30 50	0.19 185	0.14 170	0.19 139	0.15 115	0.16 63	0.18 181

rrr	0.46 121	0.28 185	0.73 243	0.43 63	0.33 224	0.49 92	0.38 158	0.76 74	0.50 71	0.47 88	0.48 61	0.48 92	0.46 125	2.03 397	0.30 50	0.19 185	0.14 170	0.19 139	0.15 115	0.16 63	0.16 130

plain	0.46 121	0.27 163	1.01 379	0.50 174	0.40 309	0.35 20	0.37 151	0.87 115	0.56 98	0.43 67	0.76 147	0.42 63	0.40 92	1.13 226	0.45 211	0.21 256	0.15 228	0.24 298	0.19 218	0.24 307	0.16 130

XX-TBD	0.46 121	0.70 495	0.35 1	0.79 480	0.25 59	0.58 168	0.26 45	0.69 55	1.27 402	0.76 163	1.00 209	0.45 76	0.33 50	0.47 19	0.37 137	0.19 185	0.15 228	0.15 24	0.11 9	0.17 94	0.14 65

PMTNet	0.46 121	0.21 30	0.38 8	0.37 13	0.23 26	0.71 256	0.27 52	0.74 70	1.04 268	0.64 144	0.70 130	0.55 129	0.47 134	0.86 148	0.35 115	1.00 539	0.13 117	0.15 24	0.10 2	0.15 43	0.13 38

rvit_stereo_0083	0.47 128	0.33 311	0.81 297	0.56 297	0.36 256	0.50 106	0.44 234	0.68 54	0.95 224	0.49 103	0.57 95	0.55 129	0.49 154	0.88 153	0.46 225	0.25 351	0.25 425	0.24 298	0.20 250	0.24 307	0.17 156

rvit_stereo_ft	0.47 128	0.35 356	0.87 324	0.67 421	0.42 322	0.40 34	0.59 371	0.81 99	0.74 158	0.46 84	0.55 89	0.57 140	0.49 154	0.65 81	0.50 251	0.25 351	0.17 297	0.22 240	0.22 323	0.24 307	0.17 156

RAFT-Stereo-weight	0.47 128	0.24 81	0.53 104	0.48 146	0.27 94	0.60 181	0.35 116	1.02 178	1.07 281	0.99 228	0.78 151	0.76 201	0.28 26	0.76 110	0.36 125	0.16 62	0.12 56	0.17 81	0.15 115	0.16 63	0.15 99

CAS++	0.47 128	0.31 273	0.56 124	0.47 119	0.32 203	0.42 45	0.28 58	1.76 404	0.72 152	0.71 155	0.72 137	0.37 57	0.28 26	0.69 88	0.33 88	0.27 390	0.22 395	0.26 356	0.21 294	0.29 375	0.19 221
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 128	0.26 133	0.64 171	0.50 174	0.29 136	0.53 136	0.33 96	1.05 197	0.77 169	0.84 189	1.00 209	0.55 129	0.37 79	0.81 131	0.40 163	0.17 105	0.12 56	0.22 240	0.20 250	0.19 168	0.15 99

CREStereo++_RVC	0.47 128	0.21 30	0.38 8	0.45 100	0.38 288	0.45 64	0.25 34	0.75 71	1.29 411	0.80 176	1.21 311	0.47 87	0.37 79	0.53 33	0.44 198	0.16 62	0.11 30	0.15 24	0.80 543	0.18 125	0.11 2
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
xyz-stereo-finetune	0.48 134	0.25 110	0.54 110	0.42 56	0.23 26	0.80 305	0.42 201	0.80 94	0.80 177	0.61 139	0.62 106	0.54 125	0.43 106	1.70 357	0.58 289	0.15 40	0.15 228	0.19 139	0.15 115	0.16 63	0.15 99

999	0.48 134	0.22 49	0.49 75	0.48 146	0.34 242	0.75 272	0.31 80	0.85 112	0.55 95	0.37 39	0.48 61	0.50 107	0.36 74	2.45 434	0.39 156	0.16 62	0.13 117	0.18 116	0.15 115	0.16 63	0.19 221

model_zeroshot	0.48 134	0.29 220	0.86 313	0.51 206	0.36 256	0.69 244	0.37 151	1.12 232	0.62 112	0.85 194	0.84 167	0.66 175	0.37 79	0.73 103	0.34 105	0.20 222	0.16 268	0.19 139	0.16 157	0.17 94	0.16 130

MyStereo07	0.48 134	0.29 220	0.50 82	0.55 284	0.45 347	0.59 173	0.79 431	1.05 197	0.51 80	0.48 96	0.53 80	0.43 66	0.55 188	1.30 267	0.34 105	0.17 105	0.16 268	0.24 298	0.20 250	0.23 292	0.20 254

4D-IteraStereo	0.48 134	0.24 81	0.76 273	0.50 174	0.44 340	0.66 228	0.31 80	0.87 115	1.02 259	1.03 244	0.72 137	0.78 208	0.32 46	0.64 74	0.37 137	0.17 105	0.11 30	0.23 278	0.19 218	0.19 168	0.13 38

CES	0.48 134	0.20 11	0.37 5	0.39 33	1.39 547	0.55 153	0.35 116	0.98 165	0.66 136	0.44 71	0.66 115	0.35 50	0.27 22	0.56 43	0.33 88	0.15 40	0.13 117	0.15 24	0.10 2	0.19 168	1.46 550

MM-Stereo_test1	0.49 140	0.24 81	0.56 124	0.51 206	0.30 158	0.50 106	0.54 321	0.91 131	1.03 263	0.84 189	0.69 126	0.54 125	0.60 215	1.16 233	0.33 88	0.18 144	0.16 268	0.20 176	0.17 178	0.19 168	0.15 99

GCAP-BAT	0.49 140	0.31 273	0.64 171	0.41 49	0.46 359	0.70 251	0.35 116	0.77 77	0.64 119	0.86 196	1.00 209	0.77 204	0.37 79	1.18 239	0.36 125	0.18 144	0.14 170	0.18 116	0.13 67	0.17 94	0.15 99

AE-Stereo	0.49 140	0.27 163	0.67 190	0.60 344	0.39 298	0.67 232	0.46 259	1.18 247	1.09 295	0.47 88	0.75 145	0.69 185	0.47 134	0.59 52	0.40 163	0.16 62	0.15 228	0.21 211	0.20 250	0.19 168	0.15 99

sCroCo_RVC	0.49 140	0.40 391	1.02 386	0.65 402	0.60 439	0.52 127	0.40 181	0.83 108	0.61 110	0.44 71	0.74 143	0.49 100	0.50 160	0.63 73	0.48 237	0.26 374	0.27 440	0.23 278	0.22 323	0.29 375	0.25 335

MM-Stereo_test3	0.50 144	0.24 81	0.54 110	0.54 260	0.74 480	0.49 92	0.53 315	1.09 220	1.05 272	0.62 142	0.95 190	0.61 157	0.42 99	0.77 113	0.38 148	0.20 222	0.17 297	0.20 176	0.16 157	0.18 125	0.18 181

RCA-Stereo	0.50 144	0.23 62	0.58 140	0.48 146	0.33 224	0.55 153	0.45 252	0.97 161	1.38 454	0.68 150	1.05 238	0.63 165	0.80 300	0.59 52	0.32 72	0.17 105	0.12 56	0.17 81	0.14 97	0.16 63	0.14 65

knoymous	0.51 146	0.29 220	0.47 65	0.43 63	0.30 158	0.55 153	0.55 339	1.02 178	0.77 169	0.98 225	0.85 169	0.94 277	0.56 193	0.85 144	0.45 211	0.20 222	0.14 170	0.26 356	0.14 97	0.23 292	0.23 309

tg	0.52 147	0.24 81	0.61 155	0.49 162	0.30 158	0.90 339	0.29 63	1.07 212	0.83 186	0.83 186	1.02 223	0.62 162	0.43 106	1.35 280	0.41 174	0.17 105	0.12 56	0.22 240	0.20 250	0.17 94	0.15 99

11t1	0.52 147	0.28 185	0.68 194	0.51 206	0.28 119	0.83 321	0.39 173	1.22 267	0.63 115	0.84 189	0.74 143	0.68 180	0.68 249	0.91 161	0.57 286	0.21 256	0.18 319	0.19 139	0.16 157	0.20 202	0.21 271

LL-Strereo2	0.52 147	0.33 311	0.69 207	0.52 227	0.37 271	0.70 251	0.30 73	1.13 235	0.67 137	0.94 214	0.78 151	0.91 263	0.42 99	1.05 205	0.42 185	0.17 105	0.16 268	0.29 399	0.25 374	0.21 243	0.16 130

Selective-RAFT	0.52 147	0.28 185	0.79 291	0.55 284	0.27 94	0.91 343	0.33 96	0.80 94	0.88 200	0.58 128	0.63 108	0.81 218	0.77 283	1.29 266	0.48 237	0.19 185	0.14 170	0.17 81	0.15 115	0.19 168	0.17 156

HUI-Stereo	0.52 147	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.65 219	0.30 73	1.04 189	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.83 230	0.60 215	0.79 122	0.45 211	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

test-1	0.52 147	0.26 133	1.04 394	0.56 297	0.32 203	0.61 187	0.38 158	1.10 223	0.91 212	0.78 171	1.01 215	0.77 204	0.52 170	0.60 64	0.42 185	0.17 105	0.14 170	0.20 176	0.17 178	0.20 202	0.23 309

rafts_anoy	0.52 147	0.29 220	0.59 147	0.59 332	0.50 376	0.53 136	0.40 181	1.11 230	1.03 263	0.84 189	0.83 165	0.68 180	0.54 181	0.72 99	0.51 256	0.19 185	0.14 170	0.24 298	0.26 391	0.21 243	0.18 181

s12784h	0.52 147	0.20 11	0.38 8	0.41 49	0.19 1	0.96 365	0.34 108	1.17 242	1.25 391	0.81 180	0.90 179	0.63 165	0.50 160	1.45 308	0.42 185	0.14 32	0.12 56	0.17 81	0.11 9	0.18 125	0.11 2

raftrobust	0.52 147	0.25 110	0.56 124	0.65 402	0.52 400	0.49 92	0.34 108	0.98 165	0.91 212	1.30 382	0.87 173	0.63 165	0.81 304	0.78 118	0.41 174	0.19 185	0.15 228	0.16 54	0.14 97	0.15 43	0.16 130

Gwc-CoAtRS	0.52 147	0.24 81	0.68 194	0.48 146	0.29 136	0.64 203	0.25 34	1.16 240	1.08 287	1.01 236	1.00 209	1.12 343	0.56 193	0.69 88	0.37 137	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.15 115	0.15 43	0.15 99

rvit_0105_6	0.53 157	0.37 373	0.98 369	0.65 402	0.38 288	0.51 123	0.51 296	0.77 77	1.20 367	0.54 122	0.55 89	0.65 171	0.53 176	0.94 172	0.44 198	0.32 435	0.32 476	0.28 388	0.24 359	0.28 364	0.21 271

gcap-zeroshot	0.53 157	0.28 185	0.89 337	0.49 162	0.28 119	0.76 278	0.37 151	1.34 289	0.73 156	0.89 199	0.67 119	1.35 399	0.51 165	0.79 122	0.33 88	0.18 144	0.15 228	0.18 116	0.15 115	0.17 94	0.16 130

IGEV_Zeroshot_test	0.53 157	0.30 240	0.99 370	0.56 297	0.35 246	0.41 38	0.32 89	1.37 295	0.63 115	1.00 233	1.09 254	0.95 285	0.41 95	0.83 136	0.39 156	0.18 144	0.12 56	0.19 139	0.18 196	0.19 168	0.17 156

EKT-Stereo	0.53 157	0.30 240	0.73 243	0.58 319	0.60 439	0.51 123	0.48 277	0.94 148	0.90 207	0.71 155	0.88 175	0.77 204	0.43 106	1.07 210	0.40 163	0.22 282	0.16 268	0.21 211	0.18 196	0.20 202	0.22 289

Any-RAFT	0.53 157	0.24 81	0.47 65	0.47 119	0.27 94	1.00 377	0.25 34	1.58 355	1.05 272	0.85 194	0.99 205	1.06 320	0.47 134	0.70 92	0.32 72	0.18 144	0.13 117	0.16 54	0.13 67	0.16 63	0.16 130

anonymousdsp2	0.53 157	0.27 163	0.74 259	0.48 146	0.29 136	0.76 278	0.47 266	1.61 363	0.82 185	0.77 168	0.77 149	0.75 197	0.47 134	1.03 197	0.40 163	0.18 144	0.13 117	0.18 116	0.13 67	0.19 168	0.18 181

fff	0.53 157	0.24 81	0.70 213	0.43 63	0.24 42	0.48 80	0.36 132	1.07 212	1.25 391	1.10 266	1.02 223	0.57 140	1.06 419	0.73 103	0.52 263	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.13 67	0.15 43	0.19 221

test_4	0.53 157	0.22 49	0.56 124	0.54 260	0.32 203	0.64 203	0.39 173	0.80 94	0.62 112	0.92 208	1.87 483	0.68 180	0.42 99	1.16 233	0.37 137	0.15 40	0.13 117	0.20 176	0.22 323	0.20 202	0.15 99

GMOStereo	0.53 157	0.26 133	0.65 178	0.50 174	0.29 136	0.52 127	0.43 220	0.89 124	0.96 229	1.41 430	1.14 280	0.85 239	0.56 193	0.59 52	0.38 148	0.16 62	0.14 170	0.24 298	0.21 294	0.20 202	0.15 99

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test-v	0.53 157	0.26 133	0.65 178	0.50 174	0.29 136	0.52 127	0.43 220	0.89 124	0.96 229	1.41 430	1.14 280	0.85 239	0.56 193	0.59 52	0.38 148	0.16 62	0.14 170	0.24 298	0.21 294	0.20 202	0.15 99

test-2	0.53 157	0.26 133	0.65 178	0.50 174	0.29 136	0.52 127	0.43 220	0.89 124	0.96 229	1.41 430	1.14 280	0.85 239	0.56 193	0.59 52	0.38 148	0.16 62	0.14 170	0.24 298	0.21 294	0.20 202	0.15 99

raft+_RVC	0.53 157	0.26 133	0.54 110	0.60 344	0.47 364	0.54 144	0.54 321	1.27 277	0.99 248	0.76 163	1.03 233	0.70 189	0.56 193	0.93 169	0.47 232	0.18 144	0.14 170	0.19 139	0.18 196	0.18 125	0.15 99

csc	0.53 157	0.24 81	0.70 213	0.43 63	0.24 42	0.48 80	0.36 132	1.07 212	1.25 391	1.10 266	1.02 223	0.57 140	1.06 419	0.73 103	0.52 263	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.13 67	0.15 43	0.19 221

cscssc	0.53 157	0.24 81	0.70 213	0.43 63	0.24 42	0.48 80	0.36 132	1.07 212	1.25 391	1.10 266	1.02 223	0.57 140	1.06 419	0.73 103	0.52 263	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.13 67	0.15 43	0.19 221

1test111	0.54 172	0.31 273	0.50 82	0.54 260	0.26 69	1.18 414	0.51 296	1.42 307	0.78 172	0.58 128	0.79 157	0.48 92	0.88 342	0.88 153	0.59 292	0.20 222	0.12 56	0.25 337	0.15 115	0.22 267	0.21 271

RAFT-Test	0.54 172	0.25 110	0.64 171	0.47 119	0.30 158	0.97 369	0.27 52	1.24 273	0.81 180	0.96 218	1.12 271	1.28 384	0.48 146	0.71 96	0.36 125	0.17 105	0.13 117	0.17 81	0.14 97	0.16 63	0.16 130

DCANet-4	0.54 172	0.26 133	1.07 404	0.42 56	0.24 42	0.48 80	0.36 132	0.99 167	1.30 417	1.10 266	1.02 223	0.56 137	0.75 271	0.73 103	0.52 263	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.13 67	0.15 43	0.19 221

x	0.54 172	0.31 273	0.61 155	0.47 119	0.30 158	0.67 232	0.47 266	1.53 343	0.79 176	0.81 180	0.83 165	0.78 208	0.70 257	0.70 92	0.62 305	0.21 256	0.19 337	0.22 240	0.19 218	0.21 243	0.20 254

test-3	0.54 172	0.22 49	0.68 194	0.47 119	0.27 94	0.58 168	0.35 116	0.92 134	1.00 253	1.32 396	0.69 126	0.87 247	0.45 118	1.68 355	0.37 137	0.16 62	0.11 30	0.20 176	0.16 157	0.17 94	0.13 38

test_1	0.54 172	0.22 49	0.68 194	0.47 119	0.27 94	0.58 168	0.35 116	0.92 134	1.00 253	1.28 368	0.68 122	0.87 247	0.45 118	1.67 350	0.37 137	0.16 62	0.11 30	0.20 176	0.16 157	0.17 94	0.13 38

PSM-adaLoss	0.54 172	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.65 219	0.41 197	1.04 189	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.82 223	0.61 224	1.06 206	0.45 211	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

ROB_FTStereo_v2	0.54 172	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.64 203	0.42 201	1.05 197	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.83 230	0.60 215	1.12 224	0.46 225	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

ROB_FTStereo	0.54 172	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.64 203	0.25 34	1.05 197	0.64 119	1.12 274	0.95 190	0.82 223	0.61 224	1.15 229	0.45 211	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

cross-raft	0.54 172	0.25 110	0.61 155	0.52 227	0.29 136	0.68 239	0.37 151	1.46 318	0.76 165	1.01 236	1.06 240	1.28 384	0.46 125	0.71 96	0.35 115	0.15 40	0.12 56	0.18 116	0.16 157	0.19 168	0.14 65

RAFT-IKP	0.54 172	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.59 173	0.36 132	1.04 189	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.83 230	0.61 224	1.22 246	0.45 211	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

RALCasStereoNet	0.54 172	0.30 240	0.66 185	0.59 332	0.51 388	0.61 187	0.52 307	0.94 148	0.93 219	0.70 153	1.01 215	0.78 208	0.44 114	1.33 275	0.47 232	0.20 222	0.16 268	0.18 116	0.16 157	0.20 202	0.19 221

DCANet	0.54 172	0.24 81	0.70 213	0.43 63	0.24 42	0.49 92	0.36 132	1.05 197	1.30 417	1.12 274	1.03 233	0.58 145	0.92 355	0.81 131	0.52 263	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.13 67	0.18 125	0.19 221

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 172	0.25 110	0.68 194	0.43 63	0.24 42	0.40 34	0.34 108	1.04 189	1.09 295	1.32 396	1.60 439	0.80 214	0.68 249	0.67 86	0.39 156	0.13 22	0.10 9	0.18 116	0.17 178	0.17 94	0.13 38

CFNet-RSSM	0.54 172	0.24 81	0.70 213	0.48 146	0.28 119	0.60 181	0.27 52	1.49 324	1.14 323	1.06 248	0.93 186	1.08 326	0.54 181	0.70 92	0.35 115	0.16 62	0.12 56	0.17 81	0.15 115	0.16 63	0.14 65

MSKI-zero shot	0.55 187	0.26 133	0.57 134	0.51 206	0.26 69	0.69 244	0.28 58	1.18 247	0.64 119	0.91 206	1.32 355	0.82 223	0.33 50	1.92 385	0.32 72	0.17 105	0.12 56	0.17 81	0.13 67	0.16 63	0.16 130

test_3	0.55 187	0.23 62	0.71 225	0.53 245	0.28 119	0.61 187	0.40 181	0.92 134	1.05 272	1.19 326	0.68 122	0.93 274	0.44 114	1.67 350	0.39 156	0.15 40	0.12 56	0.22 240	0.19 218	0.21 243	0.14 65

Patchmatch Stereo++	0.55 187	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.65 219	0.29 63	1.05 197	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.83 230	0.60 215	1.37 286	0.45 211	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181
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
DeepStereo_RVC	0.55 187	0.29 220	0.72 231	0.51 206	0.30 158	0.59 173	0.33 96	1.03 183	0.70 146	1.16 308	0.93 186	0.83 230	0.94 369	0.96 175	0.54 276	0.21 256	0.14 170	0.21 211	0.19 218	0.24 307	0.24 323

iRAFT	0.55 187	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.65 219	0.29 63	1.05 197	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.83 230	0.60 215	1.37 286	0.45 211	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

CRE-IMP	0.55 187	0.30 240	0.74 259	0.52 227	0.29 136	0.79 297	0.25 34	1.04 189	0.72 152	1.09 258	0.95 190	0.81 218	0.57 202	1.10 218	0.50 251	0.21 256	0.14 170	0.23 278	0.19 218	0.28 364	0.22 289

sAnonymous2	0.55 187	0.56 458	1.46 472	0.60 344	0.51 388	0.48 80	0.52 307	0.79 86	0.68 141	0.50 111	0.67 119	0.46 80	0.62 229	0.59 52	0.40 163	0.22 282	0.17 297	0.22 240	0.21 294	0.86 529	0.56 502

CroCo_RVC	0.55 187	0.56 458	1.46 472	0.60 344	0.51 388	0.48 80	0.52 307	0.79 86	0.68 141	0.50 111	0.67 119	0.46 80	0.62 229	0.59 52	0.40 163	0.22 282	0.17 297	0.22 240	0.21 294	0.86 529	0.56 502

GMStereo	0.55 187	0.45 416	0.94 354	0.50 174	0.32 203	0.64 203	0.43 220	1.00 171	1.40 464	0.82 184	0.73 139	0.51 111	0.45 118	0.85 144	0.55 280	0.24 324	0.15 228	0.20 176	0.21 294	0.31 395	0.24 323
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 196	0.25 110	0.55 120	0.64 388	0.78 493	0.80 305	0.36 132	1.18 247	1.34 432	0.57 126	0.88 175	0.61 157	0.50 160	1.12 224	0.35 115	0.17 105	0.17 297	0.22 240	0.24 359	0.18 125	0.23 309

rvit_0105_4	0.56 196	0.38 380	1.06 399	0.66 409	0.38 288	0.53 136	0.53 315	0.84 111	1.17 347	0.56 125	0.61 103	0.72 193	0.59 212	0.98 184	0.45 211	0.32 435	0.33 481	0.29 399	0.25 374	0.29 375	0.23 309

H2IRNET	0.56 196	0.26 133	0.66 185	0.47 119	0.35 246	0.41 38	0.26 45	0.92 134	1.17 347	0.61 139	1.28 339	1.08 326	0.86 332	0.99 188	0.63 309	0.19 185	0.16 268	0.22 240	0.25 374	0.21 243	0.18 181

ACVNet-DCA	0.56 196	0.31 273	0.50 82	0.54 260	0.26 69	1.18 414	0.51 296	1.42 307	0.78 172	0.58 128	0.79 157	0.48 92	0.88 342	1.46 310	0.32 72	0.20 222	0.12 56	0.25 337	0.15 115	0.22 267	0.21 271

riskmin	0.56 196	0.27 163	0.60 152	0.43 63	0.31 184	0.83 321	0.42 201	1.14 236	1.04 268	0.73 161	0.75 145	1.11 342	1.01 403	0.81 131	0.51 256	0.20 222	0.14 170	0.24 298	0.15 115	0.24 307	0.25 335

MIPNet	0.56 196	0.28 185	0.94 354	0.49 162	0.33 224	0.66 228	0.38 158	1.35 292	1.08 287	1.06 248	0.92 183	0.60 153	0.79 294	0.73 103	0.52 263	0.17 105	0.14 170	0.19 139	0.16 157	0.18 125	0.17 156

iGMRVC	0.56 196	0.30 240	0.73 243	0.50 174	0.27 94	0.65 219	0.38 158	1.05 197	0.64 119	1.12 274	0.96 193	0.83 230	0.60 215	1.52 321	0.46 225	0.22 282	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.26 331	0.18 181

AIO-test2	0.57 203	0.28 185	0.63 164	0.61 358	0.58 428	0.79 297	0.51 296	1.18 247	1.40 464	0.63 143	1.15 288	0.51 111	0.43 106	1.09 215	0.35 115	0.21 256	0.17 297	0.26 356	0.30 444	0.20 202	0.19 221

MIM_Stereo	0.57 203	0.24 81	0.92 348	0.46 108	0.30 158	0.54 144	0.28 58	1.27 277	0.75 159	1.00 233	1.16 293	0.93 274	0.53 176	1.45 308	0.61 302	0.16 62	0.16 268	0.20 176	0.19 218	0.17 94	0.14 65

qqq	0.57 203	0.34 335	0.71 225	0.47 119	0.27 94	0.64 203	0.62 380	1.42 307	0.78 172	0.80 176	0.92 183	0.95 285	0.77 283	0.88 153	0.59 292	0.21 256	0.20 355	0.24 298	0.23 346	0.22 267	0.21 271

ADStereo(finetuned)	0.57 203	0.24 81	1.06 399	0.43 63	0.24 42	0.49 92	0.35 116	1.05 197	1.30 417	1.12 274	1.03 233	0.58 145	1.20 450	0.84 139	0.51 256	0.16 62	0.13 117	0.17 81	0.13 67	0.18 125	0.19 221

R-Stereo Train	0.57 203	0.26 133	0.63 164	0.54 260	0.36 256	0.69 244	0.54 321	1.22 267	0.72 152	1.61 474	1.50 415	0.75 197	0.53 176	0.64 74	0.44 198	0.18 144	0.15 228	0.17 81	0.15 115	0.17 94	0.17 156

RAFT-Stereo	0.57 203	0.26 133	0.63 164	0.54 260	0.36 256	0.69 244	0.54 321	1.22 267	0.72 152	1.61 474	1.50 415	0.75 197	0.53 176	0.64 74	0.44 198	0.18 144	0.15 228	0.17 81	0.15 115	0.17 94	0.17 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 209	0.27 163	0.57 134	0.40 41	0.24 42	1.09 396	0.32 89	0.79 86	0.53 91	0.65 146	1.07 244	0.58 145	0.80 300	2.47 439	0.80 366	0.16 62	0.15 228	0.21 211	0.17 178	0.16 63	0.17 156

rvit_0105_5	0.58 209	0.39 385	1.05 395	0.66 409	0.37 271	0.58 168	0.56 347	0.94 148	1.18 354	0.64 144	0.68 122	0.75 197	0.63 234	0.88 153	0.50 251	0.32 435	0.32 476	0.30 412	0.27 402	0.28 364	0.25 335

testlalala2	0.58 209	0.27 163	0.68 194	1.72 548	1.27 545	0.68 239	0.42 201	0.93 141	0.70 146	0.90 201	0.93 186	0.76 201	0.34 57	0.52 30	0.40 163	0.18 144	0.15 228	0.17 81	0.13 67	0.17 94	0.17 156

RAFT+CT+SA	0.58 209	0.29 220	0.60 152	0.66 409	0.37 271	0.42 45	0.55 339	1.27 277	1.03 263	0.70 153	1.22 313	0.60 153	0.70 257	1.64 344	0.41 174	0.18 144	0.13 117	0.22 240	0.22 323	0.21 243	0.18 181

IPLGR	0.58 209	0.27 163	1.14 424	0.48 146	0.28 119	0.65 219	0.33 96	1.22 267	1.13 320	1.18 322	1.05 238	0.69 185	0.66 247	0.96 175	0.52 263	0.17 105	0.15 228	0.20 176	0.17 178	0.20 202	0.18 181

AFF-stereo	0.58 209	0.25 110	0.64 171	0.46 108	0.29 136	0.34 18	0.38 158	1.15 238	1.14 323	1.17 317	1.60 439	1.10 338	0.71 262	0.97 183	0.43 195	0.13 22	0.11 30	0.19 139	0.19 218	0.17 94	0.14 65

dd	0.59 215	0.48 427	0.97 366	0.55 284	0.32 203	0.64 203	0.47 266	1.02 178	1.34 432	0.78 171	0.86 170	0.58 145	0.54 181	1.01 193	0.86 383	0.28 404	0.18 319	0.26 356	0.19 218	0.32 404	0.24 323

PFNet+	0.59 215	0.28 185	0.77 280	0.53 245	0.30 158	0.59 173	0.31 80	0.92 134	1.14 323	1.33 404	1.10 258	0.79 212	0.57 202	1.31 268	0.49 245	0.25 351	0.17 297	0.28 388	0.26 391	0.21 243	0.25 335

AnonymousM	0.59 215	1.11 531	0.41 25	0.44 86	0.32 203	0.43 54	0.47 266	1.05 197	0.64 119	0.98 225	0.63 108	0.67 178	0.43 106	0.59 52	0.41 174	0.20 222	0.15 228	1.84 554	0.84 545	0.14 21	0.13 38

GANet-ADL	0.60 218	0.35 356	0.72 231	0.64 388	0.40 309	0.68 239	0.51 296	1.49 324	1.12 308	0.95 216	1.08 249	0.91 263	0.57 202	0.76 110	0.55 280	0.26 374	0.18 319	0.18 116	0.16 157	0.23 292	0.25 335

TRStereo	0.60 218	0.60 476	0.97 366	0.74 466	0.67 461	0.46 69	0.38 158	1.85 434	0.89 203	0.79 174	0.80 162	0.88 251	0.39 88	1.10 218	0.41 174	0.23 309	0.15 228	0.23 278	0.24 359	0.17 94	0.15 99

NRIStereo	0.60 218	0.29 220	0.69 207	0.53 245	0.28 119	0.63 200	0.33 96	1.08 218	0.87 196	1.14 292	0.87 173	0.91 263	0.59 212	2.24 418	0.49 245	0.20 222	0.14 170	0.21 211	0.19 218	0.21 243	0.17 156

RALAANet	0.60 218	0.33 311	0.87 324	0.62 370	0.50 376	0.69 244	0.31 80	1.21 259	1.06 276	1.09 258	1.16 293	0.88 251	0.46 125	1.22 246	0.42 185	0.19 185	0.15 228	0.21 211	0.17 178	0.27 345	0.17 156

111	0.60 218	0.23 62	0.70 213	0.43 63	0.24 42	0.72 259	0.42 201	1.18 247	1.41 469	0.80 176	1.38 378	1.10 338	0.79 294	0.96 175	0.58 289	0.18 144	0.13 117	0.17 81	0.15 115	0.17 94	0.19 221

FENet	0.60 218	0.28 185	0.63 164	0.54 260	0.33 224	0.83 321	0.38 158	1.27 277	1.07 281	1.00 233	0.86 170	0.99 301	0.85 324	0.96 175	0.68 324	0.22 282	0.15 228	0.23 278	0.20 250	0.22 267	0.23 309

test_sample1	0.61 224	0.29 220	0.75 263	0.50 174	0.31 184	0.76 278	0.48 277	1.59 356	0.84 190	0.90 201	0.94 189	0.88 251	0.95 374	1.16 233	0.67 320	0.22 282	0.18 319	0.20 176	0.19 218	0.21 243	0.21 271

MyStereo06	0.61 224	0.28 185	0.95 358	0.56 297	0.46 359	0.61 187	0.73 415	1.78 412	0.67 137	1.03 244	1.12 271	1.13 348	0.56 193	0.78 118	0.41 174	0.17 105	0.16 268	0.23 278	0.20 250	0.22 267	0.20 254

ACRE	0.61 224	0.33 311	1.01 379	0.58 319	0.49 369	0.75 272	0.47 266	1.06 210	0.95 224	1.37 416	1.55 426	0.62 162	0.46 125	0.83 136	0.70 328	0.23 309	0.15 228	0.19 139	0.16 157	0.18 125	0.21 271

Anonymous3	0.61 224	0.44 409	1.11 416	0.59 332	0.49 369	0.93 354	0.65 389	0.93 141	0.81 180	0.72 160	0.88 175	0.65 171	0.69 252	1.06 206	0.53 270	0.35 461	0.30 462	0.26 356	0.26 391	0.31 395	0.27 369

test_sample2	0.62 228	0.29 220	0.74 259	0.50 174	0.28 119	0.80 305	0.61 377	1.61 363	1.00 253	0.88 198	0.99 205	0.94 277	0.83 317	1.16 233	0.51 256	0.23 309	0.18 319	0.22 240	0.21 294	0.23 292	0.22 289

tt1	0.62 228	0.32 289	0.51 90	0.54 260	0.26 69	1.16 411	0.48 277	0.95 153	2.47 537	0.57 126	0.77 149	0.49 100	0.81 304	1.55 329	0.32 72	0.20 222	0.12 56	0.24 298	0.15 115	0.19 168	0.20 254

CIPLG	0.62 228	0.33 311	0.96 364	0.58 319	0.50 376	0.75 272	0.48 277	1.05 197	0.96 229	1.40 428	1.57 434	0.64 168	0.48 146	0.89 158	0.70 328	0.23 309	0.15 228	0.19 139	0.16 157	0.19 168	0.21 271

IPLGR_C	0.62 228	0.33 311	0.99 370	0.58 319	0.49 369	0.76 278	0.48 277	1.10 223	0.96 229	1.40 428	1.56 430	0.62 162	0.48 146	0.80 125	0.71 333	0.23 309	0.15 228	0.19 139	0.16 157	0.19 168	0.21 271

HHNet	0.62 228	0.26 133	0.63 164	0.43 63	0.45 347	0.50 106	0.58 362	1.07 212	1.01 256	1.25 359	2.23 507	0.70 189	0.61 224	1.07 210	0.47 232	0.20 222	0.13 117	0.23 278	0.19 218	0.19 168	0.30 401

Pruner-Stereo	0.62 228	0.29 220	0.70 213	0.61 358	0.31 184	0.63 200	0.43 220	1.17 242	0.99 248	1.53 456	1.08 249	0.95 285	0.55 188	1.35 280	0.51 256	0.23 309	0.14 170	0.24 298	0.21 294	0.21 243	0.23 309

DIP-Stereo	0.62 228	0.30 240	0.83 305	0.48 146	0.36 256	0.95 359	0.33 96	2.37 532	0.67 137	1.25 359	1.00 209	0.68 180	0.51 165	0.91 161	0.61 302	0.18 144	0.15 228	0.21 211	0.17 178	0.19 168	0.19 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 235	0.34 335	0.82 300	0.62 370	0.65 454	0.81 314	0.41 197	1.44 314	1.07 281	0.86 196	1.14 280	0.61 157	0.69 252	0.80 125	0.53 270	0.28 404	0.19 337	0.47 502	0.21 294	0.35 420	0.25 335

rvit_0105_3	0.63 235	0.44 409	1.08 408	0.72 454	0.40 309	0.64 203	0.71 411	1.03 183	1.17 347	0.82 184	0.70 130	0.80 214	0.70 257	0.91 161	0.56 283	0.35 461	0.34 482	0.34 452	0.32 459	0.27 345	0.28 381

mmm	0.63 235	0.35 356	0.72 231	0.51 206	0.30 158	0.86 333	0.54 321	1.59 356	0.86 192	1.07 251	1.38 378	0.79 212	0.75 271	0.91 161	0.58 289	0.22 282	0.18 319	0.29 399	0.25 374	0.25 319	0.23 309

HH	0.63 235	0.30 240	0.77 280	0.50 174	0.32 203	0.49 92	0.46 259	1.65 372	0.64 119	0.69 151	1.09 254	1.63 452	0.85 324	1.90 383	0.37 137	0.18 144	0.13 117	0.19 139	0.17 178	0.19 168	0.16 130

HanStereo	0.63 235	0.30 240	0.77 280	0.50 174	0.32 203	0.49 92	0.46 259	1.65 372	0.64 119	0.69 151	1.09 254	1.63 452	0.85 324	1.90 383	0.37 137	0.18 144	0.13 117	0.19 139	0.17 178	0.19 168	0.16 130

CAS	0.63 235	0.18 1	0.37 5	2.27 554	0.84 507	0.57 165	0.54 321	0.79 86	0.62 112	0.48 96	0.70 130	0.36 52	0.26 20	0.45 12	0.35 115	2.24 556	0.10 9	0.14 2	0.09 1	0.15 43	1.06 544

TestStereo1	0.63 235	0.28 185	0.75 263	0.76 473	0.31 184	0.48 80	0.43 220	1.30 282	1.21 373	0.97 221	1.31 349	0.64 168	0.77 283	1.75 364	0.42 185	0.20 222	0.15 228	0.22 240	0.18 196	0.21 243	0.17 156

RAFT_CTSACE	0.63 235	0.26 133	0.88 331	0.55 284	0.51 388	0.71 256	0.44 234	0.80 94	0.97 236	0.97 221	1.84 478	1.18 356	0.68 249	1.47 314	0.36 125	0.16 62	0.15 228	0.21 211	0.20 250	0.20 202	0.14 65

SA-5K	0.63 235	0.28 185	0.75 263	0.76 473	0.31 184	0.48 80	0.43 220	1.30 282	1.21 373	0.97 221	1.31 349	0.64 168	0.77 283	1.75 364	0.42 185	0.20 222	0.15 228	0.22 240	0.18 196	0.21 243	0.17 156

ICVP	0.63 235	0.33 311	0.57 134	0.61 358	0.40 309	0.80 305	0.58 362	1.61 363	0.89 203	0.90 201	1.24 319	0.88 251	0.73 267	0.72 99	0.88 385	0.29 415	0.21 377	0.22 240	0.21 294	0.24 307	0.27 369
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 235	0.26 133	1.90 505	0.81 486	0.67 461	0.43 54	0.23 25	1.03 183	0.58 101	0.65 146	1.56 430	1.41 408	0.39 88	1.28 262	0.35 115	0.20 222	0.14 170	0.20 176	0.19 218	0.18 125	0.14 65

ACVNet	0.63 235	0.31 273	0.54 110	0.54 260	0.36 256	0.80 305	0.46 259	1.37 295	1.07 281	0.93 209	1.30 343	1.08 326	0.85 324	0.80 125	0.94 395	0.21 256	0.19 337	0.21 211	0.18 196	0.22 267	0.18 181

HI	0.64 247	0.32 289	0.68 194	0.47 119	0.51 388	0.41 38	0.36 132	1.04 189	0.75 159	1.31 392	1.43 391	1.62 447	1.12 432	0.94 172	0.88 385	0.15 40	0.12 56	0.20 176	0.20 250	0.20 202	0.18 181

CoSv	0.64 247	0.32 289	0.68 194	0.47 119	0.51 388	0.41 38	0.36 132	1.04 189	0.75 159	1.31 392	1.43 391	1.62 447	1.12 432	0.94 172	0.88 385	0.15 40	0.12 56	0.20 176	0.20 250	0.20 202	0.18 181

rvit_stereo_0075_2	0.64 247	0.46 418	1.05 395	0.66 409	0.66 457	0.53 136	0.48 277	1.20 258	1.12 308	0.76 163	0.92 183	0.78 208	0.53 176	1.03 197	0.59 292	0.37 469	0.28 447	0.40 485	0.31 451	0.37 431	0.32 417

cc1	0.64 247	0.31 273	0.50 82	0.54 260	0.26 69	1.18 414	0.51 296	0.93 141	3.05 550	0.58 128	0.79 157	0.48 92	0.88 342	1.46 310	0.32 72	0.20 222	0.12 56	0.25 337	0.15 115	0.19 168	0.19 221

GwcNet-ADL	0.64 247	0.31 273	0.79 291	0.56 297	0.41 317	0.60 181	0.58 362	1.41 305	1.26 396	1.08 252	1.13 276	0.91 263	0.60 215	1.04 203	0.78 356	0.27 390	0.18 319	0.18 116	0.18 196	0.25 319	0.29 387

RAFT	0.64 247	0.30 240	0.73 243	0.59 332	0.33 224	0.68 239	0.58 362	1.04 189	0.76 165	1.08 252	1.19 305	1.65 458	0.93 364	1.06 206	0.56 283	0.21 256	0.18 319	0.27 373	0.24 359	0.22 267	0.17 156

TestStereo	0.64 247	0.39 385	0.71 225	0.51 206	0.27 94	0.56 160	0.42 201	1.03 183	0.91 212	0.80 176	1.00 209	0.68 180	0.52 170	3.25 468	0.45 211	0.22 282	0.15 228	0.24 298	0.18 196	0.27 345	0.16 130

DN-CSS_ROB	0.64 247	0.32 289	1.05 395	0.55 284	0.40 309	0.54 144	0.45 252	1.21 259	0.93 219	1.03 244	1.47 405	0.69 185	0.63 234	1.76 369	0.49 245	0.18 144	0.14 170	0.25 337	0.22 323	0.22 267	0.20 254

MyStereo8	0.65 255	0.29 220	1.00 375	0.58 319	0.49 369	0.91 343	0.35 116	1.18 247	1.31 421	1.16 308	1.27 333	0.90 260	0.64 238	0.72 99	0.95 399	0.18 144	0.14 170	0.20 176	0.18 196	0.22 267	0.26 359

StereoVision	0.65 255	0.34 335	0.86 313	0.59 332	0.40 309	0.50 106	0.41 197	1.09 220	0.93 219	0.71 155	2.50 521	0.82 223	0.57 202	1.03 197	0.49 245	0.25 351	0.28 447	0.29 399	0.28 423	0.36 427	0.20 254

CASS	0.65 255	0.34 335	0.72 231	0.56 297	0.27 94	0.78 291	0.42 201	1.59 356	0.86 192	1.30 382	1.25 323	0.87 247	0.84 321	0.84 139	0.54 276	0.35 461	0.19 337	0.26 356	0.21 294	0.28 364	0.42 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 255	0.30 240	0.75 263	0.67 421	0.50 376	0.92 350	0.52 307	1.39 301	1.12 308	0.76 163	1.11 264	1.00 302	0.90 349	1.53 325	0.45 211	0.18 144	0.13 117	0.23 278	0.22 323	0.21 243	0.19 221

iRaft-Stereo_20w	0.65 255	0.31 273	1.00 375	0.47 119	0.34 242	0.73 263	0.30 73	2.96 548	0.70 146	1.15 298	1.14 280	0.76 201	0.65 244	1.11 221	0.38 148	0.17 105	0.13 117	0.18 116	0.16 157	0.19 168	0.18 181

EAI-Stereo	0.65 255	0.28 185	0.69 207	0.53 245	0.27 94	0.60 181	0.40 181	2.28 524	0.64 119	0.71 155	3.18 534	0.57 140	0.43 106	1.06 206	0.41 174	0.18 144	0.13 117	0.17 81	0.17 178	0.17 94	0.17 156

HITNet	0.65 255	0.40 391	0.77 280	0.48 146	0.24 42	1.05 386	0.49 287	1.76 404	1.02 259	1.18 322	1.18 298	0.89 259	0.80 300	0.85 144	0.79 362	0.17 105	0.12 56	0.21 211	0.17 178	0.29 375	0.15 99
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
MyStereo05	0.66 262	0.28 185	1.07 404	0.56 297	0.46 359	0.61 187	0.73 415	1.34 289	1.41 469	1.15 298	0.91 181	0.77 204	0.80 300	1.41 303	0.63 309	0.17 105	0.16 268	0.23 278	0.20 250	0.22 267	0.20 254

PCWNet_CMD	0.66 262	0.32 289	0.88 331	0.49 162	0.37 271	0.78 291	0.40 181	1.42 307	1.31 421	1.16 308	1.31 349	1.25 373	0.62 229	0.89 158	0.57 286	0.20 222	0.16 268	0.27 373	0.19 218	0.40 448	0.25 335

ToySt	0.66 262	0.33 311	1.23 434	0.51 206	0.33 224	0.86 333	0.68 402	1.10 223	0.97 236	0.84 189	1.08 249	1.25 373	0.94 369	1.01 193	0.74 340	0.19 185	0.19 337	0.24 298	0.24 359	0.27 345	0.23 309

DisPM	0.66 262	0.28 185	0.72 231	0.61 358	0.35 246	0.62 196	0.45 252	1.02 178	0.99 248	1.56 466	1.10 258	0.80 214	0.59 212	2.37 429	0.41 174	0.23 309	0.14 170	0.23 278	0.21 294	0.20 202	0.25 335

SA	0.66 262	0.30 240	0.82 300	0.61 358	0.30 158	0.58 168	0.38 158	1.44 314	1.30 417	0.96 218	1.36 371	0.66 175	0.95 374	1.85 379	0.42 185	0.19 185	0.15 228	0.25 337	0.23 346	0.21 243	0.17 156

CFNet_pseudo	0.66 262	0.32 289	0.86 313	0.48 146	0.39 298	0.70 251	0.40 181	1.33 284	1.22 379	1.16 308	1.34 364	1.24 369	0.64 238	0.98 184	0.59 292	0.21 256	0.16 268	0.33 442	0.19 218	0.36 427	0.25 335

GES	0.66 262	0.34 335	0.90 341	0.59 332	0.38 288	0.94 355	0.57 358	2.11 494	0.86 192	1.02 240	1.11 264	0.66 175	0.79 294	0.99 188	0.61 302	0.27 390	0.19 337	0.20 176	0.20 250	0.21 243	0.30 401

MSMDNet	0.66 262	0.32 289	0.87 324	0.49 162	0.37 271	0.79 297	0.40 181	1.43 313	1.31 421	1.15 298	1.31 349	1.24 369	0.63 234	0.88 153	0.57 286	0.21 256	0.16 268	0.26 356	0.19 218	0.39 444	0.24 323

ccs_rob	0.66 262	0.33 311	0.86 313	0.48 146	0.39 298	0.70 251	0.40 181	1.33 284	1.22 379	1.16 308	1.34 364	1.23 367	0.64 238	0.98 184	0.59 292	0.21 256	0.16 268	0.35 460	0.20 250	0.37 431	0.25 335

MyStereo04	0.67 271	0.29 220	1.07 404	0.55 284	0.45 347	0.59 173	0.79 431	1.50 328	1.40 464	0.91 206	0.91 181	0.74 195	0.86 332	1.52 321	0.62 305	0.17 105	0.16 268	0.24 298	0.20 250	0.23 292	0.20 254

xx1	0.67 271	0.31 273	0.50 82	0.54 260	0.26 69	1.18 414	0.51 296	0.93 141	3.05 550	0.58 128	0.79 157	0.95 285	0.77 283	1.46 310	0.32 72	0.20 222	0.12 56	0.24 298	0.23 346	0.22 267	0.21 271

GMStereo_Zeroshot	0.67 271	0.61 478	1.01 379	0.64 388	0.37 271	0.84 329	0.35 116	1.05 197	1.12 308	1.12 274	1.06 240	1.27 381	0.54 181	1.19 241	0.59 292	0.32 435	0.17 297	0.31 418	0.18 196	0.52 495	0.22 289

DMCA	0.67 271	0.34 335	0.90 341	0.51 206	0.44 340	0.86 333	0.47 266	1.42 307	1.02 259	1.17 317	1.12 271	1.23 367	0.75 271	0.78 118	0.95 399	0.25 351	0.19 337	0.27 373	0.19 218	0.24 307	0.27 369

test_sample3	0.68 275	0.32 289	0.88 331	0.52 227	0.30 158	0.97 369	0.52 307	1.86 437	1.15 335	1.08 252	1.11 264	0.88 251	0.71 262	1.17 237	0.68 324	0.25 351	0.20 355	0.25 337	0.25 374	0.25 319	0.25 335

raft_robust	0.68 275	0.30 240	0.64 171	0.52 227	0.26 69	0.54 144	0.35 116	1.33 284	1.24 388	1.16 308	1.07 244	0.60 153	0.54 181	3.58 478	0.37 137	0.18 144	0.14 170	0.20 176	0.22 323	0.20 202	0.16 130

test_sample5	0.69 277	0.34 335	0.87 324	0.52 227	0.30 158	0.84 329	0.54 321	1.83 430	1.14 323	1.11 272	1.25 323	0.88 251	0.78 290	1.23 248	0.65 314	0.26 374	0.20 355	0.27 373	0.27 402	0.27 345	0.26 359

test_sample4	0.69 277	0.33 311	0.91 344	0.51 206	0.30 158	0.92 350	0.52 307	1.87 439	1.15 335	1.14 292	1.18 298	0.87 247	0.75 271	1.18 239	0.68 324	0.25 351	0.20 355	0.26 356	0.26 391	0.26 331	0.25 335

IPLG	0.69 277	0.27 163	0.97 366	0.51 206	0.43 332	0.79 297	0.33 96	1.21 259	1.06 276	1.30 382	1.10 258	0.52 118	0.55 188	3.16 466	0.63 309	0.16 62	0.14 170	0.19 139	0.16 157	0.18 125	0.17 156

UCFNet_RVC	0.69 277	0.35 356	0.49 75	0.64 388	0.39 298	0.85 332	0.58 362	1.75 398	1.14 323	0.97 221	1.19 305	1.17 353	0.93 364	0.99 188	0.62 305	0.28 404	0.20 355	0.34 452	0.31 451	0.32 404	0.27 369

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 281	3.18 576	2.55 529	0.39 33	0.23 26	0.44 60	0.23 25	0.63 36	0.42 46	0.44 71	0.44 46	0.34 48	0.28 26	0.56 43	0.29 40	1.35 550	0.10 9	0.22 240	0.19 218	0.46 478	1.31 548

DualNet	0.70 281	0.34 335	0.87 324	0.52 227	0.30 158	0.84 329	0.54 321	1.83 430	1.14 323	1.14 292	1.33 357	0.88 251	0.78 290	1.23 248	0.65 314	0.26 374	0.20 355	0.27 373	0.27 402	0.27 345	0.26 359

CFNet_ucs	0.70 281	0.33 311	0.88 331	0.50 174	0.43 332	0.74 267	0.44 234	1.60 360	1.29 411	1.22 339	1.54 424	1.09 336	0.63 234	0.99 188	0.59 292	0.25 351	0.20 355	0.37 471	0.21 294	0.40 448	0.28 381

IER	0.70 281	0.31 273	1.02 386	0.48 146	0.52 400	1.34 441	0.51 296	1.17 242	0.99 248	1.23 345	1.34 364	1.12 343	1.11 429	0.99 188	0.71 333	0.20 222	0.16 268	0.21 211	0.21 294	0.20 202	0.19 221

HCRNet	0.70 281	0.39 385	0.73 243	0.60 344	0.59 436	0.76 278	0.35 116	1.22 267	1.13 320	1.02 240	0.99 205	1.02 311	0.76 279	2.19 415	0.70 328	0.28 404	0.19 337	0.28 388	0.23 346	0.25 319	0.23 309

SFCPSM	0.70 281	0.28 185	1.02 386	0.51 206	0.38 288	1.37 444	0.66 394	2.00 473	1.03 263	1.17 317	1.21 311	0.82 223	0.78 290	1.03 197	0.53 270	0.21 256	0.17 297	0.22 240	0.24 359	0.21 243	0.19 221

AdaStereo	0.70 281	0.43 406	0.75 263	0.73 462	0.37 271	0.92 350	0.53 315	1.85 434	1.18 354	1.12 274	1.23 317	1.07 325	0.65 244	0.96 175	0.63 309	0.31 428	0.15 228	0.32 433	0.21 294	0.29 375	0.22 289
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.
test_sample6	0.71 288	0.34 335	0.87 324	0.52 227	0.30 158	0.82 316	0.58 362	1.79 418	1.15 335	1.14 292	1.33 357	0.91 263	0.79 294	1.31 268	0.74 340	0.27 390	0.21 377	0.27 373	0.29 435	0.28 364	0.27 369

BSDual-CNN	0.71 288	0.32 289	0.68 194	0.54 260	0.44 340	1.27 429	0.65 389	2.16 504	0.98 241	1.20 330	1.11 264	1.12 343	0.74 269	0.91 161	0.66 317	0.24 324	0.17 297	0.25 337	0.22 323	0.22 267	0.22 289

DFGA-Net	0.72 290	0.40 391	1.40 458	0.52 227	0.45 347	0.83 321	0.44 234	1.28 281	1.08 287	0.99 228	1.19 305	0.70 189	0.55 188	2.14 407	1.16 433	0.18 144	0.16 268	0.24 298	0.23 346	0.27 345	0.25 335

rvit_105_1	0.72 290	0.52 444	1.01 379	0.78 478	0.49 369	0.75 272	0.87 453	1.12 232	1.18 354	0.99 228	0.79 157	0.90 260	0.77 283	1.26 257	0.75 345	0.41 483	0.36 498	0.36 468	0.41 496	0.30 386	0.33 423

DCVSM-stereo	0.72 290	0.35 356	0.76 273	0.55 284	0.42 322	0.73 263	0.38 158	1.21 259	1.02 259	1.79 496	1.04 236	1.62 447	1.03 410	1.04 203	0.79 362	0.24 324	0.27 440	0.29 399	0.24 359	0.30 386	0.36 439

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 290	0.35 356	1.70 490	0.49 162	0.56 416	0.63 200	0.38 158	2.41 535	0.65 134	0.77 168	1.07 244	1.82 479	0.95 374	0.93 169	0.43 195	0.20 222	0.13 117	0.21 211	0.25 374	0.28 364	0.26 359

qqq1	0.72 290	0.30 240	0.86 313	0.46 108	0.26 69	0.82 316	0.43 220	2.05 484	1.39 459	1.23 345	1.47 405	0.98 295	0.95 374	1.71 359	0.44 198	0.24 324	0.20 355	0.18 116	0.15 115	0.18 125	0.18 181

fff1	0.72 290	0.30 240	0.86 313	0.46 108	0.26 69	0.82 316	0.43 220	2.05 484	1.39 459	1.23 345	1.47 405	0.98 295	0.95 374	1.71 359	0.44 198	0.24 324	0.20 355	0.18 116	0.15 115	0.18 125	0.18 181

ffm	0.72 290	0.33 311	0.85 307	0.53 245	0.37 271	0.74 267	0.56 347	0.95 153	2.47 537	1.15 298	1.45 398	1.06 320	0.82 309	1.55 329	0.32 72	0.20 222	0.12 56	0.31 418	0.27 402	0.19 168	0.20 254

anonymousa	0.72 290	0.27 163	0.75 263	0.47 119	0.63 449	1.43 457	0.45 252	1.24 273	0.89 203	1.28 368	1.75 468	1.62 447	1.13 436	0.69 88	0.59 292	0.19 185	0.16 268	0.23 278	0.25 374	0.20 202	0.18 181

Sa-1000	0.72 290	0.29 220	0.76 273	0.59 332	0.30 158	0.73 263	0.37 151	1.62 367	1.33 429	1.28 368	2.04 498	0.86 243	0.75 271	1.84 376	0.38 148	0.19 185	0.14 170	0.25 337	0.23 346	0.20 202	0.16 130

psmg	0.72 290	0.32 289	0.68 194	0.50 174	0.44 340	1.48 461	0.75 420	1.94 461	0.98 241	1.21 334	1.33 357	1.12 343	0.74 269	0.91 161	0.66 317	0.24 324	0.19 337	0.25 337	0.25 374	0.23 292	0.22 289

UDGNet	0.72 290	1.17 536	0.80 296	0.77 476	0.41 317	0.77 286	0.38 158	0.97 161	1.34 432	0.81 180	0.88 175	0.71 192	0.60 215	1.21 245	0.54 276	0.52 512	0.19 337	1.02 545	0.26 391	0.71 524	0.31 411

PSMNet-ADL	0.72 290	0.35 356	0.62 161	0.69 436	0.46 359	1.14 402	0.44 234	1.37 295	1.01 256	0.83 186	1.17 296	1.33 394	0.96 381	1.43 304	0.95 399	0.33 444	0.22 395	0.21 211	0.23 346	0.27 345	0.29 387

LCNet	0.72 290	0.28 185	0.52 98	0.55 284	0.31 184	0.69 244	0.54 321	1.00 171	0.88 200	1.19 326	1.34 364	0.97 293	1.34 472	2.56 442	0.45 211	0.18 144	0.13 117	0.21 211	0.25 374	0.27 345	0.73 527

GANet-RSSM	0.72 290	0.28 185	0.63 164	0.64 388	0.58 428	0.80 305	0.58 362	1.89 445	1.08 287	1.04 247	1.25 323	1.15 351	1.04 412	1.49 316	0.62 305	0.25 351	0.19 337	0.22 240	0.22 323	0.22 267	0.21 271

PSMNet-RSSM	0.72 290	0.30 240	0.61 155	0.63 379	0.42 322	0.73 263	0.56 347	1.92 455	1.10 302	1.09 258	1.37 373	1.22 362	0.98 391	1.28 262	0.72 336	0.27 390	0.19 337	0.27 373	0.29 435	0.24 307	0.24 323

CFNet-ft	0.72 290	0.32 289	0.54 110	0.66 409	0.54 407	0.83 321	0.55 339	1.37 295	1.15 335	0.93 209	1.28 339	1.57 439	0.97 384	1.35 280	0.81 368	0.26 374	0.20 355	0.33 442	0.25 374	0.30 386	0.23 309

CFNet_RVC	0.72 290	0.32 289	0.54 110	0.66 409	0.54 407	0.83 321	0.55 339	1.37 295	1.15 335	0.93 209	1.28 339	1.57 439	0.97 384	1.35 280	0.81 368	0.26 374	0.20 355	0.33 442	0.25 374	0.30 386	0.23 309

MLCV	0.72 290	0.34 335	1.10 414	0.51 206	0.23 26	0.91 343	0.39 173	1.33 284	1.23 382	1.46 442	1.55 426	1.01 309	0.64 238	1.95 390	0.80 366	0.18 144	0.12 56	0.18 116	0.14 97	0.19 168	0.17 156

G2L-ROB	0.73 308	0.25 110	0.76 273	0.54 260	0.39 298	0.95 359	0.66 394	1.66 377	1.09 295	1.24 353	1.02 223	1.64 455	0.71 262	1.63 342	1.02 411	0.20 222	0.14 170	0.17 81	0.15 115	0.20 202	0.22 289

G2L-Stereo_test	0.73 308	0.27 163	0.74 259	0.49 162	0.40 309	0.90 339	0.81 440	1.53 343	1.14 323	1.28 368	1.27 333	1.52 433	0.72 265	1.62 340	0.94 395	0.19 185	0.14 170	0.16 54	0.15 115	0.18 125	0.19 221

CoDeX	0.73 308	0.29 220	0.93 350	0.54 260	0.36 256	1.14 402	0.61 377	2.34 529	1.17 347	1.16 308	1.25 323	0.91 263	0.87 337	1.33 275	0.64 313	0.20 222	0.16 268	0.21 211	0.18 196	0.20 202	0.18 181

cf-r	0.73 308	0.30 240	0.77 280	0.55 284	0.63 449	0.78 291	0.48 277	1.79 418	1.15 335	1.13 289	1.26 330	1.43 410	0.87 337	1.40 301	0.85 381	0.25 351	0.18 319	0.22 240	0.23 346	0.19 168	0.19 221

BEATNet_4x	0.73 308	0.49 430	1.17 428	0.53 245	0.26 69	1.03 383	0.55 339	1.82 425	1.06 276	1.21 334	1.22 313	0.96 291	0.91 352	1.01 193	1.06 415	0.21 256	0.14 170	0.24 298	0.19 218	0.37 431	0.21 271

test_sample7	0.74 313	0.37 373	0.76 273	0.52 227	0.35 246	0.91 343	0.67 398	1.78 412	1.21 373	1.22 339	1.18 298	1.08 326	0.92 355	1.23 248	0.67 320	0.31 428	0.28 447	0.32 433	0.31 451	0.33 413	0.29 387

gwcnet-sp	0.74 313	0.33 311	1.44 465	0.57 313	0.45 347	1.40 451	0.54 321	1.50 328	1.14 323	1.30 382	1.02 223	0.94 277	0.82 309	1.39 295	0.76 348	0.21 256	0.21 377	0.22 240	0.21 294	0.22 267	0.22 289

scenet	0.74 313	0.33 311	1.44 465	0.57 313	0.45 347	1.40 451	0.54 321	1.50 328	1.14 323	1.30 382	1.02 223	0.94 277	0.82 309	1.39 295	0.76 348	0.21 256	0.21 377	0.22 240	0.21 294	0.22 267	0.22 289

ssnet	0.74 313	0.33 311	1.44 465	0.57 313	0.45 347	1.40 451	0.54 321	1.50 328	1.14 323	1.30 382	1.02 223	0.94 277	0.82 309	1.39 295	0.76 348	0.21 256	0.21 377	0.22 240	0.21 294	0.22 267	0.22 289

BUS	0.74 313	0.32 289	0.68 194	0.54 260	0.44 340	2.34 524	0.42 201	2.16 504	0.98 241	1.20 330	1.11 264	1.03 315	0.62 229	0.91 161	0.70 328	0.24 324	0.17 297	0.25 337	0.22 323	0.22 267	0.22 289

GMM-Stereo	0.74 313	0.25 110	0.59 147	0.54 260	0.34 242	0.72 259	0.99 482	1.01 177	0.87 196	1.36 413	1.78 471	1.12 343	0.81 304	2.09 403	0.46 225	0.18 144	0.12 56	0.25 337	0.25 374	0.20 202	0.85 533

DMCA-RVC	0.74 313	0.40 391	1.27 443	0.66 409	0.49 369	0.77 286	0.47 266	1.35 292	1.01 256	1.53 456	1.01 215	1.29 387	0.82 309	1.31 268	0.78 356	0.27 390	0.21 377	0.35 460	0.27 402	0.32 404	0.24 323

DeepPruner_ROB	0.74 313	0.48 427	0.87 324	0.57 313	0.44 340	0.79 297	0.54 321	1.73 391	0.96 229	1.38 421	1.27 333	1.24 369	0.73 267	1.43 304	0.73 339	0.34 454	0.28 447	0.27 373	0.26 391	0.31 395	0.31 411

SMFormer	0.75 321	0.30 240	0.86 313	0.46 108	0.26 69	0.82 316	0.43 220	2.05 484	1.39 459	1.23 345	1.47 405	0.98 295	0.95 374	1.71 359	0.82 373	0.24 324	0.20 355	0.22 240	0.21 294	0.23 292	0.24 323

tta	0.75 321	0.30 240	0.86 313	0.46 108	0.26 69	0.82 316	0.43 220	2.05 484	1.39 459	1.23 345	1.47 405	0.98 295	0.95 374	1.71 359	0.82 373	0.24 324	0.20 355	0.22 240	0.21 294	0.18 125	0.18 181

KYRaft	0.75 321	0.28 185	0.62 161	0.56 297	0.29 136	0.67 232	0.86 451	0.94 148	0.84 190	1.62 478	2.21 506	1.16 352	1.02 408	1.57 332	0.40 163	0.20 222	0.13 117	0.22 240	0.28 423	0.20 202	1.02 539

Prome-Stereo	0.75 321	0.27 163	0.53 104	0.55 284	0.32 203	0.59 173	0.97 477	0.89 124	0.88 200	1.45 440	2.46 519	0.91 263	1.41 477	1.58 334	0.44 198	0.18 144	0.13 117	0.19 139	0.17 178	0.20 202	0.92 535

acv_ft	0.75 321	0.31 273	0.95 358	0.70 442	0.86 512	1.24 425	0.53 315	1.44 314	1.07 281	1.24 353	1.30 343	1.08 326	0.92 355	0.80 125	1.34 455	0.21 256	0.19 337	0.21 211	0.18 196	0.21 243	0.18 181

iResNet	0.75 321	0.40 391	1.36 456	0.67 421	0.29 136	0.92 350	0.59 371	1.52 337	1.25 391	1.28 368	1.48 410	0.94 277	0.76 279	1.62 340	0.78 356	0.18 144	0.14 170	0.18 116	0.15 115	0.22 267	0.23 309

PAM	0.76 327	0.29 220	1.08 408	0.52 227	0.33 224	1.38 447	0.39 173	2.01 477	0.67 137	1.06 248	0.96 193	2.89 535	1.43 479	0.86 148	0.35 115	0.19 185	0.12 56	0.19 139	0.17 178	0.19 168	0.20 254

AASNet	0.76 327	0.35 356	0.91 344	0.79 480	0.81 503	1.14 402	0.56 347	2.02 481	1.08 287	1.22 339	1.24 319	0.93 274	0.76 279	0.77 113	1.16 433	0.27 390	0.23 407	0.24 298	0.20 250	0.28 364	0.24 323

PAM_32	0.77 329	0.28 185	1.03 390	0.52 227	0.30 158	1.32 437	0.35 116	1.97 468	0.65 134	1.02 240	1.06 240	3.05 536	1.49 489	0.96 175	0.36 125	0.19 185	0.13 117	0.20 176	0.18 196	0.19 168	0.19 221

testlalala_base	0.77 329	0.40 391	0.70 213	0.65 402	0.50 376	0.79 297	0.28 58	1.50 328	0.51 80	0.73 161	0.90 179	0.69 185	0.54 181	0.66 83	0.40 163	2.82 562	0.14 170	0.17 81	0.12 43	2.68 557	0.19 221

NINENet	0.77 329	0.37 373	0.78 288	0.62 370	0.51 388	2.34 524	0.42 201	1.83 430	1.04 268	1.14 292	1.23 317	1.03 315	0.62 229	1.24 253	0.70 328	0.28 404	0.23 407	0.31 418	0.21 294	0.26 331	0.25 335

hknet	0.77 329	0.32 289	0.95 358	0.54 260	0.38 288	1.27 429	0.65 389	2.16 504	1.07 281	1.20 330	1.11 264	1.59 443	0.81 304	1.37 286	0.66 317	0.22 282	0.17 297	0.25 337	0.22 323	0.22 267	0.22 289

ARAFT	0.77 329	0.36 366	1.49 479	0.51 206	0.31 184	0.90 339	0.82 442	1.90 448	1.06 276	1.62 478	1.24 319	1.02 311	0.64 238	1.84 376	0.50 251	0.18 144	0.14 170	0.28 388	0.27 402	0.17 94	0.16 130

psm_up	0.77 329	0.34 335	0.70 213	0.66 409	0.58 428	1.05 386	0.92 465	1.52 337	1.12 308	1.26 363	1.16 293	1.31 392	1.23 455	1.20 243	0.81 368	0.25 351	0.29 458	0.31 418	0.27 402	0.27 345	0.25 335

GwcNet-RSSM	0.77 329	0.32 289	1.01 379	0.62 370	0.54 407	0.78 291	0.51 296	1.73 391	1.20 367	1.09 258	1.37 373	1.46 420	0.85 324	1.53 325	1.09 421	0.25 351	0.18 319	0.23 278	0.24 359	0.20 202	0.19 221

iResNet_ROB	0.77 329	0.30 240	0.99 370	0.57 313	0.36 256	0.83 321	0.36 132	2.33 527	1.58 492	1.27 366	1.30 343	1.25 373	0.84 321	1.65 345	0.79 362	0.20 222	0.14 170	0.17 81	0.12 43	0.18 125	0.27 369

DDVS	0.78 337	0.41 399	0.94 354	0.60 344	0.43 332	1.30 434	0.43 220	1.40 303	0.91 212	1.20 330	1.15 288	1.43 410	0.64 238	2.18 413	0.89 388	0.28 404	0.22 395	0.26 356	0.23 346	0.31 395	0.33 423

PSM-softLoss	0.78 337	0.31 273	0.77 280	0.58 319	0.32 203	0.56 160	0.40 181	1.18 247	0.70 146	1.24 353	1.07 244	0.83 230	0.52 170	5.36 510	0.53 270	0.24 324	0.15 228	0.25 337	0.22 323	0.20 202	0.25 335

KMStereo	0.78 337	0.31 273	0.77 280	0.58 319	0.32 203	0.56 160	0.40 181	1.18 247	0.70 146	1.24 353	1.07 244	0.83 230	0.52 170	5.36 510	0.53 270	0.24 324	0.15 228	0.25 337	0.22 323	0.20 202	0.25 335

STTStereo	0.78 337	0.50 437	1.22 433	0.64 388	0.54 407	0.89 336	0.54 321	1.44 314	1.11 304	1.38 421	1.09 254	1.27 381	0.85 324	1.43 304	0.83 375	0.29 415	0.27 440	0.33 442	0.39 491	0.32 404	0.30 401

PSM-AAD	0.79 341	0.27 163	0.53 104	0.55 284	0.28 119	0.77 286	1.24 510	0.99 167	0.91 212	1.66 483	1.57 434	0.81 218	2.19 536	1.65 345	0.44 198	0.19 185	0.14 170	0.38 474	0.32 459	0.21 243	0.70 524

hitnet-ft	0.79 341	0.35 356	0.57 134	0.58 319	0.42 322	0.96 365	0.46 259	1.47 320	1.33 429	1.19 326	1.22 313	1.81 476	0.98 391	1.66 349	0.94 395	0.33 444	0.28 447	0.34 452	0.27 402	0.35 420	0.31 411

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 341	0.43 406	1.05 395	0.64 388	0.58 428	0.95 359	0.53 315	1.53 343	1.18 354	1.37 416	1.15 288	1.43 410	0.88 342	1.61 339	0.84 378	0.25 351	0.22 395	0.27 373	0.27 402	0.29 375	0.29 387
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 344	0.28 185	0.73 243	0.70 442	0.51 388	0.95 359	0.60 375	1.78 412	1.23 382	1.36 413	1.37 373	1.82 479	0.81 304	1.32 272	1.13 430	0.26 374	0.17 297	0.19 139	0.20 250	0.24 307	0.25 335

G2L-Stereo	0.80 344	0.32 289	0.95 358	0.60 344	0.42 322	0.78 291	0.69 406	1.50 328	1.09 295	1.33 404	1.14 280	1.45 417	0.72 265	2.45 434	1.10 424	0.25 351	0.20 355	0.26 356	0.21 294	0.20 202	0.26 359

ISRNet	0.80 344	0.33 311	1.07 404	0.81 486	0.66 457	0.60 181	0.34 108	1.19 256	1.13 320	1.59 473	1.53 419	1.35 399	0.77 283	1.27 260	0.94 395	0.39 476	0.34 482	0.43 492	0.38 489	0.34 417	0.49 489

NF-Stereo	0.80 344	0.30 240	0.75 263	0.60 344	0.31 184	0.64 203	0.44 234	1.21 259	0.90 207	1.29 374	1.02 223	0.82 223	0.57 202	5.40 515	0.48 237	0.23 309	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.20 202	0.30 401

OCTAStereo	0.80 344	0.30 240	0.75 263	0.60 344	0.31 184	0.64 203	0.44 234	1.21 259	0.90 207	1.29 374	1.01 215	0.82 223	0.57 202	5.35 509	0.48 237	0.24 324	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.20 202	0.30 401

DRaft	0.80 344	0.24 81	0.70 213	0.45 100	0.30 158	0.97 369	0.53 315	1.05 197	0.97 236	1.78 493	2.02 497	0.80 214	1.74 509	2.73 450	0.72 336	0.17 105	0.14 170	0.20 176	0.20 250	0.18 125	0.21 271

RE-Stereo	0.80 344	0.30 240	0.75 263	0.60 344	0.31 184	0.64 203	0.44 234	1.21 259	0.90 207	1.29 374	1.01 215	0.81 218	0.57 202	5.37 512	0.48 237	0.24 324	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.20 202	0.30 401

TVStereo	0.80 344	0.30 240	0.75 263	0.60 344	0.31 184	0.64 203	0.44 234	1.21 259	0.90 207	1.29 374	1.01 215	0.81 218	0.57 202	5.37 512	0.48 237	0.24 324	0.14 170	0.24 298	0.20 250	0.20 202	0.30 401

UPFNet	0.80 344	0.32 289	0.90 341	0.59 332	0.74 480	1.26 428	0.80 437	1.52 337	1.10 302	1.30 382	1.12 271	1.30 388	0.84 321	1.67 350	1.09 421	0.24 324	0.24 416	0.24 298	0.23 346	0.25 319	0.18 181

iResNetv2_ROB	0.80 344	0.37 373	1.71 492	0.56 297	0.37 271	0.94 355	0.64 387	1.73 391	1.34 432	1.23 345	1.42 387	1.26 377	0.92 355	1.85 379	0.56 283	0.23 309	0.15 228	0.19 139	0.14 97	0.24 307	0.19 221

StereoDRNet-Refined	0.80 344	0.41 399	0.88 331	0.62 370	0.42 322	1.33 439	0.48 277	1.52 337	1.17 347	1.45 440	1.44 396	1.44 415	0.90 349	1.26 257	1.24 442	0.20 222	0.16 268	0.27 373	0.24 359	0.25 319	0.28 381
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 355	0.36 366	0.82 300	0.54 260	0.31 184	0.80 305	0.47 266	2.17 510	1.67 498	1.13 289	1.13 276	0.94 277	0.86 332	2.46 437	1.00 409	0.26 374	0.23 407	0.28 388	0.27 402	0.28 364	0.36 439

DCRE	0.82 355	0.26 133	0.70 213	0.58 319	0.44 340	0.54 144	0.48 277	0.95 153	0.78 172	0.78 171	7.33 566	0.86 243	0.52 170	0.76 110	0.41 174	0.16 62	0.16 268	0.19 139	0.17 178	0.18 125	0.17 156

SepStereo	0.82 355	0.34 335	1.03 390	0.64 388	0.69 469	0.77 286	0.63 385	1.54 346	1.20 367	1.79 496	1.55 426	0.95 285	1.04 412	2.30 424	0.60 300	0.21 256	0.16 268	0.25 337	0.18 196	0.27 345	0.22 289

GrayStereo	0.82 355	0.26 133	0.58 140	0.63 379	0.37 271	0.76 278	1.86 544	1.11 230	0.87 196	1.99 512	1.89 485	1.08 326	1.82 517	1.39 295	0.48 237	0.19 185	0.14 170	0.19 139	0.21 294	0.18 125	0.39 453

LMCR-Stereo	0.82 355	0.46 418	0.88 331	0.75 470	0.43 332	1.33 439	0.56 347	2.43 537	0.98 241	1.53 456	1.49 412	0.74 195	1.00 401	1.63 342	0.89 388	0.28 404	0.17 297	0.22 240	0.17 178	0.29 375	0.20 254

ac_64	0.82 355	0.29 220	0.81 297	0.71 450	0.60 439	1.05 386	0.54 321	1.99 472	0.92 217	1.18 322	1.06 240	1.99 498	1.08 424	1.94 389	0.97 404	0.27 390	0.22 395	0.24 298	0.23 346	0.22 267	0.19 221

DualNet (step1)	0.83 361	0.49 430	1.13 420	0.56 297	0.39 298	1.02 380	0.73 415	1.78 412	1.21 373	1.22 339	1.18 298	1.08 326	0.92 355	1.23 248	0.67 320	0.57 521	0.28 447	0.62 529	0.67 536	0.45 472	0.42 463

SST-Stereo	0.83 361	0.28 185	0.72 231	0.59 332	0.31 184	0.72 259	0.26 45	1.09 220	0.86 192	1.47 443	1.10 258	1.00 302	0.87 337	5.73 523	0.45 211	0.22 282	0.13 117	0.23 278	0.19 218	0.23 292	0.18 181

RAFT_R40	0.83 361	0.28 185	0.73 243	0.59 332	0.31 184	0.69 244	0.44 234	1.10 223	0.95 224	1.47 443	1.10 258	1.00 302	0.85 324	5.53 517	0.46 225	0.22 282	0.13 117	0.23 278	0.20 250	0.23 292	0.18 181

UNet	0.83 361	0.34 335	1.31 447	0.58 319	0.74 480	1.58 470	0.49 287	1.41 305	1.04 268	1.21 334	1.08 249	1.54 435	1.12 432	1.65 345	1.09 421	0.23 309	0.17 297	0.25 337	0.20 250	0.25 319	0.22 289

FADNet_RVC	0.83 361	0.51 440	1.83 503	0.54 260	0.42 322	1.19 418	0.46 259	1.51 335	1.09 295	0.89 199	1.24 319	0.91 263	0.87 337	2.11 405	1.11 427	0.27 390	0.22 395	0.31 418	0.28 423	0.43 462	0.38 450

DAS	0.84 366	0.34 335	1.03 390	0.64 388	0.69 469	0.77 286	0.63 385	1.54 346	1.20 367	1.79 496	1.55 426	0.95 285	1.04 412	2.83 452	0.60 300	0.21 256	0.16 268	0.25 337	0.18 196	0.27 345	0.22 289

RAFT-345	0.84 366	0.25 110	0.66 185	0.50 174	0.27 94	0.54 144	0.42 201	0.83 108	1.11 304	1.32 396	2.34 512	0.86 243	0.54 181	5.72 522	0.47 232	0.18 144	0.13 117	0.22 240	0.17 178	0.17 94	0.16 130

MMNet	0.84 366	0.32 289	1.09 411	0.60 344	0.59 436	1.85 498	0.49 287	1.51 335	1.27 402	1.37 416	1.15 288	1.26 377	1.18 444	1.67 350	1.22 440	0.19 185	0.18 319	0.23 278	0.22 323	0.25 319	0.21 271

FADNet-RVC-Resample	0.84 366	0.47 423	2.10 513	0.61 358	0.45 347	1.07 391	0.61 377	1.59 356	1.20 367	1.08 252	0.98 203	1.03 315	0.98 391	2.17 410	0.72 336	0.23 309	0.22 395	0.30 412	0.32 459	0.35 420	0.34 428

iRaft-Stereo_5w	0.85 370	0.29 220	0.91 344	0.53 245	0.43 332	0.49 92	0.68 402	0.99 167	0.87 196	0.79 174	1.34 364	1.46 420	0.91 352	5.11 504	1.11 427	0.17 105	0.14 170	0.22 240	0.18 196	0.20 202	0.20 254

SACVNet	0.85 370	0.46 418	0.85 307	0.81 486	0.56 416	0.80 305	0.79 431	1.68 380	1.12 308	1.34 408	1.33 357	1.25 373	0.94 369	2.39 431	0.76 348	0.34 454	0.26 431	0.31 418	0.29 435	0.35 420	0.44 473

ADLNet	0.85 370	0.36 366	0.89 337	0.85 503	0.72 474	1.24 425	0.76 423	1.82 425	1.36 446	1.52 455	1.35 370	1.27 381	0.99 399	1.23 248	1.15 432	0.27 390	0.20 355	0.26 356	0.25 374	0.28 364	0.30 401

delet	0.85 370	0.32 289	0.95 358	0.65 402	0.66 457	1.64 476	0.84 444	1.75 398	1.35 442	1.32 396	1.30 343	1.30 388	0.88 342	1.68 355	1.10 424	0.21 256	0.21 377	0.24 298	0.24 359	0.21 243	0.21 271

HGLStereo	0.85 370	0.38 380	0.94 354	0.80 483	1.03 525	1.17 413	0.58 362	1.52 337	1.20 367	1.19 326	1.62 446	1.13 348	1.20 450	1.80 373	1.06 415	0.24 324	0.24 416	0.24 298	0.21 294	0.23 292	0.27 369

CRFU-Net	0.86 375	0.39 385	1.00 375	0.65 402	0.57 419	1.78 491	0.86 451	2.15 501	0.81 180	1.38 421	1.18 298	1.64 455	1.19 447	1.35 280	0.90 391	0.26 374	0.22 395	0.21 211	0.19 218	0.23 292	0.24 323

dad	0.86 375	0.66 487	1.06 399	0.56 297	0.37 271	0.76 278	0.44 234	1.17 242	1.50 482	1.44 438	1.27 333	1.34 398	0.75 271	2.52 441	0.84 378	0.42 487	0.27 440	0.83 537	0.26 391	0.41 451	0.29 387

AACVNet	0.86 375	0.35 356	0.79 291	0.82 494	0.39 298	0.76 278	0.49 287	1.61 363	0.81 180	1.08 252	1.33 357	1.30 388	0.93 364	4.34 489	0.74 340	0.25 351	0.21 377	0.28 388	0.22 323	0.29 375	0.25 335

DLCB_ROB	0.86 375	0.40 391	0.78 288	0.68 432	0.54 407	1.11 397	0.84 444	1.49 324	1.23 382	1.64 482	1.65 453	1.70 464	0.91 352	1.70 357	1.05 413	0.25 351	0.24 416	0.26 356	0.27 402	0.27 345	0.24 323

HSM-Net_RVC	0.87 379	0.29 220	0.53 104	0.53 245	0.30 158	1.15 409	0.55 339	3.57 557	1.28 407	1.53 456	1.74 465	1.68 461	0.93 364	1.49 316	0.77 354	0.22 282	0.17 297	0.19 139	0.18 196	0.20 202	0.19 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 380	0.36 366	1.02 386	0.62 370	0.38 288	1.32 437	0.97 477	2.07 490	1.34 432	1.37 416	1.18 298	1.54 435	0.92 355	1.10 218	1.65 490	0.30 420	0.27 440	0.30 412	0.28 423	0.27 345	0.26 359

ADLNet2	0.88 380	0.34 335	1.17 428	0.77 476	0.64 452	1.12 400	0.76 423	1.74 396	1.24 388	1.21 334	1.65 453	1.71 465	1.05 416	1.67 350	1.17 436	0.24 324	0.21 377	0.21 211	0.22 323	0.26 331	0.29 387

ASMatch	0.88 380	0.26 133	0.69 207	0.51 206	0.35 246	0.48 80	0.37 151	1.12 232	0.92 217	1.10 266	3.28 535	0.96 291	0.98 391	4.90 501	0.49 245	0.19 185	0.16 268	0.22 240	0.19 218	0.19 168	0.27 369

IRAFT_RVC	0.88 380	0.28 185	0.76 273	0.63 379	0.31 184	0.65 219	1.02 487	1.22 267	0.94 222	1.22 339	1.04 236	1.01 309	0.98 391	5.82 525	0.53 270	0.22 282	0.12 56	0.25 337	0.20 250	0.20 202	0.19 221

FADNet-RVC	0.88 380	0.67 488	1.93 507	0.60 344	0.48 365	0.91 343	0.60 375	1.71 389	1.18 354	0.90 201	0.96 193	1.36 401	0.92 355	2.25 420	1.17 436	0.30 420	0.29 458	0.32 433	0.32 459	0.41 451	0.35 433

GEStereo_RVC	0.90 385	0.37 373	0.99 370	0.64 388	0.50 376	0.95 359	0.79 431	2.42 536	1.17 347	1.16 308	1.11 264	1.26 377	0.92 355	3.24 467	0.90 391	0.29 415	0.19 337	0.23 278	0.20 250	0.27 345	0.29 387

CBMV_ROB	0.90 385	0.44 409	0.63 164	0.51 206	0.37 271	1.25 427	0.49 287	1.77 408	1.27 402	1.41 430	2.00 494	1.33 394	1.08 424	2.17 410	0.76 348	0.43 492	0.42 515	0.47 502	0.44 503	0.41 451	0.36 439

PSMNet_ROB	0.90 385	0.52 444	1.17 428	0.72 454	0.61 442	1.27 429	1.12 499	1.76 404	1.12 308	1.09 258	1.28 339	1.45 417	0.89 348	1.65 345	1.42 473	0.33 444	0.25 425	0.37 471	0.39 491	0.35 420	0.29 387

FTStereo	0.91 388	0.26 133	0.56 124	0.54 260	0.33 224	0.66 228	1.87 545	1.00 171	0.75 159	1.75 490	4.15 545	1.04 318	1.65 502	1.57 332	0.46 225	0.19 185	0.16 268	0.23 278	0.21 294	0.18 125	0.63 515

PFNet	0.91 388	0.26 133	1.10 414	0.63 379	0.32 203	0.64 203	0.56 347	1.17 242	0.99 248	1.47 443	1.08 249	0.98 295	0.69 252	6.62 538	0.54 276	0.20 222	0.12 56	0.24 298	0.19 218	0.20 202	0.17 156

CBFPSM	0.92 390	0.33 311	1.86 504	0.49 162	0.38 288	1.75 484	0.84 444	1.39 301	1.12 308	1.09 258	0.99 205	2.37 517	1.66 506	1.32 272	1.42 473	0.19 185	0.18 319	0.20 176	0.20 250	0.21 243	0.33 423

FADNet	0.92 390	0.61 478	1.81 499	0.62 370	0.55 413	0.96 365	0.57 358	1.78 412	1.33 429	0.93 209	1.01 215	1.36 401	1.01 403	2.71 449	0.75 345	0.33 444	0.34 482	0.31 418	0.34 475	0.59 508	0.40 454

NVstereo2D	0.92 390	0.41 399	1.48 477	0.72 454	0.72 474	1.20 420	0.87 453	1.75 398	1.38 454	0.99 228	1.13 276	1.26 377	0.98 391	2.21 417	0.89 388	0.43 492	0.20 355	0.38 474	0.24 359	0.57 504	0.63 515

DispNO	0.93 393	0.30 240	1.34 455	0.55 284	0.55 413	0.89 336	0.49 287	1.48 322	1.21 373	1.17 317	1.27 333	1.19 357	0.90 349	5.23 507	0.74 340	0.22 282	0.17 297	0.24 298	0.21 294	0.19 168	0.20 254

DSFCA	0.93 393	0.34 335	1.06 399	0.52 227	0.65 454	1.55 468	0.93 469	1.49 324	1.19 362	1.56 466	1.15 288	1.50 429	0.96 381	3.07 461	1.02 411	0.30 420	0.26 431	0.25 337	0.25 374	0.28 364	0.24 323

ttt	0.94 395	0.34 335	0.59 147	0.61 358	0.37 271	0.94 355	0.50 295	2.17 510	1.34 432	1.23 345	1.61 443	0.91 263	0.76 279	1.85 379	3.97 543	0.30 420	0.26 431	0.26 356	0.24 359	0.29 375	0.29 387

fast-acv-ft	0.94 395	0.44 409	1.40 458	0.58 319	0.51 388	1.77 489	0.69 406	1.36 294	1.42 472	1.29 374	1.86 481	1.74 469	1.25 459	1.52 321	1.38 461	0.26 374	0.28 447	0.28 388	0.28 423	0.27 345	0.26 359

OMP-Stereo	0.94 395	0.33 311	0.72 231	0.90 517	0.31 184	0.49 92	0.36 132	1.16 240	1.06 276	1.58 472	1.12 271	1.46 420	0.69 252	6.94 546	0.49 245	0.19 185	0.14 170	0.24 298	0.18 196	0.20 202	0.14 65

CBMV	0.95 398	0.44 409	0.66 185	0.53 245	0.35 246	1.53 466	1.63 535	1.69 382	1.42 472	2.00 515	1.60 439	1.43 410	1.17 440	1.59 336	0.99 408	0.34 454	0.34 482	0.39 480	0.33 469	0.33 413	0.32 417
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 399	0.58 465	0.72 231	0.61 358	0.46 359	1.64 476	0.76 423	1.86 437	1.28 407	1.30 382	1.53 419	0.86 243	0.94 369	3.27 469	0.69 327	0.45 498	0.44 519	0.54 517	0.48 512	0.47 479	0.40 454

TransformOpticalFlow	0.96 399	0.28 185	0.89 337	0.52 227	0.31 184	0.66 228	0.54 321	1.75 398	1.12 308	1.09 258	1.44 396	1.37 404	1.01 403	6.70 543	0.42 185	0.19 185	0.12 56	0.20 176	0.19 218	0.18 125	0.19 221

IIG-Stereo	0.96 399	0.31 273	0.72 231	0.88 513	0.33 224	0.61 187	0.26 45	1.19 256	1.03 263	1.69 486	1.37 373	1.46 420	0.75 271	6.96 547	0.51 256	0.19 185	0.14 170	0.23 278	0.18 196	0.20 202	0.14 65

CFNet	0.96 399	0.36 366	1.01 379	0.62 370	0.42 322	0.99 375	0.47 266	1.90 448	1.32 425	0.99 228	1.39 382	1.10 338	0.86 332	5.58 520	0.79 362	0.23 309	0.17 297	0.28 388	0.27 402	0.26 331	0.21 271

XPNet_ROB	0.96 399	0.49 430	1.09 411	0.72 454	0.57 419	1.11 397	1.14 501	1.66 377	1.23 382	1.85 503	1.39 382	1.64 455	1.11 429	1.80 373	1.42 473	0.38 473	0.30 462	0.33 442	0.29 435	0.37 431	0.34 428

ETE_ROB	0.96 399	0.64 485	1.16 426	0.69 436	0.48 365	1.14 402	1.13 500	1.77 408	1.19 362	1.91 509	1.45 398	1.73 467	1.05 416	1.60 337	1.14 431	0.32 435	0.26 431	0.38 474	0.34 475	0.39 444	0.41 459

CSP-Net	0.97 405	0.38 380	0.83 305	0.53 245	0.41 317	1.63 474	0.77 426	2.00 473	1.05 272	1.25 359	1.20 309	1.33 394	0.83 317	4.93 503	0.85 381	0.32 435	0.22 395	0.20 176	0.20 250	0.23 292	0.25 335

DEmStereo	0.97 405	0.23 62	0.79 291	0.47 119	0.32 203	1.04 385	0.56 347	0.93 141	0.89 203	1.39 427	2.14 504	1.02 311	2.07 531	5.64 521	0.77 354	0.17 105	0.15 228	0.20 176	0.20 250	0.18 125	0.20 254

pcwnet_v2	0.97 405	0.37 373	4.33 546	0.62 370	0.54 407	0.79 297	0.45 252	2.02 481	1.58 492	1.42 436	1.64 451	1.09 336	0.79 294	1.24 253	0.67 320	0.32 435	0.25 425	0.29 399	0.27 402	0.37 431	0.35 433

FINET	0.97 405	0.54 449	1.60 485	0.63 379	0.79 496	1.08 392	1.07 494	1.56 353	2.20 531	1.15 298	1.49 412	0.94 277	0.88 342	2.32 425	1.05 413	0.42 487	0.35 493	0.32 433	0.28 423	0.43 462	0.38 450

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 409	0.39 385	3.21 538	0.50 174	0.63 449	0.64 203	0.39 173	2.36 530	0.75 159	0.95 216	4.63 550	1.81 476	0.56 193	0.96 175	0.41 174	0.18 144	0.13 117	0.21 211	0.26 391	0.32 404	0.35 433

StereoDRNet	0.98 409	0.47 423	1.70 490	0.76 473	0.94 520	1.51 464	0.91 463	1.92 455	1.32 425	1.61 474	1.13 276	1.47 425	0.97 384	1.75 364	1.46 480	0.28 404	0.23 407	0.29 399	0.27 402	0.35 420	0.27 369

ACV-stereo	0.99 411	0.51 440	1.41 463	0.56 297	0.41 317	2.43 528	0.57 358	1.15 238	1.18 354	0.81 180	1.01 215	3.39 542	2.14 534	1.60 337	1.07 418	0.27 390	0.22 395	0.22 240	0.22 323	0.28 364	0.32 417

iinet-f	0.99 411	0.45 416	3.71 543	0.55 284	0.43 332	1.81 493	0.68 402	1.14 236	1.14 323	1.18 322	1.42 387	1.58 442	1.44 481	1.34 279	1.59 489	0.24 324	0.23 407	0.20 176	0.19 218	0.26 331	0.25 335

GASNet	0.99 411	0.97 519	1.72 493	0.98 526	0.68 467	0.83 321	0.67 398	1.60 360	1.28 407	1.31 392	1.22 313	1.22 362	1.21 453	2.41 432	1.41 469	0.43 492	0.26 431	0.36 468	0.34 475	0.55 501	0.31 411

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 411	0.40 391	1.82 501	0.66 409	0.62 448	2.05 512	0.78 428	1.91 452	1.29 411	1.54 462	1.42 387	1.51 431	1.23 455	1.99 393	1.33 453	0.23 309	0.14 170	0.20 176	0.15 115	0.27 345	0.26 359

PS-NSSS	0.99 411	0.58 465	0.93 350	0.58 319	0.57 419	0.91 343	0.80 437	1.81 424	1.14 323	1.14 292	1.67 458	1.00 302	0.83 317	4.62 494	0.78 356	0.37 469	0.31 468	0.52 511	0.32 459	0.45 472	0.38 450

YMNet	1.00 416	0.54 449	1.40 458	0.81 486	0.85 510	1.87 500	0.62 380	1.55 350	1.18 354	1.63 480	1.99 492	1.77 473	0.97 384	1.50 318	1.45 477	0.33 444	0.37 500	0.31 418	0.32 459	0.32 404	0.29 387

YMNet_1	1.00 416	0.54 449	1.40 458	0.81 486	0.85 510	1.87 500	0.62 380	1.55 350	1.18 354	1.63 480	1.99 492	1.77 473	0.97 384	1.50 318	1.45 477	0.33 444	0.37 500	0.31 418	0.32 459	0.32 404	0.29 387

UGAM-zero	1.00 416	0.30 240	0.93 350	0.47 119	0.30 158	0.57 165	0.25 34	2.25 521	0.63 115	1.01 236	1.10 258	2.73 531	1.85 518	6.26 531	0.40 163	0.17 105	0.14 170	0.19 139	0.15 115	0.16 63	0.17 156

RAFT + AFF	1.00 416	0.42 403	1.09 411	0.67 421	0.50 376	1.22 423	1.24 510	2.24 520	1.19 362	1.30 382	1.56 430	1.17 353	1.49 489	3.44 475	0.83 375	0.21 256	0.25 425	0.30 412	0.26 391	0.27 345	0.27 369

DRN-Test	1.00 416	0.44 409	1.13 420	0.70 442	0.81 503	1.62 473	0.79 431	2.14 499	1.44 475	1.78 493	1.33 357	1.43 410	1.05 416	2.18 413	1.53 486	0.27 390	0.21 377	0.31 418	0.30 444	0.32 404	0.28 381

NCCL2	1.00 416	0.56 458	1.06 399	0.75 470	0.57 419	1.31 436	1.72 536	1.77 408	1.36 446	1.50 452	1.17 296	1.91 487	1.17 440	1.54 327	1.29 450	0.35 461	0.31 468	0.45 497	0.44 503	0.40 448	0.40 454

TCMNet	1.01 422	0.60 476	2.10 513	0.86 505	1.33 546	1.14 402	0.67 398	1.69 382	1.23 382	1.11 272	1.57 434	1.30 388	0.97 384	2.01 395	1.50 484	0.31 428	0.31 468	0.38 474	0.34 475	0.42 456	0.36 439

PA-Net	1.01 422	0.57 462	1.29 445	0.64 388	0.74 480	1.19 418	0.84 444	1.69 382	1.43 474	1.16 308	1.19 305	1.32 393	1.19 447	3.42 473	1.25 443	0.29 415	0.45 523	0.33 442	0.49 515	0.32 404	0.47 482
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 422	0.59 468	1.16 426	0.67 421	0.51 388	1.63 474	1.26 514	1.69 382	1.38 454	1.81 500	1.37 373	1.94 492	1.02 408	1.58 334	1.38 461	0.37 469	0.27 440	0.43 492	0.37 487	0.43 462	0.37 444

z-ln-s-r	1.02 425	0.55 454	2.09 512	0.52 227	0.55 413	0.78 291	0.87 453	1.47 320	1.34 432	1.12 274	1.62 446	1.37 404	1.06 419	2.62 446	3.32 534	0.19 185	0.14 170	0.21 211	0.17 178	0.27 345	0.21 271

PSMNet-RUCA	1.02 425	0.97 519	1.44 465	1.23 540	1.10 529	1.40 451	0.62 380	1.69 382	1.38 454	0.94 214	1.53 419	0.97 293	0.83 317	1.17 237	0.93 393	0.69 533	0.34 482	0.99 543	0.60 532	0.97 533	0.64 519

THIR-Stereo	1.02 425	0.27 163	0.69 207	0.49 162	0.28 119	0.95 359	1.34 518	1.03 183	0.97 236	1.34 408	1.90 486	1.17 353	1.58 495	6.44 535	0.78 356	0.19 185	0.14 170	0.21 211	0.22 323	0.19 168	0.20 254

Wz-Net-LNSev	1.03 428	0.67 488	2.71 534	0.64 388	0.84 507	1.75 484	1.00 484	1.80 421	1.32 425	1.28 368	1.25 323	1.65 458	1.22 454	1.39 295	1.40 465	0.28 404	0.26 431	0.24 298	0.23 346	0.33 413	0.32 417

RAFT-RH_RVC	1.03 428	0.24 81	0.67 190	0.49 162	0.28 119	0.81 314	0.33 96	0.83 108	1.08 287	2.05 516	4.65 552	1.04 318	0.57 202	5.98 530	0.50 251	0.18 144	0.13 117	0.26 356	0.20 250	0.16 63	0.17 156

DISCO	1.03 428	0.34 335	1.11 416	0.69 436	0.45 347	2.07 513	0.84 444	2.13 495	1.50 482	1.15 298	1.33 357	2.40 519	1.07 423	2.60 444	1.51 485	0.23 309	0.18 319	0.22 240	0.20 250	0.31 395	0.27 369

STrans-v2	1.04 431	0.28 185	0.96 364	0.49 162	0.32 203	0.68 239	0.79 431	2.47 539	1.12 308	1.12 274	1.46 404	1.40 406	1.46 484	6.70 543	0.43 195	0.18 144	0.13 117	0.20 176	0.18 196	0.18 125	0.18 181

APVNet	1.06 432	0.53 448	1.42 464	0.84 498	0.79 496	1.92 503	0.82 442	1.90 448	1.08 287	1.08 252	1.43 391	1.56 438	1.13 436	3.07 461	1.58 487	0.31 428	0.34 482	0.42 490	0.36 484	0.36 427	0.37 444

TDLM	1.06 432	0.44 409	0.79 291	0.63 379	0.50 376	0.89 336	1.44 523	1.48 322	1.26 396	1.12 274	1.40 384	1.08 326	0.98 391	6.65 539	0.78 356	0.33 444	0.21 377	0.33 442	0.26 391	0.37 431	0.24 323

FAT-Stereo	1.07 434	0.41 399	1.32 450	0.72 454	0.58 428	1.08 392	0.89 458	1.96 464	1.65 496	1.75 490	1.98 491	2.03 503	1.48 487	2.02 396	1.18 439	0.42 487	0.35 493	0.34 452	0.29 435	0.35 420	0.53 497

GANetREF_RVC	1.07 434	0.86 513	1.31 447	0.82 494	0.53 403	1.41 456	1.31 516	1.76 404	1.52 485	1.27 366	1.31 349	1.46 420	1.24 458	2.03 397	0.96 403	0.56 520	0.45 523	0.67 532	0.50 518	0.88 531	0.59 509
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.07 434	0.43 406	0.76 273	0.60 344	0.50 376	0.90 339	0.97 477	1.52 337	1.26 396	1.33 404	1.38 378	1.24 369	1.18 444	6.75 545	0.75 345	0.34 454	0.23 407	0.34 452	0.29 435	0.42 456	0.27 369

GCST	1.08 437	1.47 548	0.93 350	1.73 549	1.14 536	1.30 434	0.31 80	1.33 284	1.16 344	1.29 374	0.97 202	0.98 295	0.49 154	2.08 402	0.46 225	1.19 549	0.70 550	1.30 549	0.85 547	1.02 537	0.89 534

GwcNet	1.08 437	0.51 440	2.33 523	0.79 480	1.18 539	1.76 486	0.70 409	1.68 380	1.47 478	1.41 430	1.64 451	1.74 469	1.04 412	2.20 416	1.41 469	0.30 420	0.29 458	0.29 399	0.27 402	0.30 386	0.35 433

DANet	1.08 437	0.61 478	1.32 450	0.85 503	0.72 474	1.37 444	0.51 296	1.54 346	1.15 335	1.78 493	1.54 424	2.01 500	1.11 429	2.90 455	2.00 506	0.33 444	0.30 462	0.40 485	0.30 444	0.44 468	0.45 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 440	0.50 437	1.12 418	0.90 517	1.04 526	1.11 397	0.84 444	1.80 421	1.62 494	1.55 465	2.00 494	1.90 486	1.78 512	1.84 376	1.25 443	0.52 512	0.36 498	0.48 504	0.36 484	0.45 472	0.43 470

Nwc_Net	1.09 440	0.49 430	1.33 452	0.89 516	0.80 501	1.49 463	0.66 394	2.19 514	1.27 402	1.32 396	2.26 508	1.96 495	1.54 492	1.92 385	1.34 455	0.40 479	0.30 462	0.43 492	0.45 505	0.38 440	0.37 444

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 442	1.02 524	1.00 375	0.82 494	0.67 461	1.93 504	0.93 469	1.62 367	1.11 304	1.15 298	1.25 323	1.50 429	0.79 294	1.96 391	0.76 348	1.89 552	0.34 482	0.79 536	0.36 484	1.25 545	0.83 531

NCC-stereo	1.10 442	0.54 449	1.24 437	0.84 498	0.94 520	1.29 432	0.89 458	2.01 477	1.34 432	1.32 396	1.74 465	1.88 482	1.74 509	2.35 427	1.25 443	0.45 498	0.37 500	0.45 497	0.58 528	0.42 456	0.42 463

Abc-Net	1.10 442	0.54 449	1.24 437	0.84 498	0.94 520	1.29 432	0.89 458	2.01 477	1.34 432	1.32 396	1.74 465	1.88 482	1.74 509	2.35 427	1.25 443	0.45 498	0.37 500	0.45 497	0.58 528	0.42 456	0.42 463
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 445	0.58 465	2.23 521	0.66 409	0.71 472	1.95 506	1.46 524	1.98 470	1.45 476	1.79 496	1.43 391	1.49 428	1.33 471	1.97 392	1.42 473	0.27 390	0.23 407	0.28 388	0.28 423	0.34 417	0.31 411

edge stereo	1.11 445	0.50 437	1.30 446	0.71 450	0.65 454	1.14 402	0.75 420	1.93 459	1.37 450	1.71 487	1.83 476	2.54 524	1.44 481	2.43 433	1.23 441	0.42 487	0.41 513	0.54 517	0.35 480	0.42 456	0.46 478

anonymity	1.12 447	0.97 519	1.21 431	1.07 534	1.12 533	1.08 392	0.89 458	1.95 463	1.16 344	1.29 374	1.26 330	1.22 362	1.09 427	1.15 229	1.01 410	1.02 542	1.00 566	0.97 541	0.97 553	0.98 534	0.99 538

ccnet	1.12 447	0.67 488	1.01 379	0.78 478	0.73 479	1.72 482	0.99 482	1.84 433	1.26 396	1.47 443	1.85 480	1.75 472	1.29 464	1.75 364	1.88 500	0.57 521	0.53 537	0.57 526	0.55 525	0.59 508	0.54 498

RASNet	1.12 447	0.30 240	0.91 344	0.66 409	0.77 491	0.97 369	0.57 358	1.37 295	1.35 442	1.02 240	1.34 364	2.11 507	1.43 479	7.09 548	1.39 464	0.19 185	0.17 297	0.17 81	0.19 218	0.18 125	0.16 130

AF-Net	1.13 450	0.52 444	1.33 452	0.86 505	0.91 516	1.38 447	0.71 411	2.16 504	1.62 494	1.56 466	2.40 515	1.99 498	1.65 502	1.81 375	1.48 482	0.48 506	0.28 447	0.49 506	0.33 469	0.39 444	0.32 417

NaN_ROB	1.13 450	0.55 454	1.15 425	0.64 388	0.48 365	1.61 472	2.03 553	1.72 390	1.48 479	2.09 518	1.27 333	1.40 406	1.08 424	3.94 481	1.30 451	0.28 404	0.34 482	0.28 388	0.28 423	0.30 386	0.33 423

UGAM	1.14 452	0.27 163	0.95 358	0.53 245	0.42 322	0.70 251	0.72 414	0.95 153	1.32 425	0.98 225	1.48 410	1.78 475	0.87 337	9.65 575	0.87 384	0.21 256	0.18 319	0.30 412	0.24 359	0.19 168	0.16 130

DGSMNet	1.14 452	0.76 504	2.49 528	0.81 486	0.86 512	1.39 449	1.39 520	2.13 495	1.35 442	1.26 363	1.63 450	1.48 427	0.98 391	1.75 364	1.10 424	0.45 498	0.43 516	0.55 521	0.49 515	0.75 526	0.70 524

Syn2CoEx	1.14 452	0.69 492	1.66 488	0.80 483	0.67 461	1.40 451	0.88 456	2.06 489	1.54 488	1.25 359	1.58 437	1.42 409	1.50 491	4.09 483	1.40 465	0.36 465	0.32 476	0.34 452	0.29 435	0.29 375	0.34 428

RGC	1.14 452	0.79 506	1.26 440	0.91 520	0.96 523	1.52 465	0.77 426	1.92 455	1.26 396	1.54 462	1.93 488	2.02 502	1.54 492	2.25 420	1.31 452	0.44 497	0.35 493	0.58 527	0.48 512	0.47 479	0.46 478

S-Stereo	1.15 456	0.46 418	2.17 518	0.81 486	0.80 501	1.21 422	1.19 507	1.93 459	2.02 524	1.47 443	2.11 501	1.57 439	1.17 440	2.05 400	1.41 469	0.40 479	0.40 511	0.35 460	0.31 451	0.44 468	0.70 524

stereogan	1.15 456	0.42 403	1.40 458	0.86 505	0.84 507	2.38 526	0.71 411	1.88 442	1.73 505	1.72 488	1.94 490	2.31 514	1.29 464	2.07 401	1.08 419	0.36 465	0.35 493	0.39 480	0.31 451	0.51 493	0.46 478

AANet_RVC	1.16 458	0.52 444	1.49 479	0.65 402	0.45 347	0.75 272	0.69 406	1.42 307	1.55 490	1.34 408	1.87 483	1.53 434	0.78 290	7.43 554	1.38 461	0.25 351	0.17 297	0.19 139	0.16 157	0.22 267	0.26 359

RYNet	1.17 459	0.49 430	1.24 437	0.70 442	0.97 524	1.71 480	0.92 465	1.91 452	1.46 477	1.38 421	1.14 280	1.88 482	1.30 468	4.24 485	1.87 498	0.26 374	0.21 377	0.35 460	0.27 402	0.55 501	0.54 498

w-ln-seven-2	1.18 460	0.61 478	4.25 545	0.68 432	0.61 442	1.20 420	0.93 469	1.63 369	1.35 442	1.66 483	1.53 419	1.47 425	1.37 475	3.00 460	1.74 493	0.25 351	0.24 416	0.29 399	0.26 391	0.33 413	0.28 381

HSM	1.19 461	0.32 289	0.65 178	0.57 313	0.38 288	1.23 424	0.59 371	2.25 521	1.19 362	1.30 382	1.25 323	1.94 492	1.03 410	9.32 570	0.71 333	0.22 282	0.16 268	0.20 176	0.16 157	0.21 243	0.21 271

aanetorigin	1.23 462	0.79 506	2.78 536	0.70 442	0.79 496	0.99 375	1.06 493	1.06 210	1.37 450	3.52 554	2.61 523	1.72 466	1.63 500	1.99 393	1.78 495	0.25 351	0.24 416	0.26 356	0.25 374	0.38 440	0.45 475

PWC_ROB	1.24 463	0.76 504	2.46 527	0.72 454	0.78 493	1.15 409	0.49 287	1.75 398	1.92 518	2.31 524	3.07 532	1.59 443	1.40 476	2.46 437	2.10 510	0.33 444	0.22 395	0.35 460	0.24 359	0.38 440	0.41 459

SGM-Forest	1.24 463	0.38 380	0.60 152	0.52 227	0.37 271	1.56 469	1.30 515	1.65 372	1.36 446	2.11 519	1.79 472	1.63 452	0.93 364	7.48 556	0.95 399	0.36 465	0.37 500	0.39 480	0.34 475	0.37 431	0.32 417
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 465	0.99 522	1.93 507	1.02 530	1.21 541	0.96 365	1.01 486	1.75 398	1.92 518	1.36 413	2.12 502	1.44 415	1.01 403	1.14 228	1.40 465	0.72 534	0.82 553	0.89 539	0.98 555	1.31 546	0.95 536

NOSS_ROB	1.26 466	0.46 418	0.62 161	0.56 297	0.38 288	1.06 389	0.78 428	1.73 391	1.40 464	1.01 236	1.43 391	1.10 338	0.75 271	10.62 579	0.65 314	0.45 498	0.43 516	0.48 504	0.45 505	0.44 468	0.41 459

RTSC	1.29 467	0.73 498	2.44 526	0.83 497	0.57 419	1.85 498	0.65 389	1.88 442	2.00 523	2.20 521	1.66 456	1.60 445	1.26 461	2.33 426	3.92 540	0.32 435	0.23 407	0.27 373	0.29 435	0.37 431	0.37 444

PWCDC_ROB	1.29 467	0.75 503	1.33 452	1.05 531	0.88 515	1.73 483	0.52 307	1.89 445	3.28 552	1.29 374	4.88 555	1.22 362	1.46 484	1.77 371	1.45 477	0.60 526	0.26 431	0.29 399	0.25 374	0.52 495	0.37 444

test_for_model	1.30 469	3.71 579	0.58 140	3.22 569	2.84 570	0.59 173	0.33 96	1.40 303	0.83 186	1.42 436	0.61 103	0.52 118	0.37 79	0.51 27	0.33 88	2.46 558	0.15 228	0.16 54	0.11 9	4.39 580	1.50 551

Anonymous_2	1.30 469	0.55 454	0.82 300	0.52 227	0.58 428	1.01 378	0.64 387	1.25 275	0.97 236	0.96 218	0.78 151	1.33 394	1.29 464	1.03 197	0.74 340	0.62 528	0.64 547	1.06 546	9.63 587	1.16 541	0.49 489

SQANet	1.31 471	0.88 516	1.08 408	1.83 551	1.44 548	1.44 458	0.75 420	1.74 396	1.09 295	1.32 396	1.26 330	1.28 384	1.01 403	1.50 318	0.83 375	2.50 559	0.34 482	1.47 550	0.55 525	2.32 551	1.57 552

SHD	1.31 471	0.71 497	2.34 524	0.86 505	0.75 487	1.77 489	0.65 389	2.22 518	2.50 540	2.40 531	1.71 461	1.91 487	1.60 498	1.93 388	2.37 515	0.38 473	0.31 468	0.38 474	0.40 495	0.48 484	0.50 491

PDISCO_ROB	1.32 473	0.65 486	1.44 465	1.36 541	1.46 549	2.55 531	0.92 465	2.45 538	2.07 527	1.37 416	1.49 412	1.65 458	1.00 401	2.82 451	1.35 458	1.01 540	0.27 440	0.54 517	0.47 510	0.71 524	0.73 527

LL-Strereo	1.33 474	0.39 385	1.38 457	0.61 358	0.61 442	0.75 272	0.66 394	1.63 369	1.17 347	1.56 466	1.60 439	2.03 503	2.12 533	9.72 576	0.97 404	0.21 256	0.18 319	0.27 373	0.23 346	0.22 267	0.25 335

PASM	1.34 475	0.92 517	2.62 532	0.86 505	0.87 514	1.03 383	1.08 495	1.50 328	1.51 484	1.82 501	1.41 386	1.68 461	1.26 461	4.87 500	1.34 455	0.61 527	0.65 549	0.68 533	0.78 542	0.69 522	0.68 523

ADCRef	1.35 476	0.55 454	2.37 525	0.72 454	0.77 491	1.94 505	0.78 428	1.91 452	1.27 402	1.57 470	1.59 438	1.36 401	1.41 477	1.54 327	7.53 557	0.23 309	0.20 355	0.32 433	0.30 444	0.29 375	0.29 387

GANet	1.36 477	0.47 423	0.86 313	0.67 421	0.45 347	1.34 441	1.73 537	1.64 371	1.24 388	1.49 451	2.38 513	1.55 437	1.20 450	9.30 569	0.93 393	0.30 420	0.31 468	0.33 442	0.28 423	0.39 444	0.30 401

ff1	1.37 478	0.33 311	0.85 307	0.53 245	0.37 271	0.74 267	0.56 347	0.95 153	2.47 537	1.15 298	1.45 398	1.06 320	0.82 309	7.22 549	7.61 558	0.20 222	0.12 56	0.31 418	0.27 402	0.19 168	0.20 254

XQC	1.37 478	0.87 514	2.56 530	0.84 498	0.69 469	1.83 496	0.89 458	2.07 490	1.88 514	1.88 505	1.53 419	1.91 487	1.55 494	2.85 454	3.05 526	0.48 506	0.29 458	0.44 496	0.39 491	0.69 522	0.60 512

w-ln-seven	1.38 480	0.70 495	3.91 544	0.75 470	0.72 474	2.69 537	0.95 474	2.02 481	1.99 522	1.99 512	1.73 463	1.82 479	1.17 440	2.45 434	2.84 523	0.28 404	0.25 425	0.31 418	0.30 444	0.41 451	0.33 423

mmx	1.39 481	0.33 311	0.85 307	0.53 245	0.37 271	0.74 267	0.56 347	2.13 495	1.37 450	1.15 298	1.45 398	1.06 320	0.82 309	7.22 549	7.61 558	0.24 324	0.19 337	0.31 418	0.27 402	0.30 386	0.25 335

xxx	1.39 481	0.33 311	0.85 307	0.53 245	0.37 271	0.74 267	0.56 347	2.13 495	1.37 450	1.15 298	1.45 398	1.06 320	0.82 309	7.22 549	7.61 558	0.24 324	0.19 337	0.31 418	0.27 402	0.30 386	0.25 335

MFMNet_re	1.40 483	1.14 533	1.68 489	1.39 543	1.07 527	1.48 461	1.43 522	1.87 439	1.82 512	2.26 522	2.19 505	1.51 431	1.86 519	1.52 321	1.25 443	0.93 538	0.83 554	0.84 538	0.80 543	0.99 536	1.05 543

UDG	1.41 484	2.65 572	0.99 370	1.44 546	1.64 551	1.34 441	0.80 437	1.60 360	1.23 382	1.23 345	1.71 461	2.01 500	1.34 472	1.47 314	1.41 469	0.90 537	0.54 540	2.29 558	0.75 540	1.84 548	1.04 541

CSAN	1.41 484	0.59 468	1.26 440	0.70 442	0.50 376	1.76 486	1.78 538	1.77 408	1.90 517	2.35 527	2.32 510	1.92 490	1.94 524	5.56 519	1.49 483	0.43 492	0.35 493	0.40 485	0.41 496	0.43 462	0.41 459

test_xeample	1.45 486	0.28 185	0.65 178	0.51 206	0.28 119	0.94 355	0.59 371	2.14 499	1.29 411	1.24 353	1.51 417	0.88 251	0.86 332	1.46 310	15.10 578	0.22 282	0.20 355	0.22 240	0.20 250	0.22 267	0.22 289

Wz-Net-SNSev	1.49 487	1.23 538	6.27 557	0.68 432	0.67 461	1.37 444	1.41 521	2.00 473	1.39 459	1.48 449	1.61 443	2.29 512	1.32 470	3.93 480	2.14 511	0.31 428	0.28 447	0.31 418	0.33 469	0.42 456	0.36 439

CC-Net-ROB	1.49 487	1.26 539	1.27 443	0.88 513	0.79 496	1.76 486	1.00 484	1.79 418	1.26 396	1.10 266	1.61 443	1.21 360	0.99 399	8.13 563	0.84 378	1.09 546	0.41 513	2.20 556	0.46 508	1.20 544	0.48 485

DDUNet	1.50 489	2.69 573	1.12 418	1.77 550	1.88 553	1.84 497	0.92 465	1.70 387	1.16 344	1.38 421	1.79 472	1.60 445	1.12 432	1.37 286	1.08 419	1.10 547	0.76 551	2.37 560	0.94 551	2.00 549	1.37 549

xxxx	1.51 490	0.28 185	0.68 194	0.54 260	0.28 119	1.16 411	0.44 234	2.19 514	1.29 411	1.09 258	1.36 371	1.22 362	0.85 324	1.79 372	15.70 581	0.24 324	0.21 377	0.21 211	0.20 250	0.22 267	0.23 309

psmorigin	1.52 491	0.69 492	10.52 570	0.68 432	0.59 436	1.13 401	0.70 409	1.57 354	1.19 362	1.99 512	1.79 472	2.26 511	1.47 486	2.09 403	1.36 459	0.39 476	0.40 511	0.34 452	0.33 469	0.43 462	0.56 502

MFN_U_SF_RVC	1.52 491	0.84 509	3.42 539	0.87 512	0.66 457	2.56 532	0.95 474	2.36 530	1.70 501	1.98 511	1.86 481	2.45 522	1.79 513	2.95 456	2.58 518	0.52 512	0.48 529	0.55 521	0.59 531	0.59 508	0.61 513

SAMSARA	1.55 493	0.84 509	2.61 531	1.22 539	1.07 527	2.50 530	1.93 548	2.05 484	1.89 515	2.75 541	1.66 456	2.81 532	1.69 507	3.08 463	1.97 505	0.46 504	0.51 535	0.42 490	0.46 508	0.58 506	0.59 509

z-mn7	1.56 494	0.84 509	4.36 548	0.71 450	0.51 388	2.60 533	1.04 489	1.73 391	2.70 546	1.53 456	2.99 531	1.94 492	1.34 472	4.78 498	2.41 516	0.29 415	0.24 416	0.27 373	0.24 359	0.34 417	0.31 411

CrosDoStereo	1.58 495	0.24 81	0.72 231	0.48 146	0.29 136	0.67 232	12.49 582	1.10 223	0.98 241	1.34 408	1.75 468	1.00 302	1.89 520	6.65 539	0.81 368	0.19 185	0.15 228	0.20 176	0.22 323	0.18 125	0.19 221

DeepStereo_LL	1.58 495	0.24 81	0.72 231	0.48 146	0.29 136	0.67 232	12.49 582	1.10 223	0.98 241	1.34 408	1.75 468	1.00 302	1.89 520	6.65 539	0.81 368	0.19 185	0.15 228	0.20 176	0.22 323	0.18 125	0.19 221

otaku	1.60 497	1.11 531	1.21 431	2.20 553	1.56 550	1.97 507	1.24 510	2.07 490	1.36 446	1.44 438	1.62 446	1.73 467	1.19 447	1.73 363	0.98 407	2.89 564	0.57 542	1.74 551	0.60 532	2.78 559	1.94 558

DeepPrunerF	1.60 497	0.73 498	5.81 555	0.88 513	1.19 540	0.91 343	0.95 474	2.19 514	5.24 569	1.17 317	1.30 343	1.19 357	1.30 468	4.90 501	1.66 492	0.42 487	0.34 482	0.52 511	0.47 510	0.41 451	0.40 454

222	1.61 499	0.29 220	0.67 190	0.56 297	0.29 136	1.06 389	0.42 201	2.17 510	1.31 421	1.31 392	1.52 418	0.92 272	0.94 369	1.76 369	17.65 582	0.24 324	0.20 355	0.21 211	0.19 218	0.22 267	0.23 309

SDNR	1.62 500	0.51 440	2.17 518	0.53 245	0.56 416	3.80 556	0.45 252	1.54 346	1.29 411	1.33 404	2.41 516	1.08 326	0.96 381	11.18 580	1.16 433	0.66 532	0.63 546	0.43 492	0.32 459	0.64 515	0.67 521

Ntro	1.64 501	1.15 534	1.23 434	2.48 559	1.83 552	2.09 514	1.16 504	1.96 464	1.38 454	1.21 334	1.62 446	1.62 447	1.29 464	1.87 382	1.11 427	3.04 565	0.56 541	1.82 553	0.64 534	2.80 560	2.05 559

G-Net	1.66 502	0.63 483	1.56 482	1.11 536	0.74 480	2.98 545	0.91 463	1.55 350	1.22 379	2.76 542	8.18 573	2.32 515	2.53 547	1.92 385	1.87 498	0.48 506	0.44 519	0.45 497	0.31 451	0.60 512	0.57 506

MDST_ROB	1.67 503	0.34 335	1.58 484	0.92 522	0.58 428	4.26 562	1.11 497	2.83 545	1.41 469	4.49 565	2.55 522	1.45 417	0.97 384	7.79 560	1.17 436	0.31 428	0.25 425	0.37 471	0.33 469	0.31 395	0.30 401

SPS-STEREO	1.67 503	1.04 525	1.23 434	1.21 538	1.13 535	1.82 495	1.11 497	2.16 504	1.52 485	3.07 552	2.32 510	2.82 533	1.80 514	4.11 484	2.04 507	1.03 543	0.99 565	0.97 541	0.94 551	1.03 539	1.02 539
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 505	0.36 366	0.61 155	0.59 332	0.29 136	2.25 520	1.18 506	2.38 533	1.68 500	3.60 555	2.67 525	3.69 546	2.42 543	8.13 563	1.90 501	0.31 428	0.31 468	0.30 412	0.28 423	0.30 386	0.29 387
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 506	0.59 468	4.33 546	0.70 442	0.57 419	2.02 511	1.62 534	3.35 554	1.78 508	1.48 449	1.38 378	2.17 508	2.84 550	4.77 497	3.66 537	0.48 506	0.31 468	0.29 399	0.25 374	0.64 515	0.48 485

zh-mn7	1.70 507	1.21 537	8.30 564	0.69 436	0.53 403	1.45 459	0.84 444	1.70 387	2.09 528	2.41 532	2.67 525	1.68 461	1.23 455	4.49 490	2.87 524	0.30 420	0.26 431	0.27 373	0.27 402	0.31 395	0.35 433

1111x	1.70 507	0.29 220	0.86 313	0.51 206	0.27 94	1.01 378	0.68 402	2.22 518	1.28 407	1.13 289	1.40 384	1.21 360	1.10 428	5.53 517	15.20 579	0.22 282	0.21 377	0.22 240	0.22 323	0.24 307	0.22 289

PVD	1.70 507	0.84 509	2.26 522	0.94 525	0.83 506	2.48 529	0.97 477	2.59 543	3.35 553	3.01 550	2.77 527	2.34 516	2.47 545	2.67 448	3.14 529	0.47 505	0.45 523	0.59 528	0.48 512	0.59 508	0.75 529

FBW_ROB	1.71 510	0.62 482	1.45 470	0.67 421	0.61 442	1.81 493	1.08 495	2.52 540	1.70 501	1.77 492	1.73 463	1.98 497	1.25 459	12.57 582	1.84 497	0.34 454	0.37 500	0.56 524	0.38 489	0.45 472	0.43 470

ADCL	1.72 511	0.57 462	3.66 541	0.67 421	0.61 442	2.61 535	1.85 543	1.96 464	1.67 498	1.90 508	1.83 476	2.06 506	1.90 522	2.13 406	9.15 566	0.26 374	0.24 416	0.34 452	0.32 459	0.38 440	0.35 433

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 512	0.87 514	3.56 540	0.80 483	0.75 487	3.72 553	2.44 566	1.82 425	1.82 512	1.74 489	1.91 487	1.92 490	1.26 461	7.69 559	1.28 449	0.45 498	0.47 527	0.52 511	0.77 541	0.50 488	0.50 491

zh-sn7	1.76 513	1.38 540	6.58 558	0.74 466	0.72 474	1.78 491	1.31 516	1.88 442	1.56 491	1.86 504	2.47 520	1.81 476	2.08 532	5.12 505	3.80 539	0.32 435	0.32 476	0.32 433	0.32 459	0.44 468	0.40 454

AAGNet	1.83 514	0.28 185	0.72 231	0.61 358	0.32 203	0.67 232	0.51 296	0.96 160	0.98 241	1.47 443	1.20 309	1.00 302	1.18 444	2.83 452	22.77 589	0.22 282	0.13 117	0.22 240	0.19 218	0.23 292	0.15 99

WCMA_ROB	1.84 515	0.47 423	1.31 447	0.69 436	0.57 419	2.11 515	1.14 501	1.87 439	1.73 505	4.04 559	6.43 561	5.62 562	3.61 559	2.59 443	1.94 503	0.52 512	0.44 519	0.39 480	0.42 499	0.48 484	0.47 482

ADCPNet	1.85 516	0.69 492	8.07 561	0.71 450	0.58 428	2.79 540	1.22 509	1.94 461	1.54 488	1.88 505	1.69 459	2.46 523	2.04 528	2.37 429	6.48 552	0.38 473	0.37 500	0.38 474	0.43 501	0.47 479	0.45 475

test_sample9	1.86 517	0.49 430	1.13 420	0.56 297	0.39 298	1.02 380	0.73 415	1.78 412	1.21 373	1.22 339	1.18 298	1.08 326	0.92 355	2.27 422	7.92 562	0.57 521	12.61 591	0.62 529	0.67 536	0.45 472	0.42 463

Wz-Net-TNSev	1.88 518	2.08 566	7.66 559	0.67 421	0.64 452	2.42 527	1.83 542	2.33 527	1.74 507	1.57 470	1.56 430	2.58 525	1.90 522	4.86 499	3.12 528	0.39 476	0.37 500	0.33 442	0.37 487	0.53 497	0.58 507

NVStereoNet_ROB	1.88 518	1.07 526	1.45 470	1.07 534	1.17 537	1.47 460	1.48 526	1.89 445	1.93 520	1.94 510	4.67 553	3.08 539	1.80 514	6.51 536	1.65 490	1.06 545	0.86 560	1.08 547	1.32 561	0.93 532	1.26 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 518	0.57 462	2.18 520	0.63 379	0.40 309	2.80 541	1.57 531	2.39 534	5.88 571	2.36 529	3.57 539	3.72 547	2.97 552	4.74 496	1.76 494	0.34 454	0.30 462	0.32 433	0.29 435	0.48 484	0.37 444

ADCMid	1.89 521	0.73 498	5.06 550	0.72 454	0.67 461	2.00 510	1.14 501	1.97 468	1.48 479	2.86 545	1.81 475	2.37 517	2.05 530	2.24 418	10.39 571	0.33 444	0.31 468	0.39 480	0.43 501	0.50 488	0.44 473

WZ-Net	1.95 522	0.95 518	10.10 566	0.86 505	0.78 493	1.69 479	1.60 533	2.20 517	1.98 521	2.08 517	1.93 488	2.30 513	1.97 525	5.30 508	3.17 531	0.34 454	0.26 431	0.29 399	0.31 451	0.51 493	0.47 482

AnyNet_C32	1.96 523	1.10 528	5.17 551	0.90 517	1.11 531	2.12 516	2.37 564	1.85 434	1.48 479	2.45 533	1.70 460	2.05 505	1.64 501	2.50 440	10.28 570	0.37 469	0.34 482	0.35 460	0.41 496	0.49 487	0.54 498

MSAF-DinoV2	1.97 524	0.80 508	10.38 569	0.86 505	0.48 365	1.39 449	0.97 477	2.55 542	1.72 504	1.53 456	1.65 453	3.59 544	2.20 537	5.39 514	3.94 541	0.27 390	0.17 297	0.26 356	0.28 423	0.47 479	0.46 478

RainbowNet	1.97 524	1.76 554	1.57 483	2.81 562	2.21 557	1.98 509	1.81 540	2.54 541	1.89 515	1.50 452	1.84 478	1.96 495	1.65 502	2.14 407	1.25 443	3.33 571	0.85 558	2.39 563	0.98 555	2.82 562	2.22 560

ADCP+	1.99 526	0.48 427	7.73 560	0.66 409	0.91 516	2.30 522	1.05 491	1.82 425	1.34 432	1.54 462	1.32 355	1.74 469	1.61 499	2.17 410	13.37 574	0.24 324	0.21 377	0.32 433	0.28 423	0.37 431	0.29 387

MSMD_ROB	1.99 526	0.59 468	0.89 337	0.70 442	0.61 442	3.95 558	0.94 472	1.80 421	1.79 509	4.41 563	4.43 546	8.17 571	3.66 560	3.40 471	1.33 453	0.52 512	0.48 529	0.54 517	0.58 528	0.53 497	0.50 491

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 528	1.15 534	3.10 537	1.05 531	0.76 490	5.03 567	2.40 565	2.16 504	2.62 543	1.89 507	2.28 509	2.69 529	1.65 502	9.35 571	2.04 507	0.64 531	0.51 535	0.68 533	0.71 539	1.09 540	0.67 521

ACVNet-4b	2.15 529	1.41 544	1.64 486	2.80 561	2.31 561	2.31 523	1.24 510	2.32 526	2.14 529	1.26 363	2.39 514	2.66 528	1.48 487	5.95 529	1.06 415	3.20 569	0.45 523	2.37 560	0.89 548	2.83 563	2.37 564

ACVNet_1	2.18 530	1.45 547	1.72 493	2.85 563	2.33 563	2.28 521	1.46 524	3.08 550	2.22 532	1.82 501	2.05 499	3.56 543	1.98 526	3.09 464	1.40 465	3.17 566	0.60 544	2.40 564	0.92 550	2.91 566	2.37 564

test_sample8	2.19 531	0.49 430	1.13 420	0.56 297	0.39 298	1.02 380	0.73 415	1.82 425	1.15 335	2.26 522	1.30 343	4.94 557	2.52 546	2.27 422	7.92 562	0.57 521	12.61 591	0.62 529	0.67 536	0.45 472	0.42 463

ADCS	2.25 532	0.99 522	5.55 552	0.81 486	0.74 480	2.19 518	1.80 539	2.27 523	2.14 529	2.80 544	2.13 503	2.40 519	2.03 527	2.64 447	13.69 575	0.41 483	0.39 509	0.40 485	0.45 505	0.58 506	0.56 502

AnyNet_C01	2.26 533	1.78 555	10.22 568	0.93 523	0.74 480	2.92 543	2.20 559	2.29 525	1.80 510	2.53 535	2.41 516	2.71 530	1.73 508	3.41 472	6.72 554	0.41 483	0.39 509	0.40 485	0.42 499	0.67 520	0.63 515

MeshStereo	2.26 533	0.56 458	0.92 348	0.61 358	0.49 369	2.60 533	1.02 487	3.18 551	2.05 526	7.40 580	4.98 556	7.58 568	2.98 553	6.37 534	1.96 504	0.43 492	0.43 516	0.45 497	0.39 491	0.43 462	0.42 463
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
FCDSN-DC	2.32 535	0.63 483	0.81 297	0.84 498	0.75 487	2.23 519	0.94 472	2.09 493	1.80 510	5.45 573	7.72 570	7.77 570	6.93 577	3.39 470	1.80 496	0.52 512	0.48 529	0.52 511	0.51 521	0.57 504	0.58 507
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 536	2.85 574	3.66 541	3.08 568	2.27 559	1.97 507	0.67 398	2.00 473	1.70 501	2.52 534	2.00 494	2.23 509	5.86 570	3.44 475	1.58 487	1.01 540	0.32 476	2.64 569	1.94 574	2.85 564	2.24 561

EDNetEfficient	2.37 537	1.10 528	8.08 562	0.74 466	0.71 472	0.98 374	1.56 529	1.46 318	4.06 561	4.90 568	2.82 528	2.25 510	3.48 558	2.95 456	9.97 567	0.26 374	0.24 416	0.26 356	0.30 444	0.68 521	0.61 513

pmcnn	2.37 537	0.42 403	2.71 534	0.63 379	0.43 332	1.54 467	1.19 507	2.01 477	1.53 487	2.64 538	7.60 567	18.07 585	1.45 483	3.44 475	2.78 522	0.18 144	0.15 228	0.15 24	0.12 43	0.20 202	0.18 181

ELAS	2.37 537	0.74 501	1.54 481	0.99 527	0.92 518	4.78 564	2.33 563	3.33 553	3.37 554	5.05 571	4.77 554	3.67 545	4.53 567	3.42 473	4.50 545	0.62 528	0.53 537	0.55 521	0.53 523	0.63 513	0.64 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 540	1.07 526	2.14 517	1.18 537	1.10 529	2.14 517	1.36 519	1.96 464	1.66 497	5.46 574	7.07 564	4.95 558	4.32 566	5.50 516	2.26 513	1.04 544	1.02 568	0.99 543	0.97 553	1.02 537	1.04 541

ACVNet_2	2.43 541	1.41 544	2.04 510	2.62 560	2.24 558	2.63 536	1.88 546	3.31 552	3.01 549	2.19 520	3.45 538	4.62 551	2.04 528	4.50 492	1.47 481	2.55 560	0.64 547	2.22 557	0.84 545	2.69 558	2.29 562

ELAS_RVC	2.48 542	0.74 501	1.90 505	1.05 531	0.92 518	2.76 538	4.01 575	2.76 544	4.11 562	4.69 566	4.63 550	4.62 551	5.96 572	3.97 482	3.96 542	0.63 530	0.53 537	0.56 524	0.52 522	0.64 515	0.63 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 543	0.59 468	18.45 577	0.69 436	0.50 376	1.87 500	0.88 456	1.67 379	2.39 534	1.50 452	1.42 387	1.14 350	1.15 438	4.28 488	5.07 547	0.24 324	0.19 337	0.22 240	0.19 218	7.86 585	0.34 428

WAO-7	2.66 544	1.40 543	1.73 495	1.39 543	1.17 537	3.93 557	1.94 549	4.11 562	3.88 560	2.92 546	5.50 557	4.18 549	3.00 554	7.63 558	3.71 538	1.13 548	1.00 566	1.17 548	1.13 560	1.18 543	1.09 545

RTS	2.67 545	1.38 540	15.28 575	0.99 527	1.26 543	3.78 554	1.96 550	2.15 501	2.62 543	2.61 536	2.85 529	2.60 526	1.59 496	6.27 532	5.71 550	0.40 479	0.28 447	0.35 460	0.35 480	0.50 488	0.48 485

RTSA	2.67 545	1.38 540	15.28 575	0.99 527	1.26 543	3.78 554	1.96 550	2.15 501	2.62 543	2.61 536	2.85 529	2.60 526	1.59 496	6.27 532	5.71 550	0.40 479	0.28 447	0.35 460	0.35 480	0.50 488	0.48 485

MADNet+	2.69 547	3.22 577	11.53 571	1.44 546	1.12 533	3.19 547	1.81 540	2.85 546	2.37 533	1.68 485	2.07 500	2.85 534	2.18 535	7.41 553	5.23 548	0.79 535	0.76 551	0.69 535	0.65 535	0.98 534	0.95 536

IMH-64-1	2.70 548	1.79 556	1.46 472	3.26 571	2.66 566	3.23 549	2.10 554	4.08 560	2.75 547	2.34 525	3.81 542	3.06 537	2.22 538	4.25 486	2.59 519	3.75 575	0.84 555	2.75 570	1.35 562	3.15 568	2.60 570

IMH-64	2.70 548	1.79 556	1.46 472	3.26 571	2.66 566	3.23 549	2.10 554	4.08 560	2.75 547	2.34 525	3.81 542	3.06 537	2.22 538	4.25 486	2.59 519	3.75 575	0.84 555	2.75 570	1.35 562	3.15 568	2.60 570

FC-DCNN	2.72 550	0.59 468	0.86 313	0.73 462	0.57 419	2.91 542	1.04 489	3.01 549	2.60 541	6.83 575	7.64 568	9.92 575	6.33 575	5.21 506	3.14 529	0.53 518	0.48 529	0.51 509	0.50 518	0.53 497	0.51 495

FC-DCNN v2	2.81 551	0.59 468	0.85 307	0.73 462	0.57 419	2.97 544	1.05 491	3.39 555	2.61 542	6.98 576	7.67 569	10.38 578	6.31 574	5.75 524	3.37 535	0.53 518	0.48 529	0.51 509	0.50 518	0.53 497	0.51 495

WAO-6	2.81 551	1.60 551	1.46 472	2.36 557	2.28 560	3.55 551	2.29 562	4.21 563	4.56 566	2.36 529	4.51 547	4.88 556	2.66 548	4.60 493	4.07 544	1.72 551	1.15 572	2.31 559	1.46 567	2.31 550	1.85 556

PWCK	2.88 553	2.05 564	5.72 554	2.08 552	1.11 531	3.55 551	3.90 574	2.86 547	3.54 558	3.03 551	3.63 540	3.10 540	2.31 540	8.15 565	3.09 527	2.12 555	0.91 563	1.75 552	0.98 555	2.57 556	1.18 546

Dean	2.91 554	1.53 550	2.07 511	2.96 567	2.51 565	3.15 546	2.14 557	4.75 567	4.41 565	2.76 542	6.10 560	5.53 561	2.37 541	2.97 458	1.92 502	3.18 567	0.85 558	2.51 567	1.04 558	2.88 565	2.47 567

MonStereo1	3.14 555	1.66 552	1.81 499	2.43 558	2.32 562	5.80 570	1.58 532	3.52 556	4.70 567	3.09 553	8.22 574	4.76 555	3.36 556	6.52 537	2.29 514	2.33 557	0.61 545	1.91 555	1.05 559	2.44 553	2.34 563

IMH	3.21 556	1.85 560	1.48 477	3.25 570	2.69 568	4.07 560	2.02 552	4.41 565	3.80 559	2.72 539	7.11 565	4.75 554	2.92 551	5.92 527	2.55 517	3.85 579	0.88 561	2.78 572	1.36 564	3.19 570	2.59 569

LVE	3.31 557	1.67 553	1.64 486	2.85 563	2.42 564	3.20 548	2.26 561	4.78 568	5.05 568	2.35 527	6.91 562	6.02 563	2.37 541	9.15 567	2.17 512	3.19 568	1.08 571	2.38 562	1.47 568	2.81 561	2.40 566

JetBlue	3.97 558	2.01 561	10.19 567	1.38 542	2.84 570	10.53 576	9.54 579	3.60 558	2.41 535	2.73 540	3.39 537	4.54 550	4.31 565	7.85 562	6.84 555	0.88 536	0.93 564	0.89 539	0.91 549	1.74 547	1.91 557

notaker	3.98 559	2.40 571	2.68 533	3.82 578	3.27 576	3.97 559	2.14 557	4.78 568	3.45 556	4.12 562	6.94 563	7.65 569	3.26 555	7.82 561	5.30 549	4.04 580	1.41 574	3.36 579	2.10 576	3.88 574	3.31 576

WAO-8	4.40 560	1.82 558	1.79 497	2.34 555	2.20 555	9.19 573	1.53 527	6.09 574	16.46 582	3.94 557	7.84 571	7.32 565	3.72 562	9.41 573	3.31 532	2.00 553	1.07 569	2.44 565	1.37 565	2.50 554	1.68 553

Venus	4.40 560	1.82 558	1.79 497	2.34 555	2.20 555	9.19 573	1.53 527	6.09 574	16.46 582	3.94 557	7.84 571	7.32 565	3.72 562	9.41 573	3.31 532	2.00 553	1.07 569	2.44 565	1.37 565	2.50 554	1.68 553

MultiAttention	4.51 562	0.33 311	0.82 300	0.73 462	0.45 347	30.98 593	4.50 577	2.18 513	1.40 464	1.61 474	2.41 516	2.43 521	0.70 257	38.42 595	1.36 459	0.22 282	0.15 228	0.29 399	0.30 444	0.47 479	0.43 470

ktn	4.70 563	2.38 570	2.12 516	3.76 576	3.24 574	4.85 565	2.95 572	5.52 570	7.37 574	4.07 561	19.32 587	7.46 567	3.47 557	7.39 552	2.95 525	4.04 580	1.85 577	3.26 578	2.22 577	3.08 567	2.65 572

MADNet++	5.01 564	3.14 575	4.91 549	4.55 582	3.94 580	5.20 568	4.41 576	4.40 564	4.13 563	4.95 569	6.08 559	4.74 553	5.37 568	9.40 572	10.67 572	4.65 582	4.15 582	3.97 581	3.34 580	4.09 576	4.08 581

UNDER WATER	5.08 565	2.33 569	5.55 552	3.94 580	3.51 577	5.20 568	2.72 569	5.61 572	16.52 584	3.84 556	4.60 549	9.21 573	5.89 571	5.90 526	8.66 565	3.75 575	1.34 573	3.18 577	1.88 572	4.33 579	3.61 578

UNDER WATER-64	5.27 566	2.32 568	8.78 565	3.93 579	3.54 578	7.61 571	3.03 573	5.84 573	14.19 578	4.04 559	4.04 544	9.39 574	6.26 573	5.93 528	8.48 564	3.60 574	1.51 575	3.13 575	1.88 572	4.29 578	3.61 578

TorneroNet-64	5.30 567	2.03 562	1.74 496	3.43 573	2.81 569	10.09 575	2.12 556	9.10 581	17.12 587	4.96 570	9.27 577	10.72 580	3.70 561	9.20 568	4.55 546	3.31 570	0.84 555	2.88 573	1.55 569	3.49 571	3.04 573

MANE	6.19 568	0.59 468	1.03 390	0.93 523	1.22 542	13.38 580	2.69 567	12.81 584	17.94 588	8.21 581	10.82 579	14.72 581	11.68 579	11.39 581	11.90 573	0.59 525	0.50 534	0.52 511	1.76 571	0.55 501	0.54 498

LSM	6.33 569	1.10 528	13.19 572	1.41 545	68.17 598	1.64 476	1.90 547	1.92 455	2.46 536	2.99 548	3.11 533	1.88 482	1.80 514	2.61 445	2.06 509	0.41 483	0.58 543	0.50 507	0.57 527	0.64 515	17.66 591

SGM-ForestM	6.52 570	0.38 380	1.26 440	0.63 379	0.35 246	13.59 581	5.32 578	6.32 577	6.70 573	11.14 583	9.18 576	22.51 593	13.93 582	16.89 584	20.07 584	0.36 465	0.37 500	0.36 468	0.35 480	0.36 427	0.34 428

tt	6.58 571	0.26 133	6.10 556	3.77 577	2.16 554	11.55 577	19.63 585	13.33 585	5.74 570	2.96 547	2.65 524	4.97 559	6.33 575	3.81 479	7.24 556	9.15 587	11.32 590	5.89 586	6.24 585	6.03 581	2.55 568

JetRed	6.91 572	8.80 583	25.96 586	2.85 563	3.25 575	13.98 583	11.87 581	6.25 576	4.28 564	4.45 564	4.56 548	6.69 564	5.46 569	7.46 555	14.05 576	2.59 561	3.31 579	2.59 568	2.29 578	4.20 577	3.36 577

xyz-stereo	7.16 573	0.22 49	69.90 599	0.42 56	0.21 9	32.92 595	0.49 287	0.87 115	0.76 165	1.38 421	27.04 590	1.19 357	1.16 439	4.69 495	0.97 404	0.16 62	0.12 56	0.20 176	0.14 97	0.16 63	0.12 12

LE_ROB	8.05 574	0.37 373	23.53 582	0.74 466	0.33 224	2.77 539	2.87 571	3.71 559	27.24 592	25.39 592	8.87 575	8.46 572	26.71 592	6.65 539	21.99 585	0.21 256	0.19 337	0.20 176	0.21 294	0.25 319	0.22 289

coex-ft	8.13 575	2.13 567	98.04 601	0.67 421	0.53 403	1.71 480	1.56 529	1.65 372	11.11 576	18.17 591	3.75 541	3.88 548	7.61 578	2.98 459	6.49 553	0.30 420	0.30 462	0.32 433	0.31 451	0.66 519	0.50 491

KSHMR	8.75 576	2.06 565	2.11 515	3.53 575	3.11 573	4.13 561	2.69 567	5.60 571	61.37 602	3.00 549	55.83 602	4.98 560	2.45 544	4.49 490	2.61 521	3.46 572	1.55 576	3.14 576	1.94 574	3.72 573	3.18 575

U	9.45 577	0.21 30	0.58 140	0.47 119	53.11 597	61.27 602	0.24 31	0.70 59	0.52 87	0.36 34	0.28 13	0.29 32	0.35 65	0.33 2	0.26 22	0.19 185	0.11 30	60.50 599	8.88 586	0.17 94	0.13 38

TCMNet-wrong-test	10.31 578	11.40 585	14.84 574	20.96 587	18.45 585	13.80 582	10.76 580	15.78 586	3.53 557	5.20 572	5.52 558	16.26 583	12.61 580	7.51 557	10.15 568	7.43 585	2.37 578	4.31 582	3.43 581	11.36 587	10.61 585

EDNetEfficientorigin	10.57 579	1.47 548	177.42 602	0.67 421	0.53 403	1.58 470	1.16 504	1.90 448	3.37 554	4.71 567	3.38 536	3.10 540	2.69 549	3.13 465	3.58 536	0.25 351	0.23 407	0.33 442	0.27 402	0.83 527	0.81 530

TorneroNet	10.70 580	2.03 562	1.82 501	3.43 573	3.01 572	43.83 596	2.22 560	8.87 580	67.47 603	7.17 579	27.36 591	10.68 579	3.85 564	8.67 566	7.65 561	3.59 573	0.88 561	3.04 574	1.57 570	3.71 572	3.17 574

HanzoNet	11.04 581	3.62 578	8.10 563	4.08 581	3.55 579	4.90 566	2.73 570	7.19 578	10.10 575	31.86 598	28.92 592	21.96 592	36.36 594	18.08 586	10.17 569	7.94 586	3.32 580	3.47 580	3.31 579	7.06 584	4.04 580

DPSimNet_ROB	11.20 582	4.98 580	35.43 590	2.90 566	4.52 581	7.89 572	17.09 584	4.66 566	6.06 572	14.89 587	10.93 580	17.29 584	36.81 596	13.18 583	15.68 580	2.86 563	6.29 584	5.75 585	5.09 583	3.91 575	7.70 583

DGTPSM_ROB	13.01 583	8.23 581	21.87 579	9.51 584	18.10 583	11.56 578	32.01 590	10.63 582	16.20 580	7.03 577	19.48 588	10.15 576	16.66 584	9.83 577	22.42 586	4.75 583	8.68 585	5.37 583	10.25 588	6.16 582	11.36 586

DPSMNet_ROB	13.02 584	8.23 581	21.91 580	9.53 585	18.11 584	11.56 578	32.02 591	10.64 583	16.23 581	7.05 578	19.49 589	10.16 577	16.66 584	9.85 578	22.43 587	4.77 584	8.68 585	5.38 584	10.26 589	6.17 583	11.36 586

USTest	14.33 585	14.94 587	21.04 578	17.44 586	16.05 582	23.26 584	33.84 592	21.73 587	11.80 577	9.36 582	10.14 578	15.97 582	13.20 581	17.28 585	22.43 587	3.78 578	5.01 583	6.17 587	6.16 584	9.25 586	7.72 584

DPSM_ROB	19.08 586	19.14 589	25.17 584	22.15 589	20.85 587	28.17 586	37.82 594	26.56 590	16.85 585	14.14 584	14.84 582	21.70 587	18.75 587	21.87 588	26.55 591	10.16 590	9.30 588	10.47 589	10.42 590	14.03 588	12.61 589

DPSM	19.08 586	19.14 589	25.17 584	22.15 589	20.85 587	28.17 586	37.82 594	26.56 590	16.85 585	14.14 584	14.84 582	21.70 587	18.75 587	21.87 588	26.55 591	10.16 590	9.30 588	10.47 589	10.42 590	14.03 588	12.61 589

LRCNet_RVC	22.74 588	32.10 594	21.97 581	29.84 591	26.23 589	4.42 563	0.81 440	22.66 588	2.02 524	26.93 593	29.26 593	23.06 594	15.59 583	23.84 590	18.88 583	31.75 596	19.90 597	34.65 595	32.13 596	30.54 595	28.32 595

DLNR_Zeroshot_test	23.17 589	48.52 603	43.29 593	176.68 602	78.69 599	0.35 20	0.21 13	23.41 589	0.75 159	0.66 149	0.86 170	0.59 152	0.30 34	1.56 331	0.44 198	9.57 588	0.12 56	0.18 116	0.14 97	76.92 602	0.16 130

BEATNet-Init1	26.87 590	13.43 586	70.68 600	0.91 520	0.68 467	57.02 601	21.06 586	32.82 597	32.67 594	52.12 602	53.61 601	66.05 602	49.56 602	48.79 603	34.71 596	0.49 510	0.44 519	0.53 516	0.53 523	0.63 513	0.59 509

CasAABBNet	38.33 591	38.46 597	50.35 595	44.75 596	41.84 593	56.68 598	76.37 601	53.22 600	33.83 596	28.31 595	29.54 594	43.62 600	37.71 598	43.84 600	53.41 602	20.30 592	18.70 594	21.07 591	21.07 593	28.24 592	25.34 593

FlowAnything	38.37 592	38.41 596	50.38 596	44.76 597	41.94 594	56.64 597	76.34 600	53.28 602	34.23 598	28.25 594	29.72 595	43.60 598	37.79 599	43.83 599	53.38 601	20.39 594	18.71 596	21.07 591	21.14 595	28.23 591	25.29 592

Selective-RAFT-Error	38.39 593	38.47 598	50.44 597	44.73 595	41.97 595	56.68 598	76.38 602	53.24 601	33.92 597	28.34 596	29.85 596	43.60 598	38.20 600	43.75 598	53.34 600	20.38 593	18.70 594	21.09 593	21.05 592	28.30 593	25.43 594

HaxPig	38.92 594	41.40 600	41.64 591	29.95 592	32.27 590	28.90 588	27.60 587	29.73 593	37.71 599	43.82 599	43.87 598	33.17 595	35.56 593	41.53 596	40.37 598	43.94 600	47.51 602	45.82 596	47.08 598	42.38 596	44.15 598

AVERAGE_ROB	40.43 595	42.37 601	42.73 592	36.96 594	35.58 592	30.50 589	27.61 588	36.71 599	38.39 600	44.91 600	44.36 599	37.45 597	36.70 595	41.88 597	40.35 597	45.43 601	46.81 601	47.11 597	46.35 597	42.51 597	43.87 597

MEDIAN_ROB	42.00 596	44.40 602	44.29 594	35.15 593	34.95 591	31.28 594	29.60 589	35.88 598	40.02 601	47.20 601	46.64 600	37.37 596	38.48 601	44.35 602	42.45 599	48.03 602	49.39 603	49.71 598	49.03 599	45.14 598	46.65 599

LSM0	42.82 597	38.75 599	50.81 598	47.07 598	109.38 603	57.00 600	76.02 599	53.74 603	33.71 595	29.02 597	30.41 597	43.87 601	37.22 597	43.91 601	53.54 603	20.52 595	18.62 593	21.10 594	21.11 594	28.41 594	42.22 596

Anonymous_1	43.04 598	18.73 588	24.79 583	21.81 588	46.26 596	27.80 585	37.60 593	28.08 592	16.14 579	14.66 586	14.30 581	20.65 586	17.88 586	21.56 587	25.94 590	117.93 603	8.92 587	100.65 600	126.50 600	158.64 603	12.08 588

PML	51.67 599	36.25 595	13.28 573	7.46 583	20.81 586	108.69 603	232.22 604	8.72 579	27.82 593	87.01 603	269.67 604	69.67 603	61.95 603	24.76 594	14.20 577	9.74 589	3.40 581	9.62 588	4.70 582	18.74 590	4.72 582

xxxxx1	54.10 600	25.67 591	27.13 587	113.43 599	96.96 600	30.69 590	47.44 596	32.38 594	25.60 589	17.75 588	17.27 584	21.81 589	21.02 589	24.43 591	33.82 593	33.37 597	40.54 598	157.71 601	175.86 601	66.16 599	72.93 600

tt_ll	54.10 600	25.67 591	27.13 587	113.43 599	96.96 600	30.69 590	47.44 596	32.38 594	25.60 589	17.75 588	17.27 584	21.81 589	21.02 589	24.43 591	33.82 593	33.37 597	40.54 598	157.71 601	175.86 601	66.16 599	72.93 600

ff	54.10 600	25.67 591	27.13 587	113.43 599	96.96 600	30.69 590	47.44 596	32.38 594	25.60 589	17.75 588	17.27 584	21.81 589	21.02 589	24.43 591	33.82 593	33.37 597	40.54 598	157.71 601	175.86 601	66.16 599	72.93 600

test_example2	192.40 603	210.76 604	206.48 603	199.83 603	204.73 604	172.94 604	183.52 603	133.93 604	133.41 604	191.38 604	196.19 603	187.13 604	178.77 604	205.33 604	208.00 604	222.09 604	238.72 604	186.54 604	190.54 604	227.34 604	170.31 603

FSD					0.50 376	0.54 144	0.58 362	0.65 42	0.53 91	0.54 122	0.52 77	0.56 137	0.52 170	0.57 48	0.55 280	0.51 511	0.47 527	0.50 507	0.49 515	0.50 488

ccccc		492.34 605		530.87 604	530.37 605	478.08 605		491.76 605		448.18 605		476.12 605		541.64 605		663.49 605	459.54 605	353.94 605	309.79 605	586.66 605

ASD4		10.99 584

Low-res two-view benchmark