Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 18	0.08 30	0.17 217	0.05 1	0.06 9	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 109	0.15 70	0.05 1	0.07 29	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 18	0.08 30	0.17 217	0.05 1	0.07 29	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.06 13	0.07 29	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 200

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 107	0.11 108	0.08 17	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 107	0.11 108	0.08 17	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 109	0.15 70	0.06 13	0.07 29	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 200

AdaDepth	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.18 299	0.06 13	0.11 173	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

S2M2_XL	0.08 44	0.06 57	0.12 185	0.12 4	0.08 127	0.09 81	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 63	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.08 321	0.06 200

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 18	0.11 150	0.14 30	0.06 13	0.07 29	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.17 217	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.13 60	0.07 8	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 237	0.07 6	0.16 143	0.07 71	0.08 52	0.08 7	0.11 29	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 237	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.14 76	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 237	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.14 76	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 237	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.14 76	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 237	0.08 30	0.16 143	0.06 13	0.07 29	0.08 7	0.12 44	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 57	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 52	0.09 18	0.12 44	0.08 12	0.09 93	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo	0.08 44	0.07 140	0.10 109	0.18 299	0.07 71	0.10 128	0.17 319	0.11 29	0.08 12	0.05 1	0.07 38	0.05 1	0.07 107	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.04 15	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 466	0.17 378	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 52	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 71	0.07 62	0.04 1	0.10 62	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 44	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MoCha-V2	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.20 411	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.11 29	0.08 12	0.07 30	0.08 71	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

3.75w	0.07 4	0.07 140	0.08 30	0.16 143	0.07 71	0.07 29	0.09 18	0.16 133	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 217	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 29	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 200

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.06 13	0.07 29	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 29	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.10 62	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 81	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 18	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 200

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.18 299	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.15 107	0.09 23	0.08 63	0.08 71	0.07 62	0.05 11	0.11 108	0.08 17	0.05 27	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 44	0.06 57	0.08 30	0.18 299	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.10 18	0.09 23	0.08 63	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.13 235	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AEACV	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.14 30	0.13 444	0.14 279	0.13 104	0.14 76	0.09 23	0.07 30	0.09 89	0.07 62	0.08 142	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.13 104	0.12 44	0.09 23	0.09 93	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.11 29	0.09 23	0.08 63	0.09 89	0.11 176	0.06 36	0.12 190	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

AFF-stereo	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.07 71	0.10 128	0.16 285	0.17 169	0.09 23	0.10 126	0.12 161	0.09 124	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.04 15	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.15 220	0.16 133	0.09 23	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.07 107	0.09 33	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 108	0.05 100	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 237	0.08 30	0.16 143	0.06 13	0.06 9	0.10 27	0.16 133	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 62	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 140	0.07 6	0.16 143	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 124	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 81	0.12 63	0.14 76	0.10 36	0.06 9	0.09 89	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 57	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 18	0.10 36	0.05 1	0.11 148	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

S2M2	0.09 82	0.08 237	0.11 150	0.13 13	0.10 341	0.08 52	0.06 1	0.10 18	0.10 36	0.10 126	0.09 89	0.10 155	0.09 168	0.11 108	0.11 188	0.13 478	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.10 415	0.08 344

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.16 143	0.06 13	0.12 208	0.11 46	0.15 107	0.10 36	0.12 193	0.09 89	0.10 155	0.08 142	0.11 108	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

HI	0.11 186	0.06 57	0.11 150	0.13 13	0.09 239	0.09 81	0.14 152	0.21 253	0.10 36	0.19 358	0.17 239	0.14 238	0.09 168	0.16 317	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.08 338	0.07 258	0.06 200

CoSv	0.11 186	0.06 57	0.11 150	0.13 13	0.09 239	0.09 81	0.14 152	0.21 253	0.10 36	0.19 358	0.17 239	0.14 238	0.09 168	0.16 317	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.08 338	0.07 258	0.06 200

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.22 455	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.14 152	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 82	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.13 104	0.14 76	0.10 36	0.11 155	0.10 118	0.08 99	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 82	0.10 371	0.31 484	0.15 70	0.06 13	0.08 52	0.14 152	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.11 108	0.07 1	0.12 455	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.05 121

RSM	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.12 44	0.10 36	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.11 108	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

trnet	0.08 44	0.05 18	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 208	0.11 46	0.13 60	0.10 36	0.08 63	0.13 175	0.09 124	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

DLNR_Zeroshot_test	10.40 583	1.82 575	19.49 590	120.77 595	13.11 587	0.06 9	0.13 104	0.23 295	0.10 36	0.07 30	0.10 118	0.09 124	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.13 478	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 594	0.04 40

testlalala	0.08 44	0.07 140	0.17 378	0.16 143	0.08 127	0.09 81	0.12 63	0.15 107	0.10 36	0.07 30	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

testlalala_base	0.10 143	0.09 313	0.14 265	0.21 440	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.13 60	0.10 36	0.07 30	0.15 206	0.07 62	0.08 142	0.10 62	0.12 237	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

HH	0.09 82	0.06 57	0.13 230	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.16 285	0.14 76	0.10 36	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.07 107	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 82	0.06 57	0.13 230	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.16 285	0.14 76	0.10 36	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.07 107	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

LoS_RVC	0.08 44	0.05 18	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 52	0.15 220	0.11 29	0.10 36	0.08 63	0.09 89	0.06 16	0.09 168	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

MC-Stereo	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.06 13	0.10 128	0.14 152	0.12 44	0.10 36	0.09 93	0.12 161	0.09 124	0.06 36	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

iRaft-Stereo_20w	0.09 82	0.05 18	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.18 198	0.10 36	0.11 155	0.08 71	0.08 99	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

RAFT-345	0.11 186	0.07 140	0.15 316	0.16 143	0.08 127	0.08 52	0.12 63	0.15 107	0.10 36	0.11 155	0.36 458	0.09 124	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.04 15	0.05 121

CRE-IMP	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.10 128	0.12 63	0.18 198	0.10 36	0.14 241	0.13 175	0.13 218	0.12 256	0.12 190	0.11 188	0.07 240	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.08 344

XX-Stereo	0.09 82	0.05 18	0.08 30	0.17 217	0.09 239	0.15 305	0.12 63	0.20 230	0.10 36	0.10 126	0.14 189	0.07 62	0.06 36	0.12 190	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.04 40

CREStereo	0.09 82	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 247	0.14 152	0.14 76	0.10 36	0.08 63	0.13 175	0.09 124	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 200
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
FlowAnything_test	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.09 239	0.07 29	0.14 152	0.20 230	0.11 62	0.09 93	0.09 89	0.12 193	0.12 256	0.13 235	0.11 188	0.09 360	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.06 192	0.09 388

GASTEREO	0.08 44	0.05 18	0.09 72	0.19 356	0.07 71	0.07 29	0.12 63	0.14 76	0.11 62	0.10 126	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.12 190	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

MSCF	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.14 76	0.11 62	0.10 126	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.11 108	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

qwe	0.07 4	0.08 237	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 29	0.10 27	0.18 198	0.11 62	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 313	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.10 27	0.14 76	0.11 62	0.06 9	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 313	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.10 27	0.14 76	0.11 62	0.06 9	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.07 3	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.07 3	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 140	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.06 1	0.13 60	0.11 62	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.07 107	0.10 62	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 57	0.06 2	0.16 143	0.06 13	0.08 52	0.10 27	0.16 133	0.11 62	0.07 30	0.08 71	0.06 16	0.07 107	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

HART	0.08 44	0.07 140	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.10 128	0.16 285	0.13 60	0.11 62	0.08 63	0.10 118	0.07 62	0.05 11	0.10 62	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

GIP-stereo	0.08 44	0.06 57	0.11 150	0.14 30	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.14 76	0.11 62	0.07 30	0.08 71	0.05 1	0.04 1	0.10 62	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

fffft	0.09 82	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.07 38	0.09 124	0.06 36	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
tt45	0.09 82	0.06 57	0.11 150	0.15 70	0.07 71	0.11 173	0.16 285	0.13 60	0.11 62	0.09 93	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

999	0.09 82	0.05 18	0.13 230	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.15 107	0.11 62	0.10 126	0.08 71	0.08 99	0.08 142	0.16 317	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.05 121

mms	0.09 82	0.07 140	0.08 30	0.16 143	0.08 127	0.10 128	0.16 285	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.06 36	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.18 299	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 29	0.11 62	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

RSM++	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.09 81	0.12 63	0.11 29	0.11 62	0.08 63	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.03 1

IGEV_Zeroshot_test	0.09 82	0.05 18	0.12 185	0.13 13	0.08 127	0.12 208	0.13 104	0.17 169	0.11 62	0.10 126	0.06 13	0.09 124	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.05 121

UniTT-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.08 30	0.18 299	0.08 127	0.13 247	0.11 46	0.12 44	0.11 62	0.10 126	0.12 161	0.05 1	0.07 107	0.09 33	0.09 54	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.05 100	0.05 121

STrans-v2	0.10 143	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.07 71	0.10 128	0.14 152	0.21 253	0.11 62	0.11 155	0.15 206	0.12 193	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.04 40

SST-Stereo	0.10 143	0.07 140	0.15 316	0.18 299	0.09 239	0.06 9	0.12 63	0.17 169	0.11 62	0.15 268	0.17 239	0.13 218	0.12 256	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.05 121

RALCasStereoNet	0.10 143	0.06 57	0.09 72	0.16 143	0.08 127	0.12 208	0.14 152	0.17 169	0.11 62	0.12 193	0.17 239	0.14 238	0.10 200	0.12 190	0.11 188	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.07 280

PMTNet	0.09 82	0.05 18	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 208	0.14 152	0.15 107	0.11 62	0.09 93	0.13 175	0.10 155	0.07 107	0.13 235	0.10 123	0.15 495	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 200

R-Stereo Train	0.10 143	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.14 152	0.23 295	0.11 62	0.12 193	0.19 273	0.11 176	0.08 142	0.09 33	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 143	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.14 152	0.23 295	0.11 62	0.12 193	0.19 273	0.11 176	0.08 142	0.09 33	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.75w_new	0.07 4	0.07 140	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 52	0.08 7	0.18 198	0.12 88	0.07 30	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 188	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

xyz-stereo-finetune2	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.13 13	0.07 71	0.11 173	0.19 403	0.17 169	0.12 88	0.15 268	0.15 206	0.17 301	0.12 256	0.13 235	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.06 200

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.05 1	0.12 208	0.12 63	0.11 29	0.12 88	0.07 30	0.09 89	0.09 124	0.09 168	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

SCV_C0	0.08 44	0.07 140	0.07 6	0.16 143	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.11 29	0.12 88	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.11 108	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

SCV	0.08 44	0.09 313	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.13 104	0.10 18	0.12 88	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 57	0.11 150	0.14 30	0.09 239	0.10 128	0.12 63	0.10 18	0.12 88	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 200

ours_stereo	0.09 82	0.07 140	0.09 72	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.16 285	0.11 29	0.12 88	0.08 63	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.12 190	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 82	0.08 237	0.09 72	0.16 143	0.07 71	0.13 247	0.17 319	0.13 60	0.12 88	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.09 168	0.13 235	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.05 121

tg	0.10 143	0.06 57	0.10 109	0.18 299	0.08 127	0.11 173	0.16 285	0.20 230	0.12 88	0.08 63	0.11 148	0.11 176	0.07 107	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.13 104	0.15 107	0.12 88	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.13 235	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

gcap-zeroshot	0.09 82	0.05 18	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.13 247	0.13 104	0.11 29	0.12 88	0.13 220	0.12 161	0.09 124	0.08 142	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

test_for_model	0.09 82	0.12 415	0.14 265	0.23 476	0.11 390	0.08 52	0.13 104	0.12 44	0.12 88	0.10 126	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

testlalala2	0.10 143	0.06 57	0.11 150	0.20 411	0.10 341	0.10 128	0.12 63	0.17 169	0.12 88	0.12 193	0.13 175	0.09 124	0.07 107	0.11 108	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MGS-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.12 185	0.15 70	0.08 127	0.09 81	0.15 220	0.12 44	0.12 88	0.07 30	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

MyStereo06	0.10 143	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.18 364	0.19 219	0.12 88	0.12 193	0.08 71	0.07 62	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.06 192	0.06 200

ff7	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

IGEVStereo-DCA	0.09 82	0.06 57	0.11 150	0.15 70	0.10 341	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

ffff	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

11t	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

GCAP-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.13 230	0.18 299	0.06 13	0.11 173	0.07 3	0.13 60	0.12 88	0.09 93	0.10 118	0.07 62	0.09 168	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

anonymousdsp	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.09 93	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

ProNet	0.09 82	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.15 220	0.15 107	0.12 88	0.09 93	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.06 200

CroCo-Stereo Lap2	0.09 82	0.09 313	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 81	0.19 403	0.16 133	0.12 88	0.09 93	0.10 118	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.05 121

ccc-4	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

IGEV-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.09 93	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.22 275	0.12 88	0.13 220	0.16 218	0.20 341	0.10 200	0.12 190	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.06 192	0.16 508

DeepStereo_RVC	0.11 186	0.08 237	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.08 52	0.12 63	0.17 169	0.12 88	0.13 220	0.14 189	0.12 193	0.12 256	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.08 344

RAFT-RH_RVC	0.11 186	0.06 57	0.14 265	0.16 143	0.09 239	0.12 208	0.12 63	0.17 169	0.12 88	0.13 220	0.41 495	0.11 176	0.10 200	0.13 235	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.05 108	0.04 15	0.06 200

CroCo-Stereo	0.09 82	0.08 237	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 81	0.19 403	0.15 107	0.12 88	0.07 30	0.07 38	0.08 99	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
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
iRaftStereo_RVC	0.10 143	0.07 140	0.09 72	0.17 217	0.09 239	0.11 173	0.17 319	0.18 198	0.12 88	0.09 93	0.12 161	0.10 155	0.07 107	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.04 15	0.04 40

ARAFT	0.12 252	0.08 237	0.17 378	0.19 356	0.09 239	0.14 279	0.18 364	0.20 230	0.12 88	0.12 193	0.13 175	0.14 238	0.11 225	0.15 283	0.12 237	0.06 114	0.05 183	0.10 408	0.09 384	0.05 100	0.04 40

water-stereo	0.09 82	0.06 57	0.08 30	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.15 107	0.13 119	0.11 155	0.12 161	0.08 99	0.09 168	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.04 15	0.04 40

3w_stereo	0.08 44	0.09 313	0.10 109	0.17 217	0.07 71	0.08 52	0.10 27	0.20 230	0.13 119	0.06 9	0.07 38	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

HUF	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.13 60	0.13 119	0.07 30	0.07 38	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 128	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.11 29	0.13 119	0.09 93	0.07 38	0.07 62	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

WCG-NET	0.08 44	0.05 18	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.14 152	0.13 60	0.13 119	0.06 9	0.09 89	0.07 62	0.06 36	0.13 235	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

model_zeroshot	0.10 143	0.04 1	0.11 150	0.15 70	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.20 230	0.13 119	0.11 155	0.10 118	0.12 193	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.06 200

plain	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.19 356	0.09 239	0.10 128	0.15 220	0.14 76	0.13 119	0.13 220	0.15 206	0.09 124	0.12 256	0.13 235	0.12 237	0.07 240	0.05 183	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.06 200

MSKI-zero shot	0.09 82	0.05 18	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 128	0.13 104	0.14 76	0.13 119	0.09 93	0.09 89	0.09 124	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RAFT-Test	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.15 70	0.07 71	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.13 119	0.09 93	0.10 118	0.10 155	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

knoymous	0.11 186	0.05 18	0.12 185	0.13 13	0.07 71	0.15 305	0.14 152	0.19 219	0.13 119	0.11 155	0.17 239	0.13 218	0.09 168	0.13 235	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.07 280

Patchmatch Stereo++	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.11 46	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280
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
AAGNet	0.11 186	0.07 140	0.16 350	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.13 104	0.18 198	0.13 119	0.16 296	0.21 306	0.13 218	0.14 319	0.11 108	0.14 315	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.05 121

PSM-adaLoss	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

PSM-AAD	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.19 356	0.09 239	0.10 128	0.15 220	0.20 230	0.13 119	0.12 193	0.14 189	0.18 315	0.11 225	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.14 490

ROB_FTStereo_v2	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

ROB_FTStereo	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.11 46	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

HUI-Stereo	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

iGMRVC	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

iRAFT	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.11 46	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

RAFT-IKP	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

Prome-Stereo	0.11 186	0.06 57	0.10 109	0.18 299	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.22 275	0.13 119	0.12 193	0.17 239	0.13 218	0.08 142	0.12 190	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.09 388

XX-TBD	0.09 82	0.06 57	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 208	0.16 285	0.14 76	0.13 119	0.11 155	0.12 161	0.09 124	0.08 142	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

test_xeample3	0.09 82	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.13 119	0.10 126	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

zero-FE	0.08 44	0.04 1	0.09 72	0.15 70	0.10 341	0.05 4	0.14 152	0.09 11	0.14 143	0.07 30	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.08 321	0.05 121

depthmonostereo	0.09 82	0.06 57	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.13 104	0.14 76	0.14 143	0.10 126	0.10 118	0.09 124	0.11 225	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.16 143	0.06 13	0.07 29	0.10 27	0.14 76	0.14 143	0.07 30	0.08 71	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.09 82	0.06 57	0.09 72	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.18 364	0.15 107	0.14 143	0.07 30	0.10 118	0.07 62	0.06 36	0.12 190	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.03 1

AIO-test1	0.10 143	0.07 140	0.10 109	0.23 476	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.21 253	0.14 143	0.11 155	0.12 161	0.09 124	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.09 360	0.10 423	0.03 1	0.06 200

CAS++	0.11 186	0.07 140	0.11 150	0.14 30	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.24 317	0.14 143	0.11 155	0.09 89	0.11 176	0.07 107	0.14 261	0.09 54	0.11 430	0.09 435	0.09 360	0.07 273	0.07 258	0.08 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.12 63	0.20 230	0.14 143	0.13 220	0.13 175	0.09 124	0.05 11	0.12 190	0.08 17	0.05 27	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.05 121

CASnet	0.09 82	0.09 313	0.09 72	0.19 356	0.06 13	0.07 29	0.11 46	0.18 198	0.14 143	0.11 155	0.10 118	0.09 124	0.07 107	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 408	0.08 338	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 143	0.10 371	0.15 316	0.18 299	0.08 127	0.15 305	0.09 18	0.17 169	0.14 143	0.14 241	0.10 118	0.09 124	0.07 107	0.16 317	0.10 123	0.05 27	0.05 183	0.10 408	0.07 273	0.06 192	0.05 121

riskmin	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.14 279	0.14 152	0.18 198	0.14 143	0.11 155	0.14 189	0.16 281	0.11 225	0.14 261	0.12 237	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.08 321	0.08 344

RCA-Stereo	0.09 82	0.06 57	0.09 72	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.18 198	0.14 143	0.09 93	0.10 118	0.08 99	0.07 107	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

ACRE	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.14 143	0.14 241	0.10 118	0.16 281	0.09 168	0.16 317	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

AnonymousM	0.09 82	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.19 219	0.14 143	0.13 220	0.11 148	0.09 124	0.08 142	0.13 235	0.10 123	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.05 108	0.05 100	0.05 121

rafts_anoy	0.11 186	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.17 169	0.14 143	0.13 220	0.13 175	0.12 193	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.07 240	0.04 21	0.09 360	0.11 455	0.07 258	0.06 200

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 81	0.12 63	0.14 76	0.14 143	0.10 126	0.14 189	0.08 99	0.07 107	0.09 33	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 108	0.04 15	0.04 40
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
sCroCo_RVC	0.12 252	0.09 313	0.23 447	0.24 485	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.17 169	0.14 143	0.10 126	0.13 175	0.12 193	0.07 107	0.14 261	0.11 188	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.05 100	0.07 280

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.06 13	0.10 128	0.16 285	0.17 169	0.14 143	0.09 93	0.10 118	0.08 99	0.09 168	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 52	0.08 7	0.10 18	0.15 160	0.08 63	0.10 118	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

2w_stereo	0.08 44	0.08 237	0.09 72	0.16 143	0.06 13	0.08 52	0.10 27	0.20 230	0.15 160	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

castereo++	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 279	0.12 63	0.11 29	0.15 160	0.07 30	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 57	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 29	0.10 27	0.15 107	0.15 160	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PAM_32	0.09 82	0.05 18	0.17 378	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.15 220	0.14 76	0.15 160	0.09 93	0.08 71	0.09 124	0.07 107	0.14 261	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.06 200

UGAM-zero	0.09 82	0.05 18	0.15 316	0.15 70	0.08 127	0.09 81	0.13 104	0.19 219	0.15 160	0.11 155	0.15 206	0.07 62	0.07 107	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

Occ-G	0.08 44	0.05 18	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 52	0.14 152	0.13 60	0.15 160	0.07 30	0.11 148	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 186	0.05 18	0.14 265	0.15 70	0.20 519	0.09 81	0.17 319	0.21 253	0.15 160	0.11 155	0.14 189	0.10 155	0.07 107	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.09 388

test_sample1	0.13 277	0.07 140	0.14 265	0.13 13	0.08 127	0.19 398	0.16 285	0.20 230	0.15 160	0.14 241	0.22 316	0.18 315	0.16 363	0.17 349	0.14 315	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.07 280

MyStereo07	0.10 143	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.18 364	0.15 107	0.15 160	0.09 93	0.06 13	0.06 16	0.07 107	0.12 190	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.06 200

mmm	0.14 311	0.08 237	0.17 378	0.17 217	0.09 239	0.17 356	0.18 364	0.21 253	0.15 160	0.15 268	0.23 325	0.21 350	0.16 363	0.16 317	0.17 374	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280

11t1	0.12 252	0.06 57	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.17 356	0.15 220	0.18 198	0.15 160	0.15 268	0.15 206	0.16 281	0.16 363	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.07 280

rrr	0.09 82	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.10 341	0.11 173	0.16 285	0.16 133	0.15 160	0.10 126	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

Any-RAFT	0.10 143	0.05 18	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 247	0.14 152	0.21 253	0.15 160	0.11 155	0.12 161	0.12 193	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

4D-IteraStereo	0.09 82	0.07 140	0.10 109	0.18 299	0.07 71	0.09 81	0.15 220	0.17 169	0.15 160	0.10 126	0.11 148	0.10 155	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.05 121

LoS	0.09 82	0.05 18	0.11 150	0.13 13	0.07 71	0.14 279	0.11 46	0.15 107	0.15 160	0.09 93	0.09 89	0.12 193	0.09 168	0.15 283	0.10 123	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.15 160	0.14 241	0.11 148	0.16 281	0.09 168	0.16 317	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

IPLG	0.10 143	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.14 152	0.20 230	0.15 160	0.12 193	0.17 239	0.07 62	0.07 107	0.14 261	0.13 278	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

IPLGR_C	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.15 160	0.14 241	0.10 118	0.16 281	0.09 168	0.16 317	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

test-3	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.07 29	0.14 152	0.12 44	0.15 160	0.09 93	0.08 71	0.07 62	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.07 29	0.14 152	0.12 44	0.15 160	0.09 93	0.08 71	0.07 62	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.04 40

LCNet	0.11 186	0.07 140	0.09 72	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.21 253	0.15 160	0.11 155	0.15 206	0.16 281	0.11 225	0.12 190	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.15 497

TransformOpticalFlow	0.10 143	0.08 237	0.13 230	0.18 299	0.07 71	0.09 81	0.15 220	0.19 219	0.15 160	0.12 193	0.17 239	0.11 176	0.11 225	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.05 121

NRIStereo	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.18 299	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.16 133	0.15 160	0.12 193	0.14 189	0.13 218	0.12 256	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.07 280

cross-raft	0.10 143	0.09 313	0.09 72	0.19 356	0.07 71	0.11 173	0.25 489	0.13 60	0.15 160	0.08 63	0.11 148	0.12 193	0.10 200	0.09 33	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

s12784h	0.09 82	0.06 57	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 335	0.18 364	0.15 107	0.15 160	0.10 126	0.11 148	0.11 176	0.11 225	0.10 62	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RALAANet	0.11 186	0.08 237	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.10 27	0.20 230	0.15 160	0.14 241	0.13 175	0.16 281	0.09 168	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

DilatedVolume-Stereo	0.09 82	0.05 18	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.12 63	0.14 76	0.16 187	0.11 155	0.11 148	0.09 124	0.09 168	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

PAM	0.10 143	0.05 18	0.16 350	0.15 70	0.08 127	0.09 81	0.16 285	0.15 107	0.16 187	0.12 193	0.09 89	0.09 124	0.07 107	0.13 235	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.06 200

rvit_stereo_0080	0.10 143	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.09 239	0.07 29	0.15 220	0.16 133	0.16 187	0.11 155	0.10 118	0.14 238	0.08 142	0.12 190	0.10 123	0.09 360	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_ft	0.12 252	0.07 140	0.13 230	0.19 356	0.10 341	0.12 208	0.17 319	0.16 133	0.16 187	0.12 193	0.13 175	0.15 267	0.10 200	0.14 261	0.13 278	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.05 121

RAFT-Stereo-weight	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.19 219	0.16 187	0.11 155	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

test_sample2	0.12 252	0.07 140	0.12 185	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.18 364	0.21 253	0.16 187	0.14 241	0.20 285	0.19 329	0.15 337	0.15 283	0.12 237	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.07 280

ACVNet-DCA	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.09 93	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.07 280

1test111	0.11 186	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.09 93	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.15 283	0.16 359	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.07 280

whm_eth	0.10 143	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.09 239	0.07 29	0.15 220	0.16 133	0.16 187	0.11 155	0.10 118	0.14 238	0.08 142	0.12 190	0.10 123	0.09 360	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.05 121

MaDis-Stereo	0.09 82	0.09 313	0.08 30	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.10 27	0.16 133	0.16 187	0.09 93	0.11 148	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 278	0.07 240	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.04 40

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 128	0.12 63	0.11 29	0.16 187	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

TestStereo1	0.13 277	0.08 237	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.18 375	0.29 519	0.23 295	0.16 187	0.17 312	0.20 285	0.16 281	0.10 200	0.12 190	0.13 278	0.06 114	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.05 121

qqq	0.13 277	0.09 313	0.15 316	0.16 143	0.08 127	0.13 247	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.15 268	0.19 273	0.16 281	0.16 363	0.15 283	0.16 359	0.07 240	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.07 280

RAFT_CTSACE	0.12 252	0.09 313	0.10 109	0.22 455	0.08 127	0.12 208	0.24 474	0.18 198	0.16 187	0.20 381	0.27 391	0.13 218	0.07 107	0.13 235	0.09 54	0.05 27	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.04 15	0.04 40

SA-5K	0.13 277	0.08 237	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.18 375	0.29 519	0.23 295	0.16 187	0.17 312	0.20 285	0.16 281	0.10 200	0.12 190	0.13 278	0.06 114	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.05 121

RAFT_R40	0.11 186	0.07 140	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.06 9	0.13 104	0.17 169	0.16 187	0.14 241	0.18 264	0.15 267	0.12 256	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.05 121

GMM-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.18 299	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.11 155	0.15 206	0.13 218	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.09 388

raftrobust	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.09 81	0.10 27	0.18 198	0.16 187	0.10 126	0.09 89	0.12 193	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.05 121

DIP-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.09 18	0.16 133	0.16 187	0.11 155	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAStereo	0.10 143	0.09 313	0.08 30	0.20 411	0.08 127	0.13 247	0.18 364	0.15 107	0.17 206	0.10 126	0.12 161	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.04 40

Pointernet	0.09 82	0.04 1	0.09 72	0.16 143	0.08 127	0.13 247	0.10 27	0.15 107	0.17 206	0.09 93	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 186	0.05 18	0.11 150	0.15 70	0.13 444	0.13 247	0.16 285	0.23 295	0.17 206	0.10 126	0.12 161	0.10 155	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.08 344

U	0.08 44	0.07 140	0.09 72	0.19 356	0.10 341	0.10 128	0.13 104	0.12 44	0.17 206	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

GCST	0.37 526	0.42 543	0.26 459	1.02 567	0.39 542	0.18 375	0.08 7	0.20 230	0.17 206	0.28 471	0.25 366	0.15 267	0.12 256	0.16 317	0.14 315	0.64 560	0.43 549	0.75 557	0.65 560	0.63 554	0.46 553

test_sample6	0.14 311	0.08 237	0.13 230	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.19 403	0.25 333	0.17 206	0.17 312	0.27 391	0.19 329	0.14 319	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.08 344

test_sample5	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.18 375	0.18 364	0.25 333	0.17 206	0.17 312	0.27 391	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.08 344

test_sample4	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.19 398	0.18 364	0.26 351	0.17 206	0.16 296	0.25 366	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.08 344

DualNet	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.18 375	0.18 364	0.25 333	0.17 206	0.17 312	0.27 391	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.08 344

DCRE	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.16 143	0.11 390	0.11 173	0.17 319	0.18 198	0.17 206	0.11 155	0.18 264	0.10 155	0.10 200	0.15 283	0.11 188	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.04 40

Anonymous_2	0.22 457	0.17 485	0.28 471	0.15 70	0.16 492	0.32 502	0.22 451	0.22 275	0.17 206	0.23 423	0.24 337	0.26 415	0.27 478	0.27 470	0.23 452	0.22 532	0.25 538	0.17 505	0.17 513	0.17 513	0.17 516

DisPM	0.11 186	0.07 140	0.12 185	0.16 143	0.09 239	0.06 9	0.13 104	0.17 169	0.17 206	0.14 241	0.20 285	0.12 193	0.10 200	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.11 441

test_4	0.10 143	0.10 371	0.08 30	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.22 451	0.15 107	0.17 206	0.12 193	0.18 264	0.12 193	0.09 168	0.08 15	0.11 188	0.04 11	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.04 15	0.03 1

GMOStereo	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

HHNet	0.11 186	0.06 57	0.16 350	0.15 70	0.14 464	0.07 29	0.13 104	0.20 230	0.17 206	0.14 241	0.25 366	0.11 176	0.08 142	0.13 235	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.09 388

IIG-Stereo	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.12 63	0.22 275	0.17 206	0.14 241	0.17 239	0.11 176	0.12 256	0.12 190	0.12 237	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

PSM-softLoss	0.12 252	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.08 52	0.13 104	0.24 317	0.17 206	0.14 241	0.19 273	0.13 218	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.12 454

KMStereo	0.12 252	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.08 52	0.13 104	0.24 317	0.17 206	0.14 241	0.19 273	0.13 218	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.12 454

ASMatch	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.16 143	0.10 341	0.07 29	0.14 152	0.17 169	0.17 206	0.12 193	0.16 218	0.16 281	0.10 200	0.13 235	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.08 344

GrayStereo	0.11 186	0.06 57	0.11 150	0.19 356	0.09 239	0.09 81	0.16 285	0.18 198	0.17 206	0.14 241	0.17 239	0.17 301	0.11 225	0.12 190	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.10 415

Pruner-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.06 9	0.12 63	0.17 169	0.17 206	0.13 220	0.19 273	0.13 218	0.09 168	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.08 344

test-2	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 82	0.07 140	0.09 72	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.15 220	0.16 133	0.17 206	0.08 63	0.12 161	0.10 155	0.09 168	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.10 128	0.14 152	0.17 169	0.17 206	0.08 63	0.10 118	0.12 193	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

G2L-ROB	0.13 277	0.06 57	0.13 230	0.13 13	0.08 127	0.14 279	0.16 285	0.25 333	0.18 232	0.19 358	0.18 264	0.20 341	0.14 319	0.17 349	0.16 359	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.09 388

castereo	0.09 82	0.06 57	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.15 220	0.14 76	0.18 232	0.08 63	0.10 118	0.11 176	0.08 142	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

test_sample3	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.14 30	0.09 239	0.19 398	0.17 319	0.26 351	0.18 232	0.16 296	0.22 316	0.19 329	0.15 337	0.17 349	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.09 383	0.08 344

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.16 143	0.08 127	0.15 305	0.16 285	0.18 198	0.18 232	0.10 126	0.09 89	0.09 124	0.08 142	0.11 108	0.12 237	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.07 258	0.06 200

xx1	0.11 186	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.16 133	0.18 232	0.09 93	0.09 89	0.16 281	0.16 363	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.07 280

cc1	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.16 133	0.18 232	0.09 93	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.06 200

MIF-Stereo (partial)	0.11 186	0.06 57	0.10 109	0.19 356	0.10 341	0.10 128	0.11 46	0.17 169	0.18 232	0.14 241	0.16 218	0.09 124	0.11 225	0.12 190	0.12 237	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.07 280

Sa-1000	0.12 252	0.08 237	0.08 30	0.18 299	0.08 127	0.14 279	0.22 451	0.22 275	0.18 232	0.15 268	0.20 285	0.17 301	0.11 225	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.09 360	0.09 384	0.05 100	0.05 121

SA	0.12 252	0.09 313	0.08 30	0.18 299	0.08 127	0.12 208	0.24 474	0.23 295	0.18 232	0.17 312	0.27 391	0.14 238	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.08 338	0.05 100	0.04 40

TRStereo	0.09 82	0.05 18	0.12 185	0.15 70	0.12 421	0.10 128	0.13 104	0.18 198	0.18 232	0.09 93	0.09 89	0.09 124	0.06 36	0.10 62	0.08 17	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.04 15	0.04 40

FTStereo	0.12 252	0.06 57	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.07 29	0.15 220	0.21 253	0.18 232	0.12 193	0.24 337	0.12 193	0.12 256	0.13 235	0.13 278	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.10 415

test-1	0.10 143	0.07 140	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.11 173	0.24 474	0.14 76	0.18 232	0.09 93	0.07 38	0.09 124	0.08 142	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

BEATNet_4x	0.12 252	0.08 237	0.14 265	0.18 299	0.07 71	0.15 305	0.07 3	0.22 275	0.18 232	0.16 296	0.19 273	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.15 343	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.06 192	0.06 200

HITNet	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.14 30	0.06 13	0.11 173	0.10 27	0.18 198	0.18 232	0.13 220	0.16 218	0.14 238	0.11 225	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
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
DN-CSS_ROB	0.13 277	0.13 444	0.16 350	0.18 299	0.10 341	0.16 335	0.08 7	0.22 275	0.18 232	0.17 312	0.22 316	0.13 218	0.13 294	0.12 190	0.13 278	0.05 27	0.05 183	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.06 200

xyz-stereo-finetune	0.11 186	0.08 237	0.13 230	0.14 30	0.06 13	0.10 128	0.19 403	0.17 169	0.19 247	0.12 193	0.14 189	0.15 267	0.10 200	0.13 235	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.05 121

MM-Stereo_test3	0.10 143	0.07 140	0.07 6	0.18 299	0.07 71	0.12 208	0.19 403	0.24 317	0.19 247	0.06 9	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.11 108	0.08 17	0.06 114	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.04 40

DDVS	0.15 355	0.10 371	0.21 432	0.16 143	0.12 421	0.15 305	0.14 152	0.25 333	0.19 247	0.18 342	0.29 417	0.27 423	0.12 256	0.19 385	0.15 343	0.09 360	0.06 308	0.09 360	0.07 273	0.11 438	0.11 441

rvit_stereo_0081_aga	0.11 186	0.09 313	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.13 247	0.14 152	0.14 76	0.19 247	0.10 126	0.18 264	0.16 281	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.06 200

AE-Stereo	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.18 299	0.09 239	0.10 128	0.15 220	0.14 76	0.19 247	0.09 93	0.14 189	0.12 193	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

ffm	0.12 252	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.06 200

ff1	0.13 277	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.14 261	0.20 411	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.06 200

tt1	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.12 208	0.16 285	0.15 107	0.19 247	0.09 93	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.06 200

CASS	0.13 277	0.12 415	0.11 150	0.23 476	0.09 239	0.15 305	0.17 319	0.18 198	0.19 247	0.17 312	0.18 264	0.15 267	0.15 337	0.14 261	0.14 315	0.09 360	0.06 308	0.10 408	0.08 338	0.09 383	0.07 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.17 319	0.18 198	0.19 247	0.13 220	0.16 218	0.09 124	0.14 319	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ADStereo(finetuned)	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.13 220	0.17 239	0.10 155	0.12 256	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

BUS	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.22 455	0.10 341	0.19 398	0.14 152	0.34 465	0.19 247	0.17 312	0.22 316	0.16 281	0.13 294	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.07 258	0.07 280

BSDual-CNN	0.15 355	0.09 313	0.14 265	0.22 455	0.10 341	0.14 279	0.15 220	0.34 465	0.19 247	0.17 312	0.22 316	0.25 406	0.16 363	0.15 283	0.14 315	0.08 301	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.07 258	0.07 280

psmg	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.17 319	0.29 402	0.19 247	0.17 312	0.21 306	0.25 406	0.16 363	0.15 283	0.14 315	0.08 301	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.06 200

NF-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

OCTAStereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

RE-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

TVStereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

RAFT	0.13 277	0.09 313	0.11 150	0.18 299	0.08 127	0.15 305	0.24 474	0.20 230	0.19 247	0.21 395	0.21 306	0.17 301	0.12 256	0.16 317	0.09 54	0.06 114	0.07 380	0.10 408	0.09 384	0.05 100	0.05 121

LMCR-Stereo	0.15 355	0.08 237	0.13 230	0.21 440	0.09 239	0.17 356	0.20 424	0.27 372	0.19 247	0.24 432	0.24 337	0.23 386	0.17 386	0.20 410	0.17 374	0.07 240	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.10 415	0.08 344

TANstereo	0.09 82	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 173	0.14 152	0.15 107	0.19 247	0.11 155	0.15 206	0.10 155	0.06 36	0.12 190	0.09 54	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DCANet	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.13 220	0.17 239	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

xxxx	0.15 355	0.07 140	0.14 265	0.14 30	0.08 127	0.23 451	0.18 364	0.31 426	0.19 247	0.14 241	0.28 405	0.22 368	0.14 319	0.15 283	0.26 485	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

MM-Stereo_test1	0.10 143	0.07 140	0.08 30	0.18 299	0.07 71	0.12 208	0.18 364	0.21 253	0.20 270	0.09 93	0.11 148	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

FACV-RUCA	0.13 277	0.11 397	0.12 185	0.19 356	0.12 421	0.15 305	0.15 220	0.22 275	0.20 270	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.16 363	0.14 261	0.13 278	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.10 415	0.08 344

StereoVision	0.13 277	0.12 415	0.09 72	0.24 485	0.10 341	0.15 305	0.21 441	0.21 253	0.20 270	0.12 193	0.24 337	0.10 155	0.10 200	0.16 317	0.10 123	0.09 360	0.11 467	0.12 458	0.12 474	0.06 192	0.05 121

fff	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.16 133	0.20 270	0.13 220	0.16 218	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

x	0.13 277	0.07 140	0.14 265	0.14 30	0.08 127	0.18 375	0.14 152	0.22 275	0.20 270	0.15 268	0.19 273	0.19 329	0.17 386	0.18 370	0.18 392	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.07 280

CRFU-Net	0.16 378	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.19 398	0.14 152	0.26 351	0.20 270	0.28 471	0.27 391	0.29 441	0.17 386	0.19 385	0.17 374	0.09 360	0.09 435	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.08 344

GANet-ADL	0.13 277	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.10 341	0.18 375	0.15 220	0.30 416	0.20 270	0.13 220	0.18 264	0.19 329	0.12 256	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.08 344

PFNet	0.12 252	0.06 57	0.17 378	0.17 217	0.08 127	0.09 81	0.15 220	0.26 351	0.20 270	0.16 296	0.16 218	0.14 238	0.11 225	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

raft+_RVC	0.11 186	0.07 140	0.09 72	0.16 143	0.07 71	0.10 128	0.11 46	0.24 317	0.20 270	0.12 193	0.15 206	0.12 193	0.08 142	0.12 190	0.13 278	0.07 240	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

csc	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.16 133	0.20 270	0.13 220	0.16 218	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.16 133	0.20 270	0.13 220	0.16 218	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

222	0.16 378	0.07 140	0.14 265	0.14 30	0.08 127	0.24 456	0.18 364	0.30 416	0.20 270	0.17 312	0.28 405	0.17 301	0.16 363	0.15 283	0.40 535	0.10 401	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.08 344

test_xeample	0.15 355	0.06 57	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.21 430	0.20 424	0.28 391	0.20 270	0.16 296	0.29 417	0.19 329	0.16 363	0.15 283	0.26 485	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

RAFT + AFF	0.13 277	0.07 140	0.20 424	0.20 411	0.10 341	0.14 279	0.24 474	0.26 351	0.20 270	0.11 155	0.10 118	0.12 193	0.10 200	0.15 283	0.12 237	0.07 240	0.06 308	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.08 344

RASNet	0.14 311	0.07 140	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.18 375	0.14 152	0.29 402	0.20 270	0.17 312	0.25 366	0.21 350	0.18 400	0.20 410	0.19 405	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.08 338	0.06 192	0.06 200

ACV-stereo	0.15 355	0.10 371	0.28 471	0.18 299	0.12 421	0.14 279	0.12 63	0.23 295	0.21 285	0.19 358	0.23 325	0.22 368	0.15 337	0.23 451	0.17 374	0.07 240	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

test_sample8	0.19 424	0.12 415	0.20 424	0.12 4	0.14 464	0.17 356	0.13 104	0.31 426	0.21 285	0.27 456	0.22 316	0.36 487	0.25 464	0.19 385	0.17 374	0.15 495	0.30 542	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

H2IRNET	0.10 143	0.09 313	0.09 72	0.18 299	0.09 239	0.12 208	0.15 220	0.14 76	0.21 285	0.10 126	0.10 118	0.10 155	0.10 200	0.10 62	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.06 192	0.05 121

EKT-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.10 341	0.13 247	0.14 152	0.18 198	0.21 285	0.11 155	0.08 71	0.12 193	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.07 280

iRaft-Stereo_5w	0.12 252	0.09 313	0.12 185	0.19 356	0.08 127	0.09 81	0.12 63	0.21 253	0.21 285	0.19 358	0.14 189	0.11 176	0.09 168	0.20 410	0.16 359	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.06 200

test_3	0.10 143	0.09 313	0.10 109	0.20 411	0.08 127	0.13 247	0.26 497	0.14 76	0.21 285	0.10 126	0.10 118	0.09 124	0.09 168	0.08 15	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.07 273	0.04 15	0.04 40

PFNet+	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.16 143	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 169	0.21 285	0.16 296	0.19 273	0.14 238	0.10 200	0.11 108	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.11 441

OMP-Stereo	0.11 186	0.06 57	0.14 265	0.18 299	0.08 127	0.09 81	0.12 63	0.21 253	0.21 285	0.13 220	0.14 189	0.11 176	0.12 256	0.11 108	0.13 278	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

sAnonymous2	0.13 277	0.12 415	0.24 451	0.20 411	0.12 421	0.17 356	0.13 104	0.26 351	0.21 285	0.11 155	0.11 148	0.13 218	0.08 142	0.10 62	0.10 123	0.09 360	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.15 499	0.10 415

CroCo_RVC	0.13 277	0.12 415	0.24 451	0.20 411	0.12 421	0.17 356	0.13 104	0.26 351	0.21 285	0.11 155	0.11 148	0.13 218	0.08 142	0.10 62	0.10 123	0.09 360	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.15 499	0.10 415

ac_64	0.16 378	0.08 237	0.15 316	0.18 299	0.10 341	0.22 438	0.18 364	0.24 317	0.21 285	0.18 342	0.24 337	0.29 441	0.18 400	0.19 385	0.22 440	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.07 258	0.06 200

GANet-RSSM	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.13 13	0.08 127	0.14 279	0.17 319	0.22 275	0.21 285	0.17 312	0.24 337	0.23 386	0.15 337	0.16 317	0.15 343	0.10 401	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

DeepPruner_ROB	0.16 378	0.11 397	0.15 316	0.17 217	0.10 341	0.17 356	0.15 220	0.32 437	0.21 285	0.19 358	0.21 306	0.22 368	0.18 400	0.20 410	0.15 343	0.13 478	0.09 435	0.09 360	0.09 384	0.11 438	0.10 415

MLCV	0.12 252	0.07 140	0.16 350	0.18 299	0.06 13	0.15 305	0.17 319	0.19 219	0.21 285	0.18 342	0.25 366	0.17 301	0.13 294	0.14 261	0.13 278	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

G2L-Stereo	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.12 63	0.27 372	0.22 299	0.16 296	0.27 391	0.21 350	0.13 294	0.17 349	0.18 392	0.09 360	0.08 406	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280

MyStereo8	0.12 252	0.07 140	0.15 316	0.15 70	0.09 239	0.18 375	0.14 152	0.19 219	0.22 299	0.12 193	0.18 264	0.11 176	0.10 200	0.16 317	0.18 392	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.08 321	0.09 388

anonymousdsp2	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.16 143	0.09 239	0.13 247	0.14 152	0.18 198	0.22 299	0.13 220	0.14 189	0.12 193	0.09 168	0.14 261	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

Selective-RAFT	0.11 186	0.10 371	0.11 150	0.21 440	0.08 127	0.16 335	0.13 104	0.20 230	0.22 299	0.10 126	0.10 118	0.11 176	0.10 200	0.15 283	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

RAFT+CT+SA	0.13 277	0.11 397	0.09 72	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.28 510	0.22 275	0.22 299	0.15 268	0.26 383	0.10 155	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.08 338	0.07 258	0.06 200

CrosDoStereo	0.12 252	0.06 57	0.12 185	0.14 30	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.22 299	0.19 358	0.24 337	0.15 267	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.05 121

DeepStereo_LL	0.12 252	0.06 57	0.12 185	0.14 30	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.22 299	0.19 358	0.24 337	0.15 267	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.05 121

HCRNet	0.16 378	0.24 517	0.12 185	0.35 532	0.11 390	0.15 305	0.17 319	0.26 351	0.22 299	0.19 358	0.24 337	0.21 350	0.14 319	0.15 283	0.13 278	0.11 430	0.07 380	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.07 280

FADNet_RVC	0.16 378	0.14 456	0.40 507	0.20 411	0.11 390	0.13 247	0.13 104	0.26 351	0.22 299	0.21 395	0.23 325	0.20 341	0.17 386	0.14 261	0.16 359	0.08 301	0.08 406	0.12 458	0.09 384	0.11 438	0.10 415

UCFNet_RVC	0.14 311	0.08 237	0.13 230	0.11 1	0.10 341	0.20 413	0.10 27	0.24 317	0.22 299	0.17 312	0.20 285	0.23 386	0.15 337	0.17 349	0.15 343	0.12 455	0.07 380	0.10 408	0.13 484	0.11 438	0.10 415

AIO-test2	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.23 476	0.08 127	0.11 173	0.10 27	0.23 295	0.23 309	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.05 11	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.09 384	0.05 100	0.05 121

UGAM	0.13 277	0.10 371	0.09 72	0.22 455	0.08 127	0.12 208	0.20 424	0.17 169	0.23 309	0.21 395	0.16 218	0.13 218	0.13 294	0.19 385	0.12 237	0.07 240	0.05 183	0.13 473	0.11 455	0.07 258	0.05 121

DCVSM-stereo	0.14 311	0.09 313	0.16 350	0.16 143	0.10 341	0.15 305	0.09 18	0.19 219	0.23 309	0.20 381	0.23 325	0.26 415	0.15 337	0.18 370	0.14 315	0.09 360	0.07 380	0.09 360	0.08 338	0.10 415	0.12 454

DualNet (step1)	0.16 378	0.12 415	0.20 424	0.12 4	0.14 464	0.17 356	0.13 104	0.27 372	0.23 309	0.20 381	0.20 285	0.24 392	0.19 416	0.16 317	0.16 359	0.15 495	0.06 308	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

test_sample9	0.18 412	0.12 415	0.20 424	0.12 4	0.14 464	0.17 356	0.13 104	0.27 372	0.23 309	0.20 381	0.20 285	0.24 392	0.19 416	0.19 385	0.17 374	0.15 495	0.30 542	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

test_sample7	0.15 355	0.10 371	0.16 350	0.14 30	0.11 390	0.16 335	0.16 285	0.27 372	0.23 309	0.20 381	0.20 285	0.24 392	0.19 416	0.16 317	0.16 359	0.12 455	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.10 415	0.10 415

CBFPSM	0.14 311	0.06 57	0.26 459	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.22 275	0.23 309	0.20 381	0.27 391	0.24 392	0.16 363	0.16 317	0.18 392	0.06 114	0.06 308	0.06 102	0.07 273	0.07 258	0.07 280

iinet-f	0.16 378	0.06 57	0.45 514	0.14 30	0.10 341	0.21 430	0.14 152	0.27 372	0.23 309	0.21 395	0.24 337	0.21 350	0.15 337	0.18 370	0.21 431	0.09 360	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.09 383	0.10 415

PSMNet-ADL	0.15 355	0.12 415	0.13 230	0.22 455	0.09 239	0.13 247	0.20 424	0.26 351	0.23 309	0.18 342	0.20 285	0.24 392	0.16 363	0.18 370	0.17 374	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.11 455	0.08 321	0.07 280

IRAFT_RVC	0.12 252	0.08 237	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.07 29	0.15 220	0.24 317	0.23 309	0.14 241	0.14 189	0.15 267	0.12 256	0.12 190	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.06 200

ICVP	0.15 355	0.09 313	0.12 185	0.22 455	0.09 239	0.17 356	0.21 441	0.25 333	0.23 309	0.18 342	0.30 423	0.26 415	0.18 400	0.17 349	0.14 315	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 277	0.14 456	0.11 150	0.23 476	0.08 127	0.15 305	0.21 441	0.20 230	0.23 309	0.14 241	0.24 337	0.16 281	0.12 256	0.16 317	0.14 315	0.05 27	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.09 383	0.05 121

111	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.10 128	0.14 152	0.21 253	0.23 309	0.11 155	0.12 161	0.14 238	0.11 225	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

FENet	0.13 277	0.08 237	0.12 185	0.16 143	0.08 127	0.14 279	0.15 220	0.22 275	0.23 309	0.17 312	0.23 325	0.16 281	0.12 256	0.14 261	0.15 343	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.07 280

STTStereo	0.18 412	0.12 415	0.27 466	0.20 411	0.11 390	0.16 335	0.21 441	0.29 402	0.23 309	0.21 395	0.30 423	0.29 441	0.18 400	0.20 410	0.19 405	0.12 455	0.11 467	0.11 439	0.14 487	0.09 383	0.08 344

StereoDRNet-Refined	0.17 398	0.12 415	0.15 316	0.20 411	0.09 239	0.18 375	0.18 364	0.26 351	0.23 309	0.26 450	0.40 484	0.22 368	0.17 386	0.21 427	0.20 411	0.08 301	0.05 183	0.09 360	0.10 423	0.07 258	0.07 280
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 186	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.14 76	0.24 325	0.11 155	0.13 175	0.13 218	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.10 401	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0082	0.11 186	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.14 76	0.24 325	0.11 155	0.13 175	0.13 218	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.10 401	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.05 121

1111x	0.15 355	0.08 237	0.12 185	0.18 299	0.07 71	0.18 375	0.25 489	0.31 426	0.24 325	0.17 312	0.24 337	0.26 415	0.15 337	0.13 235	0.23 452	0.07 240	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.07 258	0.06 200

LL-Strereo	0.13 277	0.09 313	0.11 150	0.20 411	0.10 341	0.11 173	0.18 364	0.32 437	0.24 325	0.15 268	0.15 206	0.14 238	0.13 294	0.19 385	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.08 338	0.04 15	0.05 121

gwcnet-sp	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.09 239	0.16 335	0.17 319	0.24 317	0.24 325	0.18 342	0.24 337	0.15 267	0.16 363	0.15 283	0.15 343	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

scenet	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.09 239	0.16 335	0.17 319	0.24 317	0.24 325	0.18 342	0.24 337	0.15 267	0.16 363	0.15 283	0.15 343	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

ssnet	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.09 239	0.16 335	0.17 319	0.24 317	0.24 325	0.18 342	0.24 337	0.15 267	0.16 363	0.15 283	0.15 343	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

test_5	0.14 311	0.12 415	0.08 30	0.20 411	0.10 341	0.14 279	0.29 519	0.21 253	0.24 325	0.18 342	0.28 405	0.11 176	0.15 337	0.12 190	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

GLC_STEREO	0.11 186	0.07 140	0.11 150	0.17 217	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.15 107	0.24 325	0.12 193	0.13 175	0.12 193	0.08 142	0.18 370	0.11 188	0.06 114	0.08 406	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.05 121

MIPNet	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.20 230	0.24 325	0.11 155	0.10 118	0.09 124	0.07 107	0.13 235	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.12 208	0.17 319	0.21 253	0.24 325	0.11 155	0.12 161	0.11 176	0.08 142	0.12 190	0.12 237	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.04 40

AACVNet	0.16 378	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.10 341	0.18 375	0.15 220	0.23 295	0.24 325	0.27 456	0.27 391	0.28 433	0.17 386	0.19 385	0.16 359	0.09 360	0.07 380	0.09 360	0.07 273	0.10 415	0.09 388

GwcNet-ADL	0.13 277	0.08 237	0.14 265	0.20 411	0.09 239	0.11 173	0.20 424	0.30 416	0.24 325	0.13 220	0.14 189	0.18 315	0.14 319	0.13 235	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.06 200

DEmStereo	0.12 252	0.06 57	0.14 265	0.14 30	0.10 341	0.16 335	0.15 220	0.16 133	0.24 325	0.17 312	0.24 337	0.13 218	0.14 319	0.12 190	0.13 278	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

GMStereo	0.13 277	0.14 456	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.15 305	0.16 285	0.20 230	0.24 325	0.16 296	0.17 239	0.10 155	0.10 200	0.16 317	0.13 278	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.06 200
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.15 70	0.08 127	0.13 247	0.16 285	0.24 317	0.24 325	0.16 296	0.28 405	0.22 368	0.14 319	0.15 283	0.13 278	0.11 430	0.06 308	0.09 360	0.12 474	0.08 321	0.07 280

CFNet-ft	0.14 311	0.07 140	0.15 316	0.12 4	0.09 239	0.16 335	0.18 364	0.22 275	0.24 325	0.17 312	0.26 383	0.24 392	0.14 319	0.16 317	0.14 315	0.11 430	0.06 308	0.08 279	0.09 384	0.09 383	0.08 344

DMCA-RVC	0.17 398	0.10 371	0.15 316	0.24 485	0.11 390	0.18 375	0.18 364	0.25 333	0.24 325	0.21 395	0.26 383	0.25 406	0.27 478	0.18 370	0.20 411	0.12 455	0.08 406	0.13 473	0.10 423	0.10 415	0.08 344

FADNet-RVC-Resample	0.16 378	0.11 397	0.31 484	0.22 455	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.25 333	0.24 325	0.24 432	0.27 391	0.20 341	0.15 337	0.16 317	0.15 343	0.07 240	0.08 406	0.12 458	0.10 423	0.09 383	0.10 415

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 457	0.21 509	0.24 451	0.26 501	0.11 390	0.23 451	0.14 152	0.39 505	0.24 325	0.32 495	0.36 458	0.30 450	0.21 432	0.19 385	0.21 431	0.17 516	0.14 503	0.21 519	0.16 506	0.12 453	0.12 454

CFNet_RVC	0.14 311	0.07 140	0.15 316	0.12 4	0.09 239	0.16 335	0.18 364	0.22 275	0.24 325	0.17 312	0.26 383	0.24 392	0.14 319	0.16 317	0.14 315	0.11 430	0.06 308	0.08 279	0.09 384	0.09 383	0.08 344

DFGA-Net	0.13 277	0.11 397	0.18 401	0.17 217	0.10 341	0.12 208	0.13 104	0.22 275	0.25 346	0.16 296	0.16 218	0.13 218	0.12 256	0.16 317	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.05 100	0.05 121

mmx	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.27 372	0.25 346	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.14 261	0.20 411	0.08 301	0.06 308	0.09 360	0.08 338	0.08 321	0.08 344

xxx	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.27 372	0.25 346	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.14 261	0.20 411	0.08 301	0.06 308	0.09 360	0.08 338	0.08 321	0.08 344

GMStereo_Zeroshot	0.16 378	0.13 444	0.24 451	0.20 411	0.10 341	0.17 356	0.13 104	0.29 402	0.25 346	0.23 423	0.32 435	0.25 406	0.11 225	0.19 385	0.14 315	0.09 360	0.06 308	0.11 439	0.06 186	0.12 453	0.08 344

ssnet_v2	0.17 398	0.10 371	0.17 378	0.17 217	0.11 390	0.21 430	0.21 441	0.33 456	0.25 346	0.22 411	0.22 316	0.27 423	0.18 400	0.22 440	0.20 411	0.11 430	0.09 435	0.09 360	0.09 384	0.08 321	0.08 344

hknet	0.15 355	0.11 397	0.13 230	0.22 455	0.11 390	0.14 279	0.15 220	0.34 465	0.25 346	0.17 312	0.22 316	0.22 368	0.18 400	0.17 349	0.12 237	0.07 240	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.07 258	0.07 280

dd	0.15 355	0.16 474	0.16 350	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.18 364	0.21 253	0.25 346	0.23 423	0.20 285	0.21 350	0.09 168	0.21 427	0.16 359	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.06 200

THIR-Stereo	0.12 252	0.07 140	0.11 150	0.15 70	0.08 127	0.14 279	0.16 285	0.17 169	0.25 346	0.16 296	0.24 337	0.14 238	0.12 256	0.12 190	0.14 315	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.05 121

GES	0.14 311	0.08 237	0.16 350	0.15 70	0.10 341	0.13 247	0.13 104	0.28 391	0.25 346	0.16 296	0.23 325	0.18 315	0.13 294	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.09 388

cf-r	0.13 277	0.07 140	0.12 185	0.16 143	0.08 127	0.14 279	0.19 403	0.20 230	0.25 346	0.17 312	0.25 366	0.21 350	0.16 363	0.14 261	0.14 315	0.10 401	0.05 183	0.06 102	0.08 338	0.06 192	0.06 200

CFNet	0.15 355	0.10 371	0.17 378	0.17 217	0.08 127	0.18 375	0.09 18	0.28 391	0.25 346	0.19 358	0.24 337	0.24 392	0.17 386	0.17 349	0.14 315	0.08 301	0.06 308	0.09 360	0.10 423	0.07 258	0.06 200

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 398	0.10 371	0.22 438	0.20 411	0.10 341	0.15 305	0.18 364	0.31 426	0.25 346	0.21 395	0.30 423	0.25 406	0.17 386	0.21 427	0.20 411	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.08 344
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 436	0.21 509	0.23 447	0.20 411	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.36 487	0.25 346	0.27 456	0.33 447	0.27 423	0.24 455	0.20 410	0.20 411	0.15 495	0.12 481	0.17 505	0.14 487	0.10 415	0.08 344

HSM	0.15 355	0.08 237	0.14 265	0.16 143	0.09 239	0.16 335	0.14 152	0.28 391	0.25 346	0.19 358	0.23 325	0.37 492	0.16 363	0.20 410	0.15 343	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.06 200

rvit_0105_6	0.14 311	0.09 313	0.18 401	0.17 217	0.10 341	0.10 128	0.16 285	0.19 219	0.26 360	0.12 193	0.18 264	0.17 301	0.12 256	0.18 370	0.12 237	0.15 495	0.11 467	0.12 458	0.10 423	0.09 383	0.06 200

rvit_stereo_0083	0.12 252	0.08 237	0.17 378	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.14 76	0.26 360	0.11 155	0.14 189	0.13 218	0.10 200	0.12 190	0.12 237	0.10 401	0.08 406	0.09 360	0.07 273	0.07 258	0.05 121

IER	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.16 285	0.25 333	0.26 360	0.18 342	0.25 366	0.17 301	0.20 428	0.16 317	0.14 315	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.07 280

UPFNet	0.16 378	0.08 237	0.12 185	0.20 411	0.12 421	0.20 413	0.23 462	0.28 391	0.26 360	0.17 312	0.24 337	0.22 368	0.19 416	0.19 385	0.21 431	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.08 321	0.06 200

hitnet-ft	0.18 412	0.09 313	0.17 378	0.14 30	0.09 239	0.26 476	0.20 424	0.25 333	0.26 360	0.24 432	0.32 435	0.31 463	0.22 441	0.24 460	0.21 431	0.12 455	0.07 380	0.10 408	0.08 338	0.12 453	0.11 441

FADNet-RVC	0.20 436	0.20 503	0.38 504	0.21 440	0.16 492	0.20 413	0.15 220	0.26 351	0.26 360	0.26 450	0.32 435	0.26 415	0.21 432	0.22 440	0.19 405	0.12 455	0.13 494	0.12 458	0.14 487	0.13 471	0.18 519

GANet	0.21 448	0.12 415	0.21 432	0.24 485	0.13 444	0.22 438	0.22 451	0.41 515	0.26 360	0.31 489	0.42 501	0.37 492	0.28 487	0.23 451	0.22 440	0.10 401	0.12 481	0.10 408	0.09 384	0.10 415	0.08 344

iResNet	0.13 277	0.10 371	0.18 401	0.19 356	0.08 127	0.13 247	0.18 364	0.20 230	0.26 360	0.15 268	0.23 325	0.15 267	0.13 294	0.14 261	0.14 315	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

pmcnn	0.15 355	0.07 140	0.19 412	0.15 70	0.07 71	0.20 413	0.15 220	0.24 317	0.26 360	0.21 395	0.34 451	0.28 433	0.18 400	0.18 370	0.17 374	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 200

rvit_0105_5	0.14 311	0.09 313	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.23 462	0.24 317	0.27 369	0.14 241	0.15 206	0.18 315	0.12 256	0.17 349	0.14 315	0.14 491	0.11 467	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.06 200

rvit_0105_4	0.14 311	0.09 313	0.17 378	0.17 217	0.10 341	0.12 208	0.19 403	0.23 295	0.27 369	0.14 241	0.20 285	0.17 301	0.13 294	0.17 349	0.13 278	0.15 495	0.11 467	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.06 200

rvit_stereo_0075_2	0.17 398	0.12 415	0.25 456	0.23 476	0.16 492	0.13 247	0.10 27	0.30 416	0.27 369	0.20 381	0.28 405	0.22 368	0.15 337	0.18 370	0.13 278	0.16 511	0.10 455	0.17 505	0.10 423	0.10 415	0.09 388

SMFormer	0.14 311	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.17 374	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.06 200

tta	0.14 311	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.17 374	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.06 200

qqq1	0.13 277	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.06 192	0.06 200

fff1	0.13 277	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.06 192	0.06 200

CoDeX	0.12 252	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.23 295	0.27 369	0.13 220	0.17 239	0.16 281	0.11 225	0.14 261	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.05 121

UDGNet	0.14 311	0.13 444	0.16 350	0.17 217	0.10 341	0.12 208	0.16 285	0.21 253	0.27 369	0.20 381	0.20 285	0.16 281	0.13 294	0.16 317	0.13 278	0.10 401	0.06 308	0.09 360	0.07 273	0.06 192	0.07 280

ADLNet	0.16 378	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.10 341	0.16 335	0.17 319	0.32 437	0.27 369	0.22 411	0.27 391	0.24 392	0.16 363	0.18 370	0.21 431	0.10 401	0.06 308	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

SFCPSM	0.13 277	0.07 140	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.15 305	0.16 285	0.28 391	0.27 369	0.14 241	0.17 239	0.12 193	0.13 294	0.14 261	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.06 200

GwcNet-RSSM	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.15 70	0.08 127	0.15 305	0.20 424	0.21 253	0.27 369	0.18 342	0.27 391	0.22 368	0.16 363	0.14 261	0.15 343	0.10 401	0.05 183	0.07 195	0.09 384	0.07 258	0.07 280

DMCA	0.14 311	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.17 319	0.23 295	0.27 369	0.14 241	0.19 273	0.17 301	0.18 400	0.15 283	0.17 374	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.09 383	0.10 415

DANet	0.21 448	0.15 466	0.28 471	0.25 496	0.13 444	0.22 438	0.19 403	0.27 372	0.27 369	0.28 471	0.32 435	0.35 485	0.31 503	0.31 491	0.23 452	0.11 430	0.09 435	0.11 439	0.10 423	0.13 471	0.11 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 311	0.07 140	0.11 150	0.13 13	0.08 127	0.12 208	0.16 285	0.30 416	0.28 383	0.20 381	0.23 325	0.20 341	0.16 363	0.17 349	0.18 392	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.07 258	0.06 200

dad	0.17 398	0.20 503	0.20 424	0.16 143	0.11 390	0.20 413	0.18 364	0.21 253	0.28 383	0.30 483	0.24 337	0.29 441	0.13 294	0.19 385	0.16 359	0.18 517	0.09 435	0.11 439	0.09 384	0.11 438	0.07 280

Anonymous3	0.16 378	0.13 444	0.33 490	0.26 501	0.14 464	0.27 486	0.17 319	0.28 391	0.28 383	0.15 268	0.17 239	0.14 238	0.10 200	0.15 283	0.12 237	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.08 321	0.11 441

AdaStereo	0.15 355	0.11 397	0.15 316	0.18 299	0.09 239	0.20 413	0.11 46	0.32 437	0.28 383	0.20 381	0.23 325	0.20 341	0.13 294	0.19 385	0.14 315	0.12 455	0.05 183	0.10 408	0.07 273	0.09 383	0.07 280
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.
NCCL2	0.23 473	0.15 466	0.17 378	0.34 530	0.18 513	0.24 456	0.23 462	0.34 465	0.28 383	0.31 489	0.38 470	0.38 496	0.28 487	0.23 451	0.24 465	0.15 495	0.12 481	0.18 514	0.21 521	0.13 471	0.13 473

CBMV_ROB	0.19 424	0.13 444	0.17 378	0.16 143	0.11 390	0.15 305	0.13 104	0.26 351	0.28 383	0.27 456	0.30 423	0.27 423	0.24 455	0.23 451	0.16 359	0.15 495	0.17 517	0.22 523	0.20 519	0.10 415	0.11 441

DLCB_ROB	0.18 412	0.10 371	0.15 316	0.23 476	0.11 390	0.24 456	0.18 364	0.29 402	0.28 383	0.27 456	0.28 405	0.28 433	0.24 455	0.19 385	0.20 411	0.08 301	0.08 406	0.09 360	0.09 384	0.07 258	0.07 280

coex_refinement	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.15 220	0.26 351	0.29 390	0.18 342	0.20 285	0.22 368	0.17 386	0.16 317	0.18 392	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.09 383	0.08 344

rvit_0105_3	0.15 355	0.09 313	0.14 265	0.19 356	0.12 421	0.15 305	0.25 489	0.25 333	0.29 390	0.15 268	0.17 239	0.20 341	0.13 294	0.17 349	0.14 315	0.13 478	0.11 467	0.12 458	0.14 487	0.07 258	0.06 200

DispNO	0.14 311	0.08 237	0.17 378	0.19 356	0.12 421	0.11 173	0.21 441	0.23 295	0.29 390	0.17 312	0.23 325	0.18 315	0.17 386	0.15 283	0.15 343	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.06 200

ttt	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.15 305	0.18 364	0.27 372	0.29 390	0.16 296	0.24 337	0.17 301	0.13 294	0.13 235	0.14 315	0.11 430	0.08 406	0.09 360	0.08 338	0.09 383	0.08 344

anonymousa	0.13 277	0.07 140	0.13 230	0.18 299	0.09 239	0.13 247	0.17 319	0.19 219	0.29 390	0.15 268	0.24 337	0.15 267	0.14 319	0.14 261	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.09 384	0.05 100	0.06 200

HBP-ISP	0.18 412	0.13 444	0.16 350	0.15 70	0.11 390	0.08 52	0.13 104	0.28 391	0.29 390	0.22 411	0.33 447	0.21 350	0.25 464	0.23 451	0.17 374	0.14 491	0.16 512	0.21 519	0.17 513	0.10 415	0.08 344

DAS	0.15 355	0.08 237	0.18 401	0.19 356	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.27 372	0.29 390	0.18 342	0.25 366	0.21 350	0.15 337	0.16 317	0.12 237	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.07 280

SepStereo	0.15 355	0.08 237	0.18 401	0.19 356	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.27 372	0.29 390	0.18 342	0.25 366	0.21 350	0.15 337	0.25 465	0.12 237	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.07 280

UNet	0.17 398	0.09 313	0.18 401	0.19 356	0.12 421	0.27 486	0.19 403	0.33 456	0.29 390	0.21 395	0.24 337	0.23 386	0.19 416	0.19 385	0.18 392	0.07 240	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.06 200

HSM-Net_RVC	0.14 311	0.08 237	0.11 150	0.15 70	0.08 127	0.15 305	0.15 220	0.27 372	0.29 390	0.19 358	0.21 306	0.29 441	0.14 319	0.17 349	0.13 278	0.06 114	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.06 200
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.27 501	0.33 535	0.41 510	0.36 534	0.32 541	0.18 375	0.19 403	0.42 520	0.30 400	0.33 499	0.41 495	0.39 504	0.25 464	0.31 491	0.20 411	0.18 517	0.10 455	0.25 526	0.15 502	0.21 521	0.16 508

DDUNet	0.22 457	0.17 485	0.21 432	0.22 455	0.15 482	0.25 467	0.24 474	0.29 402	0.30 400	0.31 489	0.36 458	0.33 475	0.25 464	0.24 460	0.20 411	0.18 517	0.13 494	0.17 505	0.11 455	0.16 506	0.16 508

SACVNet	0.18 412	0.12 415	0.14 265	0.17 217	0.13 444	0.22 438	0.18 364	0.31 426	0.30 400	0.23 423	0.31 431	0.30 450	0.22 441	0.22 440	0.17 374	0.11 430	0.08 406	0.10 408	0.10 423	0.12 453	0.14 490

DRaft	0.12 252	0.06 57	0.11 150	0.14 30	0.09 239	0.14 279	0.17 319	0.21 253	0.30 400	0.17 312	0.28 405	0.10 155	0.15 337	0.10 62	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

TDLM	0.17 398	0.12 415	0.13 230	0.24 485	0.10 341	0.18 375	0.18 364	0.36 487	0.30 400	0.21 395	0.28 405	0.28 433	0.18 400	0.23 451	0.18 392	0.11 430	0.07 380	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.08 344

SGM-Forest	0.20 436	0.14 456	0.18 401	0.19 356	0.13 444	0.20 413	0.22 451	0.33 456	0.30 400	0.24 432	0.29 417	0.28 433	0.19 416	0.23 451	0.17 374	0.15 495	0.16 512	0.15 497	0.14 487	0.12 453	0.12 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 424	0.14 456	0.17 378	0.18 299	0.10 341	0.20 413	0.11 46	0.29 402	0.30 400	0.29 479	0.30 423	0.30 450	0.23 449	0.27 470	0.19 405	0.13 478	0.15 509	0.17 505	0.16 506	0.10 415	0.10 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 277	0.07 140	0.20 424	0.15 70	0.05 1	0.20 413	0.15 220	0.17 169	0.31 407	0.15 268	0.29 417	0.26 415	0.16 363	0.13 235	0.12 237	0.05 27	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

Syn2CoEx	0.21 448	0.16 474	0.27 466	0.29 523	0.14 464	0.26 476	0.20 424	0.33 456	0.31 407	0.28 471	0.36 458	0.27 423	0.25 464	0.19 385	0.24 465	0.16 511	0.12 481	0.14 485	0.11 455	0.09 383	0.08 344

DSFCA	0.16 378	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.10 341	0.20 413	0.19 403	0.28 391	0.31 407	0.23 423	0.24 337	0.22 368	0.15 337	0.19 385	0.20 411	0.10 401	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.08 321	0.08 344

FADNet	0.21 448	0.22 513	0.36 499	0.18 299	0.17 507	0.24 456	0.13 104	0.31 426	0.31 407	0.23 423	0.25 366	0.27 423	0.21 432	0.19 385	0.15 343	0.13 478	0.15 509	0.12 458	0.15 502	0.16 506	0.18 519

AANet_RVC	0.16 378	0.10 371	0.10 109	0.18 299	0.09 239	0.18 375	0.19 403	0.26 351	0.31 407	0.22 411	0.35 455	0.21 350	0.21 432	0.22 440	0.16 359	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.06 200

iResNet_ROB	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.14 30	0.07 71	0.18 375	0.14 152	0.26 351	0.31 407	0.22 411	0.25 366	0.23 386	0.15 337	0.15 283	0.13 278	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 344

SGM_RVC	0.23 473	0.12 415	0.15 316	0.15 70	0.09 239	0.33 508	0.18 364	0.34 465	0.31 407	0.44 526	0.37 464	0.53 533	0.35 514	0.35 510	0.24 465	0.13 478	0.13 494	0.13 473	0.13 484	0.10 415	0.11 441
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 412	0.08 237	0.19 412	0.19 356	0.13 444	0.15 305	0.12 63	0.30 416	0.32 414	0.21 395	0.25 366	0.27 423	0.17 386	0.17 349	0.20 411	0.20 524	0.08 406	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.17 516

SDNR	0.19 424	0.08 237	0.19 412	0.16 143	0.12 421	0.77 557	0.14 152	0.25 333	0.32 414	0.19 358	0.24 337	0.19 329	0.13 294	0.19 385	0.15 343	0.16 511	0.18 519	0.14 485	0.11 455	0.08 321	0.11 441

CSP-Net	0.16 378	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.09 239	0.19 398	0.17 319	0.25 333	0.32 414	0.25 445	0.30 423	0.24 392	0.15 337	0.21 427	0.18 392	0.09 360	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

APVNet	0.22 457	0.12 415	0.19 412	0.18 299	0.14 464	0.32 502	0.31 532	0.39 505	0.32 414	0.27 456	0.40 484	0.30 450	0.29 495	0.26 467	0.25 474	0.11 430	0.12 481	0.11 439	0.14 487	0.12 453	0.12 454

HGLStereo	0.17 398	0.08 237	0.19 412	0.17 217	0.12 421	0.18 375	0.18 364	0.31 426	0.32 414	0.21 395	0.32 435	0.25 406	0.18 400	0.19 385	0.20 411	0.09 360	0.09 435	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.10 415

NOSS_ROB	0.19 424	0.12 415	0.18 401	0.16 143	0.12 421	0.15 305	0.12 63	0.30 416	0.32 414	0.20 381	0.22 316	0.27 423	0.23 449	0.21 427	0.16 359	0.16 511	0.18 519	0.23 524	0.21 521	0.12 453	0.13 473

WCMA_ROB	0.24 480	0.11 397	0.22 438	0.17 217	0.14 464	0.32 502	0.15 220	0.32 437	0.32 414	0.38 510	0.53 518	0.40 508	0.34 512	0.34 504	0.25 474	0.11 430	0.12 481	0.12 458	0.10 423	0.14 484	0.14 490

z-ln-s-r	0.17 398	0.10 371	0.40 507	0.19 356	0.08 127	0.17 356	0.18 364	0.22 275	0.33 421	0.18 342	0.40 484	0.22 368	0.17 386	0.20 410	0.23 452	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.05 121

SQANet	0.23 473	0.23 514	0.30 482	0.30 525	0.19 516	0.27 486	0.13 104	0.29 402	0.33 421	0.24 432	0.37 464	0.31 463	0.22 441	0.27 470	0.23 452	0.15 495	0.10 455	0.21 519	0.16 506	0.21 521	0.15 497

ToySt	0.17 398	0.11 397	0.18 401	0.17 217	0.11 390	0.16 335	0.25 489	0.24 317	0.33 421	0.19 358	0.24 337	0.26 415	0.24 455	0.19 385	0.20 411	0.07 240	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.09 383	0.08 344

raft_robust	0.13 277	0.10 371	0.07 6	0.18 299	0.08 127	0.13 247	0.24 474	0.28 391	0.33 421	0.20 381	0.19 273	0.14 238	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.04 40

ccnet	0.29 509	0.28 528	0.23 447	0.20 411	0.28 535	0.41 527	0.21 441	0.45 529	0.33 421	0.36 505	0.46 508	0.36 487	0.30 499	0.39 527	0.42 539	0.23 536	0.14 503	0.21 519	0.17 513	0.23 525	0.18 519

psmorigin	0.25 491	0.15 466	0.34 498	0.17 217	0.13 444	0.23 451	0.14 152	0.34 465	0.33 421	0.41 519	0.55 522	0.41 510	0.37 518	0.34 504	0.27 493	0.11 430	0.15 509	0.11 439	0.11 455	0.12 453	0.16 508

aanetorigin	0.22 457	0.17 485	0.56 530	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.19 403	0.20 230	0.33 421	0.49 531	0.48 511	0.29 441	0.27 478	0.20 410	0.23 452	0.08 301	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.10 415	0.09 388

ACVNet	0.15 355	0.09 313	0.15 316	0.13 13	0.12 421	0.14 279	0.20 424	0.22 275	0.33 421	0.17 312	0.26 383	0.21 350	0.16 363	0.17 349	0.21 431	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

acv_ft	0.15 355	0.09 313	0.15 316	0.19 356	0.10 341	0.16 335	0.17 319	0.25 333	0.33 421	0.19 358	0.26 383	0.21 350	0.17 386	0.17 349	0.18 392	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

CC-Net-ROB	0.28 505	0.31 533	0.36 499	0.29 523	0.15 482	0.25 467	0.19 403	0.45 529	0.33 421	0.39 512	0.37 464	0.39 504	0.31 503	0.27 470	0.26 485	0.24 538	0.19 522	0.30 539	0.23 528	0.18 516	0.15 497

CVANet_RVC	0.18 412	0.10 371	0.14 265	0.21 440	0.10 341	0.18 375	0.17 319	0.34 465	0.33 421	0.22 411	0.31 431	0.28 433	0.18 400	0.23 451	0.17 374	0.12 455	0.08 406	0.12 458	0.11 455	0.09 383	0.07 280

StereoDRNet	0.18 412	0.11 397	0.17 378	0.22 455	0.11 390	0.21 430	0.22 451	0.37 493	0.33 421	0.24 432	0.28 405	0.30 450	0.19 416	0.20 410	0.20 411	0.09 360	0.08 406	0.11 439	0.09 384	0.09 383	0.07 280

YMNet	0.20 436	0.12 415	0.19 412	0.20 411	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.32 437	0.34 433	0.27 456	0.34 451	0.30 450	0.18 400	0.18 370	0.22 440	0.10 401	0.13 494	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

YMNet_1	0.20 436	0.12 415	0.19 412	0.20 411	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.32 437	0.34 433	0.27 456	0.34 451	0.30 450	0.18 400	0.18 370	0.22 440	0.10 401	0.13 494	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

CFNet_ucs	0.15 355	0.08 237	0.16 350	0.16 143	0.11 390	0.14 279	0.14 152	0.30 416	0.34 433	0.16 296	0.24 337	0.23 386	0.14 319	0.18 370	0.15 343	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.09 383	0.09 388

fast-acv-ft	0.18 412	0.11 397	0.19 412	0.19 356	0.12 421	0.24 456	0.21 441	0.25 333	0.34 433	0.22 411	0.34 451	0.27 423	0.20 428	0.21 427	0.23 452	0.09 360	0.09 435	0.08 279	0.10 423	0.08 321	0.07 280

CFNet_pseudo	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.13 247	0.14 152	0.27 372	0.34 433	0.14 241	0.21 306	0.22 368	0.13 294	0.18 370	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.07 258	0.07 280

psm_up	0.18 412	0.10 371	0.18 401	0.20 411	0.11 390	0.17 356	0.19 403	0.37 493	0.34 433	0.21 395	0.28 405	0.29 441	0.24 455	0.20 410	0.22 440	0.09 360	0.10 455	0.11 439	0.11 455	0.08 321	0.08 344

G-Net	0.24 480	0.16 474	0.36 499	0.22 455	0.16 492	0.51 534	0.23 462	0.29 402	0.34 433	0.36 505	0.38 470	0.31 463	0.29 495	0.27 470	0.26 485	0.11 430	0.09 435	0.12 458	0.09 384	0.16 506	0.13 473

ADCP+	0.20 436	0.10 371	0.33 490	0.20 411	0.12 421	0.22 438	0.26 497	0.31 426	0.34 433	0.26 450	0.37 464	0.22 368	0.22 441	0.27 470	0.27 493	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.09 383	0.10 415

ccs_rob	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.27 372	0.34 433	0.14 241	0.21 306	0.22 368	0.13 294	0.18 370	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280

MyStereo05	0.13 277	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.18 364	0.27 372	0.35 442	0.17 312	0.14 189	0.15 267	0.11 225	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.06 192	0.06 200

UDG	0.21 448	0.17 485	0.19 412	0.23 476	0.15 482	0.30 500	0.20 424	0.33 456	0.35 442	0.23 423	0.28 405	0.31 463	0.27 478	0.20 410	0.22 440	0.15 495	0.12 481	0.13 473	0.09 384	0.14 484	0.14 490

ADCPNet	0.25 491	0.16 474	0.61 535	0.21 440	0.15 482	0.35 519	0.25 489	0.32 437	0.35 442	0.30 483	0.40 484	0.36 487	0.28 487	0.28 481	0.32 516	0.12 455	0.10 455	0.11 439	0.12 474	0.14 484	0.13 473

iResNetv2_ROB	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.08 127	0.16 335	0.12 63	0.25 333	0.35 442	0.21 395	0.29 417	0.24 392	0.13 294	0.14 261	0.14 315	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.09 383	0.08 344

TCMNet	0.19 424	0.12 415	0.19 412	0.20 411	0.18 513	0.20 413	0.24 474	0.27 372	0.36 446	0.23 423	0.26 383	0.25 406	0.19 416	0.19 385	0.23 452	0.13 478	0.11 467	0.11 439	0.12 474	0.13 471	0.12 454

PCWNet_CMD	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.14 152	0.29 402	0.36 446	0.14 241	0.20 285	0.21 350	0.12 256	0.17 349	0.13 278	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

NINENet	0.16 378	0.10 371	0.15 316	0.17 217	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.40 509	0.36 446	0.18 342	0.21 306	0.16 281	0.13 294	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.08 406	0.10 408	0.07 273	0.10 415	0.09 388

ADCRef	0.19 424	0.12 415	0.41 510	0.20 411	0.12 421	0.22 438	0.18 364	0.32 437	0.36 446	0.26 450	0.32 435	0.17 301	0.23 449	0.24 460	0.24 465	0.07 240	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.08 321	0.08 344

MSMDNet	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.14 152	0.29 402	0.36 446	0.14 241	0.21 306	0.21 350	0.12 256	0.17 349	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

ETE_ROB	0.23 473	0.17 485	0.22 438	0.25 496	0.13 444	0.26 476	0.29 519	0.31 426	0.36 446	0.28 471	0.36 458	0.45 518	0.26 470	0.27 470	0.26 485	0.11 430	0.08 406	0.12 458	0.09 384	0.14 484	0.13 473

MeshStereo	0.27 501	0.13 444	0.18 401	0.15 70	0.11 390	0.32 502	0.24 474	0.40 509	0.36 446	0.52 533	0.57 530	0.67 544	0.40 524	0.35 510	0.26 485	0.14 491	0.13 494	0.13 473	0.11 455	0.11 438	0.10 415
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
MultiAttention	0.29 509	0.08 237	0.14 265	0.19 356	0.12 421	1.45 572	1.33 573	0.36 487	0.37 453	0.19 358	0.21 306	0.24 392	0.11 225	0.38 523	0.18 392	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.10 415	0.09 388

w-ln-seven-2	0.20 436	0.14 456	0.37 503	0.22 455	0.12 421	0.20 413	0.21 441	0.28 391	0.37 453	0.25 445	0.37 464	0.27 423	0.22 441	0.21 427	0.23 452	0.08 301	0.08 406	0.09 360	0.09 384	0.10 415	0.09 388

AASNet	0.16 378	0.08 237	0.12 185	0.19 356	0.09 239	0.18 375	0.15 220	0.37 493	0.37 453	0.19 358	0.23 325	0.20 341	0.16 363	0.17 349	0.20 411	0.10 401	0.08 406	0.08 279	0.07 273	0.09 383	0.09 388

delet	0.17 398	0.08 237	0.17 378	0.19 356	0.11 390	0.20 413	0.21 441	0.30 416	0.37 453	0.17 312	0.26 383	0.19 329	0.19 416	0.19 385	0.21 431	0.08 301	0.08 406	0.09 360	0.11 455	0.06 192	0.06 200

DRN-Test	0.19 424	0.11 397	0.20 424	0.22 455	0.10 341	0.22 438	0.22 451	0.39 505	0.37 453	0.24 432	0.32 435	0.26 415	0.21 432	0.22 440	0.24 465	0.11 430	0.07 380	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.07 280

LALA_ROB	0.25 491	0.16 474	0.22 438	0.26 501	0.17 507	0.27 486	0.27 504	0.42 520	0.37 453	0.33 499	0.38 470	0.51 529	0.26 470	0.28 481	0.27 493	0.16 511	0.09 435	0.12 458	0.11 455	0.13 471	0.12 454

PSMNet_ROB	0.21 448	0.11 397	0.15 316	0.27 513	0.15 482	0.24 456	0.35 536	0.43 524	0.37 453	0.27 456	0.32 435	0.32 472	0.22 441	0.21 427	0.26 485	0.12 455	0.08 406	0.13 473	0.11 455	0.09 383	0.09 388

MyStereo04	0.13 277	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.18 364	0.29 402	0.38 460	0.17 312	0.14 189	0.16 281	0.10 200	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.06 200

Nwc_Net	0.23 473	0.16 474	0.21 432	0.25 496	0.14 464	0.24 456	0.26 497	0.37 493	0.38 460	0.22 411	0.41 495	0.30 450	0.28 487	0.28 481	0.25 474	0.11 430	0.10 455	0.17 505	0.20 519	0.10 415	0.10 415

ADCMid	0.25 491	0.15 466	0.40 507	0.20 411	0.14 464	0.25 467	0.26 497	0.34 465	0.38 460	0.36 505	0.44 506	0.34 481	0.40 524	0.35 510	0.33 520	0.10 401	0.09 435	0.11 439	0.11 455	0.13 471	0.12 454

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 412	0.09 313	0.29 479	0.15 70	0.10 341	0.22 438	0.20 424	0.26 351	0.39 463	0.25 445	0.42 501	0.24 392	0.15 337	0.20 410	0.19 405	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.10 415	0.09 388

ADLNet2	0.16 378	0.09 313	0.13 230	0.16 143	0.09 239	0.20 413	0.16 285	0.31 426	0.39 463	0.16 296	0.20 285	0.20 341	0.18 400	0.21 427	0.22 440	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.07 280

FAT-Stereo	0.20 436	0.12 415	0.22 438	0.21 440	0.12 421	0.17 356	0.18 364	0.34 465	0.39 463	0.27 456	0.37 464	0.34 481	0.32 507	0.21 427	0.20 411	0.09 360	0.11 467	0.10 408	0.09 384	0.11 438	0.14 490

AnyNet_C01	0.36 525	0.25 522	1.37 564	0.22 455	0.17 507	0.48 532	0.27 504	0.35 480	0.39 463	0.39 512	0.74 545	0.46 522	0.38 519	0.45 535	0.47 544	0.13 478	0.13 494	0.13 473	0.14 487	0.14 484	0.15 497

PA-Net	0.23 473	0.18 496	0.33 490	0.28 516	0.22 524	0.21 430	0.38 541	0.29 402	0.39 463	0.22 411	0.32 435	0.25 406	0.26 470	0.20 410	0.25 474	0.09 360	0.23 536	0.15 497	0.22 524	0.09 383	0.13 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 516	0.26 523	0.26 459	0.24 485	0.21 522	0.34 511	0.25 489	0.34 465	0.39 463	0.40 515	0.69 539	0.45 518	0.40 524	0.34 504	0.27 493	0.20 524	0.19 522	0.26 527	0.25 530	0.23 525	0.22 529

NCC-stereo	0.24 480	0.15 466	0.31 484	0.26 501	0.16 492	0.20 413	0.30 526	0.40 509	0.40 469	0.24 432	0.38 470	0.33 475	0.28 487	0.36 516	0.27 493	0.12 455	0.11 467	0.15 497	0.22 524	0.13 471	0.13 473

Abc-Net	0.24 480	0.15 466	0.31 484	0.26 501	0.16 492	0.20 413	0.30 526	0.40 509	0.40 469	0.24 432	0.38 470	0.33 475	0.28 487	0.36 516	0.27 493	0.12 455	0.11 467	0.15 497	0.22 524	0.13 471	0.13 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 457	0.11 397	0.19 412	0.22 455	0.13 444	0.22 438	0.19 403	0.34 465	0.40 469	0.30 483	0.39 478	0.39 504	0.26 470	0.26 467	0.28 500	0.15 495	0.10 455	0.10 408	0.10 423	0.13 471	0.12 454

rvit_105_1	0.19 424	0.11 397	0.25 456	0.21 440	0.16 492	0.21 430	0.27 504	0.31 426	0.41 472	0.19 358	0.20 285	0.22 368	0.17 386	0.19 385	0.17 374	0.12 455	0.12 481	0.13 473	0.15 502	0.08 321	0.07 280

anonymity	0.53 543	0.58 548	0.65 538	0.41 539	0.61 559	0.53 535	0.41 542	0.56 544	0.41 472	0.55 536	0.50 516	0.49 528	0.55 544	0.58 548	0.50 549	0.58 556	0.50 559	0.51 548	0.51 553	0.51 547	0.57 555

DGSMNet	0.24 480	0.19 499	0.33 490	0.21 440	0.24 528	0.24 456	0.20 424	0.35 480	0.41 472	0.24 432	0.32 435	0.38 496	0.21 432	0.29 487	0.23 452	0.12 455	0.11 467	0.14 485	0.16 506	0.23 525	0.23 530

MMNet	0.17 398	0.09 313	0.16 350	0.20 411	0.11 390	0.27 486	0.20 424	0.25 333	0.41 472	0.22 411	0.30 423	0.21 350	0.20 428	0.17 349	0.20 411	0.06 114	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

NaN_ROB	0.22 457	0.19 499	0.24 451	0.25 496	0.13 444	0.29 497	0.26 497	0.33 456	0.41 472	0.31 489	0.31 431	0.32 472	0.23 449	0.30 490	0.21 431	0.11 430	0.17 517	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

MDST_ROB	0.22 457	0.10 371	0.17 378	0.18 299	0.11 390	0.37 521	0.19 403	0.43 524	0.41 472	0.39 512	0.39 478	0.29 441	0.21 432	0.26 467	0.18 392	0.11 430	0.10 455	0.14 485	0.11 455	0.10 415	0.08 344

FBW_ROB	0.24 480	0.17 485	0.22 438	0.26 501	0.14 464	0.25 467	0.22 451	0.41 515	0.41 472	0.41 519	0.41 495	0.42 511	0.27 478	0.31 491	0.23 452	0.09 360	0.14 503	0.14 485	0.12 474	0.11 438	0.09 388

GASNet	0.22 457	0.23 514	0.33 490	0.26 501	0.17 507	0.26 476	0.16 285	0.44 526	0.42 479	0.27 456	0.24 337	0.30 450	0.15 337	0.27 470	0.18 392	0.12 455	0.08 406	0.12 458	0.11 455	0.16 506	0.07 280

FCDSN-DC	0.33 521	0.28 528	0.28 471	0.30 525	0.24 528	0.39 525	0.28 510	0.42 520	0.42 479	0.43 525	0.53 518	0.51 529	0.41 529	0.36 516	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 515	0.24 517	0.29 479	0.36 534	0.16 492	0.34 511	0.30 526	0.32 437	0.42 479	0.40 515	0.46 508	0.38 496	0.31 503	0.34 504	0.28 500	0.19 522	0.20 525	0.26 527	0.29 537	0.18 516	0.19 524

edge stereo	0.22 457	0.13 444	0.20 424	0.21 440	0.13 444	0.23 451	0.16 285	0.32 437	0.42 479	0.32 495	0.40 484	0.38 496	0.35 514	0.25 465	0.24 465	0.13 478	0.11 467	0.14 485	0.11 455	0.12 453	0.13 473

NVstereo2D	0.19 424	0.10 371	0.15 316	0.17 217	0.15 482	0.28 493	0.23 462	0.44 526	0.42 479	0.15 268	0.27 391	0.25 406	0.19 416	0.22 440	0.17 374	0.09 360	0.06 308	0.10 408	0.08 338	0.15 499	0.09 388

FC-DCNN v2	0.33 521	0.27 524	0.28 471	0.26 501	0.23 526	0.37 521	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 527	0.56 527	0.51 529	0.40 524	0.37 521	0.29 503	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531

Wz-Net-LNSev	0.22 457	0.16 474	0.38 504	0.21 440	0.13 444	0.25 467	0.23 462	0.32 437	0.43 484	0.30 483	0.41 495	0.31 463	0.18 400	0.22 440	0.25 474	0.10 401	0.09 435	0.08 279	0.08 338	0.12 453	0.11 441

GwcNet	0.20 436	0.13 444	0.19 412	0.18 299	0.12 421	0.24 456	0.19 403	0.35 480	0.43 484	0.20 381	0.32 435	0.33 475	0.20 428	0.22 440	0.24 465	0.11 430	0.09 435	0.09 360	0.09 384	0.09 383	0.10 415

S-Stereo	0.20 436	0.12 415	0.25 456	0.21 440	0.13 444	0.20 413	0.18 364	0.32 437	0.43 484	0.23 423	0.36 458	0.28 433	0.30 499	0.19 385	0.22 440	0.09 360	0.12 481	0.10 408	0.10 423	0.13 471	0.13 473

FC-DCNN	0.33 521	0.27 524	0.28 471	0.26 501	0.23 526	0.37 521	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 527	0.55 522	0.51 529	0.40 524	0.37 521	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531

Wz-Net-MNSev	0.22 457	0.13 444	0.31 484	0.20 411	0.14 464	0.36 520	0.24 474	0.33 456	0.44 489	0.28 471	0.40 484	0.38 496	0.19 416	0.24 460	0.25 474	0.09 360	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.12 453	0.10 415

RP	0.21 448	0.13 444	0.21 432	0.23 476	0.11 390	0.21 430	0.20 424	0.25 333	0.44 489	0.21 395	0.38 470	0.36 487	0.24 455	0.27 470	0.25 474	0.11 430	0.12 481	0.13 473	0.12 474	0.12 453	0.14 490

RGC	0.25 491	0.20 503	0.29 479	0.28 516	0.16 492	0.22 438	0.23 462	0.32 437	0.44 489	0.27 456	0.40 484	0.38 496	0.27 478	0.36 516	0.22 440	0.11 430	0.13 494	0.17 505	0.17 513	0.14 484	0.16 508

stereogan	0.22 457	0.11 397	0.21 432	0.20 411	0.12 421	0.31 501	0.19 403	0.35 480	0.44 489	0.22 411	0.39 478	0.35 485	0.27 478	0.33 501	0.22 440	0.10 401	0.12 481	0.10 408	0.10 423	0.14 484	0.13 473

AnyNet_C32	0.26 499	0.16 474	0.36 499	0.20 411	0.16 492	0.25 467	0.30 526	0.32 437	0.44 489	0.31 489	0.49 512	0.30 450	0.33 508	0.40 531	0.33 520	0.12 455	0.12 481	0.12 458	0.14 487	0.14 484	0.15 497

DISCO	0.19 424	0.09 313	0.22 438	0.17 217	0.10 341	0.25 467	0.18 364	0.27 372	0.44 489	0.22 411	0.31 431	0.33 475	0.26 470	0.28 481	0.28 500	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.09 388

SGM+DAISY	0.56 545	0.57 547	0.65 538	0.40 537	0.54 551	0.66 546	0.49 549	0.56 544	0.45 495	0.66 540	0.69 539	0.67 544	0.56 545	0.63 550	0.56 551	0.59 557	0.48 555	0.50 547	0.50 552	0.52 548	0.58 556

pcwnet_v2	0.19 424	0.10 371	0.26 459	0.17 217	0.14 464	0.18 375	0.15 220	0.37 493	0.46 496	0.19 358	0.24 337	0.21 350	0.19 416	0.20 410	0.19 405	0.13 478	0.10 455	0.10 408	0.10 423	0.11 438	0.13 473

MFN_U_SF_RVC	0.32 518	0.21 509	0.55 527	0.30 525	0.15 482	0.34 511	0.17 319	0.52 539	0.46 496	0.46 530	0.55 522	0.59 536	0.39 521	0.35 510	0.37 528	0.15 495	0.14 503	0.18 514	0.21 521	0.16 506	0.15 497

zh-sn7	0.25 491	0.17 485	0.50 521	0.24 485	0.13 444	0.25 467	0.24 474	0.34 465	0.48 498	0.28 471	0.54 520	0.28 433	0.31 503	0.36 516	0.32 516	0.10 401	0.10 455	0.11 439	0.10 423	0.12 453	0.12 454

LRCNet_RVC	10.62 584	13.42 588	7.30 576	18.92 587	2.07 575	0.33 508	0.30 526	5.59 579	0.48 498	13.03 586	17.94 587	8.87 581	5.65 577	4.79 577	1.89 573	23.51 592	2.73 580	27.55 593	25.71 593	16.07 590	16.33 591

GEStereo_RVC	0.17 398	0.12 415	0.15 316	0.22 455	0.11 390	0.19 398	0.17 319	0.32 437	0.48 498	0.20 381	0.25 366	0.17 301	0.13 294	0.21 427	0.16 359	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.09 383	0.08 344

FINET	0.21 448	0.18 496	0.26 459	0.18 299	0.16 492	0.23 451	0.23 462	0.32 437	0.48 498	0.25 445	0.32 435	0.22 368	0.22 441	0.22 440	0.17 374	0.18 517	0.16 512	0.11 439	0.10 423	0.15 499	0.13 473

RYNet	0.22 457	0.12 415	0.22 438	0.19 356	0.17 507	0.46 528	0.26 497	0.38 501	0.48 498	0.24 432	0.28 405	0.34 481	0.23 449	0.20 410	0.30 508	0.10 401	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.13 471	0.15 497

LSM	0.33 521	0.20 503	0.58 533	0.26 501	0.60 558	0.34 511	0.25 489	0.42 520	0.48 498	0.45 527	0.58 532	0.42 511	0.36 516	0.35 510	0.25 474	0.12 455	0.20 525	0.14 485	0.16 506	0.19 519	0.33 545

ITSA-stereo	0.15 355	0.10 371	0.14 265	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.14 152	0.30 416	0.49 504	0.17 312	0.19 273	0.22 368	0.15 337	0.17 349	0.16 359	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.08 321	0.08 344

PASM	0.32 518	0.24 517	0.48 520	0.28 516	0.27 534	0.29 497	0.30 526	0.34 465	0.49 504	0.35 502	0.39 478	0.46 522	0.34 512	0.34 504	0.35 523	0.23 536	0.25 538	0.26 527	0.28 536	0.23 525	0.21 527

PWC_ROB	0.21 448	0.16 474	0.26 459	0.18 299	0.11 390	0.22 438	0.13 104	0.32 437	0.49 504	0.30 483	0.40 484	0.32 472	0.24 455	0.31 491	0.22 440	0.10 401	0.07 380	0.11 439	0.08 338	0.11 438	0.10 415

SuperB	0.20 436	0.10 371	0.56 530	0.16 143	0.09 239	0.18 375	0.18 364	0.24 317	0.50 507	0.26 450	0.39 478	0.17 301	0.21 432	0.22 440	0.21 431	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.12 453	0.10 415

AF-Net	0.22 457	0.17 485	0.17 378	0.26 501	0.13 444	0.25 467	0.24 474	0.32 437	0.50 507	0.25 445	0.33 447	0.38 496	0.26 470	0.28 481	0.25 474	0.11 430	0.10 455	0.16 503	0.11 455	0.11 438	0.10 415

DeepPrunerF	0.24 480	0.17 485	0.42 512	0.26 501	0.16 492	0.22 438	0.28 510	0.37 493	0.50 507	0.26 450	0.29 417	0.24 392	0.28 487	0.21 427	0.22 440	0.15 495	0.11 467	0.20 518	0.18 517	0.12 453	0.13 473

SGM-ForestM	0.32 518	0.12 415	0.16 350	0.16 143	0.11 390	0.39 525	0.19 403	0.41 515	0.50 507	0.52 533	0.54 520	1.32 563	0.42 532	0.40 531	0.27 493	0.14 491	0.16 512	0.16 503	0.16 506	0.12 453	0.12 454

CSAN	0.29 509	0.24 517	0.27 466	0.34 530	0.19 516	0.33 508	0.42 545	0.37 493	0.50 507	0.38 510	0.40 484	0.44 516	0.33 508	0.28 481	0.30 508	0.20 524	0.16 512	0.19 516	0.19 518	0.14 484	0.15 497

SPS-STEREO	0.57 546	0.58 548	0.65 538	0.45 542	0.55 553	0.62 542	0.44 548	0.62 549	0.50 507	0.68 542	0.64 534	0.66 543	0.57 546	0.61 549	0.60 553	0.62 559	0.47 554	0.51 548	0.49 550	0.55 552	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 532	0.29 531	0.33 490	0.27 513	0.24 528	0.60 541	0.36 537	0.50 537	0.50 507	0.71 544	0.79 549	0.67 544	0.54 541	0.51 539	0.42 539	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 530	0.28 528	0.33 490	0.55 548	0.39 542	0.82 558	1.23 572	0.47 532	0.51 514	0.36 505	0.35 455	0.55 535	0.39 521	0.38 523	0.39 532	0.15 495	0.20 525	0.15 497	0.14 487	0.23 525	0.20 525

GANetREF_RVC	0.31 516	0.34 536	0.27 466	0.35 532	0.16 492	0.32 502	0.41 542	0.48 533	0.51 514	0.35 502	0.35 455	0.34 481	0.33 508	0.39 527	0.32 516	0.27 540	0.20 525	0.29 537	0.15 502	0.18 516	0.17 516
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
PWCDC_ROB	0.20 436	0.13 444	0.22 438	0.24 485	0.11 390	0.19 398	0.15 220	0.33 456	0.54 516	0.29 479	0.50 516	0.21 350	0.15 337	0.27 470	0.20 411	0.11 430	0.09 435	0.10 408	0.08 338	0.11 438	0.09 388

MSAF-DinoV2	0.22 457	0.11 397	0.23 447	0.17 217	0.10 341	0.27 486	0.16 285	0.37 493	0.55 517	0.21 395	0.27 391	0.47 525	0.27 478	0.35 510	0.39 532	0.09 360	0.06 308	0.07 195	0.09 384	0.12 453	0.10 415

Wz-Net-TNSev	0.29 509	0.20 503	0.65 538	0.19 356	0.15 482	0.38 524	0.27 504	0.35 480	0.55 517	0.34 501	0.42 501	0.45 518	0.38 519	0.32 498	0.30 508	0.12 455	0.13 494	0.10 408	0.12 474	0.15 499	0.14 490

Consistency-Raft	0.44 535	0.40 541	0.45 514	0.37 536	0.43 546	0.46 528	0.41 542	0.57 546	0.55 517	0.32 495	0.73 543	0.33 475	0.48 537	0.42 534	0.49 546	0.39 545	0.35 546	0.45 545	0.51 553	0.42 545	0.29 540

Wz-Net-SNSev	0.25 491	0.17 485	0.44 513	0.25 496	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.38 501	0.56 520	0.30 483	0.55 522	0.39 504	0.26 470	0.23 451	0.30 508	0.10 401	0.09 435	0.09 360	0.10 423	0.11 438	0.11 441

ADCL	0.24 480	0.11 397	0.47 519	0.22 455	0.12 421	0.34 511	0.29 519	0.29 402	0.56 520	0.24 432	0.46 508	0.30 450	0.30 499	0.29 487	0.29 503	0.08 301	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.10 415	0.10 415

WZ-Net	0.28 505	0.17 485	0.78 552	0.22 455	0.16 492	0.34 511	0.29 519	0.39 505	0.57 522	0.24 432	0.55 522	0.37 492	0.24 455	0.33 501	0.35 523	0.09 360	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.14 484	0.16 508

XQC	0.28 505	0.23 514	0.51 522	0.28 516	0.19 516	0.34 511	0.27 504	0.36 487	0.57 522	0.31 489	0.30 423	0.37 492	0.30 499	0.38 523	0.38 530	0.13 478	0.09 435	0.15 497	0.12 474	0.17 513	0.18 519

PDISCO_ROB	0.27 501	0.16 474	0.26 459	0.28 516	0.20 519	0.32 502	0.26 497	0.44 526	0.57 522	0.28 471	0.40 484	0.45 518	0.29 495	0.33 501	0.34 522	0.12 455	0.09 435	0.17 505	0.16 506	0.17 513	0.13 473

DispFullNet	0.27 501	0.21 509	0.65 538	0.28 516	0.16 492	0.26 476	0.17 319	0.33 456	0.58 525	0.27 456	0.38 470	0.43 514	0.23 449	0.38 523	0.23 452	0.12 455	0.06 308	0.19 516	0.11 455	0.21 521	0.15 497

EDNetEfficientorigin	7.91 579	0.31 533	153.02 595	0.19 356	0.09 239	0.21 430	0.16 285	0.22 275	0.59 526	0.72 546	0.67 537	0.42 511	0.50 539	0.24 460	0.39 532	0.08 301	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.12 453	0.10 415

MANE	0.45 537	0.27 524	0.27 466	0.27 513	0.24 528	0.47 530	0.31 532	0.55 543	0.59 526	0.72 546	1.13 565	1.15 557	0.61 548	0.52 541	0.37 528	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.31 541	0.25 532	0.24 531

ELAS_RVC	0.41 532	0.29 531	0.33 490	0.28 516	0.24 528	0.54 536	0.36 537	0.49 535	0.59 526	0.72 546	0.74 545	0.65 542	0.54 541	0.54 545	0.40 535	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 480	0.14 456	0.55 527	0.19 356	0.14 464	0.26 476	0.22 451	0.35 480	0.60 529	0.29 479	0.39 478	0.30 450	0.22 441	0.21 427	0.26 485	0.09 360	0.09 435	0.11 439	0.10 423	0.11 438	0.10 415

EDNetEfficient	0.29 509	0.24 517	1.13 561	0.18 299	0.10 341	0.19 398	0.20 424	0.20 230	0.60 529	0.74 550	0.56 527	0.31 463	0.39 521	0.22 440	0.30 508	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.11 438	0.09 388

NVStereoNet_ROB	0.46 540	0.36 538	0.46 518	0.41 539	0.28 535	0.34 511	0.34 535	0.48 533	0.60 529	0.72 546	0.93 554	0.70 547	0.66 551	0.47 536	0.60 553	0.22 532	0.33 545	0.34 541	0.34 544	0.30 539	0.30 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	0.25 491	0.14 456	0.56 530	0.19 356	0.14 464	0.24 456	0.22 451	0.34 465	0.62 532	0.35 502	0.65 535	0.31 463	0.25 464	0.31 491	0.25 474	0.09 360	0.08 406	0.09 360	0.09 384	0.09 383	0.11 441

z-mn7	0.24 480	0.14 456	0.45 514	0.19 356	0.13 444	0.28 493	0.25 489	0.34 465	0.62 532	0.27 456	0.56 527	0.29 441	0.24 455	0.32 498	0.25 474	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.10 415	0.10 415

otaku	0.39 527	0.37 539	0.52 523	0.44 541	0.28 535	0.58 538	0.24 474	0.41 515	0.62 532	0.40 515	0.49 512	0.46 522	0.33 508	0.40 531	0.32 516	0.30 541	0.30 542	0.39 543	0.33 542	0.29 538	0.28 539

ADCS	0.29 509	0.18 496	0.45 514	0.21 440	0.17 507	0.28 493	0.23 462	0.41 515	0.63 535	0.40 515	0.49 512	0.40 508	0.36 516	0.39 527	0.40 535	0.13 478	0.12 481	0.13 473	0.14 487	0.16 506	0.16 508

ACVNet-4b	0.39 527	0.53 546	0.55 527	0.45 542	0.24 528	0.47 530	0.18 364	0.49 535	0.64 536	0.42 522	0.45 507	0.60 537	0.27 478	0.34 504	0.24 465	0.33 543	0.14 503	0.48 546	0.42 546	0.30 539	0.26 538

SANet	0.24 480	0.14 456	0.28 471	0.21 440	0.11 390	0.27 486	0.24 474	0.38 501	0.64 536	0.36 505	0.40 484	0.43 514	0.26 470	0.27 470	0.24 465	0.12 455	0.09 435	0.10 408	0.09 384	0.13 471	0.11 441

BEATNet-Init1	0.52 542	0.27 524	0.62 536	0.30 525	0.21 522	0.76 555	0.29 519	0.54 542	0.65 538	0.86 555	0.95 556	2.07 572	0.62 550	0.56 547	0.42 539	0.18 517	0.18 519	0.23 524	0.22 524	0.22 524	0.21 527

RTSC	0.23 473	0.12 415	0.28 471	0.21 440	0.13 444	0.28 493	0.16 285	0.35 480	0.66 539	0.27 456	0.33 447	0.30 450	0.21 432	0.31 491	0.29 503	0.10 401	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.13 471	0.13 473

DPSNet	0.28 505	0.16 474	0.31 484	0.18 299	0.13 444	0.54 536	0.42 545	0.51 538	0.67 540	0.29 479	0.38 470	0.38 496	0.29 495	0.31 491	0.23 452	0.11 430	0.10 455	0.11 439	0.08 338	0.20 520	0.16 508

Ntro	0.40 530	0.40 541	0.53 524	0.46 545	0.30 539	0.65 544	0.24 474	0.46 531	0.68 541	0.41 519	0.49 512	0.48 527	0.42 532	0.39 527	0.31 515	0.32 542	0.28 540	0.37 542	0.30 539	0.32 543	0.29 540

JetBlue	0.71 551	0.45 544	1.14 562	0.51 546	0.47 548	2.02 573	0.64 559	0.75 552	0.70 542	0.69 543	0.77 548	1.22 559	0.83 558	1.03 569	1.01 569	0.40 546	0.28 540	0.33 540	0.33 542	0.30 539	0.34 546

SHD	0.26 499	0.15 466	0.30 482	0.24 485	0.18 513	0.22 438	0.15 220	0.38 501	0.71 543	0.32 495	0.41 495	0.36 487	0.28 487	0.32 498	0.29 503	0.12 455	0.11 467	0.14 485	0.13 484	0.16 506	0.20 525

TCMNet-wrong-test	3.67 573	5.48 583	3.89 574	12.18 585	11.75 586	4.65 575	3.88 576	1.06 568	0.72 544	1.09 566	2.15 575	6.30 579	0.53 540	3.43 576	2.36 575	0.89 569	0.20 525	1.87 576	1.69 575	5.57 581	3.62 581

ACVNet_1	0.44 535	0.49 545	0.60 534	0.45 542	0.28 535	0.49 533	0.27 504	0.57 546	0.72 544	0.62 539	0.58 532	0.74 548	0.49 538	0.50 538	0.35 523	0.26 539	0.24 537	0.39 543	0.29 537	0.31 542	0.24 531

coex-ft	3.30 572	0.34 536	59.09 594	0.18 299	0.13 444	0.26 476	0.22 451	0.27 372	0.72 544	1.90 574	0.70 541	0.44 516	0.45 535	0.29 487	0.41 538	0.09 360	0.09 435	0.12 458	0.09 384	0.14 484	0.13 473

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 534	0.39 540	0.54 525	0.40 537	0.20 519	0.64 543	0.32 534	0.53 541	0.72 544	0.71 544	0.72 542	0.61 538	0.54 541	0.51 539	0.46 543	0.20 524	0.19 522	0.29 537	0.30 539	0.23 525	0.18 519

MADNet+	0.75 554	0.71 556	3.70 573	0.66 551	0.41 544	0.98 563	0.97 570	0.69 551	0.73 548	0.52 533	0.57 530	0.64 540	0.68 553	0.86 561	1.01 569	0.34 544	0.36 547	0.28 536	0.23 528	0.36 544	0.31 543

MFMNet_re	0.64 547	0.66 554	0.65 538	0.51 546	0.69 563	0.69 547	0.57 555	0.64 550	0.73 548	0.60 538	0.73 543	0.62 539	0.67 552	0.65 551	0.60 553	0.66 561	0.58 568	0.63 552	0.59 556	0.68 559	0.69 565

RTS	0.45 537	0.19 499	3.26 570	0.24 485	0.15 482	0.74 551	0.20 424	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 504	0.31 463	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 401	0.08 406	0.13 473	0.12 474	0.15 499	0.15 497

RTSA	0.45 537	0.19 499	3.26 570	0.24 485	0.15 482	0.74 551	0.20 424	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 504	0.31 463	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 401	0.08 406	0.13 473	0.12 474	0.15 499	0.15 497

IMH-64-1	0.65 548	0.61 550	0.68 546	0.71 552	0.51 549	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 552	0.74 550	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.79 554	0.49 546	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

IMH-64	0.65 548	0.61 550	0.68 546	0.71 552	0.51 549	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 552	0.74 550	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.79 554	0.49 546	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

RainbowNet	0.54 544	0.61 550	0.70 550	0.57 549	0.43 546	0.65 544	0.37 540	0.60 548	0.87 554	0.50 532	0.66 536	0.64 540	0.47 536	0.49 537	0.43 542	0.47 551	0.48 555	0.52 550	0.41 545	0.52 548	0.40 550

PWCK	0.71 551	0.94 565	0.95 559	0.76 554	0.31 540	0.74 551	0.36 537	0.90 556	0.90 555	0.96 559	0.75 547	0.95 552	0.61 548	0.87 562	0.66 556	0.72 562	0.46 550	0.75 557	0.49 550	0.69 561	0.44 552

UNDER WATER-64	0.95 563	0.94 565	1.43 566	0.87 562	0.56 554	1.18 571	0.87 567	0.77 553	0.94 556	1.04 562	0.85 551	1.58 570	1.21 572	0.94 566	0.96 567	0.87 568	0.57 567	1.03 568	0.88 569	0.78 565	0.73 566

PVD	0.39 527	0.20 503	0.39 506	0.31 529	0.22 524	0.29 497	0.43 547	0.52 539	0.96 557	0.55 536	0.79 549	0.53 533	0.59 547	0.52 541	0.38 530	0.19 522	0.14 503	0.17 505	0.14 487	0.24 531	0.31 543

UNDER WATER	0.97 564	0.97 567	1.42 565	0.99 566	0.70 566	1.12 570	0.84 566	0.80 554	1.08 558	1.01 561	0.90 552	1.55 569	1.22 573	1.03 569	1.00 568	0.78 566	0.53 562	1.02 567	0.87 568	0.80 566	0.74 567

IMH	0.71 551	0.64 553	0.68 546	0.76 554	0.54 551	0.69 547	0.54 553	0.98 563	1.10 559	0.82 554	1.09 561	0.89 551	0.88 561	0.87 562	0.52 550	0.44 550	0.50 559	0.75 557	0.51 553	0.56 553	0.41 551

TorneroNet	0.82 558	0.74 558	0.81 556	0.84 559	0.63 560	0.99 564	0.63 557	0.96 561	1.16 560	0.80 553	1.11 563	1.36 564	0.86 560	0.93 565	0.80 564	0.56 554	0.49 557	0.78 562	0.66 561	0.73 564	0.63 564

notaker	0.97 564	1.11 568	0.98 560	1.13 569	0.81 567	0.73 550	0.68 563	0.93 559	1.16 560	1.18 569	1.18 567	1.41 566	1.16 571	1.08 571	0.69 560	0.81 567	0.64 570	1.17 569	0.79 566	0.98 568	0.80 569

DPSimNet_ROB	1.11 568	1.23 571	0.78 552	1.13 569	0.88 570	1.10 569	1.13 571	1.16 573	1.23 562	1.43 571	1.02 558	1.41 566	1.10 570	0.90 564	1.60 571	1.46 574	0.51 561	1.21 571	1.03 572	0.90 567	1.01 573

TorneroNet-64	0.76 555	0.72 557	0.74 551	0.78 556	0.58 557	0.91 562	0.56 554	0.84 555	1.29 563	0.66 540	0.90 552	1.40 565	0.75 555	0.85 560	0.67 559	0.49 552	0.46 550	0.72 556	0.59 556	0.67 558	0.53 554

WAO-7	0.79 556	0.78 559	0.54 525	0.85 560	0.67 562	0.74 551	0.68 563	1.05 566	1.32 564	0.90 557	1.20 568	1.04 553	0.92 562	0.69 552	0.66 556	0.60 558	0.62 569	0.67 553	0.68 562	0.64 555	0.58 556

KSHMR	1.09 567	1.17 569	0.88 558	1.25 572	1.00 571	0.99 564	0.96 569	1.13 571	1.37 565	1.16 568	1.29 570	1.41 566	0.96 564	1.01 568	0.92 566	1.03 571	1.08 573	1.20 570	1.03 572	1.01 569	0.97 571

JetRed	1.62 570	1.46 573	2.98 568	0.92 563	1.21 572	4.99 576	1.53 575	1.27 574	1.39 566	1.83 573	1.74 574	1.60 571	0.95 563	1.41 572	2.45 576	0.90 570	1.60 574	0.93 566	0.90 570	1.35 572	0.99 572

ktn	1.01 566	1.21 570	0.80 555	1.23 571	0.86 569	1.01 566	0.87 567	0.94 560	1.39 566	1.04 562	1.12 564	1.15 557	1.07 567	0.94 566	0.59 552	1.28 573	0.71 571	1.38 573	0.83 567	1.02 570	0.75 568

ACVNet_2	0.66 550	0.66 554	0.68 546	0.63 550	0.41 544	0.71 549	0.49 549	0.96 561	1.39 566	0.89 556	1.09 561	1.04 553	0.73 554	0.54 545	0.47 544	0.43 549	0.40 548	0.53 551	0.44 547	0.47 546	0.35 547

LVE	0.83 559	0.85 563	0.85 557	0.80 557	0.56 554	1.04 568	0.65 560	1.05 566	1.47 569	0.96 559	1.22 569	1.10 556	0.85 559	0.83 557	0.71 561	0.49 552	0.55 565	0.76 560	0.60 558	0.65 556	0.59 561

HanzoNet	1.29 569	1.26 572	1.19 563	1.12 568	0.85 568	1.02 567	0.83 565	1.03 565	1.48 570	1.64 572	1.61 573	2.50 574	1.72 574	1.61 573	1.61 572	1.26 572	0.80 572	1.31 572	1.01 571	1.02 570	0.86 570

WAO-6	0.81 557	0.80 560	0.62 536	0.86 561	0.63 560	0.76 555	0.58 556	0.98 563	1.54 571	0.90 557	0.96 557	1.07 555	1.03 566	0.70 553	0.66 556	0.72 562	0.49 557	0.90 565	0.71 563	0.68 559	0.58 556

Dean	0.87 560	0.86 564	0.79 554	0.81 558	0.56 554	0.90 559	0.63 557	1.15 572	1.73 572	1.15 567	1.15 566	1.31 562	0.99 565	0.81 556	0.81 565	0.57 555	0.56 566	0.77 561	0.64 559	0.66 557	0.58 556

LE_ROB	0.50 541	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.24 456	0.16 285	0.22 275	1.81 573	4.63 576	0.67 537	0.47 525	0.44 534	0.20 410	0.29 503	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

WAO-8	0.91 561	0.81 561	0.65 538	0.94 564	0.69 563	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 560	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

Venus	0.91 561	0.81 561	0.65 538	0.94 564	0.69 563	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 560	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

MADNet++	1.95 571	1.75 574	1.59 567	1.82 573	1.69 574	2.33 574	1.40 574	2.35 575	2.09 576	2.57 575	2.36 576	2.24 573	2.17 575	2.28 574	2.34 574	1.87 575	1.66 575	1.54 574	1.34 574	1.92 573	1.77 575

tt	4.67 574	0.06 57	3.55 572	2.02 574	1.55 573	10.25 580	16.71 580	8.91 584	5.03 577	1.31 570	0.94 555	4.71 575	4.76 576	3.33 575	5.87 578	6.06 583	10.30 587	1.88 577	2.11 577	2.75 575	1.21 574

PML	8.91 582	9.34 587	6.13 575	5.35 578	6.41 579	14.99 583	23.38 587	5.27 576	6.83 578	18.04 588	28.19 594	7.67 580	6.83 578	7.85 581	5.75 577	5.35 582	1.83 576	5.95 586	1.93 576	8.64 584	2.52 577

xxxxx1	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 575	3.85 576	16.35 584	22.88 582	5.86 580	8.69 579	7.97 580	8.54 578	9.12 582	8.27 580	10.18 582	10.92 580	2.42 577	2.45 577	3.56 580	12.37 584	3.77 576	3.06 578

tt_ll	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 575	3.85 576	16.35 584	22.88 582	5.86 580	8.69 579	7.97 580	8.54 578	9.12 582	8.27 580	10.18 582	10.92 580	2.42 577	2.45 577	3.56 580	12.37 584	3.77 576	3.06 578

ff	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 575	3.85 576	16.35 584	22.88 582	5.86 580	8.69 579	7.97 580	8.54 578	9.12 582	8.27 580	10.18 582	10.92 580	2.42 577	2.45 577	3.56 580	12.37 584	3.77 576	3.06 578

USTest	6.22 575	2.73 576	3.00 569	6.57 581	7.29 580	14.37 582	21.57 581	7.00 583	9.56 582	5.34 579	6.10 577	5.72 578	7.64 579	6.41 580	6.96 579	1.97 576	3.42 581	1.64 575	2.15 578	2.66 574	2.36 576

HaxPig	15.71 588	18.52 593	19.18 589	16.89 586	15.89 588	7.73 577	7.60 577	13.31 588	10.82 583	15.42 587	14.91 586	15.98 588	14.92 588	15.58 588	15.98 588	18.95 591	16.73 588	19.46 591	18.08 591	19.26 591	19.05 592

DGTPSM_ROB	8.06 580	4.48 578	8.63 583	5.35 578	10.72 582	8.32 578	22.97 585	5.46 577	13.35 584	5.12 577	9.92 581	5.08 576	10.40 583	5.52 578	12.58 583	3.79 580	8.00 582	3.50 578	7.02 581	3.83 579	7.14 583

DPSMNet_ROB	8.06 580	4.48 578	8.63 583	5.37 580	10.74 583	8.32 578	22.98 586	5.46 577	13.36 585	5.12 577	9.92 581	5.08 576	10.40 583	5.53 579	12.58 583	3.80 581	8.00 582	3.50 578	7.02 581	3.83 579	7.14 583

Anonymous_1	10.96 585	7.92 584	7.46 580	10.33 582	10.06 581	18.65 588	26.34 588	11.06 585	13.44 586	9.40 583	10.05 583	9.67 585	11.23 585	10.73 585	12.72 585	6.42 584	8.38 584	5.77 583	10.61 583	12.12 585	6.77 582

DPSM_ROB	11.15 586	8.58 585	8.00 581	10.88 583	11.58 584	19.10 589	26.71 589	12.05 586	14.07 587	10.36 584	10.84 584	10.33 586	11.86 586	11.70 586	13.54 586	6.99 585	8.79 585	5.89 584	6.95 579	7.29 582	7.42 585

DPSM	11.15 586	8.58 585	8.00 581	10.88 583	11.58 584	19.10 589	26.71 589	12.05 586	14.07 587	10.36 584	10.84 584	10.33 586	11.86 586	11.70 586	13.54 586	6.99 585	8.79 585	5.89 584	6.95 579	7.29 582	7.42 585

MEDIAN_ROB	20.38 589	24.04 594	23.31 591	21.23 588	21.71 589	10.40 581	7.92 578	17.64 589	15.50 589	20.12 589	19.70 588	20.34 589	20.32 589	21.19 589	21.13 589	23.81 593	21.81 593	24.98 592	23.76 592	24.71 592	23.93 593

AVERAGE_ROB	24.90 594	29.20 595	28.14 592	24.89 593	24.64 593	17.75 587	11.12 579	21.45 590	19.93 590	25.12 594	24.46 593	25.12 594	25.46 594	24.69 594	22.83 590	29.76 594	27.13 594	28.97 594	27.95 594	29.91 593	29.47 594

LSM0	22.87 593	17.28 589	18.96 588	22.19 592	29.04 594	38.42 594	53.71 591	24.28 593	28.31 591	20.78 592	21.00 589	21.43 593	24.16 593	23.50 592	27.39 593	14.09 590	17.38 589	11.84 590	14.04 589	14.73 589	14.89 587

CasAABBNet	22.42 590	17.33 590	16.01 585	22.01 589	23.28 591	38.32 591	53.80 593	24.14 591	28.41 592	20.60 590	21.77 590	20.89 592	23.91 592	23.43 590	27.36 592	14.07 588	17.69 590	11.83 589	14.01 588	14.67 587	14.95 589

FlowAnything	22.44 591	17.35 591	16.14 587	22.07 591	23.23 590	38.39 592	53.77 592	24.25 592	28.44 593	20.96 593	21.82 591	20.70 590	23.84 590	23.49 591	27.14 591	14.04 587	17.79 592	11.75 587	14.15 590	14.65 586	14.89 587

Selective-RAFT-Error	22.47 592	17.37 592	16.09 586	22.06 590	23.34 592	38.39 592	53.83 594	24.29 594	28.47 594	20.74 591	21.83 592	20.81 591	23.90 591	23.54 593	27.53 594	14.08 589	17.69 590	11.82 588	14.00 587	14.69 588	15.00 590

test_example2	98.32 595	94.13 596	45.89 593	96.35 594	109.85 595	88.61 595	95.45 595	25.75 595	94.37 595	130.00 596	126.06 595	58.17 595	74.63 595	88.51 595	79.96 595	150.23 595	221.02 595	77.62 595	99.10 595	113.75 595	96.94 595

ccccc		285.66 597		368.85 596	370.60 596	123.16 596		115.05 596		126.68 595		122.83 596		252.94 596		384.56 596	353.86 596	254.69 596	223.00 596	425.87 596

ASD4		3.38 577

Low-res two-view benchmark