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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.22 456	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MoCha-V2	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.20 412	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.40 585	1.82 577	19.49 592	120.77 598	13.11 590	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	51.54 597	0.04 40

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)
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

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

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

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

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

LL-Strereo	0.13 277	0.09 313	0.11 150	0.20 412	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.13 277	0.11 397	0.09 72	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.28 511	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

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

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
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

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

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

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

test_3	0.10 143	0.09 313	0.10 109	0.20 412	0.08 127	0.13 247	0.26 498	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

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

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	0.15 498

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.16 509

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.41 496	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

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

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

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

cross-raft	0.10 143	0.09 313	0.09 72	0.19 356	0.07 71	0.11 173	0.25 490	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

MultiAttention	0.29 510	0.08 237	0.14 265	0.19 356	0.12 421	1.45 573	1.33 574	0.36 488	0.37 454	0.19 358	0.21 306	0.24 392	0.11 225	0.38 524	0.18 392	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.10 415	0.09 388

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

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

z-ln-s-r	0.17 398	0.10 371	0.40 508	0.19 356	0.08 127	0.17 356	0.18 364	0.22 275	0.33 421	0.18 342	0.40 485	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.23 477	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

AIO-test1	0.10 143	0.07 140	0.10 109	0.23 477	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

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

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

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

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

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

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

UGAM	0.13 277	0.10 371	0.09 72	0.22 456	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

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

RAStereo	0.10 143	0.09 313	0.08 30	0.20 412	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

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

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

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

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_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

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	0.23 477	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

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

testlalala2	0.10 143	0.06 57	0.11 150	0.20 412	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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.38 461	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.36 447	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

testlalala_base	0.10 143	0.09 313	0.14 265	0.21 441	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

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

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

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.
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

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

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

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

Selective-RAFT	0.11 186	0.10 371	0.11 150	0.21 441	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

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

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	0.39 464	0.25 445	0.42 502	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

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

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

test_5	0.14 311	0.12 415	0.08 30	0.20 412	0.10 341	0.14 279	0.29 520	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

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

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

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

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

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

GMOStereo	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 511	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	0.28 511	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	0.28 511	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

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

GwcNet-ADL	0.13 277	0.08 237	0.14 265	0.20 412	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

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

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

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

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	0.14 491

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

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

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	0.36 459	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

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

CroCo-Stereo	0.09 82	0.08 237	0.08 30	0.22 456	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
test-2	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 511	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

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

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

sAnonymous2	0.13 277	0.12 415	0.24 451	0.20 412	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	0.20 412	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

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

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

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

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	0.40 536	0.10 401	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.08 344

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	0.26 486	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

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	0.26 486	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

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

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

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

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

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

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
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

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
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	0.36 447	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

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

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	0.35 456	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

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.
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

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	0.37 493	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

StereoDRNet-Refined	0.17 398	0.12 415	0.15 316	0.20 412	0.09 239	0.18 375	0.18 364	0.26 351	0.23 309	0.26 450	0.40 485	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
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

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

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

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

MSAF-DinoV2	0.22 457	0.11 397	0.23 447	0.17 217	0.10 341	0.27 486	0.16 285	0.37 494	0.55 518	0.21 395	0.27 391	0.47 527	0.27 478	0.35 511	0.39 533	0.09 360	0.06 308	0.07 195	0.09 384	0.12 453	0.10 415

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

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

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

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

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	0.49 505	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

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

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_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

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

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

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

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

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	0.20 412	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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.13 277	0.12 415	0.11 150	0.23 477	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.
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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 82	0.09 313	0.08 30	0.22 456	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

TestStereo1	0.13 277	0.08 237	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.18 375	0.29 520	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

BUS	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.22 456	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

RAFT_CTSACE	0.12 252	0.09 313	0.10 109	0.22 456	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

BSDual-CNN	0.15 355	0.09 313	0.14 265	0.22 456	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

hknet	0.15 355	0.11 397	0.13 230	0.22 456	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

SA-5K	0.13 277	0.08 237	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.18 375	0.29 520	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

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

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

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

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

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

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

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	0.39 464	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

LMCR-Stereo	0.15 355	0.08 237	0.13 230	0.21 441	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

GEStereo_RVC	0.17 398	0.12 415	0.15 316	0.22 456	0.11 390	0.19 398	0.17 319	0.32 437	0.48 499	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

TestStereo	0.13 277	0.14 456	0.11 150	0.23 477	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

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

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

RAFT + AFF	0.13 277	0.07 140	0.20 424	0.20 412	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

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
MMNet	0.17 398	0.09 313	0.16 350	0.20 412	0.11 390	0.27 486	0.20 424	0.25 333	0.41 473	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

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

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

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

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	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

SuperB	0.20 436	0.10 371	0.56 531	0.16 143	0.09 239	0.18 375	0.18 364	0.24 317	0.50 508	0.26 450	0.39 479	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

ADCRef	0.19 424	0.12 415	0.41 511	0.20 412	0.12 421	0.22 438	0.18 364	0.32 437	0.36 447	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

ADCP+	0.20 436	0.10 371	0.33 490	0.20 412	0.12 421	0.22 438	0.26 498	0.31 426	0.34 433	0.26 450	0.37 465	0.22 368	0.22 441	0.27 470	0.27 494	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.09 383	0.10 415

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

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
RYNet	0.22 457	0.12 415	0.22 438	0.19 356	0.17 507	0.46 529	0.26 498	0.38 502	0.48 499	0.24 432	0.28 405	0.34 482	0.23 449	0.20 410	0.30 509	0.10 401	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.13 471	0.15 498

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 398	0.10 371	0.22 438	0.20 412	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.
NVstereo2D	0.19 424	0.10 371	0.15 316	0.17 217	0.15 482	0.28 493	0.23 462	0.44 527	0.42 480	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

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	0.44 490	0.22 411	0.31 431	0.33 476	0.26 470	0.28 481	0.28 501	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.09 388

LE_ROB	0.50 542	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.24 456	0.16 285	0.22 275	1.81 575	4.63 579	0.67 538	0.47 527	0.44 535	0.20 410	0.29 504	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

DispFullNet	0.27 502	0.21 509	0.65 539	0.28 517	0.16 492	0.26 476	0.17 319	0.33 456	0.58 526	0.27 456	0.38 471	0.43 516	0.23 449	0.38 524	0.23 452	0.12 455	0.06 308	0.19 517	0.11 455	0.21 522	0.15 498

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

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

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

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

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

1111x	0.15 355	0.08 237	0.12 185	0.18 299	0.07 71	0.18 375	0.25 490	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

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

iinet-f	0.16 378	0.06 57	0.45 515	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

Wz-Net-MNSev	0.22 457	0.13 444	0.31 484	0.20 412	0.14 464	0.36 521	0.24 474	0.33 456	0.44 490	0.28 471	0.40 485	0.38 497	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

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

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

ICVP	0.15 355	0.09 313	0.12 185	0.22 456	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)
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

HCRNet	0.16 378	0.24 517	0.12 185	0.35 534	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

UPFNet	0.16 378	0.08 237	0.12 185	0.20 412	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

aanetorigin	0.22 457	0.17 485	0.56 531	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.19 403	0.20 230	0.33 421	0.49 533	0.48 512	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

EDNetEfficientorigin	7.91 581	0.31 534	153.02 597	0.19 356	0.09 239	0.21 430	0.16 285	0.22 275	0.59 527	0.72 548	0.67 538	0.42 512	0.50 540	0.24 460	0.39 533	0.08 301	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.12 453	0.10 415

EDNetEfficient	0.29 510	0.24 517	1.13 562	0.18 299	0.10 341	0.19 398	0.20 424	0.20 230	0.60 530	0.74 552	0.56 528	0.31 463	0.39 522	0.22 440	0.30 509	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.11 438	0.09 388

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

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

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

ADCL	0.24 480	0.11 397	0.47 520	0.22 456	0.12 421	0.34 512	0.29 520	0.29 402	0.56 521	0.24 432	0.46 509	0.30 450	0.30 499	0.29 488	0.29 504	0.08 301	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.10 415	0.10 415

TDLM	0.17 398	0.12 415	0.13 230	0.24 486	0.10 341	0.18 375	0.18 364	0.36 488	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

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

DRN-Test	0.19 424	0.11 397	0.20 424	0.22 456	0.10 341	0.22 438	0.22 451	0.39 506	0.37 454	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

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	0.49 505	0.30 483	0.40 485	0.32 473	0.24 455	0.31 492	0.22 440	0.10 401	0.07 380	0.11 439	0.08 338	0.11 438	0.10 415

zh-mn7	0.25 491	0.14 456	0.56 531	0.19 356	0.14 464	0.24 456	0.22 451	0.34 465	0.62 533	0.35 502	0.65 536	0.31 463	0.25 464	0.31 492	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	0.45 515	0.19 356	0.13 444	0.28 493	0.25 490	0.34 465	0.62 533	0.27 456	0.56 528	0.29 441	0.24 455	0.32 499	0.25 474	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.10 415	0.10 415

w-ln-seven-2	0.20 436	0.14 456	0.37 503	0.22 456	0.12 421	0.20 413	0.21 441	0.28 391	0.37 454	0.25 445	0.37 465	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

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

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	0.20 525	0.08 406	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.17 517

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

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

GASNet	0.22 457	0.23 514	0.33 490	0.26 502	0.17 507	0.26 476	0.16 285	0.44 527	0.42 480	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

ToySt	0.17 398	0.11 397	0.18 401	0.17 217	0.11 390	0.16 335	0.25 490	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

NINENet	0.16 378	0.10 371	0.15 316	0.17 217	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.40 510	0.36 447	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

WZ-Net	0.28 506	0.17 485	0.78 553	0.22 456	0.16 492	0.34 512	0.29 520	0.39 506	0.57 523	0.24 432	0.55 523	0.37 493	0.24 455	0.33 502	0.35 524	0.09 360	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.14 484	0.16 509

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

AASNet	0.16 378	0.08 237	0.12 185	0.19 356	0.09 239	0.18 375	0.15 220	0.37 494	0.37 454	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

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	0.14 491

PSMNet-ADL	0.15 355	0.12 415	0.13 230	0.22 456	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

Anonymous3	0.16 378	0.13 444	0.33 490	0.26 502	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

sCroCo_RVC	0.12 252	0.09 313	0.23 447	0.24 486	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

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	0.37 454	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

DMCA-RVC	0.17 398	0.10 371	0.15 316	0.24 486	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	0.22 456	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

FADNet_RVC	0.16 378	0.14 456	0.40 508	0.20 412	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

RTSC	0.23 473	0.12 415	0.28 471	0.21 441	0.13 444	0.28 493	0.16 285	0.35 481	0.66 540	0.27 456	0.33 447	0.30 450	0.21 432	0.31 492	0.29 504	0.10 401	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.13 471	0.13 474

RTS	0.45 538	0.19 499	3.26 572	0.24 486	0.15 482	0.74 552	0.20 424	0.36 488	0.76 551	0.42 523	0.43 505	0.31 463	0.41 530	0.53 544	0.35 524	0.10 401	0.08 406	0.13 473	0.12 474	0.15 499	0.15 498

RTSA	0.45 538	0.19 499	3.26 572	0.24 486	0.15 482	0.74 552	0.20 424	0.36 488	0.76 551	0.42 523	0.43 505	0.31 463	0.41 530	0.53 544	0.35 524	0.10 401	0.08 406	0.13 473	0.12 474	0.15 499	0.15 498

CVANet_RVC	0.18 412	0.10 371	0.14 265	0.21 441	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	0.22 456	0.11 390	0.21 430	0.22 451	0.37 494	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

DLCB_ROB	0.18 412	0.10 371	0.15 316	0.23 477	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

ETE_ROB	0.23 473	0.17 485	0.22 438	0.25 497	0.13 444	0.26 476	0.29 520	0.31 426	0.36 447	0.28 471	0.36 459	0.45 520	0.26 470	0.27 470	0.26 486	0.11 430	0.08 406	0.12 458	0.09 384	0.14 484	0.13 474

PSMNet_ROB	0.21 448	0.11 397	0.15 316	0.27 514	0.15 482	0.24 456	0.35 537	0.43 525	0.37 454	0.27 456	0.32 435	0.32 473	0.22 441	0.21 427	0.26 486	0.12 455	0.08 406	0.13 473	0.11 455	0.09 383	0.09 388

w-ln-seven	0.24 480	0.14 456	0.55 528	0.19 356	0.14 464	0.26 476	0.22 451	0.35 481	0.60 530	0.29 479	0.39 479	0.30 450	0.22 441	0.21 427	0.26 486	0.09 360	0.09 435	0.11 439	0.10 423	0.11 438	0.10 415

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
coex-ft	3.30 573	0.34 538	59.09 596	0.18 299	0.13 444	0.26 476	0.22 451	0.27 372	0.72 545	1.90 576	0.70 542	0.44 518	0.45 536	0.29 488	0.41 539	0.09 360	0.09 435	0.12 458	0.09 384	0.14 484	0.13 474

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

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

Wz-Net-SNSev	0.25 491	0.17 485	0.44 514	0.25 497	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.38 502	0.56 521	0.30 483	0.55 523	0.39 505	0.26 470	0.23 451	0.30 509	0.10 401	0.09 435	0.09 360	0.10 423	0.11 438	0.11 441

Wz-Net-LNSev	0.22 457	0.16 474	0.38 504	0.21 441	0.13 444	0.25 467	0.23 462	0.32 437	0.43 485	0.30 483	0.41 496	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

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

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	0.18 518	0.09 435	0.11 439	0.09 384	0.11 438	0.07 280

GwcNet	0.20 436	0.13 444	0.19 412	0.18 299	0.12 421	0.24 456	0.19 403	0.35 481	0.43 485	0.20 381	0.32 435	0.33 476	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

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

G-Net	0.24 480	0.16 474	0.36 499	0.22 456	0.16 492	0.51 535	0.23 462	0.29 402	0.34 433	0.36 505	0.38 471	0.31 463	0.29 495	0.27 470	0.26 486	0.11 430	0.09 435	0.12 458	0.09 384	0.16 506	0.13 474

XQC	0.28 506	0.23 514	0.51 523	0.28 517	0.19 516	0.34 512	0.27 505	0.36 488	0.57 523	0.31 489	0.30 423	0.37 493	0.30 499	0.38 524	0.38 531	0.13 478	0.09 435	0.15 497	0.12 474	0.17 513	0.18 520

ADCMid	0.25 491	0.15 466	0.40 508	0.20 412	0.14 464	0.25 467	0.26 498	0.34 465	0.38 461	0.36 505	0.44 507	0.34 482	0.40 525	0.35 511	0.33 521	0.10 401	0.09 435	0.11 439	0.11 455	0.13 471	0.12 454

DANet	0.21 448	0.15 466	0.28 471	0.25 497	0.13 444	0.22 438	0.19 403	0.27 372	0.27 369	0.28 471	0.32 435	0.35 486	0.31 503	0.31 492	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
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

SANet	0.24 480	0.14 456	0.28 471	0.21 441	0.11 390	0.27 486	0.24 474	0.38 502	0.64 537	0.36 505	0.40 485	0.43 516	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

PDISCO_ROB	0.27 502	0.16 474	0.26 459	0.28 517	0.20 519	0.32 503	0.26 498	0.44 527	0.57 523	0.28 471	0.40 485	0.45 520	0.29 495	0.33 502	0.34 523	0.12 455	0.09 435	0.17 506	0.16 507	0.17 513	0.13 474

LALA_ROB	0.25 491	0.16 474	0.22 438	0.26 502	0.17 507	0.27 486	0.27 505	0.42 521	0.37 454	0.33 499	0.38 471	0.51 531	0.26 470	0.28 481	0.27 494	0.16 511	0.09 435	0.12 458	0.11 455	0.13 471	0.12 454

PWCDC_ROB	0.20 436	0.13 444	0.22 438	0.24 486	0.11 390	0.19 398	0.15 220	0.33 456	0.54 517	0.29 479	0.50 517	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

zh-sn7	0.25 491	0.17 485	0.50 522	0.24 486	0.13 444	0.25 467	0.24 474	0.34 465	0.48 499	0.28 471	0.54 521	0.28 433	0.31 503	0.36 517	0.32 517	0.10 401	0.10 455	0.11 439	0.10 423	0.12 453	0.12 454

PSMNet-RUCA	0.27 502	0.33 536	0.41 511	0.36 536	0.32 543	0.18 375	0.19 403	0.42 521	0.30 400	0.33 499	0.41 496	0.39 505	0.25 464	0.31 492	0.20 411	0.18 518	0.10 455	0.25 527	0.15 503	0.21 522	0.16 509

rvit_stereo_0075_2	0.17 398	0.12 415	0.25 456	0.23 477	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	0.17 506	0.10 423	0.10 415	0.09 388

SQANet	0.23 473	0.23 514	0.30 482	0.30 526	0.19 516	0.27 486	0.13 104	0.29 402	0.33 421	0.24 432	0.37 465	0.31 463	0.22 441	0.27 470	0.23 452	0.15 495	0.10 455	0.21 520	0.16 507	0.21 522	0.15 498

pcwnet_v2	0.19 424	0.10 371	0.26 459	0.17 217	0.14 464	0.18 375	0.15 220	0.37 494	0.46 497	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	0.13 474

psm_up	0.18 412	0.10 371	0.18 401	0.20 412	0.11 390	0.17 356	0.19 403	0.37 494	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

AF-Net	0.22 457	0.17 485	0.17 378	0.26 502	0.13 444	0.25 467	0.24 474	0.32 437	0.50 508	0.25 445	0.33 447	0.38 497	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

Nwc_Net	0.23 473	0.16 474	0.21 432	0.25 497	0.14 464	0.24 456	0.26 498	0.37 494	0.38 461	0.22 411	0.41 496	0.30 450	0.28 487	0.28 481	0.25 474	0.11 430	0.10 455	0.17 506	0.20 520	0.10 415	0.10 415

ADCPNet	0.25 491	0.16 474	0.61 536	0.21 441	0.15 482	0.35 520	0.25 490	0.32 437	0.35 442	0.30 483	0.40 485	0.36 488	0.28 487	0.28 481	0.32 517	0.12 455	0.10 455	0.11 439	0.12 474	0.14 484	0.13 474

STTRV1_RVC	0.25 491	0.26 523	0.39 506	0.19 356	0.26 535	0.30 500	0.24 474	0.34 465	0.35 442	0.36 505	0.34 451	0.31 463	0.31 503	0.28 481	0.25 474	0.17 516	0.10 455	0.16 503	0.14 487	0.17 513	0.12 454

DPSNet	0.28 506	0.16 474	0.31 484	0.18 299	0.13 444	0.54 537	0.42 546	0.51 539	0.67 541	0.29 479	0.38 471	0.38 497	0.29 495	0.31 492	0.23 452	0.11 430	0.10 455	0.11 439	0.08 338	0.20 521	0.16 509

MDST_ROB	0.22 457	0.10 371	0.17 378	0.18 299	0.11 390	0.37 522	0.19 403	0.43 525	0.41 473	0.39 513	0.39 479	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

XPNet_ROB	0.22 457	0.11 397	0.19 412	0.22 456	0.13 444	0.22 438	0.19 403	0.34 465	0.40 470	0.30 483	0.39 479	0.39 505	0.26 470	0.26 467	0.28 501	0.15 495	0.10 455	0.10 408	0.10 423	0.13 471	0.12 454

TCMNet	0.19 424	0.12 415	0.19 412	0.20 412	0.18 513	0.20 413	0.24 474	0.27 372	0.36 447	0.23 423	0.26 383	0.25 406	0.19 416	0.19 385	0.23 452	0.13 478	0.11 468	0.11 439	0.12 474	0.13 471	0.12 454

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	0.11 468	0.12 458	0.10 423	0.09 383	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	0.11 468	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	0.11 468	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.06 200

rvit_0105_3	0.15 355	0.09 313	0.14 265	0.19 356	0.12 421	0.15 305	0.25 490	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	0.11 468	0.12 458	0.14 487	0.07 258	0.06 200

StereoVision	0.13 277	0.12 415	0.09 72	0.24 486	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	0.11 468	0.12 458	0.12 474	0.06 192	0.05 121

DGSMNet	0.24 480	0.19 499	0.33 490	0.21 441	0.24 528	0.24 456	0.20 424	0.35 481	0.41 473	0.24 432	0.32 435	0.38 497	0.21 432	0.29 488	0.23 452	0.12 455	0.11 468	0.14 485	0.16 507	0.23 526	0.23 532

FAT-Stereo	0.20 436	0.12 415	0.22 438	0.21 441	0.12 421	0.17 356	0.18 364	0.34 465	0.39 464	0.27 456	0.37 465	0.34 482	0.32 508	0.21 427	0.20 411	0.09 360	0.11 468	0.10 408	0.09 384	0.11 438	0.14 491

STTStereo	0.18 412	0.12 415	0.27 466	0.20 412	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	0.11 468	0.11 439	0.14 487	0.09 383	0.08 344

NCC-stereo	0.24 480	0.15 466	0.31 484	0.26 502	0.16 492	0.20 413	0.30 527	0.40 510	0.40 470	0.24 432	0.38 471	0.33 476	0.28 487	0.36 517	0.27 494	0.12 455	0.11 468	0.15 497	0.22 525	0.13 471	0.13 474

edge stereo	0.22 457	0.13 444	0.20 424	0.21 441	0.13 444	0.23 451	0.16 285	0.32 437	0.42 480	0.32 495	0.40 485	0.38 497	0.35 515	0.25 465	0.24 465	0.13 478	0.11 468	0.14 485	0.11 455	0.12 453	0.13 474

Abc-Net	0.24 480	0.15 466	0.31 484	0.26 502	0.16 492	0.20 413	0.30 527	0.40 510	0.40 470	0.24 432	0.38 471	0.33 476	0.28 487	0.36 517	0.27 494	0.12 455	0.11 468	0.15 497	0.22 525	0.13 471	0.13 474
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 500	0.15 466	0.30 482	0.24 486	0.18 513	0.22 438	0.15 220	0.38 502	0.71 544	0.32 495	0.41 496	0.36 488	0.28 487	0.32 499	0.29 504	0.12 455	0.11 468	0.14 485	0.13 484	0.16 506	0.20 526

DeepPrunerF	0.24 480	0.17 485	0.42 513	0.26 502	0.16 492	0.22 438	0.28 511	0.37 494	0.50 508	0.26 450	0.29 417	0.24 392	0.28 487	0.21 427	0.22 440	0.15 495	0.11 468	0.20 519	0.18 518	0.12 453	0.13 474

rvit_105_1	0.19 424	0.11 397	0.25 456	0.21 441	0.16 492	0.21 430	0.27 505	0.31 426	0.41 473	0.19 358	0.20 285	0.22 368	0.17 386	0.19 385	0.17 374	0.12 455	0.12 482	0.13 473	0.15 503	0.08 321	0.07 280

UDG	0.21 448	0.17 485	0.19 412	0.23 477	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	0.12 482	0.13 473	0.09 384	0.14 484	0.14 491

APVNet	0.22 457	0.12 415	0.19 412	0.18 299	0.14 464	0.32 503	0.31 533	0.39 506	0.32 414	0.27 456	0.40 485	0.30 450	0.29 495	0.26 467	0.25 474	0.11 430	0.12 482	0.11 439	0.14 487	0.12 453	0.12 454

Syn2CoEx	0.21 448	0.16 474	0.27 466	0.29 524	0.14 464	0.26 476	0.20 424	0.33 456	0.31 407	0.28 471	0.36 459	0.27 423	0.25 464	0.19 385	0.24 465	0.16 511	0.12 482	0.14 485	0.11 455	0.09 383	0.08 344

S-Stereo	0.20 436	0.12 415	0.25 456	0.21 441	0.13 444	0.20 413	0.18 364	0.32 437	0.43 485	0.23 423	0.36 459	0.28 433	0.30 499	0.19 385	0.22 440	0.09 360	0.12 482	0.10 408	0.10 423	0.13 471	0.13 474

RP	0.21 448	0.13 444	0.21 432	0.23 477	0.11 390	0.21 430	0.20 424	0.25 333	0.44 490	0.21 395	0.38 471	0.36 488	0.24 455	0.27 470	0.25 474	0.11 430	0.12 482	0.13 473	0.12 474	0.12 453	0.14 491

stereogan	0.22 457	0.11 397	0.21 432	0.20 412	0.12 421	0.31 502	0.19 403	0.35 481	0.44 490	0.22 411	0.39 479	0.35 486	0.27 478	0.33 502	0.22 440	0.10 401	0.12 482	0.10 408	0.10 423	0.14 484	0.13 474

ADCS	0.29 510	0.18 496	0.45 515	0.21 441	0.17 507	0.28 493	0.23 462	0.41 516	0.63 536	0.40 516	0.49 513	0.40 509	0.36 517	0.39 528	0.40 536	0.13 478	0.12 482	0.13 473	0.14 487	0.16 506	0.16 509

AnyNet_C32	0.26 500	0.16 474	0.36 499	0.20 412	0.16 492	0.25 467	0.30 527	0.32 437	0.44 490	0.31 489	0.49 513	0.30 450	0.33 509	0.40 532	0.33 521	0.12 455	0.12 482	0.12 458	0.14 487	0.14 484	0.15 498

GANet	0.21 448	0.12 415	0.21 432	0.24 486	0.13 444	0.22 438	0.22 451	0.41 516	0.26 360	0.31 489	0.42 502	0.37 493	0.28 487	0.23 451	0.22 440	0.10 401	0.12 482	0.10 408	0.09 384	0.10 415	0.08 344

PS-NSSS	0.20 436	0.21 509	0.23 447	0.20 412	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.36 488	0.25 346	0.27 456	0.33 447	0.27 423	0.24 455	0.20 410	0.20 411	0.15 495	0.12 482	0.17 506	0.14 487	0.10 415	0.08 344

NCCL2	0.23 473	0.15 466	0.17 378	0.34 532	0.18 513	0.24 456	0.23 462	0.34 465	0.28 383	0.31 489	0.38 471	0.38 497	0.28 487	0.23 451	0.24 465	0.15 495	0.12 482	0.18 515	0.21 522	0.13 471	0.13 474

WCMA_ROB	0.24 480	0.11 397	0.22 438	0.17 217	0.14 464	0.32 503	0.15 220	0.32 437	0.32 414	0.38 511	0.53 519	0.40 509	0.34 513	0.34 505	0.25 474	0.11 430	0.12 482	0.12 458	0.10 423	0.14 484	0.14 491

YMNet	0.20 436	0.12 415	0.19 412	0.20 412	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	0.13 495	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

YMNet_1	0.20 436	0.12 415	0.19 412	0.20 412	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	0.13 495	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

Wz-Net-TNSev	0.29 510	0.20 503	0.65 539	0.19 356	0.15 482	0.38 525	0.27 505	0.35 481	0.55 518	0.34 501	0.42 502	0.45 520	0.38 520	0.32 499	0.30 509	0.12 455	0.13 495	0.10 408	0.12 474	0.15 499	0.14 491

DDUNet	0.22 457	0.17 485	0.21 432	0.22 456	0.15 482	0.25 467	0.24 474	0.29 402	0.30 400	0.31 489	0.36 459	0.33 476	0.25 464	0.24 460	0.20 411	0.18 518	0.13 495	0.17 506	0.11 455	0.16 506	0.16 509

FADNet-RVC	0.20 436	0.20 503	0.38 504	0.21 441	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	0.13 495	0.12 458	0.14 487	0.13 471	0.18 520

RGC	0.25 491	0.20 503	0.29 479	0.28 517	0.16 492	0.22 438	0.23 462	0.32 437	0.44 490	0.27 456	0.40 485	0.38 497	0.27 478	0.36 517	0.22 440	0.11 430	0.13 495	0.17 506	0.17 514	0.14 484	0.16 509

AnyNet_C01	0.36 526	0.25 522	1.37 565	0.22 456	0.17 507	0.48 533	0.27 505	0.35 481	0.39 464	0.39 513	0.74 546	0.46 524	0.38 520	0.45 536	0.47 545	0.13 478	0.13 495	0.13 473	0.14 487	0.14 484	0.15 498

SGM_RVC	0.23 473	0.12 415	0.15 316	0.15 70	0.09 239	0.33 509	0.18 364	0.34 465	0.31 407	0.44 528	0.37 465	0.53 535	0.35 515	0.35 511	0.24 465	0.13 478	0.13 495	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
MeshStereo	0.27 502	0.13 444	0.18 401	0.15 70	0.11 390	0.32 503	0.24 474	0.40 510	0.36 447	0.52 535	0.57 531	0.67 546	0.40 525	0.35 511	0.26 486	0.14 491	0.13 495	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
ACVNet-4b	0.39 528	0.53 548	0.55 528	0.45 544	0.24 528	0.47 531	0.18 364	0.49 536	0.64 537	0.42 523	0.45 508	0.60 539	0.27 478	0.34 505	0.24 465	0.33 545	0.14 504	0.48 548	0.42 548	0.30 541	0.26 540

ccnet	0.29 510	0.28 529	0.23 447	0.20 412	0.28 537	0.41 528	0.21 441	0.45 530	0.33 421	0.36 505	0.46 509	0.36 488	0.30 499	0.39 528	0.42 540	0.23 537	0.14 504	0.21 520	0.17 514	0.23 526	0.18 520

MFN_U_SF_RVC	0.32 519	0.21 509	0.55 528	0.30 526	0.15 482	0.34 512	0.17 319	0.52 540	0.46 497	0.46 532	0.55 523	0.59 538	0.39 522	0.35 511	0.37 529	0.15 495	0.14 504	0.18 515	0.21 522	0.16 506	0.15 498

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 457	0.21 509	0.24 451	0.26 502	0.11 390	0.23 451	0.14 152	0.39 506	0.24 325	0.32 495	0.36 459	0.30 450	0.21 432	0.19 385	0.21 431	0.17 516	0.14 504	0.21 520	0.16 507	0.12 453	0.12 454

PVD	0.39 528	0.20 503	0.39 506	0.31 530	0.22 524	0.29 497	0.43 548	0.52 540	0.96 558	0.55 538	0.79 550	0.53 535	0.59 548	0.52 542	0.38 531	0.19 523	0.14 504	0.17 506	0.14 487	0.24 533	0.31 545

FBW_ROB	0.24 480	0.17 485	0.22 438	0.26 502	0.14 464	0.25 467	0.22 451	0.41 516	0.41 473	0.41 520	0.41 496	0.42 512	0.27 478	0.31 492	0.23 452	0.09 360	0.14 504	0.14 485	0.12 474	0.11 438	0.09 388

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	0.41 520	0.55 523	0.41 511	0.37 519	0.34 505	0.27 494	0.11 430	0.15 510	0.11 439	0.11 455	0.12 453	0.16 509

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	0.15 510	0.12 458	0.15 503	0.16 506	0.18 520

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	0.15 510	0.17 506	0.16 507	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
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	0.16 513	0.21 520	0.17 514	0.10 415	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	0.48 499	0.25 445	0.32 435	0.22 368	0.22 441	0.22 440	0.17 374	0.18 518	0.16 513	0.11 439	0.10 423	0.15 499	0.13 474

SGM-ForestM	0.32 519	0.12 415	0.16 350	0.16 143	0.11 390	0.39 526	0.19 403	0.41 516	0.50 508	0.52 535	0.54 521	1.32 565	0.42 533	0.40 532	0.27 494	0.14 491	0.16 513	0.16 503	0.16 507	0.12 453	0.12 454

CSAN	0.29 510	0.24 517	0.27 466	0.34 532	0.19 516	0.33 509	0.42 546	0.37 494	0.50 508	0.38 511	0.40 485	0.44 518	0.33 509	0.28 481	0.30 509	0.20 525	0.16 513	0.19 517	0.19 519	0.14 484	0.15 498

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	0.16 513	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
NaN_ROB	0.22 457	0.19 499	0.24 451	0.25 497	0.13 444	0.29 497	0.26 498	0.33 456	0.41 473	0.31 489	0.31 431	0.32 473	0.23 449	0.30 491	0.21 431	0.11 430	0.17 518	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

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	0.17 518	0.22 524	0.20 520	0.10 415	0.11 441

SDNR	0.19 424	0.08 237	0.19 412	0.16 143	0.12 421	0.77 558	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	0.18 520	0.14 485	0.11 455	0.08 321	0.11 441

BEATNet-Init1	0.52 543	0.27 525	0.62 537	0.30 526	0.21 522	0.76 556	0.29 520	0.54 543	0.65 539	0.86 557	0.95 557	2.07 575	0.62 551	0.56 548	0.42 540	0.18 518	0.18 520	0.23 525	0.22 525	0.22 525	0.21 528

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	0.18 520	0.23 525	0.21 522	0.12 453	0.13 474

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 535	0.39 542	0.54 526	0.40 539	0.20 519	0.64 544	0.32 535	0.53 542	0.72 545	0.71 546	0.72 543	0.61 540	0.54 542	0.51 540	0.46 544	0.20 525	0.19 523	0.29 538	0.30 540	0.23 526	0.18 520

CC-Net-ROB	0.28 506	0.31 534	0.36 499	0.29 524	0.15 482	0.25 467	0.19 403	0.45 530	0.33 421	0.39 513	0.37 465	0.39 505	0.31 503	0.27 470	0.26 486	0.24 539	0.19 523	0.30 540	0.23 529	0.18 517	0.15 498

MSMD_ROB	0.31 517	0.26 523	0.26 459	0.24 486	0.21 522	0.34 512	0.25 490	0.34 465	0.39 464	0.40 516	0.69 540	0.45 520	0.40 525	0.34 505	0.27 494	0.20 525	0.19 523	0.26 528	0.25 531	0.23 526	0.22 530

TCMNet-wrong-test	3.67 575	5.48 585	3.89 576	12.18 588	11.75 589	4.65 576	3.88 577	1.06 570	0.72 545	1.09 568	2.15 576	6.30 582	0.53 541	3.43 579	2.36 576	0.89 571	0.20 526	1.87 579	1.69 578	5.57 584	3.62 584

FC-DCNN v2	0.33 522	0.27 525	0.28 471	0.26 502	0.23 526	0.37 522	0.28 511	0.40 510	0.43 485	0.45 529	0.56 528	0.51 531	0.40 525	0.37 522	0.29 504	0.21 529	0.20 526	0.27 531	0.26 532	0.25 534	0.24 533

FCDSN-DC	0.33 522	0.28 529	0.28 471	0.30 526	0.24 528	0.39 526	0.28 511	0.42 521	0.42 480	0.43 526	0.53 519	0.51 531	0.41 530	0.36 517	0.30 509	0.21 529	0.20 526	0.27 531	0.26 532	0.25 534	0.24 533
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	0.30 516	0.24 517	0.29 479	0.36 536	0.16 492	0.34 512	0.30 527	0.32 437	0.42 480	0.40 516	0.46 509	0.38 497	0.31 503	0.34 505	0.28 501	0.19 523	0.20 526	0.26 528	0.29 538	0.18 517	0.19 525

SAMSARA	0.40 531	0.28 529	0.33 490	0.55 550	0.39 544	0.82 559	1.23 573	0.47 533	0.51 515	0.36 505	0.35 456	0.55 537	0.39 522	0.38 524	0.39 533	0.15 495	0.20 526	0.15 497	0.14 487	0.23 526	0.20 526

MANE	0.45 538	0.27 525	0.27 466	0.27 514	0.24 528	0.47 531	0.31 533	0.55 544	0.59 527	0.72 548	1.13 566	1.15 559	0.61 549	0.52 542	0.37 529	0.21 529	0.20 526	0.27 531	0.31 542	0.25 534	0.24 533

GANetREF_RVC	0.31 517	0.34 538	0.27 466	0.35 534	0.16 492	0.32 503	0.41 543	0.48 534	0.51 515	0.35 502	0.35 456	0.34 482	0.33 509	0.39 528	0.32 517	0.27 541	0.20 526	0.29 538	0.15 503	0.18 517	0.17 517
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	0.33 522	0.27 525	0.28 471	0.26 502	0.23 526	0.37 522	0.28 511	0.40 510	0.43 485	0.45 529	0.55 523	0.51 531	0.40 525	0.37 522	0.30 509	0.21 529	0.20 526	0.27 531	0.26 532	0.25 534	0.24 533

LSM	0.33 522	0.20 503	0.58 534	0.26 502	0.60 560	0.34 512	0.25 490	0.42 521	0.48 499	0.45 529	0.58 533	0.42 512	0.36 517	0.35 511	0.25 474	0.12 455	0.20 526	0.14 485	0.16 507	0.19 520	0.33 547

ELAS_RVC	0.41 533	0.29 532	0.33 490	0.28 517	0.24 528	0.54 537	0.36 538	0.49 536	0.59 527	0.72 548	0.74 546	0.65 544	0.54 542	0.54 546	0.40 536	0.22 533	0.20 526	0.27 531	0.26 532	0.26 538	0.25 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 533	0.29 532	0.33 490	0.27 514	0.24 528	0.60 542	0.36 538	0.50 538	0.50 508	0.71 546	0.79 550	0.67 546	0.54 542	0.51 540	0.42 540	0.22 533	0.20 526	0.27 531	0.26 532	0.26 538	0.25 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		0.33 536		0.33 531	0.25 534			0.64 551	1.07 559	0.43 526		0.42 512		0.70 554		0.30 542	0.21 537	0.41 546	0.38 546	0.23 526	0.22 530

PA-Net	0.23 473	0.18 496	0.33 490	0.28 517	0.22 524	0.21 430	0.38 542	0.29 402	0.39 464	0.22 411	0.32 435	0.25 406	0.26 470	0.20 410	0.25 474	0.09 360	0.23 538	0.15 497	0.22 525	0.09 383	0.13 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_1	0.44 536	0.49 547	0.60 535	0.45 544	0.28 537	0.49 534	0.27 505	0.57 547	0.72 545	0.62 541	0.58 533	0.74 550	0.49 539	0.50 539	0.35 524	0.26 540	0.24 539	0.39 544	0.29 538	0.31 544	0.24 533

Anonymous_2	0.22 457	0.17 485	0.28 471	0.15 70	0.16 492	0.32 503	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	0.22 533	0.25 540	0.17 506	0.17 514	0.17 513	0.17 517

PASM	0.32 519	0.24 517	0.48 521	0.28 517	0.27 536	0.29 497	0.30 527	0.34 465	0.49 505	0.35 502	0.39 479	0.46 524	0.34 513	0.34 505	0.35 524	0.23 537	0.25 540	0.26 528	0.28 537	0.23 526	0.21 528

JetBlue	0.71 552	0.45 546	1.14 563	0.51 548	0.47 550	2.02 574	0.64 560	0.75 554	0.70 543	0.69 545	0.77 549	1.22 561	0.83 559	1.03 571	1.01 570	0.40 548	0.28 542	0.33 541	0.33 543	0.30 541	0.34 548

Ntro	0.40 531	0.40 543	0.53 525	0.46 547	0.30 541	0.65 545	0.24 474	0.46 532	0.68 542	0.41 520	0.49 513	0.48 529	0.42 533	0.39 528	0.31 516	0.32 544	0.28 542	0.37 543	0.30 540	0.32 545	0.29 542

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	0.30 544	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

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	0.36 488	0.25 464	0.19 385	0.17 374	0.15 495	0.30 544	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

otaku	0.39 528	0.37 541	0.52 524	0.44 543	0.28 537	0.58 539	0.24 474	0.41 516	0.62 533	0.40 516	0.49 513	0.46 524	0.33 509	0.40 532	0.32 517	0.30 542	0.30 544	0.39 544	0.33 543	0.29 540	0.28 541

NVStereoNet_ROB	0.46 541	0.36 540	0.46 519	0.41 541	0.28 537	0.34 512	0.34 536	0.48 534	0.60 530	0.72 548	0.93 555	0.70 549	0.66 552	0.47 537	0.60 554	0.22 533	0.33 547	0.34 542	0.34 545	0.30 541	0.30 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.44 536	0.40 543	0.45 515	0.37 538	0.43 548	0.46 529	0.41 543	0.57 547	0.55 518	0.32 495	0.73 544	0.33 476	0.48 538	0.42 535	0.49 547	0.39 547	0.35 548	0.45 547	0.51 555	0.42 547	0.29 542

MADNet+	0.75 555	0.71 558	3.70 575	0.66 553	0.41 546	0.98 564	0.97 571	0.69 553	0.73 549	0.52 535	0.57 531	0.64 542	0.68 554	0.86 563	1.01 570	0.34 546	0.36 549	0.28 537	0.23 529	0.36 546	0.31 545

ACVNet_2	0.66 551	0.66 556	0.68 547	0.63 552	0.41 546	0.71 550	0.49 550	0.96 563	1.39 568	0.89 558	1.09 562	1.04 555	0.73 555	0.54 546	0.47 545	0.43 551	0.40 550	0.53 553	0.44 549	0.47 548	0.35 549

GCST	0.37 527	0.42 545	0.26 459	1.02 569	0.39 544	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	0.64 562	0.43 551	0.75 559	0.65 562	0.63 556	0.46 555

IMH-64-1	0.65 549	0.61 552	0.68 547	0.71 554	0.51 551	0.59 540	0.49 550	0.91 559	0.85 553	0.74 552	1.02 559	0.81 551	0.78 557	0.79 556	0.49 547	0.42 549	0.46 552	0.71 556	0.47 550	0.52 550	0.39 550

IMH-64	0.65 549	0.61 552	0.68 547	0.71 554	0.51 551	0.59 540	0.49 550	0.91 559	0.85 553	0.74 552	1.02 559	0.81 551	0.78 557	0.79 556	0.49 547	0.42 549	0.46 552	0.71 556	0.47 550	0.52 550	0.39 550

TorneroNet-64	0.76 556	0.72 559	0.74 552	0.78 558	0.58 559	0.91 563	0.56 555	0.84 557	1.29 565	0.66 542	0.90 553	1.40 567	0.75 556	0.85 562	0.67 560	0.49 554	0.46 552	0.72 558	0.59 558	0.67 560	0.53 556

PWCK	0.71 552	0.94 567	0.95 560	0.76 556	0.31 542	0.74 552	0.36 538	0.90 558	0.90 556	0.96 561	0.75 548	0.95 554	0.61 549	0.87 564	0.66 557	0.72 564	0.46 552	0.75 559	0.49 552	0.69 563	0.44 554

SPS-STEREO	0.57 547	0.58 550	0.65 539	0.45 544	0.55 555	0.62 543	0.44 549	0.62 550	0.50 508	0.68 544	0.64 535	0.66 545	0.57 547	0.61 550	0.60 554	0.62 561	0.47 556	0.51 550	0.49 552	0.55 554	0.58 558
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 545	0.61 552	0.70 551	0.57 551	0.43 548	0.65 545	0.37 541	0.60 549	0.87 555	0.50 534	0.66 537	0.64 542	0.47 537	0.49 538	0.43 543	0.47 553	0.48 557	0.52 552	0.41 547	0.52 550	0.40 552

SGM+DAISY	0.56 546	0.57 549	0.65 539	0.40 539	0.54 553	0.66 547	0.49 550	0.56 545	0.45 496	0.66 542	0.69 540	0.67 546	0.56 546	0.63 551	0.56 552	0.59 559	0.48 557	0.50 549	0.50 554	0.52 550	0.58 558

WAO-6	0.81 558	0.80 562	0.62 537	0.86 563	0.63 562	0.76 556	0.58 557	0.98 565	1.54 573	0.90 559	0.96 558	1.07 557	1.03 567	0.70 554	0.66 557	0.72 564	0.49 559	0.90 567	0.71 565	0.68 561	0.58 558

TorneroNet	0.82 559	0.74 560	0.81 557	0.84 561	0.63 562	0.99 565	0.63 558	0.96 563	1.16 562	0.80 555	1.11 564	1.36 566	0.86 561	0.93 567	0.80 565	0.56 556	0.49 559	0.78 564	0.66 563	0.73 566	0.63 566

IMH	0.71 552	0.64 555	0.68 547	0.76 556	0.54 553	0.69 548	0.54 554	0.98 565	1.10 561	0.82 556	1.09 562	0.89 553	0.88 562	0.87 564	0.52 551	0.44 552	0.50 561	0.75 559	0.51 555	0.56 555	0.41 553

anonymity	0.53 544	0.58 550	0.65 539	0.41 541	0.61 561	0.53 536	0.41 543	0.56 545	0.41 473	0.55 538	0.50 517	0.49 530	0.55 545	0.58 549	0.50 550	0.58 558	0.50 561	0.51 550	0.51 555	0.51 549	0.57 557

DPSimNet_ROB	1.11 569	1.23 573	0.78 553	1.13 571	0.88 572	1.10 570	1.13 572	1.16 575	1.23 564	1.43 573	1.02 559	1.41 568	1.10 571	0.90 566	1.60 572	1.46 577	0.51 563	1.21 574	1.03 574	0.90 569	1.01 575

WAO-8	0.91 562	0.81 563	0.65 539	0.94 566	0.69 565	0.90 560	0.67 562	1.07 571	1.83 576	1.06 566	1.45 572	1.30 562	1.07 568	0.84 560	0.78 563	0.74 566	0.53 564	0.86 565	0.75 566	0.69 563	0.62 564

Venus	0.91 562	0.81 563	0.65 539	0.94 566	0.69 565	0.90 560	0.67 562	1.07 571	1.83 576	1.06 566	1.45 572	1.30 562	1.07 568	0.84 560	0.78 563	0.74 566	0.53 564	0.86 565	0.75 566	0.69 563	0.62 564

UNDER WATER	0.97 565	0.97 569	1.42 566	0.99 568	0.70 568	1.12 571	0.84 567	0.80 556	1.08 560	1.01 563	0.90 553	1.55 571	1.22 574	1.03 571	1.00 569	0.78 568	0.53 564	1.02 569	0.87 570	0.80 568	0.74 569

LVE	0.83 560	0.85 565	0.85 558	0.80 559	0.56 556	1.04 569	0.65 561	1.05 568	1.47 571	0.96 561	1.22 570	1.10 558	0.85 560	0.83 559	0.71 562	0.49 554	0.55 567	0.76 562	0.60 560	0.65 558	0.59 563

Dean	0.87 561	0.86 566	0.79 555	0.81 560	0.56 556	0.90 560	0.63 558	1.15 574	1.73 574	1.15 569	1.15 567	1.31 564	0.99 566	0.81 558	0.81 566	0.57 557	0.56 568	0.77 563	0.64 561	0.66 559	0.58 558

UNDER WATER-64	0.95 564	0.94 567	1.43 567	0.87 564	0.56 556	1.18 572	0.87 568	0.77 555	0.94 557	1.04 564	0.85 552	1.58 572	1.21 573	0.94 568	0.96 568	0.87 570	0.57 569	1.03 570	0.88 571	0.78 567	0.73 568

MFMNet_re	0.64 548	0.66 556	0.65 539	0.51 548	0.69 565	0.69 548	0.57 556	0.64 551	0.73 549	0.60 540	0.73 544	0.62 541	0.67 553	0.65 552	0.60 554	0.66 563	0.58 570	0.63 554	0.59 558	0.68 561	0.69 567

WAO-7	0.79 557	0.78 561	0.54 526	0.85 562	0.67 564	0.74 552	0.68 564	1.05 568	1.32 566	0.90 559	1.20 569	1.04 555	0.92 563	0.69 553	0.66 557	0.60 560	0.62 571	0.67 555	0.68 564	0.64 557	0.58 558

notaker	0.97 565	1.11 570	0.98 561	1.13 571	0.81 569	0.73 551	0.68 564	0.93 561	1.16 562	1.18 571	1.18 568	1.41 568	1.16 572	1.08 573	0.69 561	0.81 569	0.64 572	1.17 572	0.79 568	0.98 570	0.80 571

ktn	1.01 567	1.21 572	0.80 556	1.23 573	0.86 571	1.01 567	0.87 568	0.94 562	1.39 568	1.04 564	1.12 565	1.15 559	1.07 568	0.94 568	0.59 553	1.28 576	0.71 573	1.38 576	0.83 569	1.02 572	0.75 570

HanzoNet	1.29 570	1.26 574	1.19 564	1.12 570	0.85 570	1.02 568	0.83 566	1.03 567	1.48 572	1.64 574	1.61 574	2.50 577	1.72 575	1.61 575	1.61 573	1.26 575	0.80 574	1.31 575	1.01 573	1.02 572	0.86 572

KSHMR	1.09 568	1.17 571	0.88 559	1.25 574	1.00 573	0.99 565	0.96 570	1.13 573	1.37 567	1.16 570	1.29 571	1.41 568	0.96 565	1.01 570	0.92 567	1.03 573	1.08 575	1.20 573	1.03 574	1.01 571	0.97 573

ASD4	3.54 574	3.38 579	2.05 569	1.72 575	2.51 578	9.03 581	17.71 582	2.25 577	5.51 580	2.46 577	2.81 578	2.03 574	3.36 577	2.73 577	5.06 578	1.22 574	1.34 576	1.13 571	1.33 576	1.68 575	1.49 577

JetRed	1.62 571	1.46 575	2.98 570	0.92 565	1.21 574	4.99 577	1.53 576	1.27 576	1.39 568	1.83 575	1.74 575	1.60 573	0.95 564	1.41 574	2.45 577	0.90 572	1.60 577	0.93 568	0.90 572	1.35 574	0.99 574

MADNet++	1.95 572	1.75 576	1.59 568	1.82 576	1.69 576	2.33 575	1.40 575	2.35 578	2.09 578	2.57 578	2.36 577	2.24 576	2.17 576	2.28 576	2.34 575	1.87 578	1.66 578	1.54 577	1.34 577	1.92 576	1.77 578

PML	8.91 584	9.34 589	6.13 577	5.35 581	6.41 582	14.99 585	23.38 589	5.27 579	6.83 581	18.04 591	28.19 596	7.67 583	6.83 580	7.85 584	5.75 579	5.35 585	1.83 579	5.95 589	1.93 579	8.64 587	2.52 580

xxxxx1	7.79 578	5.02 582	7.31 579	3.12 578	3.85 579	16.35 586	22.88 584	5.86 583	8.69 582	7.97 583	8.54 580	9.12 585	8.27 582	10.18 585	10.92 582	2.42 580	2.45 580	3.56 583	12.37 587	3.77 579	3.06 581

tt_ll	7.79 578	5.02 582	7.31 579	3.12 578	3.85 579	16.35 586	22.88 584	5.86 583	8.69 582	7.97 583	8.54 580	9.12 585	8.27 582	10.18 585	10.92 582	2.42 580	2.45 580	3.56 583	12.37 587	3.77 579	3.06 581

ff	7.79 578	5.02 582	7.31 579	3.12 578	3.85 579	16.35 586	22.88 584	5.86 583	8.69 582	7.97 583	8.54 580	9.12 585	8.27 582	10.18 585	10.92 582	2.42 580	2.45 580	3.56 583	12.37 587	3.77 579	3.06 581

LRCNet_RVC	10.62 586	13.42 590	7.30 578	18.92 590	2.07 577	0.33 509	0.30 527	5.59 582	0.48 499	13.03 589	17.94 589	8.87 584	5.65 579	4.79 580	1.89 574	23.51 595	2.73 583	27.55 596	25.71 596	16.07 593	16.33 594

USTest	6.22 577	2.73 578	3.00 571	6.57 584	7.29 583	14.37 584	21.57 583	7.00 586	9.56 585	5.34 582	6.10 579	5.72 581	7.64 581	6.41 583	6.96 581	1.97 579	3.42 584	1.64 578	2.15 581	2.66 577	2.36 579

DPSMNet_ROB	8.06 582	4.48 580	8.63 585	5.37 583	10.74 586	8.32 579	22.98 588	5.46 580	13.36 588	5.12 580	9.92 583	5.08 579	10.40 585	5.53 582	12.58 585	3.80 584	8.00 585	3.50 581	7.02 584	3.83 582	7.14 586

DGTPSM_ROB	8.06 582	4.48 580	8.63 585	5.35 581	10.72 585	8.32 579	22.97 587	5.46 580	13.35 587	5.12 580	9.92 583	5.08 579	10.40 585	5.52 581	12.58 585	3.79 583	8.00 585	3.50 581	7.02 584	3.83 582	7.14 586

Anonymous_1	10.96 587	7.92 586	7.46 582	10.33 585	10.06 584	18.65 590	26.34 590	11.06 588	13.44 589	9.40 586	10.05 585	9.67 588	11.23 587	10.73 588	12.72 587	6.42 587	8.38 587	5.77 586	10.61 586	12.12 588	6.77 585

DPSM_ROB	11.15 588	8.58 587	8.00 583	10.88 586	11.58 587	19.10 591	26.71 591	12.05 589	14.07 590	10.36 587	10.84 586	10.33 589	11.86 588	11.70 589	13.54 588	6.99 588	8.79 588	5.89 587	6.95 582	7.29 585	7.42 588

DPSM	11.15 588	8.58 587	8.00 583	10.88 586	11.58 587	19.10 591	26.71 591	12.05 589	14.07 590	10.36 587	10.84 586	10.33 589	11.86 588	11.70 589	13.54 588	6.99 588	8.79 588	5.89 587	6.95 582	7.29 585	7.42 588

tt	4.67 576	0.06 57	3.55 574	2.02 577	1.55 575	10.25 582	16.71 581	8.91 587	5.03 579	1.31 572	0.94 556	4.71 578	4.76 578	3.33 578	5.87 580	6.06 586	10.30 590	1.88 580	2.11 580	2.75 578	1.21 576

HaxPig	15.71 590	18.52 595	19.18 591	16.89 589	15.89 591	7.73 578	7.60 578	13.31 591	10.82 586	15.42 590	14.91 588	15.98 591	14.92 590	15.58 591	15.98 590	18.95 594	16.73 591	19.46 594	18.08 594	19.26 594	19.05 595

LSM0	22.87 595	17.28 591	18.96 590	22.19 595	29.04 597	38.42 596	53.71 593	24.28 596	28.31 594	20.78 595	21.00 591	21.43 596	24.16 595	23.50 595	27.39 595	14.09 593	17.38 592	11.84 593	14.04 592	14.73 592	14.89 590

Selective-RAFT-Error	22.47 594	17.37 594	16.09 588	22.06 593	23.34 595	38.39 594	53.83 596	24.29 597	28.47 597	20.74 594	21.83 594	20.81 594	23.90 593	23.54 596	27.53 596	14.08 592	17.69 593	11.82 591	14.00 590	14.69 591	15.00 593

CasAABBNet	22.42 592	17.33 592	16.01 587	22.01 592	23.28 594	38.32 593	53.80 595	24.14 594	28.41 595	20.60 593	21.77 592	20.89 595	23.91 594	23.43 593	27.36 594	14.07 591	17.69 593	11.83 592	14.01 591	14.67 590	14.95 592

FlowAnything	22.44 593	17.35 593	16.14 589	22.07 594	23.23 593	38.39 594	53.77 594	24.25 595	28.44 596	20.96 596	21.82 593	20.70 593	23.84 592	23.49 594	27.14 593	14.04 590	17.79 595	11.75 590	14.15 593	14.65 589	14.89 590

MEDIAN_ROB	20.38 591	24.04 596	23.31 593	21.23 591	21.71 592	10.40 583	7.92 579	17.64 592	15.50 592	20.12 592	19.70 590	20.34 592	20.32 591	21.19 592	21.13 591	23.81 596	21.81 596	24.98 595	23.76 595	24.71 595	23.93 596

AVERAGE_ROB	24.90 596	29.20 597	28.14 594	24.89 596	24.64 596	17.75 589	11.12 580	21.45 593	19.93 593	25.12 597	24.46 595	25.12 597	25.46 596	24.69 597	22.83 592	29.76 597	27.13 597	28.97 597	27.95 597	29.91 596	29.47 597

test_example2	98.32 597	94.13 598	45.89 595	96.35 597	109.85 598	88.61 597	95.45 597	25.75 598	94.37 598	130.00 599	126.06 598	58.17 598	74.63 597	88.51 598	79.96 597	150.23 598	221.02 598	77.62 598	99.10 598	113.75 598	96.94 598

ccccc	245.47 598	285.66 599	306.18 598	368.85 599	370.60 599	123.16 598	145.33 598	115.05 599	110.08 599	126.68 598	110.87 597	122.83 599	165.88 598	252.94 599	276.56 598	384.56 599	353.86 599	254.69 599	223.00 599	425.87 599	386.83 599

Low-res two-view benchmark