Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.46 1	0.41 12	1.09 26	0.65 23	0.34 9	0.29 1	0.23 2	0.67 1	0.50 1	0.53 8	0.92 56	0.65 60	0.53 26	0.54 1	0.50 32	0.28 152	0.24 260	0.25 84	0.21 102	0.23 45	0.22 62

FoundationStereo	0.50 2	0.39 4	1.11 37	0.79 82	0.42 59	0.70 4	0.36 22	0.76 2	0.80 20	0.62 27	0.38 5	0.73 84	0.77 96	0.69 2	0.36 2	0.26 100	0.17 42	0.23 31	0.16 13	0.18 1	0.20 20

DEFOM-Stereo	0.70 18	0.46 30	1.13 45	0.72 54	0.48 105	3.40 232	0.44 50	0.90 3	0.77 12	0.86 99	0.58 14	0.45 31	0.43 11	1.76 195	0.43 12	0.24 64	0.18 70	0.22 17	0.16 13	0.21 27	0.20 20

AdaDepth	0.76 36	0.45 23	1.41 85	0.70 40	1.27 410	3.12 190	0.43 46	1.02 4	0.94 41	0.63 30	0.91 54	0.43 23	0.58 36	1.41 127	0.48 22	0.18 15	0.21 170	0.23 31	0.19 71	0.25 64	0.26 122

SGD-Stereo	0.65 11	0.41 12	1.06 9	0.85 128	0.31 4	2.44 122	0.46 57	1.09 5	0.69 5	0.84 96	0.52 11	0.55 42	0.53 26	1.49 145	0.46 19	0.31 233	0.14 11	0.25 84	0.18 50	0.23 45	0.20 20

UniTT-Stereo	0.82 64	0.47 42	2.63 209	0.96 200	1.19 387	0.78 5	0.39 26	1.12 6	1.54 168	1.19 141	1.26 125	0.51 37	0.64 54	1.13 58	1.03 213	0.30 214	0.20 138	0.24 61	0.21 102	0.40 290	0.25 98

S2M2	0.64 9	0.55 102	1.07 11	0.89 149	0.54 138	1.08 11	0.20 1	1.16 7	1.37 84	0.59 20	0.81 40	0.86 114	0.47 16	0.70 3	0.65 68	0.31 233	0.33 368	0.27 141	0.27 233	0.36 260	0.31 205

IGEV-Stereo+	0.94 91	0.47 42	1.19 53	0.86 133	2.02 526	1.40 45	0.39 26	1.17 8	0.88 30	0.61 25	0.44 8	0.47 33	0.79 108	2.14 239	0.42 8	0.27 115	0.19 100	0.22 17	0.17 29	2.26 537	2.41 542

LGtest1	0.55 3	0.41 12	1.14 47	0.70 40	0.40 46	0.99 9	0.26 4	1.32 9	0.93 37	0.53 8	0.60 15	0.44 28	0.49 21	1.02 38	0.45 17	0.27 115	0.19 100	0.23 31	0.16 13	0.21 27	0.23 73

GREAT-IGEV	0.74 27	0.54 96	1.86 125	1.10 284	0.44 71	2.44 122	0.34 17	1.37 10	1.51 143	0.48 2	0.86 46	0.51 37	0.60 44	1.07 46	0.45 17	0.22 38	0.17 42	0.21 12	0.17 29	0.23 45	0.25 98

FlowAnything_test	0.75 28	0.60 156	1.18 52	0.82 95	0.58 170	2.29 110	0.66 145	1.38 11	0.80 20	1.03 127	0.76 28	0.63 54	0.49 21	0.84 12	0.91 180	0.31 233	0.27 308	0.40 378	0.48 454	0.31 166	0.30 195

AIO_test	0.76 36	0.47 42	1.31 72	0.81 85	0.70 227	1.36 41	0.88 290	1.40 12	1.45 102	0.55 10	0.95 64	1.81 266	0.58 36	1.16 67	0.46 19	0.27 115	0.17 42	0.24 61	0.19 71	0.24 50	0.21 47

999	0.97 104	0.48 51	1.24 61	1.03 250	0.64 191	3.25 209	0.92 321	1.40 12	1.39 86	0.71 52	1.68 240	0.70 71	0.66 63	3.03 299	0.89 169	0.23 50	0.19 100	0.25 84	0.21 102	0.25 64	0.29 167

Monster-pub-mixall	0.64 9	0.42 15	1.00 2	0.83 106	0.48 105	1.39 44	0.32 11	1.45 14	0.82 25	0.88 102	0.85 45	0.39 12	0.36 4	1.99 223	0.47 21	0.20 26	0.16 28	0.17 1	0.15 4	0.18 1	0.21 47

MGS-Stereo	0.80 53	0.56 113	1.53 97	0.93 186	0.39 42	1.26 28	0.73 175	1.45 14	1.30 76	1.01 121	2.26 407	0.80 98	0.56 32	1.16 67	0.65 68	0.27 115	0.23 226	0.26 113	0.22 135	0.27 93	0.25 98

GLC_STEREO	0.76 36	0.52 73	1.12 40	0.83 106	0.33 8	1.86 75	0.82 247	1.46 16	1.38 85	0.95 115	1.04 77	0.68 67	0.72 76	0.97 31	0.80 131	0.23 50	0.25 284	0.32 253	0.25 187	0.32 193	0.30 195

TANstereo	1.01 117	0.55 102	1.73 113	0.76 74	0.36 14	4.04 384	0.38 24	1.48 17	1.62 214	2.03 299	2.10 377	0.84 106	0.93 148	0.98 33	0.62 55	0.28 152	0.36 391	0.23 31	0.20 88	0.25 64	0.46 361

SMoEStereo_RVC	0.80 53	0.53 85	1.12 40	0.92 172	0.44 71	2.41 120	0.79 224	1.49 18	1.16 54	0.70 48	1.12 94	0.64 56	0.64 54	1.69 186	0.87 162	0.22 38	0.16 28	0.31 233	0.22 135	0.26 81	0.25 98

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 129	3.30 528	2.61 205	0.82 95	0.38 39	1.27 29	0.62 128	1.51 19	1.29 74	0.91 106	0.92 56	0.65 60	0.57 33	1.08 47	0.59 49	1.55 537	0.15 22	0.32 253	0.28 262	1.10 508	1.98 535

CASnet	0.78 48	0.51 67	1.29 71	0.81 85	0.29 1	1.28 34	0.74 187	1.51 19	1.89 278	1.64 192	1.09 88	0.65 60	0.64 54	0.91 22	0.76 119	0.29 174	0.17 42	0.41 390	0.31 324	0.32 193	0.19 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.94 91	1.30 449	1.31 72	0.84 116	1.63 485	2.02 87	0.59 108	1.51 19	1.36 83	0.81 86	1.33 142	0.84 106	0.88 133	1.36 117	0.73 107	0.21 30	0.17 42	0.20 3	0.14 2	0.20 17	1.45 521

water-stereo	0.78 48	0.45 23	1.94 133	0.79 82	0.48 105	2.36 115	0.47 62	1.53 22	1.09 52	0.88 102	1.04 77	0.82 102	0.75 87	0.72 4	0.78 125	0.22 38	0.23 226	0.25 84	0.23 150	0.24 50	0.29 167

WCG-NET（raft）	0.95 98	0.55 102	1.20 57	0.84 116	0.31 4	1.44 48	1.01 353	1.55 23	2.37 384	1.64 192	1.42 167	2.38 337	1.01 167	1.29 103	0.76 119	0.22 38	0.19 100	0.22 17	0.20 88	0.25 64	0.21 47

DilatedVolume-Stereo	0.81 61	0.60 156	1.51 96	1.01 233	0.59 173	1.34 39	0.51 71	1.56 24	1.08 51	1.26 145	1.24 117	0.77 91	0.87 131	1.79 201	0.72 104	0.23 50	0.24 260	0.22 17	0.21 102	0.25 64	0.23 73

Occ-G	0.86 71	0.52 73	1.39 82	0.82 95	0.66 206	1.37 42	0.79 224	1.58 25	1.31 77	1.56 178	0.87 47	2.18 317	0.89 137	0.97 31	0.88 166	0.26 100	0.19 100	0.26 113	0.19 71	0.25 64	0.24 88

MLG-Stereo_test1	0.80 53	0.39 4	1.02 3	0.65 23	1.20 393	3.14 192	0.29 7	1.59 26	3.05 489	0.50 4	0.24 1	0.67 65	0.43 11	1.33 111	0.40 6	0.21 30	0.18 70	0.23 31	0.15 4	0.19 5	0.20 20

mms	0.77 43	0.68 243	1.17 51	0.83 106	0.71 229	1.41 46	0.67 147	1.61 27	1.12 53	0.77 77	1.37 155	0.63 54	0.54 29	1.75 194	0.63 58	0.24 64	0.19 100	0.26 113	0.21 102	0.31 166	0.34 244

ff7	0.98 106	0.69 246	2.05 146	0.84 116	0.52 128	4.55 492	0.86 267	1.62 28	1.24 63	0.75 62	1.03 72	0.70 71	0.77 96	1.84 207	0.68 81	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.21 102	0.31 166	0.27 138

IGEVStereo-DCA	0.86 71	0.65 214	2.05 146	0.90 158	0.46 87	1.57 59	0.86 267	1.62 28	1.24 63	0.65 38	0.77 31	0.74 88	0.72 76	2.59 279	0.86 156	0.28 152	0.21 170	0.28 170	0.21 102	0.29 124	0.27 138

ffff	0.98 106	0.69 246	2.05 146	0.84 116	0.52 128	4.55 492	0.86 267	1.62 28	1.24 63	0.75 62	1.03 72	0.70 71	0.77 96	1.84 207	0.68 81	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.21 102	0.31 166	0.27 138

11t	0.98 106	0.69 246	2.05 146	0.84 116	0.52 128	4.55 492	0.86 267	1.62 28	1.24 63	0.75 62	1.03 72	0.70 71	0.77 96	1.84 207	0.68 81	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.21 102	0.31 166	0.27 138

ccc-4	0.98 106	0.69 246	2.05 146	0.84 116	0.52 128	4.55 492	0.86 267	1.62 28	1.24 63	0.75 62	1.03 72	0.70 71	0.77 96	1.84 207	0.68 81	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.21 102	0.31 166	0.27 138

ours_stereo	0.76 36	0.64 204	1.40 84	0.86 133	0.61 180	1.12 13	0.57 95	1.63 33	1.20 59	0.72 54	1.43 169	0.70 71	0.62 49	1.56 155	0.58 48	0.25 85	0.18 70	0.26 113	0.21 102	0.29 124	0.31 205

CREStereo++_RVC	1.02 121	0.49 58	1.54 100	0.83 106	0.55 145	4.01 378	0.31 8	1.63 33	1.99 291	1.63 189	2.13 386	0.84 106	0.65 57	0.88 17	0.70 96	0.27 115	0.15 22	0.23 31	1.22 536	0.24 50	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
asd	0.70 18	0.45 23	1.10 30	0.67 36	0.90 305	2.88 156	0.43 46	1.64 35	0.79 18	0.68 45	0.88 48	0.43 23	0.74 84	0.85 13	0.49 26	0.19 20	0.13 1	0.24 61	0.17 29	0.22 39	0.20 20

RAFT-345	2.46 379	0.55 102	19.69 482	1.02 243	0.49 113	4.43 470	0.78 217	1.64 35	2.34 373	2.09 313	3.12 493	1.96 290	1.31 245	6.65 377	1.43 296	0.36 314	0.23 226	0.32 253	0.25 187	0.28 110	0.25 98

MM-Stereo_test2	1.79 255	0.53 85	20.16 501	1.43 434	0.47 97	2.57 137	0.73 175	1.67 37	1.47 115	0.94 111	0.96 66	0.84 106	0.79 108	1.16 67	0.68 81	0.24 64	0.17 42	0.25 84	0.22 135	0.30 147	0.22 62

rvit_stereo_0083	0.86 71	0.67 235	1.42 86	0.87 139	0.65 199	1.23 21	0.64 133	1.67 37	2.28 359	0.79 82	0.93 59	0.93 131	1.07 189	1.46 140	0.75 115	0.32 254	0.36 391	0.30 211	0.26 207	0.33 211	0.28 157

MLG-Stereo_test3	0.60 4	0.37 2	1.12 40	0.59 3	0.57 161	2.19 103	0.31 8	1.68 39	0.56 2	0.49 3	0.51 10	0.56 44	0.33 1	0.96 30	0.54 43	0.21 30	0.17 42	0.23 31	0.16 13	0.20 17	0.21 47

MLG-Stereo_test2	0.76 36	0.40 7	1.07 11	0.64 16	0.82 271	3.49 252	0.23 2	1.69 40	2.14 330	0.62 27	0.32 3	0.67 65	0.33 1	1.14 60	0.37 3	0.23 50	0.19 100	0.23 31	0.16 13	0.19 5	0.20 20

RAFT-RH_RVC	2.63 407	0.55 102	19.97 492	1.26 362	0.47 97	4.46 472	0.57 95	1.71 41	1.64 218	3.06 494	5.51 527	2.03 301	1.28 238	6.70 379	1.52 322	0.42 384	0.22 199	0.37 352	0.34 352	0.28 110	0.29 167

WCG-NET	0.88 77	0.49 58	1.26 63	0.90 158	0.37 28	1.48 52	1.07 368	1.73 42	2.30 363	1.63 189	1.49 186	0.92 130	0.97 156	0.95 26	0.76 119	0.22 38	0.16 28	0.23 31	0.20 88	0.25 64	0.21 47

XX-TBD	1.03 122	0.95 378	1.94 133	1.30 383	0.43 65	3.97 372	0.33 13	1.74 43	1.73 244	1.59 180	2.02 357	0.69 70	0.60 44	1.16 67	0.66 73	0.30 214	0.25 284	0.23 31	0.15 4	0.31 166	0.22 62

ProNet	0.82 64	0.71 268	1.50 94	0.86 133	0.45 78	1.78 69	0.83 252	1.75 44	1.28 73	0.66 40	1.13 96	0.78 92	0.76 94	1.66 180	0.71 99	0.24 64	0.20 138	0.25 84	0.23 150	0.29 124	0.25 98

IGEV	0.70 18	0.36 1	1.07 11	0.71 46	1.31 416	2.82 149	0.41 37	1.76 45	0.98 44	0.73 55	0.71 21	0.35 2	0.42 10	0.90 20	0.42 8	0.18 15	0.18 70	0.22 17	0.18 50	0.18 1	0.20 20

anonymousdsp	0.95 98	0.69 246	1.27 68	0.83 106	0.52 128	4.54 489	0.84 255	1.76 45	1.24 63	0.76 72	1.06 84	0.78 92	0.77 96	1.67 184	0.69 90	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.21 102	0.31 166	0.26 122

IGEV-Stereo	0.95 98	0.69 246	1.27 68	0.84 116	0.52 128	4.54 489	0.84 255	1.76 45	1.24 63	0.75 62	1.06 84	0.79 96	0.77 96	1.68 185	0.69 90	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.21 102	0.31 166	0.26 122
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 86	0.73 283	1.42 86	0.92 172	1.08 359	2.97 174	0.53 81	1.77 48	1.39 86	1.16 139	1.54 199	0.58 45	0.65 57	1.03 39	0.84 146	0.25 85	0.23 226	0.30 211	0.24 175	0.43 343	0.29 167

CAS	1.26 176	0.40 7	1.46 89	2.97 545	1.61 482	4.13 406	0.73 175	1.78 49	1.49 131	0.83 94	1.10 91	0.59 48	0.53 26	1.26 93	0.80 131	2.99 548	0.13 1	0.21 12	0.13 1	0.31 166	1.72 528

UDGNet	1.40 199	1.52 477	2.22 171	1.38 424	0.62 186	4.39 460	0.68 153	1.80 50	2.18 338	1.34 150	1.18 102	0.99 137	1.00 165	2.16 241	1.19 243	1.09 517	0.34 380	1.30 534	0.98 523	1.10 508	0.58 422

RAStereo	0.75 28	0.52 73	2.86 223	0.58 2	0.62 186	1.19 19	0.32 11	1.81 51	0.99 45	0.75 62	1.05 82	0.64 56	0.47 16	0.80 8	0.94 194	0.22 38	0.20 138	0.27 141	0.21 102	0.34 229	0.22 62

depthmonostereo	0.94 91	0.71 268	2.39 190	0.85 128	0.54 138	2.21 105	0.53 81	1.83 52	1.17 56	0.95 115	1.09 88	0.99 137	0.97 156	2.37 257	0.68 81	0.23 50	0.27 308	0.22 17	0.20 88	0.25 64	0.26 122

LG-Stereo_L2	0.63 8	0.46 30	1.15 49	0.70 40	0.43 65	2.32 112	0.28 5	1.86 53	0.68 4	0.56 11	0.42 7	0.37 6	0.45 14	1.36 117	0.40 6	0.23 50	0.18 70	0.22 17	0.18 50	0.21 27	0.20 20

PMTNet	0.99 112	0.48 51	1.73 113	0.62 9	0.56 149	4.20 436	0.43 46	1.88 54	1.58 191	1.00 120	1.05 82	0.78 92	0.98 162	1.50 146	0.85 149	1.21 523	0.20 138	0.23 31	0.15 4	0.22 39	0.19 5

MLG-Stereo	0.77 43	0.39 4	1.04 4	0.64 16	0.41 53	3.01 177	0.31 8	1.89 55	2.92 475	0.47 1	0.29 2	0.66 64	0.47 16	1.35 115	0.39 4	0.20 26	0.18 70	0.24 61	0.16 13	0.19 5	0.20 20

GCAP-BAT	1.21 155	0.74 291	3.23 236	0.95 194	0.70 227	3.86 337	0.93 323	1.89 55	1.48 123	1.85 230	1.96 342	1.68 232	0.79 108	1.78 197	0.81 137	0.29 174	0.20 138	0.24 61	0.20 88	0.26 81	0.35 258

GMStereo	1.01 117	1.00 390	2.86 223	0.83 106	0.45 78	1.47 51	0.57 95	1.89 55	2.11 325	1.52 173	1.24 117	0.87 116	0.74 84	1.58 158	0.94 194	0.40 358	0.21 170	0.30 211	0.30 308	0.47 374	0.36 264
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tt45	0.96 103	0.48 51	1.19 53	0.89 149	0.66 206	3.91 345	0.76 200	1.90 58	1.26 71	0.70 48	1.30 136	0.71 78	0.63 52	2.59 279	0.74 112	0.22 38	0.17 42	0.28 170	0.23 150	0.27 93	0.27 138

fffy	0.80 53	0.59 144	1.56 103	1.00 227	0.47 97	1.27 29	0.76 200	1.90 58	1.02 46	0.75 62	1.35 150	0.83 104	0.72 76	1.70 188	0.62 55	0.23 50	0.19 100	0.27 141	0.21 102	0.28 110	0.32 216

U	12.82 570	0.38 3	1.99 139	0.66 31	58.94 590	63.38 594	0.34 17	1.91 60	0.94 41	0.59 20	0.80 36	0.46 32	0.57 33	0.83 11	0.44 15	0.29 174	0.17 42	63.35 593	59.81 592	0.29 124	0.20 20

Replicate-Monster	0.79 51	1.36 460	2.08 158	0.70 40	0.52 128	2.05 93	0.34 17	1.92 61	0.82 25	1.03 127	0.60 15	0.48 36	0.52 25	1.28 98	0.39 4	0.19 20	0.14 11	0.19 2	0.16 13	0.22 39	0.78 473

IGEV-RUCA	0.90 83	0.53 85	1.05 6	0.81 85	0.74 241	3.89 342	0.80 234	1.92 61	1.41 93	0.96 118	0.71 21	0.70 71	0.73 80	1.30 107	0.68 81	0.29 174	0.20 138	0.25 84	0.19 71	0.43 343	0.34 244

rvit_stereo_0081_aga	0.81 61	0.75 303	1.84 124	0.72 54	0.73 236	1.21 20	0.63 130	1.92 61	1.39 86	0.87 101	0.80 36	0.79 96	0.69 69	1.27 97	0.69 90	0.35 302	0.29 330	0.26 113	0.25 187	0.40 290	0.27 138

dd	1.26 176	1.15 421	2.47 195	0.92 172	0.49 113	4.35 455	0.75 197	1.92 61	2.11 325	1.44 166	1.24 117	1.19 168	1.05 180	1.78 197	1.70 354	0.57 466	0.34 380	0.35 325	0.33 343	0.60 421	0.46 361

LG-Stereo_L1	0.61 5	0.47 42	1.10 30	0.73 57	0.49 113	1.72 66	0.33 13	1.95 65	0.65 3	0.56 11	0.40 6	0.40 13	0.43 11	1.40 122	0.42 8	0.23 50	0.19 100	0.23 31	0.18 50	0.21 27	0.19 5

HUF	1.15 140	0.64 204	8.62 315	0.90 158	0.35 12	1.35 40	0.78 217	1.97 66	1.50 136	0.63 30	1.52 190	0.83 104	0.66 63	1.28 98	0.63 58	0.29 174	0.23 226	0.26 113	0.17 29	0.23 45	0.25 98

ASMatch	2.62 406	0.60 156	20.65 526	1.37 422	0.64 191	4.39 460	0.78 217	1.97 66	1.58 191	1.70 205	3.89 514	1.94 283	3.79 498	5.46 347	1.64 347	0.31 233	0.24 260	0.34 306	0.28 262	0.33 211	0.50 385

dad	1.65 234	1.19 429	3.04 230	0.98 213	0.56 149	4.22 437	0.84 255	1.99 68	2.48 409	2.14 330	1.68 240	1.62 226	1.13 204	3.85 317	2.04 399	1.03 516	0.40 424	2.04 541	0.48 454	0.75 473	0.53 400

CES	1.01 117	0.55 102	1.74 116	0.92 172	2.15 530	2.15 99	0.50 67	2.01 69	1.45 102	0.76 72	1.02 69	0.61 50	0.47 16	1.29 103	0.79 130	0.22 38	0.17 42	0.24 61	0.14 2	0.63 432	2.29 539

AEACV	0.79 51	0.54 96	1.35 79	0.97 207	0.63 189	1.13 14	0.92 321	2.02 70	0.91 34	0.76 72	0.79 35	0.80 98	1.61 326	1.28 98	0.61 53	0.22 38	0.18 70	0.26 113	0.23 150	0.27 93	0.23 73

rvit_stereo_0081	0.80 53	0.63 192	1.19 53	0.91 166	0.64 191	1.27 29	0.61 115	2.05 71	1.71 238	0.82 88	0.73 24	0.85 110	0.75 87	1.30 107	0.80 131	0.31 233	0.26 297	0.27 141	0.25 187	0.38 275	0.27 138

rvit_stereo_0082	0.80 53	0.63 192	1.19 53	0.91 166	0.64 191	1.27 29	0.61 115	2.05 71	1.71 238	0.82 88	0.73 24	0.85 110	0.75 87	1.30 107	0.80 131	0.31 233	0.26 297	0.27 141	0.25 187	0.38 275	0.27 138

MC-Stereo	1.06 125	0.48 51	1.55 101	1.15 316	0.41 53	4.56 497	0.61 115	2.06 73	1.46 110	1.90 247	1.61 221	0.89 121	1.12 202	1.35 115	0.73 107	0.25 85	0.18 70	0.26 113	0.22 135	0.25 64	0.24 88

sCroCo_RVC	1.06 125	0.82 336	5.05 276	1.02 243	1.05 350	0.98 8	0.61 115	2.06 73	1.29 74	0.69 47	1.26 125	0.82 102	1.10 198	1.20 81	0.90 173	0.42 384	0.40 424	0.33 288	0.30 308	0.46 370	0.38 293

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 80	0.47 42	2.08 158	0.76 74	0.73 236	3.91 345	0.41 37	2.07 75	1.07 50	0.77 77	0.89 51	0.64 56	0.86 127	0.95 26	0.77 124	0.26 100	0.18 70	0.26 113	0.19 71	0.32 193	0.32 216

MyStereo07	1.01 117	0.80 325	1.26 63	1.00 227	1.04 348	3.95 362	0.95 333	2.07 75	1.42 95	0.75 62	1.22 112	0.68 67	0.91 142	1.63 175	0.67 78	0.24 64	0.24 260	0.34 306	0.26 207	0.41 314	0.37 278

fffft	0.76 36	0.47 42	1.28 70	0.82 95	0.54 138	1.51 55	0.80 234	2.09 77	1.18 57	0.63 30	0.84 42	0.59 48	0.55 30	1.80 202	0.85 149	0.19 20	0.18 70	0.27 141	0.20 88	0.26 81	0.24 88
1: 1. 1
RSM++	0.77 43	0.51 67	1.08 19	0.95 194	0.42 59	1.52 57	0.71 167	2.11 78	1.40 90	0.80 84	1.23 116	0.90 123	0.59 41	1.14 60	0.69 90	0.24 64	0.19 100	0.25 84	0.21 102	0.28 110	0.20 20

AIO_rvc	0.78 48	0.55 102	1.25 62	0.75 60	0.65 199	1.46 50	0.99 349	2.13 79	1.52 152	0.57 14	1.15 98	1.09 149	0.55 30	1.15 65	0.53 41	0.24 64	0.17 42	0.24 61	0.17 29	0.25 64	0.21 47

MaDis-Stereo	0.82 64	0.66 225	1.53 97	0.65 23	1.87 516	1.24 25	0.36 22	2.13 79	1.27 72	0.67 43	0.75 27	0.88 119	0.70 71	1.15 65	1.07 219	0.29 174	0.23 226	0.26 113	0.20 88	0.31 166	0.22 62

DCRE	1.44 203	0.74 291	3.50 249	1.13 302	0.72 231	1.78 69	0.67 147	2.14 81	1.56 182	1.99 276	8.09 539	1.73 243	1.07 189	1.24 87	0.83 143	0.23 50	0.25 284	0.26 113	0.26 207	0.28 110	0.30 195

test_4	1.30 187	0.50 61	6.16 288	0.84 116	0.45 78	1.61 61	1.12 383	2.14 81	1.42 95	1.52 173	2.31 427	1.84 273	0.79 108	2.52 272	1.19 243	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.29 290	0.29 124	0.25 98

4.5_new	0.67 12	0.46 30	1.11 37	0.63 12	0.78 254	1.97 84	0.51 71	2.18 83	0.78 15	0.73 55	0.90 52	0.42 21	0.49 21	0.81 9	0.49 26	0.21 30	0.14 11	0.26 113	0.19 71	0.22 39	0.20 20

4.5w-stereo	0.67 12	0.46 30	1.11 37	0.63 12	0.78 254	1.97 84	0.51 71	2.18 83	0.77 12	0.73 55	0.90 52	0.42 21	0.49 21	0.81 9	0.49 26	0.21 30	0.14 11	0.26 113	0.19 71	0.22 39	0.20 20

LoS	0.94 91	0.52 73	1.88 127	0.86 133	0.36 14	4.15 410	0.51 71	2.18 83	1.45 102	0.97 119	0.88 48	0.62 52	0.79 108	1.59 163	0.86 156	0.26 100	0.19 100	0.24 61	0.16 13	0.21 27	0.20 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
trnet	0.91 85	0.48 51	1.46 89	0.62 9	0.31 4	4.40 464	0.41 37	2.20 86	1.53 159	0.94 111	1.14 97	0.88 119	0.89 137	1.09 49	0.71 99	0.27 115	0.19 100	0.22 17	0.15 4	0.21 27	0.19 5

GCAP-Stereo	0.93 88	0.68 243	1.35 79	0.85 128	0.41 53	3.61 284	0.52 80	2.20 86	1.50 136	1.11 136	1.04 77	1.17 160	0.84 122	1.11 52	0.71 99	0.25 85	0.20 138	0.27 141	0.18 50	0.28 110	0.23 73

LG-G_1	0.70 18	0.40 7	1.12 40	0.71 46	0.30 2	2.80 147	0.40 31	2.21 88	0.78 15	0.59 20	0.55 12	0.51 37	0.58 36	1.24 87	0.49 26	0.24 64	0.18 70	0.23 31	0.15 4	0.21 27	0.21 47

LG-G	0.70 18	0.40 7	1.12 40	0.71 46	0.30 2	2.80 147	0.40 31	2.21 88	0.78 15	0.59 20	0.55 12	0.51 37	0.58 36	1.24 87	0.49 26	0.24 64	0.18 70	0.23 31	0.15 4	0.21 27	0.21 47

CREStereo	0.92 86	0.53 85	1.45 88	0.61 6	0.34 9	4.42 468	0.40 31	2.21 88	1.54 168	0.94 111	1.12 94	0.87 116	0.87 131	1.12 55	0.72 104	0.28 152	0.19 100	0.22 17	0.15 4	0.22 39	0.19 5
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
SST-Stereo	1.76 251	0.58 136	3.10 231	1.44 437	0.46 87	4.71 525	0.76 200	2.22 91	2.79 455	2.07 312	2.18 394	2.43 346	3.22 480	6.66 378	0.84 146	0.42 384	0.19 100	0.30 211	0.27 233	0.35 247	0.26 122

4w-stereo	0.67 12	0.49 58	1.07 11	0.63 12	0.75 243	1.63 64	0.44 50	2.23 92	0.77 12	0.56 11	0.92 56	0.40 13	0.82 117	1.08 47	0.53 41	0.18 15	0.13 1	0.25 84	0.18 50	0.19 5	0.20 20

RAFT_R40	1.70 242	0.59 144	2.99 227	1.46 443	0.46 87	4.74 529	0.98 348	2.23 92	1.56 182	2.02 295	2.35 435	2.71 378	2.56 447	6.71 382	0.90 173	0.40 358	0.19 100	0.30 211	0.27 233	0.33 211	0.26 122

rvit_stereo_0075_2	1.18 145	0.74 291	2.66 212	0.90 158	1.27 410	2.51 128	0.69 159	2.25 94	2.06 309	1.40 161	1.86 319	1.46 207	0.84 122	1.42 129	0.94 194	0.46 413	0.40 424	0.48 430	0.38 403	0.46 370	0.51 393

AIO-Stereo	0.76 36	0.54 96	1.07 11	0.73 57	0.40 46	1.28 34	0.82 247	2.26 95	1.49 131	0.70 48	1.58 209	0.89 121	0.45 14	1.03 39	0.55 44	0.24 64	0.18 70	0.25 84	0.20 88	0.26 81	0.21 47

zero-FE	0.95 98	0.52 73	2.63 209	0.86 133	1.27 410	1.41 46	0.86 267	2.27 96	0.73 9	0.50 4	0.64 17	0.54 41	0.78 104	2.70 287	1.02 211	0.35 302	0.17 42	0.24 61	0.18 50	1.03 499	0.29 167

Reg-Stereo(zero)	1.60 224	0.42 15	10.69 343	0.89 149	0.68 218	3.27 213	0.47 62	2.27 96	1.54 168	1.48 169	1.24 117	2.55 361	2.68 453	1.48 143	1.10 225	0.19 20	0.19 100	0.22 17	0.18 50	0.24 50	0.26 122

AAGNet	2.86 429	0.60 156	1.77 118	2.05 519	0.46 87	4.76 531	1.09 377	2.27 96	1.56 182	2.17 347	1.84 309	2.41 340	4.00 502	6.23 368	24.22 576	0.46 413	0.19 100	0.30 211	0.29 290	0.32 193	0.24 88

4.25_new	0.73 24	0.46 30	1.08 19	0.71 46	0.97 323	2.52 130	0.58 104	2.28 99	0.93 37	0.57 14	0.94 61	0.40 13	0.65 57	0.87 14	0.50 32	0.17 5	0.13 1	0.25 84	0.17 29	0.19 5	0.20 20

4.5w_new	0.73 24	0.46 30	1.08 19	0.71 46	0.97 323	2.52 130	0.58 104	2.28 99	0.93 37	0.57 14	0.94 61	0.40 13	0.65 57	0.87 14	0.50 32	0.17 5	0.13 1	0.25 84	0.17 29	0.19 5	0.20 20

4.25w-stereo	0.73 24	0.46 30	1.08 19	0.71 46	0.97 323	2.52 130	0.58 104	2.28 99	0.93 37	0.57 14	0.94 61	0.40 13	0.65 57	0.87 14	0.50 32	0.17 5	0.13 1	0.25 84	0.17 29	0.19 5	0.20 20

RSM	0.80 53	0.50 61	1.08 19	0.83 106	0.51 119	1.31 37	0.77 213	2.28 99	1.43 99	0.82 88	1.44 171	1.22 174	0.62 49	1.17 74	0.63 58	0.22 38	0.18 70	0.24 61	0.19 71	0.27 93	0.20 20

StereoAnything_RVC	0.94 91	2.66 519	2.20 166	0.76 74	0.34 9	1.18 18	0.39 26	2.31 103	0.69 5	0.51 7	0.34 4	0.32 1	0.89 137	1.57 157	0.35 1	0.32 254	0.16 28	0.23 31	0.15 4	3.31 542	0.18 3

TestStereo	2.00 292	1.02 392	12.25 358	0.70 40	0.61 180	1.88 76	0.55 88	2.31 103	1.52 152	1.41 163	1.33 142	1.27 179	0.90 140	11.62 519	0.81 137	0.34 282	0.19 100	0.33 288	0.24 175	0.44 351	0.24 88

DRaft	2.28 337	0.56 113	2.64 211	0.74 59	0.46 87	3.94 357	1.23 407	2.32 105	1.55 176	2.64 458	2.80 475	1.60 223	5.34 525	6.96 388	10.99 531	0.34 282	0.22 199	0.27 141	0.27 233	0.29 124	0.37 278

111111	0.87 75	0.50 61	1.13 45	0.66 31	1.08 359	3.37 227	0.33 13	2.33 106	1.47 115	0.74 60	1.50 187	0.61 50	0.59 41	1.40 122	0.48 22	0.24 64	0.19 100	0.22 17	0.16 13	0.24 50	0.19 5

Gwc-CoAtRS	1.58 218	0.57 123	11.69 355	1.01 233	0.60 176	2.53 134	0.64 133	2.36 107	1.56 182	1.80 224	1.47 178	2.74 381	1.18 222	1.12 55	0.90 173	0.27 115	0.21 170	0.25 84	0.22 135	0.27 93	0.23 73

iRaftStereo_RVC	1.09 129	0.70 256	1.39 82	0.95 194	0.45 78	3.83 322	0.42 41	2.37 108	1.58 191	1.69 201	1.76 271	1.80 261	0.83 121	1.50 146	0.98 204	0.28 152	0.18 70	0.29 191	0.26 207	0.30 147	0.31 205

asda	0.77 43	0.46 30	1.10 30	0.64 16	0.82 271	3.33 223	0.49 65	2.40 109	0.81 24	0.63 30	0.80 36	0.44 28	0.85 124	0.88 17	0.60 51	0.17 5	0.13 1	0.24 61	0.17 29	0.20 17	0.20 20

LG-Stereo	0.85 70	0.60 156	2.71 214	0.59 3	0.45 78	2.85 153	0.55 88	2.41 110	1.34 80	0.59 20	1.19 104	0.43 23	0.40 7	0.76 5	0.75 115	0.20 26	0.17 42	0.31 233	0.24 175	0.29 124	0.19 5

rvit_0105_6	1.00 114	0.93 370	2.21 168	0.92 172	0.55 145	1.52 57	0.79 224	2.41 110	2.96 479	0.76 72	0.72 23	1.02 142	0.75 87	1.42 129	0.81 137	0.40 358	0.43 441	0.34 306	0.31 324	0.43 343	0.34 244

AnonymousM	1.22 159	1.32 455	0.97 1	0.88 144	0.56 149	4.03 382	0.69 159	2.41 110	1.68 228	1.48 169	1.31 139	1.15 158	1.00 165	1.18 79	0.73 107	0.32 254	0.40 424	2.07 542	1.70 544	0.24 50	0.22 62

2.25w	0.75 28	0.47 42	1.09 26	0.69 39	0.65 199	2.28 109	0.40 31	2.42 113	0.80 20	0.73 55	1.03 72	0.40 13	0.81 116	1.24 87	0.80 131	0.16 3	0.15 22	0.21 12	0.17 29	0.19 5	0.21 47

NRIStereo	1.28 184	0.61 173	1.67 110	1.15 316	0.38 39	4.73 526	0.90 300	2.42 113	1.50 136	1.93 258	1.33 142	1.75 245	1.22 229	2.96 297	1.33 282	0.46 413	0.22 199	0.29 191	0.26 207	0.30 147	0.28 157

DEmStereo	2.97 447	0.58 136	13.42 370	0.79 82	0.51 119	3.84 327	1.84 481	2.42 113	1.60 207	2.25 377	2.74 468	2.03 301	6.04 532	6.79 386	12.80 540	0.35 302	0.26 297	0.26 113	0.27 233	0.27 93	0.37 278

3.5w_stereo	0.77 43	0.53 85	1.09 26	0.65 23	0.72 231	2.52 130	0.51 71	2.43 116	0.80 20	0.76 72	1.20 106	0.43 23	0.66 63	1.23 86	0.73 107	0.17 5	0.13 1	0.23 31	0.17 29	0.20 17	0.21 47

4D-IteraStereo	1.97 286	0.84 344	20.43 518	0.78 80	1.56 474	2.09 97	1.05 365	2.43 116	1.56 182	1.41 163	1.00 68	1.94 283	0.61 47	1.22 84	1.06 216	0.27 115	0.18 70	0.31 233	0.26 207	0.27 93	0.23 73

KYRaft	1.59 223	0.52 73	1.73 113	0.95 194	0.49 113	4.38 457	1.79 474	2.43 116	1.51 143	2.49 429	2.98 483	2.00 297	3.41 487	2.14 239	0.82 140	0.30 214	0.21 170	0.33 288	0.46 446	0.35 247	2.45 545

3.25w_new	0.69 16	0.46 30	1.10 30	0.61 6	0.61 180	2.23 106	0.51 71	2.45 119	0.90 31	0.63 30	0.78 33	0.47 33	0.71 73	0.78 6	0.50 32	0.17 5	0.14 11	0.20 3	0.17 29	0.20 17	0.20 20

3.25w	0.69 16	0.46 30	1.10 30	0.61 6	0.61 180	2.23 106	0.51 71	2.45 119	0.90 31	0.63 30	0.78 33	0.47 33	0.71 73	0.79 7	0.50 32	0.17 5	0.14 11	0.20 3	0.17 29	0.20 17	0.20 20

GMM-Stereo	2.45 376	0.52 73	20.38 514	0.89 149	0.82 271	4.18 427	1.91 483	2.45 119	1.48 123	2.48 428	2.30 420	1.69 237	1.86 389	2.93 295	1.08 221	0.28 152	0.18 70	0.33 288	0.48 454	0.35 247	2.41 542

3.75w	0.75 28	0.47 42	1.09 26	0.63 12	1.10 365	2.61 140	0.53 81	2.46 122	0.97 43	0.62 27	0.80 36	0.40 13	0.66 63	1.11 52	0.48 22	0.19 20	0.13 1	0.23 31	0.18 50	0.20 17	0.21 47

MIM_Stereo	1.20 152	0.78 317	3.30 241	1.05 253	0.43 65	3.04 178	0.60 111	2.46 122	1.51 143	1.60 181	1.58 209	1.82 267	1.29 241	2.00 224	1.07 219	0.24 64	0.24 260	0.28 170	0.25 187	0.27 93	0.27 138

testlalala	1.14 139	0.62 183	1.34 77	1.00 227	0.78 254	4.38 457	0.93 323	2.46 122	2.20 341	2.44 423	1.52 190	1.31 185	0.61 47	1.04 43	0.65 68	0.35 302	0.19 100	0.24 61	0.19 71	0.24 50	0.23 73

PFNet+	1.46 206	0.57 123	2.84 221	0.92 172	0.47 97	4.64 507	0.84 255	2.46 122	1.99 291	2.14 330	1.64 228	1.34 188	1.03 171	4.68 335	1.23 256	0.45 406	0.33 368	0.37 352	0.39 410	0.32 193	0.49 378

HI	1.27 181	0.90 359	2.33 184	1.10 284	0.68 218	2.92 164	0.45 54	2.49 126	1.76 254	2.13 327	1.65 234	2.42 343	1.84 384	1.58 158	1.61 336	0.26 100	0.16 28	0.28 170	0.29 290	0.26 81	0.25 98

CoSv	1.27 181	0.90 359	2.33 184	1.10 284	0.68 218	2.92 164	0.45 54	2.49 126	1.76 254	2.13 327	1.65 234	2.42 343	1.84 384	1.58 158	1.61 336	0.26 100	0.16 28	0.28 170	0.29 290	0.26 81	0.25 98

DisPM	1.36 195	0.55 102	2.39 190	1.54 460	0.51 119	4.59 500	0.79 224	2.50 128	1.88 274	2.50 430	1.83 304	1.45 205	1.01 167	2.71 289	0.93 192	0.46 413	0.20 138	0.32 253	0.31 324	0.31 166	0.44 345

DeepStereo_RVC	1.55 211	0.63 192	3.32 242	0.77 78	0.42 59	4.49 480	0.72 170	2.50 128	1.58 191	2.02 295	1.81 297	1.54 216	6.38 540	1.73 191	1.19 243	0.46 413	0.22 199	0.29 191	0.28 262	0.35 247	0.38 293

Patchmatch Stereo++	1.25 169	0.65 214	2.06 155	0.75 60	0.37 28	4.68 513	0.76 200	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.47 178	1.78 251	1.14 211	2.44 259	0.90 173	0.48 427	0.23 226	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 165	0.65 214	2.03 143	0.75 60	0.37 28	4.68 513	0.73 175	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.47 178	1.78 251	1.13 204	2.18 245	0.87 162	0.48 427	0.23 226	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

ROB_FTStereo_v2	1.23 160	0.66 225	2.02 142	0.75 60	0.37 28	4.67 512	0.76 200	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.46 174	1.78 251	1.14 211	2.08 231	0.88 166	0.48 427	0.22 199	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

ROB_FTStereo	1.25 169	0.66 225	2.14 162	0.75 60	0.37 28	4.65 509	0.77 213	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.47 178	1.78 251	1.13 204	2.26 254	0.86 156	0.47 422	0.22 199	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

HUI-Stereo	1.25 169	0.66 225	2.33 184	0.75 60	0.37 28	4.68 513	0.78 217	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.46 174	1.79 258	1.13 204	2.17 243	0.85 149	0.48 427	0.23 226	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

Pruner-Stereo	1.32 193	0.59 144	2.11 161	1.79 500	0.47 97	4.73 526	0.79 224	2.53 130	1.72 241	2.47 427	1.58 209	1.48 208	1.03 171	1.66 180	1.47 307	0.44 397	0.21 170	0.34 306	0.30 308	0.30 147	0.39 300

iGMRVC	1.26 176	0.66 225	2.14 162	0.75 60	0.37 28	4.66 510	0.74 187	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.46 174	1.78 251	1.14 211	2.46 261	0.92 184	0.48 427	0.23 226	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

iRAFT	1.25 169	0.65 214	2.06 155	0.75 60	0.37 28	4.68 513	0.76 200	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.47 178	1.78 251	1.14 211	2.44 259	0.90 173	0.48 427	0.23 226	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

RAFT-IKP	1.25 169	0.66 225	2.23 173	0.75 60	0.37 28	4.64 507	0.74 187	2.53 130	1.58 191	1.99 276	1.47 178	1.78 251	1.13 204	2.22 251	0.92 184	0.48 427	0.22 199	0.32 253	0.27 233	0.40 290	0.29 167

LL-Strereo2	1.23 160	0.85 348	2.38 189	0.93 186	0.68 218	3.72 301	1.37 427	2.54 139	1.99 291	1.75 216	1.40 163	1.82 267	0.73 80	1.40 122	0.99 207	0.31 233	0.23 226	0.55 469	0.35 368	0.29 124	0.24 88

MIF-Stereo (partial)	0.98 106	0.55 102	2.83 220	0.71 46	1.03 345	1.08 11	0.49 65	2.55 140	1.66 224	0.79 82	1.20 106	0.80 98	0.90 140	1.61 170	1.56 327	0.36 314	0.24 260	0.33 288	0.25 187	0.40 290	0.28 157

PFNet	2.47 382	0.60 156	16.95 429	2.15 524	0.81 262	4.63 506	0.91 308	2.55 140	1.52 152	2.40 418	2.79 473	1.83 270	1.42 274	7.54 396	1.34 285	0.33 270	0.21 170	0.36 340	0.27 233	0.32 193	0.39 300

sAnonymous2	1.37 196	1.22 438	9.79 329	0.92 172	0.88 297	1.23 21	0.61 115	2.56 142	1.69 234	0.85 97	1.02 69	0.73 84	1.23 232	0.98 33	0.78 125	0.29 174	0.25 284	0.31 233	0.30 308	1.06 502	0.71 455

CroCo_RVC	1.37 196	1.22 438	9.79 329	0.92 172	0.88 297	1.23 21	0.61 115	2.56 142	1.69 234	0.85 97	1.02 69	0.73 84	1.23 232	0.98 33	0.78 125	0.29 174	0.25 284	0.31 233	0.30 308	1.06 502	0.71 455

Monster-pub-eth3d	0.62 6	0.43 18	1.07 11	0.66 31	0.82 271	1.13 14	0.39 26	2.57 144	0.92 35	0.58 18	0.64 17	0.36 3	0.36 4	0.88 17	0.43 12	0.15 1	0.15 22	0.20 3	0.17 29	0.21 27	0.19 5

qwe	0.75 28	0.45 23	1.10 30	0.67 36	1.06 353	2.49 126	0.45 54	2.57 144	0.90 31	0.71 52	0.83 41	0.43 23	0.48 20	1.10 50	0.64 61	0.17 5	0.14 11	0.24 61	0.16 13	0.21 27	0.20 20

MonSter	0.62 6	0.43 18	1.07 11	0.66 31	0.82 271	1.13 14	0.39 26	2.57 144	0.92 35	0.58 18	0.64 17	0.36 3	0.35 3	0.95 26	0.43 12	0.15 1	0.15 22	0.20 3	0.17 29	0.21 27	0.19 5

PSM-softLoss	1.66 237	0.59 144	5.15 278	2.25 525	0.48 105	4.68 513	0.69 159	2.57 144	1.52 152	2.14 330	1.45 172	1.42 202	0.99 163	6.04 363	1.20 246	0.41 373	0.23 226	0.37 352	0.39 410	0.32 193	0.31 205

KMStereo	1.66 237	0.59 144	5.15 278	2.25 525	0.48 105	4.68 513	0.69 159	2.57 144	1.52 152	2.14 330	1.45 172	1.42 202	0.99 163	6.04 363	1.20 246	0.41 373	0.23 226	0.37 352	0.39 410	0.32 193	0.31 205

GMStereo_Zeroshot	1.41 201	1.21 432	3.33 243	1.29 376	0.72 231	3.35 225	0.53 81	2.58 149	1.68 228	2.35 406	1.56 206	2.42 343	0.96 153	2.50 264	1.16 237	0.45 406	0.23 226	0.40 378	0.24 175	0.79 479	0.33 232

xyz-stereo	10.85 562	0.45 23	79.01 593	0.62 9	0.45 78	83.70 595	0.77 213	2.59 150	1.34 80	2.19 353	32.02 583	2.76 389	1.62 329	5.75 356	2.39 430	0.25 85	0.17 42	0.33 288	0.21 102	0.25 64	0.19 5

Selective-IGEV	0.80 53	0.52 73	1.05 6	0.75 60	0.61 180	1.31 37	0.82 247	2.60 151	1.41 93	0.82 88	1.64 228	0.71 78	0.62 49	1.22 84	0.64 61	0.22 38	0.19 100	0.24 61	0.18 50	0.25 64	0.20 20

DCVSM-stereo	2.31 344	0.66 225	20.69 527	1.11 291	0.93 313	2.58 139	0.73 175	2.61 152	1.60 207	2.57 442	1.53 197	3.30 434	1.72 362	2.19 246	1.23 256	0.34 282	0.53 479	0.41 390	0.32 335	0.45 359	0.62 433

FTStereo	3.71 494	0.53 85	20.37 513	0.96 200	0.65 199	4.34 454	11.29 565	2.62 153	1.50 136	2.58 446	5.04 524	1.90 279	13.84 564	3.71 315	1.25 261	0.38 339	0.24 260	0.31 233	0.32 335	0.30 147	2.10 536

DFGA-Net	2.11 309	3.00 523	7.43 300	1.11 291	0.76 247	3.72 301	0.60 111	2.63 154	1.91 282	2.01 290	2.07 373	1.22 174	1.04 175	10.26 465	2.26 422	0.27 115	0.22 199	0.34 306	0.34 352	0.61 426	0.48 371

CRE-IMP	1.23 160	0.61 173	2.14 162	0.82 95	0.39 42	4.54 489	0.83 252	2.63 154	1.55 176	1.95 263	1.46 174	1.87 278	0.96 153	1.48 143	1.33 282	0.45 406	0.21 170	0.31 233	0.26 207	0.41 314	0.31 205

H2IRNET	1.90 270	0.53 85	14.29 393	1.14 303	0.60 176	4.48 474	0.44 50	2.65 156	1.81 261	1.05 129	2.30 420	1.67 230	1.40 264	2.17 243	1.50 314	0.36 314	0.21 170	0.33 288	0.37 390	0.34 229	0.29 167

aanetorigin	3.30 477	1.66 486	17.52 441	1.18 330	1.58 479	2.57 137	3.80 546	2.65 156	2.03 300	6.12 549	4.30 518	2.82 394	5.70 528	5.47 348	4.67 483	0.50 443	0.44 446	0.43 401	0.47 449	1.17 517	0.92 491

monsters	0.82 64	0.58 136	1.16 50	0.76 74	1.52 464	2.92 164	0.40 31	2.66 158	0.72 8	0.66 40	0.84 42	0.38 10	0.41 9	1.84 207	0.48 22	0.20 26	0.16 28	0.20 3	0.16 13	0.19 5	0.19 5

ACV-stereo	2.92 438	0.92 366	20.27 509	1.33 394	1.05 350	4.68 513	1.10 379	2.66 158	1.64 218	1.46 167	1.32 140	5.41 534	4.24 508	7.83 402	1.90 382	0.44 397	0.52 478	0.32 253	0.29 290	0.45 359	0.63 437

knoymous	1.30 187	0.60 156	5.57 285	0.88 144	0.75 243	3.04 178	0.90 300	2.68 160	1.33 79	1.48 169	1.07 86	2.78 391	0.88 133	1.29 103	0.85 149	0.31 233	0.22 199	0.35 325	0.20 88	0.45 359	0.37 278

UCFNet_RVC	1.57 217	0.84 344	3.25 237	1.36 412	1.40 441	4.07 392	1.01 353	2.68 160	1.50 136	2.11 320	1.88 323	2.37 336	1.50 298	3.41 305	1.42 295	0.36 314	0.28 320	0.52 456	0.40 421	0.53 397	0.43 339

xyz-stereo-finetune	1.05 124	0.62 183	1.46 89	0.59 3	0.36 14	3.48 249	0.81 243	2.69 162	1.74 250	0.94 111	1.21 110	0.91 125	0.78 104	2.53 274	1.28 271	0.24 64	0.24 260	0.26 113	0.23 150	0.30 147	0.23 73

xyz-stereo-finetune2	1.16 144	0.63 192	1.50 94	0.57 1	0.36 14	3.47 246	0.65 142	2.70 163	1.23 61	0.88 102	1.75 262	0.91 125	1.76 367	3.54 308	1.74 362	0.24 64	0.22 199	0.30 211	0.27 233	0.31 166	0.26 122

rvit_stereo_0080	0.94 91	0.72 272	2.56 199	0.64 16	0.59 173	1.90 77	0.75 197	2.71 164	1.40 90	0.91 106	1.04 77	0.85 110	0.82 117	1.14 60	0.78 125	0.35 302	0.29 330	0.25 84	0.27 233	0.45 359	0.29 167

MoCha-V2	0.87 75	0.48 51	1.87 126	0.88 144	0.32 7	1.37 42	0.55 88	2.71 164	1.42 95	0.92 109	1.75 262	0.65 60	1.17 220	1.45 136	0.57 46	0.21 30	0.21 170	0.20 3	0.19 71	0.24 50	0.23 73

whm_eth	0.94 91	0.72 272	2.56 199	0.64 16	0.59 173	1.90 77	0.75 197	2.71 164	1.40 90	0.91 106	1.04 77	0.85 110	0.82 117	1.14 60	0.78 125	0.35 302	0.29 330	0.25 84	0.27 233	0.45 359	0.29 167

model_zeroshot	1.21 155	0.60 156	3.55 250	1.05 253	0.57 161	3.46 243	0.63 130	2.73 167	1.55 176	2.05 304	1.38 158	1.50 211	0.82 117	1.69 186	0.87 162	0.29 174	0.23 226	0.30 211	0.23 150	0.27 93	0.32 216

HH	2.23 324	0.86 351	21.59 554	0.98 213	0.51 119	1.49 53	0.82 247	2.74 168	1.54 168	1.10 133	1.69 245	4.62 512	1.86 389	2.55 275	0.69 90	0.26 100	0.22 199	0.29 191	0.23 150	0.34 229	0.27 138

HanStereo	2.23 324	0.86 351	21.59 554	0.98 213	0.51 119	1.49 53	0.82 247	2.74 168	1.54 168	1.10 133	1.69 245	4.62 512	1.86 389	2.55 275	0.69 90	0.26 100	0.22 199	0.29 191	0.23 150	0.34 229	0.27 138

2.75w_new	0.75 28	0.45 23	1.10 30	0.65 23	0.62 186	2.45 124	0.56 92	2.75 170	0.74 10	0.78 80	0.73 24	0.38 10	0.92 145	1.04 43	0.66 73	0.17 5	0.14 11	0.22 17	0.17 29	0.18 1	0.19 5

UGAM	2.58 404	0.56 113	18.55 457	0.89 149	0.71 229	3.23 202	1.03 359	2.75 170	1.75 252	1.36 153	2.77 472	2.69 375	1.28 238	10.75 479	1.40 289	0.28 152	0.24 260	0.40 378	0.31 324	0.35 247	0.30 195

raftrobust	1.19 147	0.72 272	2.30 181	1.26 362	1.31 416	3.55 270	0.68 153	2.75 170	1.47 115	2.21 365	1.38 158	1.17 160	1.22 229	1.20 81	1.11 228	0.28 152	0.24 260	0.21 12	0.19 71	0.25 64	0.28 157

GASTEREO	1.00 114	0.98 386	1.23 59	0.90 158	0.40 46	3.40 232	0.88 290	2.77 173	1.44 101	1.39 159	1.30 136	0.55 42	1.35 253	1.33 111	0.64 61	0.25 85	0.19 100	0.25 84	0.25 187	0.25 64	0.31 205

2.5w	0.75 28	0.44 20	1.06 9	0.66 31	0.69 224	2.39 118	0.56 92	2.77 173	0.82 25	0.63 30	0.88 48	0.37 6	0.75 87	1.36 117	0.50 32	0.18 15	0.14 11	0.22 17	0.17 29	0.19 5	0.21 47

rvit_0105_4	1.07 128	0.99 387	2.39 190	0.93 186	0.54 138	1.62 63	0.84 255	2.77 173	2.91 473	0.80 84	0.91 54	1.09 149	0.86 127	1.63 175	0.85 149	0.40 358	0.45 451	0.35 325	0.31 324	0.43 343	0.40 320

rvit_stereo_ft	1.00 114	0.87 354	3.55 250	0.97 207	0.66 206	1.06 10	0.80 234	2.78 176	1.67 226	0.78 80	0.96 66	0.95 135	1.14 211	1.06 45	0.90 173	0.32 254	0.24 260	0.27 141	0.28 262	0.39 285	0.27 138

GMOStereo	1.13 134	0.70 256	2.26 175	0.75 60	0.44 71	3.05 180	0.91 308	2.78 176	1.45 102	2.37 411	1.52 190	1.53 212	1.05 180	1.17 74	0.92 184	0.25 85	0.19 100	0.35 325	0.28 262	0.34 229	0.26 122

error version	1.13 134	0.70 256	2.26 175	0.75 60	0.44 71	3.05 180	0.91 308	2.78 176	1.45 102	2.37 411	1.52 190	1.53 212	1.05 180	1.17 74	0.92 184	0.25 85	0.19 100	0.35 325	0.28 262	0.34 229	0.26 122

test-v	1.13 134	0.70 256	2.26 175	0.75 60	0.44 71	3.05 180	0.91 308	2.78 176	1.45 102	2.37 411	1.52 190	1.53 212	1.05 180	1.17 74	0.92 184	0.25 85	0.19 100	0.35 325	0.28 262	0.34 229	0.26 122

test-2	1.13 134	0.70 256	2.26 175	0.75 60	0.44 71	3.05 180	0.91 308	2.78 176	1.45 102	2.37 411	1.52 190	1.53 212	1.05 180	1.17 74	0.92 184	0.25 85	0.19 100	0.35 325	0.28 262	0.34 229	0.26 122

MSCF	0.97 104	0.82 336	1.26 63	0.88 144	0.40 46	3.17 194	0.88 290	2.79 181	1.39 86	1.32 148	1.19 104	0.58 45	1.33 248	1.28 98	0.64 61	0.25 85	0.19 100	0.25 84	0.25 187	0.28 110	0.32 216

3w_stereo	0.71 23	0.47 42	1.14 47	0.65 23	0.39 42	1.73 68	0.68 153	2.79 181	0.79 18	0.67 43	0.84 42	0.37 6	1.02 170	1.03 39	0.56 45	0.18 15	0.14 11	0.23 31	0.18 50	0.20 17	0.22 62

coex-ft	18.59 577	6.62 544	113.53 596	1.17 324	1.31 416	2.33 114	1.93 484	2.81 183	14.00 569	124.82 599	8.45 542	5.90 538	51.74 591	9.99 454	22.69 572	0.57 466	0.62 501	0.50 447	0.49 458	1.08 507	1.28 511

ACVNet	1.46 206	0.64 204	3.56 252	0.93 186	0.85 284	4.22 437	0.80 234	2.85 184	2.08 312	1.78 220	1.88 323	3.10 416	1.46 287	1.33 111	1.89 380	0.29 174	0.26 297	0.30 211	0.26 207	0.39 285	0.27 138

CFNet-ft	1.90 270	0.95 378	3.56 252	1.07 261	1.54 467	4.09 394	0.90 300	2.85 184	1.82 262	1.78 220	1.70 247	2.75 383	1.48 291	9.33 431	1.72 357	0.33 270	0.30 343	0.61 486	0.36 378	0.52 391	0.39 300

CFNet_RVC	1.90 270	0.95 378	3.56 252	1.07 261	1.54 467	4.09 394	0.90 300	2.85 184	1.82 262	1.78 220	1.70 247	2.75 383	1.48 291	9.33 431	1.72 357	0.33 270	0.30 343	0.61 486	0.36 378	0.52 391	0.39 300

anonymousa	2.16 316	0.67 235	19.19 466	1.04 252	1.67 495	2.06 95	0.79 224	2.86 187	1.96 286	1.85 230	2.14 387	3.23 428	1.81 380	1.12 55	1.15 234	0.26 100	0.26 297	0.34 306	0.32 335	0.30 147	0.28 157

LCNet	1.55 211	0.54 96	1.88 127	0.99 219	0.55 145	3.60 280	1.21 405	2.86 187	1.53 159	2.18 349	1.74 258	1.43 204	4.17 506	3.62 311	0.87 162	0.29 174	0.20 138	0.28 170	0.77 508	0.47 374	1.85 531

2w_stereo	0.75 28	0.46 30	1.08 19	0.68 38	0.56 149	2.00 86	0.61 115	2.87 189	0.83 28	0.93 110	0.93 59	0.36 3	1.13 204	0.90 20	0.61 53	0.17 5	0.13 1	0.23 31	0.17 29	0.20 17	0.21 47

PAM_32	2.45 376	0.63 192	20.74 528	1.05 253	0.65 199	2.83 150	0.46 57	2.91 190	1.54 168	1.95 263	2.66 463	4.99 522	3.78 497	1.96 221	0.92 184	0.27 115	0.22 199	0.27 141	0.25 187	0.36 260	0.48 371

AFF-stereo	1.31 191	0.77 311	1.46 89	1.10 284	0.45 78	3.93 352	0.48 64	2.92 191	2.92 475	1.90 247	2.21 400	2.11 314	1.52 304	1.93 218	1.12 231	0.21 30	0.16 28	0.25 84	0.25 187	0.29 124	0.20 20

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 169	0.72 272	1.74 116	1.05 253	0.36 14	4.13 406	0.42 41	2.95 192	2.84 469	2.02 295	2.40 437	1.61 225	1.11 201	1.26 93	0.97 201	0.21 30	0.15 22	0.26 113	0.23 150	0.29 124	0.23 73

tg	1.15 140	0.67 235	1.31 72	0.94 190	0.54 138	4.02 380	0.41 37	2.96 193	1.59 206	1.69 201	1.85 316	1.84 273	0.97 156	1.78 197	0.83 143	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.26 207	0.29 124	0.27 138

PSM-AAD	2.43 373	0.54 96	1.32 75	0.92 172	0.54 138	4.48 474	7.47 557	2.96 193	1.55 176	2.31 394	2.56 453	1.26 178	16.23 568	2.46 261	0.89 169	0.28 152	0.21 170	0.58 475	0.41 428	0.34 229	1.32 515

IRAFT_RVC	1.87 263	0.60 156	4.33 266	2.40 534	0.66 206	4.59 500	1.59 458	2.96 193	1.51 143	2.23 371	1.75 262	2.09 311	2.63 450	6.70 379	1.50 314	0.33 270	0.21 170	0.33 288	0.29 290	0.32 193	0.32 216

castereo++	0.93 88	0.56 113	1.26 63	0.92 172	0.73 236	2.48 125	1.00 350	2.99 196	1.03 47	0.68 45	1.41 165	1.92 281	0.59 41	1.26 93	0.44 15	0.25 85	0.19 100	0.28 170	0.19 71	0.23 45	0.23 73

RALCasStereoNet	1.19 147	1.02 392	2.06 155	1.12 295	1.14 371	3.08 186	0.70 165	2.99 196	1.73 244	1.34 150	1.68 240	1.18 164	0.91 142	2.16 241	1.00 209	0.30 214	0.26 297	0.24 61	0.21 102	0.29 124	0.30 195

MM-Stereo_test1	1.90 270	0.53 85	19.85 487	1.39 426	0.48 105	1.81 72	0.79 224	3.00 198	1.82 262	1.69 201	1.09 88	0.87 116	0.97 156	1.45 136	0.74 112	0.24 64	0.21 170	0.27 141	0.24 175	0.35 247	0.24 88

CASS	1.29 186	0.66 225	2.62 208	0.95 194	0.66 206	2.84 151	0.69 159	3.00 198	1.79 259	2.57 442	1.95 341	1.39 195	1.55 316	1.59 163	1.06 216	0.50 443	0.28 320	0.34 306	0.28 262	0.46 370	0.63 437
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EDNetEfficientorigin	12.35 568	2.51 513	179.47 599	1.19 333	0.96 319	2.91 161	1.81 477	3.00 198	5.35 549	8.91 562	4.79 521	4.18 492	4.64 515	9.98 453	11.30 532	0.37 322	0.38 410	0.60 483	0.85 514	1.32 524	2.43 544

rvit_0105_5	1.13 134	0.93 370	2.60 202	0.91 166	0.56 149	1.92 80	0.91 308	3.02 201	2.63 434	0.95 115	1.20 106	1.18 164	0.93 148	1.51 149	0.93 192	0.40 358	0.43 441	0.37 352	0.35 368	0.42 333	0.44 345

GrayStereo	2.58 404	0.53 85	1.63 107	1.58 469	0.89 302	4.17 424	8.17 561	3.03 202	1.52 152	2.80 474	2.50 445	1.70 239	17.10 569	2.83 292	1.15 234	0.33 270	0.21 170	0.27 141	0.32 335	0.28 110	0.53 400

Prome-Stereo	1.61 226	0.55 102	1.71 112	0.98 213	0.60 176	4.41 466	1.82 478	3.03 202	1.53 159	2.18 349	3.45 505	1.72 242	3.49 493	2.23 252	1.08 221	0.29 174	0.20 138	0.26 113	0.25 187	0.34 229	2.16 537

FACV-RUCA	1.26 176	0.65 214	2.21 168	1.06 259	1.50 461	2.69 144	1.15 389	3.05 204	1.87 272	1.36 153	1.99 353	1.03 144	1.15 219	1.36 117	1.10 225	0.41 373	0.41 433	0.73 510	0.41 428	0.61 426	0.41 326

RAFT_CTSACE	1.80 257	1.06 404	10.00 332	1.71 487	1.39 439	3.49 252	1.06 366	3.05 204	1.62 214	1.70 205	2.04 362	2.51 358	1.80 377	1.98 222	0.94 194	0.25 85	0.22 199	0.28 170	0.30 308	0.30 147	0.26 122

EDNetEfficient	5.61 534	2.14 507	16.75 426	1.67 481	3.64 555	4.12 403	7.51 558	3.05 204	5.63 553	11.57 575	4.83 522	3.95 477	12.72 561	8.44 412	20.78 571	0.41 373	0.43 441	0.47 422	1.01 525	1.66 531	1.39 520

Pointernet	0.88 77	0.44 20	2.26 175	0.84 116	0.37 28	2.29 110	0.38 24	3.06 207	1.46 110	0.66 40	1.39 160	0.91 125	0.73 80	1.01 37	0.72 104	0.23 50	0.19 100	0.20 3	0.18 50	0.19 5	0.20 20

StereoVision	1.65 234	0.75 303	7.47 301	1.01 233	1.80 513	2.61 140	0.61 115	3.06 207	1.96 286	1.25 143	3.46 506	1.85 276	0.88 133	2.07 229	1.93 385	0.43 390	0.36 391	0.37 352	0.36 378	0.48 377	0.33 232

CroCo-Stereo Lap2	0.99 112	0.89 357	2.55 198	0.99 219	1.80 513	0.54 3	0.46 57	3.10 209	1.24 63	1.07 130	1.21 110	1.05 148	0.78 104	1.26 93	1.08 221	0.27 115	0.23 226	0.27 141	0.21 102	0.43 343	0.34 244

PASM	2.67 413	2.05 505	9.71 327	1.73 490	1.37 434	2.53 134	1.52 448	3.10 209	2.17 336	2.79 473	1.84 309	2.90 399	1.85 388	11.89 536	2.19 417	0.81 503	0.85 523	0.87 519	1.01 525	1.14 512	1.05 500

DDVS	1.68 239	0.79 321	2.52 197	1.26 362	1.16 378	3.17 194	0.78 217	3.12 211	1.82 262	1.86 235	1.91 335	2.92 404	1.43 277	6.20 367	1.63 344	0.45 406	0.65 505	0.34 306	0.38 403	0.48 377	0.79 477

gcap-zeroshot	1.30 187	0.61 173	4.09 263	0.94 190	0.56 149	3.50 256	0.84 255	3.12 211	1.72 241	1.84 229	1.22 112	2.72 380	0.88 133	1.46 140	0.80 131	0.29 174	0.30 343	0.27 141	0.21 102	0.29 124	0.25 98

monsterstereo	0.82 64	0.50 61	1.26 63	0.77 78	1.41 448	2.54 136	0.40 31	3.14 213	0.71 7	0.70 48	1.11 92	0.41 20	0.39 6	1.50 146	0.50 32	0.19 20	0.16 28	0.22 17	0.16 13	0.21 27	0.17 1

DeepPruner_ROB	2.05 301	1.09 410	10.50 341	1.01 233	1.20 393	4.39 460	0.91 308	3.14 213	1.72 241	2.60 450	1.54 199	2.78 391	1.27 236	4.52 331	1.72 357	0.51 449	0.40 424	0.37 352	0.34 352	0.48 377	0.52 398

RALAANet	1.28 184	1.08 407	3.21 235	1.25 355	0.94 315	1.44 48	0.69 159	3.15 215	2.57 426	2.01 290	1.80 285	1.29 183	1.05 180	2.00 224	1.48 310	0.27 115	0.20 138	0.27 141	0.24 175	0.40 290	0.27 138

EKT-Stereo	6.79 547	0.64 204	4.24 265	1.77 494	106.39 594	4.51 487	0.61 115	3.16 216	1.53 159	1.88 240	1.22 112	1.98 294	1.36 255	3.81 316	0.84 146	0.35 302	0.24 260	0.29 191	0.26 207	0.34 229	0.48 371

AACVNet	1.83 259	1.02 392	2.41 193	1.45 441	0.87 294	3.21 198	0.73 175	3.16 216	1.61 211	2.01 290	1.82 303	2.28 322	1.33 248	10.98 490	1.49 313	0.39 351	0.32 361	0.38 368	0.32 335	0.43 343	0.44 345

plain	1.55 211	0.69 246	13.59 374	0.65 23	0.73 236	1.66 65	0.57 95	3.17 218	1.94 285	0.77 77	1.24 117	0.80 98	0.86 127	1.60 165	0.96 200	0.33 270	0.21 170	0.32 253	0.25 187	0.42 333	0.28 157

rafts_anoy	1.24 165	0.80 325	3.61 256	1.17 324	1.20 393	3.00 175	0.61 115	3.17 218	1.58 191	1.37 156	1.26 125	1.19 168	1.12 202	1.78 197	1.25 261	0.32 254	0.23 226	0.32 253	0.32 335	0.31 166	0.30 195

RAFT	1.23 160	0.84 344	2.05 146	0.96 200	0.47 97	1.80 71	0.94 329	3.18 220	1.46 110	1.60 181	1.71 251	3.04 411	1.59 319	1.64 177	1.32 278	0.38 339	0.24 260	0.40 378	0.32 335	0.40 290	0.35 258

Selective-RAFT	1.15 140	0.46 30	1.64 109	0.99 219	0.45 78	4.17 424	0.51 71	3.21 221	1.69 234	1.12 137	1.34 147	1.45 205	1.40 264	2.08 231	0.94 194	0.41 373	0.20 138	0.24 61	0.23 150	0.27 93	0.25 98

psmorigin	6.59 544	1.15 421	88.11 594	1.52 456	0.97 323	2.88 156	1.20 402	3.21 221	2.04 304	3.73 517	2.46 440	5.15 530	2.55 446	10.60 474	2.47 441	0.55 462	0.68 512	0.48 430	0.51 468	0.70 456	0.88 489

castereo	0.82 64	0.70 256	1.04 4	0.85 128	0.50 117	1.29 36	0.91 308	3.22 223	1.20 59	0.83 94	1.24 117	0.72 80	0.91 142	1.00 36	0.67 78	0.26 100	0.16 28	0.25 84	0.20 88	0.24 50	0.21 47

THIR-Stereo	4.14 509	0.82 336	10.85 346	0.86 133	0.43 65	2.16 100	16.77 572	3.22 223	1.54 168	2.04 302	12.05 562	2.68 374	7.53 549	7.30 390	12.62 539	0.30 214	0.21 170	0.29 191	0.28 262	0.33 211	0.41 326

riskmin	1.25 169	0.56 113	2.05 146	1.05 253	0.93 313	2.86 155	0.55 88	3.23 225	1.34 80	1.55 176	1.07 86	3.56 464	2.03 402	1.29 103	1.00 209	0.28 152	0.27 308	0.34 306	0.21 102	0.41 314	0.43 339

raft+_RVC	1.21 155	0.83 340	2.61 205	1.35 406	0.97 323	3.60 280	0.76 200	3.23 225	1.51 143	1.33 149	1.67 237	1.03 144	1.10 198	1.87 214	0.92 184	0.24 64	0.22 199	0.25 84	0.24 175	0.26 81	0.25 98

PAM	2.43 373	0.61 173	20.86 531	1.07 261	0.73 236	2.93 168	0.53 81	3.24 227	1.53 159	1.89 246	2.43 438	5.29 532	2.76 455	1.84 207	1.02 211	0.27 115	0.24 260	0.26 113	0.25 187	0.40 290	0.50 385

Anonymous_2	3.01 455	0.89 357	4.53 272	1.06 259	1.18 380	2.93 168	0.87 286	3.24 227	1.46 110	1.86 235	1.35 150	4.11 488	2.35 433	1.64 177	1.28 271	0.82 504	0.90 525	8.71 580	15.84 583	4.44 558	0.74 464

DISCO	2.25 328	0.73 283	10.06 333	1.76 493	1.12 368	3.47 246	1.25 410	3.24 227	2.26 353	2.65 462	1.96 342	4.53 508	1.92 397	4.17 328	3.61 473	0.32 254	0.25 284	0.31 233	0.29 290	0.66 448	0.41 326

rvit_0105_3	1.24 165	0.93 370	2.84 221	0.97 207	0.58 170	2.38 116	1.08 373	3.26 230	2.53 419	1.18 140	1.40 163	1.24 176	1.04 175	1.73 191	0.97 201	0.44 397	0.44 446	0.40 378	0.42 434	0.42 333	0.50 385

1w_stereo	0.86 71	0.42 15	1.07 11	0.72 54	0.81 262	3.00 175	0.67 147	3.28 231	0.75 11	0.74 60	1.32 140	0.37 6	1.37 256	0.92 24	0.68 81	0.16 3	0.14 11	0.20 3	0.16 13	0.19 5	0.22 62

CBFPSM	2.05 301	0.95 378	10.12 336	1.07 261	1.05 350	2.84 151	1.20 402	3.28 231	1.73 244	1.82 227	1.30 136	4.56 510	4.06 503	2.34 256	2.34 429	0.25 85	0.38 410	0.32 253	0.27 233	0.37 270	0.79 477

DMCA-RVC	2.45 376	1.22 438	18.29 450	1.23 351	1.14 371	2.49 126	0.85 264	3.29 233	1.68 228	3.02 489	1.41 165	2.00 297	1.53 311	6.39 371	2.00 395	0.38 339	0.30 343	0.44 406	0.35 368	0.45 359	0.44 345

OCTAStereo	1.58 218	0.61 173	2.72 215	2.27 530	0.46 87	4.68 513	0.67 147	3.30 234	1.48 123	2.11 320	1.59 213	1.36 191	1.09 192	6.02 362	1.21 250	0.41 373	0.20 138	0.36 340	0.34 352	0.31 166	0.37 278

PSMNet-RUCA	1.64 233	1.50 476	2.57 201	1.50 453	1.38 437	3.05 180	1.36 422	3.31 235	2.24 347	1.36 153	2.07 373	1.40 200	1.09 192	1.83 206	1.55 325	1.15 521	0.69 513	1.26 533	0.96 521	1.64 530	0.94 493

NF-Stereo	1.58 218	0.61 173	2.66 212	2.26 527	0.47 97	4.68 513	0.67 147	3.31 235	1.48 123	2.11 320	1.59 213	1.36 191	1.09 192	6.08 365	1.20 246	0.40 358	0.20 138	0.36 340	0.34 352	0.31 166	0.36 264

RE-Stereo	1.58 218	0.61 173	2.72 215	2.26 527	0.46 87	4.68 513	0.68 153	3.31 235	1.48 123	2.11 320	1.59 213	1.36 191	1.09 192	6.01 360	1.22 253	0.41 373	0.20 138	0.36 340	0.34 352	0.31 166	0.37 278

TVStereo	1.58 218	0.61 173	2.72 215	2.26 527	0.46 87	4.68 513	0.68 153	3.31 235	1.48 123	2.11 320	1.59 213	1.36 191	1.09 192	6.01 360	1.22 253	0.41 373	0.20 138	0.36 340	0.34 352	0.31 166	0.37 278

GANet-RSSM	1.98 288	0.62 183	3.49 247	1.69 483	1.23 401	4.22 437	0.91 308	3.31 235	1.86 271	1.81 225	1.74 258	2.34 331	1.82 382	10.92 488	1.73 361	0.34 282	0.29 330	0.31 233	0.28 262	0.39 285	0.40 320

G2L-ROB	2.13 313	0.78 317	10.06 333	1.19 333	1.06 353	3.84 327	0.93 323	3.32 240	2.27 355	2.20 356	1.47 178	2.65 373	1.20 228	8.38 410	1.81 370	0.28 152	0.19 100	0.23 31	0.22 135	0.28 110	0.32 216

IGEV++	0.90 83	0.58 136	1.32 75	0.94 190	0.45 78	1.27 29	1.00 350	3.32 240	1.55 176	0.82 88	1.34 147	0.86 114	1.09 192	1.16 67	0.89 169	0.33 270	0.18 70	0.23 31	0.19 71	0.29 124	0.22 62

ICVP	2.26 330	0.66 225	21.18 545	0.99 219	0.88 297	4.28 448	0.95 333	3.32 240	1.60 207	1.66 197	1.76 271	1.34 188	1.14 211	1.62 171	1.32 278	0.53 458	0.35 386	0.33 288	0.29 290	0.40 290	0.51 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	3.13 466	1.25 444	21.14 541	1.31 386	1.52 464	3.94 357	1.13 386	3.32 240	2.14 330	2.20 356	2.03 359	3.05 414	1.96 399	11.79 532	2.53 446	0.42 384	0.45 451	0.64 494	0.46 446	0.67 450	0.57 417

SCV_C0	0.89 80	0.59 144	1.96 138	0.83 106	0.44 71	1.24 25	0.64 133	3.33 244	1.66 224	0.82 88	1.20 106	0.73 84	0.66 63	1.62 171	0.66 73	0.32 254	0.21 170	0.24 61	0.20 88	0.28 110	0.23 73

G-Net	4.11 508	1.21 432	19.47 476	2.31 532	2.94 544	4.74 529	2.95 522	3.33 244	2.14 330	4.44 534	9.43 549	6.93 543	3.84 499	9.01 424	4.92 492	0.79 499	0.80 522	0.70 502	0.50 464	0.95 493	0.87 488

IGEV-Stereo++	0.93 88	0.44 20	1.08 19	0.70 40	1.20 393	3.87 340	0.33 13	3.36 246	1.43 99	0.75 62	1.17 101	0.68 67	1.04 175	0.95 26	0.42 8	0.22 38	0.16 28	0.23 31	0.17 29	0.24 50	0.20 20

fast-acv-ft	2.54 395	1.19 429	20.08 498	1.41 430	1.40 441	3.18 196	1.17 394	3.37 247	2.28 359	1.90 247	2.15 389	2.69 375	2.17 420	2.91 293	2.31 426	0.37 322	0.39 419	0.45 413	0.39 410	0.57 413	0.45 351

IGEV_Zeroshot_test	2.16 316	0.69 246	20.60 525	1.22 347	0.54 138	2.18 101	0.53 81	3.38 248	1.61 211	1.93 258	1.55 203	3.76 470	1.05 180	1.55 154	0.91 180	0.29 174	0.20 138	0.27 141	0.29 290	0.40 290	0.32 216

RASNet	2.56 400	0.70 256	10.06 333	1.60 472	2.25 534	3.67 293	1.00 350	3.38 248	3.14 497	1.81 225	2.11 381	4.60 511	2.30 428	10.25 464	2.61 451	0.37 322	0.24 260	0.25 84	0.24 175	0.28 110	0.26 122

dual_stereo	0.68 15	0.40 7	1.05 6	0.64 16	0.37 28	0.84 7	0.34 17	3.40 250	1.03 47	0.50 4	0.46 9	0.58 45	0.40 7	1.85 213	0.49 26	0.23 50	0.17 42	0.21 12	0.16 13	0.20 17	0.19 5

GIP-stereo	0.88 77	0.50 61	1.34 77	1.32 389	0.94 315	2.90 158	0.42 41	3.41 251	1.06 49	0.63 30	0.76 28	0.90 123	0.76 94	0.91 22	0.52 40	0.27 115	0.18 70	0.25 84	0.16 13	0.25 64	0.19 5

CAS++	0.89 80	0.64 204	1.46 89	0.81 85	0.51 119	1.24 25	0.86 267	3.44 252	1.46 110	1.14 138	1.29 134	0.62 52	0.58 36	1.13 58	0.59 49	0.34 282	0.30 343	0.34 306	0.26 207	0.41 314	0.29 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	1.35 194	0.72 272	3.65 258	1.01 233	0.50 117	3.31 222	1.01 353	3.46 253	1.73 244	1.30 146	1.55 203	2.07 310	1.47 289	1.88 215	1.40 289	0.27 115	0.27 308	0.30 211	0.32 335	0.42 333	0.39 300

IER	1.69 240	0.65 214	7.19 297	0.94 190	1.15 373	3.28 217	0.89 295	3.48 254	1.97 288	2.10 316	1.98 350	2.28 322	2.12 411	2.25 253	1.75 365	0.29 174	0.23 226	0.36 340	0.30 308	0.32 193	0.34 244

ac_64	2.35 360	0.62 183	9.77 328	1.32 389	1.71 501	3.27 213	0.93 323	3.48 254	2.50 414	1.74 214	1.73 256	3.91 476	1.77 369	10.21 462	1.86 377	0.40 358	0.31 353	0.33 288	0.30 308	0.34 229	0.39 300

PVD	3.12 465	1.97 501	12.80 365	1.79 500	1.63 485	3.83 322	1.34 419	3.48 254	3.88 531	5.77 544	3.56 508	3.45 448	3.29 482	5.58 353	5.30 497	0.71 495	0.69 513	0.74 511	0.77 508	0.79 479	1.13 506

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 61	1.13 416	1.23 59	0.97 207	0.57 161	0.81 6	0.43 46	3.49 257	0.84 29	0.73 55	0.95 64	0.44 28	1.17 220	1.45 136	0.60 51	0.26 100	0.18 70	0.24 61	0.17 29	0.30 147	0.19 5

anonymity	1.76 251	1.26 445	2.73 218	1.66 480	1.32 422	1.84 73	1.07 368	3.49 257	2.30 363	2.11 320	2.11 381	1.71 241	3.90 501	1.82 205	1.48 310	1.10 518	1.09 529	1.08 528	1.08 529	1.05 501	1.09 503

GANet-ADL	2.20 321	0.73 283	20.11 500	1.25 355	0.69 224	3.83 322	0.76 200	3.49 257	1.71 238	1.65 196	1.99 353	2.10 312	1.10 198	1.42 129	1.26 264	0.38 339	0.33 368	0.25 84	0.22 135	0.42 333	0.36 264

MyStereo8	2.33 351	1.13 416	19.26 470	1.22 347	1.62 483	4.16 419	0.57 95	3.50 260	2.36 378	2.15 338	1.75 262	2.28 322	1.14 211	1.46 140	2.20 418	0.24 64	0.21 170	0.32 253	0.27 233	0.36 260	0.43 339

SQANet	3.70 492	9.34 559	18.41 454	2.75 540	2.74 540	3.40 232	1.47 442	3.50 260	1.68 228	2.60 450	1.75 262	2.69 375	1.91 396	6.72 383	1.74 362	2.96 546	1.41 539	1.85 540	1.12 530	3.17 541	2.70 550

DSFCA	1.89 268	0.69 246	3.14 234	1.10 284	1.18 380	3.99 375	1.79 474	3.50 260	2.16 334	3.10 495	1.64 228	2.91 402	2.50 443	5.38 345	2.26 422	0.43 390	0.38 410	0.37 352	0.36 378	0.50 385	0.42 330

MyStereo06	2.46 379	0.72 272	19.97 492	1.02 243	0.99 333	4.26 442	0.86 267	3.51 263	1.68 228	1.92 254	1.73 256	4.01 482	4.22 507	1.62 171	0.88 166	0.24 64	0.23 226	0.34 306	0.26 207	0.42 333	0.36 264

MM-Stereo_test3	1.09 129	0.59 144	1.55 101	1.73 490	1.18 380	1.91 79	0.86 267	3.52 264	1.76 254	1.25 143	1.86 319	1.10 152	0.69 69	1.32 110	0.86 156	0.27 115	0.23 226	0.27 141	0.22 135	0.34 229	0.30 195

rvit_105_1	1.43 202	0.90 359	3.27 239	1.08 269	0.68 218	2.79 146	1.27 411	3.52 264	2.35 375	1.38 158	1.54 199	1.28 180	1.14 211	2.91 293	1.40 289	0.54 460	0.47 464	0.45 413	0.59 486	0.44 351	0.58 422

CSP-Net	1.78 254	1.32 455	1.92 132	1.16 322	1.03 345	3.38 228	1.31 415	3.52 264	1.75 252	1.96 267	1.93 340	2.40 338	1.48 291	8.58 414	1.58 329	0.46 413	0.34 380	0.27 141	0.26 207	0.41 314	0.50 385

MFMNet_re	2.91 436	1.91 497	18.25 448	3.06 546	1.89 517	3.13 191	1.67 469	3.52 264	2.97 480	3.14 498	2.87 480	2.26 320	2.41 436	2.42 258	2.00 395	1.10 518	1.05 528	0.94 521	0.90 517	1.28 522	1.46 523

SCV	0.95 98	0.63 192	1.38 81	1.70 486	0.41 53	1.23 21	0.89 295	3.53 268	1.57 188	0.61 25	1.54 199	0.93 131	0.77 96	1.66 180	0.66 73	0.36 314	0.20 138	0.25 84	0.19 71	0.29 124	0.25 98

HART	1.03 122	0.85 348	3.13 233	0.84 116	0.38 39	1.17 17	0.42 41	3.54 269	1.47 115	1.08 131	2.17 392	1.48 208	0.57 33	1.37 121	0.74 112	0.23 50	0.18 70	0.28 170	0.21 102	0.32 193	0.24 88

PSMNet_ROB	2.95 440	1.38 463	18.46 456	1.19 333	1.20 393	3.80 318	1.65 467	3.54 269	2.35 375	1.98 271	1.71 251	2.75 383	1.79 372	11.43 511	2.78 458	0.42 384	0.36 391	0.50 447	0.60 488	0.59 417	0.49 378

hitnet-ft	2.37 366	0.73 283	8.34 309	0.96 200	0.89 302	3.77 310	0.80 234	3.55 271	2.58 427	2.24 374	2.04 362	3.65 468	1.49 297	11.71 529	1.89 380	0.44 397	0.53 479	0.44 406	0.35 368	0.52 391	0.48 371

SPS-STEREO	3.97 504	1.44 471	20.85 530	1.72 489	1.71 501	3.24 206	2.30 502	3.55 271	2.68 442	4.79 538	3.66 509	5.44 535	2.97 464	9.11 425	9.35 524	1.15 521	1.10 530	1.06 527	1.02 527	1.16 516	1.18 508
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G2L-Stereo_test	2.11 309	0.86 351	7.12 296	1.65 479	1.19 387	3.54 267	1.02 357	3.57 273	2.01 297	2.50 430	1.68 240	3.15 421	1.50 298	9.21 429	1.62 341	0.28 152	0.19 100	0.23 31	0.22 135	0.27 93	0.31 205

Anonymous3	1.72 243	0.76 308	11.61 354	0.83 106	0.84 283	4.46 472	0.84 255	3.57 273	1.16 54	1.34 150	1.37 155	1.11 154	1.03 171	1.58 158	1.13 232	0.70 493	0.58 493	0.33 288	0.35 368	0.47 374	0.42 330

HCRNet	1.60 224	0.56 113	2.47 195	0.78 80	1.36 432	4.11 401	0.71 167	3.57 273	2.79 455	1.75 216	1.61 221	1.58 220	1.41 269	5.79 357	1.56 327	0.34 282	0.28 320	0.36 340	0.29 290	0.33 211	0.37 278

SAMSARA	3.55 487	2.16 508	14.18 390	1.86 507	1.49 459	4.62 504	2.65 514	3.58 276	2.80 459	7.05 554	3.05 487	5.16 531	4.07 504	9.18 428	4.80 488	0.64 478	0.67 509	0.59 478	0.68 499	0.89 488	0.91 490

ISRNet	1.69 240	0.76 308	5.69 286	1.27 370	1.36 432	2.85 153	0.61 115	3.60 277	1.91 282	2.13 327	2.12 384	2.90 399	1.41 269	2.51 267	1.71 355	0.49 439	0.50 476	0.56 471	0.47 449	0.49 383	0.57 417

RAFT-Stereo-weight	1.11 132	0.48 51	1.22 58	0.99 219	0.42 59	4.17 424	0.80 234	3.60 277	1.50 136	1.97 269	1.50 187	1.30 184	0.65 57	1.24 87	0.85 149	0.25 85	0.19 100	0.26 113	0.22 135	0.27 93	0.23 73

PCWNet_CMD	2.23 324	0.65 214	17.36 435	0.83 106	0.76 247	3.51 259	0.64 133	3.60 277	1.97 288	1.70 205	1.63 226	3.22 426	3.05 472	2.09 234	1.11 228	0.31 233	0.36 391	0.47 422	0.26 207	0.64 440	0.47 366

MSMDNet	2.23 324	0.64 204	17.32 431	0.84 116	0.75 243	3.53 263	0.64 133	3.61 280	1.98 290	1.71 209	1.64 228	3.22 426	2.99 465	2.08 231	1.11 228	0.31 233	0.37 404	0.45 413	0.26 207	0.62 430	0.45 351

G2L-Stereo	2.49 386	0.94 376	14.54 396	1.15 316	1.35 429	3.57 276	0.95 333	3.62 281	2.00 295	2.11 320	1.61 221	3.20 424	1.34 250	9.54 436	1.91 383	0.34 282	0.27 308	0.35 325	0.28 262	0.30 147	0.35 258

test_for_model	2.16 316	3.87 532	1.58 105	4.16 560	3.64 555	2.51 128	0.96 339	3.63 282	2.62 432	2.45 424	1.39 160	1.02 142	0.73 80	0.92 24	0.57 46	2.97 547	2.19 551	0.26 113	0.17 29	5.32 563	2.24 538

Wz-Net-LNSev	2.30 343	1.67 488	14.88 400	1.18 330	1.65 491	3.49 252	1.54 453	3.63 282	2.03 300	1.88 240	1.64 228	3.29 432	2.06 406	2.71 289	2.02 398	0.40 358	0.33 368	0.32 253	0.31 324	0.53 397	0.49 378

cross-raft	2.01 295	0.57 123	19.01 465	1.03 250	0.56 149	2.11 98	0.72 170	3.63 282	1.57 188	1.77 218	1.51 189	3.17 423	1.13 204	1.16 67	0.85 149	0.23 50	0.21 170	0.26 113	0.23 150	0.28 110	0.25 98

GwcNet	3.00 453	1.63 482	19.83 486	1.32 389	2.04 527	3.27 213	1.55 454	3.65 285	2.33 372	2.00 288	2.12 384	3.56 464	1.68 355	9.47 434	2.45 439	0.44 397	0.45 451	0.46 419	0.38 403	0.60 421	0.76 469

STTStereo	2.34 355	0.95 378	14.93 403	1.43 434	1.54 467	3.86 337	0.86 267	3.65 285	2.44 404	2.15 338	1.55 203	2.49 357	1.59 319	5.14 341	1.44 298	0.38 339	0.39 419	0.47 422	0.51 468	0.52 391	0.51 393

NCCL2	2.53 393	1.35 459	10.90 347	1.15 316	0.97 323	3.53 263	2.56 510	3.65 285	2.23 345	2.76 470	1.80 285	2.41 340	1.66 349	10.35 466	2.07 405	0.44 397	0.40 424	0.57 474	0.53 475	0.59 417	0.65 443

11t1	1.11 132	0.53 85	1.80 121	1.55 465	0.65 199	2.20 104	0.60 111	3.66 288	1.49 131	1.60 181	1.26 125	1.03 144	1.35 253	1.72 190	0.97 201	0.28 152	0.31 353	0.29 191	0.23 150	0.30 147	0.34 244

GCST	2.56 400	1.79 494	18.02 446	1.92 510	1.33 426	1.72 66	0.51 71	3.67 289	2.03 300	1.70 205	1.61 221	1.55 217	1.29 241	5.06 339	1.24 258	2.06 540	0.77 520	1.45 537	0.97 522	1.14 512	1.34 516

CFNet-RSSM	2.08 306	0.52 73	20.06 495	1.01 233	0.56 149	3.39 229	0.64 133	3.67 289	1.55 176	1.72 210	1.37 155	2.57 363	1.19 226	1.11 52	0.86 156	0.27 115	0.20 138	0.25 84	0.23 150	0.27 93	0.23 73

RAFT-Test	1.44 203	0.59 144	6.10 287	1.01 233	0.69 224	2.90 158	0.80 234	3.68 291	1.70 237	1.85 230	1.68 240	3.15 421	1.03 171	1.20 81	0.99 207	0.27 115	0.22 199	0.25 84	0.23 150	0.27 93	0.25 98

anonymousdsp2	1.26 176	0.60 156	3.74 260	1.02 243	0.41 53	3.60 280	0.72 170	3.68 291	1.47 115	1.37 156	1.56 206	1.83 270	1.01 167	2.00 224	0.66 73	0.29 174	0.20 138	0.28 170	0.20 88	0.32 193	0.29 167

cf-r	2.57 403	0.79 321	16.09 416	1.48 449	1.35 429	4.19 431	0.93 323	3.68 291	2.36 378	1.97 269	1.81 297	3.42 445	1.45 284	8.24 407	1.83 374	0.32 254	0.26 297	0.33 288	0.30 308	0.34 229	0.37 278

PSMNet-RSSM	1.96 284	0.77 311	3.26 238	1.29 376	1.31 416	4.19 431	0.96 339	3.68 291	1.89 278	2.05 304	1.80 285	2.60 366	1.70 358	9.84 446	1.81 370	0.35 302	0.29 330	0.35 325	0.37 390	0.42 333	0.35 258

DLCB_ROB	2.05 301	0.95 378	2.37 188	1.24 353	1.02 344	2.92 164	1.30 414	3.68 291	2.30 363	2.91 480	2.17 392	3.32 436	1.52 304	10.37 467	2.50 443	0.40 358	0.33 368	0.40 378	0.36 378	0.41 314	0.47 366

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 417	1.26 445	22.01 561	1.08 269	0.99 333	1.61 61	0.86 267	3.69 296	1.64 218	1.52 173	5.62 529	3.35 438	3.44 491	2.20 247	1.33 282	0.26 100	0.21 170	0.30 211	0.62 492	0.93 492	0.67 445

gwcnet-sp	2.31 344	1.21 432	17.34 432	1.08 269	0.92 308	3.56 272	1.04 362	3.69 296	2.09 315	2.55 438	1.60 217	1.80 261	1.62 329	3.87 318	1.95 389	0.29 174	0.29 330	0.30 211	0.28 262	0.38 275	0.39 300

scenet	2.31 344	1.21 432	17.34 432	1.08 269	0.92 308	3.56 272	1.04 362	3.69 296	2.09 315	2.55 438	1.60 217	1.80 261	1.62 329	3.87 318	1.95 389	0.29 174	0.29 330	0.30 211	0.28 262	0.38 275	0.39 300

ssnet	2.31 344	1.21 432	17.34 432	1.08 269	0.92 308	3.56 272	1.04 362	3.69 296	2.09 315	2.55 438	1.60 217	1.80 261	1.62 329	3.87 318	1.95 389	0.29 174	0.29 330	0.30 211	0.28 262	0.38 275	0.39 300

StereoDRNet	2.84 428	1.49 475	14.48 395	1.33 394	1.57 478	3.44 238	2.06 491	3.69 296	2.36 378	3.26 504	1.84 309	2.79 393	1.80 377	10.88 485	3.16 467	0.41 373	0.33 368	0.39 372	0.36 378	0.59 417	0.58 422

MLCV	1.87 263	0.91 364	8.59 313	1.10 284	0.57 161	3.59 278	0.53 81	3.70 301	2.20 341	2.80 474	2.25 406	2.00 297	1.42 274	4.13 326	1.86 377	0.30 214	0.20 138	0.32 253	0.21 102	0.33 211	0.36 264

iRaft-Stereo_5w	2.10 307	0.83 340	8.57 312	0.81 85	0.76 247	3.21 198	0.84 255	3.71 302	1.65 222	1.56 178	2.50 445	2.20 318	2.23 424	9.13 426	2.01 397	0.38 339	0.19 100	0.35 325	0.27 233	0.45 359	0.39 300

GANet	2.93 439	1.05 399	11.29 350	1.64 477	0.96 319	3.91 345	2.52 508	3.72 303	2.41 396	2.95 487	3.00 484	3.21 425	2.03 402	12.42 545	4.72 486	0.51 449	0.41 433	0.46 419	0.39 410	0.60 421	0.50 385

LSM	12.71 569	3.52 530	20.79 529	55.63 593	84.76 592	3.63 290	6.30 555	3.73 304	4.93 546	5.55 543	13.92 567	3.53 460	3.25 481	9.72 441	4.12 478	0.64 478	0.85 523	0.71 503	0.81 513	1.03 499	26.84 585

AE-Stereo	1.18 145	0.60 156	2.05 146	1.10 284	0.60 176	4.39 460	0.72 170	3.74 305	1.62 214	1.10 133	1.90 334	1.01 141	0.92 145	1.45 136	0.82 140	0.28 152	0.22 199	0.28 170	0.28 262	0.26 81	0.22 62

DMCA	1.72 243	0.74 291	6.63 290	1.14 303	0.96 319	3.98 374	0.90 300	3.75 306	2.76 451	2.83 477	1.58 209	2.35 333	1.18 222	1.58 158	1.98 394	0.40 358	0.27 308	0.42 397	0.26 207	0.36 260	0.38 293

TDLM	2.29 340	1.08 407	4.61 273	1.29 376	1.01 342	4.26 442	2.17 497	3.75 306	2.79 455	2.31 394	1.98 350	2.06 307	1.59 319	12.45 546	1.72 357	0.51 449	0.28 320	0.52 456	0.35 368	0.56 408	0.50 385

HHNet	2.48 384	0.71 268	20.52 520	0.64 16	0.64 191	4.07 392	0.93 323	3.76 308	1.56 182	2.15 338	4.92 523	0.98 136	3.37 485	1.66 180	1.79 369	0.32 254	0.20 138	0.31 233	0.27 233	0.36 260	0.42 330

delet	1.92 277	0.76 308	5.14 277	1.01 233	1.65 491	3.44 238	2.03 490	3.76 308	2.48 409	2.01 290	2.05 368	2.63 370	1.90 395	5.34 344	2.12 409	0.28 152	0.29 330	0.40 378	0.31 324	0.41 314	0.45 351

DDUNet	2.91 436	2.78 521	6.94 295	3.53 552	2.26 535	3.28 217	1.36 422	3.77 310	2.04 304	2.62 454	2.49 444	4.18 492	1.69 356	5.38 345	1.85 376	2.21 542	1.77 545	2.61 550	2.43 561	2.60 538	2.34 541

PSMNet-ADL	1.91 274	0.72 272	1.78 120	1.09 275	0.86 289	4.18 427	0.78 217	3.77 310	2.10 323	1.72 210	1.85 316	2.91 402	1.82 382	10.38 469	1.91 383	0.48 427	0.46 460	0.28 170	0.29 290	0.38 275	0.51 393

UNet	2.51 389	0.74 291	20.17 502	1.14 303	1.44 451	3.48 249	0.76 200	3.77 310	1.87 272	2.05 304	1.57 208	2.75 383	2.39 435	3.51 307	2.51 444	0.32 254	0.26 297	0.41 390	0.26 207	0.38 275	0.39 300

HGLStereo	2.03 297	0.74 291	7.50 302	1.23 351	1.56 474	3.62 285	0.95 333	3.78 313	1.89 278	2.03 299	2.20 398	3.12 419	2.14 414	5.68 354	2.04 399	0.37 322	0.31 353	0.32 253	0.29 290	0.40 290	0.45 351

TestStereo1	1.56 215	0.81 329	2.32 182	1.61 475	0.64 191	4.13 406	1.36 422	3.79 314	3.20 505	1.60 181	2.57 455	1.39 195	2.15 415	2.51 267	1.30 275	0.29 174	0.20 138	0.34 306	0.25 187	0.40 290	0.36 264

SA-5K	1.56 215	0.81 329	2.32 182	1.61 475	0.64 191	4.13 406	1.36 422	3.79 314	3.20 505	1.60 181	2.57 455	1.39 195	2.15 415	2.51 267	1.30 275	0.29 174	0.20 138	0.34 306	0.25 187	0.40 290	0.36 264

MMNet	2.02 296	0.81 329	10.76 344	1.12 295	1.23 401	3.53 263	0.89 295	3.79 314	2.08 312	2.15 338	1.76 271	2.15 315	2.12 411	3.69 314	2.32 427	0.31 233	0.29 330	0.34 306	0.27 233	0.38 275	0.42 330

YMNet	2.40 368	1.41 468	13.46 371	1.36 412	1.67 495	3.96 367	0.97 342	3.81 317	2.37 384	2.64 458	2.57 455	3.35 438	1.53 311	3.28 302	2.42 435	0.48 427	0.54 481	0.52 456	0.49 458	0.70 456	0.54 406

YMNet_1	2.40 368	1.41 468	13.46 371	1.36 412	1.67 495	3.96 367	0.97 342	3.81 317	2.37 384	2.64 458	2.57 455	3.35 438	1.53 311	3.28 302	2.42 435	0.48 427	0.54 481	0.52 456	0.49 458	0.70 456	0.54 406

acv_ft	1.55 211	0.64 204	3.29 240	1.14 303	2.01 523	2.93 168	0.97 342	3.81 317	2.08 312	2.22 367	1.88 323	3.10 416	1.66 349	1.33 111	2.22 420	0.29 174	0.26 297	0.30 211	0.26 207	0.39 285	0.27 138

otaku	4.58 518	8.93 554	19.95 491	3.11 547	2.67 538	3.91 345	2.57 511	3.82 320	2.25 350	2.22 367	9.72 551	4.08 486	2.35 433	8.57 413	2.13 412	3.51 554	1.65 543	2.15 544	1.17 533	3.69 548	3.15 554

CrosDoStereo	5.24 528	0.60 156	20.23 504	0.82 95	0.51 119	3.39 229	18.11 574	3.82 320	2.27 355	1.98 271	8.74 544	1.96 290	6.96 544	7.35 392	26.35 578	0.30 214	0.22 199	0.30 211	0.28 262	0.33 211	0.38 293

DeepStereo_LL	5.24 528	0.60 156	20.23 504	0.82 95	0.51 119	3.39 229	18.11 574	3.82 320	2.27 355	1.98 271	8.74 544	1.96 290	6.96 544	7.35 392	26.35 578	0.30 214	0.22 199	0.30 211	0.28 262	0.33 211	0.38 293

StereoDRNet-Refined	1.77 253	0.81 329	2.22 171	1.21 344	0.76 247	3.26 211	0.71 167	3.82 320	2.05 307	2.29 384	2.05 368	2.98 406	1.44 280	7.15 389	2.27 424	0.30 214	0.23 226	0.42 397	0.33 343	0.45 359	0.64 441
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	2.46 379	1.14 420	9.47 326	1.44 437	1.18 380	4.06 387	1.49 447	3.84 324	2.24 347	2.62 454	1.89 329	2.57 363	1.28 238	11.35 507	1.64 347	0.50 443	0.39 419	0.48 430	0.41 428	0.55 402	0.75 467

GwcNet-RSSM	2.66 411	1.05 399	15.91 414	1.22 347	1.19 387	4.12 403	1.12 383	3.84 324	2.02 298	1.93 258	1.79 282	3.12 419	1.46 287	10.37 467	2.05 401	0.33 270	0.27 308	0.35 325	0.30 308	0.40 290	0.36 264

iResNet_ROB	1.89 268	1.02 392	8.60 314	1.39 426	0.98 330	3.72 301	0.66 145	3.84 324	2.65 437	1.88 240	2.05 368	1.98 294	1.27 236	4.52 331	1.67 351	0.30 214	0.20 138	0.28 170	0.18 50	0.31 166	0.40 320

CRFU-Net	2.49 386	0.78 317	10.36 338	2.30 531	1.08 359	3.91 345	1.41 436	3.85 327	1.65 222	2.15 338	1.76 271	3.34 437	7.95 552	5.56 351	1.48 310	0.47 422	0.35 386	0.30 211	0.28 262	0.37 270	0.43 339

AASNet	2.44 375	0.92 366	19.79 484	1.35 406	1.49 459	3.81 320	1.07 368	3.85 327	2.93 477	1.95 263	2.29 415	1.96 290	1.29 241	1.73 191	1.93 385	0.39 351	0.33 368	0.45 413	0.30 308	0.55 402	0.45 351

SHD	2.82 426	2.04 504	13.80 381	1.69 483	1.79 510	2.73 145	1.07 368	3.85 327	3.18 501	4.63 536	2.74 468	3.38 443	2.77 456	5.48 349	3.66 474	0.62 474	0.47 464	0.51 450	0.55 478	0.65 443	0.74 464

coex_refinement	2.10 307	0.85 348	3.67 259	1.31 386	1.13 370	3.21 198	0.85 264	3.86 330	2.31 367	2.51 433	1.92 337	3.49 455	1.69 356	11.08 498	2.13 412	0.37 322	0.25 284	0.27 141	0.31 324	0.41 314	0.37 278

GES	1.38 198	0.64 204	2.61 205	1.09 275	0.57 161	4.30 451	1.02 357	3.86 330	1.51 143	1.72 210	1.74 258	1.28 180	1.77 369	1.62 171	1.61 336	0.39 351	0.27 308	0.33 288	0.30 308	0.41 314	0.47 366

AANet_RVC	3.03 457	1.72 489	12.78 364	1.17 324	1.12 368	3.79 316	1.10 379	3.86 330	3.13 495	2.62 454	4.26 517	3.96 479	1.41 269	11.43 511	5.23 496	0.94 511	0.47 464	0.34 306	0.23 150	0.40 290	0.55 410

x	1.15 140	0.57 123	1.53 97	1.44 437	0.67 213	1.94 81	0.97 342	3.87 333	1.57 188	1.61 186	1.28 132	1.58 220	1.22 229	1.93 218	1.04 214	0.28 152	0.30 343	0.34 306	0.29 290	0.32 193	0.31 205

stereogan	3.09 462	0.93 370	16.43 420	1.37 422	1.66 494	3.70 297	1.67 469	3.87 333	3.15 499	3.04 491	2.70 467	5.04 525	2.79 457	9.96 452	1.78 368	0.63 475	0.49 475	0.69 500	0.47 449	0.83 485	0.68 448

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 395	1.04 398	16.73 425	1.53 458	2.00 522	3.96 367	0.87 286	3.87 333	2.31 367	2.54 437	1.67 237	2.85 396	1.63 342	5.55 350	1.62 341	0.46 413	0.33 368	0.38 368	0.38 403	0.53 397	0.62 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UGAM-zero	2.79 424	0.57 123	20.87 533	0.98 213	0.77 253	2.08 96	0.35 21	3.88 336	1.51 143	2.05 304	1.64 228	5.07 526	3.42 490	9.83 445	1.24 258	0.28 152	0.21 170	0.27 141	0.29 290	0.29 124	0.28 157

ADCRef	3.30 477	1.23 442	14.90 401	1.17 324	1.41 448	3.95 362	1.64 464	3.88 336	2.36 378	3.05 493	2.21 400	2.40 338	2.81 459	5.04 338	16.63 554	0.46 413	0.34 380	0.63 491	0.62 492	0.54 400	0.67 445

NCC-stereo	3.16 471	1.28 447	18.31 452	1.25 355	1.75 505	4.06 387	1.40 433	3.89 338	2.22 343	2.72 467	2.55 451	3.49 455	2.65 451	9.91 449	2.99 463	1.29 531	0.65 505	0.64 494	0.86 515	0.65 443	0.71 455

Abc-Net	3.16 471	1.28 447	18.31 452	1.25 355	1.75 505	4.06 387	1.40 433	3.89 338	2.22 343	2.72 467	2.55 451	3.49 455	2.65 451	9.91 449	2.99 463	1.29 531	0.65 505	0.64 494	0.86 515	0.65 443	0.71 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	2.95 440	2.51 513	15.49 412	1.54 460	1.30 414	3.51 259	0.86 267	3.89 338	2.48 409	3.64 514	3.12 493	3.04 411	2.30 428	5.70 355	6.67 502	0.55 462	0.35 386	0.37 352	0.39 410	0.70 456	0.60 427

PA-Net	3.09 462	1.24 443	18.84 460	1.38 424	1.19 387	3.42 236	1.75 472	3.89 338	3.27 514	1.88 240	2.10 377	3.03 410	1.88 393	11.60 517	2.88 461	0.40 358	0.54 481	0.44 406	0.62 492	0.52 391	1.02 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	4.91 525	1.40 466	16.46 421	1.47 446	1.72 503	3.46 243	1.96 485	3.89 338	3.61 525	2.90 479	24.61 577	4.81 517	4.49 513	13.57 558	4.87 490	1.33 534	1.29 537	1.70 539	1.68 542	1.41 527	1.66 525
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
w-ln-seven	2.86 429	3.06 524	14.02 385	1.27 370	1.32 422	4.10 400	1.59 458	3.90 343	2.59 430	3.03 490	2.27 408	3.42 445	2.25 425	6.70 379	4.81 489	0.39 351	0.34 380	0.48 430	0.40 421	0.74 470	0.55 410

mmm	1.27 181	0.58 136	2.20 166	1.41 430	0.68 218	2.39 118	0.85 264	3.90 343	1.63 217	2.20 356	1.84 309	1.28 180	1.50 298	1.91 217	0.89 169	0.31 233	0.27 308	0.45 413	0.37 390	0.38 275	0.34 244

RAFT+CT+SA	1.62 228	0.72 272	7.42 299	0.97 207	1.42 450	4.04 384	0.94 329	3.90 343	1.61 211	1.61 186	1.63 226	1.33 187	1.18 222	2.73 291	1.10 225	0.27 115	0.19 100	0.31 233	0.34 352	0.33 211	0.33 232

Nwc_Net	2.88 435	1.16 424	18.30 451	1.35 406	1.68 498	3.52 262	1.18 395	3.90 343	2.06 309	2.52 435	2.82 478	3.82 473	2.34 432	6.78 384	2.55 449	0.86 508	0.40 424	0.59 478	0.67 496	0.57 413	0.55 410

AnyNet_C32	4.17 510	5.75 542	12.62 363	1.60 472	1.54 467	5.51 543	4.09 550	3.90 343	3.23 508	4.22 532	3.03 486	3.10 416	3.41 487	8.01 406	18.85 566	0.53 458	0.58 493	0.53 461	0.74 504	1.19 519	0.97 495

MyStereo04	2.29 340	0.80 325	18.77 459	1.00 227	1.04 348	3.95 362	0.95 333	3.91 348	2.54 423	1.99 276	1.27 131	2.31 329	1.65 347	2.02 228	1.77 366	0.24 64	0.24 260	0.34 306	0.26 207	0.41 314	0.37 278

MSKI-zero shot	2.22 322	0.64 204	20.09 499	0.96 200	0.56 149	4.04 384	0.70 165	3.91 348	1.50 136	1.92 254	2.28 412	1.92 281	0.71 73	2.93 295	0.67 78	0.26 100	0.23 226	0.26 113	0.21 102	0.28 110	0.26 122

test_5	1.87 263	0.75 303	10.23 337	1.14 303	1.40 441	3.85 335	1.27 411	3.91 348	1.93 284	1.69 201	1.78 279	1.67 230	1.79 372	2.99 298	1.17 240	0.30 214	0.18 70	0.35 325	0.33 343	0.34 229	0.33 232

Syn2CoEx	3.08 461	2.55 518	19.88 488	1.34 401	1.18 380	2.43 121	1.65 467	3.91 348	2.40 394	2.39 416	2.27 408	2.90 399	3.17 478	9.57 439	2.54 448	0.50 443	0.45 451	0.53 461	0.39 410	0.74 470	0.72 462

CVANet_RVC	2.55 399	1.10 411	9.13 324	1.46 443	1.15 373	3.96 367	1.53 450	3.91 348	2.50 414	3.04 491	2.04 362	2.60 366	1.72 362	12.46 547	1.50 314	0.49 439	0.30 343	0.51 450	0.41 428	0.63 432	0.50 385

z-mn7	3.36 482	9.42 560	14.16 389	1.28 372	1.22 400	3.78 312	1.43 440	3.92 353	3.35 517	2.85 478	3.36 502	3.06 415	1.97 400	9.66 440	5.16 493	0.42 384	0.35 386	0.43 401	0.33 343	0.63 432	0.48 371

Ntro	4.21 511	8.94 555	19.89 489	3.22 548	2.96 545	4.15 410	1.89 482	3.92 353	2.36 378	1.77 218	2.14 387	3.35 438	2.17 420	9.48 435	2.24 421	3.52 555	1.76 544	2.13 543	1.31 537	3.83 551	3.09 552

w-ln-seven-2	2.73 422	2.13 506	12.47 362	1.18 330	1.01 342	3.54 267	1.58 457	3.93 355	3.26 510	2.43 422	2.02 357	2.63 370	2.28 427	7.93 404	5.45 498	0.40 358	0.40 424	0.44 406	0.34 352	0.62 430	0.47 366

ADCP+	3.74 495	1.96 500	16.90 428	1.09 275	1.55 471	4.35 455	3.65 544	3.93 355	2.98 483	2.22 367	1.66 236	3.95 477	4.83 517	3.41 305	18.87 567	0.38 339	0.41 433	0.63 491	0.53 475	0.64 440	0.81 479

ADCPNet	3.89 499	1.63 482	20.25 508	1.28 372	1.27 410	6.43 549	2.65 514	3.93 355	2.70 443	2.78 472	2.20 398	4.28 498	6.16 536	5.56 351	10.27 528	0.65 481	1.18 532	0.71 503	1.70 544	0.84 486	1.37 517

MSMD_ROB	5.61 534	1.08 407	16.68 424	1.21 344	0.83 276	10.14 561	2.07 493	3.93 355	6.22 555	10.37 570	8.03 538	22.22 573	9.45 558	11.66 525	4.52 482	0.66 483	0.58 493	0.66 497	0.68 499	0.65 443	0.63 437

ADLNet2	3.15 469	0.92 366	20.06 495	1.20 338	1.79 510	3.83 322	1.48 443	3.94 359	3.59 524	2.19 353	2.47 442	4.65 515	1.93 398	10.69 478	1.96 392	0.39 351	0.37 404	0.28 170	0.30 308	0.48 377	0.43 339

FADNet	2.49 386	1.76 492	13.17 366	1.17 324	0.95 318	3.27 213	0.88 290	3.94 359	2.27 355	1.40 161	1.29 134	2.51 358	2.06 406	9.93 451	1.94 387	0.43 390	0.45 451	0.40 378	0.43 437	1.06 502	0.53 400

CFNet_pseudo	2.12 311	0.67 235	15.14 408	0.85 128	0.74 241	3.95 362	0.64 133	3.95 361	1.78 257	1.90 247	1.79 282	3.27 431	1.62 329	2.51 267	1.16 237	0.31 233	0.36 391	0.53 461	0.27 233	0.63 432	0.44 345

ADLNet	2.29 340	0.83 340	3.62 257	1.35 406	1.60 480	3.67 293	1.24 409	3.95 361	2.98 483	2.58 446	2.29 415	4.01 482	1.79 372	11.23 504	2.09 407	0.37 322	0.38 410	0.36 340	0.34 352	0.45 359	0.71 455

FENet	2.25 328	0.50 61	20.29 511	1.35 406	0.67 213	4.01 378	0.60 111	3.95 361	1.99 291	1.96 267	1.11 92	2.43 346	1.43 277	1.60 165	1.39 288	0.32 254	0.22 199	0.33 288	0.26 207	0.29 124	0.39 300

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 466	1.43 470	9.93 331	2.50 536	1.62 483	4.29 449	1.68 471	3.95 361	2.43 400	1.66 197	1.91 335	3.04 411	1.41 269	13.26 553	1.58 329	3.82 560	1.59 541	1.12 530	0.46 446	2.21 536	2.74 551

ccs_rob	2.13 313	0.67 235	15.11 407	0.84 116	0.75 243	3.96 367	0.65 142	3.95 361	1.78 257	1.88 240	1.79 282	3.26 430	1.64 345	2.51 267	1.16 237	0.31 233	0.36 391	0.54 468	0.27 233	0.65 443	0.45 351

TCMNet	2.98 449	1.30 449	18.26 449	1.47 446	2.09 528	3.84 327	1.08 373	3.96 366	2.39 393	2.53 436	2.29 415	2.43 346	1.75 366	10.09 459	2.39 430	0.52 455	0.45 451	0.61 486	0.50 464	0.80 481	0.78 473

Wz-Net-SNSev	2.98 449	4.36 534	15.98 415	1.57 468	1.19 387	3.28 217	1.80 476	3.96 366	2.40 394	2.32 398	2.28 412	3.48 449	2.05 405	7.84 403	3.82 476	0.47 422	0.39 419	0.53 461	0.49 458	0.71 465	0.60 427

Any-RAFT	1.40 199	0.53 85	2.78 219	1.09 275	0.64 191	4.41 466	0.81 243	3.97 368	2.78 453	1.99 276	1.34 147	2.36 335	1.56 318	1.56 155	0.75 115	0.27 115	0.20 138	0.25 84	0.18 50	0.25 64	0.28 157

ADCL	4.35 513	1.63 482	14.21 391	1.29 376	1.26 408	5.56 544	11.16 564	3.97 368	3.37 518	6.07 547	4.67 520	4.30 499	5.72 529	5.08 340	14.51 544	0.50 443	0.48 470	0.89 520	0.77 508	0.78 477	0.76 469

ACVNet-DCA	1.85 261	0.74 291	13.77 377	1.78 495	0.36 14	4.48 474	0.74 187	3.98 370	1.53 159	1.01 121	1.81 297	0.72 80	1.62 329	2.13 236	0.64 61	0.29 174	0.17 42	0.32 253	0.21 102	0.33 211	0.32 216

1test111	1.99 291	0.74 291	13.77 377	1.78 495	0.36 14	4.48 474	0.74 187	3.98 370	1.53 159	1.01 121	1.81 297	0.72 80	1.62 329	4.66 333	0.98 204	0.29 174	0.17 42	0.32 253	0.21 102	0.33 211	0.32 216

qqq	1.30 187	0.57 123	1.67 110	1.15 316	0.51 119	2.18 101	0.91 308	3.98 370	1.53 159	1.50 172	1.24 117	1.79 258	1.34 250	4.66 333	0.98 204	0.28 152	0.31 353	0.33 288	0.33 343	0.33 211	0.32 216

edge stereo	3.37 483	1.01 391	21.99 560	1.28 372	1.37 434	2.67 143	1.39 431	3.98 370	2.87 470	2.93 482	3.27 500	4.35 500	2.43 438	11.62 519	2.39 430	0.60 470	0.63 503	0.79 513	0.55 478	0.68 453	0.67 445

CroCo-Stereo	0.98 106	0.87 354	3.44 246	0.87 139	0.53 137	0.49 2	0.50 67	3.99 374	1.49 131	0.81 86	1.25 124	1.00 140	0.75 87	1.10 50	1.09 224	0.24 64	0.21 170	0.24 61	0.19 71	0.35 247	0.27 138
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
HSM	2.35 360	0.81 329	2.21 168	1.14 303	1.55 471	3.44 238	1.03 359	3.99 374	2.25 350	2.29 384	2.11 381	8.04 547	3.05 472	11.60 517	1.71 355	0.33 270	0.22 199	0.28 170	0.23 150	0.32 193	0.35 258

test_sample1	1.62 228	0.55 102	1.88 127	1.44 437	0.79 257	2.27 108	0.64 133	4.00 376	1.82 262	1.87 237	1.35 150	1.57 218	1.62 329	9.55 438	1.24 258	0.30 214	0.27 308	0.31 233	0.28 262	0.32 193	0.32 216

BEATNet_4x	1.92 277	1.36 460	8.75 317	1.20 338	0.56 149	3.46 243	1.03 359	4.00 376	2.43 400	2.25 377	1.70 247	2.10 312	1.59 319	2.57 278	3.05 466	0.37 322	0.22 199	0.47 422	0.29 290	0.60 421	0.40 320

MyStereo05	2.37 366	0.72 272	19.94 490	1.02 243	0.99 333	4.26 442	0.86 267	4.01 378	2.62 432	2.14 330	1.26 125	2.28 322	1.63 342	2.07 229	1.68 352	0.24 64	0.23 226	0.34 306	0.26 207	0.42 333	0.36 264

ssnet_v2	2.04 299	0.88 356	7.87 303	1.20 338	0.87 294	3.86 337	1.64 464	4.01 378	2.60 431	2.61 452	1.96 342	3.79 471	1.71 360	2.20 247	2.96 462	0.41 373	0.35 386	0.42 397	0.37 390	0.55 402	0.52 398

test-1	1.23 160	0.65 214	1.88 127	0.96 200	0.52 128	3.84 327	0.62 128	4.01 378	1.47 115	1.93 258	1.78 279	1.83 270	0.92 145	1.19 80	1.28 271	0.26 100	0.29 330	0.31 233	0.24 175	0.29 124	0.36 264

DN-CSS_ROB	1.91 274	1.55 479	11.13 349	1.82 502	0.88 297	3.99 375	0.61 115	4.01 378	1.67 226	1.64 192	1.89 329	1.39 195	1.06 187	3.23 300	1.50 314	0.31 233	0.19 100	0.44 406	0.29 290	0.37 270	0.31 205

UPFNet	1.81 258	0.63 192	6.71 291	1.25 355	1.44 451	3.50 256	1.35 420	4.02 382	1.85 270	2.40 418	1.52 190	2.41 340	1.40 264	3.62 311	1.88 379	0.34 282	0.33 368	0.37 352	0.31 324	0.41 314	0.39 300

ACVNet-4b	6.73 546	13.67 575	21.87 559	3.54 553	3.07 547	4.19 431	2.25 499	4.03 383	3.65 526	1.64 192	3.98 515	5.88 537	2.89 461	10.01 455	16.98 556	23.29 587	2.24 553	2.53 547	1.78 547	3.87 552	3.21 557

Wz-Net-MNSev	2.71 421	2.54 517	13.91 384	1.52 456	1.37 434	3.28 217	2.47 505	4.03 383	2.32 371	2.57 442	2.07 373	2.29 327	3.01 467	7.55 397	2.74 456	0.38 339	0.36 391	0.36 340	0.37 390	0.57 413	0.47 366

RYNet	2.97 447	0.93 370	15.09 406	1.12 295	1.38 437	3.66 292	1.42 438	4.03 383	2.29 362	2.10 316	1.70 247	3.79 471	2.16 418	13.64 560	3.02 465	0.37 322	0.41 433	0.48 430	0.34 352	0.81 482	0.75 467

WCMA_ROB	5.12 526	0.90 359	21.33 547	1.50 453	1.33 426	4.09 394	3.49 537	4.03 383	4.59 541	6.57 552	10.95 556	12.92 558	8.41 556	9.86 447	8.78 522	0.75 496	0.58 493	0.51 450	0.50 464	0.68 453	0.57 417

GASNet	3.24 474	5.55 541	20.58 524	1.56 467	1.25 406	2.32 112	1.12 383	4.04 387	2.67 440	1.88 240	2.10 377	3.00 408	2.16 418	10.59 473	2.43 437	0.65 481	0.37 404	0.61 486	0.45 444	0.87 487	0.58 422

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 372	1.47 473	14.14 388	1.30 383	1.35 429	3.51 259	1.64 464	4.04 387	2.10 323	2.46 425	1.88 323	2.28 322	2.51 444	4.73 336	3.17 468	0.38 339	0.19 100	0.35 325	0.20 88	0.40 290	0.36 264

RGC	3.10 464	1.45 472	14.90 401	1.46 443	1.79 510	3.33 223	1.39 431	4.04 387	2.26 353	2.77 471	3.26 499	4.00 481	2.71 454	11.63 524	2.62 453	0.82 504	0.46 460	0.79 513	0.79 512	0.71 465	0.78 473

CFNet	2.34 355	1.10 411	8.96 318	1.34 401	1.24 403	4.09 394	0.73 175	4.04 387	2.77 452	1.62 188	1.87 322	2.27 321	1.45 284	11.41 509	1.82 372	0.31 233	0.24 260	0.43 401	0.36 378	0.43 343	0.33 232

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 360	0.99 387	19.62 479	1.09 275	0.96 319	1.51 55	0.44 50	4.05 391	1.64 218	1.31 147	1.67 237	4.93 519	2.45 440	2.52 272	1.40 289	0.30 214	0.20 138	0.31 233	0.50 464	0.57 413	0.60 427

test_sample2	1.75 250	0.56 113	2.25 174	1.41 430	0.80 259	2.91 161	0.86 267	4.05 391	2.04 304	1.91 252	1.39 160	1.57 218	1.55 316	10.65 476	1.06 216	0.32 254	0.28 320	0.32 253	0.30 308	0.36 260	0.33 232

MFN_U_SF_RVC	3.81 497	10.78 566	15.01 404	1.84 504	1.39 439	3.73 305	1.63 462	4.05 391	3.26 510	2.91 480	2.38 436	4.36 502	3.65 495	8.43 411	4.91 491	1.11 520	1.04 527	0.99 523	1.31 537	1.58 528	1.75 530

RP	2.79 424	1.20 431	10.36 338	1.54 460	1.93 519	3.44 238	1.97 486	4.05 391	2.34 373	2.66 463	2.79 473	3.98 480	2.58 448	10.21 462	2.61 451	0.95 512	0.47 464	0.71 503	0.57 483	0.71 465	0.68 448

AIO-test2	1.61 226	1.30 449	3.40 245	1.16 322	1.31 416	3.18 196	0.74 187	4.06 395	1.52 152	1.72 210	2.21 400	0.78 92	0.74 84	3.64 313	0.95 199	3.64 556	0.26 297	0.35 325	0.42 434	0.37 270	0.33 232

ADCMid	3.96 503	3.27 527	15.48 411	1.26 362	1.40 441	4.66 510	2.28 500	4.06 395	3.54 523	3.94 521	3.02 485	3.85 474	3.67 496	4.03 324	18.65 565	0.68 489	0.61 500	1.09 529	1.18 534	1.38 525	1.08 502

STTRV1_RVC	3.52 486	1.03 397	20.87 533	1.47 446	1.47 456	3.23 202	1.55 454	4.06 395	3.22 507	1.95 263	3.50 507	2.63 370	2.07 408	11.96 539	2.21 419	1.86 538	4.03 572	0.81 516	0.73 503	1.06 502	0.70 454

Consistency-Raft	2.86 429	1.66 486	19.61 478	1.40 429	1.75 505	3.84 327	1.32 416	4.07 398	2.25 350	1.78 220	2.67 464	1.82 267	4.41 511	1.94 220	2.06 402	0.83 506	0.94 526	1.03 524	1.12 530	1.70 532	1.09 503

ccnet	2.66 411	0.97 385	8.01 307	1.54 460	1.24 403	3.75 307	2.18 498	4.07 398	2.41 396	2.66 463	3.25 498	2.87 398	2.31 431	9.89 448	3.50 471	0.78 498	0.75 519	0.71 503	0.67 496	0.76 474	0.81 479

HITNet	2.07 304	0.82 336	14.77 397	1.34 401	0.56 149	3.47 246	0.80 234	4.07 398	2.35 375	2.16 343	1.61 221	1.64 227	1.44 280	2.09 234	2.56 450	0.26 100	0.18 70	0.41 390	0.26 207	0.45 359	0.25 98
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
XPNet_ROB	2.27 332	1.11 414	4.10 264	1.36 412	0.97 323	3.94 357	1.63 462	4.07 398	2.14 330	2.82 476	2.00 355	2.32 330	1.73 365	10.81 483	3.39 470	0.51 449	0.47 464	0.48 430	0.40 421	0.51 387	0.56 413

EGLCR-Stereo	1.06 125	0.51 67	1.56 103	1.02 243	0.39 42	4.27 447	0.42 41	4.08 402	1.48 123	0.90 105	0.68 20	1.09 149	0.66 63	1.81 203	0.62 55	0.27 115	0.19 100	0.29 191	0.23 150	0.37 270	0.25 98

FADNet-RVC-Resample	2.83 427	2.02 503	21.07 539	1.12 295	0.91 307	3.53 263	1.37 427	4.08 402	2.09 315	1.68 200	1.33 142	2.03 301	1.51 302	9.54 436	1.69 353	0.38 339	0.37 404	0.42 397	0.44 440	0.56 408	0.56 413

testlalala_base	1.62 228	0.74 291	1.63 107	1.19 333	1.40 441	2.63 142	0.84 255	4.09 404	1.31 77	1.22 142	1.42 167	1.21 173	0.85 124	1.16 67	0.73 107	3.92 562	2.10 549	0.27 141	0.18 50	4.49 559	1.11 505

DAS	2.31 344	0.67 235	4.79 274	1.14 303	1.64 487	2.93 168	2.13 495	4.09 404	2.74 447	4.17 528	2.52 448	2.46 353	1.79 372	11.55 516	1.63 344	0.37 322	0.22 199	0.39 372	0.25 187	0.41 314	0.34 244

SepStereo	2.15 315	0.67 235	4.79 274	1.14 303	1.64 487	2.93 168	2.13 495	4.09 404	2.74 447	4.17 528	2.52 448	2.46 353	1.79 372	8.36 408	1.63 344	0.37 322	0.22 199	0.39 372	0.25 187	0.41 314	0.34 244

SFCPSM	2.18 319	0.63 192	17.03 430	0.88 144	0.98 330	3.74 306	1.28 413	4.09 404	2.16 334	1.85 230	1.83 304	1.65 228	1.39 260	2.50 264	1.50 314	0.33 270	0.27 308	0.39 372	0.36 378	0.34 229	0.37 278

AF-Net	2.87 433	1.30 449	16.24 417	1.33 394	1.75 505	3.26 211	1.59 458	4.09 404	2.43 400	2.69 465	2.94 481	4.51 506	3.20 479	5.84 358	2.75 457	0.76 497	0.36 391	0.72 507	0.49 458	0.70 456	0.56 413

R-Stereo Train	1.20 152	0.58 136	1.81 122	0.99 219	0.67 213	3.78 312	0.90 300	4.09 404	1.51 143	2.16 343	1.71 251	1.13 155	0.94 150	1.40 122	0.91 180	0.30 214	0.24 260	0.26 113	0.21 102	0.26 81	0.25 98

AnyNet_C01	4.37 514	7.80 547	16.40 419	1.98 516	1.40 441	6.37 548	6.47 556	4.09 404	5.03 547	4.06 526	3.78 511	4.16 491	3.31 483	6.62 376	10.00 526	0.61 472	0.67 509	0.63 491	0.67 496	2.01 533	1.31 513

RAFT-Stereo	1.20 152	0.58 136	1.81 122	0.99 219	0.67 213	3.78 312	0.90 300	4.09 404	1.51 143	2.16 343	1.71 251	1.13 155	0.94 150	1.40 122	0.91 180	0.30 214	0.24 260	0.26 113	0.21 102	0.26 81	0.25 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
psmg	1.47 209	0.59 144	1.94 133	0.92 172	0.85 284	4.30 451	1.42 438	4.10 412	1.88 274	2.64 458	2.09 376	2.60 366	1.31 245	1.60 165	1.21 250	0.34 282	0.27 308	0.33 288	0.34 352	0.36 260	0.34 244

zh-mn7	3.15 469	9.61 562	12.45 361	1.26 362	0.99 333	2.91 161	1.32 416	4.12 413	2.74 447	3.33 507	3.07 488	2.84 395	1.89 394	8.91 420	4.69 485	0.49 439	0.40 424	0.38 368	0.38 403	0.56 408	0.63 437

WZ-Net	3.62 489	4.87 536	16.77 427	1.43 434	1.40 441	3.75 307	2.29 501	4.12 413	2.50 414	2.74 469	2.19 396	4.06 485	5.29 524	10.19 461	7.36 513	0.54 460	0.37 404	0.47 422	0.49 458	0.77 475	0.73 463

RCA-Stereo	1.21 155	0.52 73	1.58 105	0.90 158	0.46 87	4.68 513	0.79 224	4.13 415	1.74 250	1.92 254	1.80 285	0.94 134	1.48 291	1.14 60	0.70 96	0.27 115	0.18 70	0.25 84	0.19 71	0.25 64	0.23 73

GEStereo_RVC	1.91 274	0.80 325	6.57 289	1.20 338	1.06 353	4.02 380	1.43 440	4.13 415	1.89 278	2.03 299	1.80 285	2.34 331	1.86 389	4.94 337	1.77 366	0.48 427	0.38 410	0.32 253	0.28 262	0.42 333	0.50 385

DGSMNet	7.55 553	1.62 480	17.42 437	1.92 510	12.73 572	7.45 556	42.99 588	4.13 415	2.07 311	2.10 316	3.16 496	3.42 445	1.70 358	9.24 430	2.30 425	3.70 559	10.89 582	11.80 584	5.54 574	4.24 554	2.66 546

FADNet-RVC	2.51 389	2.27 509	14.03 386	1.09 275	0.81 262	3.54 267	1.10 379	4.13 415	2.48 409	1.39 159	1.22 112	1.85 276	1.77 369	9.78 444	2.06 402	0.38 339	0.37 404	0.40 378	0.40 421	0.67 450	0.48 371

NVstereo2D	2.54 395	0.90 359	11.10 348	1.32 389	1.47 456	3.58 277	1.38 429	4.13 415	2.45 405	1.90 247	1.71 251	2.86 397	1.76 367	10.86 484	1.66 350	0.60 470	0.43 441	0.53 461	0.41 428	0.78 477	0.94 493

DRN-Test	3.03 457	0.99 387	18.18 447	1.35 406	1.60 480	3.59 278	1.48 443	4.13 415	2.45 405	3.47 513	1.92 337	2.58 365	2.53 445	10.88 485	2.80 459	0.39 351	0.36 391	0.44 406	0.41 428	0.55 402	0.57 417

CoDeX	2.40 368	0.78 317	13.21 367	1.00 227	1.18 380	3.24 206	1.32 416	4.14 421	2.41 396	1.74 214	1.84 309	2.05 305	1.47 289	10.03 456	1.60 333	0.34 282	0.28 320	0.32 253	0.27 233	0.32 193	0.39 300

iinet-f	2.26 330	1.18 427	13.71 375	1.14 303	1.11 367	3.77 310	1.10 379	4.14 421	2.17 336	2.06 309	1.76 271	2.99 407	2.99 465	2.50 264	2.49 442	0.35 302	0.39 419	0.27 141	0.28 262	0.45 359	0.39 300

iResNetv2_ROB	2.65 409	5.00 537	19.28 472	2.06 520	1.09 363	3.83 322	1.13 386	4.14 421	2.09 315	1.85 230	2.03 359	2.01 300	1.51 302	3.58 309	1.58 329	0.34 282	0.21 170	0.32 253	0.21 102	0.44 351	0.29 167

iResNet	2.52 392	0.94 376	21.17 544	1.84 504	0.72 231	3.75 307	0.81 243	4.14 421	2.55 425	2.33 404	2.03 359	1.35 190	1.44 280	3.27 301	2.16 416	0.35 302	0.23 226	0.28 170	0.22 135	0.44 351	0.45 351

zh-sn7	3.81 497	11.43 569	15.78 413	1.25 355	1.15 373	3.68 296	2.58 512	4.15 425	2.42 399	2.61 452	3.10 492	3.38 443	3.03 471	11.43 511	6.88 508	0.45 406	0.48 470	0.45 413	0.43 437	0.72 468	0.71 455

GANetREF_RVC	3.20 473	1.93 498	18.84 460	1.51 455	0.80 259	4.12 403	1.82 478	4.16 426	2.91 473	1.87 237	1.74 258	2.48 355	1.84 384	13.18 552	1.74 362	0.80 501	0.57 488	0.79 513	0.74 504	1.20 520	0.86 485
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
RainbowNet	4.56 516	8.28 548	20.07 497	3.64 556	3.23 553	4.15 410	2.99 525	4.18 427	3.03 488	2.20 356	2.65 462	4.26 497	2.90 462	9.77 442	2.12 409	3.88 561	2.27 554	2.71 554	1.72 546	3.78 550	3.31 559

SuperB	4.79 522	4.41 535	21.08 540	1.45 441	1.08 359	3.91 345	3.08 529	4.18 427	3.01 486	2.50 430	2.10 377	2.75 383	3.49 493	8.80 417	19.60 569	0.44 397	0.33 368	0.53 461	0.39 410	12.01 580	0.64 441

DispFullNet	4.64 519	3.48 529	23.95 573	3.99 558	3.03 546	3.35 225	1.06 366	4.18 427	2.80 459	6.33 551	2.94 481	4.04 484	7.81 551	3.92 322	5.16 493	2.75 544	1.61 542	3.10 559	2.68 566	3.32 543	3.31 559

AIO-test1	2.18 319	0.66 225	18.95 463	0.89 149	1.48 458	3.40 232	0.97 342	4.19 430	1.68 228	0.86 99	1.35 150	0.99 137	0.75 87	4.47 330	1.27 267	0.23 50	0.23 226	0.28 170	0.33 343	0.31 166	0.35 258

z-ln-s-r	2.67 413	1.16 424	12.43 360	1.34 401	1.26 408	3.70 297	1.21 405	4.20 431	2.38 389	2.04 302	1.92 337	2.43 346	1.60 325	10.58 472	5.19 495	0.29 174	0.20 138	0.32 253	0.24 175	0.51 387	0.38 293

testlalala2	2.31 344	0.63 192	20.54 521	2.56 538	2.87 543	3.79 316	0.76 200	4.20 431	1.48 123	1.42 165	1.43 169	2.45 351	0.80 115	1.03 39	0.68 81	0.27 115	0.25 284	0.24 61	0.21 102	0.33 211	0.28 157

ACVNet_1	6.04 541	13.97 577	21.36 549	3.58 554	3.14 550	4.73 526	2.48 506	4.20 431	3.17 500	2.98 488	2.83 479	23.31 574	4.34 510	11.06 495	2.45 439	3.68 557	2.33 556	2.60 549	1.79 548	3.69 548	3.19 556

IPLGR_C	2.28 337	1.31 453	19.46 475	0.92 172	1.32 422	3.93 352	0.89 295	4.20 431	1.82 262	2.30 388	2.63 461	1.16 159	1.07 189	1.41 127	1.29 274	0.37 322	0.23 226	0.27 141	0.22 135	0.31 166	0.45 351

DeepPrunerF	3.70 492	1.72 489	14.87 399	1.33 394	1.74 504	3.70 297	1.55 454	4.20 431	14.00 569	2.02 295	1.77 276	2.74 381	2.30 428	10.88 485	6.88 508	0.68 489	0.60 498	0.78 512	0.78 511	0.81 482	0.71 455

AdaStereo	1.45 205	0.83 340	2.34 187	1.28 372	0.81 262	3.21 198	1.14 388	4.20 431	2.46 408	2.05 304	1.77 276	2.48 355	1.18 222	1.71 189	1.44 298	0.43 390	0.25 284	0.43 401	0.28 262	0.44 351	0.34 244
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.
ACRE	2.27 332	1.11 414	19.45 474	0.91 166	1.30 414	3.94 357	0.87 286	4.21 437	1.80 260	2.28 382	2.62 459	1.17 160	1.04 175	1.52 151	1.30 275	0.37 322	0.23 226	0.27 141	0.22 135	0.31 166	0.46 361

S-Stereo	3.48 485	0.91 364	22.06 563	1.36 412	1.50 461	3.55 270	2.53 509	4.21 437	2.81 465	2.37 411	3.81 512	3.75 469	1.84 384	11.90 537	2.51 444	0.63 475	0.71 515	0.48 430	0.76 506	0.67 450	1.19 509

ADCS	4.22 512	5.33 538	16.32 418	1.64 477	1.31 416	3.91 345	3.64 543	4.21 437	2.89 471	5.11 540	2.81 477	4.46 504	3.06 474	5.21 342	19.50 568	0.63 475	0.64 504	0.69 500	0.69 501	1.12 510	1.26 510

ffm	1.72 243	0.60 156	5.21 280	1.14 303	0.99 333	3.62 285	0.86 267	4.22 440	3.37 518	2.20 356	2.30 420	3.48 449	1.62 329	2.21 249	0.65 68	0.29 174	0.16 28	0.48 430	0.37 390	0.30 147	0.29 167

ff1	2.96 443	0.60 156	5.21 280	1.14 303	0.99 333	3.62 285	0.86 267	4.22 440	3.37 518	2.20 356	2.30 420	3.48 449	1.62 329	11.62 519	16.09 549	0.29 174	0.16 28	0.48 430	0.37 390	0.30 147	0.29 167

tt1	1.79 255	0.73 283	10.41 340	1.75 492	0.36 14	4.55 492	0.79 224	4.22 440	3.37 518	1.08 131	1.80 285	0.74 88	1.48 291	2.21 249	0.65 68	0.29 174	0.16 28	0.31 233	0.22 135	0.30 147	0.29 167

s12784h	1.31 191	0.45 23	2.41 193	0.71 46	0.35 12	4.42 468	0.50 67	4.22 440	2.73 446	2.01 290	2.48 443	0.91 125	0.96 153	2.01 227	0.70 96	0.29 174	0.18 70	0.24 61	0.16 13	0.27 93	0.18 3

xx1	2.03 297	0.74 291	13.77 377	1.78 495	0.36 14	4.48 474	0.74 187	4.23 444	3.95 534	1.01 121	1.81 297	1.79 258	1.34 250	2.13 236	0.64 61	0.29 174	0.17 42	0.33 288	0.33 343	0.33 211	0.32 216

cc1	1.98 288	0.74 291	13.77 377	1.78 495	0.36 14	4.48 474	0.74 187	4.23 444	3.95 534	1.01 121	1.81 297	0.72 80	1.62 329	2.13 236	0.64 61	0.29 174	0.17 42	0.32 253	0.21 102	0.31 166	0.29 167

fff	1.74 246	0.70 256	9.08 319	0.81 85	0.36 14	4.15 410	0.57 95	4.23 444	2.09 315	2.30 388	1.80 285	1.19 168	3.02 468	1.44 132	1.46 302	0.29 174	0.23 226	0.23 31	0.18 50	0.24 50	0.42 330

CIPLG	2.27 332	1.18 427	19.24 467	0.92 172	1.34 428	3.95 362	0.89 295	4.23 444	1.82 262	2.31 394	2.67 464	1.17 160	1.06 187	1.53 153	1.32 278	0.37 322	0.23 226	0.27 141	0.22 135	0.31 166	0.45 351

csc	1.74 246	0.70 256	9.08 319	0.81 85	0.36 14	4.15 410	0.57 95	4.23 444	2.09 315	2.30 388	1.80 285	1.19 168	3.02 468	1.44 132	1.46 302	0.29 174	0.23 226	0.23 31	0.18 50	0.24 50	0.42 330

cscssc	1.74 246	0.70 256	9.08 319	0.81 85	0.36 14	4.15 410	0.57 95	4.23 444	2.09 315	2.30 388	1.80 285	1.19 168	3.02 468	1.44 132	1.46 302	0.29 174	0.23 226	0.23 31	0.18 50	0.24 50	0.42 330

psm_up	2.28 337	0.81 329	5.45 284	1.26 362	1.50 461	3.84 327	1.23 407	4.23 444	2.03 300	2.55 438	1.80 285	2.44 350	1.65 347	12.90 551	1.58 329	0.37 322	0.38 410	0.41 390	0.34 352	0.43 343	0.39 300

FAT-Stereo	3.34 480	0.81 329	20.05 494	1.25 355	1.20 393	3.44 238	1.99 488	4.23 444	2.67 440	3.14 498	3.82 513	3.51 458	3.32 484	11.68 527	1.94 387	0.64 478	0.67 509	0.48 430	0.52 471	0.61 426	0.81 479

ITSA-stereo	1.86 262	0.72 272	3.74 260	1.20 338	0.66 206	4.09 394	0.91 308	4.24 452	2.53 419	1.93 258	1.77 276	1.59 222	2.15 415	6.12 366	2.44 438	0.40 358	0.38 410	0.40 378	0.40 421	0.50 385	0.98 497

test_sample3	2.34 355	0.61 173	11.94 356	1.33 394	0.85 284	3.10 189	0.73 175	4.24 452	2.19 339	2.21 365	1.75 262	1.80 261	1.41 269	11.11 500	1.46 302	0.35 302	0.29 330	0.34 306	0.35 368	0.39 285	0.37 278

SMFormer	2.00 292	0.57 123	4.46 267	1.36 412	0.57 161	2.03 88	0.73 175	4.25 454	2.80 459	2.32 398	2.31 427	1.95 285	1.52 304	10.99 491	2.13 412	0.34 282	0.32 361	0.36 340	0.31 324	0.38 275	0.36 264

tta	2.00 292	0.57 123	4.46 267	1.36 412	0.57 161	2.03 88	0.73 175	4.25 454	2.80 459	2.32 398	2.31 427	1.95 285	1.52 304	10.99 491	2.13 412	0.34 282	0.32 361	0.36 340	0.31 324	0.29 124	0.29 167

qqq1	1.92 277	0.57 123	4.46 267	1.36 412	0.57 161	2.03 88	0.73 175	4.25 454	2.80 459	2.32 398	2.31 427	1.95 285	1.52 304	10.99 491	0.71 99	0.34 282	0.32 361	0.30 211	0.23 150	0.29 124	0.29 167

fff1	1.92 277	0.57 123	4.46 267	1.36 412	0.57 161	2.03 88	0.73 175	4.25 454	2.80 459	2.32 398	2.31 427	1.95 285	1.52 304	10.99 491	0.71 99	0.34 282	0.32 361	0.30 211	0.23 150	0.29 124	0.29 167

ADStereo(finetuned)	2.04 299	0.73 283	13.28 368	0.82 95	0.40 46	4.16 419	0.59 108	4.25 454	2.97 480	2.35 406	1.84 309	1.18 164	3.40 486	1.52 151	1.54 324	0.29 174	0.24 260	0.23 31	0.18 50	0.30 147	0.51 393

DCANet	1.74 246	0.73 283	9.08 319	0.82 95	0.40 46	4.18 427	0.59 108	4.25 454	2.97 480	2.35 406	1.84 309	1.18 164	1.63 342	1.51 149	1.55 325	0.29 174	0.24 260	0.23 31	0.18 50	0.30 147	0.53 400

ETE_ROB	2.07 304	1.40 466	3.01 229	1.09 275	0.92 308	3.94 357	1.53 450	4.25 454	2.23 345	3.31 505	2.06 372	2.35 333	1.52 304	8.74 416	2.07 405	0.44 397	0.36 391	0.51 450	0.48 454	0.54 400	0.62 433

FADNet_RVC	2.65 409	2.28 511	16.51 422	0.98 213	0.92 308	4.09 394	0.83 252	4.26 461	1.73 244	1.46 167	1.78 279	1.60 223	1.50 298	8.88 418	2.39 430	0.47 422	0.38 410	0.44 406	0.58 484	0.89 488	0.97 495

test_sample4	2.34 355	0.63 192	11.59 353	1.30 383	0.83 276	3.07 185	0.72 170	4.27 462	2.30 363	2.30 388	1.88 323	1.73 243	1.42 274	11.14 501	1.46 302	0.35 302	0.29 330	0.35 325	0.36 378	0.40 290	0.38 293

Wz-Net-TNSev	3.67 491	8.83 551	13.47 373	1.48 449	1.18 380	3.60 280	2.49 507	4.27 462	3.13 495	2.18 349	1.89 329	4.21 496	2.80 458	12.10 540	7.58 516	0.57 466	0.55 485	0.47 422	0.54 477	0.91 491	1.05 500

STrans-v2	3.03 457	0.77 311	20.91 535	0.81 85	0.63 189	3.89 342	1.01 353	4.27 462	2.64 436	2.28 382	3.70 510	4.13 489	5.20 522	7.33 391	1.27 267	0.31 233	0.18 70	0.29 191	0.25 187	0.29 124	0.41 326

IIG-Stereo	1.95 282	0.79 321	2.14 162	2.78 542	0.66 206	4.62 504	0.76 200	4.27 462	1.53 159	2.63 457	3.14 495	3.35 438	1.61 326	7.65 400	1.41 293	0.39 351	0.20 138	0.31 233	0.25 187	0.33 211	0.22 62

SGM+DAISY	8.36 555	3.82 531	24.83 574	2.02 518	1.75 505	14.80 569	17.22 573	4.27 462	11.79 566	13.88 576	14.38 568	11.74 556	13.83 563	10.56 471	15.12 545	1.21 523	1.19 534	1.14 531	1.13 532	1.17 517	1.37 517

test_sample5	2.33 351	0.62 183	11.29 350	1.29 376	0.83 276	3.09 187	0.74 187	4.28 467	2.31 367	2.20 356	1.97 348	1.68 232	1.39 260	11.19 502	1.47 307	0.37 322	0.31 353	0.37 352	0.37 390	0.41 314	0.39 300

DualNet	2.33 351	0.62 183	11.29 350	1.29 376	0.83 276	3.09 187	0.74 187	4.28 467	2.31 367	2.26 380	2.04 362	1.68 232	1.39 260	11.19 502	1.47 307	0.37 322	0.31 353	0.37 352	0.37 390	0.41 314	0.39 300

XQC	2.96 443	2.42 512	14.85 398	1.36 412	1.32 422	3.29 221	1.53 450	4.28 467	2.78 453	3.21 502	2.46 440	3.53 460	2.92 463	6.58 374	4.67 483	0.70 493	0.41 433	0.59 478	0.56 480	0.96 497	0.83 484

DispNO	3.00 453	0.75 303	18.92 462	1.17 324	1.10 365	3.72 301	0.94 329	4.29 470	2.54 423	2.24 374	2.28 412	4.51 506	2.12 411	11.40 508	2.09 407	0.31 233	0.28 320	0.31 233	0.28 262	0.36 260	0.39 300

CFNet_ucs	2.36 365	0.68 243	18.42 455	0.89 149	0.81 262	3.85 335	0.68 153	4.29 470	2.37 384	2.09 313	2.04 362	3.31 435	1.24 234	2.63 282	1.14 233	0.36 314	0.45 451	0.56 471	0.29 290	0.66 448	0.49 378

DCANet-4	1.96 284	0.51 67	14.31 394	0.82 95	0.40 46	4.16 419	0.57 95	4.29 470	2.98 483	2.30 388	1.80 285	1.03 144	1.54 314	1.44 132	1.44 298	0.29 174	0.23 226	0.23 31	0.18 50	0.24 50	0.42 330

pcwnet_v2	2.70 420	0.65 214	22.48 564	1.08 269	1.03 345	3.56 272	0.81 243	4.29 470	3.14 497	2.29 384	2.29 415	3.01 409	1.71 360	3.32 304	1.43 296	0.43 390	0.50 476	0.41 390	0.34 352	0.61 426	0.56 413

RTS	3.90 500	7.04 545	17.94 444	1.92 510	2.19 531	5.00 537	2.96 523	4.29 470	3.19 502	4.05 524	3.08 489	4.94 520	3.16 476	7.64 398	6.72 503	0.66 483	0.44 446	0.51 450	0.47 449	0.95 493	0.76 469

RTSA	3.90 500	7.04 545	17.94 444	1.92 510	2.19 531	5.00 537	2.96 523	4.29 470	3.19 502	4.05 524	3.08 489	4.94 520	3.16 476	7.64 398	6.72 503	0.66 483	0.44 446	0.51 450	0.47 449	0.95 493	0.76 469

NaN_ROB	4.06 507	1.13 416	16.64 423	1.12 295	1.25 406	3.50 256	3.05 527	4.29 470	3.26 510	3.64 514	2.56 453	2.97 405	4.79 516	13.33 554	16.91 555	0.37 322	0.41 433	0.38 368	0.39 410	0.48 377	0.81 479

NOSS_ROB	2.27 332	0.73 283	3.00 228	1.71 487	1.00 341	3.90 344	0.97 342	4.29 470	2.81 465	2.94 486	2.19 396	3.88 475	1.19 226	11.77 531	1.62 341	0.59 469	0.54 481	0.56 471	0.52 471	0.56 408	0.54 406

IPLGR	2.53 393	0.58 136	20.46 519	0.82 95	0.52 128	4.56 497	0.50 67	4.30 478	2.38 389	1.87 237	1.53 197	1.68 232	1.72 362	6.95 387	1.15 234	0.28 152	0.21 170	0.27 141	0.23 150	0.33 211	0.32 216

FINET	2.96 443	1.07 405	23.18 570	1.29 376	1.86 515	2.03 88	1.52 448	4.30 478	4.71 542	2.23 371	2.34 434	1.65 228	1.48 291	5.89 359	2.81 460	0.51 449	0.47 464	0.49 444	0.40 421	0.59 417	0.49 378

PWCDC_ROB	2.95 440	3.26 526	14.06 387	1.59 470	1.56 474	4.19 431	0.86 267	4.30 478	4.08 536	2.06 309	7.37 533	2.75 383	2.42 437	3.59 310	2.67 454	1.34 535	0.36 391	0.39 372	0.34 352	1.13 511	0.62 433

IPLG	2.48 384	0.65 214	19.63 480	0.91 166	0.79 257	4.60 502	0.56 92	4.31 481	1.84 269	1.91 252	2.00 355	1.31 185	1.38 257	6.61 375	1.53 323	0.27 115	0.20 138	0.27 141	0.23 150	0.31 166	0.36 264

OMP-Stereo	1.97 286	0.93 370	1.88 127	2.76 541	0.67 213	4.58 499	1.48 443	4.31 481	1.54 168	3.15 500	2.76 471	3.25 429	1.38 257	7.66 401	1.35 286	0.40 358	0.20 138	0.33 288	0.26 207	0.33 211	0.24 88

DANet	2.63 407	1.07 405	8.10 308	1.83 503	1.70 500	3.25 209	1.16 391	4.31 481	2.38 389	3.40 511	2.18 394	4.08 486	1.80 377	9.77 442	3.89 477	0.52 455	0.55 485	0.59 478	0.44 440	0.63 432	0.86 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	3.24 474	1.02 392	9.21 325	1.49 452	1.07 357	3.78 312	1.48 443	4.31 481	3.08 492	2.46 425	2.32 432	4.20 495	2.08 409	15.19 566	7.16 512	0.84 507	0.62 501	1.33 535	0.92 518	0.99 498	1.31 513

MIPNet	2.33 351	0.71 268	19.82 485	0.89 149	0.56 149	4.76 531	0.61 115	4.32 485	2.37 384	1.83 228	1.48 185	1.48 208	1.98 401	2.63 282	1.44 298	0.29 174	0.20 138	0.26 113	0.23 150	0.30 147	0.39 300

LMCR-Stereo	2.40 368	1.31 453	18.61 458	1.59 470	0.86 289	3.87 340	1.15 389	4.32 485	1.60 207	2.25 377	2.27 408	1.13 155	2.43 438	2.48 263	1.60 333	0.88 509	0.24 260	0.29 191	0.24 175	0.56 408	0.30 195

LL-Strereo	3.01 455	1.81 495	17.59 442	1.12 295	2.10 529	2.90 158	1.09 377	4.33 487	2.00 295	3.12 497	2.24 404	3.29 432	3.15 475	11.31 506	1.84 375	0.30 214	0.28 320	0.46 419	0.34 352	0.49 383	0.45 351

SDNR	3.97 504	1.93 498	20.28 510	1.31 386	0.94 315	5.16 539	0.67 147	4.33 487	2.58 427	4.82 539	5.94 530	5.01 524	1.45 284	17.52 568	2.53 446	0.79 499	0.72 516	0.59 478	0.45 444	1.15 515	1.17 507

TransformOpticalFlow	3.03 457	0.77 311	20.99 538	1.00 227	0.55 145	4.18 427	0.64 133	4.33 487	3.02 487	2.18 349	3.09 491	4.35 500	5.07 520	7.36 394	1.27 267	0.32 254	0.18 70	0.32 253	0.26 207	0.28 110	0.46 361

PWC_ROB	2.69 419	2.01 502	8.36 310	1.33 394	1.90 518	3.23 202	1.18 395	4.33 487	3.25 509	3.11 496	3.41 504	2.71 378	2.18 422	9.15 427	4.48 481	0.56 464	0.31 353	0.61 486	0.36 378	0.69 455	0.74 464

DualNet (step1)	2.34 355	1.05 399	7.87 303	1.07 261	0.86 289	3.93 352	1.19 398	4.35 491	2.11 325	2.14 330	1.75 262	1.75 245	1.67 351	6.26 369	1.26 264	1.23 525	0.48 470	4.27 569	2.09 555	0.70 456	0.69 450

test_sample9	3.79 496	1.05 399	7.87 303	1.07 261	0.86 289	3.93 352	1.19 398	4.35 491	2.11 325	2.14 330	1.75 262	1.75 245	1.67 351	11.06 495	11.61 535	1.23 525	14.45 584	4.27 569	2.09 555	0.70 456	0.69 450

test_sample7	1.65 234	0.70 256	2.60 202	1.48 449	0.76 247	2.38 116	1.07 368	4.35 491	2.11 325	2.14 330	1.75 262	1.75 245	1.67 351	6.26 369	1.26 264	0.44 397	0.48 470	0.43 401	0.40 421	0.46 370	0.43 339

UDG	3.55 487	2.81 522	17.45 438	2.69 539	1.98 521	3.97 372	1.19 398	4.35 491	2.02 298	2.42 420	2.53 450	4.50 505	2.46 442	6.53 373	2.41 434	2.12 541	1.77 545	2.63 551	2.57 563	2.64 539	1.95 533

test-3	1.19 147	0.52 73	2.00 140	1.01 233	0.42 59	1.95 82	0.91 308	4.35 491	1.47 115	2.24 374	1.16 99	2.06 307	0.79 108	2.68 285	0.76 119	0.27 115	0.18 70	0.28 170	0.26 207	0.26 81	0.25 98

test_sample6	2.35 360	0.62 183	10.78 345	1.33 394	0.83 276	3.15 193	0.79 224	4.36 496	2.43 400	2.26 380	2.04 362	1.69 237	1.39 260	11.48 514	1.61 336	0.38 339	0.32 361	0.37 352	0.39 410	0.41 314	0.42 330

test_1	1.19 147	0.52 73	2.00 140	1.01 233	0.42 59	1.95 82	0.90 300	4.36 496	1.47 115	2.17 347	1.16 99	2.06 307	0.78 104	2.68 285	0.76 119	0.27 115	0.18 70	0.28 170	0.26 207	0.26 81	0.25 98

ARAFT	2.56 400	1.13 416	19.50 477	0.89 149	0.48 105	4.15 410	1.40 433	4.36 496	2.82 467	2.36 410	1.88 323	1.70 239	1.04 175	6.45 372	1.22 253	0.29 174	0.18 70	0.37 352	0.35 368	0.35 247	0.25 98

SGM-Forest	2.96 443	0.62 183	3.49 247	1.09 275	0.80 259	4.06 387	3.30 532	4.37 499	3.09 493	4.18 531	3.27 500	4.67 516	3.86 500	11.69 528	7.91 517	0.51 449	0.46 460	0.49 444	0.39 410	0.48 377	0.49 378
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	4.76 521	1.05 399	7.87 303	1.07 261	0.86 289	3.93 352	1.19 398	4.38 500	2.05 307	5.49 542	1.89 329	12.98 559	6.37 538	11.06 495	11.61 535	1.23 525	14.45 584	4.27 569	2.09 555	0.70 456	0.69 450

FCDSN-DC	6.04 541	0.84 344	19.25 468	1.24 353	1.09 363	4.38 457	2.62 513	4.38 500	4.71 542	9.59 567	11.22 557	19.19 568	17.40 570	12.30 542	8.55 521	0.69 492	0.57 488	0.60 483	0.60 488	0.70 456	0.78 473
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XX-Stereo	2.54 395	0.61 173	20.21 503	1.78 495	1.19 387	4.30 451	0.46 57	4.39 502	1.58 191	2.32 398	1.89 329	4.64 514	0.60 44	4.16 327	0.82 140	0.31 233	0.21 170	0.28 170	0.27 233	0.51 387	0.26 122

CBMV_ROB	3.62 489	0.70 256	21.42 551	1.21 344	0.89 302	4.43 470	1.76 473	4.39 502	2.79 455	5.88 546	3.38 503	4.18 492	5.12 521	10.75 479	2.32 427	0.56 464	0.55 485	0.53 461	0.51 468	0.55 402	0.46 361

test_3	1.19 147	0.51 67	2.08 158	0.99 219	0.41 53	2.05 93	0.87 286	4.40 504	1.42 95	1.99 276	1.18 102	2.03 301	0.79 108	2.70 287	0.75 115	0.27 115	0.17 42	0.29 191	0.29 290	0.30 147	0.27 138

NINENet	1.87 263	0.74 291	2.60 202	1.12 295	1.06 353	4.50 483	0.76 200	4.41 505	2.24 347	2.16 343	1.86 319	3.63 466	0.97 156	8.00 405	1.17 240	0.41 373	0.30 343	0.41 390	0.30 308	0.41 314	0.36 264

raft_robust	1.92 277	1.15 421	3.34 244	1.02 243	0.43 65	3.84 327	0.46 57	4.42 506	2.52 418	1.67 199	1.36 154	2.17 316	6.37 538	6.78 384	1.04 214	0.28 152	0.24 260	0.30 211	0.35 368	0.31 166	0.32 216

GwcNet-ADL	2.47 382	0.67 235	21.48 552	0.96 200	0.72 231	4.61 503	0.95 333	4.42 506	2.36 378	1.98 271	1.80 285	2.55 361	1.24 234	1.90 216	1.41 293	0.40 358	0.46 460	0.24 61	0.27 233	0.41 314	0.49 378

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 502	10.88 567	12.30 359	1.26 362	1.55 471	5.19 540	3.33 534	4.42 506	2.82 467	2.58 446	2.62 459	5.00 523	2.11 410	14.03 564	2.73 455	1.28 530	2.34 557	0.67 499	1.83 549	0.81 482	1.03 499

HBP-ISP	3.25 476	1.10 411	20.86 531	1.54 460	1.15 373	4.50 483	2.89 521	4.43 509	2.38 389	4.14 527	1.96 342	1.90 279	2.04 404	11.08 498	1.32 278	0.66 483	0.57 488	0.66 497	0.61 491	0.64 440	0.61 430

111	1.83 259	0.92 366	9.08 319	0.81 85	0.36 14	4.25 441	0.91 308	4.44 510	2.70 443	2.39 416	1.96 342	2.30 328	1.64 345	1.28 98	1.82 372	0.28 152	0.22 199	0.24 61	0.20 88	0.31 166	0.54 406

DIP-Stereo	1.24 165	0.69 246	1.77 118	0.65 23	0.61 180	4.29 449	0.58 104	4.44 510	2.53 419	1.98 271	1.33 142	0.91 125	0.86 127	1.25 92	1.25 261	0.36 314	0.23 226	0.32 253	0.23 150	0.32 193	0.29 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LALA_ROB	1.95 282	1.48 474	3.11 232	1.05 253	0.98 330	3.99 375	1.82 478	4.44 510	2.28 359	3.31 505	1.85 316	2.76 389	1.67 351	4.04 325	3.23 469	0.46 413	0.41 433	0.55 469	0.52 471	0.60 421	0.57 417

SA	1.62 228	0.75 303	3.78 262	1.07 261	0.43 65	4.26 442	1.36 422	4.45 513	3.12 494	1.63 189	1.97 348	1.68 232	2.26 426	2.55 275	1.27 267	0.27 115	0.22 199	0.37 352	0.37 390	0.35 247	0.30 195

RAFT + AFF	2.51 389	2.66 519	4.48 271	1.15 316	1.95 520	4.15 410	2.01 489	4.46 514	3.30 515	2.19 353	2.51 447	2.22 319	4.87 518	8.91 420	2.06 402	0.30 214	0.60 498	0.48 430	0.38 403	0.77 475	0.69 450

CBMV	3.32 479	0.96 384	21.16 543	1.32 389	0.83 276	3.81 320	3.91 549	4.47 515	2.53 419	3.34 508	2.24 404	4.45 503	2.58 448	10.07 458	1.96 392	0.45 406	0.43 441	0.48 430	0.38 403	0.52 391	0.53 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	1.49 210	0.59 144	1.94 133	0.87 139	0.85 284	4.50 483	0.76 200	4.48 516	1.88 274	2.93 482	1.83 304	3.63 466	0.97 156	1.60 165	1.17 240	0.34 282	0.25 284	0.31 233	0.28 262	0.35 247	0.33 232

BSDual-CNN	1.46 206	0.59 144	1.94 133	0.87 139	0.85 284	4.16 419	1.16 391	4.48 516	1.88 274	2.93 482	1.83 304	2.60 366	1.31 245	1.60 165	1.21 250	0.34 282	0.25 284	0.31 233	0.28 262	0.35 247	0.33 232

hknet	1.98 288	0.64 204	8.70 316	0.87 139	1.07 357	4.16 419	1.16 391	4.48 516	1.73 244	2.93 482	1.83 304	3.48 449	1.30 244	3.91 321	1.51 320	0.31 233	0.25 284	0.31 233	0.28 262	0.35 247	0.33 232

mmx	2.98 449	0.60 156	5.21 280	1.14 303	0.99 333	3.62 285	0.86 267	4.49 519	3.05 489	2.20 356	2.30 420	3.48 449	1.62 329	11.62 519	16.09 549	0.33 270	0.28 320	0.48 430	0.37 390	0.44 351	0.37 278

xxx	2.98 449	0.60 156	5.21 280	1.14 303	0.99 333	3.62 285	0.86 267	4.49 519	3.05 489	2.20 356	2.30 420	3.48 449	1.62 329	11.62 519	16.09 549	0.33 270	0.28 320	0.48 430	0.37 390	0.44 351	0.37 278

Sa-1000	1.63 232	0.79 321	3.56 252	1.11 291	0.48 105	4.06 387	1.41 436	4.49 519	2.75 450	2.00 288	2.80 475	1.84 273	1.43 277	2.64 284	1.50 314	0.27 115	0.19 100	0.36 340	0.33 343	0.36 260	0.30 195

xxxx	2.67 413	0.54 96	2.03 143	1.22 347	0.81 262	3.49 252	0.63 130	4.49 519	2.49 413	2.22 367	2.23 403	2.05 305	1.38 257	10.05 457	17.91 560	0.32 254	0.32 361	0.30 211	0.27 233	0.33 211	0.34 244

DPSNet	3.43 484	1.37 462	12.19 357	1.39 426	1.24 403	4.15 410	2.06 491	4.51 523	3.34 516	2.69 465	1.96 342	3.52 459	5.56 527	10.68 477	9.68 525	0.93 510	0.73 517	0.40 378	0.37 390	1.06 502	0.86 485

222	2.68 417	0.57 123	2.03 143	1.11 291	0.81 262	3.23 202	0.65 142	4.52 524	2.45 405	2.34 405	2.29 415	1.41 201	1.44 280	10.50 470	18.47 564	0.32 254	0.30 343	0.32 253	0.27 233	0.32 193	0.34 244

pmcnn	5.45 532	1.22 438	17.40 436	1.60 472	2.41 537	3.48 249	2.12 494	4.52 524	3.26 510	3.67 516	13.15 565	22.10 572	3.46 492	11.92 538	17.16 557	0.34 282	0.21 170	0.23 31	0.19 71	0.36 260	0.28 157

test_xeample	2.67 413	0.56 113	2.05 146	1.09 275	0.81 262	3.24 206	0.80 234	4.55 526	2.70 443	2.42 420	2.27 408	1.39 195	1.40 264	10.75 479	17.51 559	0.30 214	0.30 343	0.32 253	0.28 262	0.34 229	0.33 232

PS-NSSS	2.22 322	1.33 458	2.90 225	0.97 207	1.53 466	4.11 401	1.08 373	4.55 526	2.65 437	2.10 316	2.32 432	1.77 250	1.40 264	11.79 532	1.61 336	0.68 489	0.45 451	0.96 522	0.43 437	0.95 493	0.92 491

CSAN	4.71 520	1.39 465	20.23 504	1.19 333	0.87 294	3.65 291	3.50 538	4.57 528	3.87 530	3.89 520	7.82 536	3.54 463	6.16 536	23.47 577	6.82 506	0.52 455	0.45 451	0.49 444	0.52 471	0.63 432	0.66 444

ttt	2.76 423	0.56 113	2.28 180	1.41 430	1.21 399	3.67 293	0.77 213	4.59 529	2.94 478	2.35 406	2.30 420	2.45 351	1.54 314	11.25 505	15.56 547	0.43 390	0.36 391	0.37 352	0.33 343	0.40 290	0.40 320

SANet	5.65 536	1.72 489	20.94 536	1.26 362	0.88 297	7.20 553	3.81 547	4.60 530	11.23 563	4.56 535	8.78 546	7.49 544	6.95 543	11.85 535	18.11 561	0.49 439	0.44 446	0.50 447	0.42 434	0.90 490	0.82 483

1111x	3.13 466	0.57 123	8.38 311	1.20 338	0.76 247	3.80 318	0.88 290	4.61 531	2.63 434	2.31 394	2.16 390	1.95 285	1.81 380	11.54 515	18.13 562	0.32 254	0.31 353	0.32 253	0.30 308	0.35 247	0.34 244

PDISCO_ROB	2.86 429	1.53 478	14.27 392	1.98 516	2.19 531	4.52 488	1.35 420	4.65 532	3.19 502	2.09 313	2.16 390	3.53 460	2.45 440	5.32 343	2.12 409	1.30 533	0.78 521	0.72 507	0.59 486	1.24 521	1.28 511

ACVNet_2	5.41 531	12.60 570	20.42 517	3.27 549	3.15 551	4.50 483	3.02 526	4.66 533	3.73 529	3.35 510	5.36 526	7.86 546	2.88 460	12.33 544	4.76 487	3.12 550	2.22 552	2.70 553	1.69 543	3.49 544	3.10 553

ELAS_RVC	5.72 537	1.64 485	20.40 515	2.09 522	2.01 523	4.95 536	11.47 566	4.66 533	6.31 557	8.09 560	8.01 537	8.06 549	11.65 560	8.36 408	10.22 527	0.99 515	1.17 531	0.81 516	0.76 506	1.14 512	1.58 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	4.57 517	0.72 272	17.46 439	1.84 504	0.58 170	4.23 440	3.45 536	4.66 533	3.66 527	7.99 559	8.82 547	7.56 545	8.74 557	12.30 542	6.84 507	0.43 390	0.38 410	0.39 372	0.35 368	0.51 387	0.48 371
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	2.31 344	1.87 496	19.74 483	1.53 458	1.16 378	4.26 442	1.08 373	4.73 536	1.45 102	1.55 176	1.28 132	1.75 245	0.85 124	1.81 203	1.20 246	0.36 314	0.26 297	0.32 253	0.36 378	0.34 229	0.33 232

CC-Net-ROB	3.35 481	1.76 492	13.89 383	2.33 533	1.65 491	4.49 480	1.62 461	4.73 536	2.90 472	1.92 254	2.05 368	1.99 296	1.61 326	12.57 550	1.60 333	2.46 543	2.18 550	2.68 552	1.04 528	2.11 535	1.38 519

MDST_ROB	5.53 533	0.59 144	23.11 568	2.55 537	2.69 539	21.20 575	1.98 487	4.77 538	2.65 437	9.36 564	4.25 516	4.14 490	4.45 512	22.57 572	3.68 475	0.48 427	0.33 368	0.47 422	0.44 440	0.44 351	0.44 345

MADNet+	3.97 504	9.54 561	13.83 382	1.87 508	1.69 499	4.19 431	2.87 520	4.80 539	4.10 537	2.51 433	2.67 464	4.55 509	3.41 487	8.72 415	6.92 510	1.25 528	1.27 536	1.04 525	0.93 519	1.39 526	1.85 531

iRaft-Stereo_20w	1.88 267	0.62 183	10.58 342	0.90 158	0.83 276	2.96 173	0.78 217	4.90 540	1.58 191	2.29 384	1.60 217	1.25 177	4.51 514	2.28 255	0.90 173	0.29 174	0.21 170	0.26 113	0.24 175	0.41 314	0.31 205

WAO-7	5.16 527	3.21 525	18.98 464	1.88 509	1.44 451	5.34 541	3.09 530	4.91 541	5.81 554	4.35 533	8.92 548	6.55 540	6.06 533	13.40 556	10.81 530	1.34 535	1.20 535	1.48 538	1.35 540	1.60 529	1.45 521

MultiAttention	8.74 556	0.56 113	7.25 298	2.07 521	22.74 580	35.86 585	8.44 563	4.97 542	2.58 427	2.57 442	5.11 525	5.55 536	1.59 319	52.70 594	7.50 515	0.47 422	0.24 260	0.52 456	1.00 524	6.84 571	6.30 577

EAI-Stereo	2.35 360	0.63 192	2.97 226	0.95 194	0.65 199	3.84 327	14.27 570	5.04 543	2.19 339	2.06 309	7.25 532	1.10 152	0.94 150	1.65 179	1.37 287	0.31 233	0.22 199	0.27 141	0.60 488	0.27 93	0.32 216

JetBlue	6.27 543	9.15 557	13.76 376	1.94 514	4.60 568	11.91 563	12.00 567	5.12 544	3.45 522	3.79 518	4.52 519	9.54 551	6.56 542	9.40 433	13.48 542	1.26 529	1.37 538	1.17 532	1.34 539	7.06 573	3.95 566

MeshStereo	5.35 530	1.32 455	21.34 548	1.34 401	1.15 373	4.40 464	3.90 548	5.18 545	4.55 539	10.14 569	11.82 561	11.47 553	5.84 530	13.84 562	7.03 511	0.61 472	0.58 493	0.60 483	0.58 484	0.72 468	0.59 426
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
ELAS	5.99 540	1.62 480	20.29 511	1.96 515	2.01 523	15.09 570	8.38 562	5.23 546	5.54 551	9.02 563	8.61 543	6.74 541	9.75 559	7.48 395	11.40 534	0.96 513	1.18 532	0.72 507	0.93 519	1.30 523	1.67 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 538	9.95 563	15.22 410	2.90 543	1.56 474	5.66 545	7.69 559	5.27 547	4.74 544	3.88 519	7.51 534	8.04 547	5.28 523	15.18 565	8.40 520	3.08 549	1.51 540	2.24 545	1.37 541	5.55 564	1.96 534

IMH-64-1	4.84 523	2.53 515	6.83 292	4.30 564	3.74 557	4.81 533	6.05 553	5.30 548	3.92 532	3.95 522	8.33 540	5.08 527	6.06 533	8.96 422	6.30 500	4.57 570	2.96 564	3.04 556	2.12 558	4.28 555	3.62 562

IMH-64	4.84 523	2.53 515	6.83 292	4.30 564	3.74 557	4.81 533	6.05 553	5.30 548	3.92 532	3.95 522	8.33 540	5.08 527	6.06 533	8.96 422	6.30 500	4.57 570	2.96 564	3.04 556	2.12 558	4.28 555	3.62 562

MADNet++	7.57 554	5.80 543	13.28 368	6.38 574	5.26 570	7.18 552	7.77 560	5.32 550	5.62 552	6.11 548	7.78 535	6.02 539	8.01 553	11.74 530	16.36 553	9.36 578	4.95 575	8.57 579	5.66 575	4.83 561	5.34 572

Dean	7.52 552	9.08 556	21.41 550	3.74 557	3.53 554	4.81 533	3.53 539	5.33 551	5.25 548	4.17 528	26.53 578	25.62 580	4.09 505	10.97 489	4.32 479	3.69 558	2.30 555	2.91 555	1.87 551	4.03 553	3.24 558

WAO-6	5.87 539	2.27 509	15.05 405	2.96 544	2.77 541	12.01 564	3.58 542	5.37 552	11.91 567	3.34 508	9.69 550	6.78 542	5.84 530	11.82 534	8.89 523	2.87 545	2.35 558	2.50 546	1.84 550	2.85 540	2.67 547

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 515	10.62 565	15.18 409	1.55 465	1.45 455	6.16 546	3.54 541	5.41 553	3.68 528	2.59 449	2.74 468	4.81 517	2.20 423	13.79 561	4.40 480	2.04 539	3.36 570	1.05 526	1.20 535	2.09 534	1.72 528

IMH	6.81 548	13.66 574	20.41 516	4.33 566	3.74 557	5.50 542	3.06 528	5.49 554	6.22 555	4.64 537	10.35 553	9.30 550	8.03 554	13.61 559	6.81 505	4.80 573	2.99 567	3.09 558	2.12 558	4.36 557	3.61 561

HSM-Net_RVC	2.87 433	0.57 123	17.46 439	0.92 172	0.90 305	3.70 297	1.20 402	5.64 555	2.51 417	3.22 503	2.43 438	2.54 360	1.59 319	11.41 509	1.65 349	0.34 282	0.25 284	0.26 113	0.23 150	0.30 147	0.29 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	6.64 545	0.77 311	19.26 470	1.68 482	1.64 487	8.27 558	2.35 503	6.35 556	9.23 561	10.85 572	11.27 558	19.89 569	13.33 562	12.51 548	11.79 537	0.66 483	0.57 488	0.58 475	0.56 480	0.63 432	0.61 430

ktn	21.74 580	10.34 564	19.68 481	4.53 568	4.00 562	6.53 550	4.51 551	6.79 557	78.82 595	84.69 595	100.86 598	58.49 592	7.57 550	12.11 541	13.35 541	4.58 572	3.24 569	3.49 562	2.62 564	4.65 560	3.84 565

FC-DCNN v2	6.91 550	0.77 311	19.25 468	1.69 483	1.64 487	9.13 560	2.40 504	7.20 558	9.47 562	11.07 574	11.62 560	20.05 571	15.79 567	12.55 549	11.99 538	0.66 483	0.57 488	0.58 475	0.56 480	0.63 432	0.61 430

test_xeample3	2.12 311	0.63 192	21.55 553	0.91 166	0.47 97	1.85 74	0.94 329	7.96 559	1.23 61	0.75 62	0.76 28	0.64 56	0.70 71	1.77 196	0.83 143	0.30 214	0.21 170	0.27 141	0.21 102	0.27 93	0.24 88

rrr	2.27 332	0.65 214	23.82 572	0.90 158	0.46 87	1.57 59	0.96 339	7.98 560	1.19 58	0.65 38	0.77 31	0.74 88	0.72 76	2.59 279	0.86 156	0.28 152	0.21 170	0.28 170	0.21 102	0.29 124	0.25 98

notaker	10.50 561	8.60 549	20.23 504	4.54 569	3.95 561	6.27 547	3.44 535	8.07 561	4.75 545	8.73 561	46.45 585	13.86 563	27.86 580	13.49 557	13.61 543	4.56 569	3.18 568	3.52 564	2.68 566	8.13 577	4.05 567

MSAF-DinoV2	13.69 571	13.09 573	22.03 562	2.41 535	1.44 451	4.03 382	1.38 429	9.07 562	9.20 560	2.23 371	1.98 350	5.08 527	5.06 519	177.66 600	5.46 499	0.45 406	0.34 380	0.40 378	0.62 492	6.09 565	5.80 575

LE_ROB	18.58 576	1.21 432	48.38 586	8.60 577	23.00 581	7.32 555	19.74 577	9.94 563	38.69 587	43.53 585	21.91 573	28.40 582	40.92 584	23.18 574	54.71 589	0.34 282	0.33 368	0.32 253	0.36 378	0.42 333	0.40 320

LVE	6.88 549	9.31 558	21.14 541	3.61 555	3.18 552	4.49 480	2.79 516	10.21 564	11.69 565	3.16 501	11.53 559	18.33 565	4.31 509	11.66 525	3.52 472	4.45 568	2.93 562	2.56 548	1.91 552	3.62 545	3.16 555

UNDER WATER-64	9.33 557	5.37 539	22.60 566	5.22 573	4.86 569	10.75 562	4.61 552	11.45 565	17.30 573	7.59 555	9.80 552	15.99 564	17.90 572	10.63 475	15.72 548	4.36 565	2.87 561	4.39 572	2.86 569	7.01 572	5.36 573

JetRed	10.48 560	27.10 584	35.70 580	4.27 562	4.09 564	15.55 573	12.83 569	12.16 566	5.50 550	5.83 545	5.56 528	10.14 552	7.43 548	8.88 418	26.39 580	3.32 551	3.81 571	3.51 563	2.96 571	7.85 575	6.69 578

PML	64.32 594	53.22 593	17.88 443	8.10 576	32.94 583	148.46 599	247.79 600	12.18 567	45.42 590	111.41 597	288.92 600	101.47 599	101.31 598	31.67 580	15.55 546	14.03 582	4.83 574	10.98 581	6.18 576	28.82 585	5.17 571

UNDER WATER	10.47 559	3.95 533	22.62 567	5.07 572	4.51 567	7.78 557	3.77 545	12.56 568	21.72 580	7.84 558	10.78 554	23.96 576	31.66 581	10.78 482	16.19 552	4.44 567	2.93 562	4.24 568	2.86 569	6.33 568	5.47 574

WAO-8	11.95 565	13.02 571	20.56 522	3.50 550	3.08 548	15.11 571	2.80 517	12.91 569	19.11 578	7.69 556	13.12 563	11.62 554	7.01 546	84.40 596	7.91 517	3.42 552	1.92 547	3.54 565	1.93 553	3.68 546	2.69 548

Venus	11.95 565	13.02 571	20.56 522	3.50 550	3.08 548	15.11 571	2.80 517	12.91 569	19.11 578	7.69 556	13.12 563	11.62 554	7.01 546	84.40 596	7.91 517	3.42 552	1.92 547	3.54 565	1.93 553	3.68 546	2.69 548

DGTPSM_ROB	15.31 572	8.85 552	28.14 578	9.90 578	18.89 575	12.44 566	33.21 581	13.48 571	17.86 576	9.50 565	22.89 574	13.78 561	19.67 574	21.26 570	23.68 574	5.08 575	8.84 577	5.62 574	11.50 579	6.72 569	14.87 581

DPSMNet_ROB	15.52 573	8.89 553	31.44 579	10.07 579	18.91 576	12.44 566	33.22 582	13.51 572	17.94 577	9.58 566	22.91 575	13.79 562	19.67 574	21.43 571	23.73 575	5.17 576	8.84 577	5.63 575	11.52 582	6.79 570	14.90 582

HanzoNet	31.60 584	17.23 580	21.22 546	7.32 575	5.84 571	7.25 554	3.53 539	13.82 573	14.20 571	50.38 588	47.01 586	44.45 584	56.61 592	36.61 585	32.00 585	63.89 593	56.57 594	7.97 578	89.20 594	28.69 584	28.25 587

TorneroNet-64	10.12 558	8.74 550	20.95 537	4.27 562	3.76 560	13.86 568	2.85 519	15.05 574	23.15 581	10.07 568	23.84 576	13.47 560	8.24 555	13.96 563	17.21 558	3.96 563	2.72 559	3.23 560	2.48 562	6.29 566	4.27 569

TorneroNet	25.88 582	11.28 568	21.62 556	4.20 561	4.07 563	55.25 589	3.15 531	15.16 575	76.94 594	58.09 590	82.72 595	86.88 596	41.15 585	13.35 555	18.13 562	4.32 564	2.85 560	3.45 561	2.62 564	8.33 578	4.14 568

tt	7.19 551	0.51 67	6.83 292	4.03 559	2.30 536	12.05 565	20.19 578	15.46 576	6.58 558	3.42 512	3.22 497	5.37 533	6.39 541	4.20 329	7.46 514	9.81 579	11.53 583	7.05 576	7.46 578	6.31 567	3.71 564

KSHMR	16.96 575	5.37 539	21.64 558	4.46 567	4.50 566	8.30 559	3.32 533	15.58 577	76.24 593	6.62 553	61.47 590	56.53 591	5.43 526	35.17 584	11.37 533	4.39 566	2.97 566	3.63 567	2.74 568	5.10 562	4.34 570

SGM-ForestM	11.55 564	1.16 424	21.62 556	2.14 523	0.81 262	22.25 577	19.08 576	16.50 578	11.34 564	15.94 579	14.44 569	27.12 581	22.61 579	24.76 578	28.39 584	0.50 443	0.48 470	0.47 422	0.44 440	0.55 402	0.53 400

TCMNet-wrong-test	12.32 567	14.13 578	19.38 473	22.38 582	19.85 577	15.99 574	12.34 568	22.95 579	4.56 540	6.24 550	6.27 531	18.40 567	15.71 566	10.10 460	10.72 529	9.06 577	4.78 573	5.35 573	3.95 573	12.28 581	11.97 580

MANE	11.39 563	1.38 463	23.16 569	4.82 571	2.79 542	22.02 576	14.51 571	25.81 580	26.28 582	10.93 573	13.17 566	19.90 570	18.03 573	15.69 567	20.41 570	0.96 513	0.74 518	1.42 536	3.24 572	0.74 470	1.71 527

LRCNet_RVC	25.52 581	33.45 585	23.21 571	31.79 586	32.78 582	6.74 551	1.18 395	25.88 581	4.46 538	28.94 580	30.89 579	24.91 579	17.57 571	27.66 579	24.34 577	35.26 589	25.60 590	35.91 589	33.81 588	31.90 590	34.10 591

DPSimNet_ROB	102.30 595	119.72 600	143.59 598	109.42 596	94.10 593	127.22 598	127.15 598	26.62 582	102.36 600	149.58 600	83.99 596	139.34 600	137.54 599	64.62 595	82.36 598	105.18 595	66.15 595	120.15 594	69.61 593	99.58 595	77.72 596

USTest	15.98 574	15.58 579	22.56 565	18.49 581	16.99 574	26.43 578	36.08 584	27.68 583	12.77 568	10.69 571	10.80 555	18.35 566	15.09 565	18.62 569	23.37 573	4.85 574	5.34 576	7.38 577	7.43 577	9.90 579	11.23 579

FADE		13.79 576		10.71 580	13.34 573			28.60 584	8.36 559	5.15 541		11.85 557		44.37 586		474.90 601	161.58 600	347.36 601	322.13 601	7.29 574	6.23 576

DLNR_Zeroshot_test	28.62 583	55.50 594	49.94 588	183.62 597	115.05 595	3.43 237	0.28 5	29.49 585	1.49 131	1.01 121	1.26 125	0.93 131	0.63 52	3.92 322	1.51 320	29.81 588	0.41 433	0.26 113	0.23 150	93.28 594	0.32 216

DPSM_ROB	20.78 578	20.03 582	26.57 576	23.62 584	22.46 578	31.10 580	39.97 586	33.52 586	17.41 574	15.25 577	15.80 571	24.06 577	20.71 577	23.30 575	27.62 582	10.78 580	9.41 580	11.69 582	11.50 579	14.49 582	16.36 583

DPSM	20.78 578	20.03 582	26.57 576	23.62 584	22.46 578	31.10 580	39.97 586	33.52 586	17.41 574	15.25 577	15.80 571	24.06 577	20.71 577	23.30 575	27.62 582	10.78 580	9.41 580	11.69 582	11.50 579	14.49 582	16.36 583

Anonymous_1	57.11 593	19.68 581	26.15 575	23.10 583	142.31 597	30.84 579	39.75 585	33.86 588	16.98 572	70.53 594	15.42 570	23.46 575	19.75 576	23.04 573	27.23 581	164.73 599	9.02 579	130.38 595	137.40 596	161.27 600	27.24 586

HaxPig	43.25 588	43.65 590	45.00 584	33.85 587	35.61 584	32.69 582	30.52 579	45.09 589	42.97 588	48.77 586	48.17 587	43.00 583	40.26 583	44.58 587	43.61 586	47.18 590	49.30 591	51.54 591	50.25 590	43.73 591	45.29 592

AVERAGE_ROB	44.46 589	45.91 591	46.59 585	40.59 589	38.66 585	32.99 583	30.52 579	46.19 590	43.26 589	49.59 587	48.97 588	44.62 585	39.89 582	45.04 588	43.94 587	48.74 591	50.69 592	50.80 590	49.79 589	45.54 592	46.97 593

MEDIAN_ROB	47.37 590	49.08 592	49.92 587	40.32 588	39.97 586	34.95 584	33.43 583	49.17 591	46.39 591	53.06 589	52.65 589	47.65 586	42.23 590	48.35 593	47.29 588	52.10 592	54.04 593	54.28 592	53.48 591	48.76 593	50.33 594

Selective-RAFT-Error	41.77 586	40.16 588	53.34 589	47.73 590	45.25 589	62.51 591	80.64 595	67.22 592	34.93 585	30.64 583	31.81 581	48.11 587	42.11 589	46.57 589	54.95 590	21.61 584	18.87 586	23.48 585	23.15 586	29.16 587	33.08 590

CasAABBNet	41.80 587	40.20 589	53.41 591	47.73 590	45.18 588	62.51 591	80.71 596	67.26 593	34.80 583	30.49 581	31.88 582	48.24 589	41.81 587	46.63 591	55.64 593	21.60 583	18.88 587	23.48 585	23.22 587	29.19 588	33.05 589

FlowAnything	41.75 585	39.90 586	53.36 590	47.83 592	45.06 587	62.45 590	80.51 594	67.34 594	34.89 584	30.56 582	31.52 580	48.18 588	42.05 588	46.66 592	55.24 591	21.71 586	18.88 587	23.49 587	23.13 584	29.12 586	33.04 588

LSM0	49.58 591	40.04 587	53.62 592	97.15 594	128.68 596	62.75 593	79.89 593	67.63 595	35.11 586	33.02 584	32.61 584	48.43 590	41.60 586	46.60 590	55.43 592	21.63 585	18.99 589	23.62 588	23.13 584	29.47 589	52.26 595

BEATNet-Init1	49.72 592	64.32 595	97.77 595	4.68 570	4.28 565	84.75 596	60.42 589	73.38 596	68.59 592	88.29 596	88.51 597	91.94 597	97.99 597	85.26 598	70.96 597	0.80 501	0.65 505	0.85 518	0.70 502	7.96 576	2.33 540

xxxxx1	112.33 597	88.53 596	37.76 581	227.84 599	157.23 598	39.05 586	61.41 590	93.76 597	79.29 596	62.45 591	74.79 592	78.32 593	70.96 594	33.47 581	70.69 594	114.00 596	130.36 597	259.31 598	274.34 598	145.54 597	147.50 598

tt_ll	112.33 597	88.53 596	37.76 581	227.84 599	157.23 598	39.05 586	61.41 590	93.76 597	79.29 596	62.45 591	74.79 592	78.32 593	70.96 594	33.47 581	70.69 594	114.00 596	130.36 597	259.31 598	274.34 598	145.54 597	147.50 598

ff	112.33 597	88.53 596	37.76 581	227.84 599	157.23 598	39.05 586	61.41 590	93.76 597	79.29 596	62.45 591	74.79 592	78.32 593	70.96 594	33.47 581	70.69 594	114.00 596	130.36 597	259.31 598	274.34 598	145.54 597	147.50 598

ASD4	103.30 596	113.98 599	120.24 597	106.67 595	79.75 591	115.36 597	120.35 597	119.13 600	79.65 599	120.04 598	74.64 591	101.45 598	65.48 593	109.11 599	84.31 599	104.31 594	90.04 596	133.15 596	103.58 595	130.15 596	94.66 597

test_example2	212.63 600	219.92 601	221.87 600	213.67 598	221.17 601	199.47 600	200.74 599	185.30 601	141.66 601	209.52 601	213.45 599	210.82 601	205.48 600	221.27 601	216.64 600	236.83 600	242.07 601	213.93 597	217.01 597	235.69 601	226.10 601

ccccc	590.94 601	629.75 602	645.59 601	567.84 602	570.84 602	582.44 601	641.68 601	613.82 602	494.59 602	614.58 602	651.20 601	555.57 602	637.59 601	666.94 602	652.42 601	781.57 602	507.24 602	391.36 602	342.44 602	689.82 602	581.48 602

Low-res two-view benchmark