Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 11	0.08 19	0.17 208	0.05 1	0.07 23	0.11 45	0.09 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.05 1	0.09 82	0.13 108	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

AdaDepth	0.07 3	0.06 49	0.07 3	0.18 290	0.06 11	0.11 164	0.11 45	0.10 16	0.08 9	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

asda	0.07 3	0.08 229	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.06 8	0.10 26	0.16 124	0.11 54	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.10 57	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 229	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.08 48	0.08 7	0.11 27	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 118	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.09 17	0.10 16	0.15 154	0.08 59	0.10 115	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

4.25_new	0.07 3	0.08 229	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.14 73	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.12 179	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 229	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.14 73	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.12 179	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 301	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.10 26	0.14 73	0.11 54	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 301	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.10 26	0.14 73	0.11 54	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 229	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.14 73	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.12 179	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 229	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.07 23	0.08 7	0.11 27	0.09 21	0.07 29	0.07 35	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 118	0.08 19	0.16 133	0.06 11	0.08 48	0.12 69	0.10 16	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.09 121	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 118	0.07 3	0.13 9	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.18 186	0.13 114	0.08 59	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.11 170	0.04 6	0.04 20	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w_new	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 124	0.07 3	0.12 43	0.11 54	0.08 59	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 124	0.07 3	0.12 43	0.11 54	0.08 59	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.75w	0.07 3	0.07 118	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.07 23	0.09 17	0.16 124	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 118	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.06 1	0.14 73	0.11 54	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 49	0.06 1	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.09 17	0.13 59	0.09 21	0.09 88	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

111111	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.17 208	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 27	0.10 31	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 188

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.07 23	0.12 69	0.09 10	0.10 31	0.06 7	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 11	0.11 138	0.14 27	0.06 11	0.07 23	0.12 69	0.09 10	0.08 9	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.10 26	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 7	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.09 62	0.17 208	0.05 1	0.07 23	0.11 45	0.08 4	0.05 3	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.09 82	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 103	0.11 102	0.08 14	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.09 82	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 103	0.11 102	0.08 14	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

LGtest1	0.07 3	0.05 11	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.09 17	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 188

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 49	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.04 1	0.13 108	0.10 16	0.10 31	0.05 1	0.11 145	0.07 62	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 49	0.09 62	0.13 9	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.10 16	0.09 21	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.05 11	0.10 57	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 471	0.17 355	0.11 1	0.05 1	0.06 8	0.11 45	0.08 4	0.08 9	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.09 32	0.08 14	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

AIO_rvc	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.14 157	0.09 10	0.08 9	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.04 1	0.10 57	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 49	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.10 16	0.10 31	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.08 13	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

MonSter	0.07 3	0.06 49	0.06 1	0.15 64	0.05 1	0.08 48	0.10 26	0.15 99	0.15 154	0.05 1	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.07 3	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.06 11	0.09 82	0.13 108	0.07 2	0.13 114	0.06 7	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

dual_stereo	0.07 3	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.05 3	0.13 108	0.12 43	0.08 9	0.07 29	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.18 290	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 27	0.11 54	0.06 7	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.04 1	0.09 17	0.10 16	0.09 21	0.06 7	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 188

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 49	0.09 62	0.17 208	0.06 11	0.08 48	0.12 69	0.13 59	0.08 9	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.04 1	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

zero-FE	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.10 334	0.05 3	0.13 108	0.09 10	0.14 136	0.07 29	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.08 315	0.05 109

GASTEREO	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 349	0.08 124	0.08 48	0.12 69	0.14 73	0.11 54	0.10 118	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.12 179	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

MSCF	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 349	0.08 124	0.07 23	0.12 69	0.14 73	0.11 54	0.10 118	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.11 102	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

S2M2_XL	0.08 40	0.06 49	0.12 176	0.12 4	0.08 124	0.09 82	0.09 17	0.07 2	0.07 8	0.08 59	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.06 188

qwe	0.08 40	0.08 229	0.07 3	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.10 26	0.18 186	0.12 84	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

3w_stereo	0.08 40	0.09 301	0.10 95	0.17 208	0.07 63	0.08 48	0.11 45	0.20 226	0.13 114	0.06 7	0.07 35	0.05 1	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

2w_stereo	0.08 40	0.08 229	0.09 62	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.10 26	0.20 226	0.15 154	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 40	0.06 49	0.07 3	0.16 133	0.06 11	0.07 23	0.10 26	0.14 73	0.15 154	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

monsterstereo	0.08 40	0.06 49	0.07 3	0.16 133	0.06 11	0.08 48	0.10 26	0.16 124	0.12 84	0.07 29	0.08 69	0.06 14	0.07 103	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

IGEV	0.08 40	0.04 1	0.09 62	0.13 9	0.06 11	0.09 82	0.12 69	0.14 73	0.10 31	0.06 7	0.09 89	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

LG-Stereo	0.08 40	0.08 229	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.10 124	0.17 312	0.11 27	0.08 9	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.07 103	0.09 32	0.09 43	0.04 6	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.04 13	0.04 28

SGD-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.12 205	0.12 69	0.11 27	0.12 84	0.07 29	0.09 89	0.09 121	0.09 164	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HART	0.08 40	0.07 118	0.09 62	0.18 290	0.07 63	0.10 124	0.16 286	0.13 59	0.11 54	0.09 88	0.10 115	0.08 94	0.05 11	0.10 57	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28

SCV_C0	0.08 40	0.07 118	0.08 19	0.16 133	0.10 334	0.08 48	0.14 157	0.11 27	0.13 114	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.11 102	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

SCV	0.08 40	0.09 301	0.08 19	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.12 69	0.11 27	0.12 84	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.04 1	0.10 57	0.08 14	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.04 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 40	0.07 118	0.09 62	0.22 455	0.06 11	0.08 48	0.12 69	0.10 16	0.10 31	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.04 28

HUF	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.06 11	0.09 82	0.13 108	0.13 59	0.13 114	0.07 29	0.07 35	0.09 121	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

castereo++	0.08 40	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.14 273	0.11 45	0.11 27	0.15 154	0.07 29	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 40	0.06 49	0.11 138	0.14 27	0.09 228	0.10 124	0.12 69	0.10 16	0.12 84	0.06 7	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

GIP-stereo	0.08 40	0.06 49	0.11 138	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.15 99	0.11 54	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.04 1	0.10 57	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

SMoEStereo_RVC	0.08 40	0.06 49	0.12 176	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.11 27	0.14 136	0.09 88	0.07 35	0.07 62	0.07 103	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

WCG-NET	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.14 157	0.13 59	0.14 136	0.07 29	0.09 89	0.07 62	0.06 36	0.13 230	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

Occ-G	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.09 82	0.14 157	0.14 73	0.15 154	0.07 29	0.12 159	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

U	0.08 40	0.07 118	0.10 95	0.19 349	0.10 334	0.10 124	0.13 108	0.12 43	0.17 204	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

AIO-Stereo	0.08 40	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.06 11	0.09 82	0.11 45	0.16 124	0.09 21	0.09 88	0.08 69	0.07 62	0.05 11	0.11 102	0.08 14	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

WCG-NET（raft）	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.13 108	0.15 99	0.12 84	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.13 230	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

RSM++	0.08 40	0.06 49	0.09 62	0.17 208	0.07 63	0.09 82	0.12 69	0.11 27	0.11 54	0.08 59	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.03 1

RSM	0.08 40	0.06 49	0.09 62	0.17 208	0.07 63	0.08 48	0.12 69	0.12 43	0.10 31	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.11 102	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

trnet	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.12 4	0.05 1	0.12 205	0.10 26	0.13 59	0.10 31	0.08 59	0.13 174	0.09 121	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

MoCha-V2	0.08 40	0.05 11	0.11 138	0.20 404	0.07 63	0.10 124	0.14 157	0.12 43	0.08 9	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

IGEV++	0.08 40	0.06 49	0.09 62	0.18 290	0.07 63	0.10 124	0.13 108	0.10 16	0.10 31	0.08 59	0.08 69	0.06 14	0.05 11	0.13 230	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

testlalala	0.08 40	0.07 118	0.17 355	0.16 133	0.08 124	0.09 82	0.12 69	0.15 99	0.10 31	0.07 29	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

LoS_RVC	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.08 48	0.15 227	0.12 43	0.11 54	0.08 59	0.09 89	0.06 14	0.09 164	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

CAS	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.17 208	0.08 124	0.10 124	0.13 108	0.12 43	0.09 21	0.09 88	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

CES	0.08 40	0.04 1	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.09 82	0.14 157	0.11 27	0.09 21	0.08 59	0.09 89	0.11 172	0.07 103	0.12 179	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

EGLCR-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.11 164	0.12 69	0.11 27	0.16 180	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

CREStereo++_RVC	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.13 9	0.07 63	0.09 82	0.12 69	0.14 73	0.14 136	0.10 118	0.14 187	0.08 94	0.07 103	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.05 108	0.04 13	0.04 28
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
water-stereo	0.09 77	0.06 49	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.13 108	0.15 99	0.13 114	0.11 155	0.12 159	0.09 121	0.10 186	0.07 3	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.04 13	0.04 28

depthmonostereo	0.09 77	0.06 49	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.13 108	0.14 73	0.15 154	0.10 118	0.10 115	0.09 121	0.11 216	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.12 69	0.14 73	0.16 180	0.11 155	0.11 145	0.09 121	0.10 186	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.03 1	0.03 1

S2M2	0.09 77	0.08 229	0.11 138	0.13 9	0.10 334	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 31	0.10 118	0.10 115	0.09 121	0.09 164	0.11 102	0.11 170	0.13 471	0.07 373	0.08 275	0.09 382	0.10 413	0.08 335

MM-Stereo_test2	0.09 77	0.07 118	0.09 62	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.18 360	0.15 99	0.14 136	0.07 29	0.10 115	0.07 62	0.06 36	0.12 179	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.04 28

Reg-Stereo(zero)	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.16 133	0.06 11	0.12 205	0.11 45	0.15 99	0.11 54	0.12 187	0.09 89	0.10 152	0.08 139	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

castereo	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.18 218	0.08 59	0.10 115	0.11 172	0.08 139	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

fffft	0.09 77	0.06 49	0.12 176	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.16 286	0.12 43	0.11 54	0.09 88	0.07 35	0.09 121	0.06 36	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.05 109
1: 1. 1
tt45	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.15 64	0.07 63	0.12 205	0.15 227	0.13 59	0.12 84	0.09 88	0.06 11	0.08 94	0.06 36	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

999	0.09 77	0.06 49	0.13 209	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.15 99	0.12 84	0.10 118	0.08 69	0.08 94	0.08 139	0.16 303	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.06 188

mms	0.09 77	0.07 118	0.08 19	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.15 227	0.12 43	0.11 54	0.09 88	0.09 89	0.08 94	0.06 36	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.04 28

ours_stereo	0.09 77	0.07 118	0.09 62	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.11 27	0.12 84	0.08 59	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.12 179	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

fffy	0.09 77	0.08 229	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.13 234	0.17 312	0.13 59	0.12 84	0.08 59	0.09 89	0.08 94	0.09 164	0.13 230	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.05 109

GCAP-BAT	0.09 77	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.12 69	0.15 99	0.11 54	0.11 155	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.12 179	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Pointernet	0.09 77	0.05 11	0.10 95	0.16 133	0.08 124	0.13 234	0.10 26	0.15 99	0.18 218	0.09 88	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 77	0.10 366	0.32 486	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.14 157	0.11 27	0.10 31	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.04 1	0.11 102	0.07 1	0.12 454	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo-weight	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.14 157	0.19 213	0.16 180	0.11 155	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

gcap-zeroshot	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.14 273	0.13 108	0.11 27	0.12 84	0.13 216	0.12 159	0.09 121	0.08 139	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test_for_model	0.09 77	0.12 410	0.14 253	0.23 474	0.11 388	0.08 48	0.13 108	0.12 43	0.13 114	0.10 118	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.05 109

MGS-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.12 176	0.16 133	0.08 124	0.09 82	0.15 227	0.12 43	0.12 84	0.07 29	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

ff7	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

IGEVStereo-DCA	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.10 334	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

ffff	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

rrr	0.09 77	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.10 334	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.15 154	0.10 118	0.06 11	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

11t	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

MaDis-Stereo	0.09 77	0.09 301	0.08 19	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.11 45	0.16 124	0.16 180	0.09 88	0.11 145	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.13 263	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.05 108	0.05 95	0.04 28

IGEV_Zeroshot_test	0.09 77	0.05 11	0.13 209	0.14 27	0.08 124	0.12 205	0.13 108	0.17 159	0.11 54	0.10 118	0.06 11	0.09 121	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

MSKI-zero shot	0.09 77	0.05 11	0.09 62	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.13 108	0.15 99	0.14 136	0.09 88	0.09 89	0.09 121	0.06 36	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

UniTT-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.08 19	0.18 290	0.08 124	0.13 234	0.11 45	0.12 43	0.11 54	0.10 118	0.12 159	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.07 239	0.06 302	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.05 109

CASnet	0.09 77	0.09 301	0.09 62	0.19 349	0.06 11	0.07 23	0.11 45	0.18 186	0.14 136	0.11 155	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.10 407	0.08 337	0.06 182	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.13 443	0.14 273	0.13 108	0.15 99	0.09 21	0.07 29	0.09 89	0.07 62	0.08 139	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

GCAP-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.06 11	0.11 164	0.07 3	0.14 73	0.12 84	0.09 88	0.10 115	0.07 62	0.09 164	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

RAFT-Test	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.13 114	0.09 88	0.10 115	0.11 172	0.09 164	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

HH	0.09 77	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.15 99	0.10 31	0.08 59	0.10 115	0.08 94	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

HanStereo	0.09 77	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.15 99	0.10 31	0.08 59	0.10 115	0.08 94	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

anonymousdsp	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.17 208	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

LoS	0.09 77	0.05 11	0.11 138	0.13 9	0.07 63	0.14 273	0.11 45	0.15 99	0.15 154	0.09 88	0.09 89	0.12 193	0.09 164	0.15 276	0.10 111	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.15 227	0.15 99	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.06 188

MC-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.09 62	0.17 208	0.06 11	0.10 124	0.14 157	0.12 43	0.11 54	0.09 88	0.12 159	0.09 121	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

RCA-Stereo	0.09 77	0.06 49	0.09 62	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.13 108	0.18 186	0.14 136	0.10 118	0.11 145	0.08 94	0.07 103	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

CroCo-Stereo Lap2	0.09 77	0.09 301	0.08 19	0.22 455	0.09 228	0.09 82	0.18 360	0.16 124	0.12 84	0.09 88	0.10 115	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.06 302	0.07 195	0.05 108	0.06 182	0.05 109

ccc-4	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

IGEV-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.17 208	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 77	0.05 11	0.13 209	0.14 27	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.19 213	0.11 54	0.11 155	0.08 69	0.08 94	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

test-3	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.12 43	0.16 180	0.10 118	0.08 69	0.08 94	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test_1	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.12 43	0.16 180	0.10 118	0.08 69	0.08 94	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.04 28

CroCo-Stereo	0.09 77	0.08 229	0.08 19	0.22 455	0.09 228	0.09 82	0.18 360	0.16 124	0.12 84	0.07 29	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.08 13	0.07 1	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28
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
TANstereo	0.09 77	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.06 11	0.11 164	0.13 108	0.15 99	0.19 239	0.11 155	0.15 200	0.10 152	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

XX-TBD	0.09 77	0.06 49	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.13 234	0.16 286	0.14 73	0.14 136	0.11 155	0.12 159	0.09 121	0.08 139	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

raftrobust	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.09 82	0.10 26	0.18 186	0.16 180	0.10 118	0.09 89	0.12 193	0.08 139	0.12 179	0.10 111	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

XX-Stereo	0.09 77	0.05 11	0.09 62	0.17 208	0.09 228	0.15 299	0.12 69	0.21 244	0.10 31	0.10 118	0.14 187	0.07 62	0.06 36	0.13 230	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.04 28

test_xeample3	0.09 77	0.07 118	0.12 176	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.14 136	0.10 118	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.17 208	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.17 159	0.15 154	0.10 118	0.10 115	0.08 94	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.03 1

AFF-stereo	0.09 77	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.18 186	0.10 31	0.10 118	0.11 145	0.09 121	0.10 186	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.07 270	0.04 13	0.04 28

EAI-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.16 124	0.09 21	0.08 59	0.09 89	0.08 94	0.07 103	0.09 32	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.05 95	0.04 28

CFNet-RSSM	0.09 77	0.07 118	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.15 227	0.17 159	0.18 218	0.08 59	0.12 159	0.11 172	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Gwc-CoAtRS	0.09 77	0.07 118	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.18 186	0.17 204	0.08 59	0.10 115	0.12 193	0.09 164	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.05 109

CREStereo	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.11 1	0.06 11	0.14 273	0.14 157	0.14 73	0.10 31	0.09 88	0.13 174	0.09 121	0.08 139	0.12 179	0.10 111	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.06 188
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 77	0.05 11	0.09 62	0.12 4	0.06 11	0.13 234	0.14 157	0.16 124	0.11 54	0.09 88	0.13 174	0.10 152	0.07 103	0.14 258	0.10 111	0.15 494	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.06 188

MM-Stereo_test3	0.10 136	0.07 118	0.07 3	0.18 290	0.07 63	0.12 205	0.19 403	0.24 309	0.19 239	0.06 7	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.06 302	0.07 195	0.05 108	0.05 95	0.04 28

MM-Stereo_test1	0.10 136	0.07 118	0.09 62	0.18 290	0.07 63	0.12 205	0.18 360	0.21 244	0.20 260	0.09 88	0.11 145	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.04 28

AIO-test2	0.10 136	0.08 229	0.10 95	0.23 474	0.09 228	0.11 164	0.11 45	0.23 285	0.24 316	0.08 59	0.09 89	0.08 94	0.05 11	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.09 382	0.05 95	0.05 109

AIO-test1	0.10 136	0.07 118	0.11 138	0.24 485	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.22 267	0.15 154	0.11 155	0.12 159	0.09 121	0.07 103	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.10 420	0.04 13	0.07 266

tg	0.10 136	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.20 226	0.12 84	0.08 59	0.11 145	0.11 172	0.07 103	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.04 13	0.04 28

PAM_32	0.10 136	0.06 49	0.17 355	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.15 227	0.14 73	0.16 180	0.09 88	0.08 69	0.10 152	0.07 103	0.14 258	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

PAM	0.10 136	0.06 49	0.17 355	0.15 64	0.09 228	0.10 124	0.16 286	0.15 99	0.16 180	0.12 187	0.09 89	0.10 152	0.07 103	0.13 230	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

UGAM-zero	0.10 136	0.05 11	0.15 290	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.13 108	0.20 226	0.15 154	0.11 155	0.15 200	0.07 62	0.08 139	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

model_zeroshot	0.10 136	0.05 11	0.12 176	0.15 64	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.20 226	0.14 136	0.11 155	0.10 115	0.12 193	0.07 103	0.12 179	0.11 170	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.06 188

RAStereo	0.10 136	0.09 301	0.08 19	0.20 404	0.08 124	0.13 234	0.18 360	0.16 124	0.17 204	0.10 118	0.12 159	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.05 95	0.04 28

rvit_stereo_0080	0.10 136	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.10 334	0.07 23	0.15 227	0.16 124	0.16 180	0.11 155	0.10 115	0.15 261	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.09 355	0.07 373	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.05 109

testlalala2	0.10 136	0.06 49	0.11 138	0.20 404	0.10 334	0.10 124	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.12 187	0.13 174	0.09 121	0.08 139	0.11 102	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

H2IRNET	0.10 136	0.09 301	0.10 95	0.18 290	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.14 73	0.21 274	0.10 118	0.10 115	0.10 152	0.11 216	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.06 182	0.05 109

MyStereo07	0.10 136	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.17 312	0.15 99	0.15 154	0.09 88	0.06 11	0.06 14	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

MyStereo06	0.10 136	0.07 118	0.12 176	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.18 360	0.19 213	0.12 84	0.13 216	0.08 69	0.07 62	0.07 103	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

AE-Stereo	0.10 136	0.08 229	0.11 138	0.19 349	0.09 228	0.10 124	0.15 227	0.14 73	0.20 260	0.09 88	0.15 200	0.12 193	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.04 28

ACVNet-DCA	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.24 309	0.16 180	0.09 88	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.07 1	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.07 266

cc1	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.16 124	0.18 218	0.09 88	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.07 1	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.06 188

tt1	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.15 99	0.19 239	0.09 88	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.06 188

whm_eth	0.10 136	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.10 334	0.07 23	0.15 227	0.16 124	0.16 180	0.11 155	0.10 115	0.15 261	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.09 355	0.07 373	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.05 109

MIM_Stereo	0.10 136	0.07 118	0.11 138	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.12 69	0.20 226	0.14 136	0.13 216	0.14 187	0.09 121	0.05 11	0.12 179	0.08 14	0.05 25	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.05 109

testlalala_base	0.10 136	0.09 301	0.14 253	0.21 435	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.13 59	0.11 54	0.08 59	0.15 200	0.07 62	0.08 139	0.11 102	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.05 109

Any-RAFT	0.10 136	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.07 63	0.13 234	0.14 157	0.21 244	0.15 154	0.11 155	0.12 159	0.13 217	0.10 186	0.13 230	0.10 111	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

4D-IteraStereo	0.10 136	0.07 118	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.09 82	0.15 227	0.18 186	0.15 154	0.10 118	0.11 145	0.10 152	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.05 25	0.03 1	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.05 109

fff	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.21 274	0.13 216	0.17 236	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

ADStereo(finetuned)	0.10 136	0.06 49	0.13 209	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.20 260	0.13 216	0.18 259	0.10 152	0.12 248	0.12 179	0.12 228	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

TRStereo	0.10 136	0.05 11	0.12 176	0.16 133	0.12 417	0.10 124	0.13 108	0.18 186	0.19 239	0.09 88	0.09 89	0.09 121	0.07 103	0.10 57	0.08 14	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.04 13	0.04 28

STrans-v2	0.10 136	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.22 267	0.11 54	0.11 155	0.15 200	0.12 193	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

TransformOpticalFlow	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.18 290	0.07 63	0.09 82	0.15 227	0.19 213	0.16 180	0.12 187	0.16 217	0.11 172	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

AnonymousM	0.10 136	0.06 49	0.10 95	0.14 27	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.19 213	0.14 136	0.13 216	0.12 159	0.09 121	0.08 139	0.13 230	0.10 111	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.05 108	0.05 95	0.05 109

cross-raft	0.10 136	0.09 301	0.09 62	0.19 349	0.07 63	0.11 164	0.24 471	0.13 59	0.15 154	0.08 59	0.10 115	0.12 193	0.10 186	0.09 32	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test-1	0.10 136	0.07 118	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.11 164	0.24 471	0.15 99	0.18 218	0.09 88	0.07 35	0.10 152	0.08 139	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.05 109

iRaftStereo_RVC	0.10 136	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.11 164	0.17 312	0.18 186	0.12 84	0.09 88	0.11 145	0.10 152	0.07 103	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.04 13	0.04 28

s12784h	0.10 136	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.16 327	0.18 360	0.16 124	0.15 154	0.10 118	0.11 145	0.11 172	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

DCANet	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.20 260	0.13 216	0.18 259	0.10 152	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

csc	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.21 274	0.13 216	0.17 236	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

cscssc	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.21 274	0.13 216	0.17 236	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

R-Stereo Train	0.10 136	0.06 49	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.14 157	0.24 309	0.11 54	0.12 187	0.19 273	0.11 172	0.08 139	0.10 57	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo	0.10 136	0.06 49	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.14 157	0.24 309	0.11 54	0.12 187	0.19 273	0.11 172	0.08 139	0.10 57	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.05 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.11 175	0.08 229	0.14 253	0.15 64	0.09 228	0.08 48	0.14 157	0.20 226	0.11 54	0.10 118	0.09 89	0.12 193	0.12 248	0.13 230	0.11 170	0.09 355	0.06 302	0.09 359	0.09 382	0.06 182	0.09 379

xyz-stereo-finetune2	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.13 9	0.07 63	0.11 164	0.19 403	0.17 159	0.12 84	0.15 263	0.15 200	0.17 298	0.13 280	0.13 230	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.06 188

xyz-stereo-finetune	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.14 27	0.06 11	0.10 124	0.19 403	0.18 186	0.19 239	0.12 187	0.14 187	0.15 261	0.11 216	0.13 230	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.05 109

HI	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.13 9	0.09 228	0.09 82	0.14 157	0.22 267	0.11 54	0.20 373	0.17 236	0.14 236	0.10 186	0.16 303	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.08 337	0.07 249	0.06 188

CoSv	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.13 9	0.09 228	0.09 82	0.14 157	0.22 267	0.11 54	0.20 373	0.17 236	0.14 236	0.10 186	0.16 303	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.08 337	0.07 249	0.06 188

rvit_stereo_0081	0.11 175	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.24 316	0.11 155	0.13 174	0.14 236	0.09 164	0.11 102	0.12 228	0.10 396	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

rvit_stereo_0082	0.11 175	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.24 316	0.11 155	0.13 174	0.14 236	0.09 164	0.11 102	0.12 228	0.10 396	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 175	0.05 11	0.14 253	0.16 133	0.21 521	0.09 82	0.17 312	0.21 244	0.16 180	0.11 155	0.15 200	0.10 152	0.07 103	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.09 379

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 175	0.05 11	0.12 176	0.15 64	0.13 443	0.14 273	0.16 286	0.23 285	0.18 218	0.10 118	0.13 174	0.10 152	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.08 335

CAS++	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.14 27	0.10 334	0.13 234	0.14 157	0.24 309	0.14 136	0.11 155	0.09 89	0.11 172	0.07 103	0.14 258	0.09 43	0.11 428	0.09 431	0.09 359	0.07 270	0.07 249	0.08 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.16 133	0.08 124	0.15 299	0.16 286	0.18 186	0.19 239	0.10 118	0.09 89	0.09 121	0.08 139	0.11 102	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.07 249	0.06 188

xx1	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.16 124	0.18 218	0.09 88	0.09 89	0.16 281	0.16 354	0.10 57	0.07 1	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.07 266

1test111	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.24 309	0.16 180	0.09 88	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.15 276	0.16 352	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.07 266

plain	0.11 175	0.09 301	0.10 95	0.19 349	0.09 228	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.13 114	0.13 216	0.15 200	0.09 121	0.12 248	0.13 230	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.06 188

MIF-Stereo (partial)	0.11 175	0.06 49	0.10 95	0.19 349	0.10 334	0.10 124	0.12 69	0.17 159	0.19 239	0.14 239	0.16 217	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.07 266

EKT-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.14 253	0.16 133	0.10 334	0.13 234	0.14 157	0.19 213	0.21 274	0.11 155	0.08 69	0.13 217	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.07 266

LL-Strereo2	0.11 175	0.10 366	0.16 332	0.18 290	0.08 124	0.15 299	0.09 17	0.17 159	0.14 136	0.14 239	0.11 145	0.09 121	0.07 103	0.16 303	0.10 111	0.05 25	0.05 154	0.11 437	0.07 270	0.06 182	0.05 109

anonymousdsp2	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.19 213	0.23 306	0.13 216	0.14 187	0.12 193	0.09 164	0.14 258	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 188

DCRE	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.11 388	0.11 164	0.17 312	0.18 186	0.17 204	0.11 155	0.18 259	0.11 172	0.10 186	0.15 276	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

knoymous	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.14 27	0.07 63	0.15 299	0.13 108	0.20 226	0.14 136	0.11 155	0.17 236	0.13 217	0.09 164	0.14 258	0.11 170	0.09 355	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.07 266

riskmin	0.11 175	0.06 49	0.13 209	0.14 27	0.08 124	0.14 273	0.14 157	0.18 186	0.15 154	0.12 187	0.15 200	0.17 298	0.11 216	0.14 258	0.12 228	0.09 355	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.08 315	0.08 335

Selective-RAFT	0.11 175	0.11 391	0.12 176	0.21 435	0.08 124	0.16 327	0.13 108	0.21 244	0.23 306	0.10 118	0.10 115	0.11 172	0.10 186	0.15 276	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

DCANet-4	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.17 312	0.18 186	0.20 260	0.13 216	0.17 236	0.09 121	0.14 312	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

DisPM	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.09 228	0.06 8	0.13 108	0.18 186	0.17 204	0.14 239	0.19 273	0.12 193	0.10 186	0.12 179	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.11 433

test_4	0.11 175	0.10 366	0.08 19	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.21 437	0.15 99	0.18 218	0.12 187	0.18 259	0.12 193	0.09 164	0.08 13	0.11 170	0.04 6	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.04 13	0.04 28

CIPLG	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.13 234	0.15 227	0.17 159	0.16 180	0.14 239	0.11 145	0.16 281	0.10 186	0.17 342	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

GLC_STEREO	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.18 290	0.07 63	0.08 48	0.13 108	0.16 124	0.24 316	0.12 187	0.13 174	0.12 193	0.08 139	0.18 359	0.12 228	0.06 109	0.08 404	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.05 109

IPLG	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.14 157	0.20 226	0.15 154	0.13 216	0.18 259	0.07 62	0.07 103	0.14 258	0.14 299	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

IPLGR_C	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.12 205	0.15 227	0.17 159	0.15 154	0.14 239	0.11 145	0.16 281	0.10 186	0.16 303	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

MIPNet	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.12 205	0.14 157	0.21 244	0.25 340	0.12 187	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.13 230	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

IPLGR	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.18 290	0.08 124	0.13 234	0.16 286	0.21 244	0.24 316	0.12 187	0.12 159	0.11 172	0.09 164	0.13 230	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.04 28

GMOStereo	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 507	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 507	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 507	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

ACRE	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.13 234	0.15 227	0.17 159	0.14 136	0.14 239	0.11 145	0.16 281	0.10 186	0.16 303	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

test_3	0.11 175	0.09 301	0.10 95	0.21 435	0.08 124	0.13 234	0.25 488	0.14 73	0.21 274	0.10 118	0.10 115	0.09 121	0.10 186	0.08 13	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.07 270	0.04 13	0.04 28

LCNet	0.11 175	0.07 118	0.09 62	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.14 157	0.21 244	0.15 154	0.12 187	0.15 200	0.16 281	0.11 216	0.12 179	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.14 483

HHNet	0.11 175	0.06 49	0.16 332	0.15 64	0.14 461	0.07 23	0.13 108	0.20 226	0.18 218	0.15 263	0.25 359	0.11 172	0.09 164	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.09 379

Patchmatch Stereo++	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266
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
OMP-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.14 253	0.18 290	0.08 124	0.09 82	0.12 69	0.21 244	0.21 274	0.13 216	0.14 187	0.11 172	0.12 248	0.11 102	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.04 28

IIG-Stereo	0.11 175	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.12 69	0.22 267	0.18 218	0.14 239	0.17 236	0.12 193	0.13 280	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.05 109

NF-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.12 454

OCTAStereo	0.11 175	0.07 118	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.11 433

NRIStereo	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.18 290	0.08 124	0.10 124	0.13 108	0.17 159	0.15 154	0.12 187	0.15 200	0.13 217	0.13 280	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.07 266

PSM-adaLoss	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.12 69	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

PSM-AAD	0.11 175	0.07 118	0.10 95	0.20 404	0.09 228	0.10 124	0.14 157	0.21 244	0.13 114	0.12 187	0.14 187	0.18 313	0.11 216	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.14 483

ROB_FTStereo_v2	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.12 69	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

ROB_FTStereo	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

HUI-Stereo	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

ASMatch	0.11 175	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.10 334	0.08 48	0.14 157	0.18 186	0.16 180	0.12 187	0.16 217	0.16 281	0.11 216	0.13 230	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.09 379

SST-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.16 332	0.18 290	0.09 228	0.06 8	0.12 69	0.18 186	0.10 31	0.15 263	0.18 259	0.13 217	0.12 248	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.07 249	0.06 188

RAFT_R40	0.11 175	0.07 118	0.15 290	0.18 290	0.09 228	0.06 8	0.13 108	0.17 159	0.15 154	0.14 239	0.18 259	0.15 261	0.12 248	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.05 109

GrayStereo	0.11 175	0.06 49	0.11 138	0.19 349	0.09 228	0.09 82	0.16 286	0.18 186	0.17 204	0.14 239	0.17 236	0.17 298	0.11 216	0.12 179	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.10 409

RE-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.11 433

Pruner-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.12 176	0.17 208	0.09 228	0.06 8	0.12 69	0.18 186	0.17 204	0.14 239	0.19 273	0.13 217	0.10 186	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.08 335

TVStereo	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.11 433

DeepStereo_RVC	0.11 175	0.08 229	0.17 355	0.18 290	0.08 124	0.08 48	0.11 45	0.17 159	0.12 84	0.13 216	0.15 200	0.12 193	0.12 248	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.08 335

iGMRVC	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.12 69	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

RAFT-345	0.11 175	0.07 118	0.16 332	0.17 208	0.08 124	0.08 48	0.12 69	0.16 124	0.10 31	0.11 155	0.34 450	0.09 121	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.04 13	0.05 109

iRAFT	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

CRE-IMP	0.11 175	0.09 301	0.16 332	0.19 349	0.09 228	0.10 124	0.12 69	0.18 186	0.10 31	0.14 239	0.14 187	0.14 236	0.13 280	0.12 179	0.12 228	0.07 239	0.04 20	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.08 335

test-2	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 507	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

GMM-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.10 95	0.18 290	0.09 228	0.08 48	0.14 157	0.24 309	0.16 180	0.11 155	0.15 200	0.13 217	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.09 379

RAFT-IKP	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

Prome-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.18 290	0.09 228	0.12 205	0.14 157	0.23 285	0.13 114	0.13 216	0.16 217	0.13 217	0.08 139	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.10 409

rafts_anoy	0.11 175	0.06 49	0.10 95	0.17 208	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.18 186	0.14 136	0.13 216	0.13 174	0.12 193	0.11 216	0.11 102	0.13 263	0.07 239	0.05 154	0.09 359	0.11 450	0.07 249	0.06 188

raft+_RVC	0.11 175	0.07 118	0.09 62	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.11 45	0.24 309	0.20 260	0.12 187	0.15 200	0.12 193	0.08 139	0.12 179	0.13 263	0.07 239	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.05 109

RALCasStereoNet	0.11 175	0.07 118	0.09 62	0.16 133	0.08 124	0.13 234	0.14 157	0.17 159	0.11 54	0.12 187	0.17 236	0.14 236	0.10 186	0.12 179	0.11 170	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.05 108	0.08 315	0.07 266

RALAANet	0.11 175	0.08 229	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.10 26	0.20 226	0.16 180	0.14 239	0.13 174	0.16 281	0.09 164	0.12 179	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.04 28

111	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.10 124	0.14 157	0.21 244	0.24 316	0.11 155	0.12 159	0.14 236	0.12 248	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

DIP-Stereo	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.09 17	0.16 124	0.16 180	0.12 187	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.16 303	0.14 299	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.07 266
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.14 27	0.06 11	0.12 205	0.10 26	0.18 186	0.18 218	0.13 216	0.17 236	0.15 261	0.11 216	0.15 276	0.14 299	0.06 109	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.06 182	0.05 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_stereo_0083	0.12 247	0.08 229	0.17 355	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.15 99	0.26 353	0.11 155	0.14 187	0.13 217	0.10 186	0.12 179	0.13 263	0.10 396	0.08 404	0.09 359	0.07 270	0.07 249	0.06 188

rvit_stereo_0081_aga	0.12 247	0.09 301	0.15 290	0.18 290	0.10 334	0.14 273	0.14 157	0.14 73	0.19 239	0.10 118	0.18 259	0.16 281	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

rvit_stereo_ft	0.12 247	0.07 118	0.13 209	0.19 349	0.10 334	0.12 205	0.17 312	0.16 124	0.16 180	0.13 216	0.13 174	0.15 261	0.10 186	0.14 258	0.13 263	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

MyStereo8	0.12 247	0.07 118	0.15 290	0.15 64	0.09 228	0.18 366	0.14 157	0.19 213	0.22 296	0.12 187	0.18 259	0.11 172	0.10 186	0.16 303	0.18 382	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.08 315	0.09 379

CoDeX	0.12 247	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.12 205	0.16 286	0.23 285	0.27 365	0.13 216	0.17 236	0.15 261	0.12 248	0.14 258	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.05 109

11t1	0.12 247	0.07 118	0.14 253	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.15 227	0.19 213	0.15 154	0.15 263	0.15 200	0.17 298	0.16 354	0.15 276	0.13 263	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.08 315	0.07 266

ffm	0.12 247	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.15 99	0.19 239	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.06 188

RAFT_CTSACE	0.12 247	0.09 301	0.10 95	0.22 455	0.08 124	0.12 205	0.24 471	0.18 186	0.17 204	0.21 389	0.27 389	0.13 217	0.07 103	0.13 230	0.09 43	0.05 25	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.04 13	0.04 28

Sa-1000	0.12 247	0.08 229	0.09 62	0.18 290	0.08 124	0.15 299	0.22 449	0.22 267	0.19 239	0.15 263	0.20 283	0.17 298	0.11 216	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.09 382	0.05 95	0.05 109

iRaft-Stereo_5w	0.12 247	0.09 301	0.12 176	0.20 404	0.08 124	0.09 82	0.12 69	0.22 267	0.22 296	0.19 351	0.14 187	0.11 172	0.09 164	0.20 402	0.16 352	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.06 188

CrosDoStereo	0.12 247	0.07 118	0.12 176	0.14 27	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.17 159	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

PFNet+	0.12 247	0.06 49	0.14 253	0.16 133	0.09 228	0.05 3	0.12 69	0.18 186	0.21 274	0.16 292	0.19 273	0.14 236	0.10 186	0.11 102	0.11 170	0.08 299	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.11 433

AAGNet	0.12 247	0.08 229	0.17 355	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.13 108	0.19 213	0.13 114	0.16 292	0.21 300	0.13 217	0.14 312	0.11 102	0.14 299	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.05 109

PSM-softLoss	0.12 247	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.08 48	0.12 69	0.24 309	0.17 204	0.15 263	0.19 273	0.13 217	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.12 454

KMStereo	0.12 247	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.08 48	0.12 69	0.24 309	0.17 204	0.15 263	0.19 273	0.13 217	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.12 454

FTStereo	0.12 247	0.07 118	0.14 253	0.18 290	0.09 228	0.07 23	0.15 227	0.22 267	0.18 218	0.12 187	0.24 332	0.11 172	0.13 280	0.13 230	0.14 299	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.06 182	0.10 409

KYRaft	0.12 247	0.07 118	0.10 95	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.15 227	0.23 285	0.12 84	0.13 216	0.16 217	0.20 339	0.10 186	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.06 182	0.15 497

DeepStereo_LL	0.12 247	0.07 118	0.12 176	0.14 27	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.17 159	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

DEmStereo	0.12 247	0.06 49	0.14 253	0.14 27	0.10 334	0.16 327	0.15 227	0.16 124	0.24 316	0.17 304	0.23 320	0.12 193	0.14 312	0.12 179	0.14 299	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.05 109

THIR-Stereo	0.12 247	0.07 118	0.11 138	0.15 64	0.08 124	0.14 273	0.16 286	0.18 186	0.25 340	0.17 304	0.24 332	0.13 217	0.13 280	0.12 179	0.14 299	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

DRaft	0.12 247	0.06 49	0.12 176	0.14 27	0.09 228	0.14 273	0.17 312	0.21 244	0.30 394	0.18 336	0.27 389	0.10 152	0.16 354	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

PFNet	0.12 247	0.06 49	0.17 355	0.18 290	0.08 124	0.09 82	0.15 227	0.26 342	0.20 260	0.16 292	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.13 230	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.05 109

RAFT-RH_RVC	0.12 247	0.06 49	0.14 253	0.16 133	0.09 228	0.12 205	0.12 69	0.17 159	0.12 84	0.13 216	0.40 481	0.11 172	0.10 186	0.13 230	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.05 108	0.05 95	0.06 188

IRAFT_RVC	0.12 247	0.08 229	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.07 23	0.14 157	0.25 329	0.23 306	0.14 239	0.15 200	0.15 261	0.12 248	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.06 188

sCroCo_RVC	0.12 247	0.09 301	0.24 447	0.24 485	0.11 388	0.19 388	0.14 157	0.17 159	0.15 154	0.10 118	0.13 174	0.12 193	0.07 103	0.14 258	0.11 170	0.08 299	0.08 404	0.08 275	0.08 337	0.05 95	0.07 266

ARAFT	0.12 247	0.08 229	0.18 387	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.17 312	0.20 226	0.13 114	0.12 187	0.13 174	0.14 236	0.12 248	0.15 276	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.10 407	0.09 382	0.06 182	0.04 28

BEATNet_4x	0.12 247	0.09 301	0.15 290	0.18 290	0.07 63	0.15 299	0.07 3	0.23 285	0.19 239	0.16 292	0.19 273	0.19 322	0.14 312	0.17 342	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.07 266

G2L-ROB	0.13 274	0.07 118	0.13 209	0.13 9	0.08 124	0.14 273	0.17 312	0.25 329	0.19 239	0.20 373	0.19 273	0.20 339	0.14 312	0.18 359	0.16 352	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.08 315	0.09 379

DFGA-Net	0.13 274	0.11 391	0.19 410	0.18 290	0.10 334	0.13 234	0.13 108	0.23 285	0.25 340	0.16 292	0.16 217	0.13 217	0.12 248	0.17 342	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.05 95	0.05 109

FACV-RUCA	0.13 274	0.11 391	0.13 209	0.19 349	0.12 417	0.15 299	0.16 286	0.22 267	0.21 274	0.16 292	0.16 217	0.15 261	0.16 354	0.14 258	0.13 263	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.10 413	0.08 335

UGAM	0.13 274	0.10 366	0.09 62	0.22 455	0.08 124	0.13 234	0.20 421	0.18 186	0.24 316	0.22 404	0.16 217	0.13 217	0.13 280	0.19 384	0.13 263	0.07 239	0.05 154	0.13 472	0.11 450	0.07 249	0.05 109

test_sample2	0.13 274	0.07 118	0.12 176	0.14 27	0.08 124	0.16 327	0.18 360	0.21 244	0.16 180	0.14 239	0.21 300	0.20 339	0.15 333	0.15 276	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.08 335

test_sample1	0.13 274	0.07 118	0.14 253	0.14 27	0.08 124	0.19 388	0.17 312	0.20 226	0.15 154	0.14 239	0.22 316	0.18 313	0.16 354	0.17 342	0.15 333	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.08 335

MyStereo05	0.13 274	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.18 360	0.28 380	0.35 439	0.17 304	0.14 187	0.15 261	0.11 216	0.15 276	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

MyStereo04	0.13 274	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.17 312	0.29 398	0.38 457	0.17 304	0.14 187	0.16 281	0.11 216	0.15 276	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

ff1	0.13 274	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.15 99	0.19 239	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.15 276	0.22 433	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.06 188

LL-Strereo	0.13 274	0.10 366	0.12 176	0.20 404	0.10 334	0.11 164	0.18 360	0.33 444	0.25 340	0.16 292	0.16 217	0.14 236	0.14 312	0.19 384	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.04 13	0.05 109

anonymousa	0.13 274	0.07 118	0.14 253	0.18 290	0.09 228	0.13 234	0.17 312	0.20 226	0.29 388	0.15 263	0.24 332	0.16 281	0.14 312	0.14 258	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.09 382	0.05 95	0.07 266

TestStereo1	0.13 274	0.08 229	0.08 19	0.20 404	0.08 124	0.18 366	0.29 518	0.23 285	0.17 204	0.17 304	0.20 283	0.16 281	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.05 109

qqq	0.13 274	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.08 124	0.13 234	0.15 227	0.24 309	0.16 180	0.15 263	0.19 273	0.16 281	0.16 354	0.15 276	0.16 352	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.07 266

x	0.13 274	0.08 229	0.15 290	0.14 27	0.08 124	0.19 388	0.14 157	0.22 267	0.21 274	0.15 263	0.20 283	0.20 339	0.18 392	0.18 359	0.18 382	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.07 266

raft_robust	0.13 274	0.10 366	0.07 3	0.18 290	0.08 124	0.13 234	0.24 471	0.29 398	0.34 425	0.20 373	0.20 283	0.15 261	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.04 28

RAFT+CT+SA	0.13 274	0.11 391	0.09 62	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.28 507	0.22 267	0.22 296	0.15 263	0.26 372	0.10 152	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.08 337	0.07 249	0.06 188

SA-5K	0.13 274	0.08 229	0.08 19	0.20 404	0.08 124	0.18 366	0.29 518	0.23 285	0.17 204	0.17 304	0.20 283	0.16 281	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.05 109

SA	0.13 274	0.09 301	0.09 62	0.18 290	0.08 124	0.12 205	0.24 471	0.23 285	0.19 239	0.17 304	0.27 389	0.15 261	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.05 95	0.05 109

GwcNet-ADL	0.13 274	0.08 229	0.14 253	0.20 404	0.09 228	0.12 205	0.20 421	0.30 409	0.25 340	0.14 239	0.14 187	0.18 313	0.14 312	0.13 230	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.06 188

GANet-ADL	0.13 274	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.10 334	0.19 388	0.15 227	0.30 409	0.21 274	0.13 216	0.18 259	0.19 322	0.13 280	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.08 335

RAFT	0.13 274	0.09 301	0.11 138	0.18 290	0.08 124	0.15 299	0.23 461	0.21 244	0.20 260	0.21 389	0.21 300	0.18 313	0.13 280	0.17 342	0.10 111	0.06 109	0.07 373	0.10 407	0.09 382	0.06 182	0.05 109

sAnonymous2	0.13 274	0.12 410	0.25 450	0.20 404	0.12 417	0.18 366	0.14 157	0.27 356	0.21 274	0.11 155	0.12 159	0.13 217	0.08 139	0.11 102	0.11 170	0.09 355	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.15 495	0.10 409

CroCo_RVC	0.13 274	0.12 410	0.25 450	0.20 404	0.12 417	0.18 366	0.14 157	0.27 356	0.21 274	0.11 155	0.12 159	0.13 217	0.08 139	0.11 102	0.11 170	0.09 355	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.15 495	0.10 409

RAFT + AFF	0.13 274	0.08 229	0.21 424	0.20 404	0.10 334	0.14 273	0.23 461	0.27 356	0.21 274	0.12 187	0.10 115	0.12 193	0.10 186	0.16 303	0.12 228	0.08 299	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.06 182	0.09 379

GMStereo	0.13 274	0.15 460	0.14 253	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.16 286	0.20 226	0.25 340	0.17 304	0.17 236	0.11 172	0.11 216	0.16 303	0.13 263	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.06 188
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 274	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.15 299	0.16 286	0.28 380	0.27 365	0.14 239	0.18 259	0.12 193	0.13 280	0.14 258	0.11 170	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.06 188

FENet	0.13 274	0.08 229	0.13 209	0.16 133	0.08 124	0.15 299	0.16 286	0.23 285	0.23 306	0.17 304	0.24 332	0.16 281	0.13 280	0.14 258	0.15 333	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.08 335

MLCV	0.13 274	0.08 229	0.17 355	0.18 290	0.06 11	0.16 327	0.17 312	0.19 213	0.22 296	0.19 351	0.25 359	0.17 298	0.13 280	0.15 276	0.14 299	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

iResNet	0.13 274	0.10 366	0.18 387	0.19 349	0.08 124	0.14 273	0.18 360	0.21 244	0.27 365	0.16 292	0.24 332	0.15 261	0.13 280	0.14 258	0.15 333	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

DN-CSS_ROB	0.13 274	0.13 438	0.17 355	0.18 290	0.10 334	0.16 327	0.08 7	0.22 267	0.19 239	0.17 304	0.23 320	0.13 217	0.13 280	0.13 230	0.14 299	0.05 25	0.05 154	0.10 407	0.10 420	0.08 315	0.06 188

xyz-stereo	0.14 304	0.07 118	0.22 433	0.15 64	0.05 1	0.22 432	0.15 227	0.17 159	0.31 403	0.15 263	0.28 400	0.26 415	0.17 378	0.13 230	0.12 228	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

G2L-Stereo_test	0.14 304	0.07 118	0.11 138	0.13 9	0.08 124	0.12 205	0.17 312	0.31 425	0.28 381	0.21 389	0.23 320	0.20 339	0.16 354	0.17 342	0.19 397	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.07 249	0.07 266

coex_refinement	0.14 304	0.07 118	0.12 176	0.17 208	0.10 334	0.16 327	0.15 227	0.27 356	0.29 388	0.18 336	0.21 300	0.22 366	0.17 378	0.16 303	0.19 397	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.09 378	0.08 335

G2L-Stereo	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.12 69	0.27 356	0.22 296	0.17 304	0.27 389	0.21 348	0.13 280	0.18 359	0.18 382	0.09 355	0.08 404	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.07 266

rvit_0105_6	0.14 304	0.09 301	0.18 387	0.17 208	0.10 334	0.10 124	0.17 312	0.19 213	0.26 353	0.12 187	0.18 259	0.17 298	0.13 280	0.18 359	0.13 263	0.15 494	0.11 468	0.12 458	0.10 420	0.09 378	0.06 188

rvit_0105_5	0.14 304	0.10 366	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.23 461	0.24 309	0.27 365	0.14 239	0.15 200	0.18 313	0.13 280	0.17 342	0.14 299	0.14 490	0.11 468	0.10 407	0.11 450	0.08 315	0.07 266

test_sample6	0.14 304	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.08 124	0.17 350	0.19 403	0.26 342	0.18 218	0.18 336	0.28 400	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.13 263	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.08 315	0.08 335

test_sample5	0.14 304	0.08 229	0.14 253	0.16 133	0.08 124	0.18 366	0.18 360	0.25 329	0.17 204	0.17 304	0.28 400	0.18 313	0.15 333	0.16 303	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.08 335

test_sample4	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.08 124	0.19 388	0.18 360	0.26 342	0.18 218	0.17 304	0.26 372	0.18 313	0.15 333	0.17 342	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.09 378	0.08 335

test_sample3	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.14 27	0.09 228	0.20 407	0.17 312	0.27 356	0.18 218	0.17 304	0.22 316	0.19 322	0.15 333	0.17 342	0.14 299	0.09 355	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.09 378	0.08 335

SMFormer	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.17 369	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.07 266

tta	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.17 369	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.06 188

qqq1	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.06 188

fff1	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.06 188

mmm	0.14 304	0.08 229	0.18 387	0.17 208	0.09 228	0.17 350	0.18 360	0.21 244	0.16 180	0.16 292	0.23 320	0.21 348	0.16 354	0.16 303	0.17 369	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.07 266

DualNet	0.14 304	0.08 229	0.14 253	0.16 133	0.08 124	0.18 366	0.18 360	0.25 329	0.17 204	0.18 336	0.28 400	0.18 313	0.15 333	0.16 303	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.08 335

ttt	0.14 304	0.08 229	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.15 299	0.18 360	0.27 356	0.30 394	0.16 292	0.24 332	0.17 298	0.14 312	0.13 230	0.14 299	0.11 428	0.08 404	0.09 359	0.08 337	0.09 378	0.09 379

StereoVision	0.14 304	0.13 438	0.10 95	0.24 485	0.10 334	0.16 327	0.21 437	0.21 244	0.20 260	0.12 187	0.25 359	0.10 152	0.10 186	0.16 303	0.10 111	0.09 355	0.10 454	0.12 458	0.12 471	0.06 182	0.05 109

PCWNet_CMD	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.14 157	0.29 398	0.36 445	0.14 239	0.20 283	0.21 348	0.13 280	0.17 342	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.07 266

gwcnet-sp	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.18 360	0.24 309	0.24 316	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.16 354	0.16 303	0.15 333	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

scenet	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.18 360	0.24 309	0.24 316	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.16 354	0.16 303	0.15 333	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

CASS	0.14 304	0.12 410	0.12 176	0.23 474	0.09 228	0.15 299	0.17 312	0.19 213	0.20 260	0.17 304	0.18 259	0.15 261	0.15 333	0.15 276	0.14 299	0.09 355	0.06 302	0.10 407	0.08 337	0.09 378	0.07 266
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.18 360	0.24 309	0.24 316	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.16 354	0.16 303	0.15 333	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

IER	0.14 304	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.16 286	0.26 342	0.27 365	0.18 336	0.26 372	0.17 298	0.20 422	0.17 342	0.14 299	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.07 266

test_5	0.14 304	0.12 410	0.08 19	0.20 404	0.10 334	0.14 273	0.28 507	0.21 244	0.24 316	0.19 351	0.28 400	0.11 172	0.15 333	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

psmg	0.14 304	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.10 334	0.15 299	0.17 312	0.29 398	0.20 260	0.17 304	0.21 300	0.25 405	0.16 354	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.07 373	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.07 266

UDGNet	0.14 304	0.13 438	0.17 355	0.18 290	0.10 334	0.12 205	0.16 286	0.21 244	0.27 365	0.20 373	0.20 283	0.17 298	0.13 280	0.16 303	0.14 299	0.10 396	0.06 302	0.09 359	0.07 270	0.07 249	0.07 266

TestStereo	0.14 304	0.15 460	0.11 138	0.23 474	0.08 124	0.15 299	0.21 437	0.20 226	0.23 306	0.14 239	0.25 359	0.16 281	0.13 280	0.16 303	0.14 299	0.06 109	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.09 378	0.05 109

CFNet_pseudo	0.14 304	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.27 356	0.34 425	0.15 263	0.21 300	0.22 366	0.13 280	0.18 359	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.07 249	0.07 266

GES	0.14 304	0.08 229	0.16 332	0.15 64	0.10 334	0.13 234	0.13 108	0.28 380	0.26 353	0.17 304	0.24 332	0.19 322	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.08 404	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.09 379

cf-r	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.08 124	0.14 273	0.19 403	0.21 244	0.25 340	0.17 304	0.26 372	0.22 366	0.17 378	0.14 258	0.15 333	0.10 396	0.05 154	0.06 100	0.08 337	0.06 182	0.06 188

GANet-RSSM	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.13 9	0.08 124	0.14 273	0.18 360	0.23 285	0.21 274	0.17 304	0.25 359	0.24 392	0.16 354	0.16 303	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

PSMNet-RSSM	0.14 304	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.13 234	0.16 286	0.25 329	0.24 316	0.17 304	0.28 400	0.23 383	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.11 428	0.06 302	0.09 359	0.12 471	0.08 315	0.07 266

GwcNet-RSSM	0.14 304	0.07 118	0.12 176	0.16 133	0.08 124	0.15 299	0.20 421	0.22 267	0.28 381	0.18 336	0.28 400	0.23 383	0.17 378	0.15 276	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.07 195	0.09 382	0.07 249	0.07 266

CFNet-ft	0.14 304	0.07 118	0.15 290	0.12 4	0.09 228	0.17 350	0.18 360	0.22 267	0.24 316	0.17 304	0.26 372	0.24 392	0.14 312	0.16 303	0.15 333	0.11 428	0.06 302	0.08 275	0.09 382	0.09 378	0.08 335

DMCA	0.14 304	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.17 312	0.23 285	0.28 381	0.14 239	0.20 283	0.17 298	0.18 392	0.15 276	0.17 369	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.09 378	0.10 409

MSMDNet	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.14 157	0.29 398	0.36 445	0.14 239	0.20 283	0.21 348	0.13 280	0.18 359	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.07 266

HSM-Net_RVC	0.14 304	0.08 229	0.12 176	0.15 64	0.08 124	0.16 327	0.15 227	0.27 356	0.29 388	0.20 373	0.21 300	0.29 439	0.14 312	0.18 359	0.13 263	0.06 109	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.06 188
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 304	0.07 118	0.15 290	0.12 4	0.09 228	0.17 350	0.18 360	0.22 267	0.24 316	0.17 304	0.26 372	0.24 392	0.14 312	0.16 303	0.15 333	0.11 428	0.06 302	0.08 275	0.09 382	0.09 378	0.08 335

ccs_rob	0.14 304	0.09 301	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.27 356	0.34 425	0.15 263	0.21 300	0.22 366	0.13 280	0.18 359	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.07 266

iResNet_ROB	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.15 64	0.07 63	0.19 388	0.14 157	0.26 342	0.32 409	0.23 418	0.26 372	0.23 383	0.16 354	0.15 276	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.08 335

rvit_0105_4	0.15 345	0.09 301	0.17 355	0.17 208	0.10 334	0.12 205	0.20 421	0.23 285	0.27 365	0.14 239	0.20 283	0.17 298	0.14 312	0.17 342	0.13 263	0.15 494	0.11 468	0.11 437	0.10 420	0.09 378	0.06 188

DCVSM-stereo	0.15 345	0.09 301	0.16 332	0.16 133	0.10 334	0.15 299	0.09 17	0.20 226	0.24 316	0.20 373	0.24 332	0.26 415	0.15 333	0.19 384	0.14 299	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.08 337	0.10 413	0.12 454

ACV-stereo	0.15 345	0.10 366	0.29 473	0.18 290	0.12 417	0.15 299	0.13 108	0.23 285	0.21 274	0.19 351	0.23 320	0.22 366	0.15 333	0.23 446	0.17 369	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.07 266

DispNO	0.15 345	0.09 301	0.18 387	0.19 349	0.12 417	0.11 164	0.21 437	0.23 285	0.29 388	0.18 336	0.23 320	0.19 322	0.17 378	0.16 303	0.16 352	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.06 188

mmx	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.26 353	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.15 276	0.22 433	0.08 299	0.06 302	0.09 359	0.08 337	0.08 315	0.08 335

xxx	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.26 353	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.15 276	0.22 433	0.08 299	0.06 302	0.09 359	0.08 337	0.08 315	0.08 335

CFNet_ucs	0.15 345	0.09 301	0.17 355	0.16 133	0.11 388	0.14 273	0.14 157	0.30 409	0.34 425	0.16 292	0.24 332	0.23 383	0.14 312	0.18 359	0.15 333	0.09 355	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.09 379

CBFPSM	0.15 345	0.07 118	0.27 461	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.22 267	0.23 306	0.20 373	0.27 389	0.23 383	0.16 354	0.16 303	0.19 397	0.06 109	0.06 302	0.06 100	0.07 270	0.07 249	0.07 266

BUS	0.15 345	0.09 301	0.14 253	0.22 455	0.10 334	0.20 407	0.14 157	0.34 458	0.20 260	0.17 304	0.23 320	0.16 281	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.07 249	0.07 266

BSDual-CNN	0.15 345	0.09 301	0.14 253	0.22 455	0.10 334	0.15 299	0.15 227	0.34 458	0.20 260	0.17 304	0.23 320	0.25 405	0.16 354	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.07 249	0.07 266

hknet	0.15 345	0.11 391	0.14 253	0.22 455	0.11 388	0.15 299	0.15 227	0.34 458	0.26 353	0.17 304	0.23 320	0.22 366	0.18 392	0.17 342	0.13 263	0.07 239	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.07 249	0.07 266

dd	0.15 345	0.17 481	0.17 355	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.18 360	0.22 267	0.26 353	0.23 418	0.20 283	0.21 348	0.10 186	0.21 420	0.17 369	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

DAS	0.15 345	0.08 229	0.18 387	0.19 349	0.10 334	0.19 388	0.17 312	0.28 380	0.30 394	0.18 336	0.26 372	0.21 348	0.16 354	0.16 303	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.07 266

SepStereo	0.15 345	0.08 229	0.18 387	0.19 349	0.10 334	0.19 388	0.17 312	0.28 380	0.30 394	0.18 336	0.26 372	0.21 348	0.16 354	0.26 466	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.07 266

PSMNet-ADL	0.15 345	0.12 410	0.13 209	0.22 455	0.09 228	0.13 234	0.20 421	0.26 342	0.23 306	0.18 336	0.20 283	0.23 383	0.17 378	0.18 359	0.18 382	0.09 355	0.08 404	0.08 275	0.11 450	0.08 315	0.07 266

LMCR-Stereo	0.15 345	0.08 229	0.14 253	0.21 435	0.09 228	0.18 366	0.19 403	0.28 380	0.19 239	0.24 430	0.24 332	0.23 383	0.17 378	0.20 402	0.17 369	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.10 413	0.09 379

xxxx	0.15 345	0.07 118	0.14 253	0.14 27	0.08 124	0.24 451	0.18 360	0.32 430	0.20 260	0.14 239	0.28 400	0.22 366	0.14 312	0.15 276	0.29 499	0.09 355	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.08 335

test_xeample	0.15 345	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.22 432	0.20 421	0.29 398	0.21 274	0.16 292	0.29 415	0.19 322	0.17 378	0.16 303	0.28 491	0.09 355	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.07 266

ACVNet	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.13 9	0.12 417	0.14 273	0.20 421	0.22 267	0.34 425	0.17 304	0.26 372	0.21 348	0.17 378	0.18 359	0.21 420	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.06 188

acv_ft	0.15 345	0.09 301	0.16 332	0.19 349	0.10 334	0.16 327	0.17 312	0.25 329	0.34 425	0.19 351	0.26 372	0.21 348	0.17 378	0.18 359	0.19 397	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.06 188

RASNet	0.15 345	0.07 118	0.15 290	0.16 133	0.08 124	0.19 388	0.14 157	0.30 409	0.21 274	0.17 304	0.25 359	0.21 348	0.19 410	0.20 402	0.20 407	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.08 337	0.06 182	0.06 188

CFNet	0.15 345	0.11 391	0.17 355	0.17 208	0.08 124	0.19 388	0.10 26	0.29 398	0.26 353	0.19 351	0.24 332	0.24 392	0.18 392	0.18 359	0.15 333	0.08 299	0.06 302	0.09 359	0.10 420	0.08 315	0.07 266

UCFNet_RVC	0.15 345	0.08 229	0.13 209	0.11 1	0.10 334	0.20 407	0.10 26	0.24 309	0.23 306	0.17 304	0.21 300	0.24 392	0.15 333	0.18 359	0.15 333	0.12 454	0.07 373	0.11 437	0.13 482	0.11 435	0.10 409

AdaStereo	0.15 345	0.11 391	0.16 332	0.19 349	0.09 228	0.21 418	0.11 45	0.33 444	0.28 381	0.21 389	0.23 320	0.21 348	0.13 280	0.19 384	0.15 333	0.13 471	0.05 154	0.10 407	0.07 270	0.09 378	0.07 266
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.15 345	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.08 124	0.16 327	0.13 108	0.26 342	0.36 445	0.21 389	0.29 415	0.24 392	0.13 280	0.14 258	0.14 299	0.06 109	0.06 302	0.06 100	0.04 31	0.09 378	0.08 335

HSM	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.16 327	0.14 157	0.28 380	0.25 340	0.20 373	0.24 332	0.37 491	0.17 378	0.20 402	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.06 188

pmcnn	0.15 345	0.07 118	0.20 414	0.15 64	0.07 63	0.21 418	0.16 286	0.25 329	0.26 353	0.21 389	0.33 440	0.29 439	0.19 410	0.18 359	0.17 369	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 188

DDVS	0.16 372	0.10 366	0.22 433	0.16 133	0.12 417	0.15 299	0.14 157	0.25 329	0.19 239	0.18 336	0.30 421	0.27 421	0.13 280	0.20 402	0.16 352	0.09 355	0.06 302	0.09 359	0.07 270	0.11 435	0.11 433

rvit_0105_3	0.16 372	0.10 366	0.15 290	0.20 404	0.12 417	0.15 299	0.26 496	0.25 329	0.30 394	0.15 263	0.17 236	0.21 348	0.14 312	0.18 359	0.14 299	0.14 490	0.11 468	0.12 458	0.14 487	0.07 249	0.07 266

ITSA-stereo	0.16 372	0.11 391	0.14 253	0.19 349	0.08 124	0.13 234	0.14 157	0.30 409	0.49 500	0.17 304	0.18 259	0.22 366	0.15 333	0.17 342	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.09 379

test_sample7	0.16 372	0.10 366	0.16 332	0.14 27	0.12 417	0.16 327	0.17 312	0.28 380	0.24 316	0.21 389	0.21 300	0.24 392	0.20 422	0.16 303	0.16 352	0.12 454	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.11 435	0.10 409

1111x	0.16 372	0.09 301	0.13 209	0.18 290	0.08 124	0.18 366	0.25 488	0.32 430	0.25 340	0.17 304	0.24 332	0.27 421	0.15 333	0.14 258	0.24 456	0.07 239	0.07 373	0.08 275	0.09 382	0.07 249	0.07 266

GMStereo_Zeroshot	0.16 372	0.13 438	0.25 450	0.20 404	0.10 334	0.17 350	0.13 108	0.30 409	0.25 340	0.23 418	0.32 434	0.25 405	0.11 216	0.19 384	0.14 299	0.09 355	0.06 302	0.11 437	0.06 180	0.12 452	0.08 335

CRFU-Net	0.16 372	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.20 407	0.14 157	0.27 356	0.21 274	0.28 467	0.28 400	0.29 439	0.18 392	0.19 384	0.18 382	0.09 355	0.09 431	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.09 379

NINENet	0.16 372	0.10 366	0.16 332	0.17 208	0.11 388	0.20 407	0.14 157	0.41 511	0.37 451	0.18 336	0.21 300	0.16 281	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.08 404	0.10 407	0.07 270	0.10 413	0.09 379

CSP-Net	0.16 372	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.19 388	0.18 360	0.25 329	0.33 414	0.26 447	0.31 425	0.25 405	0.16 354	0.21 420	0.19 397	0.09 355	0.06 302	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.08 335

AASNet	0.16 372	0.08 229	0.13 209	0.19 349	0.09 228	0.19 388	0.15 227	0.38 497	0.37 451	0.20 373	0.24 332	0.20 339	0.17 378	0.17 342	0.21 420	0.10 396	0.08 404	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.09 379

AACVNet	0.16 372	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.10 334	0.18 366	0.15 227	0.24 309	0.25 340	0.27 454	0.27 389	0.28 431	0.18 392	0.19 384	0.17 369	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.07 270	0.10 413	0.09 379

ADLNet2	0.16 372	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.20 407	0.16 286	0.32 430	0.39 462	0.17 304	0.20 283	0.20 339	0.19 410	0.21 420	0.23 444	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.07 270	0.09 378	0.07 266

ICVP	0.16 372	0.09 301	0.12 176	0.22 455	0.09 228	0.18 366	0.21 437	0.26 342	0.24 316	0.18 336	0.30 421	0.27 421	0.18 392	0.18 359	0.15 333	0.10 396	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.08 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 372	0.14 453	0.34 491	0.26 502	0.14 461	0.27 480	0.18 360	0.28 380	0.28 381	0.15 263	0.17 236	0.14 236	0.11 216	0.16 303	0.12 228	0.08 299	0.08 404	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.11 433

ADLNet	0.16 372	0.08 229	0.15 290	0.16 133	0.10 334	0.16 327	0.17 312	0.33 444	0.27 365	0.23 418	0.27 389	0.24 392	0.16 354	0.18 359	0.21 420	0.10 396	0.06 302	0.10 407	0.10 420	0.08 315	0.09 379

HCRNet	0.16 372	0.23 513	0.12 176	0.35 534	0.11 388	0.15 299	0.17 312	0.26 342	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.21 348	0.14 312	0.15 276	0.13 263	0.11 428	0.07 373	0.11 437	0.10 420	0.09 378	0.07 266

222	0.16 372	0.07 118	0.15 290	0.14 27	0.08 124	0.25 460	0.18 360	0.30 409	0.21 274	0.18 336	0.29 415	0.17 298	0.16 354	0.16 303	0.44 540	0.10 396	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.08 335

UPFNet	0.16 372	0.08 229	0.12 176	0.20 404	0.12 417	0.20 407	0.23 461	0.28 380	0.26 353	0.18 336	0.24 332	0.22 366	0.20 422	0.19 384	0.22 433	0.09 355	0.07 373	0.08 275	0.09 382	0.08 315	0.06 188

ac_64	0.16 372	0.09 301	0.15 290	0.18 290	0.10 334	0.22 432	0.17 312	0.24 309	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.29 439	0.18 392	0.19 384	0.22 433	0.09 355	0.08 404	0.08 275	0.09 382	0.07 249	0.06 188

DSFCA	0.16 372	0.09 301	0.14 253	0.16 133	0.10 334	0.21 418	0.19 403	0.28 380	0.31 403	0.23 418	0.25 359	0.22 366	0.16 354	0.20 402	0.20 407	0.10 396	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.08 315	0.08 335

AANet_RVC	0.16 372	0.10 366	0.11 138	0.18 290	0.09 228	0.19 388	0.18 360	0.27 356	0.32 409	0.22 404	0.35 455	0.21 348	0.22 437	0.22 438	0.17 369	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.06 188

DeepPruner_ROB	0.16 372	0.11 391	0.16 332	0.17 208	0.10 334	0.17 350	0.15 227	0.32 430	0.21 274	0.19 351	0.21 300	0.22 366	0.19 410	0.21 420	0.16 352	0.13 471	0.09 431	0.09 359	0.10 420	0.11 435	0.11 433

rvit_stereo_0075_2	0.17 394	0.12 410	0.25 450	0.23 474	0.16 491	0.13 234	0.10 26	0.30 409	0.27 365	0.20 373	0.28 400	0.22 366	0.15 333	0.18 359	0.13 263	0.16 511	0.10 454	0.17 506	0.10 420	0.10 413	0.10 409

DualNet (step1)	0.17 394	0.12 410	0.21 424	0.13 9	0.14 461	0.18 366	0.14 157	0.28 380	0.24 316	0.21 389	0.21 300	0.24 392	0.20 422	0.16 303	0.16 352	0.15 494	0.06 302	0.14 485	0.14 487	0.15 495	0.13 467

iinet-f	0.17 394	0.07 118	0.46 514	0.14 27	0.10 334	0.21 418	0.14 157	0.27 356	0.23 306	0.22 404	0.25 359	0.21 348	0.16 354	0.18 359	0.22 433	0.09 355	0.07 373	0.07 195	0.06 180	0.09 378	0.10 409

ToySt	0.17 394	0.11 391	0.19 410	0.17 208	0.11 388	0.16 327	0.26 496	0.24 309	0.33 414	0.19 351	0.24 332	0.26 415	0.24 452	0.19 384	0.21 420	0.07 239	0.08 404	0.09 359	0.10 420	0.09 378	0.08 335

ssnet_v2	0.17 394	0.10 366	0.18 387	0.17 208	0.11 388	0.21 418	0.22 449	0.34 458	0.25 340	0.23 418	0.23 320	0.27 421	0.19 410	0.22 438	0.21 420	0.11 428	0.10 454	0.09 359	0.09 382	0.08 315	0.08 335

GEStereo_RVC	0.17 394	0.12 410	0.16 332	0.22 455	0.11 388	0.19 388	0.18 360	0.32 430	0.49 500	0.20 373	0.25 359	0.17 298	0.13 280	0.21 420	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.08 335

MMNet	0.17 394	0.10 366	0.17 355	0.20 404	0.11 388	0.27 480	0.20 421	0.26 342	0.42 475	0.22 404	0.30 421	0.22 366	0.20 422	0.18 359	0.20 407	0.06 109	0.06 302	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.07 266

delet	0.17 394	0.09 301	0.18 387	0.19 349	0.11 388	0.21 418	0.22 449	0.30 409	0.38 457	0.17 304	0.27 389	0.19 322	0.19 410	0.19 384	0.21 420	0.08 299	0.08 404	0.09 359	0.11 450	0.06 182	0.07 266

UNet	0.17 394	0.09 301	0.18 387	0.19 349	0.12 417	0.28 490	0.19 403	0.33 444	0.30 394	0.21 389	0.25 359	0.23 383	0.19 410	0.20 402	0.19 397	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.08 315	0.07 266

HGLStereo	0.17 394	0.09 301	0.19 410	0.17 208	0.12 417	0.18 366	0.18 360	0.31 425	0.33 414	0.22 404	0.33 440	0.24 392	0.18 392	0.20 402	0.21 420	0.10 396	0.09 431	0.07 195	0.07 270	0.09 378	0.10 409

DMCA-RVC	0.17 394	0.10 366	0.16 332	0.24 485	0.11 388	0.19 388	0.18 360	0.26 342	0.24 316	0.21 389	0.27 389	0.25 405	0.27 474	0.18 359	0.21 420	0.12 454	0.08 404	0.13 472	0.10 420	0.10 413	0.08 335

FADNet-RVC-Resample	0.17 394	0.12 410	0.32 486	0.22 455	0.12 417	0.19 388	0.14 157	0.25 329	0.24 316	0.24 430	0.27 389	0.20 339	0.15 333	0.17 342	0.16 352	0.07 239	0.08 404	0.12 458	0.10 420	0.09 378	0.11 433

FADNet_RVC	0.17 394	0.14 453	0.41 507	0.20 404	0.11 388	0.13 234	0.13 108	0.27 356	0.22 296	0.21 389	0.23 320	0.20 339	0.18 392	0.15 276	0.17 369	0.08 299	0.08 404	0.12 458	0.09 382	0.11 435	0.10 409

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 394	0.10 366	0.23 441	0.20 404	0.10 334	0.15 299	0.18 360	0.31 425	0.25 340	0.21 389	0.31 425	0.25 405	0.17 378	0.21 420	0.20 407	0.09 355	0.06 302	0.08 275	0.09 382	0.07 249	0.08 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 394	0.12 410	0.16 332	0.20 404	0.10 334	0.18 366	0.18 360	0.27 356	0.24 316	0.26 447	0.41 492	0.23 383	0.18 392	0.21 420	0.21 420	0.09 355	0.05 154	0.09 359	0.10 420	0.07 249	0.07 266
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 409	0.10 366	0.41 507	0.19 349	0.08 124	0.18 366	0.18 360	0.23 285	0.34 425	0.19 351	0.41 492	0.22 366	0.17 378	0.20 402	0.25 463	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.06 188

ISRNet	0.18 409	0.08 229	0.20 414	0.19 349	0.13 443	0.15 299	0.12 69	0.30 409	0.33 414	0.21 389	0.26 372	0.27 421	0.18 392	0.17 342	0.20 407	0.20 526	0.08 404	0.14 485	0.14 487	0.14 483	0.17 515

test_sample9	0.18 409	0.12 410	0.21 424	0.13 9	0.14 461	0.18 366	0.14 157	0.28 380	0.24 316	0.21 389	0.21 300	0.24 392	0.20 422	0.19 384	0.18 382	0.15 494	0.30 544	0.14 485	0.14 487	0.15 495	0.13 467

fast-acv-ft	0.18 409	0.11 391	0.20 414	0.19 349	0.12 417	0.26 471	0.21 437	0.26 342	0.35 439	0.22 404	0.34 450	0.27 421	0.21 430	0.21 420	0.23 444	0.09 355	0.09 431	0.08 275	0.10 420	0.08 315	0.07 266

HBP-ISP	0.18 409	0.13 438	0.17 355	0.15 64	0.11 388	0.08 48	0.13 108	0.28 380	0.30 394	0.22 404	0.33 440	0.21 348	0.25 460	0.23 446	0.18 382	0.15 494	0.17 517	0.21 520	0.17 514	0.10 413	0.09 379

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 409	0.09 301	0.30 479	0.15 64	0.11 388	0.23 445	0.20 421	0.27 356	0.40 466	0.26 447	0.43 504	0.25 405	0.15 333	0.21 420	0.20 407	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.10 413	0.09 379

dad	0.18 409	0.20 502	0.21 424	0.17 208	0.11 388	0.20 407	0.19 403	0.21 244	0.28 381	0.30 482	0.24 332	0.30 448	0.13 280	0.19 384	0.17 369	0.18 517	0.09 431	0.11 437	0.09 382	0.11 435	0.07 266

hitnet-ft	0.18 409	0.10 366	0.17 355	0.14 27	0.09 228	0.27 480	0.20 421	0.25 329	0.26 353	0.24 430	0.32 434	0.32 471	0.23 443	0.24 457	0.21 420	0.12 454	0.07 373	0.10 407	0.08 337	0.12 452	0.11 433

STTStereo	0.18 409	0.13 438	0.28 464	0.20 404	0.11 388	0.16 327	0.21 437	0.29 398	0.23 306	0.22 404	0.30 421	0.29 439	0.18 392	0.20 402	0.20 407	0.12 454	0.11 468	0.11 437	0.14 487	0.09 378	0.08 335

TDLM	0.18 409	0.12 410	0.14 253	0.24 485	0.10 334	0.18 366	0.18 360	0.37 490	0.30 394	0.22 404	0.28 400	0.28 431	0.18 392	0.23 446	0.19 397	0.11 428	0.07 373	0.10 407	0.10 420	0.08 315	0.08 335

CVANet_RVC	0.18 409	0.11 391	0.14 253	0.21 435	0.11 388	0.19 388	0.18 360	0.34 458	0.34 425	0.22 404	0.31 425	0.28 431	0.18 392	0.24 457	0.18 382	0.12 454	0.08 404	0.12 458	0.12 471	0.09 378	0.08 335

DLCB_ROB	0.18 409	0.10 366	0.16 332	0.23 474	0.11 388	0.24 451	0.18 360	0.30 409	0.28 381	0.27 454	0.29 415	0.28 431	0.25 460	0.20 402	0.20 407	0.08 299	0.08 404	0.09 359	0.09 382	0.07 249	0.07 266

TCMNet	0.19 421	0.12 410	0.20 414	0.21 435	0.18 512	0.21 418	0.24 471	0.28 380	0.36 445	0.23 418	0.26 372	0.25 405	0.20 422	0.20 402	0.23 444	0.13 471	0.11 468	0.11 437	0.12 471	0.13 467	0.12 454

rvit_105_1	0.19 421	0.12 410	0.25 450	0.21 435	0.16 491	0.22 432	0.28 507	0.32 430	0.42 475	0.20 373	0.21 300	0.22 366	0.18 392	0.19 384	0.18 382	0.12 454	0.12 482	0.13 472	0.15 503	0.08 315	0.07 266

SACVNet	0.19 421	0.12 410	0.15 290	0.17 208	0.13 443	0.22 432	0.18 360	0.31 425	0.31 403	0.24 430	0.31 425	0.30 448	0.23 443	0.23 446	0.17 369	0.11 428	0.08 404	0.10 407	0.10 420	0.12 452	0.14 483

pcwnet_v2	0.19 421	0.11 391	0.26 459	0.18 290	0.14 461	0.18 366	0.15 227	0.37 490	0.46 496	0.19 351	0.24 332	0.21 348	0.19 410	0.21 420	0.20 407	0.13 471	0.10 454	0.10 407	0.10 420	0.11 435	0.13 467

psm_up	0.19 421	0.10 366	0.18 387	0.21 435	0.11 388	0.17 350	0.19 403	0.38 497	0.34 425	0.22 404	0.28 400	0.29 439	0.25 460	0.20 402	0.22 433	0.09 355	0.10 454	0.11 437	0.11 450	0.08 315	0.08 335

NVstereo2D	0.19 421	0.11 391	0.16 332	0.17 208	0.16 491	0.28 490	0.23 461	0.44 526	0.42 475	0.15 263	0.28 400	0.25 405	0.19 410	0.23 446	0.18 382	0.09 355	0.06 302	0.10 407	0.08 337	0.15 495	0.10 409

StereoDRNet	0.19 421	0.11 391	0.18 387	0.22 455	0.11 388	0.22 432	0.22 449	0.37 490	0.34 425	0.24 430	0.28 400	0.30 448	0.19 410	0.20 402	0.21 420	0.10 396	0.08 404	0.11 437	0.09 382	0.09 378	0.07 266

CBMV_ROB	0.19 421	0.13 438	0.18 387	0.16 133	0.11 388	0.16 327	0.12 69	0.27 356	0.29 388	0.27 454	0.31 425	0.27 421	0.24 452	0.24 457	0.16 352	0.15 494	0.18 519	0.22 524	0.20 520	0.10 413	0.12 454

NOSS_ROB	0.19 421	0.13 438	0.18 387	0.16 133	0.12 417	0.16 327	0.12 69	0.30 409	0.33 414	0.20 373	0.22 316	0.27 421	0.24 452	0.21 420	0.16 352	0.16 511	0.18 519	0.23 525	0.21 522	0.13 467	0.13 467

w-ln-seven-2	0.20 430	0.14 453	0.39 502	0.23 474	0.12 417	0.21 418	0.21 437	0.29 398	0.38 457	0.25 443	0.38 470	0.28 431	0.23 443	0.21 420	0.25 463	0.08 299	0.08 404	0.09 359	0.09 382	0.10 413	0.09 379

YMNet	0.20 430	0.12 410	0.20 414	0.21 435	0.14 461	0.27 480	0.23 461	0.32 430	0.34 425	0.28 467	0.35 455	0.30 448	0.18 392	0.18 359	0.22 433	0.11 428	0.13 494	0.10 407	0.10 420	0.09 378	0.09 379

YMNet_1	0.20 430	0.12 410	0.20 414	0.21 435	0.14 461	0.27 480	0.23 461	0.32 430	0.34 425	0.28 467	0.35 455	0.30 448	0.18 392	0.18 359	0.22 433	0.11 428	0.13 494	0.10 407	0.10 420	0.09 378	0.09 379

test_sample8	0.20 430	0.12 410	0.21 424	0.13 9	0.14 461	0.18 366	0.14 157	0.32 430	0.21 274	0.28 467	0.22 316	0.36 488	0.26 468	0.19 384	0.18 382	0.15 494	0.30 544	0.14 485	0.14 487	0.15 495	0.13 467

SDNR	0.20 430	0.09 301	0.19 410	0.16 133	0.12 417	0.79 556	0.13 108	0.26 342	0.33 414	0.19 351	0.25 359	0.19 322	0.12 248	0.19 384	0.15 333	0.16 511	0.18 519	0.14 485	0.11 450	0.08 315	0.12 454

GwcNet	0.20 430	0.14 453	0.20 414	0.18 290	0.12 417	0.25 460	0.20 421	0.36 481	0.45 489	0.20 373	0.33 440	0.33 477	0.21 430	0.22 438	0.25 463	0.11 428	0.09 431	0.09 359	0.09 382	0.09 378	0.10 409

SuperB	0.20 430	0.10 366	0.57 528	0.16 133	0.09 228	0.19 388	0.18 360	0.25 329	0.51 507	0.27 454	0.39 478	0.17 298	0.22 437	0.22 438	0.21 420	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.12 452	0.11 433

ADCRef	0.20 430	0.12 410	0.43 512	0.20 404	0.12 417	0.23 445	0.18 360	0.32 430	0.37 451	0.26 447	0.33 440	0.18 313	0.23 443	0.25 462	0.26 477	0.07 239	0.06 302	0.09 359	0.09 382	0.08 315	0.09 379

ADCP+	0.20 430	0.10 366	0.35 497	0.21 435	0.12 417	0.22 432	0.27 501	0.31 425	0.35 439	0.26 447	0.37 463	0.22 366	0.22 437	0.27 468	0.28 491	0.09 355	0.06 302	0.08 275	0.08 337	0.10 413	0.10 409

PS-NSSS	0.20 430	0.21 507	0.23 441	0.20 404	0.10 334	0.19 388	0.17 312	0.36 481	0.26 353	0.27 454	0.34 450	0.27 421	0.24 452	0.20 402	0.20 407	0.15 494	0.12 482	0.17 506	0.14 487	0.10 413	0.09 379

DRN-Test	0.20 430	0.11 391	0.21 424	0.22 455	0.10 334	0.22 432	0.22 449	0.40 506	0.38 457	0.24 430	0.33 440	0.26 415	0.22 437	0.22 438	0.25 463	0.11 428	0.07 373	0.11 437	0.10 420	0.09 378	0.08 335

DISCO	0.20 430	0.09 301	0.22 433	0.17 208	0.10 334	0.25 460	0.18 360	0.28 380	0.45 489	0.23 418	0.32 434	0.34 481	0.26 468	0.29 484	0.29 499	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.07 270	0.09 378	0.10 409

SGM-Forest	0.20 430	0.14 453	0.18 387	0.20 404	0.13 443	0.21 418	0.22 449	0.33 444	0.31 403	0.24 430	0.29 415	0.28 431	0.20 422	0.23 446	0.18 382	0.15 494	0.16 513	0.15 496	0.14 487	0.13 467	0.12 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 430	0.15 460	0.18 387	0.18 290	0.10 334	0.20 407	0.11 45	0.30 409	0.31 403	0.29 476	0.31 425	0.31 463	0.23 443	0.28 476	0.19 397	0.13 471	0.15 508	0.17 506	0.16 507	0.10 413	0.10 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 444	0.17 481	0.20 414	0.23 474	0.15 479	0.31 500	0.20 421	0.33 444	0.35 439	0.24 430	0.28 400	0.31 463	0.29 487	0.21 420	0.23 444	0.15 494	0.12 482	0.13 472	0.09 382	0.14 483	0.15 497

FAT-Stereo	0.21 444	0.13 438	0.22 433	0.21 435	0.12 417	0.18 366	0.18 360	0.35 473	0.40 466	0.28 467	0.37 463	0.33 477	0.33 509	0.21 420	0.20 407	0.09 355	0.11 468	0.10 407	0.09 382	0.11 435	0.14 483

FADNet-RVC	0.21 444	0.20 502	0.40 505	0.21 435	0.16 491	0.21 418	0.15 227	0.27 356	0.27 365	0.26 447	0.32 434	0.26 415	0.21 430	0.22 438	0.19 397	0.12 454	0.13 494	0.12 458	0.14 487	0.13 467	0.18 518

FADNet	0.21 444	0.23 513	0.37 500	0.18 290	0.17 503	0.25 460	0.13 108	0.32 430	0.32 409	0.23 418	0.25 359	0.27 421	0.21 430	0.19 384	0.16 352	0.13 471	0.15 508	0.12 458	0.15 503	0.17 513	0.18 518

S-Stereo	0.21 444	0.12 410	0.25 450	0.21 435	0.13 443	0.21 418	0.19 403	0.33 444	0.45 489	0.23 418	0.36 460	0.28 431	0.29 487	0.20 402	0.23 444	0.09 355	0.12 482	0.10 407	0.10 420	0.13 467	0.14 483

DANet	0.21 444	0.16 471	0.29 473	0.25 493	0.13 443	0.23 445	0.19 403	0.28 380	0.27 365	0.28 467	0.32 434	0.35 486	0.32 506	0.31 491	0.24 456	0.11 428	0.09 431	0.11 437	0.10 420	0.13 467	0.11 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 444	0.16 471	0.27 461	0.18 290	0.11 388	0.22 432	0.13 108	0.33 444	0.49 500	0.30 482	0.40 481	0.32 471	0.25 460	0.31 491	0.23 444	0.10 396	0.07 373	0.11 437	0.08 337	0.11 435	0.10 409

PWCDC_ROB	0.21 444	0.13 438	0.23 441	0.25 493	0.12 417	0.20 407	0.15 227	0.34 458	0.55 517	0.29 476	0.49 514	0.21 348	0.15 333	0.28 476	0.20 407	0.11 428	0.09 431	0.10 407	0.08 337	0.11 435	0.09 379

GASNet	0.22 452	0.24 516	0.34 491	0.26 502	0.17 503	0.27 480	0.16 286	0.45 528	0.42 475	0.27 454	0.24 332	0.30 448	0.16 354	0.27 468	0.18 382	0.12 454	0.09 431	0.12 458	0.11 450	0.16 506	0.08 335

Anonymous_2	0.22 452	0.17 481	0.28 464	0.15 64	0.16 491	0.33 504	0.22 449	0.23 285	0.18 218	0.23 418	0.24 332	0.26 415	0.27 474	0.27 468	0.24 456	0.22 532	0.26 540	0.17 506	0.17 514	0.16 506	0.18 518

Wz-Net-LNSev	0.22 452	0.16 471	0.41 507	0.22 455	0.13 443	0.25 460	0.24 471	0.33 444	0.44 485	0.30 482	0.42 501	0.32 471	0.19 410	0.23 446	0.27 483	0.10 396	0.09 431	0.08 275	0.08 337	0.12 452	0.11 433

FINET	0.22 452	0.18 495	0.28 464	0.19 349	0.16 491	0.24 451	0.24 471	0.33 444	0.49 500	0.26 447	0.33 440	0.22 366	0.23 443	0.23 446	0.18 382	0.18 517	0.16 513	0.11 437	0.10 420	0.15 495	0.14 483

Syn2CoEx	0.22 452	0.16 471	0.29 473	0.29 523	0.15 479	0.26 471	0.21 437	0.34 458	0.32 409	0.29 476	0.36 460	0.28 431	0.25 460	0.20 402	0.25 463	0.16 511	0.12 482	0.14 485	0.11 450	0.09 378	0.08 335

aanetorigin	0.22 452	0.17 481	0.57 528	0.18 290	0.10 334	0.16 327	0.19 403	0.20 226	0.33 414	0.49 533	0.48 513	0.30 448	0.28 483	0.21 420	0.24 456	0.08 299	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.10 413	0.09 379

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 452	0.21 507	0.25 450	0.26 502	0.11 388	0.24 451	0.14 157	0.39 503	0.24 316	0.32 495	0.36 460	0.30 448	0.21 430	0.19 384	0.22 433	0.17 516	0.14 504	0.21 520	0.16 507	0.13 467	0.12 454

RP	0.22 452	0.13 438	0.22 433	0.23 474	0.12 417	0.21 418	0.20 421	0.26 342	0.45 489	0.22 404	0.38 470	0.37 491	0.25 460	0.28 476	0.25 463	0.11 428	0.12 482	0.13 472	0.12 471	0.13 467	0.14 483

stereogan	0.22 452	0.11 391	0.21 424	0.20 404	0.12 417	0.32 502	0.19 403	0.36 481	0.45 489	0.23 418	0.39 478	0.35 486	0.27 474	0.33 500	0.23 444	0.10 396	0.12 482	0.10 407	0.10 420	0.14 483	0.14 483

GANet	0.22 452	0.13 438	0.21 424	0.25 493	0.14 461	0.23 445	0.22 449	0.42 516	0.27 365	0.31 488	0.43 504	0.37 491	0.29 487	0.23 446	0.23 444	0.10 396	0.12 482	0.10 407	0.09 382	0.10 413	0.08 335

MDST_ROB	0.22 452	0.10 366	0.18 387	0.18 290	0.11 388	0.40 527	0.19 403	0.44 526	0.42 475	0.40 515	0.40 481	0.29 439	0.21 430	0.27 468	0.19 397	0.11 428	0.10 454	0.14 485	0.11 450	0.10 413	0.08 335

XPNet_ROB	0.22 452	0.12 410	0.20 414	0.22 455	0.13 443	0.22 432	0.19 403	0.35 473	0.40 466	0.30 482	0.40 481	0.38 497	0.27 474	0.26 466	0.29 499	0.15 494	0.10 454	0.10 407	0.10 420	0.13 467	0.12 454

PSMNet_ROB	0.22 452	0.12 410	0.15 290	0.27 510	0.15 479	0.25 460	0.36 538	0.43 522	0.37 451	0.27 454	0.33 440	0.32 471	0.23 443	0.21 420	0.27 483	0.12 454	0.08 404	0.13 472	0.11 450	0.10 413	0.09 379

MSAF-DinoV2	0.23 465	0.11 391	0.25 450	0.17 208	0.10 334	0.28 490	0.17 312	0.38 497	0.56 519	0.21 389	0.27 389	0.47 527	0.28 483	0.36 512	0.40 532	0.09 355	0.06 302	0.07 195	0.09 382	0.12 452	0.11 433

Wz-Net-MNSev	0.23 465	0.13 438	0.33 488	0.20 404	0.15 479	0.36 517	0.25 488	0.34 458	0.45 489	0.29 476	0.41 492	0.39 502	0.19 410	0.25 462	0.27 483	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.12 452	0.10 409

DDUNet	0.23 465	0.18 495	0.22 433	0.22 455	0.15 479	0.25 460	0.24 471	0.30 409	0.31 403	0.31 488	0.37 463	0.34 481	0.26 468	0.25 462	0.21 420	0.18 517	0.13 494	0.17 506	0.11 450	0.16 506	0.17 515

APVNet	0.23 465	0.12 410	0.20 414	0.18 290	0.14 461	0.32 502	0.31 527	0.40 506	0.33 414	0.27 454	0.40 481	0.30 448	0.29 487	0.27 468	0.25 463	0.11 428	0.12 482	0.11 437	0.14 487	0.12 452	0.13 467

AF-Net	0.23 465	0.17 481	0.17 355	0.27 510	0.13 443	0.26 471	0.24 471	0.33 444	0.51 507	0.25 443	0.33 440	0.39 502	0.27 474	0.28 476	0.26 477	0.11 428	0.10 454	0.16 503	0.12 471	0.11 435	0.11 433

edge stereo	0.23 465	0.14 453	0.21 424	0.21 435	0.13 443	0.24 451	0.16 286	0.32 430	0.42 475	0.32 495	0.40 481	0.39 502	0.35 513	0.25 462	0.25 463	0.13 471	0.11 468	0.14 485	0.11 450	0.12 452	0.14 483

Nwc_Net	0.23 465	0.17 481	0.22 433	0.25 493	0.15 479	0.25 460	0.27 501	0.38 497	0.39 462	0.22 404	0.41 492	0.30 448	0.29 487	0.28 476	0.25 463	0.11 428	0.10 454	0.17 506	0.20 520	0.10 413	0.11 433

RTSC	0.23 465	0.13 438	0.30 479	0.21 435	0.13 443	0.29 494	0.17 312	0.36 481	0.68 539	0.27 454	0.34 450	0.30 448	0.22 437	0.32 496	0.31 509	0.10 396	0.08 404	0.09 359	0.10 420	0.13 467	0.14 483

RYNet	0.23 465	0.12 410	0.22 433	0.19 349	0.17 503	0.47 532	0.26 496	0.39 503	0.49 500	0.24 430	0.29 415	0.34 481	0.24 452	0.20 402	0.31 509	0.10 396	0.06 302	0.09 359	0.09 382	0.14 483	0.15 497

NaN_ROB	0.23 465	0.20 502	0.25 450	0.25 493	0.13 443	0.31 500	0.27 501	0.34 458	0.41 473	0.31 488	0.31 425	0.32 471	0.23 443	0.31 491	0.22 433	0.11 428	0.17 517	0.10 407	0.11 450	0.08 315	0.09 379

ETE_ROB	0.23 465	0.17 481	0.23 441	0.25 493	0.14 461	0.26 471	0.29 518	0.32 430	0.37 451	0.28 467	0.37 463	0.45 520	0.27 474	0.28 476	0.27 483	0.11 428	0.09 431	0.12 458	0.10 420	0.14 483	0.13 467

w-ln-seven	0.24 476	0.15 460	0.58 531	0.20 404	0.14 461	0.26 471	0.22 449	0.36 481	0.62 531	0.30 482	0.40 481	0.30 448	0.23 443	0.22 438	0.28 491	0.09 355	0.09 431	0.11 437	0.10 420	0.11 435	0.10 409

SQANet	0.24 476	0.24 516	0.31 482	0.31 527	0.19 516	0.27 480	0.13 108	0.30 409	0.33 414	0.25 443	0.37 463	0.31 463	0.22 437	0.27 468	0.23 444	0.15 494	0.10 454	0.21 520	0.16 507	0.22 522	0.16 506

DeepPrunerF	0.24 476	0.17 481	0.45 513	0.26 502	0.16 491	0.23 445	0.29 518	0.37 490	0.51 507	0.27 454	0.31 425	0.24 392	0.28 483	0.22 438	0.23 444	0.15 494	0.11 468	0.20 519	0.18 518	0.12 452	0.14 483

PA-Net	0.24 476	0.18 495	0.34 491	0.28 516	0.22 524	0.22 432	0.39 543	0.29 398	0.39 462	0.22 404	0.33 440	0.25 405	0.26 468	0.21 420	0.25 463	0.10 396	0.23 538	0.15 496	0.22 525	0.09 378	0.13 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 476	0.15 460	0.18 387	0.34 532	0.18 512	0.24 451	0.24 471	0.34 458	0.29 388	0.31 488	0.38 470	0.38 497	0.29 487	0.23 446	0.25 463	0.15 494	0.12 482	0.18 515	0.21 522	0.13 467	0.13 467

WCMA_ROB	0.24 476	0.11 391	0.24 447	0.17 208	0.14 461	0.34 508	0.16 286	0.33 444	0.33 414	0.39 512	0.54 521	0.40 508	0.35 513	0.35 508	0.26 477	0.12 454	0.12 482	0.12 458	0.11 450	0.14 483	0.14 483

SGM_RVC	0.24 476	0.12 410	0.16 332	0.15 64	0.09 228	0.34 508	0.19 403	0.35 473	0.32 409	0.44 527	0.38 470	0.53 535	0.36 516	0.36 512	0.26 477	0.13 471	0.13 494	0.13 472	0.13 482	0.11 435	0.11 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	0.25 483	0.15 460	0.47 517	0.19 349	0.13 443	0.28 490	0.25 488	0.35 473	0.64 535	0.27 454	0.57 528	0.29 439	0.24 452	0.32 496	0.27 483	0.08 299	0.08 404	0.08 275	0.08 337	0.10 413	0.10 409

DGSMNet	0.25 483	0.19 498	0.34 491	0.21 435	0.24 528	0.24 451	0.21 437	0.36 481	0.42 475	0.25 443	0.32 434	0.38 497	0.21 430	0.29 484	0.24 456	0.13 471	0.11 468	0.14 485	0.16 507	0.23 525	0.23 532

psmorigin	0.25 483	0.16 471	0.35 497	0.17 208	0.13 443	0.24 451	0.14 157	0.34 458	0.34 425	0.41 519	0.55 522	0.41 511	0.38 519	0.35 508	0.28 491	0.11 428	0.15 508	0.11 437	0.11 450	0.12 452	0.17 515

RGC	0.25 483	0.20 502	0.29 473	0.28 516	0.16 491	0.22 432	0.23 461	0.33 444	0.44 485	0.27 454	0.40 481	0.38 497	0.28 483	0.37 517	0.23 444	0.11 428	0.13 494	0.17 506	0.17 514	0.15 495	0.16 506

G-Net	0.25 483	0.17 481	0.38 501	0.23 474	0.16 491	0.51 535	0.23 461	0.29 398	0.35 439	0.36 504	0.38 470	0.31 463	0.29 487	0.28 476	0.27 483	0.11 428	0.09 431	0.12 458	0.10 420	0.16 506	0.14 483

NCC-stereo	0.25 483	0.15 460	0.31 482	0.26 502	0.17 503	0.21 418	0.31 527	0.41 511	0.40 466	0.24 430	0.38 470	0.33 477	0.29 487	0.37 517	0.28 491	0.13 471	0.11 468	0.15 496	0.22 525	0.13 467	0.13 467

Abc-Net	0.25 483	0.15 460	0.31 482	0.26 502	0.17 503	0.21 418	0.31 527	0.41 511	0.40 466	0.24 430	0.38 470	0.33 477	0.29 487	0.37 517	0.28 491	0.13 471	0.11 468	0.15 496	0.22 525	0.13 467	0.13 467
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 483	0.12 410	0.49 520	0.22 455	0.12 417	0.36 517	0.29 518	0.30 409	0.57 521	0.24 430	0.47 512	0.30 448	0.31 503	0.30 490	0.30 504	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.10 413	0.10 409

STTRV1_RVC	0.25 483	0.26 522	0.39 502	0.19 349	0.26 535	0.30 497	0.24 471	0.35 473	0.35 439	0.36 504	0.34 450	0.31 463	0.31 503	0.28 476	0.25 463	0.18 517	0.10 454	0.16 503	0.14 487	0.18 515	0.12 454

FBW_ROB	0.25 483	0.17 481	0.23 441	0.27 510	0.14 461	0.26 471	0.22 449	0.42 516	0.43 483	0.42 521	0.41 492	0.43 516	0.27 474	0.32 496	0.24 456	0.09 355	0.15 508	0.15 496	0.12 471	0.12 452	0.10 409

SANet	0.25 483	0.14 453	0.29 473	0.21 435	0.11 388	0.29 494	0.25 488	0.40 506	0.65 538	0.36 504	0.40 481	0.42 513	0.27 474	0.27 468	0.25 463	0.12 454	0.09 431	0.10 407	0.09 382	0.13 467	0.12 454

LALA_ROB	0.25 483	0.16 471	0.23 441	0.27 510	0.17 503	0.27 480	0.27 501	0.42 516	0.38 457	0.33 499	0.39 478	0.51 531	0.26 468	0.29 484	0.28 491	0.16 511	0.09 431	0.13 472	0.12 471	0.13 467	0.13 467

zh-sn7	0.26 495	0.17 481	0.55 525	0.24 485	0.14 461	0.25 460	0.25 488	0.34 458	0.49 500	0.29 476	0.55 522	0.29 439	0.32 506	0.37 517	0.33 517	0.10 396	0.10 454	0.11 437	0.11 450	0.12 452	0.12 454

zh-mn7	0.26 495	0.15 460	0.59 533	0.19 349	0.14 461	0.24 451	0.22 449	0.35 473	0.63 534	0.35 501	0.67 537	0.31 463	0.25 460	0.31 491	0.26 477	0.09 355	0.08 404	0.09 359	0.09 382	0.09 378	0.11 433

Wz-Net-SNSev	0.26 495	0.17 481	0.46 514	0.25 493	0.14 461	0.26 471	0.24 471	0.38 497	0.57 521	0.30 482	0.56 524	0.39 502	0.26 468	0.24 457	0.32 514	0.10 396	0.09 431	0.10 407	0.11 450	0.11 435	0.11 433

SHD	0.26 495	0.15 460	0.31 482	0.24 485	0.18 512	0.23 445	0.15 227	0.39 503	0.72 544	0.32 495	0.42 501	0.36 488	0.29 487	0.33 500	0.30 504	0.13 471	0.11 468	0.14 485	0.13 482	0.16 506	0.20 526

ADCMid	0.26 495	0.15 460	0.42 510	0.20 404	0.14 461	0.25 460	0.26 496	0.35 473	0.40 466	0.37 509	0.45 508	0.34 481	0.42 529	0.36 512	0.36 522	0.10 396	0.09 431	0.11 437	0.11 450	0.13 467	0.13 467

AnyNet_C32	0.26 495	0.16 471	0.39 502	0.20 404	0.17 503	0.26 471	0.31 527	0.32 430	0.45 489	0.31 488	0.50 516	0.30 448	0.34 510	0.41 533	0.36 522	0.12 454	0.12 482	0.12 458	0.14 487	0.14 483	0.15 497

ADCPNet	0.26 495	0.17 481	0.62 535	0.21 435	0.15 479	0.36 517	0.25 488	0.33 444	0.37 451	0.31 488	0.41 492	0.36 488	0.29 487	0.29 484	0.34 520	0.12 454	0.10 454	0.11 437	0.12 471	0.14 483	0.13 467

DispFullNet	0.27 502	0.22 511	0.66 538	0.28 516	0.17 503	0.27 480	0.17 312	0.34 458	0.57 521	0.27 454	0.37 463	0.43 516	0.24 452	0.39 524	0.25 463	0.12 454	0.06 302	0.19 517	0.11 450	0.23 525	0.16 506

MeshStereo	0.27 502	0.13 438	0.18 387	0.15 64	0.11 388	0.33 504	0.24 471	0.41 511	0.36 445	0.53 536	0.58 532	0.67 545	0.41 525	0.36 512	0.27 483	0.14 490	0.13 494	0.13 472	0.11 450	0.11 435	0.11 433
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
PSMNet-RUCA	0.28 504	0.33 536	0.42 510	0.36 536	0.32 542	0.18 366	0.20 421	0.42 516	0.30 394	0.33 499	0.41 492	0.40 508	0.24 452	0.31 491	0.20 407	0.19 521	0.11 468	0.25 527	0.15 503	0.22 522	0.16 506

CC-Net-ROB	0.28 504	0.31 534	0.36 499	0.30 525	0.15 479	0.25 460	0.19 403	0.45 528	0.34 425	0.39 512	0.37 463	0.39 502	0.31 503	0.27 468	0.27 483	0.24 539	0.18 519	0.30 540	0.23 529	0.19 519	0.15 497

DPSNet	0.28 504	0.16 471	0.33 488	0.18 290	0.13 443	0.55 538	0.42 546	0.52 538	0.68 539	0.29 476	0.38 470	0.39 502	0.30 498	0.32 496	0.23 444	0.11 428	0.10 454	0.11 437	0.08 337	0.20 521	0.16 506

PDISCO_ROB	0.28 504	0.16 471	0.28 464	0.28 516	0.20 519	0.33 504	0.27 501	0.45 528	0.58 524	0.28 467	0.41 492	0.45 520	0.30 498	0.34 503	0.35 521	0.12 454	0.09 431	0.17 506	0.16 507	0.17 513	0.13 467

Wz-Net-TNSev	0.29 508	0.20 502	0.69 546	0.19 349	0.15 479	0.38 523	0.27 501	0.36 481	0.56 519	0.35 501	0.42 501	0.45 520	0.39 520	0.33 500	0.31 509	0.13 471	0.13 494	0.10 407	0.12 471	0.15 495	0.15 497

WZ-Net	0.29 508	0.17 481	0.82 554	0.23 474	0.16 491	0.35 512	0.29 518	0.40 506	0.59 526	0.24 430	0.57 528	0.37 491	0.25 460	0.34 503	0.37 526	0.09 355	0.08 404	0.09 359	0.10 420	0.14 483	0.16 506

XQC	0.29 508	0.23 513	0.53 522	0.29 523	0.19 516	0.36 517	0.28 507	0.37 490	0.58 524	0.31 488	0.31 425	0.37 491	0.30 498	0.39 524	0.39 530	0.13 471	0.09 431	0.15 496	0.12 471	0.18 515	0.18 518

MultiAttention	0.30 511	0.08 229	0.15 290	0.19 349	0.13 443	1.56 574	1.33 575	0.36 481	0.36 445	0.20 373	0.21 300	0.24 392	0.11 216	0.39 524	0.18 382	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.11 435	0.09 379

ccnet	0.30 511	0.28 525	0.24 447	0.20 404	0.28 537	0.41 528	0.22 449	0.46 531	0.33 414	0.37 509	0.46 510	0.37 491	0.30 498	0.40 528	0.43 537	0.23 537	0.14 504	0.21 520	0.17 514	0.23 525	0.19 523

EDNetEfficient	0.30 511	0.24 516	1.18 563	0.18 290	0.10 334	0.20 407	0.20 421	0.21 244	0.61 528	0.74 550	0.56 524	0.30 448	0.40 524	0.23 446	0.32 514	0.09 355	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.11 435	0.10 409

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 511	0.24 516	0.30 479	0.36 536	0.16 491	0.36 517	0.31 527	0.34 458	0.43 483	0.41 519	0.46 510	0.38 497	0.30 498	0.35 508	0.29 499	0.19 521	0.20 525	0.26 528	0.29 538	0.18 515	0.19 523

ADCS	0.30 511	0.19 498	0.48 519	0.21 435	0.18 512	0.29 494	0.24 471	0.42 516	0.64 535	0.40 515	0.50 516	0.40 508	0.37 517	0.40 528	0.43 537	0.13 471	0.13 494	0.13 472	0.14 487	0.16 506	0.16 506

CSAN	0.30 511	0.24 516	0.28 464	0.34 532	0.19 516	0.34 508	0.42 546	0.38 497	0.51 507	0.38 511	0.40 481	0.44 519	0.34 510	0.29 484	0.31 509	0.19 521	0.16 513	0.19 517	0.19 519	0.14 483	0.15 497

GANetREF_RVC	0.31 517	0.34 537	0.29 473	0.35 534	0.16 491	0.33 504	0.42 546	0.48 533	0.52 513	0.35 501	0.35 455	0.34 481	0.32 506	0.40 528	0.33 517	0.27 541	0.20 525	0.29 538	0.15 503	0.19 519	0.18 518
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
MSMD_ROB	0.31 517	0.26 522	0.26 459	0.24 485	0.21 521	0.34 508	0.25 488	0.34 458	0.39 462	0.40 515	0.69 541	0.45 520	0.41 525	0.34 503	0.28 491	0.20 526	0.20 525	0.26 528	0.25 531	0.23 525	0.22 530

FC-DCNN v2	0.33 519	0.28 525	0.28 464	0.26 502	0.23 525	0.39 525	0.29 518	0.41 511	0.44 485	0.46 530	0.57 528	0.51 531	0.41 525	0.38 522	0.30 504	0.21 529	0.20 525	0.27 531	0.26 532	0.25 534	0.24 533

FCDSN-DC	0.33 519	0.28 525	0.28 464	0.30 525	0.24 528	0.39 525	0.28 507	0.43 522	0.42 475	0.44 527	0.53 520	0.51 531	0.42 529	0.37 517	0.30 504	0.21 529	0.20 525	0.27 531	0.26 532	0.25 534	0.25 535
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 519	0.22 511	0.58 531	0.31 527	0.15 479	0.36 517	0.17 312	0.54 541	0.46 496	0.47 532	0.56 524	0.58 538	0.39 520	0.36 512	0.38 529	0.15 494	0.15 508	0.18 515	0.21 522	0.16 506	0.16 506

FC-DCNN	0.33 519	0.28 525	0.28 464	0.26 502	0.23 525	0.38 523	0.29 518	0.40 506	0.44 485	0.46 530	0.56 524	0.51 531	0.41 525	0.38 522	0.31 509	0.21 529	0.20 525	0.27 531	0.26 532	0.25 534	0.24 533

PASM	0.33 519	0.25 521	0.51 521	0.28 516	0.27 536	0.30 497	0.31 527	0.35 473	0.51 507	0.36 504	0.40 481	0.47 527	0.35 513	0.34 503	0.36 522	0.23 537	0.26 540	0.26 528	0.28 537	0.23 525	0.21 527

SGM-ForestM	0.33 519	0.12 410	0.17 355	0.16 133	0.11 388	0.42 529	0.20 421	0.43 522	0.53 516	0.53 536	0.57 528	1.41 567	0.44 534	0.42 534	0.29 499	0.14 490	0.16 513	0.16 503	0.16 507	0.12 452	0.13 467

LSM	0.34 525	0.21 507	0.62 535	0.27 510	0.62 561	0.35 512	0.26 496	0.43 522	0.49 500	0.45 529	0.60 535	0.42 513	0.37 517	0.35 508	0.26 477	0.13 471	0.21 534	0.14 485	0.16 507	0.18 515	0.34 547

GCST	0.37 526	0.42 545	0.27 461	1.03 569	0.39 544	0.18 366	0.08 7	0.21 244	0.18 218	0.28 467	0.25 359	0.15 261	0.12 248	0.16 303	0.14 299	0.64 562	0.43 551	0.75 559	0.65 561	0.64 556	0.46 555

AnyNet_C01	0.37 526	0.26 522	1.41 566	0.22 455	0.17 503	0.51 535	0.28 507	0.36 481	0.40 466	0.39 512	0.75 547	0.46 524	0.39 520	0.46 536	0.50 547	0.13 471	0.13 494	0.13 472	0.14 487	0.14 483	0.16 506

otaku	0.39 528	0.38 541	0.53 522	0.44 543	0.28 537	0.57 540	0.24 471	0.42 516	0.62 531	0.40 515	0.50 516	0.46 524	0.34 510	0.40 528	0.33 517	0.30 542	0.30 544	0.39 544	0.33 543	0.30 540	0.29 541

ACVNet-4b	0.39 528	0.53 548	0.56 526	0.45 544	0.24 528	0.46 531	0.18 360	0.50 535	0.64 535	0.42 521	0.45 508	0.60 539	0.27 474	0.34 503	0.24 456	0.33 545	0.14 504	0.48 548	0.42 548	0.31 543	0.27 540

PVD	0.40 530	0.21 507	0.40 505	0.32 530	0.23 525	0.30 497	0.45 550	0.53 540	0.97 558	0.55 538	0.80 551	0.54 536	0.60 549	0.53 542	0.40 532	0.19 521	0.14 504	0.17 506	0.14 487	0.24 532	0.32 545

Ntro	0.41 531	0.40 543	0.54 524	0.46 547	0.30 541	0.64 544	0.24 471	0.47 532	0.68 539	0.42 521	0.49 514	0.47 527	0.42 529	0.40 528	0.32 514	0.32 544	0.28 542	0.37 543	0.31 541	0.33 545	0.29 541

SAMSARA	0.41 531	0.28 525	0.34 491	0.55 550	0.39 544	0.85 559	1.25 574	0.49 534	0.52 513	0.36 504	0.35 455	0.56 537	0.39 520	0.39 524	0.41 534	0.15 494	0.20 525	0.15 496	0.14 487	0.23 525	0.21 527

ELAS_RVC	0.42 533	0.29 532	0.33 488	0.28 516	0.24 528	0.56 539	0.38 541	0.50 535	0.61 528	0.74 550	0.76 548	0.67 545	0.56 545	0.55 544	0.42 536	0.22 532	0.21 534	0.27 531	0.26 532	0.27 539	0.26 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 533	0.29 532	0.34 491	0.28 516	0.24 528	0.63 543	0.37 539	0.52 538	0.52 513	0.72 547	0.82 552	0.68 547	0.56 545	0.52 540	0.45 543	0.22 532	0.21 534	0.27 531	0.26 532	0.26 537	0.26 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.44 535	0.40 543	0.46 514	0.37 538	0.43 548	0.42 529	0.41 544	0.57 543	0.55 517	0.32 495	0.73 545	0.32 471	0.50 538	0.42 534	0.49 546	0.39 547	0.36 548	0.45 547	0.52 557	0.42 547	0.30 543

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 535	0.39 542	0.56 526	0.40 539	0.20 519	0.66 546	0.33 536	0.54 541	0.72 544	0.71 546	0.72 544	0.62 540	0.55 543	0.52 540	0.47 544	0.20 526	0.19 524	0.29 538	0.30 540	0.24 532	0.19 523

ACVNet_1	0.45 537	0.51 547	0.61 534	0.45 544	0.28 537	0.50 533	0.28 507	0.58 548	0.71 543	0.63 541	0.59 534	0.74 550	0.50 538	0.50 538	0.36 522	0.26 540	0.25 539	0.39 544	0.29 538	0.32 544	0.25 535

RTS	0.46 538	0.19 498	3.33 573	0.25 493	0.15 479	0.72 551	0.21 437	0.37 490	0.78 551	0.42 521	0.44 506	0.31 463	0.43 532	0.55 544	0.37 526	0.10 396	0.09 431	0.13 472	0.13 482	0.15 495	0.15 497

RTSA	0.46 538	0.19 498	3.33 573	0.25 493	0.15 479	0.72 551	0.21 437	0.37 490	0.78 551	0.42 521	0.44 506	0.31 463	0.43 532	0.55 544	0.37 526	0.10 396	0.09 431	0.13 472	0.13 482	0.15 495	0.15 497

FADE	0.46 538	0.34 537	1.12 562	0.33 531	0.25 534	0.35 512	0.29 518	0.64 551	1.07 559	0.43 526	0.41 492	0.42 513	0.53 541	0.72 554	0.54 552	0.30 542	0.21 534	0.41 546	0.38 546	0.23 525	0.22 530

MANE	0.47 541	0.28 525	0.28 464	0.27 510	0.24 528	0.50 533	0.32 535	0.57 543	0.62 531	0.74 550	1.20 569	1.21 560	0.64 551	0.54 543	0.39 530	0.22 532	0.20 525	0.27 531	0.31 541	0.26 537	0.25 535

NVStereoNet_ROB	0.47 541	0.37 540	0.47 517	0.42 542	0.29 540	0.35 512	0.35 537	0.50 535	0.61 528	0.73 548	0.94 556	0.70 549	0.68 553	0.48 537	0.62 555	0.22 532	0.33 547	0.34 542	0.34 545	0.30 540	0.31 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	0.50 543	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.26 471	0.17 312	0.23 285	1.71 574	4.68 579	0.67 537	0.46 524	0.47 535	0.21 420	0.30 504	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.06 188

anonymity	0.53 544	0.58 549	0.66 538	0.41 540	0.61 560	0.54 537	0.41 544	0.57 543	0.41 473	0.56 539	0.50 516	0.50 530	0.55 543	0.59 549	0.50 547	0.58 558	0.50 561	0.51 550	0.51 555	0.52 549	0.58 557

RainbowNet	0.54 545	0.61 552	0.71 551	0.57 551	0.43 548	0.66 546	0.37 539	0.60 549	0.87 555	0.51 534	0.67 537	0.63 541	0.47 535	0.50 538	0.44 540	0.47 553	0.48 557	0.53 552	0.41 547	0.53 551	0.41 552

BEATNet-Init1	0.54 545	0.28 525	0.68 545	0.31 527	0.21 521	0.85 559	0.31 527	0.57 543	0.69 542	0.89 557	1.00 559	2.17 575	0.66 552	0.58 548	0.44 540	0.19 521	0.18 519	0.23 525	0.22 525	0.22 522	0.21 527

SGM+DAISY	0.57 547	0.58 549	0.67 542	0.41 540	0.55 554	0.68 548	0.51 552	0.57 543	0.46 496	0.67 542	0.70 542	0.69 548	0.57 547	0.64 551	0.58 553	0.59 559	0.49 558	0.50 549	0.50 554	0.52 549	0.59 560

SPS-STEREO	0.58 548	0.59 551	0.66 538	0.45 544	0.55 554	0.65 545	0.44 549	0.63 550	0.51 507	0.69 544	0.65 536	0.66 544	0.58 548	0.62 550	0.62 555	0.62 561	0.47 556	0.51 550	0.49 552	0.55 552	0.58 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 549	0.66 556	0.66 538	0.51 548	0.69 565	0.70 549	0.58 556	0.65 552	0.75 549	0.61 540	0.73 545	0.63 541	0.68 553	0.65 552	0.60 554	0.66 563	0.58 570	0.63 554	0.59 558	0.68 560	0.69 567

IMH-64-1	0.66 550	0.62 553	0.69 546	0.72 554	0.51 551	0.60 541	0.51 552	0.92 558	0.84 553	0.75 553	1.02 560	0.81 551	0.78 558	0.80 556	0.50 547	0.43 549	0.46 552	0.72 556	0.48 550	0.55 552	0.40 550

IMH-64	0.66 550	0.62 553	0.69 546	0.72 554	0.51 551	0.60 541	0.51 552	0.92 558	0.84 553	0.75 553	1.02 560	0.81 551	0.78 558	0.80 556	0.50 547	0.43 549	0.46 552	0.72 556	0.48 550	0.55 552	0.40 550

ACVNet_2	0.67 552	0.68 557	0.70 549	0.64 552	0.41 546	0.75 554	0.50 551	0.98 564	1.38 569	0.90 558	1.09 563	1.04 555	0.74 556	0.55 544	0.48 545	0.43 549	0.40 550	0.53 552	0.45 549	0.48 548	0.36 549

IMH	0.72 553	0.65 555	0.70 549	0.77 556	0.54 553	0.71 550	0.56 555	0.99 566	1.08 560	0.82 556	1.09 563	0.89 553	0.88 562	0.88 564	0.53 551	0.44 552	0.50 561	0.75 559	0.51 555	0.58 555	0.42 553

PWCK	0.72 553	0.95 567	0.99 560	0.77 556	0.32 542	0.79 556	0.38 541	0.92 558	0.90 556	0.96 561	0.76 548	0.97 554	0.62 550	0.87 562	0.68 558	0.73 565	0.46 552	0.76 561	0.49 552	0.71 563	0.44 554

JetBlue	0.73 555	0.46 546	1.21 564	0.52 549	0.47 550	2.16 575	0.67 562	0.78 554	0.72 544	0.70 545	0.79 550	1.21 560	0.84 560	1.06 571	1.04 571	0.40 548	0.28 542	0.33 541	0.33 543	0.30 540	0.34 547

TorneroNet-64	0.76 556	0.73 559	0.77 552	0.78 558	0.58 559	0.94 564	0.58 556	0.85 557	1.26 564	0.67 542	0.88 554	1.41 567	0.76 557	0.87 562	0.68 558	0.49 554	0.46 552	0.73 558	0.59 558	0.68 560	0.54 556

MADNet+	0.76 556	0.72 558	3.76 576	0.67 553	0.41 546	0.99 565	0.97 572	0.72 553	0.75 549	0.52 535	0.58 532	0.64 543	0.68 553	0.89 565	1.04 571	0.35 546	0.36 548	0.28 537	0.23 529	0.38 546	0.33 546

WAO-7	0.80 558	0.78 561	0.57 528	0.85 561	0.67 564	0.76 555	0.69 565	1.07 568	1.30 566	0.90 558	1.20 569	1.05 556	0.93 564	0.71 553	0.68 558	0.60 560	0.62 571	0.67 555	0.68 564	0.64 556	0.59 560

WAO-6	0.82 559	0.81 562	0.63 537	0.87 563	0.63 562	0.79 556	0.60 558	0.98 564	1.52 573	0.91 560	0.97 558	1.08 557	1.04 568	0.72 554	0.70 561	0.72 564	0.49 558	0.91 567	0.71 565	0.70 562	0.59 560

TorneroNet	0.83 560	0.75 560	0.83 556	0.85 561	0.63 562	1.03 568	0.65 560	0.96 562	1.14 562	0.80 555	1.10 565	1.36 565	0.88 562	0.95 567	0.82 566	0.57 556	0.49 558	0.79 564	0.66 563	0.74 566	0.64 566

LVE	0.84 561	0.87 565	0.86 557	0.81 559	0.56 556	1.09 570	0.66 561	1.07 568	1.45 571	0.97 562	1.23 571	1.11 558	0.86 561	0.84 559	0.72 562	0.49 554	0.56 567	0.76 561	0.60 560	0.66 558	0.60 563

Dean	0.88 562	0.88 566	0.81 553	0.82 560	0.57 557	0.91 561	0.62 559	1.17 574	1.71 574	1.15 569	1.16 567	1.31 564	1.00 567	0.82 558	0.83 567	0.57 556	0.56 567	0.78 563	0.65 561	0.67 559	0.58 557

WAO-8	0.92 563	0.83 563	0.67 542	0.94 566	0.70 566	0.92 562	0.68 563	1.08 570	1.80 576	1.06 566	1.42 573	1.29 562	1.08 570	0.86 560	0.80 564	0.74 566	0.54 564	0.86 565	0.75 566	0.71 563	0.63 564

Venus	0.92 563	0.83 563	0.67 542	0.94 566	0.70 566	0.92 562	0.68 563	1.08 570	1.80 576	1.06 566	1.42 573	1.29 562	1.08 570	0.86 560	0.80 564	0.74 566	0.54 564	0.86 565	0.75 566	0.71 563	0.63 564

UNDER WATER-64	0.97 565	0.96 568	1.48 568	0.88 564	0.57 557	1.24 573	0.90 570	0.78 554	0.96 557	1.05 564	0.85 553	1.56 572	1.26 574	0.97 569	0.99 569	0.88 570	0.57 569	1.04 570	0.88 570	0.81 567	0.75 568

notaker	0.98 566	1.13 570	1.02 561	1.14 571	0.81 569	0.73 553	0.69 565	0.94 561	1.15 563	1.19 571	1.19 568	1.41 567	1.17 573	1.10 573	0.74 563	0.82 569	0.64 572	1.18 572	0.79 568	1.02 570	0.82 571

UNDER WATER	0.99 567	1.00 569	1.47 567	1.00 568	0.71 568	1.18 572	0.86 568	0.81 556	1.09 561	1.02 563	0.90 555	1.53 571	1.26 574	1.06 571	1.02 570	0.79 568	0.54 564	1.02 569	0.88 570	0.83 568	0.75 568

ktn	1.02 568	1.23 572	0.82 554	1.24 573	0.86 571	1.00 567	0.86 568	0.96 562	1.37 568	1.05 564	1.12 566	1.16 559	1.06 569	0.95 567	0.62 555	1.28 576	0.71 573	1.39 576	0.83 569	1.06 572	0.77 570

KSHMR	1.10 569	1.19 571	0.90 559	1.26 574	1.00 573	0.99 565	0.96 571	1.13 573	1.35 567	1.16 570	1.28 572	1.40 566	0.97 566	1.03 570	0.93 568	1.03 573	1.08 575	1.20 573	1.03 574	1.03 571	0.98 573

DPSimNet_ROB	1.14 570	1.25 573	0.87 558	1.15 572	0.90 572	1.15 571	1.18 573	1.20 575	1.26 564	1.45 573	1.05 562	1.44 570	1.13 572	0.92 566	1.70 574	1.47 577	0.52 563	1.22 574	1.04 575	0.92 569	1.03 574

HanzoNet	1.31 571	1.29 574	1.22 565	1.13 570	0.85 570	1.05 569	0.84 567	1.06 567	1.47 572	1.66 574	1.63 575	2.48 577	1.78 576	1.63 575	1.69 573	1.27 575	0.80 574	1.32 575	1.02 573	1.07 573	0.90 572

JetRed	1.66 572	1.51 575	3.09 572	0.93 565	1.21 574	5.28 578	1.61 577	1.29 576	1.42 570	1.84 575	1.77 576	1.59 573	0.95 565	1.43 574	2.51 578	0.91 572	1.61 577	0.93 568	0.91 572	1.36 574	1.03 574

MADNet++	1.97 573	1.75 576	1.66 569	1.83 576	1.69 576	2.38 576	1.45 576	2.36 578	2.11 578	2.58 578	2.37 578	2.25 576	2.21 577	2.28 576	2.36 577	1.87 578	1.67 578	1.53 577	1.34 577	1.87 576	1.78 578

coex-ft	3.24 574	0.35 539	57.83 597	0.18 290	0.13 443	0.27 480	0.23 461	0.28 380	0.72 544	1.89 576	0.70 542	0.43 516	0.47 535	0.29 484	0.43 537	0.09 355	0.09 431	0.12 458	0.09 382	0.14 483	0.14 483

ASD4	3.59 575	3.47 579	2.05 570	1.75 575	2.54 578	9.22 582	17.86 583	2.29 577	5.54 580	2.49 577	2.86 579	2.05 574	3.46 578	2.77 577	5.29 579	1.23 574	1.36 576	1.13 571	1.33 576	1.71 575	1.50 577

TCMNet-wrong-test	3.69 576	5.54 585	3.91 577	12.22 588	11.75 589	4.77 577	3.86 578	1.08 570	0.74 548	1.13 568	2.21 577	6.16 582	0.53 541	3.43 579	2.33 576	0.90 571	0.20 525	1.85 579	1.69 578	5.71 584	3.79 584

tt	4.65 577	0.07 118	3.54 575	2.01 577	1.55 575	10.25 583	16.66 582	8.90 587	5.03 579	1.33 572	0.96 557	4.71 578	4.74 579	3.33 578	5.86 581	6.06 586	10.30 590	1.87 580	2.09 580	2.61 578	1.19 576

USTest	6.16 578	2.65 578	2.79 571	6.48 584	7.21 583	14.33 586	21.38 585	6.98 586	9.55 585	5.35 582	6.12 580	5.71 581	7.69 582	6.31 583	6.75 582	1.97 579	3.38 584	1.63 578	2.14 581	2.49 577	2.35 579

xxxxx1	7.75 579	5.06 582	7.26 579	3.15 578	3.91 579	16.37 587	22.88 588	5.87 583	8.68 582	7.99 583	8.55 581	9.13 585	8.46 583	10.05 585	10.47 583	2.43 580	2.48 580	3.56 583	12.26 587	3.48 579	3.02 581

tt_ll	7.75 579	5.06 582	7.26 579	3.15 578	3.91 579	16.37 587	22.88 588	5.87 583	8.68 582	7.99 583	8.55 581	9.13 585	8.46 583	10.05 585	10.47 583	2.43 580	2.48 580	3.56 583	12.26 587	3.48 579	3.02 581

ff	7.75 579	5.06 582	7.26 579	3.15 578	3.91 579	16.37 587	22.88 588	5.87 583	8.68 582	7.99 583	8.55 581	9.13 585	8.46 583	10.05 585	10.47 583	2.43 580	2.48 580	3.56 583	12.26 587	3.48 579	3.02 581

EDNetEfficientorigin	7.92 582	0.32 535	152.98 598	0.20 404	0.10 334	0.22 432	0.17 312	0.23 285	0.60 527	0.73 548	0.67 537	0.41 511	0.51 540	0.24 457	0.41 534	0.08 299	0.07 373	0.09 359	0.07 270	0.12 452	0.11 433

DPSMNet_ROB	8.06 583	4.50 580	8.69 586	5.36 583	10.74 586	8.32 580	22.71 586	5.47 581	13.38 587	5.13 580	9.98 584	5.10 579	10.47 586	5.53 581	12.77 587	3.80 584	8.00 585	3.49 581	6.95 584	3.75 583	7.09 586

DGTPSM_ROB	8.06 583	4.50 580	8.69 586	5.34 581	10.73 585	8.32 580	22.71 586	5.47 581	13.38 587	5.13 580	9.98 584	5.10 579	10.47 586	5.53 581	12.77 587	3.79 583	8.00 585	3.49 581	6.95 584	3.74 582	7.09 586

PML	8.57 585	9.39 589	6.24 578	5.34 581	6.36 582	13.21 585	20.99 584	5.35 580	6.68 581	17.75 591	26.46 597	7.58 583	6.08 581	7.89 584	5.76 580	5.33 585	1.83 579	5.95 589	1.93 579	8.75 587	2.53 580

DLNR_Zeroshot_test	10.48 586	2.27 577	19.78 593	120.28 598	13.29 590	0.06 8	0.13 108	0.24 309	0.10 31	0.08 59	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.13 471	0.04 20	0.06 100	0.04 31	52.68 597	0.04 28

LRCNet_RVC	10.76 587	13.97 590	7.97 585	19.07 590	2.04 577	0.35 512	0.31 527	5.29 579	0.48 499	13.02 589	17.65 590	8.69 584	5.73 580	4.78 580	2.22 575	23.53 595	2.69 583	27.60 596	25.75 596	17.60 593	16.54 594

Anonymous_1	10.87 588	7.82 586	7.41 582	10.29 585	10.08 584	18.64 591	26.11 591	11.02 588	13.45 589	9.43 586	10.10 586	9.73 588	11.31 588	10.69 588	12.47 586	6.42 587	8.38 587	5.70 586	10.22 586	11.41 588	6.65 585

DPSM_ROB	11.10 589	8.47 587	7.95 583	10.84 586	11.58 587	19.10 592	26.50 592	12.02 589	14.09 590	10.38 587	10.91 587	10.39 589	11.92 589	11.67 589	13.39 589	6.99 588	8.79 588	5.82 587	6.92 582	6.97 585	7.31 588

DPSM	11.10 589	8.47 587	7.95 583	10.84 586	11.58 587	19.10 592	26.50 592	12.02 589	14.09 590	10.38 587	10.91 587	10.39 589	11.92 589	11.67 589	13.39 589	6.99 588	8.79 588	5.82 587	6.92 582	6.97 585	7.31 588

HaxPig	15.73 591	18.55 595	19.19 592	16.92 589	15.89 591	7.80 579	7.57 579	13.37 591	10.80 586	15.40 590	14.87 589	15.95 591	14.81 591	15.67 591	15.97 591	18.96 594	16.72 591	19.47 594	18.10 594	19.45 594	19.06 595

MEDIAN_ROB	20.38 592	24.05 596	23.36 594	21.18 591	21.62 592	10.51 584	8.17 580	17.68 592	15.46 592	20.04 592	19.65 591	20.30 592	20.16 592	21.17 592	21.03 592	23.81 596	21.77 596	24.98 595	23.75 595	25.01 595	23.94 596

CasAABBNet	22.33 593	17.11 591	15.84 588	21.94 592	23.28 594	38.30 594	53.40 597	24.05 594	28.44 595	20.66 593	21.86 593	21.03 595	24.04 595	23.35 593	27.03 596	14.06 591	17.69 593	11.70 591	13.94 591	14.04 590	14.76 592

FlowAnything	22.34 594	17.13 592	15.98 589	22.00 593	23.23 593	38.39 597	53.32 595	24.19 595	28.48 596	21.00 596	21.93 594	20.83 593	23.97 593	23.44 595	26.83 594	14.04 590	17.80 595	11.63 590	14.08 593	14.00 589	14.65 590

Selective-RAFT-Error	22.39 595	17.14 593	16.01 590	22.00 593	23.34 595	38.37 595	53.36 596	24.24 597	28.53 597	20.80 594	21.94 595	20.94 594	24.02 594	23.48 596	27.33 597	14.07 592	17.70 594	11.70 591	13.93 590	14.05 591	14.83 593

LSM0	22.80 596	17.22 594	19.17 591	22.12 595	28.90 597	38.38 596	53.27 594	24.21 596	28.36 594	20.84 595	21.11 592	21.63 596	24.25 596	23.42 594	26.98 595	14.08 593	17.39 592	11.72 593	13.98 592	14.22 592	14.66 591

AVERAGE_ROB	24.89 597	29.12 597	27.98 595	24.83 596	24.59 596	17.82 590	11.61 581	21.45 593	19.91 593	25.04 597	24.38 596	25.06 597	25.31 597	24.69 597	22.86 593	29.74 597	27.09 597	28.97 597	27.94 597	30.07 596	29.35 597

test_example2	97.69 598	92.93 598	45.57 596	96.02 597	109.84 598	88.44 598	93.70 598	25.54 598	94.63 598	130.46 599	126.87 599	58.93 598	75.48 598	87.99 598	77.94 598	150.16 598	221.11 598	76.29 598	98.21 598	108.42 598	95.33 598

ccccc	243.87 599	285.89 599	306.04 599	366.70 599	366.78 599	118.88 599	141.79 599	113.97 599	107.77 599	125.77 598	108.41 598	120.54 599	160.89 599	252.62 599	276.01 599	382.79 599	352.84 599	254.30 599	222.62 599	426.61 599	386.14 599

Low-res two-view benchmark