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

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 314	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 514	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 529	0.18 294

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

SCV	0.35 116	0.59 308	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.34 431	0.29 428

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 314	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 544	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 498	0.59 520

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LGtest1	0.21 8	0.37 191	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 505

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 502

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 568	0.49 457	0.98 536	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 527	0.17 11	0.20 23	0.77 419	0.22 95	0.60 249	0.97 438	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 526	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 525	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 509

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 486	0.12 142

HUF	0.59 361	0.65 342	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 569	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 566

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

sAnonymous2	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 471	0.26 366	0.17 274

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 514	0.67 515	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 504	0.18 238	0.12 142

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 428

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

AIO_rvc	0.41 168	0.64 335	1.29 99	0.58 493	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 536

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 504	0.19 259	0.31 446

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 490	0.21 288	0.16 256

HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.26 366	0.18 294

GMStereo	0.38 140	0.99 471	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 499	0.08 34

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 509

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 477	0.12 81	0.09 56

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 446

TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 472	0.15 229

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 306	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 477	0.11 105

HI	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 461	0.16 189	0.25 398

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 455	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 438

DCRE	0.50 281	0.63 331	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 536	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.16 189	0.15 229

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.28 422

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.29 428

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.10 80

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 551	0.07 1	0.26 449	0.21 288	1.03 551

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 530	3.16 568	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

DLNR_Zeroshot_test	13.43 581	19.94 586	23.55 586	121.61 598	35.03 593	0.46 115	0.15 22	8.02 578	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 578	0.26 481	0.09 82	0.38 504	50.13 596	0.18 294

RAFT	0.45 221	0.92 437	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 507	0.13 177

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

StereoVision	0.45 221	0.72 365	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 501	0.23 318	0.25 398

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 493	0.29 387	0.28 422

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 416	1.67 561	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 528	0.12 245	0.70 524	0.98 544

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

rafts_anoy	0.43 193	0.89 431	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

RALAANet	0.43 193	0.98 467	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 477	0.11 70	0.09 56

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 404	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 477	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 472	0.12 142

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 428	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 462

test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 509	0.17 211	0.26 408

MSCF	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.58 493	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 461	0.15 152	0.21 338

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 448	0.22 353

AIO-test2	0.49 270	1.15 501	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 535	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

AIO-test1	0.45 221	0.87 424	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 310	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 468	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

AFF-stereo	0.44 203	0.96 455	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 456	0.10 80

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 459	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 427	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 520	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 535	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 479

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

fff	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 387	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 468	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

GMOStereo	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

raft+_RVC	0.44 203	0.67 350	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 492

XX-TBD	0.34 105	0.77 387	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

DCANet	0.42 187	0.77 387	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

csc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

GASTEREO	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.56 487	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 457	0.14 134	0.20 326

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 431	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 533	0.36 501	0.12 81	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 480	0.37 479

raftrobust	0.38 140	0.68 352	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 421	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.13 111	0.06 1

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 423	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 486	0.17 274

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 450	0.58 163	0.49 164	0.69 436	0.46 200	0.79 428	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

test_for_model	0.64 390	1.60 537	1.82 252	1.23 546	1.02 542	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 538	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 559	0.50 512

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

raft_robust	0.55 334	0.84 414	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 417	0.75 467	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 471	0.26 366	0.16 256

DFGA-Net	0.51 298	1.06 485	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 456	0.15 229

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

H2IRNET	0.40 161	0.61 314	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 476	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 463	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 493	0.19 259	0.09 56

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 435	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 378	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 480	0.08 34

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 421	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 524	0.29 387	0.41 497

CrosDoStereo	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 471	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 450	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.17 211	0.14 195

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

EKT-Stereo	1.47 534	0.49 270	1.93 302	2.57 568	19.31 585	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 544	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 539	0.18 294

LL-Strereo	0.72 436	1.29 518	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 427	0.58 318	0.85 450	0.79 472	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 477	0.42 498

ToySt	0.44 203	0.61 314	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

HITNet	0.46 231	0.92 437	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 517	0.22 305	0.19 310

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 483	0.14 134	0.10 80

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 464

TestStereo1	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

SA-5K	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 529	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 505	0.47 254	0.66 444	1.34 365	0.94 434	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 455	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 434	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 372	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 511	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 448	0.12 142

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 431	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 479	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 488	0.36 472

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 506	0.56 496	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 461	0.12 81	0.10 80

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

GASNet	0.73 445	1.47 531	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 406	0.55 394	2.03 478	0.65 388	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 507	0.28 422

SA	0.50 281	0.75 377	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 483	0.30 398	0.10 80

dd	0.42 187	0.96 455	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

AACVNet	0.54 322	0.78 395	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

STrans-v2	0.67 408	0.56 302	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 494	0.85 458	0.89 464	0.93 493	1.83 447	1.21 474	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	0.18 238	0.12 142
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.
xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

test_5	0.51 298	0.87 424	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 482

UDGNet	0.44 203	1.02 480	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 511	0.19 403	0.27 376	0.15 229

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 375	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 253	0.77 509	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

THIR-Stereo	0.86 481	0.62 320	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 568	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 525	0.97 483	1.80 544	1.69 420	2.25 526	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 450	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 486	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

FINET	0.65 399	0.95 452	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 442	0.92 415	1.10 513	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

aanetorigin	0.77 458	0.80 399	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 253	1.01 531	0.57 157	0.68 359	1.53 541	1.23 506	0.81 434	1.08 509	1.07 335	1.07 456	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 512	0.30 438

FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 408	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

AANet_RVC	0.68 415	1.00 473	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 476	0.80 431	0.41 297	2.46 517	1.02 452	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 529	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 488	0.17 274

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 501	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

G2L-ROB	0.51 298	0.95 452	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 418	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

DispNO	0.67 408	0.98 467	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 441	0.47 358	2.46 517	0.68 395	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 477	0.16 189	0.17 274

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 491	0.18 145	0.59 270	0.63 486	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 461	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 252	1.09 489	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 464

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 564	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 372	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 516	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 515	0.28 422

MLCV	0.48 252	0.89 431	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 423	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 483	0.52 260	0.78 423	0.58 410	0.48 193	1.10 459	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 540	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

Sa-1000	0.51 298	0.72 365	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 461	0.29 387	0.10 80

dad	0.51 298	1.01 477	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 404	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 514	0.18 383	0.22 305	0.14 195

IPLGR_C	0.58 353	1.25 514	2.72 474	0.80 521	0.31 364	0.60 282	0.61 480	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

ACRE	0.56 342	1.14 497	2.77 484	0.76 517	0.28 326	0.60 282	0.56 466	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 448	0.18 294

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.56 487	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 423	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 472	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 282	0.59 474	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 484	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 461	1.91 532	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 476	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 480	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

cf-r	0.53 317	0.81 404	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 412	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 445	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 437	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 436	0.68 352	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 282	0.51 447	0.76 274	0.80 456	0.77 465	0.67 390	0.87 458	0.61 426	2.40 510	0.67 392	0.32 503	0.35 504	0.36 507	0.41 512	0.45 497	0.39 488

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 400	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 461	0.10 50	0.19 310

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.19 259	0.08 34

CIPLG	0.56 342	1.19 507	2.46 427	0.80 521	0.31 364	0.61 303	0.57 470	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142
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
IIG-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.54 478	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 414	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 487	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 460	0.40 443	0.61 303	0.53 454	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 392	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

STTStereo	0.51 298	0.69 356	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

GCST	0.72 436	1.10 490	2.15 366	1.11 542	0.59 503	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 537	0.45 520	0.84 536	0.64 541	0.69 523	0.54 513

IPLGR	0.54 322	0.56 302	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 458	1.02 495	0.64 320	0.73 453	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

AAGNet	0.88 484	0.33 159	1.79 239	0.54 478	0.98 536	0.62 323	0.46 430	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 461	1.23 356	7.48 572	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 302	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 461	0.74 431	0.91 468	0.85 481	1.83 447	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 504	0.53 489	0.62 323	0.66 489	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 464	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 528	0.23 252	0.62 323	1.42 555	0.62 187	0.60 265	0.72 449	0.78 441	0.56 303	3.07 559	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 557	0.19 177	0.62 323	0.45 427	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 446	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 424	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 571	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

psmorigin	1.36 527	0.60 310	13.80 580	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 500	0.88 465	1.17 516	0.73 461	4.00 559	0.86 428	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 428

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 458	0.97 459	0.87 476	0.76 461	0.92 471	0.94 477	0.80 473	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 506	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 522

edge stereo	0.81 475	0.73 372	3.30 533	0.37 357	1.21 550	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 470	0.88 465	1.14 512	0.71 455	2.18 493	0.71 402	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 463	0.26 408

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 399	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 436	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 456	0.15 229

PWC_ROB	0.70 424	0.94 445	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 491	0.91 493	1.29 511	0.77 419	0.62 431	1.62 412	1.03 454	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 507	0.22 353

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 559	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 502	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 491	0.43 213	0.72 458	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 499

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 565	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 464	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 480	0.10 80

CFNet-ft	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 353	0.96 455	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 359	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

PS-NSSS	0.63 386	1.00 473	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

coex_refinement	0.58 353	0.94 445	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 434	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 408	1.89 285	0.59 498	0.56 496	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 519	0.29 461	0.48 500	0.30 438

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.11 105

SACVNet	0.60 367	0.74 375	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 421	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 463	0.24 389

ADLNet2	0.68 415	0.84 414	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 473	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

HHNet	0.60 367	0.65 342	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 480	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 501	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 507	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 489	0.53 130	0.53 208	0.67 427	0.99 484	0.38 176	1.00 501	1.44 376	2.10 521	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

ARAFT	0.60 367	1.23 511	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 456	0.21 338

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 488	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 406	0.72 458	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

psm_up	0.57 348	0.61 314	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

DeepPrunerF	0.86 481	0.86 421	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 351	0.48 442	1.14 519	2.64 560	0.63 404	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 481	0.23 470	0.19 429	0.30 497	0.28 457	0.36 448	0.25 398

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 408	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

HSM	0.62 380	0.76 378	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 526	0.64 437	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 378	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 495	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 467	0.69 436	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 466	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 427	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

AASNet	0.56 342	1.03 481	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 488	0.24 389

UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

RP	0.67 408	0.82 408	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 365	0.45 427	0.89 389	0.82 463	0.66 423	0.92 471	0.99 487	0.76 468	1.55 396	0.66 389	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

RASNet	0.61 375	0.68 352	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 473	0.61 426	2.21 495	0.73 409	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 449	0.69 407	0.83 441	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 314	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 453	0.52 260	0.99 487	0.65 439	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 512	0.29 387	0.20 326

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 519	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 487	0.45 233	1.26 517	1.54 395	2.26 527	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

HGLStereo	0.54 322	0.69 356	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

FADNet	0.64 390	1.22 510	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 515	0.24 389

TDLM	0.67 408	0.92 437	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 466	0.82 331	0.74 416	1.16 515	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 535	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 505	0.14 306	0.32 414	0.16 256

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 465	0.45 192	1.16 515	0.82 476	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 516	0.11 70	0.22 353

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 446	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 559	3.69 575	0.80 532	0.27 415

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

anonymity	0.80 466	0.66 349	1.29 99	0.59 498	0.75 522	0.67 378	0.52 450	0.95 445	0.71 387	0.94 497	0.70 417	0.67 364	0.87 485	0.71 288	1.35 484	0.64 530	0.62 536	0.58 525	1.44 563	0.60 518	0.65 525

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

ADLNet	0.60 367	0.71 361	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 434	0.62 348	0.80 431	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 508	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 450	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 473	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 488	0.29 428

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 530	0.69 368	0.72 449	0.70 417	0.78 423	0.42 314	3.77 558	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 390	0.65 342	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 419	0.38 264	2.78 539	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 489	0.26 449	0.27 376	0.39 488

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 365	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 438	0.89 389	0.71 387	0.78 467	0.70 417	0.81 434	0.53 386	1.70 421	0.76 413	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 527	0.14 345	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample9	0.94 492	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample8	1.12 507	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 522	0.56 304	2.53 546	1.31 521	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

AF-Net	0.69 420	0.92 437	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 473	0.69 436	1.03 491	1.04 497	0.84 480	1.19 351	0.78 417	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 427	0.68 398	0.73 400	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 203	0.68 352	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 502	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 477	0.08 18	0.09 56

TRStereo	0.53 317	0.76 378	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 549	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 512	0.13 111	0.32 451

hitnet-ft	0.67 408	0.80 399	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 494	0.95 499	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 515	0.13 278	0.24 333	0.17 274

S-Stereo	0.80 466	0.69 356	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 500	0.94 432	0.98 498	0.62 394	0.91 469	0.83 441	0.60 417	2.37 503	0.66 389	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 464

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

ETE_ROB	0.60 367	0.71 361	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 447	1.47 538	0.70 377	0.80 470	0.69 407	0.85 450	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

PA-Net	0.84 479	1.00 473	3.49 539	0.63 505	0.40 443	0.70 403	0.52 450	0.86 365	0.84 470	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 525	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 457	0.22 305	0.36 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 322	0.80 399	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 462

CBFPSM	0.56 342	0.91 436	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 494	0.83 477	0.62 253	1.35 484	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 523	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 476	0.98 463	0.87 476	0.67 427	0.83 451	0.96 480	0.60 417	1.67 417	0.97 438	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 448	0.24 389

FADNet_RVC	0.81 475	1.14 497	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 395	0.94 543	0.96 558	0.28 489	1.00 556	0.90 535	1.36 560

SHD	0.72 436	0.77 387	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 524	1.07 508	0.84 454	0.90 466	0.73 461	1.09 337	0.98 440	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 446

NCCL2	0.65 399	0.94 445	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 405	0.68 495	0.84 348	0.65 333	0.70 442	0.60 336	0.86 456	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 531	0.25 441	0.22 305	0.24 389

zh-mn7	0.80 466	1.54 534	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 515	1.00 502	1.28 509	0.75 412	0.57 404	1.87 455	1.18 469	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

TCMNet	0.66 403	0.85 418	2.55 453	0.50 460	0.52 488	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 463	0.27 415

ssnet_v2	0.55 334	0.60 310	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 404	0.54 283	0.81 434	0.47 358	0.77 302	0.70 399	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 438

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

EDNetEfficientorigin	8.18 575	0.98 467	145.96 598	0.51 465	0.89 531	0.72 411	0.48 442	0.85 355	1.56 541	2.12 548	1.49 521	1.29 520	1.31 521	1.83 447	2.13 522	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 472	0.45 502

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 477	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 461	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 412	0.47 358	2.00 477	0.82 424	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

pmcnn	1.32 523	1.05 483	2.77 484	0.74 516	1.43 553	0.72 411	0.56 466	0.96 450	0.91 487	0.99 501	2.92 557	6.01 570	0.70 453	2.38 506	3.32 548	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.13 111	0.15 229

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 513	0.21 205	0.73 418	1.79 558	0.57 157	0.53 208	1.07 508	1.63 526	1.29 520	2.13 548	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 492

RGC	0.71 433	0.97 463	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 446	1.04 494	1.01 490	0.71 455	1.74 428	0.70 399	0.23 470	0.18 417	0.28 489	0.26 449	0.29 387	0.27 415

StereoDRNet	0.64 390	0.88 428	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 438	0.94 432	0.74 416	0.75 458	0.54 283	0.74 406	0.47 358	1.70 421	0.72 406	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 361	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 430	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

DANet	0.80 466	0.65 342	2.21 377	1.19 545	0.48 478	0.74 422	1.25 544	0.89 389	1.53 539	0.89 489	0.71 421	0.96 480	0.56 398	1.83 447	0.96 437	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 428
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 451	0.84 414	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 489	0.87 374	0.73 412	0.71 446	1.07 496	0.84 446	0.59 413	2.71 537	1.15 466	0.17 410	0.16 388	0.44 519	0.16 351	0.31 406	0.20 326

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 438	0.96 450	0.76 438	1.04 507	0.96 479	0.88 462	0.93 493	2.06 482	1.19 471	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 441	0.25 346	0.28 422

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 463	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 406	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 342	3.45 538	0.50 460	0.60 508	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 461	1.30 512	0.81 434	0.60 417	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 515	0.31 406	0.22 353

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 414	0.93 475	0.53 281	0.72 458	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 513

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 492

tt1	0.44 203	0.64 335	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 480	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 472

SQANet	0.80 466	1.58 536	2.53 442	0.76 517	0.83 527	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 404	0.69 407	0.73 400	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 539	0.29 490	0.59 527	0.29 461	0.86 534	0.61 521

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 404	0.53 271	0.80 431	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

coex-ft	5.95 572	1.67 542	60.57 596	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 497	0.74 250	4.41 565	19.22 586	2.15 538	1.62 534	7.97 574	1.81 445	8.96 574	0.44 514	2.08 570	0.18 436	0.19 403	0.38 463	4.62 576

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

Consistency-Raft	0.88 484	0.93 443	3.23 531	0.99 536	0.64 513	0.77 440	0.55 461	0.98 463	0.97 495	0.61 383	1.03 491	0.65 348	1.05 506	0.79 307	1.38 486	0.44 514	0.46 522	0.51 523	0.58 535	0.65 520	0.47 505

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 478	0.24 265	0.77 440	0.46 430	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 501

Nwc_Net	0.68 415	0.83 412	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 484	0.98 484	0.68 449	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 441	0.23 318	0.18 294

UDG	0.77 458	1.23 511	2.15 366	0.67 511	0.59 503	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 490	0.67 446	1.02 330	0.73 409	0.45 516	0.34 503	0.87 537	0.51 524	0.67 522	0.46 504

NVStereoNet_ROB	1.16 513	0.95 452	2.54 448	0.58 493	0.55 494	0.78 445	0.63 486	1.00 483	1.08 510	1.03 505	4.07 566	1.48 529	1.22 516	2.88 543	1.27 479	0.50 520	0.46 522	0.54 524	0.62 538	0.50 505	0.63 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 485	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 530	0.61 383	2.07 534	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 402	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 518	0.21 338

CBMV	0.71 433	0.76 378	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 510	0.98 463	0.78 448	0.85 486	0.71 421	0.86 456	1.10 511	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.63 386	0.88 428	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 442	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 417	0.60 417	0.67 272	0.73 409	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 456	0.16 256

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 455	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 428	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 449	0.69 497	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 518	0.76 274	0.70 377	0.72 449	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 299	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 449	0.44 419	1.15 522	0.82 463	0.62 394	0.89 467	0.72 395	0.63 434	2.69 534	0.64 385	0.48 519	0.64 537	0.27 485	0.24 433	0.35 442	0.27 415

LALA_ROB	0.60 367	0.76 378	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 461	0.94 432	0.77 443	0.81 476	0.67 390	0.94 477	0.49 374	0.99 326	0.73 409	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 456	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 470	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 397	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

GwcNet	0.69 420	0.71 361	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 457	0.44 419	0.86 365	0.84 470	0.60 374	0.74 431	0.82 439	0.49 374	1.65 414	0.66 389	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

SuperB	1.15 511	1.14 497	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 457	0.89 519	0.88 383	1.17 519	0.67 427	0.68 398	0.63 334	1.39 529	1.74 428	3.37 549	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 569	0.25 398

XQC	0.73 445	0.98 467	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 457	0.46 430	1.00 483	1.00 499	0.80 470	0.69 407	0.88 462	0.74 466	1.32 363	1.20 472	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 480	0.33 458

zh-sn7	0.89 486	1.73 548	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 460	0.63 486	0.96 450	0.87 476	0.79 469	1.12 499	0.84 446	0.87 485	2.42 512	1.63 499	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 428

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 460	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 423	1.35 525	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

RTSC	0.72 436	1.00 473	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 460	0.31 318	0.96 450	1.10 513	0.92 494	0.81 445	0.78 423	0.58 410	1.23 356	1.55 496	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 488	0.30 438

iinet-f	0.57 348	0.93 443	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 463	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 400	0.67 446	0.73 291	0.67 392	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 488	0.16 256

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 501	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 463	0.61 480	0.97 459	0.89 484	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 507	0.24 433	0.39 472	0.31 446
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 424	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 465	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 421	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 402	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

DDUNet	0.77 458	1.12 492	1.88 278	0.76 517	0.69 518	0.84 465	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 427	0.75 434	0.91 468	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 523	0.37 508	0.95 543	0.52 526	0.71 525	0.57 517

LSM	3.31 564	1.11 491	5.29 561	9.40 579	30.65 592	0.84 465	1.12 538	0.91 406	1.22 522	1.36 532	2.19 539	0.93 473	0.83 477	1.66 415	0.90 430	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 457	0.39 472	6.33 578

DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 465	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 501	0.53 386	1.10 338	0.82 424	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

HBP-ISP	0.76 454	1.30 519	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 469	0.54 458	1.03 502	0.72 397	0.80 470	0.69 407	0.68 371	0.83 477	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 496	0.25 441	0.28 382	0.24 389

APVNet	0.70 424	0.67 350	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 469	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 412	0.55 394	2.31 500	0.78 417	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

WZ-Net	0.92 490	1.31 520	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 471	0.71 501	1.00 483	1.06 508	0.82 480	0.92 471	1.06 501	1.05 506	2.16 492	1.61 498	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 422

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 471	1.17 541	0.59 171	0.60 265	0.64 414	0.71 421	0.68 371	2.93 556	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 458

RYNet	0.70 424	0.56 302	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 471	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 468	0.60 417	2.70 535	1.00 446	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

DispFullNet	1.67 541	2.10 564	5.22 559	1.53 553	8.90 572	0.86 471	0.31 318	0.96 450	0.96 494	1.37 535	1.01 487	1.13 510	1.98 547	1.51 391	0.91 431	0.54 523	0.31 496	1.18 549	0.63 540	1.13 542	0.80 534

YMNet	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 565	0.35 406	0.87 475	1.00 529	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 466	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

FBW_ROB	0.83 477	0.77 387	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 475	0.46 430	1.10 514	0.91 487	0.81 476	0.75 434	1.01 490	0.61 426	3.66 557	1.23 476	0.26 487	0.23 463	0.36 507	0.25 441	0.27 376	0.62 522

CC-Net-ROB	0.85 480	1.15 501	2.13 360	0.88 527	0.38 431	0.88 479	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 538	0.51 338	0.93 542	0.39 516	0.87 537	0.29 461	0.54 512	0.54 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 482	2.06 342	0.94 532	0.35 406	0.89 480	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 412	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 550	0.31 496	0.36 507	0.21 419	0.53 511	0.55 516

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 463	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 481	0.60 476	0.92 415	0.81 462	0.75 458	0.72 426	0.73 400	0.65 439	1.39 370	0.71 402	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

MFMNet_re	0.92 490	1.28 517	2.53 442	0.82 525	0.76 525	0.90 481	0.75 506	0.98 463	1.04 504	1.03 505	1.05 495	0.84 446	0.94 496	0.83 310	0.72 406	0.68 532	0.60 534	0.63 529	0.60 537	0.77 530	0.74 528

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 483	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 485	0.25 283	0.91 483	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 485	0.57 470	1.14 519	0.56 238	0.81 476	0.40 167	0.55 291	0.69 451	0.65 268	1.04 455	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 501	0.17 211	0.25 398

EDNetEfficient	1.27 521	0.70 359	4.05 551	0.64 506	0.98 536	0.94 486	1.40 552	0.85 355	1.75 546	2.34 557	1.33 515	1.05 499	2.21 550	1.58 405	4.15 557	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 454	0.38 463	0.32 451

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 487	0.74 505	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 530	0.22 232	0.96 488	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 468	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 538	0.39 488

ADCS	1.05 505	1.36 528	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 488	0.81 514	1.06 508	1.12 516	1.25 525	0.97 481	1.08 503	0.90 491	1.25 360	4.86 563	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 448	0.38 482

ADCRef	0.80 466	0.96 455	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 488	0.51 447	0.87 374	0.75 429	0.88 487	0.83 451	0.61 327	1.36 526	1.02 330	3.27 546	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

PVD	0.90 487	0.85 418	2.15 366	0.53 475	0.50 481	0.99 491	0.56 466	1.15 522	1.64 542	1.41 537	1.41 520	1.11 509	1.13 514	1.35 366	1.31 481	0.26 487	0.28 489	0.28 489	0.26 449	0.37 456	0.49 509

ADCMid	0.96 496	1.32 523	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 491	0.58 472	0.94 432	0.86 473	1.23 524	1.01 487	1.01 490	1.00 501	1.05 334	3.97 554	0.21 454	0.19 429	0.42 516	0.32 483	0.40 477	0.29 428

SPS-STEREO	1.07 506	1.13 495	2.88 493	0.65 509	0.69 518	0.99 491	0.68 495	1.05 507	0.87 476	1.36 532	1.23 506	1.46 528	0.94 496	1.87 455	1.72 504	0.66 531	0.61 535	0.58 525	0.57 533	0.65 520	0.77 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 488	1.73 548	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 494	0.71 501	1.06 508	0.97 495	0.71 446	0.72 426	1.09 505	0.87 485	2.42 512	1.59 497	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 496	0.35 464

z-mn7	0.80 466	1.52 533	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 495	0.48 442	0.90 395	1.29 528	0.69 436	1.35 517	0.85 450	0.59 413	2.03 478	1.09 458	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

ACV-stereo	0.66 403	0.76 378	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 495	0.60 476	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 532	0.94 496	1.40 373	0.69 397	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 495	0.41 397	0.94 432	0.92 490	0.73 453	0.85 458	1.15 513	0.69 451	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 448	0.24 389

w-ln-seven	0.74 448	1.05 483	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 498	0.47 438	1.00 483	1.08 510	0.90 491	0.85 458	0.85 450	0.57 404	1.37 368	1.26 478	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

otaku	1.03 503	1.68 544	2.72 474	0.95 533	0.73 521	1.03 498	0.59 474	0.99 475	0.86 473	0.69 436	1.61 524	0.98 484	0.64 437	1.46 381	1.14 464	0.95 544	0.46 522	0.72 534	0.40 509	1.24 548	0.78 533

SGM-Forest	1.04 504	0.42 228	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 500	1.32 547	0.94 432	0.83 467	1.16 515	2.23 542	1.03 494	1.39 529	2.49 520	2.35 529	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 451
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 500	1.68 544	2.80 488	0.95 533	0.85 528	1.06 501	0.53 454	0.98 463	0.90 486	0.62 394	0.76 437	0.93 473	0.66 444	1.66 415	0.98 440	0.99 547	0.45 520	0.75 535	0.40 509	1.19 544	0.75 530

RainbowNet	1.15 511	1.78 550	2.72 474	1.12 543	0.91 533	1.06 501	0.76 508	1.16 524	1.13 518	0.75 458	0.97 481	1.09 505	0.80 473	1.60 408	1.21 474	1.17 552	1.26 562	1.01 546	0.57 533	1.13 542	0.88 541

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 501	0.55 461	0.98 463	0.71 387	0.88 487	0.97 481	0.82 439	0.88 489	1.68 418	0.94 434	0.32 503	0.26 481	0.32 501	0.27 454	0.34 431	0.30 438

ADCP+	0.94 492	1.12 492	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 501	0.79 510	0.89 389	0.80 456	0.66 423	0.67 390	0.85 450	1.55 536	0.93 320	4.55 561	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

CSAN	1.25 520	1.12 492	3.04 511	0.51 465	0.37 425	1.06 501	1.15 540	1.22 525	1.08 510	1.17 520	1.91 532	1.04 497	1.31 521	5.96 568	2.43 531	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 438

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 478	0.61 510	1.07 506	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 491	0.91 469	1.23 517	0.77 471	0.65 268	1.10 459	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 521	0.15 152	0.38 482

DPSNet	0.86 481	0.60 310	2.34 403	0.58 493	0.36 414	1.07 506	0.75 506	1.30 531	1.05 505	0.70 442	0.68 398	0.94 477	1.29 518	2.08 485	1.82 508	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 500	0.40 492

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 487	0.62 512	1.08 508	0.53 454	0.85 355	0.44 114	0.93 496	0.92 471	1.24 518	0.68 449	0.64 258	1.01 450	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 519	0.14 134	0.38 482

MeshStereo	1.21 516	1.15 501	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 509	0.69 497	1.35 533	1.01 501	2.71 562	2.41 545	2.96 549	1.45 532	2.80 541	1.40 489	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 505	0.26 408
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	1.29 522	0.54 290	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 510	0.60 476	1.10 514	1.27 526	2.23 554	2.87 554	3.67 556	3.12 561	2.39 509	1.69 502	0.30 500	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.35 442	0.38 482
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	1.55 539	2.39 571	3.16 523	0.65 509	0.41 450	1.12 510	0.46 430	1.23 527	1.33 529	1.61 542	1.20 504	1.43 527	0.98 500	1.76 431	1.97 512	1.90 565	1.80 564	1.98 568	2.15 569	1.63 556	1.77 568

NaN_ROB	1.14 509	0.94 445	2.96 503	0.53 475	0.56 496	1.13 512	0.99 526	0.98 463	1.00 499	1.09 510	0.87 462	0.77 419	1.06 508	5.90 567	2.72 535	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 472

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 485	2.11 355	0.64 506	0.59 503	1.13 512	0.43 408	1.14 519	1.05 505	0.64 414	0.71 421	0.96 480	0.61 426	1.21 352	0.76 413	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 514	0.32 451

ACVNet-4b	1.93 546	1.85 554	4.10 552	1.07 538	0.86 529	1.15 514	0.53 454	1.06 508	1.12 516	0.64 414	1.09 497	1.99 539	0.70 453	2.20 494	9.86 577	5.62 575	0.41 519	1.03 547	0.55 527	1.86 562	0.85 536

AnyNet_C32	1.00 500	1.33 525	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 514	1.14 539	0.91 406	0.89 484	1.11 511	0.95 478	0.87 458	0.93 493	1.50 390	4.07 556	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 463	0.33 458

WCMA_ROB	1.12 507	0.83 412	2.66 466	0.58 493	0.34 393	1.17 516	0.71 501	0.93 423	0.94 491	1.74 544	2.63 551	3.09 552	1.71 542	1.70 421	1.84 509	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 499

ACVNet_1	1.33 524	1.91 559	4.03 550	1.09 540	0.88 530	1.19 517	0.66 489	1.24 528	1.17 519	0.94 497	0.96 479	3.09 552	1.04 505	2.37 503	1.11 462	1.04 548	0.48 528	1.03 547	0.48 519	1.12 541	0.83 535

FADE	15.89 583	3.00 573	8.70 569	2.11 564	2.94 567	1.19 517	0.91 521	5.00 572	2.49 558	1.25 525	1.19 503	3.05 551	7.02 572	8.02 572	5.31 566	94.83 597	35.90 597	65.83 594	66.18 594	1.66 557	1.30 558

ACVNet_2	1.42 533	1.81 551	3.23 531	1.08 539	0.92 534	1.32 519	0.85 516	1.49 540	1.69 543	1.19 523	1.73 528	2.13 541	1.03 504	2.50 521	1.40 489	0.91 541	0.53 530	1.00 545	0.55 527	2.11 564	0.85 536

SAMSARA	0.91 488	0.97 463	2.22 381	0.80 521	0.58 501	1.32 519	1.31 546	1.01 492	0.94 491	1.36 532	0.87 462	1.38 525	0.90 491	1.72 425	1.02 452	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 441	0.36 448	0.35 464

ADCPNet	0.99 497	0.99 471	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 521	0.62 484	0.87 374	0.76 438	0.78 467	0.81 445	1.08 503	1.18 515	1.14 347	2.49 532	0.21 454	0.69 546	0.21 459	0.95 554	0.29 387	0.37 479

IMH-64-1	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

IMH-64	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 502	1.67 542	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 524	0.95 523	0.95 445	0.91 487	0.84 483	0.94 476	1.05 499	0.60 417	2.95 544	0.72 406	0.41 512	0.72 550	0.32 501	0.55 527	0.74 526	1.22 556

MIPNet	0.83 477	0.81 404	2.40 415	0.61 503	0.18 145	1.48 525	1.39 551	1.60 544	0.74 416	1.94 546	0.85 458	0.73 400	1.68 540	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 483	0.25 346	0.12 142

ELAS_RVC	1.37 529	0.78 395	3.21 529	0.55 485	0.50 481	1.49 526	2.48 566	1.48 539	1.71 545	2.13 551	2.09 535	2.07 540	2.56 554	1.90 465	2.02 515	0.35 508	0.36 506	0.37 511	0.34 490	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 497	0.79 397	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 527	1.90 559	0.92 415	0.97 495	1.26 529	1.27 508	1.00 489	1.42 531	1.14 347	3.31 547	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

AnyNet_C01	1.14 509	1.49 532	4.23 554	0.54 478	0.53 489	1.51 528	1.37 549	1.04 506	1.07 509	1.17 520	1.33 515	1.15 513	1.08 509	1.61 411	2.74 536	0.25 483	0.22 455	0.28 489	0.24 433	0.48 500	0.40 492

Dean	1.79 543	1.83 552	3.92 547	1.29 547	1.07 545	1.55 529	1.00 529	1.95 554	2.33 555	1.47 540	4.19 567	4.26 562	1.33 524	2.21 495	1.48 493	1.14 551	0.68 544	1.18 549	0.74 545	1.24 548	0.98 544

MADNet+	1.36 527	1.93 561	5.95 563	0.81 524	0.59 503	1.57 530	1.09 535	1.39 537	1.22 522	0.84 483	1.01 487	1.25 519	1.12 513	3.19 549	2.36 530	0.45 516	0.47 525	0.38 513	0.34 490	0.59 515	0.57 517

RTS	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

RTSA	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

LVE	1.96 547	2.17 570	3.14 521	1.68 554	1.80 563	1.63 533	1.03 532	2.34 557	2.81 561	1.25 525	2.89 555	4.24 561	1.29 518	2.79 540	1.44 491	2.85 570	0.91 557	1.18 549	1.46 564	1.23 547	1.10 553

SGM_RVC	1.89 545	0.92 437	2.50 439	0.96 535	0.93 535	1.63 533	1.37 549	1.52 542	12.43 575	1.85 545	1.69 527	2.40 545	1.74 543	2.81 542	1.71 503	0.53 521	0.47 525	0.42 516	0.47 518	0.74 526	0.74 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 420	0.84 414	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 535	0.61 480	1.36 534	0.58 253	1.39 536	0.51 247	0.37 169	0.87 485	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

IMH	2.02 548	2.15 569	2.69 471	1.68 554	1.12 548	1.66 536	0.92 522	2.10 555	1.92 552	1.32 531	2.66 552	2.21 543	1.69 541	5.78 566	1.68 501	5.54 574	0.96 558	1.31 555	0.71 544	1.32 553	0.99 549

PWCK	1.49 536	1.90 558	3.22 530	1.09 540	0.54 491	1.71 537	1.73 557	1.49 540	1.53 539	1.44 539	1.80 529	1.82 536	1.30 520	3.34 552	1.76 506	1.07 549	0.56 532	0.97 544	0.58 535	1.38 554	0.65 525

WAO-7	1.48 535	1.63 538	2.49 435	0.93 531	0.75 522	1.72 538	1.10 536	1.84 551	1.96 553	1.43 538	2.54 547	1.97 538	1.61 539	3.06 546	2.08 518	0.69 533	0.66 539	0.94 542	0.74 545	0.80 532	0.69 527

SANet	1.20 515	1.21 509	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 539	0.85 516	1.10 514	2.49 558	1.16 515	1.83 530	1.72 535	1.50 535	2.37 503	2.84 538	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 451

notaker	2.66 553	2.07 563	3.31 535	2.61 569	1.43 553	1.76 540	1.11 537	2.76 561	1.79 548	2.26 555	11.53 579	3.96 557	4.29 565	3.09 547	2.76 537	1.55 561	0.88 556	1.70 566	1.07 558	2.00 563	1.35 559

LRCNet_RVC	13.74 582	19.30 584	12.75 578	19.46 586	12.69 578	1.86 541	0.41 397	12.33 581	1.05 505	15.77 582	18.83 588	12.62 583	8.70 576	12.21 579	9.62 576	22.22 589	8.37 582	25.85 589	24.01 590	19.32 588	17.44 589

NCC-stereo	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 478	0.59 503	1.95 544	2.05 561	1.11 518	0.64 320	0.95 499	1.49 521	0.50 270	0.67 446	0.59 243	1.44 491	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 521	0.13 111	0.22 353

KSHMR	4.10 566	1.97 562	5.27 560	1.71 556	1.47 557	1.96 545	1.28 545	3.19 564	17.33 586	2.12 548	15.91 582	9.18 575	1.57 538	8.42 573	1.98 513	1.52 560	1.26 562	1.67 565	1.19 560	1.67 558	1.40 561

MSMD_ROB	1.34 525	0.96 455	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 545	0.62 484	0.91 406	1.43 534	2.94 566	2.60 549	4.77 565	1.95 546	2.43 515	1.33 483	0.29 497	0.26 481	0.32 501	0.32 483	0.30 398	0.30 438

FC-DCNN	1.49 536	0.59 308	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 547	0.66 489	1.67 546	1.70 544	2.72 563	2.89 555	4.22 559	2.97 558	2.55 525	2.19 523	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.39 488

SDNR	1.22 519	0.80 399	2.71 472	0.33 268	1.48 558	1.98 548	0.23 156	1.93 553	2.44 556	0.89 489	2.52 546	1.36 524	0.51 379	3.65 556	1.93 510	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 472

G-Net	0.99 497	0.64 335	2.76 482	0.57 491	0.67 515	2.03 549	0.72 504	0.76 274	0.67 357	1.14 514	2.56 548	1.30 523	1.02 503	1.48 389	1.74 505	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 449	0.37 456	0.31 446

FC-DCNN v2	1.54 538	0.58 306	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 550	0.66 489	1.90 552	1.84 551	2.79 564	2.97 558	4.41 563	3.07 559	2.65 530	2.30 528	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.38 482

IGEV-RUCA	2.28 549	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 564	2.06 551	1.90 559	1.36 534	1.80 550	3.70 570	3.76 564	5.02 566	8.19 575	2.12 489	1.63 499	0.25 483	0.76 551	2.72 571	1.91 567	2.39 567	2.36 571

ktn	4.35 567	2.10 564	2.89 496	1.80 558	1.49 559	2.13 552	1.41 554	2.26 556	12.72 576	11.41 578	16.43 583	11.15 578	3.75 562	4.36 563	3.18 545	1.82 564	0.98 560	1.73 567	1.21 561	2.97 570	1.27 557

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 525	1.70 546	2.50 439	0.56 487	0.40 443	2.15 553	0.99 526	1.24 528	1.26 525	1.02 504	1.10 498	1.29 520	0.88 489	3.10 548	1.08 457	1.66 562	0.83 554	0.68 532	0.88 551	1.57 555	1.80 569

HanzoNet	7.64 573	2.86 572	5.05 558	7.01 576	3.97 570	2.18 554	1.34 548	3.37 569	4.05 564	13.17 580	10.58 573	10.73 577	16.52 584	8.45 574	10.51 578	10.48 582	9.72 584	5.59 578	13.46 583	6.84 579	6.83 579

WAO-6	1.58 540	1.54 534	2.32 398	1.14 544	1.00 539	2.30 555	1.03 532	1.82 550	2.85 562	1.25 525	2.61 550	2.20 542	1.56 537	2.47 519	1.99 514	0.95 544	0.67 540	1.19 552	0.83 549	1.08 540	0.88 541

UNDER WATER	2.74 554	1.85 554	4.54 556	1.81 560	1.44 555	2.34 556	1.40 552	3.24 565	6.60 570	2.60 560	2.76 553	5.75 568	5.24 568	3.02 545	4.01 555	1.45 558	0.81 553	1.59 564	1.06 557	1.80 560	1.51 563

SGM+DAISY	1.83 544	1.43 529	3.81 544	0.87 526	1.01 540	2.38 557	2.53 567	1.36 534	1.75 546	2.92 565	3.22 561	2.65 547	2.93 556	2.22 498	3.10 543	0.72 534	0.69 546	0.63 529	0.62 538	0.77 530	0.98 544

LE_ROB	4.43 568	1.35 527	9.38 571	2.79 570	3.93 569	2.43 558	3.46 571	2.68 560	11.19 574	11.66 579	4.73 569	5.26 567	10.46 577	4.50 564	9.49 575	0.82 540	0.69 546	1.34 556	0.98 555	0.75 528	0.76 531

DGSMNet	2.89 558	0.63 331	3.18 526	3.43 572	4.17 571	2.57 559	6.98 576	0.97 459	0.83 467	0.56 322	1.86 531	0.79 428	0.62 431	1.64 413	1.39 487	4.61 573	5.01 576	5.17 577	4.71 576	4.44 575	4.19 575

ELAS	1.39 530	0.79 397	2.86 491	0.53 475	0.50 481	2.81 560	2.20 562	1.61 545	1.50 538	2.28 556	2.35 543	1.82 536	2.13 548	1.73 426	2.22 524	0.35 508	0.37 508	0.35 505	0.35 493	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 555	2.11 566	2.97 506	2.49 567	2.28 565	2.95 561	2.31 564	2.67 559	2.47 557	3.03 567	3.13 560	2.70 548	2.92 555	4.10 560	4.48 560	2.68 569	2.24 572	3.04 574	2.44 571	2.37 566	2.34 570

UNDER WATER-64	2.47 551	1.89 557	4.86 557	1.82 561	1.44 555	3.18 562	1.57 556	2.62 558	5.64 567	2.05 547	2.13 537	4.13 558	3.76 563	2.62 528	3.42 550	1.47 559	0.85 555	1.57 563	1.07 558	1.82 561	1.49 562

MSAF-DinoV2	3.10 562	1.86 556	10.68 573	3.61 573	0.30 345	3.34 563	0.82 515	2.81 562	1.79 548	0.80 470	0.87 462	1.56 533	1.10 511	26.49 595	1.96 511	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 566	0.92 536	0.99 549

TorneroNet-64	2.65 552	1.83 552	3.30 533	1.46 551	1.20 549	3.89 564	0.99 526	3.51 570	6.71 571	2.56 559	4.60 568	4.22 559	3.85 564	3.33 551	3.14 544	1.19 553	0.65 538	1.39 558	0.79 548	3.31 571	1.15 554

WAO-8	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

Venus	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

MDST_ROB	1.17 514	0.42 228	3.87 545	0.54 478	0.44 460	4.11 567	0.58 472	1.31 532	0.84 470	2.12 548	1.12 499	0.98 484	0.71 455	4.24 562	0.99 445	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 464

JetBlue	1.78 542	1.63 538	3.92 547	0.73 514	1.21 550	4.38 568	3.35 569	1.59 543	1.20 521	1.26 529	1.52 523	2.37 544	1.88 545	3.23 550	3.00 539	0.53 521	0.47 525	0.48 522	0.49 521	1.29 550	0.97 543

MANE	2.90 559	1.14 497	2.96 503	1.03 537	1.01 540	5.01 569	2.45 565	5.36 573	6.88 572	3.58 569	4.76 570	5.99 569	4.99 566	4.23 561	4.61 562	0.56 526	0.67 540	0.44 519	0.78 547	0.51 507	1.03 551

SGM-ForestM	2.98 560	1.70 546	3.52 541	0.67 511	0.47 476	5.18 570	3.36 570	3.30 568	2.86 563	4.44 571	3.79 565	9.80 576	5.50 569	6.29 569	6.52 570	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 454	0.38 463	0.58 519

TCMNet-wrong-test	5.51 571	6.62 577	6.20 564	13.02 583	11.90 577	7.14 571	5.53 575	6.99 577	1.44 535	2.65 561	3.10 559	8.37 574	5.95 570	4.75 565	6.05 568	3.07 571	0.98 560	2.38 570	1.99 568	6.62 578	5.43 577

JetRed	3.29 563	4.93 574	10.17 572	1.45 550	1.72 562	7.44 572	5.05 574	3.06 563	2.12 554	2.41 558	2.39 544	2.99 550	2.37 551	3.51 555	6.44 569	1.32 557	1.90 568	1.37 557	1.23 562	2.21 565	1.76 567

DPSMNet_ROB	9.48 577	5.64 576	13.01 579	8.82 577	11.82 576	8.54 573	24.20 585	6.41 576	13.65 580	5.32 573	11.47 578	6.33 572	10.92 578	7.69 571	13.89 581	7.25 581	8.19 579	5.06 576	7.78 580	5.31 577	8.26 581

DGTPSM_ROB	8.89 576	5.62 575	12.25 575	5.92 575	11.32 575	8.54 573	24.18 584	6.40 575	13.49 577	5.15 572	11.46 577	6.19 571	10.92 578	7.00 570	13.72 580	4.47 572	7.65 577	3.92 575	7.45 579	4.38 574	7.87 580

tt	4.93 569	0.27 91	4.20 553	2.29 566	1.58 560	10.20 575	16.97 581	9.42 579	5.02 566	1.67 543	1.28 509	4.68 564	5.03 567	3.37 554	5.92 567	6.16 576	9.47 583	2.82 572	3.18 573	3.60 572	1.53 564

MultiAttention	2.38 550	0.50 276	1.93 302	1.80 558	2.56 566	10.86 576	2.30 563	1.22 525	0.80 456	0.62 394	1.16 502	1.13 510	0.56 398	16.09 584	1.18 469	0.20 447	0.09 186	0.43 518	1.62 565	0.94 537	1.58 565

HaxPig	19.86 585	22.40 591	22.34 585	17.95 585	17.95 584	11.77 577	11.89 578	16.02 587	15.89 585	21.10 588	21.41 590	18.74 587	18.39 585	20.08 589	19.69 588	23.63 593	23.22 591	24.06 588	23.69 589	23.00 589	23.95 592

TorneroNet	5.50 570	1.92 560	3.16 523	1.47 552	1.25 552	14.07 578	1.06 534	4.90 571	20.99 592	10.17 575	16.48 584	11.88 580	6.93 571	3.34 552	4.20 558	1.30 556	0.69 546	1.45 560	0.86 550	2.61 568	1.20 555

USTest	8.10 574	7.17 578	8.96 570	9.25 578	9.05 573	15.27 579	23.78 583	9.96 580	9.47 573	5.94 574	6.75 571	7.80 573	7.48 573	8.83 575	11.21 579	2.21 568	3.56 573	2.86 573	3.20 574	5.02 576	4.16 574

xyz-stereo	3.02 561	0.29 123	30.64 595	0.23 36	0.12 6	15.52 580	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 572	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 504	0.07 51	0.13 111	0.08 34

MEDIAN_ROB	23.96 589	27.05 596	26.39 592	22.16 587	22.13 586	16.12 581	13.97 579	20.24 588	20.05 588	25.50 595	25.31 595	22.96 590	22.63 590	24.39 591	23.24 592	28.20 594	27.23 595	28.62 591	27.75 591	27.50 591	27.76 593

xxxxx1	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

U	3.37 565	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 581	19.19 585	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 586	12.81 582	0.10 50	0.08 34

Anonymous_1	22.91 587	11.20 580	12.13 574	12.75 580	26.28 591	19.43 586	27.92 589	14.08 583	13.61 578	14.96 581	10.58 573	11.26 579	11.19 580	12.55 580	14.57 583	38.28 596	7.88 578	34.96 593	63.99 593	89.57 597	10.94 584

AVERAGE_ROB	26.93 594	30.34 597	29.27 594	25.82 589	25.34 587	19.48 587	15.17 580	23.55 592	23.00 593	28.45 596	27.87 596	26.25 595	25.86 597	26.96 597	25.55 593	31.30 595	30.07 596	31.76 592	30.81 592	30.79 595	30.93 594

DPSM_ROB	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

DPSM	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

DPSimNet_ROB	17.97 584	20.20 590	24.98 588	17.62 584	15.92 582	21.53 590	21.00 582	13.70 582	15.61 584	23.89 593	14.69 581	22.87 589	24.58 596	12.70 581	14.56 582	18.48 587	12.91 585	20.21 587	12.05 581	17.76 583	14.17 585

BEATNet-Init1	12.10 578	11.19 579	27.29 593	2.99 571	3.51 568	21.84 591	11.10 577	14.34 584	13.83 581	20.34 587	20.33 589	26.35 596	20.03 586	19.06 588	14.80 584	1.74 563	1.81 565	2.05 569	2.49 572	3.69 573	3.12 573

ASD4	21.52 586	19.65 585	22.13 584	22.45 588	16.42 583	23.29 592	30.71 592	33.06 597	17.47 587	24.18 594	14.11 580	21.71 588	15.88 583	21.06 590	18.11 587	19.78 588	17.78 590	26.52 590	20.33 588	27.03 590	18.73 590

FlowAnything	24.85 591	22.54 593	25.10 589	26.11 591	25.76 589	39.86 593	57.00 594	28.89 594	28.87 596	21.31 592	22.68 594	24.22 591	23.87 592	26.39 593	30.89 597	14.26 584	16.78 589	13.10 583	14.90 587	17.78 584	16.69 586

CasAABBNet	24.81 590	22.53 592	24.83 587	26.08 590	25.74 588	39.86 593	57.06 596	28.87 593	28.83 595	21.16 590	22.54 592	24.22 591	23.89 594	26.38 592	30.87 595	14.25 583	16.71 587	13.09 582	14.81 585	17.78 584	16.71 587

Selective-RAFT-Error	24.87 592	22.59 594	25.14 590	26.13 592	25.82 590	39.93 595	57.03 595	28.97 595	28.95 597	21.21 591	22.65 593	24.25 593	23.98 595	26.43 594	30.83 594	14.27 585	16.71 587	13.10 583	14.82 586	17.82 586	16.76 588

LSM0	26.58 593	22.63 595	25.88 591	30.13 593	52.21 597	39.94 596	56.74 593	28.97 595	28.72 594	21.14 589	22.26 591	24.43 594	23.88 593	26.54 596	30.87 595	14.32 586	16.55 586	13.12 585	14.71 584	17.92 587	20.60 591

PML	23.15 588	16.83 583	7.78 567	5.49 574	9.93 574	51.13 597	104.50 597	5.76 574	13.62 579	37.30 597	105.93 597	30.86 597	23.50 591	12.07 578	7.87 573	6.30 577	2.12 571	6.32 579	2.43 570	10.44 582	2.90 572

test_example2	115.39 598	123.23 598	94.57 597	115.52 597	123.55 598	101.63 598	114.33 598	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 598	85.83 598	85.11 598	111.32 598	106.15 598	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc	291.34 599	297.21 599	347.09 599	374.70 599	380.44 599	203.92 599	213.88 599	216.32 599	172.72 599	203.37 599	218.57 599	215.01 599	258.31 599	312.78 599	341.56 599	412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599	389.64 599

Low-res two-view benchmark