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	0.10 1	0.10 37	0.24 22	0.14 1	0.10 41	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 10	0.12 23	0.09 15	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 16	0.19 4	0.18 27	0.09 10	0.13 12	0.09 2	0.17 6	0.13 7	0.10 7	0.08 6	0.09 15	0.09 17	0.16 11	0.12 10	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.08 62

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 16	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.14 10	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 23	0.11 1	0.06 23	0.08 183	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 16	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 32	0.11 1	0.06 23	0.10 255	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 3	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.16 42	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.11 10	0.07 3	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.12 10	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.08 62

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 16	0.26 37	0.18 27	0.11 68	0.15 23	0.11 15	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 23	0.15 376	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 3	0.26 37	0.19 56	0.09 10	0.15 23	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.08 6	0.18 32	0.12 10	0.06 23	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 37	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.21 157	0.14 57	0.14 3	0.17 21	0.11 10	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 75	0.12 10	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

asd	0.12 9	0.10 37	0.23 19	0.18 27	0.10 41	0.15 23	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 30	0.12 23	0.09 15	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

3.75w	0.12 9	0.10 37	0.21 10	0.17 9	0.11 68	0.18 83	0.12 23	0.24 56	0.15 13	0.13 30	0.12 23	0.08 1	0.10 39	0.18 32	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 69	0.21 10	0.17 9	0.09 10	0.17 59	0.09 2	0.23 39	0.17 21	0.14 50	0.13 33	0.10 27	0.11 61	0.22 95	0.13 37	0.05 1	0.11 287	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 68	0.16 42	0.13 37	0.22 32	0.17 21	0.12 21	0.15 67	0.09 15	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 23	0.10 255	0.06 22	0.07 118	0.05 3	0.08 62

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 16	0.29 55	0.21 129	0.12 105	0.16 42	0.11 15	0.17 6	0.12 3	0.11 10	0.08 6	0.11 42	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 173	0.13 327	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.09 104

LG-G_1	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 157	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

LG-G	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 157	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 3	0.18 2	0.17 9	0.07 1	0.17 59	0.13 37	0.19 16	0.17 21	0.12 21	0.13 33	0.11 42	0.12 87	0.19 46	0.12 10	0.08 173	0.04 1	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.05 1

AdaDepth	0.13 17	0.10 37	0.32 79	0.20 96	0.11 68	0.19 100	0.13 37	0.16 4	0.16 18	0.10 7	0.10 11	0.10 27	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.11 287	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.11 201

asda	0.13 17	0.11 69	0.24 22	0.18 27	0.10 41	0.14 14	0.12 23	0.25 71	0.17 21	0.12 21	0.11 15	0.08 1	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 201

qwe	0.13 17	0.10 37	0.24 22	0.17 9	0.11 68	0.15 23	0.12 23	0.26 77	0.18 33	0.14 50	0.13 33	0.09 15	0.10 39	0.23 118	0.13 37	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

2.25w	0.13 17	0.10 37	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.15 23	0.10 7	0.20 18	0.19 44	0.14 50	0.18 95	0.09 15	0.10 39	0.23 118	0.15 108	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.12 251

4.25_new	0.13 17	0.12 115	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 59	0.12 23	0.22 32	0.15 13	0.13 30	0.13 33	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.5w_new	0.13 17	0.12 115	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 59	0.12 23	0.22 32	0.15 13	0.13 30	0.13 33	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.5_new	0.13 17	0.12 115	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 14	0.12 23	0.22 32	0.17 21	0.13 30	0.13 33	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 115	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 14	0.12 23	0.22 32	0.17 21	0.13 30	0.13 33	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 115	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 59	0.12 23	0.22 32	0.15 13	0.13 30	0.13 33	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4w-stereo	0.13 17	0.11 69	0.31 70	0.17 9	0.10 41	0.15 23	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 30	0.12 23	0.08 1	0.12 87	0.23 118	0.13 37	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.15 320

2.5w	0.13 17	0.10 37	0.23 19	0.18 27	0.09 10	0.15 23	0.15 80	0.21 25	0.16 18	0.12 21	0.13 33	0.10 27	0.09 17	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.12 251

2.75w_new	0.13 17	0.10 37	0.25 31	0.16 5	0.09 10	0.15 23	0.12 23	0.26 77	0.18 33	0.14 50	0.13 33	0.08 1	0.11 61	0.22 95	0.15 108	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.10 163

3.25w_new	0.13 17	0.09 16	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 83	0.10 7	0.23 39	0.18 33	0.15 68	0.13 33	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

3.25w	0.13 17	0.09 16	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 83	0.10 7	0.23 39	0.18 33	0.15 68	0.13 33	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

2w_stereo	0.13 17	0.11 69	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.17 59	0.14 57	0.29 109	0.20 54	0.15 68	0.14 62	0.08 1	0.11 61	0.15 6	0.13 37	0.05 1	0.12 307	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

1w_stereo	0.13 17	0.09 16	0.17 1	0.19 56	0.10 41	0.16 42	0.15 80	0.27 84	0.22 79	0.14 50	0.16 72	0.08 1	0.12 87	0.19 46	0.14 73	0.05 1	0.10 255	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsterstereo	0.13 17	0.10 37	0.20 6	0.19 56	0.12 105	0.14 14	0.12 23	0.26 77	0.18 33	0.14 50	0.16 72	0.08 1	0.09 17	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.16 389	0.06 22	0.09 275	0.06 34	0.07 19

monsters	0.13 17	0.10 37	0.20 6	0.18 27	0.13 154	0.15 23	0.11 15	0.24 56	0.16 18	0.15 68	0.13 33	0.08 1	0.09 17	0.23 118	0.12 10	0.06 23	0.15 376	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.09 104

111111	0.13 17	0.08 3	0.20 6	0.20 96	0.13 154	0.13 12	0.10 7	0.23 39	0.17 21	0.11 10	0.13 33	0.12 52	0.08 6	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.16 336

S2M2	0.13 17	0.12 115	0.26 37	0.17 9	0.12 105	0.12 7	0.07 1	0.18 9	0.21 71	0.12 21	0.15 67	0.14 86	0.12 87	0.16 11	0.15 108	0.13 412	0.09 223	0.09 229	0.10 329	0.11 336	0.09 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 225	0.21 10	0.27 390	0.09 10	0.15 23	0.13 37	0.23 39	0.21 71	0.12 21	0.11 15	0.10 27	0.13 116	0.22 95	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

FoundationStereo	0.13 17	0.08 3	0.18 2	0.29 434	0.30 497	0.12 7	0.13 37	0.12 1	0.18 33	0.09 1	0.08 6	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.11 1	0.07 62	0.31 526	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

MonSter	0.13 17	0.09 16	0.20 6	0.17 9	0.09 10	0.15 23	0.12 23	0.25 71	0.20 54	0.09 1	0.11 15	0.08 1	0.07 2	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.24 491	0.05 1	0.09 275	0.05 3	0.13 278

3w_stereo	0.14 40	0.11 69	0.31 70	0.19 56	0.09 10	0.16 42	0.16 111	0.28 90	0.20 54	0.13 30	0.12 23	0.08 1	0.12 87	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 163

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 40	0.10 37	0.27 49	0.21 129	0.11 68	0.16 42	0.14 57	0.24 56	0.17 21	0.17 92	0.20 113	0.18 134	0.11 61	0.16 11	0.17 153	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.09 104

LG-Stereo	0.14 40	0.13 148	0.30 63	0.21 129	0.11 68	0.16 42	0.18 193	0.23 39	0.19 44	0.12 21	0.18 95	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.14 73	0.06 23	0.07 121	0.08 147	0.08 192	0.07 93	0.07 19

castereo++	0.14 40	0.13 148	0.25 31	0.19 56	0.10 41	0.27 267	0.13 37	0.24 56	0.26 138	0.11 10	0.13 33	0.16 109	0.10 39	0.18 32	0.11 1	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 40	0.11 69	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.20 131	0.19 236	0.32 148	0.28 165	0.13 30	0.18 95	0.16 109	0.16 165	0.16 11	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19

fffft	0.14 40	0.12 115	0.30 63	0.19 56	0.10 41	0.17 59	0.18 193	0.23 39	0.17 21	0.14 50	0.11 15	0.13 63	0.10 39	0.24 129	0.18 180	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 40	0.15 225	0.29 55	0.19 56	0.10 41	0.19 100	0.17 141	0.21 25	0.21 71	0.15 68	0.13 33	0.12 52	0.11 61	0.25 145	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 147	0.06 56	0.06 34	0.08 62

RAStereo	0.14 40	0.15 225	0.40 121	0.22 179	0.11 68	0.15 23	0.18 193	0.25 71	0.24 103	0.13 30	0.17 84	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 40	0.08 3	0.26 37	0.18 27	0.14 193	0.09 1	0.10 7	0.16 4	0.17 21	0.14 50	0.08 6	0.10 27	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.15 376	0.06 22	0.06 56	0.16 434	0.29 477

RSM++	0.14 40	0.11 69	0.25 31	0.32 468	0.17 322	0.17 59	0.15 80	0.23 39	0.21 71	0.12 21	0.12 23	0.14 86	0.09 17	0.21 75	0.13 37	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

RSM	0.14 40	0.11 69	0.25 31	0.29 434	0.16 292	0.16 42	0.15 80	0.24 56	0.20 54	0.13 30	0.13 33	0.15 100	0.09 17	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

trnet	0.14 40	0.09 16	0.26 37	0.15 3	0.07 1	0.21 157	0.12 23	0.25 71	0.26 138	0.16 80	0.21 131	0.15 100	0.13 116	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6

LoS_RVC	0.14 40	0.11 69	0.32 79	0.18 27	0.16 292	0.20 131	0.18 193	0.21 25	0.18 33	0.14 50	0.20 113	0.12 52	0.17 182	0.17 23	0.14 73	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.14 304

CES	0.14 40	0.08 3	0.24 22	0.17 9	0.23 444	0.18 83	0.15 80	0.24 56	0.20 54	0.14 50	0.18 95	0.14 86	0.10 39	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.20 393

CREStereo	0.14 40	0.09 16	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 186	0.15 80	0.26 77	0.26 138	0.16 80	0.21 131	0.14 86	0.13 116	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FlowAnything_test	0.15 55	0.12 115	0.23 19	0.21 129	0.12 105	0.18 83	0.16 111	0.25 71	0.17 21	0.15 68	0.13 33	0.15 100	0.14 133	0.19 46	0.17 153	0.10 311	0.07 121	0.11 359	0.12 406	0.08 150	0.10 163

water-stereo	0.15 55	0.11 69	0.32 79	0.19 56	0.10 41	0.17 59	0.14 57	0.26 77	0.20 54	0.18 110	0.23 149	0.16 109	0.16 165	0.14 3	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

depthmonostereo	0.15 55	0.12 115	0.34 87	0.19 56	0.09 10	0.20 131	0.15 80	0.28 90	0.24 103	0.16 80	0.18 95	0.16 109	0.18 210	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.08 62

DilatedVolume-Stereo	0.15 55	0.09 16	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.21 157	0.14 57	0.24 56	0.22 79	0.22 150	0.21 131	0.16 109	0.15 148	0.24 129	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 62

tt45	0.15 55	0.14 192	0.29 55	0.19 56	0.11 68	0.23 205	0.18 193	0.23 39	0.18 33	0.16 80	0.13 33	0.14 86	0.10 39	0.31 246	0.15 108	0.07 62	0.05 4	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.08 62

999	0.15 55	0.13 148	0.30 63	0.19 56	0.12 105	0.20 131	0.17 141	0.25 71	0.20 54	0.14 50	0.16 72	0.14 86	0.11 61	0.36 292	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

mms	0.15 55	0.14 192	0.25 31	0.20 96	0.15 254	0.17 59	0.17 141	0.21 25	0.19 44	0.14 50	0.18 95	0.14 86	0.09 17	0.26 165	0.15 108	0.06 23	0.07 121	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.19 376

ours_stereo	0.15 55	0.14 192	0.29 55	0.21 129	0.14 193	0.17 59	0.18 193	0.21 25	0.20 54	0.13 30	0.18 95	0.14 86	0.10 39	0.24 129	0.15 108	0.06 23	0.06 48	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.13 278

fffy	0.15 55	0.14 192	0.31 70	0.21 129	0.14 193	0.19 100	0.18 193	0.24 56	0.19 44	0.13 30	0.17 84	0.15 100	0.13 116	0.25 145	0.15 108	0.06 23	0.08 183	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.15 320

WCG-NET	0.15 55	0.12 115	0.31 70	0.18 27	0.09 10	0.18 83	0.17 141	0.23 39	0.29 183	0.18 110	0.22 141	0.15 100	0.12 87	0.19 46	0.13 37	0.06 23	0.12 307	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 55	0.09 16	0.27 49	0.21 129	0.13 154	0.14 14	0.11 15	0.23 39	0.19 44	0.15 68	0.14 62	0.11 42	0.11 61	0.19 46	0.12 10	0.06 23	0.21 456	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.28 472

Pointernet	0.15 55	0.08 3	0.35 93	0.19 56	0.12 105	0.20 131	0.12 23	0.34 173	0.25 127	0.15 68	0.16 72	0.13 63	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.08 62

MGS-Stereo	0.15 55	0.12 115	0.38 106	0.19 56	0.11 68	0.18 83	0.17 141	0.21 25	0.23 92	0.14 50	0.24 157	0.16 109	0.10 39	0.19 46	0.13 37	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.07 19

MaDis-Stereo	0.15 55	0.17 288	0.39 112	0.19 56	0.15 254	0.16 42	0.13 37	0.26 77	0.22 79	0.13 30	0.15 67	0.14 86	0.11 61	0.17 23	0.17 153	0.08 173	0.07 121	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 55	0.12 115	0.45 154	0.21 129	0.14 193	0.17 59	0.13 37	0.20 18	0.19 44	0.16 80	0.20 113	0.10 27	0.11 61	0.18 32	0.17 153	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.07 19

CASnet	0.15 55	0.13 148	0.30 63	0.22 179	0.08 4	0.15 23	0.14 57	0.28 90	0.26 138	0.23 158	0.20 113	0.15 100	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.11 359	0.09 275	0.08 150	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 55	0.09 16	0.34 87	0.17 9	0.09 10	0.22 186	0.14 57	0.27 84	0.27 155	0.15 68	0.18 95	0.19 144	0.14 133	0.23 118	0.14 73	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 55	0.10 37	0.34 87	0.32 468	0.19 377	0.16 42	0.14 57	0.29 109	0.20 54	0.13 30	0.14 62	0.13 63	0.08 6	0.23 118	0.14 73	0.06 23	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

GLC_STEREO	0.15 55	0.11 69	0.31 70	0.22 179	0.09 10	0.17 59	0.15 80	0.24 56	0.28 165	0.17 92	0.20 113	0.17 123	0.11 61	0.24 129	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.09 229	0.08 192	0.07 93	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 55	0.16 257	0.34 87	0.25 313	0.12 105	0.11 3	0.18 193	0.35 182	0.24 103	0.13 30	0.13 33	0.18 134	0.12 87	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 75	0.12 115	0.25 31	0.24 276	0.22 432	0.15 23	0.14 57	0.32 148	0.21 71	0.11 10	0.16 72	0.13 63	0.09 17	0.20 65	0.13 37	0.07 62	0.13 327	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.32 489

rvit_stereo_0081	0.16 75	0.13 148	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 59	0.17 141	0.24 56	0.34 245	0.17 92	0.19 105	0.18 134	0.15 148	0.20 65	0.17 153	0.11 350	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.09 223	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 75	0.13 148	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 59	0.17 141	0.24 56	0.34 245	0.17 92	0.19 105	0.18 134	0.15 148	0.20 65	0.17 153	0.11 350	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.09 223	0.07 19

rvit_stereo_0080	0.16 75	0.17 288	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 14	0.20 271	0.29 109	0.26 138	0.16 80	0.17 84	0.19 144	0.14 133	0.19 46	0.16 130	0.11 350	0.08 183	0.08 147	0.08 192	0.10 284	0.08 62

AIO-Stereo	0.16 75	0.12 115	0.29 55	0.30 446	0.20 401	0.16 42	0.14 57	0.28 90	0.22 79	0.14 50	0.15 67	0.13 63	0.08 6	0.20 65	0.15 108	0.06 23	0.16 389	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.24 437

WCG-NET（raft）	0.16 75	0.14 192	0.32 79	0.18 27	0.09 10	0.19 100	0.16 111	0.24 56	0.27 155	0.19 115	0.19 105	0.20 156	0.12 87	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.17 413	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

whm_eth	0.16 75	0.17 288	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 14	0.20 271	0.29 109	0.26 138	0.16 80	0.17 84	0.19 144	0.14 133	0.19 46	0.16 130	0.11 350	0.08 183	0.08 147	0.08 192	0.10 284	0.08 62

CAS	0.16 75	0.07 1	0.29 55	0.42 521	0.17 322	0.20 131	0.18 193	0.23 39	0.20 54	0.15 68	0.19 105	0.11 42	0.10 39	0.15 6	0.14 73	0.31 527	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.16 336

ProNet	0.16 75	0.13 148	0.36 99	0.21 129	0.15 254	0.20 131	0.19 236	0.29 109	0.23 92	0.14 50	0.13 33	0.13 63	0.12 87	0.25 145	0.13 37	0.06 23	0.09 223	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.22 416

CroCo-Stereo Lap2	0.16 75	0.18 310	0.39 112	0.26 353	0.18 350	0.11 3	0.19 236	0.30 125	0.22 79	0.13 30	0.16 72	0.15 100	0.11 61	0.17 23	0.15 108	0.07 62	0.07 121	0.08 147	0.06 56	0.08 150	0.07 19

CREStereo++_RVC	0.16 75	0.09 16	0.42 137	0.17 9	0.11 68	0.18 83	0.13 37	0.23 39	0.31 208	0.21 132	0.31 224	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.16 130	0.07 62	0.04 1	0.06 22	0.15 466	0.06 34	0.05 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	0.16 75	0.11 69	0.43 143	0.16 5	0.08 4	0.25 243	0.14 57	0.23 39	0.29 183	0.25 178	0.30 213	0.16 109	0.12 87	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.08 62

XX-TBD	0.16 75	0.21 343	0.43 143	0.22 179	0.10 41	0.23 205	0.15 80	0.23 39	0.28 165	0.22 150	0.26 172	0.14 86	0.12 87	0.16 11	0.14 73	0.08 173	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6

PMTNet	0.16 75	0.09 16	0.31 70	0.15 3	0.09 10	0.23 205	0.15 80	0.26 77	0.24 103	0.17 92	0.21 131	0.16 109	0.14 133	0.23 118	0.14 73	0.29 523	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 89	0.17 288	0.29 55	0.17 9	0.08 4	0.24 227	0.21 297	0.30 125	0.32 218	0.19 115	0.22 141	0.19 144	0.15 148	0.30 234	0.22 265	0.06 23	0.06 48	0.08 147	0.06 56	0.06 34	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 89	0.13 148	0.29 55	0.21 129	0.13 154	0.17 59	0.17 141	0.23 39	0.36 272	0.16 80	0.22 141	0.19 144	0.17 182	0.21 75	0.17 153	0.11 350	0.10 255	0.10 302	0.08 192	0.09 223	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 89	0.17 288	0.40 121	0.21 129	0.14 193	0.20 131	0.17 141	0.24 56	0.26 138	0.18 110	0.21 131	0.20 156	0.14 133	0.20 65	0.15 108	0.12 390	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.10 284	0.08 62

RAFT-Stereo-weight	0.17 89	0.10 37	0.31 70	0.20 96	0.12 105	0.20 131	0.16 111	0.38 219	0.33 234	0.25 178	0.20 113	0.19 144	0.10 39	0.19 46	0.16 130	0.07 62	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.09 104

CAS++	0.17 89	0.13 148	0.35 93	0.18 27	0.13 154	0.17 59	0.16 111	0.42 269	0.25 127	0.19 115	0.18 95	0.13 63	0.10 39	0.22 95	0.12 10	0.12 390	0.10 255	0.11 359	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 89	0.11 69	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.23 205	0.15 80	0.33 166	0.22 79	0.25 178	0.20 113	0.14 86	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.07 62	0.23 478	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 89	0.10 37	0.33 85	0.20 96	0.11 68	0.19 100	0.17 141	0.39 237	0.36 272	0.21 132	0.25 164	0.17 123	0.17 182	0.18 32	0.15 108	0.07 62	0.14 345	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

iRaftStereo_RVC	0.17 89	0.16 257	0.35 93	0.21 129	0.11 68	0.20 131	0.17 141	0.34 173	0.25 127	0.20 125	0.25 164	0.19 144	0.12 87	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.12 307	0.10 302	0.09 275	0.09 223	0.14 304

Gwc-CoAtRS	0.17 89	0.10 37	0.41 128	0.20 96	0.12 105	0.20 131	0.15 80	0.34 173	0.29 183	0.23 158	0.23 149	0.27 244	0.15 148	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 98	0.16 257	0.32 79	0.16 5	0.09 10	0.27 267	0.19 236	0.29 109	0.21 71	0.23 158	0.29 199	0.21 170	0.23 266	0.37 302	0.23 284	0.06 23	0.05 4	0.08 147	0.06 56	0.06 34	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 98	0.08 3	0.39 112	0.19 56	0.19 377	0.24 227	0.18 193	0.29 109	0.29 183	0.24 166	0.21 131	0.24 208	0.18 210	0.22 95	0.21 248	0.07 62	0.11 287	0.06 22	0.07 118	0.06 34	0.11 201

SCV	0.18 98	0.15 225	0.37 104	0.26 353	0.20 401	0.16 42	0.16 111	0.35 182	0.23 92	0.14 50	0.16 72	0.13 63	0.09 17	0.31 246	0.12 10	0.08 173	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.26 460

tg	0.18 98	0.15 225	0.34 87	0.22 179	0.11 68	0.23 205	0.15 80	0.35 182	0.27 155	0.20 125	0.25 164	0.20 156	0.12 87	0.25 145	0.16 130	0.07 62	0.07 121	0.09 229	0.09 275	0.08 150	0.13 278

dual_stereo	0.18 98	0.08 3	0.26 37	0.21 129	0.32 507	0.11 3	0.13 37	0.27 84	0.20 54	0.11 10	0.09 10	0.10 27	0.08 6	0.20 65	0.14 73	0.07 62	0.45 544	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 552

Occ-G	0.18 98	0.10 37	0.38 106	0.23 230	0.15 254	0.16 42	0.18 193	0.23 39	0.26 138	0.15 68	0.20 113	0.21 170	0.11 61	0.22 95	0.19 206	0.07 62	0.17 413	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.30 480

rvit_stereo_ft	0.18 98	0.19 322	0.43 143	0.25 313	0.14 193	0.17 59	0.21 297	0.30 125	0.28 165	0.17 92	0.19 105	0.20 156	0.17 182	0.22 95	0.18 180	0.11 350	0.07 121	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.08 62

MoCha-V2	0.18 98	0.12 115	0.40 121	0.30 446	0.24 458	0.16 42	0.15 80	0.28 90	0.19 44	0.16 80	0.16 72	0.13 63	0.13 116	0.30 234	0.13 37	0.06 23	0.28 510	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.25 448

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 98	0.15 225	0.27 49	0.20 96	0.13 154	0.24 227	0.17 141	0.31 141	0.37 287	0.43 442	0.17 84	0.13 63	0.12 87	0.20 65	0.16 130	0.08 173	0.07 121	0.09 229	0.07 118	0.09 223	0.08 62

MyStereo07	0.18 98	0.15 225	0.44 151	0.22 179	0.16 292	0.25 243	0.22 331	0.31 141	0.26 138	0.22 150	0.13 33	0.12 52	0.13 116	0.33 265	0.14 73	0.07 62	0.13 327	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.11 201

ff7	0.18 98	0.13 148	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 157	0.17 141	0.28 90	0.23 92	0.21 132	0.13 33	0.12 52	0.12 87	0.27 177	0.13 37	0.07 62	0.25 494	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.36 502

ffff	0.18 98	0.13 148	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 157	0.17 141	0.28 90	0.23 92	0.21 132	0.13 33	0.12 52	0.12 87	0.27 177	0.13 37	0.07 62	0.25 494	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.36 502

11t	0.18 98	0.13 148	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 157	0.17 141	0.28 90	0.23 92	0.21 132	0.13 33	0.12 52	0.12 87	0.27 177	0.13 37	0.07 62	0.25 494	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.36 502

plain	0.18 98	0.16 257	0.59 344	0.21 129	0.13 154	0.16 42	0.17 141	0.29 109	0.23 92	0.16 80	0.26 172	0.13 63	0.17 182	0.27 177	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.07 118	0.10 284	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 98	0.13 148	0.50 231	0.22 179	0.15 254	0.16 42	0.13 37	0.29 109	0.26 138	0.17 92	0.26 172	0.16 109	0.17 182	0.25 145	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.09 223	0.08 62

GCAP-Stereo	0.18 98	0.21 343	0.47 174	0.23 230	0.18 350	0.21 157	0.10 7	0.28 90	0.24 103	0.20 125	0.22 141	0.15 100	0.13 116	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.19 437	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

Any-RAFT	0.18 98	0.09 16	0.33 85	0.19 56	0.10 41	0.29 308	0.16 111	0.44 299	0.32 218	0.25 178	0.27 185	0.29 270	0.16 165	0.23 118	0.13 37	0.08 173	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

knoymous	0.18 98	0.10 37	0.35 93	0.17 9	0.11 68	0.21 157	0.17 141	0.33 166	0.24 103	0.24 166	0.28 191	0.27 244	0.16 165	0.24 129	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.06 56	0.09 223	0.10 163

MC-Stereo	0.18 98	0.10 37	0.36 99	0.28 418	0.14 193	0.18 83	0.15 80	0.24 56	0.20 54	0.21 132	0.24 157	0.16 109	0.13 116	0.25 145	0.14 73	0.07 62	0.17 413	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.30 480

ccc-4	0.18 98	0.13 148	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 157	0.17 141	0.28 90	0.23 92	0.21 132	0.13 33	0.12 52	0.12 87	0.27 177	0.13 37	0.07 62	0.25 494	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.36 502

test-3	0.18 98	0.10 37	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 83	0.16 111	0.32 148	0.29 183	0.26 188	0.17 84	0.22 177	0.13 116	0.26 165	0.19 206	0.06 23	0.14 345	0.08 147	0.08 192	0.06 34	0.10 163

test_1	0.18 98	0.10 37	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 83	0.16 111	0.32 148	0.29 183	0.26 188	0.17 84	0.22 177	0.13 116	0.26 165	0.19 206	0.06 23	0.14 345	0.08 147	0.08 192	0.06 34	0.10 163

cross-raft	0.18 98	0.12 115	0.40 121	0.27 390	0.16 292	0.20 131	0.24 383	0.34 173	0.24 103	0.23 158	0.28 191	0.29 270	0.15 148	0.19 46	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 147	0.07 118	0.07 93	0.07 19

s12784h	0.18 98	0.09 16	0.38 106	0.18 27	0.07 1	0.33 366	0.19 236	0.39 237	0.34 245	0.24 166	0.25 164	0.18 134	0.18 210	0.25 145	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 98	0.10 37	0.45 154	0.20 96	0.12 105	0.20 131	0.16 111	0.40 246	0.31 208	0.23 158	0.21 131	0.26 239	0.15 148	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 123	0.15 225	0.39 112	0.25 313	0.15 254	0.19 100	0.22 331	0.42 269	0.40 323	0.17 92	0.24 157	0.17 123	0.12 87	0.22 95	0.16 130	0.08 173	0.21 456	0.08 147	0.06 56	0.09 223	0.11 201

MM-Stereo_test2	0.19 123	0.11 69	0.47 174	0.25 313	0.11 68	0.21 157	0.20 271	0.28 90	0.24 103	0.16 80	0.17 84	0.13 63	0.11 61	0.21 75	0.14 73	0.06 23	0.26 501	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.41 518

GREAT-IGEV	0.19 123	0.11 69	0.39 112	0.22 179	0.33 508	0.14 14	0.15 80	0.18 9	0.22 79	0.14 50	0.16 72	0.09 15	0.09 17	0.23 118	0.14 73	0.06 23	0.50 546	0.06 22	0.06 56	0.07 93	0.53 540

SCV_C0	0.19 123	0.14 192	0.40 121	0.30 446	0.20 401	0.15 23	0.16 111	0.35 182	0.26 138	0.17 92	0.16 72	0.13 63	0.09 17	0.31 246	0.14 73	0.07 62	0.22 468	0.06 22	0.06 56	0.09 223	0.25 448

gcap-zeroshot	0.19 123	0.14 192	0.51 249	0.21 129	0.15 254	0.27 267	0.15 80	0.32 148	0.24 103	0.26 188	0.20 113	0.34 324	0.15 148	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

testlalala2	0.19 123	0.11 69	0.49 209	0.37 496	0.26 475	0.24 227	0.14 57	0.37 208	0.26 138	0.25 178	0.27 185	0.21 170	0.12 87	0.17 23	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.08 62

H2IRNET	0.19 123	0.18 310	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.20 131	0.16 111	0.28 90	0.31 208	0.17 92	0.32 234	0.25 220	0.20 237	0.24 129	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.10 329	0.10 284	0.08 62

IGEV++	0.19 123	0.13 148	0.38 106	0.30 446	0.19 377	0.15 23	0.15 80	0.32 148	0.18 33	0.13 30	0.16 72	0.12 52	0.11 61	0.24 129	0.15 108	0.07 62	0.32 528	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.42 521

MSKI-zero shot	0.19 123	0.10 37	0.47 174	0.30 446	0.14 193	0.21 157	0.14 57	0.33 166	0.22 79	0.24 166	0.25 164	0.22 177	0.10 39	0.32 255	0.14 73	0.07 62	0.30 522	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

RAFT-Test	0.19 123	0.11 69	0.41 128	0.26 353	0.21 417	0.26 260	0.17 141	0.37 208	0.26 138	0.24 166	0.29 199	0.32 309	0.14 133	0.22 95	0.15 108	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

EGLCR-Stereo	0.19 123	0.09 16	0.34 87	0.29 434	0.17 322	0.28 285	0.16 111	0.30 125	0.23 92	0.22 150	0.11 15	0.16 109	0.09 17	0.28 198	0.15 108	0.07 62	0.25 494	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.37 510

Selective-RAFT	0.19 123	0.14 192	0.37 104	0.24 276	0.11 68	0.30 321	0.15 80	0.35 182	0.34 245	0.17 92	0.17 84	0.22 177	0.18 210	0.29 219	0.18 180	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.08 62

test_4	0.19 123	0.16 257	0.39 112	0.24 276	0.13 154	0.19 100	0.21 297	0.27 84	0.24 103	0.24 166	0.47 410	0.22 177	0.13 116	0.27 177	0.18 180	0.06 23	0.06 48	0.09 229	0.09 275	0.07 93	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.14 57	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.27 177	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.15 80	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.25 145	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.15 80	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.25 145	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.13 37	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.25 145	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 123	0.13 148	0.52 270	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.14 57	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.23 118	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

DeepStereo_RVC	0.19 123	0.12 115	0.47 174	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.16 111	0.29 109	0.24 103	0.28 209	0.27 185	0.23 191	0.28 349	0.24 129	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.07 118	0.09 223	0.10 163

iGMRVC	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.15 80	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.27 177	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

iRAFT	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 100	0.14 57	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.27 177	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

AnonymousM	0.19 123	0.20 335	0.30 63	0.18 27	0.10 41	0.19 100	0.17 141	0.32 148	0.27 155	0.27 199	0.21 131	0.18 134	0.14 133	0.21 75	0.16 130	0.09 245	0.08 183	0.38 532	0.15 466	0.06 34	0.08 62

CRE-IMP	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.23 230	0.11 68	0.24 227	0.17 141	0.31 141	0.24 103	0.27 199	0.26 172	0.24 208	0.17 182	0.24 129	0.19 206	0.09 245	0.05 4	0.10 302	0.07 118	0.10 284	0.10 163

RAFT-IKP	0.19 123	0.13 148	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.18 83	0.15 80	0.30 125	0.24 103	0.28 209	0.29 199	0.25 220	0.18 210	0.26 165	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.10 284	0.09 104

raftrobust	0.19 123	0.19 322	0.42 137	0.23 230	0.24 458	0.19 100	0.13 37	0.33 166	0.28 165	0.26 188	0.20 113	0.19 144	0.17 182	0.23 118	0.17 153	0.08 173	0.10 255	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104

sCroCo_RVC	0.19 123	0.15 225	0.60 351	0.27 390	0.18 350	0.23 205	0.16 111	0.28 90	0.24 103	0.14 50	0.22 141	0.17 123	0.14 133	0.22 95	0.16 130	0.11 350	0.11 287	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.10 163

R-Stereo Train	0.19 123	0.10 37	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 205	0.18 193	0.43 278	0.20 54	0.31 272	0.45 390	0.20 156	0.14 133	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 123	0.10 37	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 205	0.18 193	0.43 278	0.20 54	0.31 272	0.45 390	0.20 156	0.14 133	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GASTEREO	0.20 151	0.15 225	0.31 70	0.40 512	0.29 492	0.18 83	0.15 80	0.29 109	0.22 79	0.18 110	0.17 84	0.11 42	0.13 116	0.25 145	0.15 108	0.07 62	0.23 478	0.06 22	0.08 192	0.06 34	0.57 542

MSCF	0.20 151	0.14 192	0.31 70	0.40 512	0.29 492	0.17 59	0.15 80	0.29 109	0.22 79	0.17 92	0.16 72	0.11 42	0.13 116	0.24 129	0.15 108	0.07 62	0.23 478	0.06 22	0.08 192	0.07 93	0.57 542

MM-Stereo_test1	0.20 151	0.13 148	0.45 154	0.24 276	0.12 105	0.20 131	0.21 297	0.36 194	0.32 218	0.23 158	0.22 141	0.15 100	0.14 133	0.28 198	0.16 130	0.07 62	0.24 491	0.08 147	0.07 118	0.09 223	0.21 403

HART	0.20 151	0.14 192	0.42 137	0.26 353	0.24 458	0.17 59	0.16 111	0.32 148	0.25 127	0.15 68	0.26 172	0.17 123	0.09 17	0.24 129	0.14 73	0.06 23	0.36 534	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.27 464

AIO_rvc	0.20 151	0.16 257	0.49 209	0.41 518	0.29 492	0.15 23	0.17 141	0.21 25	0.19 44	0.17 92	0.14 62	0.13 63	0.08 6	0.35 287	0.13 37	0.07 62	0.19 437	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.41 518

AIO_test	0.20 151	0.12 115	0.46 168	0.45 525	0.38 522	0.15 23	0.17 141	0.28 90	0.20 54	0.19 115	0.13 33	0.14 86	0.09 17	0.39 308	0.13 37	0.07 62	0.21 456	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.34 497

rvit_0105_6	0.20 151	0.16 257	0.41 128	0.23 230	0.14 193	0.18 83	0.20 271	0.31 141	0.39 313	0.18 110	0.22 141	0.23 191	0.18 210	0.26 165	0.18 180	0.16 461	0.13 327	0.13 420	0.11 363	0.11 336	0.09 104

GCAP-BAT	0.20 151	0.12 115	0.48 189	0.25 313	0.17 322	0.24 227	0.16 111	0.32 148	0.21 71	0.28 209	0.30 213	0.26 239	0.12 87	0.28 198	0.19 206	0.07 62	0.25 494	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.19 376

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 151	0.74 541	0.71 404	0.17 9	0.08 4	0.15 23	0.15 80	0.19 16	0.18 33	0.13 30	0.12 23	0.10 27	0.08 6	0.16 11	0.14 73	0.34 530	0.12 307	0.08 147	0.07 118	0.11 336	0.24 437

IGEVStereo-DCA	0.20 151	0.17 288	0.41 128	0.22 179	0.15 254	0.20 131	0.17 141	0.28 90	0.23 92	0.19 115	0.12 23	0.14 86	0.12 87	0.38 305	0.31 363	0.07 62	0.16 389	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.36 502

MIM_Stereo	0.20 151	0.17 288	0.55 302	0.20 96	0.21 417	0.17 59	0.14 57	0.37 208	0.27 155	0.28 209	0.35 272	0.23 191	0.13 116	0.28 198	0.16 130	0.06 23	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.15 320

AEACV	0.20 151	0.09 16	0.32 79	0.39 507	0.34 510	0.21 157	0.16 111	0.30 125	0.18 33	0.17 92	0.17 84	0.13 63	0.16 165	0.27 177	0.13 37	0.07 62	0.29 521	0.07 70	0.09 275	0.07 93	0.37 510

4D-IteraStereo	0.20 151	0.21 343	0.62 361	0.21 129	0.14 193	0.19 100	0.17 141	0.29 109	0.28 165	0.24 166	0.20 113	0.20 156	0.10 39	0.22 95	0.18 180	0.07 62	0.07 121	0.10 302	0.08 192	0.08 150	0.33 494

anonymousdsp	0.20 151	0.13 148	0.49 209	0.28 418	0.20 401	0.21 157	0.17 141	0.29 109	0.24 103	0.22 150	0.13 33	0.12 52	0.12 87	0.32 255	0.13 37	0.07 62	0.26 501	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.48 533

DCANet-4	0.20 151	0.11 69	0.58 337	0.19 56	0.09 10	0.19 100	0.18 193	0.39 237	0.42 345	0.29 233	0.31 224	0.17 123	0.22 254	0.21 75	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

fff	0.20 151	0.15 225	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 100	0.18 193	0.38 219	0.46 390	0.29 233	0.31 224	0.18 134	0.28 349	0.21 75	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

DisPM	0.20 151	0.11 69	0.52 270	0.24 276	0.13 154	0.18 83	0.19 236	0.30 125	0.31 208	0.33 310	0.34 264	0.23 191	0.16 165	0.34 280	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.12 251

IGEV-Stereo	0.20 151	0.13 148	0.49 209	0.28 418	0.20 401	0.21 157	0.17 141	0.29 109	0.24 103	0.22 150	0.13 33	0.12 52	0.12 87	0.32 255	0.13 37	0.07 62	0.26 501	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.48 533
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 151	0.17 288	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 157	0.27 417	0.28 90	0.28 165	0.31 272	0.32 234	0.28 257	0.17 182	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 478	0.10 302	0.08 192	0.08 150	0.07 19

error version	0.20 151	0.17 288	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 157	0.27 417	0.28 90	0.28 165	0.31 272	0.32 234	0.28 257	0.17 182	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 478	0.10 302	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-v	0.20 151	0.17 288	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 157	0.27 417	0.28 90	0.28 165	0.31 272	0.32 234	0.28 257	0.17 182	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 478	0.10 302	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test_3	0.20 151	0.12 115	0.49 209	0.26 353	0.14 193	0.22 186	0.25 397	0.34 173	0.33 234	0.25 178	0.18 95	0.23 191	0.13 116	0.25 145	0.20 226	0.06 23	0.14 345	0.09 229	0.10 329	0.07 93	0.10 163

NRIStereo	0.20 151	0.12 115	0.50 231	0.23 230	0.11 68	0.24 227	0.19 236	0.30 125	0.28 165	0.26 188	0.26 172	0.25 220	0.18 210	0.34 280	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.07 118	0.09 223	0.09 104

Pruner-Stereo	0.20 151	0.12 115	0.49 209	0.29 434	0.12 105	0.19 100	0.17 141	0.32 148	0.31 208	0.33 310	0.32 234	0.25 220	0.15 148	0.25 145	0.22 265	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.10 163

test-2	0.20 151	0.17 288	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 157	0.27 417	0.28 90	0.28 165	0.31 272	0.32 234	0.28 257	0.17 182	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 478	0.10 302	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-1	0.20 151	0.12 115	0.49 209	0.23 230	0.23 444	0.22 186	0.23 359	0.36 194	0.29 183	0.21 132	0.25 164	0.24 208	0.14 133	0.18 32	0.22 265	0.07 62	0.14 345	0.08 147	0.07 118	0.06 34	0.14 304

DCANet	0.20 151	0.15 225	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 100	0.18 193	0.37 208	0.41 333	0.30 256	0.31 224	0.19 144	0.23 266	0.21 75	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

csc	0.20 151	0.15 225	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 100	0.18 193	0.38 219	0.46 390	0.29 233	0.31 224	0.18 134	0.28 349	0.21 75	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

cscssc	0.20 151	0.15 225	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 100	0.18 193	0.38 219	0.46 390	0.29 233	0.31 224	0.18 134	0.28 349	0.21 75	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 151	0.23 378	0.49 209	0.21 129	0.16 292	0.19 100	0.17 141	0.35 182	0.32 218	0.26 188	0.33 254	0.20 156	0.17 182	0.21 75	0.17 153	0.06 23	0.10 255	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

AFF-stereo	0.20 151	0.24 389	0.49 209	0.22 179	0.11 68	0.18 83	0.18 193	0.35 182	0.29 183	0.25 178	0.36 287	0.25 220	0.17 182	0.25 145	0.17 153	0.06 23	0.09 223	0.08 147	0.08 192	0.08 150	0.11 201

DIP-Stereo	0.20 151	0.13 148	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.28 285	0.12 23	0.43 278	0.26 138	0.27 199	0.32 234	0.21 170	0.17 182	0.26 165	0.20 226	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.06 56	0.07 93	0.10 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
zero-FE	0.21 183	0.08 3	1.10 497	0.24 276	0.27 480	0.12 7	0.14 57	0.20 18	0.20 54	0.12 21	0.11 15	0.13 63	0.11 61	0.22 95	0.19 206	0.09 245	0.23 478	0.07 70	0.08 192	0.19 474	0.27 464

HI	0.21 183	0.16 257	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 59	0.16 111	0.35 182	0.22 79	0.38 387	0.38 306	0.36 343	0.24 288	0.29 219	0.22 265	0.06 23	0.05 4	0.08 147	0.09 275	0.09 223	0.08 62

CoSv	0.21 183	0.16 257	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 59	0.16 111	0.35 182	0.22 79	0.38 387	0.38 306	0.36 343	0.24 288	0.29 219	0.22 265	0.06 23	0.05 4	0.08 147	0.09 275	0.09 223	0.08 62

AIO-test1	0.21 183	0.22 362	0.56 312	0.31 462	0.24 458	0.21 157	0.16 111	0.42 269	0.37 287	0.17 92	0.26 172	0.18 134	0.12 87	0.29 219	0.15 108	0.08 173	0.07 121	0.10 302	0.11 363	0.07 93	0.10 163

IGEV-RUCA	0.21 183	0.09 16	0.26 37	0.20 96	0.19 377	0.28 285	0.23 359	0.24 56	0.22 79	0.21 132	0.23 149	0.29 270	0.48 482	0.26 165	0.19 206	0.09 245	0.08 183	0.18 486	0.14 455	0.18 465	0.19 376

rvit_0105_4	0.21 183	0.17 288	0.49 209	0.23 230	0.14 193	0.20 131	0.23 359	0.35 182	0.40 323	0.19 115	0.24 157	0.25 220	0.20 237	0.28 198	0.18 180	0.16 461	0.13 327	0.12 394	0.11 363	0.11 336	0.10 163

model_zeroshot	0.21 183	0.14 192	0.51 249	0.34 484	0.18 350	0.26 260	0.16 111	0.41 264	0.24 103	0.33 310	0.20 113	0.25 220	0.12 87	0.26 165	0.16 130	0.09 245	0.21 456	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.13 278

AE-Stereo	0.21 183	0.12 115	0.50 231	0.25 313	0.15 254	0.24 227	0.18 193	0.40 246	0.34 245	0.19 115	0.26 172	0.21 170	0.13 116	0.22 95	0.16 130	0.07 62	0.26 501	0.09 229	0.10 329	0.07 93	0.31 484

ACVNet-DCA	0.21 183	0.16 257	0.50 231	0.27 390	0.13 154	0.31 342	0.19 236	0.43 278	0.32 218	0.21 132	0.20 113	0.13 63	0.17 182	0.28 198	0.12 10	0.08 173	0.28 510	0.08 147	0.06 56	0.09 223	0.23 424

11t1	0.21 183	0.12 115	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 267	0.17 141	0.37 208	0.28 165	0.27 199	0.25 164	0.24 208	0.23 266	0.28 198	0.25 307	0.09 245	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.23 424

LL-Strereo2	0.21 183	0.25 404	0.53 281	0.32 468	0.20 401	0.25 243	0.14 57	0.32 148	0.25 127	0.25 178	0.20 113	0.24 208	0.12 87	0.28 198	0.18 180	0.07 62	0.07 121	0.12 394	0.09 275	0.09 223	0.16 336

ADStereo(finetuned)	0.21 183	0.15 225	0.59 344	0.19 56	0.09 10	0.19 100	0.18 193	0.37 208	0.41 333	0.30 256	0.31 224	0.19 144	0.31 392	0.21 75	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

PFNet+	0.21 183	0.11 69	0.54 293	0.22 179	0.12 105	0.17 59	0.18 193	0.31 141	0.36 272	0.33 310	0.32 234	0.24 208	0.16 165	0.33 265	0.18 180	0.10 311	0.07 121	0.11 359	0.10 329	0.08 150	0.12 251

rafts_anoy	0.21 183	0.22 362	0.49 209	0.25 313	0.24 458	0.19 100	0.17 141	0.34 173	0.32 218	0.24 166	0.25 164	0.20 156	0.16 165	0.25 145	0.21 248	0.08 173	0.19 437	0.11 359	0.12 406	0.09 223	0.09 104

raft+_RVC	0.21 183	0.21 343	0.46 168	0.22 179	0.35 513	0.21 157	0.16 111	0.39 237	0.35 256	0.22 150	0.28 191	0.20 156	0.15 148	0.25 145	0.20 226	0.08 173	0.16 389	0.08 147	0.07 118	0.07 93	0.12 251

sAnonymous2	0.21 183	0.24 389	0.79 428	0.24 276	0.17 322	0.22 186	0.20 271	0.36 194	0.29 183	0.17 92	0.19 105	0.17 123	0.16 165	0.18 32	0.15 108	0.10 311	0.07 121	0.09 229	0.08 192	0.23 497	0.18 361

CroCo_RVC	0.21 183	0.24 389	0.79 428	0.24 276	0.17 322	0.22 186	0.20 271	0.36 194	0.29 183	0.17 92	0.19 105	0.17 123	0.16 165	0.18 32	0.15 108	0.10 311	0.07 121	0.09 229	0.08 192	0.23 497	0.18 361

RALAANet	0.21 183	0.24 389	0.53 281	0.23 230	0.14 193	0.22 186	0.13 37	0.38 219	0.30 199	0.29 233	0.26 172	0.25 220	0.15 148	0.28 198	0.20 226	0.08 173	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.10 284	0.07 19

GMStereo	0.21 183	0.30 440	0.57 322	0.21 129	0.12 105	0.24 227	0.18 193	0.30 125	0.41 333	0.26 188	0.24 157	0.17 123	0.16 165	0.25 145	0.19 206	0.10 311	0.07 121	0.08 147	0.08 192	0.11 336	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 202	0.47 505	0.67 384	0.30 446	0.31 504	0.11 3	0.11 15	0.18 9	0.15 13	0.09 1	0.11 15	0.09 15	0.09 17	0.27 177	0.12 10	0.09 245	0.39 536	0.06 22	0.04 1	0.24 501	0.49 535

AIO-test2	0.22 202	0.27 422	0.54 293	0.29 434	0.16 292	0.22 186	0.16 111	0.44 299	0.43 356	0.17 92	0.29 199	0.16 109	0.11 61	0.27 177	0.14 73	0.19 495	0.07 121	0.10 302	0.11 363	0.08 150	0.09 104

FACV-RUCA	0.22 202	0.15 225	0.38 106	0.24 276	0.23 444	0.26 260	0.19 236	0.41 264	0.35 256	0.26 188	0.32 234	0.22 177	0.25 301	0.24 129	0.19 206	0.10 311	0.07 121	0.15 461	0.08 192	0.16 434	0.14 304

rvit_0105_5	0.22 202	0.18 310	0.51 249	0.23 230	0.13 154	0.22 186	0.25 397	0.38 219	0.40 323	0.21 132	0.23 149	0.27 244	0.20 237	0.27 177	0.20 226	0.15 451	0.13 327	0.12 394	0.12 406	0.10 284	0.10 163

1test111	0.22 202	0.16 257	0.50 231	0.27 390	0.13 154	0.31 342	0.19 236	0.43 278	0.32 218	0.21 132	0.20 113	0.13 63	0.17 182	0.36 292	0.28 337	0.08 173	0.28 510	0.08 147	0.06 56	0.09 223	0.23 424

cc1	0.22 202	0.16 257	0.50 231	0.27 390	0.13 154	0.31 342	0.19 236	0.39 237	0.48 411	0.21 132	0.20 113	0.13 63	0.17 182	0.28 198	0.12 10	0.08 173	0.28 510	0.08 147	0.06 56	0.08 150	0.37 510

rrr	0.22 202	0.17 288	0.79 428	0.22 179	0.15 254	0.20 131	0.18 193	0.40 246	0.27 155	0.19 115	0.12 23	0.14 86	0.12 87	0.38 305	0.31 363	0.07 62	0.16 389	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.28 472

tt1	0.22 202	0.16 257	0.49 209	0.26 353	0.15 254	0.31 342	0.19 236	0.38 219	0.46 390	0.21 132	0.19 105	0.13 63	0.16 165	0.28 198	0.12 10	0.08 173	0.28 510	0.08 147	0.06 56	0.08 150	0.37 510

HH	0.22 202	0.12 115	0.55 302	0.32 468	0.16 292	0.27 267	0.18 193	0.36 194	0.25 127	0.20 125	0.26 172	0.34 324	0.18 210	0.33 265	0.15 108	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 484

HanStereo	0.22 202	0.12 115	0.55 302	0.32 468	0.16 292	0.27 267	0.18 193	0.36 194	0.25 127	0.20 125	0.26 172	0.34 324	0.18 210	0.33 265	0.15 108	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 484

CASS	0.22 202	0.16 257	0.40 121	0.26 353	0.12 105	0.29 308	0.19 236	0.40 246	0.32 218	0.34 330	0.35 272	0.25 220	0.25 301	0.26 165	0.21 248	0.13 412	0.08 183	0.11 359	0.09 275	0.11 336	0.12 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 202	0.19 322	0.64 371	0.22 179	0.12 105	0.28 285	0.20 271	0.48 337	0.39 313	0.31 272	0.24 157	0.19 144	0.24 288	0.28 198	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.08 147	0.07 118	0.07 93	0.08 62

IPLGR	0.22 202	0.14 192	0.75 413	0.21 129	0.11 68	0.25 243	0.18 193	0.44 299	0.38 297	0.29 233	0.28 191	0.21 170	0.19 232	0.37 302	0.19 206	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.07 118	0.07 93	0.07 19

GANet-ADL	0.22 202	0.14 192	0.51 249	0.23 230	0.14 193	0.29 308	0.19 236	0.48 337	0.36 272	0.26 188	0.33 254	0.32 309	0.20 237	0.26 165	0.22 265	0.11 350	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

TRStereo	0.22 202	0.21 343	0.62 361	0.40 512	0.19 377	0.22 186	0.16 111	0.58 445	0.30 199	0.21 132	0.21 131	0.22 177	0.13 116	0.27 177	0.14 73	0.09 245	0.09 223	0.09 229	0.11 363	0.06 34	0.19 376

LCNet	0.22 202	0.12 115	0.42 137	0.26 353	0.12 105	0.23 205	0.19 236	0.36 194	0.28 165	0.28 209	0.35 272	0.26 239	0.30 375	0.35 287	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.09 229	0.10 329	0.13 391	0.22 416

NF-Stereo	0.22 202	0.11 69	0.52 270	0.25 313	0.12 105	0.21 157	0.18 193	0.40 246	0.35 256	0.28 209	0.30 213	0.22 177	0.17 182	0.52 359	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.13 278

OCTAStereo	0.22 202	0.11 69	0.52 270	0.25 313	0.12 105	0.21 157	0.18 193	0.40 246	0.35 256	0.28 209	0.30 213	0.22 177	0.17 182	0.51 351	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.13 278

PSM-softLoss	0.22 202	0.11 69	0.53 281	0.25 313	0.12 105	0.20 131	0.17 141	0.39 237	0.29 183	0.29 233	0.32 234	0.24 208	0.16 165	0.53 362	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.09 275	0.08 150	0.12 251

KMStereo	0.22 202	0.11 69	0.53 281	0.25 313	0.12 105	0.20 131	0.17 141	0.39 237	0.29 183	0.29 233	0.32 234	0.24 208	0.16 165	0.53 362	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.09 275	0.08 150	0.12 251

SST-Stereo	0.22 202	0.11 69	0.52 270	0.25 313	0.14 193	0.19 100	0.17 141	0.32 148	0.26 138	0.34 330	0.33 254	0.29 270	0.25 301	0.56 379	0.18 180	0.08 173	0.05 4	0.10 302	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT_R40	0.22 202	0.11 69	0.52 270	0.25 313	0.13 154	0.18 83	0.18 193	0.32 148	0.31 208	0.33 310	0.33 254	0.30 288	0.23 266	0.55 373	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.10 302	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RE-Stereo	0.22 202	0.11 69	0.52 270	0.25 313	0.12 105	0.21 157	0.18 193	0.40 246	0.35 256	0.28 209	0.30 213	0.22 177	0.17 182	0.51 351	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.13 278

TVStereo	0.22 202	0.11 69	0.52 270	0.25 313	0.12 105	0.21 157	0.18 193	0.40 246	0.35 256	0.28 209	0.30 213	0.22 177	0.17 182	0.51 351	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.13 278

RAFT-345	0.22 202	0.11 69	0.55 302	0.22 179	0.12 105	0.20 131	0.16 111	0.27 84	0.28 165	0.27 199	0.65 488	0.20 156	0.17 182	0.55 373	0.22 265	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.07 118	0.06 34	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 202	0.10 37	0.56 312	0.23 230	0.13 154	0.24 227	0.24 383	0.38 219	0.29 183	0.31 272	0.44 376	0.27 244	0.21 247	0.31 246	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.10 302	0.09 275	0.08 150	0.19 376

Prome-Stereo	0.22 202	0.10 37	0.43 143	0.24 276	0.13 154	0.23 205	0.23 359	0.37 208	0.27 155	0.33 310	0.58 463	0.24 208	0.28 349	0.30 234	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.20 393

TestStereo	0.22 202	0.24 389	0.48 189	0.25 313	0.11 68	0.22 186	0.22 331	0.32 148	0.31 208	0.24 166	0.34 264	0.23 191	0.19 232	0.62 416	0.19 206	0.08 173	0.07 121	0.10 302	0.07 118	0.11 336	0.07 19

RALCasStereoNet	0.22 202	0.22 362	0.48 189	0.23 230	0.23 444	0.22 186	0.18 193	0.32 148	0.27 155	0.22 150	0.30 213	0.22 177	0.15 148	0.29 219	0.20 226	0.08 173	0.22 468	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.25 448

111	0.22 202	0.22 362	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.24 227	0.17 141	0.44 299	0.46 390	0.24 166	0.30 213	0.29 270	0.22 254	0.25 145	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.15 320

test_xeample3	0.22 202	0.17 288	0.81 433	0.21 129	0.15 254	0.20 131	0.18 193	0.40 246	0.25 127	0.19 115	0.12 23	0.13 63	0.12 87	0.34 280	0.33 381	0.07 62	0.20 451	0.07 70	0.08 192	0.08 150	0.34 497

FENet	0.22 202	0.13 148	0.48 189	0.22 179	0.12 105	0.27 267	0.18 193	0.43 278	0.37 287	0.31 272	0.32 234	0.29 270	0.23 266	0.27 177	0.24 293	0.10 311	0.07 121	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.11 201

HITNet	0.22 202	0.23 378	0.60 351	0.20 96	0.09 10	0.27 267	0.15 80	0.45 308	0.33 234	0.29 233	0.33 254	0.27 244	0.22 254	0.29 219	0.27 329	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
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_sample2	0.23 235	0.12 115	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 285	0.22 331	0.45 308	0.33 234	0.27 199	0.34 264	0.30 288	0.25 301	0.46 334	0.23 284	0.09 245	0.15 376	0.09 229	0.08 192	0.10 284	0.19 376

MyStereo06	0.23 235	0.15 225	0.74 410	0.22 179	0.14 193	0.25 243	0.22 331	0.43 278	0.25 127	0.36 361	0.24 157	0.34 324	0.18 210	0.24 129	0.20 226	0.07 62	0.12 307	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.11 201

xx1	0.23 235	0.16 257	0.50 231	0.27 390	0.13 154	0.31 342	0.19 236	0.39 237	0.48 411	0.21 132	0.20 113	0.28 257	0.25 301	0.28 198	0.12 10	0.08 173	0.28 510	0.10 302	0.11 363	0.09 223	0.23 424

IGEV_Zeroshot_test	0.23 235	0.11 69	0.82 437	0.21 129	0.23 444	0.20 131	0.19 236	0.38 219	0.23 92	0.34 330	0.22 141	0.29 270	0.14 133	0.24 129	0.20 226	0.07 62	0.09 223	0.08 147	0.08 192	0.08 150	0.35 501

StereoVision	0.23 235	0.23 378	0.55 302	0.27 390	0.17 322	0.23 205	0.22 331	0.40 246	0.32 218	0.21 132	0.51 426	0.22 177	0.16 165	0.29 219	0.19 206	0.11 350	0.12 307	0.13 420	0.13 438	0.10 284	0.08 62

PCWNet_CMD	0.23 235	0.14 192	0.48 189	0.21 129	0.13 154	0.28 285	0.17 141	0.47 326	0.47 403	0.30 256	0.36 287	0.37 349	0.24 288	0.29 219	0.21 248	0.09 245	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.11 336	0.11 201

testlalala_base	0.23 235	0.14 192	0.48 189	0.26 353	0.16 292	0.25 243	0.17 141	0.37 208	0.19 44	0.20 125	0.26 172	0.17 123	0.14 133	0.19 46	0.18 180	0.42 540	0.23 478	0.07 70	0.06 56	0.50 534	0.14 304

anonymousdsp2	0.23 235	0.11 69	0.42 137	0.26 353	0.24 458	0.25 243	0.17 141	0.43 278	0.37 287	0.30 256	0.23 149	0.24 208	0.15 148	0.32 255	0.17 153	0.07 62	0.28 510	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.44 525

TestStereo1	0.23 235	0.22 362	0.50 231	0.27 390	0.14 193	0.26 260	0.27 417	0.43 278	0.38 297	0.29 233	0.39 324	0.23 191	0.21 247	0.33 265	0.18 180	0.08 173	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.10 163

x	0.23 235	0.15 225	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 267	0.17 141	0.43 278	0.35 256	0.26 188	0.31 224	0.29 270	0.25 301	0.29 219	0.30 353	0.09 245	0.22 468	0.08 147	0.09 275	0.09 223	0.24 437

RAFT_CTSACE	0.23 235	0.21 343	0.57 322	0.26 353	0.15 254	0.22 186	0.23 359	0.34 173	0.30 199	0.34 330	0.51 426	0.31 298	0.17 182	0.33 265	0.15 108	0.06 23	0.09 223	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 235	0.24 389	0.48 189	0.25 313	0.18 350	0.23 205	0.29 438	0.42 269	0.38 297	0.24 166	0.39 324	0.20 156	0.17 182	0.34 280	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.09 229	0.12 406	0.09 223	0.13 278

SA-5K	0.23 235	0.22 362	0.50 231	0.27 390	0.14 193	0.26 260	0.27 417	0.43 278	0.38 297	0.29 233	0.39 324	0.23 191	0.21 247	0.33 265	0.18 180	0.08 173	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.10 163

CIPLG	0.23 235	0.28 430	0.75 413	0.24 276	0.16 292	0.25 243	0.20 271	0.38 219	0.33 234	0.32 297	0.34 264	0.23 191	0.15 148	0.27 177	0.22 265	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.09 104

dd	0.23 235	0.32 451	0.55 302	0.23 230	0.12 105	0.27 267	0.21 297	0.32 148	0.45 379	0.30 256	0.29 199	0.25 220	0.17 182	0.31 246	0.26 318	0.13 412	0.07 121	0.10 302	0.08 192	0.12 377	0.09 104

IPLG	0.23 235	0.19 322	0.65 376	0.21 129	0.12 105	0.28 285	0.17 141	0.45 308	0.32 218	0.33 310	0.32 234	0.16 109	0.17 182	0.50 345	0.23 284	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.07 118	0.07 93	0.08 62

IPLGR_C	0.23 235	0.29 434	0.81 433	0.24 276	0.16 292	0.24 227	0.20 271	0.38 219	0.33 234	0.32 297	0.33 254	0.23 191	0.15 148	0.26 165	0.22 265	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.09 104

ACRE	0.23 235	0.27 422	0.83 442	0.24 276	0.15 254	0.24 227	0.20 271	0.38 219	0.32 218	0.32 297	0.33 254	0.23 191	0.15 148	0.26 165	0.22 265	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.09 104

GwcNet-ADL	0.23 235	0.15 225	0.58 337	0.24 276	0.13 154	0.23 205	0.24 383	0.51 365	0.41 333	0.28 209	0.29 199	0.30 288	0.20 237	0.27 177	0.28 337	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.11 201

HHNet	0.23 235	0.12 115	0.66 381	0.19 56	0.18 350	0.20 131	0.20 271	0.36 194	0.32 218	0.33 310	0.59 467	0.19 144	0.21 247	0.24 129	0.31 363	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.07 118	0.08 150	0.12 251

KYRaft	0.23 235	0.11 69	0.43 143	0.23 230	0.12 105	0.23 205	0.23 359	0.37 208	0.26 138	0.35 348	0.53 441	0.34 324	0.26 319	0.29 219	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.09 229	0.10 329	0.08 150	0.30 480

ASMatch	0.23 235	0.11 69	0.55 302	0.25 313	0.14 193	0.19 100	0.16 111	0.32 148	0.30 199	0.28 209	0.68 495	0.28 257	0.26 319	0.50 345	0.22 265	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.07 118	0.06 34	0.11 201

IRAFT_RVC	0.23 235	0.15 225	0.54 293	0.26 353	0.12 105	0.19 100	0.23 359	0.41 264	0.39 313	0.31 272	0.30 213	0.29 270	0.24 288	0.55 373	0.23 284	0.08 173	0.06 48	0.10 302	0.08 192	0.08 150	0.08 62

CFNet_pseudo	0.23 235	0.14 192	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 267	0.17 141	0.46 315	0.45 379	0.30 256	0.37 298	0.38 355	0.23 266	0.30 234	0.22 265	0.09 245	0.06 48	0.11 359	0.08 192	0.11 336	0.11 201

GES	0.23 235	0.14 192	0.54 293	0.21 129	0.14 193	0.28 285	0.19 236	0.51 365	0.35 256	0.31 272	0.36 287	0.25 220	0.24 288	0.30 234	0.23 284	0.11 350	0.09 223	0.08 147	0.08 192	0.10 284	0.12 251

SFCPSM	0.23 235	0.12 115	0.51 249	0.21 129	0.14 193	0.34 381	0.22 331	0.57 432	0.41 333	0.29 233	0.32 234	0.23 191	0.22 254	0.28 198	0.20 226	0.10 311	0.07 121	0.09 229	0.10 329	0.09 223	0.09 104

MSMDNet	0.23 235	0.14 192	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.28 285	0.17 141	0.47 326	0.47 403	0.30 256	0.36 287	0.37 349	0.24 288	0.29 219	0.21 248	0.09 245	0.07 121	0.09 229	0.08 192	0.11 336	0.11 201

ccs_rob	0.23 235	0.14 192	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 267	0.17 141	0.46 315	0.45 379	0.30 256	0.37 298	0.38 355	0.23 266	0.30 234	0.22 265	0.09 245	0.06 48	0.11 359	0.08 192	0.12 377	0.11 201

rvit_0105_3	0.24 263	0.21 343	0.57 322	0.25 313	0.15 254	0.24 227	0.28 432	0.40 246	0.43 356	0.25 178	0.26 172	0.29 270	0.22 254	0.29 219	0.21 248	0.15 451	0.13 327	0.14 444	0.15 466	0.10 284	0.10 163

test_sample1	0.24 263	0.13 148	0.40 121	0.20 96	0.13 154	0.29 308	0.19 236	0.43 278	0.30 199	0.27 199	0.34 264	0.31 298	0.28 349	0.45 332	0.27 329	0.09 245	0.16 389	0.08 147	0.08 192	0.09 223	0.22 416

MyStereo05	0.24 263	0.15 225	0.58 337	0.22 179	0.14 193	0.25 243	0.22 331	0.50 355	0.54 453	0.32 297	0.23 149	0.26 239	0.23 266	0.32 255	0.25 307	0.07 62	0.12 307	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.11 201

MyStereo04	0.24 263	0.15 225	0.58 337	0.22 179	0.16 292	0.25 243	0.22 331	0.51 365	0.54 453	0.29 233	0.23 149	0.27 244	0.23 266	0.32 255	0.25 307	0.07 62	0.13 327	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.11 201

CoDeX	0.24 263	0.13 148	0.48 189	0.22 179	0.14 193	0.29 308	0.21 297	0.55 414	0.42 345	0.29 233	0.36 287	0.28 257	0.23 266	0.48 339	0.20 226	0.09 245	0.06 48	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.08 62

DCRE	0.24 263	0.15 225	0.45 154	0.26 353	0.26 475	0.23 205	0.21 297	0.37 208	0.29 183	0.23 158	0.81 513	0.23 191	0.16 165	0.24 129	0.18 180	0.07 62	0.14 345	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.25 448

riskmin	0.24 263	0.10 37	0.43 143	0.32 468	0.26 475	0.33 366	0.19 236	0.44 299	0.30 199	0.24 166	0.27 185	0.37 349	0.25 301	0.30 234	0.22 265	0.09 245	0.18 425	0.09 229	0.13 438	0.10 284	0.27 464

qqq	0.24 263	0.16 257	0.46 168	0.20 96	0.15 254	0.23 205	0.20 271	0.43 278	0.32 218	0.26 188	0.31 224	0.28 257	0.25 301	0.36 292	0.28 337	0.08 173	0.22 468	0.10 302	0.11 363	0.09 223	0.23 424

BUS	0.24 263	0.13 148	0.36 99	0.25 313	0.14 193	0.44 447	0.17 141	0.59 454	0.36 272	0.34 330	0.35 272	0.31 298	0.22 254	0.27 177	0.22 265	0.10 311	0.07 121	0.11 359	0.10 329	0.09 223	0.10 163

IER	0.24 263	0.15 225	0.50 231	0.21 129	0.15 254	0.31 342	0.20 271	0.44 299	0.38 297	0.34 330	0.41 344	0.32 309	0.34 415	0.31 246	0.23 284	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.08 192	0.09 223	0.09 104

BSDual-CNN	0.24 263	0.13 148	0.36 99	0.25 313	0.14 193	0.35 396	0.22 331	0.59 454	0.36 272	0.34 330	0.35 272	0.38 355	0.25 301	0.27 177	0.28 337	0.10 311	0.07 121	0.11 359	0.10 329	0.09 223	0.10 163

Sa-1000	0.24 263	0.20 335	0.53 281	0.23 230	0.14 193	0.30 321	0.23 359	0.50 355	0.41 333	0.30 256	0.50 423	0.26 239	0.19 232	0.33 265	0.16 130	0.08 173	0.10 255	0.10 302	0.11 363	0.08 150	0.08 62

SA	0.24 263	0.22 362	0.55 302	0.23 230	0.14 193	0.25 243	0.23 359	0.48 337	0.42 345	0.28 209	0.44 376	0.23 191	0.23 266	0.34 280	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.11 359	0.11 363	0.08 150	0.09 104

psmg	0.24 263	0.13 148	0.36 99	0.21 129	0.14 193	0.35 396	0.23 359	0.54 396	0.36 272	0.36 361	0.38 306	0.38 355	0.25 301	0.27 177	0.28 337	0.10 311	0.08 183	0.10 302	0.10 329	0.09 223	0.09 104

UDGNet	0.24 263	0.37 478	0.53 281	0.25 313	0.14 193	0.24 227	0.18 193	0.32 148	0.44 368	0.29 233	0.28 191	0.24 208	0.20 237	0.30 234	0.21 248	0.16 461	0.07 121	0.21 501	0.11 363	0.16 434	0.11 201

TransformOpticalFlow	0.24 263	0.14 192	0.57 322	0.24 276	0.11 68	0.21 157	0.19 236	0.43 278	0.34 245	0.30 256	0.43 366	0.36 343	0.31 392	0.61 405	0.20 226	0.07 62	0.05 4	0.08 147	0.07 118	0.06 34	0.08 62

OMP-Stereo	0.24 263	0.16 257	0.48 189	0.30 446	0.13 154	0.21 157	0.16 111	0.38 219	0.35 256	0.34 330	0.30 213	0.33 316	0.20 237	0.70 446	0.24 293	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.07 118	0.08 150	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 263	0.16 257	0.47 174	0.29 434	0.12 105	0.23 205	0.14 57	0.40 246	0.33 234	0.35 348	0.37 298	0.33 316	0.22 254	0.70 446	0.26 318	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.07 118	0.08 150	0.07 19

PFNet	0.24 263	0.11 69	0.63 366	0.25 313	0.14 193	0.22 186	0.19 236	0.40 246	0.35 256	0.36 361	0.32 234	0.27 244	0.20 237	0.63 419	0.23 284	0.09 245	0.05 4	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.08 62

RAFT	0.24 263	0.24 389	0.46 168	0.27 390	0.15 254	0.26 260	0.26 408	0.37 208	0.31 208	0.34 330	0.34 264	0.41 382	0.22 254	0.30 234	0.18 180	0.08 173	0.15 376	0.11 359	0.10 329	0.11 336	0.13 278

ICVP	0.24 263	0.13 148	0.45 154	0.26 353	0.14 193	0.30 321	0.25 397	0.47 326	0.35 256	0.29 233	0.43 366	0.35 338	0.25 301	0.28 198	0.25 307	0.12 390	0.09 223	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.11 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 263	0.19 322	0.76 417	0.27 390	0.18 350	0.41 433	0.24 383	0.45 308	0.36 272	0.23 158	0.27 185	0.20 156	0.18 210	0.28 198	0.19 206	0.12 390	0.11 287	0.10 302	0.10 329	0.11 336	0.13 278

ACVNet	0.24 263	0.18 310	0.51 249	0.18 27	0.15 254	0.27 267	0.23 359	0.40 246	0.45 379	0.29 233	0.41 344	0.38 355	0.28 349	0.28 198	0.35 395	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.10 284	0.09 104

DMCA	0.24 263	0.18 310	0.51 249	0.23 230	0.14 193	0.27 267	0.20 271	0.45 308	0.40 323	0.32 297	0.33 254	0.33 316	0.25 301	0.27 177	0.30 353	0.11 350	0.08 183	0.10 302	0.08 192	0.11 336	0.12 251

DN-CSS_ROB	0.24 263	0.33 455	0.69 391	0.25 313	0.14 193	0.26 260	0.13 37	0.42 269	0.35 256	0.30 256	0.42 352	0.22 177	0.20 237	0.34 280	0.22 265	0.07 62	0.06 48	0.11 359	0.11 363	0.11 336	0.09 104

G2L-ROB	0.25 288	0.21 343	0.56 312	0.19 56	0.12 105	0.28 285	0.21 297	0.48 337	0.34 245	0.35 348	0.31 224	0.41 382	0.23 266	0.51 351	0.31 363	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.12 251

DCVSM-stereo	0.25 288	0.14 192	0.53 281	0.21 129	0.14 193	0.27 267	0.14 57	0.35 182	0.35 256	0.42 431	0.33 254	0.46 422	0.30 375	0.31 246	0.27 329	0.11 350	0.10 255	0.12 394	0.10 329	0.12 377	0.15 320

rvit_stereo_0075_2	0.25 288	0.18 310	0.65 376	0.27 390	0.22 432	0.22 186	0.15 80	0.41 264	0.36 272	0.27 199	0.37 298	0.29 270	0.21 247	0.29 219	0.20 226	0.17 475	0.12 307	0.19 493	0.12 406	0.14 414	0.14 304

test_sample3	0.25 288	0.14 192	0.52 270	0.20 96	0.12 105	0.33 366	0.20 271	0.53 382	0.38 297	0.32 297	0.35 272	0.29 270	0.24 288	0.54 368	0.25 307	0.10 311	0.14 345	0.09 229	0.09 275	0.11 336	0.15 320

MyStereo8	0.25 288	0.20 335	0.69 391	0.24 276	0.17 322	0.31 342	0.16 111	0.50 355	0.32 218	0.29 233	0.38 306	0.25 220	0.19 232	0.33 265	0.29 350	0.08 173	0.20 451	0.08 147	0.08 192	0.10 284	0.16 336

mmm	0.25 288	0.15 225	0.44 151	0.23 230	0.20 401	0.28 285	0.21 297	0.43 278	0.32 218	0.31 272	0.40 333	0.30 288	0.24 288	0.31 246	0.28 337	0.09 245	0.21 456	0.11 359	0.12 406	0.10 284	0.26 460

GMStereo_Zeroshot	0.25 288	0.22 362	0.51 249	0.27 390	0.14 193	0.28 285	0.15 80	0.40 246	0.36 272	0.37 378	0.43 366	0.40 373	0.17 182	0.35 287	0.21 248	0.12 390	0.07 121	0.13 420	0.07 118	0.17 449	0.10 163

CFNet_ucs	0.25 288	0.14 192	0.51 249	0.20 96	0.15 254	0.29 308	0.18 193	0.51 365	0.46 390	0.32 297	0.42 352	0.38 355	0.23 266	0.31 246	0.22 265	0.11 350	0.08 183	0.12 394	0.09 275	0.13 391	0.13 278

gwcnet-sp	0.25 288	0.16 257	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 381	0.22 331	0.46 315	0.41 333	0.37 378	0.35 272	0.27 244	0.27 327	0.36 292	0.26 318	0.09 245	0.08 183	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.10 163

scenet	0.25 288	0.16 257	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 381	0.22 331	0.46 315	0.41 333	0.37 378	0.35 272	0.27 244	0.27 327	0.36 292	0.26 318	0.09 245	0.08 183	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.10 163

ssnet	0.25 288	0.16 257	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 381	0.22 331	0.46 315	0.41 333	0.37 378	0.35 272	0.27 244	0.27 327	0.36 292	0.26 318	0.09 245	0.08 183	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.10 163

raft_robust	0.25 288	0.23 378	0.44 151	0.22 179	0.13 154	0.23 205	0.22 331	0.52 372	0.50 430	0.33 310	0.32 234	0.33 316	0.23 266	0.55 373	0.18 180	0.07 62	0.11 287	0.08 147	0.10 329	0.08 150	0.07 19

test_5	0.25 288	0.25 404	0.57 322	0.27 390	0.18 350	0.25 243	0.29 438	0.42 269	0.39 313	0.29 233	0.40 333	0.27 244	0.23 266	0.35 287	0.19 206	0.07 62	0.07 121	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.14 304

iRaft-Stereo_5w	0.25 288	0.24 389	0.50 231	0.23 230	0.18 350	0.19 100	0.19 236	0.39 237	0.35 256	0.28 209	0.36 287	0.34 324	0.23 266	0.66 434	0.28 337	0.07 62	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.09 223	0.14 304

STrans-v2	0.25 288	0.14 192	0.56 312	0.21 129	0.12 105	0.23 205	0.20 271	0.50 355	0.31 208	0.31 272	0.42 352	0.35 338	0.35 422	0.62 416	0.24 293	0.07 62	0.05 4	0.08 147	0.07 118	0.06 34	0.08 62

DRaft	0.25 288	0.11 69	0.47 174	0.18 27	0.12 105	0.28 285	0.23 359	0.34 173	0.40 323	0.38 387	0.60 471	0.20 156	0.41 453	0.48 339	0.41 418	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.08 192	0.07 93	0.08 62

XX-Stereo	0.25 288	0.11 69	1.09 496	0.35 490	0.38 522	0.23 205	0.13 37	0.43 278	0.19 44	0.20 125	0.40 333	0.31 298	0.10 39	0.33 265	0.13 37	0.08 173	0.11 287	0.08 147	0.09 275	0.07 93	0.10 163

HCRNet	0.25 288	0.27 422	0.42 137	0.34 484	0.17 322	0.27 267	0.18 193	0.45 308	0.37 287	0.31 272	0.35 272	0.32 309	0.23 266	0.44 326	0.21 248	0.13 412	0.08 183	0.13 420	0.11 363	0.11 336	0.09 104

BEATNet_4x	0.25 288	0.25 404	0.66 381	0.23 230	0.10 41	0.29 308	0.14 57	0.49 347	0.34 245	0.31 272	0.35 272	0.32 309	0.26 319	0.34 280	0.33 381	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.07 118	0.11 336	0.13 278

UCFNet_RVC	0.25 288	0.21 343	0.49 209	0.19 56	0.15 254	0.34 381	0.18 193	0.47 326	0.36 272	0.30 256	0.35 272	0.40 373	0.26 319	0.35 287	0.24 293	0.13 412	0.08 183	0.13 420	0.14 455	0.13 391	0.13 278

AdaStereo	0.25 288	0.17 288	0.47 174	0.25 313	0.13 154	0.33 366	0.17 141	0.57 432	0.43 356	0.34 330	0.38 306	0.35 338	0.21 247	0.32 255	0.24 293	0.14 437	0.06 48	0.13 420	0.09 275	0.11 336	0.09 104
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.
MLCV	0.25 288	0.23 378	0.59 344	0.22 179	0.09 10	0.30 321	0.18 193	0.40 246	0.38 297	0.38 387	0.44 376	0.31 298	0.22 254	0.44 326	0.32 372	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.08 62

iResNet	0.25 288	0.22 362	0.62 361	0.26 353	0.11 68	0.31 342	0.23 359	0.46 315	0.45 379	0.34 330	0.43 366	0.27 244	0.23 266	0.36 292	0.37 405	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.10 163

DFGA-Net	0.26 311	0.33 455	0.70 397	0.22 179	0.15 254	0.25 243	0.17 141	0.41 264	0.40 323	0.30 256	0.32 234	0.21 170	0.18 210	0.61 405	0.33 381	0.08 173	0.06 48	0.10 302	0.09 275	0.11 336	0.09 104

G2L-Stereo_test	0.26 311	0.22 362	0.54 293	0.20 96	0.13 154	0.28 285	0.24 383	0.51 365	0.40 323	0.38 387	0.37 298	0.40 373	0.26 319	0.53 362	0.32 372	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

HUF	0.26 311	0.15 225	0.79 428	0.39 507	0.31 504	0.16 42	0.17 141	0.36 194	0.25 127	0.19 115	0.14 62	0.23 191	0.11 61	0.32 255	0.14 73	0.08 173	0.60 558	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.56 541

PAM_32	0.26 311	0.10 37	0.63 366	0.24 276	0.19 377	0.51 481	0.26 408	0.43 278	0.30 199	0.32 297	0.28 191	0.60 487	0.28 349	0.29 219	0.20 226	0.08 173	0.14 345	0.08 147	0.10 329	0.07 93	0.15 320

PAM	0.26 311	0.11 69	0.63 366	0.25 313	0.18 350	0.53 490	0.29 438	0.44 299	0.28 165	0.36 361	0.27 185	0.59 481	0.26 319	0.28 198	0.20 226	0.08 173	0.12 307	0.07 70	0.10 329	0.07 93	0.13 278

DDVS	0.26 311	0.16 257	0.45 154	0.25 313	0.17 322	0.34 381	0.21 297	0.43 278	0.31 208	0.34 330	0.41 344	0.47 432	0.21 247	0.52 359	0.29 350	0.11 350	0.09 223	0.11 359	0.09 275	0.13 391	0.16 336

UGAM-zero	0.26 311	0.11 69	0.56 312	0.20 96	0.16 292	0.28 285	0.18 193	0.48 337	0.25 127	0.31 272	0.28 191	0.56 473	0.32 405	0.66 434	0.17 153	0.07 62	0.10 255	0.07 70	0.09 275	0.07 93	0.31 484

ITSA-stereo	0.26 311	0.16 257	0.39 112	0.24 276	0.11 68	0.28 285	0.18 193	0.58 445	0.59 478	0.32 297	0.32 234	0.33 316	0.28 349	0.51 351	0.34 388	0.11 350	0.08 183	0.11 359	0.11 363	0.11 336	0.15 320

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 311	0.15 225	0.96 477	0.21 129	0.25 471	0.30 321	0.21 297	0.54 396	0.28 165	0.25 178	0.29 199	0.46 422	0.23 266	0.28 198	0.20 226	0.08 173	0.10 255	0.08 147	0.12 406	0.11 336	0.17 356

test_sample5	0.26 311	0.14 192	0.51 249	0.21 129	0.12 105	0.31 342	0.21 297	0.53 382	0.38 297	0.33 310	0.43 366	0.29 270	0.25 301	0.56 379	0.24 293	0.10 311	0.14 345	0.10 302	0.10 329	0.11 336	0.16 336

test_sample4	0.26 311	0.14 192	0.53 281	0.21 129	0.12 105	0.32 359	0.21 297	0.53 382	0.38 297	0.33 310	0.38 306	0.28 257	0.25 301	0.54 368	0.25 307	0.10 311	0.14 345	0.10 302	0.09 275	0.11 336	0.16 336

qqq1	0.26 311	0.13 148	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 285	0.19 236	0.54 396	0.48 411	0.35 348	0.42 352	0.31 298	0.27 327	0.60 399	0.21 248	0.10 311	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

fff1	0.26 311	0.13 148	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 285	0.19 236	0.54 396	0.48 411	0.35 348	0.42 352	0.31 298	0.27 327	0.60 399	0.21 248	0.10 311	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

DualNet	0.26 311	0.14 192	0.51 249	0.21 129	0.12 105	0.31 342	0.21 297	0.53 382	0.38 297	0.34 330	0.44 376	0.29 270	0.25 301	0.56 379	0.24 293	0.10 311	0.14 345	0.10 302	0.10 329	0.11 336	0.16 336

anonymousa	0.26 311	0.13 148	0.56 312	0.29 434	0.30 497	0.31 342	0.20 271	0.38 219	0.36 272	0.33 310	0.51 426	0.41 382	0.27 327	0.25 145	0.24 293	0.08 173	0.18 425	0.09 229	0.18 492	0.08 150	0.17 356

hknet	0.26 311	0.15 225	0.49 209	0.25 313	0.16 292	0.35 396	0.22 331	0.59 454	0.40 323	0.34 330	0.35 272	0.43 402	0.28 349	0.38 305	0.26 318	0.09 245	0.07 121	0.11 359	0.10 329	0.09 223	0.10 163

PSMNet-ADL	0.26 311	0.16 257	0.39 112	0.27 390	0.14 193	0.32 359	0.22 331	0.45 308	0.37 287	0.28 209	0.34 264	0.41 382	0.28 349	0.61 405	0.32 372	0.11 350	0.10 255	0.09 229	0.11 363	0.10 284	0.13 278

PSM-AAD	0.26 311	0.11 69	0.43 143	0.24 276	0.12 105	0.27 267	0.37 484	0.36 194	0.30 199	0.36 361	0.39 324	0.28 257	0.77 526	0.30 234	0.16 130	0.07 62	0.06 48	0.12 394	0.11 363	0.09 223	0.21 403

DEmStereo	0.26 311	0.10 37	0.52 270	0.19 56	0.13 154	0.31 342	0.25 397	0.29 109	0.38 297	0.36 361	0.57 460	0.24 208	0.48 482	0.53 362	0.44 433	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.08 192	0.07 93	0.08 62

GrayStereo	0.26 311	0.10 37	0.45 154	0.27 390	0.14 193	0.23 205	0.46 513	0.36 194	0.33 234	0.40 414	0.47 410	0.30 288	0.78 527	0.29 219	0.17 153	0.07 62	0.06 48	0.08 147	0.09 275	0.07 93	0.15 320

RAFT-RH_RVC	0.26 311	0.13 148	0.57 322	0.22 179	0.12 105	0.25 243	0.14 57	0.27 84	0.29 183	0.38 387	1.14 536	0.23 191	0.18 210	0.58 386	0.24 293	0.07 62	0.06 48	0.10 302	0.07 118	0.06 34	0.08 62

ARAFT	0.26 311	0.30 440	0.87 455	0.22 179	0.12 105	0.30 321	0.24 383	0.46 315	0.34 245	0.33 310	0.28 191	0.29 270	0.20 237	0.49 341	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.12 394	0.11 363	0.09 223	0.09 104

acv_ft	0.26 311	0.18 310	0.56 312	0.24 276	0.19 377	0.34 381	0.21 297	0.47 326	0.45 379	0.39 405	0.41 344	0.38 355	0.28 349	0.28 198	0.36 399	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.11 336	0.09 104

cf-r	0.26 311	0.22 362	0.66 381	0.22 179	0.14 193	0.28 285	0.22 331	0.44 299	0.42 345	0.32 297	0.42 352	0.43 402	0.27 327	0.44 326	0.27 329	0.11 350	0.07 121	0.08 147	0.10 329	0.08 150	0.09 104

GANet-RSSM	0.26 311	0.19 322	0.54 293	0.21 129	0.14 193	0.27 267	0.22 331	0.47 326	0.34 245	0.30 256	0.40 333	0.41 382	0.30 375	0.59 394	0.25 307	0.11 350	0.08 183	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.10 163

PSMNet-RSSM	0.26 311	0.21 343	0.50 231	0.21 129	0.14 193	0.25 243	0.21 297	0.50 355	0.38 297	0.31 272	0.45 390	0.40 373	0.27 327	0.53 362	0.24 293	0.12 390	0.08 183	0.11 359	0.13 438	0.10 284	0.10 163

CFNet-ft	0.26 311	0.21 343	0.51 249	0.19 56	0.16 292	0.31 342	0.21 297	0.40 246	0.37 287	0.29 233	0.40 333	0.46 422	0.27 327	0.49 341	0.28 337	0.12 390	0.07 121	0.12 394	0.11 363	0.12 377	0.11 201

CFNet_RVC	0.26 311	0.21 343	0.51 249	0.19 56	0.16 292	0.31 342	0.21 297	0.40 246	0.37 287	0.29 233	0.40 333	0.46 422	0.27 327	0.49 341	0.28 337	0.12 390	0.07 121	0.12 394	0.11 363	0.12 377	0.11 201

G2L-Stereo	0.27 339	0.23 378	0.61 357	0.22 179	0.14 193	0.25 243	0.19 236	0.48 337	0.37 287	0.33 310	0.38 306	0.40 373	0.23 266	0.61 405	0.33 381	0.11 350	0.09 223	0.10 302	0.08 192	0.09 223	0.11 201

test_sample6	0.27 339	0.15 225	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.30 321	0.22 331	0.54 396	0.39 313	0.34 330	0.44 376	0.29 270	0.25 301	0.58 386	0.26 318	0.11 350	0.14 345	0.10 302	0.10 329	0.11 336	0.16 336

SMFormer	0.27 339	0.13 148	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 285	0.19 236	0.54 396	0.48 411	0.35 348	0.42 352	0.31 298	0.27 327	0.60 399	0.34 388	0.10 311	0.16 389	0.08 147	0.09 275	0.10 284	0.16 336

tta	0.27 339	0.13 148	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 285	0.19 236	0.54 396	0.48 411	0.35 348	0.42 352	0.31 298	0.27 327	0.60 399	0.34 388	0.10 311	0.16 389	0.08 147	0.09 275	0.08 150	0.13 278

ffm	0.27 339	0.17 288	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 308	0.21 297	0.38 219	0.46 390	0.31 272	0.44 376	0.34 324	0.24 288	0.28 198	0.12 10	0.08 173	0.28 510	0.12 394	0.11 363	0.08 150	0.37 510

NINENet	0.27 339	0.16 257	0.49 209	0.23 230	0.16 292	0.44 447	0.17 141	0.63 486	0.49 424	0.33 310	0.38 306	0.31 298	0.22 254	0.43 322	0.22 265	0.11 350	0.10 255	0.12 394	0.08 192	0.12 377	0.11 201

SepStereo	0.27 339	0.13 148	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 321	0.24 383	0.48 337	0.48 411	0.42 431	0.45 390	0.34 324	0.31 392	0.64 424	0.24 293	0.09 245	0.07 121	0.09 229	0.07 118	0.10 284	0.11 201

UPFNet	0.27 339	0.15 225	0.47 174	0.25 313	0.20 401	0.37 411	0.27 417	0.50 355	0.40 323	0.36 361	0.38 306	0.37 349	0.29 369	0.40 310	0.34 388	0.10 311	0.10 255	0.10 302	0.10 329	0.10 284	0.08 62

iResNet_ROB	0.27 339	0.27 422	0.48 189	0.21 129	0.12 105	0.32 359	0.17 141	0.57 432	0.55 462	0.39 405	0.44 376	0.37 349	0.28 349	0.43 322	0.28 337	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.09 223	0.11 201

coex_refinement	0.28 348	0.22 362	0.50 231	0.23 230	0.15 254	0.31 342	0.20 271	0.51 365	0.43 356	0.35 348	0.42 352	0.45 414	0.27 327	0.56 379	0.41 418	0.10 311	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.11 336	0.12 251

ISRNet	0.28 348	0.15 225	0.54 293	0.27 390	0.19 377	0.24 227	0.15 80	0.47 326	0.45 379	0.40 414	0.49 420	0.42 395	0.27 327	0.33 265	0.30 353	0.20 498	0.12 307	0.17 478	0.16 476	0.16 434	0.21 403

rvit_105_1	0.28 348	0.24 389	0.65 376	0.27 390	0.19 377	0.31 342	0.35 476	0.46 315	0.53 448	0.31 272	0.32 234	0.32 309	0.27 327	0.36 292	0.26 318	0.16 461	0.14 345	0.15 461	0.17 487	0.11 336	0.11 201

UGAM	0.28 348	0.18 310	0.57 322	0.26 353	0.13 154	0.23 205	0.26 408	0.33 166	0.45 379	0.32 297	0.42 352	0.45 414	0.22 254	0.92 510	0.23 284	0.08 173	0.09 223	0.14 444	0.13 438	0.10 284	0.10 163

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 348	0.17 288	0.96 477	0.29 434	0.31 504	0.29 308	0.21 297	0.53 382	0.28 165	0.27 199	0.55 449	0.41 382	0.18 210	0.30 234	0.22 265	0.08 173	0.10 255	0.08 147	0.13 438	0.12 377	0.20 393

test_sample7	0.28 348	0.16 257	0.47 174	0.21 129	0.14 193	0.29 308	0.22 331	0.54 396	0.43 356	0.38 387	0.36 287	0.38 355	0.32 405	0.41 313	0.26 318	0.14 437	0.21 456	0.13 420	0.12 406	0.13 391	0.25 448

CBFPSM	0.28 348	0.23 378	0.76 417	0.21 129	0.14 193	0.38 417	0.26 408	0.42 269	0.37 287	0.34 330	0.36 287	0.55 468	0.38 437	0.33 265	0.40 413	0.08 173	0.08 183	0.07 70	0.08 192	0.09 223	0.12 251

ToySt	0.28 348	0.19 322	0.68 390	0.22 179	0.19 377	0.31 342	0.31 456	0.43 278	0.43 356	0.28 209	0.38 306	0.42 395	0.32 405	0.33 265	0.32 372	0.08 173	0.14 345	0.10 302	0.12 406	0.11 336	0.24 437

CSP-Net	0.28 348	0.17 288	0.41 128	0.22 179	0.14 193	0.44 447	0.24 383	0.52 372	0.42 345	0.42 431	0.44 376	0.42 395	0.27 327	0.66 434	0.30 353	0.12 390	0.09 223	0.08 147	0.08 192	0.10 284	0.10 163

DAS	0.28 348	0.13 148	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 321	0.24 383	0.48 337	0.48 411	0.42 431	0.45 390	0.34 324	0.31 392	0.76 471	0.24 293	0.09 245	0.07 121	0.09 229	0.07 118	0.10 284	0.11 201

AACVNet	0.28 348	0.22 362	0.55 302	0.23 230	0.14 193	0.30 321	0.19 236	0.43 278	0.33 234	0.39 405	0.42 352	0.44 408	0.29 369	0.73 456	0.28 337	0.11 350	0.09 223	0.11 359	0.09 275	0.13 391	0.12 251

FTStereo	0.28 348	0.11 69	0.56 312	0.24 276	0.13 154	0.21 157	0.52 526	0.36 194	0.28 165	0.38 387	0.94 526	0.30 288	0.56 501	0.33 265	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.09 229	0.08 192	0.08 150	0.19 376

LMCR-Stereo	0.28 348	0.22 362	0.56 312	0.29 434	0.14 193	0.37 411	0.23 359	0.57 432	0.36 272	0.40 414	0.40 333	0.29 270	0.30 375	0.41 313	0.38 407	0.11 350	0.07 121	0.09 229	0.07 118	0.13 391	0.10 163

MMNet	0.28 348	0.19 322	0.54 293	0.24 276	0.17 322	0.47 464	0.22 331	0.47 326	0.53 448	0.40 414	0.43 366	0.36 343	0.34 415	0.40 310	0.35 395	0.08 173	0.08 183	0.09 229	0.09 275	0.10 284	0.09 104

UNet	0.28 348	0.16 257	0.70 397	0.24 276	0.20 401	0.44 447	0.21 297	0.52 372	0.42 345	0.36 361	0.40 333	0.43 402	0.33 413	0.41 313	0.32 372	0.09 245	0.07 121	0.10 302	0.09 275	0.10 284	0.09 104

ac_64	0.28 348	0.16 257	0.62 361	0.25 313	0.17 322	0.36 403	0.22 331	0.48 337	0.35 256	0.36 361	0.37 298	0.51 451	0.30 375	0.62 416	0.34 388	0.11 350	0.09 223	0.10 302	0.10 329	0.09 223	0.09 104

GwcNet-RSSM	0.28 348	0.25 404	0.61 357	0.22 179	0.14 193	0.28 285	0.24 383	0.46 315	0.44 368	0.33 310	0.46 402	0.41 382	0.28 349	0.55 373	0.31 363	0.11 350	0.07 121	0.09 229	0.10 329	0.10 284	0.09 104

HSM-Net_RVC	0.28 348	0.12 115	0.48 189	0.19 56	0.11 68	0.35 396	0.21 297	0.64 492	0.44 368	0.40 414	0.43 366	0.50 448	0.27 327	0.75 465	0.25 307	0.08 173	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.08 150	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 348	0.25 404	0.64 371	0.22 179	0.16 292	0.30 321	0.21 297	0.54 396	0.33 234	0.36 361	0.38 306	0.38 355	0.26 319	0.45 332	0.28 337	0.15 451	0.11 287	0.11 359	0.11 363	0.14 414	0.14 304

StereoDRNet-Refined	0.28 348	0.19 322	0.47 174	0.25 313	0.14 193	0.36 403	0.21 297	0.49 347	0.43 356	0.46 461	0.52 433	0.42 395	0.30 375	0.46 334	0.38 407	0.10 311	0.07 121	0.11 359	0.11 363	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 368	0.24 389	0.83 442	0.23 230	0.17 322	0.25 243	0.22 331	0.47 326	0.42 345	0.33 310	0.39 324	0.38 355	0.28 349	0.78 475	0.35 395	0.09 245	0.07 121	0.10 302	0.10 329	0.09 223	0.09 104

CRFU-Net	0.29 368	0.14 192	0.48 189	0.26 353	0.15 254	0.46 458	0.22 331	0.52 372	0.32 218	0.44 448	0.42 352	0.48 437	0.47 478	0.44 326	0.31 363	0.12 390	0.10 255	0.09 229	0.08 192	0.10 284	0.11 201

iRaft-Stereo_20w	0.29 368	0.11 69	0.86 453	0.33 479	0.24 458	0.32 359	0.26 408	0.60 466	0.26 138	0.41 426	0.21 131	0.28 257	0.19 232	0.32 255	0.24 293	0.07 62	0.31 526	0.07 70	0.09 275	0.08 150	0.47 530

AASNet	0.29 368	0.27 422	0.67 384	0.26 353	0.18 350	0.34 381	0.21 297	0.64 492	0.49 424	0.36 361	0.41 344	0.32 309	0.26 319	0.33 265	0.39 411	0.12 390	0.09 223	0.10 302	0.08 192	0.14 414	0.12 251

GEStereo_RVC	0.29 368	0.24 389	0.60 351	0.27 390	0.16 292	0.33 366	0.25 397	0.58 445	0.56 467	0.35 348	0.38 306	0.34 324	0.25 301	0.51 351	0.29 350	0.12 390	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.11 336	0.13 278

EAI-Stereo	0.29 368	0.11 69	0.38 106	0.22 179	0.18 350	0.33 366	1.66 569	0.53 382	0.27 155	0.27 199	0.50 423	0.17 123	0.16 165	0.25 145	0.25 307	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.11 363	0.07 93	0.10 163

delet	0.29 368	0.18 310	0.58 337	0.24 276	0.19 377	0.41 433	0.30 447	0.52 372	0.51 436	0.35 348	0.42 352	0.37 349	0.31 392	0.49 341	0.36 399	0.10 311	0.09 223	0.11 359	0.12 406	0.09 223	0.09 104

HGLStereo	0.29 368	0.19 322	0.60 351	0.24 276	0.21 417	0.33 366	0.23 359	0.52 372	0.44 368	0.36 361	0.49 420	0.41 382	0.35 422	0.46 334	0.34 388	0.11 350	0.11 287	0.09 229	0.09 275	0.11 336	0.12 251

DSFCA	0.29 368	0.18 310	0.48 189	0.21 129	0.17 322	0.39 422	0.32 462	0.49 347	0.44 368	0.44 448	0.38 306	0.40 373	0.30 375	0.53 362	0.38 407	0.12 390	0.10 255	0.10 302	0.11 363	0.11 336	0.11 201

CFNet	0.29 368	0.29 434	0.57 322	0.23 230	0.14 193	0.34 381	0.15 80	0.53 382	0.46 390	0.31 272	0.40 333	0.38 355	0.27 327	0.76 471	0.28 337	0.10 311	0.07 121	0.11 359	0.11 363	0.11 336	0.09 104

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 368	0.24 389	0.81 433	0.26 353	0.18 350	0.30 321	0.22 331	0.52 372	0.41 333	0.38 387	0.42 352	0.42 395	0.28 349	0.46 334	0.31 363	0.11 350	0.08 183	0.10 302	0.11 363	0.10 284	0.12 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 368	0.37 478	0.92 468	0.24 276	0.13 154	0.30 321	0.19 236	0.55 414	0.51 436	0.39 405	0.46 402	0.39 369	0.27 327	0.36 292	0.30 353	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.13 391	0.11 201

HSM	0.29 368	0.18 310	0.48 189	0.21 129	0.15 254	0.33 366	0.20 271	0.55 414	0.39 313	0.36 361	0.39 324	0.67 512	0.32 405	0.88 498	0.24 293	0.09 245	0.07 121	0.08 147	0.07 118	0.09 223	0.10 163

ACV-stereo	0.30 381	0.20 335	0.82 437	0.23 230	0.16 292	0.48 471	0.20 271	0.38 219	0.34 245	0.29 233	0.33 254	0.66 508	0.43 463	0.55 373	0.31 363	0.10 311	0.09 223	0.09 229	0.09 275	0.11 336	0.12 251

ssnet_v2	0.30 381	0.21 343	0.63 366	0.23 230	0.15 254	0.40 428	0.30 447	0.59 454	0.48 411	0.40 414	0.37 298	0.46 422	0.30 375	0.41 313	0.44 433	0.13 412	0.11 287	0.11 359	0.11 363	0.12 377	0.11 201

dad	0.30 381	0.38 485	0.60 351	0.22 179	0.14 193	0.32 359	0.21 297	0.35 182	0.51 436	0.45 455	0.45 390	0.46 422	0.23 266	0.41 313	0.27 329	0.21 500	0.11 287	0.20 498	0.11 363	0.15 426	0.11 201

THIR-Stereo	0.30 381	0.15 225	0.46 168	0.19 56	0.11 68	0.28 285	0.70 540	0.33 166	0.36 272	0.37 378	0.64 486	0.33 316	0.49 487	0.58 386	0.44 433	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.09 275	0.07 93	0.08 62

ADLNet	0.30 381	0.19 322	0.59 344	0.23 230	0.19 377	0.34 381	0.23 359	0.56 423	0.44 368	0.43 442	0.41 344	0.43 402	0.28 349	0.56 379	0.36 399	0.11 350	0.08 183	0.11 359	0.11 363	0.11 336	0.15 320

RAFT + AFF	0.30 381	0.33 455	0.76 417	0.25 313	0.17 322	0.30 321	0.33 468	0.55 414	0.42 345	0.28 209	0.30 213	0.31 298	0.31 392	0.64 424	0.32 372	0.09 245	0.11 287	0.11 359	0.10 329	0.12 377	0.16 336

psm_up	0.30 381	0.21 343	0.58 337	0.26 353	0.18 350	0.32 359	0.27 417	0.57 432	0.45 379	0.38 387	0.41 344	0.45 414	0.40 448	0.59 394	0.32 372	0.11 350	0.12 307	0.13 420	0.12 406	0.11 336	0.11 201

DMCA-RVC	0.30 381	0.27 422	0.93 472	0.28 418	0.17 322	0.30 321	0.21 297	0.43 278	0.36 272	0.40 414	0.38 306	0.39 369	0.36 427	0.44 326	0.34 388	0.13 412	0.10 255	0.16 469	0.12 406	0.13 391	0.11 201

STTStereo	0.30 381	0.24 389	0.83 442	0.25 313	0.17 322	0.30 321	0.24 383	0.49 347	0.39 313	0.39 405	0.41 344	0.44 408	0.28 349	0.41 313	0.30 353	0.13 412	0.13 327	0.13 420	0.16 476	0.12 377	0.12 251

RASNet	0.30 381	0.19 322	0.59 344	0.23 230	0.19 377	0.33 366	0.20 271	0.50 355	0.41 333	0.31 272	0.44 376	0.47 432	0.38 437	0.79 479	0.40 413	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.09 275	0.08 150	0.10 163

DLCB_ROB	0.30 381	0.20 335	0.45 154	0.28 418	0.17 322	0.37 411	0.25 397	0.50 355	0.45 379	0.46 461	0.47 410	0.51 451	0.34 415	0.56 379	0.38 407	0.10 311	0.10 255	0.11 359	0.11 363	0.10 284	0.11 201

DualNet (step1)	0.31 392	0.21 343	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 403	0.21 297	0.54 396	0.43 356	0.38 387	0.36 287	0.38 355	0.32 405	0.41 313	0.26 318	0.24 506	0.21 456	0.28 519	0.24 515	0.18 465	0.21 403

iinet-f	0.31 392	0.23 378	1.16 505	0.20 96	0.16 292	0.44 447	0.23 359	0.47 326	0.38 297	0.36 361	0.44 376	0.41 382	0.35 422	0.36 292	0.43 426	0.10 311	0.09 223	0.08 147	0.08 192	0.13 391	0.12 251

ADLNet2	0.31 392	0.23 378	0.77 423	0.23 230	0.18 350	0.36 403	0.24 383	0.55 414	0.54 453	0.33 310	0.38 306	0.45 414	0.31 392	0.70 446	0.36 399	0.10 311	0.08 183	0.09 229	0.09 275	0.12 377	0.11 201

hitnet-ft	0.31 392	0.21 343	0.56 312	0.19 56	0.14 193	0.40 428	0.23 359	0.46 315	0.42 345	0.37 378	0.46 402	0.53 463	0.35 422	0.76 471	0.35 395	0.14 437	0.10 255	0.14 444	0.10 329	0.15 426	0.14 304

FADNet-RVC-Resample	0.31 392	0.32 451	1.16 505	0.27 390	0.17 322	0.33 366	0.21 297	0.49 347	0.40 323	0.36 361	0.38 306	0.34 324	0.27 327	0.54 368	0.27 329	0.10 311	0.10 255	0.14 444	0.13 438	0.13 391	0.18 361

FADNet_RVC	0.31 392	0.35 469	0.98 481	0.24 276	0.16 292	0.30 321	0.17 141	0.52 372	0.39 313	0.30 256	0.38 306	0.30 288	0.29 369	0.54 368	0.33 381	0.14 437	0.14 345	0.14 444	0.16 476	0.21 488	0.24 437

LL-Strereo	0.32 398	0.33 455	0.77 423	0.26 353	0.24 458	0.22 186	0.23 359	0.58 445	0.44 368	0.35 348	0.32 234	0.41 382	0.40 448	0.93 512	0.25 307	0.08 173	0.13 327	0.11 359	0.09 275	0.09 223	0.22 416

SACVNet	0.32 398	0.25 404	0.59 344	0.26 353	0.19 377	0.35 396	0.25 397	0.54 396	0.41 333	0.43 442	0.45 390	0.46 422	0.34 415	0.71 452	0.30 353	0.14 437	0.10 255	0.12 394	0.12 406	0.16 434	0.20 393

CrosDoStereo	0.32 398	0.11 69	0.53 281	0.19 56	0.12 105	0.22 186	1.07 559	0.36 194	0.38 297	0.38 387	0.60 471	0.28 257	0.45 469	0.61 405	0.56 469	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.09 275	0.08 150	0.09 104

DeepStereo_LL	0.32 398	0.11 69	0.53 281	0.19 56	0.12 105	0.22 186	1.07 559	0.36 194	0.38 297	0.38 387	0.60 471	0.28 257	0.45 469	0.61 405	0.56 469	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.09 275	0.08 150	0.09 104

pcwnet_v2	0.32 398	0.16 257	1.22 516	0.23 230	0.19 377	0.32 359	0.19 236	0.61 474	0.61 483	0.37 378	0.45 390	0.35 338	0.29 369	0.37 302	0.26 318	0.14 437	0.11 287	0.12 394	0.11 363	0.14 414	0.18 361

TDLM	0.32 398	0.27 422	0.52 270	0.30 446	0.15 254	0.33 366	0.32 462	0.54 396	0.50 430	0.44 448	0.43 366	0.39 369	0.30 375	0.92 510	0.30 353	0.14 437	0.09 223	0.13 420	0.12 406	0.13 391	0.14 304

NVstereo2D	0.32 398	0.18 310	0.63 366	0.24 276	0.23 444	0.43 442	0.28 432	0.60 466	0.58 471	0.28 209	0.39 324	0.42 395	0.30 375	0.71 452	0.30 353	0.13 412	0.09 223	0.13 420	0.10 329	0.20 482	0.18 361

YMNet	0.33 405	0.26 414	0.64 371	0.28 418	0.23 444	0.48 471	0.27 417	0.54 396	0.47 403	0.49 475	0.56 454	0.51 451	0.30 375	0.41 313	0.44 433	0.13 412	0.16 389	0.13 420	0.12 406	0.14 414	0.14 304

YMNet_1	0.33 405	0.26 414	0.64 371	0.28 418	0.23 444	0.48 471	0.27 417	0.54 396	0.47 403	0.49 475	0.56 454	0.51 451	0.30 375	0.41 313	0.44 433	0.13 412	0.16 389	0.13 420	0.12 406	0.14 414	0.14 304

test_for_model	0.33 405	0.91 548	0.48 189	0.74 549	0.50 533	0.20 131	0.16 111	0.33 166	0.27 155	0.29 233	0.15 67	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.31 527	0.27 505	0.06 22	0.05 21	0.97 562	0.31 484

ttt	0.33 405	0.14 192	0.54 293	0.22 179	0.14 193	0.30 321	0.22 331	0.59 454	0.51 436	0.31 272	0.46 402	0.30 288	0.23 266	0.71 452	1.07 525	0.13 412	0.22 468	0.10 302	0.11 363	0.12 377	0.24 437

fast-acv-ft	0.33 405	0.26 414	0.88 461	0.25 313	0.18 350	0.49 477	0.27 417	0.44 299	0.50 430	0.40 414	0.55 449	0.49 443	0.36 427	0.39 308	0.41 418	0.11 350	0.11 287	0.11 359	0.12 406	0.13 391	0.11 201

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 405	0.25 404	0.82 437	0.22 179	0.17 322	0.46 458	0.28 432	0.53 382	0.53 448	0.43 442	0.57 460	0.44 408	0.31 392	0.50 345	0.48 446	0.10 311	0.06 48	0.08 147	0.06 56	0.11 336	0.12 251

AANet_RVC	0.33 405	0.31 444	0.69 391	0.23 230	0.14 193	0.30 321	0.23 359	0.49 347	0.55 462	0.39 405	0.60 471	0.43 402	0.30 375	0.88 498	0.54 465	0.11 350	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.10 284	0.12 251

PS-NSSS	0.33 405	0.36 475	0.61 357	0.24 276	0.18 350	0.33 366	0.24 383	0.59 454	0.42 345	0.38 387	0.52 433	0.36 343	0.31 392	0.80 482	0.32 372	0.18 486	0.14 345	0.21 501	0.15 466	0.17 449	0.14 304

DISCO	0.33 405	0.16 257	0.55 302	0.26 353	0.16 292	0.48 471	0.25 397	0.52 372	0.58 471	0.38 387	0.45 390	0.63 497	0.37 432	0.65 428	0.50 453	0.10 311	0.07 121	0.09 229	0.08 192	0.13 391	0.13 278

NOSS_ROB	0.33 405	0.24 389	0.49 209	0.27 390	0.16 292	0.34 381	0.19 236	0.55 414	0.50 430	0.34 330	0.37 298	0.42 395	0.30 375	0.93 512	0.25 307	0.19 495	0.20 451	0.24 510	0.22 509	0.17 449	0.25 448

TCMNet	0.34 415	0.28 430	0.81 433	0.29 434	0.30 497	0.40 428	0.28 432	0.53 382	0.49 424	0.38 387	0.46 402	0.40 373	0.30 375	0.61 405	0.42 422	0.14 437	0.13 327	0.15 461	0.14 455	0.18 465	0.19 376

HBP-ISP	0.34 415	0.35 469	0.76 417	0.23 230	0.17 322	0.33 366	0.22 331	0.56 423	0.47 403	0.42 431	0.49 420	0.33 316	0.41 453	0.73 456	0.27 329	0.18 486	0.19 437	0.24 510	0.20 499	0.16 434	0.16 336

AAGNet	0.34 415	0.12 115	0.53 281	0.26 353	0.16 292	0.20 131	0.19 236	0.31 141	0.29 183	0.35 348	0.35 272	0.27 244	0.30 375	0.44 326	2.56 568	0.08 173	0.05 4	0.10 302	0.07 118	0.09 223	0.07 19

FADNet-RVC	0.34 415	0.43 499	0.97 479	0.25 313	0.20 401	0.33 366	0.20 271	0.51 365	0.42 345	0.34 330	0.40 333	0.41 382	0.29 369	0.65 428	0.36 399	0.14 437	0.14 345	0.14 444	0.15 466	0.19 474	0.20 393

FADNet	0.34 415	0.43 499	0.88 461	0.24 276	0.22 432	0.37 411	0.19 236	0.56 423	0.49 424	0.32 297	0.36 287	0.43 402	0.32 405	0.65 428	0.30 353	0.17 475	0.16 389	0.14 444	0.16 476	0.25 503	0.21 403

CVANet_RVC	0.34 415	0.25 404	0.77 423	0.27 390	0.17 322	0.34 381	0.28 432	0.55 414	0.50 430	0.43 442	0.46 402	0.44 408	0.31 392	0.90 503	0.27 329	0.15 451	0.10 255	0.14 444	0.14 455	0.15 426	0.15 320

StereoDRNet	0.34 415	0.28 430	0.70 397	0.28 418	0.21 417	0.43 442	0.30 447	0.63 486	0.51 436	0.47 467	0.40 333	0.48 437	0.31 392	0.58 386	0.44 433	0.12 390	0.10 255	0.12 394	0.11 363	0.13 391	0.13 278

z-ln-s-r	0.35 422	0.30 440	1.02 485	0.23 230	0.14 193	0.30 321	0.26 408	0.46 315	0.55 462	0.33 310	0.61 479	0.39 369	0.31 392	0.80 482	0.77 498	0.08 173	0.06 48	0.08 147	0.08 192	0.11 336	0.10 163

DRN-Test	0.35 422	0.20 335	0.75 413	0.28 418	0.19 377	0.46 458	0.29 438	0.68 510	0.54 453	0.49 475	0.47 410	0.44 408	0.35 422	0.63 419	0.44 433	0.13 412	0.09 223	0.13 420	0.12 406	0.13 391	0.13 278

XPNet_ROB	0.35 422	0.26 414	0.58 337	0.28 418	0.19 377	0.37 411	0.31 456	0.57 432	0.51 436	0.52 486	0.54 444	0.57 475	0.38 437	0.65 428	0.48 446	0.17 475	0.12 307	0.13 420	0.12 406	0.16 434	0.17 356

ff1	0.36 425	0.17 288	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 308	0.21 297	0.38 219	0.46 390	0.31 272	0.44 376	0.34 324	0.24 288	0.91 505	1.30 537	0.08 173	0.28 510	0.12 394	0.11 363	0.08 150	0.37 510

Wz-Net-LNSev	0.36 425	0.35 469	1.06 490	0.26 353	0.21 417	0.47 464	0.33 468	0.56 423	0.58 471	0.45 455	0.54 444	0.50 448	0.37 432	0.40 310	0.42 422	0.12 390	0.11 287	0.10 302	0.09 275	0.14 414	0.15 320

FAT-Stereo	0.36 425	0.19 322	0.75 413	0.26 353	0.18 350	0.34 381	0.30 447	0.62 482	0.61 483	0.47 467	0.61 479	0.59 481	0.50 488	0.61 405	0.36 399	0.13 412	0.14 345	0.13 420	0.12 406	0.14 414	0.20 393

CBMV_ROB	0.36 425	0.21 343	0.57 322	0.22 179	0.14 193	0.35 396	0.20 271	0.55 414	0.47 403	0.52 486	0.58 463	0.45 414	0.53 497	0.75 465	0.50 453	0.18 486	0.19 437	0.23 508	0.21 501	0.15 426	0.20 393

ETE_ROB	0.36 425	0.32 451	0.64 371	0.30 446	0.18 350	0.40 428	0.38 492	0.59 454	0.49 424	0.50 480	0.52 433	0.62 493	0.37 432	0.58 386	0.43 426	0.13 412	0.10 255	0.14 444	0.12 406	0.17 449	0.18 361

PSMNet_ROB	0.36 425	0.31 444	0.71 404	0.31 462	0.21 417	0.44 447	0.44 509	0.61 474	0.49 424	0.39 405	0.45 390	0.49 443	0.32 405	0.66 434	0.53 461	0.14 437	0.10 255	0.15 461	0.14 455	0.13 391	0.13 278

CBMV	0.36 425	0.25 404	0.61 357	0.24 276	0.14 193	0.42 438	0.33 468	0.56 423	0.52 447	0.54 496	0.52 433	0.51 451	0.58 504	0.63 419	0.43 426	0.15 451	0.16 389	0.18 486	0.16 476	0.13 391	0.19 376
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 432	0.17 288	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 308	0.21 297	0.57 432	0.48 411	0.31 272	0.44 376	0.34 324	0.24 288	0.91 505	1.30 537	0.10 311	0.20 451	0.12 394	0.11 363	0.11 336	0.23 424

xxx	0.37 432	0.17 288	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 308	0.21 297	0.57 432	0.48 411	0.31 272	0.44 376	0.34 324	0.24 288	0.91 505	1.30 537	0.10 311	0.20 451	0.12 394	0.11 363	0.11 336	0.23 424

GwcNet	0.37 432	0.29 434	1.12 499	0.25 313	0.24 458	0.48 471	0.27 417	0.58 445	0.60 481	0.39 405	0.54 444	0.51 451	0.34 415	0.60 399	0.46 441	0.13 412	0.12 307	0.12 394	0.11 363	0.13 391	0.15 320

DANet	0.37 432	0.25 404	0.67 384	0.37 496	0.22 432	0.42 438	0.25 397	0.50 355	0.44 368	0.52 486	0.50 423	0.59 481	0.42 459	0.78 475	0.53 461	0.13 412	0.12 307	0.14 444	0.12 406	0.17 449	0.21 403
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 432	0.33 455	0.59 344	0.37 496	0.23 444	0.42 438	0.41 504	0.56 423	0.44 368	0.47 467	0.47 410	0.61 490	0.39 444	0.58 386	0.41 418	0.16 461	0.13 327	0.21 501	0.22 509	0.16 434	0.18 361

APVNet	0.38 437	0.26 414	0.87 455	0.26 353	0.22 432	0.52 487	0.35 476	0.64 492	0.46 390	0.40 414	0.52 433	0.48 437	0.39 444	0.84 492	0.48 446	0.13 412	0.14 345	0.15 461	0.16 476	0.16 434	0.16 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 437	0.43 499	0.72 409	0.35 490	0.19 377	0.51 481	0.25 397	0.56 423	0.39 313	0.42 431	0.47 410	0.47 432	0.27 327	0.74 460	0.32 372	0.38 536	0.19 437	0.27 513	0.17 487	0.29 520	0.27 464

RP	0.38 437	0.26 414	0.67 384	0.31 462	0.24 458	0.37 411	0.29 438	0.53 382	0.61 483	0.42 431	0.65 488	0.62 493	0.51 490	0.63 419	0.43 426	0.17 475	0.15 376	0.17 478	0.15 466	0.17 449	0.19 376

RYNet	0.38 437	0.23 378	0.65 376	0.26 353	0.28 482	0.62 506	0.33 468	0.61 474	0.62 487	0.42 431	0.39 324	0.58 480	0.40 448	0.89 500	0.57 472	0.11 350	0.09 223	0.12 394	0.11 363	0.19 474	0.22 416

LALA_ROB	0.38 437	0.31 444	0.65 376	0.30 446	0.21 417	0.46 458	0.39 495	0.63 486	0.54 453	0.53 492	0.52 433	0.69 516	0.36 427	0.52 359	0.48 446	0.18 486	0.11 287	0.16 469	0.14 455	0.17 449	0.16 336

PSMNet-RUCA	0.39 442	0.47 505	0.84 446	0.46 528	0.41 527	0.34 381	0.26 408	0.59 454	0.46 390	0.40 414	0.51 426	0.44 408	0.33 413	0.43 322	0.31 363	0.25 513	0.14 345	0.33 529	0.21 501	0.32 525	0.23 424

1111x	0.39 442	0.17 288	0.80 432	0.23 230	0.15 254	0.33 366	0.27 417	0.62 482	0.48 411	0.32 297	0.43 366	0.40 373	0.29 369	0.86 495	1.60 552	0.09 245	0.23 478	0.09 229	0.12 406	0.10 284	0.23 424

EKT-Stereo	0.39 442	0.13 148	0.53 281	0.42 521	3.94 574	0.22 186	0.17 141	0.38 219	0.30 199	0.21 132	0.20 113	0.23 191	0.15 148	0.30 234	0.18 180	0.10 311	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.09 223	0.12 251

GASNet	0.39 442	0.58 527	1.27 518	0.35 490	0.23 444	0.35 396	0.23 359	0.63 486	0.56 467	0.41 426	0.38 306	0.45 414	0.30 375	0.81 486	0.42 422	0.16 461	0.11 287	0.14 444	0.14 455	0.23 497	0.12 251

Wz-Net-MNSev	0.39 442	0.35 469	0.99 483	0.26 353	0.21 417	0.59 503	0.39 495	0.58 445	0.61 483	0.49 475	0.56 454	0.53 463	0.37 432	0.61 405	0.47 444	0.11 350	0.09 223	0.11 359	0.11 363	0.15 426	0.15 320

xxxx	0.39 442	0.14 192	0.47 174	0.20 96	0.16 292	0.38 417	0.20 271	0.61 474	0.43 356	0.30 256	0.44 376	0.38 355	0.25 301	0.50 345	2.41 566	0.11 350	0.21 456	0.09 229	0.10 329	0.10 284	0.26 460

test_xeample	0.39 442	0.14 192	0.46 168	0.19 56	0.16 292	0.34 381	0.22 331	0.59 454	0.43 356	0.33 310	0.47 410	0.30 288	0.27 327	0.60 399	2.44 567	0.10 311	0.21 456	0.09 229	0.09 275	0.09 223	0.25 448

Syn2CoEx	0.39 442	0.39 489	1.08 495	0.35 490	0.21 417	0.41 433	0.29 438	0.63 486	0.51 436	0.43 442	0.56 454	0.45 414	0.45 469	0.69 443	0.39 411	0.17 475	0.14 345	0.16 469	0.12 406	0.13 391	0.16 336

S-Stereo	0.39 442	0.20 335	1.04 487	0.28 418	0.22 432	0.39 422	0.31 456	0.58 445	0.69 503	0.40 414	0.59 467	0.48 437	0.41 453	0.75 465	0.42 422	0.12 390	0.15 376	0.13 420	0.13 438	0.16 434	0.25 448

stereogan	0.39 442	0.20 335	0.78 427	0.28 418	0.22 432	0.65 512	0.26 408	0.62 482	0.65 492	0.45 455	0.60 471	0.67 512	0.45 469	0.69 443	0.37 405	0.14 437	0.14 345	0.14 444	0.12 406	0.20 482	0.19 376

Nwc_Net	0.39 442	0.29 434	0.84 446	0.32 468	0.24 458	0.45 455	0.30 447	0.67 505	0.51 436	0.39 405	0.70 499	0.59 481	0.48 482	0.61 405	0.45 440	0.16 461	0.12 307	0.19 493	0.21 501	0.14 414	0.15 320

w-ln-seven-2	0.40 453	0.37 478	1.34 523	0.28 418	0.18 350	0.38 417	0.29 438	0.53 382	0.59 478	0.47 467	0.56 454	0.46 422	0.42 459	0.70 446	0.64 484	0.10 311	0.10 255	0.12 394	0.11 363	0.14 414	0.16 336

aanetorigin	0.40 453	0.33 455	1.14 502	0.25 313	0.19 377	0.30 321	0.37 484	0.34 173	0.47 403	0.95 536	0.82 514	0.52 458	0.56 501	0.50 345	0.52 457	0.11 350	0.09 223	0.10 302	0.10 329	0.16 434	0.19 376

AF-Net	0.40 453	0.31 444	0.74 410	0.33 479	0.24 458	0.43 442	0.30 447	0.64 492	0.67 497	0.44 448	0.69 498	0.65 504	0.52 492	0.59 394	0.48 446	0.16 461	0.12 307	0.19 493	0.14 455	0.16 434	0.14 304

edge stereo	0.40 453	0.22 362	0.87 455	0.27 390	0.22 432	0.38 417	0.26 408	0.59 454	0.56 467	0.53 492	0.60 471	0.71 520	0.50 488	0.78 475	0.43 426	0.16 461	0.15 376	0.19 493	0.14 455	0.17 449	0.19 376

PA-Net	0.40 453	0.35 469	1.05 488	0.32 468	0.28 482	0.39 422	0.43 507	0.53 382	0.56 467	0.35 348	0.43 366	0.41 382	0.36 427	0.83 491	0.61 479	0.12 390	0.23 478	0.16 469	0.23 513	0.13 391	0.20 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 453	0.28 430	0.67 384	0.31 462	0.18 350	0.43 442	0.39 495	0.60 466	0.46 390	0.48 474	0.78 509	0.55 468	0.45 469	0.96 516	0.55 468	0.13 412	0.14 345	0.13 420	0.12 406	0.15 426	0.16 336

RGC	0.41 459	0.35 469	0.76 417	0.35 490	0.28 482	0.41 433	0.29 438	0.60 466	0.55 462	0.47 467	0.64 486	0.63 497	0.47 478	0.74 460	0.46 441	0.16 461	0.15 376	0.21 501	0.21 501	0.19 474	0.21 403

ADCRef	0.41 459	0.33 455	1.05 488	0.26 353	0.21 417	0.49 477	0.27 417	0.54 396	0.51 436	0.51 483	0.59 467	0.35 338	0.47 478	0.54 368	1.35 543	0.09 245	0.08 183	0.12 394	0.12 406	0.12 377	0.13 278

PWC_ROB	0.41 459	0.38 485	0.92 468	0.26 353	0.20 401	0.39 422	0.19 236	0.61 474	0.69 503	0.58 504	0.84 517	0.52 458	0.44 467	0.74 460	0.62 480	0.13 412	0.09 223	0.14 444	0.10 329	0.17 449	0.18 361

PWCDC_ROB	0.41 459	0.41 495	0.77 423	0.34 484	0.21 417	0.43 442	0.20 271	0.60 466	0.90 530	0.44 448	1.24 541	0.36 343	0.38 437	0.56 379	0.48 446	0.18 486	0.11 287	0.11 359	0.10 329	0.20 482	0.16 336

UDG	0.42 463	0.54 517	0.67 384	0.41 518	0.35 513	0.47 464	0.27 417	0.57 432	0.48 411	0.40 414	0.46 402	0.59 481	0.45 469	0.47 338	0.46 441	0.26 515	0.19 437	0.49 538	0.22 509	0.37 529	0.30 480

NCC-stereo	0.42 463	0.31 444	0.87 455	0.32 468	0.29 492	0.47 464	0.37 484	0.68 510	0.53 448	0.42 431	0.58 463	0.57 475	0.52 492	0.75 465	0.54 465	0.18 486	0.14 345	0.18 486	0.25 520	0.17 449	0.18 361

Abc-Net	0.42 463	0.31 444	0.87 455	0.32 468	0.29 492	0.47 464	0.37 484	0.68 510	0.53 448	0.42 431	0.58 463	0.57 475	0.52 492	0.75 465	0.54 465	0.18 486	0.14 345	0.18 486	0.25 520	0.17 449	0.18 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 463	0.33 455	0.89 463	0.29 434	0.36 518	0.49 477	0.31 456	0.63 486	0.54 453	0.47 467	0.56 454	0.47 432	0.43 463	1.00 520	0.40 413	0.28 521	0.21 456	0.20 498	0.18 492	0.25 503	0.18 361

SGM-Forest	0.42 463	0.44 502	0.92 468	0.24 276	0.16 292	0.45 455	0.40 499	0.58 445	0.50 430	0.54 496	0.63 483	0.52 458	0.51 490	0.91 505	0.66 487	0.17 475	0.17 413	0.17 478	0.15 466	0.15 426	0.21 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 468	0.34 465	0.62 361	0.28 418	0.33 508	0.60 504	0.34 473	0.68 510	0.47 403	0.54 496	0.66 490	0.56 473	0.46 476	0.73 456	0.66 487	0.26 515	0.19 437	0.24 510	0.22 509	0.27 513	0.25 448

RTSC	0.43 468	0.37 478	0.95 476	0.30 446	0.20 401	0.50 480	0.23 359	0.65 498	0.86 526	0.56 500	0.54 444	0.51 451	0.36 427	0.71 452	0.92 509	0.13 412	0.14 345	0.11 359	0.13 438	0.18 465	0.19 376

SQANet	0.44 470	0.57 524	0.89 463	0.49 531	0.39 524	0.47 464	0.23 359	0.53 382	0.44 368	0.41 426	0.48 419	0.47 432	0.34 415	0.58 386	0.43 426	0.38 536	0.15 376	0.40 534	0.21 501	0.50 534	0.34 497

Anonymous_2	0.44 470	0.23 378	0.57 322	0.34 484	0.34 510	0.53 490	0.28 432	0.49 347	0.39 313	0.36 361	0.34 264	0.48 437	0.38 437	0.43 322	0.33 381	0.26 515	0.41 539	0.44 536	1.45 571	0.33 527	0.37 510

NaN_ROB	0.44 470	0.38 485	0.94 475	0.30 446	0.20 401	0.52 487	0.49 520	0.61 474	0.60 481	0.56 500	0.47 410	0.49 443	0.42 459	1.24 538	0.76 497	0.12 390	0.18 425	0.12 394	0.13 438	0.12 377	0.18 361

w-ln-seven	0.45 473	0.40 492	1.40 529	0.27 390	0.22 432	0.58 499	0.33 468	0.65 498	0.83 520	0.59 505	0.63 483	0.53 463	0.39 444	0.66 434	0.81 504	0.12 390	0.11 287	0.13 420	0.12 406	0.16 434	0.17 356

test_sample9	0.45 473	0.21 343	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 403	0.21 297	0.54 396	0.43 356	0.38 387	0.36 287	0.38 355	0.32 405	0.70 446	1.01 518	0.24 506	1.93 572	0.28 519	0.24 515	0.18 465	0.21 403

Wz-Net-SNSev	0.45 473	0.53 516	1.42 530	0.31 462	0.21 417	0.44 447	0.45 510	0.64 492	0.68 501	0.46 461	0.66 490	0.62 493	0.40 448	0.78 475	0.65 485	0.12 390	0.11 287	0.12 394	0.13 438	0.17 449	0.19 376

DDUNet	0.45 473	0.60 530	0.71 404	0.45 525	0.39 524	0.46 458	0.32 462	0.53 382	0.44 368	0.46 461	0.53 441	0.57 475	0.38 437	0.51 351	0.43 426	0.34 530	0.21 456	0.56 542	0.25 520	0.41 531	0.36 502

222	0.45 473	0.14 192	0.43 143	0.19 56	0.15 254	0.36 403	0.20 271	0.60 466	0.43 356	0.37 378	0.45 390	0.30 288	0.28 349	0.59 394	3.72 572	0.11 350	0.19 437	0.08 147	0.09 275	0.09 223	0.27 464

SHD	0.45 473	0.34 465	0.89 463	0.37 496	0.28 482	0.46 458	0.23 359	0.72 522	0.96 537	0.65 512	0.61 479	0.61 490	0.48 482	0.64 424	0.69 490	0.16 461	0.16 389	0.16 469	0.16 476	0.21 488	0.25 448

GANetREF_RVC	0.45 473	0.52 513	0.87 455	0.39 507	0.20 401	0.51 481	0.50 522	0.68 510	0.67 497	0.47 467	0.46 402	0.50 448	0.43 463	0.91 505	0.40 413	0.28 521	0.21 456	0.32 526	0.19 495	0.28 518	0.23 424
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
PDISCO_ROB	0.45 473	0.37 478	0.89 463	0.44 523	0.37 519	0.70 515	0.35 476	0.75 526	0.78 515	0.45 455	0.53 441	0.65 504	0.40 448	0.68 442	0.52 457	0.22 503	0.12 307	0.21 501	0.19 495	0.26 508	0.22 416

DeepPrunerF	0.46 481	0.37 478	1.50 534	0.34 484	0.30 497	0.36 403	0.37 484	0.64 492	1.15 551	0.41 426	0.45 390	0.40 373	0.41 453	0.82 487	0.53 461	0.18 486	0.14 345	0.23 508	0.21 501	0.17 449	0.18 361

CC-Net-ROB	0.46 481	0.55 518	0.86 453	0.38 505	0.23 444	0.51 481	0.30 447	0.69 516	0.51 436	0.46 461	0.51 426	0.48 437	0.38 437	0.96 516	0.40 413	0.36 533	0.23 478	0.56 542	0.25 520	0.34 528	0.22 416

FBW_ROB	0.46 481	0.34 465	0.71 404	0.32 468	0.20 401	0.51 481	0.32 462	0.73 523	0.63 489	0.60 506	0.57 460	0.65 504	0.44 467	1.42 549	0.62 480	0.14 437	0.17 413	0.22 506	0.16 476	0.17 449	0.23 424

SDNR	0.47 484	0.29 434	0.92 468	0.24 276	0.37 519	1.27 551	0.17 141	0.54 396	0.58 471	0.44 448	0.85 518	0.55 468	0.28 349	1.19 536	0.52 457	0.23 504	0.24 491	0.17 478	0.13 438	0.19 474	0.26 460

G-Net	0.47 484	0.26 414	1.02 485	0.34 484	0.28 482	0.89 534	0.35 476	0.47 326	0.46 390	0.68 517	1.20 538	0.64 502	0.59 506	0.61 405	0.60 476	0.16 461	0.14 345	0.17 478	0.13 438	0.22 492	0.21 403

XQC	0.47 484	0.45 503	1.07 492	0.40 512	0.28 482	0.58 499	0.38 492	0.67 505	0.76 514	0.53 492	0.47 410	0.59 481	0.47 478	0.74 460	0.80 502	0.18 486	0.14 345	0.18 486	0.16 476	0.26 508	0.24 437

z-mn7	0.48 487	0.52 513	1.28 519	0.26 353	0.19 377	0.62 506	0.34 473	0.59 454	0.96 537	0.45 455	0.97 527	0.53 463	0.41 453	0.99 519	0.70 491	0.11 350	0.10 255	0.10 302	0.10 329	0.14 414	0.16 336

ADCP+	0.48 487	0.36 475	1.47 532	0.26 353	0.22 432	0.57 497	0.40 499	0.56 423	0.54 453	0.46 461	0.52 433	0.46 422	0.53 497	0.59 394	1.93 558	0.10 311	0.08 183	0.11 359	0.11 363	0.14 414	0.15 320

PASM	0.49 489	0.41 495	1.15 503	0.37 496	0.35 513	0.42 438	0.42 505	0.54 396	0.65 492	0.54 496	0.54 444	0.63 497	0.48 482	0.94 515	0.51 456	0.27 519	0.30 522	0.30 522	0.33 532	0.29 520	0.29 477

zh-mn7	0.50 490	0.57 524	1.82 547	0.25 313	0.19 377	0.45 455	0.29 438	0.59 454	0.84 523	0.67 515	0.97 527	0.49 443	0.41 453	0.93 512	0.73 494	0.12 390	0.10 255	0.11 359	0.11 363	0.13 391	0.17 356

GCST	0.50 490	0.67 535	0.82 437	1.04 559	0.55 539	0.38 417	0.11 15	0.42 269	0.33 234	0.42 431	0.35 272	0.29 270	0.18 210	0.50 345	0.23 284	0.70 552	0.42 540	0.79 553	0.62 556	0.63 542	0.47 530

SuperB	0.50 490	0.37 478	2.16 554	0.23 230	0.15 254	0.41 433	0.32 462	0.50 355	0.83 520	0.44 448	0.51 426	0.33 316	0.45 469	0.69 443	1.07 525	0.10 311	0.08 183	0.09 229	0.08 192	0.95 561	0.18 361

ADCL	0.50 490	0.30 440	1.15 503	0.28 418	0.19 377	0.77 524	0.64 536	0.57 432	0.73 512	0.57 503	0.73 504	0.55 468	0.60 508	0.66 434	1.53 549	0.11 350	0.10 255	0.13 420	0.13 438	0.15 426	0.16 336

ADCPNet	0.51 494	0.36 475	1.82 547	0.27 390	0.23 444	0.71 516	0.39 495	0.56 423	0.54 453	0.52 486	0.60 471	0.66 508	0.57 503	0.64 424	1.23 533	0.15 451	0.18 425	0.14 444	0.23 513	0.19 474	0.22 416

DPSNet	0.51 494	0.26 414	1.16 505	0.28 418	0.21 417	0.76 521	0.56 531	0.89 544	0.82 519	0.49 475	0.51 426	0.64 502	0.81 531	0.89 500	0.85 507	0.17 475	0.16 389	0.13 420	0.13 438	0.26 508	0.27 464

MDST_ROB	0.51 494	0.16 257	0.97 479	0.31 462	0.21 417	1.35 555	0.34 473	0.80 531	0.59 478	1.09 545	0.74 505	0.49 443	0.37 432	1.31 544	0.60 476	0.14 437	0.12 307	0.16 469	0.13 438	0.13 391	0.18 361

zh-sn7	0.52 497	0.64 532	1.77 544	0.30 446	0.20 401	0.47 464	0.40 499	0.60 466	0.65 492	0.53 492	0.82 514	0.52 458	0.59 506	1.10 529	0.96 514	0.13 412	0.13 327	0.13 420	0.13 438	0.17 449	0.20 393

test_sample8	0.52 497	0.21 343	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 403	0.21 297	0.57 432	0.38 297	0.63 509	0.39 324	1.16 538	0.68 523	0.70 446	1.01 518	0.24 506	1.93 572	0.28 519	0.24 515	0.18 465	0.21 403

psmorigin	0.52 497	0.29 434	3.10 564	0.24 276	0.19 377	0.39 422	0.24 383	0.52 372	0.45 379	0.66 514	0.68 495	0.70 519	0.52 492	0.86 495	0.49 452	0.15 451	0.17 413	0.13 420	0.14 455	0.16 434	0.23 424

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 500	0.60 530	0.98 481	0.40 512	0.25 471	0.87 532	0.57 532	0.60 466	0.64 491	0.60 506	0.67 492	0.63 497	0.42 459	1.13 531	0.50 453	0.23 504	0.28 510	0.27 513	0.35 534	0.25 503	0.33 494

ADCMid	0.53 500	0.45 503	1.46 531	0.27 390	0.22 432	0.51 481	0.38 492	0.61 474	0.58 471	0.75 522	0.67 492	0.62 493	0.66 522	0.66 434	1.75 554	0.13 412	0.12 307	0.17 478	0.17 487	0.20 482	0.21 403

pmcnn	0.54 502	0.24 389	1.06 490	0.25 313	0.26 475	0.40 428	0.31 456	0.55 414	0.55 462	0.56 500	1.22 540	2.53 565	0.39 444	0.84 492	1.08 527	0.09 245	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.10 284	0.14 304

Wz-Net-TNSev	0.55 503	0.72 537	1.90 549	0.26 353	0.21 417	0.64 511	0.45 510	0.66 503	0.71 507	0.52 486	0.55 449	0.71 520	0.63 519	1.04 525	0.94 512	0.16 461	0.15 376	0.13 420	0.15 466	0.21 488	0.24 437

AnyNet_C32	0.55 503	0.51 512	1.34 523	0.29 434	0.28 482	0.61 505	0.62 535	0.57 432	0.62 487	0.63 509	0.68 495	0.54 467	0.55 499	0.82 487	1.81 555	0.15 451	0.15 376	0.15 461	0.18 492	0.21 488	0.25 448

CSAN	0.55 503	0.47 505	1.19 513	0.37 496	0.23 444	0.57 497	0.61 534	0.65 498	0.72 509	0.65 512	0.78 509	0.66 508	0.65 521	1.41 548	0.77 498	0.21 500	0.17 413	0.20 498	0.21 501	0.18 465	0.21 403

WCMA_ROB	0.55 503	0.27 422	0.76 417	0.26 353	0.22 432	0.62 506	0.36 482	0.57 432	0.58 471	0.97 538	1.40 546	1.28 544	0.94 540	0.80 482	0.80 502	0.20 498	0.17 413	0.16 469	0.16 476	0.19 474	0.29 477

WZ-Net	0.56 507	0.49 511	2.14 553	0.30 446	0.24 458	0.58 499	0.48 517	0.65 498	0.80 517	0.51 483	0.72 501	0.68 514	0.60 508	1.06 527	1.01 518	0.13 412	0.10 255	0.11 359	0.12 406	0.19 474	0.23 424

Consistency-Raft	0.56 507	0.52 513	1.12 499	0.45 525	0.49 532	0.48 471	0.45 510	0.73 523	0.74 513	0.45 455	0.82 514	0.46 422	0.60 508	0.51 351	0.63 483	0.39 538	0.40 537	0.44 536	0.51 547	0.53 538	0.38 517

anonymity	0.57 509	0.55 518	0.74 410	0.48 530	0.63 543	0.56 495	0.43 507	0.71 518	0.51 436	0.64 511	0.55 449	0.57 475	0.61 512	0.65 428	0.57 472	0.55 543	0.55 553	0.50 539	0.54 548	0.51 536	0.61 546

SGM_RVC	0.57 509	0.22 362	0.60 351	0.26 353	0.16 292	0.97 540	0.46 513	0.76 528	0.90 530	1.03 542	0.92 525	1.16 538	0.93 539	1.21 537	0.72 493	0.17 475	0.16 389	0.16 469	0.16 476	0.16 434	0.24 437
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 511	0.48 509	1.35 525	0.38 505	0.37 519	0.96 539	1.13 563	0.84 539	1.05 541	0.50 480	0.70 499	0.45 414	0.61 512	0.63 419	0.62 480	0.26 515	0.28 510	0.14 444	0.13 438	0.20 482	0.44 525

MFN_U_SF_RVC	0.58 511	0.58 527	1.31 522	0.39 507	0.23 444	0.72 517	0.30 447	0.83 536	0.68 501	0.74 521	0.74 505	0.86 526	0.60 508	0.84 492	0.83 505	0.29 523	0.27 505	0.32 526	0.37 538	0.31 522	0.33 494

SANet	0.58 511	0.41 495	1.38 526	0.27 390	0.16 292	0.72 517	0.48 517	0.71 518	1.34 553	0.69 518	0.97 527	0.94 530	0.78 527	0.97 518	0.93 510	0.14 437	0.12 307	0.12 394	0.12 406	0.18 465	0.20 393

otaku	0.60 514	0.73 539	1.13 501	0.64 539	0.45 531	0.73 519	0.37 484	0.67 505	0.67 497	0.52 486	0.75 507	0.66 508	0.46 476	0.74 460	0.59 475	0.55 543	0.34 532	0.56 542	0.36 536	0.65 544	0.49 535

MeshStereo	0.60 514	0.31 444	0.71 404	0.22 179	0.17 322	0.66 513	0.36 482	0.81 533	0.63 489	1.48 564	1.32 543	1.65 551	0.83 532	1.18 535	0.74 495	0.17 475	0.17 413	0.17 478	0.14 455	0.17 449	0.19 376
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
Ntro	0.61 516	0.75 542	1.16 505	0.67 541	0.50 533	0.76 521	0.37 484	0.68 510	0.71 507	0.50 480	0.59 467	0.65 504	0.52 492	0.79 479	0.58 474	0.58 546	0.32 528	0.57 545	0.34 533	0.69 549	0.50 537

PVD	0.62 517	0.41 495	0.93 472	0.44 523	0.39 524	0.63 510	0.51 525	0.86 540	1.27 552	0.93 535	1.09 533	0.81 524	0.85 533	0.89 500	0.89 508	0.21 500	0.23 478	0.22 506	0.19 495	0.28 518	0.41 518

SAMSARA	0.62 517	0.47 505	0.93 472	0.70 544	0.50 533	1.15 546	1.29 566	0.79 530	0.70 505	0.77 527	0.55 449	0.92 529	0.58 504	0.87 497	0.77 498	0.19 495	0.27 505	0.18 486	0.19 495	0.27 513	0.28 472

ADCS	0.62 517	0.56 520	1.54 537	0.30 446	0.25 471	0.56 495	0.46 513	0.71 518	0.86 526	0.77 527	0.72 501	0.68 514	0.62 517	0.82 487	2.33 565	0.17 475	0.16 389	0.16 469	0.17 487	0.23 497	0.27 464

DGSMNet	0.63 520	0.32 451	1.01 484	0.54 535	0.73 549	0.62 506	1.36 567	0.62 482	0.58 471	0.38 387	0.62 482	0.52 458	0.34 415	0.65 428	0.47 444	0.54 542	0.61 559	0.67 547	0.61 555	0.65 544	0.69 556

MSMD_ROB	0.63 520	0.34 465	0.70 397	0.30 446	0.25 471	0.88 533	0.35 476	0.58 445	0.67 497	1.13 546	1.52 550	1.75 554	1.05 545	0.90 503	0.60 476	0.24 506	0.22 468	0.27 513	0.27 527	0.25 503	0.27 464

EDNetEfficient	0.64 522	0.39 489	2.52 557	0.26 353	0.26 475	0.39 422	0.49 520	0.42 269	1.06 542	1.38 553	0.86 519	0.61 490	0.97 541	0.66 434	1.62 553	0.11 350	0.10 255	0.10 302	0.12 406	0.20 482	0.19 376

FCDSN-DC	0.67 523	0.38 485	0.83 442	0.37 496	0.30 497	0.66 513	0.37 484	0.69 516	0.70 505	1.15 548	1.53 551	1.70 553	1.38 554	1.00 520	0.83 505	0.24 506	0.22 468	0.27 513	0.26 524	0.27 513	0.32 489
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 523	0.94 550	1.63 539	0.77 550	1.19 567	0.53 490	0.25 397	0.61 474	0.72 509	0.70 519	0.60 471	0.69 516	0.90 537	0.80 482	0.52 457	0.27 519	0.13 327	0.74 550	0.31 531	0.68 547	0.44 525

AnyNet_C01	0.68 525	0.69 536	2.64 559	0.33 479	0.27 480	0.93 535	0.64 536	0.66 503	0.65 492	0.70 519	0.97 527	0.75 522	0.63 519	1.01 522	1.52 548	0.17 475	0.16 389	0.17 478	0.17 487	0.24 501	0.28 472

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 526	0.73 539	1.26 517	0.47 529	0.28 482	1.42 557	0.60 533	0.82 534	0.94 536	0.85 531	0.86 519	0.88 528	0.70 524	1.32 545	0.75 496	0.37 534	0.30 522	0.34 530	0.36 536	0.44 532	0.42 521

FC-DCNN	0.73 527	0.33 455	0.84 446	0.33 479	0.28 482	0.82 530	0.40 499	0.82 534	0.83 520	1.43 556	1.60 554	1.97 556	1.38 554	1.10 529	0.93 510	0.24 506	0.22 468	0.27 513	0.26 524	0.26 508	0.32 489

MFMNet_re	0.74 528	0.84 544	1.16 505	0.64 539	0.70 548	0.79 526	0.71 541	0.77 529	0.85 524	0.79 529	0.86 519	0.69 516	0.80 529	0.73 456	0.65 485	0.66 550	0.59 557	0.61 546	0.58 553	0.68 547	0.71 557

NVStereoNet_ROB	0.74 528	0.64 532	1.20 515	0.55 536	0.43 529	0.54 494	0.48 517	0.75 526	0.87 529	0.88 532	1.72 557	1.06 535	1.03 544	1.29 542	0.98 517	0.35 532	0.42 540	0.41 535	0.48 542	0.38 530	0.43 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 528	0.72 537	1.18 512	0.52 534	0.57 541	0.76 521	0.50 522	0.80 531	0.66 496	0.97 538	0.88 522	0.94 530	0.74 525	1.08 528	1.04 523	0.58 546	0.51 547	0.50 539	0.50 546	0.56 539	0.72 558
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 531	0.33 455	0.82 437	0.33 479	0.28 482	0.85 531	0.40 499	0.88 542	0.86 526	1.46 558	1.65 555	2.08 558	1.40 556	1.14 533	0.95 513	0.24 506	0.22 468	0.27 513	0.26 524	0.26 508	0.32 489

RainbowNet	0.76 532	1.00 554	1.29 520	0.82 551	0.63 543	0.79 526	0.52 526	0.83 536	0.93 533	0.61 508	0.79 512	0.79 523	0.62 517	0.82 487	0.67 489	0.80 557	0.55 553	0.79 553	0.49 543	0.81 553	0.62 547

ACVNet-4b	0.76 532	0.90 547	1.67 541	0.73 546	0.51 537	0.80 529	0.31 456	0.74 525	0.81 518	0.51 483	0.72 501	0.94 530	0.43 463	1.01 522	1.32 541	1.18 569	0.22 468	0.77 551	0.45 541	0.70 550	0.50 537

ACVNet_1	0.77 534	0.92 549	1.79 546	0.73 546	0.53 538	0.78 525	0.42 505	0.88 542	0.90 530	0.75 522	0.76 508	1.32 545	0.80 529	1.04 525	0.70 491	0.57 545	0.32 528	0.72 549	0.35 534	0.70 550	0.50 537

ELAS_RVC	0.80 535	0.40 492	1.10 497	0.40 512	0.35 513	0.93 535	1.10 562	0.87 541	1.12 549	1.40 554	1.39 544	1.27 543	1.55 562	1.13 531	1.13 528	0.29 523	0.27 505	0.30 522	0.28 528	0.31 522	0.36 502
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 535	0.40 492	0.91 467	0.39 507	0.35 513	1.52 559	0.81 549	0.97 546	0.98 539	1.47 563	1.58 553	1.19 541	1.33 553	1.01 522	1.21 531	0.29 523	0.27 505	0.30 522	0.29 530	0.32 525	0.36 502
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 537	0.64 532	2.42 556	0.49 531	0.17 322	0.58 499	0.32 462	0.83 536	0.85 524	0.41 426	0.52 433	0.98 534	0.61 512	4.97 576	1.22 532	0.12 390	0.07 121	0.10 302	0.24 515	0.27 513	0.32 489

RTS	0.81 537	0.56 520	4.76 568	0.37 496	0.30 497	1.11 543	0.52 526	0.67 505	1.07 543	0.76 525	0.91 523	0.60 487	0.61 512	1.64 552	1.24 534	0.15 451	0.13 327	0.15 461	0.15 466	0.22 492	0.24 437

RTSA	0.81 537	0.56 520	4.76 568	0.37 496	0.30 497	1.11 543	0.52 526	0.67 505	1.07 543	0.76 525	0.91 523	0.60 487	0.61 512	1.64 552	1.24 534	0.15 451	0.13 327	0.15 461	0.15 466	0.22 492	0.24 437

IMH-64-1	0.94 540	0.95 551	1.07 492	0.98 556	0.76 550	0.93 535	0.72 542	1.30 552	1.11 547	0.91 533	1.45 547	1.14 536	1.00 542	1.25 540	0.97 515	0.77 553	0.51 547	0.97 557	0.55 551	0.90 555	0.66 553

IMH-64	0.94 540	0.95 551	1.07 492	0.98 556	0.76 550	0.93 535	0.72 542	1.30 552	1.11 547	0.91 533	1.45 547	1.14 536	1.00 542	1.25 540	0.97 515	0.77 553	0.51 547	0.97 557	0.55 551	0.90 555	0.66 553

ACVNet_2	0.94 540	0.98 553	1.71 543	0.83 552	0.63 543	1.02 541	0.64 536	1.16 550	1.43 556	1.02 540	1.39 544	1.47 548	0.86 535	1.16 534	0.79 501	0.63 549	0.43 543	0.78 552	0.49 543	0.80 552	0.57 542

U	1.02 543	0.10 37	0.26 37	0.22 179	3.66 573	6.41 576	0.13 37	0.22 32	0.21 71	0.11 10	0.11 15	0.10 27	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.07 62	0.05 4	5.35 580	2.86 577	0.07 93	0.06 6

MultiAttention	1.05 544	0.14 192	0.50 231	0.35 490	0.43 529	5.62 572	1.71 572	0.71 518	0.54 453	0.36 361	0.63 483	0.55 468	0.22 254	7.50 580	0.56 469	0.09 245	0.06 48	0.14 444	0.24 515	0.27 513	0.34 497

WAO-7	1.05 544	1.00 554	1.19 513	0.83 552	0.67 547	1.22 549	0.84 551	1.43 556	1.56 558	1.13 546	1.75 558	1.46 547	1.25 550	1.56 551	1.28 536	0.61 548	0.62 562	0.70 548	0.68 558	0.66 546	0.62 547

MADNet+	1.05 544	1.26 565	4.77 571	0.73 546	0.50 533	1.25 550	0.97 554	1.05 547	0.93 533	0.67 515	0.78 509	0.87 527	0.85 533	2.14 562	1.83 556	0.40 539	0.42 540	0.32 526	0.28 528	0.45 533	0.43 523

PWCK	1.05 544	1.29 566	2.12 552	0.92 554	0.42 528	1.27 551	1.01 556	1.14 549	1.14 550	1.16 549	1.14 536	1.25 542	0.90 537	1.77 557	1.15 529	0.89 560	0.51 547	0.87 555	0.54 548	1.02 564	0.57 542

IMH	1.09 548	1.04 557	1.29 520	1.03 558	0.79 554	1.11 543	0.69 539	1.40 555	1.42 555	1.02 540	1.71 556	1.42 546	1.19 549	1.78 558	1.03 522	1.14 567	0.56 556	1.00 559	0.58 553	0.93 558	0.68 555

WAO-6	1.11 549	1.01 556	1.17 511	0.96 555	0.79 554	1.30 553	0.78 546	1.36 554	1.99 563	1.04 543	1.54 552	1.59 550	1.27 551	1.37 547	1.30 537	0.78 555	0.55 553	1.03 561	0.75 562	0.87 554	0.72 558

SGM+DAISY	1.12 550	0.86 545	1.64 540	0.68 542	0.80 557	1.68 561	1.68 571	1.08 548	1.10 545	1.53 565	1.76 559	1.47 548	1.53 561	1.24 538	1.42 547	0.66 550	0.65 564	0.52 541	0.54 548	0.57 540	0.91 565

LVE	1.18 551	1.16 559	1.67 541	1.04 559	0.81 558	1.32 554	0.82 550	1.49 558	1.94 561	1.08 544	1.90 560	1.89 555	1.07 546	1.51 550	1.04 523	0.96 563	0.61 559	0.94 556	0.69 559	0.92 557	0.79 563

JetBlue	1.20 552	0.89 546	2.53 558	0.59 537	0.76 550	3.16 570	2.09 573	1.16 550	0.93 533	0.95 536	1.12 535	1.65 551	1.27 551	2.15 563	1.87 557	0.43 541	0.37 535	0.38 532	0.39 540	0.62 541	0.63 549

Dean	1.22 553	1.17 560	1.97 550	1.04 559	0.79 554	1.21 548	0.76 544	1.51 559	1.96 562	1.30 552	1.98 562	2.14 559	1.18 548	1.30 543	1.15 529	0.83 558	0.61 559	1.01 560	0.69 559	0.97 562	0.77 562

xyz-stereo	1.43 554	0.11 69	17.43 587	0.18 27	0.08 4	4.86 571	0.18 193	0.31 141	0.35 256	0.37 378	2.75 570	0.41 382	0.31 392	0.58 386	0.33 381	0.07 62	0.05 4	0.09 229	0.06 56	0.06 34	0.06 6

TorneroNet-64	1.47 555	1.15 558	1.51 535	1.11 564	0.86 561	2.27 566	0.76 544	1.84 565	3.76 570	1.29 550	2.22 566	2.68 567	1.46 557	1.81 559	1.55 550	0.79 556	0.51 547	1.10 562	0.67 557	1.31 567	0.81 564

notaker	1.49 556	1.44 569	1.77 544	1.42 569	1.08 565	1.19 547	0.87 553	1.51 559	1.40 554	1.53 565	3.41 572	2.40 563	1.94 564	1.83 560	1.57 551	1.14 567	0.69 568	1.38 569	0.88 565	1.39 570	1.03 568

WAO-8	1.50 557	1.22 563	1.39 527	1.10 562	0.85 559	2.15 563	0.78 546	1.84 565	3.76 570	1.46 558	2.18 564	2.15 560	1.50 559	3.20 570	1.35 543	0.92 561	0.66 565	1.10 562	0.79 563	0.94 559	0.74 560

Venus	1.50 557	1.22 563	1.39 527	1.10 562	0.85 559	2.15 563	0.78 546	1.84 565	3.76 570	1.46 558	2.18 564	2.15 560	1.50 559	3.20 570	1.35 543	0.92 561	0.66 565	1.10 562	0.79 563	0.94 559	0.74 560

SGM-ForestM	1.59 559	0.56 520	1.52 536	0.41 518	0.34 510	2.77 568	1.67 570	1.69 563	1.73 560	2.48 570	2.27 567	6.02 577	2.90 571	3.08 568	2.83 569	0.25 513	0.30 522	0.19 493	0.20 499	0.18 465	0.45 528

UNDER WATER-64	1.61 560	1.30 567	2.93 563	1.33 567	0.96 563	2.20 565	1.25 565	1.47 557	3.15 567	1.46 558	1.31 542	2.61 566	2.22 566	1.69 554	1.93 558	1.13 566	0.67 567	1.29 567	0.94 566	1.26 565	1.09 569

MANE	1.63 561	0.58 527	1.16 505	0.59 537	0.60 542	2.71 567	1.53 568	2.63 573	3.62 569	2.33 569	3.26 571	3.66 571	2.98 572	2.26 565	2.26 564	0.37 534	0.40 537	0.31 525	0.49 543	0.31 522	0.63 549

UNDER WATER	1.64 562	1.34 568	2.72 561	1.40 568	1.04 564	1.70 562	1.14 564	1.57 562	3.58 568	1.46 558	1.46 549	2.82 568	2.43 567	1.74 555	2.04 561	1.08 565	0.63 563	1.31 568	0.94 566	1.29 566	1.10 570

LSM	1.68 563	0.48 509	2.91 562	2.28 575	17.60 587	0.52 487	0.55 530	0.65 498	0.78 515	0.84 530	1.11 534	0.63 497	0.55 499	0.79 479	0.53 461	0.16 461	0.25 494	0.18 486	0.21 501	0.25 503	2.37 576

ktn	1.80 564	1.46 570	1.49 533	1.44 570	1.14 566	1.50 558	1.07 559	1.53 561	3.90 573	2.77 572	4.62 573	3.42 570	1.49 558	1.74 555	1.40 546	1.45 571	0.77 569	1.46 570	0.99 568	1.41 571	1.00 567

LE_ROB	1.82 565	0.39 489	3.15 565	0.50 533	0.55 539	0.79 526	1.00 555	0.89 544	6.48 577	7.40 580	2.07 563	2.07 557	5.08 575	1.33 546	3.96 573	0.11 350	0.09 223	0.12 394	0.11 363	0.11 336	0.13 278

KSHMR	1.92 566	1.47 571	1.97 550	1.48 571	1.22 568	1.39 556	1.06 558	1.81 564	5.83 576	1.43 556	5.56 576	2.95 569	1.17 547	2.24 564	1.33 542	1.29 570	1.13 570	1.47 571	1.11 570	1.37 569	1.21 571

TorneroNet	2.26 567	1.20 562	1.55 538	1.15 566	0.91 562	5.84 573	0.84 551	2.12 570	8.45 580	2.59 571	5.32 575	3.84 572	2.15 565	1.84 561	1.98 560	0.88 559	0.54 552	1.16 566	0.74 561	1.31 567	0.91 565

MADNet++	2.34 568	1.81 572	2.24 555	2.15 574	1.97 572	2.79 569	2.19 574	2.42 572	2.26 564	2.79 573	2.70 569	2.43 564	2.60 569	3.18 569	3.32 570	2.19 574	1.97 574	1.93 572	1.62 572	2.02 573	2.10 574

JetRed	2.35 569	2.70 574	6.11 573	1.14 565	1.38 570	6.03 575	3.61 575	2.12 570	1.72 559	1.99 568	1.97 561	2.15 560	1.59 563	2.49 566	4.19 574	1.05 564	1.60 571	1.10 562	1.02 569	1.72 572	1.41 573

HanzoNet	3.08 570	1.87 573	2.70 560	1.81 572	1.34 569	1.60 560	1.05 557	2.06 569	2.62 566	5.63 577	5.12 574	5.96 576	7.09 579	4.39 575	3.43 571	3.29 576	2.06 576	1.98 574	2.94 578	2.47 574	2.15 575

coex-ft	3.48 571	0.81 543	48.53 596	0.24 276	0.19 377	0.53 490	0.47 516	0.49 347	2.36 565	7.18 579	1.20 538	0.96 533	2.53 568	0.75 465	2.14 562	0.13 412	0.15 376	0.14 444	0.12 406	0.22 492	0.47 530

TCMNet-wrong-test	4.33 572	5.65 580	4.76 568	11.36 585	10.39 582	5.87 574	4.45 577	4.24 576	1.10 545	1.93 567	2.43 568	6.07 578	3.54 573	3.87 573	4.51 575	2.00 573	0.47 545	1.96 573	1.68 573	5.78 580	4.48 579

FADE	4.36 573	1.19 561	4.67 567	0.71 545	0.76 550	0.73 519	0.50 522	1.87 568	1.53 557	0.75 522	0.67 492	1.17 540	2.69 570	2.88 567	2.14 562	24.66 595	4.77 579	17.17 590	17.41 589	0.51 536	0.45 528

tt	4.71 574	0.11 69	3.94 566	2.06 573	1.54 571	10.14 581	16.85 582	9.28 584	4.99 574	1.41 555	1.05 532	4.68 573	4.89 574	3.36 572	5.86 578	5.73 580	9.15 587	2.23 576	2.51 575	3.02 575	1.34 572

BEATNet-Init1	4.91 575	3.27 575	14.39 586	0.69 543	0.65 546	10.19 582	3.83 576	5.04 577	5.11 575	8.73 582	8.52 580	13.95 589	7.66 580	7.79 581	5.79 577	0.32 529	0.34 532	0.34 530	0.38 539	0.64 543	0.64 551

DPSimNet_ROB	6.21 576	5.16 576	9.50 576	5.59 578	5.56 575	7.64 577	10.02 579	4.07 575	7.33 578	6.84 578	6.26 577	7.17 580	10.55 581	4.07 574	5.68 576	5.50 579	4.29 578	5.24 579	3.66 579	4.05 577	5.96 581

USTest	6.84 577	5.16 576	5.45 572	7.18 581	7.26 577	14.27 584	22.53 584	8.48 581	9.29 581	5.44 576	6.42 578	6.27 579	6.69 578	6.83 579	8.49 581	1.95 572	3.27 577	2.16 575	2.54 576	3.76 576	3.31 578

EDNetEfficientorigin	7.48 578	0.57 524	139.59 598	0.25 313	0.17 322	0.44 447	0.30 447	0.48 337	1.04 540	1.29 550	1.02 531	0.82 525	0.87 536	0.76 471	1.02 521	0.10 311	0.09 223	0.12 394	0.11 363	0.22 492	0.25 448

ASD4	8.08 579	7.42 581	8.23 575	6.03 580	6.01 576	14.62 585	20.55 583	9.03 583	8.06 579	7.51 581	6.52 579	7.36 581	6.42 576	8.13 582	9.88 582	5.93 581	5.10 580	6.60 584	5.79 580	6.82 581	5.52 580

DGTPSM_ROB	8.38 580	5.24 578	10.71 584	5.32 577	10.19 580	8.34 578	23.49 588	6.11 579	13.43 587	4.93 574	10.93 585	5.64 574	10.55 581	6.17 577	12.73 584	3.74 577	7.56 582	3.68 577	7.24 583	4.09 578	7.49 582

DPSMNet_ROB	8.44 581	5.25 579	10.87 585	5.59 578	10.27 581	8.34 578	23.51 589	6.12 580	13.47 588	4.96 575	10.94 586	5.65 575	10.55 581	6.25 578	12.77 585	4.01 578	7.62 583	3.75 578	7.27 584	4.16 579	7.54 583

DLNR_Zeroshot_test	10.53 582	12.28 588	20.32 589	105.84 598	23.88 595	0.14 14	0.13 37	3.20 574	0.20 54	0.16 80	0.23 149	0.16 109	0.10 39	0.32 255	0.16 130	2.54 575	0.32 528	0.07 70	0.07 118	40.17 596	0.28 472

LRCNet_RVC	10.94 583	14.45 590	9.66 577	15.38 586	8.02 579	1.08 542	0.35 476	8.72 582	0.72 509	12.63 589	15.84 589	9.73 582	6.52 577	8.58 583	6.38 579	20.33 593	5.39 581	23.79 592	21.95 591	15.35 588	13.96 590

DPSM_ROB	11.46 584	9.79 586	10.18 579	11.11 583	11.31 583	19.08 591	27.38 591	13.42 589	14.23 590	10.34 586	11.13 587	10.97 587	11.33 588	11.89 589	13.49 586	6.74 583	8.19 585	6.00 581	7.05 581	7.74 582	7.76 584

DPSM	11.46 584	9.79 586	10.18 579	11.11 583	11.31 583	19.08 591	27.38 591	13.42 589	14.23 590	10.34 586	11.13 587	10.97 587	11.33 588	11.89 589	13.49 586	6.74 583	8.19 585	6.00 581	7.05 581	7.74 582	7.76 584

xxxxx1	15.30 586	9.78 583	10.23 581	20.34 589	19.47 588	17.10 586	23.00 585	10.36 585	11.04 583	9.25 583	9.66 581	10.74 584	10.66 584	10.60 585	13.72 588	8.14 585	9.35 588	31.88 595	44.61 595	12.63 585	13.46 587

tt_ll	15.30 586	9.78 583	10.23 581	20.34 589	19.47 588	17.10 586	23.00 585	10.36 585	11.04 583	9.25 583	9.66 581	10.74 584	10.66 584	10.60 585	13.72 588	8.14 585	9.35 588	31.88 595	44.61 595	12.63 585	13.46 587

ff	15.30 586	9.78 583	10.23 581	20.34 589	19.47 588	17.10 586	23.00 585	10.36 585	11.04 583	9.25 583	9.66 581	10.74 584	10.66 584	10.60 585	13.72 588	8.14 585	9.35 588	31.88 595	44.61 595	12.63 585	13.46 587

PML	15.86 589	13.12 589	7.07 574	5.22 576	7.66 578	32.93 593	64.30 597	5.37 578	10.12 582	25.87 596	67.29 597	20.25 591	13.20 590	10.09 584	6.81 580	5.94 582	2.00 575	6.03 583	2.18 574	9.13 584	2.62 577

Anonymous_1	16.44 590	9.26 582	9.67 578	10.63 582	14.54 585	18.62 590	26.98 590	12.68 588	13.53 589	10.78 588	10.37 584	10.15 583	10.66 584	10.99 588	12.64 583	15.61 592	7.73 584	16.87 589	43.01 594	56.14 597	7.86 586

HaxPig	17.72 591	20.23 595	19.76 588	16.55 587	16.52 586	9.46 580	9.42 578	14.48 591	13.31 586	18.59 590	18.67 590	17.39 590	16.68 591	17.07 591	16.43 591	21.99 594	20.86 595	22.28 591	21.55 590	21.30 593	21.88 595

MEDIAN_ROB	21.20 592	24.56 596	23.42 594	19.57 588	19.62 591	13.29 583	11.21 580	18.04 592	17.02 592	22.07 595	21.92 591	20.84 592	20.24 592	21.02 592	19.68 592	25.59 596	24.08 596	26.20 593	25.19 592	25.31 594	25.19 596

CasAABBNet	23.04 593	19.69 591	20.32 589	22.42 592	22.73 592	38.35 595	55.23 596	26.99 594	28.74 595	20.67 592	22.28 593	22.11 594	22.86 594	23.84 593	27.17 595	13.52 588	16.47 592	12.08 585	14.21 586	15.57 589	15.60 592

FlowAnything	23.08 594	19.70 592	20.48 591	22.45 593	22.73 592	38.34 594	55.18 594	27.00 595	28.79 596	20.83 594	22.42 595	22.10 593	22.83 593	23.85 594	27.23 597	13.53 589	16.54 593	12.10 587	14.29 588	15.59 590	15.58 591

Selective-RAFT-Error	23.11 595	19.77 593	20.60 592	22.49 594	22.80 594	38.46 597	55.19 595	27.13 597	28.90 597	20.73 593	22.38 594	22.11 594	22.91 596	23.94 595	27.18 596	13.54 590	16.57 594	12.09 586	14.21 586	15.61 591	15.65 593

LSM0	24.21 596	19.88 594	22.33 593	24.42 595	40.13 597	38.41 596	54.99 593	27.05 596	28.61 594	20.59 591	22.00 592	22.29 596	22.86 594	24.12 596	27.16 594	13.59 591	16.33 591	12.13 588	14.08 585	15.72 592	17.53 594

AVERAGE_ROB	25.43 597	29.01 597	27.22 595	24.60 596	24.16 596	17.78 589	12.87 581	22.39 593	21.40 593	26.72 597	26.08 596	25.18 597	24.52 597	25.07 597	23.57 593	29.94 597	28.36 597	30.60 594	29.57 593	29.83 595	29.66 597

test_example2	100.95 598	107.33 598	67.16 597	98.17 597	106.88 598	89.44 598	101.34 598	37.23 598	97.88 598	129.56 598	131.26 598	65.41 598	67.34 598	91.22 598	79.29 598	143.32 598	199.32 598	81.12 598	102.17 598	121.89 598	101.70 598

ccccc	254.75 599	256.25 599	312.96 599	351.50 599	361.31 599	144.22 599	162.41 599	153.19 599	130.64 599	152.98 599	153.47 599	161.94 599	200.51 599	268.06 599	296.01 599	387.64 599	346.97 599	244.11 599	219.32 599	413.57 599	378.05 599

Low-res two-view benchmark