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	0.26 1	0.50 110	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 46	0.07 14	0.18 24	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

FoundationStereo	0.48 2	0.38 39	1.70 10	0.82 171	1.00 288	0.42 3	0.06 52	0.63 2	1.44 40	0.38 18	0.04 3	0.11 38	0.37 70	0.93 10	0.39 5	0.03 318	0.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

LGtest1	0.53 3	0.42 58	1.55 7	0.14 34	0.30 119	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 34	0.65 75	0.12 11	0.08 20	0.10 12	1.30 32	0.47 14	0.01 170	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.20 134

S2M2	0.53 3	0.50 110	1.58 9	0.53 122	0.18 70	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 63	0.18 1	0.87 56	0.13 40	0.20 28	0.87 7	0.51 25	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.01 1

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 58	2.39 62	0.22 52	0.17 64	1.71 97	0.03 28	1.88 7	1.20 35	1.22 121	0.77 49	0.04 1	0.05 2	0.75 4	0.89 112	0.06 377	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.33 194

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 58	2.06 32	0.38 92	0.40 161	1.36 53	0.01 4	4.13 75	0.95 8	0.48 43	0.13 13	0.06 5	0.07 4	0.89 8	0.37 4	0.02 274	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

IGEV	0.66 7	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 391	1.35 50	0.37 182	2.56 14	1.12 32	0.44 31	0.12 11	0.07 14	0.09 9	1.07 16	0.58 43	0.05 365	0.62 362	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.39 212

3.25w_new	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 67	1.10 28	0.46 38	0.26 24	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 403	0.01 18	0.75 326

3.25w	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 67	1.10 28	0.46 38	0.26 24	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 403	0.01 18	0.75 326

asd	0.71 10	0.25 2	2.43 64	0.09 15	0.80 254	1.25 32	0.06 52	3.22 23	1.03 13	0.59 65	0.65 42	0.07 14	0.55 113	1.01 13	0.46 11	0.20 444	0.81 394	0.00 1	0.08 311	0.01 18	0.67 306

MonSter	0.72 11	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 264	1.27 42	0.01 4	3.79 46	0.91 4	0.41 24	0.18 18	0.08 20	0.04 1	1.33 33	0.58 43	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 472	0.00 1	0.94 352

4.5_new	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 18	0.58 62	0.80 51	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.61 55	0.17 434	0.99 447	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.64 290

4.5w-stereo	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 18	0.58 62	0.80 51	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.60 51	0.17 434	0.99 447	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.64 290

2w_stereo	0.75 14	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 39	4.03 70	1.00 10	0.98 108	0.86 54	0.09 27	1.21 186	1.06 15	0.62 57	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 357	0.00 1	0.27 172

asda	0.76 15	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 214	1.28 44	0.09 72	3.82 51	1.03 13	0.54 52	0.43 32	0.07 14	0.71 133	1.25 27	0.46 11	0.22 450	0.99 447	0.00 1	0.25 416	0.01 18	0.71 316

4.25_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 48	1.03 13	0.45 32	0.91 58	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 438	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

4.5w_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 48	1.03 13	0.45 32	0.91 58	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 438	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

4.25w-stereo	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 48	1.03 13	0.45 32	0.91 58	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 438	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

SGD-Stereo	0.76 15	0.36 32	1.37 3	0.43 101	0.14 47	1.25 32	0.29 161	2.25 10	0.84 3	0.61 71	0.51 34	0.09 27	0.11 15	6.65 235	0.19 1	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.07 43

LG-Stereo_L2	0.78 20	0.47 89	1.99 27	0.29 70	0.36 146	1.28 44	0.18 127	3.82 51	0.91 4	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.07 4	4.41 153	0.55 35	0.01 170	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 166

DEFOM-Stereo	0.78 20	0.56 143	1.98 25	0.21 49	0.12 36	1.93 115	0.44 198	0.99 3	0.93 7	0.70 80	0.51 34	0.15 41	0.09 9	6.39 222	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 81

3w_stereo	0.79 22	0.33 24	2.53 71	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 64	1.06 25	0.62 72	0.58 39	0.09 27	1.02 161	1.54 46	0.64 64	0.00 1	1.00 454	0.00 1	0.23 409	0.01 18	0.65 293

1w_stereo	0.79 22	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 182	1.20 15	0.08 67	3.86 58	1.02 12	0.64 74	2.52 125	0.05 3	1.54 213	1.08 17	0.44 8	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 229

2.75w_new	0.80 24	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 103	1.26 36	0.09 72	3.82 51	1.05 18	0.54 52	0.23 20	0.08 20	0.86 149	2.50 95	0.64 64	0.00 1	0.97 431	0.00 1	0.27 440	0.00 1	0.69 309

AdaDepth	0.81 25	0.41 54	3.63 187	0.17 37	1.35 352	1.62 81	0.08 67	1.20 4	1.66 43	0.33 12	0.58 39	0.10 36	0.29 48	2.59 96	0.63 60	0.02 274	0.79 388	0.00 1	0.20 389	0.01 18	0.62 283

4w-stereo	0.81 25	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 182	1.26 36	0.06 52	3.65 31	1.05 18	0.41 24	0.96 63	0.06 5	0.66 127	2.11 73	0.64 64	0.22 450	0.96 426	0.00 1	0.29 449	0.00 1	0.78 333

RAStereo	0.81 25	0.70 195	3.97 219	0.21 49	0.54 202	1.16 12	0.02 19	3.78 44	1.22 36	0.62 72	1.57 84	0.16 44	0.23 34	0.89 8	1.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.02 6

3.75w	0.82 28	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 337	1.26 36	0.02 19	3.85 56	1.05 18	0.51 44	0.39 31	0.08 20	0.40 79	3.31 115	0.47 14	0.07 386	0.94 418	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 181

LG-Stereo_L1	0.82 28	0.46 82	1.74 12	0.28 68	0.34 135	1.36 53	0.19 132	2.56 14	0.91 4	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.06 3	6.62 231	0.54 34	0.01 170	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

MLG-Stereo_test2	0.82 28	0.40 51	1.99 27	0.39 93	1.07 298	1.43 62	0.02 19	4.01 69	1.75 50	0.37 14	0.07 4	0.15 41	0.10 12	2.62 97	0.57 41	0.32 473	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.42 229

LG-G_1	0.83 31	0.41 54	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 107	0.02 19	4.37 93	1.10 28	0.60 69	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 329

LG-G	0.83 31	0.41 54	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 107	0.02 19	4.37 93	1.10 28	0.60 69	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 329

MLG-Stereo_test1	0.85 33	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 376	1.22 19	0.01 4	4.24 80	1.68 46	0.19 2	0.08 5	0.09 27	0.11 15	4.16 144	0.46 11	0.01 170	0.70 377	0.00 1	0.01 240	0.01 18	0.17 113

3.5w_stereo	0.87 34	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 32	4.15 77	1.08 27	0.37 14	1.65 89	0.08 20	0.49 105	3.95 134	0.51 25	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 172

GLC_STEREO	0.87 34	0.39 45	1.55 7	0.72 152	0.01 1	1.98 119	0.55 231	3.52 26	3.54 126	0.96 107	1.63 87	0.19 48	0.41 82	1.29 31	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.08 47

IGEV-RUCA	0.88 36	0.27 6	1.43 5	0.59 127	0.33 130	2.12 135	0.49 218	3.65 31	1.79 53	1.04 112	0.16 14	0.24 67	0.55 113	2.95 107	0.57 41	0.12 416	0.21 300	0.20 494	0.25 416	0.22 350	0.33 194

qwe	0.89 37	0.29 18	2.49 65	0.10 18	1.25 333	1.24 25	0.04 32	3.97 64	1.06 25	0.66 77	0.53 37	0.05 3	0.18 24	3.58 121	0.50 24	0.07 386	0.94 418	0.00 1	0.27 440	0.01 18	0.57 264

water-stereo	0.90 38	0.56 143	4.39 254	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 112	4.51 98	1.69 47	0.80 97	1.31 79	0.27 72	0.24 36	0.71 3	0.56 40	0.26 464	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 76	0.71 316

MLG-Stereo	0.91 39	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 166	1.23 23	0.00 1	4.57 101	1.74 49	0.41 24	0.08 5	0.09 27	0.10 12	5.68 196	0.45 10	0.02 274	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 103

2.25w	0.92 40	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 39	3.84 55	1.05 18	0.51 44	1.30 77	0.09 27	0.68 129	4.12 142	0.68 69	0.00 1	0.98 438	0.00 1	0.28 443	0.00 1	0.73 321

2.5w	0.94 41	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 139	1.27 42	0.09 72	3.86 58	1.05 18	0.54 52	0.73 44	0.04 1	0.55 113	4.75 165	0.59 48	0.00 1	1.04 460	0.00 1	0.29 449	0.00 1	0.96 356

UniTT-Stereo	0.94 41	0.53 122	2.82 97	0.94 188	1.29 344	0.56 5	0.12 90	1.49 6	3.16 97	1.77 133	2.22 115	0.20 52	0.32 61	1.76 59	1.33 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.02 6

dual_stereo	0.95 43	0.39 45	1.83 18	0.37 89	1.11 309	0.84 7	0.03 28	4.34 92	1.83 54	0.30 8	0.08 5	0.21 53	0.12 17	3.16 112	0.98 133	0.00 1	1.34 509	0.00 1	0.20 389	0.00 1	1.83 463

rvit_stereo_0081_aga	0.95 43	1.03 292	4.52 267	0.16 35	0.25 109	1.70 90	0.21 142	4.27 84	3.17 98	0.38 18	0.23 20	0.27 72	0.31 54	1.56 47	0.64 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.15 94

MaDis-Stereo	0.96 45	1.11 305	4.01 224	0.36 88	1.86 395	1.20 15	0.06 52	3.99 66	1.73 48	0.45 32	0.56 38	0.43 101	0.51 107	1.28 29	1.46 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.08 47

LG-Stereo	1.00 46	0.58 155	4.72 285	0.19 39	0.37 151	1.18 14	0.18 127	4.21 79	3.11 96	0.83 103	1.95 106	0.45 104	0.16 22	0.53 1	0.62 57	0.33 474	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.31 188

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 47	0.42 58	3.22 135	0.48 113	0.63 219	2.02 122	0.27 158	5.79 177	1.32 37	0.82 99	0.75 47	0.87 131	0.23 34	1.24 26	0.86 105	0.15 424	0.58 353	0.00 1	0.26 433	0.03 76	0.49 244

castereo	1.02 47	0.69 188	1.26 1	0.46 109	0.19 74	1.89 111	0.76 296	5.61 165	2.37 65	0.78 93	2.65 131	0.32 85	0.40 79	1.25 27	1.00 138	0.01 170	0.32 319	0.00 1	0.24 412	0.03 76	0.22 147

GIP-stereo	1.03 49	0.79 210	2.35 58	1.91 314	1.40 356	1.47 66	0.05 39	5.06 121	1.85 55	0.30 8	0.43 32	0.57 118	0.37 70	1.14 19	0.75 85	0.07 386	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.57 419

rvit_stereo_0081	1.03 49	0.55 132	2.58 75	0.64 137	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 41	5.28 227	0.55 57	0.32 28	0.55 115	0.12 17	4.08 139	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 49	0.55 132	2.58 75	0.64 137	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 41	5.28 227	0.55 57	0.32 28	0.55 115	0.12 17	4.08 139	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

IGEV-Stereo++	1.03 49	0.32 23	2.03 31	0.25 61	1.94 402	1.94 116	0.01 4	3.57 28	2.52 69	0.70 80	1.80 101	0.10 36	1.14 171	1.34 37	0.55 35	0.01 170	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 105	1.57 419

LoS	1.03 49	0.43 63	2.53 71	0.64 137	0.14 47	2.42 159	0.26 156	5.64 167	2.93 82	1.08 115	0.24 22	0.49 107	0.45 102	2.31 87	0.83 102	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 54	0.44 72	2.58 75	0.32 73	0.52 195	1.78 102	0.07 59	5.69 169	2.76 75	0.27 6	2.28 118	0.80 128	0.44 100	1.37 38	0.49 18	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 416	0.02 44	0.32 193

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 55	2.27 447	1.82 15	1.16 206	0.34 135	0.56 5	0.05 39	2.94 17	1.46 41	0.40 22	0.94 62	0.22 59	2.27 247	6.26 218	0.63 60	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 367	0.04 105	0.16 103

rvit_stereo_0080	1.09 55	1.08 299	4.16 235	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 99	3.94 157	0.70 80	1.29 75	0.41 96	0.75 137	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 118

trnet	1.09 55	0.47 89	2.19 46	0.12 28	0.21 93	1.70 90	0.02 19	4.28 86	6.97 315	0.78 93	1.77 97	0.48 106	0.67 128	1.50 42	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

whm_eth	1.09 55	1.08 299	4.16 235	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 99	3.94 157	0.70 80	1.29 75	0.41 96	0.75 137	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 118

CASnet	1.09 55	0.47 89	2.09 34	0.79 165	0.08 17	2.10 130	0.14 109	3.83 54	4.26 175	3.84 183	1.56 83	0.32 85	0.30 51	1.13 18	0.77 90	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 55	0.51 114	2.16 41	0.11 24	0.24 105	1.67 85	0.03 28	4.24 80	6.91 312	0.80 97	1.73 93	0.44 102	0.64 125	1.58 49	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 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
monsters	1.12 61	0.45 77	2.32 56	0.54 123	2.80 444	1.38 55	0.01 4	3.74 41	1.00 10	0.46 38	0.63 41	0.06 5	0.13 20	6.08 211	0.88 111	0.15 424	0.96 426	0.00 1	0.31 457	0.00 1	0.55 258

zero-FE	1.13 62	0.36 32	3.08 128	0.48 113	1.95 403	1.75 101	0.80 302	3.70 38	0.69 2	0.54 52	0.16 14	0.30 80	0.43 97	3.59 122	1.37 193	0.31 471	0.79 388	0.00 1	0.26 433	1.40 502	0.65 293

fffft	1.13 62	0.71 199	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 130	0.63 256	4.19 78	2.10 59	0.42 28	0.75 47	0.24 67	0.20 28	6.89 249	1.08 151	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.53 255
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 62	0.92 257	1.82 15	0.80 168	0.09 22	2.07 129	0.16 118	3.61 30	2.17 62	0.38 18	1.37 80	0.19 48	0.29 48	7.04 262	1.02 144	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.51 250

CroCo-Stereo	1.14 65	1.22 332	3.99 222	0.61 134	0.53 198	0.38 2	0.06 52	5.35 147	4.15 168	0.59 65	1.92 105	1.00 136	0.27 43	1.37 38	1.33 189	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.05 29
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
rvit_stereo_0083	1.16 66	0.47 89	3.68 191	0.54 123	0.10 25	1.25 32	0.24 150	3.17 21	5.31 230	0.52 49	0.80 51	0.82 129	1.16 178	4.52 158	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.13 76

GREAT-IGEV	1.17 67	0.57 150	3.06 125	1.95 323	1.41 358	1.42 60	0.08 67	2.51 13	3.07 94	0.58 62	0.79 50	0.11 38	0.35 67	2.17 78	1.00 138	0.07 386	1.45 512	0.00 1	0.22 403	0.14 276	2.42 506

monsterstereo	1.18 68	0.50 110	2.75 94	0.50 117	2.62 436	1.22 19	0.01 4	3.73 40	0.95 8	0.59 65	1.62 86	0.06 5	0.09 9	6.02 205	0.96 131	0.01 170	1.10 471	0.00 1	0.34 467	0.01 18	0.56 262

111111	1.21 69	0.28 11	2.10 38	0.22 52	1.45 361	1.42 60	0.05 39	5.30 138	2.01 58	0.55 57	3.02 141	0.09 27	0.20 28	4.87 167	0.58 43	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 208	1.09 374

MGS-Stereo	1.22 70	0.44 72	2.92 106	0.83 172	0.07 14	1.82 107	0.65 263	2.44 11	3.95 159	1.11 117	6.19 242	0.49 107	0.37 70	1.73 53	0.81 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 453	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 71	1.42 368	5.16 307	0.94 188	0.36 146	1.22 19	0.24 150	4.57 101	4.49 191	0.51 44	1.04 65	0.73 124	1.10 165	1.50 42	1.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.22 147

RSM++	1.24 72	0.45 77	1.84 21	1.61 262	0.51 191	2.73 198	0.29 161	2.99 18	3.22 101	0.69 79	2.06 108	0.52 112	0.28 45	5.62 192	0.86 105	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.17 367	0.16 296	0.85 340

depthmonostereo	1.25 73	0.95 270	4.67 281	0.28 68	0.11 27	1.43 62	0.04 32	5.43 153	1.76 52	1.02 111	1.47 81	1.59 159	0.98 157	3.61 124	0.92 119	0.03 318	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 105	0.47 240

tt45	1.25 73	0.90 252	1.98 25	0.59 127	0.25 109	3.47 280	0.14 109	4.07 71	1.97 57	0.45 32	2.17 112	0.29 77	0.27 43	7.02 260	0.95 128	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.24 163

CAS++	1.27 75	0.68 184	2.40 63	0.25 61	0.30 119	1.80 104	0.61 250	8.46 295	3.61 132	1.80 134	2.42 122	0.18 46	0.21 33	2.12 74	0.49 18	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 75	0.38 39	2.61 79	1.75 290	1.21 327	2.44 162	0.85 323	4.79 109	1.67 44	0.71 84	0.26 24	0.29 77	2.00 234	2.30 85	0.66 68	0.01 170	0.95 423	0.00 1	0.42 482	0.12 243	2.07 487

ours_stereo	1.28 77	0.91 253	2.36 60	0.34 84	0.67 225	1.16 12	0.09 72	3.71 39	2.44 66	0.51 44	3.17 145	0.36 94	0.26 39	6.62 231	0.55 35	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 362	2.08 488

MM-Stereo_test2	1.30 78	0.52 119	2.67 87	1.71 282	0.29 117	1.79 103	0.51 221	5.28 136	3.84 151	0.95 105	0.93 61	0.51 111	0.36 68	2.29 84	1.12 156	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.07 308	0.32 414	1.97 480

AIO-Stereo	1.30 78	0.45 77	1.73 11	0.67 147	0.77 249	2.33 151	0.60 246	5.99 197	3.27 103	0.45 32	3.46 152	0.41 96	0.28 45	1.53 45	0.71 80	0.04 348	0.79 388	0.00 1	0.67 500	0.10 208	1.67 433

mms	1.31 80	0.88 248	2.06 32	0.25 61	0.79 251	1.50 68	0.08 67	3.29 24	2.51 68	0.53 50	3.09 143	0.34 91	0.26 39	7.11 268	0.59 48	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 343	2.32 500

TANstereo	1.32 81	0.79 210	2.93 107	0.37 89	0.11 27	1.81 106	0.01 4	3.56 27	4.36 183	4.53 203	4.96 199	0.41 96	0.68 129	1.22 23	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

AIO_test	1.34 82	0.72 202	3.32 147	0.86 176	1.19 323	2.90 230	0.80 302	4.46 96	3.34 108	0.77 87	0.86 54	1.48 154	0.30 51	2.95 107	0.49 18	0.00 1	1.00 454	0.00 1	0.13 349	0.04 105	1.24 389

sCroCo_RVC	1.34 82	0.85 230	6.15 365	1.21 213	1.28 339	0.90 8	0.18 127	4.50 97	2.86 80	0.37 14	3.18 147	0.52 112	1.52 212	1.83 61	0.93 123	0.13 419	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.16 103

GCAP-Stereo	1.35 84	1.11 305	2.82 97	0.66 145	1.08 305	1.68 87	0.01 4	5.17 132	3.68 137	2.10 139	1.63 87	1.42 148	0.75 137	1.77 60	1.59 209	0.00 1	1.08 467	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.26 169

DilatedVolume-Stereo	1.37 85	0.54 126	3.84 200	1.25 217	0.30 119	2.19 139	0.10 80	3.17 21	1.67 44	3.13 164	2.14 110	0.74 125	0.58 120	5.71 197	0.92 119	0.03 318	0.30 316	0.00 1	0.18 373	0.04 105	0.56 262

CroCo-Stereo Lap2	1.37 85	1.19 322	4.17 238	1.01 194	4.58 505	0.46 4	0.09 72	4.27 84	2.94 83	1.25 122	2.40 121	1.55 158	0.20 28	1.72 52	1.30 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.13 76

xyz-stereo-finetune	1.38 87	0.91 253	2.91 104	0.10 18	0.05 5	3.13 248	0.66 264	4.12 74	3.01 93	1.06 114	1.91 104	0.69 122	0.37 70	6.31 219	2.14 266	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.13 76

castereo++	1.38 87	0.97 279	2.82 97	0.59 127	0.52 195	4.45 351	0.97 342	5.22 135	1.87 56	0.41 24	2.28 118	1.87 169	0.15 21	4.14 143	0.42 7	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 453	0.05 126	0.22 147

Occ-G	1.39 89	0.66 177	3.05 124	0.60 131	0.75 245	1.46 64	0.67 269	3.66 33	3.50 113	1.76 132	0.65 42	5.00 298	0.55 113	1.15 20	1.56 205	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 367	0.19 323	1.61 421

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 89	0.74 205	2.72 92	0.73 155	1.26 336	2.42 159	0.02 19	3.78 44	8.16 361	1.81 137	2.94 139	0.28 75	0.32 61	1.51 44	0.76 86	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.19 128

999	1.42 91	0.85 230	2.23 49	1.37 232	0.35 139	3.01 239	0.64 259	3.91 60	2.83 78	0.38 18	3.35 150	0.19 48	0.25 37	7.37 284	1.12 156	0.01 170	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.21 140

WCG-NET	1.42 91	0.84 227	1.90 23	0.61 134	0.10 25	2.10 130	1.05 354	3.33 25	7.10 319	2.86 153	3.53 161	0.75 126	0.93 153	1.28 29	0.72 81	0.00 1	0.97 431	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.22 147

fffy	1.43 93	0.95 270	2.85 101	1.42 242	0.61 214	2.25 142	0.19 132	4.74 107	1.32 37	0.26 5	2.77 133	0.21 53	0.39 78	6.97 258	0.73 83	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 323	2.03 485

RSM	1.43 93	0.40 51	1.79 13	0.74 161	0.54 202	2.45 163	0.49 218	4.13 75	3.29 106	0.65 75	2.53 126	2.15 179	0.30 51	6.97 258	0.85 103	0.01 170	0.12 268	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.72 320

rvit_0105_6	1.44 95	1.26 337	5.78 348	0.66 145	0.08 17	1.58 76	0.32 171	4.57 101	6.53 290	0.40 22	0.38 30	1.11 139	0.29 48	4.76 166	0.92 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.20 134

MIF-Stereo (partial)	1.44 95	0.59 156	3.98 220	0.08 10	1.09 306	1.24 25	0.13 99	5.12 127	4.07 166	0.47 42	2.56 127	0.31 81	0.74 136	6.31 219	2.02 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

EGLCR-Stereo	1.45 97	0.26 4	2.91 104	1.94 319	0.90 269	3.13 248	0.69 275	5.81 179	3.21 100	1.14 119	0.20 19	1.52 157	0.37 70	4.29 150	0.69 75	0.01 170	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 386

ff7	1.46 98	0.79 210	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 201	0.81 307	4.31 87	2.97 86	0.77 87	1.20 66	0.21 53	0.42 86	7.44 288	0.86 105	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 457

ffff	1.46 98	0.79 210	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 201	0.81 307	4.31 87	2.97 86	0.77 87	1.20 66	0.21 53	0.42 86	7.44 288	0.86 105	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 457

11t	1.46 98	0.79 210	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 201	0.81 307	4.31 87	2.97 86	0.77 87	1.20 66	0.21 53	0.42 86	7.44 288	0.87 110	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 457

ccc-4	1.46 98	0.79 210	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 201	0.81 307	4.31 87	2.97 86	0.77 87	1.20 66	0.21 53	0.42 86	7.44 288	0.86 105	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 457

LoS_RVC	1.47 102	1.75 409	2.66 85	0.52 120	3.89 482	1.67 85	0.04 32	2.66 16	2.61 71	0.55 57	2.63 129	0.31 81	1.68 220	1.99 66	0.81 96	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	5.54 530

AIO_rvc	1.48 103	1.01 290	3.51 167	0.95 190	1.16 319	3.32 267	0.96 341	4.83 110	3.38 110	0.79 95	1.75 94	1.31 146	0.31 54	2.66 98	0.62 57	0.02 274	1.09 468	0.00 1	0.04 295	0.12 243	1.82 457

PMTNet	1.48 103	0.43 63	2.77 96	0.31 72	0.17 64	2.94 232	0.33 174	3.66 33	5.27 226	1.11 117	1.28 74	0.28 75	0.92 151	4.32 151	0.90 115	4.89 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.05 29

knoymous	1.50 105	0.28 11	1.99 27	0.33 79	0.48 176	1.58 76	0.11 86	5.71 171	2.81 77	4.85 207	1.75 94	4.58 278	0.46 104	3.66 127	1.30 184	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.09 51

anonymousdsp	1.51 106	0.81 217	2.70 90	0.60 131	0.69 229	2.76 205	0.79 300	4.86 111	3.00 92	0.82 99	1.25 70	0.31 81	0.42 86	7.44 288	0.81 96	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 367	0.12 243	1.85 466

IGEV-Stereo	1.51 106	0.81 217	2.69 89	0.60 131	0.69 229	2.77 206	0.79 300	4.88 115	2.99 91	0.82 99	1.25 70	0.31 81	0.42 86	7.43 287	0.85 103	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 367	0.12 243	1.85 466
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 108	0.86 238	6.50 381	0.42 98	0.05 5	1.56 74	0.09 72	5.18 134	4.02 164	0.54 52	1.76 96	0.59 119	0.75 137	6.48 226	1.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.07 43

IGEVStereo-DCA	1.54 109	1.71 402	2.99 118	0.73 155	0.24 105	2.69 192	0.81 307	4.31 87	2.97 86	0.73 85	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 306	2.72 304	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 357	0.17 305	1.82 457

sAnonymous2	1.54 109	2.26 444	9.53 459	0.65 141	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 111	3.65 135	0.42 28	1.27 72	0.23 61	1.40 198	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 389	2.00 513	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 109	2.26 444	9.53 459	0.65 141	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 111	3.65 135	0.42 28	1.27 72	0.23 61	1.40 198	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 389	2.00 513	0.42 229

XX-TBD	1.55 112	1.11 305	2.94 109	2.45 407	0.06 11	2.31 150	0.01 4	3.58 29	7.80 349	3.11 163	5.10 202	0.27 72	0.26 39	1.42 40	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

Selective-IGEV	1.56 113	0.34 27	2.13 39	0.77 164	0.76 248	2.36 154	0.52 223	6.80 238	3.08 95	0.53 50	3.34 149	0.26 70	0.31 54	7.24 275	0.73 83	0.01 170	0.80 393	0.00 1	0.14 352	0.08 170	1.01 360

rvit_0105_4	1.58 114	1.41 365	6.67 389	0.65 141	0.05 5	1.60 79	0.41 190	4.70 105	6.48 286	0.46 38	0.87 56	1.40 147	0.53 112	5.08 176	1.12 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

IGEV++	1.58 114	0.81 217	2.66 85	1.35 227	0.99 286	2.47 167	0.98 345	7.35 265	3.70 139	0.82 99	2.24 116	0.44 102	1.18 180	2.08 72	1.15 161	0.03 318	1.18 493	0.00 1	0.05 299	0.17 305	2.00 484

ProNet	1.58 114	0.86 238	3.17 131	0.75 163	0.72 238	2.84 213	0.66 264	5.91 192	3.28 105	0.37 14	1.47 81	0.40 95	0.37 70	7.19 271	0.70 76	0.02 274	0.98 438	0.00 1	0.05 299	0.20 332	1.77 454

HUF	1.64 117	1.03 292	4.14 233	1.19 211	1.34 351	3.02 240	0.40 187	4.88 115	3.60 130	0.79 95	2.87 138	0.83 130	0.31 54	2.88 105	0.81 96	0.06 377	2.03 527	0.00 1	0.00 1	0.16 296	2.41 505

MyStereo07	1.64 117	1.15 313	2.61 79	1.28 221	1.49 364	2.63 183	0.45 199	6.45 222	2.94 83	1.10 116	1.61 85	0.29 77	0.60 123	7.45 295	0.80 91	0.01 170	1.27 501	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.42 229

rrr	1.64 117	1.71 402	6.31 375	0.73 155	0.24 105	2.69 192	0.92 339	4.25 82	1.75 50	0.73 85	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 306	2.72 304	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 389	0.17 305	1.68 436

rvit_0105_5	1.70 120	1.36 354	6.71 392	0.52 120	0.04 4	1.58 76	0.58 240	5.39 152	6.62 295	0.91 104	1.72 92	1.77 165	0.77 141	4.44 154	1.28 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.23 154

WCG-NET（raft）	1.70 120	0.97 279	2.01 30	0.40 96	0.17 64	2.10 130	0.97 342	3.05 19	6.47 285	2.89 155	3.17 145	4.31 269	1.03 162	3.85 132	0.60 51	0.00 1	1.32 503	0.00 1	0.01 240	0.18 316	0.41 224

CREStereo++_RVC	1.70 120	0.50 110	3.07 127	0.45 106	0.01 1	1.69 89	0.02 19	3.09 20	8.24 362	3.82 181	7.53 287	0.49 107	0.32 61	1.05 14	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 538	0.01 18	0.08 47
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
MSCF	1.71 123	1.18 318	2.97 117	1.35 227	1.49 364	3.77 311	0.82 315	5.14 129	2.73 73	2.47 145	2.45 124	0.19 48	2.70 266	2.16 77	0.80 91	0.02 274	0.98 438	0.00 1	0.90 509	0.11 224	1.96 479

test_xeample3	1.71 123	1.75 409	6.64 387	0.90 183	0.29 117	2.55 173	0.90 334	4.08 72	2.36 64	0.56 61	0.24 22	0.23 61	0.31 54	7.51 301	2.73 306	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 472	0.18 316	1.92 475

CES	1.72 125	0.40 51	1.82 15	0.65 141	7.83 531	2.62 181	0.13 99	5.35 147	2.68 72	0.36 13	1.30 77	0.33 87	0.32 61	1.92 62	0.72 81	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 463	7.35 538

GASTEREO	1.80 126	1.40 364	2.87 103	1.46 246	1.50 368	3.88 319	0.83 316	5.08 122	2.86 80	2.59 147	3.57 163	0.18 46	2.82 276	2.30 85	0.82 101	0.02 274	0.98 438	0.00 1	0.90 509	0.10 208	1.95 477

testlalala	1.80 126	0.49 104	2.67 87	1.24 216	0.46 173	3.91 320	0.87 331	6.62 229	2.96 85	6.78 297	3.83 169	1.74 163	0.40 79	1.57 48	0.76 86	0.01 170	1.16 489	0.00 1	0.38 475	0.01 18	0.17 113

MoCha-V2	1.83 128	0.87 246	3.33 148	1.41 240	1.27 337	2.50 168	0.20 137	5.60 163	3.90 156	0.98 108	3.30 148	0.35 93	1.58 217	7.09 265	0.80 91	0.00 1	1.52 519	0.00 1	0.23 409	0.06 138	1.70 441

MC-Stereo	1.87 129	0.49 104	3.52 168	2.82 437	1.07 298	1.90 113	0.12 90	4.89 118	3.27 103	3.66 177	3.58 165	0.56 117	1.45 201	5.79 199	0.81 96	0.00 1	1.19 494	0.00 1	0.21 396	0.11 224	1.95 477

iRaftStereo_RVC	1.88 130	1.22 332	2.63 82	0.95 190	0.06 11	2.96 234	0.05 39	6.08 202	3.99 163	3.92 187	4.88 195	2.53 188	0.62 124	3.62 125	1.19 170	0.00 1	1.19 494	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.29 397

SCV_C0	1.89 131	0.92 257	4.30 248	0.85 175	1.06 297	2.33 151	0.10 80	7.61 276	4.42 186	1.05 113	2.20 114	0.26 70	0.43 97	7.70 312	1.08 151	0.02 274	1.05 463	0.00 1	0.21 396	0.17 305	1.97 480

IGEV-Stereo+	1.89 131	0.55 132	2.49 65	0.48 113	3.25 458	2.06 127	0.07 59	1.92 8	1.52 42	0.77 87	0.08 5	0.22 59	0.44 100	7.11 268	0.68 69	0.04 348	0.66 368	0.00 1	0.33 463	5.08 528	10.13 549

AE-Stereo	1.89 131	0.38 39	3.86 203	1.94 319	0.38 153	2.51 171	0.58 240	7.19 258	7.28 329	1.60 131	3.51 160	1.07 138	0.77 141	2.12 74	1.24 178	0.03 318	1.02 457	0.00 1	0.28 443	0.11 224	1.84 464

TestStereo	1.89 131	1.59 390	4.22 243	0.37 89	0.28 116	1.33 49	0.01 4	5.63 166	4.13 167	3.59 174	5.11 203	2.06 178	0.70 132	7.62 310	0.93 123	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.19 128

MM-Stereo_test1	1.90 135	0.63 168	2.65 84	1.43 243	0.56 207	2.37 155	0.54 227	5.36 149	5.81 257	4.00 189	1.78 98	0.42 100	0.83 147	7.32 282	1.28 182	0.00 1	1.03 459	0.00 1	0.00 1	0.35 420	1.64 425

RAFT-Stereo-weight	1.91 136	0.41 54	2.09 34	1.17 208	0.63 219	3.20 254	0.74 291	5.78 176	6.80 305	5.25 223	3.47 153	2.80 196	0.36 68	3.16 112	1.09 155	0.02 274	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 303

Reg-Stereo(zero)	1.92 137	0.28 11	3.18 134	0.63 136	1.41 358	2.02 122	0.48 213	3.85 56	6.29 274	4.49 201	3.12 144	4.55 276	1.62 218	2.77 102	2.16 269	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 433	0.02 44	0.62 283

Selective-RAFT	1.92 137	0.54 126	3.87 204	1.15 204	0.21 93	3.83 317	0.06 52	5.00 120	4.68 202	1.59 130	2.14 110	3.05 203	2.77 273	6.63 233	1.34 191	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.32 460	0.05 126	0.19 128

rvit_0105_3	1.94 139	1.44 374	7.39 412	0.88 180	0.02 3	1.61 80	1.64 390	5.88 182	6.73 301	2.37 142	1.78 98	2.01 175	1.16 178	4.46 155	1.26 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 139	0.56 143	3.55 175	0.20 40	0.20 84	3.67 303	0.63 256	5.89 183	3.53 124	5.92 247	4.44 185	3.41 219	1.51 208	4.21 146	0.89 112	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.11 65

StereoAnything_RVC	1.96 141	8.91 531	4.47 260	0.54 123	0.91 272	1.09 10	0.05 39	3.94 63	1.37 39	0.25 4	0.29 27	0.15 41	0.68 129	6.92 254	0.47 14	0.02 274	0.84 399	0.00 1	0.00 1	6.61 534	1.61 421

Anonymous3	1.96 141	0.61 160	7.58 418	0.42 98	0.51 191	4.28 343	0.52 223	5.56 161	2.76 75	2.35 141	3.47 153	1.50 155	1.13 169	5.92 203	1.54 203	0.23 456	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.47 240

xyz-stereo-finetune2	1.98 143	0.96 274	2.70 90	0.13 31	0.05 5	6.33 396	0.17 122	4.38 95	2.56 70	0.98 108	6.40 255	0.50 110	3.37 301	7.09 265	3.77 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.11 65

model_zeroshot	1.98 143	0.70 195	4.98 299	2.25 371	1.07 298	3.20 254	0.13 99	7.01 245	3.34 108	3.46 170	3.77 168	2.69 194	0.42 86	2.86 104	1.18 169	0.06 377	0.85 401	0.00 1	0.25 416	0.02 44	1.40 407

4D-IteraStereo	1.99 145	1.32 347	3.77 196	0.13 31	2.84 445	3.51 283	1.03 349	4.26 83	5.38 234	5.50 231	1.03 64	3.86 243	0.38 77	2.44 93	1.88 243	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 224	1.84 464

PSM-adaLoss	2.02 146	0.55 132	3.57 178	0.20 40	0.21 93	3.69 307	0.69 275	5.89 183	3.52 120	5.91 242	4.43 184	3.42 220	1.50 204	5.63 193	0.94 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 147	0.57 150	3.57 178	0.20 40	0.21 93	3.66 299	0.73 287	5.89 183	3.51 118	5.92 247	4.35 181	3.37 216	1.50 204	6.02 205	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

ROB_FTStereo_v2	2.04 148	0.56 143	3.56 177	0.20 40	0.21 93	3.66 299	0.72 285	5.89 183	3.51 118	5.91 242	4.46 187	3.42 220	1.50 204	6.08 211	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 148	0.57 150	3.54 173	0.20 40	0.20 84	3.45 277	0.62 254	5.90 188	3.52 120	5.91 242	4.44 185	3.46 229	1.50 204	6.20 215	1.00 138	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.08 47

SCV	2.06 150	0.84 227	3.74 192	3.56 482	1.22 328	2.30 149	0.76 296	7.87 285	3.29 106	0.59 65	2.83 134	0.67 121	0.58 120	8.00 327	0.91 118	0.00 1	0.89 409	0.00 1	0.48 488	0.41 435	2.18 494

GMStereo	2.07 151	1.56 386	5.64 339	0.74 161	0.05 5	3.63 297	0.01 4	5.17 132	11.27 435	4.22 195	2.44 123	0.53 114	0.49 105	4.06 137	1.01 142	0.22 450	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.18 316	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 152	1.10 302	3.44 164	0.47 111	1.15 317	1.70 90	0.04 32	6.40 219	3.69 138	1.50 128	7.78 295	2.42 186	0.16 22	6.76 243	1.15 161	0.00 1	1.46 514	0.00 1	0.00 1	0.31 409	2.12 490

GMOStereo	2.08 152	0.85 230	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 326	5.08 122	4.78 207	8.42 376	6.99 269	3.36 212	1.14 171	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 503	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

error version	2.08 152	0.85 230	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 326	5.08 122	4.78 207	8.42 376	6.99 269	3.36 212	1.14 171	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 503	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

test-v	2.08 152	0.85 230	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 326	5.08 122	4.78 207	8.42 376	6.99 269	3.36 212	1.14 171	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 503	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

CRE-IMP	2.08 152	0.51 114	3.43 162	0.35 85	0.19 74	3.85 318	0.83 316	5.77 175	3.43 112	5.81 238	4.24 178	3.45 228	0.83 147	6.56 227	1.99 256	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.20 134

test-2	2.08 152	0.85 230	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 326	5.08 122	4.78 207	8.42 376	6.99 269	3.36 212	1.14 171	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 503	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

Patchmatch Stereo++	2.09 158	0.55 132	3.57 178	0.20 40	0.20 84	3.68 304	0.64 259	5.90 188	3.52 120	5.91 242	4.41 182	3.42 220	1.51 208	7.07 263	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56
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
iGMRVC	2.09 158	0.56 143	3.59 183	0.20 40	0.21 93	3.68 304	0.71 282	5.89 183	3.53 124	5.92 247	4.46 187	3.44 226	1.51 208	6.93 255	0.98 133	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

iRAFT	2.09 158	0.55 132	3.57 178	0.20 40	0.20 84	3.68 304	0.64 259	5.90 188	3.52 120	5.91 242	4.41 182	3.42 220	1.51 208	7.07 263	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

rafts_anoy	2.09 158	1.42 368	3.34 149	2.87 442	2.72 442	2.46 165	0.17 122	6.20 209	6.48 286	3.40 169	2.25 117	1.91 171	1.32 191	3.59 122	1.75 235	0.01 170	1.52 519	0.00 1	0.01 240	0.06 138	0.28 178

MM-Stereo_test3	2.10 162	0.94 268	2.59 78	1.66 271	3.95 486	2.42 159	0.78 299	6.58 226	7.29 330	1.94 138	4.90 197	1.23 143	0.65 126	3.77 129	1.38 194	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 430	0.77 329

s12784h	2.10 162	0.38 39	3.31 145	0.17 37	0.09 22	4.89 366	0.13 99	7.34 264	8.06 358	3.87 185	4.47 189	0.60 120	1.19 185	6.78 246	0.63 60	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

DIP-Stereo	2.12 164	0.98 281	3.94 216	0.20 40	0.11 27	4.73 362	0.13 99	9.27 323	4.40 185	6.46 273	5.03 201	0.45 104	0.72 135	3.79 130	1.94 251	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 165	0.67 182	3.98 220	2.69 428	0.85 264	2.59 179	0.07 59	7.40 268	3.89 155	3.75 179	3.57 163	1.24 144	1.96 232	4.68 164	1.97 253	0.10 410	1.13 476	0.00 1	0.22 403	0.09 185	1.66 430

test-1	2.14 166	0.54 126	6.32 376	1.07 199	1.22 328	2.13 137	0.54 227	6.40 219	4.80 212	3.55 172	5.23 206	4.02 250	0.71 133	1.95 63	2.15 268	0.08 395	0.98 438	0.00 1	0.08 311	0.02 44	1.07 369

rvit_stereo_0075_2	2.15 167	0.39 45	6.61 385	0.67 147	1.95 403	1.74 100	0.10 80	7.81 284	6.03 263	2.97 157	4.01 173	3.07 206	0.57 118	5.49 189	1.13 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.34 198

DeepStereo_RVC	2.15 167	0.55 132	3.26 140	0.21 49	0.19 74	3.47 280	0.68 272	5.76 174	3.60 130	6.36 268	4.19 177	3.42 220	4.44 353	5.04 174	1.59 209	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.18 118

EKT-Stereo	2.16 169	0.61 160	3.78 197	2.31 386	4.40 494	1.47 66	0.24 150	5.54 157	4.22 173	3.16 165	3.58 165	3.53 232	2.20 243	5.66 194	1.40 196	0.04 348	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 138	0.58 270

raftrobust	2.16 169	1.31 344	2.76 95	2.38 397	3.33 462	2.72 197	0.51 221	5.34 142	4.64 199	6.13 257	3.98 172	1.63 160	2.51 259	3.02 110	1.64 220	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 276	0.27 172

Gwc-CoAtRS	2.16 169	0.42 58	3.13 129	1.28 221	0.31 123	3.52 286	0.39 186	6.56 225	6.31 276	5.38 227	5.11 203	5.47 310	1.70 222	2.00 67	1.08 151	0.01 170	0.19 291	0.00 1	0.25 416	0.02 44	0.16 103

tg	2.18 172	1.13 311	2.74 93	0.84 174	0.13 42	4.33 348	0.05 39	6.21 210	4.90 216	4.06 190	5.30 216	2.55 189	0.92 151	7.28 278	0.99 135	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.12 378

test_1	2.18 172	0.38 39	3.87 204	1.54 257	0.91 272	1.38 55	0.80 302	5.36 149	5.53 242	7.12 315	1.86 102	4.05 252	0.41 82	6.65 235	1.17 165	0.00 1	0.99 447	0.00 1	0.28 443	0.20 332	1.08 372

raft+_RVC	2.18 172	1.49 380	3.14 130	2.77 432	2.01 407	1.40 58	0.10 80	7.02 248	5.35 231	2.99 159	5.54 224	1.19 141	1.34 196	4.98 171	1.49 200	0.00 1	1.45 512	0.00 1	0.00 1	0.14 276	1.11 375

RCA-Stereo	2.19 175	0.46 82	3.22 135	0.47 111	0.33 130	2.27 146	0.47 203	5.60 163	15.20 470	2.86 153	5.61 225	0.78 127	3.15 283	1.71 51	0.48 17	0.00 1	0.90 411	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.26 169

test-3	2.19 175	0.38 39	3.88 209	1.55 258	0.91 272	1.39 57	0.80 302	5.36 149	5.51 240	7.36 335	1.90 103	4.05 252	0.42 86	6.67 238	1.17 165	0.00 1	0.99 447	0.00 1	0.28 443	0.20 332	1.08 372

anonymousdsp2	2.20 177	0.57 150	4.59 276	1.69 278	0.82 259	3.58 290	0.48 213	8.57 296	3.63 134	3.37 167	3.03 142	3.32 211	1.00 158	5.57 191	0.80 91	0.01 170	0.94 418	0.02 417	0.15 355	0.06 138	1.89 473

DCRE	2.21 178	0.95 270	3.17 131	2.10 343	1.30 346	1.86 110	0.05 39	5.33 141	4.69 203	3.59 174	9.37 338	3.81 241	1.18 180	2.34 89	1.22 176	0.01 170	0.97 431	0.00 1	0.30 453	0.04 105	1.97 480

gcap-zeroshot	2.22 179	0.68 184	5.64 339	0.79 165	1.15 317	3.33 268	0.73 287	7.14 257	4.59 197	3.86 184	1.79 100	8.42 388	0.56 117	3.00 109	0.89 112	0.02 274	0.66 368	0.00 1	0.26 433	0.01 18	0.83 338

LL-Strereo2	2.22 179	1.39 362	3.39 154	1.26 218	1.01 290	3.73 309	1.47 381	6.47 223	4.61 198	4.66 205	2.64 130	4.17 260	0.37 70	6.03 207	1.61 211	0.09 406	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 170	1.16 382

test_3	2.22 179	0.39 45	4.20 242	1.51 253	0.90 269	1.29 46	0.74 291	5.34 142	6.37 280	6.64 287	1.96 107	4.24 266	0.45 102	6.63 233	1.17 165	0.00 1	1.00 454	0.00 1	0.28 443	0.19 323	1.01 360

U	2.23 182	0.36 32	2.93 107	0.26 65	8.08 533	11.12 471	0.00 1	3.68 37	1.12 32	0.29 7	0.52 36	0.16 44	0.08 6	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 541	5.13 550	0.02 44	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 182	0.49 104	2.49 65	1.60 261	0.81 257	2.69 192	0.29 161	6.82 239	2.50 67	4.37 199	7.61 289	3.65 238	0.26 39	8.62 376	0.63 60	0.01 170	1.09 468	0.00 1	0.25 416	0.03 76	0.46 239

cross-raft	2.25 184	0.48 96	2.96 116	1.87 307	0.94 279	3.72 308	0.47 203	7.61 276	4.15 168	5.37 226	5.68 228	6.17 335	1.40 198	2.15 76	1.06 148	0.01 170	0.22 301	0.00 1	0.19 377	0.03 76	0.41 224

GCAP-BAT	2.26 185	0.61 160	3.67 190	1.48 251	0.81 257	4.32 346	0.77 298	4.87 114	4.04 165	3.97 188	5.41 217	4.38 272	0.59 122	6.20 215	1.17 165	0.02 274	1.14 483	0.00 1	0.55 494	0.07 157	1.22 387

DCANet-4	2.26 185	0.43 63	6.69 391	0.40 96	0.20 84	1.70 90	0.13 99	5.73 172	9.44 398	6.01 250	5.29 211	1.12 140	2.77 273	2.49 94	2.21 271	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 44	0.61 278

CFNet-RSSM	2.26 185	0.43 63	3.24 138	1.28 221	0.31 123	3.19 253	0.40 187	7.62 278	7.29 330	5.88 240	4.68 191	5.32 307	1.68 220	2.26 83	1.04 145	0.01 170	0.09 253	0.00 1	0.31 457	0.03 76	0.16 103

MIPNet	2.27 188	1.14 312	5.55 335	0.49 116	0.22 100	2.03 124	0.19 132	7.60 275	6.17 270	5.83 239	4.16 175	2.05 177	3.44 306	3.65 126	2.23 276	0.00 1	0.01 128	0.01 384	0.01 240	0.24 367	0.48 243

NRIStereo	2.27 188	0.52 119	3.35 151	1.26 218	0.17 64	3.04 241	0.84 318	5.96 195	3.74 140	6.27 261	3.44 151	4.13 257	1.80 230	8.31 353	2.11 264	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.20 134

H2IRNET	2.29 190	0.86 238	3.38 152	1.51 253	0.11 27	1.97 118	0.13 99	5.15 131	7.19 325	1.26 123	7.77 294	5.80 327	3.31 294	5.09 177	1.66 225	0.01 170	0.00 1	0.04 445	0.17 367	0.27 388	0.10 56

x	2.30 191	0.82 221	3.85 201	2.23 365	0.72 238	2.12 135	0.81 307	9.48 330	4.82 213	3.83 182	2.76 132	3.49 230	2.30 250	3.48 118	2.25 277	0.00 1	1.13 476	0.00 1	0.22 403	0.09 185	1.66 430

1test111	2.31 192	0.93 259	3.39 154	3.05 454	0.39 156	5.69 382	0.55 231	9.15 316	4.33 177	1.42 124	3.48 155	0.33 87	3.65 316	4.95 169	2.06 261	0.00 1	1.14 483	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 426

Any-RAFT	2.33 193	0.36 32	2.35 58	1.58 260	0.84 261	4.93 367	0.55 231	9.10 314	5.93 261	4.30 197	4.90 197	5.79 326	2.22 245	2.75 101	0.51 25	0.02 274	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

testlalala2	2.34 194	0.64 171	2.49 65	9.58 532	6.50 521	3.57 289	0.18 127	5.34 142	3.20 99	3.87 185	4.57 190	3.12 208	0.52 109	1.49 41	0.44 8	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 484	0.12 243	0.40 214

DCANet	2.35 195	0.96 274	5.51 328	0.39 93	0.19 74	1.72 98	0.25 154	6.06 199	9.33 395	6.31 263	5.42 218	1.44 152	4.14 342	2.22 79	2.28 282	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.66 303

FENet	2.35 195	0.59 156	3.28 142	2.32 388	0.27 115	2.78 207	0.13 99	7.68 281	6.09 264	5.38 227	2.12 109	4.84 289	3.33 299	4.98 171	2.66 298	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.40 214

dd	2.36 197	1.93 423	6.03 360	0.83 172	0.12 36	1.80 104	0.17 122	5.30 138	11.82 440	2.98 158	3.64 167	1.50 155	1.21 186	5.25 180	3.92 348	0.13 419	0.01 128	0.04 445	0.22 403	0.10 208	0.14 81

FACV-RUCA	2.38 198	0.44 72	4.18 239	1.33 226	2.87 446	2.45 163	1.21 364	8.68 300	6.12 266	4.07 191	7.28 281	1.25 145	2.00 234	3.37 116	1.62 213	0.01 170	0.03 195	0.10 469	0.05 299	0.36 423	0.29 181

NF-Stereo	2.38 198	0.48 96	3.88 209	2.17 354	0.11 27	3.43 274	0.42 192	7.08 256	3.75 142	6.91 300	5.29 211	2.65 193	1.33 193	8.40 359	1.67 228	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 6

OCTAStereo	2.38 198	0.48 96	3.90 211	2.16 349	0.11 27	3.42 272	0.42 192	7.06 251	3.74 140	6.91 300	5.26 207	2.63 192	1.32 191	8.41 361	1.70 231	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 198	0.48 96	4.28 245	1.94 319	0.19 74	2.73 198	0.38 183	6.67 230	3.50 113	6.33 264	6.33 251	2.93 199	0.97 155	8.90 387	1.88 243	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

KMStereo	2.38 198	0.48 96	4.28 245	1.94 319	0.19 74	2.73 198	0.38 183	6.67 230	3.50 113	6.33 264	6.33 251	2.93 199	0.97 155	8.90 387	1.88 243	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

RE-Stereo	2.38 198	0.48 96	3.91 212	2.17 354	0.11 27	3.43 274	0.42 192	7.07 253	3.75 142	6.91 300	5.26 207	2.62 190	1.33 193	8.41 361	1.72 233	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.03 76	0.01 1

TVStereo	2.38 198	0.48 96	3.91 212	2.17 354	0.11 27	3.43 274	0.42 192	7.07 253	3.75 142	6.91 300	5.26 207	2.62 190	1.33 193	8.41 361	1.72 233	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.03 76	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 205	1.73 407	3.59 183	2.38 397	2.69 441	2.84 213	0.18 127	5.29 137	4.94 217	2.45 144	5.62 227	2.22 181	0.79 146	7.48 300	1.63 216	0.00 1	1.75 522	0.00 1	0.00 1	0.14 276	2.03 485

GANet-ADL	2.40 206	0.65 173	3.92 214	2.22 362	0.11 27	2.23 141	0.47 203	9.29 325	7.27 328	4.77 206	5.95 237	3.96 247	1.26 190	3.08 111	2.27 280	0.04 348	0.08 246	0.02 417	0.00 1	0.15 292	0.21 140

ACVNet-DCA	2.41 207	0.93 259	3.39 154	3.05 454	0.39 156	5.69 382	0.55 231	9.15 316	4.33 177	1.42 124	3.48 155	0.33 87	3.65 316	8.26 342	0.70 76	0.00 1	1.14 483	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 426

StereoVision	2.42 208	1.18 318	5.14 306	1.15 204	2.64 439	1.89 111	0.28 159	6.61 228	4.72 204	2.14 140	10.52 366	3.84 242	0.52 109	5.33 183	2.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

CAS	2.42 208	0.37 38	2.30 53	11.49 539	3.97 487	1.65 84	0.02 19	4.08 72	2.84 79	0.51 44	1.65 89	0.25 69	0.28 45	1.73 53	0.92 119	10.05 546	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 535

qqq	2.44 210	0.85 230	4.33 250	1.73 288	0.71 235	1.98 119	0.38 183	9.15 316	4.33 177	3.37 167	4.34 179	4.63 281	2.83 277	4.95 169	2.06 261	0.00 1	1.13 476	0.00 1	0.25 416	0.09 185	1.65 426

IPLGR	2.46 211	0.68 184	7.02 400	0.22 52	0.16 61	2.01 121	0.22 144	7.01 245	6.62 295	7.10 314	5.92 236	2.91 198	2.27 247	5.12 178	1.52 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.41 224

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 212	1.23 335	3.48 165	1.61 262	1.09 306	1.63 82	0.15 112	5.80 178	6.43 283	7.32 333	9.91 351	3.05 203	1.71 223	2.33 88	1.75 235	0.01 170	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 391	1.19 384

AIO-test1	2.49 213	1.41 365	3.78 197	0.87 178	5.11 514	2.46 165	0.93 340	6.49 224	14.84 467	0.95 105	2.85 136	0.92 132	0.31 54	6.05 210	1.88 243	0.15 424	0.07 242	0.00 1	0.21 396	0.21 343	0.31 188

RAFT-Test	2.49 213	0.45 77	4.35 252	1.89 311	1.28 339	4.83 364	0.68 272	7.19 258	4.51 192	5.00 215	7.09 275	6.81 351	1.12 167	2.22 79	1.16 164	0.01 170	0.63 363	0.00 1	0.33 463	0.05 126	0.20 134

riskmin	2.49 213	0.22 1	3.34 149	2.33 390	1.78 384	2.89 229	0.46 201	7.35 265	6.95 314	2.75 151	1.67 91	6.75 347	5.08 386	3.24 114	1.93 250	0.00 1	0.99 447	0.00 1	0.27 440	0.02 44	1.73 447

ADStereo(finetuned)	2.50 216	0.95 270	6.60 384	0.39 93	0.20 84	1.72 98	0.24 150	6.06 199	9.31 394	6.30 262	5.42 218	1.44 152	6.22 416	2.25 82	2.14 266	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.65 293

PFNet+	2.52 217	0.47 89	4.97 298	0.95 190	0.18 70	3.12 247	0.73 287	4.98 119	6.97 315	7.95 353	6.38 254	2.51 187	1.18 180	8.05 334	1.82 238	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

tt1	2.53 218	0.91 253	3.53 171	2.92 443	0.53 198	5.60 379	0.61 250	5.55 158	10.56 414	1.54 129	3.54 162	0.34 91	3.00 280	8.20 340	0.68 69	0.00 1	1.13 476	0.00 1	0.03 277	0.11 224	1.88 470

ICVP	2.53 218	0.47 89	3.64 188	1.20 212	0.69 229	2.71 195	0.84 318	10.63 361	4.66 201	4.31 198	8.99 322	2.75 195	1.93 231	2.91 106	4.07 355	0.06 377	0.24 308	0.01 384	0.01 240	0.13 265	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 220	0.93 259	5.51 328	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 206	12.69 450	6.03 252	5.29 211	1.43 149	5.28 393	2.37 90	2.21 271	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 44	0.61 278

csc	2.54 220	0.93 259	5.51 328	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 206	12.69 450	6.03 252	5.29 211	1.43 149	5.28 393	2.37 90	2.21 271	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 44	0.61 278

cscssc	2.54 220	0.93 259	5.51 328	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 206	12.69 450	6.03 252	5.29 211	1.43 149	5.28 393	2.37 90	2.21 271	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 44	0.61 278

cc1	2.56 223	0.93 259	3.39 154	3.05 454	0.39 156	5.69 382	0.55 231	5.34 142	10.76 420	1.42 124	3.48 155	0.33 87	3.65 316	8.26 342	0.70 76	0.00 1	1.14 483	0.00 1	0.03 277	0.12 243	1.89 473

IGEV_Zeroshot_test	2.57 224	0.63 168	5.70 346	1.93 317	0.87 266	2.63 183	0.85 323	8.94 310	4.55 195	5.30 224	5.48 222	5.23 306	1.38 197	3.76 128	1.32 188	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.19 323	1.72 445

test_4	2.58 225	0.70 195	3.30 143	0.43 101	0.30 119	3.97 326	1.11 360	3.91 60	3.83 149	4.15 194	17.20 459	3.44 226	0.52 109	6.60 230	1.58 206	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.20 134

DisPM	2.59 226	0.47 89	4.32 249	1.89 311	0.20 84	3.42 272	0.63 256	5.56 161	5.60 244	8.66 389	7.05 273	2.82 197	1.03 162	9.05 398	1.07 150	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

RAFT+CT+SA	2.59 226	1.19 322	3.55 175	1.09 200	2.21 416	3.14 251	0.90 334	7.59 273	5.65 246	2.76 152	8.21 312	2.04 176	1.57 216	8.84 384	1.31 186	0.02 274	0.34 323	0.00 1	0.38 475	0.22 350	0.73 321

R-Stereo Train	2.60 228	0.46 82	2.94 109	1.10 202	0.18 70	3.61 292	0.60 246	6.88 241	3.50 113	9.13 406	17.23 460	1.77 165	0.77 141	2.03 69	1.65 222	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 228	0.46 82	2.94 109	1.10 202	0.18 70	3.61 292	0.60 246	6.88 241	3.50 113	9.13 406	17.23 460	1.77 165	0.77 141	2.03 69	1.65 222	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 230	0.57 150	4.28 245	0.90 183	0.38 153	3.45 277	0.22 144	9.91 338	4.46 188	7.33 334	7.92 301	3.53 232	3.59 312	4.16 144	1.49 200	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 231	1.09 301	5.67 343	0.73 155	0.31 123	3.00 238	0.25 154	6.84 240	6.02 262	7.93 352	6.31 250	1.91 171	1.72 225	7.47 297	2.53 291	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.58 270

Pruner-Stereo	2.66 232	0.61 160	3.54 173	1.93 317	0.25 109	3.47 280	0.74 291	6.60 227	5.66 250	8.98 399	6.12 240	4.39 273	1.11 166	7.27 277	2.34 287	0.03 318	0.00 1	0.02 417	0.00 1	0.03 76	0.04 23

ACRE	2.67 233	1.66 397	6.50 381	0.72 152	2.03 409	2.65 190	0.84 318	5.97 196	5.52 241	7.85 349	9.23 329	1.72 162	1.09 164	4.09 141	2.73 306	0.02 274	0.19 291	0.02 417	0.08 311	0.26 376	0.21 140

RALAANet	2.68 234	1.71 402	4.73 287	2.79 434	0.80 254	3.30 263	0.15 112	7.92 286	5.92 260	5.79 237	6.06 238	3.51 231	1.13 169	6.76 243	2.28 282	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 388	0.13 76

rvit_105_1	2.69 235	1.34 350	6.85 396	1.89 311	0.09 22	1.94 116	3.50 445	6.38 217	9.00 386	4.98 212	2.19 113	3.57 234	1.56 215	7.31 281	3.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 138	0.16 103

IPLGR_C	2.69 235	1.75 409	6.20 367	0.79 165	2.06 412	2.64 188	0.86 326	6.36 216	5.64 245	8.13 367	9.26 331	1.69 161	1.15 177	3.79 130	2.80 311	0.02 274	0.20 298	0.02 417	0.08 311	0.26 376	0.18 118

GES	2.69 235	0.72 202	5.34 317	1.82 302	0.05 5	4.51 355	1.04 352	10.39 352	4.18 170	5.53 233	6.72 263	1.92 174	3.30 292	5.16 179	2.67 299	0.06 377	0.01 128	0.06 456	0.01 240	0.20 332	0.14 81

MyStereo06	2.71 238	1.05 297	5.43 325	1.39 235	1.20 325	2.57 175	0.10 80	10.39 352	4.79 211	5.54 234	6.16 241	6.39 339	2.33 252	3.40 117	1.35 192	0.01 170	1.24 498	0.00 1	0.21 396	0.13 265	0.50 246

TRStereo	2.71 238	3.79 496	5.46 326	2.19 357	2.22 418	2.98 237	1.07 355	9.83 337	4.39 184	3.46 170	3.48 155	3.92 246	0.77 141	6.43 224	1.70 231	0.03 318	0.63 363	0.00 1	0.29 449	0.11 224	1.49 411

HHNet	2.71 238	0.69 188	3.31 145	0.25 61	0.39 156	2.80 210	0.90 334	6.33 213	5.68 251	7.51 339	13.70 420	0.94 134	3.14 282	5.42 187	2.54 296	0.14 422	0.02 167	0.06 456	0.00 1	0.24 367	0.07 43

BUS	2.72 241	0.43 63	3.76 193	0.70 149	0.50 182	7.31 418	0.48 213	9.93 339	5.65 246	6.50 274	6.23 244	5.21 303	1.18 180	4.27 147	1.89 247	0.01 170	0.03 195	0.03 435	0.00 1	0.06 138	0.14 81

CIPLG	2.72 241	1.69 398	6.02 358	0.80 168	2.14 414	2.66 191	0.84 318	5.90 188	5.59 243	8.12 366	9.58 342	1.74 163	1.14 171	4.53 159	2.82 312	0.02 274	0.19 291	0.02 417	0.09 323	0.26 376	0.22 147

xx1	2.73 243	0.93 259	3.39 154	3.05 454	0.39 156	5.69 382	0.55 231	5.34 142	10.76 420	1.42 124	3.48 155	4.63 281	2.83 277	8.26 342	0.70 76	0.00 1	1.14 483	0.00 1	0.25 416	0.09 185	1.65 426

HCRNet	2.74 244	0.83 224	4.19 240	0.45 106	3.31 461	2.18 138	0.22 144	7.59 273	5.76 255	6.08 255	4.89 196	5.21 303	2.74 270	8.04 333	3.10 320	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.09 51

EAI-Stereo	2.75 245	0.54 126	3.17 131	0.91 185	1.28 339	4.02 329	5.30 476	12.39 413	4.76 206	2.51 146	7.10 276	1.22 142	0.94 154	6.03 207	1.96 252	0.01 170	0.56 350	0.00 1	1.38 524	0.04 105	0.95 354

test_sample2	2.79 246	0.59 156	4.40 255	2.38 397	0.43 170	2.58 178	0.15 112	10.14 346	5.78 256	4.23 196	5.86 229	4.31 269	4.02 336	6.34 221	2.00 258	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.12 343	0.07 157	1.37 406

MIM_Stereo	2.83 247	1.20 330	5.27 312	1.41 240	1.16 319	3.07 242	0.33 174	6.67 230	3.95 159	5.17 221	10.11 355	4.25 267	1.73 227	8.32 354	1.64 220	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 350	1.69 438

RAFT_R40	2.83 247	0.46 82	3.85 201	1.38 234	0.32 129	3.78 313	0.97 342	6.16 205	4.82 213	9.74 429	6.35 253	4.96 295	3.94 335	8.78 382	1.05 146	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

GwcNet-ADL	2.85 249	0.61 160	4.38 253	0.92 186	0.33 130	2.05 125	0.67 269	8.85 306	9.65 400	6.36 268	6.71 262	4.11 256	1.71 223	5.97 204	4.22 358	0.08 395	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.16 103

SST-Stereo	2.86 250	0.45 77	3.64 188	1.46 246	0.36 146	3.94 323	0.80 302	6.07 201	4.46 188	10.96 458	6.21 243	4.94 294	4.14 342	8.85 385	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

ACVNet	2.86 250	0.96 274	3.87 204	0.86 176	0.61 214	2.63 183	0.54 227	8.93 308	6.12 266	5.09 216	9.32 336	5.70 322	3.84 325	2.68 99	5.56 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.23 154

AFF-stereo	2.87 252	1.31 344	3.26 140	1.87 307	0.38 153	1.68 87	0.09 72	6.38 217	7.07 317	6.52 278	11.90 394	6.08 332	2.32 251	5.05 175	1.65 222	0.02 274	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.94 352

test_sample1	2.88 253	0.63 168	4.46 257	2.38 397	0.68 226	2.61 180	0.05 39	10.51 357	5.36 233	4.50 202	4.81 194	3.76 240	5.94 409	6.10 213	2.96 314	0.00 1	0.99 447	0.00 1	0.11 337	0.07 157	1.67 433

HH	2.88 253	0.82 221	4.07 231	1.71 282	0.54 202	4.71 360	0.69 275	8.72 303	3.57 128	1.80 134	6.49 259	7.81 370	3.92 333	8.93 390	0.99 135	0.00 1	1.06 464	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 438

HanStereo	2.88 253	0.82 221	4.07 231	1.71 282	0.54 202	4.71 360	0.69 275	8.72 303	3.57 128	1.80 134	6.49 259	7.81 370	3.92 333	8.93 390	0.99 135	0.00 1	1.06 464	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 438

raft_robust	2.91 256	1.71 402	3.42 161	1.36 229	0.57 208	1.53 73	0.12 90	7.06 251	9.09 388	6.96 307	7.21 279	4.43 274	2.09 238	9.40 410	1.61 211	0.03 318	0.93 413	0.00 1	0.21 396	0.17 305	0.38 210

BSDual-CNN	2.91 256	0.43 63	3.76 193	0.70 149	0.50 182	6.97 408	1.58 387	9.93 339	5.65 246	6.50 274	6.23 244	6.17 335	2.50 257	4.27 147	2.67 299	0.01 170	0.03 195	0.03 435	0.00 1	0.06 138	0.14 81

GMStereo_Zeroshot	2.92 258	2.33 456	6.12 362	1.66 271	0.36 146	3.61 292	0.09 72	5.95 194	6.20 271	7.15 318	7.11 277	8.37 383	0.91 150	6.17 214	1.97 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.14 81

UDGNet	2.92 258	7.79 525	4.92 295	3.01 449	0.08 17	2.96 234	0.20 137	4.77 108	8.93 382	2.91 156	2.85 136	0.95 135	1.00 158	6.46 225	1.66 225	1.46 512	0.00 1	5.33 539	0.92 512	1.95 512	0.19 128

LCNet	2.94 260	0.55 132	2.57 74	1.03 197	0.59 212	2.05 125	1.55 386	5.51 154	4.19 171	6.08 255	10.58 368	4.54 275	6.63 425	7.59 308	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.76 504	0.31 409	3.43 517

RAFT	2.94 260	1.29 341	4.06 229	1.36 229	0.50 182	2.39 157	0.91 337	6.11 203	3.25 102	6.64 287	7.30 282	9.96 410	4.20 344	6.03 207	2.21 271	0.00 1	1.02 457	0.00 1	0.02 262	0.54 461	1.01 360

XX-Stereo	2.95 262	0.48 96	7.08 405	2.84 440	2.51 433	1.63 82	0.20 137	6.15 204	3.38 110	2.38 143	16.00 445	6.90 354	0.25 37	6.40 223	1.14 160	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 457	0.16 296	0.57 264

ccs_rob	2.95 262	0.55 132	4.53 268	0.42 98	0.25 109	2.84 213	0.12 90	8.58 297	8.13 359	7.18 320	10.36 360	6.44 341	2.05 237	5.28 182	1.97 253	0.00 1	0.02 167	0.01 384	0.00 1	0.06 138	0.23 154

AnonymousM	2.96 264	7.19 521	1.41 4	0.92 186	0.06 11	2.37 155	0.52 223	6.05 198	3.83 149	4.97 211	2.37 120	1.91 171	1.00 158	2.23 81	1.06 148	0.01 170	0.57 352	17.64 547	4.90 546	0.02 44	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 264	0.55 132	4.51 264	0.43 101	0.24 105	2.83 211	0.12 90	8.59 298	8.13 359	7.20 323	10.41 361	6.47 342	2.04 236	5.27 181	2.00 258	0.00 1	0.02 167	0.01 384	0.00 1	0.06 138	0.23 154

AIO-test2	2.98 266	1.88 416	4.72 285	1.67 275	3.34 464	2.64 188	0.06 52	6.96 244	15.70 478	2.65 148	7.31 283	0.93 133	0.57 118	5.81 201	1.20 171	3.30 529	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 350	0.43 238

IRAFT_RVC	2.98 266	0.66 177	4.23 244	2.20 358	0.40 161	2.91 231	5.04 472	7.03 249	4.21 172	6.59 284	5.52 223	5.02 299	4.77 371	8.41 361	2.30 286	0.01 170	0.17 288	0.01 384	0.00 1	0.03 76	0.05 29

DN-CSS_ROB	3.00 268	2.14 437	7.33 409	2.67 427	0.78 250	3.13 248	0.07 59	6.68 234	4.22 173	5.51 232	12.12 397	2.33 182	1.21 186	8.69 379	2.51 290	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.15 94

111	3.05 269	1.41 365	5.51 328	0.32 73	0.14 47	2.83 211	0.68 272	6.76 237	14.21 464	3.59 174	9.11 325	5.50 311	3.30 292	4.05 135	2.43 288	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	1.02 364

PFNet	3.06 270	0.59 156	6.13 363	2.26 374	0.84 261	3.08 243	0.73 287	7.38 267	5.35 231	10.20 435	6.06 238	4.72 283	2.10 241	8.47 366	2.25 277	0.19 441	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.42 229

mmm	3.07 271	0.76 207	4.50 263	2.27 378	1.24 332	3.75 310	0.12 90	10.03 343	5.12 224	6.43 270	11.19 379	3.10 207	3.20 285	4.54 160	1.78 237	0.02 274	1.19 494	0.00 1	0.30 453	0.09 185	1.79 456

DMCA	3.08 272	1.10 302	6.20 367	1.82 302	0.90 269	3.80 316	0.55 231	9.76 333	5.42 236	6.56 283	6.47 258	7.06 359	2.09 238	4.05 135	5.46 392	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.16 103

DFGA-Net	3.09 273	2.73 472	9.21 454	1.79 295	0.47 175	3.30 263	0.20 137	7.49 272	6.20 271	5.54 234	6.42 256	2.17 180	1.12 167	7.96 326	6.56 410	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.17 113

iRaft-Stereo_20w	3.11 274	0.49 104	6.09 361	1.01 194	1.25 333	3.99 327	1.00 347	14.00 463	4.73 205	6.70 295	6.27 249	2.34 183	2.28 249	7.29 280	1.58 206	0.01 170	0.75 383	0.00 1	0.73 503	0.10 208	1.63 424

HITNet	3.11 274	1.38 361	5.35 319	2.23 365	0.12 36	5.59 378	0.58 240	9.95 342	5.72 253	6.62 286	7.91 300	3.90 245	3.24 288	4.39 152	4.58 373	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.57 264
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
TestStereo1	3.12 276	1.34 350	4.67 281	3.47 479	0.71 235	2.50 168	1.45 379	7.27 260	8.71 376	4.91 209	9.28 333	2.34 183	3.61 313	9.44 411	1.62 213	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 214

SA-5K	3.12 276	1.34 350	4.67 281	3.47 479	0.71 235	2.50 168	1.45 379	7.27 260	8.71 376	4.91 209	9.28 333	2.34 183	3.61 313	9.44 411	1.62 213	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 214

PCWNet_CMD	3.14 278	0.51 114	4.47 260	0.44 105	0.26 114	2.87 226	0.15 112	9.66 332	9.78 402	7.28 329	11.50 384	6.84 353	2.40 254	4.47 156	1.83 239	0.01 170	0.02 167	0.02 417	0.00 1	0.06 138	0.29 181

OMP-Stereo	3.15 279	1.19 322	3.49 166	4.34 508	0.51 191	2.20 140	1.21 364	6.67 230	6.52 289	7.99 357	6.24 248	8.38 386	2.44 256	9.65 418	1.92 249	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.15 94

MSMDNet	3.15 279	0.51 114	4.48 262	0.46 109	0.25 109	2.88 228	0.16 118	9.79 335	9.82 403	7.24 325	11.36 382	6.82 352	2.41 255	4.47 156	1.86 241	0.01 170	0.02 167	0.02 417	0.00 1	0.06 138	0.30 186

test_5	3.16 281	1.18 318	4.96 297	2.33 390	3.10 454	4.51 355	1.27 370	7.47 271	7.61 343	3.00 160	7.38 284	5.37 309	4.06 337	8.28 347	1.54 203	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 343	0.62 283

PSMNet-ADL	3.17 282	0.56 143	3.00 123	1.55 258	0.40 161	5.97 390	0.28 159	9.06 311	5.75 254	3.56 173	6.80 266	8.33 381	4.51 355	7.65 311	5.51 393	0.03 318	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.28 178

iRaft-Stereo_5w	3.20 283	1.27 339	5.27 312	0.27 67	0.99 286	2.71 195	0.58 240	5.75 173	5.85 258	3.03 162	7.88 298	10.08 412	4.08 340	8.40 359	6.09 400	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 409	0.95 354

CFNet_ucs	3.23 284	0.56 143	4.59 276	0.59 127	0.37 151	3.29 262	0.19 132	10.47 355	9.02 387	7.78 347	12.57 406	5.59 315	1.74 228	5.39 185	1.86 241	0.00 1	0.04 212	0.01 384	0.00 1	0.10 208	0.33 194

MyStereo05	3.24 285	1.05 297	5.93 354	1.39 235	1.20 325	2.57 175	0.10 80	9.11 315	13.17 457	6.45 272	3.86 170	3.20 209	3.26 290	8.35 356	3.02 315	0.01 170	1.24 498	0.00 1	0.21 396	0.13 265	0.50 246

test_sample3	3.27 286	0.62 166	5.29 316	2.24 369	0.58 211	4.62 358	0.16 118	12.15 406	7.51 337	6.44 271	7.25 280	3.72 239	3.03 281	6.73 240	3.17 325	0.01 170	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.88 343

IIG-Stereo	3.28 287	0.98 281	3.57 178	4.14 500	0.22 100	2.56 174	0.71 282	7.04 250	6.10 265	8.49 382	9.38 339	7.82 372	2.73 269	9.69 424	1.99 256	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 81

test_sample4	3.29 288	0.64 171	5.38 320	2.08 341	0.53 198	3.91 320	0.15 112	12.13 403	7.50 336	7.04 308	7.50 286	3.64 237	3.19 284	6.95 256	3.14 322	0.02 274	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.92 350

MyStereo04	3.29 288	1.15 313	6.64 387	1.28 221	1.49 364	2.63 183	0.45 199	10.57 360	13.30 458	4.41 200	3.90 171	3.06 205	3.56 310	7.87 322	3.35 327	0.01 170	1.27 501	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.42 229

MyStereo8	3.30 290	1.69 398	6.28 373	2.51 412	3.79 480	4.22 339	0.07 59	7.43 270	6.39 282	6.51 277	10.13 356	4.23 265	1.45 201	2.79 103	5.08 385	0.06 377	1.49 517	0.00 1	0.40 478	0.26 376	1.33 400

DCVSM-stereo	3.32 291	0.51 114	3.40 160	1.79 295	0.79 251	2.94 232	0.48 213	7.31 262	5.69 252	11.47 469	5.61 225	10.63 423	5.93 408	5.74 198	3.63 331	0.03 318	0.09 253	0.03 435	0.00 1	0.12 243	0.11 65

ARAFT	3.32 291	1.74 408	7.92 426	0.64 137	0.15 55	4.45 351	2.89 422	8.20 291	6.30 275	9.23 411	7.12 278	5.58 314	1.24 189	8.60 373	1.69 230	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.35 203

test_sample5	3.34 293	0.65 173	5.17 308	2.10 343	0.49 179	3.31 265	0.17 122	11.91 395	7.47 334	6.91 300	9.15 326	3.61 235	3.37 301	7.53 303	3.06 318	0.02 274	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 344

SA	3.34 293	1.29 341	4.84 289	1.99 333	0.57 208	3.15 252	1.39 377	7.66 280	9.94 404	4.86 208	10.87 375	2.97 202	4.61 365	9.88 432	1.38 194	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 377	0.25 375	0.37 207

psmg	3.34 293	0.43 63	3.76 193	0.73 155	0.50 182	8.47 436	2.74 419	10.88 371	5.65 246	8.91 397	8.78 317	6.17 335	2.50 257	4.27 147	2.67 299	0.01 170	0.04 212	0.06 456	0.00 1	0.12 243	0.10 56

AdaStereo	3.34 293	0.74 205	4.00 223	3.10 461	0.51 191	4.22 339	1.25 369	12.84 428	8.39 367	6.33 264	9.55 341	5.77 325	1.54 213	5.53 190	2.74 308	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.15 94
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 297	1.28 340	8.51 433	1.86 306	1.83 390	3.51 283	0.31 169	10.50 356	4.32 176	2.74 150	5.87 231	10.30 416	4.53 360	4.66 163	3.16 323	0.02 274	0.87 408	0.00 1	0.97 513	0.38 430	1.43 408

RAFT-345	3.36 298	0.55 132	3.43 162	1.23 214	0.21 93	2.62 181	0.46 201	3.91 60	6.34 277	7.46 338	24.49 503	4.19 261	1.74 228	8.27 346	2.25 277	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 299	1.25 336	3.30 143	2.55 420	1.80 386	3.92 322	1.28 372	12.49 418	7.16 321	5.12 219	7.88 298	8.14 375	4.59 363	5.67 195	2.11 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.07 43

NINENet	3.38 300	0.81 217	4.16 235	1.88 310	1.40 356	7.31 418	0.48 213	12.95 435	6.64 297	7.29 330	9.24 330	5.21 303	1.18 180	6.72 239	1.89 247	0.17 434	0.08 246	0.07 461	0.00 1	0.09 185	0.03 14

HI	3.39 301	1.19 322	4.03 225	1.46 246	0.19 74	2.26 143	0.04 32	6.21 210	3.86 152	8.51 383	12.61 407	11.86 448	6.44 420	4.55 161	4.27 360	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 94

CoSv	3.39 301	1.19 322	4.03 225	1.46 246	0.19 74	2.26 143	0.04 32	6.21 210	3.86 152	8.51 383	12.61 407	11.86 448	6.44 420	4.55 161	4.27 360	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 94

ToySt	3.39 301	0.89 251	9.29 456	1.47 250	0.94 279	4.20 338	1.98 401	7.33 263	5.42 236	3.01 161	6.75 264	8.67 393	5.10 387	5.43 188	3.72 336	0.07 386	0.89 409	0.00 1	0.23 409	0.28 391	2.13 491

SFCPSM	3.39 301	0.61 160	5.42 323	0.43 101	0.93 278	8.26 428	2.08 405	15.01 479	5.89 259	7.17 319	7.60 288	3.39 218	2.55 261	5.39 185	2.53 291	0.01 170	0.03 195	0.01 384	0.07 308	0.19 323	0.31 188

ffm	3.41 305	0.98 281	7.03 401	1.64 265	1.07 298	2.84 213	0.47 203	5.55 158	10.56 414	6.68 290	9.59 343	5.66 317	3.87 328	8.20 340	0.68 69	0.00 1	1.13 476	0.00 1	0.19 377	0.11 224	1.88 470

ASMatch	3.41 305	0.62 166	3.59 183	1.99 333	0.48 176	1.91 114	0.66 264	7.01 245	4.43 187	6.25 259	22.02 492	4.56 277	4.72 370	7.78 317	1.85 240	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 44	0.21 140

IER	3.42 307	0.91 253	6.38 378	0.73 155	1.60 369	7.07 413	0.55 231	7.07 253	5.45 239	8.17 369	8.89 319	6.13 333	6.13 413	5.36 184	3.77 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.05 29

GMM-Stereo	3.42 307	0.39 45	3.24 138	0.87 178	0.50 182	2.26 143	4.73 467	5.64 167	3.81 146	7.08 312	16.57 451	6.13 333	3.62 315	7.74 315	1.40 196	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 243	4.24 527

PSM-AAD	3.43 309	0.31 21	2.16 41	0.80 168	0.57 208	2.53 172	5.97 481	5.53 156	3.98 162	11.00 459	11.90 394	2.93 199	9.36 477	8.03 331	1.00 138	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 138	2.39 502

DualNet	3.48 310	0.65 173	5.17 308	2.10 343	0.49 179	3.31 265	0.17 122	11.91 395	7.47 334	7.18 320	11.56 386	3.61 235	3.37 301	7.53 303	3.06 318	0.02 274	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 344

AAGNet	3.50 311	0.49 104	3.38 152	1.91 314	0.41 166	3.66 299	1.02 348	5.14 129	5.16 225	9.65 427	7.75 293	4.91 291	6.23 417	7.45 295	12.73 493	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38

TransformOpticalFlow	3.50 311	0.83 224	4.85 290	1.09 200	0.31 123	3.52 286	0.14 109	10.32 348	8.02 356	5.78 236	13.25 416	6.63 345	4.91 375	8.36 357	1.63 216	0.00 1	0.01 128	0.01 384	0.00 1	0.06 138	0.24 163

DispNO	3.51 313	1.33 349	8.51 433	2.26 374	1.36 353	3.46 279	0.81 307	8.74 305	6.58 291	6.78 297	7.63 290	6.22 338	4.20 344	7.47 297	4.44 367	0.00 1	0.03 195	0.03 435	0.11 337	0.13 265	0.14 81

testlalala_base	3.54 314	0.53 122	3.53 171	2.31 386	2.22 418	4.04 332	0.61 250	6.91 243	2.73 73	2.69 149	4.17 176	1.78 168	0.51 107	2.02 68	1.08 151	13.13 554	3.23 545	0.00 1	0.35 470	16.60 549	2.27 499

STrans-v2	3.55 315	0.94 268	5.06 303	0.32 73	0.60 213	2.97 236	1.15 362	11.08 375	7.97 355	6.01 250	10.93 376	6.65 346	6.86 430	8.37 358	1.66 225	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.39 212

hknet	3.56 316	0.66 177	5.82 349	0.70 149	1.19 323	6.97 408	1.58 387	9.93 339	7.76 345	6.50 274	6.23 244	9.53 402	2.81 275	7.84 318	3.39 328	0.01 170	0.03 195	0.03 435	0.00 1	0.06 138	0.14 81

gwcnet-sp	3.58 317	2.01 431	8.82 443	2.01 337	0.69 229	7.38 420	1.10 357	9.23 320	6.66 298	9.32 412	5.91 233	4.21 262	3.31 294	6.91 251	3.69 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

scenet	3.58 317	2.01 431	8.82 443	2.01 337	0.69 229	7.38 420	1.10 357	9.23 320	6.66 298	9.32 412	5.91 233	4.21 262	3.31 294	6.91 251	3.69 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

ssnet	3.58 317	2.01 431	8.82 443	2.01 337	0.69 229	7.38 420	1.10 357	9.23 320	6.66 298	9.32 412	5.91 233	4.21 262	3.31 294	6.91 251	3.69 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

DMCA-RVC	3.59 320	1.98 429	8.68 438	2.30 384	1.48 363	3.54 288	0.55 231	8.40 293	5.43 238	9.37 416	5.90 232	8.34 382	3.21 286	7.19 271	4.46 368	0.06 377	0.11 263	0.08 467	0.02 262	0.21 343	0.40 214

test_sample6	3.60 321	0.66 177	5.27 312	2.23 365	0.48 176	3.25 258	0.21 142	11.94 398	7.53 339	7.18 320	11.56 386	3.99 249	3.86 327	8.03 331	3.88 346	0.03 318	0.83 395	0.00 1	0.09 323	0.07 157	0.86 341

CoDeX	3.61 322	0.86 238	5.27 312	1.16 206	1.62 370	6.24 394	2.07 404	13.78 462	6.86 309	7.42 336	9.00 324	4.06 254	3.72 321	6.58 228	3.02 315	0.03 318	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.35 203

RAFT_CTSACE	3.62 323	1.65 395	5.41 322	1.36 229	3.08 452	3.95 325	1.03 349	4.62 104	4.65 200	5.33 225	17.73 467	7.63 367	2.71 267	10.98 449	1.15 161	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.25 166

GANet-RSSM	3.67 324	1.16 315	4.56 274	3.24 468	2.03 409	2.63 183	0.50 220	11.53 389	6.83 307	6.25 259	10.58 368	7.35 361	6.65 426	6.77 245	2.94 313	0.00 1	0.00 1	0.08 467	0.00 1	0.26 376	0.12 70

NOSS_ROB	3.67 324	0.86 238	3.81 199	2.53 416	1.11 309	6.10 392	0.72 285	11.08 375	12.36 444	5.45 229	8.91 320	5.65 316	2.09 238	8.30 351	3.16 323	0.20 444	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.80 335

KYRaft	3.68 326	0.43 63	2.53 71	0.89 181	0.49 179	2.28 148	3.89 448	5.30 138	3.82 148	8.99 401	19.28 477	6.54 344	4.96 378	7.92 324	0.96 131	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 138	5.17 529

PSMNet-RSSM	3.69 327	1.36 354	4.54 269	2.44 406	1.90 398	2.35 153	0.69 275	11.77 393	6.38 281	6.60 285	11.85 393	7.70 368	5.61 404	6.66 237	3.67 332	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.01 240	0.17 305	0.10 56

BEATNet_4x	3.69 327	2.12 436	8.11 428	1.82 302	0.16 61	5.30 372	1.04 352	10.87 368	6.14 269	7.09 313	8.42 315	4.99 297	4.42 352	5.89 202	6.23 406	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.84 339

CFNet-ft	3.70 329	1.59 390	3.87 204	1.68 276	2.42 427	3.20 254	0.66 264	8.93 308	7.76 345	5.09 216	9.95 352	10.77 429	5.43 400	7.41 285	4.71 375	0.00 1	0.00 1	0.03 435	0.01 240	0.30 402	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 329	1.59 390	3.87 204	1.68 276	2.42 427	3.20 254	0.66 264	8.92 307	7.76 345	5.09 216	9.95 352	10.77 429	5.43 400	7.41 285	4.71 375	0.00 1	0.00 1	0.03 435	0.01 240	0.30 402	0.11 65

AACVNet	3.71 331	1.63 393	4.89 293	3.80 490	0.62 217	3.25 258	0.30 168	9.47 329	3.81 146	6.34 267	10.74 372	10.52 419	4.92 376	9.31 408	3.88 346	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 418	0.28 178

Prome-Stereo	3.73 332	0.39 45	2.62 81	1.05 198	0.52 195	2.06 127	4.58 463	4.88 115	3.95 159	9.34 415	20.39 482	4.03 251	7.02 435	7.86 320	1.31 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	4.52 528

G2L-ROB	3.74 333	1.37 359	5.05 302	1.95 323	1.14 315	4.45 351	0.43 196	12.31 409	6.36 279	7.88 351	5.42 218	11.10 437	2.11 242	8.53 370	6.31 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.33 194

G2L-Stereo	3.74 333	1.56 386	5.82 349	1.71 282	2.04 411	2.87 226	0.58 240	9.79 335	6.49 288	7.82 348	7.97 302	8.57 391	2.36 253	9.19 404	7.45 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.40 214

test_sample7	3.75 335	0.67 182	4.34 251	2.21 361	0.35 139	4.47 354	2.08 405	11.31 381	8.40 368	8.64 386	8.05 305	6.80 348	5.05 383	7.22 273	2.53 291	0.07 386	1.04 460	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.66 430

cf-r	3.76 336	1.43 370	5.34 317	2.66 425	2.79 443	2.85 224	0.62 254	9.08 313	6.91 312	7.06 309	11.90 394	9.64 403	3.83 324	6.23 217	4.53 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.17 113

MLCV	3.76 336	1.52 383	6.93 398	1.66 271	0.31 123	4.31 345	0.32 171	7.92 286	7.68 344	9.55 421	12.12 397	5.17 301	2.74 270	10.00 437	4.49 369	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.27 172

qqq1	3.78 338	0.69 188	4.55 270	1.97 328	0.15 55	2.84 213	0.29 161	13.06 438	11.10 427	7.69 341	10.45 362	4.77 284	4.52 356	9.68 419	1.24 178	0.08 395	0.97 431	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 389

fff1	3.78 338	0.69 188	4.55 270	1.97 328	0.15 55	2.84 213	0.29 161	13.06 438	11.10 427	7.69 341	10.45 362	4.77 284	4.52 356	9.68 419	1.24 178	0.08 395	0.97 431	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 389

DDVS	3.79 340	0.66 177	5.66 342	2.27 378	1.28 339	6.48 400	0.47 203	9.33 327	4.35 182	7.29 330	7.71 291	12.49 454	2.21 244	9.01 396	5.16 388	0.08 395	0.20 298	0.01 384	0.00 1	0.14 276	1.03 367

Sa-1000	3.81 341	1.26 337	4.64 279	2.29 383	0.55 206	3.51 283	1.58 387	8.37 292	9.13 390	7.97 354	17.42 463	3.98 248	2.76 272	9.61 417	1.68 229	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.23 362	0.27 172

DeepPruner_ROB	3.82 342	1.87 415	5.65 341	1.31 225	1.64 371	3.62 296	0.81 307	14.47 472	5.03 223	8.03 360	10.78 373	6.95 356	2.26 246	8.92 389	4.32 363	0.07 386	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 426	0.29 181

DRaft	3.83 343	0.65 173	3.39 154	0.22 52	0.16 61	4.67 359	1.30 374	5.82 180	4.86 215	10.26 438	21.65 488	3.24 210	8.62 466	7.53 303	3.76 338	0.05 365	0.10 259	0.00 1	0.14 352	0.12 243	0.16 103

DEmStereo	3.86 344	0.54 126	4.04 227	0.26 65	0.17 64	5.17 370	2.45 412	4.70 105	4.34 181	8.37 374	19.94 480	5.06 300	10.13 481	7.86 320	3.93 350	0.01 170	0.01 128	0.01 384	0.00 1	0.03 76	0.10 56

GrayStereo	3.86 344	0.33 24	2.63 82	1.66 271	0.62 217	3.09 244	7.92 510	6.43 221	3.88 154	10.61 445	16.51 450	5.75 324	8.40 461	6.75 241	1.58 206	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.62 497	0.04 105	0.38 210

G2L-Stereo_test	3.88 346	1.39 362	4.86 291	2.98 447	1.49 364	4.11 335	1.13 361	12.05 401	6.83 307	8.42 376	9.17 327	9.49 401	2.71 267	7.03 261	5.22 389	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.52 253

acv_ft	3.90 347	0.96 274	5.85 352	2.56 421	4.70 508	7.27 417	0.84 318	9.17 319	6.12 266	10.00 432	9.32 336	5.70 322	4.07 339	2.68 99	8.24 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.23 154

STTStereo	3.90 347	1.43 370	8.20 430	3.03 451	2.28 422	3.64 298	0.64 259	10.11 344	7.09 318	10.20 435	7.08 274	8.73 394	3.57 311	7.44 288	4.00 353	0.00 1	0.02 167	0.01 384	0.01 240	0.04 105	0.40 214

UGAM-zero	3.92 349	0.49 104	5.26 311	1.17 208	0.89 267	4.00 328	0.47 203	12.42 415	3.62 133	5.46 230	5.86 229	15.76 478	8.92 473	8.63 377	2.44 289	0.00 1	0.84 399	0.00 1	0.89 508	0.03 76	1.27 395

LMCR-Stereo	3.92 349	1.96 427	4.92 295	2.85 441	0.23 103	7.88 425	1.47 381	12.52 419	5.39 235	8.71 390	10.65 370	1.90 170	5.04 382	8.53 370	4.89 379	1.05 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.05 29

SMFormer	3.94 351	0.69 188	4.55 270	1.97 328	0.15 55	2.84 213	0.29 161	13.06 438	11.10 427	7.69 341	10.45 362	4.77 284	4.52 356	9.68 419	4.89 379	0.08 395	0.97 431	0.00 1	0.16 357	0.11 224	0.92 350

THIR-Stereo	3.94 351	1.12 309	3.06 125	0.23 56	0.13 42	4.17 337	6.40 490	5.83 181	4.54 193	10.46 442	16.98 455	6.49 343	7.44 446	8.00 327	3.58 330	0.01 170	0.07 242	0.07 461	0.00 1	0.14 276	0.06 38

GEStereo_RVC	3.95 353	1.21 331	6.13 363	2.30 384	1.22 328	4.29 344	2.96 427	12.39 413	8.24 362	7.25 327	6.79 265	7.58 366	4.22 346	9.16 401	4.56 371	0.04 348	0.01 128	0.02 417	0.02 262	0.19 323	0.42 229

hitnet-ft	3.95 353	1.16 315	3.92 214	0.89 181	0.73 240	4.88 365	0.54 227	9.78 334	7.91 352	7.42 336	10.24 357	12.50 455	4.84 373	8.15 338	5.56 394	0.03 318	0.00 1	0.06 456	0.00 1	0.24 367	0.12 70

tta	3.96 355	0.69 188	4.55 270	1.97 328	0.15 55	2.84 213	0.29 161	13.06 438	11.10 427	7.69 341	10.45 362	4.77 284	4.52 356	9.68 419	4.89 379	0.08 395	0.97 431	0.00 1	0.16 357	0.13 265	1.24 389

ac_64	3.98 356	0.86 238	5.10 304	3.17 463	3.43 468	5.80 386	0.70 280	10.87 368	4.96 218	8.94 398	6.46 257	10.70 426	5.52 402	7.44 288	5.10 387	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.31 188

ITSA-stereo	4.02 357	0.73 204	4.51 264	2.16 349	0.31 123	3.58 290	0.70 280	13.77 461	15.84 479	7.13 316	6.59 261	4.25 267	3.48 308	9.04 397	6.12 402	0.09 406	0.08 246	0.11 470	0.10 330	0.19 323	1.54 415

CFNet	4.03 358	1.97 428	6.30 374	2.70 429	1.64 371	5.41 374	0.22 144	12.14 405	10.28 407	5.24 222	11.15 378	6.43 340	3.70 319	8.97 395	4.01 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.13 76

RAFT-RH_RVC	4.04 359	0.69 188	3.59 183	1.91 314	0.43 170	3.11 245	0.13 99	3.80 47	6.60 292	11.26 465	31.68 528	5.20 302	1.66 219	8.30 351	2.27 280	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 76	0.02 6

iResNet	4.04 359	1.46 378	8.72 440	3.25 469	0.36 146	4.54 357	0.47 203	9.06 311	10.40 412	7.98 355	12.82 413	4.06 254	3.22 287	8.82 383	4.95 382	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.55 258

CrosDoStereo	4.05 361	0.71 199	3.52 168	0.51 118	0.20 84	3.25 258	11.21 527	6.34 214	4.96 218	9.04 402	16.44 447	4.92 292	7.28 440	8.29 348	3.84 344	0.00 1	0.02 167	0.01 384	0.00 1	0.18 316	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 361	0.71 199	3.52 168	0.51 118	0.20 84	3.25 258	11.21 527	6.34 214	4.96 218	9.04 402	16.44 447	4.92 292	7.28 440	8.29 348	3.84 344	0.00 1	0.02 167	0.01 384	0.00 1	0.18 316	0.19 128

PAM	4.07 363	0.44 72	6.47 380	1.97 328	1.18 321	10.83 469	1.64 390	10.66 362	4.55 195	6.54 280	4.69 192	16.99 490	6.88 431	4.07 138	1.63 216	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 505	0.10 208	1.24 389

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 364	1.65 395	13.34 486	2.14 348	1.84 391	4.03 330	0.98 345	13.13 443	4.97 221	4.53 203	11.37 383	9.85 408	1.97 233	4.88 168	2.74 308	0.03 318	0.90 411	0.00 1	1.11 517	0.84 487	1.72 445

ISRNet	4.11 365	0.88 248	6.63 386	3.46 478	2.64 439	2.11 134	0.26 156	7.72 283	6.60 292	11.29 466	17.98 469	8.21 377	2.60 263	6.81 247	4.72 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.25 166

ff1	4.11 365	0.98 281	7.03 401	1.64 265	1.07 298	2.84 213	0.47 203	5.55 158	10.56 414	6.68 290	9.59 343	5.66 317	3.87 328	11.33 456	11.69 483	0.00 1	1.13 476	0.00 1	0.19 377	0.11 224	1.88 470

FADNet-RVC-Resample	4.11 365	2.25 442	13.88 489	1.64 265	0.66 224	5.91 389	2.34 410	10.87 368	9.09 388	6.53 279	4.34 179	5.69 321	4.71 369	8.01 330	4.64 374	0.18 440	0.22 301	0.17 490	0.12 343	0.46 448	0.59 273

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 365	1.53 385	6.87 397	3.04 453	3.33 462	4.34 349	0.59 245	11.36 384	7.92 353	8.98 399	7.98 303	9.72 405	3.82 323	7.92 324	4.43 366	0.15 424	0.02 167	0.03 435	0.03 277	0.07 157	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 369	0.46 82	5.63 338	1.95 323	1.02 292	10.74 467	0.85 323	11.04 373	5.02 222	6.19 258	5.28 210	17.64 494	7.30 442	5.03 173	1.45 198	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 505	0.14 276	1.14 381

GwcNet-RSSM	4.13 370	1.71 402	6.25 371	2.50 411	1.93 401	2.39 157	1.49 383	9.59 331	8.71 376	6.66 289	15.04 435	8.47 389	3.84 325	6.87 248	6.74 411	0.00 1	0.00 1	0.04 445	0.00 1	0.29 399	0.15 94

UPFNet	4.17 371	0.83 224	5.51 328	2.49 410	3.36 465	7.13 415	2.60 413	10.52 359	7.16 321	8.76 393	7.83 296	7.85 373	3.41 305	8.60 373	7.04 417	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.17 113

DAS	4.18 372	0.53 122	6.20 367	2.20 358	3.69 475	2.78 207	3.12 433	8.69 301	10.29 408	9.39 417	12.80 411	4.58 278	7.20 438	9.08 399	2.70 302	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 198

UNet	4.19 373	0.87 246	7.18 407	2.00 336	3.22 457	9.55 448	0.31 169	10.11 344	6.22 273	7.98 355	6.82 267	10.42 417	5.77 405	7.28 278	5.83 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.12 70

AASNet	4.20 374	1.63 393	5.82 349	3.79 489	3.93 484	6.55 401	1.22 366	19.12 514	6.82 306	7.86 350	8.35 314	4.36 271	2.55 261	3.87 133	7.47 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 456	0.22 147

SepStereo	4.22 375	0.53 122	6.20 367	2.20 358	3.69 475	2.78 207	3.12 433	8.69 301	10.29 408	9.39 417	12.80 411	4.58 278	7.20 438	9.74 425	2.70 302	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 198

PS-NSSS	4.22 375	2.53 463	5.89 353	1.01 194	2.93 447	4.05 334	1.93 400	11.44 385	8.94 383	7.14 317	14.70 434	4.96 295	2.60 263	9.09 400	3.92 348	0.40 480	0.04 212	0.83 516	0.00 1	1.09 491	1.02 364

anonymousa	4.24 377	0.78 208	4.05 228	2.16 349	4.87 511	8.76 439	0.35 176	7.41 269	4.47 190	8.21 370	19.70 479	11.03 436	5.87 407	2.04 71	2.20 270	0.00 1	1.16 489	0.00 1	0.55 494	0.04 105	1.11 375

FADNet_RVC	4.24 377	2.32 455	14.23 493	1.18 210	0.79 251	5.64 380	0.60 246	11.50 387	7.19 325	3.68 178	8.08 310	4.14 258	4.06 337	10.29 442	7.47 422	0.36 477	0.44 340	0.18 491	0.47 487	0.93 489	1.23 388

UGAM	4.25 379	0.86 238	5.73 347	0.45 106	0.22 100	3.61 292	1.18 363	5.51 154	15.39 473	4.99 214	12.34 402	15.09 474	3.71 320	10.58 445	3.76 338	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 467	0.36 423	0.36 206

HSM	4.25 379	1.10 302	4.14 233	1.78 294	2.14 414	6.67 404	1.08 356	12.92 432	6.90 311	7.06 309	8.17 311	14.17 465	6.03 412	9.16 401	3.11 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.41 224

psm_up	4.33 381	1.34 350	4.43 256	2.27 378	2.62 436	5.29 371	3.30 443	11.49 386	6.89 310	8.05 363	8.06 308	10.09 414	11.10 489	7.12 270	3.76 338	0.24 458	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.37 207

coex_refinement	4.34 382	1.44 374	4.46 257	3.08 460	1.46 362	4.22 339	0.36 177	11.92 397	8.33 364	8.48 381	13.41 417	9.90 409	3.40 304	6.95 256	8.54 436	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.71 316

pcwnet_v2	4.36 383	0.46 82	9.07 451	1.43 243	1.10 308	3.41 271	0.40 187	13.44 451	14.60 466	10.29 439	14.22 427	5.82 328	2.97 279	6.75 241	2.29 284	0.01 170	0.05 221	0.04 445	0.02 262	0.17 305	0.61 278

FADNet-RVC	4.36 383	2.62 470	14.51 496	2.01 337	0.44 172	4.27 342	1.27 370	12.61 421	7.89 350	3.76 180	4.05 174	10.63 423	4.34 349	9.87 430	7.66 425	0.03 318	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 468	0.50 246

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 385	25.82 549	26.88 537	0.56 126	0.08 17	1.46 64	0.53 226	2.17 9	2.15 61	0.67 78	0.73 44	0.23 61	0.20 28	1.58 49	0.80 91	11.76 552	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 509	9.67 547

HBP-ISP	4.37 385	1.56 386	4.59 276	2.23 365	1.29 344	7.87 424	3.96 451	11.80 394	10.91 425	8.06 365	14.45 430	3.38 217	4.87 374	9.27 406	2.53 291	0.14 422	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 170	0.30 186

DualNet (step1)	4.40 387	1.36 354	7.91 423	1.40 237	0.63 219	5.54 375	2.72 416	11.31 381	8.40 368	8.64 386	8.05 305	6.80 348	5.05 383	7.22 273	2.53 291	1.74 517	1.04 460	3.05 530	2.96 535	0.22 350	1.35 403

CSP-Net	4.40 387	1.70 400	4.90 294	1.82 302	1.04 294	12.96 490	2.25 408	13.75 459	6.34 277	9.64 424	8.99 322	8.31 380	3.24 288	8.45 365	4.32 363	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 362	0.06 38

HSM-Net_RVC	4.40 387	0.44 72	3.22 135	0.72 152	0.68 226	7.06 412	1.82 397	12.57 420	8.48 371	9.04 402	12.20 400	14.98 471	5.14 389	7.32 282	4.19 356	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 390	0.70 195	3.95 218	2.53 416	2.01 407	4.34 349	0.41 190	13.09 442	11.69 439	7.20 323	12.20 400	4.15 259	3.35 300	9.54 416	10.11 463	0.07 386	1.11 472	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.47 409

MMNet	4.44 391	1.37 359	6.26 372	1.73 288	1.64 371	10.51 465	0.61 250	9.27 323	9.66 401	9.55 421	9.22 328	7.40 363	6.52 423	7.90 323	6.98 414	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 56

DSFCA	4.48 392	1.03 292	6.84 395	1.61 262	1.68 378	7.26 416	4.46 462	11.27 380	7.51 337	11.01 460	6.89 268	8.49 390	4.54 361	10.41 444	6.18 404	0.03 318	0.06 227	0.02 417	0.03 277	0.13 265	0.14 81

mmx	4.50 393	0.98 281	7.03 401	1.64 265	1.07 298	2.84 213	0.47 203	12.84 428	11.23 432	6.68 290	9.59 343	5.66 317	3.87 328	11.33 456	11.69 483	0.05 365	1.12 473	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.53 413

xxx	4.50 393	0.98 281	7.04 404	1.64 265	1.07 298	2.84 213	0.47 203	12.84 428	11.23 432	6.68 290	9.59 343	5.66 317	3.87 328	11.33 456	11.69 483	0.05 365	1.12 473	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.53 413

SACVNet	4.55 395	1.88 416	5.55 335	3.38 475	1.68 378	3.11 245	2.76 421	12.44 416	6.43 283	11.07 462	11.31 381	10.53 421	5.13 388	9.88 432	4.56 371	0.08 395	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 430	0.80 335

FADNet	4.55 395	2.35 457	13.60 487	1.87 307	0.80 254	4.74 363	0.75 294	14.47 472	12.41 445	4.07 191	5.45 221	9.64 403	5.03 380	8.86 386	4.82 378	0.20 444	0.04 212	0.07 461	0.05 299	1.27 498	0.40 214

ADLNet	4.56 397	1.19 322	5.52 334	3.81 493	3.59 472	6.98 410	2.40 411	12.01 400	7.96 354	10.52 443	9.67 347	8.26 379	4.98 379	6.59 229	6.93 413	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 350	0.55 258

HGLStereo	4.58 398	1.04 295	6.02 358	3.30 472	5.14 515	6.36 397	0.71 282	11.04 373	7.60 342	8.04 361	12.85 414	6.90 354	8.51 464	7.85 319	5.93 397	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.15 94

TDLM	4.58 398	1.79 414	5.03 301	2.45 407	1.32 349	4.04 332	7.15 503	11.60 391	11.46 436	6.91 300	12.69 409	5.94 329	5.03 380	9.74 425	3.80 343	0.67 495	0.00 1	0.01 384	0.05 299	0.23 362	1.78 455

delet	4.59 400	1.12 309	5.93 354	1.37 232	3.73 478	10.48 463	3.90 449	10.51 357	9.17 392	8.87 396	9.74 348	8.37 383	3.74 322	8.12 337	6.36 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 343	0.12 70

FTStereo	4.61 401	0.54 126	2.86 102	0.98 193	0.40 161	2.57 175	8.51 514	5.70 170	3.76 145	10.85 453	29.92 522	5.53 313	7.43 445	7.73 314	1.63 216	0.17 434	0.00 1	0.05 452	0.00 1	0.04 105	3.62 522

RAFT + AFF	4.63 402	2.28 448	7.43 415	1.51 253	2.38 425	5.81 387	6.49 492	10.74 364	8.53 372	7.75 345	8.95 321	7.47 364	6.68 429	9.17 403	5.06 384	0.08 395	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 469	1.03 367

ACV-stereo	4.65 403	1.22 332	10.49 471	2.22 362	1.05 295	12.62 488	1.24 368	6.70 235	7.36 333	3.22 166	5.18 205	16.59 486	10.02 479	8.18 339	6.19 405	0.06 377	0.14 278	0.01 384	0.00 1	0.12 243	0.40 214

CBMV_ROB	4.66 404	0.85 230	3.94 216	1.64 265	0.75 245	8.38 435	1.90 399	11.19 377	10.36 410	9.20 410	15.21 436	7.28 360	6.99 434	9.48 413	5.24 390	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.64 290

iResNet_ROB	4.67 405	1.77 412	5.93 354	2.47 409	0.95 282	3.78 313	0.36 177	15.65 485	17.36 487	8.75 392	11.23 380	7.05 358	4.60 364	8.94 392	4.23 359	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.15 94

CVANet_RVC	4.68 406	1.93 423	5.57 337	2.61 422	1.86 395	4.12 336	4.94 470	12.11 402	9.29 393	8.05 363	11.08 377	10.28 415	6.48 422	9.52 415	3.19 326	0.45 484	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 362	1.75 451

ADLNet2	4.72 407	1.44 374	6.68 390	3.03 451	3.90 483	6.80 405	2.91 425	11.67 392	9.63 399	7.99 357	9.89 350	9.75 406	5.32 397	7.70 312	7.13 418	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.22 147

iResNetv2_ROB	4.72 407	2.26 444	8.87 446	3.20 466	1.25 333	4.32 346	1.73 394	14.22 468	10.62 417	10.53 444	12.13 399	7.77 369	5.54 403	8.29 348	2.76 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.55 258

ssnet_v2	4.73 409	1.43 370	6.74 393	1.80 298	0.75 245	8.89 441	4.60 464	12.66 422	10.65 418	9.53 419	6.23 244	9.78 407	4.26 348	6.89 249	9.65 459	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.31 188

Anonymous_2	4.74 410	0.98 281	4.46 257	2.35 392	2.27 421	5.66 381	0.67 269	8.08 290	5.28 227	4.98 212	2.60 128	8.74 396	6.92 432	5.79 199	3.46 329	0.24 458	1.70 521	5.16 538	18.18 563	5.41 530	1.85 466

test_xeample	4.78 411	0.93 259	4.68 284	1.48 251	1.28 339	3.94 323	0.13 99	13.35 448	8.62 373	8.21 370	11.63 388	3.43 225	3.54 309	7.59 308	23.47 530	0.02 274	1.16 489	0.00 1	0.25 416	0.11 224	1.74 450

CRFU-Net	4.81 412	0.78 208	5.69 344	3.10 461	1.39 355	13.18 492	3.23 438	12.26 407	4.33 177	10.91 456	9.98 354	10.94 434	7.93 455	7.47 297	3.94 351	0.16 430	0.16 284	0.16 485	0.00 1	0.26 376	0.29 181

NVstereo2D	4.82 413	1.29 341	7.98 427	3.68 486	3.48 469	8.02 427	3.10 432	11.25 378	15.50 476	5.14 220	7.71 291	8.21 377	4.68 367	10.19 441	4.30 362	0.02 274	0.19 291	0.13 479	0.36 472	0.07 157	1.12 378

StereoDRNet-Refined	4.84 414	0.96 274	5.13 305	2.22 362	0.46 173	9.10 444	0.16 118	10.72 363	9.40 397	13.41 486	12.50 404	10.02 411	4.58 362	8.60 373	8.71 442	0.01 170	0.00 1	0.01 384	0.05 299	0.24 367	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 415	1.45 377	4.75 288	2.52 415	1.13 314	6.25 395	3.01 429	10.44 354	8.34 365	11.05 461	13.43 418	14.04 463	3.90 332	9.74 425	6.80 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.37 207

1111x	4.96 416	1.04 295	7.09 406	1.75 290	1.05 295	5.03 368	0.32 171	13.52 452	10.70 419	6.68 290	10.35 359	8.81 397	6.01 411	10.65 446	12.78 494	0.07 386	1.24 498	0.00 1	0.33 463	0.11 224	1.75 451

RASNet	5.00 417	1.19 322	5.69 344	3.68 486	4.80 509	5.04 369	1.29 373	10.26 347	8.99 385	5.89 241	11.65 389	10.55 422	9.76 478	9.96 436	10.32 468	0.20 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.73 321

dad	5.10 418	2.61 468	6.76 394	1.23 214	0.14 47	2.85 224	0.36 177	7.98 288	14.88 468	10.84 452	17.06 456	15.59 476	3.29 291	7.24 275	4.39 365	1.20 507	0.10 259	4.02 535	0.49 490	0.20 332	0.69 309

CBFPSM	5.12 419	1.48 379	16.22 503	1.81 299	1.14 315	11.16 472	2.90 424	7.99 289	6.75 303	6.55 281	5.00 200	15.05 473	8.78 468	7.52 302	8.90 445	0.04 348	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.67 306

LL-Strereo	5.14 420	2.29 451	8.95 447	1.26 218	5.05 513	3.66 299	1.40 378	10.33 349	8.98 384	8.71 390	8.24 313	10.70 426	11.10 489	12.66 480	5.36 391	0.05 365	1.35 510	0.00 1	0.00 1	0.38 430	2.23 498

xxxx	5.16 421	0.86 238	4.86 291	1.96 326	1.22 328	7.56 423	0.07 59	14.67 474	9.15 391	6.55 281	9.87 349	9.30 399	3.47 307	8.07 335	22.20 525	0.05 365	1.16 489	0.00 1	0.26 433	0.10 208	1.76 453

PA-Net	5.40 422	2.35 457	9.55 461	2.75 430	2.21 416	8.74 438	3.92 450	13.05 437	13.35 459	7.30 332	7.98 303	8.08 374	6.39 419	11.17 454	9.30 452	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 296	1.55 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 422	0.84 227	4.19 240	1.43 243	0.68 226	10.12 457	6.41 491	12.13 403	11.86 441	11.50 470	14.43 429	11.62 442	5.20 390	9.93 435	6.16 403	0.16 430	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 170	1.24 389
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 424	2.61 468	8.17 429	2.25 371	1.30 346	2.27 146	1.64 390	10.82 367	18.54 494	8.01 359	18.09 470	8.39 387	3.31 294	11.37 459	8.98 448	1.15 506	0.38 332	0.02 417	0.00 1	0.17 305	0.70 313

PSMNet_ROB	5.41 424	2.45 460	7.39 412	2.36 394	1.90 398	10.11 456	6.54 493	16.32 493	7.59 341	6.84 299	10.83 374	12.06 451	4.13 341	8.73 380	10.24 466	0.02 274	0.01 128	0.01 384	0.11 337	0.26 376	0.40 214

TCMNet	5.54 426	2.53 463	10.92 473	4.50 512	6.58 522	8.90 442	1.31 375	11.59 390	8.68 375	7.24 325	12.74 410	8.37 383	4.65 366	9.30 407	10.83 477	0.11 414	0.19 291	0.31 503	0.09 323	0.84 487	1.07 369

GASNet	5.62 427	5.76 514	12.05 477	5.03 517	2.08 413	3.77 311	1.53 385	12.92 432	11.62 438	9.64 424	7.40 285	8.58 392	7.54 447	14.76 498	8.25 433	0.02 274	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 486	0.52 253

YMNet	5.84 428	2.29 451	10.08 465	3.80 490	4.45 497	10.40 460	0.88 332	10.81 365	7.17 323	14.28 495	16.67 452	11.58 440	4.41 350	8.51 368	9.37 454	0.12 416	0.35 327	0.11 470	0.08 311	0.79 482	0.62 283

YMNet_1	5.84 428	2.29 451	10.08 465	3.80 490	4.45 497	10.40 460	0.88 332	10.81 365	7.17 323	14.28 495	16.67 452	11.58 440	4.41 350	8.51 368	9.37 454	0.12 416	0.35 327	0.11 470	0.08 311	0.79 482	0.62 283

222	5.93 430	0.88 248	4.58 275	1.76 292	0.98 285	6.02 391	0.08 67	14.45 471	8.89 381	9.53 419	11.77 392	3.88 244	4.23 347	8.26 342	39.96 562	0.03 318	1.12 473	0.00 1	0.24 412	0.11 224	1.73 447

CBMV	5.97 431	1.52 383	4.51 264	1.99 333	0.53 198	10.02 454	6.94 500	13.27 446	13.80 463	13.08 484	15.93 443	11.36 438	8.11 458	9.82 428	7.27 419	0.08 395	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.74 325
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 432	5.79 515	14.15 492	10.30 535	7.63 529	6.94 407	1.89 398	12.74 424	10.95 426	4.10 193	11.72 390	4.77 284	1.72 225	8.74 381	5.09 386	1.88 521	0.12 268	4.77 536	0.71 502	5.10 529	0.82 337

fast-acv-ft	6.00 432	1.95 426	7.88 422	2.35 392	1.85 393	13.61 496	1.76 396	8.44 294	10.12 405	11.22 464	20.57 483	14.41 469	7.55 448	8.11 336	8.83 443	0.10 410	0.09 253	0.16 485	0.07 308	0.68 472	0.35 203

StereoDRNet	6.02 434	2.40 459	8.22 431	3.43 476	4.43 496	10.57 466	4.21 455	19.44 517	11.24 434	12.86 479	8.06 308	11.64 443	4.79 372	8.65 378	9.32 453	0.01 170	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 418	0.69 309

iinet-f	6.21 435	2.11 435	28.74 542	2.13 347	1.38 354	11.62 477	1.49 383	7.64 279	7.19 325	7.77 346	14.38 428	10.49 418	7.79 452	7.76 316	12.90 495	0.03 318	0.03 195	0.05 452	0.00 1	0.67 470	0.12 70

DRN-Test	6.23 436	1.51 381	7.53 416	3.07 459	3.69 475	12.17 485	3.23 438	20.80 531	11.11 431	12.64 478	13.02 415	10.91 433	5.26 391	8.49 367	10.12 464	0.05 365	0.05 221	0.04 445	0.04 295	0.28 391	0.65 293

NCCL2	6.27 437	2.46 461	7.00 399	2.36 394	1.11 309	9.48 447	11.14 526	13.01 436	10.40 412	9.94 431	9.49 340	22.11 519	7.42 444	9.90 434	8.56 438	0.01 170	0.00 1	0.02 417	0.03 277	0.20 332	0.73 321

APVNet	6.28 438	2.46 461	10.09 467	3.51 481	3.97 487	12.15 484	1.75 395	20.08 527	6.73 301	6.92 306	13.45 419	10.75 428	6.29 418	11.86 466	14.34 505	0.05 365	0.02 167	0.11 470	0.03 277	0.63 466	0.34 198

ETE_ROB	6.28 438	2.60 467	9.22 455	1.71 282	0.84 261	6.44 398	6.78 497	13.16 444	8.80 379	13.01 482	15.93 443	21.01 517	6.18 415	10.97 448	8.11 430	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 296	0.70 313

test_sample9	6.40 440	1.36 354	7.91 423	1.40 237	0.63 219	5.54 375	2.72 416	11.31 381	8.40 368	8.64 386	8.05 305	6.80 348	5.05 383	12.52 476	13.17 496	1.74 517	25.14 571	3.05 530	2.96 535	0.22 350	1.35 403

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 441	6.12 517	6.53 383	4.29 506	3.61 473	15.41 501	4.13 453	12.36 411	7.32 332	7.60 340	8.51 316	8.97 398	2.64 265	10.17 440	3.72 336	8.16 540	2.40 530	2.00 527	0.11 337	8.55 539	5.84 533

DANet	6.46 442	1.58 389	9.58 463	4.10 499	3.99 489	9.13 445	1.34 376	10.37 351	7.76 345	13.76 490	15.66 439	16.14 482	7.03 436	13.07 484	13.62 502	0.19 441	0.12 268	0.02 417	0.02 262	0.15 292	1.61 421
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 442	1.88 416	7.41 414	2.81 435	0.95 282	6.45 399	6.82 498	13.58 453	8.80 379	15.50 501	15.86 441	19.59 508	7.12 437	11.41 460	9.86 460	0.02 274	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 332	0.79 334

NaN_ROB	6.51 444	2.25 442	8.77 441	1.69 278	1.79 385	9.71 451	10.94 524	16.20 491	16.13 480	13.04 483	8.86 318	11.77 445	5.94 409	12.88 482	8.01 428	0.05 365	0.13 274	0.07 461	0.20 389	0.32 414	1.50 412

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 445	2.21 441	12.10 478	2.75 430	3.28 459	10.03 455	3.05 430	12.31 409	11.52 437	10.10 434	21.36 486	11.51 439	7.30 442	11.56 462	10.61 471	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.51 250

DISCO	6.58 446	0.98 281	6.44 379	3.75 488	1.18 321	11.19 473	3.29 442	12.92 432	16.72 483	7.27 328	11.74 391	17.34 492	6.60 424	19.59 524	11.59 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.50 246

z-ln-s-r	6.62 447	2.20 440	17.98 511	1.77 293	2.00 406	3.38 269	2.61 414	8.63 299	13.06 456	7.07 311	25.89 511	8.73 394	7.60 450	12.16 473	18.56 514	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.49 244

Syn2CoEx	6.70 448	3.69 494	12.14 479	2.78 433	1.68 378	8.36 433	3.21 437	18.59 509	12.66 448	8.86 395	20.79 484	10.52 419	10.54 485	9.68 419	8.70 441	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 474	1.00 359

RYNet	6.82 449	1.51 381	7.35 411	1.79 295	4.52 502	16.68 506	4.41 461	14.19 467	17.43 488	11.64 472	7.86 297	15.03 472	8.81 469	10.10 438	14.16 504	0.04 348	0.13 274	0.15 482	0.05 299	0.08 170	0.53 255

S-Stereo	6.85 450	0.93 259	10.76 472	3.34 474	3.51 470	6.55 401	6.01 484	13.75 459	23.86 516	9.65 427	15.54 438	11.81 446	8.24 459	8.59 372	11.23 479	0.13 419	0.16 284	0.00 1	0.42 482	0.14 276	2.39 502

GANet	6.86 451	1.78 413	5.98 357	3.05 454	1.12 312	10.12 457	9.38 519	13.41 450	8.67 374	11.46 468	29.87 521	13.94 462	8.25 460	12.06 470	6.33 408	0.40 480	0.06 227	0.16 485	0.33 463	0.18 316	0.59 273

GwcNet	6.95 452	2.89 479	13.32 485	2.82 437	5.53 517	11.76 478	2.14 407	14.95 478	17.69 490	10.83 451	18.14 471	10.83 431	6.66 427	9.83 429	10.19 465	0.03 318	0.06 227	0.03 435	0.08 311	0.64 467	0.66 303

FINET	6.96 453	2.98 480	13.77 488	3.20 466	4.81 510	9.65 449	9.90 522	13.68 457	23.91 517	8.28 372	13.70 420	5.36 308	5.83 406	10.79 447	8.05 429	0.90 501	1.43 511	0.11 470	0.38 475	0.48 453	1.98 483

GANetREF_RVC	6.97 454	3.59 491	9.14 453	4.00 496	0.40 161	13.17 491	11.27 530	15.95 489	17.51 489	10.62 446	10.66 371	12.15 452	7.97 456	13.18 485	5.04 383	0.45 484	0.00 1	0.01 384	0.15 355	3.47 525	0.60 275
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
FAT-Stereo	6.98 455	0.79 210	7.57 417	2.54 419	1.80 386	6.16 393	4.33 460	19.16 515	18.82 495	10.75 449	17.08 457	18.23 499	13.56 503	9.25 405	8.44 434	0.03 318	0.16 284	0.01 384	0.10 330	0.14 276	0.65 293

LALA_ROB	7.02 456	2.54 465	8.51 433	1.53 256	0.96 284	9.96 453	8.71 515	16.70 495	12.68 449	12.99 481	13.90 425	24.47 522	5.40 399	11.61 464	9.50 456	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 305	0.65 293

DGSMNet	7.10 457	3.49 488	15.11 499	4.36 509	4.41 495	8.94 443	6.25 488	15.10 480	14.28 465	8.15 368	14.51 432	10.08 412	5.38 398	11.04 450	7.95 427	1.49 513	2.00 526	1.79 525	1.68 531	2.43 516	3.48 518

Wz-Net-LNSev	7.12 458	2.75 473	18.64 513	1.70 281	4.16 491	12.79 489	6.72 495	13.74 458	13.57 460	11.14 463	17.31 462	11.90 450	8.50 463	8.96 394	9.94 461	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.34 198

edge stereo	7.12 458	1.19 322	7.83 421	2.32 388	2.46 429	6.90 406	3.26 441	15.58 484	12.52 446	15.68 503	18.34 473	21.83 518	13.05 499	11.53 461	8.68 440	0.04 348	0.06 227	0.11 470	0.03 277	0.30 402	0.63 288

STTRV1_RVC	7.16 460	1.18 318	13.30 483	3.33 473	6.91 525	11.99 482	4.01 452	15.74 487	12.11 442	9.56 423	14.59 433	11.64 443	8.75 467	12.86 481	8.54 436	3.70 530	2.86 540	0.41 510	0.13 349	1.38 501	0.12 70

DeepPrunerF	7.18 461	3.58 490	25.29 533	4.27 505	7.20 527	3.78 313	4.64 465	14.03 464	20.86 506	8.85 394	10.57 367	7.35 361	7.88 454	12.16 473	10.66 474	0.25 461	0.16 284	0.29 502	0.43 484	0.77 481	0.65 293

xyz-stereo	7.36 462	0.68 184	38.77 554	0.30 71	0.07 14	31.97 544	0.19 132	5.13 128	2.13 60	10.90 455	24.34 502	6.05 330	8.02 457	12.01 469	6.06 398	0.01 170	0.02 167	0.35 505	0.00 1	0.09 185	0.16 103

RGC	7.40 463	2.77 475	7.71 419	4.43 511	4.87 511	8.88 440	2.96 427	16.05 490	12.76 453	11.96 476	19.57 478	18.32 500	11.57 495	13.89 492	9.58 458	0.83 500	0.02 167	0.24 499	0.41 481	0.40 434	0.77 329

test_for_model	7.41 464	28.34 554	2.84 100	22.38 552	16.53 553	3.40 270	0.91 337	6.72 236	4.54 193	8.04 361	2.84 135	1.04 137	0.43 97	0.86 6	0.60 51	9.67 544	3.31 546	0.00 1	0.08 311	26.60 559	9.03 541

RP	7.41 464	1.90 421	7.33 409	4.26 504	5.25 516	6.64 403	3.46 444	12.44 416	16.23 481	10.36 440	23.00 496	18.72 501	16.59 514	11.10 451	8.47 435	1.10 505	0.02 167	0.12 477	0.16 357	0.43 440	0.65 293

NCC-stereo	7.43 466	2.28 448	8.58 436	3.28 470	4.48 499	8.34 429	4.27 457	20.45 529	13.66 461	9.17 408	17.52 464	16.49 484	14.31 509	13.71 488	8.95 446	1.73 515	0.12 268	0.01 384	0.50 491	0.21 343	0.60 275

Abc-Net	7.43 466	2.28 448	8.58 436	3.28 470	4.48 499	8.34 429	4.27 457	20.45 529	13.66 461	9.17 408	17.52 464	16.49 484	14.31 509	13.71 488	8.95 446	1.73 515	0.12 268	0.01 384	0.50 491	0.21 343	0.60 275
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 468	1.89 420	7.71 419	3.18 464	2.35 423	12.19 486	6.14 487	18.95 511	9.36 396	13.33 485	20.38 481	16.00 481	9.10 476	10.10 438	15.40 510	0.44 482	0.34 323	0.25 500	0.25 416	0.48 453	1.18 383

Nwc_Net	7.54 469	1.91 422	8.71 439	4.16 501	3.42 467	10.77 468	2.00 402	20.33 528	12.19 443	9.10 405	24.04 501	17.67 495	13.58 504	12.14 472	9.12 450	0.94 503	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 350	0.41 224

psmorigin	7.74 470	2.19 439	18.99 515	2.51 412	0.89 267	7.08 414	2.74 419	11.25 378	7.90 351	20.49 519	22.36 494	20.16 510	11.95 496	13.84 490	10.61 471	0.04 348	0.18 289	0.06 456	0.24 412	0.27 388	1.07 369

ADCRef	7.76 471	2.31 454	19.09 516	2.82 437	3.29 460	11.88 480	3.06 431	11.52 388	10.89 424	13.69 489	25.85 510	8.20 376	8.89 471	8.95 393	22.66 526	0.16 430	0.08 246	0.16 485	0.34 467	0.47 450	0.91 347

w-ln-seven-2	7.81 472	3.17 481	25.87 535	2.09 342	1.12 312	8.35 432	3.84 447	12.83 427	16.45 482	13.88 491	21.42 487	11.83 447	11.07 488	11.91 467	10.62 473	0.03 318	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 426	1.13 380

SDNR	7.97 473	2.75 473	16.90 508	2.28 381	0.94 279	45.23 559	0.43 196	9.30 326	10.84 422	10.71 448	25.30 508	5.51 312	4.47 354	11.98 468	7.58 424	0.15 424	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 515	2.65 509

anonymity	8.04 474	4.13 500	12.86 481	7.43 529	13.11 547	8.34 429	2.02 403	18.21 506	7.55 340	13.88 491	9.27 332	10.63 423	7.79 452	11.57 463	6.06 398	6.25 535	5.59 559	3.71 534	3.28 539	3.27 523	5.78 532

CC-Net-ROB	8.09 475	10.11 536	9.03 449	4.07 497	3.74 479	15.24 500	4.84 469	18.44 507	10.87 423	6.73 296	14.03 426	7.54 365	4.68 367	11.61 464	3.98 352	6.59 536	2.54 534	16.51 546	1.19 520	7.88 538	2.20 495

Wz-Net-MNSev	8.12 476	3.18 482	18.07 512	2.63 423	3.36 465	17.82 513	9.40 520	12.89 431	15.44 475	13.95 493	18.21 472	14.38 467	7.75 451	12.50 475	11.45 481	0.46 486	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 376	0.58 270

pmcnn	8.17 477	1.70 400	11.49 475	3.18 464	3.07 451	9.66 450	6.06 486	13.60 454	17.71 491	15.23 500	24.02 499	27.61 531	8.81 469	10.36 443	9.51 457	0.08 395	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.87 342

stereogan	8.18 478	1.32 347	9.05 450	3.59 483	4.00 490	20.16 522	3.13 435	17.25 500	20.16 502	10.68 447	19.19 476	20.56 516	10.70 487	14.74 497	7.00 415	0.34 475	0.04 212	0.21 496	0.08 311	0.70 476	0.65 293

SQANet	8.22 479	4.42 504	7.19 408	12.11 541	9.77 538	11.80 479	3.23 438	12.00 399	6.60 292	8.59 385	11.52 385	10.97 435	5.31 396	11.10 451	4.20 357	9.56 543	2.29 529	10.51 542	1.61 530	13.06 546	8.49 540

SuperB	8.29 480	3.96 498	24.92 531	2.96 446	1.33 350	9.83 452	4.15 454	10.92 372	29.79 528	11.86 473	12.51 405	6.07 331	6.97 433	11.13 453	14.73 506	0.15 424	0.11 263	0.35 505	0.26 433	12.64 544	1.11 375

AF-Net	8.37 481	2.16 438	9.01 448	3.65 485	4.58 505	9.40 446	2.63 415	17.71 502	21.32 508	10.38 441	24.51 504	20.43 513	16.67 515	12.54 478	10.76 476	0.70 497	0.00 1	0.12 477	0.00 1	0.47 450	0.42 229

CSAN	8.41 482	2.86 478	9.35 458	2.43 404	0.82 259	13.59 495	11.68 532	15.80 488	21.98 512	14.71 497	16.46 449	18.00 497	14.42 511	13.68 487	10.10 462	0.10 410	0.13 274	0.15 482	0.19 377	0.43 440	1.28 396

test_sample8	8.50 483	1.36 354	7.91 423	1.40 237	0.63 219	5.54 375	2.72 416	12.78 426	6.78 304	17.61 510	9.29 335	24.63 523	19.17 521	12.52 476	13.17 496	1.74 517	25.14 571	3.05 530	2.96 535	0.22 350	1.35 403

PWCDC_ROB	8.50 483	4.40 503	9.57 462	6.16 526	4.54 504	10.46 462	1.03 349	15.30 481	28.16 525	10.88 454	30.88 526	6.96 357	11.31 492	14.57 495	10.40 469	3.10 528	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 505	0.63 288

G-Net	8.60 485	1.93 423	12.59 480	6.04 524	3.66 474	25.93 532	4.26 456	10.35 350	8.05 357	19.71 515	24.73 505	14.15 464	15.49 512	11.30 455	10.69 475	0.50 492	0.46 342	0.19 493	0.25 416	0.80 484	0.91 347

ADCP+	8.60 485	2.78 476	17.44 509	1.69 278	4.27 493	16.95 509	5.29 475	13.38 449	12.52 446	13.57 488	17.57 466	10.86 432	11.28 491	18.43 519	23.91 535	0.03 318	0.05 221	0.01 384	0.18 373	0.47 450	1.31 398

PWC_ROB	8.89 487	4.49 505	15.62 501	2.92 443	4.49 501	7.89 426	1.23 367	17.29 501	20.00 500	16.54 506	28.06 516	14.37 466	11.98 498	14.93 499	15.43 511	0.47 489	0.00 1	0.05 452	0.00 1	0.67 470	1.31 398

aanetorigin	9.02 488	3.75 495	28.68 541	2.16 349	3.86 481	5.84 388	5.40 478	5.93 193	10.39 411	28.12 536	31.02 527	15.98 480	13.74 505	9.38 409	12.55 491	0.25 461	0.22 301	0.22 497	0.24 412	1.24 496	1.47 409

PASM	9.11 489	5.68 513	25.06 532	4.33 507	4.18 492	7.01 411	8.48 512	12.37 412	20.95 507	13.49 487	15.37 437	18.80 502	11.52 494	14.70 496	12.70 492	0.93 502	1.19 494	0.32 504	1.21 521	1.66 506	2.22 497

UDG	9.12 490	10.06 535	6.35 377	10.06 533	9.64 537	10.48 463	2.33 409	12.73 423	10.19 406	8.33 373	10.27 358	16.70 487	10.47 484	8.33 355	9.07 449	4.28 531	2.59 536	18.90 548	3.83 542	11.35 541	6.50 536

MDST_ROB	9.13 491	1.31 344	10.16 469	4.36 509	2.48 431	28.66 539	7.64 507	19.96 522	14.97 469	27.53 535	24.02 499	9.47 400	5.27 392	16.31 507	8.61 439	0.63 493	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.90 344

FBW_ROB	9.17 492	2.08 434	10.31 470	2.51 412	1.66 376	13.22 493	6.04 485	23.09 538	20.11 501	19.55 513	15.80 440	18.97 505	11.96 497	19.34 521	11.38 480	0.66 494	0.30 316	2.15 528	0.90 509	1.15 495	2.16 493

XQC	9.46 493	4.84 508	18.88 514	4.07 497	3.09 453	15.97 504	6.65 494	16.26 492	26.63 522	12.63 477	12.35 403	15.75 477	10.62 486	16.48 508	21.19 521	0.44 482	0.96 426	0.05 452	0.32 460	1.10 492	0.99 357

GCST	9.50 494	17.91 545	6.18 366	53.02 569	11.57 543	10.95 470	0.20 137	7.71 282	7.12 320	9.83 430	4.71 193	4.87 290	1.49 203	9.87 430	2.06 261	8.70 541	0.07 242	22.79 550	0.40 478	6.66 535	3.86 525

Consistency-Raft	9.58 495	5.11 509	13.00 482	5.61 520	8.92 536	4.03 330	5.07 473	19.73 521	24.90 520	11.32 467	29.86 520	13.36 459	6.16 414	8.00 327	13.47 500	0.67 495	0.34 323	1.81 526	4.36 545	12.23 542	3.62 522

MSMD_ROB	9.73 496	1.43 370	5.42 323	1.81 299	0.42 169	16.83 507	4.30 459	14.29 470	15.34 472	23.06 523	40.17 546	25.63 527	22.62 533	13.37 486	8.85 444	0.48 491	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.47 240

RTSC	9.87 497	4.34 502	16.44 505	4.60 514	2.38 425	12.54 487	0.75 294	18.19 505	37.31 546	16.16 505	15.86 441	13.32 458	7.56 449	20.93 528	23.50 531	0.34 475	1.07 466	0.02 417	0.35 470	0.71 477	0.99 357

Wz-Net-SNSev	9.92 498	8.01 527	26.42 536	2.26 374	1.85 393	8.36 433	14.30 540	18.01 504	21.68 509	10.78 450	23.95 497	16.84 488	8.60 465	15.59 503	19.76 520	0.01 170	0.03 195	0.01 384	0.00 1	0.52 459	1.34 402

DDUNet	10.03 499	12.17 541	8.24 432	13.02 542	11.73 544	10.32 459	3.76 446	12.27 408	8.35 366	9.64 424	13.89 424	16.48 483	6.67 428	9.50 414	7.00 415	6.80 537	3.45 549	21.10 549	4.33 544	12.78 545	9.12 542

ADCPNet	10.18 500	3.40 487	33.24 546	2.38 397	1.74 381	17.75 512	7.65 508	13.20 445	13.03 455	14.09 494	21.72 490	19.36 506	11.40 493	15.43 502	23.00 528	0.28 468	1.15 488	0.39 509	1.48 526	0.68 472	2.21 496

WCMA_ROB	10.20 501	1.99 430	9.33 457	3.01 449	2.46 429	15.78 503	7.67 509	12.75 425	15.41 474	25.08 533	33.42 534	27.06 530	19.86 523	13.87 491	12.47 490	1.28 509	0.38 332	0.18 491	0.20 389	0.28 391	1.54 415

PDISCO_ROB	10.27 502	2.79 477	13.30 483	10.58 538	9.96 539	22.78 526	5.99 482	20.01 523	28.57 526	11.88 474	14.49 431	20.54 514	4.92 376	17.01 513	10.29 467	5.79 534	0.42 336	0.14 481	0.13 349	2.53 518	3.25 514

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 503	5.37 511	16.61 507	2.95 445	3.02 450	24.75 529	15.44 542	14.68 475	19.73 498	19.77 516	23.97 498	16.98 489	8.40 461	17.58 516	9.23 451	1.59 514	1.75 522	0.16 485	2.63 533	0.75 479	1.85 466

SHD	10.45 504	3.67 493	14.03 491	4.81 515	4.52 502	11.93 481	1.66 393	21.36 535	38.40 548	18.84 512	21.72 490	17.63 493	13.07 500	15.65 505	17.71 513	0.36 477	1.09 468	0.01 384	0.32 460	0.50 457	1.67 433

FCDSN-DC	10.72 505	1.16 315	5.01 300	2.16 349	1.31 348	17.46 511	4.80 468	17.79 503	19.87 499	25.02 531	32.85 530	33.57 540	23.52 538	16.80 510	12.13 486	0.11 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.76 328
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 506	3.23 483	21.50 522	2.26 374	1.96 405	23.65 527	9.07 516	14.69 476	24.88 519	15.21 499	27.20 513	12.68 456	14.02 508	16.94 512	24.43 537	0.26 464	0.18 289	0.74 514	0.67 500	0.80 484	1.02 364

SGM_RVC	10.77 506	1.11 305	4.66 280	2.66 425	0.41 166	21.03 523	6.87 499	20.02 524	15.54 477	25.86 534	24.97 507	33.59 541	20.51 526	20.89 527	14.78 507	0.31 471	0.26 313	0.22 497	0.26 433	0.43 440	1.01 360
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 508	5.90 516	16.35 504	3.91 495	2.57 435	8.73 437	4.64 465	14.74 477	22.45 514	10.92 457	18.73 474	29.19 533	17.54 517	23.14 536	29.42 548	0.36 477	0.15 281	0.25 500	0.80 507	2.89 522	3.52 521

DPSNet	10.88 509	2.57 466	20.40 520	2.24 369	1.90 398	24.92 530	17.00 552	21.35 534	28.61 527	12.87 480	13.74 422	17.01 491	20.14 525	15.36 500	14.01 503	0.81 499	0.98 438	0.20 494	0.65 499	1.30 499	1.54 415

w-ln-seven	10.89 510	4.13 500	29.29 543	2.40 402	2.62 436	15.68 502	5.09 474	18.55 508	34.46 538	21.14 521	26.71 512	15.16 475	9.01 475	12.97 483	19.34 518	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 461	0.71 316

ADCMid	10.97 511	4.49 505	23.66 527	2.53 416	2.52 434	11.46 475	6.31 489	15.31 482	12.85 454	23.57 527	22.99 495	17.92 496	21.04 528	19.57 523	28.05 545	0.47 489	0.43 337	1.10 519	1.32 523	1.73 508	2.10 489

z-mn7	11.06 512	5.25 510	22.57 524	2.37 396	1.74 381	19.71 519	5.54 480	14.08 465	35.39 543	10.07 433	36.03 540	15.76 478	10.23 482	22.26 533	18.95 516	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.68 308

FC-DCNN	11.29 513	1.01 290	5.50 327	2.25 371	1.65 374	18.23 515	5.36 477	18.99 512	20.65 504	28.95 537	34.83 537	33.83 542	23.18 536	17.04 514	13.37 499	0.17 434	0.01 128	0.02 417	0.02 262	0.10 208	0.70 313

FC-DCNN v2	11.44 514	0.98 281	5.39 321	2.28 381	1.65 374	18.84 517	5.41 479	19.66 519	20.80 505	29.20 538	35.39 539	34.37 544	23.46 537	17.13 515	13.18 498	0.17 434	0.01 128	0.02 417	0.01 240	0.08 170	0.69 309

SANet	11.48 515	3.34 485	13.93 490	2.40 402	1.01 290	16.49 505	12.16 535	20.05 526	37.28 545	19.62 514	28.04 515	25.61 526	20.10 524	14.43 494	12.39 489	0.10 410	0.06 227	0.03 435	0.06 306	0.76 480	1.73 447

zh-mn7	11.74 516	7.51 524	34.00 547	1.96 326	1.02 292	13.44 494	2.89 422	13.67 455	34.35 536	22.18 522	39.79 545	12.33 453	10.28 483	20.97 529	18.78 515	0.30 470	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 445	0.91 347

AnyNet_C32	11.82 517	7.08 520	25.83 534	4.55 513	5.88 520	16.92 508	16.97 551	14.14 466	18.11 493	16.87 507	21.66 489	14.78 470	13.87 507	23.54 538	31.83 552	0.24 458	0.28 314	0.35 505	0.53 493	1.35 500	1.71 444

zh-sn7	11.83 518	8.57 528	35.78 549	2.64 424	2.36 424	11.60 476	8.25 511	14.25 469	19.40 497	17.10 509	32.57 529	14.39 468	18.76 519	24.15 539	24.76 538	0.04 348	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 465	1.33 400

MeshStereo	11.94 519	1.88 416	5.24 310	2.11 346	1.44 360	20.09 521	4.95 471	21.74 537	16.75 484	33.10 543	35.07 538	39.28 550	22.72 534	19.45 522	13.59 501	0.19 441	0.06 227	0.02 417	0.00 1	0.46 448	0.65 293
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
Wz-Net-TNSev	12.01 520	11.86 540	38.26 553	2.81 435	1.82 389	18.12 514	11.31 531	16.67 494	21.73 510	15.06 498	17.17 458	19.72 509	20.69 527	20.68 526	21.41 523	0.04 348	0.06 227	0.00 1	0.16 357	0.74 478	1.93 476

otaku	12.35 521	8.64 529	9.11 452	13.56 543	10.98 541	26.23 533	7.22 504	19.45 518	19.26 496	11.92 475	17.90 468	20.21 511	8.91 472	16.06 506	6.09 400	9.77 545	2.50 533	13.23 543	1.90 532	14.61 547	9.41 545

Ntro	12.91 522	9.95 534	10.01 464	14.12 545	12.55 546	26.31 534	6.76 496	19.04 513	22.03 513	10.23 437	16.26 446	20.22 512	10.06 480	16.81 511	7.93 426	10.16 547	2.55 535	15.19 545	2.86 534	15.27 548	9.93 548

MFN_U_SF_RVC	13.54 523	4.69 507	28.43 540	4.24 503	2.50 432	24.26 528	5.99 482	28.23 545	20.18 503	24.06 530	29.38 519	30.35 536	16.92 516	20.98 530	21.39 522	1.35 510	1.13 476	1.02 517	1.41 525	1.88 511	2.50 507

WZ-Net	13.61 524	5.57 512	42.84 557	3.89 494	3.19 456	19.90 520	15.44 542	15.67 486	32.04 531	16.13 504	28.69 517	22.17 520	15.84 513	21.40 531	26.87 541	0.75 498	0.01 128	0.01 384	0.03 277	0.51 458	1.20 385

ADCS	13.76 525	6.46 518	30.74 544	3.62 484	2.93 447	14.28 498	11.22 529	20.02 524	34.42 537	23.20 524	25.42 509	19.51 507	19.62 522	24.54 540	33.88 555	0.27 467	0.23 305	0.37 508	0.19 377	1.47 503	2.84 510

MultiAttention	14.02 526	0.52 119	4.06 229	2.43 404	1.86 395	58.14 574	83.76 577	19.31 516	15.21 471	8.39 375	21.24 485	13.23 457	2.52 260	33.74 549	8.16 431	0.20 444	0.06 227	0.72 513	0.98 514	2.74 521	3.13 513

MFMNet_re	14.09 527	9.67 533	20.31 519	10.40 536	7.62 528	21.38 524	17.49 554	21.36 535	31.95 530	23.70 528	29.22 518	18.87 503	27.41 544	14.27 493	11.16 478	2.85 526	1.51 518	0.41 510	0.28 443	4.88 527	7.10 537

EDNetEfficient	14.14 528	6.71 519	56.12 564	2.99 448	3.58 471	5.38 373	8.49 513	9.35 328	33.24 532	40.73 553	30.21 523	18.04 498	22.92 535	12.13 471	26.26 540	0.16 430	0.24 308	0.07 461	1.15 518	2.58 519	2.39 502

LSM	14.85 529	7.41 523	36.29 551	7.76 531	43.77 571	11.24 474	12.14 534	16.73 496	23.72 515	23.73 529	32.92 531	18.89 504	13.31 502	16.60 509	12.37 488	0.26 464	0.86 406	0.11 470	0.43 484	1.24 496	17.26 564

SAMSARA	15.67 530	3.89 497	14.48 495	13.77 544	7.92 532	38.69 553	73.90 576	21.22 533	24.66 518	17.04 508	13.86 423	30.01 535	13.07 500	18.07 518	17.48 512	0.23 456	1.46 514	0.07 461	0.40 478	0.99 490	2.15 492

SPS-STEREO	15.83 531	7.38 522	14.92 498	11.63 540	11.77 545	25.30 531	7.12 502	25.20 541	17.06 486	32.24 542	30.34 524	31.63 538	22.59 532	25.67 541	21.97 524	7.71 539	4.50 555	3.35 533	1.56 529	6.97 537	7.72 539
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 532	3.98 499	16.04 502	5.38 518	4.59 507	19.44 518	7.28 505	28.88 547	49.27 558	31.53 541	43.72 552	30.36 537	32.17 551	26.70 543	23.19 529	0.25 461	1.48 516	0.04 445	0.59 496	0.52 459	2.87 511

ACVNet-4b	16.48 533	23.07 548	14.73 497	16.69 547	15.18 550	31.83 543	7.30 506	19.71 520	27.82 524	11.54 471	22.10 493	31.68 539	8.96 474	18.88 520	7.28 420	11.04 549	2.65 537	24.93 553	5.02 547	18.57 551	10.67 551

AnyNet_C01	16.99 534	12.34 542	60.47 566	4.88 516	3.11 455	31.77 542	16.79 549	18.60 510	17.96 492	18.62 511	38.50 543	24.03 521	19.00 520	30.59 546	35.18 557	0.29 469	0.56 350	0.45 512	0.48 488	2.70 520	3.40 516

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 535	7.98 526	24.37 530	6.82 528	2.93 447	39.68 555	16.11 544	25.46 542	34.93 539	34.13 545	34.20 535	29.20 534	24.94 540	23.01 535	19.39 519	2.79 525	2.87 541	1.18 521	1.53 528	6.78 536	3.31 515

NVStereoNet_ROB	17.22 536	8.76 530	16.47 506	7.52 530	8.42 534	13.75 497	11.07 525	24.24 540	26.67 523	31.00 539	46.49 555	34.88 545	27.06 543	22.72 534	23.61 532	6.83 538	4.32 554	6.32 540	10.37 555	4.39 526	9.57 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 537	9.46 532	22.74 525	10.11 534	11.40 542	28.98 540	13.74 538	21.15 532	16.85 485	31.39 540	34.79 536	34.05 543	24.24 539	26.23 542	19.31 517	8.79 542	7.56 563	4.88 537	3.93 543	6.07 533	9.33 543

LE_ROB	17.31 538	2.62 470	14.26 494	4.20 502	1.80 386	17.40 510	9.70 521	15.38 483	55.92 564	63.97 574	40.81 548	35.50 546	39.26 557	15.64 504	28.51 546	0.06 377	0.11 263	0.13 479	0.21 396	0.14 276	0.51 250

ELAS_RVC	17.82 539	3.60 492	11.92 476	6.63 527	5.73 518	30.34 541	19.64 555	26.92 543	35.06 540	40.79 554	41.32 550	37.31 548	31.61 547	30.54 545	22.93 527	1.97 523	2.40 530	1.28 522	1.27 522	1.71 507	3.51 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 540	3.49 488	11.19 474	6.14 525	5.79 519	34.89 549	17.28 553	28.75 546	30.47 529	40.80 555	45.79 554	39.04 549	32.05 550	27.63 544	24.30 536	1.88 521	2.41 532	1.09 518	1.48 526	1.83 510	3.48 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 541	27.03 552	34.90 548	22.68 553	20.79 556	15.03 499	3.18 436	16.95 499	26.06 521	20.48 518	16.91 454	20.55 515	18.37 518	23.48 537	12.16 487	5.31 533	2.91 542	31.24 557	8.09 553	22.63 555	12.44 556

EDNetEfficientorigin	18.25 542	14.44 543	99.41 587	1.72 287	1.00 288	12.07 483	6.97 501	13.67 455	35.06 540	38.59 552	37.10 542	27.03 529	27.46 545	15.38 501	26.92 542	0.05 365	0.08 246	0.15 482	0.62 497	3.33 524	3.92 526

SGM-ForestM	18.61 543	3.38 486	10.14 468	3.44 477	2.24 420	34.17 548	15.39 541	29.44 549	33.93 533	38.55 551	41.08 549	53.64 559	36.76 554	34.82 551	27.16 543	1.25 508	1.81 525	0.74 514	1.01 515	0.61 464	2.61 508

RainbowNet	18.69 544	27.15 553	22.03 523	18.76 549	15.00 549	27.97 538	10.17 523	27.99 544	34.19 535	15.53 502	27.53 514	25.33 524	13.80 506	19.86 525	10.59 470	14.50 557	3.57 550	23.85 552	5.03 548	18.49 550	12.41 555

ACVNet_1	19.51 545	26.19 551	15.50 500	17.71 548	15.28 551	26.46 535	9.36 518	29.16 548	34.18 534	25.06 532	24.89 506	37.18 547	21.93 531	17.80 517	15.03 508	11.08 550	2.83 538	25.29 554	5.06 549	19.11 552	11.14 552

RTS	19.64 546	10.42 537	87.01 575	5.88 521	6.82 523	41.73 556	16.69 547	16.80 497	41.90 552	23.44 525	32.96 532	13.79 460	21.49 529	38.85 556	30.84 549	0.46 486	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 441

RTSA	19.64 546	10.42 537	87.01 575	5.88 521	6.82 523	41.73 556	16.69 547	16.80 497	41.90 552	23.44 525	32.96 532	13.79 460	21.49 529	38.85 556	30.84 549	0.46 486	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 441

coex-ft	20.15 548	20.03 547	87.93 577	1.81 299	1.77 383	18.77 516	13.73 537	13.28 447	41.87 551	60.24 570	39.04 544	28.27 532	30.39 546	12.57 479	28.66 547	0.20 444	0.23 305	0.04 445	0.30 453	1.52 504	2.34 501

MANE	20.98 549	3.23 483	8.81 442	5.96 523	6.96 526	33.07 546	13.20 536	35.43 551	38.86 549	44.72 559	52.41 563	53.20 558	41.84 560	34.74 550	27.45 544	1.87 520	2.27 528	1.54 524	10.18 554	0.69 474	3.11 512

BEATNet-Init1	24.70 550	11.33 539	44.28 558	5.48 519	3.94 485	47.60 563	22.33 558	34.94 550	40.01 550	48.11 562	49.98 559	59.86 563	43.17 561	39.48 558	31.77 551	1.37 511	1.76 524	1.17 520	1.17 519	2.44 517	3.85 524

DLNR_Zeroshot_test	24.96 551	51.28 570	90.69 578	97.84 586	97.22 585	1.40 58	0.12 90	23.19 539	3.55 127	1.21 120	2.95 140	0.72 123	0.31 54	7.09 265	2.61 297	38.70 568	1.32 503	0.00 1	0.29 449	77.04 581	1.68 436

FADE	26.04 552	18.79 546	52.46 562	10.51 537	10.00 540	22.56 525	9.20 517	36.24 552	53.07 561	20.35 517	19.04 475	26.62 528	34.46 552	40.25 559	35.42 558	31.16 567	14.37 567	38.03 566	37.28 568	5.44 531	5.60 531

ACVNet_2	27.45 553	30.56 558	27.90 538	20.72 550	15.55 552	37.22 551	14.00 539	49.32 565	65.88 573	43.17 556	56.99 567	51.90 555	26.98 542	21.46 532	15.38 509	10.77 548	2.85 539	23.12 551	3.62 541	20.08 553	11.47 553

MADNet+	27.96 554	35.32 561	91.41 579	21.04 551	8.86 535	49.25 565	47.41 572	36.98 553	37.84 547	21.00 520	30.83 525	25.41 525	34.95 553	46.51 565	51.54 571	3.04 527	3.33 547	1.48 523	1.05 516	5.85 532	6.05 534

IMH-64-1	28.06 555	29.98 555	19.46 517	32.15 556	20.98 557	27.68 536	16.66 545	47.31 559	44.85 555	34.14 546	50.94 560	41.49 551	31.67 548	37.53 552	23.88 533	14.17 555	2.96 543	34.45 559	11.15 556	26.12 557	13.75 557

IMH-64	28.06 555	29.98 555	19.46 517	32.15 556	20.98 557	27.68 536	16.66 545	47.31 559	44.85 555	34.14 546	50.94 560	41.49 551	31.67 548	37.53 552	23.88 533	14.17 555	2.96 543	34.45 559	11.15 556	26.12 557	13.75 557

JetBlue	29.99 557	17.24 544	55.64 563	16.24 546	21.08 559	62.07 575	33.14 565	40.60 555	35.73 544	34.59 548	40.67 547	57.18 562	43.54 562	51.46 570	52.18 572	2.72 524	4.58 557	2.86 529	3.53 540	10.57 540	14.11 559

WAO-7	30.22 558	25.83 550	23.33 526	33.10 558	14.36 548	36.98 550	22.41 559	52.85 569	64.46 571	43.76 557	59.24 569	52.31 556	45.69 564	32.82 547	32.60 553	11.16 551	5.49 558	13.76 544	12.60 560	12.36 543	9.38 544

IMH	30.65 559	30.30 557	21.09 521	34.89 560	21.75 561	33.16 547	16.91 550	49.53 566	52.50 559	38.41 550	55.10 566	45.13 553	40.36 559	41.57 560	25.66 539	14.74 558	3.36 548	35.43 561	11.69 558	27.31 562	14.16 560

PWCK	31.62 560	45.59 567	49.67 560	30.49 554	7.80 530	42.91 558	29.73 564	45.45 558	44.44 554	47.41 560	36.92 541	47.86 554	26.79 541	41.90 561	33.36 554	22.77 562	4.56 556	29.89 556	5.13 550	29.43 563	10.36 550

TorneroNet-64	33.32 561	33.28 559	33.07 545	35.14 561	21.25 560	48.02 564	21.13 556	43.47 557	58.77 565	33.36 544	46.64 556	62.00 566	38.19 555	44.82 564	35.07 556	15.02 559	3.59 551	35.81 562	12.20 559	29.45 564	16.17 561

Dean	35.52 562	40.12 565	27.99 539	30.63 555	17.33 554	45.80 562	11.68 532	57.61 574	76.54 577	63.70 573	60.65 570	66.93 572	49.40 567	38.12 554	40.28 563	12.18 553	3.73 552	28.86 555	5.94 552	20.69 554	12.16 554

WAO-6	35.59 563	37.89 564	17.67 510	37.86 562	24.46 563	37.85 552	21.49 557	49.01 564	67.96 574	44.22 558	48.08 557	53.02 557	53.39 569	33.67 548	36.83 560	26.05 565	7.83 564	43.19 567	21.76 566	30.18 565	19.37 567

LVE	35.84 564	41.54 566	36.25 550	33.36 559	18.92 555	53.05 570	27.99 563	53.17 572	64.93 572	47.63 561	61.58 571	54.25 560	38.72 556	38.72 555	35.50 559	16.36 561	6.23 560	31.51 558	14.04 561	25.01 556	18.07 565

TorneroNet	36.02 565	35.25 560	36.33 552	38.44 563	22.19 562	50.72 568	24.42 562	48.39 562	54.53 562	38.03 549	53.44 564	62.83 569	44.79 563	47.68 567	42.11 566	15.69 560	3.97 553	37.25 563	15.05 562	30.83 566	18.40 566

WAO-8	38.93 566	36.84 562	23.97 528	43.96 564	24.48 564	45.73 560	22.62 560	53.10 570	75.66 575	53.86 567	66.14 575	62.39 567	55.11 571	43.01 562	40.67 564	22.98 563	7.22 561	37.53 564	19.49 564	27.04 561	16.83 562

Venus	38.93 566	36.84 562	23.97 528	43.96 564	24.48 564	45.73 560	22.62 560	53.10 570	75.66 575	53.86 567	66.17 576	62.39 567	55.11 571	43.01 562	40.67 564	22.98 563	7.22 561	37.53 564	19.49 564	27.02 560	16.83 562

UNDER WATER	45.99 568	49.80 569	68.56 569	49.99 568	32.13 567	55.35 572	39.50 567	41.12 556	52.90 560	50.69 563	45.18 553	67.79 574	58.75 574	51.93 572	50.97 570	30.59 566	14.03 566	51.66 569	37.15 567	40.27 568	31.35 568

UNDER WATER-64	46.01 569	48.25 568	68.05 568	44.59 566	28.11 566	57.02 573	43.78 570	40.20 554	48.80 557	52.08 566	42.95 551	67.22 573	57.71 573	48.98 569	49.57 569	40.01 569	17.98 568	52.15 570	39.41 570	38.99 567	34.41 569

notaker	48.05 570	55.94 571	50.90 561	56.89 572	40.29 568	38.96 554	33.86 566	47.82 561	55.70 563	57.55 569	57.48 568	60.22 564	59.71 575	54.64 573	43.27 567	41.13 570	19.86 569	57.61 572	37.79 569	50.95 570	40.33 570

ktn	49.32 571	58.11 572	40.16 555	59.92 573	43.22 570	49.79 567	42.99 569	48.56 563	60.67 567	51.59 564	54.51 565	55.34 561	52.65 568	47.92 568	37.91 561	57.88 574	24.79 570	63.00 575	43.57 571	52.51 571	41.31 571

DPSimNet_ROB	54.45 572	65.73 576	47.00 559	54.49 570	46.37 572	55.34 571	56.47 573	56.18 573	59.04 566	64.57 575	51.76 562	64.01 570	54.49 570	47.54 566	67.21 576	63.21 576	27.86 573	58.04 573	51.28 574	46.61 569	51.87 575

KSHMR	56.07 573	64.25 575	40.47 556	74.89 576	49.63 573	49.42 566	45.46 571	57.71 575	63.52 569	61.65 572	61.67 572	71.88 575	47.67 566	51.47 571	44.57 568	54.67 573	62.25 575	66.31 576	54.18 575	53.03 573	46.75 573

HanzoNet	57.16 574	60.12 573	60.00 565	55.77 571	42.11 569	51.98 569	41.93 568	52.07 567	61.47 568	65.98 576	65.90 574	72.11 576	70.14 576	71.11 576	61.13 574	64.31 577	34.72 574	62.27 574	50.86 573	52.83 572	46.33 572

JetRed	61.44 575	61.87 574	83.02 574	46.49 567	56.73 575	83.63 576	65.09 574	59.75 576	64.22 570	69.50 577	69.26 577	66.24 571	47.62 565	61.80 574	74.60 577	45.99 571	66.40 578	46.67 568	45.27 572	63.49 574	51.22 574

LRCNet_RVC	66.47 576	66.44 577	69.02 570	71.60 575	54.27 574	32.21 545	2.93 426	63.19 577	21.83 511	82.02 579	90.16 580	83.59 578	72.13 577	69.45 575	53.25 573	95.47 584	64.21 577	95.15 584	95.27 584	72.59 576	74.60 578

TCMNet-wrong-test	67.37 577	85.99 581	81.87 573	95.65 583	94.75 583	89.54 577	85.95 578	52.26 568	35.23 542	51.69 565	62.14 573	60.40 565	40.29 558	77.33 577	64.52 575	48.91 572	9.04 565	69.84 578	68.02 577	91.10 584	82.88 584

ASD4	76.04 578	81.96 580	69.18 571	68.53 574	80.95 579	96.29 580	99.16 585	77.84 578	93.51 582	77.76 578	85.79 578	78.58 577	76.90 578	78.02 578	82.88 578	58.77 575	62.96 576	55.01 571	62.53 576	68.78 575	65.30 577

MADNet++	82.81 579	81.73 579	74.64 572	87.71 582	82.67 580	93.35 578	70.27 575	86.39 582	82.88 578	93.51 583	86.62 579	86.40 579	81.37 579	88.21 580	88.63 579	86.59 582	84.23 582	72.14 579	68.69 578	78.88 582	81.36 582

tt	83.10 580	0.43 63	99.97 589	79.27 580	93.14 582	100.00 590	100.00 590	100.00 592	99.89 587	60.55 571	48.44 558	99.98 591	99.96 589	99.98 591	100.00 593	91.80 583	99.82 587	73.67 583	73.25 579	86.43 583	55.39 576

xxxxx1	85.58 581	90.37 582	96.61 582	76.69 577	80.77 576	97.50 583	96.92 582	85.57 579	88.66 579	88.63 580	91.64 581	94.27 581	93.09 580	90.03 581	91.91 580	70.77 578	70.62 579	73.61 580	81.26 581	72.90 577	79.86 579

tt_ll	85.58 581	90.37 582	96.61 582	76.69 577	80.77 576	97.50 583	96.92 582	85.57 579	88.66 579	88.63 580	91.64 581	94.27 581	93.09 580	90.03 581	91.91 580	70.77 578	70.62 579	73.61 580	81.26 581	72.90 577	79.86 579

ff	85.58 581	90.37 582	96.61 582	76.69 577	80.77 576	97.50 583	96.92 582	85.57 579	88.66 579	88.63 580	91.64 581	94.27 581	93.09 580	90.03 581	91.91 580	70.77 578	70.62 579	73.61 580	81.26 581	72.90 577	79.86 579

USTest	87.45 584	75.67 578	64.78 567	81.43 581	83.22 581	99.90 589	99.97 588	99.47 587	99.59 586	98.27 584	99.02 587	90.91 580	98.36 585	83.71 579	98.28 586	79.81 581	95.66 583	69.62 577	73.61 580	75.15 580	82.65 583

PML	97.69 585	100.00 591	96.50 581	97.85 587	97.35 586	99.77 588	99.36 586	96.92 583	96.34 583	100.00 591	96.52 584	97.41 585	99.61 586	100.00 592	95.46 583	99.99 590	97.44 584	100.00 588	96.08 585	99.13 586	88.02 585

MEDIAN_ROB	98.44 586	99.70 586	99.34 586	97.13 584	97.06 584	96.94 581	95.91 581	97.71 585	97.33 584	98.78 587	98.91 586	99.19 586	98.13 584	96.94 584	96.99 585	99.97 588	99.18 585	100.00 588	99.99 589	99.70 587	99.83 587

HaxPig	98.85 587	99.94 588	95.36 580	99.99 590	99.98 588	94.12 579	94.52 579	99.12 586	99.96 588	99.96 590	99.99 589	99.98 591	99.89 588	98.16 585	96.14 584	99.98 589	99.99 589	100.00 588	99.99 589	99.99 590	99.95 590

Anonymous_1	99.01 588	99.91 587	99.85 588	97.31 585	99.09 587	100.00 590	100.00 590	99.59 589	99.96 588	99.29 589	99.86 588	99.55 588	99.99 590	99.30 586	99.76 587	95.67 585	99.58 586	97.24 585	98.56 586	97.36 585	98.34 586

ccccc	99.31 589	96.47 585	100.00 593	100.00 593	100.00 590	97.29 582	99.42 587	99.52 588	97.83 585	99.28 588	97.64 585	99.32 587	99.84 587	99.92 587	99.98 589	100.00 592	100.00 590	99.95 587	99.77 588	100.00 591	100.00 594

test_example2	99.38 590	99.98 590	99.99 590	100.00 593	99.98 588	99.73 587	99.99 589	96.99 584	100.00 590	100.00 591	100.00 590	96.49 584	96.74 583	99.97 588	99.96 588	100.00 592	99.97 588	98.68 586	99.11 587	100.00 591	100.00 594

AVERAGE_ROB	99.63 591	99.96 589	98.88 585	100.00 593	100.00 590	98.16 586	95.64 580	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	99.99 590	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

DPSMNet_ROB	99.90 592	100.00 591	99.99 590	99.99 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	99.98 590	100.00 590	98.37 585	100.00 590	99.81 589	100.00 591	99.97 588	99.99 590	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	99.99 591

DGTPSM_ROB	99.90 592	100.00 591	99.99 590	99.99 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	99.98 590	100.00 590	98.37 585	100.00 590	99.81 589	100.00 591	99.97 588	99.99 590	99.99 590	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	99.99 591

DPSM_ROB	99.94 594	100.00 591	100.00 593	99.74 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	99.08 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.98 588	99.94 588

DPSM	99.94 594	100.00 591	100.00 593	99.74 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	99.08 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.98 588	99.94 588

FlowAnything	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

CasAABBNet	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

LSM0	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	99.99 591

Low-res two-view benchmark