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

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

AdaDepth	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 80	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.12 63	0.11 28	0.16 186	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 132	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 61	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.07 28	0.09 18	0.16 132	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 28	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 465	0.17 377	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

MonSter	0.07 4	0.06 56	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.10 27	0.15 106	0.15 159	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.09 92	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

RSM++	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.11 28	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

MyStereo07	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.07 106	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

ff7	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEVStereo-DCA	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ffff	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

rrr	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.16 284	0.16 132	0.15 159	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

11t	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEV_Zeroshot_test	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.13 104	0.17 168	0.11 62	0.10 125	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

anonymousdsp	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ProNet	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.15 106	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.06 199

ccc-4	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

S2M2_XL	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.12 4	0.08 127	0.09 80	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.06 199

asd	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.16 142	0.07 71	0.08 51	0.08 7	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.18 197	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.08 7	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.06 1	0.13 59	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 44	0.09 312	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2w_stereo	0.08 44	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.09 18	0.12 43	0.08 12	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo	0.08 44	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.17 318	0.11 28	0.08 12	0.05 1	0.07 37	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

SCV_C0	0.08 44	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

SCV	0.08 44	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.10 17	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.22 455	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

HUF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.13 59	0.13 119	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo++	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 278	0.12 63	0.11 28	0.15 159	0.07 30	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.10 127	0.12 63	0.10 17	0.12 88	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

fffft	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.07 37	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.13 119	0.09 92	0.07 37	0.07 62	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 28	0.11 62	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

Pointernet	0.09 81	0.04 1	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.10 27	0.15 106	0.17 205	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

U	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.17 205	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 81	0.10 370	0.31 483	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.11 107	0.07 1	0.12 454	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.13 104	0.15 106	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RSM	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.12 43	0.10 36	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

test_for_model	0.09 81	0.12 414	0.14 264	0.23 476	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.12 43	0.12 88	0.10 125	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.13 59	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.15 106	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
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
test-1	0.10 142	0.07 139	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.11 172	0.24 473	0.14 75	0.18 231	0.09 92	0.07 37	0.09 123	0.08 141	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

4.5_new	0.07 4	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.18 197	0.12 88	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

1w_stereo	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.14 75	0.14 143	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.16 132	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.07 106	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

AIO_rvc	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GIP-stereo	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.14 75	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

999	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.10 125	0.08 70	0.08 98	0.08 141	0.16 316	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121

PAM_32	0.09 81	0.05 17	0.17 377	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.09 123	0.07 106	0.14 260	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.18 298	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.07 62	0.05 11	0.11 107	0.08 17	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MoCha-V2	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.20 411	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 44	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.10 17	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

MyStereo06	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.19 218	0.12 88	0.12 192	0.08 70	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

tt1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.16 284	0.15 106	0.19 246	0.09 92	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

EKT-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.21 284	0.11 154	0.08 70	0.12 192	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iRaft-Stereo_20w	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.18 197	0.10 36	0.11 154	0.08 70	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

test-3	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

FlowAnything_test	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.14 152	0.20 229	0.11 62	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.12 255	0.13 234	0.11 187	0.09 359	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.06 192	0.09 387

GASTEREO	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.07 28	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

MSCF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.10 36	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

S2M2	0.09 81	0.08 236	0.11 149	0.13 13	0.10 341	0.08 51	0.06 1	0.10 17	0.10 36	0.10 125	0.09 88	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.13 477	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.10 414	0.08 343

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.05 1	0.12 207	0.12 63	0.11 28	0.12 88	0.07 30	0.09 88	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.12 207	0.11 46	0.15 106	0.10 36	0.12 192	0.09 88	0.10 154	0.08 141	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

AIO-test2	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.23 476	0.08 127	0.11 172	0.10 27	0.23 294	0.23 308	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.09 383	0.05 100	0.05 121

mms	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 81	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.17 318	0.13 59	0.12 88	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

PAM	0.10 142	0.05 17	0.16 349	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.16 284	0.15 106	0.16 186	0.12 192	0.09 88	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

WCG-NET	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.13 59	0.13 119	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.24 316	0.14 143	0.11 154	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 260	0.09 54	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.07 272	0.07 258	0.08 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.15 304	0.16 284	0.18 197	0.18 231	0.10 125	0.09 88	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.06 199

ACVNet-DCA	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

xx1	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.16 280	0.16 362	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

1test111	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.15 282	0.16 358	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

cc1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

MSKI-zero shot	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.13 119	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

testlalala	0.08 44	0.07 139	0.17 377	0.16 142	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.07 30	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

AEACV	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.13 443	0.14 278	0.13 104	0.14 75	0.09 23	0.07 30	0.09 88	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

HH	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

LoS_RVC	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.06 16	0.09 167	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LoS	0.09 81	0.05 17	0.11 149	0.13 13	0.07 71	0.14 278	0.11 46	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.09 167	0.15 282	0.10 123	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.11 175	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

TRStereo	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.15 70	0.12 420	0.10 127	0.13 104	0.18 197	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

raftrobust	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.10 27	0.18 197	0.16 186	0.10 125	0.09 88	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

EAI-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.15 219	0.16 132	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.04 40

depthmonostereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.11 224	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.10 17	0.15 159	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.19 402	0.24 316	0.19 246	0.06 9	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.18 363	0.15 106	0.14 143	0.07 30	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

HART	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

castereo	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.18 231	0.08 62	0.10 117	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.12 189	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.03 1

model_zeroshot	0.10 142	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.13 119	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

GCAP-BAT	0.09 81	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.10 36	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0080	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

RAFT-Stereo-weight	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.19 218	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

H2IRNET	0.10 142	0.09 312	0.09 72	0.18 298	0.09 239	0.12 207	0.15 219	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.10 154	0.10 199	0.10 61	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.05 121

MGS-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.12 43	0.12 88	0.07 30	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

whm_eth	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

DLNR_Zeroshot_test	10.40 585	1.82 576	19.49 592	120.77 597	13.11 589	0.06 8	0.13 104	0.23 294	0.10 36	0.07 30	0.10 117	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.13 477	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 596	0.04 40

CASnet	0.09 81	0.09 312	0.09 72	0.19 355	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 407	0.08 337	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.07 3	0.13 59	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.07 62	0.09 167	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

RAFT-Test	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.09 92	0.10 117	0.10 154	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

LL-Strereo2	0.10 142	0.10 370	0.15 315	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.09 18	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.16 316	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.10 407	0.07 272	0.06 192	0.05 121

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.09 23	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

Selective-RAFT	0.11 185	0.10 370	0.11 149	0.21 440	0.08 127	0.16 334	0.13 104	0.20 229	0.22 298	0.10 125	0.10 117	0.11 175	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

RCA-Stereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.18 197	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CroCo-Stereo Lap2	0.09 81	0.09 312	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

IPLGR_C	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

MIPNet	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.24 324	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

ACRE	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

test_3	0.10 142	0.09 312	0.10 108	0.20 411	0.08 127	0.13 246	0.26 497	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.03 1

RAFT + AFF	0.13 276	0.07 139	0.20 423	0.20 411	0.10 341	0.14 278	0.24 473	0.26 350	0.20 269	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.07 239	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.08 343

Gwc-CoAtRS	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.08 62	0.10 117	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DilatedVolume-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.14 75	0.16 186	0.11 154	0.11 147	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 17	0.10 36	0.05 1	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.10 142	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.18 363	0.21 252	0.20 269	0.09 92	0.11 147	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

tg	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.20 229	0.12 88	0.08 62	0.11 147	0.11 175	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

Occ-G	0.08 44	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 51	0.14 152	0.13 59	0.15 159	0.07 30	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MaDis-Stereo	0.09 81	0.09 312	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.10 27	0.16 132	0.16 186	0.09 92	0.11 147	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 277	0.07 239	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

4D-IteraStereo	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.05 121

CIPLG	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.11 147	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

AnonymousM	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.14 143	0.13 219	0.11 147	0.09 123	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.05 107	0.05 100	0.05 121

cross-raft	0.10 142	0.09 312	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.11 172	0.25 489	0.13 59	0.15 159	0.08 62	0.11 147	0.12 192	0.10 199	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

s12784h	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 334	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.11 175	0.11 224	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

sAnonymous2	0.13 276	0.12 414	0.24 450	0.20 411	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 359	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 498	0.10 414

CroCo_RVC	0.13 276	0.12 414	0.24 450	0.20 411	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 359	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 498	0.10 414

water-stereo	0.09 81	0.06 56	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40

AIO-test1	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.23 476	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.21 252	0.14 143	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.09 359	0.10 422	0.03 1	0.06 199

RAStereo	0.10 142	0.09 312	0.08 30	0.20 411	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.15 106	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 185	0.05 17	0.11 149	0.15 70	0.13 443	0.13 246	0.16 284	0.23 294	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.08 343

gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.13 104	0.11 28	0.12 88	0.13 219	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

UniTT-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.11 46	0.12 43	0.11 62	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.05 121

Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 246	0.14 152	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.12 160	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

MC-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.14 152	0.12 43	0.10 36	0.09 92	0.12 160	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.17 318	0.21 252	0.24 324	0.11 154	0.12 160	0.11 175	0.08 141	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

iRaftStereo_RVC	0.10 142	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.09 239	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.12 88	0.09 92	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

XX-TBD	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 207	0.16 284	0.14 75	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

111	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.23 308	0.11 154	0.12 160	0.14 237	0.11 224	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

AFF-stereo	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.09 23	0.10 125	0.12 160	0.09 123	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.16 132	0.17 205	0.08 62	0.12 160	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0081	0.11 185	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 400	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0082	0.11 185	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 400	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_ft	0.12 251	0.07 139	0.13 229	0.19 355	0.10 341	0.12 207	0.17 318	0.16 132	0.16 186	0.12 192	0.13 174	0.15 266	0.10 199	0.14 260	0.13 277	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

trnet	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 207	0.11 46	0.13 59	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

testlalala2	0.10 142	0.06 56	0.11 149	0.20 411	0.10 341	0.10 127	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MIM_Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.12 63	0.20 229	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.09 123	0.05 11	0.12 189	0.08 17	0.05 27	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

GLC_STEREO	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.24 324	0.12 192	0.13 174	0.12 192	0.08 141	0.18 369	0.11 187	0.06 114	0.08 405	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

CRE-IMP	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.10 127	0.12 63	0.18 197	0.10 36	0.14 240	0.13 174	0.13 217	0.12 255	0.12 189	0.11 187	0.07 239	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

rafts_anoy	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.07 239	0.04 21	0.09 359	0.11 454	0.07 258	0.06 199

RALAANet	0.11 185	0.08 236	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.13 174	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

sCroCo_RVC	0.12 251	0.09 312	0.23 446	0.24 485	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.10 125	0.13 174	0.12 192	0.07 106	0.14 260	0.11 187	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.05 100	0.07 279

ARAFT	0.12 251	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.20 229	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.10 407	0.09 383	0.05 100	0.04 40

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 199
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 207	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.09 92	0.13 174	0.10 154	0.07 106	0.13 234	0.10 123	0.15 494	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 199

xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.19 402	0.17 168	0.19 246	0.12 192	0.14 188	0.15 266	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

rvit_stereo_0083	0.12 251	0.08 236	0.17 377	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.26 359	0.11 154	0.14 188	0.13 217	0.10 199	0.12 189	0.12 236	0.10 400	0.08 405	0.09 359	0.07 272	0.07 258	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 185	0.05 17	0.14 264	0.15 70	0.20 518	0.09 80	0.17 318	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.14 188	0.10 154	0.07 106	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.09 387

MyStereo05	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.27 371	0.35 441	0.17 311	0.14 188	0.15 266	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo04	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.29 401	0.38 460	0.17 311	0.14 188	0.16 280	0.10 199	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

AE-Stereo	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.19 246	0.09 92	0.14 188	0.12 192	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.22 298	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.09 167	0.14 260	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

riskmin	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.14 278	0.14 152	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.14 188	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.12 236	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.08 343

iRaft-Stereo_5w	0.12 251	0.09 312	0.12 184	0.19 355	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.19 357	0.14 188	0.11 175	0.09 167	0.20 409	0.16 358	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.06 199

GwcNet-ADL	0.13 276	0.08 236	0.14 264	0.20 411	0.09 239	0.11 172	0.20 423	0.30 415	0.24 324	0.13 219	0.14 188	0.18 314	0.14 318	0.13 234	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.06 199

OMP-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.13 219	0.14 188	0.11 175	0.12 255	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.16 132	0.15 159	0.12 192	0.14 188	0.13 217	0.12 255	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 279

PSM-AAD	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.20 229	0.13 119	0.12 192	0.14 188	0.18 314	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.14 490

DeepStereo_RVC	0.11 185	0.08 236	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.12 255	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

IRAFT_RVC	0.12 251	0.08 236	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.07 28	0.15 219	0.24 316	0.23 308	0.14 240	0.14 188	0.15 266	0.12 255	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.06 199

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.14 188	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40
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
XX-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.12 63	0.20 229	0.10 36	0.10 125	0.14 188	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 71	0.11 172	0.19 402	0.17 168	0.12 88	0.15 267	0.15 205	0.17 300	0.12 255	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.06 199

rvit_0105_5	0.14 310	0.09 312	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.23 461	0.24 316	0.27 368	0.14 240	0.15 205	0.18 314	0.12 255	0.17 348	0.14 314	0.14 490	0.11 467	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.06 199

UGAM-zero	0.09 81	0.05 17	0.15 315	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.07 62	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

11t1	0.12 251	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.17 355	0.15 219	0.18 197	0.15 159	0.15 267	0.15 205	0.16 280	0.16 362	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

plain	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.13 119	0.13 219	0.15 205	0.09 123	0.12 255	0.13 234	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.06 199

testlalala_base	0.10 142	0.09 312	0.14 264	0.21 440	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.13 59	0.10 36	0.07 30	0.15 205	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

LL-Strereo	0.13 276	0.09 312	0.11 149	0.20 411	0.10 341	0.11 172	0.18 363	0.32 436	0.24 324	0.15 267	0.15 205	0.14 237	0.13 293	0.19 384	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.04 15	0.05 121

LCNet	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.16 280	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.15 497

STrans-v2	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.11 62	0.11 154	0.15 205	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

GMM-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.11 154	0.15 205	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.09 387

raft+_RVC	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.11 46	0.24 316	0.20 269	0.12 192	0.15 205	0.12 192	0.08 141	0.12 189	0.13 277	0.07 239	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

TANstereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.15 106	0.19 246	0.11 154	0.15 205	0.10 154	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DFGA-Net	0.13 276	0.11 396	0.18 400	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.13 104	0.22 274	0.25 345	0.16 295	0.16 217	0.13 217	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.05 100	0.05 121

FACV-RUCA	0.13 276	0.11 396	0.12 184	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.15 219	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.16 362	0.14 260	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

UGAM	0.13 276	0.10 370	0.09 72	0.22 455	0.08 127	0.12 207	0.20 423	0.17 168	0.23 308	0.21 394	0.16 217	0.13 217	0.13 293	0.19 384	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.13 472	0.11 454	0.07 258	0.05 121

MIF-Stereo (partial)	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.11 46	0.17 168	0.18 231	0.14 240	0.16 217	0.09 123	0.11 224	0.12 189	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.07 279

DCANet-4	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.13 219	0.16 217	0.09 123	0.14 318	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

fff	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo_v2	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

KYRaft	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.22 274	0.12 88	0.13 219	0.16 217	0.20 340	0.10 199	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.16 508

HUI-Stereo	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ASMatch	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.10 341	0.07 28	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.12 192	0.16 217	0.16 280	0.10 199	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.08 343

PFNet	0.12 251	0.06 56	0.17 377	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.26 350	0.20 269	0.16 295	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

iGMRVC	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iRAFT	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

RAFT-IKP	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

csc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.09 18	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 27	0.18 197	0.18 231	0.13 219	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
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
HI	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

CoSv	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

rvit_0105_3	0.15 354	0.09 312	0.14 264	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.25 489	0.25 332	0.29 389	0.15 267	0.17 238	0.20 340	0.13 293	0.17 348	0.14 314	0.13 477	0.11 467	0.12 457	0.14 486	0.07 258	0.06 199

CoDeX	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.23 294	0.27 368	0.13 219	0.17 238	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

knoymous	0.11 185	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.07 71	0.15 304	0.14 152	0.19 218	0.13 119	0.11 154	0.17 238	0.13 217	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

ADStereo(finetuned)	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.12 255	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

IPLG	0.10 142	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.20 229	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.07 62	0.07 106	0.14 260	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

GMOStereo	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 142	0.08 236	0.13 229	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.19 218	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.11 175	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

IIG-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.12 63	0.22 274	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.11 175	0.12 255	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

NF-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

OCTAStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

SST-Stereo	0.10 142	0.07 139	0.15 315	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.11 62	0.15 267	0.17 238	0.13 217	0.12 255	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

GrayStereo	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.19 355	0.09 239	0.09 80	0.16 284	0.18 197	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.17 300	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.10 414

RE-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

TVStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

test-2	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

Prome-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.22 274	0.13 119	0.12 192	0.17 238	0.13 217	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.09 387

Anonymous3	0.16 377	0.13 443	0.33 489	0.26 501	0.14 463	0.27 485	0.17 318	0.28 390	0.28 382	0.15 267	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.11 440

RALCasStereoNet	0.10 142	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.17 168	0.11 62	0.12 192	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.12 189	0.11 187	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

DCANet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

GMStereo	0.13 276	0.14 455	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.20 229	0.24 324	0.16 295	0.17 238	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.13 277	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.28 390	0.27 368	0.14 240	0.17 238	0.12 192	0.13 293	0.14 260	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.06 199

G2L-ROB	0.13 276	0.06 56	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.18 231	0.19 357	0.18 263	0.20 340	0.14 318	0.17 348	0.16 358	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.09 387

rvit_0105_6	0.14 310	0.09 312	0.18 400	0.17 216	0.10 341	0.10 127	0.16 284	0.19 218	0.26 359	0.12 192	0.18 263	0.17 300	0.12 255	0.18 369	0.12 236	0.15 494	0.11 467	0.12 457	0.10 422	0.09 382	0.06 199

rvit_stereo_0081_aga	0.11 185	0.09 312	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.19 246	0.10 125	0.18 263	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.06 199

MyStereo8	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.15 70	0.09 239	0.18 374	0.14 152	0.19 218	0.22 298	0.12 192	0.18 263	0.11 175	0.10 199	0.16 316	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.09 387

CASS	0.13 276	0.12 414	0.11 149	0.23 476	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.17 311	0.18 263	0.15 266	0.15 336	0.14 260	0.14 314	0.09 359	0.06 307	0.10 407	0.08 337	0.09 382	0.07 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 142	0.11 389	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.17 205	0.11 154	0.18 263	0.10 154	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.04 40

test_4	0.10 142	0.10 370	0.08 30	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.22 450	0.15 106	0.17 205	0.12 192	0.18 263	0.12 192	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.03 1

GANet-ADL	0.13 276	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.30 415	0.20 269	0.13 219	0.18 263	0.19 328	0.12 255	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.08 343

RAFT_R40	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.16 186	0.14 240	0.18 263	0.15 266	0.12 255	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

ITSA-stereo	0.15 354	0.10 370	0.14 264	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.30 415	0.49 504	0.17 311	0.19 272	0.22 367	0.15 336	0.17 348	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.08 343

qqq	0.13 276	0.09 312	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.15 267	0.19 272	0.16 280	0.16 362	0.15 282	0.16 358	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

x	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.19 272	0.19 328	0.17 385	0.18 369	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

raft_robust	0.13 276	0.10 370	0.07 6	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.24 473	0.28 390	0.33 420	0.20 380	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.04 40

PFNet+	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 168	0.21 284	0.16 295	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.11 440

PSM-softLoss	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 453

KMStereo	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 453

Pruner-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.17 205	0.13 219	0.19 272	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.08 343

DMCA	0.14 310	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.19 272	0.17 300	0.18 399	0.15 282	0.17 373	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.10 414

BEATNet_4x	0.12 251	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.07 71	0.15 304	0.07 3	0.22 274	0.18 231	0.16 295	0.19 272	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

R-Stereo Train	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
coex_refinement	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.15 219	0.26 350	0.29 389	0.18 341	0.20 284	0.22 367	0.17 385	0.16 316	0.18 391	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.09 382	0.08 343

rvit_0105_4	0.14 310	0.09 312	0.17 377	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.19 402	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.20 284	0.17 300	0.13 293	0.17 348	0.13 277	0.15 494	0.11 467	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.06 199

rvit_105_1	0.19 423	0.11 396	0.25 455	0.21 440	0.16 491	0.21 429	0.27 504	0.31 425	0.41 472	0.19 357	0.20 284	0.22 367	0.17 385	0.19 384	0.17 373	0.12 454	0.12 481	0.13 472	0.15 502	0.08 321	0.07 279

DualNet (step1)	0.16 377	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.16 316	0.16 358	0.15 494	0.06 307	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample9	0.18 411	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.19 384	0.17 373	0.15 494	0.30 543	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample7	0.15 354	0.10 370	0.16 349	0.14 30	0.11 389	0.16 334	0.16 284	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.16 316	0.16 358	0.12 454	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.10 414	0.10 414

test_sample2	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.18 363	0.21 252	0.16 186	0.14 240	0.20 284	0.19 328	0.15 336	0.15 282	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

SMFormer	0.14 310	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

tta	0.14 310	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.06 199

qqq1	0.13 276	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

fff1	0.13 276	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

PCWNet_CMD	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 446	0.14 240	0.20 284	0.21 349	0.12 255	0.17 348	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

TestStereo1	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

DisPM	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.17 205	0.14 240	0.20 284	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.11 440

SA-5K	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

Sa-1000	0.12 251	0.08 236	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.14 278	0.22 450	0.22 274	0.18 231	0.15 267	0.20 284	0.17 300	0.11 224	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.09 359	0.09 383	0.05 100	0.05 121

UDGNet	0.14 310	0.13 443	0.16 349	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.16 284	0.21 252	0.27 368	0.20 380	0.20 284	0.16 280	0.13 293	0.16 316	0.13 277	0.10 400	0.06 307	0.09 359	0.07 272	0.06 192	0.07 279

dd	0.15 354	0.16 473	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.18 363	0.21 252	0.25 345	0.23 422	0.20 284	0.21 349	0.09 167	0.21 426	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.06 199

PSMNet-ADL	0.15 354	0.12 414	0.13 229	0.22 455	0.09 239	0.13 246	0.20 423	0.26 350	0.23 308	0.18 341	0.20 284	0.24 391	0.16 362	0.18 369	0.17 373	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.11 454	0.08 321	0.07 279

ADLNet2	0.16 377	0.09 312	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.20 412	0.16 284	0.31 425	0.39 463	0.16 295	0.20 284	0.20 340	0.18 399	0.21 426	0.22 439	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.07 279

UCFNet_RVC	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.11 1	0.10 341	0.20 412	0.10 27	0.24 316	0.22 298	0.17 311	0.20 284	0.23 385	0.15 336	0.17 348	0.15 342	0.12 454	0.07 379	0.10 407	0.13 483	0.11 437	0.10 414

MultiAttention	0.29 509	0.08 236	0.14 264	0.19 355	0.12 420	1.45 573	1.33 574	0.36 487	0.37 453	0.19 357	0.21 305	0.24 391	0.11 224	0.38 523	0.18 391	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.09 387

NINENet	0.16 377	0.10 370	0.15 315	0.17 216	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.40 509	0.36 446	0.18 341	0.21 305	0.16 280	0.13 293	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.08 405	0.10 407	0.07 272	0.10 414	0.09 387

psmg	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.17 318	0.29 401	0.19 246	0.17 311	0.21 305	0.25 405	0.16 362	0.15 282	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

AAGNet	0.11 185	0.07 139	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.18 197	0.13 119	0.16 295	0.21 305	0.13 217	0.14 318	0.11 107	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

RAFT	0.13 276	0.09 312	0.11 149	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.24 473	0.20 229	0.19 246	0.21 394	0.21 305	0.17 300	0.12 255	0.16 316	0.09 54	0.06 114	0.07 379	0.10 407	0.09 383	0.05 100	0.05 121

CFNet_pseudo	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 293	0.18 369	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.07 279

MSMDNet	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 446	0.14 240	0.21 305	0.21 349	0.12 255	0.17 348	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

HSM-Net_RVC	0.14 310	0.08 236	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.15 219	0.27 371	0.29 389	0.19 357	0.21 305	0.29 440	0.14 318	0.17 348	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 293	0.18 369	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

DeepPruner_ROB	0.16 377	0.11 396	0.15 315	0.17 216	0.10 341	0.17 355	0.15 219	0.32 436	0.21 284	0.19 357	0.21 305	0.22 367	0.18 399	0.20 409	0.15 342	0.13 477	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.11 437	0.10 414

test_sample8	0.19 423	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.31 425	0.21 284	0.27 455	0.22 315	0.36 487	0.25 463	0.19 384	0.17 373	0.15 494	0.30 543	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample3	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.14 30	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.26 350	0.18 231	0.16 295	0.22 315	0.19 328	0.15 336	0.17 348	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.08 343

test_sample1	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.13 13	0.08 127	0.19 397	0.16 284	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.22 315	0.18 314	0.16 362	0.17 348	0.14 314	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ssnet_v2	0.17 397	0.10 370	0.17 377	0.17 216	0.11 389	0.21 429	0.21 440	0.33 455	0.25 345	0.22 410	0.22 315	0.27 422	0.18 399	0.22 439	0.20 410	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

BUS	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.22 455	0.10 341	0.19 397	0.14 152	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 315	0.16 280	0.13 293	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

BSDual-CNN	0.15 354	0.09 312	0.14 264	0.22 455	0.10 341	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 315	0.25 405	0.16 362	0.15 282	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

hknet	0.15 354	0.11 396	0.13 229	0.22 455	0.11 389	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.25 345	0.17 311	0.22 315	0.22 367	0.18 399	0.17 348	0.12 236	0.07 239	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

NOSS_ROB	0.19 423	0.12 414	0.18 400	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.20 380	0.22 315	0.27 422	0.23 448	0.21 426	0.16 358	0.16 510	0.18 519	0.23 524	0.21 521	0.12 452	0.13 473

DN-CSS_ROB	0.13 276	0.13 443	0.16 349	0.18 298	0.10 341	0.16 334	0.08 7	0.22 274	0.18 231	0.17 311	0.22 315	0.13 217	0.13 293	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.06 199

G2L-Stereo_test	0.14 310	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.16 284	0.30 415	0.28 382	0.20 380	0.23 324	0.20 340	0.16 362	0.17 348	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.07 258	0.06 199

DCVSM-stereo	0.14 310	0.09 312	0.16 349	0.16 142	0.10 341	0.15 304	0.09 18	0.19 218	0.23 308	0.20 380	0.23 324	0.26 414	0.15 336	0.18 369	0.14 314	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.08 337	0.10 414	0.12 453

ACV-stereo	0.15 354	0.10 370	0.28 470	0.18 298	0.12 420	0.14 278	0.12 63	0.23 294	0.21 284	0.19 357	0.23 324	0.22 367	0.15 336	0.23 450	0.17 373	0.07 239	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

DispNO	0.14 310	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.12 420	0.11 172	0.21 440	0.23 294	0.29 389	0.17 311	0.23 324	0.18 314	0.17 385	0.15 282	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

mmm	0.14 310	0.08 236	0.17 377	0.17 216	0.09 239	0.17 355	0.18 363	0.21 252	0.15 159	0.15 267	0.23 324	0.21 349	0.16 362	0.16 316	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

AASNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.19 355	0.09 239	0.18 374	0.15 219	0.37 493	0.37 453	0.19 357	0.23 324	0.20 340	0.16 362	0.17 348	0.20 410	0.10 400	0.08 405	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

GES	0.14 310	0.08 236	0.16 349	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.13 104	0.28 390	0.25 345	0.16 295	0.23 324	0.18 314	0.13 293	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.09 387

FENet	0.13 276	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.17 311	0.23 324	0.16 280	0.12 255	0.14 260	0.15 342	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

FADNet_RVC	0.16 377	0.14 455	0.40 507	0.20 411	0.11 389	0.13 246	0.13 104	0.26 350	0.22 298	0.21 394	0.23 324	0.20 340	0.17 385	0.14 260	0.16 358	0.08 300	0.08 405	0.12 457	0.09 383	0.11 437	0.10 414

AdaStereo	0.15 354	0.11 396	0.15 315	0.18 298	0.09 239	0.20 412	0.11 46	0.32 436	0.28 382	0.20 380	0.23 324	0.20 340	0.13 293	0.19 384	0.14 314	0.12 454	0.05 182	0.10 407	0.07 272	0.09 382	0.07 279
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.
HSM	0.15 354	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.16 334	0.14 152	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.23 324	0.37 492	0.16 362	0.20 409	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

iResNet	0.13 276	0.10 370	0.18 400	0.19 355	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.20 229	0.26 359	0.15 267	0.23 324	0.15 266	0.13 293	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

ttt	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.18 363	0.27 371	0.29 389	0.16 295	0.24 336	0.17 300	0.13 293	0.13 234	0.14 314	0.11 429	0.08 405	0.09 359	0.08 337	0.09 382	0.08 343

1111x	0.15 354	0.08 236	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.18 374	0.25 489	0.31 425	0.24 324	0.17 311	0.24 336	0.26 414	0.15 336	0.13 234	0.23 451	0.07 239	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.07 258	0.06 199

StereoVision	0.13 276	0.12 414	0.09 72	0.24 485	0.10 341	0.15 304	0.21 440	0.21 252	0.20 269	0.12 192	0.24 336	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.10 123	0.09 359	0.11 467	0.12 457	0.12 473	0.06 192	0.05 121

CFNet_ucs	0.15 354	0.08 236	0.16 349	0.16 142	0.11 389	0.14 278	0.14 152	0.30 415	0.34 432	0.16 295	0.24 336	0.23 385	0.14 318	0.18 369	0.15 342	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

SDNR	0.19 423	0.08 236	0.19 411	0.16 142	0.12 420	0.77 558	0.14 152	0.25 332	0.32 413	0.19 357	0.24 336	0.19 328	0.13 293	0.19 384	0.15 342	0.16 510	0.18 519	0.14 484	0.11 454	0.08 321	0.11 440

iinet-f	0.16 377	0.06 56	0.45 514	0.14 30	0.10 341	0.21 429	0.14 152	0.27 371	0.23 308	0.21 394	0.24 336	0.21 349	0.15 336	0.18 369	0.21 430	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.10 414

GASNet	0.22 456	0.23 513	0.33 489	0.26 501	0.17 506	0.26 475	0.16 284	0.44 526	0.42 479	0.27 455	0.24 336	0.30 449	0.15 336	0.27 469	0.18 391	0.12 454	0.08 405	0.12 457	0.11 454	0.16 505	0.07 279

gwcnet-sp	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

scenet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

ToySt	0.17 397	0.11 396	0.18 400	0.17 216	0.11 389	0.16 334	0.25 489	0.24 316	0.33 420	0.19 357	0.24 336	0.26 414	0.24 454	0.19 384	0.20 410	0.07 239	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.09 382	0.08 343

anonymousa	0.13 276	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.17 318	0.19 218	0.29 389	0.15 267	0.24 336	0.15 266	0.14 318	0.14 260	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.09 383	0.05 100	0.06 199

Anonymous_2	0.22 456	0.17 484	0.28 470	0.15 70	0.16 491	0.32 502	0.22 450	0.22 274	0.17 205	0.23 422	0.24 336	0.26 414	0.27 477	0.27 469	0.23 451	0.22 532	0.25 539	0.17 505	0.17 513	0.17 512	0.17 516

ssnet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

dad	0.17 397	0.20 502	0.20 423	0.16 142	0.11 389	0.20 412	0.18 363	0.21 252	0.28 382	0.30 482	0.24 336	0.29 440	0.13 293	0.19 384	0.16 358	0.18 517	0.09 434	0.11 438	0.09 383	0.11 437	0.07 279

CrosDoStereo	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

FTStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.21 252	0.18 231	0.12 192	0.24 336	0.12 192	0.12 255	0.13 234	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.10 414

DeepStereo_LL	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

DEmStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.14 30	0.10 341	0.16 334	0.15 219	0.16 132	0.24 324	0.17 311	0.24 336	0.13 217	0.14 318	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

THIR-Stereo	0.12 251	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.17 168	0.25 345	0.16 295	0.24 336	0.14 237	0.12 255	0.12 189	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

LMCR-Stereo	0.15 354	0.08 236	0.13 229	0.21 440	0.09 239	0.17 355	0.20 423	0.27 371	0.19 246	0.24 431	0.24 336	0.23 385	0.17 385	0.20 409	0.17 373	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

TestStereo	0.13 276	0.14 455	0.11 149	0.23 476	0.08 127	0.15 304	0.21 440	0.20 229	0.23 308	0.14 240	0.24 336	0.16 280	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.05 27	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.05 121

pcwnet_v2	0.19 423	0.10 370	0.26 458	0.17 216	0.14 463	0.18 374	0.15 219	0.37 493	0.46 496	0.19 357	0.24 336	0.21 349	0.19 415	0.20 409	0.19 404	0.13 477	0.10 454	0.10 407	0.10 422	0.11 437	0.13 473

HCRNet	0.16 377	0.24 516	0.12 184	0.35 533	0.11 389	0.15 304	0.17 318	0.26 350	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.21 349	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.11 429	0.07 379	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.07 279

UNet	0.17 397	0.09 312	0.18 400	0.19 355	0.12 420	0.27 485	0.19 402	0.33 455	0.29 389	0.21 394	0.24 336	0.23 385	0.19 415	0.19 384	0.18 391	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.06 199

UPFNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.20 411	0.12 420	0.20 412	0.23 461	0.28 390	0.26 359	0.17 311	0.24 336	0.22 367	0.19 415	0.19 384	0.21 430	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.08 321	0.06 199

ac_64	0.16 377	0.08 236	0.15 315	0.18 298	0.10 341	0.22 437	0.18 363	0.24 316	0.21 284	0.18 341	0.24 336	0.29 440	0.18 399	0.19 384	0.22 439	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.07 258	0.06 199

GANet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.17 318	0.22 274	0.21 284	0.17 311	0.24 336	0.23 385	0.15 336	0.16 316	0.15 342	0.10 400	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

DSFCA	0.16 377	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.10 341	0.20 412	0.19 402	0.28 390	0.31 406	0.23 422	0.24 336	0.22 367	0.15 336	0.19 384	0.20 410	0.10 400	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

CFNet	0.15 354	0.10 370	0.17 377	0.17 216	0.08 127	0.18 374	0.09 18	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.24 336	0.24 391	0.17 385	0.17 348	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.10 422	0.07 258	0.06 199

ISRNet	0.18 411	0.08 236	0.19 411	0.19 355	0.13 443	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.21 394	0.25 365	0.27 422	0.17 385	0.17 348	0.20 410	0.20 524	0.08 405	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.17 516

GCST	0.37 526	0.42 544	0.26 458	1.02 568	0.39 543	0.18 374	0.08 7	0.20 229	0.17 205	0.28 470	0.25 365	0.15 266	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.64 561	0.43 550	0.75 558	0.65 561	0.63 555	0.46 554

test_sample4	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.19 397	0.18 363	0.26 350	0.17 205	0.16 295	0.25 365	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

ffm	0.12 251	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.06 199

ff1	0.13 276	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.06 199

mmx	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.08 321	0.08 343

xxx	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.08 321	0.08 343

IER	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.26 359	0.18 341	0.25 365	0.17 300	0.20 427	0.16 316	0.14 314	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

DAS	0.15 354	0.08 236	0.18 400	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 365	0.21 349	0.15 336	0.16 316	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

SepStereo	0.15 354	0.08 236	0.18 400	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 365	0.21 349	0.15 336	0.25 464	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

HHNet	0.11 185	0.06 56	0.16 349	0.15 70	0.14 463	0.07 28	0.13 104	0.20 229	0.17 205	0.14 240	0.25 365	0.11 175	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.09 387

GEStereo_RVC	0.17 397	0.12 414	0.15 315	0.22 455	0.11 389	0.19 397	0.17 318	0.32 436	0.48 498	0.20 380	0.25 365	0.17 300	0.13 293	0.21 426	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.08 343

cf-r	0.13 276	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.19 402	0.20 229	0.25 345	0.17 311	0.25 365	0.21 349	0.16 362	0.14 260	0.14 314	0.10 400	0.05 182	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

FADNet	0.21 447	0.22 512	0.36 498	0.18 298	0.17 506	0.24 455	0.13 104	0.31 425	0.31 406	0.23 422	0.25 365	0.27 422	0.21 431	0.19 384	0.15 342	0.13 477	0.15 509	0.12 457	0.15 502	0.16 505	0.18 519

RASNet	0.14 310	0.07 139	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.29 401	0.20 269	0.17 311	0.25 365	0.21 349	0.18 399	0.20 409	0.19 404	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

MLCV	0.12 251	0.07 139	0.16 349	0.18 298	0.06 13	0.15 304	0.17 318	0.19 218	0.21 284	0.18 341	0.25 365	0.17 300	0.13 293	0.14 260	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

iResNet_ROB	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.14 30	0.07 71	0.18 374	0.14 152	0.26 350	0.31 406	0.22 410	0.25 365	0.23 385	0.15 336	0.15 282	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 343

TCMNet	0.19 423	0.12 414	0.19 411	0.20 411	0.18 512	0.20 412	0.24 473	0.27 371	0.36 446	0.23 422	0.26 382	0.25 405	0.19 415	0.19 384	0.23 451	0.13 477	0.11 467	0.11 438	0.12 473	0.13 470	0.12 453

RAFT+CT+SA	0.13 276	0.11 396	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.28 510	0.22 274	0.22 298	0.15 267	0.26 382	0.10 154	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

delet	0.17 397	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.11 389	0.20 412	0.21 440	0.30 415	0.37 453	0.17 311	0.26 382	0.19 328	0.19 415	0.19 384	0.21 430	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.11 454	0.06 192	0.06 199

ACVNet	0.15 354	0.09 312	0.15 315	0.13 13	0.12 420	0.14 278	0.20 423	0.22 274	0.33 420	0.17 311	0.26 382	0.21 349	0.16 362	0.17 348	0.21 430	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

acv_ft	0.15 354	0.09 312	0.15 315	0.19 355	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.25 332	0.33 420	0.19 357	0.26 382	0.21 349	0.17 385	0.17 348	0.18 391	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

CFNet-ft	0.14 310	0.07 139	0.15 315	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 382	0.24 391	0.14 318	0.16 316	0.14 314	0.11 429	0.06 307	0.08 278	0.09 383	0.09 382	0.08 343

DMCA-RVC	0.17 397	0.10 370	0.15 315	0.24 485	0.11 389	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.24 324	0.21 394	0.26 382	0.25 405	0.27 477	0.18 369	0.20 410	0.12 454	0.08 405	0.13 472	0.10 422	0.10 414	0.08 343

CFNet_RVC	0.14 310	0.07 139	0.15 315	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 382	0.24 391	0.14 318	0.16 316	0.14 314	0.11 429	0.06 307	0.08 278	0.09 383	0.09 382	0.08 343

MSAF-DinoV2	0.22 456	0.11 396	0.23 446	0.17 216	0.10 341	0.27 485	0.16 284	0.37 493	0.55 517	0.21 394	0.27 390	0.47 526	0.27 477	0.35 510	0.39 532	0.09 359	0.06 307	0.07 194	0.09 383	0.12 452	0.10 414

G2L-Stereo	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.12 63	0.27 371	0.22 298	0.16 295	0.27 390	0.21 349	0.13 293	0.17 348	0.18 391	0.09 359	0.08 405	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

test_sample6	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.19 402	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.19 328	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

test_sample5	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

DualNet	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

CBFPSM	0.14 310	0.06 56	0.26 458	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.20 380	0.27 390	0.24 391	0.16 362	0.16 316	0.18 391	0.06 114	0.06 307	0.06 102	0.07 272	0.07 258	0.07 279

RAFT_CTSACE	0.12 251	0.09 312	0.10 108	0.22 455	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.18 197	0.16 186	0.20 380	0.27 390	0.13 217	0.07 106	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

CRFU-Net	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.19 397	0.14 152	0.26 350	0.20 269	0.28 470	0.27 390	0.29 440	0.17 385	0.19 384	0.17 373	0.09 359	0.09 434	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.08 343

SA	0.12 251	0.09 312	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.23 294	0.18 231	0.17 311	0.27 390	0.14 237	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.05 100	0.04 40

AACVNet	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.23 294	0.24 324	0.27 455	0.27 390	0.28 432	0.17 385	0.19 384	0.16 358	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.07 272	0.10 414	0.09 387

ADLNet	0.16 377	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.32 436	0.27 368	0.22 410	0.27 390	0.24 391	0.16 362	0.18 369	0.21 430	0.10 400	0.06 307	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

GwcNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.20 423	0.21 252	0.27 368	0.18 341	0.27 390	0.22 367	0.16 362	0.14 260	0.15 342	0.10 400	0.05 182	0.07 194	0.09 383	0.07 258	0.07 279

FADNet-RVC-Resample	0.16 377	0.11 396	0.31 483	0.22 455	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.25 332	0.24 324	0.24 431	0.27 390	0.20 340	0.15 336	0.16 316	0.15 342	0.07 239	0.08 405	0.12 457	0.10 422	0.09 382	0.10 414

NVstereo2D	0.19 423	0.10 370	0.15 315	0.17 216	0.15 481	0.28 492	0.23 461	0.44 526	0.42 479	0.15 267	0.27 390	0.25 405	0.19 415	0.22 439	0.17 373	0.09 359	0.06 307	0.10 407	0.08 337	0.15 498	0.09 387

rvit_stereo_0075_2	0.17 397	0.12 414	0.25 455	0.23 476	0.16 491	0.13 246	0.10 27	0.30 415	0.27 368	0.20 380	0.28 404	0.22 367	0.15 336	0.18 369	0.13 277	0.16 510	0.10 454	0.17 505	0.10 422	0.10 414	0.09 387

test_5	0.14 310	0.12 414	0.08 30	0.20 411	0.10 341	0.14 278	0.29 519	0.21 252	0.24 324	0.18 341	0.28 404	0.11 175	0.15 336	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

UDG	0.21 447	0.17 484	0.19 411	0.23 476	0.15 481	0.30 499	0.20 423	0.33 455	0.35 441	0.23 422	0.28 404	0.31 462	0.27 477	0.20 409	0.22 439	0.15 494	0.12 481	0.13 472	0.09 383	0.14 483	0.14 490

DRaft	0.12 251	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.14 278	0.17 318	0.21 252	0.30 399	0.17 311	0.28 404	0.10 154	0.15 336	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

222	0.16 377	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.24 455	0.18 363	0.30 415	0.20 269	0.17 311	0.28 404	0.17 300	0.16 362	0.15 282	0.40 535	0.10 400	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

xxxx	0.15 354	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.23 450	0.18 363	0.31 425	0.19 246	0.14 240	0.28 404	0.22 367	0.14 318	0.15 282	0.26 485	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

psm_up	0.18 411	0.10 370	0.18 400	0.20 411	0.11 389	0.17 355	0.19 402	0.37 493	0.34 432	0.21 394	0.28 404	0.29 440	0.24 454	0.20 409	0.22 439	0.09 359	0.10 454	0.11 438	0.11 454	0.08 321	0.08 343

PSMNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.13 246	0.16 284	0.24 316	0.24 324	0.16 295	0.28 404	0.22 367	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.11 429	0.06 307	0.09 359	0.12 473	0.08 321	0.07 279

RYNet	0.22 456	0.12 414	0.22 437	0.19 355	0.17 506	0.46 529	0.26 497	0.38 501	0.48 498	0.24 431	0.28 404	0.34 481	0.23 448	0.20 409	0.30 508	0.10 400	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.13 470	0.15 497

TDLM	0.17 397	0.12 414	0.13 229	0.24 485	0.10 341	0.18 374	0.18 363	0.36 487	0.30 399	0.21 394	0.28 404	0.28 432	0.18 399	0.23 450	0.18 391	0.11 429	0.07 379	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.08 343

StereoDRNet	0.18 411	0.11 396	0.17 377	0.22 455	0.11 389	0.21 429	0.22 450	0.37 493	0.33 420	0.24 431	0.28 404	0.30 449	0.19 415	0.20 409	0.20 410	0.09 359	0.08 405	0.11 438	0.09 383	0.09 382	0.07 279

DLCB_ROB	0.18 411	0.10 370	0.15 315	0.23 476	0.11 389	0.24 455	0.18 363	0.29 401	0.28 382	0.27 455	0.28 404	0.28 432	0.24 454	0.19 384	0.20 410	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.07 258	0.07 279

xyz-stereo	0.13 276	0.07 139	0.20 423	0.15 70	0.05 1	0.20 412	0.15 219	0.17 168	0.31 406	0.15 267	0.29 416	0.26 414	0.16 362	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

DDVS	0.15 354	0.10 370	0.21 431	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.14 152	0.25 332	0.19 246	0.18 341	0.29 416	0.27 422	0.12 255	0.19 384	0.15 342	0.09 359	0.06 307	0.09 359	0.07 272	0.11 437	0.11 440

test_xeample	0.15 354	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.21 429	0.20 423	0.28 390	0.20 269	0.16 295	0.29 416	0.19 328	0.16 362	0.15 282	0.26 485	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

DeepPrunerF	0.24 479	0.17 484	0.42 512	0.26 501	0.16 491	0.22 437	0.28 510	0.37 493	0.50 507	0.26 449	0.29 416	0.24 391	0.28 486	0.21 426	0.22 439	0.15 494	0.11 467	0.20 518	0.18 517	0.12 452	0.13 473

iResNetv2_ROB	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.16 334	0.12 63	0.25 332	0.35 441	0.21 394	0.29 416	0.24 391	0.13 293	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.09 382	0.08 343

SGM-Forest	0.20 435	0.14 455	0.18 400	0.19 355	0.13 443	0.20 412	0.22 450	0.33 455	0.30 399	0.24 431	0.29 416	0.28 432	0.19 415	0.23 450	0.17 373	0.15 494	0.16 512	0.15 496	0.14 486	0.12 452	0.12 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSP-Net	0.16 377	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.25 332	0.32 413	0.25 444	0.30 422	0.24 391	0.15 336	0.21 426	0.18 391	0.09 359	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

ICVP	0.15 354	0.09 312	0.12 184	0.22 455	0.09 239	0.17 355	0.21 440	0.25 332	0.23 308	0.18 341	0.30 422	0.26 414	0.18 399	0.17 348	0.14 314	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 397	0.09 312	0.16 349	0.20 411	0.11 389	0.27 485	0.20 423	0.25 332	0.41 472	0.22 410	0.30 422	0.21 349	0.20 427	0.17 348	0.20 410	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

STTStereo	0.18 411	0.12 414	0.27 465	0.20 411	0.11 389	0.16 334	0.21 440	0.29 401	0.23 308	0.21 394	0.30 422	0.29 440	0.18 399	0.20 409	0.19 404	0.12 454	0.11 467	0.11 438	0.14 486	0.09 382	0.08 343

XQC	0.28 505	0.23 513	0.51 522	0.28 516	0.19 515	0.34 511	0.27 504	0.36 487	0.57 522	0.31 488	0.30 422	0.37 492	0.30 498	0.38 523	0.38 530	0.13 477	0.09 434	0.15 496	0.12 473	0.17 512	0.18 519

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 397	0.10 370	0.22 437	0.20 411	0.10 341	0.15 304	0.18 363	0.31 425	0.25 345	0.21 394	0.30 422	0.25 405	0.17 385	0.21 426	0.20 410	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.08 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.19 423	0.13 443	0.17 377	0.16 142	0.11 389	0.15 304	0.13 104	0.26 350	0.28 382	0.27 455	0.30 422	0.27 422	0.24 454	0.23 450	0.16 358	0.15 494	0.17 517	0.22 523	0.20 519	0.10 414	0.11 440

CBMV	0.19 423	0.14 455	0.17 377	0.18 298	0.10 341	0.20 412	0.11 46	0.29 401	0.30 399	0.29 478	0.30 422	0.30 449	0.23 448	0.27 469	0.19 404	0.13 477	0.15 509	0.17 505	0.16 506	0.10 414	0.10 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SACVNet	0.18 411	0.12 414	0.14 264	0.17 216	0.13 443	0.22 437	0.18 363	0.31 425	0.30 399	0.23 422	0.31 430	0.30 449	0.22 440	0.22 439	0.17 373	0.11 429	0.08 405	0.10 407	0.10 422	0.12 452	0.14 490

CVANet_RVC	0.18 411	0.10 370	0.14 264	0.21 440	0.10 341	0.18 374	0.17 318	0.34 464	0.33 420	0.22 410	0.31 430	0.28 432	0.18 399	0.23 450	0.17 373	0.12 454	0.08 405	0.12 457	0.11 454	0.09 382	0.07 279

DISCO	0.19 423	0.09 312	0.22 437	0.17 216	0.10 341	0.25 466	0.18 363	0.27 371	0.44 489	0.22 410	0.31 430	0.33 475	0.26 469	0.28 480	0.28 500	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.09 387

NaN_ROB	0.22 456	0.19 498	0.24 450	0.25 496	0.13 443	0.29 496	0.26 497	0.33 455	0.41 472	0.31 488	0.31 430	0.32 472	0.23 448	0.30 490	0.21 430	0.11 429	0.17 517	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

GMStereo_Zeroshot	0.16 377	0.13 443	0.24 450	0.20 411	0.10 341	0.17 355	0.13 104	0.29 401	0.25 345	0.23 422	0.32 434	0.25 405	0.11 224	0.19 384	0.14 314	0.09 359	0.06 307	0.11 438	0.06 185	0.12 452	0.08 343

DGSMNet	0.24 479	0.19 498	0.33 489	0.21 440	0.24 527	0.24 455	0.20 423	0.35 480	0.41 472	0.24 431	0.32 434	0.38 496	0.21 431	0.29 487	0.23 451	0.12 454	0.11 467	0.14 484	0.16 506	0.23 525	0.23 531

FINET	0.21 447	0.18 495	0.26 458	0.18 298	0.16 491	0.23 450	0.23 461	0.32 436	0.48 498	0.25 444	0.32 434	0.22 367	0.22 440	0.22 439	0.17 373	0.18 517	0.16 512	0.11 438	0.10 422	0.15 498	0.13 473

GwcNet	0.20 435	0.13 443	0.19 411	0.18 298	0.12 420	0.24 455	0.19 402	0.35 480	0.43 484	0.20 380	0.32 434	0.33 475	0.20 427	0.22 439	0.24 464	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.09 382	0.10 414

HGLStereo	0.17 397	0.08 236	0.19 411	0.17 216	0.12 420	0.18 374	0.18 363	0.31 425	0.32 413	0.21 394	0.32 434	0.25 405	0.18 399	0.19 384	0.20 410	0.09 359	0.09 434	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.10 414

hitnet-ft	0.18 411	0.09 312	0.17 377	0.14 30	0.09 239	0.26 475	0.20 423	0.25 332	0.26 359	0.24 431	0.32 434	0.31 462	0.22 440	0.24 459	0.21 430	0.12 454	0.07 379	0.10 407	0.08 337	0.12 452	0.11 440

FADNet-RVC	0.20 435	0.20 502	0.38 503	0.21 440	0.16 491	0.20 412	0.15 219	0.26 350	0.26 359	0.26 449	0.32 434	0.26 414	0.21 431	0.22 439	0.19 404	0.12 454	0.13 494	0.12 457	0.14 486	0.13 470	0.18 519

ADCRef	0.19 423	0.12 414	0.41 510	0.20 411	0.12 420	0.22 437	0.18 363	0.32 436	0.36 446	0.26 449	0.32 434	0.17 300	0.23 448	0.24 459	0.24 464	0.07 239	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

PA-Net	0.23 472	0.18 495	0.33 489	0.28 516	0.22 523	0.21 429	0.38 542	0.29 401	0.39 463	0.22 410	0.32 434	0.25 405	0.26 469	0.20 409	0.25 473	0.09 359	0.23 537	0.15 496	0.22 524	0.09 382	0.13 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.21 447	0.15 465	0.28 470	0.25 496	0.13 443	0.22 437	0.19 402	0.27 371	0.27 368	0.28 470	0.32 434	0.35 485	0.31 502	0.31 491	0.23 451	0.11 429	0.09 434	0.11 438	0.10 422	0.13 470	0.11 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.19 423	0.11 396	0.20 423	0.22 455	0.10 341	0.22 437	0.22 450	0.39 505	0.37 453	0.24 431	0.32 434	0.26 414	0.21 431	0.22 439	0.24 464	0.11 429	0.07 379	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.07 279

PSMNet_ROB	0.21 447	0.11 396	0.15 315	0.27 513	0.15 481	0.24 455	0.35 537	0.43 524	0.37 453	0.27 455	0.32 434	0.32 472	0.22 440	0.21 426	0.26 485	0.12 454	0.08 405	0.13 472	0.11 454	0.09 382	0.09 387

HBP-ISP	0.18 411	0.13 443	0.16 349	0.15 70	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.28 390	0.29 389	0.22 410	0.33 446	0.21 349	0.25 463	0.23 450	0.17 373	0.14 490	0.16 512	0.21 519	0.17 513	0.10 414	0.08 343

AF-Net	0.22 456	0.17 484	0.17 377	0.26 501	0.13 443	0.25 466	0.24 473	0.32 436	0.50 507	0.25 444	0.33 446	0.38 496	0.26 469	0.28 480	0.25 473	0.11 429	0.10 454	0.16 502	0.11 454	0.11 437	0.10 414

RTSC	0.23 472	0.12 414	0.28 470	0.21 440	0.13 443	0.28 492	0.16 284	0.35 480	0.66 539	0.27 455	0.33 446	0.30 449	0.21 431	0.31 491	0.29 503	0.10 400	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.13 470	0.13 473

PS-NSSS	0.20 435	0.21 508	0.23 446	0.20 411	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.36 487	0.25 345	0.27 455	0.33 446	0.27 422	0.24 454	0.20 409	0.20 410	0.15 494	0.12 481	0.17 505	0.14 486	0.10 414	0.08 343

YMNet	0.20 435	0.12 414	0.19 411	0.20 411	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 455	0.34 450	0.30 449	0.18 399	0.18 369	0.22 439	0.10 400	0.13 494	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

YMNet_1	0.20 435	0.12 414	0.19 411	0.20 411	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 455	0.34 450	0.30 449	0.18 399	0.18 369	0.22 439	0.10 400	0.13 494	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

fast-acv-ft	0.18 411	0.11 396	0.19 411	0.19 355	0.12 420	0.24 455	0.21 440	0.25 332	0.34 432	0.22 410	0.34 450	0.27 422	0.20 427	0.21 426	0.23 451	0.09 359	0.09 434	0.08 278	0.10 422	0.08 321	0.07 279

STTRV1_RVC	0.25 490	0.26 522	0.39 505	0.19 355	0.26 534	0.30 499	0.24 473	0.34 464	0.35 441	0.36 504	0.34 450	0.31 462	0.31 502	0.28 480	0.25 473	0.17 515	0.10 454	0.16 502	0.14 486	0.17 512	0.12 453

pmcnn	0.15 354	0.07 139	0.19 411	0.15 70	0.07 71	0.20 412	0.15 219	0.24 316	0.26 359	0.21 394	0.34 450	0.28 432	0.18 399	0.18 369	0.17 373	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

SAMSARA	0.40 530	0.28 528	0.33 489	0.55 549	0.39 543	0.82 559	1.23 573	0.47 532	0.51 514	0.36 504	0.35 455	0.55 536	0.39 521	0.38 523	0.39 532	0.15 494	0.20 525	0.15 496	0.14 486	0.23 525	0.20 525

GANetREF_RVC	0.31 516	0.34 537	0.27 465	0.35 533	0.16 491	0.32 502	0.41 543	0.48 533	0.51 514	0.35 501	0.35 455	0.34 481	0.33 508	0.39 527	0.32 516	0.27 540	0.20 525	0.29 537	0.15 502	0.18 516	0.17 516
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
AANet_RVC	0.16 377	0.10 370	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.18 374	0.19 402	0.26 350	0.31 406	0.22 410	0.35 455	0.21 349	0.21 431	0.22 439	0.16 358	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199

DDUNet	0.22 456	0.17 484	0.21 431	0.22 455	0.15 481	0.25 466	0.24 473	0.29 401	0.30 399	0.31 488	0.36 458	0.33 475	0.25 463	0.24 459	0.20 410	0.18 517	0.13 494	0.17 505	0.11 454	0.16 505	0.16 508

RAFT-345	0.11 185	0.07 139	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.11 154	0.36 458	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.04 15	0.05 121

Syn2CoEx	0.21 447	0.16 473	0.27 465	0.29 523	0.14 463	0.26 475	0.20 423	0.33 455	0.31 406	0.28 470	0.36 458	0.27 422	0.25 463	0.19 384	0.24 464	0.16 510	0.12 481	0.14 484	0.11 454	0.09 382	0.08 343

S-Stereo	0.20 435	0.12 414	0.25 455	0.21 440	0.13 443	0.20 412	0.18 363	0.32 436	0.43 484	0.23 422	0.36 458	0.28 432	0.30 498	0.19 384	0.22 439	0.09 359	0.12 481	0.10 407	0.10 422	0.13 470	0.13 473

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 456	0.21 508	0.24 450	0.26 501	0.11 389	0.23 450	0.14 152	0.39 505	0.24 324	0.32 494	0.36 458	0.30 449	0.21 431	0.19 384	0.21 430	0.17 515	0.14 503	0.21 519	0.16 506	0.12 452	0.12 453

ETE_ROB	0.23 472	0.17 484	0.22 437	0.25 496	0.13 443	0.26 475	0.29 519	0.31 425	0.36 446	0.28 470	0.36 458	0.45 519	0.26 469	0.27 469	0.26 485	0.11 429	0.08 405	0.12 457	0.09 383	0.14 483	0.13 473

w-ln-seven-2	0.20 435	0.14 455	0.37 502	0.22 455	0.12 420	0.20 412	0.21 440	0.28 390	0.37 453	0.25 444	0.37 464	0.27 422	0.22 440	0.21 426	0.23 451	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.10 414	0.09 387

SQANet	0.23 472	0.23 513	0.30 481	0.30 525	0.19 515	0.27 485	0.13 104	0.29 401	0.33 420	0.24 431	0.37 464	0.31 462	0.22 440	0.27 469	0.23 451	0.15 494	0.10 454	0.21 519	0.16 506	0.21 521	0.15 497

FAT-Stereo	0.20 435	0.12 414	0.22 437	0.21 440	0.12 420	0.17 355	0.18 363	0.34 464	0.39 463	0.27 455	0.37 464	0.34 481	0.32 507	0.21 426	0.20 410	0.09 359	0.11 467	0.10 407	0.09 383	0.11 437	0.14 490

ADCP+	0.20 435	0.10 370	0.33 489	0.20 411	0.12 420	0.22 437	0.26 497	0.31 425	0.34 432	0.26 449	0.37 464	0.22 367	0.22 440	0.27 469	0.27 493	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.09 382	0.10 414

CC-Net-ROB	0.28 505	0.31 533	0.36 498	0.29 523	0.15 481	0.25 466	0.19 402	0.45 529	0.33 420	0.39 512	0.37 464	0.39 504	0.31 502	0.27 469	0.26 485	0.24 538	0.19 522	0.30 539	0.23 528	0.18 516	0.15 497

SGM_RVC	0.23 472	0.12 414	0.15 315	0.15 70	0.09 239	0.33 508	0.18 363	0.34 464	0.31 406	0.44 527	0.37 464	0.53 534	0.35 514	0.35 510	0.24 464	0.13 477	0.13 494	0.13 472	0.13 483	0.10 414	0.11 440
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RP	0.21 447	0.13 443	0.21 431	0.23 476	0.11 389	0.21 429	0.20 423	0.25 332	0.44 489	0.21 394	0.38 470	0.36 487	0.24 454	0.27 469	0.25 473	0.11 429	0.12 481	0.13 472	0.12 473	0.12 452	0.14 490

G-Net	0.24 479	0.16 473	0.36 498	0.22 455	0.16 491	0.51 535	0.23 461	0.29 401	0.34 432	0.36 504	0.38 470	0.31 462	0.29 494	0.27 469	0.26 485	0.11 429	0.09 434	0.12 457	0.09 383	0.16 505	0.13 473

NCC-stereo	0.24 479	0.15 465	0.31 483	0.26 501	0.16 491	0.20 412	0.30 527	0.40 509	0.40 469	0.24 431	0.38 470	0.33 475	0.28 486	0.36 516	0.27 493	0.12 454	0.11 467	0.15 496	0.22 524	0.13 470	0.13 473

Abc-Net	0.24 479	0.15 465	0.31 483	0.26 501	0.16 491	0.20 412	0.30 527	0.40 509	0.40 469	0.24 431	0.38 470	0.33 475	0.28 486	0.36 516	0.27 493	0.12 454	0.11 467	0.15 496	0.22 524	0.13 470	0.13 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 505	0.16 473	0.31 483	0.18 298	0.13 443	0.54 537	0.42 546	0.51 538	0.67 540	0.29 478	0.38 470	0.38 496	0.29 494	0.31 491	0.23 451	0.11 429	0.10 454	0.11 438	0.08 337	0.20 520	0.16 508

NCCL2	0.23 472	0.15 465	0.17 377	0.34 531	0.18 512	0.24 455	0.23 461	0.34 464	0.28 382	0.31 488	0.38 470	0.38 496	0.28 486	0.23 450	0.24 464	0.15 494	0.12 481	0.18 514	0.21 521	0.13 470	0.13 473

DispFullNet	0.27 501	0.21 508	0.65 538	0.28 516	0.16 491	0.26 475	0.17 318	0.33 455	0.58 525	0.27 455	0.38 470	0.43 515	0.23 448	0.38 523	0.23 451	0.12 454	0.06 307	0.19 516	0.11 454	0.21 521	0.15 497

LALA_ROB	0.25 490	0.16 473	0.22 437	0.26 501	0.17 506	0.27 485	0.27 504	0.42 520	0.37 453	0.33 498	0.38 470	0.51 530	0.26 469	0.28 480	0.27 493	0.16 510	0.09 434	0.12 457	0.11 454	0.13 470	0.12 453

w-ln-seven	0.24 479	0.14 455	0.55 527	0.19 355	0.14 463	0.26 475	0.22 450	0.35 480	0.60 529	0.29 478	0.39 478	0.30 449	0.22 440	0.21 426	0.26 485	0.09 359	0.09 434	0.11 438	0.10 422	0.11 437	0.10 414

SuperB	0.20 435	0.10 370	0.56 530	0.16 142	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.24 316	0.50 507	0.26 449	0.39 478	0.17 300	0.21 431	0.22 439	0.21 430	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.12 452	0.10 414

stereogan	0.22 456	0.11 396	0.21 431	0.20 411	0.12 420	0.31 501	0.19 402	0.35 480	0.44 489	0.22 410	0.39 478	0.35 485	0.27 477	0.33 501	0.22 439	0.10 400	0.12 481	0.10 407	0.10 422	0.14 483	0.13 473

PASM	0.32 518	0.24 516	0.48 520	0.28 516	0.27 535	0.29 496	0.30 527	0.34 464	0.49 504	0.35 501	0.39 478	0.46 523	0.34 512	0.34 504	0.35 523	0.23 536	0.25 539	0.26 527	0.28 536	0.23 525	0.21 527

MDST_ROB	0.22 456	0.10 370	0.17 377	0.18 298	0.11 389	0.37 522	0.19 402	0.43 524	0.41 472	0.39 512	0.39 478	0.29 440	0.21 431	0.26 466	0.18 391	0.11 429	0.10 454	0.14 484	0.11 454	0.10 414	0.08 343

XPNet_ROB	0.22 456	0.11 396	0.19 411	0.22 455	0.13 443	0.22 437	0.19 402	0.34 464	0.40 469	0.30 482	0.39 478	0.39 504	0.26 469	0.26 466	0.28 500	0.15 494	0.10 454	0.10 407	0.10 422	0.13 470	0.12 453

z-ln-s-r	0.17 397	0.10 370	0.40 507	0.19 355	0.08 127	0.17 355	0.18 363	0.22 274	0.33 420	0.18 341	0.40 484	0.22 367	0.17 385	0.20 409	0.23 451	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.05 121

Wz-Net-MNSev	0.22 456	0.13 443	0.31 483	0.20 411	0.14 463	0.36 521	0.24 473	0.33 455	0.44 489	0.28 470	0.40 484	0.38 496	0.19 415	0.24 459	0.25 473	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.12 452	0.10 414

APVNet	0.22 456	0.12 414	0.19 411	0.18 298	0.14 463	0.32 502	0.31 533	0.39 505	0.32 413	0.27 455	0.40 484	0.30 449	0.29 494	0.26 466	0.25 473	0.11 429	0.12 481	0.11 438	0.14 486	0.12 452	0.12 453

RGC	0.25 490	0.20 502	0.29 478	0.28 516	0.16 491	0.22 437	0.23 461	0.32 436	0.44 489	0.27 455	0.40 484	0.38 496	0.27 477	0.36 516	0.22 439	0.11 429	0.13 494	0.17 505	0.17 513	0.14 483	0.16 508

edge stereo	0.22 456	0.13 443	0.20 423	0.21 440	0.13 443	0.23 450	0.16 284	0.32 436	0.42 479	0.32 494	0.40 484	0.38 496	0.35 514	0.25 464	0.24 464	0.13 477	0.11 467	0.14 484	0.11 454	0.12 452	0.13 473

ADCPNet	0.25 490	0.16 473	0.61 535	0.21 440	0.15 481	0.35 519	0.25 489	0.32 436	0.35 441	0.30 482	0.40 484	0.36 487	0.28 486	0.28 480	0.32 516	0.12 454	0.10 454	0.11 438	0.12 473	0.14 483	0.13 473

StereoDRNet-Refined	0.17 397	0.12 414	0.15 315	0.20 411	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.26 350	0.23 308	0.26 449	0.40 484	0.22 367	0.17 385	0.21 426	0.20 410	0.08 300	0.05 182	0.09 359	0.10 422	0.07 258	0.07 279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSAN	0.29 509	0.24 516	0.27 465	0.34 531	0.19 515	0.33 508	0.42 546	0.37 493	0.50 507	0.38 510	0.40 484	0.44 517	0.33 508	0.28 480	0.30 508	0.20 524	0.16 512	0.19 516	0.19 518	0.14 483	0.15 497

SANet	0.24 479	0.14 455	0.28 470	0.21 440	0.11 389	0.27 485	0.24 473	0.38 501	0.64 536	0.36 504	0.40 484	0.43 515	0.26 469	0.27 469	0.24 464	0.12 454	0.09 434	0.10 407	0.09 383	0.13 470	0.11 440

PDISCO_ROB	0.27 501	0.16 473	0.26 458	0.28 516	0.20 518	0.32 502	0.26 497	0.44 526	0.57 522	0.28 470	0.40 484	0.45 519	0.29 494	0.33 501	0.34 522	0.12 454	0.09 434	0.17 505	0.16 506	0.17 512	0.13 473

PWC_ROB	0.21 447	0.16 473	0.26 458	0.18 298	0.11 389	0.22 437	0.13 104	0.32 436	0.49 504	0.30 482	0.40 484	0.32 472	0.24 454	0.31 491	0.22 439	0.10 400	0.07 379	0.11 438	0.08 337	0.11 437	0.10 414

PSMNet-RUCA	0.27 501	0.33 535	0.41 510	0.36 535	0.32 542	0.18 374	0.19 402	0.42 520	0.30 399	0.33 498	0.41 495	0.39 504	0.25 463	0.31 491	0.20 410	0.18 517	0.10 454	0.25 526	0.15 502	0.21 521	0.16 508

Wz-Net-LNSev	0.22 456	0.16 473	0.38 503	0.21 440	0.13 443	0.25 466	0.23 461	0.32 436	0.43 484	0.30 482	0.41 495	0.31 462	0.18 399	0.22 439	0.25 473	0.10 400	0.09 434	0.08 278	0.08 337	0.12 452	0.11 440

RAFT-RH_RVC	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.41 495	0.11 175	0.10 199	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.05 107	0.04 15	0.06 199

Nwc_Net	0.23 472	0.16 473	0.21 431	0.25 496	0.14 463	0.24 455	0.26 497	0.37 493	0.38 460	0.22 410	0.41 495	0.30 449	0.28 486	0.28 480	0.25 473	0.11 429	0.10 454	0.17 505	0.20 519	0.10 414	0.10 414

SHD	0.26 499	0.15 465	0.30 481	0.24 485	0.18 512	0.22 437	0.15 219	0.38 501	0.71 543	0.32 494	0.41 495	0.36 487	0.28 486	0.32 498	0.29 503	0.12 454	0.11 467	0.14 484	0.13 483	0.16 505	0.20 525

FBW_ROB	0.24 479	0.17 484	0.22 437	0.26 501	0.14 463	0.25 466	0.22 450	0.41 515	0.41 472	0.41 519	0.41 495	0.42 511	0.27 477	0.31 491	0.23 451	0.09 359	0.14 503	0.14 484	0.12 473	0.11 437	0.09 387

FADE	0.45 537	0.33 535	1.03 561	0.33 530	0.25 533	0.35 519	0.29 519	0.64 550	1.07 558	0.43 525	0.41 495	0.42 511	0.53 540	0.70 553	0.51 550	0.30 541	0.21 536	0.41 545	0.38 545	0.23 525	0.22 529

Wz-Net-TNSev	0.29 509	0.20 502	0.65 538	0.19 355	0.15 481	0.38 525	0.27 504	0.35 480	0.55 517	0.34 500	0.42 502	0.45 519	0.38 519	0.32 498	0.30 508	0.12 454	0.13 494	0.10 407	0.12 473	0.15 498	0.14 490

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 411	0.09 312	0.29 478	0.15 70	0.10 341	0.22 437	0.20 423	0.26 350	0.39 463	0.25 444	0.42 502	0.24 391	0.15 336	0.20 409	0.19 404	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.10 414	0.09 387

GANet	0.21 447	0.12 414	0.21 431	0.24 485	0.13 443	0.22 437	0.22 450	0.41 515	0.26 359	0.31 488	0.42 502	0.37 492	0.28 486	0.23 450	0.22 439	0.10 400	0.12 481	0.10 407	0.09 383	0.10 414	0.08 343

RTS	0.45 537	0.19 498	3.26 572	0.24 485	0.15 481	0.74 552	0.20 423	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 505	0.31 462	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 400	0.08 405	0.13 472	0.12 473	0.15 498	0.15 497

RTSA	0.45 537	0.19 498	3.26 572	0.24 485	0.15 481	0.74 552	0.20 423	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 505	0.31 462	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 400	0.08 405	0.13 472	0.12 473	0.15 498	0.15 497

ADCMid	0.25 490	0.15 465	0.40 507	0.20 411	0.14 463	0.25 466	0.26 497	0.34 464	0.38 460	0.36 504	0.44 507	0.34 481	0.40 524	0.35 510	0.33 520	0.10 400	0.09 434	0.11 438	0.11 454	0.13 470	0.12 453

ACVNet-4b	0.39 527	0.53 547	0.55 527	0.45 543	0.24 527	0.47 531	0.18 363	0.49 535	0.64 536	0.42 522	0.45 508	0.60 538	0.27 477	0.34 504	0.24 464	0.33 544	0.14 503	0.48 547	0.42 547	0.30 540	0.26 539

ccnet	0.29 509	0.28 528	0.23 446	0.20 411	0.28 536	0.41 528	0.21 440	0.45 529	0.33 420	0.36 504	0.46 509	0.36 487	0.30 498	0.39 527	0.42 539	0.23 536	0.14 503	0.21 519	0.17 513	0.23 525	0.18 519

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 515	0.24 516	0.29 478	0.36 535	0.16 491	0.34 511	0.30 527	0.32 436	0.42 479	0.40 515	0.46 509	0.38 496	0.31 502	0.34 504	0.28 500	0.19 522	0.20 525	0.26 527	0.29 537	0.18 516	0.19 524

ADCL	0.24 479	0.11 396	0.47 519	0.22 455	0.12 420	0.34 511	0.29 519	0.29 401	0.56 520	0.24 431	0.46 509	0.30 449	0.30 498	0.29 487	0.29 503	0.08 300	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.10 414	0.10 414

aanetorigin	0.22 456	0.17 484	0.56 530	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.19 402	0.20 229	0.33 420	0.49 532	0.48 512	0.29 440	0.27 477	0.20 409	0.23 451	0.08 300	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.10 414	0.09 387

otaku	0.39 527	0.37 540	0.52 523	0.44 542	0.28 536	0.58 539	0.24 473	0.41 515	0.62 532	0.40 515	0.49 513	0.46 523	0.33 508	0.40 531	0.32 516	0.30 541	0.30 543	0.39 543	0.33 542	0.29 539	0.28 540

Ntro	0.40 530	0.40 542	0.53 524	0.46 546	0.30 540	0.65 545	0.24 473	0.46 531	0.68 541	0.41 519	0.49 513	0.48 528	0.42 532	0.39 527	0.31 515	0.32 543	0.28 541	0.37 542	0.30 539	0.32 544	0.29 541

ADCS	0.29 509	0.18 495	0.45 514	0.21 440	0.17 506	0.28 492	0.23 461	0.41 515	0.63 535	0.40 515	0.49 513	0.40 508	0.36 516	0.39 527	0.40 535	0.13 477	0.12 481	0.13 472	0.14 486	0.16 505	0.16 508

AnyNet_C32	0.26 499	0.16 473	0.36 498	0.20 411	0.16 491	0.25 466	0.30 527	0.32 436	0.44 489	0.31 488	0.49 513	0.30 449	0.33 508	0.40 531	0.33 520	0.12 454	0.12 481	0.12 457	0.14 486	0.14 483	0.15 497

anonymity	0.53 544	0.58 549	0.65 538	0.41 540	0.61 560	0.53 536	0.41 543	0.56 544	0.41 472	0.55 537	0.50 517	0.49 529	0.55 545	0.58 548	0.50 549	0.58 557	0.50 560	0.51 549	0.51 554	0.51 548	0.57 556

PWCDC_ROB	0.20 435	0.13 443	0.22 437	0.24 485	0.11 389	0.19 397	0.15 219	0.33 455	0.54 516	0.29 478	0.50 517	0.21 349	0.15 336	0.27 469	0.20 410	0.11 429	0.09 434	0.10 407	0.08 337	0.11 437	0.09 387

FCDSN-DC	0.33 521	0.28 528	0.28 470	0.30 525	0.24 527	0.39 526	0.28 510	0.42 520	0.42 479	0.43 525	0.53 519	0.51 530	0.41 529	0.36 516	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 532
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 479	0.11 396	0.22 437	0.17 216	0.14 463	0.32 502	0.15 219	0.32 436	0.32 413	0.38 510	0.53 519	0.40 508	0.34 512	0.34 504	0.25 473	0.11 429	0.12 481	0.12 457	0.10 422	0.14 483	0.14 490

zh-sn7	0.25 490	0.17 484	0.50 521	0.24 485	0.13 443	0.25 466	0.24 473	0.34 464	0.48 498	0.28 470	0.54 521	0.28 432	0.31 502	0.36 516	0.32 516	0.10 400	0.10 454	0.11 438	0.10 422	0.12 452	0.12 453

SGM-ForestM	0.32 518	0.12 414	0.16 349	0.16 142	0.11 389	0.39 526	0.19 402	0.41 515	0.50 507	0.52 534	0.54 521	1.32 564	0.42 532	0.40 531	0.27 493	0.14 490	0.16 512	0.16 502	0.16 506	0.12 452	0.12 453

Wz-Net-SNSev	0.25 490	0.17 484	0.44 513	0.25 496	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.38 501	0.56 520	0.30 482	0.55 523	0.39 504	0.26 469	0.23 450	0.30 508	0.10 400	0.09 434	0.09 359	0.10 422	0.11 437	0.11 440

WZ-Net	0.28 505	0.17 484	0.78 552	0.22 455	0.16 491	0.34 511	0.29 519	0.39 505	0.57 522	0.24 431	0.55 523	0.37 492	0.24 454	0.33 501	0.35 523	0.09 359	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.14 483	0.16 508

psmorigin	0.25 490	0.15 465	0.34 497	0.17 216	0.13 443	0.23 450	0.14 152	0.34 464	0.33 420	0.41 519	0.55 523	0.41 510	0.37 518	0.34 504	0.27 493	0.11 429	0.15 509	0.11 438	0.11 454	0.12 452	0.16 508

MFN_U_SF_RVC	0.32 518	0.21 508	0.55 527	0.30 525	0.15 481	0.34 511	0.17 318	0.52 539	0.46 496	0.46 531	0.55 523	0.59 537	0.39 521	0.35 510	0.37 528	0.15 494	0.14 503	0.18 514	0.21 521	0.16 505	0.15 497

FC-DCNN	0.33 521	0.27 524	0.28 470	0.26 501	0.23 525	0.37 522	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 528	0.55 523	0.51 530	0.40 524	0.37 521	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 532

z-mn7	0.24 479	0.14 455	0.45 514	0.19 355	0.13 443	0.28 492	0.25 489	0.34 464	0.62 532	0.27 455	0.56 528	0.29 440	0.24 454	0.32 498	0.25 473	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.10 414

FC-DCNN v2	0.33 521	0.27 524	0.28 470	0.26 501	0.23 525	0.37 522	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 528	0.56 528	0.51 530	0.40 524	0.37 521	0.29 503	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 532

EDNetEfficient	0.29 509	0.24 516	1.13 562	0.18 298	0.10 341	0.19 397	0.20 423	0.20 229	0.60 529	0.74 551	0.56 528	0.31 462	0.39 521	0.22 439	0.30 508	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.11 437	0.09 387

MADNet+	0.75 555	0.71 557	3.70 575	0.66 552	0.41 545	0.98 564	0.97 571	0.69 552	0.73 548	0.52 534	0.57 531	0.64 541	0.68 554	0.86 562	1.01 570	0.34 545	0.36 548	0.28 536	0.23 528	0.36 545	0.31 544

MeshStereo	0.27 501	0.13 443	0.18 400	0.15 70	0.11 389	0.32 502	0.24 473	0.40 509	0.36 446	0.52 534	0.57 531	0.67 545	0.40 524	0.35 510	0.26 485	0.14 490	0.13 494	0.13 472	0.11 454	0.11 437	0.10 414
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
ACVNet_1	0.44 535	0.49 546	0.60 534	0.45 543	0.28 536	0.49 534	0.27 504	0.57 546	0.72 544	0.62 540	0.58 533	0.74 549	0.49 538	0.50 538	0.35 523	0.26 539	0.24 538	0.39 543	0.29 537	0.31 543	0.24 532

LSM	0.33 521	0.20 502	0.58 533	0.26 501	0.60 559	0.34 511	0.25 489	0.42 520	0.48 498	0.45 528	0.58 533	0.42 511	0.36 516	0.35 510	0.25 473	0.12 454	0.20 525	0.14 484	0.16 506	0.19 519	0.33 546

SPS-STEREO	0.57 547	0.58 549	0.65 538	0.45 543	0.55 554	0.62 543	0.44 549	0.62 549	0.50 507	0.68 543	0.64 535	0.66 544	0.57 547	0.61 549	0.60 554	0.62 560	0.47 555	0.51 549	0.49 551	0.55 553	0.58 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.25 490	0.14 455	0.56 530	0.19 355	0.14 463	0.24 455	0.22 450	0.34 464	0.62 532	0.35 501	0.65 536	0.31 462	0.25 463	0.31 491	0.25 473	0.09 359	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.09 382	0.11 440

RainbowNet	0.54 545	0.61 551	0.70 550	0.57 550	0.43 547	0.65 545	0.37 541	0.60 548	0.87 554	0.50 533	0.66 537	0.64 541	0.47 536	0.49 537	0.43 542	0.47 552	0.48 556	0.52 551	0.41 546	0.52 549	0.40 551

EDNetEfficientorigin	7.91 581	0.31 533	153.02 597	0.19 355	0.09 239	0.21 429	0.16 284	0.22 274	0.59 526	0.72 547	0.67 538	0.42 511	0.50 539	0.24 459	0.39 532	0.08 300	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.12 452	0.10 414

LE_ROB	0.50 542	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.24 455	0.16 284	0.22 274	1.81 574	4.63 578	0.67 538	0.47 526	0.44 534	0.20 409	0.29 503	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

MSMD_ROB	0.31 516	0.26 522	0.26 458	0.24 485	0.21 521	0.34 511	0.25 489	0.34 464	0.39 463	0.40 515	0.69 540	0.45 519	0.40 524	0.34 504	0.27 493	0.20 524	0.19 522	0.26 527	0.25 530	0.23 525	0.22 529

SGM+DAISY	0.56 546	0.57 548	0.65 538	0.40 538	0.54 552	0.66 547	0.49 550	0.56 544	0.45 495	0.66 541	0.69 540	0.67 545	0.56 546	0.63 550	0.56 552	0.59 558	0.48 556	0.50 548	0.50 553	0.52 549	0.58 557

coex-ft	3.30 573	0.34 537	59.09 596	0.18 298	0.13 443	0.26 475	0.22 450	0.27 371	0.72 544	1.90 575	0.70 542	0.44 517	0.45 535	0.29 487	0.41 538	0.09 359	0.09 434	0.12 457	0.09 383	0.14 483	0.13 473

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 534	0.39 541	0.54 525	0.40 538	0.20 518	0.64 544	0.32 535	0.53 541	0.72 544	0.71 545	0.72 543	0.61 539	0.54 542	0.51 539	0.46 543	0.20 524	0.19 522	0.29 537	0.30 539	0.23 525	0.18 519

Consistency-Raft	0.44 535	0.40 542	0.45 514	0.37 537	0.43 547	0.46 529	0.41 543	0.57 546	0.55 517	0.32 494	0.73 544	0.33 475	0.48 537	0.42 534	0.49 546	0.39 546	0.35 547	0.45 546	0.51 554	0.42 546	0.29 541

MFMNet_re	0.64 548	0.66 555	0.65 538	0.51 547	0.69 564	0.69 548	0.57 556	0.64 550	0.73 548	0.60 539	0.73 544	0.62 540	0.67 553	0.65 551	0.60 554	0.66 562	0.58 569	0.63 553	0.59 557	0.68 560	0.69 566

AnyNet_C01	0.36 525	0.25 521	1.37 565	0.22 455	0.17 506	0.48 533	0.27 504	0.35 480	0.39 463	0.39 512	0.74 546	0.46 523	0.38 519	0.45 535	0.47 544	0.13 477	0.13 494	0.13 472	0.14 486	0.14 483	0.15 497

ELAS_RVC	0.41 532	0.29 531	0.33 489	0.28 516	0.24 527	0.54 537	0.36 538	0.49 535	0.59 526	0.72 547	0.74 546	0.65 543	0.54 542	0.54 545	0.40 535	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 537	0.25 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.71 552	0.94 566	0.95 559	0.76 555	0.31 541	0.74 552	0.36 538	0.90 557	0.90 555	0.96 560	0.75 548	0.95 553	0.61 549	0.87 563	0.66 557	0.72 563	0.46 551	0.75 558	0.49 551	0.69 562	0.44 553

JetBlue	0.71 552	0.45 545	1.14 563	0.51 547	0.47 549	2.02 574	0.64 560	0.75 553	0.70 542	0.69 544	0.77 549	1.22 560	0.83 559	1.03 570	1.01 570	0.40 547	0.28 541	0.33 540	0.33 542	0.30 540	0.34 547

PVD	0.39 527	0.20 502	0.39 505	0.31 529	0.22 523	0.29 496	0.43 548	0.52 539	0.96 557	0.55 537	0.79 550	0.53 534	0.59 548	0.52 541	0.38 530	0.19 522	0.14 503	0.17 505	0.14 486	0.24 532	0.31 544

ELAS	0.41 532	0.29 531	0.33 489	0.27 513	0.24 527	0.60 542	0.36 538	0.50 537	0.50 507	0.71 545	0.79 550	0.67 545	0.54 542	0.51 539	0.42 539	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 537	0.25 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.95 564	0.94 566	1.43 567	0.87 563	0.56 555	1.18 572	0.87 568	0.77 554	0.94 556	1.04 563	0.85 552	1.58 571	1.21 573	0.94 567	0.96 568	0.87 569	0.57 568	1.03 569	0.88 570	0.78 566	0.73 567

TorneroNet-64	0.76 556	0.72 558	0.74 551	0.78 557	0.58 558	0.91 563	0.56 555	0.84 556	1.29 564	0.66 541	0.90 553	1.40 566	0.75 556	0.85 561	0.67 560	0.49 553	0.46 551	0.72 557	0.59 557	0.67 559	0.53 555

UNDER WATER	0.97 565	0.97 568	1.42 566	0.99 567	0.70 567	1.12 571	0.84 567	0.80 555	1.08 559	1.01 562	0.90 553	1.55 570	1.22 574	1.03 570	1.00 569	0.78 567	0.53 563	1.02 568	0.87 569	0.80 567	0.74 568

NVStereoNet_ROB	0.46 541	0.36 539	0.46 518	0.41 540	0.28 536	0.34 511	0.34 536	0.48 533	0.60 529	0.72 547	0.93 555	0.70 548	0.66 552	0.47 536	0.60 554	0.22 532	0.33 546	0.34 541	0.34 544	0.30 540	0.30 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.67 576	0.06 56	3.55 574	2.02 576	1.55 574	10.25 582	16.71 581	8.91 586	5.03 578	1.31 571	0.94 556	4.71 577	4.76 578	3.33 577	5.87 580	6.06 585	10.30 589	1.88 579	2.11 579	2.75 577	1.21 575

BEATNet-Init1	0.52 543	0.27 524	0.62 536	0.30 525	0.21 521	0.76 556	0.29 519	0.54 542	0.65 538	0.86 556	0.95 557	2.07 574	0.62 551	0.56 547	0.42 539	0.18 517	0.18 519	0.23 524	0.22 524	0.22 524	0.21 527

WAO-6	0.81 558	0.80 561	0.62 536	0.86 562	0.63 561	0.76 556	0.58 557	0.98 564	1.54 572	0.90 558	0.96 558	1.07 556	1.03 567	0.70 553	0.66 557	0.72 563	0.49 558	0.90 566	0.71 564	0.68 560	0.58 557

IMH-64-1	0.65 549	0.61 551	0.68 546	0.71 553	0.51 550	0.59 540	0.49 550	0.91 558	0.85 552	0.74 551	1.02 559	0.81 550	0.78 557	0.79 555	0.49 546	0.42 548	0.46 551	0.71 555	0.47 549	0.52 549	0.39 549

IMH-64	0.65 549	0.61 551	0.68 546	0.71 553	0.51 550	0.59 540	0.49 550	0.91 558	0.85 552	0.74 551	1.02 559	0.81 550	0.78 557	0.79 555	0.49 546	0.42 548	0.46 551	0.71 555	0.47 549	0.52 549	0.39 549

DPSimNet_ROB	1.11 569	1.23 572	0.78 552	1.13 570	0.88 571	1.10 570	1.13 572	1.16 574	1.23 563	1.43 572	1.02 559	1.41 567	1.10 571	0.90 565	1.60 572	1.46 576	0.51 562	1.21 573	1.03 573	0.90 568	1.01 574

IMH	0.71 552	0.64 554	0.68 546	0.76 555	0.54 552	0.69 548	0.54 554	0.98 564	1.10 560	0.82 555	1.09 562	0.89 552	0.88 562	0.87 563	0.52 551	0.44 551	0.50 560	0.75 558	0.51 554	0.56 554	0.41 552

ACVNet_2	0.66 551	0.66 555	0.68 546	0.63 551	0.41 545	0.71 550	0.49 550	0.96 562	1.39 567	0.89 557	1.09 562	1.04 554	0.73 555	0.54 545	0.47 544	0.43 550	0.40 549	0.53 552	0.44 548	0.47 547	0.35 548

TorneroNet	0.82 559	0.74 559	0.81 556	0.84 560	0.63 561	0.99 565	0.63 558	0.96 562	1.16 561	0.80 554	1.11 564	1.36 565	0.86 561	0.93 566	0.80 565	0.56 555	0.49 558	0.78 563	0.66 562	0.73 565	0.63 565

ktn	1.01 567	1.21 571	0.80 555	1.23 572	0.86 570	1.01 567	0.87 568	0.94 561	1.39 567	1.04 563	1.12 565	1.15 558	1.07 568	0.94 567	0.59 553	1.28 575	0.71 572	1.38 575	0.83 568	1.02 571	0.75 569

MANE	0.45 537	0.27 524	0.27 465	0.27 513	0.24 527	0.47 531	0.31 533	0.55 543	0.59 526	0.72 547	1.13 566	1.15 558	0.61 549	0.52 541	0.37 528	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.31 541	0.25 533	0.24 532

Dean	0.87 561	0.86 565	0.79 554	0.81 559	0.56 555	0.90 560	0.63 558	1.15 573	1.73 573	1.15 568	1.15 567	1.31 563	0.99 566	0.81 557	0.81 566	0.57 556	0.56 567	0.77 562	0.64 560	0.66 558	0.58 557

notaker	0.97 565	1.11 569	0.98 560	1.13 570	0.81 568	0.73 551	0.68 564	0.93 560	1.16 561	1.18 570	1.18 568	1.41 567	1.16 572	1.08 572	0.69 561	0.81 568	0.64 571	1.17 571	0.79 567	0.98 569	0.80 570

WAO-7	0.79 557	0.78 560	0.54 525	0.85 561	0.67 563	0.74 552	0.68 564	1.05 567	1.32 565	0.90 558	1.20 569	1.04 554	0.92 563	0.69 552	0.66 557	0.60 559	0.62 570	0.67 554	0.68 563	0.64 556	0.58 557

LVE	0.83 560	0.85 564	0.85 557	0.80 558	0.56 555	1.04 569	0.65 561	1.05 567	1.47 570	0.96 560	1.22 570	1.10 557	0.85 560	0.83 558	0.71 562	0.49 553	0.55 566	0.76 561	0.60 559	0.65 557	0.59 562

KSHMR	1.09 568	1.17 570	0.88 558	1.25 573	1.00 572	0.99 565	0.96 570	1.13 572	1.37 566	1.16 569	1.29 571	1.41 567	0.96 565	1.01 569	0.92 567	1.03 572	1.08 574	1.20 572	1.03 573	1.01 570	0.97 572

WAO-8	0.91 562	0.81 562	0.65 538	0.94 565	0.69 564	0.90 560	0.67 562	1.07 570	1.83 575	1.06 565	1.45 572	1.30 561	1.07 568	0.84 559	0.78 563	0.74 565	0.53 563	0.86 564	0.75 565	0.69 562	0.62 563

Venus	0.91 562	0.81 562	0.65 538	0.94 565	0.69 564	0.90 560	0.67 562	1.07 570	1.83 575	1.06 565	1.45 572	1.30 561	1.07 568	0.84 559	0.78 563	0.74 565	0.53 563	0.86 564	0.75 565	0.69 562	0.62 563

HanzoNet	1.29 570	1.26 573	1.19 564	1.12 569	0.85 569	1.02 568	0.83 566	1.03 566	1.48 571	1.64 573	1.61 574	2.50 576	1.72 575	1.61 574	1.61 573	1.26 574	0.80 573	1.31 574	1.01 572	1.02 571	0.86 571

JetRed	1.62 571	1.46 574	2.98 570	0.92 564	1.21 573	4.99 577	1.53 576	1.27 575	1.39 567	1.83 574	1.74 575	1.60 572	0.95 564	1.41 573	2.45 577	0.90 571	1.60 576	0.93 567	0.90 571	1.35 573	0.99 573

TCMNet-wrong-test	3.67 575	5.48 584	3.89 576	12.18 587	11.75 588	4.65 576	3.88 577	1.06 569	0.72 544	1.09 567	2.15 576	6.30 581	0.53 540	3.43 578	2.36 576	0.89 570	0.20 525	1.87 578	1.69 577	5.57 583	3.62 583

MADNet++	1.95 572	1.75 575	1.59 568	1.82 575	1.69 575	2.33 575	1.40 575	2.35 577	2.09 577	2.57 577	2.36 577	2.24 575	2.17 576	2.28 575	2.34 575	1.87 577	1.66 577	1.54 576	1.34 576	1.92 575	1.77 577

ASD4	3.54 574	3.38 578	2.05 569	1.72 574	2.51 577	9.03 581	17.71 582	2.25 576	5.51 579	2.46 576	2.81 578	2.03 573	3.36 577	2.73 576	5.06 578	1.22 573	1.34 575	1.13 570	1.33 575	1.68 574	1.49 576

USTest	6.22 577	2.73 577	3.00 571	6.57 583	7.29 582	14.37 584	21.57 583	7.00 585	9.56 584	5.34 581	6.10 579	5.72 580	7.64 581	6.41 582	6.96 581	1.97 578	3.42 583	1.64 577	2.15 580	2.66 576	2.36 578

xxxxx1	7.79 578	5.02 581	7.31 579	3.12 577	3.85 578	16.35 586	22.88 584	5.86 582	8.69 581	7.97 582	8.54 580	9.12 584	8.27 582	10.18 584	10.92 582	2.42 579	2.45 579	3.56 582	12.37 586	3.77 578	3.06 580

tt_ll	7.79 578	5.02 581	7.31 579	3.12 577	3.85 578	16.35 586	22.88 584	5.86 582	8.69 581	7.97 582	8.54 580	9.12 584	8.27 582	10.18 584	10.92 582	2.42 579	2.45 579	3.56 582	12.37 586	3.77 578	3.06 580

ff	7.79 578	5.02 581	7.31 579	3.12 577	3.85 578	16.35 586	22.88 584	5.86 582	8.69 581	7.97 582	8.54 580	9.12 584	8.27 582	10.18 584	10.92 582	2.42 579	2.45 579	3.56 582	12.37 586	3.77 578	3.06 580

DPSMNet_ROB	8.06 582	4.48 579	8.63 585	5.37 582	10.74 585	8.32 579	22.98 588	5.46 579	13.36 587	5.12 579	9.92 583	5.08 578	10.40 585	5.53 581	12.58 585	3.80 583	8.00 584	3.50 580	7.02 583	3.83 581	7.14 585

DGTPSM_ROB	8.06 582	4.48 579	8.63 585	5.35 580	10.72 584	8.32 579	22.97 587	5.46 579	13.35 586	5.12 579	9.92 583	5.08 578	10.40 585	5.52 580	12.58 585	3.79 582	8.00 584	3.50 580	7.02 583	3.83 581	7.14 585

Anonymous_1	10.96 587	7.92 585	7.46 582	10.33 584	10.06 583	18.65 590	26.34 590	11.06 587	13.44 588	9.40 585	10.05 585	9.67 587	11.23 587	10.73 587	12.72 587	6.42 586	8.38 586	5.77 585	10.61 585	12.12 587	6.77 584

DPSM_ROB	11.15 588	8.58 586	8.00 583	10.88 585	11.58 586	19.10 591	26.71 591	12.05 588	14.07 589	10.36 586	10.84 586	10.33 588	11.86 588	11.70 588	13.54 588	6.99 587	8.79 587	5.89 586	6.95 581	7.29 584	7.42 587

DPSM	11.15 588	8.58 586	8.00 583	10.88 585	11.58 586	19.10 591	26.71 591	12.05 588	14.07 589	10.36 586	10.84 586	10.33 588	11.86 588	11.70 588	13.54 588	6.99 587	8.79 587	5.89 586	6.95 581	7.29 584	7.42 587

HaxPig	15.71 590	18.52 594	19.18 591	16.89 588	15.89 590	7.73 578	7.60 578	13.31 590	10.82 585	15.42 589	14.91 588	15.98 590	14.92 590	15.58 590	15.98 590	18.95 593	16.73 590	19.46 593	18.08 593	19.26 593	19.05 594

LRCNet_RVC	10.62 586	13.42 589	7.30 578	18.92 589	2.07 576	0.33 508	0.30 527	5.59 581	0.48 498	13.03 588	17.94 589	8.87 583	5.65 579	4.79 579	1.89 574	23.51 594	2.73 582	27.55 595	25.71 595	16.07 592	16.33 593

MEDIAN_ROB	20.38 591	24.04 595	23.31 593	21.23 590	21.71 591	10.40 583	7.92 579	17.64 591	15.50 591	20.12 591	19.70 590	20.34 591	20.32 591	21.19 591	21.13 591	23.81 595	21.81 595	24.98 594	23.76 594	24.71 594	23.93 595

LSM0	22.87 595	17.28 590	18.96 590	22.19 594	29.04 596	38.42 596	53.71 593	24.28 595	28.31 593	20.78 594	21.00 591	21.43 595	24.16 595	23.50 594	27.39 595	14.09 592	17.38 591	11.84 592	14.04 591	14.73 591	14.89 589

CasAABBNet	22.42 592	17.33 591	16.01 587	22.01 591	23.28 593	38.32 593	53.80 595	24.14 593	28.41 594	20.60 592	21.77 592	20.89 594	23.91 594	23.43 592	27.36 594	14.07 590	17.69 592	11.83 591	14.01 590	14.67 589	14.95 591

FlowAnything	22.44 593	17.35 592	16.14 589	22.07 593	23.23 592	38.39 594	53.77 594	24.25 594	28.44 595	20.96 595	21.82 593	20.70 592	23.84 592	23.49 593	27.14 593	14.04 589	17.79 594	11.75 589	14.15 592	14.65 588	14.89 589

Selective-RAFT-Error	22.47 594	17.37 593	16.09 588	22.06 592	23.34 594	38.39 594	53.83 596	24.29 596	28.47 596	20.74 593	21.83 594	20.81 593	23.90 593	23.54 595	27.53 596	14.08 591	17.69 592	11.82 590	14.00 589	14.69 590	15.00 592

AVERAGE_ROB	24.90 596	29.20 596	28.14 594	24.89 595	24.64 595	17.75 589	11.12 580	21.45 592	19.93 592	25.12 596	24.46 595	25.12 596	25.46 596	24.69 596	22.83 592	29.76 596	27.13 596	28.97 596	27.95 596	29.91 595	29.47 596

PML	8.91 584	9.34 588	6.13 577	5.35 580	6.41 581	14.99 585	23.38 589	5.27 578	6.83 580	18.04 590	28.19 596	7.67 582	6.83 580	7.85 583	5.75 579	5.35 584	1.83 578	5.95 588	1.93 578	8.64 586	2.52 579

ccccc	245.47 598	285.66 598	306.18 598	368.85 598	370.60 598	123.16 598	145.33 598	115.05 598	110.08 598	126.68 597	110.87 597	122.83 598	165.88 598	252.94 598	276.56 598	384.56 598	353.86 598	254.69 598	223.00 598	425.87 598	386.83 598

test_example2	98.32 597	94.13 597	45.89 595	96.35 596	109.85 597	88.61 597	95.45 597	25.75 597	94.37 597	130.00 598	126.06 598	58.17 597	74.63 597	88.51 597	79.96 597	150.23 597	221.02 597	77.62 597	99.10 597	113.75 597	96.94 597

Low-res two-view benchmark