Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 88	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 353	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.12 109

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.39 185	0.21 95	0.18 4	0.21 36	0.34 25	0.26 27	0.28 45	0.51 135	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 20	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

U	0.45 273	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.71 527	3.55 560	0.20 20	0.41 57	0.38 109	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 538	0.13 139	0.13 79	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 50	0.22 15	0.18 10	0.42 61	0.35 82	0.22 17	0.28 47	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

water-stereo	0.28 81	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 168	0.23 60	0.62 159	0.38 109	0.39 114	0.62 175	0.41 135	0.35 178	0.28 6	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.12 44	0.10 28

4.5_new	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 77	0.38 301	0.38 42	0.35 82	0.32 73	0.33 67	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

CAS	0.34 135	0.13 2	0.25 10	1.28 546	0.30 352	0.46 242	0.38 301	0.48 86	0.47 156	0.34 81	0.52 144	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 122	0.69 536	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 212

CroCo-Stereo	0.26 64	0.22 237	0.36 115	0.48 393	0.22 114	0.20 6	0.29 138	0.51 99	0.44 140	0.28 45	0.23 19	0.42 145	0.26 90	0.29 7	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109
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
S2M2	0.26 64	0.22 237	0.33 81	0.31 17	0.25 215	0.24 29	0.13 1	0.35 28	0.41 124	0.25 28	0.36 84	0.30 59	0.25 75	0.30 12	0.26 104	0.22 377	0.19 404	0.17 185	0.19 334	0.21 342	0.18 296

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 514	0.39 162	0.28 3	0.15 1	0.23 20	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 20	0.19 15	0.40 51	0.29 39	0.22 17	0.34 76	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 29	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

GIP-stereo	0.24 45	0.18 88	0.30 47	0.37 127	0.24 183	0.26 47	0.20 20	0.46 81	0.36 90	0.24 23	0.39 92	0.35 94	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 391	3.08 574	2.43 546	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.32 60	0.28 45	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 550	0.08 2	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.97 552

IGEV++	0.24 45	0.17 64	0.31 55	0.38 157	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.50 97	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.30 59	0.22 46	0.31 14	0.28 142	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 145

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 186	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 29	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 60	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 47	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

testlalala	0.28 81	0.19 125	0.43 216	0.34 57	0.23 154	0.45 237	0.30 154	0.43 69	0.29 39	0.68 244	0.49 122	0.35 94	0.25 75	0.32 19	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

XX-TBD	0.32 119	0.53 494	0.26 14	0.51 438	0.20 74	0.37 173	0.24 74	0.40 51	0.73 256	0.54 171	0.69 196	0.31 66	0.25 75	0.32 19	0.27 122	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

zero-FE	0.25 53	0.15 25	0.30 47	0.35 91	0.29 336	0.19 5	0.20 20	0.35 28	0.31 49	0.26 32	0.27 37	0.29 56	0.29 129	0.33 25	0.24 58	0.17 248	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.64 530	0.12 109

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 6	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 6	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

castereo	0.28 81	0.16 40	0.32 66	0.35 91	0.21 95	0.40 197	0.42 360	0.50 97	0.66 221	0.26 32	0.41 96	0.37 107	0.36 196	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

GCAP-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.38 157	0.19 50	0.38 186	0.23 60	0.57 126	0.41 124	0.45 137	0.49 122	0.39 119	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 190	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.11 64

4.25_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 161	0.37 131	0.33 46	0.16 7	0.32 133	0.42 360	0.41 57	0.38 109	0.31 60	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 30	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

HUF	0.24 45	0.16 40	0.33 81	0.32 34	0.18 31	0.25 43	0.40 335	0.42 61	0.34 69	0.25 28	0.23 19	0.32 69	0.28 115	0.34 30	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

RAStereo	0.24 45	0.17 64	0.29 36	0.40 222	0.21 95	0.23 20	0.26 94	0.42 61	0.45 147	0.23 19	0.34 76	0.30 59	0.19 25	0.34 30	0.25 75	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

test_for_model	0.82 464	3.60 575	0.39 162	2.35 563	2.07 563	0.39 193	0.28 128	0.42 61	0.45 147	0.71 266	0.31 64	0.30 59	0.27 101	0.34 30	0.25 75	0.34 489	0.11 135	0.13 51	0.09 9	3.49 574	0.18 296

testlalala2	0.36 168	0.18 88	0.45 240	0.89 531	0.53 502	0.44 229	0.26 94	0.61 153	0.49 159	0.68 244	0.56 159	0.44 159	0.24 68	0.34 30	0.31 170	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 145

depthmonostereo	0.29 92	0.14 11	0.31 55	0.35 91	0.17 17	0.46 242	0.27 110	0.69 218	0.57 188	0.35 86	0.42 99	0.31 66	0.35 178	0.35 38	0.27 122	0.14 98	0.12 190	0.13 51	0.12 105	0.11 12	0.10 28

TANstereo	0.30 107	0.15 25	0.31 55	0.30 9	0.17 17	0.55 284	0.23 60	0.44 75	0.55 180	0.59 183	0.68 195	0.37 107	0.26 90	0.35 38	0.27 122	0.15 159	0.16 353	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 189

MSCF	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.39 185	0.20 74	0.20 6	0.31 177	0.43 69	0.31 49	0.36 90	0.33 67	0.23 39	0.35 178	0.36 40	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.13 79	0.11 64

2.75w_new	0.21 13	0.18 88	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 20	0.34 219	0.36 32	0.28 32	0.34 81	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 40	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.29 39	0.24 23	0.29 54	0.21 29	0.27 101	0.36 40	0.25 75	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

Pointernet	0.27 74	0.14 11	0.33 81	0.35 91	0.23 154	0.35 159	0.21 36	0.72 245	0.38 109	0.39 114	0.36 84	0.34 85	0.25 75	0.36 40	0.25 75	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

AEACV	0.27 74	0.17 64	0.31 55	0.34 57	0.45 478	0.26 47	0.28 128	0.37 34	0.32 60	0.30 59	0.46 111	0.31 66	0.37 200	0.36 40	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.11 64

LoS_RVC	0.27 74	0.16 40	0.27 20	0.32 34	0.30 352	0.44 229	0.34 219	0.41 57	0.33 66	0.31 60	0.51 135	0.29 56	0.32 157	0.36 40	0.28 142	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 329

CREStereo++_RVC	0.32 119	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 60	0.22 45	0.46 81	0.88 351	0.46 143	0.80 251	0.30 59	0.26 90	0.36 40	0.33 192	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 533	0.13 79	0.09 4
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
3.75w	0.22 25	0.17 64	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 221	0.24 74	0.35 28	0.24 21	0.31 60	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 47	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo	0.24 45	0.18 88	0.40 174	0.39 185	0.20 74	0.22 15	0.27 110	0.32 15	0.36 90	0.26 32	0.44 103	0.22 30	0.16 9	0.37 47	0.27 122	0.11 22	0.12 190	0.16 147	0.15 196	0.13 79	0.09 4

GMOStereo	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

test-2	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

AIO_test	0.23 39	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 101	0.39 324	0.38 42	0.25 26	0.25 28	0.28 47	0.32 69	0.22 46	0.38 55	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 15	0.22 45	0.39 46	0.33 66	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 55	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

RCA-Stereo	0.35 150	0.17 64	0.34 98	0.38 157	0.22 114	0.31 116	0.34 219	0.68 210	1.24 484	0.45 137	0.65 182	0.47 172	0.43 235	0.38 55	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.11 64

CREStereo	0.28 81	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 173	0.25 82	0.51 99	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.32 69	0.26 90	0.38 55	0.25 75	0.16 209	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
2.5w	0.21 13	0.18 88	0.31 55	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.25 82	0.31 13	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.18 10	0.17 10	0.39 59	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

castereo++	0.26 64	0.16 40	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 393	0.20 20	0.37 34	0.47 156	0.23 19	0.23 19	0.35 94	0.28 115	0.39 59	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

trnet	0.27 74	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 173	0.23 60	0.52 108	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.34 85	0.26 90	0.39 59	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

CES	0.28 81	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 526	0.37 173	0.27 110	0.48 86	0.46 151	0.34 81	0.48 119	0.27 52	0.22 46	0.39 59	0.23 47	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 278

CroCo-Stereo Lap2	0.28 81	0.24 295	0.39 162	0.50 422	0.29 336	0.20 6	0.31 177	0.49 89	0.38 109	0.24 23	0.27 37	0.46 169	0.31 152	0.39 59	0.30 163	0.14 98	0.15 321	0.16 147	0.13 139	0.16 209	0.15 212

FlowAnything_test	0.29 92	0.19 125	0.39 162	0.47 386	0.26 256	0.46 242	0.25 82	0.43 69	0.31 49	0.29 52	0.26 32	0.35 94	0.26 90	0.40 64	0.37 256	0.21 351	0.15 321	0.22 358	0.26 454	0.16 209	0.16 258

asda	0.21 13	0.19 125	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 43	0.23 60	0.36 32	0.28 32	0.27 42	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 64	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0083	0.34 135	0.24 295	0.50 314	0.44 333	0.27 287	0.34 150	0.35 243	0.45 79	0.62 195	0.37 97	0.47 117	0.42 145	0.35 178	0.40 64	0.36 240	0.22 377	0.20 416	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.14 189

WCG-NET	0.28 81	0.15 25	0.33 81	0.33 46	0.19 50	0.33 140	0.27 110	0.39 46	0.80 302	0.46 143	0.49 122	0.39 119	0.25 75	0.40 64	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 64	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 543

MaDis-Stereo	0.26 64	0.18 88	0.36 115	0.36 111	0.26 256	0.27 60	0.27 110	0.43 69	0.35 82	0.27 42	0.26 32	0.41 135	0.28 115	0.40 64	0.28 142	0.16 209	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.12 109

CASnet	0.30 107	0.20 161	0.33 81	0.41 254	0.16 7	0.26 47	0.24 74	0.52 108	0.53 171	0.52 164	0.54 150	0.39 119	0.24 68	0.40 64	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.22 358	0.18 304	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 168	0.19 125	0.71 423	0.46 377	0.26 256	0.44 229	0.36 265	0.60 147	0.59 191	0.48 151	0.67 193	0.53 197	0.36 196	0.40 64	0.29 157	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.16 258

GASTEREO	0.25 53	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.20 74	0.22 15	0.30 154	0.43 69	0.31 49	0.37 97	0.33 67	0.22 30	0.35 178	0.41 72	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.11 64

4w-stereo	0.21 13	0.19 125	0.31 55	0.31 17	0.17 17	0.29 89	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 60	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 72	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 114	0.21 12	0.19 15	0.43 69	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 72	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 329	0.21 36	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 72	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

rvit_stereo_0080	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

whm_eth	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

test_3	0.36 168	0.19 125	0.44 228	0.44 333	0.23 154	0.48 250	0.36 265	0.66 190	0.82 315	0.64 214	0.45 106	0.68 287	0.25 75	0.41 72	0.31 170	0.12 31	0.10 51	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

AnonymousM	0.41 239	0.81 524	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 77	0.38 301	0.53 118	0.41 124	0.70 259	0.49 122	0.47 172	0.27 101	0.41 72	0.31 170	0.15 159	0.12 190	1.51 547	0.26 454	0.12 44	0.10 28

3.25w_new	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

rvit_stereo_0081_aga	0.31 113	0.28 369	0.44 228	0.42 294	0.29 336	0.34 150	0.31 177	0.44 75	0.40 120	0.39 114	0.44 103	0.40 129	0.32 157	0.42 80	0.29 157	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.16 228	0.20 318	0.15 212

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 168	0.17 64	0.41 184	0.35 91	0.19 50	0.33 140	0.29 138	0.65 181	0.73 256	0.68 244	1.01 358	0.56 207	0.40 221	0.42 80	0.30 163	0.11 22	0.09 22	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.10 28

R-Stereo Train	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145

RAFT-Stereo	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qwe	0.22 25	0.18 88	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.21 36	0.38 42	0.32 60	0.35 86	0.30 55	0.20 20	0.20 31	0.43 86	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 20	0.19 15	0.44 75	0.33 66	0.36 90	0.30 55	0.16 2	0.18 17	0.43 86	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

rvit_stereo_0081	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

rvit_stereo_0082	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

MGS-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.36 111	0.23 154	0.37 173	0.30 154	0.39 46	0.44 140	0.31 60	0.51 135	0.40 129	0.24 68	0.43 86	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.14 123	0.13 145

testlalala_base	0.46 283	0.25 319	0.41 184	0.46 377	0.33 401	0.58 308	0.25 82	0.57 126	0.34 69	0.51 158	0.56 159	0.46 169	0.30 145	0.43 86	0.31 170	1.47 558	0.11 135	0.14 80	0.09 9	1.59 548	0.13 145

test-3	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.22 45	0.63 167	0.78 291	0.71 266	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.23 60	0.63 167	0.78 291	0.68 244	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

cross-raft	0.34 135	0.20 161	0.37 131	0.44 333	0.23 154	0.32 133	0.35 243	0.74 258	0.40 120	0.60 187	0.77 227	0.57 212	0.27 101	0.43 86	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.11 64

sAnonymous2	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 508

CroCo_RVC	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 508

asd	0.21 13	0.18 88	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 60	0.22 45	0.35 28	0.22 15	0.31 60	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 97	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 135	0.19 125	0.31 55	0.41 254	0.25 215	0.35 159	0.44 376	0.72 245	0.92 379	0.46 143	0.52 144	0.41 135	0.29 129	0.44 97	0.28 142	0.16 209	0.15 321	0.17 185	0.13 139	0.14 123	0.13 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 395	0.24 5	0.51 438	0.19 50	0.29 89	0.22 45	0.40 51	0.37 104	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 152	0.44 97	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

MIPNet	0.37 185	0.21 198	0.59 363	0.39 185	0.25 215	0.50 257	0.28 128	0.77 274	0.70 237	0.65 223	0.60 169	0.40 129	0.49 267	0.44 97	0.37 256	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.13 145

2.25w	0.22 25	0.18 88	0.31 55	0.31 17	0.18 31	0.31 116	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 60	0.37 88	0.20 20	0.22 46	0.45 101	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 116	0.41 350	0.40 51	0.43 134	0.31 60	0.38 90	0.17 4	0.24 68	0.45 101	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 12	0.20 20	0.37 34	0.35 82	0.33 78	0.40 93	0.19 15	0.18 17	0.45 101	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 107	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 133	0.20 20	0.63 167	0.68 229	0.50 155	0.52 144	0.51 189	0.30 145	0.45 101	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

mms	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.33 208	0.40 51	0.32 60	0.28 45	0.34 76	0.34 85	0.20 31	0.45 101	0.26 104	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.11 64

model_zeroshot	0.33 129	0.18 88	0.48 289	0.39 185	0.28 310	0.45 237	0.25 82	0.63 167	0.45 147	0.61 194	0.50 126	0.51 189	0.25 75	0.45 101	0.26 104	0.16 209	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.13 145

4D-IteraStereo	0.33 129	0.18 88	0.40 174	0.40 222	0.24 183	0.32 133	0.27 110	0.58 132	0.72 249	0.65 223	0.54 150	0.42 145	0.23 58	0.45 101	0.28 142	0.14 98	0.09 22	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.11 64

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.34 57	0.20 74	0.35 159	0.20 20	0.52 108	0.36 90	0.28 45	0.27 37	0.41 135	0.18 17	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.13 79	0.11 64

DCANet-4	0.36 168	0.20 161	0.48 289	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.66 190	0.92 379	0.69 253	0.78 238	0.40 129	0.47 259	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

ADStereo(finetuned)	0.37 185	0.16 40	0.49 301	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.69 391	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

iRaftStereo_RVC	0.32 119	0.19 125	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.31 116	0.29 138	0.68 210	0.51 165	0.49 152	0.66 189	0.37 107	0.23 58	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.15 169	0.12 109

DCANet	0.36 168	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.57 316	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

Gwc-CoAtRS	0.34 135	0.17 64	0.44 228	0.39 185	0.23 154	0.34 150	0.22 45	0.70 233	0.75 266	0.60 187	0.59 167	0.58 220	0.29 129	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.12 109

Any-RAFT	0.35 150	0.16 40	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 265	0.22 45	0.88 318	0.73 256	0.53 167	0.73 206	0.64 261	0.28 115	0.46 114	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

RAFT-Test	0.34 135	0.18 88	0.37 131	0.38 157	0.23 154	0.50 257	0.23 60	0.69 218	0.40 120	0.60 187	0.85 283	0.61 246	0.28 115	0.46 114	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

fff	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

sCroCo_RVC	0.35 150	0.28 369	0.69 414	0.51 438	0.39 443	0.41 211	0.31 177	0.49 89	0.45 147	0.31 60	0.48 119	0.38 115	0.32 157	0.46 114	0.32 180	0.21 351	0.22 434	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.20 352

csc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

cscssc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

CFNet-RSSM	0.34 135	0.17 64	0.45 240	0.39 185	0.22 114	0.35 159	0.23 60	0.73 256	0.84 325	0.65 223	0.54 150	0.57 212	0.28 115	0.46 114	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.11 64

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 55	0.29 5	0.22 114	0.21 12	0.26 94	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 55	0.22 30	0.22 46	0.47 121	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

AIO-test2	0.39 216	0.21 198	0.41 184	0.47 386	0.25 215	0.45 237	0.35 243	0.77 274	1.27 494	0.36 90	0.87 294	0.37 107	0.30 145	0.47 121	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.21 343	0.23 415	0.15 169	0.13 145

ours_stereo	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.38 157	0.23 154	0.30 101	0.33 208	0.42 61	0.38 109	0.26 32	0.34 76	0.35 94	0.23 58	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.10 28

Occ-G	0.26 64	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.41 57	0.31 49	0.29 52	0.43 102	0.49 183	0.25 75	0.47 121	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.12 109

RAFT-Stereo-weight	0.32 119	0.18 88	0.33 81	0.39 185	0.22 114	0.26 47	0.29 138	0.67 200	0.80 302	0.53 167	0.51 135	0.58 220	0.20 31	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.11 64

AE-Stereo	0.34 135	0.21 198	0.42 205	0.48 393	0.31 374	0.48 250	0.35 243	0.61 153	0.62 195	0.32 73	0.55 156	0.52 193	0.27 101	0.47 121	0.29 157	0.13 59	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 74	0.17 64	0.37 131	0.40 222	0.27 287	0.30 101	0.28 128	0.39 46	0.31 49	0.29 52	0.46 111	0.27 52	0.25 75	0.47 121	0.34 207	0.17 248	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.14 123	0.12 109

LoS	0.29 92	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.72 249	0.34 81	0.52 144	0.41 135	0.28 115	0.47 121	0.28 142	0.15 159	0.11 135	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 216	0.21 198	0.63 383	0.39 185	0.22 114	0.49 254	0.29 138	0.76 271	0.74 263	0.78 309	0.77 227	0.44 159	0.42 229	0.47 121	0.38 265	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.13 145

rafts_anoy	0.37 185	0.21 198	0.36 115	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.33 208	0.67 200	0.90 367	0.58 181	0.66 189	0.45 161	0.33 167	0.47 121	0.39 271	0.16 209	0.11 135	0.21 343	0.23 415	0.17 244	0.14 189

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 40	0.34 98	0.39 185	0.27 287	0.33 140	0.20 20	0.38 42	0.36 90	0.26 32	0.31 64	0.25 47	0.21 39	0.48 131	0.24 58	0.20 334	0.11 135	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 212

rvit_stereo_ft	0.33 129	0.25 319	0.47 269	0.52 450	0.32 390	0.33 140	0.47 390	0.49 89	0.50 163	0.34 81	0.41 96	0.41 135	0.32 157	0.48 131	0.34 207	0.22 377	0.14 291	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.14 189

gcap-zeroshot	0.34 135	0.18 88	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.49 254	0.27 110	0.52 108	0.34 69	0.64 214	0.50 126	0.83 356	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.13 59	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.12 109

PMTNet	0.32 119	0.16 40	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 237	0.22 45	0.56 121	0.63 206	0.46 143	0.54 150	0.39 119	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.75 538	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

DilatedVolume-Stereo	0.30 107	0.15 25	0.34 98	0.33 46	0.20 74	0.53 273	0.25 82	0.56 121	0.43 134	0.56 176	0.50 126	0.35 94	0.29 129	0.49 135	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.11 77	0.11 12	0.10 28

SCV	0.26 64	0.19 125	0.33 81	0.35 91	0.21 95	0.27 60	0.34 219	0.56 121	0.28 32	0.24 23	0.28 47	0.37 107	0.23 58	0.49 135	0.22 27	0.18 281	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.15 169	0.11 64

CAS++	0.32 119	0.24 295	0.36 115	0.37 127	0.26 256	0.28 77	0.23 60	0.87 313	0.50 163	0.47 148	0.45 106	0.26 48	0.21 39	0.49 135	0.24 58	0.23 394	0.19 404	0.22 358	0.17 277	0.21 342	0.16 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 222	0.18 31	0.27 60	0.26 94	0.49 89	0.27 28	0.36 90	0.27 37	0.33 81	0.35 178	0.49 135	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 135	0.27 355	0.45 240	0.36 111	0.25 215	0.48 250	0.30 154	0.58 132	0.90 367	0.42 129	0.36 84	0.30 59	0.29 129	0.49 135	0.30 163	0.16 209	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.18 268	0.15 212

x	0.39 216	0.24 295	0.41 184	0.34 57	0.23 154	0.52 265	0.32 198	0.86 306	0.52 168	0.57 179	0.70 199	0.59 235	0.50 278	0.49 135	0.46 326	0.17 248	0.15 321	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.16 258

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 60	0.23 60	0.37 34	0.28 32	0.31 60	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 141	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

fffy	0.28 81	0.21 198	0.34 98	0.37 127	0.23 154	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.41 124	0.32 73	0.37 88	0.39 119	0.27 101	0.50 141	0.27 122	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

RSM++	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.36 111	0.20 74	0.28 77	0.30 154	0.51 99	0.32 60	0.25 28	0.22 17	0.37 107	0.21 39	0.50 141	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.10 28

MyStereo8	0.40 228	0.20 161	0.54 343	0.41 254	0.29 336	0.53 273	0.29 138	0.65 181	0.49 159	0.71 266	0.98 348	0.58 220	0.43 235	0.50 141	0.51 350	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.19 302	0.19 329

MyStereo06	0.38 200	0.21 198	0.61 370	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.95 345	0.35 82	0.62 196	0.54 150	0.76 333	0.27 101	0.50 141	0.29 157	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

GLC_STEREO	0.29 92	0.19 125	0.27 20	0.44 333	0.19 50	0.31 116	0.26 94	0.47 84	0.43 134	0.37 97	0.47 117	0.41 135	0.23 58	0.50 141	0.34 207	0.14 98	0.18 390	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.13 145

HUI-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.60 147	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.50 141	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

AIO_rvc	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.34 57	0.19 50	0.26 47	0.33 208	0.40 51	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 85	0.15 4	0.51 148	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 92	0.22 237	0.38 143	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.12 105	0.13 79	0.15 212

rrr	0.29 92	0.22 237	0.41 184	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.32 198	0.52 108	0.42 132	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.14 189

anonymousa	0.49 328	0.20 161	0.42 205	0.38 157	0.23 154	0.91 438	0.35 243	0.75 264	0.62 195	0.85 360	1.54 493	1.06 431	0.66 378	0.51 148	0.43 291	0.16 209	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.16 209	0.14 189

raftrobust	0.34 135	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.27 287	0.30 101	0.25 82	0.71 241	0.63 206	0.58 181	0.55 156	0.45 161	0.46 255	0.51 148	0.29 157	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.13 145

DMCA	0.45 273	0.26 338	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.51 261	0.34 219	0.93 333	0.68 229	0.75 292	0.83 268	0.79 343	0.53 289	0.51 148	0.54 365	0.21 351	0.16 353	0.21 343	0.16 228	0.19 302	0.21 370

fffft	0.25 53	0.17 64	0.37 131	0.36 111	0.22 114	0.28 77	0.36 265	0.42 61	0.24 21	0.36 90	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 154	0.27 122	0.12 31	0.09 22	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 154	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.37 127	0.18 31	0.28 77	0.30 154	0.48 86	0.27 28	0.29 52	0.30 55	0.32 69	0.17 10	0.52 154	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.10 28

H2IRNET	0.37 185	0.20 161	0.33 81	0.38 157	0.25 215	0.27 60	0.23 60	0.59 137	0.72 249	0.39 114	0.90 310	0.74 325	0.55 307	0.52 154	0.43 291	0.15 159	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.13 145

DCRE	0.37 185	0.18 88	0.46 257	0.45 356	0.32 390	0.42 218	0.37 279	0.63 167	0.51 165	0.47 148	0.94 321	0.56 207	0.36 196	0.52 154	0.32 180	0.14 98	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.13 145

IPLGR_C	0.40 228	0.21 198	0.64 388	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.34 219	0.66 190	0.62 195	0.82 337	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.46 326	0.17 248	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

ACRE	0.40 228	0.21 198	0.65 394	0.45 356	0.33 401	0.51 261	0.33 208	0.66 190	0.63 206	0.80 315	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.45 316	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

GANet-ADL	0.42 246	0.25 319	0.45 240	0.43 314	0.29 336	0.54 279	0.35 243	0.89 320	0.86 338	0.63 204	0.72 202	0.68 287	0.42 229	0.52 154	0.41 282	0.21 351	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.19 329

HHNet	0.41 239	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.37 428	0.33 140	0.34 219	0.69 218	0.75 266	0.86 367	1.30 455	0.52 193	0.32 157	0.52 154	0.35 224	0.15 159	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.15 169	0.24 403

MM-Stereo_test2	0.30 107	0.18 88	0.39 162	0.40 222	0.24 183	0.42 218	0.42 360	0.63 167	0.41 124	0.37 97	0.35 81	0.32 69	0.26 90	0.53 163	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.15 169	0.10 28

AIO-test1	0.38 200	0.18 88	0.38 143	0.50 422	0.24 183	0.46 242	0.30 154	0.70 233	1.19 475	0.40 120	0.71 201	0.45 161	0.29 129	0.53 163	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.13 79	0.17 278

SMoEStereo_RVC	0.26 64	0.19 125	0.35 108	0.35 91	0.22 114	0.36 168	0.32 198	0.39 46	0.34 69	0.37 97	0.30 55	0.33 81	0.24 68	0.53 163	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.11 64

IGEV_Zeroshot_test	0.34 135	0.18 88	0.67 404	0.39 185	0.28 310	0.30 101	0.25 82	0.74 258	0.31 49	0.62 196	0.57 162	0.54 201	0.25 75	0.53 163	0.27 122	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

ICVP	0.46 283	0.25 319	0.38 143	0.48 393	0.28 310	0.58 308	0.43 367	1.00 361	0.70 237	0.67 238	0.95 330	0.75 327	0.55 307	0.53 163	0.54 365	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.17 277	0.19 302	0.20 352
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 200	0.19 125	0.35 108	0.37 127	0.25 215	0.45 237	0.37 279	0.78 280	0.89 364	0.51 158	0.78 238	0.50 185	0.29 129	0.53 163	0.40 278	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.12 109

FACV-RUCA	0.43 256	0.28 369	0.47 269	0.45 356	0.33 401	0.58 308	0.34 219	0.82 293	0.73 256	0.57 179	0.84 273	0.47 172	0.50 278	0.54 169	0.39 271	0.22 377	0.15 321	0.35 482	0.16 228	0.28 426	0.21 370

rvit_0105_6	0.38 200	0.28 369	0.64 388	0.50 422	0.30 352	0.39 193	0.38 301	0.51 99	0.67 224	0.40 120	0.45 106	0.50 185	0.41 227	0.54 169	0.36 240	0.27 437	0.26 467	0.24 397	0.21 381	0.22 364	0.16 258

WCG-NET（raft）	0.31 113	0.15 25	0.36 115	0.32 34	0.19 50	0.35 159	0.27 110	0.51 99	0.78 291	0.45 137	0.55 156	0.48 177	0.27 101	0.54 169	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 77	0.12 44	0.11 64

test_xeample3	0.29 92	0.21 198	0.41 184	0.35 91	0.26 256	0.35 159	0.32 198	0.56 121	0.36 90	0.43 132	0.32 66	0.34 85	0.28 115	0.54 169	0.23 47	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.13 145

GMStereo	0.39 216	0.37 430	0.54 343	0.40 222	0.26 256	0.42 218	0.36 265	0.59 137	1.04 435	0.55 173	0.51 135	0.37 107	0.35 178	0.54 169	0.41 282	0.19 311	0.13 257	0.16 147	0.17 277	0.24 394	0.18 296
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.29 92	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.21 95	0.32 133	0.26 94	0.62 159	0.31 49	0.33 78	0.65 182	0.41 135	0.22 46	0.55 174	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.11 77	0.15 169	0.11 64

tg	0.33 129	0.18 88	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.38 186	0.26 94	0.70 233	0.56 186	0.47 148	0.65 182	0.42 145	0.24 68	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.14 123	0.11 64

1test111	0.36 168	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.55 174	0.45 316	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

riskmin	0.38 200	0.20 161	0.39 162	0.32 34	0.23 154	0.53 273	0.30 154	0.63 167	0.80 302	0.49 152	0.56 159	0.73 319	0.58 325	0.55 174	0.36 240	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.13 139	0.19 302	0.20 352

MC-Stereo	0.28 81	0.17 64	0.32 66	0.38 157	0.20 74	0.26 47	0.26 94	0.49 89	0.37 104	0.37 97	0.61 172	0.41 135	0.31 152	0.55 174	0.25 75	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.11 64

qqq	0.40 228	0.26 338	0.44 228	0.36 111	0.22 114	0.46 242	0.36 265	0.85 302	0.54 175	0.56 176	0.69 196	0.65 274	0.53 289	0.55 174	0.45 316	0.17 248	0.16 353	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

CIPLG	0.41 239	0.21 198	0.63 383	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.33 208	0.65 181	0.60 193	0.82 337	0.96 334	0.46 169	0.32 157	0.55 174	0.44 307	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

FTStereo	0.56 391	0.20 161	0.37 131	0.41 254	0.25 215	0.40 197	0.79 503	0.66 190	0.43 134	1.09 474	3.27 548	0.70 295	0.73 415	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.30 449

TestStereo	0.38 200	0.31 395	0.40 174	0.45 356	0.20 74	0.40 197	0.37 279	0.66 190	0.65 218	0.53 167	0.78 238	0.47 172	0.40 221	0.55 174	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.22 364	0.13 145

AFF-stereo	0.38 200	0.19 125	0.39 162	0.37 127	0.21 95	0.27 60	0.31 177	0.65 181	0.66 221	0.64 214	1.13 410	0.76 333	0.39 215	0.55 174	0.33 192	0.11 22	0.09 22	0.16 147	0.16 228	0.13 79	0.11 64

AdaDepth	0.22 25	0.17 64	0.32 66	0.37 127	0.18 31	0.34 150	0.22 45	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 184	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

xyz-stereo-finetune	0.33 129	0.18 88	0.36 115	0.33 46	0.18 31	0.57 302	0.31 177	0.58 132	0.69 236	0.45 137	0.54 150	0.38 115	0.33 167	0.56 184	0.36 240	0.12 31	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

GCAP-BAT	0.30 107	0.21 198	0.42 205	0.33 46	0.27 287	0.26 47	0.27 110	0.45 79	0.30 44	0.60 187	0.64 179	0.45 161	0.23 58	0.56 184	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.10 50	0.12 44	0.11 64

RSM	0.25 53	0.18 88	0.33 81	0.36 111	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.51 99	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 119	0.21 39	0.56 184	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.14 123	0.10 28

11t1	0.36 168	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.62 337	0.29 138	0.69 218	0.43 134	0.60 187	0.53 148	0.53 197	0.48 264	0.56 184	0.40 278	0.18 281	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.17 244	0.17 278

StereoVision	0.42 246	0.28 369	0.45 240	0.49 408	0.28 310	0.38 186	0.38 301	0.72 245	0.62 195	0.44 135	1.14 415	0.54 201	0.39 215	0.56 184	0.34 207	0.21 351	0.24 452	0.25 410	0.24 431	0.26 411	0.16 258

EKT-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.39 162	0.43 314	0.29 336	0.38 186	0.31 177	0.69 218	0.64 213	0.45 137	0.63 176	0.49 183	0.27 101	0.56 184	0.33 192	0.18 281	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.16 209	0.16 258

anonymousdsp2	0.35 150	0.20 161	0.43 216	0.37 127	0.24 183	0.48 250	0.31 177	0.86 306	0.65 218	0.55 173	0.50 126	0.50 185	0.34 175	0.56 184	0.31 170	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 189

PSM-adaLoss	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.56 184	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

GrayStereo	0.49 328	0.19 125	0.42 205	0.46 377	0.28 310	0.53 273	0.67 471	0.69 218	0.63 206	1.02 450	1.47 487	0.78 341	0.76 424	0.56 184	0.33 192	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.17 277	0.15 169	0.29 440

DeepStereo_RVC	0.36 168	0.21 198	0.47 269	0.40 222	0.24 183	0.26 47	0.22 45	0.60 147	0.38 109	0.69 253	0.67 193	0.57 212	0.51 283	0.56 184	0.39 271	0.16 209	0.12 190	0.18 231	0.15 196	0.19 302	0.18 296

XX-Stereo	0.37 185	0.17 64	0.45 240	0.55 474	0.36 421	0.38 186	0.20 20	0.60 147	0.30 44	0.46 143	1.30 455	0.73 319	0.26 90	0.56 184	0.26 104	0.16 209	0.11 135	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.10 28

cf-r	0.47 298	0.23 258	0.41 184	0.39 185	0.23 154	0.59 321	0.37 279	0.88 318	0.85 333	0.72 278	1.05 380	0.94 398	0.62 348	0.56 184	0.54 365	0.21 351	0.14 291	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.15 212

SCV_C0	0.26 64	0.18 88	0.34 98	0.35 91	0.24 183	0.23 20	0.28 128	0.51 99	0.36 90	0.31 60	0.36 84	0.37 107	0.20 31	0.57 197	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109

tt45	0.27 74	0.17 64	0.34 98	0.35 91	0.23 154	0.38 186	0.28 128	0.46 81	0.28 32	0.40 120	0.27 37	0.38 115	0.25 75	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.12 44	0.14 189

rvit_0105_5	0.42 246	0.31 395	0.73 431	0.50 422	0.29 336	0.44 229	0.42 360	0.61 153	0.74 263	0.51 158	0.51 135	0.60 241	0.47 259	0.57 197	0.38 265	0.27 437	0.25 460	0.25 410	0.23 415	0.22 364	0.18 296

rvit_0105_4	0.41 239	0.29 381	0.71 423	0.50 422	0.29 336	0.41 211	0.41 350	0.55 119	0.73 256	0.45 137	0.48 119	0.55 204	0.44 245	0.57 197	0.36 240	0.28 447	0.26 467	0.25 410	0.22 399	0.23 381	0.18 296

ACVNet-DCA	0.35 150	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

xx1	0.39 216	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.65 274	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

cc1	0.37 185	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.15 212

mmm	0.44 263	0.27 355	0.46 257	0.38 157	0.24 183	0.61 329	0.35 243	0.94 338	0.53 171	0.72 278	1.05 380	0.63 254	0.50 278	0.57 197	0.45 316	0.18 281	0.15 321	0.23 380	0.20 359	0.20 318	0.18 296

ffm	0.44 263	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

tt1	0.36 168	0.24 295	0.32 66	0.41 254	0.22 114	0.54 279	0.38 301	0.68 210	1.04 435	0.41 124	0.46 111	0.35 94	0.45 250	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.16 258

MIF-Stereo (partial)	0.31 113	0.18 88	0.37 131	0.41 254	0.31 374	0.28 77	0.23 60	0.47 84	0.42 132	0.31 60	0.63 176	0.36 105	0.35 178	0.57 197	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.14 189

PCWNet_CMD	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.95 345	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.21 343	0.16 228	0.24 394	0.19 329

CASS	0.45 273	0.27 355	0.42 205	0.48 393	0.22 114	0.61 329	0.34 219	0.97 352	0.62 195	0.71 266	0.85 283	0.61 246	0.55 307	0.57 197	0.41 282	0.29 454	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.22 364	0.28 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 150	0.23 258	0.51 326	0.44 333	0.21 95	0.64 353	0.27 110	0.59 137	0.63 206	0.40 120	0.38 90	0.55 204	0.40 221	0.57 197	0.35 224	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.16 209	0.13 145

ProNet	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.35 91	0.24 183	0.32 133	0.43 367	0.57 126	0.37 104	0.33 78	0.30 55	0.32 69	0.28 115	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.13 145

ROB_FTStereo_v2	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.57 197	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.25 43	0.21 36	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.57 197	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

s12784h	0.36 168	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 400	0.29 138	0.80 287	0.83 320	0.56 176	0.57 162	0.43 153	0.40 221	0.57 197	0.33 192	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

SFCPSM	0.47 298	0.21 198	0.55 348	0.40 222	0.27 287	0.87 434	0.37 279	1.33 493	0.77 281	0.80 315	0.84 273	0.54 201	0.49 267	0.57 197	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.15 212

MSMDNet	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.96 349	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.23 381	0.19 329

test_sample1	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.34 57	0.23 154	0.58 308	0.35 243	0.99 357	0.49 159	0.62 196	0.75 217	0.69 291	0.61 342	0.58 217	0.44 307	0.18 281	0.14 291	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.17 278

ff7	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

ffff	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

11t	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 88	0.35 108	0.35 91	0.19 50	0.27 60	0.25 82	0.55 119	0.23 17	0.27 42	0.25 30	0.34 85	0.19 25	0.58 217	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.10 28

knoymous	0.36 168	0.20 161	0.31 55	0.31 17	0.22 114	0.36 168	0.29 138	0.61 153	0.64 213	0.67 238	0.70 199	0.60 241	0.40 221	0.58 217	0.34 207	0.17 248	0.11 135	0.20 301	0.11 77	0.17 244	0.18 296

ccc-4	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

LCNet	0.41 239	0.20 161	0.32 66	0.44 333	0.24 183	0.47 247	0.29 138	0.67 200	0.53 171	0.72 278	1.03 370	0.66 279	0.60 336	0.58 217	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.36 480

Patchmatch Stereo++	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.30 154	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

iRAFT	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

RAFT-IKP	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.28 128	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

CFNet_pseudo	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.30 154	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.03 370	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

ccs_rob	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.31 177	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.02 366	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

UCFNet_RVC	0.49 328	0.26 338	0.35 108	0.39 185	0.26 256	0.64 353	0.36 265	1.15 430	0.84 325	0.67 238	0.88 302	0.88 378	0.59 332	0.58 217	0.45 316	0.24 406	0.17 373	0.27 442	0.27 461	0.25 404	0.23 395

MyStereo07	0.32 119	0.22 237	0.34 98	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	0.72 245	0.37 104	0.37 97	0.34 76	0.32 69	0.31 152	0.59 232	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

anonymousdsp	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

IGEV-Stereo	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 366	0.25 319	0.52 331	0.49 408	0.32 390	0.74 390	0.40 335	1.50 519	0.86 338	0.86 367	0.92 317	0.64 261	0.59 332	0.59 232	0.79 429	0.23 394	0.19 404	0.20 301	0.16 228	0.21 342	0.19 329

RALCasStereoNet	0.36 168	0.21 198	0.37 131	0.42 294	0.26 256	0.35 159	0.38 301	0.63 167	0.64 213	0.50 155	0.72 202	0.51 189	0.29 129	0.59 232	0.36 240	0.16 209	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.17 244	0.16 258

HITNet	0.41 239	0.26 338	0.45 240	0.33 46	0.17 17	0.63 346	0.30 154	0.93 333	0.64 213	0.71 266	0.82 262	0.64 261	0.52 285	0.59 232	0.43 291	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.19 302	0.12 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MM-Stereo_test1	0.33 129	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.23 154	0.36 168	0.45 379	0.58 132	0.54 175	0.60 187	0.50 126	0.38 115	0.37 200	0.60 238	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.12 109

DCVSM-stereo	0.49 328	0.27 355	0.53 339	0.39 185	0.29 336	0.51 261	0.26 94	0.75 264	0.75 266	1.11 478	0.75 217	1.05 429	0.72 412	0.60 238	0.47 333	0.20 334	0.19 404	0.24 397	0.20 359	0.25 404	0.30 449

CoDeX	0.47 298	0.20 161	0.49 301	0.42 294	0.25 215	0.75 393	0.36 265	1.27 482	0.80 302	0.82 337	0.96 334	0.62 252	0.57 316	0.60 238	0.36 240	0.17 248	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.16 209	0.14 189

IER	0.46 283	0.23 258	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.69 371	0.35 243	0.80 287	0.66 221	0.83 349	0.94 321	0.75 327	0.77 431	0.60 238	0.42 286	0.17 248	0.14 291	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

IPLG	0.39 216	0.20 161	0.59 363	0.40 222	0.24 183	0.54 279	0.27 110	0.75 264	0.63 206	0.84 356	0.81 258	0.32 69	0.32 157	0.60 238	0.45 316	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

DEmStereo	0.48 310	0.17 64	0.50 314	0.38 157	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.63 167	0.74 263	0.89 389	1.66 501	0.58 220	1.06 494	0.60 238	0.42 286	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

GMM-Stereo	0.44 263	0.19 125	0.36 115	0.42 294	0.25 215	0.51 261	0.47 390	0.71 241	0.53 171	0.76 299	1.37 465	0.76 333	0.38 204	0.60 238	0.33 192	0.15 159	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.16 209	0.27 426

RALAANet	0.38 200	0.23 258	0.48 289	0.42 294	0.29 336	0.35 159	0.25 82	0.86 306	0.64 213	0.67 238	0.65 182	0.60 241	0.29 129	0.60 238	0.34 207	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.21 342	0.13 145

PAM	0.46 283	0.19 125	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.75 393	0.33 208	0.85 302	0.34 69	0.70 259	0.46 111	1.83 520	0.63 354	0.61 246	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.14 123	0.13 145

test_sample2	0.42 246	0.22 237	0.43 216	0.33 46	0.21 95	0.58 308	0.39 324	0.95 345	0.67 224	0.63 204	0.77 227	0.69 291	0.57 316	0.61 246	0.38 265	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.16 228	0.19 302	0.18 296

PSM-AAD	0.48 310	0.20 161	0.37 131	0.43 314	0.23 154	0.56 297	0.50 409	0.65 181	0.70 237	1.07 468	1.12 403	0.58 220	0.92 471	0.61 246	0.32 180	0.15 159	0.11 135	0.25 410	0.26 454	0.18 268	0.43 507

CRE-IMP	0.36 168	0.23 258	0.49 301	0.42 294	0.24 183	0.41 211	0.21 36	0.57 126	0.41 124	0.65 223	0.72 202	0.53 197	0.37 200	0.61 246	0.38 265	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.21 342	0.18 296

Prome-Stereo	0.46 283	0.19 125	0.35 108	0.44 333	0.26 256	0.40 197	0.45 379	0.68 210	0.44 140	0.96 424	1.84 512	0.59 235	0.67 381	0.61 246	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.16 209	0.29 440

111	0.40 228	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.52 265	0.28 128	0.74 258	1.16 469	0.50 155	0.91 313	0.63 254	0.48 264	0.61 246	0.35 224	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.13 145

CFNet-ft	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

CFNet_RVC	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

PAM_32	0.46 283	0.19 125	0.67 404	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.27 110	0.95 345	0.34 69	0.68 244	0.44 103	1.91 525	0.65 371	0.62 254	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.15 196	0.14 123	0.13 145

DLNR_Zeroshot_test	20.09 584	36.28 590	38.04 587	169.85 597	61.80 593	0.23 20	0.20 20	13.88 582	0.37 104	0.44 135	0.66 189	0.43 153	0.21 39	0.62 254	0.28 142	5.46 579	0.10 51	0.15 121	0.11 77	72.60 596	0.11 64

GwcNet-ADL	0.44 263	0.22 237	0.48 289	0.45 356	0.30 352	0.40 197	0.37 279	0.92 331	0.97 402	0.71 266	0.78 238	0.61 246	0.42 229	0.62 254	0.50 340	0.19 311	0.14 291	0.15 121	0.14 170	0.18 268	0.18 296

ASMatch	0.48 310	0.19 125	0.45 240	0.39 185	0.28 310	0.37 173	0.26 94	0.74 258	0.68 229	0.76 299	2.34 527	0.61 246	0.52 285	0.62 254	0.37 256	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.21 370

THIR-Stereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.23 154	0.75 393	0.67 471	0.66 190	0.87 347	1.02 450	1.40 471	0.72 308	0.76 424	0.62 254	0.42 286	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.15 212

Pruner-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.40 222	0.25 215	0.22 15	0.24 74	0.67 200	0.55 180	0.89 389	0.76 223	0.68 287	0.29 129	0.62 254	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.17 277	0.17 244	0.18 296

EAI-Stereo	0.34 135	0.19 125	0.44 228	0.39 185	0.21 95	0.31 116	0.30 154	1.15 430	0.30 44	0.49 152	0.75 217	0.36 105	0.28 115	0.62 254	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.13 79	0.12 109

FENet	0.42 246	0.22 237	0.38 143	0.39 185	0.24 183	0.55 284	0.32 198	0.79 284	0.70 237	0.71 266	0.72 202	0.63 254	0.57 316	0.62 254	0.44 307	0.19 311	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.19 329

GANet-RSSM	0.47 298	0.21 198	0.37 131	0.38 157	0.25 215	0.58 308	0.36 265	1.07 393	0.78 291	0.68 244	1.01 358	0.86 367	0.67 381	0.62 254	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.17 278

PSMNet-RSSM	0.48 310	0.22 237	0.38 143	0.42 294	0.25 215	0.50 257	0.37 279	1.10 403	0.77 281	0.70 259	1.06 386	0.84 360	0.64 365	0.62 254	0.47 333	0.23 394	0.15 321	0.23 380	0.25 440	0.20 318	0.19 329

GwcNet-RSSM	0.49 328	0.24 295	0.42 205	0.40 222	0.23 154	0.55 284	0.38 301	0.93 333	0.93 385	0.71 266	1.16 426	0.86 367	0.60 336	0.62 254	0.66 401	0.21 351	0.14 291	0.19 271	0.20 359	0.16 209	0.15 212

coex_refinement	0.53 366	0.21 198	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.76 399	0.39 324	1.09 401	0.90 367	0.85 360	1.12 403	1.00 412	0.56 314	0.63 265	0.81 434	0.21 351	0.13 257	0.16 147	0.16 228	0.20 318	0.21 370

999	0.27 74	0.16 40	0.35 108	0.36 111	0.24 183	0.31 116	0.27 110	0.49 89	0.38 109	0.26 32	0.30 55	0.39 119	0.23 58	0.63 265	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.14 189

rvit_stereo_0075_2	0.47 298	0.37 430	0.70 418	0.53 460	0.46 485	0.43 221	0.36 265	0.81 291	0.67 224	0.55 173	0.74 215	0.59 235	0.43 235	0.63 265	0.43 291	0.32 475	0.23 444	0.35 482	0.25 440	0.30 439	0.25 410

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 246	0.20 161	0.74 436	0.38 157	0.43 467	0.39 193	0.26 94	0.94 338	0.49 159	0.53 167	0.77 227	0.93 396	0.45 250	0.63 265	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 185	0.18 304	0.20 318	0.20 352

test_sample4	0.47 298	0.26 338	0.50 314	0.35 91	0.22 114	0.69 371	0.38 301	1.15 430	0.81 310	0.78 309	0.82 262	0.62 252	0.53 289	0.63 265	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.21 343	0.19 334	0.21 342	0.19 329

test_sample3	0.46 283	0.25 319	0.50 314	0.35 91	0.23 154	0.69 371	0.37 279	1.15 430	0.81 310	0.75 292	0.79 248	0.66 279	0.49 267	0.63 265	0.46 326	0.21 351	0.15 321	0.20 301	0.19 334	0.21 342	0.19 329

CFNet_ucs	0.50 344	0.24 295	0.55 348	0.38 157	0.31 374	0.58 308	0.33 208	0.98 355	0.93 385	0.88 385	1.19 434	0.80 351	0.49 267	0.63 265	0.43 291	0.21 351	0.15 321	0.26 429	0.18 304	0.26 411	0.22 388

test_4	0.36 168	0.18 88	0.31 55	0.44 333	0.25 215	0.20 6	0.34 219	0.56 121	0.41 124	0.59 183	1.45 484	0.43 153	0.25 75	0.63 265	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.11 64

UDGNet	0.48 310	0.77 521	0.50 314	0.48 393	0.31 374	0.41 211	0.34 219	0.70 233	0.92 379	0.65 223	0.60 169	0.58 220	0.43 235	0.63 265	0.41 282	0.32 475	0.15 321	0.66 532	0.19 334	0.36 474	0.21 370

KYRaft	0.48 310	0.20 161	0.38 143	0.44 333	0.23 154	0.44 229	0.37 279	0.66 190	0.41 124	0.94 416	1.73 505	0.79 343	0.41 227	0.63 265	0.31 170	0.16 209	0.11 135	0.18 231	0.22 399	0.16 209	0.78 538

DRaft	0.49 328	0.17 64	0.47 269	0.37 127	0.25 215	0.58 308	0.40 335	0.65 181	0.85 333	1.02 450	1.75 508	0.50 185	0.82 446	0.63 265	0.40 278	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

ACVNet	0.46 283	0.23 258	0.36 115	0.39 185	0.28 310	0.58 308	0.40 335	0.87 313	0.80 302	0.64 214	0.96 334	0.79 343	0.60 336	0.63 265	0.67 404	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.18 268	0.15 212

acv_ft	0.51 351	0.23 258	0.56 354	0.44 333	0.28 310	0.86 433	0.39 324	0.91 329	0.80 302	0.97 429	0.96 334	0.79 343	0.59 332	0.63 265	0.87 450	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212

MIM_Stereo	0.38 200	0.17 64	0.53 339	0.37 127	0.24 183	0.27 60	0.24 74	0.70 233	0.54 175	0.72 278	1.00 355	0.63 254	0.29 129	0.64 278	0.38 265	0.13 59	0.14 291	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.11 64

BUS	0.45 273	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.70 376	0.34 219	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.65 274	0.49 267	0.64 278	0.51 350	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

BSDual-CNN	0.46 283	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

psmg	0.49 328	0.25 319	0.43 216	0.41 254	0.28 310	0.85 430	0.43 367	0.99 357	0.76 274	0.91 401	0.94 321	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.15 321	0.20 301	0.20 359	0.18 268	0.18 296

AAGNet	1.43 530	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.25 215	0.29 89	0.31 177	0.65 181	0.68 229	0.97 429	0.86 286	0.67 286	0.62 348	0.64 278	20.63 581	0.16 209	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.19 302	0.12 109

Anonymous3	0.46 283	0.34 412	0.86 463	0.50 422	0.37 428	0.81 415	0.50 409	0.72 245	0.65 218	0.51 158	0.65 182	0.45 161	0.45 250	0.64 278	0.38 265	0.24 406	0.24 452	0.22 358	0.21 381	0.23 381	0.23 395

xxxx	1.01 493	0.22 237	0.43 216	0.36 111	0.21 95	0.82 423	0.36 265	1.32 491	0.88 351	0.71 266	0.94 321	0.97 405	0.63 354	0.64 278	10.58 572	0.20 334	0.16 353	0.18 231	0.17 277	0.19 302	0.19 329

rvit_0105_3	0.47 298	0.34 412	0.77 450	0.54 467	0.31 374	0.49 254	0.47 390	0.63 167	0.79 300	0.65 223	0.59 167	0.64 261	0.50 278	0.65 285	0.39 271	0.29 454	0.27 476	0.29 458	0.28 467	0.21 342	0.20 352

test_sample5	0.47 298	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.77 305	0.94 321	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

DualNet	0.48 310	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.80 315	1.03 370	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

plain	0.31 113	0.20 161	0.50 314	0.39 185	0.29 336	0.27 60	0.30 154	0.44 75	0.35 82	0.31 60	0.66 189	0.30 59	0.31 152	0.65 285	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.17 244	0.12 109

CrosDoStereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 535	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 465	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

NRIStereo	0.36 168	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.23 154	0.34 150	0.26 94	0.65 181	0.55 180	0.64 214	0.63 176	0.56 207	0.37 200	0.65 285	0.37 256	0.15 159	0.11 135	0.18 231	0.15 196	0.17 244	0.14 189

DeepStereo_LL	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 535	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 465	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

RAFT-RH_RVC	0.56 391	0.17 64	0.41 184	0.37 127	0.23 154	0.57 302	0.24 74	0.60 147	0.70 237	1.19 488	3.94 560	0.56 207	0.38 204	0.65 285	0.36 240	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.14 170	0.12 44	0.13 145

ISRNet	0.56 391	0.24 295	0.66 400	0.56 477	0.36 421	0.44 229	0.25 82	0.82 293	0.84 325	1.07 468	1.25 443	0.91 389	0.60 336	0.66 293	0.58 375	0.35 494	0.26 467	0.36 487	0.33 491	0.30 439	0.42 501

LL-Strereo2	0.35 150	0.24 295	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.35 159	0.24 74	0.67 200	0.44 140	0.54 171	0.51 135	0.66 279	0.25 75	0.66 293	0.30 163	0.14 98	0.12 190	0.23 380	0.20 359	0.18 268	0.13 145

gwcnet-sp	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

scenet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

ssnet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

dd	0.43 256	0.38 440	0.55 348	0.44 333	0.25 215	0.47 247	0.38 301	0.70 233	1.05 439	0.59 183	0.65 182	0.42 145	0.39 215	0.66 293	0.50 340	0.24 406	0.15 321	0.21 343	0.15 196	0.22 364	0.18 296

RAFT-345	0.40 228	0.18 88	0.40 174	0.38 157	0.22 114	0.33 140	0.26 94	0.61 153	0.51 165	0.74 290	1.79 509	0.45 161	0.33 167	0.66 293	0.36 240	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.14 170	0.13 79	0.13 145

HCRNet	0.44 263	0.34 412	0.41 184	0.53 460	0.26 256	0.53 273	0.29 138	0.83 296	0.63 206	0.71 266	0.81 258	0.77 339	0.50 278	0.66 293	0.36 240	0.24 406	0.16 353	0.24 397	0.20 359	0.21 342	0.18 296

222	1.18 516	0.22 237	0.44 228	0.37 127	0.22 114	0.79 407	0.37 279	1.31 490	0.89 364	0.92 409	1.08 392	0.72 308	0.71 408	0.66 293	13.89 576	0.20 334	0.15 321	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.19 329

DIP-Stereo	0.39 216	0.21 198	0.50 314	0.41 254	0.28 310	0.62 337	0.27 110	0.77 274	0.40 120	0.64 214	0.86 286	0.52 193	0.33 167	0.66 293	0.42 286	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.15 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 360	0.27 355	0.69 414	0.38 157	0.25 215	0.62 337	0.35 243	1.17 442	1.01 421	0.99 437	1.06 386	0.88 378	0.67 381	0.66 293	0.39 271	0.19 311	0.13 257	0.15 121	0.11 77	0.18 268	0.16 258

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 310	0.21 198	1.26 507	0.39 185	0.51 497	0.28 77	0.30 154	1.25 478	0.44 140	0.68 244	1.11 399	0.86 367	0.33 167	0.67 304	0.27 122	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.20 359	0.22 364	0.24 403

test_sample6	0.49 328	0.26 338	0.50 314	0.37 127	0.22 114	0.63 346	0.40 335	1.12 415	0.83 320	0.80 315	1.03 370	0.66 279	0.55 307	0.67 304	0.46 326	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.23 381	0.21 370

CBFPSM	0.59 412	0.22 237	1.31 512	0.38 157	0.27 287	1.12 482	0.65 467	0.79 284	0.82 315	0.80 315	0.81 258	1.35 490	0.87 459	0.67 304	0.76 424	0.16 209	0.15 321	0.15 121	0.16 228	0.17 244	0.22 388

NF-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.57 212	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

OCTAStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

RE-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

TVStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

pcwnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.84 457	0.45 356	0.35 417	0.61 329	0.35 243	1.27 482	1.21 479	0.99 437	1.27 446	0.72 308	0.58 325	0.67 304	0.48 337	0.27 437	0.21 426	0.24 397	0.23 415	0.29 430	0.29 440

GES	0.44 263	0.23 258	0.57 358	0.40 222	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.96 349	0.68 229	0.74 290	0.83 268	0.47 172	0.48 264	0.67 304	0.43 291	0.22 377	0.16 353	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.23 395

AdaStereo	0.50 344	0.32 399	0.47 269	0.48 393	0.25 215	0.67 367	0.32 198	1.17 442	0.88 351	0.75 292	0.99 353	0.75 327	0.49 267	0.67 304	0.46 326	0.27 437	0.12 190	0.28 450	0.18 304	0.23 381	0.18 296
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.
G2L-Stereo_test	0.48 310	0.20 161	0.40 174	0.34 57	0.23 154	0.57 302	0.58 449	1.10 403	0.77 281	0.86 367	0.94 321	0.95 400	0.54 301	0.68 314	0.60 383	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.15 212

DualNet (step1)	0.57 398	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.41 509	0.20 416	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

test_sample7	0.52 360	0.29 381	0.50 314	0.36 111	0.27 287	0.62 337	0.41 350	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.26 427	0.20 416	0.27 442	0.26 454	0.27 422	0.24 403

dad	0.58 405	0.50 480	0.64 388	0.43 314	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.78 280	1.25 490	1.01 447	1.17 428	1.15 460	0.53 289	0.68 314	0.50 340	0.35 494	0.23 444	0.37 492	0.21 381	0.29 430	0.20 352

BEATNet_4x	0.46 283	0.32 399	0.56 354	0.37 127	0.19 50	0.63 346	0.35 243	1.01 370	0.72 249	0.77 305	0.83 268	0.70 295	0.59 332	0.68 314	0.53 360	0.16 209	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.24 394	0.16 258

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 366	0.32 399	0.64 388	0.44 333	0.30 352	0.66 363	0.44 376	1.04 380	0.88 351	0.91 401	0.91 313	0.99 409	0.60 336	0.68 314	0.60 383	0.21 351	0.17 373	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
xyz-stereo-finetune2	0.36 168	0.19 125	0.38 143	0.32 34	0.19 50	0.82 423	0.29 138	0.52 108	0.32 60	0.51 158	0.78 238	0.43 153	0.45 250	0.69 320	0.44 307	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.13 145

HI	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 442	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

CoSv	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 442	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

ADLNet	0.55 380	0.27 355	0.51 326	0.44 333	0.35 417	0.78 404	0.46 383	1.08 397	0.86 338	0.99 437	0.98 348	0.92 394	0.63 354	0.69 320	0.81 434	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370

test_xeample	1.01 493	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.21 95	0.71 381	0.39 324	1.23 467	0.86 338	0.81 328	1.04 376	0.69 291	0.61 342	0.69 320	10.93 573	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.17 277	0.18 268	0.17 278

DN-CSS_ROB	0.43 256	0.26 338	0.62 373	0.40 222	0.29 336	0.44 229	0.27 110	0.77 274	0.75 266	0.72 278	1.09 396	0.48 177	0.43 235	0.69 320	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.18 268	0.16 258

ToySt	0.49 328	0.27 355	0.75 440	0.40 222	0.27 287	0.64 353	0.49 404	0.84 299	0.77 281	0.60 187	0.83 268	0.88 378	0.66 378	0.70 326	0.56 372	0.16 209	0.17 373	0.21 343	0.20 359	0.21 342	0.19 329

PSM-softLoss	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

KMStereo	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

IRAFT_RVC	0.42 246	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.24 183	0.27 60	0.54 435	0.74 258	0.77 281	0.76 299	0.80 251	0.73 319	0.51 283	0.70 326	0.36 240	0.17 248	0.10 51	0.21 343	0.16 228	0.16 209	0.14 189

DMCA-RVC	0.51 351	0.30 390	0.59 363	0.50 422	0.32 390	0.54 279	0.38 301	0.86 306	0.68 229	0.94 416	0.86 286	0.91 389	0.68 387	0.70 326	0.59 380	0.23 394	0.18 390	0.31 467	0.23 415	0.26 411	0.19 329

MyStereo04	0.44 263	0.22 237	0.44 228	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	1.00 361	1.08 455	0.62 196	0.58 166	0.55 204	0.57 316	0.71 331	0.44 307	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

HH	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

iinet-f	0.67 430	0.26 338	2.15 541	0.39 185	0.31 374	1.19 493	0.56 445	0.84 299	0.84 325	0.80 315	1.17 428	1.05 429	0.84 453	0.71 331	1.21 502	0.20 334	0.18 390	0.17 185	0.15 196	0.20 318	0.20 352

STTStereo	0.55 380	0.37 430	0.76 445	0.44 333	0.31 374	0.60 327	0.44 376	0.96 349	0.86 338	0.99 437	0.90 310	0.96 403	0.58 325	0.71 331	0.61 387	0.25 417	0.23 444	0.26 429	0.32 488	0.24 394	0.23 395

PSMNet-ADL	0.48 310	0.27 355	0.40 174	0.48 393	0.30 352	0.68 369	0.37 279	0.90 325	0.80 302	0.61 194	0.80 251	0.92 394	0.62 348	0.72 336	0.63 393	0.23 394	0.18 390	0.18 231	0.20 359	0.22 364	0.20 352

PFNet+	0.40 228	0.19 125	0.49 301	0.39 185	0.25 215	0.28 77	0.23 60	0.64 180	0.70 237	0.85 360	0.79 248	0.64 261	0.35 178	0.72 336	0.34 207	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.20 359	0.16 209	0.20 352

STrans-v2	0.46 283	0.20 161	0.48 289	0.40 222	0.24 183	0.55 284	0.50 409	1.07 393	0.73 256	0.65 223	1.05 380	0.72 308	0.69 391	0.72 336	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.14 170	0.13 79	0.12 109

PFNet	0.42 246	0.18 88	0.58 362	0.43 314	0.24 183	0.43 221	0.32 198	0.74 258	0.78 291	1.00 442	0.74 215	0.68 287	0.39 215	0.72 336	0.37 256	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.15 196	0.16 209	0.13 145

HSM-Net_RVC	0.53 366	0.22 237	0.35 108	0.37 127	0.21 95	0.85 430	0.37 279	1.23 467	0.93 385	0.90 396	1.15 421	1.26 468	0.63 354	0.72 336	0.48 337	0.17 248	0.13 257	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 298	0.23 258	0.71 423	0.39 185	0.31 374	0.60 327	0.38 301	0.89 320	0.77 281	0.75 292	0.84 273	0.72 308	0.54 301	0.73 341	0.46 326	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.17 278

MyStereo05	0.44 263	0.21 198	0.45 240	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.93 333	1.09 457	0.76 299	0.61 172	0.51 189	0.57 316	0.73 341	0.42 286	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

NINENet	0.50 344	0.29 381	0.51 326	0.45 356	0.32 390	0.70 376	0.34 219	1.10 403	0.88 351	0.80 315	0.94 321	0.65 274	0.49 267	0.73 341	0.51 350	0.22 377	0.20 416	0.25 410	0.18 304	0.22 364	0.21 370

hknet	0.49 328	0.25 319	0.51 326	0.45 356	0.29 336	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.83 320	0.75 292	0.80 251	0.97 405	0.61 342	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

TRStereo	0.37 185	0.27 355	0.59 363	0.47 386	0.41 455	0.29 89	0.30 154	0.84 299	0.59 191	0.52 164	0.41 96	0.52 193	0.26 90	0.73 341	0.27 122	0.17 248	0.12 190	0.19 271	0.19 334	0.13 79	0.11 64

UNet	0.54 378	0.26 338	0.66 400	0.44 333	0.40 448	0.99 456	0.41 350	0.98 355	0.75 266	0.83 349	0.89 306	1.04 425	0.72 412	0.73 341	0.62 390	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.17 278

FADNet-RVC-Resample	0.56 391	0.33 407	1.16 493	0.49 408	0.34 410	0.71 381	0.43 367	1.01 370	0.93 385	0.82 337	0.87 294	0.74 325	0.67 381	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.18 390	0.26 429	0.27 461	0.26 411	0.27 426

G2L-ROB	0.47 298	0.19 125	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.57 302	0.42 360	1.14 426	0.71 248	0.84 356	0.75 217	1.09 442	0.53 289	0.74 348	0.53 360	0.17 248	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.19 329

DFGA-Net	0.45 273	0.29 381	0.80 454	0.42 294	0.32 390	0.53 273	0.35 243	0.78 280	0.89 364	0.66 235	0.75 217	0.48 177	0.39 215	0.74 348	0.60 383	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.18 304	0.20 318	0.17 278

GMStereo_Zeroshot	0.49 328	0.44 465	0.74 436	0.49 408	0.27 287	0.56 297	0.29 138	0.73 256	0.76 274	0.86 367	0.94 321	0.91 389	0.36 196	0.74 348	0.43 291	0.26 427	0.14 291	0.26 429	0.15 196	0.36 474	0.18 296

MSKI-zero shot	0.32 119	0.17 64	0.34 98	0.39 185	0.21 95	0.32 133	0.22 45	0.61 153	0.43 134	0.52 164	0.64 179	0.61 246	0.20 31	0.74 348	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

psm_up	0.55 380	0.26 338	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.65 360	0.56 445	1.04 380	0.82 315	0.82 337	0.88 302	1.01 416	0.94 477	0.74 348	0.61 387	0.21 351	0.25 460	0.26 429	0.23 415	0.21 342	0.20 352

ac_64	0.52 360	0.22 237	0.50 314	0.45 356	0.28 310	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.61 194	0.91 401	0.83 268	1.07 436	0.68 387	0.74 348	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.15 212

UGAM-zero	0.46 283	0.19 125	0.62 373	0.37 127	0.23 154	0.34 150	0.21 36	1.15 430	0.39 119	0.66 235	0.61 172	1.70 517	0.91 466	0.75 354	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.13 145

Anonymous_2	0.82 464	0.44 465	0.63 383	0.40 222	0.43 467	0.80 410	0.52 427	0.72 245	0.77 281	0.71 266	0.60 169	0.87 373	0.76 424	0.75 354	0.58 375	0.52 525	0.54 539	0.54 526	4.82 578	0.56 521	0.40 496

iRaft-Stereo_5w	0.45 273	0.21 198	0.48 289	0.42 294	0.28 310	0.31 116	0.54 435	0.63 167	0.62 195	0.62 196	0.89 306	1.01 416	0.69 391	0.75 354	0.66 401	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.15 212

RAFT	0.45 273	0.22 237	0.45 240	0.47 386	0.26 256	0.54 279	0.47 390	0.66 190	0.58 190	0.80 315	0.82 262	0.94 398	0.57 316	0.75 354	0.34 207	0.17 248	0.15 321	0.22 358	0.20 359	0.16 209	0.12 109

fast-acv-ft	0.64 421	0.30 390	0.73 431	0.45 356	0.34 410	1.17 490	0.49 404	0.86 306	0.98 406	1.02 450	1.36 462	1.29 473	0.85 454	0.76 358	0.81 434	0.21 351	0.23 444	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.20 352

DisPM	0.39 216	0.19 125	0.44 228	0.41 254	0.27 287	0.24 29	0.31 177	0.65 181	0.57 188	0.87 375	0.87 294	0.60 241	0.32 157	0.76 358	0.32 180	0.18 281	0.12 190	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.20 352

TransformOpticalFlow	0.44 263	0.20 161	0.47 269	0.41 254	0.23 154	0.37 173	0.47 390	0.94 338	0.76 274	0.65 223	1.14 415	0.73 319	0.56 314	0.76 358	0.32 180	0.15 159	0.10 51	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.13 145

RAFT_R40	0.40 228	0.19 125	0.44 228	0.43 314	0.25 215	0.23 20	0.26 94	0.67 200	0.67 224	0.98 434	0.78 238	0.72 308	0.43 235	0.76 358	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.18 268	0.14 189

HGLStereo	0.56 391	0.28 369	0.57 358	0.50 422	0.37 428	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.78 291	0.86 367	1.14 415	0.89 382	0.82 446	0.76 358	0.73 419	0.21 351	0.20 416	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.21 370

CFNet	0.51 351	0.29 381	0.46 257	0.41 254	0.27 287	0.70 376	0.32 198	1.13 417	1.00 417	0.72 278	1.07 389	0.85 362	0.60 336	0.76 358	0.52 357	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.16 258

iResNet_ROB	0.52 360	0.21 198	0.53 339	0.37 127	0.21 95	0.61 329	0.29 138	1.51 522	1.32 500	0.90 396	1.02 366	0.80 351	0.62 348	0.76 358	0.43 291	0.16 209	0.12 190	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 296

ADLNet2	0.55 380	0.25 319	0.65 394	0.47 386	0.30 352	0.83 426	0.50 409	1.05 385	0.95 398	0.80 315	0.98 348	0.99 409	0.69 391	0.77 365	0.73 419	0.20 334	0.16 353	0.17 185	0.18 304	0.21 342	0.21 370

SST-Stereo	0.40 228	0.19 125	0.45 240	0.42 294	0.25 215	0.25 43	0.21 36	0.66 190	0.47 156	1.08 472	0.79 248	0.72 308	0.43 235	0.77 365	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.19 302	0.15 212

DRN-Test	0.66 425	0.32 399	0.66 400	0.50 422	0.39 443	1.15 486	0.61 459	1.49 518	1.01 421	1.12 479	1.08 392	1.06 431	0.69 391	0.77 365	0.94 470	0.23 394	0.17 373	0.26 429	0.25 440	0.25 404	0.21 370

NOSS_ROB	0.57 398	0.39 447	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.73 389	0.54 435	1.03 377	1.08 455	0.67 238	0.87 294	0.76 333	0.57 316	0.77 365	0.47 333	0.38 502	0.38 518	0.44 509	0.42 517	0.37 479	0.34 473

G2L-Stereo	0.49 328	0.23 258	0.48 289	0.43 314	0.26 256	0.47 247	0.42 360	0.93 333	0.78 291	0.84 356	0.86 286	0.91 389	0.52 285	0.78 369	0.70 411	0.20 334	0.17 373	0.22 358	0.18 304	0.17 244	0.21 370

rvit_105_1	0.54 378	0.40 452	0.76 445	0.58 485	0.37 428	0.59 321	0.68 476	0.70 233	0.94 392	0.82 337	0.69 196	0.73 319	0.58 325	0.78 369	0.54 365	0.32 475	0.29 485	0.31 467	0.34 493	0.23 381	0.20 352

RAFT+CT+SA	0.39 216	0.23 258	0.36 115	0.51 438	0.27 287	0.29 89	0.46 383	0.75 264	0.80 302	0.51 158	0.89 306	0.41 135	0.40 221	0.78 369	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.15 169	0.14 189

hitnet-ft	0.55 380	0.27 355	0.39 162	0.41 254	0.28 310	0.78 404	0.40 335	0.92 331	0.90 367	0.82 337	1.01 358	1.13 456	0.70 404	0.78 369	0.67 404	0.28 447	0.20 416	0.28 450	0.22 399	0.29 430	0.26 416

iResNet	0.49 328	0.29 381	0.79 452	0.42 294	0.21 95	0.61 329	0.40 335	0.82 293	0.99 411	0.87 375	1.12 403	0.69 291	0.53 289	0.78 369	0.51 350	0.15 159	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.15 212

test_5	0.43 256	0.24 295	0.43 216	0.52 450	0.28 310	0.28 77	0.42 360	0.72 245	0.82 315	0.62 196	0.91 313	0.72 308	0.55 307	0.79 374	0.35 224	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.16 258

RAFT + AFF	0.53 366	0.29 381	0.75 440	0.51 438	0.32 390	0.63 346	0.60 454	1.00 361	0.91 374	0.78 309	0.87 294	0.83 356	0.58 325	0.80 375	0.47 333	0.17 248	0.20 416	0.23 380	0.22 399	0.18 268	0.18 296

UPFNet	0.53 366	0.24 295	0.51 326	0.45 356	0.38 437	0.84 429	0.49 404	0.99 357	0.75 266	0.87 375	0.88 302	0.86 367	0.64 365	0.80 375	0.71 416	0.20 334	0.20 416	0.20 301	0.20 359	0.19 302	0.15 212

S-Stereo	0.74 448	0.35 418	0.96 473	0.56 477	0.45 478	0.82 423	0.60 454	1.24 474	1.60 525	0.96 424	1.41 473	1.12 450	0.94 477	0.80 375	1.04 488	0.26 427	0.31 498	0.28 450	0.25 440	0.32 451	0.47 518

ACV-stereo	0.62 418	0.34 412	1.00 478	0.43 314	0.31 374	1.20 494	0.40 335	0.75 264	0.83 320	0.64 214	0.77 227	2.10 529	1.03 491	0.81 378	0.64 396	0.21 351	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.21 342	0.21 370

CRFU-Net	0.57 398	0.27 355	0.57 358	0.46 377	0.30 352	1.20 494	0.52 427	1.10 403	0.56 186	1.00 442	0.98 348	1.06 431	0.79 438	0.81 378	0.71 416	0.21 351	0.19 404	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.19 329

MMNet	0.55 380	0.25 319	0.61 370	0.43 314	0.34 410	1.07 470	0.39 324	0.87 313	0.91 374	0.91 401	0.93 320	0.86 367	0.76 424	0.81 378	0.76 424	0.15 159	0.14 291	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.16 258

ITSA-stereo	0.53 366	0.28 369	0.52 331	0.40 222	0.23 154	0.56 297	0.34 219	1.24 474	1.24 484	0.80 315	0.81 258	0.72 308	0.58 325	0.82 381	0.65 398	0.21 351	0.17 373	0.23 380	0.21 381	0.22 364	0.26 416

ssnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.56 354	0.43 314	0.29 336	0.95 446	0.59 452	1.13 417	0.99 411	0.93 413	0.80 251	0.99 409	0.64 365	0.82 381	0.94 470	0.25 417	0.22 434	0.23 380	0.24 431	0.20 318	0.19 329

DAS	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.82 381	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

LMCR-Stereo	0.53 366	0.30 390	0.53 339	0.58 485	0.30 352	0.83 426	0.36 265	1.19 447	0.76 274	0.88 385	1.04 376	0.56 207	0.62 348	0.82 381	0.67 404	0.19 311	0.15 321	0.19 271	0.14 170	0.23 381	0.17 278

FADNet	0.61 417	0.51 484	1.10 487	0.45 356	0.44 474	0.65 360	0.41 350	1.19 447	1.05 439	0.70 259	0.84 273	0.98 408	0.66 378	0.82 381	0.50 340	0.29 454	0.30 489	0.27 442	0.30 475	0.46 504	0.35 478

PS-NSSS	0.58 405	0.44 465	0.62 373	0.42 294	0.33 401	0.66 363	0.58 449	1.02 373	0.86 338	0.77 305	1.28 448	0.72 308	0.64 365	0.82 381	0.59 380	0.31 464	0.26 467	0.40 500	0.27 461	0.33 458	0.26 416

StereoDRNet	0.64 421	0.33 407	0.68 408	0.51 438	0.43 467	1.03 463	0.53 431	1.47 515	0.99 411	1.10 476	0.87 294	1.07 436	0.71 408	0.82 381	0.88 454	0.23 394	0.19 404	0.25 410	0.23 415	0.27 422	0.19 329

PSMNet_ROB	0.64 421	0.37 430	0.65 394	0.56 477	0.42 461	0.97 451	0.83 506	1.21 454	0.92 379	0.79 313	1.02 366	1.08 438	0.63 354	0.82 381	0.91 468	0.29 454	0.20 416	0.31 467	0.31 482	0.26 411	0.23 395

CSP-Net	0.56 391	0.27 355	0.49 301	0.41 254	0.28 310	1.22 496	0.50 409	1.23 467	0.72 249	0.95 423	0.95 330	0.89 382	0.62 348	0.83 389	0.62 390	0.26 427	0.17 373	0.17 185	0.17 277	0.18 268	0.17 278

iRaft-Stereo_20w	0.39 216	0.19 125	0.57 358	0.37 127	0.27 287	0.31 116	0.24 74	1.44 513	0.29 39	0.69 253	0.53 148	0.60 241	0.42 229	0.83 389	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.15 169	0.13 145

AACVNet	0.50 344	0.23 258	0.49 301	0.46 377	0.29 336	0.52 265	0.38 301	0.90 325	0.55 180	0.81 328	1.03 370	1.00 412	0.70 404	0.83 389	0.54 365	0.21 351	0.18 390	0.24 397	0.18 304	0.23 381	0.20 352

delet	0.55 380	0.24 295	0.55 348	0.44 333	0.33 401	1.07 470	0.50 409	1.00 361	0.86 338	0.85 360	0.96 334	0.90 387	0.63 354	0.83 389	0.74 422	0.18 281	0.18 390	0.20 301	0.21 381	0.16 209	0.15 212

CVANet_RVC	0.57 398	0.33 407	0.44 228	0.47 386	0.32 390	0.67 367	0.61 459	1.05 385	0.93 385	0.85 360	1.04 376	1.01 416	0.73 415	0.83 389	0.52 357	0.29 454	0.19 404	0.27 442	0.25 440	0.31 445	0.21 370

SMFormer	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.18 296

tta	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.14 189

qqq1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

fff1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

ttt	0.51 351	0.25 319	0.43 216	0.38 157	0.24 183	0.65 360	0.38 301	1.18 445	1.05 439	0.72 278	1.08 392	0.63 254	0.49 267	0.84 394	0.59 380	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.20 359	0.24 394	0.24 403

raft_robust	0.41 239	0.23 258	0.36 115	0.42 294	0.21 95	0.40 197	0.33 208	0.79 284	0.98 406	0.79 313	0.87 294	0.39 119	0.33 167	0.84 394	0.29 157	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.17 277	0.15 169	0.12 109

DeepPruner_ROB	0.53 366	0.34 412	0.59 363	0.41 254	0.30 352	0.50 257	0.43 367	1.19 447	0.70 237	0.85 360	1.05 380	0.86 367	0.55 307	0.84 394	0.51 350	0.29 454	0.23 444	0.22 358	0.22 399	0.26 411	0.25 410

TCMNet	0.66 425	0.39 447	0.98 476	0.59 489	0.61 518	0.96 449	0.55 439	1.05 385	0.90 367	0.84 356	1.14 415	0.89 382	0.65 371	0.85 401	1.01 484	0.26 427	0.26 467	0.31 467	0.28 467	0.32 451	0.29 440

YMNet	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 486	1.29 452	1.12 450	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 498	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

YMNet_1	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 486	1.29 452	1.12 450	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 498	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

UDG	0.88 477	0.82 527	0.67 404	1.00 536	0.96 536	1.02 460	0.57 448	1.13 417	0.99 411	0.90 396	0.97 347	1.31 476	0.99 486	0.85 401	0.84 439	0.54 530	0.32 503	1.77 550	0.40 508	0.94 538	0.66 534

ADCRef	0.80 460	0.43 460	1.32 514	0.50 422	0.45 478	1.07 470	0.51 424	1.07 393	0.98 406	1.17 484	1.42 475	0.87 373	0.91 466	0.85 401	3.19 548	0.18 281	0.16 353	0.23 380	0.23 415	0.22 364	0.21 370

DDVS	0.52 360	0.30 390	0.56 354	0.41 254	0.31 374	0.71 381	0.34 219	0.91 329	0.67 224	0.85 360	0.89 306	1.12 450	0.46 255	0.86 406	0.60 383	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.25 404	0.26 416

TDLM	0.57 398	0.33 407	0.49 301	0.51 438	0.30 352	0.66 363	0.73 496	1.03 377	1.01 421	0.82 337	1.10 398	0.84 360	0.70 404	0.86 406	0.58 375	0.28 447	0.17 373	0.25 410	0.22 399	0.26 411	0.19 329

FAT-Stereo	0.73 447	0.33 407	0.75 440	0.49 408	0.37 428	0.71 381	0.59 452	1.36 501	1.30 498	1.03 458	1.40 471	1.59 514	1.15 502	0.87 408	0.86 444	0.28 447	0.28 480	0.28 450	0.23 415	0.28 426	0.38 491

HSM	0.51 351	0.24 295	0.41 184	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.40 335	1.22 462	0.75 266	0.81 328	0.91 313	1.21 463	0.69 391	0.87 408	0.46 326	0.17 248	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.17 244	0.17 278

CBMV_ROB	0.59 412	0.37 430	0.38 143	0.39 185	0.28 310	0.74 390	0.28 128	1.00 361	0.98 406	0.94 416	1.25 443	0.81 354	0.78 436	0.87 408	0.50 340	0.36 498	0.37 516	0.43 506	0.40 508	0.33 458	0.30 449

PSMNet-RUCA	0.76 450	0.75 518	1.08 486	1.01 537	0.90 531	0.69 371	0.50 409	1.11 409	1.03 429	0.78 309	1.11 399	0.80 351	0.72 412	0.88 411	0.63 393	0.53 529	0.27 476	0.76 534	0.46 519	0.66 531	0.47 518

HBP-ISP	0.59 412	0.45 469	0.43 216	0.45 356	0.33 401	0.70 376	0.28 128	1.11 409	1.00 417	0.83 349	1.18 430	0.65 274	0.68 387	0.88 411	0.52 357	0.35 494	0.38 518	0.47 514	0.41 513	0.38 483	0.31 457

ARAFT	0.47 298	0.24 295	0.79 452	0.42 294	0.25 215	0.55 284	0.55 439	0.75 264	0.81 310	0.89 389	0.75 217	0.73 319	0.47 259	0.88 411	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.23 380	0.22 399	0.14 123	0.13 145

DLCB_ROB	0.58 405	0.28 369	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.77 400	0.50 409	0.99 357	0.92 379	1.04 459	1.14 415	1.21 463	0.69 391	0.88 411	0.69 408	0.20 334	0.20 416	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.18 296

SGM-Forest	0.62 418	0.32 399	0.39 162	0.43 314	0.30 352	1.02 460	0.55 439	1.09 401	1.05 439	1.06 465	1.18 430	1.10 446	0.67 381	0.88 411	0.62 390	0.31 464	0.33 509	0.33 478	0.30 475	0.30 439	0.28 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 421	0.35 418	0.41 184	0.42 294	0.25 215	1.01 458	0.77 500	1.13 417	1.09 457	1.17 484	1.22 436	1.04 425	0.75 421	0.88 411	0.63 393	0.28 447	0.30 489	0.34 480	0.30 475	0.26 411	0.26 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 441	0.51 484	1.36 521	0.50 422	0.41 455	1.15 486	0.69 481	1.21 454	1.07 452	1.02 450	1.12 403	1.08 438	0.87 459	0.89 417	0.89 464	0.24 406	0.22 434	0.21 343	0.19 334	0.26 411	0.26 416

MLCV	0.47 298	0.24 295	0.61 370	0.37 127	0.17 17	0.61 329	0.33 208	0.80 287	0.87 347	0.94 416	1.13 410	0.72 308	0.43 235	0.89 417	0.51 350	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.14 123	0.12 109

1111x	0.55 380	0.22 237	0.46 257	0.38 157	0.20 74	0.66 363	0.43 367	1.23 467	0.99 411	0.71 266	0.99 353	0.95 400	0.69 391	0.90 419	1.08 491	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.18 296

SACVNet	0.58 405	0.34 412	0.55 348	0.55 474	0.36 421	0.63 346	0.48 398	1.13 417	0.77 281	1.02 450	1.06 386	1.02 421	0.74 417	0.90 419	0.51 350	0.27 437	0.21 426	0.25 410	0.24 431	0.29 430	0.36 480

IIG-Stereo	0.43 256	0.21 198	0.44 228	0.50 422	0.25 215	0.44 229	0.21 36	0.71 241	0.76 274	0.83 349	0.95 330	0.83 356	0.43 235	0.90 419	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.19 271	0.14 170	0.15 169	0.11 64

GEStereo_RVC	0.55 380	0.29 381	0.63 383	0.49 408	0.31 374	0.70 376	0.54 435	1.22 462	0.92 379	0.82 337	0.85 283	0.85 362	0.63 354	0.90 419	0.65 398	0.24 406	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.21 342	0.22 388

RASNet	0.53 366	0.22 237	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.68 369	0.38 301	0.97 352	0.88 351	0.73 285	1.04 376	1.03 423	0.92 471	0.90 419	0.86 444	0.16 209	0.14 291	0.14 80	0.17 277	0.15 169	0.13 145

StereoDRNet-Refined	0.58 405	0.32 399	0.54 343	0.46 377	0.30 352	0.96 449	0.40 335	1.00 361	0.94 392	1.12 479	1.08 392	0.96 403	0.67 381	0.90 419	0.89 464	0.17 248	0.13 257	0.22 358	0.21 381	0.20 318	0.19 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 445	0.41 456	0.65 394	0.64 503	0.44 474	0.98 455	1.20 537	1.11 409	1.00 417	0.98 434	0.96 334	1.49 504	0.87 459	0.90 419	0.79 429	0.31 464	0.26 467	0.39 497	0.39 505	0.32 451	0.32 461

TestStereo1	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

SA-5K	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

OMP-Stereo	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.52 450	0.24 183	0.36 168	0.25 82	0.71 241	0.78 291	0.77 305	0.64 179	0.89 382	0.39 215	0.91 426	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.20 301	0.15 196	0.15 169	0.12 109

GCST	0.83 471	1.22 544	0.74 436	1.58 549	1.01 542	1.06 469	0.23 60	0.78 280	0.78 291	0.97 429	0.65 182	0.78 341	0.35 178	0.92 429	0.34 207	0.96 544	0.65 544	1.20 544	0.81 547	0.91 536	0.70 535

Sa-1000	0.48 310	0.24 295	0.41 184	0.45 356	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.81 291	0.93 385	0.82 337	1.50 488	0.53 197	0.45 250	0.92 429	0.30 163	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

Consistency-Raft	1.01 493	0.81 524	1.24 505	0.84 528	0.97 537	0.81 415	0.84 509	1.30 488	1.59 522	1.05 461	1.68 504	1.12 450	0.91 466	0.92 429	1.11 493	0.65 534	0.74 548	0.79 536	0.90 550	1.06 543	0.79 540

FINET	0.67 430	0.42 458	1.00 478	0.46 377	0.43 467	0.83 426	0.89 514	1.08 397	1.50 515	0.87 375	1.14 415	0.71 299	0.68 387	0.92 429	0.70 411	0.36 498	0.30 489	0.26 429	0.24 431	0.35 469	0.33 466

Syn2CoEx	0.71 441	0.51 484	0.95 471	0.64 503	0.45 478	0.91 438	0.53 431	1.48 516	1.13 464	0.93 413	1.35 461	1.02 421	0.99 486	0.92 429	0.80 431	0.30 461	0.27 476	0.28 450	0.24 431	0.23 381	0.24 403

GwcNet	0.69 435	0.36 423	1.10 487	0.51 438	0.42 461	1.08 474	0.50 409	1.21 454	1.16 469	1.00 442	1.37 465	1.06 431	0.79 438	0.92 429	0.94 470	0.25 417	0.24 452	0.24 397	0.22 399	0.23 381	0.26 416

DDUNet	1.06 503	2.56 571	0.68 408	1.21 543	1.26 548	1.03 463	0.69 481	1.11 409	0.94 392	0.96 424	1.22 436	1.27 470	0.82 446	0.93 435	0.72 418	0.84 541	0.38 518	1.99 553	0.60 538	1.10 544	0.85 542

SepStereo	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.93 435	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

aanetorigin	0.83 471	0.56 497	1.87 536	0.49 408	0.38 437	0.56 297	0.66 469	0.70 233	1.00 417	2.42 547	2.02 520	1.31 476	1.18 506	0.93 435	1.13 498	0.20 334	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.27 422	0.30 449

FADNet_RVC	0.55 380	0.37 430	1.17 498	0.44 333	0.31 374	0.56 297	0.34 219	1.06 389	0.88 351	0.67 238	0.90 310	0.61 246	0.65 371	0.93 435	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.26 429	0.23 415	0.31 445	0.28 433

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 430	0.81 524	0.73 431	0.53 460	0.37 428	1.40 507	0.53 431	1.04 380	0.79 300	0.88 385	0.94 321	0.95 400	0.53 289	0.93 435	0.58 375	0.39 504	0.30 489	0.57 528	0.31 482	0.53 517	0.30 449

RYNet	0.72 445	0.35 418	0.64 388	0.53 460	0.67 522	1.31 503	0.67 471	1.20 452	1.18 473	1.05 461	0.87 294	1.27 470	0.93 476	0.93 435	1.27 507	0.22 377	0.16 353	0.26 429	0.23 415	0.40 486	0.39 493

pmcnn	1.23 519	0.29 381	0.96 473	0.40 222	0.23 154	0.95 446	0.69 481	1.16 437	1.28 496	1.67 524	2.33 526	11.15 577	0.86 456	0.93 435	0.88 454	0.15 159	0.12 190	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 212

SA	0.44 263	0.25 319	0.46 257	0.46 377	0.24 183	0.43 221	0.36 265	0.75 264	0.96 399	0.59 183	1.03 370	0.48 177	0.52 285	0.94 442	0.32 180	0.16 209	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

FADNet-RVC	0.60 415	0.53 494	1.14 492	0.46 377	0.39 443	0.61 329	0.39 324	1.12 415	0.87 347	0.70 259	0.84 273	1.04 425	0.55 307	0.94 442	0.69 408	0.26 427	0.25 460	0.28 450	0.28 467	0.31 445	0.31 457

ccnet	0.82 464	0.57 499	0.75 440	0.54 467	0.59 516	1.09 477	0.66 469	1.38 504	0.94 392	1.12 479	1.44 481	1.29 473	0.92 471	0.95 444	1.24 503	0.49 521	0.42 527	0.50 523	0.47 524	0.51 512	0.46 513

DSFCA	0.55 380	0.25 319	0.62 373	0.40 222	0.36 421	0.74 390	0.52 427	1.04 380	0.82 315	1.06 465	0.84 273	0.89 382	0.63 354	0.99 445	0.58 375	0.25 417	0.21 426	0.21 343	0.21 381	0.21 342	0.19 329

NVstereo2D	0.60 415	0.30 390	0.75 440	0.48 393	0.43 467	0.89 435	0.48 398	1.05 385	1.15 468	0.66 235	0.86 286	0.88 378	0.70 404	0.99 445	0.65 398	0.32 475	0.15 321	0.28 450	0.20 359	0.40 486	0.36 480

ETE_ROB	0.70 437	0.49 476	0.73 431	0.56 477	0.36 421	0.79 407	0.87 513	1.14 426	0.93 385	1.19 488	1.18 430	1.39 493	0.82 446	0.99 445	0.80 431	0.26 427	0.21 426	0.31 467	0.26 454	0.33 458	0.34 473

UGAM	0.52 360	0.22 237	0.46 257	0.45 356	0.25 215	0.41 211	0.52 427	0.62 159	1.16 469	0.76 299	1.13 410	1.32 481	0.57 316	1.00 448	0.53 360	0.17 248	0.14 291	0.25 410	0.21 381	0.15 169	0.13 145

ff1	0.49 328	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

mmx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

xxx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

SQANet	0.82 464	0.74 517	0.67 404	1.13 541	0.98 539	1.11 478	0.47 390	1.07 393	0.83 320	0.91 401	1.05 380	1.03 423	0.74 417	1.01 449	0.64 396	0.61 533	0.24 452	1.03 542	0.35 496	1.18 545	0.58 531

RP	0.76 450	0.36 423	0.63 383	0.66 511	0.58 515	0.80 410	0.55 439	1.14 426	1.22 481	0.97 429	1.65 499	1.43 498	1.32 516	1.01 449	0.84 439	0.33 483	0.30 489	0.36 487	0.30 475	0.34 464	0.34 473

anonymity	0.97 489	0.89 530	1.05 482	0.92 532	1.03 543	0.97 451	0.81 505	1.29 485	0.91 374	1.07 468	0.98 348	1.00 412	0.95 480	1.02 454	0.92 469	0.96 544	0.95 564	0.90 539	0.91 553	0.92 537	0.94 546

PA-Net	0.67 430	0.43 460	0.83 456	0.50 422	0.53 502	0.94 443	0.68 476	1.10 403	1.14 467	0.80 315	0.88 302	0.87 373	0.77 431	1.02 454	0.88 454	0.24 406	0.41 525	0.29 458	0.44 518	0.26 411	0.34 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 450	0.55 496	1.29 510	0.58 485	0.62 519	0.94 443	0.70 486	1.26 480	1.11 459	0.83 349	1.24 441	1.00 412	0.71 408	1.03 456	0.81 434	0.34 489	0.29 485	0.41 504	0.40 508	0.57 523	0.55 530

XPNet_ROB	0.70 437	0.35 418	0.68 408	0.52 450	0.40 448	0.79 407	0.85 512	1.16 437	0.94 392	1.33 503	1.15 421	1.38 492	0.83 451	1.03 456	0.90 466	0.32 475	0.25 460	0.26 429	0.24 431	0.31 445	0.28 433

LALA_ROB	0.74 448	0.43 460	0.69 414	0.54 467	0.40 448	1.01 458	0.95 521	1.21 454	1.07 452	1.22 494	1.12 403	1.56 511	0.79 438	1.04 458	0.86 444	0.33 483	0.22 434	0.35 482	0.30 475	0.35 469	0.31 457

SuperB	1.04 498	0.37 430	4.81 561	0.43 314	0.31 374	0.99 456	0.46 383	1.02 373	2.09 538	1.09 474	1.09 396	0.75 327	0.81 442	1.06 459	1.76 522	0.19 311	0.15 321	0.17 185	0.15 196	2.82 569	0.26 416

G-Net	0.95 487	0.46 471	1.04 481	0.64 503	0.48 489	2.12 539	0.64 466	1.01 370	0.87 347	1.75 527	2.82 544	1.30 475	1.64 535	1.06 459	0.96 475	0.36 498	0.29 485	0.35 482	0.25 440	0.45 501	0.42 501

CC-Net-ROB	0.82 464	0.96 535	0.85 458	0.58 485	0.45 478	1.27 501	0.70 486	1.17 442	1.02 424	0.83 349	1.23 440	0.90 387	0.77 431	1.06 459	0.69 408	0.46 515	0.34 511	1.71 549	0.38 501	0.59 527	0.36 480

w-ln-seven-2	0.76 450	0.43 460	2.32 543	0.52 450	0.38 437	0.90 437	0.65 467	1.11 409	1.12 463	1.19 488	1.28 448	1.09 442	0.99 486	1.07 462	0.87 450	0.20 334	0.19 404	0.23 380	0.22 399	0.26 411	0.22 388

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 420	0.28 369	0.99 477	0.40 222	0.30 352	1.03 463	0.56 445	1.10 403	0.99 411	0.97 429	1.22 436	1.06 431	0.69 391	1.07 462	0.95 473	0.19 311	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.22 364	0.21 370

AANet_RVC	0.57 398	0.32 399	0.54 343	0.45 356	0.27 287	0.57 302	0.48 398	1.00 361	1.28 496	0.86 367	1.33 459	0.87 373	0.58 325	1.07 462	0.75 423	0.18 281	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.18 296

z-ln-s-r	0.66 425	0.36 423	1.30 511	0.39 185	0.26 256	0.57 302	0.63 462	0.80 287	1.03 429	0.80 315	1.43 478	0.91 389	0.76 424	1.08 465	1.87 529	0.16 209	0.12 190	0.17 185	0.14 170	0.20 318	0.16 258

RAFT_CTSACE	0.45 273	0.20 161	0.44 228	0.45 356	0.27 287	0.34 150	0.39 324	0.60 147	0.73 256	0.76 299	1.44 481	0.83 356	0.38 204	1.08 465	0.26 104	0.12 31	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

edge stereo	0.76 450	0.38 440	0.74 436	0.52 450	0.43 467	0.80 410	0.53 431	1.28 484	1.06 446	1.28 499	1.38 470	1.81 519	1.11 499	1.08 465	0.85 443	0.33 483	0.32 503	0.41 504	0.28 467	0.32 451	0.36 480

DeepPrunerF	0.89 479	0.52 491	3.43 553	0.68 518	0.81 528	0.72 388	0.72 494	1.22 462	1.99 537	0.93 413	1.01 358	0.87 373	0.86 456	1.08 465	0.95 473	0.34 489	0.28 480	0.43 506	0.39 505	0.30 439	0.32 461

APVNet	0.71 441	0.37 430	0.89 466	0.56 477	0.45 478	1.18 492	0.68 476	1.41 509	0.85 333	0.81 328	1.15 421	1.04 425	0.81 442	1.10 469	1.17 499	0.26 427	0.28 480	0.32 473	0.31 482	0.29 430	0.30 449

Nwc_Net	0.78 456	0.38 440	0.73 431	0.60 495	0.55 507	1.05 468	0.55 439	1.67 536	1.05 439	0.88 385	1.86 514	1.40 495	1.09 497	1.10 469	0.87 450	0.30 461	0.25 460	0.36 487	0.38 501	0.29 430	0.29 440

AF-Net	0.81 463	0.39 447	0.68 408	0.64 503	0.54 505	0.91 438	0.51 424	1.61 532	1.31 499	0.96 424	2.02 520	1.46 499	1.26 514	1.11 471	0.99 480	0.32 475	0.24 452	0.39 497	0.27 461	0.30 439	0.25 410

GANet	0.70 437	0.37 430	0.55 348	0.51 438	0.34 410	0.94 443	0.96 522	1.08 397	0.94 392	1.04 459	1.98 518	1.13 456	0.88 463	1.12 472	0.66 401	0.25 417	0.26 467	0.27 442	0.22 399	0.31 445	0.22 388

MFMNet_re	1.14 511	0.97 538	1.19 500	0.99 534	0.95 535	1.25 500	1.22 540	1.39 505	1.55 519	1.69 525	1.67 503	1.21 463	1.53 526	1.12 472	0.99 480	0.87 543	0.75 552	0.79 536	0.75 544	0.90 535	0.94 546

w-ln-seven	0.96 488	0.48 472	2.41 545	0.54 467	0.50 493	1.41 509	0.70 486	1.67 536	1.81 532	1.49 509	1.50 488	1.26 468	0.87 459	1.15 474	1.80 527	0.23 394	0.21 426	0.25 410	0.25 440	0.31 445	0.26 416

GANetREF_RVC	0.80 460	0.75 518	0.86 463	0.66 511	0.42 461	1.15 486	0.98 523	1.14 426	1.19 475	1.01 447	1.02 366	1.10 446	0.90 465	1.15 474	0.76 424	0.48 519	0.39 522	0.57 528	0.38 501	0.63 529	0.46 513
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
coex-ft	6.43 573	1.51 553	87.33 596	0.49 408	0.38 437	1.34 504	1.21 539	1.16 437	8.09 570	12.12 579	2.79 541	2.77 542	3.31 562	1.16 476	3.15 547	0.24 406	0.23 444	0.27 442	0.24 431	0.45 501	0.37 485

Wz-Net-MNSev	0.76 450	0.40 452	1.34 516	0.50 422	0.40 448	1.44 513	0.83 506	1.15 430	1.16 469	1.25 498	1.20 435	1.13 456	0.81 442	1.16 476	1.00 483	0.22 377	0.19 404	0.24 397	0.23 415	0.28 426	0.26 416

DANet	0.71 441	0.45 469	0.91 469	0.59 489	0.40 448	0.81 415	0.40 335	0.97 352	0.84 325	1.20 492	1.22 436	1.33 484	0.88 463	1.16 476	1.24 503	0.27 437	0.23 444	0.31 467	0.25 440	0.35 469	0.32 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 481	1.54 527	1.11 459	0.90 396	1.36 462	1.33 484	1.16 503	1.19 479	0.88 454	0.31 464	0.30 489	0.37 492	0.48 526	0.33 458	0.33 466

Abc-Net	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 481	1.54 527	1.11 459	0.90 396	1.36 462	1.33 484	1.16 503	1.19 479	0.88 454	0.31 464	0.30 489	0.37 492	0.48 526	0.33 458	0.33 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 502	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	1.20 481	1.36 510	0.41 509	8.41 579	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

test_sample8	1.25 521	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.13 417	0.75 266	1.50 511	0.95 330	3.29 551	1.59 531	1.20 481	1.36 510	0.41 509	8.41 579	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

NaN_ROB	0.69 435	0.44 465	0.69 414	0.51 438	0.33 401	0.97 451	1.06 529	1.22 462	1.19 475	1.24 497	0.96 334	1.08 438	0.78 436	1.20 481	0.67 404	0.24 406	0.30 489	0.23 380	0.24 431	0.23 381	0.25 410

PWCDC_ROB	0.89 479	0.49 476	0.80 454	0.74 525	0.40 448	1.03 463	0.39 324	1.33 493	2.35 547	1.02 450	3.77 555	0.81 354	0.92 471	1.20 481	0.90 466	0.34 489	0.22 434	0.24 397	0.20 359	0.34 464	0.29 440

xyz-stereo	4.23 566	0.17 64	61.76 595	0.34 57	0.16 7	12.16 576	0.37 279	0.58 132	0.68 229	1.01 447	3.36 553	0.77 339	0.82 446	1.21 485	0.40 278	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.11 77	0.13 79	0.10 28

RGC	0.79 459	0.59 501	0.71 423	0.65 508	0.65 521	0.92 442	0.58 449	1.29 485	1.05 439	1.07 468	1.45 484	1.47 502	1.03 491	1.21 485	0.88 454	0.32 475	0.30 489	0.48 518	0.40 508	0.37 479	0.37 485

psmorigin	0.82 464	0.51 484	2.09 539	0.49 408	0.41 455	0.85 430	0.50 409	1.04 380	0.88 351	1.45 508	1.43 478	1.50 505	1.06 494	1.22 487	0.97 476	0.31 464	0.32 503	0.27 442	0.27 461	0.33 458	0.42 501

otaku	1.04 498	0.93 532	0.88 465	1.33 547	1.05 545	1.66 526	0.70 486	1.40 508	1.18 473	1.08 472	1.32 458	1.33 484	0.91 466	1.23 488	0.76 424	0.72 537	0.46 536	1.24 545	0.50 531	1.40 546	0.75 536

PASM	0.90 482	0.64 509	1.69 530	0.69 520	0.69 525	0.78 404	0.84 509	1.03 377	1.26 493	1.19 488	1.15 421	1.31 476	0.98 485	1.24 489	1.03 485	0.52 525	0.56 540	0.59 531	0.66 540	0.56 521	0.54 529

WCMA_ROB	1.14 511	0.36 423	0.76 445	0.49 408	0.44 474	1.23 498	0.67 471	1.11 409	1.23 482	2.84 555	3.95 561	3.28 550	1.83 541	1.25 490	0.99 480	0.44 513	0.34 511	0.34 480	0.37 498	0.41 492	0.40 496

Ntro	1.09 508	0.97 538	0.91 469	1.44 548	1.19 547	1.69 529	0.80 504	1.35 498	1.25 490	1.00 442	1.29 452	1.31 476	0.97 484	1.26 491	0.84 439	0.84 541	0.43 531	1.36 546	0.50 531	1.56 547	0.78 538

EDNetEfficient	1.46 531	0.80 523	6.12 563	0.47 386	0.39 443	0.69 371	0.83 506	0.90 325	2.77 552	3.50 564	1.96 517	1.66 515	2.03 547	1.26 491	4.18 558	0.21 351	0.18 390	0.21 343	0.20 359	0.41 492	0.39 493

STTRV1_RVC	0.82 464	0.59 501	1.16 493	0.67 514	0.81 528	1.11 478	0.63 462	1.30 488	1.11 459	0.98 434	1.33 459	1.08 438	0.95 480	1.26 491	0.87 450	0.55 531	0.25 460	0.43 506	0.39 505	0.58 526	0.40 496

CSAN	0.83 471	0.49 476	0.77 450	0.60 495	0.41 455	1.14 484	1.06 529	1.19 447	1.46 513	1.32 501	1.43 478	1.37 491	1.19 508	1.27 494	0.86 444	0.39 504	0.31 498	0.36 487	0.37 498	0.35 469	0.34 473

SDNR	0.86 474	0.37 430	1.47 526	0.40 222	0.38 437	3.38 559	0.33 208	0.90 325	0.98 406	0.99 437	2.09 523	0.59 235	0.71 408	1.29 495	0.70 411	0.51 524	0.56 540	0.36 487	0.26 454	0.43 496	0.46 513

stereogan	0.80 460	0.31 395	0.71 423	0.59 489	0.50 493	1.72 530	0.48 398	1.35 498	1.37 503	1.00 442	1.46 486	1.56 511	0.95 480	1.29 495	0.84 439	0.28 447	0.29 485	0.29 458	0.25 440	0.38 483	0.38 491

SHD	0.93 486	0.50 480	1.18 499	0.59 489	0.46 485	0.97 451	0.48 398	1.70 538	2.15 539	1.58 515	1.37 465	1.42 496	1.19 508	1.31 497	1.60 517	0.31 464	0.26 467	0.32 473	0.33 491	0.40 486	0.42 501

MSMD_ROB	1.21 518	0.49 476	0.62 373	0.59 489	0.50 493	1.62 525	0.67 471	1.23 467	1.24 484	2.45 548	3.77 555	3.09 547	2.98 560	1.32 498	0.81 434	0.45 514	0.41 525	0.49 521	0.51 533	0.47 506	0.44 508

LL-Strereo	0.57 398	0.27 355	0.68 408	0.48 393	0.34 410	0.39 193	0.48 398	0.94 338	0.97 402	0.83 349	0.78 238	1.10 446	1.18 506	1.33 499	0.49 339	0.17 248	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.16 209	0.17 278

GASNet	0.67 430	0.72 515	0.96 473	0.70 521	0.48 489	0.62 337	0.47 390	1.08 397	1.03 429	0.94 416	0.82 262	0.93 396	0.83 451	1.33 499	0.80 431	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.28 467	0.44 497	0.24 403

RainbowNet	1.35 526	1.49 551	1.19 500	1.88 555	1.45 549	1.48 515	1.07 531	1.61 532	1.55 519	1.20 492	1.59 496	1.54 509	1.13 500	1.34 501	0.97 476	1.36 557	0.70 545	1.82 551	0.79 546	1.71 550	1.07 555

ACVNet_1	1.46 531	1.33 548	1.12 490	1.91 557	1.62 552	1.83 533	0.98 523	2.00 545	1.85 534	1.39 506	1.53 492	2.32 534	1.53 526	1.34 501	1.11 493	1.30 554	0.50 538	2.06 559	0.58 537	1.93 558	0.95 548

DPSNet	0.99 491	0.42 458	1.88 537	0.53 460	0.41 455	1.59 522	1.26 543	2.21 548	1.43 509	1.10 476	1.11 399	1.46 499	1.95 545	1.34 501	1.26 505	0.34 489	0.25 460	0.25 410	0.21 381	0.46 504	0.37 485

SANet	1.07 505	0.41 456	1.06 483	0.48 393	0.30 352	1.41 509	0.94 520	1.42 510	3.36 559	1.58 515	2.43 530	2.33 535	1.70 536	1.34 501	1.07 490	0.28 447	0.24 452	0.26 429	0.23 415	0.34 464	0.30 449

PWC_ROB	0.87 475	0.52 491	1.28 508	0.50 422	0.32 390	0.91 438	0.37 279	1.36 501	1.46 513	1.61 518	2.59 537	1.16 461	1.01 490	1.34 501	1.40 514	0.25 417	0.18 390	0.28 450	0.20 359	0.29 430	0.28 433

ADCPNet	1.03 497	0.48 472	2.70 547	0.54 467	0.42 461	1.40 507	0.75 498	1.13 417	1.07 452	1.22 494	1.42 475	1.68 516	1.09 497	1.36 506	3.45 552	0.30 461	0.28 480	0.29 458	0.32 488	0.37 479	0.35 478

ADCL	1.04 498	0.38 440	1.35 517	0.50 422	0.39 443	1.61 523	0.89 514	1.29 485	1.39 506	1.29 500	1.50 488	1.24 466	1.24 511	1.37 507	4.87 561	0.21 351	0.19 404	0.25 410	0.25 440	0.29 430	0.27 426

LSM	4.74 569	0.77 521	10.16 568	0.70 521	56.56 592	1.02 460	1.00 527	1.24 474	1.62 526	2.04 537	2.34 527	1.33 484	1.17 505	1.38 508	1.09 492	0.33 483	0.49 537	0.39 497	0.46 519	0.51 512	10.09 581

XQC	0.89 479	0.65 510	1.31 512	0.67 514	0.52 501	1.22 496	0.68 476	1.26 480	1.52 516	1.14 482	1.11 399	1.28 472	1.04 493	1.40 509	1.77 523	0.38 502	0.24 452	0.37 492	0.31 482	0.53 517	0.47 518

SAMSARA	1.07 505	0.65 510	1.19 500	1.06 540	0.90 531	1.76 532	1.76 562	1.46 514	1.44 511	1.51 512	1.16 426	2.00 528	1.14 501	1.48 510	1.31 509	0.39 504	0.44 533	0.35 482	0.38 501	0.49 509	0.49 524

ACVNet_2	1.65 539	1.27 546	1.41 524	1.75 552	1.62 552	2.22 540	1.20 537	2.30 549	2.62 549	1.78 529	2.56 534	3.03 544	1.61 532	1.54 511	1.12 497	1.06 549	0.58 542	1.82 551	0.70 543	1.82 552	0.96 549

AnyNet_C32	1.16 515	0.62 508	2.40 544	0.57 483	0.55 507	1.41 509	1.34 548	1.18 445	1.24 484	1.49 509	1.42 475	1.39 493	1.20 510	1.55 512	4.82 560	0.29 454	0.28 480	0.29 458	0.34 493	0.38 483	0.42 501

PDISCO_ROB	0.91 483	0.48 472	1.06 483	0.99 534	0.97 537	1.67 528	0.63 462	1.64 534	1.59 522	1.06 465	1.18 430	1.31 476	0.79 438	1.55 512	0.97 476	0.49 521	0.22 434	0.45 510	0.40 508	0.45 501	0.37 485

ADCMid	1.14 511	0.52 491	2.23 542	0.53 460	0.43 467	1.07 470	0.75 498	1.23 467	1.05 439	2.15 541	1.44 481	1.50 505	1.43 522	1.56 514	5.01 562	0.26 427	0.24 452	0.29 458	0.31 482	0.37 479	0.33 466

ADCP+	1.06 503	0.35 418	1.51 528	0.49 408	0.51 497	1.45 514	0.55 439	1.25 478	1.03 429	1.16 483	1.15 421	1.10 446	1.07 496	1.56 514	6.75 568	0.19 311	0.16 353	0.23 380	0.21 381	0.28 426	0.21 370

FCDSN-DC	1.39 529	0.56 497	0.65 394	0.74 525	0.59 516	1.38 506	0.63 462	1.35 498	1.39 506	3.26 562	4.50 566	4.61 557	2.63 555	1.58 516	1.03 485	0.46 515	0.42 527	0.48 518	0.47 524	0.50 511	0.50 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 483	0.27 355	0.85 458	0.63 502	0.41 455	2.53 543	0.71 492	1.60 530	1.13 464	2.83 554	1.73 505	0.97 405	0.69 391	1.61 517	0.73 419	0.25 417	0.22 434	0.32 473	0.28 467	0.25 404	0.24 403

RTSC	0.87 475	0.48 472	1.23 504	0.52 450	0.37 428	1.13 483	0.50 409	1.34 495	1.79 531	1.51 512	1.24 441	1.12 450	0.81 442	1.62 518	2.16 535	0.25 417	0.19 404	0.23 380	0.24 431	0.30 439	0.31 457

SPS-STEREO	1.25 521	0.93 532	1.06 483	1.04 539	1.03 543	1.41 509	0.91 518	1.51 522	1.19 475	2.09 539	1.83 511	1.94 526	1.39 519	1.62 518	1.39 513	0.97 546	0.94 563	0.90 539	0.89 549	0.96 540	0.96 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 567	0.24 295	2.75 548	0.42 294	0.23 154	1.57 521	0.90 517	1.71 539	17.88 585	16.56 587	4.88 568	5.17 564	18.85 587	1.63 520	14.62 577	0.17 248	0.14 291	0.16 147	0.16 228	0.19 302	0.17 278

ACVNet-4b	1.35 526	1.31 547	1.10 487	1.90 556	1.59 551	1.92 534	0.77 500	1.52 525	1.62 526	1.05 461	1.60 497	2.11 530	0.94 477	1.64 521	0.77 428	1.30 554	0.35 513	2.03 557	0.67 541	1.88 556	0.84 541

MFN_U_SF_RVC	1.09 508	0.59 501	1.97 538	0.67 514	0.44 474	1.93 535	0.60 454	1.85 541	1.36 501	1.61 518	1.54 493	1.95 527	1.37 518	1.64 521	1.73 520	0.40 508	0.37 516	0.45 510	0.48 526	0.44 497	0.44 508

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 496	0.57 499	1.51 528	0.67 514	0.50 493	2.57 544	1.66 558	1.20 452	1.43 509	1.38 505	1.57 495	1.33 484	0.92 471	1.64 521	0.88 454	0.37 501	0.39 522	0.46 513	0.60 538	0.41 492	0.40 496

SGM+DAISY	1.35 526	0.94 534	1.25 506	0.96 533	1.00 541	1.52 518	1.02 528	1.34 495	1.21 479	2.64 550	2.65 539	2.44 536	1.56 529	1.64 521	1.26 505	0.97 546	0.95 564	0.90 539	0.90 550	0.94 538	0.96 549

Dean	1.98 545	1.36 549	1.36 521	2.12 559	1.81 559	2.74 546	1.36 549	3.37 562	3.80 563	2.08 538	3.32 550	3.21 549	1.82 539	1.71 525	1.67 518	1.27 551	0.77 554	1.99 553	0.90 550	1.86 553	1.03 554

Wz-Net-TNSev	1.14 511	1.06 541	4.32 560	0.49 408	0.42 461	1.51 517	1.11 533	1.48 516	1.40 508	1.22 494	1.26 445	1.58 513	1.43 522	1.76 526	1.70 519	0.32 475	0.31 498	0.26 429	0.30 475	0.41 492	0.41 500

EDNetEfficientorigin	9.93 576	1.15 542	175.16 597	0.48 393	0.36 421	1.04 467	0.68 476	1.24 474	2.69 551	3.17 561	2.50 532	2.30 533	2.07 548	1.76 526	2.21 536	0.20 334	0.18 390	0.24 397	0.19 334	0.51 512	0.50 525

Wz-Net-SNSev	0.91 483	0.73 516	2.13 540	0.56 477	0.45 478	0.95 446	1.13 534	1.34 495	1.24 484	1.02 450	1.30 455	1.46 499	0.86 456	1.81 528	1.50 515	0.25 417	0.23 444	0.25 410	0.26 454	0.32 451	0.29 440

DISCO	0.70 437	0.26 338	0.68 408	0.44 333	0.31 374	1.14 484	0.51 424	1.23 467	1.23 482	0.81 328	1.05 380	1.50 505	0.85 454	1.82 529	1.03 485	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.24 394	0.23 395

FC-DCNN	1.59 535	0.51 484	0.66 400	0.61 497	0.49 491	1.56 520	0.70 486	1.66 535	1.53 517	4.64 569	4.62 567	5.85 566	3.34 564	1.84 530	1.11 493	0.46 515	0.42 527	0.47 514	0.46 519	0.48 507	0.46 513

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	0.87 529	1.76 534	0.86 529	0.56 510	4.29 564	1.79 563	1.50 519	1.98 536	1.61 518	1.85 513	1.84 521	1.41 520	1.89 531	1.36 510	0.48 519	0.40 524	0.56 527	0.57 536	0.69 532	0.48 521

FC-DCNN v2	1.65 539	0.51 484	0.65 394	0.61 497	0.49 491	1.61 523	0.70 486	1.75 540	1.56 521	4.74 572	4.91 569	6.46 570	3.31 562	1.91 532	1.11 493	0.46 515	0.42 527	0.47 514	0.46 519	0.48 507	0.46 513

PVD	1.28 523	0.67 513	1.28 508	0.74 525	0.62 519	1.50 516	0.84 509	1.99 544	2.96 553	2.18 542	2.36 529	1.85 523	1.95 545	1.92 533	1.94 530	0.39 504	0.36 515	0.49 521	0.37 498	0.51 512	0.64 532

MeshStereo	1.34 524	0.43 460	0.54 343	0.44 333	0.34 410	1.66 526	0.60 454	1.94 542	1.37 503	4.47 568	3.25 546	4.71 559	1.94 544	1.92 533	1.17 499	0.35 494	0.35 513	0.37 492	0.31 482	0.32 451	0.32 461
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
ADCS	1.51 533	0.61 505	3.42 552	0.59 489	0.51 497	1.27 501	1.08 532	1.59 529	1.81 532	1.91 535	1.66 501	1.51 508	1.42 521	1.94 535	8.60 570	0.33 483	0.32 503	0.33 478	0.36 497	0.44 497	0.42 501

NVStereoNet_ROB	1.24 520	0.90 531	1.13 491	0.86 529	0.88 530	1.11 478	0.99 525	1.42 510	1.53 517	1.59 517	2.48 531	2.24 532	1.53 526	1.96 536	1.30 508	0.76 539	0.70 545	0.78 535	1.00 555	0.71 533	0.88 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-sn7	1.09 508	0.75 518	3.23 551	0.57 483	0.42 461	1.11 478	0.89 514	1.19 447	1.27 494	1.41 507	1.98 518	1.25 467	1.47 524	1.99 537	2.62 543	0.26 427	0.26 467	0.26 429	0.27 461	0.35 469	0.30 449

SGM_RVC	0.97 489	0.28 369	0.41 184	0.39 185	0.22 114	1.55 519	0.73 496	1.51 522	1.25 490	2.25 544	1.92 515	2.58 539	1.56 529	2.02 538	1.19 501	0.27 437	0.27 476	0.27 442	0.25 440	0.25 404	0.25 410
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 536	2.63 572	2.75 548	2.56 567	1.79 558	1.24 499	0.47 390	1.37 503	1.45 512	1.87 531	1.50 488	1.55 510	2.46 551	2.04 539	1.04 488	0.59 532	0.18 390	2.32 562	0.68 542	2.29 562	1.14 556

zh-mn7	1.08 507	0.65 510	4.00 557	0.52 450	0.38 437	1.16 489	0.62 461	1.15 430	1.77 530	1.74 526	2.31 524	1.17 462	0.91 466	2.10 540	1.77 523	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.22 399	0.25 404	0.28 433

IMH-64-1	1.86 541	1.62 556	1.16 493	2.20 560	1.89 560	2.33 541	1.30 544	2.89 553	2.29 544	1.66 522	2.80 542	2.49 537	1.61 532	2.10 540	1.78 525	1.60 559	0.74 548	2.43 563	1.02 556	2.12 559	1.17 559

IMH-64	1.86 541	1.62 556	1.16 493	2.20 560	1.89 560	2.33 541	1.30 544	2.89 553	2.29 544	1.66 522	2.80 542	2.49 537	1.61 532	2.10 540	1.78 525	1.60 559	0.74 548	2.43 563	1.02 556	2.12 559	1.17 559

ELAS	1.63 538	0.61 505	0.95 471	0.68 518	0.55 507	3.01 557	1.55 556	2.39 550	2.33 546	3.64 565	3.89 559	2.75 541	2.90 559	2.15 543	2.27 541	0.52 525	0.45 534	0.50 523	0.48 526	0.54 519	0.52 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
z-mn7	1.00 492	0.50 480	1.70 532	0.53 460	0.36 421	1.75 531	0.71 492	1.22 462	2.28 543	0.96 424	2.54 533	1.42 496	0.95 480	2.19 544	1.54 516	0.22 377	0.19 404	0.21 343	0.20 359	0.27 422	0.25 410

LVE	2.12 550	1.44 550	1.36 521	1.99 558	1.78 557	2.75 547	1.79 563	2.82 552	3.95 564	1.90 534	4.33 565	3.52 554	1.81 538	2.24 545	1.74 521	1.74 563	0.87 557	2.06 559	1.13 561	1.91 557	1.35 564

WZ-Net	1.19 517	0.59 501	4.07 558	0.62 501	0.51 497	1.34 504	1.31 547	1.32 491	1.74 529	1.53 514	1.65 499	1.74 518	1.28 515	2.25 546	2.01 532	0.27 437	0.21 426	0.23 380	0.25 440	0.40 486	0.39 493

WAO-6	2.04 548	1.50 552	1.16 493	1.70 551	1.67 556	2.69 545	1.44 554	3.06 555	3.63 562	1.98 536	3.27 548	3.54 555	2.07 548	2.36 547	2.22 538	1.31 556	0.91 559	2.04 558	1.22 565	1.73 551	1.27 563

AnyNet_C01	1.56 534	1.05 540	7.45 565	0.64 503	0.54 505	1.99 536	1.38 550	1.43 512	1.36 501	1.63 521	1.92 515	1.84 521	1.33 517	2.40 548	4.03 555	0.33 483	0.32 503	0.32 473	0.34 493	0.44 497	0.45 512

IMH	2.04 548	1.62 556	1.20 503	2.20 560	1.89 560	2.91 556	1.30 544	3.11 556	3.03 555	1.81 530	3.35 552	3.03 544	1.90 542	2.48 549	1.80 527	1.66 562	0.77 554	2.45 565	1.04 559	2.15 561	1.19 562

KSHMR	2.57 552	1.93 562	1.69 530	2.63 569	2.42 568	2.86 553	2.07 566	3.27 560	6.50 568	2.49 549	3.36 553	3.41 553	1.92 543	2.49 550	1.94 530	2.13 568	1.40 569	2.79 572	1.50 568	2.73 567	1.77 567

ELAS_RVC	1.60 536	0.61 505	1.01 480	0.70 521	0.56 510	2.00 537	1.89 565	1.96 543	2.65 550	3.33 563	3.26 547	3.03 544	3.41 565	2.49 550	2.09 534	0.52 525	0.45 534	0.50 523	0.48 526	0.54 519	0.52 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 477	0.50 480	0.85 458	0.55 474	0.40 448	1.17 490	0.78 502	1.50 519	1.37 503	1.33 503	1.27 446	1.48 503	1.00 489	2.57 552	0.98 479	0.25 417	0.32 503	0.45 510	0.30 475	0.34 464	0.28 433

MSAF-DinoV2	1.04 498	0.38 440	1.32 514	0.54 467	0.29 336	0.89 435	0.72 494	1.52 525	1.24 484	1.05 461	1.41 473	2.98 543	1.49 525	2.74 553	2.83 546	0.22 377	0.14 291	0.20 301	0.22 399	0.32 451	0.32 461

WAO-7	1.90 543	1.20 543	1.35 517	1.27 545	1.06 546	2.84 551	1.56 557	3.23 558	3.06 557	2.23 543	3.33 551	3.17 548	2.28 550	3.12 554	2.21 536	1.02 548	0.91 559	1.06 543	1.03 558	1.04 542	0.97 552

ktn	2.98 557	2.25 566	1.73 533	2.84 570	2.53 571	3.76 563	2.15 567	3.70 564	5.47 567	2.75 552	5.17 572	5.94 567	2.48 552	3.23 555	2.46 542	2.34 572	1.44 570	2.78 571	2.03 571	2.45 565	2.01 570

notaker	2.76 553	2.29 567	1.80 535	2.96 571	2.58 572	2.90 555	1.75 561	3.24 559	3.05 556	2.78 553	4.24 564	6.15 569	2.51 553	3.34 556	2.75 545	2.31 570	1.18 567	3.00 573	1.65 569	2.84 570	1.97 568

PWCK	1.92 544	1.66 559	3.12 550	1.65 550	0.91 533	2.84 551	2.26 568	2.10 546	2.41 548	2.36 546	2.31 524	2.22 531	1.82 539	3.43 557	2.03 533	1.61 561	0.71 547	1.51 547	0.82 548	1.69 549	0.91 545

WAO-8	2.92 555	1.55 554	1.35 517	1.79 553	1.63 554	5.23 566	1.22 540	4.58 569	12.56 576	2.84 555	4.07 563	4.83 560	2.72 557	3.49 558	2.25 539	1.27 551	0.91 559	1.99 553	1.15 563	1.86 553	1.15 557

Venus	2.92 555	1.55 554	1.35 517	1.79 553	1.63 554	5.23 566	1.22 540	4.58 569	12.56 576	2.84 555	4.06 562	4.83 560	2.72 557	3.49 558	2.25 539	1.27 551	0.91 559	1.99 553	1.15 563	1.86 553	1.15 557

UNDER WATER	3.46 559	2.07 565	3.64 555	3.09 572	2.48 569	3.75 562	2.42 570	3.31 561	13.77 578	2.90 559	2.95 545	5.84 565	3.69 566	3.69 560	3.48 553	2.07 567	1.11 566	2.70 570	1.40 566	2.84 570	1.98 569

tt	6.20 572	0.20 161	5.89 562	3.55 575	2.07 563	11.26 575	19.21 579	11.74 579	5.46 566	2.69 551	2.04 522	4.87 563	6.25 571	3.70 561	7.09 569	8.32 581	11.17 586	4.93 577	5.41 580	5.74 577	2.37 572

UNDER WATER-64	3.53 560	2.01 563	3.94 556	3.22 574	2.49 570	5.41 568	2.60 571	3.43 563	12.41 575	3.03 560	2.68 540	6.07 568	4.04 567	3.79 562	3.33 549	2.02 566	1.24 568	2.63 568	1.46 567	2.78 568	2.08 571

TorneroNet-64	3.44 558	1.86 560	1.42 525	2.58 568	2.28 566	6.87 569	1.68 559	4.70 571	12.03 573	2.31 545	5.59 573	8.25 572	2.55 554	3.97 563	2.73 544	1.81 564	0.74 548	2.57 567	1.07 560	2.35 563	1.44 565

DPSimNet_ROB	3.58 561	2.45 569	8.57 566	2.53 565	2.37 567	2.88 554	3.77 574	3.14 557	3.23 558	4.71 571	3.86 558	4.68 558	4.87 570	4.07 564	5.62 563	2.33 571	2.33 573	2.47 566	2.52 572	2.51 566	2.64 573

TorneroNet	4.53 568	1.89 561	1.48 527	2.55 566	2.27 565	13.78 579	1.69 560	4.84 573	23.73 590	2.89 558	7.70 576	7.06 571	2.69 556	4.26 565	3.42 551	1.84 565	0.77 554	2.68 569	1.13 561	2.42 564	1.47 566

RTS	1.98 545	0.96 535	11.36 570	0.65 508	0.57 513	2.77 549	1.40 551	1.39 505	2.26 541	1.89 532	2.56 534	1.32 481	1.25 512	5.20 566	4.05 556	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

RTSA	1.98 545	0.96 535	11.36 570	0.65 508	0.57 513	2.77 549	1.40 551	1.39 505	2.26 541	1.89 532	2.56 534	1.32 481	1.25 512	5.20 566	4.05 556	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

FADE	5.17 570	2.05 564	13.14 574	1.03 538	0.99 540	2.09 538	0.91 518	3.91 566	3.00 554	1.76 528	1.60 497	2.73 540	6.73 572	5.95 568	3.95 554	11.57 585	1.70 571	23.09 589	15.86 585	0.62 528	0.65 533

MADNet+	2.23 551	2.43 568	10.85 569	1.22 544	0.91 533	2.76 548	1.40 551	2.12 547	1.67 528	1.32 501	1.74 507	1.86 524	1.74 537	6.25 569	4.41 559	0.65 534	0.64 543	0.58 530	0.54 535	0.80 534	0.76 537

JetBlue	2.78 554	1.26 545	7.04 564	1.16 542	1.48 550	8.00 572	6.02 575	2.60 551	1.92 535	2.12 540	2.64 538	3.34 552	3.05 561	6.49 570	3.39 550	0.78 540	0.76 553	0.75 533	0.76 545	0.97 541	1.18 561

JetRed	5.27 571	5.84 576	12.81 573	2.36 564	2.83 573	12.23 577	10.50 578	4.46 568	3.60 560	3.86 566	3.83 557	4.85 562	4.18 568	6.78 571	11.96 574	2.17 569	2.96 575	2.18 561	1.97 570	3.38 573	2.68 574

MADNet++	4.03 563	2.70 573	3.44 554	3.72 576	3.44 575	4.44 565	3.52 573	3.95 567	3.61 561	4.46 567	4.98 570	4.10 556	4.58 569	7.00 572	5.89 564	3.74 574	3.67 576	3.27 575	2.71 574	3.70 575	3.66 576

TCMNet-wrong-test	8.97 575	10.42 580	8.74 567	19.56 582	17.61 581	12.53 578	9.01 577	13.59 581	2.18 540	4.64 569	5.11 571	14.63 579	11.09 577	7.19 573	9.73 571	5.56 580	0.89 558	3.77 576	3.11 575	10.34 581	9.80 580

MANE	4.13 565	0.51 484	0.64 388	0.66 511	0.56 510	6.89 570	0.99 525	7.55 574	12.04 574	6.68 575	8.57 577	10.69 576	9.45 574	7.59 574	6.39 566	0.49 521	0.43 531	0.48 518	0.98 554	0.49 509	0.48 521

DGTPSM_ROB	12.07 578	8.00 577	20.99 577	8.93 579	16.78 579	10.67 573	30.87 584	9.01 576	15.16 580	6.50 573	15.41 586	9.04 574	14.85 579	9.25 575	21.67 583	4.57 577	8.57 581	5.08 578	9.28 581	5.90 578	10.95 582

DPSMNet_ROB	12.08 579	8.00 577	21.00 578	8.97 580	16.79 580	10.67 573	30.89 585	9.02 577	15.17 581	6.51 574	15.41 586	9.04 574	14.85 579	9.27 576	21.67 583	4.58 578	8.57 581	5.09 580	9.29 582	5.90 578	10.95 582

SGM-ForestM	4.04 564	0.32 399	0.46 257	0.43 314	0.27 287	7.50 571	1.45 555	3.84 565	4.24 565	8.19 577	6.76 574	19.00 585	9.08 573	10.74 577	6.62 567	0.31 464	0.33 509	0.32 473	0.32 488	0.29 430	0.29 440

ASD4	9.96 577	8.86 579	17.78 575	7.17 577	9.80 576	16.08 580	28.92 583	9.77 578	8.20 571	7.02 576	7.08 575	8.47 573	9.57 575	11.17 578	20.26 580	4.12 575	4.14 577	5.57 581	4.74 577	5.53 576	4.90 578

HanzoNet	6.76 574	2.45 569	4.22 559	3.19 573	2.94 574	3.62 561	2.28 569	4.79 572	7.20 569	14.00 583	13.19 582	17.49 583	22.30 588	13.25 579	6.19 565	4.20 576	1.93 572	3.10 574	2.56 573	3.35 572	2.88 575

USTest	12.99 580	14.18 581	20.00 576	16.24 581	14.97 578	20.80 582	31.95 586	16.20 583	10.91 572	8.79 578	9.48 578	13.94 578	10.50 576	16.11 580	21.44 582	3.17 573	4.82 578	5.08 578	5.36 579	8.81 580	7.13 579

Anonymous_1	33.25 587	18.26 582	23.92 580	20.54 583	21.28 584	25.59 584	35.94 587	22.01 591	15.57 582	13.33 580	13.49 583	18.08 584	15.29 581	20.36 581	24.60 585	16.28 589	8.84 583	66.59 594	118.00 594	155.73 597	11.23 584

DPSM_ROB	17.78 582	18.63 583	24.31 584	20.90 584	19.47 582	25.97 585	36.21 588	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 584	19.18 586	16.30 582	20.78 582	25.67 586	9.38 583	9.23 584	9.49 583	9.82 583	13.51 583	11.91 585

DPSM	17.78 582	18.63 583	24.31 584	20.90 584	19.47 582	25.97 585	36.21 588	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 584	19.18 586	16.30 582	20.78 582	25.67 586	9.38 583	9.23 584	9.49 583	9.82 583	13.51 583	11.91 585

PML	40.80 597	29.24 588	11.87 572	7.20 578	14.47 577	92.13 597	213.69 598	7.63 575	23.35 589	74.72 597	190.14 598	50.17 597	26.15 590	21.39 584	12.70 575	8.76 582	2.92 574	8.45 582	3.25 576	13.26 582	4.42 577

xxxxx1	36.64 591	19.51 585	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

tt_ll	36.64 591	19.51 585	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

ff	36.64 591	19.51 585	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

LRCNet_RVC	21.24 585	31.15 589	21.41 579	28.98 587	23.82 585	3.13 558	0.60 454	20.96 588	1.59 522	25.58 588	28.15 590	21.99 588	14.79 578	21.94 588	16.41 578	28.89 594	14.87 587	33.53 590	31.28 590	29.51 592	26.16 590

BEATNet-Init1	15.13 581	0.82 527	50.86 594	0.72 524	0.53 502	38.10 592	7.03 576	11.83 580	14.25 579	29.78 593	30.17 593	48.21 596	22.64 589	26.78 589	18.11 579	0.42 512	0.38 518	0.47 514	0.46 519	0.51 512	0.48 521

HaxPig	31.96 586	37.24 591	34.27 586	24.37 586	24.88 586	18.26 581	19.86 580	20.64 587	28.52 591	35.97 594	38.75 594	25.57 589	28.72 591	33.88 590	34.39 591	35.94 595	38.87 595	37.80 591	40.48 591	39.68 593	41.15 595

MultiAttention	3.58 561	0.24 295	0.62 373	0.54 467	0.34 410	22.90 583	2.72 572	1.60 530	1.13 464	0.80 315	1.81 510	1.14 459	0.43 235	35.29 591	0.61 387	0.17 248	0.12 190	0.23 380	0.23 415	0.34 464	0.29 440

AVERAGE_ROB	37.58 595	40.13 596	40.15 588	34.81 589	33.82 588	28.55 591	25.10 582	32.02 593	34.06 597	41.28 595	40.66 595	34.46 591	34.81 597	39.18 592	37.57 593	42.78 596	43.44 596	43.82 592	43.03 592	40.47 594	41.51 596

MEDIAN_ROB	37.38 594	40.85 597	40.60 589	32.31 588	31.85 587	27.20 587	24.55 581	29.10 592	33.19 596	42.09 596	41.76 596	33.35 590	34.39 596	39.78 593	37.07 592	43.64 597	44.10 597	44.12 593	43.40 593	41.51 595	42.76 597

FlowAnything	35.81 589	37.53 594	48.80 592	42.20 590	39.22 590	52.25 594	73.16 596	42.56 594	32.89 595	26.76 589	28.30 591	38.69 594	33.09 594	41.63 594	51.62 595	18.76 591	18.59 594	19.21 588	19.92 589	27.16 585	23.91 587

CasAABBNet	35.74 588	37.43 592	48.72 591	42.22 591	39.20 589	52.24 593	73.12 595	42.61 595	32.62 593	26.78 590	27.95 588	38.58 592	32.60 592	41.67 595	51.65 596	18.74 590	18.57 592	19.15 586	19.77 587	27.20 586	23.98 588

Selective-RAFT-Error	35.84 590	37.49 593	48.83 593	42.26 592	39.24 591	52.30 595	73.09 594	42.66 596	32.61 592	26.80 591	28.30 591	38.84 595	33.51 595	41.68 596	51.59 594	18.82 592	18.58 593	19.17 587	19.80 588	27.28 587	24.05 589

LSM0	38.95 596	37.60 595	48.58 590	43.57 593	91.06 597	52.57 596	72.57 593	43.17 597	32.63 594	26.97 592	27.97 589	38.65 593	32.94 593	41.86 597	51.78 597	18.89 593	18.41 588	19.13 585	19.63 586	27.29 588	33.77 591

test_example2	176.61 598	205.14 598	198.86 598	188.60 598	190.98 598	152.67 598	170.61 597	94.86 598	123.55 598	178.88 598	179.48 597	158.94 598	141.34 598	192.61 598	198.96 598	203.76 598	236.37 598	164.13 598	173.55 598	218.58 598	160.41 598

ccccc	429.48 599	429.19 599	527.00 599	507.10 599	501.20 599	356.95 599	342.70 599	380.82 599	297.90 599	334.51 599	389.17 599	372.86 599	449.39 599	499.17 599	553.56 599	561.44 599	431.22 599	334.28 599	290.86 599	540.88 599	489.46 599

Low-res two-view benchmark