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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

S2M2_XL	0.10 2	0.09 38	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 18	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.06 75

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.14 58	0.25 81	0.19 67	0.17 115	0.23 149	0.15 102	0.15 152	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

U	1.00 544	0.09 38	0.21 56	0.21 189	3.68 573	6.12 577	0.14 58	0.21 33	0.21 102	0.11 20	0.11 18	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 580	2.90 578	0.07 107	0.06 75

4.5_new	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

2w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.14 58	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.14 65	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.22 43	0.16 27	0.12 33	0.19 107	0.15 102	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.07 107	0.06 75

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 45	0.13 38	0.21 33	0.16 27	0.11 20	0.15 68	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 45	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.19 67	0.09 5	0.11 18	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 14	0.10 7	0.22 43	0.18 54	0.10 10	0.13 38	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 523	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.15 81	0.19 107	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 527	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 425

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.24 79	0.25 383	0.11 108	0.11 4	0.18 191	0.32 172	0.23 133	0.12 33	0.12 26	0.18 136	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
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
asda	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.16 27	0.11 20	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 39	0.11 136	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 12	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

LG-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.24 79	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.18 191	0.21 33	0.18 54	0.11 20	0.17 89	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

S2M2	0.13 49	0.11 136	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 87	0.12 33	0.15 68	0.14 86	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 416	0.09 382	0.09 231	0.10 340	0.11 348	0.09 274

castereo	0.14 73	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.13 46	0.18 99	0.16 119	0.16 168	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 45	0.14 58	0.29 132	0.18 54	0.11 20	0.16 78	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RAStereo	0.13 49	0.12 178	0.27 108	0.22 248	0.11 108	0.15 22	0.18 191	0.23 61	0.23 133	0.13 46	0.17 89	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.05 21

GMOStereo	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

test-2	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

asd	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 45	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.11 18	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.12 26	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.16 27	0.14 69	0.13 38	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.12 21	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 210	0.72 543	0.70 456	0.17 17	0.08 9	0.15 22	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 46	0.12 26	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 534	0.04 2	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.23 510

testlalala2	0.18 157	0.10 75	0.50 369	0.36 510	0.25 494	0.23 217	0.14 58	0.34 194	0.24 148	0.25 186	0.25 170	0.21 170	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 75	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 217	0.16 112	0.26 90	0.19 67	0.24 178	0.19 107	0.14 86	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.05 21

AEACV	0.13 49	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.17 89	0.13 63	0.16 168	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

test-1	0.17 133	0.11 136	0.40 264	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.34 194	0.26 170	0.20 141	0.24 162	0.22 182	0.14 137	0.16 31	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.08 217

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.13 38	0.22 43	0.30 226	0.21 152	0.30 218	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 467	0.06 40	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 101	0.18 374	0.28 119	0.22 248	0.10 65	0.22 196	0.15 82	0.22 43	0.27 180	0.22 158	0.26 180	0.14 86	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

2.5w	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.15 82	0.20 27	0.15 22	0.12 33	0.13 38	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.19 235	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.19 107	0.21 170	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.12 21	0.31 162	0.24 148	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

test_for_model	0.29 390	0.89 552	0.34 180	0.69 545	0.49 536	0.20 141	0.16 112	0.30 151	0.23 133	0.28 217	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 527	0.10 407	0.06 22	0.04 1	0.86 557	0.18 472

IGEV++	0.13 49	0.10 75	0.23 71	0.21 189	0.10 65	0.15 22	0.15 82	0.29 132	0.16 27	0.12 33	0.15 68	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 151

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 45	0.13 38	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.14 65	0.14 86	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

CASnet	0.14 73	0.12 178	0.22 65	0.22 248	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.25 161	0.22 158	0.20 123	0.15 102	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 361	0.09 298	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 283	0.33 171	0.20 145	0.09 26	0.21 168	0.10 7	0.26 90	0.20 87	0.18 132	0.19 107	0.15 102	0.13 117	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

LoS_RVC	0.13 49	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.19 107	0.12 52	0.15 152	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 388

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 316	0.28 119	0.25 383	0.18 404	0.11 4	0.19 235	0.28 121	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.07 151

cross-raft	0.17 133	0.12 178	0.41 287	0.23 295	0.10 65	0.20 141	0.24 386	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.29 277	0.15 152	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

TANstereo	0.15 101	0.09 38	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 253	0.14 58	0.23 61	0.28 195	0.24 178	0.30 218	0.16 119	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

sAnonymous2	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

CroCo_RVC	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 136	0.21 56	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.16 112	0.25 81	0.16 27	0.15 81	0.13 38	0.15 102	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.09 274

MSCF	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.22 248	0.10 65	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

qwe	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.14 69	0.13 38	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 69	0.17 89	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 12	0.11 14	0.22 43	0.15 22	0.11 20	0.12 26	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 22	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 64	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 14	0.16 112	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 68	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 330

HUF	0.15 101	0.11 136	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.20 87	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 514	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 425

castereo++	0.13 49	0.10 75	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 283	0.13 38	0.23 61	0.23 133	0.11 20	0.13 38	0.16 119	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 75	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

WCG-NET	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 84	0.17 148	0.21 33	0.28 195	0.18 132	0.21 135	0.15 102	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.16 27	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 38	0.26 99	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.29 214	0.24 178	0.20 123	0.19 150	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 168	0.12 21	0.24 75	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.15 102	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 136	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 84	0.17 148	0.20 27	0.22 115	0.14 69	0.24 162	0.15 102	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.10 300	0.06 75

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 75	0.30 136	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 81	0.20 123	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.06 75

testlalala_base	0.20 210	0.13 240	0.35 190	0.25 383	0.15 330	0.25 253	0.16 112	0.34 194	0.17 44	0.19 137	0.26 180	0.17 126	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.39 539	0.09 382	0.07 75	0.05 39	0.45 534	0.08 217

CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 466	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.14 69	0.17 89	0.14 86	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 472

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 38	0.25 91	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.35 285	0.20 141	0.25 170	0.17 126	0.17 194	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 196	0.15 82	0.25 81	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.14 86	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaDepth	0.11 14	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

GASTEREO	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.23 295	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

depthmonostereo	0.14 73	0.09 38	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.23 133	0.16 103	0.18 99	0.14 86	0.17 194	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 64	0.09 2	0.22 43	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 14	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MM-Stereo_test3	0.17 133	0.12 178	0.29 129	0.23 295	0.14 280	0.19 110	0.22 339	0.39 264	0.36 298	0.16 103	0.24 162	0.17 126	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.06 75

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 283	0.28 119	0.21 189	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.23 61	0.24 148	0.17 115	0.21 135	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.14 117	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 133	0.13 240	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 239	0.17 148	0.30 151	0.37 309	0.43 452	0.17 89	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

whm_eth	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

4D-IteraStereo	0.17 133	0.16 341	0.50 369	0.21 189	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.28 121	0.28 195	0.23 164	0.20 123	0.20 159	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.06 75

AnonymousM	0.17 133	0.19 390	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 84	0.17 148	0.30 151	0.23 133	0.26 198	0.20 123	0.18 136	0.14 137	0.19 85	0.14 117	0.09 271	0.06 146	0.38 532	0.15 467	0.06 40	0.05 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 133	0.14 283	0.32 156	0.20 145	0.09 26	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.25 186	0.33 262	0.20 159	0.17 194	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 75	0.44 317	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.21 313	0.27 102	0.22 115	0.15 81	0.16 78	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.05 21

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 507	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 502	0.05 21

AIO_test	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 22	0.17 148	0.19 18	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

RSM++	0.12 39	0.09 38	0.19 40	0.20 145	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.21 33	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

gcap-zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.36 210	0.20 145	0.12 164	0.26 273	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.26 198	0.20 123	0.30 293	0.14 137	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 295	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.16 27	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.14 137	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

AE-Stereo	0.17 133	0.11 136	0.31 150	0.24 346	0.14 280	0.23 217	0.18 191	0.34 194	0.29 214	0.15 81	0.25 170	0.21 170	0.13 117	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

RAFT-Test	0.17 133	0.10 75	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 253	0.17 148	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.29 205	0.27 252	0.14 137	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.13 38	0.27 102	0.21 102	0.13 46	0.10 14	0.15 102	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DCANet-4	0.19 195	0.10 75	0.52 384	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.36 236	0.39 333	0.29 244	0.30 218	0.17 126	0.22 263	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

fff	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.20 141	0.25 170	0.18 136	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

DCANet	0.18 157	0.13 240	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.23 278	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

csc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

cscssc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

CFNet-RSSM	0.17 133	0.10 75	0.40 264	0.20 145	0.11 108	0.20 141	0.15 82	0.36 236	0.30 226	0.23 164	0.21 135	0.26 243	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 133	0.10 75	0.37 222	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.32 172	0.28 195	0.23 164	0.23 149	0.27 252	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

zero-FE	0.16 115	0.08 8	0.81 478	0.19 85	0.18 404	0.12 7	0.15 82	0.19 18	0.19 67	0.10 10	0.10 14	0.13 63	0.12 86	0.21 119	0.19 245	0.08 192	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.19 478	0.06 75

monsters	0.11 14	0.09 38	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 22	0.11 14	0.23 61	0.15 22	0.14 69	0.12 26	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

HART	0.15 101	0.11 136	0.30 136	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.16 112	0.30 151	0.19 67	0.15 81	0.25 170	0.17 126	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 264	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.14 58	0.28 121	0.24 148	0.22 158	0.20 123	0.24 214	0.18 219	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.06 75

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 283	0.19 40	0.26 417	0.09 26	0.15 22	0.13 38	0.22 43	0.18 54	0.12 33	0.11 18	0.10 32	0.13 117	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 20	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.17 148	0.22 43	0.34 269	0.16 103	0.21 135	0.19 150	0.16 168	0.21 119	0.16 165	0.11 359	0.10 407	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 515

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.26 170	0.18 132	0.19 107	0.20 159	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.23 61	0.18 54	0.13 46	0.13 38	0.15 102	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

CAS++	0.16 115	0.12 178	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 64	0.15 82	0.42 301	0.24 148	0.19 137	0.18 99	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.08 212	0.10 300	0.09 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 133	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 323	0.16 112	0.42 301	0.30 226	0.24 178	0.27 187	0.27 252	0.16 168	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.27 102	0.15 22	0.13 46	0.14 65	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

ADStereo(finetuned)	0.19 195	0.13 240	0.49 358	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.31 405	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

raftrobust	0.16 115	0.13 240	0.29 129	0.22 248	0.15 330	0.19 110	0.13 38	0.32 172	0.26 170	0.26 198	0.20 123	0.19 150	0.17 194	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

sCroCo_RVC	0.18 157	0.14 283	0.49 358	0.27 445	0.18 404	0.22 196	0.17 148	0.27 102	0.23 133	0.14 69	0.22 145	0.17 126	0.14 137	0.21 119	0.15 141	0.10 320	0.11 431	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

AIO_rvc	0.12 39	0.11 136	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.17 148	0.20 27	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.13 63	0.08 6	0.22 135	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

rvit_stereo_ft	0.17 133	0.14 283	0.30 136	0.25 383	0.14 280	0.17 64	0.21 313	0.28 121	0.26 170	0.16 103	0.19 107	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.17 195	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.07 151

MyStereo06	0.20 210	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.40 275	0.21 102	0.30 275	0.24 162	0.31 304	0.18 219	0.22 135	0.18 216	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.26 90	0.26 170	0.15 81	0.18 99	0.18 136	0.13 117	0.22 135	0.14 117	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 277	0.11 136	0.50 369	0.21 189	0.16 362	0.31 356	0.20 282	0.36 236	0.35 285	0.32 315	0.50 425	0.39 372	0.26 326	0.22 135	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.07 107	0.08 217

MC-Stereo	0.14 73	0.09 38	0.25 91	0.21 189	0.09 26	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.18 132	0.23 149	0.16 119	0.13 117	0.22 135	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

HUI-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.22 135	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

rafts_anoy	0.18 157	0.15 316	0.35 190	0.22 248	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.23 164	0.25 170	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.19 245	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.12 418	0.09 235	0.08 217

PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 217	0.16 112	0.25 81	0.23 133	0.17 115	0.21 135	0.16 119	0.14 137	0.22 135	0.13 83	0.29 527	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.14 58	0.24 75	0.21 102	0.21 152	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 133	0.10 75	0.39 256	0.23 295	0.11 108	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.29 214	0.22 158	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.06 75

SCV	0.14 73	0.14 283	0.24 79	0.21 189	0.11 108	0.15 22	0.16 112	0.31 162	0.18 54	0.11 20	0.15 68	0.13 63	0.10 39	0.23 144	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75

ours_stereo	0.13 49	0.11 136	0.23 71	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.18 191	0.20 27	0.19 67	0.13 46	0.18 99	0.14 86	0.10 39	0.23 144	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.05 21

IGEV_Zeroshot_test	0.18 157	0.10 75	0.65 439	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.34 194	0.19 67	0.28 217	0.22 145	0.27 252	0.13 117	0.23 144	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.06 75

DCRE	0.20 210	0.13 240	0.40 264	0.21 189	0.15 330	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.22 158	0.80 513	0.23 202	0.16 168	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.07 264	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

knoymous	0.17 133	0.09 38	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 168	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.27 252	0.16 168	0.23 144	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.09 235	0.09 274

riskmin	0.18 157	0.09 38	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 239	0.16 112	0.34 194	0.28 195	0.21 152	0.23 149	0.33 320	0.24 296	0.23 144	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.10 300	0.10 330

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 75	0.24 79	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.23 61	0.27 180	0.17 115	0.20 123	0.17 126	0.11 63	0.23 144	0.16 165	0.07 67	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.06 75

CRE-IMP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.11 108	0.24 239	0.17 148	0.29 132	0.21 102	0.27 207	0.26 180	0.24 214	0.17 194	0.23 144	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.10 330

SCV_C0	0.14 73	0.11 136	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 22	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.09 16	0.24 154	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.06 75

FACV-RUCA	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.23 295	0.23 479	0.26 273	0.19 235	0.39 264	0.34 269	0.25 186	0.32 241	0.21 170	0.24 296	0.24 154	0.19 245	0.10 320	0.07 264	0.15 461	0.08 212	0.16 440	0.13 404

fffft	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.19 235	0.22 43	0.16 27	0.14 69	0.11 18	0.13 63	0.10 39	0.24 154	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.19 18	0.19 67	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.11 63	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

mms	0.13 49	0.11 136	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.17 89	0.14 86	0.09 16	0.24 154	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

tg	0.16 115	0.11 136	0.25 91	0.21 189	0.11 108	0.23 217	0.15 82	0.34 194	0.24 148	0.20 141	0.25 170	0.19 150	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

model_zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.39 256	0.20 145	0.12 164	0.24 239	0.15 82	0.34 194	0.22 115	0.30 275	0.20 123	0.22 182	0.12 86	0.24 154	0.14 117	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.07 151

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 136	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.23 61	0.18 54	0.26 198	0.28 192	0.20 159	0.11 63	0.24 154	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.06 75

H2IRNET	0.18 157	0.13 240	0.35 190	0.21 189	0.12 164	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.30 226	0.17 115	0.31 232	0.25 222	0.20 243	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.06 75

ff7	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

ffff	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

11t	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

anonymousdsp	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

ProNet	0.14 73	0.12 178	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 110	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.13 38	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.07 151

ccc-4	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

test_4	0.18 157	0.12 178	0.34 180	0.23 295	0.12 164	0.18 84	0.22 339	0.26 90	0.24 148	0.24 178	0.47 415	0.22 182	0.13 117	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.07 107	0.05 21

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 230	0.12 178	0.45 328	0.23 295	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.46 340	0.35 285	0.25 186	0.32 241	0.32 313	0.19 234	0.24 154	0.20 260	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

TRStereo	0.19 195	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.52 412	0.28 195	0.20 141	0.19 107	0.21 170	0.13 117	0.24 154	0.13 83	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.06 40	0.06 75

HHNet	0.22 260	0.12 178	0.52 384	0.18 46	0.18 404	0.20 141	0.20 282	0.34 194	0.31 238	0.32 315	0.59 468	0.20 159	0.21 250	0.24 154	0.31 392	0.08 192	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.11 365

PSM-adaLoss	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo_v2	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

Pruner-Stereo	0.19 195	0.11 136	0.34 180	0.29 469	0.12 164	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.32 241	0.25 222	0.15 152	0.24 154	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.09 274

DeepStereo_RVC	0.18 157	0.11 136	0.40 264	0.21 189	0.11 108	0.19 110	0.16 112	0.28 121	0.22 115	0.27 207	0.27 187	0.23 202	0.28 361	0.24 154	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.10 330

raft+_RVC	0.18 157	0.14 283	0.32 156	0.21 189	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.38 252	0.34 269	0.21 152	0.28 192	0.20 159	0.15 152	0.24 154	0.19 245	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.08 217

111	0.20 210	0.17 360	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 239	0.17 148	0.41 287	0.45 399	0.23 164	0.29 205	0.29 277	0.21 250	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.08 217

test_xeample3	0.16 115	0.11 136	0.56 401	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.20 87	0.16 103	0.12 26	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.07 151

AFF-stereo	0.18 157	0.15 316	0.32 156	0.21 189	0.10 65	0.18 84	0.18 191	0.33 186	0.27 180	0.25 186	0.37 301	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

EAI-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.33 171	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.46 517	0.46 340	0.20 87	0.25 186	0.50 425	0.17 126	0.16 168	0.24 154	0.23 322	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.10 340	0.06 40	0.07 151

DMCA	0.22 260	0.14 283	0.36 210	0.22 248	0.14 280	0.27 283	0.20 282	0.43 313	0.38 323	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.24 296	0.24 154	0.28 365	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.11 365

fffy	0.14 73	0.11 136	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.13 117	0.25 185	0.14 117	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 335	0.14 283	0.95 508	0.21 189	0.27 501	0.20 141	0.19 235	0.48 360	0.25 161	0.26 198	0.55 453	0.34 327	0.18 219	0.25 185	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.12 418	0.12 385	0.12 388

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 277	0.13 240	0.83 484	0.20 145	0.21 450	0.23 217	0.17 148	0.48 360	0.27 180	0.23 164	0.29 205	0.39 372	0.23 278	0.25 185	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.11 379	0.11 348	0.10 330

MyStereo8	0.22 260	0.15 316	0.63 431	0.21 189	0.17 383	0.31 356	0.16 112	0.36 236	0.32 247	0.28 217	0.36 292	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.28 365	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.12 388

MyStereo07	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.29 132	0.21 102	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.13 117	0.25 185	0.13 83	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

11t1	0.18 157	0.10 75	0.30 136	0.20 145	0.11 108	0.27 283	0.17 148	0.35 218	0.23 133	0.25 186	0.23 149	0.23 202	0.23 278	0.25 185	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 75	0.34 180	0.21 189	0.15 330	0.15 22	0.13 38	0.28 121	0.25 161	0.17 115	0.26 180	0.15 102	0.16 168	0.25 185	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.08 217

anonymousdsp2	0.17 133	0.10 75	0.28 119	0.20 145	0.11 108	0.25 253	0.17 148	0.41 287	0.31 238	0.23 164	0.23 149	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 151

CASS	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.11 108	0.28 302	0.19 235	0.39 264	0.30 226	0.32 315	0.34 271	0.25 222	0.24 296	0.25 185	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.11 348	0.11 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 230	0.22 429	0.60 417	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

ACRE	0.21 230	0.20 402	0.62 428	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

test_3	0.18 157	0.11 136	0.32 156	0.24 346	0.11 108	0.22 196	0.25 403	0.31 162	0.31 238	0.25 186	0.18 99	0.23 202	0.13 117	0.25 185	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

RAFT-IKP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

s12784h	0.17 133	0.09 38	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 365	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.23 164	0.25 170	0.18 136	0.17 194	0.25 185	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

GMStereo	0.19 195	0.25 447	0.40 264	0.21 189	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.29 132	0.40 349	0.25 186	0.23 149	0.16 119	0.15 152	0.25 185	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.33 171	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.12 21	0.42 301	0.25 161	0.27 207	0.32 241	0.21 170	0.17 194	0.25 185	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.08 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-test2	0.20 210	0.20 402	0.36 210	0.26 417	0.15 330	0.22 196	0.16 112	0.42 301	0.42 366	0.16 103	0.29 205	0.15 102	0.11 63	0.26 201	0.13 83	0.18 492	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.07 107	0.07 151

IGEV-RUCA	0.21 230	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 425	0.28 302	0.24 386	0.23 61	0.21 102	0.20 141	0.23 149	0.28 267	0.49 493	0.26 201	0.18 216	0.09 271	0.08 348	0.18 486	0.13 445	0.17 457	0.17 458

PAM	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.22 248	0.15 330	0.34 389	0.21 313	0.37 246	0.22 115	0.31 292	0.27 187	0.55 471	0.26 326	0.26 201	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.09 274

rvit_0105_6	0.19 195	0.14 283	0.34 180	0.23 295	0.14 280	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.37 309	0.18 132	0.22 145	0.23 202	0.17 194	0.26 201	0.17 195	0.15 455	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

rvit_0105_5	0.21 230	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.24 386	0.36 236	0.39 333	0.21 152	0.23 149	0.26 243	0.19 234	0.26 201	0.19 245	0.15 455	0.13 460	0.12 399	0.12 418	0.10 300	0.09 274

LL-Strereo2	0.18 157	0.18 374	0.39 256	0.22 248	0.12 164	0.24 239	0.13 38	0.31 162	0.23 133	0.24 178	0.20 123	0.24 214	0.12 86	0.26 201	0.15 141	0.06 24	0.06 146	0.12 399	0.09 298	0.08 169	0.07 151

x	0.19 195	0.11 136	0.29 129	0.20 145	0.11 108	0.26 273	0.18 191	0.41 287	0.29 214	0.25 186	0.29 205	0.28 267	0.24 296	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

BUS	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.43 454	0.17 148	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.32 313	0.20 243	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

BSDual-CNN	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

psmg	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.21 189	0.14 280	0.35 404	0.23 364	0.51 395	0.34 269	0.35 364	0.38 315	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

CIPLG	0.21 230	0.21 416	0.55 397	0.23 295	0.15 330	0.25 253	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.33 262	0.22 182	0.15 152	0.26 201	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

test-3	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.26 198	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.25 186	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

GwcNet-ADL	0.22 260	0.14 283	0.58 409	0.24 346	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.49 368	0.40 349	0.27 207	0.29 205	0.30 293	0.20 243	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

Patchmatch Stereo++	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217
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
iRAFT	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ICVP	0.23 277	0.13 240	0.44 317	0.26 417	0.14 280	0.29 323	0.25 403	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.43 375	0.35 341	0.25 317	0.26 201	0.23 322	0.12 397	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.10 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 195	0.18 374	0.37 222	0.23 295	0.14 280	0.23 217	0.13 38	0.37 246	0.29 214	0.28 217	0.26 180	0.25 222	0.15 152	0.26 201	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.06 75

FENet	0.21 230	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.26 273	0.17 148	0.41 287	0.35 285	0.30 275	0.31 232	0.29 277	0.23 278	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

PAM_32	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.19 235	0.36 236	0.23 133	0.29 244	0.28 192	0.56 475	0.28 361	0.27 220	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.09 274

rvit_0105_4	0.20 210	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.14 280	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.39 333	0.19 137	0.24 162	0.25 222	0.19 234	0.27 220	0.17 195	0.16 470	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

ffm	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

tt1	0.18 157	0.14 283	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.30 340	0.19 235	0.35 218	0.44 388	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

plain	0.17 133	0.13 240	0.43 308	0.21 189	0.13 238	0.16 45	0.17 148	0.27 102	0.22 115	0.16 103	0.26 180	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.07 151

MIM_Stereo	0.18 157	0.12 178	0.38 241	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.14 58	0.35 218	0.25 161	0.27 207	0.35 282	0.23 202	0.13 117	0.27 220	0.16 165	0.06 24	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.06 75

MIPNet	0.21 230	0.15 316	0.52 384	0.21 189	0.12 164	0.27 283	0.20 282	0.45 329	0.37 309	0.30 275	0.23 149	0.19 150	0.24 296	0.27 220	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

iGMRVC	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

Anonymous3	0.23 277	0.18 374	0.63 431	0.27 445	0.18 404	0.41 439	0.23 364	0.43 313	0.35 285	0.23 164	0.27 187	0.20 159	0.18 219	0.27 220	0.18 216	0.12 397	0.11 431	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.12 388

RALCasStereoNet	0.18 157	0.15 316	0.33 171	0.21 189	0.14 280	0.21 168	0.18 191	0.31 162	0.25 161	0.21 152	0.29 205	0.22 182	0.15 152	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.10 407	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

SFCPSM	0.22 260	0.10 75	0.51 380	0.21 189	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.55 440	0.39 333	0.29 244	0.32 241	0.23 202	0.21 250	0.27 220	0.19 245	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.08 217

ACVNet	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 283	0.23 364	0.39 264	0.44 388	0.28 217	0.41 346	0.38 360	0.26 326	0.27 220	0.32 397	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.07 151

acv_ft	0.25 335	0.13 240	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.21 313	0.45 329	0.44 388	0.38 402	0.41 346	0.38 360	0.27 345	0.27 220	0.35 413	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.07 151

AIO-test1	0.19 195	0.14 283	0.41 287	0.27 445	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.39 264	0.36 298	0.17 115	0.26 180	0.18 136	0.13 117	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.06 40	0.09 274

rvit_0105_3	0.23 277	0.17 360	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.24 239	0.28 436	0.38 252	0.41 359	0.25 186	0.25 170	0.28 267	0.21 250	0.28 233	0.20 260	0.15 455	0.13 460	0.14 446	0.15 467	0.10 300	0.09 274

rvit_stereo_0075_2	0.24 307	0.17 360	0.50 369	0.26 417	0.22 466	0.22 196	0.15 82	0.40 275	0.35 285	0.27 207	0.37 301	0.29 277	0.20 243	0.28 233	0.19 245	0.17 481	0.12 448	0.19 494	0.12 418	0.13 400	0.13 404

ACVNet-DCA	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

xx1	0.20 210	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.28 267	0.24 296	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

cc1	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 136	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

rrr	0.17 133	0.11 136	0.57 404	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.22 115	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

StereoVision	0.22 260	0.18 374	0.37 222	0.27 445	0.17 383	0.23 217	0.22 339	0.38 252	0.31 238	0.20 141	0.51 431	0.22 182	0.16 168	0.28 233	0.18 216	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.13 445	0.10 300	0.07 151

EKT-Stereo	0.38 458	0.12 178	0.38 241	0.42 524	3.88 575	0.21 168	0.17 148	0.35 218	0.28 195	0.20 141	0.20 123	0.23 202	0.15 152	0.28 233	0.16 165	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

PCWNet_CMD	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

Selective-RAFT	0.17 133	0.12 178	0.30 136	0.24 346	0.10 65	0.29 323	0.15 82	0.32 172	0.31 238	0.17 115	0.17 89	0.21 170	0.18 219	0.28 233	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.06 75

iRaft-Stereo_20w	0.19 195	0.10 75	0.46 336	0.19 85	0.13 238	0.25 253	0.19 235	0.52 412	0.19 67	0.29 244	0.21 135	0.22 182	0.20 243	0.28 233	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.08 169	0.08 217

AASNet	0.27 359	0.19 390	0.49 358	0.26 417	0.17 383	0.34 389	0.20 282	0.62 500	0.48 431	0.35 364	0.40 338	0.32 313	0.25 317	0.28 233	0.34 409	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.13 400	0.11 365

MSMDNet	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.09 274

HITNet	0.20 210	0.17 360	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 283	0.14 58	0.42 301	0.30 226	0.29 244	0.32 241	0.27 252	0.21 250	0.28 233	0.25 343	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75
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
xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 178	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 217	0.20 282	0.29 132	0.31 238	0.19 137	0.22 145	0.19 150	0.15 152	0.29 249	0.20 260	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.06 75

HI	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

CoSv	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

mmm	0.21 230	0.12 178	0.31 150	0.22 248	0.12 164	0.28 302	0.21 313	0.41 287	0.27 180	0.29 244	0.38 315	0.29 277	0.24 296	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.10 300	0.09 274

HH	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IER	0.23 277	0.12 178	0.39 256	0.20 145	0.14 280	0.31 356	0.19 235	0.42 301	0.36 298	0.33 327	0.40 338	0.32 313	0.33 415	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.08 217

UDGNet	0.23 277	0.31 489	0.38 241	0.24 346	0.14 280	0.24 239	0.18 191	0.32 172	0.43 373	0.29 244	0.28 192	0.24 214	0.19 234	0.29 249	0.20 260	0.15 455	0.07 264	0.21 501	0.11 379	0.14 418	0.10 330

KYRaft	0.22 260	0.10 75	0.30 136	0.23 295	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.35 218	0.24 148	0.35 364	0.54 449	0.34 327	0.26 326	0.29 249	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.08 169	0.31 528

GrayStereo	0.25 335	0.09 38	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.23 217	0.47 521	0.34 194	0.30 226	0.39 417	0.47 415	0.30 293	0.79 531	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.13 404

RAFT	0.21 230	0.17 360	0.32 156	0.24 346	0.12 164	0.25 253	0.27 421	0.35 218	0.28 195	0.33 327	0.33 262	0.38 360	0.22 263	0.29 249	0.17 195	0.08 192	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.10 300	0.06 75

Prome-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.36 236	0.25 161	0.33 327	0.59 468	0.24 214	0.28 361	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.20 490

CFNet_pseudo	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.19 85	0.13 238	0.26 273	0.16 112	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

GES	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.14 280	0.27 283	0.19 235	0.49 368	0.33 259	0.30 275	0.36 292	0.25 222	0.23 278	0.29 249	0.22 303	0.10 320	0.08 348	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.11 365

ccs_rob	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.20 145	0.13 238	0.26 273	0.17 148	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

tt45	0.14 73	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 217	0.18 191	0.22 43	0.17 44	0.15 81	0.13 38	0.14 86	0.10 39	0.30 264	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

DCVSM-stereo	0.24 307	0.13 240	0.52 384	0.20 145	0.14 280	0.26 273	0.13 38	0.34 194	0.34 269	0.41 436	0.33 262	0.47 431	0.29 376	0.30 264	0.22 303	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.12 385	0.15 437

MyStereo05	0.23 277	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.48 360	0.52 459	0.31 292	0.23 149	0.25 222	0.22 263	0.30 264	0.21 283	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo04	0.23 277	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.49 368	0.52 459	0.28 217	0.23 149	0.27 252	0.23 278	0.30 264	0.22 303	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

dd	0.22 260	0.26 458	0.40 264	0.22 248	0.12 164	0.25 253	0.21 313	0.32 172	0.44 388	0.29 244	0.28 192	0.25 222	0.16 168	0.30 264	0.25 343	0.12 397	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

PSM-AAD	0.25 335	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.26 273	0.38 495	0.34 194	0.28 195	0.35 364	0.39 328	0.28 267	0.79 531	0.30 264	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.08 169	0.21 498

AdaStereo	0.24 307	0.16 341	0.37 222	0.24 346	0.12 164	0.32 365	0.17 148	0.54 430	0.42 366	0.33 327	0.38 315	0.35 341	0.21 250	0.30 264	0.22 303	0.14 442	0.06 146	0.13 420	0.08 212	0.11 348	0.08 217
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.
MSKI-zero shot	0.17 133	0.09 38	0.43 308	0.20 145	0.11 108	0.21 168	0.15 82	0.32 172	0.21 102	0.23 164	0.24 162	0.23 202	0.10 39	0.31 271	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

DLNR_Zeroshot_test	10.44 582	12.10 588	19.93 589	106.08 598	23.66 595	0.14 14	0.13 38	3.22 575	0.17 44	0.16 103	0.23 149	0.16 119	0.10 39	0.31 271	0.15 141	2.36 575	0.06 146	0.07 75	0.07 137	39.70 596	0.06 75

CFNet_ucs	0.24 307	0.13 240	0.50 369	0.20 145	0.15 330	0.28 302	0.17 148	0.49 368	0.45 399	0.32 315	0.42 362	0.39 372	0.22 263	0.31 271	0.21 283	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.09 298	0.12 385	0.11 365

ToySt	0.24 307	0.16 341	0.48 353	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.29 442	0.39 264	0.39 333	0.27 207	0.35 282	0.39 372	0.31 405	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

GMM-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.25 403	0.37 246	0.27 180	0.30 275	0.45 398	0.27 252	0.21 250	0.31 271	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.19 480

BEATNet_4x	0.22 260	0.18 374	0.47 344	0.22 248	0.10 65	0.28 302	0.14 58	0.46 340	0.32 247	0.31 292	0.34 271	0.31 304	0.25 317	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.10 300	0.08 217

ISRNet	0.27 359	0.13 240	0.45 328	0.26 417	0.19 425	0.24 239	0.14 58	0.45 329	0.43 373	0.39 417	0.48 421	0.42 402	0.27 345	0.32 277	0.29 377	0.20 501	0.12 448	0.17 478	0.16 479	0.16 440	0.20 490

CBFPSM	0.27 359	0.16 341	0.67 444	0.20 145	0.14 280	0.38 422	0.25 403	0.40 275	0.36 298	0.33 327	0.36 292	0.56 475	0.38 445	0.32 277	0.38 422	0.08 192	0.08 348	0.07 75	0.08 212	0.09 235	0.11 365

RAFT_CTSACE	0.21 230	0.16 341	0.41 287	0.25 383	0.15 330	0.22 196	0.24 386	0.32 172	0.28 195	0.33 327	0.51 431	0.29 277	0.17 194	0.32 277	0.13 83	0.06 24	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.06 75

RAFT+CT+SA	0.21 230	0.18 374	0.33 171	0.25 383	0.18 404	0.23 217	0.29 442	0.40 275	0.36 298	0.24 178	0.38 315	0.18 136	0.16 168	0.32 277	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.12 418	0.09 235	0.09 274

PFNet+	0.20 210	0.10 75	0.37 222	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.19 235	0.29 132	0.34 269	0.33 327	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.32 277	0.17 195	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.12 388

FTStereo	0.28 379	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.21 168	0.53 532	0.34 194	0.26 170	0.38 402	0.95 526	0.30 293	0.56 505	0.32 277	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.19 480

XX-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.83 484	0.26 417	0.17 383	0.23 217	0.13 38	0.40 275	0.18 54	0.20 141	0.41 346	0.31 304	0.10 39	0.32 277	0.12 43	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

TestStereo1	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

DisPM	0.19 195	0.10 75	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.29 214	0.33 327	0.34 271	0.23 202	0.16 168	0.33 284	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.11 365

SA-5K	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

Sa-1000	0.22 260	0.15 316	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.47 348	0.39 333	0.30 275	0.50 425	0.26 243	0.19 234	0.33 284	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

SA	0.22 260	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.23 364	0.45 329	0.40 349	0.27 207	0.44 386	0.23 202	0.23 278	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

DN-CSS_ROB	0.22 260	0.25 447	0.47 344	0.24 346	0.14 280	0.25 253	0.12 21	0.40 275	0.33 259	0.29 244	0.42 362	0.22 182	0.20 243	0.33 284	0.19 245	0.07 67	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.07 151

1test111	0.19 195	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

GMStereo_Zeroshot	0.24 307	0.21 416	0.45 328	0.26 417	0.13 238	0.28 302	0.15 82	0.39 264	0.35 285	0.37 387	0.43 375	0.40 386	0.17 194	0.34 290	0.20 260	0.12 397	0.07 264	0.13 420	0.07 137	0.16 440	0.09 274

iinet-f	0.30 399	0.18 374	1.03 519	0.20 145	0.15 330	0.44 456	0.22 339	0.45 329	0.37 309	0.35 364	0.44 386	0.41 393	0.34 424	0.34 290	0.40 438	0.10 320	0.09 382	0.08 154	0.08 212	0.13 400	0.11 365

qqq	0.20 210	0.12 178	0.31 150	0.20 145	0.11 108	0.23 217	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.24 178	0.28 192	0.28 267	0.24 296	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

test_5	0.23 277	0.19 390	0.38 241	0.26 417	0.18 404	0.25 253	0.29 442	0.40 275	0.37 309	0.29 244	0.40 338	0.25 222	0.22 263	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.10 330

NRIStereo	0.18 157	0.11 136	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.24 239	0.20 282	0.29 132	0.26 170	0.26 198	0.25 170	0.25 222	0.18 219	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

UCFNet_RVC	0.24 307	0.16 341	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 376	0.16 112	0.46 340	0.35 285	0.29 244	0.35 282	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.22 303	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.14 458	0.13 400	0.12 388

iResNetv2_ROB	0.27 359	0.26 458	0.72 460	0.23 295	0.13 238	0.29 323	0.18 191	0.52 412	0.49 440	0.37 387	0.45 398	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 274

iResNet	0.24 307	0.18 374	0.61 420	0.25 383	0.11 108	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.43 373	0.33 327	0.43 375	0.27 252	0.22 263	0.34 290	0.26 356	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

rvit_105_1	0.27 359	0.19 390	0.46 336	0.27 445	0.19 425	0.30 340	0.35 481	0.44 319	0.51 452	0.31 292	0.31 232	0.31 304	0.26 326	0.35 299	0.25 343	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.11 348	0.10 330

gwcnet-sp	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

scenet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

ssnet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

LCNet	0.21 230	0.11 136	0.29 129	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.19 235	0.34 194	0.26 170	0.28 217	0.35 282	0.26 243	0.30 389	0.35 299	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.13 400	0.22 503

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.24 75	0.18 54	0.13 46	0.16 78	0.14 86	0.11 63	0.36 304	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

Anonymous_2	0.37 451	0.21 416	0.47 344	0.20 145	0.21 450	0.42 446	0.26 415	0.38 252	0.29 214	0.33 327	0.30 218	0.44 417	0.38 445	0.36 304	0.29 377	0.26 516	0.29 535	0.44 536	1.41 571	0.34 528	0.21 498

pcwnet_v2	0.32 415	0.15 316	1.26 536	0.23 295	0.18 404	0.32 365	0.18 191	0.59 479	0.60 487	0.36 380	0.45 398	0.35 341	0.29 376	0.36 304	0.25 343	0.14 442	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.15 437

xyz-stereo-finetune2	0.17 133	0.11 136	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 283	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.22 158	0.28 192	0.21 170	0.22 263	0.37 307	0.22 303	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.07 151

fast-acv-ft	0.31 406	0.20 402	0.81 478	0.24 346	0.18 404	0.46 464	0.27 421	0.41 287	0.49 440	0.39 417	0.55 453	0.49 443	0.35 428	0.37 307	0.38 422	0.11 359	0.11 431	0.11 361	0.12 418	0.12 385	0.09 274

hknet	0.25 335	0.14 283	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.37 309	0.34 347	0.35 282	0.43 406	0.27 345	0.37 307	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

IPLGR	0.21 230	0.13 240	0.61 420	0.21 189	0.11 108	0.25 253	0.18 191	0.41 287	0.37 309	0.28 217	0.27 187	0.21 170	0.19 234	0.37 307	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

LMCR-Stereo	0.26 351	0.18 374	0.49 358	0.28 466	0.14 280	0.36 409	0.23 364	0.54 430	0.34 269	0.39 417	0.40 338	0.29 277	0.29 376	0.37 307	0.27 361	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.13 400	0.09 274

ssnet_v2	0.28 379	0.16 341	0.44 317	0.22 248	0.15 330	0.40 435	0.30 453	0.57 465	0.46 416	0.38 402	0.36 292	0.47 431	0.29 376	0.38 312	0.39 430	0.13 416	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.11 365

iResNet_ROB	0.25 335	0.19 390	0.40 264	0.20 145	0.12 164	0.30 340	0.16 112	0.55 440	0.53 463	0.38 402	0.43 375	0.37 352	0.26 326	0.38 312	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 274

YMNet	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 478	0.56 460	0.51 454	0.30 389	0.39 314	0.40 438	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

YMNet_1	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 478	0.56 460	0.51 454	0.30 389	0.39 314	0.40 438	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

DualNet (step1)	0.28 379	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.23 506	0.09 382	0.28 519	0.24 515	0.18 471	0.16 446

test_sample7	0.25 335	0.15 316	0.35 190	0.20 145	0.14 280	0.28 302	0.21 313	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.14 442	0.09 382	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

Wz-Net-LNSev	0.34 432	0.29 475	0.91 501	0.26 417	0.21 450	0.47 470	0.31 458	0.54 430	0.54 468	0.44 459	0.52 439	0.50 450	0.35 428	0.39 314	0.39 430	0.11 359	0.11 431	0.10 304	0.09 298	0.14 418	0.13 404

MMNet	0.27 359	0.14 283	0.49 358	0.24 346	0.17 383	0.47 470	0.22 339	0.45 329	0.51 452	0.39 417	0.41 346	0.36 346	0.33 415	0.39 314	0.34 409	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

UPFNet	0.25 335	0.12 178	0.38 241	0.24 346	0.19 425	0.37 414	0.28 436	0.48 360	0.38 323	0.34 347	0.37 301	0.37 352	0.28 361	0.39 314	0.33 404	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.08 217

UNet	0.28 379	0.14 283	0.69 450	0.23 295	0.20 442	0.44 456	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.43 406	0.33 415	0.40 321	0.31 392	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

STTStereo	0.28 379	0.20 402	0.61 420	0.25 383	0.17 383	0.29 323	0.24 386	0.47 348	0.39 333	0.39 417	0.41 346	0.44 417	0.28 361	0.40 321	0.28 365	0.13 416	0.12 448	0.13 420	0.16 479	0.12 385	0.11 365

PSMNet-RUCA	0.37 451	0.41 516	0.66 443	0.46 530	0.41 528	0.34 389	0.25 403	0.57 465	0.45 399	0.39 417	0.52 439	0.43 406	0.33 415	0.41 323	0.29 377	0.25 515	0.14 470	0.33 529	0.21 503	0.31 524	0.22 503

dad	0.28 379	0.31 489	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.30 340	0.20 282	0.33 186	0.49 440	0.44 459	0.44 386	0.45 421	0.21 250	0.41 323	0.26 356	0.20 501	0.11 431	0.20 498	0.11 379	0.14 418	0.10 330

MLCV	0.22 260	0.16 341	0.44 317	0.21 189	0.08 9	0.29 323	0.19 235	0.38 252	0.37 309	0.38 402	0.44 386	0.31 304	0.21 250	0.41 323	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

NINENet	0.25 335	0.15 316	0.37 222	0.23 295	0.16 362	0.43 454	0.17 148	0.60 487	0.46 416	0.32 315	0.37 301	0.32 313	0.20 243	0.42 326	0.21 283	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.08 212	0.11 348	0.10 330

DeepPruner_ROB	0.26 351	0.19 390	0.44 317	0.21 189	0.16 362	0.30 340	0.21 313	0.52 412	0.32 247	0.35 364	0.38 315	0.39 372	0.26 326	0.42 326	0.24 333	0.15 455	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.14 418	0.13 404

CRFU-Net	0.28 379	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.15 330	0.45 462	0.23 364	0.50 378	0.30 226	0.43 452	0.41 346	0.48 438	0.46 483	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

cf-r	0.24 307	0.15 316	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.22 339	0.42 301	0.40 349	0.30 275	0.42 362	0.42 402	0.26 326	0.43 328	0.25 343	0.11 359	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.08 217

DMCA-RVC	0.27 359	0.21 416	0.61 420	0.28 466	0.17 383	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.35 285	0.40 427	0.37 301	0.39 372	0.36 432	0.43 328	0.30 385	0.13 416	0.10 407	0.15 461	0.11 379	0.13 400	0.10 330

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 359	0.21 416	0.59 415	0.25 383	0.18 404	0.29 323	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.38 402	0.41 346	0.43 406	0.27 345	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.11 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 210	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 302	0.19 235	0.41 287	0.25 161	0.26 198	0.31 232	0.29 277	0.26 326	0.44 332	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

AAGNet	0.33 424	0.11 136	0.37 222	0.25 383	0.16 362	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.35 364	0.35 282	0.27 252	0.30 389	0.44 332	2.66 569	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.08 169	0.06 75

HCRNet	0.24 307	0.25 447	0.33 171	0.34 499	0.16 362	0.27 283	0.18 191	0.43 313	0.35 285	0.30 275	0.35 282	0.32 313	0.22 263	0.44 332	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.10 300	0.09 274

test_sample2	0.21 230	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 283	0.21 313	0.43 313	0.29 214	0.26 198	0.31 232	0.30 293	0.24 296	0.45 335	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

HGLStereo	0.27 359	0.14 283	0.46 336	0.24 346	0.21 450	0.33 376	0.23 364	0.50 378	0.42 366	0.35 364	0.48 421	0.41 393	0.33 415	0.45 335	0.33 404	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.12 388

StereoDRNet-Refined	0.27 359	0.17 360	0.35 190	0.25 383	0.14 280	0.37 414	0.21 313	0.47 348	0.41 359	0.44 459	0.51 431	0.41 393	0.28 361	0.45 335	0.37 420	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.10 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 492	0.60 537	0.57 404	1.04 561	0.48 535	0.38 422	0.11 14	0.40 275	0.32 247	0.41 436	0.34 271	0.29 277	0.17 194	0.46 338	0.19 245	0.69 552	0.42 545	0.79 554	0.62 556	0.62 544	0.46 544

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 399	0.20 402	0.70 456	0.21 189	0.17 383	0.46 464	0.27 421	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.55 453	0.43 406	0.30 389	0.46 338	0.38 422	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.11 348	0.10 330

UDG	0.40 469	0.46 520	0.49 358	0.40 522	0.35 522	0.47 470	0.27 421	0.54 430	0.47 421	0.39 417	0.45 398	0.59 485	0.44 474	0.46 338	0.39 430	0.26 516	0.19 509	0.48 538	0.22 511	0.34 528	0.26 519

xxxx	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 414	0.20 282	0.58 474	0.38 323	0.29 244	0.42 362	0.38 360	0.24 296	0.46 338	2.20 565	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

CFNet-ft	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

CFNet_RVC	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

CoDeX	0.23 277	0.12 178	0.46 336	0.21 189	0.14 280	0.29 323	0.21 313	0.53 423	0.41 359	0.29 244	0.35 282	0.29 277	0.22 263	0.48 344	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

DDUNet	0.41 471	0.50 529	0.48 353	0.44 527	0.39 525	0.46 464	0.32 465	0.50 378	0.43 373	0.45 463	0.52 439	0.57 480	0.36 432	0.48 344	0.33 404	0.33 532	0.21 516	0.55 542	0.25 520	0.37 531	0.32 531

DRaft	0.24 307	0.10 75	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 302	0.23 364	0.33 186	0.39 333	0.38 402	0.61 480	0.21 170	0.41 459	0.48 344	0.42 449	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.08 217

delet	0.27 359	0.14 283	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.41 439	0.29 442	0.49 368	0.48 431	0.33 327	0.41 346	0.37 352	0.30 389	0.48 344	0.34 409	0.09 271	0.09 382	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.08 217

ADCRef	0.38 458	0.24 442	0.88 496	0.26 417	0.21 450	0.49 481	0.27 421	0.52 412	0.48 431	0.50 481	0.58 466	0.35 341	0.47 486	0.48 344	1.29 547	0.09 271	0.08 348	0.12 399	0.12 418	0.11 348	0.11 365

G2L-ROB	0.23 277	0.15 316	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 283	0.21 313	0.47 348	0.33 259	0.34 347	0.31 232	0.41 393	0.22 263	0.49 349	0.26 356	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

ITSA-stereo	0.25 335	0.15 316	0.33 171	0.23 295	0.11 108	0.27 283	0.18 191	0.56 455	0.59 483	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.28 361	0.49 349	0.30 385	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.13 404

ARAFT	0.24 307	0.21 416	0.78 467	0.22 248	0.12 164	0.29 323	0.24 386	0.43 313	0.32 247	0.33 327	0.28 192	0.28 267	0.19 234	0.49 349	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.09 235	0.06 75

aanetorigin	0.39 463	0.29 475	1.09 523	0.24 346	0.19 425	0.28 302	0.37 489	0.33 186	0.47 421	0.94 536	0.82 516	0.52 460	0.54 501	0.49 349	0.50 475	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.16 440	0.15 437

IPLG	0.21 230	0.15 316	0.53 388	0.21 189	0.12 164	0.28 302	0.17 148	0.42 301	0.30 226	0.33 327	0.32 241	0.15 102	0.17 194	0.50 353	0.21 283	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

Consistency-Raft	0.55 511	0.48 524	1.02 517	0.45 528	0.49 536	0.49 481	0.47 521	0.72 529	0.72 512	0.45 463	0.82 516	0.47 431	0.60 512	0.50 353	0.63 497	0.39 539	0.39 543	0.44 536	0.51 547	0.52 538	0.37 534

ASMatch	0.23 277	0.11 136	0.51 380	0.24 346	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.28 195	0.28 217	0.68 496	0.27 252	0.26 326	0.50 353	0.22 303	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.11 365

LALA_ROB	0.36 441	0.25 447	0.46 336	0.30 479	0.21 450	0.47 470	0.39 500	0.61 491	0.51 452	0.52 492	0.51 431	0.69 516	0.36 432	0.50 353	0.43 450	0.17 481	0.11 431	0.16 472	0.14 458	0.17 457	0.15 437

PWCDC_ROB	0.38 458	0.30 482	0.60 417	0.33 497	0.20 442	0.42 446	0.19 235	0.58 474	0.89 533	0.42 446	1.26 541	0.36 346	0.34 424	0.50 353	0.38 422	0.18 492	0.11 431	0.11 361	0.09 298	0.19 478	0.13 404

NF-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

OCTAStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

RE-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

TVStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

GEStereo_RVC	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.27 445	0.16 362	0.33 376	0.25 403	0.56 455	0.54 468	0.34 347	0.38 315	0.34 327	0.25 317	0.51 358	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.11 365

FINET	0.34 432	0.27 465	0.80 476	0.24 346	0.24 487	0.36 409	0.34 477	0.54 430	0.72 512	0.39 417	0.47 415	0.32 313	0.30 389	0.51 358	0.32 397	0.19 498	0.17 499	0.13 420	0.12 418	0.18 471	0.16 446

G2L-Stereo_test	0.24 307	0.16 341	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 283	0.24 386	0.49 368	0.38 323	0.37 387	0.37 301	0.40 386	0.24 296	0.52 364	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.08 217

DDVS	0.25 335	0.15 316	0.39 256	0.24 346	0.17 383	0.34 389	0.21 313	0.41 287	0.30 226	0.33 327	0.41 346	0.48 438	0.21 250	0.52 364	0.27 361	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.14 425

PSM-softLoss	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

KMStereo	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

PSMNet-RSSM	0.24 307	0.15 316	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.20 282	0.48 360	0.37 309	0.30 275	0.44 386	0.38 360	0.26 326	0.52 364	0.22 303	0.12 397	0.07 264	0.11 361	0.13 445	0.10 300	0.09 274

DSFCA	0.27 359	0.13 240	0.36 210	0.20 145	0.17 383	0.38 422	0.31 458	0.47 348	0.43 373	0.43 452	0.37 301	0.39 372	0.29 376	0.52 364	0.32 397	0.12 397	0.10 407	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

FADNet_RVC	0.30 399	0.28 468	0.83 484	0.23 295	0.15 330	0.30 340	0.17 148	0.49 368	0.37 309	0.30 275	0.38 315	0.30 293	0.27 345	0.52 364	0.31 392	0.14 442	0.14 470	0.14 446	0.16 479	0.21 490	0.23 510

test_sample4	0.24 307	0.13 240	0.43 308	0.20 145	0.12 164	0.32 365	0.21 313	0.51 395	0.34 269	0.31 292	0.37 301	0.28 267	0.23 278	0.53 371	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

test_sample3	0.23 277	0.12 178	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 365	0.20 282	0.50 378	0.34 269	0.31 292	0.33 262	0.29 277	0.22 263	0.53 371	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

raft_robust	0.22 260	0.17 360	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.23 217	0.22 339	0.49 368	0.48 431	0.32 315	0.32 241	0.26 243	0.23 278	0.53 371	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.06 75

DEmStereo	0.26 351	0.09 38	0.47 344	0.19 85	0.12 164	0.30 340	0.25 403	0.28 121	0.36 298	0.36 380	0.58 466	0.25 222	0.48 492	0.53 371	0.44 455	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.07 151

FADNet-RVC-Resample	0.29 390	0.25 447	0.93 505	0.26 417	0.16 362	0.32 365	0.21 313	0.47 348	0.39 333	0.35 364	0.38 315	0.33 320	0.27 345	0.53 371	0.24 333	0.10 320	0.10 407	0.14 446	0.13 445	0.13 400	0.16 446

DLCB_ROB	0.28 379	0.16 341	0.34 180	0.27 445	0.16 362	0.38 422	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.46 467	0.46 408	0.51 454	0.33 415	0.53 371	0.33 404	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.09 274

ACV-stereo	0.29 390	0.18 374	0.79 473	0.23 295	0.16 362	0.47 470	0.19 235	0.36 236	0.34 269	0.29 244	0.33 262	0.67 510	0.42 468	0.54 377	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.11 365

SQANet	0.40 469	0.48 524	0.67 444	0.48 532	0.39 525	0.48 476	0.22 339	0.51 395	0.43 373	0.40 427	0.47 415	0.47 431	0.33 415	0.54 377	0.32 397	0.36 535	0.15 485	0.40 534	0.21 503	0.45 534	0.31 528

coex_refinement	0.26 351	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.15 330	0.31 356	0.20 282	0.49 368	0.42 366	0.35 364	0.42 362	0.45 421	0.27 345	0.55 379	0.33 404	0.10 320	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.10 300	0.10 330

test_sample5	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.32 315	0.41 346	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

DualNet	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.33 327	0.43 375	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

RAFT_R40	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.18 84	0.18 191	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.33 262	0.30 293	0.24 296	0.55 379	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

IRAFT_RVC	0.22 260	0.12 178	0.39 256	0.26 417	0.11 108	0.18 84	0.24 386	0.40 275	0.37 309	0.31 292	0.30 218	0.29 277	0.24 296	0.55 379	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

RAFT-345	0.21 230	0.10 75	0.46 336	0.22 248	0.11 108	0.20 141	0.16 112	0.26 90	0.25 161	0.27 207	0.66 491	0.21 170	0.16 168	0.55 379	0.21 283	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

ADLNet	0.28 379	0.15 316	0.42 297	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.23 364	0.53 423	0.43 373	0.42 446	0.41 346	0.44 417	0.27 345	0.55 379	0.35 413	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.12 388

222	0.41 471	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 409	0.20 282	0.57 465	0.39 333	0.35 364	0.44 386	0.30 293	0.27 345	0.55 379	3.56 572	0.11 359	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

GwcNet-RSSM	0.26 351	0.17 360	0.46 336	0.21 189	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.44 319	0.42 366	0.31 292	0.45 398	0.40 386	0.26 326	0.55 379	0.28 365	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

NCCL2	0.35 437	0.26 458	0.49 358	0.36 510	0.22 466	0.41 439	0.41 506	0.53 423	0.42 366	0.47 475	0.46 408	0.61 492	0.39 451	0.55 379	0.37 420	0.16 470	0.13 460	0.21 501	0.21 503	0.16 440	0.16 446

ETE_ROB	0.34 432	0.26 458	0.45 328	0.29 469	0.18 404	0.40 435	0.37 489	0.57 465	0.47 421	0.50 481	0.50 425	0.62 494	0.36 432	0.55 379	0.38 422	0.13 416	0.10 407	0.14 446	0.12 418	0.16 440	0.16 446

xyz-stereo	1.40 555	0.10 75	17.09 587	0.18 46	0.07 1	4.78 572	0.18 191	0.29 132	0.34 269	0.36 380	2.81 570	0.40 386	0.29 376	0.56 390	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.06 81	0.06 40	0.05 21

SST-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.24 148	0.34 347	0.33 262	0.29 277	0.25 317	0.56 390	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

ADCP+	0.45 488	0.24 442	1.15 529	0.25 383	0.22 466	0.56 498	0.39 500	0.54 430	0.51 452	0.44 459	0.51 431	0.46 429	0.52 500	0.56 390	1.89 560	0.10 320	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.14 418	0.13 404

CBMV	0.33 424	0.21 416	0.54 391	0.23 295	0.13 238	0.42 446	0.33 475	0.53 423	0.48 431	0.52 492	0.49 423	0.50 450	0.41 459	0.56 390	0.31 392	0.15 455	0.16 492	0.18 486	0.16 479	0.13 400	0.13 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 474	0.30 482	1.18 530	0.26 417	0.22 466	0.58 502	0.31 458	0.62 500	0.81 523	0.58 505	0.61 480	0.53 465	0.36 432	0.57 394	0.65 501	0.11 359	0.10 407	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.13 404

test_sample6	0.25 335	0.13 240	0.41 287	0.21 189	0.11 108	0.30 340	0.22 339	0.51 395	0.35 285	0.33 327	0.43 375	0.30 293	0.24 296	0.57 394	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.10 330

THIR-Stereo	0.29 390	0.12 178	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 302	0.72 545	0.32 172	0.35 285	0.37 387	0.65 489	0.34 327	0.50 495	0.57 394	0.45 458	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.07 151

RAFT-RH_RVC	0.25 335	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.25 253	0.14 58	0.27 102	0.27 180	0.38 402	1.15 537	0.23 202	0.17 194	0.57 394	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.06 40	0.07 151

test_xeample	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 376	0.23 364	0.55 440	0.38 323	0.32 315	0.45 398	0.29 277	0.26 326	0.57 394	2.24 567	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

AF-Net	0.37 451	0.26 458	0.56 401	0.32 491	0.23 479	0.41 439	0.29 442	0.61 491	0.64 497	0.42 446	0.68 496	0.65 505	0.49 493	0.57 394	0.44 455	0.15 455	0.11 431	0.19 494	0.14 458	0.15 432	0.13 404

StereoDRNet	0.32 415	0.22 429	0.61 420	0.27 445	0.21 450	0.42 446	0.30 453	0.61 491	0.48 431	0.46 467	0.39 328	0.48 438	0.30 389	0.57 394	0.40 438	0.11 359	0.09 382	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.10 330

SMFormer	0.25 335	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

tta	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.07 151

qqq1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

fff1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

psm_up	0.29 390	0.16 341	0.41 287	0.26 417	0.17 383	0.32 365	0.26 415	0.55 440	0.43 373	0.36 380	0.40 338	0.45 421	0.37 441	0.58 401	0.30 385	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.10 300	0.10 330

GANet-RSSM	0.24 307	0.14 283	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.21 313	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.39 328	0.39 372	0.28 361	0.58 401	0.23 322	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.09 274

DFGA-Net	0.23 277	0.24 442	0.49 358	0.22 248	0.15 330	0.25 253	0.17 148	0.39 264	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.21 170	0.17 194	0.59 407	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

SHD	0.42 474	0.27 465	0.81 478	0.31 485	0.25 494	0.42 446	0.22 339	0.66 515	0.94 541	0.63 511	0.60 473	0.59 485	0.47 486	0.59 407	0.58 487	0.15 455	0.13 460	0.16 472	0.16 479	0.20 487	0.22 503

G2L-Stereo	0.25 335	0.16 341	0.47 344	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.18 191	0.46 340	0.35 285	0.33 327	0.37 301	0.40 386	0.22 263	0.60 409	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.09 274

TCMNet	0.33 424	0.23 438	0.72 460	0.29 469	0.30 514	0.40 435	0.28 436	0.50 378	0.47 421	0.37 387	0.45 398	0.40 386	0.29 376	0.60 409	0.39 430	0.14 442	0.13 460	0.15 461	0.14 458	0.17 457	0.15 437

Wz-Net-MNSev	0.36 441	0.26 458	0.79 473	0.26 417	0.21 450	0.59 505	0.38 495	0.55 440	0.56 477	0.48 478	0.54 449	0.53 465	0.36 432	0.60 409	0.44 455	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.11 379	0.15 432	0.13 404

GwcNet	0.35 437	0.23 438	0.88 496	0.25 383	0.24 487	0.48 476	0.27 421	0.55 440	0.57 480	0.38 402	0.52 439	0.51 454	0.32 412	0.60 409	0.41 446	0.13 416	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.13 400	0.14 425

Nwc_Net	0.37 451	0.25 447	0.68 449	0.31 485	0.24 487	0.44 456	0.30 453	0.65 509	0.50 448	0.37 387	0.69 500	0.58 483	0.45 477	0.60 409	0.40 438	0.15 455	0.12 448	0.19 494	0.21 503	0.14 418	0.13 404

ADCL	0.47 492	0.22 429	1.00 514	0.27 445	0.19 425	0.74 523	0.64 540	0.54 430	0.69 507	0.56 502	0.71 501	0.55 471	0.60 512	0.60 409	1.43 549	0.11 359	0.09 382	0.13 420	0.13 445	0.14 418	0.14 425

ADCPNet	0.48 495	0.29 475	1.60 549	0.27 445	0.23 479	0.70 520	0.38 495	0.53 423	0.51 452	0.51 486	0.59 468	0.67 510	0.56 505	0.60 409	1.14 537	0.15 455	0.18 505	0.14 446	0.23 513	0.19 478	0.19 480

anonymity	0.56 512	0.54 534	0.70 456	0.47 531	0.61 545	0.56 498	0.43 511	0.69 524	0.49 440	0.63 511	0.55 453	0.54 469	0.60 512	0.61 416	0.57 482	0.55 545	0.53 553	0.50 539	0.54 550	0.51 537	0.56 549

PSMNet-ADL	0.25 335	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.14 280	0.31 356	0.22 339	0.44 319	0.36 298	0.27 207	0.33 262	0.41 393	0.28 361	0.61 416	0.29 377	0.11 359	0.09 382	0.09 231	0.11 379	0.10 300	0.10 330

CrosDoStereo	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 567	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 480	0.28 267	0.46 483	0.61 416	0.57 482	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.13 240	0.56 401	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.19 235	0.40 275	0.32 247	0.30 275	0.43 375	0.36 346	0.31 405	0.61 416	0.20 260	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.07 151

DeepStereo_LL	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 567	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 480	0.28 267	0.46 483	0.61 416	0.57 482	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

FAT-Stereo	0.36 441	0.18 374	0.73 464	0.26 417	0.18 404	0.33 376	0.29 442	0.60 487	0.59 483	0.46 467	0.60 473	0.60 488	0.50 495	0.61 416	0.34 409	0.13 416	0.14 470	0.13 420	0.12 418	0.14 418	0.18 472

RP	0.35 437	0.22 429	0.51 380	0.31 485	0.24 487	0.37 414	0.28 436	0.50 378	0.58 482	0.40 427	0.63 486	0.61 492	0.47 486	0.61 416	0.39 430	0.16 470	0.15 485	0.17 478	0.15 467	0.17 457	0.17 458

G-Net	0.46 490	0.25 447	0.86 493	0.34 499	0.28 506	0.90 538	0.35 481	0.47 348	0.45 399	0.68 518	1.22 539	0.64 504	0.60 512	0.61 416	0.57 482	0.16 470	0.14 470	0.17 478	0.13 445	0.22 496	0.19 480

w-ln-seven-2	0.36 441	0.29 475	1.06 521	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.30 453	0.50 378	0.54 468	0.45 463	0.55 453	0.45 421	0.41 459	0.62 424	0.49 469	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.11 365

STrans-v2	0.24 307	0.13 240	0.54 391	0.21 189	0.12 164	0.23 217	0.21 313	0.47 348	0.28 195	0.31 292	0.42 362	0.36 346	0.35 428	0.62 424	0.23 322	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

TestStereo	0.21 230	0.19 390	0.40 264	0.25 383	0.10 65	0.22 196	0.21 313	0.31 162	0.31 238	0.23 164	0.34 271	0.22 182	0.18 219	0.62 424	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.11 348	0.06 75

RAFT + AFF	0.27 359	0.23 438	0.50 369	0.25 383	0.17 383	0.30 340	0.33 475	0.52 412	0.40 349	0.28 217	0.30 218	0.30 293	0.31 405	0.62 424	0.24 333	0.09 271	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.11 365

ac_64	0.27 359	0.13 240	0.41 287	0.24 346	0.17 383	0.36 409	0.22 339	0.46 340	0.33 259	0.35 364	0.36 292	0.52 460	0.30 389	0.62 424	0.32 397	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

DRN-Test	0.33 424	0.17 360	0.61 420	0.27 445	0.19 425	0.46 464	0.29 442	0.65 509	0.51 452	0.47 475	0.46 408	0.44 417	0.34 424	0.62 424	0.41 446	0.12 397	0.08 348	0.13 420	0.12 418	0.12 385	0.10 330

FADNet-RVC	0.31 406	0.35 499	0.78 467	0.25 383	0.20 442	0.33 376	0.20 282	0.49 368	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.41 393	0.29 376	0.63 430	0.31 392	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.15 467	0.19 478	0.19 480

XPNet_ROB	0.33 424	0.20 402	0.43 308	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.31 458	0.55 440	0.50 448	0.51 486	0.53 446	0.58 483	0.37 441	0.63 430	0.45 458	0.17 481	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.14 425

SepStereo	0.26 351	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.64 432	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

PFNet	0.23 277	0.10 75	0.57 404	0.24 346	0.14 280	0.22 196	0.19 235	0.39 264	0.33 259	0.35 364	0.32 241	0.27 252	0.19 234	0.64 432	0.22 303	0.09 271	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.07 151

FADNet	0.32 415	0.36 502	0.74 465	0.23 295	0.22 466	0.37 414	0.19 235	0.53 423	0.48 431	0.32 315	0.36 292	0.43 406	0.32 412	0.64 432	0.25 343	0.16 470	0.16 492	0.14 446	0.16 479	0.24 502	0.19 480

ADCMid	0.49 498	0.34 497	1.13 528	0.26 417	0.21 450	0.51 486	0.37 489	0.57 465	0.54 468	0.75 526	0.66 491	0.62 494	0.64 522	0.64 432	1.68 554	0.13 416	0.12 448	0.17 478	0.17 488	0.20 487	0.17 458

DISCO	0.32 415	0.13 240	0.51 380	0.25 383	0.16 362	0.48 476	0.25 403	0.50 378	0.57 480	0.37 387	0.45 398	0.62 494	0.36 432	0.64 432	0.49 469	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.12 385	0.11 365

PSMNet_ROB	0.33 424	0.24 442	0.54 391	0.31 485	0.21 450	0.42 446	0.43 511	0.59 479	0.47 421	0.37 387	0.44 386	0.49 443	0.31 405	0.64 432	0.43 450	0.14 442	0.10 407	0.15 461	0.14 458	0.13 400	0.11 365

UGAM-zero	0.23 277	0.10 75	0.54 391	0.19 85	0.13 238	0.21 168	0.14 58	0.44 319	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.51 454	0.33 415	0.65 438	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.06 40	0.07 151

ttt	0.29 390	0.12 178	0.34 180	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.20 282	0.56 455	0.47 421	0.31 292	0.44 386	0.30 293	0.22 263	0.65 438	0.85 518	0.13 416	0.10 407	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.11 365

iRaft-Stereo_5w	0.23 277	0.18 374	0.44 317	0.22 248	0.13 238	0.19 110	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.28 217	0.37 301	0.34 327	0.23 278	0.65 438	0.27 361	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

DGSMNet	0.61 521	0.29 475	0.91 501	0.51 536	0.70 549	0.62 511	1.38 571	0.59 479	0.55 474	0.37 387	0.61 480	0.52 460	0.33 415	0.65 438	0.43 450	0.53 542	0.60 560	0.67 547	0.61 555	0.63 545	0.61 556

EDNetEfficient	0.63 522	0.37 507	2.40 560	0.26 417	0.25 494	0.38 422	0.49 527	0.41 287	1.06 546	1.38 554	0.87 523	0.62 494	0.95 542	0.65 438	1.65 553	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.19 478	0.17 458

test_sample9	0.42 474	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.66 443	0.91 522	0.23 506	1.82 572	0.28 519	0.24 515	0.18 471	0.16 446

test_sample8	0.49 498	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.55 440	0.34 269	0.62 509	0.38 315	1.15 539	0.67 523	0.66 443	0.91 522	0.23 506	1.82 572	0.28 519	0.24 515	0.18 471	0.16 446

CSP-Net	0.27 359	0.15 316	0.30 136	0.21 189	0.14 280	0.44 456	0.24 386	0.50 378	0.40 349	0.41 436	0.43 375	0.42 402	0.26 326	0.66 443	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.09 274

PDISCO_ROB	0.43 480	0.30 482	0.67 444	0.43 525	0.36 523	0.67 516	0.32 465	0.72 529	0.76 517	0.43 452	0.53 446	0.63 502	0.40 455	0.66 443	0.47 466	0.21 503	0.12 448	0.21 501	0.19 499	0.25 504	0.20 490

RTSC	0.39 463	0.28 468	0.78 467	0.27 445	0.18 404	0.49 481	0.22 339	0.59 479	0.84 531	0.55 501	0.53 446	0.49 443	0.36 432	0.67 447	0.82 514	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.17 457	0.17 458

SuperB	0.49 498	0.28 468	2.23 556	0.23 295	0.15 330	0.41 439	0.32 465	0.47 348	0.82 524	0.43 452	0.50 425	0.33 320	0.45 477	0.68 448	1.08 532	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.98 564	0.14 425

stereogan	0.37 451	0.17 360	0.65 439	0.27 445	0.22 466	0.62 511	0.26 415	0.59 479	0.63 496	0.43 452	0.60 473	0.67 510	0.42 468	0.68 448	0.35 413	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.12 418	0.19 478	0.17 458

otaku	0.57 515	0.62 539	0.87 495	0.63 543	0.44 532	0.73 521	0.37 489	0.65 509	0.66 499	0.51 486	0.75 507	0.66 509	0.45 477	0.69 450	0.46 464	0.53 542	0.34 540	0.55 542	0.35 534	0.60 543	0.45 541

ADLNet2	0.30 399	0.17 360	0.72 460	0.23 295	0.17 383	0.36 409	0.24 386	0.52 412	0.51 452	0.32 315	0.38 315	0.45 421	0.30 389	0.69 450	0.35 413	0.10 320	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.12 385	0.10 330

Syn2CoEx	0.36 441	0.31 489	0.78 467	0.34 499	0.21 450	0.41 439	0.28 436	0.61 491	0.49 440	0.42 446	0.56 460	0.45 421	0.44 474	0.69 450	0.38 422	0.17 481	0.14 470	0.15 461	0.12 418	0.13 400	0.12 388

OMP-Stereo	0.23 277	0.14 283	0.35 190	0.29 469	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.37 246	0.33 259	0.34 347	0.30 218	0.34 327	0.19 234	0.70 453	0.24 333	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IIG-Stereo	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.29 469	0.12 164	0.23 217	0.14 58	0.38 252	0.31 238	0.34 347	0.37 301	0.33 320	0.21 250	0.70 453	0.26 356	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

XQC	0.43 480	0.37 507	0.96 510	0.34 499	0.25 494	0.53 496	0.34 477	0.60 487	0.73 515	0.51 486	0.46 408	0.57 480	0.47 486	0.70 453	0.72 506	0.17 481	0.12 448	0.18 486	0.15 467	0.25 504	0.23 510

SACVNet	0.30 399	0.20 402	0.41 287	0.25 383	0.18 404	0.34 389	0.25 403	0.52 412	0.40 349	0.41 436	0.44 386	0.46 429	0.32 412	0.71 456	0.25 343	0.13 416	0.10 407	0.12 399	0.12 418	0.16 440	0.17 458

NVstereo2D	0.31 406	0.16 341	0.54 391	0.24 346	0.22 466	0.42 446	0.28 436	0.58 474	0.56 477	0.28 217	0.38 315	0.40 386	0.30 389	0.71 456	0.28 365	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.10 340	0.19 478	0.16 446

MFMNet_re	0.72 531	0.76 545	0.99 513	0.62 542	0.70 549	0.77 526	0.67 541	0.75 531	0.83 528	0.78 529	0.86 520	0.69 516	0.78 530	0.71 456	0.61 492	0.66 551	0.59 559	0.61 546	0.58 554	0.68 551	0.71 560

CBMV_ROB	0.33 424	0.18 374	0.53 388	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.20 282	0.51 395	0.45 399	0.51 486	0.55 453	0.45 421	0.42 468	0.71 456	0.32 397	0.18 492	0.19 509	0.23 508	0.21 503	0.14 418	0.15 437

PWC_ROB	0.38 458	0.29 475	0.69 450	0.25 383	0.20 442	0.38 422	0.19 235	0.58 474	0.67 502	0.57 504	0.85 519	0.51 454	0.40 455	0.71 456	0.52 478	0.13 416	0.09 382	0.14 446	0.10 340	0.17 457	0.14 425

ccnet	0.42 474	0.31 489	0.48 353	0.27 445	0.32 518	0.60 508	0.32 465	0.65 509	0.46 416	0.53 498	0.66 491	0.56 475	0.45 477	0.72 461	0.61 492	0.26 516	0.19 509	0.24 510	0.21 503	0.26 511	0.22 503

RGC	0.39 463	0.32 494	0.64 438	0.34 499	0.27 501	0.40 435	0.29 442	0.57 465	0.53 463	0.45 463	0.64 488	0.62 494	0.45 477	0.72 461	0.39 430	0.15 455	0.15 485	0.21 501	0.20 500	0.18 471	0.19 480

z-ln-s-r	0.32 415	0.21 416	0.82 482	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.26 415	0.43 313	0.50 448	0.32 315	0.60 473	0.39 372	0.29 376	0.73 463	0.66 502	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.08 217

coex-ft	3.44 571	0.73 544	48.55 596	0.24 346	0.19 425	0.50 485	0.43 511	0.47 348	2.40 565	7.03 580	1.20 538	0.97 533	2.23 567	0.73 463	1.92 561	0.12 397	0.15 485	0.14 446	0.12 418	0.21 490	0.43 539

HBP-ISP	0.33 424	0.30 482	0.72 460	0.22 248	0.16 362	0.32 365	0.22 339	0.54 430	0.44 388	0.41 436	0.49 423	0.33 320	0.38 445	0.73 463	0.25 343	0.18 492	0.19 509	0.24 510	0.20 500	0.16 440	0.13 404

AACVNet	0.26 351	0.16 341	0.37 222	0.22 248	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.41 287	0.31 238	0.38 402	0.42 362	0.43 406	0.28 361	0.73 463	0.25 343	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.11 365

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 441	0.36 502	0.53 388	0.34 499	0.19 425	0.51 486	0.24 386	0.55 440	0.38 323	0.41 436	0.47 415	0.47 431	0.27 345	0.73 463	0.30 385	0.36 535	0.19 509	0.27 513	0.17 488	0.26 511	0.23 510

NCC-stereo	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 491	0.28 506	0.46 464	0.36 485	0.65 509	0.52 459	0.40 427	0.57 464	0.56 475	0.47 486	0.73 463	0.45 458	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 520	0.16 440	0.16 446

Abc-Net	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 491	0.28 506	0.46 464	0.36 485	0.65 509	0.52 459	0.40 427	0.57 464	0.56 475	0.47 486	0.73 463	0.45 458	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 520	0.16 440	0.16 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 505	0.21 416	0.65 439	0.25 383	0.21 450	0.58 502	0.32 465	0.54 430	0.55 474	0.95 538	1.40 545	1.28 544	0.81 534	0.73 463	0.62 494	0.18 492	0.15 485	0.15 461	0.15 467	0.19 478	0.19 480

Wz-Net-SNSev	0.43 480	0.41 516	1.27 537	0.30 479	0.21 450	0.44 456	0.41 506	0.61 491	0.65 498	0.46 467	0.65 489	0.62 494	0.39 451	0.74 471	0.59 488	0.12 397	0.11 431	0.12 399	0.13 445	0.16 440	0.14 425

Ntro	0.58 516	0.64 540	0.92 503	0.66 544	0.50 538	0.77 526	0.36 485	0.66 515	0.70 509	0.50 481	0.59 468	0.65 505	0.51 498	0.75 472	0.45 458	0.56 546	0.32 539	0.56 545	0.34 533	0.63 545	0.46 544

DAS	0.27 359	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.75 472	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

EDNetEfficientorigin	7.51 579	0.52 533	140.47 598	0.25 383	0.17 383	0.42 446	0.29 442	0.47 348	1.03 543	1.28 551	1.02 531	0.83 525	0.84 537	0.75 472	0.99 527	0.10 320	0.09 382	0.12 399	0.10 340	0.21 490	0.22 503

S-Stereo	0.38 458	0.20 402	1.05 520	0.27 445	0.22 466	0.38 422	0.32 465	0.55 440	0.66 499	0.39 417	0.59 468	0.49 443	0.41 459	0.75 472	0.40 438	0.12 397	0.15 485	0.13 420	0.13 445	0.16 440	0.21 498

LSM	1.64 563	0.40 512	2.56 562	2.02 573	17.61 587	0.51 486	0.52 530	0.61 491	0.76 517	0.82 530	1.11 535	0.63 502	0.54 501	0.75 472	0.49 469	0.16 470	0.24 527	0.18 486	0.21 503	0.25 504	2.42 576

1111x	0.32 415	0.11 136	0.40 264	0.22 248	0.11 108	0.32 365	0.26 415	0.59 479	0.43 373	0.31 292	0.41 346	0.39 372	0.28 361	0.76 477	1.37 548	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

hitnet-ft	0.29 390	0.17 360	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 430	0.23 364	0.44 319	0.41 359	0.36 380	0.46 408	0.53 465	0.34 424	0.76 477	0.32 397	0.14 442	0.10 407	0.13 420	0.10 340	0.15 432	0.13 404

ADCS	0.58 516	0.40 512	1.35 542	0.29 469	0.24 487	0.55 497	0.45 515	0.67 520	0.83 528	0.76 528	0.71 501	0.68 514	0.60 512	0.76 477	2.23 566	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.17 488	0.22 496	0.22 503

HSM-Net_RVC	0.27 359	0.11 136	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 389	0.20 282	0.62 500	0.43 373	0.40 427	0.43 375	0.50 450	0.26 326	0.76 477	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 437	0.23 438	0.60 417	0.36 510	0.22 466	0.39 430	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.52 492	0.50 425	0.59 485	0.41 459	0.76 477	0.49 469	0.13 416	0.11 431	0.14 446	0.12 418	0.17 457	0.15 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.22 248	0.14 280	0.33 376	0.14 58	0.51 395	0.45 399	0.30 275	0.40 338	0.38 360	0.27 345	0.76 477	0.25 343	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.08 217

DispNO	0.27 359	0.18 374	0.62 428	0.23 295	0.17 383	0.25 253	0.22 339	0.45 329	0.41 359	0.32 315	0.39 328	0.38 360	0.27 345	0.77 483	0.27 361	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.08 169	0.08 217

pmcnn	0.50 501	0.20 402	0.78 467	0.24 346	0.26 499	0.39 430	0.30 453	0.51 395	0.50 448	0.54 500	1.23 540	2.52 565	0.37 441	0.77 483	0.95 525	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 217

edge stereo	0.39 463	0.22 429	0.81 478	0.27 445	0.22 466	0.37 414	0.24 386	0.56 455	0.54 468	0.53 498	0.60 473	0.71 519	0.50 495	0.78 485	0.40 438	0.16 470	0.14 470	0.19 494	0.14 458	0.16 440	0.17 458

AnyNet_C32	0.51 505	0.40 512	1.10 527	0.29 469	0.28 506	0.59 505	0.58 535	0.54 430	0.60 487	0.62 509	0.66 491	0.54 469	0.54 501	0.78 485	1.74 557	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.20 487	0.20 490

GASNet	0.36 441	0.46 520	0.88 496	0.34 499	0.23 479	0.35 404	0.22 339	0.60 487	0.53 463	0.40 427	0.37 301	0.45 421	0.30 389	0.79 487	0.35 413	0.15 455	0.10 407	0.14 446	0.14 458	0.22 496	0.12 388

RASNet	0.28 379	0.14 283	0.44 317	0.22 248	0.18 404	0.32 365	0.19 235	0.48 360	0.38 323	0.29 244	0.43 375	0.47 431	0.37 441	0.79 487	0.36 419	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.07 151

PA-Net	0.37 451	0.28 468	0.83 484	0.31 485	0.28 506	0.39 430	0.42 509	0.51 395	0.55 474	0.34 347	0.42 362	0.41 393	0.36 432	0.79 487	0.49 469	0.12 397	0.23 525	0.16 472	0.23 513	0.12 385	0.18 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 525	0.89 552	1.59 548	0.77 550	1.21 567	0.51 486	0.23 364	0.59 479	0.72 512	0.69 520	0.61 480	0.69 516	0.91 541	0.79 487	0.48 467	0.27 521	0.12 448	0.73 550	0.30 531	0.65 548	0.40 537

RainbowNet	0.72 531	0.89 552	1.02 517	0.82 551	0.63 547	0.78 529	0.52 530	0.81 540	0.93 539	0.60 507	0.79 512	0.80 524	0.60 512	0.80 491	0.57 482	0.78 556	0.55 556	0.78 552	0.49 544	0.76 553	0.58 551

DeepPrunerF	0.44 486	0.29 475	1.29 539	0.33 497	0.30 514	0.35 404	0.36 485	0.62 500	1.15 551	0.40 427	0.44 386	0.39 372	0.41 459	0.80 491	0.52 478	0.18 492	0.14 470	0.23 508	0.21 503	0.17 457	0.17 458

PS-NSSS	0.32 415	0.30 482	0.46 336	0.23 295	0.17 383	0.33 376	0.24 386	0.57 465	0.41 359	0.37 387	0.52 439	0.35 341	0.30 389	0.80 491	0.30 385	0.17 481	0.14 470	0.21 501	0.15 467	0.15 432	0.13 404

ff1	0.29 390	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 532	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

mmx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 532	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

xxx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 532	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

MFN_U_SF_RVC	0.56 512	0.51 531	1.19 531	0.38 518	0.22 466	0.69 517	0.27 421	0.80 538	0.67 502	0.73 522	0.74 506	0.87 526	0.61 521	0.81 494	0.76 507	0.29 527	0.27 531	0.32 527	0.37 538	0.32 527	0.31 528

SAMSARA	0.56 512	0.39 511	0.80 476	0.60 541	0.46 533	1.00 542	1.23 570	0.67 520	0.68 505	0.71 521	0.54 449	0.89 529	0.57 508	0.81 494	0.62 494	0.19 498	0.22 521	0.18 486	0.18 494	0.27 516	0.25 517

APVNet	0.36 441	0.20 402	0.70 456	0.26 417	0.22 466	0.52 495	0.35 481	0.61 491	0.44 388	0.38 402	0.52 439	0.48 438	0.38 445	0.84 499	0.46 464	0.13 416	0.14 470	0.15 461	0.16 479	0.16 440	0.15 437

psmorigin	0.50 501	0.25 447	3.03 565	0.24 346	0.19 425	0.38 422	0.22 339	0.50 378	0.44 388	0.64 513	0.68 496	0.71 519	0.51 498	0.85 500	0.45 458	0.14 442	0.17 499	0.13 420	0.14 458	0.16 440	0.21 498

PVD	0.58 516	0.34 497	0.84 489	0.39 520	0.31 517	0.59 505	0.47 521	0.80 538	1.25 552	0.92 535	1.09 533	0.79 523	0.82 535	0.85 500	0.76 507	0.21 503	0.18 505	0.22 507	0.18 494	0.27 516	0.35 533

SGM-Forest	0.36 441	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.16 362	0.45 462	0.41 506	0.55 440	0.48 431	0.52 492	0.60 473	0.52 460	0.41 459	0.85 500	0.50 475	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.15 467	0.15 432	0.15 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 451	0.18 374	0.59 415	0.25 383	0.28 506	0.61 509	0.32 465	0.59 479	0.59 483	0.41 436	0.38 315	0.57 480	0.39 451	0.87 503	0.53 480	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.18 471	0.18 472

AANet_RVC	0.31 406	0.22 429	0.50 369	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.24 386	0.47 348	0.54 468	0.38 402	0.60 473	0.43 406	0.29 376	0.87 503	0.40 438	0.11 359	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

DPSNet	0.47 492	0.24 442	0.93 505	0.27 445	0.20 442	0.75 525	0.57 534	0.84 543	0.79 521	0.47 475	0.51 431	0.60 488	0.69 525	0.87 503	0.71 505	0.16 470	0.13 460	0.12 399	0.10 340	0.25 504	0.21 498

zh-mn7	0.46 490	0.45 519	1.48 545	0.25 383	0.19 425	0.44 456	0.29 442	0.56 455	0.82 524	0.65 515	0.96 527	0.49 443	0.38 445	0.88 506	0.63 497	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.13 400	0.14 425

MSMD_ROB	0.60 520	0.33 496	0.61 420	0.30 479	0.25 494	0.86 535	0.35 481	0.55 440	0.67 502	1.10 546	1.49 550	1.76 554	0.97 545	0.88 506	0.49 469	0.23 506	0.21 516	0.27 513	0.27 527	0.25 504	0.24 515

CVANet_RVC	0.30 399	0.19 390	0.41 287	0.26 417	0.16 362	0.33 376	0.26 415	0.52 412	0.47 421	0.40 427	0.46 408	0.43 406	0.31 405	0.89 508	0.26 356	0.14 442	0.09 382	0.14 446	0.13 445	0.14 418	0.10 330

HSM	0.28 379	0.16 341	0.35 190	0.20 145	0.15 330	0.33 376	0.19 235	0.53 423	0.37 309	0.36 380	0.38 315	0.67 510	0.31 405	0.89 508	0.23 322	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.08 217

SANet	0.53 510	0.28 468	0.96 510	0.26 417	0.15 330	0.69 517	0.44 514	0.67 520	1.34 553	0.67 517	0.98 530	0.94 530	0.71 527	0.89 508	0.76 507	0.14 442	0.12 448	0.12 399	0.11 379	0.17 457	0.16 446

GANetREF_RVC	0.43 480	0.47 522	0.69 450	0.38 518	0.20 442	0.51 486	0.48 525	0.66 515	0.66 499	0.46 467	0.46 408	0.50 450	0.44 474	0.90 511	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.32 527	0.18 494	0.27 516	0.22 503
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
TDLM	0.30 399	0.21 416	0.38 241	0.28 466	0.15 330	0.33 376	0.32 465	0.52 412	0.47 421	0.38 402	0.43 375	0.39 372	0.29 376	0.91 512	0.28 365	0.14 442	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.12 385	0.10 330

UGAM	0.26 351	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.25 403	0.32 172	0.41 359	0.31 292	0.42 362	0.41 393	0.22 263	0.92 513	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.14 446	0.12 418	0.10 300	0.07 151

FCDSN-DC	0.63 522	0.31 489	0.61 420	0.36 510	0.30 514	0.65 513	0.37 489	0.66 515	0.68 505	1.14 548	1.54 553	1.71 553	1.26 554	0.92 513	0.64 499	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.27 516	0.27 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 488	0.35 499	0.90 500	0.35 508	0.33 519	0.39 430	0.38 495	0.50 378	0.61 490	0.52 492	0.51 431	0.62 494	0.45 477	0.93 515	0.48 467	0.26 516	0.29 535	0.29 523	0.33 532	0.29 522	0.26 519

NOSS_ROB	0.31 406	0.20 402	0.35 190	0.24 346	0.16 362	0.32 365	0.19 235	0.52 412	0.48 431	0.33 327	0.36 292	0.42 402	0.28 361	0.93 515	0.24 333	0.19 498	0.20 514	0.24 510	0.22 511	0.17 457	0.17 458

z-mn7	0.44 486	0.40 512	1.09 523	0.25 383	0.18 404	0.61 509	0.34 477	0.56 455	0.93 539	0.43 452	0.96 527	0.53 465	0.39 451	0.94 517	0.59 488	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.14 418	0.13 404

LL-Strereo	0.29 390	0.25 447	0.58 409	0.25 383	0.21 450	0.23 217	0.24 386	0.55 440	0.42 366	0.34 347	0.32 241	0.41 393	0.40 455	0.94 517	0.23 322	0.08 192	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.09 235	0.09 274

GANet	0.36 441	0.22 429	0.49 358	0.29 469	0.17 383	0.41 439	0.38 495	0.57 465	0.45 399	0.46 467	0.75 507	0.55 471	0.40 455	0.94 517	0.41 446	0.13 416	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.14 418	0.11 365

ELAS	0.74 535	0.36 502	0.85 492	0.36 510	0.33 519	1.36 557	0.77 550	0.93 547	0.92 537	1.41 557	1.53 552	1.16 540	1.17 550	0.95 520	1.03 529	0.26 516	0.25 529	0.28 519	0.28 530	0.31 524	0.30 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 531	0.81 547	1.33 541	0.72 548	0.50 538	0.80 531	0.31 458	0.71 528	0.80 522	0.50 481	0.72 505	0.95 532	0.43 472	0.96 521	1.20 544	1.13 569	0.21 516	0.76 551	0.45 541	0.65 548	0.46 544

AnyNet_C01	0.65 524	0.58 535	2.60 563	0.32 491	0.26 499	0.88 536	0.61 538	0.63 507	0.62 492	0.68 518	0.96 527	0.76 522	0.60 512	0.96 521	1.43 549	0.16 470	0.16 492	0.17 478	0.17 488	0.23 499	0.23 510

CC-Net-ROB	0.43 480	0.47 522	0.65 439	0.37 516	0.23 479	0.51 486	0.29 442	0.66 515	0.49 440	0.46 467	0.51 431	0.48 438	0.38 445	0.96 521	0.35 413	0.34 533	0.23 525	0.55 542	0.25 520	0.31 524	0.20 490

WZ-Net	0.52 509	0.38 510	1.90 553	0.30 479	0.24 487	0.57 501	0.48 525	0.62 500	0.78 520	0.50 481	0.71 501	0.68 514	0.54 501	0.98 524	0.84 515	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.19 478	0.20 490

Wz-Net-TNSev	0.51 505	0.58 535	1.61 551	0.25 383	0.21 450	0.65 513	0.45 515	0.63 507	0.69 507	0.51 486	0.54 449	0.71 519	0.60 512	1.00 525	0.77 510	0.15 455	0.15 485	0.13 420	0.15 467	0.21 490	0.20 490

STTRV1_RVC	0.42 474	0.32 494	0.89 499	0.29 469	0.36 523	0.49 481	0.31 458	0.61 491	0.53 463	0.46 467	0.56 460	0.47 431	0.43 472	1.00 525	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.20 498	0.18 494	0.25 504	0.17 458

SPS-STEREO	0.69 528	0.61 538	0.98 512	0.52 538	0.57 543	0.74 523	0.50 528	0.78 534	0.62 492	0.95 538	0.86 520	0.94 530	0.70 526	1.01 527	0.87 519	0.58 548	0.51 550	0.50 539	0.50 546	0.55 540	0.58 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 531	0.81 547	1.37 543	0.72 548	0.53 541	0.77 526	0.42 509	0.85 546	0.90 535	0.74 525	0.75 507	1.32 546	0.72 528	1.02 528	0.55 481	0.54 544	0.31 538	0.71 549	0.35 534	0.64 547	0.45 541

FC-DCNN	0.70 529	0.30 482	0.69 450	0.32 491	0.27 501	0.81 532	0.39 500	0.79 537	0.82 524	1.41 557	1.58 555	1.98 556	1.26 554	1.02 528	0.77 510	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.26 511	0.26 519

zh-sn7	0.48 495	0.51 531	1.43 544	0.29 469	0.20 442	0.47 470	0.39 500	0.57 465	0.62 492	0.52 492	0.81 514	0.52 460	0.56 505	1.05 530	0.87 519	0.12 397	0.13 460	0.13 420	0.13 445	0.17 457	0.16 446

FC-DCNN v2	0.71 530	0.30 482	0.67 444	0.32 491	0.27 501	0.84 533	0.39 500	0.84 543	0.85 532	1.44 561	1.64 556	2.09 558	1.28 556	1.06 531	0.80 513	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.26 511	0.25 517

ELAS_RVC	0.74 535	0.36 502	1.00 514	0.37 516	0.33 519	0.88 536	0.93 559	0.83 542	1.08 547	1.35 553	1.33 544	1.24 542	1.33 558	1.06 531	0.95 525	0.27 521	0.25 529	0.29 523	0.27 527	0.30 523	0.30 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 541	0.87 551	1.25 535	0.82 551	0.62 546	0.97 541	0.62 539	1.14 551	1.42 555	1.00 541	1.40 545	1.47 549	0.84 537	1.11 533	0.66 502	0.61 549	0.43 546	0.78 552	0.49 544	0.75 552	0.52 547

SGM+DAISY	0.87 540	0.66 542	1.30 540	0.51 536	0.60 544	1.03 543	0.84 556	0.76 532	0.73 515	1.39 555	1.51 551	1.31 545	1.22 552	1.11 533	1.08 532	0.57 547	0.53 553	0.51 541	0.51 547	0.54 539	0.61 556

MeshStereo	0.58 516	0.27 465	0.67 444	0.22 248	0.17 383	0.66 515	0.37 489	0.78 534	0.61 490	1.47 565	1.30 542	1.65 551	0.79 531	1.12 535	0.59 488	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.14 458	0.17 457	0.14 425
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 505	0.50 529	0.86 493	0.39 520	0.24 487	0.84 533	0.55 533	0.56 455	0.62 492	0.60 507	0.68 496	0.62 494	0.42 468	1.13 536	0.43 450	0.23 506	0.27 531	0.27 513	0.35 534	0.25 504	0.29 524

SGM_RVC	0.50 501	0.19 390	0.50 369	0.25 383	0.15 330	0.69 517	0.39 500	0.68 523	0.82 524	0.95 538	0.84 518	1.13 536	0.76 529	1.16 537	0.60 491	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.16 479	0.16 440	0.17 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 542	0.86 549	0.84 489	0.97 556	0.75 551	0.92 539	0.71 543	1.27 552	1.10 548	0.89 533	1.45 547	1.14 537	0.96 543	1.19 538	0.84 515	0.74 553	0.51 550	0.97 557	0.55 551	0.84 555	0.60 553

IMH-64	0.91 542	0.86 549	0.84 489	0.97 556	0.75 551	0.92 539	0.71 543	1.27 552	1.10 548	0.89 533	1.45 547	1.14 537	0.96 543	1.19 538	0.84 515	0.74 553	0.51 550	0.97 557	0.55 551	0.84 555	0.60 553

SDNR	0.42 474	0.21 416	0.82 482	0.21 189	0.18 404	1.27 553	0.17 148	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.81 514	0.38 360	0.27 345	1.19 538	0.38 422	0.23 506	0.24 527	0.17 478	0.13 445	0.17 457	0.20 490

NaN_ROB	0.41 471	0.28 468	0.62 428	0.30 479	0.19 425	0.51 486	0.47 521	0.58 474	0.59 483	0.56 502	0.47 415	0.49 443	0.41 459	1.21 541	0.64 499	0.12 397	0.18 505	0.12 399	0.13 445	0.11 348	0.14 425

NVStereoNet_ROB	0.67 526	0.49 528	0.83 484	0.48 532	0.40 527	0.51 486	0.46 517	0.70 526	0.77 519	0.84 531	1.72 557	1.02 535	0.83 536	1.23 542	0.79 512	0.32 531	0.38 542	0.40 534	0.46 542	0.36 530	0.41 538
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 553	1.04 560	1.49 547	1.03 560	0.78 555	1.20 551	0.77 550	1.48 560	1.96 561	1.28 551	1.99 562	2.15 559	1.14 547	1.25 543	1.00 528	0.81 558	0.60 560	1.01 560	0.69 559	0.92 562	0.74 563

MDST_ROB	0.48 495	0.14 283	0.95 508	0.30 479	0.21 450	1.33 556	0.32 465	0.77 533	0.56 477	1.06 544	0.71 501	0.49 443	0.35 428	1.26 544	0.38 422	0.13 416	0.11 431	0.16 472	0.13 445	0.12 385	0.12 388

LE_ROB	1.76 564	0.20 402	2.68 564	0.48 532	0.52 540	0.78 529	0.96 560	0.84 543	6.61 578	7.40 581	2.08 564	2.08 557	4.83 574	1.27 545	3.79 573	0.10 320	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.11 348	0.10 330

WAO-6	1.07 550	0.93 556	0.92 503	0.96 555	0.78 555	1.28 554	0.75 547	1.34 554	2.00 563	1.02 543	1.54 553	1.59 550	1.22 552	1.31 546	1.14 537	0.78 556	0.55 556	1.02 561	0.75 562	0.83 554	0.69 559

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 527	0.64 540	1.06 521	0.45 528	0.27 501	1.40 559	0.58 535	0.78 534	0.92 537	0.84 531	0.86 520	0.88 528	0.68 524	1.33 547	0.68 504	0.37 537	0.29 535	0.34 530	0.36 537	0.43 532	0.37 534

CSAN	0.50 501	0.35 499	0.78 467	0.36 510	0.23 479	0.56 498	0.59 537	0.61 491	0.70 509	0.64 513	0.78 511	0.65 505	0.60 512	1.38 548	0.62 494	0.21 503	0.17 499	0.20 498	0.20 500	0.18 471	0.18 472

FBW_ROB	0.43 480	0.26 458	0.54 391	0.31 485	0.20 442	0.51 486	0.32 465	0.70 526	0.60 487	0.59 506	0.55 453	0.65 505	0.41 459	1.40 549	0.51 477	0.13 416	0.17 499	0.21 501	0.16 479	0.17 457	0.18 472

LVE	1.13 551	1.02 558	1.28 538	1.01 558	0.80 558	1.29 555	0.81 554	1.47 559	1.96 561	1.07 545	1.90 560	1.90 555	1.01 546	1.48 550	0.91 522	0.93 563	0.61 562	0.94 556	0.69 559	0.87 558	0.75 564

WAO-7	1.01 546	0.89 552	0.93 505	0.83 553	0.66 548	1.18 548	0.81 554	1.40 556	1.57 559	1.11 547	1.76 559	1.45 548	1.19 551	1.50 551	1.14 537	0.61 549	0.62 563	0.70 548	0.68 558	0.66 550	0.60 553

RTS	0.78 538	0.48 524	4.68 569	0.34 499	0.28 506	1.12 546	0.46 517	0.62 500	1.03 543	0.73 522	0.89 524	0.60 488	0.59 510	1.61 552	1.16 540	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 480

RTSA	0.78 538	0.48 524	4.68 569	0.34 499	0.28 506	1.12 546	0.46 517	0.62 500	1.03 543	0.73 522	0.89 524	0.60 488	0.59 510	1.61 552	1.16 540	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 480

UNDER WATER-64	1.55 561	1.19 567	2.52 561	1.31 567	0.95 563	2.12 565	1.21 569	1.45 558	3.19 567	1.43 560	1.32 543	2.64 566	2.04 566	1.63 554	1.83 558	1.11 567	0.67 567	1.28 567	0.92 566	1.19 565	1.02 569

UNDER WATER	1.59 562	1.22 568	2.36 558	1.38 568	1.03 564	1.67 562	1.10 566	1.54 563	3.63 569	1.44 561	1.47 549	2.85 568	2.25 568	1.67 555	1.94 562	1.06 565	0.62 563	1.31 568	0.93 567	1.21 566	1.02 569

ktn	1.77 565	1.36 570	1.22 533	1.43 570	1.14 566	1.52 560	1.08 565	1.51 562	3.96 574	2.77 573	4.69 574	3.35 570	1.46 562	1.69 556	1.25 546	1.43 571	0.77 569	1.45 570	0.99 568	1.32 570	0.96 567

IMH	1.05 549	0.95 557	1.00 514	1.01 558	0.78 555	1.11 545	0.68 542	1.38 555	1.43 556	1.00 541	1.72 557	1.43 547	1.14 547	1.73 557	0.89 521	1.09 566	0.55 556	0.99 559	0.57 553	0.87 558	0.62 558

PWCK	1.00 544	1.17 566	1.70 552	0.91 554	0.41 528	1.19 550	0.92 558	1.10 549	1.14 550	1.16 549	1.14 536	1.25 543	0.88 540	1.75 558	1.04 531	0.87 560	0.50 548	0.87 555	0.53 549	0.96 563	0.52 547

TorneroNet-64	1.43 557	1.03 559	1.20 532	1.10 562	0.86 561	2.26 567	0.73 546	1.84 565	3.84 573	1.25 550	2.25 567	2.69 567	1.42 559	1.76 559	1.43 549	0.76 555	0.50 548	1.09 562	0.66 557	1.23 567	0.76 565

notaker	1.45 558	1.34 569	1.48 545	1.40 569	1.07 565	1.18 548	0.85 557	1.48 560	1.40 554	1.51 566	3.46 572	2.40 564	1.81 564	1.76 559	1.45 552	1.11 567	0.69 568	1.38 569	0.87 565	1.31 569	0.97 568

TorneroNet	2.22 567	1.08 562	1.24 534	1.14 566	0.90 562	5.58 574	0.80 552	2.12 571	8.69 580	2.58 571	5.42 576	3.88 572	1.97 565	1.78 561	1.87 559	0.86 559	0.54 555	1.15 566	0.74 561	1.23 567	0.85 566

JetBlue	1.14 552	0.76 545	2.36 558	0.59 540	0.75 551	3.04 570	1.78 573	1.11 550	0.90 535	0.94 536	1.10 534	1.66 552	1.28 556	2.09 562	1.72 556	0.43 541	0.36 541	0.38 532	0.38 540	0.58 542	0.56 549

MADNet+	1.01 546	1.16 565	4.72 571	0.70 546	0.47 534	1.24 552	0.96 560	0.97 548	0.89 533	0.65 515	0.77 510	0.87 526	0.85 539	2.09 562	1.68 554	0.38 538	0.39 543	0.31 526	0.27 527	0.43 532	0.39 536

MANE	1.41 556	0.36 502	0.74 465	0.43 525	0.41 528	2.16 566	0.80 552	2.39 573	3.38 568	2.22 569	3.06 571	3.54 571	2.73 572	2.15 564	1.94 562	0.28 525	0.27 531	0.30 525	0.46 542	0.28 521	0.34 532

KSHMR	1.89 566	1.36 570	1.60 549	1.47 571	1.22 568	1.38 558	1.06 564	1.79 564	5.97 577	1.42 559	5.65 578	2.98 569	1.14 547	2.23 565	1.20 544	1.27 570	1.12 570	1.46 571	1.10 570	1.32 570	1.15 571

JetRed	2.30 569	2.64 575	6.12 573	1.12 565	1.38 570	5.85 576	3.29 575	1.99 569	1.67 560	1.98 568	1.95 561	2.16 562	1.60 563	2.48 566	4.10 574	1.05 564	1.60 571	1.09 562	1.01 569	1.67 572	1.28 572

FADE	4.32 573	1.06 561	4.35 567	0.71 547	0.76 554	0.73 521	0.50 528	1.85 568	1.52 558	0.75 526	0.66 491	1.17 541	2.69 571	2.83 567	1.96 564	24.23 595	4.70 580	17.35 590	17.61 589	0.49 536	0.44 540

SGM-ForestM	1.36 554	0.28 468	0.79 473	0.26 417	0.16 362	2.26 567	1.00 562	1.42 557	1.46 557	2.38 570	2.05 563	5.95 578	2.66 570	2.95 568	2.46 568	0.17 481	0.18 505	0.18 486	0.18 494	0.15 432	0.18 472

WAO-8	1.46 559	1.10 563	1.09 523	1.10 562	0.84 559	2.06 563	0.75 547	1.84 565	3.83 571	1.44 561	2.21 565	2.15 559	1.43 560	3.17 569	1.19 542	0.91 561	0.65 565	1.09 562	0.79 563	0.90 560	0.71 560

Venus	1.46 559	1.10 563	1.09 523	1.10 562	0.84 559	2.06 563	0.75 547	1.84 565	3.83 571	1.44 561	2.21 565	2.15 559	1.43 560	3.17 569	1.19 542	0.91 561	0.65 565	1.09 562	0.79 563	0.90 560	0.71 560

MADNet++	2.26 568	1.80 573	2.06 555	2.13 575	1.97 572	2.61 569	1.79 574	2.38 572	2.16 564	2.75 572	2.65 569	2.38 563	2.43 569	3.17 569	3.21 570	2.17 574	1.95 574	1.94 573	1.63 572	2.06 573	2.01 575

tt	4.71 575	0.10 75	3.94 566	2.06 574	1.53 571	10.14 582	16.88 582	9.27 584	4.98 575	1.39 555	1.02 531	4.68 573	4.90 575	3.35 572	5.86 578	5.76 581	9.15 587	2.24 576	2.53 575	3.10 575	1.32 573

DPSimNet_ROB	4.34 574	4.23 576	6.89 575	3.67 576	3.68 573	4.75 571	5.21 578	2.67 574	3.68 570	5.82 578	3.95 573	5.57 574	6.72 579	3.46 573	4.48 575	4.05 579	2.88 577	4.68 579	3.12 579	3.69 576	3.62 579

TCMNet-wrong-test	4.29 572	5.57 580	4.65 568	11.33 585	10.39 582	5.73 575	4.48 577	4.13 576	1.02 542	1.91 567	2.39 568	6.16 580	3.62 573	3.84 574	4.50 576	1.99 573	0.47 547	1.97 574	1.69 573	5.69 580	4.31 580

HanzoNet	2.97 570	1.69 572	2.29 557	1.74 572	1.33 569	1.53 561	1.03 563	1.99 569	2.64 566	5.51 577	5.16 575	5.90 577	6.82 580	4.32 575	3.29 571	3.16 576	2.02 576	1.92 572	2.87 577	2.24 574	1.89 574

MSAF-DinoV2	0.76 537	0.44 518	1.98 554	0.49 535	0.16 362	0.58 502	0.31 458	0.81 540	0.83 528	0.41 436	0.52 439	0.98 534	0.58 509	4.97 576	1.03 529	0.11 359	0.07 264	0.10 304	0.24 515	0.27 516	0.26 519

DGTPSM_ROB	8.34 580	5.10 577	10.37 584	5.31 579	10.18 580	8.33 578	23.60 588	6.06 579	13.41 587	4.90 574	10.87 585	5.65 575	10.44 582	6.17 577	12.59 583	3.74 577	7.55 582	3.69 577	7.26 583	4.14 578	7.46 582

DPSMNet_ROB	8.40 581	5.11 578	10.49 585	5.58 580	10.25 581	8.34 579	23.62 589	6.07 580	13.45 588	4.93 575	10.88 586	5.66 576	10.44 582	6.24 578	12.64 584	3.98 578	7.61 583	3.76 578	7.30 584	4.20 579	7.51 583

USTest	6.88 577	5.23 579	5.63 572	7.22 581	7.29 577	14.34 585	22.76 584	8.48 582	9.32 581	5.42 576	6.39 579	6.29 581	6.64 578	6.92 579	8.62 581	1.94 572	3.29 578	2.16 575	2.55 576	3.85 577	3.29 578

ASD4	7.23 578	6.65 581	7.69 576	5.24 578	5.62 576	11.85 583	20.36 583	7.57 581	7.14 579	6.55 579	5.47 577	5.99 579	5.78 576	7.22 580	9.24 582	4.85 580	4.44 579	6.40 584	5.19 580	6.53 581	4.89 581

MultiAttention	1.02 548	0.13 240	0.43 308	0.35 508	0.43 531	5.36 573	1.71 572	0.69 524	0.53 463	0.36 380	0.63 486	0.55 471	0.22 263	7.60 581	0.43 450	0.09 271	0.06 146	0.14 446	0.24 515	0.26 511	0.30 525

BEATNet-Init1	4.73 576	2.61 574	13.29 586	0.58 539	0.53 541	10.12 581	3.33 576	4.83 577	5.01 576	8.75 582	8.51 580	14.08 589	7.60 581	7.70 582	5.34 577	0.28 525	0.28 534	0.34 530	0.37 538	0.57 541	0.45 541

LRCNet_RVC	10.90 583	14.34 590	9.35 577	15.35 586	8.04 579	1.08 544	0.34 477	8.78 583	0.70 509	12.63 589	16.05 589	9.85 582	6.54 577	8.57 583	6.34 579	20.27 593	5.40 581	23.70 592	21.88 591	14.87 588	13.83 590

PML	16.10 589	12.82 589	6.78 574	5.23 577	7.76 578	33.92 593	66.56 597	5.30 578	10.28 582	26.12 596	68.59 597	20.51 591	13.49 590	10.06 584	6.78 580	5.96 582	2.00 575	6.04 583	2.18 574	8.96 584	2.60 577

xxxxx1	15.27 586	9.54 583	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 585	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

tt_ll	15.27 586	9.54 583	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 585	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

ff	15.27 586	9.54 583	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 585	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

Anonymous_1	16.62 590	9.35 582	9.84 578	10.66 582	14.64 585	18.66 590	27.12 590	12.64 588	13.51 589	10.76 588	10.30 584	10.13 583	10.60 584	11.06 588	12.74 585	15.87 592	7.74 584	16.92 589	43.48 594	58.66 597	7.68 584

DPSM_ROB	11.49 584	9.87 586	10.35 582	11.13 583	11.31 583	19.11 591	27.51 591	13.37 589	14.21 590	10.31 586	11.06 587	10.96 587	11.27 588	11.96 589	13.59 586	6.78 583	8.19 585	6.03 581	7.09 581	7.93 582	7.73 585

DPSM	11.49 584	9.87 586	10.35 582	11.13 583	11.31 583	19.11 591	27.51 591	13.37 589	14.21 590	10.31 586	11.06 587	10.96 587	11.27 588	11.96 589	13.59 586	6.78 583	8.19 585	6.03 581	7.09 581	7.93 582	7.73 585

HaxPig	17.72 591	20.22 595	19.73 588	16.53 587	16.51 586	9.27 580	9.33 579	14.34 591	13.27 586	18.65 590	18.70 590	17.35 590	16.77 591	17.04 591	16.45 591	22.05 594	20.89 595	22.27 591	21.53 590	21.29 593	22.13 595

MEDIAN_ROB	21.21 592	24.62 596	23.47 594	19.58 588	19.65 591	13.22 584	10.96 580	17.88 592	17.00 592	22.14 595	22.02 592	20.86 592	20.36 592	21.06 592	19.71 592	25.63 596	24.13 596	26.21 593	25.20 592	25.17 594	25.38 596

FlowAnything	23.14 594	19.87 592	20.79 591	22.50 593	22.74 593	38.39 594	55.46 594	26.89 594	28.72 596	20.77 594	22.29 595	22.07 593	22.72 593	23.99 593	27.41 597	13.60 589	16.55 594	12.15 586	14.36 588	15.97 590	15.52 591

CasAABBNet	23.10 593	19.86 591	20.64 590	22.47 592	22.73 592	38.41 595	55.50 596	26.89 594	28.70 595	20.61 592	22.15 593	22.08 594	22.75 594	23.99 593	27.36 595	13.59 588	16.48 592	12.14 585	14.27 586	15.95 589	15.53 592

Selective-RAFT-Error	23.16 595	19.93 593	20.87 592	22.54 594	22.81 594	38.52 597	55.47 595	27.01 597	28.83 597	20.66 593	22.25 594	22.09 595	22.80 596	24.09 595	27.36 595	13.61 590	16.48 592	12.15 586	14.28 587	15.99 591	15.57 593

LSM0	24.24 596	19.98 594	22.32 593	24.22 595	40.14 597	38.48 596	55.20 593	26.95 596	28.57 594	20.49 591	21.83 591	22.26 596	22.75 594	24.22 596	27.30 594	13.66 591	16.32 591	12.19 588	14.15 585	16.10 592	17.66 594

AVERAGE_ROB	25.43 597	29.06 597	27.24 595	24.63 596	24.20 596	17.73 589	12.61 581	22.29 593	21.39 593	26.79 597	26.16 596	25.20 597	24.64 597	25.07 597	23.53 593	29.96 597	28.40 597	30.60 594	29.58 593	29.72 595	29.84 597

test_example2	101.33 598	108.28 598	68.15 597	98.43 597	106.93 598	89.75 598	102.43 598	36.80 598	97.65 598	129.04 598	130.15 598	65.26 598	66.62 598	92.11 598	80.24 598	144.10 598	199.48 598	81.81 598	103.01 598	125.01 598	101.27 598

ccccc	256.34 599	256.29 599	313.62 599	354.40 599	364.36 599	149.10 599	168.46 599	152.89 599	131.30 599	153.93 599	155.56 599	164.00 599	204.39 599	268.02 599	295.19 599	390.55 599	349.22 599	244.59 599	219.82 599	412.30 599	378.83 599

Low-res two-view benchmark