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

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 293

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 497	0.59 519

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 580	19.19 584	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 463

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.10 80

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 508

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 460	0.16 189	0.25 397

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 513	0.67 515	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 535

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 508	0.17 211	0.26 407

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 293

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 397

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 352

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 273

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 255

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 565

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 501

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 337

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 558	0.50 511

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.29 427

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.34 430	0.29 427

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 504

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 427

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 492	0.29 387	0.28 421

GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 325

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 437

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 471	0.15 228

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 529	3.16 567	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 548	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 501	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 269	1.93 302	2.57 567	19.31 584	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 480	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 471

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 485	0.12 142

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 585	23.55 585	121.61 597	35.03 592	0.46 114	0.15 22	8.02 577	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 577	0.26 480	0.09 82	0.38 503	50.13 595	0.18 293

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 491

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 510	0.19 402	0.27 376	0.15 228

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 505	0.56 496	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 538	0.18 293

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 518	0.56 238	0.81 475	0.40 166	0.55 291	0.69 450	0.65 267	1.04 454	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 397

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 516	0.22 305	0.19 309

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 445	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 414

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 448	0.69 496	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 476	0.11 105

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 479	0.37 478

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 487	0.36 471

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 426	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 464	0.45 191	1.16 514	0.82 475	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 352

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 531	0.94 495	1.40 372	0.69 397	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 281	0.59 473	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 449	0.58 162	0.49 164	0.69 435	0.46 199	0.79 427	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 417	0.75 466	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 470	0.26 366	0.16 255

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 457	1.02 494	0.64 320	0.73 452	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 252	0.77 508	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 322	0.45 426	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 445	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 514	0.24 388

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 493	0.83 476	0.62 252	1.35 483	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 506	0.13 177

XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 455	0.21 337

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 449	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 521

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 514	0.28 421

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 526	0.14 344	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 475	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 492	0.19 259	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 534	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 535	0.51 246	0.37 169	0.87 484	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 452	0.52 259	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 511	0.29 387	0.20 325

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 482	0.52 259	0.78 422	0.58 409	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 392	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 433	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 534	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 416	1.67 560	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 527	0.12 244	0.70 523	0.98 543

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 269	0.63 485	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 403	0.53 270	0.80 430	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

AAGNet	0.88 483	0.33 158	1.79 239	0.54 477	0.98 536	0.62 322	0.46 429	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 460	1.23 355	7.48 571	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 489	0.62 322	0.66 488	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 467	0.60 416	2.70 534	1.00 445	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 406	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 403	0.54 282	0.81 433	0.47 357	0.77 301	0.70 399	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 437

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 302	0.53 453	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 437	0.94 431	0.74 416	0.75 457	0.54 282	0.74 406	0.47 357	1.70 420	0.72 406	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 523	0.29 387	0.41 496

test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 481

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 467	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 537	0.39 487

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 564	0.35 406	0.87 474	1.00 528	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 465	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 521	0.56 303	2.53 545	1.31 520	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 463	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 559

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 525	0.64 436	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 419	0.38 263	2.78 538	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 426	0.58 317	0.85 449	0.79 471	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 476	0.42 497

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 449	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 472	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 487	0.29 427

HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 461

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 459	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 422	1.35 524	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 479	0.10 80

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 539	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 470	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 524	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 487	0.24 388

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 422	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 412	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 404	0.68 494	0.84 347	0.65 333	0.70 441	0.60 335	0.86 455	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 388

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 559	0.63 403	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 480	0.23 469	0.19 428	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 484	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
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
test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 558	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 482	0.30 398	0.10 80

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 281	0.61 479	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 281	0.56 465	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 447	0.18 293

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 420	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 462	0.24 388

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 433	0.62 347	0.80 430	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 564	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 465	0.82 330	0.74 416	1.16 514	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 534	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 504	0.14 305	0.32 414	0.16 255

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 447	0.12 142

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 433	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 503	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 536	0.45 519	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 400	0.67 445	0.73 290	0.67 392	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 487	0.16 255

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 302	0.57 469	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 403	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 513	0.18 382	0.22 305	0.14 195

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 412	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 549	0.31 495	0.36 506	0.21 418	0.53 510	0.55 515

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 487	0.17 273

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 469	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 397	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 464	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 500	0.53 385	1.10 337	0.82 424	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 455	0.10 80

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 472	0.61 425	2.21 494	0.73 409	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 472	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 570	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 517	0.76 273	0.70 377	0.72 448	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 422	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 539	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 427	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 563	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 388	0.80 456	0.66 422	0.67 389	0.85 449	1.55 535	0.93 319	4.55 560	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 464	0.67 389	0.87 457	0.61 425	2.40 509	0.67 392	0.32 502	0.35 503	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 460	0.94 431	0.77 443	0.81 475	0.67 389	0.94 476	0.49 373	0.99 325	0.73 409	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 496	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 441	0.92 414	1.10 513	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 382	1.17 519	0.67 426	0.68 397	0.63 334	1.39 528	1.74 427	3.37 548	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 568	0.25 397

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 435	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 455	0.15 228

DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 505	0.70 441	0.68 397	0.94 476	1.29 517	2.08 484	1.82 507	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 499	0.40 491

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 426	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 403	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 538	0.29 489	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 501	0.72 397	0.80 469	0.69 406	0.68 371	0.83 476	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 388

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 503	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 489	0.67 445	1.02 329	0.73 409	0.45 515	0.34 502	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 413	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 412	0.55 393	2.31 499	0.78 417	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 482	1.00 499	0.80 469	0.69 406	0.88 461	0.74 465	1.32 362	1.20 471	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 479	0.33 457

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 515	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 448	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 406	0.85 449	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 522	0.67 377	0.52 449	0.95 444	0.71 387	0.94 496	0.70 416	0.67 364	0.87 484	0.71 287	1.35 483	0.64 529	0.62 535	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 480	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 437	0.89 388	0.71 387	0.78 466	0.70 416	0.81 433	0.53 385	1.70 420	0.76 413	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 403	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 540	0.59 170	0.60 265	0.64 413	0.71 420	0.68 371	2.93 555	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 457

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 543	0.89 388	1.53 538	0.89 488	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 503	1.13 511	0.43 407	1.14 518	1.05 505	0.64 413	0.71 420	0.96 479	0.61 425	1.21 351	0.76 413	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 513	0.32 450

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 485	0.71 420	0.86 455	1.10 510	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 507	0.97 495	0.71 445	0.72 425	1.09 504	0.87 484	2.42 511	1.59 496	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 495	0.35 463

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 414	0.81 462	0.75 457	0.72 425	0.73 400	0.65 438	1.39 369	0.71 402	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 422	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 485	0.17 273

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 420	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 402	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 439	0.46 429	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 500

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 460	0.74 430	0.91 467	0.85 480	1.83 446	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 418	0.86 364	0.84 470	0.60 373	0.74 430	0.82 438	0.49 373	1.65 413	0.66 389	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 467	0.69 435	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 465	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 426	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 522	0.37 507	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 513	0.91 487	0.81 475	0.75 433	1.01 489	0.61 425	3.66 556	1.23 475	0.26 486	0.23 462	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 528	1.06 500	0.53 453	0.98 462	0.90 486	0.62 393	0.76 436	0.93 472	0.66 443	1.66 414	0.98 439	0.99 546	0.45 519	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 479	0.08 34

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 400	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 460	0.10 50	0.19 309

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 441	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 417	0.60 416	0.67 271	0.73 409	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 455	0.16 255

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 322	1.42 554	0.62 186	0.60 265	0.72 448	0.78 440	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 406	0.72 457	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 440	0.47 357	2.46 516	0.68 395	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 476	0.16 189	0.17 273

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 317	0.96 449	1.10 513	0.92 493	0.81 444	0.78 422	0.58 409	1.23 355	1.55 495	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 487	0.30 437

ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 520	0.62 483	0.87 373	0.76 438	0.78 466	0.81 444	1.08 502	1.18 514	1.14 346	2.49 531	0.21 453	0.69 545	0.21 458	0.95 553	0.29 387	0.37 478

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 475	0.98 462	0.87 476	0.67 426	0.83 450	0.96 479	0.60 416	1.67 416	0.97 438	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 447	0.24 388

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 460	0.29 387	0.10 80

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 373	0.75 429	0.88 486	0.83 450	0.61 327	1.36 525	1.02 329	3.27 545	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 493	0.95 498	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 514	0.13 277	0.24 333	0.17 273

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 524	1.07 507	0.84 453	0.90 465	0.73 460	1.09 336	0.98 439	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 445

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 482	1.08 510	0.90 490	0.85 457	0.85 449	0.57 403	1.37 367	1.26 477	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 524	1.39 550	1.60 543	0.74 416	1.94 545	0.85 457	0.73 400	1.68 539	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 493	0.85 457	0.89 463	0.93 492	1.83 446	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 396	0.94 431	0.92 490	0.73 452	0.85 457	1.15 512	0.69 450	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 447	0.24 388

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 572	3.61 572	0.30 345	3.34 562	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 461	1.56 532	1.10 510	26.49 594	1.96 510	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 565	0.92 535	0.99 548

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 501	1.32 518	1.31 545	1.01 491	0.94 491	1.36 531	0.87 461	1.38 524	0.90 490	1.72 424	1.02 451	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 503	0.53 474	0.56 496	1.13 511	0.99 525	0.98 462	1.00 499	1.09 509	0.87 461	0.77 419	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 471

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 579	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 499	0.88 464	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 428	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 427

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 533	0.37 357	1.21 549	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 469	0.88 464	1.14 511	0.71 454	2.18 492	0.71 402	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 462	0.26 407

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 298	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 448	0.44 418	1.15 521	0.82 463	0.62 393	0.89 466	0.72 395	0.63 433	2.69 533	0.64 385	0.48 518	0.64 536	0.27 484	0.24 432	0.35 441	0.27 414

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 477	0.61 510	1.07 505	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 267	1.10 458	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 520	0.15 152	0.38 481

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 499	0.94 431	0.98 498	0.62 393	0.91 468	0.83 440	0.60 416	2.37 502	0.66 389	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 463

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 486	0.62 512	1.08 507	0.53 453	0.85 354	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 257	1.01 449	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 518	0.14 134	0.38 481

WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 508	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 491	1.61 497	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 476	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 364	0.45 426	0.89 388	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 395	0.66 389	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 512

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 523	0.95 522	0.95 444	0.91 487	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 416	2.95 543	0.72 406	0.41 511	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 513	1.14 538	0.91 405	0.89 484	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 389	4.07 555	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 462	0.33 457

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 550	1.09 539	0.88 530	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 519	0.94 496	0.96 478	3.09 551	1.04 504	2.37 502	1.11 461	1.04 547	0.48 527	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 437	0.96 449	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 481	1.19 470	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 440	0.25 346	0.28 421

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 533	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 518	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 407	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 462	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 417	0.94 434	0.32 502	0.26 480	0.32 500	0.27 453	0.34 430	0.30 437

ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 507	1.12 516	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 359	4.86 562	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 447	0.38 481

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 488	0.53 129	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 375	2.10 520	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 440	0.23 318	0.18 293

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 485	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 518	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 394	2.26 526	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 431	0.86 473	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 333	3.97 553	0.21 453	0.19 428	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 563	0.81 523	0.59 503	1.57 529	1.09 534	1.39 536	1.22 522	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 515	0.47 524	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 559	1.53 552	8.90 571	0.86 470	0.31 317	0.96 449	0.96 494	1.37 534	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 390	0.91 431	0.54 522	0.31 495	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 531	0.99 535	0.64 513	0.77 439	0.55 460	0.98 462	0.97 495	0.61 382	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 306	1.38 485	0.44 513	0.46 521	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 498

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 473	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 350	0.78 417	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 427	0.70 399	0.23 469	0.18 416	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 414

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 504	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 309	0.72 406	0.68 531	0.60 533	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 412	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 387	0.44 518	0.16 350	0.31 406	0.20 325

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 552	1.07 537	0.86 529	1.15 513	0.53 453	1.06 507	1.12 516	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 493	9.86 576	5.62 574	0.41 518	1.03 546	0.55 526	1.86 561	0.85 535

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 552	0.99 525	1.24 527	1.26 525	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 568

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 449	0.87 476	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 511	1.63 498	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 427

MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 545	0.54 477	0.44 460	4.11 566	0.58 471	1.31 531	0.84 470	2.12 547	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 479	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 500	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 506	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

MultiAttention	2.38 549	0.50 275	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 575	2.30 562	1.22 524	0.80 456	0.62 393	1.16 501	1.13 509	0.56 397	16.09 583	1.18 468	0.20 446	0.09 185	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 564

FADE	15.89 582	3.00 572	8.70 568	2.11 563	2.94 566	1.19 516	0.91 520	5.00 571	2.49 557	1.25 524	1.19 502	3.05 550	7.02 571	8.02 571	5.31 565	94.83 596	35.90 596	65.83 593	66.18 593	1.66 556	1.30 557

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 523	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 541	1.20 503	1.43 526	0.98 499	1.76 430	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 567

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 504	0.47 254	0.66 443	1.34 364	0.94 434	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 530	0.57 156	0.68 359	1.53 540	1.23 505	0.81 433	1.08 508	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 476	1.36 531	1.23 505	1.46 527	0.94 495	1.87 454	1.72 503	0.66 530	0.61 534	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 526	1.90 558	0.92 414	0.97 495	1.26 528	1.27 507	1.00 488	1.42 530	1.14 346	3.31 546	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 515	1.00 501	1.28 508	0.75 412	0.57 403	1.87 454	1.18 468	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 553	2.29 565	1.58 559	10.20 574	16.97 580	9.42 578	5.02 565	1.67 542	1.28 508	4.68 563	5.03 566	3.37 553	5.92 566	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 571	1.53 563

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 491	0.91 492	1.29 510	0.77 419	0.62 430	1.62 411	1.03 453	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 506	0.22 352

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 538	0.50 459	0.60 508	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 460	1.30 511	0.81 433	0.60 416	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 514	0.31 406	0.22 352

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 551	0.64 505	0.98 536	0.94 485	1.40 551	0.85 354	1.75 545	2.34 556	1.33 514	1.05 498	2.21 549	1.58 404	4.15 556	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 453	0.38 462	0.32 450

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 554	0.54 477	0.53 489	1.51 527	1.37 548	1.04 505	1.07 509	1.17 519	1.33 514	1.15 512	1.08 508	1.61 410	2.74 535	0.25 482	0.22 454	0.28 488	0.24 432	0.48 499	0.40 491

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 394	1.29 527	0.69 435	1.35 516	0.85 449	0.59 412	2.03 477	1.09 457	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 541	1.41 536	1.41 519	1.11 508	1.13 513	1.35 365	1.31 480	0.26 486	0.28 488	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 503	1.95 543	2.05 560	1.11 517	0.64 320	0.95 498	1.49 520	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 352

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 597	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 540	2.12 547	1.49 520	1.29 519	1.31 520	1.83 446	2.13 521	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 547	0.73 513	1.21 549	4.38 567	3.35 568	1.59 542	1.20 521	1.26 528	1.52 522	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 524	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 521	1.03 497	0.59 473	0.99 474	0.86 473	0.69 435	1.61 523	0.98 483	0.64 436	1.46 380	1.14 463	0.95 543	0.46 521	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 567	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 524	0.97 482	1.80 543	1.69 419	2.25 525	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 417	1.79 557	0.57 156	0.53 208	1.07 507	1.63 525	1.29 519	2.13 547	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 491

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 535	1.63 532	1.37 548	1.52 541	12.43 574	1.85 544	1.69 526	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 524	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 531	1.08 538	0.92 534	1.32 518	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 527	2.13 540	1.03 503	2.50 520	1.40 488	0.91 540	0.53 529	1.00 544	0.55 526	2.11 563	0.85 535

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 530	1.09 539	0.54 491	1.71 536	1.73 556	1.49 539	1.53 538	1.44 538	1.80 528	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 531	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 538	0.85 515	1.10 513	2.49 557	1.16 514	1.83 529	1.72 534	1.50 534	2.37 502	2.84 537	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 526	3.43 571	4.17 570	2.57 558	6.98 575	0.97 458	0.83 467	0.56 321	1.86 530	0.79 427	0.62 430	1.64 412	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 574	4.19 574

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 531	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 475	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 511	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 539	1.22 524	1.08 510	1.17 519	1.91 531	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 437

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 529	0.61 382	2.07 533	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 402	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 529	0.55 484	0.50 481	1.49 525	2.48 565	1.48 538	1.71 544	2.13 550	2.09 534	2.07 539	2.56 553	1.90 464	2.02 514	0.35 507	0.36 505	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 535	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.16 189	0.15 228

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 557	1.82 560	1.44 554	3.18 561	1.57 555	2.62 557	5.64 566	2.05 546	2.13 536	4.13 557	3.76 562	2.62 527	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 560	1.49 561

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 595	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 564	19.22 585	2.15 537	1.62 533	7.97 573	1.81 444	8.96 573	0.44 513	2.08 569	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 575

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 561	9.40 578	30.65 591	0.84 464	1.12 537	0.91 405	1.22 522	1.36 531	2.19 538	0.93 472	0.83 476	1.66 414	0.90 430	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 577

IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 546	0.94 431	0.83 467	1.16 514	2.23 541	1.03 493	1.39 528	2.49 519	2.35 528	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 481	2.81 559	2.20 561	1.61 544	1.50 537	2.28 555	2.35 542	1.82 535	2.13 547	1.73 425	2.22 523	0.35 507	0.37 507	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	3.29 562	4.93 573	10.17 571	1.45 549	1.72 561	7.44 571	5.05 573	3.06 562	2.12 553	2.41 557	2.39 543	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 568	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 564	1.76 566

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 501	2.71 561	2.41 544	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
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
SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 547	0.23 155	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 545	1.36 523	0.51 378	3.65 555	1.93 509	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 471

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 522	1.72 537	1.10 535	1.84 550	1.96 552	1.43 537	2.54 546	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 515	2.03 548	0.72 503	0.76 273	0.67 357	1.14 513	2.56 547	1.30 522	1.02 502	1.48 388	1.74 504	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 448	0.37 455	0.31 445

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 544	0.62 483	0.91 405	1.43 533	2.94 565	2.60 548	4.77 564	1.95 545	2.43 514	1.33 482	0.29 496	0.26 480	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 554	1.03 531	1.82 549	2.85 561	1.25 524	2.61 549	2.20 541	1.56 536	2.47 518	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 491	1.74 543	2.63 550	3.09 551	1.71 541	1.70 420	1.84 508	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 535	0.92 521	2.10 554	1.92 551	1.32 530	2.66 551	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 556	1.81 559	1.44 554	2.34 555	1.40 551	3.24 564	6.60 569	2.60 559	2.76 552	5.75 567	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 559	1.51 562

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 289	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 526	2.23 553	2.87 553	3.67 555	3.12 560	2.39 508	1.69 501	0.30 499	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 521	1.68 553	1.80 562	1.63 532	1.03 531	2.34 556	2.81 560	1.25 524	2.89 554	4.24 560	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 546	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 562	2.89 554	4.22 558	2.97 557	2.55 524	2.19 522	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 410	0.56 465	0.96 449	0.91 487	0.99 500	2.92 556	6.01 569	0.70 452	2.38 505	3.32 547	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 549	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 563	2.97 557	4.41 562	3.07 558	2.65 529	2.30 527	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 576	6.20 564	13.02 582	11.90 576	7.14 570	5.53 574	6.99 576	1.44 534	2.65 560	3.10 558	8.37 573	5.95 569	4.75 564	6.05 567	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 577	5.43 576

MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 506	2.49 566	2.28 564	2.95 560	2.31 563	2.67 558	2.47 556	3.03 566	3.13 559	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 565	2.34 569

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 544	0.87 525	1.01 539	2.38 556	2.53 566	1.36 533	1.75 545	2.92 564	3.22 560	2.65 546	2.93 555	2.22 497	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 550	1.90 558	1.36 533	1.80 549	3.70 569	3.76 563	5.02 565	8.19 574	2.12 488	1.63 498	0.25 482	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 566	2.36 570

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 541	0.67 510	0.47 476	5.18 569	3.36 569	3.30 567	2.86 562	4.44 570	3.79 564	9.80 575	5.50 568	6.29 568	6.52 569	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 510	1.03 504	4.07 565	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 521	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 547	1.29 546	1.07 544	1.55 528	1.00 528	1.95 553	2.33 554	1.47 539	4.19 566	4.26 561	1.33 523	2.21 494	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 533	1.46 550	1.20 548	3.89 563	0.99 525	3.51 569	6.71 570	2.56 558	4.60 567	4.22 558	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 570	1.15 553

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 570	2.79 569	3.93 568	2.43 557	3.46 570	2.68 559	11.19 573	11.66 578	4.73 568	5.26 566	10.46 576	4.50 563	9.49 574	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 503	1.03 536	1.01 539	5.01 568	2.45 564	5.36 572	6.88 571	3.58 568	4.76 569	5.99 568	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

USTest	8.10 573	7.17 577	8.96 569	9.25 577	9.05 572	15.27 578	23.78 582	9.96 579	9.47 572	5.94 573	6.75 570	7.80 572	7.48 572	8.83 574	11.21 578	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 575	4.16 573

xyz-stereo	3.02 560	0.29 122	30.64 594	0.23 36	0.12 6	15.52 579	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 571	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 558	7.01 575	3.97 569	2.18 553	1.34 547	3.37 568	4.05 563	13.17 579	10.58 572	10.73 576	16.52 583	8.45 573	10.51 577	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 578	6.83 578

Anonymous_1	22.91 586	11.20 579	12.13 573	12.75 579	26.28 590	19.43 585	27.92 588	14.08 582	13.61 577	14.96 580	10.58 572	11.26 578	11.19 579	12.55 579	14.57 582	38.28 595	7.88 577	34.96 592	63.99 592	89.57 596	10.94 583

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DPSM	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 574	12.25 574	5.92 574	11.32 574	8.54 572	24.18 583	6.40 574	13.49 576	5.15 571	11.46 576	6.19 570	10.92 577	7.00 569	13.72 579	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 573	7.87 579

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 575	13.01 578	8.82 576	11.82 575	8.54 572	24.20 584	6.41 575	13.65 579	5.32 572	11.47 577	6.33 571	10.92 577	7.69 570	13.89 580	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 576	8.26 580

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 535	2.61 568	1.43 552	1.76 539	1.11 536	2.76 560	1.79 547	2.26 554	11.53 578	3.96 556	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 562	1.35 558

ASD4	21.52 585	19.65 584	22.13 583	22.45 587	16.42 582	23.29 591	30.71 591	33.06 596	17.47 586	24.18 593	14.11 579	21.71 587	15.88 582	21.06 589	18.11 586	19.78 587	17.78 589	26.52 589	20.33 587	27.03 589	18.73 589

DPSimNet_ROB	17.97 583	20.20 589	24.98 587	17.62 583	15.92 581	21.53 589	21.00 581	13.70 581	15.61 583	23.89 592	14.69 580	22.87 588	24.58 595	12.70 580	14.56 581	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 582	14.17 584

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 560	1.71 555	1.47 556	1.96 544	1.28 544	3.19 563	17.33 585	2.12 547	15.91 581	9.18 574	1.57 537	8.42 572	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 557	1.40 560

ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 551	1.41 553	2.26 555	12.72 575	11.41 577	16.43 582	11.15 577	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 569	1.27 556

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 523	1.47 551	1.25 551	14.07 577	1.06 533	4.90 570	20.99 591	10.17 574	16.48 583	11.88 579	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 567	1.20 554

xxxxx1	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

tt_ll	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

ff	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 583	12.75 577	19.46 585	12.69 577	1.86 540	0.41 396	12.33 580	1.05 505	15.77 581	18.83 587	12.62 582	8.70 575	12.21 578	9.62 575	22.22 588	8.37 581	25.85 588	24.01 589	19.32 587	17.44 588

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 578	27.29 592	2.99 570	3.51 567	21.84 590	11.10 576	14.34 583	13.83 580	20.34 586	20.33 588	26.35 595	20.03 585	19.06 587	14.80 583	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 572	3.12 572

HaxPig	19.86 584	22.40 590	22.34 584	17.95 584	17.95 583	11.77 576	11.89 577	16.02 586	15.89 584	21.10 587	21.41 589	18.74 586	18.39 584	20.08 588	19.69 587	23.63 592	23.22 590	24.06 587	23.69 588	23.00 588	23.95 591

LSM0	26.58 592	22.63 594	25.88 590	30.13 592	52.21 596	39.94 595	56.74 592	28.97 594	28.72 593	21.14 588	22.26 590	24.43 593	23.88 592	26.54 595	30.87 594	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 586	20.60 590

CasAABBNet	24.81 589	22.53 591	24.83 586	26.08 589	25.74 587	39.86 592	57.06 595	28.87 592	28.83 594	21.16 589	22.54 591	24.22 590	23.89 593	26.38 591	30.87 594	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 583	16.71 586

Selective-RAFT-Error	24.87 591	22.59 593	25.14 589	26.13 591	25.82 589	39.93 594	57.03 594	28.97 594	28.95 596	21.21 590	22.65 592	24.25 592	23.98 594	26.43 593	30.83 593	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 585	16.76 587

FlowAnything	24.85 590	22.54 592	25.10 588	26.11 590	25.76 588	39.86 592	57.00 593	28.89 593	28.87 595	21.31 591	22.68 593	24.22 590	23.87 591	26.39 592	30.89 596	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 583	16.69 585

MEDIAN_ROB	23.96 588	27.05 595	26.39 591	22.16 586	22.13 585	16.12 580	13.97 578	20.24 587	20.05 587	25.50 594	25.31 594	22.96 589	22.63 589	24.39 590	23.24 591	28.20 593	27.23 594	28.62 590	27.75 590	27.50 590	27.76 592

AVERAGE_ROB	26.93 593	30.34 596	29.27 593	25.82 588	25.34 586	19.48 586	15.17 579	23.55 591	23.00 592	28.45 595	27.87 595	26.25 594	25.86 596	26.96 596	25.55 592	31.30 594	30.07 595	31.76 591	30.81 591	30.79 594	30.93 593

PML	23.15 587	16.83 582	7.78 567	5.49 573	9.93 573	51.13 596	104.50 596	5.76 573	13.62 578	37.30 596	105.93 596	30.86 596	23.50 590	12.07 577	7.87 572	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 581	2.90 571

test_example2	115.39 597	123.23 597	94.57 596	115.52 596	123.55 597	101.63 597	114.33 597	53.41 597	99.48 597	134.90 597	135.05 597	85.83 597	85.11 597	111.32 597	106.15 597	152.55 597	205.26 597	99.78 597	114.96 597	140.96 597	110.20 597

ccccc	291.34 598	297.21 598	347.09 598	374.70 598	380.44 598	203.92 598	213.88 598	216.32 598	172.72 598	203.37 598	218.57 598	215.01 598	258.31 598	312.78 598	341.56 598	412.57 598	356.13 598	256.09 598	227.69 598	428.88 598	389.64 598

Low-res two-view benchmark