Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	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	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

U	3.37 565	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 581	19.19 585	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	17.88 586	12.81 582	0.10 50	0.08 34

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	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 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	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	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	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

S2M2	0.24 40	0.29 123	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 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	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

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	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 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	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 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	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

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	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

LGtest1	0.21 8	0.37 191	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	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 477	0.12 81	0.09 56

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	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

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	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

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	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

test_for_model	0.64 390	1.60 537	1.82 252	1.23 546	1.02 542	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 538	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 559	0.50 512

testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	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 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 526	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 525	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 509

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 506	0.56 496	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 461	0.12 81	0.10 80

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	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
CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 471	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
1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	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

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 520	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 535	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 479

GMOStereo	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

XX-TBD	0.34 105	0.77 387	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	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

sAnonymous2	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	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

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	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

WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 530	3.16 568	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 544	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 539	0.18 294

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 501	0.23 318	0.25 398

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 431	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	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

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	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

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 504	0.19 259	0.31 446

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 499	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 446

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 468	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	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
LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	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

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	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

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	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

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 314	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 314	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 477	0.11 70	0.09 56

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	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
2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	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

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.13 111	0.15 229

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.13 111	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	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	0.49 509

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 400	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 461	0.10 50	0.19 310

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.09 56

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	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

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 448	0.22 353

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	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	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 517	0.22 305	0.19 310

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 533	0.36 501	0.12 81	0.07 7

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	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	0.25 441	0.10 50	0.10 80

GASTEREO	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.56 487	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 457	0.14 134	0.20 326

MSCF	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.58 493	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 461	0.15 152	0.21 338

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	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

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	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

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 306	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 477	0.11 105

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 502

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.11 105

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 455	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 438

DCRE	0.50 281	0.63 331	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 536	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.16 189	0.15 229

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 421	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 551	0.07 1	0.26 449	0.21 288	1.03 551

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.26 366	0.18 294

fff	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 480	0.37 479

DCANet	0.42 187	0.77 387	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

csc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	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

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	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

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 428

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 387	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 468	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

raftrobust	0.38 140	0.68 352	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	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

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.06 1

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 490	0.21 288	0.16 256

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	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.
EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 464

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

GMStereo	0.38 140	0.99 471	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	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
PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	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
FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 416	1.67 561	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 528	0.12 245	0.70 524	0.98 544

GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 544	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	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

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 477	0.08 18	0.09 56

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 449	0.69 497	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

HHNet	0.60 367	0.65 342	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 480	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 501	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 507	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	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

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 459	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 483	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

IPLGR_C	0.58 353	1.25 514	2.72 474	0.80 521	0.31 364	0.60 282	0.61 480	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

raft+_RVC	0.44 203	0.67 350	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 492

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 435	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

ACRE	0.56 342	1.14 497	2.77 484	0.76 517	0.28 326	0.60 282	0.56 466	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 448	0.18 294

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 480	0.10 80

HI	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 486	0.12 142

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

CIPLG	0.56 342	1.19 507	2.46 427	0.80 521	0.31 364	0.61 303	0.57 470	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

dd	0.42 187	0.96 455	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 282	0.59 474	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 484	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 472	0.15 229

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 514	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	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 529	0.18 294

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 505

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 488	0.36 472

H2IRNET	0.40 161	0.61 314	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 375	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

TRStereo	0.53 317	0.76 378	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 549	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 512	0.13 111	0.32 451

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 557	0.19 177	0.62 323	0.45 427	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 446	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

AFF-stereo	0.44 203	0.96 455	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 456	0.10 80

MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 504	0.18 238	0.12 142

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	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	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT	0.45 221	0.92 437	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 507	0.13 177

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 427	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 483	0.52 260	0.78 423	0.58 410	0.48 193	1.10 459	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 476	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 463	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 493	0.19 259	0.09 56

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

RALAANet	0.43 193	0.98 467	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

HITNet	0.46 231	0.92 437	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	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
AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	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.
IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 498	0.59 520

StereoVision	0.45 221	0.72 365	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

111	0.48 252	1.09 489	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 464

test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 509	0.17 211	0.26 408

FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.19 259	0.08 34

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 310	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

ToySt	0.44 203	0.61 314	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 446	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 559	3.69 575	0.80 532	0.27 415

rafts_anoy	0.43 193	0.89 431	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 450	0.58 163	0.49 164	0.69 436	0.46 200	0.79 428	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

UDGNet	0.44 203	1.02 480	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 511	0.19 403	0.27 376	0.15 229

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 461	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	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
iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 428	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 462

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 408	1.89 285	0.59 498	0.56 496	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 519	0.29 461	0.48 500	0.30 438

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 342	3.45 538	0.50 460	0.60 508	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 461	1.30 512	0.81 434	0.60 417	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 515	0.31 406	0.22 353

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 372	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 404	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 471	0.26 366	0.17 274

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 314	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 453	0.52 260	0.99 487	0.65 439	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 512	0.29 387	0.20 326

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 378	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 480	0.08 34

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 392	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

AASNet	0.56 342	1.03 481	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 488	0.24 389

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.28 422

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.29 428

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 493	0.29 387	0.28 422

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 478	0.59 503	1.95 544	2.05 561	1.11 518	0.64 320	0.95 499	1.49 521	0.50 270	0.67 446	0.59 243	1.44 491	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 521	0.13 111	0.22 353

zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 568	0.49 457	0.98 536	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 527	0.17 11	0.20 23	0.77 419	0.22 95	0.60 249	0.97 438	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 414	0.93 475	0.53 281	0.72 458	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 513

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 528	0.23 252	0.62 323	1.42 555	0.62 187	0.60 265	0.72 449	0.78 441	0.56 303	3.07 559	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 502	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 491	0.43 213	0.72 458	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 499

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 427	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

CBFPSM	0.56 342	0.91 436	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 494	0.83 477	0.62 253	1.35 484	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 361	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

tt1	0.44 203	0.64 335	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 480	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 472

SCV	0.35 116	0.59 308	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.34 431	0.29 428

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 487	0.62 512	1.08 508	0.53 454	0.85 355	0.44 114	0.93 496	0.92 471	1.24 518	0.68 449	0.64 258	1.01 450	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 519	0.14 134	0.38 482

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 461	0.16 189	0.25 398

HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

TestStereo1	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 455	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 428	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

SA-5K	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 478	0.61 510	1.07 506	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 491	0.91 469	1.23 517	0.77 471	0.65 268	1.10 459	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 521	0.15 152	0.38 482

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 485	0.57 470	1.14 519	0.56 238	0.81 476	0.40 167	0.55 291	0.69 451	0.65 268	1.04 455	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 501	0.17 211	0.25 398

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 471	1.17 541	0.59 171	0.60 265	0.64 414	0.71 421	0.68 371	2.93 556	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 458

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 480	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

HUF	0.59 361	0.65 342	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 569	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 566

AIO-test2	0.49 270	1.15 501	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 535	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 428	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 442	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 417	0.60 417	0.67 272	0.73 409	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 456	0.16 256

MyStereo8	0.54 322	0.80 399	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 462

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 483	0.14 134	0.10 80

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 421	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 524	0.29 387	0.41 497

Sa-1000	0.51 298	0.72 365	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 461	0.29 387	0.10 80

SA	0.50 281	0.75 377	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 483	0.30 398	0.10 80

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 478	0.24 265	0.77 440	0.46 430	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 501

model_zeroshot	0.44 203	0.68 352	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 502	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 492

EKT-Stereo	1.47 534	0.49 270	1.93 302	2.57 568	19.31 585	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

iResNet	0.51 298	0.76 378	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 511	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 448	0.12 142

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

anonymity	0.80 466	0.66 349	1.29 99	0.59 498	0.75 522	0.67 378	0.52 450	0.95 445	0.71 387	0.94 497	0.70 417	0.67 364	0.87 485	0.71 288	1.35 484	0.64 530	0.62 536	0.58 525	1.44 563	0.60 518	0.65 525

test_5	0.51 298	0.87 424	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 482

AIO-test1	0.45 221	0.87 424	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

iinet-f	0.57 348	0.93 443	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 463	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 400	0.67 446	0.73 291	0.67 392	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 488	0.16 256

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 529	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 488	0.17 274

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 491	0.18 145	0.59 270	0.63 486	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 513	0.21 205	0.73 418	1.79 558	0.57 157	0.53 208	1.07 508	1.63 526	1.29 520	2.13 548	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 492

UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

DLNR_Zeroshot_test	13.43 581	19.94 586	23.55 586	121.61 598	35.03 593	0.46 115	0.15 22	8.02 578	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 578	0.26 481	0.09 82	0.38 504	50.13 596	0.18 294

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ssnet_v2	0.55 334	0.60 310	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 404	0.54 283	0.81 434	0.47 358	0.77 302	0.70 399	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 438

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 404	0.53 271	0.80 431	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 487	0.74 505	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 450	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.17 211	0.14 195

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

Consistency-Raft	0.88 484	0.93 443	3.23 531	0.99 536	0.64 513	0.77 440	0.55 461	0.98 463	0.97 495	0.61 383	1.03 491	0.65 348	1.05 506	0.79 307	1.38 486	0.44 514	0.46 522	0.51 523	0.58 535	0.65 520	0.47 505

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

MFMNet_re	0.92 490	1.28 517	2.53 442	0.82 525	0.76 525	0.90 481	0.75 506	0.98 463	1.04 504	1.03 505	1.05 495	0.84 446	0.94 496	0.83 310	0.72 406	0.68 532	0.60 534	0.63 529	0.60 537	0.77 530	0.74 528

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 485	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 530	0.61 383	2.07 534	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 402	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 518	0.21 338

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 530	0.22 232	0.96 488	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 468	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 538	0.39 488

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 501	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

dad	0.51 298	1.01 477	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 404	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 514	0.18 383	0.22 305	0.14 195

YMNet	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

STTStereo	0.51 298	0.69 356	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

MIPNet	0.83 477	0.81 404	2.40 415	0.61 503	0.18 145	1.48 525	1.39 551	1.60 544	0.74 416	1.94 546	0.85 458	0.73 400	1.68 540	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 483	0.25 346	0.12 142

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 408	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 424	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 465	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 421	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 402	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 253	0.77 509	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

ADCP+	0.94 492	1.12 492	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 501	0.79 510	0.89 389	0.80 456	0.66 423	0.67 390	0.85 450	1.55 536	0.93 320	4.55 561	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

1test111	0.44 203	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 359	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

AIO_rvc	0.41 168	0.64 335	1.29 99	0.58 493	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 536

LALA_ROB	0.60 367	0.76 378	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 461	0.94 432	0.77 443	0.81 476	0.67 390	0.94 477	0.49 374	0.99 326	0.73 409	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 460	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 423	1.35 525	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 437	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDG	0.77 458	1.23 511	2.15 366	0.67 511	0.59 503	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 490	0.67 446	1.02 330	0.73 409	0.45 516	0.34 503	0.87 537	0.51 524	0.67 522	0.46 504

ADCRef	0.80 466	0.96 455	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 488	0.51 447	0.87 374	0.75 429	0.88 487	0.83 451	0.61 327	1.36 526	1.02 330	3.27 546	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

DDUNet	0.77 458	1.12 492	1.88 278	0.76 517	0.69 518	0.84 465	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 427	0.75 434	0.91 468	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 523	0.37 508	0.95 543	0.52 526	0.71 525	0.57 517

MLCV	0.48 252	0.89 431	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 423	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

ADCMid	0.96 496	1.32 523	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 491	0.58 472	0.94 432	0.86 473	1.23 524	1.01 487	1.01 490	1.00 501	1.05 334	3.97 554	0.21 454	0.19 429	0.42 516	0.32 483	0.40 477	0.29 428

aanetorigin	0.77 458	0.80 399	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 253	1.01 531	0.57 157	0.68 359	1.53 541	1.23 506	0.81 434	1.08 509	1.07 335	1.07 456	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 512	0.30 438

HGLStereo	0.54 322	0.69 356	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

SHD	0.72 436	0.77 387	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 524	1.07 508	0.84 454	0.90 466	0.73 461	1.09 337	0.98 440	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 446

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 424	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 427	0.68 398	0.73 400	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 465	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 501	0.53 386	1.10 338	0.82 424	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

GCST	0.72 436	1.10 490	2.15 366	1.11 542	0.59 503	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 537	0.45 520	0.84 536	0.64 541	0.69 523	0.54 513

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 527	0.14 345	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

IPLGR	0.54 322	0.56 302	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 458	1.02 495	0.64 320	0.73 453	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 430	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

ADCL	0.99 497	0.79 397	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 527	1.90 559	0.92 415	0.97 495	1.26 529	1.27 508	1.00 489	1.42 531	1.14 347	3.31 547	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

ADCPNet	0.99 497	0.99 471	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 521	0.62 484	0.87 374	0.76 438	0.78 467	0.81 445	1.08 503	1.18 515	1.14 347	2.49 532	0.21 454	0.69 546	0.21 459	0.95 554	0.29 387	0.37 479

FINET	0.65 399	0.95 452	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 442	0.92 415	1.10 513	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 518	0.76 274	0.70 377	0.72 449	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

AF-Net	0.69 420	0.92 437	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 473	0.69 436	1.03 491	1.04 497	0.84 480	1.19 351	0.78 417	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

SQANet	0.80 466	1.58 536	2.53 442	0.76 517	0.83 527	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 404	0.69 407	0.73 400	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 539	0.29 490	0.59 527	0.29 461	0.86 534	0.61 521

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 485	2.11 355	0.64 506	0.59 503	1.13 512	0.43 408	1.14 519	1.05 505	0.64 414	0.71 421	0.96 480	0.61 426	1.21 352	0.76 413	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 514	0.32 451

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 565	0.35 406	0.87 475	1.00 529	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 466	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 485	0.25 283	0.91 483	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

AAGNet	0.88 484	0.33 159	1.79 239	0.54 478	0.98 536	0.62 323	0.46 430	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 461	1.23 356	7.48 572	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 455	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 434	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

RTSC	0.72 436	1.00 473	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 460	0.31 318	0.96 450	1.10 513	0.92 494	0.81 445	0.78 423	0.58 410	1.23 356	1.55 496	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 488	0.30 438

ARAFT	0.60 367	1.23 511	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 456	0.21 338

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

ADCS	1.05 505	1.36 528	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 488	0.81 514	1.06 508	1.12 516	1.25 525	0.97 481	1.08 503	0.90 491	1.25 360	4.86 563	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 448	0.38 482

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 514	0.67 515	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

cf-r	0.53 317	0.81 404	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 412	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

XQC	0.73 445	0.98 467	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 457	0.46 430	1.00 483	1.00 499	0.80 470	0.69 407	0.88 462	0.74 466	1.32 363	1.20 472	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 480	0.33 458

ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 529	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 505	0.47 254	0.66 444	1.34 365	0.94 434	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

PVD	0.90 487	0.85 418	2.15 366	0.53 475	0.50 481	0.99 491	0.56 466	1.15 522	1.64 542	1.41 537	1.41 520	1.11 509	1.13 514	1.35 366	1.31 481	0.26 487	0.28 489	0.28 489	0.26 449	0.37 456	0.49 509

ETE_ROB	0.60 367	0.71 361	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 447	1.47 538	0.70 377	0.80 470	0.69 407	0.85 450	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

w-ln-seven	0.74 448	1.05 483	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 498	0.47 438	1.00 483	1.08 510	0.90 491	0.85 458	0.85 450	0.57 404	1.37 368	1.26 478	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

G2L-ROB	0.51 298	0.95 452	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

xyz-stereo	3.02 561	0.29 123	30.64 595	0.23 36	0.12 6	15.52 580	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 572	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 504	0.07 51	0.13 111	0.08 34

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 463	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 481	0.60 476	0.92 415	0.81 462	0.75 458	0.72 426	0.73 400	0.65 439	1.39 370	0.71 402	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

ACV-stereo	0.66 403	0.76 378	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 495	0.60 476	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 532	0.94 496	1.40 373	0.69 397	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

IPLG	0.69 420	0.84 414	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 535	0.61 480	1.36 534	0.58 253	1.39 536	0.51 247	0.37 169	0.87 485	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

Nwc_Net	0.68 415	0.83 412	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 484	0.98 484	0.68 449	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 441	0.23 318	0.18 294

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 489	0.53 130	0.53 208	0.67 427	0.99 484	0.38 176	1.00 501	1.44 376	2.10 521	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

otaku	1.03 503	1.68 544	2.72 474	0.95 533	0.73 521	1.03 498	0.59 474	0.99 475	0.86 473	0.69 436	1.61 524	0.98 484	0.64 437	1.46 381	1.14 464	0.95 544	0.46 522	0.72 534	0.40 509	1.24 548	0.78 533

raft_robust	0.55 334	0.84 414	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 417	0.75 467	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 471	0.26 366	0.16 256

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

CFNet-ft	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CBMV	0.71 433	0.76 378	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 510	0.98 463	0.78 448	0.85 486	0.71 421	0.86 456	1.10 511	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 565	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

G-Net	0.99 497	0.64 335	2.76 482	0.57 491	0.67 515	2.03 549	0.72 504	0.76 274	0.67 357	1.14 514	2.56 548	1.30 523	1.02 503	1.48 389	1.74 505	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 449	0.37 456	0.31 446

AnyNet_C32	1.00 500	1.33 525	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 514	1.14 539	0.91 406	0.89 484	1.11 511	0.95 478	0.87 458	0.93 493	1.50 390	4.07 556	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 463	0.33 458

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

DispFullNet	1.67 541	2.10 564	5.22 559	1.53 553	8.90 572	0.86 471	0.31 318	0.96 450	0.96 494	1.37 535	1.01 487	1.13 510	1.98 547	1.51 391	0.91 431	0.54 523	0.31 496	1.18 549	0.63 540	1.13 542	0.80 534

FADNet_RVC	0.81 475	1.14 497	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 395	0.94 543	0.96 558	0.28 489	1.00 556	0.90 535	1.36 560

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 449	0.69 407	0.83 441	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 519	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 487	0.45 233	1.26 517	1.54 395	2.26 527	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

RP	0.67 408	0.82 408	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 365	0.45 427	0.89 389	0.82 463	0.66 423	0.92 471	0.99 487	0.76 468	1.55 396	0.66 389	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 495	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 467	0.69 436	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 466	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 463	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 406	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

NCCL2	0.65 399	0.94 445	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 405	0.68 495	0.84 348	0.65 333	0.70 442	0.60 336	0.86 456	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 531	0.25 441	0.22 305	0.24 389

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 460	0.40 443	0.61 303	0.53 454	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 486	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 506	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 522

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 495	0.41 397	0.94 432	0.92 490	0.73 453	0.85 458	1.15 513	0.69 451	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 448	0.24 389

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 450	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

EDNetEfficient	1.27 521	0.70 359	4.05 551	0.64 506	0.98 536	0.94 486	1.40 552	0.85 355	1.75 546	2.34 557	1.33 515	1.05 499	2.21 550	1.58 405	4.15 557	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 454	0.38 463	0.32 451

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 504	0.53 489	0.62 323	0.66 489	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

RainbowNet	1.15 511	1.78 550	2.72 474	1.12 543	0.91 533	1.06 501	0.76 508	1.16 524	1.13 518	0.75 458	0.97 481	1.09 505	0.80 473	1.60 408	1.21 474	1.17 552	1.26 562	1.01 546	0.57 533	1.13 542	0.88 541

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 461	1.91 532	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 476	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

AnyNet_C01	1.14 509	1.49 532	4.23 554	0.54 478	0.53 489	1.51 528	1.37 549	1.04 506	1.07 509	1.17 520	1.33 515	1.15 513	1.08 509	1.61 411	2.74 536	0.25 483	0.22 455	0.28 489	0.24 433	0.48 500	0.40 492

PWC_ROB	0.70 424	0.94 445	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 491	0.91 493	1.29 511	0.77 419	0.62 431	1.62 412	1.03 454	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 507	0.22 353

DGSMNet	2.89 558	0.63 331	3.18 526	3.43 572	4.17 571	2.57 559	6.98 576	0.97 459	0.83 467	0.56 322	1.86 531	0.79 428	0.62 431	1.64 413	1.39 487	4.61 573	5.01 576	5.17 577	4.71 576	4.44 575	4.19 575

GwcNet	0.69 420	0.71 361	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 457	0.44 419	0.86 365	0.84 470	0.60 374	0.74 431	0.82 439	0.49 374	1.65 414	0.66 389	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

Ntro	1.00 500	1.68 544	2.80 488	0.95 533	0.85 528	1.06 501	0.53 454	0.98 463	0.90 486	0.62 394	0.76 437	0.93 473	0.66 444	1.66 415	0.98 440	0.99 547	0.45 520	0.75 535	0.40 509	1.19 544	0.75 530

LSM	3.31 564	1.11 491	5.29 561	9.40 579	30.65 592	0.84 465	1.12 538	0.91 406	1.22 522	1.36 532	2.19 539	0.93 473	0.83 477	1.66 415	0.90 430	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 457	0.39 472	6.33 578

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 523	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 476	0.98 463	0.87 476	0.67 427	0.83 451	0.96 480	0.60 417	1.67 417	0.97 438	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 448	0.24 389

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 501	0.55 461	0.98 463	0.71 387	0.88 487	0.97 481	0.82 439	0.88 489	1.68 418	0.94 434	0.32 503	0.26 481	0.32 501	0.27 454	0.34 431	0.30 438

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 408	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

THIR-Stereo	0.86 481	0.62 320	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 568	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 525	0.97 483	1.80 544	1.69 420	2.25 526	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

TCMNet	0.66 403	0.85 418	2.55 453	0.50 460	0.52 488	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 463	0.27 415

StereoDRNet	0.64 390	0.88 428	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 438	0.94 432	0.74 416	0.75 458	0.54 283	0.74 406	0.47 358	1.70 421	0.72 406	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 365	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 438	0.89 389	0.71 387	0.78 467	0.70 417	0.81 434	0.53 386	1.70 421	0.76 413	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

WCMA_ROB	1.12 507	0.83 412	2.66 466	0.58 493	0.34 393	1.17 516	0.71 501	0.93 423	0.94 491	1.74 544	2.63 551	3.09 552	1.71 542	1.70 421	1.84 509	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 499

SAMSARA	0.91 488	0.97 463	2.22 381	0.80 521	0.58 501	1.32 519	1.31 546	1.01 492	0.94 491	1.36 532	0.87 462	1.38 525	0.90 491	1.72 425	1.02 452	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 441	0.36 448	0.35 464

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 516	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 515	0.28 422

ELAS	1.39 530	0.79 397	2.86 491	0.53 475	0.50 481	2.81 560	2.20 562	1.61 545	1.50 538	2.28 556	2.35 543	1.82 536	2.13 548	1.73 426	2.22 524	0.35 508	0.37 508	0.35 505	0.35 493	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	1.15 511	1.14 497	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 457	0.89 519	0.88 383	1.17 519	0.67 427	0.68 398	0.63 334	1.39 529	1.74 428	3.37 549	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 569	0.25 398

RGC	0.71 433	0.97 463	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 446	1.04 494	1.01 490	0.71 455	1.74 428	0.70 399	0.23 470	0.18 417	0.28 489	0.26 449	0.29 387	0.27 415

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 418	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 508	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 450	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 473	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 488	0.29 428

MFN_U_SF_RVC	1.55 539	2.39 571	3.16 523	0.65 509	0.41 450	1.12 510	0.46 430	1.23 527	1.33 529	1.61 542	1.20 504	1.43 527	0.98 500	1.76 431	1.97 512	1.90 565	1.80 564	1.98 568	2.15 569	1.63 556	1.77 568

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 477	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 472	0.12 142

CrosDoStereo	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

ADLNet	0.60 367	0.71 361	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 434	0.62 348	0.80 431	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 445	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 456	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 470	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 397	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 571	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

NCC-stereo	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
coex-ft	5.95 572	1.67 542	60.57 596	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 497	0.74 250	4.41 565	19.22 586	2.15 538	1.62 534	7.97 574	1.81 445	8.96 574	0.44 514	2.08 570	0.18 436	0.19 403	0.38 463	4.62 576

DFGA-Net	0.51 298	1.06 485	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 456	0.15 229

STrans-v2	0.67 408	0.56 302	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 494	0.85 458	0.89 464	0.93 493	1.83 447	1.21 474	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 302	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 461	0.74 431	0.91 468	0.85 481	1.83 447	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

EDNetEfficientorigin	8.18 575	0.98 467	145.96 598	0.51 465	0.89 531	0.72 411	0.48 442	0.85 355	1.56 541	2.12 548	1.49 521	1.29 520	1.31 521	1.83 447	2.13 522	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 472	0.45 502

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 464	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

DANet	0.80 466	0.65 342	2.21 377	1.19 545	0.48 478	0.74 422	1.25 544	0.89 389	1.53 539	0.89 489	0.71 421	0.96 480	0.56 398	1.83 447	0.96 437	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 428
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 458	0.97 459	0.87 476	0.76 461	0.92 471	0.94 477	0.80 473	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

FADNet	0.64 390	1.22 510	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 515	0.24 389

coex_refinement	0.58 353	0.94 445	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 434	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

zh-mn7	0.80 466	1.54 534	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 515	1.00 502	1.28 509	0.75 412	0.57 404	1.87 455	1.18 469	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

SPS-STEREO	1.07 506	1.13 495	2.88 493	0.65 509	0.69 518	0.99 491	0.68 495	1.05 507	0.87 476	1.36 532	1.23 506	1.46 528	0.94 496	1.87 455	1.72 504	0.66 531	0.61 535	0.58 525	0.57 533	0.65 520	0.77 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 464	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 564	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

ELAS_RVC	1.37 529	0.78 395	3.21 529	0.55 485	0.50 481	1.49 526	2.48 566	1.48 539	1.71 545	2.13 551	2.09 535	2.07 540	2.56 554	1.90 465	2.02 515	0.35 508	0.36 506	0.37 511	0.34 490	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample9	0.94 492	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample8	1.12 507	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 522	0.56 304	2.53 546	1.31 521	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

psm_up	0.57 348	0.61 314	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 488	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 406	0.72 458	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 372	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

IMH-64-1	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

IMH-64	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 477	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 461	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 412	0.47 358	2.00 477	0.82 424	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

z-mn7	0.80 466	1.52 533	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 495	0.48 442	0.90 395	1.29 528	0.69 436	1.35 517	0.85 450	0.59 413	2.03 478	1.09 458	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

GASNet	0.73 445	1.47 531	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 406	0.55 394	2.03 478	0.65 388	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 507	0.28 422

HBP-ISP	0.76 454	1.30 519	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 469	0.54 458	1.03 502	0.72 397	0.80 470	0.69 407	0.68 371	0.83 477	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 496	0.25 441	0.28 382	0.24 389

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 465	0.45 192	1.16 515	0.82 476	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 516	0.11 70	0.22 353

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 431	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 479	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 438	0.96 450	0.76 438	1.04 507	0.96 479	0.88 462	0.93 493	2.06 482	1.19 471	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 441	0.25 346	0.28 422

ADLNet2	0.68 415	0.84 414	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 473	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

SACVNet	0.60 367	0.74 375	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 421	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 463	0.24 389

DPSNet	0.86 481	0.60 310	2.34 403	0.58 493	0.36 414	1.07 506	0.75 506	1.30 531	1.05 505	0.70 442	0.68 398	0.94 477	1.29 518	2.08 485	1.82 508	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 500	0.40 492

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.56 487	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 423	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 472	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.54 478	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 414	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 487	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

IGEV-RUCA	2.28 549	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 564	2.06 551	1.90 559	1.36 534	1.80 550	3.70 570	3.76 564	5.02 566	8.19 575	2.12 489	1.63 499	0.25 483	0.76 551	2.72 571	1.91 567	2.39 567	2.36 571

AACVNet	0.54 322	0.78 395	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 540	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

WZ-Net	0.92 490	1.31 520	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 471	0.71 501	1.00 483	1.06 508	0.82 480	0.92 471	1.06 501	1.05 506	2.16 492	1.61 498	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 422

edge stereo	0.81 475	0.73 372	3.30 533	0.37 357	1.21 550	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 470	0.88 465	1.14 512	0.71 455	2.18 493	0.71 402	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 463	0.26 408

ACVNet-4b	1.93 546	1.85 554	4.10 552	1.07 538	0.86 529	1.15 514	0.53 454	1.06 508	1.12 516	0.64 414	1.09 497	1.99 539	0.70 453	2.20 494	9.86 577	5.62 575	0.41 519	1.03 547	0.55 527	1.86 562	0.85 536

Dean	1.79 543	1.83 552	3.92 547	1.29 547	1.07 545	1.55 529	1.00 529	1.95 554	2.33 555	1.47 540	4.19 567	4.26 562	1.33 524	2.21 495	1.48 493	1.14 551	0.68 544	1.18 549	0.74 545	1.24 548	0.98 544

DeepPrunerF	0.86 481	0.86 421	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 351	0.48 442	1.14 519	2.64 560	0.63 404	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 481	0.23 470	0.19 429	0.30 497	0.28 457	0.36 448	0.25 398

RASNet	0.61 375	0.68 352	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 473	0.61 426	2.21 495	0.73 409	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

SGM+DAISY	1.83 544	1.43 529	3.81 544	0.87 526	1.01 540	2.38 557	2.53 567	1.36 534	1.75 546	2.92 565	3.22 561	2.65 547	2.93 556	2.22 498	3.10 543	0.72 534	0.69 546	0.63 529	0.62 538	0.77 530	0.98 544

CFNet	0.58 353	0.96 455	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

APVNet	0.70 424	0.67 350	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 469	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 412	0.55 394	2.31 500	0.78 417	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

hitnet-ft	0.67 408	0.80 399	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 494	0.95 499	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 515	0.13 278	0.24 333	0.17 274

PA-Net	0.84 479	1.00 473	3.49 539	0.63 505	0.40 443	0.70 403	0.52 450	0.86 365	0.84 470	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 525	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 457	0.22 305	0.36 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_1	1.33 524	1.91 559	4.03 550	1.09 540	0.88 530	1.19 517	0.66 489	1.24 528	1.17 519	0.94 497	0.96 479	3.09 552	1.04 505	2.37 503	1.11 462	1.04 548	0.48 528	1.03 547	0.48 519	1.12 541	0.83 535

S-Stereo	0.80 466	0.69 356	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 500	0.94 432	0.98 498	0.62 394	0.91 469	0.83 441	0.60 417	2.37 503	0.66 389	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 464

SANet	1.20 515	1.21 509	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 539	0.85 516	1.10 514	2.49 558	1.16 515	1.83 530	1.72 535	1.50 535	2.37 503	2.84 538	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 451

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 559	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 482	2.06 342	0.94 532	0.35 406	0.89 480	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 412	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 550	0.31 496	0.36 507	0.21 419	0.53 511	0.55 516

pmcnn	1.32 523	1.05 483	2.77 484	0.74 516	1.43 553	0.72 411	0.56 466	0.96 450	0.91 487	0.99 501	2.92 557	6.01 570	0.70 453	2.38 506	3.32 548	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

FCDSN-DC	1.29 522	0.54 290	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 510	0.60 476	1.10 514	1.27 526	2.23 554	2.87 554	3.67 556	3.12 561	2.39 509	1.69 502	0.30 500	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.35 442	0.38 482
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

PASM	0.72 436	0.68 352	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 282	0.51 447	0.76 274	0.80 456	0.77 465	0.67 390	0.87 458	0.61 426	2.40 510	0.67 392	0.32 503	0.35 504	0.36 507	0.41 512	0.45 497	0.39 488

zh-sn7	0.89 486	1.73 548	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 460	0.63 486	0.96 450	0.87 476	0.79 469	1.12 499	0.84 446	0.87 485	2.42 512	1.63 499	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 428

Wz-Net-TNSev	0.91 488	1.73 548	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 494	0.71 501	1.06 508	0.97 495	0.71 446	0.72 426	1.09 505	0.87 485	2.42 512	1.59 497	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 496	0.35 464

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 501	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 463	0.61 480	0.97 459	0.89 484	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 507	0.24 433	0.39 472	0.31 446
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
PS-NSSS	0.63 386	1.00 473	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

MSMD_ROB	1.34 525	0.96 455	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 545	0.62 484	0.91 406	1.43 534	2.94 566	2.60 549	4.77 565	1.95 546	2.43 515	1.33 483	0.29 497	0.26 481	0.32 501	0.32 483	0.30 398	0.30 438

DispNO	0.67 408	0.98 467	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 441	0.47 358	2.46 517	0.68 395	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 477	0.16 189	0.17 274

AANet_RVC	0.68 415	1.00 473	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 476	0.80 431	0.41 297	2.46 517	1.02 452	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

WAO-6	1.58 540	1.54 534	2.32 398	1.14 544	1.00 539	2.30 555	1.03 532	1.82 550	2.85 562	1.25 525	2.61 550	2.20 542	1.56 537	2.47 519	1.99 514	0.95 544	0.67 540	1.19 552	0.83 549	1.08 540	0.88 541

SGM-Forest	1.04 504	0.42 228	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 500	1.32 547	0.94 432	0.83 467	1.16 515	2.23 542	1.03 494	1.39 529	2.49 520	2.35 529	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 451
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	1.42 533	1.81 551	3.23 531	1.08 539	0.92 534	1.32 519	0.85 516	1.49 540	1.69 543	1.19 523	1.73 528	2.13 541	1.03 504	2.50 521	1.40 489	0.91 541	0.53 530	1.00 545	0.55 527	2.11 564	0.85 536

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

FC-DCNN	1.49 536	0.59 308	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 547	0.66 489	1.67 546	1.70 544	2.72 563	2.89 555	4.22 559	2.97 558	2.55 525	2.19 523	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.39 488

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 423	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 486	0.17 274

HSM	0.62 380	0.76 378	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 526	0.64 437	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

UNDER WATER-64	2.47 551	1.89 557	4.86 557	1.82 561	1.44 555	3.18 562	1.57 556	2.62 558	5.64 567	2.05 547	2.13 537	4.13 558	3.76 563	2.62 528	3.42 550	1.47 559	0.85 555	1.57 563	1.07 558	1.82 561	1.49 562

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 399	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 436	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 456	0.15 229

FC-DCNN v2	1.54 538	0.58 306	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 550	0.66 489	1.90 552	1.84 551	2.79 564	2.97 558	4.41 563	3.07 559	2.65 530	2.30 528	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.38 482

RTS	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

RTSA	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

LL-Strereo	0.72 436	1.29 518	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 427	0.58 318	0.85 450	0.79 472	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 477	0.42 498

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 299	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 449	0.44 419	1.15 522	0.82 463	0.62 394	0.89 467	0.72 395	0.63 434	2.69 534	0.64 385	0.48 519	0.64 537	0.27 485	0.24 433	0.35 442	0.27 415

RYNet	0.70 424	0.56 302	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 471	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 468	0.60 417	2.70 535	1.00 446	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

TDLM	0.67 408	0.92 437	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 466	0.82 331	0.74 416	1.16 515	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 535	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 505	0.14 306	0.32 414	0.16 256

GANet	0.75 451	0.84 414	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 489	0.87 374	0.73 412	0.71 446	1.07 496	0.84 446	0.59 413	2.71 537	1.15 466	0.17 410	0.16 388	0.44 519	0.16 351	0.31 406	0.20 326

CC-Net-ROB	0.85 480	1.15 501	2.13 360	0.88 527	0.38 431	0.88 479	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 538	0.51 338	0.93 542	0.39 516	0.87 537	0.29 461	0.54 512	0.54 513

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 342	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 419	0.38 264	2.78 539	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 489	0.26 449	0.27 376	0.39 488

LVE	1.96 547	2.17 570	3.14 521	1.68 554	1.80 563	1.63 533	1.03 532	2.34 557	2.81 561	1.25 525	2.89 555	4.24 561	1.29 518	2.79 540	1.44 491	2.85 570	0.91 557	1.18 549	1.46 564	1.23 547	1.10 553

MeshStereo	1.21 516	1.15 501	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 509	0.69 497	1.35 533	1.01 501	2.71 562	2.41 545	2.96 549	1.45 532	2.80 541	1.40 489	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 505	0.26 408
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
SGM_RVC	1.89 545	0.92 437	2.50 439	0.96 535	0.93 535	1.63 533	1.37 549	1.52 542	12.43 575	1.85 545	1.69 527	2.40 545	1.74 543	2.81 542	1.71 503	0.53 521	0.47 525	0.42 516	0.47 518	0.74 526	0.74 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NVStereoNet_ROB	1.16 513	0.95 452	2.54 448	0.58 493	0.55 494	0.78 445	0.63 486	1.00 483	1.08 510	1.03 505	4.07 566	1.48 529	1.22 516	2.88 543	1.27 479	0.50 520	0.46 522	0.54 524	0.62 538	0.50 505	0.63 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 502	1.67 542	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 524	0.95 523	0.95 445	0.91 487	0.84 483	0.94 476	1.05 499	0.60 417	2.95 544	0.72 406	0.41 512	0.72 550	0.32 501	0.55 527	0.74 526	1.22 556

UNDER WATER	2.74 554	1.85 554	4.54 556	1.81 560	1.44 555	2.34 556	1.40 552	3.24 565	6.60 570	2.60 560	2.76 553	5.75 568	5.24 568	3.02 545	4.01 555	1.45 558	0.81 553	1.59 564	1.06 557	1.80 560	1.51 563

WAO-7	1.48 535	1.63 538	2.49 435	0.93 531	0.75 522	1.72 538	1.10 536	1.84 551	1.96 553	1.43 538	2.54 547	1.97 538	1.61 539	3.06 546	2.08 518	0.69 533	0.66 539	0.94 542	0.74 545	0.80 532	0.69 527

notaker	2.66 553	2.07 563	3.31 535	2.61 569	1.43 553	1.76 540	1.11 537	2.76 561	1.79 548	2.26 555	11.53 579	3.96 557	4.29 565	3.09 547	2.76 537	1.55 561	0.88 556	1.70 566	1.07 558	2.00 563	1.35 559

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 525	1.70 546	2.50 439	0.56 487	0.40 443	2.15 553	0.99 526	1.24 528	1.26 525	1.02 504	1.10 498	1.29 520	0.88 489	3.10 548	1.08 457	1.66 562	0.83 554	0.68 532	0.88 551	1.57 555	1.80 569

MADNet+	1.36 527	1.93 561	5.95 563	0.81 524	0.59 503	1.57 530	1.09 535	1.39 537	1.22 522	0.84 483	1.01 487	1.25 519	1.12 513	3.19 549	2.36 530	0.45 516	0.47 525	0.38 513	0.34 490	0.59 515	0.57 517

JetBlue	1.78 542	1.63 538	3.92 547	0.73 514	1.21 550	4.38 568	3.35 569	1.59 543	1.20 521	1.26 529	1.52 523	2.37 544	1.88 545	3.23 550	3.00 539	0.53 521	0.47 525	0.48 522	0.49 521	1.29 550	0.97 543

TorneroNet-64	2.65 552	1.83 552	3.30 533	1.46 551	1.20 549	3.89 564	0.99 526	3.51 570	6.71 571	2.56 559	4.60 568	4.22 559	3.85 564	3.33 551	3.14 544	1.19 553	0.65 538	1.39 558	0.79 548	3.31 571	1.15 554

TorneroNet	5.50 570	1.92 560	3.16 523	1.47 552	1.25 552	14.07 578	1.06 534	4.90 571	20.99 592	10.17 575	16.48 584	11.88 580	6.93 571	3.34 552	4.20 558	1.30 556	0.69 546	1.45 560	0.86 550	2.61 568	1.20 555

PWCK	1.49 536	1.90 558	3.22 530	1.09 540	0.54 491	1.71 537	1.73 557	1.49 540	1.53 539	1.44 539	1.80 529	1.82 536	1.30 520	3.34 552	1.76 506	1.07 549	0.56 532	0.97 544	0.58 535	1.38 554	0.65 525

tt	4.93 569	0.27 91	4.20 553	2.29 566	1.58 560	10.20 575	16.97 581	9.42 579	5.02 566	1.67 543	1.28 509	4.68 564	5.03 567	3.37 554	5.92 567	6.16 576	9.47 583	2.82 572	3.18 573	3.60 572	1.53 564

JetRed	3.29 563	4.93 574	10.17 572	1.45 550	1.72 562	7.44 572	5.05 574	3.06 563	2.12 554	2.41 558	2.39 544	2.99 550	2.37 551	3.51 555	6.44 569	1.32 557	1.90 568	1.37 557	1.23 562	2.21 565	1.76 567

SDNR	1.22 519	0.80 399	2.71 472	0.33 268	1.48 558	1.98 548	0.23 156	1.93 553	2.44 556	0.89 489	2.52 546	1.36 524	0.51 379	3.65 556	1.93 510	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 472

FBW_ROB	0.83 477	0.77 387	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 475	0.46 430	1.10 514	0.91 487	0.81 476	0.75 434	1.01 490	0.61 426	3.66 557	1.23 476	0.26 487	0.23 463	0.36 507	0.25 441	0.27 376	0.62 522

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 530	0.69 368	0.72 449	0.70 417	0.78 423	0.42 314	3.77 558	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	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
psmorigin	1.36 527	0.60 310	13.80 580	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 500	0.88 465	1.17 516	0.73 461	4.00 559	0.86 428	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 428

MADNet++	2.79 555	2.11 566	2.97 506	2.49 567	2.28 565	2.95 561	2.31 564	2.67 559	2.47 557	3.03 567	3.13 560	2.70 548	2.92 555	4.10 560	4.48 560	2.68 569	2.24 572	3.04 574	2.44 571	2.37 566	2.34 570

MANE	2.90 559	1.14 497	2.96 503	1.03 537	1.01 540	5.01 569	2.45 565	5.36 573	6.88 572	3.58 569	4.76 570	5.99 569	4.99 566	4.23 561	4.61 562	0.56 526	0.67 540	0.44 519	0.78 547	0.51 507	1.03 551

MDST_ROB	1.17 514	0.42 228	3.87 545	0.54 478	0.44 460	4.11 567	0.58 472	1.31 532	0.84 470	2.12 548	1.12 499	0.98 484	0.71 455	4.24 562	0.99 445	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 464

ktn	4.35 567	2.10 564	2.89 496	1.80 558	1.49 559	2.13 552	1.41 554	2.26 556	12.72 576	11.41 578	16.43 583	11.15 578	3.75 562	4.36 563	3.18 545	1.82 564	0.98 560	1.73 567	1.21 561	2.97 570	1.27 557

LE_ROB	4.43 568	1.35 527	9.38 571	2.79 570	3.93 569	2.43 558	3.46 571	2.68 560	11.19 574	11.66 579	4.73 569	5.26 567	10.46 577	4.50 564	9.49 575	0.82 540	0.69 546	1.34 556	0.98 555	0.75 528	0.76 531

TCMNet-wrong-test	5.51 571	6.62 577	6.20 564	13.02 583	11.90 577	7.14 571	5.53 575	6.99 577	1.44 535	2.65 561	3.10 559	8.37 574	5.95 570	4.75 565	6.05 568	3.07 571	0.98 560	2.38 570	1.99 568	6.62 578	5.43 577

IMH	2.02 548	2.15 569	2.69 471	1.68 554	1.12 548	1.66 536	0.92 522	2.10 555	1.92 552	1.32 531	2.66 552	2.21 543	1.69 541	5.78 566	1.68 501	5.54 574	0.96 558	1.31 555	0.71 544	1.32 553	0.99 549

NaN_ROB	1.14 509	0.94 445	2.96 503	0.53 475	0.56 496	1.13 512	0.99 526	0.98 463	1.00 499	1.09 510	0.87 462	0.77 419	1.06 508	5.90 567	2.72 535	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 472

CSAN	1.25 520	1.12 492	3.04 511	0.51 465	0.37 425	1.06 501	1.15 540	1.22 525	1.08 510	1.17 520	1.91 532	1.04 497	1.31 521	5.96 568	2.43 531	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 438

SGM-ForestM	2.98 560	1.70 546	3.52 541	0.67 511	0.47 476	5.18 570	3.36 570	3.30 568	2.86 563	4.44 571	3.79 565	9.80 576	5.50 569	6.29 569	6.52 570	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 454	0.38 463	0.58 519

DGTPSM_ROB	8.89 576	5.62 575	12.25 575	5.92 575	11.32 575	8.54 573	24.18 584	6.40 575	13.49 577	5.15 572	11.46 577	6.19 571	10.92 578	7.00 570	13.72 580	4.47 572	7.65 577	3.92 575	7.45 579	4.38 574	7.87 580

DPSMNet_ROB	9.48 577	5.64 576	13.01 579	8.82 577	11.82 576	8.54 573	24.20 585	6.41 576	13.65 580	5.32 573	11.47 578	6.33 572	10.92 578	7.69 571	13.89 581	7.25 581	8.19 579	5.06 576	7.78 580	5.31 577	8.26 581

FADE	15.89 583	3.00 573	8.70 569	2.11 564	2.94 567	1.19 517	0.91 521	5.00 572	2.49 558	1.25 525	1.19 503	3.05 551	7.02 572	8.02 572	5.31 566	94.83 597	35.90 597	65.83 594	66.18 594	1.66 557	1.30 558

KSHMR	4.10 566	1.97 562	5.27 560	1.71 556	1.47 557	1.96 545	1.28 545	3.19 564	17.33 586	2.12 548	15.91 582	9.18 575	1.57 538	8.42 573	1.98 513	1.52 560	1.26 562	1.67 565	1.19 560	1.67 558	1.40 561

HanzoNet	7.64 573	2.86 572	5.05 558	7.01 576	3.97 570	2.18 554	1.34 548	3.37 569	4.05 564	13.17 580	10.58 573	10.73 577	16.52 584	8.45 574	10.51 578	10.48 582	9.72 584	5.59 578	13.46 583	6.84 579	6.83 579

USTest	8.10 574	7.17 578	8.96 570	9.25 578	9.05 573	15.27 579	23.78 583	9.96 580	9.47 573	5.94 574	6.75 571	7.80 573	7.48 573	8.83 575	11.21 579	2.21 568	3.56 573	2.86 573	3.20 574	5.02 576	4.16 574

WAO-8	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

Venus	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

PML	23.15 588	16.83 583	7.78 567	5.49 574	9.93 574	51.13 597	104.50 597	5.76 574	13.62 579	37.30 597	105.93 597	30.86 597	23.50 591	12.07 578	7.87 573	6.30 577	2.12 571	6.32 579	2.43 570	10.44 582	2.90 572

LRCNet_RVC	13.74 582	19.30 584	12.75 578	19.46 586	12.69 578	1.86 541	0.41 397	12.33 581	1.05 505	15.77 582	18.83 588	12.62 583	8.70 576	12.21 579	9.62 576	22.22 589	8.37 582	25.85 589	24.01 590	19.32 588	17.44 589

Anonymous_1	22.91 587	11.20 580	12.13 574	12.75 580	26.28 591	19.43 586	27.92 589	14.08 583	13.61 578	14.96 581	10.58 573	11.26 579	11.19 580	12.55 580	14.57 583	38.28 596	7.88 578	34.96 593	63.99 593	89.57 597	10.94 584

DPSimNet_ROB	17.97 584	20.20 590	24.98 588	17.62 584	15.92 582	21.53 590	21.00 582	13.70 582	15.61 584	23.89 593	14.69 581	22.87 589	24.58 596	12.70 581	14.56 582	18.48 587	12.91 585	20.21 587	12.05 581	17.76 583	14.17 585

DPSM_ROB	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

DPSM	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

MultiAttention	2.38 550	0.50 276	1.93 302	1.80 558	2.56 566	10.86 576	2.30 563	1.22 525	0.80 456	0.62 394	1.16 502	1.13 510	0.56 398	16.09 584	1.18 469	0.20 447	0.09 186	0.43 518	1.62 565	0.94 537	1.58 565

xxxxx1	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

BEATNet-Init1	12.10 578	11.19 579	27.29 593	2.99 571	3.51 568	21.84 591	11.10 577	14.34 584	13.83 581	20.34 587	20.33 589	26.35 596	20.03 586	19.06 588	14.80 584	1.74 563	1.81 565	2.05 569	2.49 572	3.69 573	3.12 573

HaxPig	19.86 585	22.40 591	22.34 585	17.95 585	17.95 584	11.77 577	11.89 578	16.02 587	15.89 585	21.10 588	21.41 590	18.74 587	18.39 585	20.08 589	19.69 588	23.63 593	23.22 591	24.06 588	23.69 589	23.00 589	23.95 592

ASD4	21.52 586	19.65 585	22.13 584	22.45 588	16.42 583	23.29 592	30.71 592	33.06 597	17.47 587	24.18 594	14.11 580	21.71 588	15.88 583	21.06 590	18.11 587	19.78 588	17.78 590	26.52 590	20.33 588	27.03 590	18.73 590

MEDIAN_ROB	23.96 589	27.05 596	26.39 592	22.16 587	22.13 586	16.12 581	13.97 579	20.24 588	20.05 588	25.50 595	25.31 595	22.96 590	22.63 590	24.39 591	23.24 592	28.20 594	27.23 595	28.62 591	27.75 591	27.50 591	27.76 593

CasAABBNet	24.81 590	22.53 592	24.83 587	26.08 590	25.74 588	39.86 593	57.06 596	28.87 593	28.83 595	21.16 590	22.54 592	24.22 591	23.89 594	26.38 592	30.87 595	14.25 583	16.71 587	13.09 582	14.81 585	17.78 584	16.71 587

FlowAnything	24.85 591	22.54 593	25.10 589	26.11 591	25.76 589	39.86 593	57.00 594	28.89 594	28.87 596	21.31 592	22.68 594	24.22 591	23.87 592	26.39 593	30.89 597	14.26 584	16.78 589	13.10 583	14.90 587	17.78 584	16.69 586

Selective-RAFT-Error	24.87 592	22.59 594	25.14 590	26.13 592	25.82 590	39.93 595	57.03 595	28.97 595	28.95 597	21.21 591	22.65 593	24.25 593	23.98 595	26.43 594	30.83 594	14.27 585	16.71 587	13.10 583	14.82 586	17.82 586	16.76 588

MSAF-DinoV2	3.10 562	1.86 556	10.68 573	3.61 573	0.30 345	3.34 563	0.82 515	2.81 562	1.79 548	0.80 470	0.87 462	1.56 533	1.10 511	26.49 595	1.96 511	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 566	0.92 536	0.99 549

LSM0	26.58 593	22.63 595	25.88 591	30.13 593	52.21 597	39.94 596	56.74 593	28.97 595	28.72 594	21.14 589	22.26 591	24.43 594	23.88 593	26.54 596	30.87 595	14.32 586	16.55 586	13.12 585	14.71 584	17.92 587	20.60 591

AVERAGE_ROB	26.93 594	30.34 597	29.27 594	25.82 589	25.34 587	19.48 587	15.17 580	23.55 592	23.00 593	28.45 596	27.87 596	26.25 595	25.86 597	26.96 597	25.55 593	31.30 595	30.07 596	31.76 592	30.81 592	30.79 595	30.93 594

test_example2	115.39 598	123.23 598	94.57 597	115.52 597	123.55 598	101.63 598	114.33 598	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 598	85.83 598	85.11 598	111.32 598	106.15 598	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc	291.34 599	297.21 599	347.09 599	374.70 599	380.44 599	203.92 599	213.88 599	216.32 599	172.72 599	203.37 599	218.57 599	215.01 599	258.31 599	312.78 599	341.56 599	412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599	389.64 599

Low-res two-view benchmark