Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 6	0.18 68	0.28 17	0.27 1	0.20 68	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 11	0.26 33	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 17	0.17 231	0.16 337	0.15 121	0.14 169	0.15 158	0.12 61

StereoAnything_RVC	0.22 17	0.85 526	0.41 141	0.28 2	0.16 2	0.23 24	0.18 11	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 39	0.32 13	0.19 1	0.16 193	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.16 207	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 15	0.26 7	0.31 10	0.17 11	0.23 24	0.20 21	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 26	0.19 22	0.27 3	0.22 25	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.10 2	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 10	0.17 11	0.24 29	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 32	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 52	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 17	0.34 50	0.17 11	0.24 29	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.09 6	0.10 2	0.10 3

IGEV-Stereo+	0.25 46	0.15 15	0.28 17	0.32 28	0.19 45	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 38	0.22 16	0.15 2	0.22 32	0.22 48	0.42 72	0.22 25	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.15 158	1.09 551

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 26	0.31 10	0.21 86	0.19 6	0.19 16	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 16	0.17 12	0.35 30	0.20 7	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 15	0.27 12	0.32 28	0.17 11	0.16 3	0.20 21	0.30 7	0.21 10	0.24 23	0.20 12	0.25 49	0.14 1	0.55 157	0.25 60	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.10 2	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 17	0.34 50	0.16 2	0.26 50	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 37	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 22	0.09 17	0.13 51	0.09 6	0.10 2	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 17	0.33 44	0.17 11	0.38 181	0.18 11	0.32 10	0.22 12	0.25 26	0.16 6	0.25 49	0.17 12	0.32 13	0.21 17	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.11 30

DEFOM-Stereo	0.23 32	0.16 31	0.29 26	0.34 50	0.20 68	0.59 317	0.20 21	0.32 10	0.31 42	0.23 19	0.19 10	0.18 10	0.18 17	0.42 72	0.22 25	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.12 61

4.25_new	0.22 17	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.19 45	0.31 113	0.28 125	0.33 12	0.25 20	0.30 55	0.28 43	0.21 26	0.26 86	0.35 30	0.25 60	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4.5w_new	0.22 17	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.19 45	0.31 113	0.28 125	0.33 12	0.25 20	0.30 55	0.28 43	0.21 26	0.26 86	0.35 30	0.25 60	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 17	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.19 45	0.31 113	0.28 125	0.33 12	0.25 20	0.30 55	0.28 43	0.21 26	0.26 86	0.35 30	0.25 60	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4w-stereo	0.22 17	0.19 99	0.33 52	0.31 10	0.18 24	0.29 88	0.20 21	0.33 12	0.23 14	0.33 70	0.24 24	0.21 26	0.28 110	0.42 72	0.23 37	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.11 12	0.10 3

2.5w	0.22 17	0.18 68	0.34 61	0.32 28	0.18 24	0.31 113	0.27 110	0.33 12	0.24 16	0.29 48	0.35 84	0.18 10	0.19 22	0.41 64	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 32	0.31 10	0.20 68	0.20 8	0.18 11	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 21	0.18 17	0.34 25	0.20 7	0.13 52	0.09 17	0.13 51	0.09 6	0.11 12	0.09 1

LGtest1	0.20 8	0.15 15	0.30 32	0.35 66	0.17 11	0.26 50	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 11	0.16 6	0.23 37	0.21 39	0.33 20	0.20 7	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.11 30

LG-Stereo	0.25 46	0.18 68	0.43 173	0.40 193	0.20 68	0.22 15	0.26 97	0.33 12	0.39 92	0.27 39	0.45 108	0.22 32	0.16 10	0.38 47	0.28 119	0.11 22	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.13 71	0.10 3

2.25w	0.23 32	0.19 99	0.35 76	0.31 10	0.18 24	0.30 98	0.18 11	0.34 20	0.32 47	0.33 70	0.37 88	0.20 21	0.25 70	0.47 110	0.25 60	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.10 46	0.10 2	0.12 61

4.5_new	0.21 14	0.20 134	0.31 38	0.31 10	0.18 24	0.24 29	0.26 97	0.34 20	0.29 31	0.33 70	0.29 51	0.19 16	0.19 22	0.30 7	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.12 23	0.11 76	0.14 115	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 14	0.20 134	0.31 38	0.31 10	0.18 24	0.24 29	0.26 97	0.34 20	0.29 31	0.33 70	0.29 51	0.19 16	0.19 22	0.30 7	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.12 23	0.11 76	0.14 115	0.10 3

AdaDepth	0.23 32	0.18 68	0.36 90	0.38 131	0.19 45	0.33 142	0.22 50	0.35 23	0.24 16	0.22 16	0.21 14	0.20 21	0.19 22	0.59 189	0.21 17	0.10 6	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.11 12	0.13 106

GREAT-IGEV	0.23 32	0.15 15	0.33 52	0.30 7	0.23 132	0.20 8	0.26 97	0.35 23	0.34 61	0.21 11	0.31 61	0.22 32	0.21 39	0.50 133	0.22 25	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.12 61

3.75w	0.23 32	0.17 44	0.33 52	0.32 28	0.19 45	0.42 219	0.24 72	0.36 25	0.26 25	0.33 70	0.28 43	0.17 4	0.25 70	0.38 47	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.11 12	0.10 3

LG-G_1	0.22 17	0.14 3	0.31 38	0.34 50	0.16 2	0.52 268	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 11	0.22 17	0.26 52	0.19 22	0.37 40	0.20 7	0.14 81	0.10 44	0.13 51	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LG-G	0.22 17	0.14 3	0.31 38	0.34 50	0.16 2	0.52 268	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 11	0.22 17	0.26 52	0.19 22	0.37 40	0.20 7	0.14 81	0.10 44	0.13 51	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 41	0.17 44	0.34 61	0.40 193	0.21 86	0.18 4	0.21 39	0.36 25	0.27 28	0.30 55	0.52 142	0.28 58	0.28 110	0.27 3	0.24 50	0.14 81	0.10 44	0.13 51	0.10 46	0.14 115	0.14 137

S2M2	0.26 57	0.23 231	0.34 61	0.32 28	0.25 202	0.24 29	0.13 1	0.36 25	0.42 120	0.25 26	0.37 88	0.29 59	0.25 70	0.31 12	0.26 78	0.22 365	0.19 403	0.17 186	0.19 334	0.21 328	0.19 288

zero-FE	0.26 57	0.16 31	0.33 52	0.36 93	0.30 346	0.18 4	0.20 21	0.37 30	0.31 42	0.27 39	0.27 36	0.29 59	0.28 110	0.34 25	0.25 60	0.17 231	0.10 44	0.14 78	0.10 46	0.62 528	0.13 106

asd	0.22 17	0.18 68	0.31 38	0.32 28	0.18 24	0.26 50	0.22 50	0.37 30	0.25 20	0.32 66	0.23 19	0.19 16	0.23 56	0.46 98	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.10 3

2.75w_new	0.22 17	0.18 68	0.30 32	0.29 4	0.18 24	0.23 24	0.33 212	0.37 30	0.29 31	0.36 88	0.27 36	0.18 10	0.25 70	0.37 40	0.24 50	0.11 22	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.10 3

asda	0.22 17	0.19 99	0.31 38	0.32 28	0.18 24	0.24 29	0.23 66	0.38 33	0.29 31	0.28 47	0.24 24	0.18 10	0.23 56	0.41 64	0.22 25	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

monsterstereo	0.23 32	0.15 15	0.28 17	0.35 66	0.19 45	0.22 15	0.20 21	0.38 33	0.37 82	0.34 82	0.40 96	0.19 16	0.19 22	0.46 98	0.22 25	0.11 22	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.09 1

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 10	0.16 2	0.22 15	0.21 39	0.39 35	0.34 61	0.20 8	0.25 27	0.17 4	0.15 4	0.40 59	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

qwe	0.23 32	0.18 68	0.30 32	0.31 10	0.18 24	0.29 88	0.22 50	0.39 35	0.33 55	0.37 92	0.30 58	0.20 21	0.22 48	0.45 90	0.22 25	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.10 3

3.25w_new	0.24 41	0.17 44	0.34 61	0.31 10	0.18 24	0.43 224	0.20 21	0.39 35	0.32 47	0.39 107	0.29 51	0.23 37	0.27 96	0.43 78	0.23 37	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.11 30

3.25w	0.24 41	0.17 44	0.34 61	0.31 10	0.18 24	0.43 224	0.20 21	0.39 35	0.32 47	0.39 107	0.29 51	0.23 37	0.27 96	0.43 78	0.23 37	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.11 30

3.5w_stereo	0.23 32	0.18 68	0.31 38	0.31 10	0.18 24	0.27 63	0.22 50	0.39 35	0.30 38	0.33 70	0.27 36	0.24 45	0.29 129	0.52 142	0.25 60	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.11 30

SGD-Stereo	0.22 17	0.16 31	0.28 17	0.32 28	0.16 2	0.28 77	0.20 21	0.39 35	0.29 31	0.25 26	0.29 51	0.21 26	0.27 96	0.38 47	0.27 100	0.16 193	0.09 17	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.11 30

IGEV-RUCA	0.26 57	0.16 31	0.36 90	0.40 193	0.27 275	0.32 130	0.20 21	0.39 35	0.36 74	0.27 39	0.31 61	0.25 49	0.21 39	0.50 133	0.24 50	0.20 327	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.17 233	0.16 207

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 10	0.16 2	0.22 15	0.21 39	0.39 35	0.34 61	0.20 8	0.25 27	0.18 10	0.15 4	0.39 51	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 376	3.08 575	2.41 540	0.32 28	0.18 24	0.29 88	0.20 21	0.39 35	0.33 55	0.29 48	0.25 27	0.18 10	0.18 17	0.32 13	0.22 25	1.08 550	0.09 17	0.17 186	0.16 223	0.15 158	0.96 544

2w_stereo	0.23 32	0.19 99	0.33 52	0.33 44	0.17 11	0.28 77	0.37 273	0.40 44	0.36 74	0.33 70	0.33 70	0.17 4	0.21 39	0.30 7	0.23 37	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.11 30

MGS-Stereo	0.29 85	0.20 134	0.42 154	0.37 112	0.24 172	0.37 175	0.30 158	0.40 44	0.50 158	0.32 66	0.51 135	0.40 131	0.24 63	0.45 90	0.28 119	0.16 193	0.12 176	0.15 121	0.13 139	0.15 158	0.14 137

UniTT-Stereo	0.27 67	0.18 68	0.40 132	0.40 193	0.28 299	0.30 98	0.28 125	0.40 44	0.33 55	0.30 55	0.46 112	0.27 55	0.25 70	0.48 119	0.35 202	0.17 231	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.13 106

1w_stereo	0.25 46	0.15 15	0.31 38	0.35 66	0.18 24	0.32 130	0.41 342	0.41 47	0.44 132	0.32 66	0.39 94	0.17 4	0.27 96	0.46 98	0.24 50	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

castereo++	0.26 57	0.17 44	0.29 26	0.34 50	0.20 68	0.74 389	0.20 21	0.41 47	0.49 154	0.24 23	0.24 24	0.35 97	0.27 96	0.41 64	0.20 7	0.14 81	0.09 17	0.14 78	0.09 6	0.11 12	0.11 30

AEACV	0.28 78	0.18 68	0.34 61	0.36 93	0.45 475	0.27 63	0.27 110	0.41 47	0.39 92	0.31 62	0.46 112	0.31 68	0.36 187	0.38 47	0.25 60	0.14 81	0.11 109	0.15 121	0.13 139	0.13 71	0.13 106

XX-TBD	0.32 116	0.53 480	0.26 7	0.53 448	0.21 86	0.38 181	0.24 72	0.41 47	0.77 263	0.55 171	0.70 201	0.31 68	0.26 86	0.33 20	0.28 119	0.16 193	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.11 30

3w_stereo	0.25 46	0.20 134	0.40 132	0.33 44	0.17 11	0.32 130	0.41 342	0.42 51	0.39 92	0.33 70	0.28 43	0.16 2	0.29 129	0.35 30	0.22 25	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.12 61

IGEV	0.21 14	0.13 1	0.25 1	0.31 10	0.20 68	0.22 15	0.19 16	0.42 51	0.30 38	0.22 16	0.34 79	0.20 21	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.10 2	0.10 3

WCG-NET	0.29 85	0.15 15	0.35 76	0.34 50	0.19 45	0.32 130	0.27 110	0.42 51	0.82 305	0.46 142	0.49 125	0.39 124	0.25 70	0.42 72	0.27 100	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.11 76	0.12 37	0.11 30

LoS_RVC	0.28 78	0.17 44	0.29 26	0.33 44	0.32 385	0.43 224	0.34 224	0.42 51	0.34 61	0.33 70	0.51 135	0.29 59	0.38 201	0.37 40	0.28 119	0.11 22	0.10 44	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.26 404

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 10	0.17 11	0.20 8	0.17 3	0.43 55	0.24 16	0.23 19	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.46 98	0.19 1	0.13 52	0.10 44	0.11 1	0.08 1	0.10 2	0.12 61

SMoEStereo_RVC	0.27 67	0.20 134	0.37 102	0.36 93	0.23 132	0.36 163	0.31 182	0.43 55	0.36 74	0.38 101	0.30 58	0.32 76	0.24 63	0.56 167	0.24 50	0.12 30	0.10 44	0.16 147	0.12 103	0.12 37	0.12 61

mms	0.27 67	0.21 168	0.36 90	0.38 131	0.25 202	0.31 113	0.32 196	0.43 55	0.33 55	0.29 48	0.34 79	0.34 89	0.20 33	0.48 119	0.26 78	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.15 158	0.13 106

U	3.17 559	0.17 44	0.35 76	0.41 221	0.71 528	57.93 596	0.20 21	0.43 55	0.39 92	0.26 32	0.23 19	0.23 37	0.22 48	0.26 2	0.22 25	0.16 193	0.10 44	0.74 535	0.13 139	0.13 71	0.11 30

Replicate-Monster	0.27 67	0.16 31	1.15 482	0.30 7	0.17 11	0.38 181	0.19 16	0.44 59	0.40 106	0.24 23	0.21 14	0.23 37	0.22 48	0.47 110	0.20 7	0.11 22	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.09 1	0.18 276

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 46	0.32 392	0.25 1	0.52 438	0.20 68	0.29 88	0.22 50	0.44 59	0.38 87	0.27 39	0.25 27	0.24 45	0.29 129	0.46 98	0.23 37	0.14 81	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.14 115	0.11 30

IGEV-Stereo++	0.22 17	0.16 31	0.29 26	0.38 131	0.20 68	0.22 15	0.18 11	0.44 59	0.36 74	0.23 19	0.29 51	0.24 45	0.17 12	0.28 5	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.12 37	0.11 30

Occ-G	0.27 67	0.15 15	0.32 48	0.35 66	0.21 86	0.28 77	0.32 196	0.44 59	0.34 61	0.29 48	0.43 103	0.49 185	0.25 70	0.50 133	0.30 152	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.13 106

FlowAnything_test	0.30 95	0.20 134	0.41 141	0.48 387	0.26 239	0.46 244	0.25 84	0.45 63	0.33 55	0.30 55	0.26 33	0.35 97	0.26 86	0.41 64	0.39 247	0.21 343	0.15 310	0.22 361	0.26 454	0.17 233	0.17 250

AIO_rvc	0.24 41	0.17 44	0.37 102	0.35 66	0.20 68	0.26 50	0.33 212	0.45 63	0.23 14	0.26 32	0.25 27	0.33 84	0.15 4	0.55 157	0.24 50	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.11 30

AIO_test	0.24 41	0.17 44	0.33 52	0.35 66	0.21 86	0.31 113	0.38 291	0.45 63	0.26 25	0.26 32	0.28 43	0.32 76	0.21 39	0.40 59	0.26 78	0.13 52	0.10 44	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.11 30

rvit_stereo_0081	0.33 124	0.25 284	0.49 234	0.43 295	0.26 239	0.31 113	0.37 273	0.45 63	0.56 171	0.37 92	0.40 96	0.39 124	0.38 201	0.44 84	0.35 202	0.22 365	0.16 337	0.19 265	0.16 223	0.20 316	0.14 137

rvit_stereo_0082	0.33 124	0.25 284	0.49 234	0.43 295	0.26 239	0.31 113	0.37 273	0.45 63	0.56 171	0.37 92	0.40 96	0.39 124	0.38 201	0.44 84	0.35 202	0.22 365	0.16 337	0.19 265	0.16 223	0.20 316	0.14 137

RAStereo	0.25 46	0.17 44	0.33 52	0.40 193	0.21 86	0.24 29	0.26 97	0.45 63	0.46 143	0.23 19	0.34 79	0.30 64	0.19 22	0.34 25	0.26 78	0.15 148	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.11 30

MaDis-Stereo	0.27 67	0.19 99	0.39 120	0.37 112	0.26 239	0.28 77	0.28 125	0.45 63	0.37 82	0.27 39	0.27 36	0.40 131	0.27 96	0.40 59	0.30 152	0.16 193	0.14 286	0.16 147	0.13 139	0.15 158	0.12 61

monsters	0.22 17	0.14 3	0.28 17	0.32 28	0.19 45	0.24 29	0.19 16	0.46 70	0.34 61	0.37 92	0.30 58	0.16 2	0.20 33	0.45 90	0.20 7	0.12 30	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.11 30

111111	0.22 17	0.15 15	0.29 26	0.37 112	0.23 132	0.21 14	0.19 16	0.46 70	0.29 31	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.44 84	0.22 25	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.12 37	0.12 61

fffft	0.26 57	0.18 68	0.39 120	0.37 112	0.23 132	0.29 88	0.35 247	0.46 70	0.26 25	0.37 92	0.23 19	0.27 55	0.22 48	0.55 157	0.28 119	0.12 30	0.09 17	0.16 147	0.13 139	0.13 71	0.13 106
1: 1. 1
ours_stereo	0.27 67	0.22 198	0.35 76	0.38 131	0.24 172	0.30 98	0.32 196	0.46 70	0.39 92	0.27 39	0.34 79	0.35 97	0.23 56	0.49 128	0.27 100	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.12 103	0.14 115	0.12 61

rvit_stereo_0081_aga	0.32 116	0.29 365	0.50 246	0.43 295	0.29 322	0.36 163	0.32 196	0.46 70	0.42 120	0.40 119	0.44 106	0.41 136	0.34 172	0.43 78	0.31 164	0.23 392	0.17 370	0.19 265	0.16 223	0.20 316	0.15 176

test_for_model	0.90 475	3.60 576	0.42 154	2.47 565	2.11 565	0.39 190	0.28 125	0.46 70	0.48 151	0.76 284	0.32 68	0.30 64	0.28 110	0.35 30	0.27 100	0.69 536	0.12 176	0.13 51	0.09 6	3.76 575	0.74 535

plain	0.32 116	0.21 168	0.59 332	0.40 193	0.29 322	0.27 63	0.30 158	0.46 70	0.36 74	0.32 66	0.66 188	0.31 68	0.33 165	0.68 287	0.32 171	0.18 268	0.13 248	0.20 302	0.15 194	0.18 264	0.13 106

TANstereo	0.31 110	0.16 31	0.34 61	0.31 10	0.17 11	0.55 286	0.23 66	0.46 70	0.56 171	0.60 184	0.69 198	0.37 109	0.26 86	0.36 37	0.28 119	0.16 193	0.16 337	0.13 51	0.10 46	0.14 115	0.15 176

GASTEREO	0.26 57	0.17 44	0.35 76	0.41 221	0.21 86	0.22 15	0.30 158	0.47 78	0.32 47	0.38 101	0.33 70	0.22 32	0.33 165	0.43 78	0.24 50	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.12 61

MSCF	0.25 46	0.17 44	0.36 90	0.41 221	0.21 86	0.20 8	0.31 182	0.47 78	0.32 47	0.37 92	0.33 70	0.23 37	0.34 172	0.37 40	0.23 37	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.13 106

rvit_stereo_0083	0.34 133	0.25 284	0.53 284	0.45 334	0.28 299	0.35 155	0.35 247	0.47 78	0.64 198	0.38 101	0.47 118	0.42 143	0.37 193	0.41 64	0.39 247	0.22 365	0.20 412	0.20 302	0.17 275	0.21 328	0.15 176

CREStereo++_RVC	0.32 116	0.16 31	0.25 1	0.32 28	0.24 172	0.27 63	0.22 50	0.48 81	0.89 347	0.47 145	0.80 252	0.29 59	0.25 70	0.37 40	0.34 193	0.14 81	0.09 17	0.13 51	0.52 536	0.14 115	0.10 3
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
MIF-Stereo (partial)	0.32 116	0.19 99	0.41 141	0.41 221	0.32 385	0.29 88	0.24 72	0.49 82	0.44 132	0.31 62	0.63 179	0.37 109	0.36 187	0.60 202	0.32 171	0.17 231	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.15 176

GLC_STEREO	0.30 95	0.20 134	0.28 17	0.44 320	0.19 45	0.31 113	0.25 84	0.49 82	0.43 127	0.37 92	0.47 118	0.40 131	0.23 56	0.51 141	0.37 222	0.15 148	0.18 385	0.19 265	0.16 223	0.16 207	0.14 137

GIP-stereo	0.25 46	0.19 99	0.32 48	0.38 131	0.25 202	0.26 50	0.20 21	0.50 84	0.41 113	0.25 26	0.39 94	0.35 97	0.20 33	0.33 20	0.22 25	0.16 193	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.12 61

tt45	0.28 78	0.18 68	0.36 90	0.36 93	0.24 172	0.37 175	0.28 125	0.50 84	0.31 42	0.41 122	0.27 36	0.38 116	0.25 70	0.61 208	0.26 78	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.12 37	0.15 176

testlalala	0.29 85	0.20 134	0.45 187	0.34 50	0.24 172	0.44 234	0.29 140	0.50 84	0.30 38	0.70 248	0.50 127	0.35 97	0.25 70	0.33 20	0.25 60	0.15 148	0.11 109	0.14 78	0.09 6	0.12 37	0.13 106

CAS	0.37 167	0.13 1	0.27 12	1.34 547	0.31 360	0.46 244	0.38 291	0.50 84	0.48 151	0.35 85	0.52 142	0.24 45	0.19 22	0.30 7	0.28 119	1.03 549	0.08 1	0.12 23	0.08 1	0.12 37	0.28 425

rvit_stereo_0080	0.32 116	0.26 319	0.45 187	0.39 156	0.28 299	0.27 63	0.46 379	0.51 88	0.46 143	0.36 88	0.42 101	0.41 136	0.29 129	0.41 64	0.34 193	0.22 365	0.17 370	0.17 186	0.16 223	0.23 374	0.16 207

whm_eth	0.32 116	0.26 319	0.45 187	0.39 156	0.28 299	0.27 63	0.46 379	0.51 88	0.46 143	0.36 88	0.42 101	0.41 136	0.29 129	0.41 64	0.34 193	0.22 365	0.17 370	0.17 186	0.16 223	0.23 374	0.16 207

CES	0.29 85	0.15 15	0.25 1	0.31 10	0.71 528	0.36 163	0.27 110	0.51 88	0.47 149	0.34 82	0.48 120	0.27 55	0.23 56	0.40 59	0.24 50	0.13 52	0.11 109	0.12 23	0.08 1	0.13 71	0.32 450

castereo	0.29 85	0.17 44	0.34 61	0.36 93	0.21 86	0.40 198	0.41 342	0.52 91	0.67 213	0.27 39	0.41 99	0.37 109	0.36 187	0.34 25	0.25 60	0.13 52	0.09 17	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.10 3

AIO-Stereo	0.26 57	0.19 99	0.36 90	0.39 156	0.18 24	0.28 77	0.30 158	0.52 91	0.29 31	0.30 55	0.31 61	0.32 76	0.17 12	0.55 157	0.23 37	0.13 52	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.11 30

rvit_stereo_ft	0.35 139	0.26 319	0.54 297	0.53 448	0.32 385	0.33 142	0.46 379	0.52 91	0.52 165	0.35 85	0.41 99	0.41 136	0.34 172	0.49 128	0.36 213	0.22 365	0.14 286	0.19 265	0.18 306	0.19 299	0.15 176

CroCo-Stereo Lap2	0.29 85	0.25 284	0.44 179	0.50 409	0.30 346	0.19 6	0.31 182	0.52 91	0.41 113	0.25 26	0.28 43	0.46 169	0.31 151	0.39 51	0.30 152	0.15 148	0.15 310	0.16 147	0.13 139	0.17 233	0.16 207

sCroCo_RVC	0.36 149	0.29 365	0.73 398	0.52 438	0.39 441	0.42 219	0.31 182	0.52 91	0.46 143	0.31 62	0.48 120	0.38 116	0.32 158	0.46 98	0.33 181	0.22 365	0.23 442	0.19 265	0.19 334	0.21 328	0.22 356

CREStereo	0.28 78	0.16 31	0.25 1	0.28 2	0.17 11	0.38 181	0.25 84	0.52 91	0.76 260	0.43 132	0.51 135	0.32 76	0.28 110	0.39 51	0.27 100	0.16 193	0.11 109	0.12 23	0.09 6	0.12 37	0.12 61
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
HUF	0.25 46	0.17 44	0.38 112	0.33 44	0.19 45	0.25 47	0.39 309	0.53 97	0.36 74	0.26 32	0.23 19	0.33 84	0.27 96	0.36 37	0.25 60	0.14 81	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.12 61

rvit_0105_6	0.40 213	0.28 351	0.68 373	0.51 421	0.30 346	0.39 190	0.41 342	0.53 97	0.68 215	0.41 122	0.45 108	0.50 187	0.45 248	0.55 157	0.37 222	0.28 444	0.26 468	0.24 399	0.22 399	0.22 354	0.17 250

GCAP-BAT	0.32 116	0.21 168	0.45 187	0.34 50	0.29 322	0.28 77	0.27 110	0.53 97	0.32 47	0.61 189	0.66 188	0.47 174	0.25 70	0.59 189	0.28 119	0.15 148	0.12 176	0.15 121	0.10 46	0.12 37	0.12 61

trnet	0.28 78	0.15 15	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 181	0.23 66	0.53 97	0.77 263	0.43 132	0.52 142	0.34 89	0.28 110	0.39 51	0.27 100	0.15 148	0.11 109	0.12 23	0.08 1	0.11 12	0.11 30

CASnet	0.30 95	0.20 134	0.34 61	0.42 255	0.17 11	0.25 47	0.24 72	0.53 97	0.56 171	0.54 169	0.54 152	0.39 124	0.24 63	0.41 64	0.26 78	0.15 148	0.10 44	0.22 361	0.18 306	0.18 264	0.12 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.29 85	0.18 68	0.35 76	0.40 193	0.21 86	0.26 50	0.26 97	0.53 97	0.40 106	0.38 101	0.61 174	0.41 136	0.31 151	0.57 176	0.27 100	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.12 61

WCG-NET（raft）	0.31 110	0.16 31	0.39 120	0.33 44	0.19 45	0.35 155	0.27 110	0.54 103	0.79 274	0.45 136	0.55 158	0.47 174	0.27 96	0.56 167	0.28 119	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.11 76	0.12 37	0.12 61

RSM++	0.26 57	0.19 99	0.36 90	0.37 112	0.21 86	0.28 77	0.29 140	0.54 103	0.34 61	0.26 32	0.23 19	0.36 108	0.21 39	0.52 142	0.24 50	0.12 30	0.11 109	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.11 30

LoS	0.30 95	0.16 31	0.32 48	0.30 7	0.19 45	0.32 130	0.29 140	0.54 103	0.73 245	0.35 85	0.52 142	0.42 143	0.29 129	0.48 119	0.29 137	0.15 148	0.11 109	0.13 51	0.09 6	0.12 37	0.12 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
999	0.28 78	0.17 44	0.38 112	0.37 112	0.25 202	0.30 98	0.27 110	0.55 106	0.42 120	0.26 32	0.31 61	0.39 124	0.24 63	0.65 256	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.15 121	0.12 103	0.12 37	0.15 176

fffy	0.29 85	0.22 198	0.38 112	0.38 131	0.23 132	0.33 142	0.29 140	0.55 106	0.42 120	0.33 70	0.37 88	0.39 124	0.27 96	0.52 142	0.28 119	0.13 52	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.12 61

RSM	0.26 57	0.19 99	0.35 76	0.37 112	0.21 86	0.27 63	0.33 212	0.55 106	0.28 29	0.26 32	0.25 27	0.38 116	0.20 33	0.59 189	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.14 115	0.11 30

GMOStereo	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

error version	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

test-v	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

CroCo-Stereo	0.27 67	0.23 231	0.40 132	0.49 398	0.22 104	0.20 8	0.29 140	0.55 106	0.45 137	0.29 48	0.27 36	0.42 143	0.26 86	0.30 7	0.26 78	0.15 148	0.13 248	0.13 51	0.12 103	0.16 207	0.13 106
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

xyz-stereo-finetune2	0.37 167	0.20 134	0.40 132	0.32 28	0.19 45	0.80 409	0.29 140	0.56 114	0.33 55	0.53 167	0.79 241	0.43 152	0.48 264	0.70 302	0.46 298	0.13 52	0.12 176	0.17 186	0.13 139	0.12 37	0.14 137

IGEV++	0.25 46	0.17 44	0.35 76	0.40 193	0.23 132	0.24 29	0.23 66	0.56 114	0.24 16	0.29 48	0.36 85	0.30 64	0.22 48	0.33 20	0.29 137	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.10 46	0.13 71	0.14 137

rrr	0.31 110	0.24 253	0.56 313	0.36 93	0.27 275	0.38 181	0.31 182	0.56 114	0.44 132	0.39 107	0.31 61	0.35 97	0.27 96	0.62 230	0.25 60	0.16 193	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.14 137

AnonymousM	0.42 235	0.86 527	0.31 38	0.35 66	0.23 132	0.30 98	0.37 273	0.56 114	0.44 132	0.72 260	0.50 127	0.47 174	0.29 129	0.42 72	0.35 202	0.16 193	0.12 176	1.51 549	0.32 487	0.12 37	0.11 30

rvit_0105_4	0.42 235	0.30 380	0.77 410	0.52 438	0.29 322	0.41 209	0.44 369	0.57 118	0.75 255	0.45 136	0.48 120	0.56 210	0.49 269	0.58 181	0.37 222	0.28 444	0.26 468	0.25 412	0.22 399	0.24 387	0.19 288

MoCha-V2	0.26 57	0.16 31	0.30 32	0.41 221	0.18 24	0.27 63	0.26 97	0.57 118	0.28 29	0.37 92	0.27 36	0.33 84	0.34 172	0.56 167	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.13 71	0.13 106

PMTNet	0.33 124	0.17 44	0.26 7	0.29 4	0.18 24	0.44 234	0.22 50	0.57 118	0.66 207	0.46 142	0.54 152	0.38 116	0.34 172	0.50 133	0.25 60	0.75 537	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.12 61

DilatedVolume-Stereo	0.31 110	0.16 31	0.38 112	0.34 50	0.21 86	0.54 280	0.25 84	0.58 121	0.43 127	0.59 181	0.50 127	0.37 109	0.32 158	0.50 133	0.29 137	0.13 52	0.12 176	0.13 51	0.11 76	0.11 12	0.12 61

gcap-zeroshot	0.35 139	0.20 134	0.61 338	0.39 156	0.23 132	0.53 273	0.27 110	0.58 121	0.35 68	0.64 210	0.49 125	0.87 372	0.34 172	0.49 128	0.25 60	0.14 81	0.12 176	0.15 121	0.12 103	0.13 71	0.14 137

EGLCR-Stereo	0.27 67	0.17 44	0.36 90	0.35 66	0.21 86	0.37 175	0.20 21	0.58 121	0.37 82	0.29 48	0.28 43	0.42 143	0.18 17	0.47 110	0.27 100	0.14 81	0.10 44	0.16 147	0.14 169	0.13 71	0.12 61

test_4	0.37 167	0.19 99	0.34 61	0.45 334	0.26 239	0.20 8	0.34 224	0.58 121	0.42 120	0.60 184	1.45 484	0.43 152	0.26 86	0.67 278	0.29 137	0.12 30	0.10 44	0.17 186	0.19 334	0.15 158	0.12 61

4D-IteraStereo	0.33 124	0.19 99	0.43 173	0.40 193	0.24 172	0.32 130	0.27 110	0.59 125	0.72 235	0.66 221	0.53 149	0.42 143	0.22 48	0.46 98	0.30 152	0.14 81	0.09 17	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.12 61

Selective-IGEV	0.25 46	0.18 68	0.37 102	0.37 112	0.20 68	0.27 63	0.25 84	0.59 125	0.25 20	0.27 39	0.26 33	0.34 89	0.18 17	0.62 230	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.11 30

xyz-stereo-finetune	0.34 133	0.19 99	0.38 112	0.34 50	0.18 24	0.57 301	0.32 196	0.60 127	0.70 226	0.47 145	0.54 152	0.38 116	0.35 180	0.57 176	0.38 237	0.13 52	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.13 71	0.13 106

SCV_C0	0.28 78	0.20 134	0.40 132	0.36 93	0.25 202	0.23 24	0.28 125	0.60 127	0.41 113	0.31 62	0.36 85	0.37 109	0.20 33	0.61 208	0.23 37	0.13 52	0.11 109	0.13 51	0.11 76	0.16 207	0.13 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 133	0.28 351	0.48 225	0.37 112	0.25 202	0.47 248	0.30 158	0.60 127	0.92 364	0.43 132	0.37 88	0.30 64	0.29 129	0.50 133	0.30 152	0.17 231	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.18 264	0.16 207

testlalala_base	0.49 304	0.26 319	0.44 179	0.47 379	0.34 409	0.57 301	0.26 97	0.60 127	0.37 82	0.52 159	0.56 161	0.46 169	0.31 151	0.45 90	0.33 181	1.56 556	0.11 109	0.14 78	0.10 46	1.85 548	0.15 176

GCAP-Stereo	0.29 85	0.21 168	0.45 187	0.39 156	0.20 68	0.39 190	0.22 50	0.60 127	0.46 143	0.47 145	0.50 127	0.39 124	0.27 96	0.34 25	0.24 50	0.14 81	0.12 176	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.12 61

sAnonymous2	0.42 235	0.41 448	0.96 460	0.48 387	0.37 426	0.41 209	0.48 394	0.60 127	0.52 165	0.39 107	0.48 120	0.35 97	0.44 241	0.44 84	0.30 152	0.19 306	0.14 286	0.19 265	0.17 275	0.55 521	0.43 500

CroCo_RVC	0.42 235	0.41 448	0.96 460	0.48 387	0.37 426	0.41 209	0.48 394	0.60 127	0.52 165	0.39 107	0.48 120	0.35 97	0.44 241	0.44 84	0.30 152	0.19 306	0.14 286	0.19 265	0.17 275	0.55 521	0.43 500

test_xeample3	0.31 110	0.23 231	0.56 313	0.36 93	0.26 239	0.35 155	0.32 196	0.60 127	0.38 87	0.44 135	0.32 68	0.33 84	0.28 110	0.66 268	0.27 100	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.12 103	0.14 115	0.14 137

xyz-stereo	4.31 565	0.17 44	61.72 595	0.35 66	0.16 2	13.86 578	0.38 291	0.61 135	0.69 222	1.05 453	3.09 547	0.77 340	0.88 460	1.24 475	0.46 298	0.13 52	0.10 44	0.16 147	0.12 103	0.13 71	0.11 30

H2IRNET	0.38 185	0.21 168	0.36 90	0.39 156	0.25 202	0.26 50	0.24 72	0.61 135	0.74 251	0.39 107	0.89 297	0.74 323	0.53 281	0.53 148	0.44 288	0.16 193	0.13 248	0.19 265	0.20 357	0.17 233	0.15 176

RAFT-RH_RVC	0.57 382	0.18 68	0.44 179	0.38 131	0.23 132	0.56 292	0.24 72	0.61 135	0.73 245	1.18 483	3.90 559	0.55 204	0.40 221	0.67 278	0.38 237	0.14 81	0.11 109	0.20 302	0.15 194	0.12 37	0.14 137

CRE-IMP	0.37 167	0.23 231	0.53 284	0.42 255	0.24 172	0.40 198	0.21 39	0.61 135	0.45 137	0.65 215	0.73 206	0.53 200	0.37 193	0.63 241	0.40 269	0.18 268	0.11 109	0.19 265	0.16 223	0.21 328	0.19 288

MM-Stereo_test1	0.34 133	0.19 99	0.37 102	0.42 255	0.23 132	0.35 155	0.44 369	0.62 139	0.56 171	0.61 189	0.51 135	0.38 116	0.36 187	0.65 256	0.27 100	0.15 148	0.13 248	0.17 186	0.14 169	0.15 158	0.13 106

rvit_0105_5	0.44 254	0.32 392	0.79 414	0.51 421	0.29 322	0.44 234	0.43 361	0.62 139	0.76 260	0.51 156	0.52 142	0.61 245	0.53 281	0.58 181	0.38 237	0.28 444	0.25 459	0.25 412	0.24 430	0.22 354	0.20 319

Selective-RAFT	0.36 149	0.23 231	0.54 297	0.45 334	0.22 104	0.64 343	0.27 110	0.62 139	0.65 204	0.41 122	0.38 93	0.55 204	0.39 216	0.59 189	0.36 213	0.14 81	0.12 176	0.14 78	0.12 103	0.16 207	0.14 137

ProNet	0.30 95	0.22 198	0.41 141	0.36 93	0.25 202	0.33 142	0.42 353	0.62 139	0.41 113	0.33 70	0.31 61	0.32 76	0.28 110	0.60 202	0.28 119	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.13 71	0.14 137

RAFT_CTSACE	0.46 270	0.20 134	0.48 225	0.46 359	0.27 275	0.34 152	0.39 309	0.62 139	0.74 251	0.78 303	1.44 480	0.86 366	0.38 201	1.09 454	0.27 100	0.13 52	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.16 207	0.12 61

RAFT-345	0.41 228	0.19 99	0.42 154	0.39 156	0.23 132	0.32 130	0.25 84	0.62 139	0.56 171	0.74 274	1.77 508	0.44 156	0.35 180	0.67 278	0.37 222	0.14 81	0.11 109	0.18 232	0.14 169	0.14 115	0.13 106

XX-Stereo	0.38 185	0.18 68	0.52 276	0.58 484	0.38 433	0.39 190	0.20 21	0.62 139	0.31 42	0.47 145	1.29 452	0.72 314	0.25 70	0.59 189	0.28 119	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.16 223	0.14 115	0.11 30

GMStereo	0.40 213	0.38 428	0.61 338	0.41 221	0.27 275	0.47 248	0.35 247	0.62 139	1.04 422	0.57 177	0.54 152	0.38 116	0.36 187	0.56 167	0.41 274	0.20 327	0.13 248	0.16 147	0.17 275	0.24 387	0.20 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
knoymous	0.37 167	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.22 104	0.38 181	0.29 140	0.63 147	0.65 204	0.69 242	0.69 198	0.60 243	0.40 221	0.61 208	0.36 213	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.12 103	0.18 264	0.19 288

Patchmatch Stereo++	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.21 39	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.31 182	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.59 189	0.38 237	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

ROB_FTStereo_v2	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.31 182	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.60 202	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

ROB_FTStereo	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.20 21	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.60 202	0.38 237	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

HUI-Stereo	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.22 50	0.63 147	0.40 106	0.64 210	0.73 206	0.58 229	0.38 201	0.53 148	0.38 237	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

iGMRVC	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.29 140	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

iRAFT	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.21 39	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

test-1	0.37 167	0.20 134	0.76 407	0.47 379	0.27 275	0.44 234	0.36 260	0.63 147	0.65 204	0.49 153	0.67 195	0.54 202	0.35 180	0.42 72	0.30 152	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.15 158	0.18 276

RAFT-IKP	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.27 110	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

Reg-Stereo(zero)	0.31 110	0.17 44	0.30 32	0.35 66	0.19 45	0.33 142	0.21 39	0.64 157	0.72 235	0.52 159	0.52 142	0.51 191	0.29 129	0.48 119	0.27 100	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.12 37	0.13 106

testlalala2	0.37 167	0.19 99	0.45 187	0.94 534	0.56 507	0.45 241	0.25 84	0.64 157	0.51 164	0.69 242	0.57 163	0.44 156	0.24 63	0.35 30	0.33 181	0.15 148	0.13 248	0.14 78	0.10 46	0.13 71	0.14 137

DeepStereo_RVC	0.37 167	0.22 198	0.51 255	0.41 221	0.24 172	0.26 50	0.22 50	0.64 157	0.40 106	0.69 242	0.67 195	0.57 214	0.50 272	0.58 181	0.42 279	0.17 231	0.12 176	0.18 232	0.16 223	0.19 299	0.19 288

water-stereo	0.29 85	0.15 15	0.32 48	0.36 93	0.20 68	0.36 163	0.24 72	0.65 160	0.39 92	0.41 122	0.61 174	0.44 156	0.39 216	0.29 6	0.28 119	0.14 81	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.12 61

MM-Stereo_test2	0.30 95	0.18 68	0.41 141	0.41 221	0.25 202	0.41 209	0.41 342	0.65 160	0.43 127	0.38 101	0.36 85	0.31 68	0.26 86	0.55 157	0.25 60	0.12 30	0.11 109	0.15 121	0.12 103	0.15 158	0.12 61

SCV	0.27 67	0.20 134	0.37 102	0.36 93	0.22 104	0.27 63	0.33 212	0.65 160	0.31 42	0.25 26	0.29 51	0.37 109	0.23 56	0.52 142	0.23 37	0.19 306	0.11 109	0.14 78	0.11 76	0.15 158	0.12 61

rvit_0105_3	0.48 291	0.35 409	0.85 439	0.56 472	0.31 360	0.48 253	0.48 394	0.65 160	0.81 292	0.66 221	0.59 168	0.66 282	0.56 299	0.66 268	0.41 274	0.30 461	0.27 475	0.29 459	0.28 468	0.21 328	0.21 337

UGAM	0.54 358	0.23 231	0.51 255	0.46 359	0.26 239	0.40 198	0.52 422	0.65 160	1.19 472	0.78 303	1.15 416	1.38 494	0.56 299	1.03 446	0.56 354	0.18 268	0.15 310	0.25 412	0.21 377	0.15 158	0.13 106

MSKI-zero shot	0.33 124	0.19 99	0.36 90	0.41 221	0.22 104	0.32 130	0.22 50	0.65 160	0.45 137	0.52 159	0.64 182	0.60 243	0.19 22	0.78 354	0.27 100	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.10 46	0.13 71	0.13 106

DEmStereo	0.49 304	0.18 68	0.53 284	0.39 156	0.26 239	0.57 301	0.33 212	0.65 160	0.75 255	0.90 384	1.65 500	0.57 214	1.02 485	0.63 241	0.44 288	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.16 223	0.14 115	0.17 250

ff7	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

IGEVStereo-DCA	0.30 95	0.24 253	0.42 154	0.36 93	0.27 275	0.38 181	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.31 61	0.35 97	0.27 96	0.62 230	0.25 60	0.16 193	0.12 176	0.16 147	0.12 103	0.14 115	0.16 207

ffff	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

11t	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

DCRE	0.38 185	0.19 99	0.47 212	0.45 334	0.33 397	0.45 241	0.40 322	0.66 167	0.53 168	0.49 153	0.95 326	0.57 214	0.39 216	0.53 148	0.32 171	0.14 81	0.13 248	0.15 121	0.14 169	0.14 115	0.15 176

ccc-4	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

iRaft-Stereo_5w	0.46 270	0.22 198	0.53 284	0.43 295	0.30 346	0.30 98	0.53 426	0.66 167	0.71 233	0.62 193	0.89 297	1.01 417	0.67 370	0.76 339	0.67 390	0.13 52	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.15 158	0.17 250

test-3	0.35 139	0.17 44	0.48 225	0.40 193	0.22 104	0.42 219	0.22 50	0.66 167	0.80 283	0.72 260	0.45 108	0.63 257	0.29 129	0.45 90	0.32 171	0.13 52	0.09 17	0.17 186	0.13 139	0.13 71	0.11 30

test_1	0.35 139	0.17 44	0.48 225	0.40 193	0.22 104	0.42 219	0.22 50	0.66 167	0.80 283	0.70 248	0.45 108	0.63 257	0.29 129	0.45 90	0.32 171	0.13 52	0.09 17	0.17 186	0.13 139	0.13 71	0.11 30

PFNet+	0.41 228	0.20 134	0.53 284	0.40 193	0.25 202	0.28 77	0.22 50	0.66 167	0.76 260	0.85 344	0.79 241	0.63 257	0.34 172	0.75 329	0.37 222	0.20 327	0.14 286	0.23 383	0.20 357	0.17 233	0.21 337

RALCasStereoNet	0.37 167	0.23 231	0.41 141	0.44 320	0.28 299	0.36 163	0.38 291	0.66 167	0.67 213	0.51 156	0.74 218	0.51 191	0.29 129	0.64 248	0.38 237	0.17 231	0.14 286	0.15 121	0.13 139	0.17 233	0.17 250

HART	0.30 95	0.17 44	0.33 52	0.41 221	0.21 86	0.32 130	0.26 97	0.67 178	0.32 47	0.33 70	0.66 188	0.41 136	0.22 48	0.58 181	0.25 60	0.12 30	0.11 109	0.15 121	0.11 76	0.15 158	0.12 61

AAGNet	1.40 527	0.20 134	0.52 276	0.45 334	0.26 239	0.29 88	0.29 140	0.67 178	0.71 233	0.97 424	0.86 283	0.66 282	0.60 327	0.66 268	19.98 581	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.15 194	0.20 316	0.13 106

PSM-AAD	0.48 291	0.21 168	0.39 120	0.44 320	0.23 132	0.56 292	0.47 387	0.67 178	0.73 245	1.08 465	1.12 402	0.58 229	0.87 455	0.63 241	0.33 181	0.15 148	0.11 109	0.25 412	0.26 454	0.18 264	0.42 495

DRaft	0.49 304	0.18 68	0.50 246	0.38 131	0.25 202	0.57 301	0.39 309	0.67 178	0.86 324	1.02 440	1.75 507	0.50 187	0.79 431	0.65 256	0.42 279	0.14 81	0.11 109	0.16 147	0.16 223	0.14 115	0.17 250

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 167	0.18 68	0.45 187	0.36 93	0.19 45	0.33 142	0.28 125	0.67 178	0.77 263	0.72 260	0.99 351	0.56 210	0.39 216	0.44 84	0.31 164	0.11 22	0.09 17	0.15 121	0.14 169	0.13 71	0.11 30

AFF-stereo	0.39 198	0.20 134	0.42 154	0.37 112	0.22 104	0.27 63	0.31 182	0.67 178	0.72 235	0.66 221	1.12 402	0.75 328	0.38 201	0.57 176	0.35 202	0.11 22	0.09 17	0.16 147	0.16 223	0.14 115	0.12 61

anonymousdsp	0.30 95	0.22 198	0.41 141	0.38 131	0.26 239	0.31 113	0.35 247	0.68 184	0.36 74	0.40 119	0.33 70	0.32 76	0.28 110	0.62 230	0.26 78	0.14 81	0.10 44	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

DisPM	0.40 213	0.20 134	0.50 246	0.42 255	0.27 275	0.24 29	0.30 158	0.68 184	0.61 193	0.88 369	0.87 290	0.59 239	0.32 158	0.80 360	0.34 193	0.19 306	0.12 176	0.19 265	0.17 275	0.16 207	0.21 337

IGEV-Stereo	0.30 95	0.22 198	0.41 141	0.38 131	0.26 239	0.30 98	0.35 247	0.68 184	0.36 74	0.40 119	0.33 70	0.32 76	0.28 110	0.62 230	0.26 78	0.14 81	0.10 44	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.42 235	0.23 231	0.71 387	0.45 334	0.33 397	0.51 260	0.33 212	0.68 184	0.68 215	0.84 331	0.96 330	0.47 174	0.33 165	0.56 167	0.52 334	0.17 231	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.13 71	0.16 207

ACRE	0.42 235	0.23 231	0.73 398	0.45 334	0.33 397	0.50 255	0.33 212	0.68 184	0.70 226	0.82 317	0.92 317	0.46 169	0.32 158	0.53 148	0.52 334	0.17 231	0.12 176	0.15 121	0.14 169	0.13 71	0.16 207

NRIStereo	0.37 167	0.21 168	0.49 234	0.42 255	0.23 132	0.33 142	0.25 84	0.68 184	0.59 183	0.65 215	0.63 179	0.55 204	0.37 193	0.67 278	0.40 269	0.16 193	0.12 176	0.18 232	0.15 194	0.17 233	0.15 176

KYRaft	0.48 291	0.21 168	0.41 141	0.45 334	0.23 132	0.43 224	0.36 260	0.68 184	0.45 137	0.94 404	1.72 506	0.78 343	0.40 221	0.65 256	0.32 171	0.16 193	0.11 109	0.18 232	0.22 399	0.17 233	0.76 537

SST-Stereo	0.41 228	0.20 134	0.48 225	0.43 295	0.25 202	0.25 47	0.21 39	0.68 184	0.50 158	1.08 465	0.79 241	0.71 299	0.42 231	0.81 365	0.38 237	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.16 223	0.19 299	0.15 176

THIR-Stereo	0.51 332	0.19 99	0.47 212	0.39 156	0.23 132	0.74 389	0.64 467	0.68 184	0.88 342	1.03 443	1.40 470	0.71 299	0.75 415	0.64 248	0.43 281	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.18 306	0.15 158	0.17 250

RAFT	0.46 270	0.23 231	0.52 276	0.48 387	0.27 275	0.55 286	0.47 387	0.68 184	0.60 190	0.83 325	0.82 262	1.00 413	0.56 299	0.76 339	0.37 222	0.18 268	0.16 337	0.22 361	0.20 357	0.16 207	0.14 137

model_zeroshot	0.35 139	0.20 134	0.56 313	0.41 221	0.30 346	0.51 260	0.26 97	0.69 194	0.48 151	0.65 215	0.51 135	0.52 195	0.25 70	0.46 98	0.27 100	0.17 231	0.13 248	0.15 121	0.14 169	0.13 71	0.14 137

RAFT-Stereo-weight	0.33 124	0.19 99	0.36 90	0.39 156	0.23 132	0.28 77	0.29 140	0.69 194	0.83 311	0.55 171	0.51 135	0.58 229	0.20 33	0.48 119	0.30 152	0.13 52	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.12 61

DCANet-4	0.38 185	0.22 198	0.58 324	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.69 194	0.97 395	0.70 248	0.79 241	0.40 131	0.46 255	0.46 98	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

IPLGR_C	0.42 235	0.23 231	0.71 387	0.46 359	0.33 397	0.51 260	0.34 224	0.69 194	0.69 222	0.84 331	0.92 317	0.46 169	0.33 165	0.53 148	0.53 345	0.17 231	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.13 71	0.16 207

test_3	0.37 167	0.19 99	0.50 246	0.45 334	0.24 172	0.47 248	0.36 260	0.69 194	0.84 312	0.66 221	0.46 112	0.68 292	0.25 70	0.45 90	0.32 171	0.12 30	0.10 44	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.12 61

CrosDoStereo	0.51 332	0.19 99	0.46 200	0.39 156	0.24 172	0.39 190	1.14 531	0.69 194	0.87 331	0.94 404	1.36 464	0.62 252	0.75 415	0.68 287	0.46 298	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.18 306	0.14 115	0.16 207

LCNet	0.42 235	0.21 168	0.34 61	0.44 320	0.24 172	0.47 248	0.28 125	0.69 194	0.57 178	0.72 260	1.03 371	0.66 282	0.58 315	0.60 202	0.35 202	0.15 148	0.10 44	0.19 265	0.19 334	0.22 354	0.37 479

FTStereo	0.56 376	0.21 168	0.39 120	0.42 255	0.25 202	0.39 190	0.73 489	0.69 194	0.45 137	1.09 469	3.23 548	0.69 294	0.71 390	0.55 157	0.34 193	0.15 148	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.15 158	0.32 450

DeepStereo_LL	0.51 332	0.19 99	0.46 200	0.39 156	0.24 172	0.39 190	1.14 531	0.69 194	0.87 331	0.94 404	1.36 464	0.62 252	0.75 415	0.68 287	0.46 298	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.18 306	0.14 115	0.16 207

RAFT_R40	0.41 228	0.20 134	0.47 212	0.44 320	0.25 202	0.23 24	0.25 84	0.69 194	0.70 226	0.98 427	0.78 236	0.72 314	0.43 234	0.80 360	0.39 247	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.16 223	0.18 264	0.15 176

Prome-Stereo	0.46 270	0.20 134	0.37 102	0.45 334	0.26 239	0.40 198	0.42 353	0.69 194	0.49 154	0.96 421	1.84 512	0.58 229	0.64 351	0.63 241	0.32 171	0.15 148	0.11 109	0.16 147	0.14 169	0.17 233	0.30 437

TestStereo	0.39 198	0.32 392	0.42 154	0.45 334	0.20 68	0.41 209	0.38 291	0.69 194	0.66 207	0.56 174	0.78 236	0.48 179	0.43 234	0.59 189	0.37 222	0.18 268	0.13 248	0.20 302	0.15 194	0.23 374	0.14 137

LL-Strereo2	0.36 149	0.25 284	0.52 276	0.43 295	0.27 275	0.36 163	0.27 110	0.70 206	0.46 143	0.55 171	0.53 149	0.65 270	0.24 63	0.69 294	0.32 171	0.14 81	0.13 248	0.23 383	0.20 357	0.19 299	0.14 137

riskmin	0.41 228	0.21 168	0.44 179	0.34 50	0.24 172	0.58 307	0.32 196	0.70 206	0.86 324	0.52 159	0.57 163	0.78 343	0.60 327	0.58 181	0.39 247	0.17 231	0.12 176	0.19 265	0.13 139	0.19 299	0.22 356

RCA-Stereo	0.36 149	0.18 68	0.37 102	0.38 131	0.23 132	0.31 113	0.33 212	0.70 206	1.25 481	0.45 136	0.65 184	0.46 169	0.43 234	0.40 59	0.29 137	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.12 61

PSM-softLoss	0.40 213	0.21 168	0.53 284	0.42 255	0.26 239	0.29 88	0.34 224	0.70 206	0.49 154	0.63 200	0.82 262	0.59 239	0.33 165	0.75 329	0.43 281	0.20 327	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.17 233	0.22 356

KMStereo	0.40 213	0.21 168	0.53 284	0.42 255	0.26 239	0.29 88	0.34 224	0.70 206	0.49 154	0.63 200	0.82 262	0.59 239	0.33 165	0.75 329	0.43 281	0.20 327	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.17 233	0.22 356

rafts_anoy	0.38 185	0.22 198	0.38 112	0.43 295	0.28 299	0.32 130	0.32 196	0.70 206	0.91 358	0.59 181	0.66 188	0.45 165	0.33 165	0.49 128	0.41 274	0.16 193	0.12 176	0.21 346	0.23 415	0.18 264	0.16 207

iRaftStereo_RVC	0.33 124	0.20 134	0.40 132	0.40 193	0.23 132	0.31 113	0.29 140	0.70 206	0.55 170	0.49 153	0.66 188	0.37 109	0.23 56	0.47 110	0.33 181	0.14 81	0.11 109	0.19 265	0.17 275	0.16 207	0.13 106

depthmonostereo	0.30 95	0.15 15	0.36 90	0.35 66	0.18 24	0.45 241	0.27 110	0.71 213	0.57 178	0.36 88	0.43 103	0.34 89	0.40 221	0.36 37	0.27 100	0.14 81	0.12 176	0.13 51	0.12 103	0.11 12	0.12 61

xx1	0.40 213	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.71 213	1.17 466	0.42 127	0.50 127	0.65 270	0.56 299	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.19 334	0.18 264	0.19 288

cc1	0.38 185	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.71 213	1.17 466	0.42 127	0.50 127	0.34 89	0.47 260	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.16 207	0.17 250

UDGNet	0.50 318	0.82 521	0.56 313	0.51 421	0.32 385	0.41 209	0.34 224	0.71 213	0.93 370	0.65 215	0.60 171	0.58 229	0.44 241	0.65 256	0.43 281	0.33 477	0.15 310	0.67 534	0.20 357	0.49 509	0.23 380

HHNet	0.42 235	0.19 99	0.43 173	0.35 66	0.38 433	0.33 142	0.33 212	0.71 213	0.78 267	0.87 359	1.30 454	0.52 195	0.36 187	0.53 148	0.37 222	0.16 193	0.11 109	0.19 265	0.15 194	0.15 158	0.25 400

NF-Stereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.57 214	0.31 151	0.69 294	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

OCTAStereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.58 229	0.31 151	0.69 294	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

GrayStereo	0.49 304	0.20 134	0.44 179	0.47 379	0.29 322	0.51 260	0.62 459	0.71 213	0.66 207	1.04 448	1.46 485	0.77 340	0.73 406	0.58 181	0.35 202	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.17 275	0.15 158	0.30 437

RE-Stereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.57 214	0.31 151	0.70 302	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

Pruner-Stereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.41 221	0.25 202	0.22 15	0.24 72	0.71 213	0.59 183	0.90 384	0.75 220	0.67 289	0.30 147	0.64 248	0.39 247	0.19 306	0.12 176	0.20 302	0.17 275	0.17 233	0.19 288

TVStereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.57 214	0.31 151	0.70 302	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

MyStereo8	0.42 235	0.21 168	0.64 353	0.43 295	0.29 322	0.55 286	0.28 125	0.72 224	0.50 158	0.73 267	1.01 359	0.57 214	0.44 241	0.52 142	0.52 334	0.15 148	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.19 299	0.21 337

AE-Stereo	0.36 149	0.21 168	0.47 212	0.49 398	0.31 360	0.50 255	0.34 224	0.72 224	0.73 245	0.34 82	0.55 158	0.52 195	0.28 110	0.48 119	0.31 164	0.13 52	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.14 137

ffm	0.47 281	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	0.72 224	1.13 454	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.25 412	0.21 377	0.16 207	0.17 250

ff1	0.56 376	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	0.72 224	1.13 454	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	1.25 476	1.46 505	0.17 231	0.11 109	0.25 412	0.21 377	0.16 207	0.17 250

tt1	0.37 167	0.25 284	0.35 76	0.43 295	0.23 132	0.52 268	0.37 273	0.72 224	1.13 454	0.42 127	0.46 112	0.35 97	0.44 241	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.16 207	0.17 250

EKT-Stereo	0.36 149	0.24 253	0.44 179	0.44 320	0.30 346	0.37 175	0.30 158	0.72 224	0.68 215	0.47 145	0.63 179	0.49 185	0.28 110	0.59 189	0.34 193	0.19 306	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.16 207	0.18 276

MIM_Stereo	0.39 198	0.18 68	0.59 332	0.38 131	0.25 202	0.27 63	0.24 72	0.72 224	0.56 171	0.72 260	1.00 355	0.62 252	0.29 129	0.67 278	0.39 247	0.13 52	0.14 286	0.17 186	0.16 223	0.14 115	0.12 61

ADStereo(finetuned)	0.39 198	0.18 68	0.58 324	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.72 224	0.96 390	0.72 260	0.77 227	0.45 165	0.68 378	0.46 98	0.36 213	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.15 176

dd	0.44 254	0.40 442	0.62 344	0.44 320	0.26 239	0.51 260	0.38 291	0.72 224	1.07 436	0.60 184	0.66 188	0.43 152	0.40 221	0.68 287	0.53 345	0.24 403	0.15 310	0.21 346	0.16 223	0.24 387	0.19 288

GMM-Stereo	0.44 254	0.20 134	0.39 120	0.42 255	0.25 202	0.50 255	0.44 369	0.72 224	0.57 178	0.77 292	1.37 467	0.76 335	0.38 201	0.62 230	0.34 193	0.15 148	0.10 44	0.20 302	0.19 334	0.17 233	0.28 425

DCANet	0.38 185	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.72 224	0.96 390	0.72 260	0.77 227	0.45 165	0.56 299	0.47 110	0.36 213	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.15 176

aanetorigin	0.85 469	0.58 500	1.98 532	0.50 409	0.40 446	0.66 357	0.70 476	0.72 224	1.01 409	2.44 548	2.00 519	1.32 478	1.25 509	0.96 421	1.16 488	0.20 327	0.19 403	0.20 302	0.20 357	0.27 419	0.33 459

rvit_105_1	0.56 376	0.42 453	0.84 433	0.59 487	0.37 426	0.59 317	0.68 472	0.73 236	0.97 395	0.82 317	0.69 198	0.75 328	0.63 343	0.80 360	0.56 354	0.34 485	0.29 484	0.31 470	0.34 495	0.23 374	0.23 380

fff	0.39 198	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.73 236	1.08 440	0.70 248	0.79 241	0.44 156	0.62 338	0.47 110	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

OMP-Stereo	0.43 248	0.23 231	0.50 246	0.53 448	0.25 202	0.36 163	0.24 72	0.73 236	0.81 292	0.78 303	0.64 182	0.88 376	0.41 226	0.95 418	0.36 213	0.15 148	0.12 176	0.20 302	0.15 194	0.16 207	0.13 106

IIG-Stereo	0.45 263	0.22 198	0.48 225	0.51 421	0.26 239	0.43 224	0.21 39	0.73 236	0.80 283	0.84 331	0.95 326	0.82 358	0.46 255	0.95 418	0.37 222	0.16 193	0.12 176	0.19 265	0.15 194	0.15 158	0.12 61

raftrobust	0.35 139	0.20 134	0.39 120	0.43 295	0.29 322	0.31 113	0.25 84	0.73 236	0.66 207	0.59 181	0.56 161	0.44 156	0.45 248	0.55 157	0.31 164	0.16 193	0.12 176	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.14 137

csc	0.39 198	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.73 236	1.08 440	0.70 248	0.79 241	0.44 156	0.62 338	0.47 110	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

cscssc	0.39 198	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.73 236	1.08 440	0.70 248	0.79 241	0.44 156	0.62 338	0.47 110	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

MM-Stereo_test3	0.35 139	0.19 99	0.33 52	0.42 255	0.26 239	0.34 152	0.44 369	0.74 243	0.93 370	0.47 145	0.52 142	0.42 143	0.29 129	0.46 98	0.29 137	0.17 231	0.15 310	0.17 186	0.13 139	0.14 115	0.15 176

AIO-test1	0.39 198	0.18 68	0.42 154	0.51 421	0.25 202	0.44 234	0.30 158	0.74 243	1.20 475	0.41 122	0.71 202	0.45 165	0.29 129	0.56 167	0.27 100	0.15 148	0.13 248	0.19 265	0.21 377	0.13 71	0.18 276

tg	0.34 133	0.19 99	0.40 132	0.40 193	0.23 132	0.38 181	0.26 97	0.74 243	0.60 190	0.48 151	0.65 184	0.42 143	0.24 63	0.57 176	0.33 181	0.14 81	0.10 44	0.18 232	0.17 275	0.14 115	0.12 61

Pointernet	0.27 67	0.15 15	0.35 76	0.36 93	0.23 132	0.35 155	0.21 39	0.74 243	0.41 113	0.39 107	0.37 88	0.34 89	0.25 70	0.37 40	0.27 100	0.15 148	0.11 109	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.11 30

11t1	0.38 185	0.23 231	0.49 234	0.36 93	0.23 132	0.61 324	0.31 182	0.74 243	0.47 149	0.62 193	0.55 158	0.55 204	0.49 269	0.58 181	0.45 294	0.18 268	0.15 310	0.16 147	0.13 139	0.17 233	0.19 288

RAFT-Test	0.35 139	0.19 99	0.42 154	0.39 156	0.24 172	0.50 255	0.23 66	0.74 243	0.44 132	0.62 193	0.85 279	0.64 264	0.28 110	0.48 119	0.30 152	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.13 106

Gwc-CoAtRS	0.35 139	0.18 68	0.46 200	0.39 156	0.23 132	0.34 152	0.22 50	0.74 243	0.77 263	0.62 193	0.60 171	0.58 229	0.29 129	0.47 110	0.29 137	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.13 106

R-Stereo Train	0.40 213	0.19 99	0.47 212	0.43 295	0.27 275	0.41 209	0.31 182	0.74 243	0.38 87	0.90 384	1.28 448	0.58 229	0.35 180	0.43 78	0.35 202	0.15 148	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.14 137

RAFT-Stereo	0.40 213	0.19 99	0.47 212	0.43 295	0.27 275	0.41 209	0.31 182	0.74 243	0.38 87	0.90 384	1.28 448	0.58 229	0.35 180	0.43 78	0.35 202	0.15 148	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.14 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.46 270	0.22 198	0.41 141	0.35 66	0.35 416	0.27 63	0.32 196	0.75 252	0.50 158	0.90 384	1.13 409	1.12 455	0.73 406	0.70 302	0.57 360	0.12 30	0.10 44	0.17 186	0.17 275	0.17 233	0.16 207

CoSv	0.46 270	0.22 198	0.41 141	0.35 66	0.35 416	0.27 63	0.32 196	0.75 252	0.50 158	0.90 384	1.13 409	1.12 455	0.73 406	0.70 302	0.57 360	0.12 30	0.10 44	0.17 186	0.17 275	0.17 233	0.16 207

GMStereo_Zeroshot	0.51 332	0.46 465	0.80 415	0.50 409	0.28 299	0.57 301	0.30 158	0.75 252	0.79 274	0.88 369	0.94 322	0.90 384	0.37 193	0.77 346	0.46 298	0.27 433	0.14 286	0.26 431	0.15 194	0.39 485	0.19 288

StereoVision	0.43 248	0.29 365	0.54 297	0.50 409	0.28 299	0.37 175	0.38 291	0.75 252	0.63 194	0.46 142	1.11 400	0.53 200	0.38 201	0.57 176	0.34 193	0.21 343	0.24 451	0.25 412	0.24 430	0.26 409	0.17 250

ASMatch	0.48 291	0.20 134	0.47 212	0.39 156	0.28 299	0.37 175	0.26 97	0.76 256	0.72 235	0.77 292	2.29 525	0.61 245	0.51 277	0.64 248	0.39 247	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.22 356

PFNet	0.43 248	0.19 99	0.61 338	0.44 320	0.24 172	0.42 219	0.31 182	0.76 256	0.81 292	1.01 436	0.74 218	0.67 289	0.41 226	0.75 329	0.39 247	0.16 193	0.10 44	0.20 302	0.15 194	0.16 207	0.14 137

IRAFT_RVC	0.43 248	0.20 134	0.52 276	0.45 334	0.24 172	0.26 50	0.51 416	0.76 256	0.78 267	0.77 292	0.80 252	0.73 319	0.50 272	0.74 322	0.39 247	0.18 268	0.10 44	0.21 346	0.17 275	0.17 233	0.15 176

Anonymous3	0.47 281	0.35 409	0.91 452	0.50 409	0.38 433	0.81 415	0.55 436	0.76 256	0.66 207	0.52 159	0.65 184	0.44 156	0.45 248	0.66 268	0.39 247	0.25 416	0.25 459	0.22 361	0.21 377	0.23 374	0.24 391

111	0.42 235	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.52 268	0.28 125	0.76 256	1.16 463	0.52 159	0.92 317	0.65 270	0.51 277	0.65 256	0.37 222	0.15 148	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.16 207

test_5	0.44 254	0.25 284	0.48 225	0.53 448	0.28 299	0.28 77	0.42 353	0.77 261	0.87 331	0.63 200	0.91 311	0.73 319	0.53 281	0.82 371	0.36 213	0.14 81	0.11 109	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.16 207

IPLG	0.40 213	0.21 168	0.64 353	0.41 221	0.25 202	0.54 280	0.27 110	0.77 261	0.68 215	0.85 344	0.82 262	0.33 84	0.32 158	0.64 248	0.49 322	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.14 169	0.14 115	0.14 137

cross-raft	0.34 133	0.20 134	0.38 112	0.45 334	0.24 172	0.32 130	0.35 247	0.77 261	0.42 120	0.62 193	0.77 227	0.58 229	0.27 96	0.46 98	0.31 164	0.12 30	0.10 44	0.15 121	0.13 139	0.15 158	0.12 61

DCVSM-stereo	0.51 332	0.28 351	0.56 313	0.39 156	0.29 322	0.55 286	0.28 125	0.78 264	0.78 267	1.11 476	0.77 227	1.04 426	0.76 424	0.65 256	0.52 334	0.20 327	0.20 412	0.24 399	0.21 377	0.25 398	0.31 446

ACV-stereo	0.63 418	0.37 420	1.03 471	0.44 320	0.31 360	1.27 499	0.41 342	0.78 264	0.84 312	0.65 215	0.76 223	2.07 531	1.00 481	0.84 377	0.68 395	0.22 365	0.17 370	0.19 265	0.18 306	0.22 354	0.23 380

MyStereo07	0.33 124	0.23 231	0.37 102	0.43 295	0.29 322	0.40 198	0.48 394	0.78 264	0.38 87	0.38 101	0.34 79	0.32 76	0.30 147	0.63 241	0.28 119	0.14 81	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.17 250

anonymousa	0.51 332	0.21 168	0.47 212	0.39 156	0.25 202	0.89 435	0.36 260	0.78 264	0.63 194	0.88 369	1.54 493	1.09 445	0.67 370	0.53 148	0.46 298	0.17 231	0.14 286	0.19 265	0.21 377	0.16 207	0.16 207

MIPNet	0.39 198	0.22 198	0.66 361	0.40 193	0.25 202	0.53 273	0.29 140	0.78 264	0.74 251	0.68 239	0.60 171	0.40 131	0.48 264	0.45 90	0.39 247	0.14 81	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.14 137

IPLGR	0.40 213	0.22 198	0.70 385	0.40 193	0.22 104	0.51 260	0.29 140	0.78 264	0.78 267	0.80 311	0.77 227	0.44 156	0.41 226	0.48 119	0.40 269	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.16 207	0.14 137

CFNet-RSSM	0.35 139	0.18 68	0.47 212	0.39 156	0.22 104	0.35 155	0.23 66	0.78 264	0.86 324	0.67 230	0.54 152	0.56 210	0.28 110	0.49 128	0.28 119	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.12 61

AIO-test2	0.40 213	0.21 168	0.44 179	0.48 387	0.26 239	0.44 234	0.38 291	0.79 271	1.28 488	0.37 92	0.87 290	0.38 116	0.30 147	0.50 133	0.28 119	0.16 193	0.13 248	0.21 346	0.24 430	0.15 158	0.15 176

RAFT+CT+SA	0.40 213	0.24 253	0.40 132	0.53 448	0.27 275	0.28 77	0.45 376	0.79 271	0.81 292	0.51 156	0.90 303	0.42 143	0.39 216	0.81 365	0.33 181	0.15 148	0.11 109	0.18 232	0.18 306	0.15 158	0.15 176

SA	0.45 263	0.26 319	0.50 246	0.47 379	0.24 172	0.46 244	0.36 260	0.79 271	1.00 407	0.61 189	1.04 374	0.50 187	0.50 272	0.98 430	0.33 181	0.16 193	0.13 248	0.21 346	0.19 334	0.15 158	0.14 137

raft_robust	0.41 228	0.24 253	0.39 120	0.43 295	0.22 104	0.40 198	0.33 212	0.80 274	0.98 400	0.80 311	0.88 294	0.41 136	0.32 158	0.89 392	0.30 152	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.18 306	0.15 158	0.13 106

DN-CSS_ROB	0.45 263	0.27 335	0.74 402	0.41 221	0.29 322	0.43 224	0.29 140	0.80 274	0.78 267	0.73 267	1.08 393	0.48 179	0.45 248	0.81 365	0.40 269	0.15 148	0.12 176	0.21 346	0.19 334	0.18 264	0.17 250

DFGA-Net	0.47 281	0.31 389	0.93 453	0.43 295	0.33 397	0.56 292	0.35 247	0.81 276	0.89 347	0.70 248	0.76 223	0.48 179	0.43 234	0.78 354	0.64 385	0.16 193	0.14 286	0.19 265	0.19 334	0.20 316	0.19 288

GCST	0.85 469	1.25 545	0.80 415	1.58 550	1.03 543	1.04 466	0.24 72	0.81 276	0.81 292	0.99 432	0.67 195	0.78 343	0.35 180	0.98 430	0.38 237	0.97 545	0.65 545	1.20 546	0.81 549	0.93 538	0.72 534

Anonymous_2	0.84 464	0.45 460	0.66 361	0.41 221	0.45 475	0.82 418	0.53 426	0.81 276	0.81 292	0.73 267	0.61 174	0.91 390	0.76 424	0.77 346	0.61 376	0.51 524	0.55 541	0.54 528	4.92 579	0.54 519	0.42 495

TestStereo1	0.44 254	0.24 253	0.45 187	0.52 438	0.25 202	0.35 155	0.40 322	0.81 276	0.94 379	0.70 248	0.96 330	0.48 179	0.45 248	0.94 412	0.33 181	0.16 193	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.14 137

SA-5K	0.44 254	0.24 253	0.45 187	0.52 438	0.25 202	0.35 155	0.40 322	0.81 276	0.94 379	0.70 248	0.96 330	0.48 179	0.45 248	0.94 412	0.33 181	0.16 193	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.14 137

raft+_RVC	0.38 185	0.20 134	0.38 112	0.39 156	0.27 275	0.44 234	0.35 247	0.81 276	0.90 352	0.52 159	0.78 236	0.50 187	0.29 129	0.56 167	0.41 274	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.13 106

IER	0.48 291	0.25 284	0.60 337	0.38 131	0.28 299	0.67 366	0.38 291	0.82 282	0.68 215	0.88 369	0.95 326	0.74 323	0.79 431	0.62 230	0.46 298	0.17 231	0.14 286	0.17 186	0.17 275	0.17 233	0.16 207

ARAFT	0.48 291	0.25 284	0.82 422	0.42 255	0.25 202	0.56 292	0.54 433	0.82 282	0.82 305	0.92 394	0.75 220	0.75 328	0.48 264	0.89 392	0.37 222	0.15 148	0.12 176	0.23 383	0.22 399	0.14 115	0.14 137

CBFPSM	0.61 409	0.25 284	1.41 507	0.39 156	0.27 275	1.10 475	0.67 469	0.83 284	0.84 312	0.82 317	0.81 260	1.33 483	0.85 448	0.72 317	0.86 431	0.16 193	0.15 310	0.15 121	0.17 275	0.17 233	0.23 380

s12784h	0.37 167	0.15 15	0.26 7	0.34 50	0.15 1	0.80 409	0.29 140	0.83 284	0.87 331	0.58 180	0.58 166	0.43 152	0.41 226	0.59 189	0.35 202	0.12 30	0.10 44	0.14 78	0.09 6	0.14 115	0.10 3

FENet	0.43 248	0.23 231	0.40 132	0.40 193	0.24 172	0.54 280	0.33 212	0.83 284	0.72 235	0.74 274	0.73 206	0.63 257	0.56 299	0.65 256	0.45 294	0.19 306	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.20 319

MLCV	0.49 304	0.26 319	0.73 398	0.38 131	0.18 24	0.64 343	0.33 212	0.84 287	0.89 347	0.96 421	1.12 402	0.72 314	0.45 248	1.00 440	0.59 369	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.14 115	0.14 137

ISRNet	0.57 382	0.25 284	0.72 393	0.57 478	0.36 423	0.43 224	0.28 125	0.85 288	0.84 312	1.09 469	1.25 439	0.91 390	0.61 333	0.68 287	0.60 370	0.35 491	0.26 468	0.36 489	0.33 493	0.30 438	0.42 495

rvit_stereo_0075_2	0.48 291	0.38 428	0.74 402	0.54 460	0.46 484	0.43 224	0.35 247	0.85 288	0.68 215	0.56 174	0.73 206	0.59 239	0.47 260	0.64 248	0.47 309	0.33 477	0.23 442	0.35 484	0.26 454	0.32 449	0.26 404

Sa-1000	0.49 304	0.25 284	0.45 187	0.46 359	0.25 202	0.64 343	0.34 224	0.85 288	0.95 383	0.85 344	1.51 491	0.55 204	0.44 241	0.94 412	0.31 164	0.16 193	0.12 176	0.21 346	0.20 357	0.15 158	0.14 137

dad	0.61 409	0.53 480	0.72 393	0.44 320	0.31 360	0.64 343	0.37 273	0.85 288	1.28 488	1.05 453	1.17 426	1.18 463	0.61 333	0.70 302	0.54 350	0.36 494	0.23 442	0.37 494	0.21 377	0.31 442	0.23 380

IGEV_Zeroshot_test	0.36 149	0.19 99	0.71 387	0.41 221	0.29 322	0.30 98	0.25 84	0.86 292	0.40 106	0.64 210	0.57 163	0.56 210	0.25 70	0.56 167	0.29 137	0.15 148	0.11 109	0.16 147	0.14 169	0.14 115	0.14 137

z-ln-s-r	0.70 432	0.39 433	1.51 512	0.40 193	0.27 275	0.58 307	0.62 459	0.87 293	1.09 446	0.84 331	1.44 480	0.91 390	0.87 455	1.20 471	2.07 529	0.16 193	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.21 328	0.17 250

FACV-RUCA	0.45 263	0.28 351	0.51 255	0.46 359	0.33 397	0.62 328	0.34 224	0.87 293	0.75 255	0.60 184	0.84 270	0.48 179	0.54 288	0.56 167	0.39 247	0.22 365	0.15 310	0.35 484	0.16 223	0.29 430	0.22 356

CAS++	0.33 124	0.25 284	0.39 120	0.38 131	0.26 239	0.32 130	0.24 72	0.87 293	0.53 168	0.48 151	0.46 112	0.26 52	0.21 39	0.50 133	0.26 78	0.23 392	0.20 412	0.22 361	0.17 275	0.21 328	0.17 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.37 167	0.22 198	0.49 234	0.41 221	0.26 239	0.36 163	0.30 158	0.87 293	0.41 113	0.45 136	0.59 168	0.78 343	0.43 234	0.77 346	0.26 78	0.15 148	0.11 109	0.15 121	0.14 169	0.14 115	0.14 137

HanStereo	0.37 167	0.22 198	0.49 234	0.41 221	0.26 239	0.36 163	0.30 158	0.87 293	0.41 113	0.45 136	0.59 168	0.78 343	0.43 234	0.77 346	0.26 78	0.15 148	0.11 109	0.15 121	0.14 169	0.14 115	0.14 137

iinet-f	0.69 431	0.29 365	2.34 538	0.41 221	0.31 360	1.16 488	0.58 449	0.87 293	0.85 318	0.86 354	1.17 426	1.04 426	0.83 441	0.76 339	1.26 494	0.21 343	0.18 385	0.17 186	0.16 223	0.21 328	0.21 337

HCRNet	0.46 270	0.35 409	0.45 187	0.54 460	0.26 239	0.52 268	0.29 140	0.87 293	0.64 198	0.75 278	0.82 262	0.76 335	0.53 281	0.70 302	0.38 237	0.24 403	0.16 337	0.24 399	0.20 357	0.21 328	0.20 319

DIP-Stereo	0.40 213	0.22 198	0.58 324	0.42 255	0.29 322	0.62 328	0.27 110	0.87 293	0.42 120	0.65 215	0.86 283	0.52 195	0.35 180	0.67 278	0.43 281	0.15 148	0.13 248	0.17 186	0.14 169	0.15 158	0.17 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ToySt	0.52 346	0.27 335	0.93 453	0.42 255	0.28 299	0.67 366	0.56 440	0.88 301	0.79 274	0.61 189	0.85 279	0.92 396	0.70 385	0.72 317	0.61 376	0.16 193	0.17 370	0.21 346	0.21 377	0.22 354	0.21 337

DAS	0.54 358	0.26 319	0.66 361	0.49 398	0.31 360	0.61 324	0.43 361	0.89 302	1.01 409	0.95 409	1.16 421	0.71 299	0.85 448	0.89 392	0.47 309	0.18 268	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.22 354	0.19 288

SepStereo	0.54 358	0.26 319	0.66 361	0.49 398	0.31 360	0.61 324	0.43 361	0.89 302	1.01 409	0.95 409	1.16 421	0.71 299	0.85 448	0.97 428	0.47 309	0.18 268	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.22 354	0.19 288

CFNet_pseudo	0.47 281	0.25 284	0.55 301	0.38 131	0.28 299	0.58 307	0.32 196	0.89 302	0.90 352	0.83 325	1.03 371	0.75 328	0.48 264	0.61 208	0.46 298	0.17 231	0.13 248	0.24 399	0.16 223	0.26 409	0.21 337

RALAANet	0.40 213	0.24 253	0.56 313	0.43 295	0.30 346	0.36 163	0.25 84	0.89 302	0.69 222	0.69 242	0.65 184	0.61 245	0.30 147	0.63 241	0.35 202	0.16 193	0.13 248	0.18 232	0.15 194	0.21 328	0.14 137

DMCA-RVC	0.54 358	0.32 392	0.83 426	0.51 421	0.32 385	0.59 317	0.38 291	0.89 302	0.70 226	0.95 409	0.88 294	0.90 384	0.69 380	0.75 329	0.63 383	0.23 392	0.18 385	0.31 470	0.24 430	0.27 419	0.21 337

ccs_rob	0.47 281	0.25 284	0.55 301	0.38 131	0.28 299	0.58 307	0.32 196	0.89 302	0.90 352	0.83 325	1.02 361	0.75 328	0.48 264	0.61 208	0.46 298	0.17 231	0.12 176	0.24 399	0.16 223	0.26 409	0.21 337

DispNO	0.48 291	0.24 253	0.84 433	0.40 193	0.31 360	0.58 307	0.39 309	0.91 308	0.79 274	0.79 308	0.83 267	0.71 299	0.59 321	0.75 329	0.50 325	0.19 306	0.14 286	0.20 302	0.18 306	0.16 207	0.17 250

ACVNet-DCA	0.36 149	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.91 308	0.59 183	0.42 127	0.50 127	0.34 89	0.47 260	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.18 264	0.19 288

1test111	0.37 167	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.91 308	0.59 183	0.42 127	0.50 127	0.34 89	0.47 260	0.59 189	0.48 313	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.18 264	0.19 288

anonymousdsp2	0.37 167	0.21 168	0.49 234	0.38 131	0.24 172	0.48 253	0.31 182	0.91 308	0.68 215	0.57 177	0.51 135	0.51 191	0.34 172	0.59 189	0.33 181	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.10 46	0.16 207	0.16 207

fast-acv-ft	0.66 422	0.32 392	0.80 415	0.46 359	0.34 409	1.26 498	0.50 413	0.91 308	1.00 407	1.05 453	1.36 464	1.28 472	0.84 444	0.81 365	0.90 441	0.22 365	0.24 451	0.23 383	0.23 415	0.21 328	0.22 356

qqq	0.42 235	0.28 351	0.50 246	0.37 112	0.22 104	0.47 248	0.39 309	0.91 308	0.59 183	0.57 177	0.71 202	0.65 270	0.56 299	0.59 189	0.48 313	0.17 231	0.17 370	0.20 302	0.19 334	0.18 264	0.19 288

ACVNet	0.47 281	0.24 253	0.39 120	0.40 193	0.28 299	0.58 307	0.40 322	0.91 308	0.81 292	0.67 230	0.96 330	0.79 350	0.66 361	0.65 256	0.71 401	0.18 268	0.15 310	0.16 147	0.15 194	0.18 264	0.15 176

CFNet-ft	0.50 318	0.25 284	0.39 120	0.41 221	0.26 239	0.66 357	0.37 273	0.91 308	0.87 331	0.67 230	1.00 355	1.05 430	0.70 385	0.68 287	0.57 360	0.23 392	0.16 337	0.24 399	0.21 377	0.24 387	0.19 288

CFNet_RVC	0.50 318	0.25 284	0.39 120	0.41 221	0.26 239	0.66 357	0.37 273	0.91 308	0.87 331	0.67 230	1.00 355	1.05 430	0.70 385	0.68 287	0.57 360	0.23 392	0.16 337	0.24 399	0.21 377	0.24 387	0.19 288

cf-r	0.49 304	0.24 253	0.49 234	0.40 193	0.23 132	0.58 307	0.38 291	0.92 317	0.87 331	0.77 292	1.06 383	0.98 406	0.67 370	0.59 189	0.61 376	0.21 343	0.14 286	0.17 186	0.19 334	0.15 158	0.16 207

iResNet	0.52 346	0.31 389	0.86 440	0.44 320	0.22 104	0.66 357	0.47 387	0.92 317	1.02 414	0.89 376	1.12 402	0.69 294	0.55 292	0.86 382	0.60 370	0.15 148	0.11 109	0.15 121	0.12 103	0.17 233	0.17 250

Any-RAFT	0.36 149	0.17 44	0.31 38	0.35 66	0.21 86	0.51 260	0.21 39	0.93 319	0.75 255	0.56 174	0.73 206	0.66 282	0.29 129	0.48 119	0.25 60	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.10 46	0.13 71	0.13 106

gwcnet-sp	0.50 318	0.25 284	0.84 433	0.41 221	0.27 275	0.79 403	0.40 322	0.93 319	0.85 318	0.95 409	0.79 241	0.65 270	0.63 343	0.69 294	0.52 334	0.18 268	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.19 288

scenet	0.50 318	0.25 284	0.84 433	0.41 221	0.27 275	0.79 403	0.40 322	0.93 319	0.85 318	0.95 409	0.79 241	0.65 270	0.63 343	0.69 294	0.52 334	0.18 268	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.19 288

ssnet	0.50 318	0.25 284	0.84 433	0.41 221	0.27 275	0.79 403	0.40 322	0.93 319	0.85 318	0.95 409	0.79 241	0.65 270	0.63 343	0.69 294	0.52 334	0.18 268	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.19 288

MMNet	0.57 382	0.26 319	0.67 366	0.45 334	0.35 416	1.04 466	0.39 309	0.93 319	0.98 400	0.96 421	0.97 339	0.86 366	0.80 435	0.83 373	0.80 422	0.16 193	0.15 310	0.19 265	0.19 334	0.20 316	0.17 250

x	0.41 228	0.25 284	0.46 200	0.36 93	0.24 172	0.54 280	0.31 182	0.94 324	0.58 182	0.60 184	0.72 204	0.61 245	0.53 281	0.52 142	0.50 325	0.18 268	0.16 337	0.17 186	0.16 223	0.17 233	0.18 276

PSMNet-ADL	0.50 318	0.28 351	0.43 173	0.49 398	0.31 360	0.70 372	0.38 291	0.94 324	0.81 292	0.62 193	0.80 252	0.91 390	0.62 338	0.76 339	0.68 395	0.24 403	0.18 385	0.19 265	0.20 357	0.22 354	0.22 356

GANet-ADL	0.44 254	0.27 335	0.48 225	0.44 320	0.30 346	0.54 280	0.36 260	0.94 324	0.88 342	0.64 210	0.72 204	0.68 292	0.44 241	0.55 157	0.44 288	0.22 365	0.15 310	0.15 121	0.13 139	0.18 264	0.21 337

DDVS	0.53 353	0.32 392	0.63 348	0.42 255	0.31 360	0.71 377	0.35 247	0.95 327	0.69 222	0.86 354	0.90 303	1.11 449	0.46 255	0.90 400	0.67 390	0.23 392	0.17 370	0.22 361	0.18 306	0.25 398	0.28 425

SDNR	0.89 474	0.39 433	1.66 527	0.42 255	0.39 441	3.35 558	0.32 196	0.95 327	1.05 424	1.05 453	2.12 523	0.62 252	0.71 390	1.40 496	0.78 414	0.53 526	0.56 542	0.36 489	0.27 461	0.46 502	0.50 519

GwcNet-ADL	0.45 263	0.24 253	0.51 255	0.46 359	0.30 346	0.41 209	0.40 322	0.95 327	0.98 400	0.73 267	0.78 236	0.61 245	0.41 226	0.67 278	0.55 352	0.20 327	0.14 286	0.15 121	0.14 169	0.19 299	0.22 356

EDNetEfficient	1.47 531	0.82 521	6.28 564	0.48 387	0.40 446	0.73 385	0.83 507	0.95 327	2.77 553	3.48 565	1.95 516	1.64 517	2.12 547	1.42 500	3.84 555	0.21 343	0.19 403	0.21 346	0.21 377	0.43 495	0.42 495

acv_ft	0.52 346	0.24 253	0.64 353	0.45 334	0.28 299	0.85 427	0.40 322	0.95 327	0.81 292	1.00 433	0.96 330	0.79 350	0.62 338	0.65 256	0.88 433	0.18 268	0.15 310	0.16 147	0.15 194	0.18 264	0.15 176

MyStereo05	0.46 270	0.22 198	0.51 255	0.42 255	0.29 322	0.43 224	0.48 394	0.96 332	1.12 449	0.77 292	0.62 178	0.51 191	0.57 311	0.79 357	0.43 281	0.14 81	0.13 248	0.18 232	0.17 275	0.17 233	0.17 250

AACVNet	0.52 346	0.25 284	0.56 313	0.48 387	0.29 322	0.55 286	0.38 291	0.96 332	0.59 183	0.83 325	1.03 371	1.03 421	0.77 429	0.91 403	0.58 367	0.22 365	0.18 385	0.24 399	0.18 306	0.24 387	0.22 356

TRStereo	0.39 198	0.32 392	0.64 353	0.49 398	0.41 451	0.30 98	0.30 158	0.97 334	0.63 194	0.53 167	0.43 103	0.52 195	0.26 86	0.77 346	0.29 137	0.18 268	0.12 176	0.19 265	0.19 334	0.13 71	0.13 106

GwcNet-RSSM	0.51 332	0.25 284	0.51 255	0.41 221	0.24 172	0.56 292	0.41 342	0.97 334	0.96 390	0.75 278	1.17 426	0.89 381	0.66 361	0.66 268	0.74 408	0.22 365	0.15 310	0.19 265	0.21 377	0.17 233	0.16 207

G2L-Stereo	0.51 332	0.25 284	0.55 301	0.44 320	0.27 275	0.46 244	0.47 387	0.98 336	0.81 292	0.86 354	0.90 303	0.91 390	0.56 299	0.88 390	0.80 422	0.21 343	0.17 370	0.22 361	0.18 306	0.17 233	0.22 356

PCWNet_CMD	0.49 304	0.25 284	0.56 313	0.40 193	0.27 275	0.64 343	0.32 196	0.98 336	0.99 403	0.87 359	1.07 387	0.78 343	0.46 255	0.61 208	0.44 288	0.17 231	0.13 248	0.21 346	0.16 223	0.26 409	0.20 319

hitnet-ft	0.57 382	0.29 365	0.43 173	0.42 255	0.29 322	0.81 415	0.40 322	0.98 336	0.91 358	0.84 331	1.01 359	1.13 457	0.72 401	0.83 373	0.71 401	0.28 444	0.21 422	0.28 451	0.22 399	0.29 430	0.27 414

DMCA	0.47 281	0.27 335	0.59 332	0.39 156	0.29 322	0.53 273	0.34 224	0.98 336	0.70 226	0.78 303	0.83 267	0.79 350	0.55 292	0.54 156	0.57 360	0.21 343	0.16 337	0.21 346	0.16 223	0.19 299	0.22 356

CASS	0.46 270	0.28 351	0.45 187	0.48 387	0.22 104	0.63 334	0.34 224	0.99 340	0.66 207	0.76 284	0.86 283	0.61 245	0.58 315	0.58 181	0.44 288	0.29 454	0.16 337	0.22 361	0.18 306	0.23 374	0.28 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.47 281	0.26 319	0.47 212	0.46 359	0.29 322	0.78 397	0.34 224	0.99 340	0.80 283	0.77 292	0.80 252	0.64 264	0.54 288	0.66 268	0.56 354	0.21 343	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.18 264	0.19 288

BSDual-CNN	0.48 291	0.26 319	0.47 212	0.46 359	0.29 322	0.75 393	0.46 379	0.99 340	0.80 283	0.77 292	0.80 252	0.76 335	0.59 321	0.66 268	0.48 313	0.21 343	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.18 264	0.19 288

hknet	0.51 332	0.26 319	0.58 324	0.46 359	0.29 322	0.75 393	0.46 379	0.99 340	0.89 347	0.77 292	0.80 252	0.96 402	0.67 370	0.75 329	0.50 325	0.19 306	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.18 264	0.19 288

MSMDNet	0.49 304	0.25 284	0.56 313	0.40 193	0.27 275	0.64 343	0.32 196	0.99 340	0.99 403	0.87 359	1.07 387	0.79 350	0.46 255	0.61 208	0.44 288	0.17 231	0.13 248	0.20 302	0.16 223	0.25 398	0.20 319

HITNet	0.43 248	0.27 335	0.50 246	0.34 50	0.18 24	0.65 350	0.32 196	0.99 340	0.70 226	0.73 267	0.86 283	0.66 282	0.56 299	0.61 208	0.47 309	0.14 81	0.10 44	0.15 121	0.13 139	0.18 264	0.13 106
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
mmm	0.47 281	0.28 351	0.51 255	0.39 156	0.25 202	0.61 324	0.38 291	1.00 346	0.60 190	0.77 292	1.07 387	0.65 270	0.53 281	0.61 208	0.49 322	0.18 268	0.15 310	0.23 383	0.20 357	0.21 328	0.20 319

test_sample2	0.45 263	0.24 253	0.49 234	0.34 50	0.21 86	0.60 323	0.43 361	1.01 347	0.73 245	0.67 230	0.80 252	0.70 296	0.64 351	0.65 256	0.41 274	0.19 306	0.15 310	0.18 232	0.16 223	0.19 299	0.19 288

UNet	0.55 367	0.27 335	0.72 393	0.45 334	0.41 451	0.97 448	0.40 322	1.01 347	0.80 283	0.87 359	0.90 303	1.03 421	0.75 415	0.76 339	0.67 390	0.19 306	0.15 310	0.20 302	0.17 275	0.21 328	0.18 276

STTStereo	0.57 382	0.39 433	0.87 445	0.45 334	0.32 385	0.62 328	0.45 376	1.01 347	0.87 331	1.01 436	0.91 311	0.95 399	0.58 315	0.77 346	0.66 387	0.25 416	0.24 451	0.27 440	0.33 493	0.25 398	0.26 404

MyStereo04	0.45 263	0.23 231	0.52 276	0.43 295	0.29 322	0.40 198	0.48 394	1.02 350	1.12 449	0.62 193	0.58 166	0.55 204	0.56 299	0.77 346	0.45 294	0.14 81	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.17 250

G-Net	0.95 482	0.48 474	1.13 479	0.67 510	0.49 491	2.07 537	0.63 463	1.02 350	0.90 352	1.77 527	2.62 539	1.28 472	1.60 528	1.09 454	1.06 477	0.37 498	0.30 489	0.35 484	0.25 443	0.46 502	0.45 506

RASNet	0.57 382	0.24 253	0.61 338	0.39 156	0.23 132	0.71 377	0.40 322	1.02 350	0.93 370	0.77 292	1.05 377	1.05 430	0.98 480	0.99 435	1.03 469	0.16 193	0.14 286	0.14 78	0.17 275	0.15 158	0.14 137

DANet	0.74 442	0.47 472	0.98 465	0.60 489	0.41 451	0.92 439	0.41 342	1.02 350	0.87 331	1.22 490	1.22 435	1.33 483	0.88 460	1.26 479	1.37 500	0.27 433	0.24 451	0.31 470	0.25 443	0.37 479	0.36 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.60 405	0.29 365	0.53 284	0.50 409	0.33 397	0.76 396	0.51 416	1.02 350	0.94 379	1.07 464	1.16 421	1.21 465	0.73 406	0.98 430	0.75 410	0.21 343	0.20 412	0.22 361	0.23 415	0.22 354	0.20 319

UPFNet	0.55 367	0.26 319	0.59 332	0.46 359	0.38 433	0.83 421	0.48 394	1.03 355	0.80 283	0.92 394	0.91 311	0.85 362	0.67 370	0.87 384	0.78 414	0.20 327	0.21 422	0.20 302	0.20 357	0.20 316	0.15 176

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 254	0.22 198	0.83 426	0.39 156	0.45 475	0.41 209	0.26 97	1.04 356	0.50 158	0.54 169	0.76 223	1.03 421	0.43 234	0.67 278	0.28 119	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.19 334	0.21 328	0.21 337

CFNet_ucs	0.51 332	0.25 284	0.58 324	0.39 156	0.31 360	0.59 317	0.35 247	1.04 356	0.95 383	0.89 376	1.19 431	0.80 354	0.49 269	0.66 268	0.45 294	0.21 343	0.16 337	0.26 431	0.18 306	0.27 419	0.23 380

LL-Strereo	0.58 394	0.29 365	0.83 426	0.48 387	0.35 416	0.39 190	0.48 394	1.04 356	0.99 403	0.87 359	0.79 241	1.08 439	1.15 503	1.35 495	0.51 329	0.18 268	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.17 233	0.21 337

TransformOpticalFlow	0.46 270	0.21 168	0.49 234	0.42 255	0.24 172	0.36 163	0.46 379	1.04 356	0.84 312	0.67 230	1.14 413	0.73 319	0.56 299	0.78 354	0.33 181	0.15 148	0.10 44	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.15 176

delet	0.57 382	0.25 284	0.63 348	0.46 359	0.34 409	1.05 471	0.51 416	1.04 356	0.94 379	0.90 384	0.99 351	0.90 384	0.68 378	0.87 384	0.78 414	0.18 268	0.18 385	0.20 302	0.21 377	0.17 233	0.17 250

AANet_RVC	0.59 398	0.35 409	0.68 373	0.47 379	0.28 299	0.57 301	0.47 387	1.04 356	1.28 488	0.87 359	1.33 459	0.86 366	0.63 343	1.16 464	0.89 435	0.19 306	0.13 248	0.15 121	0.14 169	0.18 264	0.20 319

StereoDRNet-Refined	0.61 409	0.33 400	0.63 348	0.47 379	0.31 360	0.94 443	0.41 342	1.04 356	0.97 395	1.15 481	1.13 409	1.00 413	0.74 412	0.93 409	0.93 448	0.18 268	0.13 248	0.22 361	0.21 377	0.20 316	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample1	0.44 254	0.24 253	0.52 276	0.35 66	0.23 132	0.59 317	0.36 260	1.05 363	0.57 178	0.66 221	0.78 236	0.70 296	0.71 390	0.62 230	0.51 329	0.18 268	0.15 310	0.17 186	0.16 223	0.18 264	0.18 276

MyStereo06	0.40 213	0.22 198	0.65 358	0.42 255	0.29 322	0.43 224	0.48 394	1.05 363	0.43 127	0.64 210	0.54 152	0.78 343	0.27 96	0.53 148	0.31 164	0.14 81	0.13 248	0.18 232	0.17 275	0.17 233	0.17 250

ICVP	0.48 291	0.26 319	0.42 154	0.49 398	0.28 299	0.63 334	0.43 361	1.05 363	0.72 235	0.68 239	0.95 326	0.75 328	0.56 299	0.55 157	0.61 376	0.24 403	0.18 385	0.19 265	0.17 275	0.19 299	0.21 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 358	0.30 380	0.84 433	0.51 421	0.32 385	0.63 334	0.57 442	1.05 363	0.95 383	0.80 311	0.87 290	0.85 362	0.57 311	0.87 384	0.51 329	0.18 268	0.21 422	0.23 383	0.22 399	0.19 299	0.19 288

PS-NSSS	0.60 405	0.46 465	0.68 373	0.43 295	0.34 409	0.66 357	0.57 442	1.05 363	0.91 358	0.80 311	1.28 448	0.72 314	0.67 370	0.89 392	0.61 376	0.32 470	0.26 468	0.40 503	0.27 461	0.35 467	0.29 432

YMNet	0.68 426	0.40 442	1.01 467	0.53 448	0.46 484	1.04 466	0.48 394	1.06 368	0.81 292	1.21 486	1.31 455	1.11 449	0.73 406	0.89 392	0.96 455	0.27 433	0.31 497	0.25 412	0.25 443	0.25 398	0.24 391

YMNet_1	0.68 426	0.40 442	1.01 467	0.53 448	0.46 484	1.04 466	0.48 394	1.06 368	0.81 292	1.21 486	1.31 455	1.11 449	0.73 406	0.89 392	0.96 455	0.27 433	0.31 497	0.25 412	0.25 443	0.25 398	0.24 391

GES	0.46 270	0.25 284	0.62 344	0.41 221	0.30 346	0.62 328	0.37 273	1.06 368	0.70 226	0.75 278	0.83 267	0.47 174	0.52 280	0.69 294	0.46 298	0.23 392	0.17 370	0.17 186	0.16 223	0.18 264	0.24 391

CBMV_ROB	0.62 415	0.39 433	0.41 141	0.41 221	0.28 299	0.86 429	0.28 125	1.06 368	1.02 414	0.95 409	1.33 459	0.81 356	0.84 444	0.94 412	0.56 354	0.37 498	0.37 517	0.43 509	0.40 509	0.33 454	0.32 450

psmg	0.50 318	0.26 319	0.47 212	0.42 255	0.29 322	0.82 418	0.42 353	1.07 372	0.80 283	0.95 409	0.94 322	0.76 335	0.59 321	0.66 268	0.48 313	0.21 343	0.16 337	0.20 302	0.20 357	0.19 299	0.19 288

psm_up	0.57 382	0.27 335	0.52 276	0.50 409	0.33 397	0.65 350	0.60 455	1.07 372	0.84 312	0.87 359	0.91 311	1.00 413	1.06 491	0.80 360	0.66 387	0.22 365	0.25 459	0.26 431	0.23 415	0.22 354	0.21 337

HGLStereo	0.58 394	0.30 380	0.65 358	0.51 421	0.38 433	0.78 397	0.45 376	1.07 372	0.82 305	0.89 376	1.16 421	0.88 376	0.91 467	0.80 360	0.74 408	0.21 343	0.21 422	0.20 302	0.18 306	0.19 299	0.22 356

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 435	0.84 525	0.80 415	0.55 468	0.38 433	1.38 506	0.57 442	1.07 372	0.81 292	0.90 384	0.94 322	0.95 399	0.54 288	1.01 441	0.61 376	0.41 509	0.30 489	0.57 530	0.31 484	0.86 535	0.39 482

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.33 400	0.71 387	0.46 359	0.31 360	0.66 357	0.43 361	1.07 372	0.89 347	0.93 397	0.91 311	0.98 406	0.61 333	0.76 339	0.64 385	0.22 365	0.18 385	0.22 361	0.22 399	0.22 354	0.24 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psmorigin	0.84 464	0.53 480	2.21 536	0.50 409	0.41 451	0.86 429	0.57 442	1.08 377	0.90 352	1.50 510	1.42 477	1.50 506	1.09 494	1.29 483	1.03 469	0.32 470	0.33 509	0.27 440	0.27 461	0.34 462	0.45 506

DSFCA	0.57 382	0.27 335	0.71 387	0.41 221	0.36 423	0.78 397	0.53 426	1.08 377	0.85 318	1.08 465	0.84 270	0.90 384	0.66 361	1.05 449	0.63 383	0.26 422	0.22 431	0.21 346	0.21 377	0.22 354	0.20 319

BEATNet_4x	0.49 304	0.35 409	0.72 393	0.38 131	0.20 68	0.65 350	0.36 260	1.08 377	0.78 267	0.78 303	0.88 294	0.73 319	0.64 351	0.71 312	0.60 370	0.16 193	0.12 176	0.16 147	0.15 194	0.24 387	0.18 276

FADNet-RVC-Resample	0.58 394	0.35 409	1.34 501	0.50 409	0.34 409	0.73 385	0.43 361	1.09 380	0.96 390	0.83 325	0.87 290	0.76 335	0.66 361	0.77 346	0.52 334	0.19 306	0.18 385	0.26 431	0.27 461	0.28 428	0.29 432

SuperB	1.00 490	0.41 448	4.03 554	0.45 334	0.32 385	0.99 455	0.49 407	1.09 380	2.09 540	1.10 473	1.10 395	0.74 323	0.83 441	1.13 458	1.75 517	0.20 327	0.15 310	0.17 186	0.15 194	2.50 564	0.27 414

TDLM	0.59 398	0.35 409	0.57 322	0.53 448	0.32 385	0.67 366	0.72 484	1.09 380	1.03 418	0.84 331	1.11 400	0.84 360	0.71 390	0.96 421	0.61 376	0.28 444	0.18 385	0.26 431	0.22 399	0.27 419	0.21 337

NOSS_ROB	0.59 398	0.40 442	0.42 154	0.45 334	0.31 360	0.79 403	0.53 426	1.09 380	1.12 449	0.69 242	0.92 317	0.77 340	0.63 343	0.81 365	0.52 334	0.39 504	0.38 518	0.44 511	0.42 519	0.38 481	0.36 473

PAM	0.50 318	0.21 168	0.75 405	0.41 221	0.26 239	1.11 480	0.37 273	1.10 384	0.39 92	0.75 278	0.46 112	1.92 526	0.61 333	0.62 230	0.28 119	0.16 193	0.10 44	0.16 147	0.14 169	0.14 115	0.15 176

ADLNet2	0.57 382	0.26 319	0.71 387	0.48 387	0.31 360	0.83 421	0.51 416	1.10 384	0.99 403	0.85 344	0.99 351	0.99 411	0.70 385	0.79 357	0.78 414	0.21 343	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.22 354	0.22 356

TCMNet	0.68 426	0.41 448	1.08 475	0.60 489	0.61 519	0.97 448	0.55 436	1.11 386	0.93 370	0.87 359	1.14 413	0.89 381	0.65 359	0.92 405	1.06 477	0.26 422	0.26 468	0.31 470	0.28 468	0.33 454	0.30 437

DualNet (step1)	0.60 405	0.37 420	0.83 426	0.39 156	0.31 360	0.72 381	0.49 407	1.11 386	0.92 364	0.93 397	0.89 297	0.86 366	0.71 390	0.74 322	0.53 345	0.42 511	0.22 431	0.40 503	0.41 514	0.36 473	0.35 467

test_sample9	1.17 507	0.37 420	0.83 426	0.39 156	0.31 360	0.72 381	0.49 407	1.11 386	0.92 364	0.93 397	0.89 297	0.86 366	0.71 390	1.29 483	2.03 527	0.42 511	9.50 584	0.40 503	0.41 514	0.36 473	0.35 467

test_sample7	0.54 358	0.30 380	0.55 301	0.37 112	0.28 299	0.63 334	0.47 387	1.11 386	0.92 364	0.93 397	0.89 297	0.86 366	0.71 390	0.74 322	0.53 345	0.27 433	0.22 431	0.27 440	0.26 454	0.27 419	0.26 404

ac_64	0.54 358	0.24 253	0.58 324	0.46 359	0.28 299	0.79 403	0.44 369	1.11 386	0.63 194	0.94 404	0.85 279	1.06 434	0.70 385	0.76 339	0.72 404	0.22 365	0.18 385	0.20 302	0.19 334	0.18 264	0.16 207

PAM_32	0.50 318	0.20 134	0.69 382	0.40 193	0.24 172	1.09 474	0.29 140	1.12 391	0.40 106	0.74 274	0.44 106	1.98 529	0.64 351	0.64 248	0.27 100	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.15 176

SQANet	0.87 472	0.76 516	0.76 407	1.16 542	0.99 540	1.10 475	0.51 416	1.12 391	0.85 318	0.93 397	1.05 377	1.03 421	0.76 424	1.07 450	0.70 398	0.79 538	0.25 459	1.04 544	0.36 499	1.56 546	0.70 533

GASNet	0.70 432	0.77 517	1.16 483	0.71 521	0.49 491	0.62 328	0.48 394	1.12 391	1.05 424	0.98 427	0.84 270	0.94 398	0.82 439	1.41 499	0.85 430	0.33 477	0.22 431	0.29 459	0.28 468	0.44 498	0.26 404

GANet-RSSM	0.49 304	0.22 198	0.42 154	0.39 156	0.26 239	0.58 307	0.41 342	1.12 391	0.82 305	0.73 267	1.02 361	0.88 376	0.75 415	0.67 278	0.48 313	0.22 365	0.16 337	0.18 232	0.19 334	0.18 264	0.18 276

FADNet_RVC	0.58 394	0.39 433	1.26 490	0.45 334	0.32 385	0.55 286	0.34 224	1.12 391	0.90 352	0.68 239	0.90 303	0.61 245	0.71 390	1.03 446	0.80 422	0.21 343	0.18 385	0.27 440	0.23 415	0.33 454	0.30 437

CVANet_RVC	0.59 398	0.35 409	0.54 297	0.49 398	0.33 397	0.70 372	0.67 469	1.12 391	0.97 395	0.88 369	1.05 377	1.01 417	0.72 401	0.94 412	0.55 352	0.30 461	0.20 412	0.28 451	0.26 454	0.32 449	0.23 380

NVstereo2D	0.62 415	0.32 392	0.82 422	0.50 409	0.44 469	0.88 432	0.48 394	1.12 391	1.17 466	0.67 230	0.90 303	0.90 384	0.69 380	1.02 444	0.69 397	0.33 477	0.16 337	0.29 459	0.20 357	0.43 495	0.46 510

ADCRef	0.84 464	0.46 465	1.60 521	0.52 438	0.45 475	1.08 473	0.52 422	1.13 398	1.03 418	1.22 490	1.43 479	0.87 372	0.93 471	0.91 403	3.35 550	0.19 306	0.16 337	0.23 383	0.23 415	0.23 374	0.22 356

SGM-Forest	0.65 421	0.33 400	0.43 173	0.44 320	0.30 346	1.01 460	0.54 433	1.13 398	1.09 446	1.11 476	1.21 433	1.10 447	0.76 424	0.99 435	0.71 401	0.32 470	0.33 509	0.33 481	0.30 475	0.30 438	0.28 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.50 318	0.22 198	0.46 200	0.34 50	0.24 172	0.58 307	0.59 452	1.14 400	0.79 274	0.89 376	0.96 330	0.96 402	0.59 321	0.72 317	0.67 390	0.17 231	0.12 176	0.14 78	0.12 103	0.15 158	0.16 207

ADLNet	0.57 382	0.29 365	0.58 324	0.46 359	0.35 416	0.80 409	0.46 379	1.14 400	0.88 342	1.03 443	0.98 343	0.92 396	0.66 361	0.71 312	0.83 427	0.22 365	0.16 337	0.22 361	0.22 399	0.22 354	0.23 380

PA-Net	0.70 432	0.46 465	0.96 460	0.51 421	0.53 502	0.94 443	0.73 489	1.14 400	1.15 461	0.83 325	0.90 303	0.88 376	0.76 424	1.19 468	0.96 455	0.25 416	0.41 527	0.29 459	0.44 520	0.27 419	0.39 482
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.96 483	0.71 513	2.05 534	0.72 522	0.72 530	0.84 426	0.92 515	1.14 400	1.34 499	1.25 495	1.22 435	1.34 486	1.07 492	1.31 491	1.11 484	0.53 526	0.57 543	0.59 532	0.67 542	0.56 526	0.57 530

HBP-ISP	0.61 409	0.47 472	0.45 187	0.46 359	0.33 397	0.79 403	0.29 140	1.15 404	1.05 424	0.85 344	1.18 430	0.67 289	0.71 390	0.92 405	0.57 360	0.37 498	0.38 518	0.47 516	0.41 514	0.39 485	0.32 450

GANet	0.74 442	0.38 428	0.63 348	0.54 460	0.35 416	1.01 460	0.95 519	1.15 404	0.95 383	1.09 469	2.00 519	1.14 459	0.92 469	1.29 483	0.75 410	0.25 416	0.27 475	0.27 440	0.23 415	0.32 449	0.24 391

w-ln-seven-2	0.83 462	0.46 465	2.93 543	0.54 460	0.39 441	0.93 440	0.63 463	1.16 406	1.18 470	1.25 495	1.32 457	1.09 445	1.05 490	1.23 474	1.07 480	0.21 343	0.20 412	0.23 383	0.22 399	0.26 409	0.24 391

coex_refinement	0.54 358	0.22 198	0.44 179	0.45 334	0.31 360	0.75 393	0.40 322	1.16 406	0.92 364	0.87 359	1.12 402	0.99 411	0.57 311	0.69 294	0.90 441	0.21 343	0.14 286	0.16 147	0.16 223	0.21 328	0.22 356

PSMNet-RUCA	0.78 452	0.78 519	1.23 488	1.01 536	0.91 532	0.68 370	0.53 426	1.16 406	1.06 428	0.79 308	1.10 395	0.82 358	0.72 401	0.94 412	0.70 398	0.55 530	0.27 475	0.76 537	0.46 521	0.70 530	0.49 516

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 423	0.30 380	1.20 485	0.42 255	0.31 360	1.00 456	0.58 449	1.16 406	1.07 436	1.01 436	1.25 439	1.08 439	0.75 415	1.18 467	1.03 469	0.20 327	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.22 354	0.22 356

SACVNet	0.61 409	0.36 418	0.67 366	0.57 478	0.37 426	0.65 350	0.47 387	1.16 406	0.80 283	1.04 448	1.06 383	1.02 419	0.81 438	0.99 435	0.57 360	0.28 444	0.21 422	0.25 412	0.24 430	0.30 438	0.39 482

STrans-v2	0.47 281	0.21 168	0.49 234	0.41 221	0.25 202	0.54 280	0.49 407	1.16 406	0.82 305	0.67 230	1.05 377	0.71 299	0.67 370	0.74 322	0.34 193	0.15 148	0.11 109	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.14 137

PSMNet-RSSM	0.50 318	0.24 253	0.41 141	0.43 295	0.26 239	0.51 260	0.40 322	1.16 406	0.79 274	0.75 278	1.07 387	0.87 372	0.69 380	0.66 268	0.52 334	0.24 403	0.16 337	0.23 383	0.26 454	0.20 316	0.20 319

FADNet-RVC	0.62 415	0.56 495	1.29 495	0.47 379	0.39 441	0.63 334	0.40 322	1.16 406	0.91 358	0.71 259	0.86 283	1.04 426	0.55 292	0.99 435	0.78 414	0.27 433	0.26 468	0.28 451	0.29 474	0.32 449	0.31 446

NCCL2	0.74 442	0.45 460	0.77 410	0.65 506	0.45 475	0.97 448	1.16 533	1.16 406	1.02 414	1.00 433	0.98 343	1.48 504	0.88 460	0.99 435	0.89 435	0.31 465	0.27 475	0.39 500	0.39 506	0.33 454	0.34 463

DDUNet	1.10 499	2.58 571	0.83 426	1.21 544	1.27 549	1.02 462	0.69 475	1.17 415	0.95 383	0.98 427	1.26 443	1.28 472	0.84 444	0.97 428	0.79 421	0.85 541	0.40 525	2.00 556	0.60 540	1.34 545	0.94 541

CBMV	0.68 426	0.37 420	0.50 246	0.43 295	0.26 239	1.00 456	0.71 478	1.17 415	1.16 463	1.24 494	1.29 452	1.06 434	0.86 452	0.98 430	0.75 410	0.29 454	0.30 489	0.34 483	0.30 475	0.26 409	0.27 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.51 332	0.27 335	0.55 301	0.38 131	0.23 132	0.64 343	0.39 309	1.18 417	0.88 342	0.84 331	1.06 383	0.66 282	0.61 333	0.75 329	0.52 334	0.23 392	0.17 370	0.22 361	0.22 399	0.24 387	0.23 380

NINENet	0.52 346	0.30 380	0.55 301	0.46 359	0.33 397	0.78 397	0.34 224	1.18 417	0.91 358	0.84 331	0.97 339	0.64 264	0.54 288	0.74 322	0.56 354	0.23 392	0.20 412	0.25 412	0.18 306	0.22 354	0.22 356

UDG	0.93 477	1.03 538	0.75 405	1.00 535	0.97 538	1.02 462	0.57 442	1.18 417	1.01 409	0.93 397	1.02 361	1.32 478	1.03 486	0.88 390	0.92 446	0.55 530	0.33 509	1.82 553	0.41 514	1.20 544	0.74 535

UCFNet_RVC	0.50 318	0.27 335	0.37 102	0.40 193	0.27 275	0.66 357	0.42 353	1.18 417	0.86 324	0.70 248	0.89 297	0.91 390	0.60 327	0.62 230	0.48 313	0.24 403	0.18 385	0.28 451	0.27 461	0.25 398	0.24 391

G2L-ROB	0.49 304	0.20 134	0.48 225	0.36 93	0.22 104	0.58 307	0.42 353	1.19 421	0.74 251	0.86 354	0.76 223	1.08 439	0.59 321	0.81 365	0.60 370	0.17 231	0.12 176	0.15 121	0.12 103	0.17 233	0.20 319

test_sample8	1.36 524	0.37 420	0.83 426	0.39 156	0.31 360	0.72 381	0.49 407	1.19 421	0.79 274	1.51 511	0.96 330	3.29 551	1.64 531	1.29 483	2.03 527	0.42 511	9.50 584	0.40 503	0.41 514	0.36 473	0.35 467

test_sample5	0.50 318	0.28 351	0.55 301	0.37 112	0.23 132	0.65 350	0.38 291	1.19 421	0.86 324	0.81 315	0.97 339	0.64 264	0.60 327	0.72 317	0.48 313	0.22 365	0.16 337	0.22 361	0.21 377	0.23 374	0.22 356

DualNet	0.51 332	0.28 351	0.55 301	0.37 112	0.23 132	0.65 350	0.38 291	1.19 421	0.86 324	0.84 331	1.06 383	0.64 264	0.60 327	0.72 317	0.48 313	0.22 365	0.16 337	0.22 361	0.21 377	0.23 374	0.22 356

CRFU-Net	0.59 398	0.29 365	0.62 344	0.47 379	0.31 360	1.20 495	0.51 416	1.19 421	0.59 183	1.05 453	1.00 355	1.06 434	0.87 455	0.83 373	0.77 413	0.22 365	0.19 403	0.18 232	0.16 223	0.19 299	0.20 319

GANetREF_RVC	0.82 457	0.77 517	0.95 459	0.68 513	0.43 463	1.15 486	1.06 526	1.19 421	1.20 475	1.03 443	1.02 361	1.10 447	0.89 463	1.20 471	0.78 414	0.49 521	0.39 522	0.58 531	0.39 506	0.69 529	0.49 516
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ETE_ROB	0.73 437	0.52 477	0.93 453	0.57 478	0.37 426	0.80 409	0.86 512	1.19 421	0.95 383	1.20 485	1.22 435	1.39 496	0.86 452	1.07 450	0.88 433	0.27 433	0.21 422	0.31 470	0.27 461	0.34 462	0.35 467

ssnet_v2	0.61 409	0.29 365	0.69 382	0.45 334	0.30 346	0.93 440	0.62 459	1.20 428	1.03 418	0.97 424	0.81 260	0.98 406	0.67 370	0.84 377	0.97 460	0.26 422	0.23 442	0.23 383	0.24 430	0.20 316	0.21 337

CC-Net-ROB	0.84 464	1.01 537	0.93 453	0.60 489	0.45 475	1.25 497	0.71 478	1.20 428	1.05 424	0.84 331	1.24 438	0.90 384	0.78 430	1.14 460	0.70 398	0.48 520	0.34 512	1.71 551	0.38 504	0.78 533	0.40 487

WCMA_ROB	1.22 513	0.39 433	0.93 453	0.51 421	0.45 475	1.44 509	0.79 501	1.20 428	1.30 494	2.99 559	3.94 560	3.30 552	2.17 549	1.42 500	1.31 497	0.46 515	0.35 514	0.35 484	0.37 501	0.41 489	0.42 495

zh-mn7	1.21 512	0.75 515	5.81 562	0.52 438	0.39 441	1.18 493	0.63 463	1.21 431	1.79 532	1.81 528	2.33 526	1.16 461	1.01 483	2.20 540	2.00 525	0.25 416	0.22 431	0.22 361	0.22 399	0.25 398	0.30 437

test_sample3	0.49 304	0.27 335	0.55 301	0.36 93	0.23 132	0.70 372	0.37 273	1.21 431	0.87 331	0.79 308	0.84 270	0.66 282	0.53 281	0.70 302	0.50 325	0.21 343	0.16 337	0.20 302	0.19 334	0.21 328	0.21 337

coex-ft	6.50 574	1.57 554	87.99 596	0.49 398	0.38 433	1.41 507	1.21 536	1.21 431	7.96 571	12.14 579	2.78 542	2.74 541	3.83 564	1.30 489	3.19 549	0.24 403	0.23 442	0.27 440	0.24 430	0.48 505	0.40 487

RP	0.80 454	0.38 428	0.73 398	0.67 510	0.59 514	0.82 418	0.57 442	1.21 431	1.28 488	1.03 443	1.68 502	1.45 499	1.49 524	1.08 453	0.90 441	0.36 494	0.31 497	0.37 494	0.30 475	0.36 473	0.36 473

ADCPNet	1.11 502	0.53 480	3.26 549	0.55 468	0.44 469	1.47 511	0.83 507	1.21 431	1.17 466	1.26 498	1.42 477	1.67 518	1.12 498	1.48 507	3.86 556	0.30 461	0.29 484	0.30 469	0.32 487	0.37 479	0.37 479

CFNet	0.53 353	0.30 380	0.53 284	0.42 255	0.28 299	0.73 385	0.35 247	1.21 431	1.01 409	0.74 274	1.07 387	0.85 362	0.60 327	0.83 373	0.58 367	0.19 306	0.15 310	0.23 383	0.23 415	0.21 328	0.17 250

iResNetv2_ROB	0.55 367	0.29 365	0.86 440	0.39 156	0.25 202	0.67 366	0.37 273	1.21 431	1.02 414	1.02 440	1.10 395	0.89 381	0.79 431	0.74 322	0.43 281	0.19 306	0.13 248	0.15 121	0.11 76	0.19 299	0.16 207

XPNet_ROB	0.73 437	0.38 428	0.80 415	0.53 448	0.40 446	0.80 409	0.83 507	1.21 431	0.96 390	1.37 504	1.17 426	1.37 490	0.87 455	1.14 460	0.99 462	0.33 477	0.25 459	0.27 440	0.24 430	0.31 442	0.29 432

test_sample4	0.49 304	0.27 335	0.55 301	0.36 93	0.23 132	0.70 372	0.37 273	1.22 439	0.86 324	0.82 317	0.86 283	0.62 252	0.58 315	0.71 312	0.49 322	0.21 343	0.16 337	0.21 346	0.20 357	0.22 354	0.21 337

EAI-Stereo	0.36 149	0.21 168	0.46 200	0.40 193	0.22 104	0.33 142	0.36 260	1.22 439	0.32 47	0.52 159	0.75 220	0.35 97	0.28 110	0.65 256	0.30 152	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.14 169	0.14 115	0.13 106

FINET	0.75 446	0.45 460	1.38 504	0.48 387	0.46 484	0.98 453	1.00 523	1.22 439	1.69 528	0.91 393	1.25 439	0.74 323	0.74 412	1.09 454	0.82 426	0.37 498	0.31 497	0.27 440	0.24 430	0.35 467	0.34 463

DeepPruner_ROB	0.55 367	0.37 420	0.67 366	0.42 255	0.31 360	0.50 255	0.43 361	1.22 439	0.73 245	0.86 354	1.05 377	0.85 362	0.58 315	0.90 400	0.56 354	0.29 454	0.23 442	0.22 361	0.22 399	0.26 409	0.26 404

pmcnn	1.27 518	0.31 389	1.14 481	0.41 221	0.23 132	0.97 448	0.71 478	1.23 443	1.32 496	1.83 530	2.34 528	11.25 576	0.89 463	1.04 448	0.96 455	0.15 148	0.12 176	0.12 23	0.10 46	0.15 158	0.16 207

zh-sn7	1.20 511	0.86 527	4.54 557	0.58 484	0.43 463	1.10 475	0.92 515	1.24 444	1.34 499	1.45 509	2.00 519	1.26 469	1.62 529	2.13 537	2.79 545	0.26 422	0.26 468	0.26 431	0.27 461	0.35 467	0.33 459

mmx	0.59 398	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	1.24 444	1.06 428	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	1.25 476	1.46 505	0.21 343	0.16 337	0.25 412	0.21 377	0.24 387	0.22 356

ttt	0.56 376	0.27 335	0.49 234	0.39 156	0.25 202	0.65 350	0.42 353	1.24 444	1.08 440	0.76 284	1.10 395	0.63 257	0.51 277	0.95 418	1.03 469	0.25 416	0.22 431	0.22 361	0.21 377	0.25 398	0.25 400

xxx	0.59 398	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	1.24 444	1.06 428	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	1.25 476	1.46 505	0.21 343	0.16 337	0.25 412	0.21 377	0.24 387	0.22 356

Wz-Net-MNSev	0.81 456	0.42 453	1.64 524	0.51 421	0.41 451	1.46 510	0.95 519	1.24 444	1.26 486	1.31 501	1.25 439	1.17 462	0.83 441	1.21 473	1.06 477	0.22 365	0.19 403	0.24 399	0.23 415	0.29 430	0.26 404

FADNet	0.63 418	0.53 480	1.20 485	0.46 359	0.44 469	0.66 357	0.41 342	1.24 444	1.07 436	0.70 248	0.84 270	0.98 406	0.65 359	0.87 384	0.54 350	0.29 454	0.30 489	0.27 440	0.30 475	0.48 505	0.36 473

AdaStereo	0.52 346	0.34 405	0.53 284	0.49 398	0.25 202	0.71 377	0.36 260	1.24 444	0.91 358	0.77 292	0.98 343	0.75 328	0.50 272	0.71 312	0.51 329	0.27 433	0.13 248	0.28 451	0.18 306	0.23 374	0.18 276
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.
LALA_ROB	0.76 449	0.46 465	0.86 440	0.55 468	0.41 451	1.00 456	0.93 518	1.25 451	1.13 454	1.23 492	1.15 416	1.55 512	0.80 435	1.11 457	0.96 455	0.33 477	0.23 442	0.35 484	0.30 475	0.35 467	0.32 450

PSMNet_ROB	0.67 423	0.39 433	0.76 407	0.57 478	0.43 463	1.00 456	0.85 511	1.25 451	0.93 370	0.82 317	1.04 374	1.08 439	0.64 351	0.89 392	1.02 468	0.29 454	0.21 422	0.31 470	0.31 484	0.27 419	0.25 400

SMFormer	0.53 353	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.60 370	0.19 306	0.16 337	0.18 232	0.17 275	0.19 299	0.20 319

tta	0.53 353	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.60 370	0.19 306	0.16 337	0.18 232	0.17 275	0.15 158	0.16 207

qqq1	0.51 332	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.36 213	0.19 306	0.16 337	0.14 78	0.12 103	0.15 158	0.16 207

fff1	0.51 332	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.36 213	0.19 306	0.16 337	0.14 78	0.12 103	0.15 158	0.16 207

MSMD_ROB	1.25 516	0.51 475	0.64 353	0.60 489	0.50 495	1.66 524	0.67 469	1.26 453	1.26 486	2.64 550	3.82 557	3.06 547	3.20 562	1.45 504	0.91 444	0.46 515	0.41 527	0.49 523	0.51 534	0.47 504	0.45 506

Wz-Net-LNSev	0.75 446	0.54 487	1.59 518	0.51 421	0.41 451	1.16 488	0.79 501	1.27 458	1.13 454	1.04 448	1.14 413	1.11 449	0.94 474	0.93 409	1.00 463	0.24 403	0.22 431	0.21 346	0.19 334	0.26 409	0.27 414

EDNetEfficientorigin	9.96 577	1.17 542	175.17 597	0.49 398	0.37 426	1.13 483	0.74 491	1.27 458	2.70 552	3.16 562	2.49 532	2.28 534	2.15 548	1.88 527	2.27 536	0.21 343	0.19 403	0.25 412	0.20 357	0.54 519	0.53 527

GwcNet	0.73 437	0.39 433	1.37 503	0.53 448	0.43 463	1.10 475	0.52 422	1.27 458	1.19 472	1.05 453	1.41 472	1.06 434	0.86 452	0.98 430	1.01 464	0.26 422	0.24 451	0.24 399	0.23 415	0.23 374	0.28 425

AnyNet_C32	1.27 518	0.72 514	3.33 550	0.59 487	0.56 507	1.51 516	1.53 550	1.27 458	1.28 488	1.52 512	1.48 488	1.38 494	1.23 507	1.64 515	5.26 561	0.30 461	0.29 484	0.29 459	0.34 495	0.38 481	0.44 504

CSAN	0.88 473	0.52 477	0.93 453	0.61 494	0.42 460	1.19 494	1.11 528	1.27 458	1.48 514	1.37 504	1.44 480	1.37 490	1.30 511	1.46 506	1.01 464	0.39 504	0.31 497	0.36 489	0.37 501	0.35 467	0.36 473

z-mn7	1.07 496	0.56 495	2.36 539	0.54 460	0.37 426	1.74 530	0.71 478	1.28 463	2.32 544	1.00 433	2.56 535	1.43 497	1.01 483	2.34 545	1.74 516	0.23 392	0.20 412	0.21 346	0.20 357	0.27 419	0.27 414

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 494	0.61 503	1.82 529	0.69 516	0.51 497	2.62 544	1.69 557	1.28 463	1.44 509	1.39 507	1.56 495	1.34 486	0.91 467	1.68 518	0.95 453	0.38 503	0.39 522	0.46 515	0.61 541	0.41 489	0.43 500

DeepPrunerF	0.93 477	0.55 493	3.88 551	0.70 519	0.81 531	0.72 381	0.74 491	1.28 463	1.97 537	0.95 409	1.02 361	0.87 372	0.85 448	1.16 464	1.07 480	0.35 491	0.29 484	0.43 509	0.40 509	0.31 442	0.33 459

RYNet	0.76 449	0.37 420	0.74 402	0.54 460	0.67 525	1.35 503	0.68 472	1.28 463	1.21 478	1.10 473	0.90 303	1.31 476	0.94 474	1.01 441	1.30 496	0.22 365	0.16 337	0.27 440	0.23 415	0.43 495	0.45 506

NaN_ROB	0.73 437	0.46 465	0.89 449	0.52 438	0.34 409	0.98 453	1.11 528	1.28 463	1.20 475	1.27 499	0.96 330	1.08 439	0.79 431	1.34 494	0.78 414	0.24 403	0.30 489	0.23 383	0.24 430	0.23 374	0.26 404

CSP-Net	0.57 382	0.29 365	0.55 301	0.42 255	0.29 322	1.20 495	0.49 407	1.29 468	0.75 255	0.98 427	0.97 339	0.88 376	0.69 380	0.85 380	0.66 387	0.27 433	0.18 385	0.17 186	0.17 275	0.18 264	0.19 288

HSM	0.53 353	0.25 284	0.46 200	0.40 193	0.25 202	0.74 389	0.44 369	1.29 468	0.78 267	0.82 317	0.92 317	1.21 465	0.75 415	0.90 400	0.48 313	0.18 268	0.14 286	0.17 186	0.14 169	0.17 233	0.18 276

UGAM-zero	0.48 291	0.21 168	0.66 361	0.38 131	0.23 132	0.36 163	0.22 50	1.30 470	0.43 127	0.67 230	0.61 174	1.74 519	0.89 463	0.79 357	0.27 100	0.15 148	0.12 176	0.15 121	0.12 103	0.13 71	0.14 137

LMCR-Stereo	0.55 367	0.33 400	0.57 322	0.60 489	0.30 346	0.80 409	0.36 260	1.30 470	0.79 274	0.90 384	1.04 374	0.57 214	0.64 351	0.87 384	0.73 407	0.20 327	0.15 310	0.19 265	0.14 169	0.25 398	0.18 276

ITSA-stereo	0.54 358	0.29 365	0.55 301	0.41 221	0.23 132	0.59 317	0.35 247	1.31 472	1.25 481	0.82 317	0.80 252	0.72 314	0.58 315	0.89 392	0.72 404	0.22 365	0.18 385	0.23 383	0.22 399	0.22 354	0.29 432

GEStereo_RVC	0.56 376	0.30 380	0.70 385	0.51 421	0.31 360	0.70 372	0.54 433	1.31 472	0.93 370	0.85 344	0.86 283	0.84 360	0.63 343	0.92 405	0.67 390	0.24 403	0.16 337	0.19 265	0.17 275	0.21 328	0.23 380

test_xeample	1.06 494	0.23 231	0.51 255	0.37 112	0.22 104	0.71 377	0.39 309	1.31 472	0.92 364	0.87 359	1.08 393	0.70 296	0.64 351	0.75 329	11.43 574	0.19 306	0.16 337	0.18 232	0.17 275	0.18 264	0.19 288

S-Stereo	0.76 449	0.36 418	1.10 476	0.57 478	0.46 484	0.83 421	0.59 452	1.31 472	1.62 524	0.98 427	1.41 472	1.11 449	0.93 471	0.85 380	1.07 480	0.27 433	0.31 497	0.28 451	0.25 443	0.33 454	0.50 519

ADCMid	1.22 513	0.57 497	3.17 548	0.54 460	0.44 469	1.07 472	0.77 497	1.31 472	1.13 454	2.14 541	1.48 488	1.49 505	1.47 523	1.65 516	5.30 563	0.26 422	0.24 451	0.29 459	0.32 487	0.38 481	0.36 473

HSM-Net_RVC	0.55 367	0.23 231	0.37 102	0.38 131	0.22 104	0.86 429	0.40 322	1.31 472	0.93 370	0.92 394	1.15 416	1.26 469	0.71 390	0.75 329	0.53 345	0.17 231	0.14 286	0.16 147	0.15 194	0.17 233	0.17 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
1111x	0.64 420	0.23 231	0.61 338	0.39 156	0.21 86	0.68 370	0.46 379	1.32 478	1.03 418	0.76 284	1.02 361	0.95 399	0.72 401	1.13 458	2.15 533	0.18 268	0.18 385	0.18 232	0.19 334	0.20 316	0.19 288

ADCP+	1.18 509	0.37 420	3.09 546	0.50 409	0.52 500	1.48 512	0.61 457	1.32 478	1.07 436	1.21 486	1.16 421	1.08 439	1.11 496	1.63 514	7.17 567	0.20 327	0.16 337	0.24 399	0.22 399	0.29 430	0.22 356

DISCO	0.72 436	0.27 335	0.72 393	0.45 334	0.31 360	1.12 482	0.53 426	1.32 478	1.25 481	0.84 331	1.07 387	1.52 510	0.87 455	1.82 525	1.08 483	0.20 327	0.15 310	0.18 232	0.16 223	0.24 387	0.24 391

anonymity	0.98 487	0.89 529	1.06 474	0.93 533	1.04 545	0.97 448	0.82 505	1.33 481	0.93 370	1.08 465	0.98 343	1.02 419	0.95 476	1.02 444	0.93 448	0.96 544	0.96 566	0.90 541	0.91 552	0.92 537	0.95 543

pcwnet_v2	0.60 405	0.29 365	0.89 449	0.46 359	0.36 423	0.62 328	0.38 291	1.33 481	1.24 479	1.02 440	1.27 447	0.71 299	0.59 321	0.71 312	0.51 329	0.28 444	0.21 422	0.24 399	0.23 415	0.29 430	0.30 437

edge stereo	0.79 453	0.40 442	0.82 422	0.52 438	0.44 469	0.83 421	0.58 449	1.34 483	1.08 440	1.30 500	1.38 468	1.79 521	1.13 500	1.15 463	0.92 446	0.34 485	0.32 504	0.42 508	0.28 468	0.33 454	0.39 482

Consistency-Raft	1.01 491	0.82 521	1.27 493	0.85 530	0.97 538	0.81 415	0.83 507	1.35 484	1.61 523	1.06 462	1.66 501	1.11 449	0.93 471	0.93 409	1.11 484	0.65 534	0.75 552	0.79 538	0.91 552	1.09 543	0.79 538

DGSMNet	0.80 454	0.58 500	1.42 508	0.61 494	0.65 522	0.94 443	0.75 494	1.35 484	1.16 463	0.88 369	1.26 443	1.00 413	0.75 415	1.07 450	0.89 435	0.36 494	0.31 497	0.41 507	0.40 509	0.60 527	0.59 531

RGC	0.82 457	0.62 504	0.80 415	0.67 510	0.66 524	0.91 437	0.59 452	1.35 484	1.09 446	1.12 478	1.46 485	1.50 506	1.09 494	1.28 482	0.97 460	0.34 485	0.30 489	0.48 520	0.40 509	0.38 481	0.38 481

LSM	4.83 569	0.83 524	11.23 570	0.76 527	56.73 592	1.10 475	1.18 534	1.35 484	1.70 529	2.13 538	2.34 528	1.34 486	1.19 504	1.52 509	1.23 493	0.34 485	0.50 539	0.39 500	0.47 524	0.51 514	9.82 580

CoDeX	0.48 291	0.21 168	0.53 284	0.43 295	0.25 202	0.74 389	0.38 291	1.36 488	0.82 305	0.84 331	0.96 330	0.63 257	0.57 311	0.63 241	0.40 269	0.17 231	0.13 248	0.17 186	0.15 194	0.16 207	0.15 176

ADCL	1.10 499	0.42 453	1.57 517	0.51 421	0.41 451	1.71 528	0.92 515	1.36 488	1.45 510	1.33 502	1.56 495	1.22 468	1.26 510	1.45 504	5.27 562	0.22 365	0.19 403	0.25 412	0.25 443	0.29 430	0.29 432

Ntro	1.15 504	1.00 536	1.00 466	1.49 549	1.20 548	1.69 527	0.81 503	1.39 490	1.25 481	1.01 436	1.28 448	1.31 476	1.00 481	1.31 491	0.89 435	1.10 551	0.43 532	1.36 548	0.51 534	1.95 551	0.99 547

SFCPSM	0.48 291	0.22 198	0.59 332	0.41 221	0.27 275	0.85 427	0.36 260	1.39 490	0.79 274	0.81 315	0.85 279	0.54 202	0.50 272	0.60 202	0.39 247	0.18 268	0.14 286	0.18 232	0.20 357	0.17 233	0.16 207

FAT-Stereo	0.75 446	0.34 405	0.81 421	0.51 421	0.38 433	0.78 397	0.63 463	1.39 490	1.32 496	1.05 453	1.40 470	1.58 515	1.14 501	0.92 405	0.91 444	0.29 454	0.28 482	0.28 451	0.23 415	0.28 428	0.41 492

PWCDC_ROB	0.93 477	0.54 487	0.97 464	0.78 528	0.41 451	1.03 464	0.42 353	1.39 490	2.34 547	1.04 448	3.73 556	0.80 354	1.12 498	1.29 483	1.04 474	0.37 498	0.22 431	0.24 399	0.20 357	0.36 473	0.31 446

Wz-Net-SNSev	0.99 489	0.80 520	3.00 544	0.57 478	0.46 484	0.94 443	1.22 538	1.40 494	1.28 488	1.04 448	1.33 459	1.46 500	0.90 466	2.06 533	1.65 514	0.26 422	0.24 451	0.25 412	0.26 454	0.33 454	0.30 437

FCDSN-DC	1.43 529	0.57 497	0.69 382	0.74 524	0.59 514	1.42 508	0.65 468	1.40 494	1.41 505	3.31 563	4.42 566	4.57 558	3.01 560	1.70 519	1.19 491	0.46 515	0.42 529	0.48 520	0.47 524	0.51 514	0.51 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WZ-Net	1.29 520	0.64 506	5.42 561	0.64 504	0.52 500	1.37 504	1.29 541	1.41 496	1.77 531	1.56 515	1.69 504	1.74 519	1.41 518	2.50 549	2.16 534	0.28 444	0.21 422	0.23 383	0.25 443	0.39 485	0.41 492

222	1.25 516	0.23 231	0.53 284	0.38 131	0.23 132	0.78 397	0.37 273	1.41 496	0.93 370	0.97 424	1.13 409	0.74 323	0.71 390	0.74 322	14.86 577	0.20 327	0.16 337	0.17 186	0.16 223	0.18 264	0.20 319

xxxx	1.07 496	0.23 231	0.53 284	0.38 131	0.22 104	0.83 421	0.36 260	1.41 496	0.95 383	0.75 278	0.99 351	0.97 404	0.64 351	0.70 302	11.37 573	0.20 327	0.17 370	0.18 232	0.17 275	0.19 299	0.20 319

stereogan	0.83 462	0.33 400	0.89 449	0.61 494	0.51 497	1.80 531	0.50 413	1.41 496	1.39 504	1.05 453	1.47 487	1.56 514	1.04 488	1.32 493	0.87 432	0.29 454	0.29 484	0.29 459	0.25 443	0.39 485	0.40 487

XQC	0.97 485	0.70 510	1.54 516	0.70 519	0.55 506	1.48 512	0.81 503	1.41 496	1.57 519	1.21 486	1.12 402	1.33 483	1.04 488	1.55 510	2.00 525	0.39 504	0.25 459	0.37 494	0.32 487	0.55 521	0.49 516

DispFullNet	1.64 536	2.64 572	3.14 547	2.57 566	1.78 558	1.32 501	0.55 436	1.42 501	1.45 510	1.89 532	1.48 488	1.55 512	2.35 552	2.08 535	1.12 486	0.60 533	0.19 403	2.33 564	0.73 545	2.35 560	1.30 557

PWC_ROB	0.92 476	0.57 497	1.64 524	0.53 448	0.33 397	0.93 440	0.39 309	1.42 501	1.51 516	1.66 521	2.57 536	1.18 463	1.11 496	1.50 508	1.54 511	0.26 422	0.18 385	0.28 451	0.20 357	0.30 438	0.32 450

ccnet	0.84 464	0.59 502	0.86 440	0.56 472	0.60 517	1.11 480	0.72 484	1.44 503	0.97 395	1.15 481	1.44 480	1.28 472	0.95 476	1.01 441	1.33 499	0.49 521	0.43 532	0.50 525	0.47 524	0.52 517	0.48 515

RTSC	0.93 477	0.54 487	1.59 518	0.56 472	0.40 446	1.17 492	0.55 436	1.44 503	1.82 533	1.53 513	1.26 443	1.15 460	0.82 439	1.70 519	2.44 537	0.26 422	0.20 412	0.23 383	0.24 430	0.31 442	0.32 450

MFMNet_re	1.17 507	0.99 534	1.31 498	1.02 538	0.95 536	1.32 501	1.32 542	1.44 503	1.58 521	1.72 526	1.70 505	1.21 465	1.57 526	1.16 464	1.04 474	0.88 542	0.76 554	0.79 538	0.75 546	0.90 536	0.94 541

otaku	1.10 499	0.96 532	0.96 460	1.37 548	1.06 546	1.65 523	0.72 484	1.46 506	1.19 472	1.10 473	1.32 457	1.32 478	0.95 476	1.29 483	0.81 425	0.89 543	0.46 536	1.24 547	0.50 533	1.86 549	0.89 540

APVNet	0.73 437	0.39 433	1.01 467	0.58 484	0.45 475	1.16 488	0.68 472	1.47 507	0.87 331	0.84 331	1.15 416	1.04 426	0.84 444	1.14 460	1.18 489	0.27 433	0.28 482	0.32 476	0.31 484	0.29 430	0.32 450

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 346	0.23 231	1.38 504	0.40 193	0.53 502	0.29 88	0.30 158	1.49 508	0.45 137	0.69 242	1.15 416	0.98 406	0.32 158	0.70 302	0.29 137	0.15 148	0.11 109	0.17 186	0.20 357	0.22 354	0.27 414

NVStereoNet_ROB	1.31 522	0.96 532	1.33 500	0.90 532	0.92 533	1.15 486	1.05 525	1.49 508	1.62 524	1.63 518	2.51 533	2.31 535	1.62 529	2.16 539	1.42 502	0.81 540	0.73 548	0.79 538	1.02 556	0.73 531	0.97 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 504	0.45 460	1.40 506	0.50 409	0.32 385	1.54 518	1.21 536	1.49 508	3.35 559	1.61 516	2.41 531	2.32 537	1.80 538	1.57 511	1.27 495	0.28 444	0.25 459	0.26 431	0.24 430	0.36 473	0.32 450

SGM+DAISY	1.52 532	0.99 534	1.61 522	1.01 536	1.02 542	1.86 534	1.19 535	1.49 508	1.38 503	2.96 557	3.00 546	2.79 542	1.94 540	1.88 527	1.62 512	0.98 547	0.97 567	0.91 543	0.91 552	0.94 539	0.99 547

StereoDRNet	0.67 423	0.35 409	0.82 422	0.53 448	0.44 469	1.03 464	0.53 426	1.51 512	1.06 428	1.13 479	0.91 311	1.07 438	0.74 412	0.87 384	0.95 453	0.24 403	0.19 403	0.25 412	0.23 415	0.27 419	0.22 356

AnyNet_C01	1.63 535	1.16 541	7.38 565	0.65 506	0.56 507	2.25 540	1.53 550	1.53 513	1.46 512	1.71 525	1.95 516	1.83 522	1.41 518	2.48 547	4.42 559	0.33 477	0.32 504	0.32 476	0.34 495	0.45 499	0.50 519

Syn2CoEx	0.74 442	0.55 493	1.17 484	0.66 508	0.45 475	0.89 435	0.56 440	1.54 514	1.15 461	0.95 409	1.35 463	1.03 421	1.03 486	0.96 421	0.89 435	0.31 465	0.27 475	0.29 459	0.24 430	0.23 374	0.27 414

AASNet	0.55 367	0.27 335	0.62 344	0.51 421	0.32 385	0.73 385	0.44 369	1.55 515	0.88 342	0.88 369	0.94 322	0.64 264	0.63 343	0.62 230	0.84 428	0.23 392	0.20 412	0.20 302	0.16 223	0.22 354	0.20 319

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 525	0.91 530	2.11 535	0.89 531	0.57 512	4.27 564	1.79 561	1.55 515	2.00 539	1.64 519	1.85 513	1.83 522	1.44 520	1.89 529	1.49 508	0.49 521	0.40 525	0.56 529	0.58 538	0.75 532	0.52 525

RTS	2.03 545	1.03 538	11.50 571	0.68 513	0.63 520	2.71 546	1.56 552	1.55 515	2.32 544	1.93 533	2.57 536	1.32 478	1.32 512	5.20 567	4.30 557	0.31 465	0.23 442	0.29 459	0.30 475	0.41 489	0.40 487

RTSA	2.03 545	1.03 538	11.50 571	0.68 513	0.63 520	2.71 546	1.56 552	1.55 515	2.32 544	1.93 533	2.57 536	1.32 478	1.32 512	5.20 567	4.30 557	0.31 465	0.23 442	0.29 459	0.30 475	0.41 489	0.40 487

DRN-Test	0.68 426	0.34 405	0.77 410	0.52 438	0.40 446	1.14 484	0.61 457	1.56 519	1.04 422	1.18 483	1.10 395	1.05 430	0.72 401	0.82 371	1.01 464	0.24 403	0.18 385	0.26 431	0.25 443	0.26 409	0.23 380

FBW_ROB	0.94 481	0.54 487	1.03 471	0.56 472	0.42 460	1.16 488	0.76 496	1.56 519	1.41 505	1.38 506	1.33 459	1.47 502	1.07 492	2.94 554	1.14 487	0.26 422	0.32 504	0.45 512	0.30 475	0.34 462	0.30 437

SPS-STEREO	1.29 520	0.94 531	1.10 476	1.05 540	1.03 543	1.48 512	0.91 513	1.57 521	1.24 479	2.13 538	1.90 515	1.94 527	1.46 521	1.77 522	1.64 513	0.97 545	0.94 565	0.90 541	0.89 551	0.96 540	0.97 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.18 509	0.44 458	3.00 544	0.56 472	0.30 346	0.91 437	0.74 491	1.58 522	1.25 481	1.06 462	1.41 472	2.98 544	1.57 526	3.25 555	3.12 548	0.22 365	0.14 286	0.20 302	0.22 399	0.33 454	0.34 463

Wz-Net-TNSev	1.23 515	1.24 543	5.25 560	0.51 421	0.43 463	1.49 515	1.09 527	1.58 522	1.42 507	1.25 495	1.26 443	1.58 515	1.52 525	1.97 530	1.95 521	0.33 477	0.32 504	0.26 431	0.30 475	0.41 489	0.43 500

ACVNet-4b	1.43 529	1.34 547	1.28 494	1.95 557	1.60 552	1.93 535	0.77 497	1.59 524	1.64 526	1.05 453	1.60 499	2.10 532	0.92 469	1.79 524	0.84 428	1.76 560	0.35 514	2.03 559	0.67 542	2.16 556	1.18 552

iResNet_ROB	0.55 367	0.24 253	0.61 338	0.38 131	0.22 104	0.66 357	0.30 158	1.59 524	1.33 498	0.94 404	1.05 377	0.81 356	0.69 380	0.84 377	0.46 298	0.17 231	0.12 176	0.14 78	0.09 6	0.15 158	0.20 319

NCC-stereo	0.82 457	0.43 456	0.87 445	0.63 501	0.68 526	0.88 432	0.72 484	1.60 526	1.12 449	0.95 409	1.41 472	1.37 490	1.37 516	1.26 479	0.94 450	0.32 470	0.30 489	0.37 494	0.49 531	0.34 462	0.35 467

Abc-Net	0.82 457	0.43 456	0.87 445	0.63 501	0.68 526	0.88 432	0.72 484	1.60 526	1.12 449	0.95 409	1.41 472	1.37 490	1.37 516	1.26 479	0.94 450	0.32 470	0.30 489	0.37 494	0.49 531	0.34 462	0.35 467
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM_RVC	1.04 493	0.30 380	0.47 212	0.41 221	0.23 132	1.73 529	0.77 497	1.63 528	1.30 494	2.39 546	1.99 518	2.64 540	1.78 537	2.22 541	1.40 501	0.28 444	0.27 475	0.27 440	0.25 443	0.25 398	0.25 400
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	1.15 504	0.69 509	1.44 510	1.09 541	0.93 534	2.10 538	1.87 564	1.64 529	1.47 513	1.64 519	1.21 433	2.06 530	1.14 501	1.61 512	1.50 509	0.39 504	0.45 534	0.36 489	0.38 504	0.50 511	0.51 523

MultiAttention	3.62 561	0.25 284	0.65 358	0.56 472	0.34 409	23.66 582	2.61 570	1.65 530	1.14 460	0.82 317	1.83 511	1.13 457	0.42 231	35.16 591	0.72 404	0.18 268	0.12 176	0.23 383	0.23 415	0.35 467	0.33 459

AF-Net	0.85 469	0.41 448	0.87 445	0.66 508	0.54 505	0.96 447	0.52 422	1.66 531	1.37 501	1.03 443	2.04 522	1.46 500	1.36 514	1.19 468	1.05 476	0.34 485	0.24 451	0.39 500	0.28 468	0.31 442	0.26 404

RainbowNet	1.42 528	1.53 553	1.31 498	1.93 556	1.46 550	1.52 517	1.03 524	1.67 532	1.55 517	1.23 492	1.59 498	1.54 511	1.21 505	1.40 496	1.03 469	1.70 558	0.70 547	1.82 553	0.80 548	2.11 555	1.22 553

MDST_ROB	0.97 485	0.29 365	1.02 470	0.64 504	0.43 463	2.64 545	0.82 505	1.68 533	1.18 470	2.89 553	1.82 510	0.97 404	0.75 415	1.83 526	0.89 435	0.26 422	0.22 431	0.32 476	0.28 468	0.26 409	0.26 404

ADCS	1.60 534	0.70 510	4.02 553	0.61 494	0.53 502	1.31 500	1.11 528	1.71 534	1.86 536	1.97 536	1.68 502	1.51 508	1.46 521	2.07 534	9.20 570	0.34 485	0.32 504	0.33 481	0.36 499	0.45 499	0.46 510

w-ln-seven	1.02 492	0.52 477	2.86 542	0.55 468	0.51 497	1.37 504	0.75 494	1.72 535	1.84 534	1.54 514	1.52 492	1.27 471	0.95 476	1.30 489	2.07 529	0.24 403	0.22 431	0.25 412	0.25 443	0.31 442	0.28 425

Nwc_Net	0.82 457	0.40 442	0.86 440	0.62 498	0.56 507	1.04 466	0.57 442	1.72 535	1.08 440	0.93 397	1.88 514	1.44 498	1.24 508	1.19 468	0.94 450	0.31 465	0.25 459	0.36 489	0.39 506	0.31 442	0.31 446

PDISCO_ROB	0.96 483	0.51 475	1.13 479	1.03 539	1.00 541	1.81 532	0.77 497	1.72 535	1.60 522	1.09 469	1.19 431	1.34 486	0.80 435	1.62 513	1.01 464	0.58 532	0.22 431	0.45 512	0.40 509	0.50 511	0.41 492

iRaft-Stereo_20w	0.42 235	0.20 134	0.63 348	0.39 156	0.27 275	0.33 142	0.25 84	1.76 538	0.37 82	0.73 267	0.53 149	0.63 257	0.42 231	0.86 382	0.29 137	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.13 139	0.15 158	0.15 176

FC-DCNN	1.67 537	0.53 480	0.68 373	0.62 498	0.49 491	1.62 521	0.71 478	1.77 539	1.55 517	4.73 571	4.66 568	5.82 567	3.94 566	2.13 537	1.42 502	0.47 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 505	0.47 512

SHD	0.98 487	0.54 487	1.30 497	0.63 501	0.50 495	1.14 484	0.50 413	1.80 540	2.20 541	1.66 521	1.39 469	1.47 502	1.21 505	1.40 496	1.80 518	0.32 470	0.27 475	0.32 476	0.34 495	0.41 489	0.44 504

FC-DCNN v2	1.74 538	0.53 480	0.68 373	0.62 498	0.49 491	1.67 525	0.71 478	1.85 541	1.57 519	4.84 572	5.01 570	6.42 571	3.92 565	2.24 542	1.43 504	0.47 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 505	0.47 512

MFN_U_SF_RVC	1.14 503	0.63 505	2.33 537	0.69 516	0.46 484	2.04 536	0.70 476	1.90 542	1.37 501	1.62 517	1.56 495	1.94 527	1.36 514	1.73 521	1.90 520	0.41 509	0.38 518	0.45 512	0.48 528	0.45 499	0.47 512

LE_ROB	4.86 570	0.27 335	9.43 567	0.45 334	0.24 172	1.61 520	0.96 521	2.05 543	17.75 585	16.36 587	4.84 569	5.17 564	19.48 587	2.05 532	15.49 578	0.17 231	0.15 310	0.16 147	0.16 223	0.20 316	0.19 288

MeshStereo	1.38 525	0.45 460	0.58 324	0.45 334	0.35 416	1.63 522	0.60 455	2.07 544	1.43 508	4.49 568	3.32 552	4.67 559	2.08 546	2.08 535	1.32 498	0.36 494	0.36 516	0.37 494	0.32 487	0.32 449	0.34 463
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_1	1.55 533	1.36 548	1.35 502	1.96 558	1.63 553	1.83 533	0.96 521	2.09 545	1.85 535	1.43 508	1.54 493	2.31 535	1.68 534	1.42 500	1.18 489	1.76 560	0.51 540	2.05 561	0.59 539	2.24 559	1.30 557

ELAS_RVC	1.76 540	0.64 506	1.20 485	0.74 524	0.59 514	2.18 539	2.53 569	2.10 546	2.85 554	3.46 564	3.41 555	3.12 548	4.11 567	2.69 552	2.53 542	0.54 529	0.47 537	0.51 527	0.48 528	0.55 521	0.55 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 523	0.70 510	1.42 508	0.78 528	0.65 522	1.68 526	0.91 513	2.12 547	3.01 555	2.25 543	2.35 530	1.90 525	1.99 544	1.98 531	2.14 532	0.40 508	0.38 518	0.49 523	0.37 501	0.51 514	0.67 532

PWCK	2.06 547	1.75 561	4.11 555	1.69 551	0.93 534	3.13 557	2.86 572	2.18 548	2.41 548	2.38 545	2.33 526	2.22 533	1.85 539	3.52 559	2.20 535	1.65 557	0.73 548	1.52 550	0.83 550	1.81 547	1.02 550

MADNet+	2.28 552	2.56 569	10.82 569	1.25 545	0.96 537	2.77 550	1.44 549	2.34 549	1.76 530	1.36 503	1.78 509	1.84 524	1.74 536	6.33 570	4.57 560	0.67 535	0.66 546	0.59 532	0.54 537	0.84 534	0.81 539

ACVNet_2	1.74 538	1.30 546	1.62 523	1.81 553	1.63 553	2.28 541	1.34 544	2.35 550	2.64 551	1.82 529	2.55 534	2.99 545	1.71 535	1.67 517	1.20 492	1.48 555	0.59 544	1.81 552	0.71 544	2.09 554	1.29 556

DPSNet	1.08 498	0.44 458	2.64 541	0.54 460	0.42 460	1.59 519	1.25 539	2.39 551	1.50 515	1.13 479	1.12 402	1.51 508	2.19 550	1.44 503	1.51 510	0.35 491	0.25 459	0.25 412	0.21 377	0.49 509	0.39 482

ELAS	1.77 541	0.64 506	1.10 476	0.72 522	0.58 513	3.37 559	1.76 559	2.54 552	2.57 549	3.77 566	3.96 561	2.83 543	3.44 563	2.34 545	2.73 544	0.53 526	0.47 537	0.50 525	0.48 528	0.55 521	0.55 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	3.02 557	1.39 549	7.91 566	1.17 543	1.49 551	8.53 570	7.94 575	2.82 553	1.98 538	2.15 542	2.69 541	3.32 553	3.01 560	6.66 571	3.81 554	0.79 538	0.78 555	0.75 536	0.76 547	1.04 541	1.33 559

LVE	2.20 551	1.47 551	1.44 510	2.06 559	1.80 559	2.79 551	1.77 560	2.96 554	3.94 565	1.95 535	4.29 565	3.47 555	1.97 541	2.48 547	1.85 519	2.06 562	0.88 559	2.06 562	1.13 563	2.17 557	1.53 562

IMH-64-1	1.96 542	1.64 558	1.26 490	2.26 562	1.91 561	2.30 542	1.35 545	2.99 555	2.29 542	1.70 523	2.79 543	2.47 538	1.66 532	2.33 543	1.95 521	2.07 563	0.74 550	2.44 565	1.04 558	2.40 561	1.59 563

IMH-64	1.96 542	1.64 558	1.26 490	2.26 562	1.91 561	2.30 542	1.35 545	2.99 555	2.29 542	1.70 523	2.79 543	2.47 538	1.66 532	2.33 543	1.95 521	2.07 563	0.74 550	2.44 565	1.04 558	2.40 561	1.59 563

WAO-6	2.11 549	1.52 552	1.25 489	1.73 552	1.69 557	2.72 548	1.62 554	3.15 557	3.64 560	2.01 537	3.28 550	3.52 556	2.20 551	2.59 550	2.48 540	1.31 554	0.92 561	2.04 560	1.22 567	1.89 550	1.35 561

IMH	2.15 550	1.66 560	1.29 495	2.25 561	1.92 563	2.87 552	1.33 543	3.25 558	3.04 556	1.87 531	3.33 554	3.00 546	2.03 545	2.80 553	1.95 521	2.09 565	0.78 555	2.45 567	1.05 561	2.44 563	1.62 565

WAO-7	1.96 542	1.24 543	1.52 513	1.28 546	1.06 546	2.92 554	1.64 555	3.32 559	3.05 557	2.28 544	3.32 552	3.19 550	2.38 553	3.39 557	2.49 541	1.02 548	0.92 561	1.06 545	1.04 558	1.05 542	0.99 547

DPSimNet_ROB	5.19 571	2.71 573	18.56 575	2.59 567	2.49 569	4.25 563	10.93 577	3.33 560	3.93 564	5.02 573	4.52 567	5.74 565	10.18 573	5.44 569	8.79 569	2.40 569	2.47 574	2.48 568	2.54 574	2.56 565	2.87 574

notaker	2.87 554	2.31 568	2.01 533	3.03 572	2.60 573	2.94 555	1.82 562	3.43 561	3.06 558	2.89 553	4.21 564	6.15 570	2.71 555	3.42 558	2.90 546	2.67 573	1.18 569	3.00 575	1.67 571	3.13 570	2.26 570

KSHMR	2.64 553	1.96 564	1.86 531	2.69 570	2.44 568	2.88 553	2.04 565	3.46 562	6.31 569	2.51 549	3.27 549	3.39 554	1.97 541	2.59 550	2.08 531	2.48 570	1.41 571	2.80 574	1.51 570	2.98 569	2.09 568

Dean	2.07 548	1.39 549	1.69 528	2.17 560	1.83 560	2.75 549	1.28 540	3.49 563	3.80 563	2.13 538	3.30 551	3.18 549	1.98 543	1.78 523	1.72 515	1.73 559	0.79 558	1.99 555	0.91 552	2.17 557	1.34 560

UNDER WATER	3.63 562	2.12 566	4.11 555	3.17 573	2.51 570	3.77 562	2.45 568	3.53 564	13.66 578	2.98 558	2.92 545	5.75 566	4.13 568	3.85 563	3.75 553	2.84 574	1.11 568	2.71 572	1.41 568	3.26 572	2.50 572

UNDER WATER-64	3.72 563	2.07 565	4.57 558	3.30 575	2.52 571	5.61 568	2.63 571	3.67 565	12.27 574	3.09 560	2.66 540	5.99 569	4.74 570	3.93 564	3.57 551	2.54 571	1.24 570	2.65 570	1.48 569	3.21 571	2.62 573

ktn	3.02 557	2.27 567	1.85 530	2.89 571	2.54 572	3.72 560	2.14 566	3.79 566	5.33 567	2.82 552	5.09 571	5.95 568	2.54 554	3.34 556	2.58 543	2.65 572	1.44 572	2.78 573	2.03 573	2.61 566	2.10 569

MADNet++	4.18 564	2.72 574	4.00 552	3.80 577	3.44 576	4.72 565	4.05 574	4.01 567	3.74 561	4.52 569	5.14 572	4.20 557	4.89 571	7.04 573	6.39 564	3.79 576	3.70 577	3.27 577	2.70 576	3.68 574	3.74 577

SGM-ForestM	4.73 567	0.34 405	1.05 473	0.46 359	0.28 299	10.26 571	3.48 573	4.52 568	5.16 566	8.68 577	7.48 575	18.87 585	10.80 576	11.26 578	10.01 572	0.32 470	0.34 512	0.32 476	0.32 487	0.29 430	0.30 437

JetRed	5.38 572	6.17 577	12.68 574	2.38 564	2.85 574	12.60 576	11.17 578	4.60 569	3.74 561	3.87 567	3.85 558	4.83 560	4.13 568	6.81 572	12.18 575	2.18 566	2.95 576	2.19 563	1.98 572	3.49 573	3.01 575

WAO-8	3.00 555	1.60 555	1.52 513	1.82 554	1.65 555	5.57 566	1.35 545	4.65 570	12.37 575	2.89 553	4.04 562	4.89 562	2.78 556	3.73 561	2.44 537	1.29 552	0.93 563	2.00 556	1.16 565	2.02 552	1.23 554

Venus	3.00 555	1.60 555	1.52 513	1.82 554	1.65 555	5.57 566	1.35 545	4.65 570	12.37 575	2.89 553	4.04 562	4.89 562	2.78 556	3.73 561	2.44 537	1.29 552	0.93 563	2.00 556	1.16 565	2.02 552	1.23 554

TorneroNet-64	3.54 560	1.89 562	1.59 518	2.62 569	2.29 566	6.88 569	1.72 558	4.72 572	11.88 573	2.43 547	5.46 574	8.16 573	2.80 558	4.13 565	3.03 547	2.25 568	0.75 552	2.57 569	1.09 562	2.65 567	1.84 567

TorneroNet	4.49 566	1.92 563	1.65 526	2.60 568	2.29 566	14.95 579	1.86 563	4.86 573	19.56 589	3.10 561	7.52 576	7.00 572	2.90 559	4.48 566	3.66 552	2.24 567	0.78 555	2.68 571	1.14 564	2.79 568	1.80 566

HanzoNet	6.97 575	2.57 570	4.66 559	3.29 574	2.96 575	3.75 561	2.35 567	5.08 574	7.11 570	14.46 586	13.06 579	17.69 583	22.95 589	13.72 579	6.61 565	4.36 577	1.96 573	3.14 576	2.59 575	3.88 576	3.19 576

PML	40.49 597	30.31 588	12.46 573	7.19 578	14.30 577	91.44 597	212.44 598	7.73 575	23.24 590	74.44 597	185.05 598	49.81 597	25.78 590	21.34 584	12.84 576	8.71 583	2.93 575	8.43 583	3.24 578	13.77 584	4.45 578

MANE	4.73 567	0.54 487	0.77 410	0.69 516	0.60 517	10.35 572	1.67 556	8.68 576	12.66 577	6.90 576	9.43 577	11.59 577	10.59 575	8.26 575	8.41 568	0.51 524	0.45 534	0.48 520	1.02 556	0.50 511	0.50 519

DGTPSM_ROB	12.12 578	8.03 578	21.12 577	8.97 579	16.81 579	10.68 573	30.77 584	9.14 577	15.23 580	6.55 574	15.49 586	9.02 574	15.13 579	9.26 576	21.71 583	4.58 578	8.60 579	5.07 580	9.26 582	5.88 578	11.06 582

DPSMNet_ROB	12.13 579	8.03 578	21.13 578	9.02 580	16.82 580	10.68 573	30.78 585	9.15 578	15.24 581	6.56 575	15.50 587	9.02 574	15.13 579	9.28 577	21.71 583	4.59 579	8.60 579	5.08 581	9.26 582	5.89 579	11.06 582

tt	6.21 573	0.22 198	5.88 563	3.55 576	2.07 564	11.25 575	19.19 580	11.84 579	5.47 568	2.71 551	2.18 524	4.87 561	6.25 572	3.71 560	7.09 566	8.31 582	11.17 586	4.91 579	5.39 581	5.72 577	2.42 571

BEATNet-Init1	15.65 581	1.62 557	54.26 594	0.75 526	0.56 507	37.03 591	13.39 579	13.20 580	14.59 579	29.41 593	29.29 593	47.69 596	21.87 588	26.91 589	19.58 580	0.43 514	0.39 522	0.47 516	0.47 524	0.52 517	0.52 525

DLNR_Zeroshot_test	20.12 584	36.36 590	38.38 587	170.13 597	62.28 593	0.22 15	0.20 21	13.43 581	0.40 106	0.45 136	0.66 188	0.42 143	0.21 39	0.64 248	0.32 171	5.57 580	0.10 44	0.15 121	0.11 76	72.31 596	0.13 106

TCMNet-wrong-test	9.08 576	10.58 580	9.58 568	19.64 582	17.64 581	12.69 577	8.93 576	13.77 582	2.58 550	4.67 570	5.19 573	14.57 579	11.02 577	7.21 574	9.81 571	5.58 581	0.89 560	3.76 578	3.10 577	10.41 581	10.02 581

USTest	12.98 580	14.10 581	19.89 576	16.19 581	14.95 578	20.69 581	31.85 586	16.52 583	10.99 572	8.83 578	9.55 578	13.88 578	10.36 574	16.06 580	21.35 582	3.19 575	4.82 578	5.08 581	5.36 580	8.77 580	7.20 579

xxxxx1	36.77 591	19.69 585	24.00 581	62.46 594	66.77 594	27.30 587	39.89 590	20.40 584	18.80 586	14.18 583	13.11 580	17.29 580	17.30 584	21.62 585	27.81 588	13.61 586	18.98 592	111.36 595	133.25 595	28.84 589	38.64 592

tt_ll	36.77 591	19.69 585	24.00 581	62.46 594	66.77 594	27.30 587	39.89 590	20.40 584	18.80 586	14.18 583	13.11 580	17.29 580	17.30 584	21.62 585	27.81 588	13.61 586	18.98 592	111.36 595	133.25 595	28.84 589	38.64 592

ff	36.77 591	19.69 585	24.00 581	62.46 594	66.77 594	27.30 587	39.89 590	20.40 584	18.80 586	14.18 583	13.11 580	17.29 580	17.30 584	21.62 585	27.81 588	13.61 586	18.98 592	111.36 595	133.25 595	28.84 589	38.64 592

LRCNet_RVC	21.27 585	31.14 589	21.46 579	28.97 587	23.77 585	3.11 556	0.62 459	20.94 587	1.64 526	25.57 588	28.13 588	21.96 588	14.74 578	21.99 588	16.44 579	29.16 594	14.92 587	33.57 590	31.28 590	29.67 592	26.33 590

HaxPig	31.93 586	37.19 591	34.22 586	24.41 586	24.94 586	18.53 580	20.18 581	21.15 588	28.84 591	35.74 594	38.86 594	26.18 589	28.75 591	33.85 590	34.15 591	35.89 595	38.80 595	37.79 591	40.52 591	39.33 593	39.33 595

DPSM_ROB	17.80 582	18.60 583	24.24 584	20.89 584	19.49 582	25.83 584	36.10 588	21.62 589	16.41 583	13.46 581	14.26 584	19.11 586	16.15 582	20.74 582	25.59 586	9.37 584	9.23 582	9.47 584	9.81 584	13.47 582	12.09 585

DPSM	17.80 582	18.60 583	24.24 584	20.89 584	19.49 582	25.83 584	36.10 588	21.62 589	16.41 583	13.46 581	14.26 584	19.11 586	16.15 582	20.74 582	25.59 586	9.37 584	9.23 582	9.47 584	9.81 584	13.47 582	12.09 585

Anonymous_1	33.12 587	18.23 582	23.86 580	20.53 583	21.18 584	25.45 583	35.84 587	22.44 591	15.68 582	13.41 580	13.70 583	18.00 584	15.15 581	20.31 581	24.47 585	14.56 589	8.84 581	66.24 594	117.79 594	155.41 597	11.40 584

MEDIAN_ROB	37.35 594	40.72 597	40.37 589	32.26 588	31.80 587	27.29 586	25.02 582	29.47 592	33.43 596	41.99 596	41.60 596	33.48 590	34.37 596	39.66 593	36.94 592	43.49 597	43.96 597	44.07 593	43.35 593	41.32 595	42.43 597

AVERAGE_ROB	37.53 595	40.05 596	40.01 588	34.74 589	33.76 588	28.46 590	25.14 583	32.31 593	34.08 597	41.20 595	40.52 595	34.51 591	34.78 597	39.11 592	37.48 593	42.68 596	43.32 596	43.80 592	42.99 592	40.42 594	41.31 596

FlowAnything	35.84 589	37.49 594	48.69 592	42.17 590	39.26 590	51.95 592	72.95 596	43.35 594	33.23 595	26.92 589	28.67 590	38.55 594	32.78 594	41.53 594	51.47 595	18.71 590	18.59 590	19.17 589	19.88 589	27.07 585	24.26 587

CasAABBNet	35.77 588	37.38 592	48.59 591	42.20 591	39.23 589	51.95 592	72.92 595	43.36 595	33.03 594	26.93 590	28.31 589	38.43 592	32.32 592	41.58 595	51.50 596	18.71 590	18.58 589	19.11 587	19.75 587	27.11 586	24.33 588

Selective-RAFT-Error	35.87 590	37.42 593	48.73 593	42.24 592	39.28 591	52.00 594	72.87 594	43.41 596	32.95 593	26.97 591	28.72 591	38.71 595	33.15 595	41.59 596	51.42 594	18.77 592	18.60 591	19.14 588	19.78 588	27.19 587	24.42 589

LSM0	38.96 596	37.52 595	48.37 590	43.79 593	91.31 597	52.31 595	72.38 593	43.71 597	32.75 592	27.16 592	28.73 592	38.51 593	32.63 593	41.75 597	51.59 597	18.85 593	18.43 588	19.09 586	19.60 586	27.21 588	33.44 591

test_example2	176.82 598	204.75 598	198.54 598	188.58 598	191.23 598	151.28 598	169.77 597	97.63 598	125.81 598	179.94 598	183.74 597	158.20 598	139.14 598	192.16 598	198.12 598	203.48 598	236.37 598	163.71 598	173.22 598	217.79 598	162.95 598

ccccc		430.66 599		506.24 599	500.20 599	349.93 599		384.19 599		330.97 599		370.48 599		498.75 599		557.84 599	430.47 599	334.14 599	290.91 599	547.74 599

Low-res two-view benchmark