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	0.10 1	0.10 39	0.24 24	0.14 1	0.10 43	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 11	0.12 26	0.09 17	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.07 19

CREStereo	0.14 42	0.09 17	0.27 51	0.14 1	0.08 4	0.22 189	0.15 83	0.26 80	0.26 141	0.16 83	0.21 134	0.14 89	0.13 119	0.19 46	0.14 76	0.09 248	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.07 96	0.06 6
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
trnet	0.14 42	0.09 17	0.26 39	0.15 3	0.07 1	0.21 160	0.12 25	0.25 73	0.26 141	0.16 83	0.21 134	0.15 103	0.13 119	0.19 46	0.14 76	0.09 248	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.06 6

PMTNet	0.16 78	0.09 17	0.31 72	0.15 3	0.09 11	0.23 208	0.15 83	0.26 80	0.24 106	0.17 95	0.21 134	0.16 112	0.14 136	0.23 119	0.14 76	0.29 525	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.07 96	0.07 19

2.75w_new	0.13 17	0.10 39	0.25 33	0.16 5	0.09 11	0.15 24	0.12 25	0.26 80	0.18 34	0.14 53	0.13 36	0.08 1	0.11 64	0.22 96	0.15 111	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 120	0.05 3	0.10 164

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 71	0.16 44	0.13 40	0.22 33	0.17 22	0.12 22	0.15 70	0.09 17	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 24	0.10 255	0.06 24	0.07 120	0.05 3	0.08 62

xyz-stereo-finetune2	0.18 101	0.16 260	0.32 81	0.16 5	0.09 11	0.27 270	0.19 239	0.29 112	0.21 74	0.23 161	0.29 202	0.21 173	0.23 269	0.37 305	0.23 287	0.06 24	0.05 4	0.08 150	0.06 56	0.06 37	0.07 19

TANstereo	0.16 78	0.11 71	0.43 146	0.16 5	0.08 4	0.25 246	0.14 60	0.23 40	0.29 186	0.25 181	0.30 216	0.16 112	0.12 90	0.18 32	0.13 38	0.08 176	0.07 121	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.08 62

Monster-pub-eth3d	0.13 17	0.09 17	0.20 6	0.17 9	0.09 11	0.15 24	0.12 25	0.25 73	0.20 55	0.09 1	0.11 16	0.08 1	0.07 2	0.19 46	0.13 38	0.05 1	0.24 490	0.05 1	0.09 277	0.05 3	0.13 279

Monster-pub-mixall	0.13 17	0.07 1	0.20 6	0.17 9	0.08 4	0.11 3	0.09 2	0.21 25	0.13 7	0.12 22	0.11 16	0.08 1	0.08 7	0.27 178	0.13 38	0.07 64	0.35 535	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

Replicate-Monster	0.15 57	0.12 117	0.40 123	0.17 9	0.10 43	0.17 61	0.10 8	0.24 57	0.20 55	0.12 22	0.10 11	0.10 29	0.10 41	0.28 200	0.12 10	0.06 24	0.31 526	0.06 24	0.06 56	0.05 3	0.21 404

qwe	0.13 17	0.10 39	0.24 24	0.17 9	0.11 71	0.15 24	0.12 25	0.26 80	0.18 34	0.14 53	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.23 119	0.13 38	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

2.25w	0.13 17	0.10 39	0.24 24	0.17 9	0.09 11	0.15 24	0.10 8	0.20 18	0.19 45	0.14 53	0.18 98	0.09 17	0.10 41	0.23 119	0.15 111	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.08 194	0.05 3	0.12 252

4.5_new	0.13 17	0.12 117	0.24 24	0.17 9	0.10 43	0.14 15	0.12 25	0.22 33	0.17 22	0.13 33	0.13 36	0.08 1	0.09 19	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 37	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 117	0.24 24	0.17 9	0.10 43	0.14 15	0.12 25	0.22 33	0.17 22	0.13 33	0.13 36	0.08 1	0.09 19	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 37	0.09 104

4w-stereo	0.13 17	0.11 71	0.31 72	0.17 9	0.10 43	0.15 24	0.10 8	0.20 18	0.14 11	0.13 33	0.12 26	0.08 1	0.12 90	0.23 119	0.13 38	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.08 194	0.05 3	0.15 322

3.25w_new	0.13 17	0.09 17	0.24 24	0.17 9	0.09 11	0.18 86	0.10 8	0.23 40	0.18 34	0.15 71	0.13 36	0.10 29	0.11 64	0.20 66	0.13 38	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 202

3.25w	0.13 17	0.09 17	0.24 24	0.17 9	0.09 11	0.18 86	0.10 8	0.23 40	0.18 34	0.15 71	0.13 36	0.10 29	0.11 64	0.20 66	0.13 38	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 202

3.75w	0.12 9	0.10 39	0.21 12	0.17 9	0.11 71	0.18 86	0.12 25	0.24 57	0.15 14	0.13 33	0.12 26	0.08 1	0.10 41	0.18 32	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 71	0.21 12	0.17 9	0.09 11	0.17 61	0.09 2	0.23 40	0.17 22	0.14 53	0.13 36	0.10 29	0.11 64	0.22 96	0.13 38	0.05 1	0.11 287	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

xyz-stereo-finetune	0.17 92	0.17 291	0.29 57	0.17 9	0.08 4	0.24 230	0.21 300	0.30 128	0.32 221	0.19 118	0.22 144	0.19 147	0.15 151	0.30 237	0.22 268	0.06 24	0.06 48	0.08 150	0.06 56	0.06 37	0.07 19

S2M2	0.13 17	0.12 117	0.26 39	0.17 9	0.12 108	0.12 8	0.07 1	0.18 9	0.21 74	0.12 22	0.15 70	0.14 89	0.12 90	0.16 11	0.15 111	0.13 415	0.09 223	0.09 232	0.10 332	0.11 339	0.09 104

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 4	0.18 2	0.17 9	0.07 1	0.17 61	0.13 40	0.19 16	0.17 22	0.12 22	0.13 36	0.11 45	0.12 90	0.19 46	0.12 10	0.08 176	0.04 1	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.05 1

MonSter	0.13 17	0.09 17	0.20 6	0.17 9	0.09 11	0.15 24	0.12 25	0.25 73	0.20 55	0.09 1	0.11 16	0.08 1	0.07 2	0.20 66	0.13 38	0.05 1	0.24 490	0.05 1	0.09 277	0.05 3	0.13 279

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 154	0.74 543	0.71 407	0.17 9	0.08 4	0.15 24	0.15 83	0.19 16	0.18 34	0.13 33	0.12 26	0.10 29	0.08 7	0.16 11	0.14 76	0.34 532	0.12 307	0.08 150	0.07 120	0.11 339	0.24 439

LoS	0.15 57	0.09 17	0.34 89	0.17 9	0.09 11	0.22 189	0.14 60	0.27 87	0.27 158	0.15 71	0.18 98	0.19 147	0.14 136	0.23 119	0.14 76	0.08 176	0.06 48	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 42	0.08 4	0.24 24	0.17 9	0.23 447	0.18 86	0.15 83	0.24 57	0.20 55	0.14 53	0.18 98	0.14 89	0.10 41	0.19 46	0.12 10	0.07 64	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.08 153	0.20 394

knoymous	0.18 101	0.10 39	0.35 95	0.17 9	0.11 71	0.21 160	0.17 144	0.33 169	0.24 106	0.24 169	0.28 194	0.27 247	0.16 168	0.24 130	0.17 156	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.06 56	0.09 226	0.10 164

CREStereo++_RVC	0.16 78	0.09 17	0.42 140	0.17 9	0.11 71	0.18 86	0.13 40	0.23 40	0.31 211	0.21 135	0.31 227	0.13 66	0.11 64	0.17 23	0.16 133	0.07 64	0.04 1	0.06 24	0.15 469	0.06 37	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
asda	0.13 17	0.11 71	0.24 24	0.18 30	0.10 43	0.14 15	0.12 25	0.25 73	0.17 22	0.12 22	0.11 16	0.08 1	0.11 64	0.21 76	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 202

asd	0.12 9	0.10 39	0.23 21	0.18 30	0.10 43	0.15 24	0.10 8	0.20 18	0.14 11	0.13 33	0.12 26	0.09 17	0.11 64	0.21 76	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

DilatedVolume-Stereo	0.15 57	0.09 17	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.21 160	0.14 60	0.24 57	0.22 82	0.22 153	0.21 134	0.16 112	0.15 151	0.24 130	0.17 156	0.07 64	0.07 121	0.06 24	0.06 56	0.05 3	0.08 62

4.25_new	0.13 17	0.12 117	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.17 61	0.12 25	0.22 33	0.15 14	0.13 33	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 202

4.5w_new	0.13 17	0.12 117	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.17 61	0.12 25	0.22 33	0.15 14	0.13 33	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 202

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 117	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.17 61	0.12 25	0.22 33	0.15 14	0.13 33	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 202

2.5w	0.13 17	0.10 39	0.23 21	0.18 30	0.09 11	0.15 24	0.15 83	0.21 25	0.16 19	0.12 22	0.13 36	0.10 29	0.09 19	0.21 76	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 120	0.05 3	0.12 252

2w_stereo	0.13 17	0.11 71	0.21 12	0.18 30	0.09 11	0.17 61	0.14 60	0.29 112	0.20 55	0.15 71	0.14 65	0.08 1	0.11 64	0.15 6	0.13 38	0.05 1	0.12 307	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

monsters	0.13 17	0.10 39	0.20 6	0.18 30	0.13 157	0.15 24	0.11 17	0.24 57	0.16 19	0.15 71	0.13 36	0.08 1	0.09 19	0.23 119	0.12 10	0.06 24	0.15 376	0.05 1	0.08 194	0.05 3	0.09 104

xyz-stereo	1.43 556	0.11 71	17.43 587	0.18 30	0.08 4	4.86 572	0.18 196	0.31 144	0.35 259	0.37 381	2.75 571	0.41 385	0.31 395	0.58 389	0.33 384	0.07 64	0.05 4	0.09 232	0.06 56	0.06 37	0.06 6

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 30	0.10 43	0.12 8	0.13 40	0.18 9	0.14 11	0.10 8	0.07 3	0.08 1	0.08 7	0.17 23	0.11 1	0.06 24	0.08 183	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 30	0.10 43	0.12 8	0.13 40	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 32	0.11 1	0.06 24	0.10 255	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 17	0.26 39	0.18 30	0.11 71	0.15 24	0.11 17	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 29	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 24	0.15 376	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 17	0.19 4	0.18 30	0.09 11	0.13 13	0.09 2	0.17 6	0.13 7	0.10 8	0.08 6	0.09 17	0.09 19	0.16 11	0.12 10	0.08 176	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.08 62

HI	0.21 186	0.16 260	0.50 234	0.18 30	0.15 257	0.17 61	0.16 114	0.35 185	0.22 82	0.38 390	0.38 309	0.36 346	0.24 291	0.29 222	0.22 268	0.06 24	0.05 4	0.08 150	0.09 277	0.09 226	0.08 62

CoSv	0.21 186	0.16 260	0.50 234	0.18 30	0.15 257	0.17 61	0.16 114	0.35 185	0.22 82	0.38 390	0.38 309	0.36 346	0.24 291	0.29 222	0.22 268	0.06 24	0.05 4	0.08 150	0.09 277	0.09 226	0.08 62

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 39	0.21 12	0.18 30	0.09 11	0.21 160	0.14 60	0.14 3	0.17 22	0.11 11	0.10 11	0.09 17	0.08 7	0.21 76	0.12 10	0.06 24	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.06 6

WCG-NET	0.15 57	0.12 117	0.31 72	0.18 30	0.09 11	0.18 86	0.17 144	0.23 40	0.29 186	0.18 113	0.22 144	0.15 103	0.12 90	0.19 46	0.13 38	0.06 24	0.12 307	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.06 6

IGEV-Stereo+	0.14 42	0.08 4	0.26 39	0.18 30	0.14 196	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 22	0.14 53	0.08 6	0.10 29	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.07 64	0.15 376	0.06 24	0.06 56	0.16 437	0.29 479

WCG-NET（raft）	0.16 78	0.14 195	0.32 81	0.18 30	0.09 11	0.19 103	0.16 114	0.24 57	0.27 158	0.19 118	0.19 108	0.20 159	0.12 90	0.22 96	0.13 38	0.06 24	0.17 413	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.07 19

DualNet (step1)	0.31 395	0.21 346	0.69 394	0.18 30	0.17 325	0.36 406	0.21 300	0.54 399	0.43 359	0.38 390	0.36 290	0.38 358	0.32 408	0.41 316	0.26 321	0.24 509	0.21 456	0.28 521	0.24 517	0.18 468	0.21 404

test_sample9	0.45 475	0.21 346	0.69 394	0.18 30	0.17 325	0.36 406	0.21 300	0.54 399	0.43 359	0.38 390	0.36 290	0.38 358	0.32 408	0.70 449	1.01 520	0.24 509	1.93 574	0.28 521	0.24 517	0.18 468	0.21 404

test_sample8	0.52 499	0.21 346	0.69 394	0.18 30	0.17 325	0.36 406	0.21 300	0.57 435	0.38 300	0.63 511	0.39 327	1.16 540	0.68 525	0.70 449	1.01 520	0.24 509	1.93 574	0.28 521	0.24 517	0.18 468	0.21 404

CAS++	0.17 92	0.13 151	0.35 95	0.18 30	0.13 157	0.17 61	0.16 114	0.42 272	0.25 130	0.19 118	0.18 98	0.13 66	0.10 41	0.22 96	0.12 10	0.12 393	0.10 255	0.11 362	0.08 194	0.10 287	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.14 42	0.11 71	0.32 81	0.18 30	0.16 295	0.20 134	0.18 196	0.21 25	0.18 34	0.14 53	0.20 116	0.12 55	0.17 185	0.17 23	0.14 76	0.06 24	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.14 306

DRaft	0.25 291	0.11 71	0.47 177	0.18 30	0.12 108	0.28 288	0.23 362	0.34 176	0.40 326	0.38 390	0.60 473	0.20 159	0.41 456	0.48 342	0.41 420	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.08 194	0.07 96	0.08 62

AnonymousM	0.19 126	0.20 338	0.30 65	0.18 30	0.10 43	0.19 103	0.17 144	0.32 151	0.27 158	0.27 202	0.21 134	0.18 137	0.14 136	0.21 76	0.16 133	0.09 248	0.08 183	0.38 534	0.15 469	0.06 37	0.08 62

s12784h	0.18 101	0.09 17	0.38 108	0.18 30	0.07 1	0.33 369	0.19 239	0.39 240	0.34 248	0.24 169	0.25 167	0.18 137	0.18 213	0.25 146	0.17 156	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.05 1

ACVNet	0.24 266	0.18 313	0.51 252	0.18 30	0.15 257	0.27 270	0.23 362	0.40 249	0.45 382	0.29 236	0.41 347	0.38 358	0.28 352	0.28 200	0.35 398	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.10 287	0.09 104

water-stereo	0.15 57	0.11 71	0.32 81	0.19 59	0.10 43	0.17 61	0.14 60	0.26 80	0.20 55	0.18 113	0.23 152	0.16 112	0.16 168	0.14 3	0.14 76	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.11 202

depthmonostereo	0.15 57	0.12 117	0.34 89	0.19 59	0.09 11	0.20 134	0.15 83	0.28 93	0.24 106	0.16 83	0.18 98	0.16 112	0.18 213	0.21 76	0.14 76	0.07 64	0.07 121	0.07 73	0.06 56	0.05 3	0.08 62

3w_stereo	0.14 42	0.11 71	0.31 72	0.19 59	0.09 11	0.16 44	0.16 114	0.28 93	0.20 55	0.13 33	0.12 26	0.08 1	0.12 90	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 164

1w_stereo	0.13 17	0.09 17	0.17 1	0.19 59	0.10 43	0.16 44	0.15 83	0.27 87	0.22 82	0.14 53	0.16 75	0.08 1	0.12 90	0.19 46	0.14 76	0.05 1	0.10 255	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsterstereo	0.13 17	0.10 39	0.20 6	0.19 59	0.12 108	0.14 15	0.12 25	0.26 80	0.18 34	0.14 53	0.16 75	0.08 1	0.09 19	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.16 389	0.06 24	0.09 277	0.06 37	0.07 19

G2L-ROB	0.25 291	0.21 346	0.56 315	0.19 59	0.12 108	0.28 288	0.21 300	0.48 340	0.34 248	0.35 351	0.31 227	0.41 385	0.23 269	0.51 354	0.31 366	0.09 248	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.09 226	0.12 252

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 4	0.22 17	0.19 59	0.10 43	0.16 44	0.11 17	0.18 9	0.13 7	0.11 11	0.07 3	0.10 29	0.08 7	0.14 3	0.12 10	0.07 64	0.09 223	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.08 62

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 4	0.26 39	0.19 59	0.09 11	0.15 24	0.11 17	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 29	0.08 7	0.18 32	0.12 10	0.06 24	0.16 389	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 101	0.08 4	0.39 114	0.19 59	0.19 380	0.24 230	0.18 196	0.29 112	0.29 186	0.24 169	0.21 134	0.24 211	0.18 213	0.22 96	0.21 251	0.07 64	0.11 287	0.06 24	0.07 120	0.06 37	0.11 202

castereo++	0.14 42	0.13 151	0.25 33	0.19 59	0.10 43	0.27 270	0.13 40	0.24 57	0.26 141	0.11 11	0.13 36	0.16 112	0.10 41	0.18 32	0.11 1	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 42	0.11 71	0.22 17	0.19 59	0.10 43	0.20 134	0.19 239	0.32 151	0.28 168	0.13 33	0.18 98	0.16 112	0.16 168	0.16 11	0.14 76	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.07 19

fffft	0.14 42	0.12 117	0.30 65	0.19 59	0.10 43	0.17 61	0.18 196	0.23 40	0.17 22	0.14 53	0.11 16	0.13 66	0.10 41	0.24 130	0.18 183	0.06 24	0.05 4	0.07 73	0.06 56	0.07 96	0.09 104
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 42	0.15 228	0.29 57	0.19 59	0.10 43	0.19 103	0.17 144	0.21 25	0.21 74	0.15 71	0.13 36	0.12 55	0.11 64	0.25 146	0.16 133	0.06 24	0.05 4	0.08 150	0.06 56	0.06 37	0.08 62

tt45	0.15 57	0.14 195	0.29 57	0.19 59	0.11 71	0.23 208	0.18 196	0.23 40	0.18 34	0.16 83	0.13 36	0.14 89	0.10 41	0.31 249	0.15 111	0.07 64	0.05 4	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.08 62

999	0.15 57	0.13 151	0.30 65	0.19 59	0.12 108	0.20 134	0.17 144	0.25 73	0.20 55	0.14 53	0.16 75	0.14 89	0.11 64	0.36 295	0.16 133	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.08 62

Pointernet	0.15 57	0.08 4	0.35 95	0.19 59	0.12 108	0.20 134	0.12 25	0.34 176	0.25 130	0.15 71	0.16 75	0.13 66	0.11 64	0.18 32	0.13 38	0.08 176	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.08 62

rvit_stereo_0080	0.16 78	0.17 291	0.35 95	0.19 59	0.13 157	0.14 15	0.20 274	0.29 112	0.26 141	0.16 83	0.17 87	0.19 147	0.14 136	0.19 46	0.16 133	0.11 353	0.08 183	0.08 150	0.08 194	0.10 287	0.08 62

MGS-Stereo	0.15 57	0.12 117	0.38 108	0.19 59	0.11 71	0.18 86	0.17 144	0.21 25	0.23 95	0.14 53	0.24 160	0.16 112	0.10 41	0.19 46	0.13 38	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.10 287	0.07 19

whm_eth	0.16 78	0.17 291	0.35 95	0.19 59	0.13 157	0.14 15	0.20 274	0.29 112	0.26 141	0.16 83	0.17 87	0.19 147	0.14 136	0.19 46	0.16 133	0.11 353	0.08 183	0.08 150	0.08 194	0.10 287	0.08 62

MaDis-Stereo	0.15 57	0.17 291	0.39 114	0.19 59	0.15 257	0.16 44	0.13 40	0.26 80	0.22 82	0.13 33	0.15 70	0.14 89	0.11 64	0.17 23	0.17 156	0.08 176	0.07 121	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.06 6

Any-RAFT	0.18 101	0.09 17	0.33 87	0.19 59	0.10 43	0.29 311	0.16 114	0.44 302	0.32 221	0.25 181	0.27 188	0.29 273	0.16 168	0.23 119	0.13 38	0.08 176	0.07 121	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.07 19

DCANet-4	0.20 154	0.11 71	0.58 340	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 196	0.39 240	0.42 348	0.29 236	0.31 227	0.17 126	0.22 257	0.21 76	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

fff	0.20 154	0.15 228	0.57 325	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 196	0.38 222	0.46 393	0.29 236	0.31 227	0.18 137	0.28 352	0.21 76	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

ADStereo(finetuned)	0.21 186	0.15 228	0.59 347	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 196	0.37 211	0.41 336	0.30 259	0.31 227	0.19 147	0.31 395	0.21 76	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.10 164

CrosDoStereo	0.32 401	0.11 71	0.53 284	0.19 59	0.12 108	0.22 189	1.07 560	0.36 197	0.38 300	0.38 390	0.60 473	0.28 260	0.45 471	0.61 408	0.56 471	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.09 277	0.08 153	0.09 104

HHNet	0.23 238	0.12 117	0.66 384	0.19 59	0.18 353	0.20 134	0.20 274	0.36 197	0.32 221	0.33 313	0.59 469	0.19 147	0.21 250	0.24 130	0.31 366	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.07 120	0.08 153	0.12 252

DeepStereo_LL	0.32 401	0.11 71	0.53 284	0.19 59	0.12 108	0.22 189	1.07 560	0.36 197	0.38 300	0.38 390	0.60 473	0.28 260	0.45 471	0.61 408	0.56 471	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.09 277	0.08 153	0.09 104

DEmStereo	0.26 314	0.10 39	0.52 273	0.19 59	0.13 157	0.31 345	0.25 400	0.29 112	0.38 300	0.36 364	0.57 462	0.24 211	0.48 484	0.53 365	0.44 435	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.08 194	0.07 96	0.08 62

THIR-Stereo	0.30 384	0.15 228	0.46 171	0.19 59	0.11 71	0.28 288	0.70 541	0.33 169	0.36 275	0.37 381	0.64 488	0.33 319	0.49 489	0.58 389	0.44 435	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.09 277	0.07 96	0.08 62

DCANet	0.20 154	0.15 228	0.57 325	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 196	0.37 211	0.41 336	0.30 259	0.31 227	0.19 147	0.23 269	0.21 76	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.10 164

csc	0.20 154	0.15 228	0.57 325	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 196	0.38 222	0.46 393	0.29 236	0.31 227	0.18 137	0.28 352	0.21 76	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

cscssc	0.20 154	0.15 228	0.57 325	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 196	0.38 222	0.46 393	0.29 236	0.31 227	0.18 137	0.28 352	0.21 76	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

222	0.45 475	0.14 195	0.43 146	0.19 59	0.15 257	0.36 406	0.20 274	0.60 469	0.43 359	0.37 381	0.45 393	0.30 291	0.28 352	0.59 397	3.72 573	0.11 353	0.19 437	0.08 150	0.09 277	0.09 226	0.27 466

111	0.22 205	0.22 365	0.57 325	0.19 59	0.09 11	0.24 230	0.17 144	0.44 302	0.46 393	0.24 169	0.30 216	0.29 273	0.22 257	0.25 146	0.19 209	0.08 176	0.05 4	0.07 73	0.06 56	0.07 96	0.15 322

test_xeample	0.39 445	0.14 195	0.46 171	0.19 59	0.16 295	0.34 384	0.22 334	0.59 457	0.43 359	0.33 313	0.47 413	0.30 291	0.27 330	0.60 402	2.44 568	0.10 314	0.21 456	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.25 450

hitnet-ft	0.31 395	0.21 346	0.56 315	0.19 59	0.14 196	0.40 431	0.23 362	0.46 318	0.42 348	0.37 381	0.46 405	0.53 465	0.35 425	0.76 474	0.35 398	0.14 440	0.10 255	0.14 447	0.10 332	0.15 429	0.14 306

CFNet-ft	0.26 314	0.21 346	0.51 252	0.19 59	0.16 295	0.31 345	0.21 300	0.40 249	0.37 290	0.29 236	0.40 336	0.46 425	0.27 330	0.49 344	0.28 340	0.12 393	0.07 121	0.12 397	0.11 366	0.12 380	0.11 202

HSM-Net_RVC	0.28 351	0.12 117	0.48 192	0.19 59	0.11 71	0.35 399	0.21 300	0.64 494	0.44 371	0.40 417	0.43 369	0.50 450	0.27 330	0.75 468	0.25 310	0.08 176	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 314	0.21 346	0.51 252	0.19 59	0.16 295	0.31 345	0.21 300	0.40 249	0.37 290	0.29 236	0.40 336	0.46 425	0.27 330	0.49 344	0.28 340	0.12 393	0.07 121	0.12 397	0.11 366	0.12 380	0.11 202

UCFNet_RVC	0.25 291	0.21 346	0.49 212	0.19 59	0.15 257	0.34 384	0.18 196	0.47 329	0.36 275	0.30 259	0.35 275	0.40 376	0.26 322	0.35 290	0.24 296	0.13 415	0.08 183	0.13 423	0.14 458	0.13 394	0.13 279

AdaDepth	0.13 17	0.10 39	0.32 81	0.20 99	0.11 71	0.19 103	0.13 40	0.16 4	0.16 19	0.10 8	0.10 11	0.10 29	0.09 19	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.11 287	0.06 24	0.06 56	0.05 3	0.11 202

111111	0.13 17	0.08 4	0.20 6	0.20 99	0.13 157	0.13 13	0.10 8	0.23 40	0.17 22	0.11 11	0.13 36	0.12 55	0.08 7	0.19 46	0.12 10	0.07 64	0.16 389	0.06 24	0.04 1	0.08 153	0.16 338

LG-G_1	0.12 9	0.08 4	0.28 55	0.20 99	0.09 11	0.21 160	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 11	0.10 11	0.11 45	0.10 41	0.22 96	0.11 1	0.07 64	0.09 223	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.12 252

LG-G	0.12 9	0.08 4	0.28 55	0.20 99	0.09 11	0.21 160	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 11	0.10 11	0.11 45	0.10 41	0.22 96	0.11 1	0.07 64	0.09 223	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.12 252

G2L-Stereo_test	0.26 314	0.22 365	0.54 296	0.20 99	0.13 157	0.28 288	0.24 386	0.51 368	0.40 326	0.38 390	0.37 301	0.40 376	0.26 322	0.53 365	0.32 375	0.09 248	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.09 226	0.11 202

IGEV-RUCA	0.21 186	0.09 17	0.26 39	0.20 99	0.19 380	0.28 288	0.23 362	0.24 57	0.22 82	0.21 135	0.23 152	0.29 273	0.48 484	0.26 166	0.19 209	0.09 248	0.08 183	0.18 489	0.14 458	0.18 468	0.19 377

mms	0.15 57	0.14 195	0.25 33	0.20 99	0.15 257	0.17 61	0.17 144	0.21 25	0.19 45	0.14 53	0.18 98	0.14 89	0.09 19	0.26 166	0.15 111	0.06 24	0.07 121	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.19 377

UGAM-zero	0.26 314	0.11 71	0.56 315	0.20 99	0.16 295	0.28 288	0.18 196	0.48 340	0.25 130	0.31 275	0.28 194	0.56 475	0.32 408	0.66 437	0.17 156	0.07 64	0.10 255	0.07 73	0.09 277	0.07 96	0.31 486

RAFT-Stereo-weight	0.17 92	0.10 39	0.31 72	0.20 99	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.38 222	0.33 237	0.25 181	0.20 116	0.19 147	0.10 41	0.19 46	0.16 133	0.07 64	0.13 327	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.09 104

test_sample3	0.25 291	0.14 195	0.52 273	0.20 99	0.12 108	0.33 369	0.20 274	0.53 385	0.38 300	0.32 300	0.35 275	0.29 273	0.24 291	0.54 371	0.25 310	0.10 314	0.14 345	0.09 232	0.09 277	0.11 339	0.15 322

test_sample2	0.23 238	0.12 117	0.39 114	0.20 99	0.11 71	0.28 288	0.22 334	0.45 311	0.33 237	0.27 202	0.34 267	0.30 291	0.25 304	0.46 337	0.23 287	0.09 248	0.15 376	0.09 232	0.08 194	0.10 287	0.19 377

test_sample1	0.24 266	0.13 151	0.40 123	0.20 99	0.13 157	0.29 311	0.19 239	0.43 281	0.30 202	0.27 202	0.34 267	0.31 301	0.28 352	0.45 335	0.27 332	0.09 248	0.16 389	0.08 150	0.08 194	0.09 226	0.22 418

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 101	0.15 228	0.27 51	0.20 99	0.13 157	0.24 230	0.17 144	0.31 144	0.37 290	0.43 445	0.17 87	0.13 66	0.12 90	0.20 66	0.16 133	0.08 176	0.07 121	0.09 232	0.07 120	0.09 226	0.08 62

SMFormer	0.27 342	0.13 151	0.47 177	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 239	0.54 399	0.48 414	0.35 351	0.42 355	0.31 301	0.27 330	0.60 402	0.34 391	0.10 314	0.16 389	0.08 150	0.09 277	0.10 287	0.16 338

tta	0.27 342	0.13 151	0.47 177	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 239	0.54 399	0.48 414	0.35 351	0.42 355	0.31 301	0.27 330	0.60 402	0.34 391	0.10 314	0.16 389	0.08 150	0.09 277	0.08 153	0.13 279

qqq1	0.26 314	0.13 151	0.47 177	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 239	0.54 399	0.48 414	0.35 351	0.42 355	0.31 301	0.27 330	0.60 402	0.21 251	0.10 314	0.16 389	0.07 73	0.07 120	0.08 153	0.13 279

fff1	0.26 314	0.13 151	0.47 177	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 239	0.54 399	0.48 414	0.35 351	0.42 355	0.31 301	0.27 330	0.60 402	0.21 251	0.10 314	0.16 389	0.07 73	0.07 120	0.08 153	0.13 279

11t1	0.21 186	0.12 117	0.45 157	0.20 99	0.15 257	0.27 270	0.17 144	0.37 211	0.28 168	0.27 202	0.25 167	0.24 211	0.23 269	0.28 200	0.25 310	0.09 248	0.19 437	0.07 73	0.07 120	0.09 226	0.23 426

MIM_Stereo	0.20 154	0.17 291	0.55 305	0.20 99	0.21 420	0.17 61	0.14 60	0.37 211	0.27 158	0.28 212	0.35 275	0.23 194	0.13 119	0.28 200	0.16 133	0.06 24	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.15 322

CFNet_ucs	0.25 291	0.14 195	0.51 252	0.20 99	0.15 257	0.29 311	0.18 196	0.51 368	0.46 393	0.32 300	0.42 355	0.38 358	0.23 269	0.31 249	0.22 268	0.11 353	0.08 183	0.12 397	0.09 277	0.13 394	0.13 279

testlalala	0.17 92	0.11 71	0.49 212	0.20 99	0.13 157	0.23 208	0.15 83	0.33 169	0.22 82	0.25 181	0.20 116	0.14 89	0.11 64	0.17 23	0.14 76	0.07 64	0.23 477	0.07 73	0.06 56	0.05 3	0.07 19

iinet-f	0.31 395	0.23 381	1.16 507	0.20 99	0.16 295	0.44 450	0.23 362	0.47 329	0.38 300	0.36 364	0.44 379	0.41 385	0.35 425	0.36 295	0.43 428	0.10 314	0.09 223	0.08 150	0.08 194	0.13 394	0.12 252

RCA-Stereo	0.17 92	0.10 39	0.33 87	0.20 99	0.11 71	0.19 103	0.17 144	0.39 240	0.36 275	0.21 135	0.25 167	0.17 126	0.17 185	0.18 32	0.15 111	0.07 64	0.14 345	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.08 62

qqq	0.24 266	0.16 260	0.46 171	0.20 99	0.15 257	0.23 208	0.20 274	0.43 281	0.32 221	0.26 191	0.31 227	0.28 260	0.25 304	0.36 295	0.28 340	0.08 176	0.22 467	0.10 305	0.11 366	0.09 226	0.23 426

x	0.23 238	0.15 228	0.45 157	0.20 99	0.15 257	0.27 270	0.17 144	0.43 281	0.35 259	0.26 191	0.31 227	0.29 273	0.25 304	0.29 222	0.30 356	0.09 248	0.22 467	0.08 150	0.09 277	0.09 226	0.24 439

CFNet_pseudo	0.23 238	0.14 195	0.48 192	0.20 99	0.13 157	0.27 270	0.17 144	0.46 318	0.45 382	0.30 259	0.37 301	0.38 358	0.23 269	0.30 237	0.22 268	0.09 248	0.06 48	0.11 362	0.08 194	0.11 339	0.11 202

xxxx	0.39 445	0.14 195	0.47 177	0.20 99	0.16 295	0.38 420	0.20 274	0.61 477	0.43 359	0.30 259	0.44 379	0.38 358	0.25 304	0.50 348	2.41 567	0.11 353	0.21 456	0.09 232	0.10 332	0.10 287	0.26 462

CFNet-RSSM	0.18 101	0.10 39	0.45 157	0.20 99	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.40 249	0.31 211	0.23 161	0.21 134	0.26 242	0.15 151	0.21 76	0.14 76	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.06 6

Gwc-CoAtRS	0.17 92	0.10 39	0.41 131	0.20 99	0.12 108	0.20 134	0.15 83	0.34 176	0.29 186	0.23 161	0.23 152	0.27 247	0.15 151	0.21 76	0.14 76	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.07 19

DIP-Stereo	0.20 154	0.13 151	0.48 192	0.20 99	0.13 157	0.28 288	0.12 25	0.43 281	0.26 141	0.27 202	0.32 237	0.21 173	0.17 185	0.26 166	0.20 229	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.10 164
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 238	0.14 195	0.49 212	0.20 99	0.13 157	0.28 288	0.17 144	0.47 329	0.47 406	0.30 259	0.36 290	0.37 352	0.24 291	0.29 222	0.21 251	0.09 248	0.07 121	0.09 232	0.08 194	0.11 339	0.11 202

ccs_rob	0.23 238	0.14 195	0.48 192	0.20 99	0.13 157	0.27 270	0.17 144	0.46 318	0.45 382	0.30 259	0.37 301	0.38 358	0.23 269	0.30 237	0.22 268	0.09 248	0.06 48	0.11 362	0.08 194	0.12 380	0.11 202

HITNet	0.22 205	0.23 381	0.60 354	0.20 99	0.09 11	0.27 270	0.15 83	0.45 311	0.33 237	0.29 236	0.33 257	0.27 247	0.22 257	0.29 222	0.27 332	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.06 56	0.09 226	0.11 202
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
FlowAnything_test	0.15 57	0.12 117	0.23 21	0.21 132	0.12 108	0.18 86	0.16 114	0.25 73	0.17 22	0.15 71	0.13 36	0.15 103	0.14 136	0.19 46	0.17 156	0.10 314	0.07 121	0.11 362	0.12 409	0.08 153	0.10 164

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 17	0.29 57	0.21 132	0.12 108	0.16 44	0.11 17	0.17 6	0.12 3	0.11 11	0.08 6	0.11 45	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 176	0.13 327	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.09 104

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 42	0.10 39	0.27 51	0.21 132	0.11 71	0.16 44	0.14 60	0.24 57	0.17 22	0.17 95	0.20 116	0.18 137	0.11 64	0.16 11	0.17 156	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.09 104

LG-Stereo	0.14 42	0.13 151	0.30 65	0.21 132	0.11 71	0.16 44	0.18 196	0.23 40	0.19 45	0.12 22	0.18 98	0.11 45	0.09 19	0.15 6	0.14 76	0.06 24	0.07 121	0.08 150	0.08 194	0.07 96	0.07 19

ours_stereo	0.15 57	0.14 195	0.29 57	0.21 132	0.14 196	0.17 61	0.18 196	0.21 25	0.20 55	0.13 33	0.18 98	0.14 89	0.10 41	0.24 130	0.15 111	0.06 24	0.06 48	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.13 279

fffy	0.15 57	0.14 195	0.31 72	0.21 132	0.14 196	0.19 103	0.18 196	0.24 57	0.19 45	0.13 33	0.17 87	0.15 103	0.13 119	0.25 146	0.15 111	0.06 24	0.08 183	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.15 322

dual_stereo	0.18 101	0.08 4	0.26 39	0.21 132	0.32 510	0.11 3	0.13 40	0.27 87	0.20 55	0.11 11	0.09 10	0.10 29	0.08 7	0.20 66	0.14 76	0.07 64	0.45 546	0.06 24	0.05 21	0.05 3	0.65 553

rvit_stereo_0083	0.17 92	0.13 151	0.29 57	0.21 132	0.13 157	0.17 61	0.17 144	0.23 40	0.36 275	0.16 83	0.22 144	0.19 147	0.17 185	0.21 76	0.17 156	0.11 353	0.10 255	0.10 305	0.08 194	0.09 226	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 92	0.17 291	0.40 123	0.21 132	0.14 196	0.20 134	0.17 144	0.24 57	0.26 141	0.18 113	0.21 134	0.20 159	0.14 136	0.20 66	0.15 111	0.12 393	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.10 287	0.08 62

rvit_stereo_0081	0.16 78	0.13 151	0.30 65	0.21 132	0.12 108	0.17 61	0.17 144	0.24 57	0.34 248	0.17 95	0.19 108	0.18 137	0.15 151	0.20 66	0.17 156	0.11 353	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.09 226	0.07 19

DCVSM-stereo	0.25 291	0.14 195	0.53 284	0.21 132	0.14 196	0.27 270	0.14 60	0.35 185	0.35 259	0.42 434	0.33 257	0.46 425	0.30 378	0.31 249	0.27 332	0.11 353	0.10 255	0.12 397	0.10 332	0.12 380	0.15 322

rvit_stereo_0082	0.16 78	0.13 151	0.30 65	0.21 132	0.12 108	0.17 61	0.17 144	0.24 57	0.34 248	0.17 95	0.19 108	0.18 137	0.15 151	0.20 66	0.17 156	0.11 353	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.09 226	0.07 19

IGEV-Stereo++	0.15 57	0.09 17	0.27 51	0.21 132	0.13 157	0.14 15	0.11 17	0.23 40	0.19 45	0.15 71	0.14 65	0.11 45	0.11 64	0.19 46	0.12 10	0.06 24	0.21 456	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.28 474

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 314	0.15 228	0.96 479	0.21 132	0.25 474	0.30 324	0.21 300	0.54 399	0.28 168	0.25 181	0.29 202	0.46 425	0.23 269	0.28 200	0.20 229	0.08 176	0.10 255	0.08 150	0.12 409	0.11 339	0.17 358

test_sample7	0.28 351	0.16 260	0.47 177	0.21 132	0.14 196	0.29 311	0.22 334	0.54 399	0.43 359	0.38 390	0.36 290	0.38 358	0.32 408	0.41 316	0.26 321	0.14 440	0.21 456	0.13 423	0.12 409	0.13 394	0.25 450

test_sample5	0.26 314	0.14 195	0.51 252	0.21 132	0.12 108	0.31 345	0.21 300	0.53 385	0.38 300	0.33 313	0.43 369	0.29 273	0.25 304	0.56 382	0.24 296	0.10 314	0.14 345	0.10 305	0.10 332	0.11 339	0.16 338

test_sample4	0.26 314	0.14 195	0.53 284	0.21 132	0.12 108	0.32 362	0.21 300	0.53 385	0.38 300	0.33 313	0.38 309	0.28 260	0.25 304	0.54 371	0.25 310	0.10 314	0.14 345	0.10 305	0.09 277	0.11 339	0.16 338

gcap-zeroshot	0.19 126	0.14 195	0.51 252	0.21 132	0.15 257	0.27 270	0.15 83	0.32 151	0.24 106	0.26 191	0.20 116	0.34 327	0.15 151	0.22 96	0.14 76	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.09 104

ff7	0.18 101	0.13 151	0.41 131	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 144	0.28 93	0.23 95	0.21 135	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 178	0.13 38	0.07 64	0.25 494	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.36 504

ffff	0.18 101	0.13 151	0.41 131	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 144	0.28 93	0.23 95	0.21 135	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 178	0.13 38	0.07 64	0.25 494	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.36 504

DualNet	0.26 314	0.14 195	0.51 252	0.21 132	0.12 108	0.31 345	0.21 300	0.53 385	0.38 300	0.34 333	0.44 379	0.29 273	0.25 304	0.56 382	0.24 296	0.10 314	0.14 345	0.10 305	0.10 332	0.11 339	0.16 338

ffm	0.27 342	0.17 291	0.84 449	0.21 132	0.13 157	0.29 311	0.21 300	0.38 222	0.46 393	0.31 275	0.44 379	0.34 327	0.24 291	0.28 200	0.12 10	0.08 176	0.28 510	0.12 397	0.11 366	0.08 153	0.37 512

ff1	0.36 428	0.17 291	0.84 449	0.21 132	0.13 157	0.29 311	0.21 300	0.38 222	0.46 393	0.31 275	0.44 379	0.34 327	0.24 291	0.91 508	1.30 539	0.08 176	0.28 510	0.12 397	0.11 366	0.08 153	0.37 512

mmx	0.37 435	0.17 291	0.84 449	0.21 132	0.13 157	0.29 311	0.21 300	0.57 435	0.48 414	0.31 275	0.44 379	0.34 327	0.24 291	0.91 508	1.30 539	0.10 314	0.20 451	0.12 397	0.11 366	0.11 339	0.23 426

11t	0.18 101	0.13 151	0.41 131	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 144	0.28 93	0.23 95	0.21 135	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 178	0.13 38	0.07 64	0.25 494	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.36 504

xxx	0.37 435	0.17 291	0.84 449	0.21 132	0.13 157	0.29 311	0.21 300	0.57 435	0.48 414	0.31 275	0.44 379	0.34 327	0.24 291	0.91 508	1.30 539	0.10 314	0.20 451	0.12 397	0.11 366	0.11 339	0.23 426

plain	0.18 101	0.16 260	0.59 347	0.21 132	0.13 157	0.16 44	0.17 144	0.29 112	0.23 95	0.16 83	0.26 175	0.13 66	0.17 185	0.27 178	0.17 156	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.07 120	0.10 287	0.07 19

IGEV_Zeroshot_test	0.23 238	0.11 71	0.82 440	0.21 132	0.23 447	0.20 134	0.19 239	0.38 222	0.23 95	0.34 333	0.22 144	0.29 273	0.14 136	0.24 130	0.20 229	0.07 64	0.09 223	0.08 150	0.08 194	0.08 153	0.35 503

UniTT-Stereo	0.15 57	0.12 117	0.45 157	0.21 132	0.14 196	0.17 61	0.13 40	0.20 18	0.19 45	0.16 83	0.20 116	0.10 29	0.11 64	0.18 32	0.17 156	0.08 176	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.08 153	0.07 19

PCWNet_CMD	0.23 238	0.14 195	0.48 192	0.21 132	0.13 157	0.28 288	0.17 144	0.47 329	0.47 406	0.30 259	0.36 290	0.37 352	0.24 291	0.29 222	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.11 339	0.11 202

4D-IteraStereo	0.20 154	0.21 346	0.62 364	0.21 132	0.14 196	0.19 103	0.17 144	0.29 112	0.28 168	0.24 169	0.20 116	0.20 159	0.10 41	0.22 96	0.18 183	0.07 64	0.07 121	0.10 305	0.08 194	0.08 153	0.33 496

CBFPSM	0.28 351	0.23 381	0.76 420	0.21 132	0.14 196	0.38 420	0.26 411	0.42 272	0.37 290	0.34 333	0.36 290	0.55 470	0.38 440	0.33 268	0.40 416	0.08 176	0.08 183	0.07 73	0.08 194	0.09 226	0.12 252

ProNet	0.16 78	0.13 151	0.36 101	0.21 132	0.15 257	0.20 134	0.19 239	0.29 112	0.23 95	0.14 53	0.13 36	0.13 66	0.12 90	0.25 146	0.13 38	0.06 24	0.09 223	0.07 73	0.06 56	0.07 96	0.22 418

ccc-4	0.18 101	0.13 151	0.41 131	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 144	0.28 93	0.23 95	0.21 135	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 178	0.13 38	0.07 64	0.25 494	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.36 504

IER	0.24 266	0.15 228	0.50 234	0.21 132	0.15 257	0.31 345	0.20 274	0.44 302	0.38 300	0.34 333	0.41 347	0.32 312	0.34 418	0.31 249	0.23 287	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.08 194	0.09 226	0.09 104

psmg	0.24 266	0.13 151	0.36 101	0.21 132	0.14 196	0.35 399	0.23 362	0.54 399	0.36 275	0.36 364	0.38 309	0.38 358	0.25 304	0.27 178	0.28 340	0.10 314	0.08 183	0.10 305	0.10 332	0.09 226	0.09 104

IPLG	0.23 238	0.19 325	0.65 379	0.21 132	0.12 108	0.28 288	0.17 144	0.45 311	0.32 221	0.33 313	0.32 237	0.16 112	0.17 185	0.50 348	0.23 287	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.07 120	0.07 96	0.08 62

IPLGR	0.22 205	0.14 195	0.75 416	0.21 132	0.11 71	0.25 246	0.18 196	0.44 302	0.38 300	0.29 236	0.28 194	0.21 173	0.19 235	0.37 305	0.19 209	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.07 120	0.07 96	0.07 19

STrans-v2	0.25 291	0.14 195	0.56 315	0.21 132	0.12 108	0.23 208	0.20 274	0.50 358	0.31 211	0.31 275	0.42 355	0.35 341	0.35 425	0.62 419	0.24 296	0.07 64	0.05 4	0.08 150	0.07 120	0.06 37	0.08 62

iRaftStereo_RVC	0.17 92	0.16 260	0.35 95	0.21 132	0.11 71	0.20 134	0.17 144	0.34 176	0.25 130	0.20 128	0.25 167	0.19 147	0.12 90	0.21 76	0.16 133	0.07 64	0.12 307	0.10 305	0.09 277	0.09 226	0.14 306

GES	0.23 238	0.14 195	0.54 296	0.21 132	0.14 196	0.28 288	0.19 239	0.51 368	0.35 259	0.31 275	0.36 290	0.25 223	0.24 291	0.30 237	0.23 287	0.11 353	0.09 223	0.08 150	0.08 194	0.10 287	0.12 252

test_xeample3	0.22 205	0.17 291	0.81 436	0.21 132	0.15 257	0.20 134	0.18 196	0.40 249	0.25 130	0.19 118	0.12 26	0.13 66	0.12 90	0.34 283	0.33 384	0.07 64	0.20 451	0.07 73	0.08 194	0.08 153	0.34 499

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 154	0.23 381	0.49 212	0.21 132	0.16 295	0.19 103	0.17 144	0.35 185	0.32 221	0.26 191	0.33 257	0.20 159	0.17 185	0.21 76	0.17 156	0.06 24	0.10 255	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.11 202

GMStereo	0.21 186	0.30 443	0.57 325	0.21 132	0.12 108	0.24 230	0.18 196	0.30 128	0.41 336	0.26 191	0.24 160	0.17 126	0.16 168	0.25 146	0.19 209	0.10 314	0.07 121	0.08 150	0.08 194	0.11 339	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 238	0.12 117	0.51 252	0.21 132	0.14 196	0.34 384	0.22 334	0.57 435	0.41 336	0.29 236	0.32 237	0.23 194	0.22 257	0.28 200	0.20 229	0.10 314	0.07 121	0.09 232	0.10 332	0.09 226	0.09 104

GANet-RSSM	0.26 314	0.19 325	0.54 296	0.21 132	0.14 196	0.27 270	0.22 334	0.47 329	0.34 248	0.30 259	0.40 336	0.41 385	0.30 378	0.59 397	0.25 310	0.11 353	0.08 183	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.10 164

PSMNet-RSSM	0.26 314	0.21 346	0.50 234	0.21 132	0.14 196	0.25 246	0.21 300	0.50 358	0.38 300	0.31 275	0.45 393	0.40 376	0.27 330	0.53 365	0.24 296	0.12 393	0.08 183	0.11 362	0.13 441	0.10 287	0.10 164

DSFCA	0.29 371	0.18 313	0.48 192	0.21 132	0.17 325	0.39 425	0.32 464	0.49 350	0.44 371	0.44 451	0.38 309	0.40 376	0.30 378	0.53 365	0.38 410	0.12 393	0.10 255	0.10 305	0.11 366	0.11 339	0.11 202

HSM	0.29 371	0.18 313	0.48 192	0.21 132	0.15 257	0.33 369	0.20 274	0.55 417	0.39 316	0.36 364	0.39 327	0.67 514	0.32 408	0.88 501	0.24 296	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.09 226	0.10 164

iResNet_ROB	0.27 342	0.27 425	0.48 192	0.21 132	0.12 108	0.32 362	0.17 144	0.57 435	0.55 464	0.39 408	0.44 379	0.37 352	0.28 352	0.43 325	0.28 340	0.08 176	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.09 226	0.11 202

DFGA-Net	0.26 314	0.33 458	0.70 400	0.22 182	0.15 257	0.25 246	0.17 144	0.41 267	0.40 326	0.30 259	0.32 237	0.21 173	0.18 213	0.61 408	0.33 384	0.08 176	0.06 48	0.10 305	0.09 277	0.11 339	0.09 104

G2L-Stereo	0.27 342	0.23 381	0.61 360	0.22 182	0.14 196	0.25 246	0.19 239	0.48 340	0.37 290	0.33 313	0.38 309	0.40 376	0.23 269	0.61 408	0.33 384	0.11 353	0.09 223	0.10 305	0.08 194	0.09 226	0.11 202

GREAT-IGEV	0.19 126	0.11 71	0.39 114	0.22 182	0.33 511	0.14 15	0.15 83	0.18 9	0.22 82	0.14 53	0.16 75	0.09 17	0.09 19	0.23 119	0.14 76	0.06 24	0.50 548	0.06 24	0.06 56	0.07 96	0.53 541

tg	0.18 101	0.15 228	0.34 89	0.22 182	0.11 71	0.23 208	0.15 83	0.35 185	0.27 158	0.20 128	0.25 167	0.20 159	0.12 90	0.25 146	0.16 133	0.07 64	0.07 121	0.09 232	0.09 277	0.08 153	0.13 279

RAStereo	0.14 42	0.15 228	0.40 123	0.22 182	0.11 71	0.15 24	0.18 196	0.25 73	0.24 106	0.13 33	0.17 87	0.11 45	0.09 19	0.15 6	0.13 38	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.06 56	0.07 96	0.05 1

U	1.02 545	0.10 39	0.26 39	0.22 182	3.66 574	6.41 577	0.13 40	0.22 33	0.21 74	0.11 11	0.11 16	0.10 29	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.07 64	0.05 4	5.35 582	2.86 579	0.07 96	0.06 6

test_sample6	0.27 342	0.15 228	0.50 234	0.22 182	0.12 108	0.30 324	0.22 334	0.54 399	0.39 316	0.34 333	0.44 379	0.29 273	0.25 304	0.58 389	0.26 321	0.11 353	0.14 345	0.10 305	0.10 332	0.11 339	0.16 338

H2IRNET	0.19 126	0.18 313	0.50 234	0.22 182	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.28 93	0.31 211	0.17 95	0.32 237	0.25 223	0.20 240	0.24 130	0.19 209	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.10 332	0.10 287	0.08 62

MyStereo07	0.18 101	0.15 228	0.44 154	0.22 182	0.16 295	0.25 246	0.22 334	0.31 144	0.26 141	0.22 153	0.13 36	0.12 55	0.13 119	0.33 268	0.14 76	0.07 64	0.13 327	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.11 202

MyStereo06	0.23 238	0.15 228	0.74 413	0.22 182	0.14 196	0.25 246	0.22 334	0.43 281	0.25 130	0.36 364	0.24 160	0.34 327	0.18 213	0.24 130	0.20 229	0.07 64	0.12 307	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.11 202

MyStereo05	0.24 266	0.15 228	0.58 340	0.22 182	0.14 196	0.25 246	0.22 334	0.50 358	0.54 456	0.32 300	0.23 152	0.26 242	0.23 269	0.32 258	0.25 310	0.07 64	0.12 307	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.11 202

MyStereo04	0.24 266	0.15 228	0.58 340	0.22 182	0.16 295	0.25 246	0.22 334	0.51 368	0.54 456	0.29 236	0.23 152	0.27 247	0.23 269	0.32 258	0.25 310	0.07 64	0.13 327	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.11 202

CoDeX	0.24 266	0.13 151	0.48 192	0.22 182	0.14 196	0.29 311	0.21 300	0.55 417	0.42 348	0.29 236	0.36 290	0.28 260	0.23 269	0.48 342	0.20 229	0.09 248	0.06 48	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.08 62

IGEVStereo-DCA	0.20 154	0.17 291	0.41 131	0.22 182	0.15 257	0.20 134	0.17 144	0.28 93	0.23 95	0.19 118	0.12 26	0.14 89	0.12 90	0.38 308	0.31 366	0.07 64	0.16 389	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.36 504

rrr	0.22 205	0.17 291	0.79 431	0.22 182	0.15 257	0.20 134	0.18 196	0.40 249	0.27 158	0.19 118	0.12 26	0.14 89	0.12 90	0.38 308	0.31 366	0.07 64	0.16 389	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.28 474

ttt	0.33 408	0.14 195	0.54 296	0.22 182	0.14 196	0.30 324	0.22 334	0.59 457	0.51 439	0.31 275	0.46 405	0.30 291	0.23 269	0.71 455	1.07 527	0.13 415	0.22 467	0.10 305	0.11 366	0.12 380	0.24 439

MIF-Stereo (partial)	0.18 101	0.13 151	0.50 234	0.22 182	0.15 257	0.16 44	0.13 40	0.29 112	0.26 141	0.17 95	0.26 175	0.16 112	0.17 185	0.25 146	0.18 183	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.09 226	0.08 62

CASnet	0.15 57	0.13 151	0.30 65	0.22 182	0.08 4	0.15 24	0.14 60	0.28 93	0.26 141	0.23 161	0.20 116	0.15 103	0.11 64	0.18 32	0.13 38	0.07 64	0.05 4	0.11 362	0.09 277	0.08 153	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ToySt	0.28 351	0.19 325	0.68 393	0.22 182	0.19 380	0.31 345	0.31 459	0.43 281	0.43 359	0.28 212	0.38 309	0.42 398	0.32 408	0.33 268	0.32 375	0.08 176	0.14 345	0.10 305	0.12 409	0.11 339	0.24 439

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 408	0.25 407	0.82 440	0.22 182	0.17 325	0.46 461	0.28 435	0.53 385	0.53 451	0.43 445	0.57 462	0.44 411	0.31 395	0.50 348	0.48 448	0.10 314	0.06 48	0.08 150	0.06 56	0.11 339	0.12 252

raft_robust	0.25 291	0.23 381	0.44 154	0.22 182	0.13 157	0.23 208	0.22 334	0.52 375	0.50 433	0.33 313	0.32 237	0.33 319	0.23 269	0.55 376	0.18 183	0.07 64	0.11 287	0.08 150	0.10 332	0.08 153	0.07 19

CSP-Net	0.28 351	0.17 291	0.41 131	0.22 182	0.14 196	0.44 450	0.24 386	0.52 375	0.42 348	0.42 434	0.44 379	0.42 398	0.27 330	0.66 437	0.30 356	0.12 393	0.09 223	0.08 150	0.08 194	0.10 287	0.10 164

dad	0.30 384	0.38 487	0.60 354	0.22 182	0.14 196	0.32 362	0.21 300	0.35 185	0.51 439	0.45 458	0.45 393	0.46 425	0.23 269	0.41 316	0.27 332	0.21 503	0.11 287	0.20 501	0.11 366	0.15 429	0.11 202

GLC_STEREO	0.15 57	0.11 71	0.31 72	0.22 182	0.09 11	0.17 61	0.15 83	0.24 57	0.28 168	0.17 95	0.20 116	0.17 126	0.11 64	0.24 130	0.17 156	0.07 64	0.09 223	0.09 232	0.08 194	0.07 96	0.07 19

MIPNet	0.22 205	0.19 325	0.64 374	0.22 182	0.12 108	0.28 288	0.20 274	0.48 340	0.39 316	0.31 275	0.24 160	0.19 147	0.24 291	0.28 200	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.08 150	0.07 120	0.07 96	0.08 62

PFNet+	0.21 186	0.11 71	0.54 296	0.22 182	0.12 108	0.17 61	0.18 196	0.31 144	0.36 275	0.33 313	0.32 237	0.24 211	0.16 168	0.33 268	0.18 183	0.10 314	0.07 121	0.11 362	0.10 332	0.08 153	0.12 252

Patchmatch Stereo++	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.14 60	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.27 178	0.18 183	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104
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	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.15 83	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.25 146	0.17 156	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.15 83	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.25 146	0.18 183	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.13 40	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.25 146	0.17 156	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 126	0.13 151	0.52 273	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.14 60	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.23 119	0.17 156	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

DeepStereo_RVC	0.19 126	0.12 117	0.47 177	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.16 114	0.29 112	0.24 106	0.28 212	0.27 188	0.23 194	0.28 352	0.24 130	0.19 209	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.07 120	0.09 226	0.10 164

iGMRVC	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.15 83	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.27 178	0.18 183	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

RAFT-RH_RVC	0.26 314	0.13 151	0.57 325	0.22 182	0.12 108	0.25 246	0.14 60	0.27 87	0.29 186	0.38 390	1.14 537	0.23 194	0.18 213	0.58 389	0.24 296	0.07 64	0.06 48	0.10 305	0.07 120	0.06 37	0.08 62

RAFT-345	0.22 205	0.11 71	0.55 305	0.22 182	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.27 87	0.28 168	0.27 202	0.65 490	0.20 159	0.17 185	0.55 376	0.22 268	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.07 120	0.06 37	0.07 19

iRAFT	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.14 60	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.27 178	0.18 183	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

RAFT-IKP	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.22 182	0.11 71	0.18 86	0.15 83	0.30 128	0.24 106	0.28 212	0.29 202	0.25 223	0.18 213	0.26 166	0.18 183	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.10 287	0.09 104

raft+_RVC	0.21 186	0.21 346	0.46 171	0.22 182	0.35 516	0.21 160	0.16 114	0.39 240	0.35 259	0.22 153	0.28 194	0.20 159	0.15 151	0.25 146	0.20 229	0.08 176	0.16 389	0.08 150	0.07 120	0.07 96	0.12 252

XX-TBD	0.16 78	0.21 346	0.43 146	0.22 182	0.10 43	0.23 208	0.15 83	0.23 40	0.28 168	0.22 153	0.26 175	0.14 89	0.12 90	0.16 11	0.14 76	0.08 176	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.07 96	0.06 6

ARAFT	0.26 314	0.30 443	0.87 458	0.22 182	0.12 108	0.30 324	0.24 386	0.46 318	0.34 248	0.33 313	0.28 194	0.29 273	0.20 240	0.49 344	0.19 209	0.08 176	0.06 48	0.12 397	0.11 366	0.09 226	0.09 104

AFF-stereo	0.20 154	0.24 392	0.49 212	0.22 182	0.11 71	0.18 86	0.18 196	0.35 185	0.29 186	0.25 181	0.36 290	0.25 223	0.17 185	0.25 146	0.17 156	0.06 24	0.09 223	0.08 150	0.08 194	0.08 153	0.11 202

EAI-Stereo	0.29 371	0.11 71	0.38 108	0.22 182	0.18 353	0.33 369	1.66 570	0.53 385	0.27 158	0.27 202	0.50 426	0.17 126	0.16 168	0.25 146	0.25 310	0.07 64	0.07 121	0.07 73	0.11 366	0.07 96	0.10 164

FENet	0.22 205	0.13 151	0.48 192	0.22 182	0.12 108	0.27 270	0.18 196	0.43 281	0.37 290	0.31 275	0.32 237	0.29 273	0.23 269	0.27 178	0.24 296	0.10 314	0.07 121	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.11 202

cf-r	0.26 314	0.22 365	0.66 384	0.22 182	0.14 196	0.28 288	0.22 334	0.44 302	0.42 348	0.32 300	0.42 355	0.43 405	0.27 330	0.44 329	0.27 332	0.11 353	0.07 121	0.08 150	0.10 332	0.08 153	0.09 104

GwcNet-RSSM	0.28 351	0.25 407	0.61 360	0.22 182	0.14 196	0.28 288	0.24 386	0.46 318	0.44 371	0.33 313	0.46 405	0.41 385	0.28 352	0.55 376	0.31 366	0.11 353	0.07 121	0.09 232	0.10 332	0.10 287	0.09 104

R-Stereo Train	0.19 126	0.10 39	0.49 212	0.22 182	0.12 108	0.23 208	0.18 196	0.43 281	0.20 55	0.31 275	0.45 393	0.20 159	0.14 136	0.18 32	0.18 183	0.08 176	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 126	0.10 39	0.49 212	0.22 182	0.12 108	0.23 208	0.18 196	0.43 281	0.20 55	0.31 275	0.45 393	0.20 159	0.14 136	0.18 32	0.18 183	0.08 176	0.06 48	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.28 351	0.25 407	0.64 374	0.22 182	0.16 295	0.30 324	0.21 300	0.54 399	0.33 237	0.36 364	0.38 309	0.38 358	0.26 322	0.45 335	0.28 340	0.15 454	0.11 287	0.11 362	0.11 366	0.14 417	0.14 306

MLCV	0.25 291	0.23 381	0.59 347	0.22 182	0.09 11	0.30 324	0.18 196	0.40 249	0.38 300	0.38 390	0.44 379	0.31 301	0.22 257	0.44 329	0.32 375	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.06 56	0.07 96	0.08 62

CBMV_ROB	0.36 428	0.21 346	0.57 325	0.22 182	0.14 196	0.35 399	0.20 274	0.55 417	0.47 406	0.52 488	0.58 465	0.45 417	0.53 499	0.75 468	0.50 455	0.18 489	0.19 437	0.23 510	0.21 503	0.15 429	0.20 394

MeshStereo	0.60 516	0.31 447	0.71 407	0.22 182	0.17 325	0.66 515	0.36 484	0.81 535	0.63 491	1.48 565	1.32 544	1.65 552	0.83 534	1.18 537	0.74 497	0.17 478	0.17 413	0.17 481	0.14 458	0.17 452	0.19 377
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
z-ln-s-r	0.35 425	0.30 443	1.02 487	0.23 233	0.14 196	0.30 324	0.26 411	0.46 318	0.55 464	0.33 313	0.61 481	0.39 372	0.31 395	0.80 485	0.77 500	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.08 194	0.11 339	0.10 164

coex_refinement	0.28 351	0.22 365	0.50 234	0.23 233	0.15 257	0.31 345	0.20 274	0.51 368	0.43 359	0.35 351	0.42 355	0.45 417	0.27 330	0.56 382	0.41 420	0.10 314	0.07 121	0.07 73	0.07 120	0.11 339	0.12 252

rvit_0105_6	0.20 154	0.16 260	0.41 131	0.23 233	0.14 196	0.18 86	0.20 274	0.31 144	0.39 316	0.18 113	0.22 144	0.23 194	0.18 213	0.26 166	0.18 183	0.16 464	0.13 327	0.13 423	0.11 366	0.11 339	0.09 104

rvit_0105_5	0.22 205	0.18 313	0.51 252	0.23 233	0.13 157	0.22 189	0.25 400	0.38 222	0.40 326	0.21 135	0.23 152	0.27 247	0.20 240	0.27 178	0.20 229	0.15 454	0.13 327	0.12 397	0.12 409	0.10 287	0.10 164

rvit_0105_4	0.21 186	0.17 291	0.49 212	0.23 233	0.14 196	0.20 134	0.23 362	0.35 185	0.40 326	0.19 118	0.24 160	0.25 223	0.20 240	0.28 200	0.18 183	0.16 464	0.13 327	0.12 397	0.11 366	0.11 339	0.10 164

ACV-stereo	0.30 384	0.20 338	0.82 440	0.23 233	0.16 295	0.48 474	0.20 274	0.38 222	0.34 248	0.29 236	0.33 257	0.66 510	0.43 466	0.55 376	0.31 366	0.10 314	0.09 223	0.09 232	0.09 277	0.11 339	0.12 252

Occ-G	0.18 101	0.10 39	0.38 108	0.23 233	0.15 257	0.16 44	0.18 196	0.23 40	0.26 141	0.15 71	0.20 116	0.21 173	0.11 64	0.22 96	0.19 209	0.07 64	0.17 413	0.07 73	0.06 56	0.08 153	0.30 482

DispNO	0.29 371	0.24 392	0.83 445	0.23 233	0.17 325	0.25 246	0.22 334	0.47 329	0.42 348	0.33 313	0.39 327	0.38 358	0.28 352	0.78 478	0.35 398	0.09 248	0.07 121	0.10 305	0.10 332	0.09 226	0.09 104

mmm	0.25 291	0.15 228	0.44 154	0.23 233	0.20 404	0.28 288	0.21 300	0.43 281	0.32 221	0.31 275	0.40 336	0.30 291	0.24 291	0.31 249	0.28 340	0.09 248	0.21 456	0.11 362	0.12 409	0.10 287	0.26 462

1111x	0.39 445	0.17 291	0.80 435	0.23 233	0.15 257	0.33 369	0.27 420	0.62 485	0.48 414	0.32 300	0.43 369	0.40 376	0.29 372	0.86 498	1.60 554	0.09 248	0.23 477	0.09 232	0.12 409	0.10 287	0.23 426

GCAP-Stereo	0.18 101	0.21 346	0.47 177	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.10 8	0.28 93	0.24 106	0.20 128	0.22 144	0.15 103	0.13 119	0.21 76	0.16 133	0.07 64	0.19 437	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

gwcnet-sp	0.25 291	0.16 260	0.70 400	0.23 233	0.14 196	0.34 384	0.22 334	0.46 318	0.41 336	0.37 381	0.35 275	0.27 247	0.27 330	0.36 295	0.26 321	0.09 248	0.08 183	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.10 164

scenet	0.25 291	0.16 260	0.70 400	0.23 233	0.14 196	0.34 384	0.22 334	0.46 318	0.41 336	0.37 381	0.35 275	0.27 247	0.27 330	0.36 295	0.26 321	0.09 248	0.08 183	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.10 164

ssnet_v2	0.30 384	0.21 346	0.63 369	0.23 233	0.15 257	0.40 431	0.30 450	0.59 457	0.48 414	0.40 417	0.37 301	0.46 425	0.30 378	0.41 316	0.44 435	0.13 415	0.11 287	0.11 362	0.11 366	0.12 380	0.11 202

ssnet	0.25 291	0.16 260	0.70 400	0.23 233	0.14 196	0.34 384	0.22 334	0.46 318	0.41 336	0.37 381	0.35 275	0.27 247	0.27 330	0.36 295	0.26 321	0.09 248	0.08 183	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.10 164

HBP-ISP	0.34 418	0.35 471	0.76 420	0.23 233	0.17 325	0.33 369	0.22 334	0.56 426	0.47 406	0.42 434	0.49 423	0.33 319	0.41 456	0.73 459	0.27 332	0.18 489	0.19 437	0.24 512	0.20 501	0.16 437	0.16 338

NINENet	0.27 342	0.16 260	0.49 212	0.23 233	0.16 295	0.44 450	0.17 144	0.63 489	0.49 427	0.33 313	0.38 309	0.31 301	0.22 257	0.43 325	0.22 268	0.11 353	0.10 255	0.12 397	0.08 194	0.12 380	0.11 202

Sa-1000	0.24 266	0.20 338	0.53 284	0.23 233	0.14 196	0.30 324	0.23 362	0.50 358	0.41 336	0.30 259	0.50 426	0.26 242	0.19 235	0.33 268	0.16 133	0.08 176	0.10 255	0.10 305	0.11 366	0.08 153	0.08 62

SA	0.24 266	0.22 365	0.55 305	0.23 233	0.14 196	0.25 246	0.23 362	0.48 340	0.42 348	0.28 212	0.44 379	0.23 194	0.23 269	0.34 283	0.17 156	0.07 64	0.09 223	0.11 362	0.11 366	0.08 153	0.09 104

iRaft-Stereo_5w	0.25 291	0.24 392	0.50 234	0.23 233	0.18 353	0.19 103	0.19 239	0.39 240	0.35 259	0.28 212	0.36 290	0.34 327	0.23 269	0.66 437	0.28 340	0.07 64	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.09 226	0.14 306

dd	0.23 238	0.32 454	0.55 305	0.23 233	0.12 108	0.27 270	0.21 300	0.32 151	0.45 382	0.30 259	0.29 202	0.25 223	0.17 185	0.31 249	0.26 321	0.13 415	0.07 121	0.10 305	0.08 194	0.12 380	0.09 104

GMOStereo	0.20 154	0.17 291	0.45 157	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 420	0.28 93	0.28 168	0.31 275	0.32 237	0.28 260	0.17 185	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 477	0.10 305	0.08 194	0.08 153	0.07 19

error version	0.20 154	0.17 291	0.45 157	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 420	0.28 93	0.28 168	0.31 275	0.32 237	0.28 260	0.17 185	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 477	0.10 305	0.08 194	0.08 153	0.07 19

test-v	0.20 154	0.17 291	0.45 157	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 420	0.28 93	0.28 168	0.31 275	0.32 237	0.28 260	0.17 185	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 477	0.10 305	0.08 194	0.08 153	0.07 19

test-3	0.18 101	0.10 39	0.48 192	0.23 233	0.14 196	0.18 86	0.16 114	0.32 151	0.29 186	0.26 191	0.17 87	0.22 180	0.13 119	0.26 166	0.19 209	0.06 24	0.14 345	0.08 150	0.08 194	0.06 37	0.10 164

test_1	0.18 101	0.10 39	0.48 192	0.23 233	0.14 196	0.18 86	0.16 114	0.32 151	0.29 186	0.26 191	0.17 87	0.22 180	0.13 119	0.26 166	0.19 209	0.06 24	0.14 345	0.08 150	0.08 194	0.06 37	0.10 164

AACVNet	0.28 351	0.22 365	0.55 305	0.23 233	0.14 196	0.30 324	0.19 239	0.43 281	0.33 237	0.39 408	0.42 355	0.44 411	0.29 372	0.73 459	0.28 340	0.11 353	0.09 223	0.11 362	0.09 277	0.13 394	0.12 252

GANet-ADL	0.22 205	0.14 195	0.51 252	0.23 233	0.14 196	0.29 311	0.19 239	0.48 340	0.36 275	0.26 191	0.33 257	0.32 312	0.20 240	0.26 166	0.22 268	0.11 353	0.07 121	0.07 73	0.06 56	0.09 226	0.11 202

ADLNet2	0.31 395	0.23 381	0.77 426	0.23 233	0.18 353	0.36 406	0.24 386	0.55 417	0.54 456	0.33 313	0.38 309	0.45 417	0.31 395	0.70 449	0.36 402	0.10 314	0.08 183	0.09 232	0.09 277	0.12 380	0.11 202

NRIStereo	0.20 154	0.12 117	0.50 234	0.23 233	0.11 71	0.24 230	0.19 239	0.30 128	0.28 168	0.26 191	0.26 175	0.25 223	0.18 213	0.34 283	0.19 209	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.07 120	0.09 226	0.09 104

KYRaft	0.23 238	0.11 71	0.43 146	0.23 233	0.12 108	0.23 208	0.23 362	0.37 211	0.26 141	0.35 351	0.53 444	0.34 327	0.26 322	0.29 222	0.16 133	0.07 64	0.05 4	0.09 232	0.10 332	0.08 153	0.30 482

CRE-IMP	0.19 126	0.13 151	0.51 252	0.23 233	0.11 71	0.24 230	0.17 144	0.31 144	0.24 106	0.27 202	0.26 175	0.24 211	0.17 185	0.24 130	0.19 209	0.09 248	0.05 4	0.10 305	0.07 120	0.10 287	0.10 164

test-2	0.20 154	0.17 291	0.45 157	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 420	0.28 93	0.28 168	0.31 275	0.32 237	0.28 260	0.17 185	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 477	0.10 305	0.08 194	0.08 153	0.07 19

test-1	0.20 154	0.12 117	0.49 212	0.23 233	0.23 447	0.22 189	0.23 362	0.36 197	0.29 186	0.21 135	0.25 167	0.24 211	0.14 136	0.18 32	0.22 268	0.07 64	0.14 345	0.08 150	0.07 120	0.06 37	0.14 306

GMM-Stereo	0.22 205	0.10 39	0.56 315	0.23 233	0.13 157	0.24 230	0.24 386	0.38 222	0.29 186	0.31 275	0.44 379	0.27 247	0.21 250	0.31 249	0.17 156	0.07 64	0.05 4	0.10 305	0.09 277	0.08 153	0.19 377

raftrobust	0.19 126	0.19 325	0.42 140	0.23 233	0.24 461	0.19 103	0.13 40	0.33 169	0.28 168	0.26 191	0.20 116	0.19 147	0.17 185	0.23 119	0.17 156	0.08 176	0.10 255	0.07 73	0.06 56	0.07 96	0.09 104

pcwnet_v2	0.32 401	0.16 260	1.22 518	0.23 233	0.19 380	0.32 362	0.19 239	0.61 477	0.61 485	0.37 381	0.45 393	0.35 341	0.29 372	0.37 305	0.26 321	0.14 440	0.11 287	0.12 397	0.11 366	0.14 417	0.18 363

RALCasStereoNet	0.22 205	0.22 365	0.48 192	0.23 233	0.23 447	0.22 189	0.18 196	0.32 151	0.27 158	0.22 153	0.30 216	0.22 180	0.15 151	0.29 222	0.20 229	0.08 176	0.22 467	0.07 73	0.06 56	0.10 287	0.25 450

RALAANet	0.21 186	0.24 392	0.53 284	0.23 233	0.14 196	0.22 189	0.13 40	0.38 222	0.30 202	0.29 236	0.26 175	0.25 223	0.15 151	0.28 200	0.20 229	0.08 176	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.10 287	0.07 19

ADLNet	0.30 384	0.19 325	0.59 347	0.23 233	0.19 380	0.34 384	0.23 362	0.56 426	0.44 371	0.43 445	0.41 347	0.43 405	0.28 352	0.56 382	0.36 402	0.11 353	0.08 183	0.11 362	0.11 366	0.11 339	0.15 322

DMCA	0.24 266	0.18 313	0.51 252	0.23 233	0.14 196	0.27 270	0.20 274	0.45 311	0.40 326	0.32 300	0.33 257	0.33 319	0.25 304	0.27 178	0.30 356	0.11 353	0.08 183	0.10 305	0.08 194	0.11 339	0.12 252

BEATNet_4x	0.25 291	0.25 407	0.66 384	0.23 233	0.10 43	0.29 311	0.14 60	0.49 350	0.34 248	0.31 275	0.35 275	0.32 312	0.26 322	0.34 283	0.33 384	0.08 176	0.06 48	0.08 150	0.07 120	0.11 339	0.13 279

SuperB	0.50 492	0.37 480	2.16 556	0.23 233	0.15 257	0.41 436	0.32 464	0.50 358	0.83 522	0.44 451	0.51 429	0.33 319	0.45 471	0.69 446	1.07 527	0.10 314	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.95 562	0.18 363

RASNet	0.30 384	0.19 325	0.59 347	0.23 233	0.19 380	0.33 369	0.20 274	0.50 358	0.41 336	0.31 275	0.44 379	0.47 435	0.38 440	0.79 482	0.40 416	0.09 248	0.07 121	0.07 73	0.09 277	0.08 153	0.10 164

CFNet	0.29 371	0.29 437	0.57 325	0.23 233	0.14 196	0.34 384	0.15 83	0.53 385	0.46 393	0.31 275	0.40 336	0.38 358	0.27 330	0.76 474	0.28 340	0.10 314	0.07 121	0.11 362	0.11 366	0.11 339	0.09 104

AANet_RVC	0.33 408	0.31 447	0.69 394	0.23 233	0.14 196	0.30 324	0.23 362	0.49 350	0.55 464	0.39 408	0.60 473	0.43 405	0.30 378	0.88 501	0.54 467	0.11 353	0.08 183	0.07 73	0.07 120	0.10 287	0.12 252

zero-FE	0.21 186	0.08 4	1.10 499	0.24 279	0.27 483	0.12 8	0.14 60	0.20 18	0.20 55	0.12 22	0.11 16	0.13 66	0.11 64	0.22 96	0.19 209	0.09 248	0.23 477	0.07 73	0.08 194	0.19 477	0.27 466

MM-Stereo_test1	0.20 154	0.13 151	0.45 157	0.24 279	0.12 108	0.20 134	0.21 300	0.36 197	0.32 221	0.23 161	0.22 144	0.15 103	0.14 136	0.28 200	0.16 133	0.07 64	0.24 490	0.08 150	0.07 120	0.09 226	0.21 404

FACV-RUCA	0.22 205	0.15 228	0.38 108	0.24 279	0.23 447	0.26 263	0.19 239	0.41 267	0.35 259	0.26 191	0.32 237	0.22 180	0.25 304	0.24 130	0.19 209	0.10 314	0.07 121	0.15 464	0.08 194	0.16 437	0.14 306

GIP-stereo	0.16 78	0.12 117	0.25 33	0.24 279	0.22 435	0.15 24	0.14 60	0.32 151	0.21 74	0.11 11	0.16 75	0.13 66	0.09 19	0.20 66	0.13 38	0.07 64	0.13 327	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.32 491

PAM_32	0.26 314	0.10 39	0.63 369	0.24 279	0.19 380	0.51 483	0.26 411	0.43 281	0.30 202	0.32 300	0.28 194	0.60 489	0.28 352	0.29 222	0.20 229	0.08 176	0.14 345	0.08 150	0.10 332	0.07 96	0.15 322

ITSA-stereo	0.26 314	0.16 260	0.39 114	0.24 279	0.11 71	0.28 288	0.18 196	0.58 448	0.59 480	0.32 300	0.32 237	0.33 319	0.28 352	0.51 354	0.34 391	0.11 353	0.08 183	0.11 362	0.11 366	0.11 339	0.15 322

MyStereo8	0.25 291	0.20 338	0.69 394	0.24 279	0.17 325	0.31 345	0.16 114	0.50 358	0.32 221	0.29 236	0.38 309	0.25 223	0.19 235	0.33 268	0.29 353	0.08 176	0.20 451	0.08 150	0.08 194	0.10 287	0.16 338

SDNR	0.47 486	0.29 437	0.92 470	0.24 279	0.37 521	1.27 552	0.17 144	0.54 399	0.58 473	0.44 451	0.85 519	0.55 470	0.28 352	1.19 538	0.52 459	0.23 507	0.24 490	0.17 481	0.13 441	0.19 477	0.26 462

coex-ft	3.48 573	0.81 545	48.53 596	0.24 279	0.19 380	0.53 492	0.47 518	0.49 350	2.36 566	7.18 580	1.20 539	0.96 535	2.53 570	0.75 468	2.14 564	0.13 415	0.15 376	0.14 447	0.12 409	0.22 495	0.47 531

Selective-RAFT	0.19 126	0.14 195	0.37 106	0.24 279	0.11 71	0.30 324	0.15 83	0.35 185	0.34 248	0.17 95	0.17 87	0.22 180	0.18 213	0.29 222	0.18 183	0.07 64	0.16 389	0.07 73	0.07 120	0.08 153	0.08 62

DisPM	0.20 154	0.11 71	0.52 273	0.24 279	0.13 157	0.18 86	0.19 239	0.30 128	0.31 211	0.33 313	0.34 267	0.23 194	0.16 168	0.34 283	0.17 156	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.12 252

test_4	0.19 126	0.16 260	0.39 114	0.24 279	0.13 157	0.19 103	0.21 300	0.27 87	0.24 106	0.24 169	0.47 413	0.22 180	0.13 119	0.27 178	0.18 183	0.06 24	0.06 48	0.09 232	0.09 277	0.07 96	0.06 6

CIPLG	0.23 238	0.28 433	0.75 416	0.24 279	0.16 295	0.25 246	0.20 274	0.38 222	0.33 237	0.32 300	0.34 267	0.23 194	0.15 151	0.27 178	0.22 268	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.09 104

DAS	0.28 351	0.13 151	0.49 212	0.24 279	0.18 353	0.30 324	0.24 386	0.48 340	0.48 414	0.42 434	0.45 393	0.34 327	0.31 395	0.76 474	0.24 296	0.09 248	0.07 121	0.09 232	0.07 120	0.10 287	0.11 202

SepStereo	0.27 342	0.13 151	0.49 212	0.24 279	0.18 353	0.30 324	0.24 386	0.48 340	0.48 414	0.42 434	0.45 393	0.34 327	0.31 395	0.64 427	0.24 296	0.09 248	0.07 121	0.09 232	0.07 120	0.10 287	0.11 202

IPLGR_C	0.23 238	0.29 437	0.81 436	0.24 279	0.16 295	0.24 230	0.20 274	0.38 222	0.33 237	0.32 300	0.33 257	0.23 194	0.15 151	0.26 166	0.22 268	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.09 104

ACRE	0.23 238	0.27 425	0.83 445	0.24 279	0.15 257	0.24 230	0.20 274	0.38 222	0.32 221	0.32 300	0.33 257	0.23 194	0.15 151	0.26 166	0.22 268	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.09 104

GwcNet-ADL	0.23 238	0.15 228	0.58 340	0.24 279	0.13 157	0.23 208	0.24 386	0.51 368	0.41 336	0.28 212	0.29 202	0.30 291	0.20 240	0.27 178	0.28 340	0.09 248	0.07 121	0.07 73	0.07 120	0.09 226	0.11 202

TransformOpticalFlow	0.24 266	0.14 195	0.57 325	0.24 279	0.11 71	0.21 160	0.19 239	0.43 281	0.34 248	0.30 259	0.43 369	0.36 346	0.31 395	0.61 408	0.20 229	0.07 64	0.05 4	0.08 150	0.07 120	0.06 37	0.08 62

PSM-AAD	0.26 314	0.11 71	0.43 146	0.24 279	0.12 108	0.27 270	0.37 486	0.36 197	0.30 202	0.36 364	0.39 327	0.28 260	0.77 528	0.30 237	0.16 133	0.07 64	0.06 48	0.12 397	0.11 366	0.09 226	0.21 404

FTStereo	0.28 351	0.11 71	0.56 315	0.24 279	0.13 157	0.21 160	0.52 527	0.36 197	0.28 168	0.38 390	0.94 527	0.30 291	0.56 503	0.33 268	0.18 183	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.19 377

Prome-Stereo	0.22 205	0.10 39	0.43 146	0.24 279	0.13 157	0.23 208	0.23 362	0.37 211	0.27 158	0.33 313	0.58 465	0.24 211	0.28 352	0.30 237	0.16 133	0.07 64	0.05 4	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.20 394

sAnonymous2	0.21 186	0.24 392	0.79 431	0.24 279	0.17 325	0.22 189	0.20 274	0.36 197	0.29 186	0.17 95	0.19 108	0.17 126	0.16 168	0.18 32	0.15 111	0.10 314	0.07 121	0.09 232	0.08 194	0.23 500	0.18 363

CroCo_RVC	0.21 186	0.24 392	0.79 431	0.24 279	0.17 325	0.22 189	0.20 274	0.36 197	0.29 186	0.17 95	0.19 108	0.17 126	0.16 168	0.18 32	0.15 111	0.10 314	0.07 121	0.09 232	0.08 194	0.23 500	0.18 363

MMNet	0.28 351	0.19 325	0.54 296	0.24 279	0.17 325	0.47 467	0.22 334	0.47 329	0.53 451	0.40 417	0.43 369	0.36 346	0.34 418	0.40 313	0.35 398	0.08 176	0.08 183	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.09 104

delet	0.29 371	0.18 313	0.58 340	0.24 279	0.19 380	0.41 436	0.30 450	0.52 375	0.51 439	0.35 351	0.42 355	0.37 352	0.31 395	0.49 344	0.36 402	0.10 314	0.09 223	0.11 362	0.12 409	0.09 226	0.09 104

UNet	0.28 351	0.16 260	0.70 400	0.24 279	0.20 404	0.44 450	0.21 300	0.52 375	0.42 348	0.36 364	0.40 336	0.43 405	0.33 416	0.41 316	0.32 375	0.09 248	0.07 121	0.10 305	0.09 277	0.10 287	0.09 104

psmorigin	0.52 499	0.29 437	3.10 566	0.24 279	0.19 380	0.39 425	0.24 386	0.52 375	0.45 382	0.66 516	0.68 496	0.70 521	0.52 494	0.86 498	0.49 454	0.15 454	0.17 413	0.13 423	0.14 458	0.16 437	0.23 426

acv_ft	0.26 314	0.18 313	0.56 315	0.24 279	0.19 380	0.34 384	0.21 300	0.47 329	0.45 382	0.39 408	0.41 347	0.38 358	0.28 352	0.28 200	0.36 402	0.09 248	0.07 121	0.08 150	0.07 120	0.11 339	0.09 104

HGLStereo	0.29 371	0.19 325	0.60 354	0.24 279	0.21 420	0.33 369	0.23 362	0.52 375	0.44 371	0.36 364	0.49 423	0.41 385	0.35 425	0.46 337	0.34 391	0.11 353	0.11 287	0.09 232	0.09 277	0.11 339	0.12 252

FADNet_RVC	0.31 395	0.35 471	0.98 483	0.24 279	0.16 295	0.30 324	0.17 144	0.52 375	0.39 316	0.30 259	0.38 309	0.30 291	0.29 372	0.54 371	0.33 384	0.14 440	0.14 345	0.14 447	0.16 479	0.21 491	0.24 439

FADNet	0.34 418	0.43 501	0.88 464	0.24 279	0.22 435	0.37 414	0.19 239	0.56 426	0.49 427	0.32 300	0.36 290	0.43 405	0.32 408	0.65 431	0.30 356	0.17 478	0.16 389	0.14 447	0.16 479	0.25 506	0.21 404

NVstereo2D	0.32 401	0.18 313	0.63 369	0.24 279	0.23 447	0.43 445	0.28 435	0.60 469	0.58 473	0.28 212	0.39 327	0.42 398	0.30 378	0.71 455	0.30 356	0.13 415	0.09 223	0.13 423	0.10 332	0.20 485	0.18 363

PS-NSSS	0.33 408	0.36 477	0.61 360	0.24 279	0.18 353	0.33 369	0.24 386	0.59 457	0.42 348	0.38 390	0.52 436	0.36 346	0.31 395	0.80 485	0.32 375	0.18 489	0.14 345	0.21 503	0.15 469	0.17 452	0.14 306

iResNetv2_ROB	0.29 371	0.37 480	0.92 470	0.24 279	0.13 157	0.30 324	0.19 239	0.55 417	0.51 439	0.39 408	0.46 405	0.39 372	0.27 330	0.36 295	0.30 356	0.09 248	0.06 48	0.07 73	0.05 21	0.13 394	0.11 202

SGM-Forest	0.42 466	0.44 504	0.92 470	0.24 279	0.16 295	0.45 458	0.40 501	0.58 448	0.50 433	0.54 498	0.63 485	0.52 460	0.51 492	0.91 508	0.66 489	0.17 478	0.17 413	0.17 481	0.15 469	0.15 429	0.21 404
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.36 428	0.25 407	0.61 360	0.24 279	0.14 196	0.42 441	0.33 470	0.56 426	0.52 450	0.54 498	0.52 436	0.51 453	0.58 506	0.63 422	0.43 428	0.15 454	0.16 389	0.18 489	0.16 479	0.13 394	0.19 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.50 492	0.57 526	1.82 549	0.25 316	0.19 380	0.45 458	0.29 441	0.59 457	0.84 525	0.67 517	0.97 528	0.49 445	0.41 456	0.93 515	0.73 496	0.12 393	0.10 255	0.11 362	0.11 366	0.13 394	0.17 358

MM-Stereo_test3	0.19 126	0.15 228	0.39 114	0.25 316	0.15 257	0.19 103	0.22 334	0.42 272	0.40 326	0.17 95	0.24 160	0.17 126	0.12 90	0.22 96	0.16 133	0.08 176	0.21 456	0.08 150	0.06 56	0.09 226	0.11 202

MM-Stereo_test2	0.19 126	0.11 71	0.47 177	0.25 316	0.11 71	0.21 160	0.20 274	0.28 93	0.24 106	0.16 83	0.17 87	0.13 66	0.11 64	0.21 76	0.14 76	0.06 24	0.26 501	0.07 73	0.06 56	0.09 226	0.41 520

PAM	0.26 314	0.11 71	0.63 369	0.25 316	0.18 353	0.53 492	0.29 441	0.44 302	0.28 168	0.36 364	0.27 188	0.59 483	0.26 322	0.28 200	0.20 229	0.08 176	0.12 307	0.07 73	0.10 332	0.07 96	0.13 279

DDVS	0.26 314	0.16 260	0.45 157	0.25 316	0.17 325	0.34 384	0.21 300	0.43 281	0.31 211	0.34 333	0.41 347	0.47 435	0.21 250	0.52 362	0.29 353	0.11 353	0.09 223	0.11 362	0.09 277	0.13 394	0.16 338

rvit_0105_3	0.24 266	0.21 346	0.57 325	0.25 316	0.15 257	0.24 230	0.28 435	0.40 249	0.43 359	0.25 181	0.26 175	0.29 273	0.22 257	0.29 222	0.21 251	0.15 454	0.13 327	0.14 447	0.15 469	0.10 287	0.10 164

GCAP-BAT	0.20 154	0.12 117	0.48 192	0.25 316	0.17 325	0.24 230	0.16 114	0.32 151	0.21 74	0.28 212	0.30 216	0.26 242	0.12 90	0.28 200	0.19 209	0.07 64	0.25 494	0.07 73	0.08 194	0.06 37	0.19 377

rvit_stereo_ft	0.18 101	0.19 325	0.43 146	0.25 316	0.14 196	0.17 61	0.21 300	0.30 128	0.28 168	0.17 95	0.19 108	0.20 159	0.17 185	0.22 96	0.18 183	0.11 353	0.07 121	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.08 62

AE-Stereo	0.21 186	0.12 117	0.50 234	0.25 316	0.15 257	0.24 230	0.18 196	0.40 249	0.34 248	0.19 118	0.26 175	0.21 173	0.13 119	0.22 96	0.16 133	0.07 64	0.26 501	0.09 232	0.10 332	0.07 96	0.31 486

fast-acv-ft	0.33 408	0.26 417	0.88 464	0.25 316	0.18 353	0.49 480	0.27 420	0.44 302	0.50 433	0.40 417	0.55 452	0.49 445	0.36 430	0.39 311	0.41 420	0.11 353	0.11 287	0.11 362	0.12 409	0.13 394	0.11 202

BUS	0.24 266	0.13 151	0.36 101	0.25 316	0.14 196	0.44 450	0.17 144	0.59 457	0.36 275	0.34 333	0.35 275	0.31 301	0.22 257	0.27 178	0.22 268	0.10 314	0.07 121	0.11 362	0.10 332	0.09 226	0.10 164

RAFT+CT+SA	0.23 238	0.24 392	0.48 192	0.25 316	0.18 353	0.23 208	0.29 441	0.42 272	0.38 300	0.24 169	0.39 327	0.20 159	0.17 185	0.34 283	0.17 156	0.07 64	0.07 121	0.09 232	0.12 409	0.09 226	0.13 279

BSDual-CNN	0.24 266	0.13 151	0.36 101	0.25 316	0.14 196	0.35 399	0.22 334	0.59 457	0.36 275	0.34 333	0.35 275	0.38 358	0.25 304	0.27 178	0.28 340	0.10 314	0.07 121	0.11 362	0.10 332	0.09 226	0.10 164

hknet	0.26 314	0.15 228	0.49 212	0.25 316	0.16 295	0.35 399	0.22 334	0.59 457	0.40 326	0.34 333	0.35 275	0.43 405	0.28 352	0.38 308	0.26 321	0.09 248	0.07 121	0.11 362	0.10 332	0.09 226	0.10 164

UDGNet	0.24 266	0.37 480	0.53 284	0.25 316	0.14 196	0.24 230	0.18 196	0.32 151	0.44 371	0.29 236	0.28 194	0.24 211	0.20 240	0.30 237	0.21 251	0.16 464	0.07 121	0.21 503	0.11 366	0.16 437	0.11 202

NF-Stereo	0.22 205	0.11 71	0.52 273	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 196	0.40 249	0.35 259	0.28 212	0.30 216	0.22 180	0.17 185	0.52 362	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.13 279

OCTAStereo	0.22 205	0.11 71	0.52 273	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 196	0.40 249	0.35 259	0.28 212	0.30 216	0.22 180	0.17 185	0.51 354	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.13 279

PSM-softLoss	0.22 205	0.11 71	0.53 284	0.25 316	0.12 108	0.20 134	0.17 144	0.39 240	0.29 186	0.29 236	0.32 237	0.24 211	0.16 168	0.53 365	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.09 277	0.08 153	0.12 252

KMStereo	0.22 205	0.11 71	0.53 284	0.25 316	0.12 108	0.20 134	0.17 144	0.39 240	0.29 186	0.29 236	0.32 237	0.24 211	0.16 168	0.53 365	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.10 305	0.09 277	0.08 153	0.12 252

ASMatch	0.23 238	0.11 71	0.55 305	0.25 316	0.14 196	0.19 103	0.16 114	0.32 151	0.30 202	0.28 212	0.68 496	0.28 260	0.26 322	0.50 348	0.22 268	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.07 120	0.06 37	0.11 202

SST-Stereo	0.22 205	0.11 71	0.52 273	0.25 316	0.14 196	0.19 103	0.17 144	0.32 151	0.26 141	0.34 333	0.33 257	0.29 273	0.25 304	0.56 382	0.18 183	0.08 176	0.05 4	0.10 305	0.08 194	0.09 226	0.07 19

RAFT_R40	0.22 205	0.11 71	0.52 273	0.25 316	0.13 157	0.18 86	0.18 196	0.32 151	0.31 211	0.33 313	0.33 257	0.30 291	0.23 269	0.55 376	0.19 209	0.08 176	0.05 4	0.10 305	0.08 194	0.09 226	0.07 19

PFNet	0.24 266	0.11 71	0.63 369	0.25 316	0.14 196	0.22 189	0.19 239	0.40 249	0.35 259	0.36 364	0.32 237	0.27 247	0.20 240	0.63 422	0.23 287	0.09 248	0.05 4	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.08 62

RE-Stereo	0.22 205	0.11 71	0.52 273	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 196	0.40 249	0.35 259	0.28 212	0.30 216	0.22 180	0.17 185	0.51 354	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.13 279

TVStereo	0.22 205	0.11 71	0.52 273	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 196	0.40 249	0.35 259	0.28 212	0.30 216	0.22 180	0.17 185	0.51 354	0.21 251	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.13 279

CroCo-Stereo	0.15 57	0.16 260	0.34 89	0.25 316	0.12 108	0.11 3	0.18 196	0.35 185	0.24 106	0.13 33	0.13 36	0.18 137	0.12 90	0.15 6	0.13 38	0.08 176	0.06 48	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.06 6
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
rafts_anoy	0.21 186	0.22 365	0.49 212	0.25 316	0.24 461	0.19 103	0.17 144	0.34 176	0.32 221	0.24 169	0.25 167	0.20 159	0.16 168	0.25 146	0.21 251	0.08 176	0.19 437	0.11 362	0.12 409	0.09 226	0.09 104

TestStereo	0.22 205	0.24 392	0.48 192	0.25 316	0.11 71	0.22 189	0.22 334	0.32 151	0.31 211	0.24 169	0.34 267	0.23 194	0.19 235	0.62 419	0.19 209	0.08 176	0.07 121	0.10 305	0.07 120	0.11 339	0.07 19

RAFT + AFF	0.30 384	0.33 458	0.76 420	0.25 316	0.17 325	0.30 324	0.33 470	0.55 417	0.42 348	0.28 212	0.30 216	0.31 301	0.31 395	0.64 427	0.32 375	0.09 248	0.11 287	0.11 362	0.10 332	0.12 380	0.16 338

UPFNet	0.27 342	0.15 228	0.47 177	0.25 316	0.20 404	0.37 414	0.27 420	0.50 358	0.40 326	0.36 364	0.38 309	0.37 352	0.29 372	0.40 313	0.34 391	0.10 314	0.10 255	0.10 305	0.10 332	0.10 287	0.08 62

aanetorigin	0.40 456	0.33 458	1.14 504	0.25 316	0.19 380	0.30 324	0.37 486	0.34 176	0.47 406	0.95 537	0.82 515	0.52 460	0.56 503	0.50 348	0.52 459	0.11 353	0.09 223	0.10 305	0.10 332	0.16 437	0.19 377

EDNetEfficientorigin	7.48 579	0.57 526	139.59 598	0.25 316	0.17 325	0.44 450	0.30 450	0.48 340	1.04 542	1.29 551	1.02 532	0.82 527	0.87 538	0.76 474	1.02 523	0.10 314	0.09 223	0.12 397	0.11 366	0.22 495	0.25 450

GwcNet	0.37 435	0.29 437	1.12 501	0.25 316	0.24 461	0.48 474	0.27 420	0.58 448	0.60 483	0.39 408	0.54 447	0.51 453	0.34 418	0.60 402	0.46 443	0.13 415	0.12 307	0.12 397	0.11 366	0.13 394	0.15 322

ac_64	0.28 351	0.16 260	0.62 364	0.25 316	0.17 325	0.36 406	0.22 334	0.48 340	0.35 259	0.36 364	0.37 301	0.51 453	0.30 378	0.62 419	0.34 391	0.11 353	0.09 223	0.10 305	0.10 332	0.09 226	0.09 104

FADNet-RVC	0.34 418	0.43 501	0.97 481	0.25 316	0.20 404	0.33 369	0.20 274	0.51 368	0.42 348	0.34 333	0.40 336	0.41 385	0.29 372	0.65 431	0.36 402	0.14 440	0.14 345	0.14 447	0.15 469	0.19 477	0.20 394

STTStereo	0.30 384	0.24 392	0.83 445	0.25 316	0.17 325	0.30 324	0.24 386	0.49 350	0.39 316	0.39 408	0.41 347	0.44 411	0.28 352	0.41 316	0.30 356	0.13 415	0.13 327	0.13 423	0.16 479	0.12 380	0.12 252

AdaStereo	0.25 291	0.17 291	0.47 177	0.25 316	0.13 157	0.33 369	0.17 144	0.57 435	0.43 359	0.34 333	0.38 309	0.35 341	0.21 250	0.32 258	0.24 296	0.14 440	0.06 48	0.13 423	0.09 277	0.11 339	0.09 104
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 351	0.19 325	0.47 177	0.25 316	0.14 196	0.36 406	0.21 300	0.49 350	0.43 359	0.46 464	0.52 436	0.42 398	0.30 378	0.46 337	0.38 410	0.10 314	0.07 121	0.11 362	0.11 366	0.10 287	0.11 202
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.24 266	0.33 458	0.69 394	0.25 316	0.14 196	0.26 263	0.13 40	0.42 272	0.35 259	0.30 259	0.42 355	0.22 180	0.20 240	0.34 283	0.22 268	0.07 64	0.06 48	0.11 362	0.11 366	0.11 339	0.09 104

pmcnn	0.54 504	0.24 392	1.06 492	0.25 316	0.26 478	0.40 431	0.31 459	0.55 417	0.55 464	0.56 502	1.22 541	2.53 566	0.39 447	0.84 495	1.08 529	0.09 248	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.10 287	0.14 306

z-mn7	0.48 489	0.52 515	1.28 521	0.26 356	0.19 380	0.62 508	0.34 475	0.59 457	0.96 539	0.45 458	0.97 528	0.53 465	0.41 456	0.99 522	0.70 493	0.11 353	0.10 255	0.10 305	0.10 332	0.14 417	0.16 338

HART	0.20 154	0.14 195	0.42 140	0.26 356	0.24 461	0.17 61	0.16 114	0.32 151	0.25 130	0.15 71	0.26 175	0.17 126	0.09 19	0.24 130	0.14 76	0.06 24	0.36 536	0.07 73	0.05 21	0.08 153	0.27 466

SCV	0.18 101	0.15 228	0.37 106	0.26 356	0.20 404	0.16 44	0.16 114	0.35 185	0.23 95	0.14 53	0.16 75	0.13 66	0.09 19	0.31 249	0.12 10	0.08 176	0.19 437	0.07 73	0.07 120	0.09 226	0.26 462

UGAM	0.28 351	0.18 313	0.57 325	0.26 356	0.13 157	0.23 208	0.26 411	0.33 169	0.45 382	0.32 300	0.42 355	0.45 417	0.22 257	0.92 513	0.23 287	0.08 176	0.09 223	0.14 447	0.13 441	0.10 287	0.10 164

tt1	0.22 205	0.16 260	0.49 212	0.26 356	0.15 257	0.31 345	0.19 239	0.38 222	0.46 393	0.21 135	0.19 108	0.13 66	0.16 168	0.28 200	0.12 10	0.08 176	0.28 510	0.08 150	0.06 56	0.08 153	0.37 512

testlalala_base	0.23 238	0.14 195	0.48 192	0.26 356	0.16 295	0.25 246	0.17 144	0.37 211	0.19 45	0.20 128	0.26 175	0.17 126	0.14 136	0.19 46	0.18 183	0.42 542	0.23 477	0.07 73	0.06 56	0.50 536	0.14 306

RAFT-Test	0.19 126	0.11 71	0.41 131	0.26 356	0.21 420	0.26 263	0.17 144	0.37 211	0.26 141	0.24 169	0.29 202	0.32 312	0.14 136	0.22 96	0.15 111	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.07 19

LL-Strereo	0.32 401	0.33 458	0.77 426	0.26 356	0.24 461	0.22 189	0.23 362	0.58 448	0.44 371	0.35 351	0.32 237	0.41 385	0.40 451	0.93 515	0.25 310	0.08 176	0.13 327	0.11 362	0.09 277	0.09 226	0.22 418

anonymousdsp2	0.23 238	0.11 71	0.42 140	0.26 356	0.24 461	0.25 246	0.17 144	0.43 281	0.37 290	0.30 259	0.23 152	0.24 211	0.15 151	0.32 258	0.17 156	0.07 64	0.28 510	0.07 73	0.05 21	0.08 153	0.44 527

CASS	0.22 205	0.16 260	0.40 123	0.26 356	0.12 108	0.29 311	0.19 239	0.40 249	0.32 221	0.34 333	0.35 275	0.25 223	0.25 304	0.26 166	0.21 251	0.13 415	0.08 183	0.11 362	0.09 277	0.11 339	0.12 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.24 266	0.15 228	0.45 157	0.26 356	0.26 478	0.23 208	0.21 300	0.37 211	0.29 186	0.23 161	0.81 514	0.23 194	0.16 168	0.24 130	0.18 183	0.07 64	0.14 345	0.07 73	0.08 194	0.07 96	0.25 450

Wz-Net-TNSev	0.55 505	0.72 539	1.90 551	0.26 356	0.21 420	0.64 513	0.45 512	0.66 505	0.71 509	0.52 488	0.55 452	0.71 522	0.63 521	1.04 527	0.94 514	0.16 464	0.15 376	0.13 423	0.15 469	0.21 491	0.24 439

CroCo-Stereo Lap2	0.16 78	0.18 313	0.39 114	0.26 356	0.18 353	0.11 3	0.19 239	0.30 128	0.22 82	0.13 33	0.16 75	0.15 103	0.11 64	0.17 23	0.15 111	0.07 64	0.07 121	0.08 150	0.06 56	0.08 153	0.07 19

Wz-Net-LNSev	0.36 428	0.35 471	1.06 492	0.26 356	0.21 420	0.47 467	0.33 470	0.56 426	0.58 473	0.45 458	0.54 447	0.50 450	0.37 435	0.40 313	0.42 424	0.12 393	0.11 287	0.10 305	0.09 277	0.14 417	0.15 322

Wz-Net-MNSev	0.39 445	0.35 471	0.99 485	0.26 356	0.21 420	0.59 505	0.39 497	0.58 448	0.61 485	0.49 477	0.56 457	0.53 465	0.37 435	0.61 408	0.47 446	0.11 353	0.09 223	0.11 362	0.11 366	0.15 429	0.15 322

RAFT_CTSACE	0.23 238	0.21 346	0.57 325	0.26 356	0.15 257	0.22 189	0.23 362	0.34 176	0.30 202	0.34 333	0.51 429	0.31 301	0.17 185	0.33 268	0.15 111	0.06 24	0.09 223	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.07 19

CRFU-Net	0.29 371	0.14 195	0.48 192	0.26 356	0.15 257	0.46 461	0.22 334	0.52 375	0.32 221	0.44 451	0.42 355	0.48 439	0.47 480	0.44 329	0.31 366	0.12 393	0.10 255	0.09 232	0.08 194	0.10 287	0.11 202

AASNet	0.29 371	0.27 425	0.67 387	0.26 356	0.18 353	0.34 384	0.21 300	0.64 494	0.49 427	0.36 364	0.41 347	0.32 312	0.26 322	0.33 268	0.39 414	0.12 393	0.09 223	0.10 305	0.08 194	0.14 417	0.12 252

SACVNet	0.32 401	0.25 407	0.59 347	0.26 356	0.19 380	0.35 399	0.25 400	0.54 399	0.41 336	0.43 445	0.45 393	0.46 425	0.34 418	0.71 455	0.30 356	0.14 440	0.10 255	0.12 397	0.12 409	0.16 437	0.20 394

test_3	0.20 154	0.12 117	0.49 212	0.26 356	0.14 196	0.22 189	0.25 400	0.34 176	0.33 237	0.25 181	0.18 98	0.23 194	0.13 119	0.25 146	0.20 229	0.06 24	0.14 345	0.09 232	0.10 332	0.07 96	0.10 164

LCNet	0.22 205	0.12 117	0.42 140	0.26 356	0.12 108	0.23 208	0.19 239	0.36 197	0.28 168	0.28 212	0.35 275	0.26 242	0.30 378	0.35 290	0.17 156	0.07 64	0.05 4	0.09 232	0.10 332	0.13 394	0.22 418

AAGNet	0.34 418	0.12 117	0.53 284	0.26 356	0.16 295	0.20 134	0.19 239	0.31 144	0.29 186	0.35 351	0.35 275	0.27 247	0.30 378	0.44 329	2.56 569	0.08 176	0.05 4	0.10 305	0.07 120	0.09 226	0.07 19

IRAFT_RVC	0.23 238	0.15 228	0.54 296	0.26 356	0.12 108	0.19 103	0.23 362	0.41 267	0.39 316	0.31 275	0.30 216	0.29 273	0.24 291	0.55 376	0.23 287	0.08 176	0.06 48	0.10 305	0.08 194	0.08 153	0.08 62

ICVP	0.24 266	0.13 151	0.45 157	0.26 356	0.14 196	0.30 324	0.25 400	0.47 329	0.35 259	0.29 236	0.43 369	0.35 341	0.25 304	0.28 200	0.25 310	0.12 393	0.09 223	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.11 202
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.38 440	0.26 417	0.87 458	0.26 356	0.22 435	0.52 489	0.35 478	0.64 494	0.46 393	0.40 417	0.52 436	0.48 439	0.39 447	0.84 495	0.48 448	0.13 415	0.14 345	0.15 464	0.16 479	0.16 437	0.16 338

psm_up	0.30 384	0.21 346	0.58 340	0.26 356	0.18 353	0.32 362	0.27 420	0.57 435	0.45 382	0.38 390	0.41 347	0.45 417	0.40 451	0.59 397	0.32 375	0.11 353	0.12 307	0.13 423	0.12 409	0.11 339	0.11 202

EDNetEfficient	0.64 524	0.39 491	2.52 559	0.26 356	0.26 478	0.39 425	0.49 522	0.42 272	1.06 544	1.38 554	0.86 520	0.61 492	0.97 543	0.66 437	1.62 555	0.11 353	0.10 255	0.10 305	0.12 409	0.20 485	0.19 377

FAT-Stereo	0.36 428	0.19 325	0.75 416	0.26 356	0.18 353	0.34 384	0.30 450	0.62 485	0.61 485	0.47 470	0.61 481	0.59 483	0.50 490	0.61 408	0.36 402	0.13 415	0.14 345	0.13 423	0.12 409	0.14 417	0.20 394

ADCRef	0.41 462	0.33 458	1.05 490	0.26 356	0.21 420	0.49 480	0.27 420	0.54 399	0.51 439	0.51 485	0.59 469	0.35 341	0.47 480	0.54 371	1.35 545	0.09 248	0.08 183	0.12 397	0.12 409	0.12 380	0.13 279

ADCP+	0.48 489	0.36 477	1.47 534	0.26 356	0.22 435	0.57 499	0.40 501	0.56 426	0.54 456	0.46 464	0.52 436	0.46 425	0.53 499	0.59 397	1.93 560	0.10 314	0.08 183	0.11 362	0.11 366	0.14 417	0.15 322

RYNet	0.38 440	0.23 381	0.65 379	0.26 356	0.28 485	0.62 508	0.33 470	0.61 477	0.62 489	0.42 434	0.39 327	0.58 482	0.40 451	0.89 503	0.57 474	0.11 353	0.09 223	0.12 397	0.11 366	0.19 477	0.22 418

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 371	0.24 392	0.81 436	0.26 356	0.18 353	0.30 324	0.22 334	0.52 375	0.41 336	0.38 390	0.42 355	0.42 398	0.28 352	0.46 337	0.31 366	0.11 353	0.08 183	0.10 305	0.11 366	0.10 287	0.12 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.25 291	0.22 365	0.62 364	0.26 356	0.11 71	0.31 345	0.23 362	0.46 318	0.45 382	0.34 333	0.43 369	0.27 247	0.23 269	0.36 295	0.37 408	0.08 176	0.05 4	0.07 73	0.06 56	0.08 153	0.10 164

DISCO	0.33 408	0.16 260	0.55 305	0.26 356	0.16 295	0.48 474	0.25 400	0.52 375	0.58 473	0.38 390	0.45 393	0.63 499	0.37 435	0.65 431	0.50 455	0.10 314	0.07 121	0.09 232	0.08 194	0.13 394	0.13 279

PWC_ROB	0.41 462	0.38 487	0.92 470	0.26 356	0.20 404	0.39 425	0.19 239	0.61 477	0.69 505	0.58 506	0.84 518	0.52 460	0.44 469	0.74 463	0.62 482	0.13 415	0.09 223	0.14 447	0.10 332	0.17 452	0.18 363

WCMA_ROB	0.55 505	0.27 425	0.76 420	0.26 356	0.22 435	0.62 508	0.36 484	0.57 435	0.58 473	0.97 539	1.40 547	1.28 545	0.94 542	0.80 485	0.80 504	0.20 501	0.17 413	0.16 472	0.16 479	0.19 477	0.29 479

SGM_RVC	0.57 511	0.22 365	0.60 354	0.26 356	0.16 295	0.97 541	0.46 515	0.76 530	0.90 532	1.03 543	0.92 526	1.16 540	0.93 541	1.21 539	0.72 495	0.17 478	0.16 389	0.16 472	0.16 479	0.16 437	0.24 439
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.45 475	0.40 494	1.40 531	0.27 393	0.22 435	0.58 501	0.33 470	0.65 500	0.83 522	0.59 507	0.63 485	0.53 465	0.39 447	0.66 437	0.81 506	0.12 393	0.11 287	0.13 423	0.12 409	0.16 437	0.17 358

ISRNet	0.28 351	0.15 228	0.54 296	0.27 393	0.19 380	0.24 230	0.15 83	0.47 329	0.45 382	0.40 417	0.49 423	0.42 398	0.27 330	0.33 268	0.30 356	0.20 501	0.12 307	0.17 481	0.16 479	0.16 437	0.21 404

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 228	0.21 12	0.27 393	0.09 11	0.15 24	0.13 40	0.23 40	0.21 74	0.12 22	0.11 16	0.10 29	0.13 119	0.22 96	0.13 38	0.07 64	0.05 4	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.07 19

rvit_105_1	0.28 351	0.24 392	0.65 379	0.27 393	0.19 380	0.31 345	0.35 478	0.46 318	0.53 451	0.31 275	0.32 237	0.32 312	0.27 330	0.36 295	0.26 321	0.16 464	0.14 345	0.15 464	0.17 490	0.11 339	0.11 202

rvit_stereo_0075_2	0.25 291	0.18 313	0.65 379	0.27 393	0.22 435	0.22 189	0.15 83	0.41 267	0.36 275	0.27 202	0.37 301	0.29 273	0.21 250	0.29 222	0.20 229	0.17 478	0.12 307	0.19 496	0.12 409	0.14 417	0.14 306

ACVNet-DCA	0.21 186	0.16 260	0.50 234	0.27 393	0.13 157	0.31 345	0.19 239	0.43 281	0.32 221	0.21 135	0.20 116	0.13 66	0.17 185	0.28 200	0.12 10	0.08 176	0.28 510	0.08 150	0.06 56	0.09 226	0.23 426

xx1	0.23 238	0.16 260	0.50 234	0.27 393	0.13 157	0.31 345	0.19 239	0.39 240	0.48 414	0.21 135	0.20 116	0.28 260	0.25 304	0.28 200	0.12 10	0.08 176	0.28 510	0.10 305	0.11 366	0.09 226	0.23 426

1test111	0.22 205	0.16 260	0.50 234	0.27 393	0.13 157	0.31 345	0.19 239	0.43 281	0.32 221	0.21 135	0.20 116	0.13 66	0.17 185	0.36 295	0.28 340	0.08 176	0.28 510	0.08 150	0.06 56	0.09 226	0.23 426

cc1	0.22 205	0.16 260	0.50 234	0.27 393	0.13 157	0.31 345	0.19 239	0.39 240	0.48 414	0.21 135	0.20 116	0.13 66	0.17 185	0.28 200	0.12 10	0.08 176	0.28 510	0.08 150	0.06 56	0.08 153	0.37 512

GMStereo_Zeroshot	0.25 291	0.22 365	0.51 252	0.27 393	0.14 196	0.28 288	0.15 83	0.40 249	0.36 275	0.37 381	0.43 369	0.40 376	0.17 185	0.35 290	0.21 251	0.12 393	0.07 121	0.13 423	0.07 120	0.17 452	0.10 164

StereoVision	0.23 238	0.23 381	0.55 305	0.27 393	0.17 325	0.23 208	0.22 334	0.40 249	0.32 221	0.21 135	0.51 429	0.22 180	0.16 168	0.29 222	0.19 209	0.11 353	0.12 307	0.13 423	0.13 441	0.10 287	0.08 62

TestStereo1	0.23 238	0.22 365	0.50 234	0.27 393	0.14 196	0.26 263	0.27 420	0.43 281	0.38 300	0.29 236	0.39 327	0.23 194	0.21 250	0.33 268	0.18 183	0.08 176	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.10 164

test_5	0.25 291	0.25 407	0.57 325	0.27 393	0.18 353	0.25 246	0.29 441	0.42 272	0.39 316	0.29 236	0.40 336	0.27 247	0.23 269	0.35 290	0.19 209	0.07 64	0.07 121	0.09 232	0.09 277	0.10 287	0.14 306

SA-5K	0.23 238	0.22 365	0.50 234	0.27 393	0.14 196	0.26 263	0.27 420	0.43 281	0.38 300	0.29 236	0.39 327	0.23 194	0.21 250	0.33 268	0.18 183	0.08 176	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.10 164

PSMNet-ADL	0.26 314	0.16 260	0.39 114	0.27 393	0.14 196	0.32 362	0.22 334	0.45 311	0.37 290	0.28 212	0.34 267	0.41 385	0.28 352	0.61 408	0.32 375	0.11 353	0.10 255	0.09 232	0.11 366	0.10 287	0.13 279

GrayStereo	0.26 314	0.10 39	0.45 157	0.27 393	0.14 196	0.23 208	0.46 515	0.36 197	0.33 237	0.40 417	0.47 413	0.30 291	0.78 529	0.29 222	0.17 156	0.07 64	0.06 48	0.08 150	0.09 277	0.07 96	0.15 322

cross-raft	0.18 101	0.12 117	0.40 123	0.27 393	0.16 295	0.20 134	0.24 386	0.34 176	0.24 106	0.23 161	0.28 194	0.29 273	0.15 151	0.19 46	0.16 133	0.06 24	0.05 4	0.08 150	0.07 120	0.07 96	0.07 19

RAFT	0.24 266	0.24 392	0.46 171	0.27 393	0.15 257	0.26 263	0.26 411	0.37 211	0.31 211	0.34 333	0.34 267	0.41 385	0.22 257	0.30 237	0.18 183	0.08 176	0.15 376	0.11 362	0.10 332	0.11 339	0.13 279

GEStereo_RVC	0.29 371	0.24 392	0.60 354	0.27 393	0.16 295	0.33 369	0.25 400	0.58 448	0.56 469	0.35 351	0.38 309	0.34 327	0.25 304	0.51 354	0.29 353	0.12 393	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.11 339	0.13 279

Anonymous3	0.24 266	0.19 325	0.76 420	0.27 393	0.18 353	0.41 436	0.24 386	0.45 311	0.36 275	0.23 161	0.27 188	0.20 159	0.18 213	0.28 200	0.19 209	0.12 393	0.11 287	0.10 305	0.10 332	0.11 339	0.13 279

sCroCo_RVC	0.19 126	0.15 228	0.60 354	0.27 393	0.18 353	0.23 208	0.16 114	0.28 93	0.24 106	0.14 53	0.22 144	0.17 126	0.14 136	0.22 96	0.16 133	0.11 353	0.11 287	0.09 232	0.09 277	0.09 226	0.10 164

FADNet-RVC-Resample	0.31 395	0.32 454	1.16 507	0.27 393	0.17 325	0.33 369	0.21 300	0.49 350	0.40 326	0.36 364	0.38 309	0.34 327	0.27 330	0.54 371	0.27 332	0.10 314	0.10 255	0.14 447	0.13 441	0.13 394	0.18 363

edge stereo	0.40 456	0.22 365	0.87 458	0.27 393	0.22 435	0.38 420	0.26 411	0.59 457	0.56 469	0.53 494	0.60 473	0.71 522	0.50 490	0.78 478	0.43 428	0.16 464	0.15 376	0.19 496	0.14 458	0.17 452	0.19 377

ADCMid	0.53 502	0.45 505	1.46 533	0.27 393	0.22 435	0.51 483	0.38 494	0.61 477	0.58 473	0.75 524	0.67 494	0.62 495	0.66 524	0.66 437	1.75 556	0.13 415	0.12 307	0.17 481	0.17 490	0.20 485	0.21 404

ADCPNet	0.51 496	0.36 477	1.82 549	0.27 393	0.23 447	0.71 518	0.39 497	0.56 426	0.54 456	0.52 488	0.60 473	0.66 510	0.57 505	0.64 427	1.23 535	0.15 454	0.18 425	0.14 447	0.23 515	0.19 477	0.22 418

CVANet_RVC	0.34 418	0.25 407	0.77 426	0.27 393	0.17 325	0.34 384	0.28 435	0.55 417	0.50 433	0.43 445	0.46 405	0.44 411	0.31 395	0.90 506	0.27 332	0.15 454	0.10 255	0.14 447	0.14 458	0.15 429	0.15 322

SANet	0.58 513	0.41 497	1.38 528	0.27 393	0.16 295	0.72 519	0.48 519	0.71 520	1.34 555	0.69 520	0.97 528	0.94 532	0.78 529	0.97 521	0.93 512	0.14 440	0.12 307	0.12 397	0.12 409	0.18 468	0.20 394

NOSS_ROB	0.33 408	0.24 392	0.49 212	0.27 393	0.16 295	0.34 384	0.19 239	0.55 417	0.50 433	0.34 333	0.37 301	0.42 398	0.30 378	0.93 515	0.25 310	0.19 498	0.20 451	0.24 512	0.22 511	0.17 452	0.25 450

w-ln-seven-2	0.40 456	0.37 480	1.34 525	0.28 421	0.18 353	0.38 420	0.29 441	0.53 385	0.59 480	0.47 470	0.56 457	0.46 425	0.42 462	0.70 449	0.64 486	0.10 314	0.10 255	0.12 397	0.11 366	0.14 417	0.16 338

YMNet	0.33 408	0.26 417	0.64 374	0.28 421	0.23 447	0.48 474	0.27 420	0.54 399	0.47 406	0.49 477	0.56 457	0.51 453	0.30 378	0.41 316	0.44 435	0.13 415	0.16 389	0.13 423	0.12 409	0.14 417	0.14 306

YMNet_1	0.33 408	0.26 417	0.64 374	0.28 421	0.23 447	0.48 474	0.27 420	0.54 399	0.47 406	0.49 477	0.56 457	0.51 453	0.30 378	0.41 316	0.44 435	0.13 415	0.16 389	0.13 423	0.12 409	0.14 417	0.14 306

anonymousdsp	0.20 154	0.13 151	0.49 212	0.28 421	0.20 404	0.21 160	0.17 144	0.29 112	0.24 106	0.22 153	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.32 258	0.13 38	0.07 64	0.26 501	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.48 534

MC-Stereo	0.18 101	0.10 39	0.36 101	0.28 421	0.14 196	0.18 86	0.15 83	0.24 57	0.20 55	0.21 135	0.24 160	0.16 112	0.13 119	0.25 146	0.14 76	0.07 64	0.17 413	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.30 482

IGEV-Stereo	0.20 154	0.13 151	0.49 212	0.28 421	0.20 404	0.21 160	0.17 144	0.29 112	0.24 106	0.22 153	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.32 258	0.13 38	0.07 64	0.26 501	0.08 150	0.07 120	0.08 153	0.48 534
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ccnet	0.43 470	0.34 467	0.62 364	0.28 421	0.33 511	0.60 506	0.34 475	0.68 512	0.47 406	0.54 498	0.66 492	0.56 475	0.46 478	0.73 459	0.66 489	0.26 518	0.19 437	0.24 512	0.22 511	0.27 515	0.25 450

DMCA-RVC	0.30 384	0.27 425	0.93 474	0.28 421	0.17 325	0.30 324	0.21 300	0.43 281	0.36 275	0.40 417	0.38 309	0.39 372	0.36 430	0.44 329	0.34 391	0.13 415	0.10 255	0.16 472	0.12 409	0.13 394	0.11 202

S-Stereo	0.39 445	0.20 338	1.04 489	0.28 421	0.22 435	0.39 425	0.31 459	0.58 448	0.69 505	0.40 417	0.59 469	0.48 439	0.41 456	0.75 468	0.42 424	0.12 393	0.15 376	0.13 423	0.13 441	0.16 437	0.25 450

stereogan	0.39 445	0.20 338	0.78 430	0.28 421	0.22 435	0.65 514	0.26 411	0.62 485	0.65 494	0.45 458	0.60 473	0.67 514	0.45 471	0.69 446	0.37 408	0.14 440	0.14 345	0.14 447	0.12 409	0.20 485	0.19 377

ADCL	0.50 492	0.30 443	1.15 505	0.28 421	0.19 380	0.77 525	0.64 537	0.57 435	0.73 514	0.57 505	0.73 505	0.55 470	0.60 510	0.66 437	1.53 551	0.11 353	0.10 255	0.13 423	0.13 441	0.15 429	0.16 338

DPSNet	0.51 496	0.26 417	1.16 507	0.28 421	0.21 420	0.76 522	0.56 532	0.89 546	0.82 521	0.49 477	0.51 429	0.64 504	0.81 533	0.89 503	0.85 509	0.17 478	0.16 389	0.13 423	0.13 441	0.26 510	0.27 466

DRN-Test	0.35 425	0.20 338	0.75 416	0.28 421	0.19 380	0.46 461	0.29 441	0.68 512	0.54 456	0.49 477	0.47 413	0.44 411	0.35 425	0.63 422	0.44 435	0.13 415	0.09 223	0.13 423	0.12 409	0.13 394	0.13 279

StereoDRNet	0.34 418	0.28 433	0.70 400	0.28 421	0.21 420	0.43 445	0.30 450	0.63 489	0.51 439	0.47 470	0.40 336	0.48 439	0.31 395	0.58 389	0.44 435	0.12 393	0.10 255	0.12 397	0.11 366	0.13 394	0.13 279

DLCB_ROB	0.30 384	0.20 338	0.45 157	0.28 421	0.17 325	0.37 414	0.25 400	0.50 358	0.45 382	0.46 464	0.47 413	0.51 453	0.34 418	0.56 382	0.38 410	0.10 314	0.10 255	0.11 362	0.11 366	0.10 287	0.11 202

XPNet_ROB	0.35 425	0.26 417	0.58 340	0.28 421	0.19 380	0.37 414	0.31 459	0.57 435	0.51 439	0.52 488	0.54 447	0.57 477	0.38 440	0.65 431	0.48 448	0.17 478	0.12 307	0.13 423	0.12 409	0.16 437	0.17 358

TCMNet	0.34 418	0.28 433	0.81 436	0.29 437	0.30 500	0.40 431	0.28 435	0.53 385	0.49 427	0.38 390	0.46 405	0.40 376	0.30 378	0.61 408	0.42 424	0.14 440	0.13 327	0.15 464	0.14 458	0.18 468	0.19 377

FoundationStereo	0.13 17	0.08 4	0.18 2	0.29 437	0.30 500	0.12 8	0.13 40	0.12 1	0.18 34	0.09 1	0.08 6	0.10 29	0.08 7	0.14 3	0.11 1	0.07 64	0.31 526	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.06 6

AIO-test2	0.22 205	0.27 425	0.54 296	0.29 437	0.16 295	0.22 189	0.16 114	0.44 302	0.43 359	0.17 95	0.29 202	0.16 112	0.11 64	0.27 178	0.14 76	0.19 498	0.07 121	0.10 305	0.11 366	0.08 153	0.09 104

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 351	0.17 291	0.96 479	0.29 437	0.31 507	0.29 311	0.21 300	0.53 385	0.28 168	0.27 202	0.55 452	0.41 385	0.18 213	0.30 237	0.22 268	0.08 176	0.10 255	0.08 150	0.13 441	0.12 380	0.20 394

RSM	0.14 42	0.11 71	0.25 33	0.29 437	0.16 295	0.16 44	0.15 83	0.24 57	0.20 55	0.13 33	0.13 36	0.15 103	0.09 19	0.22 96	0.13 38	0.06 24	0.06 48	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.11 202

EGLCR-Stereo	0.19 126	0.09 17	0.34 89	0.29 437	0.17 325	0.28 288	0.16 114	0.30 128	0.23 95	0.22 153	0.11 16	0.16 112	0.09 19	0.28 200	0.15 111	0.07 64	0.25 494	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.37 512

anonymousa	0.26 314	0.13 151	0.56 315	0.29 437	0.30 500	0.31 345	0.20 274	0.38 222	0.36 275	0.33 313	0.51 429	0.41 385	0.27 330	0.25 146	0.24 296	0.08 176	0.18 425	0.09 232	0.18 495	0.08 153	0.17 358

IIG-Stereo	0.24 266	0.16 260	0.47 177	0.29 437	0.12 108	0.23 208	0.14 60	0.40 249	0.33 237	0.35 351	0.37 301	0.33 319	0.22 257	0.70 449	0.26 321	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.07 120	0.08 153	0.07 19

Pruner-Stereo	0.20 154	0.12 117	0.49 212	0.29 437	0.12 108	0.19 103	0.17 144	0.32 151	0.31 211	0.33 313	0.32 237	0.25 223	0.15 151	0.25 146	0.22 268	0.09 248	0.06 48	0.09 232	0.08 194	0.08 153	0.10 164

LMCR-Stereo	0.28 351	0.22 365	0.56 315	0.29 437	0.14 196	0.37 414	0.23 362	0.57 435	0.36 275	0.40 417	0.40 336	0.29 273	0.30 378	0.41 316	0.38 410	0.11 353	0.07 121	0.09 232	0.07 120	0.13 394	0.10 164

AnyNet_C32	0.55 505	0.51 514	1.34 525	0.29 437	0.28 485	0.61 507	0.62 536	0.57 435	0.62 489	0.63 511	0.68 496	0.54 469	0.55 501	0.82 490	1.81 557	0.15 454	0.15 376	0.15 464	0.18 495	0.21 491	0.25 450

zh-sn7	0.52 499	0.64 534	1.77 546	0.30 448	0.20 404	0.47 467	0.40 501	0.60 469	0.65 494	0.53 494	0.82 515	0.52 460	0.59 508	1.10 531	0.96 516	0.13 415	0.13 327	0.13 423	0.13 441	0.17 452	0.20 394

SCV_C0	0.19 126	0.14 195	0.40 123	0.30 448	0.20 404	0.15 24	0.16 114	0.35 185	0.26 141	0.17 95	0.16 75	0.13 66	0.09 19	0.31 249	0.14 76	0.07 64	0.22 467	0.06 24	0.06 56	0.09 226	0.25 450

StereoAnything_RVC	0.22 205	0.47 507	0.67 387	0.30 448	0.31 507	0.11 3	0.11 17	0.18 9	0.15 14	0.09 1	0.11 16	0.09 17	0.09 19	0.27 178	0.12 10	0.09 248	0.39 538	0.06 24	0.04 1	0.24 504	0.49 536

AIO-Stereo	0.16 78	0.12 117	0.29 57	0.30 448	0.20 404	0.16 44	0.14 60	0.28 93	0.22 82	0.14 53	0.15 70	0.13 66	0.08 7	0.20 66	0.15 111	0.06 24	0.16 389	0.07 73	0.08 194	0.06 37	0.24 439

MoCha-V2	0.18 101	0.12 117	0.40 123	0.30 448	0.24 461	0.16 44	0.15 83	0.28 93	0.19 45	0.16 83	0.16 75	0.13 66	0.13 119	0.30 237	0.13 38	0.06 24	0.28 510	0.06 24	0.06 56	0.06 37	0.25 450

IGEV++	0.19 126	0.13 151	0.38 108	0.30 448	0.19 380	0.15 24	0.15 83	0.32 151	0.18 34	0.13 33	0.16 75	0.12 55	0.11 64	0.24 130	0.15 111	0.07 64	0.32 529	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.42 523

MSKI-zero shot	0.19 126	0.10 39	0.47 177	0.30 448	0.14 196	0.21 160	0.14 60	0.33 169	0.22 82	0.24 169	0.25 167	0.22 180	0.10 41	0.32 258	0.14 76	0.07 64	0.30 522	0.07 73	0.07 120	0.06 37	0.09 104

WZ-Net	0.56 509	0.49 513	2.14 555	0.30 448	0.24 461	0.58 501	0.48 519	0.65 500	0.80 519	0.51 485	0.72 502	0.68 516	0.60 510	1.06 529	1.01 520	0.13 415	0.10 255	0.11 362	0.12 409	0.19 477	0.23 426

OMP-Stereo	0.24 266	0.16 260	0.48 192	0.30 448	0.13 157	0.21 160	0.16 114	0.38 222	0.35 259	0.34 333	0.30 216	0.33 319	0.20 240	0.70 449	0.24 296	0.08 176	0.06 48	0.09 232	0.07 120	0.08 153	0.07 19

RTSC	0.43 470	0.37 480	0.95 478	0.30 448	0.20 404	0.50 482	0.23 362	0.65 500	0.86 528	0.56 502	0.54 447	0.51 453	0.36 430	0.71 455	0.92 511	0.13 415	0.14 345	0.11 362	0.13 441	0.18 468	0.19 377

ADCS	0.62 519	0.56 522	1.54 539	0.30 448	0.25 474	0.56 497	0.46 515	0.71 520	0.86 528	0.77 528	0.72 502	0.68 516	0.62 519	0.82 490	2.33 566	0.17 478	0.16 389	0.16 472	0.17 490	0.23 500	0.27 466

TDLM	0.32 401	0.27 425	0.52 273	0.30 448	0.15 257	0.33 369	0.32 464	0.54 399	0.50 433	0.44 451	0.43 369	0.39 372	0.30 378	0.92 513	0.30 356	0.14 440	0.09 223	0.13 423	0.12 409	0.13 394	0.14 306

NaN_ROB	0.44 472	0.38 487	0.94 477	0.30 448	0.20 404	0.52 489	0.49 522	0.61 477	0.60 483	0.56 502	0.47 413	0.49 445	0.42 462	1.24 540	0.76 499	0.12 393	0.18 425	0.12 397	0.13 441	0.12 380	0.18 363

ETE_ROB	0.36 428	0.32 454	0.64 374	0.30 448	0.18 353	0.40 431	0.38 494	0.59 457	0.49 427	0.50 482	0.52 436	0.62 495	0.37 435	0.58 389	0.43 428	0.13 415	0.10 255	0.14 447	0.12 409	0.17 452	0.18 363

LALA_ROB	0.38 440	0.31 447	0.65 379	0.30 448	0.21 420	0.46 461	0.39 497	0.63 489	0.54 456	0.53 494	0.52 436	0.69 518	0.36 430	0.52 362	0.48 448	0.18 489	0.11 287	0.16 472	0.14 458	0.17 452	0.16 338

MSMD_ROB	0.63 522	0.34 467	0.70 400	0.30 448	0.25 474	0.88 534	0.35 478	0.58 448	0.67 499	1.13 547	1.52 551	1.75 555	1.05 547	0.90 506	0.60 478	0.24 509	0.22 467	0.27 515	0.27 529	0.25 506	0.27 466

AIO-test1	0.21 186	0.22 365	0.56 315	0.31 464	0.24 461	0.21 160	0.16 114	0.42 272	0.37 290	0.17 95	0.26 175	0.18 137	0.12 90	0.29 222	0.15 111	0.08 176	0.07 121	0.10 305	0.11 366	0.07 96	0.10 164

Wz-Net-SNSev	0.45 475	0.53 518	1.42 532	0.31 464	0.21 420	0.44 450	0.45 512	0.64 494	0.68 503	0.46 464	0.66 492	0.62 495	0.40 451	0.78 478	0.65 487	0.12 393	0.11 287	0.12 397	0.13 441	0.17 452	0.19 377

RP	0.38 440	0.26 417	0.67 387	0.31 464	0.24 461	0.37 414	0.29 441	0.53 385	0.61 485	0.42 434	0.65 490	0.62 495	0.51 492	0.63 422	0.43 428	0.17 478	0.15 376	0.17 481	0.15 469	0.17 452	0.19 377

GANet	0.40 456	0.28 433	0.67 387	0.31 464	0.18 353	0.43 445	0.39 497	0.60 469	0.46 393	0.48 476	0.78 510	0.55 470	0.45 471	0.96 519	0.55 470	0.13 415	0.14 345	0.13 423	0.12 409	0.15 429	0.16 338

MDST_ROB	0.51 496	0.16 260	0.97 481	0.31 464	0.21 420	1.35 556	0.34 475	0.80 533	0.59 480	1.09 546	0.74 506	0.49 445	0.37 435	1.31 546	0.60 478	0.14 440	0.12 307	0.16 472	0.13 441	0.13 394	0.18 363

PSMNet_ROB	0.36 428	0.31 447	0.71 407	0.31 464	0.21 420	0.44 450	0.44 511	0.61 477	0.49 427	0.39 408	0.45 393	0.49 445	0.32 408	0.66 437	0.53 463	0.14 440	0.10 255	0.15 464	0.14 458	0.13 394	0.13 279

RSM++	0.14 42	0.11 71	0.25 33	0.32 470	0.17 325	0.17 61	0.15 83	0.23 40	0.21 74	0.12 22	0.12 26	0.14 89	0.09 19	0.21 76	0.13 38	0.06 24	0.05 4	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.11 202

HH	0.22 205	0.12 117	0.55 305	0.32 470	0.16 295	0.27 270	0.18 196	0.36 197	0.25 130	0.20 128	0.26 175	0.34 327	0.18 213	0.33 268	0.15 111	0.07 64	0.16 389	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.31 486

HanStereo	0.22 205	0.12 117	0.55 305	0.32 470	0.16 295	0.27 270	0.18 196	0.36 197	0.25 130	0.20 128	0.26 175	0.34 327	0.18 213	0.33 268	0.15 111	0.07 64	0.16 389	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.31 486

LL-Strereo2	0.21 186	0.25 407	0.53 284	0.32 470	0.20 404	0.25 246	0.14 60	0.32 151	0.25 130	0.25 181	0.20 116	0.24 211	0.12 90	0.28 200	0.18 183	0.07 64	0.07 121	0.12 397	0.09 277	0.09 226	0.16 338

Selective-IGEV	0.15 57	0.10 39	0.34 89	0.32 470	0.19 380	0.16 44	0.14 60	0.29 112	0.20 55	0.13 33	0.14 65	0.13 66	0.08 7	0.23 119	0.14 76	0.06 24	0.13 327	0.07 73	0.06 56	0.06 37	0.11 202

riskmin	0.24 266	0.10 39	0.43 146	0.32 470	0.26 478	0.33 369	0.19 239	0.44 302	0.30 202	0.24 169	0.27 188	0.37 352	0.25 304	0.30 237	0.22 268	0.09 248	0.18 425	0.09 232	0.13 441	0.10 287	0.27 466

NCC-stereo	0.42 466	0.31 447	0.87 458	0.32 470	0.29 495	0.47 467	0.37 486	0.68 512	0.53 451	0.42 434	0.58 465	0.57 477	0.52 494	0.75 468	0.54 467	0.18 489	0.14 345	0.18 489	0.25 522	0.17 452	0.18 363

Nwc_Net	0.39 445	0.29 437	0.84 449	0.32 470	0.24 461	0.45 458	0.30 450	0.67 507	0.51 439	0.39 408	0.70 500	0.59 483	0.48 484	0.61 408	0.45 442	0.16 464	0.12 307	0.19 496	0.21 503	0.14 417	0.15 322

Abc-Net	0.42 466	0.31 447	0.87 458	0.32 470	0.29 495	0.47 467	0.37 486	0.68 512	0.53 451	0.42 434	0.58 465	0.57 477	0.52 494	0.75 468	0.54 467	0.18 489	0.14 345	0.18 489	0.25 522	0.17 452	0.18 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.40 456	0.35 471	1.05 490	0.32 470	0.28 485	0.39 425	0.43 509	0.53 385	0.56 469	0.35 351	0.43 369	0.41 385	0.36 430	0.83 494	0.61 481	0.12 393	0.23 477	0.16 472	0.23 515	0.13 394	0.20 394
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.46 483	0.34 467	0.71 407	0.32 470	0.20 404	0.51 483	0.32 464	0.73 525	0.63 491	0.60 508	0.57 462	0.65 506	0.44 469	1.42 551	0.62 482	0.14 440	0.17 413	0.22 508	0.16 479	0.17 452	0.23 426

FC-DCNN v2	0.75 533	0.33 458	0.82 440	0.33 481	0.28 485	0.85 532	0.40 501	0.88 544	0.86 528	1.46 559	1.65 556	2.08 559	1.40 558	1.14 535	0.95 515	0.24 509	0.22 467	0.27 515	0.26 526	0.26 510	0.32 491

iRaft-Stereo_20w	0.29 371	0.11 71	0.86 456	0.33 481	0.24 461	0.32 362	0.26 411	0.60 469	0.26 141	0.41 429	0.21 134	0.28 260	0.19 235	0.32 258	0.24 296	0.07 64	0.31 526	0.07 73	0.09 277	0.08 153	0.47 531

AF-Net	0.40 456	0.31 447	0.74 413	0.33 481	0.24 461	0.43 445	0.30 450	0.64 494	0.67 499	0.44 451	0.69 499	0.65 506	0.52 494	0.59 397	0.48 448	0.16 464	0.12 307	0.19 496	0.14 458	0.16 437	0.14 306

AnyNet_C01	0.68 527	0.69 538	2.64 561	0.33 481	0.27 483	0.93 536	0.64 537	0.66 505	0.65 494	0.70 521	0.97 528	0.75 524	0.63 521	1.01 524	1.52 550	0.17 478	0.16 389	0.17 481	0.17 490	0.24 504	0.28 474

FC-DCNN	0.73 529	0.33 458	0.84 449	0.33 481	0.28 485	0.82 531	0.40 501	0.82 536	0.83 522	1.43 557	1.60 555	1.97 557	1.38 556	1.10 531	0.93 512	0.24 509	0.22 467	0.27 515	0.26 526	0.26 510	0.32 491

model_zeroshot	0.21 186	0.14 195	0.51 252	0.34 486	0.18 353	0.26 263	0.16 114	0.41 267	0.24 106	0.33 313	0.20 116	0.25 223	0.12 90	0.26 166	0.16 133	0.09 248	0.21 456	0.07 73	0.08 194	0.07 96	0.13 279

Anonymous_2	0.44 472	0.23 381	0.57 325	0.34 486	0.34 513	0.53 492	0.28 435	0.49 350	0.39 316	0.36 364	0.34 267	0.48 439	0.38 440	0.43 325	0.33 384	0.26 518	0.41 541	0.44 538	1.45 573	0.33 529	0.37 512

HCRNet	0.25 291	0.27 425	0.42 140	0.34 486	0.17 325	0.27 270	0.18 196	0.45 311	0.37 290	0.31 275	0.35 275	0.32 312	0.23 269	0.44 329	0.21 251	0.13 415	0.08 183	0.13 423	0.11 366	0.11 339	0.09 104

G-Net	0.47 486	0.26 417	1.02 487	0.34 486	0.28 485	0.89 535	0.35 478	0.47 329	0.46 393	0.68 519	1.20 539	0.64 504	0.59 508	0.61 408	0.60 478	0.16 464	0.14 345	0.17 481	0.13 441	0.22 495	0.21 404

DeepPrunerF	0.46 483	0.37 480	1.50 536	0.34 486	0.30 500	0.36 406	0.37 486	0.64 494	1.15 553	0.41 429	0.45 393	0.40 376	0.41 456	0.82 490	0.53 463	0.18 489	0.14 345	0.23 510	0.21 503	0.17 452	0.18 363

PWCDC_ROB	0.41 462	0.41 497	0.77 426	0.34 486	0.21 420	0.43 445	0.20 274	0.60 469	0.90 532	0.44 451	1.24 542	0.36 346	0.38 440	0.56 382	0.48 448	0.18 489	0.11 287	0.11 362	0.10 332	0.20 485	0.16 338

MultiAttention	1.05 546	0.14 195	0.50 234	0.35 492	0.43 531	5.62 573	1.71 573	0.71 520	0.54 456	0.36 364	0.63 485	0.55 470	0.22 257	7.50 581	0.56 471	0.09 248	0.06 48	0.14 447	0.24 517	0.27 515	0.34 499

GASNet	0.39 445	0.58 529	1.27 520	0.35 492	0.23 447	0.35 399	0.23 362	0.63 489	0.56 469	0.41 429	0.38 309	0.45 417	0.30 378	0.81 489	0.42 424	0.16 464	0.11 287	0.14 447	0.14 458	0.23 500	0.12 252

XX-Stereo	0.25 291	0.11 71	1.09 498	0.35 492	0.38 524	0.23 208	0.13 40	0.43 281	0.19 45	0.20 128	0.40 336	0.31 301	0.10 41	0.33 268	0.13 38	0.08 176	0.11 287	0.08 150	0.09 277	0.07 96	0.10 164

Syn2CoEx	0.39 445	0.39 491	1.08 497	0.35 492	0.21 420	0.41 436	0.29 441	0.63 489	0.51 439	0.43 445	0.56 457	0.45 417	0.45 471	0.69 446	0.39 414	0.17 478	0.14 345	0.16 472	0.12 409	0.13 394	0.16 338

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 440	0.43 501	0.72 412	0.35 492	0.19 380	0.51 483	0.25 400	0.56 426	0.39 316	0.42 434	0.47 413	0.47 435	0.27 330	0.74 463	0.32 375	0.38 538	0.19 437	0.27 515	0.17 490	0.29 522	0.27 466

RGC	0.41 462	0.35 471	0.76 420	0.35 492	0.28 485	0.41 436	0.29 441	0.60 469	0.55 464	0.47 470	0.64 488	0.63 499	0.47 480	0.74 463	0.46 443	0.16 464	0.15 376	0.21 503	0.21 503	0.19 477	0.21 404

testlalala2	0.19 126	0.11 71	0.49 212	0.37 498	0.26 478	0.24 230	0.14 60	0.37 211	0.26 141	0.25 181	0.27 188	0.21 173	0.12 90	0.17 23	0.17 156	0.07 64	0.07 121	0.07 73	0.07 120	0.07 96	0.08 62

FCDSN-DC	0.67 525	0.38 487	0.83 445	0.37 498	0.30 500	0.66 515	0.37 486	0.69 518	0.70 507	1.15 549	1.53 552	1.70 554	1.38 556	1.00 523	0.83 507	0.24 509	0.22 467	0.27 515	0.26 526	0.27 515	0.32 491
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.45 475	0.34 467	0.89 466	0.37 498	0.28 485	0.46 461	0.23 362	0.72 524	0.96 539	0.65 514	0.61 481	0.61 492	0.48 484	0.64 427	0.69 492	0.16 464	0.16 389	0.16 472	0.16 479	0.21 491	0.25 450

RTS	0.81 539	0.56 522	4.76 569	0.37 498	0.30 500	1.11 544	0.52 527	0.67 507	1.07 545	0.76 526	0.91 524	0.60 489	0.61 514	1.64 554	1.24 536	0.15 454	0.13 327	0.15 464	0.15 469	0.22 495	0.24 439

RTSA	0.81 539	0.56 522	4.76 569	0.37 498	0.30 500	1.11 544	0.52 527	0.67 507	1.07 545	0.76 526	0.91 524	0.60 489	0.61 514	1.64 554	1.24 536	0.15 454	0.13 327	0.15 464	0.15 469	0.22 495	0.24 439

DANet	0.37 435	0.25 407	0.67 387	0.37 498	0.22 435	0.42 441	0.25 400	0.50 358	0.44 371	0.52 488	0.50 426	0.59 483	0.42 462	0.78 478	0.53 463	0.13 415	0.12 307	0.14 447	0.12 409	0.17 452	0.21 404
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 491	0.41 497	1.15 505	0.37 498	0.35 516	0.42 441	0.42 507	0.54 399	0.65 494	0.54 498	0.54 447	0.63 499	0.48 484	0.94 518	0.51 458	0.27 522	0.30 522	0.30 524	0.33 534	0.29 522	0.29 479

NCCL2	0.37 435	0.33 458	0.59 347	0.37 498	0.23 447	0.42 441	0.41 506	0.56 426	0.44 371	0.47 470	0.47 413	0.61 492	0.39 447	0.58 389	0.41 420	0.16 464	0.13 327	0.21 503	0.22 511	0.16 437	0.18 363

CSAN	0.55 505	0.47 507	1.19 515	0.37 498	0.23 447	0.57 499	0.61 535	0.65 500	0.72 511	0.65 514	0.78 510	0.66 510	0.65 523	1.41 550	0.77 500	0.21 503	0.17 413	0.20 501	0.21 503	0.18 468	0.21 404

FINET	0.58 513	0.48 511	1.35 527	0.38 507	0.37 521	0.96 540	1.13 564	0.84 541	1.05 543	0.50 482	0.70 500	0.45 417	0.61 514	0.63 422	0.62 482	0.26 518	0.28 510	0.14 447	0.13 441	0.20 485	0.44 527

CC-Net-ROB	0.46 483	0.55 520	0.86 456	0.38 507	0.23 447	0.51 483	0.30 450	0.69 518	0.51 439	0.46 464	0.51 429	0.48 439	0.38 440	0.96 519	0.40 416	0.36 535	0.23 477	0.56 544	0.25 522	0.34 530	0.22 418

HUF	0.26 314	0.15 228	0.79 431	0.39 509	0.31 507	0.16 44	0.17 144	0.36 197	0.25 130	0.19 118	0.14 65	0.23 194	0.11 64	0.32 258	0.14 76	0.08 176	0.60 560	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.56 542

AEACV	0.20 154	0.09 17	0.32 81	0.39 509	0.34 513	0.21 160	0.16 114	0.30 128	0.18 34	0.17 95	0.17 87	0.13 66	0.16 168	0.27 178	0.13 38	0.07 64	0.29 521	0.07 73	0.09 277	0.07 96	0.37 512

MFN_U_SF_RVC	0.58 513	0.58 529	1.31 524	0.39 509	0.23 447	0.72 519	0.30 450	0.83 538	0.68 503	0.74 523	0.74 506	0.86 528	0.60 510	0.84 495	0.83 507	0.29 525	0.27 505	0.32 528	0.37 540	0.31 524	0.33 496

GANetREF_RVC	0.45 475	0.52 515	0.87 458	0.39 509	0.20 404	0.51 483	0.50 524	0.68 512	0.67 499	0.47 470	0.46 405	0.50 450	0.43 466	0.91 508	0.40 416	0.28 524	0.21 456	0.32 528	0.19 497	0.28 520	0.23 426
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
ELAS	0.80 537	0.40 494	0.91 469	0.39 509	0.35 516	1.52 560	0.81 550	0.97 548	0.98 541	1.47 564	1.58 554	1.19 542	1.33 555	1.01 524	1.21 533	0.29 525	0.27 505	0.30 524	0.29 532	0.32 527	0.36 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.20 154	0.15 228	0.31 72	0.40 514	0.29 495	0.18 86	0.15 83	0.29 112	0.22 82	0.18 113	0.17 87	0.11 45	0.13 119	0.25 146	0.15 111	0.07 64	0.23 477	0.06 24	0.08 194	0.06 37	0.57 543

MSCF	0.20 154	0.14 195	0.31 72	0.40 514	0.29 495	0.17 61	0.15 83	0.29 112	0.22 82	0.17 95	0.16 75	0.11 45	0.13 119	0.24 130	0.15 111	0.07 64	0.23 477	0.06 24	0.08 194	0.07 96	0.57 543

TRStereo	0.22 205	0.21 346	0.62 364	0.40 514	0.19 380	0.22 189	0.16 114	0.58 448	0.30 202	0.21 135	0.21 134	0.22 180	0.13 119	0.27 178	0.14 76	0.09 248	0.09 223	0.09 232	0.11 366	0.06 37	0.19 377

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 502	0.60 532	0.98 483	0.40 514	0.25 474	0.87 533	0.57 533	0.60 469	0.64 493	0.60 508	0.67 494	0.63 499	0.42 462	1.13 533	0.50 455	0.23 507	0.28 510	0.27 515	0.35 536	0.25 506	0.33 496

XQC	0.47 486	0.45 505	1.07 494	0.40 514	0.28 485	0.58 501	0.38 494	0.67 507	0.76 516	0.53 494	0.47 413	0.59 483	0.47 480	0.74 463	0.80 504	0.18 489	0.14 345	0.18 489	0.16 479	0.26 510	0.24 439

ELAS_RVC	0.80 537	0.40 494	1.10 499	0.40 514	0.35 516	0.93 536	1.10 563	0.87 543	1.12 551	1.40 555	1.39 545	1.27 544	1.55 564	1.13 533	1.13 530	0.29 525	0.27 505	0.30 524	0.28 530	0.31 524	0.36 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO_rvc	0.20 154	0.16 260	0.49 212	0.41 520	0.29 495	0.15 24	0.17 144	0.21 25	0.19 45	0.17 95	0.14 65	0.13 66	0.08 7	0.35 290	0.13 38	0.07 64	0.19 437	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.41 520

UDG	0.42 466	0.54 519	0.67 387	0.41 520	0.35 516	0.47 467	0.27 420	0.57 435	0.48 414	0.40 417	0.46 405	0.59 483	0.45 471	0.47 341	0.46 443	0.26 518	0.19 437	0.49 540	0.22 511	0.37 531	0.30 482

SGM-ForestM	1.59 561	0.56 522	1.52 538	0.41 520	0.34 513	2.77 569	1.67 571	1.69 565	1.73 561	2.48 571	2.27 568	6.02 578	2.90 572	3.08 569	2.83 570	0.25 516	0.30 522	0.19 496	0.20 501	0.18 468	0.45 530

EKT-Stereo	0.39 445	0.13 151	0.53 284	0.42 523	3.94 575	0.22 189	0.17 144	0.38 222	0.30 202	0.21 135	0.20 116	0.23 194	0.15 151	0.30 237	0.18 183	0.10 314	0.08 183	0.09 232	0.08 194	0.09 226	0.12 252

CAS	0.16 78	0.07 1	0.29 57	0.42 523	0.17 325	0.20 134	0.18 196	0.23 40	0.20 55	0.15 71	0.19 108	0.11 45	0.10 41	0.15 6	0.14 76	0.31 529	0.04 1	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.16 338

PVD	0.62 519	0.41 497	0.93 474	0.44 525	0.39 526	0.63 512	0.51 526	0.86 542	1.27 554	0.93 536	1.09 534	0.81 526	0.85 535	0.89 503	0.89 510	0.21 503	0.23 477	0.22 508	0.19 497	0.28 520	0.41 520

PDISCO_ROB	0.45 475	0.37 480	0.89 466	0.44 525	0.37 521	0.70 517	0.35 478	0.75 528	0.78 517	0.45 458	0.53 444	0.65 506	0.40 451	0.68 445	0.52 459	0.22 506	0.12 307	0.21 503	0.19 497	0.26 510	0.22 418

AIO_test	0.20 154	0.12 117	0.46 171	0.45 527	0.38 524	0.15 24	0.17 144	0.28 93	0.20 55	0.19 118	0.13 36	0.14 89	0.09 19	0.39 311	0.13 38	0.07 64	0.21 456	0.06 24	0.06 56	0.06 37	0.34 499

DDUNet	0.45 475	0.60 532	0.71 407	0.45 527	0.39 526	0.46 461	0.32 464	0.53 385	0.44 371	0.46 464	0.53 444	0.57 477	0.38 440	0.51 354	0.43 428	0.34 532	0.21 456	0.56 544	0.25 522	0.41 533	0.36 504

Consistency-Raft	0.56 509	0.52 515	1.12 501	0.45 527	0.49 534	0.48 474	0.45 512	0.73 525	0.74 515	0.45 458	0.82 515	0.46 425	0.60 510	0.51 354	0.63 485	0.39 540	0.40 539	0.44 538	0.51 549	0.53 539	0.38 519

PSMNet-RUCA	0.39 445	0.47 507	0.84 449	0.46 530	0.41 529	0.34 384	0.26 411	0.59 457	0.46 393	0.40 417	0.51 429	0.44 411	0.33 416	0.43 325	0.31 366	0.25 516	0.14 345	0.33 531	0.21 503	0.32 527	0.23 426

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 528	0.73 541	1.26 519	0.47 531	0.28 485	1.42 558	0.60 534	0.82 536	0.94 538	0.85 532	0.86 520	0.88 530	0.70 526	1.32 547	0.75 498	0.37 536	0.30 522	0.34 532	0.36 538	0.44 534	0.42 523

anonymity	0.57 511	0.55 520	0.74 413	0.48 532	0.63 545	0.56 497	0.43 509	0.71 520	0.51 439	0.64 513	0.55 452	0.57 477	0.61 514	0.65 431	0.57 474	0.55 545	0.55 555	0.50 541	0.54 550	0.51 538	0.61 547

MSAF-DinoV2	0.81 539	0.64 534	2.42 558	0.49 533	0.17 325	0.58 501	0.32 464	0.83 538	0.85 526	0.41 429	0.52 436	0.98 536	0.61 514	4.97 577	1.22 534	0.12 393	0.07 121	0.10 305	0.24 517	0.27 515	0.32 491

SQANet	0.44 472	0.57 526	0.89 466	0.49 533	0.39 526	0.47 467	0.23 362	0.53 385	0.44 371	0.41 429	0.48 422	0.47 435	0.34 418	0.58 389	0.43 428	0.38 538	0.15 376	0.40 536	0.21 503	0.50 536	0.34 499

LE_ROB	1.82 567	0.39 491	3.15 567	0.50 535	0.55 541	0.79 527	1.00 556	0.89 546	6.48 578	7.40 581	2.07 564	2.07 558	5.08 576	1.33 548	3.96 574	0.11 353	0.09 223	0.12 397	0.11 366	0.11 339	0.13 279

SPS-STEREO	0.74 530	0.72 539	1.18 514	0.52 536	0.57 543	0.76 522	0.50 524	0.80 533	0.66 498	0.97 539	0.88 523	0.94 532	0.74 527	1.08 530	1.04 525	0.58 548	0.51 549	0.50 541	0.50 548	0.56 540	0.72 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	0.63 522	0.32 454	1.01 486	0.54 537	0.73 551	0.62 508	1.36 568	0.62 485	0.58 473	0.38 390	0.62 484	0.52 460	0.34 418	0.65 431	0.47 446	0.54 544	0.61 561	0.67 549	0.61 557	0.65 545	0.69 557

NVStereoNet_ROB	0.74 530	0.64 534	1.20 517	0.55 538	0.43 531	0.54 496	0.48 519	0.75 528	0.87 531	0.88 533	1.72 558	1.06 537	1.03 546	1.29 544	0.98 519	0.35 534	0.42 542	0.41 537	0.48 544	0.38 532	0.43 525
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.20 554	0.89 548	2.53 560	0.59 539	0.76 552	3.16 571	2.09 574	1.16 552	0.93 535	0.95 537	1.12 536	1.65 552	1.27 553	2.15 565	1.87 559	0.43 543	0.37 537	0.38 534	0.39 542	0.62 542	0.63 550

MANE	1.63 563	0.58 529	1.16 507	0.59 539	0.60 544	2.71 568	1.53 569	2.63 574	3.62 570	2.33 570	3.26 572	3.66 572	2.98 573	2.26 567	2.26 565	0.37 536	0.40 539	0.31 527	0.49 545	0.31 524	0.63 550

otaku	0.60 516	0.73 541	1.13 503	0.64 541	0.45 533	0.73 521	0.37 486	0.67 507	0.67 499	0.52 488	0.75 508	0.66 510	0.46 478	0.74 463	0.59 477	0.55 545	0.34 533	0.56 544	0.36 538	0.65 545	0.49 536

MFMNet_re	0.74 530	0.84 546	1.16 507	0.64 541	0.70 550	0.79 527	0.71 542	0.77 531	0.85 526	0.79 530	0.86 520	0.69 518	0.80 531	0.73 459	0.65 487	0.66 552	0.59 559	0.61 548	0.58 555	0.68 548	0.71 558

Ntro	0.61 518	0.75 544	1.16 507	0.67 543	0.50 535	0.76 522	0.37 486	0.68 512	0.71 509	0.50 482	0.59 469	0.65 506	0.52 494	0.79 482	0.58 476	0.58 548	0.32 529	0.57 547	0.34 535	0.69 550	0.50 538

SGM+DAISY	1.12 552	0.86 547	1.64 542	0.68 544	0.80 558	1.68 562	1.68 572	1.08 550	1.10 547	1.53 566	1.76 560	1.47 549	1.53 563	1.24 540	1.42 549	0.66 552	0.65 566	0.52 543	0.54 550	0.57 541	0.91 566

BEATNet-Init1	4.91 576	3.27 576	14.39 586	0.69 545	0.65 548	10.19 583	3.83 577	5.04 578	5.11 576	8.73 582	8.52 580	13.95 589	7.66 580	7.79 582	5.79 578	0.32 531	0.34 533	0.34 532	0.38 541	0.64 544	0.64 552

SAMSARA	0.62 519	0.47 507	0.93 474	0.70 546	0.50 535	1.15 547	1.29 567	0.79 532	0.70 507	0.77 528	0.55 452	0.92 531	0.58 506	0.87 500	0.77 500	0.19 498	0.27 505	0.18 489	0.19 497	0.27 515	0.28 474

ACVNet_1	0.77 536	0.92 551	1.79 548	0.73 547	0.53 540	0.78 526	0.42 507	0.88 544	0.90 532	0.75 524	0.76 509	1.32 546	0.80 531	1.04 527	0.70 493	0.57 547	0.32 529	0.72 551	0.35 536	0.70 551	0.50 538

ACVNet-4b	0.76 534	0.90 549	1.67 543	0.73 547	0.51 539	0.80 530	0.31 459	0.74 527	0.81 520	0.51 485	0.72 502	0.94 532	0.43 466	1.01 524	1.32 543	1.18 571	0.22 467	0.77 553	0.45 543	0.70 551	0.50 538

MADNet+	1.05 546	1.26 566	4.77 572	0.73 547	0.50 535	1.25 551	0.97 555	1.05 549	0.93 535	0.67 517	0.78 510	0.87 529	0.85 535	2.14 564	1.83 558	0.40 541	0.42 542	0.32 528	0.28 530	0.45 535	0.43 525

test_for_model	0.33 408	0.91 550	0.48 192	0.74 550	0.50 535	0.20 134	0.16 114	0.33 169	0.27 158	0.29 236	0.15 70	0.13 66	0.11 64	0.17 23	0.14 76	0.31 529	0.27 505	0.06 24	0.05 21	0.97 563	0.31 486

DispFullNet	0.67 525	0.94 552	1.63 541	0.77 551	1.19 568	0.53 492	0.25 400	0.61 477	0.72 511	0.70 521	0.60 473	0.69 518	0.90 539	0.80 485	0.52 459	0.27 522	0.13 327	0.74 552	0.31 533	0.68 548	0.44 527

RainbowNet	0.76 534	1.00 556	1.29 522	0.82 552	0.63 545	0.79 527	0.52 527	0.83 538	0.93 535	0.61 510	0.79 513	0.79 525	0.62 519	0.82 490	0.67 491	0.80 559	0.55 555	0.79 555	0.49 545	0.81 554	0.62 548

WAO-7	1.05 546	1.00 556	1.19 515	0.83 553	0.67 549	1.22 550	0.84 552	1.43 558	1.56 559	1.13 547	1.75 559	1.46 548	1.25 552	1.56 553	1.28 538	0.61 550	0.62 564	0.70 550	0.68 560	0.66 547	0.62 548

ACVNet_2	0.94 542	0.98 555	1.71 545	0.83 553	0.63 545	1.02 542	0.64 537	1.16 552	1.43 558	1.02 541	1.39 545	1.47 549	0.86 537	1.16 536	0.79 503	0.63 551	0.43 545	0.78 554	0.49 545	0.80 553	0.57 543

PWCK	1.05 546	1.29 567	2.12 554	0.92 555	0.42 530	1.27 552	1.01 557	1.14 551	1.14 552	1.16 550	1.14 537	1.25 543	0.90 539	1.77 559	1.15 531	0.89 562	0.51 549	0.87 557	0.54 550	1.02 565	0.57 543

WAO-6	1.11 551	1.01 558	1.17 513	0.96 556	0.79 555	1.30 554	0.78 547	1.36 556	1.99 564	1.04 544	1.54 553	1.59 551	1.27 553	1.37 549	1.30 539	0.78 557	0.55 555	1.03 563	0.75 564	0.87 555	0.72 559

IMH-64-1	0.94 542	0.95 553	1.07 494	0.98 557	0.76 552	0.93 536	0.72 543	1.30 554	1.11 549	0.91 534	1.45 548	1.14 538	1.00 544	1.25 542	0.97 517	0.77 555	0.51 549	0.97 559	0.55 553	0.90 556	0.66 554

IMH-64	0.94 542	0.95 553	1.07 494	0.98 557	0.76 552	0.93 536	0.72 543	1.30 554	1.11 549	0.91 534	1.45 548	1.14 538	1.00 544	1.25 542	0.97 517	0.77 555	0.51 549	0.97 559	0.55 553	0.90 556	0.66 554

IMH	1.09 550	1.04 559	1.29 522	1.03 559	0.79 555	1.11 544	0.69 540	1.40 557	1.42 557	1.02 541	1.71 557	1.42 547	1.19 551	1.78 560	1.03 524	1.14 569	0.56 558	1.00 561	0.58 555	0.93 559	0.68 556

GCST	0.50 492	0.67 537	0.82 440	1.04 560	0.55 541	0.38 420	0.11 17	0.42 272	0.33 237	0.42 434	0.35 275	0.29 273	0.18 213	0.50 348	0.23 287	0.70 554	0.42 542	0.79 555	0.62 558	0.63 543	0.47 531

LVE	1.18 553	1.16 561	1.67 543	1.04 560	0.81 559	1.32 555	0.82 551	1.49 560	1.94 562	1.08 545	1.90 561	1.89 556	1.07 548	1.51 552	1.04 525	0.96 565	0.61 561	0.94 558	0.69 561	0.92 558	0.79 564

Dean	1.22 555	1.17 562	1.97 552	1.04 560	0.79 555	1.21 549	0.76 545	1.51 561	1.96 563	1.30 553	1.98 563	2.14 560	1.18 550	1.30 545	1.15 531	0.83 560	0.61 561	1.01 562	0.69 561	0.97 563	0.77 563

WAO-8	1.50 559	1.22 564	1.39 529	1.10 563	0.85 560	2.15 564	0.78 547	1.84 567	3.76 571	1.46 559	2.18 565	2.15 561	1.50 561	3.20 571	1.35 545	0.92 563	0.66 567	1.10 564	0.79 565	0.94 560	0.74 561

Venus	1.50 559	1.22 564	1.39 529	1.10 563	0.85 560	2.15 564	0.78 547	1.84 567	3.76 571	1.46 559	2.18 565	2.15 561	1.50 561	3.20 571	1.35 545	0.92 563	0.66 567	1.10 564	0.79 565	0.94 560	0.74 561

TorneroNet-64	1.47 557	1.15 560	1.51 537	1.11 565	0.86 562	2.27 567	0.76 545	1.84 567	3.76 571	1.29 551	2.22 567	2.68 568	1.46 559	1.81 561	1.55 552	0.79 558	0.51 549	1.10 564	0.67 559	1.31 568	0.81 565

JetRed	2.35 571	2.70 575	6.11 574	1.14 566	1.38 571	6.03 576	3.61 576	2.12 571	1.72 560	1.99 569	1.97 562	2.15 561	1.59 565	2.49 568	4.19 575	1.05 566	1.60 573	1.10 564	1.02 571	1.72 573	1.41 574

TorneroNet	2.26 569	1.20 563	1.55 540	1.15 567	0.91 563	5.84 574	0.84 552	2.12 571	8.45 580	2.59 572	5.32 576	3.84 573	2.15 567	1.84 563	1.98 562	0.88 561	0.54 554	1.16 568	0.74 563	1.31 568	0.91 566

UNDER WATER-64	1.61 562	1.30 568	2.93 565	1.33 568	0.96 564	2.20 566	1.25 566	1.47 559	3.15 568	1.46 559	1.31 543	2.61 567	2.22 568	1.69 556	1.93 560	1.13 568	0.67 569	1.29 569	0.94 568	1.26 566	1.09 570

UNDER WATER	1.64 564	1.34 569	2.72 563	1.40 569	1.04 565	1.70 563	1.14 565	1.57 564	3.58 569	1.46 559	1.46 550	2.82 569	2.43 569	1.74 557	2.04 563	1.08 567	0.63 565	1.31 570	0.94 568	1.29 567	1.10 571

notaker	1.49 558	1.44 570	1.77 546	1.42 570	1.08 566	1.19 548	0.87 554	1.51 561	1.40 556	1.53 566	3.41 573	2.40 564	1.94 566	1.83 562	1.57 553	1.14 569	0.69 570	1.38 571	0.88 567	1.39 571	1.03 569

ktn	1.80 566	1.46 571	1.49 535	1.44 571	1.14 567	1.50 559	1.07 560	1.53 563	3.90 574	2.77 573	4.62 574	3.42 571	1.49 560	1.74 557	1.40 548	1.45 573	0.77 571	1.46 572	0.99 570	1.41 572	1.00 568

KSHMR	1.92 568	1.47 572	1.97 552	1.48 572	1.22 569	1.39 557	1.06 559	1.81 566	5.83 577	1.43 557	5.56 577	2.95 570	1.17 549	2.24 566	1.33 544	1.29 572	1.13 572	1.47 573	1.11 572	1.37 570	1.21 572

HanzoNet	3.08 572	1.87 574	2.70 562	1.81 573	1.34 570	1.60 561	1.05 558	2.06 570	2.62 567	5.63 578	5.12 575	5.96 577	7.09 579	4.39 576	3.43 572	3.29 578	2.06 578	1.98 576	2.94 580	2.47 575	2.15 576

tt	4.71 575	0.11 71	3.94 568	2.06 574	1.54 572	10.14 582	16.85 583	9.28 584	4.99 575	1.41 556	1.05 533	4.68 574	4.89 575	3.36 573	5.86 579	5.73 582	9.15 587	2.23 578	2.51 577	3.02 576	1.34 573

MADNet++	2.34 570	1.81 573	2.24 557	2.15 575	1.97 573	2.79 570	2.19 575	2.42 573	2.26 565	2.79 574	2.70 570	2.43 565	2.60 571	3.18 570	3.32 571	2.19 576	1.97 576	1.93 574	1.62 574	2.02 574	2.10 575

LSM	1.68 565	0.48 511	2.91 564	2.28 576	17.60 587	0.52 489	0.55 531	0.65 500	0.78 517	0.84 531	1.11 535	0.63 499	0.55 501	0.79 482	0.53 463	0.16 464	0.25 494	0.18 489	0.21 503	0.25 506	2.37 577

PML	15.86 589	13.12 589	7.07 575	5.22 577	7.66 578	32.93 593	64.30 597	5.37 579	10.12 582	25.87 596	67.29 597	20.25 591	13.20 590	10.09 584	6.81 581	5.94 583	2.00 577	6.03 585	2.18 576	9.13 584	2.62 578

DGTPSM_ROB	8.38 580	5.24 579	10.71 584	5.32 578	10.19 580	8.34 579	23.49 588	6.11 580	13.43 587	4.93 575	10.93 585	5.64 575	10.55 581	6.17 578	12.73 584	3.74 579	7.56 582	3.68 579	7.24 584	4.09 579	7.49 582

DPSimNet_ROB	6.21 577	5.16 577	9.50 576	5.59 579	5.56 576	7.64 578	10.02 580	4.07 576	7.33 579	6.84 579	6.26 578	7.17 581	10.55 581	4.07 575	5.68 577	5.50 581	4.29 580	5.24 581	3.66 581	4.05 578	5.96 581

DPSMNet_ROB	8.44 581	5.25 580	10.87 585	5.59 579	10.27 581	8.34 579	23.51 589	6.12 581	13.47 588	4.96 576	10.94 586	5.65 576	10.55 581	6.25 579	12.77 585	4.01 580	7.62 583	3.75 580	7.27 585	4.16 580	7.54 583

USTest	6.84 578	5.16 577	5.45 573	7.18 581	7.26 577	14.27 585	22.53 584	8.48 582	9.29 581	5.44 577	6.42 579	6.27 580	6.69 578	6.83 580	8.49 582	1.95 574	3.27 579	2.16 577	2.54 578	3.76 577	3.31 579

Anonymous_1	16.44 590	9.26 582	9.67 578	10.63 582	14.54 585	18.62 590	26.98 590	12.68 588	13.53 589	10.78 588	10.37 584	10.15 583	10.66 584	10.99 588	12.64 583	15.61 593	7.73 584	16.87 590	43.01 594	56.14 597	7.86 586

DPSM_ROB	11.46 584	9.79 586	10.18 579	11.11 583	11.31 583	19.08 591	27.38 591	13.42 589	14.23 590	10.34 586	11.13 587	10.97 587	11.33 588	11.89 589	13.49 586	6.74 584	8.19 585	6.00 583	7.05 582	7.74 582	7.76 584

DPSM	11.46 584	9.79 586	10.18 579	11.11 583	11.31 583	19.08 591	27.38 591	13.42 589	14.23 590	10.34 586	11.13 587	10.97 587	11.33 588	11.89 589	13.49 586	6.74 584	8.19 585	6.00 583	7.05 582	7.74 582	7.76 584

TCMNet-wrong-test	4.33 574	5.65 581	4.76 569	11.36 585	10.39 582	5.87 575	4.45 578	4.24 577	1.10 547	1.93 568	2.43 569	6.07 579	3.54 574	3.87 574	4.51 576	2.00 575	0.47 547	1.96 575	1.68 575	5.78 581	4.48 580

LRCNet_RVC	10.94 583	14.45 590	9.66 577	15.38 586	8.02 579	1.08 543	0.35 478	8.72 583	0.72 511	12.63 589	15.84 589	9.73 582	6.52 577	8.58 583	6.38 580	20.33 594	5.39 581	23.79 592	21.95 591	15.35 588	13.96 590

HaxPig	17.72 591	20.23 595	19.76 588	16.55 587	16.52 586	9.46 581	9.42 579	14.48 591	13.31 586	18.59 590	18.67 590	17.39 590	16.68 591	17.07 591	16.43 591	21.99 595	20.86 595	22.28 591	21.55 590	21.30 593	21.88 595

MEDIAN_ROB	21.20 592	24.56 596	23.42 594	19.57 588	19.62 591	13.29 584	11.21 581	18.04 592	17.02 592	22.07 595	21.92 591	20.84 592	20.24 592	21.02 592	19.68 592	25.59 596	24.08 596	26.20 593	25.19 592	25.31 594	25.19 596

xxxxx1	15.30 586	9.78 583	10.23 581	20.34 589	19.47 588	17.10 586	23.00 585	10.36 585	11.04 583	9.25 583	9.66 581	10.74 584	10.66 584	10.60 585	13.72 588	8.14 586	9.35 588	31.88 595	44.61 595	12.63 585	13.46 587

tt_ll	15.30 586	9.78 583	10.23 581	20.34 589	19.47 588	17.10 586	23.00 585	10.36 585	11.04 583	9.25 583	9.66 581	10.74 584	10.66 584	10.60 585	13.72 588	8.14 586	9.35 588	31.88 595	44.61 595	12.63 585	13.46 587

ff	15.30 586	9.78 583	10.23 581	20.34 589	19.47 588	17.10 586	23.00 585	10.36 585	11.04 583	9.25 583	9.66 581	10.74 584	10.66 584	10.60 585	13.72 588	8.14 586	9.35 588	31.88 595	44.61 595	12.63 585	13.46 587

CasAABBNet	23.04 593	19.69 591	20.32 589	22.42 592	22.73 592	38.35 595	55.23 596	26.99 594	28.74 595	20.67 592	22.28 593	22.11 594	22.86 594	23.84 593	27.17 595	13.52 589	16.47 592	12.08 586	14.21 587	15.57 589	15.60 592

FlowAnything	23.08 594	19.70 592	20.48 591	22.45 593	22.73 592	38.34 594	55.18 594	27.00 595	28.79 596	20.83 594	22.42 595	22.10 593	22.83 593	23.85 594	27.23 597	13.53 590	16.54 593	12.10 588	14.29 589	15.59 590	15.58 591

Selective-RAFT-Error	23.11 595	19.77 593	20.60 592	22.49 594	22.80 594	38.46 597	55.19 595	27.13 597	28.90 597	20.73 593	22.38 594	22.11 594	22.91 596	23.94 595	27.18 596	13.54 591	16.57 594	12.09 587	14.21 587	15.61 591	15.65 593

LSM0	24.21 596	19.88 594	22.33 593	24.42 595	40.13 597	38.41 596	54.99 593	27.05 596	28.61 594	20.59 591	22.00 592	22.29 596	22.86 594	24.12 596	27.16 594	13.59 592	16.33 591	12.13 589	14.08 586	15.72 592	17.53 594

AVERAGE_ROB	25.43 597	29.01 597	27.22 595	24.60 596	24.16 596	17.78 589	12.87 582	22.39 593	21.40 593	26.72 597	26.08 596	25.18 597	24.52 597	25.07 597	23.57 593	29.94 597	28.36 597	30.60 594	29.57 593	29.83 595	29.66 597

test_example2	100.95 598	107.33 598	67.16 597	98.17 597	106.88 598	89.44 598	101.34 598	37.23 598	97.88 598	129.56 598	131.26 598	65.41 598	67.34 598	91.22 598	79.29 598	143.32 598	199.32 598	81.12 598	102.17 598	121.89 598	101.70 598

DLNR_Zeroshot_test	10.53 582	12.28 588	20.32 589	105.84 598	23.88 595	0.14 15	0.13 40	3.20 575	0.20 55	0.16 83	0.23 152	0.16 112	0.10 41	0.32 258	0.16 133	2.54 577	0.32 529	0.07 73	0.07 120	40.17 596	0.28 474

ccccc		256.25 599		351.50 599	361.31 599	144.22 599		153.19 599		152.98 599		161.94 599		268.06 599		387.64 599	346.97 599	244.11 599	219.32 599	413.57 599

Low-res two-view benchmark