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

Monster-pub-eth3d	0.13 18	0.09 17	0.20 6	0.17 10	0.09 11	0.15 24	0.12 26	0.25 75	0.20 56	0.09 1	0.11 16	0.08 1	0.07 2	0.19 48	0.13 39	0.05 1	0.24 492	0.05 1	0.09 278	0.05 3	0.13 280

Monster-pub-mixall	0.13 18	0.07 1	0.20 6	0.17 10	0.08 4	0.11 3	0.09 3	0.21 27	0.13 7	0.12 24	0.11 16	0.08 1	0.08 7	0.27 180	0.13 39	0.07 65	0.35 537	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

asda	0.13 18	0.11 72	0.24 24	0.18 31	0.10 44	0.14 15	0.12 26	0.25 75	0.17 22	0.12 24	0.11 16	0.08 1	0.11 66	0.21 78	0.12 11	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 203

4.5_new	0.13 18	0.12 119	0.24 24	0.17 10	0.10 44	0.14 15	0.12 26	0.22 35	0.17 22	0.13 35	0.13 38	0.08 1	0.09 19	0.19 48	0.12 11	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.06 56	0.06 38	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 18	0.12 119	0.24 24	0.17 10	0.10 44	0.14 15	0.12 26	0.22 35	0.17 22	0.13 35	0.13 38	0.08 1	0.09 19	0.19 48	0.12 11	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.06 56	0.06 38	0.09 104

4w-stereo	0.13 18	0.11 72	0.31 73	0.17 10	0.10 44	0.15 24	0.10 9	0.20 19	0.14 11	0.13 35	0.12 27	0.08 1	0.12 92	0.23 121	0.13 39	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.08 195	0.05 3	0.15 323

2.75w_new	0.13 18	0.10 39	0.25 33	0.16 6	0.09 11	0.15 24	0.12 26	0.26 82	0.18 35	0.14 55	0.13 38	0.08 1	0.11 66	0.22 98	0.15 113	0.05 1	0.19 438	0.05 1	0.07 121	0.05 3	0.10 164

3.75w	0.12 9	0.10 39	0.21 12	0.17 10	0.11 72	0.18 87	0.12 26	0.24 59	0.15 14	0.13 35	0.12 27	0.08 1	0.10 42	0.18 34	0.12 11	0.05 1	0.14 346	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3w_stereo	0.14 43	0.11 72	0.31 73	0.19 61	0.09 11	0.16 45	0.16 116	0.28 95	0.20 56	0.13 35	0.12 27	0.08 1	0.12 92	0.19 48	0.12 11	0.05 1	0.19 438	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 164

2w_stereo	0.13 18	0.11 72	0.21 12	0.18 31	0.09 11	0.17 62	0.14 62	0.29 114	0.20 56	0.15 73	0.14 67	0.08 1	0.11 66	0.15 6	0.13 39	0.05 1	0.12 308	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

1w_stereo	0.13 18	0.09 17	0.17 1	0.19 61	0.10 44	0.16 45	0.15 85	0.27 89	0.22 84	0.14 55	0.16 77	0.08 1	0.12 92	0.19 48	0.14 77	0.05 1	0.10 256	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsterstereo	0.13 18	0.10 39	0.20 6	0.19 61	0.12 109	0.14 15	0.12 26	0.26 82	0.18 35	0.14 55	0.16 77	0.08 1	0.09 19	0.22 98	0.14 77	0.05 1	0.16 390	0.06 25	0.09 278	0.06 38	0.07 19

monsters	0.13 18	0.10 39	0.20 6	0.18 31	0.13 159	0.15 24	0.11 18	0.24 59	0.16 19	0.15 73	0.13 38	0.08 1	0.09 19	0.23 121	0.12 11	0.06 24	0.15 377	0.05 1	0.08 195	0.05 3	0.09 104

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 31	0.10 44	0.12 8	0.13 42	0.18 9	0.14 11	0.10 8	0.07 3	0.08 1	0.08 7	0.17 24	0.11 1	0.06 24	0.08 184	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 31	0.10 44	0.12 8	0.13 42	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 34	0.11 1	0.06 24	0.10 256	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MonSter	0.13 18	0.09 17	0.20 6	0.17 10	0.09 11	0.15 24	0.12 26	0.25 75	0.20 56	0.09 1	0.11 16	0.08 1	0.07 2	0.20 68	0.13 39	0.05 1	0.24 492	0.05 1	0.09 278	0.05 3	0.13 280

SM2	0.12 9	0.11 72	0.25 33	0.18 31	0.12 109	0.15 24	0.12 26	0.18 9	0.20 56	0.11 12	0.11 16	0.09 17	0.10 42	0.17 24	0.14 77	0.06 24	0.07 121	0.06 25	0.06 56	0.05 3	0.10 164

S2M2_XL	0.10 1	0.10 39	0.24 24	0.14 1	0.10 44	0.09 1	0.09 3	0.12 1	0.09 1	0.11 12	0.12 27	0.09 17	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.07 19

asd	0.12 9	0.10 39	0.23 21	0.18 31	0.10 44	0.15 24	0.10 9	0.20 19	0.14 11	0.13 35	0.12 27	0.09 17	0.11 66	0.21 78	0.12 11	0.05 1	0.14 346	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

qwe	0.13 18	0.10 39	0.24 24	0.17 10	0.11 72	0.15 24	0.12 26	0.26 82	0.18 35	0.14 55	0.13 38	0.09 17	0.10 42	0.23 121	0.13 39	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

2.25w	0.13 18	0.10 39	0.24 24	0.17 10	0.09 11	0.15 24	0.10 9	0.20 19	0.19 46	0.14 55	0.18 100	0.09 17	0.10 42	0.23 121	0.15 113	0.05 1	0.17 414	0.05 1	0.08 195	0.05 3	0.12 253

4.25_new	0.13 18	0.12 119	0.26 40	0.18 31	0.10 44	0.17 62	0.12 26	0.22 35	0.15 14	0.13 35	0.13 38	0.09 17	0.10 42	0.22 98	0.14 77	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 203

4.5w_new	0.13 18	0.12 119	0.26 40	0.18 31	0.10 44	0.17 62	0.12 26	0.22 35	0.15 14	0.13 35	0.13 38	0.09 17	0.10 42	0.22 98	0.14 77	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 203

4.25w-stereo	0.13 18	0.12 119	0.26 40	0.18 31	0.10 44	0.17 62	0.12 26	0.22 35	0.15 14	0.13 35	0.13 38	0.09 17	0.10 42	0.22 98	0.14 77	0.05 1	0.18 426	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 203

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 6	0.11 72	0.16 45	0.13 42	0.22 35	0.17 22	0.12 24	0.15 72	0.09 17	0.07 2	0.16 12	0.12 11	0.06 24	0.10 256	0.06 25	0.07 121	0.05 3	0.08 62

LGtest1	0.10 1	0.09 17	0.19 4	0.18 31	0.09 11	0.13 13	0.09 3	0.17 6	0.13 7	0.10 8	0.08 6	0.09 17	0.09 19	0.16 12	0.12 11	0.08 178	0.06 48	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.08 62

GREAT-IGEV	0.19 128	0.11 72	0.39 115	0.22 184	0.33 513	0.14 15	0.15 85	0.18 9	0.22 84	0.14 55	0.16 77	0.09 17	0.09 19	0.23 121	0.14 77	0.06 24	0.50 550	0.06 25	0.06 56	0.07 97	0.53 543

StereoAnything_RVC	0.22 207	0.47 509	0.67 389	0.30 450	0.31 509	0.11 3	0.11 18	0.18 9	0.15 14	0.09 1	0.11 16	0.09 17	0.09 19	0.27 180	0.12 11	0.09 250	0.39 540	0.06 25	0.04 1	0.24 506	0.49 538

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 39	0.21 12	0.18 31	0.09 11	0.21 162	0.14 62	0.14 3	0.17 22	0.11 12	0.10 11	0.09 17	0.08 7	0.21 78	0.12 11	0.06 24	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.06 6

Replicate-Monster	0.15 58	0.12 119	0.40 125	0.17 10	0.10 44	0.17 62	0.10 9	0.24 59	0.20 56	0.12 24	0.10 11	0.10 30	0.10 42	0.28 202	0.12 11	0.06 24	0.31 528	0.06 25	0.06 56	0.05 3	0.21 406

AdaDepth	0.13 18	0.10 39	0.32 82	0.20 101	0.11 72	0.19 105	0.13 42	0.16 4	0.16 19	0.10 8	0.10 11	0.10 30	0.09 19	0.19 48	0.12 11	0.05 1	0.11 288	0.06 25	0.06 56	0.05 3	0.11 203

2.5w	0.13 18	0.10 39	0.23 21	0.18 31	0.09 11	0.15 24	0.15 85	0.21 27	0.16 19	0.12 24	0.13 38	0.10 30	0.09 19	0.21 78	0.12 11	0.05 1	0.19 438	0.05 1	0.07 121	0.05 3	0.12 253

3.25w_new	0.13 18	0.09 17	0.24 24	0.17 10	0.09 11	0.18 87	0.10 9	0.23 42	0.18 35	0.15 73	0.13 38	0.10 30	0.11 66	0.20 68	0.13 39	0.05 1	0.17 414	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 203

3.25w	0.13 18	0.09 17	0.24 24	0.17 10	0.09 11	0.18 87	0.10 9	0.23 42	0.18 35	0.15 73	0.13 38	0.10 30	0.11 66	0.20 68	0.13 39	0.05 1	0.17 414	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 203

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 72	0.21 12	0.17 10	0.09 11	0.17 62	0.09 3	0.23 42	0.17 22	0.14 55	0.13 38	0.10 30	0.11 66	0.22 98	0.13 39	0.05 1	0.11 288	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 4	0.22 17	0.19 61	0.10 44	0.16 45	0.11 18	0.18 9	0.13 7	0.11 12	0.07 3	0.10 30	0.08 7	0.14 3	0.12 11	0.07 65	0.09 224	0.06 25	0.04 1	0.06 38	0.08 62

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 17	0.26 40	0.18 31	0.11 72	0.15 24	0.11 18	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 30	0.07 2	0.17 24	0.12 11	0.06 24	0.15 377	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 4	0.26 40	0.19 61	0.09 11	0.15 24	0.11 18	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 30	0.08 7	0.18 34	0.12 11	0.06 24	0.16 390	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.07 19

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 18	0.15 230	0.21 12	0.27 395	0.09 11	0.15 24	0.13 42	0.23 42	0.21 76	0.12 24	0.11 16	0.10 30	0.13 121	0.22 98	0.13 39	0.07 65	0.05 4	0.06 25	0.05 21	0.07 97	0.07 19

FoundationStereo	0.13 18	0.08 4	0.18 2	0.29 439	0.30 502	0.12 8	0.13 42	0.12 1	0.18 35	0.09 1	0.08 6	0.10 30	0.08 7	0.14 3	0.11 1	0.07 65	0.31 528	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.06 6

dual_stereo	0.18 103	0.08 4	0.26 40	0.21 134	0.32 512	0.11 3	0.13 42	0.27 89	0.20 56	0.11 12	0.09 10	0.10 30	0.08 7	0.20 68	0.14 77	0.07 65	0.45 548	0.06 25	0.05 21	0.05 3	0.65 555

U	1.02 547	0.10 39	0.26 40	0.22 184	3.66 576	6.41 579	0.13 42	0.22 35	0.21 76	0.11 12	0.11 16	0.10 30	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.07 65	0.05 4	5.35 584	2.86 581	0.07 97	0.06 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 156	0.74 545	0.71 409	0.17 10	0.08 4	0.15 24	0.15 85	0.19 17	0.18 35	0.13 35	0.12 27	0.10 30	0.08 7	0.16 12	0.14 77	0.34 534	0.12 308	0.08 152	0.07 121	0.11 341	0.24 441

IGEV-Stereo+	0.14 43	0.08 4	0.26 40	0.18 31	0.14 198	0.09 1	0.10 9	0.16 4	0.17 22	0.14 55	0.08 6	0.10 30	0.10 42	0.22 98	0.14 77	0.07 65	0.15 377	0.06 25	0.06 56	0.16 439	0.29 481

UniTT-Stereo	0.15 58	0.12 119	0.45 159	0.21 134	0.14 198	0.17 62	0.13 42	0.20 19	0.19 46	0.16 85	0.20 118	0.10 30	0.11 66	0.18 34	0.17 158	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.08 154	0.07 19

MS	0.15 58	0.10 39	0.39 115	0.15 3	0.09 11	0.18 87	0.08 2	0.20 19	0.17 22	0.10 8	0.12 27	0.11 46	0.09 19	0.15 6	0.11 1	0.07 65	0.20 452	0.05 1	0.28 531	0.10 288	0.19 378

GASTEREO	0.20 156	0.15 230	0.31 73	0.40 516	0.29 497	0.18 87	0.15 85	0.29 114	0.22 84	0.18 115	0.17 89	0.11 46	0.13 121	0.25 148	0.15 113	0.07 65	0.23 479	0.06 25	0.08 195	0.06 38	0.57 545

MSCF	0.20 156	0.14 197	0.31 73	0.40 516	0.29 497	0.17 62	0.15 85	0.29 114	0.22 84	0.17 97	0.16 77	0.11 46	0.13 121	0.24 132	0.15 113	0.07 65	0.23 479	0.06 25	0.08 195	0.07 97	0.57 545

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 17	0.29 58	0.21 134	0.12 109	0.16 45	0.11 18	0.17 6	0.12 3	0.11 12	0.08 6	0.11 46	0.06 1	0.16 12	0.11 1	0.08 178	0.13 328	0.06 25	0.04 1	0.06 38	0.09 104

LG-G_1	0.12 9	0.08 4	0.28 56	0.20 101	0.09 11	0.21 162	0.09 3	0.20 19	0.12 3	0.11 12	0.10 11	0.11 46	0.10 42	0.22 98	0.11 1	0.07 65	0.09 224	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.12 253

LG-G	0.12 9	0.08 4	0.28 56	0.20 101	0.09 11	0.21 162	0.09 3	0.20 19	0.12 3	0.11 12	0.10 11	0.11 46	0.10 42	0.22 98	0.11 1	0.07 65	0.09 224	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.12 253

LG-Stereo	0.14 43	0.13 153	0.30 66	0.21 134	0.11 72	0.16 45	0.18 198	0.23 42	0.19 46	0.12 24	0.18 100	0.11 46	0.09 19	0.15 6	0.14 77	0.06 24	0.07 121	0.08 152	0.08 195	0.07 97	0.07 19

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 4	0.18 2	0.17 10	0.07 1	0.17 62	0.13 42	0.19 17	0.17 22	0.12 24	0.13 38	0.11 46	0.12 92	0.19 48	0.12 11	0.08 178	0.04 1	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.05 1

IGEV-Stereo++	0.15 58	0.09 17	0.27 52	0.21 134	0.13 159	0.14 15	0.11 18	0.23 42	0.19 46	0.15 73	0.14 67	0.11 46	0.11 66	0.19 48	0.12 11	0.06 24	0.21 458	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.28 476

RAStereo	0.14 43	0.15 230	0.40 125	0.22 184	0.11 72	0.15 24	0.18 198	0.25 75	0.24 108	0.13 35	0.17 89	0.11 46	0.09 19	0.15 6	0.13 39	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.05 1

CAS	0.16 80	0.07 1	0.29 58	0.42 525	0.17 327	0.20 136	0.18 198	0.23 42	0.20 56	0.15 73	0.19 110	0.11 46	0.10 42	0.15 6	0.14 77	0.31 531	0.04 1	0.06 25	0.04 1	0.06 38	0.16 339

111111	0.13 18	0.08 4	0.20 6	0.20 101	0.13 159	0.13 13	0.10 9	0.23 42	0.17 22	0.11 12	0.13 38	0.12 57	0.08 7	0.19 48	0.12 11	0.07 65	0.16 390	0.06 25	0.04 1	0.08 154	0.16 339

SMoEStereo_RVC	0.14 43	0.15 230	0.29 58	0.19 61	0.10 44	0.19 105	0.17 146	0.21 27	0.21 76	0.15 73	0.13 38	0.12 57	0.11 66	0.25 148	0.16 135	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.06 56	0.06 38	0.08 62

IGEV++	0.19 128	0.13 153	0.38 109	0.30 450	0.19 382	0.15 24	0.15 85	0.32 153	0.18 35	0.13 35	0.16 77	0.12 57	0.11 66	0.24 132	0.15 113	0.07 65	0.32 531	0.07 75	0.05 21	0.07 97	0.42 525

MyStereo07	0.18 103	0.15 230	0.44 156	0.22 184	0.16 297	0.25 248	0.22 336	0.31 146	0.26 143	0.22 155	0.13 38	0.12 57	0.13 121	0.33 270	0.14 77	0.07 65	0.13 328	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.11 203

ff7	0.18 103	0.13 153	0.41 133	0.21 134	0.15 259	0.21 162	0.17 146	0.28 95	0.23 97	0.21 137	0.13 38	0.12 57	0.12 92	0.27 180	0.13 39	0.07 65	0.25 496	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.36 506

ffff	0.18 103	0.13 153	0.41 133	0.21 134	0.15 259	0.21 162	0.17 146	0.28 95	0.23 97	0.21 137	0.13 38	0.12 57	0.12 92	0.27 180	0.13 39	0.07 65	0.25 496	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.36 506

11t	0.18 103	0.13 153	0.41 133	0.21 134	0.15 259	0.21 162	0.17 146	0.28 95	0.23 97	0.21 137	0.13 38	0.12 57	0.12 92	0.27 180	0.13 39	0.07 65	0.25 496	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.36 506

LoS_RVC	0.14 43	0.11 72	0.32 82	0.18 31	0.16 297	0.20 136	0.18 198	0.21 27	0.18 35	0.14 55	0.20 118	0.12 57	0.17 187	0.17 24	0.14 77	0.06 24	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.14 307

anonymousdsp	0.20 156	0.13 153	0.49 214	0.28 423	0.20 406	0.21 162	0.17 146	0.29 114	0.24 108	0.22 155	0.13 38	0.12 57	0.12 92	0.32 260	0.13 39	0.07 65	0.26 503	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.48 536

ccc-4	0.18 103	0.13 153	0.41 133	0.21 134	0.15 259	0.21 162	0.17 146	0.28 95	0.23 97	0.21 137	0.13 38	0.12 57	0.12 92	0.27 180	0.13 39	0.07 65	0.25 496	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.36 506

IGEV-Stereo	0.20 156	0.13 153	0.49 214	0.28 423	0.20 406	0.21 162	0.17 146	0.29 114	0.24 108	0.22 155	0.13 38	0.12 57	0.12 92	0.32 260	0.13 39	0.07 65	0.26 503	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.48 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
zero-FE	0.21 188	0.08 4	1.10 501	0.24 281	0.27 485	0.12 8	0.14 62	0.20 19	0.20 56	0.12 24	0.11 16	0.13 68	0.11 66	0.22 98	0.19 211	0.09 250	0.23 479	0.07 75	0.08 195	0.19 479	0.27 468

MM-Stereo_test2	0.19 128	0.11 72	0.47 179	0.25 318	0.11 72	0.21 162	0.20 276	0.28 95	0.24 108	0.16 85	0.17 89	0.13 68	0.11 66	0.21 78	0.14 77	0.06 24	0.26 503	0.07 75	0.06 56	0.09 227	0.41 522

SCV_C0	0.19 128	0.14 197	0.40 125	0.30 450	0.20 406	0.15 24	0.16 116	0.35 187	0.26 143	0.17 97	0.16 77	0.13 68	0.09 19	0.31 251	0.14 77	0.07 65	0.22 469	0.06 25	0.06 56	0.09 227	0.25 452

SCV	0.18 103	0.15 230	0.37 107	0.26 358	0.20 406	0.16 45	0.16 116	0.35 187	0.23 97	0.14 55	0.16 77	0.13 68	0.09 19	0.31 251	0.12 11	0.08 178	0.19 438	0.07 75	0.07 121	0.09 227	0.26 464

AIO_rvc	0.20 156	0.16 262	0.49 214	0.41 522	0.29 497	0.15 24	0.17 146	0.21 27	0.19 46	0.17 97	0.14 67	0.13 68	0.08 7	0.35 292	0.13 39	0.07 65	0.19 438	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.41 522

GIP-stereo	0.16 80	0.12 119	0.25 33	0.24 281	0.22 437	0.15 24	0.14 62	0.32 153	0.21 76	0.11 12	0.16 77	0.13 68	0.09 19	0.20 68	0.13 39	0.07 65	0.13 328	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.32 493

fffft	0.14 43	0.12 119	0.30 66	0.19 61	0.10 44	0.17 62	0.18 198	0.23 42	0.17 22	0.14 55	0.11 16	0.13 68	0.10 42	0.24 132	0.18 185	0.06 24	0.05 4	0.07 75	0.06 56	0.07 97	0.09 104
1: 1. 1
Pointernet	0.15 58	0.08 4	0.35 96	0.19 61	0.12 109	0.20 136	0.12 26	0.34 178	0.25 132	0.15 73	0.16 77	0.13 68	0.11 66	0.18 34	0.13 39	0.08 178	0.06 48	0.06 25	0.05 21	0.06 38	0.08 62

AIO-Stereo	0.16 80	0.12 119	0.29 58	0.30 450	0.20 406	0.16 45	0.14 62	0.28 95	0.22 84	0.14 55	0.15 72	0.13 68	0.08 7	0.20 68	0.15 113	0.06 24	0.16 390	0.07 75	0.08 195	0.06 38	0.24 441

CAS++	0.17 94	0.13 153	0.35 96	0.18 31	0.13 159	0.17 62	0.16 116	0.42 274	0.25 132	0.19 120	0.18 100	0.13 68	0.10 42	0.22 98	0.12 11	0.12 395	0.10 256	0.11 364	0.08 195	0.10 288	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.33 410	0.91 552	0.48 194	0.74 552	0.50 537	0.20 136	0.16 116	0.33 171	0.27 160	0.29 238	0.15 72	0.13 68	0.11 66	0.17 24	0.14 77	0.31 531	0.27 507	0.06 25	0.05 21	0.97 565	0.31 488

MoCha-V2	0.18 103	0.12 119	0.40 125	0.30 450	0.24 463	0.16 45	0.15 85	0.28 95	0.19 46	0.16 85	0.16 77	0.13 68	0.13 121	0.30 239	0.13 39	0.06 24	0.28 512	0.06 25	0.06 56	0.06 38	0.25 452

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 103	0.15 230	0.27 52	0.20 101	0.13 159	0.24 232	0.17 146	0.31 146	0.37 292	0.43 447	0.17 89	0.13 68	0.12 92	0.20 68	0.16 135	0.08 178	0.07 121	0.09 234	0.07 121	0.09 227	0.08 62

ACVNet-DCA	0.21 188	0.16 262	0.50 236	0.27 395	0.13 159	0.31 347	0.19 241	0.43 283	0.32 223	0.21 137	0.20 118	0.13 68	0.17 187	0.28 202	0.12 11	0.08 178	0.28 512	0.08 152	0.06 56	0.09 227	0.23 428

1test111	0.22 207	0.16 262	0.50 236	0.27 395	0.13 159	0.31 347	0.19 241	0.43 283	0.32 223	0.21 137	0.20 118	0.13 68	0.17 187	0.36 297	0.28 342	0.08 178	0.28 512	0.08 152	0.06 56	0.09 227	0.23 428

cc1	0.22 207	0.16 262	0.50 236	0.27 395	0.13 159	0.31 347	0.19 241	0.39 242	0.48 416	0.21 137	0.20 118	0.13 68	0.17 187	0.28 202	0.12 11	0.08 178	0.28 512	0.08 152	0.06 56	0.08 154	0.37 514

tt1	0.22 207	0.16 262	0.49 214	0.26 358	0.15 259	0.31 347	0.19 241	0.38 224	0.46 395	0.21 137	0.19 110	0.13 68	0.16 170	0.28 202	0.12 11	0.08 178	0.28 512	0.08 152	0.06 56	0.08 154	0.37 514

plain	0.18 103	0.16 262	0.59 349	0.21 134	0.13 159	0.16 45	0.17 146	0.29 114	0.23 97	0.16 85	0.26 177	0.13 68	0.17 187	0.27 180	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.07 121	0.10 288	0.07 19

AEACV	0.20 156	0.09 17	0.32 82	0.39 511	0.34 515	0.21 162	0.16 116	0.30 130	0.18 35	0.17 97	0.17 89	0.13 68	0.16 170	0.27 180	0.13 39	0.07 65	0.29 523	0.07 75	0.09 278	0.07 97	0.37 514

Selective-IGEV	0.15 58	0.10 39	0.34 90	0.32 472	0.19 382	0.16 45	0.14 62	0.29 114	0.20 56	0.13 35	0.14 67	0.13 68	0.08 7	0.23 121	0.14 77	0.06 24	0.13 328	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.11 203

ProNet	0.16 80	0.13 153	0.36 102	0.21 134	0.15 259	0.20 136	0.19 241	0.29 114	0.23 97	0.14 55	0.13 38	0.13 68	0.12 92	0.25 148	0.13 39	0.06 24	0.09 224	0.07 75	0.06 56	0.07 97	0.22 420

CREStereo++_RVC	0.16 80	0.09 17	0.42 142	0.17 10	0.11 72	0.18 87	0.13 42	0.23 42	0.31 213	0.21 137	0.31 229	0.13 68	0.11 66	0.17 24	0.16 135	0.07 65	0.04 1	0.06 25	0.15 470	0.06 38	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
test_xeample3	0.22 207	0.17 293	0.81 438	0.21 134	0.15 259	0.20 136	0.18 198	0.40 251	0.25 132	0.19 120	0.12 27	0.13 68	0.12 92	0.34 285	0.33 386	0.07 65	0.20 452	0.07 75	0.08 195	0.08 154	0.34 501

S2M2	0.13 18	0.12 119	0.26 40	0.17 10	0.12 109	0.12 8	0.07 1	0.18 9	0.21 76	0.12 24	0.15 72	0.14 91	0.12 92	0.16 12	0.15 113	0.13 417	0.09 224	0.09 234	0.10 333	0.11 341	0.09 104

AIO_test	0.20 156	0.12 119	0.46 173	0.45 529	0.38 526	0.15 24	0.17 146	0.28 95	0.20 56	0.19 120	0.13 38	0.14 91	0.09 19	0.39 313	0.13 39	0.07 65	0.21 458	0.06 25	0.06 56	0.06 38	0.34 501

tt45	0.15 58	0.14 197	0.29 58	0.19 61	0.11 72	0.23 210	0.18 198	0.23 42	0.18 35	0.16 85	0.13 38	0.14 91	0.10 42	0.31 251	0.15 113	0.07 65	0.05 4	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.08 62

999	0.15 58	0.13 153	0.30 66	0.19 61	0.12 109	0.20 136	0.17 146	0.25 75	0.20 56	0.14 55	0.16 77	0.14 91	0.11 66	0.36 297	0.16 135	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.08 62

mms	0.15 58	0.14 197	0.25 33	0.20 101	0.15 259	0.17 62	0.17 146	0.21 27	0.19 46	0.14 55	0.18 100	0.14 91	0.09 19	0.26 168	0.15 113	0.06 24	0.07 121	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.19 378

ours_stereo	0.15 58	0.14 197	0.29 58	0.21 134	0.14 198	0.17 62	0.18 198	0.21 27	0.20 56	0.13 35	0.18 100	0.14 91	0.10 42	0.24 132	0.15 113	0.06 24	0.06 48	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.13 280

RSM++	0.14 43	0.11 72	0.25 33	0.32 472	0.17 327	0.17 62	0.15 85	0.23 42	0.21 76	0.12 24	0.12 27	0.14 91	0.09 19	0.21 78	0.13 39	0.06 24	0.05 4	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.11 203

IGEVStereo-DCA	0.20 156	0.17 293	0.41 133	0.22 184	0.15 259	0.20 136	0.17 146	0.28 95	0.23 97	0.19 120	0.12 27	0.14 91	0.12 92	0.38 310	0.31 368	0.07 65	0.16 390	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.36 506

rrr	0.22 207	0.17 293	0.79 433	0.22 184	0.15 259	0.20 136	0.18 198	0.40 251	0.27 160	0.19 120	0.12 27	0.14 91	0.12 92	0.38 310	0.31 368	0.07 65	0.16 390	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.28 476

MaDis-Stereo	0.15 58	0.17 293	0.39 115	0.19 61	0.15 259	0.16 45	0.13 42	0.26 82	0.22 84	0.13 35	0.15 72	0.14 91	0.11 66	0.17 24	0.17 158	0.08 178	0.07 121	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.06 6

testlalala	0.17 94	0.11 72	0.49 214	0.20 101	0.13 159	0.23 210	0.15 85	0.33 171	0.22 84	0.25 183	0.20 118	0.14 91	0.11 66	0.17 24	0.14 77	0.07 65	0.23 479	0.07 75	0.06 56	0.05 3	0.07 19

CES	0.14 43	0.08 4	0.24 24	0.17 10	0.23 449	0.18 87	0.15 85	0.24 59	0.20 56	0.14 55	0.18 100	0.14 91	0.10 42	0.19 48	0.12 11	0.07 65	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.08 154	0.20 396

XX-TBD	0.16 80	0.21 348	0.43 148	0.22 184	0.10 44	0.23 210	0.15 85	0.23 42	0.28 170	0.22 155	0.26 177	0.14 91	0.12 92	0.16 12	0.14 77	0.08 178	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.07 97	0.06 6

CREStereo	0.14 43	0.09 17	0.27 52	0.14 1	0.08 4	0.22 191	0.15 85	0.26 82	0.26 143	0.16 85	0.21 136	0.14 91	0.13 121	0.19 48	0.14 77	0.09 250	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.07 97	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
FlowAnything_test	0.15 58	0.12 119	0.23 21	0.21 134	0.12 109	0.18 87	0.16 116	0.25 75	0.17 22	0.15 73	0.13 38	0.15 105	0.14 138	0.19 48	0.17 158	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.12 410	0.08 154	0.10 164

MM-Stereo_test1	0.20 156	0.13 153	0.45 159	0.24 281	0.12 109	0.20 136	0.21 302	0.36 199	0.32 223	0.23 163	0.22 146	0.15 105	0.14 138	0.28 202	0.16 135	0.07 65	0.24 492	0.08 152	0.07 121	0.09 227	0.21 406

fffy	0.15 58	0.14 197	0.31 73	0.21 134	0.14 198	0.19 105	0.18 198	0.24 59	0.19 46	0.13 35	0.17 89	0.15 105	0.13 121	0.25 148	0.15 113	0.06 24	0.08 184	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.15 323

WCG-NET	0.15 58	0.12 119	0.31 73	0.18 31	0.09 11	0.18 87	0.17 146	0.23 42	0.29 188	0.18 115	0.22 146	0.15 105	0.12 92	0.19 48	0.13 39	0.06 24	0.12 308	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.06 6

RSM	0.14 43	0.11 72	0.25 33	0.29 439	0.16 297	0.16 45	0.15 85	0.24 59	0.20 56	0.13 35	0.13 38	0.15 105	0.09 19	0.22 98	0.13 39	0.06 24	0.06 48	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.11 203

trnet	0.14 43	0.09 17	0.26 40	0.15 3	0.07 1	0.21 162	0.12 26	0.25 75	0.26 143	0.16 85	0.21 136	0.15 105	0.13 121	0.19 48	0.14 77	0.09 250	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.06 38	0.06 6

CASnet	0.15 58	0.13 153	0.30 66	0.22 184	0.08 4	0.15 24	0.14 62	0.28 95	0.26 143	0.23 163	0.20 118	0.15 105	0.11 66	0.18 34	0.13 39	0.07 65	0.05 4	0.11 364	0.09 278	0.08 154	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.18 103	0.21 348	0.47 179	0.23 235	0.18 355	0.21 162	0.10 9	0.28 95	0.24 108	0.20 130	0.22 146	0.15 105	0.13 121	0.21 78	0.16 135	0.07 65	0.19 438	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.09 104

CroCo-Stereo Lap2	0.16 80	0.18 315	0.39 115	0.26 358	0.18 355	0.11 3	0.19 241	0.30 130	0.22 84	0.13 35	0.16 77	0.15 105	0.11 66	0.17 24	0.15 113	0.07 65	0.07 121	0.08 152	0.06 56	0.08 154	0.07 19

water-stereo	0.15 58	0.11 72	0.32 82	0.19 61	0.10 44	0.17 62	0.14 62	0.26 82	0.20 56	0.18 115	0.23 154	0.16 114	0.16 170	0.14 3	0.14 77	0.07 65	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.11 203

depthmonostereo	0.15 58	0.12 119	0.34 90	0.19 61	0.09 11	0.20 136	0.15 85	0.28 95	0.24 108	0.16 85	0.18 100	0.16 114	0.18 215	0.21 78	0.14 77	0.07 65	0.07 121	0.07 75	0.06 56	0.05 3	0.08 62

DilatedVolume-Stereo	0.15 58	0.09 17	0.26 40	0.18 31	0.10 44	0.21 162	0.14 62	0.24 59	0.22 84	0.22 155	0.21 136	0.16 114	0.15 153	0.24 132	0.17 158	0.07 65	0.07 121	0.06 25	0.06 56	0.05 3	0.08 62

AIO-test2	0.22 207	0.27 427	0.54 298	0.29 439	0.16 297	0.22 191	0.16 116	0.44 304	0.43 361	0.17 97	0.29 204	0.16 114	0.11 66	0.27 180	0.14 77	0.19 500	0.07 121	0.10 307	0.11 367	0.08 154	0.09 104

castereo++	0.14 43	0.13 153	0.25 33	0.19 61	0.10 44	0.27 272	0.13 42	0.24 59	0.26 143	0.11 12	0.13 38	0.16 114	0.10 42	0.18 34	0.11 1	0.07 65	0.08 184	0.07 75	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 43	0.11 72	0.22 17	0.19 61	0.10 44	0.20 136	0.19 241	0.32 153	0.28 170	0.13 35	0.18 100	0.16 114	0.16 170	0.16 12	0.14 77	0.07 65	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.07 19

MGS-Stereo	0.15 58	0.12 119	0.38 109	0.19 61	0.11 72	0.18 87	0.17 146	0.21 27	0.23 97	0.14 55	0.24 162	0.16 114	0.10 42	0.19 48	0.13 39	0.07 65	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.10 288	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 103	0.13 153	0.50 236	0.22 184	0.15 259	0.16 45	0.13 42	0.29 114	0.26 143	0.17 97	0.26 177	0.16 114	0.17 187	0.25 148	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.09 227	0.08 62

DLNR_Zeroshot_test	10.53 584	12.28 590	20.32 591	105.84 600	23.88 597	0.14 15	0.13 42	3.20 577	0.20 56	0.16 85	0.23 154	0.16 114	0.10 42	0.32 260	0.16 135	2.54 579	0.32 531	0.07 75	0.07 121	40.17 598	0.28 476

EGLCR-Stereo	0.19 128	0.09 17	0.34 90	0.29 439	0.17 327	0.28 290	0.16 116	0.30 130	0.23 97	0.22 155	0.11 16	0.16 114	0.09 19	0.28 202	0.15 113	0.07 65	0.25 496	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.37 514

MC-Stereo	0.18 103	0.10 39	0.36 102	0.28 423	0.14 198	0.18 87	0.15 85	0.24 59	0.20 56	0.21 137	0.24 162	0.16 114	0.13 121	0.25 148	0.14 77	0.07 65	0.17 414	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.30 484

IPLG	0.23 240	0.19 327	0.65 381	0.21 134	0.12 109	0.28 290	0.17 146	0.45 313	0.32 223	0.33 315	0.32 239	0.16 114	0.17 187	0.50 350	0.23 289	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.07 121	0.07 97	0.08 62

TANstereo	0.16 80	0.11 72	0.43 148	0.16 6	0.08 4	0.25 248	0.14 62	0.23 42	0.29 188	0.25 183	0.30 218	0.16 114	0.12 92	0.18 34	0.13 39	0.08 178	0.07 121	0.06 25	0.05 21	0.07 97	0.08 62

PMTNet	0.16 80	0.09 17	0.31 73	0.15 3	0.09 11	0.23 210	0.15 85	0.26 82	0.24 108	0.17 97	0.21 136	0.16 114	0.14 138	0.23 121	0.14 77	0.29 527	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.07 97	0.07 19

MM-Stereo_test3	0.19 128	0.15 230	0.39 115	0.25 318	0.15 259	0.19 105	0.22 336	0.42 274	0.40 328	0.17 97	0.24 162	0.17 128	0.12 92	0.22 98	0.16 135	0.08 178	0.21 458	0.08 152	0.06 56	0.09 227	0.11 203

HART	0.20 156	0.14 197	0.42 142	0.26 358	0.24 463	0.17 62	0.16 116	0.32 153	0.25 132	0.15 73	0.26 177	0.17 128	0.09 19	0.24 132	0.14 77	0.06 24	0.36 538	0.07 75	0.05 21	0.08 154	0.27 468

testlalala_base	0.23 240	0.14 197	0.48 194	0.26 358	0.16 297	0.25 248	0.17 146	0.37 213	0.19 46	0.20 130	0.26 177	0.17 128	0.14 138	0.19 48	0.18 185	0.42 544	0.23 479	0.07 75	0.06 56	0.50 538	0.14 307

RCA-Stereo	0.17 94	0.10 39	0.33 88	0.20 101	0.11 72	0.19 105	0.17 146	0.39 242	0.36 277	0.21 137	0.25 169	0.17 128	0.17 187	0.18 34	0.15 113	0.07 65	0.14 346	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.08 62

DCANet-4	0.20 156	0.11 72	0.58 342	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.39 242	0.42 350	0.29 238	0.31 229	0.17 128	0.22 259	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.09 104

GLC_STEREO	0.15 58	0.11 72	0.31 73	0.22 184	0.09 11	0.17 62	0.15 85	0.24 59	0.28 170	0.17 97	0.20 118	0.17 128	0.11 66	0.24 132	0.17 158	0.07 65	0.09 224	0.09 234	0.08 195	0.07 97	0.07 19

sAnonymous2	0.21 188	0.24 394	0.79 433	0.24 281	0.17 327	0.22 191	0.20 276	0.36 199	0.29 188	0.17 97	0.19 110	0.17 128	0.16 170	0.18 34	0.15 113	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.08 195	0.23 502	0.18 364

CroCo_RVC	0.21 188	0.24 394	0.79 433	0.24 281	0.17 327	0.22 191	0.20 276	0.36 199	0.29 188	0.17 97	0.19 110	0.17 128	0.16 170	0.18 34	0.15 113	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.08 195	0.23 502	0.18 364

sCroCo_RVC	0.19 128	0.15 230	0.60 356	0.27 395	0.18 355	0.23 210	0.16 116	0.28 95	0.24 108	0.14 55	0.22 146	0.17 128	0.14 138	0.22 98	0.16 135	0.11 355	0.11 288	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.10 164

GMStereo	0.21 188	0.30 445	0.57 327	0.21 134	0.12 109	0.24 232	0.18 198	0.30 130	0.41 338	0.26 193	0.24 162	0.17 128	0.16 170	0.25 148	0.19 211	0.10 316	0.07 121	0.08 152	0.08 195	0.11 341	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
EAI-Stereo	0.29 373	0.11 72	0.38 109	0.22 184	0.18 355	0.33 371	1.66 572	0.53 387	0.27 160	0.27 204	0.50 428	0.17 128	0.16 170	0.25 148	0.25 312	0.07 65	0.07 121	0.07 75	0.11 367	0.07 97	0.10 164

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 43	0.10 39	0.27 52	0.21 134	0.11 72	0.16 45	0.14 62	0.24 59	0.17 22	0.17 97	0.20 118	0.18 139	0.11 66	0.16 12	0.17 158	0.07 65	0.08 184	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.09 104

AIO-test1	0.21 188	0.22 367	0.56 317	0.31 466	0.24 463	0.21 162	0.16 116	0.42 274	0.37 292	0.17 97	0.26 177	0.18 139	0.12 92	0.29 224	0.15 113	0.08 178	0.07 121	0.10 307	0.11 367	0.07 97	0.10 164

rvit_stereo_0081	0.16 80	0.13 153	0.30 66	0.21 134	0.12 109	0.17 62	0.17 146	0.24 59	0.34 250	0.17 97	0.19 110	0.18 139	0.15 153	0.20 68	0.17 158	0.11 355	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.09 227	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 80	0.13 153	0.30 66	0.21 134	0.12 109	0.17 62	0.17 146	0.24 59	0.34 250	0.17 97	0.19 110	0.18 139	0.15 153	0.20 68	0.17 158	0.11 355	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.09 227	0.07 19

fff	0.20 156	0.15 230	0.57 327	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.38 224	0.46 395	0.29 238	0.31 229	0.18 139	0.28 354	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.09 104

AnonymousM	0.19 128	0.20 340	0.30 66	0.18 31	0.10 44	0.19 105	0.17 146	0.32 153	0.27 160	0.27 204	0.21 136	0.18 139	0.14 138	0.21 78	0.16 135	0.09 250	0.08 184	0.38 536	0.15 470	0.06 38	0.08 62

CroCo-Stereo	0.15 58	0.16 262	0.34 90	0.25 318	0.12 109	0.11 3	0.18 198	0.35 187	0.24 108	0.13 35	0.13 38	0.18 139	0.12 92	0.15 6	0.13 39	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.05 21	0.07 97	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
s12784h	0.18 103	0.09 17	0.38 109	0.18 31	0.07 1	0.33 371	0.19 241	0.39 242	0.34 250	0.24 171	0.25 169	0.18 139	0.18 215	0.25 148	0.17 158	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.05 1

csc	0.20 156	0.15 230	0.57 327	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.38 224	0.46 395	0.29 238	0.31 229	0.18 139	0.28 354	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.09 104

cscssc	0.20 156	0.15 230	0.57 327	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.38 224	0.46 395	0.29 238	0.31 229	0.18 139	0.28 354	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.09 104

xyz-stereo-finetune	0.17 94	0.17 293	0.29 58	0.17 10	0.08 4	0.24 232	0.21 302	0.30 130	0.32 223	0.19 120	0.22 146	0.19 149	0.15 153	0.30 239	0.22 270	0.06 24	0.06 48	0.08 152	0.06 56	0.06 38	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 94	0.13 153	0.29 58	0.21 134	0.13 159	0.17 62	0.17 146	0.23 42	0.36 277	0.16 85	0.22 146	0.19 149	0.17 187	0.21 78	0.17 158	0.11 355	0.10 256	0.10 307	0.08 195	0.09 227	0.08 62

rvit_stereo_0080	0.16 80	0.17 293	0.35 96	0.19 61	0.13 159	0.14 15	0.20 276	0.29 114	0.26 143	0.16 85	0.17 89	0.19 149	0.14 138	0.19 48	0.16 135	0.11 355	0.08 184	0.08 152	0.08 195	0.10 288	0.08 62

RAFT-Stereo-weight	0.17 94	0.10 39	0.31 73	0.20 101	0.12 109	0.20 136	0.16 116	0.38 224	0.33 239	0.25 183	0.20 118	0.19 149	0.10 42	0.19 48	0.16 135	0.07 65	0.13 328	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.09 104

whm_eth	0.16 80	0.17 293	0.35 96	0.19 61	0.13 159	0.14 15	0.20 276	0.29 114	0.26 143	0.16 85	0.17 89	0.19 149	0.14 138	0.19 48	0.16 135	0.11 355	0.08 184	0.08 152	0.08 195	0.10 288	0.08 62

LoS	0.15 58	0.09 17	0.34 90	0.17 10	0.09 11	0.22 191	0.14 62	0.27 89	0.27 160	0.15 73	0.18 100	0.19 149	0.14 138	0.23 121	0.14 77	0.08 178	0.06 48	0.06 25	0.04 1	0.06 38	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.21 188	0.15 230	0.59 349	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.37 213	0.41 338	0.30 261	0.31 229	0.19 149	0.31 397	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.07 97	0.10 164

MIPNet	0.22 207	0.19 327	0.64 376	0.22 184	0.12 109	0.28 290	0.20 276	0.48 342	0.39 318	0.31 277	0.24 162	0.19 149	0.24 293	0.28 202	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.08 152	0.07 121	0.07 97	0.08 62

HHNet	0.23 240	0.12 119	0.66 386	0.19 61	0.18 355	0.20 136	0.20 276	0.36 199	0.32 223	0.33 315	0.59 471	0.19 149	0.21 252	0.24 132	0.31 368	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 121	0.08 154	0.12 253

iRaftStereo_RVC	0.17 94	0.16 262	0.35 96	0.21 134	0.11 72	0.20 136	0.17 146	0.34 178	0.25 132	0.20 130	0.25 169	0.19 149	0.12 92	0.21 78	0.16 135	0.07 65	0.12 308	0.10 307	0.09 278	0.09 227	0.14 307

raftrobust	0.19 128	0.19 327	0.42 142	0.23 235	0.24 463	0.19 105	0.13 42	0.33 171	0.28 170	0.26 193	0.20 118	0.19 149	0.17 187	0.23 121	0.17 158	0.08 178	0.10 256	0.07 75	0.06 56	0.07 97	0.09 104

DCANet	0.20 156	0.15 230	0.57 327	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.37 213	0.41 338	0.30 261	0.31 229	0.19 149	0.23 271	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.07 97	0.10 164

tg	0.18 103	0.15 230	0.34 90	0.22 184	0.11 72	0.23 210	0.15 85	0.35 187	0.27 160	0.20 130	0.25 169	0.20 161	0.12 92	0.25 148	0.16 135	0.07 65	0.07 121	0.09 234	0.09 278	0.08 154	0.13 280

rvit_stereo_0081_aga	0.17 94	0.17 293	0.40 125	0.21 134	0.14 198	0.20 136	0.17 146	0.24 59	0.26 143	0.18 115	0.21 136	0.20 161	0.14 138	0.20 68	0.15 113	0.12 395	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.10 288	0.08 62

rvit_stereo_ft	0.18 103	0.19 327	0.43 148	0.25 318	0.14 198	0.17 62	0.21 302	0.30 130	0.28 170	0.17 97	0.19 110	0.20 161	0.17 187	0.22 98	0.18 185	0.11 355	0.07 121	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.08 62

WCG-NET（raft）	0.16 80	0.14 197	0.32 82	0.18 31	0.09 11	0.19 105	0.16 116	0.24 59	0.27 160	0.19 120	0.19 110	0.20 161	0.12 92	0.22 98	0.13 39	0.06 24	0.17 414	0.06 25	0.05 21	0.07 97	0.07 19

4D-IteraStereo	0.20 156	0.21 348	0.62 366	0.21 134	0.14 198	0.19 105	0.17 146	0.29 114	0.28 170	0.24 171	0.20 118	0.20 161	0.10 42	0.22 98	0.18 185	0.07 65	0.07 121	0.10 307	0.08 195	0.08 154	0.33 498

RAFT+CT+SA	0.23 240	0.24 394	0.48 194	0.25 318	0.18 355	0.23 210	0.29 443	0.42 274	0.38 302	0.24 171	0.39 329	0.20 161	0.17 187	0.34 285	0.17 158	0.07 65	0.07 121	0.09 234	0.12 410	0.09 227	0.13 280

DRaft	0.25 293	0.11 72	0.47 179	0.18 31	0.12 109	0.28 290	0.23 364	0.34 178	0.40 328	0.38 392	0.60 475	0.20 161	0.41 458	0.48 344	0.41 422	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.08 195	0.07 97	0.08 62

RAFT-345	0.22 207	0.11 72	0.55 307	0.22 184	0.12 109	0.20 136	0.16 116	0.27 89	0.28 170	0.27 204	0.65 492	0.20 161	0.17 187	0.55 378	0.22 270	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.07 121	0.06 38	0.07 19

rafts_anoy	0.21 188	0.22 367	0.49 214	0.25 318	0.24 463	0.19 105	0.17 146	0.34 178	0.32 223	0.24 171	0.25 169	0.20 161	0.16 170	0.25 148	0.21 253	0.08 178	0.19 438	0.11 364	0.12 410	0.09 227	0.09 104

Anonymous3	0.24 268	0.19 327	0.76 422	0.27 395	0.18 355	0.41 438	0.24 388	0.45 313	0.36 277	0.23 163	0.27 190	0.20 161	0.18 215	0.28 202	0.19 211	0.12 395	0.11 288	0.10 307	0.10 333	0.11 341	0.13 280

raft+_RVC	0.21 188	0.21 348	0.46 173	0.22 184	0.35 518	0.21 162	0.16 116	0.39 242	0.35 261	0.22 155	0.28 196	0.20 161	0.15 153	0.25 148	0.20 231	0.08 178	0.16 390	0.08 152	0.07 121	0.07 97	0.12 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 156	0.23 383	0.49 214	0.21 134	0.16 297	0.19 105	0.17 146	0.35 187	0.32 223	0.26 193	0.33 259	0.20 161	0.17 187	0.21 78	0.17 158	0.06 24	0.10 256	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.11 203

R-Stereo Train	0.19 128	0.10 39	0.49 214	0.22 184	0.12 109	0.23 210	0.18 198	0.43 283	0.20 56	0.31 277	0.45 395	0.20 161	0.14 138	0.18 34	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 128	0.10 39	0.49 214	0.22 184	0.12 109	0.23 210	0.18 198	0.43 283	0.20 56	0.31 277	0.45 395	0.20 161	0.14 138	0.18 34	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.18 103	0.16 262	0.32 82	0.16 6	0.09 11	0.27 272	0.19 241	0.29 114	0.21 76	0.23 163	0.29 204	0.21 175	0.23 271	0.37 307	0.23 289	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.06 56	0.06 38	0.07 19

DFGA-Net	0.26 316	0.33 460	0.70 402	0.22 184	0.15 259	0.25 248	0.17 146	0.41 269	0.40 328	0.30 261	0.32 239	0.21 175	0.18 215	0.61 410	0.33 386	0.08 178	0.06 48	0.10 307	0.09 278	0.11 341	0.09 104

Occ-G	0.18 103	0.10 39	0.38 109	0.23 235	0.15 259	0.16 45	0.18 198	0.23 42	0.26 143	0.15 73	0.20 118	0.21 175	0.11 66	0.22 98	0.19 211	0.07 65	0.17 414	0.07 75	0.06 56	0.08 154	0.30 484

testlalala2	0.19 128	0.11 72	0.49 214	0.37 500	0.26 480	0.24 232	0.14 62	0.37 213	0.26 143	0.25 183	0.27 190	0.21 175	0.12 92	0.17 24	0.17 158	0.07 65	0.07 121	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.08 62

AE-Stereo	0.21 188	0.12 119	0.50 236	0.25 318	0.15 259	0.24 232	0.18 198	0.40 251	0.34 250	0.19 120	0.26 177	0.21 175	0.13 121	0.22 98	0.16 135	0.07 65	0.26 503	0.09 234	0.10 333	0.07 97	0.31 488

IPLGR	0.22 207	0.14 197	0.75 418	0.21 134	0.11 72	0.25 248	0.18 198	0.44 304	0.38 302	0.29 238	0.28 196	0.21 175	0.19 237	0.37 307	0.19 211	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.07 121	0.07 97	0.07 19

DIP-Stereo	0.20 156	0.13 153	0.48 194	0.20 101	0.13 159	0.28 290	0.12 26	0.43 283	0.26 143	0.27 204	0.32 239	0.21 175	0.17 187	0.26 168	0.20 231	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.06 56	0.07 97	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
FACV-RUCA	0.22 207	0.15 230	0.38 109	0.24 281	0.23 449	0.26 265	0.19 241	0.41 269	0.35 261	0.26 193	0.32 239	0.22 182	0.25 306	0.24 132	0.19 211	0.10 316	0.07 121	0.15 466	0.08 195	0.16 439	0.14 307

MSKI-zero shot	0.19 128	0.10 39	0.47 179	0.30 450	0.14 198	0.21 162	0.14 62	0.33 171	0.22 84	0.24 171	0.25 169	0.22 182	0.10 42	0.32 260	0.14 77	0.07 65	0.30 524	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.09 104

StereoVision	0.23 240	0.23 383	0.55 307	0.27 395	0.17 327	0.23 210	0.22 336	0.40 251	0.32 223	0.21 137	0.51 431	0.22 182	0.16 170	0.29 224	0.19 211	0.11 355	0.12 308	0.13 425	0.13 442	0.10 288	0.08 62

Selective-RAFT	0.19 128	0.14 197	0.37 107	0.24 281	0.11 72	0.30 326	0.15 85	0.35 187	0.34 250	0.17 97	0.17 89	0.22 182	0.18 215	0.29 224	0.18 185	0.07 65	0.16 390	0.07 75	0.07 121	0.08 154	0.08 62

test_4	0.19 128	0.16 262	0.39 115	0.24 281	0.13 159	0.19 105	0.21 302	0.27 89	0.24 108	0.24 171	0.47 415	0.22 182	0.13 121	0.27 180	0.18 185	0.06 24	0.06 48	0.09 234	0.09 278	0.07 97	0.06 6

test-3	0.18 103	0.10 39	0.48 194	0.23 235	0.14 198	0.18 87	0.16 116	0.32 153	0.29 188	0.26 193	0.17 89	0.22 182	0.13 121	0.26 168	0.19 211	0.06 24	0.14 346	0.08 152	0.08 195	0.06 38	0.10 164

test_1	0.18 103	0.10 39	0.48 194	0.23 235	0.14 198	0.18 87	0.16 116	0.32 153	0.29 188	0.26 193	0.17 89	0.22 182	0.13 121	0.26 168	0.19 211	0.06 24	0.14 346	0.08 152	0.08 195	0.06 38	0.10 164

TRStereo	0.22 207	0.21 348	0.62 366	0.40 516	0.19 382	0.22 191	0.16 116	0.58 450	0.30 204	0.21 137	0.21 136	0.22 182	0.13 121	0.27 180	0.14 77	0.09 250	0.09 224	0.09 234	0.11 367	0.06 38	0.19 378

NF-Stereo	0.22 207	0.11 72	0.52 275	0.25 318	0.12 109	0.21 162	0.18 198	0.40 251	0.35 261	0.28 214	0.30 218	0.22 182	0.17 187	0.52 364	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.13 280

OCTAStereo	0.22 207	0.11 72	0.52 275	0.25 318	0.12 109	0.21 162	0.18 198	0.40 251	0.35 261	0.28 214	0.30 218	0.22 182	0.17 187	0.51 356	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.13 280

RE-Stereo	0.22 207	0.11 72	0.52 275	0.25 318	0.12 109	0.21 162	0.18 198	0.40 251	0.35 261	0.28 214	0.30 218	0.22 182	0.17 187	0.51 356	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.13 280

TVStereo	0.22 207	0.11 72	0.52 275	0.25 318	0.12 109	0.21 162	0.18 198	0.40 251	0.35 261	0.28 214	0.30 218	0.22 182	0.17 187	0.51 356	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.13 280

RALCasStereoNet	0.22 207	0.22 367	0.48 194	0.23 235	0.23 449	0.22 191	0.18 198	0.32 153	0.27 160	0.22 155	0.30 218	0.22 182	0.15 153	0.29 224	0.20 231	0.08 178	0.22 469	0.07 75	0.06 56	0.10 288	0.25 452

DN-CSS_ROB	0.24 268	0.33 460	0.69 396	0.25 318	0.14 198	0.26 265	0.13 42	0.42 274	0.35 261	0.30 261	0.42 357	0.22 182	0.20 242	0.34 285	0.22 270	0.07 65	0.06 48	0.11 364	0.11 367	0.11 341	0.09 104

HUF	0.26 316	0.15 230	0.79 433	0.39 511	0.31 509	0.16 45	0.17 146	0.36 199	0.25 132	0.19 120	0.14 67	0.23 196	0.11 66	0.32 260	0.14 77	0.08 178	0.60 562	0.06 25	0.05 21	0.07 97	0.56 544

rvit_0105_6	0.20 156	0.16 262	0.41 133	0.23 235	0.14 198	0.18 87	0.20 276	0.31 146	0.39 318	0.18 115	0.22 146	0.23 196	0.18 215	0.26 168	0.18 185	0.16 466	0.13 328	0.13 425	0.11 367	0.11 341	0.09 104

EKT-Stereo	0.39 447	0.13 153	0.53 286	0.42 525	3.94 577	0.22 191	0.17 146	0.38 224	0.30 204	0.21 137	0.20 118	0.23 196	0.15 153	0.30 239	0.18 185	0.10 316	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.09 227	0.12 253

MIM_Stereo	0.20 156	0.17 293	0.55 307	0.20 101	0.21 422	0.17 62	0.14 62	0.37 213	0.27 160	0.28 214	0.35 277	0.23 196	0.13 121	0.28 202	0.16 135	0.06 24	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.15 323

DCRE	0.24 268	0.15 230	0.45 159	0.26 358	0.26 480	0.23 210	0.21 302	0.37 213	0.29 188	0.23 163	0.81 516	0.23 196	0.16 170	0.24 132	0.18 185	0.07 65	0.14 346	0.07 75	0.08 195	0.07 97	0.25 452

TestStereo1	0.23 240	0.22 367	0.50 236	0.27 395	0.14 198	0.26 265	0.27 422	0.43 283	0.38 302	0.29 238	0.39 329	0.23 196	0.21 252	0.33 270	0.18 185	0.08 178	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.10 164

DisPM	0.20 156	0.11 72	0.52 275	0.24 281	0.13 159	0.18 87	0.19 241	0.30 130	0.31 213	0.33 315	0.34 269	0.23 196	0.16 170	0.34 285	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.12 253

SA-5K	0.23 240	0.22 367	0.50 236	0.27 395	0.14 198	0.26 265	0.27 422	0.43 283	0.38 302	0.29 238	0.39 329	0.23 196	0.21 252	0.33 270	0.18 185	0.08 178	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.10 164

SA	0.24 268	0.22 367	0.55 307	0.23 235	0.14 198	0.25 248	0.23 364	0.48 342	0.42 350	0.28 214	0.44 381	0.23 196	0.23 271	0.34 285	0.17 158	0.07 65	0.09 224	0.11 364	0.11 367	0.08 154	0.09 104

CIPLG	0.23 240	0.28 435	0.75 418	0.24 281	0.16 297	0.25 248	0.20 276	0.38 224	0.33 239	0.32 302	0.34 269	0.23 196	0.15 153	0.27 180	0.22 270	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.09 104

IPLGR_C	0.23 240	0.29 439	0.81 438	0.24 281	0.16 297	0.24 232	0.20 276	0.38 224	0.33 239	0.32 302	0.33 259	0.23 196	0.15 153	0.26 168	0.22 270	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.09 104

ACRE	0.23 240	0.27 427	0.83 447	0.24 281	0.15 259	0.24 232	0.20 276	0.38 224	0.32 223	0.32 302	0.33 259	0.23 196	0.15 153	0.26 168	0.22 270	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.09 104

test_3	0.20 156	0.12 119	0.49 214	0.26 358	0.14 198	0.22 191	0.25 402	0.34 178	0.33 239	0.25 183	0.18 100	0.23 196	0.13 121	0.25 148	0.20 231	0.06 24	0.14 346	0.09 234	0.10 333	0.07 97	0.10 164

DeepStereo_RVC	0.19 128	0.12 119	0.47 179	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.16 116	0.29 114	0.24 108	0.28 214	0.27 190	0.23 196	0.28 354	0.24 132	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 121	0.09 227	0.10 164

RAFT-RH_RVC	0.26 316	0.13 153	0.57 327	0.22 184	0.12 109	0.25 248	0.14 62	0.27 89	0.29 188	0.38 392	1.14 539	0.23 196	0.18 215	0.58 391	0.24 298	0.07 65	0.06 48	0.10 307	0.07 121	0.06 38	0.08 62

TestStereo	0.22 207	0.24 394	0.48 194	0.25 318	0.11 72	0.22 191	0.22 336	0.32 153	0.31 213	0.24 171	0.34 269	0.23 196	0.19 237	0.62 421	0.19 211	0.08 178	0.07 121	0.10 307	0.07 121	0.11 341	0.07 19

SFCPSM	0.23 240	0.12 119	0.51 254	0.21 134	0.14 198	0.34 386	0.22 336	0.57 437	0.41 338	0.29 238	0.32 239	0.23 196	0.22 259	0.28 202	0.20 231	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.10 333	0.09 227	0.09 104

Reg-Stereo(zero)	0.18 103	0.08 4	0.39 115	0.19 61	0.19 382	0.24 232	0.18 198	0.29 114	0.29 188	0.24 171	0.21 136	0.24 213	0.18 215	0.22 98	0.21 253	0.07 65	0.11 288	0.06 25	0.07 121	0.06 38	0.11 203

11t1	0.21 188	0.12 119	0.45 159	0.20 101	0.15 259	0.27 272	0.17 146	0.37 213	0.28 170	0.27 204	0.25 169	0.24 213	0.23 271	0.28 202	0.25 312	0.09 250	0.19 438	0.07 75	0.07 121	0.09 227	0.23 428

LL-Strereo2	0.21 188	0.25 409	0.53 286	0.32 472	0.20 406	0.25 248	0.14 62	0.32 153	0.25 132	0.25 183	0.20 118	0.24 213	0.12 92	0.28 202	0.18 185	0.07 65	0.07 121	0.12 399	0.09 278	0.09 227	0.16 339

anonymousdsp2	0.23 240	0.11 72	0.42 142	0.26 358	0.24 463	0.25 248	0.17 146	0.43 283	0.37 292	0.30 261	0.23 154	0.24 213	0.15 153	0.32 260	0.17 158	0.07 65	0.28 512	0.07 75	0.05 21	0.08 154	0.44 529

UDGNet	0.24 268	0.37 482	0.53 286	0.25 318	0.14 198	0.24 232	0.18 198	0.32 153	0.44 373	0.29 238	0.28 196	0.24 213	0.20 242	0.30 239	0.21 253	0.16 466	0.07 121	0.21 505	0.11 367	0.16 439	0.11 203

PFNet+	0.21 188	0.11 72	0.54 298	0.22 184	0.12 109	0.17 62	0.18 198	0.31 146	0.36 277	0.33 315	0.32 239	0.24 213	0.16 170	0.33 270	0.18 185	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.10 333	0.08 154	0.12 253

PSM-softLoss	0.22 207	0.11 72	0.53 286	0.25 318	0.12 109	0.20 136	0.17 146	0.39 242	0.29 188	0.29 238	0.32 239	0.24 213	0.16 170	0.53 367	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.09 278	0.08 154	0.12 253

KMStereo	0.22 207	0.11 72	0.53 286	0.25 318	0.12 109	0.20 136	0.17 146	0.39 242	0.29 188	0.29 238	0.32 239	0.24 213	0.16 170	0.53 367	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.09 278	0.08 154	0.12 253

DEmStereo	0.26 316	0.10 39	0.52 275	0.19 61	0.13 159	0.31 347	0.25 402	0.29 114	0.38 302	0.36 366	0.57 464	0.24 213	0.48 486	0.53 367	0.44 437	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.08 195	0.07 97	0.08 62

CRE-IMP	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.23 235	0.11 72	0.24 232	0.17 146	0.31 146	0.24 108	0.27 204	0.26 177	0.24 213	0.17 187	0.24 132	0.19 211	0.09 250	0.05 4	0.10 307	0.07 121	0.10 288	0.10 164

test-1	0.20 156	0.12 119	0.49 214	0.23 235	0.23 449	0.22 191	0.23 364	0.36 199	0.29 188	0.21 137	0.25 169	0.24 213	0.14 138	0.18 34	0.22 270	0.07 65	0.14 346	0.08 152	0.07 121	0.06 38	0.14 307

Prome-Stereo	0.22 207	0.10 39	0.43 148	0.24 281	0.13 159	0.23 210	0.23 364	0.37 213	0.27 160	0.33 315	0.58 467	0.24 213	0.28 354	0.30 239	0.16 135	0.07 65	0.05 4	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.20 396

rvit_0105_4	0.21 188	0.17 293	0.49 214	0.23 235	0.14 198	0.20 136	0.23 364	0.35 187	0.40 328	0.19 120	0.24 162	0.25 225	0.20 242	0.28 202	0.18 185	0.16 466	0.13 328	0.12 399	0.11 367	0.11 341	0.10 164

model_zeroshot	0.21 188	0.14 197	0.51 254	0.34 488	0.18 355	0.26 265	0.16 116	0.41 269	0.24 108	0.33 315	0.20 118	0.25 225	0.12 92	0.26 168	0.16 135	0.09 250	0.21 458	0.07 75	0.08 195	0.07 97	0.13 280

H2IRNET	0.19 128	0.18 315	0.50 236	0.22 184	0.12 109	0.20 136	0.16 116	0.28 95	0.31 213	0.17 97	0.32 239	0.25 225	0.20 242	0.24 132	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.10 333	0.10 288	0.08 62

MyStereo8	0.25 293	0.20 340	0.69 396	0.24 281	0.17 327	0.31 347	0.16 116	0.50 360	0.32 223	0.29 238	0.38 311	0.25 225	0.19 237	0.33 270	0.29 355	0.08 178	0.20 452	0.08 152	0.08 195	0.10 288	0.16 339

CASS	0.22 207	0.16 262	0.40 125	0.26 358	0.12 109	0.29 313	0.19 241	0.40 251	0.32 223	0.34 335	0.35 277	0.25 225	0.25 306	0.26 168	0.21 253	0.13 417	0.08 184	0.11 364	0.09 278	0.11 341	0.12 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 240	0.32 456	0.55 307	0.23 235	0.12 109	0.27 272	0.21 302	0.32 153	0.45 384	0.30 261	0.29 204	0.25 225	0.17 187	0.31 251	0.26 323	0.13 417	0.07 121	0.10 307	0.08 195	0.12 382	0.09 104

Patchmatch Stereo++	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.14 62	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.27 180	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	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
NRIStereo	0.20 156	0.12 119	0.50 236	0.23 235	0.11 72	0.24 232	0.19 241	0.30 130	0.28 170	0.26 193	0.26 177	0.25 225	0.18 215	0.34 285	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 121	0.09 227	0.09 104

PSM-adaLoss	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.15 85	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.25 148	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.15 85	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.25 148	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.13 42	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.25 148	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 128	0.13 153	0.52 275	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.14 62	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.23 121	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

Pruner-Stereo	0.20 156	0.12 119	0.49 214	0.29 439	0.12 109	0.19 105	0.17 146	0.32 153	0.31 213	0.33 315	0.32 239	0.25 225	0.15 153	0.25 148	0.22 270	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.10 164

iGMRVC	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.15 85	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.27 180	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

iRAFT	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.19 105	0.14 62	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.27 180	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

RAFT-IKP	0.19 128	0.13 153	0.51 254	0.22 184	0.11 72	0.18 87	0.15 85	0.30 130	0.24 108	0.28 214	0.29 204	0.25 225	0.18 215	0.26 168	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.10 288	0.09 104

RALAANet	0.21 188	0.24 394	0.53 286	0.23 235	0.14 198	0.22 191	0.13 42	0.38 224	0.30 204	0.29 238	0.26 177	0.25 225	0.15 153	0.28 202	0.20 231	0.08 178	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.10 288	0.07 19

GES	0.23 240	0.14 197	0.54 298	0.21 134	0.14 198	0.28 290	0.19 241	0.51 370	0.35 261	0.31 277	0.36 292	0.25 225	0.24 293	0.30 239	0.23 289	0.11 355	0.09 224	0.08 152	0.08 195	0.10 288	0.12 253

AFF-stereo	0.20 156	0.24 394	0.49 214	0.22 184	0.11 72	0.18 87	0.18 198	0.35 187	0.29 188	0.25 183	0.36 292	0.25 225	0.17 187	0.25 148	0.17 158	0.06 24	0.09 224	0.08 152	0.08 195	0.08 154	0.11 203

GCAP-BAT	0.20 156	0.12 119	0.48 194	0.25 318	0.17 327	0.24 232	0.16 116	0.32 153	0.21 76	0.28 214	0.30 218	0.26 244	0.12 92	0.28 202	0.19 211	0.07 65	0.25 496	0.07 75	0.08 195	0.06 38	0.19 378

MyStereo05	0.24 268	0.15 230	0.58 342	0.22 184	0.14 198	0.25 248	0.22 336	0.50 360	0.54 458	0.32 302	0.23 154	0.26 244	0.23 271	0.32 260	0.25 312	0.07 65	0.12 308	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.11 203

Sa-1000	0.24 268	0.20 340	0.53 286	0.23 235	0.14 198	0.30 326	0.23 364	0.50 360	0.41 338	0.30 261	0.50 428	0.26 244	0.19 237	0.33 270	0.16 135	0.08 178	0.10 256	0.10 307	0.11 367	0.08 154	0.08 62

LCNet	0.22 207	0.12 119	0.42 142	0.26 358	0.12 109	0.23 210	0.19 241	0.36 199	0.28 170	0.28 214	0.35 277	0.26 244	0.30 380	0.35 292	0.17 158	0.07 65	0.05 4	0.09 234	0.10 333	0.13 396	0.22 420

CFNet-RSSM	0.18 103	0.10 39	0.45 159	0.20 101	0.12 109	0.20 136	0.16 116	0.40 251	0.31 213	0.23 163	0.21 136	0.26 244	0.15 153	0.21 78	0.14 77	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.06 6

rvit_0105_5	0.22 207	0.18 315	0.51 254	0.23 235	0.13 159	0.22 191	0.25 402	0.38 224	0.40 328	0.21 137	0.23 154	0.27 249	0.20 242	0.27 180	0.20 231	0.15 456	0.13 328	0.12 399	0.12 410	0.10 288	0.10 164

MyStereo04	0.24 268	0.15 230	0.58 342	0.22 184	0.16 297	0.25 248	0.22 336	0.51 370	0.54 458	0.29 238	0.23 154	0.27 249	0.23 271	0.32 260	0.25 312	0.07 65	0.13 328	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.11 203

gwcnet-sp	0.25 293	0.16 262	0.70 402	0.23 235	0.14 198	0.34 386	0.22 336	0.46 320	0.41 338	0.37 383	0.35 277	0.27 249	0.27 332	0.36 297	0.26 323	0.09 250	0.08 184	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.10 164

scenet	0.25 293	0.16 262	0.70 402	0.23 235	0.14 198	0.34 386	0.22 336	0.46 320	0.41 338	0.37 383	0.35 277	0.27 249	0.27 332	0.36 297	0.26 323	0.09 250	0.08 184	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.10 164

knoymous	0.18 103	0.10 39	0.35 96	0.17 10	0.11 72	0.21 162	0.17 146	0.33 171	0.24 108	0.24 171	0.28 196	0.27 249	0.16 170	0.24 132	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.06 56	0.09 227	0.10 164

ssnet	0.25 293	0.16 262	0.70 402	0.23 235	0.14 198	0.34 386	0.22 336	0.46 320	0.41 338	0.37 383	0.35 277	0.27 249	0.27 332	0.36 297	0.26 323	0.09 250	0.08 184	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.10 164

test_5	0.25 293	0.25 409	0.57 327	0.27 395	0.18 355	0.25 248	0.29 443	0.42 274	0.39 318	0.29 238	0.40 338	0.27 249	0.23 271	0.35 292	0.19 211	0.07 65	0.07 121	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.14 307

AAGNet	0.34 420	0.12 119	0.53 286	0.26 358	0.16 297	0.20 136	0.19 241	0.31 146	0.29 188	0.35 353	0.35 277	0.27 249	0.30 380	0.44 331	2.56 571	0.08 178	0.05 4	0.10 307	0.07 121	0.09 227	0.07 19

PFNet	0.24 268	0.11 72	0.63 371	0.25 318	0.14 198	0.22 191	0.19 241	0.40 251	0.35 261	0.36 366	0.32 239	0.27 249	0.20 242	0.63 424	0.23 289	0.09 250	0.05 4	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.08 62

GMM-Stereo	0.22 207	0.10 39	0.56 317	0.23 235	0.13 159	0.24 232	0.24 388	0.38 224	0.29 188	0.31 277	0.44 381	0.27 249	0.21 252	0.31 251	0.17 158	0.07 65	0.05 4	0.10 307	0.09 278	0.08 154	0.19 378

Gwc-CoAtRS	0.17 94	0.10 39	0.41 133	0.20 101	0.12 109	0.20 136	0.15 85	0.34 178	0.29 188	0.23 163	0.23 154	0.27 249	0.15 153	0.21 78	0.14 77	0.07 65	0.06 48	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.07 19

HITNet	0.22 207	0.23 383	0.60 356	0.20 101	0.09 11	0.27 272	0.15 85	0.45 313	0.33 239	0.29 238	0.33 259	0.27 249	0.22 259	0.29 224	0.27 334	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.06 56	0.09 227	0.11 203
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
iResNet	0.25 293	0.22 367	0.62 366	0.26 358	0.11 72	0.31 347	0.23 364	0.46 320	0.45 384	0.34 335	0.43 371	0.27 249	0.23 271	0.36 297	0.37 410	0.08 178	0.05 4	0.07 75	0.06 56	0.08 154	0.10 164

test_sample4	0.26 316	0.14 197	0.53 286	0.21 134	0.12 109	0.32 364	0.21 302	0.53 387	0.38 302	0.33 315	0.38 311	0.28 262	0.25 306	0.54 373	0.25 312	0.10 316	0.14 346	0.10 307	0.09 278	0.11 341	0.16 339

CoDeX	0.24 268	0.13 153	0.48 194	0.22 184	0.14 198	0.29 313	0.21 302	0.55 419	0.42 350	0.29 238	0.36 292	0.28 262	0.23 271	0.48 344	0.20 231	0.09 250	0.06 48	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.08 62

xx1	0.23 240	0.16 262	0.50 236	0.27 395	0.13 159	0.31 347	0.19 241	0.39 242	0.48 416	0.21 137	0.20 118	0.28 262	0.25 306	0.28 202	0.12 11	0.08 178	0.28 512	0.10 307	0.11 367	0.09 227	0.23 428

qqq	0.24 268	0.16 262	0.46 173	0.20 101	0.15 259	0.23 210	0.20 276	0.43 283	0.32 223	0.26 193	0.31 229	0.28 262	0.25 306	0.36 297	0.28 342	0.08 178	0.22 469	0.10 307	0.11 367	0.09 227	0.23 428

iRaft-Stereo_20w	0.29 373	0.11 72	0.86 458	0.33 483	0.24 463	0.32 364	0.26 413	0.60 471	0.26 143	0.41 431	0.21 136	0.28 262	0.19 237	0.32 260	0.24 298	0.07 65	0.31 528	0.07 75	0.09 278	0.08 154	0.47 533

GMOStereo	0.20 156	0.17 293	0.45 159	0.23 235	0.18 355	0.21 162	0.27 422	0.28 95	0.28 170	0.31 277	0.32 239	0.28 262	0.17 187	0.16 12	0.13 39	0.07 65	0.23 479	0.10 307	0.08 195	0.08 154	0.07 19

error version	0.20 156	0.17 293	0.45 159	0.23 235	0.18 355	0.21 162	0.27 422	0.28 95	0.28 170	0.31 277	0.32 239	0.28 262	0.17 187	0.16 12	0.13 39	0.07 65	0.23 479	0.10 307	0.08 195	0.08 154	0.07 19

test-v	0.20 156	0.17 293	0.45 159	0.23 235	0.18 355	0.21 162	0.27 422	0.28 95	0.28 170	0.31 277	0.32 239	0.28 262	0.17 187	0.16 12	0.13 39	0.07 65	0.23 479	0.10 307	0.08 195	0.08 154	0.07 19

CrosDoStereo	0.32 403	0.11 72	0.53 286	0.19 61	0.12 109	0.22 191	1.07 562	0.36 199	0.38 302	0.38 392	0.60 475	0.28 262	0.45 473	0.61 410	0.56 473	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.09 278	0.08 154	0.09 104

PSM-AAD	0.26 316	0.11 72	0.43 148	0.24 281	0.12 109	0.27 272	0.37 488	0.36 199	0.30 204	0.36 366	0.39 329	0.28 262	0.77 530	0.30 239	0.16 135	0.07 65	0.06 48	0.12 399	0.11 367	0.09 227	0.21 406

ASMatch	0.23 240	0.11 72	0.55 307	0.25 318	0.14 198	0.19 105	0.16 116	0.32 153	0.30 204	0.28 214	0.68 498	0.28 262	0.26 324	0.50 350	0.22 270	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.07 121	0.06 38	0.11 203

DeepStereo_LL	0.32 403	0.11 72	0.53 286	0.19 61	0.12 109	0.22 191	1.07 562	0.36 199	0.38 302	0.38 392	0.60 475	0.28 262	0.45 473	0.61 410	0.56 473	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.09 278	0.08 154	0.09 104

test-2	0.20 156	0.17 293	0.45 159	0.23 235	0.18 355	0.21 162	0.27 422	0.28 95	0.28 170	0.31 277	0.32 239	0.28 262	0.17 187	0.16 12	0.13 39	0.07 65	0.23 479	0.10 307	0.08 195	0.08 154	0.07 19

IGEV-RUCA	0.21 188	0.09 17	0.26 40	0.20 101	0.19 382	0.28 290	0.23 364	0.24 59	0.22 84	0.21 137	0.23 154	0.29 275	0.48 486	0.26 168	0.19 211	0.09 250	0.08 184	0.18 491	0.14 459	0.18 470	0.19 378

rvit_0105_3	0.24 268	0.21 348	0.57 327	0.25 318	0.15 259	0.24 232	0.28 437	0.40 251	0.43 361	0.25 183	0.26 177	0.29 275	0.22 259	0.29 224	0.21 253	0.15 456	0.13 328	0.14 449	0.15 470	0.10 288	0.10 164

rvit_stereo_0075_2	0.25 293	0.18 315	0.65 381	0.27 395	0.22 437	0.22 191	0.15 85	0.41 269	0.36 277	0.27 204	0.37 303	0.29 275	0.21 252	0.29 224	0.20 231	0.17 480	0.12 308	0.19 498	0.12 410	0.14 419	0.14 307

GCST	0.50 494	0.67 539	0.82 442	1.04 562	0.55 543	0.38 422	0.11 18	0.42 274	0.33 239	0.42 436	0.35 277	0.29 275	0.18 215	0.50 350	0.23 289	0.70 556	0.42 544	0.79 557	0.62 560	0.63 545	0.47 533

test_sample6	0.27 344	0.15 230	0.50 236	0.22 184	0.12 109	0.30 326	0.22 336	0.54 401	0.39 318	0.34 335	0.44 381	0.29 275	0.25 306	0.58 391	0.26 323	0.11 355	0.14 346	0.10 307	0.10 333	0.11 341	0.16 339

test_sample5	0.26 316	0.14 197	0.51 254	0.21 134	0.12 109	0.31 347	0.21 302	0.53 387	0.38 302	0.33 315	0.43 371	0.29 275	0.25 306	0.56 384	0.24 298	0.10 316	0.14 346	0.10 307	0.10 333	0.11 341	0.16 339

test_sample3	0.25 293	0.14 197	0.52 275	0.20 101	0.12 109	0.33 371	0.20 276	0.53 387	0.38 302	0.32 302	0.35 277	0.29 275	0.24 293	0.54 373	0.25 312	0.10 316	0.14 346	0.09 234	0.09 278	0.11 341	0.15 323

DualNet	0.26 316	0.14 197	0.51 254	0.21 134	0.12 109	0.31 347	0.21 302	0.53 387	0.38 302	0.34 335	0.44 381	0.29 275	0.25 306	0.56 384	0.24 298	0.10 316	0.14 346	0.10 307	0.10 333	0.11 341	0.16 339

IGEV_Zeroshot_test	0.23 240	0.11 72	0.82 442	0.21 134	0.23 449	0.20 136	0.19 241	0.38 224	0.23 97	0.34 335	0.22 146	0.29 275	0.14 138	0.24 132	0.20 231	0.07 65	0.09 224	0.08 152	0.08 195	0.08 154	0.35 505

Any-RAFT	0.18 103	0.09 17	0.33 88	0.19 61	0.10 44	0.29 313	0.16 116	0.44 304	0.32 223	0.25 183	0.27 190	0.29 275	0.16 170	0.23 121	0.13 39	0.08 178	0.07 121	0.06 25	0.05 21	0.07 97	0.07 19

x	0.23 240	0.15 230	0.45 159	0.20 101	0.15 259	0.27 272	0.17 146	0.43 283	0.35 261	0.26 193	0.31 229	0.29 275	0.25 306	0.29 224	0.30 358	0.09 250	0.22 469	0.08 152	0.09 278	0.09 227	0.24 441

SST-Stereo	0.22 207	0.11 72	0.52 275	0.25 318	0.14 198	0.19 105	0.17 146	0.32 153	0.26 143	0.34 335	0.33 259	0.29 275	0.25 306	0.56 384	0.18 185	0.08 178	0.05 4	0.10 307	0.08 195	0.09 227	0.07 19

IRAFT_RVC	0.23 240	0.15 230	0.54 298	0.26 358	0.12 109	0.19 105	0.23 364	0.41 269	0.39 318	0.31 277	0.30 218	0.29 275	0.24 293	0.55 378	0.23 289	0.08 178	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.08 154	0.08 62

cross-raft	0.18 103	0.12 119	0.40 125	0.27 395	0.16 297	0.20 136	0.24 388	0.34 178	0.24 108	0.23 163	0.28 196	0.29 275	0.15 153	0.19 48	0.16 135	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.07 121	0.07 97	0.07 19

LMCR-Stereo	0.28 353	0.22 367	0.56 317	0.29 439	0.14 198	0.37 416	0.23 364	0.57 437	0.36 277	0.40 419	0.40 338	0.29 275	0.30 380	0.41 318	0.38 412	0.11 355	0.07 121	0.09 234	0.07 121	0.13 396	0.10 164

111	0.22 207	0.22 367	0.57 327	0.19 61	0.09 11	0.24 232	0.17 146	0.44 304	0.46 395	0.24 171	0.30 218	0.29 275	0.22 259	0.25 148	0.19 211	0.08 178	0.05 4	0.07 75	0.06 56	0.07 97	0.15 323

ARAFT	0.26 316	0.30 445	0.87 460	0.22 184	0.12 109	0.30 326	0.24 388	0.46 320	0.34 250	0.33 315	0.28 196	0.29 275	0.20 242	0.49 346	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.12 399	0.11 367	0.09 227	0.09 104

FENet	0.22 207	0.13 153	0.48 194	0.22 184	0.12 109	0.27 272	0.18 198	0.43 283	0.37 292	0.31 277	0.32 239	0.29 275	0.23 271	0.27 180	0.24 298	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.11 203

test_sample2	0.23 240	0.12 119	0.39 115	0.20 101	0.11 72	0.28 290	0.22 336	0.45 313	0.33 239	0.27 204	0.34 269	0.30 293	0.25 306	0.46 339	0.23 289	0.09 250	0.15 377	0.09 234	0.08 195	0.10 288	0.19 378

mmm	0.25 293	0.15 230	0.44 156	0.23 235	0.20 406	0.28 290	0.21 302	0.43 283	0.32 223	0.31 277	0.40 338	0.30 293	0.24 293	0.31 251	0.28 342	0.09 250	0.21 458	0.11 364	0.12 410	0.10 288	0.26 464

ttt	0.33 410	0.14 197	0.54 298	0.22 184	0.14 198	0.30 326	0.22 336	0.59 459	0.51 441	0.31 277	0.46 407	0.30 293	0.23 271	0.71 457	1.07 529	0.13 417	0.22 469	0.10 307	0.11 367	0.12 382	0.24 441

GwcNet-ADL	0.23 240	0.15 230	0.58 342	0.24 281	0.13 159	0.23 210	0.24 388	0.51 370	0.41 338	0.28 214	0.29 204	0.30 293	0.20 242	0.27 180	0.28 342	0.09 250	0.07 121	0.07 75	0.07 121	0.09 227	0.11 203

FTStereo	0.28 353	0.11 72	0.56 317	0.24 281	0.13 159	0.21 162	0.52 529	0.36 199	0.28 170	0.38 392	0.94 529	0.30 293	0.56 505	0.33 270	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.19 378

RAFT_R40	0.22 207	0.11 72	0.52 275	0.25 318	0.13 159	0.18 87	0.18 198	0.32 153	0.31 213	0.33 315	0.33 259	0.30 293	0.23 271	0.55 378	0.19 211	0.08 178	0.05 4	0.10 307	0.08 195	0.09 227	0.07 19

GrayStereo	0.26 316	0.10 39	0.45 159	0.27 395	0.14 198	0.23 210	0.46 517	0.36 199	0.33 239	0.40 419	0.47 415	0.30 293	0.78 531	0.29 224	0.17 158	0.07 65	0.06 48	0.08 152	0.09 278	0.07 97	0.15 323

222	0.45 477	0.14 197	0.43 148	0.19 61	0.15 259	0.36 408	0.20 276	0.60 471	0.43 361	0.37 383	0.45 395	0.30 293	0.28 354	0.59 399	3.72 575	0.11 355	0.19 438	0.08 152	0.09 278	0.09 227	0.27 468

test_xeample	0.39 447	0.14 197	0.46 173	0.19 61	0.16 297	0.34 386	0.22 336	0.59 459	0.43 361	0.33 315	0.47 415	0.30 293	0.27 332	0.60 404	2.44 570	0.10 316	0.21 458	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.25 452

FADNet_RVC	0.31 397	0.35 473	0.98 485	0.24 281	0.16 297	0.30 326	0.17 146	0.52 377	0.39 318	0.30 261	0.38 311	0.30 293	0.29 374	0.54 373	0.33 386	0.14 442	0.14 346	0.14 449	0.16 480	0.21 493	0.24 441

test_sample1	0.24 268	0.13 153	0.40 125	0.20 101	0.13 159	0.29 313	0.19 241	0.43 283	0.30 204	0.27 204	0.34 269	0.31 303	0.28 354	0.45 337	0.27 334	0.09 250	0.16 390	0.08 152	0.08 195	0.09 227	0.22 420

SMFormer	0.27 344	0.13 153	0.47 179	0.20 101	0.10 44	0.28 290	0.19 241	0.54 401	0.48 416	0.35 353	0.42 357	0.31 303	0.27 332	0.60 404	0.34 393	0.10 316	0.16 390	0.08 152	0.09 278	0.10 288	0.16 339

tta	0.27 344	0.13 153	0.47 179	0.20 101	0.10 44	0.28 290	0.19 241	0.54 401	0.48 416	0.35 353	0.42 357	0.31 303	0.27 332	0.60 404	0.34 393	0.10 316	0.16 390	0.08 152	0.09 278	0.08 154	0.13 280

qqq1	0.26 316	0.13 153	0.47 179	0.20 101	0.10 44	0.28 290	0.19 241	0.54 401	0.48 416	0.35 353	0.42 357	0.31 303	0.27 332	0.60 404	0.21 253	0.10 316	0.16 390	0.07 75	0.07 121	0.08 154	0.13 280

fff1	0.26 316	0.13 153	0.47 179	0.20 101	0.10 44	0.28 290	0.19 241	0.54 401	0.48 416	0.35 353	0.42 357	0.31 303	0.27 332	0.60 404	0.21 253	0.10 316	0.16 390	0.07 75	0.07 121	0.08 154	0.13 280

BUS	0.24 268	0.13 153	0.36 102	0.25 318	0.14 198	0.44 452	0.17 146	0.59 459	0.36 277	0.34 335	0.35 277	0.31 303	0.22 259	0.27 180	0.22 270	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.10 333	0.09 227	0.10 164

RAFT_CTSACE	0.23 240	0.21 348	0.57 327	0.26 358	0.15 259	0.22 191	0.23 364	0.34 178	0.30 204	0.34 335	0.51 431	0.31 303	0.17 187	0.33 270	0.15 113	0.06 24	0.09 224	0.09 234	0.08 195	0.08 154	0.07 19

NINENet	0.27 344	0.16 262	0.49 214	0.23 235	0.16 297	0.44 452	0.17 146	0.63 491	0.49 429	0.33 315	0.38 311	0.31 303	0.22 259	0.43 327	0.22 270	0.11 355	0.10 256	0.12 399	0.08 195	0.12 382	0.11 203

XX-Stereo	0.25 293	0.11 72	1.09 500	0.35 494	0.38 526	0.23 210	0.13 42	0.43 283	0.19 46	0.20 130	0.40 338	0.31 303	0.10 42	0.33 270	0.13 39	0.08 178	0.11 288	0.08 152	0.09 278	0.07 97	0.10 164

RAFT + AFF	0.30 386	0.33 460	0.76 422	0.25 318	0.17 327	0.30 326	0.33 472	0.55 419	0.42 350	0.28 214	0.30 218	0.31 303	0.31 397	0.64 429	0.32 377	0.09 250	0.11 288	0.11 364	0.10 333	0.12 382	0.16 339

MLCV	0.25 293	0.23 383	0.59 349	0.22 184	0.09 11	0.30 326	0.18 198	0.40 251	0.38 302	0.38 392	0.44 381	0.31 303	0.22 259	0.44 331	0.32 377	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.06 56	0.07 97	0.08 62

rvit_105_1	0.28 353	0.24 394	0.65 381	0.27 395	0.19 382	0.31 347	0.35 480	0.46 320	0.53 453	0.31 277	0.32 239	0.32 314	0.27 332	0.36 297	0.26 323	0.16 466	0.14 346	0.15 466	0.17 491	0.11 341	0.11 203

RAFT-Test	0.19 128	0.11 72	0.41 133	0.26 358	0.21 422	0.26 265	0.17 146	0.37 213	0.26 143	0.24 171	0.29 204	0.32 314	0.14 138	0.22 98	0.15 113	0.07 65	0.08 184	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.07 19

IER	0.24 268	0.15 230	0.50 236	0.21 134	0.15 259	0.31 347	0.20 276	0.44 304	0.38 302	0.34 335	0.41 349	0.32 314	0.34 420	0.31 251	0.23 289	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.08 195	0.09 227	0.09 104

AASNet	0.29 373	0.27 427	0.67 389	0.26 358	0.18 355	0.34 386	0.21 302	0.64 496	0.49 429	0.36 366	0.41 349	0.32 314	0.26 324	0.33 270	0.39 416	0.12 395	0.09 224	0.10 307	0.08 195	0.14 419	0.12 253

GANet-ADL	0.22 207	0.14 197	0.51 254	0.23 235	0.14 198	0.29 313	0.19 241	0.48 342	0.36 277	0.26 193	0.33 259	0.32 314	0.20 242	0.26 168	0.22 270	0.11 355	0.07 121	0.07 75	0.06 56	0.09 227	0.11 203

HCRNet	0.25 293	0.27 427	0.42 142	0.34 488	0.17 327	0.27 272	0.18 198	0.45 313	0.37 292	0.31 277	0.35 277	0.32 314	0.23 271	0.44 331	0.21 253	0.13 417	0.08 184	0.13 425	0.11 367	0.11 341	0.09 104

BEATNet_4x	0.25 293	0.25 409	0.66 386	0.23 235	0.10 44	0.29 313	0.14 62	0.49 352	0.34 250	0.31 277	0.35 277	0.32 314	0.26 324	0.34 285	0.33 386	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.07 121	0.11 341	0.13 280

ITSA-stereo	0.26 316	0.16 262	0.39 115	0.24 281	0.11 72	0.28 290	0.18 198	0.58 450	0.59 482	0.32 302	0.32 239	0.33 321	0.28 354	0.51 356	0.34 393	0.11 355	0.08 184	0.11 364	0.11 367	0.11 341	0.15 323

HBP-ISP	0.34 420	0.35 473	0.76 422	0.23 235	0.17 327	0.33 371	0.22 336	0.56 428	0.47 408	0.42 436	0.49 425	0.33 321	0.41 458	0.73 461	0.27 334	0.18 491	0.19 438	0.24 514	0.20 502	0.16 439	0.16 339

raft_robust	0.25 293	0.23 383	0.44 156	0.22 184	0.13 159	0.23 210	0.22 336	0.52 377	0.50 435	0.33 315	0.32 239	0.33 321	0.23 271	0.55 378	0.18 185	0.07 65	0.11 288	0.08 152	0.10 333	0.08 154	0.07 19

OMP-Stereo	0.24 268	0.16 262	0.48 194	0.30 450	0.13 159	0.21 162	0.16 116	0.38 224	0.35 261	0.34 335	0.30 218	0.33 321	0.20 242	0.70 451	0.24 298	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 121	0.08 154	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 268	0.16 262	0.47 179	0.29 439	0.12 109	0.23 210	0.14 62	0.40 251	0.33 239	0.35 353	0.37 303	0.33 321	0.22 259	0.70 451	0.26 323	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 121	0.08 154	0.07 19

THIR-Stereo	0.30 386	0.15 230	0.46 173	0.19 61	0.11 72	0.28 290	0.70 543	0.33 171	0.36 277	0.37 383	0.64 490	0.33 321	0.49 491	0.58 391	0.44 437	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.09 278	0.07 97	0.08 62

DMCA	0.24 268	0.18 315	0.51 254	0.23 235	0.14 198	0.27 272	0.20 276	0.45 313	0.40 328	0.32 302	0.33 259	0.33 321	0.25 306	0.27 180	0.30 358	0.11 355	0.08 184	0.10 307	0.08 195	0.11 341	0.12 253

SuperB	0.50 494	0.37 482	2.16 558	0.23 235	0.15 259	0.41 438	0.32 466	0.50 360	0.83 524	0.44 453	0.51 431	0.33 321	0.45 473	0.69 448	1.07 529	0.10 316	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.95 564	0.18 364

gcap-zeroshot	0.19 128	0.14 197	0.51 254	0.21 134	0.15 259	0.27 272	0.15 85	0.32 153	0.24 108	0.26 193	0.20 118	0.34 329	0.15 153	0.22 98	0.14 77	0.07 65	0.08 184	0.07 75	0.07 121	0.06 38	0.09 104

MyStereo06	0.23 240	0.15 230	0.74 415	0.22 184	0.14 198	0.25 248	0.22 336	0.43 283	0.25 132	0.36 366	0.24 162	0.34 329	0.18 215	0.24 132	0.20 231	0.07 65	0.12 308	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.11 203

ffm	0.27 344	0.17 293	0.84 451	0.21 134	0.13 159	0.29 313	0.21 302	0.38 224	0.46 395	0.31 277	0.44 381	0.34 329	0.24 293	0.28 202	0.12 11	0.08 178	0.28 512	0.12 399	0.11 367	0.08 154	0.37 514

ff1	0.36 430	0.17 293	0.84 451	0.21 134	0.13 159	0.29 313	0.21 302	0.38 224	0.46 395	0.31 277	0.44 381	0.34 329	0.24 293	0.91 510	1.30 541	0.08 178	0.28 512	0.12 399	0.11 367	0.08 154	0.37 514

mmx	0.37 437	0.17 293	0.84 451	0.21 134	0.13 159	0.29 313	0.21 302	0.57 437	0.48 416	0.31 277	0.44 381	0.34 329	0.24 293	0.91 510	1.30 541	0.10 316	0.20 452	0.12 399	0.11 367	0.11 341	0.23 428

xxx	0.37 437	0.17 293	0.84 451	0.21 134	0.13 159	0.29 313	0.21 302	0.57 437	0.48 416	0.31 277	0.44 381	0.34 329	0.24 293	0.91 510	1.30 541	0.10 316	0.20 452	0.12 399	0.11 367	0.11 341	0.23 428

HH	0.22 207	0.12 119	0.55 307	0.32 472	0.16 297	0.27 272	0.18 198	0.36 199	0.25 132	0.20 130	0.26 177	0.34 329	0.18 215	0.33 270	0.15 113	0.07 65	0.16 390	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.31 488

HanStereo	0.22 207	0.12 119	0.55 307	0.32 472	0.16 297	0.27 272	0.18 198	0.36 199	0.25 132	0.20 130	0.26 177	0.34 329	0.18 215	0.33 270	0.15 113	0.07 65	0.16 390	0.07 75	0.07 121	0.07 97	0.31 488

iRaft-Stereo_5w	0.25 293	0.24 394	0.50 236	0.23 235	0.18 355	0.19 105	0.19 241	0.39 242	0.35 261	0.28 214	0.36 292	0.34 329	0.23 271	0.66 439	0.28 342	0.07 65	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.09 227	0.14 307

DAS	0.28 353	0.13 153	0.49 214	0.24 281	0.18 355	0.30 326	0.24 388	0.48 342	0.48 416	0.42 436	0.45 395	0.34 329	0.31 397	0.76 476	0.24 298	0.09 250	0.07 121	0.09 234	0.07 121	0.10 288	0.11 203

SepStereo	0.27 344	0.13 153	0.49 214	0.24 281	0.18 355	0.30 326	0.24 388	0.48 342	0.48 416	0.42 436	0.45 395	0.34 329	0.31 397	0.64 429	0.24 298	0.09 250	0.07 121	0.09 234	0.07 121	0.10 288	0.11 203

KYRaft	0.23 240	0.11 72	0.43 148	0.23 235	0.12 109	0.23 210	0.23 364	0.37 213	0.26 143	0.35 353	0.53 446	0.34 329	0.26 324	0.29 224	0.16 135	0.07 65	0.05 4	0.09 234	0.10 333	0.08 154	0.30 484

GEStereo_RVC	0.29 373	0.24 394	0.60 356	0.27 395	0.16 297	0.33 371	0.25 402	0.58 450	0.56 471	0.35 353	0.38 311	0.34 329	0.25 306	0.51 356	0.29 355	0.12 395	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.11 341	0.13 280

FADNet-RVC-Resample	0.31 397	0.32 456	1.16 509	0.27 395	0.17 327	0.33 371	0.21 302	0.49 352	0.40 328	0.36 366	0.38 311	0.34 329	0.27 332	0.54 373	0.27 334	0.10 316	0.10 256	0.14 449	0.13 442	0.13 396	0.18 364

STrans-v2	0.25 293	0.14 197	0.56 317	0.21 134	0.12 109	0.23 210	0.20 276	0.50 360	0.31 213	0.31 277	0.42 357	0.35 343	0.35 427	0.62 421	0.24 298	0.07 65	0.05 4	0.08 152	0.07 121	0.06 38	0.08 62

ICVP	0.24 268	0.13 153	0.45 159	0.26 358	0.14 198	0.30 326	0.25 402	0.47 331	0.35 261	0.29 238	0.43 371	0.35 343	0.25 306	0.28 202	0.25 312	0.12 395	0.09 224	0.09 234	0.09 278	0.09 227	0.11 203
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 403	0.16 262	1.22 520	0.23 235	0.19 382	0.32 364	0.19 241	0.61 479	0.61 487	0.37 383	0.45 395	0.35 343	0.29 374	0.37 307	0.26 323	0.14 442	0.11 288	0.12 399	0.11 367	0.14 419	0.18 364

ADCRef	0.41 464	0.33 460	1.05 492	0.26 358	0.21 422	0.49 482	0.27 422	0.54 401	0.51 441	0.51 487	0.59 471	0.35 343	0.47 482	0.54 373	1.35 547	0.09 250	0.08 184	0.12 399	0.12 410	0.12 382	0.13 280

AdaStereo	0.25 293	0.17 293	0.47 179	0.25 318	0.13 159	0.33 371	0.17 146	0.57 437	0.43 361	0.34 335	0.38 311	0.35 343	0.21 252	0.32 260	0.24 298	0.14 442	0.06 48	0.13 425	0.09 278	0.11 341	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.
HI	0.21 188	0.16 262	0.50 236	0.18 31	0.15 259	0.17 62	0.16 116	0.35 187	0.22 84	0.38 392	0.38 311	0.36 348	0.24 293	0.29 224	0.22 270	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.09 278	0.09 227	0.08 62

CoSv	0.21 188	0.16 262	0.50 236	0.18 31	0.15 259	0.17 62	0.16 116	0.35 187	0.22 84	0.38 392	0.38 311	0.36 348	0.24 293	0.29 224	0.22 270	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.09 278	0.09 227	0.08 62

TransformOpticalFlow	0.24 268	0.14 197	0.57 327	0.24 281	0.11 72	0.21 162	0.19 241	0.43 283	0.34 250	0.30 261	0.43 371	0.36 348	0.31 397	0.61 410	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.08 152	0.07 121	0.06 38	0.08 62

MMNet	0.28 353	0.19 327	0.54 298	0.24 281	0.17 327	0.47 469	0.22 336	0.47 331	0.53 453	0.40 419	0.43 371	0.36 348	0.34 420	0.40 315	0.35 400	0.08 178	0.08 184	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.09 104

PS-NSSS	0.33 410	0.36 479	0.61 362	0.24 281	0.18 355	0.33 371	0.24 388	0.59 459	0.42 350	0.38 392	0.52 438	0.36 348	0.31 397	0.80 487	0.32 377	0.18 491	0.14 346	0.21 505	0.15 470	0.17 454	0.14 307

PWCDC_ROB	0.41 464	0.41 499	0.77 428	0.34 488	0.21 422	0.43 447	0.20 276	0.60 471	0.90 534	0.44 453	1.24 544	0.36 348	0.38 442	0.56 384	0.48 450	0.18 491	0.11 288	0.11 364	0.10 333	0.20 487	0.16 339

PCWNet_CMD	0.23 240	0.14 197	0.48 194	0.21 134	0.13 159	0.28 290	0.17 146	0.47 331	0.47 408	0.30 261	0.36 292	0.37 354	0.24 293	0.29 224	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 195	0.11 341	0.11 203

riskmin	0.24 268	0.10 39	0.43 148	0.32 472	0.26 480	0.33 371	0.19 241	0.44 304	0.30 204	0.24 171	0.27 190	0.37 354	0.25 306	0.30 239	0.22 270	0.09 250	0.18 426	0.09 234	0.13 442	0.10 288	0.27 468

delet	0.29 373	0.18 315	0.58 342	0.24 281	0.19 382	0.41 438	0.30 452	0.52 377	0.51 441	0.35 353	0.42 357	0.37 354	0.31 397	0.49 346	0.36 404	0.10 316	0.09 224	0.11 364	0.12 410	0.09 227	0.09 104

UPFNet	0.27 344	0.15 230	0.47 179	0.25 318	0.20 406	0.37 416	0.27 422	0.50 360	0.40 328	0.36 366	0.38 311	0.37 354	0.29 374	0.40 315	0.34 393	0.10 316	0.10 256	0.10 307	0.10 333	0.10 288	0.08 62

MSMDNet	0.23 240	0.14 197	0.49 214	0.20 101	0.13 159	0.28 290	0.17 146	0.47 331	0.47 408	0.30 261	0.36 292	0.37 354	0.24 293	0.29 224	0.21 253	0.09 250	0.07 121	0.09 234	0.08 195	0.11 341	0.11 203

iResNet_ROB	0.27 344	0.27 427	0.48 194	0.21 134	0.12 109	0.32 364	0.17 146	0.57 437	0.55 466	0.39 410	0.44 381	0.37 354	0.28 354	0.43 327	0.28 342	0.08 178	0.06 48	0.06 25	0.05 21	0.09 227	0.11 203

DualNet (step1)	0.31 397	0.21 348	0.69 396	0.18 31	0.17 327	0.36 408	0.21 302	0.54 401	0.43 361	0.38 392	0.36 292	0.38 360	0.32 410	0.41 318	0.26 323	0.24 511	0.21 458	0.28 523	0.24 518	0.18 470	0.21 406

test_sample9	0.45 477	0.21 348	0.69 396	0.18 31	0.17 327	0.36 408	0.21 302	0.54 401	0.43 361	0.38 392	0.36 292	0.38 360	0.32 410	0.70 451	1.01 522	0.24 511	1.93 576	0.28 523	0.24 518	0.18 470	0.21 406

test_sample7	0.28 353	0.16 262	0.47 179	0.21 134	0.14 198	0.29 313	0.22 336	0.54 401	0.43 361	0.38 392	0.36 292	0.38 360	0.32 410	0.41 318	0.26 323	0.14 442	0.21 458	0.13 425	0.12 410	0.13 396	0.25 452

DispNO	0.29 373	0.24 394	0.83 447	0.23 235	0.17 327	0.25 248	0.22 336	0.47 331	0.42 350	0.33 315	0.39 329	0.38 360	0.28 354	0.78 480	0.35 400	0.09 250	0.07 121	0.10 307	0.10 333	0.09 227	0.09 104

CFNet_ucs	0.25 293	0.14 197	0.51 254	0.20 101	0.15 259	0.29 313	0.18 198	0.51 370	0.46 395	0.32 302	0.42 357	0.38 360	0.23 271	0.31 251	0.22 270	0.11 355	0.08 184	0.12 399	0.09 278	0.13 396	0.13 280

BSDual-CNN	0.24 268	0.13 153	0.36 102	0.25 318	0.14 198	0.35 401	0.22 336	0.59 459	0.36 277	0.34 335	0.35 277	0.38 360	0.25 306	0.27 180	0.28 342	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.10 333	0.09 227	0.10 164

psmg	0.24 268	0.13 153	0.36 102	0.21 134	0.14 198	0.35 401	0.23 364	0.54 401	0.36 277	0.36 366	0.38 311	0.38 360	0.25 306	0.27 180	0.28 342	0.10 316	0.08 184	0.10 307	0.10 333	0.09 227	0.09 104

CFNet_pseudo	0.23 240	0.14 197	0.48 194	0.20 101	0.13 159	0.27 272	0.17 146	0.46 320	0.45 384	0.30 261	0.37 303	0.38 360	0.23 271	0.30 239	0.22 270	0.09 250	0.06 48	0.11 364	0.08 195	0.11 341	0.11 203

xxxx	0.39 447	0.14 197	0.47 179	0.20 101	0.16 297	0.38 422	0.20 276	0.61 479	0.43 361	0.30 261	0.44 381	0.38 360	0.25 306	0.50 350	2.41 569	0.11 355	0.21 458	0.09 234	0.10 333	0.10 288	0.26 464

ACVNet	0.24 268	0.18 315	0.51 254	0.18 31	0.15 259	0.27 272	0.23 364	0.40 251	0.45 384	0.29 238	0.41 349	0.38 360	0.28 354	0.28 202	0.35 400	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.10 288	0.09 104

acv_ft	0.26 316	0.18 315	0.56 317	0.24 281	0.19 382	0.34 386	0.21 302	0.47 331	0.45 384	0.39 410	0.41 349	0.38 360	0.28 354	0.28 202	0.36 404	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.11 341	0.09 104

CFNet	0.29 373	0.29 439	0.57 327	0.23 235	0.14 198	0.34 386	0.15 85	0.53 387	0.46 395	0.31 277	0.40 338	0.38 360	0.27 332	0.76 476	0.28 342	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.11 367	0.11 341	0.09 104

ccs_rob	0.23 240	0.14 197	0.48 194	0.20 101	0.13 159	0.27 272	0.17 146	0.46 320	0.45 384	0.30 261	0.37 303	0.38 360	0.23 271	0.30 239	0.22 270	0.09 250	0.06 48	0.11 364	0.08 195	0.12 382	0.11 203

DeepPruner_ROB	0.28 353	0.25 409	0.64 376	0.22 184	0.16 297	0.30 326	0.21 302	0.54 401	0.33 239	0.36 366	0.38 311	0.38 360	0.26 324	0.45 337	0.28 342	0.15 456	0.11 288	0.11 364	0.11 367	0.14 419	0.14 307

z-ln-s-r	0.35 427	0.30 445	1.02 489	0.23 235	0.14 198	0.30 326	0.26 413	0.46 320	0.55 466	0.33 315	0.61 483	0.39 374	0.31 397	0.80 487	0.77 502	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.08 195	0.11 341	0.10 164

DMCA-RVC	0.30 386	0.27 427	0.93 476	0.28 423	0.17 327	0.30 326	0.21 302	0.43 283	0.36 277	0.40 419	0.38 311	0.39 374	0.36 432	0.44 331	0.34 393	0.13 417	0.10 256	0.16 474	0.12 410	0.13 396	0.11 203

TDLM	0.32 403	0.27 427	0.52 275	0.30 450	0.15 259	0.33 371	0.32 466	0.54 401	0.50 435	0.44 453	0.43 371	0.39 374	0.30 380	0.92 515	0.30 358	0.14 442	0.09 224	0.13 425	0.12 410	0.13 396	0.14 307

iResNetv2_ROB	0.29 373	0.37 482	0.92 472	0.24 281	0.13 159	0.30 326	0.19 241	0.55 419	0.51 441	0.39 410	0.46 407	0.39 374	0.27 332	0.36 297	0.30 358	0.09 250	0.06 48	0.07 75	0.05 21	0.13 396	0.11 203

G2L-Stereo_test	0.26 316	0.22 367	0.54 298	0.20 101	0.13 159	0.28 290	0.24 388	0.51 370	0.40 328	0.38 392	0.37 303	0.40 378	0.26 324	0.53 367	0.32 377	0.09 250	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.09 227	0.11 203

G2L-Stereo	0.27 344	0.23 383	0.61 362	0.22 184	0.14 198	0.25 248	0.19 241	0.48 342	0.37 292	0.33 315	0.38 311	0.40 378	0.23 271	0.61 410	0.33 386	0.11 355	0.09 224	0.10 307	0.08 195	0.09 227	0.11 203

TCMNet	0.34 420	0.28 435	0.81 438	0.29 439	0.30 502	0.40 433	0.28 437	0.53 387	0.49 429	0.38 392	0.46 407	0.40 378	0.30 380	0.61 410	0.42 426	0.14 442	0.13 328	0.15 466	0.14 459	0.18 470	0.19 378

1111x	0.39 447	0.17 293	0.80 437	0.23 235	0.15 259	0.33 371	0.27 422	0.62 487	0.48 416	0.32 302	0.43 371	0.40 378	0.29 374	0.86 500	1.60 556	0.09 250	0.23 479	0.09 234	0.12 410	0.10 288	0.23 428

GMStereo_Zeroshot	0.25 293	0.22 367	0.51 254	0.27 395	0.14 198	0.28 290	0.15 85	0.40 251	0.36 277	0.37 383	0.43 371	0.40 378	0.17 187	0.35 292	0.21 253	0.12 395	0.07 121	0.13 425	0.07 121	0.17 454	0.10 164

PSMNet-RSSM	0.26 316	0.21 348	0.50 236	0.21 134	0.14 198	0.25 248	0.21 302	0.50 360	0.38 302	0.31 277	0.45 395	0.40 378	0.27 332	0.53 367	0.24 298	0.12 395	0.08 184	0.11 364	0.13 442	0.10 288	0.10 164

DSFCA	0.29 373	0.18 315	0.48 194	0.21 134	0.17 327	0.39 427	0.32 466	0.49 352	0.44 373	0.44 453	0.38 311	0.40 378	0.30 380	0.53 367	0.38 412	0.12 395	0.10 256	0.10 307	0.11 367	0.11 341	0.11 203

DeepPrunerF	0.46 485	0.37 482	1.50 538	0.34 488	0.30 502	0.36 408	0.37 488	0.64 496	1.15 555	0.41 431	0.45 395	0.40 378	0.41 458	0.82 492	0.53 465	0.18 491	0.14 346	0.23 512	0.21 504	0.17 454	0.18 364

UCFNet_RVC	0.25 293	0.21 348	0.49 214	0.19 61	0.15 259	0.34 386	0.18 198	0.47 331	0.36 277	0.30 261	0.35 277	0.40 378	0.26 324	0.35 292	0.24 298	0.13 417	0.08 184	0.13 425	0.14 459	0.13 396	0.13 280

G2L-ROB	0.25 293	0.21 348	0.56 317	0.19 61	0.12 109	0.28 290	0.21 302	0.48 342	0.34 250	0.35 353	0.31 229	0.41 387	0.23 271	0.51 356	0.31 368	0.09 250	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.09 227	0.12 253

xyz-stereo	1.43 558	0.11 72	17.43 589	0.18 31	0.08 4	4.86 574	0.18 198	0.31 146	0.35 261	0.37 383	2.75 573	0.41 387	0.31 397	0.58 391	0.33 386	0.07 65	0.05 4	0.09 234	0.06 56	0.06 38	0.06 6

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 353	0.17 293	0.96 481	0.29 439	0.31 509	0.29 313	0.21 302	0.53 387	0.28 170	0.27 204	0.55 454	0.41 387	0.18 215	0.30 239	0.22 270	0.08 178	0.10 256	0.08 152	0.13 442	0.12 382	0.20 396

LL-Strereo	0.32 403	0.33 460	0.77 428	0.26 358	0.24 463	0.22 191	0.23 364	0.58 450	0.44 373	0.35 353	0.32 239	0.41 387	0.40 453	0.93 517	0.25 312	0.08 178	0.13 328	0.11 364	0.09 278	0.09 227	0.22 420

iinet-f	0.31 397	0.23 383	1.16 509	0.20 101	0.16 297	0.44 452	0.23 364	0.47 331	0.38 302	0.36 366	0.44 381	0.41 387	0.35 427	0.36 297	0.43 430	0.10 316	0.09 224	0.08 152	0.08 195	0.13 396	0.12 253

anonymousa	0.26 316	0.13 153	0.56 317	0.29 439	0.30 502	0.31 347	0.20 276	0.38 224	0.36 277	0.33 315	0.51 431	0.41 387	0.27 332	0.25 148	0.24 298	0.08 178	0.18 426	0.09 234	0.18 496	0.08 154	0.17 359

PSMNet-ADL	0.26 316	0.16 262	0.39 115	0.27 395	0.14 198	0.32 364	0.22 336	0.45 313	0.37 292	0.28 214	0.34 269	0.41 387	0.28 354	0.61 410	0.32 377	0.11 355	0.10 256	0.09 234	0.11 367	0.10 288	0.13 280

RAFT	0.24 268	0.24 394	0.46 173	0.27 395	0.15 259	0.26 265	0.26 413	0.37 213	0.31 213	0.34 335	0.34 269	0.41 387	0.22 259	0.30 239	0.18 185	0.08 178	0.15 377	0.11 364	0.10 333	0.11 341	0.13 280

HGLStereo	0.29 373	0.19 327	0.60 356	0.24 281	0.21 422	0.33 371	0.23 364	0.52 377	0.44 373	0.36 366	0.49 425	0.41 387	0.35 427	0.46 339	0.34 393	0.11 355	0.11 288	0.09 234	0.09 278	0.11 341	0.12 253

GANet-RSSM	0.26 316	0.19 327	0.54 298	0.21 134	0.14 198	0.27 272	0.22 336	0.47 331	0.34 250	0.30 261	0.40 338	0.41 387	0.30 380	0.59 399	0.25 312	0.11 355	0.08 184	0.09 234	0.09 278	0.10 288	0.10 164

GwcNet-RSSM	0.28 353	0.25 409	0.61 362	0.22 184	0.14 198	0.28 290	0.24 388	0.46 320	0.44 373	0.33 315	0.46 407	0.41 387	0.28 354	0.55 378	0.31 368	0.11 355	0.07 121	0.09 234	0.10 333	0.10 288	0.09 104

FADNet-RVC	0.34 420	0.43 503	0.97 483	0.25 318	0.20 406	0.33 371	0.20 276	0.51 370	0.42 350	0.34 335	0.40 338	0.41 387	0.29 374	0.65 433	0.36 404	0.14 442	0.14 346	0.14 449	0.15 470	0.19 479	0.20 396

PA-Net	0.40 458	0.35 473	1.05 492	0.32 472	0.28 487	0.39 427	0.43 511	0.53 387	0.56 471	0.35 353	0.43 371	0.41 387	0.36 432	0.83 496	0.61 483	0.12 395	0.23 479	0.16 474	0.23 516	0.13 396	0.20 396
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.28 353	0.15 230	0.54 298	0.27 395	0.19 382	0.24 232	0.15 85	0.47 331	0.45 384	0.40 419	0.49 425	0.42 400	0.27 332	0.33 270	0.30 358	0.20 503	0.12 308	0.17 483	0.16 480	0.16 439	0.21 406

ToySt	0.28 353	0.19 327	0.68 395	0.22 184	0.19 382	0.31 347	0.31 461	0.43 283	0.43 361	0.28 214	0.38 311	0.42 400	0.32 410	0.33 270	0.32 377	0.08 178	0.14 346	0.10 307	0.12 410	0.11 341	0.24 441

CSP-Net	0.28 353	0.17 293	0.41 133	0.22 184	0.14 198	0.44 452	0.24 388	0.52 377	0.42 350	0.42 436	0.44 381	0.42 400	0.27 332	0.66 439	0.30 358	0.12 395	0.09 224	0.08 152	0.08 195	0.10 288	0.10 164

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 373	0.24 394	0.81 438	0.26 358	0.18 355	0.30 326	0.22 336	0.52 377	0.41 338	0.38 392	0.42 357	0.42 400	0.28 354	0.46 339	0.31 368	0.11 355	0.08 184	0.10 307	0.11 367	0.10 288	0.12 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 403	0.18 315	0.63 371	0.24 281	0.23 449	0.43 447	0.28 437	0.60 471	0.58 475	0.28 214	0.39 329	0.42 400	0.30 380	0.71 457	0.30 358	0.13 417	0.09 224	0.13 425	0.10 333	0.20 487	0.18 364

StereoDRNet-Refined	0.28 353	0.19 327	0.47 179	0.25 318	0.14 198	0.36 408	0.21 302	0.49 352	0.43 361	0.46 466	0.52 438	0.42 400	0.30 380	0.46 339	0.38 412	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.11 367	0.10 288	0.11 203
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 410	0.24 394	0.49 214	0.27 395	0.16 297	0.34 386	0.19 241	0.55 419	0.50 435	0.34 335	0.37 303	0.42 400	0.30 380	0.93 517	0.25 312	0.19 500	0.20 452	0.24 514	0.22 512	0.17 454	0.25 452

hknet	0.26 316	0.15 230	0.49 214	0.25 318	0.16 297	0.35 401	0.22 336	0.59 459	0.40 328	0.34 335	0.35 277	0.43 407	0.28 354	0.38 310	0.26 323	0.09 250	0.07 121	0.11 364	0.10 333	0.09 227	0.10 164

ADLNet	0.30 386	0.19 327	0.59 349	0.23 235	0.19 382	0.34 386	0.23 364	0.56 428	0.44 373	0.43 447	0.41 349	0.43 407	0.28 354	0.56 384	0.36 404	0.11 355	0.08 184	0.11 364	0.11 367	0.11 341	0.15 323

UNet	0.28 353	0.16 262	0.70 402	0.24 281	0.20 406	0.44 452	0.21 302	0.52 377	0.42 350	0.36 366	0.40 338	0.43 407	0.33 418	0.41 318	0.32 377	0.09 250	0.07 121	0.10 307	0.09 278	0.10 288	0.09 104

cf-r	0.26 316	0.22 367	0.66 386	0.22 184	0.14 198	0.28 290	0.22 336	0.44 304	0.42 350	0.32 302	0.42 357	0.43 407	0.27 332	0.44 331	0.27 334	0.11 355	0.07 121	0.08 152	0.10 333	0.08 154	0.09 104

FADNet	0.34 420	0.43 503	0.88 466	0.24 281	0.22 437	0.37 416	0.19 241	0.56 428	0.49 429	0.32 302	0.36 292	0.43 407	0.32 410	0.65 433	0.30 358	0.17 480	0.16 390	0.14 449	0.16 480	0.25 508	0.21 406

AANet_RVC	0.33 410	0.31 449	0.69 396	0.23 235	0.14 198	0.30 326	0.23 364	0.49 352	0.55 466	0.39 410	0.60 475	0.43 407	0.30 380	0.88 503	0.54 469	0.11 355	0.08 184	0.07 75	0.07 121	0.10 288	0.12 253

PSMNet-RUCA	0.39 447	0.47 509	0.84 451	0.46 532	0.41 531	0.34 386	0.26 413	0.59 459	0.46 395	0.40 419	0.51 431	0.44 413	0.33 418	0.43 327	0.31 368	0.25 518	0.14 346	0.33 533	0.21 504	0.32 529	0.23 428

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 410	0.25 409	0.82 442	0.22 184	0.17 327	0.46 463	0.28 437	0.53 387	0.53 453	0.43 447	0.57 464	0.44 413	0.31 397	0.50 350	0.48 450	0.10 316	0.06 48	0.08 152	0.06 56	0.11 341	0.12 253

AACVNet	0.28 353	0.22 367	0.55 307	0.23 235	0.14 198	0.30 326	0.19 241	0.43 283	0.33 239	0.39 410	0.42 357	0.44 413	0.29 374	0.73 461	0.28 342	0.11 355	0.09 224	0.11 364	0.09 278	0.13 396	0.12 253

STTStereo	0.30 386	0.24 394	0.83 447	0.25 318	0.17 327	0.30 326	0.24 388	0.49 352	0.39 318	0.39 410	0.41 349	0.44 413	0.28 354	0.41 318	0.30 358	0.13 417	0.13 328	0.13 425	0.16 480	0.12 382	0.12 253

CVANet_RVC	0.34 420	0.25 409	0.77 428	0.27 395	0.17 327	0.34 386	0.28 437	0.55 419	0.50 435	0.43 447	0.46 407	0.44 413	0.31 397	0.90 508	0.27 334	0.15 456	0.10 256	0.14 449	0.14 459	0.15 431	0.15 323

DRN-Test	0.35 427	0.20 340	0.75 418	0.28 423	0.19 382	0.46 463	0.29 443	0.68 514	0.54 458	0.49 479	0.47 415	0.44 413	0.35 427	0.63 424	0.44 437	0.13 417	0.09 224	0.13 425	0.12 410	0.13 396	0.13 280

coex_refinement	0.28 353	0.22 367	0.50 236	0.23 235	0.15 259	0.31 347	0.20 276	0.51 370	0.43 361	0.35 353	0.42 357	0.45 419	0.27 332	0.56 384	0.41 422	0.10 316	0.07 121	0.07 75	0.07 121	0.11 341	0.12 253

UGAM	0.28 353	0.18 315	0.57 327	0.26 358	0.13 159	0.23 210	0.26 413	0.33 171	0.45 384	0.32 302	0.42 357	0.45 419	0.22 259	0.92 515	0.23 289	0.08 178	0.09 224	0.14 449	0.13 442	0.10 288	0.10 164

GASNet	0.39 447	0.58 531	1.27 522	0.35 494	0.23 449	0.35 401	0.23 364	0.63 491	0.56 471	0.41 431	0.38 311	0.45 419	0.30 380	0.81 491	0.42 426	0.16 466	0.11 288	0.14 449	0.14 459	0.23 502	0.12 253

ADLNet2	0.31 397	0.23 383	0.77 428	0.23 235	0.18 355	0.36 408	0.24 388	0.55 419	0.54 458	0.33 315	0.38 311	0.45 419	0.31 397	0.70 451	0.36 404	0.10 316	0.08 184	0.09 234	0.09 278	0.12 382	0.11 203

FINET	0.58 515	0.48 513	1.35 529	0.38 509	0.37 523	0.96 542	1.13 566	0.84 543	1.05 545	0.50 484	0.70 502	0.45 419	0.61 516	0.63 424	0.62 484	0.26 520	0.28 512	0.14 449	0.13 442	0.20 487	0.44 529

Syn2CoEx	0.39 447	0.39 493	1.08 499	0.35 494	0.21 422	0.41 438	0.29 443	0.63 491	0.51 441	0.43 447	0.56 459	0.45 419	0.45 473	0.69 448	0.39 416	0.17 480	0.14 346	0.16 474	0.12 410	0.13 396	0.16 339

psm_up	0.30 386	0.21 348	0.58 342	0.26 358	0.18 355	0.32 364	0.27 422	0.57 437	0.45 384	0.38 392	0.41 349	0.45 419	0.40 453	0.59 399	0.32 377	0.11 355	0.12 308	0.13 425	0.12 410	0.11 341	0.11 203

CBMV_ROB	0.36 430	0.21 348	0.57 327	0.22 184	0.14 198	0.35 401	0.20 276	0.55 419	0.47 408	0.52 490	0.58 467	0.45 419	0.53 501	0.75 470	0.50 457	0.18 491	0.19 438	0.23 512	0.21 504	0.15 431	0.20 396

w-ln-seven-2	0.40 458	0.37 482	1.34 527	0.28 423	0.18 355	0.38 422	0.29 443	0.53 387	0.59 482	0.47 472	0.56 459	0.46 427	0.42 464	0.70 451	0.64 488	0.10 316	0.10 256	0.12 399	0.11 367	0.14 419	0.16 339

DCVSM-stereo	0.25 293	0.14 197	0.53 286	0.21 134	0.14 198	0.27 272	0.14 62	0.35 187	0.35 261	0.42 436	0.33 259	0.46 427	0.30 380	0.31 251	0.27 334	0.11 355	0.10 256	0.12 399	0.10 333	0.12 382	0.15 323

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 316	0.15 230	0.96 481	0.21 134	0.25 476	0.30 326	0.21 302	0.54 401	0.28 170	0.25 183	0.29 204	0.46 427	0.23 271	0.28 202	0.20 231	0.08 178	0.10 256	0.08 152	0.12 410	0.11 341	0.17 359

ssnet_v2	0.30 386	0.21 348	0.63 371	0.23 235	0.15 259	0.40 433	0.30 452	0.59 459	0.48 416	0.40 419	0.37 303	0.46 427	0.30 380	0.41 318	0.44 437	0.13 417	0.11 288	0.11 364	0.11 367	0.12 382	0.11 203

dad	0.30 386	0.38 489	0.60 356	0.22 184	0.14 198	0.32 364	0.21 302	0.35 187	0.51 441	0.45 460	0.45 395	0.46 427	0.23 271	0.41 318	0.27 334	0.21 505	0.11 288	0.20 503	0.11 367	0.15 431	0.11 203

SACVNet	0.32 403	0.25 409	0.59 349	0.26 358	0.19 382	0.35 401	0.25 402	0.54 401	0.41 338	0.43 447	0.45 395	0.46 427	0.34 420	0.71 457	0.30 358	0.14 442	0.10 256	0.12 399	0.12 410	0.16 439	0.20 396

Consistency-Raft	0.56 511	0.52 517	1.12 503	0.45 529	0.49 536	0.48 476	0.45 514	0.73 527	0.74 517	0.45 460	0.82 517	0.46 427	0.60 512	0.51 356	0.63 487	0.39 542	0.40 541	0.44 540	0.51 551	0.53 541	0.38 521

CFNet-ft	0.26 316	0.21 348	0.51 254	0.19 61	0.16 297	0.31 347	0.21 302	0.40 251	0.37 292	0.29 238	0.40 338	0.46 427	0.27 332	0.49 346	0.28 342	0.12 395	0.07 121	0.12 399	0.11 367	0.12 382	0.11 203

ADCP+	0.48 491	0.36 479	1.47 536	0.26 358	0.22 437	0.57 501	0.40 503	0.56 428	0.54 458	0.46 466	0.52 438	0.46 427	0.53 501	0.59 399	1.93 562	0.10 316	0.08 184	0.11 364	0.11 367	0.14 419	0.15 323

CFNet_RVC	0.26 316	0.21 348	0.51 254	0.19 61	0.16 297	0.31 347	0.21 302	0.40 251	0.37 292	0.29 238	0.40 338	0.46 427	0.27 332	0.49 346	0.28 342	0.12 395	0.07 121	0.12 399	0.11 367	0.12 382	0.11 203

DDVS	0.26 316	0.16 262	0.45 159	0.25 318	0.17 327	0.34 386	0.21 302	0.43 283	0.31 213	0.34 335	0.41 349	0.47 437	0.21 252	0.52 364	0.29 355	0.11 355	0.09 224	0.11 364	0.09 278	0.13 396	0.16 339

SQANet	0.44 474	0.57 528	0.89 468	0.49 535	0.39 528	0.47 469	0.23 364	0.53 387	0.44 373	0.41 431	0.48 424	0.47 437	0.34 420	0.58 391	0.43 430	0.38 540	0.15 377	0.40 538	0.21 504	0.50 538	0.34 501

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 442	0.43 503	0.72 414	0.35 494	0.19 382	0.51 485	0.25 402	0.56 428	0.39 318	0.42 436	0.47 415	0.47 437	0.27 332	0.74 465	0.32 377	0.38 540	0.19 438	0.27 517	0.17 491	0.29 524	0.27 468

RASNet	0.30 386	0.19 327	0.59 349	0.23 235	0.19 382	0.33 371	0.20 276	0.50 360	0.41 338	0.31 277	0.44 381	0.47 437	0.38 442	0.79 484	0.40 418	0.09 250	0.07 121	0.07 75	0.09 278	0.08 154	0.10 164

Anonymous_2	0.44 474	0.23 383	0.57 327	0.34 488	0.34 515	0.53 494	0.28 437	0.49 352	0.39 318	0.36 366	0.34 269	0.48 441	0.38 442	0.43 327	0.33 386	0.26 520	0.41 543	0.44 540	1.45 575	0.33 531	0.37 514

CRFU-Net	0.29 373	0.14 197	0.48 194	0.26 358	0.15 259	0.46 463	0.22 336	0.52 377	0.32 223	0.44 453	0.42 357	0.48 441	0.47 482	0.44 331	0.31 368	0.12 395	0.10 256	0.09 234	0.08 195	0.10 288	0.11 203

APVNet	0.38 442	0.26 419	0.87 460	0.26 358	0.22 437	0.52 491	0.35 480	0.64 496	0.46 395	0.40 419	0.52 438	0.48 441	0.39 449	0.84 497	0.48 450	0.13 417	0.14 346	0.15 466	0.16 480	0.16 439	0.16 339

S-Stereo	0.39 447	0.20 340	1.04 491	0.28 423	0.22 437	0.39 427	0.31 461	0.58 450	0.69 507	0.40 419	0.59 471	0.48 441	0.41 458	0.75 470	0.42 426	0.12 395	0.15 377	0.13 425	0.13 442	0.16 439	0.25 452

CC-Net-ROB	0.46 485	0.55 522	0.86 458	0.38 509	0.23 449	0.51 485	0.30 452	0.69 520	0.51 441	0.46 466	0.51 431	0.48 441	0.38 442	0.96 521	0.40 418	0.36 537	0.23 479	0.56 546	0.25 523	0.34 532	0.22 420

StereoDRNet	0.34 420	0.28 435	0.70 402	0.28 423	0.21 422	0.43 447	0.30 452	0.63 491	0.51 441	0.47 472	0.40 338	0.48 441	0.31 397	0.58 391	0.44 437	0.12 395	0.10 256	0.12 399	0.11 367	0.13 396	0.13 280

zh-mn7	0.50 494	0.57 528	1.82 551	0.25 318	0.19 382	0.45 460	0.29 443	0.59 459	0.84 527	0.67 519	0.97 530	0.49 447	0.41 458	0.93 517	0.73 498	0.12 395	0.10 256	0.11 364	0.11 367	0.13 396	0.17 359

fast-acv-ft	0.33 410	0.26 419	0.88 466	0.25 318	0.18 355	0.49 482	0.27 422	0.44 304	0.50 435	0.40 419	0.55 454	0.49 447	0.36 432	0.39 313	0.41 422	0.11 355	0.11 288	0.11 364	0.12 410	0.13 396	0.11 203

NaN_ROB	0.44 474	0.38 489	0.94 479	0.30 450	0.20 406	0.52 491	0.49 524	0.61 479	0.60 485	0.56 504	0.47 415	0.49 447	0.42 464	1.24 542	0.76 501	0.12 395	0.18 426	0.12 399	0.13 442	0.12 382	0.18 364

MDST_ROB	0.51 498	0.16 262	0.97 483	0.31 466	0.21 422	1.35 558	0.34 477	0.80 535	0.59 482	1.09 548	0.74 508	0.49 447	0.37 437	1.31 548	0.60 480	0.14 442	0.12 308	0.16 474	0.13 442	0.13 396	0.18 364

PSMNet_ROB	0.36 430	0.31 449	0.71 409	0.31 466	0.21 422	0.44 452	0.44 513	0.61 479	0.49 429	0.39 410	0.45 395	0.49 447	0.32 410	0.66 439	0.53 465	0.14 442	0.10 256	0.15 466	0.14 459	0.13 396	0.13 280

Wz-Net-LNSev	0.36 430	0.35 473	1.06 494	0.26 358	0.21 422	0.47 469	0.33 472	0.56 428	0.58 475	0.45 460	0.54 449	0.50 452	0.37 437	0.40 315	0.42 426	0.12 395	0.11 288	0.10 307	0.09 278	0.14 419	0.15 323

HSM-Net_RVC	0.28 353	0.12 119	0.48 194	0.19 61	0.11 72	0.35 401	0.21 302	0.64 496	0.44 373	0.40 419	0.43 371	0.50 452	0.27 332	0.75 470	0.25 312	0.08 178	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.08 154	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 477	0.52 517	0.87 460	0.39 511	0.20 406	0.51 485	0.50 526	0.68 514	0.67 501	0.47 472	0.46 407	0.50 452	0.43 468	0.91 510	0.40 418	0.28 526	0.21 458	0.32 530	0.19 498	0.28 522	0.23 428
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
YMNet	0.33 410	0.26 419	0.64 376	0.28 423	0.23 449	0.48 476	0.27 422	0.54 401	0.47 408	0.49 479	0.56 459	0.51 455	0.30 380	0.41 318	0.44 437	0.13 417	0.16 390	0.13 425	0.12 410	0.14 419	0.14 307

YMNet_1	0.33 410	0.26 419	0.64 376	0.28 423	0.23 449	0.48 476	0.27 422	0.54 401	0.47 408	0.49 479	0.56 459	0.51 455	0.30 380	0.41 318	0.44 437	0.13 417	0.16 390	0.13 425	0.12 410	0.14 419	0.14 307

GwcNet	0.37 437	0.29 439	1.12 503	0.25 318	0.24 463	0.48 476	0.27 422	0.58 450	0.60 485	0.39 410	0.54 449	0.51 455	0.34 420	0.60 404	0.46 445	0.13 417	0.12 308	0.12 399	0.11 367	0.13 396	0.15 323

ac_64	0.28 353	0.16 262	0.62 366	0.25 318	0.17 327	0.36 408	0.22 336	0.48 342	0.35 261	0.36 366	0.37 303	0.51 455	0.30 380	0.62 421	0.34 393	0.11 355	0.09 224	0.10 307	0.10 333	0.09 227	0.09 104

RTSC	0.43 472	0.37 482	0.95 480	0.30 450	0.20 406	0.50 484	0.23 364	0.65 502	0.86 530	0.56 504	0.54 449	0.51 455	0.36 432	0.71 457	0.92 513	0.13 417	0.14 346	0.11 364	0.13 442	0.18 470	0.19 378

DLCB_ROB	0.30 386	0.20 340	0.45 159	0.28 423	0.17 327	0.37 416	0.25 402	0.50 360	0.45 384	0.46 466	0.47 415	0.51 455	0.34 420	0.56 384	0.38 412	0.10 316	0.10 256	0.11 364	0.11 367	0.10 288	0.11 203

CBMV	0.36 430	0.25 409	0.61 362	0.24 281	0.14 198	0.42 443	0.33 472	0.56 428	0.52 452	0.54 500	0.52 438	0.51 455	0.58 508	0.63 424	0.43 430	0.15 456	0.16 390	0.18 491	0.16 480	0.13 396	0.19 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 501	0.64 536	1.77 548	0.30 450	0.20 406	0.47 469	0.40 503	0.60 471	0.65 496	0.53 496	0.82 517	0.52 462	0.59 510	1.10 533	0.96 518	0.13 417	0.13 328	0.13 425	0.13 442	0.17 454	0.20 396

DGSMNet	0.63 524	0.32 456	1.01 488	0.54 539	0.73 553	0.62 510	1.36 570	0.62 487	0.58 475	0.38 392	0.62 486	0.52 462	0.34 420	0.65 433	0.47 448	0.54 546	0.61 563	0.67 551	0.61 559	0.65 547	0.69 559

aanetorigin	0.40 458	0.33 460	1.14 506	0.25 318	0.19 382	0.30 326	0.37 488	0.34 178	0.47 408	0.95 539	0.82 517	0.52 462	0.56 505	0.50 350	0.52 461	0.11 355	0.09 224	0.10 307	0.10 333	0.16 439	0.19 378

PWC_ROB	0.41 464	0.38 489	0.92 472	0.26 358	0.20 406	0.39 427	0.19 241	0.61 479	0.69 507	0.58 508	0.84 520	0.52 462	0.44 471	0.74 465	0.62 484	0.13 417	0.09 224	0.14 449	0.10 333	0.17 454	0.18 364

SGM-Forest	0.42 468	0.44 506	0.92 472	0.24 281	0.16 297	0.45 460	0.40 503	0.58 450	0.50 435	0.54 500	0.63 487	0.52 462	0.51 494	0.91 510	0.66 491	0.17 480	0.17 414	0.17 483	0.15 470	0.15 431	0.21 406
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.48 491	0.52 517	1.28 523	0.26 358	0.19 382	0.62 510	0.34 477	0.59 459	0.96 541	0.45 460	0.97 530	0.53 467	0.41 458	0.99 524	0.70 495	0.11 355	0.10 256	0.10 307	0.10 333	0.14 419	0.16 339

w-ln-seven	0.45 477	0.40 496	1.40 533	0.27 395	0.22 437	0.58 503	0.33 472	0.65 502	0.83 524	0.59 509	0.63 487	0.53 467	0.39 449	0.66 439	0.81 508	0.12 395	0.11 288	0.13 425	0.12 410	0.16 439	0.17 359

Wz-Net-MNSev	0.39 447	0.35 473	0.99 487	0.26 358	0.21 422	0.59 507	0.39 499	0.58 450	0.61 487	0.49 479	0.56 459	0.53 467	0.37 437	0.61 410	0.47 448	0.11 355	0.09 224	0.11 364	0.11 367	0.15 431	0.15 323

hitnet-ft	0.31 397	0.21 348	0.56 317	0.19 61	0.14 198	0.40 433	0.23 364	0.46 320	0.42 350	0.37 383	0.46 407	0.53 467	0.35 427	0.76 476	0.35 400	0.14 442	0.10 256	0.14 449	0.10 333	0.15 431	0.14 307

AnyNet_C32	0.55 507	0.51 516	1.34 527	0.29 439	0.28 487	0.61 509	0.62 538	0.57 437	0.62 491	0.63 513	0.68 498	0.54 471	0.55 503	0.82 492	1.81 559	0.15 456	0.15 377	0.15 466	0.18 496	0.21 493	0.25 452

MultiAttention	1.05 548	0.14 197	0.50 236	0.35 494	0.43 533	5.62 575	1.71 575	0.71 522	0.54 458	0.36 366	0.63 487	0.55 472	0.22 259	7.50 583	0.56 473	0.09 250	0.06 48	0.14 449	0.24 518	0.27 517	0.34 501

SDNR	0.47 488	0.29 439	0.92 472	0.24 281	0.37 523	1.27 554	0.17 146	0.54 401	0.58 475	0.44 453	0.85 521	0.55 472	0.28 354	1.19 540	0.52 461	0.23 509	0.24 492	0.17 483	0.13 442	0.19 479	0.26 464

CBFPSM	0.28 353	0.23 383	0.76 422	0.21 134	0.14 198	0.38 422	0.26 413	0.42 274	0.37 292	0.34 335	0.36 292	0.55 472	0.38 442	0.33 270	0.40 418	0.08 178	0.08 184	0.07 75	0.08 195	0.09 227	0.12 253

ADCL	0.50 494	0.30 445	1.15 507	0.28 423	0.19 382	0.77 527	0.64 539	0.57 437	0.73 516	0.57 507	0.73 507	0.55 472	0.60 512	0.66 439	1.53 553	0.11 355	0.10 256	0.13 425	0.13 442	0.15 431	0.16 339

GANet	0.40 458	0.28 435	0.67 389	0.31 466	0.18 355	0.43 447	0.39 499	0.60 471	0.46 395	0.48 478	0.78 512	0.55 472	0.45 473	0.96 521	0.55 472	0.13 417	0.14 346	0.13 425	0.12 410	0.15 431	0.16 339

UGAM-zero	0.26 316	0.11 72	0.56 317	0.20 101	0.16 297	0.28 290	0.18 198	0.48 342	0.25 132	0.31 277	0.28 196	0.56 477	0.32 410	0.66 439	0.17 158	0.07 65	0.10 256	0.07 75	0.09 278	0.07 97	0.31 488

ccnet	0.43 472	0.34 469	0.62 366	0.28 423	0.33 513	0.60 508	0.34 477	0.68 514	0.47 408	0.54 500	0.66 494	0.56 477	0.46 480	0.73 461	0.66 491	0.26 520	0.19 438	0.24 514	0.22 512	0.27 517	0.25 452

anonymity	0.57 513	0.55 522	0.74 415	0.48 534	0.63 547	0.56 499	0.43 511	0.71 522	0.51 441	0.64 515	0.55 454	0.57 479	0.61 516	0.65 433	0.57 476	0.55 547	0.55 557	0.50 543	0.54 552	0.51 540	0.61 549

DDUNet	0.45 477	0.60 534	0.71 409	0.45 529	0.39 528	0.46 463	0.32 466	0.53 387	0.44 373	0.46 466	0.53 446	0.57 479	0.38 442	0.51 356	0.43 430	0.34 534	0.21 458	0.56 546	0.25 523	0.41 535	0.36 506

NCC-stereo	0.42 468	0.31 449	0.87 460	0.32 472	0.29 497	0.47 469	0.37 488	0.68 514	0.53 453	0.42 436	0.58 467	0.57 479	0.52 496	0.75 470	0.54 469	0.18 491	0.14 346	0.18 491	0.25 523	0.17 454	0.18 364

Abc-Net	0.42 468	0.31 449	0.87 460	0.32 472	0.29 497	0.47 469	0.37 488	0.68 514	0.53 453	0.42 436	0.58 467	0.57 479	0.52 496	0.75 470	0.54 469	0.18 491	0.14 346	0.18 491	0.25 523	0.17 454	0.18 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 427	0.26 419	0.58 342	0.28 423	0.19 382	0.37 416	0.31 461	0.57 437	0.51 441	0.52 490	0.54 449	0.57 479	0.38 442	0.65 433	0.48 450	0.17 480	0.12 308	0.13 425	0.12 410	0.16 439	0.17 359

RYNet	0.38 442	0.23 383	0.65 381	0.26 358	0.28 487	0.62 510	0.33 472	0.61 479	0.62 491	0.42 436	0.39 329	0.58 484	0.40 453	0.89 505	0.57 476	0.11 355	0.09 224	0.12 399	0.11 367	0.19 479	0.22 420

PAM	0.26 316	0.11 72	0.63 371	0.25 318	0.18 355	0.53 494	0.29 443	0.44 304	0.28 170	0.36 366	0.27 190	0.59 485	0.26 324	0.28 202	0.20 231	0.08 178	0.12 308	0.07 75	0.10 333	0.07 97	0.13 280

UDG	0.42 468	0.54 521	0.67 389	0.41 522	0.35 518	0.47 469	0.27 422	0.57 437	0.48 416	0.40 419	0.46 407	0.59 485	0.45 473	0.47 343	0.46 445	0.26 520	0.19 438	0.49 542	0.22 512	0.37 533	0.30 484

FAT-Stereo	0.36 430	0.19 327	0.75 418	0.26 358	0.18 355	0.34 386	0.30 452	0.62 487	0.61 487	0.47 472	0.61 483	0.59 485	0.50 492	0.61 410	0.36 404	0.13 417	0.14 346	0.13 425	0.12 410	0.14 419	0.20 396

Nwc_Net	0.39 447	0.29 439	0.84 451	0.32 472	0.24 463	0.45 460	0.30 452	0.67 509	0.51 441	0.39 410	0.70 502	0.59 485	0.48 486	0.61 410	0.45 444	0.16 466	0.12 308	0.19 498	0.21 504	0.14 419	0.15 323

XQC	0.47 488	0.45 507	1.07 496	0.40 516	0.28 487	0.58 503	0.38 496	0.67 509	0.76 518	0.53 496	0.47 415	0.59 485	0.47 482	0.74 465	0.80 506	0.18 491	0.14 346	0.18 491	0.16 480	0.26 512	0.24 441

DANet	0.37 437	0.25 409	0.67 389	0.37 500	0.22 437	0.42 443	0.25 402	0.50 360	0.44 373	0.52 490	0.50 428	0.59 485	0.42 464	0.78 480	0.53 465	0.13 417	0.12 308	0.14 449	0.12 410	0.17 454	0.21 406
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	0.26 316	0.10 39	0.63 371	0.24 281	0.19 382	0.51 485	0.26 413	0.43 283	0.30 204	0.32 302	0.28 196	0.60 491	0.28 354	0.29 224	0.20 231	0.08 178	0.14 346	0.08 152	0.10 333	0.07 97	0.15 323

RTS	0.81 541	0.56 524	4.76 571	0.37 500	0.30 502	1.11 546	0.52 529	0.67 509	1.07 547	0.76 528	0.91 526	0.60 491	0.61 516	1.64 556	1.24 538	0.15 456	0.13 328	0.15 466	0.15 470	0.22 497	0.24 441

RTSA	0.81 541	0.56 524	4.76 571	0.37 500	0.30 502	1.11 546	0.52 529	0.67 509	1.07 547	0.76 528	0.91 526	0.60 491	0.61 516	1.64 556	1.24 538	0.15 456	0.13 328	0.15 466	0.15 470	0.22 497	0.24 441

EDNetEfficient	0.64 526	0.39 493	2.52 561	0.26 358	0.26 480	0.39 427	0.49 524	0.42 274	1.06 546	1.38 556	0.86 522	0.61 494	0.97 545	0.66 439	1.62 557	0.11 355	0.10 256	0.10 307	0.12 410	0.20 487	0.19 378

SHD	0.45 477	0.34 469	0.89 468	0.37 500	0.28 487	0.46 463	0.23 364	0.72 526	0.96 541	0.65 516	0.61 483	0.61 494	0.48 486	0.64 429	0.69 494	0.16 466	0.16 390	0.16 474	0.16 480	0.21 493	0.25 452

NCCL2	0.37 437	0.33 460	0.59 349	0.37 500	0.23 449	0.42 443	0.41 508	0.56 428	0.44 373	0.47 472	0.47 415	0.61 494	0.39 449	0.58 391	0.41 422	0.16 466	0.13 328	0.21 505	0.22 512	0.16 439	0.18 364

Wz-Net-SNSev	0.45 477	0.53 520	1.42 534	0.31 466	0.21 422	0.44 452	0.45 514	0.64 496	0.68 505	0.46 466	0.66 494	0.62 497	0.40 453	0.78 480	0.65 489	0.12 395	0.11 288	0.12 399	0.13 442	0.17 454	0.19 378

RP	0.38 442	0.26 419	0.67 389	0.31 466	0.24 463	0.37 416	0.29 443	0.53 387	0.61 487	0.42 436	0.65 492	0.62 497	0.51 494	0.63 424	0.43 430	0.17 480	0.15 377	0.17 483	0.15 470	0.17 454	0.19 378

ADCMid	0.53 504	0.45 507	1.46 535	0.27 395	0.22 437	0.51 485	0.38 496	0.61 479	0.58 475	0.75 526	0.67 496	0.62 497	0.66 526	0.66 439	1.75 558	0.13 417	0.12 308	0.17 483	0.17 491	0.20 487	0.21 406

ETE_ROB	0.36 430	0.32 456	0.64 376	0.30 450	0.18 355	0.40 433	0.38 496	0.59 459	0.49 429	0.50 484	0.52 438	0.62 497	0.37 437	0.58 391	0.43 430	0.13 417	0.10 256	0.14 449	0.12 410	0.17 454	0.18 364

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 504	0.60 534	0.98 485	0.40 516	0.25 476	0.87 535	0.57 535	0.60 471	0.64 495	0.60 510	0.67 496	0.63 501	0.42 464	1.13 535	0.50 457	0.23 509	0.28 512	0.27 517	0.35 538	0.25 508	0.33 498

RGC	0.41 464	0.35 473	0.76 422	0.35 494	0.28 487	0.41 438	0.29 443	0.60 471	0.55 466	0.47 472	0.64 490	0.63 501	0.47 482	0.74 465	0.46 445	0.16 466	0.15 377	0.21 505	0.21 504	0.19 479	0.21 406

PASM	0.49 493	0.41 499	1.15 507	0.37 500	0.35 518	0.42 443	0.42 509	0.54 401	0.65 496	0.54 500	0.54 449	0.63 501	0.48 486	0.94 520	0.51 460	0.27 524	0.30 524	0.30 526	0.33 536	0.29 524	0.29 481

LSM	1.68 567	0.48 513	2.91 566	2.28 578	17.60 589	0.52 491	0.55 533	0.65 502	0.78 519	0.84 533	1.11 537	0.63 501	0.55 503	0.79 484	0.53 465	0.16 466	0.25 496	0.18 491	0.21 504	0.25 508	2.37 579

DISCO	0.33 410	0.16 262	0.55 307	0.26 358	0.16 297	0.48 476	0.25 402	0.52 377	0.58 475	0.38 392	0.45 395	0.63 501	0.37 437	0.65 433	0.50 457	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.08 195	0.13 396	0.13 280

G-Net	0.47 488	0.26 419	1.02 489	0.34 488	0.28 487	0.89 537	0.35 480	0.47 331	0.46 395	0.68 521	1.20 541	0.64 506	0.59 510	0.61 410	0.60 480	0.16 466	0.14 346	0.17 483	0.13 442	0.22 497	0.21 406

DPSNet	0.51 498	0.26 419	1.16 509	0.28 423	0.21 422	0.76 524	0.56 534	0.89 548	0.82 523	0.49 479	0.51 431	0.64 506	0.81 535	0.89 505	0.85 511	0.17 480	0.16 390	0.13 425	0.13 442	0.26 512	0.27 468

Ntro	0.61 520	0.75 546	1.16 509	0.67 545	0.50 537	0.76 524	0.37 488	0.68 514	0.71 511	0.50 484	0.59 471	0.65 508	0.52 496	0.79 484	0.58 478	0.58 550	0.32 531	0.57 549	0.34 537	0.69 552	0.50 540

AF-Net	0.40 458	0.31 449	0.74 415	0.33 483	0.24 463	0.43 447	0.30 452	0.64 496	0.67 501	0.44 453	0.69 501	0.65 508	0.52 496	0.59 399	0.48 450	0.16 466	0.12 308	0.19 498	0.14 459	0.16 439	0.14 307

FBW_ROB	0.46 485	0.34 469	0.71 409	0.32 472	0.20 406	0.51 485	0.32 466	0.73 527	0.63 493	0.60 510	0.57 464	0.65 508	0.44 471	1.42 553	0.62 484	0.14 442	0.17 414	0.22 510	0.16 480	0.17 454	0.23 428

PDISCO_ROB	0.45 477	0.37 482	0.89 468	0.44 527	0.37 523	0.70 519	0.35 480	0.75 530	0.78 519	0.45 460	0.53 446	0.65 508	0.40 453	0.68 447	0.52 461	0.22 508	0.12 308	0.21 505	0.19 498	0.26 512	0.22 420

ACV-stereo	0.30 386	0.20 340	0.82 442	0.23 235	0.16 297	0.48 476	0.20 276	0.38 224	0.34 250	0.29 238	0.33 259	0.66 512	0.43 468	0.55 378	0.31 368	0.10 316	0.09 224	0.09 234	0.09 278	0.11 341	0.12 253

otaku	0.60 518	0.73 543	1.13 505	0.64 543	0.45 535	0.73 523	0.37 488	0.67 509	0.67 501	0.52 490	0.75 510	0.66 512	0.46 480	0.74 465	0.59 479	0.55 547	0.34 535	0.56 546	0.36 540	0.65 547	0.49 538

ADCPNet	0.51 498	0.36 479	1.82 551	0.27 395	0.23 449	0.71 520	0.39 499	0.56 428	0.54 458	0.52 490	0.60 475	0.66 512	0.57 507	0.64 429	1.23 537	0.15 456	0.18 426	0.14 449	0.23 516	0.19 479	0.22 420

CSAN	0.55 507	0.47 509	1.19 517	0.37 500	0.23 449	0.57 501	0.61 537	0.65 502	0.72 513	0.65 516	0.78 512	0.66 512	0.65 525	1.41 552	0.77 502	0.21 505	0.17 414	0.20 503	0.21 504	0.18 470	0.21 406

stereogan	0.39 447	0.20 340	0.78 432	0.28 423	0.22 437	0.65 516	0.26 413	0.62 487	0.65 496	0.45 460	0.60 475	0.67 516	0.45 473	0.69 448	0.37 410	0.14 442	0.14 346	0.14 449	0.12 410	0.20 487	0.19 378

HSM	0.29 373	0.18 315	0.48 194	0.21 134	0.15 259	0.33 371	0.20 276	0.55 419	0.39 318	0.36 366	0.39 329	0.67 516	0.32 410	0.88 503	0.24 298	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 121	0.09 227	0.10 164

WZ-Net	0.56 511	0.49 515	2.14 557	0.30 450	0.24 463	0.58 503	0.48 521	0.65 502	0.80 521	0.51 487	0.72 504	0.68 518	0.60 512	1.06 531	1.01 522	0.13 417	0.10 256	0.11 364	0.12 410	0.19 479	0.23 428

ADCS	0.62 521	0.56 524	1.54 541	0.30 450	0.25 476	0.56 499	0.46 517	0.71 522	0.86 530	0.77 530	0.72 504	0.68 518	0.62 521	0.82 492	2.33 568	0.17 480	0.16 390	0.16 474	0.17 491	0.23 502	0.27 468

MFMNet_re	0.74 532	0.84 548	1.16 509	0.64 543	0.70 552	0.79 529	0.71 544	0.77 533	0.85 528	0.79 532	0.86 522	0.69 520	0.80 533	0.73 461	0.65 489	0.66 554	0.59 561	0.61 550	0.58 557	0.68 550	0.71 560

DispFullNet	0.67 527	0.94 554	1.63 543	0.77 553	1.19 570	0.53 494	0.25 402	0.61 479	0.72 513	0.70 523	0.60 475	0.69 520	0.90 541	0.80 487	0.52 461	0.27 524	0.13 328	0.74 554	0.31 535	0.68 550	0.44 529

LALA_ROB	0.38 442	0.31 449	0.65 381	0.30 450	0.21 422	0.46 463	0.39 499	0.63 491	0.54 458	0.53 496	0.52 438	0.69 520	0.36 432	0.52 364	0.48 450	0.18 491	0.11 288	0.16 474	0.14 459	0.17 454	0.16 339

psmorigin	0.52 501	0.29 439	3.10 568	0.24 281	0.19 382	0.39 427	0.24 388	0.52 377	0.45 384	0.66 518	0.68 498	0.70 523	0.52 496	0.86 500	0.49 456	0.15 456	0.17 414	0.13 425	0.14 459	0.16 439	0.23 428

Wz-Net-TNSev	0.55 507	0.72 541	1.90 553	0.26 358	0.21 422	0.64 515	0.45 514	0.66 507	0.71 511	0.52 490	0.55 454	0.71 524	0.63 523	1.04 529	0.94 516	0.16 466	0.15 377	0.13 425	0.15 470	0.21 493	0.24 441

edge stereo	0.40 458	0.22 367	0.87 460	0.27 395	0.22 437	0.38 422	0.26 413	0.59 459	0.56 471	0.53 496	0.60 475	0.71 524	0.50 492	0.78 480	0.43 430	0.16 466	0.15 377	0.19 498	0.14 459	0.17 454	0.19 378

AnyNet_C01	0.68 529	0.69 540	2.64 563	0.33 483	0.27 485	0.93 538	0.64 539	0.66 507	0.65 496	0.70 523	0.97 530	0.75 526	0.63 523	1.01 526	1.52 552	0.17 480	0.16 390	0.17 483	0.17 491	0.24 506	0.28 476

RainbowNet	0.76 536	1.00 558	1.29 524	0.82 554	0.63 547	0.79 529	0.52 529	0.83 540	0.93 537	0.61 512	0.79 515	0.79 527	0.62 521	0.82 492	0.67 493	0.80 561	0.55 557	0.79 557	0.49 547	0.81 556	0.62 550

PVD	0.62 521	0.41 499	0.93 476	0.44 527	0.39 528	0.63 514	0.51 528	0.86 544	1.27 556	0.93 538	1.09 536	0.81 528	0.85 537	0.89 505	0.89 512	0.21 505	0.23 479	0.22 510	0.19 498	0.28 522	0.41 522

EDNetEfficientorigin	7.48 581	0.57 528	139.59 600	0.25 318	0.17 327	0.44 452	0.30 452	0.48 342	1.04 544	1.29 553	1.02 534	0.82 529	0.87 540	0.76 476	1.02 525	0.10 316	0.09 224	0.12 399	0.11 367	0.22 497	0.25 452

MFN_U_SF_RVC	0.58 515	0.58 531	1.31 526	0.39 511	0.23 449	0.72 521	0.30 452	0.83 540	0.68 505	0.74 525	0.74 508	0.86 530	0.60 512	0.84 497	0.83 509	0.29 527	0.27 507	0.32 530	0.37 542	0.31 526	0.33 498

MADNet+	1.05 548	1.26 568	4.77 574	0.73 549	0.50 537	1.25 553	0.97 557	1.05 551	0.93 537	0.67 519	0.78 512	0.87 531	0.85 537	2.14 566	1.83 560	0.40 543	0.42 544	0.32 530	0.28 531	0.45 537	0.43 527

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 530	0.73 543	1.26 521	0.47 533	0.28 487	1.42 560	0.60 536	0.82 538	0.94 540	0.85 534	0.86 522	0.88 532	0.70 528	1.32 549	0.75 500	0.37 538	0.30 524	0.34 534	0.36 540	0.44 536	0.42 525

SAMSARA	0.62 521	0.47 509	0.93 476	0.70 548	0.50 537	1.15 549	1.29 569	0.79 534	0.70 509	0.77 530	0.55 454	0.92 533	0.58 508	0.87 502	0.77 502	0.19 500	0.27 507	0.18 491	0.19 498	0.27 517	0.28 476

ACVNet-4b	0.76 536	0.90 551	1.67 545	0.73 549	0.51 541	0.80 532	0.31 461	0.74 529	0.81 522	0.51 487	0.72 504	0.94 534	0.43 468	1.01 526	1.32 545	1.18 573	0.22 469	0.77 555	0.45 545	0.70 553	0.50 540

SANet	0.58 515	0.41 499	1.38 530	0.27 395	0.16 297	0.72 521	0.48 521	0.71 522	1.34 557	0.69 522	0.97 530	0.94 534	0.78 531	0.97 523	0.93 514	0.14 442	0.12 308	0.12 399	0.12 410	0.18 470	0.20 396

SPS-STEREO	0.74 532	0.72 541	1.18 516	0.52 538	0.57 545	0.76 524	0.50 526	0.80 535	0.66 500	0.97 541	0.88 525	0.94 534	0.74 529	1.08 532	1.04 527	0.58 550	0.51 551	0.50 543	0.50 550	0.56 542	0.72 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 575	0.81 547	48.53 598	0.24 281	0.19 382	0.53 494	0.47 520	0.49 352	2.36 568	7.18 582	1.20 541	0.96 537	2.53 572	0.75 470	2.14 566	0.13 417	0.15 377	0.14 449	0.12 410	0.22 497	0.47 533

MSAF-DinoV2	0.81 541	0.64 536	2.42 560	0.49 535	0.17 327	0.58 503	0.32 466	0.83 540	0.85 528	0.41 431	0.52 438	0.98 538	0.61 516	4.97 579	1.22 536	0.12 395	0.07 121	0.10 307	0.24 518	0.27 517	0.32 493

NVStereoNet_ROB	0.74 532	0.64 536	1.20 519	0.55 540	0.43 533	0.54 498	0.48 521	0.75 530	0.87 533	0.88 535	1.72 560	1.06 539	1.03 548	1.29 546	0.98 521	0.35 536	0.42 544	0.41 539	0.48 546	0.38 534	0.43 527
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 544	0.95 555	1.07 496	0.98 559	0.76 554	0.93 538	0.72 545	1.30 556	1.11 551	0.91 536	1.45 550	1.14 540	1.00 546	1.25 544	0.97 519	0.77 557	0.51 551	0.97 561	0.55 555	0.90 558	0.66 556

IMH-64	0.94 544	0.95 555	1.07 496	0.98 559	0.76 554	0.93 538	0.72 545	1.30 556	1.11 551	0.91 536	1.45 550	1.14 540	1.00 546	1.25 544	0.97 519	0.77 557	0.51 551	0.97 561	0.55 555	0.90 558	0.66 556

test_sample8	0.52 501	0.21 348	0.69 396	0.18 31	0.17 327	0.36 408	0.21 302	0.57 437	0.38 302	0.63 513	0.39 329	1.16 542	0.68 527	0.70 451	1.01 522	0.24 511	1.93 576	0.28 523	0.24 518	0.18 470	0.21 406

SGM_RVC	0.57 513	0.22 367	0.60 356	0.26 358	0.16 297	0.97 543	0.46 517	0.76 532	0.90 534	1.03 545	0.92 528	1.16 542	0.93 543	1.21 541	0.72 497	0.17 480	0.16 390	0.16 474	0.16 480	0.16 439	0.24 441
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.80 539	0.40 496	0.91 471	0.39 511	0.35 518	1.52 562	0.81 552	0.97 550	0.98 543	1.47 566	1.58 556	1.19 544	1.33 557	1.01 526	1.21 535	0.29 527	0.27 507	0.30 526	0.29 534	0.32 529	0.36 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.05 548	1.29 569	2.12 556	0.92 557	0.42 532	1.27 554	1.01 559	1.14 553	1.14 554	1.16 552	1.14 539	1.25 545	0.90 541	1.77 561	1.15 533	0.89 564	0.51 551	0.87 559	0.54 552	1.02 567	0.57 545

ELAS_RVC	0.80 539	0.40 496	1.10 501	0.40 516	0.35 518	0.93 538	1.10 565	0.87 545	1.12 553	1.40 557	1.39 547	1.27 546	1.55 566	1.13 535	1.13 532	0.29 527	0.27 507	0.30 526	0.28 531	0.31 526	0.36 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 507	0.27 427	0.76 422	0.26 358	0.22 437	0.62 510	0.36 486	0.57 437	0.58 475	0.97 541	1.40 549	1.28 547	0.94 544	0.80 487	0.80 506	0.20 503	0.17 414	0.16 474	0.16 480	0.19 479	0.29 481

ACVNet_1	0.77 538	0.92 553	1.79 550	0.73 549	0.53 542	0.78 528	0.42 509	0.88 546	0.90 534	0.75 526	0.76 511	1.32 548	0.80 533	1.04 529	0.70 495	0.57 549	0.32 531	0.72 553	0.35 538	0.70 553	0.50 540

IMH	1.09 552	1.04 561	1.29 524	1.03 561	0.79 557	1.11 546	0.69 542	1.40 559	1.42 559	1.02 543	1.71 559	1.42 549	1.19 553	1.78 562	1.03 526	1.14 571	0.56 560	1.00 563	0.58 557	0.93 561	0.68 558

WAO-7	1.05 548	1.00 558	1.19 517	0.83 555	0.67 551	1.22 552	0.84 554	1.43 560	1.56 561	1.13 549	1.75 561	1.46 550	1.25 554	1.56 555	1.28 540	0.61 552	0.62 566	0.70 552	0.68 562	0.66 549	0.62 550

ACVNet_2	0.94 544	0.98 557	1.71 547	0.83 555	0.63 547	1.02 544	0.64 539	1.16 554	1.43 560	1.02 543	1.39 547	1.47 551	0.86 539	1.16 538	0.79 505	0.63 553	0.43 547	0.78 556	0.49 547	0.80 555	0.57 545

SGM+DAISY	1.12 554	0.86 549	1.64 544	0.68 546	0.80 560	1.68 564	1.68 574	1.08 552	1.10 549	1.53 568	1.76 562	1.47 551	1.53 565	1.24 542	1.42 551	0.66 554	0.65 568	0.52 545	0.54 552	0.57 543	0.91 568

WAO-6	1.11 553	1.01 560	1.17 515	0.96 558	0.79 557	1.30 556	0.78 549	1.36 558	1.99 566	1.04 546	1.54 555	1.59 553	1.27 555	1.37 551	1.30 541	0.78 559	0.55 557	1.03 565	0.75 566	0.87 557	0.72 561

JetBlue	1.20 556	0.89 550	2.53 562	0.59 541	0.76 554	3.16 573	2.09 576	1.16 554	0.93 537	0.95 539	1.12 538	1.65 554	1.27 555	2.15 567	1.87 561	0.43 545	0.37 539	0.38 536	0.39 544	0.62 544	0.63 552

MeshStereo	0.60 518	0.31 449	0.71 409	0.22 184	0.17 327	0.66 517	0.36 486	0.81 537	0.63 493	1.48 567	1.32 546	1.65 554	0.83 536	1.18 539	0.74 499	0.17 480	0.17 414	0.17 483	0.14 459	0.17 454	0.19 378
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
FCDSN-DC	0.67 527	0.38 489	0.83 447	0.37 500	0.30 502	0.66 517	0.37 488	0.69 520	0.70 509	1.15 551	1.53 554	1.70 556	1.38 558	1.00 525	0.83 509	0.24 511	0.22 469	0.27 517	0.26 527	0.27 517	0.32 493
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 524	0.34 469	0.70 402	0.30 450	0.25 476	0.88 536	0.35 480	0.58 450	0.67 501	1.13 549	1.52 553	1.75 557	1.05 549	0.90 508	0.60 480	0.24 511	0.22 469	0.27 517	0.27 530	0.25 508	0.27 468

LVE	1.18 555	1.16 563	1.67 545	1.04 562	0.81 561	1.32 557	0.82 553	1.49 562	1.94 564	1.08 547	1.90 563	1.89 558	1.07 550	1.51 554	1.04 527	0.96 567	0.61 563	0.94 560	0.69 563	0.92 560	0.79 566

FC-DCNN	0.73 531	0.33 460	0.84 451	0.33 483	0.28 487	0.82 533	0.40 503	0.82 538	0.83 524	1.43 559	1.60 557	1.97 559	1.38 558	1.10 533	0.93 514	0.24 511	0.22 469	0.27 517	0.26 527	0.26 512	0.32 493

LE_ROB	1.82 569	0.39 493	3.15 569	0.50 537	0.55 543	0.79 529	1.00 558	0.89 548	6.48 580	7.40 583	2.07 566	2.07 560	5.08 578	1.33 550	3.96 576	0.11 355	0.09 224	0.12 399	0.11 367	0.11 341	0.13 280

FC-DCNN v2	0.75 535	0.33 460	0.82 442	0.33 483	0.28 487	0.85 534	0.40 503	0.88 546	0.86 530	1.46 561	1.65 558	2.08 561	1.40 560	1.14 537	0.95 517	0.24 511	0.22 469	0.27 517	0.26 527	0.26 512	0.32 493

Dean	1.22 557	1.17 564	1.97 554	1.04 562	0.79 557	1.21 551	0.76 547	1.51 563	1.96 565	1.30 555	1.98 565	2.14 562	1.18 552	1.30 547	1.15 533	0.83 562	0.61 563	1.01 564	0.69 563	0.97 565	0.77 565

JetRed	2.35 573	2.70 577	6.11 576	1.14 568	1.38 573	6.03 578	3.61 578	2.12 573	1.72 562	1.99 571	1.97 564	2.15 563	1.59 567	2.49 570	4.19 577	1.05 568	1.60 575	1.10 566	1.02 573	1.72 575	1.41 576

WAO-8	1.50 561	1.22 566	1.39 531	1.10 565	0.85 562	2.15 566	0.78 549	1.84 569	3.76 573	1.46 561	2.18 567	2.15 563	1.50 563	3.20 573	1.35 547	0.92 565	0.66 569	1.10 566	0.79 567	0.94 562	0.74 563

Venus	1.50 561	1.22 566	1.39 531	1.10 565	0.85 562	2.15 566	0.78 549	1.84 569	3.76 573	1.46 561	2.18 567	2.15 563	1.50 563	3.20 573	1.35 547	0.92 565	0.66 569	1.10 566	0.79 567	0.94 562	0.74 563

notaker	1.49 560	1.44 572	1.77 548	1.42 572	1.08 568	1.19 550	0.87 556	1.51 563	1.40 558	1.53 568	3.41 575	2.40 566	1.94 568	1.83 564	1.57 555	1.14 571	0.69 572	1.38 573	0.88 569	1.39 573	1.03 571

MADNet++	2.34 572	1.81 575	2.24 559	2.15 577	1.97 575	2.79 572	2.19 577	2.42 575	2.26 567	2.79 576	2.70 572	2.43 567	2.60 573	3.18 572	3.32 573	2.19 578	1.97 578	1.93 576	1.62 576	2.02 576	2.10 577

pmcnn	0.54 506	0.24 394	1.06 494	0.25 318	0.26 480	0.40 433	0.31 461	0.55 419	0.55 466	0.56 504	1.22 543	2.53 568	0.39 449	0.84 497	1.08 531	0.09 250	0.06 48	0.06 25	0.05 21	0.10 288	0.14 307

UNDER WATER-64	1.61 564	1.30 570	2.93 567	1.33 570	0.96 566	2.20 568	1.25 568	1.47 561	3.15 570	1.46 561	1.31 545	2.61 569	2.22 570	1.69 558	1.93 562	1.13 570	0.67 571	1.29 571	0.94 570	1.26 568	1.09 572

TorneroNet-64	1.47 559	1.15 562	1.51 539	1.11 567	0.86 564	2.27 569	0.76 547	1.84 569	3.76 573	1.29 553	2.22 569	2.68 570	1.46 561	1.81 563	1.55 554	0.79 560	0.51 551	1.10 566	0.67 561	1.31 570	0.81 567

UNDER WATER	1.64 566	1.34 571	2.72 565	1.40 571	1.04 567	1.70 565	1.14 567	1.57 566	3.58 571	1.46 561	1.46 552	2.82 571	2.43 571	1.74 559	2.04 565	1.08 569	0.63 567	1.31 572	0.94 570	1.29 569	1.10 573

KSHMR	1.92 570	1.47 574	1.97 554	1.48 574	1.22 571	1.39 559	1.06 561	1.81 568	5.83 579	1.43 559	5.56 579	2.95 572	1.17 551	2.24 568	1.33 546	1.29 574	1.13 574	1.47 575	1.11 574	1.37 572	1.21 574

ktn	1.80 568	1.46 573	1.49 537	1.44 573	1.14 569	1.50 561	1.07 562	1.53 565	3.90 576	2.77 575	4.62 576	3.42 573	1.49 562	1.74 559	1.40 550	1.45 575	0.77 573	1.46 574	0.99 572	1.41 574	1.00 570

MANE	1.63 565	0.58 531	1.16 509	0.59 541	0.60 546	2.71 570	1.53 571	2.63 576	3.62 572	2.33 572	3.26 574	3.66 574	2.98 575	2.26 569	2.26 567	0.37 538	0.40 541	0.31 529	0.49 547	0.31 526	0.63 552

TorneroNet	2.26 571	1.20 565	1.55 542	1.15 569	0.91 565	5.84 576	0.84 554	2.12 573	8.45 582	2.59 574	5.32 578	3.84 575	2.15 569	1.84 565	1.98 564	0.88 563	0.54 556	1.16 570	0.74 565	1.31 570	0.91 568

tt	4.71 577	0.11 72	3.94 570	2.06 576	1.54 574	10.14 584	16.85 585	9.28 586	4.99 577	1.41 558	1.05 535	4.68 576	4.89 577	3.36 575	5.86 581	5.73 584	9.15 589	2.23 580	2.51 579	3.02 578	1.34 575

DGTPSM_ROB	8.38 582	5.24 581	10.71 586	5.32 580	10.19 582	8.34 581	23.49 590	6.11 582	13.43 589	4.93 577	10.93 587	5.64 577	10.55 583	6.17 580	12.73 586	3.74 581	7.56 584	3.68 581	7.24 586	4.09 581	7.49 584

DPSMNet_ROB	8.44 583	5.25 582	10.87 587	5.59 581	10.27 583	8.34 581	23.51 591	6.12 583	13.47 590	4.96 578	10.94 588	5.65 578	10.55 583	6.25 581	12.77 587	4.01 582	7.62 585	3.75 582	7.27 587	4.16 582	7.54 585

HanzoNet	3.08 574	1.87 576	2.70 564	1.81 575	1.34 572	1.60 563	1.05 560	2.06 572	2.62 569	5.63 580	5.12 577	5.96 579	7.09 581	4.39 578	3.43 574	3.29 580	2.06 580	1.98 578	2.94 582	2.47 577	2.15 578

SGM-ForestM	1.59 563	0.56 524	1.52 540	0.41 522	0.34 515	2.77 571	1.67 573	1.69 567	1.73 563	2.48 573	2.27 570	6.02 580	2.90 574	3.08 571	2.83 572	0.25 518	0.30 524	0.19 498	0.20 502	0.18 470	0.45 532

TCMNet-wrong-test	4.33 576	5.65 583	4.76 571	11.36 587	10.39 584	5.87 577	4.45 580	4.24 579	1.10 549	1.93 570	2.43 571	6.07 581	3.54 576	3.87 576	4.51 578	2.00 577	0.47 549	1.96 577	1.68 577	5.78 583	4.48 582

USTest	6.84 580	5.16 579	5.45 575	7.18 583	7.26 579	14.27 587	22.53 586	8.48 584	9.29 583	5.44 579	6.42 581	6.27 582	6.69 580	6.83 582	8.49 584	1.95 576	3.27 581	2.16 579	2.54 580	3.76 579	3.31 581

DPSimNet_ROB	6.21 579	5.16 579	9.50 578	5.59 581	5.56 578	7.64 580	10.02 582	4.07 578	7.33 581	6.84 581	6.26 580	7.17 583	10.55 583	4.07 577	5.68 579	5.50 583	4.29 582	5.24 583	3.66 583	4.05 580	5.96 583

LRCNet_RVC	10.94 585	14.45 592	9.66 579	15.38 588	8.02 581	1.08 545	0.35 480	8.72 585	0.72 513	12.63 591	15.84 591	9.73 584	6.52 579	8.58 585	6.38 582	20.33 596	5.39 583	23.79 594	21.95 593	15.35 590	13.96 592

Anonymous_1	16.44 592	9.26 584	9.67 580	10.63 584	14.54 587	18.62 592	26.98 592	12.68 590	13.53 591	10.78 590	10.37 586	10.15 585	10.66 586	10.99 590	12.64 585	15.61 595	7.73 586	16.87 592	43.01 596	56.14 599	7.86 588

xxxxx1	15.30 588	9.78 585	10.23 583	20.34 591	19.47 590	17.10 588	23.00 587	10.36 587	11.04 585	9.25 585	9.66 583	10.74 586	10.66 586	10.60 587	13.72 590	8.14 588	9.35 590	31.88 597	44.61 597	12.63 587	13.46 589

tt_ll	15.30 588	9.78 585	10.23 583	20.34 591	19.47 590	17.10 588	23.00 587	10.36 587	11.04 585	9.25 585	9.66 583	10.74 586	10.66 586	10.60 587	13.72 590	8.14 588	9.35 590	31.88 597	44.61 597	12.63 587	13.46 589

ff	15.30 588	9.78 585	10.23 583	20.34 591	19.47 590	17.10 588	23.00 587	10.36 587	11.04 585	9.25 585	9.66 583	10.74 586	10.66 586	10.60 587	13.72 590	8.14 588	9.35 590	31.88 597	44.61 597	12.63 587	13.46 589

DPSM_ROB	11.46 586	9.79 588	10.18 581	11.11 585	11.31 585	19.08 593	27.38 593	13.42 591	14.23 592	10.34 588	11.13 589	10.97 589	11.33 590	11.89 591	13.49 588	6.74 586	8.19 587	6.00 585	7.05 584	7.74 584	7.76 586

DPSM	11.46 586	9.79 588	10.18 581	11.11 585	11.31 585	19.08 593	27.38 593	13.42 591	14.23 592	10.34 588	11.13 589	10.97 589	11.33 590	11.89 591	13.49 588	6.74 586	8.19 587	6.00 585	7.05 584	7.74 584	7.76 586

BEATNet-Init1	4.91 578	3.27 578	14.39 588	0.69 547	0.65 550	10.19 585	3.83 579	5.04 580	5.11 578	8.73 584	8.52 582	13.95 591	7.66 582	7.79 584	5.79 580	0.32 533	0.34 535	0.34 534	0.38 543	0.64 546	0.64 554

HaxPig	17.72 593	20.23 597	19.76 590	16.55 589	16.52 588	9.46 583	9.42 581	14.48 593	13.31 588	18.59 592	18.67 592	17.39 592	16.68 593	17.07 593	16.43 593	21.99 597	20.86 597	22.28 593	21.55 592	21.30 595	21.88 597

PML	15.86 591	13.12 591	7.07 577	5.22 579	7.66 580	32.93 595	64.30 599	5.37 581	10.12 584	25.87 598	67.29 599	20.25 593	13.20 592	10.09 586	6.81 583	5.94 585	2.00 579	6.03 587	2.18 578	9.13 586	2.62 580

MEDIAN_ROB	21.20 594	24.56 598	23.42 596	19.57 590	19.62 593	13.29 586	11.21 583	18.04 594	17.02 594	22.07 597	21.92 593	20.84 594	20.24 594	21.02 594	19.68 594	25.59 598	24.08 598	26.20 595	25.19 594	25.31 596	25.19 598

FlowAnything	23.08 596	19.70 594	20.48 593	22.45 595	22.73 594	38.34 596	55.18 596	27.00 597	28.79 598	20.83 596	22.42 597	22.10 595	22.83 595	23.85 596	27.23 599	13.53 592	16.54 595	12.10 590	14.29 591	15.59 592	15.58 593

Selective-RAFT-Error	23.11 597	19.77 595	20.60 594	22.49 596	22.80 596	38.46 599	55.19 597	27.13 599	28.90 599	20.73 595	22.38 596	22.11 596	22.91 598	23.94 597	27.18 598	13.54 593	16.57 596	12.09 589	14.21 589	15.61 593	15.65 595

CasAABBNet	23.04 595	19.69 593	20.32 591	22.42 594	22.73 594	38.35 597	55.23 598	26.99 596	28.74 597	20.67 594	22.28 595	22.11 596	22.86 596	23.84 595	27.17 597	13.52 591	16.47 594	12.08 588	14.21 589	15.57 591	15.60 594

LSM0	24.21 598	19.88 596	22.33 595	24.42 597	40.13 599	38.41 598	54.99 595	27.05 598	28.61 596	20.59 593	22.00 594	22.29 598	22.86 596	24.12 598	27.16 596	13.59 594	16.33 593	12.13 591	14.08 588	15.72 594	17.53 596

AVERAGE_ROB	25.43 599	29.01 599	27.22 597	24.60 598	24.16 598	17.78 591	12.87 584	22.39 595	21.40 595	26.72 599	26.08 598	25.18 599	24.52 599	25.07 599	23.57 595	29.94 599	28.36 599	30.60 596	29.57 595	29.83 597	29.66 599

test_example2	100.95 600	107.33 600	67.16 599	98.17 599	106.88 600	89.44 600	101.34 600	37.23 600	97.88 600	129.56 600	131.26 600	65.41 600	67.34 600	91.22 600	79.29 600	143.32 600	199.32 600	81.12 600	102.17 600	121.89 600	101.70 600

ccccc		256.25 601		351.50 601	361.31 601	144.22 601		153.19 601		152.98 601		161.94 601		268.06 601		387.64 601	346.97 601	244.11 601	219.32 601	413.57 601

Low-res two-view benchmark