Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 39	0.24 24	0.14 1	0.10 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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