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

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

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_test2	0.12 9	0.09 17	0.29 58	0.21 134	0.12 109	0.16 45	0.11 18	0.17 6	0.12 3	0.11 12	0.08 6	0.11 46	0.06 1	0.16 12	0.11 1	0.08 178	0.13 328	0.06 25	0.04 1	0.06 38	0.09 104

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV++	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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