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

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

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
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 31	0.10 44	0.12 8	0.13 42	0.18 9	0.14 11	0.10 8	0.07 3	0.08 1	0.08 7	0.17 24	0.11 1	0.06 24	0.08 184	0.06 25	0.04 1	0.05 3	0.07 19

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RSM++	0.14 43	0.11 72	0.25 33	0.32 472	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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 58	0.13 153	0.30 66	0.22 184	0.08 4	0.15 24	0.14 62	0.28 95	0.26 143	0.23 163	0.20 118	0.15 105	0.11 66	0.18 34	0.13 39	0.07 65	0.05 4	0.11 364	0.09 278	0.08 154	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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

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

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

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

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
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

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
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

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

XX-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo	0.14 43	0.11 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 43	0.09 17	0.27 52	0.14 1	0.08 4	0.22 191	0.15 85	0.26 82	0.26 143	0.16 85	0.21 136	0.14 91	0.13 121	0.19 48	0.14 77	0.09 250	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.07 97	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 80	0.09 17	0.31 73	0.15 3	0.09 11	0.23 210	0.15 85	0.26 82	0.24 108	0.17 97	0.21 136	0.16 114	0.14 138	0.23 121	0.14 77	0.29 527	0.05 4	0.06 25	0.04 1	0.07 97	0.07 19

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

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

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

S2M2_L	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
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_0081	0.16 80	0.13 153	0.30 66	0.21 134	0.12 109	0.17 62	0.17 146	0.24 59	0.34 250	0.17 97	0.19 110	0.18 139	0.15 153	0.20 68	0.17 158	0.11 355	0.08 184	0.09 234	0.08 195	0.09 227	0.07 19

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

RAFT	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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.21 188	0.15 230	0.59 349	0.19 61	0.09 11	0.19 105	0.18 198	0.37 213	0.41 338	0.30 261	0.31 229	0.19 149	0.31 397	0.21 78	0.20 231	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.07 97	0.10 164

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

LL-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

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)
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

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

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
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

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

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_sample7	0.28 353	0.16 262	0.47 179	0.21 134	0.14 198	0.29 313	0.22 336	0.54 401	0.43 361	0.38 392	0.36 292	0.38 360	0.32 410	0.41 318	0.26 323	0.14 442	0.21 458	0.13 425	0.12 410	0.13 396	0.25 452

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

G2L-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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

RAFT + 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

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

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

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

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

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

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

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	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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

MeshStereo	0.60 518	0.31 449	0.71 409	0.22 184	0.17 327	0.66 517	0.36 486	0.81 537	0.63 493	1.48 567	1.32 546	1.65 554	0.83 536	1.18 539	0.74 499	0.17 480	0.17 414	0.17 483	0.14 459	0.17 454	0.19 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 530	0.73 543	1.26 521	0.47 533	0.28 487	1.42 560	0.60 536	0.82 538	0.94 540	0.85 534	0.86 522	0.88 532	0.70 528	1.32 549	0.75 500	0.37 538	0.30 524	0.34 534	0.36 540	0.44 536	0.42 525

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

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

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

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

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

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

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	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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

PWCK	1.05 548	1.29 569	2.12 556	0.92 557	0.42 532	1.27 554	1.01 559	1.14 553	1.14 554	1.16 552	1.14 539	1.25 545	0.90 541	1.77 561	1.15 533	0.89 564	0.51 551	0.87 559	0.54 552	1.02 567	0.57 545

ELAS	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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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