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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 58	0.16 262	0.34 90	0.25 318	0.12 109	0.11 3	0.18 198	0.35 187	0.24 108	0.13 35	0.13 38	0.18 139	0.12 92	0.15 6	0.13 39	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.05 21	0.07 97	0.06 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 103	0.09 17	0.38 109	0.18 31	0.07 1	0.33 371	0.19 241	0.39 242	0.34 250	0.24 171	0.25 169	0.18 139	0.18 215	0.25 148	0.17 158	0.07 65	0.05 4	0.07 75	0.05 21	0.06 38	0.05 1

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 156	0.13 153	0.48 194	0.20 101	0.13 159	0.28 290	0.12 26	0.43 283	0.26 143	0.27 204	0.32 239	0.21 175	0.17 187	0.26 168	0.20 231	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.06 56	0.07 97	0.10 164
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 128	0.10 39	0.49 214	0.22 184	0.12 109	0.23 210	0.18 198	0.43 283	0.20 56	0.31 277	0.45 395	0.20 161	0.14 138	0.18 34	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 128	0.10 39	0.49 214	0.22 184	0.12 109	0.23 210	0.18 198	0.43 283	0.20 56	0.31 277	0.45 395	0.20 161	0.14 138	0.18 34	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.07 75	0.06 56	0.06 38	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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_sample6	0.27 344	0.15 230	0.50 236	0.22 184	0.12 109	0.30 326	0.22 336	0.54 401	0.39 318	0.34 335	0.44 381	0.29 275	0.25 306	0.58 391	0.26 323	0.11 355	0.14 346	0.10 307	0.10 333	0.11 341	0.16 339

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

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

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

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

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

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

raft_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.52 501	0.64 536	1.77 548	0.30 450	0.20 406	0.47 469	0.40 503	0.60 471	0.65 496	0.53 496	0.82 517	0.52 462	0.59 510	1.10 533	0.96 518	0.13 417	0.13 328	0.13 425	0.13 442	0.17 454	0.20 396

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
CBMV	0.36 430	0.25 409	0.61 362	0.24 281	0.14 198	0.42 443	0.33 472	0.56 428	0.52 452	0.54 500	0.52 438	0.51 455	0.58 508	0.63 424	0.43 430	0.15 456	0.16 390	0.18 491	0.16 480	0.13 396	0.19 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 353	0.24 394	0.65 381	0.27 395	0.19 382	0.31 347	0.35 480	0.46 320	0.53 453	0.31 277	0.32 239	0.32 314	0.27 332	0.36 297	0.26 323	0.16 466	0.14 346	0.15 466	0.17 491	0.11 341	0.11 203

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

test_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

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

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

Abc-Net	0.42 468	0.31 449	0.87 460	0.32 472	0.29 497	0.47 469	0.37 488	0.68 514	0.53 453	0.42 436	0.58 467	0.57 479	0.52 496	0.75 470	0.54 469	0.18 491	0.14 346	0.18 491	0.25 523	0.17 454	0.18 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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

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

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.
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 532	0.64 536	1.20 519	0.55 540	0.43 533	0.54 498	0.48 521	0.75 530	0.87 533	0.88 535	1.72 560	1.06 539	1.03 548	1.29 546	0.98 521	0.35 536	0.42 544	0.41 539	0.48 546	0.38 534	0.43 527
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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

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

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

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
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

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

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

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

IMH-64-1	0.94 544	0.95 555	1.07 496	0.98 559	0.76 554	0.93 538	0.72 545	1.30 556	1.11 551	0.91 536	1.45 550	1.14 540	1.00 546	1.25 544	0.97 519	0.77 557	0.51 551	0.97 561	0.55 555	0.90 558	0.66 556

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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