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

MLG-Stereo_test2	0.46 117	0.49 166	1.77 91	0.79 475	0.70 455	0.63 328	0.12 5	0.37 12	0.48 87	0.39 125	0.15 6	0.24 81	0.10 1	0.46 97	0.20 8	0.16 384	1.21 466	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.66 365

Monster-pub-eth3d	0.47 124	0.29 8	1.07 18	0.22 11	0.18 79	0.51 145	0.14 18	0.49 72	0.35 12	0.25 43	0.18 9	0.15 17	0.11 2	0.87 266	0.47 245	0.06 1	2.11 546	0.07 1	0.81 547	0.07 1	1.01 463

MonSter	0.47 124	0.29 8	1.07 18	0.22 11	0.18 79	0.51 145	0.14 18	0.49 72	0.35 12	0.26 60	0.18 9	0.15 17	0.11 2	0.88 273	0.47 245	0.06 1	2.11 546	0.07 1	0.81 547	0.07 1	1.01 463

Monster-pub-mixall	0.50 155	0.35 70	0.98 10	0.22 11	0.13 11	0.34 28	0.12 5	0.38 14	0.28 2	0.39 125	0.19 14	0.16 30	0.12 4	1.05 302	0.41 209	0.08 17	3.28 571	0.07 1	0.73 543	0.08 18	0.55 324

IGEV	0.36 39	0.34 61	1.03 14	0.21 5	0.24 196	0.42 77	0.16 36	0.38 14	0.41 47	0.37 114	0.22 37	0.14 8	0.12 4	0.63 185	0.40 203	0.08 17	0.73 414	0.08 33	0.53 516	0.09 33	0.52 306

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 122	0.97 8	0.36 261	0.25 205	0.31 16	0.22 122	0.40 23	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.44 91	0.23 35	0.08 17	0.49 367	0.08 33	0.06 8	0.08 18	0.58 337

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 122	0.97 8	0.35 242	0.28 248	0.28 8	0.21 104	0.39 17	0.30 5	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.45 93	0.22 18	0.08 17	0.71 412	0.08 33	0.06 8	0.08 18	0.51 299

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 145	1.03 14	0.48 375	0.40 354	0.36 38	0.13 9	0.39 17	0.46 76	0.28 77	0.19 14	0.17 38	0.12 4	0.25 3	0.18 2	0.09 47	0.53 376	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.45 270

MLG-Stereo_test1	0.36 39	0.45 153	1.50 67	0.24 34	0.35 319	0.45 95	0.13 9	0.36 9	0.51 109	0.20 8	0.10 1	0.18 43	0.12 4	0.33 30	0.18 2	0.08 17	1.36 489	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.47 277

monsterstereo	0.40 71	0.43 132	1.07 18	0.26 63	0.27 234	0.39 55	0.14 18	0.55 122	0.37 21	0.28 77	0.27 72	0.14 8	0.13 10	0.67 204	0.44 229	0.07 5	1.12 457	0.07 1	0.81 547	0.08 18	0.53 312

MLG-Stereo	0.38 54	0.43 132	1.46 61	0.24 34	0.42 372	0.44 90	0.13 9	0.42 32	0.51 109	0.27 70	0.14 5	0.17 38	0.13 10	0.35 47	0.18 2	0.08 17	1.45 505	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.47 277

MS	0.35 29	0.38 97	1.24 33	0.20 2	0.13 11	0.45 95	0.11 2	0.39 17	0.31 6	0.20 8	0.19 14	0.16 30	0.14 12	0.27 5	0.18 2	0.10 111	1.07 449	0.07 1	0.58 526	0.23 293	0.57 332

S2M2_XL	0.22 1	0.36 75	1.33 44	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 20	0.15 17	0.14 12	0.21 1	0.22 18	0.11 201	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.10 51	0.08 1

4.5_new	0.39 59	0.29 8	1.25 34	0.22 11	0.16 39	0.40 58	0.17 45	0.43 36	0.37 21	0.27 70	0.22 37	0.15 17	0.14 12	1.04 299	0.23 35	0.09 47	1.49 507	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 349

4.5w-stereo	0.39 59	0.29 8	1.25 34	0.22 11	0.16 39	0.40 58	0.17 45	0.43 36	0.37 21	0.27 70	0.22 37	0.15 17	0.14 12	1.04 299	0.23 35	0.09 47	1.49 507	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 349

LGtest1	0.26 4	0.43 132	0.82 2	0.23 24	0.21 141	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 60	0.24 35	0.18 9	0.16 30	0.14 12	0.30 12	0.28 100	0.10 111	0.16 243	0.08 33	0.06 8	0.10 51	0.42 241

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 222	1.22 30	0.24 34	0.14 19	0.49 127	0.18 57	0.31 3	0.31 6	0.20 8	0.18 9	0.15 17	0.14 12	0.42 85	0.19 6	0.08 17	0.06 1	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.16 56

dual_stereo	0.94 465	0.31 27	1.80 96	0.90 485	2.52 565	0.54 184	0.15 27	0.69 194	1.02 496	0.25 43	0.18 9	0.18 43	0.14 12	0.63 185	0.35 179	0.09 47	3.76 573	0.07 1	0.47 502	0.07 1	4.59 578

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 109	1.36 462	1.30 41	0.24 34	0.12 4	0.33 25	0.20 79	0.41 27	0.37 21	0.32 95	0.21 27	0.16 30	0.14 12	0.29 10	0.62 315	0.55 524	1.42 500	0.11 201	0.13 227	0.25 323	0.56 326

SM2	0.39 59	0.76 292	1.42 56	0.34 218	0.52 398	0.42 77	0.15 27	0.38 14	0.35 12	0.24 35	0.16 7	0.14 8	0.15 20	0.33 30	0.43 222	0.07 5	0.37 341	0.07 1	0.42 494	0.12 75	0.90 440

Replicate-Monster	0.58 219	0.53 189	1.55 70	0.22 11	0.34 310	0.37 42	0.13 9	0.43 36	0.39 38	0.35 110	0.16 7	0.16 30	0.15 20	1.46 375	0.21 11	0.11 201	2.71 567	0.07 1	0.35 464	0.08 18	1.81 527

qwe	0.41 76	0.29 8	1.29 40	0.22 11	0.22 154	0.41 64	0.15 27	0.49 72	0.38 28	0.28 77	0.23 47	0.14 8	0.15 20	0.94 283	0.24 45	0.08 17	1.47 506	0.07 1	0.25 394	0.08 18	0.76 397

monsters	0.39 59	0.39 105	1.04 16	0.24 34	0.32 293	0.42 77	0.13 9	0.49 72	0.35 12	0.27 70	0.21 27	0.14 8	0.15 20	0.60 173	0.43 222	0.09 47	1.09 453	0.07 1	0.70 536	0.07 1	0.65 363

LG-G_1	0.41 76	0.43 132	1.62 78	0.50 394	0.35 319	0.50 137	0.12 5	0.47 63	0.44 69	0.33 99	0.20 20	0.19 48	0.15 20	0.94 283	0.21 11	0.09 47	0.61 391	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.87 434

LG-G	0.41 76	0.43 132	1.62 78	0.50 394	0.35 319	0.50 137	0.12 5	0.47 63	0.44 69	0.33 99	0.20 20	0.19 48	0.15 20	0.94 283	0.21 11	0.09 47	0.61 391	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.87 434

U	3.41 567	0.37 87	1.27 36	0.27 78	13.75 584	19.65 590	0.15 27	0.43 36	0.33 8	0.18 4	0.19 14	0.27 111	0.15 20	0.23 2	0.19 6	0.10 111	0.06 1	17.75 590	12.73 585	0.11 64	0.10 7

AIO-Stereo	0.64 299	0.60 216	1.63 80	1.31 517	1.45 534	0.38 51	0.20 79	0.55 122	0.83 422	0.31 91	0.31 103	0.23 71	0.15 20	0.39 62	0.63 322	0.10 111	1.25 471	0.09 78	0.41 489	0.21 260	1.73 524

HART	0.75 385	0.75 288	2.22 193	0.94 491	1.59 544	0.30 13	0.19 65	0.72 212	0.85 437	0.30 88	0.52 243	0.39 179	0.16 28	0.81 258	0.43 222	0.08 17	2.61 566	0.10 134	0.07 30	0.36 438	1.61 518

fffft	0.36 39	0.70 261	1.51 68	0.25 46	0.15 28	0.42 77	0.24 185	0.46 56	0.42 54	0.22 21	0.19 14	0.20 52	0.16 28	0.47 102	0.69 341	0.07 5	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.30 389	0.45 270
1: 1. 1
RAStereo	0.33 18	0.81 309	2.22 193	0.27 78	0.18 79	0.25 6	0.20 79	0.45 49	0.38 28	0.21 14	0.26 66	0.20 52	0.16 28	0.26 4	0.26 77	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.13 93	0.09 3

CAS++	0.34 23	0.39 105	1.90 118	0.25 46	0.18 79	0.32 19	0.20 79	0.78 238	0.44 69	0.31 91	0.31 103	0.21 60	0.16 28	0.34 37	0.20 8	0.15 365	0.13 193	0.13 317	0.10 119	0.15 127	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FlowAnything_test	0.25 3	0.41 118	0.71 1	0.28 94	0.17 61	0.37 42	0.20 79	0.39 17	0.28 2	0.25 43	0.20 20	0.21 60	0.17 32	0.28 7	0.26 77	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.16 296	0.17 170	0.16 56

2.5w	0.40 71	0.31 27	1.07 18	0.23 24	0.16 39	0.39 55	0.19 65	0.50 87	0.39 38	0.23 26	0.23 47	0.13 1	0.17 32	0.73 230	0.24 45	0.07 5	1.53 513	0.07 1	0.46 500	0.07 1	0.92 445

111111	0.39 59	0.28 5	0.93 7	0.33 193	0.42 372	0.43 83	0.13 9	0.48 68	0.39 38	0.24 35	0.31 103	0.18 43	0.17 32	0.43 87	0.23 35	0.09 47	1.32 486	0.08 33	0.06 8	0.25 323	1.00 462

LG-Stereo	0.36 39	0.61 222	1.37 47	0.26 63	0.37 337	0.43 83	0.20 79	0.55 122	0.44 69	0.25 43	0.30 92	0.50 259	0.17 32	0.30 12	0.37 188	0.10 111	0.18 264	0.11 201	0.10 119	0.24 301	0.43 249

S2M2	0.27 6	0.32 40	1.41 55	0.24 34	0.17 61	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 102	0.17 3	0.25 59	0.22 63	0.17 32	0.27 5	0.29 111	0.16 384	0.12 177	0.11 201	0.12 205	0.15 127	0.12 17

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 27	0.87 4	0.23 24	0.11 1	0.40 58	0.16 36	0.33 6	0.40 45	0.20 8	0.19 14	0.18 43	0.17 32	0.38 58	0.17 1	0.11 201	0.06 1	0.08 33	0.07 30	0.10 51	0.09 3

FoundationStereo	0.61 255	0.37 87	0.91 6	1.96 558	2.40 564	0.20 3	0.16 36	0.26 1	0.86 444	0.16 1	0.12 2	0.19 48	0.17 32	0.58 166	0.32 147	0.10 111	2.98 570	0.08 33	0.06 8	0.07 1	0.20 88

AIO_test	1.11 497	0.77 293	2.51 305	3.32 573	2.81 568	0.35 34	0.25 211	1.29 522	0.68 276	1.28 524	0.27 72	0.32 145	0.17 32	2.86 544	0.27 87	0.12 250	1.72 525	0.08 33	0.21 365	0.15 127	2.81 559

castereo++	0.39 59	0.83 312	1.38 48	0.29 113	0.18 79	0.53 173	0.20 79	0.57 135	0.58 166	0.20 8	0.27 72	0.32 145	0.17 32	0.34 37	0.22 18	0.09 47	0.54 379	0.09 78	0.29 417	0.15 127	0.52 306

mms	0.39 59	0.63 231	1.31 43	0.34 218	0.65 446	0.32 19	0.22 122	0.39 17	0.39 38	0.27 70	0.31 103	0.23 71	0.17 32	0.57 160	0.22 18	0.08 17	0.21 294	0.10 134	0.08 51	0.24 301	1.16 476

ours_stereo	0.37 49	0.67 240	1.63 80	0.30 133	0.50 392	0.35 34	0.22 122	0.41 27	0.38 28	0.21 14	0.32 115	0.23 71	0.17 32	0.47 102	0.22 18	0.08 17	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.77 401

RSM++	0.48 136	0.52 185	1.27 36	1.62 538	1.27 527	0.39 55	0.20 79	0.49 72	0.56 152	0.22 21	0.25 59	0.24 81	0.17 32	0.39 62	0.23 35	0.09 47	0.11 159	0.09 78	0.35 464	0.29 380	0.80 413

RSM	0.47 124	0.51 181	1.36 45	1.37 523	1.04 503	0.37 42	0.21 104	0.52 95	0.55 146	0.23 26	0.28 78	0.28 118	0.17 32	0.40 69	0.22 18	0.09 47	0.24 306	0.09 78	0.35 464	0.24 301	0.80 413

RAFT-Stereo-weight	0.46 117	0.37 87	1.60 77	0.29 113	0.51 395	0.57 226	0.22 122	0.84 291	0.67 249	0.48 174	0.38 148	0.36 164	0.17 32	0.39 62	0.27 87	0.09 47	1.28 478	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.41 236

MSKI-zero shot	0.70 354	0.44 145	2.62 353	1.47 530	0.75 461	0.56 204	0.20 79	0.80 253	0.45 75	0.60 325	0.52 243	0.44 215	0.17 32	0.70 215	0.26 77	0.09 47	2.87 568	0.09 78	0.32 443	0.14 116	0.50 292

DLNR_Zeroshot_test	13.74 585	20.06 588	23.92 588	121.50 600	35.20 595	0.46 104	0.15 27	7.96 581	0.47 83	0.29 87	0.37 142	0.26 100	0.17 32	0.79 250	0.36 182	7.16 584	2.95 569	0.09 78	0.38 480	50.40 598	1.95 531

CASnet	0.32 16	0.40 112	1.80 96	0.28 94	0.11 1	0.47 116	0.19 65	0.45 49	0.47 83	0.39 125	0.31 103	0.23 71	0.17 32	0.31 16	0.21 11	0.11 201	0.06 1	0.15 382	0.12 205	0.16 147	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.39 59	0.31 27	1.79 94	0.81 479	0.34 310	0.51 145	0.23 159	0.49 72	0.42 54	0.23 26	0.31 103	0.20 52	0.17 32	0.30 12	0.25 62	0.77 537	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 236

EGLCR-Stereo	0.90 452	0.31 27	1.90 118	1.60 537	0.95 489	1.14 506	0.42 398	0.85 304	0.43 60	1.74 544	0.21 27	0.27 111	0.17 32	1.56 389	0.30 118	0.10 111	2.60 564	0.10 134	0.09 82	0.10 51	3.10 564

AdaDepth	0.36 39	0.43 132	1.65 82	0.26 63	0.22 154	0.46 104	0.16 36	0.31 3	0.53 132	0.21 14	0.20 20	0.14 8	0.18 51	0.37 54	0.21 11	0.07 5	0.67 401	0.08 33	0.24 385	0.10 51	0.74 394

4.25_new	0.43 88	0.29 8	1.40 51	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.17 45	0.44 43	0.38 28	0.34 106	0.22 37	0.15 17	0.18 51	1.06 303	0.30 118	0.10 111	1.44 501	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 447

4.5w_new	0.43 88	0.29 8	1.40 51	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.17 45	0.44 43	0.38 28	0.34 106	0.22 37	0.15 17	0.18 51	1.06 303	0.30 118	0.10 111	1.44 501	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 447

4.25w-stereo	0.43 88	0.29 8	1.40 51	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.17 45	0.44 43	0.38 28	0.34 106	0.22 37	0.15 17	0.18 51	1.06 303	0.30 118	0.10 111	1.44 501	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 447

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 13	0.22 11	0.21 141	0.44 90	0.16 36	0.47 63	0.33 8	0.25 43	0.21 27	0.13 1	0.18 51	0.54 151	0.24 45	0.08 17	1.14 459	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 326

GREAT-IGEV	0.92 457	0.56 204	2.08 155	0.98 497	2.29 563	0.47 116	0.18 57	0.35 7	0.78 380	0.74 429	0.33 118	0.15 17	0.18 51	1.00 292	0.55 284	0.09 47	3.79 574	0.07 1	0.26 402	0.22 277	3.26 568

AIO_rvc	0.95 468	1.02 371	2.57 332	2.80 571	1.91 554	0.37 42	0.24 185	0.52 95	0.60 183	0.98 481	0.29 83	0.25 90	0.18 51	2.16 492	0.29 111	0.11 201	1.39 496	0.08 33	0.11 167	0.26 343	2.87 560

GIP-stereo	0.61 255	0.68 249	1.05 17	0.95 494	1.46 537	0.42 77	0.17 45	0.69 194	0.49 92	0.19 5	0.24 51	0.23 71	0.18 51	0.95 289	0.59 301	0.10 111	1.33 487	0.08 33	0.06 8	0.18 195	2.21 546

SMoEStereo_RVC	0.36 39	0.83 312	1.48 65	0.26 63	0.15 28	0.46 104	0.22 122	0.40 23	0.43 60	0.23 26	0.24 51	0.21 60	0.18 51	0.47 102	0.59 301	0.07 5	0.07 9	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.42 241

tt45	0.35 29	0.80 305	1.46 61	0.26 63	0.17 61	0.55 197	0.22 122	0.44 43	0.39 38	0.24 35	0.26 66	0.25 90	0.18 51	0.64 192	0.36 182	0.09 47	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.29 151

999	0.35 29	0.74 283	1.38 48	0.27 78	0.18 79	0.50 137	0.23 159	0.40 23	0.41 47	0.21 14	0.33 118	0.23 71	0.18 51	0.74 234	0.37 188	0.09 47	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.26 343	0.26 132

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 162	1.99 137	0.26 63	0.14 19	0.41 64	0.22 122	0.41 27	0.48 87	0.24 35	0.51 234	0.25 90	0.18 51	0.33 30	0.22 18	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.47 499	0.10 7

UniTT-Stereo	0.36 39	0.66 239	2.43 248	0.28 94	0.24 196	0.30 13	0.18 57	0.35 7	0.36 19	0.26 60	0.37 142	0.18 43	0.18 51	0.33 30	0.30 118	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.25 323	0.09 3

asd	0.36 39	0.28 5	1.21 27	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.14 18	0.37 12	0.34 10	0.26 60	0.21 27	0.15 17	0.19 64	0.91 278	0.20 8	0.10 111	1.14 459	0.07 1	0.08 51	0.08 18	0.71 385

2.25w	0.42 84	0.30 21	1.12 22	0.22 11	0.15 28	0.36 38	0.13 9	0.45 49	0.37 21	0.26 60	0.27 72	0.14 8	0.19 64	0.91 278	0.36 182	0.07 5	1.38 492	0.07 1	0.67 535	0.07 1	0.91 441

3.25w_new	0.39 59	0.30 21	1.27 36	0.21 5	0.22 154	0.37 42	0.14 18	0.46 56	0.38 28	0.25 43	0.21 27	0.16 30	0.19 64	0.71 222	0.23 35	0.07 5	1.41 497	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 413

3.25w	0.39 59	0.30 21	1.27 36	0.21 5	0.22 154	0.37 42	0.14 18	0.46 56	0.38 28	0.25 43	0.21 27	0.16 30	0.19 64	0.71 222	0.23 35	0.07 5	1.41 497	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 413

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 52	1.17 26	0.21 5	0.15 28	0.40 58	0.14 18	0.46 56	0.36 19	0.23 26	0.25 59	0.15 17	0.19 64	0.80 254	0.24 45	0.07 5	1.02 445	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

StereoAnything_RVC	1.22 505	1.71 518	3.17 473	2.52 565	2.63 567	0.26 7	0.15 27	0.47 63	0.54 137	0.49 190	0.71 414	0.52 271	0.19 64	1.60 405	0.57 291	0.11 201	4.13 577	0.08 33	0.05 1	0.76 530	3.79 572

HUF	1.33 517	0.96 360	4.06 535	2.73 569	2.17 560	0.35 34	0.24 185	1.87 549	0.75 353	1.28 524	0.29 83	1.35 524	0.19 64	1.97 471	0.43 222	0.15 365	3.91 575	0.08 33	0.06 8	0.31 398	3.41 569

IGEV-Stereo+	0.48 136	0.32 40	1.43 57	0.26 63	0.46 387	0.30 13	0.13 9	0.32 5	0.57 159	0.80 449	0.24 51	0.19 48	0.19 64	0.57 160	0.46 240	0.10 111	1.36 489	0.08 33	0.22 376	0.46 495	1.04 468

4D-IteraStereo	0.62 275	1.29 442	3.04 461	0.27 78	0.30 270	0.46 104	0.26 228	0.54 112	0.51 109	0.41 132	0.31 103	0.39 179	0.19 64	0.53 145	0.65 329	0.09 47	0.47 363	0.12 256	0.11 167	0.21 260	2.14 539

CES	0.33 18	0.32 40	1.46 61	0.25 46	0.50 392	0.40 58	0.20 79	0.48 68	0.48 87	0.22 21	0.29 83	0.26 100	0.19 64	0.35 47	0.22 18	0.09 47	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.16 147	0.54 317

Selective-IGEV	0.57 211	0.42 122	1.87 114	1.67 542	1.33 528	0.36 38	0.20 79	0.61 161	0.71 313	0.22 21	0.31 103	0.22 63	0.19 64	0.52 138	0.36 182	0.09 47	0.97 435	0.09 78	0.15 274	0.20 248	0.85 429

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 21	1.80 96	0.29 113	0.12 4	0.41 64	0.20 79	0.39 17	0.42 54	0.26 60	0.31 103	0.25 90	0.19 64	0.36 51	0.26 77	0.09 47	0.11 159	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 54	0.37 87	2.47 287	0.25 46	0.16 39	0.54 184	0.15 27	0.42 32	0.57 159	0.37 114	0.52 243	0.24 81	0.19 64	0.31 16	0.27 87	0.09 47	0.06 1	0.08 33	0.30 427	0.09 33	0.22 102
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
XX-TBD	0.40 71	1.04 378	2.49 299	0.35 242	0.13 11	0.51 145	0.17 45	0.44 43	0.52 121	0.38 120	0.51 234	0.23 71	0.19 64	0.31 16	0.25 62	0.10 111	0.07 9	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.18 73

XX-Stereo	0.98 476	0.57 206	4.45 551	1.64 540	5.33 574	0.55 197	0.16 36	0.96 392	0.43 60	0.45 157	0.65 368	0.85 444	0.19 64	0.79 250	0.26 77	0.11 201	0.80 420	0.10 134	0.32 443	0.17 170	0.78 407

asda	0.41 76	0.31 27	1.23 31	0.22 11	0.17 61	0.43 83	0.16 36	0.46 56	0.38 28	0.25 43	0.20 20	0.15 17	0.20 79	0.99 291	0.23 35	0.10 111	1.49 507	0.07 1	0.23 381	0.08 18	0.88 436

4w-stereo	0.50 155	0.26 1	1.86 112	0.22 11	0.30 270	0.38 51	0.14 18	0.41 27	0.35 12	0.25 43	0.21 27	0.14 8	0.20 79	1.18 330	0.33 160	0.09 47	1.56 515	0.07 1	0.72 541	0.07 1	1.23 490

2.75w_new	0.46 117	0.32 40	1.39 50	0.21 5	0.19 111	0.40 58	0.18 57	0.51 93	0.39 38	0.27 70	0.21 27	0.13 1	0.20 79	1.10 312	0.44 229	0.07 5	1.58 516	0.07 1	0.61 531	0.07 1	0.82 423

SCV_C0	0.73 370	0.68 249	2.05 150	1.50 534	0.92 485	0.45 95	0.20 79	0.96 392	0.71 313	0.65 386	0.33 118	0.31 138	0.20 79	1.25 344	0.52 269	0.09 47	1.68 524	0.08 33	0.30 427	0.27 357	1.52 513

SCV	0.69 347	0.68 249	1.95 128	0.90 485	1.04 503	0.49 127	0.24 185	0.98 408	0.73 327	0.54 246	0.31 103	0.24 81	0.20 79	1.32 354	0.26 77	0.11 201	1.59 517	0.09 78	0.32 443	0.34 419	1.58 515

fffy	0.39 59	0.67 240	1.57 71	0.45 363	0.52 398	0.37 42	0.22 122	0.45 49	0.35 12	0.21 14	0.30 92	0.26 100	0.20 79	0.45 93	0.24 45	0.08 17	0.29 328	0.10 134	0.08 51	0.25 323	0.77 401

model_zeroshot	0.75 385	0.94 358	2.48 293	1.88 553	0.68 451	0.72 400	0.22 122	1.01 437	0.51 109	1.10 497	0.35 132	0.63 326	0.20 79	0.78 247	0.32 147	0.12 250	1.97 539	0.10 134	0.23 381	0.12 75	0.56 326

Pointernet	0.37 49	0.31 27	1.91 121	0.25 46	0.37 337	0.47 116	0.15 27	0.67 186	0.52 121	0.23 26	0.30 92	0.28 118	0.20 79	0.32 26	0.23 35	0.10 111	0.24 306	0.07 1	0.13 227	0.10 51	0.51 299

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 169	0.51 181	1.12 22	0.26 63	0.22 154	0.46 104	0.20 79	1.10 492	1.33 529	3.13 570	0.33 118	0.22 63	0.20 79	0.34 37	0.26 77	0.11 201	0.09 99	0.11 201	0.09 82	0.17 170	0.21 95

ProNet	0.46 117	0.60 216	1.85 108	0.35 242	0.67 448	0.49 127	0.25 211	0.53 101	0.57 159	0.21 14	0.24 51	0.22 63	0.20 79	0.52 138	0.22 18	0.09 47	0.47 363	0.10 134	0.09 82	0.23 293	1.33 498

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 240	1.79 94	0.27 78	0.20 127	0.34 28	0.21 104	0.43 36	0.48 87	0.26 60	0.28 78	0.27 111	0.21 89	0.33 30	0.25 62	0.14 334	0.11 159	0.11 201	0.10 119	0.14 116	0.18 73

test_for_model	0.82 412	1.62 508	2.47 287	1.36 522	1.04 503	0.53 173	0.22 122	0.82 271	0.63 211	0.60 325	0.29 83	0.25 90	0.21 89	0.28 7	0.25 62	0.80 538	1.87 530	0.08 33	0.08 51	1.81 562	1.18 477

trnet	0.31 12	0.31 27	1.65 82	0.20 2	0.12 4	0.55 197	0.15 27	0.50 87	0.51 109	0.28 77	0.34 125	0.24 81	0.21 89	0.34 37	0.24 45	0.11 201	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.09 33	0.12 17

testlalala2	0.48 136	0.34 61	2.53 311	0.65 448	0.56 412	0.57 226	0.20 79	0.84 291	0.63 211	0.42 138	0.54 269	0.45 227	0.21 89	0.30 12	0.26 77	0.10 111	0.13 193	0.09 78	0.29 417	0.12 75	0.31 169

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 338	2.15 176	0.25 46	0.29 256	0.29 11	0.17 45	0.47 63	0.41 47	0.21 14	0.22 37	0.28 118	0.21 89	0.32 26	0.31 137	0.10 111	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.11 64	0.12 17

testlalala	0.53 183	0.36 75	2.40 234	0.29 113	0.35 319	0.60 272	0.22 122	1.02 445	0.63 211	0.56 271	0.40 163	0.32 145	0.21 89	0.33 30	0.27 87	0.10 111	1.73 526	0.09 78	0.24 385	0.08 18	0.43 249

LL-Strereo2	0.62 275	1.36 462	2.47 287	1.37 523	0.96 490	0.54 184	0.28 259	0.61 161	0.49 92	0.42 138	0.34 125	0.44 215	0.21 89	0.57 160	0.53 276	0.11 201	0.26 318	0.16 402	0.14 250	0.18 195	0.98 460

CREStereo	0.31 12	0.35 70	1.66 84	0.19 1	0.13 11	0.55 197	0.17 45	0.50 87	0.50 102	0.28 77	0.34 125	0.24 81	0.21 89	0.34 37	0.23 35	0.11 201	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.10 51	0.12 17
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
zero-FE	1.27 509	0.33 52	9.38 572	1.30 516	2.25 561	0.33 25	0.20 79	0.51 93	1.26 522	0.32 95	0.22 37	0.77 407	0.22 97	0.69 212	0.96 401	0.21 456	2.25 557	0.09 78	0.61 531	0.32 407	3.25 567

3w_stereo	0.44 104	0.29 8	1.53 69	0.23 24	0.20 127	0.37 42	0.22 122	0.53 101	0.41 47	0.25 43	0.21 27	0.13 1	0.22 97	0.90 276	0.24 45	0.06 1	1.52 512	0.07 1	0.44 495	0.08 18	0.83 424

AIO-test2	0.60 247	1.55 495	2.73 405	0.63 441	0.42 372	0.50 137	0.23 159	0.84 291	0.73 327	0.34 106	0.53 250	0.37 169	0.22 97	0.70 215	0.32 147	0.75 535	0.16 243	0.13 317	0.17 314	0.21 260	0.47 277

AIO-test1	0.58 219	1.37 467	2.77 415	0.66 453	1.08 509	0.50 137	0.23 159	0.86 315	0.69 288	0.31 91	0.42 168	0.29 126	0.22 97	0.77 240	0.34 171	0.13 297	0.15 228	0.12 256	0.16 296	0.31 398	0.30 160

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 156	1.13 24	0.28 94	0.17 61	0.32 19	0.22 122	0.45 49	0.58 166	0.25 43	0.26 66	0.26 100	0.22 97	0.36 51	0.25 62	0.14 334	0.10 130	0.11 201	0.10 119	0.13 93	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 156	1.13 24	0.28 94	0.17 61	0.32 19	0.22 122	0.45 49	0.58 166	0.25 43	0.26 66	0.26 100	0.22 97	0.36 51	0.25 62	0.14 334	0.10 130	0.11 201	0.10 119	0.13 93	0.11 14

IGEV-Stereo++	0.58 219	0.29 8	1.66 84	0.37 274	0.53 406	0.47 116	0.13 9	0.54 112	0.37 21	1.02 489	0.25 59	0.17 38	0.22 97	1.04 299	0.27 87	0.08 17	1.98 540	0.08 33	0.06 8	0.17 170	1.92 529

Occ-G	0.68 340	0.54 192	2.08 155	0.99 502	0.74 459	0.38 51	0.25 211	0.46 56	0.78 380	0.40 130	0.36 136	0.46 236	0.22 97	0.90 276	0.70 343	0.09 47	1.53 513	0.09 78	0.16 296	0.31 398	2.06 535

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 293	1.43 57	0.24 34	0.18 79	0.34 28	0.27 246	0.58 139	0.51 109	0.25 43	0.27 72	0.27 111	0.22 97	0.32 26	0.27 87	0.14 334	0.10 130	0.10 134	0.10 119	0.15 127	0.17 64

whm_eth	0.33 18	0.77 293	1.43 57	0.24 34	0.18 79	0.34 28	0.27 246	0.58 139	0.51 109	0.25 43	0.27 72	0.27 111	0.22 97	0.32 26	0.27 87	0.14 334	0.10 130	0.10 134	0.10 119	0.15 127	0.17 64

GCAP-Stereo	0.59 237	1.35 457	2.44 256	0.49 388	1.02 501	0.52 164	0.14 18	0.53 101	0.54 137	0.44 153	0.50 231	0.30 130	0.22 97	0.68 209	0.41 209	0.09 47	1.30 483	0.09 78	0.07 30	0.23 293	0.54 317

test_4	0.47 124	0.80 305	2.15 176	0.36 261	0.29 256	0.59 257	0.28 259	0.50 87	0.42 54	0.43 146	0.76 434	0.39 179	0.22 97	0.73 230	0.49 260	0.08 17	0.18 264	0.11 201	0.15 274	0.29 380	0.27 139

test-3	0.58 219	0.43 132	2.44 256	0.52 401	0.59 422	0.46 104	0.23 159	0.77 231	0.49 92	0.52 231	0.29 83	0.44 215	0.22 97	0.59 167	0.97 403	0.08 17	1.27 476	0.10 134	0.35 464	0.29 380	0.62 349

test_1	0.58 219	0.43 132	2.44 256	0.52 401	0.59 422	0.46 104	0.23 159	0.77 231	0.49 92	0.51 221	0.29 83	0.44 215	0.22 97	0.59 167	0.97 403	0.08 17	1.27 476	0.10 134	0.35 464	0.29 380	0.63 355

test_3	0.59 237	0.44 145	2.44 256	0.53 405	0.59 422	0.48 122	0.30 303	0.79 247	0.52 121	0.51 221	0.30 92	0.45 227	0.22 97	0.59 167	0.97 403	0.08 17	1.25 471	0.11 201	0.35 464	0.30 389	0.62 349

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 265	1.67 86	0.32 171	0.17 61	0.19 2	0.21 104	0.79 247	0.54 137	0.22 21	0.25 59	0.55 290	0.22 97	0.28 7	0.28 100	0.10 111	0.08 45	0.08 33	0.07 30	0.12 75	0.10 7
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
TANstereo	0.39 59	0.70 261	2.48 293	0.23 24	0.12 4	0.54 184	0.16 36	0.41 27	0.47 83	0.45 157	0.51 234	0.26 100	0.22 97	0.34 37	0.21 11	0.10 111	0.10 130	0.08 33	0.07 30	0.09 33	0.18 73

2w_stereo	0.35 29	0.30 21	0.99 11	0.23 24	0.13 11	0.41 64	0.20 79	0.54 112	0.37 21	0.28 77	0.23 47	0.13 1	0.23 114	0.69 212	0.24 45	0.06 1	1.07 449	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 360

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 183	0.39 105	1.30 41	0.45 363	0.21 141	0.74 411	0.17 45	0.71 210	0.44 69	1.17 506	0.38 148	0.89 459	0.23 114	0.86 265	0.94 400	0.11 201	0.49 367	0.09 78	0.40 484	0.13 93	0.50 292

MM-Stereo_test3	0.59 237	0.85 322	2.28 205	0.53 405	0.31 280	0.45 95	0.30 303	0.78 238	0.76 362	0.33 99	0.43 171	0.32 145	0.23 114	0.61 178	0.54 281	0.10 111	1.65 523	0.10 134	0.08 51	0.42 479	0.68 374

MM-Stereo_test2	0.65 308	0.43 132	2.54 316	0.62 438	0.18 79	0.50 137	0.25 211	0.49 72	0.47 83	0.36 111	0.26 66	0.24 81	0.23 114	0.40 69	0.38 196	0.08 17	2.33 559	0.09 78	0.10 119	0.38 454	2.66 557

CroCo-Stereo Lap2	0.38 54	0.91 348	2.02 143	0.33 193	0.38 346	0.23 4	0.21 104	0.63 173	0.51 109	0.23 26	0.28 78	0.29 126	0.23 114	0.34 37	0.28 100	0.10 111	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.22 277	0.15 43

iRaftStereo_RVC	0.47 124	0.84 317	1.91 121	0.29 113	0.15 28	0.53 173	0.20 79	0.58 139	0.50 102	0.37 114	0.43 171	0.42 199	0.23 114	0.38 58	0.28 100	0.09 47	0.70 409	0.12 256	0.11 167	0.43 484	0.77 401

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 97	1.21 27	0.26 63	0.20 127	0.41 64	0.18 57	0.43 36	0.38 28	0.37 114	0.35 132	0.29 126	0.24 120	0.64 192	0.55 284	0.09 47	0.19 270	0.08 33	0.11 167	0.12 75	0.50 292

xyz-stereo-finetune	0.37 49	0.90 344	1.23 31	0.22 11	0.12 4	0.53 173	0.26 228	0.57 135	0.58 166	0.30 88	0.33 118	0.29 126	0.24 120	0.60 173	0.62 315	0.09 47	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.13 93	0.14 34

tg	0.45 109	0.83 312	1.85 108	0.29 113	0.16 39	0.57 226	0.18 57	0.60 155	0.56 152	0.37 114	0.44 183	0.38 175	0.24 120	0.48 115	0.28 100	0.09 47	0.30 329	0.11 201	0.11 167	0.44 488	0.77 401

WCG-NET	0.41 76	0.80 305	1.77 91	0.25 46	0.13 11	0.43 83	0.24 185	0.42 32	0.59 177	0.38 120	0.41 165	0.26 100	0.24 120	0.37 54	0.24 45	0.08 17	0.81 423	0.08 33	0.07 30	0.26 343	0.31 169

gcap-zeroshot	0.52 169	0.86 327	2.38 225	0.32 171	0.60 427	0.70 389	0.20 79	0.78 238	0.58 166	0.44 153	0.36 136	0.81 425	0.24 120	0.53 145	0.30 118	0.10 111	0.35 338	0.09 78	0.31 434	0.09 33	0.40 227

AE-Stereo	0.71 358	0.32 40	2.44 256	0.44 356	0.50 392	0.58 237	0.23 159	1.08 487	0.67 249	0.67 395	0.51 234	0.47 245	0.24 120	0.63 185	0.32 147	0.09 47	2.15 553	0.11 201	0.45 496	0.22 277	2.01 532

ff7	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

ffff	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

11t	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

testlalala_base	0.61 255	0.35 70	2.44 256	0.35 242	0.33 300	0.55 197	0.21 104	0.88 332	0.41 47	0.41 132	0.39 154	0.31 138	0.24 120	0.33 30	0.36 182	0.98 547	1.61 518	0.09 78	0.22 376	1.11 542	0.68 374

RAFT-Test	0.56 204	0.41 118	2.01 140	0.90 485	1.07 508	0.65 356	0.37 368	0.83 282	0.65 228	0.49 190	0.49 219	0.93 468	0.24 120	0.52 138	0.30 118	0.10 111	0.38 346	0.09 78	0.38 480	0.11 64	0.19 79

anonymousdsp	0.86 432	0.59 215	2.65 364	1.33 519	1.25 524	0.56 204	0.23 159	0.54 112	0.71 313	1.13 501	0.25 59	0.22 63	0.24 120	1.24 340	0.24 45	0.09 47	2.34 560	0.10 134	0.18 325	0.25 323	3.12 565

LoS	0.34 23	0.35 70	1.88 115	0.25 46	0.13 11	0.53 173	0.20 79	0.50 87	0.53 132	0.26 60	0.28 78	0.37 169	0.24 120	0.40 69	0.25 62	0.10 111	0.08 45	0.08 33	0.06 8	0.15 127	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

IGEV-Stereo	0.86 432	0.60 216	2.65 364	1.35 521	1.25 524	0.56 204	0.23 159	0.54 112	0.71 313	1.14 502	0.25 59	0.22 63	0.24 120	1.24 340	0.24 45	0.09 47	2.34 560	0.10 134	0.18 325	0.25 323	3.13 566
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-1	0.61 255	0.54 192	2.09 159	0.31 150	1.37 530	0.51 145	0.28 259	0.83 282	0.50 102	0.42 138	0.55 280	0.54 281	0.24 120	0.38 58	1.25 450	0.10 111	1.08 451	0.10 134	0.17 314	0.11 64	0.77 401

sCroCo_RVC	0.37 49	0.39 105	2.38 225	0.35 242	0.27 234	0.31 16	0.22 122	0.49 72	0.48 87	0.23 26	0.34 125	0.25 90	0.24 120	0.35 47	0.25 62	0.15 365	0.17 256	0.12 256	0.11 167	0.15 127	0.15 43

PMTNet	0.35 29	0.38 97	1.75 90	0.21 5	0.14 19	0.57 226	0.24 185	0.48 68	0.44 69	0.28 77	0.32 115	0.26 100	0.24 120	0.41 78	0.24 45	0.42 513	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.18 195	0.15 43

R-Stereo Train	0.42 84	0.31 27	2.51 305	0.30 133	0.18 79	0.56 204	0.25 211	0.82 271	0.41 47	0.57 289	0.67 380	0.33 153	0.24 120	0.34 37	0.33 160	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 84	0.31 27	2.51 305	0.30 133	0.18 79	0.56 204	0.25 211	0.82 271	0.41 47	0.57 289	0.67 380	0.33 153	0.24 120	0.34 37	0.33 160	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
water-stereo	0.36 39	0.61 222	1.58 72	0.25 46	0.14 19	0.38 51	0.18 57	0.44 43	0.35 12	0.31 91	0.35 132	0.28 118	0.25 140	0.45 93	0.38 196	0.12 250	0.09 99	0.09 78	0.08 51	0.11 64	0.74 394

MM-Stereo_test1	0.63 289	0.64 234	2.51 305	0.54 412	0.37 337	0.44 90	0.28 259	0.68 191	0.59 177	0.43 146	0.33 118	0.26 100	0.25 140	0.89 275	0.52 269	0.10 111	1.84 529	0.10 134	0.09 82	0.41 476	1.40 506

GCAP-BAT	0.78 399	0.38 97	2.37 222	0.98 497	0.60 427	0.77 429	0.22 122	1.13 503	0.51 109	0.80 449	0.90 471	0.81 425	0.25 140	0.77 240	0.88 393	0.10 111	1.94 537	0.09 78	0.50 509	0.17 170	1.35 501

WCG-NET（raft）	0.44 104	0.97 362	1.78 93	0.24 34	0.17 61	0.43 83	0.24 185	0.42 32	0.52 121	0.38 120	0.35 132	0.46 236	0.25 140	0.41 78	0.26 77	0.08 17	1.08 451	0.08 33	0.08 51	0.27 357	0.40 227

plain	0.43 88	0.73 273	2.80 420	0.28 94	0.19 111	0.33 25	0.21 104	0.63 173	0.50 102	0.24 35	0.38 148	0.24 81	0.25 140	0.48 115	0.32 147	0.12 250	0.08 45	0.13 317	0.09 82	0.43 484	0.13 22

knoymous	0.37 49	0.34 61	1.83 101	0.25 46	0.18 79	0.45 95	0.24 185	0.60 155	0.40 45	0.42 138	0.39 154	0.54 281	0.25 140	0.41 78	0.29 111	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.07 30	0.13 93	0.20 88

PSM-softLoss	0.52 169	0.34 61	2.47 287	0.55 414	0.17 61	0.61 292	0.39 384	0.64 177	0.67 249	0.52 231	0.48 205	0.39 179	0.25 140	1.46 375	0.77 369	0.13 297	0.08 45	0.13 317	0.12 205	0.12 75	0.15 43

KMStereo	0.52 169	0.34 61	2.47 287	0.55 414	0.17 61	0.61 292	0.39 384	0.64 177	0.67 249	0.52 231	0.48 205	0.39 179	0.25 140	1.46 375	0.77 369	0.13 297	0.08 45	0.13 317	0.12 205	0.12 75	0.15 43

Pruner-Stereo	0.55 196	0.38 97	2.49 299	1.78 547	0.19 111	0.63 328	0.45 418	0.59 148	0.67 249	0.61 335	0.48 205	0.41 194	0.25 140	0.49 128	0.99 411	0.13 297	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.14 34

AnonymousM	0.45 109	0.49 166	1.83 101	0.29 113	0.15 28	0.53 173	0.22 122	0.64 177	0.66 236	0.47 171	0.33 118	0.30 130	0.25 140	0.49 128	0.29 111	0.12 250	0.27 325	0.71 537	0.37 476	0.12 75	0.41 236

cross-raft	0.47 124	0.34 61	2.17 179	0.70 463	0.84 476	0.50 137	0.35 357	0.74 217	0.43 60	0.44 153	0.45 186	0.63 326	0.25 140	0.37 54	0.27 87	0.08 17	0.14 210	0.10 134	0.23 381	0.11 64	0.27 139

GMStereo	0.44 104	1.32 445	2.65 364	0.28 94	0.16 39	0.42 77	0.22 122	0.48 68	0.63 211	0.41 132	0.36 136	0.26 100	0.25 140	0.41 78	0.30 118	0.14 334	0.08 45	0.10 134	0.12 205	0.17 170	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 34	0.17 61	0.44 90	0.22 122	0.60 155	0.43 60	0.27 70	0.30 92	0.14 8	0.26 152	0.61 178	0.25 62	0.07 5	0.79 417	0.07 1	0.06 8	0.08 18	0.79 410

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 112	1.21 27	0.35 242	0.16 39	0.29 11	0.16 36	0.59 148	0.56 152	0.20 8	0.20 20	0.17 38	0.26 152	0.40 69	0.38 196	0.09 47	0.08 45	0.08 33	0.25 394	0.12 75	0.43 249

rvit_0105_6	0.36 39	0.55 200	1.48 65	0.31 150	0.18 79	0.35 34	0.26 228	0.56 128	0.66 236	0.26 60	0.29 83	0.33 153	0.26 152	0.41 78	0.27 87	0.18 418	0.16 243	0.15 382	0.13 227	0.15 127	0.25 124

StereoVision	0.52 169	1.12 395	2.70 397	0.34 218	0.32 293	0.47 116	0.26 228	0.73 215	0.61 188	0.33 99	0.89 468	0.45 227	0.26 152	0.52 138	0.39 201	0.14 334	0.15 228	0.16 402	0.15 274	0.22 277	0.14 34

MIF-Stereo (partial)	0.41 76	0.71 265	2.67 376	0.27 78	0.24 196	0.32 19	0.17 45	0.56 128	0.46 76	0.26 60	0.37 142	0.25 90	0.26 152	0.46 97	0.35 179	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.21 260	0.15 43

anonymousdsp2	0.88 440	0.31 27	1.96 132	1.06 505	1.56 541	0.57 226	0.22 122	0.84 291	0.98 490	1.20 513	0.37 142	0.65 339	0.26 152	1.19 333	0.46 240	0.10 111	2.40 562	0.10 134	0.13 227	0.19 226	2.96 562

DisPM	0.48 136	0.41 118	2.54 316	0.61 436	0.18 79	0.59 257	0.62 477	0.54 112	0.67 249	0.61 335	0.53 250	0.38 175	0.26 152	0.76 238	0.31 137	0.13 297	0.07 9	0.12 256	0.11 167	0.12 75	0.15 43

PFNet+	0.50 155	0.43 132	2.54 316	0.49 388	0.18 79	0.58 237	0.76 502	0.54 112	0.72 322	0.56 271	0.48 205	0.39 179	0.26 152	0.94 283	0.33 160	0.14 334	0.09 99	0.14 353	0.13 227	0.12 75	0.16 56

NF-Stereo	0.53 183	0.33 52	2.55 324	0.55 414	0.16 39	0.61 292	0.43 405	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.44 373	0.78 373	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

OCTAStereo	0.53 183	0.33 52	2.54 316	0.56 423	0.16 39	0.61 292	0.42 398	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.43 369	0.79 376	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

RE-Stereo	0.53 183	0.33 52	2.54 316	0.56 423	0.16 39	0.61 292	0.43 405	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.43 369	0.77 369	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

TVStereo	0.53 183	0.33 52	2.54 316	0.56 423	0.16 39	0.61 292	0.43 405	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.43 369	0.77 369	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

CRE-IMP	0.46 117	0.31 27	2.40 234	0.53 405	0.17 61	0.79 439	0.68 492	0.54 112	0.66 236	0.47 171	0.43 171	0.44 215	0.26 152	0.43 87	0.33 160	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.09 82	0.17 170	0.23 111

CFNet-RSSM	0.44 104	0.36 75	2.38 225	0.28 94	0.43 376	0.53 173	0.20 79	0.86 315	0.52 121	0.44 153	0.36 136	0.53 274	0.26 152	0.40 69	0.27 87	0.09 47	0.08 45	0.09 78	0.38 480	0.10 51	0.22 102

Gwc-CoAtRS	0.41 76	0.37 87	2.06 152	0.28 94	0.41 360	0.48 122	0.19 65	0.64 177	0.49 92	0.45 157	0.39 154	0.57 301	0.26 152	0.37 54	0.28 100	0.09 47	0.19 270	0.09 78	0.31 434	0.11 64	0.25 124

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 87	0.88 5	0.28 94	0.18 79	0.28 8	0.22 122	0.40 23	0.58 166	0.25 43	0.30 92	0.27 111	0.27 167	0.38 58	0.25 62	0.14 334	0.12 177	0.13 317	0.10 119	0.13 93	0.14 34

rvit_stereo_ft	0.38 54	1.01 369	1.86 112	0.33 193	0.21 141	0.28 8	0.27 246	0.59 148	0.55 146	0.24 35	0.28 78	0.28 118	0.27 167	0.35 47	0.28 100	0.14 334	0.09 99	0.11 201	0.11 167	0.14 116	0.31 169

MoCha-V2	0.74 374	0.78 299	2.18 182	1.01 503	1.55 540	0.36 38	0.19 65	0.61 161	0.49 92	0.33 99	0.34 125	0.30 130	0.27 167	1.56 389	0.47 245	0.09 47	1.94 537	0.08 33	0.37 476	0.18 195	1.62 519

IGEV++	0.74 374	0.70 261	2.05 150	1.11 509	1.09 511	0.32 19	0.21 104	0.75 221	0.43 60	0.30 88	0.30 92	0.22 63	0.27 167	0.98 290	0.31 137	0.10 111	2.50 563	0.08 33	0.15 274	0.27 357	2.70 558

MyStereo07	0.56 204	0.68 249	2.42 243	0.30 133	0.41 360	0.61 292	0.31 314	0.58 139	0.72 322	1.17 506	0.26 66	0.20 52	0.27 167	1.28 350	0.28 100	0.09 47	0.59 389	0.12 256	0.21 365	0.16 147	0.48 284

EKT-Stereo	1.56 535	0.55 200	2.60 343	2.54 566	19.66 586	0.55 197	0.22 122	0.76 224	0.51 109	0.40 130	0.36 136	0.43 200	0.27 167	0.74 234	0.42 215	0.13 297	0.17 256	0.11 201	0.16 296	0.20 248	0.50 292

MIM_Stereo	0.55 196	0.92 353	2.65 364	0.32 171	1.09 511	0.51 145	0.19 65	0.67 186	0.52 121	0.48 174	0.54 269	0.43 200	0.27 167	0.57 160	0.30 118	0.08 17	0.17 256	0.11 201	0.10 119	0.28 370	0.80 413

DCRE	0.76 390	0.80 305	2.31 213	1.05 504	1.18 520	0.63 328	0.26 228	1.03 453	0.59 177	0.52 231	2.12 538	0.44 215	0.27 167	0.41 78	0.53 276	0.09 47	1.02 445	0.10 134	0.32 443	0.16 147	1.47 511

MC-Stereo	0.58 219	0.37 87	2.00 138	0.88 482	0.64 443	0.54 184	0.19 65	0.46 56	0.39 38	0.58 295	0.39 154	0.27 111	0.27 167	0.71 222	0.32 147	0.09 47	1.20 463	0.09 78	0.16 296	0.22 277	1.92 529

GMOStereo	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

error version	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

test-v	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

test-2	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

s12784h	0.41 76	0.34 61	2.17 179	0.24 34	0.11 1	0.64 340	0.24 185	0.85 304	0.70 299	0.45 157	0.54 269	0.28 118	0.27 167	0.51 134	0.27 87	0.11 201	0.06 1	0.09 78	0.06 8	0.16 147	0.14 34

DFGA-Net	0.61 255	1.55 495	2.59 336	0.32 171	0.26 221	0.54 184	0.22 122	0.67 186	0.63 211	0.50 209	0.52 243	0.35 162	0.28 181	1.84 447	0.99 411	0.10 111	0.08 45	0.12 256	0.12 205	0.38 454	0.18 73

rvit_0105_4	0.40 71	0.64 234	1.98 135	0.31 150	0.18 79	0.37 42	0.29 287	0.64 177	0.67 249	0.28 77	0.32 115	0.36 164	0.28 181	0.45 93	0.27 87	0.18 418	0.16 243	0.15 382	0.14 250	0.15 127	0.25 124

IGEVStereo-DCA	0.74 374	0.74 283	2.09 159	0.76 468	0.77 466	0.45 95	0.23 159	0.49 72	0.62 199	0.71 418	0.22 37	0.30 130	0.28 181	1.29 351	1.53 472	0.10 111	1.50 510	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

rrr	0.84 420	0.74 283	3.40 497	0.76 468	0.77 466	0.45 95	0.28 259	1.23 518	0.84 434	0.71 418	0.22 37	0.30 130	0.28 181	1.29 351	1.53 472	0.10 111	1.50 510	0.10 134	0.29 417	0.24 301	1.75 525

LoS_RVC	0.34 23	0.38 97	1.96 132	0.27 78	0.35 319	0.43 83	0.22 122	0.43 36	0.34 10	0.24 35	0.34 125	0.23 71	0.28 181	0.34 37	0.22 18	0.08 17	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 194

dd	0.48 136	1.32 445	2.41 239	0.31 150	0.17 61	0.58 237	0.26 228	0.50 87	0.71 313	0.42 138	0.41 165	0.34 158	0.28 181	0.47 102	0.41 209	0.18 418	0.10 130	0.13 317	0.12 205	0.22 277	0.16 56

Patchmatch Stereo++	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.17 61	0.61 292	0.26 228	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.56 156	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.49 128	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.49 388	0.17 61	0.61 292	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.44 215	0.28 181	0.48 115	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.26 228	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.51 134	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 88	0.36 75	2.45 274	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.27 246	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.44 215	0.28 181	0.47 102	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

iGMRVC	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.27 246	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.57 160	0.31 137	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

RAFT-345	0.56 204	0.37 87	2.68 383	0.40 324	0.34 310	0.58 237	0.41 391	0.49 72	0.70 299	0.51 221	0.99 487	0.43 200	0.28 181	1.56 389	0.81 382	0.10 111	0.07 9	0.11 201	0.09 82	0.11 64	0.09 3

iRAFT	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.17 61	0.61 292	0.26 228	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.56 156	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.16 39	0.60 272	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.51 134	0.31 137	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

TestStereo	0.49 151	0.88 333	2.38 225	0.30 133	0.16 39	0.43 83	0.25 211	0.55 122	0.46 76	0.38 120	0.46 191	0.34 158	0.28 181	1.96 470	0.28 100	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.09 82	0.15 127	0.13 22

raft+_RVC	0.62 275	1.18 414	2.43 248	0.36 261	2.08 557	0.52 164	0.25 211	0.66 183	0.54 137	0.36 111	0.46 191	0.32 145	0.28 181	0.49 128	0.43 222	0.10 111	0.91 431	0.10 134	0.09 82	0.22 277	0.70 383

RALCasStereoNet	0.65 308	1.34 453	2.56 328	0.43 351	0.96 490	0.50 137	0.26 228	0.62 165	0.56 152	0.43 146	0.49 219	0.36 164	0.28 181	0.72 229	0.53 276	0.10 111	1.18 461	0.09 78	0.08 51	0.27 357	1.27 493

depthmonostereo	0.38 54	0.68 249	1.59 76	0.48 375	0.14 19	0.41 64	0.19 65	0.52 95	0.42 54	0.26 60	0.29 83	0.31 138	0.29 199	0.64 192	0.33 160	0.09 47	0.10 130	0.09 78	0.08 51	0.10 51	0.50 292

rvit_stereo_0075_2	0.45 109	0.45 153	2.60 343	0.34 218	0.32 293	0.41 64	0.21 104	0.60 155	0.54 137	0.39 125	0.51 234	0.40 188	0.29 199	0.46 97	0.31 137	0.21 456	0.15 228	0.22 466	0.15 274	0.18 195	0.33 179

GMStereo_Zeroshot	0.44 104	0.44 145	1.84 104	0.44 356	0.20 127	0.52 164	0.19 65	0.60 155	0.54 137	0.58 295	0.59 316	0.63 326	0.29 199	0.59 167	0.34 171	0.16 384	0.09 99	0.16 402	0.09 82	0.26 343	0.26 132

RAFT+CT+SA	0.60 247	1.25 434	2.49 299	0.38 294	0.75 461	0.55 197	0.34 347	0.83 282	0.68 276	0.39 125	0.55 280	0.44 215	0.29 199	0.75 236	0.28 100	0.09 47	0.24 306	0.11 201	0.51 513	0.30 389	0.74 394

UDGNet	0.50 155	1.36 462	2.44 256	0.37 274	0.19 111	0.58 237	0.23 159	0.49 72	0.69 288	0.42 138	0.39 154	0.34 158	0.29 199	0.55 153	0.32 147	0.25 484	0.10 130	0.37 512	0.19 343	0.30 389	0.17 64

NRIStereo	0.50 155	0.34 61	2.44 256	0.52 401	0.16 39	0.94 481	0.73 500	0.52 95	0.65 228	0.48 174	0.40 163	0.59 308	0.29 199	0.78 247	0.33 160	0.11 201	0.13 193	0.11 201	0.09 82	0.22 277	0.25 124

RAFT-RH_RVC	0.65 308	0.73 273	2.78 417	0.39 311	0.29 256	0.60 272	0.18 57	0.45 49	0.63 211	0.75 432	1.89 533	0.47 245	0.29 199	1.59 402	1.21 443	0.15 365	0.07 9	0.13 317	0.13 227	0.11 64	0.10 7

Anonymous3	0.47 124	0.49 166	2.61 348	0.33 193	0.25 205	0.72 400	0.32 325	0.80 253	0.60 183	0.36 111	0.41 165	0.33 153	0.29 199	0.46 97	0.30 118	0.19 435	0.18 264	0.13 317	0.13 227	0.18 195	0.22 102

sAnonymous2	0.45 109	0.88 333	2.97 448	0.31 150	0.25 205	0.34 28	0.28 259	0.56 128	0.49 92	0.25 43	0.30 92	0.23 71	0.29 199	0.31 16	0.22 18	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.13 227	0.38 454	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 109	0.88 333	2.97 448	0.31 150	0.25 205	0.34 28	0.28 259	0.56 128	0.49 92	0.25 43	0.30 92	0.23 71	0.29 199	0.31 16	0.22 18	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.13 227	0.38 454	0.43 249

test_xeample3	0.86 432	0.75 288	3.36 487	0.65 448	0.76 464	0.49 127	0.33 339	1.21 517	0.80 401	0.61 335	0.23 47	0.30 130	0.29 199	1.17 328	1.57 475	0.10 111	1.79 527	0.10 134	0.40 484	0.25 323	2.09 536

MSCF	0.88 440	0.84 317	1.67 86	2.15 559	1.87 551	0.51 145	0.21 104	0.63 173	0.61 188	0.32 95	0.29 83	0.17 38	0.30 210	1.06 303	0.67 335	0.11 201	1.92 532	0.08 33	0.31 434	0.19 226	3.72 571

rvit_0105_5	0.43 88	0.73 273	2.10 165	0.31 150	0.18 79	0.41 64	0.31 314	0.69 194	0.67 249	0.32 95	0.34 125	0.38 175	0.30 210	0.42 85	0.30 118	0.18 418	0.16 243	0.15 382	0.15 274	0.15 127	0.30 160

Any-RAFT	0.42 84	0.33 52	1.89 117	0.28 94	0.21 141	0.69 386	0.21 104	0.83 282	0.60 183	0.45 157	0.43 171	0.62 322	0.30 210	0.48 115	0.24 45	0.11 201	0.40 352	0.08 33	0.06 8	0.10 51	0.16 56

ACRE	0.63 289	1.55 495	3.41 499	0.76 468	0.28 248	0.60 272	0.56 458	0.82 271	0.68 276	0.57 289	0.62 340	0.43 200	0.30 210	0.47 102	0.42 215	0.12 250	0.19 270	0.13 317	0.14 250	0.36 438	0.20 88

rafts_anoy	0.60 247	1.33 450	2.59 336	0.53 405	1.09 511	0.49 127	0.25 211	0.67 186	0.53 132	0.41 132	0.38 148	0.33 153	0.30 210	0.68 209	0.41 209	0.10 111	1.13 458	0.13 317	0.15 274	0.20 248	0.29 151

DIP-Stereo	0.43 88	0.50 174	2.21 191	0.27 78	0.18 79	0.63 328	0.17 45	0.94 375	0.58 166	0.49 190	0.48 205	0.30 130	0.30 210	0.40 69	0.31 137	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.15 127	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GASTEREO	0.89 448	0.83 312	1.67 86	2.15 559	1.89 552	0.52 164	0.21 104	0.62 165	0.62 199	0.33 99	0.31 103	0.16 30	0.31 216	1.11 317	0.68 338	0.11 201	1.92 532	0.08 33	0.29 417	0.19 226	3.79 572

castereo	0.34 23	0.48 162	1.00 12	0.25 46	0.29 256	0.41 64	0.27 246	0.76 224	0.49 92	0.23 26	0.30 92	0.24 81	0.31 216	0.29 10	0.29 111	0.09 47	0.20 285	0.09 78	0.31 434	0.12 75	0.44 265

GCST	0.84 420	1.48 488	3.02 457	1.12 512	1.09 511	0.62 314	0.19 65	0.79 247	0.56 152	0.60 325	0.65 368	0.50 259	0.31 216	1.24 340	0.74 362	0.76 536	0.46 360	0.84 540	0.64 533	0.71 524	0.57 332

CIPLG	0.63 289	1.59 503	3.16 472	0.79 475	0.31 280	0.62 314	0.57 461	0.82 271	0.68 276	0.58 295	0.63 348	0.43 200	0.31 216	0.48 115	0.42 215	0.12 250	0.20 285	0.13 317	0.13 227	0.36 438	0.21 95

IPLGR_C	0.64 299	1.66 515	3.36 487	0.80 477	0.31 280	0.60 272	0.60 470	0.82 271	0.69 288	0.58 295	0.62 340	0.44 215	0.31 216	0.47 102	0.43 222	0.12 250	0.22 297	0.13 317	0.15 274	0.35 432	0.21 95

GANet-ADL	0.48 136	0.56 204	2.51 305	0.34 218	0.20 127	0.58 237	0.25 211	0.80 253	0.57 159	0.43 146	0.61 333	0.56 297	0.31 216	0.44 91	0.44 229	0.14 334	0.11 159	0.10 134	0.09 82	0.22 277	0.38 212

RALAANet	0.52 169	1.37 467	2.63 354	0.33 193	0.23 184	0.48 122	0.19 65	0.69 194	0.55 146	0.49 190	0.46 191	0.39 179	0.31 216	0.53 145	0.53 276	0.10 111	0.33 336	0.11 201	0.17 314	0.29 380	0.13 22

ARAFT	0.65 308	1.69 517	3.34 486	0.29 113	0.16 39	0.65 356	0.36 365	0.96 392	0.73 327	0.63 359	0.49 219	0.56 297	0.31 216	1.23 338	0.35 179	0.11 201	0.08 45	0.14 353	0.13 227	0.38 454	0.50 292

BUS	0.45 109	0.32 40	1.58 72	0.31 150	0.22 154	0.91 475	0.23 159	1.05 467	0.67 249	0.64 370	0.53 250	0.65 339	0.32 224	0.48 115	0.34 171	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.12 205	0.13 93	0.15 43

NINENet	0.54 192	0.40 112	2.19 184	0.55 414	0.26 221	0.91 475	0.23 159	1.05 467	0.77 375	0.54 246	0.57 304	0.65 339	0.32 224	1.22 335	0.34 171	0.16 384	0.13 193	0.16 402	0.11 167	0.16 147	0.14 34

OMP-Stereo	0.64 299	0.87 329	2.38 225	0.56 423	0.37 337	0.60 272	0.26 228	0.75 221	0.71 313	0.65 386	0.60 325	0.68 365	0.32 224	2.07 480	1.18 439	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.09 82	0.17 170	0.28 145

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 219	1.48 488	2.53 311	0.29 113	0.78 469	0.52 164	0.20 79	0.68 191	0.66 236	0.51 221	0.61 333	0.40 188	0.32 224	0.40 69	0.43 222	0.08 17	0.63 397	0.09 78	0.09 82	0.37 446	0.58 337

DN-CSS_ROB	0.56 204	1.64 512	2.75 410	0.42 339	0.22 154	0.57 226	0.19 65	0.79 247	0.66 236	0.46 168	0.62 340	0.41 194	0.32 224	0.73 230	0.49 260	0.12 250	0.08 45	0.14 353	0.13 227	0.38 454	0.17 64

rvit_0105_3	0.46 117	0.86 327	2.24 197	0.33 193	0.19 111	0.44 90	0.35 357	0.74 217	0.70 299	0.38 120	0.38 148	0.41 194	0.33 229	0.46 97	0.32 147	0.19 435	0.17 256	0.17 419	0.18 325	0.15 127	0.22 102

MyStereo8	0.73 370	1.16 408	2.89 438	0.53 405	0.34 310	0.71 394	0.20 79	1.87 549	0.59 177	0.53 240	0.66 375	0.50 259	0.33 229	1.27 349	0.62 315	0.10 111	1.19 462	0.10 134	0.21 365	0.21 260	0.61 347

Selective-RAFT	0.46 117	0.48 162	1.88 115	0.32 171	0.16 39	0.61 292	0.19 65	0.66 183	0.62 199	0.28 77	0.30 92	0.41 194	0.33 229	0.51 134	0.32 147	0.11 201	1.09 453	0.09 78	0.35 464	0.19 226	0.37 203

Sa-1000	0.61 255	1.07 382	2.71 398	0.32 171	0.61 436	0.61 292	0.31 314	1.00 427	0.76 362	0.53 240	0.83 451	0.43 200	0.33 229	0.69 212	0.30 118	0.10 111	0.52 374	0.13 317	0.28 413	0.29 380	0.29 151

GwcNet-ADL	0.54 192	0.78 299	2.85 433	0.31 150	0.20 127	0.58 237	0.29 287	0.93 369	0.67 249	0.48 174	0.47 197	0.56 297	0.33 229	0.48 115	0.80 378	0.13 297	0.12 177	0.09 78	0.09 82	0.14 116	0.40 227

PFNet	0.62 275	0.42 122	2.69 390	0.43 351	0.55 410	0.62 314	0.27 246	0.64 177	0.72 322	0.61 335	0.56 293	0.45 227	0.33 229	1.86 453	1.12 432	0.28 495	0.09 99	0.12 256	0.16 296	0.26 343	0.27 139

raftrobust	0.52 169	1.14 399	2.15 176	0.33 193	0.99 494	0.53 173	0.21 104	0.59 148	0.50 102	0.53 240	0.36 136	0.31 138	0.33 229	0.47 102	0.42 215	0.10 111	0.55 382	0.09 78	0.08 51	0.22 277	0.46 275

AdaStereo	0.48 136	0.44 145	2.18 182	0.36 261	0.20 127	0.59 257	0.29 287	0.97 400	0.74 347	0.52 231	0.55 280	0.61 317	0.33 229	0.52 138	0.44 229	0.18 418	0.08 45	0.17 419	0.11 167	0.18 195	0.24 120
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.
11t1	0.60 247	0.49 166	2.19 184	0.35 242	0.58 421	0.48 122	0.21 104	0.72 212	0.73 327	0.49 190	0.47 197	0.35 162	0.34 237	0.61 178	0.71 349	0.12 250	1.26 475	0.10 134	0.29 417	0.16 147	1.22 486

AFF-stereo	0.57 211	1.51 492	2.59 336	0.33 193	0.23 184	0.51 145	0.21 104	0.69 194	0.68 276	0.49 190	0.63 348	0.49 255	0.34 237	0.50 133	0.37 188	0.08 17	0.54 379	0.10 134	0.10 119	0.40 469	0.60 346

G2L-ROB	0.59 237	1.32 445	2.59 336	0.30 133	0.22 154	0.59 257	0.28 259	0.80 253	0.61 188	0.56 271	0.45 186	0.70 382	0.35 239	1.38 360	0.72 353	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.22 277	0.31 169

H2IRNET	0.48 136	1.04 378	2.57 332	0.31 150	0.19 111	0.54 184	0.19 65	0.55 122	0.53 132	0.28 77	0.56 293	0.47 245	0.35 239	0.47 102	0.40 203	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.14 250	0.37 446	0.26 132

tt1	0.74 374	0.73 273	2.34 218	0.67 456	0.63 439	0.75 414	0.24 185	0.85 304	0.96 483	0.81 453	0.38 148	0.26 100	0.35 239	0.64 192	0.22 18	0.10 111	2.16 554	0.11 201	0.09 82	0.25 323	2.19 542

RCA-Stereo	0.45 109	0.38 97	1.80 96	0.27 78	0.25 205	0.58 237	0.23 159	0.84 291	0.66 236	0.42 138	0.44 183	0.28 118	0.35 239	0.31 16	0.21 11	0.09 47	1.01 440	0.09 78	0.07 30	0.21 260	0.53 312

UGAM	0.69 347	0.84 317	2.66 368	0.40 324	0.20 127	0.53 173	0.34 347	0.63 173	0.74 347	0.45 157	0.74 424	0.95 476	0.36 243	2.57 521	0.42 215	0.11 201	0.45 359	0.17 419	0.19 343	0.43 484	0.57 332

x	0.65 308	0.62 229	2.12 168	0.36 261	0.61 436	0.48 122	0.24 185	0.80 253	0.89 459	0.50 209	0.56 293	0.44 215	0.36 243	0.62 184	0.80 378	0.11 201	1.44 501	0.11 201	0.39 483	0.16 147	1.34 500

dad	0.58 219	1.35 457	2.39 232	0.31 150	0.20 127	0.62 314	0.26 228	0.56 128	0.79 393	0.66 393	0.64 361	0.64 334	0.36 243	0.87 266	0.48 251	0.28 495	0.15 228	0.40 515	0.18 325	0.24 301	0.22 102

ICVP	0.48 136	0.33 52	2.37 222	0.34 218	0.22 154	0.60 272	0.55 454	0.79 247	0.53 132	0.45 157	0.60 325	0.49 255	0.36 243	0.55 153	0.46 240	0.16 384	0.16 243	0.14 353	0.11 167	0.16 147	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 136	0.39 105	2.30 210	0.28 94	0.27 234	0.70 389	0.32 325	1.00 427	0.69 288	0.50 209	0.52 243	0.43 200	0.36 243	0.53 145	0.44 229	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.16 296	0.18 195	0.23 111

DMCA	0.50 155	0.83 312	1.95 128	0.32 171	0.24 196	0.59 257	0.26 228	0.81 262	0.68 276	0.59 314	0.49 219	0.56 297	0.36 243	0.65 198	0.65 329	0.14 334	0.10 130	0.14 353	0.10 119	0.19 226	0.29 151

G2L-Stereo	0.62 275	1.27 437	2.67 376	0.31 150	0.27 234	0.59 257	0.29 287	0.81 262	0.60 183	0.56 271	0.53 250	0.71 385	0.37 249	1.74 423	0.57 291	0.13 297	0.11 159	0.13 317	0.11 167	0.29 380	0.34 187

DDVS	0.67 333	0.46 156	1.74 89	2.40 563	0.35 319	0.86 460	0.98 522	0.72 212	0.52 121	0.53 240	0.57 304	0.89 459	0.37 249	1.22 335	0.57 291	0.15 365	0.14 210	0.14 353	0.12 205	0.19 226	0.42 241

test_sample3	0.61 255	0.48 162	2.24 197	0.34 218	0.19 111	0.58 237	0.25 211	0.97 400	0.76 362	0.54 246	0.52 243	0.46 236	0.37 249	1.78 433	0.57 291	0.13 297	0.79 417	0.12 256	0.21 365	0.17 170	0.73 391

xx1	0.71 358	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.85 304	1.05 502	0.77 438	0.39 154	0.46 236	0.37 249	0.70 215	0.22 18	0.10 111	2.13 549	0.12 256	0.41 489	0.16 147	1.18 477

ttt	0.89 448	0.51 181	2.51 305	0.36 261	0.31 280	0.61 292	0.28 259	1.07 484	0.92 467	0.56 271	0.77 438	0.55 290	0.37 249	2.27 498	3.51 549	0.16 384	1.21 466	0.13 317	0.31 434	0.18 195	1.26 492

DCANet-4	0.43 88	0.32 40	2.31 213	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.55 259	0.48 205	0.28 118	0.37 249	0.40 69	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

qqq	0.65 308	0.63 231	2.10 165	0.30 133	0.64 443	0.46 104	0.27 246	0.81 262	0.83 422	0.48 174	0.56 293	0.46 236	0.37 249	1.03 297	0.75 363	0.11 201	1.41 497	0.12 256	0.41 489	0.16 147	1.18 477

RAFT_CTSACE	0.58 219	1.16 408	2.76 413	0.36 261	0.29 256	0.54 184	0.29 287	0.69 194	0.51 109	0.51 221	0.75 431	0.67 351	0.37 249	0.63 185	0.47 245	0.08 17	0.49 367	0.11 201	0.10 119	0.41 476	0.32 175

HCRNet	0.50 155	0.75 288	2.08 155	0.39 311	0.29 256	0.58 237	0.22 122	0.79 247	0.67 249	0.49 190	0.49 219	0.48 253	0.37 249	1.13 321	0.40 203	0.15 365	0.10 130	0.15 382	0.13 227	0.21 260	0.19 79

MLCV	0.59 237	1.41 473	2.41 239	0.31 150	0.15 28	0.60 272	0.23 159	0.77 231	0.63 211	0.67 395	0.66 375	0.55 290	0.37 249	1.16 325	1.09 427	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.21 260	0.29 151

rvit_105_1	0.52 169	0.93 357	2.30 210	0.36 261	0.24 196	0.51 145	0.45 418	0.81 262	0.79 393	0.46 168	0.44 183	0.45 227	0.38 259	0.63 185	0.39 201	0.20 446	0.18 264	0.18 438	0.22 376	0.18 195	0.21 95

test_sample5	0.63 289	0.50 174	2.19 184	0.34 218	0.19 111	0.56 204	0.26 228	0.98 408	0.77 375	0.55 259	0.63 348	0.45 227	0.38 259	1.87 457	0.58 297	0.14 334	0.82 425	0.13 317	0.22 376	0.18 195	0.76 397

test_sample4	0.62 275	0.49 166	2.24 197	0.34 218	0.19 111	0.57 226	0.25 211	0.98 408	0.76 362	0.56 271	0.55 280	0.45 227	0.38 259	1.78 433	0.56 288	0.13 297	0.80 420	0.13 317	0.21 365	0.17 170	0.76 397

ACVNet-DCA	0.67 333	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.81 262	0.83 422	0.77 438	0.39 154	0.25 90	0.38 259	0.70 215	0.22 18	0.10 111	2.13 549	0.11 201	0.09 82	0.16 147	1.18 477

1test111	0.72 367	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.81 262	0.83 422	0.77 438	0.39 154	0.25 90	0.38 259	1.03 297	0.75 363	0.10 111	2.13 549	0.11 201	0.09 82	0.16 147	1.18 477

cc1	0.74 374	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.85 304	1.05 502	0.77 438	0.39 154	0.25 90	0.38 259	0.70 215	0.22 18	0.10 111	2.13 549	0.11 201	0.09 82	0.25 323	2.20 545

mmm	0.66 327	0.53 189	1.83 101	0.38 294	0.86 477	0.49 127	0.27 246	0.82 271	0.83 422	0.59 314	0.69 388	0.47 245	0.38 259	0.81 258	0.73 357	0.12 250	1.37 491	0.14 353	0.45 496	0.18 195	1.35 501

DualNet	0.63 289	0.50 174	2.19 184	0.34 218	0.19 111	0.56 204	0.26 228	0.98 408	0.77 375	0.56 271	0.66 375	0.45 227	0.38 259	1.87 457	0.58 297	0.14 334	0.82 425	0.13 317	0.22 376	0.18 195	0.76 397

BSDual-CNN	0.48 136	0.32 40	1.58 72	0.31 150	0.22 154	0.76 419	0.32 325	1.05 467	0.67 249	0.64 370	0.53 250	0.63 326	0.38 259	0.48 115	0.97 403	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.12 205	0.13 93	0.15 43

psmg	0.48 136	0.32 40	1.58 72	0.28 94	0.22 154	0.75 414	0.35 357	0.94 375	0.67 249	0.61 335	0.59 316	0.63 326	0.38 259	0.48 115	0.97 403	0.13 297	0.11 159	0.13 317	0.13 227	0.14 116	0.15 43

IIG-Stereo	0.65 308	0.87 329	2.32 215	0.55 414	0.23 184	0.62 314	0.21 104	0.78 238	0.71 313	0.64 370	0.69 388	0.69 376	0.38 259	2.07 480	1.37 461	0.11 201	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.15 127	0.27 139

111	0.57 211	1.41 473	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.59 257	0.26 228	0.90 350	0.83 422	0.50 209	0.54 269	0.57 301	0.38 259	0.54 151	0.41 209	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.24 301	0.81 420

FENet	0.48 136	0.58 208	2.46 282	0.33 193	0.18 79	0.58 237	0.22 122	0.83 282	0.64 221	0.49 190	0.42 168	0.55 290	0.38 259	0.52 138	0.51 267	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.11 167	0.17 170	0.31 169

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 420	1.41 473	2.80 420	0.94 491	0.35 319	0.89 471	0.41 391	0.89 341	0.66 236	0.57 289	0.63 348	0.75 400	0.38 259	2.37 505	0.55 284	1.16 554	0.31 331	0.36 510	0.21 365	0.59 514	0.63 355

HITNet	0.55 196	1.28 440	2.73 405	0.35 242	0.14 19	0.56 204	0.23 159	0.89 341	0.62 199	0.52 231	0.51 234	0.49 255	0.38 259	0.52 138	0.60 305	0.09 47	0.07 9	0.10 134	0.08 51	0.25 323	0.61 347
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
test_sample6	0.64 299	0.51 181	2.17 179	0.35 242	0.18 79	0.56 204	0.27 246	1.00 427	0.80 401	0.56 271	0.66 375	0.47 245	0.39 274	1.95 468	0.60 305	0.14 334	0.80 420	0.13 317	0.21 365	0.18 195	0.78 407

AEACV	0.89 448	0.29 8	1.84 104	2.50 564	1.68 546	0.53 173	0.21 104	1.01 437	0.42 54	0.68 401	0.31 103	0.22 63	0.39 274	1.63 406	0.25 62	0.09 47	2.60 564	0.09 78	0.54 518	0.23 293	2.27 552

AASNet	0.66 327	1.49 490	2.97 448	0.37 274	0.33 300	0.65 356	0.30 303	1.00 427	0.78 380	0.56 271	0.60 325	0.55 290	0.39 274	0.88 273	0.96 401	0.15 365	0.12 177	0.13 317	0.11 167	0.45 491	0.35 194

xxxx	0.97 474	0.64 234	2.14 175	0.30 133	0.67 448	0.64 340	0.24 185	1.09 489	0.91 465	0.57 289	0.65 368	0.58 305	0.39 274	1.57 394	5.49 569	0.13 297	1.38 492	0.11 201	0.32 443	0.17 170	1.41 507

DeepPruner_ROB	0.58 219	1.06 381	2.68 383	0.30 133	0.26 221	0.63 328	0.31 314	0.83 282	0.51 109	0.62 348	0.56 293	0.65 339	0.39 274	1.06 303	0.56 288	0.19 435	0.14 210	0.14 353	0.14 250	0.24 301	0.33 179

iResNet	0.59 237	1.09 386	2.54 316	0.44 356	0.18 79	0.65 356	0.29 287	0.89 341	0.75 353	0.59 314	0.64 361	0.43 200	0.39 274	0.73 230	1.24 449	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.21 260	0.40 227

NOSS_ROB	0.75 385	1.03 375	2.27 203	0.68 461	0.26 221	0.68 383	0.30 303	0.99 417	0.82 415	0.59 314	0.58 311	0.77 407	0.39 274	2.75 538	0.48 251	0.25 484	0.24 306	0.28 490	0.26 402	0.29 380	1.07 471

G2L-Stereo_test	0.64 299	1.34 453	2.55 324	0.34 218	0.24 196	0.75 414	0.39 384	0.83 282	0.65 228	0.62 348	0.54 269	0.74 395	0.40 281	1.57 394	0.75 363	0.11 201	0.08 45	0.08 33	0.08 51	0.28 370	0.43 249

ISRNet	0.51 167	0.58 208	1.96 132	0.38 294	0.31 280	0.49 127	0.21 104	0.80 253	0.71 313	0.64 370	0.71 414	0.66 348	0.40 281	0.59 167	0.45 235	0.23 471	0.16 243	0.21 461	0.20 354	0.21 260	0.37 203

CoDeX	0.54 192	0.52 185	2.25 201	0.30 133	0.26 221	0.61 292	0.32 325	1.03 453	0.73 327	0.49 190	0.56 293	0.52 271	0.40 281	1.59 402	0.38 196	0.12 250	0.09 99	0.11 201	0.10 119	0.15 127	0.22 102

ffm	0.78 399	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	0.85 304	0.96 483	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	0.64 192	0.22 18	0.10 111	2.16 554	0.15 382	0.33 457	0.25 323	2.19 542

ff1	1.07 491	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	0.85 304	0.96 483	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	2.75 538	3.86 555	0.10 111	2.16 554	0.15 382	0.33 457	0.25 323	2.19 542

mmx	0.99 478	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	1.05 467	0.92 467	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	2.75 538	3.86 555	0.13 297	1.25 471	0.15 382	0.33 457	0.19 226	1.28 495

xxx	0.99 478	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	1.05 467	0.92 467	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	2.75 538	3.86 555	0.13 297	1.25 471	0.15 382	0.33 457	0.19 226	1.28 495

test_5	0.61 255	1.25 434	2.76 413	0.39 311	0.64 443	0.58 237	0.35 357	0.85 304	0.66 236	0.49 190	0.56 293	0.55 290	0.40 281	0.79 250	0.32 147	0.10 111	0.19 270	0.12 256	0.12 205	0.33 412	0.85 429

hknet	0.53 183	0.39 105	2.04 147	0.31 150	0.24 196	0.76 419	0.32 325	1.05 467	0.71 313	0.64 370	0.53 250	0.79 414	0.40 281	0.84 262	0.78 373	0.12 250	0.10 130	0.14 353	0.12 205	0.13 93	0.15 43

TRStereo	0.89 448	1.02 371	2.91 441	4.59 576	0.31 280	0.93 479	0.23 159	1.93 553	0.66 236	0.37 114	0.54 269	0.48 253	0.40 281	0.67 204	0.29 111	0.13 297	0.37 341	0.11 201	0.48 505	0.13 93	1.21 484

RAFT	0.62 275	1.35 457	2.26 202	0.62 438	0.53 406	0.47 116	0.35 357	0.70 204	0.58 166	0.50 209	0.50 231	0.79 414	0.40 281	0.49 128	0.36 182	0.11 201	0.79 417	0.14 353	0.13 227	0.52 508	0.72 387

CFNet	0.65 308	1.45 483	2.27 203	0.34 218	0.25 205	0.64 340	0.23 159	0.93 369	0.79 393	0.48 174	0.59 316	0.58 305	0.40 281	2.28 499	0.63 322	0.13 297	0.09 99	0.15 382	0.14 250	0.34 419	0.26 132

xyz-stereo-finetune2	0.40 71	0.89 338	1.40 51	0.22 11	0.12 4	0.58 237	0.23 159	0.55 122	0.50 102	0.33 99	0.47 197	0.30 130	0.41 293	0.81 258	0.60 305	0.09 47	0.07 9	0.11 201	0.09 82	0.12 75	0.12 17

test_sample2	0.59 237	0.42 122	1.84 104	0.33 193	0.18 79	0.52 164	0.28 259	0.86 315	0.70 299	0.47 171	0.53 250	0.46 236	0.41 293	1.51 383	0.66 332	0.12 250	0.93 433	0.11 201	0.24 385	0.16 147	1.01 463

SMFormer	0.64 299	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.86 391	0.13 297	1.01 440	0.11 201	0.26 402	0.17 170	0.84 425

tta	0.63 289	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.86 391	0.13 297	1.01 440	0.11 201	0.26 402	0.19 226	0.59 342

qqq1	0.62 275	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.64 324	0.13 297	1.01 440	0.09 78	0.24 385	0.19 226	0.59 342

fff1	0.62 275	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.64 324	0.13 297	1.01 440	0.09 78	0.24 385	0.19 226	0.59 342

HH	0.79 403	0.52 185	2.72 400	1.45 527	0.80 471	0.91 475	0.23 159	0.76 224	0.76 362	0.64 370	0.55 280	0.87 452	0.41 293	0.94 283	0.45 235	0.09 47	1.20 463	0.10 134	0.09 82	0.16 147	2.16 540

HanStereo	0.79 403	0.52 185	2.72 400	1.45 527	0.80 471	0.91 475	0.23 159	0.76 224	0.76 362	0.64 370	0.55 280	0.87 452	0.41 293	0.94 283	0.45 235	0.09 47	1.20 463	0.10 134	0.09 82	0.16 147	2.16 540

CASS	0.43 88	0.34 61	2.01 140	0.33 193	0.17 61	0.54 184	0.24 185	0.71 210	0.52 121	0.62 348	0.55 280	0.40 188	0.41 293	0.43 87	0.33 160	0.17 405	0.10 130	0.14 353	0.11 167	0.18 195	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet	0.49 151	0.91 348	2.63 354	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.56 271	0.49 219	0.32 145	0.41 293	0.39 62	0.41 209	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.14 116	0.45 270

test_xeample	0.98 476	0.65 238	2.12 168	0.29 113	0.67 448	0.60 272	0.28 259	1.08 487	0.85 437	0.62 348	0.70 401	0.44 215	0.41 293	1.95 468	5.45 568	0.12 250	1.33 487	0.11 201	0.31 434	0.18 195	1.42 508

UPFNet	0.51 167	0.67 240	2.04 147	0.34 218	0.33 300	0.65 356	0.37 368	0.88 332	0.65 228	0.60 325	0.53 250	0.61 317	0.41 293	0.77 240	0.55 284	0.13 297	0.13 193	0.13 317	0.13 227	0.20 248	0.16 56

cf-r	0.62 275	1.27 437	2.99 453	0.34 218	0.28 248	0.60 272	0.28 259	0.82 271	0.70 299	0.55 259	0.61 333	0.77 407	0.41 293	1.32 354	0.52 269	0.13 297	0.09 99	0.11 201	0.12 205	0.22 277	0.27 139

MyStereo05	0.57 211	0.72 270	2.72 400	0.31 150	0.25 205	0.60 272	0.30 303	0.87 324	0.82 415	0.54 246	0.37 142	0.53 274	0.42 306	0.63 185	0.73 357	0.09 47	0.55 382	0.12 256	0.20 354	0.16 147	0.56 326

MyStereo04	0.57 211	0.68 249	2.66 368	0.30 133	0.41 360	0.61 292	0.31 314	0.88 332	0.80 401	0.48 174	0.37 142	0.54 281	0.42 306	0.61 178	0.71 349	0.09 47	0.59 389	0.12 256	0.21 365	0.16 147	0.48 284

IGEV_Zeroshot_test	0.91 455	0.39 105	3.80 524	0.42 339	1.95 555	0.56 204	0.64 480	0.84 291	0.55 146	1.45 535	0.53 250	0.79 414	0.42 306	0.57 160	1.13 433	0.10 111	0.49 367	0.10 134	0.34 462	0.19 226	2.97 563

TestStereo1	0.59 237	1.21 421	2.63 354	0.40 324	0.60 427	0.56 204	0.34 347	0.82 271	0.73 327	0.45 157	0.63 348	0.36 164	0.42 306	0.66 201	0.42 215	0.10 111	0.32 332	0.12 256	0.10 119	0.34 419	0.52 306

SA-5K	0.59 237	1.21 421	2.63 354	0.40 324	0.60 427	0.56 204	0.34 347	0.82 271	0.73 327	0.45 157	0.63 348	0.36 164	0.42 306	0.66 201	0.42 215	0.10 111	0.32 332	0.12 256	0.10 119	0.34 419	0.52 306

CSP-Net	0.55 196	0.61 222	1.81 100	0.30 133	0.23 184	0.77 429	0.35 357	0.90 350	0.62 199	0.62 348	0.60 325	0.65 339	0.42 306	1.76 427	0.47 245	0.17 405	0.12 177	0.10 134	0.10 119	0.21 260	0.16 56

222	1.02 482	0.60 216	1.95 128	0.29 113	0.51 395	0.62 314	0.24 185	1.09 489	0.86 444	0.64 370	0.67 380	0.47 245	0.42 306	1.86 453	6.73 573	0.13 297	1.21 466	0.11 201	0.32 443	0.17 170	1.44 509

ACVNet	0.54 192	0.87 329	2.45 274	0.28 94	0.22 154	0.59 257	0.36 365	0.69 194	0.73 327	0.49 190	0.59 316	0.69 376	0.42 306	0.47 102	0.70 343	0.11 201	0.10 130	0.10 134	0.09 82	0.36 438	0.39 220

GwcNet-RSSM	0.64 299	1.38 471	2.69 390	0.33 193	0.26 221	0.60 272	0.32 325	0.84 291	0.73 327	0.56 271	0.65 368	0.72 387	0.42 306	1.78 433	0.60 305	0.14 334	0.10 130	0.12 256	0.13 227	0.26 343	0.26 132

UCFNet_RVC	0.55 196	1.16 408	2.48 293	0.31 150	0.27 234	0.65 356	0.28 259	0.76 224	0.58 166	0.51 221	0.53 250	0.67 351	0.42 306	0.91 278	0.45 235	0.16 384	0.11 159	0.17 419	0.17 314	0.20 248	0.23 111

PS-NSSS	0.69 347	1.37 467	2.44 256	0.31 150	0.32 293	0.64 340	0.34 347	1.04 459	0.74 347	0.56 271	0.75 431	0.51 264	0.42 306	2.41 512	0.54 281	0.24 478	0.17 256	0.27 488	0.18 325	0.30 389	0.23 111

iResNet_ROB	0.60 247	1.59 503	2.04 147	0.32 171	0.21 141	0.60 272	0.22 122	0.99 417	0.85 437	0.61 335	0.63 348	0.58 305	0.42 306	1.08 310	0.98 409	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.06 8	0.23 293	0.33 179

PSMNet-RUCA	0.64 299	1.12 395	2.61 348	0.59 429	0.56 412	0.64 340	0.37 368	0.89 341	0.72 322	0.53 240	0.68 383	0.53 274	0.43 318	0.61 178	0.46 240	0.35 508	0.19 270	0.44 523	0.29 417	0.49 502	0.35 194

gwcnet-sp	0.52 169	0.71 265	2.66 368	0.32 171	0.22 154	0.66 369	0.31 314	0.84 291	0.69 288	0.61 335	0.49 219	0.46 236	0.43 318	0.77 240	0.48 251	0.12 250	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.19 226	0.19 79

scenet	0.52 169	0.71 265	2.66 368	0.32 171	0.22 154	0.66 369	0.31 314	0.84 291	0.69 288	0.61 335	0.49 219	0.46 236	0.43 318	0.77 240	0.48 251	0.12 250	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.19 226	0.19 79

ssnet	0.52 169	0.71 265	2.66 368	0.32 171	0.22 154	0.66 369	0.31 314	0.84 291	0.69 288	0.61 335	0.49 219	0.46 236	0.43 318	0.77 240	0.48 251	0.12 250	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.19 226	0.19 79

GMM-Stereo	0.53 183	0.33 52	2.89 438	0.53 405	0.24 196	0.77 429	0.46 424	0.62 165	0.65 228	0.58 295	0.73 421	0.47 245	0.43 318	0.68 209	0.29 111	0.10 111	0.06 1	0.13 317	0.13 227	0.14 116	0.44 265

GES	0.49 151	0.54 192	2.37 222	0.31 150	0.19 111	0.61 292	0.30 303	0.93 369	0.52 121	0.49 190	0.53 250	0.40 188	0.43 318	0.59 167	0.67 335	0.16 384	0.11 159	0.12 256	0.10 119	0.20 248	0.30 160

STTStereo	0.58 219	0.95 359	2.95 446	0.37 274	0.31 280	0.62 314	0.32 325	0.81 262	0.63 211	0.61 335	0.55 280	0.67 351	0.43 318	0.87 266	0.48 251	0.16 384	0.16 243	0.17 419	0.20 354	0.17 170	0.25 124

BEATNet_4x	0.57 211	1.16 408	2.56 328	0.35 242	0.16 39	0.56 204	0.25 211	0.91 357	0.64 221	0.55 259	0.53 250	0.59 308	0.43 318	0.67 204	0.76 367	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.23 293	0.58 337

AANet_RVC	0.79 403	1.46 485	2.72 400	0.34 218	0.25 205	0.59 257	0.32 325	0.88 332	0.83 422	0.62 348	0.95 479	0.80 421	0.43 318	2.46 514	1.72 480	0.38 510	0.26 318	0.10 134	0.09 82	0.25 323	0.43 249

CFNet_ucs	0.50 155	0.55 200	2.28 205	0.27 78	0.22 154	0.58 237	0.23 159	0.90 350	0.69 288	0.54 246	0.64 361	0.68 365	0.44 327	0.55 153	0.34 171	0.14 334	0.12 177	0.16 402	0.11 167	0.19 226	0.38 212

IPLGR	0.58 219	0.64 234	3.12 468	0.37 274	0.18 79	0.62 314	0.54 450	1.06 480	0.69 288	0.73 422	0.46 191	0.50 259	0.44 327	1.12 320	0.31 137	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.21 260	0.20 88

AACVNet	0.61 255	1.13 398	2.47 287	0.37 274	0.21 141	0.57 226	0.25 211	0.75 221	0.55 146	0.56 271	0.60 325	0.66 348	0.44 327	2.11 487	0.49 260	0.14 334	0.11 159	0.14 353	0.11 167	0.35 432	0.23 111

GEStereo_RVC	0.61 255	1.19 417	2.61 348	0.48 375	0.25 205	0.63 328	0.37 368	1.05 467	0.79 393	0.55 259	0.55 280	0.59 308	0.44 327	1.10 312	0.48 251	0.16 384	0.11 159	0.12 256	0.11 167	0.27 357	0.43 249

CFNet-ft	0.60 247	1.16 408	2.45 274	0.29 113	0.30 270	0.64 340	0.28 259	0.69 194	0.57 159	0.49 190	0.57 304	0.79 414	0.44 327	1.48 379	0.62 315	0.15 365	0.10 130	0.28 490	0.14 250	0.21 260	0.29 151

FADNet-RVC-Resample	0.74 374	1.54 494	3.81 526	0.38 294	0.29 256	0.62 314	0.38 378	0.91 357	0.67 249	0.52 231	0.51 234	0.63 326	0.44 327	1.56 389	0.59 301	0.24 478	0.32 332	0.22 466	0.19 343	0.30 389	0.71 385

FADNet_RVC	0.87 439	1.51 492	2.90 440	0.31 150	0.24 196	0.71 394	0.25 211	1.00 427	0.65 228	0.45 157	0.57 304	0.61 317	0.44 327	1.53 385	0.75 363	0.94 543	0.97 435	0.28 490	1.00 559	0.89 536	1.36 504

CFNet_RVC	0.60 247	1.16 408	2.45 274	0.29 113	0.30 270	0.64 340	0.28 259	0.69 194	0.57 159	0.49 190	0.57 304	0.79 414	0.44 327	1.48 379	0.62 315	0.15 365	0.10 130	0.28 490	0.14 250	0.21 260	0.29 151

HI	0.47 124	0.82 310	2.49 299	0.29 113	0.22 154	0.45 95	0.20 79	0.59 148	0.43 60	0.59 314	0.59 316	0.65 339	0.45 335	0.48 115	0.40 203	0.08 17	0.09 99	0.10 134	0.11 167	0.24 301	0.20 88

CoSv	0.47 124	0.82 310	2.49 299	0.29 113	0.22 154	0.45 95	0.20 79	0.59 148	0.43 60	0.59 314	0.59 316	0.65 339	0.45 335	0.48 115	0.40 203	0.08 17	0.09 99	0.10 134	0.11 167	0.24 301	0.20 88

test_sample1	0.61 255	0.45 153	1.84 104	0.33 193	0.29 256	0.49 127	0.24 185	0.83 282	0.73 327	0.51 221	0.53 250	0.52 271	0.45 335	1.40 363	0.72 353	0.11 201	0.96 434	0.10 134	0.24 385	0.15 127	1.25 491

ToySt	0.67 333	0.88 333	2.61 348	0.39 311	0.73 458	0.61 292	0.38 378	0.78 238	0.73 327	0.43 146	0.70 401	0.72 387	0.45 335	0.66 201	0.62 315	0.14 334	0.63 397	0.13 317	0.33 457	0.24 301	1.18 477

riskmin	0.96 471	0.32 40	2.07 153	1.72 545	1.61 545	1.62 530	0.57 461	1.45 534	0.55 146	0.73 422	0.89 468	0.92 463	0.45 335	1.16 325	0.60 305	0.11 201	1.30 483	0.12 256	1.38 566	0.14 116	1.51 512

PSMNet-ADL	0.56 204	0.47 159	2.03 144	0.35 242	0.22 154	0.67 377	0.27 246	0.77 231	0.58 166	0.43 146	0.53 250	0.70 382	0.45 335	1.89 460	0.64 324	0.16 384	0.13 193	0.11 201	0.13 227	0.15 127	0.51 299

acv_ft	0.57 211	0.87 329	2.45 274	0.33 193	0.41 360	0.63 328	0.29 287	0.86 315	0.73 327	0.64 370	0.59 316	0.69 376	0.45 335	0.47 102	0.68 338	0.11 201	0.10 130	0.10 134	0.09 82	0.43 484	0.39 220

HSM-Net_RVC	0.70 354	0.40 112	2.45 274	0.27 78	0.19 111	0.68 383	0.30 303	1.29 522	0.73 327	0.73 422	0.70 401	0.77 407	0.45 335	3.73 562	0.46 240	0.13 297	0.09 99	0.10 134	0.09 82	0.13 93	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 275	1.15 405	3.11 467	0.39 311	0.37 337	0.60 272	0.28 259	0.87 324	0.64 221	0.63 359	0.56 293	0.71 385	0.45 335	1.08 310	0.52 269	0.15 365	0.12 177	0.14 353	0.15 274	0.18 195	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 196	0.61 222	2.07 153	0.34 218	0.21 141	0.68 383	0.26 228	0.87 324	0.73 327	0.70 409	0.69 388	0.74 395	0.45 335	1.10 312	0.62 315	0.12 250	0.09 99	0.14 353	0.14 250	0.27 357	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TCMNet	0.72 367	1.15 405	2.78 417	0.51 399	0.52 398	0.73 404	0.39 384	0.94 375	0.78 380	0.60 325	0.68 383	0.63 326	0.46 345	1.71 419	0.72 353	0.18 418	0.19 270	0.23 474	0.18 325	0.40 469	0.56 326

YMNet	0.66 327	0.98 363	2.12 168	0.42 339	0.41 360	0.86 460	0.43 405	0.92 364	0.76 362	0.75 432	0.81 446	0.83 435	0.46 345	0.87 266	1.07 423	0.19 435	0.22 297	0.20 455	0.17 314	0.42 479	0.39 220

YMNet_1	0.66 327	0.98 363	2.12 168	0.42 339	0.41 360	0.86 460	0.43 405	0.92 364	0.76 362	0.75 432	0.81 446	0.83 435	0.46 345	0.87 266	1.07 423	0.19 435	0.22 297	0.20 455	0.17 314	0.42 479	0.39 220

anonymousa	0.74 374	0.60 216	2.58 334	0.96 495	1.33 528	0.61 292	0.26 228	0.69 194	0.56 152	0.55 259	0.84 453	0.82 430	0.46 345	0.56 156	0.61 312	0.10 111	1.11 456	0.12 256	0.98 558	0.14 116	0.97 458

SA	0.61 255	1.14 399	2.79 419	0.32 171	0.63 439	0.57 226	0.30 303	0.97 400	0.78 380	0.43 146	0.63 348	0.39 179	0.46 345	0.70 215	0.31 137	0.10 111	0.44 358	0.13 317	0.32 443	0.31 398	0.51 299

iRaft-Stereo_5w	0.65 308	1.35 457	2.21 191	0.30 133	0.63 439	0.49 127	0.28 259	0.78 238	0.64 221	0.41 132	0.61 333	0.62 322	0.46 345	1.79 437	0.48 251	0.10 111	0.25 315	0.11 201	0.12 205	0.40 469	0.94 450

ADLNet	0.68 340	1.02 371	2.68 383	0.35 242	0.34 310	0.67 377	0.34 347	0.95 389	0.79 393	0.70 409	0.62 340	0.80 421	0.46 345	1.77 430	0.69 341	0.15 365	0.12 177	0.14 353	0.14 250	0.31 398	0.54 317

PSMNet-RSSM	0.61 255	1.19 417	2.43 248	0.33 193	0.25 205	0.59 257	0.28 259	0.88 332	0.65 228	0.54 246	0.62 340	0.69 376	0.46 345	1.67 413	0.50 264	0.15 365	0.10 130	0.14 353	0.16 296	0.20 248	0.28 145

FADNet-RVC	0.69 347	1.65 513	2.74 408	0.35 242	0.26 221	0.60 272	0.29 287	0.91 357	0.67 249	0.46 168	0.51 234	0.62 322	0.46 345	1.75 425	0.81 382	0.17 405	0.20 285	0.17 419	0.18 325	0.60 515	0.39 220

NVstereo2D	0.63 289	0.57 206	2.29 208	0.37 274	0.35 319	0.69 386	0.49 437	0.96 392	0.88 454	0.49 190	0.54 269	0.72 387	0.46 345	1.98 472	0.50 264	0.19 435	0.20 285	0.18 438	0.16 296	0.28 370	0.34 187

iResNetv2_ROB	0.71 358	1.90 530	3.48 505	0.43 351	0.22 154	0.60 272	0.29 287	0.96 392	0.78 380	0.60 325	0.65 368	0.60 315	0.46 345	0.80 254	1.21 443	0.12 250	0.08 45	0.10 134	0.07 30	0.44 488	0.33 179

DispNO	0.76 390	1.36 462	3.15 471	0.32 171	0.27 234	0.59 257	0.29 287	0.88 332	0.72 322	0.55 259	0.79 445	0.83 435	0.47 356	2.46 514	1.23 447	0.12 250	0.10 130	0.18 438	0.31 434	0.20 248	0.25 124

1111x	1.06 489	0.79 303	3.29 483	0.33 193	0.60 427	0.64 340	0.33 339	1.10 492	0.92 467	0.59 314	0.69 388	0.59 308	0.47 356	2.64 528	4.61 564	0.12 250	1.38 492	0.11 201	0.49 507	0.18 195	1.30 497

SACVNet	0.68 340	1.08 385	2.58 334	0.38 294	0.28 248	0.65 356	0.37 368	0.91 357	0.65 228	0.67 395	0.62 340	0.69 376	0.47 356	2.07 480	0.65 329	0.18 418	0.14 210	0.16 402	0.15 274	0.39 463	0.41 236

CFNet_pseudo	0.47 124	0.50 174	2.19 184	0.26 63	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.80 253	0.62 199	0.50 209	0.56 293	0.68 365	0.47 356	0.53 145	0.33 160	0.11 201	0.10 130	0.15 382	0.10 119	0.18 195	0.33 179

ccs_rob	0.47 124	0.50 174	2.19 184	0.26 63	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.80 253	0.62 199	0.50 209	0.56 293	0.68 365	0.47 356	0.53 145	0.33 160	0.11 201	0.10 130	0.16 402	0.10 119	0.18 195	0.33 179

DLCB_ROB	0.61 255	0.96 360	2.00 138	0.37 274	0.25 205	0.65 356	0.37 368	0.86 315	0.76 362	0.73 422	0.70 401	0.84 438	0.47 356	1.57 394	0.72 353	0.13 297	0.13 193	0.14 353	0.14 250	0.18 195	0.33 179

PSMNet_ROB	0.75 385	1.42 478	2.93 443	0.39 311	0.32 293	0.73 404	0.56 458	0.90 350	0.74 347	0.56 271	0.60 325	0.75 400	0.47 356	2.00 474	1.31 453	0.18 418	0.13 193	0.19 445	0.20 354	0.26 343	0.40 227

z-ln-s-r	0.76 390	1.41 473	2.84 430	0.33 193	0.27 234	0.58 237	0.37 368	0.92 364	0.89 459	0.54 246	0.81 446	0.64 334	0.48 363	2.23 496	1.74 482	0.11 201	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.28 370	0.40 227

coex_refinement	0.67 333	1.33 450	2.48 293	0.38 294	0.26 221	0.64 340	0.34 347	0.88 332	0.68 276	0.61 335	0.63 348	0.80 421	0.48 363	1.84 447	1.09 427	0.13 297	0.10 130	0.10 134	0.10 119	0.18 195	0.38 212

ssnet_v2	0.64 299	0.99 365	2.67 376	0.33 193	0.22 154	0.72 400	0.45 418	1.00 427	0.80 401	0.66 393	0.54 269	0.81 425	0.48 363	0.91 278	1.08 426	0.16 384	0.14 210	0.14 353	0.14 250	0.33 412	0.31 169

ADLNet2	0.73 370	1.22 426	3.28 481	0.34 218	0.36 331	0.65 356	0.37 368	0.94 375	0.87 450	0.57 289	0.65 368	0.92 463	0.48 363	2.05 478	0.60 305	0.13 297	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.37 446	0.38 212

ac_64	0.63 289	0.77 293	2.71 398	0.37 274	0.34 310	0.64 340	0.30 303	0.86 315	0.67 249	0.58 295	0.53 250	0.88 456	0.48 363	1.84 447	0.71 349	0.15 365	0.12 177	0.12 256	0.12 205	0.21 260	0.25 124

StereoDRNet	0.71 358	1.24 431	2.56 328	0.42 339	0.45 380	0.73 404	0.46 424	0.98 408	0.81 409	0.77 438	0.56 293	0.74 395	0.48 363	1.69 418	0.91 397	0.15 365	0.14 210	0.15 382	0.15 274	0.26 343	0.51 299

xyz-stereo	3.06 563	0.44 145	30.74 596	0.24 34	0.12 4	15.34 583	0.24 185	0.56 128	0.49 92	0.62 348	7.90 575	0.64 334	0.49 369	1.44 373	1.05 419	0.09 47	0.07 9	0.34 508	0.08 51	0.13 93	0.19 79

DCVSM-stereo	0.52 169	0.37 87	2.45 274	0.30 133	0.22 154	0.54 184	0.52 444	0.60 155	0.52 121	0.69 405	0.47 197	0.79 414	0.49 369	0.56 156	0.90 396	0.13 297	0.14 210	0.15 382	0.13 227	0.20 248	0.21 95

DualNet (step1)	0.76 390	0.69 258	2.69 390	0.28 94	0.23 184	0.81 446	0.33 339	0.99 417	0.86 444	0.64 370	0.63 348	0.67 351	0.49 369	1.18 330	0.52 269	0.65 528	1.21 466	0.86 541	0.56 521	0.25 323	0.72 387

test_sample9	1.07 491	0.69 258	2.69 390	0.28 94	0.23 184	0.81 446	0.33 339	0.99 417	0.86 444	0.64 370	0.63 348	0.67 351	0.49 369	2.02 475	2.70 531	0.65 528	4.33 578	0.86 541	0.56 521	0.25 323	0.72 387

test_sample7	0.65 308	0.41 118	2.08 155	0.36 261	0.20 127	0.52 164	0.32 325	0.99 417	0.86 444	0.64 370	0.63 348	0.67 351	0.49 369	1.18 330	0.52 269	0.18 418	1.21 466	0.16 402	0.15 274	0.19 226	1.22 486

RAFT_R40	0.55 196	0.31 27	2.44 256	0.57 427	0.42 372	0.62 314	0.52 444	0.58 139	0.66 236	0.56 271	0.54 269	0.54 281	0.50 374	1.56 389	0.53 276	0.11 201	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.16 147	0.10 7

GANet-RSSM	0.63 289	1.14 399	2.67 376	0.38 294	0.26 221	0.59 257	0.29 287	0.81 262	0.56 152	0.50 209	0.57 304	0.67 351	0.50 374	1.91 466	0.50 264	0.14 334	0.10 130	0.24 480	0.12 205	0.36 438	0.28 145

CC-Net-ROB	0.95 468	1.57 499	2.93 443	0.90 485	0.39 348	0.87 467	0.44 414	1.12 499	0.83 422	0.59 314	0.69 388	0.64 334	0.50 374	2.73 536	0.93 398	0.97 546	0.40 352	0.87 544	0.29 417	0.61 518	0.66 365

LALA_ROB	0.68 340	1.14 399	2.50 304	0.37 274	0.29 256	0.78 435	0.55 454	0.99 417	0.84 434	0.82 459	0.68 383	0.93 468	0.50 374	1.01 294	0.89 394	0.21 456	0.15 228	0.21 461	0.18 325	0.26 343	0.30 160

DAS	0.61 255	0.42 122	1.85 108	0.34 218	0.34 310	0.52 164	0.42 398	0.89 341	0.80 401	0.85 465	0.69 388	0.57 301	0.51 378	2.38 508	0.57 291	0.13 297	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.18 195	0.37 203

SepStereo	0.57 211	0.42 122	1.85 108	0.34 218	0.34 310	0.52 164	0.42 398	0.89 341	0.80 401	0.85 465	0.69 388	0.57 301	0.51 378	1.55 387	0.57 291	0.13 297	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.18 195	0.37 203

IRAFT_RVC	0.59 237	0.74 283	2.42 243	0.47 374	0.21 141	0.59 257	0.42 398	0.68 191	0.73 327	0.54 246	0.50 231	0.49 255	0.51 378	1.57 394	1.00 414	0.11 201	0.25 315	0.13 317	0.10 119	0.15 127	0.14 34

delet	0.60 247	0.84 317	2.45 274	0.33 193	0.35 319	0.73 404	0.46 424	0.89 341	0.80 401	0.58 295	0.62 340	0.67 351	0.51 378	1.14 323	0.64 324	0.12 250	0.12 177	0.13 317	0.14 250	0.22 277	0.29 151

GwcNet	0.76 390	1.09 386	3.68 518	0.38 294	0.45 380	0.81 446	0.45 418	0.91 357	0.89 459	0.63 359	0.77 438	0.82 430	0.51 378	1.64 409	0.85 389	0.17 405	0.16 243	0.15 382	0.15 274	0.33 412	0.34 187

TDLM	0.83 418	1.28 440	2.38 225	0.46 368	0.26 221	0.66 369	0.55 454	0.87 324	0.80 401	2.54 561	0.62 340	0.61 317	0.51 378	2.68 532	0.67 335	0.20 446	0.11 159	0.35 509	0.15 274	0.33 412	0.48 284

ETE_ROB	0.68 340	1.09 386	2.32 215	0.38 294	0.26 221	0.69 386	0.51 440	1.49 536	0.75 353	0.81 453	0.71 414	0.85 444	0.51 378	1.39 361	0.70 343	0.17 405	0.14 210	0.19 445	0.16 296	0.24 301	0.35 194

SQANet	0.92 457	1.96 531	3.23 475	0.77 471	0.83 474	0.76 419	0.38 378	0.87 324	0.68 276	0.64 370	0.69 388	0.73 393	0.52 385	1.35 358	1.36 459	0.80 538	0.30 329	0.60 531	0.29 417	0.93 537	0.70 383

LMCR-Stereo	0.61 255	1.00 366	2.60 343	0.42 339	0.22 154	0.74 411	0.31 314	1.06 480	0.70 299	0.62 348	0.64 361	0.40 188	0.52 385	0.84 262	1.27 452	0.20 446	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.26 343	0.16 56

CVANet_RVC	0.82 412	1.18 414	3.98 532	0.40 324	0.28 248	0.63 328	0.43 405	0.90 350	0.78 380	1.14 502	0.69 388	0.68 365	0.52 385	2.62 526	0.48 251	0.20 446	0.13 193	0.22 466	0.37 476	0.37 446	0.48 284

IER	0.49 151	0.73 273	2.12 168	0.27 78	0.25 205	0.65 356	0.27 246	0.76 224	0.59 177	0.56 271	0.59 316	0.60 315	0.53 388	0.64 192	0.44 229	0.12 250	0.09 99	0.11 201	0.11 167	0.18 195	0.15 43

DISCO	0.61 255	0.63 231	1.98 135	0.46 368	0.34 310	0.84 458	0.35 357	0.88 332	0.81 409	0.61 335	0.64 361	1.06 499	0.53 388	1.11 317	0.83 387	0.13 297	0.10 130	0.11 201	0.10 119	0.26 343	0.37 203

DDUNet	0.90 452	1.63 511	2.77 415	0.77 471	0.69 453	0.83 453	0.44 414	0.90 350	0.70 299	0.68 401	0.76 434	0.92 463	0.54 390	1.14 323	1.35 457	0.61 526	0.37 341	0.96 547	0.52 515	0.77 532	0.67 369

pcwnet_v2	0.65 308	0.54 192	4.29 547	0.33 193	0.27 234	0.60 272	0.25 211	1.02 445	0.92 467	0.61 335	0.69 388	0.62 322	0.54 390	0.67 204	0.38 196	0.18 418	0.15 228	0.15 382	0.14 250	0.21 260	0.49 290

PA-Net	0.93 464	1.36 462	4.14 538	0.64 445	0.41 360	0.70 389	0.53 447	0.91 357	0.88 454	0.53 240	0.60 325	0.70 382	0.54 390	2.40 510	2.57 527	0.17 405	0.28 327	0.19 445	0.28 413	0.25 323	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.71 358	1.32 445	2.30 210	0.44 356	0.31 280	0.71 394	0.67 490	0.89 341	0.69 288	0.70 409	0.61 333	0.85 444	0.54 390	1.58 401	0.70 343	0.20 446	0.17 256	0.66 534	0.25 394	0.26 343	0.38 212

XPNet_ROB	0.68 340	1.11 393	2.28 205	0.38 294	0.27 234	0.67 377	0.47 428	0.94 375	0.75 353	0.80 449	0.71 414	0.81 425	0.54 390	1.72 420	0.84 388	0.22 463	0.16 243	0.16 402	0.15 274	0.25 323	0.45 270

GASNet	0.84 420	1.98 533	4.07 536	0.48 375	0.33 300	0.58 237	0.34 347	0.97 400	0.81 409	0.60 325	0.59 316	0.74 395	0.55 395	2.08 483	1.18 439	0.22 463	0.15 228	0.19 445	0.17 314	0.55 511	0.29 151

UNet	0.56 204	0.58 208	2.81 424	0.32 171	0.33 300	0.74 411	0.27 246	0.86 315	0.67 249	0.55 259	0.55 280	0.72 387	0.55 395	0.79 250	0.58 297	0.12 250	0.09 99	0.13 317	0.11 167	0.20 248	0.19 79

PCWNet_CMD	0.48 136	0.50 174	2.23 195	0.27 78	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.78 238	0.67 249	0.49 190	0.55 280	0.68 365	0.56 397	0.48 115	0.32 147	0.11 201	0.10 130	0.14 353	0.10 119	0.19 226	0.43 249

APVNet	0.76 390	1.11 393	3.23 475	0.39 311	0.36 331	0.85 459	0.44 414	0.96 392	0.73 327	0.58 295	0.69 388	0.76 405	0.56 397	2.29 500	0.82 385	0.17 405	0.18 264	0.24 480	0.19 343	0.35 432	0.27 139

MMNet	0.55 196	0.92 353	2.03 144	0.34 218	0.27 234	0.79 439	0.28 259	0.86 315	0.79 393	0.62 348	0.58 311	0.59 308	0.56 397	0.80 254	0.61 312	0.11 201	0.11 159	0.12 256	0.11 167	0.21 260	0.22 102

HGLStereo	0.61 255	1.20 419	2.59 336	0.36 261	0.40 354	0.65 356	0.30 303	0.87 324	0.67 249	0.60 325	0.70 401	0.69 376	0.56 397	1.07 309	0.59 301	0.14 334	0.13 193	0.13 317	0.12 205	0.23 293	0.23 111

MSMDNet	0.48 136	0.50 174	2.23 195	0.27 78	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.78 238	0.67 249	0.49 190	0.55 280	0.68 365	0.56 397	0.48 115	0.32 147	0.11 201	0.10 130	0.13 317	0.10 119	0.18 195	0.43 249

MultiAttention	2.45 553	0.55 200	2.24 197	1.79 548	2.54 566	11.19 579	2.28 564	1.28 520	0.84 434	0.63 359	1.17 503	1.13 510	0.57 402	15.98 587	1.78 488	0.20 446	0.09 99	0.43 522	1.60 569	0.95 539	1.69 523

MyStereo06	0.70 354	0.72 270	3.51 507	0.31 150	0.25 205	0.60 272	0.30 303	0.90 350	0.67 249	1.48 538	0.53 250	0.84 438	0.57 402	0.60 173	1.11 430	0.09 47	0.55 382	0.12 256	0.20 354	0.16 147	0.56 326

psm_up	0.65 308	1.02 371	2.53 311	0.36 261	0.31 280	0.64 340	0.38 378	0.96 392	0.73 327	0.63 359	0.57 304	0.68 365	0.57 402	1.90 465	0.52 269	0.17 405	0.15 228	0.16 402	0.15 274	0.27 357	0.22 102

DSFCA	0.62 275	0.77 293	1.95 128	0.29 113	0.29 256	0.79 439	0.86 511	0.81 262	0.73 327	0.73 422	0.66 375	0.67 351	0.57 402	1.17 328	1.03 417	0.16 384	0.15 228	0.13 317	0.14 250	0.19 226	0.28 145

DMCA-RVC	0.70 354	1.30 443	3.59 514	0.37 274	0.89 481	0.57 226	0.31 314	0.73 215	0.59 177	0.69 405	0.54 269	0.59 308	0.57 402	1.25 344	0.66 332	0.16 384	0.38 346	0.20 455	0.15 274	0.22 277	0.23 111

FADNet	0.71 358	1.60 507	2.53 311	0.33 193	0.30 270	0.67 377	0.29 287	0.92 364	0.75 353	0.45 157	0.49 219	0.66 348	0.57 402	1.85 451	0.85 389	0.46 520	0.20 285	0.17 419	0.20 354	0.60 515	0.37 203

DANet	0.85 429	0.68 249	2.41 239	1.18 515	0.48 390	0.77 429	1.23 545	0.93 369	1.53 539	0.90 471	0.72 419	0.97 479	0.57 402	1.86 453	1.05 419	0.18 418	0.16 243	0.19 445	0.16 296	0.26 343	0.67 369
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.71 358	0.79 303	2.83 428	0.40 324	0.44 377	0.80 442	0.41 391	1.07 484	0.83 422	0.82 459	0.64 361	0.68 365	0.57 402	1.78 433	0.79 376	0.16 384	0.13 193	0.17 419	0.16 296	0.24 301	0.51 299

Anonymous_2	1.36 519	0.49 166	2.03 144	1.71 544	1.58 542	2.49 558	0.58 463	1.59 541	2.31 556	0.77 438	0.88 466	1.03 491	0.58 410	1.20 334	0.66 332	0.32 503	1.38 492	1.42 563	3.87 579	0.78 534	1.56 514

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 308	1.15 405	2.40 234	0.33 193	0.30 270	0.83 453	0.40 389	0.94 375	0.82 415	0.67 395	0.76 434	0.68 365	0.58 410	1.13 321	1.25 450	0.14 334	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.18 195	0.28 145

RTSC	0.84 420	1.40 472	2.67 376	0.50 394	0.40 354	0.83 453	0.33 339	1.11 496	1.14 514	0.93 478	0.82 449	0.84 438	0.58 410	1.34 357	1.82 491	0.18 418	0.49 367	0.14 353	0.30 427	0.46 495	0.42 241

Reg-Stereo(zero)	0.66 327	0.26 1	2.13 174	0.25 46	1.15 519	0.99 486	0.97 521	0.57 135	0.81 409	0.52 231	0.46 191	0.54 281	0.59 413	0.47 102	1.14 434	0.08 17	0.88 429	0.08 33	0.36 474	0.12 75	0.80 413

ITSA-stereo	0.52 169	0.42 122	1.46 61	0.34 218	0.18 79	0.60 272	0.29 287	0.99 417	0.82 415	0.51 221	0.48 205	0.53 274	0.59 413	1.25 344	0.73 357	0.15 365	0.12 177	0.17 419	0.16 296	0.19 226	0.32 175

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 465	0.84 317	3.40 497	1.46 529	0.78 469	1.37 517	0.70 496	1.11 496	0.68 276	0.80 449	1.29 511	1.09 505	0.59 413	1.16 325	1.01 416	0.14 334	0.53 376	0.11 201	0.46 500	0.31 398	0.86 432

Wz-Net-LNSev	0.66 327	1.30 443	2.81 424	0.35 242	0.37 337	0.80 442	0.48 430	0.91 357	0.87 450	0.63 359	0.70 401	0.80 421	0.59 413	0.67 204	0.68 338	0.15 365	0.14 210	0.12 256	0.12 205	0.24 301	0.38 212

SST-Stereo	0.56 204	0.30 21	2.44 256	0.71 465	0.55 410	0.62 314	0.65 483	0.57 135	0.67 249	0.59 314	0.53 250	0.51 264	0.59 413	1.57 394	0.31 137	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.11 14

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 495	2.01 537	2.56 328	0.49 388	0.40 354	1.49 522	0.96 520	1.02 445	0.95 481	0.85 465	0.94 476	1.06 499	0.59 413	2.92 546	1.15 436	0.43 516	0.74 415	0.32 503	0.55 519	0.74 527	1.35 501

S-Stereo	0.82 412	0.73 273	3.79 523	0.40 324	0.37 337	0.70 389	0.69 494	1.00 427	1.03 498	0.63 359	0.92 474	0.82 430	0.59 413	2.35 504	0.71 349	0.18 418	0.22 297	0.17 419	0.18 325	0.30 389	0.67 369

GANetREF_RVC	0.81 408	1.44 482	3.04 461	0.49 388	0.27 234	0.83 453	0.63 478	1.03 453	0.92 467	0.63 359	0.61 333	0.72 387	0.59 413	2.40 510	0.58 297	0.33 505	0.25 315	0.37 512	0.25 394	0.41 476	0.36 202
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
w-ln-seven	0.86 432	1.50 491	3.03 460	0.38 294	0.35 319	1.02 491	0.48 430	1.06 480	1.13 512	0.92 474	0.86 461	0.86 451	0.60 421	1.67 413	1.89 494	0.15 365	0.14 210	0.16 402	0.15 274	0.35 432	0.57 332

fast-acv-ft	0.67 333	1.24 431	3.26 479	0.39 311	0.30 270	0.80 442	0.48 430	0.74 217	0.76 362	0.60 325	0.78 443	0.76 405	0.60 421	0.70 215	0.78 373	0.16 384	0.15 228	0.18 438	0.17 314	0.38 454	0.24 120

HHNet	0.63 289	0.67 240	3.10 466	0.37 274	0.25 205	0.64 340	0.60 470	0.70 204	0.67 249	0.55 259	1.12 501	0.32 145	0.60 421	0.43 87	1.75 484	0.16 384	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.18 195	0.22 102

RYNet	0.77 397	0.91 348	2.36 220	0.37 274	0.41 360	0.88 469	0.44 414	0.99 417	0.88 454	0.65 386	0.54 269	0.92 463	0.61 424	2.70 533	1.23 447	0.15 365	0.14 210	0.17 419	0.14 250	0.27 357	0.55 324

PDISCO_ROB	0.84 420	1.46 485	2.84 430	0.65 448	0.59 422	1.17 509	0.48 430	1.19 514	1.08 507	0.67 395	0.72 419	1.00 486	0.61 424	1.24 340	1.05 419	0.38 510	0.18 264	0.28 490	0.24 385	0.58 513	0.44 265

zh-mn7	0.92 457	2.02 539	3.80 524	0.35 242	0.28 248	0.73 404	0.41 391	1.00 427	1.15 516	1.03 490	1.30 513	0.75 400	0.62 426	1.98 472	1.55 474	0.17 405	0.14 210	0.14 353	0.14 250	0.31 398	0.57 332

z-mn7	0.90 452	2.01 537	3.02 457	0.37 274	0.29 256	1.02 491	0.48 430	0.97 400	1.33 529	0.71 418	1.36 519	0.85 444	0.62 426	2.15 490	1.50 468	0.15 365	0.13 193	0.14 353	0.13 227	0.34 419	0.53 312

Wz-Net-SNSev	0.85 429	1.83 526	3.36 487	0.42 339	0.31 280	0.71 394	0.66 485	1.04 459	0.94 475	0.68 401	0.85 456	0.96 477	0.62 426	1.75 425	1.14 434	0.16 384	0.15 228	0.16 402	0.17 314	0.39 463	0.63 355

DGSMNet	2.93 561	0.77 293	3.44 503	3.58 575	4.25 572	2.53 559	6.86 578	1.03 453	0.88 454	0.58 295	1.85 532	0.79 414	0.62 426	1.63 406	1.46 466	4.62 577	4.98 580	5.15 581	4.71 580	4.52 578	4.37 575

DeepPrunerF	0.92 457	1.33 450	3.41 499	0.46 368	0.51 395	0.64 340	0.49 437	1.16 509	2.62 560	0.65 386	0.61 333	0.65 339	0.62 426	2.23 496	1.31 453	0.23 471	0.19 270	0.30 499	0.28 413	0.39 463	0.34 187

RASNet	0.69 347	1.05 380	2.59 336	0.37 274	0.47 389	0.66 369	0.33 339	0.82 271	0.76 362	0.51 221	0.65 368	0.93 468	0.62 426	2.20 495	0.80 378	0.14 334	0.09 99	0.09 78	0.11 167	0.18 195	0.37 203

FACV-RUCA	0.61 255	0.44 145	2.11 167	0.43 351	1.73 548	0.49 127	0.28 259	0.74 217	0.68 276	0.41 132	0.53 250	0.34 158	0.64 432	0.41 78	0.33 160	0.13 297	0.11 159	0.62 532	0.12 205	0.72 525	1.02 466

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 412	0.78 299	3.67 517	0.35 242	0.81 473	1.25 513	0.88 514	1.13 503	0.58 166	0.84 463	0.52 243	1.24 517	0.64 432	0.77 240	0.70 343	0.10 111	0.53 376	0.11 201	0.45 496	0.29 380	0.81 420

FBW_ROB	0.94 465	1.23 430	2.35 219	0.46 368	0.32 293	0.87 467	0.46 424	1.15 506	0.97 489	0.83 462	0.78 443	1.01 487	0.64 432	3.65 561	1.65 477	0.27 492	0.24 306	0.40 515	0.26 402	0.32 407	0.88 436

w-ln-seven-2	0.81 408	1.56 498	3.14 470	0.38 294	0.28 248	0.66 369	0.43 405	0.93 369	0.93 473	0.73 422	0.77 438	0.72 387	0.65 435	1.82 443	1.75 484	0.14 334	0.15 228	0.15 382	0.14 250	0.36 438	0.58 337

otaku	1.15 501	2.10 545	3.51 507	0.98 497	0.74 459	1.02 491	0.59 466	1.03 453	0.89 459	0.70 409	1.60 526	0.98 480	0.65 435	1.63 406	1.80 490	0.99 548	0.46 360	0.73 538	0.40 484	1.30 552	0.88 436

fff	0.50 155	0.90 344	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.51 145	0.22 122	0.85 304	0.82 415	0.55 259	0.48 205	0.31 138	0.65 435	0.39 62	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

ASMatch	0.61 255	0.47 159	2.72 400	0.91 489	0.36 331	0.56 204	0.24 185	0.54 112	0.67 249	0.48 174	1.20 506	0.47 245	0.65 435	1.33 356	0.93 398	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.11 167	0.10 51	0.17 64

csc	0.50 155	0.90 344	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.51 145	0.22 122	0.85 304	0.82 415	0.55 259	0.48 205	0.31 138	0.65 435	0.39 62	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

cscssc	0.50 155	0.90 344	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.51 145	0.22 122	0.85 304	0.82 415	0.55 259	0.48 205	0.31 138	0.65 435	0.39 62	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

HSM	0.67 333	0.92 353	2.29 208	0.30 133	0.29 256	0.65 356	0.29 287	0.98 408	0.67 249	0.59 314	0.58 311	1.39 527	0.65 435	2.56 520	0.45 235	0.11 201	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.18 195	0.24 120

Wz-Net-MNSev	0.74 374	1.42 478	2.75 410	0.38 294	0.33 300	0.90 474	0.61 475	0.98 408	0.94 475	0.77 438	0.75 431	0.75 400	0.66 442	1.39 361	0.76 367	0.17 405	0.13 193	0.14 353	0.14 250	0.28 370	0.48 284

EAI-Stereo	1.16 502	0.29 8	1.94 127	0.55 414	0.97 493	1.96 544	7.94 579	1.34 527	1.03 498	1.01 488	1.48 523	0.51 264	0.66 442	0.65 198	1.42 464	0.09 47	0.23 304	0.09 78	0.53 516	0.13 93	0.49 290

Ntro	1.11 497	2.10 545	3.52 509	0.97 496	0.87 480	1.06 499	0.54 450	1.02 445	0.93 473	0.63 359	0.76 434	0.93 468	0.67 444	1.76 427	1.71 478	1.03 549	0.46 360	0.76 539	0.41 489	1.29 550	0.86 432

iinet-f	0.62 275	1.18 414	2.55 324	0.33 193	0.25 205	0.82 451	0.34 347	0.87 324	0.69 288	0.56 271	0.64 361	0.73 393	0.67 444	0.80 254	0.81 382	0.14 334	0.13 193	0.11 201	0.10 119	0.44 488	0.26 132

PAM	0.91 455	0.43 132	2.67 376	0.77 471	0.89 481	1.81 539	1.22 544	1.13 503	0.78 380	1.16 505	0.91 473	1.39 527	0.68 446	0.76 238	1.06 422	0.10 111	0.98 437	0.10 134	0.50 509	0.14 116	0.66 365

SDNR	2.06 548	2.93 574	2.94 445	1.55 536	5.13 573	1.98 547	0.24 185	1.95 555	2.62 560	0.92 474	2.71 555	5.76 571	0.68 446	3.61 560	3.84 554	0.33 505	0.38 346	0.22 466	0.17 314	1.13 543	2.04 534

UDG	0.86 432	1.57 499	2.80 420	0.68 461	0.59 422	0.78 435	0.38 378	0.97 400	0.74 347	0.63 359	0.70 401	1.01 487	0.68 446	1.02 295	1.22 446	0.45 518	0.34 337	0.89 545	0.51 513	0.73 526	0.58 337

PASM	0.82 412	1.00 366	2.68 383	0.52 401	0.48 390	0.65 356	0.59 466	0.83 282	0.89 459	0.82 459	0.73 421	0.89 459	0.68 446	2.39 509	0.73 357	0.35 508	0.37 341	0.36 510	0.41 489	0.45 491	0.51 299

PWC_ROB	0.81 408	1.41 473	2.60 343	0.41 335	0.40 354	0.63 328	0.31 314	1.04 459	0.99 493	0.92 474	1.29 511	0.78 412	0.68 446	1.65 412	1.50 468	0.19 435	0.12 177	0.18 438	0.13 227	0.51 505	0.54 317

ACVNet-4b	2.00 547	2.19 549	4.85 555	1.09 506	0.86 477	1.15 507	0.53 447	1.11 496	1.15 516	0.65 386	1.09 499	1.97 541	0.69 451	2.31 501	9.78 579	5.73 579	0.42 354	1.03 551	0.55 519	1.89 563	0.92 445

iRaft-Stereo_20w	1.50 529	0.42 122	4.81 554	2.24 561	2.09 558	1.36 515	1.27 546	1.38 530	0.94 475	2.07 547	0.42 168	0.85 444	0.69 451	0.87 266	1.37 461	0.10 111	4.04 576	0.09 78	0.40 484	0.17 170	4.53 577

PWCDC_ROB	0.83 418	1.57 499	2.63 354	0.48 375	0.37 337	0.78 435	0.29 287	1.04 459	1.36 532	0.63 359	2.05 537	0.64 334	0.70 453	1.10 312	1.20 442	0.33 505	0.14 210	0.15 382	0.12 205	0.63 519	0.46 275

Prome-Stereo	0.53 183	0.36 75	2.39 232	0.60 430	0.23 184	0.63 328	0.41 391	0.66 183	0.67 249	0.59 314	1.02 491	0.43 200	0.71 454	0.61 178	0.34 171	0.10 111	0.07 9	0.10 134	0.09 82	0.13 93	0.44 265

AAGNet	0.92 457	0.40 112	2.53 311	0.60 430	1.01 499	0.62 314	0.45 418	0.52 95	0.68 276	0.58 295	0.53 250	0.50 259	0.72 455	1.22 335	7.32 575	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.16 147	0.10 7

KYRaft	0.52 169	0.35 70	2.40 234	0.34 218	0.21 141	0.75 414	0.43 405	0.62 165	0.63 211	0.64 370	0.92 474	0.53 274	0.72 455	0.60 173	0.26 77	0.10 111	0.07 9	0.12 256	0.14 250	0.13 93	0.54 317

MDST_ROB	1.28 511	0.53 189	3.84 529	0.55 414	0.45 380	4.06 567	0.60 470	1.36 528	0.89 459	2.18 552	1.17 503	0.98 480	0.72 455	4.28 565	2.12 506	0.20 446	0.16 243	0.19 445	0.17 314	0.20 248	0.84 425

RGC	0.78 399	1.10 391	2.55 324	0.45 363	0.45 380	0.73 404	0.40 389	1.00 427	0.75 353	0.75 432	1.04 495	1.02 490	0.73 458	1.74 423	1.15 436	0.24 478	0.19 270	0.28 490	0.26 402	0.31 398	0.38 212

stereogan	0.74 374	0.68 249	2.82 426	0.40 324	0.40 354	1.05 496	0.42 398	0.99 417	0.96 483	0.78 446	0.86 461	1.15 514	0.73 458	1.57 394	0.56 288	0.20 446	0.19 270	0.20 455	0.16 296	0.37 446	0.34 187

edge stereo	0.84 420	0.74 283	3.42 502	0.38 294	1.21 522	0.63 328	0.41 391	0.98 408	0.83 422	0.81 453	0.88 466	1.14 512	0.73 458	2.16 492	0.89 394	0.22 463	0.20 285	0.26 487	0.18 325	0.38 454	0.43 249

XQC	0.84 420	1.32 445	2.61 348	0.78 474	0.44 377	0.89 471	0.53 447	1.16 509	1.07 505	0.85 465	0.69 388	0.92 463	0.73 458	1.40 363	1.44 465	0.24 478	0.35 338	0.23 474	0.26 402	0.45 491	0.39 220

raft_robust	0.68 340	1.24 431	2.42 243	0.30 133	0.57 417	0.53 173	0.25 211	0.95 389	0.79 393	0.49 190	0.46 191	1.12 509	0.74 462	1.50 382	0.61 312	0.09 47	0.62 396	0.10 134	0.30 427	0.26 343	0.30 160

Syn2CoEx	0.78 399	1.43 481	3.54 511	0.44 356	0.31 280	0.64 340	0.43 405	1.04 459	0.83 422	0.64 370	0.77 438	0.74 395	0.74 462	1.91 466	0.64 324	0.20 446	0.17 256	0.19 445	0.15 274	0.30 389	0.59 342

Nwc_Net	0.75 385	1.10 391	2.96 447	0.42 339	0.39 348	0.77 429	0.39 384	1.06 480	0.73 327	0.65 386	1.00 488	0.99 483	0.74 462	1.43 369	0.99 411	0.24 478	0.15 228	0.23 474	0.26 402	0.27 357	0.30 160

SHD	0.84 420	1.14 399	2.54 316	0.80 477	0.52 398	0.76 419	0.34 347	1.16 509	1.29 526	1.11 499	0.85 456	0.98 480	0.74 462	1.25 344	1.48 467	0.22 463	0.37 341	0.20 455	0.27 411	0.36 438	0.41 236

ADStereo(finetuned)	0.50 155	0.91 348	2.43 248	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.56 271	0.49 219	0.32 145	0.75 466	0.40 69	0.40 203	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.13 93	0.45 270

LCNet	0.58 219	0.43 132	2.42 243	0.91 489	0.22 154	0.95 483	0.29 287	0.62 165	0.64 221	0.52 231	0.55 280	0.41 194	0.75 466	0.84 262	0.27 87	0.10 111	0.07 9	0.12 256	0.18 325	0.97 541	0.40 227

pmcnn	1.44 524	1.25 434	3.57 512	0.74 466	1.42 532	0.72 400	0.56 458	1.04 459	1.06 504	1.03 490	2.89 559	6.01 572	0.75 466	2.54 519	3.60 551	0.14 334	0.11 159	0.08 33	0.06 8	0.34 419	0.81 420

PAM_32	0.95 468	0.43 132	2.68 383	0.64 445	1.10 515	1.78 538	1.16 539	1.12 499	0.96 483	1.07 495	0.90 471	1.38 526	0.76 469	0.78 247	1.11 430	0.10 111	1.29 480	0.10 134	0.50 509	0.16 147	0.98 460

LL-Strereo	0.85 429	1.73 519	3.06 465	0.37 274	0.61 436	0.54 184	0.33 339	1.01 437	0.76 362	0.69 405	0.58 311	0.85 444	0.78 470	2.65 529	0.54 281	0.14 334	0.58 388	0.14 353	0.12 205	0.42 479	1.05 469

psmorigin	1.41 522	0.91 348	13.83 582	0.37 274	0.30 270	0.63 328	0.37 368	0.80 253	0.64 221	0.98 481	0.87 463	1.16 516	0.78 470	3.95 563	1.09 427	0.19 435	0.22 297	0.17 419	0.19 343	0.25 323	0.47 277

FAT-Stereo	0.72 367	0.60 216	2.86 435	0.37 274	0.29 256	0.64 340	0.55 454	1.01 437	0.91 465	0.76 436	0.94 476	0.93 468	0.79 472	1.82 443	0.60 305	0.19 435	0.19 270	0.17 419	0.16 296	0.23 293	0.47 277

UGAM-zero	0.97 474	0.44 145	2.48 293	0.33 193	0.86 477	1.26 514	0.76 502	1.05 467	0.52 121	0.93 478	0.45 186	1.32 523	0.81 473	2.08 483	0.49 260	0.10 111	0.52 374	0.09 78	0.47 502	0.11 64	4.43 576

RAFT + AFF	0.79 403	1.73 519	2.99 453	0.34 218	0.35 319	0.67 377	0.51 440	1.05 467	0.79 393	0.54 246	0.58 311	0.59 308	0.81 473	1.80 438	1.21 443	0.13 297	0.27 325	0.15 382	0.14 250	0.45 491	0.69 380

CBFPSM	0.62 275	1.34 453	2.12 168	0.30 133	0.23 184	0.71 394	0.38 378	0.77 231	0.68 276	0.51 221	0.49 219	1.03 491	0.82 475	0.63 185	1.35 457	0.11 201	0.12 177	0.10 134	0.10 119	0.19 226	0.37 203

RP	0.74 374	1.01 369	2.48 293	0.44 356	0.45 380	0.66 369	0.45 418	0.95 389	0.87 450	0.70 409	0.95 479	0.99 483	0.82 475	1.55 387	0.82 385	0.26 488	0.19 270	0.23 474	0.20 354	0.34 419	0.38 212

RainbowNet	1.27 509	2.22 553	3.58 513	1.14 513	0.92 485	1.08 501	0.76 502	1.19 514	1.15 516	0.77 438	0.97 481	1.08 502	0.83 477	1.64 409	1.72 480	1.20 556	1.30 483	1.01 550	0.58 526	1.23 547	0.97 458

TransformOpticalFlow	0.65 308	0.61 222	2.67 376	0.45 363	0.26 221	0.62 314	0.28 259	0.88 332	0.76 362	0.76 436	0.74 424	0.90 462	0.84 478	1.82 443	0.80 378	0.10 111	0.07 9	0.11 201	0.09 82	0.12 75	0.19 79

NCC-stereo	0.88 440	1.22 426	2.97 448	0.60 430	0.45 380	1.88 542	0.48 430	1.04 459	0.75 353	0.70 409	0.85 456	0.93 468	0.84 478	1.81 440	1.51 470	0.28 495	0.19 270	0.23 474	0.31 434	0.27 357	0.35 194

Abc-Net	0.88 440	1.22 426	2.97 448	0.60 430	0.45 380	1.88 542	0.48 430	1.04 459	0.75 353	0.70 409	0.85 456	0.93 468	0.84 478	1.81 440	1.51 470	0.28 495	0.19 270	0.23 474	0.31 434	0.27 357	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepStereo_RVC	0.47 124	0.37 87	2.19 184	0.55 414	0.18 79	0.60 272	0.58 463	0.52 95	0.62 199	0.49 190	0.45 186	0.39 179	0.85 481	0.47 102	0.34 171	0.12 250	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.15 127	0.19 79

LSM	3.40 566	1.42 478	5.81 564	9.98 582	30.74 594	0.86 460	1.14 535	0.99 417	1.26 522	1.40 532	2.18 541	0.93 468	0.85 481	1.76 427	1.03 417	0.22 463	0.35 338	0.24 480	0.29 417	0.40 469	6.21 581

anonymity	0.86 432	0.68 249	1.44 60	0.64 445	0.83 474	0.67 377	0.52 444	0.98 408	0.73 327	0.96 480	0.70 401	0.81 425	0.86 483	1.10 312	1.34 455	0.64 527	0.72 413	0.58 529	1.44 567	0.60 515	0.91 441

IPLG	0.74 374	1.09 386	2.87 436	0.36 261	0.21 141	1.63 531	0.60 470	1.39 531	0.63 211	1.39 530	0.51 234	0.40 188	0.86 483	1.40 363	0.37 188	0.09 47	0.07 9	0.14 353	0.12 205	0.34 419	0.23 111

AF-Net	0.76 390	1.14 399	2.74 408	0.42 339	0.41 360	0.70 389	0.41 391	1.07 484	0.94 475	0.73 422	1.05 497	1.04 495	0.86 483	1.23 338	1.00 414	0.23 471	0.15 228	0.25 485	0.18 325	0.32 407	0.35 194

RTS	1.29 512	1.59 503	6.48 568	0.63 441	0.57 417	1.59 528	0.90 517	1.15 506	1.44 534	1.20 513	1.31 514	1.10 507	0.87 486	2.67 530	2.27 517	0.21 456	0.38 346	0.19 445	0.20 354	0.46 495	0.68 374

RTSA	1.29 512	1.59 503	6.48 568	0.63 441	0.57 417	1.59 528	0.90 517	1.15 506	1.44 534	1.20 513	1.31 514	1.10 507	0.87 486	2.67 530	2.27 517	0.21 456	0.38 346	0.19 445	0.20 354	0.46 495	0.68 374

ccnet	0.77 397	0.61 222	2.01 140	0.40 324	0.46 387	1.05 496	0.59 466	1.02 445	0.74 347	0.90 471	0.97 481	0.82 430	0.89 488	1.68 417	1.16 438	0.32 503	0.26 318	0.32 503	0.28 413	0.35 432	0.47 277

SAMSARA	1.11 497	1.35 457	2.60 343	1.34 520	0.77 466	1.67 533	1.41 555	1.47 535	0.99 493	1.54 540	0.89 468	1.44 530	0.90 489	1.88 459	1.71 478	0.25 484	0.55 382	0.22 466	0.34 462	0.39 463	0.50 292

Wz-Net-TNSev	1.02 482	2.26 557	3.69 519	0.38 294	0.31 280	1.00 488	0.71 497	1.12 499	1.02 496	0.74 429	0.73 421	1.09 505	0.91 490	2.46 514	2.15 509	0.21 456	0.20 285	0.16 402	0.20 354	0.48 500	0.62 349

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 521	2.04 542	3.02 457	0.58 428	0.41 360	2.15 553	1.00 527	1.31 525	1.29 526	1.05 492	1.10 500	1.29 521	0.91 490	3.07 549	1.34 455	1.65 566	0.84 427	0.68 536	0.88 553	1.55 559	1.91 528

GANet	0.92 457	1.20 419	2.68 383	0.45 363	0.27 234	0.76 419	0.66 485	0.94 375	0.77 375	0.79 447	1.17 503	0.84 438	0.91 490	2.72 534	1.76 486	0.18 418	0.42 354	0.44 523	0.20 354	0.33 412	0.94 450

STrans-v2	0.69 347	0.62 229	2.66 368	0.28 94	0.23 184	0.57 226	0.32 325	1.01 437	0.77 375	0.92 474	0.84 453	0.88 456	0.92 493	1.81 440	1.19 441	0.10 111	0.07 9	0.10 134	0.09 82	0.12 75	0.30 160

ADCS	1.14 500	2.02 539	3.36 487	0.43 351	0.37 337	0.96 485	0.81 508	1.12 499	1.17 519	1.25 521	0.98 484	1.08 502	0.92 493	1.41 367	4.97 566	0.23 471	0.21 294	0.22 466	0.23 381	0.40 469	0.67 369

zh-sn7	0.99 478	2.20 551	3.83 527	0.40 324	0.31 280	0.82 451	0.63 478	1.02 445	0.94 475	0.81 453	1.13 502	0.84 438	0.93 495	2.49 517	1.87 493	0.17 405	0.17 256	0.16 402	0.16 296	0.37 446	0.64 360

AnyNet_C32	1.08 495	1.76 523	3.01 455	0.50 394	0.54 408	1.17 509	1.16 539	0.97 400	0.95 481	1.11 499	0.98 484	0.87 452	0.93 495	1.57 394	4.11 560	0.22 463	0.20 285	0.25 485	0.25 394	0.40 469	0.68 374

hitnet-ft	0.73 370	1.09 386	2.59 336	0.28 94	0.22 154	0.71 394	0.36 365	0.89 341	0.67 249	0.58 295	0.83 451	1.03 491	0.94 497	2.31 501	0.70 343	0.23 471	0.14 210	0.41 517	0.13 227	0.24 301	0.28 145

MFMNet_re	1.01 481	1.73 519	3.04 461	0.85 481	0.76 464	0.93 479	0.81 508	1.02 445	1.10 508	1.05 492	1.06 498	0.84 438	0.96 498	0.93 282	0.97 403	0.68 533	0.61 391	0.63 533	0.60 530	0.77 532	0.80 413

MFN_U_SF_RVC	1.57 536	2.56 571	3.30 484	0.66 453	0.41 360	1.15 507	0.51 440	1.27 519	1.35 531	1.61 542	1.20 506	1.43 529	0.97 499	1.80 438	2.10 504	1.88 569	1.79 527	1.97 572	2.14 573	1.61 560	1.76 526

DRaft	0.65 308	0.47 159	2.38 225	0.25 46	0.17 61	0.64 340	0.65 483	0.56 128	0.57 159	0.67 395	0.98 484	0.38 175	0.99 500	1.42 368	2.06 502	0.11 201	0.14 210	0.10 134	0.14 250	0.18 195	0.21 95

HBP-ISP	0.82 412	1.57 499	3.28 481	0.50 394	0.27 234	0.86 460	0.54 450	1.09 489	0.78 380	0.81 453	0.70 401	0.68 365	1.00 501	2.02 475	0.47 245	0.24 478	0.24 306	0.29 498	0.25 394	0.28 370	0.52 306

G-Net	1.02 482	0.70 261	3.23 475	0.60 430	0.66 447	2.00 548	0.71 497	0.78 238	0.70 299	1.14 502	2.53 549	1.29 521	1.01 502	1.47 378	1.74 482	0.25 484	0.24 306	0.24 480	0.26 402	0.37 446	0.40 227

ADCMid	1.06 489	1.82 525	3.53 510	0.39 311	0.36 331	0.99 486	0.58 463	1.01 437	0.94 475	1.23 519	1.02 491	1.01 487	1.01 502	1.11 317	4.04 558	0.22 463	0.19 270	0.42 519	0.32 443	0.42 479	0.53 312

Consistency-Raft	0.92 457	1.21 421	3.50 506	0.98 497	0.63 439	0.77 429	0.54 450	1.02 445	1.01 495	0.62 348	1.03 493	0.65 339	1.04 504	0.81 258	1.36 459	0.45 518	0.47 363	0.51 527	0.59 528	0.65 521	0.47 277

ACVNet_2	1.54 534	2.20 551	4.42 550	1.10 508	0.93 488	1.37 517	0.87 512	1.53 537	1.71 546	1.22 517	1.72 529	2.12 544	1.06 505	2.58 523	1.93 495	0.94 543	0.54 379	1.00 549	0.56 521	2.11 567	0.96 455

NaN_ROB	1.25 508	1.46 485	3.84 529	0.54 412	0.56 412	1.12 504	0.99 523	1.05 467	1.03 498	1.10 497	0.87 463	0.77 407	1.07 506	5.85 571	2.98 539	0.16 384	0.23 304	0.16 402	0.24 385	0.28 370	0.66 365

aanetorigin	0.81 408	1.03 375	2.64 363	0.44 356	0.44 377	0.59 257	1.00 527	0.59 148	0.70 299	1.54 540	1.22 508	0.82 430	1.08 507	1.06 303	1.07 423	0.18 418	0.15 228	0.17 419	0.21 365	0.53 509	0.65 363

SPS-STEREO	1.22 505	1.65 513	3.41 499	0.66 453	0.69 453	1.01 489	0.68 492	1.10 492	0.96 483	1.40 532	1.25 509	1.46 531	1.08 507	2.05 478	2.24 515	0.66 531	0.61 391	0.58 529	0.57 525	0.66 522	1.65 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.20 504	1.89 529	4.25 543	0.55 414	0.54 408	1.57 526	1.39 552	1.10 492	1.13 512	1.19 508	1.34 518	1.15 514	1.11 509	1.73 421	2.89 538	0.26 488	0.24 306	0.28 490	0.24 385	0.50 503	0.68 374

MADNet+	1.44 524	2.19 549	6.00 565	0.89 483	0.70 455	1.58 527	1.11 532	1.56 540	1.30 528	0.89 469	1.03 493	1.25 518	1.12 510	3.29 553	2.80 535	0.48 521	0.57 386	0.39 514	0.36 474	0.63 519	0.69 380

MSAF-DinoV2	3.17 564	2.52 568	10.79 576	3.57 574	0.30 270	3.28 562	0.81 508	2.81 564	1.80 550	0.81 453	0.87 463	1.59 535	1.15 511	26.18 594	2.61 528	0.18 418	0.13 193	0.19 445	1.61 570	0.94 538	1.22 486

PVD	1.05 488	1.21 421	2.36 220	0.84 480	0.91 484	1.04 494	0.64 480	1.32 526	1.68 544	1.43 534	1.41 522	1.14 512	1.15 511	1.49 381	1.77 487	0.27 492	0.65 399	0.28 490	0.35 464	0.40 469	0.73 391

WZ-Net	1.04 487	1.83 526	4.20 541	0.42 339	0.36 331	0.88 469	0.71 497	1.05 467	1.11 510	0.84 463	0.94 476	1.06 499	1.17 513	2.37 505	2.24 515	0.20 446	0.14 210	0.15 382	0.16 296	0.36 438	0.53 312

ADCPNet	1.07 491	1.37 467	4.54 553	0.38 294	0.68 451	1.36 515	0.64 480	0.93 369	0.83 422	0.79 447	0.82 449	1.08 502	1.18 514	1.30 353	2.68 530	0.21 456	0.69 406	0.21 461	0.95 556	0.30 389	0.54 317

DEmStereo	0.69 347	0.40 112	2.42 243	0.42 339	0.18 79	0.66 369	0.88 514	0.54 112	0.64 221	0.60 325	1.00 488	0.45 227	1.24 515	1.53 385	2.21 513	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.10 119	0.11 64	0.14 34

test_sample8	1.23 507	0.69 258	2.69 390	0.28 94	0.23 184	0.81 446	0.33 339	1.01 437	0.75 353	1.23 519	0.63 348	2.53 549	1.31 516	2.02 475	2.70 531	0.65 528	4.33 578	0.86 541	0.56 521	0.25 323	0.72 387

CRFU-Net	0.58 219	0.42 122	1.90 118	0.49 388	0.27 234	0.83 453	0.35 357	0.94 375	0.54 137	0.65 386	0.60 325	0.78 412	1.34 517	1.00 292	0.51 267	0.17 405	0.14 210	0.17 419	0.10 119	0.19 226	0.20 88

EDNetEfficientorigin	8.19 579	1.27 437	145.54 600	0.51 399	0.96 490	0.75 414	0.49 437	0.86 315	1.57 541	2.12 550	1.49 524	1.28 519	1.35 518	1.84 447	2.15 509	0.14 334	0.13 193	0.17 419	0.18 325	0.39 463	0.64 360

ADCRef	0.88 440	1.45 483	2.68 383	0.38 294	0.35 319	0.95 483	0.51 440	0.92 364	0.81 409	0.89 469	0.84 453	0.61 317	1.35 518	1.26 348	3.38 546	0.14 334	0.12 177	0.17 419	0.19 343	0.28 370	0.34 187

CBMV_ROB	0.88 440	0.75 288	2.73 405	0.36 261	0.22 154	0.76 419	0.47 428	1.05 467	0.81 409	1.06 494	1.04 495	0.88 456	1.36 520	2.17 494	2.03 499	0.23 471	0.24 306	0.27 488	0.25 394	0.27 357	0.73 391

SuperB	1.19 503	1.62 508	5.29 560	0.37 274	0.26 221	0.81 446	0.87 512	0.94 375	1.19 520	0.68 401	0.68 383	0.63 326	1.37 521	1.73 421	3.30 543	0.16 384	0.12 177	0.17 419	0.16 296	2.74 572	0.63 355

PWCK	1.62 539	2.32 562	4.27 544	1.11 509	0.56 412	1.81 539	1.84 559	1.55 539	1.54 540	1.45 535	1.81 530	1.82 539	1.38 522	3.34 554	2.14 508	1.09 552	0.57 386	0.98 548	0.59 528	1.50 558	0.79 410

Dean	1.92 545	2.31 561	5.03 557	1.31 517	1.08 509	1.55 525	0.99 523	1.98 556	2.33 557	1.51 539	4.15 569	4.23 564	1.39 523	2.31 501	2.10 504	1.18 555	0.69 406	1.18 553	0.75 545	1.30 552	1.07 471

ADCL	1.07 491	1.22 426	2.80 420	0.40 324	0.33 300	1.50 523	1.87 561	0.97 400	1.04 501	1.26 522	1.28 510	0.99 483	1.41 524	1.36 359	3.51 549	0.17 405	0.14 210	0.22 466	0.21 365	0.32 407	0.43 249

ACV-stereo	0.71 358	0.85 322	3.01 455	0.33 193	0.25 205	1.01 489	0.59 466	0.62 165	0.54 137	0.42 138	0.45 186	1.54 534	1.44 525	1.40 363	0.73 357	0.14 334	0.13 193	0.12 256	0.11 167	0.20 248	0.35 194

CSAN	1.38 520	1.74 522	4.12 537	0.53 405	0.38 346	1.06 499	1.15 537	1.29 522	1.12 511	1.19 508	1.90 534	1.04 495	1.44 525	5.92 572	2.82 537	0.26 488	0.22 297	0.24 480	0.25 394	0.35 432	0.54 317

LVE	2.10 549	2.61 572	4.30 548	1.79 548	1.81 550	1.68 534	1.04 530	2.35 559	2.78 563	1.27 523	2.87 558	4.21 563	1.46 527	2.83 543	2.02 498	2.87 574	0.92 432	1.19 554	1.47 568	1.29 550	1.18 477

CrosDoStereo	0.96 471	0.49 166	2.66 368	0.27 78	0.33 300	0.54 184	3.69 569	0.77 231	0.66 236	0.70 409	1.39 520	0.53 274	1.47 528	1.77 430	3.02 541	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.11 167	0.22 277	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 471	0.49 166	2.66 368	0.27 78	0.33 300	0.54 184	3.69 569	0.77 231	0.66 236	0.70 409	1.39 520	0.53 274	1.47 528	1.77 430	3.02 541	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.11 167	0.22 277	0.30 160

ACVNet_1	1.47 528	2.27 558	4.92 556	1.11 509	0.89 481	1.19 511	0.66 485	1.28 520	1.19 520	0.98 481	0.97 481	3.06 554	1.48 530	2.37 505	1.82 491	1.08 551	0.49 367	1.03 551	0.48 505	1.20 546	0.95 453

MeshStereo	1.29 512	1.34 453	3.04 461	0.35 242	0.28 248	1.10 503	0.69 494	1.42 533	1.07 505	2.71 565	2.43 547	2.95 551	1.50 531	2.92 546	2.03 499	0.23 471	0.22 297	0.22 466	0.19 343	0.50 503	0.69 380
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
IMH-64-1	1.50 529	1.98 533	2.69 390	1.39 525	1.12 516	1.39 519	1.19 542	1.80 546	1.47 536	1.19 508	2.20 542	1.53 532	1.51 532	2.12 488	1.98 496	1.34 559	0.68 403	1.28 557	0.70 536	1.37 554	1.12 473

IMH-64	1.50 529	1.98 533	2.69 390	1.39 525	1.12 516	1.39 519	1.19 542	1.80 546	1.47 536	1.19 508	2.20 542	1.53 532	1.51 532	2.12 488	1.98 496	1.34 559	0.68 403	1.28 557	0.70 536	1.37 554	1.12 473

ADCP+	1.03 486	1.68 516	3.83 527	0.35 242	0.39 348	1.05 496	0.79 507	0.94 375	0.86 444	0.69 405	0.68 383	0.85 444	1.53 534	1.02 295	4.56 563	0.13 297	0.12 177	0.16 402	0.15 274	0.28 370	0.44 265

MIPNet	0.88 440	1.07 382	2.85 433	0.61 436	0.18 79	1.46 521	1.37 549	1.65 542	0.78 380	1.93 546	0.85 456	0.75 400	1.66 535	0.87 266	0.34 171	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.32 443	0.27 357	0.26 132

WAO-6	1.69 541	1.87 528	3.21 474	1.15 514	1.01 499	2.29 554	1.06 531	1.85 548	2.84 564	1.30 527	2.59 551	2.19 545	1.67 536	2.62 526	2.52 523	0.96 545	0.68 403	1.19 554	0.84 550	1.13 543	0.95 453

DPSNet	1.02 482	0.72 270	2.84 430	0.60 430	0.39 348	1.08 501	0.75 501	1.41 532	1.14 514	0.74 429	0.69 388	1.05 498	1.67 536	2.09 486	2.22 514	0.27 492	0.61 391	0.20 455	0.50 509	0.48 500	1.03 467

SANet	1.35 518	1.80 524	4.39 549	0.41 335	0.29 256	1.72 535	0.89 516	1.17 512	2.47 558	1.22 517	1.82 531	1.72 538	1.70 538	2.57 521	3.30 543	0.18 418	0.16 243	0.16 402	0.15 274	0.34 419	0.62 349

WAO-7	1.58 537	2.04 542	3.25 478	0.94 491	0.75 461	1.75 536	1.13 534	1.87 549	1.97 554	1.46 537	2.53 549	1.98 542	1.75 539	3.13 550	2.48 522	0.69 534	0.67 401	0.94 546	0.74 544	0.80 535	0.77 401

KSHMR	4.19 570	2.37 564	6.24 566	1.73 546	1.48 538	1.97 546	1.29 547	3.18 567	17.06 588	2.15 551	15.74 583	9.09 578	1.75 539	8.33 576	2.37 520	1.55 564	1.29 480	1.70 569	1.23 564	1.75 561	1.60 517

THIR-Stereo	0.88 440	0.85 322	2.33 217	0.26 63	0.16 39	0.59 257	2.69 565	0.62 165	0.54 137	0.62 348	1.61 527	0.96 477	1.77 541	1.67 413	2.20 512	0.10 111	0.08 45	0.14 353	0.11 167	0.16 147	0.21 95

SGM-Forest	1.84 543	7.91 581	10.36 575	0.42 339	0.33 300	1.04 494	1.29 547	1.01 437	0.88 454	1.19 508	2.30 545	1.03 491	1.79 542	2.60 525	2.81 536	0.22 463	0.21 294	0.21 461	0.19 343	0.25 323	0.79 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IMH	2.14 551	2.46 566	3.60 516	1.70 543	1.13 518	1.65 532	0.93 519	2.13 557	1.93 553	1.37 528	2.64 554	2.19 545	1.82 543	5.77 570	2.18 511	5.70 578	1.05 448	1.31 559	0.72 541	1.39 556	1.13 475

JetBlue	1.89 544	2.09 544	4.16 539	0.74 466	1.23 523	4.52 571	3.86 571	1.68 544	1.26 522	1.28 524	1.54 525	2.36 547	1.86 544	3.35 555	3.37 545	0.54 522	0.49 367	0.48 525	0.49 507	1.39 556	1.21 484

CBMV	0.86 432	1.00 366	2.82 426	0.35 242	0.21 141	0.78 435	0.78 505	1.05 467	0.87 450	0.90 471	0.74 424	0.87 452	1.89 545	1.67 413	1.38 463	0.19 435	0.20 285	0.21 461	0.19 343	0.28 370	0.84 425
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NVStereoNet_ROB	1.45 526	1.62 508	3.59 514	1.09 506	0.70 455	0.86 460	0.67 490	1.19 514	1.51 538	1.20 513	4.05 568	1.61 536	1.94 546	2.97 548	2.07 503	0.67 532	0.69 406	0.55 528	0.70 536	0.57 512	0.67 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DispFullNet	1.69 541	2.25 555	5.23 558	1.53 535	8.78 575	0.89 471	0.37 368	1.03 453	0.98 490	1.37 528	1.00 488	1.13 510	1.97 547	1.51 383	0.98 409	0.55 524	0.32 332	1.19 554	0.64 533	1.16 545	0.88 436

WCMA_ROB	1.29 512	1.21 421	3.13 469	0.65 448	0.36 331	1.20 512	0.78 505	1.00 427	0.98 490	1.78 545	2.62 552	3.08 555	2.01 548	1.86 453	2.35 519	0.38 510	0.38 346	0.32 503	0.32 443	0.31 398	1.06 470

MSMD_ROB	1.41 522	1.03 375	2.75 410	0.41 335	0.32 293	2.00 548	0.61 475	0.96 392	1.43 533	2.97 568	2.63 553	4.76 567	2.04 549	2.44 513	1.78 488	0.30 500	0.26 318	0.32 503	0.32 443	0.32 407	0.63 355

FTStereo	0.79 403	0.32 40	2.83 428	0.70 463	0.21 141	0.73 404	1.75 558	0.61 161	0.60 183	1.07 495	1.62 528	1.28 519	2.11 550	0.75 236	0.30 118	0.19 435	0.08 45	0.12 256	0.11 167	0.12 75	0.39 220

FINET	1.92 545	1.96 531	4.49 552	1.62 538	1.39 531	3.51 565	4.39 572	2.89 565	2.58 559	1.39 530	1.98 535	1.35 524	2.12 551	1.64 409	2.12 506	0.84 541	1.03 447	0.18 438	0.29 417	0.54 510	2.12 538

EDNetEfficient	1.29 512	0.78 299	4.27 544	0.65 448	1.03 502	0.94 481	1.38 551	0.87 324	1.75 547	2.33 558	1.32 516	1.04 495	2.21 552	1.59 402	4.07 559	0.16 384	0.19 270	0.15 382	0.27 411	0.38 454	0.40 227

SGM_RVC	2.11 550	1.07 382	2.87 436	0.98 497	0.92 485	2.72 560	1.88 562	1.91 552	12.27 578	2.09 548	1.99 536	2.47 548	2.24 553	2.87 545	2.03 499	0.54 522	0.47 363	0.42 519	0.47 502	0.74 527	1.22 486
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	3.37 565	4.96 576	10.08 574	1.48 531	1.73 548	7.63 575	5.47 576	3.47 571	2.20 555	2.42 559	2.40 546	2.98 552	2.35 554	3.52 559	6.60 572	1.33 558	1.90 531	1.38 561	1.23 564	2.30 568	2.02 533

ELAS	1.52 533	0.92 353	2.91 441	0.62 438	0.57 417	3.13 561	2.21 563	1.67 543	1.58 542	2.42 559	2.43 547	1.87 540	2.49 555	1.85 451	2.70 531	0.42 513	0.43 357	0.41 517	0.40 484	0.51 505	0.85 429
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.91 559	2.55 569	3.77 521	1.93 556	1.04 503	4.08 568	0.99 523	3.25 569	6.09 571	2.20 553	3.34 564	3.33 556	2.64 556	11.73 579	2.52 523	2.12 570	1.92 532	1.55 565	0.93 554	1.27 548	0.96 455

Venus	2.91 559	2.55 569	3.77 521	1.93 556	1.04 503	4.08 568	0.99 523	3.25 569	6.09 571	2.20 553	3.34 564	3.33 556	2.64 556	11.73 579	2.52 523	2.12 570	1.92 532	1.55 565	0.93 554	1.27 548	0.96 455

PSM-AAD	0.67 333	0.29 8	2.41 239	0.37 274	0.23 184	0.86 460	1.15 537	0.62 165	0.66 236	0.64 370	0.71 414	0.67 351	2.90 558	0.65 198	0.32 147	0.10 111	0.08 45	0.17 419	0.15 274	0.14 116	0.34 187

GrayStereo	0.71 358	0.27 3	2.40 234	0.89 483	0.23 184	0.62 314	1.40 553	0.67 186	0.70 299	0.72 421	0.77 438	0.55 290	3.03 559	0.60 173	0.28 100	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.21 365	0.12 75	0.37 203

ELAS_RVC	1.51 532	0.88 333	3.36 487	0.63 441	0.56 412	1.53 524	2.73 566	1.53 537	1.76 548	2.26 556	2.21 544	2.10 543	3.07 560	2.08 483	2.52 523	0.42 513	0.42 354	0.42 519	0.37 476	0.51 505	0.84 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.60 538	0.85 322	3.44 503	0.46 368	0.39 348	1.96 544	0.66 485	1.72 545	1.70 545	2.75 566	2.91 560	4.20 561	3.15 561	2.72 534	2.66 529	0.30 500	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.33 412	0.91 441

FC-DCNN v2	1.65 540	0.85 322	3.39 492	0.46 368	0.39 348	2.02 550	0.66 485	1.94 554	1.84 552	2.81 567	2.99 561	4.39 565	3.25 562	2.81 542	2.75 534	0.29 499	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.33 412	0.91 441

MADNet++	2.94 562	2.17 548	3.27 480	2.55 567	2.28 562	3.29 564	3.37 567	2.76 562	2.67 562	3.10 569	3.20 563	2.78 550	3.25 562	4.11 564	4.68 565	2.72 573	2.27 558	3.03 578	2.43 575	2.34 569	2.59 556

FCDSN-DC	1.45 526	1.12 395	3.30 484	0.48 375	0.41 360	1.13 505	0.60 470	1.17 512	1.28 525	2.25 555	2.85 557	3.65 558	3.34 564	2.58 523	2.44 521	0.31 502	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.37 446	0.78 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.67 555	2.14 547	4.28 546	1.92 555	2.11 559	4.36 570	5.22 575	3.17 566	3.00 565	3.24 571	3.81 567	3.03 553	3.61 565	2.53 518	3.79 553	1.15 553	1.29 480	0.66 534	0.71 540	0.95 539	2.44 555

ktn	4.44 571	2.47 567	3.70 520	1.82 550	1.49 539	2.11 552	1.40 553	2.30 558	12.56 579	11.36 581	16.25 584	11.30 582	3.77 566	4.41 567	3.47 548	1.86 568	0.99 439	1.74 571	1.21 563	3.28 573	1.39 505

TorneroNet-64	2.74 556	2.23 554	4.18 540	1.48 531	1.20 521	3.88 566	1.01 529	3.48 573	6.61 574	2.62 563	4.55 571	4.20 561	3.84 567	3.39 557	3.40 547	1.23 557	0.66 400	1.39 562	0.80 546	3.42 574	1.27 493

UNDER WATER-64	2.59 554	2.28 559	5.63 562	1.85 552	1.45 534	3.28 562	1.60 557	2.62 560	5.57 570	2.09 548	2.12 538	4.10 560	4.21 568	2.74 537	3.64 552	1.49 563	0.86 428	1.58 567	1.09 562	1.91 564	1.62 519

notaker	2.77 557	2.35 563	4.02 534	2.61 568	1.44 533	1.77 537	1.14 535	2.77 563	1.81 551	2.30 557	11.41 580	3.95 559	4.70 569	3.24 552	3.01 540	1.58 565	0.88 429	1.71 570	1.08 561	2.10 566	1.44 509

tt	4.94 573	0.32 40	4.22 542	2.29 562	1.58 542	10.19 578	16.94 584	9.44 582	5.03 569	1.69 543	1.33 517	4.68 566	5.02 570	3.38 556	5.91 570	6.15 580	9.47 587	2.80 576	3.16 577	3.54 575	1.58 515

MANE	3.51 568	2.03 541	3.88 531	1.89 554	2.01 556	5.98 572	4.72 573	5.87 577	7.13 575	3.80 573	5.10 573	6.11 573	5.34 571	4.39 566	5.05 567	1.07 550	1.28 478	0.50 526	0.85 551	0.76 530	2.36 553

UNDER WATER	2.84 558	2.25 555	5.25 559	1.84 551	1.45 534	2.36 556	1.44 556	3.23 568	6.51 573	2.61 562	2.73 556	5.69 570	5.64 572	3.14 551	4.18 561	1.48 562	0.81 423	1.60 568	1.07 560	1.91 564	1.67 522

SGM-ForestM	3.67 569	2.70 573	5.34 561	1.65 541	1.72 547	6.02 573	5.08 574	4.10 574	3.47 566	4.59 574	4.21 570	9.81 579	5.79 573	6.44 573	6.97 574	0.88 542	1.09 453	0.33 507	0.45 496	0.68 523	2.10 537

TCMNet-wrong-test	5.56 574	6.73 579	6.40 567	13.05 586	11.91 580	7.29 574	5.47 576	7.17 580	1.58 542	2.68 564	3.15 562	8.30 577	5.87 574	4.80 569	6.10 571	3.08 575	0.98 437	2.37 574	1.99 572	6.69 581	5.63 580

TorneroNet	5.60 575	2.30 560	3.98 532	1.49 533	1.26 526	14.47 581	1.11 532	4.85 575	20.66 593	10.12 578	16.30 585	11.78 583	7.35 575	3.41 558	4.38 562	1.36 561	0.70 409	1.46 564	0.87 552	2.73 571	1.33 498

USTest	8.06 578	7.11 580	8.76 571	9.20 581	9.03 576	15.20 582	23.57 585	10.01 583	9.45 576	5.97 577	6.79 574	7.77 576	7.51 576	8.75 578	11.06 582	2.24 572	3.58 572	2.87 577	3.21 578	4.93 579	4.21 574

IGEV-RUCA	2.30 552	0.38 97	1.36 45	0.41 335	1.90 553	2.03 551	1.86 560	1.37 529	1.78 549	3.73 572	3.72 566	5.06 568	8.09 577	2.15 490	1.63 476	0.26 488	0.77 416	2.71 575	1.91 571	2.43 570	2.42 554

LRCNet_RVC	13.78 586	19.34 587	13.01 580	19.47 588	12.67 581	1.85 541	0.42 398	12.28 584	1.10 508	15.76 585	18.69 589	12.52 586	8.65 578	12.22 582	9.64 577	22.29 591	8.38 586	25.92 593	24.06 593	19.72 591	17.59 591

coex-ft	6.14 576	1.98 533	60.80 598	0.34 218	0.30 270	0.80 442	1.17 541	0.76 224	4.34 568	19.82 589	2.15 540	1.61 536	8.77 579	1.82 443	10.36 580	0.44 517	2.05 541	0.18 438	0.19 343	0.39 463	4.61 579

LE_ROB	4.55 572	2.43 565	9.94 573	2.79 570	4.03 571	2.40 557	3.54 568	2.72 561	11.04 577	11.64 582	4.69 572	5.25 569	10.74 580	4.52 568	9.73 578	0.82 540	0.70 409	1.34 560	0.97 557	0.74 527	0.94 450

DPSMNet_ROB	9.58 581	5.96 578	13.98 583	8.88 580	11.87 579	8.54 576	24.08 587	6.48 579	13.67 583	5.35 576	11.53 582	6.31 575	11.04 581	7.69 575	14.09 584	7.61 585	8.23 583	5.03 580	7.75 584	5.24 580	8.36 584

DGTPSM_ROB	8.97 580	5.94 577	13.01 580	5.95 578	11.34 578	8.54 576	24.06 586	6.47 578	13.52 580	5.19 575	11.52 581	6.18 574	11.04 581	7.02 574	13.92 583	4.47 576	7.66 581	3.90 579	7.43 583	4.34 577	7.98 583

Anonymous_1	22.76 588	11.11 582	11.93 577	12.73 583	26.05 593	19.39 588	27.77 591	14.18 585	13.64 582	14.92 584	10.66 577	11.26 581	11.24 583	12.48 583	14.45 585	37.82 599	7.87 582	34.92 596	63.61 596	87.51 599	11.75 587

DPSM_ROB	12.32 582	11.13 583	12.31 578	12.90 584	12.80 582	19.81 591	28.13 592	14.50 586	14.31 585	10.62 579	11.34 578	12.03 584	11.89 584	13.08 584	15.22 586	7.09 582	8.31 584	6.47 584	7.32 581	8.69 583	8.43 585

DPSM	12.32 582	11.13 583	12.31 578	12.90 584	12.80 582	19.81 591	28.13 592	14.50 586	14.31 585	10.62 579	11.34 578	12.03 584	11.89 584	13.08 584	15.22 586	7.09 582	8.31 584	6.47 584	7.32 581	8.69 583	8.43 585

HanzoNet	7.85 577	3.30 575	5.75 563	7.47 579	3.97 570	2.34 555	1.37 549	3.47 571	4.02 567	13.30 583	10.49 576	10.86 580	16.67 586	8.50 577	10.51 581	10.80 586	9.84 588	5.83 582	13.69 586	7.24 582	7.51 582

HaxPig	19.88 587	22.39 593	22.30 587	17.98 587	17.98 585	12.06 580	12.06 581	16.25 589	15.97 587	21.05 591	21.41 591	18.85 590	18.35 587	20.07 592	19.64 590	23.57 595	23.19 594	24.07 592	23.71 592	22.95 592	23.72 594

BEATNet-Init1	12.32 582	12.82 585	28.66 594	3.22 572	3.71 569	21.59 593	11.42 580	14.54 588	13.73 584	20.24 590	20.16 590	26.14 596	19.85 588	19.08 591	15.33 588	1.81 567	1.93 536	2.05 573	2.48 576	4.25 576	3.41 569

xxxxx1	29.05 597	20.74 589	14.05 584	50.10 596	40.25 596	19.01 585	26.60 588	21.83 592	20.22 590	16.52 586	17.56 586	18.33 587	21.41 589	16.11 588	20.77 591	23.48 592	26.77 595	66.36 597	78.56 597	30.19 594	32.23 597

tt_ll	29.05 597	20.74 589	14.05 584	50.10 596	40.25 596	19.01 585	26.60 588	21.83 592	20.22 590	16.52 586	17.56 586	18.33 587	21.41 589	16.11 588	20.77 591	23.48 592	26.77 595	66.36 597	78.56 597	30.19 594	32.23 597

ff	29.05 597	20.74 589	14.05 584	50.10 596	40.25 596	19.01 585	26.60 588	21.83 592	20.22 590	16.52 586	17.56 586	18.33 587	21.41 589	16.11 588	20.77 591	23.48 592	26.77 595	66.36 597	78.56 597	30.19 594	32.23 597

MEDIAN_ROB	23.95 590	26.96 598	26.29 593	22.14 589	22.09 587	16.18 584	14.23 582	20.47 590	20.09 589	25.43 596	25.22 597	22.96 591	22.54 592	24.33 593	23.18 594	28.15 597	27.16 598	28.60 594	27.73 594	27.59 593	27.58 595

PML	22.99 589	17.34 586	8.24 570	5.48 577	9.84 577	50.35 599	102.65 599	5.84 576	13.52 580	37.08 599	104.84 599	30.61 599	23.20 593	12.09 581	7.96 576	6.27 581	2.12 548	6.31 583	2.42 574	10.67 585	2.95 561

FlowAnything	24.80 593	22.39 593	24.71 590	26.07 593	25.75 590	39.80 596	56.70 596	29.12 597	28.95 598	21.38 595	22.83 595	24.22 593	23.96 594	26.24 596	30.65 598	14.23 588	16.78 591	13.04 587	14.84 591	17.49 586	16.93 588

LSM0	26.57 595	22.53 596	25.76 592	30.62 595	52.30 599	39.86 598	56.49 595	29.18 598	28.76 595	21.26 593	22.46 592	24.42 595	23.97 595	26.42 598	30.66 599	14.29 590	16.56 589	13.06 589	14.65 588	17.62 589	20.52 592

CasAABBNet	24.76 592	22.38 592	24.44 589	26.05 592	25.75 590	39.79 595	56.76 598	29.10 596	28.88 596	21.22 592	22.69 593	24.21 592	23.99 596	26.23 595	30.62 597	14.22 587	16.71 590	13.03 586	14.75 589	17.49 586	16.97 589

Selective-RAFT-Error	24.83 594	22.44 595	24.80 591	26.10 594	25.82 592	39.85 597	56.72 597	29.21 599	29.03 599	21.29 594	22.80 594	24.25 594	24.07 597	26.28 597	30.60 596	14.24 589	16.85 592	13.04 587	14.75 589	17.53 588	17.02 590

AVERAGE_ROB	26.91 596	30.28 599	29.18 595	25.78 590	25.30 589	19.49 589	15.38 583	23.70 595	23.02 594	28.38 598	27.78 598	26.23 597	25.76 598	26.95 599	25.55 595	31.27 598	30.02 599	31.76 595	30.80 595	30.88 597	30.77 596

DPSimNet_ROB	24.35 591	23.81 597	31.38 597	25.93 591	22.83 588	31.30 594	34.38 594	20.78 591	28.92 597	27.39 597	22.99 596	28.29 598	35.76 599	15.47 586	17.82 589	24.28 596	17.90 593	22.23 591	14.12 587	19.38 590	22.12 593

test_example2	115.17 600	122.38 600	93.45 599	115.38 599	123.53 600	101.24 600	113.11 600	54.67 600	99.94 600	135.50 600	136.43 600	85.67 600	85.40 600	110.44 600	104.91 600	152.17 600	205.21 600	99.17 600	114.27 600	138.55 600	112.04 600

ccccc		297.53 601		372.50 601	377.87 601	200.30 601		217.33 601		202.36 601		213.34 601		312.79 601		409.97 601	354.33 601	255.69 601	227.31 601	431.13 601

Low-res two-view benchmark