Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 73	1.33 41	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 16	0.14 10	0.21 1	0.22 16	0.11 197	0.09 99	0.10 129	0.08 51	0.10 48	0.08 1

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 115	0.71 1	0.28 90	0.17 59	0.37 41	0.20 74	0.39 15	0.28 2	0.25 41	0.20 15	0.21 55	0.17 27	0.28 6	0.26 75	0.13 292	0.10 130	0.14 348	0.16 296	0.17 166	0.16 56

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 119	0.97 8	0.36 256	0.25 202	0.31 16	0.22 117	0.40 20	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 89	0.23 33	0.08 15	0.49 366	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 119	0.97 8	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 99	0.39 15	0.30 4	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 91	0.22 16	0.08 15	0.71 411	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 218	1.22 28	0.24 30	0.14 17	0.49 123	0.18 52	0.31 3	0.31 5	0.20 8	0.18 7	0.15 16	0.14 10	0.42 83	0.19 5	0.08 15	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 12	0.22 10	0.21 138	0.44 87	0.16 31	0.47 59	0.33 6	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.18 46	0.54 149	0.24 43	0.08 15	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

U	3.41 562	0.37 85	1.27 33	0.27 74	13.75 579	19.65 585	0.15 23	0.43 33	0.33 6	0.18 4	0.19 11	0.27 106	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 108	0.06 1	17.75 585	12.73 580	0.11 61	0.10 7

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 25	0.23 20	0.19 108	0.41 62	0.14 15	0.37 12	0.34 8	0.26 57	0.21 22	0.15 16	0.19 59	0.91 275	0.20 7	0.10 108	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 383

LoS_RVC	0.34 23	0.38 95	1.96 127	0.27 74	0.35 315	0.43 80	0.22 117	0.43 33	0.34 8	0.24 34	0.34 120	0.23 66	0.28 176	0.34 35	0.22 16	0.08 15	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 194

water-stereo	0.36 38	0.61 218	1.58 67	0.25 42	0.14 17	0.38 49	0.18 52	0.44 39	0.35 10	0.31 88	0.35 127	0.28 113	0.25 135	0.45 91	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.09 73	0.08 51	0.11 61	0.74 392

4w-stereo	0.50 152	0.26 1	1.86 107	0.22 10	0.30 267	0.38 49	0.14 15	0.41 24	0.35 10	0.25 41	0.21 22	0.14 8	0.20 74	1.18 326	0.33 158	0.09 44	1.56 513	0.07 1	0.72 538	0.07 1	1.23 486

monsters	0.39 58	0.39 102	1.04 15	0.24 30	0.32 290	0.42 75	0.13 7	0.49 68	0.35 10	0.27 67	0.21 22	0.14 8	0.15 17	0.60 171	0.43 219	0.09 44	1.09 451	0.07 1	0.70 533	0.07 1	0.65 361

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 141	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 270	0.47 241	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 543	0.07 1	1.01 460

fffy	0.39 58	0.67 236	1.57 66	0.45 358	0.52 394	0.37 41	0.22 117	0.45 45	0.35 10	0.21 13	0.30 87	0.26 95	0.20 74	0.45 91	0.24 43	0.08 15	0.29 328	0.10 129	0.08 51	0.25 318	0.77 399

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 51	1.17 24	0.21 4	0.15 26	0.40 56	0.14 15	0.46 52	0.36 15	0.23 25	0.25 54	0.15 16	0.19 59	0.80 252	0.24 43	0.07 4	1.02 444	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 235	2.43 243	0.28 90	0.24 193	0.30 13	0.18 52	0.35 7	0.36 15	0.26 57	0.37 137	0.18 38	0.18 46	0.33 29	0.30 116	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 318	0.09 3

2.25w	0.42 82	0.30 20	1.12 20	0.22 10	0.15 26	0.36 37	0.13 7	0.45 45	0.37 17	0.26 57	0.27 67	0.14 8	0.19 59	0.91 275	0.36 180	0.07 4	1.38 490	0.07 1	0.67 532	0.07 1	0.91 438

4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 56	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 296	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 56	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 296	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

2w_stereo	0.35 29	0.30 20	0.99 10	0.23 20	0.13 11	0.41 62	0.20 74	0.54 107	0.37 17	0.28 74	0.23 42	0.13 1	0.23 109	0.69 210	0.24 43	0.06 1	1.07 448	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 358

monsterstereo	0.40 69	0.43 129	1.07 17	0.26 59	0.27 231	0.39 53	0.14 15	0.55 117	0.37 17	0.28 74	0.27 67	0.14 8	0.13 8	0.67 202	0.44 225	0.07 4	1.12 455	0.07 1	0.81 543	0.08 17	0.53 312

IGEV-Stereo++	0.58 215	0.29 8	1.66 79	0.37 269	0.53 401	0.47 112	0.13 7	0.54 107	0.37 17	1.02 484	0.25 54	0.17 33	0.22 92	1.04 296	0.27 85	0.08 15	1.98 538	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 524

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 457	1.30 38	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 74	0.41 24	0.37 17	0.32 92	0.21 22	0.16 28	0.14 10	0.29 9	0.62 310	0.55 519	1.42 498	0.11 196	0.13 227	0.25 318	0.56 325

asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 80	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 288	0.23 33	0.10 108	1.49 505	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 37	0.22 10	0.22 151	0.41 62	0.15 23	0.49 68	0.38 24	0.28 74	0.23 42	0.14 8	0.15 17	0.94 280	0.24 43	0.08 15	1.47 504	0.07 1	0.25 394	0.08 17	0.76 395

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 95	1.21 25	0.26 59	0.20 124	0.41 62	0.18 52	0.43 33	0.38 24	0.37 110	0.35 127	0.29 121	0.24 115	0.64 190	0.55 279	0.09 44	0.19 270	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 292

4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 62	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 103	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 299	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 62	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 103	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 299	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 62	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 103	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 299	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

3.25w_new	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 41	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 220	0.23 33	0.07 4	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

3.25w	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 41	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 220	0.23 33	0.07 4	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

ours_stereo	0.37 48	0.67 236	1.63 75	0.30 129	0.50 388	0.35 33	0.22 117	0.41 24	0.38 24	0.21 13	0.32 110	0.23 66	0.17 27	0.47 100	0.22 16	0.08 15	0.09 99	0.10 129	0.08 51	0.24 296	0.77 399

RAStereo	0.33 18	0.81 304	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 61	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 129	0.08 51	0.13 89	0.09 3

2.5w	0.40 69	0.31 26	1.07 17	0.23 20	0.16 37	0.39 53	0.19 60	0.50 82	0.39 34	0.23 25	0.23 42	0.13 1	0.17 27	0.73 228	0.24 43	0.07 4	1.53 511	0.07 1	0.46 498	0.07 1	0.92 442

2.75w_new	0.46 115	0.32 39	1.39 47	0.21 4	0.19 108	0.40 56	0.18 52	0.51 88	0.39 34	0.27 67	0.21 22	0.13 1	0.20 74	1.10 308	0.44 225	0.07 4	1.58 514	0.07 1	0.61 528	0.07 1	0.82 421

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 189	0.42 368	0.43 80	0.13 7	0.48 64	0.39 34	0.24 34	0.31 98	0.18 38	0.17 27	0.43 85	0.23 33	0.09 44	1.32 484	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 459

tt45	0.35 29	0.80 300	1.46 57	0.26 59	0.17 59	0.55 192	0.22 117	0.44 39	0.39 34	0.24 34	0.26 61	0.25 85	0.18 46	0.64 190	0.36 180	0.09 44	0.08 45	0.10 129	0.08 51	0.24 296	0.29 151

mms	0.39 58	0.63 227	1.31 40	0.34 214	0.65 441	0.32 19	0.22 117	0.39 15	0.39 34	0.27 67	0.31 98	0.23 66	0.17 27	0.57 158	0.22 16	0.08 15	0.21 294	0.10 129	0.08 51	0.24 296	1.16 472

MC-Stereo	0.58 215	0.37 85	2.00 133	0.88 477	0.64 438	0.54 179	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 290	0.39 149	0.27 106	0.27 162	0.71 220	0.32 145	0.09 44	1.20 461	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 524

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 4	0.23 20	0.11 1	0.40 56	0.16 31	0.33 6	0.40 40	0.20 8	0.19 11	0.18 38	0.17 27	0.38 56	0.17 1	0.11 197	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

knoymous	0.37 48	0.34 60	1.83 96	0.25 42	0.18 77	0.45 92	0.24 180	0.60 150	0.40 40	0.42 133	0.39 149	0.54 276	0.25 135	0.41 76	0.29 109	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.07 30	0.13 89	0.20 88

3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 65	0.23 20	0.20 124	0.37 41	0.22 117	0.53 96	0.41 42	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.22 92	0.90 273	0.24 43	0.06 1	1.52 510	0.07 1	0.44 493	0.08 17	0.83 422

IGEV	0.36 38	0.34 60	1.03 13	0.21 4	0.24 193	0.42 75	0.16 31	0.38 14	0.41 42	0.37 110	0.22 32	0.14 8	0.12 3	0.63 183	0.40 201	0.08 15	0.73 413	0.08 28	0.53 514	0.09 30	0.52 306

999	0.35 29	0.74 279	1.38 45	0.27 74	0.18 77	0.50 133	0.23 154	0.40 20	0.41 42	0.21 13	0.33 113	0.23 66	0.18 46	0.74 232	0.37 186	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 338	0.26 132

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 333	2.15 171	0.25 42	0.29 253	0.29 11	0.17 40	0.47 59	0.41 42	0.21 13	0.22 32	0.28 113	0.21 84	0.32 25	0.31 135	0.10 108	0.09 99	0.10 129	0.08 51	0.11 61	0.12 17

testlalala_base	0.61 250	0.35 69	2.44 251	0.35 237	0.33 297	0.55 192	0.21 99	0.88 327	0.41 42	0.41 127	0.39 149	0.31 133	0.24 115	0.33 29	0.36 180	0.98 542	1.61 516	0.09 73	0.22 376	1.11 537	0.68 372

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 199	0.25 206	0.82 266	0.41 42	0.57 284	0.67 375	0.33 148	0.24 115	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 199	0.25 206	0.82 266	0.41 42	0.57 284	0.67 375	0.33 148	0.24 115	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depthmonostereo	0.38 53	0.68 245	1.59 71	0.48 370	0.14 17	0.41 62	0.19 60	0.52 90	0.42 49	0.26 57	0.29 78	0.31 133	0.29 194	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 130	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

fffft	0.36 38	0.70 257	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 75	0.24 180	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 129	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 559	1.68 541	0.53 168	0.21 99	1.01 432	0.42 49	0.68 396	0.31 98	0.22 58	0.39 269	1.63 401	0.25 60	0.09 44	2.60 561	0.09 73	0.54 516	0.23 289	2.27 547

CAS	0.39 58	0.31 26	1.79 89	0.81 474	0.34 307	0.51 141	0.23 154	0.49 68	0.42 49	0.23 25	0.31 98	0.20 47	0.17 27	0.30 11	0.25 60	0.77 532	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

test_4	0.47 122	0.80 300	2.15 171	0.36 256	0.29 253	0.59 252	0.28 254	0.50 82	0.42 49	0.43 141	0.76 429	0.39 174	0.22 92	0.73 228	0.49 255	0.08 15	0.18 264	0.11 196	0.15 274	0.29 375	0.27 139

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 20	1.80 91	0.29 109	0.12 4	0.41 62	0.20 74	0.39 15	0.42 49	0.26 57	0.31 98	0.25 85	0.19 59	0.36 49	0.26 75	0.09 44	0.11 159	0.12 251	0.10 119	0.13 89	0.15 43

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 30	0.17 59	0.44 87	0.22 117	0.60 150	0.43 55	0.27 67	0.30 87	0.14 8	0.26 147	0.61 176	0.25 60	0.07 4	0.79 416	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 408

LGtest1	0.26 4	0.43 129	0.82 2	0.23 20	0.21 138	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 55	0.24 34	0.18 7	0.16 28	0.14 10	0.30 11	0.28 98	0.10 108	0.16 243	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

HI	0.47 122	0.82 305	2.49 294	0.29 109	0.22 151	0.45 92	0.20 74	0.59 143	0.43 55	0.59 309	0.59 311	0.65 334	0.45 330	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 129	0.11 167	0.24 296	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 305	2.49 294	0.29 109	0.22 151	0.45 92	0.20 74	0.59 143	0.43 55	0.59 309	0.59 311	0.65 334	0.45 330	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 129	0.11 167	0.24 296	0.20 88

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 307	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 100	0.22 117	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 46	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 129	0.08 51	0.24 296	0.42 241

IGEV++	0.74 369	0.70 257	2.05 145	1.11 504	1.09 506	0.32 19	0.21 99	0.75 216	0.43 55	0.30 85	0.30 87	0.22 58	0.27 162	0.98 287	0.31 135	0.10 108	2.50 560	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 553

EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 532	0.95 484	1.14 501	0.42 393	0.85 299	0.43 55	1.74 539	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 384	0.30 116	0.10 108	2.60 561	0.10 129	0.09 82	0.10 48	3.10 559

cross-raft	0.47 122	0.34 60	2.17 174	0.70 458	0.84 471	0.50 133	0.35 352	0.74 212	0.43 55	0.44 148	0.45 181	0.63 321	0.25 135	0.37 52	0.27 85	0.08 15	0.14 210	0.10 129	0.23 381	0.11 61	0.27 139

XX-Stereo	0.98 471	0.57 202	4.45 546	1.64 535	5.33 569	0.55 192	0.16 31	0.96 387	0.43 55	0.45 152	0.65 363	0.85 439	0.19 59	0.79 248	0.26 75	0.11 197	0.80 419	0.10 129	0.32 443	0.17 166	0.78 405

LG-G_1	0.41 74	0.43 129	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 133	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 96	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 280	0.21 10	0.09 44	0.61 390	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

LG-G	0.41 74	0.43 129	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 133	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 96	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 280	0.21 10	0.09 44	0.61 390	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 179	0.39 102	1.30 38	0.45 358	0.21 138	0.74 406	0.17 40	0.71 205	0.44 64	1.17 501	0.38 143	0.89 454	0.23 109	0.86 263	0.94 395	0.11 197	0.49 366	0.09 73	0.40 483	0.13 89	0.50 292

LG-Stereo	0.36 38	0.61 218	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 80	0.20 74	0.55 117	0.44 64	0.25 41	0.30 87	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 264	0.11 196	0.10 119	0.24 296	0.43 249

CAS++	0.34 23	0.39 102	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 233	0.44 64	0.31 88	0.31 98	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 193	0.13 312	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 29	0.38 95	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 221	0.24 180	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 110	0.26 95	0.24 115	0.41 76	0.24 43	0.42 508	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 142	2.62 348	1.47 525	0.75 456	0.56 199	0.20 74	0.80 248	0.45 70	0.60 320	0.52 238	0.44 210	0.17 27	0.70 213	0.26 75	0.09 44	2.87 564	0.09 73	0.32 443	0.14 112	0.50 292

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 142	1.03 13	0.48 370	0.40 350	0.36 37	0.13 7	0.39 15	0.46 71	0.28 74	0.19 11	0.17 33	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 44	0.53 375	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 261	2.67 371	0.27 74	0.24 193	0.32 19	0.17 40	0.56 123	0.46 71	0.26 57	0.37 137	0.25 85	0.26 147	0.46 95	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.21 256	0.15 43

GMOStereo	0.58 215	0.89 333	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 141	0.32 320	0.58 134	0.46 71	0.58 290	0.48 200	0.54 276	0.27 162	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 312	0.11 167	0.34 414	0.42 241

error version	0.58 215	0.89 333	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 141	0.32 320	0.58 134	0.46 71	0.58 290	0.48 200	0.54 276	0.27 162	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 312	0.11 167	0.34 414	0.42 241

test-v	0.58 215	0.89 333	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 141	0.32 320	0.58 134	0.46 71	0.58 290	0.48 200	0.54 276	0.27 162	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 312	0.11 167	0.34 414	0.42 241

test-2	0.58 215	0.89 333	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 141	0.32 320	0.58 134	0.46 71	0.58 290	0.48 200	0.54 276	0.27 162	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 312	0.11 167	0.34 414	0.42 241

TestStereo	0.49 148	0.88 328	2.38 220	0.30 129	0.16 37	0.43 80	0.25 206	0.55 117	0.46 71	0.38 116	0.46 186	0.34 153	0.28 176	1.96 465	0.28 98	0.11 197	0.08 45	0.12 251	0.09 82	0.15 123	0.13 22

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 129	2.54 311	0.62 433	0.18 77	0.50 133	0.25 206	0.49 68	0.47 78	0.36 107	0.26 61	0.24 76	0.23 109	0.40 67	0.38 194	0.08 15	2.33 556	0.09 73	0.10 119	0.38 449	2.66 552

DLNR_Zeroshot_test	13.74 580	20.06 583	23.92 583	121.50 595	35.20 590	0.46 100	0.15 23	7.96 576	0.47 78	0.29 84	0.37 137	0.26 95	0.17 27	0.79 248	0.36 180	7.16 579	2.95 565	0.09 73	0.38 479	50.40 593	1.95 526

CASnet	0.32 16	0.40 109	1.80 91	0.28 90	0.11 1	0.47 112	0.19 60	0.45 45	0.47 78	0.39 121	0.31 98	0.23 66	0.17 27	0.31 15	0.21 10	0.11 197	0.06 1	0.15 377	0.12 205	0.16 143	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.39 58	0.70 257	2.48 288	0.23 20	0.12 4	0.54 179	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 152	0.51 229	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 130	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 163	1.77 86	0.79 470	0.70 450	0.63 323	0.12 4	0.37 12	0.48 82	0.39 121	0.15 6	0.24 76	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 379	1.21 464	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 363

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 236	1.79 89	0.27 74	0.20 124	0.34 28	0.21 99	0.43 33	0.48 82	0.26 57	0.28 73	0.27 106	0.21 84	0.33 29	0.25 60	0.14 329	0.11 159	0.11 196	0.10 119	0.14 112	0.18 73

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 159	1.99 132	0.26 59	0.14 17	0.41 62	0.22 117	0.41 24	0.48 82	0.24 34	0.51 229	0.25 85	0.18 46	0.33 29	0.22 16	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 494	0.10 7

CES	0.33 18	0.32 39	1.46 57	0.25 42	0.50 388	0.40 56	0.20 74	0.48 64	0.48 82	0.22 20	0.29 78	0.26 95	0.19 59	0.35 45	0.22 16	0.09 44	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 143	0.54 317

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 102	2.38 220	0.35 237	0.27 231	0.31 16	0.22 117	0.49 68	0.48 82	0.23 25	0.34 120	0.25 85	0.24 115	0.35 45	0.25 60	0.15 360	0.17 256	0.12 251	0.11 167	0.15 123	0.15 43

xyz-stereo	3.06 558	0.44 142	30.74 591	0.24 30	0.12 4	15.34 578	0.24 180	0.56 123	0.49 87	0.62 343	7.90 570	0.64 329	0.49 364	1.44 369	1.05 414	0.09 44	0.07 9	0.34 503	0.08 51	0.13 89	0.19 79

castereo	0.34 23	0.48 159	1.00 11	0.25 42	0.29 253	0.41 62	0.27 241	0.76 219	0.49 87	0.23 25	0.30 87	0.24 76	0.31 211	0.29 9	0.29 109	0.09 44	0.20 285	0.09 73	0.31 434	0.12 72	0.44 265

GIP-stereo	0.61 250	0.68 245	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 75	0.17 40	0.69 189	0.49 87	0.19 5	0.24 46	0.23 66	0.18 46	0.95 286	0.59 296	0.10 108	1.33 485	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 541

MoCha-V2	0.74 369	0.78 294	2.18 177	1.01 498	1.55 535	0.36 37	0.19 60	0.61 156	0.49 87	0.33 96	0.34 120	0.30 125	0.27 162	1.56 384	0.47 241	0.09 44	1.94 535	0.08 28	0.37 475	0.18 191	1.62 515

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 457	2.47 282	1.37 518	0.96 485	0.54 179	0.28 254	0.61 156	0.49 87	0.42 133	0.34 120	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 318	0.16 397	0.14 250	0.18 191	0.98 457

test-3	0.58 215	0.43 129	2.44 251	0.52 396	0.59 417	0.46 100	0.23 154	0.77 226	0.49 87	0.52 226	0.29 78	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 398	0.08 15	1.27 474	0.10 129	0.35 464	0.29 375	0.62 347

test_1	0.58 215	0.43 129	2.44 251	0.52 396	0.59 417	0.46 100	0.23 154	0.77 226	0.49 87	0.51 216	0.29 78	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 398	0.08 15	1.27 474	0.10 129	0.35 464	0.29 375	0.63 353

sAnonymous2	0.45 107	0.88 328	2.97 443	0.31 146	0.25 202	0.34 28	0.28 254	0.56 123	0.49 87	0.25 41	0.30 87	0.23 66	0.29 194	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 251	0.13 227	0.38 449	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 328	2.97 443	0.31 146	0.25 202	0.34 28	0.28 254	0.56 123	0.49 87	0.25 41	0.30 87	0.23 66	0.29 194	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 251	0.13 227	0.38 449	0.43 249

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 85	2.06 147	0.28 90	0.41 356	0.48 118	0.19 60	0.64 172	0.49 87	0.45 152	0.39 149	0.57 296	0.26 147	0.37 52	0.28 98	0.09 44	0.19 270	0.09 73	0.31 434	0.11 61	0.25 124

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 333	1.40 48	0.22 10	0.12 4	0.58 232	0.23 154	0.55 117	0.50 97	0.33 96	0.47 192	0.30 125	0.41 288	0.81 256	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.11 196	0.09 82	0.12 72	0.12 17

S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 54	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 177	0.11 196	0.12 205	0.15 123	0.12 17

plain	0.43 86	0.73 269	2.80 415	0.28 90	0.19 108	0.33 25	0.21 99	0.63 168	0.50 97	0.24 34	0.38 143	0.24 76	0.25 135	0.48 113	0.32 145	0.12 245	0.08 45	0.13 312	0.09 82	0.43 479	0.13 22

test-1	0.61 250	0.54 188	2.09 154	0.31 146	1.37 525	0.51 141	0.28 254	0.83 277	0.50 97	0.42 133	0.55 275	0.54 276	0.24 115	0.38 56	1.25 445	0.10 108	1.08 449	0.10 129	0.17 314	0.11 61	0.77 399

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 312	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 168	0.20 74	0.58 134	0.50 97	0.37 110	0.43 166	0.42 194	0.23 109	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 408	0.12 251	0.11 167	0.43 479	0.77 399

raftrobust	0.52 165	1.14 394	2.15 171	0.33 189	0.99 489	0.53 168	0.21 99	0.59 143	0.50 97	0.53 235	0.36 131	0.31 133	0.33 224	0.47 100	0.42 212	0.10 108	0.55 381	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 275

CREStereo	0.31 12	0.35 69	1.66 79	0.19 1	0.13 11	0.55 192	0.17 40	0.50 82	0.50 97	0.28 74	0.34 120	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.23 33	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	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
MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 150	1.50 63	0.24 30	0.35 315	0.45 92	0.13 7	0.36 9	0.51 104	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 29	0.18 2	0.08 15	1.36 487	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 129	1.46 57	0.24 30	0.42 368	0.44 87	0.13 7	0.42 29	0.51 104	0.27 67	0.14 5	0.17 33	0.13 8	0.35 45	0.18 2	0.08 15	1.45 503	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

model_zeroshot	0.75 380	0.94 353	2.48 288	1.88 548	0.68 446	0.72 395	0.22 117	1.01 432	0.51 104	1.10 492	0.35 127	0.63 321	0.20 74	0.78 245	0.32 145	0.12 245	1.97 537	0.10 129	0.23 381	0.12 72	0.56 325

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 95	2.37 217	0.98 492	0.60 422	0.77 424	0.22 117	1.13 498	0.51 104	0.80 444	0.90 466	0.81 420	0.25 135	0.77 238	0.88 388	0.10 108	1.94 535	0.09 73	0.50 507	0.17 166	1.35 497

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 288	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 28	0.27 241	0.58 134	0.51 104	0.25 41	0.27 67	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 130	0.10 129	0.10 119	0.15 123	0.17 64

trnet	0.31 12	0.31 26	1.65 77	0.20 2	0.12 4	0.55 192	0.15 23	0.50 82	0.51 104	0.28 74	0.34 120	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.24 43	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

whm_eth	0.33 18	0.77 288	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 28	0.27 241	0.58 134	0.51 104	0.25 41	0.27 67	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 130	0.10 129	0.10 119	0.15 123	0.17 64

EKT-Stereo	1.56 530	0.55 196	2.60 338	2.54 561	19.66 581	0.55 192	0.22 117	0.76 219	0.51 104	0.40 125	0.36 131	0.43 195	0.27 162	0.74 232	0.42 212	0.13 292	0.17 256	0.11 196	0.16 296	0.20 244	0.50 292

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 437	3.04 456	0.27 74	0.30 267	0.46 100	0.26 223	0.54 107	0.51 104	0.41 127	0.31 98	0.39 174	0.19 59	0.53 143	0.65 324	0.09 44	0.47 362	0.12 251	0.11 167	0.21 256	2.14 534

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 343	2.02 138	0.33 189	0.38 342	0.23 4	0.21 99	0.63 168	0.51 104	0.23 25	0.28 73	0.29 121	0.23 109	0.34 35	0.28 98	0.10 108	0.09 99	0.10 129	0.08 51	0.22 273	0.15 43

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 403	2.76 408	0.36 256	0.29 253	0.54 179	0.29 282	0.69 189	0.51 104	0.51 216	0.75 426	0.67 346	0.37 244	0.63 183	0.47 241	0.08 15	0.49 366	0.11 196	0.10 119	0.41 471	0.32 175

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 376	2.68 378	0.30 129	0.26 218	0.63 323	0.31 309	0.83 277	0.51 104	0.62 343	0.56 288	0.65 334	0.39 269	1.06 299	0.56 283	0.19 430	0.14 210	0.14 348	0.14 250	0.24 296	0.33 179

DDVS	0.67 328	0.46 153	1.74 84	2.40 558	0.35 315	0.86 455	0.98 517	0.72 207	0.52 116	0.53 235	0.57 299	0.89 454	0.37 244	1.22 331	0.57 286	0.15 360	0.14 210	0.14 348	0.12 205	0.19 222	0.42 241

UGAM-zero	0.97 469	0.44 142	2.48 288	0.33 189	0.86 472	1.26 509	0.76 497	1.05 462	0.52 116	0.93 473	0.45 181	1.32 518	0.81 468	2.08 478	0.49 255	0.10 108	0.52 373	0.09 73	0.47 500	0.11 61	4.43 571

DCVSM-stereo	0.52 165	0.37 85	2.45 269	0.30 129	0.22 151	0.54 179	0.52 439	0.60 150	0.52 116	0.69 400	0.47 192	0.79 409	0.49 364	0.56 154	0.90 391	0.13 292	0.14 210	0.15 377	0.13 227	0.20 244	0.21 95

Pointernet	0.37 48	0.31 26	1.91 116	0.25 42	0.37 333	0.47 112	0.15 23	0.67 181	0.52 116	0.23 25	0.30 87	0.28 113	0.20 74	0.32 25	0.23 33	0.10 108	0.24 306	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 357	1.78 88	0.24 30	0.17 59	0.43 80	0.24 180	0.42 29	0.52 116	0.38 116	0.35 127	0.46 231	0.25 135	0.41 76	0.26 75	0.08 15	1.08 449	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 227

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 348	2.65 359	0.32 167	1.09 506	0.51 141	0.19 60	0.67 181	0.52 116	0.48 169	0.54 264	0.43 195	0.27 162	0.57 158	0.30 116	0.08 15	0.17 256	0.11 196	0.10 119	0.28 365	0.80 411

CASS	0.43 86	0.34 60	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 179	0.24 180	0.71 205	0.52 116	0.62 343	0.55 275	0.40 183	0.41 288	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 130	0.14 348	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 232	0.44 142	2.44 251	0.53 400	0.59 417	0.48 118	0.30 298	0.79 242	0.52 116	0.51 216	0.30 87	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 398	0.08 15	1.25 469	0.11 196	0.35 464	0.30 384	0.62 347

XX-TBD	0.40 69	1.04 373	2.49 294	0.35 237	0.13 11	0.51 141	0.17 40	0.44 39	0.52 116	0.38 116	0.51 229	0.23 66	0.19 59	0.31 15	0.25 60	0.10 108	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 73

GES	0.49 148	0.54 188	2.37 217	0.31 146	0.19 108	0.61 287	0.30 298	0.93 364	0.52 116	0.49 185	0.53 245	0.40 183	0.43 313	0.59 165	0.67 330	0.16 379	0.11 159	0.12 251	0.10 119	0.20 244	0.30 160

CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 73	2.38 220	0.28 90	0.43 372	0.53 168	0.20 74	0.86 310	0.52 116	0.44 148	0.36 131	0.53 269	0.26 147	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 479	0.10 48	0.22 102

AdaDepth	0.36 38	0.43 129	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 100	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 400	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

H2IRNET	0.48 133	1.04 373	2.57 327	0.31 146	0.19 108	0.54 179	0.19 60	0.55 117	0.53 127	0.28 74	0.56 288	0.47 240	0.35 234	0.47 100	0.40 201	0.11 197	0.08 45	0.12 251	0.14 250	0.37 441	0.26 132

LoS	0.34 23	0.35 69	1.88 110	0.25 42	0.13 11	0.53 168	0.20 74	0.50 82	0.53 127	0.26 57	0.28 73	0.37 164	0.24 115	0.40 67	0.25 60	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 123	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 217	0.34 214	0.22 151	0.60 267	0.55 449	0.79 242	0.53 127	0.45 152	0.60 320	0.49 250	0.36 238	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 243	0.14 348	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 242	1.33 445	2.59 331	0.53 400	1.09 506	0.49 123	0.25 206	0.67 181	0.53 127	0.41 127	0.38 143	0.33 148	0.30 205	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 456	0.13 312	0.15 274	0.20 244	0.29 151

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 513	3.17 468	2.52 560	2.63 562	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 185	0.71 409	0.52 266	0.19 59	1.60 400	0.57 286	0.11 197	4.13 572	0.08 28	0.05 1	0.76 525	3.79 567

ACV-stereo	0.71 353	0.85 317	3.01 450	0.33 189	0.25 202	1.01 484	0.59 461	0.62 160	0.54 132	0.42 133	0.45 181	1.54 529	1.44 520	1.40 359	0.73 352	0.14 329	0.13 193	0.12 251	0.11 167	0.20 244	0.35 194

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 150	2.60 338	0.34 214	0.32 290	0.41 62	0.21 99	0.60 150	0.54 132	0.39 121	0.51 229	0.40 183	0.29 194	0.46 95	0.31 135	0.21 451	0.15 228	0.22 461	0.15 274	0.18 191	0.33 179

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 142	1.84 99	0.44 351	0.20 124	0.52 159	0.19 60	0.60 150	0.54 132	0.58 290	0.59 311	0.63 321	0.29 194	0.59 165	0.34 169	0.16 379	0.09 99	0.16 397	0.09 82	0.26 338	0.26 132

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 452	2.44 251	0.49 383	1.02 496	0.52 159	0.14 15	0.53 96	0.54 132	0.44 148	0.50 226	0.30 125	0.22 92	0.68 207	0.41 207	0.09 44	1.30 481	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 317

CRFU-Net	0.58 215	0.42 119	1.90 113	0.49 383	0.27 231	0.83 448	0.35 352	0.94 370	0.54 132	0.65 381	0.60 320	0.78 407	1.34 512	1.00 289	0.51 262	0.17 400	0.14 210	0.17 414	0.10 119	0.19 222	0.20 88

THIR-Stereo	0.88 435	0.85 317	2.33 212	0.26 59	0.16 37	0.59 252	2.69 560	0.62 160	0.54 132	0.62 343	1.61 522	0.96 472	1.77 536	1.67 408	2.20 507	0.10 108	0.08 45	0.14 348	0.11 167	0.16 143	0.21 95

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 261	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 99	0.79 242	0.54 132	0.22 20	0.25 54	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	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
raft+_RVC	0.62 270	1.18 409	2.43 243	0.36 256	2.08 552	0.52 159	0.25 206	0.66 178	0.54 132	0.36 107	0.46 186	0.32 140	0.28 176	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 430	0.10 129	0.09 82	0.22 273	0.70 381

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 364	1.86 107	0.33 189	0.21 138	0.28 8	0.27 241	0.59 143	0.55 141	0.24 34	0.28 73	0.28 113	0.27 162	0.35 45	0.28 98	0.14 329	0.09 99	0.11 196	0.11 167	0.14 112	0.31 169

RSM	0.47 122	0.51 178	1.36 42	1.37 518	1.04 498	0.37 41	0.21 99	0.52 90	0.55 141	0.23 25	0.28 73	0.28 113	0.17 27	0.40 67	0.22 16	0.09 44	0.24 306	0.09 73	0.35 464	0.24 296	0.80 411

IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 102	3.80 519	0.42 334	1.95 550	0.56 199	0.64 475	0.84 286	0.55 141	1.45 530	0.53 245	0.79 409	0.42 301	0.57 158	1.13 428	0.10 108	0.49 366	0.10 129	0.34 462	0.19 222	2.97 558

riskmin	0.96 466	0.32 39	2.07 148	1.72 540	1.61 540	1.62 525	0.57 456	1.45 529	0.55 141	0.73 417	0.89 463	0.92 458	0.45 330	1.16 321	0.60 300	0.11 197	1.30 481	0.12 251	1.38 561	0.14 112	1.51 508

AACVNet	0.61 250	1.13 393	2.47 282	0.37 269	0.21 138	0.57 221	0.25 206	0.75 216	0.55 141	0.56 266	0.60 320	0.66 343	0.44 322	2.11 482	0.49 255	0.14 329	0.11 159	0.14 348	0.11 167	0.35 427	0.23 111

RALAANet	0.52 165	1.37 462	2.63 349	0.33 189	0.23 181	0.48 118	0.19 60	0.69 189	0.55 141	0.49 185	0.46 186	0.39 174	0.31 211	0.53 143	0.53 271	0.10 108	0.33 336	0.11 196	0.17 314	0.29 375	0.13 22

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 109	1.21 25	0.35 237	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 143	0.56 147	0.20 8	0.20 15	0.17 33	0.26 147	0.40 67	0.38 194	0.09 44	0.08 45	0.08 28	0.25 394	0.12 72	0.43 249

tg	0.45 107	0.83 307	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 221	0.18 52	0.60 150	0.56 147	0.37 110	0.44 178	0.38 170	0.24 115	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 329	0.11 196	0.11 167	0.44 483	0.77 399

RSM++	0.48 133	0.52 182	1.27 33	1.62 533	1.27 522	0.39 53	0.20 74	0.49 68	0.56 147	0.22 20	0.25 54	0.24 76	0.17 27	0.39 60	0.23 33	0.09 44	0.11 159	0.09 73	0.35 464	0.29 375	0.80 411

GCST	0.84 415	1.48 483	3.02 452	1.12 507	1.09 506	0.62 309	0.19 60	0.79 242	0.56 147	0.60 320	0.65 363	0.50 254	0.31 211	1.24 336	0.74 357	0.76 531	0.46 359	0.84 535	0.64 530	0.71 519	0.57 331

anonymousa	0.74 369	0.60 212	2.58 329	0.96 490	1.33 523	0.61 287	0.26 223	0.69 189	0.56 147	0.55 254	0.84 448	0.82 425	0.46 340	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 454	0.12 251	0.98 553	0.14 112	0.97 455

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 448	2.56 323	0.43 346	0.96 485	0.50 133	0.26 223	0.62 160	0.56 147	0.43 141	0.49 214	0.36 159	0.28 176	0.72 227	0.53 271	0.10 108	1.18 459	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 489

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 394	2.67 371	0.38 289	0.26 218	0.59 252	0.29 282	0.81 257	0.56 147	0.50 204	0.57 299	0.67 346	0.50 369	1.91 461	0.50 259	0.14 329	0.10 130	0.24 475	0.12 205	0.36 433	0.28 145

IGEV-Stereo+	0.48 133	0.32 39	1.43 53	0.26 59	0.46 383	0.30 13	0.13 7	0.32 5	0.57 154	0.80 444	0.24 46	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 487	0.08 28	0.22 376	0.46 490	1.04 464

ProNet	0.46 115	0.60 212	1.85 103	0.35 237	0.67 443	0.49 123	0.25 206	0.53 96	0.57 154	0.21 13	0.24 46	0.22 58	0.20 74	0.52 136	0.22 16	0.09 44	0.47 362	0.10 129	0.09 82	0.23 289	1.33 494

GANet-ADL	0.48 133	0.56 200	2.51 300	0.34 214	0.20 124	0.58 232	0.25 206	0.80 248	0.57 154	0.43 141	0.61 328	0.56 292	0.31 211	0.44 89	0.44 225	0.14 329	0.11 159	0.10 129	0.09 82	0.22 273	0.38 212

DRaft	0.65 303	0.47 156	2.38 220	0.25 42	0.17 59	0.64 335	0.65 478	0.56 123	0.57 154	0.67 390	0.98 479	0.38 170	0.99 495	1.42 364	2.06 497	0.11 197	0.14 210	0.10 129	0.14 250	0.18 191	0.21 95

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 85	2.47 282	0.25 42	0.16 37	0.54 179	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 110	0.52 238	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	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
CFNet-ft	0.60 242	1.16 403	2.45 269	0.29 109	0.30 267	0.64 335	0.28 254	0.69 189	0.57 154	0.49 185	0.57 299	0.79 409	0.44 322	1.48 374	0.62 310	0.15 360	0.10 130	0.28 485	0.14 250	0.21 256	0.29 151

CFNet_RVC	0.60 242	1.16 403	2.45 269	0.29 109	0.30 267	0.64 335	0.28 254	0.69 189	0.57 154	0.49 185	0.57 299	0.79 409	0.44 322	1.48 374	0.62 310	0.15 360	0.10 130	0.28 485	0.14 250	0.21 256	0.29 151

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 339	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 168	0.26 223	0.57 130	0.58 161	0.30 85	0.33 113	0.29 121	0.24 115	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 129	0.08 51	0.13 89	0.14 34

castereo++	0.39 58	0.83 307	1.38 45	0.29 109	0.18 77	0.53 168	0.20 74	0.57 130	0.58 161	0.20 8	0.27 67	0.32 140	0.17 27	0.34 35	0.22 16	0.09 44	0.54 378	0.09 73	0.29 417	0.15 123	0.52 306

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 85	0.88 5	0.28 90	0.18 77	0.28 8	0.22 117	0.40 20	0.58 161	0.25 41	0.30 87	0.27 106	0.27 162	0.38 56	0.25 60	0.14 329	0.12 177	0.13 312	0.10 119	0.13 89	0.14 34

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 153	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 117	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 61	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 130	0.11 196	0.10 119	0.13 89	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 153	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 117	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 61	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 130	0.11 196	0.10 119	0.13 89	0.11 14

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 294	3.67 512	0.35 237	0.81 468	1.25 508	0.88 509	1.13 498	0.58 161	0.84 458	0.52 238	1.24 512	0.64 427	0.77 238	0.70 338	0.10 108	0.53 375	0.11 196	0.45 494	0.29 375	0.81 418

gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 322	2.38 220	0.32 167	0.60 422	0.70 384	0.20 74	0.78 233	0.58 161	0.44 148	0.36 131	0.81 420	0.24 115	0.53 143	0.30 116	0.10 108	0.35 338	0.09 73	0.31 434	0.09 30	0.40 227

PSMNet-ADL	0.56 200	0.47 156	2.03 139	0.35 237	0.22 151	0.67 372	0.27 241	0.77 226	0.58 161	0.43 141	0.53 245	0.70 377	0.45 330	1.89 455	0.64 319	0.16 379	0.13 193	0.11 196	0.13 227	0.15 123	0.51 299

RAFT	0.62 270	1.35 452	2.26 197	0.62 433	0.53 401	0.47 112	0.35 352	0.70 199	0.58 161	0.50 204	0.50 226	0.79 409	0.40 276	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 416	0.14 348	0.13 227	0.52 503	0.72 385

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 171	2.21 186	0.27 74	0.18 77	0.63 323	0.17 40	0.94 370	0.58 161	0.49 185	0.48 200	0.30 125	0.30 205	0.40 67	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.10 129	0.08 51	0.15 123	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
UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 403	2.48 288	0.31 146	0.27 231	0.65 351	0.28 254	0.76 219	0.58 161	0.51 216	0.53 245	0.67 346	0.42 301	0.91 275	0.45 231	0.16 379	0.11 159	0.17 414	0.17 314	0.20 244	0.23 111

MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 230	2.51 300	0.54 407	0.37 333	0.44 87	0.28 254	0.68 186	0.59 172	0.43 141	0.33 113	0.26 95	0.25 135	0.89 272	0.52 264	0.10 108	1.84 527	0.10 129	0.09 82	0.41 471	1.40 502

WCG-NET	0.41 74	0.80 300	1.77 86	0.25 42	0.13 11	0.43 80	0.24 180	0.42 29	0.59 172	0.38 116	0.41 160	0.26 95	0.24 115	0.37 52	0.24 43	0.08 15	0.81 422	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 169

MyStereo8	0.73 365	1.16 403	2.89 433	0.53 400	0.34 307	0.71 389	0.20 74	1.87 544	0.59 172	0.53 235	0.66 370	0.50 254	0.33 224	1.27 345	0.62 310	0.10 108	1.19 460	0.10 129	0.21 365	0.21 256	0.61 345

DCRE	0.76 385	0.80 300	2.31 208	1.05 499	1.18 515	0.63 323	0.26 223	1.03 448	0.59 172	0.52 226	2.12 533	0.44 210	0.27 162	0.41 76	0.53 271	0.09 44	1.02 444	0.10 129	0.32 443	0.16 143	1.47 507

IER	0.49 148	0.73 269	2.12 163	0.27 74	0.25 202	0.65 351	0.27 241	0.76 219	0.59 172	0.56 266	0.59 311	0.60 310	0.53 383	0.64 190	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.11 196	0.11 167	0.18 191	0.15 43

DMCA-RVC	0.70 349	1.30 438	3.59 509	0.37 269	0.89 476	0.57 221	0.31 309	0.73 210	0.59 172	0.69 400	0.54 264	0.59 303	0.57 397	1.25 340	0.66 327	0.16 379	0.38 345	0.20 450	0.15 274	0.22 273	0.23 111

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 432	2.67 371	0.31 146	0.27 231	0.59 252	0.29 282	0.81 257	0.60 178	0.56 266	0.53 245	0.71 380	0.37 244	1.74 418	0.57 286	0.13 292	0.11 159	0.13 312	0.11 167	0.29 375	0.34 187

AIO_rvc	0.95 463	1.02 366	2.57 327	2.80 566	1.91 549	0.37 41	0.24 180	0.52 90	0.60 178	0.98 476	0.29 78	0.25 85	0.18 46	2.16 487	0.29 109	0.11 197	1.39 494	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 555

Any-RAFT	0.42 82	0.33 51	1.89 112	0.28 90	0.21 138	0.69 381	0.21 99	0.83 277	0.60 178	0.45 152	0.43 166	0.62 317	0.30 205	0.48 113	0.24 43	0.11 197	0.40 351	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

FTStereo	0.79 398	0.32 39	2.83 423	0.70 458	0.21 138	0.73 399	1.75 553	0.61 156	0.60 178	1.07 490	1.62 523	1.28 514	2.11 545	0.75 234	0.30 116	0.19 430	0.08 45	0.12 251	0.11 167	0.12 72	0.39 220

Anonymous3	0.47 122	0.49 163	2.61 343	0.33 189	0.25 202	0.72 395	0.32 320	0.80 248	0.60 178	0.36 107	0.41 160	0.33 148	0.29 194	0.46 95	0.30 116	0.19 430	0.18 264	0.13 312	0.13 227	0.18 191	0.22 102

MSCF	0.88 435	0.84 312	1.67 81	2.15 554	1.87 546	0.51 141	0.21 99	0.63 168	0.61 183	0.32 92	0.29 78	0.17 33	0.30 205	1.06 299	0.67 330	0.11 197	1.92 530	0.08 28	0.31 434	0.19 222	3.72 566

G2L-ROB	0.59 232	1.32 440	2.59 331	0.30 129	0.22 151	0.59 252	0.28 254	0.80 248	0.61 183	0.56 266	0.45 181	0.70 377	0.35 234	1.38 356	0.72 348	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.31 169

StereoVision	0.52 165	1.12 390	2.70 392	0.34 214	0.32 290	0.47 112	0.26 223	0.73 210	0.61 183	0.33 96	0.89 463	0.45 222	0.26 147	0.52 136	0.39 199	0.14 329	0.15 228	0.16 397	0.15 274	0.22 273	0.14 34

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 73	2.44 251	0.48 370	0.17 59	0.61 287	0.26 223	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.43 195	0.28 176	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	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 86	0.36 73	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 287	0.28 254	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.43 195	0.28 176	0.49 126	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 73	2.44 251	0.49 383	0.17 59	0.61 287	0.28 254	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.44 210	0.28 176	0.48 113	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 73	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 287	0.26 223	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.43 195	0.28 176	0.51 132	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 73	2.45 269	0.48 370	0.18 77	0.61 287	0.27 241	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.44 210	0.28 176	0.47 100	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iGMRVC	0.43 86	0.36 73	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 287	0.27 241	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.43 195	0.28 176	0.57 158	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iRAFT	0.43 86	0.36 73	2.44 251	0.48 370	0.17 59	0.61 287	0.26 223	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.43 195	0.28 176	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 73	2.44 251	0.48 370	0.16 37	0.60 267	0.28 254	0.53 96	0.61 183	0.48 169	0.43 166	0.43 195	0.28 176	0.51 132	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.13 22

GASTEREO	0.89 443	0.83 307	1.67 81	2.15 554	1.89 547	0.52 159	0.21 99	0.62 160	0.62 194	0.33 96	0.31 98	0.16 28	0.31 211	1.11 313	0.68 333	0.11 197	1.92 530	0.08 28	0.29 417	0.19 222	3.79 567

ff7	0.65 303	0.58 204	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 199	0.23 154	0.49 68	0.62 194	1.00 479	0.24 46	0.20 47	0.24 115	0.71 220	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 129	0.18 325	0.24 296	2.22 542

IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 279	2.09 154	0.76 463	0.77 461	0.45 92	0.23 154	0.49 68	0.62 194	0.71 413	0.22 32	0.30 125	0.28 176	1.29 347	1.53 467	0.10 108	1.50 508	0.10 129	0.18 325	0.24 296	2.22 542

ffff	0.65 303	0.58 204	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 199	0.23 154	0.49 68	0.62 194	1.00 479	0.24 46	0.20 47	0.24 115	0.71 220	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 129	0.18 325	0.24 296	2.22 542

11t	0.65 303	0.58 204	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 199	0.23 154	0.49 68	0.62 194	1.00 479	0.24 46	0.20 47	0.24 115	0.71 220	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 129	0.18 325	0.24 296	2.22 542

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 159	1.88 110	0.32 167	0.16 37	0.61 287	0.19 60	0.66 178	0.62 194	0.28 74	0.30 87	0.41 189	0.33 224	0.51 132	0.32 145	0.11 197	1.09 451	0.09 73	0.35 464	0.19 222	0.37 203

ccc-4	0.65 303	0.58 204	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 199	0.23 154	0.49 68	0.62 194	1.00 479	0.24 46	0.20 47	0.24 115	0.71 220	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 129	0.18 325	0.24 296	2.22 542

CSP-Net	0.55 192	0.61 218	1.81 95	0.30 129	0.23 181	0.77 424	0.35 352	0.90 345	0.62 194	0.62 343	0.60 320	0.65 334	0.42 301	1.76 422	0.47 241	0.17 400	0.12 177	0.10 129	0.10 119	0.21 256	0.16 56

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 85	2.19 179	0.55 409	0.18 77	0.60 267	0.58 458	0.52 90	0.62 194	0.49 185	0.45 181	0.39 174	0.85 476	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 196	0.09 82	0.15 123	0.19 79

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 171	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 199	0.22 117	0.80 248	0.62 194	0.50 204	0.56 288	0.68 360	0.47 351	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 130	0.15 377	0.10 119	0.18 191	0.33 179

ccs_rob	0.47 122	0.50 171	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 199	0.22 117	0.80 248	0.62 194	0.50 204	0.56 288	0.68 360	0.47 351	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 130	0.16 397	0.10 119	0.18 191	0.33 179

HITNet	0.55 192	1.28 435	2.73 400	0.35 237	0.14 17	0.56 199	0.23 154	0.89 336	0.62 194	0.52 226	0.51 229	0.49 250	0.38 254	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 129	0.08 51	0.25 318	0.61 345
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
DFGA-Net	0.61 250	1.55 490	2.59 331	0.32 167	0.26 218	0.54 179	0.22 117	0.67 181	0.63 206	0.50 204	0.52 238	0.35 157	0.28 176	1.84 442	0.99 406	0.10 108	0.08 45	0.12 251	0.12 205	0.38 449	0.18 73

test_for_model	0.82 407	1.62 503	2.47 282	1.36 517	1.04 498	0.53 168	0.22 117	0.82 266	0.63 206	0.60 320	0.29 78	0.25 85	0.21 84	0.28 6	0.25 60	0.80 533	1.87 528	0.08 28	0.08 51	1.81 557	1.18 473

testlalala2	0.48 133	0.34 60	2.53 306	0.65 443	0.56 407	0.57 221	0.20 74	0.84 286	0.63 206	0.42 133	0.54 264	0.45 222	0.21 84	0.30 11	0.26 75	0.10 108	0.13 193	0.09 73	0.29 417	0.12 72	0.31 169

testlalala	0.53 179	0.36 73	2.40 229	0.29 109	0.35 315	0.60 267	0.22 117	1.02 440	0.63 206	0.56 266	0.40 158	0.32 140	0.21 84	0.33 29	0.27 85	0.10 108	1.73 524	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 249

IPLG	0.74 369	1.09 381	2.87 431	0.36 256	0.21 138	1.63 526	0.60 465	1.39 526	0.63 206	1.39 525	0.51 229	0.40 183	0.86 478	1.40 359	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 348	0.12 205	0.34 414	0.23 111

KYRaft	0.52 165	0.35 69	2.40 229	0.34 214	0.21 138	0.75 409	0.43 400	0.62 160	0.63 206	0.64 365	0.92 469	0.53 269	0.72 450	0.60 171	0.26 75	0.10 108	0.07 9	0.12 251	0.14 250	0.13 89	0.54 317

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 269	2.78 412	0.39 306	0.29 253	0.60 267	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 427	1.89 528	0.47 240	0.29 194	1.59 397	1.21 438	0.15 360	0.07 9	0.13 312	0.13 227	0.11 61	0.10 7

GMStereo	0.44 102	1.32 440	2.65 359	0.28 90	0.16 37	0.42 75	0.22 117	0.48 64	0.63 206	0.41 127	0.36 131	0.26 95	0.25 135	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 129	0.12 205	0.17 166	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
STTStereo	0.58 215	0.95 354	2.95 441	0.37 269	0.31 277	0.62 309	0.32 320	0.81 257	0.63 206	0.61 330	0.55 275	0.67 346	0.43 313	0.87 264	0.48 246	0.16 379	0.16 243	0.17 414	0.20 354	0.17 166	0.25 124

MLCV	0.59 232	1.41 468	2.41 234	0.31 146	0.15 26	0.60 267	0.23 154	0.77 226	0.63 206	0.67 390	0.66 370	0.55 285	0.37 244	1.16 321	1.09 422	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.29 151

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 452	2.21 186	0.30 129	0.63 434	0.49 123	0.28 254	0.78 233	0.64 216	0.41 127	0.61 328	0.62 317	0.46 340	1.79 432	0.48 246	0.10 108	0.25 315	0.11 196	0.12 205	0.40 464	0.94 447

LCNet	0.58 215	0.43 129	2.42 238	0.91 484	0.22 151	0.95 478	0.29 282	0.62 160	0.64 216	0.52 226	0.55 275	0.41 189	0.75 461	0.84 260	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 251	0.18 325	0.97 536	0.40 227

DEmStereo	0.69 342	0.40 109	2.42 238	0.42 334	0.18 77	0.66 364	0.88 509	0.54 107	0.64 216	0.60 320	1.00 483	0.45 222	1.24 510	1.53 380	2.21 508	0.10 108	0.08 45	0.10 129	0.10 119	0.11 61	0.14 34

psmorigin	1.41 517	0.91 343	13.83 577	0.37 269	0.30 267	0.63 323	0.37 363	0.80 248	0.64 216	0.98 476	0.87 458	1.16 511	0.78 465	3.95 558	1.09 422	0.19 430	0.22 297	0.17 414	0.19 343	0.25 318	0.47 277

FENet	0.48 133	0.58 204	2.46 277	0.33 189	0.18 77	0.58 232	0.22 117	0.83 277	0.64 216	0.49 185	0.42 163	0.55 285	0.38 254	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 251	0.11 167	0.17 166	0.31 169

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 403	2.56 323	0.35 237	0.16 37	0.56 199	0.25 206	0.91 352	0.64 216	0.55 254	0.53 245	0.59 303	0.43 313	0.67 202	0.76 362	0.12 245	0.09 99	0.12 251	0.09 82	0.23 289	0.58 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 400	3.11 462	0.39 306	0.37 333	0.60 267	0.28 254	0.87 319	0.64 216	0.63 354	0.56 288	0.71 380	0.45 330	1.08 306	0.52 264	0.15 360	0.12 177	0.14 348	0.15 274	0.18 191	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.
G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 448	2.55 319	0.34 214	0.24 193	0.75 409	0.39 379	0.83 277	0.65 223	0.62 343	0.54 264	0.74 390	0.40 276	1.57 389	0.75 358	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 249

RAFT-Test	0.56 200	0.41 115	2.01 135	0.90 480	1.07 503	0.65 351	0.37 363	0.83 277	0.65 223	0.49 185	0.49 214	0.93 463	0.24 115	0.52 136	0.30 116	0.10 108	0.38 345	0.09 73	0.38 479	0.11 61	0.19 79

SACVNet	0.68 335	1.08 380	2.58 329	0.38 289	0.28 245	0.65 351	0.37 363	0.91 352	0.65 223	0.67 390	0.62 335	0.69 371	0.47 351	2.07 475	0.65 324	0.18 413	0.14 210	0.16 397	0.15 274	0.39 458	0.41 236

NRIStereo	0.50 152	0.34 60	2.44 251	0.52 396	0.16 37	0.94 476	0.73 495	0.52 90	0.65 223	0.48 169	0.40 158	0.59 303	0.29 194	0.78 245	0.33 158	0.11 197	0.13 193	0.11 196	0.09 82	0.22 273	0.25 124

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 433	0.53 400	0.24 193	0.77 424	0.46 419	0.62 160	0.65 223	0.58 290	0.73 416	0.47 240	0.43 313	0.68 207	0.29 109	0.10 108	0.06 1	0.13 312	0.13 227	0.14 112	0.44 265

UPFNet	0.51 163	0.67 236	2.04 142	0.34 214	0.33 297	0.65 351	0.37 363	0.88 327	0.65 223	0.60 320	0.53 245	0.61 312	0.41 288	0.77 238	0.55 279	0.13 292	0.13 193	0.13 312	0.13 227	0.20 244	0.16 56

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 412	2.43 243	0.33 189	0.25 202	0.59 252	0.28 254	0.88 327	0.65 223	0.54 241	0.62 335	0.69 371	0.46 340	1.67 408	0.50 259	0.15 360	0.10 130	0.14 348	0.16 296	0.20 244	0.28 145

FADNet_RVC	0.87 434	1.51 487	2.90 435	0.31 146	0.24 193	0.71 389	0.25 206	1.00 422	0.65 223	0.45 152	0.57 299	0.61 312	0.44 322	1.53 380	0.75 358	0.94 538	0.97 434	0.28 485	1.00 554	0.89 531	1.36 500

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 196	1.48 61	0.31 146	0.18 77	0.35 33	0.26 223	0.56 123	0.66 231	0.26 57	0.29 78	0.33 148	0.26 147	0.41 76	0.27 85	0.18 413	0.16 243	0.15 377	0.13 227	0.15 123	0.25 124

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 95	1.80 91	0.27 74	0.25 202	0.58 232	0.23 154	0.84 286	0.66 231	0.42 133	0.44 178	0.28 113	0.35 234	0.31 15	0.21 10	0.09 44	1.01 439	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 312

test_5	0.61 250	1.25 429	2.76 408	0.39 306	0.64 438	0.58 232	0.35 352	0.85 299	0.66 231	0.49 185	0.56 288	0.55 285	0.40 276	0.79 248	0.32 145	0.10 108	0.19 270	0.12 251	0.12 205	0.33 407	0.85 427

CrosDoStereo	0.96 466	0.49 163	2.66 363	0.27 74	0.33 297	0.54 179	3.69 564	0.77 226	0.66 231	0.70 404	1.39 515	0.53 269	1.47 523	1.77 425	3.02 536	0.10 108	0.08 45	0.11 196	0.11 167	0.22 273	0.30 160

TRStereo	0.89 443	1.02 366	2.91 436	4.59 571	0.31 277	0.93 474	0.23 154	1.93 548	0.66 231	0.37 110	0.54 264	0.48 248	0.40 276	0.67 202	0.29 109	0.13 292	0.37 341	0.11 196	0.48 503	0.13 89	1.21 480

PSM-AAD	0.67 328	0.29 8	2.41 234	0.37 269	0.23 181	0.86 455	1.15 532	0.62 160	0.66 231	0.64 365	0.71 409	0.67 346	2.90 553	0.65 196	0.32 145	0.10 108	0.08 45	0.17 414	0.15 274	0.14 112	0.34 187

DeepStereo_LL	0.96 466	0.49 163	2.66 363	0.27 74	0.33 297	0.54 179	3.69 564	0.77 226	0.66 231	0.70 404	1.39 515	0.53 269	1.47 523	1.77 425	3.02 536	0.10 108	0.08 45	0.11 196	0.11 167	0.22 273	0.30 160

RAFT_R40	0.55 192	0.31 26	2.44 251	0.57 422	0.42 368	0.62 309	0.52 439	0.58 134	0.66 231	0.56 266	0.54 264	0.54 276	0.50 369	1.56 384	0.53 271	0.11 197	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.16 143	0.10 7

AnonymousM	0.45 107	0.49 163	1.83 96	0.29 109	0.15 26	0.53 168	0.22 117	0.64 172	0.66 231	0.47 166	0.33 113	0.30 125	0.25 135	0.49 126	0.29 109	0.12 245	0.27 325	0.71 532	0.37 475	0.12 72	0.41 236

CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 229	0.53 400	0.17 59	0.79 434	0.68 487	0.54 107	0.66 231	0.47 166	0.43 166	0.44 210	0.26 147	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.09 82	0.17 166	0.23 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 483	2.53 306	0.29 109	0.78 464	0.52 159	0.20 74	0.68 186	0.66 231	0.51 216	0.61 328	0.40 183	0.32 219	0.40 67	0.43 219	0.08 15	0.63 396	0.09 73	0.09 82	0.37 441	0.58 335

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 468	2.80 415	0.94 486	0.35 315	0.89 466	0.41 386	0.89 336	0.66 231	0.57 284	0.63 343	0.75 395	0.38 254	2.37 500	0.55 279	1.16 549	0.31 331	0.36 505	0.21 365	0.59 509	0.63 353

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 507	2.75 405	0.42 334	0.22 151	0.57 221	0.19 60	0.79 242	0.66 231	0.46 163	0.62 335	0.41 189	0.32 219	0.73 228	0.49 255	0.12 245	0.08 45	0.14 348	0.13 227	0.38 449	0.17 64

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 269	2.10 160	0.31 146	0.18 77	0.41 62	0.31 309	0.69 189	0.67 244	0.32 92	0.34 120	0.38 170	0.30 205	0.42 83	0.30 116	0.18 413	0.16 243	0.15 377	0.15 274	0.15 123	0.30 160

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 230	1.98 130	0.31 146	0.18 77	0.37 41	0.29 282	0.64 172	0.67 244	0.28 74	0.32 110	0.36 159	0.28 176	0.45 91	0.27 85	0.18 413	0.16 243	0.15 377	0.14 250	0.15 123	0.25 124

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 85	1.60 72	0.29 109	0.51 391	0.57 221	0.22 117	0.84 286	0.67 244	0.48 169	0.38 143	0.36 159	0.17 27	0.39 60	0.27 85	0.09 44	1.28 476	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 236

MyStereo06	0.70 349	0.72 266	3.51 502	0.31 146	0.25 202	0.60 267	0.30 298	0.90 345	0.67 244	1.48 533	0.53 245	0.84 433	0.57 397	0.60 171	1.11 425	0.09 44	0.55 381	0.12 251	0.20 354	0.16 143	0.56 325

AE-Stereo	0.71 353	0.32 39	2.44 251	0.44 351	0.50 388	0.58 232	0.23 154	1.08 482	0.67 244	0.67 390	0.51 229	0.47 240	0.24 115	0.63 183	0.32 145	0.09 44	2.15 550	0.11 196	0.45 494	0.22 273	2.01 527

PCWNet_CMD	0.48 133	0.50 171	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 199	0.22 117	0.78 233	0.67 244	0.49 185	0.55 275	0.68 360	0.56 392	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 130	0.14 348	0.10 119	0.19 222	0.43 249

DisPM	0.48 133	0.41 115	2.54 311	0.61 431	0.18 77	0.59 252	0.62 472	0.54 107	0.67 244	0.61 330	0.53 245	0.38 170	0.26 147	0.76 236	0.31 135	0.13 292	0.07 9	0.12 251	0.11 167	0.12 72	0.15 43

BUS	0.45 107	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.91 470	0.23 154	1.05 462	0.67 244	0.64 365	0.53 245	0.65 334	0.32 219	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 130	0.14 348	0.12 205	0.13 89	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.76 414	0.32 320	1.05 462	0.67 244	0.64 365	0.53 245	0.63 321	0.38 254	0.48 113	0.97 398	0.13 292	0.10 130	0.14 348	0.12 205	0.13 89	0.15 43

psmg	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.28 90	0.22 151	0.75 409	0.35 352	0.94 370	0.67 244	0.61 330	0.59 311	0.63 321	0.38 254	0.48 113	0.97 398	0.13 292	0.11 159	0.13 312	0.13 227	0.14 112	0.15 43

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 294	2.85 428	0.31 146	0.20 124	0.58 232	0.29 282	0.93 364	0.67 244	0.48 169	0.47 192	0.56 292	0.33 224	0.48 113	0.80 373	0.13 292	0.12 177	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 227

HHNet	0.63 284	0.67 236	3.10 461	0.37 269	0.25 202	0.64 335	0.60 465	0.70 199	0.67 244	0.55 254	1.12 496	0.32 140	0.60 416	0.43 85	1.75 479	0.16 379	0.08 45	0.12 251	0.10 119	0.18 191	0.22 102

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 60	2.47 282	0.55 409	0.17 59	0.61 287	0.39 379	0.64 172	0.67 244	0.52 226	0.48 200	0.39 174	0.25 135	1.46 371	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 312	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KMStereo	0.52 165	0.34 60	2.47 282	0.55 409	0.17 59	0.61 287	0.39 379	0.64 172	0.67 244	0.52 226	0.48 200	0.39 174	0.25 135	1.46 371	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 312	0.12 205	0.12 72	0.15 43

ASMatch	0.61 250	0.47 156	2.72 395	0.91 484	0.36 327	0.56 199	0.24 180	0.54 107	0.67 244	0.48 169	1.20 501	0.47 240	0.65 430	1.33 352	0.93 393	0.10 108	0.08 45	0.11 196	0.11 167	0.10 48	0.17 64

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 251	0.71 460	0.55 405	0.62 309	0.65 478	0.57 130	0.67 244	0.59 309	0.53 245	0.51 259	0.59 408	1.57 389	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.17 166	0.11 14

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 95	2.49 294	1.78 542	0.19 108	0.63 323	0.45 413	0.59 143	0.67 244	0.61 330	0.48 200	0.41 189	0.25 135	0.49 126	0.99 406	0.13 292	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.13 89	0.14 34

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 73	2.39 227	0.60 425	0.23 181	0.63 323	0.41 386	0.66 178	0.67 244	0.59 309	1.02 486	0.43 195	0.71 449	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 129	0.09 82	0.13 89	0.44 265

HCRNet	0.50 152	0.75 284	2.08 150	0.39 306	0.29 253	0.58 232	0.22 117	0.79 242	0.67 244	0.49 185	0.49 214	0.48 248	0.37 244	1.13 317	0.40 201	0.15 360	0.10 130	0.15 377	0.13 227	0.21 256	0.19 79

UNet	0.56 200	0.58 204	2.81 419	0.32 167	0.33 297	0.74 406	0.27 241	0.86 310	0.67 244	0.55 254	0.55 275	0.72 382	0.55 390	0.79 248	0.58 292	0.12 245	0.09 99	0.13 312	0.11 167	0.20 244	0.19 79

ac_64	0.63 284	0.77 288	2.71 393	0.37 269	0.34 307	0.64 335	0.30 298	0.86 310	0.67 244	0.58 290	0.53 245	0.88 451	0.48 358	1.84 442	0.71 344	0.15 360	0.12 177	0.12 251	0.12 205	0.21 256	0.25 124

HGLStereo	0.61 250	1.20 414	2.59 331	0.36 256	0.40 350	0.65 351	0.30 298	0.87 319	0.67 244	0.60 320	0.70 396	0.69 371	0.56 392	1.07 305	0.59 296	0.14 329	0.13 193	0.13 312	0.12 205	0.23 289	0.23 111

hitnet-ft	0.73 365	1.09 381	2.59 331	0.28 90	0.22 151	0.71 389	0.36 360	0.89 336	0.67 244	0.58 290	0.83 446	1.03 486	0.94 492	2.31 496	0.70 338	0.23 466	0.14 210	0.41 512	0.13 227	0.24 296	0.28 145

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 489	3.81 521	0.38 289	0.29 253	0.62 309	0.38 373	0.91 352	0.67 244	0.52 226	0.51 229	0.63 321	0.44 322	1.56 384	0.59 296	0.24 473	0.32 332	0.22 461	0.19 343	0.30 384	0.71 383

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 508	2.74 403	0.35 237	0.26 218	0.60 267	0.29 282	0.91 352	0.67 244	0.46 163	0.51 229	0.62 317	0.46 340	1.75 420	0.81 377	0.17 400	0.20 285	0.17 414	0.18 325	0.60 510	0.39 220

MSMDNet	0.48 133	0.50 171	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 199	0.22 117	0.78 233	0.67 244	0.49 185	0.55 275	0.68 360	0.56 392	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 130	0.13 312	0.10 119	0.18 191	0.43 249

HSM	0.67 328	0.92 348	2.29 203	0.30 129	0.29 253	0.65 351	0.29 282	0.98 403	0.67 244	0.59 309	0.58 306	1.39 522	0.65 430	2.56 515	0.45 231	0.11 197	0.09 99	0.10 129	0.08 51	0.18 191	0.24 120

coex_refinement	0.67 328	1.33 445	2.48 288	0.38 289	0.26 218	0.64 335	0.34 342	0.88 327	0.68 271	0.61 330	0.63 343	0.80 416	0.48 358	1.84 442	1.09 422	0.13 292	0.10 130	0.10 129	0.10 119	0.18 191	0.38 212

AIO_test	1.11 492	0.77 288	2.51 300	3.32 568	2.81 563	0.35 33	0.25 206	1.29 517	0.68 271	1.28 519	0.27 67	0.32 140	0.17 27	2.86 539	0.27 85	0.12 245	1.72 523	0.08 28	0.21 365	0.15 123	2.81 554

FACV-RUCA	0.61 250	0.44 142	2.11 162	0.43 346	1.73 543	0.49 123	0.28 254	0.74 212	0.68 271	0.41 127	0.53 245	0.34 153	0.64 427	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 159	0.62 527	0.12 205	0.72 520	1.02 462

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 312	3.40 492	1.46 524	0.78 464	1.37 512	0.70 491	1.11 491	0.68 271	0.80 444	1.29 506	1.09 500	0.59 408	1.16 321	1.01 411	0.14 329	0.53 375	0.11 196	0.46 498	0.31 393	0.86 430

SQANet	0.92 452	1.96 526	3.23 470	0.77 466	0.83 469	0.76 414	0.38 373	0.87 319	0.68 271	0.64 365	0.69 383	0.73 388	0.52 380	1.35 354	1.36 454	0.80 533	0.30 329	0.60 526	0.29 417	0.93 532	0.70 381

CBFPSM	0.62 270	1.34 448	2.12 163	0.30 129	0.23 181	0.71 389	0.38 373	0.77 226	0.68 271	0.51 216	0.49 214	1.03 486	0.82 470	0.63 183	1.35 452	0.11 197	0.12 177	0.10 129	0.10 119	0.19 222	0.37 203

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 429	2.49 294	0.38 289	0.75 456	0.55 192	0.34 342	0.83 277	0.68 271	0.39 121	0.55 275	0.44 210	0.29 194	0.75 234	0.28 98	0.09 44	0.24 306	0.11 196	0.51 511	0.30 384	0.74 392

CIPLG	0.63 284	1.59 498	3.16 467	0.79 470	0.31 277	0.62 309	0.57 456	0.82 266	0.68 271	0.58 290	0.63 343	0.43 195	0.31 211	0.48 113	0.42 212	0.12 245	0.20 285	0.13 312	0.13 227	0.36 433	0.21 95

ACRE	0.63 284	1.55 490	3.41 494	0.76 463	0.28 245	0.60 267	0.56 453	0.82 266	0.68 271	0.57 284	0.62 335	0.43 195	0.30 205	0.47 100	0.42 212	0.12 245	0.19 270	0.13 312	0.14 250	0.36 433	0.20 88

AAGNet	0.92 452	0.40 109	2.53 306	0.60 425	1.01 494	0.62 309	0.45 413	0.52 90	0.68 271	0.58 290	0.53 245	0.50 254	0.72 450	1.22 331	7.32 570	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.16 143	0.10 7

AFF-stereo	0.57 207	1.51 487	2.59 331	0.33 189	0.23 181	0.51 141	0.21 99	0.69 189	0.68 271	0.49 185	0.63 343	0.49 250	0.34 232	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 378	0.10 129	0.10 119	0.40 464	0.60 344

DMCA	0.50 152	0.83 307	1.95 123	0.32 167	0.24 193	0.59 252	0.26 223	0.81 257	0.68 271	0.59 309	0.49 214	0.56 292	0.36 238	0.65 196	0.65 324	0.14 329	0.10 130	0.14 348	0.10 119	0.19 222	0.29 151

AIO-test1	0.58 215	1.37 462	2.77 410	0.66 448	1.08 504	0.50 133	0.23 154	0.86 310	0.69 283	0.31 88	0.42 163	0.29 121	0.22 92	0.77 238	0.34 169	0.13 292	0.15 228	0.12 251	0.16 296	0.31 393	0.30 160

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 196	2.28 200	0.27 74	0.22 151	0.58 232	0.23 154	0.90 345	0.69 283	0.54 241	0.64 356	0.68 360	0.44 322	0.55 151	0.34 169	0.14 329	0.12 177	0.16 397	0.11 167	0.19 222	0.38 212

iinet-f	0.62 270	1.18 409	2.55 319	0.33 189	0.25 202	0.82 446	0.34 342	0.87 319	0.69 283	0.56 266	0.64 356	0.73 388	0.67 439	0.80 252	0.81 377	0.14 329	0.13 193	0.11 196	0.10 119	0.44 483	0.26 132

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 261	2.66 363	0.32 167	0.22 151	0.66 364	0.31 309	0.84 286	0.69 283	0.61 330	0.49 214	0.46 231	0.43 313	0.77 238	0.48 246	0.12 245	0.11 159	0.11 196	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 261	2.66 363	0.32 167	0.22 151	0.66 364	0.31 309	0.84 286	0.69 283	0.61 330	0.49 214	0.46 231	0.43 313	0.77 238	0.48 246	0.12 245	0.11 159	0.11 196	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 261	2.66 363	0.32 167	0.22 151	0.66 364	0.31 309	0.84 286	0.69 283	0.61 330	0.49 214	0.46 231	0.43 313	0.77 238	0.48 246	0.12 245	0.11 159	0.11 196	0.11 167	0.19 222	0.19 79

UDGNet	0.50 152	1.36 457	2.44 251	0.37 269	0.19 108	0.58 232	0.23 154	0.49 68	0.69 283	0.42 133	0.39 149	0.34 153	0.29 194	0.55 151	0.32 145	0.25 479	0.10 130	0.37 507	0.19 343	0.30 384	0.17 64

IPLGR_C	0.64 294	1.66 510	3.36 482	0.80 472	0.31 277	0.60 267	0.60 465	0.82 266	0.69 283	0.58 290	0.62 335	0.44 210	0.31 211	0.47 100	0.43 219	0.12 245	0.22 297	0.13 312	0.15 274	0.35 427	0.21 95

IPLGR	0.58 215	0.64 230	3.12 463	0.37 269	0.18 77	0.62 309	0.54 445	1.06 475	0.69 283	0.73 417	0.46 186	0.50 254	0.44 322	1.12 316	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.11 196	0.09 82	0.21 256	0.20 88

SFCPSM	0.48 133	0.39 102	2.30 205	0.28 90	0.27 231	0.70 384	0.32 320	1.00 422	0.69 283	0.50 204	0.52 238	0.43 195	0.36 238	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 251	0.16 296	0.18 191	0.23 111

NCCL2	0.71 353	1.32 440	2.30 205	0.44 351	0.31 277	0.71 389	0.67 485	0.89 336	0.69 283	0.70 404	0.61 328	0.85 439	0.54 385	1.58 396	0.70 338	0.20 441	0.17 256	0.66 529	0.25 394	0.26 338	0.38 212

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 322	2.24 192	0.33 189	0.19 108	0.44 87	0.35 352	0.74 212	0.70 294	0.38 116	0.38 143	0.41 189	0.33 224	0.46 95	0.32 145	0.19 430	0.17 256	0.17 414	0.18 325	0.15 123	0.22 102

test_sample2	0.59 232	0.42 119	1.84 99	0.33 189	0.18 77	0.52 159	0.28 254	0.86 310	0.70 294	0.47 166	0.53 245	0.46 231	0.41 288	1.51 378	0.66 327	0.12 245	0.93 432	0.11 196	0.24 385	0.16 143	1.01 460

DDUNet	0.90 447	1.63 506	2.77 410	0.77 466	0.69 448	0.83 448	0.44 409	0.90 345	0.70 294	0.68 396	0.76 429	0.92 458	0.54 385	1.14 319	1.35 452	0.61 521	0.37 341	0.96 542	0.52 513	0.77 527	0.67 367

NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 319	0.55 409	0.16 37	0.61 287	0.43 400	0.70 199	0.70 294	0.50 204	0.47 192	0.37 164	0.26 147	1.44 369	0.78 368	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.13 89	0.17 64

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 311	0.56 418	0.16 37	0.61 287	0.42 393	0.70 199	0.70 294	0.50 204	0.47 192	0.37 164	0.26 147	1.43 365	0.79 371	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.13 89	0.17 64

GrayStereo	0.71 353	0.27 3	2.40 229	0.89 478	0.23 181	0.62 309	1.40 548	0.67 181	0.70 294	0.72 416	0.77 433	0.55 285	3.03 554	0.60 171	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.10 129	0.21 365	0.12 72	0.37 203

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 311	0.56 418	0.16 37	0.61 287	0.43 400	0.70 199	0.70 294	0.50 204	0.47 192	0.37 164	0.26 147	1.43 365	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.13 89	0.17 64

TVStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 311	0.56 418	0.16 37	0.61 287	0.43 400	0.70 199	0.70 294	0.50 204	0.47 192	0.37 164	0.26 147	1.43 365	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 251	0.10 119	0.13 89	0.17 64

RAFT-345	0.56 200	0.37 85	2.68 378	0.40 319	0.34 307	0.58 232	0.41 386	0.49 68	0.70 294	0.51 216	0.99 482	0.43 195	0.28 176	1.56 384	0.81 377	0.10 108	0.07 9	0.11 196	0.09 82	0.11 61	0.09 3

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 361	2.60 338	0.42 334	0.22 151	0.74 406	0.31 309	1.06 475	0.70 294	0.62 343	0.64 356	0.40 183	0.52 380	0.84 260	1.27 447	0.20 441	0.09 99	0.12 251	0.09 82	0.26 338	0.16 56

s12784h	0.41 74	0.34 60	2.17 174	0.24 30	0.11 1	0.64 335	0.24 180	0.85 299	0.70 294	0.45 152	0.54 264	0.28 113	0.27 162	0.51 132	0.27 85	0.11 197	0.06 1	0.09 73	0.06 8	0.16 143	0.14 34

aanetorigin	0.81 403	1.03 370	2.64 358	0.44 351	0.44 373	0.59 252	1.00 522	0.59 143	0.70 294	1.54 535	1.22 503	0.82 425	1.08 502	1.06 299	1.07 418	0.18 413	0.15 228	0.17 414	0.21 365	0.53 504	0.65 361

cf-r	0.62 270	1.27 432	2.99 448	0.34 214	0.28 245	0.60 267	0.28 254	0.82 266	0.70 294	0.55 254	0.61 328	0.77 402	0.41 288	1.32 350	0.52 264	0.13 292	0.09 99	0.11 196	0.12 205	0.22 273	0.27 139

G-Net	1.02 477	0.70 257	3.23 470	0.60 425	0.66 442	2.00 543	0.71 492	0.78 233	0.70 294	1.14 497	2.53 544	1.29 516	1.01 497	1.47 373	1.74 477	0.25 479	0.24 306	0.24 475	0.26 402	0.37 441	0.40 227

ISRNet	0.51 163	0.58 204	1.96 127	0.38 289	0.31 277	0.49 123	0.21 99	0.80 248	0.71 308	0.64 365	0.71 409	0.66 343	0.40 276	0.59 165	0.45 231	0.23 466	0.16 243	0.21 456	0.20 354	0.21 256	0.37 203

SCV_C0	0.73 365	0.68 245	2.05 145	1.50 529	0.92 480	0.45 92	0.20 74	0.96 387	0.71 308	0.65 381	0.33 113	0.31 133	0.20 74	1.25 340	0.52 264	0.09 44	1.68 522	0.08 28	0.30 427	0.27 352	1.52 509

anonymousdsp	0.86 427	0.59 211	2.65 359	1.33 514	1.25 519	0.56 199	0.23 154	0.54 107	0.71 308	1.13 496	0.25 54	0.22 58	0.24 115	1.24 336	0.24 43	0.09 44	2.34 557	0.10 129	0.18 325	0.25 318	3.12 560

Selective-IGEV	0.57 207	0.42 119	1.87 109	1.67 537	1.33 523	0.36 37	0.20 74	0.61 156	0.71 308	0.22 20	0.31 98	0.22 58	0.19 59	0.52 136	0.36 180	0.09 44	0.97 434	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 427

hknet	0.53 179	0.39 102	2.04 142	0.31 146	0.24 193	0.76 414	0.32 320	1.05 462	0.71 308	0.64 365	0.53 245	0.79 409	0.40 276	0.84 260	0.78 368	0.12 245	0.10 130	0.14 348	0.12 205	0.13 89	0.15 43

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 212	2.65 359	1.35 516	1.25 519	0.56 199	0.23 154	0.54 107	0.71 308	1.14 497	0.25 54	0.22 58	0.24 115	1.24 336	0.24 43	0.09 44	2.34 557	0.10 129	0.18 325	0.25 318	3.13 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 133	1.32 440	2.41 234	0.31 146	0.17 59	0.58 232	0.26 223	0.50 82	0.71 308	0.42 133	0.41 160	0.34 153	0.28 176	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 130	0.13 312	0.12 205	0.22 273	0.16 56

OMP-Stereo	0.64 294	0.87 324	2.38 220	0.56 418	0.37 333	0.60 267	0.26 223	0.75 216	0.71 308	0.65 381	0.60 320	0.68 360	0.32 219	2.07 475	1.18 434	0.11 197	0.08 45	0.12 251	0.09 82	0.17 166	0.28 145

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 324	2.32 210	0.55 409	0.23 181	0.62 309	0.21 99	0.78 233	0.71 308	0.64 365	0.69 383	0.69 371	0.38 254	2.07 475	1.37 456	0.11 197	0.08 45	0.11 196	0.09 82	0.15 123	0.27 139

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 390	2.61 343	0.59 424	0.56 407	0.64 335	0.37 363	0.89 336	0.72 317	0.53 235	0.68 378	0.53 269	0.43 313	0.61 176	0.46 236	0.35 503	0.19 270	0.44 518	0.29 417	0.49 497	0.35 194

DispNO	0.76 385	1.36 457	3.15 466	0.32 167	0.27 231	0.59 252	0.29 282	0.88 327	0.72 317	0.55 254	0.79 440	0.83 430	0.47 351	2.46 509	1.23 442	0.12 245	0.10 130	0.18 433	0.31 434	0.20 244	0.25 124

MyStereo07	0.56 200	0.68 245	2.42 238	0.30 129	0.41 356	0.61 287	0.31 309	0.58 134	0.72 317	1.17 501	0.26 61	0.20 47	0.27 162	1.28 346	0.28 98	0.09 44	0.59 388	0.12 251	0.21 365	0.16 143	0.48 284

PFNet+	0.50 152	0.43 129	2.54 311	0.49 383	0.18 77	0.58 232	0.76 497	0.54 107	0.72 317	0.56 266	0.48 200	0.39 174	0.26 147	0.94 280	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 348	0.13 227	0.12 72	0.16 56

PFNet	0.62 270	0.42 119	2.69 385	0.43 346	0.55 405	0.62 309	0.27 241	0.64 172	0.72 317	0.61 330	0.56 288	0.45 222	0.33 224	1.86 448	1.12 427	0.28 490	0.09 99	0.12 251	0.16 296	0.26 338	0.27 139

SCV	0.69 342	0.68 245	1.95 123	0.90 480	1.04 498	0.49 123	0.24 180	0.98 403	0.73 322	0.54 241	0.31 98	0.24 76	0.20 74	1.32 350	0.26 75	0.11 197	1.59 515	0.09 73	0.32 443	0.34 414	1.58 511

AIO-test2	0.60 242	1.55 490	2.73 400	0.63 436	0.42 368	0.50 133	0.23 154	0.84 286	0.73 322	0.34 103	0.53 245	0.37 164	0.22 92	0.70 213	0.32 145	0.75 530	0.16 243	0.13 312	0.17 314	0.21 256	0.47 277

test_sample1	0.61 250	0.45 150	1.84 99	0.33 189	0.29 253	0.49 123	0.24 180	0.83 277	0.73 322	0.51 216	0.53 245	0.52 266	0.45 330	1.40 359	0.72 348	0.11 197	0.96 433	0.10 129	0.24 385	0.15 123	1.25 487

CoDeX	0.54 188	0.52 182	2.25 196	0.30 129	0.26 218	0.61 287	0.32 320	1.03 448	0.73 322	0.49 185	0.56 288	0.52 266	0.40 276	1.59 397	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.11 196	0.10 119	0.15 123	0.22 102

11t1	0.60 242	0.49 163	2.19 179	0.35 237	0.58 416	0.48 118	0.21 99	0.72 207	0.73 322	0.49 185	0.47 192	0.35 157	0.34 232	0.61 176	0.71 344	0.12 245	1.26 473	0.10 129	0.29 417	0.16 143	1.22 482

ToySt	0.67 328	0.88 328	2.61 343	0.39 306	0.73 453	0.61 287	0.38 373	0.78 233	0.73 322	0.43 141	0.70 396	0.72 382	0.45 330	0.66 199	0.62 310	0.14 329	0.63 396	0.13 312	0.33 457	0.24 296	1.18 473

TestStereo1	0.59 232	1.21 416	2.63 349	0.40 319	0.60 422	0.56 199	0.34 342	0.82 266	0.73 322	0.45 152	0.63 343	0.36 159	0.42 301	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 332	0.12 251	0.10 119	0.34 414	0.52 306

anonymity	0.86 427	0.68 245	1.44 56	0.64 440	0.83 469	0.67 372	0.52 439	0.98 403	0.73 322	0.96 475	0.70 396	0.81 420	0.86 478	1.10 308	1.34 450	0.64 522	0.72 412	0.58 524	1.44 562	0.60 510	0.91 438

SA-5K	0.59 232	1.21 416	2.63 349	0.40 319	0.60 422	0.56 199	0.34 342	0.82 266	0.73 322	0.45 152	0.63 343	0.36 159	0.42 301	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 332	0.12 251	0.10 119	0.34 414	0.52 306

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 279	2.42 238	0.47 369	0.21 138	0.59 252	0.42 393	0.68 186	0.73 322	0.54 241	0.50 226	0.49 250	0.51 373	1.57 389	1.00 409	0.11 197	0.25 315	0.13 312	0.10 119	0.15 123	0.14 34

ARAFT	0.65 303	1.69 512	3.34 481	0.29 109	0.16 37	0.65 351	0.36 360	0.96 387	0.73 322	0.63 354	0.49 214	0.56 292	0.31 211	1.23 334	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.14 348	0.13 227	0.38 449	0.50 292

APVNet	0.76 385	1.11 388	3.23 470	0.39 306	0.36 327	0.85 454	0.44 409	0.96 387	0.73 322	0.58 290	0.69 383	0.76 400	0.56 392	2.29 495	0.82 380	0.17 400	0.18 264	0.24 475	0.19 343	0.35 427	0.27 139

psm_up	0.65 303	1.02 366	2.53 306	0.36 256	0.31 277	0.64 335	0.38 373	0.96 387	0.73 322	0.63 354	0.57 299	0.68 360	0.57 397	1.90 460	0.52 264	0.17 400	0.15 228	0.16 397	0.15 274	0.27 352	0.22 102

ACVNet	0.54 188	0.87 324	2.45 269	0.28 90	0.22 151	0.59 252	0.36 360	0.69 189	0.73 322	0.49 185	0.59 311	0.69 371	0.42 301	0.47 100	0.70 338	0.11 197	0.10 130	0.10 129	0.09 82	0.36 433	0.39 220

acv_ft	0.57 207	0.87 324	2.45 269	0.33 189	0.41 356	0.63 323	0.29 282	0.86 310	0.73 322	0.64 365	0.59 311	0.69 371	0.45 330	0.47 100	0.68 333	0.11 197	0.10 130	0.10 129	0.09 82	0.43 479	0.39 220

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 466	2.69 385	0.33 189	0.26 218	0.60 267	0.32 320	0.84 286	0.73 322	0.56 266	0.65 363	0.72 382	0.42 301	1.78 428	0.60 300	0.14 329	0.10 130	0.12 251	0.13 227	0.26 338	0.26 132

DSFCA	0.62 270	0.77 288	1.95 123	0.29 109	0.29 253	0.79 434	0.86 506	0.81 257	0.73 322	0.73 417	0.66 370	0.67 346	0.57 397	1.17 324	1.03 412	0.16 379	0.15 228	0.13 312	0.14 250	0.19 222	0.28 145

Nwc_Net	0.75 380	1.10 386	2.96 442	0.42 334	0.39 344	0.77 424	0.39 379	1.06 475	0.73 322	0.65 381	1.00 483	0.99 478	0.74 457	1.43 365	0.99 406	0.24 473	0.15 228	0.23 469	0.26 402	0.27 352	0.30 160

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 109	2.45 269	0.27 74	0.19 108	0.68 378	0.30 298	1.29 517	0.73 322	0.73 417	0.70 396	0.77 402	0.45 330	3.73 557	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 129	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 218	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 378	0.26 223	0.87 319	0.73 322	0.70 404	0.69 383	0.74 390	0.45 330	1.10 308	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 348	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 342	0.84 312	2.66 363	0.40 319	0.20 124	0.53 168	0.34 342	0.63 168	0.74 342	0.45 152	0.74 419	0.95 471	0.36 238	2.57 516	0.42 212	0.11 197	0.45 358	0.17 414	0.19 343	0.43 479	0.57 331

UDG	0.86 427	1.57 494	2.80 415	0.68 456	0.59 417	0.78 430	0.38 373	0.97 395	0.74 342	0.63 354	0.70 396	1.01 482	0.68 441	1.02 292	1.22 441	0.45 513	0.34 337	0.89 540	0.51 511	0.73 521	0.58 335

ccnet	0.77 392	0.61 218	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 491	0.59 461	1.02 440	0.74 342	0.90 466	0.97 476	0.82 425	0.89 483	1.68 412	1.16 433	0.32 498	0.26 318	0.32 498	0.28 413	0.35 427	0.47 277

AdaStereo	0.48 133	0.44 142	2.18 177	0.36 256	0.20 124	0.59 252	0.29 282	0.97 395	0.74 342	0.52 226	0.55 275	0.61 312	0.33 224	0.52 136	0.44 225	0.18 413	0.08 45	0.17 414	0.11 167	0.18 191	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.
PS-NSSS	0.69 342	1.37 462	2.44 251	0.31 146	0.32 290	0.64 335	0.34 342	1.04 454	0.74 342	0.56 266	0.75 426	0.51 259	0.42 301	2.41 507	0.54 276	0.24 473	0.17 256	0.27 483	0.18 325	0.30 384	0.23 111

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 473	2.93 438	0.39 306	0.32 290	0.73 399	0.56 453	0.90 345	0.74 342	0.56 266	0.60 320	0.75 395	0.47 351	2.00 469	1.31 448	0.18 413	0.13 193	0.19 440	0.20 354	0.26 338	0.40 227

HUF	1.33 512	0.96 355	4.06 530	2.73 564	2.17 555	0.35 33	0.24 180	1.87 544	0.75 348	1.28 519	0.29 78	1.35 519	0.19 59	1.97 466	0.43 219	0.15 360	3.91 570	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 564

test_sample8	1.23 502	0.69 254	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 441	0.33 334	1.01 432	0.75 348	1.23 514	0.63 343	2.53 544	1.31 511	2.02 470	2.70 526	0.65 523	4.33 573	0.86 536	0.56 519	0.25 318	0.72 385

FADNet	0.71 353	1.60 502	2.53 306	0.33 189	0.30 267	0.67 372	0.29 282	0.92 359	0.75 348	0.45 152	0.49 214	0.66 343	0.57 397	1.85 446	0.85 384	0.46 515	0.20 285	0.17 414	0.20 354	0.60 510	0.37 203

RGC	0.78 394	1.10 386	2.55 319	0.45 358	0.45 376	0.73 399	0.40 384	1.00 422	0.75 348	0.75 427	1.04 490	1.02 485	0.73 453	1.74 418	1.15 431	0.24 473	0.19 270	0.28 485	0.26 402	0.31 393	0.38 212

NCC-stereo	0.88 435	1.22 421	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 537	0.48 425	1.04 454	0.75 348	0.70 404	0.85 451	0.93 463	0.84 473	1.81 435	1.51 465	0.28 490	0.19 270	0.23 469	0.31 434	0.27 352	0.35 194

Abc-Net	0.88 435	1.22 421	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 537	0.48 425	1.04 454	0.75 348	0.70 404	0.85 451	0.93 463	0.84 473	1.81 435	1.51 465	0.28 490	0.19 270	0.23 469	0.31 434	0.27 352	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
iResNet	0.59 232	1.09 381	2.54 311	0.44 351	0.18 77	0.65 351	0.29 282	0.89 336	0.75 348	0.59 309	0.64 356	0.43 195	0.39 269	0.73 228	1.24 444	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 227

XPNet_ROB	0.68 335	1.11 388	2.28 200	0.38 289	0.27 231	0.67 372	0.47 423	0.94 370	0.75 348	0.80 444	0.71 409	0.81 420	0.54 385	1.72 415	0.84 383	0.22 458	0.16 243	0.16 397	0.15 274	0.25 318	0.45 270

ETE_ROB	0.68 335	1.09 381	2.32 210	0.38 289	0.26 218	0.69 381	0.51 435	1.49 531	0.75 348	0.81 448	0.71 409	0.85 439	0.51 373	1.39 357	0.70 338	0.17 400	0.14 210	0.19 440	0.16 296	0.24 296	0.35 194

YMNet	0.66 322	0.98 358	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 455	0.43 400	0.92 359	0.76 357	0.75 427	0.81 441	0.83 430	0.46 340	0.87 264	1.07 418	0.19 430	0.22 297	0.20 450	0.17 314	0.42 474	0.39 220

YMNet_1	0.66 322	0.98 358	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 455	0.43 400	0.92 359	0.76 357	0.75 427	0.81 441	0.83 430	0.46 340	0.87 264	1.07 418	0.19 430	0.22 297	0.20 450	0.17 314	0.42 474	0.39 220

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 317	2.28 200	0.53 400	0.31 277	0.45 92	0.30 298	0.78 233	0.76 357	0.33 96	0.43 166	0.32 140	0.23 109	0.61 176	0.54 276	0.10 108	1.65 521	0.10 129	0.08 51	0.42 474	0.68 372

test_sample4	0.62 270	0.49 163	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.57 221	0.25 206	0.98 403	0.76 357	0.56 266	0.55 275	0.45 222	0.38 254	1.78 428	0.56 283	0.13 292	0.80 419	0.13 312	0.21 365	0.17 166	0.76 395

test_sample3	0.61 250	0.48 159	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.58 232	0.25 206	0.97 395	0.76 357	0.54 241	0.52 238	0.46 231	0.37 244	1.78 428	0.57 286	0.13 292	0.79 416	0.12 251	0.21 365	0.17 166	0.73 389

HH	0.79 398	0.52 182	2.72 395	1.45 522	0.80 466	0.91 470	0.23 154	0.76 219	0.76 357	0.64 365	0.55 275	0.87 447	0.41 288	0.94 280	0.45 231	0.09 44	1.20 461	0.10 129	0.09 82	0.16 143	2.16 535

HanStereo	0.79 398	0.52 182	2.72 395	1.45 522	0.80 466	0.91 470	0.23 154	0.76 219	0.76 357	0.64 365	0.55 275	0.87 447	0.41 288	0.94 280	0.45 231	0.09 44	1.20 461	0.10 129	0.09 82	0.16 143	2.16 535

LL-Strereo	0.85 424	1.73 514	3.06 460	0.37 269	0.61 431	0.54 179	0.33 334	1.01 432	0.76 357	0.69 400	0.58 306	0.85 439	0.78 465	2.65 524	0.54 276	0.14 329	0.58 387	0.14 348	0.12 205	0.42 474	1.05 465

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 426	3.26 474	0.39 306	0.30 267	0.80 437	0.48 425	0.74 212	0.76 357	0.60 320	0.78 438	0.76 400	0.60 416	0.70 213	0.78 368	0.16 379	0.15 228	0.18 433	0.17 314	0.38 449	0.24 120

Sa-1000	0.61 250	1.07 377	2.71 393	0.32 167	0.61 431	0.61 287	0.31 309	1.00 422	0.76 357	0.53 235	0.83 446	0.43 195	0.33 224	0.69 210	0.30 116	0.10 108	0.52 373	0.13 312	0.28 413	0.29 375	0.29 151

TransformOpticalFlow	0.65 303	0.61 218	2.67 371	0.45 358	0.26 218	0.62 309	0.28 254	0.88 327	0.76 357	0.76 431	0.74 419	0.90 457	0.84 473	1.82 438	0.80 373	0.10 108	0.07 9	0.11 196	0.09 82	0.12 72	0.19 79

RASNet	0.69 342	1.05 375	2.59 331	0.37 269	0.47 385	0.66 364	0.33 334	0.82 266	0.76 357	0.51 216	0.65 363	0.93 463	0.62 421	2.20 490	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

DLCB_ROB	0.61 250	0.96 355	2.00 133	0.37 269	0.25 202	0.65 351	0.37 363	0.86 310	0.76 357	0.73 417	0.70 396	0.84 433	0.47 351	1.57 389	0.72 348	0.13 292	0.13 193	0.14 348	0.14 250	0.18 191	0.33 179

test_sample5	0.63 284	0.50 171	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 199	0.26 223	0.98 403	0.77 370	0.55 254	0.63 343	0.45 222	0.38 254	1.87 452	0.58 292	0.14 329	0.82 424	0.13 312	0.22 376	0.18 191	0.76 395

DualNet	0.63 284	0.50 171	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 199	0.26 223	0.98 403	0.77 370	0.56 266	0.66 370	0.45 222	0.38 254	1.87 452	0.58 292	0.14 329	0.82 424	0.13 312	0.22 376	0.18 191	0.76 395

NINENet	0.54 188	0.40 109	2.19 179	0.55 409	0.26 218	0.91 470	0.23 154	1.05 462	0.77 370	0.54 241	0.57 299	0.65 334	0.32 219	1.22 331	0.34 169	0.16 379	0.13 193	0.16 397	0.11 167	0.16 143	0.14 34

STrans-v2	0.69 342	0.62 225	2.66 363	0.28 90	0.23 181	0.57 221	0.32 320	1.01 432	0.77 370	0.92 469	0.84 448	0.88 451	0.92 488	1.81 435	1.19 436	0.10 108	0.07 9	0.10 129	0.09 82	0.12 72	0.30 160

GANet	0.92 452	1.20 414	2.68 378	0.45 358	0.27 231	0.76 414	0.66 480	0.94 370	0.77 370	0.79 442	1.17 498	0.84 433	0.91 485	2.72 529	1.76 481	0.18 413	0.42 353	0.44 518	0.20 354	0.33 407	0.94 447

TCMNet	0.72 362	1.15 400	2.78 412	0.51 394	0.52 394	0.73 399	0.39 379	0.94 370	0.78 375	0.60 320	0.68 378	0.63 321	0.46 340	1.71 414	0.72 348	0.18 413	0.19 270	0.23 469	0.18 325	0.40 464	0.56 325

GREAT-IGEV	0.92 452	0.56 200	2.08 150	0.98 492	2.29 558	0.47 112	0.18 52	0.35 7	0.78 375	0.74 424	0.33 113	0.15 16	0.18 46	1.00 289	0.55 279	0.09 44	3.79 569	0.07 1	0.26 402	0.22 273	3.26 563

PAM	0.91 450	0.43 129	2.67 371	0.77 466	0.89 476	1.81 534	1.22 539	1.13 498	0.78 375	1.16 500	0.91 468	1.39 522	0.68 441	0.76 236	1.06 417	0.10 108	0.98 436	0.10 129	0.50 507	0.14 112	0.66 363

Occ-G	0.68 335	0.54 188	2.08 150	0.99 497	0.74 454	0.38 49	0.25 206	0.46 52	0.78 375	0.40 125	0.36 131	0.46 231	0.22 92	0.90 273	0.70 338	0.09 44	1.53 511	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 530

HBP-ISP	0.82 407	1.57 494	3.28 476	0.50 389	0.27 231	0.86 455	0.54 445	1.09 484	0.78 375	0.81 448	0.70 396	0.68 360	1.00 496	2.02 470	0.47 241	0.24 473	0.24 306	0.29 493	0.25 394	0.28 365	0.52 306

DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 208	0.26 59	0.14 17	0.51 141	0.22 117	0.84 286	0.78 375	0.55 254	0.48 200	0.28 113	0.37 244	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 152	0.91 343	2.43 243	0.26 59	0.14 17	0.51 141	0.22 117	0.84 286	0.78 375	0.56 266	0.49 214	0.32 140	0.75 461	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 270

SA	0.61 250	1.14 394	2.79 414	0.32 167	0.63 434	0.57 221	0.30 298	0.97 395	0.78 375	0.43 141	0.63 343	0.39 174	0.46 340	0.70 213	0.31 135	0.10 108	0.44 357	0.13 312	0.32 443	0.31 393	0.51 299

MIPNet	0.88 435	1.07 377	2.85 428	0.61 431	0.18 77	1.46 516	1.37 544	1.65 537	0.78 375	1.93 541	0.85 451	0.75 395	1.66 530	0.87 264	0.34 169	0.10 108	0.08 45	0.11 196	0.32 443	0.27 352	0.26 132

AASNet	0.66 322	1.49 485	2.97 443	0.37 269	0.33 297	0.65 351	0.30 298	1.00 422	0.78 375	0.56 266	0.60 320	0.55 285	0.39 269	0.88 270	0.96 396	0.15 360	0.12 177	0.13 312	0.11 167	0.45 486	0.35 194

DCANet	0.49 148	0.91 343	2.63 349	0.26 59	0.14 17	0.51 141	0.22 117	0.84 286	0.78 375	0.56 266	0.49 214	0.32 140	0.41 288	0.39 60	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 112	0.45 270

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 409	3.98 527	0.40 319	0.28 245	0.63 323	0.43 400	0.90 345	0.78 375	1.14 497	0.69 383	0.68 360	0.52 380	2.62 521	0.48 246	0.20 441	0.13 193	0.22 461	0.37 475	0.37 441	0.48 284

iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 525	3.48 500	0.43 346	0.22 151	0.60 267	0.29 282	0.96 387	0.78 375	0.60 320	0.65 363	0.60 310	0.46 340	0.80 252	1.21 438	0.12 245	0.08 45	0.10 129	0.07 30	0.44 483	0.33 179

rvit_105_1	0.52 165	0.93 352	2.30 205	0.36 256	0.24 193	0.51 141	0.45 413	0.81 257	0.79 388	0.46 163	0.44 178	0.45 222	0.38 254	0.63 183	0.39 199	0.20 441	0.18 264	0.18 433	0.22 376	0.18 191	0.21 95

raft_robust	0.68 335	1.24 426	2.42 238	0.30 129	0.57 412	0.53 168	0.25 206	0.95 384	0.79 388	0.49 185	0.46 186	1.12 504	0.74 457	1.50 377	0.61 307	0.09 44	0.62 395	0.10 129	0.30 427	0.26 338	0.30 160

dad	0.58 215	1.35 452	2.39 227	0.31 146	0.20 124	0.62 309	0.26 223	0.56 123	0.79 388	0.66 388	0.64 356	0.64 329	0.36 238	0.87 264	0.48 246	0.28 490	0.15 228	0.40 510	0.18 325	0.24 296	0.22 102

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 412	2.61 343	0.48 370	0.25 202	0.63 323	0.37 363	1.05 462	0.79 388	0.55 254	0.55 275	0.59 303	0.44 322	1.10 308	0.48 246	0.16 379	0.11 159	0.12 251	0.11 167	0.27 352	0.43 249

ADLNet	0.68 335	1.02 366	2.68 378	0.35 237	0.34 307	0.67 372	0.34 342	0.95 384	0.79 388	0.70 404	0.62 335	0.80 416	0.46 340	1.77 425	0.69 336	0.15 360	0.12 177	0.14 348	0.14 250	0.31 393	0.54 317

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 514	2.99 448	0.34 214	0.35 315	0.67 372	0.51 435	1.05 462	0.79 388	0.54 241	0.58 306	0.59 303	0.81 468	1.80 433	1.21 438	0.13 292	0.27 325	0.15 377	0.14 250	0.45 486	0.69 378

MMNet	0.55 192	0.92 348	2.03 139	0.34 214	0.27 231	0.79 434	0.28 254	0.86 310	0.79 388	0.62 343	0.58 306	0.59 303	0.56 392	0.80 252	0.61 307	0.11 197	0.11 159	0.12 251	0.11 167	0.21 256	0.22 102

CFNet	0.65 303	1.45 478	2.27 198	0.34 214	0.25 202	0.64 335	0.23 154	0.93 364	0.79 388	0.48 169	0.59 311	0.58 300	0.40 276	2.28 494	0.63 317	0.13 292	0.09 99	0.15 377	0.14 250	0.34 414	0.26 132

test_sample6	0.64 294	0.51 178	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 199	0.27 241	1.00 422	0.80 396	0.56 266	0.66 370	0.47 240	0.39 269	1.95 463	0.60 300	0.14 329	0.80 419	0.13 312	0.21 365	0.18 191	0.78 405

MyStereo04	0.57 207	0.68 245	2.66 363	0.30 129	0.41 356	0.61 287	0.31 309	0.88 327	0.80 396	0.48 169	0.37 137	0.54 276	0.42 301	0.61 176	0.71 344	0.09 44	0.59 388	0.12 251	0.21 365	0.16 143	0.48 284

ssnet_v2	0.64 294	0.99 360	2.67 371	0.33 189	0.22 151	0.72 395	0.45 413	1.00 422	0.80 396	0.66 388	0.54 264	0.81 420	0.48 358	0.91 275	1.08 421	0.16 379	0.14 210	0.14 348	0.14 250	0.33 407	0.31 169

DAS	0.61 250	0.42 119	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 159	0.42 393	0.89 336	0.80 396	0.85 460	0.69 383	0.57 296	0.51 373	2.38 503	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 251	0.09 82	0.18 191	0.37 203

SepStereo	0.57 207	0.42 119	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 159	0.42 393	0.89 336	0.80 396	0.85 460	0.69 383	0.57 296	0.51 373	1.55 382	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 251	0.09 82	0.18 191	0.37 203

test_xeample3	0.86 427	0.75 284	3.36 482	0.65 443	0.76 459	0.49 123	0.33 334	1.21 512	0.80 396	0.61 330	0.23 42	0.30 125	0.29 194	1.17 324	1.57 470	0.10 108	1.79 525	0.10 129	0.40 483	0.25 318	2.09 531

delet	0.60 242	0.84 312	2.45 269	0.33 189	0.35 315	0.73 399	0.46 419	0.89 336	0.80 396	0.58 290	0.62 335	0.67 346	0.51 373	1.14 319	0.64 319	0.12 245	0.12 177	0.13 312	0.14 250	0.22 273	0.29 151

TDLM	0.83 413	1.28 435	2.38 220	0.46 363	0.26 218	0.66 364	0.55 449	0.87 319	0.80 396	2.54 556	0.62 335	0.61 312	0.51 373	2.68 527	0.67 330	0.20 441	0.11 159	0.35 504	0.15 274	0.33 407	0.48 284

Reg-Stereo(zero)	0.66 322	0.26 1	2.13 169	0.25 42	1.15 514	0.99 481	0.97 516	0.57 130	0.81 404	0.52 226	0.46 186	0.54 276	0.59 408	0.47 100	1.14 429	0.08 15	0.88 428	0.08 28	0.36 473	0.12 72	0.80 411

GASNet	0.84 415	1.98 528	4.07 531	0.48 370	0.33 297	0.58 232	0.34 342	0.97 395	0.81 404	0.60 320	0.59 311	0.74 390	0.55 390	2.08 478	1.18 434	0.22 458	0.15 228	0.19 440	0.17 314	0.55 506	0.29 151

ADCRef	0.88 435	1.45 478	2.68 378	0.38 289	0.35 315	0.95 478	0.51 435	0.92 359	0.81 404	0.89 464	0.84 448	0.61 312	1.35 513	1.26 344	3.38 541	0.14 329	0.12 177	0.17 414	0.19 343	0.28 365	0.34 187

StereoDRNet	0.71 353	1.24 426	2.56 323	0.42 334	0.45 376	0.73 399	0.46 419	0.98 403	0.81 404	0.77 433	0.56 288	0.74 390	0.48 358	1.69 413	0.91 392	0.15 360	0.14 210	0.15 377	0.15 274	0.26 338	0.51 299

DISCO	0.61 250	0.63 227	1.98 130	0.46 363	0.34 307	0.84 453	0.35 352	0.88 327	0.81 404	0.61 330	0.64 356	1.06 494	0.53 383	1.11 313	0.83 382	0.13 292	0.10 130	0.11 196	0.10 119	0.26 338	0.37 203

CBMV_ROB	0.88 435	0.75 284	2.73 400	0.36 256	0.22 151	0.76 414	0.47 423	1.05 462	0.81 404	1.06 489	1.04 490	0.88 451	1.36 515	2.17 489	2.03 494	0.23 466	0.24 306	0.27 483	0.25 394	0.27 352	0.73 389

ITSA-stereo	0.52 165	0.42 119	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 267	0.29 282	0.99 412	0.82 410	0.51 216	0.48 200	0.53 269	0.59 408	1.25 340	0.73 352	0.15 360	0.12 177	0.17 414	0.16 296	0.19 222	0.32 175

MyStereo05	0.57 207	0.72 266	2.72 395	0.31 146	0.25 202	0.60 267	0.30 298	0.87 319	0.82 410	0.54 241	0.37 137	0.53 269	0.42 301	0.63 183	0.73 352	0.09 44	0.55 381	0.12 251	0.20 354	0.16 143	0.56 325

fff	0.50 152	0.90 339	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.51 141	0.22 117	0.85 299	0.82 410	0.55 254	0.48 200	0.31 133	0.65 430	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 400	2.40 229	0.33 189	0.30 267	0.83 448	0.40 384	0.94 370	0.82 410	0.67 390	0.76 429	0.68 360	0.58 405	1.13 317	1.25 445	0.14 329	0.08 45	0.10 129	0.08 51	0.18 191	0.28 145

csc	0.50 152	0.90 339	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.51 141	0.22 117	0.85 299	0.82 410	0.55 254	0.48 200	0.31 133	0.65 430	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

cscssc	0.50 152	0.90 339	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.51 141	0.22 117	0.85 299	0.82 410	0.55 254	0.48 200	0.31 133	0.65 430	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

NOSS_ROB	0.75 380	1.03 370	2.27 198	0.68 456	0.26 218	0.68 378	0.30 298	0.99 412	0.82 410	0.59 309	0.58 306	0.77 402	0.39 269	2.75 533	0.48 246	0.25 479	0.24 306	0.28 485	0.26 402	0.29 375	1.07 467

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 212	1.63 75	1.31 512	1.45 529	0.38 49	0.20 74	0.55 117	0.83 417	0.31 88	0.31 98	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 469	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 520

ACVNet-DCA	0.67 328	0.73 269	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 414	0.24 180	0.81 257	0.83 417	0.77 433	0.39 149	0.25 85	0.38 254	0.70 213	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.11 196	0.09 82	0.16 143	1.18 473

1test111	0.72 362	0.73 269	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 414	0.24 180	0.81 257	0.83 417	0.77 433	0.39 149	0.25 85	0.38 254	1.03 294	0.75 358	0.10 108	2.13 546	0.11 196	0.09 82	0.16 143	1.18 473

mmm	0.66 322	0.53 186	1.83 96	0.38 289	0.86 472	0.49 123	0.27 241	0.82 266	0.83 417	0.59 309	0.69 383	0.47 240	0.38 254	0.81 256	0.73 352	0.12 245	1.37 489	0.14 348	0.45 494	0.18 191	1.35 497

qqq	0.65 303	0.63 227	2.10 160	0.30 129	0.64 438	0.46 100	0.27 241	0.81 257	0.83 417	0.48 169	0.56 288	0.46 231	0.37 244	1.03 294	0.75 358	0.11 197	1.41 495	0.12 251	0.41 488	0.16 143	1.18 473

111	0.57 207	1.41 468	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.59 252	0.26 223	0.90 345	0.83 417	0.50 204	0.54 264	0.57 296	0.38 254	0.54 149	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 296	0.81 418

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 476	3.54 506	0.44 351	0.31 277	0.64 335	0.43 400	1.04 454	0.83 417	0.64 365	0.77 433	0.74 390	0.74 457	1.91 461	0.64 319	0.20 441	0.17 256	0.19 440	0.15 274	0.30 384	0.59 340

edge stereo	0.84 415	0.74 279	3.42 497	0.38 289	1.21 517	0.63 323	0.41 386	0.98 403	0.83 417	0.81 448	0.88 461	1.14 507	0.73 453	2.16 487	0.89 389	0.22 458	0.20 285	0.26 482	0.18 325	0.38 449	0.43 249

ADCPNet	1.07 486	1.37 462	4.54 548	0.38 289	0.68 446	1.36 510	0.64 475	0.93 364	0.83 417	0.79 442	0.82 444	1.08 497	1.18 509	1.30 349	2.68 525	0.21 451	0.69 405	0.21 456	0.95 551	0.30 384	0.54 317

CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 494	2.93 438	0.90 480	0.39 344	0.87 462	0.44 409	1.12 494	0.83 417	0.59 309	0.69 383	0.64 329	0.50 369	2.73 531	0.93 393	0.97 541	0.40 351	0.87 539	0.29 417	0.61 513	0.66 363

AANet_RVC	0.79 398	1.46 480	2.72 395	0.34 214	0.25 202	0.59 252	0.32 320	0.88 327	0.83 417	0.62 343	0.95 474	0.80 416	0.43 313	2.46 509	1.72 475	0.38 505	0.26 318	0.10 129	0.09 82	0.25 318	0.43 249

DRN-Test	0.71 353	0.79 298	2.83 423	0.40 319	0.44 373	0.80 437	0.41 386	1.07 479	0.83 417	0.82 454	0.64 356	0.68 360	0.57 397	1.78 428	0.79 371	0.16 379	0.13 193	0.17 414	0.16 296	0.24 296	0.51 299

MultiAttention	2.45 548	0.55 196	2.24 192	1.79 543	2.54 561	11.19 574	2.28 559	1.28 515	0.84 429	0.63 354	1.17 498	1.13 505	0.57 397	15.98 582	1.78 483	0.20 441	0.09 99	0.43 517	1.60 564	0.95 534	1.69 519

rrr	0.84 415	0.74 279	3.40 492	0.76 463	0.77 461	0.45 92	0.28 254	1.23 513	0.84 429	0.71 413	0.22 32	0.30 125	0.28 176	1.29 347	1.53 467	0.10 108	1.50 508	0.10 129	0.29 417	0.24 296	1.75 521

LALA_ROB	0.68 335	1.14 394	2.50 299	0.37 269	0.29 253	0.78 430	0.55 449	0.99 412	0.84 429	0.82 454	0.68 378	0.93 463	0.50 369	1.01 291	0.89 389	0.21 451	0.15 228	0.21 456	0.18 325	0.26 338	0.30 160

HART	0.75 380	0.75 284	2.22 188	0.94 486	1.59 539	0.30 13	0.19 60	0.72 207	0.85 432	0.30 85	0.52 238	0.39 174	0.16 23	0.81 256	0.43 219	0.08 15	2.61 563	0.10 129	0.07 30	0.36 433	1.61 514

SMFormer	0.64 294	0.54 188	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 100	0.24 180	0.94 370	0.85 432	0.58 290	0.70 396	0.51 259	0.41 288	1.89 455	0.86 386	0.13 292	1.01 439	0.11 196	0.26 402	0.17 166	0.84 423

tta	0.63 284	0.54 188	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 100	0.24 180	0.94 370	0.85 432	0.58 290	0.70 396	0.51 259	0.41 288	1.89 455	0.86 386	0.13 292	1.01 439	0.11 196	0.26 402	0.19 222	0.59 340

qqq1	0.62 270	0.54 188	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 100	0.24 180	0.94 370	0.85 432	0.58 290	0.70 396	0.51 259	0.41 288	1.89 455	0.64 319	0.13 292	1.01 439	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

fff1	0.62 270	0.54 188	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 100	0.24 180	0.94 370	0.85 432	0.58 290	0.70 396	0.51 259	0.41 288	1.89 455	0.64 319	0.13 292	1.01 439	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

test_xeample	0.98 471	0.65 234	2.12 163	0.29 109	0.67 443	0.60 267	0.28 254	1.08 482	0.85 432	0.62 343	0.70 396	0.44 210	0.41 288	1.95 463	5.45 563	0.12 245	1.33 485	0.11 196	0.31 434	0.18 191	1.42 504

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 498	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 267	0.22 117	0.99 412	0.85 432	0.61 330	0.63 343	0.58 300	0.42 301	1.08 306	0.98 404	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 289	0.33 179

FoundationStereo	0.61 250	0.37 85	0.91 6	1.96 553	2.40 559	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 439	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 566	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

DualNet (step1)	0.76 385	0.69 254	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 441	0.33 334	0.99 412	0.86 439	0.64 365	0.63 343	0.67 346	0.49 364	1.18 326	0.52 264	0.65 523	1.21 464	0.86 536	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample9	1.07 486	0.69 254	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 441	0.33 334	0.99 412	0.86 439	0.64 365	0.63 343	0.67 346	0.49 364	2.02 470	2.70 526	0.65 523	4.33 573	0.86 536	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample7	0.65 303	0.41 115	2.08 150	0.36 256	0.20 124	0.52 159	0.32 320	0.99 412	0.86 439	0.64 365	0.63 343	0.67 346	0.49 364	1.18 326	0.52 264	0.18 413	1.21 464	0.16 397	0.15 274	0.19 222	1.22 482

222	1.02 477	0.60 212	1.95 123	0.29 109	0.51 391	0.62 309	0.24 180	1.09 484	0.86 439	0.64 365	0.67 375	0.47 240	0.42 301	1.86 448	6.73 568	0.13 292	1.21 464	0.11 196	0.32 443	0.17 166	1.44 505

ADCP+	1.03 481	1.68 511	3.83 522	0.35 237	0.39 344	1.05 491	0.79 502	0.94 370	0.86 439	0.69 400	0.68 378	0.85 439	1.53 529	1.02 292	4.56 558	0.13 292	0.12 177	0.16 397	0.15 274	0.28 365	0.44 265

Wz-Net-LNSev	0.66 322	1.30 438	2.81 419	0.35 237	0.37 333	0.80 437	0.48 425	0.91 352	0.87 445	0.63 354	0.70 396	0.80 416	0.59 408	0.67 202	0.68 333	0.15 360	0.14 210	0.12 251	0.12 205	0.24 296	0.38 212

ADLNet2	0.73 365	1.22 421	3.28 476	0.34 214	0.36 327	0.65 351	0.37 363	0.94 370	0.87 445	0.57 284	0.65 363	0.92 458	0.48 358	2.05 473	0.60 300	0.13 292	0.11 159	0.11 196	0.11 167	0.37 441	0.38 212

RP	0.74 369	1.01 364	2.48 288	0.44 351	0.45 376	0.66 364	0.45 413	0.95 384	0.87 445	0.70 404	0.95 474	0.99 478	0.82 470	1.55 382	0.82 380	0.26 483	0.19 270	0.23 469	0.20 354	0.34 414	0.38 212

CBMV	0.86 427	1.00 361	2.82 421	0.35 237	0.21 138	0.78 430	0.78 500	1.05 462	0.87 445	0.90 466	0.74 419	0.87 447	1.89 540	1.67 408	1.38 458	0.19 430	0.20 285	0.21 456	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 556	0.77 288	3.44 498	3.58 570	4.25 567	2.53 554	6.86 573	1.03 448	0.88 449	0.58 290	1.85 527	0.79 409	0.62 421	1.63 401	1.46 461	4.62 572	4.98 575	5.15 576	4.71 575	4.52 573	4.37 570

RYNet	0.77 392	0.91 343	2.36 215	0.37 269	0.41 356	0.88 464	0.44 409	0.99 412	0.88 449	0.65 381	0.54 264	0.92 458	0.61 419	2.70 528	1.23 442	0.15 360	0.14 210	0.17 414	0.14 250	0.27 352	0.55 324

PA-Net	0.93 459	1.36 457	4.14 533	0.64 440	0.41 356	0.70 384	0.53 442	0.91 352	0.88 449	0.53 235	0.60 320	0.70 377	0.54 385	2.40 505	2.57 522	0.17 400	0.28 327	0.19 440	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 284	0.57 202	2.29 203	0.37 269	0.35 315	0.69 381	0.49 432	0.96 387	0.88 449	0.49 185	0.54 264	0.72 382	0.46 340	1.98 467	0.50 259	0.19 430	0.20 285	0.18 433	0.16 296	0.28 365	0.34 187

SGM-Forest	1.84 538	7.91 576	10.36 570	0.42 334	0.33 297	1.04 489	1.29 542	1.01 432	0.88 449	1.19 503	2.30 540	1.03 486	1.79 537	2.60 520	2.81 531	0.22 458	0.21 294	0.21 456	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.76 385	1.41 468	2.84 425	0.33 189	0.27 231	0.58 232	0.37 363	0.92 359	0.89 454	0.54 241	0.81 441	0.64 329	0.48 358	2.23 491	1.74 477	0.11 197	0.08 45	0.11 196	0.09 82	0.28 365	0.40 227

otaku	1.15 496	2.10 540	3.51 502	0.98 492	0.74 454	1.02 486	0.59 461	1.03 448	0.89 454	0.70 404	1.60 521	0.98 475	0.65 430	1.63 401	1.80 485	0.99 543	0.46 359	0.73 533	0.40 483	1.30 547	0.88 434

x	0.65 303	0.62 225	2.12 163	0.36 256	0.61 431	0.48 118	0.24 180	0.80 248	0.89 454	0.50 204	0.56 288	0.44 210	0.36 238	0.62 182	0.80 373	0.11 197	1.44 499	0.11 196	0.39 482	0.16 143	1.34 496

GwcNet	0.76 385	1.09 381	3.68 513	0.38 289	0.45 376	0.81 441	0.45 413	0.91 352	0.89 454	0.63 354	0.77 433	0.82 425	0.51 373	1.64 404	0.85 384	0.17 400	0.16 243	0.15 377	0.15 274	0.33 407	0.34 187

PASM	0.82 407	1.00 361	2.68 378	0.52 396	0.48 386	0.65 351	0.59 461	0.83 277	0.89 454	0.82 454	0.73 416	0.89 454	0.68 441	2.39 504	0.73 352	0.35 503	0.37 341	0.36 505	0.41 488	0.45 486	0.51 299

MDST_ROB	1.28 506	0.53 186	3.84 524	0.55 409	0.45 376	4.06 562	0.60 465	1.36 523	0.89 454	2.18 547	1.17 498	0.98 475	0.72 450	4.28 560	2.12 501	0.20 441	0.16 243	0.19 440	0.17 314	0.20 244	0.84 423

xxxx	0.97 469	0.64 230	2.14 170	0.30 129	0.67 443	0.64 335	0.24 180	1.09 484	0.91 460	0.57 284	0.65 363	0.58 300	0.39 269	1.57 389	5.49 564	0.13 292	1.38 490	0.11 196	0.32 443	0.17 166	1.41 503

FAT-Stereo	0.72 362	0.60 212	2.86 430	0.37 269	0.29 253	0.64 335	0.55 449	1.01 432	0.91 460	0.76 431	0.94 471	0.93 463	0.79 467	1.82 438	0.60 300	0.19 430	0.19 270	0.17 414	0.16 296	0.23 289	0.47 277

mmx	0.99 473	0.67 236	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 232	0.28 254	1.05 462	0.92 462	0.54 241	0.74 419	0.67 346	0.40 276	2.75 533	3.86 550	0.13 292	1.25 469	0.15 377	0.33 457	0.19 222	1.28 491

ttt	0.89 443	0.51 178	2.51 300	0.36 256	0.31 277	0.61 287	0.28 254	1.07 479	0.92 462	0.56 266	0.77 433	0.55 285	0.37 244	2.27 493	3.51 544	0.16 379	1.21 464	0.13 312	0.31 434	0.18 191	1.26 488

1111x	1.06 484	0.79 298	3.29 478	0.33 189	0.60 422	0.64 335	0.33 334	1.10 487	0.92 462	0.59 309	0.69 383	0.59 303	0.47 351	2.64 523	4.61 559	0.12 245	1.38 490	0.11 196	0.49 505	0.18 191	1.30 493

xxx	0.99 473	0.67 236	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 232	0.28 254	1.05 462	0.92 462	0.54 241	0.74 419	0.67 346	0.40 276	2.75 533	3.86 550	0.13 292	1.25 469	0.15 377	0.33 457	0.19 222	1.28 491

pcwnet_v2	0.65 303	0.54 188	4.29 542	0.33 189	0.27 231	0.60 267	0.25 206	1.02 440	0.92 462	0.61 330	0.69 383	0.62 317	0.54 385	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 228	0.15 377	0.14 250	0.21 256	0.49 290

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 477	3.04 456	0.49 383	0.27 231	0.83 448	0.63 473	1.03 448	0.92 462	0.63 354	0.61 328	0.72 382	0.59 408	2.40 505	0.58 292	0.33 500	0.25 315	0.37 507	0.25 394	0.41 471	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-2	0.81 403	1.56 493	3.14 465	0.38 289	0.28 245	0.66 364	0.43 400	0.93 364	0.93 468	0.73 417	0.77 433	0.72 382	0.65 430	1.82 438	1.75 479	0.14 329	0.15 228	0.15 377	0.14 250	0.36 433	0.58 335

Ntro	1.11 492	2.10 540	3.52 504	0.97 491	0.87 475	1.06 494	0.54 445	1.02 440	0.93 468	0.63 354	0.76 429	0.93 463	0.67 439	1.76 422	1.71 473	1.03 544	0.46 359	0.76 534	0.41 488	1.29 545	0.86 430

zh-sn7	0.99 473	2.20 546	3.83 522	0.40 319	0.31 277	0.82 446	0.63 473	1.02 440	0.94 470	0.81 448	1.13 497	0.84 433	0.93 490	2.49 512	1.87 488	0.17 400	0.17 256	0.16 397	0.16 296	0.37 441	0.64 358

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 521	3.36 482	0.42 334	0.31 277	0.71 389	0.66 480	1.04 454	0.94 470	0.68 396	0.85 451	0.96 472	0.62 421	1.75 420	1.14 429	0.16 379	0.15 228	0.16 397	0.17 314	0.39 458	0.63 353

Wz-Net-MNSev	0.74 369	1.42 473	2.75 405	0.38 289	0.33 297	0.90 469	0.61 470	0.98 403	0.94 470	0.77 433	0.75 426	0.75 395	0.66 437	1.39 357	0.76 362	0.17 400	0.13 193	0.14 348	0.14 250	0.28 365	0.48 284

iRaft-Stereo_20w	1.50 524	0.42 119	4.81 549	2.24 556	2.09 553	1.36 510	1.27 541	1.38 525	0.94 470	2.07 542	0.42 163	0.85 439	0.69 446	0.87 264	1.37 456	0.10 108	4.04 571	0.09 73	0.40 483	0.17 166	4.53 572

AF-Net	0.76 385	1.14 394	2.74 403	0.42 334	0.41 356	0.70 384	0.41 386	1.07 479	0.94 470	0.73 417	1.05 492	1.04 490	0.86 478	1.23 334	1.00 409	0.23 466	0.15 228	0.25 480	0.18 325	0.32 402	0.35 194

ADCMid	1.06 484	1.82 520	3.53 505	0.39 306	0.36 327	0.99 481	0.58 458	1.01 432	0.94 470	1.23 514	1.02 486	1.01 482	1.01 497	1.11 313	4.04 553	0.22 458	0.19 270	0.42 514	0.32 443	0.42 474	0.53 312

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 490	2.01 532	2.56 323	0.49 383	0.40 350	1.49 517	0.96 515	1.02 440	0.95 476	0.85 460	0.94 471	1.06 494	0.59 408	2.92 541	1.15 431	0.43 511	0.74 414	0.32 498	0.55 517	0.74 522	1.35 497

AnyNet_C32	1.08 490	1.76 518	3.01 450	0.50 389	0.54 403	1.17 504	1.16 534	0.97 395	0.95 476	1.11 494	0.98 479	0.87 447	0.93 490	1.57 389	4.11 555	0.22 458	0.20 285	0.25 480	0.25 394	0.40 464	0.68 372

PAM_32	0.95 463	0.43 129	2.68 378	0.64 440	1.10 510	1.78 533	1.16 534	1.12 494	0.96 478	1.07 490	0.90 466	1.38 521	0.76 464	0.78 245	1.11 425	0.10 108	1.29 478	0.10 129	0.50 507	0.16 143	0.98 457

ffm	0.78 394	0.67 236	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 232	0.28 254	0.85 299	0.96 478	0.54 241	0.74 419	0.67 346	0.40 276	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 551	0.15 377	0.33 457	0.25 318	2.19 537

ff1	1.07 486	0.67 236	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 232	0.28 254	0.85 299	0.96 478	0.54 241	0.74 419	0.67 346	0.40 276	2.75 533	3.86 550	0.10 108	2.16 551	0.15 377	0.33 457	0.25 318	2.19 537

tt1	0.74 369	0.73 269	2.34 213	0.67 451	0.63 434	0.75 409	0.24 180	0.85 299	0.96 478	0.81 448	0.38 143	0.26 95	0.35 234	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 551	0.11 196	0.09 82	0.25 318	2.19 537

stereogan	0.74 369	0.68 245	2.82 421	0.40 319	0.40 350	1.05 491	0.42 393	0.99 412	0.96 478	0.78 441	0.86 456	1.15 509	0.73 453	1.57 389	0.56 283	0.20 441	0.19 270	0.20 450	0.16 296	0.37 441	0.34 187

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 508	3.41 494	0.66 448	0.69 448	1.01 484	0.68 487	1.10 487	0.96 478	1.40 527	1.25 504	1.46 526	1.08 502	2.05 473	2.24 510	0.66 526	0.61 390	0.58 524	0.57 523	0.66 517	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FBW_ROB	0.94 460	1.23 425	2.35 214	0.46 363	0.32 290	0.87 462	0.46 419	1.15 501	0.97 484	0.83 457	0.78 438	1.01 482	0.64 427	3.65 556	1.65 472	0.27 487	0.24 306	0.40 510	0.26 402	0.32 402	0.88 434

anonymousdsp2	0.88 435	0.31 26	1.96 127	1.06 500	1.56 536	0.57 221	0.22 117	0.84 286	0.98 485	1.20 508	0.37 137	0.65 334	0.26 147	1.19 329	0.46 236	0.10 108	2.40 559	0.10 129	0.13 227	0.19 222	2.96 557

DispFullNet	1.69 536	2.25 550	5.23 553	1.53 530	8.78 570	0.89 466	0.37 363	1.03 448	0.98 485	1.37 523	1.00 483	1.13 505	1.97 542	1.51 378	0.98 404	0.55 519	0.32 332	1.19 549	0.64 530	1.16 540	0.88 434

WCMA_ROB	1.29 507	1.21 416	3.13 464	0.65 443	0.36 327	1.20 507	0.78 500	1.00 422	0.98 485	1.78 540	2.62 547	3.08 550	2.01 543	1.86 448	2.35 514	0.38 505	0.38 345	0.32 498	0.32 443	0.31 393	1.06 466

SAMSARA	1.11 492	1.35 452	2.60 338	1.34 515	0.77 461	1.67 528	1.41 550	1.47 530	0.99 488	1.54 535	0.89 463	1.44 525	0.90 484	1.88 454	1.71 473	0.25 479	0.55 381	0.22 461	0.34 462	0.39 458	0.50 292

PWC_ROB	0.81 403	1.41 468	2.60 338	0.41 330	0.40 350	0.63 323	0.31 309	1.04 454	0.99 488	0.92 469	1.29 506	0.78 407	0.68 441	1.65 407	1.50 463	0.19 430	0.12 177	0.18 433	0.13 227	0.51 500	0.54 317

Consistency-Raft	0.92 452	1.21 416	3.50 501	0.98 492	0.63 434	0.77 424	0.54 445	1.02 440	1.01 490	0.62 343	1.03 488	0.65 334	1.04 499	0.81 256	1.36 454	0.45 513	0.47 362	0.51 522	0.59 525	0.65 516	0.47 277

dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 480	2.52 560	0.54 179	0.15 23	0.69 189	1.02 491	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 568	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 573

Wz-Net-TNSev	1.02 477	2.26 552	3.69 514	0.38 289	0.31 277	1.00 483	0.71 492	1.12 494	1.02 491	0.74 424	0.73 416	1.09 500	0.91 485	2.46 509	2.15 504	0.21 451	0.20 285	0.16 397	0.20 354	0.48 495	0.62 347

EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 539	7.94 574	1.34 522	1.03 493	1.01 483	1.48 518	0.51 259	0.66 437	0.65 196	1.42 459	0.09 44	0.23 304	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

S-Stereo	0.82 407	0.73 269	3.79 518	0.40 319	0.37 333	0.70 384	0.69 489	1.00 422	1.03 493	0.63 354	0.92 469	0.82 425	0.59 408	2.35 499	0.71 344	0.18 413	0.22 297	0.17 414	0.18 325	0.30 384	0.67 367

NaN_ROB	1.25 503	1.46 480	3.84 524	0.54 407	0.56 407	1.12 499	0.99 518	1.05 462	1.03 493	1.10 492	0.87 458	0.77 402	1.07 501	5.85 566	2.98 534	0.16 379	0.23 304	0.16 397	0.24 385	0.28 365	0.66 363

ADCL	1.07 486	1.22 421	2.80 415	0.40 319	0.33 297	1.50 518	1.87 556	0.97 395	1.04 496	1.26 517	1.28 505	0.99 478	1.41 519	1.36 355	3.51 544	0.17 400	0.14 210	0.22 461	0.21 365	0.32 402	0.43 249

xx1	0.71 353	0.73 269	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 414	0.24 180	0.85 299	1.05 497	0.77 433	0.39 149	0.46 231	0.37 244	0.70 213	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.12 251	0.41 488	0.16 143	1.18 473

cc1	0.74 369	0.73 269	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 414	0.24 180	0.85 299	1.05 497	0.77 433	0.39 149	0.25 85	0.38 254	0.70 213	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.11 196	0.09 82	0.25 318	2.20 540

pmcnn	1.44 519	1.25 429	3.57 507	0.74 461	1.42 527	0.72 395	0.56 453	1.04 454	1.06 499	1.03 485	2.89 554	6.01 567	0.75 461	2.54 514	3.60 546	0.14 329	0.11 159	0.08 28	0.06 8	0.34 414	0.81 418

XQC	0.84 415	1.32 440	2.61 343	0.78 469	0.44 373	0.89 466	0.53 442	1.16 504	1.07 500	0.85 460	0.69 383	0.92 458	0.73 453	1.40 359	1.44 460	0.24 473	0.35 338	0.23 469	0.26 402	0.45 486	0.39 220

MeshStereo	1.29 507	1.34 448	3.04 456	0.35 237	0.28 245	1.10 498	0.69 489	1.42 528	1.07 500	2.71 560	2.43 542	2.95 546	1.50 526	2.92 541	2.03 494	0.23 466	0.22 297	0.22 461	0.19 343	0.50 498	0.69 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 480	2.84 425	0.65 443	0.59 417	1.17 504	0.48 425	1.19 509	1.08 502	0.67 390	0.72 414	1.00 481	0.61 419	1.24 336	1.05 414	0.38 505	0.18 264	0.28 485	0.24 385	0.58 508	0.44 265

LRCNet_RVC	13.78 581	19.34 582	13.01 575	19.47 583	12.67 576	1.85 536	0.42 393	12.28 579	1.10 503	15.76 580	18.69 584	12.52 581	8.65 573	12.22 577	9.64 572	22.29 586	8.38 581	25.92 588	24.06 588	19.72 586	17.59 586

MFMNet_re	1.01 476	1.73 514	3.04 456	0.85 476	0.76 459	0.93 474	0.81 503	1.02 440	1.10 503	1.05 487	1.06 493	0.84 433	0.96 493	0.93 279	0.97 398	0.68 528	0.61 390	0.63 528	0.60 527	0.77 527	0.80 411

WZ-Net	1.04 482	1.83 521	4.20 536	0.42 334	0.36 327	0.88 464	0.71 492	1.05 462	1.11 505	0.84 458	0.94 471	1.06 494	1.17 508	2.37 500	2.24 510	0.20 441	0.14 210	0.15 377	0.16 296	0.36 433	0.53 312

CSAN	1.38 515	1.74 517	4.12 532	0.53 400	0.38 342	1.06 494	1.15 532	1.29 517	1.12 506	1.19 503	1.90 529	1.04 490	1.44 520	5.92 567	2.82 532	0.26 483	0.22 297	0.24 475	0.25 394	0.35 427	0.54 317

w-ln-seven	0.86 427	1.50 486	3.03 455	0.38 289	0.35 315	1.02 486	0.48 425	1.06 475	1.13 507	0.92 469	0.86 456	0.86 446	0.60 416	1.67 408	1.89 489	0.15 360	0.14 210	0.16 397	0.15 274	0.35 427	0.57 331

AnyNet_C01	1.20 499	1.89 524	4.25 538	0.55 409	0.54 403	1.57 521	1.39 547	1.10 487	1.13 507	1.19 503	1.34 513	1.15 509	1.11 504	1.73 416	2.89 533	0.26 483	0.24 306	0.28 485	0.24 385	0.50 498	0.68 372

RTSC	0.84 415	1.40 467	2.67 371	0.50 389	0.40 350	0.83 448	0.33 334	1.11 491	1.14 509	0.93 473	0.82 444	0.84 433	0.58 405	1.34 353	1.82 486	0.18 413	0.49 366	0.14 348	0.30 427	0.46 490	0.42 241

DPSNet	1.02 477	0.72 266	2.84 425	0.60 425	0.39 344	1.08 496	0.75 496	1.41 527	1.14 509	0.74 424	0.69 383	1.05 493	1.67 531	2.09 481	2.22 509	0.27 487	0.61 390	0.20 450	0.50 507	0.48 495	1.03 463

zh-mn7	0.92 452	2.02 534	3.80 519	0.35 237	0.28 245	0.73 399	0.41 386	1.00 422	1.15 511	1.03 485	1.30 508	0.75 395	0.62 421	1.98 467	1.55 469	0.17 400	0.14 210	0.14 348	0.14 250	0.31 393	0.57 331

RainbowNet	1.27 504	2.22 548	3.58 508	1.14 508	0.92 480	1.08 496	0.76 497	1.19 509	1.15 511	0.77 433	0.97 476	1.08 497	0.83 472	1.64 404	1.72 475	1.20 551	1.30 481	1.01 545	0.58 524	1.23 542	0.97 455

ACVNet-4b	2.00 542	2.19 544	4.85 550	1.09 501	0.86 472	1.15 502	0.53 442	1.11 491	1.15 511	0.65 381	1.09 494	1.97 536	0.69 446	2.31 496	9.78 574	5.73 574	0.42 353	1.03 546	0.55 517	1.89 558	0.92 442

ADCS	1.14 495	2.02 534	3.36 482	0.43 346	0.37 333	0.96 480	0.81 503	1.12 494	1.17 514	1.25 516	0.98 479	1.08 497	0.92 488	1.41 363	4.97 561	0.23 466	0.21 294	0.22 461	0.23 381	0.40 464	0.67 367

ACVNet_1	1.47 523	2.27 553	4.92 551	1.11 504	0.89 476	1.19 506	0.66 480	1.28 515	1.19 515	0.98 476	0.97 476	3.06 549	1.48 525	2.37 500	1.82 486	1.08 546	0.49 366	1.03 546	0.48 503	1.20 541	0.95 450

SuperB	1.19 498	1.62 503	5.29 555	0.37 269	0.26 218	0.81 441	0.87 507	0.94 370	1.19 515	0.68 396	0.68 378	0.63 321	1.37 516	1.73 416	3.30 538	0.16 379	0.12 177	0.17 414	0.16 296	2.74 567	0.63 353

zero-FE	1.27 504	0.33 51	9.38 567	1.30 511	2.25 556	0.33 25	0.20 74	0.51 88	1.26 517	0.32 92	0.22 32	0.77 402	0.22 92	0.69 210	0.96 396	0.21 451	2.25 554	0.09 73	0.61 528	0.32 402	3.25 562

JetBlue	1.89 539	2.09 539	4.16 534	0.74 461	1.23 518	4.52 566	3.86 566	1.68 539	1.26 517	1.28 519	1.54 520	2.36 542	1.86 539	3.35 550	3.37 540	0.54 517	0.49 366	0.48 520	0.49 505	1.39 551	1.21 480

LSM	3.40 561	1.42 473	5.81 559	9.98 577	30.74 589	0.86 455	1.14 530	0.99 412	1.26 517	1.40 527	2.18 536	0.93 463	0.85 476	1.76 422	1.03 412	0.22 458	0.35 338	0.24 475	0.29 417	0.40 464	6.21 576

FCDSN-DC	1.45 521	1.12 390	3.30 479	0.48 370	0.41 356	1.13 500	0.60 465	1.17 507	1.28 520	2.25 550	2.85 552	3.65 553	3.34 559	2.58 518	2.44 516	0.31 497	0.26 318	0.31 495	0.30 427	0.37 441	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 516	2.04 537	3.02 452	0.58 423	0.41 356	2.15 548	1.00 522	1.31 520	1.29 521	1.05 487	1.10 495	1.29 516	0.91 485	3.07 544	1.34 450	1.65 561	0.84 426	0.68 531	0.88 548	1.55 554	1.91 523

SHD	0.84 415	1.14 394	2.54 311	0.80 472	0.52 394	0.76 414	0.34 342	1.16 504	1.29 521	1.11 494	0.85 451	0.98 475	0.74 457	1.25 340	1.48 462	0.22 458	0.37 341	0.20 450	0.27 411	0.36 433	0.41 236

MADNet+	1.44 519	2.19 544	6.00 560	0.89 478	0.70 450	1.58 522	1.11 527	1.56 535	1.30 523	0.89 464	1.03 488	1.25 513	1.12 505	3.29 548	2.80 530	0.48 516	0.57 385	0.39 509	0.36 473	0.63 514	0.69 378

z-mn7	0.90 447	2.01 532	3.02 452	0.37 269	0.29 253	1.02 486	0.48 425	0.97 395	1.33 524	0.71 413	1.36 514	0.85 439	0.62 421	2.15 485	1.50 463	0.15 360	0.13 193	0.14 348	0.13 227	0.34 414	0.53 312

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 165	0.51 178	1.12 20	0.26 59	0.22 151	0.46 100	0.20 74	1.10 487	1.33 524	3.13 565	0.33 113	0.22 58	0.20 74	0.34 35	0.26 75	0.11 197	0.09 99	0.11 196	0.09 82	0.17 166	0.21 95

MFN_U_SF_RVC	1.57 531	2.56 566	3.30 479	0.66 448	0.41 356	1.15 502	0.51 435	1.27 514	1.35 526	1.61 537	1.20 501	1.43 524	0.97 494	1.80 433	2.10 499	1.88 564	1.79 525	1.97 567	2.14 568	1.61 555	1.76 522

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 494	2.63 349	0.48 370	0.37 333	0.78 430	0.29 282	1.04 454	1.36 527	0.63 354	2.05 532	0.64 329	0.70 448	1.10 308	1.20 437	0.33 500	0.14 210	0.15 377	0.12 205	0.63 514	0.46 275

MSMD_ROB	1.41 517	1.03 370	2.75 405	0.41 330	0.32 290	2.00 543	0.61 470	0.96 387	1.43 528	2.97 563	2.63 548	4.76 562	2.04 544	2.44 508	1.78 483	0.30 495	0.26 318	0.32 498	0.32 443	0.32 402	0.63 353

RTS	1.29 507	1.59 498	6.48 563	0.63 436	0.57 412	1.59 523	0.90 512	1.15 501	1.44 529	1.20 508	1.31 509	1.10 502	0.87 481	2.67 525	2.27 512	0.21 451	0.38 345	0.19 440	0.20 354	0.46 490	0.68 372

RTSA	1.29 507	1.59 498	6.48 563	0.63 436	0.57 412	1.59 523	0.90 512	1.15 501	1.44 529	1.20 508	1.31 509	1.10 502	0.87 481	2.67 525	2.27 512	0.21 451	0.38 345	0.19 440	0.20 354	0.46 490	0.68 372

IMH-64-1	1.50 524	1.98 528	2.69 385	1.39 520	1.12 511	1.39 514	1.19 537	1.80 541	1.47 531	1.19 503	2.20 537	1.53 527	1.51 527	2.12 483	1.98 491	1.34 554	0.68 402	1.28 552	0.70 533	1.37 549	1.12 469

IMH-64	1.50 524	1.98 528	2.69 385	1.39 520	1.12 511	1.39 514	1.19 537	1.80 541	1.47 531	1.19 503	2.20 537	1.53 527	1.51 527	2.12 483	1.98 491	1.34 554	0.68 402	1.28 552	0.70 533	1.37 549	1.12 469

NVStereoNet_ROB	1.45 521	1.62 503	3.59 509	1.09 501	0.70 450	0.86 455	0.67 485	1.19 509	1.51 533	1.20 508	4.05 563	1.61 531	1.94 541	2.97 543	2.07 498	0.67 527	0.69 405	0.55 523	0.70 533	0.57 507	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 424	0.68 245	2.41 234	1.18 510	0.48 386	0.77 424	1.23 540	0.93 364	1.53 534	0.90 466	0.72 414	0.97 474	0.57 397	1.86 448	1.05 414	0.18 413	0.16 243	0.19 440	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 534	2.32 557	4.27 539	1.11 504	0.56 407	1.81 534	1.84 554	1.55 534	1.54 535	1.45 530	1.81 525	1.82 534	1.38 517	3.34 549	2.14 503	1.09 547	0.57 385	0.98 543	0.59 525	1.50 553	0.79 408

EDNetEfficientorigin	8.19 574	1.27 432	145.54 595	0.51 394	0.96 485	0.75 409	0.49 432	0.86 310	1.57 536	2.12 545	1.49 519	1.28 514	1.35 513	1.84 442	2.15 504	0.14 329	0.13 193	0.17 414	0.18 325	0.39 458	0.64 358

TCMNet-wrong-test	5.56 569	6.73 574	6.40 562	13.05 581	11.91 575	7.29 569	5.47 571	7.17 575	1.58 537	2.68 559	3.15 557	8.30 572	5.87 569	4.80 564	6.10 566	3.08 570	0.98 436	2.37 569	1.99 567	6.69 576	5.63 575

ELAS	1.52 528	0.92 348	2.91 436	0.62 433	0.57 412	3.13 556	2.21 558	1.67 538	1.58 537	2.42 554	2.43 542	1.87 535	2.49 550	1.85 446	2.70 526	0.42 508	0.43 356	0.41 512	0.40 483	0.51 500	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.05 483	1.21 416	2.36 215	0.84 475	0.91 479	1.04 489	0.64 475	1.32 521	1.68 539	1.43 529	1.41 517	1.14 507	1.15 506	1.49 376	1.77 482	0.27 487	0.65 398	0.28 485	0.35 464	0.40 464	0.73 389

FC-DCNN	1.60 533	0.85 317	3.44 498	0.46 363	0.39 344	1.96 539	0.66 480	1.72 540	1.70 540	2.75 561	2.91 555	4.20 556	3.15 556	2.72 529	2.66 524	0.30 495	0.26 318	0.31 495	0.30 427	0.33 407	0.91 438

ACVNet_2	1.54 529	2.20 546	4.42 545	1.10 503	0.93 483	1.37 512	0.87 507	1.53 532	1.71 541	1.22 512	1.72 524	2.12 539	1.06 500	2.58 518	1.93 490	0.94 538	0.54 378	1.00 544	0.56 519	2.11 562	0.96 452

EDNetEfficient	1.29 507	0.78 294	4.27 539	0.65 443	1.03 497	0.94 476	1.38 546	0.87 319	1.75 542	2.33 553	1.32 511	1.04 490	2.21 547	1.59 397	4.07 554	0.16 379	0.19 270	0.15 377	0.27 411	0.38 449	0.40 227

ELAS_RVC	1.51 527	0.88 328	3.36 482	0.63 436	0.56 407	1.53 519	2.73 561	1.53 532	1.76 543	2.26 551	2.21 539	2.10 538	3.07 555	2.08 478	2.52 518	0.42 508	0.42 353	0.42 514	0.37 475	0.51 500	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 547	0.38 95	1.36 42	0.41 330	1.90 548	2.03 546	1.86 555	1.37 524	1.78 544	3.73 567	3.72 561	5.06 563	8.09 572	2.15 485	1.63 471	0.26 483	0.77 415	2.71 570	1.91 566	2.43 565	2.42 549

MSAF-DinoV2	3.17 559	2.52 563	10.79 571	3.57 569	0.30 267	3.28 557	0.81 503	2.81 559	1.80 545	0.81 448	0.87 458	1.59 530	1.15 506	26.18 589	2.61 523	0.18 413	0.13 193	0.19 440	1.61 565	0.94 533	1.22 482

notaker	2.77 552	2.35 558	4.02 529	2.61 563	1.44 528	1.77 532	1.14 530	2.77 558	1.81 546	2.30 552	11.41 575	3.95 554	4.70 564	3.24 547	3.01 535	1.58 560	0.88 428	1.71 565	1.08 556	2.10 561	1.44 505

FC-DCNN v2	1.65 535	0.85 317	3.39 487	0.46 363	0.39 344	2.02 545	0.66 480	1.94 549	1.84 547	2.81 562	2.99 556	4.39 560	3.25 557	2.81 537	2.75 529	0.29 494	0.26 318	0.31 495	0.30 427	0.33 407	0.91 438

IMH	2.14 546	2.46 561	3.60 511	1.70 538	1.13 513	1.65 527	0.93 514	2.13 552	1.93 548	1.37 523	2.64 549	2.19 540	1.82 538	5.77 565	2.18 506	5.70 573	1.05 447	1.31 554	0.72 538	1.39 551	1.13 471

WAO-7	1.58 532	2.04 537	3.25 473	0.94 486	0.75 456	1.75 531	1.13 529	1.87 544	1.97 549	1.46 532	2.53 544	1.98 537	1.75 534	3.13 545	2.48 517	0.69 529	0.67 400	0.94 541	0.74 540	0.80 530	0.77 399

JetRed	3.37 560	4.96 571	10.08 569	1.48 526	1.73 543	7.63 570	5.47 571	3.47 566	2.20 550	2.42 554	2.40 541	2.98 547	2.35 549	3.52 554	6.60 567	1.33 553	1.90 529	1.38 556	1.23 559	2.30 563	2.02 528

Anonymous_2	1.36 514	0.49 163	2.03 139	1.71 539	1.58 537	2.49 553	0.58 458	1.59 536	2.31 551	0.77 433	0.88 461	1.03 486	0.58 405	1.20 330	0.66 327	0.32 498	1.38 490	1.42 558	3.87 574	0.78 529	1.56 510

Dean	1.92 540	2.31 556	5.03 552	1.31 512	1.08 504	1.55 520	0.99 518	1.98 551	2.33 552	1.51 534	4.15 564	4.23 559	1.39 518	2.31 496	2.10 499	1.18 550	0.69 405	1.18 548	0.75 541	1.30 547	1.07 467

SANet	1.35 513	1.80 519	4.39 544	0.41 330	0.29 253	1.72 530	0.89 511	1.17 507	2.47 553	1.22 512	1.82 526	1.72 533	1.70 533	2.57 516	3.30 538	0.18 413	0.16 243	0.16 397	0.15 274	0.34 414	0.62 347

FINET	1.92 540	1.96 526	4.49 547	1.62 533	1.39 526	3.51 560	4.39 567	2.89 560	2.58 554	1.39 525	1.98 530	1.35 519	2.12 546	1.64 404	2.12 501	0.84 536	1.03 446	0.18 433	0.29 417	0.54 505	2.12 533

SDNR	2.06 543	2.93 569	2.94 440	1.55 531	5.13 568	1.98 542	0.24 180	1.95 550	2.62 555	0.92 469	2.71 550	5.76 566	0.68 441	3.61 555	3.84 549	0.33 500	0.38 345	0.22 461	0.17 314	1.13 538	2.04 529

DeepPrunerF	0.92 452	1.33 445	3.41 494	0.46 363	0.51 391	0.64 335	0.49 432	1.16 504	2.62 555	0.65 381	0.61 328	0.65 334	0.62 421	2.23 491	1.31 448	0.23 466	0.19 270	0.30 494	0.28 413	0.39 458	0.34 187

MADNet++	2.94 557	2.17 543	3.27 475	2.55 562	2.28 557	3.29 559	3.37 562	2.76 557	2.67 557	3.10 564	3.20 558	2.78 545	3.25 557	4.11 559	4.68 560	2.72 568	2.27 555	3.03 573	2.43 570	2.34 564	2.59 551

LVE	2.10 544	2.61 567	4.30 543	1.79 543	1.81 545	1.68 529	1.04 525	2.35 554	2.78 558	1.27 518	2.87 553	4.21 558	1.46 522	2.83 538	2.02 493	2.87 569	0.92 431	1.19 549	1.47 563	1.29 545	1.18 473

WAO-6	1.69 536	1.87 523	3.21 469	1.15 509	1.01 494	2.29 549	1.06 526	1.85 543	2.84 559	1.30 522	2.59 546	2.19 540	1.67 531	2.62 521	2.52 518	0.96 540	0.68 402	1.19 549	0.84 545	1.13 538	0.95 450

SGM+DAISY	2.67 550	2.14 542	4.28 541	1.92 550	2.11 554	4.36 565	5.22 570	3.17 561	3.00 560	3.24 566	3.81 562	3.03 548	3.61 560	2.53 513	3.79 548	1.15 548	1.29 478	0.66 529	0.71 537	0.95 534	2.44 550

SGM-ForestM	3.67 564	2.70 568	5.34 556	1.65 536	1.72 542	6.02 568	5.08 569	4.10 569	3.47 561	4.59 569	4.21 565	9.81 574	5.79 568	6.44 568	6.97 569	0.88 537	1.09 451	0.33 502	0.45 494	0.68 518	2.10 532

HanzoNet	7.85 572	3.30 570	5.75 558	7.47 574	3.97 565	2.34 550	1.37 544	3.47 566	4.02 562	13.30 578	10.49 571	10.86 575	16.67 581	8.50 572	10.51 576	10.80 581	9.84 583	5.83 577	13.69 581	7.24 577	7.51 577

coex-ft	6.14 571	1.98 528	60.80 593	0.34 214	0.30 267	0.80 437	1.17 536	0.76 219	4.34 563	19.82 584	2.15 535	1.61 531	8.77 574	1.82 438	10.36 575	0.44 512	2.05 539	0.18 433	0.19 343	0.39 458	4.61 574

tt	4.94 568	0.32 39	4.22 537	2.29 557	1.58 537	10.19 573	16.94 579	9.44 577	5.03 564	1.69 538	1.33 512	4.68 561	5.02 565	3.38 551	5.91 565	6.15 575	9.47 582	2.80 571	3.16 572	3.54 570	1.58 511

UNDER WATER-64	2.59 549	2.28 554	5.63 557	1.85 547	1.45 529	3.28 557	1.60 552	2.62 555	5.57 565	2.09 543	2.12 533	4.10 555	4.21 563	2.74 532	3.64 547	1.49 558	0.86 427	1.58 562	1.09 557	1.91 559	1.62 515

WAO-8	2.91 554	2.55 564	3.77 516	1.93 551	1.04 498	4.08 563	0.99 518	3.25 564	6.09 566	2.20 548	3.34 559	3.33 551	2.64 551	11.73 574	2.52 518	2.12 565	1.92 530	1.55 560	0.93 549	1.27 543	0.96 452

Venus	2.91 554	2.55 564	3.77 516	1.93 551	1.04 498	4.08 563	0.99 518	3.25 564	6.09 566	2.20 548	3.34 559	3.33 551	2.64 551	11.73 574	2.52 518	2.12 565	1.92 530	1.55 560	0.93 549	1.27 543	0.96 452

UNDER WATER	2.84 553	2.25 550	5.25 554	1.84 546	1.45 529	2.36 551	1.44 551	3.23 563	6.51 568	2.61 557	2.73 551	5.69 565	5.64 567	3.14 546	4.18 556	1.48 557	0.81 422	1.60 563	1.07 555	1.91 559	1.67 518

TorneroNet-64	2.74 551	2.23 549	4.18 535	1.48 526	1.20 516	3.88 561	1.01 524	3.48 568	6.61 569	2.62 558	4.55 566	4.20 556	3.84 562	3.39 552	3.40 542	1.23 552	0.66 399	1.39 557	0.80 542	3.42 569	1.27 489

MANE	3.51 563	2.03 536	3.88 526	1.89 549	2.01 551	5.98 567	4.72 568	5.87 572	7.13 570	3.80 568	5.10 568	6.11 568	5.34 566	4.39 561	5.05 562	1.07 545	1.28 476	0.50 521	0.85 546	0.76 525	2.36 548

USTest	8.06 573	7.11 575	8.76 566	9.20 576	9.03 571	15.20 577	23.57 580	10.01 578	9.45 571	5.97 572	6.79 569	7.77 571	7.51 571	8.75 573	11.06 577	2.24 567	3.58 567	2.87 572	3.21 573	4.93 574	4.21 569

LE_ROB	4.55 567	2.43 560	9.94 568	2.79 565	4.03 566	2.40 552	3.54 563	2.72 556	11.04 572	11.64 577	4.69 567	5.25 564	10.74 575	4.52 563	9.73 573	0.82 535	0.70 408	1.34 555	0.97 552	0.74 522	0.94 447

SGM_RVC	2.11 545	1.07 377	2.87 431	0.98 492	0.92 480	2.72 555	1.88 557	1.91 547	12.27 573	2.09 543	1.99 531	2.47 543	2.24 548	2.87 540	2.03 494	0.54 517	0.47 362	0.42 514	0.47 500	0.74 522	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 566	2.47 562	3.70 515	1.82 545	1.49 534	2.11 547	1.40 548	2.30 553	12.56 574	11.36 576	16.25 579	11.30 577	3.77 561	4.41 562	3.47 543	1.86 563	0.99 438	1.74 566	1.21 558	3.28 568	1.39 501

PML	22.99 584	17.34 581	8.24 565	5.48 572	9.84 572	50.35 594	102.65 594	5.84 571	13.52 575	37.08 594	104.84 594	30.61 594	23.20 588	12.09 576	7.96 571	6.27 576	2.12 545	6.31 578	2.42 569	10.67 580	2.95 556

DGTPSM_ROB	8.97 575	5.94 572	13.01 575	5.95 573	11.34 573	8.54 571	24.06 581	6.47 573	13.52 575	5.19 570	11.52 576	6.18 569	11.04 576	7.02 569	13.92 578	4.47 571	7.66 576	3.90 574	7.43 578	4.34 572	7.98 578

Anonymous_1	22.76 583	11.11 577	11.93 572	12.73 578	26.05 588	19.39 583	27.77 586	14.18 580	13.64 577	14.92 579	10.66 572	11.26 576	11.24 578	12.48 578	14.45 580	37.82 594	7.87 577	34.92 591	63.61 591	87.51 594	11.75 582

DPSMNet_ROB	9.58 576	5.96 573	13.98 578	8.88 575	11.87 574	8.54 571	24.08 582	6.48 574	13.67 578	5.35 571	11.53 577	6.31 570	11.04 576	7.69 570	14.09 579	7.61 580	8.23 578	5.03 575	7.75 579	5.24 575	8.36 579

BEATNet-Init1	12.32 577	12.82 580	28.66 589	3.22 567	3.71 564	21.59 588	11.42 575	14.54 583	13.73 579	20.24 585	20.16 585	26.14 591	19.85 583	19.08 586	15.33 583	1.81 562	1.93 534	2.05 568	2.48 571	4.25 571	3.41 564

DPSM_ROB	12.32 577	11.13 578	12.31 573	12.90 579	12.80 577	19.81 586	28.13 587	14.50 581	14.31 580	10.62 574	11.34 573	12.03 579	11.89 579	13.08 579	15.22 581	7.09 577	8.31 579	6.47 579	7.32 576	8.69 578	8.43 580

DPSM	12.32 577	11.13 578	12.31 573	12.90 579	12.80 577	19.81 586	28.13 587	14.50 581	14.31 580	10.62 574	11.34 573	12.03 579	11.89 579	13.08 579	15.22 581	7.09 577	8.31 579	6.47 579	7.32 576	8.69 578	8.43 580

HaxPig	19.88 582	22.39 588	22.30 582	17.98 582	17.98 580	12.06 575	12.06 576	16.25 584	15.97 582	21.05 586	21.41 586	18.85 585	18.35 582	20.07 587	19.64 585	23.57 590	23.19 589	24.07 587	23.71 587	22.95 587	23.72 589

KSHMR	4.19 565	2.37 559	6.24 561	1.73 541	1.48 533	1.97 541	1.29 542	3.18 562	17.06 583	2.15 546	15.74 578	9.09 573	1.75 534	8.33 571	2.37 515	1.55 559	1.29 478	1.70 564	1.23 559	1.75 556	1.60 513

MEDIAN_ROB	23.95 585	26.96 593	26.29 588	22.14 584	22.09 582	16.18 579	14.23 577	20.47 585	20.09 584	25.43 591	25.22 592	22.96 586	22.54 587	24.33 588	23.18 589	28.15 592	27.16 593	28.60 589	27.73 589	27.59 588	27.58 590

xxxxx1	29.05 592	20.74 584	14.05 579	50.10 591	40.25 591	19.01 580	26.60 583	21.83 587	20.22 585	16.52 581	17.56 581	18.33 582	21.41 584	16.11 583	20.77 586	23.48 587	26.77 590	66.36 592	78.56 592	30.19 589	32.23 592

tt_ll	29.05 592	20.74 584	14.05 579	50.10 591	40.25 591	19.01 580	26.60 583	21.83 587	20.22 585	16.52 581	17.56 581	18.33 582	21.41 584	16.11 583	20.77 586	23.48 587	26.77 590	66.36 592	78.56 592	30.19 589	32.23 592

ff	29.05 592	20.74 584	14.05 579	50.10 591	40.25 591	19.01 580	26.60 583	21.83 587	20.22 585	16.52 581	17.56 581	18.33 582	21.41 584	16.11 583	20.77 586	23.48 587	26.77 590	66.36 592	78.56 592	30.19 589	32.23 592

TorneroNet	5.60 570	2.30 555	3.98 527	1.49 528	1.26 521	14.47 576	1.11 527	4.85 570	20.66 588	10.12 573	16.30 580	11.78 578	7.35 570	3.41 553	4.38 557	1.36 556	0.70 408	1.46 559	0.87 547	2.73 566	1.33 494

AVERAGE_ROB	26.91 591	30.28 594	29.18 590	25.78 585	25.30 584	19.49 584	15.38 578	23.70 590	23.02 589	28.38 593	27.78 593	26.23 592	25.76 593	26.95 594	25.55 590	31.27 593	30.02 594	31.76 590	30.80 590	30.88 592	30.77 591

LSM0	26.57 590	22.53 591	25.76 587	30.62 590	52.30 594	39.86 593	56.49 590	29.18 593	28.76 590	21.26 588	22.46 587	24.42 590	23.97 590	26.42 593	30.66 594	14.29 585	16.56 584	13.06 584	14.65 583	17.62 584	20.52 587

CasAABBNet	24.76 587	22.38 587	24.44 584	26.05 587	25.75 585	39.79 590	56.76 593	29.10 591	28.88 591	21.22 587	22.69 588	24.21 587	23.99 591	26.23 590	30.62 592	14.22 582	16.71 585	13.03 581	14.75 584	17.49 581	16.97 584

DPSimNet_ROB	24.35 586	23.81 592	31.38 592	25.93 586	22.83 583	31.30 589	34.38 589	20.78 586	28.92 592	27.39 592	22.99 591	28.29 593	35.76 594	15.47 581	17.82 584	24.28 591	17.90 588	22.23 586	14.12 582	19.38 585	22.12 588

FlowAnything	24.80 588	22.39 588	24.71 585	26.07 588	25.75 585	39.80 591	56.70 591	29.12 592	28.95 593	21.38 590	22.83 590	24.22 588	23.96 589	26.24 591	30.65 593	14.23 583	16.78 586	13.04 582	14.84 586	17.49 581	16.93 583

Selective-RAFT-Error	24.83 589	22.44 590	24.80 586	26.10 589	25.82 587	39.85 592	56.72 592	29.21 594	29.03 594	21.29 589	22.80 589	24.25 589	24.07 592	26.28 592	30.60 591	14.24 584	16.85 587	13.04 582	14.75 584	17.53 583	17.02 585

test_example2	115.17 595	122.38 595	93.45 594	115.38 594	123.53 595	101.24 595	113.11 595	54.67 595	99.94 595	135.50 595	136.43 595	85.67 595	85.40 595	110.44 595	104.91 595	152.17 595	205.21 595	99.17 595	114.27 595	138.55 595	112.04 595

ccccc		297.53 596		372.50 596	377.87 596	200.30 596		217.33 596		202.36 596		213.34 596		312.79 596		409.97 596	354.33 596	255.69 596	227.31 596	431.13 596

Low-res two-view benchmark