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

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

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

RAStereo	0.33 18	0.81 309	2.22 193	0.27 78	0.18 79	0.25 6	0.20 79	0.45 49	0.38 28	0.21 14	0.26 66	0.20 52	0.16 28	0.26 4	0.26 77	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.13 93	0.09 3

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

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

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 118	0.71 1	0.28 94	0.17 61	0.37 42	0.20 79	0.39 17	0.28 2	0.25 43	0.20 20	0.21 60	0.17 32	0.28 7	0.26 77	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.16 296	0.17 170	0.16 56

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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 265	1.67 86	0.32 171	0.17 61	0.19 2	0.21 104	0.79 247	0.54 137	0.22 21	0.25 59	0.55 290	0.22 97	0.28 7	0.28 100	0.10 111	0.08 45	0.08 33	0.07 30	0.12 75	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
castereo	0.34 23	0.48 162	1.00 12	0.25 46	0.29 256	0.41 64	0.27 246	0.76 224	0.49 92	0.23 26	0.30 92	0.24 81	0.31 216	0.29 10	0.29 111	0.09 47	0.20 285	0.09 78	0.31 434	0.12 75	0.44 265

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

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

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

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

CAS	0.39 59	0.31 27	1.79 94	0.81 479	0.34 310	0.51 145	0.23 159	0.49 72	0.42 54	0.23 26	0.31 103	0.20 52	0.17 32	0.30 12	0.25 62	0.77 537	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 236

CASnet	0.32 16	0.40 112	1.80 96	0.28 94	0.11 1	0.47 116	0.19 65	0.45 49	0.47 83	0.39 125	0.31 103	0.23 71	0.17 32	0.31 16	0.21 11	0.11 201	0.06 1	0.15 382	0.12 205	0.16 147	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 109	0.38 97	1.80 96	0.27 78	0.25 205	0.58 237	0.23 159	0.84 291	0.66 236	0.42 138	0.44 183	0.28 118	0.35 239	0.31 16	0.21 11	0.09 47	1.01 440	0.09 78	0.07 30	0.21 260	0.53 312

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 54	0.37 87	2.47 287	0.25 46	0.16 39	0.54 184	0.15 27	0.42 32	0.57 159	0.37 114	0.52 243	0.24 81	0.19 64	0.31 16	0.27 87	0.09 47	0.06 1	0.08 33	0.30 427	0.09 33	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.40 71	1.04 378	2.49 299	0.35 242	0.13 11	0.51 145	0.17 45	0.44 43	0.52 121	0.38 120	0.51 234	0.23 71	0.19 64	0.31 16	0.25 62	0.10 111	0.07 9	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.18 73

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 23	0.39 105	1.90 118	0.25 46	0.18 79	0.32 19	0.20 79	0.78 238	0.44 69	0.31 91	0.31 103	0.21 60	0.16 28	0.34 37	0.20 8	0.15 365	0.13 193	0.13 317	0.10 119	0.15 127	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.31 12	0.31 27	1.65 82	0.20 2	0.12 4	0.55 197	0.15 27	0.50 87	0.51 109	0.28 77	0.34 125	0.24 81	0.21 89	0.34 37	0.24 45	0.11 201	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.09 33	0.12 17

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

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

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

TANstereo	0.39 59	0.70 261	2.48 293	0.23 24	0.12 4	0.54 184	0.16 36	0.41 27	0.47 83	0.45 157	0.51 234	0.26 100	0.22 97	0.34 37	0.21 11	0.10 111	0.10 130	0.08 33	0.07 30	0.09 33	0.18 73

CREStereo	0.31 12	0.35 70	1.66 84	0.19 1	0.13 11	0.55 197	0.17 45	0.50 87	0.50 102	0.28 77	0.34 125	0.24 81	0.21 89	0.34 37	0.23 35	0.11 201	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.10 51	0.12 17
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.42 84	0.31 27	2.51 305	0.30 133	0.18 79	0.56 204	0.25 211	0.82 271	0.41 47	0.57 289	0.67 380	0.33 153	0.24 120	0.34 37	0.33 160	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 84	0.31 27	2.51 305	0.30 133	0.18 79	0.56 204	0.25 211	0.82 271	0.41 47	0.57 289	0.67 380	0.33 153	0.24 120	0.34 37	0.33 160	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLG-Stereo	0.38 54	0.43 132	1.46 61	0.24 34	0.42 372	0.44 90	0.13 9	0.42 32	0.51 109	0.27 70	0.14 5	0.17 38	0.13 10	0.35 47	0.18 2	0.08 17	1.45 505	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.47 277

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.61 255	0.54 192	2.09 159	0.31 150	1.37 530	0.51 145	0.28 259	0.83 282	0.50 102	0.42 138	0.55 280	0.54 281	0.24 120	0.38 58	1.25 450	0.10 111	1.08 451	0.10 134	0.17 314	0.11 64	0.77 401

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

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

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

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

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

DCANet	0.49 151	0.91 348	2.63 354	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.56 271	0.49 219	0.32 145	0.41 293	0.39 62	0.41 209	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.14 116	0.45 270

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

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

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

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

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

LoS	0.34 23	0.35 70	1.88 115	0.25 46	0.13 11	0.53 173	0.20 79	0.50 87	0.53 132	0.26 60	0.28 78	0.37 169	0.24 120	0.40 69	0.25 62	0.10 111	0.08 45	0.08 33	0.06 8	0.15 127	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.43 88	0.32 40	2.31 213	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.55 259	0.48 205	0.28 118	0.37 249	0.40 69	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 88	0.50 174	2.21 191	0.27 78	0.18 79	0.63 328	0.17 45	0.94 375	0.58 166	0.49 190	0.48 205	0.30 130	0.30 210	0.40 69	0.31 137	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.15 127	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.61 255	0.44 145	2.11 167	0.43 351	1.73 548	0.49 127	0.28 259	0.74 217	0.68 276	0.41 132	0.53 250	0.34 158	0.64 432	0.41 78	0.33 160	0.13 297	0.11 159	0.62 532	0.12 205	0.72 525	1.02 466

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

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

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

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

GMStereo	0.44 104	1.32 445	2.65 364	0.28 94	0.16 39	0.42 77	0.22 122	0.48 68	0.63 211	0.41 132	0.36 136	0.26 100	0.25 140	0.41 78	0.30 118	0.14 334	0.08 45	0.10 134	0.12 205	0.17 170	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 29	0.38 97	1.75 90	0.21 5	0.14 19	0.57 226	0.24 185	0.48 68	0.44 69	0.28 77	0.32 115	0.26 100	0.24 120	0.41 78	0.24 45	0.42 513	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.18 195	0.15 43

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

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

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

CASS	0.43 88	0.34 61	2.01 140	0.33 193	0.17 61	0.54 184	0.24 185	0.71 210	0.52 121	0.62 348	0.55 280	0.40 188	0.41 293	0.43 87	0.33 160	0.17 405	0.10 130	0.14 353	0.11 167	0.18 195	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HHNet	0.63 289	0.67 240	3.10 466	0.37 274	0.25 205	0.64 340	0.60 470	0.70 204	0.67 249	0.55 259	1.12 501	0.32 145	0.60 421	0.43 87	1.75 484	0.16 384	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.18 195	0.22 102

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

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

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

water-stereo	0.36 39	0.61 222	1.58 72	0.25 46	0.14 19	0.38 51	0.18 57	0.44 43	0.35 12	0.31 91	0.35 132	0.28 118	0.25 140	0.45 93	0.38 196	0.12 250	0.09 99	0.09 78	0.08 51	0.11 64	0.74 394

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 39	0.70 261	1.51 68	0.25 46	0.15 28	0.42 77	0.24 185	0.46 56	0.42 54	0.22 21	0.19 14	0.20 52	0.16 28	0.47 102	0.69 341	0.07 5	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.30 389	0.45 270
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 39	0.83 312	1.48 65	0.26 63	0.15 28	0.46 104	0.22 122	0.40 23	0.43 60	0.23 26	0.24 51	0.21 60	0.18 51	0.47 102	0.59 301	0.07 5	0.07 9	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.42 241

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

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

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

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

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

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

DeepStereo_RVC	0.47 124	0.37 87	2.19 184	0.55 414	0.18 79	0.60 272	0.58 463	0.52 95	0.62 199	0.49 190	0.45 186	0.39 179	0.85 481	0.47 102	0.34 171	0.12 250	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.15 127	0.19 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.49 128	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 196	1.28 440	2.73 405	0.35 242	0.14 19	0.56 204	0.23 159	0.89 341	0.62 199	0.52 231	0.51 234	0.49 255	0.38 259	0.52 138	0.60 305	0.09 47	0.07 9	0.10 134	0.08 51	0.25 323	0.61 347
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.48 136	0.44 145	2.18 182	0.36 261	0.20 127	0.59 257	0.29 287	0.97 400	0.74 347	0.52 231	0.55 280	0.61 317	0.33 229	0.52 138	0.44 229	0.18 418	0.08 45	0.17 419	0.11 167	0.18 195	0.24 120
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
gcap-zeroshot	0.52 169	0.86 327	2.38 225	0.32 171	0.60 427	0.70 389	0.20 79	0.78 238	0.58 166	0.44 153	0.36 136	0.81 425	0.24 120	0.53 145	0.30 118	0.10 111	0.35 338	0.09 78	0.31 434	0.09 33	0.40 227

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

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

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

SFCPSM	0.48 136	0.39 105	2.30 210	0.28 94	0.27 234	0.70 389	0.32 325	1.00 427	0.69 288	0.50 209	0.52 243	0.43 200	0.36 243	0.53 145	0.44 229	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.16 296	0.18 195	0.23 111

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 136	0.33 52	2.37 222	0.34 218	0.22 154	0.60 272	0.55 454	0.79 247	0.53 132	0.45 157	0.60 325	0.49 255	0.36 243	0.55 153	0.46 240	0.16 384	0.16 243	0.14 353	0.11 167	0.16 147	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCVSM-stereo	0.52 169	0.37 87	2.45 274	0.30 133	0.22 154	0.54 184	0.52 444	0.60 155	0.52 121	0.69 405	0.47 197	0.79 414	0.49 369	0.56 156	0.90 396	0.13 297	0.14 210	0.15 382	0.13 227	0.20 248	0.21 95

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 34	0.17 61	0.44 90	0.22 122	0.60 155	0.43 60	0.27 70	0.30 92	0.14 8	0.26 152	0.61 178	0.25 62	0.07 5	0.79 417	0.07 1	0.06 8	0.08 18	0.79 410

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

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

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

11t1	0.60 247	0.49 166	2.19 184	0.35 242	0.58 421	0.48 122	0.21 104	0.72 212	0.73 327	0.49 190	0.47 197	0.35 162	0.34 237	0.61 178	0.71 349	0.12 250	1.26 475	0.10 134	0.29 417	0.16 147	1.22 486

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zero-FE	1.27 509	0.33 52	9.38 572	1.30 516	2.25 561	0.33 25	0.20 79	0.51 93	1.26 522	0.32 95	0.22 37	0.77 407	0.22 97	0.69 212	0.96 401	0.21 456	2.25 557	0.09 78	0.61 531	0.32 407	3.25 567

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccc-4	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 275	1.15 405	3.11 467	0.39 311	0.37 337	0.60 272	0.28 259	0.87 324	0.64 221	0.63 359	0.56 293	0.71 385	0.45 335	1.08 310	0.52 269	0.15 365	0.12 177	0.14 353	0.15 274	0.18 195	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.60 247	1.59 503	2.04 147	0.32 171	0.21 141	0.60 272	0.22 122	0.99 417	0.85 437	0.61 335	0.63 348	0.58 305	0.42 306	1.08 310	0.98 409	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.06 8	0.23 293	0.33 179

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 196	0.61 222	2.07 153	0.34 218	0.21 141	0.68 383	0.26 228	0.87 324	0.73 327	0.70 409	0.69 388	0.74 395	0.45 335	1.10 312	0.62 315	0.12 250	0.09 99	0.14 353	0.14 250	0.27 357	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.83 418	1.57 499	2.63 354	0.48 375	0.37 337	0.78 435	0.29 287	1.04 459	1.36 532	0.63 359	2.05 537	0.64 334	0.70 453	1.10 312	1.20 442	0.33 505	0.14 210	0.15 382	0.12 205	0.63 519	0.46 275

GASTEREO	0.89 448	0.83 312	1.67 86	2.15 559	1.89 552	0.52 164	0.21 104	0.62 165	0.62 199	0.33 99	0.31 103	0.16 30	0.31 216	1.11 317	0.68 338	0.11 201	1.92 532	0.08 33	0.29 417	0.19 226	3.79 572

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 432	0.60 216	2.65 364	1.35 521	1.25 524	0.56 204	0.23 159	0.54 112	0.71 313	1.14 502	0.25 59	0.22 63	0.24 120	1.24 340	0.24 45	0.09 47	2.34 560	0.10 134	0.18 325	0.25 323	3.13 566
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PDISCO_ROB	0.84 420	1.46 485	2.84 430	0.65 448	0.59 422	1.17 509	0.48 430	1.19 514	1.08 507	0.67 395	0.72 419	1.00 486	0.61 424	1.24 340	1.05 419	0.38 510	0.18 264	0.28 490	0.24 385	0.58 513	0.44 265

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DispFullNet	1.69 541	2.25 555	5.23 558	1.53 535	8.78 575	0.89 471	0.37 368	1.03 453	0.98 490	1.37 528	1.00 488	1.13 510	1.97 547	1.51 383	0.98 409	0.55 524	0.32 332	1.19 554	0.64 533	1.16 545	0.88 436

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NCCL2	0.71 358	1.32 445	2.30 210	0.44 356	0.31 280	0.71 394	0.67 490	0.89 341	0.69 288	0.70 409	0.61 333	0.85 444	0.54 390	1.58 401	0.70 343	0.20 446	0.17 256	0.66 534	0.25 394	0.26 343	0.38 212

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

w-ln-seven	0.86 432	1.50 491	3.03 460	0.38 294	0.35 319	1.02 491	0.48 430	1.06 480	1.13 512	0.92 474	0.86 461	0.86 451	0.60 421	1.67 413	1.89 494	0.15 365	0.14 210	0.16 402	0.15 274	0.35 432	0.57 332

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

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

CBMV	0.86 432	1.00 366	2.82 426	0.35 242	0.21 141	0.78 435	0.78 505	1.05 467	0.87 450	0.90 471	0.74 424	0.87 452	1.89 545	1.67 413	1.38 463	0.19 435	0.20 285	0.21 461	0.19 343	0.28 370	0.84 425
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.77 397	0.61 222	2.01 140	0.40 324	0.46 387	1.05 496	0.59 466	1.02 445	0.74 347	0.90 471	0.97 481	0.82 430	0.89 488	1.68 417	1.16 438	0.32 503	0.26 318	0.32 503	0.28 413	0.35 432	0.47 277

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

TCMNet	0.72 367	1.15 405	2.78 417	0.51 399	0.52 398	0.73 404	0.39 384	0.94 375	0.78 380	0.60 325	0.68 383	0.63 326	0.46 345	1.71 419	0.72 353	0.18 418	0.19 270	0.23 474	0.18 325	0.40 469	0.56 326

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

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

AnyNet_C01	1.20 504	1.89 529	4.25 543	0.55 414	0.54 408	1.57 526	1.39 552	1.10 492	1.13 512	1.19 508	1.34 518	1.15 514	1.11 509	1.73 421	2.89 538	0.26 488	0.24 306	0.28 490	0.24 385	0.50 503	0.68 374

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DRN-Test	0.71 358	0.79 303	2.83 428	0.40 324	0.44 377	0.80 442	0.41 391	1.07 484	0.83 422	0.82 459	0.64 361	0.68 365	0.57 402	1.78 433	0.79 376	0.16 384	0.13 193	0.17 419	0.16 296	0.24 301	0.51 299

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 440	1.22 426	2.97 448	0.60 430	0.45 380	1.88 542	0.48 430	1.04 459	0.75 353	0.70 409	0.85 456	0.93 468	0.84 478	1.81 440	1.51 470	0.28 495	0.19 270	0.23 474	0.31 434	0.27 357	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven-2	0.81 408	1.56 498	3.14 470	0.38 294	0.28 248	0.66 369	0.43 405	0.93 369	0.93 473	0.73 422	0.77 438	0.72 387	0.65 435	1.82 443	1.75 484	0.14 334	0.15 228	0.15 382	0.14 250	0.36 438	0.58 337

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.52 533	0.92 353	2.91 441	0.62 438	0.57 417	3.13 561	2.21 563	1.67 543	1.58 542	2.42 559	2.43 547	1.87 540	2.49 555	1.85 451	2.70 531	0.42 513	0.43 357	0.41 517	0.40 484	0.51 505	0.85 429
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PFNet	0.62 275	0.42 122	2.69 390	0.43 351	0.55 410	0.62 314	0.27 246	0.64 177	0.72 322	0.61 335	0.56 293	0.45 227	0.33 229	1.86 453	1.12 432	0.28 495	0.09 99	0.12 256	0.16 296	0.26 343	0.27 139

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

DANet	0.85 429	0.68 249	2.41 239	1.18 515	0.48 390	0.77 429	1.23 545	0.93 369	1.53 539	0.90 471	0.72 419	0.97 479	0.57 402	1.86 453	1.05 419	0.18 418	0.16 243	0.19 445	0.16 296	0.26 343	0.67 369
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	1.29 512	1.21 421	3.13 469	0.65 448	0.36 331	1.20 512	0.78 505	1.00 427	0.98 490	1.78 545	2.62 552	3.08 555	2.01 548	1.86 453	2.35 519	0.38 510	0.38 346	0.32 503	0.32 443	0.31 398	1.06 470

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.64 299	0.51 181	2.17 179	0.35 242	0.18 79	0.56 204	0.27 246	1.00 427	0.80 401	0.56 271	0.66 375	0.47 245	0.39 274	1.95 468	0.60 305	0.14 334	0.80 420	0.13 317	0.21 365	0.18 195	0.78 407

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 505	1.65 513	3.41 499	0.66 453	0.69 453	1.01 489	0.68 492	1.10 492	0.96 483	1.40 532	1.25 509	1.46 531	1.08 507	2.05 478	2.24 515	0.66 531	0.61 391	0.58 529	0.57 525	0.66 522	1.65 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SACVNet	0.68 340	1.08 385	2.58 334	0.38 294	0.28 248	0.65 356	0.37 368	0.91 357	0.65 228	0.67 395	0.62 340	0.69 376	0.47 356	2.07 480	0.65 329	0.18 418	0.14 210	0.16 402	0.15 274	0.39 463	0.41 236

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 532	0.88 333	3.36 487	0.63 441	0.56 412	1.53 524	2.73 566	1.53 537	1.76 548	2.26 556	2.21 544	2.10 543	3.07 560	2.08 483	2.52 523	0.42 513	0.42 354	0.42 519	0.37 476	0.51 505	0.84 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.02 482	0.72 270	2.84 430	0.60 430	0.39 348	1.08 501	0.75 501	1.41 532	1.14 514	0.74 429	0.69 388	1.05 498	1.67 536	2.09 486	2.22 514	0.27 492	0.61 391	0.20 455	0.50 509	0.48 500	1.03 467

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

IMH-64-1	1.50 529	1.98 533	2.69 390	1.39 525	1.12 516	1.39 519	1.19 542	1.80 546	1.47 536	1.19 508	2.20 542	1.53 532	1.51 532	2.12 488	1.98 496	1.34 559	0.68 403	1.28 557	0.70 536	1.37 554	1.12 473

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 464	1.36 462	4.14 538	0.64 445	0.41 360	0.70 389	0.53 447	0.91 357	0.88 454	0.53 240	0.60 325	0.70 382	0.54 390	2.40 510	2.57 527	0.17 405	0.28 327	0.19 445	0.28 413	0.25 323	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.81 408	1.44 482	3.04 461	0.49 388	0.27 234	0.83 453	0.63 478	1.03 453	0.92 467	0.63 359	0.61 333	0.72 387	0.59 413	2.40 510	0.58 297	0.33 505	0.25 315	0.37 512	0.25 394	0.41 476	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PS-NSSS	0.69 347	1.37 467	2.44 256	0.31 150	0.32 293	0.64 340	0.34 347	1.04 459	0.74 347	0.56 271	0.75 431	0.51 264	0.42 306	2.41 512	0.54 281	0.24 478	0.17 256	0.27 488	0.18 325	0.30 389	0.23 111

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

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

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

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

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

SGM+DAISY	2.67 555	2.14 547	4.28 546	1.92 555	2.11 559	4.36 570	5.22 575	3.17 566	3.00 565	3.24 571	3.81 567	3.03 553	3.61 565	2.53 518	3.79 553	1.15 553	1.29 480	0.66 534	0.71 540	0.95 539	2.44 555

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 526	1.12 395	3.30 484	0.48 375	0.41 360	1.13 505	0.60 470	1.17 512	1.28 525	2.25 555	2.85 557	3.65 558	3.34 564	2.58 523	2.44 521	0.31 502	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.37 446	0.78 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-Forest	1.84 543	7.91 581	10.36 575	0.42 339	0.33 300	1.04 494	1.29 547	1.01 437	0.88 454	1.19 508	2.30 545	1.03 491	1.79 542	2.60 525	2.81 536	0.22 463	0.21 294	0.21 461	0.19 343	0.25 323	0.79 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-6	1.69 541	1.87 528	3.21 474	1.15 514	1.01 499	2.29 554	1.06 531	1.85 548	2.84 564	1.30 527	2.59 551	2.19 545	1.67 536	2.62 526	2.52 523	0.96 545	0.68 403	1.19 554	0.84 550	1.13 543	0.95 453

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN	1.60 538	0.85 322	3.44 503	0.46 368	0.39 348	1.96 544	0.66 485	1.72 545	1.70 545	2.75 566	2.91 560	4.20 561	3.15 561	2.72 534	2.66 529	0.30 500	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.33 412	0.91 441

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 550	1.07 382	2.87 436	0.98 497	0.92 485	2.72 560	1.88 562	1.91 552	12.27 578	2.09 548	1.99 536	2.47 548	2.24 553	2.87 545	2.03 499	0.54 522	0.47 363	0.42 519	0.47 502	0.74 527	1.22 486
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 495	2.01 537	2.56 328	0.49 388	0.40 354	1.49 522	0.96 520	1.02 445	0.95 481	0.85 465	0.94 476	1.06 499	0.59 413	2.92 546	1.15 436	0.43 516	0.74 415	0.32 503	0.55 519	0.74 527	1.35 501

MeshStereo	1.29 512	1.34 453	3.04 461	0.35 242	0.28 248	1.10 503	0.69 494	1.42 533	1.07 505	2.71 565	2.43 547	2.95 551	1.50 531	2.92 546	2.03 499	0.23 471	0.22 297	0.22 466	0.19 343	0.50 503	0.69 380
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NVStereoNet_ROB	1.45 526	1.62 508	3.59 514	1.09 506	0.70 455	0.86 460	0.67 490	1.19 514	1.51 538	1.20 513	4.05 568	1.61 536	1.94 546	2.97 548	2.07 503	0.67 532	0.69 406	0.55 528	0.70 536	0.57 512	0.67 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 521	2.04 542	3.02 457	0.58 428	0.41 360	2.15 553	1.00 527	1.31 525	1.29 526	1.05 492	1.10 500	1.29 521	0.91 490	3.07 549	1.34 455	1.65 566	0.84 427	0.68 536	0.88 553	1.55 559	1.91 528

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetRed	3.37 565	4.96 576	10.08 574	1.48 531	1.73 548	7.63 575	5.47 576	3.47 571	2.20 555	2.42 559	2.40 546	2.98 552	2.35 554	3.52 559	6.60 572	1.33 558	1.90 531	1.38 561	1.23 564	2.30 568	2.02 533

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 354	0.40 112	2.45 274	0.27 78	0.19 111	0.68 383	0.30 303	1.29 522	0.73 327	0.73 422	0.70 401	0.77 407	0.45 335	3.73 562	0.46 240	0.13 297	0.09 99	0.10 134	0.09 82	0.13 93	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	1.41 522	0.91 348	13.83 582	0.37 274	0.30 270	0.63 328	0.37 368	0.80 253	0.64 221	0.98 481	0.87 463	1.16 516	0.78 470	3.95 563	1.09 427	0.19 435	0.22 297	0.17 419	0.19 343	0.25 323	0.47 277

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

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

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

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

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

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

IMH	2.14 551	2.46 566	3.60 516	1.70 543	1.13 518	1.65 532	0.93 519	2.13 557	1.93 553	1.37 528	2.64 554	2.19 545	1.82 543	5.77 570	2.18 511	5.70 578	1.05 448	1.31 559	0.72 541	1.39 556	1.13 475

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-8	2.91 559	2.55 569	3.77 521	1.93 556	1.04 503	4.08 568	0.99 523	3.25 569	6.09 571	2.20 553	3.34 564	3.33 556	2.64 556	11.73 579	2.52 523	2.12 570	1.92 532	1.55 565	0.93 554	1.27 548	0.96 455

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark