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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RSM	0.47 124	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 432	0.60 216	2.65 364	1.35 521	1.25 524	0.56 204	0.23 159	0.54 112	0.71 313	1.14 502	0.25 59	0.22 63	0.24 120	1.24 340	0.24 45	0.09 47	2.34 560	0.10 134	0.18 325	0.25 323	3.13 566
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

CFNet_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

MADNet+	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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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