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

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 61	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.04 1	0.13 109	0.10 19	0.10 37	0.05 1	0.11 153	0.07 66	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.18 304	0.06 14	0.04 1	0.10 30	0.11 30	0.11 63	0.06 12	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.15 73	0.06 14	0.04 1	0.09 19	0.10 19	0.09 24	0.06 12	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.06 204

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 74	0.13 14	0.06 14	0.05 4	0.09 19	0.11 30	0.07 8	0.06 12	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.05 103	0.05 124

zero-FE	0.08 48	0.04 1	0.09 74	0.15 73	0.10 346	0.05 4	0.14 157	0.09 11	0.14 147	0.07 35	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.08 326	0.05 124

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 74	0.17 222	0.06 14	0.05 4	0.10 30	0.11 30	0.09 24	0.06 12	0.06 13	0.07 66	0.05 11	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.07 263	0.06 204

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 471	0.17 383	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 50	0.08 4	0.08 13	0.06 12	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 35	0.08 17	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.04 41

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.15 73	0.05 1	0.05 4	0.13 109	0.12 47	0.08 13	0.07 35	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

PFNet+	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.16 148	0.09 244	0.05 4	0.12 68	0.17 174	0.21 290	0.16 301	0.19 278	0.14 243	0.10 205	0.11 113	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.11 446

MSCF	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.14 80	0.11 63	0.10 131	0.09 94	0.07 66	0.04 1	0.11 113	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

asda	0.07 4	0.08 242	0.08 32	0.16 148	0.06 14	0.06 10	0.10 30	0.16 138	0.10 37	0.06 12	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 66	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 318	0.08 32	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.10 30	0.14 80	0.11 63	0.06 12	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 318	0.08 32	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.10 30	0.14 80	0.11 63	0.06 12	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 20	0.08 32	0.17 222	0.05 1	0.06 10	0.11 50	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 18	0.05 11	0.09 35	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

AIO_test	0.07 4	0.05 20	0.07 7	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.14 157	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.08 16	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

MIM_Stereo	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.12 68	0.20 235	0.14 147	0.13 225	0.13 180	0.09 129	0.05 11	0.12 195	0.08 17	0.05 28	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.05 124

DLNR_Zeroshot_test	10.40 588	1.82 580	19.49 595	120.77 600	13.11 592	0.06 10	0.13 109	0.23 300	0.10 37	0.07 35	0.10 123	0.09 129	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.13 483	0.04 22	0.06 107	0.04 38	51.54 599	0.04 41

DisPM	0.11 191	0.07 145	0.12 189	0.16 148	0.09 244	0.06 10	0.13 109	0.17 174	0.17 211	0.14 246	0.20 290	0.12 198	0.10 205	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.11 446

Patchmatch Stereo++	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.11 50	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285
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	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

ROB_FTStereo_v2	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

ROB_FTStereo	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.11 50	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

HUI-Stereo	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

SST-Stereo	0.10 148	0.07 145	0.15 321	0.18 304	0.09 244	0.06 10	0.12 68	0.17 174	0.11 63	0.15 273	0.17 244	0.13 223	0.12 261	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.05 124

RAFT_R40	0.11 191	0.07 145	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.06 10	0.13 109	0.17 174	0.16 192	0.14 246	0.18 269	0.15 272	0.12 261	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.05 124

Pruner-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.06 10	0.12 68	0.17 174	0.17 211	0.13 225	0.19 278	0.13 223	0.09 173	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.08 349

iGMRVC	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

iRAFT	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.11 50	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

RAFT-IKP	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

FlowAnything_test	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.09 244	0.07 30	0.14 157	0.20 235	0.11 63	0.09 98	0.09 94	0.12 198	0.12 261	0.13 240	0.11 193	0.09 365	0.06 313	0.09 365	0.09 389	0.06 196	0.09 393

GASTEREO	0.08 48	0.05 20	0.09 74	0.19 361	0.07 75	0.07 30	0.12 68	0.14 80	0.11 63	0.10 131	0.09 94	0.07 66	0.04 1	0.12 195	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

qwe	0.07 4	0.08 242	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.07 30	0.10 30	0.18 203	0.11 63	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 242	0.08 32	0.16 148	0.06 14	0.07 30	0.08 8	0.12 47	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 145	0.08 32	0.16 148	0.07 75	0.07 30	0.09 19	0.16 138	0.09 24	0.07 35	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.16 148	0.06 14	0.07 30	0.10 30	0.14 80	0.14 147	0.07 35	0.08 76	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 41

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.06 14	0.07 30	0.12 68	0.09 11	0.09 24	0.06 12	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 16	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 20	0.11 154	0.14 32	0.06 14	0.07 30	0.13 109	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 16	0.07 1	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.06 14	0.07 30	0.11 50	0.08 4	0.06 4	0.06 12	0.04 1	0.06 18	0.06 36	0.07 4	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.06 204

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 113	0.15 73	0.05 1	0.07 30	0.11 50	0.09 11	0.04 2	0.06 12	0.05 7	0.06 18	0.04 1	0.08 16	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.05 124

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 20	0.08 32	0.17 222	0.05 1	0.07 30	0.11 50	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 18	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 113	0.15 73	0.06 14	0.07 30	0.09 19	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.06 204

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.13 14	0.07 75	0.07 30	0.14 157	0.09 11	0.09 24	0.06 12	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.10 66	0.07 1	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

MonSter	0.07 4	0.06 61	0.05 1	0.15 73	0.05 1	0.07 30	0.10 30	0.15 111	0.15 164	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 148	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.09 244	0.07 30	0.15 225	0.16 138	0.16 192	0.11 160	0.10 123	0.14 243	0.08 147	0.12 195	0.10 127	0.09 365	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.05 124

whm_eth	0.10 148	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.09 244	0.07 30	0.15 225	0.16 138	0.16 192	0.11 160	0.10 123	0.14 243	0.08 147	0.12 195	0.10 127	0.09 365	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.05 124

CASnet	0.09 87	0.09 318	0.09 74	0.19 361	0.06 14	0.07 30	0.11 50	0.18 203	0.14 147	0.11 160	0.10 123	0.09 129	0.07 112	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.10 413	0.08 343	0.05 103	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.07 30	0.14 157	0.12 47	0.15 164	0.09 98	0.08 76	0.07 66	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.04 41

test_1	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.07 30	0.14 157	0.12 47	0.15 164	0.09 98	0.08 76	0.07 66	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.04 41

HHNet	0.11 191	0.06 61	0.16 355	0.15 73	0.14 469	0.07 30	0.13 109	0.20 235	0.17 211	0.14 246	0.25 371	0.11 181	0.08 147	0.13 240	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.09 393

FTStereo	0.12 257	0.06 61	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.07 30	0.15 225	0.21 258	0.18 237	0.12 198	0.24 342	0.12 198	0.12 261	0.13 240	0.13 283	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.10 420

ASMatch	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.16 148	0.10 346	0.07 30	0.14 157	0.17 174	0.17 211	0.12 198	0.16 223	0.16 286	0.10 205	0.13 240	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.08 349

IRAFT_RVC	0.12 257	0.08 242	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.07 30	0.15 225	0.24 322	0.23 314	0.14 246	0.14 194	0.15 272	0.12 261	0.12 195	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.06 204

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 61	0.05 1	0.15 73	0.05 1	0.08 53	0.10 30	0.15 111	0.15 164	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 20	0.09 74	0.14 32	0.06 14	0.08 53	0.09 19	0.13 63	0.13 120	0.05 1	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

asd	0.07 4	0.08 242	0.07 7	0.16 148	0.07 75	0.08 53	0.08 8	0.11 30	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.14 32	0.06 14	0.08 53	0.08 8	0.10 19	0.15 164	0.08 68	0.10 123	0.07 66	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.05 28	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.04 41

2.5w	0.07 4	0.07 145	0.07 7	0.16 148	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.06 13	0.09 129	0.06 36	0.08 16	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 145	0.07 7	0.13 14	0.06 14	0.08 53	0.08 8	0.18 203	0.12 89	0.07 35	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.09 35	0.11 193	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 41

3w_stereo	0.08 48	0.09 318	0.10 113	0.17 222	0.07 75	0.08 53	0.10 30	0.20 235	0.13 120	0.06 12	0.07 40	0.05 1	0.06 36	0.08 16	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

2w_stereo	0.08 48	0.08 242	0.09 74	0.16 148	0.06 14	0.08 53	0.10 30	0.20 235	0.15 164	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 61	0.06 3	0.16 148	0.06 14	0.08 53	0.10 30	0.16 138	0.11 63	0.07 35	0.08 76	0.06 18	0.07 112	0.08 16	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 61	0.06 3	0.15 73	0.06 14	0.08 53	0.09 19	0.12 47	0.08 13	0.09 98	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.03 1

S2M2	0.09 87	0.08 242	0.11 154	0.13 14	0.10 346	0.08 53	0.06 1	0.10 19	0.10 37	0.10 131	0.09 94	0.10 160	0.09 173	0.11 113	0.11 193	0.13 483	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.10 420	0.08 349

SCV_C0	0.08 48	0.07 145	0.07 7	0.16 148	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.11 30	0.12 89	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.11 113	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.22 460	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.04 41

AIO_rvc	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.15 73	0.06 14	0.08 53	0.14 157	0.09 11	0.08 13	0.07 35	0.08 76	0.07 66	0.04 1	0.10 66	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

Occ-G	0.08 48	0.05 20	0.06 3	0.14 32	0.07 75	0.08 53	0.14 157	0.13 63	0.15 164	0.07 35	0.11 153	0.07 66	0.05 11	0.09 35	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 87	0.10 376	0.31 489	0.15 73	0.06 14	0.08 53	0.14 157	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.04 1	0.11 113	0.07 1	0.12 460	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.05 124

AIO-Stereo	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.18 304	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.15 111	0.09 24	0.08 68	0.08 76	0.07 66	0.05 11	0.11 113	0.08 17	0.05 28	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

RSM	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.12 47	0.10 37	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.11 113	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

test_for_model	0.09 87	0.12 420	0.14 270	0.23 481	0.11 395	0.08 53	0.13 109	0.12 47	0.12 89	0.10 131	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.07 263	0.04 41

LoS_RVC	0.08 48	0.05 20	0.07 7	0.15 73	0.07 75	0.08 53	0.15 225	0.11 30	0.10 37	0.08 68	0.09 94	0.06 18	0.09 173	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.03 1

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.17 222	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.13 63	0.07 8	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.04 1	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

HBP-ISP	0.18 417	0.13 449	0.16 355	0.15 73	0.11 395	0.08 53	0.13 109	0.28 396	0.29 395	0.22 416	0.33 452	0.21 355	0.25 469	0.23 456	0.17 379	0.14 496	0.16 517	0.21 524	0.17 518	0.10 420	0.08 349

test_4	0.10 148	0.10 376	0.08 32	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.22 456	0.15 111	0.17 211	0.12 198	0.18 269	0.12 198	0.09 173	0.08 16	0.11 193	0.04 11	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.04 16	0.03 1

LCNet	0.11 191	0.07 145	0.09 74	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.21 258	0.15 164	0.11 160	0.15 211	0.16 286	0.11 230	0.12 195	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.15 502

AAGNet	0.11 191	0.07 145	0.16 355	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.13 109	0.18 203	0.13 120	0.16 301	0.21 311	0.13 223	0.14 324	0.11 113	0.14 320	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.05 124

PSM-softLoss	0.12 257	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.08 53	0.13 109	0.24 322	0.17 211	0.14 246	0.19 278	0.13 223	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.12 459

KMStereo	0.12 257	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.08 53	0.13 109	0.24 322	0.17 211	0.14 246	0.19 278	0.13 223	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.12 459

KYRaft	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.22 280	0.12 89	0.13 225	0.16 223	0.20 346	0.10 205	0.12 195	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.06 196	0.16 513

DeepStereo_RVC	0.11 191	0.08 242	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.08 53	0.12 68	0.17 174	0.12 89	0.13 225	0.14 194	0.12 198	0.12 261	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.08 349

RAFT-345	0.11 191	0.07 145	0.15 321	0.16 148	0.08 132	0.08 53	0.12 68	0.15 111	0.10 37	0.11 160	0.36 463	0.09 129	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.04 16	0.05 124

GMM-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.18 304	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.11 160	0.15 211	0.13 223	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.09 393

SM2	0.07 4	0.05 20	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.11 50	0.09 11	0.13 120	0.06 12	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.04 41

MS	0.08 48	0.04 1	0.12 189	0.12 4	0.07 75	0.09 84	0.07 3	0.11 30	0.13 120	0.05 1	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.04 1	0.05 112	0.06 196	0.06 204

S2M2_XL	0.08 48	0.06 61	0.12 189	0.12 4	0.08 132	0.09 84	0.09 19	0.07 2	0.07 8	0.08 68	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.08 326	0.06 204

water-stereo	0.09 87	0.06 61	0.08 32	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.15 111	0.13 120	0.11 160	0.12 166	0.08 104	0.09 173	0.07 4	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.04 16	0.04 41

4.25_new	0.07 4	0.08 242	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.14 80	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 242	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.14 80	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 242	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.14 80	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 145	0.07 7	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.06 1	0.13 63	0.11 63	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.07 112	0.10 66	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.13 14	0.06 14	0.09 84	0.12 68	0.14 80	0.10 37	0.06 12	0.09 94	0.07 66	0.05 11	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.07 112	0.11 113	0.08 17	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.07 112	0.11 113	0.08 17	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

HI	0.11 191	0.06 61	0.11 154	0.13 14	0.09 244	0.09 84	0.14 157	0.21 258	0.10 37	0.19 363	0.17 244	0.14 243	0.09 173	0.16 322	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.08 343	0.07 263	0.06 204

CoSv	0.11 191	0.06 61	0.11 154	0.13 14	0.09 244	0.09 84	0.14 157	0.21 258	0.10 37	0.19 363	0.17 244	0.14 243	0.09 173	0.16 322	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.08 343	0.07 263	0.06 204

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 32	0.12 4	0.05 1	0.09 84	0.13 109	0.06 1	0.09 24	0.05 1	0.05 7	0.06 18	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.04 41

HUF	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.14 32	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.13 63	0.13 120	0.07 35	0.07 40	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

AIO-test1	0.10 148	0.07 145	0.10 113	0.23 481	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.21 258	0.14 147	0.11 160	0.12 166	0.09 129	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.09 365	0.10 428	0.03 1	0.06 204

GIP-stereo	0.08 48	0.06 61	0.11 154	0.14 32	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.14 80	0.11 63	0.07 35	0.08 76	0.05 1	0.04 1	0.10 66	0.07 1	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

fffft	0.09 87	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.07 40	0.09 129	0.06 36	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.05 124
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 48	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.11 30	0.13 120	0.09 98	0.07 40	0.07 66	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

PAM	0.10 148	0.05 20	0.16 355	0.15 73	0.08 132	0.09 84	0.16 290	0.15 111	0.16 192	0.12 198	0.09 94	0.09 129	0.07 112	0.13 240	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.06 204

UGAM-zero	0.09 87	0.05 20	0.15 321	0.15 73	0.08 132	0.09 84	0.13 109	0.19 224	0.15 164	0.11 160	0.15 211	0.07 66	0.07 112	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 191	0.05 20	0.14 270	0.15 73	0.20 524	0.09 84	0.17 324	0.21 258	0.15 164	0.11 160	0.14 194	0.10 160	0.07 112	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.09 393

RSM++	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.09 84	0.12 68	0.11 30	0.11 63	0.08 68	0.06 13	0.07 66	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.19 224	0.16 192	0.11 160	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

MGS-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.12 189	0.15 73	0.08 132	0.09 84	0.15 225	0.12 47	0.12 89	0.07 35	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

MoCha-V2	0.08 48	0.05 20	0.10 113	0.20 416	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.11 30	0.08 13	0.07 35	0.08 76	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

IGEV++	0.08 48	0.06 61	0.08 32	0.18 304	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.10 19	0.09 24	0.08 68	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.13 240	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

testlalala	0.08 48	0.07 145	0.17 383	0.16 148	0.08 132	0.09 84	0.12 68	0.15 111	0.10 37	0.07 35	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

4D-IteraStereo	0.09 87	0.07 145	0.10 113	0.18 304	0.07 75	0.09 84	0.15 225	0.17 174	0.15 164	0.10 131	0.11 153	0.10 160	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.03 1	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.05 124

CES	0.08 48	0.04 1	0.08 32	0.14 32	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.11 30	0.09 24	0.08 68	0.09 94	0.11 181	0.06 36	0.12 195	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.05 124

RCA-Stereo	0.09 87	0.06 61	0.09 74	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.18 203	0.14 147	0.09 98	0.10 123	0.08 104	0.07 112	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

CroCo-Stereo Lap2	0.09 87	0.09 318	0.08 32	0.22 460	0.09 244	0.09 84	0.19 408	0.16 138	0.12 89	0.09 98	0.10 123	0.05 1	0.05 11	0.08 16	0.08 17	0.06 117	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.05 124

DCANet-4	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.17 324	0.18 203	0.19 252	0.13 225	0.16 223	0.09 129	0.14 324	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

fff	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.16 138	0.20 275	0.13 225	0.16 223	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

ADStereo(finetuned)	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.13 225	0.17 244	0.10 160	0.12 261	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

iRaft-Stereo_5w	0.12 257	0.09 318	0.12 189	0.19 361	0.08 132	0.09 84	0.12 68	0.21 258	0.21 290	0.19 363	0.14 194	0.11 181	0.09 173	0.20 415	0.16 364	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.06 204

GLC_STEREO	0.11 191	0.07 145	0.11 154	0.17 222	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.15 111	0.24 330	0.12 198	0.13 180	0.12 198	0.08 147	0.18 375	0.11 193	0.06 117	0.08 411	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.05 124

TransformOpticalFlow	0.10 148	0.08 242	0.13 235	0.18 304	0.07 75	0.09 84	0.15 225	0.19 224	0.15 164	0.12 198	0.17 244	0.11 181	0.11 230	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.05 124

OMP-Stereo	0.11 191	0.06 61	0.14 270	0.18 304	0.08 132	0.09 84	0.12 68	0.21 258	0.21 290	0.13 225	0.14 194	0.11 181	0.12 261	0.11 113	0.13 283	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

PFNet	0.12 257	0.06 61	0.17 383	0.17 222	0.08 132	0.09 84	0.15 225	0.26 356	0.20 275	0.16 301	0.16 223	0.14 243	0.11 230	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

GrayStereo	0.11 191	0.06 61	0.11 154	0.19 361	0.09 244	0.09 84	0.16 290	0.18 203	0.17 211	0.14 246	0.17 244	0.17 306	0.11 230	0.12 195	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.10 420

AnonymousM	0.09 87	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.19 224	0.14 147	0.13 225	0.11 153	0.09 129	0.08 147	0.13 240	0.10 127	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.05 112	0.05 103	0.05 124

CroCo-Stereo	0.09 87	0.08 242	0.08 32	0.22 460	0.09 244	0.09 84	0.19 408	0.15 111	0.12 89	0.07 35	0.07 40	0.08 104	0.06 36	0.08 16	0.07 1	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.05 103	0.04 41
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
CREStereo++_RVC	0.08 48	0.04 1	0.06 3	0.13 14	0.07 75	0.09 84	0.12 68	0.14 80	0.14 147	0.10 131	0.14 194	0.08 104	0.07 112	0.09 35	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.05 112	0.04 16	0.04 41
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
raftrobust	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.09 84	0.10 30	0.18 203	0.16 192	0.10 131	0.09 94	0.12 198	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.05 124

DCANet	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.13 225	0.17 244	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

csc	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.16 138	0.20 275	0.13 225	0.16 223	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

cscssc	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.16 138	0.20 275	0.13 225	0.16 223	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

CFNet-RSSM	0.09 87	0.07 145	0.09 74	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.15 225	0.16 138	0.17 211	0.08 68	0.12 166	0.10 160	0.09 173	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

depthmonostereo	0.09 87	0.06 61	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.13 109	0.14 80	0.14 147	0.10 131	0.10 123	0.09 129	0.11 230	0.08 16	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.07 3	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.07 3	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune	0.11 191	0.08 242	0.13 235	0.14 32	0.06 14	0.10 133	0.19 408	0.17 174	0.19 252	0.12 198	0.14 194	0.15 272	0.10 205	0.13 240	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.05 124

LG-Stereo	0.08 48	0.07 145	0.10 113	0.18 304	0.07 75	0.10 133	0.17 324	0.11 30	0.08 13	0.05 1	0.07 40	0.05 1	0.07 112	0.09 35	0.09 54	0.04 11	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.04 16	0.04 41

HART	0.08 48	0.07 145	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.10 133	0.16 290	0.13 63	0.11 63	0.08 68	0.10 123	0.07 66	0.05 11	0.10 66	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.05 103	0.04 41

SCV	0.08 48	0.09 318	0.08 32	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.13 109	0.10 19	0.12 89	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.04 1	0.09 35	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.06 196	0.04 41

IGEV-RUCA	0.08 48	0.06 61	0.11 154	0.14 32	0.09 244	0.10 133	0.12 68	0.10 19	0.12 89	0.06 12	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.06 204

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 20	0.07 7	0.14 32	0.06 14	0.10 133	0.13 109	0.07 2	0.13 120	0.06 12	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

999	0.09 87	0.05 20	0.13 235	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.15 111	0.11 63	0.10 131	0.08 76	0.08 104	0.08 147	0.16 322	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.05 124

mms	0.09 87	0.07 145	0.08 32	0.16 148	0.08 132	0.10 133	0.16 290	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.06 36	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.03 1

PAM_32	0.09 87	0.05 20	0.17 383	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.15 225	0.14 80	0.15 164	0.09 98	0.08 76	0.09 129	0.07 112	0.14 266	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.06 204

rvit_0105_6	0.14 316	0.09 318	0.18 406	0.17 222	0.10 346	0.10 133	0.16 290	0.19 224	0.26 365	0.12 198	0.18 269	0.17 306	0.12 261	0.18 375	0.12 242	0.15 500	0.11 472	0.12 463	0.10 428	0.09 388	0.06 204

rvit_stereo_0081	0.11 191	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.14 80	0.24 330	0.11 160	0.13 180	0.13 223	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.10 406	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.05 124

GCAP-BAT	0.09 87	0.07 145	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.13 109	0.14 80	0.10 37	0.11 160	0.10 123	0.08 104	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

rvit_stereo_0082	0.11 191	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.14 80	0.24 330	0.11 160	0.13 180	0.13 223	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.10 406	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.05 124

U	0.08 48	0.07 145	0.09 74	0.19 361	0.10 346	0.10 133	0.13 109	0.12 47	0.17 211	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.06 196	0.05 124

testlalala2	0.10 148	0.06 61	0.11 154	0.20 416	0.10 346	0.10 133	0.12 68	0.17 174	0.12 89	0.12 198	0.13 180	0.09 129	0.07 112	0.11 113	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

AE-Stereo	0.10 148	0.08 242	0.10 113	0.18 304	0.09 244	0.10 133	0.15 225	0.14 80	0.19 252	0.09 98	0.14 194	0.12 198	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

plain	0.10 148	0.08 242	0.10 113	0.19 361	0.09 244	0.10 133	0.15 225	0.14 80	0.13 120	0.13 225	0.15 211	0.09 129	0.12 261	0.13 240	0.12 242	0.07 245	0.05 188	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.06 204

MSKI-zero shot	0.09 87	0.05 20	0.09 74	0.15 73	0.07 75	0.10 133	0.13 109	0.14 80	0.13 120	0.09 98	0.09 94	0.09 129	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

MIF-Stereo (partial)	0.11 191	0.06 61	0.10 113	0.19 361	0.10 346	0.10 133	0.11 50	0.17 174	0.18 237	0.14 246	0.16 223	0.09 129	0.11 230	0.12 195	0.12 242	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.07 285

testlalala_base	0.10 148	0.09 318	0.14 270	0.21 445	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.13 63	0.10 37	0.07 35	0.15 211	0.07 66	0.08 147	0.10 66	0.12 242	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

HH	0.09 87	0.06 61	0.13 235	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.16 290	0.14 80	0.10 37	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.07 112	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

HanStereo	0.09 87	0.06 61	0.13 235	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.16 290	0.14 80	0.10 37	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.07 112	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

CAS	0.08 48	0.04 1	0.07 7	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.13 109	0.12 47	0.09 24	0.09 98	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.04 41

EGLCR-Stereo	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.14 32	0.06 14	0.10 133	0.12 68	0.11 30	0.16 192	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.05 11	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

ProNet	0.09 87	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.15 225	0.15 111	0.12 89	0.09 98	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.06 204

MC-Stereo	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.06 14	0.10 133	0.14 157	0.12 47	0.10 37	0.09 98	0.12 166	0.09 129	0.06 36	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

TRStereo	0.09 87	0.05 20	0.12 189	0.15 73	0.12 426	0.10 133	0.13 109	0.18 203	0.18 237	0.09 98	0.09 94	0.09 129	0.06 36	0.10 66	0.08 17	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.04 16	0.04 41

STrans-v2	0.10 148	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.07 75	0.10 133	0.14 157	0.21 258	0.11 63	0.11 160	0.15 211	0.12 198	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.04 41

NF-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

OCTAStereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

NRIStereo	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.18 304	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.16 138	0.15 164	0.12 198	0.14 194	0.13 223	0.12 261	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.07 285

PSM-AAD	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.19 361	0.09 244	0.10 133	0.15 225	0.20 235	0.13 120	0.12 198	0.14 194	0.18 320	0.11 230	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.14 495

RE-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

TVStereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

CRE-IMP	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.10 133	0.12 68	0.18 203	0.10 37	0.14 246	0.13 180	0.13 223	0.12 261	0.12 195	0.11 193	0.07 245	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.08 349

rafts_anoy	0.11 191	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.17 174	0.14 147	0.13 225	0.13 180	0.12 198	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.07 245	0.04 22	0.09 365	0.11 460	0.07 263	0.06 204

raft+_RVC	0.11 191	0.07 145	0.09 74	0.16 148	0.07 75	0.10 133	0.11 50	0.24 322	0.20 275	0.12 198	0.15 211	0.12 198	0.08 147	0.12 195	0.13 283	0.07 245	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

111	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.10 133	0.14 157	0.21 258	0.23 314	0.11 160	0.12 166	0.14 243	0.11 230	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.05 103	0.05 124

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.06 14	0.10 133	0.16 290	0.17 174	0.14 147	0.09 98	0.10 123	0.08 104	0.09 173	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.03 1

AFF-stereo	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.07 75	0.10 133	0.16 290	0.17 174	0.09 24	0.10 131	0.12 166	0.09 129	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.04 16	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.15 225	0.16 138	0.09 24	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.07 112	0.09 35	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.05 112	0.05 103	0.04 41

Gwc-CoAtRS	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.10 133	0.14 157	0.17 174	0.17 211	0.08 68	0.10 123	0.12 198	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

AdaDepth	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.18 304	0.06 14	0.11 178	0.12 68	0.09 11	0.07 8	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.04 11	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

DilatedVolume-Stereo	0.09 87	0.05 20	0.08 32	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.12 68	0.14 80	0.16 192	0.11 160	0.11 153	0.09 129	0.09 173	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.13 14	0.07 75	0.11 178	0.19 408	0.17 174	0.12 89	0.15 273	0.15 211	0.17 306	0.12 261	0.13 240	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.06 204

AIO-test2	0.10 148	0.08 242	0.10 113	0.23 481	0.08 132	0.11 178	0.10 30	0.23 300	0.23 314	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.05 11	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.09 389	0.05 103	0.05 124

castereo	0.09 87	0.06 61	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.15 225	0.14 80	0.18 237	0.08 68	0.10 123	0.11 181	0.08 147	0.09 35	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

tt45	0.09 87	0.06 61	0.11 154	0.15 73	0.07 75	0.11 178	0.16 290	0.13 63	0.11 63	0.09 98	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

ours_stereo	0.09 87	0.07 145	0.09 74	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.16 290	0.11 30	0.12 89	0.08 68	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.12 195	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.03 1

tg	0.10 148	0.06 61	0.10 113	0.18 304	0.08 132	0.11 178	0.16 290	0.20 235	0.12 89	0.08 68	0.11 153	0.11 181	0.07 112	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.04 16	0.04 41

rvit_stereo_0083	0.12 257	0.08 242	0.17 383	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.14 80	0.26 365	0.11 160	0.14 194	0.13 223	0.10 205	0.12 195	0.12 242	0.10 406	0.08 411	0.09 365	0.07 278	0.07 263	0.05 124

WCG-NET	0.08 48	0.05 20	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.14 157	0.13 63	0.13 120	0.06 12	0.09 94	0.07 66	0.06 36	0.13 240	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

WCG-NET（raft）	0.08 48	0.05 20	0.10 113	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.13 109	0.15 111	0.12 89	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.13 240	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

DispNO	0.14 316	0.08 242	0.17 383	0.19 361	0.12 426	0.11 178	0.21 446	0.23 300	0.29 395	0.17 317	0.23 330	0.18 320	0.17 391	0.15 288	0.15 348	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.06 204

ff7	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

IGEVStereo-DCA	0.09 87	0.06 61	0.11 154	0.15 73	0.10 346	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

ffff	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

rrr	0.09 87	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.10 346	0.11 178	0.16 290	0.16 138	0.15 164	0.10 131	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

11t	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

GCAP-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.13 235	0.18 304	0.06 14	0.11 178	0.07 3	0.13 63	0.12 89	0.09 98	0.10 123	0.07 66	0.09 173	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

RAFT-Test	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.15 73	0.07 75	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.13 120	0.09 98	0.10 123	0.10 160	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

LL-Strereo	0.13 282	0.09 318	0.11 154	0.20 416	0.10 346	0.11 178	0.18 369	0.32 442	0.24 330	0.15 273	0.15 211	0.14 243	0.13 299	0.19 390	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.08 343	0.04 16	0.05 124

anonymousdsp	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.09 98	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

DCRE	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.16 148	0.11 395	0.11 178	0.17 324	0.18 203	0.17 211	0.11 160	0.18 269	0.10 160	0.10 205	0.15 288	0.11 193	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.04 41

ccc-4	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

IGEV-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.09 98	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.10 148	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.14 157	0.20 235	0.15 164	0.12 198	0.17 244	0.07 66	0.07 112	0.14 266	0.13 283	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

GwcNet-ADL	0.13 282	0.08 242	0.14 270	0.20 416	0.09 244	0.11 178	0.20 429	0.30 421	0.24 330	0.13 225	0.14 194	0.18 320	0.14 324	0.13 240	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.06 204

IIG-Stereo	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.12 68	0.22 280	0.17 211	0.14 246	0.17 244	0.11 181	0.12 261	0.12 195	0.12 242	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

cross-raft	0.10 148	0.09 318	0.09 74	0.19 361	0.07 75	0.11 178	0.25 494	0.13 63	0.15 164	0.08 68	0.11 153	0.12 198	0.10 205	0.09 35	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

test-1	0.10 148	0.07 145	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.11 178	0.24 479	0.14 80	0.18 237	0.09 98	0.07 40	0.09 129	0.08 147	0.07 4	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

iRaftStereo_RVC	0.10 148	0.07 145	0.09 74	0.17 222	0.09 244	0.11 178	0.17 324	0.18 203	0.12 89	0.09 98	0.12 166	0.10 160	0.07 112	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.04 16	0.04 41

TANstereo	0.09 87	0.04 1	0.08 32	0.13 14	0.06 14	0.11 178	0.14 157	0.15 111	0.19 252	0.11 160	0.15 211	0.10 160	0.06 36	0.12 195	0.09 54	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

test_xeample3	0.09 87	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.13 120	0.10 131	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

R-Stereo Train	0.10 148	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.14 157	0.23 300	0.11 63	0.12 198	0.19 278	0.11 181	0.08 147	0.09 35	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.05 124

RAFT-Stereo	0.10 148	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.14 157	0.23 300	0.11 63	0.12 198	0.19 278	0.11 181	0.08 147	0.09 35	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.05 124
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.14 32	0.06 14	0.11 178	0.10 30	0.18 203	0.18 237	0.13 225	0.16 223	0.14 243	0.11 230	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.04 22	0.04 1	0.04 38	0.06 196	0.05 124
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DFGA-Net	0.13 282	0.11 402	0.18 406	0.17 222	0.10 346	0.12 213	0.13 109	0.22 280	0.25 351	0.16 301	0.16 223	0.13 223	0.12 261	0.16 322	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.05 103	0.05 124

G2L-Stereo_test	0.14 316	0.07 145	0.11 154	0.13 14	0.08 132	0.12 213	0.16 290	0.30 421	0.28 388	0.20 386	0.23 330	0.20 346	0.16 368	0.17 354	0.18 397	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.07 263	0.06 204

SGD-Stereo	0.08 48	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.05 1	0.12 213	0.12 68	0.11 30	0.12 89	0.07 35	0.09 94	0.09 129	0.09 173	0.08 16	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 148	0.07 145	0.07 7	0.18 304	0.07 75	0.12 213	0.19 408	0.24 322	0.19 252	0.06 12	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.11 113	0.08 17	0.06 117	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.04 41

MM-Stereo_test2	0.09 87	0.06 61	0.09 74	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.18 369	0.15 111	0.14 147	0.07 35	0.10 123	0.07 66	0.06 36	0.12 195	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 148	0.07 145	0.08 32	0.18 304	0.07 75	0.12 213	0.18 369	0.21 258	0.20 275	0.09 98	0.11 153	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

Reg-Stereo(zero)	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.16 148	0.06 14	0.12 213	0.11 50	0.15 111	0.10 37	0.12 198	0.09 94	0.10 160	0.08 147	0.11 113	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

rvit_0105_4	0.14 316	0.09 318	0.17 383	0.17 222	0.10 346	0.12 213	0.19 408	0.23 300	0.27 374	0.14 246	0.20 290	0.17 306	0.13 299	0.17 354	0.13 283	0.15 500	0.11 472	0.11 444	0.10 428	0.09 388	0.06 204

UGAM	0.13 282	0.10 376	0.09 74	0.22 460	0.08 132	0.12 213	0.20 429	0.17 174	0.23 314	0.21 400	0.16 223	0.13 223	0.13 299	0.19 390	0.12 242	0.07 245	0.05 188	0.13 478	0.11 460	0.07 263	0.05 124

model_zeroshot	0.10 148	0.04 1	0.11 154	0.15 73	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.20 235	0.13 120	0.11 160	0.10 123	0.12 198	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.06 204

ITSA-stereo	0.15 360	0.10 376	0.14 270	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.14 157	0.30 421	0.49 509	0.17 317	0.19 278	0.22 373	0.15 342	0.17 354	0.16 364	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.08 326	0.08 349

rvit_stereo_ft	0.12 257	0.07 145	0.13 235	0.19 361	0.10 346	0.12 213	0.17 324	0.16 138	0.16 192	0.12 198	0.13 180	0.15 272	0.10 205	0.14 266	0.13 283	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.05 124

CAS++	0.11 191	0.07 145	0.11 154	0.14 32	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.24 322	0.14 147	0.11 160	0.09 94	0.11 181	0.07 112	0.14 266	0.09 54	0.11 435	0.09 440	0.09 365	0.07 278	0.07 263	0.08 349
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.08 48	0.05 20	0.07 7	0.12 4	0.05 1	0.12 213	0.11 50	0.13 63	0.10 37	0.08 68	0.13 180	0.09 129	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

H2IRNET	0.10 148	0.09 318	0.09 74	0.18 304	0.09 244	0.12 213	0.15 225	0.14 80	0.21 290	0.10 131	0.10 123	0.10 160	0.10 205	0.10 66	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.06 196	0.05 124

CoDeX	0.12 257	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.23 300	0.27 374	0.13 225	0.17 244	0.16 286	0.11 230	0.14 266	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.05 124

tt1	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.12 213	0.16 290	0.15 111	0.19 252	0.09 98	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.06 204

IGEV_Zeroshot_test	0.09 87	0.05 20	0.12 189	0.13 14	0.08 132	0.12 213	0.13 109	0.17 174	0.11 63	0.10 131	0.06 13	0.09 129	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.05 124

RAFT_CTSACE	0.12 257	0.09 318	0.10 113	0.22 460	0.08 132	0.12 213	0.24 479	0.18 203	0.16 192	0.20 386	0.27 396	0.13 223	0.07 112	0.13 240	0.09 54	0.05 28	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.04 16	0.04 41

SA	0.12 257	0.09 318	0.08 32	0.18 304	0.08 132	0.12 213	0.24 479	0.23 300	0.18 237	0.17 317	0.27 396	0.14 243	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.08 343	0.05 103	0.04 41

CIPLG	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.15 164	0.14 246	0.11 153	0.16 286	0.09 173	0.16 322	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

iRaft-Stereo_20w	0.09 87	0.05 20	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.18 203	0.10 37	0.11 160	0.08 76	0.08 104	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

UDGNet	0.14 316	0.13 449	0.16 355	0.17 222	0.10 346	0.12 213	0.16 290	0.21 258	0.27 374	0.20 386	0.20 290	0.16 286	0.13 299	0.16 322	0.13 283	0.10 406	0.06 313	0.09 365	0.07 278	0.06 196	0.07 285

IPLGR_C	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.15 164	0.14 246	0.10 123	0.16 286	0.09 173	0.16 322	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

MIPNet	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.20 235	0.24 330	0.11 160	0.10 123	0.09 129	0.07 112	0.13 240	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

IPLGR	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.12 213	0.17 324	0.21 258	0.24 330	0.11 160	0.12 166	0.11 181	0.08 147	0.12 195	0.12 242	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.04 41

GMOStereo	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

error version	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

test-v	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

ACRE	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.14 147	0.14 246	0.10 123	0.16 286	0.09 173	0.16 322	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

CrosDoStereo	0.12 257	0.06 61	0.12 189	0.14 32	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.22 304	0.19 363	0.24 342	0.15 272	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.05 124

DeepStereo_LL	0.12 257	0.06 61	0.12 189	0.14 32	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.22 304	0.19 363	0.24 342	0.15 272	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.05 124

RAFT-RH_RVC	0.11 191	0.06 61	0.14 270	0.16 148	0.09 244	0.12 213	0.12 68	0.17 174	0.12 89	0.13 225	0.41 500	0.11 181	0.10 205	0.13 240	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.05 112	0.04 16	0.06 204

test-2	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

Prome-Stereo	0.11 191	0.06 61	0.10 113	0.18 304	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.22 280	0.13 120	0.12 198	0.17 244	0.13 223	0.08 147	0.12 195	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.09 393

XX-TBD	0.09 87	0.06 61	0.07 7	0.14 32	0.07 75	0.12 213	0.16 290	0.14 80	0.13 120	0.11 160	0.12 166	0.09 129	0.08 147	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

RALCasStereoNet	0.10 148	0.06 61	0.09 74	0.16 148	0.08 132	0.12 213	0.14 157	0.17 174	0.11 63	0.12 198	0.17 244	0.14 243	0.10 205	0.12 195	0.11 193	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.07 285

PMTNet	0.09 87	0.05 20	0.09 74	0.12 4	0.06 14	0.12 213	0.14 157	0.15 111	0.11 63	0.09 98	0.13 180	0.10 160	0.07 112	0.13 240	0.10 127	0.15 500	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.07 263	0.06 204

ccs_rob	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.27 377	0.34 438	0.14 246	0.21 311	0.22 373	0.13 299	0.18 375	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285

G2L-Stereo	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.12 68	0.27 377	0.22 304	0.16 301	0.27 396	0.21 355	0.13 299	0.17 354	0.18 397	0.09 365	0.08 411	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285

fffy	0.09 87	0.08 242	0.09 74	0.16 148	0.07 75	0.13 252	0.17 324	0.13 63	0.12 89	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.09 173	0.13 240	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.05 124

rvit_stereo_0081_aga	0.11 191	0.09 318	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.13 252	0.14 157	0.14 80	0.19 252	0.10 131	0.18 269	0.16 286	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.06 204

rvit_stereo_0075_2	0.17 403	0.12 420	0.25 461	0.23 481	0.16 497	0.13 252	0.10 30	0.30 421	0.27 374	0.20 386	0.28 410	0.22 373	0.15 342	0.18 375	0.13 283	0.16 516	0.10 460	0.17 510	0.10 428	0.10 420	0.09 393

RAStereo	0.10 148	0.09 318	0.08 32	0.20 416	0.08 132	0.13 252	0.18 369	0.15 111	0.17 211	0.10 131	0.12 166	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.04 41

Pointernet	0.09 87	0.04 1	0.09 74	0.16 148	0.08 132	0.13 252	0.10 30	0.15 111	0.17 211	0.09 98	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 191	0.05 20	0.11 154	0.15 73	0.13 449	0.13 252	0.16 290	0.23 300	0.17 211	0.10 131	0.12 166	0.10 160	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.08 349

gcap-zeroshot	0.09 87	0.05 20	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.13 252	0.13 109	0.11 30	0.12 89	0.13 225	0.12 166	0.09 129	0.08 147	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

MyStereo06	0.10 148	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.18 369	0.19 224	0.12 89	0.12 198	0.08 76	0.07 66	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.06 196	0.06 204

MyStereo05	0.13 282	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.18 369	0.27 377	0.35 447	0.17 317	0.14 194	0.15 272	0.11 230	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.06 196	0.06 204

ACVNet-DCA	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.09 98	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.07 285

xx1	0.11 191	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.16 138	0.18 237	0.09 98	0.09 94	0.16 286	0.16 368	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.07 285

1test111	0.11 191	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.09 98	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.15 288	0.16 364	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.07 285

cc1	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.16 138	0.18 237	0.09 98	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.06 204

MaDis-Stereo	0.09 87	0.09 318	0.08 32	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.10 30	0.16 138	0.16 192	0.09 98	0.11 153	0.06 18	0.06 36	0.09 35	0.13 283	0.07 245	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.04 41

UniTT-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.08 32	0.18 304	0.08 132	0.13 252	0.11 50	0.12 47	0.11 63	0.10 131	0.12 166	0.05 1	0.07 112	0.09 35	0.09 54	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.05 103	0.05 124

EKT-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.14 270	0.15 73	0.10 346	0.13 252	0.14 157	0.18 203	0.21 290	0.11 160	0.08 76	0.12 198	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.07 285

Any-RAFT	0.10 148	0.05 20	0.09 74	0.14 32	0.07 75	0.13 252	0.14 157	0.21 258	0.15 164	0.11 160	0.12 166	0.12 198	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

anonymousdsp2	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.16 148	0.09 244	0.13 252	0.14 157	0.18 203	0.22 304	0.13 225	0.14 194	0.12 198	0.09 173	0.14 266	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

CBFPSM	0.14 316	0.06 61	0.26 464	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.22 280	0.23 314	0.20 386	0.27 396	0.24 397	0.16 368	0.16 322	0.18 397	0.06 117	0.06 313	0.06 107	0.07 278	0.07 263	0.07 285

anonymousa	0.13 282	0.07 145	0.13 235	0.18 304	0.09 244	0.13 252	0.17 324	0.19 224	0.29 395	0.15 273	0.24 342	0.15 272	0.14 324	0.14 266	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.09 389	0.05 103	0.06 204

qqq	0.13 282	0.09 318	0.15 321	0.16 148	0.08 132	0.13 252	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.15 273	0.19 278	0.16 286	0.16 368	0.15 288	0.16 364	0.07 245	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.07 285

raft_robust	0.13 282	0.10 376	0.07 7	0.18 304	0.08 132	0.13 252	0.24 479	0.28 396	0.33 426	0.20 386	0.19 278	0.14 243	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.04 41

test_3	0.10 148	0.09 318	0.10 113	0.20 416	0.08 132	0.13 252	0.26 502	0.14 80	0.21 290	0.10 131	0.10 123	0.09 129	0.09 173	0.08 16	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.07 278	0.04 16	0.04 41

PSMNet-ADL	0.15 360	0.12 420	0.13 235	0.22 460	0.09 244	0.13 252	0.20 429	0.26 356	0.23 314	0.18 347	0.20 290	0.24 397	0.16 368	0.18 375	0.17 379	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.11 460	0.08 326	0.07 285

CFNet_pseudo	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.13 252	0.14 157	0.27 377	0.34 438	0.14 246	0.21 311	0.22 373	0.13 299	0.18 375	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.07 263	0.07 285

GES	0.14 316	0.08 242	0.16 355	0.15 73	0.10 346	0.13 252	0.13 109	0.28 396	0.25 351	0.16 301	0.23 330	0.18 320	0.13 299	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.09 393

CREStereo	0.09 87	0.04 1	0.08 32	0.11 1	0.06 14	0.13 252	0.14 157	0.14 80	0.10 37	0.08 68	0.13 180	0.09 129	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.06 204
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
PSMNet-RSSM	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.15 73	0.08 132	0.13 252	0.16 290	0.24 322	0.24 330	0.16 301	0.28 410	0.22 373	0.14 324	0.15 288	0.13 283	0.11 435	0.06 313	0.09 365	0.12 479	0.08 326	0.07 285

FADNet_RVC	0.16 383	0.14 461	0.40 512	0.20 416	0.11 395	0.13 252	0.13 109	0.26 356	0.22 304	0.21 400	0.23 330	0.20 346	0.17 391	0.14 266	0.16 364	0.08 306	0.08 411	0.12 463	0.09 389	0.11 443	0.10 420

DIP-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.09 19	0.16 138	0.16 192	0.11 160	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet	0.13 282	0.10 376	0.18 406	0.19 361	0.08 132	0.13 252	0.18 369	0.20 235	0.26 365	0.15 273	0.23 330	0.15 272	0.13 299	0.14 266	0.14 320	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

G2L-ROB	0.13 282	0.06 61	0.13 235	0.13 14	0.08 132	0.14 284	0.16 290	0.25 338	0.18 237	0.19 363	0.18 269	0.20 346	0.14 324	0.17 354	0.16 364	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.09 393

castereo++	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.15 73	0.05 1	0.14 284	0.12 68	0.11 30	0.15 164	0.07 35	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.08 16	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 316	0.09 318	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.23 467	0.24 322	0.27 374	0.14 246	0.15 211	0.18 320	0.12 261	0.17 354	0.14 320	0.14 496	0.11 472	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.06 204

ACV-stereo	0.15 360	0.10 376	0.28 476	0.18 304	0.12 426	0.14 284	0.12 68	0.23 300	0.21 290	0.19 363	0.23 330	0.22 373	0.15 342	0.23 456	0.17 379	0.07 245	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

MyStereo07	0.10 148	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.18 369	0.15 111	0.15 164	0.09 98	0.06 13	0.06 18	0.07 112	0.12 195	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.06 204

MyStereo04	0.13 282	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.18 369	0.29 407	0.38 465	0.17 317	0.14 194	0.16 286	0.10 205	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.06 204

PCWNet_CMD	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.14 157	0.29 407	0.36 451	0.14 246	0.20 290	0.21 355	0.12 261	0.17 354	0.13 283	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

CFNet_ucs	0.15 360	0.08 242	0.16 355	0.16 148	0.11 395	0.14 284	0.14 157	0.30 421	0.34 438	0.16 301	0.24 342	0.23 391	0.14 324	0.18 375	0.15 348	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.09 388	0.09 393

AEACV	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.14 32	0.13 449	0.14 284	0.13 109	0.14 80	0.09 24	0.07 35	0.09 94	0.07 66	0.08 147	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

LoS	0.09 87	0.05 20	0.11 154	0.13 14	0.07 75	0.14 284	0.11 50	0.15 111	0.15 164	0.09 98	0.09 94	0.12 198	0.09 173	0.15 288	0.10 127	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.05 124
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.14 284	0.14 157	0.18 203	0.14 147	0.11 160	0.14 194	0.16 286	0.11 230	0.14 266	0.12 242	0.09 365	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.08 326	0.08 349

IER	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.16 290	0.25 338	0.26 365	0.18 347	0.25 371	0.17 306	0.20 433	0.16 322	0.14 320	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.07 285

test_5	0.14 316	0.12 420	0.08 32	0.20 416	0.10 346	0.14 284	0.29 524	0.21 258	0.24 330	0.18 347	0.28 410	0.11 181	0.15 342	0.12 195	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

BSDual-CNN	0.15 360	0.09 318	0.14 270	0.22 460	0.10 346	0.14 284	0.15 225	0.34 470	0.19 252	0.17 317	0.22 321	0.25 411	0.16 368	0.15 288	0.14 320	0.08 306	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.07 263	0.07 285

hknet	0.15 360	0.11 402	0.13 235	0.22 460	0.11 395	0.14 284	0.15 225	0.34 470	0.25 351	0.17 317	0.22 321	0.22 373	0.18 405	0.17 354	0.12 242	0.07 245	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.07 263	0.07 285

Sa-1000	0.12 257	0.08 242	0.08 32	0.18 304	0.08 132	0.14 284	0.22 456	0.22 280	0.18 237	0.15 273	0.20 290	0.17 306	0.11 230	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.09 365	0.09 389	0.05 103	0.05 124

THIR-Stereo	0.12 257	0.07 145	0.11 154	0.15 73	0.08 132	0.14 284	0.16 290	0.17 174	0.25 351	0.16 301	0.24 342	0.14 243	0.12 261	0.12 195	0.14 320	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.05 124

DRaft	0.12 257	0.06 61	0.11 154	0.14 32	0.09 244	0.14 284	0.17 324	0.21 258	0.30 405	0.17 317	0.28 410	0.10 160	0.15 342	0.10 66	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

RALAANet	0.11 191	0.08 242	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.10 30	0.20 235	0.15 164	0.14 246	0.13 180	0.16 286	0.09 173	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

ARAFT	0.12 257	0.08 242	0.17 383	0.19 361	0.09 244	0.14 284	0.18 369	0.20 235	0.12 89	0.12 198	0.13 180	0.14 243	0.11 230	0.15 288	0.12 242	0.06 117	0.05 188	0.10 413	0.09 389	0.05 103	0.04 41

RAFT + AFF	0.13 282	0.07 145	0.20 429	0.20 416	0.10 346	0.14 284	0.24 479	0.26 356	0.20 275	0.11 160	0.10 123	0.12 198	0.10 205	0.15 288	0.12 242	0.07 245	0.06 313	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.08 349

FENet	0.13 282	0.08 242	0.12 189	0.16 148	0.08 132	0.14 284	0.15 225	0.22 280	0.23 314	0.17 317	0.23 330	0.16 286	0.12 261	0.14 266	0.15 348	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.07 285

ACVNet	0.15 360	0.09 318	0.15 321	0.13 14	0.12 426	0.14 284	0.20 429	0.22 280	0.33 426	0.17 317	0.26 388	0.21 355	0.16 368	0.17 354	0.21 436	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.06 204

cf-r	0.13 282	0.07 145	0.12 189	0.16 148	0.08 132	0.14 284	0.19 408	0.20 235	0.25 351	0.17 317	0.25 371	0.21 355	0.16 368	0.14 266	0.14 320	0.10 406	0.05 188	0.06 107	0.08 343	0.06 196	0.06 204

GANet-RSSM	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.13 14	0.08 132	0.14 284	0.17 324	0.22 280	0.21 290	0.17 317	0.24 342	0.23 391	0.15 342	0.16 322	0.15 348	0.10 406	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

MSMDNet	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.14 157	0.29 407	0.36 451	0.14 246	0.21 311	0.21 355	0.12 261	0.17 354	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

coex_refinement	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.10 346	0.15 310	0.15 225	0.26 356	0.29 395	0.18 347	0.20 290	0.22 373	0.17 391	0.16 322	0.18 397	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.09 388	0.08 349

ISRNet	0.18 417	0.08 242	0.19 417	0.19 361	0.13 449	0.15 310	0.12 68	0.30 421	0.32 419	0.21 400	0.25 371	0.27 428	0.17 391	0.17 354	0.20 416	0.20 529	0.08 411	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.17 521

FACV-RUCA	0.13 282	0.11 402	0.12 189	0.19 361	0.12 426	0.15 310	0.15 225	0.22 280	0.20 275	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.16 368	0.14 266	0.13 283	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.10 420	0.08 349

DDVS	0.15 360	0.10 376	0.21 437	0.16 148	0.12 426	0.15 310	0.14 157	0.25 338	0.19 252	0.18 347	0.29 422	0.27 428	0.12 261	0.19 390	0.15 348	0.09 365	0.06 313	0.09 365	0.07 278	0.11 443	0.11 446

rvit_0105_3	0.15 360	0.09 318	0.14 270	0.19 361	0.12 426	0.15 310	0.25 494	0.25 338	0.29 395	0.15 273	0.17 244	0.20 346	0.13 299	0.17 354	0.14 320	0.13 483	0.11 472	0.12 463	0.14 492	0.07 263	0.06 204

DCVSM-stereo	0.14 316	0.09 318	0.16 355	0.16 148	0.10 346	0.15 310	0.09 19	0.19 224	0.23 314	0.20 386	0.23 330	0.26 420	0.15 342	0.18 375	0.14 320	0.09 365	0.07 385	0.09 365	0.08 343	0.10 420	0.12 459

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.16 148	0.08 132	0.15 310	0.16 290	0.18 203	0.18 237	0.10 131	0.09 94	0.09 129	0.08 147	0.11 113	0.12 242	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.07 263	0.06 204

ttt	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.15 310	0.18 369	0.27 377	0.29 395	0.16 301	0.24 342	0.17 306	0.13 299	0.13 240	0.14 320	0.11 435	0.08 411	0.09 365	0.08 343	0.09 388	0.08 349

StereoVision	0.13 282	0.12 420	0.09 74	0.24 490	0.10 346	0.15 310	0.21 446	0.21 258	0.20 275	0.12 198	0.24 342	0.10 160	0.10 205	0.16 322	0.10 127	0.09 365	0.11 472	0.12 463	0.12 479	0.06 196	0.05 124

LL-Strereo2	0.10 148	0.10 376	0.15 321	0.18 304	0.08 132	0.15 310	0.09 19	0.17 174	0.14 147	0.14 246	0.10 123	0.09 129	0.07 112	0.16 322	0.10 127	0.05 28	0.05 188	0.10 413	0.07 278	0.06 196	0.05 124

CASS	0.13 282	0.12 420	0.11 154	0.23 481	0.09 244	0.15 310	0.17 324	0.18 203	0.19 252	0.17 317	0.18 269	0.15 272	0.15 342	0.14 266	0.14 320	0.09 365	0.06 313	0.10 413	0.08 343	0.09 388	0.07 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 191	0.05 20	0.12 189	0.13 14	0.07 75	0.15 310	0.14 157	0.19 224	0.13 120	0.11 160	0.17 244	0.13 223	0.09 173	0.13 240	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.07 285

RAFT+CT+SA	0.13 282	0.11 402	0.09 74	0.19 361	0.09 244	0.15 310	0.28 515	0.22 280	0.22 304	0.15 273	0.26 388	0.10 160	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.08 343	0.07 263	0.06 204

psmg	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.17 222	0.10 346	0.15 310	0.17 324	0.29 407	0.19 252	0.17 317	0.21 311	0.25 411	0.16 368	0.15 288	0.14 320	0.08 306	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.06 204

dd	0.15 360	0.16 479	0.16 355	0.19 361	0.09 244	0.15 310	0.18 369	0.21 258	0.25 351	0.23 428	0.20 290	0.21 355	0.09 173	0.21 432	0.16 364	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.06 204

RAFT	0.13 282	0.09 318	0.11 154	0.18 304	0.08 132	0.15 310	0.24 479	0.20 235	0.19 252	0.21 400	0.21 311	0.17 306	0.12 261	0.16 322	0.09 54	0.06 117	0.07 385	0.10 413	0.09 389	0.05 103	0.05 124

TestStereo	0.13 282	0.14 461	0.11 154	0.23 481	0.08 132	0.15 310	0.21 446	0.20 235	0.23 314	0.14 246	0.24 342	0.16 286	0.12 261	0.16 322	0.14 320	0.05 28	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.09 388	0.05 124

XX-Stereo	0.09 87	0.05 20	0.08 32	0.17 222	0.09 244	0.15 310	0.12 68	0.20 235	0.10 37	0.10 131	0.14 194	0.07 66	0.06 36	0.12 195	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.04 41

HCRNet	0.16 383	0.24 522	0.12 189	0.35 537	0.11 395	0.15 310	0.17 324	0.26 356	0.22 304	0.19 363	0.24 342	0.21 355	0.14 324	0.15 288	0.13 283	0.11 435	0.07 385	0.11 444	0.10 428	0.09 388	0.07 285

GMStereo	0.13 282	0.14 461	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.15 310	0.16 290	0.20 235	0.24 330	0.16 301	0.17 244	0.10 160	0.10 205	0.16 322	0.13 283	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.06 204
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 282	0.07 145	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.15 310	0.16 290	0.28 396	0.27 374	0.14 246	0.17 244	0.12 198	0.13 299	0.14 266	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.06 204

aanetorigin	0.22 462	0.17 490	0.56 535	0.17 222	0.10 346	0.15 310	0.19 408	0.20 235	0.33 426	0.49 536	0.48 516	0.29 446	0.27 483	0.20 415	0.23 457	0.08 306	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.10 420	0.09 393

GwcNet-RSSM	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.15 73	0.08 132	0.15 310	0.20 429	0.21 258	0.27 374	0.18 347	0.27 396	0.22 373	0.16 368	0.14 266	0.15 348	0.10 406	0.05 188	0.07 200	0.09 389	0.07 263	0.07 285

DMCA	0.14 316	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.09 244	0.15 310	0.17 324	0.23 300	0.27 374	0.14 246	0.19 278	0.17 306	0.18 405	0.15 288	0.17 379	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.09 388	0.10 420

BEATNet_4x	0.12 257	0.08 242	0.14 270	0.18 304	0.07 75	0.15 310	0.07 3	0.22 280	0.18 237	0.16 301	0.19 278	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.15 348	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.06 196	0.06 204

HSM-Net_RVC	0.14 316	0.08 242	0.11 154	0.15 73	0.08 132	0.15 310	0.15 225	0.27 377	0.29 395	0.19 363	0.21 311	0.29 446	0.14 324	0.17 354	0.13 283	0.06 117	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.06 204
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 403	0.10 376	0.22 443	0.20 416	0.10 346	0.15 310	0.18 369	0.31 431	0.25 351	0.21 400	0.30 428	0.25 411	0.17 391	0.21 432	0.20 416	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.08 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.12 257	0.07 145	0.16 355	0.18 304	0.06 14	0.15 310	0.17 324	0.19 224	0.21 290	0.18 347	0.25 371	0.17 306	0.13 299	0.14 266	0.13 283	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

CBMV_ROB	0.19 429	0.13 449	0.17 383	0.16 148	0.11 395	0.15 310	0.13 109	0.26 356	0.28 388	0.27 461	0.30 428	0.27 428	0.24 460	0.23 456	0.16 364	0.15 500	0.17 522	0.22 528	0.20 524	0.10 420	0.11 446

NOSS_ROB	0.19 429	0.12 420	0.18 406	0.16 148	0.12 426	0.15 310	0.12 68	0.30 421	0.32 419	0.20 386	0.22 321	0.27 428	0.23 454	0.21 432	0.16 364	0.16 516	0.18 524	0.23 529	0.21 526	0.12 458	0.13 478

test_sample7	0.15 360	0.10 376	0.16 355	0.14 32	0.11 395	0.16 340	0.16 290	0.27 377	0.23 314	0.20 386	0.20 290	0.24 397	0.19 421	0.16 322	0.16 364	0.12 460	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.10 420	0.10 420

test_sample2	0.12 257	0.07 145	0.12 189	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.18 369	0.21 258	0.16 192	0.14 246	0.20 290	0.19 334	0.15 342	0.15 288	0.12 242	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.07 285

SMFormer	0.14 316	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.17 379	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.06 204

tta	0.14 316	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.17 379	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.06 204

qqq1	0.13 282	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.06 196	0.06 204

fff1	0.13 282	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.06 196	0.06 204

gwcnet-sp	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.09 244	0.16 340	0.17 324	0.24 322	0.24 330	0.18 347	0.24 342	0.15 272	0.16 368	0.15 288	0.15 348	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

scenet	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.09 244	0.16 340	0.17 324	0.24 322	0.24 330	0.18 347	0.24 342	0.15 272	0.16 368	0.15 288	0.15 348	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

ToySt	0.17 403	0.11 402	0.18 406	0.17 222	0.11 395	0.16 340	0.25 494	0.24 322	0.33 426	0.19 363	0.24 342	0.26 420	0.24 460	0.19 390	0.20 416	0.07 245	0.08 411	0.09 365	0.10 428	0.09 388	0.08 349

Selective-RAFT	0.11 191	0.10 376	0.11 154	0.21 445	0.08 132	0.16 340	0.13 109	0.20 235	0.22 304	0.10 131	0.10 123	0.11 181	0.10 205	0.15 288	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

ssnet	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.09 244	0.16 340	0.17 324	0.24 322	0.24 330	0.18 347	0.24 342	0.15 272	0.16 368	0.15 288	0.15 348	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

DEmStereo	0.12 257	0.06 61	0.14 270	0.14 32	0.10 346	0.16 340	0.15 225	0.16 138	0.24 330	0.17 317	0.24 342	0.13 223	0.14 324	0.12 195	0.13 283	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

s12784h	0.09 87	0.06 61	0.07 7	0.15 73	0.05 1	0.16 340	0.18 369	0.15 111	0.15 164	0.10 131	0.11 153	0.11 181	0.11 230	0.10 66	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

ADLNet	0.16 383	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.10 346	0.16 340	0.17 324	0.32 442	0.27 374	0.22 416	0.27 396	0.24 397	0.16 368	0.18 375	0.21 436	0.10 406	0.06 313	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

acv_ft	0.15 360	0.09 318	0.15 321	0.19 361	0.10 346	0.16 340	0.17 324	0.25 338	0.33 426	0.19 363	0.26 388	0.21 355	0.17 391	0.17 354	0.18 397	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.06 204

CFNet-ft	0.14 316	0.07 145	0.15 321	0.12 4	0.09 244	0.16 340	0.18 369	0.22 280	0.24 330	0.17 317	0.26 388	0.24 397	0.14 324	0.16 322	0.14 320	0.11 435	0.06 313	0.08 284	0.09 389	0.09 388	0.08 349

STTStereo	0.18 417	0.12 420	0.27 471	0.20 416	0.11 395	0.16 340	0.21 446	0.29 407	0.23 314	0.21 400	0.30 428	0.29 446	0.18 405	0.20 415	0.19 410	0.12 460	0.11 472	0.11 444	0.14 492	0.09 388	0.08 349

CFNet_RVC	0.14 316	0.07 145	0.15 321	0.12 4	0.09 244	0.16 340	0.18 369	0.22 280	0.24 330	0.17 317	0.26 388	0.24 397	0.14 324	0.16 322	0.14 320	0.11 435	0.06 313	0.08 284	0.09 389	0.09 388	0.08 349

iResNetv2_ROB	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.08 132	0.16 340	0.12 68	0.25 338	0.35 447	0.21 400	0.29 422	0.24 397	0.13 299	0.14 266	0.14 320	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.09 388	0.08 349

HSM	0.15 360	0.08 242	0.14 270	0.16 148	0.09 244	0.16 340	0.14 157	0.28 396	0.25 351	0.19 363	0.23 330	0.37 497	0.16 368	0.20 415	0.15 348	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.06 204

DN-CSS_ROB	0.13 282	0.13 449	0.16 355	0.18 304	0.10 346	0.16 340	0.08 8	0.22 280	0.18 237	0.17 317	0.22 321	0.13 223	0.13 299	0.12 195	0.13 283	0.05 28	0.05 188	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.06 204

z-ln-s-r	0.17 403	0.10 376	0.40 512	0.19 361	0.08 132	0.17 361	0.18 369	0.22 280	0.33 426	0.18 347	0.40 489	0.22 373	0.17 391	0.20 415	0.23 457	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.05 124

DualNet (step1)	0.16 383	0.12 420	0.20 429	0.12 4	0.14 469	0.17 361	0.13 109	0.27 377	0.23 314	0.20 386	0.20 290	0.24 397	0.19 421	0.16 322	0.16 364	0.15 500	0.06 313	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.12 459

test_sample9	0.18 417	0.12 420	0.20 429	0.12 4	0.14 469	0.17 361	0.13 109	0.27 377	0.23 314	0.20 386	0.20 290	0.24 397	0.19 421	0.19 390	0.17 379	0.15 500	0.30 547	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.12 459

test_sample8	0.19 429	0.12 420	0.20 429	0.12 4	0.14 469	0.17 361	0.13 109	0.31 431	0.21 290	0.27 461	0.22 321	0.36 492	0.25 469	0.19 390	0.17 379	0.15 500	0.30 547	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.12 459

test_sample6	0.14 316	0.08 242	0.13 235	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.19 408	0.25 338	0.17 211	0.17 317	0.27 396	0.19 334	0.14 324	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.08 349

mmm	0.14 316	0.08 242	0.17 383	0.17 222	0.09 244	0.17 361	0.18 369	0.21 258	0.15 164	0.15 273	0.23 330	0.21 355	0.16 368	0.16 322	0.17 379	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285

11t1	0.12 257	0.06 61	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.17 361	0.15 225	0.18 203	0.15 164	0.15 273	0.15 211	0.16 286	0.16 368	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.07 285

ffm	0.12 257	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.06 204

ff1	0.13 282	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.14 266	0.20 416	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.06 204

mmx	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.27 377	0.25 351	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.14 266	0.20 416	0.08 306	0.06 313	0.09 365	0.08 343	0.08 326	0.08 349

xxx	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.27 377	0.25 351	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.14 266	0.20 416	0.08 306	0.06 313	0.09 365	0.08 343	0.08 326	0.08 349

GMStereo_Zeroshot	0.16 383	0.13 449	0.24 456	0.20 416	0.10 346	0.17 361	0.13 109	0.29 407	0.25 351	0.23 428	0.32 440	0.25 411	0.11 230	0.19 390	0.14 320	0.09 365	0.06 313	0.11 444	0.06 191	0.12 458	0.08 349

LMCR-Stereo	0.15 360	0.08 242	0.13 235	0.21 445	0.09 244	0.17 361	0.20 429	0.27 377	0.19 252	0.24 437	0.24 342	0.23 391	0.17 391	0.20 415	0.17 379	0.07 245	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.10 420	0.08 349

ICVP	0.15 360	0.09 318	0.12 189	0.22 460	0.09 244	0.17 361	0.21 446	0.25 338	0.23 314	0.18 347	0.30 428	0.26 420	0.18 405	0.17 354	0.14 320	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 282	0.12 420	0.24 456	0.20 416	0.12 426	0.17 361	0.13 109	0.26 356	0.21 290	0.11 160	0.11 153	0.13 223	0.08 147	0.10 66	0.10 127	0.09 365	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.15 504	0.10 420

CroCo_RVC	0.13 282	0.12 420	0.24 456	0.20 416	0.12 426	0.17 361	0.13 109	0.26 356	0.21 290	0.11 160	0.11 153	0.13 223	0.08 147	0.10 66	0.10 127	0.09 365	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.15 504	0.10 420

psm_up	0.18 417	0.10 376	0.18 406	0.20 416	0.11 395	0.17 361	0.19 408	0.37 498	0.34 438	0.21 400	0.28 410	0.29 446	0.24 460	0.20 415	0.22 445	0.09 365	0.10 460	0.11 444	0.11 460	0.08 326	0.08 349

FAT-Stereo	0.20 441	0.12 420	0.22 443	0.21 445	0.12 426	0.17 361	0.18 369	0.34 470	0.39 468	0.27 461	0.37 469	0.34 486	0.32 512	0.21 432	0.20 416	0.09 365	0.11 472	0.10 413	0.09 389	0.11 443	0.14 495

DeepPruner_ROB	0.16 383	0.11 402	0.15 321	0.17 222	0.10 346	0.17 361	0.15 225	0.32 442	0.21 290	0.19 363	0.21 311	0.22 373	0.18 405	0.20 415	0.15 348	0.13 483	0.09 440	0.09 365	0.09 389	0.11 443	0.10 420

PSMNet-RUCA	0.27 506	0.33 540	0.41 515	0.36 539	0.32 546	0.18 380	0.19 408	0.42 525	0.30 405	0.33 504	0.41 500	0.39 509	0.25 469	0.31 496	0.20 416	0.18 522	0.10 460	0.25 531	0.15 507	0.21 526	0.16 513

GCST	0.37 531	0.42 548	0.26 464	1.02 572	0.39 547	0.18 380	0.08 8	0.20 235	0.17 211	0.28 476	0.25 371	0.15 272	0.12 261	0.16 322	0.14 320	0.64 565	0.43 554	0.75 562	0.65 565	0.63 559	0.46 558

test_sample5	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.18 380	0.18 369	0.25 338	0.17 211	0.17 317	0.27 396	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.08 349

MyStereo8	0.12 257	0.07 145	0.15 321	0.15 73	0.09 244	0.18 380	0.14 157	0.19 224	0.22 304	0.12 198	0.18 269	0.11 181	0.10 205	0.16 322	0.18 397	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.08 326	0.09 393

DualNet	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.18 380	0.18 369	0.25 338	0.17 211	0.17 317	0.27 396	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.08 349

1111x	0.15 360	0.08 242	0.12 189	0.18 304	0.07 75	0.18 380	0.25 494	0.31 431	0.24 330	0.17 317	0.24 342	0.26 420	0.15 342	0.13 240	0.23 457	0.07 245	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.07 263	0.06 204

TestStereo1	0.13 282	0.08 242	0.08 32	0.19 361	0.08 132	0.18 380	0.29 524	0.23 300	0.16 192	0.17 317	0.20 290	0.16 286	0.10 205	0.12 195	0.13 283	0.06 117	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.05 124

x	0.13 282	0.07 145	0.14 270	0.14 32	0.08 132	0.18 380	0.14 157	0.22 280	0.20 275	0.15 273	0.19 278	0.19 334	0.17 391	0.18 375	0.18 397	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.07 285

SA-5K	0.13 282	0.08 242	0.08 32	0.19 361	0.08 132	0.18 380	0.29 524	0.23 300	0.16 192	0.17 317	0.20 290	0.16 286	0.10 205	0.12 195	0.13 283	0.06 117	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.05 124

AASNet	0.16 383	0.08 242	0.12 189	0.19 361	0.09 244	0.18 380	0.15 225	0.37 498	0.37 458	0.19 363	0.23 330	0.20 346	0.16 368	0.17 354	0.20 416	0.10 406	0.08 411	0.08 284	0.07 278	0.09 388	0.09 393

AACVNet	0.16 383	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.10 346	0.18 380	0.15 225	0.23 300	0.24 330	0.27 461	0.27 396	0.28 438	0.17 391	0.19 390	0.16 364	0.09 365	0.07 385	0.09 365	0.07 278	0.10 420	0.09 393

GANet-ADL	0.13 282	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.10 346	0.18 380	0.15 225	0.30 421	0.20 275	0.13 225	0.18 269	0.19 334	0.12 261	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.08 349

pcwnet_v2	0.19 429	0.10 376	0.26 464	0.17 222	0.14 469	0.18 380	0.15 225	0.37 498	0.46 501	0.19 363	0.24 342	0.21 355	0.19 421	0.20 415	0.19 410	0.13 483	0.10 460	0.10 413	0.10 428	0.11 443	0.13 478

HGLStereo	0.17 403	0.08 242	0.19 417	0.17 222	0.12 426	0.18 380	0.18 369	0.31 431	0.32 419	0.21 400	0.32 440	0.25 411	0.18 405	0.19 390	0.20 416	0.09 365	0.09 440	0.07 200	0.07 278	0.09 388	0.10 420

DMCA-RVC	0.17 403	0.10 376	0.15 321	0.24 490	0.11 395	0.18 380	0.18 369	0.25 338	0.24 330	0.21 400	0.26 388	0.25 411	0.27 483	0.18 375	0.20 416	0.12 460	0.08 411	0.13 478	0.10 428	0.10 420	0.08 349

SuperB	0.20 441	0.10 376	0.56 535	0.16 148	0.09 244	0.18 380	0.18 369	0.24 322	0.50 512	0.26 455	0.39 483	0.17 306	0.21 437	0.22 445	0.21 436	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.12 458	0.10 420

RASNet	0.14 316	0.07 145	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.18 380	0.14 157	0.29 407	0.20 275	0.17 317	0.25 371	0.21 355	0.18 405	0.20 415	0.19 410	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.08 343	0.06 196	0.06 204

TDLM	0.17 403	0.12 420	0.13 235	0.24 490	0.10 346	0.18 380	0.18 369	0.36 492	0.30 405	0.21 400	0.28 410	0.28 438	0.18 405	0.23 456	0.18 397	0.11 435	0.07 385	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.08 349

CFNet	0.15 360	0.10 376	0.17 383	0.17 222	0.08 132	0.18 380	0.09 19	0.28 396	0.25 351	0.19 363	0.24 342	0.24 397	0.17 391	0.17 354	0.14 320	0.08 306	0.06 313	0.09 365	0.10 428	0.07 263	0.06 204

CVANet_RVC	0.18 417	0.10 376	0.14 270	0.21 445	0.10 346	0.18 380	0.17 324	0.34 470	0.33 426	0.22 416	0.31 436	0.28 438	0.18 405	0.23 456	0.17 379	0.12 460	0.08 411	0.12 463	0.11 460	0.09 388	0.07 285

AANet_RVC	0.16 383	0.10 376	0.10 113	0.18 304	0.09 244	0.18 380	0.19 408	0.26 356	0.31 412	0.22 416	0.35 460	0.21 355	0.21 437	0.22 445	0.16 364	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.06 204

StereoDRNet-Refined	0.17 403	0.12 420	0.15 321	0.20 416	0.09 244	0.18 380	0.18 369	0.26 356	0.23 314	0.26 455	0.40 489	0.22 373	0.17 391	0.21 432	0.20 416	0.08 306	0.05 188	0.09 365	0.10 428	0.07 263	0.07 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.14 32	0.07 75	0.18 380	0.14 157	0.26 356	0.31 412	0.22 416	0.25 371	0.23 391	0.15 342	0.15 288	0.13 283	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.08 326	0.08 349

test_sample4	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.19 403	0.18 369	0.26 356	0.17 211	0.16 301	0.25 371	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.08 349

test_sample3	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.14 32	0.09 244	0.19 403	0.17 324	0.26 356	0.18 237	0.16 301	0.22 321	0.19 334	0.15 342	0.17 354	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.09 388	0.08 349

test_sample1	0.13 282	0.07 145	0.14 270	0.13 14	0.08 132	0.19 403	0.16 290	0.20 235	0.15 164	0.14 246	0.22 321	0.18 320	0.16 368	0.17 354	0.14 320	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.07 285

BUS	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.22 460	0.10 346	0.19 403	0.14 157	0.34 470	0.19 252	0.17 317	0.22 321	0.16 286	0.13 299	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.07 263	0.07 285

CRFU-Net	0.16 383	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.19 403	0.14 157	0.26 356	0.20 275	0.28 476	0.27 396	0.29 446	0.17 391	0.19 390	0.17 379	0.09 365	0.09 440	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.08 349

NINENet	0.16 383	0.10 376	0.15 321	0.17 222	0.11 395	0.19 403	0.14 157	0.40 514	0.36 451	0.18 347	0.21 311	0.16 286	0.13 299	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.08 411	0.10 413	0.07 278	0.10 420	0.09 393

CSP-Net	0.16 383	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.09 244	0.19 403	0.17 324	0.25 338	0.32 419	0.25 450	0.30 428	0.24 397	0.15 342	0.21 432	0.18 397	0.09 365	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.07 285

DAS	0.15 360	0.08 242	0.18 406	0.19 361	0.10 346	0.19 403	0.17 324	0.27 377	0.29 395	0.18 347	0.25 371	0.21 355	0.15 342	0.16 322	0.12 242	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.07 285

SepStereo	0.15 360	0.08 242	0.18 406	0.19 361	0.10 346	0.19 403	0.17 324	0.27 377	0.29 395	0.18 347	0.25 371	0.21 355	0.15 342	0.25 470	0.12 242	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.07 285

GEStereo_RVC	0.17 403	0.12 420	0.15 321	0.22 460	0.11 395	0.19 403	0.17 324	0.32 442	0.48 503	0.20 386	0.25 371	0.17 306	0.13 299	0.21 432	0.16 364	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.09 388	0.08 349

sCroCo_RVC	0.12 257	0.09 318	0.23 452	0.24 490	0.11 395	0.19 403	0.14 157	0.17 174	0.14 147	0.10 131	0.13 180	0.12 198	0.07 112	0.14 266	0.11 193	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.08 343	0.05 103	0.07 285

EDNetEfficient	0.29 514	0.24 522	1.13 566	0.18 304	0.10 346	0.19 403	0.20 429	0.20 235	0.60 534	0.74 555	0.56 532	0.31 468	0.39 526	0.22 445	0.30 513	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.11 443	0.09 393

FADNet-RVC-Resample	0.16 383	0.11 402	0.31 489	0.22 460	0.11 395	0.19 403	0.14 157	0.25 338	0.24 330	0.24 437	0.27 396	0.20 346	0.15 342	0.16 322	0.15 348	0.07 245	0.08 411	0.12 463	0.10 428	0.09 388	0.10 420

PS-NSSS	0.20 441	0.21 514	0.23 452	0.20 416	0.10 346	0.19 403	0.17 324	0.36 492	0.25 351	0.27 461	0.33 452	0.27 428	0.24 460	0.20 415	0.20 416	0.15 500	0.12 486	0.17 510	0.14 492	0.10 420	0.08 349

PWCDC_ROB	0.20 441	0.13 449	0.22 443	0.24 490	0.11 395	0.19 403	0.15 225	0.33 461	0.54 521	0.29 484	0.50 521	0.21 355	0.15 342	0.27 475	0.20 416	0.11 435	0.09 440	0.10 413	0.08 343	0.11 443	0.09 393

w-ln-seven-2	0.20 441	0.14 461	0.37 508	0.22 460	0.12 426	0.20 418	0.21 446	0.28 396	0.37 458	0.25 450	0.37 469	0.27 428	0.22 446	0.21 432	0.23 457	0.08 306	0.08 411	0.09 365	0.09 389	0.10 420	0.09 393

xyz-stereo	0.13 282	0.07 145	0.20 429	0.15 73	0.05 1	0.20 418	0.15 225	0.17 174	0.31 412	0.15 273	0.29 422	0.26 420	0.16 368	0.13 240	0.12 242	0.05 28	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

TCMNet	0.19 429	0.12 420	0.19 417	0.20 416	0.18 518	0.20 418	0.24 479	0.27 377	0.36 451	0.23 428	0.26 388	0.25 411	0.19 421	0.19 390	0.23 457	0.13 483	0.11 472	0.11 444	0.12 479	0.13 476	0.12 459

dad	0.17 403	0.20 508	0.20 429	0.16 148	0.11 395	0.20 418	0.18 369	0.21 258	0.28 388	0.30 488	0.24 342	0.29 446	0.13 299	0.19 390	0.16 364	0.18 522	0.09 440	0.11 444	0.09 389	0.11 443	0.07 285

ADLNet2	0.16 383	0.09 318	0.13 235	0.16 148	0.09 244	0.20 418	0.16 290	0.31 431	0.39 468	0.16 301	0.20 290	0.20 346	0.18 405	0.21 432	0.22 445	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.09 388	0.07 285

delet	0.17 403	0.08 242	0.17 383	0.19 361	0.11 395	0.20 418	0.21 446	0.30 421	0.37 458	0.17 317	0.26 388	0.19 334	0.19 421	0.19 390	0.21 436	0.08 306	0.08 411	0.09 365	0.11 460	0.06 196	0.06 204

UPFNet	0.16 383	0.08 242	0.12 189	0.20 416	0.12 426	0.20 418	0.23 467	0.28 396	0.26 365	0.17 317	0.24 342	0.22 373	0.19 421	0.19 390	0.21 436	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.08 326	0.06 204

DSFCA	0.16 383	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.10 346	0.20 418	0.19 408	0.28 396	0.31 412	0.23 428	0.24 342	0.22 373	0.15 342	0.19 390	0.20 416	0.10 406	0.07 385	0.09 365	0.09 389	0.08 326	0.08 349

FADNet-RVC	0.20 441	0.20 508	0.38 509	0.21 445	0.16 497	0.20 418	0.15 225	0.26 356	0.26 365	0.26 455	0.32 440	0.26 420	0.21 437	0.22 445	0.19 410	0.12 460	0.13 499	0.12 463	0.14 492	0.13 476	0.18 524

S-Stereo	0.20 441	0.12 420	0.25 461	0.21 445	0.13 449	0.20 418	0.18 369	0.32 442	0.43 489	0.23 428	0.36 463	0.28 438	0.30 504	0.19 390	0.22 445	0.09 365	0.12 486	0.10 413	0.10 428	0.13 476	0.13 478

NCC-stereo	0.24 485	0.15 471	0.31 489	0.26 506	0.16 497	0.20 418	0.30 531	0.40 514	0.40 474	0.24 437	0.38 475	0.33 480	0.28 492	0.36 521	0.27 498	0.12 460	0.11 472	0.15 502	0.22 529	0.13 476	0.13 478

Abc-Net	0.24 485	0.15 471	0.31 489	0.26 506	0.16 497	0.20 418	0.30 531	0.40 514	0.40 474	0.24 437	0.38 475	0.33 480	0.28 492	0.36 521	0.27 498	0.12 460	0.11 472	0.15 502	0.22 529	0.13 476	0.13 478
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.14 316	0.08 242	0.13 235	0.11 1	0.10 346	0.20 418	0.10 30	0.24 322	0.22 304	0.17 317	0.20 290	0.23 391	0.15 342	0.17 354	0.15 348	0.12 460	0.07 385	0.10 413	0.13 489	0.11 443	0.10 420

AdaStereo	0.15 360	0.11 402	0.15 321	0.18 304	0.09 244	0.20 418	0.11 50	0.32 442	0.28 388	0.20 386	0.23 330	0.20 346	0.13 299	0.19 390	0.14 320	0.12 460	0.05 188	0.10 413	0.07 278	0.09 388	0.07 285
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.
SGM-Forest	0.20 441	0.14 461	0.18 406	0.19 361	0.13 449	0.20 418	0.22 456	0.33 461	0.30 405	0.24 437	0.29 422	0.28 438	0.19 421	0.23 456	0.17 379	0.15 500	0.16 517	0.15 502	0.14 492	0.12 458	0.12 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 360	0.07 145	0.19 417	0.15 73	0.07 75	0.20 418	0.15 225	0.24 322	0.26 365	0.21 400	0.34 456	0.28 438	0.18 405	0.18 375	0.17 379	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.07 263	0.06 204

CBMV	0.19 429	0.14 461	0.17 383	0.18 304	0.10 346	0.20 418	0.11 50	0.29 407	0.30 405	0.29 484	0.30 428	0.30 455	0.23 454	0.27 475	0.19 410	0.13 483	0.15 514	0.17 510	0.16 511	0.10 420	0.10 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.19 429	0.11 402	0.25 461	0.21 445	0.16 497	0.21 435	0.27 509	0.31 431	0.41 477	0.19 363	0.20 290	0.22 373	0.17 391	0.19 390	0.17 379	0.12 460	0.12 486	0.13 478	0.15 507	0.08 326	0.07 285

iinet-f	0.16 383	0.06 61	0.45 519	0.14 32	0.10 346	0.21 435	0.14 157	0.27 377	0.23 314	0.21 400	0.24 342	0.21 355	0.15 342	0.18 375	0.21 436	0.09 365	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.09 388	0.10 420

ssnet_v2	0.17 403	0.10 376	0.17 383	0.17 222	0.11 395	0.21 435	0.21 446	0.33 461	0.25 351	0.22 416	0.22 321	0.27 428	0.18 405	0.22 445	0.20 416	0.11 435	0.09 440	0.09 365	0.09 389	0.08 326	0.08 349

test_xeample	0.15 360	0.06 61	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.21 435	0.20 429	0.28 396	0.20 275	0.16 301	0.29 422	0.19 334	0.16 368	0.15 288	0.26 490	0.09 365	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

EDNetEfficientorigin	7.91 584	0.31 538	153.02 600	0.19 361	0.09 244	0.21 435	0.16 290	0.22 280	0.59 531	0.72 551	0.67 542	0.42 516	0.50 544	0.24 465	0.39 537	0.08 306	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.12 458	0.10 420

RP	0.21 453	0.13 449	0.21 437	0.23 481	0.11 395	0.21 435	0.20 429	0.25 338	0.44 494	0.21 400	0.38 475	0.36 492	0.24 460	0.27 475	0.25 479	0.11 435	0.12 486	0.13 478	0.12 479	0.12 458	0.14 495

PA-Net	0.23 478	0.18 501	0.33 495	0.28 521	0.22 529	0.21 435	0.38 546	0.29 407	0.39 468	0.22 416	0.32 440	0.25 411	0.26 475	0.20 415	0.25 479	0.09 365	0.23 541	0.15 502	0.22 529	0.09 388	0.13 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.18 417	0.11 402	0.17 383	0.22 460	0.11 395	0.21 435	0.22 456	0.37 498	0.33 426	0.24 437	0.28 410	0.30 455	0.19 421	0.20 415	0.20 416	0.09 365	0.08 411	0.11 444	0.09 389	0.09 388	0.07 285

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 417	0.09 318	0.29 484	0.15 73	0.10 346	0.22 443	0.20 429	0.26 356	0.39 468	0.25 450	0.42 506	0.24 397	0.15 342	0.20 415	0.19 410	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.10 420	0.09 393

SACVNet	0.18 417	0.12 420	0.14 270	0.17 222	0.13 449	0.22 443	0.18 369	0.31 431	0.30 405	0.23 428	0.31 436	0.30 455	0.22 446	0.22 445	0.17 379	0.11 435	0.08 411	0.10 413	0.10 428	0.12 458	0.14 495

ac_64	0.16 383	0.08 242	0.15 321	0.18 304	0.10 346	0.22 443	0.18 369	0.24 322	0.21 290	0.18 347	0.24 342	0.29 446	0.18 405	0.19 390	0.22 445	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.07 263	0.06 204

RGC	0.25 496	0.20 508	0.29 484	0.28 521	0.16 497	0.22 443	0.23 467	0.32 442	0.44 494	0.27 461	0.40 489	0.38 501	0.27 483	0.36 521	0.22 445	0.11 435	0.13 499	0.17 510	0.17 518	0.14 489	0.16 513

SHD	0.26 504	0.15 471	0.30 487	0.24 490	0.18 518	0.22 443	0.15 225	0.38 506	0.71 548	0.32 500	0.41 500	0.36 492	0.28 492	0.32 503	0.29 508	0.12 460	0.11 472	0.14 490	0.13 489	0.16 511	0.20 530

ADCRef	0.19 429	0.12 420	0.41 515	0.20 416	0.12 426	0.22 443	0.18 369	0.32 442	0.36 451	0.26 455	0.32 440	0.17 306	0.23 454	0.24 465	0.24 470	0.07 245	0.06 313	0.09 365	0.09 389	0.08 326	0.08 349

DeepPrunerF	0.24 485	0.17 490	0.42 517	0.26 506	0.16 497	0.22 443	0.28 515	0.37 498	0.50 512	0.26 455	0.29 422	0.24 397	0.28 492	0.21 432	0.22 445	0.15 500	0.11 472	0.20 523	0.18 522	0.12 458	0.13 478

ADCP+	0.20 441	0.10 376	0.33 495	0.20 416	0.12 426	0.22 443	0.26 502	0.31 431	0.34 438	0.26 455	0.37 469	0.22 373	0.22 446	0.27 475	0.27 498	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.09 388	0.10 420

DANet	0.21 453	0.15 471	0.28 476	0.25 501	0.13 449	0.22 443	0.19 408	0.27 377	0.27 374	0.28 476	0.32 440	0.35 490	0.31 508	0.31 496	0.23 457	0.11 435	0.09 440	0.11 444	0.10 428	0.13 476	0.11 446
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 453	0.12 420	0.21 437	0.24 490	0.13 449	0.22 443	0.22 456	0.41 520	0.26 365	0.31 494	0.42 506	0.37 497	0.28 492	0.23 456	0.22 445	0.10 406	0.12 486	0.10 413	0.09 389	0.10 420	0.08 349

DRN-Test	0.19 429	0.11 402	0.20 429	0.22 460	0.10 346	0.22 443	0.22 456	0.39 510	0.37 458	0.24 437	0.32 440	0.26 420	0.21 437	0.22 445	0.24 470	0.11 435	0.07 385	0.11 444	0.10 428	0.09 388	0.07 285

XPNet_ROB	0.22 462	0.11 402	0.19 417	0.22 460	0.13 449	0.22 443	0.19 408	0.34 470	0.40 474	0.30 488	0.39 483	0.39 509	0.26 475	0.26 472	0.28 505	0.15 500	0.10 460	0.10 413	0.10 428	0.13 476	0.12 459

PWC_ROB	0.21 453	0.16 479	0.26 464	0.18 304	0.11 395	0.22 443	0.13 109	0.32 442	0.49 509	0.30 488	0.40 489	0.32 477	0.24 460	0.31 496	0.22 445	0.10 406	0.07 385	0.11 444	0.08 343	0.11 443	0.10 420

xxxx	0.15 360	0.07 145	0.14 270	0.14 32	0.08 132	0.23 456	0.18 369	0.31 431	0.19 252	0.14 246	0.28 410	0.22 373	0.14 324	0.15 288	0.26 490	0.09 365	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.07 285

FINET	0.21 453	0.18 501	0.26 464	0.18 304	0.16 497	0.23 456	0.23 467	0.32 442	0.48 503	0.25 450	0.32 440	0.22 373	0.22 446	0.22 445	0.17 379	0.18 522	0.16 517	0.11 444	0.10 428	0.15 504	0.13 478

psmorigin	0.25 496	0.15 471	0.34 503	0.17 222	0.13 449	0.23 456	0.14 157	0.34 470	0.33 426	0.41 524	0.55 527	0.41 515	0.37 523	0.34 509	0.27 498	0.11 435	0.15 514	0.11 444	0.11 460	0.12 458	0.16 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 462	0.21 514	0.24 456	0.26 506	0.11 395	0.23 456	0.14 157	0.39 510	0.24 330	0.32 500	0.36 463	0.30 455	0.21 437	0.19 390	0.21 436	0.17 521	0.14 508	0.21 524	0.16 511	0.12 458	0.12 459

edge stereo	0.22 462	0.13 449	0.20 429	0.21 445	0.13 449	0.23 456	0.16 290	0.32 442	0.42 484	0.32 500	0.40 489	0.38 501	0.35 519	0.25 470	0.24 470	0.13 483	0.11 472	0.14 490	0.11 460	0.12 458	0.13 478

zh-mn7	0.25 496	0.14 461	0.56 535	0.19 361	0.14 469	0.24 461	0.22 456	0.34 470	0.62 537	0.35 507	0.65 540	0.31 468	0.25 469	0.31 496	0.25 479	0.09 365	0.08 411	0.09 365	0.09 389	0.09 388	0.11 446

fast-acv-ft	0.18 417	0.11 402	0.19 417	0.19 361	0.12 426	0.24 461	0.21 446	0.25 338	0.34 438	0.22 416	0.34 456	0.27 428	0.20 433	0.21 432	0.23 457	0.09 365	0.09 440	0.08 284	0.10 428	0.08 326	0.07 285

DGSMNet	0.24 485	0.19 504	0.33 495	0.21 445	0.24 533	0.24 461	0.20 429	0.35 485	0.41 477	0.24 437	0.32 440	0.38 501	0.21 437	0.29 492	0.23 457	0.12 460	0.11 472	0.14 490	0.16 511	0.23 530	0.23 535

222	0.16 383	0.07 145	0.14 270	0.14 32	0.08 132	0.24 461	0.18 369	0.30 421	0.20 275	0.17 317	0.28 410	0.17 306	0.16 368	0.15 288	0.40 540	0.10 406	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.08 349

GwcNet	0.20 441	0.13 449	0.19 417	0.18 304	0.12 426	0.24 461	0.19 408	0.35 485	0.43 489	0.20 386	0.32 440	0.33 480	0.20 433	0.22 445	0.24 470	0.11 435	0.09 440	0.09 365	0.09 389	0.09 388	0.10 420

FADNet	0.21 453	0.22 518	0.36 504	0.18 304	0.17 512	0.24 461	0.13 109	0.31 431	0.31 412	0.23 428	0.25 371	0.27 428	0.21 437	0.19 390	0.15 348	0.13 483	0.15 514	0.12 463	0.15 507	0.16 511	0.18 524

Nwc_Net	0.23 478	0.16 479	0.21 437	0.25 501	0.14 469	0.24 461	0.26 502	0.37 498	0.38 465	0.22 416	0.41 500	0.30 455	0.28 492	0.28 486	0.25 479	0.11 435	0.10 460	0.17 510	0.20 524	0.10 420	0.10 420

NCCL2	0.23 478	0.15 471	0.17 383	0.34 535	0.18 518	0.24 461	0.23 467	0.34 470	0.28 388	0.31 494	0.38 475	0.38 501	0.28 492	0.23 456	0.24 470	0.15 500	0.12 486	0.18 519	0.21 526	0.13 476	0.13 478

DLCB_ROB	0.18 417	0.10 376	0.15 321	0.23 481	0.11 395	0.24 461	0.18 369	0.29 407	0.28 388	0.27 461	0.28 410	0.28 438	0.24 460	0.19 390	0.20 416	0.08 306	0.08 411	0.09 365	0.09 389	0.07 263	0.07 285

LE_ROB	0.50 546	0.07 145	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.24 461	0.16 290	0.22 280	1.81 578	4.63 581	0.67 542	0.47 530	0.44 539	0.20 415	0.29 508	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.06 204

PSMNet_ROB	0.21 453	0.11 402	0.15 321	0.27 518	0.15 487	0.24 461	0.35 541	0.43 529	0.37 458	0.27 461	0.32 440	0.32 477	0.22 446	0.21 432	0.26 490	0.12 460	0.08 411	0.13 478	0.11 460	0.09 388	0.09 393

zh-sn7	0.25 496	0.17 490	0.50 526	0.24 490	0.13 449	0.25 472	0.24 479	0.34 470	0.48 503	0.28 476	0.54 525	0.28 438	0.31 508	0.36 521	0.32 521	0.10 406	0.10 460	0.11 444	0.10 428	0.12 458	0.12 459

Wz-Net-LNSev	0.22 462	0.16 479	0.38 509	0.21 445	0.13 449	0.25 472	0.23 467	0.32 442	0.43 489	0.30 488	0.41 500	0.31 468	0.18 405	0.22 445	0.25 479	0.10 406	0.09 440	0.08 284	0.08 343	0.12 458	0.11 446

DDUNet	0.22 462	0.17 490	0.21 437	0.22 460	0.15 487	0.25 472	0.24 479	0.29 407	0.30 405	0.31 494	0.36 463	0.33 480	0.25 469	0.24 465	0.20 416	0.18 522	0.13 499	0.17 510	0.11 460	0.16 511	0.16 513

AF-Net	0.22 462	0.17 490	0.17 383	0.26 506	0.13 449	0.25 472	0.24 479	0.32 442	0.50 512	0.25 450	0.33 452	0.38 501	0.26 475	0.28 486	0.25 479	0.11 435	0.10 460	0.16 508	0.11 460	0.11 443	0.10 420

ADCMid	0.25 496	0.15 471	0.40 512	0.20 416	0.14 469	0.25 472	0.26 502	0.34 470	0.38 465	0.36 510	0.44 511	0.34 486	0.40 529	0.35 515	0.33 525	0.10 406	0.09 440	0.11 444	0.11 460	0.13 476	0.12 459

AnyNet_C32	0.26 504	0.16 479	0.36 504	0.20 416	0.16 497	0.25 472	0.30 531	0.32 442	0.44 494	0.31 494	0.49 517	0.30 455	0.33 513	0.40 536	0.33 525	0.12 460	0.12 486	0.12 463	0.14 492	0.14 489	0.15 502

CC-Net-ROB	0.28 510	0.31 538	0.36 504	0.29 528	0.15 487	0.25 472	0.19 408	0.45 534	0.33 426	0.39 517	0.37 469	0.39 509	0.31 508	0.27 475	0.26 490	0.24 543	0.19 527	0.30 544	0.23 533	0.18 521	0.15 502

DISCO	0.19 429	0.09 318	0.22 443	0.17 222	0.10 346	0.25 472	0.18 369	0.27 377	0.44 494	0.22 416	0.31 436	0.33 480	0.26 475	0.28 486	0.28 505	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.09 388	0.09 393

FBW_ROB	0.24 485	0.17 490	0.22 443	0.26 506	0.14 469	0.25 472	0.22 456	0.41 520	0.41 477	0.41 524	0.41 500	0.42 516	0.27 483	0.31 496	0.23 457	0.09 365	0.14 508	0.14 490	0.12 479	0.11 443	0.09 393

w-ln-seven	0.24 485	0.14 461	0.55 532	0.19 361	0.14 469	0.26 481	0.22 456	0.35 485	0.60 534	0.29 484	0.39 483	0.30 455	0.22 446	0.21 432	0.26 490	0.09 365	0.09 440	0.11 444	0.10 428	0.11 443	0.10 420

YMNet	0.20 441	0.12 420	0.19 417	0.20 416	0.14 469	0.26 481	0.23 467	0.32 442	0.34 438	0.27 461	0.34 456	0.30 455	0.18 405	0.18 375	0.22 445	0.10 406	0.13 499	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

YMNet_1	0.20 441	0.12 420	0.19 417	0.20 416	0.14 469	0.26 481	0.23 467	0.32 442	0.34 438	0.27 461	0.34 456	0.30 455	0.18 405	0.18 375	0.22 445	0.10 406	0.13 499	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

coex-ft	3.30 577	0.34 541	59.09 599	0.18 304	0.13 449	0.26 481	0.22 456	0.27 377	0.72 549	1.90 579	0.70 546	0.44 521	0.45 540	0.29 492	0.41 543	0.09 365	0.09 440	0.12 463	0.09 389	0.14 489	0.13 478

GASNet	0.22 462	0.23 519	0.33 495	0.26 506	0.17 512	0.26 481	0.16 290	0.44 531	0.42 484	0.27 461	0.24 342	0.30 455	0.15 342	0.27 475	0.18 397	0.12 460	0.08 411	0.12 463	0.11 460	0.16 511	0.07 285

Wz-Net-SNSev	0.25 496	0.17 490	0.44 518	0.25 501	0.14 469	0.26 481	0.23 467	0.38 506	0.56 525	0.30 488	0.55 527	0.39 509	0.26 475	0.23 456	0.30 513	0.10 406	0.09 440	0.09 365	0.10 428	0.11 443	0.11 446

Syn2CoEx	0.21 453	0.16 479	0.27 471	0.29 528	0.14 469	0.26 481	0.20 429	0.33 461	0.31 412	0.28 476	0.36 463	0.27 428	0.25 469	0.19 390	0.24 470	0.16 516	0.12 486	0.14 490	0.11 460	0.09 388	0.08 349

hitnet-ft	0.18 417	0.09 318	0.17 383	0.14 32	0.09 244	0.26 481	0.20 429	0.25 338	0.26 365	0.24 437	0.32 440	0.31 468	0.22 446	0.24 465	0.21 436	0.12 460	0.07 385	0.10 413	0.08 343	0.12 458	0.11 446

ETE_ROB	0.23 478	0.17 490	0.22 443	0.25 501	0.13 449	0.26 481	0.29 524	0.31 431	0.36 451	0.28 476	0.36 463	0.45 523	0.26 475	0.27 475	0.26 490	0.11 435	0.08 411	0.12 463	0.09 389	0.14 489	0.13 478

DispFullNet	0.27 506	0.21 514	0.65 543	0.28 521	0.16 497	0.26 481	0.17 324	0.33 461	0.58 530	0.27 461	0.38 475	0.43 519	0.23 454	0.38 528	0.23 457	0.12 460	0.06 313	0.19 521	0.11 460	0.21 526	0.15 502

MSAF-DinoV2	0.22 462	0.11 402	0.23 452	0.17 222	0.10 346	0.27 491	0.16 290	0.37 498	0.55 522	0.21 400	0.27 396	0.47 530	0.27 483	0.35 515	0.39 537	0.09 365	0.06 313	0.07 200	0.09 389	0.12 458	0.10 420

SQANet	0.23 478	0.23 519	0.30 487	0.30 530	0.19 521	0.27 491	0.13 109	0.29 407	0.33 426	0.24 437	0.37 469	0.31 468	0.22 446	0.27 475	0.23 457	0.15 500	0.10 460	0.21 524	0.16 511	0.21 526	0.15 502

Anonymous3	0.16 383	0.13 449	0.33 495	0.26 506	0.14 469	0.27 491	0.17 324	0.28 396	0.28 388	0.15 273	0.17 244	0.14 243	0.10 205	0.15 288	0.12 242	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.08 343	0.08 326	0.11 446

MMNet	0.17 403	0.09 318	0.16 355	0.20 416	0.11 395	0.27 491	0.20 429	0.25 338	0.41 477	0.22 416	0.30 428	0.21 355	0.20 433	0.17 354	0.20 416	0.06 117	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.07 285

UNet	0.17 403	0.09 318	0.18 406	0.19 361	0.12 426	0.27 491	0.19 408	0.33 461	0.29 395	0.21 400	0.24 342	0.23 391	0.19 421	0.19 390	0.18 397	0.07 245	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.06 204

SANet	0.24 485	0.14 461	0.28 476	0.21 445	0.11 395	0.27 491	0.24 479	0.38 506	0.64 541	0.36 510	0.40 489	0.43 519	0.26 475	0.27 475	0.24 470	0.12 460	0.09 440	0.10 413	0.09 389	0.13 476	0.11 446

LALA_ROB	0.25 496	0.16 479	0.22 443	0.26 506	0.17 512	0.27 491	0.27 509	0.42 525	0.37 458	0.33 504	0.38 475	0.51 534	0.26 475	0.28 486	0.27 498	0.16 516	0.09 440	0.12 463	0.11 460	0.13 476	0.12 459

z-mn7	0.24 485	0.14 461	0.45 519	0.19 361	0.13 449	0.28 498	0.25 494	0.34 470	0.62 537	0.27 461	0.56 532	0.29 446	0.24 460	0.32 503	0.25 479	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.08 343	0.10 420	0.10 420

RTSC	0.23 478	0.12 420	0.28 476	0.21 445	0.13 449	0.28 498	0.16 290	0.35 485	0.66 544	0.27 461	0.33 452	0.30 455	0.21 437	0.31 496	0.29 508	0.10 406	0.08 411	0.09 365	0.10 428	0.13 476	0.13 478

ADCS	0.29 514	0.18 501	0.45 519	0.21 445	0.17 512	0.28 498	0.23 467	0.41 520	0.63 540	0.40 520	0.49 517	0.40 513	0.36 521	0.39 532	0.40 540	0.13 483	0.12 486	0.13 478	0.14 492	0.16 511	0.16 513

NVstereo2D	0.19 429	0.10 376	0.15 321	0.17 222	0.15 487	0.28 498	0.23 467	0.44 531	0.42 484	0.15 273	0.27 396	0.25 411	0.19 421	0.22 445	0.17 379	0.09 365	0.06 313	0.10 413	0.08 343	0.15 504	0.09 393

PVD	0.39 532	0.20 508	0.39 511	0.31 534	0.22 529	0.29 502	0.43 552	0.52 544	0.96 562	0.55 541	0.79 554	0.53 538	0.59 552	0.52 546	0.38 535	0.19 527	0.14 508	0.17 510	0.14 492	0.24 536	0.31 548

PASM	0.32 523	0.24 522	0.48 525	0.28 521	0.27 539	0.29 502	0.30 531	0.34 470	0.49 509	0.35 507	0.39 483	0.46 527	0.34 517	0.34 509	0.35 528	0.23 541	0.25 543	0.26 532	0.28 541	0.23 530	0.21 532

NaN_ROB	0.22 462	0.19 504	0.24 456	0.25 501	0.13 449	0.29 502	0.26 502	0.33 461	0.41 477	0.31 494	0.31 436	0.32 477	0.23 454	0.30 495	0.21 436	0.11 435	0.17 522	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

UDG	0.21 453	0.17 490	0.19 417	0.23 481	0.15 487	0.30 505	0.20 429	0.33 461	0.35 447	0.23 428	0.28 410	0.31 468	0.27 483	0.20 415	0.22 445	0.15 500	0.12 486	0.13 478	0.09 389	0.14 489	0.14 495

stereogan	0.22 462	0.11 402	0.21 437	0.20 416	0.12 426	0.31 506	0.19 408	0.35 485	0.44 494	0.22 416	0.39 483	0.35 490	0.27 483	0.33 506	0.22 445	0.10 406	0.12 486	0.10 413	0.10 428	0.14 489	0.13 478

Anonymous_2	0.22 462	0.17 490	0.28 476	0.15 73	0.16 497	0.32 507	0.22 456	0.22 280	0.17 211	0.23 428	0.24 342	0.26 420	0.27 483	0.27 475	0.23 457	0.22 537	0.25 543	0.17 510	0.17 518	0.17 518	0.17 521

APVNet	0.22 462	0.12 420	0.19 417	0.18 304	0.14 469	0.32 507	0.31 537	0.39 510	0.32 419	0.27 461	0.40 489	0.30 455	0.29 500	0.26 472	0.25 479	0.11 435	0.12 486	0.11 444	0.14 492	0.12 458	0.12 459

GANetREF_RVC	0.31 521	0.34 541	0.27 471	0.35 537	0.16 497	0.32 507	0.41 547	0.48 538	0.51 519	0.35 507	0.35 460	0.34 486	0.33 513	0.39 532	0.32 521	0.27 545	0.20 530	0.29 542	0.15 507	0.18 521	0.17 521
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.27 506	0.16 479	0.26 464	0.28 521	0.20 524	0.32 507	0.26 502	0.44 531	0.57 527	0.28 476	0.40 489	0.45 523	0.29 500	0.33 506	0.34 527	0.12 460	0.09 440	0.17 510	0.16 511	0.17 518	0.13 478

WCMA_ROB	0.24 485	0.11 402	0.22 443	0.17 222	0.14 469	0.32 507	0.15 225	0.32 442	0.32 419	0.38 515	0.53 523	0.40 513	0.34 517	0.34 509	0.25 479	0.11 435	0.12 486	0.12 463	0.10 428	0.14 489	0.14 495

MeshStereo	0.27 506	0.13 449	0.18 406	0.15 73	0.11 395	0.32 507	0.24 479	0.40 514	0.36 451	0.52 538	0.57 535	0.67 549	0.40 529	0.35 515	0.26 490	0.14 496	0.13 499	0.13 478	0.11 460	0.11 443	0.10 420
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
LRCNet_RVC	10.62 589	13.42 593	7.30 581	18.92 592	2.07 580	0.33 513	0.30 531	5.59 584	0.48 503	13.03 591	17.94 592	8.87 586	5.65 582	4.79 582	1.89 578	23.51 597	2.73 585	27.55 598	25.71 598	16.07 595	16.33 596

CSAN	0.29 514	0.24 522	0.27 471	0.34 535	0.19 521	0.33 513	0.42 550	0.37 498	0.50 512	0.38 515	0.40 489	0.44 521	0.33 513	0.28 486	0.30 513	0.20 529	0.16 517	0.19 521	0.19 523	0.14 489	0.15 502

SGM_RVC	0.23 478	0.12 420	0.15 321	0.15 73	0.09 244	0.33 513	0.18 369	0.34 470	0.31 412	0.44 531	0.37 469	0.53 538	0.35 519	0.35 515	0.24 470	0.13 483	0.13 499	0.13 478	0.13 489	0.10 420	0.11 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.28 510	0.17 490	0.78 557	0.22 460	0.16 497	0.34 516	0.29 524	0.39 510	0.57 527	0.24 437	0.55 527	0.37 497	0.24 460	0.33 506	0.35 528	0.09 365	0.08 411	0.09 365	0.10 428	0.14 489	0.16 513

MFN_U_SF_RVC	0.32 523	0.21 514	0.55 532	0.30 530	0.15 487	0.34 516	0.17 324	0.52 544	0.46 501	0.46 535	0.55 527	0.59 541	0.39 526	0.35 515	0.37 533	0.15 500	0.14 508	0.18 519	0.21 526	0.16 511	0.15 502

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 520	0.24 522	0.29 484	0.36 539	0.16 497	0.34 516	0.30 531	0.32 442	0.42 484	0.40 520	0.46 513	0.38 501	0.31 508	0.34 509	0.28 505	0.19 527	0.20 530	0.26 532	0.29 542	0.18 521	0.19 529

XQC	0.28 510	0.23 519	0.51 527	0.28 521	0.19 521	0.34 516	0.27 509	0.36 492	0.57 527	0.31 494	0.30 428	0.37 497	0.30 504	0.38 528	0.38 535	0.13 483	0.09 440	0.15 502	0.12 479	0.17 518	0.18 524

ADCL	0.24 485	0.11 402	0.47 524	0.22 460	0.12 426	0.34 516	0.29 524	0.29 407	0.56 525	0.24 437	0.46 513	0.30 455	0.30 504	0.29 492	0.29 508	0.08 306	0.07 385	0.09 365	0.09 389	0.10 420	0.10 420

LSM	0.33 526	0.20 508	0.58 538	0.26 506	0.60 563	0.34 516	0.25 494	0.42 525	0.48 503	0.45 532	0.58 537	0.42 516	0.36 521	0.35 515	0.25 479	0.12 460	0.20 530	0.14 490	0.16 511	0.19 524	0.33 550

NVStereoNet_ROB	0.46 545	0.36 543	0.46 523	0.41 544	0.28 540	0.34 516	0.34 540	0.48 538	0.60 534	0.72 551	0.93 559	0.70 552	0.66 556	0.47 541	0.60 558	0.22 537	0.33 550	0.34 546	0.34 549	0.30 544	0.30 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.31 521	0.26 528	0.26 464	0.24 490	0.21 527	0.34 516	0.25 494	0.34 470	0.39 468	0.40 520	0.69 544	0.45 523	0.40 529	0.34 509	0.27 498	0.20 529	0.19 527	0.26 532	0.25 535	0.23 530	0.22 534

ADCPNet	0.25 496	0.16 479	0.61 540	0.21 445	0.15 487	0.35 524	0.25 494	0.32 442	0.35 447	0.30 488	0.40 489	0.36 492	0.28 492	0.28 486	0.32 521	0.12 460	0.10 460	0.11 444	0.12 479	0.14 489	0.13 478

Wz-Net-MNSev	0.22 462	0.13 449	0.31 489	0.20 416	0.14 469	0.36 525	0.24 479	0.33 461	0.44 494	0.28 476	0.40 489	0.38 501	0.19 421	0.24 465	0.25 479	0.09 365	0.07 385	0.09 365	0.09 389	0.12 458	0.10 420

FC-DCNN v2	0.33 526	0.27 529	0.28 476	0.26 506	0.23 531	0.37 526	0.28 515	0.40 514	0.43 489	0.45 532	0.56 532	0.51 534	0.40 529	0.37 526	0.29 508	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.25 537	0.24 536

FC-DCNN	0.33 526	0.27 529	0.28 476	0.26 506	0.23 531	0.37 526	0.28 515	0.40 514	0.43 489	0.45 532	0.55 527	0.51 534	0.40 529	0.37 526	0.30 513	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.25 537	0.24 536

MDST_ROB	0.22 462	0.10 376	0.17 383	0.18 304	0.11 395	0.37 526	0.19 408	0.43 529	0.41 477	0.39 517	0.39 483	0.29 446	0.21 437	0.26 472	0.18 397	0.11 435	0.10 460	0.14 490	0.11 460	0.10 420	0.08 349

Wz-Net-TNSev	0.29 514	0.20 508	0.65 543	0.19 361	0.15 487	0.38 529	0.27 509	0.35 485	0.55 522	0.34 506	0.42 506	0.45 523	0.38 524	0.32 503	0.30 513	0.12 460	0.13 499	0.10 413	0.12 479	0.15 504	0.14 495

FCDSN-DC	0.33 526	0.28 533	0.28 476	0.30 530	0.24 533	0.39 530	0.28 515	0.42 525	0.42 484	0.43 530	0.53 523	0.51 534	0.41 534	0.36 521	0.30 513	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.25 537	0.24 536
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.32 523	0.12 420	0.16 355	0.16 148	0.11 395	0.39 530	0.19 408	0.41 520	0.50 512	0.52 538	0.54 525	1.32 568	0.42 537	0.40 536	0.27 498	0.14 496	0.16 517	0.16 508	0.16 511	0.12 458	0.12 459

ccnet	0.29 514	0.28 533	0.23 452	0.20 416	0.28 540	0.41 532	0.21 446	0.45 534	0.33 426	0.36 510	0.46 513	0.36 492	0.30 504	0.39 532	0.42 544	0.23 541	0.14 508	0.21 524	0.17 518	0.23 530	0.18 524

Consistency-Raft	0.44 540	0.40 546	0.45 519	0.37 541	0.43 551	0.46 533	0.41 547	0.57 551	0.55 522	0.32 500	0.73 548	0.33 480	0.48 542	0.42 539	0.49 551	0.39 550	0.35 551	0.45 550	0.51 558	0.42 550	0.29 545

RYNet	0.22 462	0.12 420	0.22 443	0.19 361	0.17 512	0.46 533	0.26 502	0.38 506	0.48 503	0.24 437	0.28 410	0.34 486	0.23 454	0.20 415	0.30 513	0.10 406	0.06 313	0.09 365	0.09 389	0.13 476	0.15 502

ACVNet-4b	0.39 532	0.53 551	0.55 532	0.45 547	0.24 533	0.47 535	0.18 369	0.49 540	0.64 541	0.42 527	0.45 512	0.60 542	0.27 483	0.34 509	0.24 470	0.33 548	0.14 508	0.48 551	0.42 551	0.30 544	0.26 543

MANE	0.45 542	0.27 529	0.27 471	0.27 518	0.24 533	0.47 535	0.31 537	0.55 548	0.59 531	0.72 551	1.13 570	1.15 562	0.61 553	0.52 546	0.37 533	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.31 546	0.25 537	0.24 536

AnyNet_C01	0.36 530	0.25 527	1.37 569	0.22 460	0.17 512	0.48 537	0.27 509	0.35 485	0.39 468	0.39 517	0.74 550	0.46 527	0.38 524	0.45 540	0.47 549	0.13 483	0.13 499	0.13 478	0.14 492	0.14 489	0.15 502

ACVNet_1	0.44 540	0.49 550	0.60 539	0.45 547	0.28 540	0.49 538	0.27 509	0.57 551	0.72 549	0.62 544	0.58 537	0.74 553	0.49 543	0.50 543	0.35 528	0.26 544	0.24 542	0.39 548	0.29 542	0.31 547	0.24 536

G-Net	0.24 485	0.16 479	0.36 504	0.22 460	0.16 497	0.51 539	0.23 467	0.29 407	0.34 438	0.36 510	0.38 475	0.31 468	0.29 500	0.27 475	0.26 490	0.11 435	0.09 440	0.12 463	0.09 389	0.16 511	0.13 478

anonymity	0.53 548	0.58 553	0.65 543	0.41 544	0.61 564	0.53 540	0.41 547	0.56 549	0.41 477	0.55 541	0.50 521	0.49 533	0.55 549	0.58 553	0.50 554	0.58 561	0.50 564	0.51 553	0.51 558	0.51 552	0.57 560

DPSNet	0.28 510	0.16 479	0.31 489	0.18 304	0.13 449	0.54 541	0.42 550	0.51 543	0.67 545	0.29 484	0.38 475	0.38 501	0.29 500	0.31 496	0.23 457	0.11 435	0.10 460	0.11 444	0.08 343	0.20 525	0.16 513

ELAS_RVC	0.41 537	0.29 536	0.33 495	0.28 521	0.24 533	0.54 541	0.36 542	0.49 540	0.59 531	0.72 551	0.74 550	0.65 547	0.54 546	0.54 550	0.40 540	0.22 537	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.26 541	0.25 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 532	0.37 544	0.52 528	0.44 546	0.28 540	0.58 543	0.24 479	0.41 520	0.62 537	0.40 520	0.49 517	0.46 527	0.33 513	0.40 536	0.32 521	0.30 546	0.30 547	0.39 548	0.33 547	0.29 543	0.28 544

IMH-64-1	0.65 553	0.61 555	0.68 551	0.71 557	0.51 554	0.59 544	0.49 554	0.91 562	0.85 557	0.74 555	1.02 563	0.81 554	0.78 561	0.79 559	0.49 551	0.42 552	0.46 555	0.71 559	0.47 553	0.52 553	0.39 553

IMH-64	0.65 553	0.61 555	0.68 551	0.71 557	0.51 554	0.59 544	0.49 554	0.91 562	0.85 557	0.74 555	1.02 563	0.81 554	0.78 561	0.79 559	0.49 551	0.42 552	0.46 555	0.71 559	0.47 553	0.52 553	0.39 553

ELAS	0.41 537	0.29 536	0.33 495	0.27 518	0.24 533	0.60 546	0.36 542	0.50 542	0.50 512	0.71 549	0.79 554	0.67 549	0.54 546	0.51 544	0.42 544	0.22 537	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.26 541	0.25 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 551	0.58 553	0.65 543	0.45 547	0.55 558	0.62 547	0.44 553	0.62 554	0.50 512	0.68 547	0.64 539	0.66 548	0.57 551	0.61 554	0.60 558	0.62 564	0.47 559	0.51 553	0.49 555	0.55 557	0.58 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 539	0.39 545	0.54 530	0.40 542	0.20 524	0.64 548	0.32 539	0.53 546	0.72 549	0.71 549	0.72 547	0.61 543	0.54 546	0.51 544	0.46 548	0.20 529	0.19 527	0.29 542	0.30 544	0.23 530	0.18 524

Ntro	0.40 535	0.40 546	0.53 529	0.46 550	0.30 544	0.65 549	0.24 479	0.46 536	0.68 546	0.41 524	0.49 517	0.48 532	0.42 537	0.39 532	0.31 520	0.32 547	0.28 545	0.37 547	0.30 544	0.32 548	0.29 545

RainbowNet	0.54 549	0.61 555	0.70 555	0.57 554	0.43 551	0.65 549	0.37 545	0.60 553	0.87 559	0.50 537	0.66 541	0.64 545	0.47 541	0.49 542	0.43 547	0.47 556	0.48 560	0.52 555	0.41 550	0.52 553	0.40 555

SGM+DAISY	0.56 550	0.57 552	0.65 543	0.40 542	0.54 556	0.66 551	0.49 554	0.56 549	0.45 500	0.66 545	0.69 544	0.67 549	0.56 550	0.63 555	0.56 556	0.59 562	0.48 560	0.50 552	0.50 557	0.52 553	0.58 561

IMH	0.71 556	0.64 558	0.68 551	0.76 559	0.54 556	0.69 552	0.54 558	0.98 568	1.10 564	0.82 559	1.09 566	0.89 556	0.88 566	0.87 567	0.52 555	0.44 555	0.50 564	0.75 562	0.51 558	0.56 558	0.41 556

MFMNet_re	0.64 552	0.66 559	0.65 543	0.51 551	0.69 568	0.69 552	0.57 560	0.64 555	0.73 553	0.60 543	0.73 548	0.62 544	0.67 557	0.65 556	0.60 558	0.66 566	0.58 573	0.63 557	0.59 561	0.68 564	0.69 570

ACVNet_2	0.66 555	0.66 559	0.68 551	0.63 555	0.41 549	0.71 554	0.49 554	0.96 566	1.39 571	0.89 561	1.09 566	1.04 558	0.73 559	0.54 550	0.47 549	0.43 554	0.40 553	0.53 556	0.44 552	0.47 551	0.35 552

notaker	0.97 569	1.11 573	0.98 565	1.13 574	0.81 572	0.73 555	0.68 568	0.93 564	1.16 565	1.18 574	1.18 572	1.41 571	1.16 576	1.08 576	0.69 565	0.81 572	0.64 575	1.17 574	0.79 571	0.98 573	0.80 574

WAO-7	0.79 561	0.78 564	0.54 530	0.85 565	0.67 567	0.74 556	0.68 568	1.05 571	1.32 569	0.90 562	1.20 573	1.04 558	0.92 567	0.69 557	0.66 561	0.60 563	0.62 574	0.67 558	0.68 567	0.64 560	0.58 561

RTS	0.45 542	0.19 504	3.26 575	0.24 490	0.15 487	0.74 556	0.20 429	0.36 492	0.76 555	0.42 527	0.43 509	0.31 468	0.41 534	0.53 548	0.35 528	0.10 406	0.08 411	0.13 478	0.12 479	0.15 504	0.15 502

RTSA	0.45 542	0.19 504	3.26 575	0.24 490	0.15 487	0.74 556	0.20 429	0.36 492	0.76 555	0.42 527	0.43 509	0.31 468	0.41 534	0.53 548	0.35 528	0.10 406	0.08 411	0.13 478	0.12 479	0.15 504	0.15 502

PWCK	0.71 556	0.94 570	0.95 564	0.76 559	0.31 545	0.74 556	0.36 542	0.90 561	0.90 560	0.96 564	0.75 552	0.95 557	0.61 553	0.87 567	0.66 561	0.72 567	0.46 555	0.75 562	0.49 555	0.69 566	0.44 557

WAO-6	0.81 562	0.80 565	0.62 541	0.86 566	0.63 565	0.76 560	0.58 561	0.98 568	1.54 576	0.90 562	0.96 562	1.07 560	1.03 571	0.70 558	0.66 561	0.72 567	0.49 562	0.90 570	0.71 568	0.68 564	0.58 561

BEATNet-Init1	0.52 547	0.27 529	0.62 541	0.30 530	0.21 527	0.76 560	0.29 524	0.54 547	0.65 543	0.86 560	0.95 561	2.07 577	0.62 555	0.56 552	0.42 544	0.18 522	0.18 524	0.23 529	0.22 529	0.22 529	0.21 532

SDNR	0.19 429	0.08 242	0.19 417	0.16 148	0.12 426	0.77 562	0.14 157	0.25 338	0.32 419	0.19 363	0.24 342	0.19 334	0.13 299	0.19 390	0.15 348	0.16 516	0.18 524	0.14 490	0.11 460	0.08 326	0.11 446

SAMSARA	0.40 535	0.28 533	0.33 495	0.55 553	0.39 547	0.82 563	1.23 577	0.47 537	0.51 519	0.36 510	0.35 460	0.55 540	0.39 526	0.38 528	0.39 537	0.15 500	0.20 530	0.15 502	0.14 492	0.23 530	0.20 530

WAO-8	0.91 566	0.81 566	0.65 543	0.94 569	0.69 568	0.90 564	0.67 566	1.07 574	1.83 579	1.06 569	1.45 576	1.30 565	1.07 572	0.84 563	0.78 567	0.74 569	0.53 567	0.86 568	0.75 569	0.69 566	0.62 567

Venus	0.91 566	0.81 566	0.65 543	0.94 569	0.69 568	0.90 564	0.67 566	1.07 574	1.83 579	1.06 569	1.45 576	1.30 565	1.07 572	0.84 563	0.78 567	0.74 569	0.53 567	0.86 568	0.75 569	0.69 566	0.62 567

Dean	0.87 565	0.86 569	0.79 559	0.81 563	0.56 559	0.90 564	0.63 562	1.15 577	1.73 577	1.15 572	1.15 571	1.31 567	0.99 570	0.81 561	0.81 570	0.57 560	0.56 571	0.77 566	0.64 564	0.66 562	0.58 561

TorneroNet-64	0.76 560	0.72 562	0.74 556	0.78 561	0.58 562	0.91 567	0.56 559	0.84 560	1.29 568	0.66 545	0.90 557	1.40 570	0.75 560	0.85 565	0.67 564	0.49 557	0.46 555	0.72 561	0.59 561	0.67 563	0.53 559

MADNet+	0.75 559	0.71 561	3.70 578	0.66 556	0.41 549	0.98 568	0.97 575	0.69 556	0.73 553	0.52 538	0.57 535	0.64 545	0.68 558	0.86 566	1.01 574	0.34 549	0.36 552	0.28 541	0.23 533	0.36 549	0.31 548

KSHMR	1.09 572	1.17 574	0.88 563	1.25 577	1.00 576	0.99 569	0.96 574	1.13 576	1.37 570	1.16 573	1.29 575	1.41 571	0.96 569	1.01 573	0.92 571	1.03 576	1.08 578	1.20 575	1.03 577	1.01 574	0.97 576

TorneroNet	0.82 563	0.74 563	0.81 561	0.84 564	0.63 565	0.99 569	0.63 562	0.96 566	1.16 565	0.80 558	1.11 568	1.36 569	0.86 565	0.93 570	0.80 569	0.56 559	0.49 562	0.78 567	0.66 566	0.73 569	0.63 569

ktn	1.01 571	1.21 575	0.80 560	1.23 576	0.86 574	1.01 571	0.87 572	0.94 565	1.39 571	1.04 567	1.12 569	1.15 562	1.07 572	0.94 571	0.59 557	1.28 578	0.71 576	1.38 578	0.83 572	1.02 575	0.75 573

HanzoNet	1.29 574	1.26 577	1.19 568	1.12 573	0.85 573	1.02 572	0.83 570	1.03 570	1.48 575	1.64 577	1.61 578	2.50 579	1.72 579	1.61 578	1.61 577	1.26 577	0.80 577	1.31 577	1.01 576	1.02 575	0.86 575

LVE	0.83 564	0.85 568	0.85 562	0.80 562	0.56 559	1.04 573	0.65 565	1.05 571	1.47 574	0.96 564	1.22 574	1.10 561	0.85 564	0.83 562	0.71 566	0.49 557	0.55 570	0.76 565	0.60 563	0.65 561	0.59 566

DPSimNet_ROB	1.11 573	1.23 576	0.78 557	1.13 574	0.88 575	1.10 574	1.13 576	1.16 578	1.23 567	1.43 576	1.02 563	1.41 571	1.10 575	0.90 569	1.60 576	1.46 579	0.51 566	1.21 576	1.03 577	0.90 572	1.01 578

UNDER WATER	0.97 569	0.97 572	1.42 570	0.99 571	0.70 571	1.12 575	0.84 571	0.80 559	1.08 563	1.01 566	0.90 557	1.55 574	1.22 578	1.03 574	1.00 573	0.78 571	0.53 567	1.02 572	0.87 573	0.80 571	0.74 572

UNDER WATER-64	0.95 568	0.94 570	1.43 571	0.87 567	0.56 559	1.18 576	0.87 572	0.77 558	0.94 561	1.04 567	0.85 556	1.58 575	1.21 577	0.94 571	0.96 572	0.87 573	0.57 572	1.03 573	0.88 574	0.78 570	0.73 571

MultiAttention	0.29 514	0.08 242	0.14 270	0.19 361	0.12 426	1.45 577	1.33 578	0.36 492	0.37 458	0.19 363	0.21 311	0.24 397	0.11 230	0.38 528	0.18 397	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.08 343	0.10 420	0.09 393

JetBlue	0.71 556	0.45 549	1.14 567	0.51 551	0.47 553	2.02 578	0.64 564	0.75 557	0.70 547	0.69 548	0.77 553	1.22 564	0.83 563	1.03 574	1.01 574	0.40 551	0.28 545	0.33 545	0.33 547	0.30 544	0.34 551

MADNet++	1.95 576	1.75 579	1.59 572	1.82 578	1.69 579	2.33 579	1.40 579	2.35 580	2.09 581	2.57 580	2.36 581	2.24 578	2.17 580	2.28 579	2.34 579	1.87 580	1.66 580	1.54 579	1.34 579	1.92 578	1.77 580

TCMNet-wrong-test	3.67 578	5.48 588	3.89 579	12.18 590	11.75 591	4.65 580	3.88 581	1.06 573	0.72 549	1.09 571	2.15 580	6.30 584	0.53 545	3.43 581	2.36 580	0.89 574	0.20 530	1.87 581	1.69 580	5.57 586	3.62 586

JetRed	1.62 575	1.46 578	2.98 573	0.92 568	1.21 577	4.99 581	1.53 580	1.27 579	1.39 571	1.83 578	1.74 579	1.60 576	0.95 568	1.41 577	2.45 581	0.90 575	1.60 579	0.93 571	0.90 575	1.35 577	0.99 577

HaxPig	15.71 593	18.52 598	19.18 594	16.89 591	15.89 593	7.73 582	7.60 582	13.31 593	10.82 588	15.42 592	14.91 591	15.98 593	14.92 593	15.58 593	15.98 593	18.95 596	16.73 593	19.46 596	18.08 596	19.26 596	19.05 597

DPSMNet_ROB	8.06 585	4.48 583	8.63 588	5.37 585	10.74 588	8.32 583	22.98 591	5.46 582	13.36 590	5.12 582	9.92 586	5.08 581	10.40 588	5.53 584	12.58 588	3.80 586	8.00 587	3.50 583	7.02 586	3.83 584	7.14 588

DGTPSM_ROB	8.06 585	4.48 583	8.63 588	5.35 583	10.72 587	8.32 583	22.97 590	5.46 582	13.35 589	5.12 582	9.92 586	5.08 581	10.40 588	5.52 583	12.58 588	3.79 585	8.00 587	3.50 583	7.02 586	3.83 584	7.14 588

tt	4.67 579	0.06 61	3.55 577	2.02 579	1.55 578	10.25 585	16.71 585	8.91 589	5.03 582	1.31 575	0.94 560	4.71 580	4.76 581	3.33 580	5.87 583	6.06 588	10.30 592	1.88 582	2.11 582	2.75 580	1.21 579

MEDIAN_ROB	20.38 594	24.04 599	23.31 596	21.23 593	21.71 594	10.40 586	7.92 583	17.64 594	15.50 594	20.12 594	19.70 593	20.34 594	20.32 594	21.19 594	21.13 594	23.81 598	21.81 598	24.98 597	23.76 597	24.71 597	23.93 598

USTest	6.22 580	2.73 581	3.00 574	6.57 586	7.29 585	14.37 587	21.57 586	7.00 588	9.56 587	5.34 584	6.10 582	5.72 583	7.64 584	6.41 585	6.96 584	1.97 581	3.42 586	1.64 580	2.15 583	2.66 579	2.36 581

PML	8.91 587	9.34 592	6.13 580	5.35 583	6.41 584	14.99 588	23.38 592	5.27 581	6.83 583	18.04 593	28.19 599	7.67 585	6.83 583	7.85 586	5.75 582	5.35 587	1.83 581	5.95 591	1.93 581	8.64 589	2.52 582

xxxxx1	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 580	3.85 581	16.35 589	22.88 587	5.86 585	8.69 584	7.97 585	8.54 583	9.12 587	8.27 585	10.18 587	10.92 585	2.42 582	2.45 582	3.56 585	12.37 589	3.77 581	3.06 583

tt_ll	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 580	3.85 581	16.35 589	22.88 587	5.86 585	8.69 584	7.97 585	8.54 583	9.12 587	8.27 585	10.18 587	10.92 585	2.42 582	2.45 582	3.56 585	12.37 589	3.77 581	3.06 583

ff	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 580	3.85 581	16.35 589	22.88 587	5.86 585	8.69 584	7.97 585	8.54 583	9.12 587	8.27 585	10.18 587	10.92 585	2.42 582	2.45 582	3.56 585	12.37 589	3.77 581	3.06 583

AVERAGE_ROB	24.90 599	29.20 600	28.14 597	24.89 598	24.64 598	17.75 592	11.12 584	21.45 595	19.93 595	25.12 599	24.46 598	25.12 599	25.46 599	24.69 599	22.83 595	29.76 599	27.13 599	28.97 599	27.95 599	29.91 598	29.47 599

Anonymous_1	10.96 590	7.92 589	7.46 585	10.33 587	10.06 586	18.65 593	26.34 593	11.06 590	13.44 591	9.40 588	10.05 588	9.67 590	11.23 590	10.73 590	12.72 590	6.42 589	8.38 589	5.77 588	10.61 588	12.12 590	6.77 587

DPSM_ROB	11.15 591	8.58 590	8.00 586	10.88 588	11.58 589	19.10 594	26.71 594	12.05 591	14.07 592	10.36 589	10.84 589	10.33 591	11.86 591	11.70 591	13.54 591	6.99 590	8.79 590	5.89 589	6.95 584	7.29 587	7.42 590

DPSM	11.15 591	8.58 590	8.00 586	10.88 588	11.58 589	19.10 594	26.71 594	12.05 591	14.07 592	10.36 589	10.84 589	10.33 591	11.86 591	11.70 591	13.54 591	6.99 590	8.79 590	5.89 589	6.95 584	7.29 587	7.42 590

CasAABBNet	22.42 595	17.33 595	16.01 590	22.01 594	23.28 596	38.32 596	53.80 598	24.14 596	28.41 597	20.60 595	21.77 595	20.89 597	23.91 597	23.43 595	27.36 597	14.07 593	17.69 595	11.83 594	14.01 593	14.67 592	14.95 594

FlowAnything	22.44 596	17.35 596	16.14 592	22.07 596	23.23 595	38.39 597	53.77 597	24.25 597	28.44 598	20.96 598	21.82 596	20.70 595	23.84 595	23.49 596	27.14 596	14.04 592	17.79 597	11.75 592	14.15 595	14.65 591	14.89 592

Selective-RAFT-Error	22.47 597	17.37 597	16.09 591	22.06 595	23.34 597	38.39 597	53.83 599	24.29 599	28.47 599	20.74 596	21.83 597	20.81 596	23.90 596	23.54 598	27.53 599	14.08 594	17.69 595	11.82 593	14.00 592	14.69 593	15.00 595

LSM0	22.87 598	17.28 594	18.96 593	22.19 597	29.04 599	38.42 599	53.71 596	24.28 598	28.31 596	20.78 597	21.00 594	21.43 598	24.16 598	23.50 597	27.39 598	14.09 595	17.38 594	11.84 595	14.04 594	14.73 594	14.89 592

test_example2	98.32 600	94.13 601	45.89 598	96.35 599	109.85 600	88.61 600	95.45 600	25.75 600	94.37 600	130.00 601	126.06 600	58.17 600	74.63 600	88.51 600	79.96 600	150.23 600	221.02 600	77.62 600	99.10 600	113.75 600	96.94 600

ccccc		285.66 602		368.85 601	370.60 601	123.16 601		115.05 601		126.68 600		122.83 601		252.94 601		384.56 601	353.86 601	254.69 601	223.00 601	425.87 601

ASD4		3.38 582

Low-res two-view benchmark