Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 92	0.27 23	0.27 1	0.20 79	0.15 2	0.16 3	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 37	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 19	0.17 253	0.16 358	0.15 126	0.13 143	0.15 174	0.12 112

CREStereo	0.28 85	0.15 28	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 177	0.25 87	0.51 104	0.72 254	0.42 134	0.51 140	0.32 74	0.26 95	0.38 56	0.25 80	0.16 214	0.11 140	0.12 25	0.08 1	0.12 48	0.11 66
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
MS	0.33 133	0.19 129	1.24 508	0.28 3	0.18 34	0.30 104	0.15 2	0.36 33	0.27 29	0.22 18	0.24 27	0.22 33	0.19 27	0.40 66	0.20 12	0.14 102	0.09 23	0.11 1	1.19 568	0.14 127	0.45 515

StereoAnything_RVC	0.21 16	0.68 518	0.39 165	0.28 3	0.15 1	0.23 23	0.18 12	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 51	0.30 12	0.18 1	0.16 214	0.09 23	0.12 25	0.08 1	0.16 214	0.09 4

trnet	0.27 78	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 177	0.23 65	0.52 113	0.72 254	0.42 134	0.51 140	0.34 90	0.26 95	0.39 60	0.25 80	0.15 164	0.11 140	0.12 25	0.08 1	0.11 14	0.10 29

2.75w_new	0.21 16	0.18 92	0.28 32	0.29 6	0.17 19	0.23 23	0.34 224	0.36 33	0.28 34	0.34 86	0.26 37	0.17 4	0.22 51	0.36 41	0.23 52	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 28	0.15 28	0.31 58	0.29 6	0.22 119	0.21 13	0.26 99	0.33 24	0.31 51	0.20 8	0.30 60	0.22 33	0.22 51	0.47 126	0.22 32	0.11 23	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.13 83	0.10 29

LoS	0.29 96	0.15 28	0.30 50	0.29 6	0.18 34	0.33 144	0.29 143	0.51 104	0.72 254	0.34 86	0.52 149	0.41 140	0.28 120	0.47 126	0.28 147	0.15 164	0.11 140	0.13 56	0.09 10	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 123	0.16 44	0.24 5	0.29 6	0.18 34	0.45 242	0.22 49	0.56 126	0.63 211	0.46 148	0.54 155	0.39 124	0.34 180	0.48 136	0.24 63	0.75 542	0.10 56	0.12 25	0.08 1	0.12 48	0.11 66

Replicate-Monster	0.26 67	0.15 28	1.07 489	0.30 10	0.17 19	0.38 190	0.19 17	0.43 73	0.39 122	0.23 21	0.21 14	0.23 43	0.21 43	0.45 104	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.09 1	0.14 192

4.5_new	0.21 16	0.20 166	0.29 39	0.30 10	0.17 19	0.24 32	0.26 99	0.32 16	0.28 34	0.32 78	0.28 52	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 19	0.10 11	0.08 2	0.12 25	0.10 54	0.13 83	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 16	0.20 166	0.29 39	0.30 10	0.17 19	0.24 32	0.26 99	0.32 16	0.28 34	0.32 78	0.28 52	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 19	0.10 11	0.08 2	0.12 25	0.10 54	0.13 83	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 28	0.18 92	0.29 39	0.30 10	0.18 34	0.27 63	0.23 65	0.37 36	0.28 34	0.31 65	0.26 37	0.22 33	0.26 95	0.50 146	0.24 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 32	0.30 10	0.19 55	0.20 7	0.18 12	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 17	0.18 19	0.33 25	0.19 4	0.13 62	0.09 23	0.13 56	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 32	0.30 10	0.20 79	0.20 7	0.19 17	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 25	0.19 4	0.13 62	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.11 14	0.08 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 12	0.25 10	0.30 10	0.16 8	0.23 23	0.20 23	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 22	0.19 27	0.26 2	0.21 19	0.13 62	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.10 4	0.09 4

CES	0.28 85	0.14 12	0.23 1	0.30 10	0.70 531	0.37 177	0.27 115	0.48 91	0.46 156	0.34 86	0.48 124	0.27 57	0.22 51	0.39 60	0.23 52	0.13 62	0.11 140	0.12 25	0.08 1	0.13 83	0.17 282

TANstereo	0.30 111	0.15 28	0.31 58	0.30 10	0.17 19	0.55 289	0.23 65	0.44 80	0.55 185	0.59 188	0.68 200	0.37 112	0.26 95	0.35 38	0.27 127	0.15 164	0.16 358	0.12 25	0.10 54	0.13 83	0.14 192

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 19	0.15 1	0.22 17	0.22 49	0.39 48	0.33 68	0.20 8	0.25 33	0.17 4	0.15 4	0.39 60	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 19	0.16 8	0.19 5	0.17 4	0.42 64	0.24 21	0.23 21	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.45 104	0.19 4	0.13 62	0.09 23	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 66

asda	0.21 16	0.19 129	0.29 39	0.31 19	0.17 19	0.25 46	0.23 65	0.36 33	0.28 34	0.27 47	0.24 27	0.18 12	0.21 43	0.40 66	0.21 19	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.10 29

qwe	0.22 28	0.18 92	0.28 32	0.31 19	0.18 34	0.29 92	0.21 39	0.38 44	0.32 62	0.35 91	0.30 60	0.20 22	0.20 35	0.43 89	0.21 19	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 48	0.09 4

2.25w	0.22 28	0.18 92	0.31 58	0.31 19	0.18 34	0.31 120	0.18 12	0.32 16	0.31 51	0.31 65	0.37 93	0.20 22	0.22 51	0.45 104	0.24 63	0.10 11	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

4w-stereo	0.21 16	0.19 129	0.31 58	0.31 19	0.17 19	0.29 92	0.19 17	0.31 14	0.21 13	0.31 65	0.24 27	0.20 22	0.24 73	0.41 75	0.22 32	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 54	0.11 14	0.09 4

3.25w_new	0.23 42	0.17 68	0.32 69	0.31 19	0.17 19	0.43 226	0.20 23	0.37 36	0.30 46	0.37 102	0.28 52	0.22 33	0.25 80	0.42 83	0.22 32	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.25w	0.23 42	0.17 68	0.32 69	0.31 19	0.17 19	0.43 226	0.20 23	0.37 36	0.30 46	0.37 102	0.28 52	0.22 33	0.25 80	0.42 83	0.22 32	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.75w	0.22 28	0.17 68	0.30 50	0.31 19	0.19 55	0.43 226	0.24 79	0.35 29	0.24 21	0.31 65	0.27 42	0.17 4	0.22 51	0.37 48	0.20 12	0.10 11	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

monsters	0.22 28	0.14 12	0.26 16	0.31 19	0.19 55	0.23 23	0.19 17	0.44 80	0.33 68	0.36 95	0.30 60	0.16 2	0.18 19	0.43 89	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 19	0.20 79	0.23 23	0.19 17	0.40 54	0.29 41	0.22 18	0.34 81	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 56	0.12 25	0.10 54	0.10 4	0.10 29

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 19	0.16 8	0.24 32	0.17 4	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 33	0.14 1	0.32 19	0.19 4	0.13 62	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.11 14	0.09 4

S2M2	0.26 67	0.22 242	0.33 84	0.31 19	0.25 220	0.24 32	0.13 1	0.35 29	0.41 129	0.25 33	0.36 89	0.30 64	0.25 80	0.30 12	0.26 109	0.22 382	0.19 409	0.17 190	0.19 338	0.21 347	0.18 300

SGD-Stereo	0.22 28	0.15 28	0.27 23	0.31 19	0.15 1	0.29 92	0.20 23	0.37 36	0.29 41	0.24 27	0.29 59	0.21 32	0.27 106	0.36 41	0.25 80	0.16 214	0.09 23	0.13 56	0.10 54	0.13 83	0.10 29

MonSter	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 19	0.15 1	0.22 17	0.22 49	0.39 48	0.33 68	0.20 8	0.25 33	0.17 4	0.15 4	0.38 56	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 12	0.24 5	0.31 19	0.16 8	0.16 3	0.20 23	0.29 8	0.20 11	0.23 21	0.20 12	0.22 33	0.14 1	0.52 159	0.24 63	0.13 62	0.10 56	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 396	3.08 577	2.43 550	0.31 19	0.18 34	0.29 92	0.20 23	0.37 36	0.32 62	0.28 50	0.24 27	0.18 12	0.18 19	0.31 14	0.22 32	1.09 554	0.08 2	0.17 190	0.16 232	0.14 127	0.97 555

knoymous	0.36 173	0.20 166	0.31 58	0.31 19	0.22 119	0.36 172	0.29 143	0.61 158	0.64 218	0.67 243	0.70 204	0.60 246	0.40 226	0.58 222	0.34 212	0.17 253	0.11 140	0.20 306	0.11 81	0.17 249	0.18 300

CREStereo++_RVC	0.32 123	0.15 28	0.23 1	0.31 19	0.24 188	0.27 63	0.22 49	0.46 86	0.88 356	0.46 148	0.80 256	0.30 64	0.26 95	0.36 41	0.33 197	0.13 62	0.09 23	0.13 56	0.51 536	0.13 83	0.09 4
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
SM2	0.20 11	0.14 12	0.26 16	0.32 38	0.18 34	0.21 13	0.21 39	0.30 10	0.39 122	0.24 27	0.25 33	0.20 22	0.19 27	0.35 38	0.21 19	0.11 23	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.11 14	0.10 29

asd	0.21 16	0.18 92	0.29 39	0.32 38	0.18 34	0.27 63	0.22 49	0.35 29	0.22 15	0.31 65	0.22 19	0.19 17	0.21 43	0.44 100	0.21 19	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 54	0.11 14	0.09 4

4.25_new	0.22 28	0.21 203	0.32 69	0.32 38	0.18 34	0.31 120	0.27 115	0.32 16	0.24 21	0.29 57	0.27 42	0.20 22	0.23 63	0.34 30	0.23 52	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 28	0.21 203	0.32 69	0.32 38	0.18 34	0.31 120	0.27 115	0.32 16	0.24 21	0.29 57	0.27 42	0.20 22	0.23 63	0.34 30	0.23 52	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 28	0.21 203	0.32 69	0.32 38	0.18 34	0.31 120	0.27 115	0.32 16	0.24 21	0.29 57	0.27 42	0.20 22	0.23 63	0.34 30	0.23 52	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

2.5w	0.21 16	0.18 92	0.31 58	0.32 38	0.18 34	0.31 120	0.25 87	0.31 14	0.23 17	0.28 50	0.35 86	0.18 12	0.17 12	0.39 60	0.21 19	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 54	0.11 14	0.09 4

2w_stereo	0.22 28	0.18 92	0.30 50	0.32 38	0.16 8	0.28 80	0.38 306	0.38 44	0.35 85	0.32 78	0.33 72	0.17 4	0.18 19	0.29 7	0.22 32	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 54	0.12 48	0.10 29

xyz-stereo-finetune2	0.36 173	0.19 129	0.38 146	0.32 38	0.19 55	0.82 428	0.29 143	0.52 113	0.32 62	0.51 163	0.78 243	0.43 158	0.45 255	0.69 325	0.44 312	0.13 62	0.12 195	0.17 190	0.13 143	0.12 48	0.13 148

HUF	0.24 48	0.16 44	0.33 84	0.32 38	0.18 34	0.25 46	0.40 340	0.42 64	0.34 72	0.25 33	0.23 21	0.32 74	0.28 120	0.34 30	0.24 63	0.13 62	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.12 48	0.10 29

IGEV-Stereo+	0.23 42	0.14 12	0.26 16	0.32 38	0.19 55	0.12 1	0.17 4	0.29 8	0.29 41	0.21 12	0.15 3	0.22 33	0.22 51	0.40 66	0.22 32	0.14 102	0.10 56	0.12 25	0.09 10	0.15 174	0.86 546

WCG-NET（raft）	0.31 117	0.15 28	0.36 118	0.32 38	0.19 55	0.35 163	0.27 115	0.51 104	0.78 296	0.45 142	0.55 161	0.48 182	0.27 106	0.54 174	0.26 109	0.13 62	0.10 56	0.12 25	0.11 81	0.12 48	0.11 66

LoS_RVC	0.27 78	0.16 44	0.27 23	0.32 38	0.30 357	0.44 234	0.34 224	0.41 60	0.33 68	0.31 65	0.51 140	0.29 61	0.32 162	0.36 41	0.28 147	0.11 23	0.10 56	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 333

riskmin	0.38 205	0.20 166	0.39 165	0.32 38	0.23 159	0.53 278	0.30 159	0.63 172	0.80 307	0.49 157	0.56 164	0.73 324	0.58 330	0.55 179	0.36 245	0.17 253	0.11 140	0.19 276	0.13 143	0.19 307	0.20 356

DilatedVolume-Stereo	0.30 111	0.15 28	0.34 101	0.33 51	0.20 79	0.53 278	0.25 87	0.56 126	0.43 139	0.56 181	0.50 131	0.35 99	0.29 134	0.49 140	0.28 147	0.13 62	0.11 140	0.12 25	0.11 81	0.11 14	0.10 29

3w_stereo	0.24 48	0.20 166	0.37 134	0.33 51	0.16 8	0.32 137	0.42 365	0.41 60	0.38 112	0.31 65	0.27 42	0.16 2	0.26 95	0.34 30	0.22 32	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 48	0.11 66

xyz-stereo-finetune	0.33 133	0.18 92	0.36 118	0.33 51	0.18 34	0.57 307	0.31 182	0.58 137	0.69 241	0.45 142	0.54 155	0.38 120	0.33 172	0.56 189	0.36 245	0.12 34	0.12 195	0.16 152	0.13 143	0.13 83	0.12 112

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 23	0.33 51	0.17 19	0.38 190	0.18 12	0.30 10	0.19 8	0.24 27	0.15 3	0.26 53	0.17 12	0.32 19	0.21 19	0.13 62	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.11 14	0.10 29

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 23	0.33 51	0.17 19	0.24 32	0.17 4	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 43	0.15 4	0.31 14	0.20 12	0.12 34	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.10 4	0.09 4

castereo++	0.26 67	0.16 44	0.26 16	0.33 51	0.19 55	0.75 398	0.20 23	0.37 36	0.47 161	0.23 21	0.23 21	0.35 99	0.28 120	0.39 60	0.19 4	0.14 102	0.09 23	0.14 85	0.09 10	0.11 14	0.10 29

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.15 28	0.26 16	0.33 51	0.20 79	0.61 334	0.21 39	0.30 10	0.31 51	0.23 21	0.19 11	0.18 12	0.18 19	0.41 75	0.22 32	0.12 34	0.10 56	0.12 25	0.09 10	0.11 14	0.11 66

WCG-NET	0.28 85	0.15 28	0.33 84	0.33 51	0.19 55	0.33 144	0.27 115	0.39 48	0.80 307	0.46 148	0.49 127	0.39 124	0.25 80	0.40 66	0.25 80	0.12 34	0.09 23	0.13 56	0.11 81	0.12 48	0.10 29

GCAP-BAT	0.30 111	0.21 203	0.42 208	0.33 51	0.27 292	0.26 50	0.27 115	0.45 84	0.30 46	0.60 192	0.64 184	0.45 166	0.23 63	0.56 189	0.26 109	0.15 164	0.12 195	0.15 126	0.10 54	0.12 48	0.11 66

test_sample2	0.42 251	0.22 242	0.43 219	0.33 51	0.21 100	0.58 313	0.39 329	0.95 350	0.67 229	0.63 209	0.77 232	0.69 296	0.57 321	0.61 251	0.38 270	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.16 232	0.19 307	0.18 300

HITNet	0.41 244	0.26 343	0.45 243	0.33 51	0.17 19	0.63 351	0.30 159	0.93 338	0.64 218	0.71 271	0.82 267	0.64 266	0.52 290	0.59 237	0.43 296	0.14 102	0.10 56	0.15 126	0.13 143	0.19 307	0.12 112
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
1w_stereo	0.24 48	0.15 28	0.29 39	0.34 62	0.18 34	0.31 120	0.41 355	0.40 54	0.43 139	0.31 65	0.38 95	0.17 4	0.24 73	0.45 104	0.23 52	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

monsterstereo	0.22 28	0.14 12	0.26 16	0.34 62	0.18 34	0.21 13	0.20 23	0.37 36	0.35 85	0.33 83	0.40 98	0.19 17	0.18 19	0.45 104	0.21 19	0.11 23	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.13 83	0.08 1

xyz-stereo	4.23 570	0.17 68	61.76 597	0.34 62	0.16 8	12.16 579	0.37 284	0.58 137	0.68 234	1.01 451	3.36 556	0.77 344	0.82 451	1.21 490	0.40 283	0.12 34	0.10 56	0.16 152	0.11 81	0.13 83	0.10 29

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 23	0.34 62	0.15 1	0.27 63	0.17 4	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 43	0.15 4	0.32 19	0.20 12	0.11 23	0.09 23	0.13 56	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-G_1	0.21 16	0.13 2	0.30 50	0.34 62	0.16 8	0.52 270	0.17 4	0.34 26	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 53	0.19 27	0.37 48	0.20 12	0.14 102	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-G	0.21 16	0.13 2	0.30 50	0.34 62	0.16 8	0.52 270	0.17 4	0.34 26	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 53	0.19 27	0.37 48	0.20 12	0.14 102	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.11 14	0.10 29

G2L-Stereo_test	0.48 315	0.20 166	0.40 177	0.34 62	0.23 159	0.57 307	0.58 454	1.10 408	0.77 286	0.86 372	0.94 326	0.95 405	0.54 306	0.68 319	0.60 388	0.16 214	0.12 195	0.14 85	0.12 109	0.15 174	0.15 216

LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 39	0.34 62	0.16 8	0.26 50	0.17 4	0.32 16	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 43	0.20 35	0.32 19	0.20 12	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.12 48	0.11 66

Reg-Stereo(zero)	0.30 111	0.16 44	0.28 32	0.34 62	0.18 34	0.32 137	0.20 23	0.63 172	0.68 234	0.50 160	0.52 149	0.51 194	0.30 150	0.45 104	0.25 80	0.13 62	0.10 56	0.12 25	0.10 54	0.12 48	0.11 66

HI	0.45 278	0.21 203	0.36 118	0.34 62	0.35 422	0.28 80	0.31 182	0.72 250	0.46 156	0.87 380	1.13 415	1.09 446	0.76 429	0.69 325	0.56 377	0.12 34	0.10 56	0.17 190	0.17 281	0.17 249	0.15 216

CoSv	0.45 278	0.21 203	0.36 118	0.34 62	0.35 422	0.28 80	0.31 182	0.72 250	0.46 156	0.87 380	1.13 415	1.09 446	0.76 429	0.69 325	0.56 377	0.12 34	0.10 56	0.17 190	0.17 281	0.17 249	0.15 216

AIO_rvc	0.23 42	0.16 44	0.32 69	0.34 62	0.19 55	0.26 50	0.33 213	0.40 54	0.22 15	0.26 37	0.24 27	0.34 90	0.15 4	0.51 153	0.24 63	0.12 34	0.09 23	0.13 56	0.10 54	0.12 48	0.10 29

AIO_test	0.23 42	0.16 44	0.28 32	0.34 62	0.20 79	0.30 104	0.39 329	0.38 44	0.25 27	0.25 33	0.28 52	0.32 74	0.22 51	0.38 56	0.25 80	0.12 34	0.09 23	0.13 56	0.10 54	0.12 48	0.09 4

Occ-G	0.26 67	0.14 12	0.28 32	0.34 62	0.20 79	0.27 63	0.34 224	0.41 60	0.31 51	0.29 57	0.43 107	0.49 188	0.25 80	0.47 126	0.28 147	0.13 62	0.11 140	0.14 85	0.11 81	0.12 48	0.12 112

test_sample1	0.42 251	0.22 242	0.46 260	0.34 62	0.23 159	0.58 313	0.35 248	0.99 362	0.49 164	0.62 201	0.75 222	0.69 296	0.61 347	0.58 222	0.44 312	0.18 286	0.14 296	0.17 190	0.15 200	0.17 249	0.17 282

SMFormer	0.51 356	0.23 263	0.62 376	0.34 62	0.20 79	0.62 342	0.34 224	1.21 459	1.02 429	0.81 333	1.01 363	0.71 304	0.65 376	0.84 399	0.55 375	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 232	0.18 273	0.18 300

tta	0.51 356	0.23 263	0.62 376	0.34 62	0.20 79	0.62 342	0.34 224	1.21 459	1.02 429	0.81 333	1.01 363	0.71 304	0.65 376	0.84 399	0.55 375	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 232	0.15 174	0.14 192

qqq1	0.49 333	0.23 263	0.62 376	0.34 62	0.20 79	0.62 342	0.34 224	1.21 459	1.02 429	0.81 333	1.01 363	0.71 304	0.65 376	0.84 399	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 85	0.12 109	0.15 174	0.14 192

fff1	0.49 333	0.23 263	0.62 376	0.34 62	0.20 79	0.62 342	0.34 224	1.21 459	1.02 429	0.81 333	1.01 363	0.71 304	0.65 376	0.84 399	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 85	0.12 109	0.15 174	0.14 192

testlalala	0.28 85	0.19 129	0.43 219	0.34 62	0.23 159	0.45 242	0.30 159	0.43 73	0.29 41	0.68 249	0.49 127	0.35 99	0.25 80	0.32 19	0.25 80	0.14 102	0.11 140	0.14 85	0.09 10	0.11 14	0.11 66

AEACV	0.27 78	0.17 68	0.31 58	0.34 62	0.45 483	0.26 50	0.28 133	0.37 36	0.32 62	0.30 64	0.46 116	0.31 71	0.37 205	0.36 41	0.24 63	0.14 102	0.10 56	0.15 126	0.12 109	0.13 83	0.11 66

Any-RAFT	0.35 155	0.16 44	0.30 50	0.34 62	0.21 100	0.52 270	0.22 49	0.88 323	0.73 261	0.53 172	0.73 211	0.64 266	0.28 120	0.46 119	0.24 63	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.10 54	0.13 83	0.12 112

EGLCR-Stereo	0.25 56	0.16 44	0.33 84	0.34 62	0.20 79	0.35 163	0.20 23	0.52 113	0.36 93	0.28 50	0.27 42	0.41 140	0.18 19	0.45 104	0.26 109	0.14 102	0.10 56	0.16 152	0.14 174	0.13 83	0.11 66

DCANet-4	0.36 173	0.20 166	0.48 292	0.34 62	0.19 55	0.29 92	0.30 159	0.66 195	0.92 384	0.69 258	0.78 243	0.40 134	0.47 264	0.45 104	0.34 212	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.11 14	0.13 148

fff	0.37 190	0.16 44	0.41 187	0.34 62	0.19 55	0.29 92	0.30 159	0.69 223	1.06 451	0.69 258	0.78 243	0.42 150	0.63 359	0.46 119	0.34 212	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.11 14	0.13 148

ADStereo(finetuned)	0.37 190	0.16 44	0.49 304	0.34 62	0.19 55	0.30 104	0.30 159	0.68 215	0.91 379	0.70 264	0.77 232	0.43 158	0.69 396	0.45 104	0.33 197	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.13 83	0.12 112

x	0.39 221	0.24 300	0.41 187	0.34 62	0.23 159	0.52 270	0.32 203	0.86 311	0.52 173	0.57 184	0.70 204	0.59 240	0.50 283	0.49 140	0.46 331	0.17 253	0.15 326	0.17 190	0.15 200	0.17 249	0.16 262

HHNet	0.41 244	0.17 68	0.41 187	0.34 62	0.37 433	0.33 144	0.34 224	0.69 223	0.75 271	0.86 372	1.30 460	0.52 198	0.32 162	0.52 159	0.35 229	0.15 164	0.11 140	0.19 276	0.15 200	0.15 174	0.24 407

AnonymousM	0.41 244	0.81 528	0.29 39	0.34 62	0.22 119	0.28 80	0.38 306	0.53 123	0.41 129	0.70 264	0.49 127	0.47 177	0.27 106	0.41 75	0.31 175	0.15 164	0.12 195	1.51 551	0.26 458	0.12 48	0.10 29

s12784h	0.36 173	0.15 28	0.24 5	0.34 62	0.15 1	0.77 405	0.29 143	0.80 292	0.83 325	0.56 181	0.57 167	0.43 158	0.40 226	0.57 202	0.33 197	0.12 34	0.10 56	0.14 85	0.09 10	0.14 127	0.09 4

DCANet	0.36 173	0.16 44	0.41 187	0.34 62	0.19 55	0.30 104	0.30 159	0.68 215	0.91 379	0.70 264	0.77 232	0.43 158	0.57 321	0.45 104	0.34 212	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.13 83	0.12 112

csc	0.37 190	0.16 44	0.41 187	0.34 62	0.19 55	0.29 92	0.30 159	0.69 223	1.06 451	0.69 258	0.78 243	0.42 150	0.63 359	0.46 119	0.34 212	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.11 14	0.13 148

cscssc	0.37 190	0.16 44	0.41 187	0.34 62	0.19 55	0.29 92	0.30 159	0.69 223	1.06 451	0.69 258	0.78 243	0.42 150	0.63 359	0.46 119	0.34 212	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.11 14	0.13 148

111	0.40 233	0.17 68	0.41 187	0.34 62	0.19 55	0.52 270	0.28 133	0.74 263	1.16 473	0.50 160	0.91 318	0.63 259	0.48 269	0.61 251	0.35 229	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.12 109	0.13 83	0.13 148

zero-FE	0.25 56	0.15 28	0.30 50	0.35 96	0.29 341	0.19 5	0.20 23	0.35 29	0.31 51	0.26 37	0.27 42	0.29 61	0.29 134	0.33 25	0.24 63	0.17 253	0.10 56	0.14 85	0.10 54	0.64 533	0.12 112

water-stereo	0.28 85	0.14 12	0.29 39	0.35 96	0.19 55	0.36 172	0.23 65	0.62 164	0.38 112	0.39 119	0.62 180	0.41 140	0.35 183	0.28 6	0.27 127	0.14 102	0.13 262	0.13 56	0.12 109	0.12 48	0.10 29

depthmonostereo	0.29 96	0.14 12	0.31 58	0.35 96	0.17 19	0.46 247	0.27 115	0.69 223	0.57 193	0.35 91	0.42 104	0.31 71	0.35 183	0.35 38	0.27 127	0.14 102	0.12 195	0.13 56	0.12 109	0.11 14	0.10 29

G2L-ROB	0.47 303	0.19 129	0.42 208	0.35 96	0.22 119	0.57 307	0.42 365	1.14 431	0.71 253	0.84 361	0.75 222	1.09 446	0.53 294	0.74 353	0.53 365	0.17 253	0.12 195	0.14 85	0.12 109	0.17 249	0.19 333

SCV_C0	0.26 67	0.18 92	0.34 101	0.35 96	0.24 188	0.23 23	0.28 133	0.51 104	0.36 93	0.31 65	0.36 89	0.37 112	0.20 35	0.57 202	0.22 32	0.13 62	0.10 56	0.13 56	0.11 81	0.16 214	0.12 112

SCV	0.26 67	0.19 129	0.33 84	0.35 96	0.21 100	0.27 63	0.34 224	0.56 126	0.28 34	0.24 27	0.28 52	0.37 112	0.23 63	0.49 140	0.22 32	0.18 286	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.15 174	0.11 66

castereo	0.28 85	0.16 44	0.32 69	0.35 96	0.21 100	0.40 202	0.42 365	0.50 102	0.66 226	0.26 37	0.41 101	0.37 112	0.36 201	0.33 25	0.24 63	0.13 62	0.09 23	0.13 56	0.10 54	0.11 14	0.10 29

SMoEStereo_RVC	0.26 67	0.19 129	0.35 111	0.35 96	0.22 119	0.36 172	0.32 203	0.39 48	0.34 72	0.37 102	0.30 60	0.33 86	0.24 73	0.53 168	0.24 63	0.12 34	0.10 56	0.16 152	0.12 109	0.12 48	0.11 66

tt45	0.27 78	0.17 68	0.34 101	0.35 96	0.23 159	0.38 190	0.28 133	0.46 86	0.28 34	0.40 125	0.27 42	0.38 120	0.25 80	0.57 202	0.26 109	0.13 62	0.11 140	0.16 152	0.13 143	0.12 48	0.14 192

Pointernet	0.27 78	0.14 12	0.33 84	0.35 96	0.23 159	0.35 163	0.21 39	0.72 250	0.38 112	0.39 119	0.36 89	0.34 90	0.25 80	0.36 41	0.25 80	0.15 164	0.10 56	0.12 25	0.08 1	0.11 14	0.10 29

test_sample4	0.47 303	0.26 343	0.50 317	0.35 96	0.22 119	0.69 376	0.38 306	1.15 435	0.81 315	0.78 314	0.82 267	0.62 257	0.53 294	0.63 270	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.21 348	0.19 338	0.21 347	0.19 333

test_sample3	0.46 288	0.25 324	0.50 317	0.35 96	0.23 159	0.69 376	0.37 284	1.15 435	0.81 315	0.75 297	0.79 253	0.66 284	0.49 272	0.63 270	0.46 331	0.21 356	0.15 326	0.20 306	0.19 338	0.21 347	0.19 333

11t1	0.36 173	0.21 203	0.42 208	0.35 96	0.22 119	0.62 342	0.29 143	0.69 223	0.43 139	0.60 192	0.53 153	0.53 202	0.48 269	0.56 189	0.40 283	0.18 286	0.14 296	0.16 152	0.13 143	0.17 249	0.17 282

IGEVStereo-DCA	0.29 96	0.22 242	0.38 146	0.35 96	0.27 292	0.37 177	0.35 248	0.62 164	0.34 72	0.38 111	0.30 60	0.35 99	0.27 106	0.51 153	0.22 32	0.15 164	0.12 195	0.16 152	0.12 109	0.13 83	0.15 216

rrr	0.29 96	0.22 242	0.41 187	0.35 96	0.27 292	0.37 177	0.32 203	0.52 113	0.42 137	0.38 111	0.30 60	0.35 99	0.27 106	0.51 153	0.22 32	0.15 164	0.12 195	0.16 152	0.13 143	0.13 83	0.14 192

Selective-IGEV	0.24 48	0.18 92	0.35 111	0.35 96	0.19 55	0.27 63	0.25 87	0.55 124	0.23 17	0.27 47	0.25 33	0.34 90	0.19 27	0.58 222	0.22 32	0.12 34	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.12 48	0.10 29

ProNet	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.35 96	0.24 188	0.32 137	0.43 372	0.57 131	0.37 107	0.33 83	0.30 60	0.32 74	0.28 120	0.57 202	0.26 109	0.13 62	0.11 140	0.16 152	0.13 143	0.13 83	0.13 148

test_xeample3	0.29 96	0.21 203	0.41 187	0.35 96	0.26 261	0.35 163	0.32 203	0.56 126	0.36 93	0.43 137	0.32 71	0.34 90	0.28 120	0.54 174	0.23 52	0.14 102	0.11 140	0.16 152	0.12 109	0.14 127	0.13 148

test_xeample	1.01 497	0.21 203	0.42 208	0.35 96	0.21 100	0.71 386	0.39 329	1.23 472	0.86 343	0.81 333	1.04 381	0.69 296	0.61 347	0.69 325	10.93 576	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.17 281	0.18 273	0.17 282

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 173	0.17 68	0.41 187	0.35 96	0.19 55	0.33 144	0.29 143	0.65 186	0.73 261	0.68 249	1.01 363	0.56 212	0.40 226	0.42 83	0.30 168	0.11 23	0.09 23	0.15 126	0.14 174	0.13 83	0.10 29

fffft	0.25 56	0.17 68	0.37 134	0.36 116	0.22 119	0.28 80	0.36 270	0.42 64	0.24 21	0.36 95	0.23 21	0.27 57	0.22 51	0.52 159	0.27 127	0.12 34	0.09 23	0.16 152	0.12 109	0.12 48	0.12 112
1: 1. 1
999	0.27 78	0.16 44	0.35 111	0.36 116	0.24 188	0.31 120	0.27 115	0.49 94	0.38 112	0.26 37	0.30 60	0.39 124	0.23 63	0.63 270	0.25 80	0.13 62	0.10 56	0.14 85	0.12 109	0.12 48	0.14 192

RSM++	0.25 56	0.18 92	0.34 101	0.36 116	0.20 79	0.28 80	0.30 159	0.51 104	0.32 62	0.25 33	0.22 19	0.37 112	0.21 43	0.50 146	0.24 63	0.12 34	0.10 56	0.14 85	0.12 109	0.14 127	0.10 29

RSM	0.25 56	0.18 92	0.33 84	0.36 116	0.20 79	0.27 63	0.34 224	0.51 104	0.27 29	0.26 37	0.23 21	0.39 124	0.21 43	0.56 189	0.22 32	0.12 34	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.14 127	0.10 29

test_sample7	0.52 365	0.29 386	0.50 317	0.36 116	0.27 292	0.62 342	0.41 355	1.06 394	0.88 356	0.92 414	0.86 291	0.85 367	0.69 396	0.68 319	0.50 345	0.26 432	0.20 421	0.27 447	0.26 458	0.27 427	0.24 407

test_sample5	0.47 303	0.26 343	0.49 304	0.36 116	0.22 119	0.64 358	0.39 329	1.13 422	0.81 315	0.77 310	0.94 326	0.64 266	0.54 306	0.65 290	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 363	0.22 369	0.20 356

MGS-Stereo	0.28 85	0.19 129	0.40 177	0.36 116	0.23 159	0.37 177	0.30 159	0.39 48	0.44 145	0.31 65	0.51 140	0.40 134	0.24 73	0.43 89	0.26 109	0.15 164	0.12 195	0.15 126	0.13 143	0.14 127	0.13 148

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 140	0.27 360	0.45 243	0.36 116	0.25 220	0.48 255	0.30 159	0.58 137	0.90 372	0.42 134	0.36 89	0.30 64	0.29 134	0.49 140	0.30 168	0.16 214	0.14 296	0.18 236	0.15 200	0.18 273	0.15 216

ff7	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.36 116	0.26 261	0.31 120	0.35 248	0.62 164	0.34 72	0.38 111	0.33 72	0.32 74	0.29 134	0.58 222	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.12 109	0.14 127	0.15 216

ffff	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.36 116	0.26 261	0.31 120	0.35 248	0.62 164	0.34 72	0.38 111	0.33 72	0.32 74	0.29 134	0.58 222	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.12 109	0.14 127	0.15 216

DualNet	0.48 315	0.26 343	0.49 304	0.36 116	0.22 119	0.64 358	0.39 329	1.13 422	0.81 315	0.80 320	1.03 375	0.64 266	0.54 306	0.65 290	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 363	0.22 369	0.20 356

11t	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.36 116	0.26 261	0.31 120	0.35 248	0.62 164	0.34 72	0.38 111	0.33 72	0.32 74	0.29 134	0.58 222	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.12 109	0.14 127	0.15 216

MaDis-Stereo	0.26 67	0.18 92	0.36 118	0.36 116	0.26 261	0.27 63	0.27 115	0.43 73	0.35 85	0.27 47	0.26 37	0.41 140	0.28 120	0.40 66	0.28 147	0.16 214	0.14 296	0.16 152	0.13 143	0.14 127	0.12 112

qqq	0.40 233	0.26 343	0.44 231	0.36 116	0.22 119	0.46 247	0.36 270	0.85 307	0.54 180	0.56 181	0.69 201	0.65 279	0.53 294	0.55 179	0.45 321	0.17 253	0.16 358	0.20 306	0.19 338	0.18 273	0.17 282

ccc-4	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.36 116	0.26 261	0.31 120	0.35 248	0.62 164	0.34 72	0.38 111	0.33 72	0.32 74	0.29 134	0.58 222	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.12 109	0.14 127	0.15 216

xxxx	1.01 497	0.22 242	0.43 219	0.36 116	0.21 100	0.82 428	0.36 270	1.32 495	0.88 356	0.71 271	0.94 326	0.97 410	0.63 359	0.64 283	10.58 575	0.20 339	0.16 358	0.18 236	0.17 281	0.19 307	0.19 333

AdaDepth	0.22 28	0.17 68	0.32 69	0.37 132	0.18 34	0.34 154	0.22 49	0.33 24	0.23 17	0.21 12	0.21 14	0.20 22	0.20 35	0.56 189	0.21 19	0.10 11	0.10 56	0.13 56	0.10 54	0.11 14	0.12 112

111111	0.21 16	0.14 12	0.27 23	0.37 132	0.22 119	0.21 13	0.19 17	0.43 73	0.27 29	0.20 8	0.20 12	0.29 61	0.14 1	0.41 75	0.22 32	0.14 102	0.10 56	0.12 25	0.09 10	0.12 48	0.12 112

GIP-stereo	0.24 48	0.18 92	0.30 50	0.37 132	0.24 188	0.26 50	0.20 23	0.46 86	0.36 93	0.24 27	0.39 97	0.35 99	0.20 35	0.31 14	0.21 19	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.10 54	0.12 48	0.11 66

mms	0.26 67	0.21 203	0.33 84	0.37 132	0.25 220	0.30 104	0.33 213	0.40 54	0.32 62	0.28 50	0.34 81	0.34 90	0.20 35	0.45 104	0.26 109	0.12 34	0.11 140	0.16 152	0.12 109	0.14 127	0.11 66

fffy	0.28 85	0.21 203	0.34 101	0.37 132	0.23 159	0.33 144	0.29 143	0.51 104	0.41 129	0.32 78	0.37 93	0.39 124	0.27 106	0.50 146	0.27 127	0.12 34	0.11 140	0.16 152	0.13 143	0.14 127	0.11 66

UGAM-zero	0.46 288	0.19 129	0.62 376	0.37 132	0.23 159	0.34 154	0.21 39	1.15 435	0.39 122	0.66 240	0.61 177	1.70 521	0.91 471	0.75 359	0.25 80	0.14 102	0.11 140	0.15 126	0.12 109	0.13 83	0.13 148

IGEV-Stereo++	0.21 16	0.15 28	0.27 23	0.37 132	0.19 55	0.22 17	0.18 12	0.42 64	0.35 85	0.22 18	0.28 52	0.24 48	0.18 19	0.27 5	0.22 32	0.12 34	0.09 23	0.12 25	0.10 54	0.12 48	0.10 29

AIO-Stereo	0.25 56	0.18 92	0.34 101	0.37 132	0.18 34	0.28 80	0.30 159	0.48 91	0.27 29	0.29 57	0.30 60	0.32 74	0.17 12	0.52 159	0.23 52	0.12 34	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.13 83	0.10 29

test_sample6	0.49 333	0.26 343	0.50 317	0.37 132	0.22 119	0.63 351	0.40 340	1.12 420	0.83 325	0.80 320	1.03 375	0.66 284	0.55 312	0.67 309	0.46 331	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 403	0.23 386	0.21 374

CAS++	0.32 123	0.24 300	0.36 118	0.37 132	0.26 261	0.28 80	0.23 65	0.87 318	0.50 168	0.47 153	0.45 111	0.26 53	0.21 43	0.49 140	0.24 63	0.23 399	0.19 409	0.22 363	0.17 281	0.21 347	0.16 262
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 268	0.26 343	0.49 304	0.37 132	0.25 220	0.55 289	0.37 284	0.68 215	1.04 440	0.73 290	0.96 339	0.71 304	0.53 294	0.57 202	0.25 80	0.16 214	0.10 56	0.25 415	0.21 385	0.16 214	0.16 262

ff1	0.49 333	0.26 343	0.49 304	0.37 132	0.25 220	0.55 289	0.37 284	0.68 215	1.04 440	0.73 290	0.96 339	0.71 304	0.53 294	1.01 454	0.88 458	0.16 214	0.10 56	0.25 415	0.21 385	0.16 214	0.16 262

mmx	0.53 371	0.26 343	0.49 304	0.37 132	0.25 220	0.55 289	0.37 284	1.16 442	1.03 434	0.73 290	0.96 339	0.71 304	0.53 294	1.01 454	0.88 458	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 385	0.22 369	0.20 356

xxx	0.53 371	0.26 343	0.49 304	0.37 132	0.25 220	0.55 289	0.37 284	1.16 442	1.03 434	0.73 290	0.96 339	0.71 304	0.53 294	1.01 454	0.88 458	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 385	0.22 369	0.20 356

MIM_Stereo	0.38 205	0.17 68	0.53 342	0.37 132	0.24 188	0.27 63	0.24 79	0.70 238	0.54 180	0.72 283	1.00 360	0.63 259	0.29 134	0.64 283	0.38 270	0.13 62	0.14 296	0.17 190	0.16 232	0.14 127	0.11 66

anonymousdsp2	0.35 155	0.20 166	0.43 219	0.37 132	0.24 188	0.48 255	0.31 182	0.86 311	0.65 223	0.55 178	0.50 131	0.50 190	0.34 180	0.56 189	0.31 175	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.10 54	0.16 214	0.14 192

anonymousdsp	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.37 132	0.25 220	0.30 104	0.35 248	0.63 172	0.35 85	0.39 119	0.33 72	0.33 86	0.28 120	0.59 237	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.12 109	0.14 127	0.15 216

IGEV-Stereo	0.29 96	0.21 203	0.38 146	0.37 132	0.25 220	0.30 104	0.35 248	0.63 172	0.35 85	0.39 119	0.33 72	0.33 86	0.28 120	0.59 237	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.12 109	0.14 127	0.15 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 221	0.19 129	0.57 361	0.37 132	0.27 292	0.31 120	0.24 79	1.44 517	0.29 41	0.69 258	0.53 153	0.60 246	0.42 234	0.83 394	0.27 127	0.14 102	0.11 140	0.14 85	0.13 143	0.15 174	0.13 148

DRaft	0.49 333	0.17 68	0.47 272	0.37 132	0.25 220	0.58 313	0.40 340	0.65 186	0.85 338	1.02 454	1.75 511	0.50 190	0.82 451	0.63 270	0.40 283	0.13 62	0.11 140	0.16 152	0.16 232	0.14 127	0.15 216

RAFT-RH_RVC	0.56 396	0.17 68	0.41 187	0.37 132	0.23 159	0.57 307	0.24 79	0.60 152	0.70 242	1.19 492	3.94 563	0.56 212	0.38 209	0.65 290	0.36 245	0.13 62	0.11 140	0.20 306	0.14 174	0.12 48	0.13 148

raft+_RVC	0.38 205	0.19 129	0.35 111	0.37 132	0.25 220	0.45 242	0.37 284	0.78 285	0.89 369	0.51 163	0.78 243	0.50 190	0.29 134	0.53 168	0.40 283	0.15 164	0.12 195	0.17 190	0.15 200	0.14 127	0.12 112

CFNet_pseudo	0.46 288	0.24 300	0.52 334	0.37 132	0.27 292	0.58 313	0.30 159	0.86 311	0.88 356	0.82 342	1.03 375	0.75 332	0.47 264	0.58 222	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 232	0.24 399	0.19 333

222	1.18 520	0.22 242	0.44 231	0.37 132	0.22 119	0.79 412	0.37 284	1.31 494	0.89 369	0.92 414	1.08 397	0.72 313	0.71 413	0.66 298	13.89 579	0.20 339	0.15 326	0.17 190	0.16 232	0.18 273	0.19 333

AFF-stereo	0.38 205	0.19 129	0.39 165	0.37 132	0.21 100	0.27 63	0.31 182	0.65 186	0.66 226	0.64 219	1.13 415	0.76 338	0.39 220	0.55 179	0.33 197	0.11 23	0.09 23	0.16 152	0.16 232	0.13 83	0.11 66

BEATNet_4x	0.46 288	0.32 404	0.56 357	0.37 132	0.19 55	0.63 351	0.35 248	1.01 375	0.72 254	0.77 310	0.83 273	0.70 300	0.59 337	0.68 319	0.53 365	0.16 214	0.12 195	0.16 152	0.14 174	0.24 399	0.16 262

HSM-Net_RVC	0.53 371	0.22 242	0.35 111	0.37 132	0.21 100	0.85 435	0.37 284	1.23 472	0.93 390	0.90 401	1.15 426	1.26 472	0.63 359	0.72 341	0.48 342	0.17 253	0.13 262	0.16 152	0.15 200	0.17 249	0.15 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 288	0.24 300	0.52 334	0.37 132	0.27 292	0.58 313	0.31 182	0.86 311	0.88 356	0.82 342	1.02 371	0.75 332	0.47 264	0.58 222	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 232	0.24 399	0.19 333

MLCV	0.47 303	0.24 300	0.61 373	0.37 132	0.17 19	0.61 334	0.33 213	0.80 292	0.87 352	0.94 421	1.13 415	0.72 313	0.43 240	0.89 422	0.51 355	0.13 62	0.10 56	0.13 56	0.11 81	0.14 127	0.12 112

iResNet_ROB	0.52 365	0.21 203	0.53 342	0.37 132	0.21 100	0.61 334	0.29 143	1.51 526	1.32 504	0.90 401	1.02 371	0.80 356	0.62 353	0.76 363	0.43 296	0.16 214	0.12 195	0.13 56	0.09 10	0.15 174	0.18 300

ours_stereo	0.26 67	0.21 203	0.33 84	0.38 162	0.23 159	0.30 104	0.33 213	0.42 64	0.38 112	0.26 37	0.34 81	0.35 99	0.23 63	0.47 126	0.27 127	0.13 62	0.11 140	0.16 152	0.12 109	0.14 127	0.10 29

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 251	0.20 166	0.74 439	0.38 162	0.43 472	0.39 198	0.26 99	0.94 343	0.49 164	0.53 172	0.77 232	0.93 401	0.45 255	0.63 270	0.24 63	0.16 214	0.10 56	0.17 190	0.18 308	0.20 323	0.20 356

DualNet (step1)	0.57 403	0.36 428	0.72 431	0.38 162	0.30 357	0.71 386	0.43 372	1.06 394	0.88 356	0.92 414	0.86 291	0.85 367	0.69 396	0.68 319	0.50 345	0.41 514	0.20 421	0.40 505	0.41 516	0.36 479	0.33 470

test_sample9	1.05 506	0.36 428	0.72 431	0.38 162	0.30 357	0.71 386	0.43 372	1.06 394	0.88 356	0.92 414	0.86 291	0.85 367	0.69 396	1.20 486	1.36 514	0.41 514	8.41 581	0.40 505	0.41 516	0.36 479	0.33 470

test_sample8	1.25 525	0.36 428	0.72 431	0.38 162	0.30 357	0.71 386	0.43 372	1.13 422	0.75 271	1.50 515	0.95 335	3.29 554	1.59 535	1.20 486	1.36 514	0.41 514	8.41 581	0.40 505	0.41 516	0.36 479	0.33 470

gcap-zeroshot	0.34 140	0.18 92	0.52 334	0.38 162	0.22 119	0.49 259	0.27 115	0.52 113	0.34 72	0.64 219	0.50 131	0.83 361	0.34 180	0.48 136	0.24 63	0.13 62	0.11 140	0.15 126	0.12 109	0.13 83	0.12 112

H2IRNET	0.37 190	0.20 166	0.33 84	0.38 162	0.25 220	0.27 63	0.23 65	0.59 142	0.72 254	0.39 119	0.90 315	0.74 330	0.55 312	0.52 159	0.43 296	0.15 164	0.13 262	0.18 236	0.20 363	0.16 214	0.13 148

IGEV++	0.24 48	0.17 68	0.31 58	0.38 162	0.22 119	0.24 32	0.22 49	0.50 102	0.23 17	0.28 50	0.35 86	0.30 64	0.22 51	0.31 14	0.28 147	0.14 102	0.10 56	0.13 56	0.10 54	0.13 83	0.13 148

mmm	0.44 268	0.27 360	0.46 260	0.38 162	0.24 188	0.61 334	0.35 248	0.94 343	0.53 176	0.72 283	1.05 385	0.63 259	0.50 283	0.57 202	0.45 321	0.18 286	0.15 326	0.23 385	0.20 363	0.20 323	0.18 300

ttt	0.51 356	0.25 324	0.43 219	0.38 162	0.24 188	0.65 365	0.38 306	1.18 450	1.05 444	0.72 283	1.08 397	0.63 259	0.49 272	0.84 399	0.59 385	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.20 363	0.24 399	0.24 407

1111x	0.55 385	0.22 242	0.46 260	0.38 162	0.20 79	0.66 368	0.43 372	1.23 472	0.99 416	0.71 271	0.99 358	0.95 405	0.69 396	0.90 424	1.08 495	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.19 338	0.20 323	0.18 300

CFNet_ucs	0.50 349	0.24 300	0.55 351	0.38 162	0.31 379	0.58 313	0.33 213	0.98 360	0.93 390	0.88 390	1.19 439	0.80 356	0.49 272	0.63 270	0.43 296	0.21 356	0.15 326	0.26 434	0.18 308	0.26 416	0.22 392

GCAP-Stereo	0.28 85	0.19 129	0.40 177	0.38 162	0.19 55	0.38 190	0.23 65	0.57 131	0.41 129	0.45 142	0.49 127	0.39 124	0.27 106	0.33 25	0.23 52	0.14 102	0.12 195	0.14 85	0.11 81	0.12 48	0.11 66

RAFT-Test	0.34 140	0.18 92	0.37 134	0.38 162	0.23 159	0.50 262	0.23 65	0.69 223	0.40 125	0.60 192	0.85 288	0.61 251	0.28 120	0.46 119	0.27 127	0.14 102	0.11 140	0.14 85	0.11 81	0.13 83	0.12 112

CBFPSM	0.59 417	0.22 242	1.31 516	0.38 162	0.27 292	1.12 486	0.65 471	0.79 289	0.82 320	0.80 320	0.81 263	1.35 494	0.87 464	0.67 309	0.76 429	0.16 214	0.15 326	0.15 126	0.16 232	0.17 249	0.22 392

anonymousa	0.49 333	0.20 166	0.42 208	0.38 162	0.23 159	0.91 443	0.35 248	0.75 269	0.62 200	0.85 365	1.54 497	1.06 436	0.66 383	0.51 153	0.43 296	0.16 214	0.13 262	0.19 276	0.21 385	0.16 214	0.14 192

MC-Stereo	0.28 85	0.17 68	0.32 69	0.38 162	0.20 79	0.26 50	0.26 99	0.49 94	0.37 107	0.37 102	0.61 177	0.41 140	0.31 157	0.55 179	0.25 80	0.13 62	0.09 23	0.14 85	0.12 109	0.12 48	0.11 66

RCA-Stereo	0.35 155	0.17 68	0.34 101	0.38 162	0.22 119	0.31 120	0.34 224	0.68 215	1.24 488	0.45 142	0.65 187	0.47 177	0.43 240	0.38 56	0.27 127	0.13 62	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.11 14	0.11 66

IER	0.46 288	0.23 263	0.50 317	0.38 162	0.28 315	0.69 376	0.35 248	0.80 292	0.66 226	0.83 354	0.94 326	0.75 332	0.77 436	0.60 243	0.42 291	0.17 253	0.14 296	0.17 190	0.17 281	0.17 249	0.15 216

CrosDoStereo	0.50 349	0.18 92	0.45 243	0.38 162	0.24 188	0.40 202	1.18 538	0.67 205	0.86 343	0.94 421	1.37 469	0.63 259	0.77 436	0.65 290	0.45 321	0.15 164	0.12 195	0.17 190	0.18 308	0.14 127	0.14 192

DeepStereo_LL	0.50 349	0.18 92	0.45 243	0.38 162	0.24 188	0.40 202	1.18 538	0.67 205	0.86 343	0.94 421	1.37 469	0.63 259	0.77 436	0.65 290	0.45 321	0.15 164	0.12 195	0.17 190	0.18 308	0.14 127	0.14 192

DEmStereo	0.48 315	0.17 68	0.50 317	0.38 162	0.25 220	0.59 326	0.34 224	0.63 172	0.74 268	0.89 394	1.66 504	0.58 225	1.06 498	0.60 243	0.42 291	0.14 102	0.11 140	0.16 152	0.16 232	0.14 127	0.15 216

THIR-Stereo	0.50 349	0.18 92	0.45 243	0.38 162	0.23 159	0.75 398	0.67 475	0.66 195	0.87 352	1.02 454	1.40 475	0.72 313	0.76 429	0.62 259	0.42 291	0.15 164	0.11 140	0.17 190	0.18 308	0.14 127	0.15 216

RAFT-345	0.40 233	0.18 92	0.40 177	0.38 162	0.22 119	0.33 144	0.26 99	0.61 158	0.51 170	0.74 295	1.79 512	0.45 166	0.33 172	0.66 298	0.36 245	0.14 102	0.11 140	0.18 236	0.14 174	0.13 83	0.13 148

GANet-RSSM	0.47 303	0.21 203	0.37 134	0.38 162	0.25 220	0.58 313	0.36 270	1.07 398	0.78 296	0.68 249	1.01 363	0.86 372	0.67 386	0.62 259	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.18 236	0.18 308	0.18 273	0.17 282

DMCA	0.45 278	0.26 343	0.50 317	0.38 162	0.28 315	0.51 266	0.34 224	0.93 338	0.68 234	0.75 297	0.83 273	0.79 348	0.53 294	0.51 153	0.54 370	0.21 356	0.16 358	0.21 348	0.16 232	0.19 307	0.21 374

RASNet	0.53 371	0.22 242	0.52 334	0.38 162	0.22 119	0.68 374	0.38 306	0.97 357	0.88 356	0.73 290	1.04 381	1.03 428	0.92 476	0.90 424	0.86 449	0.16 214	0.14 296	0.14 85	0.17 281	0.15 174	0.13 148

iResNetv2_ROB	0.52 365	0.27 360	0.69 417	0.38 162	0.25 220	0.62 342	0.35 248	1.17 447	1.01 426	0.99 441	1.06 391	0.88 383	0.67 386	0.66 298	0.39 276	0.19 316	0.13 262	0.15 126	0.11 81	0.18 273	0.16 262

MSCF	0.25 56	0.16 44	0.33 84	0.39 190	0.20 79	0.20 7	0.31 182	0.43 73	0.31 51	0.36 95	0.33 72	0.23 43	0.35 183	0.36 41	0.23 52	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.11 81	0.13 83	0.11 66

z-ln-s-r	0.66 430	0.36 428	1.30 515	0.39 190	0.26 261	0.57 307	0.63 467	0.80 292	1.03 434	0.80 320	1.43 482	0.91 394	0.76 429	1.08 470	1.87 533	0.16 214	0.12 195	0.17 190	0.14 174	0.20 323	0.16 262

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 42	0.16 44	0.32 69	0.39 190	0.21 100	0.18 4	0.21 39	0.34 26	0.26 28	0.28 50	0.51 140	0.28 60	0.29 134	0.26 2	0.24 63	0.14 102	0.10 56	0.13 56	0.10 54	0.14 127	0.12 112

LG-Stereo	0.24 48	0.18 92	0.40 177	0.39 190	0.20 79	0.22 17	0.27 115	0.32 16	0.36 93	0.26 37	0.44 108	0.22 33	0.16 10	0.37 48	0.27 127	0.11 23	0.12 195	0.16 152	0.15 200	0.13 83	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 56	0.16 44	0.34 101	0.39 190	0.27 292	0.33 144	0.20 23	0.38 44	0.36 93	0.26 37	0.31 69	0.25 52	0.21 43	0.48 136	0.24 63	0.20 339	0.11 140	0.13 56	0.10 54	0.17 249	0.15 216

tg	0.33 133	0.18 92	0.37 134	0.39 190	0.22 119	0.38 190	0.26 99	0.70 238	0.56 191	0.47 153	0.65 187	0.42 150	0.24 73	0.55 179	0.33 197	0.14 102	0.10 56	0.18 236	0.17 281	0.14 127	0.11 66

PAM_32	0.46 288	0.19 129	0.67 407	0.39 190	0.24 188	0.75 398	0.27 115	0.95 350	0.34 72	0.68 249	0.44 108	1.91 529	0.65 376	0.62 259	0.26 109	0.15 164	0.10 56	0.16 152	0.15 200	0.14 127	0.13 148

model_zeroshot	0.33 133	0.18 92	0.48 292	0.39 190	0.28 315	0.45 242	0.25 87	0.63 172	0.45 152	0.61 199	0.50 131	0.51 194	0.25 80	0.45 104	0.26 109	0.16 214	0.13 262	0.15 126	0.14 174	0.13 83	0.13 148

DCVSM-stereo	0.49 333	0.27 360	0.53 342	0.39 190	0.29 341	0.51 266	0.26 99	0.75 269	0.75 271	1.11 482	0.75 222	1.05 434	0.72 417	0.60 243	0.47 338	0.20 339	0.19 409	0.24 402	0.20 363	0.25 409	0.30 453

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 315	0.21 203	1.26 511	0.39 190	0.51 502	0.28 80	0.30 159	1.25 483	0.44 145	0.68 249	1.11 404	0.86 372	0.33 172	0.67 309	0.27 127	0.15 164	0.11 140	0.17 190	0.20 363	0.22 369	0.24 407

rvit_stereo_0080	0.31 117	0.25 324	0.40 177	0.39 190	0.28 315	0.27 63	0.46 388	0.49 94	0.44 145	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 120	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 232	0.22 369	0.15 216

RAFT-Stereo-weight	0.32 123	0.18 92	0.33 84	0.39 190	0.22 119	0.26 50	0.29 143	0.67 205	0.80 307	0.53 172	0.51 140	0.58 225	0.20 35	0.47 126	0.27 127	0.13 62	0.10 56	0.14 85	0.11 81	0.13 83	0.11 66

DispNO	0.47 303	0.23 263	0.71 426	0.39 190	0.31 379	0.60 332	0.38 306	0.89 325	0.77 286	0.75 297	0.84 278	0.72 313	0.54 306	0.73 346	0.46 331	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.18 308	0.16 214	0.17 282

whm_eth	0.31 117	0.25 324	0.40 177	0.39 190	0.28 315	0.27 63	0.46 388	0.49 94	0.44 145	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 120	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 232	0.22 369	0.15 216

plain	0.31 117	0.20 166	0.50 317	0.39 190	0.29 341	0.27 63	0.30 159	0.44 80	0.35 85	0.31 65	0.66 194	0.30 64	0.31 157	0.65 290	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.20 306	0.15 200	0.17 249	0.12 112

IGEV_Zeroshot_test	0.34 140	0.18 92	0.67 407	0.39 190	0.28 315	0.30 104	0.25 87	0.74 263	0.31 51	0.62 201	0.57 167	0.54 206	0.25 80	0.53 168	0.27 127	0.14 102	0.10 56	0.15 126	0.14 174	0.14 127	0.12 112

MSKI-zero shot	0.32 123	0.17 68	0.34 101	0.39 190	0.21 100	0.32 137	0.22 49	0.61 158	0.43 139	0.52 169	0.64 184	0.61 251	0.20 35	0.74 353	0.25 80	0.14 102	0.10 56	0.14 85	0.10 54	0.12 48	0.12 112

PCWNet_CMD	0.48 315	0.24 300	0.52 334	0.39 190	0.27 292	0.63 351	0.30 159	0.95 350	0.96 404	0.86 372	1.07 394	0.79 348	0.44 250	0.57 202	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.21 348	0.16 232	0.24 399	0.19 333

iinet-f	0.67 435	0.26 343	2.15 545	0.39 190	0.31 379	1.19 497	0.56 450	0.84 304	0.84 330	0.80 320	1.17 433	1.05 434	0.84 458	0.71 336	1.21 506	0.20 339	0.18 395	0.17 190	0.15 200	0.20 323	0.20 356

MIPNet	0.37 190	0.21 203	0.59 366	0.39 190	0.25 220	0.50 262	0.28 133	0.77 279	0.70 242	0.65 228	0.60 174	0.40 134	0.49 272	0.44 100	0.37 261	0.14 102	0.11 140	0.16 152	0.13 143	0.14 127	0.13 148

IPLGR	0.39 221	0.21 203	0.63 386	0.39 190	0.22 119	0.49 259	0.29 143	0.76 276	0.74 268	0.78 314	0.77 232	0.44 164	0.42 234	0.47 126	0.38 270	0.13 62	0.12 195	0.16 152	0.14 174	0.15 174	0.13 148

test-3	0.34 140	0.16 44	0.43 219	0.39 190	0.21 100	0.43 226	0.22 49	0.63 172	0.78 296	0.71 271	0.45 111	0.64 266	0.27 106	0.43 89	0.31 175	0.12 34	0.09 23	0.17 190	0.13 143	0.12 48	0.10 29

test_1	0.34 140	0.16 44	0.43 219	0.39 190	0.21 100	0.43 226	0.23 65	0.63 172	0.78 296	0.68 249	0.45 111	0.64 266	0.27 106	0.43 89	0.31 175	0.12 34	0.09 23	0.17 190	0.13 143	0.12 48	0.10 29

PFNet+	0.40 233	0.19 129	0.49 304	0.39 190	0.25 220	0.28 80	0.23 65	0.64 185	0.70 242	0.85 365	0.79 253	0.64 266	0.35 183	0.72 341	0.34 212	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.20 363	0.16 214	0.20 356

ASMatch	0.48 315	0.19 129	0.45 243	0.39 190	0.28 315	0.37 177	0.26 99	0.74 263	0.68 234	0.76 304	2.34 530	0.61 251	0.52 290	0.62 259	0.37 261	0.14 102	0.12 195	0.17 190	0.15 200	0.14 127	0.21 374

iRaftStereo_RVC	0.32 123	0.19 129	0.37 134	0.39 190	0.22 119	0.31 120	0.29 143	0.68 215	0.51 170	0.49 157	0.66 194	0.37 112	0.23 63	0.45 104	0.33 197	0.14 102	0.10 56	0.18 236	0.17 281	0.15 174	0.12 112

EAI-Stereo	0.34 140	0.19 129	0.44 231	0.39 190	0.21 100	0.31 120	0.30 159	1.15 435	0.30 46	0.49 157	0.75 222	0.36 110	0.28 120	0.62 259	0.27 127	0.14 102	0.11 140	0.14 85	0.13 143	0.13 83	0.12 112

CFNet-RSSM	0.34 140	0.17 68	0.45 243	0.39 190	0.22 119	0.35 163	0.23 65	0.73 261	0.84 330	0.65 228	0.54 155	0.57 217	0.28 120	0.46 119	0.26 109	0.13 62	0.10 56	0.14 85	0.12 109	0.13 83	0.11 66

Gwc-CoAtRS	0.34 140	0.17 68	0.44 231	0.39 190	0.23 159	0.34 154	0.22 49	0.70 238	0.75 271	0.60 192	0.59 172	0.58 225	0.29 134	0.45 104	0.26 109	0.14 102	0.11 140	0.14 85	0.12 109	0.12 48	0.12 112

FENet	0.42 251	0.22 242	0.38 146	0.39 190	0.24 188	0.55 289	0.32 203	0.79 289	0.70 242	0.71 271	0.72 207	0.63 259	0.57 321	0.62 259	0.44 312	0.19 316	0.13 262	0.19 276	0.17 281	0.18 273	0.19 333

ACVNet	0.46 288	0.23 263	0.36 118	0.39 190	0.28 315	0.58 313	0.40 340	0.87 318	0.80 307	0.64 219	0.96 339	0.79 348	0.60 341	0.63 270	0.67 409	0.17 253	0.15 326	0.16 152	0.15 200	0.18 273	0.15 216

cf-r	0.47 303	0.23 263	0.41 187	0.39 190	0.23 159	0.59 326	0.37 284	0.88 323	0.85 338	0.72 283	1.05 385	0.94 403	0.62 353	0.56 189	0.54 370	0.21 356	0.14 296	0.17 190	0.19 338	0.15 174	0.15 216

MSMDNet	0.48 315	0.24 300	0.52 334	0.39 190	0.27 292	0.63 351	0.30 159	0.96 354	0.96 404	0.86 372	1.07 394	0.79 348	0.44 250	0.57 202	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.23 386	0.19 333

UCFNet_RVC	0.49 333	0.26 343	0.35 111	0.39 190	0.26 261	0.64 358	0.36 270	1.15 435	0.84 330	0.67 243	0.88 307	0.88 383	0.59 337	0.58 222	0.45 321	0.24 411	0.17 378	0.27 447	0.27 465	0.25 409	0.23 399

HSM	0.51 356	0.24 300	0.41 187	0.39 190	0.24 188	0.75 398	0.40 340	1.22 467	0.75 271	0.81 333	0.91 318	1.21 467	0.69 396	0.87 413	0.46 331	0.17 253	0.13 262	0.17 190	0.14 174	0.17 249	0.17 282

CBMV_ROB	0.59 417	0.37 435	0.38 146	0.39 190	0.28 315	0.74 395	0.28 133	1.00 366	0.98 411	0.94 421	1.25 448	0.81 359	0.78 441	0.87 413	0.50 345	0.36 503	0.37 520	0.43 511	0.40 511	0.33 463	0.30 453

SGM_RVC	0.97 493	0.28 374	0.41 187	0.39 190	0.22 119	1.55 523	0.73 500	1.51 526	1.25 494	2.25 547	1.92 518	2.58 543	1.56 533	2.02 542	1.19 505	0.27 442	0.27 480	0.27 447	0.25 444	0.25 409	0.25 414
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GASTEREO	0.25 56	0.16 44	0.32 69	0.40 227	0.20 79	0.22 17	0.30 159	0.43 73	0.31 51	0.37 102	0.33 72	0.22 33	0.35 183	0.41 75	0.23 52	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.11 81	0.12 48	0.11 66

MM-Stereo_test2	0.30 111	0.18 92	0.39 165	0.40 227	0.24 188	0.42 223	0.42 365	0.63 172	0.41 129	0.37 102	0.35 86	0.32 74	0.26 95	0.53 168	0.25 80	0.12 34	0.10 56	0.15 126	0.12 109	0.15 174	0.10 29

HART	0.29 96	0.16 44	0.32 69	0.40 227	0.21 100	0.32 137	0.26 99	0.62 164	0.31 51	0.33 83	0.65 187	0.41 140	0.22 51	0.55 179	0.25 80	0.12 34	0.10 56	0.15 126	0.11 81	0.15 174	0.11 66

PAM	0.46 288	0.19 129	0.70 421	0.40 227	0.26 261	0.75 398	0.33 213	0.85 307	0.34 72	0.70 264	0.46 116	1.83 524	0.63 359	0.61 251	0.26 109	0.15 164	0.10 56	0.16 152	0.14 174	0.14 127	0.13 148

ITSA-stereo	0.53 371	0.28 374	0.52 334	0.40 227	0.23 159	0.56 302	0.34 224	1.24 479	1.24 488	0.80 320	0.81 263	0.72 313	0.58 330	0.82 386	0.65 403	0.21 356	0.17 378	0.23 385	0.21 385	0.22 369	0.26 420

RAStereo	0.24 48	0.17 68	0.29 39	0.40 227	0.21 100	0.23 23	0.26 99	0.42 64	0.45 152	0.23 21	0.34 81	0.30 64	0.19 27	0.34 30	0.25 80	0.15 164	0.12 195	0.16 152	0.13 143	0.14 127	0.11 66

U	0.45 278	0.16 44	0.32 69	0.40 227	0.71 532	3.55 563	0.20 23	0.41 60	0.38 112	0.26 37	0.23 21	0.24 48	0.22 51	0.26 2	0.22 32	0.15 164	0.09 23	0.88 542	0.13 143	0.13 83	0.11 66

MoCha-V2	0.25 56	0.15 28	0.29 39	0.40 227	0.18 34	0.27 63	0.26 99	0.49 94	0.27 29	0.36 95	0.27 42	0.33 86	0.35 183	0.49 140	0.22 32	0.12 34	0.10 56	0.12 25	0.10 54	0.13 83	0.11 66

UniTT-Stereo	0.27 78	0.17 68	0.37 134	0.40 227	0.27 292	0.30 104	0.28 133	0.39 48	0.31 51	0.29 57	0.46 116	0.27 57	0.25 80	0.47 126	0.34 212	0.17 253	0.13 262	0.13 56	0.12 109	0.14 127	0.12 112

HH	0.35 155	0.20 166	0.47 272	0.40 227	0.25 220	0.33 144	0.31 182	0.76 276	0.38 112	0.43 137	0.57 167	0.79 348	0.44 250	0.71 336	0.25 80	0.15 164	0.11 140	0.15 126	0.14 174	0.14 127	0.12 112

HanStereo	0.35 155	0.20 166	0.47 272	0.40 227	0.25 220	0.33 144	0.31 182	0.76 276	0.38 112	0.43 137	0.57 167	0.79 348	0.44 250	0.71 336	0.25 80	0.15 164	0.11 140	0.15 126	0.14 174	0.14 127	0.12 112

SDNR	0.86 478	0.37 435	1.47 530	0.40 227	0.38 442	3.38 562	0.33 213	0.90 330	0.98 411	0.99 441	2.09 526	0.59 240	0.71 413	1.29 499	0.70 416	0.51 529	0.56 544	0.36 492	0.26 458	0.43 501	0.46 517

4D-IteraStereo	0.33 133	0.18 92	0.40 177	0.40 227	0.24 188	0.32 137	0.27 115	0.58 137	0.72 254	0.65 228	0.54 155	0.42 150	0.23 63	0.45 104	0.28 147	0.14 102	0.09 23	0.19 276	0.16 232	0.16 214	0.11 66

gwcnet-sp	0.48 315	0.23 263	0.70 421	0.40 227	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 325	0.84 330	0.91 406	0.76 228	0.66 284	0.61 347	0.66 298	0.50 345	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 308	0.18 273	0.18 300

scenet	0.48 315	0.23 263	0.70 421	0.40 227	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 325	0.84 330	0.91 406	0.76 228	0.66 284	0.61 347	0.66 298	0.50 345	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 308	0.18 273	0.18 300

ToySt	0.49 333	0.27 360	0.75 443	0.40 227	0.27 292	0.64 358	0.49 409	0.84 304	0.77 286	0.60 192	0.83 273	0.88 383	0.66 383	0.70 331	0.56 377	0.16 214	0.17 378	0.21 348	0.20 363	0.21 347	0.19 333

Anonymous_2	0.82 469	0.44 470	0.63 386	0.40 227	0.43 472	0.80 415	0.52 432	0.72 250	0.77 286	0.71 271	0.60 174	0.87 378	0.76 429	0.75 359	0.58 380	0.52 530	0.54 543	0.54 530	4.82 581	0.56 526	0.40 500

ssnet	0.48 315	0.23 263	0.70 421	0.40 227	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 325	0.84 330	0.91 406	0.76 228	0.66 284	0.61 347	0.66 298	0.50 345	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 308	0.18 273	0.18 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 425	0.28 374	0.99 480	0.40 227	0.30 357	1.03 468	0.56 450	1.10 408	0.99 416	0.97 434	1.22 441	1.06 436	0.69 396	1.07 467	0.95 477	0.19 316	0.11 140	0.16 152	0.13 143	0.22 369	0.21 374

IPLG	0.39 221	0.20 166	0.59 366	0.40 227	0.24 188	0.54 284	0.27 115	0.75 269	0.63 211	0.84 361	0.81 263	0.32 74	0.32 162	0.60 243	0.45 321	0.13 62	0.11 140	0.16 152	0.13 143	0.13 83	0.12 112

STrans-v2	0.46 288	0.20 166	0.48 292	0.40 227	0.24 188	0.55 289	0.50 414	1.07 398	0.73 261	0.65 228	1.05 385	0.72 313	0.69 396	0.72 341	0.33 197	0.14 102	0.10 56	0.17 190	0.14 174	0.13 83	0.12 112

Pruner-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 243	0.40 227	0.25 220	0.22 17	0.24 79	0.67 205	0.55 185	0.89 394	0.76 228	0.68 292	0.29 134	0.62 259	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.17 281	0.17 249	0.18 300

DeepStereo_RVC	0.36 173	0.21 203	0.47 272	0.40 227	0.24 188	0.26 50	0.22 49	0.60 152	0.38 112	0.69 258	0.67 198	0.57 217	0.51 288	0.56 189	0.39 276	0.16 214	0.12 195	0.18 236	0.15 200	0.19 307	0.18 300

GES	0.44 268	0.23 263	0.57 361	0.40 227	0.30 357	0.59 326	0.36 270	0.96 354	0.68 234	0.74 295	0.83 273	0.47 177	0.48 269	0.67 309	0.43 296	0.22 382	0.16 358	0.17 190	0.16 232	0.18 273	0.23 399

GMStereo	0.39 221	0.37 435	0.54 346	0.40 227	0.26 261	0.42 223	0.36 270	0.59 142	1.04 440	0.55 178	0.51 140	0.37 112	0.35 183	0.54 174	0.41 287	0.19 316	0.13 262	0.16 152	0.17 281	0.24 399	0.18 300
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 303	0.21 203	0.55 351	0.40 227	0.27 292	0.87 439	0.37 284	1.33 497	0.77 286	0.80 320	0.84 278	0.54 206	0.49 272	0.57 202	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.18 236	0.20 363	0.16 214	0.15 216

GwcNet-RSSM	0.49 333	0.24 300	0.42 208	0.40 227	0.23 159	0.55 289	0.38 306	0.93 338	0.93 390	0.71 271	1.16 431	0.86 372	0.60 341	0.62 259	0.66 406	0.21 356	0.14 296	0.19 276	0.20 363	0.16 214	0.15 216

CFNet-ft	0.48 315	0.23 263	0.36 118	0.40 227	0.26 261	0.64 358	0.37 284	0.87 318	0.85 338	0.64 219	1.00 360	1.01 421	0.64 370	0.61 251	0.53 365	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 385	0.23 386	0.18 300

DSFCA	0.55 385	0.25 324	0.62 376	0.40 227	0.36 426	0.74 395	0.52 432	1.04 385	0.82 320	1.06 469	0.84 278	0.89 387	0.63 359	0.99 450	0.58 380	0.25 422	0.21 431	0.21 348	0.21 385	0.21 347	0.19 333

CFNet_RVC	0.48 315	0.23 263	0.36 118	0.40 227	0.26 261	0.64 358	0.37 284	0.87 318	0.85 338	0.64 219	1.00 360	1.01 421	0.64 370	0.61 251	0.53 365	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 385	0.23 386	0.18 300

DN-CSS_ROB	0.43 261	0.26 343	0.62 376	0.40 227	0.29 341	0.44 234	0.27 115	0.77 279	0.75 271	0.72 283	1.09 401	0.48 182	0.43 240	0.69 325	0.37 261	0.15 164	0.12 195	0.21 348	0.19 338	0.18 273	0.16 262

pmcnn	1.23 523	0.29 386	0.96 476	0.40 227	0.23 159	0.95 451	0.69 485	1.16 442	1.28 500	1.67 528	2.33 529	11.15 579	0.86 461	0.93 440	0.88 458	0.15 164	0.12 195	0.12 25	0.10 54	0.15 174	0.15 216

MM-Stereo_test3	0.34 140	0.19 129	0.31 58	0.41 259	0.25 220	0.35 163	0.44 381	0.72 250	0.92 384	0.46 148	0.52 149	0.41 140	0.29 134	0.44 100	0.28 147	0.16 214	0.15 326	0.17 190	0.13 143	0.14 127	0.13 148

MM-Stereo_test1	0.33 133	0.19 129	0.36 118	0.41 259	0.23 159	0.36 172	0.45 384	0.58 137	0.54 180	0.60 192	0.50 131	0.38 120	0.37 205	0.60 243	0.26 109	0.15 164	0.13 262	0.17 190	0.14 174	0.15 174	0.12 112

DDVS	0.52 365	0.30 395	0.56 357	0.41 259	0.31 379	0.71 386	0.34 224	0.91 334	0.67 229	0.85 365	0.89 311	1.12 454	0.46 260	0.86 411	0.60 388	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.18 308	0.25 409	0.26 420

MyStereo8	0.40 233	0.20 166	0.54 346	0.41 259	0.29 341	0.53 278	0.29 143	0.65 186	0.49 164	0.71 271	0.98 353	0.58 225	0.43 240	0.50 146	0.51 355	0.15 164	0.12 195	0.16 152	0.14 174	0.19 307	0.19 333

MyStereo06	0.38 205	0.21 203	0.61 373	0.41 259	0.28 315	0.41 216	0.50 414	0.95 350	0.35 85	0.62 201	0.54 155	0.76 338	0.27 106	0.50 146	0.29 162	0.14 102	0.13 262	0.18 236	0.17 281	0.17 249	0.15 216

MyStereo05	0.44 268	0.21 203	0.45 243	0.41 259	0.28 315	0.41 216	0.50 414	0.93 338	1.09 462	0.76 304	0.61 177	0.51 194	0.57 321	0.73 346	0.42 291	0.14 102	0.13 262	0.18 236	0.17 281	0.17 249	0.15 216

ACVNet-DCA	0.35 155	0.23 263	0.33 84	0.41 259	0.22 119	0.55 289	0.38 306	0.85 307	0.54 180	0.41 129	0.50 131	0.34 90	0.49 272	0.57 202	0.25 80	0.16 214	0.10 56	0.19 276	0.13 143	0.18 273	0.17 282

xx1	0.39 221	0.23 263	0.33 84	0.41 259	0.22 119	0.55 289	0.38 306	0.67 205	1.06 451	0.41 129	0.50 131	0.65 279	0.53 294	0.57 202	0.25 80	0.16 214	0.10 56	0.20 306	0.19 338	0.18 273	0.17 282

1test111	0.36 173	0.23 263	0.33 84	0.41 259	0.22 119	0.55 289	0.38 306	0.85 307	0.54 180	0.41 129	0.50 131	0.34 90	0.49 272	0.55 179	0.45 321	0.16 214	0.10 56	0.19 276	0.13 143	0.18 273	0.17 282

cc1	0.37 190	0.23 263	0.33 84	0.41 259	0.22 119	0.55 289	0.38 306	0.67 205	1.06 451	0.41 129	0.50 131	0.34 90	0.49 272	0.57 202	0.25 80	0.16 214	0.10 56	0.19 276	0.13 143	0.16 214	0.15 216

tt1	0.36 173	0.24 300	0.32 69	0.41 259	0.22 119	0.54 284	0.38 306	0.68 215	1.04 440	0.41 129	0.46 116	0.35 99	0.45 255	0.57 202	0.25 80	0.16 214	0.10 56	0.19 276	0.13 143	0.16 214	0.16 262

MIF-Stereo (partial)	0.31 117	0.18 92	0.37 134	0.41 259	0.31 379	0.28 80	0.23 65	0.47 89	0.42 137	0.31 65	0.63 181	0.36 110	0.35 183	0.57 202	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.19 276	0.17 281	0.18 273	0.14 192

CASnet	0.30 111	0.20 166	0.33 84	0.41 259	0.16 8	0.26 50	0.24 79	0.52 113	0.53 176	0.52 169	0.54 155	0.39 124	0.24 73	0.40 66	0.26 109	0.14 102	0.10 56	0.22 363	0.18 308	0.18 273	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 155	0.24 300	0.48 292	0.41 259	0.26 261	0.35 163	0.24 79	0.67 205	0.44 145	0.54 176	0.51 140	0.66 284	0.25 80	0.66 298	0.30 168	0.14 102	0.12 195	0.23 385	0.20 363	0.18 273	0.13 148

DisPM	0.39 221	0.19 129	0.44 231	0.41 259	0.27 292	0.24 32	0.31 182	0.65 186	0.57 193	0.87 380	0.87 299	0.60 246	0.32 162	0.76 363	0.32 185	0.18 286	0.12 195	0.19 276	0.17 281	0.15 174	0.20 356

psmg	0.49 333	0.25 324	0.43 219	0.41 259	0.28 315	0.85 435	0.43 372	0.99 362	0.76 279	0.91 406	0.94 326	0.76 338	0.54 306	0.64 283	0.43 296	0.20 339	0.15 326	0.20 306	0.20 363	0.18 273	0.18 300

CSP-Net	0.56 396	0.27 360	0.49 304	0.41 259	0.28 315	1.22 500	0.50 414	1.23 472	0.72 254	0.95 428	0.95 335	0.89 387	0.62 353	0.83 394	0.62 395	0.26 432	0.17 378	0.17 190	0.17 281	0.18 273	0.17 282

Patchmatch Stereo++	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.22 49	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.58 225	0.38 209	0.58 222	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216
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
TransformOpticalFlow	0.44 268	0.20 166	0.47 272	0.41 259	0.23 159	0.37 177	0.47 395	0.94 343	0.76 279	0.65 228	1.14 420	0.73 324	0.56 319	0.76 363	0.32 185	0.15 164	0.10 56	0.17 190	0.15 200	0.14 127	0.13 148

NF-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 243	0.41 259	0.25 220	0.26 50	0.31 182	0.69 223	0.70 242	0.65 228	0.77 232	0.57 217	0.30 150	0.67 309	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.16 214	0.27 430

OCTAStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 260	0.41 259	0.25 220	0.26 50	0.31 182	0.69 223	0.70 242	0.65 228	0.77 232	0.58 225	0.30 150	0.67 309	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.16 214	0.27 430

PSM-softLoss	0.38 205	0.20 166	0.48 292	0.41 259	0.26 261	0.30 104	0.35 248	0.69 223	0.46 156	0.62 201	0.82 267	0.59 240	0.33 172	0.70 331	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 308	0.16 214	0.22 392

KMStereo	0.38 205	0.20 166	0.48 292	0.41 259	0.26 261	0.30 104	0.35 248	0.69 223	0.46 156	0.62 201	0.82 267	0.59 240	0.33 172	0.70 331	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 308	0.16 214	0.22 392

NRIStereo	0.36 173	0.20 166	0.45 243	0.41 259	0.23 159	0.34 154	0.26 99	0.65 186	0.55 185	0.64 219	0.63 181	0.56 212	0.37 205	0.65 290	0.37 261	0.15 164	0.11 140	0.18 236	0.15 200	0.17 249	0.14 192

PSM-adaLoss	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.31 182	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.58 225	0.38 209	0.56 189	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

FTStereo	0.56 396	0.20 166	0.37 134	0.41 259	0.25 220	0.40 202	0.79 507	0.66 195	0.43 139	1.09 478	3.27 551	0.70 300	0.73 420	0.55 179	0.33 197	0.14 102	0.13 262	0.19 276	0.17 281	0.15 174	0.30 453

ROB_FTStereo_v2	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.31 182	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.57 217	0.38 209	0.57 202	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

ROB_FTStereo	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.25 46	0.21 39	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.58 225	0.38 209	0.57 202	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

HUI-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.22 49	0.60 152	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.58 225	0.38 209	0.50 146	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

RE-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.46 260	0.41 259	0.25 220	0.26 50	0.31 182	0.69 223	0.70 242	0.65 228	0.77 232	0.58 225	0.30 150	0.67 309	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.16 214	0.27 430

TVStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 260	0.41 259	0.25 220	0.26 50	0.31 182	0.69 223	0.70 242	0.65 228	0.77 232	0.58 225	0.30 150	0.67 309	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.16 214	0.27 430

iGMRVC	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.30 159	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.58 225	0.38 209	0.58 222	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

iRAFT	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.22 49	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.58 225	0.38 209	0.58 222	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

RAFT-IKP	0.35 155	0.23 263	0.47 272	0.41 259	0.22 119	0.24 32	0.28 133	0.59 142	0.36 93	0.63 209	0.73 211	0.57 217	0.38 209	0.58 222	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 232	0.20 323	0.15 216

rafts_anoy	0.37 190	0.21 203	0.36 118	0.41 259	0.26 261	0.30 104	0.33 213	0.67 205	0.90 372	0.58 186	0.66 194	0.45 166	0.33 172	0.47 126	0.39 276	0.16 214	0.11 140	0.21 348	0.23 419	0.17 249	0.14 192

raftrobust	0.34 140	0.19 129	0.36 118	0.41 259	0.27 292	0.30 104	0.25 87	0.71 246	0.63 211	0.58 186	0.55 161	0.45 166	0.46 260	0.51 153	0.29 162	0.16 214	0.12 195	0.14 85	0.12 109	0.12 48	0.13 148

hitnet-ft	0.55 385	0.27 360	0.39 165	0.41 259	0.28 315	0.78 409	0.40 340	0.92 336	0.90 372	0.82 342	1.01 363	1.13 460	0.70 409	0.78 374	0.67 409	0.28 452	0.20 421	0.28 455	0.22 403	0.29 435	0.26 420

DIP-Stereo	0.39 221	0.21 203	0.50 317	0.41 259	0.28 315	0.62 342	0.27 115	0.77 279	0.40 125	0.64 219	0.86 291	0.52 198	0.33 172	0.66 298	0.42 291	0.15 164	0.13 262	0.17 190	0.14 174	0.15 174	0.15 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 356	0.29 386	0.46 260	0.41 259	0.27 292	0.70 381	0.32 203	1.13 422	1.00 422	0.72 283	1.07 394	0.85 367	0.60 341	0.76 363	0.52 362	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.23 419	0.21 347	0.16 262

DeepPruner_ROB	0.53 371	0.34 417	0.59 366	0.41 259	0.30 357	0.50 262	0.43 372	1.19 452	0.70 242	0.85 365	1.05 385	0.86 372	0.55 312	0.84 399	0.51 355	0.29 459	0.23 449	0.22 363	0.22 403	0.26 416	0.25 414

DFGA-Net	0.45 278	0.29 386	0.80 457	0.42 299	0.32 395	0.53 278	0.35 248	0.78 285	0.89 369	0.66 240	0.75 222	0.48 182	0.39 220	0.74 353	0.60 388	0.15 164	0.13 262	0.19 276	0.18 308	0.20 323	0.17 282

rvit_stereo_0081_aga	0.31 117	0.28 374	0.44 231	0.42 299	0.29 341	0.34 154	0.31 182	0.44 80	0.40 125	0.39 119	0.44 108	0.40 134	0.32 162	0.42 83	0.29 162	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.16 232	0.20 323	0.15 216

MyStereo07	0.32 123	0.22 242	0.34 101	0.42 299	0.28 315	0.40 202	0.50 414	0.72 250	0.37 107	0.37 102	0.34 81	0.32 74	0.31 157	0.59 237	0.27 127	0.14 102	0.13 262	0.18 236	0.17 281	0.17 249	0.16 262

MyStereo04	0.44 268	0.22 242	0.44 231	0.42 299	0.28 315	0.40 202	0.50 414	1.00 366	1.08 460	0.62 201	0.58 171	0.55 209	0.57 321	0.71 336	0.44 312	0.14 102	0.13 262	0.18 236	0.17 281	0.17 249	0.16 262

CoDeX	0.47 303	0.20 166	0.49 304	0.42 299	0.25 220	0.75 398	0.36 270	1.27 487	0.80 307	0.82 342	0.96 339	0.62 257	0.57 321	0.60 243	0.36 245	0.17 253	0.12 195	0.17 190	0.15 200	0.16 214	0.14 192

raft_robust	0.41 244	0.23 263	0.36 118	0.42 299	0.21 100	0.40 202	0.33 213	0.79 289	0.98 411	0.79 318	0.87 299	0.39 124	0.33 172	0.84 399	0.29 162	0.13 62	0.12 195	0.16 152	0.17 281	0.15 174	0.12 112

iRaft-Stereo_5w	0.45 278	0.21 203	0.48 292	0.42 299	0.28 315	0.31 120	0.54 440	0.63 172	0.62 200	0.62 201	0.89 311	1.01 421	0.69 396	0.75 359	0.66 406	0.13 62	0.12 195	0.17 190	0.15 200	0.14 127	0.15 216

SST-Stereo	0.40 233	0.19 129	0.45 243	0.42 299	0.25 220	0.25 46	0.21 39	0.66 195	0.47 161	1.08 476	0.79 253	0.72 313	0.43 240	0.77 370	0.35 229	0.16 214	0.11 140	0.20 306	0.16 232	0.19 307	0.15 216

CRE-IMP	0.36 173	0.23 263	0.49 304	0.42 299	0.24 188	0.41 216	0.21 39	0.57 131	0.41 129	0.65 228	0.72 207	0.53 202	0.37 205	0.61 251	0.38 270	0.17 253	0.11 140	0.19 276	0.15 200	0.21 347	0.18 300

GMM-Stereo	0.44 268	0.19 129	0.36 118	0.42 299	0.25 220	0.51 266	0.47 395	0.71 246	0.53 176	0.76 304	1.37 469	0.76 338	0.38 209	0.60 243	0.33 197	0.15 164	0.10 56	0.20 306	0.19 338	0.16 214	0.27 430

RALCasStereoNet	0.36 173	0.21 203	0.37 134	0.42 299	0.26 261	0.35 163	0.38 306	0.63 172	0.64 218	0.50 160	0.72 207	0.51 194	0.29 134	0.59 237	0.36 245	0.16 214	0.14 296	0.15 126	0.13 143	0.17 249	0.16 262

RALAANet	0.38 205	0.23 263	0.48 292	0.42 299	0.29 341	0.35 163	0.25 87	0.86 311	0.64 218	0.67 243	0.65 187	0.60 246	0.29 134	0.60 243	0.34 212	0.15 164	0.12 195	0.17 190	0.15 200	0.21 347	0.13 148

ARAFT	0.47 303	0.24 300	0.79 455	0.42 299	0.25 220	0.55 289	0.55 444	0.75 269	0.81 315	0.89 394	0.75 222	0.73 324	0.47 264	0.88 416	0.37 261	0.15 164	0.12 195	0.23 385	0.22 403	0.14 127	0.13 148

PSMNet-RSSM	0.48 315	0.22 242	0.38 146	0.42 299	0.25 220	0.50 262	0.37 284	1.10 408	0.77 286	0.70 264	1.06 391	0.84 365	0.64 370	0.62 259	0.47 338	0.23 399	0.15 326	0.23 385	0.25 444	0.20 323	0.19 333

R-Stereo Train	0.39 221	0.18 92	0.42 208	0.42 299	0.26 261	0.40 202	0.32 203	0.72 250	0.34 72	0.89 394	1.28 453	0.57 217	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 164	0.12 195	0.14 85	0.12 109	0.14 127	0.13 148

RAFT-Stereo	0.39 221	0.18 92	0.42 208	0.42 299	0.26 261	0.40 202	0.32 203	0.72 250	0.34 72	0.89 394	1.28 453	0.57 217	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 164	0.12 195	0.14 85	0.12 109	0.14 127	0.13 148
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 410	0.44 470	0.62 376	0.42 299	0.33 406	0.66 368	0.58 454	1.02 378	0.86 343	0.77 310	1.28 453	0.72 313	0.64 370	0.82 386	0.59 385	0.31 469	0.26 471	0.40 505	0.27 465	0.33 463	0.26 420

iResNet	0.49 333	0.29 386	0.79 455	0.42 299	0.21 100	0.61 334	0.40 340	0.82 298	0.99 416	0.87 380	1.12 408	0.69 296	0.53 294	0.78 374	0.51 355	0.15 164	0.11 140	0.14 85	0.12 109	0.17 249	0.15 216

LE_ROB	4.42 571	0.24 300	2.75 552	0.42 299	0.23 159	1.57 525	0.90 521	1.71 543	17.88 587	16.56 589	4.88 571	5.17 567	18.85 589	1.63 524	14.62 580	0.17 253	0.14 296	0.16 152	0.16 232	0.19 307	0.17 282

CBMV	0.64 426	0.35 423	0.41 187	0.42 299	0.25 220	1.01 463	0.77 504	1.13 422	1.09 462	1.17 488	1.22 441	1.04 430	0.75 426	0.88 416	0.63 398	0.28 452	0.30 493	0.34 485	0.30 479	0.26 416	0.26 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 333	0.23 263	0.48 292	0.43 319	0.26 261	0.47 252	0.42 365	0.93 338	0.78 296	0.84 361	0.86 291	0.91 394	0.52 290	0.78 374	0.70 416	0.20 339	0.17 378	0.22 363	0.18 308	0.17 249	0.21 374

rvit_stereo_0081	0.32 123	0.24 300	0.47 272	0.43 319	0.26 261	0.30 104	0.37 284	0.42 64	0.55 185	0.36 95	0.40 98	0.39 124	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 232	0.19 307	0.13 148

ACV-stereo	0.62 423	0.34 417	1.00 481	0.43 319	0.31 379	1.20 498	0.40 340	0.75 269	0.83 325	0.64 219	0.77 232	2.10 533	1.03 495	0.81 383	0.64 401	0.21 356	0.17 378	0.18 236	0.18 308	0.21 347	0.21 374

rvit_stereo_0082	0.32 123	0.24 300	0.47 272	0.43 319	0.26 261	0.30 104	0.37 284	0.42 64	0.55 185	0.36 95	0.40 98	0.39 124	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 232	0.19 307	0.13 148

EKT-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.39 165	0.43 319	0.29 341	0.38 190	0.31 182	0.69 223	0.64 218	0.45 142	0.63 181	0.49 188	0.27 106	0.56 189	0.33 197	0.18 286	0.14 296	0.18 236	0.15 200	0.16 214	0.16 262

ssnet_v2	0.58 410	0.28 374	0.56 357	0.43 319	0.29 341	0.95 451	0.59 457	1.13 422	0.99 416	0.93 418	0.80 256	0.99 414	0.64 370	0.82 386	0.94 474	0.25 422	0.22 439	0.23 385	0.24 435	0.20 323	0.19 333

dad	0.58 410	0.50 485	0.64 391	0.43 319	0.30 357	0.59 326	0.36 270	0.78 285	1.25 494	1.01 451	1.17 433	1.15 464	0.53 294	0.68 319	0.50 345	0.35 499	0.23 449	0.37 497	0.21 385	0.29 435	0.20 356

GMOStereo	0.37 190	0.19 129	0.38 146	0.43 319	0.24 188	0.37 177	0.38 306	0.52 113	0.62 200	0.87 380	0.84 278	0.64 266	0.35 183	0.37 48	0.28 147	0.13 62	0.11 140	0.20 306	0.18 308	0.15 174	0.11 66

error version	0.37 190	0.19 129	0.38 146	0.43 319	0.24 188	0.37 177	0.38 306	0.52 113	0.62 200	0.87 380	0.84 278	0.64 266	0.35 183	0.37 48	0.28 147	0.13 62	0.11 140	0.20 306	0.18 308	0.15 174	0.11 66

test-v	0.37 190	0.19 129	0.38 146	0.43 319	0.24 188	0.37 177	0.38 306	0.52 113	0.62 200	0.87 380	0.84 278	0.64 266	0.35 183	0.37 48	0.28 147	0.13 62	0.11 140	0.20 306	0.18 308	0.15 174	0.11 66

GANet-ADL	0.42 251	0.25 324	0.45 243	0.43 319	0.29 341	0.54 284	0.35 248	0.89 325	0.86 343	0.63 209	0.72 207	0.68 292	0.42 234	0.52 159	0.41 287	0.21 356	0.14 296	0.15 126	0.13 143	0.18 273	0.19 333

PSM-AAD	0.48 315	0.20 166	0.37 134	0.43 319	0.23 159	0.56 302	0.50 414	0.65 186	0.70 242	1.07 472	1.12 408	0.58 225	0.92 476	0.61 251	0.32 185	0.15 164	0.11 140	0.25 415	0.26 458	0.18 273	0.43 510

RAFT_R40	0.40 233	0.19 129	0.44 231	0.43 319	0.25 220	0.23 23	0.26 99	0.67 205	0.67 229	0.98 439	0.78 243	0.72 313	0.43 240	0.76 363	0.35 229	0.16 214	0.11 140	0.20 306	0.16 232	0.18 273	0.14 192

PFNet	0.42 251	0.18 92	0.58 365	0.43 319	0.24 188	0.43 226	0.32 203	0.74 263	0.78 296	1.00 446	0.74 220	0.68 292	0.39 220	0.72 341	0.37 261	0.16 214	0.10 56	0.20 306	0.15 200	0.16 214	0.13 148

test-2	0.37 190	0.19 129	0.38 146	0.43 319	0.24 188	0.37 177	0.38 306	0.52 113	0.62 200	0.87 380	0.84 278	0.64 266	0.35 183	0.37 48	0.28 147	0.13 62	0.11 140	0.20 306	0.18 308	0.15 174	0.11 66

MMNet	0.55 385	0.25 324	0.61 373	0.43 319	0.34 415	1.07 475	0.39 329	0.87 318	0.91 379	0.91 406	0.93 325	0.86 372	0.76 429	0.81 383	0.76 429	0.15 164	0.14 296	0.18 236	0.19 338	0.20 323	0.16 262

SuperB	1.04 502	0.37 435	4.81 565	0.43 319	0.31 379	0.99 461	0.46 388	1.02 378	2.09 542	1.09 478	1.09 401	0.75 332	0.81 447	1.06 464	1.76 526	0.19 316	0.15 326	0.17 190	0.15 200	2.82 572	0.26 420

SGM-ForestM	4.04 568	0.32 404	0.46 260	0.43 319	0.27 292	7.50 574	1.45 558	3.84 569	4.24 568	8.19 579	6.76 577	19.00 587	9.08 576	10.74 580	6.62 570	0.31 469	0.33 513	0.32 478	0.32 492	0.29 435	0.29 444

SGM-Forest	0.62 423	0.32 404	0.39 165	0.43 319	0.30 357	1.02 465	0.55 444	1.09 406	1.05 444	1.06 469	1.18 435	1.10 450	0.67 386	0.88 416	0.62 395	0.31 469	0.33 513	0.33 483	0.30 479	0.30 444	0.28 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 371	0.21 203	0.39 165	0.44 338	0.30 357	0.76 404	0.39 329	1.09 406	0.90 372	0.85 365	1.12 408	1.00 417	0.56 319	0.63 270	0.81 439	0.21 356	0.13 262	0.16 152	0.16 232	0.20 323	0.21 374

rvit_stereo_0083	0.34 140	0.24 300	0.50 317	0.44 338	0.27 292	0.34 154	0.35 248	0.45 84	0.62 200	0.37 102	0.47 122	0.42 150	0.35 183	0.40 66	0.36 245	0.22 382	0.20 421	0.20 306	0.17 281	0.20 323	0.14 192

Selective-RAFT	0.35 155	0.23 263	0.51 329	0.44 338	0.21 100	0.64 358	0.27 115	0.59 142	0.63 211	0.40 125	0.38 95	0.55 209	0.40 226	0.57 202	0.35 229	0.13 62	0.11 140	0.14 85	0.12 109	0.16 214	0.13 148

test_4	0.36 173	0.18 92	0.31 58	0.44 338	0.25 220	0.20 7	0.34 224	0.56 126	0.41 129	0.59 188	1.45 488	0.43 158	0.25 80	0.63 270	0.28 147	0.12 34	0.10 56	0.17 190	0.19 338	0.15 174	0.11 66

dd	0.43 261	0.38 445	0.55 351	0.44 338	0.25 220	0.47 252	0.38 306	0.70 238	1.05 444	0.59 188	0.65 187	0.42 150	0.39 220	0.66 298	0.50 345	0.24 411	0.15 326	0.21 348	0.15 200	0.22 369	0.18 300

GLC_STEREO	0.29 96	0.19 129	0.27 23	0.44 338	0.19 55	0.31 120	0.26 99	0.47 89	0.43 139	0.37 102	0.47 122	0.41 140	0.23 63	0.50 146	0.34 212	0.14 102	0.18 395	0.19 276	0.16 232	0.16 214	0.13 148

test_3	0.36 173	0.19 129	0.44 231	0.44 338	0.23 159	0.48 255	0.36 270	0.66 195	0.82 320	0.64 219	0.45 111	0.68 292	0.25 80	0.41 75	0.31 175	0.12 34	0.10 56	0.18 236	0.16 232	0.15 174	0.11 66

LCNet	0.41 244	0.20 166	0.32 69	0.44 338	0.24 188	0.47 252	0.29 143	0.67 205	0.53 176	0.72 283	1.03 375	0.66 284	0.60 341	0.58 222	0.34 212	0.14 102	0.10 56	0.19 276	0.19 338	0.21 347	0.36 484

AAGNet	1.43 534	0.20 166	0.48 292	0.44 338	0.25 220	0.29 92	0.31 182	0.65 186	0.68 234	0.97 434	0.86 291	0.67 291	0.62 353	0.64 283	20.63 583	0.16 214	0.11 140	0.19 276	0.15 200	0.19 307	0.12 112

KYRaft	0.48 315	0.20 166	0.38 146	0.44 338	0.23 159	0.44 234	0.37 284	0.66 195	0.41 129	0.94 421	1.73 508	0.79 348	0.41 232	0.63 270	0.31 175	0.16 214	0.11 140	0.18 236	0.22 403	0.16 214	0.78 541

IRAFT_RVC	0.42 251	0.20 166	0.48 292	0.44 338	0.24 188	0.27 63	0.54 440	0.74 263	0.77 286	0.76 304	0.80 256	0.73 324	0.51 288	0.70 331	0.36 245	0.17 253	0.10 56	0.21 348	0.16 232	0.16 214	0.14 192

cross-raft	0.34 140	0.20 166	0.37 134	0.44 338	0.23 159	0.32 137	0.35 248	0.74 263	0.40 125	0.60 192	0.77 232	0.57 217	0.27 106	0.43 89	0.28 147	0.12 34	0.10 56	0.15 126	0.13 143	0.15 174	0.11 66

Prome-Stereo	0.46 288	0.19 129	0.35 111	0.44 338	0.26 261	0.40 202	0.45 384	0.68 215	0.44 145	0.96 429	1.84 515	0.59 240	0.67 386	0.61 251	0.32 185	0.14 102	0.11 140	0.16 152	0.14 174	0.16 214	0.29 444

ADLNet	0.55 385	0.27 360	0.51 329	0.44 338	0.35 422	0.78 409	0.46 388	1.08 402	0.86 343	0.99 441	0.98 353	0.92 399	0.63 359	0.69 325	0.81 439	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 403	0.21 347	0.21 374

delet	0.55 385	0.24 300	0.55 351	0.44 338	0.33 406	1.07 475	0.50 414	1.00 366	0.86 343	0.85 365	0.96 339	0.90 392	0.63 359	0.83 394	0.74 427	0.18 286	0.18 395	0.20 306	0.21 385	0.16 214	0.15 216

UNet	0.54 383	0.26 343	0.66 403	0.44 338	0.40 453	0.99 461	0.41 355	0.98 360	0.75 271	0.83 354	0.89 311	1.04 430	0.72 417	0.73 346	0.62 395	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.17 281	0.20 323	0.17 282

acv_ft	0.51 356	0.23 263	0.56 357	0.44 338	0.28 315	0.86 438	0.39 329	0.91 334	0.80 307	0.97 434	0.96 339	0.79 348	0.59 337	0.63 270	0.87 455	0.17 253	0.15 326	0.16 152	0.15 200	0.17 249	0.15 216

FADNet_RVC	0.55 385	0.37 435	1.17 501	0.44 338	0.31 379	0.56 302	0.34 224	1.06 394	0.88 356	0.67 243	0.90 315	0.61 251	0.65 376	0.93 440	0.70 416	0.21 356	0.18 395	0.26 434	0.23 419	0.31 450	0.28 437

STTStereo	0.55 385	0.37 435	0.76 448	0.44 338	0.31 379	0.60 332	0.44 381	0.96 354	0.86 343	0.99 441	0.90 315	0.96 408	0.58 330	0.71 336	0.61 392	0.25 422	0.23 449	0.26 434	0.32 492	0.24 399	0.23 399

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 371	0.32 404	0.64 391	0.44 338	0.30 357	0.66 368	0.44 381	1.04 385	0.88 356	0.91 406	0.91 318	0.99 414	0.60 341	0.68 319	0.60 388	0.21 356	0.17 378	0.22 363	0.22 403	0.21 347	0.21 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 442	0.26 343	0.68 411	0.44 338	0.31 379	1.14 488	0.51 429	1.23 472	1.23 486	0.81 333	1.05 385	1.50 509	0.85 459	1.82 533	1.03 489	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 232	0.24 399	0.23 399

NOSS_ROB	0.57 403	0.39 452	0.39 165	0.44 338	0.30 357	0.73 394	0.54 440	1.03 382	1.08 460	0.67 243	0.87 299	0.76 338	0.57 321	0.77 370	0.47 338	0.38 507	0.38 522	0.44 513	0.42 520	0.37 484	0.34 477

MeshStereo	1.34 528	0.43 465	0.54 346	0.44 338	0.34 415	1.66 530	0.60 459	1.94 546	1.37 507	4.47 571	3.25 549	4.71 562	1.94 548	1.92 537	1.17 503	0.35 499	0.35 517	0.37 497	0.31 486	0.32 456	0.32 465
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
FACV-RUCA	0.43 261	0.28 374	0.47 272	0.45 361	0.33 406	0.58 313	0.34 224	0.82 298	0.73 261	0.57 184	0.84 278	0.47 177	0.50 283	0.54 174	0.39 276	0.22 382	0.15 326	0.35 487	0.16 232	0.28 431	0.21 374

UGAM	0.52 365	0.22 242	0.46 260	0.45 361	0.25 220	0.41 216	0.52 432	0.62 164	1.16 473	0.76 304	1.13 415	1.32 485	0.57 321	1.00 453	0.53 365	0.17 253	0.14 296	0.25 415	0.21 385	0.15 174	0.13 148

fast-acv-ft	0.64 426	0.30 395	0.73 434	0.45 361	0.34 415	1.17 494	0.49 409	0.86 311	0.98 411	1.02 454	1.36 466	1.29 477	0.85 459	0.76 363	0.81 439	0.21 356	0.23 449	0.23 385	0.23 419	0.21 347	0.20 356

DCRE	0.37 190	0.18 92	0.46 260	0.45 361	0.32 395	0.42 223	0.37 284	0.63 172	0.51 170	0.47 153	0.94 326	0.56 212	0.36 201	0.52 159	0.32 185	0.14 102	0.13 262	0.15 126	0.14 174	0.14 127	0.13 148

HBP-ISP	0.59 417	0.45 474	0.43 219	0.45 361	0.33 406	0.70 381	0.28 133	1.11 414	1.00 422	0.83 354	1.18 435	0.65 279	0.68 392	0.88 416	0.52 362	0.35 499	0.38 522	0.47 518	0.41 516	0.38 488	0.31 461

BUS	0.45 278	0.25 324	0.43 219	0.45 361	0.28 315	0.70 381	0.34 224	0.94 343	0.76 279	0.75 297	0.80 256	0.65 279	0.49 272	0.64 283	0.51 355	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 338	0.18 273	0.18 300

RAFT_CTSACE	0.45 278	0.20 166	0.44 231	0.45 361	0.27 292	0.34 154	0.39 329	0.60 152	0.73 261	0.76 304	1.44 485	0.83 361	0.38 209	1.08 470	0.26 109	0.12 34	0.13 262	0.18 236	0.16 232	0.15 174	0.11 66

NINENet	0.50 349	0.29 386	0.51 329	0.45 361	0.32 395	0.70 381	0.34 224	1.10 408	0.88 356	0.80 320	0.94 326	0.65 279	0.49 272	0.73 346	0.51 355	0.22 382	0.20 421	0.25 415	0.18 308	0.22 369	0.21 374

BSDual-CNN	0.46 288	0.25 324	0.43 219	0.45 361	0.28 315	0.77 405	0.40 340	0.94 343	0.76 279	0.75 297	0.80 256	0.76 338	0.54 306	0.64 283	0.43 296	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 338	0.18 273	0.18 300

hknet	0.49 333	0.25 324	0.51 329	0.45 361	0.29 341	0.77 405	0.40 340	0.94 343	0.83 325	0.75 297	0.80 256	0.97 410	0.61 347	0.73 346	0.45 321	0.18 286	0.14 296	0.22 363	0.19 338	0.18 273	0.18 300

Sa-1000	0.48 315	0.24 300	0.41 187	0.45 361	0.25 220	0.59 326	0.34 224	0.81 296	0.93 390	0.82 342	1.50 492	0.53 202	0.45 255	0.92 434	0.30 168	0.15 164	0.12 195	0.21 348	0.19 338	0.15 174	0.13 148

CIPLG	0.41 244	0.21 203	0.63 386	0.45 361	0.33 406	0.52 270	0.33 213	0.65 186	0.60 198	0.82 342	0.96 339	0.46 174	0.32 162	0.55 179	0.44 312	0.16 214	0.12 195	0.15 126	0.14 174	0.13 83	0.14 192

IPLGR_C	0.40 233	0.21 203	0.64 391	0.45 361	0.33 406	0.52 270	0.34 224	0.66 195	0.62 200	0.82 342	0.92 322	0.45 166	0.32 162	0.52 159	0.46 331	0.17 253	0.12 195	0.15 126	0.14 174	0.13 83	0.14 192

ACRE	0.40 233	0.21 203	0.65 397	0.45 361	0.33 406	0.51 266	0.33 213	0.66 195	0.63 211	0.80 320	0.92 322	0.45 166	0.32 162	0.52 159	0.45 321	0.16 214	0.12 195	0.15 126	0.14 174	0.13 83	0.14 192

GwcNet-ADL	0.44 268	0.22 242	0.48 292	0.45 361	0.30 357	0.40 202	0.37 284	0.92 336	0.97 407	0.71 271	0.78 243	0.61 251	0.42 234	0.62 259	0.50 345	0.19 316	0.14 296	0.15 126	0.14 174	0.18 273	0.18 300

TestStereo	0.38 205	0.31 400	0.40 177	0.45 361	0.20 79	0.40 202	0.37 284	0.66 195	0.65 223	0.53 172	0.78 243	0.47 177	0.40 226	0.55 179	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.20 306	0.15 200	0.22 369	0.13 148

pcwnet_v2	0.58 410	0.28 374	0.84 460	0.45 361	0.35 422	0.61 334	0.35 248	1.27 487	1.21 483	0.99 441	1.27 451	0.72 313	0.58 330	0.67 309	0.48 342	0.27 442	0.21 431	0.24 402	0.23 419	0.29 435	0.29 444

UPFNet	0.53 371	0.24 300	0.51 329	0.45 361	0.38 442	0.84 434	0.49 409	0.99 362	0.75 271	0.87 380	0.88 307	0.86 372	0.64 370	0.80 380	0.71 421	0.20 339	0.20 421	0.20 306	0.20 363	0.19 307	0.15 216

ac_64	0.52 365	0.22 242	0.50 317	0.45 361	0.28 315	0.80 415	0.45 384	1.02 378	0.61 199	0.91 406	0.83 273	1.07 441	0.68 392	0.74 353	0.70 416	0.21 356	0.18 395	0.20 306	0.19 338	0.18 273	0.15 216

FADNet	0.61 422	0.51 489	1.10 491	0.45 361	0.44 479	0.65 365	0.41 355	1.19 452	1.05 444	0.70 264	0.84 278	0.98 413	0.66 383	0.82 386	0.50 345	0.29 459	0.30 493	0.27 447	0.30 479	0.46 509	0.35 482

AANet_RVC	0.57 403	0.32 404	0.54 346	0.45 361	0.27 292	0.57 307	0.48 403	1.00 366	1.28 500	0.86 372	1.33 464	0.87 378	0.58 330	1.07 467	0.75 428	0.18 286	0.12 195	0.15 126	0.13 143	0.18 273	0.18 300

testlalala_base	0.46 288	0.25 324	0.41 187	0.46 382	0.33 406	0.58 313	0.25 87	0.57 131	0.34 72	0.51 163	0.56 164	0.46 174	0.30 150	0.43 89	0.31 175	1.47 562	0.11 140	0.14 85	0.09 10	1.59 551	0.13 148

CRFU-Net	0.57 403	0.27 360	0.57 361	0.46 382	0.30 357	1.20 498	0.52 432	1.10 408	0.56 191	1.00 446	0.98 353	1.06 436	0.79 443	0.81 383	0.71 421	0.21 356	0.19 409	0.18 236	0.16 232	0.18 273	0.19 333

SA	0.44 268	0.25 324	0.46 260	0.46 382	0.24 188	0.43 226	0.36 270	0.75 269	0.96 404	0.59 188	1.03 375	0.48 182	0.52 290	0.94 447	0.32 185	0.16 214	0.12 195	0.21 348	0.19 338	0.15 174	0.13 148

AACVNet	0.50 349	0.23 263	0.49 304	0.46 382	0.29 341	0.52 270	0.38 306	0.90 330	0.55 185	0.81 333	1.03 375	1.00 417	0.70 409	0.83 394	0.54 370	0.21 356	0.18 395	0.24 402	0.18 308	0.23 386	0.20 356

GrayStereo	0.49 333	0.19 129	0.42 208	0.46 382	0.28 315	0.53 278	0.67 475	0.69 223	0.63 211	1.02 454	1.47 491	0.78 346	0.76 429	0.56 189	0.33 197	0.14 102	0.12 195	0.17 190	0.17 281	0.15 174	0.29 444

test-1	0.36 173	0.19 129	0.71 426	0.46 382	0.26 261	0.44 234	0.36 270	0.60 152	0.59 196	0.48 156	0.67 198	0.53 202	0.36 201	0.40 66	0.29 162	0.14 102	0.11 140	0.16 152	0.14 174	0.15 174	0.16 262

FINET	0.67 435	0.42 463	1.00 481	0.46 382	0.43 472	0.83 431	0.89 518	1.08 402	1.50 519	0.87 380	1.14 420	0.71 304	0.68 392	0.92 434	0.70 416	0.36 503	0.30 493	0.26 434	0.24 435	0.35 474	0.33 470

FADNet-RVC	0.60 420	0.53 499	1.14 496	0.46 382	0.39 448	0.61 334	0.39 329	1.12 420	0.87 352	0.70 264	0.84 278	1.04 430	0.55 312	0.94 447	0.69 413	0.26 432	0.25 465	0.28 455	0.28 471	0.31 450	0.31 461

StereoDRNet-Refined	0.58 410	0.32 404	0.54 346	0.46 382	0.30 357	0.96 454	0.40 340	1.00 366	0.94 397	1.12 483	1.08 397	0.96 408	0.67 386	0.90 424	0.89 468	0.17 253	0.13 262	0.22 363	0.21 385	0.20 323	0.19 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.29 96	0.19 129	0.39 165	0.47 391	0.26 261	0.46 247	0.25 87	0.43 73	0.31 51	0.29 57	0.26 37	0.35 99	0.26 95	0.40 66	0.37 261	0.21 356	0.15 326	0.22 363	0.26 458	0.16 214	0.16 262

AIO-test2	0.39 221	0.21 203	0.41 187	0.47 391	0.25 220	0.45 242	0.35 248	0.77 279	1.27 498	0.36 95	0.87 299	0.37 112	0.30 150	0.47 126	0.27 127	0.15 164	0.13 262	0.21 348	0.23 419	0.15 174	0.13 148

ADLNet2	0.55 385	0.25 324	0.65 397	0.47 391	0.30 357	0.83 431	0.50 414	1.05 390	0.95 403	0.80 320	0.98 353	0.99 414	0.69 396	0.77 370	0.73 424	0.20 339	0.16 358	0.17 190	0.18 308	0.21 347	0.21 374

TRStereo	0.37 190	0.27 360	0.59 366	0.47 391	0.41 460	0.29 92	0.30 159	0.84 304	0.59 196	0.52 169	0.41 101	0.52 198	0.26 95	0.73 346	0.27 127	0.17 253	0.12 195	0.19 276	0.19 338	0.13 83	0.11 66

RAFT	0.45 278	0.22 242	0.45 243	0.47 391	0.26 261	0.54 284	0.47 395	0.66 195	0.58 195	0.80 320	0.82 267	0.94 403	0.57 321	0.75 359	0.34 212	0.17 253	0.15 326	0.22 363	0.20 363	0.16 214	0.12 112

EDNetEfficient	1.46 535	0.80 527	6.12 567	0.47 391	0.39 448	0.69 376	0.83 510	0.90 330	2.77 556	3.50 567	1.96 520	1.66 519	2.03 551	1.26 496	4.18 561	0.21 356	0.18 395	0.21 348	0.20 363	0.41 497	0.39 497

CVANet_RVC	0.57 403	0.33 412	0.44 231	0.47 391	0.32 395	0.67 372	0.61 464	1.05 390	0.93 390	0.85 365	1.04 381	1.01 421	0.73 420	0.83 394	0.52 362	0.29 459	0.19 409	0.27 447	0.25 444	0.31 450	0.21 374

AE-Stereo	0.34 140	0.21 203	0.42 208	0.48 398	0.31 379	0.48 255	0.35 248	0.61 158	0.62 200	0.32 78	0.55 161	0.52 198	0.27 106	0.47 126	0.29 162	0.13 62	0.13 262	0.18 236	0.16 232	0.15 174	0.12 112

LL-Strereo	0.57 403	0.27 360	0.68 411	0.48 398	0.34 415	0.39 198	0.48 403	0.94 343	0.97 407	0.83 354	0.78 243	1.10 450	1.18 510	1.33 503	0.49 344	0.17 253	0.14 296	0.22 363	0.19 338	0.16 214	0.17 282

CASS	0.45 278	0.27 360	0.42 208	0.48 398	0.22 119	0.61 334	0.34 224	0.97 357	0.62 200	0.71 271	0.85 288	0.61 251	0.55 312	0.57 202	0.41 287	0.29 459	0.16 358	0.22 363	0.18 308	0.22 369	0.28 437
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 315	0.77 525	0.50 317	0.48 398	0.31 379	0.41 216	0.34 224	0.70 238	0.92 384	0.65 228	0.60 174	0.58 225	0.43 240	0.63 270	0.41 287	0.32 480	0.15 326	0.66 536	0.19 338	0.36 479	0.21 374

DAS	0.51 356	0.25 324	0.60 371	0.48 398	0.31 379	0.58 313	0.41 355	0.83 301	0.97 407	0.89 394	1.12 408	0.70 300	0.75 426	0.82 386	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 200	0.20 323	0.18 300

SepStereo	0.51 356	0.25 324	0.60 371	0.48 398	0.31 379	0.58 313	0.41 355	0.83 301	0.97 407	0.89 394	1.12 408	0.70 300	0.75 426	0.93 440	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 200	0.20 323	0.18 300

PSMNet-ADL	0.48 315	0.27 360	0.40 177	0.48 398	0.30 357	0.68 374	0.37 284	0.90 330	0.80 307	0.61 199	0.80 256	0.92 399	0.62 353	0.72 341	0.63 398	0.23 399	0.18 395	0.18 236	0.20 363	0.22 369	0.20 356

CroCo-Stereo	0.26 67	0.22 242	0.36 118	0.48 398	0.22 119	0.20 7	0.29 143	0.51 104	0.44 145	0.28 50	0.23 21	0.42 150	0.26 95	0.29 7	0.26 109	0.15 164	0.13 262	0.13 56	0.11 81	0.16 214	0.12 112
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
ICVP	0.46 288	0.25 324	0.38 146	0.48 398	0.28 315	0.58 313	0.43 372	1.00 366	0.70 242	0.67 243	0.95 335	0.75 332	0.55 312	0.53 168	0.54 370	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.17 281	0.19 307	0.20 356
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 233	0.39 452	0.85 461	0.48 398	0.37 433	0.40 202	0.46 388	0.57 131	0.52 173	0.38 111	0.46 116	0.35 99	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 281	0.57 528	0.44 511

CroCo_RVC	0.40 233	0.39 452	0.85 461	0.48 398	0.37 433	0.40 202	0.46 388	0.57 131	0.52 173	0.38 111	0.46 116	0.35 99	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 281	0.57 528	0.44 511

EDNetEfficientorigin	9.93 579	1.15 546	175.16 599	0.48 398	0.36 426	1.04 472	0.68 480	1.24 479	2.69 555	3.17 564	2.50 535	2.30 537	2.07 552	1.76 530	2.21 540	0.20 339	0.18 395	0.24 402	0.19 338	0.51 517	0.50 529

AdaStereo	0.50 349	0.32 404	0.47 272	0.48 398	0.25 220	0.67 372	0.32 203	1.17 447	0.88 356	0.75 297	0.99 358	0.75 332	0.49 272	0.67 309	0.46 331	0.27 442	0.12 195	0.28 455	0.18 308	0.23 386	0.18 300
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.
NVstereo2D	0.60 420	0.30 395	0.75 443	0.48 398	0.43 472	0.89 440	0.48 403	1.05 390	1.15 472	0.66 240	0.86 291	0.88 383	0.70 409	0.99 450	0.65 403	0.32 480	0.15 326	0.28 455	0.20 363	0.40 491	0.36 484

SANet	1.07 509	0.41 461	1.06 486	0.48 398	0.30 357	1.41 513	0.94 523	1.42 514	3.36 562	1.58 519	2.43 533	2.33 539	1.70 540	1.34 505	1.07 494	0.28 452	0.24 457	0.26 434	0.23 419	0.34 469	0.30 453

GMStereo_Zeroshot	0.49 333	0.44 470	0.74 439	0.49 413	0.27 292	0.56 302	0.29 143	0.73 261	0.76 279	0.86 372	0.94 326	0.91 394	0.36 201	0.74 353	0.43 296	0.26 432	0.14 296	0.26 434	0.15 200	0.36 479	0.18 300

StereoVision	0.42 251	0.28 374	0.45 243	0.49 413	0.28 315	0.38 190	0.38 306	0.72 250	0.62 200	0.44 140	1.14 420	0.54 206	0.39 220	0.56 189	0.34 212	0.21 356	0.24 457	0.25 415	0.24 435	0.26 416	0.16 262

coex-ft	6.43 576	1.51 557	87.33 598	0.49 413	0.38 442	1.34 508	1.21 542	1.16 442	8.09 573	12.12 581	2.79 544	2.77 545	3.31 566	1.16 481	3.15 551	0.24 411	0.23 449	0.27 447	0.24 435	0.45 506	0.37 489

Wz-Net-TNSev	1.14 515	1.06 545	4.32 564	0.49 413	0.42 466	1.51 521	1.11 536	1.48 520	1.40 512	1.22 498	1.26 450	1.58 517	1.43 526	1.76 530	1.70 523	0.32 480	0.31 502	0.26 434	0.30 479	0.41 497	0.41 503

AASNet	0.53 371	0.25 324	0.52 334	0.49 413	0.32 395	0.74 395	0.40 340	1.50 523	0.86 343	0.86 372	0.92 322	0.64 266	0.59 337	0.59 237	0.79 434	0.23 399	0.19 409	0.20 306	0.16 232	0.21 347	0.19 333

GEStereo_RVC	0.55 385	0.29 386	0.63 386	0.49 413	0.31 379	0.70 381	0.54 440	1.22 467	0.92 384	0.82 342	0.85 288	0.85 367	0.63 359	0.90 424	0.65 403	0.24 411	0.16 358	0.19 276	0.16 232	0.21 347	0.22 392

psm_up	0.55 385	0.26 343	0.47 272	0.49 413	0.32 395	0.65 365	0.56 450	1.04 385	0.82 320	0.82 342	0.88 307	1.01 421	0.94 482	0.74 353	0.61 392	0.21 356	0.25 465	0.26 434	0.23 419	0.21 347	0.20 356

psmorigin	0.82 469	0.51 489	2.09 543	0.49 413	0.41 460	0.85 435	0.50 414	1.04 385	0.88 356	1.45 512	1.43 482	1.50 509	1.06 498	1.22 492	0.97 480	0.31 469	0.32 507	0.27 447	0.27 465	0.33 463	0.42 504

aanetorigin	0.83 475	0.56 502	1.87 540	0.49 413	0.38 442	0.56 302	0.66 473	0.70 238	1.00 422	2.42 550	2.02 523	1.31 480	1.18 510	0.93 440	1.13 502	0.20 339	0.18 395	0.20 306	0.19 338	0.27 427	0.30 453

FAT-Stereo	0.73 452	0.33 412	0.75 443	0.49 413	0.37 433	0.71 386	0.59 457	1.36 505	1.30 502	1.03 462	1.40 475	1.59 518	1.15 506	0.87 413	0.86 449	0.28 452	0.28 484	0.28 455	0.23 419	0.28 431	0.38 495

FADNet-RVC-Resample	0.56 396	0.33 412	1.16 497	0.49 413	0.34 415	0.71 386	0.43 372	1.01 375	0.93 390	0.82 342	0.87 299	0.74 330	0.67 386	0.73 346	0.45 321	0.18 286	0.18 395	0.26 434	0.27 465	0.26 416	0.27 430

ADCP+	1.06 507	0.35 423	1.51 532	0.49 413	0.51 502	1.45 518	0.55 444	1.25 483	1.03 434	1.16 487	1.15 426	1.10 450	1.07 500	1.56 518	6.75 571	0.19 316	0.16 358	0.23 385	0.21 385	0.28 431	0.21 374

DLCB_ROB	0.58 410	0.28 374	0.47 272	0.49 413	0.32 395	0.77 405	0.50 414	0.99 362	0.92 384	1.04 463	1.14 420	1.21 467	0.69 396	0.88 416	0.69 413	0.20 339	0.20 421	0.22 363	0.22 403	0.21 347	0.18 300

WCMA_ROB	1.14 515	0.36 428	0.76 448	0.49 413	0.44 479	1.23 502	0.67 475	1.11 414	1.23 486	2.84 558	3.95 564	3.28 553	1.83 545	1.25 495	0.99 484	0.44 518	0.34 515	0.34 485	0.37 502	0.41 497	0.40 500

AIO-test1	0.38 205	0.18 92	0.38 146	0.50 427	0.24 188	0.46 247	0.30 159	0.70 238	1.19 479	0.40 125	0.71 206	0.45 166	0.29 134	0.53 168	0.27 127	0.15 164	0.13 262	0.19 276	0.21 385	0.13 83	0.17 282

rvit_0105_6	0.38 205	0.28 374	0.64 391	0.50 427	0.30 357	0.39 198	0.38 306	0.51 104	0.67 229	0.40 125	0.45 111	0.50 190	0.41 232	0.54 174	0.36 245	0.27 442	0.26 471	0.24 402	0.21 385	0.22 369	0.16 262

rvit_0105_5	0.42 251	0.31 400	0.73 434	0.50 427	0.29 341	0.44 234	0.42 365	0.61 158	0.74 268	0.51 163	0.51 140	0.60 246	0.47 264	0.57 202	0.38 270	0.27 442	0.25 465	0.25 415	0.23 419	0.22 369	0.18 300

rvit_0105_4	0.41 244	0.29 386	0.71 426	0.50 427	0.29 341	0.41 216	0.41 355	0.55 124	0.73 261	0.45 142	0.48 124	0.55 209	0.44 250	0.57 202	0.36 245	0.28 452	0.26 471	0.25 415	0.22 403	0.23 386	0.18 300

CroCo-Stereo Lap2	0.28 85	0.24 300	0.39 165	0.50 427	0.29 341	0.20 7	0.31 182	0.49 94	0.38 112	0.24 27	0.27 42	0.46 174	0.31 157	0.39 60	0.30 168	0.14 102	0.15 326	0.16 152	0.13 143	0.16 214	0.15 216

Wz-Net-LNSev	0.71 446	0.51 489	1.36 525	0.50 427	0.41 460	1.15 490	0.69 485	1.21 459	1.07 457	1.02 454	1.12 408	1.08 443	0.87 464	0.89 422	0.89 468	0.24 411	0.22 439	0.21 348	0.19 338	0.26 416	0.26 420

Wz-Net-MNSev	0.76 455	0.40 457	1.34 520	0.50 427	0.40 453	1.44 517	0.83 510	1.15 435	1.16 473	1.25 502	1.20 440	1.13 460	0.81 447	1.16 481	1.00 487	0.22 382	0.19 409	0.24 402	0.23 419	0.28 431	0.26 420

IIG-Stereo	0.43 261	0.21 203	0.44 231	0.50 427	0.25 220	0.44 234	0.21 39	0.71 246	0.76 279	0.83 354	0.95 335	0.83 361	0.43 240	0.90 424	0.35 229	0.15 164	0.12 195	0.19 276	0.14 174	0.15 174	0.11 66

Anonymous3	0.46 288	0.34 417	0.86 466	0.50 427	0.37 433	0.81 420	0.50 414	0.72 250	0.65 223	0.51 163	0.65 187	0.45 166	0.45 255	0.64 283	0.38 270	0.24 411	0.24 457	0.22 363	0.21 385	0.23 386	0.23 399

HGLStereo	0.56 396	0.28 374	0.57 361	0.50 427	0.37 433	0.80 415	0.45 384	1.02 378	0.78 296	0.86 372	1.14 420	0.89 387	0.82 451	0.76 363	0.73 424	0.21 356	0.20 421	0.19 276	0.18 308	0.19 307	0.21 374

DMCA-RVC	0.51 356	0.30 395	0.59 366	0.50 427	0.32 395	0.54 284	0.38 306	0.86 311	0.68 234	0.94 421	0.86 291	0.91 394	0.68 392	0.70 331	0.59 385	0.23 399	0.18 395	0.31 472	0.23 419	0.26 416	0.19 333

ADCL	1.04 502	0.38 445	1.35 521	0.50 427	0.39 448	1.61 527	0.89 518	1.29 490	1.39 510	1.29 504	1.50 492	1.24 470	1.24 515	1.37 511	4.87 564	0.21 356	0.19 409	0.25 415	0.25 444	0.29 435	0.27 430

ADCRef	0.80 465	0.43 465	1.32 518	0.50 427	0.45 483	1.07 475	0.51 429	1.07 398	0.98 411	1.17 488	1.42 479	0.87 378	0.91 471	0.85 406	3.19 552	0.18 286	0.16 358	0.23 385	0.23 419	0.22 369	0.21 374

PA-Net	0.67 435	0.43 465	0.83 459	0.50 427	0.53 507	0.94 448	0.68 480	1.10 408	1.14 471	0.80 320	0.88 307	0.87 378	0.77 436	1.02 459	0.88 458	0.24 411	0.41 529	0.29 463	0.44 521	0.26 416	0.34 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 430	0.32 404	0.66 403	0.50 427	0.39 448	1.15 490	0.61 464	1.49 522	1.01 426	1.12 483	1.08 397	1.06 436	0.69 396	0.77 370	0.94 474	0.23 399	0.17 378	0.26 434	0.25 444	0.25 409	0.21 374

PWC_ROB	0.87 479	0.52 496	1.28 512	0.50 427	0.32 395	0.91 443	0.37 284	1.36 505	1.46 517	1.61 522	2.59 540	1.16 465	1.01 494	1.34 505	1.40 518	0.25 422	0.18 395	0.28 455	0.20 363	0.29 435	0.28 437

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 56	0.31 400	0.24 5	0.51 443	0.19 55	0.29 92	0.22 49	0.40 54	0.37 107	0.26 37	0.24 27	0.24 48	0.31 157	0.44 100	0.22 32	0.14 102	0.09 23	0.12 25	0.09 10	0.14 127	0.10 29

TestStereo1	0.43 261	0.23 263	0.41 187	0.51 443	0.24 188	0.34 154	0.40 340	0.77 279	0.90 372	0.68 249	0.96 339	0.48 182	0.46 260	0.91 431	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 200	0.14 127	0.13 148

RAFT+CT+SA	0.39 221	0.23 263	0.36 118	0.51 443	0.27 292	0.29 92	0.46 388	0.75 269	0.80 307	0.51 163	0.89 311	0.41 140	0.40 226	0.78 374	0.32 185	0.14 102	0.11 140	0.18 236	0.18 308	0.15 174	0.14 192

SA-5K	0.43 261	0.23 263	0.41 187	0.51 443	0.24 188	0.34 154	0.40 340	0.77 279	0.90 372	0.68 249	0.96 339	0.48 182	0.46 260	0.91 431	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 200	0.14 127	0.13 148

XX-TBD	0.32 123	0.53 499	0.26 16	0.51 443	0.20 79	0.37 177	0.24 79	0.40 54	0.73 261	0.54 176	0.69 201	0.31 71	0.25 80	0.32 19	0.27 127	0.16 214	0.10 56	0.12 25	0.09 10	0.13 83	0.11 66

sCroCo_RVC	0.35 155	0.28 374	0.69 417	0.51 443	0.39 448	0.41 216	0.31 182	0.49 94	0.45 152	0.31 65	0.48 124	0.38 120	0.32 162	0.46 119	0.32 185	0.21 356	0.22 439	0.19 276	0.19 338	0.21 347	0.20 356

RAFT + AFF	0.53 371	0.29 386	0.75 443	0.51 443	0.32 395	0.63 351	0.60 459	1.00 366	0.91 379	0.78 314	0.87 299	0.83 361	0.58 330	0.80 380	0.47 338	0.17 253	0.20 421	0.23 385	0.22 403	0.18 273	0.18 300

GwcNet	0.69 440	0.36 428	1.10 491	0.51 443	0.42 466	1.08 479	0.50 414	1.21 459	1.16 473	1.00 446	1.37 469	1.06 436	0.79 443	0.92 434	0.94 474	0.25 422	0.24 457	0.24 402	0.22 403	0.23 386	0.26 420

GANet	0.70 442	0.37 435	0.55 351	0.51 443	0.34 415	0.94 448	0.96 525	1.08 402	0.94 397	1.04 463	1.98 521	1.13 460	0.88 468	1.12 477	0.66 406	0.25 422	0.26 471	0.27 447	0.22 403	0.31 450	0.22 392

TDLM	0.57 403	0.33 412	0.49 304	0.51 443	0.30 357	0.66 368	0.73 500	1.03 382	1.01 426	0.82 342	1.10 403	0.84 365	0.70 409	0.86 411	0.58 380	0.28 452	0.17 378	0.25 415	0.22 403	0.26 416	0.19 333

StereoDRNet	0.64 426	0.33 412	0.68 411	0.51 443	0.43 472	1.03 468	0.53 436	1.47 519	0.99 416	1.10 480	0.87 299	1.07 441	0.71 413	0.82 386	0.88 458	0.23 399	0.19 409	0.25 415	0.23 419	0.27 427	0.19 333

NaN_ROB	0.69 440	0.44 470	0.69 417	0.51 443	0.33 406	0.97 456	1.06 532	1.22 467	1.19 479	1.24 501	0.96 339	1.08 443	0.78 441	1.20 486	0.67 409	0.24 411	0.30 493	0.23 385	0.24 435	0.23 386	0.25 414

zh-mn7	1.08 511	0.65 514	4.00 561	0.52 455	0.38 442	1.16 493	0.62 466	1.15 435	1.77 534	1.74 530	2.31 527	1.17 466	0.91 471	2.10 544	1.77 527	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.22 403	0.25 409	0.28 437

w-ln-seven-2	0.76 455	0.43 465	2.32 547	0.52 455	0.38 442	0.90 442	0.65 471	1.11 414	1.12 467	1.19 492	1.28 453	1.09 446	0.99 490	1.07 467	0.87 455	0.20 339	0.19 409	0.23 385	0.22 403	0.26 416	0.22 392

YMNet	0.66 430	0.38 445	0.90 470	0.52 455	0.46 490	1.08 479	0.49 409	1.00 366	0.77 286	1.18 490	1.29 457	1.12 454	0.74 422	0.85 406	0.86 449	0.27 442	0.31 502	0.25 415	0.25 444	0.24 399	0.23 399

YMNet_1	0.66 430	0.38 445	0.90 470	0.52 455	0.46 490	1.08 479	0.49 409	1.00 366	0.77 286	1.18 490	1.29 457	1.12 454	0.74 422	0.85 406	0.86 449	0.27 442	0.31 502	0.25 415	0.25 444	0.24 399	0.23 399

rvit_stereo_ft	0.33 133	0.25 324	0.47 272	0.52 455	0.32 395	0.33 144	0.47 395	0.49 94	0.50 168	0.34 86	0.41 101	0.41 140	0.32 162	0.48 136	0.34 212	0.22 382	0.14 296	0.19 276	0.18 308	0.19 307	0.14 192

test_5	0.43 261	0.24 300	0.43 219	0.52 455	0.28 315	0.28 80	0.42 365	0.72 250	0.82 320	0.62 201	0.91 318	0.72 313	0.55 312	0.79 379	0.35 229	0.14 102	0.11 140	0.18 236	0.18 308	0.18 273	0.16 262

OMP-Stereo	0.42 251	0.22 242	0.46 260	0.52 455	0.24 188	0.36 172	0.25 87	0.71 246	0.78 296	0.77 310	0.64 184	0.89 387	0.39 220	0.91 431	0.35 229	0.15 164	0.12 195	0.20 306	0.15 200	0.15 174	0.12 112

edge stereo	0.76 455	0.38 445	0.74 439	0.52 455	0.43 472	0.80 415	0.53 436	1.28 489	1.06 451	1.28 503	1.38 474	1.81 523	1.11 503	1.08 470	0.85 448	0.33 488	0.32 507	0.41 509	0.28 471	0.32 456	0.36 484

RTSC	0.87 479	0.48 477	1.23 507	0.52 455	0.37 433	1.13 487	0.50 414	1.34 499	1.79 535	1.51 516	1.24 446	1.12 454	0.81 447	1.62 522	2.16 539	0.25 422	0.19 409	0.23 385	0.24 435	0.30 444	0.31 461

XPNet_ROB	0.70 442	0.35 423	0.68 411	0.52 455	0.40 453	0.79 412	0.85 516	1.16 442	0.94 397	1.33 507	1.15 426	1.38 496	0.83 456	1.03 461	0.90 470	0.32 480	0.25 465	0.26 434	0.24 435	0.31 450	0.28 437

z-mn7	1.00 496	0.50 485	1.70 536	0.53 465	0.36 426	1.75 535	0.71 496	1.22 467	2.28 547	0.96 429	2.54 536	1.42 500	0.95 485	2.19 548	1.54 520	0.22 382	0.19 409	0.21 348	0.20 363	0.27 427	0.25 414

rvit_stereo_0075_2	0.47 303	0.37 435	0.70 421	0.53 465	0.46 490	0.43 226	0.36 270	0.81 296	0.67 229	0.55 178	0.74 220	0.59 240	0.43 240	0.63 270	0.43 296	0.32 480	0.23 449	0.35 487	0.25 444	0.30 444	0.25 414

HCRNet	0.44 268	0.34 417	0.41 187	0.53 465	0.26 261	0.53 278	0.29 143	0.83 301	0.63 211	0.71 271	0.81 263	0.77 344	0.50 283	0.66 298	0.36 245	0.24 411	0.16 358	0.24 402	0.20 363	0.21 347	0.18 300

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 435	0.81 528	0.73 434	0.53 465	0.37 433	1.40 511	0.53 436	1.04 385	0.79 305	0.88 390	0.94 326	0.95 405	0.53 294	0.93 440	0.58 380	0.39 509	0.30 493	0.57 532	0.31 486	0.53 522	0.30 453

ADCMid	1.14 515	0.52 496	2.23 546	0.53 465	0.43 472	1.07 475	0.75 502	1.23 472	1.05 444	2.15 544	1.44 485	1.50 509	1.43 526	1.56 518	5.01 565	0.26 432	0.24 457	0.29 463	0.31 486	0.37 484	0.33 470

RYNet	0.72 450	0.35 423	0.64 391	0.53 465	0.67 527	1.31 507	0.67 475	1.20 457	1.18 477	1.05 465	0.87 299	1.27 474	0.93 481	0.93 440	1.27 511	0.22 382	0.16 358	0.26 434	0.23 419	0.40 491	0.39 497

DPSNet	0.99 495	0.42 463	1.88 541	0.53 465	0.41 460	1.59 526	1.26 546	2.21 552	1.43 513	1.10 480	1.11 404	1.46 503	1.95 549	1.34 505	1.26 509	0.34 494	0.25 465	0.25 415	0.21 385	0.46 509	0.37 489

MultiAttention	3.58 565	0.24 300	0.62 376	0.54 472	0.34 415	22.90 585	2.72 575	1.60 534	1.13 468	0.80 320	1.81 513	1.14 463	0.43 240	35.29 593	0.61 392	0.17 253	0.12 195	0.23 385	0.23 419	0.34 469	0.29 444

MSAF-DinoV2	1.04 502	0.38 445	1.32 518	0.54 472	0.29 341	0.89 440	0.72 498	1.52 529	1.24 488	1.05 465	1.41 477	2.98 546	1.49 529	2.74 557	2.83 550	0.22 382	0.14 296	0.20 306	0.22 403	0.32 456	0.32 465

w-ln-seven	0.96 492	0.48 477	2.41 549	0.54 472	0.50 498	1.41 513	0.70 490	1.67 540	1.81 536	1.49 513	1.50 492	1.26 472	0.87 464	1.15 479	1.80 531	0.23 399	0.21 431	0.25 415	0.25 444	0.31 450	0.26 420

rvit_0105_3	0.47 303	0.34 417	0.77 453	0.54 472	0.31 379	0.49 259	0.47 395	0.63 172	0.79 305	0.65 228	0.59 172	0.64 266	0.50 283	0.65 290	0.39 276	0.29 459	0.27 480	0.29 463	0.28 471	0.21 347	0.20 356

ccnet	0.82 469	0.57 504	0.75 443	0.54 472	0.59 521	1.09 482	0.66 473	1.38 508	0.94 397	1.12 483	1.44 485	1.29 477	0.92 476	0.95 449	1.24 507	0.49 526	0.42 531	0.50 527	0.47 527	0.51 517	0.46 517

ADCPNet	1.03 501	0.48 477	2.70 551	0.54 472	0.42 466	1.40 511	0.75 502	1.13 422	1.07 457	1.22 498	1.42 479	1.68 520	1.09 501	1.36 510	3.45 556	0.30 466	0.28 484	0.29 463	0.32 492	0.37 484	0.35 482

LALA_ROB	0.74 453	0.43 465	0.69 417	0.54 472	0.40 453	1.01 463	0.95 524	1.21 459	1.07 457	1.22 498	1.12 408	1.56 515	0.79 443	1.04 463	0.86 449	0.33 488	0.22 439	0.35 487	0.30 479	0.35 474	0.31 461

SACVNet	0.58 410	0.34 417	0.55 351	0.55 479	0.36 426	0.63 351	0.48 403	1.13 422	0.77 286	1.02 454	1.06 391	1.02 426	0.74 422	0.90 424	0.51 355	0.27 442	0.21 431	0.25 415	0.24 435	0.29 435	0.36 484

XX-Stereo	0.37 190	0.17 68	0.45 243	0.55 479	0.36 426	0.38 190	0.20 23	0.60 152	0.30 46	0.46 148	1.30 460	0.73 324	0.26 95	0.56 189	0.26 109	0.16 214	0.11 140	0.17 190	0.16 232	0.14 127	0.10 29

FBW_ROB	0.88 481	0.50 485	0.85 461	0.55 479	0.40 453	1.17 494	0.78 506	1.50 523	1.37 507	1.33 507	1.27 451	1.48 507	1.00 493	2.57 556	0.98 483	0.25 422	0.32 507	0.45 514	0.30 479	0.34 469	0.28 437

ISRNet	0.56 396	0.24 300	0.66 403	0.56 482	0.36 426	0.44 234	0.25 87	0.82 298	0.84 330	1.07 472	1.25 448	0.91 394	0.60 341	0.66 298	0.58 380	0.35 499	0.26 471	0.36 492	0.33 495	0.30 444	0.42 504

Wz-Net-SNSev	0.91 487	0.73 520	2.13 544	0.56 482	0.45 483	0.95 451	1.13 537	1.34 499	1.24 488	1.02 454	1.30 460	1.46 503	0.86 461	1.81 532	1.50 519	0.25 422	0.23 449	0.25 415	0.26 458	0.32 456	0.29 444

APVNet	0.71 446	0.37 435	0.89 469	0.56 482	0.45 483	1.18 496	0.68 480	1.41 513	0.85 338	0.81 333	1.15 426	1.04 430	0.81 447	1.10 474	1.17 503	0.26 432	0.28 484	0.32 478	0.31 486	0.29 435	0.30 453

S-Stereo	0.74 453	0.35 423	0.96 476	0.56 482	0.45 483	0.82 428	0.60 459	1.24 479	1.60 529	0.96 429	1.41 477	1.12 454	0.94 482	0.80 380	1.04 492	0.26 432	0.31 502	0.28 455	0.25 444	0.32 456	0.47 522

ETE_ROB	0.70 442	0.49 481	0.73 434	0.56 482	0.36 426	0.79 412	0.87 517	1.14 431	0.93 390	1.19 492	1.18 435	1.39 497	0.82 451	0.99 450	0.80 436	0.26 432	0.21 431	0.31 472	0.26 458	0.33 463	0.34 477

PSMNet_ROB	0.64 426	0.37 435	0.65 397	0.56 482	0.42 466	0.97 456	0.83 510	1.21 459	0.92 384	0.79 318	1.02 371	1.08 443	0.63 359	0.82 386	0.91 472	0.29 459	0.20 421	0.31 472	0.31 486	0.26 416	0.23 399

zh-sn7	1.09 512	0.75 522	3.23 555	0.57 488	0.42 466	1.11 483	0.89 518	1.19 452	1.27 498	1.41 511	1.98 521	1.25 471	1.47 528	1.99 541	2.62 547	0.26 432	0.26 471	0.26 434	0.27 465	0.35 474	0.30 453

AnyNet_C32	1.16 519	0.62 512	2.40 548	0.57 488	0.55 512	1.41 513	1.34 551	1.18 450	1.24 488	1.49 513	1.42 479	1.39 497	1.20 514	1.55 516	4.82 563	0.29 459	0.28 484	0.29 463	0.34 497	0.38 488	0.42 504

rvit_105_1	0.54 383	0.40 457	0.76 448	0.58 490	0.37 433	0.59 326	0.68 480	0.70 238	0.94 397	0.82 342	0.69 201	0.73 324	0.58 330	0.78 374	0.54 370	0.32 480	0.29 489	0.31 472	0.34 497	0.23 386	0.20 356

LMCR-Stereo	0.53 371	0.30 395	0.53 342	0.58 490	0.30 357	0.83 431	0.36 270	1.19 452	0.76 279	0.88 390	1.04 381	0.56 212	0.62 353	0.82 386	0.67 409	0.19 316	0.15 326	0.19 276	0.14 174	0.23 386	0.17 282

DGSMNet	0.76 455	0.55 501	1.29 514	0.58 490	0.62 524	0.94 448	0.70 490	1.26 485	1.11 464	0.83 354	1.24 446	1.00 417	0.71 413	1.03 461	0.81 439	0.34 494	0.29 489	0.41 509	0.40 511	0.57 528	0.55 534

CC-Net-ROB	0.82 469	0.96 539	0.85 461	0.58 490	0.45 483	1.27 505	0.70 490	1.17 447	1.02 429	0.83 354	1.23 445	0.90 392	0.77 436	1.06 464	0.69 413	0.46 520	0.34 515	1.71 553	0.38 505	0.59 531	0.36 484

TCMNet	0.66 430	0.39 452	0.98 479	0.59 494	0.61 523	0.96 454	0.55 444	1.05 390	0.90 372	0.84 361	1.14 420	0.89 387	0.65 376	0.85 406	1.01 488	0.26 432	0.26 471	0.31 472	0.28 471	0.32 456	0.29 444

stereogan	0.80 465	0.31 400	0.71 426	0.59 494	0.50 498	1.72 534	0.48 403	1.35 502	1.37 507	1.00 446	1.46 490	1.56 515	0.95 485	1.29 499	0.84 444	0.28 452	0.29 489	0.29 463	0.25 444	0.38 488	0.38 495

SHD	0.93 490	0.50 485	1.18 502	0.59 494	0.46 490	0.97 456	0.48 403	1.70 542	2.15 543	1.58 519	1.37 469	1.42 500	1.19 512	1.31 501	1.60 521	0.31 469	0.26 471	0.32 478	0.33 495	0.40 491	0.42 504

ADCS	1.51 537	0.61 509	3.42 556	0.59 494	0.51 502	1.27 505	1.08 535	1.59 533	1.81 536	1.91 538	1.66 504	1.51 512	1.42 525	1.94 539	8.60 573	0.33 488	0.32 507	0.33 483	0.36 501	0.44 502	0.42 504

DANet	0.71 446	0.45 474	0.91 472	0.59 494	0.40 453	0.81 420	0.40 340	0.97 357	0.84 330	1.20 496	1.22 441	1.33 488	0.88 468	1.16 481	1.24 507	0.27 442	0.23 449	0.31 472	0.25 444	0.35 474	0.32 465
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 522	0.49 481	0.62 376	0.59 494	0.50 498	1.62 529	0.67 475	1.23 472	1.24 488	2.45 551	3.77 558	3.09 550	2.98 564	1.32 502	0.81 439	0.45 519	0.41 529	0.49 525	0.51 536	0.47 511	0.44 511

Nwc_Net	0.78 461	0.38 445	0.73 434	0.60 500	0.55 512	1.05 473	0.55 444	1.67 540	1.05 444	0.88 390	1.86 517	1.40 499	1.09 501	1.10 474	0.87 455	0.30 466	0.25 465	0.36 492	0.38 505	0.29 435	0.29 444

CSAN	0.83 475	0.49 481	0.77 453	0.60 500	0.41 460	1.14 488	1.06 532	1.19 452	1.46 517	1.32 505	1.43 482	1.37 495	1.19 512	1.27 498	0.86 449	0.39 509	0.31 502	0.36 492	0.37 502	0.35 474	0.34 477

FC-DCNN v2	1.65 543	0.51 489	0.65 397	0.61 502	0.49 496	1.61 527	0.70 490	1.75 544	1.56 525	4.74 575	4.91 572	6.46 573	3.31 566	1.91 536	1.11 497	0.46 520	0.42 531	0.47 518	0.46 522	0.48 512	0.46 517

NCC-stereo	0.78 461	0.40 457	0.76 448	0.61 502	0.67 527	0.81 420	0.69 485	1.54 531	1.11 464	0.90 401	1.36 466	1.33 488	1.16 507	1.19 484	0.88 458	0.31 469	0.30 493	0.37 497	0.48 529	0.33 463	0.33 470

Abc-Net	0.78 461	0.40 457	0.76 448	0.61 502	0.67 527	0.81 420	0.69 485	1.54 531	1.11 464	0.90 401	1.36 466	1.33 488	1.16 507	1.19 484	0.88 458	0.31 469	0.30 493	0.37 497	0.48 529	0.33 463	0.33 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 539	0.51 489	0.66 403	0.61 502	0.49 496	1.56 524	0.70 490	1.66 539	1.53 521	4.64 572	4.62 570	5.85 569	3.34 568	1.84 534	1.11 497	0.46 520	0.42 531	0.47 518	0.46 522	0.48 512	0.46 517

WZ-Net	1.19 521	0.59 506	4.07 562	0.62 506	0.51 502	1.34 508	1.31 550	1.32 495	1.74 533	1.53 518	1.65 502	1.74 522	1.28 519	2.25 550	2.01 536	0.27 442	0.21 431	0.23 385	0.25 444	0.40 491	0.39 497

MDST_ROB	0.91 487	0.27 360	0.85 461	0.63 507	0.41 460	2.53 546	0.71 496	1.60 534	1.13 468	2.83 557	1.73 508	0.97 410	0.69 396	1.61 521	0.73 424	0.25 422	0.22 439	0.32 478	0.28 471	0.25 409	0.24 407

Syn2CoEx	0.71 446	0.51 489	0.95 474	0.64 508	0.45 483	0.91 443	0.53 436	1.48 520	1.13 468	0.93 418	1.35 465	1.02 426	0.99 490	0.92 434	0.80 436	0.30 466	0.27 480	0.28 455	0.24 435	0.23 386	0.24 407

AF-Net	0.81 468	0.39 452	0.68 411	0.64 508	0.54 510	0.91 443	0.51 429	1.61 536	1.31 503	0.96 429	2.02 523	1.46 503	1.26 518	1.11 476	0.99 484	0.32 480	0.24 457	0.39 502	0.27 465	0.30 444	0.25 414

G-Net	0.95 491	0.46 476	1.04 484	0.64 508	0.48 494	2.12 542	0.64 470	1.01 375	0.87 352	1.75 531	2.82 547	1.30 479	1.64 539	1.06 464	0.96 479	0.36 503	0.29 489	0.35 487	0.25 444	0.45 506	0.42 504

AnyNet_C01	1.56 538	1.05 544	7.45 569	0.64 508	0.54 510	1.99 540	1.38 553	1.43 516	1.36 505	1.63 525	1.92 518	1.84 525	1.33 521	2.40 552	4.03 558	0.33 488	0.32 507	0.32 478	0.34 497	0.44 502	0.45 515

NCCL2	0.72 450	0.41 461	0.65 397	0.64 508	0.44 479	0.98 460	1.20 540	1.11 414	1.00 422	0.98 439	0.96 339	1.49 508	0.87 464	0.90 424	0.79 434	0.31 469	0.26 471	0.39 502	0.39 509	0.32 456	0.32 465

RGC	0.79 464	0.59 506	0.71 426	0.65 513	0.65 526	0.92 447	0.58 454	1.29 490	1.05 444	1.07 472	1.45 488	1.47 506	1.03 495	1.21 490	0.88 458	0.32 480	0.30 493	0.48 522	0.40 511	0.37 484	0.37 489

RTS	1.98 549	0.96 539	11.36 574	0.65 513	0.57 518	2.77 552	1.40 554	1.39 509	2.26 545	1.89 535	2.56 537	1.32 485	1.25 516	5.20 570	4.05 559	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 477	0.40 491	0.37 489

RTSA	1.98 549	0.96 539	11.36 574	0.65 513	0.57 518	2.77 552	1.40 554	1.39 509	2.26 545	1.89 535	2.56 537	1.32 485	1.25 516	5.20 570	4.05 559	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 477	0.40 491	0.37 489

RP	0.76 455	0.36 428	0.63 386	0.66 516	0.58 520	0.80 415	0.55 444	1.14 431	1.22 485	0.97 434	1.65 502	1.43 502	1.32 520	1.01 454	0.84 444	0.33 488	0.30 493	0.36 492	0.30 479	0.34 469	0.34 477

MANE	4.13 569	0.51 489	0.64 391	0.66 516	0.56 515	6.89 573	0.99 528	7.55 577	12.04 576	6.68 578	8.57 579	10.69 578	9.45 577	7.59 577	6.39 569	0.49 526	0.43 535	0.48 522	0.98 557	0.49 514	0.48 525

GANetREF_RVC	0.80 465	0.75 522	0.86 466	0.66 516	0.42 466	1.15 490	0.98 526	1.14 431	1.19 479	1.01 451	1.02 371	1.10 450	0.90 470	1.15 479	0.76 429	0.48 524	0.39 526	0.57 532	0.38 505	0.63 532	0.46 517
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 512	0.59 506	1.97 542	0.67 519	0.44 479	1.93 539	0.60 459	1.85 545	1.36 505	1.61 522	1.54 497	1.95 531	1.37 522	1.64 525	1.73 524	0.40 513	0.37 520	0.45 514	0.48 529	0.44 502	0.44 511

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 500	0.57 504	1.51 532	0.67 519	0.50 498	2.57 547	1.66 561	1.20 457	1.43 513	1.38 509	1.57 499	1.33 488	0.92 476	1.64 525	0.88 458	0.37 506	0.39 526	0.46 517	0.60 541	0.41 497	0.40 500

XQC	0.89 483	0.65 514	1.31 516	0.67 519	0.52 506	1.22 500	0.68 480	1.26 485	1.52 520	1.14 486	1.11 404	1.28 476	1.04 497	1.40 513	1.77 527	0.38 507	0.24 457	0.37 497	0.31 486	0.53 522	0.47 522

DeepPrunerF	0.89 483	0.52 496	3.43 557	0.68 522	0.81 533	0.72 393	0.72 498	1.22 467	1.99 541	0.93 418	1.01 363	0.87 378	0.86 461	1.08 470	0.95 477	0.34 494	0.28 484	0.43 511	0.39 509	0.30 444	0.32 465

ELAS	1.63 542	0.61 509	0.95 474	0.68 522	0.55 512	3.01 560	1.55 559	2.39 554	2.33 550	3.64 568	3.89 562	2.75 544	2.90 563	2.15 547	2.27 545	0.52 530	0.45 538	0.50 527	0.48 529	0.54 524	0.52 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 486	0.64 513	1.69 534	0.69 524	0.69 530	0.78 409	0.84 513	1.03 382	1.26 497	1.19 492	1.15 426	1.31 480	0.98 489	1.24 494	1.03 489	0.52 530	0.56 544	0.59 535	0.66 543	0.56 526	0.54 533

GASNet	0.67 435	0.72 519	0.96 476	0.70 525	0.48 494	0.62 342	0.47 395	1.08 402	1.03 434	0.94 421	0.82 267	0.93 401	0.83 456	1.33 503	0.80 436	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.28 471	0.44 502	0.24 407

LSM	4.74 573	0.77 525	10.16 572	0.70 525	56.56 594	1.02 465	1.00 530	1.24 479	1.62 530	2.04 540	2.34 530	1.33 488	1.17 509	1.38 512	1.09 496	0.33 488	0.49 541	0.39 502	0.46 522	0.51 517	10.09 583

ELAS_RVC	1.60 540	0.61 509	1.01 483	0.70 525	0.56 515	2.00 541	1.89 568	1.96 547	2.65 554	3.33 566	3.26 550	3.03 547	3.41 569	2.49 554	2.09 538	0.52 530	0.45 538	0.50 527	0.48 529	0.54 524	0.52 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 583	0.82 531	50.86 596	0.72 528	0.53 507	38.10 594	7.03 579	11.83 582	14.25 581	29.78 595	30.17 595	48.21 598	22.64 591	26.78 591	18.11 582	0.42 517	0.38 522	0.47 518	0.46 522	0.51 517	0.48 525

FCDSN-DC	1.39 533	0.56 502	0.65 397	0.74 529	0.59 521	1.38 510	0.63 467	1.35 502	1.39 510	3.26 565	4.50 569	4.61 560	2.63 559	1.58 520	1.03 489	0.46 520	0.42 531	0.48 522	0.47 527	0.50 516	0.50 529
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 527	0.67 517	1.28 512	0.74 529	0.62 524	1.50 520	0.84 513	1.99 548	2.96 557	2.18 545	2.36 532	1.85 527	1.95 549	1.92 537	1.94 534	0.39 509	0.36 519	0.49 525	0.37 502	0.51 517	0.64 536

PWCDC_ROB	0.89 483	0.49 481	0.80 457	0.74 529	0.40 453	1.03 468	0.39 329	1.33 497	2.35 551	1.02 454	3.77 558	0.81 359	0.92 476	1.20 486	0.90 470	0.34 494	0.22 439	0.24 402	0.20 363	0.34 469	0.29 444

Consistency-Raft	1.01 497	0.81 528	1.24 508	0.84 532	0.97 541	0.81 420	0.84 513	1.30 493	1.59 526	1.05 465	1.68 507	1.12 454	0.91 471	0.92 434	1.11 497	0.65 538	0.74 552	0.79 540	0.90 553	1.06 546	0.79 543

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 528	0.87 533	1.76 538	0.86 533	0.56 515	4.29 567	1.79 566	1.50 523	1.98 540	1.61 522	1.85 516	1.84 525	1.41 524	1.89 535	1.36 514	0.48 524	0.40 528	0.56 531	0.57 539	0.69 535	0.48 525

NVStereoNet_ROB	1.24 524	0.90 535	1.13 495	0.86 533	0.88 534	1.11 483	0.99 528	1.42 514	1.53 521	1.59 521	2.48 534	2.24 536	1.53 530	1.96 540	1.30 512	0.76 543	0.70 549	0.78 539	1.00 558	0.71 536	0.88 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 173	0.18 92	0.45 243	0.89 535	0.53 507	0.44 234	0.26 99	0.61 158	0.49 164	0.68 249	0.56 164	0.44 164	0.24 73	0.34 30	0.31 175	0.15 164	0.12 195	0.14 85	0.10 54	0.13 83	0.13 148

anonymity	0.97 493	0.89 534	1.05 485	0.92 536	1.03 546	0.97 456	0.81 509	1.29 490	0.91 379	1.07 472	0.98 353	1.00 417	0.95 485	1.02 459	0.92 473	0.96 548	0.95 568	0.90 543	0.91 556	0.92 540	0.94 549

SGM+DAISY	1.35 530	0.94 538	1.25 510	0.96 537	1.00 544	1.52 522	1.02 531	1.34 499	1.21 483	2.64 553	2.65 542	2.44 540	1.56 533	1.64 525	1.26 509	0.97 550	0.95 568	0.90 543	0.90 553	0.94 541	0.96 552

MFMNet_re	1.14 515	0.97 542	1.19 503	0.99 538	0.95 539	1.25 504	1.22 543	1.39 509	1.55 523	1.69 529	1.67 506	1.21 467	1.53 530	1.12 477	0.99 484	0.87 547	0.75 556	0.79 540	0.75 547	0.90 538	0.94 549

PDISCO_ROB	0.91 487	0.48 477	1.06 486	0.99 538	0.97 541	1.67 532	0.63 467	1.64 538	1.59 526	1.06 469	1.18 435	1.31 480	0.79 443	1.55 516	0.97 480	0.49 526	0.22 439	0.45 514	0.40 511	0.45 506	0.37 489

UDG	0.88 481	0.82 531	0.67 407	1.00 540	0.96 540	1.02 465	0.57 453	1.13 422	0.99 416	0.90 401	0.97 352	1.31 480	0.99 490	0.85 406	0.84 444	0.54 535	0.32 507	1.77 554	0.40 511	0.94 541	0.66 537

PSMNet-RUCA	0.76 455	0.75 522	1.08 490	1.01 541	0.90 535	0.69 376	0.50 414	1.11 414	1.03 434	0.78 314	1.11 404	0.80 356	0.72 417	0.88 416	0.63 398	0.53 534	0.27 480	0.76 538	0.46 522	0.66 534	0.47 522

SPS-STEREO	1.25 525	0.93 536	1.06 486	1.04 542	1.03 546	1.41 513	0.91 522	1.51 526	1.19 479	2.09 542	1.83 514	1.94 530	1.39 523	1.62 522	1.39 517	0.97 550	0.94 567	0.90 543	0.89 552	0.96 543	0.96 552
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 509	0.65 514	1.19 503	1.06 543	0.90 535	1.76 536	1.76 565	1.46 518	1.44 515	1.51 516	1.16 431	2.00 532	1.14 505	1.48 514	1.31 513	0.39 509	0.44 537	0.35 487	0.38 505	0.49 514	0.49 528

SQANet	0.82 469	0.74 521	0.67 407	1.13 544	0.98 543	1.11 483	0.47 395	1.07 398	0.83 325	0.91 406	1.05 385	1.03 428	0.74 422	1.01 454	0.64 401	0.61 537	0.24 457	1.03 546	0.35 500	1.18 548	0.58 535

JetBlue	2.78 558	1.26 549	7.04 568	1.16 545	1.48 553	8.00 575	6.02 578	2.60 555	1.92 539	2.12 543	2.64 541	3.34 555	3.05 565	6.49 573	3.39 554	0.78 544	0.76 557	0.75 537	0.76 548	0.97 544	1.18 564

DDUNet	1.06 507	2.56 574	0.68 411	1.21 546	1.26 551	1.03 468	0.69 485	1.11 414	0.94 397	0.96 429	1.22 441	1.27 474	0.82 451	0.93 440	0.72 423	0.84 545	0.38 522	1.99 557	0.60 541	1.10 547	0.85 545

MADNet+	2.23 555	2.43 571	10.85 573	1.22 547	0.91 537	2.76 551	1.40 554	2.12 551	1.67 532	1.32 505	1.74 510	1.86 528	1.74 541	6.25 572	4.41 562	0.65 538	0.64 547	0.58 534	0.54 538	0.80 537	0.76 540

WAO-7	1.90 547	1.20 547	1.35 521	1.27 548	1.06 549	2.84 554	1.56 560	3.23 562	3.06 560	2.23 546	3.33 554	3.17 551	2.28 554	3.12 558	2.21 540	1.02 552	0.91 563	1.06 547	1.03 561	1.04 545	0.97 555

CAS	0.34 140	0.13 2	0.25 10	1.28 549	0.30 357	0.46 247	0.38 306	0.48 91	0.47 161	0.34 86	0.52 149	0.24 48	0.19 27	0.29 7	0.27 127	0.69 540	0.08 2	0.12 25	0.08 1	0.12 48	0.15 216

otaku	1.04 502	0.93 536	0.88 468	1.33 550	1.05 548	1.66 530	0.70 490	1.40 512	1.18 477	1.08 476	1.32 463	1.33 488	0.91 471	1.23 493	0.76 429	0.72 541	0.46 540	1.24 549	0.50 534	1.40 549	0.75 539

Ntro	1.09 512	0.97 542	0.91 472	1.44 551	1.19 550	1.69 533	0.80 508	1.35 502	1.25 494	1.00 446	1.29 457	1.31 480	0.97 488	1.26 496	0.84 444	0.84 545	0.43 535	1.36 550	0.50 534	1.56 550	0.78 541

GCST	0.83 475	1.22 548	0.74 439	1.58 552	1.01 545	1.06 474	0.23 65	0.78 285	0.78 296	0.97 434	0.65 187	0.78 346	0.35 183	0.92 434	0.34 212	0.96 548	0.65 548	1.20 548	0.81 550	0.91 539	0.70 538

PWCK	1.92 548	1.66 563	3.12 554	1.65 553	0.91 537	2.84 554	2.26 571	2.10 550	2.41 552	2.36 549	2.31 527	2.22 535	1.82 543	3.43 561	2.03 537	1.61 565	0.71 551	1.51 551	0.82 551	1.69 552	0.91 548

WAO-6	2.04 552	1.50 556	1.16 497	1.70 554	1.67 559	2.69 548	1.44 557	3.06 559	3.63 565	1.98 539	3.27 551	3.54 558	2.07 552	2.36 551	2.22 542	1.31 560	0.91 563	2.04 562	1.22 569	1.73 554	1.27 566

ACVNet_2	1.65 543	1.27 550	1.41 528	1.75 555	1.62 555	2.22 543	1.20 540	2.30 553	2.62 553	1.78 532	2.56 537	3.03 547	1.61 536	1.54 515	1.12 501	1.06 553	0.58 546	1.82 555	0.70 546	1.82 555	0.96 552

WAO-8	2.92 559	1.55 558	1.35 521	1.79 556	1.63 557	5.23 569	1.22 543	4.58 572	12.56 578	2.84 558	4.07 566	4.83 563	2.72 561	3.49 562	2.25 543	1.27 555	0.91 563	1.99 557	1.15 566	1.86 556	1.15 560

Venus	2.92 559	1.55 558	1.35 521	1.79 556	1.63 557	5.23 569	1.22 543	4.58 572	12.56 578	2.84 558	4.06 565	4.83 563	2.72 561	3.49 562	2.25 543	1.27 555	0.91 563	1.99 557	1.15 566	1.86 556	1.15 560

RainbowNet	1.35 530	1.49 555	1.19 503	1.88 558	1.45 552	1.48 519	1.07 534	1.61 536	1.55 523	1.20 496	1.59 500	1.54 513	1.13 504	1.34 505	0.97 480	1.36 561	0.70 549	1.82 555	0.79 549	1.71 553	1.07 558

ACVNet-4b	1.35 530	1.31 551	1.10 491	1.90 559	1.59 554	1.92 538	0.77 504	1.52 529	1.62 530	1.05 465	1.60 501	2.11 534	0.94 482	1.64 525	0.77 433	1.30 558	0.35 517	2.03 561	0.67 544	1.88 559	0.84 544

ACVNet_1	1.46 535	1.33 552	1.12 494	1.91 560	1.62 555	1.83 537	0.98 526	2.00 549	1.85 538	1.39 510	1.53 496	2.32 538	1.53 530	1.34 505	1.11 497	1.30 558	0.50 542	2.06 563	0.58 540	1.93 561	0.95 551

LVE	2.12 554	1.44 554	1.36 525	1.99 561	1.78 560	2.75 550	1.79 566	2.82 556	3.95 567	1.90 537	4.33 568	3.52 557	1.81 542	2.24 549	1.74 525	1.74 567	0.87 561	2.06 563	1.13 564	1.91 560	1.35 567

Dean	1.98 549	1.36 553	1.36 525	2.12 562	1.81 562	2.74 549	1.36 552	3.37 566	3.80 566	2.08 541	3.32 553	3.21 552	1.82 543	1.71 529	1.67 522	1.27 555	0.77 558	1.99 557	0.90 553	1.86 556	1.03 557

IMH-64-1	1.86 545	1.62 560	1.16 497	2.20 563	1.89 563	2.33 544	1.30 547	2.89 557	2.29 548	1.66 526	2.80 545	2.49 541	1.61 536	2.10 544	1.78 529	1.60 563	0.74 552	2.43 567	1.02 559	2.12 562	1.17 562

IMH-64	1.86 545	1.62 560	1.16 497	2.20 563	1.89 563	2.33 544	1.30 547	2.89 557	2.29 548	1.66 526	2.80 545	2.49 541	1.61 536	2.10 544	1.78 529	1.60 563	0.74 552	2.43 567	1.02 559	2.12 562	1.17 562

IMH	2.04 552	1.62 560	1.20 506	2.20 563	1.89 563	2.91 559	1.30 547	3.11 560	3.03 558	1.81 533	3.35 555	3.03 547	1.90 546	2.48 553	1.80 531	1.66 566	0.77 558	2.45 569	1.04 562	2.15 564	1.19 565

test_for_model	0.82 469	3.60 578	0.39 165	2.35 566	2.07 566	0.39 198	0.28 133	0.42 64	0.45 152	0.71 271	0.31 69	0.30 64	0.27 106	0.34 30	0.25 80	0.34 494	0.11 140	0.13 56	0.09 10	3.49 577	0.18 300

JetRed	5.27 574	5.84 579	12.81 577	2.36 567	2.83 576	12.23 580	10.50 581	4.46 571	3.60 563	3.86 569	3.83 560	4.85 565	4.18 572	6.78 574	11.96 577	2.17 573	2.96 578	2.18 565	1.97 574	3.38 576	2.68 577

DPSimNet_ROB	3.58 565	2.45 572	8.57 570	2.53 568	2.37 570	2.88 557	3.77 577	3.14 561	3.23 561	4.71 574	3.86 561	4.68 561	4.87 574	4.07 568	5.62 566	2.33 575	2.33 576	2.47 570	2.52 576	2.51 569	2.64 576

TorneroNet	4.53 572	1.89 565	1.48 531	2.55 569	2.27 568	13.78 582	1.69 563	4.84 576	23.73 592	2.89 561	7.70 578	7.06 574	2.69 560	4.26 569	3.42 555	1.84 569	0.77 558	2.68 573	1.13 564	2.42 567	1.47 569

DispFullNet	1.60 540	2.63 575	2.75 552	2.56 570	1.79 561	1.24 503	0.47 395	1.37 507	1.45 516	1.87 534	1.50 492	1.55 514	2.46 555	2.04 543	1.04 492	0.59 536	0.18 395	2.32 566	0.68 545	2.29 565	1.14 559

TorneroNet-64	3.44 562	1.86 564	1.42 529	2.58 571	2.28 569	6.87 572	1.68 562	4.70 574	12.03 575	2.31 548	5.59 576	8.25 575	2.55 558	3.97 567	2.73 548	1.81 568	0.74 552	2.57 571	1.07 563	2.35 566	1.44 568

KSHMR	2.57 556	1.93 566	1.69 534	2.63 572	2.42 571	2.86 556	2.07 569	3.27 564	6.50 571	2.49 552	3.36 556	3.41 556	1.92 547	2.49 554	1.94 534	2.13 572	1.40 573	2.79 576	1.50 572	2.73 570	1.77 570

ktn	2.98 561	2.25 569	1.73 537	2.84 573	2.53 574	3.76 566	2.15 570	3.70 568	5.47 570	2.75 555	5.17 575	5.94 570	2.48 556	3.23 559	2.46 546	2.34 576	1.44 574	2.78 575	2.03 575	2.45 568	2.01 573

notaker	2.76 557	2.29 570	1.80 539	2.96 574	2.58 575	2.90 558	1.75 564	3.24 563	3.05 559	2.78 556	4.24 567	6.15 572	2.51 557	3.34 560	2.75 549	2.31 574	1.18 571	3.00 577	1.65 573	2.84 573	1.97 571

UNDER WATER	3.46 563	2.07 568	3.64 559	3.09 575	2.48 572	3.75 565	2.42 573	3.31 565	13.77 580	2.90 562	2.95 548	5.84 568	3.69 570	3.69 564	3.48 557	2.07 571	1.11 570	2.70 574	1.40 570	2.84 573	1.98 572

HanzoNet	6.76 577	2.45 572	4.22 563	3.19 576	2.94 577	3.62 564	2.28 572	4.79 575	7.20 572	14.00 585	13.19 584	17.49 585	22.30 590	13.25 581	6.19 568	4.20 579	1.93 575	3.10 578	2.56 577	3.35 575	2.88 578

UNDER WATER-64	3.53 564	2.01 567	3.94 560	3.22 577	2.49 573	5.41 571	2.60 574	3.43 567	12.41 577	3.03 563	2.68 543	6.07 571	4.04 571	3.79 566	3.33 553	2.02 570	1.24 572	2.63 572	1.46 571	2.78 571	2.08 574

tt	6.20 575	0.20 166	5.89 566	3.55 578	2.07 566	11.26 578	19.21 582	11.74 581	5.46 569	2.69 554	2.04 525	4.87 566	6.25 575	3.70 565	7.09 572	8.32 584	11.17 588	4.93 581	5.41 583	5.74 579	2.37 575

MADNet++	4.03 567	2.70 576	3.44 558	3.72 579	3.44 578	4.44 568	3.52 576	3.95 570	3.61 564	4.46 570	4.98 573	4.10 559	4.58 573	7.00 575	5.89 567	3.74 578	3.67 579	3.27 579	2.71 578	3.70 578	3.66 579

PML	40.80 599	29.24 591	11.87 576	7.20 580	14.47 579	92.13 599	213.69 600	7.63 578	23.35 591	74.72 599	190.14 600	50.17 599	26.15 592	21.39 586	12.70 578	8.76 585	2.92 577	8.45 585	3.25 580	13.26 584	4.42 580

DGTPSM_ROB	12.07 580	8.00 580	20.99 579	8.93 581	16.78 581	10.67 576	30.87 586	9.01 579	15.16 582	6.50 576	15.41 588	9.04 576	14.85 581	9.25 578	21.67 585	4.57 580	8.57 583	5.08 582	9.28 584	5.90 580	10.95 584

DPSMNet_ROB	12.08 581	8.00 580	21.00 580	8.97 582	16.79 582	10.67 576	30.89 587	9.02 580	15.17 583	6.51 577	15.41 588	9.04 576	14.85 581	9.27 579	21.67 585	4.58 581	8.57 583	5.09 584	9.29 585	5.90 580	10.95 584

USTest	12.99 582	14.18 584	20.00 578	16.24 583	14.97 580	20.80 584	31.95 588	16.20 585	10.91 574	8.79 580	9.48 580	13.94 580	10.50 578	16.11 582	21.44 584	3.17 577	4.82 580	5.08 582	5.36 582	8.81 582	7.13 581

TCMNet-wrong-test	8.97 578	10.42 583	8.74 571	19.56 584	17.61 583	12.53 581	9.01 580	13.59 583	2.18 544	4.64 572	5.11 574	14.63 581	11.09 579	7.19 576	9.73 574	5.56 583	0.89 562	3.77 580	3.11 579	10.34 583	9.80 582

Anonymous_1	33.25 589	18.26 585	23.92 582	20.54 585	21.28 586	25.59 586	35.94 589	22.01 593	15.57 584	13.33 582	13.49 585	18.08 586	15.29 583	20.36 583	24.60 587	16.28 591	8.84 585	66.59 596	118.00 596	155.73 599	11.23 586

DPSM_ROB	17.78 584	18.63 586	24.31 586	20.90 586	19.47 584	25.97 587	36.21 590	21.23 591	16.24 585	13.38 583	14.06 586	19.18 588	16.30 584	20.78 584	25.67 588	9.38 586	9.23 586	9.49 586	9.82 586	13.51 585	11.91 587

DPSM	17.78 584	18.63 586	24.31 586	20.90 586	19.47 584	25.97 587	36.21 590	21.23 591	16.24 585	13.38 583	14.06 586	19.18 588	16.30 584	20.78 584	25.67 588	9.38 586	9.23 586	9.49 586	9.82 586	13.51 585	11.91 587

HaxPig	31.96 588	37.24 594	34.27 588	24.37 588	24.88 588	18.26 583	19.86 583	20.64 589	28.52 593	35.97 596	38.75 596	25.57 591	28.72 593	33.88 592	34.39 593	35.94 597	38.87 597	37.80 593	40.48 593	39.68 595	41.15 597

LRCNet_RVC	21.24 587	31.15 592	21.41 581	28.98 589	23.82 587	3.13 561	0.60 459	20.96 590	1.59 526	25.58 590	28.15 592	21.99 590	14.79 580	21.94 590	16.41 581	28.89 596	14.87 589	33.53 592	31.28 592	29.51 594	26.16 592

MEDIAN_ROB	37.38 596	40.85 600	40.60 591	32.31 590	31.85 589	27.20 589	24.55 584	29.10 594	33.19 598	42.09 598	41.76 598	33.35 592	34.39 598	39.78 595	37.07 594	43.64 599	44.10 599	44.12 595	43.40 595	41.51 597	42.76 599

AVERAGE_ROB	37.58 597	40.13 599	40.15 590	34.81 591	33.82 590	28.55 593	25.10 585	32.02 595	34.06 599	41.28 597	40.66 597	34.46 593	34.81 599	39.18 594	37.57 595	42.78 598	43.44 598	43.82 594	43.03 594	40.47 596	41.51 598

FlowAnything	35.81 591	37.53 597	48.80 594	42.20 592	39.22 592	52.25 596	73.16 598	42.56 596	32.89 597	26.76 591	28.30 593	38.69 596	33.09 596	41.63 596	51.62 597	18.76 593	18.59 596	19.21 591	19.92 591	27.16 587	23.91 589

CasAABBNet	35.74 590	37.43 595	48.72 593	42.22 593	39.20 591	52.24 595	73.12 597	42.61 597	32.62 595	26.78 592	27.95 590	38.58 594	32.60 594	41.67 597	51.65 598	18.74 592	18.57 594	19.15 589	19.77 589	27.20 588	23.98 590

Selective-RAFT-Error	35.84 592	37.49 596	48.83 595	42.26 594	39.24 593	52.30 597	73.09 596	42.66 598	32.61 594	26.80 593	28.30 593	38.84 597	33.51 597	41.68 598	51.59 596	18.82 594	18.58 595	19.17 590	19.80 590	27.28 589	24.05 591

LSM0	38.95 598	37.60 598	48.58 592	43.57 595	91.06 599	52.57 598	72.57 595	43.17 599	32.63 596	26.97 594	27.97 591	38.65 595	32.94 595	41.86 599	51.78 599	18.89 595	18.41 590	19.13 588	19.63 588	27.29 590	33.77 593

xxxxx1	36.64 593	19.51 588	24.21 583	61.66 596	64.63 596	27.28 590	40.10 592	20.25 586	18.63 588	14.07 586	12.97 581	17.26 582	17.36 586	21.70 587	27.93 590	13.18 588	18.50 591	111.26 597	133.37 597	29.24 591	39.73 594

tt_ll	36.64 593	19.51 588	24.21 583	61.66 596	64.63 596	27.28 590	40.10 592	20.25 586	18.63 588	14.07 586	12.97 581	17.26 582	17.36 586	21.70 587	27.93 590	13.18 588	18.50 591	111.26 597	133.37 597	29.24 591	39.73 594

ff	36.64 593	19.51 588	24.21 583	61.66 596	64.63 596	27.28 590	40.10 592	20.25 586	18.63 588	14.07 586	12.97 581	17.26 582	17.36 586	21.70 587	27.93 590	13.18 588	18.50 591	111.26 597	133.37 597	29.24 591	39.73 594

DLNR_Zeroshot_test	20.09 586	36.28 593	38.04 589	169.85 599	61.80 595	0.23 23	0.20 23	13.88 584	0.37 107	0.44 140	0.66 194	0.43 158	0.21 43	0.62 259	0.28 147	5.46 582	0.10 56	0.15 126	0.11 81	72.60 598	0.11 66

test_example2	176.61 600	205.14 601	198.86 600	188.60 600	190.98 600	152.67 600	170.61 599	94.86 600	123.55 600	178.88 600	179.48 599	158.94 600	141.34 600	192.61 600	198.96 600	203.76 600	236.37 600	164.13 600	173.55 600	218.58 600	160.41 600

ccccc		429.19 602		507.10 601	501.20 601	356.95 601		380.82 601		334.51 601		372.86 601		499.17 601		561.44 601	431.22 601	334.28 601	290.86 601	540.88 601

ASD4		8.86 582

Low-res two-view benchmark