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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	0.42 251	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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