Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2	0.26 66	0.22 240	0.33 83	0.31 18	0.25 218	0.24 31	0.13 1	0.35 28	0.41 127	0.25 31	0.36 87	0.30 62	0.25 78	0.30 12	0.26 107	0.22 380	0.19 407	0.17 188	0.19 337	0.21 345	0.18 299

S2M2_XL	0.19 7	0.18 91	0.27 22	0.27 1	0.20 77	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 35	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 18	0.17 251	0.16 356	0.15 124	0.13 142	0.15 172	0.12 111

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.19 5	0.17 3	0.42 62	0.24 21	0.23 20	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.45 102	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 65

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 32	0.14 1	0.32 19	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.31 14	0.20 12	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.34 60	0.15 1	0.27 62	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.32 19	0.20 12	0.11 23	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-G_1	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 268	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 47	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-G	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 268	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 47	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 38	0.34 60	0.16 8	0.26 49	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 41	0.20 33	0.32 19	0.20 12	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.11 65

IGEV-Stereo+	0.23 41	0.14 12	0.26 16	0.32 37	0.19 53	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 40	0.21 12	0.15 3	0.22 32	0.22 49	0.40 65	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.15 172	0.86 544

2.25w	0.22 27	0.18 91	0.31 57	0.31 18	0.18 34	0.31 118	0.18 11	0.32 15	0.31 50	0.31 63	0.37 91	0.20 22	0.22 49	0.45 102	0.24 61	0.10 11	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.19 53	0.20 7	0.18 11	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 61	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.38 188	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 26	0.15 3	0.26 51	0.17 12	0.32 19	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.10 29

StereoAnything_RVC	0.21 15	0.68 516	0.39 164	0.28 3	0.15 1	0.23 22	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 49	0.30 12	0.18 1	0.16 212	0.09 23	0.12 24	0.08 1	0.16 212	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 15	0.15 27	0.27 22	0.37 130	0.19 53	0.22 16	0.18 11	0.42 62	0.35 84	0.22 18	0.28 50	0.24 46	0.18 19	0.27 5	0.22 30	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.10 29

Replicate-Monster	0.26 66	0.15 27	1.07 488	0.30 9	0.17 19	0.38 188	0.19 16	0.43 71	0.39 121	0.23 20	0.21 14	0.23 41	0.21 41	0.45 102	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.09 1	0.14 191

4w-stereo	0.21 15	0.19 128	0.31 57	0.31 18	0.17 19	0.29 91	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 63	0.24 27	0.20 22	0.24 71	0.41 73	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

monsters	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.31 18	0.19 53	0.23 22	0.19 16	0.44 78	0.33 67	0.36 93	0.30 58	0.16 2	0.18 19	0.43 87	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 18	0.20 77	0.23 22	0.19 16	0.40 52	0.29 40	0.22 18	0.34 79	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.10 4	0.10 29

111111	0.21 15	0.14 12	0.27 22	0.37 130	0.22 117	0.21 13	0.19 16	0.43 71	0.27 29	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.41 73	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.12 47	0.12 111

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.20 77	0.20 7	0.19 16	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 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.08 1

zero-FE	0.25 55	0.15 27	0.30 49	0.35 94	0.29 339	0.19 5	0.20 22	0.35 28	0.31 50	0.26 35	0.27 40	0.29 59	0.29 132	0.33 25	0.24 61	0.17 251	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.64 531	0.12 111

3.25w_new	0.23 41	0.17 67	0.32 68	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 100	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 81	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.25w	0.23 41	0.17 67	0.32 68	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 100	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 81	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

monsterstereo	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.34 60	0.18 34	0.21 13	0.20 22	0.37 34	0.35 84	0.33 81	0.40 96	0.19 17	0.18 19	0.45 102	0.21 18	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.27 22	0.31 18	0.15 1	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.29 40	0.24 26	0.29 57	0.21 31	0.27 104	0.36 40	0.25 78	0.16 212	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.10 29

Reg-Stereo(zero)	0.30 110	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.18 34	0.32 135	0.20 22	0.63 170	0.68 232	0.50 158	0.52 147	0.51 192	0.30 148	0.45 102	0.25 78	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.11 65

FoundationStereo	0.17 1	0.14 12	0.25 10	0.30 9	0.16 8	0.23 22	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 22	0.19 27	0.26 2	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

castereo++	0.26 66	0.16 43	0.26 16	0.33 49	0.19 53	0.75 396	0.20 22	0.37 34	0.47 159	0.23 20	0.23 21	0.35 97	0.28 118	0.39 59	0.19 4	0.14 101	0.09 23	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.10 29

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 43	0.34 100	0.39 188	0.27 290	0.33 142	0.20 22	0.38 42	0.36 92	0.26 35	0.31 67	0.25 50	0.21 41	0.48 134	0.24 61	0.20 337	0.11 138	0.13 54	0.10 53	0.17 247	0.15 215

GIP-stereo	0.24 47	0.18 91	0.30 49	0.37 130	0.24 186	0.26 49	0.20 22	0.46 84	0.36 92	0.24 26	0.39 95	0.35 97	0.20 33	0.31 14	0.21 18	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.11 65

dual_stereo	0.19 7	0.14 12	0.24 5	0.31 18	0.16 8	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 20	0.20 12	0.22 32	0.14 1	0.52 157	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

U	0.45 276	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.71 530	3.55 561	0.20 22	0.41 58	0.38 111	0.26 35	0.23 21	0.24 46	0.22 49	0.26 2	0.22 30	0.15 162	0.09 23	0.88 540	0.13 142	0.13 82	0.11 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 394	3.08 575	2.43 548	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.32 61	0.28 48	0.24 27	0.18 12	0.18 19	0.31 14	0.22 30	1.09 552	0.08 2	0.17 188	0.16 231	0.14 126	0.97 553

DLNR_Zeroshot_test	20.09 584	36.28 591	38.04 587	169.85 597	61.80 593	0.23 22	0.20 22	13.88 582	0.37 106	0.44 138	0.66 192	0.43 156	0.21 41	0.62 257	0.28 145	5.46 580	0.10 54	0.15 124	0.11 80	72.60 596	0.11 65

EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 43	0.33 83	0.34 60	0.20 77	0.35 161	0.20 22	0.52 111	0.36 92	0.28 48	0.27 40	0.41 138	0.18 19	0.45 102	0.26 107	0.14 101	0.10 54	0.16 150	0.14 173	0.13 82	0.11 65

XX-Stereo	0.37 188	0.17 67	0.45 242	0.55 477	0.36 424	0.38 188	0.20 22	0.60 150	0.30 45	0.46 146	1.30 458	0.73 322	0.26 93	0.56 187	0.26 107	0.16 212	0.11 138	0.17 188	0.16 231	0.14 126	0.10 29

qwe	0.22 27	0.18 91	0.28 31	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.21 38	0.38 42	0.32 61	0.35 89	0.30 58	0.20 22	0.20 33	0.43 87	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 41	0.16 43	0.32 68	0.39 188	0.21 98	0.18 4	0.21 38	0.34 25	0.26 28	0.28 48	0.51 138	0.28 58	0.29 132	0.26 2	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 126	0.12 111

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.26 16	0.33 49	0.20 77	0.61 332	0.21 38	0.30 10	0.31 50	0.23 20	0.19 11	0.18 12	0.18 19	0.41 73	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.11 65

UGAM-zero	0.46 286	0.19 128	0.62 375	0.37 130	0.23 157	0.34 152	0.21 38	1.15 433	0.39 121	0.66 238	0.61 175	1.70 519	0.91 469	0.75 357	0.25 78	0.14 101	0.11 138	0.15 124	0.12 108	0.13 82	0.13 147

Pointernet	0.27 77	0.14 12	0.33 83	0.35 94	0.23 157	0.35 161	0.21 38	0.72 248	0.38 111	0.39 117	0.36 87	0.34 88	0.25 78	0.36 40	0.25 78	0.15 162	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

IIG-Stereo	0.43 259	0.21 201	0.44 230	0.50 425	0.25 218	0.44 232	0.21 38	0.71 244	0.76 277	0.83 352	0.95 333	0.83 359	0.43 238	0.90 422	0.35 227	0.15 162	0.12 193	0.19 274	0.14 173	0.15 172	0.11 65

ROB_FTStereo	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.25 45	0.21 38	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.57 200	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

SST-Stereo	0.40 231	0.19 128	0.45 242	0.42 297	0.25 218	0.25 45	0.21 38	0.66 193	0.47 159	1.08 474	0.79 251	0.72 311	0.43 238	0.77 368	0.35 227	0.16 212	0.11 138	0.20 304	0.16 231	0.19 305	0.15 215

CRE-IMP	0.36 171	0.23 261	0.49 303	0.42 297	0.24 186	0.41 214	0.21 38	0.57 129	0.41 127	0.65 226	0.72 205	0.53 200	0.37 203	0.61 249	0.38 268	0.17 251	0.11 138	0.19 274	0.15 199	0.21 345	0.18 299

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 59	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

AdaDepth	0.22 27	0.17 67	0.32 68	0.37 130	0.18 34	0.34 152	0.22 47	0.33 23	0.23 17	0.21 12	0.21 14	0.20 22	0.20 33	0.56 187	0.21 18	0.10 11	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.12 111

asd	0.21 15	0.18 91	0.29 38	0.32 37	0.18 34	0.27 62	0.22 47	0.35 28	0.22 15	0.31 63	0.22 19	0.19 17	0.21 41	0.44 98	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 398	0.24 5	0.51 441	0.19 53	0.29 91	0.22 47	0.40 52	0.37 106	0.26 35	0.24 27	0.24 46	0.31 155	0.44 98	0.22 30	0.14 101	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.14 126	0.10 29

MonSter	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.38 55	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

IGEV++	0.24 47	0.17 67	0.31 57	0.38 160	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.50 100	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.30 62	0.22 49	0.31 14	0.28 145	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.13 147

MSKI-zero shot	0.32 122	0.17 67	0.34 100	0.39 188	0.21 98	0.32 135	0.22 47	0.61 156	0.43 137	0.52 167	0.64 182	0.61 249	0.20 33	0.74 351	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.12 47	0.12 111

Any-RAFT	0.35 153	0.16 43	0.30 49	0.34 60	0.21 98	0.52 268	0.22 47	0.88 321	0.73 259	0.53 170	0.73 209	0.64 264	0.28 118	0.46 117	0.24 61	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.12 111

test-3	0.34 138	0.16 43	0.43 218	0.39 188	0.21 98	0.43 224	0.22 47	0.63 170	0.78 294	0.71 269	0.45 109	0.64 264	0.27 104	0.43 87	0.31 173	0.12 33	0.09 23	0.17 188	0.13 142	0.12 47	0.10 29

Patchmatch Stereo++	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215
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
HUI-Stereo	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.60 150	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.50 144	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

DeepStereo_RVC	0.36 171	0.21 201	0.47 271	0.40 225	0.24 186	0.26 49	0.22 47	0.60 150	0.38 111	0.69 256	0.67 196	0.57 215	0.51 286	0.56 187	0.39 274	0.16 212	0.12 193	0.18 234	0.15 199	0.19 305	0.18 299

iRAFT	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

CREStereo++_RVC	0.32 122	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 186	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 354	0.46 146	0.80 254	0.30 62	0.26 93	0.36 40	0.33 195	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 535	0.13 82	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
Gwc-CoAtRS	0.34 138	0.17 67	0.44 230	0.39 188	0.23 157	0.34 152	0.22 47	0.70 236	0.75 269	0.60 190	0.59 170	0.58 223	0.29 132	0.45 102	0.26 107	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.12 111

PMTNet	0.32 122	0.16 43	0.24 5	0.29 5	0.18 34	0.45 240	0.22 47	0.56 124	0.63 209	0.46 146	0.54 153	0.39 122	0.34 178	0.48 134	0.24 61	0.75 540	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 65

water-stereo	0.28 84	0.14 12	0.29 38	0.35 94	0.19 53	0.36 170	0.23 63	0.62 162	0.38 111	0.39 117	0.62 178	0.41 138	0.35 181	0.28 6	0.27 125	0.14 101	0.13 260	0.13 54	0.12 108	0.12 47	0.10 29

asda	0.21 15	0.19 128	0.29 38	0.31 18	0.17 19	0.25 45	0.23 63	0.36 32	0.28 33	0.27 45	0.24 27	0.18 12	0.21 41	0.40 65	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.10 29

3.5w_stereo	0.22 27	0.18 91	0.29 38	0.30 9	0.18 34	0.27 62	0.23 63	0.37 34	0.28 33	0.31 63	0.26 35	0.22 32	0.26 93	0.50 144	0.24 61	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

GCST	0.83 473	1.22 546	0.74 438	1.58 550	1.01 543	1.06 472	0.23 63	0.78 283	0.78 294	0.97 432	0.65 185	0.78 344	0.35 181	0.92 432	0.34 210	0.96 546	0.65 546	1.20 546	0.81 549	0.91 537	0.70 536

CAS++	0.32 122	0.24 298	0.36 117	0.37 130	0.26 259	0.28 79	0.23 63	0.87 316	0.50 166	0.47 151	0.45 109	0.26 51	0.21 41	0.49 138	0.24 61	0.23 397	0.19 407	0.22 361	0.17 280	0.21 345	0.16 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.27 77	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 175	0.23 63	0.52 111	0.72 252	0.42 132	0.51 138	0.34 88	0.26 93	0.39 59	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

H2IRNET	0.37 188	0.20 164	0.33 83	0.38 160	0.25 218	0.27 62	0.23 63	0.59 140	0.72 252	0.39 117	0.90 313	0.74 328	0.55 310	0.52 157	0.43 294	0.15 162	0.13 260	0.18 234	0.20 362	0.16 212	0.13 147

MIF-Stereo (partial)	0.31 116	0.18 91	0.37 133	0.41 257	0.31 377	0.28 79	0.23 63	0.47 87	0.42 135	0.31 63	0.63 179	0.36 108	0.35 181	0.57 200	0.31 173	0.17 251	0.13 260	0.19 274	0.17 280	0.18 271	0.14 191

GCAP-Stereo	0.28 84	0.19 128	0.40 176	0.38 160	0.19 53	0.38 188	0.23 63	0.57 129	0.41 127	0.45 140	0.49 125	0.39 122	0.27 104	0.33 25	0.23 50	0.14 101	0.12 193	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.11 65

RAFT-Test	0.34 138	0.18 91	0.37 133	0.38 160	0.23 157	0.50 260	0.23 63	0.69 221	0.40 123	0.60 190	0.85 286	0.61 249	0.28 118	0.46 117	0.27 125	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 111

test_1	0.34 138	0.16 43	0.43 218	0.39 188	0.21 98	0.43 224	0.23 63	0.63 170	0.78 294	0.68 247	0.45 109	0.64 264	0.27 104	0.43 87	0.31 173	0.12 33	0.09 23	0.17 188	0.13 142	0.12 47	0.10 29

PFNet+	0.40 231	0.19 128	0.49 303	0.39 188	0.25 218	0.28 79	0.23 63	0.64 183	0.70 240	0.85 363	0.79 251	0.64 264	0.35 181	0.72 339	0.34 210	0.19 314	0.14 294	0.23 383	0.20 362	0.16 212	0.20 355

TANstereo	0.30 110	0.15 27	0.31 57	0.30 9	0.17 19	0.55 287	0.23 63	0.44 78	0.55 183	0.59 186	0.68 198	0.37 110	0.26 93	0.35 38	0.27 125	0.15 162	0.16 356	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.14 191

CFNet-RSSM	0.34 138	0.17 67	0.45 242	0.39 188	0.22 117	0.35 161	0.23 63	0.73 259	0.84 328	0.65 226	0.54 153	0.57 215	0.28 118	0.46 117	0.26 107	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.13 82	0.11 65

3.75w	0.22 27	0.17 67	0.30 49	0.31 18	0.19 53	0.43 224	0.24 77	0.35 28	0.24 21	0.31 63	0.27 40	0.17 4	0.22 49	0.37 47	0.20 12	0.10 11	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

MIM_Stereo	0.38 203	0.17 67	0.53 341	0.37 130	0.24 186	0.27 62	0.24 77	0.70 236	0.54 178	0.72 281	1.00 358	0.63 257	0.29 132	0.64 281	0.38 268	0.13 61	0.14 294	0.17 188	0.16 231	0.14 126	0.11 65

CASnet	0.30 110	0.20 164	0.33 83	0.41 257	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 111	0.53 174	0.52 167	0.54 153	0.39 122	0.24 71	0.40 65	0.26 107	0.14 101	0.10 54	0.22 361	0.18 307	0.18 271	0.11 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 153	0.24 298	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.35 161	0.24 77	0.67 203	0.44 143	0.54 174	0.51 138	0.66 282	0.25 78	0.66 296	0.30 166	0.14 101	0.12 193	0.23 383	0.20 362	0.18 271	0.13 147

iRaft-Stereo_20w	0.39 219	0.19 128	0.57 360	0.37 130	0.27 290	0.31 118	0.24 77	1.44 515	0.29 40	0.69 256	0.53 151	0.60 244	0.42 232	0.83 392	0.27 125	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 142	0.15 172	0.13 147

Pruner-Stereo	0.38 203	0.20 164	0.45 242	0.40 225	0.25 218	0.22 16	0.24 77	0.67 203	0.55 183	0.89 392	0.76 226	0.68 290	0.29 132	0.62 257	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.17 280	0.17 247	0.18 299

RAFT-RH_RVC	0.56 394	0.17 67	0.41 186	0.37 130	0.23 157	0.57 305	0.24 77	0.60 150	0.70 240	1.19 490	3.94 561	0.56 210	0.38 207	0.65 288	0.36 243	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.14 173	0.12 47	0.13 147

XX-TBD	0.32 122	0.53 497	0.26 16	0.51 441	0.20 77	0.37 175	0.24 77	0.40 52	0.73 259	0.54 174	0.69 199	0.31 69	0.25 78	0.32 19	0.27 125	0.16 212	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.11 65

FlowAnything_test	0.29 95	0.19 128	0.39 164	0.47 389	0.26 259	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 65	0.37 259	0.21 354	0.15 324	0.22 361	0.26 457	0.16 212	0.16 261

DilatedVolume-Stereo	0.30 110	0.15 27	0.34 100	0.33 49	0.20 77	0.53 276	0.25 85	0.56 124	0.43 137	0.56 179	0.50 129	0.35 97	0.29 132	0.49 138	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.11 80	0.11 14	0.10 29

2.5w	0.21 15	0.18 91	0.31 57	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.25 85	0.31 13	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.18 12	0.17 12	0.39 59	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

ISRNet	0.56 394	0.24 298	0.66 402	0.56 480	0.36 424	0.44 232	0.25 85	0.82 296	0.84 328	1.07 470	1.25 446	0.91 392	0.60 339	0.66 296	0.58 378	0.35 497	0.26 469	0.36 490	0.33 494	0.30 442	0.42 503

model_zeroshot	0.33 132	0.18 91	0.48 291	0.39 188	0.28 313	0.45 240	0.25 85	0.63 170	0.45 150	0.61 197	0.50 129	0.51 192	0.25 78	0.45 102	0.26 107	0.16 212	0.13 260	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.13 147

IGEV_Zeroshot_test	0.34 138	0.18 91	0.67 406	0.39 188	0.28 313	0.30 103	0.25 85	0.74 261	0.31 50	0.62 199	0.57 165	0.54 204	0.25 78	0.53 166	0.27 125	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

testlalala_base	0.46 286	0.25 322	0.41 186	0.46 380	0.33 404	0.58 311	0.25 85	0.57 129	0.34 71	0.51 161	0.56 162	0.46 172	0.30 148	0.43 87	0.31 173	1.47 560	0.11 138	0.14 83	0.09 10	1.59 549	0.13 147

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 91	0.35 110	0.35 94	0.19 53	0.27 62	0.25 85	0.55 122	0.23 17	0.27 45	0.25 32	0.34 88	0.19 27	0.58 220	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.10 29

OMP-Stereo	0.42 249	0.22 240	0.46 259	0.52 453	0.24 186	0.36 170	0.25 85	0.71 244	0.78 294	0.77 308	0.64 182	0.89 385	0.39 218	0.91 429	0.35 227	0.15 162	0.12 193	0.20 304	0.15 199	0.15 172	0.12 111

raftrobust	0.34 138	0.19 128	0.36 117	0.41 257	0.27 290	0.30 103	0.25 85	0.71 244	0.63 209	0.58 184	0.55 159	0.45 164	0.46 258	0.51 151	0.29 160	0.16 212	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.13 147

RALAANet	0.38 203	0.23 261	0.48 291	0.42 297	0.29 339	0.35 161	0.25 85	0.86 309	0.64 216	0.67 241	0.65 185	0.60 244	0.29 132	0.60 241	0.34 210	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.21 345	0.13 147

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 102	0.72 252	0.42 132	0.51 138	0.32 72	0.26 93	0.38 55	0.25 78	0.16 212	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 65
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
4.5_new	0.21 15	0.20 164	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 15	0.20 164	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

HART	0.29 95	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.21 98	0.32 135	0.26 97	0.62 162	0.31 50	0.33 81	0.65 185	0.41 138	0.22 49	0.55 177	0.25 78	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.11 80	0.15 172	0.11 65

GREAT-IGEV	0.22 27	0.15 27	0.31 57	0.29 5	0.22 117	0.21 13	0.26 97	0.33 23	0.31 50	0.20 8	0.30 58	0.22 32	0.22 49	0.47 124	0.22 30	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.10 29

tg	0.33 132	0.18 91	0.37 133	0.39 188	0.22 117	0.38 188	0.26 97	0.70 236	0.56 189	0.47 151	0.65 185	0.42 148	0.24 71	0.55 177	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.18 234	0.17 280	0.14 126	0.11 65

DCVSM-stereo	0.49 331	0.27 358	0.53 341	0.39 188	0.29 339	0.51 264	0.26 97	0.75 267	0.75 269	1.11 480	0.75 220	1.05 432	0.72 415	0.60 241	0.47 336	0.20 337	0.19 407	0.24 400	0.20 362	0.25 407	0.30 452

RAStereo	0.24 47	0.17 67	0.29 38	0.40 225	0.21 98	0.23 22	0.26 97	0.42 62	0.45 150	0.23 20	0.34 79	0.30 62	0.19 27	0.34 30	0.25 78	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.11 65

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 249	0.20 164	0.74 438	0.38 160	0.43 470	0.39 196	0.26 97	0.94 341	0.49 162	0.53 170	0.77 230	0.93 399	0.45 253	0.63 268	0.24 61	0.16 212	0.10 54	0.17 188	0.18 307	0.20 321	0.20 355

testlalala2	0.36 171	0.18 91	0.45 242	0.89 533	0.53 505	0.44 232	0.26 97	0.61 156	0.49 162	0.68 247	0.56 162	0.44 162	0.24 71	0.34 30	0.31 173	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.10 53	0.13 82	0.13 147

MoCha-V2	0.25 55	0.15 27	0.29 38	0.40 225	0.18 34	0.27 62	0.26 97	0.49 92	0.27 29	0.36 93	0.27 40	0.33 84	0.35 181	0.49 138	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.11 65

MC-Stereo	0.28 84	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.20 77	0.26 49	0.26 97	0.49 92	0.37 106	0.37 100	0.61 175	0.41 138	0.31 155	0.55 177	0.25 78	0.13 61	0.09 23	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.11 65

GLC_STEREO	0.29 95	0.19 128	0.27 22	0.44 336	0.19 53	0.31 118	0.26 97	0.47 87	0.43 137	0.37 100	0.47 120	0.41 138	0.23 61	0.50 144	0.34 210	0.14 101	0.18 393	0.19 274	0.16 231	0.16 212	0.13 147

NRIStereo	0.36 171	0.20 164	0.45 242	0.41 257	0.23 157	0.34 152	0.26 97	0.65 184	0.55 183	0.64 217	0.63 179	0.56 210	0.37 203	0.65 288	0.37 259	0.15 162	0.11 138	0.18 234	0.15 199	0.17 247	0.14 191

ASMatch	0.48 313	0.19 128	0.45 242	0.39 188	0.28 313	0.37 175	0.26 97	0.74 261	0.68 232	0.76 302	2.34 528	0.61 249	0.52 288	0.62 257	0.37 259	0.14 101	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.21 373

RAFT_R40	0.40 231	0.19 128	0.44 230	0.43 317	0.25 218	0.23 22	0.26 97	0.67 203	0.67 227	0.98 437	0.78 241	0.72 311	0.43 238	0.76 361	0.35 227	0.16 212	0.11 138	0.20 304	0.16 231	0.18 271	0.14 191

RAFT-345	0.40 231	0.18 91	0.40 176	0.38 160	0.22 117	0.33 142	0.26 97	0.61 156	0.51 168	0.74 293	1.79 510	0.45 164	0.33 170	0.66 296	0.36 243	0.14 101	0.11 138	0.18 234	0.14 173	0.13 82	0.13 147

depthmonostereo	0.29 95	0.14 12	0.31 57	0.35 94	0.17 19	0.46 245	0.27 113	0.69 221	0.57 191	0.35 89	0.42 102	0.31 69	0.35 181	0.35 38	0.27 125	0.14 101	0.12 193	0.13 54	0.12 108	0.11 14	0.10 29

4.25_new	0.22 27	0.21 201	0.32 68	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 30	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 27	0.21 201	0.32 68	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 30	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 27	0.21 201	0.32 68	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 30	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

LG-Stereo	0.24 47	0.18 91	0.40 176	0.39 188	0.20 77	0.22 16	0.27 113	0.32 15	0.36 92	0.26 35	0.44 106	0.22 32	0.16 10	0.37 47	0.27 125	0.11 23	0.12 193	0.16 150	0.15 199	0.13 82	0.09 4

999	0.27 77	0.16 43	0.35 110	0.36 114	0.24 186	0.31 118	0.27 113	0.49 92	0.38 111	0.26 35	0.30 58	0.39 122	0.23 61	0.63 268	0.25 78	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.14 191

PAM_32	0.46 286	0.19 128	0.67 406	0.39 188	0.24 186	0.75 396	0.27 113	0.95 348	0.34 71	0.68 247	0.44 106	1.91 527	0.65 374	0.62 257	0.26 107	0.15 162	0.10 54	0.16 150	0.15 199	0.14 126	0.13 147

WCG-NET	0.28 84	0.15 27	0.33 83	0.33 49	0.19 53	0.33 142	0.27 113	0.39 46	0.80 305	0.46 146	0.49 125	0.39 122	0.25 78	0.40 65	0.25 78	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.10 29

GCAP-BAT	0.30 110	0.21 201	0.42 207	0.33 49	0.27 290	0.26 49	0.27 113	0.45 82	0.30 45	0.60 190	0.64 182	0.45 164	0.23 61	0.56 187	0.26 107	0.15 162	0.12 193	0.15 124	0.10 53	0.12 47	0.11 65

WCG-NET（raft）	0.31 116	0.15 27	0.36 117	0.32 37	0.19 53	0.35 161	0.27 113	0.51 102	0.78 294	0.45 140	0.55 159	0.48 180	0.27 104	0.54 172	0.26 107	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.11 80	0.12 47	0.11 65

gcap-zeroshot	0.34 138	0.18 91	0.52 333	0.38 160	0.22 117	0.49 257	0.27 113	0.52 111	0.34 71	0.64 217	0.50 129	0.83 359	0.34 178	0.48 134	0.24 61	0.13 61	0.11 138	0.15 124	0.12 108	0.13 82	0.12 111

MaDis-Stereo	0.26 66	0.18 91	0.36 117	0.36 114	0.26 259	0.27 62	0.27 113	0.43 71	0.35 84	0.27 45	0.26 35	0.41 138	0.28 118	0.40 65	0.28 145	0.16 212	0.14 294	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.12 111

4D-IteraStereo	0.33 132	0.18 91	0.40 176	0.40 225	0.24 186	0.32 135	0.27 113	0.58 135	0.72 252	0.65 226	0.54 153	0.42 148	0.23 61	0.45 102	0.28 145	0.14 101	0.09 23	0.19 274	0.16 231	0.16 212	0.11 65

CES	0.28 84	0.14 12	0.23 1	0.30 9	0.70 529	0.37 175	0.27 113	0.48 89	0.46 154	0.34 84	0.48 122	0.27 55	0.22 49	0.39 59	0.23 50	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.13 82	0.17 281

Selective-RAFT	0.35 153	0.23 261	0.51 328	0.44 336	0.21 98	0.64 356	0.27 113	0.59 140	0.63 209	0.40 123	0.38 93	0.55 207	0.40 224	0.57 200	0.35 227	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.16 212	0.13 147

IPLG	0.39 219	0.20 164	0.59 365	0.40 225	0.24 186	0.54 282	0.27 113	0.75 267	0.63 209	0.84 359	0.81 261	0.32 72	0.32 160	0.60 241	0.45 319	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.12 111

DIP-Stereo	0.39 219	0.21 201	0.50 316	0.41 257	0.28 313	0.62 340	0.27 113	0.77 277	0.40 123	0.64 217	0.86 289	0.52 196	0.33 170	0.66 296	0.42 289	0.15 162	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.15 172	0.15 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 259	0.26 341	0.62 375	0.40 225	0.29 339	0.44 232	0.27 113	0.77 277	0.75 269	0.72 281	1.09 399	0.48 180	0.43 238	0.69 323	0.37 259	0.15 162	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.18 271	0.16 261

SCV_C0	0.26 66	0.18 91	0.34 100	0.35 94	0.24 186	0.23 22	0.28 131	0.51 102	0.36 92	0.31 63	0.36 87	0.37 110	0.20 33	0.57 200	0.22 30	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.16 212	0.12 111

tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 100	0.35 94	0.23 157	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 123	0.27 40	0.38 118	0.25 78	0.57 200	0.26 107	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.12 47	0.14 191

test_for_model	0.82 467	3.60 576	0.39 164	2.35 564	2.07 564	0.39 196	0.28 131	0.42 62	0.45 150	0.71 269	0.31 67	0.30 62	0.27 104	0.34 30	0.25 78	0.34 492	0.11 138	0.13 54	0.09 10	3.49 575	0.18 299

UniTT-Stereo	0.27 77	0.17 67	0.37 133	0.40 225	0.27 290	0.30 103	0.28 131	0.39 46	0.31 50	0.29 55	0.46 114	0.27 55	0.25 78	0.47 124	0.34 210	0.17 251	0.13 260	0.13 54	0.12 108	0.14 126	0.12 111

AEACV	0.27 77	0.17 67	0.31 57	0.34 60	0.45 481	0.26 49	0.28 131	0.37 34	0.32 61	0.30 62	0.46 114	0.31 69	0.37 203	0.36 40	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.12 108	0.13 82	0.11 65

HBP-ISP	0.59 415	0.45 472	0.43 218	0.45 359	0.33 404	0.70 379	0.28 131	1.11 412	1.00 420	0.83 352	1.18 433	0.65 277	0.68 390	0.88 414	0.52 360	0.35 497	0.38 520	0.47 516	0.41 515	0.38 486	0.31 460

MIPNet	0.37 188	0.21 201	0.59 365	0.39 188	0.25 218	0.50 260	0.28 131	0.77 277	0.70 240	0.65 226	0.60 172	0.40 132	0.49 270	0.44 98	0.37 259	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.13 147

RAFT-IKP	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.28 131	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.57 215	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

111	0.40 231	0.17 67	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.52 268	0.28 131	0.74 261	1.16 471	0.50 158	0.91 316	0.63 257	0.48 267	0.61 249	0.35 227	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.13 82	0.13 147

CBMV_ROB	0.59 415	0.37 433	0.38 145	0.39 188	0.28 313	0.74 393	0.28 131	1.00 364	0.98 409	0.94 419	1.25 446	0.81 357	0.78 439	0.87 411	0.50 343	0.36 501	0.37 518	0.43 509	0.40 510	0.33 461	0.30 452

xyz-stereo-finetune2	0.36 171	0.19 128	0.38 145	0.32 37	0.19 53	0.82 426	0.29 141	0.52 111	0.32 61	0.51 161	0.78 241	0.43 156	0.45 253	0.69 323	0.44 310	0.13 61	0.12 193	0.17 188	0.13 142	0.12 47	0.13 147

fffy	0.28 84	0.21 201	0.34 100	0.37 130	0.23 157	0.33 142	0.29 141	0.51 102	0.41 127	0.32 76	0.37 91	0.39 122	0.27 104	0.50 144	0.27 125	0.12 33	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.11 65

RAFT-Stereo-weight	0.32 122	0.18 91	0.33 83	0.39 188	0.22 117	0.26 49	0.29 141	0.67 203	0.80 305	0.53 170	0.51 138	0.58 223	0.20 33	0.47 124	0.27 125	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.11 65

MyStereo8	0.40 231	0.20 164	0.54 345	0.41 257	0.29 339	0.53 276	0.29 141	0.65 184	0.49 162	0.71 269	0.98 351	0.58 223	0.43 238	0.50 144	0.51 353	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.14 173	0.19 305	0.19 332

11t1	0.36 171	0.21 201	0.42 207	0.35 94	0.22 117	0.62 340	0.29 141	0.69 221	0.43 137	0.60 190	0.53 151	0.53 200	0.48 267	0.56 187	0.40 281	0.18 284	0.14 294	0.16 150	0.13 142	0.17 247	0.17 281

GMStereo_Zeroshot	0.49 331	0.44 468	0.74 438	0.49 411	0.27 290	0.56 300	0.29 141	0.73 259	0.76 277	0.86 370	0.94 324	0.91 392	0.36 199	0.74 351	0.43 294	0.26 430	0.14 294	0.26 432	0.15 199	0.36 477	0.18 299

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 102	0.72 252	0.34 84	0.52 147	0.41 138	0.28 118	0.47 124	0.28 145	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 65
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.36 171	0.20 164	0.31 57	0.31 18	0.22 117	0.36 170	0.29 141	0.61 156	0.64 216	0.67 241	0.70 202	0.60 244	0.40 224	0.58 220	0.34 210	0.17 251	0.11 138	0.20 304	0.11 80	0.17 247	0.18 299

IPLGR	0.39 219	0.21 201	0.63 385	0.39 188	0.22 117	0.49 257	0.29 141	0.76 274	0.74 266	0.78 312	0.77 230	0.44 162	0.42 232	0.47 124	0.38 268	0.13 61	0.12 193	0.16 150	0.14 173	0.15 172	0.13 147

LCNet	0.41 242	0.20 164	0.32 68	0.44 336	0.24 186	0.47 250	0.29 141	0.67 203	0.53 174	0.72 281	1.03 373	0.66 282	0.60 339	0.58 220	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.19 274	0.19 337	0.21 345	0.36 483

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 240	0.36 117	0.48 396	0.22 117	0.20 7	0.29 141	0.51 102	0.44 143	0.28 48	0.23 21	0.42 148	0.26 93	0.29 7	0.26 107	0.15 162	0.13 260	0.13 54	0.11 80	0.16 212	0.12 111
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.32 122	0.19 128	0.37 133	0.39 188	0.22 117	0.31 118	0.29 141	0.68 213	0.51 168	0.49 155	0.66 192	0.37 110	0.23 61	0.45 102	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.18 234	0.17 280	0.15 172	0.12 111

s12784h	0.36 171	0.15 27	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 403	0.29 141	0.80 290	0.83 323	0.56 179	0.57 165	0.43 156	0.40 224	0.57 200	0.33 195	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.09 10	0.14 126	0.09 4

HCRNet	0.44 266	0.34 415	0.41 186	0.53 463	0.26 259	0.53 276	0.29 141	0.83 299	0.63 209	0.71 269	0.81 261	0.77 342	0.50 281	0.66 296	0.36 243	0.24 409	0.16 356	0.24 400	0.20 362	0.21 345	0.18 299

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 171	0.17 67	0.41 186	0.35 94	0.19 53	0.33 142	0.29 141	0.65 184	0.73 259	0.68 247	1.01 361	0.56 210	0.40 224	0.42 81	0.30 166	0.11 23	0.09 23	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.10 29

iResNet_ROB	0.52 363	0.21 201	0.53 341	0.37 130	0.21 98	0.61 332	0.29 141	1.51 524	1.32 502	0.90 399	1.02 369	0.80 354	0.62 351	0.76 361	0.43 294	0.16 212	0.12 193	0.13 54	0.09 10	0.15 172	0.18 299

GASTEREO	0.25 55	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.20 77	0.22 16	0.30 157	0.43 71	0.31 50	0.37 100	0.33 70	0.22 32	0.35 181	0.41 73	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.11 65

AIO-test1	0.38 203	0.18 91	0.38 145	0.50 425	0.24 186	0.46 245	0.30 157	0.70 236	1.19 477	0.40 123	0.71 204	0.45 164	0.29 132	0.53 166	0.27 125	0.15 162	0.13 260	0.19 274	0.21 384	0.13 82	0.17 281

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 313	0.21 201	1.26 509	0.39 188	0.51 500	0.28 79	0.30 157	1.25 481	0.44 143	0.68 247	1.11 402	0.86 370	0.33 170	0.67 307	0.27 125	0.15 162	0.11 138	0.17 188	0.20 362	0.22 367	0.24 406

AIO-Stereo	0.25 55	0.18 91	0.34 100	0.37 130	0.18 34	0.28 79	0.30 157	0.48 89	0.27 29	0.29 55	0.30 58	0.32 72	0.17 12	0.52 157	0.23 50	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.10 29

RSM++	0.25 55	0.18 91	0.34 100	0.36 114	0.20 77	0.28 79	0.30 157	0.51 102	0.32 61	0.25 31	0.22 19	0.37 110	0.21 41	0.50 144	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.10 29

MGS-Stereo	0.28 84	0.19 128	0.40 176	0.36 114	0.23 157	0.37 175	0.30 157	0.39 46	0.44 143	0.31 63	0.51 138	0.40 132	0.24 71	0.43 87	0.26 107	0.15 162	0.12 193	0.15 124	0.13 142	0.14 126	0.13 147

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 138	0.27 358	0.45 242	0.36 114	0.25 218	0.48 253	0.30 157	0.58 135	0.90 370	0.42 132	0.36 87	0.30 62	0.29 132	0.49 138	0.30 166	0.16 212	0.14 294	0.18 234	0.15 199	0.18 271	0.15 215

plain	0.31 116	0.20 164	0.50 316	0.39 188	0.29 339	0.27 62	0.30 157	0.44 78	0.35 84	0.31 63	0.66 192	0.30 62	0.31 155	0.65 288	0.31 173	0.17 251	0.13 260	0.20 304	0.15 199	0.17 247	0.12 111

PCWNet_CMD	0.48 313	0.24 298	0.52 333	0.39 188	0.27 290	0.63 349	0.30 157	0.95 348	0.96 402	0.86 370	1.07 392	0.79 346	0.44 248	0.57 200	0.43 294	0.17 251	0.12 193	0.21 346	0.16 231	0.24 397	0.19 332

testlalala	0.28 84	0.19 128	0.43 218	0.34 60	0.23 157	0.45 240	0.30 157	0.43 71	0.29 40	0.68 247	0.49 125	0.35 97	0.25 78	0.32 19	0.25 78	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.11 65

riskmin	0.38 203	0.20 164	0.39 164	0.32 37	0.23 157	0.53 276	0.30 157	0.63 170	0.80 305	0.49 155	0.56 162	0.73 322	0.58 328	0.55 177	0.36 243	0.17 251	0.11 138	0.19 274	0.13 142	0.19 305	0.20 355

DCANet-4	0.36 171	0.20 164	0.48 291	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.66 193	0.92 382	0.69 256	0.78 241	0.40 132	0.47 262	0.45 102	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

fff	0.37 188	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 221	1.06 449	0.69 256	0.78 241	0.42 148	0.63 357	0.46 117	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

ADStereo(finetuned)	0.37 188	0.16 43	0.49 303	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 213	0.91 377	0.70 262	0.77 230	0.43 156	0.69 394	0.45 102	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 111

TRStereo	0.37 188	0.27 358	0.59 365	0.47 389	0.41 458	0.29 91	0.30 157	0.84 302	0.59 194	0.52 167	0.41 99	0.52 196	0.26 93	0.73 344	0.27 125	0.17 251	0.12 193	0.19 274	0.19 337	0.13 82	0.11 65

iGMRVC	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.30 157	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

CFNet_pseudo	0.46 286	0.24 298	0.52 333	0.37 130	0.27 290	0.58 311	0.30 157	0.86 309	0.88 354	0.82 340	1.03 373	0.75 330	0.47 262	0.58 220	0.44 310	0.17 251	0.12 193	0.24 400	0.16 231	0.24 397	0.19 332

DCANet	0.36 171	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 213	0.91 377	0.70 262	0.77 230	0.43 156	0.57 319	0.45 102	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 111

csc	0.37 188	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 221	1.06 449	0.69 256	0.78 241	0.42 148	0.63 357	0.46 117	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

cscssc	0.37 188	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 221	1.06 449	0.69 256	0.78 241	0.42 148	0.63 357	0.46 117	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

EAI-Stereo	0.34 138	0.19 128	0.44 230	0.39 188	0.21 98	0.31 118	0.30 157	1.15 433	0.30 45	0.49 155	0.75 220	0.36 108	0.28 118	0.62 257	0.27 125	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 142	0.13 82	0.12 111

MSMDNet	0.48 313	0.24 298	0.52 333	0.39 188	0.27 290	0.63 349	0.30 157	0.96 352	0.96 402	0.86 370	1.07 392	0.79 346	0.44 248	0.57 200	0.43 294	0.17 251	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.23 384	0.19 332

HITNet	0.41 242	0.26 341	0.45 242	0.33 49	0.17 19	0.63 349	0.30 157	0.93 336	0.64 216	0.71 269	0.82 265	0.64 264	0.52 288	0.59 235	0.43 294	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 142	0.19 305	0.12 111
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
MSCF	0.25 55	0.16 43	0.33 83	0.39 188	0.20 77	0.20 7	0.31 180	0.43 71	0.31 50	0.36 93	0.33 70	0.23 41	0.35 181	0.36 40	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.13 82	0.11 65

xyz-stereo-finetune	0.33 132	0.18 91	0.36 117	0.33 49	0.18 34	0.57 305	0.31 180	0.58 135	0.69 239	0.45 140	0.54 153	0.38 118	0.33 170	0.56 187	0.36 243	0.12 33	0.12 193	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.12 111

HI	0.45 276	0.21 201	0.36 117	0.34 60	0.35 420	0.28 79	0.31 180	0.72 248	0.46 154	0.87 378	1.13 413	1.09 444	0.76 427	0.69 323	0.56 375	0.12 33	0.10 54	0.17 188	0.17 280	0.17 247	0.15 215

CoSv	0.45 276	0.21 201	0.36 117	0.34 60	0.35 420	0.28 79	0.31 180	0.72 248	0.46 154	0.87 378	1.13 413	1.09 444	0.76 427	0.69 323	0.56 375	0.12 33	0.10 54	0.17 188	0.17 280	0.17 247	0.15 215

rvit_stereo_0081_aga	0.31 116	0.28 372	0.44 230	0.42 297	0.29 339	0.34 152	0.31 180	0.44 78	0.40 123	0.39 117	0.44 106	0.40 132	0.32 160	0.42 81	0.29 160	0.23 397	0.17 376	0.19 274	0.16 231	0.20 321	0.15 215

EKT-Stereo	0.35 153	0.23 261	0.39 164	0.43 317	0.29 339	0.38 188	0.31 180	0.69 221	0.64 216	0.45 140	0.63 179	0.49 186	0.27 104	0.56 187	0.33 195	0.18 284	0.14 294	0.18 234	0.15 199	0.16 212	0.16 261

HH	0.35 153	0.20 164	0.47 271	0.40 225	0.25 218	0.33 142	0.31 180	0.76 274	0.38 111	0.43 135	0.57 165	0.79 346	0.44 248	0.71 334	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

HanStereo	0.35 153	0.20 164	0.47 271	0.40 225	0.25 218	0.33 142	0.31 180	0.76 274	0.38 111	0.43 135	0.57 165	0.79 346	0.44 248	0.71 334	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

anonymousdsp2	0.35 153	0.20 164	0.43 218	0.37 130	0.24 186	0.48 253	0.31 180	0.86 309	0.65 221	0.55 176	0.50 129	0.50 188	0.34 178	0.56 187	0.31 173	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.16 212	0.14 191

CroCo-Stereo Lap2	0.28 84	0.24 298	0.39 164	0.50 425	0.29 339	0.20 7	0.31 180	0.49 92	0.38 111	0.24 26	0.27 40	0.46 172	0.31 155	0.39 59	0.30 166	0.14 101	0.15 324	0.16 150	0.13 142	0.16 212	0.15 215

DisPM	0.39 219	0.19 128	0.44 230	0.41 257	0.27 290	0.24 31	0.31 180	0.65 184	0.57 191	0.87 378	0.87 297	0.60 244	0.32 160	0.76 361	0.32 183	0.18 284	0.12 193	0.19 274	0.17 280	0.15 172	0.20 355

AAGNet	1.43 532	0.20 164	0.48 291	0.44 336	0.25 218	0.29 91	0.31 180	0.65 184	0.68 232	0.97 432	0.86 289	0.67 289	0.62 351	0.64 281	20.63 581	0.16 212	0.11 138	0.19 274	0.15 199	0.19 305	0.12 111

NF-Stereo	0.38 203	0.20 164	0.45 242	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.57 215	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

OCTAStereo	0.38 203	0.20 164	0.46 259	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.58 223	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

PSM-adaLoss	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.31 180	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.56 187	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

ROB_FTStereo_v2	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.31 180	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.57 215	0.38 207	0.57 200	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

RE-Stereo	0.38 203	0.20 164	0.46 259	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.58 223	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

TVStereo	0.38 203	0.20 164	0.46 259	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.58 223	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

sCroCo_RVC	0.35 153	0.28 372	0.69 416	0.51 441	0.39 446	0.41 214	0.31 180	0.49 92	0.45 150	0.31 63	0.48 122	0.38 118	0.32 160	0.46 117	0.32 183	0.21 354	0.22 437	0.19 274	0.19 337	0.21 345	0.20 355

AFF-stereo	0.38 203	0.19 128	0.39 164	0.37 130	0.21 98	0.27 62	0.31 180	0.65 184	0.66 224	0.64 217	1.13 413	0.76 336	0.39 218	0.55 177	0.33 195	0.11 23	0.09 23	0.16 150	0.16 231	0.13 82	0.11 65

ccs_rob	0.46 286	0.24 298	0.52 333	0.37 130	0.27 290	0.58 311	0.31 180	0.86 309	0.88 354	0.82 340	1.02 369	0.75 330	0.47 262	0.58 220	0.44 310	0.17 251	0.12 193	0.24 400	0.16 231	0.24 397	0.19 332

SMoEStereo_RVC	0.26 66	0.19 128	0.35 110	0.35 94	0.22 117	0.36 170	0.32 201	0.39 46	0.34 71	0.37 100	0.30 58	0.33 84	0.24 71	0.53 166	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.16 150	0.12 108	0.12 47	0.11 65

rrr	0.29 95	0.22 240	0.41 186	0.35 94	0.27 290	0.37 175	0.32 201	0.52 111	0.42 135	0.38 109	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 151	0.22 30	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.14 191

x	0.39 219	0.24 298	0.41 186	0.34 60	0.23 157	0.52 268	0.32 201	0.86 309	0.52 171	0.57 182	0.70 202	0.59 238	0.50 281	0.49 138	0.46 329	0.17 251	0.15 324	0.17 188	0.15 199	0.17 247	0.16 261

PFNet	0.42 249	0.18 91	0.58 364	0.43 317	0.24 186	0.43 224	0.32 201	0.74 261	0.78 294	1.00 444	0.74 218	0.68 290	0.39 218	0.72 339	0.37 259	0.16 212	0.10 54	0.20 304	0.15 199	0.16 212	0.13 147

test_xeample3	0.29 95	0.21 201	0.41 186	0.35 94	0.26 259	0.35 161	0.32 201	0.56 124	0.36 92	0.43 135	0.32 69	0.34 88	0.28 118	0.54 172	0.23 50	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.12 108	0.14 126	0.13 147

FENet	0.42 249	0.22 240	0.38 145	0.39 188	0.24 186	0.55 287	0.32 201	0.79 287	0.70 240	0.71 269	0.72 205	0.63 257	0.57 319	0.62 257	0.44 310	0.19 314	0.13 260	0.19 274	0.17 280	0.18 271	0.19 332

R-Stereo Train	0.39 219	0.18 91	0.42 207	0.42 297	0.26 259	0.40 200	0.32 201	0.72 248	0.34 71	0.89 392	1.28 451	0.57 215	0.35 181	0.42 81	0.32 183	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.13 147

RAFT-Stereo	0.39 219	0.18 91	0.42 207	0.42 297	0.26 259	0.40 200	0.32 201	0.72 248	0.34 71	0.89 392	1.28 451	0.57 215	0.35 181	0.42 81	0.32 183	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.13 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.51 354	0.29 384	0.46 259	0.41 257	0.27 290	0.70 379	0.32 201	1.13 420	1.00 420	0.72 281	1.07 392	0.85 365	0.60 339	0.76 361	0.52 360	0.19 314	0.14 294	0.23 383	0.23 418	0.21 345	0.16 261

AdaStereo	0.50 347	0.32 402	0.47 271	0.48 396	0.25 218	0.67 370	0.32 201	1.17 445	0.88 354	0.75 295	0.99 356	0.75 330	0.49 270	0.67 307	0.46 329	0.27 440	0.12 193	0.28 453	0.18 307	0.23 384	0.18 299
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.
AIO_rvc	0.23 41	0.16 43	0.32 68	0.34 60	0.19 53	0.26 49	0.33 211	0.40 52	0.22 15	0.26 35	0.24 27	0.34 88	0.15 4	0.51 151	0.24 61	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.10 29

mms	0.26 66	0.21 201	0.33 83	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.33 211	0.40 52	0.32 61	0.28 48	0.34 79	0.34 88	0.20 33	0.45 102	0.26 107	0.12 33	0.11 138	0.16 150	0.12 108	0.14 126	0.11 65

ours_stereo	0.26 66	0.21 201	0.33 83	0.38 160	0.23 157	0.30 103	0.33 211	0.42 62	0.38 111	0.26 35	0.34 79	0.35 97	0.23 61	0.47 124	0.27 125	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.12 108	0.14 126	0.10 29

PAM	0.46 286	0.19 128	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.75 396	0.33 211	0.85 305	0.34 71	0.70 262	0.46 114	1.83 522	0.63 357	0.61 249	0.26 107	0.15 162	0.10 54	0.16 150	0.14 173	0.14 126	0.13 147

CFNet_ucs	0.50 347	0.24 298	0.55 350	0.38 160	0.31 377	0.58 311	0.33 211	0.98 358	0.93 388	0.88 388	1.19 437	0.80 354	0.49 270	0.63 268	0.43 294	0.21 354	0.15 324	0.26 432	0.18 307	0.26 414	0.22 391

SDNR	0.86 476	0.37 433	1.47 528	0.40 225	0.38 440	3.38 560	0.33 211	0.90 328	0.98 409	0.99 439	2.09 524	0.59 238	0.71 411	1.29 497	0.70 414	0.51 527	0.56 542	0.36 490	0.26 457	0.43 499	0.46 515

raft_robust	0.41 242	0.23 261	0.36 117	0.42 297	0.21 98	0.40 200	0.33 211	0.79 287	0.98 409	0.79 316	0.87 297	0.39 122	0.33 170	0.84 397	0.29 160	0.13 61	0.12 193	0.16 150	0.17 280	0.15 172	0.12 111

CIPLG	0.41 242	0.21 201	0.63 385	0.45 359	0.33 404	0.52 268	0.33 211	0.65 184	0.60 196	0.82 340	0.96 337	0.46 172	0.32 160	0.55 177	0.44 310	0.16 212	0.12 193	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.14 191

ACRE	0.40 231	0.21 201	0.65 396	0.45 359	0.33 404	0.51 264	0.33 211	0.66 193	0.63 209	0.80 318	0.92 320	0.45 164	0.32 160	0.52 157	0.45 319	0.16 212	0.12 193	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.14 191

rafts_anoy	0.37 188	0.21 201	0.36 117	0.41 257	0.26 259	0.30 103	0.33 211	0.67 203	0.90 370	0.58 184	0.66 192	0.45 164	0.33 170	0.47 124	0.39 274	0.16 212	0.11 138	0.21 346	0.23 418	0.17 247	0.14 191

MLCV	0.47 301	0.24 298	0.61 372	0.37 130	0.17 19	0.61 332	0.33 211	0.80 290	0.87 350	0.94 419	1.13 413	0.72 311	0.43 238	0.89 420	0.51 353	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.14 126	0.12 111

2.75w_new	0.21 15	0.18 91	0.28 31	0.29 5	0.17 19	0.23 22	0.34 222	0.36 32	0.28 33	0.34 84	0.26 35	0.17 4	0.22 49	0.36 40	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

SCV	0.26 66	0.19 128	0.33 83	0.35 94	0.21 98	0.27 62	0.34 222	0.56 124	0.28 33	0.24 26	0.28 50	0.37 110	0.23 61	0.49 138	0.22 30	0.18 284	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.15 172	0.11 65

FACV-RUCA	0.43 259	0.28 372	0.47 271	0.45 359	0.33 404	0.58 311	0.34 222	0.82 296	0.73 259	0.57 182	0.84 276	0.47 175	0.50 281	0.54 172	0.39 274	0.22 380	0.15 324	0.35 485	0.16 231	0.28 429	0.21 373

DDVS	0.52 363	0.30 393	0.56 356	0.41 257	0.31 377	0.71 384	0.34 222	0.91 332	0.67 227	0.85 363	0.89 309	1.12 452	0.46 258	0.86 409	0.60 386	0.22 380	0.16 356	0.22 361	0.18 307	0.25 407	0.26 419

ITSA-stereo	0.53 369	0.28 372	0.52 333	0.40 225	0.23 157	0.56 300	0.34 222	1.24 477	1.24 486	0.80 318	0.81 261	0.72 311	0.58 328	0.82 384	0.65 401	0.21 354	0.17 376	0.23 383	0.21 384	0.22 367	0.26 419

Occ-G	0.26 66	0.14 12	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.27 62	0.34 222	0.41 58	0.31 50	0.29 55	0.43 105	0.49 186	0.25 78	0.47 124	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.12 111

RSM	0.25 55	0.18 91	0.33 83	0.36 114	0.20 77	0.27 62	0.34 222	0.51 102	0.27 29	0.26 35	0.23 21	0.39 122	0.21 41	0.56 187	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.14 126	0.10 29

SMFormer	0.51 354	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.55 373	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.18 271	0.18 299

tta	0.51 354	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.55 373	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.14 191

qqq1	0.49 331	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.34 210	0.19 314	0.15 324	0.14 83	0.12 108	0.15 172	0.14 191

fff1	0.49 331	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.34 210	0.19 314	0.15 324	0.14 83	0.12 108	0.15 172	0.14 191

LoS_RVC	0.27 77	0.16 43	0.27 22	0.32 37	0.30 355	0.44 232	0.34 222	0.41 58	0.33 67	0.31 63	0.51 138	0.29 59	0.32 160	0.36 40	0.28 145	0.11 23	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 332

CASS	0.45 276	0.27 358	0.42 207	0.48 396	0.22 117	0.61 332	0.34 222	0.97 355	0.62 198	0.71 269	0.85 286	0.61 249	0.55 310	0.57 200	0.41 285	0.29 457	0.16 356	0.22 361	0.18 307	0.22 367	0.28 436
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.35 153	0.17 67	0.34 100	0.38 160	0.22 117	0.31 118	0.34 222	0.68 213	1.24 486	0.45 140	0.65 185	0.47 175	0.43 238	0.38 55	0.27 125	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.11 65

BUS	0.45 276	0.25 322	0.43 218	0.45 359	0.28 313	0.70 379	0.34 222	0.94 341	0.76 277	0.75 295	0.80 254	0.65 277	0.49 270	0.64 281	0.51 353	0.20 337	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.18 271	0.18 299

NINENet	0.50 347	0.29 384	0.51 328	0.45 359	0.32 393	0.70 379	0.34 222	1.10 406	0.88 354	0.80 318	0.94 324	0.65 277	0.49 270	0.73 344	0.51 353	0.22 380	0.20 419	0.25 413	0.18 307	0.22 367	0.21 373

Sa-1000	0.48 313	0.24 298	0.41 186	0.45 359	0.25 218	0.59 324	0.34 222	0.81 294	0.93 388	0.82 340	1.50 490	0.53 200	0.45 253	0.92 432	0.30 166	0.15 162	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.15 172	0.13 147

test_4	0.36 171	0.18 91	0.31 57	0.44 336	0.25 218	0.20 7	0.34 222	0.56 124	0.41 127	0.59 186	1.45 486	0.43 156	0.25 78	0.63 268	0.28 145	0.12 33	0.10 54	0.17 188	0.19 337	0.15 172	0.11 65

UDGNet	0.48 313	0.77 523	0.50 316	0.48 396	0.31 377	0.41 214	0.34 222	0.70 236	0.92 382	0.65 226	0.60 172	0.58 223	0.43 238	0.63 268	0.41 285	0.32 478	0.15 324	0.66 534	0.19 337	0.36 477	0.21 373

IPLGR_C	0.40 231	0.21 201	0.64 390	0.45 359	0.33 404	0.52 268	0.34 222	0.66 193	0.62 198	0.82 340	0.92 320	0.45 164	0.32 160	0.52 157	0.46 329	0.17 251	0.12 193	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.14 191

HHNet	0.41 242	0.17 67	0.41 186	0.34 60	0.37 431	0.33 142	0.34 222	0.69 221	0.75 269	0.86 370	1.30 458	0.52 196	0.32 160	0.52 157	0.35 227	0.15 162	0.11 138	0.19 274	0.15 199	0.15 172	0.24 406

DEmStereo	0.48 313	0.17 67	0.50 316	0.38 160	0.25 218	0.59 324	0.34 222	0.63 170	0.74 266	0.89 392	1.66 502	0.58 223	1.06 496	0.60 241	0.42 289	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.16 231	0.14 126	0.15 215

DMCA	0.45 276	0.26 341	0.50 316	0.38 160	0.28 313	0.51 264	0.34 222	0.93 336	0.68 232	0.75 295	0.83 271	0.79 346	0.53 292	0.51 151	0.54 368	0.21 354	0.16 356	0.21 346	0.16 231	0.19 305	0.21 373

FADNet_RVC	0.55 383	0.37 433	1.17 500	0.44 336	0.31 377	0.56 300	0.34 222	1.06 392	0.88 354	0.67 241	0.90 313	0.61 249	0.65 374	0.93 438	0.70 414	0.21 354	0.18 393	0.26 432	0.23 418	0.31 448	0.28 436

DFGA-Net	0.45 276	0.29 384	0.80 456	0.42 297	0.32 393	0.53 276	0.35 246	0.78 283	0.89 367	0.66 238	0.75 220	0.48 180	0.39 218	0.74 351	0.60 386	0.15 162	0.13 260	0.19 274	0.18 307	0.20 321	0.17 281

AIO-test2	0.39 219	0.21 201	0.41 186	0.47 389	0.25 218	0.45 240	0.35 246	0.77 277	1.27 496	0.36 93	0.87 297	0.37 110	0.30 148	0.47 124	0.27 125	0.15 162	0.13 260	0.21 346	0.23 418	0.15 172	0.13 147

rvit_stereo_0083	0.34 138	0.24 298	0.50 316	0.44 336	0.27 290	0.34 152	0.35 246	0.45 82	0.62 198	0.37 100	0.47 120	0.42 148	0.35 181	0.40 65	0.36 243	0.22 380	0.20 419	0.20 304	0.17 280	0.20 321	0.14 191

test_sample1	0.42 249	0.22 240	0.46 259	0.34 60	0.23 157	0.58 311	0.35 246	0.99 360	0.49 162	0.62 199	0.75 220	0.69 294	0.61 345	0.58 220	0.44 310	0.18 284	0.14 294	0.17 188	0.15 199	0.17 247	0.17 281

AE-Stereo	0.34 138	0.21 201	0.42 207	0.48 396	0.31 377	0.48 253	0.35 246	0.61 156	0.62 198	0.32 76	0.55 159	0.52 196	0.27 104	0.47 124	0.29 160	0.13 61	0.13 260	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.12 111

mmm	0.44 266	0.27 358	0.46 259	0.38 160	0.24 186	0.61 332	0.35 246	0.94 341	0.53 174	0.72 281	1.05 383	0.63 257	0.50 281	0.57 200	0.45 319	0.18 284	0.15 324	0.23 383	0.20 362	0.20 321	0.18 299

ff7	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

IGEVStereo-DCA	0.29 95	0.22 240	0.38 145	0.35 94	0.27 290	0.37 175	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 151	0.22 30	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.12 108	0.13 82	0.15 215

ffff	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

11t	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

anonymousdsp	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.35 246	0.63 170	0.35 84	0.39 117	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 235	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

anonymousa	0.49 331	0.20 164	0.42 207	0.38 160	0.23 157	0.91 441	0.35 246	0.75 267	0.62 198	0.85 363	1.54 495	1.06 434	0.66 381	0.51 151	0.43 294	0.16 212	0.13 260	0.19 274	0.21 384	0.16 212	0.14 191

ccc-4	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

IER	0.46 286	0.23 261	0.50 316	0.38 160	0.28 313	0.69 374	0.35 246	0.80 290	0.66 224	0.83 352	0.94 324	0.75 330	0.77 434	0.60 241	0.42 289	0.17 251	0.14 294	0.17 188	0.17 280	0.17 247	0.15 215

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.35 246	0.63 170	0.35 84	0.39 117	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 235	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.42 249	0.25 322	0.45 242	0.43 317	0.29 339	0.54 282	0.35 246	0.89 323	0.86 341	0.63 207	0.72 205	0.68 290	0.42 232	0.52 157	0.41 285	0.21 354	0.14 294	0.15 124	0.13 142	0.18 271	0.19 332

PSM-softLoss	0.38 203	0.20 164	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.30 103	0.35 246	0.69 221	0.46 154	0.62 199	0.82 265	0.59 238	0.33 170	0.70 329	0.39 274	0.19 314	0.12 193	0.20 304	0.18 307	0.16 212	0.22 391

KMStereo	0.38 203	0.20 164	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.30 103	0.35 246	0.69 221	0.46 154	0.62 199	0.82 265	0.59 238	0.33 170	0.70 329	0.39 274	0.19 314	0.12 193	0.20 304	0.18 307	0.16 212	0.22 391

cross-raft	0.34 138	0.20 164	0.37 133	0.44 336	0.23 157	0.32 135	0.35 246	0.74 261	0.40 123	0.60 190	0.77 230	0.57 215	0.27 104	0.43 87	0.28 145	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.13 142	0.15 172	0.11 65

pcwnet_v2	0.58 408	0.28 372	0.84 459	0.45 359	0.35 420	0.61 332	0.35 246	1.27 485	1.21 481	0.99 439	1.27 449	0.72 311	0.58 328	0.67 307	0.48 340	0.27 440	0.21 429	0.24 400	0.23 418	0.29 433	0.29 443

BEATNet_4x	0.46 286	0.32 402	0.56 356	0.37 130	0.19 53	0.63 349	0.35 246	1.01 373	0.72 252	0.77 308	0.83 271	0.70 298	0.59 335	0.68 317	0.53 363	0.16 212	0.12 193	0.16 150	0.14 173	0.24 397	0.16 261

iResNetv2_ROB	0.52 363	0.27 358	0.69 416	0.38 160	0.25 218	0.62 340	0.35 246	1.17 445	1.01 424	0.99 439	1.06 389	0.88 381	0.67 384	0.66 296	0.39 274	0.19 314	0.13 260	0.15 124	0.11 80	0.18 271	0.16 261

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 133	0.36 114	0.22 117	0.28 79	0.36 268	0.42 62	0.24 21	0.36 93	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 157	0.27 125	0.12 33	0.09 23	0.16 150	0.12 108	0.12 47	0.12 111
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.47 301	0.37 433	0.70 420	0.53 463	0.46 488	0.43 224	0.36 268	0.81 294	0.67 227	0.55 176	0.74 218	0.59 238	0.43 238	0.63 268	0.43 294	0.32 478	0.23 447	0.35 485	0.25 443	0.30 442	0.25 413

CoDeX	0.47 301	0.20 164	0.49 303	0.42 297	0.25 218	0.75 396	0.36 268	1.27 485	0.80 305	0.82 340	0.96 337	0.62 255	0.57 319	0.60 241	0.36 243	0.17 251	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.16 212	0.14 191

qqq	0.40 231	0.26 341	0.44 230	0.36 114	0.22 117	0.46 245	0.36 268	0.85 305	0.54 178	0.56 179	0.69 199	0.65 277	0.53 292	0.55 177	0.45 319	0.17 251	0.16 356	0.20 304	0.19 337	0.18 271	0.17 281

SA	0.44 266	0.25 322	0.46 259	0.46 380	0.24 186	0.43 224	0.36 268	0.75 267	0.96 402	0.59 186	1.03 373	0.48 180	0.52 288	0.94 445	0.32 183	0.16 212	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.15 172	0.13 147

dad	0.58 408	0.50 483	0.64 390	0.43 317	0.30 355	0.59 324	0.36 268	0.78 283	1.25 492	1.01 449	1.17 431	1.15 462	0.53 292	0.68 317	0.50 343	0.35 497	0.23 447	0.37 495	0.21 384	0.29 433	0.20 355

test_3	0.36 171	0.19 128	0.44 230	0.44 336	0.23 157	0.48 253	0.36 268	0.66 193	0.82 318	0.64 217	0.45 109	0.68 290	0.25 78	0.41 73	0.31 173	0.12 33	0.10 54	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.11 65

test-1	0.36 171	0.19 128	0.71 425	0.46 380	0.26 259	0.44 232	0.36 268	0.60 150	0.59 194	0.48 154	0.67 196	0.53 200	0.36 199	0.40 65	0.29 160	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.14 173	0.15 172	0.16 261

LMCR-Stereo	0.53 369	0.30 393	0.53 341	0.58 488	0.30 355	0.83 429	0.36 268	1.19 450	0.76 277	0.88 388	1.04 379	0.56 210	0.62 351	0.82 384	0.67 407	0.19 314	0.15 324	0.19 274	0.14 173	0.23 384	0.17 281

GES	0.44 266	0.23 261	0.57 360	0.40 225	0.30 355	0.59 324	0.36 268	0.96 352	0.68 232	0.74 293	0.83 271	0.47 175	0.48 267	0.67 307	0.43 294	0.22 380	0.16 356	0.17 188	0.16 231	0.18 271	0.23 398

xxxx	1.01 495	0.22 240	0.43 218	0.36 114	0.21 98	0.82 426	0.36 268	1.32 493	0.88 354	0.71 269	0.94 324	0.97 408	0.63 357	0.64 281	10.58 573	0.20 337	0.16 356	0.18 234	0.17 280	0.19 305	0.19 332

GMStereo	0.39 219	0.37 433	0.54 345	0.40 225	0.26 259	0.42 221	0.36 268	0.59 140	1.04 438	0.55 176	0.51 138	0.37 110	0.35 181	0.54 172	0.41 285	0.19 314	0.13 260	0.16 150	0.17 280	0.24 397	0.18 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.47 301	0.21 201	0.37 133	0.38 160	0.25 218	0.58 311	0.36 268	1.07 396	0.78 294	0.68 247	1.01 361	0.86 370	0.67 384	0.62 257	0.44 310	0.21 354	0.15 324	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.17 281

UCFNet_RVC	0.49 331	0.26 341	0.35 110	0.39 188	0.26 259	0.64 356	0.36 268	1.15 433	0.84 328	0.67 241	0.88 305	0.88 381	0.59 335	0.58 220	0.45 319	0.24 409	0.17 376	0.27 445	0.27 464	0.25 407	0.23 398

xyz-stereo	4.23 568	0.17 67	61.76 595	0.34 60	0.16 8	12.16 577	0.37 282	0.58 135	0.68 232	1.01 449	3.36 554	0.77 342	0.82 449	1.21 488	0.40 281	0.12 33	0.10 54	0.16 150	0.11 80	0.13 82	0.10 29

rvit_stereo_0081	0.32 122	0.24 298	0.47 271	0.43 317	0.26 259	0.30 103	0.37 282	0.42 62	0.55 183	0.36 93	0.40 96	0.39 122	0.35 181	0.43 87	0.33 195	0.22 380	0.16 356	0.19 274	0.16 231	0.19 305	0.13 147

rvit_stereo_0082	0.32 122	0.24 298	0.47 271	0.43 317	0.26 259	0.30 103	0.37 282	0.42 62	0.55 183	0.36 93	0.40 96	0.39 122	0.35 181	0.43 87	0.33 195	0.22 380	0.16 356	0.19 274	0.16 231	0.19 305	0.13 147

test_sample3	0.46 286	0.25 322	0.50 316	0.35 94	0.23 157	0.69 374	0.37 282	1.15 433	0.81 313	0.75 295	0.79 251	0.66 282	0.49 270	0.63 268	0.46 329	0.21 354	0.15 324	0.20 304	0.19 337	0.21 345	0.19 332

ffm	0.44 266	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	0.68 213	1.04 438	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.25 413	0.21 384	0.16 212	0.16 261

ff1	0.49 331	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	0.68 213	1.04 438	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	1.01 452	0.88 456	0.16 212	0.10 54	0.25 413	0.21 384	0.16 212	0.16 261

mmx	0.53 369	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	1.16 440	1.03 432	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	1.01 452	0.88 456	0.20 337	0.15 324	0.25 413	0.21 384	0.22 367	0.20 355

xxx	0.53 369	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	1.16 440	1.03 432	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	1.01 452	0.88 456	0.20 337	0.15 324	0.25 413	0.21 384	0.22 367	0.20 355

DCRE	0.37 188	0.18 91	0.46 259	0.45 359	0.32 393	0.42 221	0.37 282	0.63 170	0.51 168	0.47 151	0.94 324	0.56 210	0.36 199	0.52 157	0.32 183	0.14 101	0.13 260	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.13 147

GwcNet-ADL	0.44 266	0.22 240	0.48 291	0.45 359	0.30 355	0.40 200	0.37 282	0.92 334	0.97 405	0.71 269	0.78 241	0.61 249	0.42 232	0.62 257	0.50 343	0.19 314	0.14 294	0.15 124	0.14 173	0.18 271	0.18 299

PSMNet-ADL	0.48 313	0.27 358	0.40 176	0.48 396	0.30 355	0.68 372	0.37 282	0.90 328	0.80 305	0.61 197	0.80 254	0.92 397	0.62 351	0.72 339	0.63 396	0.23 397	0.18 393	0.18 234	0.20 362	0.22 367	0.20 355

KYRaft	0.48 313	0.20 164	0.38 145	0.44 336	0.23 157	0.44 232	0.37 282	0.66 193	0.41 127	0.94 419	1.73 506	0.79 346	0.41 230	0.63 268	0.31 173	0.16 212	0.11 138	0.18 234	0.22 402	0.16 212	0.78 539

TestStereo	0.38 203	0.31 398	0.40 176	0.45 359	0.20 77	0.40 200	0.37 282	0.66 193	0.65 221	0.53 170	0.78 241	0.47 175	0.40 224	0.55 177	0.37 259	0.18 284	0.13 260	0.20 304	0.15 199	0.22 367	0.13 147

raft+_RVC	0.38 203	0.19 128	0.35 110	0.37 130	0.25 218	0.45 240	0.37 282	0.78 283	0.89 367	0.51 161	0.78 241	0.50 188	0.29 132	0.53 166	0.40 281	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.12 111

222	1.18 518	0.22 240	0.44 230	0.37 130	0.22 117	0.79 410	0.37 282	1.31 492	0.89 367	0.92 412	1.08 395	0.72 311	0.71 411	0.66 296	13.89 577	0.20 337	0.15 324	0.17 188	0.16 231	0.18 271	0.19 332

SFCPSM	0.47 301	0.21 201	0.55 350	0.40 225	0.27 290	0.87 437	0.37 282	1.33 495	0.77 284	0.80 318	0.84 276	0.54 204	0.49 270	0.57 200	0.37 259	0.18 284	0.13 260	0.18 234	0.20 362	0.16 212	0.15 215

cf-r	0.47 301	0.23 261	0.41 186	0.39 188	0.23 157	0.59 324	0.37 282	0.88 321	0.85 336	0.72 281	1.05 383	0.94 401	0.62 351	0.56 187	0.54 368	0.21 354	0.14 294	0.17 188	0.19 337	0.15 172	0.15 215

PSMNet-RSSM	0.48 313	0.22 240	0.38 145	0.42 297	0.25 218	0.50 260	0.37 282	1.10 406	0.77 284	0.70 262	1.06 389	0.84 363	0.64 368	0.62 257	0.47 336	0.23 397	0.15 324	0.23 383	0.25 443	0.20 321	0.19 332

CFNet-ft	0.48 313	0.23 261	0.36 117	0.40 225	0.26 259	0.64 356	0.37 282	0.87 316	0.85 336	0.64 217	1.00 358	1.01 419	0.64 368	0.61 249	0.53 363	0.23 397	0.15 324	0.24 400	0.21 384	0.23 384	0.18 299

HSM-Net_RVC	0.53 369	0.22 240	0.35 110	0.37 130	0.21 98	0.85 433	0.37 282	1.23 470	0.93 388	0.90 399	1.15 424	1.26 470	0.63 357	0.72 339	0.48 340	0.17 251	0.13 260	0.16 150	0.15 199	0.17 247	0.15 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.48 313	0.23 261	0.36 117	0.40 225	0.26 259	0.64 356	0.37 282	0.87 316	0.85 336	0.64 217	1.00 358	1.01 419	0.64 368	0.61 249	0.53 363	0.23 397	0.15 324	0.24 400	0.21 384	0.23 384	0.18 299

PWC_ROB	0.87 477	0.52 494	1.28 510	0.50 425	0.32 393	0.91 441	0.37 282	1.36 503	1.46 515	1.61 520	2.59 538	1.16 463	1.01 492	1.34 503	1.40 516	0.25 420	0.18 393	0.28 453	0.20 362	0.29 433	0.28 436

2w_stereo	0.22 27	0.18 91	0.30 49	0.32 37	0.16 8	0.28 79	0.38 304	0.38 42	0.35 84	0.32 76	0.33 70	0.17 4	0.18 19	0.29 7	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 47	0.10 29

rvit_0105_6	0.38 203	0.28 372	0.64 390	0.50 425	0.30 355	0.39 196	0.38 304	0.51 102	0.67 227	0.40 123	0.45 109	0.50 188	0.41 230	0.54 172	0.36 243	0.27 440	0.26 469	0.24 400	0.21 384	0.22 367	0.16 261

test_sample4	0.47 301	0.26 341	0.50 316	0.35 94	0.22 117	0.69 374	0.38 304	1.15 433	0.81 313	0.78 312	0.82 265	0.62 255	0.53 292	0.63 268	0.44 310	0.21 354	0.15 324	0.21 346	0.19 337	0.21 345	0.19 332

DispNO	0.47 301	0.23 261	0.71 425	0.39 188	0.31 377	0.60 330	0.38 304	0.89 323	0.77 284	0.75 295	0.84 276	0.72 311	0.54 304	0.73 344	0.46 329	0.19 314	0.14 294	0.20 304	0.18 307	0.16 212	0.17 281

ACVNet-DCA	0.35 153	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.85 305	0.54 178	0.41 127	0.50 129	0.34 88	0.49 270	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.18 271	0.17 281

xx1	0.39 219	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.67 203	1.06 449	0.41 127	0.50 129	0.65 277	0.53 292	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.20 304	0.19 337	0.18 271	0.17 281

1test111	0.36 171	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.85 305	0.54 178	0.41 127	0.50 129	0.34 88	0.49 270	0.55 177	0.45 319	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.18 271	0.17 281

cc1	0.37 188	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.67 203	1.06 449	0.41 127	0.50 129	0.34 88	0.49 270	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.16 212	0.15 215

tt1	0.36 171	0.24 298	0.32 68	0.41 257	0.22 117	0.54 282	0.38 304	0.68 213	1.04 438	0.41 127	0.46 114	0.35 97	0.45 253	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.16 212	0.16 261

ttt	0.51 354	0.25 322	0.43 218	0.38 160	0.24 186	0.65 363	0.38 304	1.18 448	1.05 442	0.72 281	1.08 395	0.63 257	0.49 270	0.84 397	0.59 383	0.24 409	0.21 429	0.22 361	0.20 362	0.24 397	0.24 406

StereoVision	0.42 249	0.28 372	0.45 242	0.49 411	0.28 313	0.38 188	0.38 304	0.72 248	0.62 198	0.44 138	1.14 418	0.54 204	0.39 218	0.56 187	0.34 210	0.21 354	0.24 455	0.25 413	0.24 434	0.26 414	0.16 261

CAS	0.34 138	0.13 2	0.25 10	1.28 547	0.30 355	0.46 245	0.38 304	0.48 89	0.47 159	0.34 84	0.52 147	0.24 46	0.19 27	0.29 7	0.27 125	0.69 538	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.15 215

dd	0.43 259	0.38 443	0.55 350	0.44 336	0.25 218	0.47 250	0.38 304	0.70 236	1.05 442	0.59 186	0.65 185	0.42 148	0.39 218	0.66 296	0.50 343	0.24 409	0.15 324	0.21 346	0.15 199	0.22 367	0.18 299

GMOStereo	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

error version	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

test-v	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

AACVNet	0.50 347	0.23 261	0.49 303	0.46 380	0.29 339	0.52 268	0.38 304	0.90 328	0.55 183	0.81 331	1.03 373	1.00 415	0.70 407	0.83 392	0.54 368	0.21 354	0.18 393	0.24 400	0.18 307	0.23 384	0.20 355

AnonymousM	0.41 242	0.81 526	0.29 38	0.34 60	0.22 117	0.28 79	0.38 304	0.53 121	0.41 127	0.70 262	0.49 125	0.47 175	0.27 104	0.41 73	0.31 173	0.15 162	0.12 193	1.51 549	0.26 457	0.12 47	0.10 29

test-2	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

RALCasStereoNet	0.36 171	0.21 201	0.37 133	0.42 297	0.26 259	0.35 161	0.38 304	0.63 170	0.64 216	0.50 158	0.72 205	0.51 192	0.29 132	0.59 235	0.36 243	0.16 212	0.14 294	0.15 124	0.13 142	0.17 247	0.16 261

GwcNet-RSSM	0.49 331	0.24 298	0.42 207	0.40 225	0.23 157	0.55 287	0.38 304	0.93 336	0.93 388	0.71 269	1.16 429	0.86 370	0.60 339	0.62 257	0.66 404	0.21 354	0.14 294	0.19 274	0.20 362	0.16 212	0.15 215

DMCA-RVC	0.51 354	0.30 393	0.59 365	0.50 425	0.32 393	0.54 282	0.38 304	0.86 309	0.68 232	0.94 419	0.86 289	0.91 392	0.68 390	0.70 329	0.59 383	0.23 397	0.18 393	0.31 470	0.23 418	0.26 414	0.19 332

RASNet	0.53 369	0.22 240	0.52 333	0.38 160	0.22 117	0.68 372	0.38 304	0.97 355	0.88 354	0.73 288	1.04 379	1.03 426	0.92 474	0.90 422	0.86 447	0.16 212	0.14 294	0.14 83	0.17 280	0.15 172	0.13 147

coex_refinement	0.53 369	0.21 201	0.39 164	0.44 336	0.30 355	0.76 402	0.39 327	1.09 404	0.90 370	0.85 363	1.12 406	1.00 415	0.56 317	0.63 268	0.81 437	0.21 354	0.13 260	0.16 150	0.16 231	0.20 321	0.21 373

AIO_test	0.23 41	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.30 103	0.39 327	0.38 42	0.25 27	0.25 31	0.28 50	0.32 72	0.22 49	0.38 55	0.25 78	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.09 4

test_sample5	0.47 301	0.26 341	0.49 303	0.36 114	0.22 117	0.64 356	0.39 327	1.13 420	0.81 313	0.77 308	0.94 324	0.64 264	0.54 304	0.65 288	0.43 294	0.21 354	0.16 356	0.22 361	0.20 362	0.22 367	0.20 355

test_sample2	0.42 249	0.22 240	0.43 218	0.33 49	0.21 98	0.58 311	0.39 327	0.95 348	0.67 227	0.63 207	0.77 230	0.69 294	0.57 319	0.61 249	0.38 268	0.19 314	0.14 294	0.18 234	0.16 231	0.19 305	0.18 299

DualNet	0.48 313	0.26 341	0.49 303	0.36 114	0.22 117	0.64 356	0.39 327	1.13 420	0.81 313	0.80 318	1.03 373	0.64 264	0.54 304	0.65 288	0.43 294	0.21 354	0.16 356	0.22 361	0.20 362	0.22 367	0.20 355

RAFT_CTSACE	0.45 276	0.20 164	0.44 230	0.45 359	0.27 290	0.34 152	0.39 327	0.60 150	0.73 259	0.76 302	1.44 483	0.83 359	0.38 207	1.08 468	0.26 107	0.12 33	0.13 260	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.11 65

test_xeample	1.01 495	0.21 201	0.42 207	0.35 94	0.21 98	0.71 384	0.39 327	1.23 470	0.86 341	0.81 331	1.04 379	0.69 294	0.61 345	0.69 323	10.93 574	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.17 280	0.18 271	0.17 281

MMNet	0.55 383	0.25 322	0.61 372	0.43 317	0.34 413	1.07 473	0.39 327	0.87 316	0.91 377	0.91 404	0.93 323	0.86 370	0.76 427	0.81 381	0.76 427	0.15 162	0.14 294	0.18 234	0.19 337	0.20 321	0.16 261

acv_ft	0.51 354	0.23 261	0.56 356	0.44 336	0.28 313	0.86 436	0.39 327	0.91 332	0.80 305	0.97 432	0.96 337	0.79 346	0.59 335	0.63 268	0.87 453	0.17 251	0.15 324	0.16 150	0.15 199	0.17 247	0.15 215

FADNet-RVC	0.60 418	0.53 497	1.14 495	0.46 380	0.39 446	0.61 332	0.39 327	1.12 418	0.87 350	0.70 262	0.84 276	1.04 428	0.55 310	0.94 445	0.69 411	0.26 430	0.25 463	0.28 453	0.28 470	0.31 448	0.31 460

PWCDC_ROB	0.89 481	0.49 479	0.80 456	0.74 527	0.40 451	1.03 466	0.39 327	1.33 495	2.35 549	1.02 452	3.77 556	0.81 357	0.92 474	1.20 484	0.90 468	0.34 492	0.22 437	0.24 400	0.20 362	0.34 467	0.29 443

HUF	0.24 47	0.16 43	0.33 83	0.32 37	0.18 34	0.25 45	0.40 338	0.42 62	0.34 71	0.25 31	0.23 21	0.32 72	0.28 118	0.34 30	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.10 29

ACV-stereo	0.62 421	0.34 415	1.00 480	0.43 317	0.31 377	1.20 496	0.40 338	0.75 267	0.83 323	0.64 217	0.77 230	2.10 531	1.03 493	0.81 381	0.64 399	0.21 354	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.21 345	0.21 373

test_sample6	0.49 331	0.26 341	0.50 316	0.37 130	0.22 117	0.63 349	0.40 338	1.12 418	0.83 323	0.80 318	1.03 373	0.66 282	0.55 310	0.67 307	0.46 329	0.22 380	0.16 356	0.22 361	0.22 402	0.23 384	0.21 373

TestStereo1	0.43 259	0.23 261	0.41 186	0.51 441	0.24 186	0.34 152	0.40 338	0.77 277	0.90 370	0.68 247	0.96 337	0.48 180	0.46 258	0.91 429	0.32 183	0.16 212	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.14 126	0.13 147

BSDual-CNN	0.46 286	0.25 322	0.43 218	0.45 359	0.28 313	0.77 403	0.40 338	0.94 341	0.76 277	0.75 295	0.80 254	0.76 336	0.54 304	0.64 281	0.43 294	0.20 337	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.18 271	0.18 299

hknet	0.49 331	0.25 322	0.51 328	0.45 359	0.29 339	0.77 403	0.40 338	0.94 341	0.83 323	0.75 295	0.80 254	0.97 408	0.61 345	0.73 344	0.45 319	0.18 284	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.18 271	0.18 299

SA-5K	0.43 259	0.23 261	0.41 186	0.51 441	0.24 186	0.34 152	0.40 338	0.77 277	0.90 370	0.68 247	0.96 337	0.48 180	0.46 258	0.91 429	0.32 183	0.16 212	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.14 126	0.13 147

AASNet	0.53 369	0.25 322	0.52 333	0.49 411	0.32 393	0.74 393	0.40 338	1.50 521	0.86 341	0.86 370	0.92 320	0.64 264	0.59 335	0.59 235	0.79 432	0.23 397	0.19 407	0.20 304	0.16 231	0.21 345	0.19 332

DRaft	0.49 331	0.17 67	0.47 271	0.37 130	0.25 218	0.58 311	0.40 338	0.65 184	0.85 336	1.02 452	1.75 509	0.50 188	0.82 449	0.63 268	0.40 281	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.16 231	0.14 126	0.15 215

ACVNet	0.46 286	0.23 261	0.36 117	0.39 188	0.28 313	0.58 311	0.40 338	0.87 316	0.80 305	0.64 217	0.96 337	0.79 346	0.60 339	0.63 268	0.67 407	0.17 251	0.15 324	0.16 150	0.15 199	0.18 271	0.15 215

hitnet-ft	0.55 383	0.27 358	0.39 164	0.41 257	0.28 313	0.78 407	0.40 338	0.92 334	0.90 370	0.82 340	1.01 361	1.13 458	0.70 407	0.78 372	0.67 407	0.28 450	0.20 419	0.28 453	0.22 402	0.29 433	0.26 419

DANet	0.71 444	0.45 472	0.91 471	0.59 492	0.40 451	0.81 418	0.40 338	0.97 355	0.84 328	1.20 494	1.22 439	1.33 486	0.88 466	1.16 479	1.24 505	0.27 440	0.23 447	0.31 470	0.25 443	0.35 472	0.32 464
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
HSM	0.51 354	0.24 298	0.41 186	0.39 188	0.24 186	0.75 396	0.40 338	1.22 465	0.75 269	0.81 331	0.91 316	1.21 465	0.69 394	0.87 411	0.46 329	0.17 251	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.17 247	0.17 281

StereoDRNet-Refined	0.58 408	0.32 402	0.54 345	0.46 380	0.30 355	0.96 452	0.40 338	1.00 364	0.94 395	1.12 481	1.08 395	0.96 406	0.67 384	0.90 422	0.89 466	0.17 251	0.13 260	0.22 361	0.21 384	0.20 321	0.19 332
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.49 331	0.29 384	0.79 454	0.42 297	0.21 98	0.61 332	0.40 338	0.82 296	0.99 414	0.87 378	1.12 406	0.69 294	0.53 292	0.78 372	0.51 353	0.15 162	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.17 247	0.15 215

1w_stereo	0.24 47	0.15 27	0.29 38	0.34 60	0.18 34	0.31 118	0.41 353	0.40 52	0.43 137	0.31 63	0.38 93	0.17 4	0.24 71	0.45 102	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

rvit_0105_4	0.41 242	0.29 384	0.71 425	0.50 425	0.29 339	0.41 214	0.41 353	0.55 122	0.73 259	0.45 140	0.48 122	0.55 207	0.44 248	0.57 200	0.36 243	0.28 450	0.26 469	0.25 413	0.22 402	0.23 384	0.18 299

test_sample7	0.52 363	0.29 384	0.50 316	0.36 114	0.27 290	0.62 340	0.41 353	1.06 392	0.88 354	0.92 412	0.86 289	0.85 365	0.69 394	0.68 317	0.50 343	0.26 430	0.20 419	0.27 445	0.26 457	0.27 425	0.24 406

gwcnet-sp	0.48 313	0.23 261	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.81 418	0.41 353	0.89 323	0.84 328	0.91 404	0.76 226	0.66 282	0.61 345	0.66 296	0.50 343	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.18 299

scenet	0.48 313	0.23 261	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.81 418	0.41 353	0.89 323	0.84 328	0.91 404	0.76 226	0.66 282	0.61 345	0.66 296	0.50 343	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.18 299

ssnet	0.48 313	0.23 261	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.81 418	0.41 353	0.89 323	0.84 328	0.91 404	0.76 226	0.66 282	0.61 345	0.66 296	0.50 343	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.18 299

DAS	0.51 354	0.25 322	0.60 370	0.48 396	0.31 377	0.58 311	0.41 353	0.83 299	0.97 405	0.89 392	1.12 406	0.70 298	0.75 424	0.82 384	0.43 294	0.17 251	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.20 321	0.18 299

SepStereo	0.51 354	0.25 322	0.60 370	0.48 396	0.31 377	0.58 311	0.41 353	0.83 299	0.97 405	0.89 392	1.12 406	0.70 298	0.75 424	0.93 438	0.43 294	0.17 251	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.20 321	0.18 299

UNet	0.54 381	0.26 341	0.66 402	0.44 336	0.40 451	0.99 459	0.41 353	0.98 358	0.75 269	0.83 352	0.89 309	1.04 428	0.72 415	0.73 344	0.62 393	0.19 314	0.14 294	0.20 304	0.17 280	0.20 321	0.17 281

FADNet	0.61 420	0.51 487	1.10 490	0.45 359	0.44 477	0.65 363	0.41 353	1.19 450	1.05 442	0.70 262	0.84 276	0.98 411	0.66 381	0.82 384	0.50 343	0.29 457	0.30 491	0.27 445	0.30 478	0.46 507	0.35 481

3w_stereo	0.24 47	0.20 164	0.37 133	0.33 49	0.16 8	0.32 135	0.42 363	0.41 58	0.38 111	0.31 63	0.27 40	0.16 2	0.26 93	0.34 30	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.11 65

G2L-ROB	0.47 301	0.19 128	0.42 207	0.35 94	0.22 117	0.57 305	0.42 363	1.14 429	0.71 251	0.84 359	0.75 220	1.09 444	0.53 292	0.74 351	0.53 363	0.17 251	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.17 247	0.19 332

G2L-Stereo	0.49 331	0.23 261	0.48 291	0.43 317	0.26 259	0.47 250	0.42 363	0.93 336	0.78 294	0.84 359	0.86 289	0.91 392	0.52 288	0.78 372	0.70 414	0.20 337	0.17 376	0.22 361	0.18 307	0.17 247	0.21 373

MM-Stereo_test2	0.30 110	0.18 91	0.39 164	0.40 225	0.24 186	0.42 221	0.42 363	0.63 170	0.41 127	0.37 100	0.35 84	0.32 72	0.26 93	0.53 166	0.25 78	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.12 108	0.15 172	0.10 29

castereo	0.28 84	0.16 43	0.32 68	0.35 94	0.21 98	0.40 200	0.42 363	0.50 100	0.66 224	0.26 35	0.41 99	0.37 110	0.36 199	0.33 25	0.24 61	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.10 29

rvit_0105_5	0.42 249	0.31 398	0.73 433	0.50 425	0.29 339	0.44 232	0.42 363	0.61 156	0.74 266	0.51 161	0.51 138	0.60 244	0.47 262	0.57 200	0.38 268	0.27 440	0.25 463	0.25 413	0.23 418	0.22 367	0.18 299

test_5	0.43 259	0.24 298	0.43 218	0.52 453	0.28 313	0.28 79	0.42 363	0.72 248	0.82 318	0.62 199	0.91 316	0.72 311	0.55 310	0.79 377	0.35 227	0.14 101	0.11 138	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.16 261

DualNet (step1)	0.57 401	0.36 426	0.72 430	0.38 160	0.30 355	0.71 384	0.43 370	1.06 392	0.88 354	0.92 412	0.86 289	0.85 365	0.69 394	0.68 317	0.50 343	0.41 512	0.20 419	0.40 503	0.41 515	0.36 477	0.33 469

test_sample9	1.05 504	0.36 426	0.72 430	0.38 160	0.30 355	0.71 384	0.43 370	1.06 392	0.88 354	0.92 412	0.86 289	0.85 365	0.69 394	1.20 484	1.36 512	0.41 512	8.41 579	0.40 503	0.41 515	0.36 477	0.33 469

test_sample8	1.25 523	0.36 426	0.72 430	0.38 160	0.30 355	0.71 384	0.43 370	1.13 420	0.75 269	1.50 513	0.95 333	3.29 552	1.59 533	1.20 484	1.36 512	0.41 512	8.41 579	0.40 503	0.41 515	0.36 477	0.33 469

1111x	0.55 383	0.22 240	0.46 259	0.38 160	0.20 77	0.66 366	0.43 370	1.23 470	0.99 414	0.71 269	0.99 356	0.95 403	0.69 394	0.90 422	1.08 493	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.19 337	0.20 321	0.18 299

ProNet	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.35 94	0.24 186	0.32 135	0.43 370	0.57 129	0.37 106	0.33 81	0.30 58	0.32 72	0.28 118	0.57 200	0.26 107	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.13 147

psmg	0.49 331	0.25 322	0.43 218	0.41 257	0.28 313	0.85 433	0.43 370	0.99 360	0.76 277	0.91 404	0.94 324	0.76 336	0.54 304	0.64 281	0.43 294	0.20 337	0.15 324	0.20 304	0.20 362	0.18 271	0.18 299

ICVP	0.46 286	0.25 322	0.38 145	0.48 396	0.28 313	0.58 311	0.43 370	1.00 364	0.70 240	0.67 241	0.95 333	0.75 330	0.55 310	0.53 166	0.54 368	0.23 397	0.17 376	0.19 274	0.17 280	0.19 305	0.20 355
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.56 394	0.33 410	1.16 496	0.49 411	0.34 413	0.71 384	0.43 370	1.01 373	0.93 388	0.82 340	0.87 297	0.74 328	0.67 384	0.73 344	0.45 319	0.18 284	0.18 393	0.26 432	0.27 464	0.26 414	0.27 429

DeepPruner_ROB	0.53 369	0.34 415	0.59 365	0.41 257	0.30 355	0.50 260	0.43 370	1.19 450	0.70 240	0.85 363	1.05 383	0.86 370	0.55 310	0.84 397	0.51 353	0.29 457	0.23 447	0.22 361	0.22 402	0.26 414	0.25 413

MM-Stereo_test3	0.34 138	0.19 128	0.31 57	0.41 257	0.25 218	0.35 161	0.44 379	0.72 248	0.92 382	0.46 146	0.52 147	0.41 138	0.29 132	0.44 98	0.28 145	0.16 212	0.15 324	0.17 188	0.13 142	0.14 126	0.13 147

STTStereo	0.55 383	0.37 433	0.76 447	0.44 336	0.31 377	0.60 330	0.44 379	0.96 352	0.86 341	0.99 439	0.90 313	0.96 406	0.58 328	0.71 334	0.61 390	0.25 420	0.23 447	0.26 432	0.32 491	0.24 397	0.23 398

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 369	0.32 402	0.64 390	0.44 336	0.30 355	0.66 366	0.44 379	1.04 383	0.88 354	0.91 404	0.91 316	0.99 412	0.60 339	0.68 317	0.60 386	0.21 354	0.17 376	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.21 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.33 132	0.19 128	0.36 117	0.41 257	0.23 157	0.36 170	0.45 382	0.58 135	0.54 178	0.60 190	0.50 129	0.38 118	0.37 203	0.60 241	0.26 107	0.15 162	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.15 172	0.12 111

Prome-Stereo	0.46 286	0.19 128	0.35 110	0.44 336	0.26 259	0.40 200	0.45 382	0.68 213	0.44 143	0.96 427	1.84 513	0.59 238	0.67 384	0.61 249	0.32 183	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.14 173	0.16 212	0.29 443

ac_64	0.52 363	0.22 240	0.50 316	0.45 359	0.28 313	0.80 413	0.45 382	1.02 376	0.61 197	0.91 404	0.83 271	1.07 439	0.68 390	0.74 351	0.70 414	0.21 354	0.18 393	0.20 304	0.19 337	0.18 271	0.15 215

HGLStereo	0.56 394	0.28 372	0.57 360	0.50 425	0.37 431	0.80 413	0.45 382	1.02 376	0.78 294	0.86 370	1.14 418	0.89 385	0.82 449	0.76 361	0.73 422	0.21 354	0.20 419	0.19 274	0.18 307	0.19 305	0.21 373

rvit_stereo_0080	0.31 116	0.25 322	0.40 176	0.39 188	0.28 313	0.27 62	0.46 386	0.49 92	0.44 143	0.35 89	0.42 102	0.40 132	0.28 118	0.41 73	0.33 195	0.22 380	0.17 376	0.17 188	0.16 231	0.22 367	0.15 215

whm_eth	0.31 116	0.25 322	0.40 176	0.39 188	0.28 313	0.27 62	0.46 386	0.49 92	0.44 143	0.35 89	0.42 102	0.40 132	0.28 118	0.41 73	0.33 195	0.22 380	0.17 376	0.17 188	0.16 231	0.22 367	0.15 215

RAFT+CT+SA	0.39 219	0.23 261	0.36 117	0.51 441	0.27 290	0.29 91	0.46 386	0.75 267	0.80 305	0.51 161	0.89 309	0.41 138	0.40 224	0.78 372	0.32 183	0.14 101	0.11 138	0.18 234	0.18 307	0.15 172	0.14 191

sAnonymous2	0.40 231	0.39 450	0.85 460	0.48 396	0.37 431	0.40 200	0.46 386	0.57 129	0.52 171	0.38 109	0.46 114	0.35 97	0.42 232	0.43 87	0.30 166	0.19 314	0.14 294	0.18 234	0.17 280	0.57 526	0.44 510

CroCo_RVC	0.40 231	0.39 450	0.85 460	0.48 396	0.37 431	0.40 200	0.46 386	0.57 129	0.52 171	0.38 109	0.46 114	0.35 97	0.42 232	0.43 87	0.30 166	0.19 314	0.14 294	0.18 234	0.17 280	0.57 526	0.44 510

ADLNet	0.55 383	0.27 358	0.51 328	0.44 336	0.35 420	0.78 407	0.46 386	1.08 400	0.86 341	0.99 439	0.98 351	0.92 397	0.63 357	0.69 323	0.81 437	0.22 380	0.16 356	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.21 373

SuperB	1.04 500	0.37 433	4.81 563	0.43 317	0.31 377	0.99 459	0.46 386	1.02 376	2.09 540	1.09 476	1.09 399	0.75 330	0.81 445	1.06 462	1.76 524	0.19 314	0.15 324	0.17 188	0.15 199	2.82 570	0.26 419

rvit_0105_3	0.47 301	0.34 415	0.77 452	0.54 470	0.31 377	0.49 257	0.47 393	0.63 170	0.79 303	0.65 226	0.59 170	0.64 264	0.50 281	0.65 288	0.39 274	0.29 457	0.27 478	0.29 461	0.28 470	0.21 345	0.20 355

rvit_stereo_ft	0.33 132	0.25 322	0.47 271	0.52 453	0.32 393	0.33 142	0.47 393	0.49 92	0.50 166	0.34 84	0.41 99	0.41 138	0.32 160	0.48 134	0.34 210	0.22 380	0.14 294	0.19 274	0.18 307	0.19 305	0.14 191

SQANet	0.82 467	0.74 519	0.67 406	1.13 542	0.98 541	1.11 481	0.47 393	1.07 396	0.83 323	0.91 404	1.05 383	1.03 426	0.74 420	1.01 452	0.64 399	0.61 535	0.24 455	1.03 544	0.35 499	1.18 546	0.58 533

GASNet	0.67 433	0.72 517	0.96 475	0.70 523	0.48 492	0.62 340	0.47 393	1.08 400	1.03 432	0.94 419	0.82 265	0.93 399	0.83 454	1.33 501	0.80 434	0.31 467	0.22 437	0.29 461	0.28 470	0.44 500	0.24 406

TransformOpticalFlow	0.44 266	0.20 164	0.47 271	0.41 257	0.23 157	0.37 175	0.47 393	0.94 341	0.76 277	0.65 226	1.14 418	0.73 322	0.56 317	0.76 361	0.32 183	0.15 162	0.10 54	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.13 147

RAFT	0.45 276	0.22 240	0.45 242	0.47 389	0.26 259	0.54 282	0.47 393	0.66 193	0.58 193	0.80 318	0.82 265	0.94 401	0.57 319	0.75 357	0.34 210	0.17 251	0.15 324	0.22 361	0.20 362	0.16 212	0.12 111

GMM-Stereo	0.44 266	0.19 128	0.36 117	0.42 297	0.25 218	0.51 264	0.47 393	0.71 244	0.53 174	0.76 302	1.37 467	0.76 336	0.38 207	0.60 241	0.33 195	0.15 162	0.10 54	0.20 304	0.19 337	0.16 212	0.27 429

DispFullNet	1.60 538	2.63 573	2.75 550	2.56 568	1.79 559	1.24 501	0.47 393	1.37 505	1.45 514	1.87 532	1.50 490	1.55 512	2.46 553	2.04 541	1.04 490	0.59 534	0.18 393	2.32 564	0.68 544	2.29 563	1.14 557

LL-Strereo	0.57 401	0.27 358	0.68 410	0.48 396	0.34 413	0.39 196	0.48 401	0.94 341	0.97 405	0.83 352	0.78 241	1.10 448	1.18 508	1.33 501	0.49 342	0.17 251	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.16 212	0.17 281

SACVNet	0.58 408	0.34 415	0.55 350	0.55 477	0.36 424	0.63 349	0.48 401	1.13 420	0.77 284	1.02 452	1.06 389	1.02 424	0.74 420	0.90 422	0.51 353	0.27 440	0.21 429	0.25 413	0.24 434	0.29 433	0.36 483

stereogan	0.80 463	0.31 398	0.71 425	0.59 492	0.50 496	1.72 532	0.48 401	1.35 500	1.37 505	1.00 444	1.46 488	1.56 513	0.95 483	1.29 497	0.84 442	0.28 450	0.29 487	0.29 461	0.25 443	0.38 486	0.38 494

SHD	0.93 488	0.50 483	1.18 501	0.59 492	0.46 488	0.97 454	0.48 401	1.70 540	2.15 541	1.58 517	1.37 467	1.42 498	1.19 510	1.31 499	1.60 519	0.31 467	0.26 469	0.32 476	0.33 494	0.40 489	0.42 503

AANet_RVC	0.57 401	0.32 402	0.54 345	0.45 359	0.27 290	0.57 305	0.48 401	1.00 364	1.28 498	0.86 370	1.33 462	0.87 376	0.58 328	1.07 465	0.75 426	0.18 284	0.12 193	0.15 124	0.13 142	0.18 271	0.18 299

NVstereo2D	0.60 418	0.30 393	0.75 442	0.48 396	0.43 470	0.89 438	0.48 401	1.05 388	1.15 470	0.66 238	0.86 289	0.88 381	0.70 407	0.99 448	0.65 401	0.32 478	0.15 324	0.28 453	0.20 362	0.40 489	0.36 483

YMNet	0.66 428	0.38 443	0.90 469	0.52 453	0.46 488	1.08 477	0.49 407	1.00 364	0.77 284	1.18 488	1.29 455	1.12 452	0.74 420	0.85 404	0.86 447	0.27 440	0.31 500	0.25 413	0.25 443	0.24 397	0.23 398

YMNet_1	0.66 428	0.38 443	0.90 469	0.52 453	0.46 488	1.08 477	0.49 407	1.00 364	0.77 284	1.18 488	1.29 455	1.12 452	0.74 420	0.85 404	0.86 447	0.27 440	0.31 500	0.25 413	0.25 443	0.24 397	0.23 398

fast-acv-ft	0.64 424	0.30 393	0.73 433	0.45 359	0.34 413	1.17 492	0.49 407	0.86 309	0.98 409	1.02 452	1.36 464	1.29 475	0.85 457	0.76 361	0.81 437	0.21 354	0.23 447	0.23 383	0.23 418	0.21 345	0.20 355

ToySt	0.49 331	0.27 358	0.75 442	0.40 225	0.27 290	0.64 356	0.49 407	0.84 302	0.77 284	0.60 190	0.83 271	0.88 381	0.66 381	0.70 329	0.56 375	0.16 212	0.17 376	0.21 346	0.20 362	0.21 345	0.19 332

UPFNet	0.53 369	0.24 298	0.51 328	0.45 359	0.38 440	0.84 432	0.49 407	0.99 360	0.75 269	0.87 378	0.88 305	0.86 370	0.64 368	0.80 378	0.71 419	0.20 337	0.20 419	0.20 304	0.20 362	0.19 305	0.15 215

PSMNet-RUCA	0.76 453	0.75 520	1.08 489	1.01 539	0.90 533	0.69 374	0.50 412	1.11 412	1.03 432	0.78 312	1.11 402	0.80 354	0.72 415	0.88 414	0.63 396	0.53 532	0.27 478	0.76 536	0.46 521	0.66 532	0.47 520

MyStereo07	0.32 122	0.22 240	0.34 100	0.42 297	0.28 313	0.40 200	0.50 412	0.72 248	0.37 106	0.37 100	0.34 79	0.32 72	0.31 155	0.59 235	0.27 125	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.16 261

MyStereo06	0.38 203	0.21 201	0.61 372	0.41 257	0.28 313	0.41 214	0.50 412	0.95 348	0.35 84	0.62 199	0.54 153	0.76 336	0.27 104	0.50 144	0.29 160	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.15 215

MyStereo05	0.44 266	0.21 201	0.45 242	0.41 257	0.28 313	0.41 214	0.50 412	0.93 336	1.09 460	0.76 302	0.61 175	0.51 192	0.57 319	0.73 344	0.42 289	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.15 215

MyStereo04	0.44 266	0.22 240	0.44 230	0.42 297	0.28 313	0.40 200	0.50 412	1.00 364	1.08 458	0.62 199	0.58 169	0.55 207	0.57 319	0.71 334	0.44 310	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.16 261

CSP-Net	0.56 394	0.27 358	0.49 303	0.41 257	0.28 313	1.22 498	0.50 412	1.23 470	0.72 252	0.95 426	0.95 333	0.89 385	0.62 351	0.83 392	0.62 393	0.26 430	0.17 376	0.17 188	0.17 280	0.18 271	0.17 281

ADLNet2	0.55 383	0.25 322	0.65 396	0.47 389	0.30 355	0.83 429	0.50 412	1.05 388	0.95 401	0.80 318	0.98 351	0.99 412	0.69 394	0.77 368	0.73 422	0.20 337	0.16 356	0.17 188	0.18 307	0.21 345	0.21 373

STrans-v2	0.46 286	0.20 164	0.48 291	0.40 225	0.24 186	0.55 287	0.50 412	1.07 396	0.73 259	0.65 226	1.05 383	0.72 311	0.69 394	0.72 339	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.14 173	0.13 82	0.12 111

PSM-AAD	0.48 313	0.20 164	0.37 133	0.43 317	0.23 157	0.56 300	0.50 412	0.65 184	0.70 240	1.07 470	1.12 406	0.58 223	0.92 474	0.61 249	0.32 183	0.15 162	0.11 138	0.25 413	0.26 457	0.18 271	0.43 509

Anonymous3	0.46 286	0.34 415	0.86 465	0.50 425	0.37 431	0.81 418	0.50 412	0.72 248	0.65 221	0.51 161	0.65 185	0.45 164	0.45 253	0.64 281	0.38 268	0.24 409	0.24 455	0.22 361	0.21 384	0.23 384	0.23 398

delet	0.55 383	0.24 298	0.55 350	0.44 336	0.33 404	1.07 473	0.50 412	1.00 364	0.86 341	0.85 363	0.96 337	0.90 390	0.63 357	0.83 392	0.74 425	0.18 284	0.18 393	0.20 304	0.21 384	0.16 212	0.15 215

psmorigin	0.82 467	0.51 487	2.09 541	0.49 411	0.41 458	0.85 433	0.50 412	1.04 383	0.88 354	1.45 510	1.43 480	1.50 507	1.06 496	1.22 490	0.97 478	0.31 467	0.32 505	0.27 445	0.27 464	0.33 461	0.42 503

GwcNet	0.69 438	0.36 426	1.10 490	0.51 441	0.42 464	1.08 477	0.50 412	1.21 457	1.16 471	1.00 444	1.37 467	1.06 434	0.79 441	0.92 432	0.94 472	0.25 420	0.24 455	0.24 400	0.22 402	0.23 384	0.26 419

RTSC	0.87 477	0.48 475	1.23 506	0.52 453	0.37 431	1.13 485	0.50 412	1.34 497	1.79 533	1.51 514	1.24 444	1.12 452	0.81 445	1.62 520	2.16 537	0.25 420	0.19 407	0.23 383	0.24 434	0.30 442	0.31 460

DLCB_ROB	0.58 408	0.28 372	0.47 271	0.49 411	0.32 393	0.77 403	0.50 412	0.99 360	0.92 382	1.04 461	1.14 418	1.21 465	0.69 394	0.88 414	0.69 411	0.20 337	0.20 419	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.18 299

AF-Net	0.81 466	0.39 450	0.68 410	0.64 506	0.54 508	0.91 441	0.51 427	1.61 534	1.31 501	0.96 427	2.02 521	1.46 501	1.26 516	1.11 474	0.99 482	0.32 478	0.24 455	0.39 500	0.27 464	0.30 442	0.25 413

ADCRef	0.80 463	0.43 463	1.32 516	0.50 425	0.45 481	1.07 473	0.51 427	1.07 396	0.98 409	1.17 486	1.42 477	0.87 376	0.91 469	0.85 404	3.19 550	0.18 284	0.16 356	0.23 383	0.23 418	0.22 367	0.21 373

DISCO	0.70 440	0.26 341	0.68 410	0.44 336	0.31 377	1.14 486	0.51 427	1.23 470	1.23 484	0.81 331	1.05 383	1.50 507	0.85 457	1.82 531	1.03 487	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.24 397	0.23 398

UGAM	0.52 363	0.22 240	0.46 259	0.45 359	0.25 218	0.41 214	0.52 430	0.62 162	1.16 471	0.76 302	1.13 413	1.32 483	0.57 319	1.00 451	0.53 363	0.17 251	0.14 294	0.25 413	0.21 384	0.15 172	0.13 147

Anonymous_2	0.82 467	0.44 468	0.63 385	0.40 225	0.43 470	0.80 413	0.52 430	0.72 248	0.77 284	0.71 269	0.60 172	0.87 376	0.76 427	0.75 357	0.58 378	0.52 528	0.54 541	0.54 528	4.82 579	0.56 524	0.40 499

CRFU-Net	0.57 401	0.27 358	0.57 360	0.46 380	0.30 355	1.20 496	0.52 430	1.10 406	0.56 189	1.00 444	0.98 351	1.06 434	0.79 441	0.81 381	0.71 419	0.21 354	0.19 407	0.18 234	0.16 231	0.18 271	0.19 332

DSFCA	0.55 383	0.25 322	0.62 375	0.40 225	0.36 424	0.74 393	0.52 430	1.04 383	0.82 318	1.06 467	0.84 276	0.89 385	0.63 357	0.99 448	0.58 378	0.25 420	0.21 429	0.21 346	0.21 384	0.21 345	0.19 332

Syn2CoEx	0.71 444	0.51 487	0.95 473	0.64 506	0.45 481	0.91 441	0.53 434	1.48 518	1.13 466	0.93 416	1.35 463	1.02 424	0.99 488	0.92 432	0.80 434	0.30 464	0.27 478	0.28 453	0.24 434	0.23 384	0.24 406

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 433	0.81 526	0.73 433	0.53 463	0.37 431	1.40 509	0.53 434	1.04 383	0.79 303	0.88 388	0.94 324	0.95 403	0.53 292	0.93 438	0.58 378	0.39 507	0.30 491	0.57 530	0.31 485	0.53 520	0.30 452

edge stereo	0.76 453	0.38 443	0.74 438	0.52 453	0.43 470	0.80 413	0.53 434	1.28 487	1.06 449	1.28 501	1.38 472	1.81 521	1.11 501	1.08 468	0.85 446	0.33 486	0.32 505	0.41 507	0.28 470	0.32 454	0.36 483

StereoDRNet	0.64 424	0.33 410	0.68 410	0.51 441	0.43 470	1.03 466	0.53 434	1.47 517	0.99 414	1.10 478	0.87 297	1.07 439	0.71 411	0.82 384	0.88 456	0.23 397	0.19 407	0.25 413	0.23 418	0.27 425	0.19 332

iRaft-Stereo_5w	0.45 276	0.21 201	0.48 291	0.42 297	0.28 313	0.31 118	0.54 438	0.63 170	0.62 198	0.62 199	0.89 309	1.01 419	0.69 394	0.75 357	0.66 404	0.13 61	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.15 215

IRAFT_RVC	0.42 249	0.20 164	0.48 291	0.44 336	0.24 186	0.27 62	0.54 438	0.74 261	0.77 284	0.76 302	0.80 254	0.73 322	0.51 286	0.70 329	0.36 243	0.17 251	0.10 54	0.21 346	0.16 231	0.16 212	0.14 191

GEStereo_RVC	0.55 383	0.29 384	0.63 385	0.49 411	0.31 377	0.70 379	0.54 438	1.22 465	0.92 382	0.82 340	0.85 286	0.85 365	0.63 357	0.90 422	0.65 401	0.24 409	0.16 356	0.19 274	0.16 231	0.21 345	0.22 391

NOSS_ROB	0.57 401	0.39 450	0.39 164	0.44 336	0.30 355	0.73 392	0.54 438	1.03 380	1.08 458	0.67 241	0.87 297	0.76 336	0.57 319	0.77 368	0.47 336	0.38 505	0.38 520	0.44 511	0.42 519	0.37 482	0.34 476

TCMNet	0.66 428	0.39 450	0.98 478	0.59 492	0.61 521	0.96 452	0.55 442	1.05 388	0.90 370	0.84 359	1.14 418	0.89 385	0.65 374	0.85 404	1.01 486	0.26 430	0.26 469	0.31 470	0.28 470	0.32 454	0.29 443

ARAFT	0.47 301	0.24 298	0.79 454	0.42 297	0.25 218	0.55 287	0.55 442	0.75 267	0.81 313	0.89 392	0.75 220	0.73 322	0.47 262	0.88 414	0.37 259	0.15 162	0.12 193	0.23 383	0.22 402	0.14 126	0.13 147

RP	0.76 453	0.36 426	0.63 385	0.66 514	0.58 518	0.80 413	0.55 442	1.14 429	1.22 483	0.97 432	1.65 500	1.43 500	1.32 518	1.01 452	0.84 442	0.33 486	0.30 491	0.36 490	0.30 478	0.34 467	0.34 476

Nwc_Net	0.78 459	0.38 443	0.73 433	0.60 498	0.55 510	1.05 471	0.55 442	1.67 538	1.05 442	0.88 388	1.86 515	1.40 497	1.09 499	1.10 472	0.87 453	0.30 464	0.25 463	0.36 490	0.38 504	0.29 433	0.29 443

ADCP+	1.06 505	0.35 421	1.51 530	0.49 411	0.51 500	1.45 516	0.55 442	1.25 481	1.03 432	1.16 485	1.15 424	1.10 448	1.07 498	1.56 516	6.75 569	0.19 314	0.16 356	0.23 383	0.21 384	0.28 429	0.21 373

SGM-Forest	0.62 421	0.32 402	0.39 164	0.43 317	0.30 355	1.02 463	0.55 442	1.09 404	1.05 442	1.06 467	1.18 433	1.10 448	0.67 384	0.88 414	0.62 393	0.31 467	0.33 511	0.33 481	0.30 478	0.30 442	0.28 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.67 433	0.26 341	2.15 543	0.39 188	0.31 377	1.19 495	0.56 448	0.84 302	0.84 328	0.80 318	1.17 431	1.05 432	0.84 456	0.71 334	1.21 504	0.20 337	0.18 393	0.17 188	0.15 199	0.20 321	0.20 355

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 423	0.28 372	0.99 479	0.40 225	0.30 355	1.03 466	0.56 448	1.10 406	0.99 414	0.97 432	1.22 439	1.06 434	0.69 394	1.07 465	0.95 475	0.19 314	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.22 367	0.21 373

psm_up	0.55 383	0.26 341	0.47 271	0.49 411	0.32 393	0.65 363	0.56 448	1.04 383	0.82 318	0.82 340	0.88 305	1.01 419	0.94 480	0.74 351	0.61 390	0.21 354	0.25 463	0.26 432	0.23 418	0.21 345	0.20 355

UDG	0.88 479	0.82 529	0.67 406	1.00 538	0.96 538	1.02 463	0.57 451	1.13 420	0.99 414	0.90 399	0.97 350	1.31 478	0.99 488	0.85 404	0.84 442	0.54 533	0.32 505	1.77 552	0.40 510	0.94 539	0.66 535

G2L-Stereo_test	0.48 313	0.20 164	0.40 176	0.34 60	0.23 157	0.57 305	0.58 452	1.10 406	0.77 284	0.86 370	0.94 324	0.95 403	0.54 304	0.68 317	0.60 386	0.16 212	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.15 172	0.15 215

RGC	0.79 462	0.59 504	0.71 425	0.65 511	0.65 524	0.92 445	0.58 452	1.29 488	1.05 442	1.07 470	1.45 486	1.47 504	1.03 493	1.21 488	0.88 456	0.32 478	0.30 491	0.48 520	0.40 510	0.37 482	0.37 488

PS-NSSS	0.58 408	0.44 468	0.62 375	0.42 297	0.33 404	0.66 366	0.58 452	1.02 376	0.86 341	0.77 308	1.28 451	0.72 311	0.64 368	0.82 384	0.59 383	0.31 467	0.26 469	0.40 503	0.27 464	0.33 461	0.26 419

ssnet_v2	0.58 408	0.28 372	0.56 356	0.43 317	0.29 339	0.95 449	0.59 455	1.13 420	0.99 414	0.93 416	0.80 254	0.99 412	0.64 368	0.82 384	0.94 472	0.25 420	0.22 437	0.23 383	0.24 434	0.20 321	0.19 332

FAT-Stereo	0.73 450	0.33 410	0.75 442	0.49 411	0.37 431	0.71 384	0.59 455	1.36 503	1.30 500	1.03 460	1.40 473	1.59 516	1.15 504	0.87 411	0.86 447	0.28 450	0.28 482	0.28 453	0.23 418	0.28 429	0.38 494

LRCNet_RVC	21.24 585	31.15 590	21.41 579	28.98 587	23.82 585	3.13 559	0.60 457	20.96 588	1.59 524	25.58 588	28.15 590	21.99 588	14.79 578	21.94 588	16.41 579	28.89 594	14.87 587	33.53 590	31.28 590	29.51 592	26.16 590

RAFT + AFF	0.53 369	0.29 384	0.75 442	0.51 441	0.32 393	0.63 349	0.60 457	1.00 364	0.91 377	0.78 312	0.87 297	0.83 359	0.58 328	0.80 378	0.47 336	0.17 251	0.20 419	0.23 383	0.22 402	0.18 271	0.18 299

MFN_U_SF_RVC	1.09 510	0.59 504	1.97 540	0.67 517	0.44 477	1.93 537	0.60 457	1.85 543	1.36 503	1.61 520	1.54 495	1.95 529	1.37 520	1.64 523	1.73 522	0.40 511	0.37 518	0.45 512	0.48 528	0.44 500	0.44 510

S-Stereo	0.74 451	0.35 421	0.96 475	0.56 480	0.45 481	0.82 426	0.60 457	1.24 477	1.60 527	0.96 427	1.41 475	1.12 452	0.94 480	0.80 378	1.04 490	0.26 430	0.31 500	0.28 453	0.25 443	0.32 454	0.47 520

MeshStereo	1.34 526	0.43 463	0.54 345	0.44 336	0.34 413	1.66 528	0.60 457	1.94 544	1.37 505	4.47 569	3.25 547	4.71 560	1.94 546	1.92 535	1.17 501	0.35 497	0.35 515	0.37 495	0.31 485	0.32 454	0.32 464
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
CVANet_RVC	0.57 401	0.33 410	0.44 230	0.47 389	0.32 393	0.67 370	0.61 462	1.05 388	0.93 388	0.85 363	1.04 379	1.01 419	0.73 418	0.83 392	0.52 360	0.29 457	0.19 407	0.27 445	0.25 443	0.31 448	0.21 373

DRN-Test	0.66 428	0.32 402	0.66 402	0.50 425	0.39 446	1.15 488	0.61 462	1.49 520	1.01 424	1.12 481	1.08 395	1.06 434	0.69 394	0.77 368	0.94 472	0.23 397	0.17 376	0.26 432	0.25 443	0.25 407	0.21 373

zh-mn7	1.08 509	0.65 512	4.00 559	0.52 453	0.38 440	1.16 491	0.62 464	1.15 433	1.77 532	1.74 528	2.31 525	1.17 464	0.91 469	2.10 542	1.77 525	0.24 409	0.21 429	0.22 361	0.22 402	0.25 407	0.28 436

z-ln-s-r	0.66 428	0.36 426	1.30 513	0.39 188	0.26 259	0.57 305	0.63 465	0.80 290	1.03 432	0.80 318	1.43 480	0.91 392	0.76 427	1.08 468	1.87 531	0.16 212	0.12 193	0.17 188	0.14 173	0.20 321	0.16 261

FCDSN-DC	1.39 531	0.56 500	0.65 396	0.74 527	0.59 519	1.38 508	0.63 465	1.35 500	1.39 508	3.26 563	4.50 567	4.61 558	2.63 557	1.58 518	1.03 487	0.46 518	0.42 529	0.48 520	0.47 526	0.50 514	0.50 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	0.91 485	0.48 475	1.06 485	0.99 536	0.97 539	1.67 530	0.63 465	1.64 536	1.59 524	1.06 467	1.18 433	1.31 478	0.79 441	1.55 514	0.97 478	0.49 524	0.22 437	0.45 512	0.40 510	0.45 504	0.37 488

G-Net	0.95 489	0.46 474	1.04 483	0.64 506	0.48 492	2.12 540	0.64 468	1.01 373	0.87 350	1.75 529	2.82 545	1.30 477	1.64 537	1.06 462	0.96 477	0.36 501	0.29 487	0.35 485	0.25 443	0.45 504	0.42 503

w-ln-seven-2	0.76 453	0.43 463	2.32 545	0.52 453	0.38 440	0.90 440	0.65 469	1.11 412	1.12 465	1.19 490	1.28 451	1.09 444	0.99 488	1.07 465	0.87 453	0.20 337	0.19 407	0.23 383	0.22 402	0.26 414	0.22 391

CBFPSM	0.59 415	0.22 240	1.31 514	0.38 160	0.27 290	1.12 484	0.65 469	0.79 287	0.82 318	0.80 318	0.81 261	1.35 492	0.87 462	0.67 307	0.76 427	0.16 212	0.15 324	0.15 124	0.16 231	0.17 247	0.22 391

ccnet	0.82 467	0.57 502	0.75 442	0.54 470	0.59 519	1.09 480	0.66 471	1.38 506	0.94 395	1.12 481	1.44 483	1.29 475	0.92 474	0.95 447	1.24 505	0.49 524	0.42 529	0.50 525	0.47 526	0.51 515	0.46 515

aanetorigin	0.83 473	0.56 500	1.87 538	0.49 411	0.38 440	0.56 300	0.66 471	0.70 236	1.00 420	2.42 548	2.02 521	1.31 478	1.18 508	0.93 438	1.13 500	0.20 337	0.18 393	0.20 304	0.19 337	0.27 425	0.30 452

THIR-Stereo	0.50 347	0.18 91	0.45 242	0.38 160	0.23 157	0.75 396	0.67 473	0.66 193	0.87 350	1.02 452	1.40 473	0.72 311	0.76 427	0.62 257	0.42 289	0.15 162	0.11 138	0.17 188	0.18 307	0.14 126	0.15 215

GrayStereo	0.49 331	0.19 128	0.42 207	0.46 380	0.28 313	0.53 276	0.67 473	0.69 221	0.63 209	1.02 452	1.47 489	0.78 344	0.76 427	0.56 187	0.33 195	0.14 101	0.12 193	0.17 188	0.17 280	0.15 172	0.29 443

RYNet	0.72 448	0.35 421	0.64 390	0.53 463	0.67 525	1.31 505	0.67 473	1.20 455	1.18 475	1.05 463	0.87 297	1.27 472	0.93 479	0.93 438	1.27 509	0.22 380	0.16 356	0.26 432	0.23 418	0.40 489	0.39 496

MSMD_ROB	1.21 520	0.49 479	0.62 375	0.59 492	0.50 496	1.62 527	0.67 473	1.23 470	1.24 486	2.45 549	3.77 556	3.09 548	2.98 562	1.32 500	0.81 437	0.45 517	0.41 527	0.49 523	0.51 535	0.47 509	0.44 510

WCMA_ROB	1.14 513	0.36 426	0.76 447	0.49 411	0.44 477	1.23 500	0.67 473	1.11 412	1.23 484	2.84 556	3.95 562	3.28 551	1.83 543	1.25 493	0.99 482	0.44 516	0.34 513	0.34 483	0.37 501	0.41 495	0.40 499

rvit_105_1	0.54 381	0.40 455	0.76 447	0.58 488	0.37 431	0.59 324	0.68 478	0.70 236	0.94 395	0.82 340	0.69 199	0.73 322	0.58 328	0.78 372	0.54 368	0.32 478	0.29 487	0.31 470	0.34 496	0.23 384	0.20 355

APVNet	0.71 444	0.37 433	0.89 468	0.56 480	0.45 481	1.18 494	0.68 478	1.41 511	0.85 336	0.81 331	1.15 424	1.04 428	0.81 445	1.10 472	1.17 501	0.26 430	0.28 482	0.32 476	0.31 485	0.29 433	0.30 452

EDNetEfficientorigin	9.93 577	1.15 544	175.16 597	0.48 396	0.36 424	1.04 470	0.68 478	1.24 477	2.69 553	3.17 562	2.50 533	2.30 535	2.07 550	1.76 528	2.21 538	0.20 337	0.18 393	0.24 400	0.19 337	0.51 515	0.50 527

XQC	0.89 481	0.65 512	1.31 514	0.67 517	0.52 504	1.22 498	0.68 478	1.26 483	1.52 518	1.14 484	1.11 402	1.28 474	1.04 495	1.40 511	1.77 525	0.38 505	0.24 455	0.37 495	0.31 485	0.53 520	0.47 520

PA-Net	0.67 433	0.43 463	0.83 458	0.50 425	0.53 505	0.94 446	0.68 478	1.10 406	1.14 469	0.80 318	0.88 305	0.87 376	0.77 434	1.02 457	0.88 456	0.24 409	0.41 527	0.29 461	0.44 520	0.26 414	0.34 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.71 444	0.51 487	1.36 523	0.50 425	0.41 458	1.15 488	0.69 483	1.21 457	1.07 455	1.02 452	1.12 406	1.08 441	0.87 462	0.89 420	0.89 466	0.24 409	0.22 437	0.21 346	0.19 337	0.26 414	0.26 419

DDUNet	1.06 505	2.56 572	0.68 410	1.21 544	1.26 549	1.03 466	0.69 483	1.11 412	0.94 395	0.96 427	1.22 439	1.27 472	0.82 449	0.93 438	0.72 421	0.84 543	0.38 520	1.99 555	0.60 540	1.10 545	0.85 543

NCC-stereo	0.78 459	0.40 455	0.76 447	0.61 500	0.67 525	0.81 418	0.69 483	1.54 529	1.11 462	0.90 399	1.36 464	1.33 486	1.16 505	1.19 482	0.88 456	0.31 467	0.30 491	0.37 495	0.48 528	0.33 461	0.33 469

Abc-Net	0.78 459	0.40 455	0.76 447	0.61 500	0.67 525	0.81 418	0.69 483	1.54 529	1.11 462	0.90 399	1.36 464	1.33 486	1.16 505	1.19 482	0.88 456	0.31 467	0.30 491	0.37 495	0.48 528	0.33 461	0.33 469
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	1.23 521	0.29 384	0.96 475	0.40 225	0.23 157	0.95 449	0.69 483	1.16 440	1.28 498	1.67 526	2.33 527	11.15 577	0.86 459	0.93 438	0.88 456	0.15 162	0.12 193	0.12 24	0.10 53	0.15 172	0.15 215

w-ln-seven	0.96 490	0.48 475	2.41 547	0.54 470	0.50 496	1.41 511	0.70 488	1.67 538	1.81 534	1.49 511	1.50 490	1.26 470	0.87 462	1.15 477	1.80 529	0.23 397	0.21 429	0.25 413	0.25 443	0.31 448	0.26 419

FC-DCNN v2	1.65 541	0.51 487	0.65 396	0.61 500	0.49 494	1.61 525	0.70 488	1.75 542	1.56 523	4.74 573	4.91 570	6.46 571	3.31 564	1.91 534	1.11 495	0.46 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 510	0.46 515

otaku	1.04 500	0.93 534	0.88 467	1.33 548	1.05 546	1.66 528	0.70 488	1.40 510	1.18 475	1.08 474	1.32 461	1.33 486	0.91 469	1.23 491	0.76 427	0.72 539	0.46 538	1.24 547	0.50 533	1.40 547	0.75 537

DGSMNet	0.76 453	0.55 499	1.29 512	0.58 488	0.62 522	0.94 446	0.70 488	1.26 483	1.11 462	0.83 352	1.24 444	1.00 415	0.71 411	1.03 459	0.81 437	0.34 492	0.29 487	0.41 507	0.40 510	0.57 526	0.55 532

CC-Net-ROB	0.82 467	0.96 537	0.85 460	0.58 488	0.45 481	1.27 503	0.70 488	1.17 445	1.02 427	0.83 352	1.23 443	0.90 390	0.77 434	1.06 462	0.69 411	0.46 518	0.34 513	1.71 551	0.38 504	0.59 529	0.36 483

FC-DCNN	1.59 537	0.51 487	0.66 402	0.61 500	0.49 494	1.56 522	0.70 488	1.66 537	1.53 519	4.64 570	4.62 568	5.85 567	3.34 566	1.84 532	1.11 495	0.46 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 510	0.46 515

z-mn7	1.00 494	0.50 483	1.70 534	0.53 463	0.36 424	1.75 533	0.71 494	1.22 465	2.28 545	0.96 427	2.54 534	1.42 498	0.95 483	2.19 546	1.54 518	0.22 380	0.19 407	0.21 346	0.20 362	0.27 425	0.25 413

MDST_ROB	0.91 485	0.27 358	0.85 460	0.63 505	0.41 458	2.53 544	0.71 494	1.60 532	1.13 466	2.83 555	1.73 506	0.97 408	0.69 394	1.61 519	0.73 422	0.25 420	0.22 437	0.32 476	0.28 470	0.25 407	0.24 406

MSAF-DinoV2	1.04 500	0.38 443	1.32 516	0.54 470	0.29 339	0.89 438	0.72 496	1.52 527	1.24 486	1.05 463	1.41 475	2.98 544	1.49 527	2.74 555	2.83 548	0.22 380	0.14 294	0.20 304	0.22 402	0.32 454	0.32 464

DeepPrunerF	0.89 481	0.52 494	3.43 555	0.68 520	0.81 531	0.72 391	0.72 496	1.22 465	1.99 539	0.93 416	1.01 361	0.87 376	0.86 459	1.08 468	0.95 475	0.34 492	0.28 482	0.43 509	0.39 508	0.30 442	0.32 464

TDLM	0.57 401	0.33 410	0.49 303	0.51 441	0.30 355	0.66 366	0.73 498	1.03 380	1.01 424	0.82 340	1.10 401	0.84 363	0.70 407	0.86 409	0.58 378	0.28 450	0.17 376	0.25 413	0.22 402	0.26 414	0.19 332

SGM_RVC	0.97 491	0.28 372	0.41 186	0.39 188	0.22 117	1.55 521	0.73 498	1.51 524	1.25 492	2.25 545	1.92 516	2.58 541	1.56 531	2.02 540	1.19 503	0.27 440	0.27 478	0.27 445	0.25 443	0.25 407	0.25 413
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCMid	1.14 513	0.52 494	2.23 544	0.53 463	0.43 470	1.07 473	0.75 500	1.23 470	1.05 442	2.15 542	1.44 483	1.50 507	1.43 524	1.56 516	5.01 563	0.26 430	0.24 455	0.29 461	0.31 485	0.37 482	0.33 469

ADCPNet	1.03 499	0.48 475	2.70 549	0.54 470	0.42 464	1.40 509	0.75 500	1.13 420	1.07 455	1.22 496	1.42 477	1.68 518	1.09 499	1.36 508	3.45 554	0.30 464	0.28 482	0.29 461	0.32 491	0.37 482	0.35 481

ACVNet-4b	1.35 528	1.31 549	1.10 490	1.90 557	1.59 552	1.92 536	0.77 502	1.52 527	1.62 528	1.05 463	1.60 499	2.11 532	0.94 480	1.64 523	0.77 431	1.30 556	0.35 515	2.03 559	0.67 543	1.88 557	0.84 542

CBMV	0.64 424	0.35 421	0.41 186	0.42 297	0.25 218	1.01 461	0.77 502	1.13 420	1.09 460	1.17 486	1.22 439	1.04 428	0.75 424	0.88 414	0.63 396	0.28 450	0.30 491	0.34 483	0.30 478	0.26 414	0.26 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FBW_ROB	0.88 479	0.50 483	0.85 460	0.55 477	0.40 451	1.17 492	0.78 504	1.50 521	1.37 505	1.33 505	1.27 449	1.48 505	1.00 491	2.57 554	0.98 481	0.25 420	0.32 505	0.45 512	0.30 478	0.34 467	0.28 436

FTStereo	0.56 394	0.20 164	0.37 133	0.41 257	0.25 218	0.40 200	0.79 505	0.66 193	0.43 137	1.09 476	3.27 549	0.70 298	0.73 418	0.55 177	0.33 195	0.14 101	0.13 260	0.19 274	0.17 280	0.15 172	0.30 452

Ntro	1.09 510	0.97 540	0.91 471	1.44 549	1.19 548	1.69 531	0.80 506	1.35 500	1.25 492	1.00 444	1.29 455	1.31 478	0.97 486	1.26 494	0.84 442	0.84 543	0.43 533	1.36 548	0.50 533	1.56 548	0.78 539

anonymity	0.97 491	0.89 532	1.05 484	0.92 534	1.03 544	0.97 454	0.81 507	1.29 488	0.91 377	1.07 470	0.98 351	1.00 415	0.95 483	1.02 457	0.92 471	0.96 546	0.95 566	0.90 541	0.91 555	0.92 538	0.94 547

Wz-Net-MNSev	0.76 453	0.40 455	1.34 518	0.50 425	0.40 451	1.44 515	0.83 508	1.15 433	1.16 471	1.25 500	1.20 438	1.13 458	0.81 445	1.16 479	1.00 485	0.22 380	0.19 407	0.24 400	0.23 418	0.28 429	0.26 419

EDNetEfficient	1.46 533	0.80 525	6.12 565	0.47 389	0.39 446	0.69 374	0.83 508	0.90 328	2.77 554	3.50 565	1.96 518	1.66 517	2.03 549	1.26 494	4.18 559	0.21 354	0.18 393	0.21 346	0.20 362	0.41 495	0.39 496

PSMNet_ROB	0.64 424	0.37 433	0.65 396	0.56 480	0.42 464	0.97 454	0.83 508	1.21 457	0.92 382	0.79 316	1.02 369	1.08 441	0.63 357	0.82 384	0.91 470	0.29 457	0.20 419	0.31 470	0.31 485	0.26 414	0.23 398

Consistency-Raft	1.01 495	0.81 526	1.24 507	0.84 530	0.97 539	0.81 418	0.84 511	1.30 491	1.59 524	1.05 463	1.68 505	1.12 452	0.91 469	0.92 432	1.11 495	0.65 536	0.74 550	0.79 538	0.90 552	1.06 544	0.79 541

PVD	1.28 525	0.67 515	1.28 510	0.74 527	0.62 522	1.50 518	0.84 511	1.99 546	2.96 555	2.18 543	2.36 530	1.85 525	1.95 547	1.92 535	1.94 532	0.39 507	0.36 517	0.49 523	0.37 501	0.51 515	0.64 534

PASM	0.90 484	0.64 511	1.69 532	0.69 522	0.69 528	0.78 407	0.84 511	1.03 380	1.26 495	1.19 490	1.15 424	1.31 478	0.98 487	1.24 492	1.03 487	0.52 528	0.56 542	0.59 533	0.66 542	0.56 524	0.54 531

XPNet_ROB	0.70 440	0.35 421	0.68 410	0.52 453	0.40 451	0.79 410	0.85 514	1.16 440	0.94 395	1.33 505	1.15 424	1.38 494	0.83 454	1.03 459	0.90 468	0.32 478	0.25 463	0.26 432	0.24 434	0.31 448	0.28 436

ETE_ROB	0.70 440	0.49 479	0.73 433	0.56 480	0.36 424	0.79 410	0.87 515	1.14 429	0.93 388	1.19 490	1.18 433	1.39 495	0.82 449	0.99 448	0.80 434	0.26 430	0.21 429	0.31 470	0.26 457	0.33 461	0.34 476

zh-sn7	1.09 510	0.75 520	3.23 553	0.57 486	0.42 464	1.11 481	0.89 516	1.19 450	1.27 496	1.41 509	1.98 519	1.25 469	1.47 526	1.99 539	2.62 545	0.26 430	0.26 469	0.26 432	0.27 464	0.35 472	0.30 452

FINET	0.67 433	0.42 461	1.00 480	0.46 380	0.43 470	0.83 429	0.89 516	1.08 400	1.50 517	0.87 378	1.14 418	0.71 302	0.68 390	0.92 432	0.70 414	0.36 501	0.30 491	0.26 432	0.24 434	0.35 472	0.33 469

ADCL	1.04 500	0.38 443	1.35 519	0.50 425	0.39 446	1.61 525	0.89 516	1.29 488	1.39 508	1.29 502	1.50 490	1.24 468	1.24 513	1.37 509	4.87 562	0.21 354	0.19 407	0.25 413	0.25 443	0.29 433	0.27 429

LE_ROB	4.42 569	0.24 298	2.75 550	0.42 297	0.23 157	1.57 523	0.90 519	1.71 541	17.88 585	16.56 587	4.88 569	5.17 565	18.85 587	1.63 522	14.62 578	0.17 251	0.14 294	0.16 150	0.16 231	0.19 305	0.17 281

SPS-STEREO	1.25 523	0.93 534	1.06 485	1.04 540	1.03 544	1.41 511	0.91 520	1.51 524	1.19 477	2.09 540	1.83 512	1.94 528	1.39 521	1.62 520	1.39 515	0.97 548	0.94 565	0.90 541	0.89 551	0.96 541	0.96 550
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	1.07 507	0.41 459	1.06 485	0.48 396	0.30 355	1.41 511	0.94 521	1.42 512	3.36 560	1.58 517	2.43 531	2.33 537	1.70 538	1.34 503	1.07 492	0.28 450	0.24 455	0.26 432	0.23 418	0.34 467	0.30 452

LALA_ROB	0.74 451	0.43 463	0.69 416	0.54 470	0.40 451	1.01 461	0.95 522	1.21 457	1.07 455	1.22 496	1.12 406	1.56 513	0.79 441	1.04 461	0.86 447	0.33 486	0.22 437	0.35 485	0.30 478	0.35 472	0.31 460

GANet	0.70 440	0.37 433	0.55 350	0.51 441	0.34 413	0.94 446	0.96 523	1.08 400	0.94 395	1.04 461	1.98 519	1.13 458	0.88 466	1.12 475	0.66 404	0.25 420	0.26 469	0.27 445	0.22 402	0.31 448	0.22 391

ACVNet_1	1.46 533	1.33 550	1.12 493	1.91 558	1.62 553	1.83 535	0.98 524	2.00 547	1.85 536	1.39 508	1.53 494	2.32 536	1.53 528	1.34 503	1.11 495	1.30 556	0.50 540	2.06 561	0.58 539	1.93 559	0.95 549

GANetREF_RVC	0.80 463	0.75 520	0.86 465	0.66 514	0.42 464	1.15 488	0.98 524	1.14 429	1.19 477	1.01 449	1.02 369	1.10 448	0.90 468	1.15 477	0.76 427	0.48 522	0.39 524	0.57 530	0.38 504	0.63 530	0.46 515
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
MANE	4.13 567	0.51 487	0.64 390	0.66 514	0.56 513	6.89 571	0.99 526	7.55 575	12.04 574	6.68 576	8.57 577	10.69 576	9.45 575	7.59 575	6.39 567	0.49 524	0.43 533	0.48 520	0.98 556	0.49 512	0.48 523

NVStereoNet_ROB	1.24 522	0.90 533	1.13 494	0.86 531	0.88 532	1.11 481	0.99 526	1.42 512	1.53 519	1.59 519	2.48 532	2.24 534	1.53 528	1.96 538	1.30 510	0.76 541	0.70 547	0.78 537	1.00 557	0.71 534	0.88 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	4.74 571	0.77 523	10.16 570	0.70 523	56.56 592	1.02 463	1.00 528	1.24 477	1.62 528	2.04 538	2.34 528	1.33 486	1.17 507	1.38 510	1.09 494	0.33 486	0.49 539	0.39 500	0.46 521	0.51 515	10.09 581

SGM+DAISY	1.35 528	0.94 536	1.25 508	0.96 535	1.00 542	1.52 520	1.02 529	1.34 497	1.21 481	2.64 551	2.65 540	2.44 538	1.56 531	1.64 523	1.26 507	0.97 548	0.95 566	0.90 541	0.90 552	0.94 539	0.96 550

NaN_ROB	0.69 438	0.44 468	0.69 416	0.51 441	0.33 404	0.97 454	1.06 530	1.22 465	1.19 477	1.24 499	0.96 337	1.08 441	0.78 439	1.20 484	0.67 407	0.24 409	0.30 491	0.23 383	0.24 434	0.23 384	0.25 413

CSAN	0.83 473	0.49 479	0.77 452	0.60 498	0.41 458	1.14 486	1.06 530	1.19 450	1.46 515	1.32 503	1.43 480	1.37 493	1.19 510	1.27 496	0.86 447	0.39 507	0.31 500	0.36 490	0.37 501	0.35 472	0.34 476

RainbowNet	1.35 528	1.49 553	1.19 502	1.88 556	1.45 550	1.48 517	1.07 532	1.61 534	1.55 521	1.20 494	1.59 498	1.54 511	1.13 502	1.34 503	0.97 478	1.36 559	0.70 547	1.82 553	0.79 548	1.71 551	1.07 556

ADCS	1.51 535	0.61 507	3.42 554	0.59 492	0.51 500	1.27 503	1.08 533	1.59 531	1.81 534	1.91 536	1.66 502	1.51 510	1.42 523	1.94 537	8.60 571	0.33 486	0.32 505	0.33 481	0.36 500	0.44 500	0.42 503

Wz-Net-TNSev	1.14 513	1.06 543	4.32 562	0.49 411	0.42 464	1.51 519	1.11 534	1.48 518	1.40 510	1.22 496	1.26 448	1.58 515	1.43 524	1.76 528	1.70 521	0.32 478	0.31 500	0.26 432	0.30 478	0.41 495	0.41 502

Wz-Net-SNSev	0.91 485	0.73 518	2.13 542	0.56 480	0.45 481	0.95 449	1.13 535	1.34 497	1.24 486	1.02 452	1.30 458	1.46 501	0.86 459	1.81 530	1.50 517	0.25 420	0.23 447	0.25 413	0.26 457	0.32 454	0.29 443

CrosDoStereo	0.50 347	0.18 91	0.45 242	0.38 160	0.24 186	0.40 200	1.18 536	0.67 203	0.86 341	0.94 419	1.37 467	0.63 257	0.77 434	0.65 288	0.45 319	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.18 307	0.14 126	0.14 191

DeepStereo_LL	0.50 347	0.18 91	0.45 242	0.38 160	0.24 186	0.40 200	1.18 536	0.67 203	0.86 341	0.94 419	1.37 467	0.63 257	0.77 434	0.65 288	0.45 319	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.18 307	0.14 126	0.14 191

ACVNet_2	1.65 541	1.27 548	1.41 526	1.75 553	1.62 553	2.22 541	1.20 538	2.30 551	2.62 551	1.78 530	2.56 535	3.03 545	1.61 534	1.54 513	1.12 499	1.06 551	0.58 544	1.82 553	0.70 545	1.82 553	0.96 550

NCCL2	0.72 448	0.41 459	0.65 396	0.64 506	0.44 477	0.98 458	1.20 538	1.11 412	1.00 420	0.98 437	0.96 337	1.49 506	0.87 462	0.90 422	0.79 432	0.31 467	0.26 469	0.39 500	0.39 508	0.32 454	0.32 464

coex-ft	6.43 574	1.51 555	87.33 596	0.49 411	0.38 440	1.34 506	1.21 540	1.16 440	8.09 571	12.12 579	2.79 542	2.77 543	3.31 564	1.16 479	3.15 549	0.24 409	0.23 447	0.27 445	0.24 434	0.45 504	0.37 488

WAO-8	2.92 557	1.55 556	1.35 519	1.79 554	1.63 555	5.23 567	1.22 541	4.58 570	12.56 576	2.84 556	4.07 564	4.83 561	2.72 559	3.49 560	2.25 541	1.27 553	0.91 561	1.99 555	1.15 565	1.86 554	1.15 558

Venus	2.92 557	1.55 556	1.35 519	1.79 554	1.63 555	5.23 567	1.22 541	4.58 570	12.56 576	2.84 556	4.06 563	4.83 561	2.72 559	3.49 560	2.25 541	1.27 553	0.91 561	1.99 555	1.15 565	1.86 554	1.15 558

MFMNet_re	1.14 513	0.97 540	1.19 502	0.99 536	0.95 537	1.25 502	1.22 541	1.39 507	1.55 521	1.69 527	1.67 504	1.21 465	1.53 528	1.12 475	0.99 482	0.87 545	0.75 554	0.79 538	0.75 546	0.90 536	0.94 547

DPSNet	0.99 493	0.42 461	1.88 539	0.53 463	0.41 458	1.59 524	1.26 544	2.21 550	1.43 511	1.10 478	1.11 402	1.46 501	1.95 547	1.34 503	1.26 507	0.34 492	0.25 463	0.25 413	0.21 384	0.46 507	0.37 488

IMH-64-1	1.86 543	1.62 558	1.16 496	2.20 561	1.89 561	2.33 542	1.30 545	2.89 555	2.29 546	1.66 524	2.80 543	2.49 539	1.61 534	2.10 542	1.78 527	1.60 561	0.74 550	2.43 565	1.02 558	2.12 560	1.17 560

IMH-64	1.86 543	1.62 558	1.16 496	2.20 561	1.89 561	2.33 542	1.30 545	2.89 555	2.29 546	1.66 524	2.80 543	2.49 539	1.61 534	2.10 542	1.78 527	1.60 561	0.74 550	2.43 565	1.02 558	2.12 560	1.17 560

IMH	2.04 550	1.62 558	1.20 505	2.20 561	1.89 561	2.91 557	1.30 545	3.11 558	3.03 556	1.81 531	3.35 553	3.03 545	1.90 544	2.48 551	1.80 529	1.66 564	0.77 556	2.45 567	1.04 561	2.15 562	1.19 563

WZ-Net	1.19 519	0.59 504	4.07 560	0.62 504	0.51 500	1.34 506	1.31 548	1.32 493	1.74 531	1.53 516	1.65 500	1.74 520	1.28 517	2.25 548	2.01 534	0.27 440	0.21 429	0.23 383	0.25 443	0.40 489	0.39 496

AnyNet_C32	1.16 517	0.62 510	2.40 546	0.57 486	0.55 510	1.41 511	1.34 549	1.18 448	1.24 486	1.49 511	1.42 477	1.39 495	1.20 512	1.55 514	4.82 561	0.29 457	0.28 482	0.29 461	0.34 496	0.38 486	0.42 503

Dean	1.98 547	1.36 551	1.36 523	2.12 560	1.81 560	2.74 547	1.36 550	3.37 564	3.80 564	2.08 539	3.32 551	3.21 550	1.82 541	1.71 527	1.67 520	1.27 553	0.77 556	1.99 555	0.90 552	1.86 554	1.03 555

AnyNet_C01	1.56 536	1.05 542	7.45 567	0.64 506	0.54 508	1.99 538	1.38 551	1.43 514	1.36 503	1.63 523	1.92 516	1.84 523	1.33 519	2.40 550	4.03 556	0.33 486	0.32 505	0.32 476	0.34 496	0.44 500	0.45 514

RTS	1.98 547	0.96 537	11.36 572	0.65 511	0.57 516	2.77 550	1.40 552	1.39 507	2.26 543	1.89 533	2.56 535	1.32 483	1.25 514	5.20 568	4.05 557	0.31 467	0.22 437	0.29 461	0.29 476	0.40 489	0.37 488

RTSA	1.98 547	0.96 537	11.36 572	0.65 511	0.57 516	2.77 550	1.40 552	1.39 507	2.26 543	1.89 533	2.56 535	1.32 483	1.25 514	5.20 568	4.05 557	0.31 467	0.22 437	0.29 461	0.29 476	0.40 489	0.37 488

MADNet+	2.23 553	2.43 569	10.85 571	1.22 545	0.91 535	2.76 549	1.40 552	2.12 549	1.67 530	1.32 503	1.74 508	1.86 526	1.74 539	6.25 570	4.41 560	0.65 536	0.64 545	0.58 532	0.54 537	0.80 535	0.76 538

WAO-6	2.04 550	1.50 554	1.16 496	1.70 552	1.67 557	2.69 546	1.44 555	3.06 557	3.63 563	1.98 537	3.27 549	3.54 556	2.07 550	2.36 549	2.22 540	1.31 558	0.91 561	2.04 560	1.22 567	1.73 552	1.27 564

SGM-ForestM	4.04 566	0.32 402	0.46 259	0.43 317	0.27 290	7.50 572	1.45 556	3.84 567	4.24 566	8.19 577	6.76 575	19.00 585	9.08 574	10.74 578	6.62 568	0.31 467	0.33 511	0.32 476	0.32 491	0.29 433	0.29 443

ELAS	1.63 540	0.61 507	0.95 473	0.68 520	0.55 510	3.01 558	1.55 557	2.39 552	2.33 548	3.64 566	3.89 560	2.75 542	2.90 561	2.15 545	2.27 543	0.52 528	0.45 536	0.50 525	0.48 528	0.54 522	0.52 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.90 545	1.20 545	1.35 519	1.27 546	1.06 547	2.84 552	1.56 558	3.23 560	3.06 558	2.23 544	3.33 552	3.17 549	2.28 552	3.12 556	2.21 538	1.02 550	0.91 561	1.06 545	1.03 560	1.04 543	0.97 553

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 498	0.57 502	1.51 530	0.67 517	0.50 496	2.57 545	1.66 559	1.20 455	1.43 511	1.38 507	1.57 497	1.33 486	0.92 474	1.64 523	0.88 456	0.37 504	0.39 524	0.46 515	0.60 540	0.41 495	0.40 499

TorneroNet-64	3.44 560	1.86 562	1.42 527	2.58 569	2.28 567	6.87 570	1.68 560	4.70 572	12.03 573	2.31 546	5.59 574	8.25 573	2.55 556	3.97 565	2.73 546	1.81 566	0.74 550	2.57 569	1.07 562	2.35 564	1.44 566

TorneroNet	4.53 570	1.89 563	1.48 529	2.55 567	2.27 566	13.78 580	1.69 561	4.84 574	23.73 590	2.89 559	7.70 576	7.06 572	2.69 558	4.26 567	3.42 553	1.84 567	0.77 556	2.68 571	1.13 563	2.42 565	1.47 567

notaker	2.76 555	2.29 568	1.80 537	2.96 572	2.58 573	2.90 556	1.75 562	3.24 561	3.05 557	2.78 554	4.24 565	6.15 570	2.51 555	3.34 558	2.75 547	2.31 572	1.18 569	3.00 575	1.65 571	2.84 571	1.97 569

SAMSARA	1.07 507	0.65 512	1.19 502	1.06 541	0.90 533	1.76 534	1.76 563	1.46 516	1.44 513	1.51 514	1.16 429	2.00 530	1.14 503	1.48 512	1.31 511	0.39 507	0.44 535	0.35 485	0.38 504	0.49 512	0.49 526

LVE	2.12 552	1.44 552	1.36 523	1.99 559	1.78 558	2.75 548	1.79 564	2.82 554	3.95 565	1.90 535	4.33 566	3.52 555	1.81 540	2.24 547	1.74 523	1.74 565	0.87 559	2.06 561	1.13 563	1.91 558	1.35 565

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 526	0.87 531	1.76 536	0.86 531	0.56 513	4.29 565	1.79 564	1.50 521	1.98 538	1.61 520	1.85 514	1.84 523	1.41 522	1.89 533	1.36 512	0.48 522	0.40 526	0.56 529	0.57 538	0.69 533	0.48 523

ELAS_RVC	1.60 538	0.61 507	1.01 482	0.70 523	0.56 513	2.00 539	1.89 566	1.96 545	2.65 552	3.33 564	3.26 548	3.03 545	3.41 567	2.49 552	2.09 536	0.52 528	0.45 536	0.50 525	0.48 528	0.54 522	0.52 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	2.57 554	1.93 564	1.69 532	2.63 570	2.42 569	2.86 554	2.07 567	3.27 562	6.50 569	2.49 550	3.36 554	3.41 554	1.92 545	2.49 552	1.94 532	2.13 570	1.40 571	2.79 574	1.50 570	2.73 568	1.77 568

ktn	2.98 559	2.25 567	1.73 535	2.84 571	2.53 572	3.76 564	2.15 568	3.70 566	5.47 568	2.75 553	5.17 573	5.94 568	2.48 554	3.23 557	2.46 544	2.34 574	1.44 572	2.78 573	2.03 573	2.45 566	2.01 571

PWCK	1.92 546	1.66 561	3.12 552	1.65 551	0.91 535	2.84 552	2.26 569	2.10 548	2.41 550	2.36 547	2.31 525	2.22 533	1.82 541	3.43 559	2.03 535	1.61 563	0.71 549	1.51 549	0.82 550	1.69 550	0.91 546

HanzoNet	6.76 575	2.45 570	4.22 561	3.19 574	2.94 575	3.62 562	2.28 570	4.79 573	7.20 570	14.00 583	13.19 582	17.49 583	22.30 588	13.25 579	6.19 566	4.20 577	1.93 573	3.10 576	2.56 575	3.35 573	2.88 576

UNDER WATER	3.46 561	2.07 566	3.64 557	3.09 573	2.48 570	3.75 563	2.42 571	3.31 563	13.77 578	2.90 560	2.95 546	5.84 566	3.69 568	3.69 562	3.48 555	2.07 569	1.11 568	2.70 572	1.40 568	2.84 571	1.98 570

UNDER WATER-64	3.53 562	2.01 565	3.94 558	3.22 575	2.49 571	5.41 569	2.60 572	3.43 565	12.41 575	3.03 561	2.68 541	6.07 569	4.04 569	3.79 564	3.33 551	2.02 568	1.24 570	2.63 570	1.46 569	2.78 569	2.08 572

MultiAttention	3.58 563	0.24 298	0.62 375	0.54 470	0.34 413	22.90 583	2.72 573	1.60 532	1.13 466	0.80 318	1.81 511	1.14 461	0.43 238	35.29 591	0.61 390	0.17 251	0.12 193	0.23 383	0.23 418	0.34 467	0.29 443

MADNet++	4.03 565	2.70 574	3.44 556	3.72 577	3.44 576	4.44 566	3.52 574	3.95 568	3.61 562	4.46 568	4.98 571	4.10 557	4.58 571	7.00 573	5.89 565	3.74 576	3.67 577	3.27 577	2.71 576	3.70 576	3.66 577

DPSimNet_ROB	3.58 563	2.45 570	8.57 568	2.53 566	2.37 568	2.88 555	3.77 575	3.14 559	3.23 559	4.71 572	3.86 559	4.68 559	4.87 572	4.07 566	5.62 564	2.33 573	2.33 574	2.47 568	2.52 574	2.51 567	2.64 574

JetBlue	2.78 556	1.26 547	7.04 566	1.16 543	1.48 551	8.00 573	6.02 576	2.60 553	1.92 537	2.12 541	2.64 539	3.34 553	3.05 563	6.49 571	3.39 552	0.78 542	0.76 555	0.75 535	0.76 547	0.97 542	1.18 562

BEATNet-Init1	15.13 581	0.82 529	50.86 594	0.72 526	0.53 505	38.10 592	7.03 577	11.83 580	14.25 579	29.78 593	30.17 593	48.21 596	22.64 589	26.78 589	18.11 580	0.42 515	0.38 520	0.47 516	0.46 521	0.51 515	0.48 523

TCMNet-wrong-test	8.97 576	10.42 581	8.74 569	19.56 582	17.61 581	12.53 579	9.01 578	13.59 581	2.18 542	4.64 570	5.11 572	14.63 579	11.09 577	7.19 574	9.73 572	5.56 581	0.89 560	3.77 578	3.11 577	10.34 581	9.80 580

JetRed	5.27 572	5.84 577	12.81 575	2.36 565	2.83 574	12.23 578	10.50 579	4.46 569	3.60 561	3.86 567	3.83 558	4.85 563	4.18 570	6.78 572	11.96 575	2.17 571	2.96 576	2.18 563	1.97 572	3.38 574	2.68 575

tt	6.20 573	0.20 164	5.89 564	3.55 576	2.07 564	11.26 576	19.21 580	11.74 579	5.46 567	2.69 552	2.04 523	4.87 564	6.25 573	3.70 563	7.09 570	8.32 582	11.17 586	4.93 579	5.41 581	5.74 577	2.37 573

HaxPig	31.96 586	37.24 592	34.27 586	24.37 586	24.88 586	18.26 581	19.86 581	20.64 587	28.52 591	35.97 594	38.75 594	25.57 589	28.72 591	33.88 590	34.39 591	35.94 595	38.87 595	37.80 591	40.48 591	39.68 593	41.15 595

MEDIAN_ROB	37.38 594	40.85 598	40.60 589	32.31 588	31.85 587	27.20 587	24.55 582	29.10 592	33.19 596	42.09 596	41.76 596	33.35 590	34.39 596	39.78 593	37.07 592	43.64 597	44.10 597	44.12 593	43.40 593	41.51 595	42.76 597

AVERAGE_ROB	37.58 595	40.13 597	40.15 588	34.81 589	33.82 588	28.55 591	25.10 583	32.02 593	34.06 597	41.28 595	40.66 595	34.46 591	34.81 597	39.18 592	37.57 593	42.78 596	43.44 596	43.82 592	43.03 592	40.47 594	41.51 596

DGTPSM_ROB	12.07 578	8.00 578	20.99 577	8.93 579	16.78 579	10.67 574	30.87 584	9.01 577	15.16 580	6.50 574	15.41 586	9.04 574	14.85 579	9.25 576	21.67 583	4.57 578	8.57 581	5.08 580	9.28 582	5.90 578	10.95 582

DPSMNet_ROB	12.08 579	8.00 578	21.00 578	8.97 580	16.79 580	10.67 574	30.89 585	9.02 578	15.17 581	6.51 575	15.41 586	9.04 574	14.85 579	9.27 577	21.67 583	4.58 579	8.57 581	5.09 582	9.29 583	5.90 578	10.95 582

USTest	12.99 580	14.18 582	20.00 576	16.24 581	14.97 578	20.80 582	31.95 586	16.20 583	10.91 572	8.79 578	9.48 578	13.94 578	10.50 576	16.11 580	21.44 582	3.17 575	4.82 578	5.08 580	5.36 580	8.81 580	7.13 579

Anonymous_1	33.25 587	18.26 583	23.92 580	20.54 583	21.28 584	25.59 584	35.94 587	22.01 591	15.57 582	13.33 580	13.49 583	18.08 584	15.29 581	20.36 581	24.60 585	16.28 589	8.84 583	66.59 594	118.00 594	155.73 597	11.23 584

DPSM_ROB	17.78 582	18.63 584	24.31 584	20.90 584	19.47 582	25.97 585	36.21 588	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 584	19.18 586	16.30 582	20.78 582	25.67 586	9.38 584	9.23 584	9.49 584	9.82 584	13.51 583	11.91 585

DPSM	17.78 582	18.63 584	24.31 584	20.90 584	19.47 582	25.97 585	36.21 588	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 584	19.18 586	16.30 582	20.78 582	25.67 586	9.38 584	9.23 584	9.49 584	9.82 584	13.51 583	11.91 585

xxxxx1	36.64 591	19.51 586	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

tt_ll	36.64 591	19.51 586	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

ff	36.64 591	19.51 586	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

LSM0	38.95 596	37.60 596	48.58 590	43.57 593	91.06 597	52.57 596	72.57 593	43.17 597	32.63 594	26.97 592	27.97 589	38.65 593	32.94 593	41.86 597	51.78 597	18.89 593	18.41 588	19.13 586	19.63 586	27.29 588	33.77 591

Selective-RAFT-Error	35.84 590	37.49 594	48.83 593	42.26 592	39.24 591	52.30 595	73.09 594	42.66 596	32.61 592	26.80 591	28.30 591	38.84 595	33.51 595	41.68 596	51.59 594	18.82 592	18.58 593	19.17 588	19.80 588	27.28 587	24.05 589

CasAABBNet	35.74 588	37.43 593	48.72 591	42.22 591	39.20 589	52.24 593	73.12 595	42.61 595	32.62 593	26.78 590	27.95 588	38.58 592	32.60 592	41.67 595	51.65 596	18.74 590	18.57 592	19.15 587	19.77 587	27.20 586	23.98 588

FlowAnything	35.81 589	37.53 595	48.80 592	42.20 590	39.22 590	52.25 594	73.16 596	42.56 594	32.89 595	26.76 589	28.30 591	38.69 594	33.09 594	41.63 594	51.62 595	18.76 591	18.59 594	19.21 589	19.92 589	27.16 585	23.91 587

test_example2	176.61 598	205.14 599	198.86 598	188.60 598	190.98 598	152.67 598	170.61 597	94.86 598	123.55 598	178.88 598	179.48 597	158.94 598	141.34 598	192.61 598	198.96 598	203.76 598	236.37 598	164.13 598	173.55 598	218.58 598	160.41 598

PML	40.80 597	29.24 589	11.87 574	7.20 578	14.47 577	92.13 597	213.69 598	7.63 576	23.35 589	74.72 597	190.14 598	50.17 597	26.15 590	21.39 584	12.70 576	8.76 583	2.92 575	8.45 583	3.25 578	13.26 582	4.42 578

ccccc		429.19 600		507.10 599	501.20 599	356.95 599		380.82 599		334.51 599		372.86 599		499.17 599		561.44 599	431.22 599	334.28 599	290.86 599	540.88 599

ASD4		8.86 580

Low-res two-view benchmark