Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 42	0.21 60	0.14 1	0.10 70	0.09 1	0.09 3	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 20	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 277	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.08 174	0.06 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 20	0.08 9	0.09 1	0.13 44	0.24 80	0.13 14	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 66	0.12 49	0.07 71	0.06 151	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.05 23

IGEV-Stereo+	0.12 43	0.08 11	0.17 33	0.18 51	0.13 244	0.09 1	0.11 18	0.16 4	0.15 24	0.10 11	0.08 10	0.10 36	0.10 43	0.21 124	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.16 446	0.24 520

adal-stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.18 51	0.11 113	0.11 4	0.10 9	0.16 4	0.12 8	0.10 11	0.11 20	0.09 18	0.10 43	0.14 9	0.11 11	0.04 1	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 26	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 30	0.12 8	0.11 23	0.11 20	0.08 3	0.08 7	0.23 149	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 78

StereoAnything_RVC	0.13 54	0.37 512	0.36 216	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 25	0.17 10	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 43	0.20 105	0.10 1	0.09 277	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.24 508	0.05 23

CroCo-Stereo Lap2	0.15 107	0.15 322	0.28 123	0.25 389	0.18 410	0.11 4	0.19 241	0.28 127	0.21 108	0.13 52	0.16 84	0.15 108	0.12 92	0.17 48	0.14 123	0.07 71	0.07 269	0.08 160	0.06 86	0.08 174	0.07 155

CroCo-Stereo	0.14 79	0.13 246	0.24 83	0.25 389	0.11 113	0.11 4	0.18 197	0.32 178	0.23 139	0.12 39	0.12 31	0.18 142	0.12 92	0.14 9	0.13 89	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.05 44	0.07 112	0.06 78
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
zero-FE	0.16 121	0.08 11	0.81 484	0.19 91	0.18 410	0.12 9	0.15 88	0.19 20	0.19 70	0.10 11	0.10 14	0.13 69	0.12 92	0.21 124	0.19 251	0.08 198	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.19 484	0.06 78

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 11	0.19 44	0.16 8	0.09 29	0.12 9	0.13 44	0.18 16	0.13 14	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 34	0.10 1	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 11	0.19 44	0.16 8	0.09 29	0.12 9	0.13 44	0.17 10	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 48	0.10 1	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2_L	0.13 54	0.11 142	0.20 53	0.16 8	0.12 170	0.12 9	0.07 1	0.18 16	0.20 92	0.12 39	0.15 74	0.14 92	0.12 92	0.15 17	0.14 123	0.13 422	0.09 387	0.09 237	0.10 345	0.11 354	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 26	0.16 8	0.08 9	0.12 9	0.13 44	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 36	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.05 23

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 11	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.13 14	0.12 25	0.24 80	0.19 70	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

111111	0.11 18	0.07 2	0.17 33	0.19 91	0.11 113	0.13 14	0.11 18	0.22 47	0.15 24	0.11 23	0.12 31	0.12 58	0.08 7	0.18 66	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.08 174	0.06 78

LGtest1	0.10 2	0.08 11	0.17 33	0.17 20	0.08 9	0.13 14	0.09 3	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 17	0.11 11	0.08 198	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.06 78

asda	0.11 18	0.11 142	0.16 26	0.17 20	0.09 29	0.14 17	0.12 25	0.24 80	0.16 29	0.11 23	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.15 17	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 18	0.11 142	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.14 17	0.12 25	0.21 37	0.16 29	0.13 52	0.13 44	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 44	0.06 45	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 18	0.11 142	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.14 17	0.12 25	0.21 37	0.16 29	0.13 52	0.13 44	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 44	0.06 45	0.04 1

monsterstereo	0.11 18	0.09 42	0.14 4	0.19 91	0.12 170	0.14 17	0.12 25	0.25 87	0.17 47	0.13 52	0.16 84	0.08 3	0.09 18	0.19 89	0.11 11	0.05 10	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.05 4	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 43	0.09 42	0.25 95	0.16 8	0.11 113	0.14 17	0.16 118	0.17 10	0.17 47	0.10 11	0.15 74	0.09 18	0.09 18	0.18 66	0.10 1	0.06 26	0.07 269	0.06 26	0.05 44	0.07 112	0.10 335

MonSter	0.10 2	0.08 11	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.14 17	0.12 25	0.24 80	0.19 70	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 18	0.08 11	0.15 11	0.19 91	0.11 113	0.14 17	0.10 9	0.22 47	0.18 57	0.10 11	0.13 44	0.10 36	0.11 69	0.14 9	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.05 23

DLNR_Zeroshot_test	10.44 585	12.10 592	19.93 592	106.08 601	23.66 598	0.14 17	0.13 44	3.22 579	0.17 47	0.16 109	0.23 155	0.16 125	0.10 43	0.31 277	0.15 147	2.36 580	0.06 151	0.07 81	0.07 142	39.70 599	0.06 78

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.15 25	0.12 25	0.17 10	0.20 92	0.11 23	0.10 14	0.09 18	0.10 43	0.16 34	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.05 23

qwe	0.11 18	0.10 80	0.14 4	0.17 20	0.10 70	0.15 25	0.12 25	0.25 87	0.17 47	0.14 75	0.13 44	0.09 18	0.09 18	0.18 66	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 18	0.09 42	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.15 25	0.10 9	0.19 20	0.18 57	0.14 75	0.17 95	0.09 18	0.10 43	0.18 66	0.13 89	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 23

4w-stereo	0.10 2	0.10 80	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.15 25	0.10 9	0.19 20	0.13 14	0.12 39	0.12 31	0.08 3	0.11 69	0.16 34	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 44	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 18	0.10 80	0.15 11	0.18 51	0.09 29	0.15 25	0.15 88	0.20 30	0.15 24	0.12 39	0.13 44	0.10 36	0.09 18	0.17 48	0.11 11	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 44	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 18	0.09 42	0.14 4	0.16 8	0.09 29	0.15 25	0.12 25	0.25 87	0.16 29	0.14 75	0.13 44	0.08 3	0.10 43	0.16 34	0.13 89	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 23

monsters	0.11 18	0.09 42	0.13 1	0.17 20	0.12 170	0.15 25	0.11 18	0.23 66	0.15 24	0.14 75	0.12 31	0.08 3	0.09 18	0.21 124	0.10 1	0.06 26	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 11	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.15 25	0.11 18	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 17	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.05 23

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 11	0.15 11	0.18 51	0.09 29	0.15 25	0.11 18	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 48	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.05 23

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 11	0.15 11	0.18 51	0.07 1	0.15 25	0.11 18	0.17 10	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 7	0.18 66	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.05 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 54	0.09 42	0.24 83	0.20 151	0.10 70	0.15 25	0.14 64	0.22 47	0.16 29	0.12 39	0.19 113	0.15 108	0.11 69	0.13 5	0.17 201	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.06 86	0.07 112	0.06 78

SCV_C0	0.14 79	0.11 142	0.25 95	0.19 91	0.12 170	0.15 25	0.16 118	0.30 157	0.22 121	0.13 52	0.15 74	0.13 69	0.09 18	0.24 160	0.10 1	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.06 86	0.09 240	0.06 78

SCV	0.14 79	0.14 289	0.24 83	0.21 195	0.11 113	0.15 25	0.16 118	0.31 168	0.18 57	0.11 23	0.15 74	0.13 69	0.10 43	0.23 149	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.06 78

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 54	0.14 289	0.19 44	0.26 423	0.09 29	0.15 25	0.13 44	0.22 47	0.18 57	0.12 39	0.11 20	0.10 36	0.13 123	0.21 124	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.07 112	0.05 23

AIO_rvc	0.12 43	0.11 142	0.22 69	0.19 91	0.10 70	0.15 25	0.17 154	0.20 30	0.16 29	0.11 23	0.13 44	0.13 69	0.08 7	0.22 140	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.07 155

AIO_test	0.12 43	0.09 42	0.20 53	0.19 91	0.11 113	0.15 25	0.17 154	0.19 20	0.16 29	0.11 23	0.13 44	0.14 92	0.09 18	0.20 105	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.05 23

RAStereo	0.13 54	0.12 184	0.27 112	0.22 254	0.11 113	0.15 25	0.18 197	0.23 66	0.23 139	0.13 52	0.17 95	0.11 50	0.09 18	0.15 17	0.13 89	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.06 86	0.07 112	0.05 23

Occ-G	0.13 54	0.08 11	0.21 60	0.17 20	0.10 70	0.15 25	0.19 241	0.22 47	0.19 70	0.13 52	0.19 113	0.21 176	0.11 69	0.17 48	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.07 112	0.06 78

rvit_stereo_0080	0.15 107	0.13 246	0.25 95	0.19 91	0.13 244	0.15 25	0.20 288	0.28 127	0.24 154	0.15 87	0.17 95	0.19 156	0.13 123	0.19 89	0.15 147	0.11 365	0.08 353	0.08 160	0.08 217	0.10 305	0.07 155

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 216	0.72 548	0.70 462	0.17 20	0.08 9	0.15 25	0.15 88	0.18 16	0.16 29	0.13 52	0.12 31	0.09 18	0.08 7	0.16 34	0.13 89	0.35 539	0.04 2	0.08 160	0.07 142	0.11 354	0.23 515

IGEV++	0.13 54	0.10 80	0.23 75	0.21 195	0.10 70	0.15 25	0.15 88	0.29 138	0.16 29	0.12 39	0.15 74	0.12 58	0.12 92	0.17 48	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.05 44	0.07 112	0.07 155

whm_eth	0.15 107	0.13 246	0.25 95	0.19 91	0.13 244	0.15 25	0.20 288	0.28 127	0.24 154	0.15 87	0.17 95	0.19 156	0.13 123	0.19 89	0.15 147	0.11 365	0.08 353	0.08 160	0.08 217	0.10 305	0.07 155

MIF-Stereo (partial)	0.16 121	0.10 80	0.34 186	0.21 195	0.15 336	0.15 25	0.13 44	0.28 127	0.25 167	0.17 121	0.26 186	0.15 108	0.16 174	0.25 191	0.17 201	0.09 277	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.09 240	0.08 221

Selective-IGEV	0.12 43	0.09 42	0.22 69	0.19 91	0.10 70	0.15 25	0.14 64	0.27 108	0.15 24	0.13 52	0.14 71	0.13 69	0.08 7	0.21 124	0.12 49	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.05 23

MSCF	0.13 54	0.12 184	0.21 60	0.22 254	0.10 70	0.16 49	0.15 88	0.26 96	0.18 57	0.17 121	0.16 84	0.11 50	0.13 123	0.18 66	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.07 142	0.06 45	0.06 78

asd	0.10 2	0.10 80	0.15 11	0.17 20	0.10 70	0.16 49	0.10 9	0.19 20	0.13 14	0.12 39	0.11 20	0.09 18	0.10 43	0.16 34	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 44	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 43	0.11 142	0.18 39	0.18 51	0.08 9	0.16 49	0.15 88	0.27 108	0.19 70	0.12 39	0.12 31	0.07 1	0.12 92	0.15 17	0.11 11	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 23

2w_stereo	0.11 18	0.10 80	0.15 11	0.18 51	0.08 9	0.16 49	0.14 64	0.27 108	0.20 92	0.14 75	0.14 71	0.08 3	0.11 69	0.13 5	0.12 49	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 44	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 43	0.08 11	0.14 4	0.18 51	0.09 29	0.16 49	0.15 88	0.25 87	0.21 108	0.13 52	0.16 84	0.08 3	0.12 92	0.16 34	0.13 89	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 23

IGEV	0.11 18	0.06 1	0.17 33	0.15 4	0.11 113	0.16 49	0.13 44	0.21 37	0.16 29	0.11 23	0.15 74	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.05 4	0.05 23

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 11	0.16 26	0.17 20	0.08 9	0.16 49	0.12 25	0.17 10	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 36	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.06 78

LG-Stereo	0.13 54	0.10 80	0.24 83	0.20 151	0.09 29	0.16 49	0.18 197	0.21 37	0.18 57	0.11 23	0.17 95	0.09 18	0.09 18	0.15 17	0.14 123	0.05 10	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.05 23

HUF	0.15 107	0.11 142	0.38 247	0.17 20	0.11 113	0.16 49	0.17 154	0.22 47	0.20 92	0.11 23	0.13 44	0.14 92	0.11 69	0.18 66	0.12 49	0.07 71	0.20 520	0.06 26	0.05 44	0.07 112	0.14 430

GIP-stereo	0.12 43	0.09 42	0.20 53	0.19 91	0.11 113	0.16 49	0.14 64	0.29 138	0.18 57	0.11 23	0.16 84	0.13 69	0.09 18	0.15 17	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.05 23

mms	0.13 54	0.11 142	0.19 44	0.19 91	0.12 170	0.16 49	0.17 154	0.20 30	0.17 47	0.13 52	0.17 95	0.14 92	0.09 18	0.24 160	0.14 123	0.06 26	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.07 112	0.07 155

rvit_stereo_0081	0.16 121	0.11 142	0.24 83	0.21 195	0.12 170	0.16 49	0.17 154	0.22 47	0.33 265	0.16 109	0.18 105	0.18 142	0.14 143	0.20 105	0.16 171	0.11 365	0.08 353	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.07 155

rvit_stereo_0082	0.16 121	0.11 142	0.24 83	0.21 195	0.12 170	0.16 49	0.17 154	0.22 47	0.33 265	0.16 109	0.18 105	0.18 142	0.14 143	0.20 105	0.16 171	0.11 365	0.08 353	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.07 155

AIO-Stereo	0.13 54	0.10 80	0.22 69	0.20 151	0.09 29	0.16 49	0.15 88	0.27 108	0.16 29	0.13 52	0.15 74	0.13 69	0.08 7	0.18 66	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.06 78

RSM	0.12 43	0.09 42	0.20 53	0.20 151	0.09 29	0.16 49	0.15 88	0.23 66	0.18 57	0.13 52	0.13 44	0.15 108	0.09 18	0.21 124	0.12 49	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.05 23

MoCha-V2	0.13 54	0.08 11	0.26 103	0.23 301	0.09 29	0.16 49	0.15 88	0.26 96	0.16 29	0.15 87	0.15 74	0.13 69	0.14 143	0.20 105	0.11 11	0.06 26	0.07 269	0.06 26	0.06 86	0.06 45	0.05 23

plain	0.17 139	0.13 246	0.43 314	0.21 195	0.13 244	0.16 49	0.17 154	0.27 108	0.22 121	0.16 109	0.26 186	0.13 69	0.16 174	0.27 226	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.07 142	0.10 305	0.07 155

MaDis-Stereo	0.14 79	0.13 246	0.26 103	0.19 91	0.14 286	0.16 49	0.13 44	0.25 87	0.21 108	0.13 52	0.14 71	0.14 92	0.11 69	0.17 48	0.17 201	0.08 198	0.07 269	0.08 160	0.06 86	0.07 112	0.06 78

CASnet	0.14 79	0.12 184	0.22 69	0.22 254	0.08 9	0.16 49	0.15 88	0.27 108	0.25 167	0.22 164	0.20 129	0.15 108	0.11 69	0.17 48	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.11 367	0.09 303	0.08 174	0.05 23
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MS	0.13 54	0.09 42	0.33 176	0.15 4	0.09 29	0.17 68	0.08 2	0.19 20	0.16 29	0.10 11	0.12 31	0.11 50	0.09 18	0.15 17	0.11 11	0.07 71	0.11 436	0.05 1	0.27 531	0.10 305	0.16 451

Replicate-Monster	0.12 43	0.10 80	0.32 160	0.16 8	0.08 9	0.17 68	0.10 9	0.22 47	0.19 70	0.11 23	0.10 14	0.10 36	0.09 18	0.19 89	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.08 221

FlowAnything_test	0.14 79	0.11 142	0.21 60	0.21 195	0.12 170	0.17 68	0.16 118	0.25 87	0.16 29	0.15 87	0.13 44	0.15 108	0.14 143	0.18 66	0.16 171	0.10 326	0.07 269	0.11 367	0.12 423	0.08 174	0.09 279

water-stereo	0.13 54	0.08 11	0.20 53	0.19 91	0.10 70	0.17 68	0.14 64	0.25 87	0.19 70	0.17 121	0.23 155	0.15 108	0.15 158	0.12 2	0.13 89	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.05 23

4.25_new	0.11 18	0.11 142	0.16 26	0.17 20	0.10 70	0.17 68	0.12 25	0.21 37	0.14 19	0.12 39	0.13 44	0.09 18	0.10 43	0.15 17	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 18	0.11 142	0.16 26	0.17 20	0.10 70	0.17 68	0.12 25	0.21 37	0.14 19	0.12 39	0.13 44	0.09 18	0.10 43	0.15 17	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 18	0.11 142	0.16 26	0.17 20	0.10 70	0.17 68	0.12 25	0.21 37	0.14 19	0.12 39	0.13 44	0.09 18	0.10 43	0.15 17	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 18	0.10 80	0.14 4	0.17 20	0.09 29	0.17 68	0.09 3	0.22 47	0.16 29	0.13 52	0.13 44	0.09 18	0.11 69	0.19 89	0.13 89	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 18	0.08 11	0.17 33	0.17 20	0.07 1	0.17 68	0.13 44	0.18 16	0.16 29	0.11 23	0.13 44	0.11 50	0.12 92	0.18 66	0.11 11	0.08 198	0.04 2	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.04 1

HART	0.15 107	0.11 142	0.30 140	0.21 195	0.09 29	0.17 68	0.16 118	0.30 157	0.19 70	0.15 87	0.25 176	0.17 132	0.09 18	0.21 124	0.12 49	0.06 26	0.07 269	0.07 81	0.05 44	0.08 174	0.06 78

HI	0.20 216	0.13 246	0.33 176	0.18 51	0.15 336	0.17 68	0.16 118	0.34 200	0.21 108	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 302	0.29 255	0.21 289	0.06 26	0.05 30	0.08 160	0.09 303	0.09 240	0.07 155

CoSv	0.20 216	0.13 246	0.33 176	0.18 51	0.15 336	0.17 68	0.16 118	0.34 200	0.21 108	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 302	0.29 255	0.21 289	0.06 26	0.05 30	0.08 160	0.09 303	0.09 240	0.07 155

fffft	0.13 54	0.09 42	0.24 83	0.19 91	0.10 70	0.17 68	0.19 241	0.22 47	0.16 29	0.14 75	0.11 20	0.13 69	0.10 43	0.24 160	0.18 222	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.07 112	0.06 78
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 54	0.11 142	0.23 75	0.20 151	0.11 113	0.17 68	0.18 197	0.20 30	0.19 70	0.13 52	0.18 105	0.14 92	0.10 43	0.23 149	0.14 123	0.06 26	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.06 45	0.05 23

rvit_stereo_0083	0.16 121	0.12 184	0.26 103	0.21 195	0.13 244	0.17 68	0.17 154	0.22 47	0.34 275	0.16 109	0.21 141	0.19 156	0.16 174	0.21 124	0.16 171	0.11 365	0.10 412	0.10 310	0.08 217	0.09 240	0.07 155

rvit_stereo_ft	0.17 139	0.14 289	0.30 140	0.25 389	0.14 286	0.17 68	0.21 319	0.28 127	0.26 176	0.16 109	0.19 113	0.20 165	0.16 174	0.22 140	0.17 201	0.11 365	0.07 269	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.07 155

RSM++	0.12 43	0.09 42	0.19 44	0.20 151	0.09 29	0.17 68	0.15 88	0.21 37	0.19 70	0.12 39	0.12 31	0.14 92	0.09 18	0.20 105	0.12 49	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.07 112	0.05 23

CAS++	0.16 121	0.12 184	0.27 112	0.18 51	0.12 170	0.17 68	0.15 88	0.42 307	0.24 154	0.19 143	0.18 105	0.13 69	0.10 43	0.21 124	0.12 49	0.12 403	0.10 412	0.11 367	0.08 217	0.10 305	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 79	0.10 80	0.30 140	0.21 195	0.13 244	0.17 68	0.13 44	0.19 20	0.18 57	0.15 87	0.20 129	0.10 36	0.11 69	0.18 66	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.08 174	0.06 78

MIM_Stereo	0.18 163	0.12 184	0.38 247	0.20 151	0.11 113	0.17 68	0.14 64	0.35 224	0.25 167	0.27 213	0.35 288	0.23 208	0.13 123	0.27 226	0.16 171	0.06 26	0.07 269	0.08 160	0.08 217	0.08 174	0.06 78

GLC_STEREO	0.15 107	0.10 80	0.24 83	0.21 195	0.09 29	0.17 68	0.15 88	0.23 66	0.27 186	0.17 121	0.20 129	0.17 132	0.11 69	0.23 149	0.16 171	0.07 71	0.09 387	0.09 237	0.08 217	0.07 112	0.06 78

PFNet+	0.20 216	0.10 80	0.37 228	0.21 195	0.12 170	0.17 68	0.19 241	0.29 138	0.34 275	0.33 333	0.32 247	0.24 220	0.16 174	0.32 283	0.17 201	0.10 326	0.07 269	0.11 367	0.10 345	0.08 174	0.12 393

GASTEREO	0.13 54	0.12 184	0.21 60	0.23 301	0.10 70	0.18 90	0.15 88	0.26 96	0.18 57	0.17 121	0.16 84	0.11 50	0.13 123	0.19 89	0.11 11	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.07 142	0.06 45	0.06 78

3.75w	0.11 18	0.09 42	0.15 11	0.17 20	0.11 113	0.18 90	0.12 25	0.23 66	0.14 19	0.13 52	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.16 34	0.11 11	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 201	0.14 289	0.34 186	0.23 301	0.14 286	0.18 90	0.20 288	0.29 138	0.37 315	0.18 138	0.22 151	0.23 208	0.17 200	0.26 207	0.17 201	0.15 461	0.13 466	0.13 426	0.11 384	0.11 354	0.08 221

WCG-NET	0.14 79	0.09 42	0.23 75	0.18 51	0.08 9	0.18 90	0.17 154	0.21 37	0.28 201	0.18 138	0.21 141	0.15 108	0.12 92	0.18 66	0.12 49	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.05 23

MGS-Stereo	0.14 79	0.11 142	0.32 160	0.19 91	0.11 113	0.18 90	0.17 154	0.20 30	0.22 121	0.14 75	0.24 168	0.15 108	0.10 43	0.18 66	0.12 49	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.10 305	0.06 78

HH	0.18 163	0.12 184	0.55 403	0.22 254	0.12 170	0.18 90	0.18 197	0.34 200	0.19 70	0.20 147	0.24 168	0.34 333	0.18 225	0.29 255	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.07 112	0.06 78

HanStereo	0.18 163	0.12 184	0.55 403	0.22 254	0.12 170	0.18 90	0.18 197	0.34 200	0.19 70	0.20 147	0.24 168	0.34 333	0.18 225	0.29 255	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.07 112	0.06 78

CES	0.14 79	0.08 11	0.19 44	0.17 20	0.22 472	0.18 90	0.16 118	0.23 66	0.19 70	0.14 75	0.17 95	0.14 92	0.10 43	0.18 66	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.08 174	0.18 477

MC-Stereo	0.14 79	0.09 42	0.25 95	0.21 195	0.09 29	0.18 90	0.16 118	0.23 66	0.19 70	0.18 138	0.23 155	0.16 125	0.13 123	0.22 140	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.05 23

DisPM	0.19 201	0.10 80	0.35 196	0.23 301	0.13 244	0.18 90	0.20 288	0.29 138	0.29 220	0.33 333	0.34 277	0.23 208	0.16 174	0.33 290	0.16 171	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.07 112	0.11 370

test_4	0.18 163	0.12 184	0.34 186	0.23 301	0.12 170	0.18 90	0.22 345	0.26 96	0.24 154	0.24 184	0.47 421	0.22 188	0.13 123	0.24 160	0.16 171	0.06 26	0.05 30	0.09 237	0.09 303	0.07 112	0.05 23

test-3	0.16 121	0.09 42	0.31 154	0.21 195	0.11 113	0.18 90	0.16 118	0.30 157	0.27 186	0.26 204	0.16 84	0.22 188	0.12 92	0.26 207	0.18 222	0.06 26	0.04 2	0.08 160	0.08 217	0.06 45	0.06 78

test_1	0.16 121	0.09 42	0.31 154	0.21 195	0.11 113	0.18 90	0.16 118	0.30 157	0.27 186	0.25 192	0.16 84	0.22 188	0.12 92	0.26 207	0.18 222	0.06 26	0.04 2	0.08 160	0.08 217	0.06 45	0.06 78

Patchmatch Stereo++	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.14 64	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.29 211	0.25 228	0.17 200	0.26 207	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.16 118	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.29 211	0.25 228	0.18 225	0.24 160	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo_v2	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.16 118	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.29 211	0.25 228	0.17 200	0.24 160	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.14 64	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.28 198	0.25 228	0.17 200	0.24 160	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

HUI-Stereo	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.14 64	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.28 198	0.25 228	0.17 200	0.22 140	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

RAFT_R40	0.21 236	0.10 80	0.37 228	0.24 352	0.13 244	0.18 90	0.18 197	0.31 168	0.29 220	0.33 333	0.33 268	0.30 299	0.24 302	0.55 385	0.18 222	0.08 198	0.05 30	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.07 155

iGMRVC	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.15 88	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.29 211	0.25 228	0.17 200	0.27 226	0.17 201	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

IRAFT_RVC	0.22 266	0.12 184	0.39 262	0.26 423	0.11 113	0.18 90	0.24 392	0.40 281	0.37 315	0.31 298	0.30 224	0.29 283	0.24 302	0.55 385	0.22 309	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.07 155

iRAFT	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.14 64	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.29 211	0.25 228	0.17 200	0.26 207	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

AnonymousM	0.17 139	0.19 396	0.24 83	0.18 51	0.10 70	0.18 90	0.17 154	0.30 157	0.23 139	0.26 204	0.20 129	0.18 142	0.14 143	0.19 89	0.14 123	0.09 277	0.06 151	0.38 537	0.15 472	0.06 45	0.05 23

RAFT-IKP	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.10 70	0.18 90	0.15 88	0.29 138	0.22 121	0.28 223	0.29 211	0.25 228	0.18 225	0.25 191	0.16 171	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

CREStereo++_RVC	0.15 107	0.08 11	0.26 103	0.17 20	0.11 113	0.18 90	0.13 44	0.22 47	0.30 232	0.21 158	0.30 224	0.13 69	0.11 69	0.16 34	0.15 147	0.07 71	0.04 2	0.06 26	0.15 472	0.06 45	0.05 23
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.18 163	0.15 322	0.32 160	0.21 195	0.10 70	0.18 90	0.18 197	0.33 192	0.27 186	0.25 192	0.37 307	0.25 228	0.17 200	0.24 160	0.15 147	0.06 26	0.05 30	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.05 23

AdaDepth	0.11 18	0.09 42	0.20 53	0.20 151	0.10 70	0.19 116	0.13 44	0.16 4	0.13 14	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 89	0.12 49	0.05 10	0.05 30	0.06 26	0.06 86	0.05 4	0.05 23

3.25w_new	0.11 18	0.09 42	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.19 116	0.10 9	0.22 47	0.17 47	0.14 75	0.12 31	0.10 36	0.11 69	0.17 48	0.12 49	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 23

3.25w	0.11 18	0.09 42	0.15 11	0.17 20	0.09 29	0.19 116	0.10 9	0.22 47	0.17 47	0.14 75	0.12 31	0.10 36	0.11 69	0.17 48	0.12 49	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 23

MM-Stereo_test3	0.17 139	0.12 184	0.29 133	0.23 301	0.14 286	0.19 116	0.22 345	0.39 270	0.36 304	0.16 109	0.24 168	0.17 132	0.12 92	0.19 89	0.14 123	0.07 71	0.07 269	0.08 160	0.06 86	0.09 240	0.06 78

Reg-Stereo(zero)	0.16 121	0.07 2	0.36 216	0.19 91	0.10 70	0.19 116	0.14 64	0.28 127	0.24 154	0.22 164	0.20 129	0.24 220	0.18 225	0.21 124	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.06 86	0.06 45	0.06 78

SMoEStereo_RVC	0.13 54	0.10 80	0.22 69	0.19 91	0.10 70	0.19 116	0.17 154	0.19 20	0.19 70	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.11 69	0.24 160	0.16 171	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.06 78

fffy	0.14 79	0.11 142	0.24 83	0.20 151	0.10 70	0.19 116	0.18 197	0.22 47	0.19 70	0.13 52	0.16 84	0.15 108	0.13 123	0.25 191	0.14 123	0.06 26	0.06 151	0.08 160	0.06 86	0.07 112	0.06 78

rvit_stereo_0081_aga	0.16 121	0.14 289	0.28 123	0.21 195	0.13 244	0.19 116	0.17 154	0.23 66	0.24 154	0.17 121	0.21 141	0.19 156	0.13 123	0.19 89	0.14 123	0.11 365	0.08 353	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.07 155

WCG-NET（raft）	0.14 79	0.09 42	0.23 75	0.17 20	0.08 9	0.19 116	0.16 118	0.23 66	0.26 176	0.18 138	0.19 113	0.20 165	0.12 92	0.21 124	0.12 49	0.06 26	0.06 151	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.05 23

RAFT-Stereo-weight	0.15 107	0.09 42	0.26 103	0.20 151	0.10 70	0.19 116	0.17 154	0.36 242	0.29 220	0.24 184	0.20 129	0.19 156	0.10 43	0.18 66	0.15 147	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.06 45	0.05 23

IGEV_Zeroshot_test	0.18 163	0.10 80	0.65 445	0.20 151	0.12 170	0.19 116	0.15 88	0.34 200	0.19 70	0.28 223	0.22 151	0.27 258	0.13 123	0.23 149	0.18 222	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.06 78

AEACV	0.13 54	0.09 42	0.23 75	0.18 51	0.19 431	0.19 116	0.16 118	0.23 66	0.14 19	0.13 52	0.17 95	0.13 69	0.16 174	0.16 34	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.08 217	0.07 112	0.06 78

4D-IteraStereo	0.17 139	0.16 347	0.50 375	0.21 195	0.14 286	0.19 116	0.17 154	0.28 127	0.28 201	0.23 170	0.20 129	0.20 165	0.11 69	0.19 89	0.14 123	0.06 26	0.04 2	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.06 78

ProNet	0.14 79	0.12 184	0.25 95	0.19 91	0.11 113	0.19 116	0.19 241	0.27 108	0.20 92	0.14 75	0.13 44	0.13 69	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.07 112	0.07 155

RCA-Stereo	0.16 121	0.09 42	0.25 95	0.20 151	0.10 70	0.19 116	0.17 154	0.36 242	0.35 291	0.20 147	0.25 176	0.17 132	0.17 200	0.18 66	0.14 123	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.05 23

DCANet-4	0.19 201	0.10 80	0.52 390	0.19 91	0.09 29	0.19 116	0.18 197	0.36 242	0.39 339	0.29 250	0.30 224	0.17 132	0.22 269	0.20 105	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.05 4	0.07 155

fff	0.19 201	0.13 246	0.40 270	0.18 51	0.09 29	0.19 116	0.18 197	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 142	0.28 367	0.20 105	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.05 4	0.07 155

ADStereo(finetuned)	0.19 201	0.13 246	0.49 364	0.19 91	0.09 29	0.19 116	0.18 197	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 142	0.31 411	0.21 124	0.19 251	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.06 45	0.07 155

iRaft-Stereo_5w	0.23 283	0.18 380	0.44 323	0.22 254	0.13 244	0.19 116	0.19 241	0.37 252	0.32 253	0.28 223	0.37 307	0.34 333	0.23 284	0.65 444	0.27 367	0.06 26	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.09 240	0.08 221

TRStereo	0.19 201	0.17 366	0.47 350	0.23 301	0.19 431	0.19 116	0.16 118	0.52 418	0.28 201	0.20 147	0.19 113	0.21 176	0.13 123	0.24 160	0.13 89	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.11 384	0.06 45	0.06 78

ASMatch	0.23 283	0.11 142	0.51 386	0.24 352	0.14 286	0.19 116	0.17 154	0.31 168	0.28 201	0.28 223	0.68 500	0.27 258	0.26 332	0.50 359	0.22 309	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.06 45	0.11 370

SST-Stereo	0.21 236	0.10 80	0.37 228	0.24 352	0.13 244	0.19 116	0.17 154	0.31 168	0.24 154	0.34 353	0.33 268	0.29 283	0.25 323	0.56 396	0.17 201	0.08 198	0.05 30	0.10 310	0.08 217	0.09 240	0.07 155

Pruner-Stereo	0.19 201	0.11 142	0.34 186	0.29 475	0.12 170	0.19 116	0.17 154	0.31 168	0.29 220	0.33 333	0.32 247	0.25 228	0.15 158	0.24 160	0.21 289	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.09 279

DeepStereo_RVC	0.18 163	0.11 142	0.40 270	0.21 195	0.11 113	0.19 116	0.16 118	0.28 127	0.22 121	0.27 213	0.27 193	0.23 208	0.28 367	0.24 160	0.18 222	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.07 142	0.09 240	0.10 335

rafts_anoy	0.18 163	0.15 322	0.35 196	0.22 254	0.14 286	0.19 116	0.17 154	0.32 178	0.30 232	0.23 170	0.25 176	0.20 165	0.16 174	0.22 140	0.19 251	0.08 198	0.07 269	0.10 310	0.12 423	0.09 240	0.08 221

raftrobust	0.16 121	0.13 246	0.29 133	0.22 254	0.15 336	0.19 116	0.13 44	0.32 178	0.26 176	0.26 204	0.20 129	0.19 156	0.17 200	0.21 124	0.15 147	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.07 155

DCANet	0.18 163	0.13 246	0.40 270	0.19 91	0.09 29	0.19 116	0.18 197	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 142	0.23 284	0.20 105	0.19 251	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.06 45	0.07 155

csc	0.19 201	0.13 246	0.40 270	0.18 51	0.09 29	0.19 116	0.18 197	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 142	0.28 367	0.20 105	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.05 4	0.07 155

cscssc	0.19 201	0.13 246	0.40 270	0.18 51	0.09 29	0.19 116	0.18 197	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 142	0.28 367	0.20 105	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.05 4	0.07 155

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 139	0.14 289	0.32 160	0.20 151	0.09 29	0.19 116	0.17 154	0.32 178	0.30 232	0.25 192	0.33 268	0.20 165	0.17 200	0.19 89	0.15 147	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.07 112	0.05 23

Gwc-CoAtRS	0.17 139	0.10 80	0.37 228	0.20 151	0.12 170	0.19 116	0.15 88	0.32 178	0.28 201	0.23 170	0.23 155	0.27 258	0.15 158	0.20 105	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.06 78

depthmonostereo	0.14 79	0.09 42	0.19 44	0.19 91	0.08 9	0.20 147	0.15 88	0.27 108	0.23 139	0.16 109	0.18 105	0.14 92	0.17 200	0.19 89	0.13 89	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.05 44	0.05 4	0.05 23

MM-Stereo_test1	0.17 139	0.10 80	0.39 262	0.23 301	0.11 113	0.20 147	0.22 345	0.33 192	0.29 220	0.22 164	0.21 141	0.15 108	0.14 143	0.23 149	0.13 89	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.09 240	0.06 78

castereo	0.14 79	0.10 80	0.19 44	0.18 51	0.10 70	0.20 147	0.19 241	0.30 157	0.27 186	0.13 52	0.18 105	0.16 125	0.16 174	0.15 17	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.06 86	0.06 45	0.05 23

999	0.14 79	0.08 11	0.24 83	0.19 91	0.11 113	0.20 147	0.17 154	0.24 80	0.18 57	0.13 52	0.16 84	0.14 92	0.11 69	0.36 310	0.15 147	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.07 155

rvit_0105_4	0.20 216	0.15 322	0.38 247	0.23 301	0.14 286	0.20 147	0.22 345	0.33 192	0.39 339	0.19 143	0.24 168	0.25 228	0.19 240	0.27 226	0.17 201	0.16 476	0.13 466	0.13 426	0.11 384	0.11 354	0.08 221

Pointernet	0.13 54	0.07 2	0.27 112	0.19 91	0.11 113	0.20 147	0.12 25	0.31 168	0.24 154	0.15 87	0.15 74	0.13 69	0.11 69	0.17 48	0.13 89	0.08 198	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.05 23

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 341	0.14 289	0.95 513	0.21 195	0.27 507	0.20 147	0.19 241	0.48 366	0.25 167	0.26 204	0.55 459	0.34 333	0.18 225	0.25 191	0.17 201	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.12 423	0.12 391	0.12 393

test_for_model	0.29 396	0.89 557	0.34 186	0.69 550	0.49 541	0.20 147	0.16 118	0.30 157	0.23 139	0.28 223	0.15 74	0.13 69	0.11 69	0.17 48	0.13 89	0.29 532	0.10 412	0.06 26	0.04 1	0.86 561	0.18 477

H2IRNET	0.18 163	0.13 246	0.35 196	0.21 195	0.12 170	0.20 147	0.15 88	0.27 108	0.30 232	0.17 121	0.31 238	0.25 228	0.20 249	0.24 160	0.18 222	0.07 71	0.06 151	0.09 237	0.10 345	0.09 240	0.06 78

IGEVStereo-DCA	0.14 79	0.11 142	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.20 147	0.18 197	0.27 108	0.20 92	0.15 87	0.12 31	0.14 92	0.12 92	0.28 239	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.07 155

rrr	0.17 139	0.11 142	0.57 410	0.19 91	0.12 170	0.20 147	0.18 197	0.35 224	0.22 121	0.15 87	0.12 31	0.14 92	0.12 92	0.28 239	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.07 155

LoS_RVC	0.13 54	0.10 80	0.19 44	0.18 51	0.16 368	0.20 147	0.18 197	0.20 30	0.17 47	0.13 52	0.19 113	0.12 58	0.15 158	0.17 48	0.13 89	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.12 393

CAS	0.15 107	0.07 2	0.21 60	0.41 528	0.16 368	0.20 147	0.18 197	0.22 47	0.19 70	0.15 87	0.19 113	0.11 50	0.09 18	0.14 9	0.13 89	0.29 532	0.04 2	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.14 430

DCRE	0.20 216	0.13 246	0.40 270	0.21 195	0.15 336	0.20 147	0.19 241	0.30 157	0.27 186	0.22 164	0.80 517	0.23 208	0.16 174	0.23 149	0.15 147	0.07 71	0.07 269	0.07 81	0.08 217	0.07 112	0.06 78

GMOStereo	0.18 163	0.14 289	0.30 140	0.22 254	0.12 170	0.20 147	0.27 427	0.26 96	0.28 201	0.31 298	0.32 247	0.26 249	0.17 200	0.15 17	0.12 49	0.07 71	0.07 269	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.05 23

error version	0.18 163	0.14 289	0.30 140	0.22 254	0.12 170	0.20 147	0.27 427	0.26 96	0.28 201	0.31 298	0.32 247	0.26 249	0.17 200	0.15 17	0.12 49	0.07 71	0.07 269	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.05 23

test-v	0.18 163	0.14 289	0.30 140	0.22 254	0.12 170	0.20 147	0.27 427	0.26 96	0.28 201	0.31 298	0.32 247	0.26 249	0.17 200	0.15 17	0.12 49	0.07 71	0.07 269	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.05 23

HHNet	0.22 266	0.12 184	0.52 390	0.18 51	0.18 410	0.20 147	0.20 288	0.34 200	0.31 244	0.32 321	0.59 473	0.20 165	0.21 256	0.24 160	0.31 398	0.08 198	0.05 30	0.09 237	0.07 142	0.08 174	0.11 370

AAGNet	0.33 430	0.11 142	0.37 228	0.25 389	0.16 368	0.20 147	0.19 241	0.30 157	0.27 186	0.35 370	0.35 288	0.27 258	0.30 395	0.44 338	2.66 573	0.08 198	0.05 30	0.10 310	0.07 142	0.08 174	0.06 78

PSM-softLoss	0.21 236	0.10 80	0.39 262	0.24 352	0.12 170	0.20 147	0.18 197	0.38 258	0.26 176	0.29 250	0.32 247	0.24 220	0.16 174	0.52 370	0.20 266	0.09 277	0.06 151	0.10 310	0.09 303	0.08 174	0.12 393

KMStereo	0.21 236	0.10 80	0.39 262	0.24 352	0.12 170	0.20 147	0.18 197	0.38 258	0.26 176	0.29 250	0.32 247	0.24 220	0.16 174	0.52 370	0.20 266	0.09 277	0.06 151	0.10 310	0.09 303	0.08 174	0.12 393

RAFT-345	0.21 236	0.10 80	0.46 342	0.22 254	0.11 113	0.20 147	0.16 118	0.26 96	0.25 167	0.27 213	0.66 496	0.21 176	0.16 174	0.55 385	0.21 289	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.06 45	0.06 78

test-2	0.18 163	0.14 289	0.30 140	0.22 254	0.12 170	0.20 147	0.27 427	0.26 96	0.28 201	0.31 298	0.32 247	0.26 249	0.17 200	0.15 17	0.12 49	0.07 71	0.07 269	0.10 310	0.08 217	0.08 174	0.05 23

cross-raft	0.17 139	0.12 184	0.41 293	0.23 301	0.10 70	0.20 147	0.24 392	0.33 192	0.23 139	0.23 170	0.28 198	0.29 283	0.15 158	0.17 48	0.15 147	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.05 23

iRaftStereo_RVC	0.16 121	0.12 184	0.26 103	0.21 195	0.11 113	0.20 147	0.17 154	0.32 178	0.23 139	0.20 147	0.25 176	0.18 142	0.12 92	0.20 105	0.15 147	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.09 303	0.08 174	0.07 155

test_xeample3	0.16 121	0.11 142	0.56 407	0.19 91	0.12 170	0.20 147	0.18 197	0.35 224	0.20 92	0.16 109	0.12 31	0.13 69	0.12 92	0.24 160	0.15 147	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.08 217	0.07 112	0.07 155

CFNet-RSSM	0.17 139	0.10 80	0.40 270	0.20 151	0.11 113	0.20 147	0.15 88	0.36 242	0.30 232	0.23 170	0.21 141	0.26 249	0.15 158	0.20 105	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.05 23

DilatedVolume-Stereo	0.14 79	0.08 11	0.18 39	0.18 51	0.09 29	0.21 174	0.14 64	0.24 80	0.21 108	0.21 158	0.21 141	0.15 108	0.14 143	0.23 149	0.15 147	0.07 71	0.06 151	0.06 26	0.06 86	0.05 4	0.05 23

LG-G_1	0.11 18	0.08 11	0.18 39	0.18 51	0.07 1	0.21 174	0.09 3	0.19 20	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 50	0.10 43	0.19 89	0.10 1	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.06 78

LG-G	0.11 18	0.08 11	0.18 39	0.18 51	0.07 1	0.21 174	0.09 3	0.19 20	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 50	0.10 43	0.19 89	0.10 1	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.06 78

MM-Stereo_test2	0.15 107	0.10 80	0.44 323	0.23 301	0.11 113	0.21 174	0.21 319	0.27 108	0.22 121	0.15 87	0.16 84	0.13 69	0.11 69	0.20 105	0.13 89	0.06 26	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.05 23

AIO-test1	0.19 201	0.14 289	0.41 293	0.27 451	0.15 336	0.21 174	0.16 118	0.39 270	0.36 304	0.17 121	0.26 186	0.18 142	0.13 123	0.28 239	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.10 310	0.11 384	0.06 45	0.09 279

UGAM-zero	0.23 283	0.10 80	0.54 397	0.19 91	0.13 244	0.21 174	0.14 64	0.44 325	0.22 121	0.28 223	0.28 198	0.51 459	0.33 421	0.65 444	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.08 217	0.06 45	0.07 155

GCAP-BAT	0.16 121	0.11 142	0.36 216	0.18 51	0.13 244	0.21 174	0.16 118	0.23 66	0.18 57	0.26 204	0.28 198	0.20 165	0.11 69	0.24 160	0.17 201	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.05 4	0.06 78

trnet	0.13 54	0.08 11	0.21 60	0.15 4	0.07 1	0.21 174	0.12 25	0.24 80	0.24 154	0.16 109	0.21 141	0.15 108	0.13 123	0.18 66	0.13 89	0.08 198	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.05 23

ff7	0.14 79	0.12 184	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.27 108	0.20 92	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.07 155

ffff	0.14 79	0.12 184	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.27 108	0.20 92	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.07 155

11t	0.14 79	0.12 184	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.27 108	0.20 92	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.07 155

MSKI-zero shot	0.17 139	0.09 42	0.43 314	0.20 151	0.11 113	0.21 174	0.15 88	0.32 178	0.21 108	0.23 170	0.24 168	0.23 208	0.10 43	0.31 277	0.13 89	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.06 78

EKT-Stereo	0.38 464	0.12 184	0.38 247	0.42 529	3.88 579	0.21 174	0.17 154	0.35 224	0.28 201	0.20 147	0.20 129	0.23 208	0.15 158	0.28 239	0.16 171	0.09 277	0.07 269	0.09 237	0.07 142	0.09 240	0.09 279

GCAP-Stereo	0.14 79	0.14 289	0.33 176	0.20 151	0.09 29	0.21 174	0.10 9	0.26 96	0.20 92	0.18 138	0.19 113	0.15 108	0.13 123	0.17 48	0.13 89	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.05 44	0.06 45	0.06 78

anonymousdsp	0.14 79	0.12 184	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.28 127	0.20 92	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.08 174	0.07 155

EGLCR-Stereo	0.13 54	0.08 11	0.20 53	0.18 51	0.09 29	0.21 174	0.13 44	0.27 108	0.21 108	0.13 52	0.10 14	0.15 108	0.09 18	0.20 105	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.06 78

knoymous	0.17 139	0.09 42	0.32 160	0.17 20	0.11 113	0.21 174	0.17 154	0.32 178	0.23 139	0.23 170	0.28 198	0.27 258	0.16 174	0.23 149	0.16 171	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.06 86	0.09 240	0.09 279

ccc-4	0.14 79	0.12 184	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.27 108	0.20 92	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.07 155

IGEV-Stereo	0.14 79	0.12 184	0.27 112	0.19 91	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.28 127	0.20 92	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.12 92	0.24 160	0.12 49	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.08 174	0.07 155
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 313	0.13 246	0.56 407	0.23 301	0.11 113	0.21 174	0.19 241	0.40 281	0.32 253	0.30 281	0.43 381	0.36 352	0.31 411	0.61 422	0.20 266	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.06 45	0.07 155

OMP-Stereo	0.23 283	0.14 289	0.35 196	0.29 475	0.13 244	0.21 174	0.16 118	0.37 252	0.33 265	0.34 353	0.30 224	0.34 333	0.19 240	0.70 459	0.24 339	0.07 71	0.06 151	0.09 237	0.07 142	0.07 112	0.06 78

NF-Stereo	0.20 216	0.10 80	0.35 196	0.24 352	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 188	0.16 174	0.51 364	0.20 266	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.13 409

OCTAStereo	0.20 216	0.10 80	0.35 196	0.24 352	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 188	0.16 174	0.51 364	0.20 266	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.13 409

FTStereo	0.28 385	0.10 80	0.43 314	0.23 301	0.13 244	0.21 174	0.53 536	0.34 200	0.26 176	0.38 408	0.95 530	0.30 299	0.56 510	0.32 283	0.18 222	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.07 112	0.19 485

RE-Stereo	0.20 216	0.10 80	0.35 196	0.24 352	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 188	0.16 174	0.51 364	0.20 266	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.13 409

TVStereo	0.20 216	0.10 80	0.35 196	0.24 352	0.12 170	0.21 174	0.18 197	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 188	0.16 174	0.51 364	0.20 266	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.13 409

raft+_RVC	0.18 163	0.14 289	0.32 160	0.21 195	0.15 336	0.21 174	0.16 118	0.38 258	0.34 275	0.21 158	0.28 198	0.20 165	0.15 158	0.24 160	0.19 251	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.08 221

RALCasStereoNet	0.18 163	0.15 322	0.33 176	0.21 195	0.14 286	0.21 174	0.18 197	0.31 168	0.25 167	0.21 158	0.29 211	0.22 188	0.15 158	0.27 226	0.17 201	0.08 198	0.10 412	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.09 279

AIO-test2	0.20 216	0.20 408	0.36 216	0.26 423	0.15 336	0.22 202	0.16 118	0.42 307	0.42 372	0.16 109	0.29 211	0.15 108	0.11 69	0.26 207	0.13 89	0.18 498	0.06 151	0.10 310	0.11 384	0.07 112	0.07 155

DEFOM-Stereo	0.11 18	0.08 11	0.17 33	0.17 20	0.09 29	0.22 202	0.14 64	0.14 3	0.16 29	0.11 23	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 124	0.11 11	0.06 26	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.05 4	0.05 23

rvit_0105_5	0.21 236	0.15 322	0.38 247	0.23 301	0.13 244	0.22 202	0.24 392	0.36 242	0.39 339	0.21 158	0.23 155	0.26 249	0.19 240	0.26 207	0.19 251	0.15 461	0.13 466	0.12 405	0.12 423	0.10 305	0.09 279

rvit_stereo_0075_2	0.24 313	0.17 366	0.50 375	0.26 423	0.22 472	0.22 202	0.15 88	0.40 281	0.35 291	0.27 213	0.37 307	0.29 283	0.20 249	0.28 239	0.19 251	0.17 487	0.12 454	0.19 500	0.12 423	0.13 406	0.13 409

LoS	0.14 79	0.08 11	0.27 112	0.16 8	0.09 29	0.22 202	0.14 64	0.26 96	0.26 176	0.15 87	0.18 105	0.18 142	0.13 123	0.22 140	0.14 123	0.08 198	0.06 151	0.06 26	0.04 1	0.06 45	0.06 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 236	0.16 347	0.41 293	0.25 389	0.15 336	0.22 202	0.24 392	0.32 178	0.28 201	0.33 333	0.51 437	0.29 283	0.17 200	0.32 283	0.13 89	0.06 26	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.06 78

test_3	0.18 163	0.11 142	0.32 160	0.24 352	0.11 113	0.22 202	0.25 409	0.31 168	0.31 244	0.25 192	0.18 105	0.23 208	0.13 123	0.25 191	0.19 251	0.06 26	0.05 30	0.09 237	0.10 345	0.07 112	0.06 78

GwcNet-ADL	0.22 266	0.14 289	0.58 415	0.24 352	0.13 244	0.22 202	0.23 370	0.49 374	0.40 355	0.27 213	0.29 211	0.30 299	0.20 249	0.26 207	0.23 328	0.09 277	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.09 240	0.09 279

CrosDoStereo	0.31 412	0.10 80	0.49 364	0.18 51	0.12 170	0.22 202	1.11 571	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 485	0.28 273	0.46 488	0.61 422	0.57 487	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.07 155

DeepStereo_LL	0.31 412	0.10 80	0.49 364	0.18 51	0.12 170	0.22 202	1.11 571	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 485	0.28 273	0.46 488	0.61 422	0.57 487	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.07 155

PFNet	0.23 283	0.10 80	0.57 410	0.24 352	0.14 286	0.22 202	0.19 241	0.39 270	0.33 265	0.35 370	0.32 247	0.27 258	0.19 240	0.64 438	0.22 309	0.09 277	0.05 30	0.09 237	0.07 142	0.08 174	0.07 155

test-1	0.17 139	0.11 142	0.40 270	0.23 301	0.13 244	0.22 202	0.23 370	0.34 200	0.26 176	0.20 147	0.24 168	0.22 188	0.14 143	0.16 34	0.20 266	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.06 45	0.08 221

TestStereo	0.21 236	0.19 396	0.40 270	0.25 389	0.10 70	0.22 202	0.21 319	0.31 168	0.31 244	0.23 170	0.34 277	0.22 188	0.18 225	0.62 430	0.18 222	0.08 198	0.06 151	0.10 310	0.07 142	0.11 354	0.06 78

XX-TBD	0.15 107	0.18 380	0.28 123	0.22 254	0.10 70	0.22 202	0.15 88	0.22 47	0.27 186	0.22 164	0.26 186	0.14 92	0.12 92	0.16 34	0.13 89	0.08 198	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.07 112	0.06 78

sAnonymous2	0.20 216	0.21 422	0.58 415	0.24 352	0.17 389	0.22 202	0.19 241	0.34 200	0.28 201	0.17 121	0.19 113	0.17 132	0.16 174	0.17 48	0.14 123	0.10 326	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.23 505	0.17 464

CroCo_RVC	0.20 216	0.21 422	0.58 415	0.24 352	0.17 389	0.22 202	0.19 241	0.34 200	0.28 201	0.17 121	0.19 113	0.17 132	0.16 174	0.17 48	0.14 123	0.10 326	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.23 505	0.17 464

sCroCo_RVC	0.18 163	0.14 289	0.49 364	0.27 451	0.18 410	0.22 202	0.17 154	0.27 108	0.23 139	0.14 75	0.22 151	0.17 132	0.14 143	0.21 124	0.15 147	0.10 326	0.11 436	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.09 279

GMStereo	0.19 201	0.25 453	0.40 270	0.21 195	0.12 170	0.22 202	0.19 241	0.29 138	0.40 355	0.25 192	0.23 155	0.16 125	0.15 158	0.25 191	0.19 251	0.09 277	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 54	0.08 11	0.21 60	0.14 1	0.08 9	0.22 202	0.15 88	0.25 87	0.24 154	0.16 109	0.21 141	0.14 92	0.13 123	0.18 66	0.13 89	0.09 277	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.07 112	0.06 78
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
R-Stereo Train	0.18 163	0.09 42	0.32 160	0.22 254	0.12 170	0.22 202	0.19 241	0.42 307	0.19 70	0.31 298	0.45 404	0.20 165	0.14 143	0.18 66	0.15 147	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.06 78

RAFT-Stereo	0.18 163	0.09 42	0.32 160	0.22 254	0.12 170	0.22 202	0.19 241	0.42 307	0.19 70	0.31 298	0.45 404	0.20 165	0.14 143	0.18 66	0.15 147	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.06 45	0.06 78
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune	0.16 121	0.12 184	0.23 75	0.16 8	0.08 9	0.23 223	0.20 288	0.29 138	0.31 244	0.19 143	0.22 151	0.19 156	0.15 158	0.29 255	0.20 266	0.06 26	0.06 151	0.08 160	0.06 86	0.06 45	0.06 78

tt45	0.14 79	0.09 42	0.22 69	0.19 91	0.11 113	0.23 223	0.18 197	0.22 47	0.17 47	0.15 87	0.13 44	0.14 92	0.10 43	0.30 270	0.14 123	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.07 112	0.07 155

tg	0.16 121	0.11 142	0.25 95	0.21 195	0.11 113	0.23 223	0.15 88	0.34 200	0.24 154	0.20 147	0.25 176	0.19 156	0.12 92	0.24 160	0.15 147	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.09 303	0.08 174	0.07 155

UGAM	0.26 357	0.14 289	0.45 334	0.25 389	0.12 170	0.23 223	0.25 409	0.32 178	0.41 365	0.31 298	0.42 368	0.41 399	0.22 269	0.92 519	0.22 309	0.08 198	0.06 151	0.14 452	0.12 423	0.10 305	0.07 155

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 283	0.13 246	0.83 490	0.20 151	0.21 456	0.23 223	0.17 154	0.48 366	0.27 186	0.23 170	0.29 211	0.39 378	0.23 284	0.25 191	0.15 147	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.11 384	0.11 354	0.10 335

testlalala2	0.18 163	0.10 80	0.50 375	0.36 515	0.25 500	0.23 223	0.14 64	0.34 200	0.24 154	0.25 192	0.25 176	0.21 176	0.12 92	0.16 34	0.16 171	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.06 78

AE-Stereo	0.17 139	0.11 142	0.31 154	0.24 352	0.14 286	0.23 223	0.18 197	0.34 200	0.29 220	0.15 87	0.25 176	0.21 176	0.13 123	0.20 105	0.14 123	0.07 71	0.08 353	0.09 237	0.10 345	0.07 112	0.06 78

StereoVision	0.22 266	0.18 380	0.37 228	0.27 451	0.17 389	0.23 223	0.22 345	0.38 258	0.31 244	0.20 147	0.51 437	0.22 188	0.16 174	0.28 239	0.18 222	0.11 365	0.12 454	0.13 426	0.13 450	0.10 305	0.07 155

testlalala	0.15 107	0.10 80	0.36 216	0.19 91	0.12 170	0.23 223	0.16 118	0.26 96	0.19 70	0.24 184	0.19 113	0.14 92	0.11 69	0.16 34	0.13 89	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.05 4	0.05 23

LL-Strereo	0.29 396	0.25 453	0.58 415	0.25 389	0.21 456	0.23 223	0.24 392	0.55 446	0.42 372	0.34 353	0.32 247	0.41 399	0.40 461	0.94 523	0.23 328	0.08 198	0.07 269	0.11 367	0.09 303	0.09 240	0.09 279

qqq	0.20 216	0.12 184	0.31 154	0.20 151	0.11 113	0.23 223	0.19 241	0.41 293	0.27 186	0.24 184	0.28 198	0.28 273	0.24 302	0.34 296	0.22 309	0.08 198	0.07 269	0.10 310	0.09 303	0.09 240	0.09 279

raft_robust	0.22 266	0.17 366	0.30 140	0.22 254	0.12 170	0.23 223	0.22 345	0.49 374	0.48 437	0.32 321	0.32 247	0.26 249	0.23 284	0.53 377	0.15 147	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.10 345	0.08 174	0.06 78

RAFT+CT+SA	0.21 236	0.18 380	0.33 176	0.25 389	0.18 410	0.23 223	0.29 448	0.40 281	0.36 304	0.24 184	0.38 321	0.18 142	0.16 174	0.32 283	0.16 171	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.12 423	0.09 240	0.09 279

LCNet	0.21 236	0.11 142	0.29 133	0.25 389	0.12 170	0.23 223	0.19 241	0.34 200	0.26 176	0.28 223	0.35 288	0.26 249	0.30 395	0.35 305	0.17 201	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.10 345	0.13 406	0.22 508

STrans-v2	0.24 313	0.13 246	0.54 397	0.21 195	0.12 170	0.23 223	0.21 319	0.47 354	0.28 201	0.31 298	0.42 368	0.36 352	0.35 434	0.62 430	0.23 328	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.06 45	0.06 78

IIG-Stereo	0.23 283	0.13 246	0.35 196	0.29 475	0.12 170	0.23 223	0.14 64	0.38 258	0.31 244	0.34 353	0.37 307	0.33 326	0.21 256	0.70 459	0.26 362	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.07 142	0.07 112	0.06 78

KYRaft	0.22 266	0.10 80	0.30 140	0.23 301	0.12 170	0.23 223	0.23 370	0.35 224	0.24 154	0.35 370	0.54 455	0.34 333	0.26 332	0.29 255	0.15 147	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.10 345	0.08 174	0.31 533

GrayStereo	0.25 341	0.09 42	0.32 160	0.26 423	0.13 244	0.23 223	0.47 526	0.34 200	0.30 232	0.39 423	0.47 421	0.30 299	0.79 536	0.29 255	0.16 171	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.09 303	0.07 112	0.13 409

Prome-Stereo	0.21 236	0.10 80	0.30 140	0.24 352	0.12 170	0.23 223	0.23 370	0.36 242	0.25 167	0.33 333	0.59 473	0.24 220	0.28 367	0.29 255	0.16 171	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.08 174	0.20 495

RALAANet	0.19 201	0.18 380	0.37 228	0.23 301	0.14 286	0.23 223	0.13 44	0.37 252	0.29 220	0.28 223	0.26 186	0.25 228	0.15 158	0.26 207	0.18 222	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.06 78

XX-Stereo	0.21 236	0.10 80	0.83 490	0.26 423	0.17 389	0.23 223	0.13 44	0.40 281	0.18 57	0.20 147	0.41 352	0.31 310	0.10 43	0.32 283	0.12 49	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.05 23

PMTNet	0.15 107	0.08 11	0.23 75	0.15 4	0.09 29	0.23 223	0.16 118	0.25 87	0.23 139	0.17 121	0.21 141	0.16 125	0.14 143	0.22 140	0.13 89	0.29 532	0.05 30	0.06 26	0.04 1	0.07 112	0.06 78

ISRNet	0.27 365	0.13 246	0.45 334	0.26 423	0.19 431	0.24 245	0.14 64	0.45 335	0.43 379	0.39 423	0.48 427	0.42 408	0.27 351	0.32 283	0.29 383	0.20 507	0.12 454	0.17 484	0.16 484	0.16 446	0.20 495

rvit_0105_3	0.23 283	0.17 366	0.40 270	0.25 389	0.15 336	0.24 245	0.28 442	0.38 258	0.41 365	0.25 192	0.25 176	0.28 273	0.21 256	0.28 239	0.20 266	0.15 461	0.13 466	0.14 452	0.15 472	0.10 305	0.09 279

model_zeroshot	0.17 139	0.11 142	0.39 262	0.20 151	0.12 170	0.24 245	0.15 88	0.34 200	0.22 121	0.30 281	0.20 129	0.22 188	0.12 92	0.24 160	0.14 123	0.08 198	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.07 112	0.07 155

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 139	0.13 246	0.24 83	0.19 91	0.13 244	0.24 245	0.17 154	0.30 157	0.37 315	0.43 458	0.17 95	0.13 69	0.12 92	0.19 89	0.15 147	0.08 198	0.07 269	0.09 237	0.07 142	0.09 240	0.08 221

LL-Strereo2	0.18 163	0.18 380	0.39 262	0.22 254	0.12 170	0.24 245	0.13 44	0.31 168	0.23 139	0.24 184	0.20 129	0.24 220	0.12 92	0.26 207	0.15 147	0.06 26	0.06 151	0.12 405	0.09 303	0.08 174	0.07 155

riskmin	0.18 163	0.09 42	0.34 186	0.18 51	0.12 170	0.24 245	0.16 118	0.34 200	0.28 201	0.21 158	0.23 155	0.33 326	0.24 302	0.23 149	0.17 201	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.06 86	0.10 305	0.10 335

SA	0.22 266	0.16 347	0.36 216	0.23 301	0.13 244	0.24 245	0.23 370	0.45 335	0.40 355	0.27 213	0.44 392	0.23 208	0.23 284	0.33 290	0.17 201	0.07 71	0.06 151	0.10 310	0.11 384	0.08 174	0.06 78

UDGNet	0.23 283	0.31 495	0.38 247	0.24 352	0.14 286	0.24 245	0.18 197	0.32 178	0.43 379	0.29 250	0.28 198	0.24 220	0.19 240	0.29 255	0.20 266	0.15 461	0.07 269	0.21 506	0.11 384	0.14 424	0.10 335

IPLGR_C	0.21 236	0.22 435	0.60 423	0.23 301	0.15 336	0.24 245	0.20 288	0.35 224	0.29 220	0.31 298	0.32 247	0.22 188	0.15 158	0.25 191	0.20 266	0.08 198	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.08 174	0.08 221

ACRE	0.21 236	0.20 408	0.62 434	0.23 301	0.15 336	0.24 245	0.20 288	0.35 224	0.28 201	0.31 298	0.32 247	0.22 188	0.15 158	0.25 191	0.20 266	0.08 198	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.08 174	0.08 221

NRIStereo	0.18 163	0.11 142	0.35 196	0.23 301	0.11 113	0.24 245	0.20 288	0.29 138	0.26 176	0.26 204	0.25 176	0.25 228	0.18 225	0.34 296	0.18 222	0.07 71	0.06 151	0.09 237	0.07 142	0.09 240	0.08 221

CRE-IMP	0.18 163	0.12 184	0.37 228	0.22 254	0.11 113	0.24 245	0.17 154	0.29 138	0.21 108	0.27 213	0.26 186	0.24 220	0.17 200	0.23 149	0.18 222	0.08 198	0.05 30	0.10 310	0.07 142	0.10 305	0.10 335

GMM-Stereo	0.21 236	0.10 80	0.43 314	0.23 301	0.13 244	0.24 245	0.25 409	0.37 252	0.27 186	0.30 281	0.45 404	0.27 258	0.21 256	0.31 277	0.17 201	0.07 71	0.05 30	0.10 310	0.09 303	0.08 174	0.19 485

111	0.20 216	0.17 366	0.40 270	0.18 51	0.09 29	0.24 245	0.17 154	0.41 293	0.45 405	0.23 170	0.29 211	0.29 283	0.21 256	0.24 160	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.07 112	0.08 221

DFGA-Net	0.23 283	0.24 448	0.49 364	0.22 254	0.15 336	0.25 259	0.17 154	0.39 270	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.21 176	0.17 200	0.59 413	0.28 371	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.09 303	0.10 305	0.08 221

G2L-Stereo	0.25 341	0.16 347	0.47 350	0.22 254	0.14 286	0.25 259	0.18 197	0.46 346	0.35 291	0.33 333	0.37 307	0.40 392	0.22 269	0.60 415	0.30 391	0.10 326	0.09 387	0.10 310	0.08 217	0.09 240	0.09 279

DispNO	0.27 365	0.18 380	0.62 434	0.23 301	0.17 389	0.25 259	0.22 345	0.45 335	0.41 365	0.32 321	0.39 334	0.38 366	0.27 351	0.77 489	0.27 367	0.09 277	0.07 269	0.10 310	0.10 345	0.08 174	0.08 221

MyStereo07	0.16 121	0.12 184	0.26 103	0.22 254	0.14 286	0.25 259	0.23 370	0.29 138	0.21 108	0.15 87	0.13 44	0.12 58	0.13 123	0.25 191	0.13 89	0.07 71	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo06	0.20 216	0.12 184	0.57 410	0.21 195	0.14 286	0.25 259	0.23 370	0.40 281	0.21 108	0.30 281	0.24 168	0.31 310	0.18 225	0.22 140	0.18 222	0.07 71	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo05	0.23 283	0.12 184	0.57 410	0.21 195	0.14 286	0.25 259	0.23 370	0.48 366	0.52 465	0.31 298	0.23 155	0.25 228	0.22 269	0.30 270	0.21 289	0.07 71	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo04	0.23 283	0.12 184	0.55 403	0.22 254	0.14 286	0.25 259	0.23 370	0.49 374	0.52 465	0.28 223	0.23 155	0.27 258	0.23 284	0.30 270	0.22 309	0.07 71	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.08 221

testlalala_base	0.20 216	0.13 246	0.35 196	0.25 389	0.15 336	0.25 259	0.16 118	0.34 200	0.17 47	0.19 143	0.26 186	0.17 132	0.14 143	0.18 66	0.16 171	0.39 544	0.09 387	0.07 81	0.05 44	0.45 539	0.08 221

RAFT-Test	0.17 139	0.10 80	0.38 247	0.19 91	0.12 170	0.25 259	0.17 154	0.33 192	0.23 139	0.23 170	0.29 211	0.27 258	0.14 143	0.20 105	0.14 123	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.06 78

anonymousdsp2	0.17 139	0.10 80	0.28 123	0.20 151	0.11 113	0.25 259	0.17 154	0.41 293	0.31 244	0.23 170	0.23 155	0.22 188	0.15 158	0.25 191	0.15 147	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.08 174	0.07 155

test_5	0.23 283	0.19 396	0.38 247	0.26 423	0.18 410	0.25 259	0.29 448	0.40 281	0.37 315	0.29 250	0.40 344	0.25 228	0.22 269	0.34 296	0.18 222	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.09 303	0.10 305	0.10 335

CIPLG	0.21 236	0.21 422	0.55 403	0.23 301	0.15 336	0.25 259	0.20 288	0.35 224	0.29 220	0.31 298	0.33 268	0.22 188	0.15 158	0.26 207	0.20 266	0.08 198	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.08 174	0.08 221

iRaft-Stereo_20w	0.19 201	0.10 80	0.46 342	0.19 91	0.13 244	0.25 259	0.19 241	0.52 418	0.19 70	0.29 250	0.21 141	0.22 188	0.20 249	0.28 239	0.18 222	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.08 217	0.08 174	0.08 221

dd	0.22 266	0.26 464	0.40 270	0.22 254	0.12 170	0.25 259	0.21 319	0.32 178	0.44 394	0.29 250	0.28 198	0.25 228	0.16 174	0.30 270	0.25 349	0.12 403	0.07 269	0.10 310	0.08 217	0.11 354	0.09 279

IPLGR	0.21 236	0.13 246	0.61 426	0.21 195	0.11 113	0.25 259	0.18 197	0.41 293	0.37 315	0.28 223	0.27 193	0.21 176	0.19 240	0.37 313	0.18 222	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.06 78

RAFT-RH_RVC	0.25 341	0.11 142	0.45 334	0.21 195	0.12 170	0.25 259	0.14 64	0.27 108	0.27 186	0.38 408	1.15 541	0.23 208	0.17 200	0.57 400	0.24 339	0.07 71	0.05 30	0.10 310	0.07 142	0.06 45	0.07 155

RAFT	0.21 236	0.17 366	0.32 160	0.24 352	0.12 170	0.25 259	0.27 427	0.35 224	0.28 201	0.33 333	0.33 268	0.38 366	0.22 269	0.29 255	0.17 201	0.08 198	0.08 353	0.11 367	0.10 345	0.10 305	0.06 78

TANstereo	0.15 107	0.09 42	0.28 123	0.16 8	0.08 9	0.25 259	0.14 64	0.23 66	0.28 201	0.24 184	0.30 224	0.16 125	0.12 92	0.17 48	0.13 89	0.08 198	0.07 269	0.06 26	0.05 44	0.06 45	0.07 155

PSMNet-RSSM	0.24 313	0.15 322	0.36 216	0.21 195	0.14 286	0.25 259	0.20 288	0.48 366	0.37 315	0.30 281	0.44 392	0.38 366	0.26 332	0.52 370	0.22 309	0.12 403	0.07 269	0.11 367	0.13 450	0.10 305	0.09 279

DN-CSS_ROB	0.22 266	0.25 453	0.47 350	0.24 352	0.14 286	0.25 259	0.12 25	0.40 281	0.33 265	0.29 250	0.42 368	0.22 188	0.20 249	0.33 290	0.19 251	0.07 71	0.06 151	0.11 367	0.11 384	0.11 354	0.07 155

FACV-RUCA	0.21 236	0.15 322	0.32 160	0.23 301	0.23 485	0.26 279	0.19 241	0.39 270	0.34 275	0.25 192	0.32 247	0.21 176	0.24 302	0.24 160	0.19 251	0.10 326	0.07 269	0.15 467	0.08 217	0.16 446	0.13 409

DCVSM-stereo	0.24 313	0.13 246	0.52 390	0.20 151	0.14 286	0.26 279	0.13 44	0.34 200	0.34 275	0.41 442	0.33 268	0.47 437	0.29 382	0.30 270	0.22 309	0.10 326	0.10 412	0.11 367	0.10 345	0.12 391	0.15 442

gcap-zeroshot	0.17 139	0.11 142	0.36 216	0.20 151	0.12 170	0.26 279	0.16 118	0.30 157	0.22 121	0.26 204	0.20 129	0.30 299	0.14 143	0.20 105	0.13 89	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.07 142	0.06 45	0.06 78

TestStereo1	0.21 236	0.16 347	0.32 160	0.26 423	0.13 244	0.26 279	0.27 427	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 188	0.21 256	0.33 290	0.17 201	0.07 71	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.07 155

x	0.19 201	0.11 142	0.29 133	0.20 151	0.11 113	0.26 279	0.18 197	0.41 293	0.29 220	0.25 192	0.29 211	0.28 273	0.24 302	0.26 207	0.23 328	0.09 277	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.09 240	0.08 221

SA-5K	0.21 236	0.16 347	0.32 160	0.26 423	0.13 244	0.26 279	0.27 427	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 188	0.21 256	0.33 290	0.17 201	0.07 71	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.08 174	0.07 155

PSM-AAD	0.25 341	0.10 80	0.30 140	0.24 352	0.12 170	0.26 279	0.38 500	0.34 200	0.28 201	0.35 370	0.39 334	0.28 273	0.79 536	0.30 270	0.16 171	0.07 71	0.06 151	0.12 405	0.11 384	0.08 174	0.21 503

CFNet_pseudo	0.23 283	0.13 246	0.47 350	0.19 91	0.13 244	0.26 279	0.16 118	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 284	0.29 255	0.21 289	0.09 277	0.06 151	0.11 367	0.08 217	0.11 354	0.09 279

FENet	0.21 236	0.11 142	0.45 334	0.21 195	0.12 170	0.26 279	0.17 154	0.41 293	0.35 291	0.30 281	0.31 238	0.29 283	0.23 284	0.26 207	0.23 328	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.09 279

ccs_rob	0.23 283	0.13 246	0.47 350	0.20 151	0.13 244	0.26 279	0.17 154	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 284	0.29 255	0.21 289	0.09 277	0.06 151	0.11 367	0.08 217	0.11 354	0.09 279

G2L-ROB	0.23 283	0.15 322	0.41 293	0.19 91	0.12 170	0.27 289	0.21 319	0.47 354	0.33 265	0.34 353	0.31 238	0.41 399	0.22 269	0.49 355	0.26 362	0.09 277	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.10 335

xyz-stereo-finetune2	0.17 139	0.11 142	0.26 103	0.16 8	0.09 29	0.27 289	0.19 241	0.27 108	0.20 92	0.22 164	0.28 198	0.21 176	0.22 269	0.37 313	0.22 309	0.06 26	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.06 45	0.07 155

G2L-Stereo_test	0.24 313	0.16 347	0.38 247	0.19 91	0.13 244	0.27 289	0.24 392	0.49 374	0.38 329	0.37 393	0.37 307	0.40 392	0.24 302	0.52 370	0.28 371	0.08 198	0.06 151	0.06 26	0.06 86	0.09 240	0.08 221

castereo++	0.13 54	0.10 80	0.18 39	0.18 51	0.10 70	0.27 289	0.13 44	0.23 66	0.23 139	0.11 23	0.13 44	0.16 125	0.10 43	0.18 66	0.10 1	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.05 4	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 341	0.15 322	0.33 176	0.23 301	0.11 113	0.27 289	0.18 197	0.56 461	0.59 488	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.28 367	0.49 355	0.30 391	0.11 365	0.08 353	0.11 367	0.10 345	0.11 354	0.13 409

test_sample2	0.21 236	0.10 80	0.28 123	0.19 91	0.11 113	0.27 289	0.21 319	0.43 319	0.29 220	0.26 204	0.31 238	0.30 299	0.24 302	0.45 341	0.18 222	0.09 277	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.09 240	0.09 279

SMFormer	0.25 341	0.12 184	0.40 270	0.19 91	0.10 70	0.27 289	0.19 241	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 332	0.58 407	0.28 371	0.10 326	0.07 269	0.08 160	0.08 217	0.09 240	0.09 279

tta	0.24 313	0.12 184	0.40 270	0.19 91	0.10 70	0.27 289	0.19 241	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 332	0.58 407	0.28 371	0.10 326	0.07 269	0.08 160	0.08 217	0.08 174	0.07 155

qqq1	0.24 313	0.12 184	0.40 270	0.19 91	0.10 70	0.27 289	0.19 241	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 332	0.58 407	0.16 171	0.10 326	0.07 269	0.07 81	0.06 86	0.08 174	0.07 155

fff1	0.24 313	0.12 184	0.40 270	0.19 91	0.10 70	0.27 289	0.19 241	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 332	0.58 407	0.16 171	0.10 326	0.07 269	0.07 81	0.06 86	0.08 174	0.07 155

11t1	0.18 163	0.10 80	0.30 140	0.20 151	0.11 113	0.27 289	0.17 154	0.35 224	0.23 139	0.25 192	0.23 155	0.23 208	0.23 284	0.25 191	0.18 222	0.09 277	0.07 269	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.09 279

MIPNet	0.21 236	0.15 322	0.52 390	0.21 195	0.12 170	0.27 289	0.20 288	0.45 335	0.37 315	0.30 281	0.23 155	0.19 156	0.24 302	0.27 226	0.19 251	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.06 78

GES	0.22 266	0.12 184	0.42 303	0.20 151	0.14 286	0.27 289	0.19 241	0.49 374	0.33 265	0.30 281	0.36 298	0.25 228	0.23 284	0.29 255	0.22 309	0.10 326	0.08 353	0.08 160	0.07 142	0.10 305	0.11 370

HCRNet	0.24 313	0.25 453	0.33 176	0.34 504	0.16 368	0.27 289	0.18 197	0.43 319	0.35 291	0.30 281	0.35 288	0.32 319	0.22 269	0.44 338	0.20 266	0.13 422	0.08 353	0.13 426	0.11 384	0.10 305	0.09 279

ACVNet	0.23 283	0.13 246	0.35 196	0.18 51	0.15 336	0.27 289	0.23 370	0.39 270	0.44 394	0.28 223	0.41 352	0.38 366	0.26 332	0.27 226	0.32 403	0.08 198	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.10 305	0.07 155

cf-r	0.24 313	0.15 322	0.44 323	0.21 195	0.14 286	0.27 289	0.22 345	0.42 307	0.40 355	0.30 281	0.42 368	0.42 408	0.26 332	0.43 334	0.25 349	0.11 365	0.06 151	0.08 160	0.10 345	0.08 174	0.08 221

GANet-RSSM	0.24 313	0.14 289	0.36 216	0.21 195	0.14 286	0.27 289	0.21 319	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.39 334	0.39 378	0.28 367	0.58 407	0.23 328	0.11 365	0.07 269	0.09 237	0.09 303	0.10 305	0.09 279

DMCA	0.22 266	0.14 289	0.36 216	0.22 254	0.14 286	0.27 289	0.20 288	0.43 319	0.38 329	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.24 302	0.24 160	0.28 371	0.11 365	0.08 353	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.11 370

HITNet	0.20 216	0.17 366	0.43 314	0.19 91	0.08 9	0.27 289	0.14 64	0.42 307	0.30 232	0.29 250	0.32 247	0.27 258	0.21 256	0.28 239	0.25 349	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.06 78
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
IGEV-RUCA	0.21 236	0.08 11	0.23 75	0.19 91	0.19 431	0.28 308	0.24 392	0.23 66	0.21 108	0.20 147	0.23 155	0.28 273	0.49 498	0.26 207	0.18 222	0.09 277	0.08 353	0.18 492	0.13 450	0.17 463	0.17 464

test_sample7	0.25 341	0.15 322	0.35 196	0.20 151	0.14 286	0.28 308	0.21 319	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 328	0.14 448	0.09 387	0.13 426	0.12 423	0.13 406	0.12 393

test_sample1	0.20 216	0.10 80	0.28 123	0.19 91	0.12 170	0.28 308	0.19 241	0.41 293	0.25 167	0.26 204	0.31 238	0.29 283	0.26 332	0.44 338	0.21 289	0.09 277	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.09 240	0.09 279

mmm	0.21 236	0.12 184	0.31 154	0.22 254	0.12 170	0.28 308	0.21 319	0.41 293	0.27 186	0.29 250	0.38 321	0.29 283	0.24 302	0.29 255	0.22 309	0.09 277	0.07 269	0.11 367	0.09 303	0.10 305	0.09 279

ffm	0.22 266	0.12 184	0.42 303	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.20 288	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 284	0.27 226	0.11 11	0.08 198	0.05 30	0.11 367	0.10 345	0.08 174	0.08 221

ff1	0.29 396	0.12 184	0.42 303	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.20 288	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 284	0.81 500	1.08 537	0.08 198	0.05 30	0.11 367	0.10 345	0.08 174	0.08 221

mmx	0.31 412	0.12 184	0.42 303	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.20 288	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 284	0.81 500	1.08 537	0.10 326	0.07 269	0.11 367	0.10 345	0.11 354	0.10 335

xxx	0.31 412	0.12 184	0.42 303	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.20 288	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 284	0.81 500	1.08 537	0.10 326	0.07 269	0.11 367	0.10 345	0.11 354	0.10 335

GMStereo_Zeroshot	0.24 313	0.21 422	0.45 334	0.26 423	0.13 244	0.28 308	0.15 88	0.39 270	0.35 291	0.37 393	0.43 381	0.40 392	0.17 200	0.34 296	0.20 266	0.12 403	0.07 269	0.13 426	0.07 142	0.16 446	0.09 279

PCWNet_CMD	0.23 283	0.13 246	0.48 359	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.16 118	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 302	0.28 239	0.20 266	0.09 277	0.06 151	0.10 310	0.08 217	0.11 354	0.09 279

CFNet_ucs	0.24 313	0.13 246	0.50 375	0.20 151	0.15 336	0.28 308	0.17 154	0.49 374	0.45 405	0.32 321	0.42 368	0.39 378	0.22 269	0.31 277	0.21 289	0.11 365	0.08 353	0.12 405	0.09 303	0.12 391	0.11 370

CASS	0.21 236	0.15 322	0.32 160	0.26 423	0.11 113	0.28 308	0.19 241	0.39 270	0.30 232	0.32 321	0.34 277	0.25 228	0.24 302	0.25 191	0.20 266	0.13 422	0.08 353	0.11 367	0.09 303	0.11 354	0.11 370
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 266	0.15 322	0.35 196	0.23 301	0.13 244	0.28 308	0.23 370	0.47 354	0.39 339	0.30 281	0.50 431	0.26 249	0.19 240	0.33 290	0.16 171	0.07 71	0.06 151	0.10 310	0.11 384	0.08 174	0.06 78

IPLG	0.21 236	0.15 322	0.53 394	0.21 195	0.12 170	0.28 308	0.17 154	0.42 307	0.30 232	0.33 333	0.32 247	0.15 108	0.17 200	0.50 359	0.21 289	0.07 71	0.05 30	0.08 160	0.07 142	0.07 112	0.06 78

THIR-Stereo	0.29 396	0.12 184	0.41 293	0.19 91	0.11 113	0.28 308	0.72 549	0.32 178	0.35 291	0.37 393	0.65 494	0.34 333	0.50 500	0.57 400	0.45 463	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.09 303	0.07 112	0.07 155

DRaft	0.24 313	0.10 80	0.34 186	0.18 51	0.12 170	0.28 308	0.23 370	0.33 192	0.39 339	0.38 408	0.61 485	0.21 176	0.41 465	0.48 350	0.42 454	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.07 112	0.08 221

aanetorigin	0.39 469	0.29 481	1.09 528	0.24 352	0.19 431	0.28 308	0.37 494	0.33 192	0.47 427	0.94 540	0.82 520	0.52 465	0.54 506	0.49 355	0.50 480	0.11 365	0.09 387	0.10 310	0.10 345	0.16 446	0.15 442

GwcNet-RSSM	0.26 357	0.17 366	0.46 342	0.21 195	0.13 244	0.28 308	0.23 370	0.44 325	0.42 372	0.31 298	0.45 404	0.40 392	0.26 332	0.55 385	0.28 371	0.11 365	0.07 269	0.09 237	0.10 345	0.09 240	0.08 221

DIP-Stereo	0.18 163	0.12 184	0.33 176	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.12 25	0.42 307	0.25 167	0.27 213	0.32 247	0.21 176	0.17 200	0.25 191	0.20 266	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.06 86	0.07 112	0.08 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 266	0.18 380	0.47 350	0.22 254	0.10 70	0.28 308	0.14 64	0.46 346	0.32 253	0.31 298	0.34 277	0.31 310	0.25 323	0.31 277	0.29 383	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.06 86	0.10 305	0.08 221

MSMDNet	0.23 283	0.13 246	0.48 359	0.20 151	0.13 244	0.28 308	0.16 118	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 302	0.28 239	0.20 266	0.09 277	0.06 151	0.09 237	0.08 217	0.11 354	0.09 279

CoDeX	0.23 283	0.12 184	0.46 342	0.21 195	0.14 286	0.29 329	0.21 319	0.53 429	0.41 365	0.29 250	0.35 288	0.29 283	0.22 269	0.48 350	0.19 251	0.09 277	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.08 174	0.07 155

ttt	0.29 396	0.12 184	0.34 186	0.21 195	0.13 244	0.29 329	0.20 288	0.56 461	0.47 427	0.31 298	0.44 392	0.30 299	0.22 269	0.65 444	0.85 523	0.13 422	0.10 412	0.10 310	0.10 345	0.11 354	0.11 370

Any-RAFT	0.17 139	0.08 11	0.31 154	0.19 91	0.10 70	0.29 329	0.16 118	0.42 307	0.30 232	0.24 184	0.27 193	0.27 258	0.16 174	0.21 124	0.12 49	0.08 198	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.07 112	0.06 78

ToySt	0.24 313	0.16 347	0.48 359	0.21 195	0.13 244	0.29 329	0.29 448	0.39 270	0.39 339	0.27 213	0.35 288	0.39 378	0.31 411	0.31 277	0.29 383	0.08 198	0.09 387	0.10 310	0.11 384	0.11 354	0.10 335

Selective-RAFT	0.17 139	0.12 184	0.30 140	0.24 352	0.10 70	0.29 329	0.15 88	0.32 178	0.31 244	0.17 121	0.17 95	0.21 176	0.18 225	0.28 239	0.17 201	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.07 142	0.08 174	0.06 78

DAS	0.27 365	0.12 184	0.42 303	0.24 352	0.18 410	0.29 329	0.24 392	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.75 478	0.21 289	0.09 277	0.07 269	0.09 237	0.07 142	0.09 240	0.09 279

SepStereo	0.26 357	0.12 184	0.42 303	0.24 352	0.18 410	0.29 329	0.24 392	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.64 438	0.21 289	0.09 277	0.07 269	0.09 237	0.07 142	0.09 240	0.09 279

AACVNet	0.26 357	0.16 347	0.37 228	0.22 254	0.14 286	0.29 329	0.19 241	0.41 293	0.31 244	0.38 408	0.42 368	0.43 412	0.28 367	0.73 469	0.25 349	0.11 365	0.08 353	0.11 367	0.09 303	0.13 406	0.11 370

GANet-ADL	0.21 236	0.12 184	0.45 334	0.23 301	0.14 286	0.29 329	0.19 241	0.46 346	0.35 291	0.25 192	0.32 247	0.32 319	0.19 240	0.24 160	0.20 266	0.10 326	0.07 269	0.07 81	0.06 86	0.09 240	0.10 335

ICVP	0.23 283	0.13 246	0.44 323	0.26 423	0.14 286	0.29 329	0.25 409	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.43 381	0.35 347	0.25 323	0.26 207	0.23 328	0.12 403	0.09 387	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.10 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 313	0.21 422	0.78 473	0.22 254	0.12 170	0.29 329	0.24 392	0.43 319	0.32 253	0.33 333	0.28 198	0.28 273	0.19 240	0.49 355	0.18 222	0.07 71	0.06 151	0.12 405	0.11 384	0.09 240	0.06 78

DMCA-RVC	0.27 365	0.21 422	0.61 426	0.28 472	0.17 389	0.29 329	0.21 319	0.42 307	0.35 291	0.40 433	0.37 307	0.39 378	0.36 438	0.43 334	0.30 391	0.13 422	0.10 412	0.15 467	0.11 384	0.13 406	0.10 335

STTStereo	0.28 385	0.20 408	0.61 426	0.25 389	0.17 389	0.29 329	0.24 392	0.47 354	0.39 339	0.39 423	0.41 352	0.44 423	0.28 367	0.40 327	0.28 371	0.13 422	0.12 454	0.13 426	0.16 484	0.12 391	0.11 370

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 365	0.21 422	0.59 421	0.25 389	0.18 410	0.29 329	0.22 345	0.50 384	0.40 355	0.38 408	0.41 352	0.43 412	0.27 351	0.43 334	0.29 383	0.11 365	0.08 353	0.10 310	0.10 345	0.10 305	0.11 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 365	0.26 464	0.72 466	0.23 301	0.13 244	0.29 329	0.18 197	0.52 418	0.49 446	0.37 393	0.45 404	0.39 378	0.25 323	0.34 296	0.20 266	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.05 44	0.12 391	0.09 279

MLCV	0.22 266	0.16 347	0.44 323	0.21 195	0.08 9	0.29 329	0.19 241	0.38 258	0.37 315	0.38 408	0.44 392	0.31 310	0.21 256	0.41 329	0.24 339	0.07 71	0.05 30	0.06 26	0.05 44	0.07 112	0.06 78

iResNet	0.24 313	0.18 380	0.61 426	0.25 389	0.11 113	0.29 329	0.21 319	0.42 307	0.43 379	0.33 333	0.43 381	0.27 258	0.22 269	0.34 296	0.26 362	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.06 86	0.08 174	0.07 155

z-ln-s-r	0.32 421	0.21 422	0.82 488	0.23 301	0.14 286	0.30 346	0.26 421	0.43 319	0.50 454	0.32 321	0.60 478	0.39 378	0.29 382	0.73 469	0.66 507	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.10 305	0.08 221

rvit_105_1	0.27 365	0.19 396	0.46 342	0.27 451	0.19 431	0.30 346	0.35 486	0.44 325	0.51 458	0.31 298	0.31 238	0.31 310	0.26 332	0.35 305	0.25 349	0.15 461	0.14 476	0.15 467	0.17 493	0.11 354	0.10 335

test_sample6	0.25 341	0.13 246	0.41 293	0.21 195	0.11 113	0.30 346	0.22 345	0.51 401	0.35 291	0.33 333	0.43 381	0.30 299	0.24 302	0.57 400	0.22 309	0.10 326	0.07 269	0.10 310	0.10 345	0.11 354	0.10 335

test_sample5	0.24 313	0.13 246	0.42 303	0.21 195	0.12 170	0.30 346	0.21 319	0.50 384	0.34 275	0.32 321	0.41 352	0.29 283	0.23 284	0.55 385	0.21 289	0.10 326	0.07 269	0.10 310	0.09 303	0.11 354	0.10 335

DualNet	0.24 313	0.13 246	0.42 303	0.21 195	0.12 170	0.30 346	0.21 319	0.50 384	0.34 275	0.33 333	0.43 381	0.29 283	0.23 284	0.55 385	0.21 289	0.10 326	0.07 269	0.10 310	0.09 303	0.11 354	0.10 335

tt1	0.18 163	0.14 289	0.35 196	0.23 301	0.11 113	0.30 346	0.19 241	0.35 224	0.44 394	0.17 121	0.19 113	0.13 69	0.16 174	0.27 226	0.11 11	0.08 198	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.08 174	0.08 221

dad	0.28 385	0.31 495	0.44 323	0.21 195	0.14 286	0.30 346	0.20 288	0.33 192	0.49 446	0.44 465	0.44 392	0.45 427	0.21 256	0.41 329	0.26 362	0.20 507	0.11 436	0.20 504	0.11 384	0.14 424	0.10 335

DEmStereo	0.26 357	0.09 42	0.47 350	0.19 91	0.12 170	0.30 346	0.25 409	0.28 127	0.36 304	0.36 386	0.58 471	0.25 228	0.48 497	0.53 377	0.44 460	0.07 71	0.06 151	0.08 160	0.08 217	0.06 45	0.07 155

RAFT + AFF	0.27 365	0.23 444	0.50 375	0.25 389	0.17 389	0.30 346	0.33 480	0.52 418	0.40 355	0.28 223	0.30 224	0.30 299	0.31 411	0.62 430	0.24 339	0.09 277	0.10 412	0.11 367	0.10 345	0.11 354	0.11 370

EAI-Stereo	0.21 236	0.10 80	0.33 176	0.21 195	0.12 170	0.30 346	0.46 522	0.46 346	0.20 92	0.25 192	0.50 431	0.17 132	0.16 174	0.24 160	0.23 328	0.07 71	0.06 151	0.07 81	0.10 345	0.06 45	0.07 155

CFNet-ft	0.24 313	0.15 322	0.35 196	0.18 51	0.15 336	0.30 346	0.21 319	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 323	0.47 348	0.24 339	0.12 403	0.07 269	0.12 405	0.11 384	0.12 391	0.09 279

FADNet_RVC	0.30 405	0.28 474	0.83 490	0.23 301	0.15 336	0.30 346	0.17 154	0.49 374	0.37 315	0.30 281	0.38 321	0.30 299	0.27 351	0.52 370	0.31 398	0.14 448	0.14 476	0.14 452	0.16 484	0.21 496	0.23 515

CFNet_RVC	0.24 313	0.15 322	0.35 196	0.18 51	0.15 336	0.30 346	0.21 319	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 323	0.47 348	0.24 339	0.12 403	0.07 269	0.12 405	0.11 384	0.12 391	0.09 279

AANet_RVC	0.31 412	0.22 435	0.50 375	0.23 301	0.14 286	0.30 346	0.24 392	0.47 354	0.54 473	0.38 408	0.60 478	0.43 412	0.29 382	0.87 509	0.40 443	0.11 365	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.09 240	0.09 279

DeepPruner_ROB	0.26 357	0.19 396	0.44 323	0.21 195	0.16 368	0.30 346	0.21 319	0.52 418	0.32 253	0.35 370	0.38 321	0.39 378	0.26 332	0.42 332	0.24 339	0.15 461	0.11 436	0.11 367	0.11 384	0.14 424	0.13 409

iResNet_ROB	0.25 341	0.19 396	0.40 270	0.20 151	0.12 170	0.30 346	0.16 118	0.55 446	0.53 469	0.38 408	0.43 381	0.37 358	0.26 332	0.38 318	0.22 309	0.08 198	0.06 151	0.06 26	0.04 1	0.09 240	0.09 279

coex_refinement	0.26 357	0.16 347	0.36 216	0.23 301	0.15 336	0.31 362	0.20 288	0.49 374	0.42 372	0.35 370	0.42 368	0.45 427	0.27 351	0.55 385	0.33 410	0.10 326	0.06 151	0.07 81	0.07 142	0.10 305	0.10 335

MyStereo8	0.22 266	0.15 322	0.63 437	0.21 195	0.17 389	0.31 362	0.16 118	0.36 242	0.32 253	0.28 223	0.36 298	0.25 228	0.18 225	0.25 191	0.28 371	0.08 198	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.10 305	0.12 393

ACVNet-DCA	0.18 163	0.14 289	0.38 247	0.23 301	0.11 113	0.31 362	0.19 241	0.41 293	0.27 186	0.17 121	0.19 113	0.13 69	0.18 225	0.28 239	0.11 11	0.08 198	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.09 240	0.09 279

xx1	0.20 216	0.14 289	0.38 247	0.23 301	0.11 113	0.31 362	0.19 241	0.35 224	0.47 427	0.17 121	0.19 113	0.28 273	0.24 302	0.28 239	0.11 11	0.08 198	0.05 30	0.10 310	0.09 303	0.09 240	0.09 279

1test111	0.19 201	0.14 289	0.38 247	0.23 301	0.11 113	0.31 362	0.19 241	0.41 293	0.27 186	0.17 121	0.19 113	0.13 69	0.18 225	0.34 296	0.22 309	0.08 198	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.09 240	0.09 279

cc1	0.18 163	0.14 289	0.38 247	0.23 301	0.11 113	0.31 362	0.19 241	0.35 224	0.47 427	0.17 121	0.19 113	0.13 69	0.18 225	0.28 239	0.11 11	0.08 198	0.05 30	0.08 160	0.06 86	0.08 174	0.08 221

anonymousa	0.23 283	0.11 142	0.50 375	0.21 195	0.16 368	0.31 362	0.20 288	0.36 242	0.35 291	0.32 321	0.50 431	0.39 378	0.26 332	0.22 140	0.20 266	0.08 198	0.06 151	0.09 237	0.11 384	0.07 112	0.08 221

IER	0.23 283	0.12 184	0.39 262	0.20 151	0.14 286	0.31 362	0.19 241	0.42 307	0.36 304	0.33 333	0.40 344	0.32 319	0.33 421	0.29 255	0.22 309	0.09 277	0.07 269	0.08 160	0.08 217	0.09 240	0.08 221

PSMNet-ADL	0.25 341	0.15 322	0.32 160	0.26 423	0.14 286	0.31 362	0.22 345	0.44 325	0.36 304	0.27 213	0.33 268	0.41 399	0.28 367	0.61 422	0.29 383	0.11 365	0.09 387	0.09 237	0.11 384	0.10 305	0.10 335

test_sample4	0.24 313	0.13 246	0.43 314	0.20 151	0.12 170	0.32 371	0.21 319	0.51 401	0.34 275	0.31 298	0.37 307	0.28 273	0.23 284	0.53 377	0.21 289	0.10 326	0.07 269	0.10 310	0.09 303	0.11 354	0.10 335

test_sample3	0.23 283	0.12 184	0.43 314	0.19 91	0.12 170	0.32 371	0.20 288	0.50 384	0.34 275	0.31 298	0.33 268	0.29 283	0.22 269	0.53 377	0.22 309	0.10 326	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.10 305	0.10 335

1111x	0.32 421	0.11 142	0.40 270	0.22 254	0.11 113	0.32 371	0.26 421	0.59 485	0.43 379	0.31 298	0.41 352	0.39 378	0.28 367	0.76 483	1.37 553	0.09 277	0.08 353	0.09 237	0.10 345	0.09 240	0.08 221

HBP-ISP	0.33 430	0.30 488	0.72 466	0.22 254	0.16 368	0.32 371	0.22 345	0.54 436	0.44 394	0.41 442	0.49 429	0.33 326	0.38 451	0.73 469	0.25 349	0.18 498	0.19 515	0.24 515	0.20 504	0.16 446	0.13 409

s12784h	0.17 139	0.09 42	0.26 103	0.18 51	0.07 1	0.32 371	0.19 241	0.37 252	0.32 253	0.23 170	0.25 176	0.18 142	0.17 200	0.25 191	0.16 171	0.07 71	0.05 30	0.07 81	0.05 44	0.06 45	0.05 23

pcwnet_v2	0.32 421	0.15 322	1.26 541	0.23 301	0.18 410	0.32 371	0.18 197	0.59 485	0.60 492	0.36 386	0.45 404	0.35 347	0.29 382	0.36 310	0.25 349	0.14 448	0.11 436	0.12 405	0.11 384	0.14 424	0.15 442

psm_up	0.29 396	0.16 347	0.41 293	0.26 423	0.17 389	0.32 371	0.26 421	0.55 446	0.43 379	0.36 386	0.40 344	0.45 427	0.37 447	0.58 407	0.30 391	0.11 365	0.12 454	0.13 426	0.12 423	0.10 305	0.10 335

FADNet-RVC-Resample	0.29 396	0.25 453	0.93 510	0.26 423	0.16 368	0.32 371	0.21 319	0.47 354	0.39 339	0.35 370	0.38 321	0.33 326	0.27 351	0.53 377	0.24 339	0.10 326	0.10 412	0.14 452	0.13 450	0.13 406	0.16 451

RASNet	0.28 385	0.14 289	0.44 323	0.22 254	0.18 410	0.32 371	0.19 241	0.48 366	0.38 329	0.29 250	0.43 381	0.47 437	0.37 447	0.79 493	0.36 425	0.09 277	0.07 269	0.07 81	0.09 303	0.07 112	0.07 155

AdaStereo	0.24 313	0.16 347	0.37 228	0.24 352	0.12 170	0.32 371	0.17 154	0.54 436	0.42 372	0.33 333	0.38 321	0.35 347	0.21 256	0.30 270	0.22 309	0.14 448	0.06 151	0.13 426	0.08 217	0.11 354	0.08 221
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.
NOSS_ROB	0.31 412	0.20 408	0.35 196	0.24 352	0.16 368	0.32 371	0.19 241	0.52 418	0.48 437	0.33 333	0.36 298	0.42 408	0.28 367	0.93 521	0.24 339	0.19 504	0.20 520	0.24 515	0.22 515	0.17 463	0.17 464

PAM_32	0.23 283	0.10 80	0.63 437	0.21 195	0.14 286	0.33 382	0.19 241	0.36 242	0.23 139	0.29 250	0.28 198	0.56 480	0.28 367	0.27 226	0.18 222	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.09 303	0.07 112	0.09 279

GEStereo_RVC	0.27 365	0.20 408	0.44 323	0.27 451	0.16 368	0.33 382	0.25 409	0.56 461	0.54 473	0.34 353	0.38 321	0.34 333	0.25 323	0.51 364	0.28 371	0.12 403	0.08 353	0.09 237	0.08 217	0.11 354	0.11 370

test_xeample	0.34 438	0.10 80	0.29 133	0.19 91	0.11 113	0.33 382	0.23 370	0.55 446	0.38 329	0.32 321	0.45 404	0.29 283	0.26 332	0.57 400	2.24 571	0.10 326	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.09 279

HGLStereo	0.27 365	0.14 289	0.46 342	0.24 352	0.21 456	0.33 382	0.23 370	0.50 384	0.42 372	0.35 370	0.48 427	0.41 399	0.33 421	0.45 341	0.33 410	0.11 365	0.10 412	0.09 237	0.09 303	0.10 305	0.12 393

FAT-Stereo	0.36 447	0.18 380	0.73 470	0.26 423	0.18 410	0.33 382	0.29 448	0.60 493	0.59 488	0.46 473	0.60 478	0.60 493	0.50 500	0.61 422	0.34 415	0.13 422	0.14 476	0.13 426	0.12 423	0.14 424	0.18 477

FADNet-RVC	0.31 412	0.35 504	0.78 473	0.25 389	0.20 448	0.33 382	0.20 288	0.49 374	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.41 399	0.29 382	0.63 436	0.31 398	0.13 422	0.14 476	0.14 452	0.15 472	0.19 484	0.19 485

TDLM	0.30 405	0.21 422	0.38 247	0.28 472	0.15 336	0.33 382	0.32 470	0.52 418	0.47 427	0.38 408	0.43 381	0.39 378	0.29 382	0.91 518	0.28 371	0.14 448	0.08 353	0.13 426	0.11 384	0.12 391	0.10 335

CFNet	0.27 365	0.20 408	0.44 323	0.22 254	0.14 286	0.33 382	0.14 64	0.51 401	0.45 405	0.30 281	0.40 344	0.38 366	0.27 351	0.76 483	0.25 349	0.09 277	0.07 269	0.11 367	0.11 384	0.11 354	0.08 221

CVANet_RVC	0.30 405	0.19 396	0.41 293	0.26 423	0.16 368	0.33 382	0.26 421	0.52 418	0.47 427	0.40 433	0.46 414	0.43 412	0.31 411	0.89 514	0.26 362	0.14 448	0.09 387	0.14 452	0.13 450	0.14 424	0.10 335

UCFNet_RVC	0.24 313	0.16 347	0.34 186	0.18 51	0.15 336	0.33 382	0.16 118	0.46 346	0.35 291	0.29 250	0.35 288	0.39 378	0.25 323	0.34 296	0.22 309	0.13 422	0.08 353	0.13 426	0.14 463	0.13 406	0.12 393

PS-NSSS	0.32 421	0.30 488	0.46 342	0.23 301	0.17 389	0.33 382	0.24 392	0.57 471	0.41 365	0.37 393	0.52 445	0.35 347	0.30 395	0.80 497	0.30 391	0.17 487	0.14 476	0.21 506	0.15 472	0.15 438	0.13 409

HSM	0.28 385	0.16 347	0.35 196	0.20 151	0.15 336	0.33 382	0.19 241	0.53 429	0.37 315	0.36 386	0.38 321	0.67 515	0.31 411	0.89 514	0.23 328	0.08 198	0.06 151	0.08 160	0.07 142	0.08 174	0.08 221

CBMV_ROB	0.33 430	0.18 380	0.53 394	0.21 195	0.14 286	0.33 382	0.20 288	0.51 401	0.45 405	0.51 491	0.55 459	0.45 427	0.42 474	0.71 462	0.32 403	0.18 498	0.19 515	0.23 513	0.21 507	0.14 424	0.15 442

PSMNet-RUCA	0.37 457	0.41 521	0.66 449	0.46 535	0.41 533	0.34 395	0.25 409	0.57 471	0.45 405	0.39 423	0.52 445	0.43 412	0.33 421	0.41 329	0.29 383	0.25 521	0.14 476	0.33 534	0.21 507	0.31 529	0.22 508

PAM	0.23 283	0.10 80	0.63 437	0.22 254	0.15 336	0.34 395	0.21 319	0.37 252	0.22 121	0.31 298	0.27 193	0.55 476	0.26 332	0.26 207	0.17 201	0.08 198	0.06 151	0.07 81	0.09 303	0.07 112	0.09 279

DDVS	0.25 341	0.15 322	0.39 262	0.24 352	0.17 389	0.34 395	0.21 319	0.41 293	0.30 232	0.33 333	0.41 352	0.48 443	0.21 256	0.52 370	0.27 367	0.11 365	0.09 387	0.11 367	0.09 303	0.13 406	0.14 430

DualNet (step1)	0.28 385	0.19 396	0.50 375	0.18 51	0.16 368	0.34 395	0.20 288	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 328	0.23 512	0.09 387	0.28 524	0.24 519	0.18 477	0.16 451

test_sample9	0.42 480	0.19 396	0.50 375	0.18 51	0.16 368	0.34 395	0.20 288	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.66 449	0.91 527	0.23 512	1.82 577	0.28 524	0.24 519	0.18 477	0.16 451

test_sample8	0.49 503	0.19 396	0.50 375	0.18 51	0.16 368	0.34 395	0.20 288	0.55 446	0.34 275	0.62 514	0.38 321	1.15 544	0.67 528	0.66 449	0.91 527	0.23 512	1.82 577	0.28 524	0.24 519	0.18 477	0.16 451

gwcnet-sp	0.24 313	0.13 246	0.63 437	0.22 254	0.14 286	0.34 395	0.22 345	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 258	0.27 351	0.35 305	0.25 349	0.09 277	0.08 353	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.09 279

scenet	0.24 313	0.13 246	0.63 437	0.22 254	0.14 286	0.34 395	0.22 345	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 258	0.27 351	0.35 305	0.25 349	0.09 277	0.08 353	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.09 279

ssnet	0.24 313	0.13 246	0.63 437	0.22 254	0.14 286	0.34 395	0.22 345	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 258	0.27 351	0.35 305	0.25 349	0.09 277	0.08 353	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.09 279

AASNet	0.27 365	0.19 396	0.49 364	0.26 423	0.17 389	0.34 395	0.20 288	0.62 505	0.48 437	0.35 370	0.40 344	0.32 319	0.25 323	0.28 239	0.34 415	0.11 365	0.09 387	0.10 310	0.08 217	0.13 406	0.11 370

SACVNet	0.30 405	0.20 408	0.41 293	0.25 389	0.18 410	0.34 395	0.25 409	0.52 418	0.40 355	0.41 442	0.44 392	0.46 435	0.32 418	0.71 462	0.25 349	0.13 422	0.10 412	0.12 405	0.12 423	0.16 446	0.17 464

ADLNet	0.28 385	0.15 322	0.42 303	0.23 301	0.19 431	0.34 395	0.23 370	0.53 429	0.43 379	0.42 452	0.41 352	0.44 423	0.27 351	0.55 385	0.35 419	0.11 365	0.08 353	0.11 367	0.11 384	0.11 354	0.12 393

SFCPSM	0.22 266	0.10 80	0.51 386	0.21 195	0.14 286	0.34 395	0.22 345	0.55 446	0.39 339	0.29 250	0.32 247	0.23 208	0.21 256	0.27 226	0.19 251	0.09 277	0.07 269	0.09 237	0.09 303	0.09 240	0.08 221

acv_ft	0.25 341	0.13 246	0.40 270	0.23 301	0.19 431	0.34 395	0.21 319	0.45 335	0.44 394	0.38 408	0.41 352	0.38 366	0.27 351	0.27 226	0.35 419	0.08 198	0.07 269	0.08 160	0.07 142	0.11 354	0.07 155

HSM-Net_RVC	0.27 365	0.11 142	0.42 303	0.19 91	0.11 113	0.34 395	0.20 288	0.62 505	0.43 379	0.40 433	0.43 381	0.50 455	0.26 332	0.76 483	0.22 309	0.08 198	0.07 269	0.07 81	0.07 142	0.08 174	0.08 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 447	0.46 525	0.88 502	0.34 504	0.23 485	0.35 410	0.22 345	0.60 493	0.53 469	0.40 433	0.37 307	0.45 427	0.30 395	0.79 493	0.35 419	0.15 461	0.10 412	0.14 452	0.14 463	0.22 502	0.12 393

BSDual-CNN	0.23 283	0.12 184	0.28 123	0.25 389	0.14 286	0.35 410	0.21 319	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.38 366	0.24 302	0.26 207	0.21 289	0.10 326	0.07 269	0.11 367	0.10 345	0.09 240	0.09 279

hknet	0.25 341	0.14 289	0.40 270	0.25 389	0.15 336	0.35 410	0.21 319	0.56 461	0.37 315	0.34 353	0.35 288	0.43 412	0.27 351	0.37 313	0.21 289	0.09 277	0.07 269	0.11 367	0.10 345	0.09 240	0.09 279

psmg	0.23 283	0.12 184	0.28 123	0.21 195	0.14 286	0.35 410	0.23 370	0.51 401	0.34 275	0.35 370	0.38 321	0.38 366	0.24 302	0.26 207	0.21 289	0.10 326	0.08 353	0.10 310	0.10 345	0.09 240	0.08 221

DeepPrunerF	0.44 491	0.29 481	1.29 544	0.33 502	0.30 520	0.35 410	0.36 490	0.62 505	1.15 556	0.40 433	0.44 392	0.39 378	0.41 465	0.80 497	0.52 483	0.18 498	0.14 476	0.23 513	0.21 507	0.17 463	0.17 464

ADLNet2	0.30 405	0.17 366	0.72 466	0.23 301	0.17 389	0.36 415	0.24 392	0.52 418	0.51 458	0.32 321	0.38 321	0.45 427	0.30 395	0.69 456	0.35 419	0.10 326	0.08 353	0.09 237	0.09 303	0.12 391	0.10 335

LMCR-Stereo	0.26 357	0.18 380	0.49 364	0.28 472	0.14 286	0.36 415	0.23 370	0.54 436	0.34 275	0.39 423	0.40 344	0.29 283	0.29 382	0.37 313	0.27 367	0.11 365	0.07 269	0.09 237	0.07 142	0.13 406	0.09 279

222	0.41 477	0.10 80	0.29 133	0.19 91	0.11 113	0.36 415	0.20 288	0.57 471	0.39 339	0.35 370	0.44 392	0.30 299	0.27 351	0.55 385	3.56 576	0.11 365	0.07 269	0.08 160	0.08 217	0.09 240	0.09 279

FINET	0.34 438	0.27 471	0.80 482	0.24 352	0.24 493	0.36 415	0.34 482	0.54 436	0.72 517	0.39 423	0.47 421	0.32 319	0.30 395	0.51 364	0.32 403	0.19 504	0.17 505	0.13 426	0.12 423	0.18 477	0.16 451

ac_64	0.27 365	0.13 246	0.41 293	0.24 352	0.17 389	0.36 415	0.22 345	0.46 346	0.33 265	0.35 370	0.36 298	0.52 465	0.30 395	0.62 430	0.32 403	0.11 365	0.09 387	0.10 310	0.10 345	0.09 240	0.08 221

w-ln-seven-2	0.36 447	0.29 481	1.06 526	0.27 451	0.18 410	0.37 420	0.30 459	0.50 384	0.54 473	0.45 469	0.55 459	0.45 427	0.41 465	0.62 430	0.49 474	0.10 326	0.10 412	0.12 405	0.11 384	0.14 424	0.11 370

xxxx	0.34 438	0.10 80	0.29 133	0.19 91	0.11 113	0.37 420	0.20 288	0.58 480	0.38 329	0.29 250	0.42 368	0.38 366	0.24 302	0.46 344	2.20 569	0.11 365	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.09 240	0.09 279

UPFNet	0.25 341	0.12 184	0.38 247	0.24 352	0.19 431	0.37 420	0.28 442	0.48 366	0.38 329	0.34 353	0.37 307	0.37 358	0.28 367	0.39 320	0.33 410	0.10 326	0.09 387	0.10 310	0.10 345	0.10 305	0.08 221

FADNet	0.32 421	0.36 507	0.74 471	0.23 301	0.22 472	0.37 420	0.19 241	0.53 429	0.48 437	0.32 321	0.36 298	0.43 412	0.32 418	0.64 438	0.25 349	0.16 476	0.16 498	0.14 452	0.16 484	0.24 508	0.19 485

RP	0.35 443	0.22 435	0.51 386	0.31 490	0.24 493	0.37 420	0.28 442	0.50 384	0.58 487	0.40 433	0.63 491	0.61 497	0.47 491	0.61 422	0.39 436	0.16 476	0.15 491	0.17 484	0.15 472	0.17 463	0.17 464

edge stereo	0.39 469	0.22 435	0.81 484	0.27 451	0.22 472	0.37 420	0.24 392	0.56 461	0.54 473	0.53 503	0.60 478	0.71 524	0.50 500	0.78 491	0.40 443	0.16 476	0.14 476	0.19 500	0.14 463	0.16 446	0.17 464

StereoDRNet-Refined	0.27 365	0.17 366	0.35 196	0.25 389	0.14 286	0.37 420	0.21 319	0.47 354	0.41 365	0.44 465	0.51 437	0.41 399	0.28 367	0.45 341	0.37 426	0.09 277	0.06 151	0.11 367	0.11 384	0.10 305	0.10 335
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 430	0.20 408	0.43 314	0.27 451	0.18 410	0.37 420	0.31 464	0.55 446	0.50 454	0.51 491	0.53 452	0.58 488	0.37 447	0.63 436	0.45 463	0.17 487	0.12 454	0.13 426	0.12 423	0.15 438	0.14 430

GCST	0.47 497	0.60 542	0.57 410	1.04 565	0.48 540	0.38 428	0.11 18	0.40 281	0.32 253	0.41 442	0.34 277	0.29 283	0.17 200	0.46 344	0.19 251	0.69 557	0.42 550	0.79 559	0.62 561	0.62 548	0.46 548

CBFPSM	0.27 365	0.16 347	0.67 450	0.20 151	0.14 286	0.38 428	0.25 409	0.40 281	0.36 304	0.33 333	0.36 298	0.56 480	0.38 451	0.32 283	0.38 428	0.08 198	0.08 353	0.07 81	0.08 217	0.09 240	0.11 370

psmorigin	0.50 506	0.25 453	3.03 570	0.24 352	0.19 431	0.38 428	0.22 345	0.50 384	0.44 394	0.64 518	0.68 500	0.71 524	0.51 503	0.85 506	0.45 463	0.14 448	0.17 505	0.13 426	0.14 463	0.16 446	0.21 503

EDNetEfficient	0.63 527	0.37 512	2.40 565	0.26 423	0.25 500	0.38 428	0.49 532	0.41 293	1.06 551	1.38 558	0.87 527	0.62 499	0.95 547	0.65 444	1.65 558	0.11 365	0.09 387	0.10 310	0.11 384	0.19 484	0.17 464

DSFCA	0.27 365	0.13 246	0.36 216	0.20 151	0.17 389	0.38 428	0.31 464	0.47 354	0.43 379	0.43 458	0.37 307	0.39 378	0.29 382	0.52 370	0.32 403	0.12 403	0.10 412	0.10 310	0.11 384	0.11 354	0.10 335

S-Stereo	0.38 464	0.20 408	1.05 525	0.27 451	0.22 472	0.38 428	0.32 470	0.55 446	0.66 504	0.39 423	0.59 473	0.49 448	0.41 465	0.75 478	0.40 443	0.12 403	0.15 491	0.13 426	0.13 450	0.16 446	0.21 503

DLCB_ROB	0.28 385	0.16 347	0.34 186	0.27 451	0.16 368	0.38 428	0.25 409	0.48 366	0.43 379	0.46 473	0.46 414	0.51 459	0.33 421	0.53 377	0.33 410	0.10 326	0.10 412	0.11 367	0.11 384	0.10 305	0.09 279

PWC_ROB	0.38 464	0.29 481	0.69 456	0.25 389	0.20 448	0.38 428	0.19 241	0.58 480	0.67 507	0.57 509	0.85 523	0.51 459	0.40 461	0.71 462	0.52 483	0.13 422	0.09 387	0.14 452	0.10 345	0.17 463	0.14 430

hitnet-ft	0.29 396	0.17 366	0.40 270	0.19 91	0.14 286	0.39 436	0.23 370	0.44 325	0.41 365	0.36 386	0.46 414	0.53 470	0.34 430	0.76 483	0.32 403	0.14 448	0.10 412	0.13 426	0.10 345	0.15 438	0.13 409

PA-Net	0.37 457	0.28 474	0.83 490	0.31 490	0.28 512	0.39 436	0.42 514	0.51 401	0.55 479	0.34 353	0.42 368	0.41 399	0.36 438	0.79 493	0.49 474	0.12 403	0.23 530	0.16 478	0.23 517	0.12 391	0.18 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 443	0.23 444	0.60 423	0.36 515	0.22 472	0.39 436	0.25 409	0.48 366	0.43 379	0.52 497	0.50 431	0.59 490	0.41 465	0.76 483	0.49 474	0.13 422	0.11 436	0.14 452	0.12 423	0.17 463	0.15 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 493	0.35 504	0.90 505	0.35 513	0.33 525	0.39 436	0.38 500	0.50 384	0.61 495	0.52 497	0.51 437	0.62 499	0.45 482	0.93 521	0.48 472	0.26 522	0.29 540	0.29 528	0.33 537	0.29 527	0.26 524

pmcnn	0.50 506	0.20 408	0.78 473	0.24 352	0.26 505	0.39 436	0.30 459	0.51 401	0.50 454	0.54 505	1.23 544	2.52 569	0.37 447	0.77 489	0.95 530	0.08 198	0.06 151	0.06 26	0.05 44	0.10 305	0.08 221

TCMNet	0.33 430	0.23 444	0.72 466	0.29 475	0.30 520	0.40 441	0.28 442	0.50 384	0.47 427	0.37 393	0.45 404	0.40 392	0.29 382	0.60 415	0.39 436	0.14 448	0.13 466	0.15 467	0.14 463	0.17 463	0.15 442

ssnet_v2	0.28 385	0.16 347	0.44 323	0.22 254	0.15 336	0.40 441	0.30 459	0.57 471	0.46 422	0.38 408	0.36 298	0.47 437	0.29 382	0.38 318	0.39 436	0.13 422	0.11 436	0.11 367	0.11 384	0.11 354	0.11 370

RGC	0.39 469	0.32 500	0.64 444	0.34 504	0.27 507	0.40 441	0.29 448	0.57 471	0.53 469	0.45 469	0.64 493	0.62 499	0.45 482	0.72 467	0.39 436	0.15 461	0.15 491	0.21 506	0.20 504	0.18 477	0.19 485

ETE_ROB	0.34 438	0.26 464	0.45 334	0.29 475	0.18 410	0.40 441	0.37 494	0.57 471	0.47 427	0.50 486	0.50 431	0.62 499	0.36 438	0.55 385	0.38 428	0.13 422	0.10 412	0.14 452	0.12 423	0.16 446	0.16 451

Anonymous3	0.23 283	0.18 380	0.63 437	0.27 451	0.18 410	0.41 445	0.23 370	0.43 319	0.35 291	0.23 170	0.27 193	0.20 165	0.18 225	0.27 226	0.18 222	0.12 403	0.11 436	0.10 310	0.10 345	0.11 354	0.12 393

Syn2CoEx	0.36 447	0.31 495	0.78 473	0.34 504	0.21 456	0.41 445	0.28 442	0.61 497	0.49 446	0.42 452	0.56 466	0.45 427	0.44 479	0.69 456	0.38 428	0.17 487	0.14 476	0.15 467	0.12 423	0.13 406	0.12 393

delet	0.27 365	0.14 289	0.40 270	0.23 301	0.19 431	0.41 445	0.29 448	0.49 374	0.48 437	0.33 333	0.41 352	0.37 358	0.30 395	0.48 350	0.34 415	0.09 277	0.09 387	0.11 367	0.12 423	0.08 174	0.08 221

SuperB	0.49 503	0.28 474	2.23 561	0.23 301	0.15 336	0.41 445	0.32 470	0.47 354	0.82 529	0.43 458	0.50 431	0.33 326	0.45 482	0.68 454	1.08 537	0.10 326	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.98 568	0.14 430

AF-Net	0.37 457	0.26 464	0.56 407	0.32 496	0.23 485	0.41 445	0.29 448	0.61 497	0.64 502	0.42 452	0.68 500	0.65 510	0.49 498	0.57 400	0.44 460	0.15 461	0.11 436	0.19 500	0.14 463	0.15 438	0.13 409

GANet	0.36 447	0.22 435	0.49 364	0.29 475	0.17 389	0.41 445	0.38 500	0.57 471	0.45 405	0.46 473	0.75 511	0.55 476	0.40 461	0.94 523	0.41 451	0.13 422	0.13 466	0.13 426	0.11 384	0.14 424	0.11 370

NCCL2	0.35 443	0.26 464	0.49 364	0.36 515	0.22 472	0.41 445	0.41 511	0.53 429	0.42 372	0.47 480	0.46 414	0.61 497	0.39 457	0.55 385	0.37 426	0.16 476	0.13 466	0.21 506	0.21 507	0.16 446	0.16 451

Anonymous_2	0.37 457	0.21 422	0.47 350	0.20 151	0.21 456	0.42 452	0.26 421	0.38 258	0.29 220	0.33 333	0.30 224	0.44 423	0.38 451	0.36 310	0.29 383	0.26 522	0.29 540	0.44 541	1.41 576	0.34 533	0.21 503

EDNetEfficientorigin	7.51 582	0.52 538	140.47 601	0.25 389	0.17 389	0.42 452	0.29 448	0.47 354	1.03 548	1.28 555	1.02 535	0.83 530	0.84 542	0.75 478	0.99 532	0.10 326	0.09 387	0.12 405	0.10 345	0.21 496	0.22 508

SHD	0.42 480	0.27 471	0.81 484	0.31 490	0.25 500	0.42 452	0.22 345	0.66 520	0.94 546	0.63 516	0.60 478	0.59 490	0.47 491	0.59 413	0.58 492	0.15 461	0.13 466	0.16 478	0.16 484	0.20 493	0.22 508

NVstereo2D	0.31 412	0.16 347	0.54 397	0.24 352	0.22 472	0.42 452	0.28 442	0.58 480	0.56 482	0.28 223	0.38 321	0.40 392	0.30 395	0.71 462	0.28 371	0.13 422	0.08 353	0.13 426	0.10 345	0.19 484	0.16 451

StereoDRNet	0.32 421	0.22 435	0.61 426	0.27 451	0.21 456	0.42 452	0.30 459	0.61 497	0.48 437	0.46 473	0.39 334	0.48 443	0.30 395	0.57 400	0.40 443	0.11 365	0.09 387	0.12 405	0.11 384	0.12 391	0.10 335

PWCDC_ROB	0.38 464	0.30 488	0.60 423	0.33 502	0.20 448	0.42 452	0.19 241	0.58 480	0.89 538	0.42 452	1.26 545	0.36 352	0.34 430	0.50 359	0.38 428	0.18 498	0.11 436	0.11 367	0.09 303	0.19 484	0.13 409

PSMNet_ROB	0.33 430	0.24 448	0.54 397	0.31 490	0.21 456	0.42 452	0.43 516	0.59 485	0.47 427	0.37 393	0.44 392	0.49 448	0.31 411	0.64 438	0.43 455	0.14 448	0.10 412	0.15 467	0.14 463	0.13 406	0.11 370

CBMV	0.33 430	0.21 422	0.54 397	0.23 301	0.13 244	0.42 452	0.33 480	0.53 429	0.48 437	0.52 497	0.49 429	0.50 455	0.41 465	0.56 396	0.31 398	0.15 461	0.16 498	0.18 492	0.16 484	0.13 406	0.13 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 283	0.12 184	0.28 123	0.25 389	0.14 286	0.43 460	0.17 154	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.32 319	0.20 249	0.26 207	0.21 289	0.10 326	0.07 269	0.11 367	0.10 345	0.09 240	0.09 279

NINENet	0.25 341	0.15 322	0.37 228	0.23 301	0.16 368	0.43 460	0.17 154	0.60 493	0.46 422	0.32 321	0.37 307	0.32 319	0.20 249	0.42 332	0.21 289	0.10 326	0.10 412	0.12 405	0.08 217	0.11 354	0.10 335

zh-mn7	0.46 495	0.45 524	1.48 550	0.25 389	0.19 431	0.44 462	0.29 448	0.56 461	0.82 529	0.65 520	0.96 531	0.49 448	0.38 451	0.88 512	0.63 502	0.12 403	0.10 412	0.11 367	0.11 384	0.13 406	0.14 430

iinet-f	0.30 405	0.18 380	1.03 524	0.20 151	0.15 336	0.44 462	0.22 345	0.45 335	0.37 315	0.35 370	0.44 392	0.41 399	0.34 430	0.34 296	0.40 443	0.10 326	0.09 387	0.08 160	0.08 217	0.13 406	0.11 370

Wz-Net-SNSev	0.43 485	0.41 521	1.27 542	0.30 484	0.21 456	0.44 462	0.41 511	0.61 497	0.65 503	0.46 473	0.65 494	0.62 499	0.39 457	0.74 477	0.59 493	0.12 403	0.11 436	0.12 405	0.13 450	0.16 446	0.14 430

CSP-Net	0.27 365	0.15 322	0.30 140	0.21 195	0.14 286	0.44 462	0.24 392	0.50 384	0.40 355	0.41 442	0.43 381	0.42 408	0.26 332	0.66 449	0.28 371	0.12 403	0.08 353	0.08 160	0.08 217	0.10 305	0.09 279

UNet	0.28 385	0.14 289	0.69 456	0.23 301	0.20 448	0.44 462	0.22 345	0.50 384	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.43 412	0.33 421	0.40 327	0.31 398	0.09 277	0.07 269	0.10 310	0.08 217	0.10 305	0.08 221

Nwc_Net	0.37 457	0.25 453	0.68 455	0.31 490	0.24 493	0.44 462	0.30 459	0.65 514	0.50 454	0.37 393	0.69 504	0.58 488	0.45 482	0.60 415	0.40 443	0.15 461	0.12 454	0.19 500	0.21 507	0.14 424	0.13 409

CRFU-Net	0.28 385	0.14 289	0.45 334	0.25 389	0.15 336	0.45 468	0.23 370	0.50 384	0.30 232	0.43 458	0.41 352	0.48 443	0.46 488	0.43 334	0.29 383	0.11 365	0.10 412	0.09 237	0.08 217	0.10 305	0.10 335

SGM-Forest	0.36 447	0.17 366	0.47 350	0.23 301	0.16 368	0.45 468	0.41 511	0.55 446	0.48 437	0.52 497	0.60 478	0.52 465	0.41 465	0.85 506	0.50 480	0.17 487	0.17 505	0.17 484	0.15 472	0.15 438	0.15 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 412	0.20 408	0.81 484	0.24 352	0.18 410	0.46 470	0.27 427	0.41 293	0.49 446	0.39 423	0.55 459	0.49 448	0.35 434	0.37 313	0.38 428	0.11 365	0.11 436	0.11 367	0.12 423	0.12 391	0.09 279

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 405	0.20 408	0.70 462	0.21 195	0.17 389	0.46 470	0.27 427	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.55 459	0.43 412	0.30 395	0.46 344	0.38 428	0.09 277	0.06 151	0.07 81	0.06 86	0.11 354	0.10 335

DDUNet	0.41 477	0.50 534	0.48 359	0.44 532	0.39 530	0.46 470	0.32 470	0.50 384	0.43 379	0.45 469	0.52 445	0.57 485	0.36 438	0.48 350	0.33 410	0.33 537	0.21 522	0.55 547	0.25 524	0.37 536	0.32 536

NCC-stereo	0.39 469	0.25 453	0.69 456	0.32 496	0.28 512	0.46 470	0.36 490	0.65 514	0.52 465	0.40 433	0.57 469	0.56 480	0.47 491	0.73 469	0.45 463	0.17 487	0.14 476	0.18 492	0.25 524	0.16 446	0.16 451

Abc-Net	0.39 469	0.25 453	0.69 456	0.32 496	0.28 512	0.46 470	0.36 490	0.65 514	0.52 465	0.40 433	0.57 469	0.56 480	0.47 491	0.73 469	0.45 463	0.17 487	0.14 476	0.18 492	0.25 524	0.16 446	0.16 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 430	0.17 366	0.61 426	0.27 451	0.19 431	0.46 470	0.29 448	0.65 514	0.51 458	0.47 480	0.46 414	0.44 423	0.34 430	0.62 430	0.41 451	0.12 403	0.08 353	0.13 426	0.12 423	0.12 391	0.10 335

zh-sn7	0.48 500	0.51 536	1.43 549	0.29 475	0.20 448	0.47 476	0.39 505	0.57 471	0.62 497	0.52 497	0.81 518	0.52 465	0.56 510	1.05 535	0.87 524	0.12 403	0.13 466	0.13 426	0.13 450	0.17 463	0.16 451

ACV-stereo	0.29 396	0.18 380	0.79 479	0.23 301	0.16 368	0.47 476	0.19 241	0.36 242	0.34 275	0.29 250	0.33 268	0.67 515	0.42 474	0.54 383	0.30 391	0.10 326	0.09 387	0.09 237	0.09 303	0.10 305	0.11 370

Wz-Net-LNSev	0.34 438	0.29 481	0.91 506	0.26 423	0.21 456	0.47 476	0.31 464	0.54 436	0.54 473	0.44 465	0.52 445	0.50 455	0.35 434	0.39 320	0.39 436	0.11 365	0.11 436	0.10 310	0.09 303	0.14 424	0.13 409

UDG	0.40 475	0.46 525	0.49 364	0.40 527	0.35 528	0.47 476	0.27 427	0.54 436	0.47 427	0.39 423	0.45 404	0.59 490	0.44 479	0.46 344	0.39 436	0.26 522	0.19 515	0.48 543	0.22 515	0.34 533	0.26 524

MMNet	0.27 365	0.14 289	0.49 364	0.24 352	0.17 389	0.47 476	0.22 345	0.45 335	0.51 458	0.39 423	0.41 352	0.36 352	0.33 421	0.39 320	0.34 415	0.08 198	0.07 269	0.09 237	0.09 303	0.10 305	0.08 221

LALA_ROB	0.36 447	0.25 453	0.46 342	0.30 484	0.21 456	0.47 476	0.39 505	0.61 497	0.51 458	0.52 497	0.51 437	0.69 521	0.36 438	0.50 359	0.43 455	0.17 487	0.11 436	0.16 478	0.14 463	0.17 463	0.15 442

YMNet	0.32 421	0.22 435	0.58 415	0.27 451	0.23 485	0.48 482	0.27 427	0.51 401	0.45 405	0.48 483	0.56 466	0.51 459	0.30 395	0.39 320	0.40 443	0.13 422	0.16 498	0.13 426	0.12 423	0.13 406	0.12 393

YMNet_1	0.32 421	0.22 435	0.58 415	0.27 451	0.23 485	0.48 482	0.27 427	0.51 401	0.45 405	0.48 483	0.56 466	0.51 459	0.30 395	0.39 320	0.40 443	0.13 422	0.16 498	0.13 426	0.12 423	0.13 406	0.12 393

SQANet	0.40 475	0.48 529	0.67 450	0.48 537	0.39 530	0.48 482	0.22 345	0.51 401	0.43 379	0.40 433	0.47 421	0.47 437	0.33 421	0.54 383	0.32 403	0.36 540	0.15 491	0.40 539	0.21 507	0.45 539	0.31 533

GwcNet	0.35 443	0.23 444	0.88 502	0.25 389	0.24 493	0.48 482	0.27 427	0.55 446	0.57 485	0.38 408	0.52 445	0.51 459	0.32 418	0.60 415	0.41 451	0.13 422	0.11 436	0.12 405	0.11 384	0.13 406	0.14 430

DISCO	0.32 421	0.13 246	0.51 386	0.25 389	0.16 368	0.48 482	0.25 409	0.50 384	0.57 485	0.37 393	0.45 404	0.62 499	0.36 438	0.64 438	0.49 474	0.09 277	0.07 269	0.09 237	0.08 217	0.12 391	0.11 370

Consistency-Raft	0.55 516	0.48 529	1.02 522	0.45 533	0.49 541	0.49 487	0.47 526	0.72 534	0.72 517	0.45 469	0.82 520	0.47 437	0.60 517	0.50 359	0.63 502	0.39 544	0.39 548	0.44 541	0.51 552	0.52 542	0.37 539

RTSC	0.39 469	0.28 474	0.78 473	0.27 451	0.18 410	0.49 487	0.22 345	0.59 485	0.84 536	0.55 506	0.53 452	0.49 448	0.36 438	0.67 453	0.82 519	0.13 422	0.10 412	0.11 367	0.12 423	0.17 463	0.17 464

ADCRef	0.38 464	0.24 448	0.88 502	0.26 423	0.21 456	0.49 487	0.27 427	0.52 418	0.48 437	0.50 486	0.58 471	0.35 347	0.47 491	0.48 350	1.29 552	0.09 277	0.08 353	0.12 405	0.12 423	0.11 354	0.11 370

coex-ft	3.44 576	0.73 549	48.55 599	0.24 352	0.19 431	0.50 490	0.43 516	0.47 354	2.40 569	7.03 583	1.20 542	0.97 538	2.23 572	0.73 469	1.92 566	0.12 403	0.15 491	0.14 452	0.12 423	0.21 496	0.43 544

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 447	0.36 507	0.53 394	0.34 504	0.19 431	0.51 491	0.24 392	0.55 446	0.38 329	0.41 442	0.47 421	0.47 437	0.27 351	0.73 469	0.30 391	0.36 540	0.19 515	0.27 518	0.17 493	0.26 516	0.23 515

ADCMid	0.49 503	0.34 502	1.13 533	0.26 423	0.21 456	0.51 491	0.37 494	0.57 471	0.54 473	0.75 531	0.66 496	0.62 499	0.64 527	0.64 438	1.68 559	0.13 422	0.12 454	0.17 484	0.17 493	0.20 493	0.17 464

CC-Net-ROB	0.43 485	0.47 527	0.65 445	0.37 521	0.23 485	0.51 491	0.29 448	0.66 520	0.49 446	0.46 473	0.51 437	0.48 443	0.38 451	0.96 527	0.35 419	0.34 538	0.23 530	0.55 547	0.25 524	0.31 529	0.20 495

GANetREF_RVC	0.43 485	0.47 527	0.69 456	0.38 523	0.20 448	0.51 491	0.48 530	0.66 520	0.66 504	0.46 473	0.46 414	0.50 455	0.44 479	0.90 517	0.39 436	0.27 527	0.21 522	0.32 532	0.18 499	0.27 521	0.22 508
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
LSM	1.64 568	0.40 517	2.56 567	2.02 577	17.61 590	0.51 491	0.52 534	0.61 497	0.76 522	0.82 534	1.11 539	0.63 507	0.54 506	0.75 478	0.49 474	0.16 476	0.24 532	0.18 492	0.21 507	0.25 510	2.42 580

NaN_ROB	0.41 477	0.28 474	0.62 434	0.30 484	0.19 431	0.51 491	0.47 526	0.58 480	0.59 488	0.56 507	0.47 421	0.49 448	0.41 465	1.21 546	0.64 504	0.12 403	0.18 511	0.12 405	0.13 450	0.11 354	0.14 430

NVStereoNet_ROB	0.67 531	0.49 533	0.83 490	0.48 537	0.40 532	0.51 491	0.46 522	0.70 531	0.77 524	0.84 535	1.72 561	1.02 540	0.83 541	1.23 547	0.79 517	0.32 536	0.38 547	0.40 539	0.46 547	0.36 535	0.41 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 485	0.26 464	0.54 397	0.31 490	0.20 448	0.51 491	0.32 470	0.70 531	0.60 492	0.59 511	0.55 459	0.65 510	0.41 465	1.40 554	0.51 482	0.13 422	0.17 505	0.21 506	0.16 484	0.17 463	0.18 477

DispFullNet	0.66 530	0.89 557	1.59 553	0.77 554	1.21 571	0.51 491	0.23 370	0.59 485	0.72 517	0.69 525	0.61 485	0.69 521	0.91 546	0.79 493	0.48 472	0.27 527	0.12 454	0.73 555	0.30 536	0.65 552	0.40 542

APVNet	0.36 447	0.20 408	0.70 462	0.26 423	0.22 472	0.52 500	0.35 486	0.61 497	0.44 394	0.38 408	0.52 445	0.48 443	0.38 451	0.84 505	0.46 469	0.13 422	0.14 476	0.15 467	0.16 484	0.16 446	0.15 442

XQC	0.43 485	0.37 512	0.96 515	0.34 504	0.25 500	0.53 501	0.34 482	0.60 493	0.73 520	0.51 491	0.46 414	0.57 485	0.47 491	0.70 459	0.72 511	0.17 487	0.12 454	0.18 492	0.15 472	0.25 510	0.23 515

ADCS	0.58 521	0.40 517	1.35 547	0.29 475	0.24 493	0.55 502	0.45 520	0.67 525	0.83 533	0.76 532	0.71 505	0.68 519	0.60 517	0.76 483	2.23 570	0.16 476	0.16 498	0.16 478	0.17 493	0.22 502	0.22 508

anonymity	0.56 517	0.54 539	0.70 462	0.47 536	0.61 550	0.56 503	0.43 516	0.69 529	0.49 446	0.63 516	0.55 459	0.54 474	0.60 517	0.61 422	0.57 487	0.55 550	0.53 558	0.50 544	0.54 555	0.51 541	0.56 553

ADCP+	0.45 493	0.24 448	1.15 534	0.25 389	0.22 472	0.56 503	0.39 505	0.54 436	0.51 458	0.44 465	0.51 437	0.46 435	0.52 505	0.56 396	1.89 565	0.10 326	0.08 353	0.11 367	0.10 345	0.14 424	0.13 409

CSAN	0.50 506	0.35 504	0.78 473	0.36 515	0.23 485	0.56 503	0.59 541	0.61 497	0.70 514	0.64 518	0.78 515	0.65 510	0.60 517	1.38 553	0.62 499	0.21 509	0.17 505	0.20 504	0.20 504	0.18 477	0.18 477

WZ-Net	0.52 514	0.38 515	1.90 558	0.30 484	0.24 493	0.57 506	0.48 530	0.62 505	0.78 525	0.50 486	0.71 505	0.68 519	0.54 506	0.98 530	0.84 520	0.13 422	0.10 412	0.11 367	0.12 423	0.19 484	0.20 495

MSAF-DinoV2	0.76 542	0.44 523	1.98 559	0.49 540	0.16 368	0.58 507	0.31 464	0.81 545	0.83 533	0.41 442	0.52 445	0.98 539	0.58 514	4.97 580	1.03 534	0.11 365	0.07 269	0.10 310	0.24 519	0.27 521	0.26 524

w-ln-seven	0.42 480	0.30 488	1.18 535	0.26 423	0.22 472	0.58 507	0.31 464	0.62 505	0.81 528	0.58 510	0.61 485	0.53 470	0.36 438	0.57 400	0.65 506	0.11 365	0.10 412	0.13 426	0.12 423	0.15 438	0.13 409

WCMA_ROB	0.51 510	0.21 422	0.65 445	0.25 389	0.21 456	0.58 507	0.32 470	0.54 436	0.55 479	0.95 542	1.40 549	1.28 548	0.81 539	0.73 469	0.62 499	0.18 498	0.15 491	0.15 467	0.15 472	0.19 484	0.19 485

Wz-Net-MNSev	0.36 447	0.26 464	0.79 479	0.26 423	0.21 456	0.59 510	0.38 500	0.55 446	0.56 482	0.48 483	0.54 455	0.53 470	0.36 438	0.60 415	0.44 460	0.11 365	0.09 387	0.11 367	0.11 384	0.15 438	0.13 409

PVD	0.58 521	0.34 502	0.84 495	0.39 525	0.31 523	0.59 510	0.47 526	0.80 543	1.25 557	0.92 539	1.09 537	0.79 528	0.82 540	0.85 506	0.76 512	0.21 509	0.18 511	0.22 512	0.18 499	0.27 521	0.35 538

AnyNet_C32	0.51 510	0.40 517	1.10 532	0.29 475	0.28 512	0.59 510	0.58 539	0.54 436	0.60 492	0.62 514	0.66 496	0.54 474	0.54 506	0.78 491	1.74 562	0.15 461	0.14 476	0.15 467	0.17 493	0.20 493	0.20 495

ccnet	0.42 480	0.31 495	0.48 359	0.27 451	0.32 524	0.60 513	0.32 470	0.65 514	0.46 422	0.53 503	0.66 496	0.56 480	0.45 482	0.72 467	0.61 497	0.26 522	0.19 515	0.24 515	0.21 507	0.26 516	0.22 508

z-mn7	0.44 491	0.40 517	1.09 528	0.25 389	0.18 410	0.61 514	0.34 482	0.56 461	0.93 544	0.43 458	0.96 531	0.53 470	0.39 457	0.94 523	0.59 493	0.10 326	0.09 387	0.10 310	0.10 345	0.14 424	0.13 409

RYNet	0.37 457	0.18 380	0.59 421	0.25 389	0.28 512	0.61 514	0.32 470	0.59 485	0.59 488	0.41 442	0.38 321	0.57 485	0.39 457	0.87 509	0.53 485	0.11 365	0.08 353	0.12 405	0.11 384	0.18 477	0.18 477

DGSMNet	0.61 526	0.29 481	0.91 506	0.51 541	0.70 554	0.62 516	1.38 575	0.59 485	0.55 479	0.37 393	0.61 485	0.52 465	0.33 421	0.65 444	0.43 455	0.53 547	0.60 565	0.67 552	0.61 560	0.63 549	0.61 560

stereogan	0.37 457	0.17 366	0.65 445	0.27 451	0.22 472	0.62 516	0.26 421	0.59 485	0.63 501	0.43 458	0.60 478	0.67 515	0.42 474	0.68 454	0.35 419	0.13 422	0.14 476	0.14 452	0.12 423	0.19 484	0.17 464

Wz-Net-TNSev	0.51 510	0.58 540	1.61 556	0.25 389	0.21 456	0.65 518	0.45 520	0.63 512	0.69 512	0.51 491	0.54 455	0.71 524	0.60 517	1.00 531	0.77 515	0.15 461	0.15 491	0.13 426	0.15 472	0.21 496	0.20 495

FCDSN-DC	0.63 527	0.31 495	0.61 426	0.36 515	0.30 520	0.65 518	0.37 494	0.66 520	0.68 510	1.14 552	1.54 557	1.71 557	1.26 559	0.92 519	0.64 504	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 528	0.27 521	0.27 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 521	0.27 471	0.67 450	0.22 254	0.17 389	0.66 520	0.37 494	0.78 539	0.61 495	1.47 569	1.30 546	1.65 555	0.79 536	1.12 540	0.59 493	0.17 487	0.17 505	0.17 484	0.14 463	0.17 463	0.14 430
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.43 485	0.30 488	0.67 450	0.43 530	0.36 529	0.67 521	0.32 470	0.72 534	0.76 522	0.43 458	0.53 452	0.63 507	0.40 461	0.66 449	0.47 471	0.21 509	0.12 454	0.21 506	0.19 503	0.25 510	0.20 495

MFN_U_SF_RVC	0.56 517	0.51 536	1.19 536	0.38 523	0.22 472	0.69 522	0.27 427	0.80 543	0.67 507	0.73 527	0.74 510	0.87 531	0.61 526	0.81 500	0.76 512	0.29 532	0.27 536	0.32 532	0.37 543	0.32 532	0.31 533

SANet	0.53 515	0.28 474	0.96 515	0.26 423	0.15 336	0.69 522	0.44 519	0.67 525	1.34 558	0.67 522	0.98 534	0.94 535	0.71 532	0.89 514	0.76 512	0.14 448	0.12 454	0.12 405	0.11 384	0.17 463	0.16 451

SGM_RVC	0.50 506	0.19 396	0.50 375	0.25 389	0.15 336	0.69 522	0.39 505	0.68 528	0.82 529	0.95 542	0.84 522	1.13 541	0.76 534	1.16 542	0.60 496	0.16 476	0.16 498	0.16 478	0.16 484	0.16 446	0.17 464
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 500	0.29 481	1.60 554	0.27 451	0.23 485	0.70 525	0.38 500	0.53 429	0.51 458	0.51 491	0.59 473	0.67 515	0.56 510	0.60 415	1.14 542	0.15 461	0.18 511	0.14 452	0.23 517	0.19 484	0.19 485

otaku	0.57 520	0.62 544	0.87 501	0.63 548	0.44 537	0.73 526	0.37 494	0.65 514	0.66 504	0.51 491	0.75 511	0.66 514	0.45 482	0.69 456	0.46 469	0.53 547	0.34 545	0.55 547	0.35 539	0.60 547	0.45 545

ADCL	0.47 497	0.22 435	1.00 519	0.27 451	0.19 431	0.74 527	0.64 544	0.54 436	0.69 512	0.56 507	0.71 505	0.55 476	0.60 517	0.60 415	1.43 554	0.11 365	0.09 387	0.13 426	0.13 450	0.14 424	0.14 430

SPS-STEREO	0.69 533	0.61 543	0.98 517	0.52 543	0.57 548	0.74 527	0.50 533	0.78 539	0.62 497	0.95 542	0.86 524	0.94 535	0.70 531	1.01 532	0.87 524	0.58 553	0.51 555	0.50 544	0.50 551	0.55 544	0.58 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 497	0.24 448	0.93 510	0.27 451	0.20 448	0.75 529	0.57 538	0.84 548	0.79 526	0.47 480	0.51 437	0.60 493	0.69 530	0.87 509	0.71 510	0.16 476	0.13 466	0.12 405	0.10 345	0.25 510	0.21 503

Ntro	0.58 521	0.64 545	0.92 508	0.66 549	0.50 543	0.77 530	0.36 490	0.66 520	0.70 514	0.50 486	0.59 473	0.65 510	0.51 503	0.75 478	0.45 463	0.56 551	0.32 544	0.56 550	0.34 538	0.63 549	0.46 548

ACVNet_1	0.72 536	0.81 552	1.37 548	0.72 552	0.53 546	0.77 530	0.42 514	0.85 551	0.90 540	0.74 530	0.75 511	1.32 550	0.72 533	1.02 533	0.55 486	0.54 549	0.31 543	0.71 554	0.35 539	0.64 551	0.45 545

MFMNet_re	0.72 536	0.76 550	0.99 518	0.62 547	0.70 554	0.77 530	0.67 545	0.75 536	0.83 533	0.78 533	0.86 524	0.69 521	0.78 535	0.71 462	0.61 497	0.66 556	0.59 564	0.61 551	0.58 559	0.68 555	0.71 564

RainbowNet	0.72 536	0.89 557	1.02 522	0.82 555	0.63 552	0.78 533	0.52 534	0.81 545	0.93 544	0.60 512	0.79 516	0.80 529	0.60 517	0.80 497	0.57 487	0.78 561	0.55 561	0.78 557	0.49 549	0.76 557	0.58 555

LE_ROB	1.76 569	0.20 408	2.68 569	0.48 537	0.52 545	0.78 533	0.96 564	0.84 548	6.61 582	7.40 584	2.08 568	2.08 561	4.83 578	1.27 550	3.79 577	0.10 326	0.08 353	0.12 405	0.11 384	0.11 354	0.10 335

ACVNet-4b	0.72 536	0.81 552	1.33 546	0.72 552	0.50 543	0.80 535	0.31 464	0.71 533	0.80 527	0.50 486	0.72 509	0.95 537	0.43 478	0.96 527	1.20 549	1.13 574	0.21 522	0.76 556	0.45 546	0.65 552	0.46 548

FC-DCNN	0.70 534	0.30 488	0.69 456	0.32 496	0.27 507	0.81 536	0.39 505	0.79 542	0.82 529	1.41 561	1.58 559	1.98 560	1.26 559	1.02 533	0.77 515	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 528	0.26 516	0.26 524

FC-DCNN v2	0.71 535	0.30 488	0.67 450	0.32 496	0.27 507	0.84 537	0.39 505	0.84 548	0.85 537	1.44 565	1.64 560	2.09 562	1.28 561	1.06 536	0.80 518	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 528	0.26 516	0.25 522

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 510	0.50 534	0.86 499	0.39 525	0.24 493	0.84 537	0.55 537	0.56 461	0.62 497	0.60 512	0.68 500	0.62 499	0.42 474	1.13 541	0.43 455	0.23 512	0.27 536	0.27 518	0.35 539	0.25 510	0.29 529

MSMD_ROB	0.60 525	0.33 501	0.61 426	0.30 484	0.25 500	0.86 539	0.35 486	0.55 446	0.67 507	1.10 550	1.49 554	1.76 558	0.97 550	0.88 512	0.49 474	0.23 512	0.21 522	0.27 518	0.27 531	0.25 510	0.24 520

AnyNet_C01	0.65 529	0.58 540	2.60 568	0.32 496	0.26 505	0.88 540	0.61 542	0.63 512	0.62 497	0.68 523	0.96 531	0.76 527	0.60 517	0.96 527	1.43 554	0.16 476	0.16 498	0.17 484	0.17 493	0.23 505	0.23 515

ELAS_RVC	0.74 540	0.36 507	1.00 519	0.37 521	0.33 525	0.88 540	0.93 563	0.83 547	1.08 552	1.35 557	1.33 548	1.24 546	1.33 563	1.06 536	0.95 530	0.27 527	0.25 534	0.29 528	0.27 531	0.30 528	0.30 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 495	0.25 453	0.86 499	0.34 504	0.28 512	0.90 542	0.35 486	0.47 354	0.45 405	0.68 523	1.22 543	0.64 509	0.60 517	0.61 422	0.57 487	0.16 476	0.14 476	0.17 484	0.13 450	0.22 502	0.19 485

IMH-64-1	0.91 547	0.86 554	0.84 495	0.97 560	0.75 556	0.92 543	0.71 547	1.27 557	1.10 553	0.89 537	1.45 551	1.14 542	0.96 548	1.19 543	0.84 520	0.74 558	0.51 555	0.97 562	0.55 556	0.84 559	0.60 557

IMH-64	0.91 547	0.86 554	0.84 495	0.97 560	0.75 556	0.92 543	0.71 547	1.27 557	1.10 553	0.89 537	1.45 551	1.14 542	0.96 548	1.19 543	0.84 520	0.74 558	0.51 555	0.97 562	0.55 556	0.84 559	0.60 557

ACVNet_2	0.89 546	0.87 556	1.25 540	0.82 555	0.62 551	0.97 545	0.62 543	1.14 556	1.42 560	1.00 545	1.40 549	1.47 553	0.84 542	1.11 538	0.66 507	0.61 554	0.43 551	0.78 557	0.49 549	0.75 556	0.52 551

SAMSARA	0.56 517	0.39 516	0.80 482	0.60 546	0.46 538	1.00 546	1.23 574	0.67 525	0.68 510	0.71 526	0.54 455	0.89 534	0.57 513	0.81 500	0.62 499	0.19 504	0.22 526	0.18 492	0.18 499	0.27 521	0.25 522

SGM+DAISY	0.87 545	0.66 547	1.30 545	0.51 541	0.60 549	1.03 547	0.84 560	0.76 537	0.73 520	1.39 559	1.51 555	1.31 549	1.22 557	1.11 538	1.08 537	0.57 552	0.53 558	0.51 546	0.51 552	0.54 543	0.61 560

LRCNet_RVC	10.90 586	14.34 594	9.35 580	15.35 589	8.04 582	1.08 548	0.34 482	8.78 586	0.70 514	12.63 592	16.05 592	9.85 585	6.54 580	8.57 586	6.34 583	20.27 597	5.40 584	23.70 595	21.88 594	14.87 591	13.83 593

IMH	1.05 554	0.95 562	1.00 519	1.01 562	0.78 559	1.11 549	0.68 546	1.38 560	1.43 561	1.00 545	1.72 561	1.43 551	1.14 552	1.73 562	0.89 526	1.09 571	0.55 561	0.99 564	0.57 558	0.87 562	0.62 562

RTS	0.78 543	0.48 529	4.68 573	0.34 504	0.28 512	1.12 550	0.46 522	0.62 505	1.03 548	0.73 527	0.89 528	0.60 493	0.59 515	1.61 557	1.16 545	0.14 448	0.11 436	0.15 467	0.15 472	0.21 496	0.19 485

RTSA	0.78 543	0.48 529	4.68 573	0.34 504	0.28 512	1.12 550	0.46 522	0.62 505	1.03 548	0.73 527	0.89 528	0.60 493	0.59 515	1.61 557	1.16 545	0.14 448	0.11 436	0.15 467	0.15 472	0.21 496	0.19 485

WAO-7	1.01 551	0.89 557	0.93 510	0.83 557	0.66 553	1.18 552	0.81 558	1.40 561	1.57 563	1.11 551	1.76 563	1.45 552	1.19 556	1.50 556	1.14 542	0.61 554	0.62 568	0.70 553	0.68 563	0.66 554	0.60 557

notaker	1.45 563	1.34 573	1.48 550	1.40 573	1.07 569	1.18 552	0.85 561	1.48 565	1.40 559	1.51 570	3.46 576	2.40 568	1.81 569	1.76 564	1.45 557	1.11 572	0.69 573	1.38 574	0.87 570	1.31 573	0.97 572

PWCK	1.00 549	1.17 570	1.70 557	0.91 558	0.41 533	1.19 554	0.92 562	1.10 554	1.14 555	1.16 553	1.14 540	1.25 547	0.88 545	1.75 563	1.04 536	0.87 565	0.50 553	0.87 560	0.53 554	0.96 567	0.52 551

Dean	1.17 558	1.04 565	1.49 552	1.03 564	0.78 559	1.20 555	0.77 554	1.48 565	1.96 565	1.28 555	1.99 566	2.15 563	1.14 552	1.25 548	1.00 533	0.81 563	0.60 565	1.01 565	0.69 564	0.92 566	0.74 567

MADNet+	1.01 551	1.16 569	4.72 575	0.70 551	0.47 539	1.24 556	0.96 564	0.97 553	0.89 538	0.65 520	0.77 514	0.87 531	0.85 544	2.09 567	1.68 559	0.38 543	0.39 548	0.31 531	0.27 531	0.43 537	0.39 541

SDNR	0.42 480	0.21 422	0.82 488	0.21 195	0.18 410	1.27 557	0.17 154	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.81 518	0.38 366	0.27 351	1.19 543	0.38 428	0.23 512	0.24 532	0.17 484	0.13 450	0.17 463	0.20 495

WAO-6	1.07 555	0.93 561	0.92 508	0.96 559	0.78 559	1.28 558	0.75 551	1.34 559	2.00 567	1.02 547	1.54 557	1.59 554	1.22 557	1.31 551	1.14 542	0.78 561	0.55 561	1.02 566	0.75 567	0.83 558	0.69 563

LVE	1.13 556	1.02 563	1.28 543	1.01 562	0.80 562	1.29 559	0.81 558	1.47 564	1.96 565	1.07 549	1.90 564	1.90 559	1.01 551	1.48 555	0.91 527	0.93 568	0.61 567	0.94 561	0.69 564	0.87 562	0.75 568

MDST_ROB	0.48 500	0.14 289	0.95 513	0.30 484	0.21 456	1.33 560	0.32 470	0.77 538	0.56 482	1.06 548	0.71 505	0.49 448	0.35 434	1.26 549	0.38 428	0.13 422	0.11 436	0.16 478	0.13 450	0.12 391	0.12 393

ELAS	0.74 540	0.36 507	0.85 498	0.36 515	0.33 525	1.36 561	0.77 554	0.93 552	0.92 542	1.41 561	1.53 556	1.16 545	1.17 555	0.95 526	1.03 534	0.26 522	0.25 534	0.28 524	0.28 535	0.31 529	0.30 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 571	1.36 574	1.60 554	1.47 575	1.22 572	1.38 562	1.06 568	1.79 569	5.97 581	1.42 563	5.65 581	2.98 573	1.14 552	2.23 570	1.20 549	1.27 575	1.12 575	1.46 576	1.10 575	1.32 574	1.15 575

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 532	0.64 545	1.06 526	0.45 533	0.27 507	1.40 563	0.58 539	0.78 539	0.92 542	0.84 535	0.86 524	0.88 533	0.68 529	1.33 552	0.68 509	0.37 542	0.29 540	0.34 535	0.36 542	0.43 537	0.37 539

ktn	1.77 570	1.36 574	1.22 538	1.43 574	1.14 570	1.52 564	1.08 569	1.51 567	3.96 578	2.77 577	4.69 578	3.35 574	1.46 567	1.69 561	1.25 551	1.43 576	0.77 574	1.45 575	0.99 573	1.32 574	0.96 571

HanzoNet	2.97 575	1.69 576	2.29 562	1.74 576	1.33 573	1.53 565	1.03 567	1.99 573	2.64 570	5.51 581	5.16 579	5.90 581	6.82 583	4.32 579	3.29 575	3.16 581	2.02 581	1.92 577	2.87 582	2.24 578	1.89 578

UNDER WATER	1.59 567	1.22 572	2.36 563	1.38 572	1.03 568	1.67 566	1.10 570	1.54 568	3.63 573	1.44 565	1.47 553	2.85 572	2.25 573	1.67 560	1.94 567	1.06 570	0.62 568	1.31 573	0.93 572	1.21 570	1.02 573

WAO-8	1.46 564	1.10 567	1.09 528	1.10 566	0.84 563	2.06 567	0.75 551	1.84 570	3.83 575	1.44 565	2.21 569	2.15 563	1.43 565	3.17 573	1.19 547	0.91 566	0.65 570	1.09 567	0.79 568	0.90 564	0.71 564

Venus	1.46 564	1.10 567	1.09 528	1.10 566	0.84 563	2.06 567	0.75 551	1.84 570	3.83 575	1.44 565	2.21 569	2.15 563	1.43 565	3.17 573	1.19 547	0.91 566	0.65 570	1.09 567	0.79 568	0.90 564	0.71 564

UNDER WATER-64	1.55 566	1.19 571	2.52 566	1.31 571	0.95 567	2.12 569	1.21 573	1.45 563	3.19 571	1.43 564	1.32 547	2.64 570	2.04 571	1.63 559	1.83 563	1.11 572	0.67 572	1.28 572	0.92 571	1.19 569	1.02 573

MANE	1.41 561	0.36 507	0.74 471	0.43 530	0.41 533	2.16 570	0.80 556	2.39 577	3.38 572	2.22 573	3.06 575	3.54 575	2.73 576	2.15 569	1.94 567	0.28 530	0.27 536	0.30 530	0.46 547	0.28 526	0.34 537

TorneroNet-64	1.43 562	1.03 564	1.20 537	1.10 566	0.86 565	2.26 571	0.73 550	1.84 570	3.84 577	1.25 554	2.25 571	2.69 571	1.42 564	1.76 564	1.43 554	0.76 560	0.50 553	1.09 567	0.66 562	1.23 571	0.76 569

SGM-ForestM	1.36 559	0.28 474	0.79 479	0.26 423	0.16 368	2.26 571	1.00 566	1.42 562	1.46 562	2.38 574	2.05 567	5.95 582	2.66 575	2.95 572	2.46 572	0.17 487	0.18 511	0.18 492	0.18 499	0.15 438	0.18 477

MADNet++	2.26 573	1.80 577	2.06 560	2.13 579	1.97 576	2.61 573	1.79 578	2.38 576	2.16 568	2.75 576	2.65 573	2.38 567	2.43 574	3.17 573	3.21 574	2.17 579	1.95 579	1.94 578	1.63 577	2.06 577	2.01 579

JetBlue	1.14 557	0.76 550	2.36 563	0.59 545	0.75 556	3.04 574	1.78 577	1.11 555	0.90 540	0.94 540	1.10 538	1.66 556	1.28 561	2.09 567	1.72 561	0.43 546	0.36 546	0.38 537	0.38 545	0.58 546	0.56 553

DPSimNet_ROB	4.34 578	4.23 580	6.89 579	3.67 580	3.68 577	4.75 575	5.21 582	2.67 578	3.68 574	5.82 582	3.95 577	5.57 578	6.72 582	3.46 577	4.48 579	4.05 584	2.88 582	4.68 584	3.12 584	3.69 580	3.62 583

xyz-stereo	1.40 560	0.10 80	17.09 590	0.18 51	0.07 1	4.78 576	0.18 197	0.29 138	0.34 275	0.36 386	2.81 574	0.40 392	0.29 382	0.56 396	0.24 339	0.07 71	0.05 30	0.09 237	0.06 86	0.06 45	0.05 23

MultiAttention	1.02 553	0.13 246	0.43 314	0.35 513	0.43 536	5.36 577	1.71 576	0.69 529	0.53 469	0.36 386	0.63 491	0.55 476	0.22 269	7.60 584	0.43 455	0.09 277	0.06 151	0.14 452	0.24 519	0.26 516	0.30 530

TorneroNet	2.22 572	1.08 566	1.24 539	1.14 570	0.90 566	5.58 578	0.80 556	2.12 575	8.69 583	2.58 575	5.42 580	3.88 576	1.97 570	1.78 566	1.87 564	0.86 564	0.54 560	1.15 571	0.74 566	1.23 571	0.85 570

TCMNet-wrong-test	4.29 577	5.57 584	4.65 572	11.33 588	10.39 585	5.73 579	4.48 581	4.13 580	1.02 547	1.91 571	2.39 572	6.16 583	3.62 577	3.84 578	4.50 580	1.99 578	0.47 552	1.97 579	1.69 578	5.69 584	4.31 584

JetRed	2.30 574	2.64 579	6.12 577	1.12 569	1.38 574	5.85 580	3.29 579	1.99 573	1.67 564	1.98 572	1.95 565	2.16 566	1.60 568	2.48 571	4.10 578	1.05 569	1.60 576	1.09 567	1.01 574	1.67 576	1.28 576

U	1.00 549	0.09 42	0.21 60	0.21 195	3.68 577	6.12 581	0.14 64	0.21 37	0.21 108	0.11 23	0.11 20	0.10 36	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 71	0.05 30	5.42 585	2.90 583	0.07 112	0.06 78

DGTPSM_ROB	8.34 583	5.10 581	10.37 587	5.31 582	10.18 583	8.33 582	23.60 591	6.06 583	13.41 590	4.90 578	10.87 588	5.65 579	10.44 585	6.17 581	12.59 586	3.74 582	7.55 585	3.69 582	7.26 587	4.14 582	7.46 585

DPSMNet_ROB	8.40 584	5.11 582	10.49 588	5.58 583	10.25 584	8.34 583	23.62 592	6.07 584	13.45 591	4.93 579	10.88 589	5.66 580	10.44 585	6.24 582	12.64 587	3.98 583	7.61 586	3.76 583	7.30 588	4.20 583	7.51 586

HaxPig	17.72 594	20.22 599	19.73 591	16.53 590	16.51 589	9.27 584	9.33 583	14.34 594	13.27 589	18.65 593	18.70 593	17.35 593	16.77 594	17.04 594	16.45 594	22.05 598	20.89 598	22.27 594	21.53 593	21.29 596	22.13 598

BEATNet-Init1	4.73 580	2.61 578	13.29 589	0.58 544	0.53 546	10.12 585	3.33 580	4.83 581	5.01 580	8.75 585	8.51 583	14.08 592	7.60 584	7.70 585	5.34 581	0.28 530	0.28 539	0.34 535	0.37 543	0.57 545	0.45 545

tt	4.71 579	0.10 80	3.94 571	2.06 578	1.53 575	10.14 586	16.88 586	9.27 587	4.98 579	1.39 559	1.02 535	4.68 577	4.90 579	3.35 576	5.86 582	5.76 585	9.15 590	2.24 581	2.53 580	3.10 579	1.32 577

MEDIAN_ROB	21.21 595	24.62 600	23.47 597	19.58 591	19.65 594	13.22 587	10.96 584	17.88 595	17.00 595	22.14 598	22.02 595	20.86 595	20.36 595	21.06 595	19.71 595	25.63 599	24.13 599	26.21 596	25.20 595	25.17 597	25.38 599

USTest	6.88 581	5.23 583	5.63 576	7.22 584	7.29 580	14.34 588	22.76 587	8.48 585	9.32 584	5.42 580	6.39 582	6.29 584	6.64 581	6.92 583	8.62 585	1.94 577	3.29 583	2.16 580	2.55 581	3.85 581	3.29 582

xxxxx1	15.27 589	9.54 587	10.31 582	20.13 592	18.88 591	17.08 589	23.03 588	10.36 588	10.99 586	9.21 586	9.62 584	10.74 587	10.61 588	10.72 588	13.89 591	7.97 589	9.20 591	31.85 598	44.72 598	12.84 588	13.69 590

tt_ll	15.27 589	9.54 587	10.31 582	20.13 592	18.88 591	17.08 589	23.03 588	10.36 588	10.99 586	9.21 586	9.62 584	10.74 587	10.61 588	10.72 588	13.89 591	7.97 589	9.20 591	31.85 598	44.72 598	12.84 588	13.69 590

ff	15.27 589	9.54 587	10.31 582	20.13 592	18.88 591	17.08 589	23.03 588	10.36 588	10.99 586	9.21 586	9.62 584	10.74 587	10.61 588	10.72 588	13.89 591	7.97 589	9.20 591	31.85 598	44.72 598	12.84 588	13.69 590

AVERAGE_ROB	25.43 600	29.06 601	27.24 598	24.63 599	24.20 599	17.73 592	12.61 585	22.29 596	21.39 596	26.79 600	26.16 599	25.20 600	24.64 600	25.07 600	23.53 596	29.96 600	28.40 600	30.60 597	29.58 596	29.72 598	29.84 600

Anonymous_1	16.62 593	9.35 586	9.84 581	10.66 585	14.64 588	18.66 593	27.12 593	12.64 591	13.51 592	10.76 591	10.30 587	10.13 586	10.60 587	11.06 591	12.74 588	15.87 596	7.74 587	16.92 593	43.48 597	58.66 600	7.68 587

DPSM_ROB	11.49 587	9.87 590	10.35 585	11.13 586	11.31 586	19.11 594	27.51 594	13.37 592	14.21 593	10.31 589	11.06 590	10.96 590	11.27 591	11.96 592	13.59 589	6.78 587	8.19 588	6.03 586	7.09 585	7.93 585	7.73 588

DPSM	11.49 587	9.87 590	10.35 585	11.13 586	11.31 586	19.11 594	27.51 594	13.37 592	14.21 593	10.31 589	11.06 590	10.96 590	11.27 591	11.96 592	13.59 589	6.78 587	8.19 588	6.03 586	7.09 585	7.93 585	7.73 588

PML	16.10 592	12.82 593	6.78 578	5.23 581	7.76 581	33.92 596	66.56 600	5.30 582	10.28 585	26.12 599	68.59 600	20.51 594	13.49 593	10.06 587	6.78 584	5.96 586	2.00 580	6.04 588	2.18 579	8.96 587	2.60 581

FlowAnything	23.14 597	19.87 596	20.79 594	22.50 596	22.74 596	38.39 597	55.46 597	26.89 597	28.72 599	20.77 597	22.29 598	22.07 596	22.72 596	23.99 596	27.41 600	13.60 593	16.55 597	12.15 590	14.36 592	15.97 593	15.52 594

CasAABBNet	23.10 596	19.86 595	20.64 593	22.47 595	22.73 595	38.41 598	55.50 599	26.89 597	28.70 598	20.61 595	22.15 596	22.08 597	22.75 597	23.99 596	27.36 598	13.59 592	16.48 595	12.14 589	14.27 590	15.95 592	15.53 595

LSM0	24.24 599	19.98 598	22.32 596	24.22 598	40.14 600	38.48 599	55.20 596	26.95 599	28.57 597	20.49 594	21.83 594	22.26 599	22.75 597	24.22 599	27.30 597	13.66 595	16.32 594	12.19 592	14.15 589	16.10 595	17.66 597

Selective-RAFT-Error	23.16 598	19.93 597	20.87 595	22.54 597	22.81 597	38.52 600	55.47 598	27.01 600	28.83 600	20.66 596	22.25 597	22.09 598	22.80 599	24.09 598	27.36 598	13.61 594	16.48 595	12.15 590	14.28 591	15.99 594	15.57 596

test_example2	101.33 601	108.28 602	68.15 600	98.43 600	106.93 601	89.75 601	102.43 601	36.80 601	97.65 601	129.04 601	130.15 601	65.26 601	66.62 601	92.11 601	80.24 601	144.10 601	199.48 601	81.81 601	103.01 601	125.01 601	101.27 601

ccccc		256.29 603		354.40 602	364.36 602	149.10 602		152.89 602		153.93 602		164.00 602		268.02 602		390.55 602	349.22 602	244.59 602	219.82 602	412.30 602

ASD4		6.65 585

Low-res two-view benchmark