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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

4.25_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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