Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 76	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 23	0.15 28	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.08 34

CroCo-Stereo	0.30 81	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 113	0.19 2	0.21 107	0.73 251	0.50 179	0.21 38	0.24 61	0.55 296	0.22 100	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.12 85	0.09 56
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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 8	0.22 237	0.21 3	0.16 36	0.25 1	0.38 64	0.15 4	0.11 4	0.18 45	0.17 35	0.23 6	0.16 5	0.09 74	0.13 328	0.08 34	0.06 10	0.07 3	0.07 7

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 318	1.47 141	0.32 251	0.38 436	0.23 4	0.22 128	0.58 168	0.46 143	0.22 49	0.27 79	0.29 136	0.23 116	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.14 198

S2M2	0.24 44	0.29 124	0.90 56	0.23 41	0.17 113	0.24 5	0.09 1	0.36 14	0.45 134	0.17 12	0.25 68	0.23 72	0.17 35	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 307	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.11 107

RAStereo	0.28 61	0.48 272	1.52 153	0.26 106	0.18 150	0.25 6	0.19 67	0.42 45	0.35 34	0.20 32	0.25 68	0.20 53	0.16 28	0.24 7	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.12 85	0.08 34

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 518	1.82 257	0.20 5	0.12 6	0.26 7	0.15 25	0.43 53	0.37 59	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 71	0.46 181	0.14 1	0.11 232	0.09 190	0.08 34	0.05 1	0.76 533	0.18 298

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 8	0.13 20	0.27 8	0.12 5	0.37 17	0.26 4	0.21 38	0.19 23	0.15 28	0.12 5	0.47 192	0.29 183	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 144

dual_stereo	0.23 38	0.25 71	0.66 33	0.21 8	0.15 58	0.27 8	0.15 25	0.62 192	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 45	0.14 12	0.37 117	0.19 30	0.09 74	0.31 500	0.07 1	0.10 148	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.28 10	0.21 107	0.38 22	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 117	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 237	0.28 10	0.23 161	0.72 240	0.35 34	0.19 24	0.30 105	0.24 85	0.20 80	0.64 263	0.19 30	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.34 436	0.29 431

rvit_stereo_0083	0.25 48	0.19 8	0.58 13	0.28 147	0.18 150	0.28 10	0.22 128	0.38 22	0.54 225	0.23 66	0.30 105	0.27 120	0.26 157	0.37 117	0.24 126	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.12 85	0.10 82

rvit_stereo_ft	0.31 89	0.61 318	1.18 85	0.32 251	0.21 210	0.28 10	0.27 261	0.55 150	0.48 163	0.23 66	0.27 79	0.28 129	0.26 157	0.32 70	0.25 139	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.11 211	0.13 115	0.14 198

MaDis-Stereo	0.29 71	0.54 295	1.44 134	0.24 57	0.29 339	0.29 14	0.16 36	0.45 68	0.37 59	0.19 24	0.21 35	0.28 129	0.22 100	0.30 54	0.29 183	0.10 168	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.11 74	0.11 107

UniTT-Stereo	0.30 81	0.36 192	1.68 178	0.27 122	0.24 270	0.29 14	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.26 106	0.37 150	0.18 45	0.18 53	0.31 61	0.27 158	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.25 351	0.08 34

HART	0.38 145	0.53 290	1.66 175	0.26 106	0.15 58	0.30 16	0.19 67	0.67 218	0.46 143	0.29 122	0.52 265	0.38 181	0.16 28	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.68 548	0.09 87	0.07 53	0.34 436	0.21 342

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 61	0.28 114	1.09 74	0.33 273	0.15 58	0.30 16	0.16 36	0.58 168	0.42 105	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.26 157	0.38 125	0.37 259	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 71	0.29 124	0.86 51	0.25 75	0.34 398	0.30 16	0.14 17	0.32 6	0.53 213	0.18 19	0.12 8	0.18 45	0.19 71	0.49 208	0.17 16	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.20 417	0.46 502	0.59 524

sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 154	1.89 290	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 128	0.48 91	0.44 119	0.22 49	0.33 130	0.25 95	0.25 143	0.32 70	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 249	0.15 156	0.13 180

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.31 20	0.22 128	0.38 22	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 70	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 30	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 14	0.39 76	0.17 12	0.13 10	0.16 33	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 168	0.09 190	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.10 82

rvit_stereo_0081	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

CAS++	0.31 89	0.33 162	1.43 132	0.25 75	0.17 113	0.31 20	0.20 86	0.78 305	0.41 96	0.30 126	0.30 105	0.21 61	0.16 28	0.33 80	0.18 18	0.15 378	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.11 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mms	0.27 54	0.26 86	0.91 57	0.25 75	0.18 150	0.32 25	0.23 161	0.37 17	0.31 11	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.17 35	0.46 181	0.21 72	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.47 509

IGEV++	0.34 110	0.43 238	1.32 110	0.31 222	0.14 34	0.32 25	0.21 107	0.70 232	0.34 28	0.22 49	0.28 86	0.22 64	0.27 175	0.35 96	0.27 158	0.09 74	0.39 520	0.08 34	0.15 335	0.25 351	0.45 506

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 307	0.26 106	0.24 270	0.32 25	0.17 44	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.37 150	0.25 95	0.26 157	0.44 160	0.31 214	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.19 263	0.14 198

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

zero-FE	0.80 471	0.27 92	8.23 572	0.49 461	0.98 540	0.33 28	0.20 86	0.48 91	1.28 531	0.17 12	0.20 28	0.77 423	0.22 100	0.60 254	0.97 442	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.10 148	0.33 428	0.14 198

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

rvit_stereo_0081_aga	0.27 54	0.29 124	1.08 72	0.26 106	0.20 196	0.33 28	0.21 107	0.41 39	0.42 105	0.26 106	0.28 86	0.27 120	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.14 359	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.10 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 136	1.34 530	1.24 98	0.23 41	0.12 6	0.33 28	0.20 86	0.40 31	0.33 23	0.25 92	0.21 35	0.16 33	0.14 12	0.27 25	0.63 385	0.55 529	0.06 21	0.11 202	0.13 282	0.25 351	0.49 513

plain	0.37 136	0.47 269	2.15 371	0.27 122	0.19 182	0.33 28	0.20 86	0.58 168	0.46 143	0.23 66	0.37 150	0.23 72	0.25 143	0.45 172	0.28 168	0.11 232	0.08 120	0.13 317	0.09 112	0.42 490	0.12 144

HUF	0.59 366	0.65 346	2.46 432	0.45 441	0.77 530	0.34 34	0.24 194	0.46 71	0.39 76	0.31 131	0.28 86	0.25 95	0.19 71	0.67 277	0.18 18	0.12 286	2.03 573	0.08 34	0.06 10	0.31 411	1.59 569

rvit_stereo_0080	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

whm_eth	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

CroCo_RVC	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

SCV_C0	0.33 102	0.43 238	1.42 131	0.25 75	0.16 85	0.35 39	0.20 86	0.68 222	0.44 119	0.24 73	0.27 79	0.29 136	0.20 80	0.58 242	0.18 18	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.30 474	0.26 371	0.17 278

AIO_test	0.39 160	0.37 195	1.19 87	0.73 518	0.67 519	0.35 39	0.25 214	0.47 84	0.34 28	0.34 144	0.22 46	0.33 158	0.17 35	1.31 367	0.19 30	0.11 232	0.15 375	0.08 34	0.21 423	0.15 156	0.23 381

ours_stereo	0.27 54	0.25 71	1.21 93	0.25 75	0.17 113	0.35 39	0.23 161	0.38 22	0.35 34	0.20 32	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

rvit_0105_6	0.31 89	0.29 124	1.00 66	0.31 222	0.18 150	0.35 39	0.25 214	0.51 112	0.61 287	0.25 92	0.28 86	0.32 152	0.25 143	0.39 131	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.14 138	0.13 180

MoCha-V2	0.36 130	0.32 154	1.41 127	0.36 339	0.31 369	0.35 39	0.19 67	0.57 162	0.39 76	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 192	0.24 126	0.08 34	0.56 537	0.08 34	0.38 507	0.18 242	0.12 144

Selective-IGEV	0.29 71	0.23 53	1.28 103	0.27 122	0.30 350	0.35 39	0.20 86	0.56 157	0.38 64	0.21 38	0.30 105	0.22 64	0.18 53	0.37 117	0.18 18	0.07 21	0.06 21	0.08 34	0.15 335	0.16 193	0.29 431

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.42 45	0.34 28	0.23 66	0.27 79	0.14 13	0.18 53	0.33 80	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.37 17	0.40 86	0.21 38	0.12 8	0.17 39	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.10 82

Occ-G	0.30 81	0.30 136	1.33 112	0.23 41	0.15 58	0.36 45	0.25 214	0.43 53	0.31 11	0.26 106	0.35 141	0.46 251	0.22 100	0.30 54	0.25 139	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.16 355	0.31 411	0.08 34

Replicate-Monster	0.23 38	0.40 219	0.94 62	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.13 9	0.40 31	0.36 51	0.22 49	0.15 12	0.15 28	0.15 22	0.40 136	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 232

FlowAnything_test	0.23 38	0.32 154	0.52 4	0.28 147	0.17 113	0.37 48	0.20 86	0.38 22	0.24 2	0.24 73	0.20 28	0.21 61	0.17 35	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.17 215	0.12 144

water-stereo	0.24 44	0.17 1	0.88 53	0.24 57	0.14 34	0.37 48	0.17 44	0.43 53	0.32 15	0.26 106	0.35 141	0.26 109	0.24 127	0.22 3	0.25 139	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.08 81	0.10 54	0.10 82

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 30	0.12 6	0.37 48	0.22 128	0.50 104	0.38 64	0.22 49	0.21 35	0.12 2	0.22 100	0.26 19	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

AIO_rvc	0.41 173	0.64 339	1.29 104	0.58 497	0.39 439	0.37 48	0.24 194	0.50 104	0.43 115	0.28 118	0.23 52	0.25 95	0.16 28	0.99 331	0.19 30	0.10 168	0.16 392	0.08 34	0.11 211	0.25 351	0.85 540

fffy	0.28 61	0.24 66	1.19 87	0.27 122	0.15 58	0.37 48	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.20 32	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.44 160	0.20 52	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 136	0.31 222	0.18 150	0.37 48	0.28 278	0.59 176	0.62 305	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 151	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.12 144

AIO-Stereo	0.30 81	0.27 92	1.25 99	0.27 122	0.24 270	0.37 48	0.20 86	0.52 126	0.36 51	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.14 12	0.31 61	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.38 507	0.19 263	0.31 449

RSM	0.28 61	0.26 86	0.97 64	0.25 75	0.24 270	0.37 48	0.21 107	0.49 98	0.44 119	0.21 38	0.27 79	0.28 129	0.17 35	0.38 125	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.09 87	0.34 493	0.21 292	0.16 260

HH	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

HanStereo	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 8	0.15 58	0.39 61	0.13 9	0.39 29	0.33 23	0.22 49	0.21 35	0.13 3	0.20 80	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 30	0.15 58	0.39 61	0.19 67	0.47 84	0.36 51	0.21 38	0.22 46	0.13 3	0.17 35	0.33 80	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 75	0.27 317	0.39 61	0.14 17	0.51 112	0.33 23	0.25 92	0.27 79	0.13 3	0.13 10	0.38 125	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

RSM++	0.27 54	0.26 86	0.87 52	0.28 147	0.13 20	0.39 61	0.20 86	0.45 68	0.45 134	0.20 32	0.24 61	0.24 85	0.17 35	0.36 108	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.26 371	0.18 298

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 122	0.16 85	0.39 61	0.23 161	0.47 84	0.62 305	0.38 163	0.34 136	0.25 95	0.25 143	0.39 131	0.29 183	0.14 359	0.08 120	0.10 137	0.12 249	0.15 156	0.11 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 5	0.14 34	0.40 66	0.18 58	0.47 84	0.36 51	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.19 71	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.14 17	0.43 53	0.33 23	0.21 38	0.24 61	0.14 13	0.18 53	0.34 90	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 30	0.11 1	0.40 66	0.16 36	0.31 5	0.36 51	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.17 35	0.37 117	0.16 5	0.10 168	0.06 21	0.08 34	0.07 53	0.10 54	0.07 7

MGS-Stereo	0.32 95	0.34 175	1.70 184	0.25 75	0.14 34	0.40 66	0.22 128	0.38 22	0.43 115	0.24 73	0.51 252	0.25 95	0.18 53	0.31 61	0.20 52	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.08 81	0.47 503	0.08 34

CES	0.30 81	0.27 92	1.09 74	0.23 41	0.50 485	0.40 66	0.20 86	0.46 71	0.44 119	0.22 49	0.28 86	0.26 109	0.19 71	0.33 80	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.49 513

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 30	0.17 113	0.41 73	0.14 17	0.35 10	0.32 15	0.24 73	0.20 28	0.15 28	0.18 53	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.41 73	0.15 25	0.46 71	0.35 34	0.26 106	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.31 61	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

depthmonostereo	0.26 51	0.23 53	0.65 28	0.41 405	0.13 20	0.41 73	0.19 67	0.51 112	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.26 109	0.28 190	0.44 160	0.23 103	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.10 54	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 51	0.20 13	0.64 23	0.25 75	0.15 58	0.41 73	0.18 58	0.42 45	0.35 34	0.34 144	0.34 136	0.25 95	0.23 116	0.43 151	0.53 350	0.09 74	0.09 190	0.08 34	0.10 148	0.12 85	0.11 107

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 30	0.13 20	0.41 73	0.20 86	0.50 104	0.34 28	0.25 92	0.23 52	0.13 3	0.23 116	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 81	0.44 249	0.81 46	0.24 57	0.29 339	0.41 73	0.27 261	0.72 240	0.45 134	0.22 49	0.30 105	0.24 85	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.31 480	0.12 85	0.09 56

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 144	0.30 195	0.18 150	0.41 73	0.30 310	0.64 201	0.62 305	0.30 126	0.33 130	0.37 174	0.29 204	0.41 140	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 335	0.15 156	0.14 198

rvit_stereo_0075_2	0.40 166	0.40 219	1.88 283	0.33 273	0.32 377	0.41 73	0.22 128	0.58 168	0.53 213	0.38 163	0.51 252	0.40 195	0.27 175	0.44 160	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 335	0.18 242	0.23 381

GLC_STEREO	0.28 61	0.27 92	1.36 117	0.28 147	0.12 6	0.41 73	0.20 86	0.37 17	0.38 64	0.26 106	0.30 105	0.25 95	0.19 71	0.33 80	0.24 126	0.09 74	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.09 56

SM2	0.22 30	0.34 175	0.80 45	0.21 8	0.17 113	0.42 85	0.15 25	0.35 10	0.32 15	0.19 24	0.15 12	0.14 13	0.15 22	0.28 33	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.07 53	0.09 39	0.09 56

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 41	0.28 331	0.42 85	0.14 17	0.46 71	0.31 11	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.14 12	0.43 151	0.20 52	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 81	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 53	0.21 8	0.24 270	0.42 85	0.17 44	0.35 10	0.37 59	0.20 32	0.22 46	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

GIP-stereo	0.26 51	0.22 36	0.78 43	0.29 178	0.20 196	0.42 85	0.17 44	0.64 201	0.39 76	0.18 19	0.24 61	0.23 72	0.18 53	0.25 11	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.08 34

fffft	0.29 71	0.21 21	1.10 76	0.24 57	0.15 58	0.42 85	0.24 194	0.42 45	0.38 64	0.21 38	0.18 19	0.20 53	0.16 28	0.44 160	0.70 403	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.28 387	0.20 330
1: 1. 1
asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 8	0.16 85	0.43 90	0.16 36	0.44 61	0.35 34	0.22 49	0.20 28	0.14 13	0.20 80	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

111111	0.24 44	0.21 21	0.82 48	0.24 57	0.21 210	0.43 90	0.13 9	0.45 68	0.35 34	0.22 49	0.27 79	0.18 45	0.16 28	0.35 96	0.18 18	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.25 351	0.08 34

LG-Stereo	0.27 54	0.25 71	0.95 63	0.25 75	0.15 58	0.43 90	0.21 107	0.50 104	0.40 86	0.18 19	0.29 92	0.25 95	0.16 28	0.28 33	0.35 250	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.24 338	0.10 82

WCG-NET	0.30 81	0.42 233	1.26 101	0.24 57	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 31	0.56 243	0.35 146	0.37 150	0.26 109	0.24 127	0.29 46	0.19 30	0.08 34	0.12 307	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.10 82

LoS_RVC	0.29 71	0.33 162	1.19 87	0.25 75	0.34 398	0.43 90	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.22 49	0.33 130	0.23 72	0.24 127	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 54	0.31 449

TestStereo	0.45 226	0.54 295	2.11 360	0.29 178	0.16 85	0.43 90	0.24 194	0.54 146	0.45 134	0.37 155	0.46 205	0.34 164	0.27 175	1.98 478	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.14 138	0.08 34

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.44 96	0.16 36	0.44 61	0.30 10	0.22 49	0.20 28	0.13 3	0.18 53	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 41	0.16 85	0.44 96	0.22 128	0.55 150	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.13 3	0.26 157	0.28 33	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 162	0.60 15	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.13 9	0.39 29	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 39	0.13 10	0.35 96	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MM-Stereo_test1	0.41 173	0.39 214	2.29 400	0.38 378	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 198	0.51 187	0.40 171	0.32 122	0.26 109	0.26 157	0.46 181	0.22 91	0.09 74	0.21 453	0.10 137	0.09 112	0.39 476	0.15 232

WCG-NET（raft）	0.32 95	0.53 290	1.21 93	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 31	0.50 179	0.35 146	0.35 141	0.47 259	0.25 143	0.35 96	0.20 52	0.08 34	0.29 494	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.11 107

MS	0.28 61	0.32 154	0.89 55	0.19 1	0.13 20	0.45 101	0.11 2	0.37 17	0.28 7	0.18 19	0.18 19	0.16 33	0.15 22	0.26 19	0.16 5	0.10 168	0.39 520	0.07 1	0.56 533	0.23 322	0.34 465

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 8	0.17 113	0.45 101	0.12 5	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 64	0.10 1	0.28 33	0.16 5	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 162	0.61 16	0.23 41	0.21 210	0.45 101	0.13 9	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 45	0.12 5	0.32 70	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MM-Stereo_test3	0.40 166	0.58 310	1.75 204	0.36 339	0.30 350	0.45 101	0.30 310	0.72 240	0.59 265	0.31 131	0.43 182	0.32 152	0.23 116	0.35 96	0.29 183	0.10 168	0.20 444	0.10 137	0.08 81	0.40 481	0.11 107

HI	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

CoSv	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 182	0.45 101	0.35 366	0.69 225	0.65 338	0.37 155	0.37 150	0.40 195	0.31 221	0.44 160	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 387	0.15 156	0.15 232

SMFormer	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.15 156	0.16 260

tta	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.11 107

qqq1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

fff1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 175	1.38 121	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.18 387	0.16 193	0.22 357

rrr	0.46 236	0.34 175	3.08 518	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.28 278	1.09 518	0.51 187	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.29 464	0.16 193	0.25 402

4D-IteraStereo	0.44 208	0.96 459	2.63 466	0.27 122	0.30 350	0.45 101	0.25 214	0.52 126	0.50 179	0.40 171	0.31 116	0.40 195	0.19 71	0.35 96	0.32 225	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.11 211	0.19 263	0.30 441

DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 195	0.23 257	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 213	0.50 253	2.10 539	0.42 214	0.26 157	0.35 96	0.23 103	0.09 74	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.16 193	0.15 232

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 204	0.24 57	0.18 150	0.45 101	0.24 194	0.57 162	0.38 64	0.41 180	0.39 167	0.55 296	0.25 143	0.38 125	0.23 103	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.07 53	0.13 115	0.12 144

qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 147	0.15 58	0.45 101	0.26 236	0.76 279	0.52 194	0.39 169	0.41 176	0.46 251	0.36 248	0.96 328	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

test-3	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.51 266	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.28 425

test_1	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.50 253	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.29 431

AdaDepth	0.24 44	0.18 5	1.03 67	0.25 75	0.21 210	0.46 120	0.16 36	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 23	0.14 13	0.18 53	0.35 96	0.17 16	0.07 21	0.07 41	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.10 82

GREAT-IGEV	0.37 136	0.28 114	1.48 144	0.25 75	0.38 436	0.46 120	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.15 4	0.29 92	0.15 28	0.17 35	0.36 108	0.23 103	0.07 21	0.76 555	0.07 1	0.26 452	0.21 292	1.03 555

SMoEStereo_RVC	0.29 71	0.26 86	1.03 67	0.25 75	0.14 34	0.46 120	0.22 128	0.36 14	0.38 64	0.23 66	0.23 52	0.21 61	0.18 53	0.45 172	0.60 378	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.20 278	0.20 330

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 286	0.33 162	0.93 60	0.26 106	0.22 237	0.46 120	0.20 86	1.10 519	1.34 534	3.16 571	0.32 122	0.22 64	0.20 80	0.30 54	0.22 91	0.10 168	0.09 190	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

DLNR_Zeroshot_test	13.43 585	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 595	0.46 120	0.15 25	8.02 581	0.35 34	0.28 118	0.37 150	0.26 109	0.17 35	0.76 303	0.29 183	6.42 582	0.26 485	0.09 87	0.38 507	50.13 598	0.18 298

RAFT	0.45 226	0.92 441	1.59 162	0.34 304	0.19 182	0.46 120	0.35 366	0.65 207	0.49 169	0.49 246	0.49 240	0.70 393	0.40 291	0.47 192	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 282	0.51 511	0.13 180

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 53	0.64 23	0.24 57	0.22 237	0.47 126	0.13 9	0.52 126	0.33 23	0.18 19	0.24 61	0.17 39	0.22 100	0.32 70	0.19 30	0.08 34	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.09 56

Pointernet	0.29 71	0.25 71	1.49 147	0.24 57	0.20 196	0.47 126	0.15 25	0.62 192	0.47 160	0.22 49	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.28 33	0.20 52	0.10 168	0.07 41	0.07 1	0.12 249	0.10 54	0.07 7

StereoVision	0.45 226	0.72 369	1.94 317	0.33 273	0.32 377	0.47 126	0.26 236	0.68 222	0.57 247	0.32 140	0.89 472	0.45 238	0.27 175	0.49 208	0.36 253	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.13 180

CASnet	0.28 61	0.31 147	1.20 91	0.28 147	0.11 1	0.47 126	0.19 67	0.44 61	0.44 119	0.38 163	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.29 46	0.19 30	0.10 168	0.06 21	0.15 383	0.12 249	0.16 193	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 147	0.35 411	0.47 126	0.21 107	0.43 53	0.28 7	0.26 106	0.25 68	0.22 64	0.38 269	0.30 54	0.18 18	0.09 74	0.35 508	0.09 87	0.36 504	0.23 322	0.25 402

ProNet	0.30 81	0.54 295	1.29 104	0.25 75	0.15 58	0.47 126	0.25 214	0.48 91	0.39 76	0.21 38	0.23 52	0.22 64	0.20 80	0.44 160	0.19 30	0.08 34	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.12 144

x	0.35 121	0.20 13	1.36 117	0.33 273	0.17 113	0.47 126	0.24 194	0.75 266	0.54 225	0.40 171	0.40 172	0.42 214	0.34 240	0.45 172	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

test_3	0.44 208	0.20 13	1.70 184	0.36 339	0.32 377	0.47 126	0.30 310	0.73 251	0.49 169	0.50 253	0.30 105	0.45 238	0.22 100	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.10 233	0.11 202	0.35 496	0.29 392	0.28 425

FACV-RUCA	0.58 358	0.40 219	1.78 224	0.43 420	1.67 565	0.48 134	0.28 278	0.69 225	0.62 305	0.40 171	0.53 276	0.33 158	0.63 439	0.40 136	0.31 214	0.13 316	0.11 281	0.62 532	0.12 249	0.70 528	0.98 548

test_sample1	0.40 166	0.18 5	1.19 87	0.31 222	0.18 150	0.48 134	0.23 161	0.78 305	0.49 169	0.44 196	0.44 193	0.45 238	0.41 302	1.39 375	0.33 235	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.13 180

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 127	0.33 273	0.16 85	0.48 134	0.21 107	0.67 218	0.48 163	0.40 171	0.34 136	0.32 152	0.33 232	0.42 148	0.27 158	0.11 232	0.12 307	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.14 198

riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 196	0.48 134	0.20 86	0.66 209	0.46 143	0.36 151	0.34 136	0.69 383	0.45 341	0.39 131	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.08 81	0.13 115	0.16 260

rafts_anoy	0.43 198	0.89 435	1.96 329	0.32 251	0.30 350	0.48 134	0.24 194	0.62 192	0.49 169	0.37 155	0.38 159	0.33 158	0.30 212	0.51 217	0.34 242	0.10 168	0.39 520	0.13 317	0.15 335	0.17 215	0.15 232

RALAANet	0.43 198	0.98 471	1.90 295	0.32 251	0.23 257	0.48 134	0.19 67	0.67 218	0.53 213	0.48 234	0.45 197	0.39 187	0.30 212	0.48 198	0.37 259	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.14 310	0.27 381	0.10 82

Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 162	1.92 304	0.27 122	0.41 455	0.48 134	0.19 67	0.59 176	0.46 143	0.43 190	0.39 167	0.57 314	0.26 157	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.31 480	0.11 74	0.09 56

ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 369	0.49 141	0.19 67	0.75 266	0.66 353	0.63 408	0.71 426	0.67 369	0.39 283	0.58 242	0.44 308	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 417	0.21 292	0.25 402

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 57	0.23 41	0.13 20	0.49 141	0.18 58	0.30 3	0.28 7	0.19 24	0.17 16	0.14 13	0.14 12	0.41 140	0.16 5	0.08 34	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

999	0.29 71	0.25 71	1.05 70	0.26 106	0.18 150	0.49 141	0.23 161	0.38 22	0.37 59	0.20 32	0.32 122	0.23 72	0.18 53	0.73 296	0.36 253	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.24 338	0.10 82

mmm	0.38 145	0.21 21	1.18 85	0.35 320	0.17 113	0.49 141	0.26 236	0.78 305	0.52 194	0.50 253	0.57 317	0.41 201	0.37 262	0.71 293	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 282	0.15 156	0.14 198

iRaft-Stereo_5w	0.54 327	1.01 481	2.08 354	0.27 122	0.21 210	0.49 141	0.28 278	0.73 251	0.58 258	0.40 171	0.61 348	0.62 336	0.46 355	1.78 439	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.39 476	0.12 144

cross-raft	0.40 166	0.27 92	2.22 386	0.30 195	0.17 113	0.49 141	0.35 366	0.71 235	0.39 76	0.43 190	0.45 197	0.64 348	0.25 143	0.32 70	0.25 139	0.08 34	0.08 120	0.09 87	0.23 435	0.11 74	0.14 198

RALCasStereoNet	0.45 226	0.88 432	1.85 268	0.30 195	0.26 303	0.49 141	0.26 236	0.58 168	0.51 187	0.36 151	0.48 223	0.36 172	0.28 190	0.55 235	0.34 242	0.10 168	0.53 535	0.09 87	0.08 81	0.25 351	0.34 465

test_xeample3	0.46 236	0.34 175	2.99 512	0.37 362	0.16 85	0.49 141	0.33 354	1.06 513	0.44 119	0.25 92	0.23 52	0.24 85	0.25 143	0.49 208	0.56 365	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.40 512	0.17 215	0.26 412

MSCF	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.58 497	0.21 210	0.50 149	0.22 128	0.56 157	0.38 64	0.29 122	0.29 92	0.17 39	0.30 212	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.12 307	0.08 34	0.29 464	0.15 156	0.21 342

MM-Stereo_test2	0.38 145	0.28 114	2.46 432	0.43 420	0.15 58	0.50 149	0.25 214	0.47 84	0.38 64	0.33 142	0.26 75	0.23 72	0.22 100	0.34 90	0.29 183	0.08 34	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.36 452	0.22 357

AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 430	0.50 149	0.23 161	0.79 321	0.70 382	0.33 142	0.53 276	0.27 120	0.22 100	0.67 277	0.29 183	0.73 539	0.08 120	0.13 317	0.17 374	0.17 215	0.18 298

AIO-test1	0.45 226	0.87 428	2.27 396	0.33 273	0.33 390	0.50 149	0.22 128	0.74 255	0.66 353	0.29 122	0.41 176	0.29 136	0.22 100	0.73 296	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.12 258	0.14 310	0.30 403	0.22 357

MIM_Stereo	0.41 173	0.60 314	1.88 283	0.31 222	0.21 210	0.50 149	0.19 67	0.64 201	0.44 119	0.43 190	0.53 276	0.43 218	0.27 175	0.51 217	0.28 168	0.08 34	0.14 349	0.11 202	0.10 148	0.26 371	0.26 412

test_4	0.40 166	0.37 195	2.01 338	0.29 178	0.21 210	0.50 149	0.28 278	0.47 84	0.39 76	0.42 185	0.76 442	0.38 181	0.22 100	0.52 221	0.33 235	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.15 335	0.28 387	0.07 7

DAS	0.56 347	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	2.40 515	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

SepStereo	0.52 316	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	1.56 402	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

test-1	0.44 208	0.48 272	1.69 180	0.30 195	0.27 317	0.50 149	0.28 278	0.80 325	0.43 115	0.40 171	0.54 288	0.41 201	0.24 127	0.31 61	1.16 472	0.09 74	0.20 444	0.10 137	0.17 374	0.11 74	0.26 412

AFF-stereo	0.44 208	0.96 459	1.78 224	0.31 222	0.15 58	0.50 149	0.21 107	0.64 201	0.63 317	0.47 216	0.64 381	0.49 272	0.34 240	0.46 181	0.31 214	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.37 460	0.10 82

LG-G_1	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

LG-G	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

Reg-Stereo(zero)	0.46 236	0.17 1	2.10 359	0.24 57	0.34 398	0.51 159	0.42 406	0.50 104	0.54 225	0.37 155	0.46 205	0.54 292	0.60 422	0.43 151	1.10 463	0.08 34	0.09 190	0.08 34	0.22 431	0.12 85	0.22 357

rvit_105_1	0.44 208	0.54 295	1.46 137	0.36 339	0.24 270	0.51 159	0.45 431	0.75 266	0.74 421	0.45 206	0.44 193	0.44 229	0.36 248	0.62 258	0.38 266	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 431	0.18 242	0.18 298

test_sample7	0.47 251	0.33 162	1.49 147	0.34 304	0.20 196	0.51 159	0.30 310	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.18 298

test_sample2	0.41 173	0.19 8	1.23 96	0.31 222	0.17 113	0.51 159	0.27 261	0.81 329	0.55 232	0.44 196	0.45 197	0.46 251	0.38 269	1.51 396	0.30 202	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.14 198

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 107	0.79 524	0.34 398	0.51 159	0.23 161	0.46 71	0.39 76	0.22 49	0.31 116	0.20 53	0.17 35	0.28 33	0.23 103	0.73 539	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 483

DCANet-4	0.40 166	0.27 92	2.21 382	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.47 211	0.28 129	0.37 262	0.37 117	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

fff	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

ADStereo(finetuned)	0.45 226	0.77 391	2.12 363	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.76 472	0.37 117	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

GMOStereo	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

error version	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-v	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-2	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

raft+_RVC	0.44 208	0.67 354	1.85 268	0.34 304	0.71 524	0.51 159	0.25 214	0.64 201	0.51 187	0.35 146	0.45 197	0.32 152	0.28 190	0.43 151	0.32 225	0.09 74	0.19 433	0.10 137	0.09 112	0.20 278	0.40 496

XX-TBD	0.34 110	0.77 391	1.75 204	0.34 304	0.13 20	0.51 159	0.17 44	0.43 53	0.50 179	0.37 155	0.49 240	0.23 72	0.18 53	0.28 33	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

DCANet	0.42 192	0.77 391	1.95 320	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.41 302	0.36 108	0.39 277	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

csc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

cscssc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 196	0.52 178	0.22 128	0.56 157	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 33	0.31 221	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.14 349	0.08 34	0.28 460	0.14 138	0.20 330

GMStereo_Zeroshot	0.41 173	0.36 192	1.54 155	0.41 405	0.19 182	0.52 178	0.19 67	0.59 176	0.52 194	0.57 338	0.59 326	0.63 339	0.29 204	0.58 242	0.33 235	0.15 378	0.09 190	0.16 402	0.09 112	0.24 338	0.12 144

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 435	1.76 210	0.26 106	0.12 6	0.52 178	0.14 17	0.49 98	0.38 64	0.29 122	0.30 105	0.29 136	0.22 100	0.30 54	0.20 52	0.09 74	0.17 410	0.09 87	0.07 53	0.21 292	0.11 107

AnonymousM	0.37 136	0.44 249	1.50 150	0.25 75	0.15 58	0.52 178	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 185	0.32 122	0.30 141	0.25 143	0.34 90	0.23 103	0.11 232	0.09 190	0.71 537	0.36 504	0.12 85	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 147	0.15 58	0.52 178	0.20 86	0.54 146	0.46 143	0.37 155	0.43 182	0.41 201	0.23 116	0.36 108	0.26 148	0.09 74	0.15 375	0.12 258	0.11 211	0.41 484	0.37 483

raftrobust	0.38 145	0.68 356	1.54 155	0.32 251	0.46 479	0.52 178	0.21 107	0.56 157	0.42 105	0.52 275	0.35 141	0.31 144	0.33 232	0.37 117	0.30 202	0.10 168	0.11 281	0.08 34	0.07 53	0.21 292	0.19 314

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 192	0.86 425	1.78 224	0.28 147	0.17 113	0.52 178	0.20 86	0.62 192	0.61 287	0.50 253	0.61 348	0.39 187	0.32 228	0.35 96	0.30 202	0.07 21	0.10 233	0.09 87	0.09 112	0.35 447	0.10 82

CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 154	2.20 381	0.27 122	0.44 465	0.52 178	0.19 67	0.76 279	0.48 163	0.43 190	0.36 147	0.54 292	0.26 157	0.33 80	0.25 139	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 89	0.46 260	0.79 44	0.21 8	0.12 6	0.53 186	0.25 214	0.52 126	0.54 225	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 116	0.59 248	0.55 357	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.08 34

castereo++	0.28 61	0.43 238	0.93 60	0.28 147	0.17 113	0.53 186	0.21 107	0.55 150	0.45 134	0.17 12	0.26 75	0.32 152	0.17 35	0.33 80	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.13 115	0.06 1

UGAM	0.58 358	0.47 269	2.21 382	0.30 195	0.19 182	0.53 186	0.34 358	0.59 176	0.63 317	0.44 196	0.73 433	0.78 427	0.37 262	2.58 531	0.39 277	0.10 168	0.08 120	0.17 421	0.14 310	0.42 490	0.17 278

DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 124	2.49 440	0.29 178	0.22 237	0.53 186	0.52 454	0.58 168	0.49 169	0.69 440	0.46 205	0.79 432	0.48 372	0.53 227	0.42 293	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.20 278	0.20 330

test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 546	0.53 186	0.23 161	0.75 266	0.50 179	0.57 338	0.29 92	0.25 95	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.76 542	0.31 500	0.08 34	0.07 53	1.68 562	0.50 516

CASS	0.39 160	0.30 136	1.61 168	0.32 251	0.17 113	0.53 186	0.24 194	0.70 232	0.49 169	0.59 370	0.54 288	0.40 195	0.40 291	0.41 140	0.30 202	0.17 415	0.10 233	0.14 353	0.11 211	0.18 242	0.17 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 95	0.31 147	1.46 137	0.31 222	0.15 58	0.53 186	0.19 67	0.44 61	0.35 34	0.36 151	0.38 159	0.27 120	0.27 175	0.42 148	0.19 30	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.16 355	0.20 278	0.13 180

raft_robust	0.55 339	0.84 418	1.73 194	0.28 147	0.54 495	0.53 186	0.25 214	0.88 388	0.75 434	0.48 234	0.46 205	0.76 421	0.75 471	1.46 386	0.27 158	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.30 474	0.26 371	0.16 260

DFGA-Net	0.51 303	1.06 489	1.75 204	0.30 195	0.24 270	0.54 194	0.22 128	0.63 198	0.60 270	0.48 234	0.51 252	0.35 168	0.27 175	1.82 451	0.53 350	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.12 249	0.37 460	0.15 232

trnet	0.28 61	0.26 86	1.32 110	0.19 1	0.12 6	0.54 194	0.15 25	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.30 54	0.21 72	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.09 39	0.07 7

H2IRNET	0.40 166	0.61 318	1.90 295	0.29 178	0.17 113	0.54 194	0.18 58	0.52 126	0.50 179	0.27 113	0.56 309	0.47 259	0.35 242	0.46 181	0.33 235	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.32 419	0.12 144

IGEV_Zeroshot_test	0.53 322	0.33 162	2.91 505	0.32 251	0.18 150	0.54 194	0.21 107	0.72 240	0.42 105	0.81 480	0.51 252	0.71 397	0.41 302	0.48 198	1.13 467	0.09 74	0.15 375	0.10 137	0.35 496	0.19 263	0.09 56

LL-Strereo2	0.41 173	0.90 439	1.83 263	0.44 427	0.24 270	0.54 194	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 180	0.33 130	0.44 229	0.21 91	0.44 160	0.34 242	0.09 74	0.08 120	0.16 402	0.14 310	0.17 215	0.17 278

LoS	0.31 89	0.30 136	1.52 153	0.23 41	0.13 20	0.54 194	0.20 86	0.48 91	0.49 169	0.25 92	0.28 86	0.37 174	0.24 127	0.38 125	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 236	0.76 382	2.07 349	0.35 320	0.30 350	0.54 194	0.30 310	0.61 188	0.48 163	0.49 246	0.76 442	0.55 296	0.36 248	0.58 242	0.22 91	0.08 34	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.41 484	0.08 34

RAFT+CT+SA	0.50 286	0.86 425	1.82 257	0.37 362	0.75 526	0.54 194	0.34 358	0.77 290	0.63 317	0.38 163	0.55 298	0.34 164	0.29 204	0.68 280	0.27 158	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.51 527	0.29 392	0.41 501

CrosDoStereo	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

DeepStereo_LL	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 124	1.74 198	0.24 57	0.16 85	0.54 194	0.15 25	0.40 31	0.55 232	0.37 155	0.51 252	0.24 85	0.19 71	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.30 474	0.08 19	0.06 1
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
TANstereo	0.33 102	0.49 275	1.75 204	0.23 41	0.12 6	0.54 194	0.16 36	0.40 31	0.45 134	0.45 206	0.51 252	0.26 109	0.22 100	0.29 46	0.20 52	0.10 168	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.11 107

XX-Stereo	0.55 339	0.54 295	3.50 544	0.48 459	0.39 439	0.54 194	0.17 44	0.89 394	0.40 86	0.44 196	0.65 390	0.85 454	0.19 71	0.77 307	0.21 72	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.17 215	0.14 198

tt45	0.29 71	0.24 66	1.06 71	0.25 75	0.17 113	0.55 207	0.22 128	0.41 39	0.35 34	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.18 53	0.64 263	0.34 242	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.11 107

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 124	1.43 132	0.28 147	0.28 331	0.55 207	0.22 128	0.78 305	0.48 163	0.46 214	0.38 159	0.36 172	0.17 35	0.33 80	0.23 103	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.09 56

test_sample6	0.52 316	0.44 249	1.81 251	0.33 273	0.18 150	0.55 207	0.27 261	0.94 437	0.66 353	0.54 298	0.62 353	0.47 259	0.36 248	1.97 477	0.38 266	0.14 359	0.10 233	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.16 260

test_sample5	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.53 285	0.59 326	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

DualNet	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.54 298	0.62 353	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

EKT-Stereo	1.47 538	0.49 275	1.93 307	2.57 571	19.31 587	0.55 207	0.22 128	0.69 225	0.42 105	0.38 163	0.36 147	0.43 218	0.27 175	0.69 286	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 355	0.20 278	0.15 232

PCWNet_CMD	0.46 236	0.45 257	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.57 409	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.18 242	0.14 198

testlalala_base	0.46 236	0.30 136	1.82 257	0.34 304	0.27 317	0.55 207	0.21 107	0.85 360	0.32 15	0.32 140	0.39 167	0.31 144	0.23 116	0.30 54	0.28 168	0.95 548	0.30 498	0.09 87	0.21 423	1.03 543	0.18 298

LL-Strereo	0.72 441	1.29 522	2.49 440	0.36 339	0.45 473	0.55 207	0.32 346	0.93 428	0.71 392	0.67 431	0.58 323	0.85 454	0.79 476	2.67 538	0.46 313	0.10 168	0.18 421	0.14 353	0.12 249	0.40 481	0.42 502

ToySt	0.44 208	0.61 318	1.89 290	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.35 366	0.67 218	0.53 213	0.39 169	0.50 248	0.59 324	0.43 329	0.51 217	0.49 333	0.10 168	0.12 307	0.13 317	0.16 355	0.24 338	0.19 314

CREStereo	0.28 61	0.30 136	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 207	0.17 44	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.10 54	0.07 7
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	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.56 403	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.13 317	0.10 148	0.18 242	0.15 232

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 34	0.55 207	0.22 128	0.83 342	0.56 243	0.51 266	0.49 240	0.48 270	0.37 262	0.48 198	0.54 356	0.09 74	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	0.50 286	0.42 233	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.56 222	0.26 236	0.93 428	0.65 338	0.54 298	0.54 288	0.45 238	0.36 248	1.79 443	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

AE-Stereo	0.42 192	0.29 124	1.65 171	0.43 420	0.47 481	0.56 222	0.23 161	0.86 370	0.46 143	0.31 131	0.41 176	0.43 218	0.24 127	0.34 90	0.24 126	0.09 74	0.48 533	0.11 202	0.45 520	0.22 309	0.19 314

ff7	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

ffff	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

11t	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

MSKI-zero shot	0.46 236	0.38 205	2.47 437	0.27 122	0.43 464	0.56 222	0.20 86	0.77 290	0.43 115	0.60 379	0.51 252	0.44 229	0.17 35	0.68 280	0.21 72	0.09 74	0.29 494	0.09 87	0.32 486	0.14 138	0.10 82

anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.55 235	0.19 30	0.09 74	0.11 281	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431

EGLCR-Stereo	0.29 71	0.27 92	0.97 64	0.30 195	0.19 182	0.56 222	0.17 44	0.68 222	0.36 51	0.30 126	0.18 19	0.27 120	0.17 35	0.38 125	0.19 30	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.35 468

TestStereo1	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

ccc-4	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

SA-5K	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.54 231	0.19 30	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 372	0.43 238	2.58 459	0.91 533	0.36 419	0.56 222	0.25 214	0.52 126	0.61 287	0.47 216	1.21 508	0.47 259	0.66 448	1.34 370	0.94 438	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.10 54	0.16 260

CFNet_pseudo	0.45 226	0.46 260	2.23 390	0.25 75	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.10 233	0.15 383	0.10 148	0.17 215	0.14 198

DMCA-RVC	0.62 385	0.96 459	2.63 466	0.36 339	0.90 536	0.56 222	0.31 323	0.69 225	0.57 247	0.68 438	0.52 265	0.59 324	0.56 403	1.23 361	0.53 350	0.16 399	0.38 514	0.20 456	0.15 335	0.20 278	0.15 232

BEATNet_4x	0.47 251	0.73 376	1.91 301	0.33 273	0.15 58	0.56 222	0.25 214	0.85 360	0.58 258	0.54 298	0.51 252	0.57 314	0.42 319	0.57 239	0.61 381	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.20 278	0.16 260

ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 106	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.09 190	0.16 402	0.10 148	0.17 215	0.14 198

DN-CSS_ROB	0.48 257	1.23 515	1.99 335	0.39 388	0.22 237	0.56 222	0.19 67	0.75 266	0.61 287	0.45 206	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.70 291	0.32 225	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.36 452	0.12 144

z-ln-s-r	0.64 395	0.89 435	2.23 390	0.32 251	0.26 303	0.57 240	0.37 381	0.84 353	0.76 443	0.51 266	0.81 450	0.64 348	0.45 341	2.06 487	1.27 483	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.24 338	0.13 180

tg	0.37 136	0.55 304	1.35 116	0.28 147	0.16 85	0.57 240	0.18 58	0.57 162	0.49 169	0.37 155	0.44 193	0.38 181	0.24 127	0.46 181	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.43 492	0.36 476

test_sample3	0.50 286	0.41 226	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.57 240	0.25 214	0.92 420	0.64 325	0.52 275	0.49 240	0.47 259	0.35 242	1.79 443	0.37 259	0.13 316	0.10 233	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.16 260

testlalala2	0.44 208	0.28 114	2.59 461	0.64 510	0.56 500	0.57 240	0.20 86	0.78 305	0.52 194	0.40 171	0.39 167	0.45 238	0.21 91	0.27 25	0.22 91	0.09 74	0.10 233	0.08 34	0.29 464	0.12 85	0.10 82

ffm	0.47 251	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

ff1	0.73 450	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

mmx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

xxx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

CFNet_ucs	0.48 257	0.50 281	2.32 403	0.26 106	0.22 237	0.57 240	0.22 128	0.85 360	0.65 338	0.53 285	0.64 381	0.68 376	0.44 337	0.54 231	0.31 214	0.13 316	0.12 307	0.16 402	0.11 211	0.19 263	0.17 278

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 84	0.28 147	0.15 58	0.57 240	0.23 161	0.79 321	0.47 160	0.38 163	0.37 150	0.40 195	0.25 143	0.47 192	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.13 282	0.19 263	0.27 419

GASNet	0.73 450	1.47 535	3.04 515	0.47 451	0.33 390	0.57 240	0.34 358	0.91 411	0.75 434	0.58 356	0.58 323	0.74 410	0.55 399	2.03 483	0.65 392	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 374	0.51 511	0.28 425

SA	0.50 286	0.75 381	1.95 320	0.31 222	0.61 514	0.57 240	0.31 323	0.91 411	0.73 417	0.42 185	0.62 353	0.38 181	0.47 363	0.68 280	0.29 183	0.09 74	0.09 190	0.13 317	0.32 486	0.30 403	0.10 82

dd	0.42 192	0.96 459	1.77 219	0.31 222	0.17 113	0.57 240	0.26 236	0.49 98	0.68 364	0.41 180	0.40 172	0.34 164	0.27 175	0.45 172	0.40 285	0.17 415	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.21 292	0.12 144

AACVNet	0.54 327	0.78 399	1.73 194	0.36 339	0.21 210	0.57 240	0.25 214	0.71 235	0.51 187	0.55 316	0.59 326	0.64 348	0.41 302	2.13 495	0.41 291	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.11 211	0.33 428	0.15 232

GANet-ADL	0.44 208	0.41 226	2.31 402	0.33 273	0.20 196	0.57 240	0.25 214	0.75 266	0.54 225	0.42 185	0.59 326	0.56 308	0.30 212	0.40 136	0.38 266	0.14 359	0.11 281	0.09 87	0.08 81	0.22 309	0.17 278

STrans-v2	0.67 413	0.56 306	2.64 468	0.27 122	0.23 257	0.57 240	0.33 354	0.96 455	0.69 373	0.92 498	0.85 463	0.89 468	0.93 497	1.83 452	1.21 478	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.12 144

PMTNet	0.31 89	0.35 183	1.30 107	0.20 5	0.14 34	0.57 240	0.25 214	0.46 71	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 127	0.39 131	0.23 103	0.43 518	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.18 242	0.07 7

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 196	0.57 240	0.28 278	0.92 420	0.69 373	0.52 275	0.55 298	0.61 332	0.33 232	0.48 198	0.39 277	0.17 415	0.08 120	0.17 421	0.11 211	0.18 242	0.12 144
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.
xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 257	1.04 69	0.21 8	0.12 6	0.58 258	0.23 161	0.50 104	0.45 134	0.31 131	0.46 205	0.30 141	0.41 302	0.81 314	0.51 343	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.09 56

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 154	1.30 107	0.26 106	0.14 34	0.58 258	0.23 161	0.78 305	0.62 305	0.40 171	0.44 193	0.28 129	0.35 242	0.29 46	0.20 52	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.08 34

test_5	0.51 303	0.87 428	1.99 335	0.37 362	0.65 518	0.58 258	0.35 366	0.78 305	0.62 305	0.48 234	0.55 298	0.45 238	0.40 291	0.72 295	0.30 202	0.09 74	0.07 41	0.12 258	0.12 249	0.33 428	0.38 486

UDGNet	0.44 208	1.02 484	1.74 198	0.35 320	0.19 182	0.58 258	0.23 161	0.49 98	0.66 353	0.41 180	0.38 159	0.34 164	0.29 204	0.53 227	0.30 202	0.24 483	0.10 233	0.37 515	0.19 407	0.27 381	0.15 232

GwcNet-ADL	0.50 286	0.74 379	2.90 504	0.31 222	0.20 196	0.58 258	0.29 302	0.87 379	0.64 325	0.47 216	0.47 211	0.56 308	0.33 232	0.46 181	0.46 313	0.13 316	0.12 307	0.09 87	0.09 112	0.14 138	0.21 342

PFNet+	0.45 226	0.37 195	1.86 276	0.46 446	0.18 150	0.58 258	0.77 513	0.52 126	0.64 325	0.56 327	0.48 223	0.39 187	0.26 157	0.93 325	0.32 225	0.13 316	0.09 190	0.14 353	0.13 282	0.12 85	0.15 232

THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 75	0.16 85	0.58 258	2.74 571	0.59 176	0.51 187	0.62 399	1.62 528	0.97 487	1.80 548	1.69 425	2.25 530	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.11 107

IRAFT_RVC	0.54 327	0.53 290	1.78 224	0.46 446	0.21 210	0.58 258	0.43 413	0.65 207	0.66 353	0.54 298	0.50 248	0.49 272	0.51 384	1.58 410	1.01 454	0.11 232	0.25 483	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.13 180

RAFT-345	0.53 322	0.30 136	2.34 408	0.38 378	0.34 398	0.58 258	0.42 406	0.47 84	0.61 287	0.51 266	1.00 490	0.43 218	0.28 190	1.57 406	0.82 428	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.10 54	0.08 34

HCRNet	0.46 236	0.49 275	1.65 171	0.38 378	0.29 339	0.58 258	0.22 128	0.75 266	0.62 305	0.47 216	0.49 240	0.48 270	0.36 248	1.12 349	0.37 259	0.15 378	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.17 215	0.17 278

FINET	0.65 404	0.95 456	3.06 517	0.35 320	0.40 448	0.58 258	0.48 446	0.92 420	1.10 517	0.57 338	0.68 403	0.47 259	0.44 337	1.15 354	0.60 378	0.23 475	0.21 453	0.17 421	0.15 335	0.26 371	0.25 402

aanetorigin	0.77 463	0.80 403	2.59 461	0.43 420	0.44 465	0.58 258	1.01 534	0.57 162	0.68 364	1.53 544	1.23 509	0.81 438	1.08 513	1.07 340	1.07 460	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 423	0.54 516	0.30 441

FENet	0.44 208	0.30 136	2.42 423	0.32 251	0.17 113	0.58 258	0.22 128	0.77 290	0.59 265	0.47 216	0.42 180	0.55 296	0.38 269	0.49 208	0.47 322	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.16 260

PSMNet-RSSM	0.53 322	0.82 412	1.78 224	0.31 222	0.25 288	0.58 258	0.28 278	0.84 353	0.60 270	0.50 253	0.61 348	0.67 369	0.43 329	1.68 423	0.42 293	0.15 378	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.15 156	0.13 180

AANet_RVC	0.68 420	1.00 477	2.09 355	0.33 273	0.25 288	0.58 258	0.32 346	0.81 329	0.80 461	0.61 388	0.94 480	0.80 435	0.41 302	2.46 522	1.02 456	0.36 515	0.14 349	0.10 137	0.09 112	0.23 322	0.22 357

iResNetv2_ROB	0.59 366	1.43 533	2.96 507	0.40 398	0.22 237	0.58 258	0.28 278	0.91 411	0.73 417	0.57 338	0.63 365	0.60 330	0.41 302	0.74 299	0.35 250	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.07 53	0.43 492	0.17 278

iResNet_ROB	0.50 286	1.15 505	1.73 194	0.31 222	0.21 210	0.58 258	0.22 128	0.95 450	0.82 468	0.58 356	0.62 353	0.57 314	0.39 283	0.84 317	0.40 285	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.06 10	0.21 292	0.13 180

G2L-ROB	0.51 303	0.95 456	1.96 329	0.29 178	0.22 237	0.59 275	0.28 278	0.76 279	0.57 247	0.55 316	0.45 197	0.70 393	0.32 228	1.38 374	0.47 322	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.20 278	0.13 180

G2L-Stereo	0.55 339	0.85 422	2.18 378	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.27 261	0.77 290	0.55 232	0.54 298	0.52 265	0.71 397	0.36 248	1.75 435	0.50 338	0.13 316	0.11 281	0.13 317	0.11 211	0.29 392	0.15 232

DispNO	0.67 413	0.98 471	2.58 459	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.29 302	0.83 342	0.68 364	0.53 285	0.79 449	0.83 445	0.47 363	2.46 522	0.68 399	0.12 286	0.10 233	0.19 447	0.31 480	0.16 193	0.17 278

DisPM	0.43 198	0.33 162	1.78 224	0.57 495	0.18 150	0.59 275	0.63 490	0.53 135	0.61 287	0.60 379	0.53 276	0.38 181	0.26 157	0.75 300	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.14 198

ICVP	0.46 236	0.29 124	2.41 421	0.33 273	0.22 237	0.59 275	0.55 465	0.75 266	0.50 179	0.44 196	0.60 341	0.49 272	0.35 242	0.53 227	0.37 259	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.15 232
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 257	1.09 493	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.59 275	0.26 236	0.83 342	0.78 453	0.48 234	0.52 265	0.56 308	0.38 269	0.49 208	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.23 322	0.35 468

test_xeample	0.72 441	0.21 21	1.36 117	0.27 122	0.17 113	0.59 275	0.28 278	1.01 497	0.70 382	0.55 316	0.67 395	0.44 229	0.39 283	1.88 468	5.17 568	0.12 286	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.15 232

ACVNet	0.45 226	0.44 249	1.79 244	0.28 147	0.21 210	0.59 275	0.36 373	0.66 209	0.68 364	0.45 206	0.59 326	0.69 383	0.40 291	0.44 160	0.55 357	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.34 436	0.10 82

GANet-RSSM	0.55 339	0.73 376	1.90 295	0.36 339	0.26 303	0.59 275	0.27 261	0.78 305	0.52 194	0.47 216	0.57 317	0.63 339	0.45 341	1.92 475	0.43 302	0.14 359	0.10 233	0.25 486	0.11 211	0.34 436	0.14 198

DMCA	0.41 173	0.52 285	1.26 101	0.31 222	0.24 270	0.59 275	0.26 236	0.77 290	0.63 317	0.58 356	0.48 223	0.57 314	0.35 242	0.40 136	0.50 338	0.14 359	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.15 156	0.15 232

FADNet-RVC	0.61 380	1.26 520	2.12 363	0.33 273	0.26 303	0.59 275	0.29 302	0.86 370	0.62 305	0.45 206	0.50 248	0.62 336	0.46 355	1.73 431	0.55 357	0.17 415	0.20 444	0.17 421	0.18 387	0.59 519	0.28 425

MLCV	0.48 257	0.89 435	1.85 268	0.29 178	0.14 34	0.59 275	0.23 161	0.72 240	0.59 265	0.66 427	0.66 392	0.55 296	0.36 248	1.03 337	0.49 333	0.09 74	0.06 21	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.11 107

ITSA-stereo	0.48 257	0.33 162	1.20 91	0.33 273	0.18 150	0.60 287	0.29 302	0.94 437	0.80 461	0.50 253	0.49 240	0.53 286	0.59 418	1.25 365	0.64 390	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.23 381

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 137	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.25 68	0.20 53	0.26 157	0.57 239	0.19 30	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

MyStereo06	0.54 327	0.41 226	2.68 473	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.81 329	0.44 119	0.84 487	0.52 265	0.78 427	0.58 415	0.48 198	1.10 463	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

MyStereo05	0.49 275	0.41 226	2.72 479	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.82 336	0.77 448	0.52 275	0.37 150	0.51 278	0.42 319	0.52 221	0.38 266	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

MyStereo04	0.48 257	0.40 219	2.65 470	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.83 342	0.75 434	0.47 216	0.36 147	0.53 286	0.42 319	0.53 227	0.39 277	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

ttt	0.66 408	0.22 36	1.68 178	0.34 304	0.24 270	0.60 287	0.26 236	1.00 488	0.77 448	0.55 316	0.67 395	0.54 292	0.36 248	2.14 496	3.03 544	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.17 278

testlalala	0.36 130	0.30 136	1.77 219	0.28 147	0.33 390	0.60 287	0.22 128	0.55 150	0.51 187	0.55 316	0.35 141	0.31 144	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.10 168	0.13 328	0.09 87	0.24 437	0.08 19	0.07 7

Sa-1000	0.51 303	0.72 369	1.90 295	0.31 222	0.60 512	0.60 287	0.31 323	0.94 437	0.71 392	0.52 275	0.83 456	0.42 214	0.33 232	0.68 280	0.28 168	0.10 168	0.09 190	0.13 317	0.29 464	0.29 392	0.10 82

dad	0.51 303	1.01 481	1.74 198	0.29 178	0.19 182	0.60 287	0.26 236	0.52 126	0.75 434	0.63 408	0.63 365	0.63 339	0.33 232	0.85 319	0.47 322	0.27 497	0.15 375	0.40 518	0.18 387	0.22 309	0.14 198

IPLGR_C	0.58 358	1.25 518	2.72 479	0.80 525	0.31 369	0.60 287	0.61 484	0.76 279	0.58 258	0.56 327	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.43 151	0.40 285	0.11 232	0.22 459	0.13 317	0.15 335	0.35 447	0.19 314

ACRE	0.56 347	1.14 501	2.77 489	0.76 521	0.28 331	0.60 287	0.56 470	0.76 279	0.58 258	0.55 316	0.62 353	0.41 201	0.29 204	0.44 160	0.39 277	0.11 232	0.19 433	0.13 317	0.14 310	0.36 452	0.18 298

OMP-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.56 491	0.37 430	0.60 287	0.26 236	0.70 232	0.65 338	0.66 427	0.60 341	0.69 383	0.32 228	2.09 492	1.20 476	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.10 82

PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.60 287	0.29 302	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

DeepStereo_RVC	0.44 208	0.28 114	1.92 304	0.49 461	0.17 113	0.60 287	0.59 478	0.50 104	0.52 194	0.49 246	0.45 197	0.39 187	0.86 488	0.45 172	0.33 235	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

RAFT-RH_RVC	0.61 380	0.50 281	2.33 406	0.36 339	0.29 339	0.60 287	0.18 58	0.44 61	0.58 258	0.76 465	1.91 535	0.47 259	0.29 204	1.60 413	1.23 480	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 282	0.10 54	0.09 56

RAFT-IKP	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.16 85	0.60 287	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.50 214	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 287	0.25 214	0.97 464	0.88 484	0.59 370	0.70 422	0.63 339	0.55 399	0.66 276	0.37 259	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 310	0.21 292	0.23 381

cf-r	0.53 322	0.81 408	2.15 371	0.33 273	0.28 331	0.60 287	0.28 278	0.78 305	0.64 325	0.51 266	0.60 341	0.75 416	0.40 291	1.32 368	0.43 302	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.14 198

GwcNet-RSSM	0.57 353	0.94 449	2.13 365	0.32 251	0.25 288	0.60 287	0.30 310	0.80 325	0.66 353	0.52 275	0.64 381	0.71 397	0.40 291	1.79 443	0.50 338	0.13 316	0.09 190	0.12 258	0.12 249	0.21 292	0.15 232

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 430	0.60 287	0.28 278	0.82 336	0.62 305	0.62 399	0.55 298	0.72 400	0.45 341	1.00 333	0.43 302	0.15 378	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.15 156	0.16 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 465	0.60 287	0.51 451	0.76 279	0.80 461	0.77 469	0.67 395	0.87 462	0.61 431	2.40 515	0.67 396	0.32 508	0.35 508	0.36 511	0.41 515	0.45 501	0.39 492

CoDeX	0.52 316	0.43 238	2.25 393	0.29 178	0.26 303	0.61 308	0.32 346	0.99 480	0.68 364	0.48 234	0.55 298	0.52 284	0.40 291	1.60 413	0.35 250	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.12 144

anonymousa	0.48 257	0.46 260	2.44 429	0.29 178	0.34 398	0.61 308	0.25 214	0.66 209	0.54 225	0.53 285	0.77 445	0.73 404	0.46 355	0.33 80	0.31 214	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.29 464	0.10 54	0.19 314

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 144	0.31 222	0.15 58	0.61 308	0.19 67	0.60 186	0.54 225	0.28 118	0.29 92	0.40 195	0.33 232	0.50 214	0.27 158	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.19 263	0.08 34

CIPLG	0.56 347	1.19 511	2.46 432	0.80 525	0.31 369	0.61 308	0.57 474	0.76 279	0.57 247	0.56 327	0.63 365	0.41 201	0.30 212	0.45 172	0.40 285	0.11 232	0.20 444	0.13 317	0.13 282	0.35 447	0.19 314

Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144
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
IIG-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.54 482	0.23 257	0.61 308	0.21 107	0.73 251	0.65 338	0.64 418	0.69 412	0.69 383	0.38 269	2.09 492	1.39 491	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.09 56

NF-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.44 424	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.45 385	0.79 425	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.16 260

OCTAStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.80 426	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

PSM-softLoss	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

KMStereo	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

ROB_FTStereo_v2	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.26 236	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.49 208	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

HUI-Stereo	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.45 172	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

RAFT_R40	0.50 286	0.21 21	1.76 210	0.50 464	0.40 448	0.61 308	0.53 458	0.56 157	0.60 270	0.56 327	0.54 288	0.55 296	0.51 384	1.57 406	0.53 350	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.09 56

RE-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

TVStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

iGMRVC	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.55 235	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

iRAFT	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

GES	0.44 208	0.28 114	1.88 283	0.30 195	0.18 150	0.61 308	0.30 310	0.88 388	0.46 143	0.47 216	0.52 265	0.39 187	0.42 319	0.58 242	0.67 396	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.15 156	0.17 278

STTStereo	0.51 303	0.69 360	2.14 370	0.36 339	0.30 350	0.61 308	0.32 346	0.77 290	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.67 369	0.43 329	0.86 320	0.42 293	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 417	0.16 193	0.15 232

GCST	0.72 441	1.10 494	2.15 371	1.11 546	0.59 507	0.62 328	0.19 67	0.75 266	0.53 213	0.56 327	0.63 365	0.47 259	0.31 221	1.11 346	0.33 235	0.75 541	0.45 525	0.84 540	0.64 545	0.69 527	0.54 517

IPLGR	0.54 327	0.56 306	2.68 473	0.36 339	0.18 150	0.62 328	0.54 462	1.02 500	0.64 325	0.73 457	0.46 205	0.47 259	0.45 341	1.12 349	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.19 263	0.12 144

AAGNet	0.88 488	0.33 162	1.79 244	0.54 482	0.98 540	0.62 328	0.46 434	0.50 104	0.60 270	0.58 356	0.53 276	0.50 275	0.73 465	1.23 361	7.48 575	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.14 138	0.09 56

TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 328	0.28 278	0.83 342	0.71 392	0.76 465	0.74 436	0.91 472	0.85 485	1.83 452	0.81 427	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.11 74	0.12 144

SST-Stereo	0.52 316	0.20 13	1.76 210	0.62 508	0.53 493	0.62 328	0.66 493	0.55 150	0.61 287	0.58 356	0.53 276	0.52 284	0.60 422	1.59 412	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.10 82

PFNet	0.60 372	0.33 162	2.47 437	0.41 405	0.55 498	0.62 328	0.27 261	0.61 188	0.63 317	0.61 388	0.56 309	0.45 238	0.32 228	1.88 468	1.14 468	0.28 501	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.26 371	0.20 330

GrayStereo	0.66 408	0.19 8	1.76 210	0.90 532	0.23 257	0.62 328	1.42 558	0.62 192	0.60 270	0.72 453	0.78 446	0.56 308	3.07 563	0.60 254	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.21 423	0.11 74	0.18 298

Pruner-Stereo	0.51 303	0.27 92	1.78 224	1.79 561	0.19 182	0.62 328	0.45 431	0.57 162	0.60 270	0.61 388	0.48 223	0.41 201	0.24 127	0.46 181	1.00 450	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.12 85	0.13 180

GEStereo_RVC	0.54 327	0.87 428	1.95 320	0.47 451	0.25 288	0.62 328	0.37 381	1.00 488	0.74 421	0.53 285	0.54 288	0.59 324	0.44 337	1.10 343	0.46 313	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.26 371	0.19 314

s12784h	0.36 130	0.28 114	1.58 161	0.23 41	0.11 1	0.62 328	0.24 194	0.79 321	0.64 325	0.44 196	0.52 265	0.28 129	0.26 157	0.50 214	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 87	0.06 10	0.16 193	0.06 1

222	0.78 467	0.23 53	1.23 96	0.28 147	0.18 150	0.62 328	0.24 194	1.02 500	0.70 382	0.58 356	0.66 392	0.46 251	0.42 319	1.80 447	6.53 574	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.17 278

psmorigin	1.36 531	0.60 314	13.80 583	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.33 354	0.77 290	0.61 287	0.96 504	0.88 470	1.17 520	0.73 465	4.00 563	0.86 432	0.19 442	0.22 459	0.17 421	0.18 387	0.24 338	0.29 431

FAT-Stereo	0.70 429	0.54 295	2.88 498	0.36 339	0.29 339	0.62 328	0.54 462	0.97 464	0.87 480	0.76 465	0.92 475	0.94 481	0.80 477	1.84 457	0.57 369	0.18 427	0.19 433	0.17 421	0.16 355	0.22 309	0.25 402

FADNet-RVC-Resample	0.67 413	1.16 510	3.16 527	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.38 388	0.86 370	0.63 317	0.51 266	0.50 248	0.57 314	0.45 341	1.57 406	0.49 333	0.24 483	0.32 506	0.23 474	0.19 407	0.27 381	0.62 526

edge stereo	0.81 479	0.73 376	3.30 537	0.37 362	1.21 554	0.62 328	0.39 393	0.93 428	0.79 458	0.80 474	0.88 470	1.14 516	0.71 459	2.18 498	0.71 406	0.21 459	0.20 444	0.26 489	0.18 387	0.38 467	0.26 412

CVANet_RVC	0.65 404	0.80 403	2.13 365	0.36 339	0.26 303	0.62 328	0.42 406	0.84 353	0.72 402	0.69 440	0.68 403	0.68 376	0.52 389	2.64 534	0.42 293	0.19 442	0.12 307	0.22 467	0.17 374	0.37 460	0.15 232

PWC_ROB	0.70 429	0.94 449	1.88 283	0.39 388	0.39 439	0.62 328	0.30 310	0.98 468	0.94 495	0.91 497	1.29 514	0.77 423	0.62 436	1.62 417	1.03 458	0.18 427	0.11 281	0.18 441	0.13 282	0.51 511	0.22 357

1111x	0.74 453	0.21 21	1.93 307	0.31 222	0.17 113	0.63 345	0.32 346	1.03 507	0.74 421	0.52 275	0.62 353	0.57 314	0.47 363	2.38 511	4.25 563	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 249	0.12 85	0.14 198

Prome-Stereo	0.49 275	0.30 136	1.76 210	0.60 506	0.23 257	0.63 345	0.42 406	0.62 192	0.60 270	0.59 370	1.03 495	0.43 218	0.72 462	0.60 254	0.33 235	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.43 503

xxxx	0.70 429	0.21 21	1.33 112	0.28 147	0.18 150	0.63 345	0.24 194	1.02 500	0.69 373	0.50 253	0.62 353	0.58 321	0.38 269	1.47 393	5.21 569	0.13 316	0.12 307	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.15 232

ac_64	0.55 339	0.46 260	1.92 304	0.36 339	0.34 398	0.63 345	0.31 323	0.82 336	0.61 287	0.55 316	0.51 252	0.89 468	0.48 372	1.83 452	0.55 357	0.14 359	0.11 281	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.12 144

acv_ft	0.48 257	0.44 249	1.76 210	0.32 251	0.41 455	0.63 345	0.28 278	0.81 329	0.68 364	0.61 388	0.59 326	0.69 383	0.45 341	0.44 160	0.63 385	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.41 484	0.10 82

CFNet-ft	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 175	1.50 150	0.27 122	0.18 150	0.63 345	0.17 44	0.92 420	0.53 213	0.49 246	0.48 223	0.30 141	0.30 212	0.39 131	0.30 202	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.12 144
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 358	0.96 459	1.78 224	0.33 273	0.25 288	0.63 345	0.22 128	0.88 388	0.75 434	0.46 214	0.59 326	0.58 321	0.40 291	2.29 504	0.48 328	0.12 286	0.09 190	0.15 383	0.14 310	0.30 403	0.15 232

CFNet_RVC	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 178	0.26 303	0.63 345	0.31 323	0.80 325	0.48 163	0.61 388	0.55 298	0.66 360	0.38 269	0.98 330	0.40 285	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.23 322	0.17 278

PS-NSSS	0.63 391	1.00 477	1.81 251	0.30 195	0.31 369	0.63 345	0.34 358	0.98 468	0.69 373	0.54 298	0.74 436	0.51 278	0.41 302	2.43 520	0.48 328	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 387	0.27 381	0.21 342

coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 288	0.64 356	0.34 358	0.83 342	0.65 338	0.60 379	0.63 365	0.81 438	0.48 372	1.85 459	0.56 365	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.16 193	0.16 260

PSMNet-RUCA	0.58 358	0.82 412	1.89 290	0.59 502	0.56 500	0.64 356	0.36 373	0.84 353	0.69 373	0.51 266	0.68 403	0.53 286	0.43 329	0.56 238	0.43 302	0.34 512	0.18 421	0.44 523	0.29 464	0.48 504	0.30 441

RAFT-Test	0.44 208	0.38 205	2.01 338	0.27 122	0.44 465	0.64 356	0.37 381	0.72 240	0.57 247	0.45 206	0.48 223	0.65 353	0.24 127	0.35 96	0.29 183	0.09 74	0.11 281	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.11 107

SACVNet	0.60 372	0.74 379	1.90 295	0.37 362	0.28 331	0.64 356	0.37 381	0.86 370	0.61 287	0.65 425	0.62 353	0.69 383	0.44 337	2.08 490	0.42 293	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.38 467	0.24 393

ADLNet2	0.68 420	0.84 418	3.19 531	0.33 273	0.36 419	0.64 356	0.37 381	0.89 394	0.79 458	0.54 298	0.65 390	0.93 477	0.48 372	2.07 489	0.56 365	0.13 316	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.33 428	0.18 298

HHNet	0.60 372	0.65 346	2.60 464	0.36 339	0.25 288	0.64 356	0.61 484	0.64 201	0.62 305	0.55 316	1.13 505	0.32 152	0.60 422	0.42 148	1.79 511	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.18 242	0.15 232

DRaft	0.62 385	0.38 205	1.76 210	0.24 57	0.16 85	0.64 356	0.66 493	0.53 135	0.53 213	0.67 431	0.99 488	0.38 181	1.00 505	1.44 381	2.10 525	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.14 310	0.18 242	0.21 342

ARAFT	0.60 372	1.23 515	3.10 521	0.28 147	0.16 85	0.64 356	0.36 373	0.90 400	0.67 362	0.61 388	0.49 240	0.55 296	0.31 221	1.24 364	0.32 225	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.37 460	0.21 342

Syn2CoEx	0.70 429	1.07 492	2.74 485	0.43 420	0.30 350	0.64 356	0.42 406	0.99 480	0.78 453	0.62 399	0.78 446	0.74 410	0.72 462	1.92 475	0.61 381	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 335	0.29 392	0.22 357

psm_up	0.57 353	0.61 318	1.83 263	0.35 320	0.30 350	0.64 356	0.37 381	0.90 400	0.68 364	0.59 370	0.55 298	0.68 376	0.54 394	1.91 471	0.46 313	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.23 322	0.13 180

DeepPrunerF	0.86 485	0.86 425	2.91 505	0.45 441	0.50 485	0.64 356	0.48 446	1.14 524	2.64 563	0.63 408	0.61 348	0.65 353	0.62 436	2.21 500	1.31 485	0.23 475	0.19 433	0.30 501	0.28 460	0.36 452	0.25 402

UCFNet_RVC	0.48 257	0.82 412	1.85 268	0.30 195	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.48 234	0.53 276	0.63 339	0.41 302	0.88 324	0.38 266	0.15 378	0.10 233	0.17 421	0.17 374	0.18 242	0.15 232

HSM	0.62 385	0.76 382	1.72 191	0.30 195	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 437	0.62 305	0.58 356	0.57 317	1.40 530	0.64 441	2.59 532	0.42 293	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.14 138	0.11 107

iResNet	0.51 303	0.76 382	2.59 461	0.41 405	0.17 113	0.64 356	0.27 261	0.82 336	0.70 382	0.57 338	0.64 381	0.43 218	0.36 248	0.70 291	0.52 346	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.21 292	0.13 180

w-ln-seven-2	0.68 420	1.13 499	2.46 432	0.36 339	0.27 317	0.65 370	0.44 424	0.87 379	0.83 471	0.69 440	0.75 439	0.72 400	0.63 439	1.56 402	1.15 470	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 310	0.35 447	0.19 314

GCAP-BAT	0.43 198	0.31 147	1.82 257	0.25 75	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 91	0.37 59	0.67 431	0.82 455	0.44 229	0.24 127	0.48 198	0.87 433	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.22 431	0.08 19	0.09 56

AASNet	0.56 347	1.03 485	2.34 408	0.37 362	0.33 390	0.65 370	0.29 302	0.96 455	0.73 417	0.54 298	0.60 341	0.55 296	0.38 269	0.59 248	0.58 374	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.43 492	0.24 393

UPFNet	0.46 236	0.28 114	1.73 194	0.33 273	0.32 377	0.65 370	0.38 388	0.83 342	0.59 265	0.57 338	0.52 265	0.61 332	0.40 291	0.75 300	0.52 346	0.13 316	0.12 307	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.11 107

RP	0.67 413	0.82 412	1.94 317	0.43 420	0.44 465	0.65 370	0.45 431	0.89 394	0.82 468	0.66 427	0.92 475	0.99 491	0.76 472	1.55 401	0.66 393	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 417	0.31 411	0.22 357

RASNet	0.61 380	0.68 356	2.03 345	0.35 320	0.46 479	0.65 370	0.28 278	0.78 305	0.70 382	0.48 234	0.64 381	0.93 477	0.61 431	2.21 500	0.73 413	0.12 286	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.14 138	0.11 107

DLCB_ROB	0.54 327	0.55 304	1.49 147	0.36 339	0.25 288	0.65 370	0.36 373	0.80 325	0.70 382	0.72 453	0.69 412	0.83 445	0.46 355	1.53 399	0.60 378	0.13 316	0.12 307	0.14 353	0.14 310	0.14 138	0.13 180

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 380	0.61 318	3.35 541	0.33 273	0.58 505	0.66 377	0.20 86	0.98 468	0.55 232	0.73 457	0.52 265	0.99 491	0.65 443	0.58 242	0.29 183	0.10 168	0.16 392	0.10 137	0.41 515	0.29 392	0.20 330

IER	0.43 198	0.38 205	1.69 180	0.26 106	0.25 288	0.66 377	0.26 236	0.71 235	0.55 232	0.54 298	0.59 326	0.60 330	0.53 391	0.52 221	0.39 277	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.14 138	0.11 107

DEmStereo	0.68 420	0.31 147	2.25 393	0.42 416	0.17 113	0.66 377	0.89 523	0.51 112	0.59 265	0.60 379	1.01 491	0.45 238	1.26 521	1.54 400	2.26 531	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.10 148	0.10 54	0.11 107

HGLStereo	0.54 327	0.69 360	2.00 337	0.35 320	0.40 448	0.66 377	0.30 310	0.83 342	0.62 305	0.57 338	0.69 412	0.69 383	0.54 394	1.07 340	0.55 357	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 211	0.19 263	0.17 278

FADNet	0.64 395	1.22 514	2.06 347	0.32 251	0.30 350	0.66 377	0.29 302	0.88 388	0.72 402	0.44 196	0.48 223	0.66 360	0.57 409	1.84 457	0.45 312	0.46 523	0.20 444	0.17 421	0.19 407	0.59 519	0.24 393

TDLM	0.67 413	0.92 441	1.76 210	0.37 362	0.24 270	0.66 377	0.56 470	0.82 336	0.74 421	1.16 519	0.62 353	0.61 332	0.48 372	2.70 539	0.50 338	0.20 452	0.11 281	0.35 509	0.14 310	0.32 419	0.16 260

UGAM-zero	0.63 391	0.39 214	2.49 440	0.30 195	0.49 484	0.67 383	0.19 67	0.91 411	0.45 134	0.77 469	0.45 197	1.16 519	0.82 480	2.05 486	0.29 183	0.09 74	0.15 375	0.09 87	0.44 519	0.11 74	0.22 357

gwcnet-sp	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

scenet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

Anonymous_2	0.74 453	0.32 154	1.65 171	0.33 273	0.30 350	0.67 383	0.32 346	0.69 225	0.46 143	0.48 234	0.41 176	0.84 450	0.58 415	0.51 217	0.40 285	0.32 508	0.38 514	1.43 563	3.69 579	0.80 536	0.27 419

ssnet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

anonymity	0.80 471	0.66 353	1.29 104	0.59 502	0.75 526	0.67 383	0.52 454	0.95 450	0.71 392	0.94 501	0.70 422	0.67 369	0.87 489	0.71 293	1.35 488	0.64 534	0.62 541	0.58 529	1.44 567	0.60 522	0.65 529

PSMNet-ADL	0.51 303	0.38 205	1.65 171	0.35 320	0.21 210	0.67 383	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.42 185	0.52 265	0.70 393	0.45 341	1.91 471	0.57 369	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 282	0.15 156	0.20 330

ADLNet	0.60 372	0.71 365	1.95 320	0.35 320	0.34 398	0.67 383	0.34 358	0.90 400	0.74 421	0.68 438	0.62 353	0.80 435	0.45 341	1.78 439	0.64 390	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.29 392	0.21 342

RAFT + AFF	0.64 395	1.20 512	1.95 320	0.34 304	0.33 390	0.67 383	0.52 454	0.99 480	0.74 421	0.53 285	0.58 323	0.57 314	0.80 477	1.76 436	0.51 343	0.12 286	0.27 491	0.15 383	0.14 310	0.43 492	0.29 431

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 175	2.23 390	0.26 106	0.19 182	0.67 383	0.29 302	1.26 534	0.69 373	0.72 453	0.70 422	0.78 427	0.42 319	3.77 562	0.41 291	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.11 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 395	0.65 346	1.62 169	0.46 446	0.25 288	0.67 383	0.30 310	0.93 428	0.77 448	0.59 370	0.57 317	0.77 423	0.38 269	2.78 543	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.28 493	0.26 452	0.27 381	0.39 492

XPNet_ROB	0.61 380	0.72 369	1.66 175	0.37 362	0.27 317	0.67 383	0.47 442	0.89 394	0.71 392	0.78 471	0.70 422	0.81 438	0.53 391	1.70 426	0.76 417	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.20 278	0.21 342

DualNet (step1)	0.59 366	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.61 531	0.14 349	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample9	0.94 496	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample8	1.12 511	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.95 450	0.61 287	1.18 526	0.56 309	2.53 550	1.31 525	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

Any-RAFT	0.38 145	0.25 71	1.89 290	0.27 122	0.17 113	0.68 395	0.21 107	0.78 305	0.53 213	0.43 190	0.43 182	0.54 292	0.30 212	0.41 140	0.20 52	0.10 168	0.12 307	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.09 56

AF-Net	0.69 425	0.92 441	2.21 382	0.41 405	0.40 448	0.68 395	0.40 396	1.02 500	0.86 477	0.69 440	1.03 495	1.04 501	0.84 484	1.19 356	0.78 421	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 374	0.30 403	0.18 298

StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 210	0.68 395	0.26 236	0.81 329	0.68 364	0.67 431	0.68 403	0.73 404	0.42 319	1.10 343	0.59 376	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.14 310	0.25 351	0.21 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 208	0.68 356	1.97 334	0.28 147	0.18 150	0.69 401	0.21 107	0.63 198	0.40 86	1.00 506	0.34 136	0.42 214	0.20 80	0.69 286	0.24 126	0.10 168	0.22 459	0.10 137	0.22 431	0.12 85	0.10 82

gcap-zeroshot	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.31 222	0.32 377	0.69 401	0.21 107	0.74 255	0.52 194	0.43 190	0.35 141	0.62 336	0.24 127	0.41 140	0.24 126	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.31 480	0.08 19	0.09 56

TRStereo	0.53 322	0.76 382	2.38 416	0.42 416	0.29 339	0.69 401	0.23 161	1.81 553	0.55 232	0.36 151	0.32 122	0.47 259	0.40 291	0.46 181	0.25 139	0.12 286	0.11 281	0.11 202	0.41 515	0.13 115	0.32 454

hitnet-ft	0.67 413	0.80 403	1.90 295	0.28 147	0.22 237	0.69 401	0.36 373	0.85 360	0.65 338	0.56 327	0.84 459	1.03 498	0.95 503	2.32 506	0.55 357	0.23 475	0.14 349	0.41 519	0.13 282	0.24 338	0.17 278

S-Stereo	0.80 471	0.69 360	3.89 550	0.39 388	0.37 430	0.69 401	0.70 504	0.94 437	0.98 502	0.62 399	0.91 473	0.83 445	0.60 422	2.37 508	0.66 393	0.18 427	0.21 453	0.17 421	0.18 387	0.30 403	0.35 468

NVstereo2D	0.58 358	0.40 219	2.03 345	0.35 320	0.35 411	0.69 401	0.39 393	0.91 411	0.80 461	0.47 216	0.53 276	0.67 369	0.46 355	1.99 481	0.48 328	0.19 442	0.11 281	0.17 421	0.13 282	0.25 351	0.25 402

ETE_ROB	0.60 372	0.71 365	1.55 157	0.37 362	0.25 288	0.69 401	0.51 451	1.47 542	0.70 382	0.80 474	0.69 412	0.85 454	0.49 379	1.36 372	0.58 374	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 355	0.21 292	0.23 381

SFCPSM	0.46 236	0.24 66	2.35 411	0.27 122	0.27 317	0.70 408	0.32 346	0.96 455	0.63 317	0.49 246	0.52 265	0.43 218	0.36 248	0.52 221	0.43 302	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.16 193	0.12 144

PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 448	0.70 408	0.52 454	0.86 370	0.84 474	0.52 275	0.59 326	0.70 393	0.54 394	2.35 507	2.23 529	0.17 415	0.27 491	0.19 447	0.28 460	0.22 309	0.36 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 327	0.80 403	2.76 487	0.32 251	0.33 390	0.71 410	0.20 86	0.87 379	0.57 247	0.51 266	0.59 326	0.50 275	0.33 232	0.68 280	0.55 357	0.10 168	0.29 494	0.10 137	0.13 282	0.21 292	0.34 465

CBFPSM	0.56 347	0.91 440	1.82 257	0.28 147	0.23 257	0.71 410	0.37 381	0.72 240	0.64 325	0.50 253	0.49 240	1.03 498	0.83 481	0.62 258	1.35 488	0.10 168	0.12 307	0.10 137	0.10 148	0.18 242	0.19 314

Wz-Net-SNSev	0.76 459	1.32 527	3.11 523	0.40 398	0.31 369	0.71 410	0.60 480	0.98 468	0.87 480	0.67 431	0.83 456	0.96 484	0.60 422	1.67 422	0.97 442	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 374	0.36 452	0.24 393

FADNet_RVC	0.81 479	1.14 501	2.42 423	0.30 195	0.24 270	0.71 410	0.24 194	0.95 450	0.61 287	0.44 196	0.56 309	0.59 324	0.42 319	1.52 398	0.68 399	0.94 547	0.96 562	0.28 493	1.00 560	0.90 539	1.36 563

SHD	0.72 441	0.77 391	2.36 414	0.45 441	0.40 448	0.71 410	0.32 346	1.02 500	1.25 528	1.07 512	0.84 459	0.90 470	0.73 465	1.09 342	0.98 444	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 423	0.32 419	0.31 449

NCCL2	0.65 404	0.94 449	1.96 329	0.43 420	0.30 350	0.71 410	0.68 499	0.84 353	0.65 338	0.70 446	0.60 341	0.86 460	0.54 394	1.56 402	0.57 369	0.20 452	0.16 392	0.67 535	0.25 444	0.22 309	0.24 393

zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 416	0.41 402	0.93 428	1.11 519	1.00 506	1.28 512	0.75 416	0.57 409	1.87 460	1.18 473	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.26 371	0.21 342

TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 492	0.72 416	0.39 393	0.87 379	0.72 402	0.58 356	0.68 403	0.63 339	0.46 355	1.70 426	0.63 385	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 387	0.38 467	0.27 419

ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 237	0.72 416	0.44 424	0.94 437	0.74 421	0.63 408	0.54 288	0.81 438	0.47 363	0.77 307	0.70 403	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.30 403	0.30 441

Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 270	0.72 416	0.31 323	0.74 255	0.55 232	0.35 146	0.40 172	0.33 158	0.29 204	0.44 160	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.17 278

EDNetEfficientorigin	8.18 579	0.98 471	145.96 600	0.51 469	0.89 535	0.72 416	0.48 446	0.85 360	1.56 545	2.12 551	1.49 524	1.29 524	1.31 525	1.83 452	2.13 526	0.13 316	0.12 307	0.17 421	0.18 387	0.39 476	0.45 506

PSMNet_ROB	0.66 408	1.01 481	2.33 406	0.38 378	0.31 369	0.72 416	0.55 465	0.86 370	0.69 373	0.54 298	0.60 341	0.75 416	0.47 363	2.00 482	0.82 428	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 407	0.24 338	0.27 419

pmcnn	1.32 527	1.05 487	2.77 489	0.74 520	1.43 557	0.72 416	0.56 470	0.96 455	0.91 491	0.99 505	2.92 560	6.01 573	0.70 457	2.38 511	3.32 552	0.13 316	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.34 436	0.22 357

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 136	0.37 195	1.21 93	0.26 106	0.18 150	0.73 423	0.18 58	0.53 135	0.41 96	0.35 146	0.30 105	0.58 321	0.22 100	0.33 80	0.95 440	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.13 115	0.15 232

FTStereo	0.76 459	0.18 5	2.35 411	0.71 517	0.21 210	0.73 423	1.79 561	0.57 162	0.53 213	1.07 512	1.63 529	1.29 524	2.13 552	0.75 300	0.29 183	0.19 442	0.08 120	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.40 496

RGC	0.71 438	0.97 467	2.18 378	0.44 427	0.44 465	0.73 423	0.40 396	0.94 437	0.71 392	0.71 450	1.04 498	1.01 494	0.71 459	1.74 433	0.70 403	0.23 475	0.18 421	0.28 493	0.26 452	0.29 392	0.27 419

StereoDRNet	0.64 395	0.88 432	2.35 411	0.41 405	0.45 473	0.73 423	0.47 442	0.94 437	0.74 421	0.75 462	0.54 288	0.74 410	0.47 363	1.70 426	0.72 410	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 310	0.20 278	0.19 314

LMCR-Stereo	0.52 316	0.71 365	2.39 418	0.40 398	0.21 210	0.74 427	0.31 323	1.02 500	0.64 325	0.61 388	0.63 365	0.39 187	0.51 384	0.62 258	0.42 293	0.19 442	0.09 190	0.12 258	0.09 112	0.23 322	0.12 144

delet	0.52 316	0.54 295	1.62 169	0.31 222	0.35 411	0.74 427	0.46 434	0.85 360	0.74 421	0.55 316	0.60 341	0.67 369	0.50 382	1.12 349	0.57 369	0.11 232	0.11 281	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.12 144

UNet	0.54 327	0.44 249	2.83 495	0.31 222	0.33 390	0.74 427	0.27 261	0.82 336	0.61 287	0.53 285	0.54 288	0.72 400	0.54 394	0.78 311	0.56 365	0.11 232	0.09 190	0.13 317	0.11 211	0.14 138	0.12 144

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 483	0.74 427	1.25 547	0.89 394	1.53 543	0.89 493	0.71 426	0.96 484	0.56 403	1.83 452	0.96 441	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 355	0.26 371	0.29 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 456	0.84 418	2.01 338	0.40 398	0.25 288	0.74 427	0.66 493	0.87 379	0.73 417	0.71 450	1.07 500	0.84 450	0.59 418	2.71 541	1.15 470	0.17 415	0.16 392	0.44 523	0.16 355	0.31 411	0.20 330

CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 237	0.74 427	0.47 442	0.96 455	0.76 443	1.04 511	0.96 483	0.88 466	0.93 497	2.06 487	1.19 475	0.22 472	0.24 470	0.27 490	0.25 444	0.25 351	0.28 425

G2L-Stereo_test	0.55 339	0.97 467	1.89 290	0.33 273	0.24 270	0.75 433	0.38 388	0.79 321	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.74 410	0.39 283	1.56 402	0.43 302	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.08 81	0.28 387	0.13 180

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 429	0.65 346	3.45 542	0.50 464	0.60 512	0.75 433	0.23 161	0.96 455	0.60 270	0.76 465	1.30 515	0.81 438	0.60 422	0.57 239	0.82 428	0.10 168	0.16 392	0.11 202	0.43 518	0.31 411	0.22 357

psmg	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.27 122	0.21 210	0.75 433	0.36 373	0.90 400	0.61 287	0.59 370	0.59 326	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.13 115	0.11 107

KYRaft	0.48 257	0.29 124	1.75 204	0.33 273	0.21 210	0.75 433	0.44 424	0.58 168	0.57 247	0.64 418	0.93 479	0.53 286	0.72 462	0.60 254	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.12 85	0.54 517

ACVNet-DCA	0.42 192	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

xx1	0.46 236	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.46 251	0.36 248	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

1test111	0.44 208	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.96 328	0.30 202	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

cc1	0.47 251	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.40 496

tt1	0.44 208	0.64 339	1.83 263	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	0.88 484	0.31 131	0.37 150	0.25 95	0.35 242	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.36 476

SQANet	0.80 471	1.58 540	2.53 447	0.76 521	0.83 531	0.76 437	0.36 373	0.83 342	0.64 325	0.63 408	0.69 412	0.73 404	0.51 384	1.21 357	0.53 350	0.77 543	0.29 494	0.59 531	0.29 464	0.86 538	0.61 525

BSDual-CNN	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

hknet	0.47 251	0.29 124	1.70 184	0.30 195	0.24 270	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.64 325	0.63 408	0.53 276	0.80 435	0.38 269	0.77 307	0.37 259	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

coex-ft	5.95 576	1.67 546	60.57 598	0.34 304	0.30 350	0.77 445	0.69 501	0.74 255	4.41 568	19.22 589	2.15 541	1.62 538	7.97 577	1.81 450	8.96 577	0.44 519	2.08 574	0.18 441	0.19 407	0.38 467	4.62 579

CSP-Net	0.50 286	0.39 214	1.25 99	0.29 178	0.23 257	0.77 445	0.35 366	0.86 370	0.57 247	0.59 370	0.59 326	0.65 353	0.40 291	1.77 438	0.44 308	0.16 399	0.11 281	0.10 137	0.10 148	0.20 278	0.14 198

Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 517	0.77 445	0.55 465	0.98 468	0.97 499	0.61 388	1.03 495	0.65 353	1.05 510	0.79 312	1.38 490	0.44 519	0.46 527	0.51 527	0.58 539	0.65 524	0.47 509

GMM-Stereo	0.50 286	0.23 53	2.41 421	0.54 482	0.24 270	0.77 445	0.46 434	0.59 176	0.57 247	0.58 356	0.73 433	0.47 259	0.43 329	0.68 280	0.27 158	0.10 168	0.06 21	0.13 317	0.13 282	0.14 138	0.44 505

Nwc_Net	0.68 420	0.83 416	2.53 447	0.41 405	0.39 439	0.77 445	0.38 388	1.01 497	0.70 382	0.60 379	0.99 488	0.98 488	0.68 453	1.41 379	0.63 385	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 444	0.23 322	0.18 298

UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 507	0.78 450	0.38 388	0.90 400	0.70 382	0.61 388	0.69 412	1.01 494	0.67 450	1.02 335	0.73 413	0.45 521	0.34 507	0.87 541	0.51 527	0.67 526	0.46 508

NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 498	0.78 450	0.63 490	1.00 488	1.08 514	1.03 509	4.07 569	1.48 533	1.22 520	2.88 547	1.27 483	0.50 524	0.46 527	0.54 528	0.62 542	0.50 509	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 441	1.06 489	2.09 355	0.47 451	0.36 419	0.78 450	0.26 236	0.98 468	1.34 534	0.61 388	2.07 537	0.64 348	0.61 431	0.83 315	0.71 406	0.31 507	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.60 522	0.21 342

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 196	0.78 450	0.79 514	0.98 468	0.78 453	0.85 490	0.71 426	0.86 460	1.10 515	1.46 386	0.62 383	0.18 427	0.20 444	0.21 464	0.19 407	0.25 351	0.33 461
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.63 391	0.88 432	3.10 521	0.38 378	0.30 350	0.79 454	0.48 446	0.69 225	0.72 402	0.58 356	0.78 446	0.76 421	0.60 422	0.67 277	0.73 413	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 374	0.37 460	0.16 260

Wz-Net-LNSev	0.59 366	0.96 459	2.47 437	0.34 304	0.37 430	0.79 454	0.44 424	0.86 370	0.77 448	0.61 388	0.67 395	0.79 432	0.56 403	0.64 263	0.62 383	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.19 314

CRE-IMP	0.41 173	0.22 36	1.76 210	0.48 459	0.17 113	0.79 454	0.69 501	0.52 126	0.52 194	0.47 216	0.42 180	0.45 238	0.26 157	0.41 140	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.23 381

MMNet	0.50 286	0.48 272	1.93 307	0.33 273	0.27 317	0.79 454	0.28 278	0.81 329	0.74 421	0.60 379	0.56 309	0.59 324	0.55 399	0.79 312	0.59 376	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.14 198

DSFCA	0.54 327	0.35 183	1.41 127	0.28 147	0.28 331	0.79 454	0.88 522	0.76 279	0.70 382	0.72 453	0.66 392	0.67 369	0.57 409	1.17 355	0.63 385	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.13 180

LALA_ROB	0.60 372	0.76 382	1.69 180	0.36 339	0.29 339	0.79 454	0.55 465	0.94 437	0.77 448	0.81 480	0.67 395	0.94 481	0.49 379	0.99 331	0.73 413	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 387	0.23 322	0.21 342

DRN-Test	0.64 395	0.43 238	2.44 429	0.39 388	0.44 465	0.80 460	0.41 402	1.02 500	0.78 453	0.80 474	0.63 365	0.69 383	0.56 403	1.79 443	0.69 401	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.17 278

GwcNet	0.69 425	0.71 365	3.12 524	0.36 339	0.45 473	0.81 461	0.44 424	0.86 370	0.84 474	0.60 379	0.74 436	0.82 443	0.49 379	1.65 419	0.66 393	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 335	0.31 411	0.24 393

SuperB	1.15 515	1.14 501	5.43 566	0.36 339	0.26 303	0.81 461	0.89 523	0.88 388	1.17 523	0.67 431	0.68 403	0.63 339	1.39 533	1.74 433	3.37 553	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	2.80 572	0.25 402

XQC	0.73 450	0.98 471	2.39 418	0.46 446	0.35 411	0.81 461	0.46 434	1.00 488	1.00 503	0.80 474	0.69 412	0.88 466	0.74 470	1.32 368	1.20 476	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 417	0.41 484	0.33 461

zh-sn7	0.89 490	1.73 552	3.09 520	0.39 388	0.30 350	0.82 464	0.63 490	0.96 455	0.87 480	0.79 473	1.12 503	0.84 450	0.87 489	2.42 517	1.63 503	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 355	0.34 436	0.29 431

CRFU-Net	0.56 347	0.38 205	1.86 276	0.46 446	0.26 303	0.82 464	0.36 373	0.90 400	0.49 169	0.62 399	0.59 326	0.78 427	1.35 529	1.00 333	0.48 328	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 148	0.19 263	0.14 198

RTSC	0.72 441	1.00 477	2.22 386	0.40 398	0.29 339	0.82 464	0.31 323	0.96 455	1.10 517	0.92 498	0.81 450	0.78 427	0.58 415	1.23 361	1.55 500	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 374	0.43 492	0.30 441

iinet-f	0.57 353	0.93 447	2.27 396	0.31 222	0.25 288	0.83 467	0.33 354	0.81 329	0.65 338	0.54 298	0.63 365	0.73 404	0.67 450	0.73 296	0.67 396	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.43 492	0.16 260

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 467	0.61 484	0.97 464	0.89 488	0.62 399	0.61 348	0.72 400	0.59 418	2.42 517	0.55 357	0.32 508	0.25 483	0.36 511	0.24 437	0.39 476	0.31 449
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 353	0.87 428	2.11 360	0.32 251	0.30 350	0.84 469	0.40 396	0.88 388	0.72 402	0.65 425	0.73 433	0.66 360	0.57 409	0.93 325	0.71 406	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.14 198

DDUNet	0.77 463	1.12 496	1.88 283	0.76 521	0.69 522	0.84 469	0.43 413	0.85 360	0.65 338	0.67 431	0.75 439	0.91 472	0.52 389	1.03 337	0.57 369	0.54 527	0.37 512	0.95 547	0.52 529	0.71 529	0.57 521

LSM	3.31 568	1.11 495	5.29 565	9.40 582	30.65 594	0.84 469	1.12 541	0.91 411	1.22 526	1.36 535	2.19 542	0.93 477	0.83 481	1.66 420	0.90 434	0.21 459	0.31 500	0.24 481	0.28 460	0.39 476	6.33 581

DISCO	0.57 353	0.34 175	1.87 281	0.45 441	0.34 398	0.84 469	0.35 366	0.84 353	0.78 453	0.59 370	0.63 365	1.06 505	0.53 391	1.10 343	0.82 428	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.22 309	0.18 298

HBP-ISP	0.76 459	1.30 523	3.19 531	0.35 320	0.26 303	0.85 473	0.54 462	1.03 507	0.72 402	0.80 474	0.69 412	0.68 376	0.83 481	2.04 485	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.29 500	0.25 444	0.28 387	0.24 393

APVNet	0.70 429	0.67 354	2.71 477	0.38 378	0.36 419	0.85 473	0.43 413	0.91 411	0.68 364	0.55 316	0.69 412	0.75 416	0.55 399	2.31 505	0.78 421	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 407	0.33 428	0.23 381

WZ-Net	0.92 494	1.31 524	3.76 547	0.41 405	0.36 419	0.86 475	0.71 505	1.00 488	1.06 512	0.82 484	0.92 475	1.06 505	1.05 510	2.16 497	1.61 502	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 355	0.32 419	0.28 425

PSM-AAD	0.63 391	0.22 36	1.77 219	0.37 362	0.23 257	0.86 475	1.17 544	0.59 176	0.60 270	0.64 418	0.71 426	0.68 376	2.93 560	0.65 273	0.31 214	0.09 74	0.07 41	0.17 421	0.15 335	0.13 115	0.33 461

RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 455	0.86 475	0.43 413	0.94 437	0.82 468	0.62 399	0.53 276	0.91 472	0.60 422	2.70 539	1.00 450	0.14 359	0.11 281	0.16 402	0.14 310	0.25 351	0.27 419

DispFullNet	1.67 545	2.10 568	5.22 563	1.53 557	8.90 575	0.86 475	0.31 323	0.96 455	0.96 498	1.37 538	1.01 491	1.13 514	1.98 551	1.51 396	0.91 435	0.54 527	0.31 500	1.18 553	0.63 544	1.13 546	0.80 538

YMNet	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

YMNet_1	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

DDVS	0.62 385	0.40 219	1.40 126	2.21 568	0.35 411	0.87 479	1.00 532	0.69 225	0.50 179	0.53 285	0.56 309	0.90 470	0.37 262	1.22 359	0.47 322	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 249	0.19 263	0.22 357

FBW_ROB	0.83 481	0.77 391	1.77 219	0.44 427	0.30 350	0.87 479	0.46 434	1.10 519	0.91 491	0.81 480	0.75 439	1.01 494	0.61 431	3.66 561	1.23 480	0.26 492	0.23 467	0.36 511	0.25 444	0.27 381	0.62 526

CC-Net-ROB	0.85 484	1.15 505	2.13 365	0.88 531	0.38 436	0.88 483	0.44 424	1.06 513	0.79 458	0.58 356	0.69 412	0.65 353	0.50 382	2.74 542	0.51 343	0.93 546	0.39 520	0.87 541	0.29 464	0.54 516	0.54 517

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 463	1.04 486	2.06 347	0.94 536	0.35 411	0.89 484	0.40 396	0.85 360	0.63 317	0.55 316	0.63 365	0.75 416	0.38 269	2.38 511	0.48 328	1.10 554	0.31 500	0.36 511	0.21 423	0.53 515	0.55 520

Wz-Net-MNSev	0.65 404	0.97 467	2.19 380	0.36 339	0.33 390	0.90 485	0.60 480	0.92 420	0.81 467	0.75 462	0.72 431	0.73 404	0.65 443	1.39 375	0.71 406	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.24 338	0.18 298

MFMNet_re	0.92 494	1.28 521	2.53 447	0.82 529	0.76 529	0.90 485	0.75 510	0.98 468	1.04 508	1.03 509	1.05 499	0.84 450	0.94 500	0.83 315	0.72 410	0.68 536	0.60 539	0.63 533	0.60 541	0.77 534	0.74 532

BUS	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.91 487	0.23 161	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.66 360	0.30 212	0.43 151	0.32 225	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

NINENet	0.50 286	0.33 162	1.69 180	0.55 489	0.25 288	0.91 487	0.23 161	0.98 468	0.71 392	0.53 285	0.55 298	0.66 360	0.30 212	1.22 359	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 211	0.16 193	0.13 180

iRaft-Stereo_20w	0.58 358	0.39 214	1.96 329	0.45 441	0.32 377	0.92 489	0.57 474	1.14 524	0.56 243	0.81 480	0.40 172	0.55 296	0.69 455	0.65 273	1.04 459	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.36 504	0.17 215	0.25 402

EDNetEfficient	1.27 525	0.70 363	4.05 555	0.64 510	0.98 540	0.94 490	1.40 555	0.85 360	1.75 550	2.34 560	1.33 518	1.05 503	2.21 554	1.58 410	4.15 561	0.15 378	0.19 433	0.14 353	0.27 457	0.38 467	0.32 454

NRIStereo	0.46 236	0.25 71	1.77 219	0.47 451	0.16 85	0.95 491	0.74 509	0.51 112	0.56 243	0.48 234	0.39 167	0.59 324	0.29 204	0.77 307	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 112	0.21 292	0.24 393

LCNet	0.54 327	0.37 195	1.78 224	0.92 534	0.22 237	0.96 492	0.30 310	0.59 176	0.58 258	0.51 266	0.55 298	0.41 201	0.76 472	0.84 317	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.18 387	0.98 542	0.39 492

ADCS	1.05 509	1.36 532	2.98 511	0.42 416	0.36 419	0.96 492	0.81 518	1.06 513	1.12 520	1.25 529	0.97 485	1.08 507	0.90 495	1.25 365	4.86 567	0.21 459	0.21 453	0.22 467	0.23 435	0.36 452	0.38 486

ADCRef	0.80 471	0.96 459	2.29 400	0.37 362	0.35 411	0.96 492	0.51 451	0.87 379	0.75 434	0.88 491	0.83 456	0.61 332	1.36 530	1.02 335	3.27 550	0.13 316	0.11 281	0.17 421	0.19 407	0.25 351	0.21 342

PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 485	0.99 495	0.56 470	1.15 527	1.64 546	1.41 540	1.41 523	1.11 513	1.13 518	1.35 371	1.31 485	0.26 492	0.28 493	0.28 493	0.26 452	0.37 460	0.49 513

ADCMid	0.96 500	1.32 527	2.74 485	0.38 378	0.35 411	0.99 495	0.58 476	0.94 437	0.86 477	1.23 528	1.01 491	1.01 494	1.00 505	1.05 339	3.97 558	0.21 459	0.19 433	0.42 520	0.32 486	0.40 481	0.29 431

SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 522	0.99 495	0.68 499	1.05 512	0.87 480	1.36 535	1.23 509	1.46 532	0.94 500	1.87 460	1.72 508	0.66 535	0.61 540	0.58 529	0.57 537	0.65 524	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 492	1.73 552	3.08 518	0.36 339	0.31 369	1.00 498	0.71 505	1.06 513	0.97 499	0.71 450	0.72 431	1.09 509	0.87 489	2.42 517	1.59 501	0.20 452	0.20 444	0.16 402	0.20 417	0.44 500	0.35 468

z-mn7	0.80 471	1.52 537	2.62 465	0.36 339	0.28 331	1.01 499	0.48 446	0.90 400	1.29 532	0.69 440	1.35 520	0.85 454	0.59 418	2.03 483	1.09 462	0.14 359	0.12 307	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.20 330

ACV-stereo	0.66 408	0.76 382	2.86 496	0.32 251	0.25 288	1.01 499	0.60 480	0.59 176	0.52 194	0.41 180	0.45 197	1.55 536	0.94 500	1.40 378	0.69 401	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 211	0.20 278	0.19 314

stereogan	0.69 425	0.51 284	2.44 429	0.39 388	0.39 439	1.01 499	0.41 402	0.94 437	0.92 494	0.73 457	0.85 463	1.15 517	0.69 455	1.57 406	0.53 350	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 355	0.36 452	0.24 393

w-ln-seven	0.74 453	1.05 487	2.54 453	0.37 362	0.34 398	1.03 502	0.47 442	1.00 488	1.08 514	0.90 495	0.85 463	0.85 454	0.57 409	1.37 373	1.26 482	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 335	0.31 411	0.20 330

otaku	1.03 507	1.68 548	2.72 479	0.95 537	0.73 525	1.03 502	0.59 478	0.99 480	0.86 477	0.69 440	1.61 527	0.98 488	0.64 441	1.46 386	1.14 468	0.95 548	0.46 527	0.72 538	0.40 512	1.24 552	0.78 537

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 377	1.05 504	1.32 550	0.94 437	0.83 471	1.16 519	2.23 545	1.03 498	1.39 533	2.49 525	2.35 533	0.21 459	0.21 453	0.20 456	0.19 407	0.23 322	0.32 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 504	1.68 548	2.80 493	0.95 537	0.85 532	1.06 505	0.53 458	0.98 468	0.90 490	0.62 399	0.76 442	0.93 477	0.66 448	1.66 420	0.98 444	0.99 551	0.45 525	0.75 539	0.40 512	1.19 548	0.75 534

RainbowNet	1.15 515	1.78 554	2.72 479	1.12 547	0.91 537	1.06 505	0.76 512	1.16 528	1.13 522	0.75 462	0.97 485	1.09 509	0.80 477	1.60 413	1.21 478	1.17 556	1.26 566	1.01 550	0.57 537	1.13 546	0.88 545

ccnet	0.71 438	0.41 226	1.59 162	0.40 398	0.45 473	1.06 505	0.55 465	0.98 468	0.71 392	0.88 491	0.97 485	0.82 443	0.88 493	1.68 423	0.94 438	0.32 508	0.26 485	0.32 505	0.27 457	0.34 436	0.30 441

ADCP+	0.94 496	1.12 496	3.14 525	0.34 304	0.39 439	1.06 505	0.79 514	0.89 394	0.80 461	0.66 427	0.67 395	0.85 454	1.55 540	0.93 325	4.55 565	0.13 316	0.11 281	0.16 402	0.15 335	0.26 371	0.25 402

CSAN	1.25 524	1.12 496	3.04 515	0.51 469	0.37 430	1.06 505	1.15 543	1.22 529	1.08 514	1.17 524	1.91 535	1.04 501	1.31 525	5.96 572	2.43 535	0.26 492	0.22 459	0.24 481	0.24 437	0.31 411	0.30 441

PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 514	1.07 510	0.43 413	0.84 353	0.49 169	0.90 495	0.91 473	1.23 521	0.77 475	0.65 273	1.10 463	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.49 524	0.15 156	0.38 486

DPSNet	0.86 485	0.60 314	2.34 408	0.58 497	0.36 419	1.07 510	0.75 510	1.30 535	1.05 509	0.70 446	0.68 403	0.94 481	1.29 522	2.08 490	1.82 512	0.26 492	0.23 467	0.16 402	0.17 374	0.48 504	0.40 496

PAM	0.70 429	0.35 183	2.72 479	0.56 491	0.62 516	1.08 512	0.53 458	0.85 360	0.44 119	0.93 500	0.92 475	1.24 522	0.68 453	0.64 263	1.01 454	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.48 522	0.14 138	0.38 486

MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 513	0.69 501	1.35 537	1.01 505	2.71 565	2.41 548	2.96 553	1.45 536	2.80 545	1.40 493	0.22 472	0.22 459	0.22 467	0.19 407	0.50 509	0.26 412
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
FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 455	1.12 514	0.60 480	1.10 519	1.27 530	2.23 557	2.87 557	3.67 559	3.12 565	2.39 514	1.69 506	0.30 505	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.35 447	0.38 486
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 543	2.39 575	3.16 527	0.65 513	0.41 455	1.12 514	0.46 434	1.23 531	1.33 533	1.61 545	1.20 507	1.43 531	0.98 504	1.76 436	1.97 516	1.90 569	1.80 568	1.98 572	2.15 573	1.63 560	1.77 571

NaN_ROB	1.14 513	0.94 449	2.96 507	0.53 479	0.56 500	1.13 516	0.99 529	0.98 468	1.00 503	1.09 514	0.87 467	0.77 423	1.06 512	5.90 571	2.72 539	0.16 399	0.23 467	0.16 402	0.24 437	0.22 309	0.36 476

PDISCO_ROB	0.75 456	1.06 489	2.11 360	0.64 510	0.59 507	1.13 516	0.43 413	1.14 524	1.05 509	0.64 418	0.71 426	0.96 484	0.61 431	1.21 357	0.76 417	0.37 516	0.18 421	0.27 490	0.24 437	0.56 518	0.32 454

ACVNet-4b	1.93 550	1.85 558	4.10 556	1.07 542	0.86 533	1.15 518	0.53 458	1.06 513	1.12 520	0.64 418	1.09 501	1.99 543	0.70 457	2.20 499	9.86 580	5.62 579	0.41 524	1.03 551	0.55 530	1.86 565	0.85 540

AnyNet_C32	1.00 504	1.33 529	2.53 447	0.49 461	0.54 495	1.15 518	1.14 542	0.91 411	0.89 488	1.11 515	0.95 482	0.87 462	0.93 497	1.50 395	4.07 560	0.21 459	0.20 444	0.25 486	0.24 437	0.38 467	0.33 461

WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 398	1.17 520	0.71 505	0.93 428	0.94 495	1.74 547	2.63 554	3.09 555	1.71 546	1.70 426	1.84 513	0.26 492	0.21 453	0.20 456	0.21 423	0.28 387	0.43 503

ACVNet_1	1.33 528	1.91 563	4.03 554	1.09 544	0.88 534	1.19 521	0.66 493	1.24 532	1.17 523	0.94 501	0.96 483	3.09 555	1.04 509	2.37 508	1.11 466	1.04 552	0.48 533	1.03 551	0.48 522	1.12 545	0.83 539

ACVNet_2	1.42 537	1.81 555	3.23 535	1.08 543	0.92 538	1.32 522	0.85 520	1.49 544	1.69 547	1.19 527	1.73 531	2.13 545	1.03 508	2.50 526	1.40 493	0.91 545	0.53 535	1.00 549	0.55 530	2.11 567	0.85 540

SAMSARA	0.91 492	0.97 467	2.22 386	0.80 525	0.58 505	1.32 522	1.31 549	1.01 497	0.94 495	1.36 535	0.87 467	1.38 529	0.90 495	1.72 430	1.02 456	0.24 483	0.30 498	0.22 467	0.25 444	0.36 452	0.35 468

ADCPNet	0.99 501	0.99 475	3.93 553	0.37 362	0.68 521	1.36 524	0.62 488	0.87 379	0.76 443	0.78 471	0.81 450	1.08 507	1.18 519	1.14 352	2.49 536	0.21 459	0.69 550	0.21 464	0.95 558	0.29 392	0.37 483

IMH-64-1	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

IMH-64	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 439	1.47 527	0.95 526	0.95 450	0.91 491	0.84 487	0.94 480	1.05 503	0.60 422	2.95 548	0.72 410	0.41 517	0.72 554	0.32 505	0.55 530	0.74 530	1.22 560

MIPNet	0.83 481	0.81 408	2.40 420	0.61 507	0.18 150	1.48 528	1.39 554	1.60 548	0.74 421	1.94 549	0.85 463	0.73 404	1.68 544	0.87 323	0.31 214	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.32 486	0.25 351	0.12 144

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 485	1.49 529	2.48 569	1.48 543	1.71 549	2.13 554	2.09 538	2.07 544	2.56 558	1.90 470	2.02 519	0.35 513	0.36 510	0.37 515	0.34 493	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 501	0.79 401	2.43 427	0.39 388	0.32 377	1.50 530	1.90 562	0.92 420	0.97 499	1.26 532	1.27 511	1.00 493	1.42 535	1.14 352	3.31 551	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 423	0.30 403	0.22 357

AnyNet_C01	1.14 513	1.49 536	4.23 558	0.54 482	0.53 493	1.51 531	1.37 552	1.04 511	1.07 513	1.17 524	1.33 518	1.15 517	1.08 513	1.61 416	2.74 540	0.25 488	0.22 459	0.28 493	0.24 437	0.48 504	0.40 496

Dean	1.79 547	1.83 556	3.92 551	1.29 551	1.07 549	1.55 532	1.00 532	1.95 558	2.33 559	1.47 543	4.19 570	4.26 565	1.33 528	2.21 500	1.48 497	1.14 555	0.68 548	1.18 553	0.74 549	1.24 552	0.98 548

MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 507	1.57 533	1.09 538	1.39 541	1.22 526	0.84 487	1.01 491	1.25 523	1.12 517	3.19 553	2.36 534	0.45 521	0.47 530	0.38 517	0.34 493	0.59 519	0.57 521

RTS	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

RTSA	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 567	1.63 536	1.03 535	2.34 561	2.81 564	1.25 529	2.89 558	4.24 564	1.29 522	2.79 544	1.44 495	2.85 574	0.91 561	1.18 553	1.46 568	1.23 551	1.10 557

SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 539	1.63 536	1.37 552	1.52 546	12.43 578	1.85 548	1.69 530	2.40 549	1.74 547	2.81 546	1.71 507	0.53 525	0.47 530	0.42 520	0.47 521	0.74 530	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 425	0.84 418	2.43 427	0.35 320	0.21 210	1.65 538	0.61 484	1.36 538	0.58 258	1.39 539	0.51 252	0.37 174	0.87 489	1.41 379	0.36 253	0.09 74	0.07 41	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.11 107

IMH	2.02 552	2.15 573	2.69 476	1.68 558	1.12 552	1.66 539	0.92 525	2.10 559	1.92 556	1.32 534	2.66 555	2.21 547	1.69 545	5.78 570	1.68 505	5.54 578	0.96 562	1.31 559	0.71 548	1.32 557	0.99 553

PWCK	1.49 540	1.90 562	3.22 534	1.09 544	0.54 495	1.71 540	1.73 560	1.49 544	1.53 543	1.44 542	1.80 532	1.82 540	1.30 524	3.34 556	1.76 510	1.07 553	0.56 537	0.97 548	0.58 539	1.38 558	0.65 529

WAO-7	1.48 539	1.63 542	2.49 440	0.93 535	0.75 526	1.72 541	1.10 539	1.84 555	1.96 557	1.43 541	2.54 550	1.97 542	1.61 543	3.06 550	2.08 522	0.69 537	0.66 543	0.94 546	0.74 549	0.80 536	0.69 531

SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 542	0.85 520	1.10 519	2.49 562	1.16 519	1.83 533	1.72 539	1.50 539	2.37 508	2.84 542	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.32 419	0.32 454

notaker	2.66 557	2.07 567	3.31 539	2.61 572	1.43 557	1.76 543	1.11 540	2.76 565	1.79 552	2.26 558	11.53 582	3.96 560	4.29 569	3.09 551	2.76 541	1.55 565	0.88 560	1.70 570	1.07 562	2.00 566	1.35 562

LRCNet_RVC	13.74 586	19.30 587	12.75 581	19.46 589	12.69 581	1.86 544	0.41 402	12.33 584	1.05 509	15.77 585	18.83 590	12.62 586	8.70 579	12.21 582	9.62 579	22.22 592	8.37 586	25.85 593	24.01 593	19.32 591	17.44 592

NCC-stereo	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 467	0.25 71	1.67 177	0.54 482	0.59 507	1.95 547	2.05 564	1.11 523	0.64 325	0.95 503	1.49 524	0.50 275	0.67 450	0.59 248	1.44 495	0.09 74	0.19 433	0.09 87	0.49 524	0.13 115	0.22 357

KSHMR	4.10 570	1.97 566	5.27 564	1.71 560	1.47 561	1.96 548	1.28 548	3.19 568	17.33 589	2.12 551	15.91 584	9.18 578	1.57 542	8.42 576	1.98 517	1.52 564	1.26 566	1.67 569	1.19 564	1.67 561	1.40 564

MSMD_ROB	1.34 529	0.96 459	2.38 416	0.39 388	0.32 377	1.96 548	0.62 488	0.91 411	1.43 538	2.94 569	2.60 552	4.77 568	1.95 550	2.43 520	1.33 487	0.29 502	0.26 485	0.32 505	0.32 486	0.30 403	0.30 441

FC-DCNN	1.49 540	0.59 312	2.88 498	0.44 427	0.39 439	1.97 550	0.66 493	1.67 550	1.70 548	2.72 566	2.89 558	4.22 562	2.97 562	2.55 530	2.19 527	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.39 492

SDNR	1.22 523	0.80 403	2.71 477	0.33 273	1.48 562	1.98 551	0.23 161	1.93 557	2.44 560	0.89 493	2.52 549	1.36 528	0.51 384	3.65 560	1.93 514	0.30 505	0.31 500	0.22 467	0.16 355	0.33 428	0.36 476

G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 519	2.03 552	0.72 508	0.76 279	0.67 362	1.14 518	2.56 551	1.30 527	1.02 507	1.48 394	1.74 509	0.25 488	0.24 470	0.24 481	0.26 452	0.37 460	0.31 449

FC-DCNN v2	1.54 542	0.58 310	2.80 493	0.44 427	0.39 439	2.05 553	0.66 493	1.90 556	1.84 555	2.79 567	2.97 561	4.41 566	3.07 563	2.65 535	2.30 532	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.38 486

IGEV-RUCA	2.28 553	0.30 136	1.15 81	0.40 398	1.86 568	2.06 554	1.90 562	1.36 538	1.80 554	3.70 573	3.76 567	5.02 569	8.19 578	2.12 494	1.63 503	0.25 488	0.76 555	2.72 575	1.91 571	2.39 570	2.36 574

ktn	4.35 571	2.10 568	2.89 501	1.80 562	1.49 563	2.13 555	1.41 557	2.26 560	12.72 579	11.41 581	16.43 585	11.15 581	3.75 566	4.36 567	3.18 549	1.82 568	0.98 564	1.73 571	1.21 565	2.97 573	1.27 561

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 529	1.70 550	2.50 444	0.56 491	0.40 448	2.15 556	0.99 529	1.24 532	1.26 529	1.02 508	1.10 502	1.29 524	0.88 493	3.10 552	1.08 461	1.66 566	0.83 558	0.68 536	0.88 555	1.57 559	1.80 572

HanzoNet	7.64 577	2.86 576	5.05 562	7.01 579	3.97 573	2.18 557	1.34 551	3.37 573	4.05 567	13.17 583	10.58 576	10.73 580	16.52 586	8.45 577	10.51 581	10.48 586	9.72 588	5.59 582	13.46 587	6.84 582	6.83 582

WAO-6	1.58 544	1.54 538	2.32 403	1.14 548	1.00 543	2.30 558	1.03 535	1.82 554	2.85 565	1.25 529	2.61 553	2.20 546	1.56 541	2.47 524	1.99 518	0.95 548	0.67 544	1.19 556	0.83 553	1.08 544	0.88 545

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 560	1.81 564	1.44 559	2.34 559	1.40 555	3.24 569	6.60 573	2.60 563	2.76 556	5.75 571	5.24 572	3.02 549	4.01 559	1.45 562	0.81 557	1.59 568	1.06 561	1.80 563	1.51 566

SGM+DAISY	1.83 548	1.43 533	3.81 548	0.87 530	1.01 544	2.38 560	2.53 570	1.36 538	1.75 550	2.92 568	3.22 564	2.65 551	2.93 560	2.22 503	3.10 547	0.72 538	0.69 550	0.63 533	0.62 542	0.77 534	0.98 548

LE_ROB	4.43 572	1.35 531	9.38 574	2.79 573	3.93 572	2.43 561	3.46 574	2.68 564	11.19 577	11.66 582	4.73 572	5.26 570	10.46 580	4.50 568	9.49 578	0.82 544	0.69 550	1.34 560	0.98 559	0.75 532	0.76 535

DGSMNet	2.89 562	0.63 335	3.18 530	3.43 575	4.17 574	2.57 562	6.98 579	0.97 464	0.83 471	0.56 327	1.86 534	0.79 432	0.62 436	1.64 418	1.39 491	4.61 577	5.01 580	5.17 581	4.71 580	4.44 578	4.19 578

ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 485	2.81 563	2.20 565	1.61 549	1.50 542	2.28 559	2.35 546	1.82 540	2.13 552	1.73 431	2.22 528	0.35 513	0.37 512	0.35 509	0.35 496	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 559	2.11 570	2.97 510	2.49 570	2.28 569	2.95 564	2.31 567	2.67 563	2.47 561	3.03 570	3.13 563	2.70 552	2.92 559	4.10 564	4.48 564	2.68 573	2.24 576	3.04 578	2.44 575	2.37 569	2.34 573

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 561	4.86 561	1.82 565	1.44 559	3.18 565	1.57 559	2.62 562	5.64 570	2.05 550	2.13 540	4.13 561	3.76 567	2.62 533	3.42 554	1.47 563	0.85 559	1.57 567	1.07 562	1.82 564	1.49 565

MSAF-DinoV2	3.10 566	1.86 560	10.68 576	3.61 576	0.30 350	3.34 566	0.82 519	2.81 566	1.79 552	0.80 474	0.87 467	1.56 537	1.10 515	26.49 597	1.96 515	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 570	0.92 540	0.99 553

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 537	1.46 555	1.20 553	3.89 567	0.99 529	3.51 574	6.71 574	2.56 562	4.60 571	4.22 562	3.85 568	3.33 555	3.14 548	1.19 557	0.65 542	1.39 562	0.79 552	3.31 574	1.15 558

WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

Venus	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

MDST_ROB	1.17 518	0.42 233	3.87 549	0.54 482	0.44 465	4.11 570	0.58 476	1.31 536	0.84 474	2.12 551	1.12 503	0.98 488	0.71 459	4.24 566	0.99 449	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 374	0.18 242	0.35 468

JetBlue	1.78 546	1.63 542	3.92 551	0.73 518	1.21 554	4.38 571	3.35 572	1.59 547	1.20 525	1.26 532	1.52 526	2.37 548	1.88 549	3.23 554	3.00 543	0.53 525	0.47 530	0.48 526	0.49 524	1.29 554	0.97 547

MANE	2.90 563	1.14 501	2.96 507	1.03 541	1.01 544	5.01 572	2.45 568	5.36 576	6.88 575	3.58 572	4.76 573	5.99 572	4.99 570	4.23 565	4.61 566	0.56 530	0.67 544	0.44 523	0.78 551	0.51 511	1.03 555

SGM-ForestM	2.98 564	1.70 550	3.52 545	0.67 515	0.47 481	5.18 573	3.36 573	3.30 572	2.86 566	4.44 574	3.79 568	9.80 579	5.50 573	6.29 573	6.52 573	0.27 497	0.36 510	0.24 481	0.27 457	0.38 467	0.58 523

TCMNet-wrong-test	5.51 575	6.62 580	6.20 568	13.02 586	11.90 580	7.14 574	5.53 578	6.99 580	1.44 539	2.65 564	3.10 562	8.37 577	5.95 574	4.75 569	6.05 571	3.07 575	0.98 564	2.38 574	1.99 572	6.62 581	5.43 580

JetRed	3.29 567	4.93 577	10.17 575	1.45 554	1.72 566	7.44 575	5.05 577	3.06 567	2.12 558	2.41 561	2.39 547	2.99 554	2.37 555	3.51 559	6.44 572	1.32 561	1.90 572	1.37 561	1.23 566	2.21 568	1.76 570

DPSMNet_ROB	9.48 581	5.64 579	13.01 582	8.82 580	11.82 579	8.54 576	24.20 588	6.41 579	13.65 583	5.32 576	11.47 581	6.33 575	10.92 581	7.69 575	13.89 584	7.25 585	8.19 583	5.06 580	7.78 584	5.31 580	8.26 584

DGTPSM_ROB	8.89 580	5.62 578	12.25 578	5.92 578	11.32 578	8.54 576	24.18 587	6.40 578	13.49 580	5.15 575	11.46 580	6.19 574	10.92 581	7.00 574	13.72 583	4.47 576	7.65 581	3.92 579	7.45 583	4.38 577	7.87 583

tt	4.93 573	0.27 92	4.20 557	2.29 569	1.58 564	10.20 578	16.97 584	9.42 582	5.02 569	1.67 546	1.28 512	4.68 567	5.03 571	3.37 558	5.92 570	6.16 580	9.47 587	2.82 576	3.18 577	3.60 575	1.53 567

MultiAttention	2.38 554	0.50 281	1.93 307	1.80 562	2.56 570	10.86 579	2.30 566	1.22 529	0.80 461	0.62 399	1.16 506	1.13 514	0.56 403	16.09 587	1.18 473	0.20 452	0.09 190	0.43 522	1.62 569	0.94 541	1.58 568

HaxPig	19.86 588	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 586	11.77 580	11.89 581	16.02 590	15.89 588	21.10 591	21.41 592	18.74 590	18.39 587	20.08 592	19.69 590	23.63 596	23.22 594	24.06 592	23.69 592	23.00 592	23.95 594

TorneroNet	5.50 574	1.92 564	3.16 527	1.47 556	1.25 556	14.07 581	1.06 537	4.90 575	20.99 594	10.17 578	16.48 586	11.88 583	6.93 575	3.34 556	4.20 562	1.30 560	0.69 550	1.45 564	0.86 554	2.61 571	1.20 559

USTest	8.10 578	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 576	15.27 582	23.78 586	9.96 583	9.47 576	5.94 577	6.75 574	7.80 576	7.48 576	8.83 578	11.21 582	2.21 572	3.56 577	2.86 577	3.20 578	5.02 579	4.16 577

xyz-stereo	3.02 565	0.29 124	30.64 597	0.23 41	0.12 6	15.52 583	0.24 194	0.51 112	0.47 160	0.59 370	7.99 575	0.64 348	0.47 363	1.39 375	0.50 338	0.09 74	0.07 41	0.34 508	0.07 53	0.13 115	0.08 34

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 599	26.39 594	22.16 590	22.13 588	16.12 584	13.97 582	20.24 591	20.05 590	25.50 597	25.31 597	22.96 592	22.63 592	24.39 593	23.24 594	28.20 597	27.23 598	28.62 594	27.75 594	27.50 593	27.76 595

xxxxx1	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

tt_ll	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

ff	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

U	3.37 569	0.17 1	0.91 57	0.26 106	13.79 584	19.19 588	0.15 25	0.41 39	0.31 11	0.17 12	0.18 19	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 74	0.06 21	17.88 590	12.81 586	0.10 54	0.08 34

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 577	12.75 583	26.28 593	19.43 589	27.92 592	14.08 586	13.61 581	14.96 584	10.58 576	11.26 582	11.19 583	12.55 583	14.57 586	38.28 599	7.88 582	34.96 596	63.99 596	89.57 599	10.94 587

AVERAGE_ROB	26.93 596	30.34 600	29.27 596	25.82 591	25.34 589	19.48 590	15.17 583	23.55 595	23.00 595	28.45 598	27.87 598	26.25 597	25.86 599	26.96 599	25.55 595	31.30 598	30.07 599	31.76 595	30.81 595	30.79 597	30.93 596

DPSM_ROB	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

DPSM	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

DPSimNet_ROB	17.97 587	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 585	21.53 593	21.00 585	13.70 585	15.61 587	23.89 596	14.69 583	22.87 591	24.58 598	12.70 584	14.56 585	18.48 591	12.91 589	20.21 591	12.05 585	17.76 586	14.17 588

BEATNet-Init1	12.10 582	11.19 582	27.29 595	2.99 574	3.51 571	21.84 594	11.10 580	14.34 587	13.83 584	20.34 590	20.33 591	26.35 598	20.03 588	19.06 591	14.80 587	1.74 567	1.81 569	2.05 573	2.49 576	3.69 576	3.12 576

FlowAnything	24.85 593	22.54 596	25.10 591	26.11 593	25.76 591	39.86 595	57.00 596	28.89 597	28.87 598	21.31 595	22.68 596	24.22 593	23.87 594	26.39 595	30.89 599	14.26 588	16.78 593	13.10 587	14.90 591	17.78 587	16.69 589

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 592	25.74 590	39.86 595	57.06 598	28.87 596	28.83 597	21.16 593	22.54 594	24.22 593	23.89 596	26.38 594	30.87 597	14.25 587	16.71 591	13.09 586	14.81 589	17.78 587	16.71 590

Selective-RAFT-Error	24.87 594	22.59 597	25.14 592	26.13 594	25.82 592	39.93 597	57.03 597	28.97 598	28.95 599	21.21 594	22.65 595	24.25 595	23.98 597	26.43 596	30.83 596	14.27 589	16.71 591	13.10 587	14.82 590	17.82 589	16.76 591

LSM0	26.58 595	22.63 598	25.88 593	30.13 595	52.21 599	39.94 598	56.74 595	28.97 598	28.72 596	21.14 592	22.26 593	24.43 596	23.88 595	26.54 598	30.87 597	14.32 590	16.55 590	13.12 589	14.71 588	17.92 590	20.60 593

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 571	5.49 577	9.93 577	51.13 599	104.50 599	5.76 577	13.62 582	37.30 599	105.93 599	30.86 599	23.50 593	12.07 581	7.87 576	6.30 581	2.12 575	6.32 583	2.43 574	10.44 585	2.90 575

test_example2	115.39 600	123.23 601	94.57 599	115.52 599	123.55 600	101.63 600	114.33 600	53.41 600	99.48 600	134.90 600	135.05 600	85.83 600	85.11 600	111.32 600	106.15 600	152.55 600	205.26 600	99.78 600	114.96 600	140.96 600	110.20 600

ccccc		297.21 602		374.70 601	380.44 601	203.92 601		216.32 601		203.37 601		215.01 601		312.78 601		412.57 601	356.13 601	256.09 601	227.69 601	428.88 601

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark