Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 18	0.20 77	0.23 22	0.19 16	0.40 52	0.29 40	0.22 18	0.34 79	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.10 4	0.10 29

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

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.19 53	0.20 7	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 17	0.18 19	0.33 25	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.20 77	0.20 7	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 25	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.08 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

monsters	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.31 18	0.19 53	0.23 22	0.19 16	0.44 78	0.33 67	0.36 93	0.30 58	0.16 2	0.18 19	0.43 87	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

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

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

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

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

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

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

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

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

trnet	0.27 77	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 175	0.23 63	0.52 111	0.72 252	0.42 132	0.51 138	0.34 88	0.26 93	0.39 59	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 102	0.72 252	0.34 84	0.52 147	0.41 138	0.28 118	0.47 124	0.28 145	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 65
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 122	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 186	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 354	0.46 146	0.80 254	0.30 62	0.26 93	0.36 40	0.33 195	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 535	0.13 82	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 171	0.15 27	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 403	0.29 141	0.80 290	0.83 323	0.56 179	0.57 165	0.43 156	0.40 224	0.57 200	0.33 195	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.09 10	0.14 126	0.09 4

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

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 102	0.72 252	0.42 132	0.51 138	0.32 72	0.26 93	0.38 55	0.25 78	0.16 212	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 65
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GASTEREO	0.25 55	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.20 77	0.22 16	0.30 157	0.43 71	0.31 50	0.37 100	0.33 70	0.22 32	0.35 181	0.41 73	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.11 65

MSCF	0.25 55	0.16 43	0.33 83	0.39 188	0.20 77	0.20 7	0.31 180	0.43 71	0.31 50	0.36 93	0.33 70	0.23 41	0.35 181	0.36 40	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.13 82	0.11 65

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

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

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

AIO_rvc	0.23 41	0.16 43	0.32 68	0.34 60	0.19 53	0.26 49	0.33 211	0.40 52	0.22 15	0.26 35	0.24 27	0.34 88	0.15 4	0.51 151	0.24 61	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.10 29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 133	0.36 114	0.22 117	0.28 79	0.36 268	0.42 62	0.24 21	0.36 93	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 157	0.27 125	0.12 33	0.09 23	0.16 150	0.12 108	0.12 47	0.12 111
1: 1. 1
tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 100	0.35 94	0.23 157	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 123	0.27 40	0.38 118	0.25 78	0.57 200	0.26 107	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.12 47	0.14 191

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

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

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.35 153	0.17 67	0.34 100	0.38 160	0.22 117	0.31 118	0.34 222	0.68 213	1.24 486	0.45 140	0.65 185	0.47 175	0.43 238	0.38 55	0.27 125	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.11 65

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

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

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.34 138	0.17 67	0.44 230	0.39 188	0.23 157	0.34 152	0.22 47	0.70 236	0.75 269	0.60 190	0.59 170	0.58 223	0.29 132	0.45 102	0.26 107	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.12 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 219	0.18 91	0.42 207	0.42 297	0.26 259	0.40 200	0.32 201	0.72 248	0.34 71	0.89 392	1.28 451	0.57 215	0.35 181	0.42 81	0.32 183	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.13 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.29 95	0.19 128	0.39 164	0.47 389	0.26 259	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 65	0.37 259	0.21 354	0.15 324	0.22 361	0.26 457	0.16 212	0.16 261

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test1	0.33 132	0.19 128	0.36 117	0.41 257	0.23 157	0.36 170	0.45 382	0.58 135	0.54 178	0.60 190	0.50 129	0.38 118	0.37 203	0.60 241	0.26 107	0.15 162	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.15 172	0.12 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.32 122	0.19 128	0.37 133	0.39 188	0.22 117	0.31 118	0.29 141	0.68 213	0.51 168	0.49 155	0.66 192	0.37 110	0.23 61	0.45 102	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.18 234	0.17 280	0.15 172	0.12 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 110	0.20 164	0.33 83	0.41 257	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 111	0.53 174	0.52 167	0.54 153	0.39 122	0.24 71	0.40 65	0.26 107	0.14 101	0.10 54	0.22 361	0.18 307	0.18 271	0.11 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 153	0.20 164	0.47 271	0.40 225	0.25 218	0.33 142	0.31 180	0.76 274	0.38 111	0.43 135	0.57 165	0.79 346	0.44 248	0.71 334	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

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

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

knoymous	0.36 171	0.20 164	0.31 57	0.31 18	0.22 117	0.36 170	0.29 141	0.61 156	0.64 216	0.67 241	0.70 202	0.60 244	0.40 224	0.58 220	0.34 210	0.17 251	0.11 138	0.20 304	0.11 80	0.17 247	0.18 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.35 246	0.63 170	0.35 84	0.39 117	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 235	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 276	0.21 201	0.48 291	0.42 297	0.28 313	0.31 118	0.54 438	0.63 170	0.62 198	0.62 199	0.89 309	1.01 419	0.69 394	0.75 357	0.66 404	0.13 61	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.15 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet-RSSM	0.47 301	0.21 201	0.37 133	0.38 160	0.25 218	0.58 311	0.36 268	1.07 396	0.78 294	0.68 247	1.01 361	0.86 370	0.67 384	0.62 257	0.44 310	0.21 354	0.15 324	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.17 281

DIP-Stereo	0.39 219	0.21 201	0.50 316	0.41 257	0.28 313	0.62 340	0.27 113	0.77 277	0.40 123	0.64 217	0.86 289	0.52 196	0.33 170	0.66 296	0.42 289	0.15 162	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.15 172	0.15 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 363	0.21 201	0.53 341	0.37 130	0.21 98	0.61 332	0.29 141	1.51 524	1.32 502	0.90 399	1.02 369	0.80 354	0.62 351	0.76 361	0.43 294	0.16 212	0.12 193	0.13 54	0.09 10	0.15 172	0.18 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 240	0.36 117	0.48 396	0.22 117	0.20 7	0.29 141	0.51 102	0.44 143	0.28 48	0.23 21	0.42 148	0.26 93	0.29 7	0.26 107	0.15 162	0.13 260	0.13 54	0.11 80	0.16 212	0.12 111
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 276	0.22 240	0.45 242	0.47 389	0.26 259	0.54 282	0.47 393	0.66 193	0.58 193	0.80 318	0.82 265	0.94 401	0.57 319	0.75 357	0.34 210	0.17 251	0.15 324	0.22 361	0.20 362	0.16 212	0.12 111

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 369	0.22 240	0.35 110	0.37 130	0.21 98	0.85 433	0.37 282	1.23 470	0.93 388	0.90 399	1.15 424	1.26 470	0.63 357	0.72 339	0.48 340	0.17 251	0.13 260	0.16 150	0.15 199	0.17 247	0.15 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 331	0.23 261	0.48 291	0.43 317	0.26 259	0.47 250	0.42 363	0.93 336	0.78 294	0.84 359	0.86 289	0.91 392	0.52 288	0.78 372	0.70 414	0.20 337	0.17 376	0.22 361	0.18 307	0.17 247	0.21 373

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.31 180	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.56 187	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.32 122	0.24 298	0.36 117	0.37 130	0.26 259	0.28 79	0.23 63	0.87 316	0.50 166	0.47 151	0.45 109	0.26 51	0.21 41	0.49 138	0.24 61	0.23 397	0.19 407	0.22 361	0.17 280	0.21 345	0.16 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 171	0.24 298	0.32 68	0.41 257	0.22 117	0.54 282	0.38 304	0.68 213	1.04 438	0.41 127	0.46 114	0.35 97	0.45 253	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.16 212	0.16 261

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

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

LL-Strereo2	0.35 153	0.24 298	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.35 161	0.24 77	0.67 203	0.44 143	0.54 174	0.51 138	0.66 282	0.25 78	0.66 296	0.30 166	0.14 101	0.12 193	0.23 383	0.20 362	0.18 271	0.13 147

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM	0.51 354	0.24 298	0.41 186	0.39 188	0.24 186	0.75 396	0.40 338	1.22 465	0.75 269	0.81 331	0.91 316	1.21 465	0.69 394	0.87 411	0.46 329	0.17 251	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.17 247	0.17 281

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet-ADL	0.42 249	0.25 322	0.45 242	0.43 317	0.29 339	0.54 282	0.35 246	0.89 323	0.86 341	0.63 207	0.72 205	0.68 290	0.42 232	0.52 157	0.41 285	0.21 354	0.14 294	0.15 124	0.13 142	0.18 271	0.19 332

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

ICVP	0.46 286	0.25 322	0.38 145	0.48 396	0.28 313	0.58 311	0.43 370	1.00 364	0.70 240	0.67 241	0.95 333	0.75 330	0.55 310	0.53 166	0.54 368	0.23 397	0.17 376	0.19 274	0.17 280	0.19 305	0.20 355
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 383	0.25 322	0.61 372	0.43 317	0.34 413	1.07 473	0.39 327	0.87 316	0.91 377	0.91 404	0.93 323	0.86 370	0.76 427	0.81 381	0.76 427	0.15 162	0.14 294	0.18 234	0.19 337	0.20 321	0.16 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iinet-f	0.67 433	0.26 341	2.15 543	0.39 188	0.31 377	1.19 495	0.56 448	0.84 302	0.84 328	0.80 318	1.17 431	1.05 432	0.84 456	0.71 334	1.21 504	0.20 337	0.18 393	0.17 188	0.15 199	0.20 321	0.20 355

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

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

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

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

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

HITNet	0.41 242	0.26 341	0.45 242	0.33 49	0.17 19	0.63 349	0.30 157	0.93 336	0.64 216	0.71 269	0.82 265	0.64 264	0.52 288	0.59 235	0.43 294	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 142	0.19 305	0.12 111
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 440	0.26 341	0.68 410	0.44 336	0.31 377	1.14 486	0.51 427	1.23 470	1.23 484	0.81 331	1.05 383	1.50 507	0.85 457	1.82 531	1.03 487	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.24 397	0.23 398

DN-CSS_ROB	0.43 259	0.26 341	0.62 375	0.40 225	0.29 339	0.44 232	0.27 113	0.77 277	0.75 269	0.72 281	1.09 399	0.48 180	0.43 238	0.69 323	0.37 259	0.15 162	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.18 271	0.16 261

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

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

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

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

CASS	0.45 276	0.27 358	0.42 207	0.48 396	0.22 117	0.61 332	0.34 222	0.97 355	0.62 198	0.71 269	0.85 286	0.61 249	0.55 310	0.57 200	0.41 285	0.29 457	0.16 356	0.22 361	0.18 307	0.22 367	0.28 436
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 331	0.27 358	0.75 442	0.40 225	0.27 290	0.64 356	0.49 407	0.84 302	0.77 284	0.60 190	0.83 271	0.88 381	0.66 381	0.70 329	0.56 375	0.16 212	0.17 376	0.21 346	0.20 362	0.21 345	0.19 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.97 491	0.28 372	0.41 186	0.39 188	0.22 117	1.55 521	0.73 498	1.51 524	1.25 492	2.25 545	1.92 516	2.58 541	1.56 531	2.02 540	1.19 503	0.27 440	0.27 478	0.27 445	0.25 443	0.25 407	0.25 413
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 276	0.29 384	0.80 456	0.42 297	0.32 393	0.53 276	0.35 246	0.78 283	0.89 367	0.66 238	0.75 220	0.48 180	0.39 218	0.74 351	0.60 386	0.15 162	0.13 260	0.19 274	0.18 307	0.20 321	0.17 281

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

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

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

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

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

CFNet	0.51 354	0.29 384	0.46 259	0.41 257	0.27 290	0.70 379	0.32 201	1.13 420	1.00 420	0.72 281	1.07 392	0.85 365	0.60 339	0.76 361	0.52 360	0.19 314	0.14 294	0.23 383	0.23 418	0.21 345	0.16 261

iResNet	0.49 331	0.29 384	0.79 454	0.42 297	0.21 98	0.61 332	0.40 338	0.82 296	0.99 414	0.87 378	1.12 406	0.69 294	0.53 292	0.78 372	0.51 353	0.15 162	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.17 247	0.15 215

pmcnn	1.23 521	0.29 384	0.96 475	0.40 225	0.23 157	0.95 449	0.69 483	1.16 440	1.28 498	1.67 526	2.33 527	11.15 577	0.86 459	0.93 438	0.88 456	0.15 162	0.12 193	0.12 24	0.10 53	0.15 172	0.15 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 369	0.32 402	0.64 390	0.44 336	0.30 355	0.66 366	0.44 379	1.04 383	0.88 354	0.91 404	0.91 316	0.99 412	0.60 339	0.68 317	0.60 386	0.21 354	0.17 376	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.21 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 401	0.32 402	0.54 345	0.45 359	0.27 290	0.57 305	0.48 401	1.00 364	1.28 498	0.86 370	1.33 462	0.87 376	0.58 328	1.07 465	0.75 426	0.18 284	0.12 193	0.15 124	0.13 142	0.18 271	0.18 299

AdaStereo	0.50 347	0.32 402	0.47 271	0.48 396	0.25 218	0.67 370	0.32 201	1.17 445	0.88 354	0.75 295	0.99 356	0.75 330	0.49 270	0.67 307	0.46 329	0.27 440	0.12 193	0.28 453	0.18 307	0.23 384	0.18 299
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 566	0.32 402	0.46 259	0.43 317	0.27 290	7.50 572	1.45 556	3.84 567	4.24 566	8.19 577	6.76 575	19.00 585	9.08 574	10.74 578	6.62 568	0.31 467	0.33 511	0.32 476	0.32 491	0.29 433	0.29 443

StereoDRNet-Refined	0.58 408	0.32 402	0.54 345	0.46 380	0.30 355	0.96 452	0.40 338	1.00 364	0.94 395	1.12 481	1.08 395	0.96 406	0.67 384	0.90 422	0.89 466	0.17 251	0.13 260	0.22 361	0.21 384	0.20 321	0.19 332
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 428	0.32 402	0.66 402	0.50 425	0.39 446	1.15 488	0.61 462	1.49 520	1.01 424	1.12 481	1.08 395	1.06 434	0.69 394	0.77 368	0.94 472	0.23 397	0.17 376	0.26 432	0.25 443	0.25 407	0.21 373

SGM-Forest	0.62 421	0.32 402	0.39 164	0.43 317	0.30 355	1.02 463	0.55 442	1.09 404	1.05 442	1.06 467	1.18 433	1.10 448	0.67 384	0.88 414	0.62 393	0.31 467	0.33 511	0.33 481	0.30 478	0.30 442	0.28 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 450	0.33 410	0.75 442	0.49 411	0.37 431	0.71 384	0.59 455	1.36 503	1.30 500	1.03 460	1.40 473	1.59 516	1.15 504	0.87 411	0.86 447	0.28 450	0.28 482	0.28 453	0.23 418	0.28 429	0.38 494

FADNet-RVC-Resample	0.56 394	0.33 410	1.16 496	0.49 411	0.34 413	0.71 384	0.43 370	1.01 373	0.93 388	0.82 340	0.87 297	0.74 328	0.67 384	0.73 344	0.45 319	0.18 284	0.18 393	0.26 432	0.27 464	0.26 414	0.27 429

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

CVANet_RVC	0.57 401	0.33 410	0.44 230	0.47 389	0.32 393	0.67 370	0.61 462	1.05 388	0.93 388	0.85 363	1.04 379	1.01 419	0.73 418	0.83 392	0.52 360	0.29 457	0.19 407	0.27 445	0.25 443	0.31 448	0.21 373

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.64 424	0.35 421	0.41 186	0.42 297	0.25 218	1.01 461	0.77 502	1.13 420	1.09 460	1.17 486	1.22 439	1.04 428	0.75 424	0.88 414	0.63 396	0.28 450	0.30 491	0.34 483	0.30 478	0.26 414	0.26 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 428	0.36 426	1.30 513	0.39 188	0.26 259	0.57 305	0.63 465	0.80 290	1.03 432	0.80 318	1.43 480	0.91 392	0.76 427	1.08 468	1.87 531	0.16 212	0.12 193	0.17 188	0.14 173	0.20 321	0.16 261

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0075_2	0.47 301	0.37 433	0.70 420	0.53 463	0.46 488	0.43 224	0.36 268	0.81 294	0.67 227	0.55 176	0.74 218	0.59 238	0.43 238	0.63 268	0.43 294	0.32 478	0.23 447	0.35 485	0.25 443	0.30 442	0.25 413

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

GMStereo	0.39 219	0.37 433	0.54 345	0.40 225	0.26 259	0.42 221	0.36 268	0.59 140	1.04 438	0.55 176	0.51 138	0.37 110	0.35 181	0.54 172	0.41 285	0.19 314	0.13 260	0.16 150	0.17 280	0.24 397	0.18 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 444	0.37 433	0.89 468	0.56 480	0.45 481	1.18 494	0.68 478	1.41 511	0.85 336	0.81 331	1.15 424	1.04 428	0.81 445	1.10 472	1.17 501	0.26 430	0.28 482	0.32 476	0.31 485	0.29 433	0.30 452

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.78 459	0.40 455	0.76 447	0.61 500	0.67 525	0.81 418	0.69 483	1.54 529	1.11 462	0.90 399	1.36 464	1.33 486	1.16 505	1.19 482	0.88 456	0.31 467	0.30 491	0.37 495	0.48 528	0.33 461	0.33 469
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 448	0.41 459	0.65 396	0.64 506	0.44 477	0.98 458	1.20 538	1.11 412	1.00 420	0.98 437	0.96 337	1.49 506	0.87 462	0.90 422	0.79 432	0.31 467	0.26 469	0.39 500	0.39 508	0.32 454	0.32 464

SANet	1.07 507	0.41 459	1.06 485	0.48 396	0.30 355	1.41 511	0.94 521	1.42 512	3.36 560	1.58 517	2.43 531	2.33 537	1.70 538	1.34 503	1.07 492	0.28 450	0.24 455	0.26 432	0.23 418	0.34 467	0.30 452

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

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

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

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

PA-Net	0.67 433	0.43 463	0.83 458	0.50 425	0.53 505	0.94 446	0.68 478	1.10 406	1.14 469	0.80 318	0.88 305	0.87 376	0.77 434	1.02 457	0.88 456	0.24 409	0.41 527	0.29 461	0.44 520	0.26 414	0.34 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 451	0.43 463	0.69 416	0.54 470	0.40 451	1.01 461	0.95 522	1.21 457	1.07 455	1.22 496	1.12 406	1.56 513	0.79 441	1.04 461	0.86 447	0.33 486	0.22 437	0.35 485	0.30 478	0.35 472	0.31 460

MeshStereo	1.34 526	0.43 463	0.54 345	0.44 336	0.34 413	1.66 528	0.60 457	1.94 544	1.37 505	4.47 569	3.25 547	4.71 560	1.94 546	1.92 535	1.17 501	0.35 497	0.35 515	0.37 495	0.31 485	0.32 454	0.32 464
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GMStereo_Zeroshot	0.49 331	0.44 468	0.74 438	0.49 411	0.27 290	0.56 300	0.29 141	0.73 259	0.76 277	0.86 370	0.94 324	0.91 392	0.36 199	0.74 351	0.43 294	0.26 430	0.14 294	0.26 432	0.15 199	0.36 477	0.18 299

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

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

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

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

DANet	0.71 444	0.45 472	0.91 471	0.59 492	0.40 451	0.81 418	0.40 338	0.97 355	0.84 328	1.20 494	1.22 439	1.33 486	0.88 466	1.16 479	1.24 505	0.27 440	0.23 447	0.31 470	0.25 443	0.35 472	0.32 464
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 489	0.46 474	1.04 483	0.64 506	0.48 492	2.12 540	0.64 468	1.01 373	0.87 350	1.75 529	2.82 545	1.30 477	1.64 537	1.06 462	0.96 477	0.36 501	0.29 487	0.35 485	0.25 443	0.45 504	0.42 503

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

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

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

PDISCO_ROB	0.91 485	0.48 475	1.06 485	0.99 536	0.97 539	1.67 530	0.63 465	1.64 536	1.59 524	1.06 467	1.18 433	1.31 478	0.79 441	1.55 514	0.97 478	0.49 524	0.22 437	0.45 512	0.40 510	0.45 504	0.37 488

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

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

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

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

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

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

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

FBW_ROB	0.88 479	0.50 483	0.85 460	0.55 477	0.40 451	1.17 492	0.78 504	1.50 521	1.37 505	1.33 505	1.27 449	1.48 505	1.00 491	2.57 554	0.98 481	0.25 420	0.32 505	0.45 512	0.30 478	0.34 467	0.28 436

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

Wz-Net-LNSev	0.71 444	0.51 487	1.36 523	0.50 425	0.41 458	1.15 488	0.69 483	1.21 457	1.07 455	1.02 452	1.12 406	1.08 441	0.87 462	0.89 420	0.89 466	0.24 409	0.22 437	0.21 346	0.19 337	0.26 414	0.26 419

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

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

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

MANE	4.13 567	0.51 487	0.64 390	0.66 514	0.56 513	6.89 571	0.99 526	7.55 575	12.04 574	6.68 576	8.57 577	10.69 576	9.45 575	7.59 575	6.39 567	0.49 524	0.43 533	0.48 520	0.98 556	0.49 512	0.48 523

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

ADCMid	1.14 513	0.52 494	2.23 544	0.53 463	0.43 470	1.07 473	0.75 500	1.23 470	1.05 442	2.15 542	1.44 483	1.50 507	1.43 524	1.56 516	5.01 563	0.26 430	0.24 455	0.29 461	0.31 485	0.37 482	0.33 469

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.39 531	0.56 500	0.65 396	0.74 527	0.59 519	1.38 508	0.63 465	1.35 500	1.39 508	3.26 563	4.50 567	4.61 558	2.63 557	1.58 518	1.03 487	0.46 518	0.42 529	0.48 520	0.47 526	0.50 514	0.50 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 473	0.56 500	1.87 538	0.49 411	0.38 440	0.56 300	0.66 471	0.70 236	1.00 420	2.42 548	2.02 521	1.31 478	1.18 508	0.93 438	1.13 500	0.20 337	0.18 393	0.20 304	0.19 337	0.27 425	0.30 452

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.60 538	0.61 507	1.01 482	0.70 523	0.56 513	2.00 539	1.89 566	1.96 545	2.65 552	3.33 564	3.26 548	3.03 545	3.41 567	2.49 552	2.09 536	0.52 528	0.45 536	0.50 525	0.48 528	0.54 522	0.52 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 540	0.61 507	0.95 473	0.68 520	0.55 510	3.01 558	1.55 557	2.39 552	2.33 548	3.64 566	3.89 560	2.75 542	2.90 561	2.15 545	2.27 543	0.52 528	0.45 536	0.50 525	0.48 528	0.54 522	0.52 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 517	0.62 510	2.40 546	0.57 486	0.55 510	1.41 511	1.34 549	1.18 448	1.24 486	1.49 511	1.42 477	1.39 495	1.20 512	1.55 514	4.82 561	0.29 457	0.28 482	0.29 461	0.34 496	0.38 486	0.42 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.80 463	0.75 520	0.86 465	0.66 514	0.42 464	1.15 488	0.98 524	1.14 429	1.19 477	1.01 449	1.02 369	1.10 448	0.90 468	1.15 477	0.76 427	0.48 522	0.39 524	0.57 530	0.38 504	0.63 530	0.46 515
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 313	0.77 523	0.50 316	0.48 396	0.31 377	0.41 214	0.34 222	0.70 236	0.92 382	0.65 226	0.60 172	0.58 223	0.43 238	0.63 268	0.41 285	0.32 478	0.15 324	0.66 534	0.19 337	0.36 477	0.21 373

LSM	4.74 571	0.77 523	10.16 570	0.70 523	56.56 592	1.02 463	1.00 528	1.24 477	1.62 528	2.04 538	2.34 528	1.33 486	1.17 507	1.38 510	1.09 494	0.33 486	0.49 539	0.39 500	0.46 521	0.51 515	10.09 581

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.24 522	0.90 533	1.13 494	0.86 531	0.88 532	1.11 481	0.99 526	1.42 512	1.53 519	1.59 519	2.48 532	2.24 534	1.53 528	1.96 538	1.30 510	0.76 541	0.70 547	0.78 537	1.00 557	0.71 534	0.88 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 500	0.93 534	0.88 467	1.33 548	1.05 546	1.66 528	0.70 488	1.40 510	1.18 475	1.08 474	1.32 461	1.33 486	0.91 469	1.23 491	0.76 427	0.72 539	0.46 538	1.24 547	0.50 533	1.40 547	0.75 537

SPS-STEREO	1.25 523	0.93 534	1.06 485	1.04 540	1.03 544	1.41 511	0.91 520	1.51 524	1.19 477	2.09 540	1.83 512	1.94 528	1.39 521	1.62 520	1.39 515	0.97 548	0.94 565	0.90 541	0.89 551	0.96 541	0.96 550
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 528	0.94 536	1.25 508	0.96 535	1.00 542	1.52 520	1.02 529	1.34 497	1.21 481	2.64 551	2.65 540	2.44 538	1.56 531	1.64 523	1.26 507	0.97 548	0.95 566	0.90 541	0.90 552	0.94 539	0.96 550

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-7	1.90 545	1.20 545	1.35 519	1.27 546	1.06 547	2.84 552	1.56 558	3.23 560	3.06 558	2.23 544	3.33 552	3.17 549	2.28 552	3.12 556	2.21 538	1.02 550	0.91 561	1.06 545	1.03 560	1.04 543	0.97 553

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

KSHMR	2.57 554	1.93 564	1.69 532	2.63 570	2.42 569	2.86 554	2.07 567	3.27 562	6.50 569	2.49 550	3.36 554	3.41 554	1.92 545	2.49 552	1.94 532	2.13 570	1.40 571	2.79 574	1.50 570	2.73 568	1.77 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		8.86 580

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark