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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	0.32 122	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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raft_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.34 138	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		8.86 580

Low-res two-view benchmark