Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 41	0.21 59	0.14 1	0.10 70	0.09 1	0.09 3	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 20	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.06 77

StereoAnything_RVC	0.13 53	0.37 511	0.36 215	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 43	0.20 104	0.10 1	0.09 276	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.24 507	0.05 22

CREStereo	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.14 1	0.08 9	0.22 201	0.15 87	0.25 86	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.14 91	0.13 122	0.18 65	0.13 88	0.09 276	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77
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
MS	0.13 53	0.09 41	0.33 175	0.15 4	0.09 29	0.17 67	0.08 2	0.19 19	0.16 28	0.10 11	0.12 30	0.11 49	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.07 70	0.11 435	0.05 1	0.27 530	0.10 304	0.16 450

IGEV	0.11 17	0.06 1	0.17 32	0.15 4	0.11 113	0.16 48	0.13 43	0.21 36	0.16 28	0.11 22	0.15 73	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.05 4	0.05 22

trnet	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.15 4	0.07 1	0.21 173	0.12 24	0.24 79	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.15 107	0.13 122	0.18 65	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.05 22

PMTNet	0.15 106	0.08 10	0.23 74	0.15 4	0.09 29	0.23 222	0.16 117	0.25 86	0.23 138	0.17 120	0.21 140	0.16 124	0.14 142	0.22 139	0.13 88	0.29 531	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 25	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 29	0.12 8	0.11 22	0.11 20	0.08 3	0.08 7	0.23 148	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 77

Replicate-Monster	0.12 42	0.10 79	0.32 159	0.16 8	0.08 9	0.17 67	0.10 9	0.22 46	0.19 69	0.11 22	0.10 14	0.10 35	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.08 220

2.75w_new	0.11 17	0.09 41	0.14 4	0.16 8	0.09 29	0.15 24	0.12 24	0.25 86	0.16 28	0.14 74	0.13 43	0.08 3	0.10 43	0.16 33	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

xyz-stereo-finetune2	0.17 138	0.11 141	0.26 102	0.16 8	0.09 29	0.27 288	0.19 240	0.27 107	0.20 91	0.22 163	0.28 197	0.21 175	0.22 268	0.37 312	0.22 308	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.07 154

xyz-stereo-finetune	0.16 120	0.12 183	0.23 74	0.16 8	0.08 9	0.23 222	0.20 287	0.29 137	0.31 243	0.19 142	0.22 150	0.19 155	0.15 157	0.29 254	0.20 265	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.06 77

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 10	0.19 43	0.16 8	0.09 29	0.12 8	0.13 43	0.18 15	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 33	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 10	0.19 43	0.16 8	0.09 29	0.12 8	0.13 43	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 47	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2	0.13 53	0.11 141	0.20 52	0.16 8	0.12 169	0.12 8	0.07 1	0.18 15	0.20 91	0.12 38	0.15 73	0.14 91	0.12 91	0.15 16	0.14 122	0.13 421	0.09 386	0.09 236	0.10 344	0.11 353	0.09 278

GREAT-IGEV	0.12 42	0.09 41	0.25 94	0.16 8	0.11 113	0.14 16	0.16 117	0.17 9	0.17 46	0.10 11	0.15 73	0.09 18	0.09 18	0.18 65	0.10 1	0.06 25	0.07 268	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.10 334

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 25	0.16 8	0.08 9	0.12 8	0.13 43	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 35	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LoS	0.14 78	0.08 10	0.27 111	0.16 8	0.09 29	0.22 201	0.14 63	0.26 95	0.26 175	0.15 86	0.18 104	0.18 141	0.13 122	0.22 139	0.14 122	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 106	0.09 41	0.28 122	0.16 8	0.08 9	0.25 258	0.14 63	0.23 65	0.28 200	0.24 183	0.30 223	0.16 124	0.12 91	0.17 47	0.13 88	0.08 197	0.07 268	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.07 154

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.12 24	0.17 9	0.20 91	0.11 22	0.10 14	0.09 18	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.13 13	0.12 24	0.24 79	0.19 69	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asda	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.24 79	0.16 28	0.11 22	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 79	0.15 10	0.17 20	0.10 70	0.16 48	0.10 9	0.19 19	0.13 13	0.12 38	0.11 20	0.09 18	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 17	0.10 79	0.14 4	0.17 20	0.10 70	0.15 24	0.12 24	0.25 86	0.17 46	0.14 74	0.13 43	0.09 18	0.09 18	0.18 65	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.10 9	0.19 19	0.18 56	0.14 74	0.17 94	0.09 18	0.10 43	0.18 65	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4.25_new	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 17	0.11 141	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.21 36	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.06 44	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 17	0.11 141	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.21 36	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.06 44	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 79	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.10 9	0.19 19	0.13 13	0.12 38	0.12 30	0.08 3	0.11 68	0.16 33	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.19 115	0.10 9	0.22 46	0.17 46	0.14 74	0.12 30	0.10 35	0.11 68	0.17 47	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.19 115	0.10 9	0.22 46	0.17 46	0.14 74	0.12 30	0.10 35	0.11 68	0.17 47	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.75w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.11 113	0.18 89	0.12 24	0.23 65	0.14 18	0.13 51	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 17	0.10 79	0.14 4	0.17 20	0.09 29	0.17 67	0.09 3	0.22 46	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.09 18	0.11 68	0.19 88	0.13 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 17	0.09 41	0.13 1	0.17 20	0.12 169	0.15 24	0.11 17	0.23 65	0.15 23	0.14 74	0.12 30	0.08 3	0.09 18	0.21 123	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 10	0.16 25	0.17 20	0.08 9	0.16 48	0.12 24	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 35	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.11 17	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 35	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.05 22

LGtest1	0.10 2	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.08 9	0.13 13	0.09 3	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.06 77

SGD-Stereo	0.11 17	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.07 1	0.17 67	0.13 43	0.18 15	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.11 49	0.12 91	0.18 65	0.11 11	0.08 197	0.04 2	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.04 1

HUF	0.15 106	0.11 141	0.38 246	0.17 20	0.11 113	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.20 91	0.11 22	0.13 43	0.14 91	0.11 68	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.20 519	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.14 429

MonSter	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.14 16	0.12 24	0.24 79	0.19 69	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.09 29	0.22 201	0.14 63	0.14 3	0.16 28	0.11 22	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 123	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 20	0.08 9	0.09 1	0.13 43	0.24 79	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

Occ-G	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.17 20	0.10 70	0.15 24	0.19 240	0.22 46	0.19 69	0.13 51	0.19 112	0.21 175	0.11 68	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.06 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 215	0.72 547	0.70 461	0.17 20	0.08 9	0.15 24	0.15 87	0.18 15	0.16 28	0.13 51	0.12 30	0.09 18	0.08 7	0.16 33	0.13 88	0.35 538	0.04 2	0.08 159	0.07 141	0.11 353	0.23 514

WCG-NET（raft）	0.14 78	0.09 41	0.23 74	0.17 20	0.08 9	0.19 115	0.16 117	0.23 65	0.26 175	0.18 137	0.19 112	0.20 164	0.12 91	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.06 150	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

CES	0.14 78	0.08 10	0.19 43	0.17 20	0.22 471	0.18 89	0.16 117	0.23 65	0.19 69	0.14 74	0.17 94	0.14 91	0.10 43	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.08 173	0.18 476

knoymous	0.17 138	0.09 41	0.32 159	0.17 20	0.11 113	0.21 173	0.17 153	0.32 177	0.23 138	0.23 169	0.28 197	0.27 257	0.16 173	0.23 148	0.16 170	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.06 85	0.09 239	0.09 278

CREStereo++_RVC	0.15 106	0.08 10	0.26 102	0.17 20	0.11 113	0.18 89	0.13 43	0.22 46	0.30 231	0.21 157	0.30 223	0.13 68	0.11 68	0.16 33	0.15 146	0.07 70	0.04 2	0.06 25	0.15 471	0.06 44	0.05 22
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
DilatedVolume-Stereo	0.14 78	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.09 29	0.21 173	0.14 63	0.24 79	0.21 107	0.21 157	0.21 140	0.15 107	0.14 142	0.23 148	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.06 25	0.06 85	0.05 4	0.05 22

2.5w	0.11 17	0.10 79	0.15 10	0.18 51	0.09 29	0.15 24	0.15 87	0.20 29	0.15 23	0.12 38	0.13 43	0.10 35	0.09 18	0.17 47	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 42	0.11 141	0.18 38	0.18 51	0.08 9	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.19 69	0.12 38	0.12 30	0.07 1	0.12 91	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2w_stereo	0.11 17	0.10 79	0.15 10	0.18 51	0.08 9	0.16 48	0.14 63	0.27 107	0.20 91	0.14 74	0.14 70	0.08 3	0.11 68	0.13 5	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 42	0.08 10	0.14 4	0.18 51	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.25 86	0.21 107	0.13 51	0.16 83	0.08 3	0.12 91	0.16 33	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

xyz-stereo	1.40 559	0.10 79	17.09 589	0.18 51	0.07 1	4.78 575	0.18 196	0.29 137	0.34 274	0.36 385	2.81 573	0.40 391	0.29 381	0.56 395	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.06 85	0.06 44	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.18 51	0.09 29	0.15 24	0.11 17	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 35	0.07 2	0.17 47	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.18 51	0.07 1	0.15 24	0.11 17	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 35	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-G_1	0.11 17	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.07 1	0.21 173	0.09 3	0.19 19	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 49	0.10 43	0.19 88	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

LG-G	0.11 17	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.07 1	0.21 173	0.09 3	0.19 19	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 49	0.10 43	0.19 88	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

HI	0.20 215	0.13 245	0.33 175	0.18 51	0.15 335	0.17 67	0.16 117	0.34 199	0.21 107	0.37 392	0.39 333	0.36 351	0.24 301	0.29 254	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 302	0.09 239	0.07 154

CoSv	0.20 215	0.13 245	0.33 175	0.18 51	0.15 335	0.17 67	0.16 117	0.34 199	0.21 107	0.37 392	0.39 333	0.36 351	0.24 301	0.29 254	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 302	0.09 239	0.07 154

castereo++	0.13 53	0.10 79	0.18 38	0.18 51	0.10 70	0.27 288	0.13 43	0.23 65	0.23 138	0.11 22	0.13 43	0.16 124	0.10 43	0.18 65	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 78	0.10 79	0.19 43	0.18 51	0.10 70	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.13 51	0.18 104	0.16 124	0.16 173	0.15 16	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.05 22

WCG-NET	0.14 78	0.09 41	0.23 74	0.18 51	0.08 9	0.18 89	0.17 153	0.21 36	0.28 200	0.18 137	0.21 140	0.15 107	0.12 91	0.18 65	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

GCAP-BAT	0.16 120	0.11 141	0.36 215	0.18 51	0.13 243	0.21 173	0.16 117	0.23 65	0.18 56	0.26 203	0.28 197	0.20 164	0.11 68	0.24 159	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.06 77

IGEV-Stereo+	0.12 42	0.08 10	0.17 32	0.18 51	0.13 243	0.09 1	0.11 17	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 35	0.10 43	0.21 123	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.16 445	0.24 519

DualNet (step1)	0.28 384	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.39 319	0.23 327	0.23 511	0.09 386	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

test_sample9	0.42 479	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.66 448	0.91 526	0.23 511	1.82 576	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

test_sample8	0.49 502	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.55 445	0.34 274	0.62 513	0.38 320	1.15 543	0.67 527	0.66 448	0.91 526	0.23 511	1.82 576	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

CAS++	0.16 120	0.12 183	0.27 111	0.18 51	0.12 169	0.17 67	0.15 87	0.42 306	0.24 153	0.19 142	0.18 104	0.13 68	0.10 43	0.21 123	0.12 48	0.12 402	0.10 411	0.11 366	0.08 216	0.10 304	0.09 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 53	0.09 41	0.23 74	0.18 51	0.19 430	0.19 115	0.16 117	0.23 65	0.14 18	0.13 51	0.17 94	0.13 68	0.16 173	0.16 33	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.06 77

LoS_RVC	0.13 53	0.10 79	0.19 43	0.18 51	0.16 367	0.20 146	0.18 196	0.20 29	0.17 46	0.13 51	0.19 112	0.12 57	0.15 157	0.17 47	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.12 392

EGLCR-Stereo	0.13 53	0.08 10	0.20 52	0.18 51	0.09 29	0.21 173	0.13 43	0.27 107	0.21 107	0.13 51	0.10 14	0.15 107	0.09 18	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

riskmin	0.18 162	0.09 41	0.34 185	0.18 51	0.12 169	0.24 244	0.16 117	0.34 199	0.28 200	0.21 157	0.23 154	0.33 325	0.24 301	0.23 148	0.17 200	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.06 85	0.10 304	0.10 334

fff	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

CrosDoStereo	0.31 411	0.10 79	0.49 363	0.18 51	0.12 169	0.22 201	1.11 570	0.34 199	0.37 314	0.38 407	0.61 484	0.28 272	0.46 487	0.61 421	0.57 486	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.07 154

HHNet	0.22 265	0.12 183	0.52 389	0.18 51	0.18 409	0.20 146	0.20 287	0.34 199	0.31 243	0.32 320	0.59 472	0.20 164	0.21 255	0.24 159	0.31 397	0.08 197	0.05 30	0.09 236	0.07 141	0.08 173	0.11 369

DeepStereo_LL	0.31 411	0.10 79	0.49 363	0.18 51	0.12 169	0.22 201	1.11 570	0.34 199	0.37 314	0.38 407	0.61 484	0.28 272	0.46 487	0.61 421	0.57 486	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.07 154

DRaft	0.24 312	0.10 79	0.34 185	0.18 51	0.12 169	0.28 307	0.23 369	0.33 191	0.39 338	0.38 407	0.61 484	0.21 175	0.41 464	0.48 349	0.42 453	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.08 220

AnonymousM	0.17 138	0.19 395	0.24 82	0.18 51	0.10 70	0.18 89	0.17 153	0.30 156	0.23 138	0.26 203	0.20 128	0.18 141	0.14 142	0.19 88	0.14 122	0.09 276	0.06 150	0.38 536	0.15 471	0.06 44	0.05 22

s12784h	0.17 138	0.09 41	0.26 102	0.18 51	0.07 1	0.32 370	0.19 240	0.37 251	0.32 252	0.23 169	0.25 175	0.18 141	0.17 199	0.25 190	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.05 22

csc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

cscssc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

111	0.20 215	0.17 365	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.24 244	0.17 153	0.41 292	0.45 404	0.23 169	0.29 210	0.29 282	0.21 255	0.24 159	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.08 220

ACVNet	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.27 288	0.23 369	0.39 269	0.44 393	0.28 222	0.41 351	0.38 365	0.26 331	0.27 225	0.32 402	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.07 154

CFNet-ft	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 269	0.36 303	0.28 222	0.40 343	0.43 411	0.25 322	0.47 347	0.24 338	0.12 402	0.07 268	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.09 278

CFNet_RVC	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 269	0.36 303	0.28 222	0.40 343	0.43 411	0.25 322	0.47 347	0.24 338	0.12 402	0.07 268	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.09 278

UCFNet_RVC	0.24 312	0.16 346	0.34 185	0.18 51	0.15 335	0.33 381	0.16 117	0.46 345	0.35 290	0.29 249	0.35 287	0.39 377	0.25 322	0.34 295	0.22 308	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.14 462	0.13 405	0.12 392

zero-FE	0.16 120	0.08 10	0.81 483	0.19 90	0.18 409	0.12 8	0.15 87	0.19 19	0.19 69	0.10 11	0.10 14	0.13 68	0.12 91	0.21 123	0.19 250	0.08 197	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.19 483	0.06 77

water-stereo	0.13 53	0.08 10	0.20 52	0.19 90	0.10 70	0.17 67	0.14 63	0.25 86	0.19 69	0.17 120	0.23 154	0.15 107	0.15 157	0.12 2	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

depthmonostereo	0.14 78	0.09 41	0.19 43	0.19 90	0.08 9	0.20 146	0.15 87	0.27 107	0.23 138	0.16 108	0.18 104	0.14 91	0.17 199	0.19 88	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.05 22

monsterstereo	0.11 17	0.09 41	0.14 4	0.19 90	0.12 169	0.14 16	0.12 24	0.25 86	0.17 46	0.13 51	0.16 83	0.08 3	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 282	0.15 321	0.41 292	0.19 90	0.12 169	0.27 288	0.21 318	0.47 353	0.33 264	0.34 352	0.31 237	0.41 398	0.22 268	0.49 354	0.26 361	0.09 276	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.10 334

111111	0.11 17	0.07 2	0.17 32	0.19 90	0.11 113	0.13 13	0.11 17	0.22 46	0.15 23	0.11 22	0.12 30	0.12 57	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.08 173	0.06 77

G2L-Stereo_test	0.24 312	0.16 346	0.38 246	0.19 90	0.13 243	0.27 288	0.24 391	0.49 373	0.38 328	0.37 392	0.37 306	0.40 391	0.24 301	0.52 369	0.28 370	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.06 85	0.09 239	0.08 220

Reg-Stereo(zero)	0.16 120	0.07 2	0.36 215	0.19 90	0.10 70	0.19 115	0.14 63	0.28 126	0.24 153	0.22 163	0.20 128	0.24 219	0.18 224	0.21 123	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.06 77

SCV_C0	0.14 78	0.11 141	0.25 94	0.19 90	0.12 169	0.15 24	0.16 117	0.30 156	0.22 120	0.13 51	0.15 73	0.13 68	0.09 18	0.24 159	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.09 239	0.06 77

AIO_rvc	0.12 42	0.11 141	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.15 24	0.17 153	0.20 29	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.13 68	0.08 7	0.22 139	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.07 154

AIO_test	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.19 90	0.11 113	0.15 24	0.17 153	0.19 19	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.14 91	0.09 18	0.20 104	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

IGEV-RUCA	0.21 235	0.08 10	0.23 74	0.19 90	0.19 430	0.28 307	0.24 391	0.23 65	0.21 107	0.20 146	0.23 154	0.28 272	0.49 497	0.26 206	0.18 221	0.09 276	0.08 352	0.18 491	0.13 449	0.17 462	0.17 463

GIP-stereo	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.19 90	0.11 113	0.16 48	0.14 63	0.29 137	0.18 56	0.11 22	0.16 83	0.13 68	0.09 18	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

fffft	0.13 53	0.09 41	0.24 82	0.19 90	0.10 70	0.17 67	0.19 240	0.22 46	0.16 28	0.14 74	0.11 20	0.13 68	0.10 43	0.24 159	0.18 221	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.06 77
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 53	0.10 79	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.19 19	0.19 69	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.11 68	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

tt45	0.14 78	0.09 41	0.22 68	0.19 90	0.11 113	0.23 222	0.18 196	0.22 46	0.17 46	0.15 86	0.13 43	0.14 91	0.10 43	0.30 269	0.14 122	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.07 154

999	0.14 78	0.08 10	0.24 82	0.19 90	0.11 113	0.20 146	0.17 153	0.24 79	0.18 56	0.13 51	0.16 83	0.14 91	0.11 68	0.36 309	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.07 154

mms	0.13 53	0.11 141	0.19 43	0.19 90	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.20 29	0.17 46	0.13 51	0.17 94	0.14 91	0.09 18	0.24 159	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.07 154

UGAM-zero	0.23 282	0.10 79	0.54 396	0.19 90	0.13 243	0.21 173	0.14 63	0.44 324	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.51 458	0.33 420	0.65 443	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.06 44	0.07 154

IGEV-Stereo++	0.11 17	0.08 10	0.15 10	0.19 90	0.11 113	0.14 16	0.10 9	0.22 46	0.18 56	0.10 11	0.13 43	0.10 35	0.11 68	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

Pointernet	0.13 53	0.07 2	0.27 111	0.19 90	0.11 113	0.20 146	0.12 24	0.31 167	0.24 153	0.15 86	0.15 73	0.13 68	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

rvit_stereo_0080	0.15 106	0.13 245	0.25 94	0.19 90	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 126	0.24 153	0.15 86	0.17 94	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.07 154

test_sample3	0.23 282	0.12 183	0.43 313	0.19 90	0.12 169	0.32 370	0.20 287	0.50 383	0.34 274	0.31 297	0.33 267	0.29 282	0.22 268	0.53 376	0.22 308	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.10 304	0.10 334

test_sample2	0.21 235	0.10 79	0.28 122	0.19 90	0.11 113	0.27 288	0.21 318	0.43 318	0.29 219	0.26 203	0.31 237	0.30 298	0.24 301	0.45 340	0.18 221	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.09 278

test_sample1	0.20 215	0.10 79	0.28 122	0.19 90	0.12 169	0.28 307	0.19 240	0.41 292	0.25 166	0.26 203	0.31 237	0.29 282	0.26 331	0.44 337	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.09 278

MGS-Stereo	0.14 78	0.11 141	0.32 159	0.19 90	0.11 113	0.18 89	0.17 153	0.20 29	0.22 120	0.14 74	0.24 167	0.15 107	0.10 43	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.10 304	0.06 77

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 138	0.13 245	0.24 82	0.19 90	0.13 243	0.24 244	0.17 153	0.30 156	0.37 314	0.43 457	0.17 94	0.13 68	0.12 91	0.19 88	0.15 146	0.08 197	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.08 220

SMFormer	0.25 340	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.28 370	0.10 325	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.09 278

tta	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.28 370	0.10 325	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.08 173	0.07 154

qqq1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

fff1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

ff7	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

IGEVStereo-DCA	0.14 78	0.11 141	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.12 30	0.14 91	0.12 91	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

ffff	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

rrr	0.17 138	0.11 141	0.57 409	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.35 223	0.22 120	0.15 86	0.12 30	0.14 91	0.12 91	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

11t	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

whm_eth	0.15 106	0.13 245	0.25 94	0.19 90	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 126	0.24 153	0.15 86	0.17 94	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.07 154

MaDis-Stereo	0.14 78	0.13 245	0.26 102	0.19 90	0.14 285	0.16 48	0.13 43	0.25 86	0.21 107	0.13 51	0.14 70	0.14 91	0.11 68	0.17 47	0.17 200	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.06 77

testlalala	0.15 106	0.10 79	0.36 215	0.19 90	0.12 169	0.23 222	0.16 117	0.26 95	0.19 69	0.24 183	0.19 112	0.14 91	0.11 68	0.16 33	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.05 22

Any-RAFT	0.17 138	0.08 10	0.31 153	0.19 90	0.10 70	0.29 328	0.16 117	0.42 306	0.30 231	0.24 183	0.27 192	0.27 257	0.16 173	0.21 123	0.12 48	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.06 77

RAFT-Test	0.17 138	0.10 79	0.38 246	0.19 90	0.12 169	0.25 258	0.17 153	0.33 191	0.23 138	0.23 169	0.29 210	0.27 257	0.14 142	0.20 104	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

anonymousdsp	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.28 126	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154

Selective-IGEV	0.12 42	0.09 41	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.15 24	0.14 63	0.27 107	0.15 23	0.13 51	0.14 70	0.13 68	0.08 7	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

ProNet	0.14 78	0.12 183	0.25 94	0.19 90	0.11 113	0.19 115	0.19 240	0.27 107	0.20 91	0.14 74	0.13 43	0.13 68	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.07 154

DCANet-4	0.19 200	0.10 79	0.52 389	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.36 241	0.39 338	0.29 249	0.30 223	0.17 131	0.22 268	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

ccc-4	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

ADStereo(finetuned)	0.19 200	0.13 245	0.49 363	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.34 199	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.18 141	0.31 410	0.21 123	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.07 154

IGEV-Stereo	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.28 126	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 200	0.10 79	0.46 341	0.19 90	0.13 243	0.25 258	0.19 240	0.52 417	0.19 69	0.29 249	0.21 140	0.22 187	0.20 248	0.28 238	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.08 173	0.08 220

DEmStereo	0.26 356	0.09 41	0.47 349	0.19 90	0.12 169	0.30 345	0.25 408	0.28 126	0.36 303	0.36 385	0.58 470	0.25 227	0.48 496	0.53 376	0.44 459	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.07 154

THIR-Stereo	0.29 395	0.12 183	0.41 292	0.19 90	0.11 113	0.28 307	0.72 548	0.32 177	0.35 290	0.37 392	0.65 493	0.34 332	0.50 499	0.57 399	0.45 462	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.07 154

CFNet_pseudo	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.19 90	0.13 243	0.26 278	0.16 117	0.44 324	0.44 393	0.29 249	0.37 306	0.38 365	0.23 283	0.29 254	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.08 216	0.11 353	0.09 278

DCANet	0.18 162	0.13 245	0.40 269	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.34 199	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.18 141	0.23 283	0.20 104	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.07 154

222	0.41 476	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.36 414	0.20 287	0.57 470	0.39 338	0.35 369	0.44 391	0.30 298	0.27 350	0.55 384	3.56 575	0.11 364	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.09 278

test_xeample3	0.16 120	0.11 141	0.56 406	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.35 223	0.20 91	0.16 108	0.12 30	0.13 68	0.12 91	0.24 159	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.07 154

xxxx	0.34 437	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.37 419	0.20 287	0.58 479	0.38 328	0.29 249	0.42 367	0.38 365	0.24 301	0.46 343	2.20 568	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.09 278

test_xeample	0.34 437	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.33 381	0.23 369	0.55 445	0.38 328	0.32 320	0.45 403	0.29 282	0.26 331	0.57 399	2.24 570	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.09 278

hitnet-ft	0.29 395	0.17 365	0.40 269	0.19 90	0.14 285	0.39 435	0.23 369	0.44 324	0.41 364	0.36 385	0.46 413	0.53 469	0.34 429	0.76 482	0.32 402	0.14 447	0.10 411	0.13 425	0.10 344	0.15 437	0.13 408

HSM-Net_RVC	0.27 364	0.11 141	0.42 302	0.19 90	0.11 113	0.34 394	0.20 287	0.62 504	0.43 378	0.40 432	0.43 380	0.50 454	0.26 331	0.76 482	0.22 308	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 215	0.17 365	0.43 313	0.19 90	0.08 9	0.27 288	0.14 63	0.42 306	0.30 231	0.29 249	0.32 246	0.27 257	0.21 255	0.28 238	0.25 348	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.06 77
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
AdaDepth	0.11 17	0.09 41	0.20 52	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.13 43	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 88	0.12 48	0.05 9	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.05 4	0.05 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 53	0.09 41	0.24 82	0.20 150	0.10 70	0.15 24	0.14 63	0.22 46	0.16 28	0.12 38	0.19 112	0.15 107	0.11 68	0.13 5	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.07 111	0.06 77

LG-Stereo	0.13 53	0.10 79	0.24 82	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.18 196	0.21 36	0.18 56	0.11 22	0.17 94	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 122	0.05 9	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

ours_stereo	0.13 53	0.11 141	0.23 74	0.20 150	0.11 113	0.17 67	0.18 196	0.20 29	0.19 69	0.13 51	0.18 104	0.14 91	0.10 43	0.23 148	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.05 22

fffy	0.14 78	0.11 141	0.24 82	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.18 196	0.22 46	0.19 69	0.13 51	0.16 83	0.15 107	0.13 122	0.25 190	0.14 122	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.06 77

model_zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.39 261	0.20 150	0.12 169	0.24 244	0.15 87	0.34 199	0.22 120	0.30 280	0.20 128	0.22 187	0.12 91	0.24 159	0.14 122	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.07 154

DCVSM-stereo	0.24 312	0.13 245	0.52 389	0.20 150	0.14 285	0.26 278	0.13 43	0.34 199	0.34 274	0.41 441	0.33 267	0.47 436	0.29 381	0.30 269	0.22 308	0.10 325	0.10 411	0.11 366	0.10 344	0.12 390	0.15 441

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 282	0.13 245	0.83 489	0.20 150	0.21 455	0.23 222	0.17 153	0.48 365	0.27 185	0.23 169	0.29 210	0.39 377	0.23 283	0.25 190	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.11 383	0.11 353	0.10 334

AIO-Stereo	0.13 53	0.10 79	0.22 68	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.16 28	0.13 51	0.15 73	0.13 68	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

RSM++	0.12 42	0.09 41	0.19 43	0.20 150	0.09 29	0.17 67	0.15 87	0.21 36	0.19 69	0.12 38	0.12 30	0.14 91	0.09 18	0.20 104	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.05 22

RSM	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.23 65	0.18 56	0.13 51	0.13 43	0.15 107	0.09 18	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

RAFT-Stereo-weight	0.15 106	0.09 41	0.26 102	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.36 241	0.29 219	0.24 183	0.20 128	0.19 155	0.10 43	0.18 65	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.05 22

test_sample7	0.25 340	0.15 321	0.35 195	0.20 150	0.14 285	0.28 307	0.21 318	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.39 319	0.23 327	0.14 447	0.09 386	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

test_sample4	0.24 312	0.13 245	0.43 313	0.20 150	0.12 169	0.32 370	0.21 318	0.51 400	0.34 274	0.31 297	0.37 306	0.28 272	0.23 283	0.53 376	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

gcap-zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.36 215	0.20 150	0.12 169	0.26 278	0.16 117	0.30 156	0.22 120	0.26 203	0.20 128	0.30 298	0.14 142	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

11t1	0.18 162	0.10 79	0.30 139	0.20 150	0.11 113	0.27 288	0.17 153	0.35 223	0.23 138	0.25 191	0.23 154	0.23 207	0.23 283	0.25 190	0.18 221	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.09 278

ffm	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.35 223	0.44 393	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.08 220

ff1	0.29 395	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.35 223	0.44 393	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.08 220

mmx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.55 445	0.45 404	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.10 334

xxx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.55 445	0.45 404	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.10 334

IGEV_Zeroshot_test	0.18 162	0.10 79	0.65 444	0.20 150	0.12 169	0.19 115	0.15 87	0.34 199	0.19 69	0.28 222	0.22 150	0.27 257	0.13 122	0.23 148	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.06 77

MSKI-zero shot	0.17 138	0.09 41	0.43 313	0.20 150	0.11 113	0.21 173	0.15 87	0.32 177	0.21 107	0.23 169	0.24 167	0.23 207	0.10 43	0.31 276	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

MIM_Stereo	0.18 162	0.12 183	0.38 246	0.20 150	0.11 113	0.17 67	0.14 63	0.35 223	0.25 166	0.27 212	0.35 287	0.23 207	0.13 122	0.27 225	0.16 170	0.06 25	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.08 173	0.06 77

PCWNet_CMD	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.16 117	0.46 345	0.46 421	0.29 249	0.36 297	0.37 357	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.11 353	0.09 278

CFNet_ucs	0.24 312	0.13 245	0.50 374	0.20 150	0.15 335	0.28 307	0.17 153	0.49 373	0.45 404	0.32 320	0.42 367	0.39 377	0.22 268	0.31 276	0.21 288	0.11 364	0.08 352	0.12 404	0.09 302	0.12 390	0.11 369

GCAP-Stereo	0.14 78	0.14 288	0.33 175	0.20 150	0.09 29	0.21 173	0.10 9	0.26 95	0.20 91	0.18 137	0.19 112	0.15 107	0.13 122	0.17 47	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.06 77

anonymousdsp2	0.17 138	0.10 79	0.28 122	0.20 150	0.11 113	0.25 258	0.17 153	0.41 292	0.31 243	0.23 169	0.23 154	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.08 173	0.07 154

CBFPSM	0.27 364	0.16 346	0.67 449	0.20 150	0.14 285	0.38 427	0.25 408	0.40 280	0.36 303	0.33 332	0.36 297	0.56 479	0.38 450	0.32 282	0.38 427	0.08 197	0.08 352	0.07 80	0.08 216	0.09 239	0.11 369

iinet-f	0.30 404	0.18 379	1.03 523	0.20 150	0.15 335	0.44 461	0.22 344	0.45 334	0.37 314	0.35 369	0.44 391	0.41 398	0.34 429	0.34 295	0.40 442	0.10 325	0.09 386	0.08 159	0.08 216	0.13 405	0.11 369

Anonymous_2	0.37 456	0.21 421	0.47 349	0.20 150	0.21 455	0.42 451	0.26 420	0.38 257	0.29 219	0.33 332	0.30 223	0.44 422	0.38 450	0.36 309	0.29 382	0.26 521	0.29 539	0.44 540	1.41 575	0.34 532	0.21 502

RCA-Stereo	0.16 120	0.09 41	0.25 94	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.36 241	0.35 290	0.20 146	0.25 175	0.17 131	0.17 199	0.18 65	0.14 122	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

qqq	0.20 215	0.12 183	0.31 153	0.20 150	0.11 113	0.23 222	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.24 183	0.28 197	0.28 272	0.24 301	0.34 295	0.22 308	0.08 197	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.09 239	0.09 278

x	0.19 200	0.11 141	0.29 132	0.20 150	0.11 113	0.26 278	0.18 196	0.41 292	0.29 219	0.25 191	0.29 210	0.28 272	0.24 301	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.08 220

IER	0.23 282	0.12 183	0.39 261	0.20 150	0.14 285	0.31 361	0.19 240	0.42 306	0.36 303	0.33 332	0.40 343	0.32 318	0.33 420	0.29 254	0.22 308	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.08 220

GES	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.14 285	0.27 288	0.19 240	0.49 373	0.33 264	0.30 280	0.36 297	0.25 227	0.23 283	0.29 254	0.22 308	0.10 325	0.08 352	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.11 369

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 138	0.14 288	0.32 159	0.20 150	0.09 29	0.19 115	0.17 153	0.32 177	0.30 231	0.25 191	0.33 267	0.20 164	0.17 199	0.19 88	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.05 22

CFNet-RSSM	0.17 138	0.10 79	0.40 269	0.20 150	0.11 113	0.20 146	0.15 87	0.36 241	0.30 231	0.23 169	0.21 140	0.26 248	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

Gwc-CoAtRS	0.17 138	0.10 79	0.37 227	0.20 150	0.12 169	0.19 115	0.15 87	0.32 177	0.28 200	0.23 169	0.23 154	0.27 257	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

DSFCA	0.27 364	0.13 245	0.36 215	0.20 150	0.17 388	0.38 427	0.31 463	0.47 353	0.43 378	0.43 457	0.37 306	0.39 377	0.29 381	0.52 369	0.32 402	0.12 402	0.10 411	0.10 309	0.11 383	0.11 353	0.10 334

DIP-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.33 175	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.12 24	0.42 306	0.25 166	0.27 212	0.32 246	0.21 175	0.17 199	0.25 190	0.20 265	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.08 220
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.16 117	0.46 345	0.46 421	0.29 249	0.36 297	0.37 357	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.11 353	0.09 278

ccs_rob	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.20 150	0.13 243	0.26 278	0.17 153	0.44 324	0.44 393	0.29 249	0.37 306	0.38 365	0.23 283	0.29 254	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.08 216	0.11 353	0.09 278

HSM	0.28 384	0.16 346	0.35 195	0.20 150	0.15 335	0.33 381	0.19 240	0.53 428	0.37 314	0.36 385	0.38 320	0.67 514	0.31 410	0.89 513	0.23 327	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.08 220

iResNet_ROB	0.25 340	0.19 395	0.40 269	0.20 150	0.12 169	0.30 345	0.16 117	0.55 445	0.53 468	0.38 407	0.43 380	0.37 357	0.26 331	0.38 317	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.09 239	0.09 278

FlowAnything_test	0.14 78	0.11 141	0.21 59	0.21 194	0.12 169	0.17 67	0.16 117	0.25 86	0.16 28	0.15 86	0.13 43	0.15 107	0.14 142	0.18 65	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.12 422	0.08 173	0.09 278

HART	0.15 106	0.11 141	0.30 139	0.21 194	0.09 29	0.17 67	0.16 117	0.30 156	0.19 69	0.15 86	0.25 175	0.17 131	0.09 18	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.07 268	0.07 80	0.05 43	0.08 173	0.06 77

SCV	0.14 78	0.14 288	0.24 82	0.21 194	0.11 113	0.15 24	0.16 117	0.31 167	0.18 56	0.11 22	0.15 73	0.13 68	0.10 43	0.23 148	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.06 77

tg	0.16 120	0.11 141	0.25 94	0.21 194	0.11 113	0.23 222	0.15 87	0.34 199	0.24 153	0.20 146	0.25 175	0.19 155	0.12 91	0.24 159	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.08 173	0.07 154

PAM_32	0.23 282	0.10 79	0.63 436	0.21 194	0.14 285	0.33 381	0.19 240	0.36 241	0.23 138	0.29 249	0.28 197	0.56 479	0.28 366	0.27 225	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.09 278

rvit_stereo_0083	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.21 194	0.13 243	0.17 67	0.17 153	0.22 46	0.34 274	0.16 108	0.21 140	0.19 155	0.16 173	0.21 123	0.16 170	0.11 364	0.10 411	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.07 154

rvit_stereo_0081_aga	0.16 120	0.14 288	0.28 122	0.21 194	0.13 243	0.19 115	0.17 153	0.23 65	0.24 153	0.17 120	0.21 140	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.14 122	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

rvit_stereo_0081	0.16 120	0.11 141	0.24 82	0.21 194	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.33 264	0.16 108	0.18 104	0.18 141	0.14 142	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

rvit_stereo_0082	0.16 120	0.11 141	0.24 82	0.21 194	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.33 264	0.16 108	0.18 104	0.18 141	0.14 142	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 340	0.14 288	0.95 512	0.21 194	0.27 506	0.20 146	0.19 240	0.48 365	0.25 166	0.26 203	0.55 458	0.34 332	0.18 224	0.25 190	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.12 422	0.12 390	0.12 392

U	1.00 548	0.09 41	0.21 59	0.21 194	3.68 576	6.12 580	0.14 63	0.21 36	0.21 107	0.11 22	0.11 20	0.10 35	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 70	0.05 30	5.42 584	2.90 582	0.07 111	0.06 77

test_sample6	0.25 340	0.13 245	0.41 292	0.21 194	0.11 113	0.30 345	0.22 344	0.51 400	0.35 290	0.33 332	0.43 380	0.30 298	0.24 301	0.57 399	0.22 308	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.10 334

test_sample5	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 383	0.34 274	0.32 320	0.41 351	0.29 282	0.23 283	0.55 384	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

H2IRNET	0.18 162	0.13 245	0.35 195	0.21 194	0.12 169	0.20 146	0.15 87	0.27 107	0.30 231	0.17 120	0.31 237	0.25 227	0.20 248	0.24 159	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.06 77

IGEV++	0.13 53	0.10 79	0.23 74	0.21 194	0.10 70	0.15 24	0.15 87	0.29 137	0.16 28	0.12 38	0.15 73	0.12 57	0.12 91	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.07 111	0.07 154

MyStereo8	0.22 265	0.15 321	0.63 436	0.21 194	0.17 388	0.31 361	0.16 117	0.36 241	0.32 252	0.28 222	0.36 297	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.28 370	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.12 392

MyStereo06	0.20 215	0.12 183	0.57 409	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.40 280	0.21 107	0.30 280	0.24 167	0.31 309	0.18 224	0.22 139	0.18 221	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo05	0.23 282	0.12 183	0.57 409	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.48 365	0.52 464	0.31 297	0.23 154	0.25 227	0.22 268	0.30 269	0.21 288	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

CoDeX	0.23 282	0.12 183	0.46 341	0.21 194	0.14 285	0.29 328	0.21 318	0.53 428	0.41 364	0.29 249	0.35 287	0.29 282	0.22 268	0.48 349	0.19 250	0.09 276	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154

DualNet	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 383	0.34 274	0.33 332	0.43 380	0.29 282	0.23 283	0.55 384	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

ttt	0.29 395	0.12 183	0.34 185	0.21 194	0.13 243	0.29 328	0.20 287	0.56 460	0.47 426	0.31 297	0.44 391	0.30 298	0.22 268	0.65 443	0.85 522	0.13 421	0.10 411	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.11 369

plain	0.17 138	0.13 245	0.43 313	0.21 194	0.13 243	0.16 48	0.17 153	0.27 107	0.22 120	0.16 108	0.26 185	0.13 68	0.16 173	0.27 225	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.07 141	0.10 304	0.07 154

MIF-Stereo (partial)	0.16 120	0.10 79	0.34 185	0.21 194	0.15 335	0.15 24	0.13 43	0.28 126	0.25 166	0.17 120	0.26 185	0.15 107	0.16 173	0.25 190	0.17 200	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.08 220

UniTT-Stereo	0.14 78	0.10 79	0.30 139	0.21 194	0.13 243	0.17 67	0.13 43	0.19 19	0.18 56	0.15 86	0.20 128	0.10 35	0.11 68	0.18 65	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.06 77

SDNR	0.42 479	0.21 421	0.82 487	0.21 194	0.18 409	1.27 556	0.17 153	0.50 383	0.49 445	0.42 451	0.81 517	0.38 365	0.27 350	1.19 542	0.38 427	0.23 511	0.24 531	0.17 483	0.13 449	0.17 462	0.20 494

4D-IteraStereo	0.17 138	0.16 346	0.50 374	0.21 194	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.28 126	0.28 200	0.23 169	0.20 128	0.20 164	0.11 68	0.19 88	0.14 122	0.06 25	0.04 2	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.06 77

ToySt	0.24 312	0.16 346	0.48 358	0.21 194	0.13 243	0.29 328	0.29 447	0.39 269	0.39 338	0.27 212	0.35 287	0.39 377	0.31 410	0.31 276	0.29 382	0.08 197	0.09 386	0.10 309	0.11 383	0.11 353	0.10 334

DCRE	0.20 215	0.13 245	0.40 269	0.21 194	0.15 335	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.22 163	0.80 516	0.23 207	0.16 173	0.23 148	0.15 146	0.07 70	0.07 268	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.06 77

anonymousa	0.23 282	0.11 141	0.50 374	0.21 194	0.16 367	0.31 361	0.20 287	0.36 241	0.35 290	0.32 320	0.50 430	0.39 377	0.26 331	0.22 139	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.11 383	0.07 111	0.08 220

MC-Stereo	0.14 78	0.09 41	0.25 94	0.21 194	0.09 29	0.18 89	0.16 117	0.23 65	0.19 69	0.18 137	0.23 154	0.16 124	0.13 122	0.22 139	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 404	0.20 407	0.70 461	0.21 194	0.17 388	0.46 469	0.27 426	0.50 383	0.49 445	0.42 451	0.55 458	0.43 411	0.30 394	0.46 343	0.38 427	0.09 276	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.11 353	0.10 334

psmg	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.21 194	0.14 285	0.35 409	0.23 369	0.51 400	0.34 274	0.35 369	0.38 320	0.38 365	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.08 352	0.10 309	0.10 344	0.09 239	0.08 220

CSP-Net	0.27 364	0.15 321	0.30 139	0.21 194	0.14 285	0.44 461	0.24 391	0.50 383	0.40 354	0.41 441	0.43 380	0.42 407	0.26 331	0.66 448	0.28 370	0.12 402	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.09 278

dad	0.28 384	0.31 494	0.44 322	0.21 194	0.14 285	0.30 345	0.20 287	0.33 191	0.49 445	0.44 464	0.44 391	0.45 426	0.21 255	0.41 328	0.26 361	0.20 506	0.11 435	0.20 503	0.11 383	0.14 423	0.10 334

GLC_STEREO	0.15 106	0.10 79	0.24 82	0.21 194	0.09 29	0.17 67	0.15 87	0.23 65	0.27 185	0.17 120	0.20 128	0.17 131	0.11 68	0.23 148	0.16 170	0.07 70	0.09 386	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.06 77

IPLG	0.21 235	0.15 321	0.53 393	0.21 194	0.12 169	0.28 307	0.17 153	0.42 306	0.30 231	0.33 332	0.32 246	0.15 107	0.17 199	0.50 358	0.21 288	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

MIPNet	0.21 235	0.15 321	0.52 389	0.21 194	0.12 169	0.27 288	0.20 287	0.45 334	0.37 314	0.30 280	0.23 154	0.19 155	0.24 301	0.27 225	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

IPLGR	0.21 235	0.13 245	0.61 425	0.21 194	0.11 113	0.25 258	0.18 196	0.41 292	0.37 314	0.28 222	0.27 192	0.21 175	0.19 239	0.37 312	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

test-3	0.16 120	0.09 41	0.31 153	0.21 194	0.11 113	0.18 89	0.16 117	0.30 156	0.27 185	0.26 203	0.16 83	0.22 187	0.12 91	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.06 77

test_1	0.16 120	0.09 41	0.31 153	0.21 194	0.11 113	0.18 89	0.16 117	0.30 156	0.27 185	0.25 191	0.16 83	0.22 187	0.12 91	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.06 77

PFNet+	0.20 215	0.10 79	0.37 227	0.21 194	0.12 169	0.17 67	0.19 240	0.29 137	0.34 274	0.33 332	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.32 282	0.17 200	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.12 392

STrans-v2	0.24 312	0.13 245	0.54 396	0.21 194	0.12 169	0.23 222	0.21 318	0.47 353	0.28 200	0.31 297	0.42 367	0.36 351	0.35 433	0.62 429	0.23 327	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.06 77

DeepStereo_RVC	0.18 162	0.11 141	0.40 269	0.21 194	0.11 113	0.19 115	0.16 117	0.28 126	0.22 120	0.27 212	0.27 192	0.23 207	0.28 366	0.24 159	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.10 334

RAFT-RH_RVC	0.25 340	0.11 141	0.45 333	0.21 194	0.12 169	0.25 258	0.14 63	0.27 107	0.27 185	0.38 407	1.15 540	0.23 207	0.17 199	0.57 399	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.06 44	0.07 154

iRaftStereo_RVC	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.21 194	0.11 113	0.20 146	0.17 153	0.32 177	0.23 138	0.20 146	0.25 175	0.18 141	0.12 91	0.20 104	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.08 173	0.07 154

raft+_RVC	0.18 162	0.14 288	0.32 159	0.21 194	0.15 335	0.21 173	0.16 117	0.38 257	0.34 274	0.21 157	0.28 197	0.20 164	0.15 157	0.24 159	0.19 250	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.08 220

RALCasStereoNet	0.18 162	0.15 321	0.33 175	0.21 194	0.14 285	0.21 173	0.18 196	0.31 167	0.25 166	0.21 157	0.29 210	0.22 187	0.15 157	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.10 411	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.09 278

AFF-stereo	0.18 162	0.15 321	0.32 159	0.21 194	0.10 70	0.18 89	0.18 196	0.33 191	0.27 185	0.25 191	0.37 306	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

GMStereo	0.19 200	0.25 452	0.40 269	0.21 194	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.29 137	0.40 354	0.25 191	0.23 154	0.16 124	0.15 157	0.25 190	0.19 250	0.09 276	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.08 220
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.33 175	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.46 521	0.46 345	0.20 91	0.25 191	0.50 430	0.17 131	0.16 173	0.24 159	0.23 327	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.10 344	0.06 44	0.07 154

SFCPSM	0.22 265	0.10 79	0.51 385	0.21 194	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.55 445	0.39 338	0.29 249	0.32 246	0.23 207	0.21 255	0.27 225	0.19 250	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.08 220

FENet	0.21 235	0.11 141	0.45 333	0.21 194	0.12 169	0.26 278	0.17 153	0.41 292	0.35 290	0.30 280	0.31 237	0.29 282	0.23 283	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

cf-r	0.24 312	0.15 321	0.44 322	0.21 194	0.14 285	0.27 288	0.22 344	0.42 306	0.40 354	0.30 280	0.42 367	0.42 407	0.26 331	0.43 333	0.25 348	0.11 364	0.06 150	0.08 159	0.10 344	0.08 173	0.08 220

GANet-RSSM	0.24 312	0.14 288	0.36 215	0.21 194	0.14 285	0.27 288	0.21 318	0.45 334	0.33 264	0.29 249	0.39 333	0.39 377	0.28 366	0.58 406	0.23 327	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.09 278

PSMNet-RSSM	0.24 312	0.15 321	0.36 215	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.20 287	0.48 365	0.37 314	0.30 280	0.44 391	0.38 365	0.26 331	0.52 369	0.22 308	0.12 402	0.07 268	0.11 366	0.13 449	0.10 304	0.09 278

GwcNet-RSSM	0.26 356	0.17 365	0.46 341	0.21 194	0.13 243	0.28 307	0.23 369	0.44 324	0.42 371	0.31 297	0.45 403	0.40 391	0.26 331	0.55 384	0.28 370	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.08 220

DeepPruner_ROB	0.26 356	0.19 395	0.44 322	0.21 194	0.16 367	0.30 345	0.21 318	0.52 417	0.32 252	0.35 369	0.38 320	0.39 377	0.26 331	0.42 331	0.24 338	0.15 460	0.11 435	0.11 366	0.11 383	0.14 423	0.13 408

MLCV	0.22 265	0.16 346	0.44 322	0.21 194	0.08 9	0.29 328	0.19 240	0.38 257	0.37 314	0.38 407	0.44 391	0.31 309	0.21 255	0.41 328	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.06 77

CBMV_ROB	0.33 429	0.18 379	0.53 393	0.21 194	0.14 285	0.33 381	0.20 287	0.51 400	0.45 404	0.51 490	0.55 458	0.45 426	0.42 473	0.71 461	0.32 402	0.18 497	0.19 514	0.23 512	0.21 506	0.14 423	0.15 441

MSCF	0.13 53	0.12 183	0.21 59	0.22 253	0.10 70	0.16 48	0.15 87	0.26 95	0.18 56	0.17 120	0.16 83	0.11 49	0.13 122	0.18 65	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.07 141	0.06 44	0.06 77

DFGA-Net	0.23 282	0.24 447	0.49 363	0.22 253	0.15 335	0.25 258	0.17 153	0.39 269	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.21 175	0.17 199	0.59 412	0.28 370	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.08 220

G2L-Stereo	0.25 340	0.16 346	0.47 349	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.18 196	0.46 345	0.35 290	0.33 332	0.37 306	0.40 391	0.22 268	0.60 414	0.30 390	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.09 278

PAM	0.23 282	0.10 79	0.63 436	0.22 253	0.15 335	0.34 394	0.21 318	0.37 251	0.22 120	0.31 297	0.27 192	0.55 475	0.26 331	0.26 206	0.17 200	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.09 302	0.07 111	0.09 278

RAStereo	0.13 53	0.12 183	0.27 111	0.22 253	0.11 113	0.15 24	0.18 196	0.23 65	0.23 138	0.13 51	0.17 94	0.11 49	0.09 18	0.15 16	0.13 88	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.05 22

MyStereo07	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.29 137	0.21 107	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.13 122	0.25 190	0.13 88	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo04	0.23 282	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.49 373	0.52 464	0.28 222	0.23 154	0.27 257	0.23 283	0.30 269	0.22 308	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

mmm	0.21 235	0.12 183	0.31 153	0.22 253	0.12 169	0.28 307	0.21 318	0.41 292	0.27 185	0.29 249	0.38 320	0.29 282	0.24 301	0.29 254	0.22 308	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.09 302	0.10 304	0.09 278

1111x	0.32 420	0.11 141	0.40 269	0.22 253	0.11 113	0.32 370	0.26 420	0.59 484	0.43 378	0.31 297	0.41 351	0.39 377	0.28 366	0.76 482	1.37 552	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.08 220

CASnet	0.14 78	0.12 183	0.22 68	0.22 253	0.08 9	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.25 166	0.22 163	0.20 128	0.15 107	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.11 366	0.09 302	0.08 173	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 89	0.18 196	0.34 199	0.19 69	0.20 146	0.24 167	0.34 332	0.18 224	0.29 254	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.06 77

HanStereo	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 89	0.18 196	0.34 199	0.19 69	0.20 146	0.24 167	0.34 332	0.18 224	0.29 254	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.06 77

LL-Strereo2	0.18 162	0.18 379	0.39 261	0.22 253	0.12 169	0.24 244	0.13 43	0.31 167	0.23 138	0.24 183	0.20 128	0.24 219	0.12 91	0.26 206	0.15 146	0.06 25	0.06 150	0.12 404	0.09 302	0.08 173	0.07 154

gwcnet-sp	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

scenet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

ssnet_v2	0.28 384	0.16 346	0.44 322	0.22 253	0.15 335	0.40 440	0.30 458	0.57 470	0.46 421	0.38 407	0.36 297	0.47 436	0.29 381	0.38 317	0.39 435	0.13 421	0.11 435	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.11 369

ssnet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

HBP-ISP	0.33 429	0.30 487	0.72 465	0.22 253	0.16 367	0.32 370	0.22 344	0.54 435	0.44 393	0.41 441	0.49 428	0.33 325	0.38 450	0.73 468	0.25 348	0.18 497	0.19 514	0.24 514	0.20 503	0.16 445	0.13 408

raft_robust	0.22 265	0.17 365	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.23 222	0.22 344	0.49 373	0.48 436	0.32 320	0.32 246	0.26 248	0.23 283	0.53 376	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.10 344	0.08 173	0.06 77

iRaft-Stereo_5w	0.23 282	0.18 379	0.44 322	0.22 253	0.13 243	0.19 115	0.19 240	0.37 251	0.32 252	0.28 222	0.37 306	0.34 332	0.23 283	0.65 443	0.27 366	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.08 220

dd	0.22 265	0.26 463	0.40 269	0.22 253	0.12 169	0.25 258	0.21 318	0.32 177	0.44 393	0.29 249	0.28 197	0.25 227	0.16 173	0.30 269	0.25 348	0.12 402	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.11 353	0.09 278

GMOStereo	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

error version	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

test-v	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

AACVNet	0.26 356	0.16 346	0.37 227	0.22 253	0.14 285	0.29 328	0.19 240	0.41 292	0.31 243	0.38 407	0.42 367	0.43 411	0.28 366	0.73 468	0.25 348	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.09 302	0.13 405	0.11 369

Patchmatch Stereo++	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.16 117	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.18 224	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

ROB_FTStereo_v2	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.16 117	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

ROB_FTStereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

HUI-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.25 227	0.17 199	0.22 139	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

iGMRVC	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

RAFT-345	0.21 235	0.10 79	0.46 341	0.22 253	0.11 113	0.20 146	0.16 117	0.26 95	0.25 166	0.27 212	0.66 495	0.21 175	0.16 173	0.55 384	0.21 288	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.06 77

iRAFT	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

CRE-IMP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.11 113	0.24 244	0.17 153	0.29 137	0.21 107	0.27 212	0.26 185	0.24 219	0.17 199	0.23 148	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.10 304	0.10 334

test-2	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

RAFT-IKP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

rafts_anoy	0.18 162	0.15 321	0.35 195	0.22 253	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.32 177	0.30 231	0.23 169	0.25 175	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.19 250	0.08 197	0.07 268	0.10 309	0.12 422	0.09 239	0.08 220

XX-TBD	0.15 106	0.18 379	0.28 122	0.22 253	0.10 70	0.22 201	0.15 87	0.22 46	0.27 185	0.22 163	0.26 185	0.14 91	0.12 91	0.16 33	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77

raftrobust	0.16 120	0.13 245	0.29 132	0.22 253	0.15 335	0.19 115	0.13 43	0.32 177	0.26 175	0.26 203	0.20 128	0.19 155	0.17 199	0.21 123	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.07 154

ARAFT	0.24 312	0.21 421	0.78 472	0.22 253	0.12 169	0.29 328	0.24 391	0.43 318	0.32 252	0.33 332	0.28 197	0.28 272	0.19 239	0.49 354	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.12 404	0.11 383	0.09 239	0.06 77

DMCA	0.22 265	0.14 288	0.36 215	0.22 253	0.14 285	0.27 288	0.20 287	0.43 318	0.38 328	0.31 297	0.32 246	0.33 325	0.24 301	0.24 159	0.28 370	0.11 364	0.08 352	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.11 369

BEATNet_4x	0.22 265	0.18 379	0.47 349	0.22 253	0.10 70	0.28 307	0.14 63	0.46 345	0.32 252	0.31 297	0.34 276	0.31 309	0.25 322	0.31 276	0.29 382	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.10 304	0.08 220

R-Stereo Train	0.18 162	0.09 41	0.32 159	0.22 253	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.42 306	0.19 69	0.31 297	0.45 403	0.20 164	0.14 142	0.18 65	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

RAFT-Stereo	0.18 162	0.09 41	0.32 159	0.22 253	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.42 306	0.19 69	0.31 297	0.45 403	0.20 164	0.14 142	0.18 65	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 384	0.14 288	0.44 322	0.22 253	0.18 409	0.32 370	0.19 240	0.48 365	0.38 328	0.29 249	0.43 380	0.47 436	0.37 446	0.79 492	0.36 424	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.09 302	0.07 111	0.07 154

CFNet	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.22 253	0.14 285	0.33 381	0.14 63	0.51 400	0.45 404	0.30 280	0.40 343	0.38 365	0.27 350	0.76 482	0.25 348	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.08 220

MeshStereo	0.58 520	0.27 470	0.67 449	0.22 253	0.17 388	0.66 519	0.37 493	0.78 538	0.61 494	1.47 568	1.30 545	1.65 554	0.79 535	1.12 539	0.59 492	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.14 462	0.17 462	0.14 429
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
GASTEREO	0.13 53	0.12 183	0.21 59	0.23 300	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.26 95	0.18 56	0.17 120	0.16 83	0.11 49	0.13 122	0.19 88	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.07 141	0.06 44	0.06 77

z-ln-s-r	0.32 420	0.21 421	0.82 487	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.26 420	0.43 318	0.50 453	0.32 320	0.60 477	0.39 377	0.29 381	0.73 468	0.66 506	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.08 220

coex_refinement	0.26 356	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.15 335	0.31 361	0.20 287	0.49 373	0.42 371	0.35 369	0.42 367	0.45 426	0.27 350	0.55 384	0.33 409	0.10 325	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.10 304	0.10 334

MM-Stereo_test3	0.17 138	0.12 183	0.29 132	0.23 300	0.14 285	0.19 115	0.22 344	0.39 269	0.36 303	0.16 108	0.24 167	0.17 131	0.12 91	0.19 88	0.14 122	0.07 70	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.06 77

MM-Stereo_test2	0.15 106	0.10 79	0.44 322	0.23 300	0.11 113	0.21 173	0.21 318	0.27 107	0.22 120	0.15 86	0.16 83	0.13 68	0.11 68	0.20 104	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.05 22

MM-Stereo_test1	0.17 138	0.10 79	0.39 261	0.23 300	0.11 113	0.20 146	0.22 344	0.33 191	0.29 219	0.22 163	0.21 140	0.15 107	0.14 142	0.23 148	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.06 77

FACV-RUCA	0.21 235	0.15 321	0.32 159	0.23 300	0.23 484	0.26 278	0.19 240	0.39 269	0.34 274	0.25 191	0.32 246	0.21 175	0.24 301	0.24 159	0.19 250	0.10 325	0.07 268	0.15 466	0.08 216	0.16 445	0.13 408

rvit_0105_6	0.19 200	0.14 288	0.34 185	0.23 300	0.14 285	0.18 89	0.20 287	0.29 137	0.37 314	0.18 137	0.22 150	0.23 207	0.17 199	0.26 206	0.17 200	0.15 460	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.11 353	0.08 220

rvit_0105_5	0.21 235	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.13 243	0.22 201	0.24 391	0.36 241	0.39 338	0.21 157	0.23 154	0.26 248	0.19 239	0.26 206	0.19 250	0.15 460	0.13 465	0.12 404	0.12 422	0.10 304	0.09 278

rvit_0105_4	0.20 215	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.14 285	0.20 146	0.22 344	0.33 191	0.39 338	0.19 142	0.24 167	0.25 227	0.19 239	0.27 225	0.17 200	0.16 475	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.11 353	0.08 220

ACV-stereo	0.29 395	0.18 379	0.79 478	0.23 300	0.16 367	0.47 475	0.19 240	0.36 241	0.34 274	0.29 249	0.33 267	0.67 514	0.42 473	0.54 382	0.30 390	0.10 325	0.09 386	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.11 369

ITSA-stereo	0.25 340	0.15 321	0.33 175	0.23 300	0.11 113	0.27 288	0.18 196	0.56 460	0.59 487	0.31 297	0.32 246	0.33 325	0.28 366	0.49 354	0.30 390	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.13 408

MoCha-V2	0.13 53	0.08 10	0.26 102	0.23 300	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.26 95	0.16 28	0.15 86	0.15 73	0.13 68	0.14 142	0.20 104	0.11 11	0.06 25	0.07 268	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.05 22

DispNO	0.27 364	0.18 379	0.62 433	0.23 300	0.17 388	0.25 258	0.22 344	0.45 334	0.41 364	0.32 320	0.39 333	0.38 365	0.27 350	0.77 488	0.27 366	0.09 276	0.07 268	0.10 309	0.10 344	0.08 173	0.08 220

ACVNet-DCA	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.09 278

xx1	0.20 215	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 223	0.47 426	0.17 120	0.19 112	0.28 272	0.24 301	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.09 302	0.09 239	0.09 278

1test111	0.19 200	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.34 295	0.22 308	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.09 278

cc1	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 223	0.47 426	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.08 220

tt1	0.18 162	0.14 288	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.30 345	0.19 240	0.35 223	0.44 393	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.16 173	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.08 220

DisPM	0.19 200	0.10 79	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.18 89	0.20 287	0.29 137	0.29 219	0.33 332	0.34 276	0.23 207	0.16 173	0.33 289	0.16 170	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.11 369

NINENet	0.25 340	0.15 321	0.37 227	0.23 300	0.16 367	0.43 459	0.17 153	0.60 492	0.46 421	0.32 320	0.37 306	0.32 318	0.20 248	0.42 331	0.21 288	0.10 325	0.10 411	0.12 404	0.08 216	0.11 353	0.10 334

Sa-1000	0.22 265	0.15 321	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.28 307	0.23 369	0.47 353	0.39 338	0.30 280	0.50 430	0.26 248	0.19 239	0.33 289	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.08 173	0.06 77

SA	0.22 265	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.13 243	0.24 244	0.23 369	0.45 334	0.40 354	0.27 212	0.44 391	0.23 207	0.23 283	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.08 173	0.06 77

test_4	0.18 162	0.12 183	0.34 185	0.23 300	0.12 169	0.18 89	0.22 344	0.26 95	0.24 153	0.24 183	0.47 420	0.22 187	0.13 122	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.07 111	0.05 22

CIPLG	0.21 235	0.21 421	0.55 402	0.23 300	0.15 335	0.25 258	0.20 287	0.35 223	0.29 219	0.31 297	0.33 267	0.22 187	0.15 157	0.26 206	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

IPLGR_C	0.21 235	0.22 434	0.60 422	0.23 300	0.15 335	0.24 244	0.20 287	0.35 223	0.29 219	0.31 297	0.32 246	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

ACRE	0.21 235	0.20 407	0.62 433	0.23 300	0.15 335	0.24 244	0.20 287	0.35 223	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

GANet-ADL	0.21 235	0.12 183	0.45 333	0.23 300	0.14 285	0.29 328	0.19 240	0.46 345	0.35 290	0.25 191	0.32 246	0.32 318	0.19 239	0.24 159	0.20 265	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.10 334

ADLNet2	0.30 404	0.17 365	0.72 465	0.23 300	0.17 388	0.36 414	0.24 391	0.52 417	0.51 457	0.32 320	0.38 320	0.45 426	0.30 394	0.69 455	0.35 418	0.10 325	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.12 390	0.10 334

TRStereo	0.19 200	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.19 430	0.19 115	0.16 117	0.52 417	0.28 200	0.20 146	0.19 112	0.21 175	0.13 122	0.24 159	0.13 88	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.11 383	0.06 44	0.06 77

TransformOpticalFlow	0.24 312	0.13 245	0.56 406	0.23 300	0.11 113	0.21 173	0.19 240	0.40 280	0.32 252	0.30 280	0.43 380	0.36 351	0.31 410	0.61 421	0.20 265	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.07 154

NRIStereo	0.18 162	0.11 141	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.24 244	0.20 287	0.29 137	0.26 175	0.26 203	0.25 175	0.25 227	0.18 224	0.34 295	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.08 220

FTStereo	0.28 384	0.10 79	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.21 173	0.53 535	0.34 199	0.26 175	0.38 407	0.95 529	0.30 298	0.56 509	0.32 282	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.19 484

KYRaft	0.22 265	0.10 79	0.30 139	0.23 300	0.12 169	0.23 222	0.23 369	0.35 223	0.24 153	0.35 369	0.54 454	0.34 332	0.26 331	0.29 254	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.08 173	0.31 532

cross-raft	0.17 138	0.12 183	0.41 292	0.23 300	0.10 70	0.20 146	0.24 391	0.33 191	0.23 138	0.23 169	0.28 197	0.29 282	0.15 157	0.17 47	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

test-1	0.17 138	0.11 141	0.40 269	0.23 300	0.13 243	0.22 201	0.23 369	0.34 199	0.26 175	0.20 146	0.24 167	0.22 187	0.14 142	0.16 33	0.20 265	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.08 220

GMM-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.24 244	0.25 408	0.37 251	0.27 185	0.30 280	0.45 403	0.27 257	0.21 255	0.31 276	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.19 484

pcwnet_v2	0.32 420	0.15 321	1.26 540	0.23 300	0.18 409	0.32 370	0.18 196	0.59 484	0.60 491	0.36 385	0.45 403	0.35 346	0.29 381	0.36 309	0.25 348	0.14 447	0.11 435	0.12 404	0.11 383	0.14 423	0.15 441

RALAANet	0.19 200	0.18 379	0.37 227	0.23 300	0.14 285	0.23 222	0.13 43	0.37 251	0.29 219	0.28 222	0.26 185	0.25 227	0.15 157	0.26 206	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.06 77

ADLNet	0.28 384	0.15 321	0.42 302	0.23 300	0.19 430	0.34 394	0.23 369	0.53 428	0.43 378	0.42 451	0.41 351	0.44 422	0.27 350	0.55 384	0.35 418	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.12 392

delet	0.27 364	0.14 288	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.41 444	0.29 447	0.49 373	0.48 436	0.33 332	0.41 351	0.37 357	0.30 394	0.48 349	0.34 414	0.09 276	0.09 386	0.11 366	0.12 422	0.08 173	0.08 220

UNet	0.28 384	0.14 288	0.69 455	0.23 300	0.20 447	0.44 461	0.22 344	0.50 383	0.40 354	0.34 352	0.39 333	0.43 411	0.33 420	0.40 326	0.31 397	0.09 276	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

acv_ft	0.25 340	0.13 245	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.34 394	0.21 318	0.45 334	0.44 393	0.38 407	0.41 351	0.38 365	0.27 350	0.27 225	0.35 418	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.11 353	0.07 154

FADNet_RVC	0.30 404	0.28 473	0.83 489	0.23 300	0.15 335	0.30 345	0.17 153	0.49 373	0.37 314	0.30 280	0.38 320	0.30 298	0.27 350	0.52 369	0.31 397	0.14 447	0.14 475	0.14 451	0.16 483	0.21 495	0.23 514

FADNet	0.32 420	0.36 506	0.74 470	0.23 300	0.22 471	0.37 419	0.19 240	0.53 428	0.48 436	0.32 320	0.36 297	0.43 411	0.32 417	0.64 437	0.25 348	0.16 475	0.16 497	0.14 451	0.16 483	0.24 507	0.19 484

SuperB	0.49 502	0.28 473	2.23 560	0.23 300	0.15 335	0.41 444	0.32 469	0.47 353	0.82 528	0.43 457	0.50 430	0.33 325	0.45 481	0.68 453	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.98 567	0.14 429

AANet_RVC	0.31 411	0.22 434	0.50 374	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.24 391	0.47 353	0.54 472	0.38 407	0.60 477	0.43 411	0.29 381	0.87 508	0.40 442	0.11 364	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.09 239	0.09 278

PS-NSSS	0.32 420	0.30 487	0.46 341	0.23 300	0.17 388	0.33 381	0.24 391	0.57 470	0.41 364	0.37 392	0.52 444	0.35 346	0.30 394	0.80 496	0.30 390	0.17 486	0.14 475	0.21 505	0.15 471	0.15 437	0.13 408

iResNetv2_ROB	0.27 364	0.26 463	0.72 465	0.23 300	0.13 243	0.29 328	0.18 196	0.52 417	0.49 445	0.37 392	0.45 403	0.39 377	0.25 322	0.34 295	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.12 390	0.09 278

SGM-Forest	0.36 446	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.16 367	0.45 467	0.41 510	0.55 445	0.48 436	0.52 496	0.60 477	0.52 464	0.41 464	0.85 505	0.50 479	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.15 471	0.15 437	0.15 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 429	0.21 421	0.54 396	0.23 300	0.13 243	0.42 451	0.33 479	0.53 428	0.48 436	0.52 496	0.49 428	0.50 454	0.41 464	0.56 395	0.31 397	0.15 460	0.16 497	0.18 491	0.16 483	0.13 405	0.13 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.25 340	0.15 321	0.39 261	0.24 351	0.17 388	0.34 394	0.21 318	0.41 292	0.30 231	0.33 332	0.41 351	0.48 442	0.21 255	0.52 369	0.27 366	0.11 364	0.09 386	0.11 366	0.09 302	0.13 405	0.14 429

AE-Stereo	0.17 138	0.11 141	0.31 153	0.24 351	0.14 285	0.23 222	0.18 196	0.34 199	0.29 219	0.15 86	0.25 175	0.21 175	0.13 122	0.20 104	0.14 122	0.07 70	0.08 352	0.09 236	0.10 344	0.07 111	0.06 77

coex-ft	3.44 575	0.73 548	48.55 598	0.24 351	0.19 430	0.50 489	0.43 515	0.47 353	2.40 568	7.03 582	1.20 541	0.97 537	2.23 571	0.73 468	1.92 565	0.12 402	0.15 490	0.14 451	0.12 422	0.21 495	0.43 543

fast-acv-ft	0.31 411	0.20 407	0.81 483	0.24 351	0.18 409	0.46 469	0.27 426	0.41 292	0.49 445	0.39 422	0.55 458	0.49 447	0.35 433	0.37 312	0.38 427	0.11 364	0.11 435	0.11 366	0.12 422	0.12 390	0.09 278

Selective-RAFT	0.17 138	0.12 183	0.30 139	0.24 351	0.10 70	0.29 328	0.15 87	0.32 177	0.31 243	0.17 120	0.17 94	0.21 175	0.18 224	0.28 238	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.06 77

UDGNet	0.23 282	0.31 494	0.38 246	0.24 351	0.14 285	0.24 244	0.18 196	0.32 177	0.43 378	0.29 249	0.28 197	0.24 219	0.19 239	0.29 254	0.20 265	0.15 460	0.07 268	0.21 505	0.11 383	0.14 423	0.10 334

DAS	0.27 364	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 328	0.24 391	0.45 334	0.45 404	0.41 441	0.44 391	0.34 332	0.29 381	0.75 477	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

SepStereo	0.26 356	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 328	0.24 391	0.45 334	0.45 404	0.41 441	0.44 391	0.34 332	0.29 381	0.64 437	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

test_3	0.18 162	0.11 141	0.32 159	0.24 351	0.11 113	0.22 201	0.25 408	0.31 167	0.31 243	0.25 191	0.18 104	0.23 207	0.13 122	0.25 190	0.19 250	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.07 111	0.06 77

GwcNet-ADL	0.22 265	0.14 288	0.58 414	0.24 351	0.13 243	0.22 201	0.23 369	0.49 373	0.40 354	0.27 212	0.29 210	0.30 298	0.20 248	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.09 239	0.09 278

NF-Stereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

OCTAStereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

PSM-softLoss	0.21 235	0.10 79	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.38 257	0.26 175	0.29 249	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.52 369	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.12 392

KMStereo	0.21 235	0.10 79	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.38 257	0.26 175	0.29 249	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.52 369	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.12 392

PSM-AAD	0.25 340	0.10 79	0.30 139	0.24 351	0.12 169	0.26 278	0.38 499	0.34 199	0.28 200	0.35 369	0.39 333	0.28 272	0.79 535	0.30 269	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.12 404	0.11 383	0.08 173	0.21 502

ASMatch	0.23 282	0.11 141	0.51 385	0.24 351	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.28 200	0.28 222	0.68 499	0.27 257	0.26 331	0.50 358	0.22 308	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.11 369

SST-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.24 153	0.34 352	0.33 267	0.29 282	0.25 322	0.56 395	0.17 200	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.07 154

RAFT_R40	0.21 235	0.10 79	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.18 89	0.18 196	0.31 167	0.29 219	0.33 332	0.33 267	0.30 298	0.24 301	0.55 384	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.07 154

PFNet	0.23 282	0.10 79	0.57 409	0.24 351	0.14 285	0.22 201	0.19 240	0.39 269	0.33 264	0.35 369	0.32 246	0.27 257	0.19 239	0.64 437	0.22 308	0.09 276	0.05 30	0.09 236	0.07 141	0.08 173	0.07 154

RE-Stereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

TVStereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

RAFT	0.21 235	0.17 365	0.32 159	0.24 351	0.12 169	0.25 258	0.27 426	0.35 223	0.28 200	0.33 332	0.33 267	0.38 365	0.22 268	0.29 254	0.17 200	0.08 197	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.10 304	0.06 77

Prome-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.30 139	0.24 351	0.12 169	0.23 222	0.23 369	0.36 241	0.25 166	0.33 332	0.59 472	0.24 219	0.28 366	0.29 254	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.20 494

sAnonymous2	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 201	0.19 240	0.34 199	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 47	0.14 122	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.23 504	0.17 463

CroCo_RVC	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 201	0.19 240	0.34 199	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 47	0.14 122	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.23 504	0.17 463

FINET	0.34 437	0.27 470	0.80 481	0.24 351	0.24 492	0.36 414	0.34 481	0.54 435	0.72 516	0.39 422	0.47 420	0.32 318	0.30 394	0.51 363	0.32 402	0.19 503	0.17 504	0.13 425	0.12 422	0.18 476	0.16 450

MMNet	0.27 364	0.14 288	0.49 363	0.24 351	0.17 388	0.47 475	0.22 344	0.45 334	0.51 457	0.39 422	0.41 351	0.36 351	0.33 420	0.39 319	0.34 414	0.08 197	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.08 220

UPFNet	0.25 340	0.12 183	0.38 246	0.24 351	0.19 430	0.37 419	0.28 441	0.48 365	0.38 328	0.34 352	0.37 306	0.37 357	0.28 366	0.39 319	0.33 409	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.10 304	0.08 220

psmorigin	0.50 505	0.25 452	3.03 569	0.24 351	0.19 430	0.38 427	0.22 344	0.50 383	0.44 393	0.64 517	0.68 499	0.71 523	0.51 502	0.85 505	0.45 462	0.14 447	0.17 504	0.13 425	0.14 462	0.16 445	0.21 502

aanetorigin	0.39 468	0.29 480	1.09 527	0.24 351	0.19 430	0.28 307	0.37 493	0.33 191	0.47 426	0.94 539	0.82 519	0.52 464	0.54 505	0.49 354	0.50 479	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.16 445	0.15 441

ac_64	0.27 364	0.13 245	0.41 292	0.24 351	0.17 388	0.36 414	0.22 344	0.46 345	0.33 264	0.35 369	0.36 297	0.52 464	0.30 394	0.62 429	0.32 402	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.09 239	0.08 220

HGLStereo	0.27 364	0.14 288	0.46 341	0.24 351	0.21 455	0.33 381	0.23 369	0.50 383	0.42 371	0.35 369	0.48 426	0.41 398	0.33 420	0.45 340	0.33 409	0.11 364	0.10 411	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.12 392

AdaStereo	0.24 312	0.16 346	0.37 227	0.24 351	0.12 169	0.32 370	0.17 153	0.54 435	0.42 371	0.33 332	0.38 320	0.35 346	0.21 255	0.30 269	0.22 308	0.14 447	0.06 150	0.13 425	0.08 216	0.11 353	0.08 220
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.
NVstereo2D	0.31 411	0.16 346	0.54 396	0.24 351	0.22 471	0.42 451	0.28 441	0.58 479	0.56 481	0.28 222	0.38 320	0.40 391	0.30 394	0.71 461	0.28 370	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.10 344	0.19 483	0.16 450

NOSS_ROB	0.31 411	0.20 407	0.35 195	0.24 351	0.16 367	0.32 370	0.19 240	0.52 417	0.48 436	0.33 332	0.36 297	0.42 407	0.28 366	0.93 520	0.24 338	0.19 503	0.20 519	0.24 514	0.22 514	0.17 462	0.17 463

DN-CSS_ROB	0.22 265	0.25 452	0.47 349	0.24 351	0.14 285	0.25 258	0.12 24	0.40 280	0.33 264	0.29 249	0.42 367	0.22 187	0.20 248	0.33 289	0.19 250	0.07 70	0.06 150	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.07 154

pmcnn	0.50 505	0.20 407	0.78 472	0.24 351	0.26 504	0.39 435	0.30 458	0.51 400	0.50 453	0.54 504	1.23 543	2.52 568	0.37 446	0.77 488	0.95 529	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.05 43	0.10 304	0.08 220

zh-mn7	0.46 494	0.45 523	1.48 549	0.25 388	0.19 430	0.44 461	0.29 447	0.56 460	0.82 528	0.65 519	0.96 530	0.49 447	0.38 450	0.88 511	0.63 501	0.12 402	0.10 411	0.11 366	0.11 383	0.13 405	0.14 429

z-mn7	0.44 490	0.40 516	1.09 527	0.25 388	0.18 409	0.61 513	0.34 481	0.56 460	0.93 543	0.43 457	0.96 530	0.53 469	0.39 456	0.94 522	0.59 492	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.14 423	0.13 408

rvit_0105_3	0.23 282	0.17 365	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.24 244	0.28 441	0.38 257	0.41 364	0.25 191	0.25 175	0.28 272	0.21 255	0.28 238	0.20 265	0.15 460	0.13 465	0.14 451	0.15 471	0.10 304	0.09 278

UGAM	0.26 356	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.12 169	0.23 222	0.25 408	0.32 177	0.41 364	0.31 297	0.42 367	0.41 398	0.22 268	0.92 518	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.14 451	0.12 422	0.10 304	0.07 154

rvit_stereo_ft	0.17 138	0.14 288	0.30 139	0.25 388	0.14 285	0.17 67	0.21 318	0.28 126	0.26 175	0.16 108	0.19 112	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.17 200	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.07 154

testlalala_base	0.20 215	0.13 245	0.35 195	0.25 388	0.15 335	0.25 258	0.16 117	0.34 199	0.17 46	0.19 142	0.26 185	0.17 131	0.14 142	0.18 65	0.16 170	0.39 543	0.09 386	0.07 80	0.05 43	0.45 538	0.08 220

LL-Strereo	0.29 395	0.25 452	0.58 414	0.25 388	0.21 455	0.23 222	0.24 391	0.55 445	0.42 371	0.34 352	0.32 246	0.41 398	0.40 460	0.94 522	0.23 327	0.08 197	0.07 268	0.11 366	0.09 302	0.09 239	0.09 278

Wz-Net-TNSev	0.51 509	0.58 539	1.61 555	0.25 388	0.21 455	0.65 517	0.45 519	0.63 511	0.69 511	0.51 490	0.54 454	0.71 523	0.60 516	1.00 530	0.77 514	0.15 460	0.15 490	0.13 425	0.15 471	0.21 495	0.20 494

CroCo-Stereo Lap2	0.15 106	0.15 321	0.28 122	0.25 388	0.18 409	0.11 4	0.19 240	0.28 126	0.21 107	0.13 51	0.16 83	0.15 107	0.12 91	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.07 154

BUS	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.25 388	0.14 285	0.43 459	0.17 153	0.56 460	0.34 274	0.34 352	0.35 287	0.32 318	0.20 248	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

RAFT_CTSACE	0.21 235	0.16 346	0.41 292	0.25 388	0.15 335	0.22 201	0.24 391	0.32 177	0.28 200	0.33 332	0.51 436	0.29 282	0.17 199	0.32 282	0.13 88	0.06 25	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.06 77

CRFU-Net	0.28 384	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.15 335	0.45 467	0.23 369	0.50 383	0.30 231	0.43 457	0.41 351	0.48 442	0.46 487	0.43 333	0.29 382	0.11 364	0.10 411	0.09 236	0.08 216	0.10 304	0.10 334

RAFT+CT+SA	0.21 235	0.18 379	0.33 175	0.25 388	0.18 409	0.23 222	0.29 447	0.40 280	0.36 303	0.24 183	0.38 320	0.18 141	0.16 173	0.32 282	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.12 422	0.09 239	0.09 278

BSDual-CNN	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.25 388	0.14 285	0.35 409	0.21 318	0.56 460	0.34 274	0.34 352	0.35 287	0.38 365	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

hknet	0.25 340	0.14 288	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.35 409	0.21 318	0.56 460	0.37 314	0.34 352	0.35 287	0.43 411	0.27 350	0.37 312	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

SACVNet	0.30 404	0.20 407	0.41 292	0.25 388	0.18 409	0.34 394	0.25 408	0.52 417	0.40 354	0.41 441	0.44 391	0.46 434	0.32 417	0.71 461	0.25 348	0.13 421	0.10 411	0.12 404	0.12 422	0.16 445	0.17 463

LCNet	0.21 235	0.11 141	0.29 132	0.25 388	0.12 169	0.23 222	0.19 240	0.34 199	0.26 175	0.28 222	0.35 287	0.26 248	0.30 394	0.35 304	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.13 405	0.22 507

AAGNet	0.33 429	0.11 141	0.37 227	0.25 388	0.16 367	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.35 369	0.35 287	0.27 257	0.30 394	0.44 337	2.66 572	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.08 173	0.06 77

CroCo-Stereo	0.14 78	0.13 245	0.24 82	0.25 388	0.11 113	0.11 4	0.18 196	0.32 177	0.23 138	0.12 38	0.12 30	0.18 141	0.12 91	0.14 9	0.13 88	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.07 111	0.06 77
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
TestStereo	0.21 235	0.19 395	0.40 269	0.25 388	0.10 70	0.22 201	0.21 318	0.31 167	0.31 243	0.23 169	0.34 276	0.22 187	0.18 224	0.62 429	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.07 141	0.11 353	0.06 77

RAFT + AFF	0.27 364	0.23 443	0.50 374	0.25 388	0.17 388	0.30 345	0.33 479	0.52 417	0.40 354	0.28 222	0.30 223	0.30 298	0.31 410	0.62 429	0.24 338	0.09 276	0.10 411	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.11 369

EDNetEfficientorigin	7.51 581	0.52 537	140.47 600	0.25 388	0.17 388	0.42 451	0.29 447	0.47 353	1.03 547	1.28 554	1.02 534	0.83 529	0.84 541	0.75 477	0.99 531	0.10 325	0.09 386	0.12 404	0.10 344	0.21 495	0.22 507

GwcNet	0.35 442	0.23 443	0.88 501	0.25 388	0.24 492	0.48 481	0.27 426	0.55 445	0.57 484	0.38 407	0.52 444	0.51 458	0.32 417	0.60 414	0.41 450	0.13 421	0.11 435	0.12 404	0.11 383	0.13 405	0.14 429

FADNet-RVC	0.31 411	0.35 503	0.78 472	0.25 388	0.20 447	0.33 381	0.20 287	0.49 373	0.40 354	0.34 352	0.39 333	0.41 398	0.29 381	0.63 435	0.31 397	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.15 471	0.19 483	0.19 484

STTStereo	0.28 384	0.20 407	0.61 425	0.25 388	0.17 388	0.29 328	0.24 391	0.47 353	0.39 338	0.39 422	0.41 351	0.44 422	0.28 366	0.40 326	0.28 370	0.13 421	0.12 453	0.13 425	0.16 483	0.12 390	0.11 369

ADCP+	0.45 492	0.24 447	1.15 533	0.25 388	0.22 471	0.56 502	0.39 504	0.54 435	0.51 457	0.44 464	0.51 436	0.46 434	0.52 504	0.56 395	1.89 564	0.10 325	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.14 423	0.13 408

RYNet	0.37 456	0.18 379	0.59 420	0.25 388	0.28 511	0.61 513	0.32 469	0.59 484	0.59 487	0.41 441	0.38 320	0.57 484	0.39 456	0.87 508	0.53 484	0.11 364	0.08 352	0.12 404	0.11 383	0.18 476	0.18 476

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 364	0.21 421	0.59 420	0.25 388	0.18 409	0.29 328	0.22 344	0.50 383	0.40 354	0.38 407	0.41 351	0.43 411	0.27 350	0.43 333	0.29 382	0.11 364	0.08 352	0.10 309	0.10 344	0.10 304	0.11 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 364	0.17 365	0.35 195	0.25 388	0.14 285	0.37 419	0.21 318	0.47 353	0.41 364	0.44 464	0.51 436	0.41 398	0.28 366	0.45 340	0.37 425	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.11 383	0.10 304	0.10 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 312	0.18 379	0.61 425	0.25 388	0.11 113	0.29 328	0.21 318	0.42 306	0.43 378	0.33 332	0.43 380	0.27 257	0.22 268	0.34 295	0.26 361	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

DISCO	0.32 420	0.13 245	0.51 385	0.25 388	0.16 367	0.48 481	0.25 408	0.50 383	0.57 484	0.37 392	0.45 403	0.62 498	0.36 437	0.64 437	0.49 473	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.12 390	0.11 369

PWC_ROB	0.38 463	0.29 480	0.69 455	0.25 388	0.20 447	0.38 427	0.19 240	0.58 479	0.67 506	0.57 508	0.85 522	0.51 458	0.40 460	0.71 461	0.52 482	0.13 421	0.09 386	0.14 451	0.10 344	0.17 462	0.14 429

WCMA_ROB	0.51 509	0.21 421	0.65 444	0.25 388	0.21 455	0.58 506	0.32 469	0.54 435	0.55 478	0.95 541	1.40 548	1.28 547	0.81 538	0.73 468	0.62 498	0.18 497	0.15 490	0.15 466	0.15 471	0.19 483	0.19 484

SGM_RVC	0.50 505	0.19 395	0.50 374	0.25 388	0.15 335	0.69 521	0.39 504	0.68 527	0.82 528	0.95 541	0.84 521	1.13 540	0.76 533	1.16 541	0.60 495	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.16 483	0.16 445	0.17 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 479	0.30 487	1.18 534	0.26 422	0.22 471	0.58 506	0.31 463	0.62 504	0.81 527	0.58 509	0.61 484	0.53 469	0.36 437	0.57 399	0.65 505	0.11 364	0.10 411	0.13 425	0.12 422	0.15 437	0.13 408

ISRNet	0.27 364	0.13 245	0.45 333	0.26 422	0.19 430	0.24 244	0.14 63	0.45 334	0.43 378	0.39 422	0.48 426	0.42 407	0.27 350	0.32 282	0.29 382	0.20 506	0.12 453	0.17 483	0.16 483	0.16 445	0.20 494

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 53	0.14 288	0.19 43	0.26 422	0.09 29	0.15 24	0.13 43	0.22 46	0.18 56	0.12 38	0.11 20	0.10 35	0.13 122	0.21 123	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.05 22

AIO-test2	0.20 215	0.20 407	0.36 215	0.26 422	0.15 335	0.22 201	0.16 117	0.42 306	0.42 371	0.16 108	0.29 210	0.15 107	0.11 68	0.26 206	0.13 88	0.18 497	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.07 111	0.07 154

rvit_stereo_0075_2	0.24 312	0.17 365	0.50 374	0.26 422	0.22 471	0.22 201	0.15 87	0.40 280	0.35 290	0.27 212	0.37 306	0.29 282	0.20 248	0.28 238	0.19 250	0.17 486	0.12 453	0.19 499	0.12 422	0.13 405	0.13 408

GMStereo_Zeroshot	0.24 312	0.21 421	0.45 333	0.26 422	0.13 243	0.28 307	0.15 87	0.39 269	0.35 290	0.37 392	0.43 380	0.40 391	0.17 199	0.34 295	0.20 265	0.12 402	0.07 268	0.13 425	0.07 141	0.16 445	0.09 278

CASS	0.21 235	0.15 321	0.32 159	0.26 422	0.11 113	0.28 307	0.19 240	0.39 269	0.30 231	0.32 320	0.34 276	0.25 227	0.24 301	0.25 190	0.20 265	0.13 421	0.08 352	0.11 366	0.09 302	0.11 353	0.11 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 235	0.16 346	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.26 278	0.27 426	0.40 280	0.36 303	0.29 249	0.39 333	0.22 187	0.21 255	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.07 154

Wz-Net-LNSev	0.34 437	0.29 480	0.91 505	0.26 422	0.21 455	0.47 475	0.31 463	0.54 435	0.54 472	0.44 464	0.52 444	0.50 454	0.35 433	0.39 319	0.39 435	0.11 364	0.11 435	0.10 309	0.09 302	0.14 423	0.13 408

Wz-Net-MNSev	0.36 446	0.26 463	0.79 478	0.26 422	0.21 455	0.59 509	0.38 499	0.55 445	0.56 481	0.48 482	0.54 454	0.53 469	0.36 437	0.60 414	0.44 459	0.11 364	0.09 386	0.11 366	0.11 383	0.15 437	0.13 408

test_5	0.23 282	0.19 395	0.38 246	0.26 422	0.18 409	0.25 258	0.29 447	0.40 280	0.37 314	0.29 249	0.40 343	0.25 227	0.22 268	0.34 295	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.10 334

SA-5K	0.21 235	0.16 346	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.26 278	0.27 426	0.40 280	0.36 303	0.29 249	0.39 333	0.22 187	0.21 255	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.07 154

AASNet	0.27 364	0.19 395	0.49 363	0.26 422	0.17 388	0.34 394	0.20 287	0.62 504	0.48 436	0.35 369	0.40 343	0.32 318	0.25 322	0.28 238	0.34 414	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.08 216	0.13 405	0.11 369

PSMNet-ADL	0.25 340	0.15 321	0.32 159	0.26 422	0.14 285	0.31 361	0.22 344	0.44 324	0.36 303	0.27 212	0.33 267	0.41 398	0.28 366	0.61 421	0.29 382	0.11 364	0.09 386	0.09 236	0.11 383	0.10 304	0.10 334

GrayStereo	0.25 340	0.09 41	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.23 222	0.47 525	0.34 199	0.30 231	0.39 422	0.47 420	0.30 298	0.79 535	0.29 254	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.13 408

IRAFT_RVC	0.22 265	0.12 183	0.39 261	0.26 422	0.11 113	0.18 89	0.24 391	0.40 280	0.37 314	0.31 297	0.30 223	0.29 282	0.24 301	0.55 384	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.07 154

ICVP	0.23 282	0.13 245	0.44 322	0.26 422	0.14 285	0.29 328	0.25 408	0.45 334	0.33 264	0.29 249	0.43 380	0.35 346	0.25 322	0.26 206	0.23 327	0.12 402	0.09 386	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.10 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.83 489	0.26 422	0.17 388	0.23 222	0.13 43	0.40 280	0.18 56	0.20 146	0.41 351	0.31 309	0.10 43	0.32 282	0.12 48	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

APVNet	0.36 446	0.20 407	0.70 461	0.26 422	0.22 471	0.52 499	0.35 485	0.61 496	0.44 393	0.38 407	0.52 444	0.48 442	0.38 450	0.84 504	0.46 468	0.13 421	0.14 475	0.15 466	0.16 483	0.16 445	0.15 441

psm_up	0.29 395	0.16 346	0.41 292	0.26 422	0.17 388	0.32 370	0.26 420	0.55 445	0.43 378	0.36 385	0.40 343	0.45 426	0.37 446	0.58 406	0.30 390	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.12 422	0.10 304	0.10 334

EDNetEfficient	0.63 526	0.37 511	2.40 564	0.26 422	0.25 499	0.38 427	0.49 531	0.41 292	1.06 550	1.38 557	0.87 526	0.62 498	0.95 546	0.65 443	1.65 557	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.11 383	0.19 483	0.17 463

FAT-Stereo	0.36 446	0.18 379	0.73 469	0.26 422	0.18 409	0.33 381	0.29 447	0.60 492	0.59 487	0.46 472	0.60 477	0.60 492	0.50 499	0.61 421	0.34 414	0.13 421	0.14 475	0.13 425	0.12 422	0.14 423	0.18 476

FADNet-RVC-Resample	0.29 395	0.25 452	0.93 509	0.26 422	0.16 367	0.32 370	0.21 318	0.47 353	0.39 338	0.35 369	0.38 320	0.33 325	0.27 350	0.53 376	0.24 338	0.10 325	0.10 411	0.14 451	0.13 449	0.13 405	0.16 450

ADCMid	0.49 502	0.34 501	1.13 532	0.26 422	0.21 455	0.51 490	0.37 493	0.57 470	0.54 472	0.75 530	0.66 495	0.62 498	0.64 526	0.64 437	1.68 558	0.13 421	0.12 453	0.17 483	0.17 492	0.20 492	0.17 463

ADCRef	0.38 463	0.24 447	0.88 501	0.26 422	0.21 455	0.49 486	0.27 426	0.52 417	0.48 436	0.50 485	0.58 470	0.35 346	0.47 490	0.48 349	1.29 551	0.09 276	0.08 352	0.12 404	0.12 422	0.11 353	0.11 369

CVANet_RVC	0.30 404	0.19 395	0.41 292	0.26 422	0.16 367	0.33 381	0.26 420	0.52 417	0.47 426	0.40 432	0.46 413	0.43 411	0.31 410	0.89 513	0.26 361	0.14 447	0.09 386	0.14 451	0.13 449	0.14 423	0.10 334

SGM-ForestM	1.36 558	0.28 473	0.79 478	0.26 422	0.16 367	2.26 570	1.00 565	1.42 561	1.46 561	2.38 573	2.05 566	5.95 581	2.66 574	2.95 571	2.46 571	0.17 486	0.18 510	0.18 491	0.18 498	0.15 437	0.18 476

SANet	0.53 514	0.28 473	0.96 514	0.26 422	0.15 335	0.69 521	0.44 518	0.67 524	1.34 557	0.67 521	0.98 533	0.94 534	0.71 531	0.89 513	0.76 511	0.14 447	0.12 453	0.12 404	0.11 383	0.17 462	0.16 450

w-ln-seven-2	0.36 446	0.29 480	1.06 525	0.27 450	0.18 409	0.37 419	0.30 458	0.50 383	0.54 472	0.45 468	0.55 458	0.45 426	0.41 464	0.62 429	0.49 473	0.10 325	0.10 411	0.12 404	0.11 383	0.14 423	0.11 369

YMNet	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 481	0.27 426	0.51 400	0.45 404	0.48 482	0.56 465	0.51 458	0.30 394	0.39 319	0.40 442	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

YMNet_1	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 481	0.27 426	0.51 400	0.45 404	0.48 482	0.56 465	0.51 458	0.30 394	0.39 319	0.40 442	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

AIO-test1	0.19 200	0.14 288	0.41 292	0.27 450	0.15 335	0.21 173	0.16 117	0.39 269	0.36 303	0.17 120	0.26 185	0.18 141	0.13 122	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.06 44	0.09 278

rvit_105_1	0.27 364	0.19 395	0.46 341	0.27 450	0.19 430	0.30 345	0.35 485	0.44 324	0.51 457	0.31 297	0.31 237	0.31 309	0.26 331	0.35 304	0.25 348	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 492	0.11 353	0.10 334

StereoVision	0.22 265	0.18 379	0.37 227	0.27 450	0.17 388	0.23 222	0.22 344	0.38 257	0.31 243	0.20 146	0.51 436	0.22 187	0.16 173	0.28 238	0.18 221	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.13 449	0.10 304	0.07 154

GEStereo_RVC	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.27 450	0.16 367	0.33 381	0.25 408	0.56 460	0.54 472	0.34 352	0.38 320	0.34 332	0.25 322	0.51 363	0.28 370	0.12 402	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.11 353	0.11 369

Anonymous3	0.23 282	0.18 379	0.63 436	0.27 450	0.18 409	0.41 444	0.23 369	0.43 318	0.35 290	0.23 169	0.27 192	0.20 164	0.18 224	0.27 225	0.18 221	0.12 402	0.11 435	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.12 392

sCroCo_RVC	0.18 162	0.14 288	0.49 363	0.27 450	0.18 409	0.22 201	0.17 153	0.27 107	0.23 138	0.14 74	0.22 150	0.17 131	0.14 142	0.21 123	0.15 146	0.10 325	0.11 435	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

ccnet	0.42 479	0.31 494	0.48 358	0.27 450	0.32 523	0.60 512	0.32 469	0.65 513	0.46 421	0.53 502	0.66 495	0.56 479	0.45 481	0.72 466	0.61 496	0.26 521	0.19 514	0.24 514	0.21 506	0.26 515	0.22 507

S-Stereo	0.38 463	0.20 407	1.05 524	0.27 450	0.22 471	0.38 427	0.32 469	0.55 445	0.66 503	0.39 422	0.59 472	0.49 447	0.41 464	0.75 477	0.40 442	0.12 402	0.15 490	0.13 425	0.13 449	0.16 445	0.21 502

stereogan	0.37 456	0.17 365	0.65 444	0.27 450	0.22 471	0.62 515	0.26 420	0.59 484	0.63 500	0.43 457	0.60 477	0.67 514	0.42 473	0.68 453	0.35 418	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.12 422	0.19 483	0.17 463

edge stereo	0.39 468	0.22 434	0.81 483	0.27 450	0.22 471	0.37 419	0.24 391	0.56 460	0.54 472	0.53 502	0.60 477	0.71 523	0.50 499	0.78 490	0.40 442	0.16 475	0.14 475	0.19 499	0.14 462	0.16 445	0.17 463

RTSC	0.39 468	0.28 473	0.78 472	0.27 450	0.18 409	0.49 486	0.22 344	0.59 484	0.84 535	0.55 505	0.53 451	0.49 447	0.36 437	0.67 452	0.82 518	0.13 421	0.10 411	0.11 366	0.12 422	0.17 462	0.17 463

ADCL	0.47 496	0.22 434	1.00 518	0.27 450	0.19 430	0.74 526	0.64 543	0.54 435	0.69 511	0.56 506	0.71 504	0.55 475	0.60 516	0.60 414	1.43 553	0.11 364	0.09 386	0.13 425	0.13 449	0.14 423	0.14 429

ADCPNet	0.48 499	0.29 480	1.60 553	0.27 450	0.23 484	0.70 524	0.38 499	0.53 428	0.51 457	0.51 490	0.59 472	0.67 514	0.56 509	0.60 414	1.14 541	0.15 460	0.18 510	0.14 451	0.23 516	0.19 483	0.19 484

DPSNet	0.47 496	0.24 447	0.93 509	0.27 450	0.20 447	0.75 528	0.57 537	0.84 547	0.79 525	0.47 479	0.51 436	0.60 492	0.69 529	0.87 508	0.71 509	0.16 475	0.13 465	0.12 404	0.10 344	0.25 509	0.21 502

DRN-Test	0.33 429	0.17 365	0.61 425	0.27 450	0.19 430	0.46 469	0.29 447	0.65 513	0.51 457	0.47 479	0.46 413	0.44 422	0.34 429	0.62 429	0.41 450	0.12 402	0.08 352	0.13 425	0.12 422	0.12 390	0.10 334

StereoDRNet	0.32 420	0.22 434	0.61 425	0.27 450	0.21 455	0.42 451	0.30 458	0.61 496	0.48 436	0.46 472	0.39 333	0.48 442	0.30 394	0.57 399	0.40 442	0.11 364	0.09 386	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.10 334

DLCB_ROB	0.28 384	0.16 346	0.34 185	0.27 450	0.16 367	0.38 427	0.25 408	0.48 365	0.43 378	0.46 472	0.46 413	0.51 458	0.33 420	0.53 376	0.33 409	0.10 325	0.10 411	0.11 366	0.11 383	0.10 304	0.09 278

XPNet_ROB	0.33 429	0.20 407	0.43 313	0.27 450	0.18 409	0.37 419	0.31 463	0.55 445	0.50 453	0.51 490	0.53 451	0.58 487	0.37 446	0.63 435	0.45 462	0.17 486	0.12 453	0.13 425	0.12 422	0.15 437	0.14 429

LMCR-Stereo	0.26 356	0.18 379	0.49 363	0.28 471	0.14 285	0.36 414	0.23 369	0.54 435	0.34 274	0.39 422	0.40 343	0.29 282	0.29 381	0.37 312	0.27 366	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.13 405	0.09 278

DMCA-RVC	0.27 364	0.21 421	0.61 425	0.28 471	0.17 388	0.29 328	0.21 318	0.42 306	0.35 290	0.40 432	0.37 306	0.39 377	0.36 437	0.43 333	0.30 390	0.13 421	0.10 411	0.15 466	0.11 383	0.13 405	0.10 334

TDLM	0.30 404	0.21 421	0.38 246	0.28 471	0.15 335	0.33 381	0.32 469	0.52 417	0.47 426	0.38 407	0.43 380	0.39 377	0.29 381	0.91 517	0.28 370	0.14 447	0.08 352	0.13 425	0.11 383	0.12 390	0.10 334

zh-sn7	0.48 499	0.51 535	1.43 548	0.29 474	0.20 447	0.47 475	0.39 504	0.57 470	0.62 496	0.52 496	0.81 517	0.52 464	0.56 509	1.05 534	0.87 523	0.12 402	0.13 465	0.13 425	0.13 449	0.17 462	0.16 450

TCMNet	0.33 429	0.23 443	0.72 465	0.29 474	0.30 519	0.40 440	0.28 441	0.50 383	0.47 426	0.37 392	0.45 403	0.40 391	0.29 381	0.60 414	0.39 435	0.14 447	0.13 465	0.15 466	0.14 462	0.17 462	0.15 441

OMP-Stereo	0.23 282	0.14 288	0.35 195	0.29 474	0.13 243	0.21 173	0.16 117	0.37 251	0.33 264	0.34 352	0.30 223	0.34 332	0.19 239	0.70 458	0.24 338	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.07 111	0.06 77

IIG-Stereo	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.29 474	0.12 169	0.23 222	0.14 63	0.38 257	0.31 243	0.34 352	0.37 306	0.33 325	0.21 255	0.70 458	0.26 361	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.07 111	0.06 77

Pruner-Stereo	0.19 200	0.11 141	0.34 185	0.29 474	0.12 169	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.29 219	0.33 332	0.32 246	0.25 227	0.15 157	0.24 159	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.09 278

ADCS	0.58 520	0.40 516	1.35 546	0.29 474	0.24 492	0.55 501	0.45 519	0.67 524	0.83 532	0.76 531	0.71 504	0.68 518	0.60 516	0.76 482	2.23 569	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.17 492	0.22 501	0.22 507

AnyNet_C32	0.51 509	0.40 516	1.10 531	0.29 474	0.28 511	0.59 509	0.58 538	0.54 435	0.60 491	0.62 513	0.66 495	0.54 473	0.54 505	0.78 490	1.74 561	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 492	0.20 492	0.20 494

GANet	0.36 446	0.22 434	0.49 363	0.29 474	0.17 388	0.41 444	0.38 499	0.57 470	0.45 404	0.46 472	0.75 510	0.55 475	0.40 460	0.94 522	0.41 450	0.13 421	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.14 423	0.11 369

ETE_ROB	0.34 437	0.26 463	0.45 333	0.29 474	0.18 409	0.40 440	0.37 493	0.57 470	0.47 426	0.50 485	0.50 430	0.62 498	0.36 437	0.55 384	0.38 427	0.13 421	0.10 411	0.14 451	0.12 422	0.16 445	0.16 450

Wz-Net-SNSev	0.43 484	0.41 520	1.27 541	0.30 483	0.21 455	0.44 461	0.41 510	0.61 496	0.65 502	0.46 472	0.65 493	0.62 498	0.39 456	0.74 476	0.59 492	0.12 402	0.11 435	0.12 404	0.13 449	0.16 445	0.14 429

WZ-Net	0.52 513	0.38 514	1.90 557	0.30 483	0.24 492	0.57 505	0.48 529	0.62 504	0.78 524	0.50 485	0.71 504	0.68 518	0.54 505	0.98 529	0.84 519	0.13 421	0.10 411	0.11 366	0.12 422	0.19 483	0.20 494

NaN_ROB	0.41 476	0.28 473	0.62 433	0.30 483	0.19 430	0.51 490	0.47 525	0.58 479	0.59 487	0.56 506	0.47 420	0.49 447	0.41 464	1.21 545	0.64 503	0.12 402	0.18 510	0.12 404	0.13 449	0.11 353	0.14 429

MDST_ROB	0.48 499	0.14 288	0.95 512	0.30 483	0.21 455	1.33 559	0.32 469	0.77 537	0.56 481	1.06 547	0.71 504	0.49 447	0.35 433	1.26 548	0.38 427	0.13 421	0.11 435	0.16 477	0.13 449	0.12 390	0.12 392

LALA_ROB	0.36 446	0.25 452	0.46 341	0.30 483	0.21 455	0.47 475	0.39 504	0.61 496	0.51 457	0.52 496	0.51 436	0.69 520	0.36 437	0.50 358	0.43 454	0.17 486	0.11 435	0.16 477	0.14 462	0.17 462	0.15 441

MSMD_ROB	0.60 524	0.33 500	0.61 425	0.30 483	0.25 499	0.86 538	0.35 485	0.55 445	0.67 506	1.10 549	1.49 553	1.76 557	0.97 549	0.88 511	0.49 473	0.23 511	0.21 521	0.27 517	0.27 530	0.25 509	0.24 519

RP	0.35 442	0.22 434	0.51 385	0.31 489	0.24 492	0.37 419	0.28 441	0.50 383	0.58 486	0.40 432	0.63 490	0.61 496	0.47 490	0.61 421	0.39 435	0.16 475	0.15 490	0.17 483	0.15 471	0.17 462	0.17 463

Nwc_Net	0.37 456	0.25 452	0.68 454	0.31 489	0.24 492	0.44 461	0.30 458	0.65 513	0.50 453	0.37 392	0.69 503	0.58 487	0.45 481	0.60 414	0.40 442	0.15 460	0.12 453	0.19 499	0.21 506	0.14 423	0.13 408

SHD	0.42 479	0.27 470	0.81 483	0.31 489	0.25 499	0.42 451	0.22 344	0.66 519	0.94 545	0.63 515	0.60 477	0.59 489	0.47 490	0.59 412	0.58 491	0.15 460	0.13 465	0.16 477	0.16 483	0.20 492	0.22 507

PA-Net	0.37 456	0.28 473	0.83 489	0.31 489	0.28 511	0.39 435	0.42 513	0.51 400	0.55 478	0.34 352	0.42 367	0.41 398	0.36 437	0.79 492	0.49 473	0.12 402	0.23 529	0.16 477	0.23 516	0.12 390	0.18 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 484	0.26 463	0.54 396	0.31 489	0.20 447	0.51 490	0.32 469	0.70 530	0.60 491	0.59 510	0.55 458	0.65 509	0.41 464	1.40 553	0.51 481	0.13 421	0.17 504	0.21 505	0.16 483	0.17 462	0.18 476

PSMNet_ROB	0.33 429	0.24 447	0.54 396	0.31 489	0.21 455	0.42 451	0.43 515	0.59 484	0.47 426	0.37 392	0.44 391	0.49 447	0.31 410	0.64 437	0.43 454	0.14 447	0.10 411	0.15 466	0.14 462	0.13 405	0.11 369

FC-DCNN v2	0.71 534	0.30 487	0.67 449	0.32 495	0.27 506	0.84 536	0.39 504	0.84 547	0.85 536	1.44 564	1.64 559	2.09 561	1.28 560	1.06 535	0.80 517	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.26 515	0.25 521

AF-Net	0.37 456	0.26 463	0.56 406	0.32 495	0.23 484	0.41 444	0.29 447	0.61 496	0.64 501	0.42 451	0.68 499	0.65 509	0.49 497	0.57 399	0.44 459	0.15 460	0.11 435	0.19 499	0.14 462	0.15 437	0.13 408

NCC-stereo	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 511	0.46 469	0.36 489	0.65 513	0.52 464	0.40 432	0.57 468	0.56 479	0.47 490	0.73 468	0.45 462	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 523	0.16 445	0.16 450

Abc-Net	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 511	0.46 469	0.36 489	0.65 513	0.52 464	0.40 432	0.57 468	0.56 479	0.47 490	0.73 468	0.45 462	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 523	0.16 445	0.16 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 528	0.58 539	2.60 567	0.32 495	0.26 504	0.88 539	0.61 541	0.63 511	0.62 496	0.68 522	0.96 530	0.76 526	0.60 516	0.96 526	1.43 553	0.16 475	0.16 497	0.17 483	0.17 492	0.23 504	0.23 514

FC-DCNN	0.70 533	0.30 487	0.69 455	0.32 495	0.27 506	0.81 535	0.39 504	0.79 541	0.82 528	1.41 560	1.58 558	1.98 559	1.26 558	1.02 532	0.77 514	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.26 515	0.26 523

DeepPrunerF	0.44 490	0.29 480	1.29 543	0.33 501	0.30 519	0.35 409	0.36 489	0.62 504	1.15 555	0.40 432	0.44 391	0.39 377	0.41 464	0.80 496	0.52 482	0.18 497	0.14 475	0.23 512	0.21 506	0.17 462	0.17 463

PWCDC_ROB	0.38 463	0.30 487	0.60 422	0.33 501	0.20 447	0.42 451	0.19 240	0.58 479	0.89 537	0.42 451	1.26 544	0.36 351	0.34 429	0.50 358	0.38 427	0.18 497	0.11 435	0.11 366	0.09 302	0.19 483	0.13 408

GASNet	0.36 446	0.46 524	0.88 501	0.34 503	0.23 484	0.35 409	0.22 344	0.60 492	0.53 468	0.40 432	0.37 306	0.45 426	0.30 394	0.79 492	0.35 418	0.15 460	0.10 411	0.14 451	0.14 462	0.22 501	0.12 392

HCRNet	0.24 312	0.25 452	0.33 175	0.34 503	0.16 367	0.27 288	0.18 196	0.43 318	0.35 290	0.30 280	0.35 287	0.32 318	0.22 268	0.44 337	0.20 265	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.11 383	0.10 304	0.09 278

Syn2CoEx	0.36 446	0.31 494	0.78 472	0.34 503	0.21 455	0.41 444	0.28 441	0.61 496	0.49 445	0.42 451	0.56 465	0.45 426	0.44 478	0.69 455	0.38 427	0.17 486	0.14 475	0.15 466	0.12 422	0.13 405	0.12 392

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 446	0.36 506	0.53 393	0.34 503	0.19 430	0.51 490	0.24 391	0.55 445	0.38 328	0.41 441	0.47 420	0.47 436	0.27 350	0.73 468	0.30 390	0.36 539	0.19 514	0.27 517	0.17 492	0.26 515	0.23 514

RGC	0.39 468	0.32 499	0.64 443	0.34 503	0.27 506	0.40 440	0.29 447	0.57 470	0.53 468	0.45 468	0.64 492	0.62 498	0.45 481	0.72 466	0.39 435	0.15 460	0.15 490	0.21 505	0.20 503	0.18 476	0.19 484

G-Net	0.46 494	0.25 452	0.86 498	0.34 503	0.28 511	0.90 541	0.35 485	0.47 353	0.45 404	0.68 522	1.22 542	0.64 508	0.60 516	0.61 421	0.57 486	0.16 475	0.14 475	0.17 483	0.13 449	0.22 501	0.19 484

XQC	0.43 484	0.37 511	0.96 514	0.34 503	0.25 499	0.53 500	0.34 481	0.60 492	0.73 519	0.51 490	0.46 413	0.57 484	0.47 490	0.70 458	0.72 510	0.17 486	0.12 453	0.18 491	0.15 471	0.25 509	0.23 514

RTS	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 511	1.12 549	0.46 521	0.62 504	1.03 547	0.73 526	0.89 527	0.60 492	0.59 514	1.61 556	1.16 544	0.14 447	0.11 435	0.15 466	0.15 471	0.21 495	0.19 484

RTSA	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 511	1.12 549	0.46 521	0.62 504	1.03 547	0.73 526	0.89 527	0.60 492	0.59 514	1.61 556	1.16 544	0.14 447	0.11 435	0.15 466	0.15 471	0.21 495	0.19 484

MultiAttention	1.02 552	0.13 245	0.43 313	0.35 512	0.43 535	5.36 576	1.71 575	0.69 528	0.53 468	0.36 385	0.63 490	0.55 475	0.22 268	7.60 583	0.43 454	0.09 276	0.06 150	0.14 451	0.24 518	0.26 515	0.30 529

PASM	0.45 492	0.35 503	0.90 504	0.35 512	0.33 524	0.39 435	0.38 499	0.50 383	0.61 494	0.52 496	0.51 436	0.62 498	0.45 481	0.93 520	0.48 471	0.26 521	0.29 539	0.29 527	0.33 536	0.29 526	0.26 523

testlalala2	0.18 162	0.10 79	0.50 374	0.36 514	0.25 499	0.23 222	0.14 63	0.34 199	0.24 153	0.25 191	0.25 175	0.21 175	0.12 91	0.16 33	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

FCDSN-DC	0.63 526	0.31 494	0.61 425	0.36 514	0.30 519	0.65 517	0.37 493	0.66 519	0.68 509	1.14 551	1.54 556	1.71 556	1.26 558	0.92 518	0.64 503	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.27 520	0.27 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 442	0.23 443	0.60 422	0.36 514	0.22 471	0.39 435	0.25 408	0.48 365	0.43 378	0.52 496	0.50 430	0.59 489	0.41 464	0.76 482	0.49 473	0.13 421	0.11 435	0.14 451	0.12 422	0.17 462	0.15 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 442	0.26 463	0.49 363	0.36 514	0.22 471	0.41 444	0.41 510	0.53 428	0.42 371	0.47 479	0.46 413	0.61 496	0.39 456	0.55 384	0.37 425	0.16 475	0.13 465	0.21 505	0.21 506	0.16 445	0.16 450

CSAN	0.50 505	0.35 503	0.78 472	0.36 514	0.23 484	0.56 502	0.59 540	0.61 496	0.70 513	0.64 517	0.78 514	0.65 509	0.60 516	1.38 552	0.62 498	0.21 508	0.17 504	0.20 503	0.20 503	0.18 476	0.18 476

ELAS	0.74 539	0.36 506	0.85 497	0.36 514	0.33 524	1.36 560	0.77 553	0.93 551	0.92 541	1.41 560	1.53 555	1.16 544	1.17 554	0.95 525	1.03 533	0.26 521	0.25 533	0.28 523	0.28 534	0.31 528	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 484	0.47 526	0.65 444	0.37 520	0.23 484	0.51 490	0.29 447	0.66 519	0.49 445	0.46 472	0.51 436	0.48 442	0.38 450	0.96 526	0.35 418	0.34 537	0.23 529	0.55 546	0.25 523	0.31 528	0.20 494

ELAS_RVC	0.74 539	0.36 506	1.00 518	0.37 520	0.33 524	0.88 539	0.93 562	0.83 546	1.08 551	1.35 556	1.33 547	1.24 545	1.33 562	1.06 535	0.95 529	0.27 526	0.25 533	0.29 527	0.27 530	0.30 527	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 516	0.51 535	1.19 535	0.38 522	0.22 471	0.69 521	0.27 426	0.80 542	0.67 506	0.73 526	0.74 509	0.87 530	0.61 525	0.81 499	0.76 511	0.29 531	0.27 535	0.32 531	0.37 542	0.32 531	0.31 532

GANetREF_RVC	0.43 484	0.47 526	0.69 455	0.38 522	0.20 447	0.51 490	0.48 529	0.66 519	0.66 503	0.46 472	0.46 413	0.50 454	0.44 478	0.90 516	0.39 435	0.27 526	0.21 521	0.32 531	0.18 498	0.27 520	0.22 507
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 509	0.50 533	0.86 498	0.39 524	0.24 492	0.84 536	0.55 536	0.56 460	0.62 496	0.60 511	0.68 499	0.62 498	0.42 473	1.13 540	0.43 454	0.23 511	0.27 535	0.27 517	0.35 538	0.25 509	0.29 528

PVD	0.58 520	0.34 501	0.84 494	0.39 524	0.31 522	0.59 509	0.47 525	0.80 542	1.25 556	0.92 538	1.09 536	0.79 527	0.82 539	0.85 505	0.76 511	0.21 508	0.18 510	0.22 511	0.18 498	0.27 520	0.35 537

UDG	0.40 474	0.46 524	0.49 363	0.40 526	0.35 527	0.47 475	0.27 426	0.54 435	0.47 426	0.39 422	0.45 403	0.59 489	0.44 478	0.46 343	0.39 435	0.26 521	0.19 514	0.48 542	0.22 514	0.34 532	0.26 523

CAS	0.15 106	0.07 2	0.21 59	0.41 527	0.16 367	0.20 146	0.18 196	0.22 46	0.19 69	0.15 86	0.19 112	0.11 49	0.09 18	0.14 9	0.13 88	0.29 531	0.04 2	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.14 429

EKT-Stereo	0.38 463	0.12 183	0.38 246	0.42 528	3.88 578	0.21 173	0.17 153	0.35 223	0.28 200	0.20 146	0.20 128	0.23 207	0.15 157	0.28 238	0.16 170	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

MANE	1.41 560	0.36 506	0.74 470	0.43 529	0.41 532	2.16 569	0.80 555	2.39 576	3.38 571	2.22 572	3.06 574	3.54 574	2.73 575	2.15 568	1.94 566	0.28 529	0.27 535	0.30 529	0.46 546	0.28 525	0.34 536

PDISCO_ROB	0.43 484	0.30 487	0.67 449	0.43 529	0.36 528	0.67 520	0.32 469	0.72 533	0.76 521	0.43 457	0.53 451	0.63 506	0.40 460	0.66 448	0.47 470	0.21 508	0.12 453	0.21 505	0.19 502	0.25 509	0.20 494

DDUNet	0.41 476	0.50 533	0.48 358	0.44 531	0.39 529	0.46 469	0.32 469	0.50 383	0.43 378	0.45 468	0.52 444	0.57 484	0.36 437	0.48 349	0.33 409	0.33 536	0.21 521	0.55 546	0.25 523	0.37 535	0.32 535

Consistency-Raft	0.55 515	0.48 528	1.02 521	0.45 532	0.49 540	0.49 486	0.47 525	0.72 533	0.72 516	0.45 468	0.82 519	0.47 436	0.60 516	0.50 358	0.63 501	0.39 543	0.39 547	0.44 540	0.51 551	0.52 541	0.37 538

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 531	0.64 544	1.06 525	0.45 532	0.27 506	1.40 562	0.58 538	0.78 538	0.92 541	0.84 534	0.86 523	0.88 532	0.68 528	1.33 551	0.68 508	0.37 541	0.29 539	0.34 534	0.36 541	0.43 536	0.37 538

PSMNet-RUCA	0.37 456	0.41 520	0.66 448	0.46 534	0.41 532	0.34 394	0.25 408	0.57 470	0.45 404	0.39 422	0.52 444	0.43 411	0.33 420	0.41 328	0.29 382	0.25 520	0.14 475	0.33 533	0.21 506	0.31 528	0.22 507

anonymity	0.56 516	0.54 538	0.70 461	0.47 535	0.61 549	0.56 502	0.43 515	0.69 528	0.49 445	0.63 515	0.55 458	0.54 473	0.60 516	0.61 421	0.57 486	0.55 549	0.53 557	0.50 543	0.54 554	0.51 540	0.56 552

SQANet	0.40 474	0.48 528	0.67 449	0.48 536	0.39 529	0.48 481	0.22 344	0.51 400	0.43 378	0.40 432	0.47 420	0.47 436	0.33 420	0.54 382	0.32 402	0.36 539	0.15 490	0.40 538	0.21 506	0.45 538	0.31 532

NVStereoNet_ROB	0.67 530	0.49 532	0.83 489	0.48 536	0.40 531	0.51 490	0.46 521	0.70 530	0.77 523	0.84 534	1.72 560	1.02 539	0.83 540	1.23 546	0.79 516	0.32 535	0.38 546	0.40 538	0.46 546	0.36 534	0.41 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 568	0.20 407	2.68 568	0.48 536	0.52 544	0.78 532	0.96 563	0.84 547	6.61 581	7.40 583	2.08 567	2.08 560	4.83 577	1.27 549	3.79 576	0.10 325	0.08 352	0.12 404	0.11 383	0.11 353	0.10 334

MSAF-DinoV2	0.76 541	0.44 522	1.98 558	0.49 539	0.16 367	0.58 506	0.31 463	0.81 544	0.83 532	0.41 441	0.52 444	0.98 538	0.58 513	4.97 579	1.03 533	0.11 364	0.07 268	0.10 309	0.24 518	0.27 520	0.26 523

DGSMNet	0.61 525	0.29 480	0.91 505	0.51 540	0.70 553	0.62 515	1.38 574	0.59 484	0.55 478	0.37 392	0.61 484	0.52 464	0.33 420	0.65 443	0.43 454	0.53 546	0.60 564	0.67 551	0.61 559	0.63 548	0.61 559

SGM+DAISY	0.87 544	0.66 546	1.30 544	0.51 540	0.60 548	1.03 546	0.84 559	0.76 536	0.73 519	1.39 558	1.51 554	1.31 548	1.22 556	1.11 537	1.08 536	0.57 551	0.53 557	0.51 545	0.51 551	0.54 542	0.61 559

SPS-STEREO	0.69 532	0.61 542	0.98 516	0.52 542	0.57 547	0.74 526	0.50 532	0.78 538	0.62 496	0.95 541	0.86 523	0.94 534	0.70 530	1.01 531	0.87 523	0.58 552	0.51 554	0.50 543	0.50 550	0.55 543	0.58 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 579	2.61 577	13.29 588	0.58 543	0.53 545	10.12 584	3.33 579	4.83 580	5.01 579	8.75 584	8.51 582	14.08 591	7.60 583	7.70 584	5.34 580	0.28 529	0.28 538	0.34 534	0.37 542	0.57 544	0.45 544

JetBlue	1.14 556	0.76 549	2.36 562	0.59 544	0.75 555	3.04 573	1.78 576	1.11 554	0.90 539	0.94 539	1.10 537	1.66 555	1.28 560	2.09 566	1.72 560	0.43 545	0.36 545	0.38 536	0.38 544	0.58 545	0.56 552

SAMSARA	0.56 516	0.39 515	0.80 481	0.60 545	0.46 537	1.00 545	1.23 573	0.67 524	0.68 509	0.71 525	0.54 454	0.89 533	0.57 512	0.81 499	0.62 498	0.19 503	0.22 525	0.18 491	0.18 498	0.27 520	0.25 521

MFMNet_re	0.72 535	0.76 549	0.99 517	0.62 546	0.70 553	0.77 529	0.67 544	0.75 535	0.83 532	0.78 532	0.86 523	0.69 520	0.78 534	0.71 461	0.61 496	0.66 555	0.59 563	0.61 550	0.58 558	0.68 554	0.71 563

otaku	0.57 519	0.62 543	0.87 500	0.63 547	0.44 536	0.73 525	0.37 493	0.65 513	0.66 503	0.51 490	0.75 510	0.66 513	0.45 481	0.69 455	0.46 468	0.53 546	0.34 544	0.55 546	0.35 538	0.60 546	0.45 544

Ntro	0.58 520	0.64 544	0.92 507	0.66 548	0.50 542	0.77 529	0.36 489	0.66 519	0.70 513	0.50 485	0.59 472	0.65 509	0.51 502	0.75 477	0.45 462	0.56 550	0.32 543	0.56 549	0.34 537	0.63 548	0.46 547

test_for_model	0.29 395	0.89 556	0.34 185	0.69 549	0.49 540	0.20 146	0.16 117	0.30 156	0.23 138	0.28 222	0.15 73	0.13 68	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.29 531	0.10 411	0.06 25	0.04 1	0.86 560	0.18 476

MADNet+	1.01 550	1.16 568	4.72 574	0.70 550	0.47 538	1.24 555	0.96 563	0.97 552	0.89 537	0.65 519	0.77 513	0.87 530	0.85 543	2.09 566	1.68 558	0.38 542	0.39 547	0.31 530	0.27 530	0.43 536	0.39 540

ACVNet_1	0.72 535	0.81 551	1.37 547	0.72 551	0.53 545	0.77 529	0.42 513	0.85 550	0.90 539	0.74 529	0.75 510	1.32 549	0.72 532	1.02 532	0.55 485	0.54 548	0.31 542	0.71 553	0.35 538	0.64 550	0.45 544

ACVNet-4b	0.72 535	0.81 551	1.33 545	0.72 551	0.50 542	0.80 534	0.31 463	0.71 532	0.80 526	0.50 485	0.72 508	0.95 536	0.43 477	0.96 526	1.20 548	1.13 573	0.21 521	0.76 555	0.45 545	0.65 551	0.46 547

DispFullNet	0.66 529	0.89 556	1.59 552	0.77 553	1.21 570	0.51 490	0.23 369	0.59 484	0.72 516	0.69 524	0.61 484	0.69 520	0.91 545	0.79 492	0.48 471	0.27 526	0.12 453	0.73 554	0.30 535	0.65 551	0.40 541

RainbowNet	0.72 535	0.89 556	1.02 521	0.82 554	0.63 551	0.78 532	0.52 533	0.81 544	0.93 543	0.60 511	0.79 515	0.80 528	0.60 516	0.80 496	0.57 486	0.78 560	0.55 560	0.78 556	0.49 548	0.76 556	0.58 554

ACVNet_2	0.89 545	0.87 555	1.25 539	0.82 554	0.62 550	0.97 544	0.62 542	1.14 555	1.42 559	1.00 544	1.40 548	1.47 552	0.84 541	1.11 537	0.66 506	0.61 553	0.43 550	0.78 556	0.49 548	0.75 555	0.52 550

WAO-7	1.01 550	0.89 556	0.93 509	0.83 556	0.66 552	1.18 551	0.81 557	1.40 560	1.57 562	1.11 550	1.76 562	1.45 551	1.19 555	1.50 555	1.14 541	0.61 553	0.62 567	0.70 552	0.68 562	0.66 553	0.60 556

PWCK	1.00 548	1.17 569	1.70 556	0.91 557	0.41 532	1.19 553	0.92 561	1.10 553	1.14 554	1.16 552	1.14 539	1.25 546	0.88 544	1.75 562	1.04 535	0.87 564	0.50 552	0.87 559	0.53 553	0.96 566	0.52 550

WAO-6	1.07 554	0.93 560	0.92 507	0.96 558	0.78 558	1.28 557	0.75 550	1.34 558	2.00 566	1.02 546	1.54 556	1.59 553	1.22 556	1.31 550	1.14 541	0.78 560	0.55 560	1.02 565	0.75 566	0.83 557	0.69 562

IMH-64-1	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 555	0.92 542	0.71 546	1.27 556	1.10 552	0.89 536	1.45 550	1.14 541	0.96 547	1.19 542	0.84 519	0.74 557	0.51 554	0.97 561	0.55 555	0.84 558	0.60 556

IMH-64	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 555	0.92 542	0.71 546	1.27 556	1.10 552	0.89 536	1.45 550	1.14 541	0.96 547	1.19 542	0.84 519	0.74 557	0.51 554	0.97 561	0.55 555	0.84 558	0.60 556

IMH	1.05 553	0.95 561	1.00 518	1.01 561	0.78 558	1.11 548	0.68 545	1.38 559	1.43 560	1.00 544	1.72 560	1.43 550	1.14 551	1.73 561	0.89 525	1.09 570	0.55 560	0.99 563	0.57 557	0.87 561	0.62 561

LVE	1.13 555	1.02 562	1.28 542	1.01 561	0.80 561	1.29 558	0.81 557	1.47 563	1.96 564	1.07 548	1.90 563	1.90 558	1.01 550	1.48 554	0.91 526	0.93 567	0.61 566	0.94 560	0.69 563	0.87 561	0.75 567

Dean	1.17 557	1.04 564	1.49 551	1.03 563	0.78 558	1.20 554	0.77 553	1.48 564	1.96 564	1.28 554	1.99 565	2.15 562	1.14 551	1.25 547	1.00 532	0.81 562	0.60 564	1.01 564	0.69 563	0.92 565	0.74 566

GCST	0.47 496	0.60 541	0.57 409	1.04 564	0.48 539	0.38 427	0.11 17	0.40 280	0.32 252	0.41 441	0.34 276	0.29 282	0.17 199	0.46 343	0.19 250	0.69 556	0.42 549	0.79 558	0.62 560	0.62 547	0.46 547

WAO-8	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 562	2.06 566	0.75 550	1.84 569	3.83 574	1.44 564	2.21 568	2.15 562	1.43 564	3.17 572	1.19 546	0.91 565	0.65 569	1.09 566	0.79 567	0.90 563	0.71 563

TorneroNet-64	1.43 561	1.03 563	1.20 536	1.10 565	0.86 564	2.26 570	0.73 549	1.84 569	3.84 576	1.25 553	2.25 570	2.69 570	1.42 563	1.76 563	1.43 553	0.76 559	0.50 552	1.09 566	0.66 561	1.23 570	0.76 568

Venus	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 562	2.06 566	0.75 550	1.84 569	3.83 574	1.44 564	2.21 568	2.15 562	1.43 564	3.17 572	1.19 546	0.91 565	0.65 569	1.09 566	0.79 567	0.90 563	0.71 563

JetRed	2.30 573	2.64 578	6.12 576	1.12 568	1.38 573	5.85 579	3.29 578	1.99 572	1.67 563	1.98 571	1.95 564	2.16 565	1.60 567	2.48 570	4.10 577	1.05 568	1.60 575	1.09 566	1.01 573	1.67 575	1.28 575

TorneroNet	2.22 571	1.08 565	1.24 538	1.14 569	0.90 565	5.58 577	0.80 555	2.12 574	8.69 582	2.58 574	5.42 579	3.88 575	1.97 569	1.78 565	1.87 563	0.86 563	0.54 559	1.15 570	0.74 565	1.23 570	0.85 569

UNDER WATER-64	1.55 565	1.19 570	2.52 565	1.31 570	0.95 566	2.12 568	1.21 572	1.45 562	3.19 570	1.43 563	1.32 546	2.64 569	2.04 570	1.63 558	1.83 562	1.11 571	0.67 571	1.28 571	0.92 570	1.19 568	1.02 572

UNDER WATER	1.59 566	1.22 571	2.36 562	1.38 571	1.03 567	1.67 565	1.10 569	1.54 567	3.63 572	1.44 564	1.47 552	2.85 571	2.25 572	1.67 559	1.94 566	1.06 569	0.62 567	1.31 572	0.93 571	1.21 569	1.02 572

notaker	1.45 562	1.34 572	1.48 549	1.40 572	1.07 568	1.18 551	0.85 560	1.48 564	1.40 558	1.51 569	3.46 575	2.40 567	1.81 568	1.76 563	1.45 556	1.11 571	0.69 572	1.38 573	0.87 569	1.31 572	0.97 571

ktn	1.77 569	1.36 573	1.22 537	1.43 573	1.14 569	1.52 563	1.08 568	1.51 566	3.96 577	2.77 576	4.69 577	3.35 573	1.46 566	1.69 560	1.25 550	1.43 575	0.77 573	1.45 574	0.99 572	1.32 573	0.96 570

KSHMR	1.89 570	1.36 573	1.60 553	1.47 574	1.22 571	1.38 561	1.06 567	1.79 568	5.97 580	1.42 562	5.65 580	2.98 572	1.14 551	2.23 569	1.20 548	1.27 574	1.12 574	1.46 575	1.10 574	1.32 573	1.15 574

HanzoNet	2.97 574	1.69 575	2.29 561	1.74 575	1.33 572	1.53 564	1.03 566	1.99 572	2.64 569	5.51 580	5.16 578	5.90 580	6.82 582	4.32 578	3.29 574	3.16 580	2.02 580	1.92 576	2.87 581	2.24 577	1.89 577

LSM	1.64 567	0.40 516	2.56 566	2.02 576	17.61 589	0.51 490	0.52 533	0.61 496	0.76 521	0.82 533	1.11 538	0.63 506	0.54 505	0.75 477	0.49 473	0.16 475	0.24 531	0.18 491	0.21 506	0.25 509	2.42 579

tt	4.71 578	0.10 79	3.94 570	2.06 577	1.53 574	10.14 585	16.88 585	9.27 586	4.98 578	1.39 558	1.02 534	4.68 576	4.90 578	3.35 575	5.86 581	5.76 584	9.15 589	2.24 580	2.53 579	3.10 578	1.32 576

MADNet++	2.26 572	1.80 576	2.06 559	2.13 578	1.97 575	2.61 572	1.79 577	2.38 575	2.16 567	2.75 575	2.65 572	2.38 566	2.43 573	3.17 572	3.21 573	2.17 578	1.95 578	1.94 577	1.63 576	2.06 576	2.01 578

DPSimNet_ROB	4.34 577	4.23 579	6.89 578	3.67 579	3.68 576	4.75 574	5.21 581	2.67 577	3.68 573	5.82 581	3.95 576	5.57 577	6.72 581	3.46 576	4.48 578	4.05 583	2.88 581	4.68 583	3.12 583	3.69 579	3.62 582

PML	16.10 591	12.82 592	6.78 577	5.23 580	7.76 580	33.92 595	66.56 599	5.30 581	10.28 584	26.12 598	68.59 599	20.51 593	13.49 592	10.06 586	6.78 583	5.96 585	2.00 579	6.04 587	2.18 578	8.96 586	2.60 580

DGTPSM_ROB	8.34 582	5.10 580	10.37 586	5.31 581	10.18 582	8.33 581	23.60 590	6.06 582	13.41 589	4.90 577	10.87 587	5.65 578	10.44 584	6.17 580	12.59 585	3.74 581	7.55 584	3.69 581	7.26 586	4.14 581	7.46 584

DPSMNet_ROB	8.40 583	5.11 581	10.49 587	5.58 582	10.25 583	8.34 582	23.62 591	6.07 583	13.45 590	4.93 578	10.88 588	5.66 579	10.44 584	6.24 581	12.64 586	3.98 582	7.61 585	3.76 582	7.30 587	4.20 582	7.51 585

USTest	6.88 580	5.23 582	5.63 575	7.22 583	7.29 579	14.34 587	22.76 586	8.48 584	9.32 583	5.42 579	6.39 581	6.29 583	6.64 580	6.92 582	8.62 584	1.94 576	3.29 582	2.16 579	2.55 580	3.85 580	3.29 581

Anonymous_1	16.62 592	9.35 585	9.84 580	10.66 584	14.64 587	18.66 592	27.12 592	12.64 590	13.51 591	10.76 590	10.30 586	10.13 585	10.60 586	11.06 590	12.74 587	15.87 595	7.74 586	16.92 592	43.48 596	58.66 599	7.68 586

DPSM_ROB	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 585	19.11 593	27.51 593	13.37 591	14.21 592	10.31 588	11.06 589	10.96 589	11.27 590	11.96 591	13.59 588	6.78 586	8.19 587	6.03 585	7.09 584	7.93 584	7.73 587

DPSM	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 585	19.11 593	27.51 593	13.37 591	14.21 592	10.31 588	11.06 589	10.96 589	11.27 590	11.96 591	13.59 588	6.78 586	8.19 587	6.03 585	7.09 584	7.93 584	7.73 587

TCMNet-wrong-test	4.29 576	5.57 583	4.65 571	11.33 587	10.39 584	5.73 578	4.48 580	4.13 579	1.02 546	1.91 570	2.39 571	6.16 582	3.62 576	3.84 577	4.50 579	1.99 577	0.47 551	1.97 578	1.69 577	5.69 583	4.31 583

LRCNet_RVC	10.90 585	14.34 593	9.35 579	15.35 588	8.04 581	1.08 547	0.34 481	8.78 585	0.70 513	12.63 591	16.05 591	9.85 584	6.54 579	8.57 585	6.34 582	20.27 596	5.40 583	23.70 594	21.88 593	14.87 590	13.83 592

HaxPig	17.72 593	20.22 598	19.73 590	16.53 589	16.51 588	9.27 583	9.33 582	14.34 593	13.27 588	18.65 592	18.70 592	17.35 592	16.77 593	17.04 593	16.45 593	22.05 597	20.89 597	22.27 593	21.53 592	21.29 595	22.13 597

MEDIAN_ROB	21.21 594	24.62 599	23.47 596	19.58 590	19.65 593	13.22 586	10.96 583	17.88 594	17.00 594	22.14 597	22.02 594	20.86 594	20.36 594	21.06 594	19.71 594	25.63 598	24.13 598	26.21 595	25.20 594	25.17 596	25.38 598

xxxxx1	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

tt_ll	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

ff	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

CasAABBNet	23.10 595	19.86 594	20.64 592	22.47 594	22.73 594	38.41 597	55.50 598	26.89 596	28.70 597	20.61 594	22.15 595	22.08 596	22.75 596	23.99 595	27.36 597	13.59 591	16.48 594	12.14 588	14.27 589	15.95 591	15.53 594

FlowAnything	23.14 596	19.87 595	20.79 593	22.50 595	22.74 595	38.39 596	55.46 596	26.89 596	28.72 598	20.77 596	22.29 597	22.07 595	22.72 595	23.99 595	27.41 599	13.60 592	16.55 596	12.15 589	14.36 591	15.97 592	15.52 593

Selective-RAFT-Error	23.16 597	19.93 596	20.87 594	22.54 596	22.81 596	38.52 599	55.47 597	27.01 599	28.83 599	20.66 595	22.25 596	22.09 597	22.80 598	24.09 597	27.36 597	13.61 593	16.48 594	12.15 589	14.28 590	15.99 593	15.57 595

LSM0	24.24 598	19.98 597	22.32 595	24.22 597	40.14 599	38.48 598	55.20 595	26.95 598	28.57 596	20.49 593	21.83 593	22.26 598	22.75 596	24.22 598	27.30 596	13.66 594	16.32 593	12.19 591	14.15 588	16.10 594	17.66 596

AVERAGE_ROB	25.43 599	29.06 600	27.24 597	24.63 598	24.20 598	17.73 591	12.61 584	22.29 595	21.39 595	26.79 599	26.16 598	25.20 599	24.64 599	25.07 599	23.53 595	29.96 599	28.40 599	30.60 596	29.58 595	29.72 597	29.84 599

test_example2	101.33 600	108.28 601	68.15 599	98.43 599	106.93 600	89.75 600	102.43 600	36.80 600	97.65 600	129.04 600	130.15 600	65.26 600	66.62 600	92.11 600	80.24 600	144.10 600	199.48 600	81.81 600	103.01 600	125.01 600	101.27 600

DLNR_Zeroshot_test	10.44 584	12.10 591	19.93 591	106.08 600	23.66 597	0.14 16	0.13 43	3.22 578	0.17 46	0.16 108	0.23 154	0.16 124	0.10 43	0.31 276	0.15 146	2.36 579	0.06 150	0.07 80	0.07 141	39.70 598	0.06 77

ccccc		256.29 602		354.40 601	364.36 601	149.10 601		152.89 601		153.93 601		164.00 601		268.02 601		390.55 601	349.22 601	244.59 601	219.82 601	412.30 601

ASD4		6.65 584

Low-res two-view benchmark