Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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