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

xyz-stereo	1.40 557	0.10 77	17.09 587	0.18 49	0.07 1	4.78 573	0.18 194	0.29 135	0.34 272	0.36 383	2.81 571	0.40 389	0.29 379	0.56 393	0.24 336	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.06 84	0.06 43	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.07 1	0.15 24	0.11 16	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.08 7	0.18 63	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-G_1	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 86	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LG-G	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 86	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

SGD-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.07 1	0.17 66	0.13 41	0.18 14	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.11 48	0.12 89	0.18 63	0.11 11	0.08 195	0.04 2	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 52	0.37 509	0.36 213	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 42	0.20 102	0.10 1	0.09 274	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.24 505	0.05 22

trnet	0.13 52	0.08 9	0.21 58	0.15 4	0.07 1	0.21 171	0.12 23	0.24 77	0.24 151	0.16 106	0.21 138	0.15 105	0.13 120	0.18 63	0.13 86	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

s12784h	0.17 136	0.09 40	0.26 101	0.18 49	0.07 1	0.32 368	0.19 238	0.37 249	0.32 250	0.23 167	0.25 173	0.18 139	0.17 197	0.25 188	0.16 168	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	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

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.11 4	0.09 2	0.20 27	0.12 8	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.08 7	0.23 146	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 76

Replicate-Monster	0.12 41	0.10 77	0.32 158	0.16 7	0.08 9	0.17 66	0.10 8	0.22 44	0.19 68	0.11 21	0.10 14	0.10 34	0.09 18	0.19 86	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.08 219

depthmonostereo	0.14 76	0.09 40	0.19 42	0.19 88	0.08 9	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.23 136	0.16 106	0.18 102	0.14 89	0.17 197	0.19 86	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.05 22

3w_stereo	0.12 41	0.11 139	0.18 37	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.07 1	0.12 89	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.14 61	0.27 105	0.20 90	0.14 72	0.14 68	0.08 3	0.11 66	0.13 5	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 118	0.12 181	0.23 73	0.16 7	0.08 9	0.23 220	0.20 285	0.29 135	0.31 241	0.19 140	0.22 148	0.19 153	0.15 155	0.29 252	0.20 263	0.06 25	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.06 43	0.06 76

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 9	0.16 24	0.17 19	0.08 9	0.16 47	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 34	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LGtest1	0.10 2	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.06 76

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.12 8	0.13 41	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MonSter	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	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

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 19	0.08 9	0.09 1	0.13 41	0.24 77	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.06 149	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

WCG-NET	0.14 76	0.09 40	0.23 73	0.18 49	0.08 9	0.18 87	0.17 151	0.21 34	0.28 198	0.18 135	0.21 138	0.15 105	0.12 89	0.18 63	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 213	0.72 545	0.70 459	0.17 19	0.08 9	0.15 24	0.15 85	0.18 14	0.16 28	0.13 49	0.12 29	0.09 18	0.08 7	0.16 32	0.13 86	0.35 536	0.04 2	0.08 157	0.07 140	0.11 351	0.23 512

WCG-NET（raft）	0.14 76	0.09 40	0.23 73	0.17 19	0.08 9	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.26 173	0.18 135	0.19 110	0.20 162	0.12 89	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.06 149	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

CASnet	0.14 76	0.12 181	0.22 67	0.22 251	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.25 164	0.22 161	0.20 126	0.15 105	0.11 66	0.17 45	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.11 364	0.09 301	0.08 172	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 104	0.09 40	0.28 121	0.16 7	0.08 9	0.25 256	0.14 61	0.23 63	0.28 198	0.24 181	0.30 221	0.16 122	0.12 89	0.17 45	0.13 86	0.08 195	0.07 267	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 153

CREStereo	0.13 52	0.08 9	0.21 58	0.14 1	0.08 9	0.22 199	0.15 85	0.25 84	0.24 151	0.16 106	0.21 138	0.14 89	0.13 120	0.18 63	0.13 86	0.09 274	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76
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
HITNet	0.20 213	0.17 363	0.43 311	0.19 88	0.08 9	0.27 286	0.14 61	0.42 304	0.30 229	0.29 247	0.32 244	0.27 255	0.21 253	0.28 236	0.25 346	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.06 76
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
MLCV	0.22 263	0.16 344	0.44 320	0.21 192	0.08 9	0.29 326	0.19 238	0.38 255	0.37 312	0.38 405	0.44 389	0.31 307	0.21 253	0.41 326	0.24 336	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

asda	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.16 28	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 76	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.14 61	0.24 77	0.21 105	0.21 155	0.21 138	0.15 105	0.14 140	0.23 146	0.15 144	0.07 69	0.06 149	0.06 24	0.06 84	0.05 4	0.05 22

2.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.18 55	0.14 72	0.17 92	0.09 18	0.10 42	0.18 63	0.13 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4.5_new	0.11 16	0.11 139	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 16	0.11 139	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.12 29	0.08 3	0.11 66	0.16 32	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.15 85	0.20 27	0.15 23	0.12 36	0.13 41	0.10 34	0.09 18	0.17 45	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.16 7	0.09 29	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.16 28	0.14 72	0.13 41	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.13 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w_new	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.5w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.09 29	0.17 66	0.09 2	0.22 44	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.09 18	0.11 66	0.19 86	0.13 86	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 41	0.08 9	0.14 4	0.18 49	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.25 84	0.21 105	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.12 89	0.16 32	0.13 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

xyz-stereo-finetune2	0.17 136	0.11 139	0.26 101	0.16 7	0.09 29	0.27 286	0.19 238	0.27 105	0.20 90	0.22 161	0.28 195	0.21 173	0.22 266	0.37 310	0.22 306	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.06 43	0.07 153

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 9	0.19 42	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.18 14	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 32	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 9	0.19 42	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 45	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.07 2	0.17 45	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.24 81	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.18 194	0.21 34	0.18 55	0.11 21	0.17 92	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 120	0.05 9	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.05 22

HART	0.15 104	0.11 139	0.30 138	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.16 115	0.30 154	0.19 68	0.15 84	0.25 173	0.17 129	0.09 18	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.07 267	0.07 78	0.05 42	0.08 172	0.06 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 52	0.14 286	0.19 42	0.26 420	0.09 29	0.15 24	0.13 41	0.22 44	0.18 55	0.12 36	0.11 19	0.10 34	0.13 120	0.21 121	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.05 22

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.14 3	0.16 28	0.11 21	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 121	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

AIO-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.22 67	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.16 28	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.08 7	0.18 63	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

RSM++	0.12 41	0.09 40	0.19 42	0.20 148	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.21 34	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.14 89	0.09 18	0.20 102	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.05 22

RSM	0.12 41	0.09 40	0.20 51	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.23 63	0.18 55	0.13 49	0.13 41	0.15 105	0.09 18	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

MoCha-V2	0.13 52	0.08 9	0.26 101	0.23 298	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.16 28	0.15 84	0.15 71	0.13 66	0.14 140	0.20 102	0.11 11	0.06 25	0.07 267	0.06 24	0.06 84	0.06 43	0.05 22

GCAP-Stereo	0.14 76	0.14 286	0.33 174	0.20 148	0.09 29	0.21 171	0.10 8	0.26 93	0.20 90	0.18 135	0.19 110	0.15 105	0.13 120	0.17 45	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.06 76

LoS	0.14 76	0.08 9	0.27 110	0.16 7	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.26 93	0.26 173	0.15 84	0.18 102	0.18 139	0.13 120	0.22 137	0.14 120	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 51	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.13 41	0.27 105	0.21 105	0.13 49	0.10 14	0.15 105	0.09 18	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

MC-Stereo	0.14 76	0.09 40	0.25 93	0.21 192	0.09 29	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.18 135	0.23 152	0.16 122	0.13 120	0.22 137	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

DCANet-4	0.19 198	0.10 77	0.52 387	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.36 239	0.39 336	0.29 247	0.30 221	0.17 129	0.22 266	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

fff	0.19 198	0.13 243	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.35 221	0.43 376	0.29 247	0.30 221	0.18 139	0.28 364	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

ADStereo(finetuned)	0.19 198	0.13 243	0.49 361	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.34 197	0.39 336	0.29 247	0.31 235	0.18 139	0.31 408	0.21 121	0.19 248	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 153

GLC_STEREO	0.15 104	0.10 77	0.24 81	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.23 63	0.27 183	0.17 118	0.20 126	0.17 129	0.11 66	0.23 146	0.16 168	0.07 69	0.09 385	0.09 234	0.08 215	0.07 110	0.06 76

DCANet	0.18 160	0.13 243	0.40 267	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.34 197	0.39 336	0.29 247	0.31 235	0.18 139	0.23 281	0.20 102	0.19 248	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 153

csc	0.19 198	0.13 243	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.35 221	0.43 376	0.29 247	0.30 221	0.18 139	0.28 364	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

cscssc	0.19 198	0.13 243	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.35 221	0.43 376	0.29 247	0.30 221	0.18 139	0.28 364	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

111	0.20 213	0.17 363	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.24 242	0.17 151	0.41 290	0.45 402	0.23 167	0.29 208	0.29 280	0.21 253	0.24 157	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.08 219

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 136	0.14 286	0.32 158	0.20 148	0.09 29	0.19 113	0.17 151	0.32 175	0.30 229	0.25 189	0.33 265	0.20 162	0.17 197	0.19 86	0.15 144	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.05 22

PMTNet	0.15 104	0.08 9	0.23 73	0.15 4	0.09 29	0.23 220	0.16 115	0.25 84	0.23 136	0.17 118	0.21 138	0.16 122	0.14 140	0.22 137	0.13 86	0.29 529	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

AdaDepth	0.11 16	0.09 40	0.20 51	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.13 41	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 86	0.12 46	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.05 4	0.05 22

GASTEREO	0.13 52	0.12 181	0.21 58	0.23 298	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 118	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.19 86	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 140	0.06 43	0.06 76

MSCF	0.13 52	0.12 181	0.21 58	0.22 251	0.10 68	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 118	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.18 63	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 140	0.06 43	0.06 76

S2M2_XL	0.10 2	0.09 40	0.21 58	0.14 1	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 19	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.06 76

water-stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 51	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.14 61	0.25 84	0.19 68	0.17 118	0.23 152	0.15 105	0.15 155	0.12 2	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.05 22

asd	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.10 68	0.16 47	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.11 19	0.09 18	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.14 72	0.13 41	0.09 18	0.09 18	0.18 63	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 52	0.09 40	0.24 81	0.20 148	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.22 44	0.16 28	0.12 36	0.19 110	0.15 105	0.11 66	0.13 5	0.17 198	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.07 110	0.06 76

Reg-Stereo(zero)	0.16 118	0.07 2	0.36 213	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.14 61	0.28 124	0.24 151	0.22 161	0.20 126	0.24 217	0.18 222	0.21 121	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.06 43	0.06 76

AIO_rvc	0.12 41	0.11 139	0.22 67	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.17 151	0.20 27	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.13 66	0.08 7	0.22 137	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 153

castereo++	0.13 52	0.10 77	0.18 37	0.18 49	0.10 68	0.27 286	0.13 41	0.23 63	0.23 136	0.11 21	0.13 41	0.16 122	0.10 42	0.18 63	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 76	0.10 77	0.19 42	0.18 49	0.10 68	0.20 144	0.19 238	0.30 154	0.27 183	0.13 49	0.18 102	0.16 122	0.16 171	0.15 16	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.06 43	0.05 22

fffft	0.13 52	0.09 40	0.24 81	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.19 238	0.22 44	0.16 28	0.14 72	0.11 19	0.13 66	0.10 42	0.24 157	0.18 219	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.06 76
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 52	0.10 77	0.22 67	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.17 151	0.19 18	0.19 68	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.11 66	0.24 157	0.16 168	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76

fffy	0.14 76	0.11 139	0.24 81	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.18 194	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.13 120	0.25 188	0.14 120	0.06 25	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.06 76

Occ-G	0.13 52	0.08 9	0.21 58	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.19 238	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.19 110	0.21 173	0.11 66	0.17 45	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.06 76

RAFT-Stereo-weight	0.15 104	0.09 40	0.26 101	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 151	0.36 239	0.29 217	0.24 181	0.20 126	0.19 153	0.10 42	0.18 63	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

IGEV++	0.13 52	0.10 77	0.23 73	0.21 192	0.10 68	0.15 24	0.15 85	0.29 135	0.16 28	0.12 36	0.15 71	0.12 55	0.12 89	0.17 45	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 153

SMFormer	0.25 338	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.28 368	0.10 323	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.09 238	0.09 277

tta	0.24 310	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.28 368	0.10 323	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.08 172	0.07 153

qqq1	0.24 310	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.16 168	0.10 323	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.07 153

fff1	0.24 310	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.16 168	0.10 323	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.07 153

Any-RAFT	0.17 136	0.08 9	0.31 152	0.19 88	0.10 68	0.29 326	0.16 115	0.42 304	0.30 229	0.24 181	0.27 190	0.27 255	0.16 171	0.21 121	0.12 46	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

Selective-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.22 67	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.27 105	0.15 23	0.13 49	0.14 68	0.13 66	0.08 7	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.05 22

Selective-RAFT	0.17 136	0.12 181	0.30 138	0.24 349	0.10 68	0.29 326	0.15 85	0.32 175	0.31 241	0.17 118	0.17 92	0.21 173	0.18 222	0.28 236	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.06 76

RCA-Stereo	0.16 118	0.09 40	0.25 93	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 151	0.36 239	0.35 288	0.20 144	0.25 173	0.17 129	0.17 197	0.18 63	0.14 120	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.05 22

Patchmatch Stereo++	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.26 204	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.18 222	0.24 157	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

ROB_FTStereo_v2	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.24 157	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

ROB_FTStereo	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.28 195	0.25 225	0.17 197	0.24 157	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

HUI-Stereo	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.28 195	0.25 225	0.17 197	0.22 137	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

iGMRVC	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.27 223	0.17 198	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

iRAFT	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.26 204	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

AnonymousM	0.17 136	0.19 393	0.24 81	0.18 49	0.10 68	0.18 87	0.17 151	0.30 154	0.23 136	0.26 201	0.20 126	0.18 139	0.14 140	0.19 86	0.14 120	0.09 274	0.06 149	0.38 534	0.15 470	0.06 43	0.05 22

cross-raft	0.17 136	0.12 181	0.41 290	0.23 298	0.10 68	0.20 144	0.24 389	0.33 189	0.23 136	0.23 167	0.28 195	0.29 280	0.15 155	0.17 45	0.15 144	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

RAFT-IKP	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.18 222	0.25 188	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

TestStereo	0.21 233	0.19 393	0.40 267	0.25 386	0.10 68	0.22 199	0.21 316	0.31 165	0.31 241	0.23 167	0.34 274	0.22 185	0.18 222	0.62 427	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.07 140	0.11 351	0.06 76

XX-TBD	0.15 104	0.18 377	0.28 121	0.22 251	0.10 68	0.22 199	0.15 85	0.22 44	0.27 183	0.22 161	0.26 183	0.14 89	0.12 89	0.16 32	0.13 86	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

AFF-stereo	0.18 160	0.15 319	0.32 158	0.21 192	0.10 68	0.18 87	0.18 194	0.33 189	0.27 183	0.25 189	0.37 304	0.25 225	0.17 197	0.24 157	0.15 144	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.05 22

BEATNet_4x	0.22 263	0.18 377	0.47 347	0.22 251	0.10 68	0.28 305	0.14 61	0.46 343	0.32 250	0.31 295	0.34 274	0.31 307	0.25 320	0.31 274	0.29 380	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.10 303	0.08 219

3.75w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.11 111	0.18 87	0.12 23	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 16	0.06 1	0.17 31	0.15 4	0.11 111	0.16 47	0.13 41	0.21 34	0.16 28	0.11 21	0.15 71	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.05 22

111111	0.11 16	0.07 2	0.17 31	0.19 88	0.11 111	0.13 13	0.11 16	0.22 44	0.15 23	0.11 21	0.12 29	0.12 55	0.08 7	0.18 63	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 172	0.06 76

MM-Stereo_test2	0.15 104	0.10 77	0.44 320	0.23 298	0.11 111	0.21 171	0.21 316	0.27 105	0.22 118	0.15 84	0.16 81	0.13 66	0.11 66	0.20 102	0.13 86	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.05 22

MM-Stereo_test1	0.17 136	0.10 77	0.39 259	0.23 298	0.11 111	0.20 144	0.22 342	0.33 189	0.29 217	0.22 161	0.21 138	0.15 105	0.14 140	0.23 146	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.06 76

GREAT-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.25 93	0.16 7	0.11 111	0.14 16	0.16 115	0.17 9	0.17 45	0.10 11	0.15 71	0.09 18	0.09 18	0.18 63	0.10 1	0.06 25	0.07 267	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.10 333

SCV	0.14 76	0.14 286	0.24 81	0.21 192	0.11 111	0.15 24	0.16 115	0.31 165	0.18 55	0.11 21	0.15 71	0.13 66	0.10 42	0.23 146	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.06 76

HUF	0.15 104	0.11 139	0.38 244	0.17 19	0.11 111	0.16 47	0.17 151	0.22 44	0.20 90	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.11 66	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.20 517	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.14 428

AIO_test	0.12 41	0.09 40	0.20 51	0.19 88	0.11 111	0.15 24	0.17 151	0.19 18	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.09 18	0.20 102	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

GIP-stereo	0.12 41	0.09 40	0.20 51	0.19 88	0.11 111	0.16 47	0.14 61	0.29 135	0.18 55	0.11 21	0.16 81	0.13 66	0.09 18	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

tt45	0.14 76	0.09 40	0.22 67	0.19 88	0.11 111	0.23 220	0.18 194	0.22 44	0.17 45	0.15 84	0.13 41	0.14 89	0.10 42	0.30 267	0.14 120	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.07 153

999	0.14 76	0.08 9	0.24 81	0.19 88	0.11 111	0.20 144	0.17 151	0.24 77	0.18 55	0.13 49	0.16 81	0.14 89	0.11 66	0.36 307	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.07 153

ours_stereo	0.13 52	0.11 139	0.23 73	0.20 148	0.11 111	0.17 66	0.18 194	0.20 27	0.19 68	0.13 49	0.18 102	0.14 89	0.10 42	0.23 146	0.14 120	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.06 43	0.05 22

tg	0.16 118	0.11 139	0.25 93	0.21 192	0.11 111	0.23 220	0.15 85	0.34 197	0.24 151	0.20 144	0.25 173	0.19 153	0.12 89	0.24 157	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.08 172	0.07 153

ITSA-stereo	0.25 338	0.15 319	0.33 174	0.23 298	0.11 111	0.27 286	0.18 194	0.56 458	0.59 485	0.31 295	0.32 244	0.33 323	0.28 364	0.49 352	0.30 388	0.11 362	0.08 351	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.13 407

IGEV-Stereo++	0.11 16	0.08 9	0.15 10	0.19 88	0.11 111	0.14 16	0.10 8	0.22 44	0.18 55	0.10 11	0.13 41	0.10 34	0.11 66	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

RAStereo	0.13 52	0.12 181	0.27 110	0.22 251	0.11 111	0.15 24	0.18 194	0.23 63	0.23 136	0.13 49	0.17 92	0.11 48	0.09 18	0.15 16	0.13 86	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.05 22

Pointernet	0.13 52	0.07 2	0.27 110	0.19 88	0.11 111	0.20 144	0.12 23	0.31 165	0.24 151	0.15 84	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 86	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

test_sample6	0.25 338	0.13 243	0.41 290	0.21 192	0.11 111	0.30 343	0.22 342	0.51 398	0.35 288	0.33 330	0.43 378	0.30 296	0.24 299	0.57 397	0.22 306	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.10 343	0.11 351	0.10 333

test_sample2	0.21 233	0.10 77	0.28 121	0.19 88	0.11 111	0.27 286	0.21 316	0.43 316	0.29 217	0.26 201	0.31 235	0.30 296	0.24 299	0.45 338	0.18 219	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.09 277

MGS-Stereo	0.14 76	0.11 139	0.32 158	0.19 88	0.11 111	0.18 87	0.17 151	0.20 27	0.22 118	0.14 72	0.24 165	0.15 105	0.10 42	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.10 303	0.06 76

ACVNet-DCA	0.18 160	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.41 290	0.27 183	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.18 222	0.28 236	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.09 238	0.09 277

xx1	0.20 213	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.35 221	0.47 424	0.17 118	0.19 110	0.28 270	0.24 299	0.28 236	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.09 301	0.09 238	0.09 277

1test111	0.19 198	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.41 290	0.27 183	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.18 222	0.34 293	0.22 306	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.09 238	0.09 277

cc1	0.18 160	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.35 221	0.47 424	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.18 222	0.28 236	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.08 172	0.08 219

11t1	0.18 160	0.10 77	0.30 138	0.20 148	0.11 111	0.27 286	0.17 151	0.35 221	0.23 136	0.25 189	0.23 152	0.23 205	0.23 281	0.25 188	0.18 219	0.09 274	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.09 277

tt1	0.18 160	0.14 286	0.35 193	0.23 298	0.11 111	0.30 343	0.19 238	0.35 221	0.44 391	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.16 171	0.27 223	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.08 172	0.08 219

1111x	0.32 418	0.11 139	0.40 267	0.22 251	0.11 111	0.32 368	0.26 418	0.59 482	0.43 376	0.31 295	0.41 349	0.39 375	0.28 364	0.76 480	1.37 550	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.10 343	0.09 238	0.08 219

MSKI-zero shot	0.17 136	0.09 40	0.43 311	0.20 148	0.11 111	0.21 171	0.15 85	0.32 175	0.21 105	0.23 167	0.24 165	0.23 205	0.10 42	0.31 274	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76

MIM_Stereo	0.18 160	0.12 181	0.38 244	0.20 148	0.11 111	0.17 66	0.14 61	0.35 221	0.25 164	0.27 210	0.35 285	0.23 205	0.13 120	0.27 223	0.16 168	0.06 25	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.08 172	0.06 76

anonymousdsp2	0.17 136	0.10 77	0.28 121	0.20 148	0.11 111	0.25 256	0.17 151	0.41 290	0.31 241	0.23 167	0.23 152	0.22 185	0.15 155	0.25 188	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.08 172	0.07 153

CASS	0.21 233	0.15 319	0.32 158	0.26 420	0.11 111	0.28 305	0.19 238	0.39 267	0.30 229	0.32 318	0.34 274	0.25 225	0.24 299	0.25 188	0.20 263	0.13 419	0.08 351	0.11 364	0.09 301	0.11 351	0.11 368
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 136	0.09 40	0.32 158	0.17 19	0.11 111	0.21 171	0.17 151	0.32 175	0.23 136	0.23 167	0.28 195	0.27 255	0.16 171	0.23 146	0.16 168	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.06 84	0.09 238	0.09 277

ProNet	0.14 76	0.12 181	0.25 93	0.19 88	0.11 111	0.19 113	0.19 238	0.27 105	0.20 90	0.14 72	0.13 41	0.13 66	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.07 153

qqq	0.20 213	0.12 181	0.31 152	0.20 148	0.11 111	0.23 220	0.19 238	0.41 290	0.27 183	0.24 181	0.28 195	0.28 270	0.24 299	0.34 293	0.22 306	0.08 195	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.09 238	0.09 277

x	0.19 198	0.11 139	0.29 131	0.20 148	0.11 111	0.26 276	0.18 194	0.41 290	0.29 217	0.25 189	0.29 208	0.28 270	0.24 299	0.26 204	0.23 325	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.08 219

IPLGR	0.21 233	0.13 243	0.61 423	0.21 192	0.11 111	0.25 256	0.18 194	0.41 290	0.37 312	0.28 220	0.27 190	0.21 173	0.19 237	0.37 310	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.06 76

test-3	0.16 118	0.09 40	0.31 152	0.21 192	0.11 111	0.18 87	0.16 115	0.30 154	0.27 183	0.26 201	0.16 81	0.22 185	0.12 89	0.26 204	0.18 219	0.06 25	0.04 2	0.08 157	0.08 215	0.06 43	0.06 76

test_1	0.16 118	0.09 40	0.31 152	0.21 192	0.11 111	0.18 87	0.16 115	0.30 154	0.27 183	0.25 189	0.16 81	0.22 185	0.12 89	0.26 204	0.18 219	0.06 25	0.04 2	0.08 157	0.08 215	0.06 43	0.06 76

test_3	0.18 160	0.11 139	0.32 158	0.24 349	0.11 111	0.22 199	0.25 406	0.31 165	0.31 241	0.25 189	0.18 102	0.23 205	0.13 120	0.25 188	0.19 248	0.06 25	0.05 30	0.09 234	0.10 343	0.07 110	0.06 76

TransformOpticalFlow	0.24 310	0.13 243	0.56 404	0.23 298	0.11 111	0.21 171	0.19 238	0.40 278	0.32 250	0.30 278	0.43 378	0.36 349	0.31 408	0.61 419	0.20 263	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.07 153

NRIStereo	0.18 160	0.11 139	0.35 193	0.23 298	0.11 111	0.24 242	0.20 285	0.29 135	0.26 173	0.26 201	0.25 173	0.25 225	0.18 222	0.34 293	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.08 219

THIR-Stereo	0.29 393	0.12 181	0.41 290	0.19 88	0.11 111	0.28 305	0.72 546	0.32 175	0.35 288	0.37 390	0.65 491	0.34 330	0.50 497	0.57 397	0.45 460	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.09 301	0.07 110	0.07 153

DeepStereo_RVC	0.18 160	0.11 139	0.40 267	0.21 192	0.11 111	0.19 113	0.16 115	0.28 124	0.22 118	0.27 210	0.27 190	0.23 205	0.28 364	0.24 157	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.10 333

IRAFT_RVC	0.22 263	0.12 181	0.39 259	0.26 420	0.11 111	0.18 87	0.24 389	0.40 278	0.37 312	0.31 295	0.30 221	0.29 280	0.24 299	0.55 382	0.22 306	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.07 153

RAFT-345	0.21 233	0.10 77	0.46 339	0.22 251	0.11 111	0.20 144	0.16 115	0.26 93	0.25 164	0.27 210	0.66 493	0.21 173	0.16 171	0.55 382	0.21 286	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.06 76

CRE-IMP	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.11 111	0.24 242	0.17 151	0.29 135	0.21 105	0.27 210	0.26 183	0.24 217	0.17 197	0.23 146	0.18 219	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.07 140	0.10 303	0.10 333

CroCo-Stereo	0.14 76	0.13 243	0.24 81	0.25 386	0.11 111	0.11 4	0.18 194	0.32 175	0.23 136	0.12 36	0.12 29	0.18 139	0.12 89	0.14 9	0.13 86	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76
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
iRaftStereo_RVC	0.16 118	0.12 181	0.26 101	0.21 192	0.11 111	0.20 144	0.17 151	0.32 175	0.23 136	0.20 144	0.25 173	0.18 139	0.12 89	0.20 102	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.08 172	0.07 153

CREStereo++_RVC	0.15 104	0.08 9	0.26 101	0.17 19	0.11 111	0.18 87	0.13 41	0.22 44	0.30 229	0.21 155	0.30 221	0.13 66	0.11 66	0.16 32	0.15 144	0.07 69	0.04 2	0.06 24	0.15 470	0.06 43	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
222	0.41 474	0.10 77	0.29 131	0.19 88	0.11 111	0.36 412	0.20 285	0.57 468	0.39 336	0.35 367	0.44 389	0.30 296	0.27 348	0.55 382	3.56 573	0.11 362	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.09 238	0.09 277

xxxx	0.34 435	0.10 77	0.29 131	0.19 88	0.11 111	0.37 417	0.20 285	0.58 477	0.38 326	0.29 247	0.42 365	0.38 363	0.24 299	0.46 341	2.20 566	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.09 277

test_xeample	0.34 435	0.10 77	0.29 131	0.19 88	0.11 111	0.33 379	0.23 367	0.55 443	0.38 326	0.32 318	0.45 401	0.29 280	0.26 329	0.57 397	2.24 568	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.09 277

CFNet-RSSM	0.17 136	0.10 77	0.40 267	0.20 148	0.11 111	0.20 144	0.15 85	0.36 239	0.30 229	0.23 167	0.21 138	0.26 246	0.15 155	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

HSM-Net_RVC	0.27 362	0.11 139	0.42 300	0.19 88	0.11 111	0.34 392	0.20 285	0.62 502	0.43 376	0.40 430	0.43 378	0.50 452	0.26 329	0.76 480	0.22 306	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 310	0.18 377	0.61 423	0.25 386	0.11 111	0.29 326	0.21 316	0.42 304	0.43 376	0.33 330	0.43 378	0.27 255	0.22 266	0.34 293	0.26 359	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.07 153

FlowAnything_test	0.14 76	0.11 139	0.21 58	0.21 192	0.12 167	0.17 66	0.16 115	0.25 84	0.16 28	0.15 84	0.13 41	0.15 105	0.14 140	0.18 63	0.16 168	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.12 421	0.08 172	0.09 277

monsterstereo	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.19 88	0.12 167	0.14 16	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.09 18	0.19 86	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 16	0.09 40	0.13 1	0.17 19	0.12 167	0.15 24	0.11 16	0.23 63	0.15 23	0.14 72	0.12 29	0.08 3	0.09 18	0.21 121	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 280	0.15 319	0.41 290	0.19 88	0.12 167	0.27 286	0.21 316	0.47 351	0.33 262	0.34 350	0.31 235	0.41 396	0.22 266	0.49 352	0.26 359	0.09 274	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.10 333

S2M2	0.13 52	0.11 139	0.20 51	0.16 7	0.12 167	0.12 8	0.07 1	0.18 14	0.20 90	0.12 36	0.15 71	0.14 89	0.12 89	0.15 16	0.14 120	0.13 419	0.09 385	0.09 234	0.10 343	0.11 351	0.09 277

SCV_C0	0.14 76	0.11 139	0.25 93	0.19 88	0.12 167	0.15 24	0.16 115	0.30 154	0.22 118	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.09 18	0.24 157	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.09 238	0.06 76

mms	0.13 52	0.11 139	0.19 42	0.19 88	0.12 167	0.16 47	0.17 151	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.17 92	0.14 89	0.09 18	0.24 157	0.14 120	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.07 153

UGAM	0.26 354	0.14 286	0.45 331	0.25 386	0.12 167	0.23 220	0.25 406	0.32 175	0.41 362	0.31 295	0.42 365	0.41 396	0.22 266	0.92 516	0.22 306	0.08 195	0.06 149	0.14 449	0.12 421	0.10 303	0.07 153

rvit_stereo_0081	0.16 118	0.11 139	0.24 81	0.21 192	0.12 167	0.16 47	0.17 151	0.22 44	0.33 262	0.16 106	0.18 102	0.18 139	0.14 140	0.20 102	0.16 168	0.11 362	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.07 153

model_zeroshot	0.17 136	0.11 139	0.39 259	0.20 148	0.12 167	0.24 242	0.15 85	0.34 197	0.22 118	0.30 278	0.20 126	0.22 185	0.12 89	0.24 157	0.14 120	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.07 153

rvit_stereo_0082	0.16 118	0.11 139	0.24 81	0.21 192	0.12 167	0.16 47	0.17 151	0.22 44	0.33 262	0.16 106	0.18 102	0.18 139	0.14 140	0.20 102	0.16 168	0.11 362	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.07 153

test_sample5	0.24 310	0.13 243	0.42 300	0.21 192	0.12 167	0.30 343	0.21 316	0.50 381	0.34 272	0.32 318	0.41 349	0.29 280	0.23 281	0.55 382	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.11 351	0.10 333

test_sample4	0.24 310	0.13 243	0.43 311	0.20 148	0.12 167	0.32 368	0.21 316	0.51 398	0.34 272	0.31 295	0.37 304	0.28 270	0.23 281	0.53 374	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.11 351	0.10 333

test_sample3	0.23 280	0.12 181	0.43 311	0.19 88	0.12 167	0.32 368	0.20 285	0.50 381	0.34 272	0.31 295	0.33 265	0.29 280	0.22 266	0.53 374	0.22 306	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.10 303	0.10 333

test_sample1	0.20 213	0.10 77	0.28 121	0.19 88	0.12 167	0.28 305	0.19 238	0.41 290	0.25 164	0.26 201	0.31 235	0.29 280	0.26 329	0.44 335	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.09 277

CAS++	0.16 118	0.12 181	0.27 110	0.18 49	0.12 167	0.17 66	0.15 85	0.42 304	0.24 151	0.19 140	0.18 102	0.13 66	0.10 42	0.21 121	0.12 46	0.12 400	0.10 410	0.11 364	0.08 215	0.10 303	0.09 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.17 136	0.11 139	0.36 213	0.20 148	0.12 167	0.26 276	0.16 115	0.30 154	0.22 118	0.26 201	0.20 126	0.30 296	0.14 140	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

H2IRNET	0.18 160	0.13 243	0.35 193	0.21 192	0.12 167	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.30 229	0.17 118	0.31 235	0.25 225	0.20 246	0.24 157	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.10 343	0.09 238	0.06 76

mmm	0.21 233	0.12 181	0.31 152	0.22 251	0.12 167	0.28 305	0.21 316	0.41 290	0.27 183	0.29 247	0.38 318	0.29 280	0.24 299	0.29 252	0.22 306	0.09 274	0.07 267	0.11 364	0.09 301	0.10 303	0.09 277

ff7	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

IGEVStereo-DCA	0.14 76	0.11 139	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 236	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

ffff	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

rrr	0.17 136	0.11 139	0.57 407	0.19 88	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.35 221	0.22 118	0.15 84	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 236	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

DualNet	0.24 310	0.13 243	0.42 300	0.21 192	0.12 167	0.30 343	0.21 316	0.50 381	0.34 272	0.33 330	0.43 378	0.29 280	0.23 281	0.55 382	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.11 351	0.10 333

11t	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

IGEV_Zeroshot_test	0.18 160	0.10 77	0.65 442	0.20 148	0.12 167	0.19 113	0.15 85	0.34 197	0.19 68	0.28 220	0.22 148	0.27 255	0.13 120	0.23 146	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.06 76

testlalala	0.15 104	0.10 77	0.36 213	0.19 88	0.12 167	0.23 220	0.16 115	0.26 93	0.19 68	0.24 181	0.19 110	0.14 89	0.11 66	0.16 32	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.05 4	0.05 22

RAFT-Test	0.17 136	0.10 77	0.38 244	0.19 88	0.12 167	0.25 256	0.17 151	0.33 189	0.23 136	0.23 167	0.29 208	0.27 255	0.14 140	0.20 102	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

HH	0.18 160	0.12 181	0.55 400	0.22 251	0.12 167	0.18 87	0.18 194	0.34 197	0.19 68	0.20 144	0.24 165	0.34 330	0.18 222	0.29 252	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.06 76

HanStereo	0.18 160	0.12 181	0.55 400	0.22 251	0.12 167	0.18 87	0.18 194	0.34 197	0.19 68	0.20 144	0.24 165	0.34 330	0.18 222	0.29 252	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.06 76

LL-Strereo2	0.18 160	0.18 377	0.39 259	0.22 251	0.12 167	0.24 242	0.13 41	0.31 165	0.23 136	0.24 181	0.20 126	0.24 217	0.12 89	0.26 204	0.15 144	0.06 25	0.06 149	0.12 402	0.09 301	0.08 172	0.07 153

anonymousdsp	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.28 124	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.07 153

riskmin	0.18 160	0.09 40	0.34 183	0.18 49	0.12 167	0.24 242	0.16 115	0.34 197	0.28 198	0.21 155	0.23 152	0.33 323	0.24 299	0.23 146	0.17 198	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.06 84	0.10 303	0.10 333

ccc-4	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

raft_robust	0.22 263	0.17 363	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.23 220	0.22 342	0.49 371	0.48 434	0.32 318	0.32 244	0.26 246	0.23 281	0.53 374	0.15 144	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.10 343	0.08 172	0.06 76

test_4	0.18 160	0.12 181	0.34 183	0.23 298	0.12 167	0.18 87	0.22 342	0.26 93	0.24 151	0.24 181	0.47 418	0.22 185	0.13 120	0.24 157	0.16 168	0.06 25	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.07 110	0.05 22

IGEV-Stereo	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.28 124	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.07 153
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 263	0.26 461	0.40 267	0.22 251	0.12 167	0.25 256	0.21 316	0.32 175	0.44 391	0.29 247	0.28 195	0.25 225	0.16 171	0.30 267	0.25 346	0.12 400	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.11 351	0.09 277

IPLG	0.21 233	0.15 319	0.53 391	0.21 192	0.12 167	0.28 305	0.17 151	0.42 304	0.30 229	0.33 330	0.32 244	0.15 105	0.17 197	0.50 356	0.21 286	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.06 76

MIPNet	0.21 233	0.15 319	0.52 387	0.21 192	0.12 167	0.27 286	0.20 285	0.45 332	0.37 312	0.30 278	0.23 152	0.19 153	0.24 299	0.27 223	0.19 248	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.06 76

GMOStereo	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

error version	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

test-v	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

CrosDoStereo	0.31 409	0.10 77	0.49 361	0.18 49	0.12 167	0.22 199	1.11 568	0.34 197	0.37 312	0.38 405	0.61 482	0.28 270	0.46 485	0.61 419	0.57 484	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.07 153

PFNet+	0.20 213	0.10 77	0.37 225	0.21 192	0.12 167	0.17 66	0.19 238	0.29 135	0.34 272	0.33 330	0.32 244	0.24 217	0.16 171	0.32 280	0.17 198	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.08 172	0.12 391

LCNet	0.21 233	0.11 139	0.29 131	0.25 386	0.12 167	0.23 220	0.19 238	0.34 197	0.26 173	0.28 220	0.35 285	0.26 246	0.30 392	0.35 302	0.17 198	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.10 343	0.13 403	0.22 505

STrans-v2	0.24 310	0.13 243	0.54 394	0.21 192	0.12 167	0.23 220	0.21 316	0.47 351	0.28 198	0.31 295	0.42 365	0.36 349	0.35 431	0.62 427	0.23 325	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.06 76

IIG-Stereo	0.23 280	0.13 243	0.35 193	0.29 472	0.12 167	0.23 220	0.14 61	0.38 255	0.31 241	0.34 350	0.37 304	0.33 323	0.21 253	0.70 456	0.26 359	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.07 110	0.06 76

NF-Stereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

OCTAStereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

PSM-softLoss	0.21 233	0.10 77	0.39 259	0.24 349	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.38 255	0.26 173	0.29 247	0.32 244	0.24 217	0.16 171	0.52 367	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.09 301	0.08 172	0.12 391

KMStereo	0.21 233	0.10 77	0.39 259	0.24 349	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.38 255	0.26 173	0.29 247	0.32 244	0.24 217	0.16 171	0.52 367	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.09 301	0.08 172	0.12 391

PSM-AAD	0.25 338	0.10 77	0.30 138	0.24 349	0.12 167	0.26 276	0.38 497	0.34 197	0.28 198	0.35 367	0.39 331	0.28 270	0.79 533	0.30 267	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.12 402	0.11 382	0.08 172	0.21 500

KYRaft	0.22 263	0.10 77	0.30 138	0.23 298	0.12 167	0.23 220	0.23 367	0.35 221	0.24 151	0.35 367	0.54 452	0.34 330	0.26 329	0.29 252	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.10 343	0.08 172	0.31 530

DeepStereo_LL	0.31 409	0.10 77	0.49 361	0.18 49	0.12 167	0.22 199	1.11 568	0.34 197	0.37 312	0.38 405	0.61 482	0.28 270	0.46 485	0.61 419	0.57 484	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.07 153

DEmStereo	0.26 354	0.09 40	0.47 347	0.19 88	0.12 167	0.30 343	0.25 406	0.28 124	0.36 301	0.36 383	0.58 468	0.25 225	0.48 494	0.53 374	0.44 457	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.06 43	0.07 153

DRaft	0.24 310	0.10 77	0.34 183	0.18 49	0.12 167	0.28 305	0.23 367	0.33 189	0.39 336	0.38 405	0.61 482	0.21 173	0.41 462	0.48 347	0.42 451	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.08 219

RE-Stereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

Pruner-Stereo	0.19 198	0.11 139	0.34 183	0.29 472	0.12 167	0.19 113	0.17 151	0.31 165	0.29 217	0.33 330	0.32 244	0.25 225	0.15 155	0.24 157	0.21 286	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.09 277

TVStereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

RAFT-RH_RVC	0.25 338	0.11 139	0.45 331	0.21 192	0.12 167	0.25 256	0.14 61	0.27 105	0.27 183	0.38 405	1.15 538	0.23 205	0.17 197	0.57 397	0.24 336	0.07 69	0.05 30	0.10 307	0.07 140	0.06 43	0.07 153

test-2	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

RAFT	0.21 233	0.17 363	0.32 158	0.24 349	0.12 167	0.25 256	0.27 424	0.35 221	0.28 198	0.33 330	0.33 265	0.38 363	0.22 266	0.29 252	0.17 198	0.08 195	0.08 351	0.11 364	0.10 343	0.10 303	0.06 76

Prome-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.30 138	0.24 349	0.12 167	0.23 220	0.23 367	0.36 239	0.25 164	0.33 330	0.59 470	0.24 217	0.28 364	0.29 252	0.16 168	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.20 492

test_xeample3	0.16 118	0.11 139	0.56 404	0.19 88	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.35 221	0.20 90	0.16 106	0.12 29	0.13 66	0.12 89	0.24 157	0.15 144	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.08 215	0.07 110	0.07 153

ARAFT	0.24 310	0.21 419	0.78 470	0.22 251	0.12 167	0.29 326	0.24 389	0.43 316	0.32 250	0.33 330	0.28 195	0.28 270	0.19 237	0.49 352	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.12 402	0.11 382	0.09 238	0.06 76

GMStereo	0.19 198	0.25 450	0.40 267	0.21 192	0.12 167	0.22 199	0.19 238	0.29 135	0.40 352	0.25 189	0.23 152	0.16 122	0.15 155	0.25 188	0.19 248	0.09 274	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.08 219
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.33 174	0.21 192	0.12 167	0.30 343	0.46 519	0.46 343	0.20 90	0.25 189	0.50 428	0.17 129	0.16 171	0.24 157	0.23 325	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.10 343	0.06 43	0.07 153

Gwc-CoAtRS	0.17 136	0.10 77	0.37 225	0.20 148	0.12 167	0.19 113	0.15 85	0.32 175	0.28 198	0.23 167	0.23 152	0.27 255	0.15 155	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

FENet	0.21 233	0.11 139	0.45 331	0.21 192	0.12 167	0.26 276	0.17 151	0.41 290	0.35 288	0.30 278	0.31 235	0.29 280	0.23 281	0.26 204	0.23 325	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

R-Stereo Train	0.18 160	0.09 40	0.32 158	0.22 251	0.12 167	0.22 199	0.19 238	0.42 304	0.19 68	0.31 295	0.45 401	0.20 162	0.14 140	0.18 63	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76

RAFT-Stereo	0.18 160	0.09 40	0.32 158	0.22 251	0.12 167	0.22 199	0.19 238	0.42 304	0.19 68	0.31 295	0.45 401	0.20 162	0.14 140	0.18 63	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 310	0.16 344	0.37 225	0.24 349	0.12 167	0.32 368	0.17 151	0.54 433	0.42 369	0.33 330	0.38 318	0.35 344	0.21 253	0.30 267	0.22 306	0.14 445	0.06 149	0.13 423	0.08 215	0.11 351	0.08 219
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.
iResNet_ROB	0.25 338	0.19 393	0.40 267	0.20 148	0.12 167	0.30 343	0.16 115	0.55 443	0.53 466	0.38 405	0.43 378	0.37 355	0.26 329	0.38 315	0.22 306	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.04 1	0.09 238	0.09 277

G2L-Stereo_test	0.24 310	0.16 344	0.38 244	0.19 88	0.13 241	0.27 286	0.24 389	0.49 371	0.38 326	0.37 390	0.37 304	0.40 389	0.24 299	0.52 367	0.28 368	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.06 84	0.09 238	0.08 219

rvit_0105_5	0.21 233	0.15 319	0.38 244	0.23 298	0.13 241	0.22 199	0.24 389	0.36 239	0.39 336	0.21 155	0.23 152	0.26 246	0.19 237	0.26 204	0.19 248	0.15 458	0.13 463	0.12 402	0.12 421	0.10 303	0.09 277

UGAM-zero	0.23 280	0.10 77	0.54 394	0.19 88	0.13 241	0.21 171	0.14 61	0.44 322	0.22 118	0.28 220	0.28 195	0.51 456	0.33 418	0.65 441	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.08 215	0.06 43	0.07 153

rvit_stereo_0083	0.16 118	0.12 181	0.26 101	0.21 192	0.13 241	0.17 66	0.17 151	0.22 44	0.34 272	0.16 106	0.21 138	0.19 153	0.16 171	0.21 121	0.16 168	0.11 362	0.10 410	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.07 153

rvit_stereo_0081_aga	0.16 118	0.14 286	0.28 121	0.21 192	0.13 241	0.19 113	0.17 151	0.23 63	0.24 151	0.17 118	0.21 138	0.19 153	0.13 120	0.19 86	0.14 120	0.11 362	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.07 153

GCAP-BAT	0.16 118	0.11 139	0.36 213	0.18 49	0.13 241	0.21 171	0.16 115	0.23 63	0.18 55	0.26 201	0.28 195	0.20 162	0.11 66	0.24 157	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.05 4	0.06 76

rvit_stereo_0080	0.15 104	0.13 243	0.25 93	0.19 88	0.13 241	0.15 24	0.20 285	0.28 124	0.24 151	0.15 84	0.17 92	0.19 153	0.13 120	0.19 86	0.15 144	0.11 362	0.08 351	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.07 153

IGEV-Stereo+	0.12 41	0.08 9	0.17 31	0.18 49	0.13 241	0.09 1	0.11 16	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 34	0.10 42	0.21 121	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.16 443	0.24 517

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 136	0.13 243	0.24 81	0.19 88	0.13 241	0.24 242	0.17 151	0.30 154	0.37 312	0.43 455	0.17 92	0.13 66	0.12 89	0.19 86	0.15 144	0.08 195	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.08 219

ffm	0.22 263	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.35 221	0.44 391	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.27 223	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.11 364	0.10 343	0.08 172	0.08 219

ff1	0.29 393	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.35 221	0.44 391	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.81 497	1.08 534	0.08 195	0.05 30	0.11 364	0.10 343	0.08 172	0.08 219

mmx	0.31 409	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.55 443	0.45 402	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.81 497	1.08 534	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.10 333

ttt	0.29 393	0.12 181	0.34 183	0.21 192	0.13 241	0.29 326	0.20 285	0.56 458	0.47 424	0.31 295	0.44 389	0.30 296	0.22 266	0.65 441	0.85 520	0.13 419	0.10 410	0.10 307	0.10 343	0.11 351	0.11 368

whm_eth	0.15 104	0.13 243	0.25 93	0.19 88	0.13 241	0.15 24	0.20 285	0.28 124	0.24 151	0.15 84	0.17 92	0.19 153	0.13 120	0.19 86	0.15 144	0.11 362	0.08 351	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.07 153

xxx	0.31 409	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.55 443	0.45 402	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.81 497	1.08 534	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.10 333

GMStereo_Zeroshot	0.24 310	0.21 419	0.45 331	0.26 420	0.13 241	0.28 305	0.15 85	0.39 267	0.35 288	0.37 390	0.43 378	0.40 389	0.17 197	0.34 293	0.20 263	0.12 400	0.07 267	0.13 423	0.07 140	0.16 443	0.09 277

plain	0.17 136	0.13 243	0.43 311	0.21 192	0.13 241	0.16 47	0.17 151	0.27 105	0.22 118	0.16 106	0.26 183	0.13 66	0.16 171	0.27 223	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.07 140	0.10 303	0.07 153

UniTT-Stereo	0.14 76	0.10 77	0.30 138	0.21 192	0.13 241	0.17 66	0.13 41	0.19 18	0.18 55	0.15 84	0.20 126	0.10 34	0.11 66	0.18 63	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.06 76

PCWNet_CMD	0.23 280	0.13 243	0.48 356	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.16 115	0.46 343	0.46 419	0.29 247	0.36 295	0.37 355	0.24 299	0.28 236	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.11 351	0.09 277

ToySt	0.24 310	0.16 344	0.48 356	0.21 192	0.13 241	0.29 326	0.29 445	0.39 267	0.39 336	0.27 210	0.35 285	0.39 375	0.31 408	0.31 274	0.29 380	0.08 195	0.09 385	0.10 307	0.11 382	0.11 351	0.10 333

TestStereo1	0.21 233	0.16 344	0.32 158	0.26 420	0.13 241	0.26 276	0.27 424	0.40 278	0.36 301	0.29 247	0.39 331	0.22 185	0.21 253	0.33 287	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.07 153

DisPM	0.19 198	0.10 77	0.35 193	0.23 298	0.13 241	0.18 87	0.20 285	0.29 135	0.29 217	0.33 330	0.34 274	0.23 205	0.16 171	0.33 287	0.16 168	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.07 110	0.11 368

SA-5K	0.21 233	0.16 344	0.32 158	0.26 420	0.13 241	0.26 276	0.27 424	0.40 278	0.36 301	0.29 247	0.39 331	0.22 185	0.21 253	0.33 287	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.07 153

Sa-1000	0.22 263	0.15 319	0.35 193	0.23 298	0.13 241	0.28 305	0.23 367	0.47 351	0.39 336	0.30 278	0.50 428	0.26 246	0.19 237	0.33 287	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.08 172	0.06 76

SA	0.22 263	0.16 344	0.36 213	0.23 298	0.13 241	0.24 242	0.23 367	0.45 332	0.40 352	0.27 210	0.44 389	0.23 205	0.23 281	0.33 287	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.08 172	0.06 76

iRaft-Stereo_5w	0.23 280	0.18 377	0.44 320	0.22 251	0.13 241	0.19 113	0.19 238	0.37 249	0.32 250	0.28 220	0.37 304	0.34 330	0.23 281	0.65 441	0.27 364	0.06 25	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.08 219

iRaft-Stereo_20w	0.19 198	0.10 77	0.46 339	0.19 88	0.13 241	0.25 256	0.19 238	0.52 415	0.19 68	0.29 247	0.21 138	0.22 185	0.20 246	0.28 236	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.08 215	0.08 172	0.08 219

GwcNet-ADL	0.22 263	0.14 286	0.58 412	0.24 349	0.13 241	0.22 199	0.23 367	0.49 371	0.40 352	0.27 210	0.29 208	0.30 296	0.20 246	0.26 204	0.23 325	0.09 274	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.09 238	0.09 277

OMP-Stereo	0.23 280	0.14 286	0.35 193	0.29 472	0.13 241	0.21 171	0.16 115	0.37 249	0.33 262	0.34 350	0.30 221	0.34 330	0.19 237	0.70 456	0.24 336	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.07 110	0.06 76

FTStereo	0.28 382	0.10 77	0.43 311	0.23 298	0.13 241	0.21 171	0.53 533	0.34 197	0.26 173	0.38 405	0.95 527	0.30 296	0.56 507	0.32 280	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.07 110	0.19 482

SST-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.37 225	0.24 349	0.13 241	0.19 113	0.17 151	0.31 165	0.24 151	0.34 350	0.33 265	0.29 280	0.25 320	0.56 393	0.17 198	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.07 153

RAFT_R40	0.21 233	0.10 77	0.37 225	0.24 349	0.13 241	0.18 87	0.18 194	0.31 165	0.29 217	0.33 330	0.33 265	0.30 296	0.24 299	0.55 382	0.18 219	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.07 153

GrayStereo	0.25 338	0.09 40	0.32 158	0.26 420	0.13 241	0.23 220	0.47 523	0.34 197	0.30 229	0.39 420	0.47 418	0.30 296	0.79 533	0.29 252	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.09 301	0.07 110	0.13 407

test-1	0.17 136	0.11 139	0.40 267	0.23 298	0.13 241	0.22 199	0.23 367	0.34 197	0.26 173	0.20 144	0.24 165	0.22 185	0.14 140	0.16 32	0.20 263	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.08 219

GMM-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.43 311	0.23 298	0.13 241	0.24 242	0.25 406	0.37 249	0.27 183	0.30 278	0.45 401	0.27 255	0.21 253	0.31 274	0.17 198	0.07 69	0.05 30	0.10 307	0.09 301	0.08 172	0.19 482

CFNet_pseudo	0.23 280	0.13 243	0.47 347	0.19 88	0.13 241	0.26 276	0.16 115	0.44 322	0.44 391	0.29 247	0.37 304	0.38 363	0.23 281	0.29 252	0.21 286	0.09 274	0.06 149	0.11 364	0.08 215	0.11 351	0.09 277

GwcNet-RSSM	0.26 354	0.17 363	0.46 339	0.21 192	0.13 241	0.28 305	0.23 367	0.44 322	0.42 369	0.31 295	0.45 401	0.40 389	0.26 329	0.55 382	0.28 368	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.10 343	0.09 238	0.08 219

DIP-Stereo	0.18 160	0.12 181	0.33 174	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.12 23	0.42 304	0.25 164	0.27 210	0.32 244	0.21 173	0.17 197	0.25 188	0.20 263	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.08 219
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 280	0.13 243	0.48 356	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.16 115	0.46 343	0.46 419	0.29 247	0.36 295	0.37 355	0.24 299	0.28 236	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.11 351	0.09 277

ccs_rob	0.23 280	0.13 243	0.47 347	0.20 148	0.13 241	0.26 276	0.17 151	0.44 322	0.44 391	0.29 247	0.37 304	0.38 363	0.23 281	0.29 252	0.21 286	0.09 274	0.06 149	0.11 364	0.08 215	0.11 351	0.09 277

iResNetv2_ROB	0.27 362	0.26 461	0.72 463	0.23 298	0.13 241	0.29 326	0.18 194	0.52 415	0.49 443	0.37 390	0.45 401	0.39 375	0.25 320	0.34 293	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.12 388	0.09 277

CBMV	0.33 427	0.21 419	0.54 394	0.23 298	0.13 241	0.42 449	0.33 477	0.53 426	0.48 434	0.52 494	0.49 426	0.50 452	0.41 462	0.56 393	0.31 395	0.15 458	0.16 495	0.18 489	0.16 482	0.13 403	0.13 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.32 418	0.21 419	0.82 485	0.23 298	0.14 283	0.30 343	0.26 418	0.43 316	0.50 451	0.32 318	0.60 475	0.39 375	0.29 379	0.73 466	0.66 504	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.08 219

G2L-Stereo	0.25 338	0.16 344	0.47 347	0.22 251	0.14 283	0.25 256	0.18 194	0.46 343	0.35 288	0.33 330	0.37 304	0.40 389	0.22 266	0.60 412	0.30 388	0.10 323	0.09 385	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.09 277

MM-Stereo_test3	0.17 136	0.12 181	0.29 131	0.23 298	0.14 283	0.19 113	0.22 342	0.39 267	0.36 301	0.16 106	0.24 165	0.17 129	0.12 89	0.19 86	0.14 120	0.07 69	0.07 267	0.08 157	0.06 84	0.09 238	0.06 76

PAM_32	0.23 280	0.10 77	0.63 434	0.21 192	0.14 283	0.33 379	0.19 238	0.36 239	0.23 136	0.29 247	0.28 195	0.56 477	0.28 364	0.27 223	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.09 301	0.07 110	0.09 277

rvit_0105_6	0.19 198	0.14 286	0.34 183	0.23 298	0.14 283	0.18 87	0.20 285	0.29 135	0.37 312	0.18 135	0.22 148	0.23 205	0.17 197	0.26 204	0.17 198	0.15 458	0.13 463	0.13 423	0.11 382	0.11 351	0.08 219

rvit_0105_4	0.20 213	0.15 319	0.38 244	0.23 298	0.14 283	0.20 144	0.22 342	0.33 189	0.39 336	0.19 140	0.24 165	0.25 225	0.19 237	0.27 223	0.17 198	0.16 473	0.13 463	0.13 423	0.11 382	0.11 351	0.08 219

DCVSM-stereo	0.24 310	0.13 243	0.52 387	0.20 148	0.14 283	0.26 276	0.13 41	0.34 197	0.34 272	0.41 439	0.33 265	0.47 434	0.29 379	0.30 267	0.22 306	0.10 323	0.10 410	0.11 364	0.10 343	0.12 388	0.15 440

rvit_stereo_ft	0.17 136	0.14 286	0.30 138	0.25 386	0.14 283	0.17 66	0.21 316	0.28 124	0.26 173	0.16 106	0.19 110	0.20 162	0.16 171	0.22 137	0.17 198	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.07 153

test_sample7	0.25 338	0.15 319	0.35 193	0.20 148	0.14 283	0.28 305	0.21 316	0.51 398	0.38 326	0.37 390	0.34 274	0.37 355	0.30 392	0.39 317	0.23 325	0.14 445	0.09 385	0.13 423	0.12 421	0.13 403	0.12 391

MyStereo07	0.16 118	0.12 181	0.26 101	0.22 251	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.29 135	0.21 105	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.13 120	0.25 188	0.13 86	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

MyStereo06	0.20 213	0.12 181	0.57 407	0.21 192	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.40 278	0.21 105	0.30 278	0.24 165	0.31 307	0.18 222	0.22 137	0.18 219	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

MyStereo05	0.23 280	0.12 181	0.57 407	0.21 192	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.48 363	0.52 462	0.31 295	0.23 152	0.25 225	0.22 266	0.30 267	0.21 286	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

MyStereo04	0.23 280	0.12 181	0.55 400	0.22 251	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.49 371	0.52 462	0.28 220	0.23 152	0.27 255	0.23 281	0.30 267	0.22 306	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

AE-Stereo	0.17 136	0.11 139	0.31 152	0.24 349	0.14 283	0.23 220	0.18 194	0.34 197	0.29 217	0.15 84	0.25 173	0.21 173	0.13 120	0.20 102	0.14 120	0.07 69	0.08 351	0.09 234	0.10 343	0.07 110	0.06 76

CoDeX	0.23 280	0.12 181	0.46 339	0.21 192	0.14 283	0.29 326	0.21 316	0.53 426	0.41 362	0.29 247	0.35 285	0.29 280	0.22 266	0.48 347	0.19 248	0.09 274	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.07 153

MaDis-Stereo	0.14 76	0.13 243	0.26 101	0.19 88	0.14 283	0.16 47	0.13 41	0.25 84	0.21 105	0.13 49	0.14 68	0.14 89	0.11 66	0.17 45	0.17 198	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.06 76

4D-IteraStereo	0.17 136	0.16 344	0.50 372	0.21 192	0.14 283	0.19 113	0.17 151	0.28 124	0.28 198	0.23 167	0.20 126	0.20 162	0.11 66	0.19 86	0.14 120	0.06 25	0.04 2	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.06 76

CBFPSM	0.27 362	0.16 344	0.67 447	0.20 148	0.14 283	0.38 425	0.25 406	0.40 278	0.36 301	0.33 330	0.36 295	0.56 477	0.38 448	0.32 280	0.38 425	0.08 195	0.08 351	0.07 78	0.08 215	0.09 238	0.11 368

gwcnet-sp	0.24 310	0.13 243	0.63 434	0.22 251	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.44 322	0.39 336	0.35 367	0.34 274	0.27 255	0.27 348	0.35 302	0.25 346	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

scenet	0.24 310	0.13 243	0.63 434	0.22 251	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.44 322	0.39 336	0.35 367	0.34 274	0.27 255	0.27 348	0.35 302	0.25 346	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

ssnet	0.24 310	0.13 243	0.63 434	0.22 251	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.44 322	0.39 336	0.35 367	0.34 274	0.27 255	0.27 348	0.35 302	0.25 346	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

BUS	0.23 280	0.12 181	0.28 121	0.25 386	0.14 283	0.43 457	0.17 151	0.56 458	0.34 272	0.34 350	0.35 285	0.32 316	0.20 246	0.26 204	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.09 238	0.09 277

IER	0.23 280	0.12 181	0.39 259	0.20 148	0.14 283	0.31 359	0.19 238	0.42 304	0.36 301	0.33 330	0.40 341	0.32 316	0.33 418	0.29 252	0.22 306	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.09 238	0.08 219

BSDual-CNN	0.23 280	0.12 181	0.28 121	0.25 386	0.14 283	0.35 407	0.21 316	0.56 458	0.34 272	0.34 350	0.35 285	0.38 363	0.24 299	0.26 204	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.09 238	0.09 277

psmg	0.23 280	0.12 181	0.28 121	0.21 192	0.14 283	0.35 407	0.23 367	0.51 398	0.34 272	0.35 367	0.38 318	0.38 363	0.24 299	0.26 204	0.21 286	0.10 323	0.08 351	0.10 307	0.10 343	0.09 238	0.08 219

CSP-Net	0.27 362	0.15 319	0.30 138	0.21 192	0.14 283	0.44 459	0.24 389	0.50 381	0.40 352	0.41 439	0.43 378	0.42 405	0.26 329	0.66 446	0.28 368	0.12 400	0.08 351	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.09 277

UDGNet	0.23 280	0.31 492	0.38 244	0.24 349	0.14 283	0.24 242	0.18 194	0.32 175	0.43 376	0.29 247	0.28 195	0.24 217	0.19 237	0.29 252	0.20 263	0.15 458	0.07 267	0.21 503	0.11 382	0.14 421	0.10 333

dad	0.28 382	0.31 492	0.44 320	0.21 192	0.14 283	0.30 343	0.20 285	0.33 189	0.49 443	0.44 462	0.44 389	0.45 424	0.21 253	0.41 326	0.26 359	0.20 504	0.11 434	0.20 501	0.11 382	0.14 421	0.10 333

AACVNet	0.26 354	0.16 344	0.37 225	0.22 251	0.14 283	0.29 326	0.19 238	0.41 290	0.31 241	0.38 405	0.42 365	0.43 409	0.28 364	0.73 466	0.25 346	0.11 362	0.08 351	0.11 364	0.09 301	0.13 403	0.11 368

PSMNet-ADL	0.25 338	0.15 319	0.32 158	0.26 420	0.14 283	0.31 359	0.22 342	0.44 322	0.36 301	0.27 210	0.33 265	0.41 396	0.28 364	0.61 419	0.29 380	0.11 362	0.09 385	0.09 234	0.11 382	0.10 303	0.10 333

GANet-ADL	0.21 233	0.12 181	0.45 331	0.23 298	0.14 283	0.29 326	0.19 238	0.46 343	0.35 288	0.25 189	0.32 244	0.32 316	0.19 237	0.24 157	0.20 263	0.10 323	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.10 333

ASMatch	0.23 280	0.11 139	0.51 383	0.24 349	0.14 283	0.19 113	0.17 151	0.31 165	0.28 198	0.28 220	0.68 497	0.27 255	0.26 329	0.50 356	0.22 306	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.11 368

PFNet	0.23 280	0.10 77	0.57 407	0.24 349	0.14 283	0.22 199	0.19 238	0.39 267	0.33 262	0.35 367	0.32 244	0.27 255	0.19 237	0.64 435	0.22 306	0.09 274	0.05 30	0.09 234	0.07 140	0.08 172	0.07 153

LMCR-Stereo	0.26 354	0.18 377	0.49 361	0.28 469	0.14 283	0.36 412	0.23 367	0.54 433	0.34 272	0.39 420	0.40 341	0.29 280	0.29 379	0.37 310	0.27 364	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.13 403	0.09 277

ICVP	0.23 280	0.13 243	0.44 320	0.26 420	0.14 283	0.29 326	0.25 406	0.45 332	0.33 262	0.29 247	0.43 378	0.35 344	0.25 320	0.26 204	0.23 325	0.12 400	0.09 385	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.10 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 160	0.15 319	0.35 193	0.22 251	0.14 283	0.19 113	0.17 151	0.32 175	0.30 229	0.23 167	0.25 173	0.20 162	0.16 171	0.22 137	0.19 248	0.08 195	0.07 267	0.10 307	0.12 421	0.09 238	0.08 219

RALCasStereoNet	0.18 160	0.15 319	0.33 174	0.21 192	0.14 283	0.21 171	0.18 194	0.31 165	0.25 164	0.21 155	0.29 208	0.22 185	0.15 155	0.27 223	0.17 198	0.08 195	0.10 410	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.09 277

RALAANet	0.19 198	0.18 377	0.37 225	0.23 298	0.14 283	0.23 220	0.13 41	0.37 249	0.29 217	0.28 220	0.26 183	0.25 225	0.15 155	0.26 204	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.06 76

GES	0.22 263	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.14 283	0.27 286	0.19 238	0.49 371	0.33 262	0.30 278	0.36 295	0.25 225	0.23 281	0.29 252	0.22 306	0.10 323	0.08 351	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.11 368

SFCPSM	0.22 263	0.10 77	0.51 383	0.21 192	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.55 443	0.39 336	0.29 247	0.32 244	0.23 205	0.21 253	0.27 223	0.19 248	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.08 219

cf-r	0.24 310	0.15 319	0.44 320	0.21 192	0.14 283	0.27 286	0.22 342	0.42 304	0.40 352	0.30 278	0.42 365	0.42 405	0.26 329	0.43 331	0.25 346	0.11 362	0.06 149	0.08 157	0.10 343	0.08 172	0.08 219

hitnet-ft	0.29 393	0.17 363	0.40 267	0.19 88	0.14 283	0.39 433	0.23 367	0.44 322	0.41 362	0.36 383	0.46 411	0.53 467	0.34 427	0.76 480	0.32 400	0.14 445	0.10 410	0.13 423	0.10 343	0.15 435	0.13 407

GANet-RSSM	0.24 310	0.14 286	0.36 213	0.21 192	0.14 283	0.27 286	0.21 316	0.45 332	0.33 262	0.29 247	0.39 331	0.39 375	0.28 364	0.58 404	0.23 325	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.09 277

PSMNet-RSSM	0.24 310	0.15 319	0.36 213	0.21 192	0.14 283	0.25 256	0.20 285	0.48 363	0.37 312	0.30 278	0.44 389	0.38 363	0.26 329	0.52 367	0.22 306	0.12 400	0.07 267	0.11 364	0.13 448	0.10 303	0.09 277

DMCA	0.22 263	0.14 286	0.36 213	0.22 251	0.14 283	0.27 286	0.20 285	0.43 316	0.38 326	0.31 295	0.32 244	0.33 323	0.24 299	0.24 157	0.28 368	0.11 362	0.08 351	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.11 368

CFNet	0.27 362	0.20 405	0.44 320	0.22 251	0.14 283	0.33 379	0.14 61	0.51 398	0.45 402	0.30 278	0.40 341	0.38 363	0.27 348	0.76 480	0.25 346	0.09 274	0.07 267	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.08 219

AANet_RVC	0.31 409	0.22 432	0.50 372	0.23 298	0.14 283	0.30 343	0.24 389	0.47 351	0.54 470	0.38 405	0.60 475	0.43 409	0.29 379	0.87 506	0.40 440	0.11 362	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.09 238	0.09 277

StereoDRNet-Refined	0.27 362	0.17 363	0.35 193	0.25 386	0.14 283	0.37 417	0.21 316	0.47 351	0.41 362	0.44 462	0.51 434	0.41 396	0.28 364	0.45 338	0.37 423	0.09 274	0.06 149	0.11 364	0.11 382	0.10 303	0.10 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 427	0.18 377	0.53 391	0.21 192	0.14 283	0.33 379	0.20 285	0.51 398	0.45 402	0.51 488	0.55 456	0.45 424	0.42 471	0.71 459	0.32 400	0.18 495	0.19 512	0.23 510	0.21 505	0.14 421	0.15 440

DN-CSS_ROB	0.22 263	0.25 450	0.47 347	0.24 349	0.14 283	0.25 256	0.12 23	0.40 278	0.33 262	0.29 247	0.42 365	0.22 185	0.20 246	0.33 287	0.19 248	0.07 69	0.06 149	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.07 153

DFGA-Net	0.23 280	0.24 445	0.49 361	0.22 251	0.15 333	0.25 256	0.17 151	0.39 267	0.39 336	0.29 247	0.31 235	0.21 173	0.17 197	0.59 410	0.28 368	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.08 219

coex_refinement	0.26 354	0.16 344	0.36 213	0.23 298	0.15 333	0.31 359	0.20 285	0.49 371	0.42 369	0.35 367	0.42 365	0.45 424	0.27 348	0.55 382	0.33 407	0.10 323	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.10 303	0.10 333

HI	0.20 213	0.13 243	0.33 174	0.18 49	0.15 333	0.17 66	0.16 115	0.34 197	0.21 105	0.37 390	0.39 331	0.36 349	0.24 299	0.29 252	0.21 286	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.09 301	0.09 238	0.07 153

CoSv	0.20 213	0.13 243	0.33 174	0.18 49	0.15 333	0.17 66	0.16 115	0.34 197	0.21 105	0.37 390	0.39 331	0.36 349	0.24 299	0.29 252	0.21 286	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.09 301	0.09 238	0.07 153

AIO-test2	0.20 213	0.20 405	0.36 213	0.26 420	0.15 333	0.22 199	0.16 115	0.42 304	0.42 369	0.16 106	0.29 208	0.15 105	0.11 66	0.26 204	0.13 86	0.18 495	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.07 110	0.07 153

AIO-test1	0.19 198	0.14 286	0.41 290	0.27 448	0.15 333	0.21 171	0.16 115	0.39 267	0.36 301	0.17 118	0.26 183	0.18 139	0.13 120	0.28 236	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.06 43	0.09 277

PAM	0.23 280	0.10 77	0.63 434	0.22 251	0.15 333	0.34 392	0.21 316	0.37 249	0.22 118	0.31 295	0.27 190	0.55 473	0.26 329	0.26 204	0.17 198	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.09 301	0.07 110	0.09 277

rvit_0105_3	0.23 280	0.17 363	0.40 267	0.25 386	0.15 333	0.24 242	0.28 439	0.38 255	0.41 362	0.25 189	0.25 173	0.28 270	0.21 253	0.28 236	0.20 263	0.15 458	0.13 463	0.14 449	0.15 470	0.10 303	0.09 277

MIF-Stereo (partial)	0.16 118	0.10 77	0.34 183	0.21 192	0.15 333	0.15 24	0.13 41	0.28 124	0.25 164	0.17 118	0.26 183	0.15 105	0.16 171	0.25 188	0.17 198	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.08 219

CFNet_ucs	0.24 310	0.13 243	0.50 372	0.20 148	0.15 333	0.28 305	0.17 151	0.49 371	0.45 402	0.32 318	0.42 365	0.39 375	0.22 266	0.31 274	0.21 286	0.11 362	0.08 351	0.12 402	0.09 301	0.12 388	0.11 368

testlalala_base	0.20 213	0.13 243	0.35 193	0.25 386	0.15 333	0.25 256	0.16 115	0.34 197	0.17 45	0.19 140	0.26 183	0.17 129	0.14 140	0.18 63	0.16 168	0.39 541	0.09 385	0.07 78	0.05 42	0.45 536	0.08 219

iinet-f	0.30 402	0.18 377	1.03 521	0.20 148	0.15 333	0.44 459	0.22 342	0.45 332	0.37 312	0.35 367	0.44 389	0.41 396	0.34 427	0.34 293	0.40 440	0.10 323	0.09 385	0.08 157	0.08 215	0.13 403	0.11 368

DCRE	0.20 213	0.13 243	0.40 267	0.21 192	0.15 333	0.20 144	0.19 238	0.30 154	0.27 183	0.22 161	0.80 514	0.23 205	0.16 171	0.23 146	0.15 144	0.07 69	0.07 267	0.07 78	0.08 215	0.07 110	0.06 76

ssnet_v2	0.28 382	0.16 344	0.44 320	0.22 251	0.15 333	0.40 438	0.30 456	0.57 468	0.46 419	0.38 405	0.36 295	0.47 434	0.29 379	0.38 315	0.39 433	0.13 419	0.11 434	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.11 368

RAFT_CTSACE	0.21 233	0.16 344	0.41 290	0.25 386	0.15 333	0.22 199	0.24 389	0.32 175	0.28 198	0.33 330	0.51 434	0.29 280	0.17 197	0.32 280	0.13 86	0.06 25	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.06 76

CRFU-Net	0.28 382	0.14 286	0.45 331	0.25 386	0.15 333	0.45 465	0.23 367	0.50 381	0.30 229	0.43 455	0.41 349	0.48 440	0.46 485	0.43 331	0.29 380	0.11 362	0.10 410	0.09 234	0.08 215	0.10 303	0.10 333

hknet	0.25 338	0.14 286	0.40 267	0.25 386	0.15 333	0.35 407	0.21 316	0.56 458	0.37 312	0.34 350	0.35 285	0.43 409	0.27 348	0.37 310	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.09 238	0.09 277

CIPLG	0.21 233	0.21 419	0.55 400	0.23 298	0.15 333	0.25 256	0.20 285	0.35 221	0.29 217	0.31 295	0.33 265	0.22 185	0.15 155	0.26 204	0.20 263	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219

IPLGR_C	0.21 233	0.22 432	0.60 420	0.23 298	0.15 333	0.24 242	0.20 285	0.35 221	0.29 217	0.31 295	0.32 244	0.22 185	0.15 155	0.25 188	0.20 263	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219

ACRE	0.21 233	0.20 405	0.62 431	0.23 298	0.15 333	0.24 242	0.20 285	0.35 221	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.22 185	0.15 155	0.25 188	0.20 263	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219

raft+_RVC	0.18 160	0.14 286	0.32 158	0.21 192	0.15 333	0.21 171	0.16 115	0.38 255	0.34 272	0.21 155	0.28 195	0.20 162	0.15 155	0.24 157	0.19 248	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.08 219

raftrobust	0.16 118	0.13 243	0.29 131	0.22 251	0.15 333	0.19 113	0.13 41	0.32 175	0.26 173	0.26 201	0.20 126	0.19 153	0.17 197	0.21 121	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.07 153

ACVNet	0.23 280	0.13 243	0.35 193	0.18 49	0.15 333	0.27 286	0.23 367	0.39 267	0.44 391	0.28 220	0.41 349	0.38 363	0.26 329	0.27 223	0.32 400	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.07 153

CFNet-ft	0.24 310	0.15 319	0.35 193	0.18 49	0.15 333	0.30 343	0.21 316	0.39 267	0.36 301	0.28 220	0.40 341	0.43 409	0.25 320	0.47 345	0.24 336	0.12 400	0.07 267	0.12 402	0.11 382	0.12 388	0.09 277

FADNet_RVC	0.30 402	0.28 471	0.83 487	0.23 298	0.15 333	0.30 343	0.17 151	0.49 371	0.37 312	0.30 278	0.38 318	0.30 296	0.27 348	0.52 367	0.31 395	0.14 445	0.14 473	0.14 449	0.16 482	0.21 493	0.23 512

SuperB	0.49 500	0.28 471	2.23 558	0.23 298	0.15 333	0.41 442	0.32 467	0.47 351	0.82 526	0.43 455	0.50 428	0.33 323	0.45 479	0.68 451	1.08 534	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.98 565	0.14 428

TDLM	0.30 402	0.21 419	0.38 244	0.28 469	0.15 333	0.33 379	0.32 467	0.52 415	0.47 424	0.38 405	0.43 378	0.39 375	0.29 379	0.91 515	0.28 368	0.14 445	0.08 351	0.13 423	0.11 382	0.12 388	0.10 333

CFNet_RVC	0.24 310	0.15 319	0.35 193	0.18 49	0.15 333	0.30 343	0.21 316	0.39 267	0.36 301	0.28 220	0.40 341	0.43 409	0.25 320	0.47 345	0.24 336	0.12 400	0.07 267	0.12 402	0.11 382	0.12 388	0.09 277

UCFNet_RVC	0.24 310	0.16 344	0.34 183	0.18 49	0.15 333	0.33 379	0.16 115	0.46 343	0.35 288	0.29 247	0.35 285	0.39 375	0.25 320	0.34 293	0.22 306	0.13 419	0.08 351	0.13 423	0.14 461	0.13 403	0.12 391

HSM	0.28 382	0.16 344	0.35 193	0.20 148	0.15 333	0.33 379	0.19 238	0.53 426	0.37 312	0.36 383	0.38 318	0.67 512	0.31 408	0.89 511	0.23 325	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.08 219

SANet	0.53 512	0.28 471	0.96 512	0.26 420	0.15 333	0.69 519	0.44 516	0.67 522	1.34 555	0.67 519	0.98 531	0.94 532	0.71 529	0.89 511	0.76 509	0.14 445	0.12 451	0.12 402	0.11 382	0.17 460	0.16 449

SGM_RVC	0.50 503	0.19 393	0.50 372	0.25 386	0.15 333	0.69 519	0.39 502	0.68 525	0.82 526	0.95 539	0.84 519	1.13 538	0.76 531	1.16 539	0.60 493	0.16 473	0.16 495	0.16 475	0.16 482	0.16 443	0.17 461
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 539	0.44 520	1.98 556	0.49 537	0.16 365	0.58 504	0.31 461	0.81 542	0.83 530	0.41 439	0.52 442	0.98 536	0.58 511	4.97 577	1.03 531	0.11 362	0.07 267	0.10 307	0.24 517	0.27 518	0.26 521

ACV-stereo	0.29 393	0.18 377	0.79 476	0.23 298	0.16 365	0.47 473	0.19 238	0.36 239	0.34 272	0.29 247	0.33 265	0.67 512	0.42 471	0.54 380	0.30 388	0.10 323	0.09 385	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.11 368

DualNet (step1)	0.28 382	0.19 393	0.50 372	0.18 49	0.16 365	0.34 392	0.20 285	0.51 398	0.38 326	0.37 390	0.34 274	0.37 355	0.30 392	0.39 317	0.23 325	0.23 509	0.09 385	0.28 521	0.24 517	0.18 474	0.16 449

test_sample9	0.42 477	0.19 393	0.50 372	0.18 49	0.16 365	0.34 392	0.20 285	0.51 398	0.38 326	0.37 390	0.34 274	0.37 355	0.30 392	0.66 446	0.91 524	0.23 509	1.82 574	0.28 521	0.24 517	0.18 474	0.16 449

test_sample8	0.49 500	0.19 393	0.50 372	0.18 49	0.16 365	0.34 392	0.20 285	0.55 443	0.34 272	0.62 511	0.38 318	1.15 541	0.67 525	0.66 446	0.91 524	0.23 509	1.82 574	0.28 521	0.24 517	0.18 474	0.16 449

LoS_RVC	0.13 52	0.10 77	0.19 42	0.18 49	0.16 365	0.20 144	0.18 194	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.19 110	0.12 55	0.15 155	0.17 45	0.13 86	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.12 391

CAS	0.15 104	0.07 2	0.21 58	0.41 525	0.16 365	0.20 144	0.18 194	0.22 44	0.19 68	0.15 84	0.19 110	0.11 48	0.09 18	0.14 9	0.13 86	0.29 529	0.04 2	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.14 428

anonymousa	0.23 280	0.11 139	0.50 372	0.21 192	0.16 365	0.31 359	0.20 285	0.36 239	0.35 288	0.32 318	0.50 428	0.39 375	0.26 329	0.22 137	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.11 382	0.07 110	0.08 219

HBP-ISP	0.33 427	0.30 485	0.72 463	0.22 251	0.16 365	0.32 368	0.22 342	0.54 433	0.44 391	0.41 439	0.49 426	0.33 323	0.38 448	0.73 466	0.25 346	0.18 495	0.19 512	0.24 512	0.20 502	0.16 443	0.13 407

NINENet	0.25 338	0.15 319	0.37 225	0.23 298	0.16 365	0.43 457	0.17 151	0.60 490	0.46 419	0.32 318	0.37 304	0.32 316	0.20 246	0.42 329	0.21 286	0.10 323	0.10 410	0.12 402	0.08 215	0.11 351	0.10 333

AAGNet	0.33 427	0.11 139	0.37 225	0.25 386	0.16 365	0.20 144	0.19 238	0.30 154	0.27 183	0.35 367	0.35 285	0.27 255	0.30 392	0.44 335	2.66 570	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.07 140	0.08 172	0.06 76

GEStereo_RVC	0.27 362	0.20 405	0.44 320	0.27 448	0.16 365	0.33 379	0.25 406	0.56 458	0.54 470	0.34 350	0.38 318	0.34 330	0.25 320	0.51 361	0.28 368	0.12 400	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.11 351	0.11 368

HCRNet	0.24 310	0.25 450	0.33 174	0.34 501	0.16 365	0.27 286	0.18 194	0.43 316	0.35 288	0.30 278	0.35 285	0.32 316	0.22 266	0.44 335	0.20 263	0.13 419	0.08 351	0.13 423	0.11 382	0.10 303	0.09 277

FADNet-RVC-Resample	0.29 393	0.25 450	0.93 507	0.26 420	0.16 365	0.32 368	0.21 316	0.47 351	0.39 336	0.35 367	0.38 318	0.33 323	0.27 348	0.53 374	0.24 336	0.10 323	0.10 410	0.14 449	0.13 448	0.13 403	0.16 449

CVANet_RVC	0.30 402	0.19 393	0.41 290	0.26 420	0.16 365	0.33 379	0.26 418	0.52 415	0.47 424	0.40 430	0.46 411	0.43 409	0.31 408	0.89 511	0.26 359	0.14 445	0.09 385	0.14 449	0.13 448	0.14 421	0.10 333

SGM-ForestM	1.36 556	0.28 471	0.79 476	0.26 420	0.16 365	2.26 568	1.00 563	1.42 559	1.46 559	2.38 571	2.05 564	5.95 579	2.66 572	2.95 569	2.46 569	0.17 484	0.18 508	0.18 489	0.18 497	0.15 435	0.18 474

DeepPruner_ROB	0.26 354	0.19 393	0.44 320	0.21 192	0.16 365	0.30 343	0.21 316	0.52 415	0.32 250	0.35 367	0.38 318	0.39 375	0.26 329	0.42 329	0.24 336	0.15 458	0.11 434	0.11 364	0.11 382	0.14 421	0.13 407

DISCO	0.32 418	0.13 243	0.51 383	0.25 386	0.16 365	0.48 479	0.25 406	0.50 381	0.57 482	0.37 390	0.45 401	0.62 496	0.36 435	0.64 435	0.49 471	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.12 388	0.11 368

DLCB_ROB	0.28 382	0.16 344	0.34 183	0.27 448	0.16 365	0.38 425	0.25 406	0.48 363	0.43 376	0.46 470	0.46 411	0.51 456	0.33 418	0.53 374	0.33 407	0.10 323	0.10 410	0.11 364	0.11 382	0.10 303	0.09 277

NOSS_ROB	0.31 409	0.20 405	0.35 193	0.24 349	0.16 365	0.32 368	0.19 238	0.52 415	0.48 434	0.33 330	0.36 295	0.42 405	0.28 364	0.93 518	0.24 336	0.19 501	0.20 517	0.24 512	0.22 513	0.17 460	0.17 461

SGM-Forest	0.36 444	0.17 363	0.47 347	0.23 298	0.16 365	0.45 465	0.41 508	0.55 443	0.48 434	0.52 494	0.60 475	0.52 462	0.41 462	0.85 503	0.50 477	0.17 484	0.17 502	0.17 481	0.15 470	0.15 435	0.15 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.25 338	0.15 319	0.39 259	0.24 349	0.17 386	0.34 392	0.21 316	0.41 290	0.30 229	0.33 330	0.41 349	0.48 440	0.21 253	0.52 367	0.27 364	0.11 362	0.09 385	0.11 364	0.09 301	0.13 403	0.14 428

DispNO	0.27 362	0.18 377	0.62 431	0.23 298	0.17 386	0.25 256	0.22 342	0.45 332	0.41 362	0.32 318	0.39 331	0.38 363	0.27 348	0.77 486	0.27 364	0.09 274	0.07 267	0.10 307	0.10 343	0.08 172	0.08 219

MyStereo8	0.22 263	0.15 319	0.63 434	0.21 192	0.17 386	0.31 359	0.16 115	0.36 239	0.32 250	0.28 220	0.36 295	0.25 225	0.18 222	0.25 188	0.28 368	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.12 391

StereoVision	0.22 263	0.18 377	0.37 225	0.27 448	0.17 386	0.23 220	0.22 342	0.38 255	0.31 241	0.20 144	0.51 434	0.22 185	0.16 171	0.28 236	0.18 219	0.11 362	0.12 451	0.13 423	0.13 448	0.10 303	0.07 153

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 402	0.20 405	0.70 459	0.21 192	0.17 386	0.46 467	0.27 424	0.50 381	0.49 443	0.42 449	0.55 456	0.43 409	0.30 392	0.46 341	0.38 425	0.09 274	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.11 351	0.10 333

AASNet	0.27 362	0.19 393	0.49 361	0.26 420	0.17 386	0.34 392	0.20 285	0.62 502	0.48 434	0.35 367	0.40 341	0.32 316	0.25 320	0.28 236	0.34 412	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.08 215	0.13 403	0.11 368

ADLNet2	0.30 402	0.17 363	0.72 463	0.23 298	0.17 386	0.36 412	0.24 389	0.52 415	0.51 455	0.32 318	0.38 318	0.45 424	0.30 392	0.69 453	0.35 416	0.10 323	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.12 388	0.10 333

sAnonymous2	0.20 213	0.21 419	0.58 412	0.24 349	0.17 386	0.22 199	0.19 238	0.34 197	0.28 198	0.17 118	0.19 110	0.17 129	0.16 171	0.17 45	0.14 120	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.23 502	0.17 461

CroCo_RVC	0.20 213	0.21 419	0.58 412	0.24 349	0.17 386	0.22 199	0.19 238	0.34 197	0.28 198	0.17 118	0.19 110	0.17 129	0.16 171	0.17 45	0.14 120	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.23 502	0.17 461

XX-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.83 487	0.26 420	0.17 386	0.23 220	0.13 41	0.40 278	0.18 55	0.20 144	0.41 349	0.31 307	0.10 42	0.32 280	0.12 46	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.05 22

RAFT + AFF	0.27 362	0.23 441	0.50 372	0.25 386	0.17 386	0.30 343	0.33 477	0.52 415	0.40 352	0.28 220	0.30 221	0.30 296	0.31 408	0.62 427	0.24 336	0.09 274	0.10 410	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.11 368

MMNet	0.27 362	0.14 286	0.49 361	0.24 349	0.17 386	0.47 473	0.22 342	0.45 332	0.51 455	0.39 420	0.41 349	0.36 349	0.33 418	0.39 317	0.34 412	0.08 195	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.08 219

psm_up	0.29 393	0.16 344	0.41 290	0.26 420	0.17 386	0.32 368	0.26 418	0.55 443	0.43 376	0.36 383	0.40 341	0.45 424	0.37 444	0.58 404	0.30 388	0.11 362	0.12 451	0.13 423	0.12 421	0.10 303	0.10 333

EDNetEfficientorigin	7.51 579	0.52 535	140.47 598	0.25 386	0.17 386	0.42 449	0.29 445	0.47 351	1.03 545	1.28 552	1.02 532	0.83 527	0.84 539	0.75 475	0.99 529	0.10 323	0.09 385	0.12 402	0.10 343	0.21 493	0.22 505

ac_64	0.27 362	0.13 243	0.41 290	0.24 349	0.17 386	0.36 412	0.22 342	0.46 343	0.33 262	0.35 367	0.36 295	0.52 462	0.30 392	0.62 427	0.32 400	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.09 238	0.08 219

DSFCA	0.27 362	0.13 243	0.36 213	0.20 148	0.17 386	0.38 425	0.31 461	0.47 351	0.43 376	0.43 455	0.37 304	0.39 375	0.29 379	0.52 367	0.32 400	0.12 400	0.10 410	0.10 307	0.11 382	0.11 351	0.10 333

DMCA-RVC	0.27 362	0.21 419	0.61 423	0.28 469	0.17 386	0.29 326	0.21 316	0.42 304	0.35 288	0.40 430	0.37 304	0.39 375	0.36 435	0.43 331	0.30 388	0.13 419	0.10 410	0.15 464	0.11 382	0.13 403	0.10 333

STTStereo	0.28 382	0.20 405	0.61 423	0.25 386	0.17 386	0.29 326	0.24 389	0.47 351	0.39 336	0.39 420	0.41 349	0.44 420	0.28 364	0.40 324	0.28 368	0.13 419	0.12 451	0.13 423	0.16 482	0.12 388	0.11 368

GANet	0.36 444	0.22 432	0.49 361	0.29 472	0.17 386	0.41 442	0.38 497	0.57 468	0.45 402	0.46 470	0.75 508	0.55 473	0.40 458	0.94 520	0.41 448	0.13 419	0.13 463	0.13 423	0.11 382	0.14 421	0.11 368

PS-NSSS	0.32 418	0.30 485	0.46 339	0.23 298	0.17 386	0.33 379	0.24 389	0.57 468	0.41 362	0.37 390	0.52 442	0.35 344	0.30 392	0.80 494	0.30 388	0.17 484	0.14 473	0.21 503	0.15 470	0.15 435	0.13 407

MeshStereo	0.58 518	0.27 468	0.67 447	0.22 251	0.17 386	0.66 517	0.37 491	0.78 536	0.61 492	1.47 566	1.30 543	1.65 552	0.79 533	1.12 537	0.59 490	0.17 484	0.17 502	0.17 481	0.14 461	0.17 460	0.14 428
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
zero-FE	0.16 118	0.08 9	0.81 481	0.19 88	0.18 407	0.12 8	0.15 85	0.19 18	0.19 68	0.10 11	0.10 14	0.13 66	0.12 89	0.21 121	0.19 248	0.08 195	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.19 481	0.06 76

z-mn7	0.44 488	0.40 514	1.09 525	0.25 386	0.18 407	0.61 511	0.34 479	0.56 458	0.93 541	0.43 455	0.96 528	0.53 467	0.39 454	0.94 520	0.59 490	0.10 323	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.14 421	0.13 407

w-ln-seven-2	0.36 444	0.29 478	1.06 523	0.27 448	0.18 407	0.37 417	0.30 456	0.50 381	0.54 470	0.45 466	0.55 456	0.45 424	0.41 462	0.62 427	0.49 471	0.10 323	0.10 410	0.12 402	0.11 382	0.14 421	0.11 368

SDNR	0.42 477	0.21 419	0.82 485	0.21 192	0.18 407	1.27 554	0.17 151	0.50 381	0.49 443	0.42 449	0.81 515	0.38 363	0.27 348	1.19 540	0.38 425	0.23 509	0.24 529	0.17 481	0.13 448	0.17 460	0.20 492

fast-acv-ft	0.31 409	0.20 405	0.81 481	0.24 349	0.18 407	0.46 467	0.27 424	0.41 290	0.49 443	0.39 420	0.55 456	0.49 445	0.35 431	0.37 310	0.38 425	0.11 362	0.11 434	0.11 364	0.12 421	0.12 388	0.09 277

CroCo-Stereo Lap2	0.15 104	0.15 319	0.28 121	0.25 386	0.18 407	0.11 4	0.19 238	0.28 124	0.21 105	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.12 89	0.17 45	0.14 120	0.07 69	0.07 267	0.08 157	0.06 84	0.08 172	0.07 153

RAFT+CT+SA	0.21 233	0.18 377	0.33 174	0.25 386	0.18 407	0.23 220	0.29 445	0.40 278	0.36 301	0.24 181	0.38 318	0.18 139	0.16 171	0.32 280	0.16 168	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.12 421	0.09 238	0.09 277

test_5	0.23 280	0.19 393	0.38 244	0.26 420	0.18 407	0.25 256	0.29 445	0.40 278	0.37 312	0.29 247	0.40 341	0.25 225	0.22 266	0.34 293	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.10 333

DAS	0.27 362	0.12 181	0.42 300	0.24 349	0.18 407	0.29 326	0.24 389	0.45 332	0.45 402	0.41 439	0.44 389	0.34 330	0.29 379	0.75 475	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.09 277

SepStereo	0.26 354	0.12 181	0.42 300	0.24 349	0.18 407	0.29 326	0.24 389	0.45 332	0.45 402	0.41 439	0.44 389	0.34 330	0.29 379	0.64 435	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.09 277

SACVNet	0.30 402	0.20 405	0.41 290	0.25 386	0.18 407	0.34 392	0.25 406	0.52 415	0.40 352	0.41 439	0.44 389	0.46 432	0.32 415	0.71 459	0.25 346	0.13 419	0.10 410	0.12 402	0.12 421	0.16 443	0.17 461

HHNet	0.22 263	0.12 181	0.52 387	0.18 49	0.18 407	0.20 144	0.20 285	0.34 197	0.31 241	0.32 318	0.59 470	0.20 162	0.21 253	0.24 157	0.31 395	0.08 195	0.05 30	0.09 234	0.07 140	0.08 172	0.11 368

Anonymous3	0.23 280	0.18 377	0.63 434	0.27 448	0.18 407	0.41 442	0.23 367	0.43 316	0.35 288	0.23 167	0.27 190	0.20 162	0.18 222	0.27 223	0.18 219	0.12 400	0.11 434	0.10 307	0.10 343	0.11 351	0.12 391

pcwnet_v2	0.32 418	0.15 319	1.26 538	0.23 298	0.18 407	0.32 368	0.18 194	0.59 482	0.60 489	0.36 383	0.45 401	0.35 344	0.29 379	0.36 307	0.25 346	0.14 445	0.11 434	0.12 402	0.11 382	0.14 421	0.15 440

sCroCo_RVC	0.18 160	0.14 286	0.49 361	0.27 448	0.18 407	0.22 199	0.17 151	0.27 105	0.23 136	0.14 72	0.22 148	0.17 129	0.14 140	0.21 121	0.15 144	0.10 323	0.11 434	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

FAT-Stereo	0.36 444	0.18 377	0.73 467	0.26 420	0.18 407	0.33 379	0.29 445	0.60 490	0.59 485	0.46 470	0.60 475	0.60 490	0.50 497	0.61 419	0.34 412	0.13 419	0.14 473	0.13 423	0.12 421	0.14 421	0.18 474

RTSC	0.39 466	0.28 471	0.78 470	0.27 448	0.18 407	0.49 484	0.22 342	0.59 482	0.84 533	0.55 503	0.53 449	0.49 445	0.36 435	0.67 450	0.82 516	0.13 419	0.10 410	0.11 364	0.12 421	0.17 460	0.17 461

RASNet	0.28 382	0.14 286	0.44 320	0.22 251	0.18 407	0.32 368	0.19 238	0.48 363	0.38 326	0.29 247	0.43 378	0.47 434	0.37 444	0.79 490	0.36 422	0.09 274	0.07 267	0.07 78	0.09 301	0.07 110	0.07 153

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 362	0.21 419	0.59 418	0.25 386	0.18 407	0.29 326	0.22 342	0.50 381	0.40 352	0.38 405	0.41 349	0.43 409	0.27 348	0.43 331	0.29 380	0.11 362	0.08 351	0.10 307	0.10 343	0.10 303	0.11 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 427	0.20 405	0.43 311	0.27 448	0.18 407	0.37 417	0.31 461	0.55 443	0.50 451	0.51 488	0.53 449	0.58 485	0.37 444	0.63 433	0.45 460	0.17 484	0.12 451	0.13 423	0.12 421	0.15 435	0.14 428

ETE_ROB	0.34 435	0.26 461	0.45 331	0.29 472	0.18 407	0.40 438	0.37 491	0.57 468	0.47 424	0.50 483	0.50 428	0.62 496	0.36 435	0.55 382	0.38 425	0.13 419	0.10 410	0.14 449	0.12 421	0.16 443	0.16 449

zh-mn7	0.46 492	0.45 521	1.48 547	0.25 386	0.19 428	0.44 459	0.29 445	0.56 458	0.82 526	0.65 517	0.96 528	0.49 445	0.38 448	0.88 509	0.63 499	0.12 400	0.10 410	0.11 364	0.11 382	0.13 403	0.14 428

ISRNet	0.27 362	0.13 243	0.45 331	0.26 420	0.19 428	0.24 242	0.14 61	0.45 332	0.43 376	0.39 420	0.48 424	0.42 405	0.27 348	0.32 280	0.29 380	0.20 504	0.12 451	0.17 481	0.16 482	0.16 443	0.20 492

IGEV-RUCA	0.21 233	0.08 9	0.23 73	0.19 88	0.19 428	0.28 305	0.24 389	0.23 63	0.21 105	0.20 144	0.23 152	0.28 270	0.49 495	0.26 204	0.18 219	0.09 274	0.08 351	0.18 489	0.13 448	0.17 460	0.17 461

rvit_105_1	0.27 362	0.19 393	0.46 339	0.27 448	0.19 428	0.30 343	0.35 483	0.44 322	0.51 455	0.31 295	0.31 235	0.31 307	0.26 329	0.35 302	0.25 346	0.15 458	0.14 473	0.15 464	0.17 491	0.11 351	0.10 333

AEACV	0.13 52	0.09 40	0.23 73	0.18 49	0.19 428	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.17 92	0.13 66	0.16 171	0.16 32	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.08 215	0.07 110	0.06 76

coex-ft	3.44 573	0.73 546	48.55 596	0.24 349	0.19 428	0.50 487	0.43 513	0.47 351	2.40 566	7.03 580	1.20 539	0.97 535	2.23 569	0.73 466	1.92 563	0.12 400	0.15 488	0.14 449	0.12 421	0.21 493	0.43 541

TRStereo	0.19 198	0.17 363	0.47 347	0.23 298	0.19 428	0.19 113	0.16 115	0.52 415	0.28 198	0.20 144	0.19 110	0.21 173	0.13 120	0.24 157	0.13 86	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.11 382	0.06 43	0.06 76

ADLNet	0.28 382	0.15 319	0.42 300	0.23 298	0.19 428	0.34 392	0.23 367	0.53 426	0.43 376	0.42 449	0.41 349	0.44 420	0.27 348	0.55 382	0.35 416	0.11 362	0.08 351	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.12 391

delet	0.27 362	0.14 286	0.40 267	0.23 298	0.19 428	0.41 442	0.29 445	0.49 371	0.48 434	0.33 330	0.41 349	0.37 355	0.30 392	0.48 347	0.34 412	0.09 274	0.09 385	0.11 364	0.12 421	0.08 172	0.08 219

UPFNet	0.25 338	0.12 181	0.38 244	0.24 349	0.19 428	0.37 417	0.28 439	0.48 363	0.38 326	0.34 350	0.37 304	0.37 355	0.28 364	0.39 317	0.33 407	0.10 323	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.10 303	0.08 219

psmorigin	0.50 503	0.25 450	3.03 567	0.24 349	0.19 428	0.38 425	0.22 342	0.50 381	0.44 391	0.64 515	0.68 497	0.71 521	0.51 500	0.85 503	0.45 460	0.14 445	0.17 502	0.13 423	0.14 461	0.16 443	0.21 500

aanetorigin	0.39 466	0.29 478	1.09 525	0.24 349	0.19 428	0.28 305	0.37 491	0.33 189	0.47 424	0.94 537	0.82 517	0.52 462	0.54 503	0.49 352	0.50 477	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.16 443	0.15 440

acv_ft	0.25 338	0.13 243	0.40 267	0.23 298	0.19 428	0.34 392	0.21 316	0.45 332	0.44 391	0.38 405	0.41 349	0.38 363	0.27 348	0.27 223	0.35 416	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.11 351	0.07 153

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 444	0.36 504	0.53 391	0.34 501	0.19 428	0.51 488	0.24 389	0.55 443	0.38 326	0.41 439	0.47 418	0.47 434	0.27 348	0.73 466	0.30 388	0.36 537	0.19 512	0.27 515	0.17 491	0.26 513	0.23 512

ADCL	0.47 494	0.22 432	1.00 516	0.27 448	0.19 428	0.74 524	0.64 541	0.54 433	0.69 509	0.56 504	0.71 502	0.55 473	0.60 514	0.60 412	1.43 551	0.11 362	0.09 385	0.13 423	0.13 448	0.14 421	0.14 428

DRN-Test	0.33 427	0.17 363	0.61 423	0.27 448	0.19 428	0.46 467	0.29 445	0.65 511	0.51 455	0.47 477	0.46 411	0.44 420	0.34 427	0.62 427	0.41 448	0.12 400	0.08 351	0.13 423	0.12 421	0.12 388	0.10 333

NaN_ROB	0.41 474	0.28 471	0.62 431	0.30 481	0.19 428	0.51 488	0.47 523	0.58 477	0.59 485	0.56 504	0.47 418	0.49 445	0.41 462	1.21 543	0.64 501	0.12 400	0.18 508	0.12 402	0.13 448	0.11 351	0.14 428

zh-sn7	0.48 497	0.51 533	1.43 546	0.29 472	0.20 445	0.47 473	0.39 502	0.57 468	0.62 494	0.52 494	0.81 515	0.52 462	0.56 507	1.05 532	0.87 521	0.12 400	0.13 463	0.13 423	0.13 448	0.17 460	0.16 449

UNet	0.28 382	0.14 286	0.69 453	0.23 298	0.20 445	0.44 459	0.22 342	0.50 381	0.40 352	0.34 350	0.39 331	0.43 409	0.33 418	0.40 324	0.31 395	0.09 274	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

FADNet-RVC	0.31 409	0.35 501	0.78 470	0.25 386	0.20 445	0.33 379	0.20 285	0.49 371	0.40 352	0.34 350	0.39 331	0.41 396	0.29 379	0.63 433	0.31 395	0.13 419	0.14 473	0.14 449	0.15 470	0.19 481	0.19 482

GANetREF_RVC	0.43 482	0.47 524	0.69 453	0.38 520	0.20 445	0.51 488	0.48 527	0.66 517	0.66 501	0.46 470	0.46 411	0.50 452	0.44 476	0.90 514	0.39 433	0.27 524	0.21 519	0.32 529	0.18 497	0.27 518	0.22 505
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
DPSNet	0.47 494	0.24 445	0.93 507	0.27 448	0.20 445	0.75 526	0.57 535	0.84 545	0.79 523	0.47 477	0.51 434	0.60 490	0.69 527	0.87 506	0.71 507	0.16 473	0.13 463	0.12 402	0.10 343	0.25 507	0.21 500

FBW_ROB	0.43 482	0.26 461	0.54 394	0.31 487	0.20 445	0.51 488	0.32 467	0.70 528	0.60 489	0.59 508	0.55 456	0.65 507	0.41 462	1.40 551	0.51 479	0.13 419	0.17 502	0.21 503	0.16 482	0.17 460	0.18 474

PWC_ROB	0.38 461	0.29 478	0.69 453	0.25 386	0.20 445	0.38 425	0.19 238	0.58 477	0.67 504	0.57 506	0.85 520	0.51 456	0.40 458	0.71 459	0.52 480	0.13 419	0.09 385	0.14 449	0.10 343	0.17 460	0.14 428

PWCDC_ROB	0.38 461	0.30 485	0.60 420	0.33 499	0.20 445	0.42 449	0.19 238	0.58 477	0.89 535	0.42 449	1.26 542	0.36 349	0.34 427	0.50 356	0.38 425	0.18 495	0.11 434	0.11 364	0.09 301	0.19 481	0.13 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 280	0.13 243	0.83 487	0.20 148	0.21 453	0.23 220	0.17 151	0.48 363	0.27 183	0.23 167	0.29 208	0.39 375	0.23 281	0.25 188	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.11 382	0.11 351	0.10 333

LL-Strereo	0.29 393	0.25 450	0.58 412	0.25 386	0.21 453	0.23 220	0.24 389	0.55 443	0.42 369	0.34 350	0.32 244	0.41 396	0.40 458	0.94 520	0.23 325	0.08 195	0.07 267	0.11 364	0.09 301	0.09 238	0.09 277

Anonymous_2	0.37 454	0.21 419	0.47 347	0.20 148	0.21 453	0.42 449	0.26 418	0.38 255	0.29 217	0.33 330	0.30 221	0.44 420	0.38 448	0.36 307	0.29 380	0.26 519	0.29 537	0.44 538	1.41 573	0.34 530	0.21 500

Wz-Net-TNSev	0.51 507	0.58 537	1.61 553	0.25 386	0.21 453	0.65 515	0.45 517	0.63 509	0.69 509	0.51 488	0.54 452	0.71 521	0.60 514	1.00 528	0.77 512	0.15 458	0.15 488	0.13 423	0.15 470	0.21 493	0.20 492

Wz-Net-SNSev	0.43 482	0.41 518	1.27 539	0.30 481	0.21 453	0.44 459	0.41 508	0.61 494	0.65 500	0.46 470	0.65 491	0.62 496	0.39 454	0.74 474	0.59 490	0.12 400	0.11 434	0.12 402	0.13 448	0.16 443	0.14 428

Wz-Net-LNSev	0.34 435	0.29 478	0.91 503	0.26 420	0.21 453	0.47 473	0.31 461	0.54 433	0.54 470	0.44 462	0.52 442	0.50 452	0.35 431	0.39 317	0.39 433	0.11 362	0.11 434	0.10 307	0.09 301	0.14 421	0.13 407

Wz-Net-MNSev	0.36 444	0.26 461	0.79 476	0.26 420	0.21 453	0.59 507	0.38 497	0.55 443	0.56 479	0.48 480	0.54 452	0.53 467	0.36 435	0.60 412	0.44 457	0.11 362	0.09 385	0.11 364	0.11 382	0.15 435	0.13 407

Syn2CoEx	0.36 444	0.31 492	0.78 470	0.34 501	0.21 453	0.41 442	0.28 439	0.61 494	0.49 443	0.42 449	0.56 463	0.45 424	0.44 476	0.69 453	0.38 425	0.17 484	0.14 473	0.15 464	0.12 421	0.13 403	0.12 391

HGLStereo	0.27 362	0.14 286	0.46 339	0.24 349	0.21 453	0.33 379	0.23 367	0.50 381	0.42 369	0.35 367	0.48 424	0.41 396	0.33 418	0.45 338	0.33 407	0.11 362	0.10 410	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.12 391

ADCMid	0.49 500	0.34 499	1.13 530	0.26 420	0.21 453	0.51 488	0.37 491	0.57 468	0.54 470	0.75 528	0.66 493	0.62 496	0.64 524	0.64 435	1.68 556	0.13 419	0.12 451	0.17 481	0.17 491	0.20 490	0.17 461

ADCRef	0.38 461	0.24 445	0.88 499	0.26 420	0.21 453	0.49 484	0.27 424	0.52 415	0.48 434	0.50 483	0.58 468	0.35 344	0.47 488	0.48 347	1.29 549	0.09 274	0.08 351	0.12 402	0.12 421	0.11 351	0.11 368

StereoDRNet	0.32 418	0.22 432	0.61 423	0.27 448	0.21 453	0.42 449	0.30 456	0.61 494	0.48 434	0.46 470	0.39 331	0.48 440	0.30 392	0.57 397	0.40 440	0.11 362	0.09 385	0.12 402	0.11 382	0.12 388	0.10 333

MDST_ROB	0.48 497	0.14 286	0.95 510	0.30 481	0.21 453	1.33 557	0.32 467	0.77 535	0.56 479	1.06 545	0.71 502	0.49 445	0.35 431	1.26 546	0.38 425	0.13 419	0.11 434	0.16 475	0.13 448	0.12 388	0.12 391

LALA_ROB	0.36 444	0.25 450	0.46 339	0.30 481	0.21 453	0.47 473	0.39 502	0.61 494	0.51 455	0.52 494	0.51 434	0.69 518	0.36 435	0.50 356	0.43 452	0.17 484	0.11 434	0.16 475	0.14 461	0.17 460	0.15 440

WCMA_ROB	0.51 507	0.21 419	0.65 442	0.25 386	0.21 453	0.58 504	0.32 467	0.54 433	0.55 476	0.95 539	1.40 546	1.28 545	0.81 536	0.73 466	0.62 496	0.18 495	0.15 488	0.15 464	0.15 470	0.19 481	0.19 482

PSMNet_ROB	0.33 427	0.24 445	0.54 394	0.31 487	0.21 453	0.42 449	0.43 513	0.59 482	0.47 424	0.37 390	0.44 389	0.49 445	0.31 408	0.64 435	0.43 452	0.14 445	0.10 410	0.15 464	0.14 461	0.13 403	0.11 368

w-ln-seven	0.42 477	0.30 485	1.18 532	0.26 420	0.22 469	0.58 504	0.31 461	0.62 502	0.81 525	0.58 507	0.61 482	0.53 467	0.36 435	0.57 397	0.65 503	0.11 362	0.10 410	0.13 423	0.12 421	0.15 435	0.13 407

rvit_stereo_0075_2	0.24 310	0.17 363	0.50 372	0.26 420	0.22 469	0.22 199	0.15 85	0.40 278	0.35 288	0.27 210	0.37 304	0.29 280	0.20 246	0.28 236	0.19 248	0.17 484	0.12 451	0.19 497	0.12 421	0.13 403	0.13 407

CES	0.14 76	0.08 9	0.19 42	0.17 19	0.22 469	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.14 72	0.17 92	0.14 89	0.10 42	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 172	0.18 474

APVNet	0.36 444	0.20 405	0.70 459	0.26 420	0.22 469	0.52 497	0.35 483	0.61 494	0.44 391	0.38 405	0.52 442	0.48 440	0.38 448	0.84 502	0.46 466	0.13 419	0.14 473	0.15 464	0.16 482	0.16 443	0.15 440

MFN_U_SF_RVC	0.56 514	0.51 533	1.19 533	0.38 520	0.22 469	0.69 519	0.27 424	0.80 540	0.67 504	0.73 524	0.74 507	0.87 528	0.61 523	0.81 497	0.76 509	0.29 529	0.27 533	0.32 529	0.37 540	0.32 529	0.31 530

FADNet	0.32 418	0.36 504	0.74 468	0.23 298	0.22 469	0.37 417	0.19 238	0.53 426	0.48 434	0.32 318	0.36 295	0.43 409	0.32 415	0.64 435	0.25 346	0.16 473	0.16 495	0.14 449	0.16 482	0.24 505	0.19 482

S-Stereo	0.38 461	0.20 405	1.05 522	0.27 448	0.22 469	0.38 425	0.32 467	0.55 443	0.66 501	0.39 420	0.59 470	0.49 445	0.41 462	0.75 475	0.40 440	0.12 400	0.15 488	0.13 423	0.13 448	0.16 443	0.21 500

stereogan	0.37 454	0.17 363	0.65 442	0.27 448	0.22 469	0.62 513	0.26 418	0.59 482	0.63 498	0.43 455	0.60 475	0.67 512	0.42 471	0.68 451	0.35 416	0.13 419	0.14 473	0.14 449	0.12 421	0.19 481	0.17 461

edge stereo	0.39 466	0.22 432	0.81 481	0.27 448	0.22 469	0.37 417	0.24 389	0.56 458	0.54 470	0.53 500	0.60 475	0.71 521	0.50 497	0.78 488	0.40 440	0.16 473	0.14 473	0.19 497	0.14 461	0.16 443	0.17 461

ADCP+	0.45 490	0.24 445	1.15 531	0.25 386	0.22 469	0.56 500	0.39 502	0.54 433	0.51 455	0.44 462	0.51 434	0.46 432	0.52 502	0.56 393	1.89 562	0.10 323	0.08 351	0.11 364	0.10 343	0.14 421	0.13 407

DANet	0.35 440	0.23 441	0.60 420	0.36 512	0.22 469	0.39 433	0.25 406	0.48 363	0.43 376	0.52 494	0.50 428	0.59 487	0.41 462	0.76 480	0.49 471	0.13 419	0.11 434	0.14 449	0.12 421	0.17 460	0.15 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 409	0.16 344	0.54 394	0.24 349	0.22 469	0.42 449	0.28 439	0.58 477	0.56 479	0.28 220	0.38 318	0.40 389	0.30 392	0.71 459	0.28 368	0.13 419	0.08 351	0.13 423	0.10 343	0.19 481	0.16 449

NCCL2	0.35 440	0.26 461	0.49 361	0.36 512	0.22 469	0.41 442	0.41 508	0.53 426	0.42 369	0.47 477	0.46 411	0.61 494	0.39 454	0.55 382	0.37 423	0.16 473	0.13 463	0.21 503	0.21 505	0.16 443	0.16 449

YMNet	0.32 418	0.22 432	0.58 412	0.27 448	0.23 482	0.48 479	0.27 424	0.51 398	0.45 402	0.48 480	0.56 463	0.51 456	0.30 392	0.39 317	0.40 440	0.13 419	0.16 495	0.13 423	0.12 421	0.13 403	0.12 391

YMNet_1	0.32 418	0.22 432	0.58 412	0.27 448	0.23 482	0.48 479	0.27 424	0.51 398	0.45 402	0.48 480	0.56 463	0.51 456	0.30 392	0.39 317	0.40 440	0.13 419	0.16 495	0.13 423	0.12 421	0.13 403	0.12 391

FACV-RUCA	0.21 233	0.15 319	0.32 158	0.23 298	0.23 482	0.26 276	0.19 238	0.39 267	0.34 272	0.25 189	0.32 244	0.21 173	0.24 299	0.24 157	0.19 248	0.10 323	0.07 267	0.15 464	0.08 215	0.16 443	0.13 407

GASNet	0.36 444	0.46 522	0.88 499	0.34 501	0.23 482	0.35 407	0.22 342	0.60 490	0.53 466	0.40 430	0.37 304	0.45 424	0.30 392	0.79 490	0.35 416	0.15 458	0.10 410	0.14 449	0.14 461	0.22 499	0.12 391

AF-Net	0.37 454	0.26 461	0.56 404	0.32 493	0.23 482	0.41 442	0.29 445	0.61 494	0.64 499	0.42 449	0.68 497	0.65 507	0.49 495	0.57 397	0.44 457	0.15 458	0.11 434	0.19 497	0.14 461	0.15 435	0.13 407

ADCPNet	0.48 497	0.29 478	1.60 551	0.27 448	0.23 482	0.70 522	0.38 497	0.53 426	0.51 455	0.51 488	0.59 470	0.67 512	0.56 507	0.60 412	1.14 539	0.15 458	0.18 508	0.14 449	0.23 515	0.19 481	0.19 482

CC-Net-ROB	0.43 482	0.47 524	0.65 442	0.37 518	0.23 482	0.51 488	0.29 445	0.66 517	0.49 443	0.46 470	0.51 434	0.48 440	0.38 448	0.96 524	0.35 416	0.34 535	0.23 527	0.55 544	0.25 522	0.31 526	0.20 492

CSAN	0.50 503	0.35 501	0.78 470	0.36 512	0.23 482	0.56 500	0.59 538	0.61 494	0.70 511	0.64 515	0.78 512	0.65 507	0.60 514	1.38 550	0.62 496	0.21 506	0.17 502	0.20 501	0.20 502	0.18 474	0.18 474

WZ-Net	0.52 511	0.38 512	1.90 555	0.30 481	0.24 490	0.57 503	0.48 527	0.62 502	0.78 522	0.50 483	0.71 502	0.68 516	0.54 503	0.98 527	0.84 517	0.13 419	0.10 410	0.11 364	0.12 421	0.19 481	0.20 492

FINET	0.34 435	0.27 468	0.80 479	0.24 349	0.24 490	0.36 412	0.34 479	0.54 433	0.72 514	0.39 420	0.47 418	0.32 316	0.30 392	0.51 361	0.32 400	0.19 501	0.17 502	0.13 423	0.12 421	0.18 474	0.16 449

GwcNet	0.35 440	0.23 441	0.88 499	0.25 386	0.24 490	0.48 479	0.27 424	0.55 443	0.57 482	0.38 405	0.52 442	0.51 456	0.32 415	0.60 412	0.41 448	0.13 419	0.11 434	0.12 402	0.11 382	0.13 403	0.14 428

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 507	0.50 531	0.86 496	0.39 522	0.24 490	0.84 534	0.55 534	0.56 458	0.62 494	0.60 509	0.68 497	0.62 496	0.42 471	1.13 538	0.43 452	0.23 509	0.27 533	0.27 515	0.35 536	0.25 507	0.29 526

RP	0.35 440	0.22 432	0.51 383	0.31 487	0.24 490	0.37 417	0.28 439	0.50 381	0.58 484	0.40 430	0.63 488	0.61 494	0.47 488	0.61 419	0.39 433	0.16 473	0.15 488	0.17 481	0.15 470	0.17 460	0.17 461

Nwc_Net	0.37 454	0.25 450	0.68 452	0.31 487	0.24 490	0.44 459	0.30 456	0.65 511	0.50 451	0.37 390	0.69 501	0.58 485	0.45 479	0.60 412	0.40 440	0.15 458	0.12 451	0.19 497	0.21 505	0.14 421	0.13 407

ADCS	0.58 518	0.40 514	1.35 544	0.29 472	0.24 490	0.55 499	0.45 517	0.67 522	0.83 530	0.76 529	0.71 502	0.68 516	0.60 514	0.76 480	2.23 567	0.16 473	0.16 495	0.16 475	0.17 491	0.22 499	0.22 505

testlalala2	0.18 160	0.10 77	0.50 372	0.36 512	0.25 497	0.23 220	0.14 61	0.34 197	0.24 151	0.25 189	0.25 173	0.21 173	0.12 89	0.16 32	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

EDNetEfficient	0.63 524	0.37 509	2.40 562	0.26 420	0.25 497	0.38 425	0.49 529	0.41 290	1.06 548	1.38 555	0.87 524	0.62 496	0.95 544	0.65 441	1.65 555	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.11 382	0.19 481	0.17 461

SHD	0.42 477	0.27 468	0.81 481	0.31 487	0.25 497	0.42 449	0.22 342	0.66 517	0.94 543	0.63 513	0.60 475	0.59 487	0.47 488	0.59 410	0.58 489	0.15 458	0.13 463	0.16 475	0.16 482	0.20 490	0.22 505

XQC	0.43 482	0.37 509	0.96 512	0.34 501	0.25 497	0.53 498	0.34 479	0.60 490	0.73 517	0.51 488	0.46 411	0.57 482	0.47 488	0.70 456	0.72 508	0.17 484	0.12 451	0.18 489	0.15 470	0.25 507	0.23 512

MSMD_ROB	0.60 522	0.33 498	0.61 423	0.30 481	0.25 497	0.86 536	0.35 483	0.55 443	0.67 504	1.10 547	1.49 551	1.76 555	0.97 547	0.88 509	0.49 471	0.23 509	0.21 519	0.27 515	0.27 529	0.25 507	0.24 517

AnyNet_C01	0.65 526	0.58 537	2.60 565	0.32 493	0.26 502	0.88 537	0.61 539	0.63 509	0.62 494	0.68 520	0.96 528	0.76 524	0.60 514	0.96 524	1.43 551	0.16 473	0.16 495	0.17 481	0.17 491	0.23 502	0.23 512

pmcnn	0.50 503	0.20 405	0.78 470	0.24 349	0.26 502	0.39 433	0.30 456	0.51 398	0.50 451	0.54 502	1.23 541	2.52 566	0.37 444	0.77 486	0.95 527	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.05 42	0.10 303	0.08 219

FC-DCNN v2	0.71 532	0.30 485	0.67 447	0.32 493	0.27 504	0.84 534	0.39 502	0.84 545	0.85 534	1.44 562	1.64 557	2.09 559	1.28 558	1.06 533	0.80 515	0.24 515	0.22 523	0.27 515	0.26 526	0.26 513	0.25 519

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 338	0.14 286	0.95 510	0.21 192	0.27 504	0.20 144	0.19 238	0.48 363	0.25 164	0.26 201	0.55 456	0.34 330	0.18 222	0.25 188	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.12 421	0.12 388	0.12 391

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 529	0.64 542	1.06 523	0.45 530	0.27 504	1.40 560	0.58 536	0.78 536	0.92 539	0.84 532	0.86 521	0.88 530	0.68 526	1.33 549	0.68 506	0.37 539	0.29 537	0.34 532	0.36 539	0.43 534	0.37 536

RGC	0.39 466	0.32 497	0.64 441	0.34 501	0.27 504	0.40 438	0.29 445	0.57 468	0.53 466	0.45 466	0.64 490	0.62 496	0.45 479	0.72 464	0.39 433	0.15 458	0.15 488	0.21 503	0.20 502	0.18 474	0.19 482

FC-DCNN	0.70 531	0.30 485	0.69 453	0.32 493	0.27 504	0.81 533	0.39 502	0.79 539	0.82 526	1.41 558	1.58 556	1.98 557	1.26 556	1.02 530	0.77 512	0.24 515	0.22 523	0.27 515	0.26 526	0.26 513	0.26 521

G-Net	0.46 492	0.25 450	0.86 496	0.34 501	0.28 509	0.90 539	0.35 483	0.47 351	0.45 402	0.68 520	1.22 540	0.64 506	0.60 514	0.61 419	0.57 484	0.16 473	0.14 473	0.17 481	0.13 448	0.22 499	0.19 482

NCC-stereo	0.39 466	0.25 450	0.69 453	0.32 493	0.28 509	0.46 467	0.36 487	0.65 511	0.52 462	0.40 430	0.57 466	0.56 477	0.47 488	0.73 466	0.45 460	0.17 484	0.14 473	0.18 489	0.25 522	0.16 443	0.16 449

Abc-Net	0.39 466	0.25 450	0.69 453	0.32 493	0.28 509	0.46 467	0.36 487	0.65 511	0.52 462	0.40 430	0.57 466	0.56 477	0.47 488	0.73 466	0.45 460	0.17 484	0.14 473	0.18 489	0.25 522	0.16 443	0.16 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 540	0.48 526	4.68 570	0.34 501	0.28 509	1.12 547	0.46 519	0.62 502	1.03 545	0.73 524	0.89 525	0.60 490	0.59 512	1.61 554	1.16 542	0.14 445	0.11 434	0.15 464	0.15 470	0.21 493	0.19 482

RTSA	0.78 540	0.48 526	4.68 570	0.34 501	0.28 509	1.12 547	0.46 519	0.62 502	1.03 545	0.73 524	0.89 525	0.60 490	0.59 512	1.61 554	1.16 542	0.14 445	0.11 434	0.15 464	0.15 470	0.21 493	0.19 482

AnyNet_C32	0.51 507	0.40 514	1.10 529	0.29 472	0.28 509	0.59 507	0.58 536	0.54 433	0.60 489	0.62 511	0.66 493	0.54 471	0.54 503	0.78 488	1.74 559	0.15 458	0.14 473	0.15 464	0.17 491	0.20 490	0.20 492

RYNet	0.37 454	0.18 377	0.59 418	0.25 386	0.28 509	0.61 511	0.32 467	0.59 482	0.59 485	0.41 439	0.38 318	0.57 482	0.39 454	0.87 506	0.53 482	0.11 362	0.08 351	0.12 402	0.11 382	0.18 474	0.18 474

PA-Net	0.37 454	0.28 471	0.83 487	0.31 487	0.28 509	0.39 433	0.42 511	0.51 398	0.55 476	0.34 350	0.42 365	0.41 396	0.36 435	0.79 490	0.49 471	0.12 400	0.23 527	0.16 475	0.23 515	0.12 388	0.18 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.33 427	0.23 441	0.72 463	0.29 472	0.30 517	0.40 438	0.28 439	0.50 381	0.47 424	0.37 390	0.45 401	0.40 389	0.29 379	0.60 412	0.39 433	0.14 445	0.13 463	0.15 464	0.14 461	0.17 460	0.15 440

FCDSN-DC	0.63 524	0.31 492	0.61 423	0.36 512	0.30 517	0.65 515	0.37 491	0.66 517	0.68 507	1.14 549	1.54 554	1.71 554	1.26 556	0.92 516	0.64 501	0.24 515	0.22 523	0.27 515	0.26 526	0.27 518	0.27 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 488	0.29 478	1.29 541	0.33 499	0.30 517	0.35 407	0.36 487	0.62 502	1.15 553	0.40 430	0.44 389	0.39 375	0.41 462	0.80 494	0.52 480	0.18 495	0.14 473	0.23 510	0.21 505	0.17 460	0.17 461

PVD	0.58 518	0.34 499	0.84 492	0.39 522	0.31 520	0.59 507	0.47 523	0.80 540	1.25 554	0.92 536	1.09 534	0.79 525	0.82 537	0.85 503	0.76 509	0.21 506	0.18 508	0.22 509	0.18 497	0.27 518	0.35 535

ccnet	0.42 477	0.31 492	0.48 356	0.27 448	0.32 521	0.60 510	0.32 467	0.65 511	0.46 419	0.53 500	0.66 493	0.56 477	0.45 479	0.72 464	0.61 494	0.26 519	0.19 512	0.24 512	0.21 505	0.26 513	0.22 505

PASM	0.45 490	0.35 501	0.90 502	0.35 510	0.33 522	0.39 433	0.38 497	0.50 381	0.61 492	0.52 494	0.51 434	0.62 496	0.45 479	0.93 518	0.48 469	0.26 519	0.29 537	0.29 525	0.33 534	0.29 524	0.26 521

ELAS_RVC	0.74 537	0.36 504	1.00 516	0.37 518	0.33 522	0.88 537	0.93 560	0.83 544	1.08 549	1.35 554	1.33 545	1.24 543	1.33 560	1.06 533	0.95 527	0.27 524	0.25 531	0.29 525	0.27 529	0.30 525	0.30 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 537	0.36 504	0.85 495	0.36 512	0.33 522	1.36 558	0.77 551	0.93 549	0.92 539	1.41 558	1.53 553	1.16 542	1.17 552	0.95 523	1.03 531	0.26 519	0.25 531	0.28 521	0.28 532	0.31 526	0.30 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 472	0.46 522	0.49 361	0.40 524	0.35 525	0.47 473	0.27 424	0.54 433	0.47 424	0.39 420	0.45 401	0.59 487	0.44 476	0.46 341	0.39 433	0.26 519	0.19 512	0.48 540	0.22 513	0.34 530	0.26 521

PDISCO_ROB	0.43 482	0.30 485	0.67 447	0.43 527	0.36 526	0.67 518	0.32 467	0.72 531	0.76 519	0.43 455	0.53 449	0.63 504	0.40 458	0.66 446	0.47 468	0.21 506	0.12 451	0.21 503	0.19 501	0.25 507	0.20 492

SQANet	0.40 472	0.48 526	0.67 447	0.48 534	0.39 527	0.48 479	0.22 342	0.51 398	0.43 376	0.40 430	0.47 418	0.47 434	0.33 418	0.54 380	0.32 400	0.36 537	0.15 488	0.40 536	0.21 505	0.45 536	0.31 530

DDUNet	0.41 474	0.50 531	0.48 356	0.44 529	0.39 527	0.46 467	0.32 467	0.50 381	0.43 376	0.45 466	0.52 442	0.57 482	0.36 435	0.48 347	0.33 407	0.33 534	0.21 519	0.55 544	0.25 522	0.37 533	0.32 533

NVStereoNet_ROB	0.67 528	0.49 530	0.83 487	0.48 534	0.40 529	0.51 488	0.46 519	0.70 528	0.77 521	0.84 532	1.72 558	1.02 537	0.83 538	1.23 544	0.79 514	0.32 533	0.38 544	0.40 536	0.46 544	0.36 532	0.41 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 454	0.41 518	0.66 446	0.46 532	0.41 530	0.34 392	0.25 406	0.57 468	0.45 402	0.39 420	0.52 442	0.43 409	0.33 418	0.41 326	0.29 380	0.25 518	0.14 473	0.33 531	0.21 505	0.31 526	0.22 505

MANE	1.41 558	0.36 504	0.74 468	0.43 527	0.41 530	2.16 567	0.80 553	2.39 574	3.38 569	2.22 570	3.06 572	3.54 572	2.73 573	2.15 566	1.94 564	0.28 527	0.27 533	0.30 527	0.46 544	0.28 523	0.34 534

PWCK	1.00 546	1.17 567	1.70 554	0.91 555	0.41 530	1.19 551	0.92 559	1.10 551	1.14 552	1.16 550	1.14 537	1.25 544	0.88 542	1.75 560	1.04 533	0.87 562	0.50 550	0.87 557	0.53 551	0.96 564	0.52 548

MultiAttention	1.02 550	0.13 243	0.43 311	0.35 510	0.43 533	5.36 574	1.71 573	0.69 526	0.53 466	0.36 383	0.63 488	0.55 473	0.22 266	7.60 581	0.43 452	0.09 274	0.06 149	0.14 449	0.24 517	0.26 513	0.30 527

otaku	0.57 517	0.62 541	0.87 498	0.63 545	0.44 534	0.73 523	0.37 491	0.65 511	0.66 501	0.51 488	0.75 508	0.66 511	0.45 479	0.69 453	0.46 466	0.53 544	0.34 542	0.55 544	0.35 536	0.60 544	0.45 542

SAMSARA	0.56 514	0.39 513	0.80 479	0.60 543	0.46 535	1.00 543	1.23 571	0.67 522	0.68 507	0.71 523	0.54 452	0.89 531	0.57 510	0.81 497	0.62 496	0.19 501	0.22 523	0.18 489	0.18 497	0.27 518	0.25 519

MADNet+	1.01 548	1.16 566	4.72 572	0.70 548	0.47 536	1.24 553	0.96 561	0.97 550	0.89 535	0.65 517	0.77 511	0.87 528	0.85 541	2.09 564	1.68 556	0.38 540	0.39 545	0.31 528	0.27 529	0.43 534	0.39 538

GCST	0.47 494	0.60 539	0.57 407	1.04 562	0.48 537	0.38 425	0.11 16	0.40 278	0.32 250	0.41 439	0.34 274	0.29 280	0.17 197	0.46 341	0.19 248	0.69 554	0.42 547	0.79 556	0.62 558	0.62 545	0.46 545

test_for_model	0.29 393	0.89 554	0.34 183	0.69 547	0.49 538	0.20 144	0.16 115	0.30 154	0.23 136	0.28 220	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 86	0.29 529	0.10 410	0.06 24	0.04 1	0.86 558	0.18 474

Consistency-Raft	0.55 513	0.48 526	1.02 519	0.45 530	0.49 538	0.49 484	0.47 523	0.72 531	0.72 514	0.45 466	0.82 517	0.47 434	0.60 514	0.50 356	0.63 499	0.39 541	0.39 545	0.44 538	0.51 549	0.52 539	0.37 536

Ntro	0.58 518	0.64 542	0.92 505	0.66 546	0.50 540	0.77 527	0.36 487	0.66 517	0.70 511	0.50 483	0.59 470	0.65 507	0.51 500	0.75 475	0.45 460	0.56 548	0.32 541	0.56 547	0.34 535	0.63 546	0.46 545

ACVNet-4b	0.72 533	0.81 549	1.33 543	0.72 549	0.50 540	0.80 532	0.31 461	0.71 530	0.80 524	0.50 483	0.72 506	0.95 534	0.43 475	0.96 524	1.20 546	1.13 571	0.21 519	0.76 553	0.45 543	0.65 549	0.46 545

LE_ROB	1.76 566	0.20 405	2.68 566	0.48 534	0.52 542	0.78 530	0.96 561	0.84 545	6.61 579	7.40 581	2.08 565	2.08 558	4.83 575	1.27 547	3.79 574	0.10 323	0.08 351	0.12 402	0.11 382	0.11 351	0.10 333

ACVNet_1	0.72 533	0.81 549	1.37 545	0.72 549	0.53 543	0.77 527	0.42 511	0.85 548	0.90 537	0.74 527	0.75 508	1.32 547	0.72 530	1.02 530	0.55 483	0.54 546	0.31 540	0.71 551	0.35 536	0.64 548	0.45 542

BEATNet-Init1	4.73 577	2.61 575	13.29 586	0.58 541	0.53 543	10.12 582	3.33 577	4.83 578	5.01 577	8.75 582	8.51 580	14.08 589	7.60 581	7.70 582	5.34 578	0.28 527	0.28 536	0.34 532	0.37 540	0.57 542	0.45 542

SPS-STEREO	0.69 530	0.61 540	0.98 514	0.52 540	0.57 545	0.74 524	0.50 530	0.78 536	0.62 494	0.95 539	0.86 521	0.94 532	0.70 528	1.01 529	0.87 521	0.58 550	0.51 552	0.50 541	0.50 548	0.55 541	0.58 552
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 542	0.66 544	1.30 542	0.51 538	0.60 546	1.03 544	0.84 557	0.76 534	0.73 517	1.39 556	1.51 552	1.31 546	1.22 554	1.11 535	1.08 534	0.57 549	0.53 555	0.51 543	0.51 549	0.54 540	0.61 557

anonymity	0.56 514	0.54 536	0.70 459	0.47 533	0.61 547	0.56 500	0.43 513	0.69 526	0.49 443	0.63 513	0.55 456	0.54 471	0.60 514	0.61 419	0.57 484	0.55 547	0.53 555	0.50 541	0.54 552	0.51 538	0.56 550

ACVNet_2	0.89 543	0.87 553	1.25 537	0.82 552	0.62 548	0.97 542	0.62 540	1.14 553	1.42 557	1.00 542	1.40 546	1.47 550	0.84 539	1.11 535	0.66 504	0.61 551	0.43 548	0.78 554	0.49 546	0.75 553	0.52 548

RainbowNet	0.72 533	0.89 554	1.02 519	0.82 552	0.63 549	0.78 530	0.52 531	0.81 542	0.93 541	0.60 509	0.79 513	0.80 526	0.60 514	0.80 494	0.57 484	0.78 558	0.55 558	0.78 554	0.49 546	0.76 554	0.58 552

WAO-7	1.01 548	0.89 554	0.93 507	0.83 554	0.66 550	1.18 549	0.81 555	1.40 558	1.57 560	1.11 548	1.76 560	1.45 549	1.19 553	1.50 553	1.14 539	0.61 551	0.62 565	0.70 550	0.68 560	0.66 551	0.60 554

DGSMNet	0.61 523	0.29 478	0.91 503	0.51 538	0.70 551	0.62 513	1.38 572	0.59 482	0.55 476	0.37 390	0.61 482	0.52 462	0.33 418	0.65 441	0.43 452	0.53 544	0.60 562	0.67 549	0.61 557	0.63 546	0.61 557

MFMNet_re	0.72 533	0.76 547	0.99 515	0.62 544	0.70 551	0.77 527	0.67 542	0.75 533	0.83 530	0.78 530	0.86 521	0.69 518	0.78 532	0.71 459	0.61 494	0.66 553	0.59 561	0.61 548	0.58 556	0.68 552	0.71 561

JetBlue	1.14 554	0.76 547	2.36 560	0.59 542	0.75 553	3.04 571	1.78 574	1.11 552	0.90 537	0.94 537	1.10 535	1.66 553	1.28 558	2.09 564	1.72 558	0.43 543	0.36 543	0.38 534	0.38 542	0.58 543	0.56 550

IMH-64-1	0.91 544	0.86 551	0.84 492	0.97 557	0.75 553	0.92 540	0.71 544	1.27 554	1.10 550	0.89 534	1.45 548	1.14 539	0.96 545	1.19 540	0.84 517	0.74 555	0.51 552	0.97 559	0.55 553	0.84 556	0.60 554

IMH-64	0.91 544	0.86 551	0.84 492	0.97 557	0.75 553	0.92 540	0.71 544	1.27 554	1.10 550	0.89 534	1.45 548	1.14 539	0.96 545	1.19 540	0.84 517	0.74 555	0.51 552	0.97 559	0.55 553	0.84 556	0.60 554

WAO-6	1.07 552	0.93 558	0.92 505	0.96 556	0.78 556	1.28 555	0.75 548	1.34 556	2.00 564	1.02 544	1.54 554	1.59 551	1.22 554	1.31 548	1.14 539	0.78 558	0.55 558	1.02 563	0.75 564	0.83 555	0.69 560

IMH	1.05 551	0.95 559	1.00 516	1.01 559	0.78 556	1.11 546	0.68 543	1.38 557	1.43 558	1.00 542	1.72 558	1.43 548	1.14 549	1.73 559	0.89 523	1.09 568	0.55 558	0.99 561	0.57 555	0.87 559	0.62 559

Dean	1.17 555	1.04 562	1.49 549	1.03 561	0.78 556	1.20 552	0.77 551	1.48 562	1.96 562	1.28 552	1.99 563	2.15 560	1.14 549	1.25 545	1.00 530	0.81 560	0.60 562	1.01 562	0.69 561	0.92 563	0.74 564

LVE	1.13 553	1.02 560	1.28 540	1.01 559	0.80 559	1.29 556	0.81 555	1.47 561	1.96 562	1.07 546	1.90 561	1.90 556	1.01 548	1.48 552	0.91 524	0.93 565	0.61 564	0.94 558	0.69 561	0.87 559	0.75 565

WAO-8	1.46 561	1.10 564	1.09 525	1.10 563	0.84 560	2.06 564	0.75 548	1.84 567	3.83 572	1.44 562	2.21 566	2.15 560	1.43 562	3.17 570	1.19 544	0.91 563	0.65 567	1.09 564	0.79 565	0.90 561	0.71 561

Venus	1.46 561	1.10 564	1.09 525	1.10 563	0.84 560	2.06 564	0.75 548	1.84 567	3.83 572	1.44 562	2.21 566	2.15 560	1.43 562	3.17 570	1.19 544	0.91 563	0.65 567	1.09 564	0.79 565	0.90 561	0.71 561

TorneroNet-64	1.43 559	1.03 561	1.20 534	1.10 563	0.86 562	2.26 568	0.73 547	1.84 567	3.84 574	1.25 551	2.25 568	2.69 568	1.42 561	1.76 561	1.43 551	0.76 557	0.50 550	1.09 564	0.66 559	1.23 568	0.76 566

TorneroNet	2.22 569	1.08 563	1.24 536	1.14 567	0.90 563	5.58 575	0.80 553	2.12 572	8.69 580	2.58 572	5.42 577	3.88 573	1.97 567	1.78 563	1.87 561	0.86 561	0.54 557	1.15 568	0.74 563	1.23 568	0.85 567

UNDER WATER-64	1.55 563	1.19 568	2.52 563	1.31 568	0.95 564	2.12 566	1.21 570	1.45 560	3.19 568	1.43 561	1.32 544	2.64 567	2.04 568	1.63 556	1.83 560	1.11 569	0.67 569	1.28 569	0.92 568	1.19 566	1.02 570

UNDER WATER	1.59 564	1.22 569	2.36 560	1.38 569	1.03 565	1.67 563	1.10 567	1.54 565	3.63 570	1.44 562	1.47 550	2.85 569	2.25 570	1.67 557	1.94 564	1.06 567	0.62 565	1.31 570	0.93 569	1.21 567	1.02 570

notaker	1.45 560	1.34 570	1.48 547	1.40 570	1.07 566	1.18 549	0.85 558	1.48 562	1.40 556	1.51 567	3.46 573	2.40 565	1.81 566	1.76 561	1.45 554	1.11 569	0.69 570	1.38 571	0.87 567	1.31 570	0.97 569

ktn	1.77 567	1.36 571	1.22 535	1.43 571	1.14 567	1.52 561	1.08 566	1.51 564	3.96 575	2.77 574	4.69 575	3.35 571	1.46 564	1.69 558	1.25 548	1.43 573	0.77 571	1.45 572	0.99 570	1.32 571	0.96 568

DispFullNet	0.66 527	0.89 554	1.59 550	0.77 551	1.21 568	0.51 488	0.23 367	0.59 482	0.72 514	0.69 522	0.61 482	0.69 518	0.91 543	0.79 490	0.48 469	0.27 524	0.12 451	0.73 552	0.30 533	0.65 549	0.40 539

KSHMR	1.89 568	1.36 571	1.60 551	1.47 572	1.22 569	1.38 559	1.06 565	1.79 566	5.97 578	1.42 560	5.65 578	2.98 570	1.14 549	2.23 567	1.20 546	1.27 572	1.12 572	1.46 573	1.10 572	1.32 571	1.15 572

HanzoNet	2.97 572	1.69 573	2.29 559	1.74 573	1.33 570	1.53 562	1.03 564	1.99 570	2.64 567	5.51 578	5.16 576	5.90 578	6.82 580	4.32 576	3.29 572	3.16 578	2.02 578	1.92 574	2.87 579	2.24 575	1.89 575

JetRed	2.30 571	2.64 576	6.12 574	1.12 566	1.38 571	5.85 577	3.29 576	1.99 570	1.67 561	1.98 569	1.95 562	2.16 563	1.60 565	2.48 568	4.10 575	1.05 566	1.60 573	1.09 564	1.01 571	1.67 573	1.28 573

tt	4.71 576	0.10 77	3.94 568	2.06 575	1.53 572	10.14 583	16.88 583	9.27 584	4.98 576	1.39 556	1.02 532	4.68 574	4.90 576	3.35 573	5.86 579	5.76 582	9.15 587	2.24 578	2.53 577	3.10 576	1.32 574

MADNet++	2.26 570	1.80 574	2.06 557	2.13 576	1.97 573	2.61 570	1.79 575	2.38 573	2.16 565	2.75 573	2.65 570	2.38 564	2.43 571	3.17 570	3.21 571	2.17 576	1.95 576	1.94 575	1.63 574	2.06 574	2.01 576

U	1.00 546	0.09 40	0.21 58	0.21 192	3.68 574	6.12 578	0.14 61	0.21 34	0.21 105	0.11 21	0.11 19	0.10 34	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 69	0.05 30	5.42 582	2.90 580	0.07 110	0.06 76

DPSimNet_ROB	4.34 575	4.23 577	6.89 576	3.67 577	3.68 574	4.75 572	5.21 579	2.67 575	3.68 571	5.82 579	3.95 574	5.57 575	6.72 579	3.46 574	4.48 576	4.05 581	2.88 579	4.68 581	3.12 581	3.69 577	3.62 580

EKT-Stereo	0.38 461	0.12 181	0.38 244	0.42 526	3.88 576	0.21 171	0.17 151	0.35 221	0.28 198	0.20 144	0.20 126	0.23 205	0.15 155	0.28 236	0.16 168	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.09 277

USTest	6.88 578	5.23 580	5.63 573	7.22 581	7.29 577	14.34 585	22.76 584	8.48 582	9.32 581	5.42 577	6.39 579	6.29 581	6.64 578	6.92 580	8.62 582	1.94 574	3.29 580	2.16 577	2.55 578	3.85 578	3.29 579

PML	16.10 589	12.82 590	6.78 575	5.23 578	7.76 578	33.92 593	66.56 597	5.30 579	10.28 582	26.12 596	68.59 597	20.51 591	13.49 590	10.06 584	6.78 581	5.96 583	2.00 577	6.04 585	2.18 576	8.96 584	2.60 578

LRCNet_RVC	10.90 583	14.34 591	9.35 577	15.35 586	8.04 579	1.08 545	0.34 479	8.78 583	0.70 511	12.63 589	16.05 589	9.85 582	6.54 577	8.57 583	6.34 580	20.27 594	5.40 581	23.70 592	21.88 591	14.87 588	13.83 590

DGTPSM_ROB	8.34 580	5.10 578	10.37 584	5.31 579	10.18 580	8.33 579	23.60 588	6.06 580	13.41 587	4.90 575	10.87 585	5.65 576	10.44 582	6.17 578	12.59 583	3.74 579	7.55 582	3.69 579	7.26 584	4.14 579	7.46 582

DPSMNet_ROB	8.40 581	5.11 579	10.49 585	5.58 580	10.25 581	8.34 580	23.62 589	6.07 581	13.45 588	4.93 576	10.88 586	5.66 577	10.44 582	6.24 579	12.64 584	3.98 580	7.61 583	3.76 580	7.30 585	4.20 580	7.51 583

TCMNet-wrong-test	4.29 574	5.57 581	4.65 569	11.33 585	10.39 582	5.73 576	4.48 578	4.13 577	1.02 544	1.91 568	2.39 569	6.16 580	3.62 574	3.84 575	4.50 577	1.99 575	0.47 549	1.97 576	1.69 575	5.69 581	4.31 581

DPSM_ROB	11.49 584	9.87 587	10.35 582	11.13 583	11.31 583	19.11 591	27.51 591	13.37 589	14.21 590	10.31 586	11.06 587	10.96 587	11.27 588	11.96 589	13.59 586	6.78 584	8.19 585	6.03 583	7.09 582	7.93 582	7.73 585

DPSM	11.49 584	9.87 587	10.35 582	11.13 583	11.31 583	19.11 591	27.51 591	13.37 589	14.21 590	10.31 586	11.06 587	10.96 587	11.27 588	11.96 589	13.59 586	6.78 584	8.19 585	6.03 583	7.09 582	7.93 582	7.73 585

Anonymous_1	16.62 590	9.35 583	9.84 578	10.66 582	14.64 585	18.66 590	27.12 590	12.64 588	13.51 589	10.76 588	10.30 584	10.13 583	10.60 584	11.06 588	12.74 585	15.87 593	7.74 584	16.92 590	43.48 594	58.66 597	7.68 584

HaxPig	17.72 591	20.22 596	19.73 588	16.53 587	16.51 586	9.27 581	9.33 580	14.34 591	13.27 586	18.65 590	18.70 590	17.35 590	16.77 591	17.04 591	16.45 591	22.05 595	20.89 595	22.27 591	21.53 590	21.29 593	22.13 595

LSM	1.64 565	0.40 514	2.56 564	2.02 574	17.61 587	0.51 488	0.52 531	0.61 494	0.76 519	0.82 531	1.11 536	0.63 504	0.54 503	0.75 475	0.49 471	0.16 473	0.24 529	0.18 489	0.21 505	0.25 507	2.42 577

xxxxx1	15.27 586	9.54 584	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 586	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

tt_ll	15.27 586	9.54 584	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 586	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

ff	15.27 586	9.54 584	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 586	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

MEDIAN_ROB	21.21 592	24.62 597	23.47 594	19.58 588	19.65 591	13.22 584	10.96 581	17.88 592	17.00 592	22.14 595	22.02 592	20.86 592	20.36 592	21.06 592	19.71 592	25.63 596	24.13 596	26.21 593	25.20 592	25.17 594	25.38 596

CasAABBNet	23.10 593	19.86 592	20.64 590	22.47 592	22.73 592	38.41 595	55.50 596	26.89 594	28.70 595	20.61 592	22.15 593	22.08 594	22.75 594	23.99 593	27.36 595	13.59 589	16.48 592	12.14 586	14.27 587	15.95 589	15.53 592

FlowAnything	23.14 594	19.87 593	20.79 591	22.50 593	22.74 593	38.39 594	55.46 594	26.89 594	28.72 596	20.77 594	22.29 595	22.07 593	22.72 593	23.99 593	27.41 597	13.60 590	16.55 594	12.15 587	14.36 589	15.97 590	15.52 591

Selective-RAFT-Error	23.16 595	19.93 594	20.87 592	22.54 594	22.81 594	38.52 597	55.47 595	27.01 597	28.83 597	20.66 593	22.25 594	22.09 595	22.80 596	24.09 595	27.36 595	13.61 591	16.48 592	12.15 587	14.28 588	15.99 591	15.57 593

DLNR_Zeroshot_test	10.44 582	12.10 589	19.93 589	106.08 598	23.66 595	0.14 16	0.13 41	3.22 576	0.17 45	0.16 106	0.23 152	0.16 122	0.10 42	0.31 274	0.15 144	2.36 577	0.06 149	0.07 78	0.07 140	39.70 596	0.06 76

AVERAGE_ROB	25.43 597	29.06 598	27.24 595	24.63 596	24.20 596	17.73 589	12.61 582	22.29 593	21.39 593	26.79 597	26.16 596	25.20 597	24.64 597	25.07 597	23.53 593	29.96 597	28.40 597	30.60 594	29.58 593	29.72 595	29.84 597

LSM0	24.24 596	19.98 595	22.32 593	24.22 595	40.14 597	38.48 596	55.20 593	26.95 596	28.57 594	20.49 591	21.83 591	22.26 596	22.75 594	24.22 596	27.30 594	13.66 592	16.32 591	12.19 589	14.15 586	16.10 592	17.66 594

test_example2	101.33 598	108.28 599	68.15 597	98.43 597	106.93 598	89.75 598	102.43 598	36.80 598	97.65 598	129.04 598	130.15 598	65.26 598	66.62 598	92.11 598	80.24 598	144.10 598	199.48 598	81.81 598	103.01 598	125.01 598	101.27 598

ccccc		256.29 600		354.40 599	364.36 599	149.10 599		152.89 599		153.93 599		164.00 599		268.02 599		390.55 599	349.22 599	244.59 599	219.82 599	412.30 599

ASD4		6.65 582

Low-res two-view benchmark