Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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