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

IGEV	1.86 18	0.58 1	3.90 36	2.40 23	3.49 308	4.20 60	0.97 69	7.16 54	3.22 41	2.00 32	4.16 47	0.26 10	0.62 12	3.40 11	0.65 8	0.03 174	0.09 229	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.02 9

MLG-Stereo_test2	1.52 6	0.64 2	2.81 3	2.52 29	1.79 206	2.76 19	0.16 14	4.70 6	1.80 11	1.75 20	0.08 2	3.21 69	0.17 1	7.28 66	0.64 7	0.02 148	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.03 27

LG-G_1	2.14 29	0.64 2	4.04 45	3.18 58	0.37 20	11.00 288	0.60 42	6.27 35	1.55 6	1.28 10	1.15 13	1.34 41	2.14 61	8.08 87	0.99 33	0.04 189	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.03 27

LG-G	2.14 29	0.64 2	4.04 45	3.18 58	0.37 20	11.00 288	0.60 42	6.27 35	1.55 6	1.28 10	1.15 13	1.34 41	2.14 61	8.08 87	0.99 33	0.04 189	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.03 27

dual_stereo	1.57 7	0.64 2	2.56 1	2.33 16	0.47 39	2.62 16	0.08 5	4.85 7	1.95 14	1.01 7	0.69 9	1.90 52	0.61 11	10.34 159	0.96 29	0.01 94	0.20 335	0.00 1	0.18 320	0.01 1	0.03 27

U	3.65 100	0.64 2	5.91 123	3.91 111	11.89 517	11.50 294	0.20 19	7.66 62	5.38 89	1.79 23	2.55 22	0.76 36	1.61 40	2.34 2	0.70 12	0.00 1	0.04 110	10.60 531	5.47 518	0.04 30	0.02 9

MLG-Stereo_test1	1.51 5	0.65 7	3.00 6	2.47 28	2.46 252	2.84 21	0.16 14	5.64 15	1.77 10	0.98 5	0.09 3	1.53 44	0.52 7	7.44 72	0.56 3	0.02 148	0.09 229	0.00 1	0.03 182	0.03 23	0.02 9

MLG-Stereo	1.48 3	0.65 7	3.04 8	2.52 29	0.79 96	3.11 26	0.16 14	6.26 33	1.80 11	0.84 2	0.10 5	1.51 43	0.65 14	7.44 72	0.53 2	0.02 148	0.09 229	0.00 1	0.03 182	0.03 23	0.02 9

Reg-Stereo(zero)	4.54 128	0.68 9	4.39 62	3.20 60	1.30 152	3.29 32	0.89 64	16.64 224	12.89 202	10.01 162	10.70 152	10.29 195	4.51 141	8.83 116	2.63 144	0.01 94	0.14 301	0.00 1	0.13 297	0.03 23	0.17 172

MLG-Stereo_test3	1.57 7	0.69 10	3.82 31	2.19 6	1.34 162	3.92 51	0.25 23	5.89 22	1.27 3	0.91 3	1.07 11	1.99 55	0.64 13	6.09 44	1.10 44	0.03 174	0.09 229	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.04 43

1w_stereo	2.90 61	0.72 11	3.59 19	3.30 66	2.15 232	4.37 67	6.74 361	6.40 39	5.23 86	2.83 52	7.30 103	0.25 8	4.36 128	8.30 92	2.44 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

FoundationStereo	1.26 2	0.73 12	2.84 4	2.65 37	0.58 55	2.31 10	0.61 44	3.40 2	1.57 8	1.89 26	0.09 3	2.61 62	2.90 88	2.37 4	0.60 6	0.04 189	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 27

MonSter	1.74 13	0.74 13	3.64 21	2.27 10	1.62 187	6.01 185	0.13 11	6.02 25	2.88 35	1.35 13	2.11 18	0.30 13	0.36 2	6.50 49	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.02 3	0.02 9

Monster-pub-eth3d	1.75 14	0.75 14	3.64 21	2.27 10	1.62 187	6.02 188	0.14 12	6.02 25	2.87 34	1.35 13	2.11 18	0.30 13	0.36 2	6.59 52	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.02 3	0.02 9

LGtest1	1.48 3	0.75 14	4.03 44	2.33 16	0.65 66	3.02 24	0.11 9	6.12 29	1.51 4	1.41 16	1.48 16	0.65 32	0.93 23	5.60 33	0.81 18	0.03 174	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.10 89	0.04 43

SGD-Stereo	1.88 19	0.76 16	3.80 29	2.37 21	0.33 18	3.48 37	0.93 66	6.52 41	2.22 17	3.84 81	1.08 12	1.78 49	1.34 31	8.32 93	0.70 12	0.09 240	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.03 27

S2M2_XL	0.93 1	0.78 17	3.42 13	1.97 2	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 9	2.70 24	1.74 47	1.21 28	1.17 1	1.00 40	0.00 1	0.01 24	0.01 160	0.00 1	0.02 3	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	2.06 25	0.78 17	3.85 32	2.45 25	2.18 233	3.99 53	0.35 26	6.94 50	2.60 22	2.99 55	2.79 25	0.52 26	2.27 67	8.33 94	0.93 25	0.02 148	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.11 119

2.5w	2.10 27	0.78 17	4.30 57	2.96 50	1.85 210	3.22 28	2.25 186	6.05 27	2.69 27	1.80 24	5.44 83	0.23 3	2.01 56	7.36 69	1.01 42	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 68

CAS	5.20 144	0.78 17	3.30 10	17.06 512	7.59 471	8.07 242	6.31 339	9.46 92	9.09 160	4.57 100	10.67 150	1.91 53	1.22 29	4.18 17	2.16 113	10.33 530	0.02 68	0.00 1	0.02 161	0.44 276	6.83 506

4.5_new	1.82 15	0.79 21	3.44 15	2.35 18	1.84 207	5.69 164	1.28 87	5.59 12	2.60 22	3.74 76	3.37 32	0.43 22	0.97 24	3.16 8	0.98 31	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.16 164

4.5w-stereo	1.83 16	0.79 21	3.45 17	2.35 18	1.84 207	5.69 164	1.29 89	5.59 12	2.60 22	3.75 77	3.37 32	0.43 22	0.97 24	3.16 8	0.98 31	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.16 164

IGEV-Stereo++	2.20 32	0.79 21	3.67 23	3.72 102	3.17 289	3.39 35	0.10 7	8.37 77	3.77 51	2.11 35	4.25 49	2.01 56	4.78 157	2.96 6	0.59 4	0.01 94	0.02 68	0.08 258	0.00 1	0.06 44	0.05 57

adal-stereo	1.58 9	0.80 24	4.41 64	2.56 35	4.63 365	2.33 12	0.02 2	5.28 8	2.23 18	0.79 1	3.02 27	0.33 16	0.46 5	4.05 13	0.68 9	0.00 1	0.03 97	0.01 160	0.00 1	0.02 3	0.03 27

SM2	1.67 12	0.80 24	2.73 2	1.54 1	2.38 247	2.06 8	0.74 54	5.89 22	3.74 50	3.65 73	1.01 10	0.73 34	1.65 43	5.37 29	0.80 17	0.03 174	0.10 245	0.00 1	0.02 161	0.06 44	0.02 9

asda	1.95 23	0.81 26	4.14 56	2.66 39	1.93 220	3.30 33	0.86 62	5.92 24	3.10 40	2.41 41	3.10 28	0.63 31	2.99 90	5.57 32	1.48 54	0.02 148	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.07 78

4.25_new	1.94 20	0.81 26	3.74 25	2.82 43	2.69 265	4.37 67	2.37 195	5.76 16	2.78 29	1.99 29	3.60 36	0.23 3	2.40 72	4.13 14	0.99 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 78

4.5w_new	1.94 20	0.81 26	3.74 25	2.82 43	2.69 265	4.37 67	2.37 195	5.76 16	2.78 29	1.99 29	3.60 36	0.23 3	2.40 72	4.13 14	0.99 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 78

4.25w-stereo	1.94 20	0.81 26	3.74 25	2.82 43	2.69 265	4.37 67	2.37 195	5.76 16	2.78 29	1.99 29	3.60 36	0.23 3	2.40 72	4.13 14	0.99 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 78

AdaDepth	2.20 32	0.82 30	4.90 80	3.27 65	2.91 280	3.54 44	0.70 50	5.30 9	3.05 39	1.73 19	3.31 31	0.49 24	1.60 39	10.91 186	0.96 29	0.03 174	0.11 263	0.00 1	0.23 352	0.04 30	0.03 27

qwe	2.30 38	0.82 30	3.76 28	2.60 36	2.75 271	4.59 77	0.28 24	6.62 44	2.90 36	4.62 101	4.62 61	0.55 27	0.89 21	8.78 112	2.09 105	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.14 144

2.75w_new	2.10 27	0.82 30	3.93 38	2.18 5	1.44 170	3.52 41	2.30 190	5.52 10	2.91 37	4.14 90	3.93 44	0.27 11	2.38 69	6.17 45	2.32 122	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 68

2w_stereo	2.37 42	0.83 33	4.12 54	2.73 40	1.22 146	4.67 81	3.90 263	6.98 51	3.62 49	3.48 68	5.01 74	0.24 7	4.36 128	4.43 19	1.70 71	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 27

xyz-stereo	13.23 421	0.83 33	38.70 507	2.53 32	0.83 103	41.19 530	4.82 293	13.68 168	26.28 368	22.98 414	37.78 461	29.35 435	18.53 442	18.11 400	7.85 314	0.22 299	0.03 97	0.64 422	0.01 129	0.13 100	0.06 68

Selective-RAFT	5.78 184	0.83 33	10.24 331	6.70 324	0.72 86	15.49 372	1.13 79	13.82 176	15.41 234	6.97 136	6.97 101	11.63 212	8.27 249	12.32 261	4.73 240	0.10 245	0.01 24	0.00 1	0.26 372	0.07 60	0.03 27

water-stereo	3.66 101	0.84 36	4.79 75	3.60 92	0.79 96	5.03 118	0.89 64	12.93 150	5.45 93	5.82 120	14.74 188	6.51 138	4.76 156	3.37 10	3.26 185	0.03 174	0.13 286	0.09 269	0.04 203	0.06 44	0.07 78

3w_stereo	2.49 48	0.84 36	5.43 102	2.46 27	0.46 38	5.44 137	6.54 352	7.07 52	3.41 48	3.30 63	4.77 67	0.28 12	4.24 126	4.24 18	1.30 49	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 78

Pointernet	3.22 79	0.84 36	5.79 120	3.22 63	0.35 19	5.27 130	0.37 27	16.46 221	5.96 100	4.11 88	6.81 98	4.84 105	2.73 83	4.78 22	2.52 137	0.00 1	0.15 306	0.00 1	0.22 343	0.04 30	0.02 9

Monster-pub-mixall	1.84 17	0.85 39	3.45 17	2.27 10	0.94 115	2.43 13	0.54 41	6.32 37	2.65 26	3.04 58	3.56 35	0.38 20	0.49 6	8.93 120	0.74 15	0.01 94	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.04 43

fffft	2.58 49	0.86 40	5.15 92	3.15 57	1.32 158	4.44 72	4.17 270	8.04 69	3.29 45	3.03 57	2.20 20	1.88 51	1.45 36	10.41 162	1.80 76	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.31 216	0.10 106
1: 1. 1
2.25w	2.37 42	0.87 41	4.69 72	2.52 29	1.76 201	3.53 42	0.41 29	6.10 28	2.56 21	3.93 85	6.70 96	0.35 19	2.47 78	8.53 99	2.97 164	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

LG-Stereo_L2	1.59 10	0.87 41	4.31 58	2.54 33	0.69 72	2.76 19	0.44 32	6.85 49	1.57 8	1.59 17	0.39 7	0.39 21	0.52 7	7.85 81	0.82 19	0.04 189	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.02 9

3.25w_new	2.24 36	0.88 43	3.97 40	2.28 13	1.34 162	6.00 182	1.19 82	6.56 42	3.26 43	3.90 83	3.77 40	0.62 29	2.46 76	7.46 75	0.99 33	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.06 68

3.25w	2.24 36	0.88 43	3.97 40	2.28 13	1.34 162	6.01 185	1.19 82	6.56 42	3.26 43	3.90 83	3.77 40	0.62 29	2.46 76	7.44 72	0.99 33	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.06 68

DEFOM-Stereo	2.21 34	0.88 43	3.63 20	3.42 74	0.89 109	13.14 324	0.83 59	4.68 5	1.96 15	2.72 49	1.66 17	0.59 28	0.54 9	8.53 99	0.68 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

s12784h	5.87 186	0.88 43	4.11 53	3.01 52	0.51 45	18.49 418	0.98 71	18.89 263	17.60 264	12.52 192	12.46 170	7.87 162	5.01 163	11.05 191	3.13 178	0.73 421	0.01 24	0.04 216	0.00 1	0.07 60	0.01 1

3.75w	2.32 40	0.89 47	3.85 32	2.45 25	3.23 294	8.15 244	1.42 96	5.77 19	2.79 32	2.60 45	4.64 62	0.31 15	2.77 85	6.56 51	0.94 26	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.05 57

LG-Stereo_L1	1.59 10	0.89 47	4.07 49	2.55 34	0.95 116	2.93 22	0.50 37	6.75 46	1.54 5	1.32 12	0.24 6	0.50 25	0.59 10	7.91 82	0.85 22	0.04 189	0.12 274	0.01 160	0.00 1	0.03 23	0.02 9

AIO_test	2.59 50	0.89 47	4.07 49	3.70 101	2.35 245	5.35 132	2.39 199	8.10 70	4.33 59	1.35 13	4.60 59	4.27 90	1.35 32	7.29 67	0.71 14	0.76 424	0.07 198	0.00 1	0.09 270	0.06 44	0.03 27

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 55	0.90 50	5.49 106	4.91 180	1.75 200	3.75 48	0.85 61	7.14 53	3.33 46	3.51 71	10.67 150	2.03 57	5.26 170	3.11 7	1.80 76	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.19 333	0.43 273	0.19 192

UniTT-Stereo	2.89 60	0.90 50	6.74 157	4.08 116	2.42 249	2.63 17	0.42 30	5.57 11	4.88 69	5.36 116	7.63 109	1.09 40	1.47 38	8.80 115	5.11 255	0.03 174	0.07 198	0.00 1	0.01 129	0.48 291	0.11 119

999	3.44 88	0.92 52	4.78 74	4.69 162	2.34 244	7.58 235	2.20 178	9.81 100	6.11 104	2.96 54	4.79 68	5.07 108	2.27 67	12.10 251	2.76 151	0.03 174	0.09 229	0.00 1	0.00 1	0.29 198	0.10 106

IGEV-Stereo+	2.77 55	0.92 52	4.09 51	3.14 55	4.62 363	2.57 14	0.70 50	4.34 3	2.29 19	1.76 22	0.59 8	0.77 37	3.49 103	8.65 107	0.68 9	0.03 174	0.10 245	0.00 1	0.24 362	5.77 495	10.68 532

MoCha-V2	3.20 76	0.92 52	4.82 76	5.09 191	0.40 24	4.63 79	1.37 94	9.81 100	5.41 90	5.58 118	5.26 77	2.63 63	6.48 209	9.90 148	1.15 47	0.02 148	0.24 369	0.00 1	0.25 368	0.07 60	0.04 43

RAFT-Stereo-weight	5.07 139	0.93 55	5.57 112	4.24 130	0.72 86	6.05 189	1.63 115	17.77 240	17.16 254	10.99 175	10.22 143	12.06 226	1.67 46	9.25 132	2.69 146	0.06 224	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.15 113	0.12 126

tt45	3.20 76	0.95 56	4.36 61	3.73 103	1.86 211	8.19 245	2.05 174	9.12 91	3.36 47	5.60 119	4.42 54	4.61 101	2.39 71	11.00 188	1.96 87	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.01 129	0.32 226	0.10 106

trnet	3.62 99	0.95 56	3.30 10	2.21 7	0.56 52	5.67 162	0.42 30	10.62 121	13.30 211	6.89 129	10.45 148	5.78 124	3.69 111	5.80 39	2.61 140	0.00 1	0.02 68	0.03 196	0.01 129	0.04 30	0.02 9

MC-Stereo	3.99 116	0.95 56	4.70 73	5.09 191	0.44 37	3.77 49	1.79 145	9.86 102	7.05 132	6.34 123	13.35 179	6.83 143	6.34 206	10.80 181	1.75 74	0.00 1	0.11 263	0.06 237	0.24 362	0.12 95	0.14 144

WCG-NET	3.86 108	0.96 59	5.80 121	2.92 48	0.28 11	4.48 73	1.80 147	7.23 55	15.03 227	8.77 151	9.58 129	6.94 148	4.20 124	6.92 61	2.05 99	0.00 1	0.08 218	0.00 1	0.00 1	0.14 105	0.08 93

PMTNet	5.36 154	0.97 60	3.42 13	1.97 2	1.30 152	8.96 251	0.69 49	12.33 136	12.16 191	8.50 146	11.35 158	6.09 127	4.50 140	9.34 134	2.70 147	22.71 546	0.01 24	0.04 216	0.02 161	0.06 44	0.01 1

4w-stereo	2.03 24	0.98 61	4.12 54	2.31 15	1.96 221	3.70 47	0.61 44	6.37 38	2.37 20	2.10 34	4.19 48	0.33 16	3.33 98	7.03 63	1.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.08 93

monsterstereo	2.41 44	0.98 61	4.33 59	4.12 119	4.48 358	1.80 5	0.08 5	5.78 20	5.21 85	3.36 65	7.40 107	0.25 8	0.37 4	8.92 119	1.00 40	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

RSM	3.10 71	0.98 61	4.86 77	4.17 122	1.08 128	4.76 93	1.83 150	10.14 106	4.21 56	3.38 67	4.34 51	7.82 160	1.75 49	10.69 173	1.64 68	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.18 320	0.13 100	0.07 78

test_4	5.47 157	0.98 61	5.56 111	6.55 313	0.62 63	5.53 141	1.88 156	11.68 128	6.00 101	12.60 201	30.86 389	7.48 159	3.87 113	12.25 259	2.97 164	0.00 1	0.07 198	0.03 196	0.14 303	0.34 239	0.04 43

CREStereo++_RVC	4.61 131	0.99 65	3.70 24	4.08 116	2.01 226	3.94 52	0.10 7	9.10 90	16.94 253	8.65 150	16.77 209	4.46 93	2.18 63	5.72 37	3.12 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 537	0.02 3	0.01 1
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
GIP-stereo	2.66 52	1.00 66	4.00 42	4.99 184	3.41 300	3.38 34	0.77 57	8.73 85	5.69 97	2.08 33	5.38 78	4.13 86	3.21 92	5.21 26	1.05 43	0.01 94	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.04 43

111111	2.45 46	1.01 67	3.89 35	3.60 92	4.13 336	3.49 40	0.23 22	8.63 82	3.25 42	2.15 36	4.26 50	2.29 60	2.03 57	8.86 118	0.94 26	0.01 94	0.02 68	0.08 258	0.00 1	0.14 105	0.04 43

FENet	7.94 274	1.01 67	6.72 154	5.87 261	2.07 229	11.11 290	2.03 171	21.39 295	20.81 297	17.14 306	22.65 293	14.43 264	11.54 320	12.97 294	7.89 315	0.15 268	0.24 369	0.03 196	0.02 161	0.14 105	0.62 336

DCANet-4	6.41 209	1.02 69	9.66 308	3.41 73	0.68 68	4.73 85	1.70 121	17.70 238	24.33 347	15.10 252	20.25 251	6.45 136	8.65 253	8.47 97	5.31 263	0.01 94	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

tt	89.96 582	1.02 69	100.00 593	99.40 589	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	78.36 571	67.94 558	99.99 594	100.00 591	100.00 594	100.00 594	95.81 585	99.93 590	87.43 580	86.39 580	95.11 587	87.89 579

test_3	5.55 170	1.02 69	8.07 226	6.18 289	0.54 49	9.00 252	3.28 236	13.55 166	18.66 278	11.97 182	8.89 119	13.98 260	4.05 120	8.96 122	2.10 108	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.31 395	0.26 180	0.18 180

CASnet	3.91 109	1.03 72	4.68 70	4.98 182	0.27 9	4.99 111	2.95 227	11.02 126	11.02 178	10.61 170	11.76 163	4.15 87	1.65 43	5.85 41	1.91 82	0.50 385	0.00 1	0.59 417	0.12 292	0.13 100	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 70	1.04 73	5.27 96	4.25 135	0.50 44	5.04 119	2.63 213	10.11 105	4.34 60	3.16 60	4.66 63	6.73 140	1.87 53	9.96 150	1.69 69	0.00 1	0.00 1	0.01 160	0.18 320	0.14 105	0.10 106

CREStereo	3.58 96	1.05 74	3.35 12	2.17 4	0.59 57	5.61 149	0.40 28	10.50 115	13.34 213	6.93 131	10.44 147	5.29 118	3.47 102	5.82 40	2.62 142	0.01 94	0.01 24	0.02 179	0.01 129	0.04 30	0.01 1
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
zero-FE	3.01 67	1.06 75	4.57 68	4.18 125	4.04 331	3.24 29	1.51 104	6.17 31	1.87 13	1.00 6	2.52 21	1.72 46	4.92 160	6.19 46	2.77 152	0.27 325	0.10 245	0.00 1	0.05 226	13.94 533	0.09 98

EGLCR-Stereo	2.92 64	1.06 75	5.28 97	3.38 72	0.55 50	4.59 77	0.66 46	10.43 114	4.81 68	3.30 63	3.23 30	7.93 163	1.71 47	9.22 130	1.62 65	0.05 208	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.23 160	0.16 164

GLC_STEREO	3.40 87	1.06 75	3.44 15	6.52 309	0.20 3	4.76 93	1.66 117	8.97 86	6.59 113	5.39 117	9.04 121	5.23 114	2.03 57	9.76 144	2.77 152	0.01 94	0.03 97	0.21 356	0.00 1	0.23 160	0.06 68

test-3	5.21 146	1.06 75	7.71 205	4.19 126	0.59 57	6.72 214	3.01 229	12.96 151	17.49 262	12.53 198	8.65 114	13.20 246	4.14 123	9.00 125	2.11 109	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.32 399	0.25 170	0.18 180

test_1	5.20 144	1.06 75	7.72 206	4.21 128	0.59 57	6.69 211	3.03 231	12.98 153	17.51 263	12.35 188	8.66 116	13.20 246	4.12 121	9.00 125	2.11 109	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.32 399	0.25 170	0.18 180

SMoEStereo_RVC	2.81 57	1.07 80	5.08 87	3.86 110	0.60 60	6.39 201	1.91 161	7.82 66	3.79 52	3.87 82	3.69 39	2.78 64	2.25 66	10.60 169	1.99 92	0.00 1	0.02 68	0.03 196	0.00 1	0.25 170	0.17 172

Occ-G	3.68 102	1.07 80	4.68 70	3.11 54	1.26 150	3.63 45	6.75 362	7.88 67	4.90 70	4.37 96	8.36 113	9.68 190	4.39 131	9.65 141	3.23 184	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.19 333	0.19 137	0.07 78

LoS	3.59 97	1.07 80	3.81 30	2.80 42	0.52 48	4.98 109	1.18 81	10.35 113	12.97 203	4.54 99	10.75 153	3.89 81	3.27 95	8.78 112	2.63 144	0.03 174	0.03 97	0.09 269	0.00 1	0.12 95	0.04 43
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAStereo	2.32 40	1.08 83	6.36 144	3.73 103	1.39 169	1.81 7	0.12 10	7.70 63	7.44 137	2.27 39	3.94 45	3.43 70	0.81 19	3.55 12	2.47 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 198	0.07 78

RCA-Stereo	5.32 151	1.08 83	5.91 123	4.29 141	0.51 45	5.65 152	4.12 268	16.97 228	18.67 279	8.27 142	14.16 182	8.86 177	8.90 260	6.45 48	2.18 114	0.00 1	0.07 198	0.10 288	0.00 1	0.10 89	0.07 78

TANstereo	4.70 134	1.08 83	4.01 43	3.53 85	0.47 39	14.26 343	0.15 13	8.67 84	12.54 195	12.50 190	18.43 226	5.20 113	4.54 144	5.68 35	2.07 102	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.01 129	0.02 3	0.63 337

CFNet-RSSM	5.55 170	1.08 83	8.60 253	4.30 142	1.21 145	6.42 202	1.25 86	16.12 217	17.84 267	13.12 214	11.14 156	11.84 217	5.52 173	9.14 129	2.35 125	0.01 94	0.20 335	0.00 1	0.36 410	0.34 239	0.07 78

GMM-Stereo	8.34 286	1.09 87	6.42 146	6.14 288	2.52 254	10.30 269	9.64 413	23.44 322	10.64 176	17.84 320	29.89 372	17.37 320	7.75 237	11.55 220	4.36 230	0.05 208	0.01 24	0.23 364	0.90 458	0.46 282	6.26 498

AIO_rvc	2.81 57	1.10 88	4.88 78	3.63 95	2.59 259	5.36 133	1.85 153	8.21 74	4.37 61	1.60 18	4.74 65	4.74 102	1.16 27	10.10 154	1.13 46	0.47 379	0.04 110	0.00 1	0.04 203	0.15 113	0.12 126

11t1	5.86 185	1.10 88	7.74 208	5.18 209	1.44 170	13.82 334	2.36 192	14.92 188	7.26 134	12.98 211	11.10 155	11.24 209	9.30 268	11.59 225	6.54 285	0.10 245	0.16 315	0.00 1	0.01 129	0.18 133	0.23 219

AEACV	3.17 73	1.11 90	5.39 101	4.55 153	5.35 405	4.29 65	1.60 112	6.21 32	5.43 91	3.08 59	7.85 112	4.23 88	6.55 212	5.51 30	1.56 58	0.00 1	0.09 229	0.03 196	0.32 399	0.20 141	0.12 126

Selective-IGEV	3.06 69	1.11 90	4.98 81	3.56 86	1.66 190	4.73 85	2.14 176	10.73 123	4.56 63	2.93 53	4.60 59	5.54 122	1.77 50	10.82 183	1.69 69	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.14 303	0.06 44	0.13 139

KYRaft	9.04 305	1.11 90	7.02 174	6.50 307	0.97 118	8.27 246	8.19 388	22.86 317	8.20 148	21.30 396	31.38 399	22.64 377	8.20 248	11.99 240	2.96 163	0.02 148	0.02 68	0.05 223	0.68 449	0.40 265	18.09 545

IGEV-RUCA	3.00 66	1.12 93	4.51 66	4.78 169	2.30 240	6.18 191	1.80 147	7.24 56	4.79 67	2.63 47	4.91 71	4.06 83	2.44 75	9.70 143	1.50 55	0.14 260	0.26 380	0.21 356	0.29 384	0.74 370	0.35 273

FTStereo	8.67 296	1.13 94	6.04 131	6.04 280	2.39 248	7.86 238	12.05 455	17.72 239	8.33 151	20.16 373	41.41 485	16.10 296	12.64 344	10.80 181	4.37 231	0.18 276	0.01 24	0.09 269	0.16 313	0.15 113	5.71 493

H2IRNET	5.89 187	1.14 95	6.65 152	4.13 120	2.24 236	4.15 54	0.73 53	12.10 133	13.21 207	7.09 137	20.45 257	15.74 286	10.74 295	10.36 160	7.84 313	0.06 224	0.00 1	0.07 248	0.53 438	0.37 251	0.16 164

CES	3.85 107	1.14 95	2.91 5	3.05 53	11.37 512	5.37 134	1.02 73	9.52 93	8.82 157	3.50 70	9.21 126	1.78 49	0.90 22	6.53 50	2.37 126	0.02 148	0.04 110	0.01 160	0.00 1	1.62 418	7.74 518

GREAT-IGEV	2.18 31	1.15 97	4.04 45	2.89 47	0.69 72	2.95 23	0.20 19	5.82 21	5.88 99	0.92 4	5.07 75	1.08 39	1.46 37	9.60 140	0.86 23	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.24 362	0.14 105	0.46 306

WCG-NET（raft）	4.57 129	1.16 98	6.01 129	2.95 49	0.19 2	5.09 123	2.01 169	10.28 110	15.34 233	8.64 149	11.43 160	9.63 189	5.06 164	10.96 187	2.19 115	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.01 129	0.14 105	0.12 126

Any-RAFT	6.04 199	1.16 98	4.52 67	4.47 149	1.20 144	10.46 270	1.97 167	21.84 302	15.52 237	11.21 177	19.37 238	13.34 249	4.72 153	8.65 107	2.03 98	0.01 94	0.19 330	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.08 93

xxxx	11.74 391	1.16 98	7.88 213	5.61 240	1.99 224	20.46 431	3.12 234	33.99 454	23.76 341	15.53 266	30.67 382	26.88 422	14.50 385	12.98 295	35.48 518	0.19 280	0.18 323	0.01 160	0.02 161	0.22 148	0.27 239

MM-Stereo_test1	5.04 137	1.17 101	6.08 132	5.38 229	0.80 99	4.99 111	7.07 370	13.43 164	12.00 189	12.94 209	10.20 141	5.92 126	6.69 214	11.26 208	2.19 115	0.01 94	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.42 271	0.07 78

GrayStereo	8.86 303	1.17 101	6.94 170	8.09 383	2.82 274	10.58 275	11.40 447	17.93 247	15.74 241	22.43 407	30.95 390	17.80 325	12.44 338	11.19 204	4.57 236	0.02 148	0.02 68	0.18 340	0.79 455	0.31 216	1.90 436

AIO-Stereo	2.91 62	1.19 103	5.14 90	4.15 121	0.79 96	4.67 81	1.76 142	9.59 94	5.19 83	2.66 48	4.76 66	5.40 120	0.78 18	10.30 158	1.23 48	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.36 410	0.09 78	0.15 159

MM-Stereo_test2	4.03 120	1.20 104	7.42 193	5.18 209	0.76 92	7.24 225	2.26 187	14.57 181	8.19 147	6.89 129	5.13 76	4.85 106	3.80 112	10.49 165	1.96 87	0.00 1	0.12 274	0.00 1	0.09 270	0.33 233	0.08 93

fffy	3.28 84	1.20 104	5.94 125	3.67 96	0.85 104	4.84 99	1.75 138	10.18 107	6.44 110	2.60 45	6.15 92	6.33 133	3.16 91	10.08 153	1.62 65	0.00 1	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.30 204	0.33 264

3.5w_stereo	2.46 47	1.21 106	4.40 63	2.23 8	1.53 181	6.00 182	1.12 77	6.82 48	2.60 22	3.48 68	4.35 52	0.33 16	2.08 60	9.99 152	3.03 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 68

MM-Stereo_test3	5.71 179	1.22 107	5.59 115	5.84 260	5.43 409	4.74 90	6.54 352	19.30 269	23.72 338	8.53 147	11.36 159	7.15 152	2.84 86	8.62 103	2.51 136	0.05 208	0.07 198	0.00 1	0.00 1	0.45 278	0.17 172

PSM-AAD	8.62 295	1.22 107	5.69 118	6.31 297	1.12 132	12.74 317	10.01 421	19.29 268	15.25 231	21.54 398	25.11 314	14.24 261	13.47 356	12.15 254	3.93 215	0.01 94	0.06 174	2.48 489	0.16 313	0.38 257	7.28 514

Gwc-CoAtRS	5.54 167	1.22 107	8.40 239	4.28 138	1.36 167	6.93 220	1.31 90	15.48 200	15.03 227	12.62 202	13.32 178	12.74 233	5.71 183	8.61 102	2.98 166	0.01 94	0.22 352	0.00 1	0.29 384	0.28 191	0.07 78

MIF-Stereo (partial)	4.33 124	1.23 110	7.27 184	5.04 186	5.31 404	3.47 36	0.95 68	9.06 89	7.41 136	4.15 91	15.76 197	5.38 119	5.22 167	11.56 221	4.21 226	0.04 189	0.02 68	0.05 223	0.03 182	0.34 239	0.12 126

LCNet	7.52 259	1.23 110	5.35 100	6.42 302	1.29 151	9.27 259	5.64 314	17.85 244	10.63 175	16.54 292	24.54 309	14.85 273	11.29 310	11.74 234	3.88 211	0.02 148	0.02 68	0.22 360	2.04 492	0.90 384	6.76 504

DRaft	9.27 315	1.23 110	9.08 282	3.62 94	0.78 95	13.27 327	5.89 319	16.97 228	29.57 388	21.15 394	38.46 468	10.09 193	13.98 370	11.58 223	7.91 316	0.43 369	0.30 391	0.06 237	0.26 372	0.26 180	0.45 304

cross-raft	5.37 155	1.23 110	6.66 153	5.91 267	1.25 149	6.00 182	1.48 98	15.82 211	7.70 139	12.95 210	20.80 265	11.63 212	4.42 132	8.59 101	2.23 119	0.01 94	0.21 342	0.00 1	0.22 343	0.21 145	0.10 106

HSM-Net_RVC	10.88 376	1.23 110	5.46 104	5.57 238	2.63 263	20.12 429	6.06 333	27.67 371	28.35 384	20.63 381	25.51 319	34.01 474	14.38 380	16.18 372	9.29 343	0.11 249	0.07 198	0.01 160	0.00 1	0.13 100	0.14 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 384	1.24 115	7.50 195	5.22 217	2.18 233	17.40 405	6.49 350	31.14 417	22.77 326	17.90 323	33.09 427	18.48 338	14.61 386	13.51 312	37.38 527	0.16 270	0.13 286	0.01 160	0.03 182	0.23 160	0.24 226

monsters	2.21 34	1.25 116	4.09 51	3.59 91	4.35 354	2.20 9	0.18 18	8.31 76	2.84 33	4.11 88	2.86 26	0.20 1	0.76 17	8.41 95	0.95 28	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

RAFT-RH_RVC	7.73 267	1.25 116	6.99 173	4.83 171	0.90 111	11.76 296	1.53 106	13.00 154	14.43 223	17.51 315	46.41 513	11.02 204	6.30 204	12.68 278	4.93 251	0.51 388	0.04 110	0.12 306	0.13 297	0.09 78	0.09 98

test_sample1	7.66 264	1.26 118	8.87 261	5.04 186	2.61 260	14.61 354	4.58 283	20.08 278	9.81 168	13.83 226	21.62 279	18.21 336	12.26 333	11.71 232	8.01 318	0.11 249	0.11 263	0.02 179	0.02 161	0.20 141	0.17 172

test_sample2	7.86 271	1.27 119	7.98 219	5.00 185	2.29 239	13.33 328	6.88 365	20.42 287	15.24 230	13.95 228	21.58 277	18.96 340	12.12 332	12.07 249	5.36 267	0.12 254	0.10 245	0.07 248	0.03 182	0.28 191	0.19 192

IGEV++	2.98 65	1.27 119	5.17 93	5.41 233	0.47 39	4.63 79	1.71 133	9.97 104	4.75 66	2.58 44	6.27 94	4.35 92	4.44 135	4.98 24	3.05 173	0.00 1	0.07 198	0.00 1	0.08 257	0.24 166	0.18 180

S2M2_L	2.06 25	1.28 121	4.05 48	3.20 60	1.14 140	2.31 10	0.06 3	6.26 33	6.67 115	1.75 20	4.48 55	4.47 94	0.81 19	2.36 3	1.52 57	0.25 319	0.10 245	0.03 196	0.00 1	0.49 300	0.03 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	3.52 94	1.28 121	3.96 39	3.76 107	2.61 260	16.87 400	1.95 166	7.57 59	8.51 154	2.26 38	4.54 56	5.10 109	2.04 59	8.75 111	0.74 15	0.00 1	0.15 306	0.00 1	0.35 406	0.05 39	0.02 9

UGAM	10.01 348	1.28 121	9.19 289	6.53 310	4.31 349	6.72 214	10.45 433	15.31 195	25.98 364	20.56 379	27.42 342	22.70 378	11.49 316	26.30 475	10.64 364	0.00 1	0.00 1	0.46 404	0.03 182	0.39 260	0.43 296

Prome-Stereo	8.10 279	1.28 121	5.48 105	6.50 307	1.51 179	6.70 212	9.42 408	21.08 292	9.13 161	20.88 384	32.84 423	11.95 221	11.86 326	11.75 235	3.97 218	0.01 94	0.02 68	0.18 340	0.12 292	0.41 268	7.01 509

MGS-Stereo	3.26 81	1.29 125	6.73 155	3.30 66	0.47 39	4.89 102	1.55 108	6.15 30	8.88 159	4.31 92	10.15 140	5.48 121	1.27 30	8.09 89	1.97 89	0.04 189	0.01 24	0.02 179	0.00 1	0.57 329	0.04 43

riskmin	6.42 210	1.29 125	6.76 161	3.95 113	2.25 237	10.49 271	2.53 207	15.11 190	17.60 264	9.77 160	12.91 176	15.25 281	12.04 331	11.58 223	5.11 255	0.14 260	0.24 369	0.13 317	0.03 182	0.61 338	0.69 350

CrosDoStereo	9.24 311	1.29 125	8.16 231	4.56 155	1.04 121	7.52 232	15.00 480	15.85 212	24.31 345	24.27 424	33.44 432	13.37 250	13.82 364	12.23 257	8.86 337	0.01 94	0.11 263	0.09 269	0.04 203	0.36 244	0.53 320

DeepStereo_LL	9.24 311	1.29 125	8.16 231	4.56 155	1.04 121	7.52 232	15.00 480	15.85 212	24.31 345	24.27 424	33.44 432	13.37 250	13.82 364	12.23 257	8.86 337	0.01 94	0.11 263	0.09 269	0.04 203	0.36 244	0.53 320

RAFT-345	6.79 230	1.29 125	6.80 164	5.06 189	0.91 112	5.61 149	3.32 243	13.36 163	10.17 171	13.73 224	43.66 501	9.12 183	5.38 171	12.29 260	4.44 233	0.32 334	0.05 141	0.09 269	0.06 243	0.06 44	0.03 27

222	12.33 402	1.29 125	8.09 227	6.06 281	2.14 231	19.51 424	2.53 207	33.63 451	23.55 332	21.72 400	30.51 381	20.11 353	16.77 417	13.22 303	46.51 549	0.15 268	0.14 301	0.01 160	0.03 182	0.26 180	0.26 235

SCV_C0	3.23 80	1.31 131	6.44 147	3.20 60	0.82 101	4.84 99	1.61 113	10.34 112	6.85 120	2.74 50	4.91 71	6.26 130	1.81 51	11.06 192	1.50 55	0.11 249	0.06 174	0.00 1	0.23 352	0.33 233	0.11 119

DisPM	6.43 211	1.31 131	8.36 235	6.61 319	1.06 125	5.83 171	3.82 261	13.04 156	11.63 183	16.38 287	23.88 305	12.80 234	6.50 211	13.03 300	3.04 171	0.51 388	0.01 24	0.08 258	0.15 310	0.10 89	0.42 293

IPLGR	7.14 247	1.31 131	13.14 381	4.24 130	1.15 141	9.78 261	0.98 71	23.98 326	21.70 313	16.22 283	18.43 226	8.45 172	7.66 233	9.26 133	5.45 269	0.21 293	0.05 141	0.04 216	0.06 243	0.32 226	0.38 280

HUF	2.75 54	1.32 134	5.28 97	2.83 46	0.55 50	5.23 127	2.19 177	8.97 86	4.23 57	1.97 27	4.39 53	5.03 107	2.64 81	6.86 60	1.44 53	0.73 421	0.63 455	0.09 269	0.00 1	0.17 130	0.44 300

RAFT-Test	5.75 183	1.32 134	6.77 162	4.07 115	1.71 195	9.95 263	1.56 110	15.78 210	8.34 153	12.73 205	23.83 303	11.80 215	4.69 147	8.99 123	2.57 139	0.01 94	0.29 389	0.00 1	0.38 416	0.16 120	0.07 78

GANet-RSSM	9.48 324	1.32 134	6.45 148	6.72 326	5.51 412	12.78 319	6.03 331	26.55 357	18.96 282	14.92 245	27.95 346	25.41 411	14.69 387	13.52 313	7.60 307	0.10 245	0.10 245	0.16 333	0.01 129	0.51 310	0.39 283

ours_stereo	2.91 62	1.34 137	5.14 90	3.67 96	1.49 177	3.87 50	2.80 222	8.10 70	6.28 107	2.15 36	5.66 90	3.98 82	1.84 52	9.38 135	1.77 75	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.00 1	0.32 226	0.34 268

1111x	11.32 379	1.34 137	8.95 267	5.20 213	1.96 221	14.46 352	7.75 386	35.65 474	28.23 383	15.66 270	26.66 335	26.65 417	14.76 389	15.88 362	22.27 461	0.24 313	0.13 286	0.04 216	0.06 243	0.30 204	0.24 226

R-Stereo Train	7.04 243	1.34 137	7.89 214	6.23 292	2.30 240	7.51 230	5.54 311	23.96 324	6.94 121	16.26 284	33.57 435	12.04 224	5.61 176	7.67 77	3.74 201	0.01 94	0.05 141	0.01 160	0.00 1	0.10 89	0.12 126

RAFT-Stereo	7.04 243	1.34 137	7.89 214	6.23 292	2.30 240	7.51 230	5.54 311	23.96 324	6.94 121	16.26 284	33.57 435	12.04 224	5.61 176	7.67 77	3.74 201	0.01 94	0.05 141	0.01 160	0.00 1	0.10 89	0.12 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 231	1.36 141	6.94 170	4.58 157	1.88 215	10.78 280	4.55 281	19.79 275	10.62 174	12.69 203	19.54 245	14.87 274	10.11 287	9.52 137	8.03 320	0.07 235	0.15 306	0.04 216	0.04 203	0.24 166	0.22 211

DEmStereo	8.85 301	1.36 141	9.99 326	4.24 130	1.05 124	11.49 293	5.91 320	13.76 173	26.68 371	22.03 402	32.92 425	11.86 218	15.27 399	11.48 215	8.08 321	0.16 270	0.15 306	0.02 179	0.09 270	0.09 78	0.44 300

SMFormer	10.46 362	1.37 143	13.37 385	4.41 144	1.30 152	14.40 349	3.29 238	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	12.70 382	0.38 349	0.21 342	0.28 379	0.03 182	0.33 233	0.31 260

tta	10.45 360	1.37 143	13.37 385	4.41 144	1.30 152	14.39 346	3.29 238	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	12.69 381	0.38 349	0.21 342	0.28 379	0.03 182	0.29 198	0.18 180

qqq1	9.96 345	1.37 143	13.37 385	4.41 144	1.30 152	14.40 349	3.29 238	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	3.18 180	0.38 349	0.21 342	0.00 1	0.01 129	0.29 198	0.18 180

fff1	9.96 345	1.37 143	13.37 385	4.41 144	1.30 152	14.40 349	3.29 238	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	3.18 180	0.38 349	0.21 342	0.00 1	0.01 129	0.29 198	0.18 180

DilatedVolume-Stereo	4.23 123	1.38 147	5.58 114	3.85 109	1.58 183	10.80 281	1.02 73	11.59 127	5.65 95	11.75 179	9.98 133	4.54 100	3.29 97	9.83 146	3.01 167	0.05 208	0.18 323	0.08 258	0.23 352	0.08 72	0.06 68

mms	2.86 59	1.38 147	5.26 95	3.68 98	1.84 207	4.23 62	4.01 264	8.01 68	4.29 58	2.43 42	5.53 88	3.05 66	1.35 32	9.22 130	2.06 101	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.36 244	0.44 300

SCV	3.20 76	1.40 149	5.96 126	4.71 163	0.71 77	4.21 61	1.70 121	10.94 124	6.06 102	1.85 25	4.80 69	6.16 128	2.74 84	9.82 145	1.74 73	0.05 208	0.09 229	0.00 1	0.24 362	0.50 306	0.30 252

qqq	6.96 240	1.40 149	8.15 230	4.50 150	1.03 120	8.55 248	6.93 368	20.20 279	11.88 186	12.00 183	18.19 225	16.02 292	11.15 306	11.09 193	7.45 300	0.06 224	0.13 286	0.02 179	0.05 226	0.25 170	0.20 197

PFNet+	6.68 220	1.40 149	9.60 303	5.64 241	0.85 104	5.79 170	1.74 135	13.63 167	15.30 232	17.88 322	21.38 276	14.52 267	6.07 193	12.74 284	4.89 250	0.63 409	0.20 335	0.11 302	0.30 391	0.05 39	0.91 382

SFCPSM	8.85 301	1.40 149	11.34 353	5.23 219	3.47 306	16.55 397	7.18 376	30.71 413	25.24 355	16.45 288	19.45 240	11.10 207	9.61 277	11.88 239	5.52 270	0.22 299	0.17 317	0.36 395	0.22 343	0.29 198	0.58 330

AIO-test1	6.38 207	1.41 153	5.70 119	9.77 427	5.61 415	9.09 254	1.79 145	21.63 300	20.69 296	6.75 126	17.68 213	8.19 168	4.99 162	10.38 161	3.16 179	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.13 297	0.28 191	0.26 235

FlowAnything_test	3.13 72	1.42 154	6.59 150	8.69 396	1.35 165	8.70 249	2.51 206	7.60 61	3.03 38	4.10 87	2.67 23	3.52 75	0.75 16	5.86 42	4.48 235	0.06 224	0.03 97	0.15 327	0.66 447	0.16 120	0.18 180

EKT-Stereo	5.73 180	1.42 154	7.85 211	7.16 349	5.35 405	5.22 126	4.41 278	18.13 251	14.05 217	8.77 151	12.85 175	9.55 188	4.26 127	11.19 204	2.45 133	0.45 373	0.23 358	0.07 248	0.10 279	0.16 120	0.87 377

ASMatch	7.40 256	1.42 154	8.49 247	5.09 191	2.00 225	4.74 90	2.62 212	16.54 223	13.17 206	17.08 303	34.75 443	13.13 245	10.33 292	12.04 244	4.82 247	0.05 208	0.24 369	0.21 356	0.17 318	0.16 120	0.97 386

raftrobust	5.56 172	1.42 154	6.00 128	7.04 341	5.11 389	4.90 104	1.88 156	17.13 231	13.72 215	11.87 180	11.58 162	7.82 160	9.21 266	10.28 157	2.92 161	0.02 148	0.05 141	0.00 1	0.00 1	0.22 148	0.11 119

ffm	8.12 280	1.43 158	9.67 309	5.70 247	3.44 301	11.96 302	6.35 340	18.45 254	16.31 247	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	10.82 183	1.61 63	0.00 1	0.05 141	0.80 436	0.08 257	0.26 180	0.14 144

ff1	9.41 322	1.43 158	9.67 309	5.70 247	3.44 301	11.96 302	6.35 340	18.45 254	16.31 247	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	16.19 373	21.98 456	0.00 1	0.05 141	0.80 436	0.08 257	0.26 180	0.14 144

mmx	10.71 368	1.43 158	9.67 309	5.70 247	3.44 301	11.96 302	6.35 340	32.18 430	28.03 380	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	16.19 373	21.98 456	0.22 299	0.06 174	0.80 436	0.08 257	0.48 291	0.21 204

xxx	10.71 368	1.43 158	9.67 309	5.70 247	3.44 301	11.96 302	6.35 340	32.18 430	28.03 380	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	16.19 373	21.98 456	0.22 299	0.06 174	0.80 436	0.08 257	0.48 291	0.21 204

IPLG	7.20 251	1.43 158	12.55 372	5.17 204	4.32 352	11.11 290	1.48 98	21.79 301	15.10 229	19.16 353	20.23 250	5.26 116	5.61 176	11.68 231	8.14 322	0.05 208	0.06 174	0.03 196	0.07 253	0.33 233	0.50 316

HCRNet	8.80 300	1.43 158	7.74 208	14.41 499	5.25 396	10.85 283	2.56 210	26.07 352	18.04 272	15.48 264	25.03 312	18.63 339	9.93 284	13.01 297	6.76 288	0.04 189	0.04 110	0.10 288	0.01 129	0.18 133	0.38 280

LG-Stereo	2.43 45	1.44 164	7.64 202	3.73 103	0.82 101	3.64 46	1.24 85	6.41 40	5.30 88	1.97 27	7.31 104	0.84 38	0.74 15	4.85 23	2.21 117	0.05 208	0.04 110	0.01 160	0.03 182	0.33 233	0.10 106

PFNet	7.91 272	1.44 164	11.60 358	7.03 339	2.42 249	7.60 236	6.03 331	23.36 321	17.24 257	20.29 375	17.67 212	15.44 284	7.71 235	13.02 299	5.71 272	0.24 313	0.20 335	0.12 306	0.19 333	0.31 216	0.61 335

castereo	3.96 113	1.45 166	4.33 59	3.73 103	1.04 121	6.35 199	7.23 377	9.95 103	15.86 245	3.01 56	7.69 110	3.59 76	7.43 231	5.17 25	1.88 80	0.03 174	0.13 286	0.00 1	0.26 372	0.07 60	0.03 27

RAFT+CT+SA	7.44 258	1.46 167	6.46 149	10.73 454	3.34 299	4.70 83	7.45 381	16.45 220	25.89 362	10.18 164	27.15 340	7.27 154	8.00 245	15.11 341	3.19 182	0.02 148	0.00 1	0.18 340	0.46 428	0.30 204	0.47 307

SST-Stereo	6.60 217	1.46 167	8.37 236	6.68 322	0.77 93	6.01 185	1.93 164	14.68 184	9.24 162	19.09 352	20.43 256	16.86 303	8.59 252	13.49 310	3.80 206	0.22 299	0.05 141	0.13 317	0.00 1	0.08 72	0.05 57

xyz-stereo-finetune	5.39 156	1.47 169	5.53 110	2.65 37	0.30 12	11.94 301	3.28 236	12.96 151	21.28 306	8.14 140	12.32 169	6.19 129	3.62 110	11.80 237	5.98 276	0.01 94	0.02 68	0.00 1	0.02 161	0.16 120	0.04 43

UGAM-zero	6.91 236	1.47 169	13.65 394	4.24 130	1.67 191	5.51 139	0.72 52	17.44 234	6.74 116	14.56 237	15.84 198	24.16 394	14.20 375	12.79 285	3.96 216	0.00 1	0.22 352	0.02 179	0.58 442	0.14 105	0.27 239

4D-IteraStereo	5.15 142	1.47 169	7.98 219	4.89 179	4.69 367	6.25 193	1.85 153	13.23 157	16.30 246	14.18 231	11.26 157	8.33 170	1.61 40	8.07 86	2.42 127	0.00 1	0.05 141	0.08 258	0.01 129	0.19 137	0.15 159

IRAFT_RVC	8.76 298	1.47 169	9.55 302	7.31 352	1.77 203	6.49 205	10.43 431	25.94 350	27.33 374	17.50 314	19.85 247	17.93 328	10.21 289	12.88 287	5.44 268	0.17 273	0.30 391	0.19 348	0.05 226	0.22 148	0.12 126

XX-Stereo	6.14 202	1.47 169	9.11 283	11.87 478	6.76 450	3.27 30	0.93 66	15.13 191	5.43 91	8.79 153	28.46 353	13.71 258	2.22 64	11.51 218	2.07 102	0.20 288	0.24 369	0.08 258	0.29 384	1.04 390	0.13 139

MultiAttention	21.34 498	1.48 174	14.65 411	12.08 479	4.10 335	63.05 558	95.71 582	42.52 521	41.89 481	15.33 262	30.20 378	28.14 426	7.73 236	44.07 539	13.67 392	0.84 436	0.27 385	1.06 453	1.58 485	4.47 482	3.88 476

tg	5.09 140	1.48 174	6.73 155	4.83 171	1.23 148	7.57 234	0.49 36	18.35 252	11.87 185	9.28 156	14.61 185	7.15 152	4.12 121	10.58 166	2.74 149	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.45 278	0.36 276

BUS	9.20 309	1.48 174	7.93 216	6.74 327	3.96 324	17.62 412	2.79 220	33.06 445	21.58 310	17.99 325	21.34 273	14.49 265	9.40 273	14.18 324	10.57 361	0.19 280	0.13 286	0.14 321	0.04 203	0.30 204	0.09 98

BSDual-CNN	9.70 332	1.48 174	7.93 216	6.74 327	3.96 324	16.10 384	7.13 373	33.06 445	21.58 310	17.99 325	21.34 273	22.28 373	11.53 318	14.18 324	7.81 311	0.19 280	0.13 286	0.14 321	0.04 203	0.30 204	0.09 98

psmg	9.80 338	1.48 174	7.93 216	5.18 209	3.96 324	15.85 378	7.93 387	29.11 388	21.58 310	20.93 385	25.06 313	22.28 373	11.53 318	14.18 324	7.81 311	0.19 280	0.13 286	0.17 335	0.04 203	0.36 244	0.21 204

AAGNet	7.94 274	1.48 174	9.34 294	7.13 348	0.70 74	5.85 175	5.16 296	15.40 199	14.01 216	20.13 372	24.03 306	15.28 282	11.52 317	12.05 245	15.47 410	0.63 409	0.06 174	0.32 389	0.01 129	0.12 95	0.09 98

G2L-ROB	9.43 323	1.49 180	8.01 223	5.66 244	4.08 332	11.74 295	7.70 385	29.33 393	18.14 273	19.72 363	21.64 280	22.32 375	11.02 304	16.47 380	10.74 365	0.02 148	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.19 137	0.33 264

ttt	9.98 347	1.49 180	7.30 190	6.43 303	3.95 323	14.02 338	5.06 294	33.03 444	29.84 396	14.90 244	30.95 390	14.81 272	9.66 278	15.36 346	11.38 374	0.38 349	0.19 330	0.10 288	0.03 182	0.37 251	0.28 243

knoymous	6.19 204	1.49 180	4.49 65	3.81 108	1.87 214	5.84 173	5.76 317	14.51 179	14.18 219	13.31 221	21.59 278	12.64 230	6.49 210	12.41 266	4.03 223	0.12 254	0.13 286	0.12 306	0.00 1	0.71 360	0.35 273

ac_64	11.10 378	1.49 180	9.88 319	8.24 389	5.45 411	19.12 421	6.46 348	24.10 329	14.34 221	22.80 412	23.87 304	33.28 467	15.54 403	18.87 407	17.26 425	0.28 327	0.12 274	0.02 179	0.02 161	0.26 180	0.63 337

gcap-zeroshot	5.34 152	1.50 184	10.42 335	4.65 160	1.22 146	9.78 261	1.70 121	10.29 111	6.36 109	15.08 251	9.84 131	17.96 329	5.21 166	9.43 136	1.99 92	0.10 245	0.36 406	0.06 237	0.29 384	0.05 39	0.43 296

mmm	7.72 266	1.50 184	8.56 250	5.29 221	1.89 216	14.14 342	5.70 316	18.42 253	11.02 178	16.04 278	23.78 301	17.00 304	10.03 286	12.03 242	7.54 303	0.12 254	0.07 198	0.50 408	0.20 338	0.31 216	0.18 180

test_5	8.51 291	1.50 184	8.19 233	11.06 463	5.00 382	6.91 219	5.67 315	17.50 235	22.09 317	16.07 279	29.63 369	15.28 282	10.78 296	15.94 367	3.65 198	0.00 1	0.00 1	0.26 371	0.08 257	0.31 216	0.35 273

Sa-1000	8.38 288	1.50 184	8.13 228	7.56 367	0.89 109	14.39 346	2.47 203	24.31 331	23.74 339	15.18 260	28.35 352	11.42 210	8.85 259	16.20 376	3.28 186	0.17 273	0.23 358	0.15 327	0.23 352	0.46 282	0.19 192

Pruner-Stereo	6.59 214	1.51 188	8.71 257	6.34 298	0.85 104	5.66 157	4.15 269	13.74 172	11.02 178	18.11 329	22.09 287	15.86 288	5.80 187	11.75 235	5.15 257	0.60 401	0.02 68	0.18 340	0.10 279	0.07 60	0.16 164

iRaftStereo_RVC	4.68 132	1.51 188	6.89 168	4.91 180	0.72 86	5.26 129	0.46 34	17.60 236	10.47 173	9.53 158	15.13 192	5.75 123	3.24 94	8.93 120	2.22 118	0.00 1	0.09 229	0.00 1	0.00 1	0.46 282	0.41 290

HART	3.80 106	1.52 190	5.45 103	4.85 175	0.51 45	4.41 71	0.76 55	12.59 145	5.08 80	5.95 121	12.76 173	6.87 144	1.72 48	10.71 175	1.84 79	0.00 1	0.13 286	0.10 288	0.00 1	0.45 278	0.26 235

testlalala	3.91 109	1.52 190	6.96 172	3.43 75	3.47 306	8.07 242	1.75 138	8.59 80	4.60 65	12.85 206	9.85 132	7.14 151	1.93 55	5.51 30	1.93 84	0.01 94	0.10 245	0.00 1	0.31 395	0.04 30	0.04 43

UPFNet	11.72 389	1.52 190	10.33 333	7.38 356	7.14 461	20.05 428	9.62 412	28.90 386	25.94 363	20.02 368	29.73 370	20.91 358	16.34 411	18.61 405	16.17 417	0.26 323	0.17 317	0.25 368	0.03 182	0.55 322	0.56 327

coex_refinement	11.56 385	1.53 193	7.45 194	8.18 386	5.09 386	17.10 402	7.07 370	31.05 416	32.20 422	18.57 343	30.81 388	25.84 414	12.31 335	13.41 308	19.47 438	0.23 308	0.04 110	0.02 179	0.10 279	0.44 276	0.37 277

model_zeroshot	5.12 141	1.53 193	9.70 314	5.33 225	1.54 182	8.71 250	2.23 184	15.60 205	8.29 150	13.74 225	10.02 138	10.57 198	2.97 89	8.47 97	2.61 140	0.02 148	0.18 323	0.14 321	0.25 368	0.06 44	0.34 268

RAFT_R40	6.91 236	1.53 193	8.45 244	6.79 330	0.77 93	5.86 177	3.82 261	14.85 187	14.53 224	18.05 328	20.03 249	17.06 305	8.69 254	13.40 307	3.84 210	0.14 260	0.02 68	0.14 321	0.00 1	0.09 78	0.05 57

test-1	5.62 177	1.53 193	14.78 415	7.44 360	1.11 130	7.99 240	1.19 82	13.03 155	12.04 190	9.39 157	15.23 194	11.15 208	5.56 175	7.06 64	3.57 191	0.07 235	0.50 439	0.00 1	0.10 279	0.16 120	0.47 307

anonymousdsp2	5.93 189	1.54 197	8.34 234	4.43 148	0.38 23	9.24 258	4.11 266	21.92 307	17.36 259	12.28 187	10.08 139	10.05 192	4.42 132	11.04 190	2.54 138	0.01 94	0.02 68	0.30 387	0.18 320	0.21 145	0.18 180

SA	7.93 273	1.54 197	9.13 286	7.98 381	0.64 64	5.85 175	2.29 189	22.27 309	24.54 352	13.17 216	31.07 394	8.87 178	10.32 291	16.49 381	3.12 176	0.04 189	0.12 274	0.17 335	0.30 391	0.45 278	0.17 172

test_xeample3	3.34 86	1.54 197	7.67 203	3.33 69	0.68 68	5.74 166	1.63 115	12.05 132	3.88 55	6.71 124	3.81 43	3.17 68	3.34 99	10.59 168	2.07 102	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.27 377	0.13 100	0.16 164

MIM_Stereo	7.02 242	1.55 200	10.78 344	4.17 122	0.58 55	5.25 128	1.32 92	19.03 264	12.59 197	16.74 298	28.83 356	13.20 246	5.53 174	12.89 288	7.11 293	0.00 1	0.23 358	0.00 1	0.01 129	0.38 257	0.28 243

fff	6.83 233	1.55 200	7.28 185	3.56 86	0.32 13	4.73 85	1.70 121	15.75 207	31.87 413	15.11 253	20.25 251	6.90 145	12.80 346	8.63 104	5.33 264	0.01 94	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

IER	9.78 336	1.55 200	9.97 324	4.51 151	5.23 394	13.78 332	5.11 295	26.66 359	22.79 327	19.69 362	29.45 366	16.42 297	18.52 441	13.64 317	7.57 305	0.06 224	0.03 97	0.18 340	0.09 270	0.18 133	0.23 219

GMOStereo	5.97 192	1.55 200	7.18 178	5.17 204	0.71 77	5.54 142	2.21 179	10.54 116	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 200	6.62 54	2.43 128	0.00 1	0.23 358	0.12 306	0.00 1	0.46 282	0.10 106

error version	5.97 192	1.55 200	7.18 178	5.17 204	0.71 77	5.54 142	2.21 179	10.54 116	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 200	6.62 54	2.43 128	0.00 1	0.23 358	0.12 306	0.00 1	0.46 282	0.10 106

test-v	5.97 192	1.55 200	7.18 178	5.17 204	0.71 77	5.54 142	2.21 179	10.54 116	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 200	6.62 54	2.43 128	0.00 1	0.23 358	0.12 306	0.00 1	0.46 282	0.10 106

test-2	5.97 192	1.55 200	7.18 178	5.17 204	0.71 77	5.54 142	2.21 179	10.54 116	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 200	6.62 54	2.43 128	0.00 1	0.23 358	0.12 306	0.00 1	0.46 282	0.10 106

csc	6.83 233	1.55 200	7.28 185	3.56 86	0.32 13	4.73 85	1.70 121	15.75 207	31.87 413	15.11 253	20.25 251	6.90 145	12.80 346	8.63 104	5.33 264	0.01 94	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

cscssc	6.83 233	1.55 200	7.28 185	3.56 86	0.32 13	4.73 85	1.70 121	15.75 207	31.87 413	15.11 253	20.25 251	6.90 145	12.80 346	8.63 104	5.33 264	0.01 94	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

AE-Stereo	5.15 142	1.56 209	7.99 221	8.70 397	2.18 233	9.12 256	3.02 230	11.78 129	13.30 211	4.34 94	12.84 174	10.83 201	4.53 142	8.71 109	2.82 155	0.04 189	0.44 423	0.05 223	0.33 403	0.20 141	0.17 172

MaDis-Stereo	2.73 53	1.56 209	6.21 142	2.96 50	2.45 251	1.80 5	0.28 24	7.43 58	5.07 77	2.57 43	3.43 34	7.13 150	4.71 152	5.74 38	2.91 160	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.00 1	0.15 113	0.12 126

MSKI-zero shot	4.76 136	1.56 209	5.98 127	5.14 202	1.13 134	6.55 209	1.55 108	12.76 148	8.06 143	10.44 168	11.50 161	13.47 255	2.38 69	12.07 249	1.90 81	0.01 94	0.20 335	0.02 179	0.29 384	0.14 105	0.14 144

hknet	10.13 353	1.56 209	10.27 332	6.74 327	3.72 312	16.10 384	7.13 373	33.06 445	21.12 303	17.99 325	21.34 273	23.11 381	14.95 390	16.43 379	8.34 327	0.14 260	0.13 286	0.14 321	0.04 203	0.30 204	0.09 98

IGEVStereo-DCA	3.31 85	1.57 213	6.20 137	3.36 70	0.60 60	4.93 105	1.70 121	13.26 158	5.04 72	3.79 78	4.58 57	4.53 98	4.00 118	10.13 155	2.09 105	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.18 320	0.12 95	0.14 144

rrr	3.26 81	1.57 213	7.72 206	3.36 70	0.60 60	4.93 105	1.59 111	10.72 122	5.11 81	3.79 78	4.58 57	4.53 98	4.00 118	10.13 155	2.09 105	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.22 343	0.12 95	0.18 180

RE-Stereo	6.73 225	1.58 215	8.94 265	6.59 314	0.71 77	6.27 195	3.51 247	20.20 279	17.99 268	13.21 217	19.46 242	11.94 219	6.20 196	12.34 262	4.79 245	0.34 340	0.05 141	0.20 351	0.23 352	0.09 78	0.05 57

TVStereo	6.73 225	1.58 215	8.94 265	6.59 314	0.71 77	6.27 195	3.51 247	20.20 279	17.99 268	13.21 217	19.46 242	11.94 219	6.20 196	12.34 262	4.79 245	0.34 340	0.05 141	0.20 351	0.23 352	0.09 78	0.05 57

ADStereo(finetuned)	6.68 220	1.59 217	9.70 314	3.49 80	0.68 68	4.79 98	1.75 138	15.33 196	23.64 334	15.56 269	20.68 259	7.30 155	13.85 366	8.71 109	5.17 258	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.00 1	0.25 170	1.05 395

NF-Stereo	6.72 224	1.59 217	8.93 263	6.60 317	0.73 91	6.27 195	3.38 244	20.21 285	18.01 270	13.22 220	19.46 242	11.82 216	6.16 194	12.39 265	4.74 241	0.33 336	0.06 174	0.20 351	0.23 352	0.08 72	0.05 57

OCTAStereo	6.74 227	1.59 217	8.96 270	6.60 317	0.72 86	6.25 193	3.50 245	20.20 279	18.03 271	13.21 217	19.45 240	12.07 227	6.16 194	12.36 264	4.78 242	0.35 343	0.06 174	0.20 351	0.23 352	0.09 78	0.05 57

DCANet	6.46 212	1.59 217	7.28 185	3.51 84	0.68 68	4.77 97	1.75 138	15.33 196	23.62 333	15.55 267	20.73 264	7.31 156	11.56 321	8.83 116	5.26 261	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.00 1	0.26 180	1.11 398

GCAP-Stereo	3.72 103	1.60 221	7.39 192	4.24 130	0.37 20	5.78 168	1.12 77	12.28 135	6.53 112	8.35 143	9.69 130	6.62 139	3.57 105	4.58 21	1.91 82	0.00 1	0.07 198	0.05 223	0.00 1	0.25 170	0.04 43

PSM-softLoss	6.61 218	1.60 221	9.42 297	6.48 305	0.88 107	5.65 152	2.04 172	22.64 312	8.77 155	13.95 228	22.11 289	13.01 238	5.22 167	12.73 282	6.05 277	0.49 382	0.06 174	0.27 372	0.56 440	0.16 120	0.06 68

KMStereo	6.61 218	1.60 221	9.42 297	6.48 305	0.88 107	5.65 152	2.04 172	22.64 312	8.77 155	13.95 228	22.11 289	13.01 238	5.22 167	12.73 282	6.05 277	0.49 382	0.06 174	0.27 372	0.56 440	0.16 120	0.06 68

cf-r	10.06 350	1.60 221	7.99 221	5.82 256	5.70 423	12.92 321	4.78 288	24.18 330	27.47 377	16.91 301	31.02 393	25.12 407	14.05 371	11.63 229	11.01 371	0.03 174	0.03 97	0.05 223	0.03 182	0.43 273	0.39 283

MDST_ROB	17.92 469	1.60 221	13.68 395	13.88 494	6.44 443	43.05 532	14.86 477	42.74 523	41.66 478	43.25 527	42.85 496	28.43 428	17.28 425	29.35 490	16.06 414	0.88 441	0.11 263	0.63 420	0.47 429	0.50 306	0.64 343

G2L-Stereo_test	10.39 359	1.61 226	7.86 212	4.75 167	4.34 353	11.83 297	11.94 454	32.49 436	22.58 324	23.08 416	24.40 307	21.48 364	11.95 329	15.64 353	13.00 384	0.04 189	0.06 174	0.01 160	0.02 161	0.32 226	0.37 277

test_sample6	9.79 337	1.61 226	9.84 318	5.35 228	2.35 245	15.59 373	6.60 357	28.40 378	20.96 299	19.40 355	33.22 428	17.17 313	11.58 322	13.43 309	8.82 335	0.26 323	0.10 245	0.10 288	0.06 243	0.50 306	0.41 290

test_sample5	9.36 319	1.61 226	9.63 305	5.30 222	2.52 254	15.42 369	6.00 327	27.25 365	19.96 289	18.36 339	31.81 408	15.99 290	11.29 310	13.21 301	7.66 308	0.23 308	0.08 218	0.07 248	0.04 203	0.48 291	0.34 268

DualNet	9.49 326	1.61 226	9.63 305	5.30 222	2.52 254	15.42 369	6.00 327	27.25 365	19.96 289	19.40 355	33.22 428	15.99 290	11.29 310	13.21 301	7.66 308	0.23 308	0.08 218	0.07 248	0.04 203	0.48 291	0.34 268

raft+_RVC	6.69 222	1.61 226	5.57 112	6.37 299	4.62 363	6.51 206	6.18 336	20.39 286	23.38 330	10.62 172	17.82 215	9.89 191	5.65 181	10.70 174	3.67 199	0.00 1	0.14 301	0.00 1	0.00 1	0.34 239	0.27 239

AFF-stereo	6.17 203	1.61 226	7.02 174	4.08 116	0.64 64	3.53 42	0.76 55	16.00 215	13.14 205	12.86 207	25.42 318	15.67 285	7.86 240	11.12 196	3.21 183	0.02 148	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.40 265	0.08 93

test_sample3	8.76 298	1.62 232	9.99 326	5.21 215	2.61 260	17.43 406	5.37 301	26.91 363	19.77 287	17.13 305	20.82 266	16.55 300	9.70 280	12.52 276	8.59 331	0.21 293	0.07 198	0.05 223	0.04 203	0.39 260	0.30 252

testlalala2	5.91 188	1.62 232	8.59 252	15.36 506	10.36 505	7.93 239	3.62 258	12.89 149	9.73 166	15.55 267	12.18 168	8.57 175	2.50 79	5.35 28	2.62 142	0.01 94	0.26 380	0.00 1	0.50 433	0.49 300	0.07 78

anonymousa	9.03 304	1.62 232	8.03 225	4.19 126	5.53 413	15.37 366	3.81 260	18.55 257	21.20 305	18.28 333	30.99 392	20.79 357	13.42 354	10.58 166	7.57 305	0.00 1	0.05 141	0.29 383	0.18 320	0.10 89	0.11 119

TestStereo1	7.62 262	1.62 232	7.60 198	10.47 447	1.86 211	4.76 93	2.48 204	19.73 273	22.33 320	16.79 299	26.02 324	9.33 185	9.30 268	15.92 365	3.37 188	0.01 94	0.02 68	0.02 179	0.05 226	0.55 322	0.28 243

SA-5K	7.62 262	1.62 232	7.60 198	10.47 447	1.86 211	4.76 93	2.48 204	19.73 273	22.33 320	16.79 299	26.02 324	9.33 185	9.30 268	15.92 365	3.37 188	0.01 94	0.02 68	0.02 179	0.05 226	0.55 322	0.28 243

CRE-IMP	5.53 164	1.63 237	9.62 304	5.65 242	0.48 43	7.02 222	1.70 121	11.84 130	8.33 151	12.99 212	16.02 200	11.08 205	6.23 198	12.06 247	5.06 254	0.28 327	0.07 198	0.09 269	0.00 1	0.24 166	0.21 204

depthmonostereo	4.02 119	1.64 238	5.29 99	4.40 143	1.19 143	8.04 241	1.16 80	15.24 194	12.52 194	4.62 101	7.49 108	4.11 85	4.80 158	6.61 53	2.71 148	0.04 189	0.21 342	0.11 302	0.07 253	0.07 60	0.02 9

xyz-stereo-finetune2	5.60 176	1.64 238	5.87 122	2.44 24	0.32 13	15.39 367	1.90 160	10.59 120	5.28 87	10.58 169	17.82 215	7.37 158	8.93 261	14.86 339	8.46 329	0.01 94	0.02 68	0.08 258	0.14 303	0.23 160	0.04 43

PAM	6.94 239	1.65 240	14.88 416	5.38 229	1.98 223	14.76 357	1.28 87	14.54 180	6.77 117	15.52 265	9.10 122	24.15 393	11.60 323	12.46 270	2.33 123	0.04 189	0.28 388	0.07 248	0.42 422	0.57 329	0.99 390

test_sample4	9.10 307	1.65 240	9.91 321	5.19 212	2.57 258	16.59 398	5.38 303	27.37 367	19.80 288	17.80 319	27.52 343	15.01 275	11.21 308	12.69 281	8.15 324	0.21 293	0.07 198	0.06 237	0.03 182	0.43 273	0.30 252

DeepStereo_RVC	5.65 178	1.65 240	9.06 281	5.21 215	0.56 52	5.55 146	1.84 152	12.16 134	7.22 133	13.94 227	14.96 190	12.58 229	10.27 290	11.25 207	5.81 274	0.39 359	0.10 245	0.11 302	0.00 1	0.18 133	0.22 211

111	7.26 253	1.65 240	7.28 185	3.56 86	0.32 13	10.76 278	3.53 250	20.55 288	27.51 378	10.07 163	16.62 206	14.30 262	9.53 276	12.02 241	5.87 275	0.14 260	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 216	1.14 402

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 160	1.66 244	7.56 197	3.49 80	0.40 24	2.75 18	0.67 47	16.07 216	14.76 225	12.27 185	18.67 231	11.95 221	8.08 246	7.84 80	2.89 157	0.01 94	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.04 43

CAS++	4.07 121	1.67 245	6.02 130	4.17 122	1.02 119	4.26 64	1.68 118	19.10 267	10.01 170	9.18 154	9.17 124	1.98 54	1.41 35	9.54 138	1.73 72	0.02 148	0.05 141	0.00 1	0.00 1	0.32 226	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 122	1.67 245	9.97 324	4.86 176	2.97 286	3.27 30	1.41 95	8.20 73	5.51 94	3.37 66	16.69 207	3.03 65	2.71 82	14.44 331	3.91 212	0.14 260	0.00 1	0.03 196	0.01 129	0.69 355	0.14 144

CASS	8.15 281	1.67 245	7.68 204	8.25 390	1.52 180	14.39 346	2.72 216	22.65 314	17.23 256	15.42 263	22.68 294	13.47 255	11.87 327	12.44 267	6.07 280	0.96 446	0.05 141	0.12 306	0.01 129	0.71 360	3.14 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 229	1.67 245	12.34 368	4.67 161	1.47 172	10.01 264	2.24 185	26.43 356	17.22 255	14.72 240	12.75 172	7.02 149	9.68 279	8.44 96	5.26 261	0.01 94	0.04 110	0.05 223	0.09 270	0.35 243	0.55 323

NRIStereo	5.73 180	1.67 245	8.42 241	5.72 252	0.41 26	6.71 213	2.60 211	14.73 185	10.71 177	12.39 189	15.07 191	11.58 211	6.23 198	12.06 247	4.78 242	0.61 405	0.17 317	0.11 302	0.00 1	0.28 191	0.27 239

rafts_anoy	6.02 197	1.67 245	6.27 143	6.53 310	4.98 379	5.30 131	2.53 207	13.77 174	21.01 300	12.70 204	16.23 203	8.56 174	5.65 181	9.09 128	5.22 259	0.04 189	0.31 394	0.09 269	0.03 182	0.25 170	0.17 172

ACVNet	10.36 358	1.68 251	5.49 106	6.01 276	2.75 271	12.78 319	3.56 252	21.89 304	34.81 442	14.96 246	30.78 386	24.72 403	13.88 368	15.81 359	17.20 423	0.13 258	0.01 24	0.06 237	0.06 243	0.51 310	0.15 159

acv_ft	12.16 398	1.68 251	11.97 364	7.70 371	6.20 434	19.61 425	5.52 310	25.78 346	34.81 442	25.62 445	30.78 386	24.72 403	13.20 353	15.81 359	18.80 434	0.13 258	0.01 24	0.06 237	0.06 243	0.63 344	0.15 159

GwcNet-ADL	8.48 289	1.70 253	9.38 295	7.10 345	2.78 273	6.74 216	6.57 355	30.15 402	26.01 366	15.15 258	17.77 214	13.93 259	6.96 224	12.96 293	9.91 349	0.48 381	0.72 461	0.01 160	0.01 129	0.51 310	0.84 371

RASNet	11.59 386	1.71 254	10.36 334	6.30 296	5.66 419	15.48 371	6.12 334	34.50 463	20.86 298	16.61 293	32.51 419	22.04 370	23.00 464	19.44 416	16.15 416	0.71 415	0.03 97	0.05 223	0.01 129	0.15 113	0.13 139

PAM_32	6.82 232	1.73 255	14.16 402	5.34 227	1.47 172	13.84 335	0.88 63	14.75 186	6.34 108	14.22 234	9.14 123	24.94 406	11.87 327	12.50 273	2.79 154	0.14 260	0.27 385	0.09 269	0.42 422	0.54 318	0.89 378

ICVP	10.07 351	1.73 255	6.11 134	9.08 405	3.31 297	12.25 310	6.56 354	26.30 355	22.52 323	16.49 290	31.80 407	26.94 423	12.42 337	11.35 211	10.92 366	1.17 460	0.57 450	0.17 335	0.10 279	0.58 333	1.07 397
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 334	1.73 255	6.09 133	7.47 363	4.27 343	10.06 265	6.00 327	29.14 389	21.74 314	15.76 272	32.88 424	22.63 376	13.18 351	12.94 292	9.12 342	0.09 240	0.02 68	0.07 248	0.10 279	0.70 358	0.24 226

Patchmatch Stereo++	5.56 172	1.74 258	9.01 275	5.09 191	0.41 26	5.66 157	2.40 200	12.52 140	7.00 124	12.52 192	18.08 218	13.02 240	6.74 217	11.59 225	4.01 221	0.78 426	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.22 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 163	1.74 258	9.03 279	5.09 191	0.42 31	5.66 157	1.98 168	12.50 138	7.01 129	12.52 192	18.13 223	12.96 236	6.77 221	11.11 195	3.83 208	0.72 417	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.22 211

ROB_FTStereo_v2	5.53 164	1.74 258	8.97 272	5.09 191	0.42 31	5.64 151	2.02 170	12.50 138	7.00 124	12.51 191	18.10 220	12.99 237	6.72 216	11.50 217	4.04 224	0.70 413	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.23 219

ROB_FTStereo	5.49 162	1.74 258	8.96 270	5.09 191	0.42 31	5.65 152	1.68 118	12.53 143	7.00 124	12.53 198	18.00 217	13.02 240	6.74 217	11.51 218	3.81 207	0.60 401	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.22 211

HUI-Stereo	5.48 160	1.74 258	9.01 275	5.08 190	0.42 31	5.65 152	2.77 219	12.55 144	7.03 131	12.54 200	18.10 220	13.07 244	6.71 215	9.92 149	3.74 201	0.61 405	0.08 218	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.23 219

iGMRVC	5.54 167	1.74 258	9.01 275	5.09 191	0.42 31	5.66 157	1.81 149	12.61 147	7.02 130	12.52 192	18.11 222	13.02 240	6.64 213	11.57 222	4.16 225	0.82 433	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.21 204

iRAFT	5.56 172	1.74 258	9.01 275	5.09 191	0.41 26	5.66 157	2.40 200	12.52 140	7.00 124	12.52 192	18.08 218	13.02 240	6.74 217	11.59 225	4.01 221	0.78 426	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.22 211

RAFT-IKP	5.53 164	1.74 258	8.95 267	5.09 191	0.41 26	5.45 138	2.08 175	12.52 140	7.00 124	12.52 192	18.13 223	12.93 235	6.79 222	11.59 225	3.99 219	0.80 431	0.09 229	0.09 269	0.00 1	0.22 148	0.22 211

EAI-Stereo	5.21 146	1.74 258	8.46 245	5.69 246	1.37 168	5.67 162	3.52 249	18.77 261	5.65 95	9.75 159	16.08 201	6.36 134	3.57 105	11.73 233	3.64 196	0.01 94	0.33 401	0.03 196	1.06 470	0.21 145	0.65 345

anonymousdsp	3.51 93	1.75 267	5.66 116	3.49 80	1.13 134	5.04 119	1.74 135	13.69 169	5.07 77	4.83 108	5.42 81	4.25 89	4.44 135	11.14 197	1.98 90	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.18 320	0.31 216	0.13 139

DCRE	6.07 201	1.75 267	8.41 240	7.20 350	3.82 318	6.48 203	4.18 273	15.52 202	10.42 172	9.24 155	22.47 292	11.71 214	5.46 172	10.62 170	3.02 169	0.02 148	0.26 380	0.05 223	0.30 391	0.15 113	0.24 226

IGEV-Stereo	3.52 94	1.75 267	5.67 117	3.49 80	1.12 132	5.04 119	1.73 134	13.70 170	5.07 77	4.83 108	5.42 81	4.27 90	4.43 134	11.15 202	1.98 90	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.18 320	0.31 216	0.12 126
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 255	1.75 267	7.24 183	3.26 64	3.18 290	5.04 119	6.40 345	19.04 265	15.70 240	20.71 383	32.13 414	10.69 200	5.91 189	10.45 164	4.60 237	0.40 362	0.07 198	0.21 356	0.13 297	0.54 318	0.41 290

MyStereo06	6.40 208	1.76 271	13.15 382	6.19 290	4.40 355	7.09 223	9.95 417	16.68 225	6.98 123	12.91 208	10.76 154	17.84 326	5.71 183	9.97 151	3.39 190	0.06 224	0.10 245	0.02 179	0.04 203	0.73 365	0.29 249

MyStereo05	9.29 316	1.76 271	8.95 267	6.19 290	4.40 355	7.09 223	9.95 417	31.21 418	40.82 475	17.31 309	12.93 177	10.33 196	12.52 342	13.93 320	7.05 292	0.06 224	0.10 245	0.02 179	0.04 203	0.73 365	0.29 249

ff7	3.48 89	1.76 271	6.20 137	3.45 76	1.13 134	5.02 113	1.70 121	13.26 158	5.04 72	4.66 103	5.47 84	3.49 71	4.70 148	11.14 197	2.01 94	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 144

ffff	3.48 89	1.76 271	6.20 137	3.45 76	1.13 134	5.02 113	1.70 121	13.26 158	5.04 72	4.66 103	5.47 84	3.49 71	4.70 148	11.14 197	2.01 94	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 144

11t	3.48 89	1.76 271	6.20 137	3.45 76	1.13 134	5.02 113	1.70 121	13.26 158	5.04 72	4.66 103	5.47 84	3.49 71	4.70 148	11.14 197	2.01 94	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 144

ccc-4	3.48 89	1.76 271	6.20 137	3.45 76	1.13 134	5.02 113	1.70 121	13.26 158	5.04 72	4.66 103	5.47 84	3.49 71	4.70 148	11.14 197	2.01 94	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 144

CoDeX	9.24 311	1.77 277	9.54 301	6.08 282	3.79 316	16.45 396	6.76 363	26.15 353	25.03 353	17.18 307	25.12 315	14.69 270	11.68 324	12.22 256	6.71 287	0.30 330	0.20 335	0.15 327	0.02 161	0.23 160	0.68 348

PCWNet_CMD	9.64 330	1.77 277	10.59 338	4.80 170	2.90 278	16.25 394	2.42 202	29.37 395	34.10 436	17.41 310	22.04 286	19.10 344	7.70 234	12.05 245	6.86 289	0.22 299	0.45 428	0.80 436	0.22 343	3.11 460	0.69 350

MSMDNet	9.64 330	1.77 277	10.63 339	4.83 171	2.90 278	16.35 395	2.37 195	29.33 393	34.29 439	17.43 312	22.10 288	19.05 343	7.79 239	12.11 253	6.87 290	0.23 308	0.46 430	0.67 425	0.21 340	2.77 451	0.60 333

rvit_stereo_0081	3.93 111	1.78 280	8.60 253	6.26 294	1.73 197	3.48 37	2.36 192	7.71 64	15.81 242	4.41 97	5.39 79	5.14 111	3.94 115	7.95 83	3.57 191	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.01 129	0.39 260	0.10 106

rvit_stereo_0082	3.93 111	1.78 280	8.60 253	6.26 294	1.73 197	3.48 37	2.36 192	7.71 64	15.81 242	4.41 97	5.39 79	5.14 111	3.94 115	7.95 83	3.57 191	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.01 129	0.39 260	0.10 106

DispNO	9.33 318	1.78 280	15.84 422	5.73 253	5.74 424	12.24 309	4.81 292	25.06 336	21.10 302	16.70 297	20.86 267	17.78 324	11.76 325	16.74 385	8.85 336	0.22 299	0.15 306	0.03 196	0.12 292	0.41 268	0.64 343

THIR-Stereo	9.38 321	1.78 280	8.50 248	4.74 164	0.71 77	15.92 379	11.93 453	16.39 219	21.56 309	24.27 424	32.07 412	14.40 263	14.14 374	11.49 216	8.39 328	0.05 208	0.25 377	0.10 288	0.05 226	0.33 233	0.58 330

HSM	11.33 380	1.80 284	7.04 176	6.13 287	3.99 329	16.16 388	6.92 367	29.69 399	19.39 283	22.95 413	26.05 327	41.08 509	15.79 406	20.25 433	8.89 339	0.02 148	0.03 97	0.01 160	0.00 1	0.15 113	0.34 268

iRaft-Stereo_5w	8.70 297	1.81 285	9.33 293	5.83 258	3.78 314	4.87 101	11.12 441	15.86 214	14.80 226	15.23 261	26.36 330	21.49 365	12.91 349	15.94 367	12.73 383	0.58 396	0.05 141	0.08 258	0.09 270	0.85 378	0.33 264

DCVSM-stereo	9.70 332	1.83 286	11.36 354	5.81 255	3.59 310	10.57 274	3.00 228	18.71 259	22.11 318	23.79 422	19.02 236	29.73 436	17.68 430	13.33 305	9.11 341	0.21 293	1.14 481	0.27 372	0.06 243	0.75 371	1.89 434

iRaft-Stereo_20w	6.06 200	1.84 287	12.04 366	4.23 129	1.67 191	6.77 217	2.22 183	18.73 260	6.08 103	14.72 240	10.33 145	13.42 254	8.14 247	15.88 362	3.08 175	0.01 94	0.24 369	0.13 317	0.39 418	0.61 338	0.71 355

STrans-v2	7.98 278	1.84 287	9.42 297	4.84 174	1.48 175	12.23 308	10.05 422	19.06 266	12.32 193	13.63 223	26.06 328	18.13 335	12.35 336	12.99 296	3.99 219	0.01 94	0.01 24	0.18 340	0.01 129	0.22 148	0.83 369

delet	12.65 411	1.85 289	11.36 354	7.71 373	6.22 436	22.52 445	10.22 430	28.14 376	37.67 461	19.66 361	29.24 359	21.00 360	15.99 408	21.97 449	17.77 428	0.03 174	0.07 198	0.19 348	0.04 203	0.60 336	0.75 361

MSCF	3.01 67	1.87 290	5.23 94	3.98 114	0.70 74	5.42 136	1.48 98	8.59 80	4.59 64	5.05 112	6.40 95	1.76 48	7.07 225	5.69 36	1.36 50	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.63 445	0.16 120	0.24 226

SGM-Forest	12.92 415	1.87 290	6.61 151	5.68 245	2.05 228	23.19 451	11.30 444	34.24 459	30.77 404	26.54 453	31.99 410	29.98 439	15.74 405	21.17 446	13.36 389	1.05 453	0.33 401	0.84 443	0.01 129	0.71 360	0.97 386
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 448	1.88 292	16.15 424	7.78 375	4.19 338	26.92 480	10.21 429	30.31 408	44.26 495	21.35 397	33.91 440	35.80 485	22.40 462	35.65 514	33.87 513	0.18 276	0.08 218	0.04 216	0.04 203	1.71 424	0.54 322

TransformOpticalFlow	7.76 268	1.90 293	9.31 292	5.50 236	1.18 142	6.97 221	8.27 389	17.86 246	13.21 207	14.58 238	29.13 358	19.01 341	10.85 297	12.51 274	3.69 200	0.01 94	0.04 110	0.20 351	0.04 203	0.17 130	0.84 371

CroCo-Stereo	3.27 83	1.90 293	7.18 178	8.50 395	1.11 130	0.96 2	0.97 69	10.18 107	8.20 148	3.59 72	4.69 64	8.02 167	4.53 142	2.75 5	2.34 124	0.01 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 216	0.11 119
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
DMCA	8.51 291	1.90 293	9.96 323	5.16 203	4.14 337	10.29 268	4.46 280	25.52 341	19.55 284	16.33 286	20.69 260	17.59 321	11.26 309	10.42 163	11.36 373	0.50 385	0.08 218	0.35 392	0.05 226	0.36 244	0.31 260

CFNet_ucs	10.25 355	1.91 296	11.88 362	4.98 182	4.08 332	15.11 361	3.57 254	28.02 374	31.98 419	18.21 332	25.20 316	23.27 384	9.38 272	13.38 306	7.22 294	0.23 308	0.81 468	1.65 474	0.22 343	3.01 456	0.93 383

ProNet	3.61 98	1.91 296	6.17 136	3.31 68	0.67 67	5.51 139	6.46 348	12.60 146	6.23 105	3.18 61	4.80 69	3.64 77	3.57 105	11.15 202	2.11 109	0.02 148	0.21 342	0.01 160	0.01 129	0.41 268	0.14 144

CFNet_pseudo	9.58 327	1.91 296	10.73 342	4.53 152	2.91 280	14.26 343	2.75 218	26.73 361	32.14 420	17.10 304	23.02 296	22.14 372	8.74 257	12.17 255	7.43 298	0.20 288	0.45 428	1.24 468	0.24 362	2.49 445	0.49 315

psm_up	13.18 420	1.91 296	8.81 260	9.59 423	5.84 429	15.17 364	11.37 446	38.74 501	30.81 405	20.66 382	30.32 379	30.00 440	23.12 465	19.19 413	16.02 413	0.58 396	0.10 245	0.17 335	0.01 129	0.65 350	0.55 323

MyStereo07	4.38 125	1.92 300	5.06 86	6.09 283	4.31 349	6.54 207	9.96 419	15.35 198	5.15 82	4.34 94	5.65 89	3.15 67	5.77 186	11.33 210	1.81 78	0.06 224	0.10 245	0.03 196	0.04 203	0.63 344	0.30 252

MyStereo04	9.24 311	1.92 300	8.78 259	6.09 283	4.31 349	6.54 207	9.96 419	32.24 435	41.99 483	14.26 235	11.98 165	12.00 223	12.01 330	13.93 320	7.53 302	0.06 224	0.10 245	0.03 196	0.04 203	0.63 344	0.30 252

ccs_rob	9.61 329	1.92 300	10.72 341	4.55 153	2.89 277	14.33 345	2.86 225	26.85 362	32.36 423	17.05 302	22.91 295	22.12 371	8.70 255	12.10 251	7.44 299	0.19 280	0.44 423	1.38 470	0.25 368	2.68 448	0.57 328

DIP-Stereo	6.74 227	1.93 303	10.02 329	4.28 138	1.64 189	13.54 330	1.52 105	15.16 192	6.63 114	14.30 236	26.81 336	10.90 202	5.19 165	14.78 338	7.56 304	0.00 1	0.06 174	0.05 223	0.00 1	0.17 130	0.17 172
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 264	1.94 304	9.40 296	7.72 374	6.03 430	12.99 322	3.10 233	19.47 270	18.51 276	12.27 185	18.43 226	8.28 169	10.16 288	11.38 212	5.62 271	0.36 345	0.62 454	4.36 504	0.30 391	1.72 425	0.55 323

rvit_stereo_0083	4.53 127	1.94 304	9.94 322	7.12 347	1.67 191	4.98 109	2.80 222	8.25 75	18.22 274	4.76 107	7.78 111	6.41 135	4.87 159	7.54 76	3.74 201	0.11 249	0.04 110	0.00 1	0.01 129	0.24 166	0.16 164

GwcNet-RSSM	10.65 365	1.94 304	8.57 251	6.89 336	5.26 399	12.26 311	5.21 297	25.80 348	31.50 410	16.67 295	33.52 434	23.70 391	13.88 368	12.84 286	13.67 392	0.05 208	0.10 245	0.14 321	0.02 161	0.65 350	0.39 283

MS	4.00 117	1.95 307	12.79 375	2.35 18	0.42 31	2.59 15	0.20 19	5.60 14	2.05 16	2.81 51	4.03 46	2.06 59	1.90 54	6.95 62	0.87 24	0.01 94	2.79 515	0.00 1	18.04 545	3.50 471	9.17 527

iResNet_ROB	11.71 388	1.96 308	10.77 343	6.01 276	3.68 311	15.13 363	2.34 191	31.72 424	37.58 460	26.16 450	32.77 421	25.88 415	15.34 401	16.35 378	7.94 317	0.19 280	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 216	0.12 126

G2L-Stereo	10.09 352	1.97 309	9.53 300	7.09 343	4.21 339	9.10 255	8.53 396	29.05 387	22.51 322	19.28 354	25.57 320	22.70 378	10.67 294	15.44 352	14.88 406	0.25 319	0.04 110	0.08 258	0.01 129	0.36 244	0.42 293

RAFT_CTSACE	8.24 283	1.97 309	8.39 237	6.89 336	5.11 389	5.86 177	2.63 213	14.62 183	16.88 252	23.52 421	34.77 444	16.02 292	7.37 230	17.91 396	2.23 119	0.00 1	0.12 274	0.00 1	0.03 182	0.39 260	0.05 57

GES	8.51 291	1.98 311	11.82 361	6.39 301	1.77 203	12.36 312	6.22 337	21.55 297	21.34 307	19.02 351	26.02 324	8.79 176	9.34 271	13.94 322	7.24 295	0.38 349	0.10 245	0.30 387	0.14 303	0.69 355	0.73 358

GASTEREO	3.18 74	1.99 312	5.13 89	4.28 138	0.70 74	5.59 148	1.49 102	8.66 83	4.94 71	5.17 115	6.84 99	1.58 45	7.14 226	7.72 79	1.38 51	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.64 446	0.08 72	0.23 219

tt1	5.27 148	1.99 312	5.11 88	6.02 279	0.26 4	10.59 276	4.22 274	18.45 254	16.31 247	6.75 126	8.95 120	4.75 103	9.15 265	10.82 183	1.61 63	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.04 203	0.26 180	0.14 144

HI	8.30 284	2.00 314	6.75 158	4.58 157	5.15 392	4.16 55	0.50 37	17.99 248	9.24 162	25.03 435	28.22 349	20.23 354	12.47 339	17.93 397	11.49 375	0.00 1	0.10 245	0.00 1	0.05 226	0.08 72	0.05 57

CoSv	8.30 284	2.00 314	6.75 158	4.58 157	5.15 392	4.16 55	0.50 37	17.99 248	9.24 162	25.03 435	28.22 349	20.23 354	12.47 339	17.93 397	11.49 375	0.00 1	0.10 245	0.00 1	0.05 226	0.08 72	0.05 57

ACVNet-DCA	5.28 149	2.00 314	4.99 82	5.89 262	0.26 4	10.85 283	5.38 303	20.20 279	11.88 186	6.95 132	10.01 134	4.49 95	9.78 281	10.79 178	1.59 60	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.04 203	0.25 170	0.20 197

xx1	5.99 196	2.00 314	4.99 82	5.89 262	0.26 4	10.85 283	5.38 303	17.84 242	15.48 235	6.95 132	10.01 134	16.02 292	11.15 306	10.79 178	1.59 60	0.00 1	0.05 141	0.02 179	0.05 226	0.25 170	0.20 197

1test111	5.59 175	2.00 314	4.99 82	5.89 262	0.26 4	10.85 283	5.38 303	20.20 279	11.88 186	6.95 132	10.01 134	4.49 95	9.78 281	11.09 193	7.45 300	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.04 203	0.25 170	0.20 197

cc1	5.34 152	2.00 314	4.99 82	5.89 262	0.26 4	10.85 283	5.38 303	17.85 244	15.48 235	6.95 132	10.01 134	4.49 95	9.78 281	10.79 178	1.59 60	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.04 203	0.30 204	0.13 139

ToySt	10.51 363	2.00 314	15.67 420	5.33 225	0.95 116	14.97 358	9.51 410	24.02 327	27.37 375	14.61 239	24.67 311	24.56 397	14.70 388	16.86 386	13.35 388	0.06 224	0.23 358	0.03 196	0.09 270	0.62 341	0.67 347

pcwnet_v2	12.32 401	2.00 314	17.53 439	7.79 376	5.69 422	17.06 401	3.69 259	36.52 482	46.17 502	20.55 377	29.39 365	16.50 298	13.00 350	15.70 355	9.32 344	0.50 385	1.00 478	0.34 391	0.24 362	2.00 435	1.38 413

PSMNet-ADL	9.88 344	2.01 322	6.80 164	9.18 409	4.26 342	15.11 361	3.50 245	27.12 364	24.42 351	14.72 240	18.96 234	25.32 410	13.43 355	15.76 357	14.04 396	0.79 430	0.78 467	0.00 1	0.02 161	0.26 180	1.18 406

DSFCA	11.85 393	2.01 322	12.93 378	5.40 232	6.87 454	15.36 365	10.45 433	30.68 412	31.84 412	25.99 447	23.52 299	22.03 369	14.05 371	20.28 436	12.46 379	0.57 395	0.41 413	0.28 379	0.38 416	1.02 388	0.47 307

ISRNet	12.26 400	2.02 324	17.38 435	12.71 483	6.24 439	7.39 227	1.62 114	29.23 392	31.94 418	22.65 409	35.28 445	24.62 398	15.27 399	15.28 343	13.76 394	0.78 426	1.00 478	2.30 486	0.52 436	0.92 385	4.29 481

RALCasStereoNet	5.95 191	2.02 324	7.09 177	7.06 342	5.10 388	6.36 200	5.44 309	13.97 177	13.25 209	9.93 161	17.45 211	10.37 197	3.89 114	11.64 230	4.24 228	0.02 148	0.46 430	0.10 288	0.00 1	0.20 141	0.31 260

UNet	12.64 410	2.02 324	13.36 384	6.85 335	7.76 475	25.31 469	4.74 287	34.10 455	28.19 382	20.03 369	31.07 394	27.02 425	17.36 426	20.18 430	13.87 395	0.06 224	0.05 141	0.27 372	0.01 129	0.23 160	0.39 283

ITSA-stereo	11.44 383	2.03 327	10.92 349	5.90 266	1.78 205	12.05 306	4.17 270	36.77 484	49.15 511	18.17 330	18.53 230	21.79 367	12.59 343	15.74 356	14.05 397	0.45 373	0.39 409	0.28 379	0.29 384	0.98 386	2.81 457

IGEV_Zeroshot_test	5.28 149	2.03 327	14.26 405	6.09 283	1.33 160	4.32 66	1.03 76	14.46 178	6.50 111	13.33 222	11.89 164	11.01 203	3.45 100	10.71 175	3.64 196	0.03 174	0.22 352	0.15 327	0.26 372	0.80 374	0.20 197

CroCo-Stereo Lap2	4.01 118	2.03 327	8.14 229	9.82 429	6.03 430	1.11 3	0.79 58	9.71 98	7.98 142	3.26 62	4.99 73	9.08 182	5.80 187	6.08 43	4.39 232	0.00 1	0.05 141	0.00 1	0.00 1	0.71 360	0.30 252

DAS	10.80 374	2.03 327	13.96 397	9.01 403	6.23 437	14.67 355	7.38 378	21.59 298	32.58 426	18.67 345	28.13 347	19.20 346	17.08 423	16.54 382	7.31 296	0.58 396	0.01 24	0.29 383	0.01 129	0.47 289	0.20 197

SepStereo	11.34 381	2.03 327	13.96 397	9.01 403	6.23 437	14.67 355	7.38 378	21.59 298	32.58 426	18.67 345	28.13 347	19.20 346	17.08 423	27.36 480	7.31 296	0.58 396	0.01 24	0.29 383	0.01 129	0.47 289	0.20 197

HH	5.47 157	2.08 332	9.00 273	4.88 177	1.07 126	4.93 105	3.60 256	16.68 225	6.83 118	8.39 144	12.14 166	15.05 276	9.06 263	12.68 278	1.93 84	0.02 148	0.17 317	0.18 340	0.00 1	0.28 191	0.48 311

HanStereo	5.47 157	2.08 332	9.00 273	4.88 177	1.07 126	4.93 105	3.60 256	16.68 225	6.83 118	8.39 144	12.14 166	15.05 276	9.06 263	12.68 278	1.93 84	0.02 148	0.17 317	0.18 340	0.00 1	0.28 191	0.48 311

MMNet	12.97 416	2.08 332	12.74 374	6.98 338	6.27 441	26.39 477	4.73 286	23.10 319	41.79 480	25.48 443	32.29 417	21.09 362	17.79 431	19.52 418	17.90 430	0.19 280	0.07 198	0.10 288	0.00 1	0.37 251	0.59 332

rvit_stereo_0080	3.98 114	2.11 335	7.62 200	3.68 98	1.90 218	4.16 55	7.60 383	9.69 96	8.13 145	5.08 113	7.39 105	6.27 131	4.44 135	6.73 58	3.92 213	0.20 288	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 322	0.12 126

whm_eth	3.98 114	2.11 335	7.62 200	3.68 98	1.90 218	4.16 55	7.60 383	9.69 96	8.13 145	5.08 113	7.39 105	6.27 131	4.44 135	6.73 58	3.92 213	0.20 288	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 322	0.12 126

hitnet-ft	12.04 396	2.11 335	6.14 135	7.27 351	3.90 320	25.98 472	3.56 252	22.56 311	23.74 339	20.55 377	33.81 438	31.59 453	18.67 444	19.47 417	17.20 423	0.42 368	1.36 486	0.35 392	0.07 253	1.11 395	0.86 375

UCFNet_RVC	9.48 324	2.12 338	4.89 79	7.03 339	3.78 314	16.05 380	6.37 344	28.25 377	20.00 291	15.93 277	23.07 297	25.21 408	12.79 345	12.57 277	8.01 318	0.07 235	0.04 110	1.17 459	0.23 352	1.31 409	0.69 350

SGM_RVC	19.52 481	2.12 338	6.79 163	6.59 314	1.33 160	38.20 522	15.74 488	38.13 496	34.07 435	45.71 532	41.91 490	51.41 539	38.10 525	38.77 530	27.80 497	0.61 405	0.36 406	0.51 409	0.33 403	1.03 389	0.90 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 257	2.13 340	8.55 249	10.02 437	1.76 201	6.82 218	1.53 106	17.17 232	15.84 244	18.74 347	20.30 255	18.01 330	8.39 250	12.89 288	5.22 259	0.27 325	0.03 97	0.03 196	0.00 1	0.16 120	0.30 252

RAFT	8.51 291	2.16 341	8.93 263	8.14 385	0.81 100	12.63 316	8.49 395	16.34 218	15.56 238	22.31 404	18.99 235	19.29 348	11.39 315	17.57 392	6.05 277	0.01 94	0.19 330	0.27 372	0.02 161	0.64 348	0.45 304

StereoVision	7.21 252	2.17 342	9.29 290	9.43 414	3.91 322	5.09 123	1.91 161	20.04 277	17.37 260	8.57 148	29.59 368	11.08 205	6.76 220	12.44 267	4.71 239	0.54 392	0.05 141	0.16 333	0.03 182	0.82 375	0.30 252

LL-Strereo2	5.54 167	2.17 342	9.12 284	5.65 242	2.54 257	6.48 203	2.27 188	15.08 189	7.79 141	10.99 175	10.26 144	15.94 289	3.50 104	13.25 304	3.63 195	0.00 1	0.13 286	1.34 469	0.10 279	0.30 204	0.19 192

ADLNet2	12.44 405	2.17 342	12.84 377	9.17 408	5.82 427	20.00 427	10.13 426	32.53 438	36.22 454	18.62 344	19.39 239	21.96 368	17.07 422	21.43 447	19.42 437	0.24 313	0.15 306	0.06 237	0.08 257	0.86 379	0.57 328

CFNet-ft	9.87 342	2.18 345	5.49 106	7.45 361	5.25 396	15.76 375	5.98 325	21.89 304	21.87 315	14.96 246	30.02 374	25.68 412	13.68 360	12.46 270	10.94 368	0.08 238	0.06 174	1.83 475	0.22 343	1.09 392	0.43 296

CFNet_RVC	9.87 342	2.18 345	5.49 106	7.45 361	5.25 396	15.76 375	5.98 325	21.89 304	21.87 315	14.96 246	30.02 374	25.68 412	13.68 360	12.46 270	10.94 368	0.08 238	0.06 174	1.83 475	0.22 343	1.09 392	0.43 296

ADLNet	12.34 403	2.22 347	10.14 330	8.38 392	6.78 452	17.56 408	9.05 400	33.21 448	26.28 368	27.06 457	26.01 323	26.80 419	13.76 363	16.99 388	18.74 433	0.24 313	0.39 409	0.23 364	0.10 279	0.64 348	2.16 447

MLCV	9.32 317	2.22 347	12.55 372	5.22 217	1.32 158	13.79 333	1.35 93	21.14 294	23.65 335	21.91 401	31.37 398	17.14 312	7.57 232	16.00 370	10.18 355	0.22 299	0.01 24	0.03 196	0.02 161	0.40 265	0.29 249

AIO-test2	7.01 241	2.23 349	6.87 166	8.42 393	5.28 402	9.03 253	5.32 300	25.92 349	23.54 331	6.78 128	20.55 258	5.25 115	3.58 108	9.56 139	2.50 135	3.96 501	0.04 110	0.03 196	0.47 429	0.56 328	0.33 264

GCAP-BAT	4.57 129	2.24 350	7.50 195	3.14 55	4.24 340	5.93 180	1.88 156	9.03 88	5.80 98	13.03 213	12.47 171	8.46 173	2.89 87	11.02 189	2.94 162	0.00 1	0.12 274	0.01 160	0.28 380	0.05 39	0.28 243

test_sample7	10.45 360	2.24 350	9.90 320	5.32 224	2.01 226	14.98 359	7.44 380	28.75 381	23.91 342	24.38 429	21.03 269	24.64 399	17.82 433	13.58 314	9.82 346	0.59 400	0.87 473	0.39 399	0.12 292	0.66 354	0.47 307

raft_robust	7.97 277	2.26 352	6.75 158	5.83 258	0.72 86	5.57 147	0.84 60	33.59 450	34.21 438	18.17 330	19.88 248	6.50 137	5.62 179	15.33 344	2.83 156	0.03 174	0.23 358	0.00 1	0.37 414	0.32 226	0.39 283

NINENet	10.74 370	2.29 353	10.44 336	8.03 382	5.09 386	17.62 412	2.79 220	38.69 500	33.24 431	18.35 338	26.31 329	14.49 265	9.40 273	15.88 362	10.57 361	0.41 364	0.21 342	0.29 383	0.00 1	0.42 271	0.23 219

GANet-ADL	8.36 287	2.31 354	8.44 243	7.39 358	2.65 264	12.58 315	5.24 298	29.55 397	25.24 355	14.19 233	16.70 208	17.07 310	6.91 223	10.65 172	6.26 283	0.38 349	0.39 409	0.10 288	0.12 292	0.75 371	0.28 243

CFNet	10.67 366	2.33 355	8.90 262	6.66 321	4.09 334	16.05 380	4.26 275	30.44 410	31.01 406	18.53 342	26.48 332	23.69 390	13.68 360	15.27 342	10.59 363	0.05 208	0.02 68	0.44 401	0.05 226	0.73 365	0.23 219

ACRE	7.07 245	2.38 356	13.26 383	7.36 355	4.86 370	10.28 267	4.40 276	15.51 201	13.69 214	17.22 308	19.23 237	8.00 165	4.20 124	10.64 171	8.50 330	0.33 336	0.32 397	0.03 196	0.14 303	0.37 251	0.77 365

rvit_stereo_0081_aga	3.72 103	2.39 357	8.60 253	5.27 220	2.99 287	5.02 113	1.94 165	8.12 72	6.24 106	6.74 125	6.85 100	5.85 125	3.28 96	7.31 68	3.04 171	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 335	0.22 211

ssnet_v2	13.23 421	2.43 358	11.25 351	7.34 353	2.92 282	23.05 450	12.95 460	35.93 477	32.92 430	21.23 395	25.38 317	28.81 429	15.22 398	22.57 454	19.81 441	0.18 276	0.08 218	0.19 348	0.05 226	1.24 403	1.06 396

CIPLG	7.15 248	2.44 359	12.82 376	7.38 356	4.93 374	10.51 272	4.56 282	15.17 193	13.25 209	17.45 313	19.75 246	8.42 171	4.60 146	11.41 214	8.31 325	0.33 336	0.32 397	0.03 196	0.14 303	0.37 251	0.72 357

SGM-ForestM	23.72 513	2.44 359	9.13 286	7.43 359	2.25 237	44.80 533	19.11 509	44.90 533	49.97 517	50.74 539	51.18 524	62.06 552	45.83 540	44.96 540	33.88 514	1.00 449	0.84 470	0.78 432	0.62 444	1.29 406	1.11 398

AASNet	12.49 407	2.46 361	10.49 337	9.82 429	6.86 453	17.33 404	6.73 360	41.09 514	37.86 463	22.53 408	29.11 357	16.68 301	13.48 358	14.54 336	17.87 429	0.20 288	0.02 68	0.78 432	0.05 226	1.18 398	0.76 362

MyStereo8	7.13 246	2.48 362	10.86 347	6.81 332	4.98 379	10.73 277	1.42 96	14.58 182	9.73 166	15.75 271	23.16 298	12.17 228	7.96 244	9.85 147	10.21 357	0.04 189	0.19 330	0.08 258	0.21 340	0.58 333	0.82 368

IPLGR_C	7.16 249	2.48 362	12.98 379	7.52 365	4.91 373	10.56 273	4.59 284	15.63 206	14.12 218	17.42 311	18.87 233	8.00 165	4.59 145	10.76 177	8.81 334	0.32 334	0.32 397	0.03 196	0.13 297	0.36 244	0.76 362

GEStereo_RVC	12.81 413	2.49 364	13.64 393	9.68 425	4.97 377	18.16 414	11.30 444	31.26 419	47.47 504	19.84 364	26.97 337	19.03 342	13.19 352	20.14 429	14.86 405	0.83 435	0.51 443	0.10 288	0.13 297	0.54 318	0.99 390

RALAANet	6.49 213	2.49 364	9.69 313	7.09 343	4.98 379	6.23 192	1.68 118	19.90 276	14.26 220	15.04 250	14.56 184	12.69 232	4.38 130	12.91 290	3.07 174	0.02 148	0.07 198	0.00 1	0.10 279	0.51 310	0.15 159

TestStereo	6.02 197	2.55 366	7.33 191	5.57 238	1.68 194	6.05 189	1.78 143	13.73 171	16.40 250	10.87 174	23.79 302	9.00 180	5.63 180	11.26 208	3.96 216	0.09 240	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.69 355	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 133	2.56 367	8.72 258	4.26 136	3.52 309	9.22 257	1.48 98	13.54 165	18.88 281	7.47 139	7.08 102	2.04 58	2.24 65	9.66 142	2.27 121	0.05 208	0.02 68	0.07 248	0.00 1	0.53 316	0.21 204

LoS_RVC	3.72 103	2.57 368	3.90 36	4.27 137	7.61 472	5.39 135	2.90 226	7.29 57	3.84 53	3.67 75	10.20 141	3.66 78	4.48 139	6.19 46	2.14 112	0.01 94	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.06 44	6.15 497

OMP-Stereo	6.93 238	2.57 368	9.03 279	10.63 451	1.72 196	4.89 102	1.91 161	17.84 242	15.56 238	16.69 296	14.16 182	17.70 323	7.33 229	12.93 291	4.83 248	0.24 313	0.03 97	0.06 237	0.02 161	0.19 137	0.39 283

CBFPSM	12.42 404	2.59 370	28.96 487	4.74 164	3.20 292	22.33 443	16.31 492	21.13 293	21.03 301	21.04 390	27.81 344	30.24 443	15.99 408	14.59 337	14.80 402	0.04 189	0.49 437	0.10 288	0.16 313	0.51 310	2.34 451

DN-CSS_ROB	8.17 282	2.59 370	14.14 401	6.11 286	3.22 293	6.31 198	3.53 250	22.92 318	20.59 295	16.66 294	30.05 376	9.31 184	7.95 243	13.49 310	4.78 242	0.72 417	0.00 1	0.45 403	0.00 1	0.54 318	0.09 98

HGLStereo	12.72 412	2.66 372	12.34 368	9.93 433	7.55 469	16.16 388	7.45 381	31.48 423	27.01 373	20.01 367	35.31 446	26.98 424	18.90 445	17.87 395	18.90 435	0.33 336	0.16 315	0.07 248	0.05 226	0.48 291	0.70 354

rvit_stereo_ft	4.73 135	2.68 373	9.30 291	11.34 471	2.74 270	4.18 59	8.45 393	9.77 99	9.90 169	4.04 86	6.26 93	6.73 140	4.72 153	8.99 123	5.03 253	0.01 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 191	0.09 98

rvit_0105_6	5.74 182	2.76 374	14.29 406	9.83 431	1.73 197	5.18 125	5.24 298	10.21 109	20.31 292	6.26 122	6.78 97	10.10 194	6.43 208	11.20 206	3.33 187	0.18 276	0.29 389	0.00 1	0.00 1	0.51 310	0.14 144

StereoDRNet-Refined	13.36 426	2.80 375	10.82 345	7.94 379	3.10 288	18.95 420	4.45 279	28.47 379	29.65 390	29.11 471	41.47 486	24.44 396	17.64 429	23.34 459	21.66 452	0.16 270	0.07 198	0.53 411	0.32 399	0.77 373	1.64 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 222	2.81 376	15.46 419	10.22 443	1.58 183	5.99 181	5.81 318	13.77 174	23.65 335	7.16 138	9.46 128	12.64 230	7.78 238	12.03 242	3.83 208	0.19 280	0.47 432	0.00 1	0.01 129	0.60 336	0.37 277

gwcnet-sp	9.81 339	2.82 377	13.47 390	5.99 273	4.27 343	16.20 390	5.91 320	25.55 342	24.34 348	21.01 387	20.69 260	15.22 278	14.96 391	14.50 333	9.97 350	0.05 208	0.15 306	0.02 179	0.08 257	0.49 300	0.51 317

scenet	9.81 339	2.82 377	13.47 390	5.99 273	4.27 343	16.20 390	5.91 320	25.55 342	24.34 348	21.01 387	20.69 260	15.22 278	14.96 391	14.50 333	9.97 350	0.05 208	0.15 306	0.02 179	0.08 257	0.49 300	0.51 317

ssnet	9.81 339	2.82 377	13.47 390	5.99 273	4.27 343	16.20 390	5.91 320	25.55 342	24.34 348	21.01 387	20.69 260	15.22 278	14.96 391	14.50 333	9.97 350	0.05 208	0.15 306	0.02 179	0.08 257	0.49 300	0.51 317

AACVNet	10.58 364	2.86 380	9.78 317	8.95 402	3.30 296	10.80 281	4.78 288	22.37 310	12.55 196	27.50 461	29.84 371	30.06 442	15.99 408	19.10 412	11.60 377	0.40 362	0.18 323	0.22 360	0.03 182	0.62 341	0.73 358

CRFU-Net	12.56 409	2.89 381	11.77 360	8.18 386	5.80 426	24.84 460	10.46 437	24.56 332	13.12 204	30.06 479	29.37 360	29.09 430	19.64 449	19.96 424	18.53 432	0.82 433	0.48 434	0.27 372	0.15 310	0.53 316	0.68 348

CBMV_ROB	11.77 392	2.89 381	6.92 169	5.20 213	2.88 276	14.12 340	4.79 290	26.69 360	29.84 396	26.17 451	31.92 409	23.61 389	20.74 456	20.20 432	10.18 355	1.78 472	1.80 495	2.17 483	1.26 478	1.61 417	0.55 323

iResNetv2_ROB	12.00 395	2.91 383	13.46 389	5.82 256	3.73 313	13.15 325	6.45 347	34.15 456	36.02 451	25.25 439	33.81 438	29.79 438	14.24 377	13.61 316	6.10 281	0.21 293	0.02 68	0.12 306	0.00 1	0.82 375	0.25 232

HITNet	7.83 270	2.93 384	8.39 237	4.76 168	1.48 175	12.75 318	4.64 285	20.97 290	14.37 222	15.14 257	22.15 291	14.57 268	10.62 293	14.38 330	8.14 322	0.04 189	0.01 24	0.48 406	0.02 161	0.57 329	0.10 106
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
CSP-Net	12.85 414	2.95 385	9.64 307	5.94 269	3.96 324	25.85 470	9.93 416	28.81 385	26.00 365	29.31 475	32.44 418	30.00 440	15.16 397	20.25 433	14.30 400	0.55 394	0.19 330	0.03 196	0.00 1	0.65 350	0.98 389

FAT-Stereo	16.81 451	2.97 386	17.56 440	9.80 428	6.21 435	16.12 387	13.23 463	38.18 498	39.67 469	27.00 456	39.73 476	37.55 491	31.30 510	20.39 437	21.52 449	3.44 496	2.05 498	0.81 441	1.10 472	1.89 431	5.72 494

NVstereo2D	15.15 438	2.97 386	16.28 428	9.23 411	7.56 470	30.03 491	9.53 411	42.80 524	42.72 485	15.11 253	27.03 339	23.16 382	16.93 419	24.28 464	15.45 409	3.07 494	0.43 421	1.44 471	0.61 443	6.74 499	7.60 516

DDVS	10.70 367	3.00 388	11.95 363	6.84 334	3.80 317	15.73 374	2.83 224	23.57 323	17.37 260	20.98 386	29.89 372	31.40 452	8.70 255	19.22 415	13.19 386	0.74 423	1.53 491	0.07 248	0.21 340	0.84 377	2.11 441

DLCB_ROB	13.35 425	3.00 388	9.12 284	9.43 414	5.68 420	21.80 440	10.12 425	29.19 391	29.92 398	27.71 462	31.45 406	32.37 458	19.50 448	19.02 409	16.73 420	0.22 299	0.04 110	0.38 398	0.06 243	0.49 300	0.85 374

stereogan	18.62 475	3.07 390	16.31 429	13.04 485	9.99 501	35.74 515	9.09 402	38.17 497	45.27 501	24.39 432	41.24 483	39.93 502	25.46 481	31.29 497	24.33 477	1.80 473	0.91 476	2.71 493	0.75 453	5.15 491	3.70 471

LE_ROB	22.93 510	3.07 390	14.02 399	7.70 371	2.86 275	31.99 503	17.35 501	28.10 375	67.19 559	70.51 561	55.61 539	49.07 533	47.62 542	24.76 469	36.49 520	0.35 343	0.20 335	0.27 372	0.55 439	0.48 291	0.44 300

iResNet	10.26 356	3.10 392	15.72 421	7.35 354	2.13 230	13.86 336	7.07 370	22.80 316	28.01 379	20.10 371	30.40 380	16.79 302	11.06 305	14.46 332	10.29 360	0.39 359	0.05 141	0.00 1	0.07 253	0.73 365	0.73 358

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 249	3.12 393	14.04 400	4.74 164	6.89 456	6.58 210	0.68 48	21.97 308	9.36 165	10.84 173	17.38 210	17.36 319	9.24 267	12.45 269	4.44 233	0.04 189	0.24 369	0.10 288	1.00 468	1.36 411	1.43 416

rvit_0105_5	7.60 260	3.13 394	16.37 430	9.97 436	1.59 185	7.41 228	6.27 338	17.78 241	25.62 359	10.30 166	10.39 146	14.79 271	8.95 262	12.51 274	4.87 249	0.17 273	0.42 417	0.00 1	0.11 289	0.62 341	0.71 355

ARAFT	8.50 290	3.19 395	16.58 432	5.52 237	0.91 112	12.13 307	11.20 442	17.19 233	18.28 275	18.40 341	16.33 204	17.10 311	8.58 251	18.56 403	5.00 252	0.11 249	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.55 322	0.25 232

sCroCo_RVC	5.06 138	3.29 396	16.45 431	10.72 453	6.64 446	5.83 171	2.74 217	9.67 95	8.06 143	3.66 74	9.20 125	4.81 104	4.95 161	8.12 90	4.64 238	0.64 411	0.50 439	0.06 237	0.03 182	0.70 358	0.42 293

DMCA-RVC	11.41 382	3.32 397	11.68 359	10.12 439	4.81 369	11.92 300	4.11 266	24.67 334	23.66 337	20.06 370	28.51 354	26.71 418	24.96 480	15.95 369	14.82 403	0.41 364	0.34 404	0.56 415	0.16 313	0.72 364	0.69 350

Replicate-Monster	2.63 51	3.33 398	11.97 364	2.38 22	1.08 128	3.13 27	0.44 32	6.76 47	4.42 62	3.79 78	1.30 15	0.66 33	1.15 26	8.78 112	0.48 1	0.01 94	0.08 218	0.00 1	0.00 1	0.26 180	2.68 456

testlalala_base	7.28 254	3.39 399	7.80 210	8.27 391	5.04 383	12.56 313	1.83 150	11.93 131	5.19 83	10.18 164	13.62 180	8.87 178	5.72 185	8.22 91	2.75 150	15.38 540	2.41 507	0.00 1	0.35 406	20.24 541	1.89 434

CVANet_RVC	13.24 423	3.39 399	8.43 242	8.42 393	5.04 383	18.52 419	11.72 451	32.03 428	33.85 433	23.17 417	32.77 421	29.78 437	16.51 414	23.20 458	11.28 372	0.94 443	0.04 110	1.19 462	0.47 429	3.13 461	1.01 393

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 397	3.43 401	16.25 427	7.62 369	5.58 414	14.57 353	6.00 327	32.98 443	27.41 376	21.69 399	31.40 400	25.21 408	13.47 356	14.96 340	15.60 411	0.84 436	0.33 401	0.35 392	0.35 406	1.29 406	1.78 430
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 328	3.45 402	29.83 490	9.58 422	4.75 368	24.51 457	10.20 428	24.04 328	18.77 280	10.42 167	14.64 186	7.97 164	8.75 258	14.05 323	5.80 273	2.44 486	1.39 487	0.08 258	0.06 243	0.73 365	0.48 311

LL-Strereo	10.79 373	3.52 403	12.54 371	8.77 398	5.44 410	7.49 229	9.26 406	35.15 469	28.70 385	16.47 289	15.85 199	21.06 361	17.42 428	21.62 448	9.72 345	0.21 293	0.22 352	0.74 430	0.08 257	0.98 386	0.60 333

DFGA-Net	9.06 306	3.56 404	17.96 448	5.71 251	3.89 319	10.76 278	3.08 232	25.17 338	29.50 386	16.21 282	18.47 229	9.49 187	6.31 205	15.80 358	12.54 380	0.05 208	0.00 1	0.06 237	0.09 270	1.76 426	0.83 369

AdaStereo	10.22 354	3.63 405	9.14 288	9.15 407	3.24 295	15.79 377	5.39 308	31.94 426	25.42 357	18.39 340	26.47 331	19.44 349	9.50 275	16.60 383	8.59 331	0.44 371	0.05 141	0.40 400	0.00 1	0.57 329	0.16 164
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.
CBMV	13.69 430	3.63 405	8.02 224	5.93 268	2.69 265	22.57 446	12.44 457	29.81 400	31.57 411	31.20 484	33.79 437	31.04 447	17.41 427	25.28 471	14.11 398	0.71 415	0.60 452	0.60 418	0.11 289	1.11 395	1.13 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 310	3.67 407	17.68 444	11.75 474	1.89 216	9.37 260	8.48 394	18.68 258	30.64 403	15.02 249	14.72 187	17.87 327	9.94 285	15.66 354	6.54 285	0.36 345	0.43 421	0.01 160	0.41 420	0.50 306	1.01 393

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 440	3.68 408	27.36 483	7.11 346	5.83 428	24.88 462	12.12 456	30.19 403	36.12 453	27.08 458	45.98 508	29.10 431	13.65 359	20.45 440	20.26 446	0.67 412	0.00 1	0.10 288	0.00 1	0.32 226	0.26 235

pmcnn	14.59 434	3.68 408	19.78 460	6.83 333	4.51 360	21.27 437	14.67 475	27.37 367	30.54 401	27.09 459	40.19 478	38.71 495	18.53 442	17.70 393	19.27 436	0.84 436	0.09 229	0.00 1	0.00 1	0.48 291	0.31 260

RAFT + AFF	10.27 357	3.77 410	17.13 434	10.24 444	4.97 377	13.08 323	11.52 448	25.69 345	25.80 360	14.72 240	16.12 202	19.16 345	11.35 314	16.24 377	9.04 340	0.30 330	1.46 489	0.66 424	0.20 338	2.03 438	1.94 437

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 268	3.78 411	19.59 456	5.04 186	10.79 508	5.87 179	1.85 153	19.52 271	7.33 135	14.18 231	21.16 272	16.50 298	5.97 192	13.73 318	3.79 205	0.04 189	0.17 317	0.04 216	1.30 479	2.45 443	2.15 446

TDLM	12.98 418	3.78 411	9.77 316	10.75 456	4.94 375	16.10 384	14.08 470	35.05 467	31.87 413	22.36 405	26.51 334	26.09 416	14.97 394	24.73 468	13.11 385	1.05 453	0.05 141	1.21 463	0.27 377	1.83 428	1.00 392

NOSS_ROB	10.99 377	3.81 413	6.88 167	6.69 323	2.30 240	16.06 382	10.94 438	30.06 401	32.41 424	16.10 280	18.72 232	22.78 380	14.21 376	17.52 391	8.62 333	2.35 481	1.84 496	3.32 501	1.57 484	2.06 439	1.52 421

DRN-Test	15.88 443	3.83 414	14.70 413	9.96 435	8.02 482	28.93 489	14.65 474	42.34 519	38.25 466	28.18 466	34.31 442	29.22 433	18.35 439	20.01 425	22.68 465	0.37 348	0.41 413	0.46 404	0.28 380	1.28 405	1.34 410

GMStereo	5.94 190	3.84 415	10.86 347	5.13 201	0.71 77	7.27 226	2.66 215	12.38 137	25.14 354	12.01 184	10.66 149	5.12 110	3.46 101	11.39 213	6.16 282	0.45 373	0.02 68	0.05 223	0.31 395	0.86 379	0.25 232
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 307	3.87 416	19.26 455	11.81 476	8.82 493	5.75 167	4.40 276	22.77 315	17.68 266	11.90 181	28.34 351	16.05 295	6.35 207	14.30 327	7.67 310	0.52 390	0.34 404	0.51 409	0.08 257	0.38 257	1.14 402

S-Stereo	16.85 452	3.95 417	20.67 466	12.08 479	8.91 494	21.68 438	12.61 459	32.20 432	44.61 497	22.37 406	38.42 467	29.15 432	28.02 494	18.58 404	22.36 463	2.88 490	3.11 520	0.87 448	1.82 489	3.58 473	9.08 526

fast-acv-ft	14.25 433	4.00 418	16.20 425	7.51 364	5.14 391	26.38 476	9.77 414	24.62 333	34.84 444	25.30 441	37.27 457	32.09 456	20.38 454	18.32 401	19.50 439	0.36 345	0.32 397	0.63 420	0.47 429	1.18 398	0.76 362

dd	7.96 276	4.08 419	11.49 357	6.53 310	0.93 114	8.28 247	4.03 265	16.53 222	33.82 432	15.17 259	16.50 205	6.79 142	5.96 191	14.30 327	9.90 348	1.13 457	0.42 417	0.17 335	0.44 425	2.01 436	0.79 366

SACVNet	13.38 427	4.08 419	11.41 356	11.67 473	5.79 425	17.28 403	9.39 407	32.77 440	22.29 319	28.11 465	33.35 430	32.48 459	21.86 460	19.75 420	10.28 359	1.00 449	0.48 434	0.85 444	0.29 384	1.31 409	3.08 463

LMCR-Stereo	10.75 371	4.13 421	10.67 340	13.11 486	3.99 329	16.68 399	5.91 320	25.30 339	22.69 325	22.04 403	21.80 281	14.67 269	14.24 377	20.55 442	15.86 412	1.90 475	0.04 110	0.00 1	0.02 161	1.29 406	0.18 180

iinet-f	13.51 428	4.29 422	45.90 522	6.01 276	3.96 324	21.00 434	13.40 465	27.40 369	21.12 303	21.11 392	30.72 384	21.49 365	16.96 420	15.33 344	19.50 439	0.12 254	0.42 417	0.09 269	0.05 226	0.89 382	0.39 283

WCMA_ROB	20.02 488	4.30 423	19.72 459	9.47 419	7.00 458	32.71 507	13.99 469	31.97 427	32.48 425	41.51 522	52.00 527	44.09 518	36.14 521	32.43 499	24.29 476	6.19 515	2.79 515	1.09 456	1.10 472	3.95 476	3.13 468

GANet	16.92 456	4.32 424	12.46 370	10.84 458	4.24 340	23.04 449	15.36 487	39.91 508	34.47 440	32.42 493	45.10 507	40.04 504	27.54 489	23.61 462	20.20 445	1.02 452	0.08 218	0.67 425	0.22 343	1.87 430	0.97 386

FADNet-RVC-Resample	11.72 389	4.35 425	30.33 493	9.46 418	3.90 320	14.11 339	7.17 375	25.78 346	23.31 329	23.27 418	29.52 367	19.50 351	15.00 395	15.38 347	8.33 326	0.53 391	0.50 439	0.49 407	0.50 433	1.38 413	1.67 427

StereoDRNet	15.30 441	4.47 426	14.35 408	10.71 452	8.69 488	25.02 465	11.03 439	39.66 505	35.62 449	29.17 472	28.81 355	34.05 475	17.80 432	18.80 406	23.77 470	0.41 364	0.30 391	0.15 327	0.14 303	1.64 420	1.42 415

DeepPruner_ROB	10.77 372	4.56 427	13.13 380	6.37 299	4.28 348	10.14 266	6.86 364	36.42 481	19.59 285	17.87 321	27.37 341	23.19 383	12.26 333	19.09 411	10.23 358	1.05 453	0.48 434	0.23 364	0.15 310	0.89 382	1.17 404

ADCP+	18.16 471	4.61 428	32.94 497	9.31 412	10.23 503	28.87 487	11.69 450	33.43 449	36.49 455	29.28 474	40.49 479	24.18 395	24.61 475	33.89 503	35.33 517	0.25 319	0.40 412	2.00 478	1.17 474	2.16 440	1.87 433

Nwc_Net	17.98 470	4.67 429	17.79 446	14.26 497	11.65 516	25.14 466	14.88 478	40.85 512	39.83 470	21.07 391	43.24 498	34.50 478	27.64 490	26.44 478	25.03 479	3.22 495	0.18 323	2.52 490	3.18 502	1.98 433	1.51 420

RYNet	18.92 477	4.69 430	16.88 433	10.99 461	15.84 527	46.72 534	16.57 495	37.84 494	48.03 505	26.92 455	26.48 332	37.84 494	24.92 479	19.80 421	31.04 511	0.25 319	0.25 377	0.62 419	0.03 182	6.34 497	6.39 501

XPNet_ROB	17.33 462	4.84 431	15.44 418	11.15 464	6.64 446	20.88 433	16.10 490	36.26 480	39.54 468	31.80 490	41.32 484	41.30 511	23.91 469	24.67 466	27.40 492	1.07 456	0.74 463	0.79 434	0.25 368	1.10 394	1.31 409

BEATNet_4x	9.37 320	4.85 432	12.05 367	5.48 235	1.35 165	13.15 325	6.15 335	25.06 336	16.74 251	16.18 281	24.65 310	17.29 318	12.51 341	16.91 387	10.92 366	0.38 349	0.18 323	0.81 441	0.05 226	1.95 432	0.65 345

DualNet (step1)	12.44 405	4.86 433	17.49 436	5.97 270	2.94 283	17.57 409	8.30 390	28.75 381	23.91 342	24.38 429	21.03 269	24.64 399	17.82 433	13.58 314	9.82 346	6.44 517	0.87 473	6.62 513	7.44 524	3.20 465	3.11 465

test_sample9	15.04 437	4.86 433	17.49 436	5.97 270	2.94 283	17.57 409	8.30 390	28.75 381	23.91 342	24.38 429	21.03 269	24.64 399	17.82 433	20.07 427	20.17 443	6.44 517	36.07 554	6.62 513	7.44 524	3.20 465	3.11 465

test_sample8	17.19 458	4.86 433	17.49 436	5.97 270	2.94 283	17.57 409	8.30 390	31.87 425	18.55 277	33.54 499	26.00 322	40.64 507	32.90 514	20.07 427	20.17 443	6.44 517	36.07 554	6.62 513	7.44 524	3.20 465	3.11 465

STTStereo	12.97 416	4.88 436	26.57 481	7.54 366	5.41 407	13.43 329	6.49 350	30.53 411	26.35 370	25.14 438	31.43 401	32.00 455	14.12 373	16.01 371	14.83 404	0.29 329	0.31 394	0.67 425	1.08 471	1.21 400	1.11 398

RP	17.58 463	4.92 437	15.27 417	15.44 507	11.95 518	21.05 435	11.75 452	27.64 370	45.09 500	22.99 415	42.05 491	39.39 500	27.74 492	25.54 472	22.33 462	5.45 511	0.59 451	4.33 503	1.62 486	3.53 472	2.86 460

edge stereo	18.75 476	5.12 438	17.66 442	10.77 457	7.84 478	22.41 444	11.03 439	35.23 470	42.07 484	34.62 504	42.74 494	41.28 510	35.50 519	25.14 470	24.17 474	2.42 485	2.42 509	6.35 512	1.45 482	2.89 455	3.80 472

ACV-stereo	11.65 387	5.15 439	28.84 484	6.80 331	3.33 298	20.38 430	6.59 356	21.03 291	20.57 294	17.67 318	20.95 268	26.81 420	16.69 415	20.19 431	13.26 387	0.72 417	1.11 480	0.15 327	0.09 270	0.65 350	2.13 442

FADNet_RVC	11.94 394	5.17 440	39.74 509	6.44 304	3.46 305	11.42 292	4.17 270	29.16 390	26.89 372	17.97 324	25.96 321	13.41 253	15.67 404	15.84 361	13.54 391	0.90 442	0.75 465	0.55 413	1.20 475	3.65 475	2.85 458

SDNR	16.15 446	5.23 441	28.92 486	5.73 253	6.05 433	56.85 549	3.26 235	23.18 320	29.73 391	20.62 380	36.48 452	13.59 257	16.97 421	18.43 402	13.44 390	10.56 531	13.84 545	3.10 498	0.44 425	7.80 505	8.81 524

GwcNet	16.48 449	5.23 441	20.03 463	10.24 444	8.48 485	28.79 486	10.09 423	38.60 499	44.51 496	23.29 419	36.95 455	31.29 450	19.79 452	20.42 438	25.70 486	0.54 392	0.72 461	0.57 416	0.39 418	1.37 412	2.64 454

AANet_RVC	13.16 419	5.34 443	10.83 346	8.20 388	4.44 357	14.13 341	9.46 409	28.78 384	37.67 461	23.44 420	37.47 459	23.48 387	15.83 407	22.39 453	16.63 419	1.67 469	0.86 471	0.24 367	0.02 161	0.63 344	1.60 423

PSMNet_ROB	16.90 455	5.45 444	14.16 402	13.77 490	7.25 463	27.65 483	32.74 544	43.21 527	37.88 464	24.00 423	32.97 426	34.55 479	16.69 415	17.41 390	23.96 472	0.38 349	0.22 352	0.93 449	2.05 493	1.83 428	0.96 385

APVNet	17.75 467	5.46 445	20.35 465	12.31 481	8.40 484	30.16 493	24.10 528	41.14 515	30.12 399	25.08 437	41.09 482	31.24 448	23.12 465	27.07 479	27.86 498	0.34 340	0.56 449	3.02 496	0.52 436	1.68 423	1.45 417

rvit_105_1	13.56 429	5.57 446	19.88 461	13.22 487	4.58 362	15.04 360	28.61 539	26.56 358	42.75 486	18.83 348	24.53 308	20.93 359	13.85 366	18.02 399	11.90 378	1.74 470	0.60 452	0.25 368	2.10 495	0.61 338	1.64 425

AF-Net	18.38 474	5.60 447	14.21 404	15.95 508	10.78 507	22.26 442	10.45 433	35.39 471	50.22 519	24.71 433	37.77 460	41.55 512	29.24 500	29.11 489	26.67 488	4.35 506	0.06 174	4.56 505	0.90 458	2.42 442	1.38 413

YMNet	15.91 444	5.68 448	21.74 468	10.94 459	8.77 490	25.22 467	9.21 403	32.22 433	31.35 407	33.81 502	38.84 469	34.00 472	17.83 436	19.95 422	21.57 450	0.87 439	1.30 482	1.22 465	0.91 461	1.64 420	1.18 406

YMNet_1	15.91 444	5.68 448	21.74 468	10.94 459	8.77 490	25.22 467	9.21 403	32.22 433	31.35 407	33.81 502	38.84 469	34.00 472	17.83 436	19.95 422	21.57 450	0.87 439	1.30 482	1.22 465	0.91 461	1.64 420	1.18 406

z-ln-s-r	14.97 436	6.05 450	40.55 511	5.39 231	5.41 407	13.95 337	13.34 464	21.84 302	36.75 457	18.86 350	43.90 504	23.71 392	16.41 413	22.64 456	28.99 505	0.02 148	0.02 68	0.00 1	0.00 1	1.04 390	0.48 311

FINET	15.49 442	6.08 451	24.99 476	8.12 384	7.69 473	21.80 440	22.35 519	33.76 453	48.27 506	25.99 447	32.27 416	19.48 350	16.83 418	19.07 410	16.38 418	1.37 464	0.70 460	0.95 450	0.27 377	2.61 447	0.90 379

NCC-stereo	19.75 483	6.08 451	23.96 472	15.05 502	16.17 528	18.42 415	21.45 515	43.31 529	41.00 476	24.30 427	38.12 465	34.98 481	26.92 486	35.46 511	25.65 483	4.29 504	2.07 500	3.24 499	8.90 533	2.86 453	2.86 460

Abc-Net	19.75 483	6.08 451	23.96 472	15.05 502	16.17 528	18.42 415	21.45 515	43.31 529	41.00 476	24.30 427	38.12 465	34.98 481	26.92 486	35.46 511	25.65 483	4.29 504	2.07 500	3.24 499	8.90 533	2.86 453	2.86 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 205	6.09 454	11.30 352	9.19 410	7.41 467	4.75 92	1.74 135	19.70 272	11.74 184	10.61 170	8.65 114	10.67 199	3.22 93	13.81 319	3.60 194	0.31 333	0.23 358	0.12 306	0.36 410	0.48 291	0.38 280

ADCL	21.64 501	6.20 455	47.32 525	9.93 433	6.91 457	38.69 526	19.97 511	31.26 419	54.04 524	27.89 464	47.97 516	31.35 451	30.66 507	33.18 501	36.62 521	0.99 448	0.92 477	2.63 491	1.82 489	2.45 443	2.13 442

sAnonymous2	6.59 214	6.21 456	19.05 453	8.91 400	5.27 400	4.58 75	6.69 358	15.56 203	11.12 181	4.86 110	8.71 117	3.81 79	7.93 241	7.38 70	2.89 157	0.09 240	0.07 198	0.05 223	0.28 380	11.25 524	7.10 511

CroCo_RVC	6.59 214	6.21 456	19.05 453	8.91 400	5.27 400	4.58 75	6.69 358	15.56 203	11.12 181	4.86 110	8.71 117	3.81 79	7.93 241	7.38 70	2.89 157	0.09 240	0.07 198	0.05 223	0.28 380	11.25 524	7.10 511

SuperB	17.60 465	6.22 458	56.40 540	7.91 378	5.07 385	19.70 426	9.03 399	24.87 335	50.15 518	26.25 452	39.13 471	17.61 322	20.84 457	22.28 452	25.31 482	0.70 413	0.31 394	1.10 457	0.71 450	16.58 537	1.86 431

NCCL2	17.23 459	6.37 459	14.30 407	23.45 530	7.18 462	24.16 455	17.05 499	34.39 461	25.88 361	31.55 486	38.01 463	42.09 514	26.81 485	20.94 445	22.69 466	0.45 373	0.23 358	2.63 491	1.80 488	2.02 437	2.57 452

NaN_ROB	16.51 450	6.51 460	16.22 426	10.53 450	4.64 366	31.76 501	17.78 503	37.00 488	43.37 490	29.68 477	31.29 397	32.67 464	20.32 453	28.00 486	16.06 414	0.38 349	0.41 413	0.32 389	0.41 420	0.87 381	1.94 437

Wz-Net-MNSev	18.98 478	6.53 461	33.16 499	10.15 440	7.26 465	38.37 523	16.45 493	34.19 458	43.20 489	30.65 481	40.76 480	40.51 506	19.24 447	27.56 481	28.06 503	0.81 432	0.26 380	0.05 223	0.10 279	1.45 414	0.84 371

SANet	20.96 491	6.60 462	29.81 489	8.83 399	3.19 291	31.27 500	20.56 513	41.86 518	56.09 537	39.30 517	43.62 500	44.95 520	31.93 512	27.83 482	23.67 469	0.94 443	0.52 444	0.99 452	0.42 422	4.72 485	2.03 440

TCMNet	15.19 439	6.68 463	19.70 458	13.83 492	12.53 520	26.35 475	13.66 466	29.47 396	35.21 445	24.71 433	31.20 396	23.44 386	15.13 396	18.97 408	22.59 464	1.13 457	0.65 456	2.04 479	0.97 466	3.18 462	2.31 450

ADCRef	17.30 460	6.73 464	42.01 517	10.11 438	8.78 492	26.61 478	10.45 433	31.29 421	32.75 429	31.19 483	41.62 489	18.47 337	19.78 451	24.29 465	34.06 515	0.76 424	0.42 417	2.16 482	1.79 487	1.23 402	1.56 422

Anonymous_2	14.95 435	6.75 465	17.63 441	5.45 234	7.10 460	26.19 473	11.58 449	18.06 250	17.30 258	17.61 317	15.47 195	23.33 385	20.95 458	20.55 442	14.63 401	11.05 535	12.86 544	11.27 532	25.12 548	11.32 526	4.82 489

MeshStereo	22.27 505	6.87 466	11.15 350	7.69 370	4.87 371	37.70 520	13.06 461	41.64 517	36.95 458	50.92 540	53.41 532	58.12 544	41.93 535	37.73 526	27.62 496	2.52 487	2.37 506	2.99 495	2.07 494	3.09 459	2.60 453
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
PA-Net	16.29 447	6.88 467	27.34 482	9.88 432	11.12 510	21.77 439	28.15 538	32.06 429	39.49 467	19.99 366	27.91 345	23.50 388	20.59 455	20.25 433	24.04 473	0.24 313	2.26 505	0.22 360	4.59 513	1.13 397	4.48 485
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DEFOM-Stereo_RVC	3.18 74	6.90 468	3.85 32	10.48 449	1.59 185	4.71 84	0.47 35	8.39 78	2.76 28	2.34 40	3.12 29	0.74 35	7.20 228	9.02 127	1.62 65	0.00 1	0.14 301	0.00 1	0.19 333	0.02 3	0.03 27

DPSNet	24.40 519	6.97 469	33.14 498	11.16 465	6.54 444	53.33 543	43.32 553	51.28 544	59.37 545	30.89 482	39.36 472	40.35 505	34.30 518	32.57 500	25.09 480	4.65 509	1.62 492	0.37 396	0.66 447	8.51 513	4.44 484

LALA_ROB	19.19 479	7.15 470	15.93 423	12.96 484	5.30 403	28.30 485	23.21 526	42.51 520	36.69 456	33.45 498	40.81 481	50.96 538	24.53 473	27.92 483	25.66 485	0.60 401	0.44 423	2.04 479	1.22 476	2.54 446	1.47 418

MSAF-DinoV2	20.61 489	7.35 471	24.41 474	11.43 472	4.88 372	30.12 492	16.70 496	39.67 506	54.27 526	22.75 411	32.01 411	48.05 532	30.44 506	37.52 524	40.45 534	0.72 417	0.50 439	0.44 401	1.23 477	4.64 483	4.54 486

PS-NSSS	13.70 431	7.41 472	14.68 412	6.70 324	5.63 417	18.43 417	12.59 458	38.89 503	25.56 358	20.27 374	35.71 448	21.11 363	16.35 412	17.16 389	17.56 426	2.28 479	0.53 445	5.37 507	0.36 410	4.28 481	3.09 464

w-ln-seven-2	17.58 463	7.62 473	41.78 515	11.29 469	6.55 445	23.49 452	14.08 470	29.64 398	39.85 471	28.44 468	42.38 492	30.45 444	27.66 491	22.16 451	22.15 459	0.44 371	0.49 437	0.65 423	0.17 318	1.58 416	0.81 367

GMStereo_Zeroshot	10.83 375	7.81 474	19.95 462	9.55 420	2.47 253	11.83 297	1.31 90	20.84 289	20.52 293	22.73 410	35.93 449	24.76 405	5.94 190	19.68 419	7.04 291	0.45 373	0.02 68	0.25 368	0.01 129	5.38 493	0.19 192

HBP-ISP	12.52 408	7.82 475	8.47 246	7.57 368	4.27 343	12.56 313	6.42 346	28.68 380	29.56 387	21.11 392	35.69 447	15.85 287	18.42 440	20.44 439	11.00 370	3.03 492	2.63 511	7.09 522	3.97 510	3.58 473	2.27 449

DANet	16.85 452	8.00 476	26.04 480	14.56 501	7.25 463	20.59 432	5.37 301	26.22 354	26.02 367	32.17 492	36.00 450	37.20 489	29.77 502	30.75 494	24.62 478	1.14 459	1.34 484	2.21 484	0.51 435	3.18 462	4.07 479
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 496	8.24 477	37.97 506	15.14 505	9.26 497	50.87 540	16.80 498	27.96 372	30.54 401	38.92 514	42.93 497	33.27 466	32.17 513	27.99 485	25.25 481	4.40 507	3.83 528	3.60 502	0.97 466	7.91 508	6.95 508

PDISCO_ROB	24.45 521	9.24 478	29.28 488	28.68 539	19.96 536	37.14 518	15.33 486	45.04 534	54.69 528	29.24 473	42.67 493	46.07 526	28.17 495	35.35 508	30.30 509	9.92 529	2.13 502	6.90 517	3.20 503	8.74 514	6.87 507

w-ln-seven	21.04 493	9.30 479	55.15 538	11.32 470	9.98 500	30.27 494	18.05 504	37.06 489	55.12 533	36.70 509	43.26 499	33.73 471	22.90 463	22.63 455	29.52 506	0.39 359	0.18 323	0.85 444	0.16 313	2.75 450	1.47 418

RTSC	19.64 482	9.36 480	31.06 495	10.99 461	6.24 439	28.10 484	10.14 427	37.50 493	58.34 543	31.74 488	36.70 454	32.50 461	21.03 459	36.00 519	37.24 526	1.23 462	0.44 423	0.12 306	0.31 395	1.98 433	1.69 428

ADCPNet	21.93 502	9.38 481	57.92 541	11.76 475	6.88 455	36.03 516	18.44 506	32.80 441	35.93 450	32.91 497	43.80 503	39.21 499	26.99 488	31.14 496	36.94 523	2.05 477	2.67 513	2.30 486	3.45 505	4.22 480	3.82 473

CSAN	21.34 498	9.45 482	23.34 471	20.99 524	4.95 376	32.57 505	34.26 545	38.83 502	49.95 516	36.97 511	39.72 475	44.97 521	31.73 511	26.05 473	23.94 471	1.52 467	0.47 432	0.85 444	1.43 481	2.73 449	2.14 445

ETE_ROB	17.67 466	9.48 483	17.66 442	13.60 488	4.57 361	23.03 448	21.09 514	32.49 436	35.24 446	30.49 480	38.06 464	46.18 527	24.49 472	26.40 476	24.21 475	0.46 378	0.24 369	1.14 458	0.84 456	1.52 415	2.13 442

PWCDC_ROB	17.80 468	9.62 484	18.38 449	17.95 514	7.74 474	24.61 459	5.56 313	34.41 462	52.79 522	29.66 476	50.20 523	20.63 356	19.69 450	29.85 493	20.87 447	6.18 514	0.26 380	0.10 288	0.05 226	5.36 492	2.00 439

MSMD_ROB	22.90 509	9.64 485	14.76 414	17.46 513	9.88 499	34.94 512	18.83 507	33.67 452	37.47 459	40.97 521	59.80 544	45.93 525	38.34 527	31.74 498	23.24 468	6.22 516	3.58 525	8.78 526	11.03 538	6.76 500	5.06 492

z-mn7	21.05 494	9.91 486	45.96 523	11.27 468	5.23 394	33.41 509	15.27 484	35.65 474	57.07 539	26.62 454	53.08 529	32.21 457	24.80 478	35.65 514	30.93 510	0.49 382	0.25 377	0.55 413	0.11 289	1.62 418	0.90 379

SHD	21.32 497	10.03 487	30.16 492	14.30 498	8.68 487	24.15 454	8.93 397	40.82 511	61.17 547	35.79 507	44.15 505	38.73 496	30.20 503	33.88 502	31.09 512	2.00 476	0.81 468	1.17 459	1.55 483	4.08 478	4.78 488

dad	12.24 399	10.20 488	13.68 395	6.64 320	1.47 172	13.55 331	3.58 255	17.62 237	35.33 447	27.15 460	32.65 420	30.85 446	10.86 298	14.33 329	10.04 353	2.95 491	0.55 448	7.92 524	0.91 461	3.35 469	1.17 404

FBW_ROB	21.00 492	10.23 489	22.72 470	13.71 489	6.77 451	30.49 498	16.46 494	44.58 532	43.57 492	44.25 530	39.59 474	43.27 517	26.12 483	33.96 504	21.80 454	2.58 488	1.84 496	7.14 523	2.78 500	4.00 477	4.06 478

psmorigin	20.95 490	10.24 490	35.84 501	9.75 426	7.05 459	24.59 458	10.11 424	32.85 442	32.17 421	43.09 525	54.57 536	42.79 515	36.62 522	35.99 518	27.41 493	1.58 468	2.72 514	0.79 434	1.05 469	3.26 468	6.50 502

Syn2CoEx	17.03 457	10.40 491	25.65 479	20.35 519	8.02 482	26.28 474	11.27 443	37.16 490	32.69 428	28.89 469	40.17 477	29.27 434	26.63 484	19.19 413	17.63 427	0.98 447	0.54 446	1.23 467	0.23 352	1.82 427	2.24 448

PWC_ROB	18.37 473	10.55 492	25.19 477	10.21 442	6.29 442	23.75 453	4.79 290	35.93 477	48.75 510	32.56 494	44.46 506	34.68 480	24.78 477	30.99 495	25.72 487	1.38 466	0.08 218	1.57 472	0.26 372	2.18 441	3.17 470

Wz-Net-LNSev	18.19 472	10.57 493	41.33 513	10.19 441	7.94 480	24.29 456	15.28 485	34.15 456	43.38 491	32.90 496	43.72 502	31.94 454	22.21 461	20.81 444	22.26 460	0.47 379	0.22 352	0.00 1	0.02 161	1.22 401	0.94 384

XX-TBD	4.45 126	10.67 494	3.01 7	10.28 446	0.57 54	5.84 173	0.07 4	7.57 59	12.24 192	11.43 178	14.74 188	4.07 84	1.66 45	4.51 20	2.05 99	0.01 94	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.26 180	0.01 1

ADCMid	22.76 508	10.75 495	41.73 514	11.23 466	7.97 481	27.26 481	19.18 510	35.44 473	38.02 465	40.23 519	46.38 511	36.56 487	42.70 536	38.20 528	40.75 535	1.77 471	1.43 488	3.05 497	3.81 508	4.96 487	3.82 473

MANE	31.97 538	10.75 495	17.71 445	20.94 523	13.77 523	47.80 536	26.85 534	53.00 549	55.20 534	59.29 544	64.30 551	64.93 555	56.31 554	51.83 550	38.69 530	9.61 528	4.72 532	6.91 518	19.93 546	9.20 515	7.64 517

FADNet	14.18 432	10.92 497	37.56 504	7.79 376	6.64 446	17.48 407	6.91 366	34.73 465	34.03 434	18.85 349	27.02 338	28.26 427	14.24 377	17.77 394	10.09 354	0.41 364	0.67 459	0.37 396	0.37 414	8.13 509	1.34 410

FC-DCNN v2	24.44 520	10.97 498	18.53 450	18.49 517	9.18 496	37.41 519	23.03 523	40.91 513	43.02 487	46.46 535	54.06 535	50.67 536	38.26 526	35.41 509	27.52 494	6.85 520	3.38 522	6.03 510	4.89 516	7.82 506	5.94 495

FC-DCNN	24.37 518	10.99 499	19.02 452	18.44 516	9.16 495	36.98 517	23.07 524	40.44 509	43.05 488	46.25 534	53.58 534	50.44 535	37.86 524	35.45 510	27.57 495	6.87 521	3.37 521	6.01 509	4.88 515	7.86 507	6.05 496

DeepPrunerF	19.92 487	11.02 500	44.29 518	20.74 522	17.75 532	19.19 422	22.57 520	36.86 487	49.93 514	25.48 443	36.62 453	24.69 402	23.97 470	23.44 460	21.79 453	2.68 489	1.63 493	5.70 508	3.95 509	3.38 470	2.67 455

StereoAnything_RVC	2.31 39	11.20 501	4.65 69	2.23 8	0.14 1	1.49 4	0.17 17	4.50 4	1.24 2	1.03 8	0.06 1	0.20 1	3.60 109	8.05 85	0.59 4	0.02 148	0.11 263	0.00 1	0.00 1	6.97 501	0.03 27

AnonymousM	6.33 206	11.42 502	3.06 9	3.93 112	1.49 177	4.54 74	3.29 238	11.00 125	7.70 139	16.52 291	9.38 127	9.07 181	3.97 117	7.10 65	3.01 167	0.43 369	0.07 198	22.69 540	7.67 528	0.06 44	0.21 204

FADNet-RVC	13.27 424	11.57 503	39.71 508	7.94 379	4.50 359	15.41 368	6.95 369	27.96 372	22.98 328	20.37 376	30.73 385	26.86 421	11.31 313	20.50 441	14.28 399	0.14 260	0.14 301	0.13 317	0.18 320	2.83 452	0.86 375

DGSMNet	19.79 485	12.06 504	33.43 500	13.79 491	16.23 530	22.97 447	15.88 489	35.41 472	41.96 482	19.90 365	32.16 415	35.60 484	18.14 438	29.48 492	23.10 467	3.85 500	3.89 530	6.16 511	4.75 514	13.56 530	13.44 538

aanetorigin	19.21 480	12.59 505	53.50 531	9.67 424	7.83 477	11.85 299	13.87 468	17.05 230	34.15 437	49.18 537	48.89 519	34.05 475	30.22 504	22.86 457	28.00 502	1.01 451	0.75 465	0.67 425	0.89 457	3.07 458	4.14 480

WZ-Net	25.17 524	12.95 506	63.02 546	15.13 504	10.42 506	38.51 524	27.42 537	40.46 510	54.17 525	28.32 467	52.95 528	40.81 508	28.36 497	37.07 521	41.35 540	1.21 461	0.21 342	0.73 429	0.94 464	5.42 494	3.87 475

zh-mn7	21.99 503	13.21 507	53.55 532	10.73 454	5.68 420	27.38 482	14.94 479	34.53 464	56.55 538	40.02 518	57.13 540	31.28 449	23.73 468	35.83 516	30.28 508	0.95 445	0.44 423	0.22 360	0.19 333	1.26 404	1.86 431

RGC	19.90 486	13.26 508	20.24 464	18.19 515	14.06 525	21.21 436	14.33 472	34.97 466	43.60 493	27.73 463	41.49 487	39.76 501	27.98 493	34.52 506	21.37 448	3.66 499	0.54 446	8.67 525	4.16 511	4.19 479	4.02 477

AnyNet_C32	23.37 512	13.28 509	40.29 510	12.36 482	11.44 513	30.39 495	29.15 540	31.36 422	44.90 499	35.36 505	48.86 517	33.61 470	34.20 517	43.15 538	41.62 541	1.27 463	1.35 485	1.18 461	2.58 498	4.77 486	6.27 499

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 514	13.60 510	30.09 491	25.46 533	10.02 502	38.51 524	20.40 512	35.77 476	43.76 494	42.15 523	47.10 515	39.99 503	28.20 496	35.96 517	27.06 490	3.64 498	3.85 529	6.66 516	16.30 544	4.97 488	4.98 491

ADCS	26.20 527	13.71 511	46.90 524	14.51 500	10.34 504	30.46 497	22.72 522	42.81 525	57.61 542	42.58 524	49.37 521	41.91 513	40.43 532	41.90 537	44.58 546	2.37 482	2.19 504	2.37 488	3.29 504	7.32 502	6.52 503

UDGNet	10.05 349	13.89 512	10.00 328	9.36 413	2.69 265	7.82 237	1.88 156	18.86 262	34.64 441	17.52 316	13.70 181	13.40 252	7.18 227	13.01 297	6.30 284	5.30 510	0.08 218	12.57 534	2.80 501	8.19 511	1.71 429

MFN_U_SF_RVC	28.16 529	14.14 513	53.23 530	21.11 525	7.91 479	39.97 528	13.13 462	51.65 546	46.34 503	47.41 536	53.38 531	55.32 542	40.53 533	38.47 529	39.74 532	5.67 512	4.46 531	6.98 519	8.73 532	7.47 503	7.44 515

UDG	21.45 500	14.84 514	14.44 409	21.30 527	20.08 537	32.05 504	13.76 467	35.98 479	35.52 448	25.93 446	30.69 383	37.26 490	30.66 507	21.97 449	19.89 442	10.88 533	5.55 535	22.78 541	7.65 527	14.83 535	13.05 537

FCDSN-DC	25.59 526	14.91 515	18.83 451	28.55 538	15.68 526	39.29 527	18.16 505	42.83 526	41.69 479	44.43 531	51.94 526	50.82 537	39.22 530	34.59 507	27.29 491	6.05 513	3.63 526	7.01 520	6.41 520	10.35 518	10.17 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zh-sn7	23.03 511	15.48 516	50.25 527	14.08 496	7.77 476	26.71 479	23.32 527	36.59 483	48.43 508	33.80 501	51.71 525	33.34 468	33.77 516	39.91 533	37.07 524	0.60 401	0.86 471	0.54 412	0.35 406	3.18 462	2.85 458

ccnet	24.02 515	16.16 517	21.70 467	11.83 477	17.75 532	37.87 521	16.18 491	45.46 535	31.93 417	36.99 512	46.46 514	38.76 497	29.52 501	37.55 525	40.93 538	9.20 526	6.29 536	9.63 528	7.71 529	11.19 523	7.21 513

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 454	16.27 518	17.93 447	11.24 467	6.69 449	28.95 490	10.44 432	41.23 516	21.49 308	29.68 477	34.27 441	32.48 459	11.00 303	20.05 426	15.09 407	8.22 522	2.59 510	12.23 533	0.75 453	10.40 519	6.34 500

XQC	24.10 517	16.76 519	50.68 528	21.37 528	11.01 509	35.24 514	18.84 508	37.28 492	55.11 532	31.64 487	30.06 377	37.71 493	30.31 505	37.17 522	39.66 531	4.20 503	0.41 413	2.76 494	1.89 491	11.46 527	8.42 522

Wz-Net-SNSev	22.67 507	16.94 520	45.69 521	13.85 493	8.52 486	28.89 488	27.06 535	39.39 504	55.04 531	31.77 489	53.23 530	39.18 498	23.41 467	26.40 476	36.25 519	0.78 426	0.21 342	1.21 463	0.90 458	3.03 457	1.62 424

PASM	28.19 530	17.35 521	48.18 526	22.49 529	22.20 540	25.92 471	25.84 533	34.35 460	49.45 512	35.37 506	39.48 473	46.72 529	33.36 515	34.28 505	36.77 522	11.73 538	14.94 546	17.43 538	22.18 547	13.45 529	12.32 536

SAMSARA	34.43 543	18.53 522	31.91 496	55.34 554	35.34 548	75.99 572	94.71 581	47.97 539	50.84 521	37.47 513	36.99 456	53.12 541	38.55 528	39.56 531	38.65 529	3.59 497	5.40 534	2.22 485	3.72 507	9.43 516	9.29 529

PVD	33.19 540	18.59 523	37.64 505	26.09 534	16.99 531	33.25 508	42.25 552	51.42 545	66.03 557	52.65 542	64.31 552	51.93 540	55.13 550	51.61 549	40.40 533	4.00 502	3.51 524	9.53 527	4.26 512	10.62 520	23.56 547

ELAS	33.68 541	18.95 524	36.71 503	20.64 520	13.61 522	56.43 545	35.14 547	50.03 543	49.90 513	60.58 547	63.83 550	58.64 547	53.36 547	50.73 545	44.44 545	11.03 534	6.58 538	10.02 529	7.43 523	13.58 532	11.94 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 542	19.15 525	35.97 502	21.28 526	13.79 524	52.58 541	36.11 549	48.96 541	55.66 535	61.47 551	62.91 546	58.35 546	53.55 548	53.37 552	42.23 542	11.25 536	6.64 539	10.32 530	7.05 522	13.56 530	11.58 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 460	19.38 526	30.46 494	20.66 521	9.36 498	16.06 382	9.06 401	43.89 531	40.04 472	25.35 442	23.73 300	32.90 465	15.37 402	28.91 488	17.05 421	3.04 493	0.27 385	1.88 477	0.45 427	6.73 498	1.37 412

LSM	29.98 533	19.52 527	55.11 537	19.06 518	53.75 559	32.57 505	23.17 525	42.61 522	48.57 509	45.97 533	55.04 538	42.93 516	36.02 520	35.63 513	27.03 489	2.33 480	9.19 542	4.87 506	7.71 529	10.65 521	27.91 552

DDUNet	22.66 506	19.69 528	14.64 410	24.11 531	22.38 541	24.84 460	17.71 502	30.36 409	30.32 400	29.02 470	37.31 458	37.63 492	24.66 476	24.67 466	17.08 422	18.42 543	7.92 541	26.43 544	11.81 539	17.23 538	16.95 542

Wz-Net-TNSev	25.12 522	20.16 529	57.98 542	9.56 421	7.42 468	42.73 531	22.27 518	35.14 468	53.46 523	35.97 508	42.74 494	45.83 523	39.87 531	36.56 520	34.73 516	1.82 474	1.51 490	0.76 431	1.34 480	5.84 496	6.80 505

BEATNet-Init1	35.08 545	20.64 530	54.70 536	27.43 536	12.00 519	58.29 551	31.01 542	52.58 548	57.49 541	60.36 546	62.98 547	69.98 558	55.54 552	53.00 551	44.40 544	4.61 508	2.84 517	7.05 521	6.89 521	10.97 522	8.94 525

EDNetEfficient	25.16 523	22.23 531	77.22 565	9.09 406	7.38 466	19.38 423	16.78 497	21.41 296	55.74 536	61.52 552	53.51 533	36.22 486	40.65 534	24.22 463	38.27 528	0.62 408	0.74 463	0.86 447	2.60 499	7.70 504	7.09 510

CC-Net-ROB	22.04 504	22.91 532	28.86 485	14.05 495	8.73 489	33.79 510	15.26 483	46.84 536	36.06 452	33.72 500	32.10 413	35.47 483	24.02 471	23.57 461	27.88 499	8.95 525	2.95 519	24.94 543	3.68 506	12.41 528	4.62 487

RTS	30.15 534	23.12 533	96.33 580	16.71 509	11.63 514	58.66 552	24.28 529	36.80 485	62.63 551	43.79 528	46.10 509	32.56 462	43.90 537	51.29 547	40.92 536	2.38 483	0.66 457	1.06 453	0.74 451	5.11 489	4.34 482

RTSA	30.15 534	23.12 533	96.33 580	16.71 509	11.63 514	58.66 552	24.28 529	36.80 485	62.63 551	43.79 528	46.10 509	32.56 462	43.90 537	51.29 547	40.92 536	2.38 483	0.66 457	1.06 453	0.74 451	5.11 489	4.34 482

SQANet	21.24 495	24.08 535	19.60 457	26.40 535	18.74 534	30.87 499	9.24 405	32.70 439	29.58 389	25.25 439	33.37 431	33.47 469	19.19 446	28.11 487	18.32 431	10.87 532	2.92 518	26.49 545	5.65 519	18.43 540	11.48 533

AnyNet_C01	29.76 532	25.78 536	75.37 563	17.03 511	11.34 511	49.00 538	27.12 536	37.99 495	40.05 473	40.73 520	65.13 554	46.98 530	38.86 529	46.63 541	48.19 551	2.14 478	2.13 502	2.13 481	2.56 497	8.14 510	7.98 519

PSMNet-RUCA	24.03 516	26.83 537	40.96 512	35.46 542	34.27 547	16.24 393	9.79 415	39.82 507	31.45 409	31.49 485	41.54 488	36.82 488	26.02 482	27.92 483	15.09 407	11.51 537	2.06 499	20.58 539	8.10 531	15.83 536	8.74 523

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 261	27.25 538	41.87 516	2.73 40	0.41 26	4.25 63	1.50 103	6.63 45	3.87 54	4.31 92	3.78 42	2.48 61	1.39 34	5.67 34	1.56 58	25.09 548	0.05 141	0.01 160	0.08 257	4.67 484	14.58 539

GANetREF_RVC	25.41 525	29.28 539	24.63 475	25.18 532	6.04 432	30.44 496	35.39 548	47.84 538	50.60 520	36.88 510	36.04 451	34.11 477	31.23 509	37.46 523	27.96 501	8.58 523	2.66 512	16.29 536	4.95 517	14.37 534	8.32 521
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
test_for_model	9.76 335	30.79 540	6.40 145	27.43 536	18.83 535	5.78 168	1.78 143	8.51 79	8.82 157	13.12 214	5.92 91	5.28 117	2.60 80	5.21 26	1.43 52	9.57 527	2.41 507	0.00 1	0.06 243	33.29 550	8.04 520

DispFullNet	30.27 536	31.74 541	58.63 543	30.13 540	28.18 545	31.79 502	8.94 398	37.16 490	54.68 527	32.60 495	37.99 462	44.62 519	28.80 499	41.55 536	27.93 500	11.94 539	3.46 523	35.53 549	12.34 540	30.08 548	17.26 543

NVStereoNet_ROB	41.93 551	32.40 542	44.55 519	36.60 543	27.78 544	34.52 511	32.38 543	48.84 540	57.18 540	69.34 560	75.62 566	66.07 557	64.86 558	47.34 542	60.78 562	15.72 541	23.99 549	23.40 542	32.06 551	21.34 542	23.86 548
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 547	34.69 543	53.68 533	37.47 544	12.55 521	56.80 548	22.63 521	52.02 547	63.29 553	66.20 557	63.82 549	58.12 544	53.73 549	51.21 546	46.48 548	8.79 524	5.31 533	14.69 535	15.22 543	17.27 539	9.21 528

Consistency-Raft	41.82 550	35.10 544	44.56 520	32.85 541	41.39 553	46.76 535	34.76 546	57.01 553	54.94 530	32.10 491	65.22 555	30.82 445	48.46 543	40.81 535	48.77 552	27.39 550	34.28 552	42.92 551	51.66 561	39.28 551	27.28 549

EDNetEfficientorigin	28.98 531	35.45 545	99.82 590	9.43 414	5.65 418	24.97 463	14.79 476	26.06 351	54.82 529	60.87 548	57.59 541	45.42 522	50.27 545	26.11 474	43.62 543	0.30 330	0.37 408	1.61 473	2.35 496	10.17 517	9.99 530

otaku	33.18 539	35.99 546	52.93 529	40.01 545	21.41 538	55.08 544	17.25 500	43.30 528	61.58 548	39.25 516	49.16 520	46.61 528	28.49 498	39.77 532	28.76 504	18.56 544	7.00 540	31.82 547	9.61 535	21.53 543	15.48 540

Ntro	34.97 544	37.63 547	54.53 535	43.26 549	22.45 542	57.73 550	21.97 517	47.14 537	64.21 554	39.12 515	48.86 517	47.93 531	36.94 523	40.66 534	29.83 507	17.16 542	6.51 537	32.70 548	10.17 536	24.06 544	16.48 541

coex-ft	30.77 537	38.58 548	93.29 579	9.44 417	5.62 416	34.95 513	25.30 532	30.83 414	59.36 544	73.23 565	58.53 542	45.92 524	47.29 541	29.44 491	45.30 547	1.37 464	1.65 494	0.95 450	0.96 465	8.35 512	4.96 490

GCST	37.32 548	40.98 549	25.25 478	92.15 582	35.59 549	25.00 464	1.02 73	25.45 340	19.73 286	26.01 449	15.21 193	19.51 352	4.75 155	16.71 384	4.32 229	80.90 575	35.46 553	87.50 581	74.71 571	73.21 572	42.99 559

JetBlue	54.08 555	45.10 550	74.15 561	51.17 552	47.68 554	75.66 571	60.97 562	63.63 557	62.09 550	63.32 555	64.88 553	78.86 565	68.17 559	68.15 561	75.09 577	36.86 551	24.88 551	29.01 546	29.12 549	28.71 547	34.13 554

ACVNet_1	41.30 549	49.46 551	64.91 551	44.67 550	25.07 543	49.43 539	25.23 531	55.33 551	65.87 556	59.72 545	59.33 543	63.43 553	48.79 544	49.63 544	37.09 525	19.05 545	9.82 543	38.29 550	13.97 542	28.67 546	18.23 546

DLNR_Zeroshot_test	27.62 528	51.32 552	91.46 577	98.51 587	98.03 586	3.10 25	0.50 37	30.95 415	7.65 138	8.16 141	15.68 196	7.31 156	1.63 42	11.87 238	4.21 226	40.37 553	0.87 473	0.06 237	0.34 405	80.23 576	0.24 226

ACVNet-4b	36.40 546	52.20 553	56.11 539	42.45 548	21.78 539	48.56 537	14.37 473	49.50 542	60.15 546	43.17 526	46.38 511	55.62 543	24.56 474	38.15 527	21.97 455	25.13 549	3.66 527	46.93 552	33.56 552	25.97 545	17.74 544

SGM+DAISY	54.67 556	56.61 554	62.73 545	40.21 546	53.22 557	61.95 557	48.59 555	55.05 550	44.62 498	61.03 550	63.68 548	60.46 550	55.62 553	60.68 556	55.34 558	56.34 562	48.56 563	50.16 553	49.63 558	52.25 556	56.76 563

IMH-64-1	59.25 559	58.09 555	67.69 555	66.06 556	50.51 555	56.45 546	49.45 557	68.83 562	67.75 560	67.58 558	80.37 570	70.15 559	74.28 566	72.16 568	48.94 553	42.00 554	42.87 557	65.57 558	47.02 554	51.52 553	37.76 556

IMH-64	59.25 559	58.09 555	67.69 555	66.06 556	50.51 555	56.45 546	49.45 557	68.83 562	67.75 560	67.58 558	80.37 570	70.15 559	74.28 566	72.16 568	48.94 553	42.00 554	42.87 557	65.57 558	47.02 554	51.52 553	37.76 556

anonymity	52.32 553	58.23 557	63.91 547	41.12 547	59.25 563	53.27 542	41.04 551	55.69 552	40.20 474	54.85 543	49.49 522	49.13 534	55.48 551	59.07 554	49.65 555	55.86 560	50.03 566	51.00 554	51.08 559	51.71 555	56.36 561

SPS-STEREO	55.62 557	59.14 558	64.16 548	45.05 551	53.84 560	59.88 555	44.00 554	59.53 555	49.94 515	62.33 553	61.09 545	59.80 548	56.82 555	60.06 555	57.85 559	58.41 563	48.34 562	51.07 555	49.21 557	55.41 559	56.48 562
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 561	60.33 559	67.78 557	69.51 560	53.65 558	65.09 561	54.21 559	72.00 570	73.28 565	72.49 563	81.93 572	72.96 561	79.81 570	76.65 574	51.41 556	43.57 556	49.82 565	67.81 560	51.14 560	54.83 558	40.67 558

ACVNet_2	57.39 558	61.72 560	72.56 560	66.35 558	38.29 551	61.93 556	48.64 556	71.64 569	81.91 574	79.28 573	88.72 581	76.25 562	72.87 564	54.33 553	46.74 550	37.13 552	23.36 548	54.52 557	37.80 553	46.22 552	27.59 550

RainbowNet	51.25 552	62.74 561	64.52 550	60.13 555	39.00 552	58.72 554	30.83 541	57.31 554	79.18 571	50.24 538	65.35 556	60.13 549	44.25 539	49.47 543	41.16 539	46.52 557	46.06 560	52.72 556	31.78 550	52.33 557	32.47 553

MADNet+	53.31 554	68.61 562	98.75 587	67.03 559	37.58 550	79.83 578	81.74 577	60.38 556	61.61 549	51.43 541	54.92 537	61.11 551	59.29 556	69.66 563	76.71 578	23.88 547	24.03 550	17.08 537	12.35 541	32.47 549	27.69 551

LRCNet_RVC	73.59 572	69.80 563	74.41 562	77.63 566	60.56 566	40.33 529	15.08 482	71.04 567	48.36 507	88.07 581	94.62 583	90.11 579	81.83 573	80.58 577	61.26 564	97.12 587	72.30 578	96.65 586	97.58 587	77.13 575	77.30 577

TorneroNet-64	65.66 562	70.70 564	71.20 559	76.52 564	59.70 565	66.78 562	58.05 560	67.53 561	80.00 572	62.67 554	67.40 557	83.09 570	69.42 561	67.34 558	62.05 565	48.31 559	44.07 559	72.93 562	63.88 563	68.05 563	53.58 560

LVE	71.50 566	72.46 565	83.91 572	75.21 563	55.29 562	74.81 566	62.76 564	77.22 575	83.77 576	82.09 575	87.11 580	83.38 571	82.41 575	75.93 572	64.49 567	48.28 558	57.24 572	74.61 564	62.53 562	65.49 560	61.01 565

WAO-6	70.64 564	73.02 566	66.25 552	79.92 571	61.74 567	68.74 563	59.08 561	75.27 574	87.02 578	74.72 566	79.40 569	79.19 566	84.60 576	67.70 560	60.53 561	67.85 566	48.88 564	81.48 570	73.29 568	65.57 561	58.60 564

TorneroNet	71.21 565	73.44 567	75.82 564	80.82 573	65.65 569	70.53 565	64.39 565	71.42 568	75.97 567	71.47 562	73.68 564	84.17 573	74.00 565	69.85 564	69.09 569	59.37 564	48.19 561	79.67 566	73.51 569	74.93 574	68.26 573

UNDER WATER-64	73.11 571	74.48 568	87.70 573	74.03 562	55.20 561	78.24 575	75.71 574	65.33 559	67.91 562	75.60 568	69.32 560	84.41 574	76.93 568	68.43 562	72.45 572	81.18 576	56.77 571	82.46 573	80.34 574	68.22 564	67.48 572

WAO-7	72.21 569	78.21 569	54.04 534	79.33 570	69.31 573	70.20 564	72.09 572	77.85 578	84.90 577	77.35 569	86.03 576	79.37 567	79.88 571	65.32 557	65.33 568	62.33 565	69.70 577	70.51 561	73.21 567	67.23 562	62.02 566

WAO-8	76.87 576	78.41 570	66.45 553	86.81 576	72.47 575	79.27 576	68.59 568	77.75 576	89.01 580	83.09 577	86.98 577	85.87 576	84.97 578	72.12 566	69.11 570	74.93 570	55.23 569	87.79 582	83.50 576	70.47 567	64.56 568

Venus	76.87 576	78.41 570	66.45 553	86.81 576	72.47 575	79.27 576	68.59 568	77.75 576	89.01 580	83.09 577	86.98 577	85.87 576	84.97 578	72.12 566	69.11 570	74.93 570	55.23 569	87.79 582	83.50 576	70.48 568	64.56 568

UNDER WATER	75.92 574	79.25 572	87.75 574	84.39 574	66.43 570	77.08 573	77.22 575	66.90 560	72.16 564	75.32 567	71.56 563	85.89 578	82.15 574	70.11 565	74.99 576	79.34 573	53.61 568	86.40 579	84.53 578	71.29 569	72.11 575

MFMNet_re	72.05 567	79.64 573	64.23 549	52.73 553	84.71 578	77.93 574	68.35 566	63.96 558	66.93 558	61.00 549	71.29 562	63.84 554	68.91 560	72.42 570	61.11 563	82.03 578	74.22 579	80.34 569	74.44 570	83.62 579	89.34 581

notaker	72.18 568	79.78 574	78.84 567	78.75 568	68.52 571	63.26 559	61.68 563	69.22 565	75.95 566	77.58 570	78.85 568	79.69 568	84.79 577	77.39 575	58.43 560	69.68 569	60.79 573	77.46 565	68.48 565	69.62 565	64.92 570

JetRed	79.55 579	79.88 575	91.52 578	71.05 561	75.80 577	91.66 580	80.11 576	79.14 579	80.44 573	84.35 579	84.23 575	83.38 571	72.48 563	79.43 576	85.44 581	69.33 568	81.58 580	73.66 563	72.56 566	82.35 577	72.60 576

ktn	72.58 570	80.06 576	69.96 558	79.14 569	69.86 574	75.40 570	70.43 571	69.01 564	76.90 568	72.88 564	77.46 567	77.43 563	77.41 569	72.78 571	55.00 557	79.09 572	65.99 574	80.09 568	68.29 564	71.46 570	62.98 567

HanzoNet	77.61 578	81.11 577	82.83 569	77.82 567	69.15 572	75.25 569	69.06 570	73.49 572	77.84 570	82.19 576	82.80 573	85.42 575	86.67 580	85.99 581	73.64 574	85.24 582	68.38 576	81.71 571	75.47 572	71.98 571	66.24 571

DPSimNet_ROB	74.29 573	83.27 578	59.30 544	77.19 565	65.13 568	75.14 568	74.95 573	73.99 573	76.94 569	81.99 574	75.48 565	80.18 569	71.76 562	67.39 559	84.00 580	81.87 577	51.14 567	79.99 567	76.70 573	70.17 566	79.21 578

Dean	80.72 580	85.82 579	83.27 570	84.91 575	59.53 564	75.11 567	68.39 567	81.59 580	88.05 579	92.41 582	86.98 577	92.41 581	93.02 582	83.11 579	73.31 573	68.01 567	66.13 575	94.82 585	84.66 579	83.28 578	69.50 574

PWCK	65.90 563	88.63 580	79.40 568	80.32 572	29.96 546	63.85 560	39.45 550	72.07 571	71.26 563	78.74 572	68.99 559	77.82 564	61.77 557	82.81 578	62.64 566	80.17 574	39.88 556	81.90 572	47.37 556	73.54 573	37.51 555

ASD4		90.49 581

USTest	93.52 586	90.92 582	77.74 566	87.90 581	92.63 583	100.00 591	100.00 591	99.79 590	99.80 588	99.21 589	99.52 588	98.03 586	99.15 588	89.52 582	99.31 589	90.37 583	98.47 586	84.34 578	87.43 581	84.58 580	91.71 585

TCMNet-wrong-test	76.74 575	91.47 583	89.31 575	97.64 585	97.35 585	94.87 581	92.51 580	69.78 566	65.29 555	63.44 556	71.10 561	65.66 556	51.44 546	85.29 580	74.70 575	56.06 561	20.22 547	83.11 577	82.39 575	95.02 586	88.18 580

KSHMR	88.54 581	93.03 584	83.31 571	95.54 583	91.74 582	82.37 579	83.41 578	84.43 581	81.99 575	87.89 580	84.05 574	91.94 580	81.33 572	76.34 573	81.76 579	96.44 586	96.14 585	96.69 587	97.12 586	92.52 585	92.67 586

MADNet++	94.16 587	94.02 585	90.25 576	96.28 584	96.84 584	97.17 583	90.16 579	94.71 585	91.69 582	97.07 586	93.71 582	94.62 582	92.63 581	96.15 586	95.18 585	95.42 584	95.89 584	92.80 584	92.23 585	92.10 584	94.30 588

xxxxx1	91.92 583	95.33 586	98.45 584	87.29 578	89.24 579	98.50 584	98.17 586	92.95 582	93.21 583	93.55 583	95.36 584	96.99 583	96.28 583	94.65 583	94.94 582	83.26 579	84.17 581	82.90 574	88.32 582	85.49 581	89.37 582

tt_ll	91.92 583	95.33 586	98.45 584	87.29 578	89.24 579	98.50 584	98.17 586	92.95 582	93.21 583	93.55 583	95.36 584	96.99 583	96.28 583	94.65 583	94.94 582	83.26 579	84.17 581	82.90 574	88.32 582	85.49 581	89.37 582

ff	91.92 583	95.33 586	98.45 584	87.29 578	89.24 579	98.50 584	98.17 586	92.95 582	93.21 583	93.55 583	95.36 584	96.99 583	96.28 583	94.65 583	94.94 582	83.26 579	84.17 581	82.90 574	88.32 582	85.49 581	89.37 582

ccccc		98.19 589		100.00 591	100.00 591	99.32 589		99.79 590		99.63 592		99.69 590		99.95 590		100.00 590	100.00 592	99.97 590	99.90 591	100.00 591

MEDIAN_ROB	99.19 588	99.84 590	99.62 589	98.49 586	98.51 587	98.58 587	97.81 585	98.80 588	98.56 586	99.36 590	99.49 587	99.56 589	99.06 587	98.35 587	98.31 587	99.99 589	99.63 588	100.00 591	100.00 592	99.81 589	99.95 590

Anonymous_1	99.65 591	99.95 591	99.93 591	99.80 590	99.60 589	100.00 591	100.00 591	99.82 592	99.98 589	99.62 591	99.94 590	99.75 591	100.00 591	99.66 589	99.88 590	98.45 588	99.84 589	98.73 588	99.26 588	99.41 588	99.36 589

HaxPig	99.40 590	99.99 592	97.38 582	100.00 591	100.00 591	96.91 582	97.35 583	99.59 589	99.99 590	100.00 593	100.00 591	99.99 594	99.99 590	99.04 588	97.77 586	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	99.99 591

test_example2	99.68 592	99.99 592	99.99 592	100.00 591	99.99 590	99.86 590	99.99 590	98.29 587	100.00 591	100.00 593	100.00 591	98.15 587	98.39 586	99.98 591	99.98 591	100.00 590	99.99 591	99.40 589	99.53 590	100.00 591	100.00 592

AVERAGE_ROB	99.80 593	99.99 592	99.40 588	100.00 591	100.00 591	98.99 588	97.72 584	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

FlowAnything	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

PML	99.19 588	100.00 595	98.08 583	99.28 588	99.53 588	100.00 591	99.73 589	98.24 586	99.44 587	100.00 593	99.57 589	98.76 588	99.84 589	100.00 594	98.88 588	100.00 590	99.54 587	100.00 591	99.50 589	99.90 590	93.55 587

CasAABBNet	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

LSM0	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

DPSMNet_ROB	99.95 594	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	99.15 588	100.00 591	99.96 592	100.00 591	99.99 592	99.99 592	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

DGTPSM_ROB	99.95 594	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	99.14 587	100.00 591	99.96 592	100.00 591	99.99 592	99.99 592	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

DPSM_ROB	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

DPSM	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592

Low-res two-view benchmark