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

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 52	0.24 55	0.14 33	0.37 48	0.17 42	0.43 51	0.32 14	0.26 104	0.35 139	0.26 107	0.24 125	0.22 3	0.25 137	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.08 80	0.10 53	0.10 81

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 39	0.16 84	0.44 95	0.22 126	0.55 148	0.40 84	0.25 90	0.29 90	0.13 3	0.26 155	0.28 32	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 234	0.17 1	2.10 357	0.24 55	0.34 396	0.51 157	0.42 404	0.50 102	0.54 223	0.37 153	0.46 203	0.54 290	0.60 420	0.43 149	1.10 461	0.08 33	0.09 189	0.08 32	0.22 430	0.12 84	0.22 356

U	3.37 567	0.17 1	0.91 55	0.26 104	13.79 582	19.19 586	0.15 24	0.41 37	0.31 10	0.17 12	0.18 18	0.27 118	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 73	0.06 21	17.88 588	12.81 584	0.10 53	0.08 34

AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 65	0.25 73	0.21 208	0.46 118	0.16 34	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 21	0.14 13	0.18 51	0.35 94	0.17 15	0.07 21	0.07 41	0.08 32	0.25 443	0.10 53	0.10 81

test_sample1	0.40 164	0.18 5	1.19 85	0.31 220	0.18 148	0.48 132	0.23 159	0.78 303	0.49 167	0.44 194	0.44 191	0.45 236	0.41 300	1.39 373	0.33 233	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.12 84	0.13 179

FTStereo	0.76 457	0.18 5	2.35 409	0.71 515	0.21 208	0.73 421	1.79 559	0.57 160	0.53 211	1.07 510	1.63 527	1.29 522	2.13 550	0.75 298	0.29 181	0.19 440	0.08 119	0.12 256	0.11 210	0.11 73	0.40 494

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 28	0.13 20	0.41 73	0.20 84	0.50 102	0.34 26	0.25 90	0.23 50	0.13 3	0.23 114	0.24 7	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 47	0.19 8	0.58 13	0.28 145	0.18 148	0.28 10	0.22 126	0.38 20	0.54 223	0.23 64	0.30 103	0.27 118	0.26 155	0.37 115	0.24 124	0.14 357	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.12 84	0.10 81

test_sample2	0.41 171	0.19 8	1.23 94	0.31 220	0.17 112	0.51 157	0.27 259	0.81 327	0.55 230	0.44 194	0.45 195	0.46 249	0.38 267	1.51 394	0.30 200	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.14 137	0.14 197

11t1	0.33 100	0.19 8	1.41 125	0.33 271	0.16 84	0.48 132	0.21 105	0.67 216	0.48 161	0.40 169	0.34 134	0.32 150	0.33 230	0.42 146	0.27 156	0.11 230	0.12 306	0.10 135	0.08 80	0.13 114	0.14 197

GrayStereo	0.66 406	0.19 8	1.76 208	0.90 530	0.23 255	0.62 326	1.42 556	0.62 190	0.60 268	0.72 451	0.78 444	0.56 306	3.07 561	0.60 252	0.26 146	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.21 422	0.11 73	0.18 297

DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 73	0.15 57	0.41 73	0.18 56	0.42 43	0.35 32	0.34 142	0.34 134	0.25 93	0.23 114	0.43 149	0.53 348	0.09 73	0.09 189	0.08 32	0.10 147	0.12 84	0.11 106

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 48	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 48	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

x	0.35 119	0.20 13	1.36 115	0.33 271	0.17 112	0.47 124	0.24 192	0.75 264	0.54 223	0.40 169	0.40 170	0.42 212	0.34 238	0.45 170	0.32 223	0.11 230	0.14 348	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.14 197

test-3	0.43 196	0.20 13	1.70 182	0.34 302	0.32 375	0.45 100	0.23 159	0.71 233	0.46 141	0.51 264	0.29 90	0.45 236	0.21 89	0.59 246	0.98 442	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.35 495	0.29 390	0.28 424

test_1	0.43 196	0.20 13	1.70 182	0.34 302	0.32 375	0.45 100	0.23 159	0.71 233	0.46 141	0.50 251	0.29 90	0.45 236	0.21 89	0.59 246	0.98 442	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.35 495	0.29 390	0.29 430

test_3	0.44 206	0.20 13	1.70 182	0.36 337	0.32 375	0.47 124	0.30 308	0.73 249	0.49 167	0.50 251	0.30 103	0.45 236	0.22 98	0.59 246	0.98 442	0.08 33	0.10 232	0.11 200	0.35 495	0.29 390	0.28 424

SST-Stereo	0.52 314	0.20 13	1.76 208	0.62 506	0.53 491	0.62 326	0.66 491	0.55 148	0.61 285	0.58 354	0.53 274	0.52 282	0.60 420	1.59 410	0.29 181	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.10 81

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 57	0.39 61	0.13 8	0.39 27	0.33 21	0.22 47	0.21 33	0.13 3	0.20 78	0.29 44	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 33	0.40 66	0.18 56	0.47 82	0.36 49	0.24 71	0.20 26	0.13 3	0.19 69	0.31 59	0.21 70	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.44 95	0.16 34	0.44 59	0.30 9	0.22 47	0.20 26	0.13 3	0.18 51	0.29 44	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 47	0.24 55	0.21 208	0.43 89	0.13 8	0.45 66	0.35 32	0.22 47	0.27 77	0.18 43	0.16 26	0.35 94	0.18 17	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.25 349	0.08 34

fffft	0.29 69	0.21 21	1.10 74	0.24 55	0.15 57	0.42 85	0.24 192	0.42 43	0.38 62	0.21 36	0.18 18	0.20 51	0.16 26	0.44 158	0.70 401	0.07 21	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.28 385	0.20 329
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 211	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.21 89	0.34 88	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 211	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.21 89	0.34 88	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.09 56

mmm	0.38 143	0.21 21	1.18 83	0.35 318	0.17 112	0.49 139	0.26 234	0.78 303	0.52 192	0.50 251	0.57 315	0.41 199	0.37 260	0.71 291	0.31 212	0.11 230	0.13 327	0.14 351	0.13 281	0.15 155	0.14 197

1111x	0.74 451	0.21 21	1.93 305	0.31 220	0.17 112	0.63 343	0.32 344	1.03 505	0.74 419	0.52 273	0.62 351	0.57 312	0.47 361	2.38 509	4.25 561	0.12 284	0.14 348	0.11 200	0.12 248	0.12 84	0.14 197

qqq	0.38 143	0.21 21	1.34 113	0.28 145	0.15 57	0.45 100	0.26 234	0.76 277	0.52 192	0.39 167	0.41 174	0.46 249	0.36 246	0.96 326	0.30 200	0.11 230	0.14 348	0.12 256	0.12 248	0.12 84	0.14 197

RAFT_R40	0.50 284	0.21 21	1.76 208	0.50 462	0.40 446	0.61 306	0.53 456	0.56 155	0.60 268	0.56 325	0.54 286	0.55 294	0.51 382	1.57 404	0.53 348	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.09 56

xxxx	0.70 427	0.21 21	1.33 110	0.28 145	0.18 148	0.63 343	0.24 192	1.02 498	0.69 371	0.50 251	0.62 351	0.58 319	0.38 267	1.47 391	5.21 567	0.13 314	0.12 306	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.15 231

test_xeample	0.72 439	0.21 21	1.36 115	0.27 120	0.17 112	0.59 273	0.28 276	1.01 495	0.70 380	0.55 314	0.67 393	0.44 227	0.39 281	1.88 466	5.17 566	0.12 284	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.13 114	0.15 231

R-Stereo Train	0.36 128	0.21 21	1.70 182	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 49	0.57 336	0.67 393	0.33 156	0.24 125	0.32 68	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143

RAFT-Stereo	0.36 128	0.21 21	1.70 182	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 49	0.57 336	0.67 393	0.33 156	0.24 125	0.32 68	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 69	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 28	0.17 112	0.41 73	0.14 16	0.35 10	0.32 14	0.24 71	0.20 26	0.15 27	0.18 51	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.41 73	0.15 24	0.46 69	0.35 32	0.26 104	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.31 59	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 33	0.36 45	0.13 8	0.42 43	0.34 26	0.23 64	0.27 77	0.14 13	0.18 51	0.33 78	0.24 124	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 66	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 90	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 66	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 90	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 57	0.40 66	0.14 16	0.43 51	0.33 21	0.21 36	0.24 59	0.14 13	0.18 51	0.34 88	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 28	0.12 6	0.37 48	0.22 126	0.50 102	0.38 62	0.22 47	0.21 33	0.12 2	0.22 98	0.26 19	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 73	0.27 315	0.39 61	0.14 16	0.51 110	0.33 21	0.25 90	0.27 77	0.13 3	0.13 10	0.38 123	0.21 70	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 39	0.28 329	0.42 85	0.14 16	0.46 69	0.31 10	0.24 71	0.20 26	0.13 3	0.14 12	0.43 149	0.20 51	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 80	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 69	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

GIP-stereo	0.26 50	0.22 36	0.78 43	0.29 176	0.20 194	0.42 85	0.17 42	0.64 199	0.39 74	0.18 19	0.24 59	0.23 70	0.18 51	0.25 11	0.47 320	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.17 214	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 55	0.23 39	0.13 20	0.49 139	0.18 56	0.30 3	0.28 7	0.19 23	0.17 15	0.14 13	0.14 12	0.41 138	0.16 5	0.08 33	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

ttt	0.66 406	0.22 36	1.68 176	0.34 302	0.24 268	0.60 285	0.26 234	1.00 486	0.77 446	0.55 314	0.67 393	0.54 290	0.36 246	2.14 494	3.03 542	0.16 397	0.13 327	0.13 315	0.12 248	0.15 155	0.17 277

riskmin	0.37 134	0.22 36	1.74 196	0.32 249	0.20 194	0.48 132	0.20 84	0.66 207	0.46 141	0.36 149	0.34 134	0.69 381	0.45 339	0.39 129	0.27 156	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.08 80	0.13 114	0.16 259

PSM-AAD	0.63 389	0.22 36	1.77 217	0.37 360	0.23 255	0.86 473	1.17 542	0.59 174	0.60 268	0.64 416	0.71 424	0.68 374	2.93 558	0.65 271	0.31 212	0.09 73	0.07 41	0.17 419	0.15 334	0.13 114	0.33 460

CRE-IMP	0.41 171	0.22 36	1.76 208	0.48 457	0.17 112	0.79 452	0.69 499	0.52 124	0.52 192	0.47 214	0.42 178	0.45 236	0.26 155	0.41 138	0.31 212	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.09 111	0.17 214	0.23 380

depthmonostereo	0.26 50	0.23 53	0.65 28	0.41 403	0.13 20	0.41 73	0.19 65	0.51 110	0.40 84	0.25 90	0.29 90	0.26 107	0.28 188	0.44 158	0.23 101	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.08 34

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 73	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 73	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 73	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 28	0.15 57	0.39 61	0.19 65	0.47 82	0.36 49	0.21 36	0.22 44	0.13 3	0.17 33	0.33 78	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 37	0.23 53	0.64 23	0.24 55	0.22 235	0.47 124	0.13 8	0.52 124	0.33 21	0.18 19	0.24 59	0.17 37	0.22 98	0.32 68	0.19 29	0.08 33	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.17 214	0.09 56

ffm	0.47 249	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.74 253	0.88 482	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	0.63 259	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.15 381	0.13 281	0.25 349	0.36 474

ff1	0.73 448	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.74 253	0.88 482	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 525	3.43 553	0.10 167	0.24 469	0.15 381	0.13 281	0.25 349	0.36 474

mmx	0.72 439	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.99 478	0.76 441	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 525	3.43 553	0.13 314	0.10 232	0.15 381	0.13 281	0.15 155	0.15 231

xxx	0.72 439	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.99 478	0.76 441	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 525	3.43 553	0.13 314	0.10 232	0.15 381	0.13 281	0.15 155	0.15 231

Selective-IGEV	0.29 69	0.23 53	1.28 101	0.27 120	0.30 348	0.35 39	0.20 84	0.56 155	0.38 62	0.21 36	0.30 103	0.22 62	0.18 51	0.37 115	0.18 17	0.07 21	0.06 21	0.08 32	0.15 334	0.16 192	0.29 430

GMM-Stereo	0.50 284	0.23 53	2.41 419	0.54 480	0.24 268	0.77 443	0.46 432	0.59 174	0.57 245	0.58 354	0.73 431	0.47 257	0.43 327	0.68 278	0.27 156	0.10 167	0.06 21	0.13 315	0.13 281	0.14 137	0.44 503

222	0.78 465	0.23 53	1.23 94	0.28 145	0.18 148	0.62 326	0.24 192	1.02 498	0.70 380	0.58 354	0.66 390	0.46 249	0.42 317	1.80 445	6.53 572	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.17 277

tt45	0.29 69	0.24 66	1.06 69	0.25 73	0.17 112	0.55 205	0.22 126	0.41 37	0.35 32	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.18 51	0.64 261	0.34 240	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.21 291	0.11 106

fffy	0.28 60	0.24 66	1.19 85	0.27 120	0.15 57	0.37 48	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.20 30	0.29 90	0.26 107	0.20 78	0.44 158	0.20 51	0.08 33	0.10 232	0.10 135	0.08 80	0.22 308	0.18 297

AEACV	0.33 100	0.24 66	1.44 132	0.28 145	0.35 409	0.47 124	0.21 105	0.43 51	0.28 7	0.26 104	0.25 66	0.22 62	0.38 267	0.30 52	0.18 17	0.09 73	0.35 507	0.09 85	0.36 503	0.23 321	0.25 401

anonymousdsp2	0.34 108	0.24 66	1.16 82	0.28 145	0.15 57	0.57 238	0.23 159	0.79 319	0.47 158	0.38 161	0.37 148	0.40 193	0.25 141	0.47 190	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.13 281	0.19 262	0.27 418

SFCPSM	0.46 234	0.24 66	2.35 409	0.27 120	0.27 315	0.70 406	0.32 344	0.96 453	0.63 315	0.49 244	0.52 263	0.43 216	0.36 246	0.52 219	0.43 300	0.12 284	0.09 189	0.12 256	0.16 354	0.16 192	0.12 143

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 7	0.16 84	0.43 89	0.16 34	0.44 59	0.35 32	0.22 47	0.20 26	0.14 13	0.20 78	0.25 11	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo	0.27 53	0.25 71	0.95 61	0.25 73	0.15 57	0.43 89	0.21 105	0.50 102	0.40 84	0.18 19	0.29 90	0.25 93	0.16 26	0.28 32	0.35 248	0.07 21	0.07 41	0.11 200	0.10 147	0.24 336	0.10 81

999	0.29 69	0.25 71	1.05 68	0.26 104	0.18 148	0.49 139	0.23 159	0.38 20	0.37 57	0.20 30	0.32 120	0.23 70	0.18 51	0.73 294	0.36 251	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.08 80	0.24 336	0.10 81

ours_stereo	0.27 53	0.25 71	1.21 91	0.25 73	0.17 112	0.35 39	0.23 159	0.38 20	0.35 32	0.20 30	0.31 114	0.23 70	0.17 33	0.41 138	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.22 308	0.18 297

dual_stereo	0.23 37	0.25 71	0.66 33	0.21 7	0.15 57	0.27 8	0.15 24	0.62 190	0.40 84	0.15 4	0.13 10	0.18 43	0.14 12	0.37 115	0.19 29	0.09 73	0.31 499	0.07 1	0.10 147	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 69	0.25 71	1.49 145	0.24 55	0.20 194	0.47 124	0.15 24	0.62 190	0.47 158	0.22 47	0.29 90	0.26 107	0.20 78	0.28 32	0.20 51	0.10 167	0.07 41	0.07 1	0.12 248	0.10 53	0.07 7

Any-RAFT	0.38 143	0.25 71	1.89 288	0.27 120	0.17 112	0.68 393	0.21 105	0.78 303	0.53 211	0.43 188	0.43 180	0.54 290	0.30 210	0.41 138	0.20 51	0.10 167	0.12 306	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.09 56

CAS	0.35 119	0.25 71	1.30 105	0.79 522	0.34 396	0.51 157	0.23 159	0.46 69	0.39 74	0.22 47	0.31 114	0.20 51	0.17 33	0.28 32	0.23 101	0.73 537	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 481

knoymous	0.34 108	0.25 71	1.75 202	0.24 55	0.18 148	0.45 100	0.24 192	0.57 160	0.38 62	0.41 178	0.39 165	0.55 294	0.25 141	0.38 123	0.23 101	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.07 53	0.13 114	0.12 143

NF-Stereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.44 422	0.66 207	0.61 285	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.45 383	0.79 423	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.16 259

OCTAStereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.43 411	0.66 207	0.61 285	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.44 379	0.80 424	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.17 277

NRIStereo	0.46 234	0.25 71	1.77 217	0.47 449	0.16 84	0.95 489	0.74 507	0.51 110	0.56 241	0.48 232	0.39 165	0.59 322	0.29 202	0.77 305	0.32 223	0.11 230	0.13 327	0.11 200	0.09 111	0.21 291	0.24 392

RE-Stereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.43 411	0.66 207	0.60 268	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.44 379	0.78 419	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.17 277

TVStereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.43 411	0.66 207	0.60 268	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.44 379	0.78 419	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.17 277

EAI-Stereo	0.78 465	0.25 71	1.67 175	0.54 480	0.59 505	1.95 545	2.05 562	1.11 521	0.64 323	0.95 501	1.49 522	0.50 273	0.67 448	0.59 246	1.44 493	0.09 73	0.19 432	0.09 85	0.49 523	0.13 114	0.22 356

SMoEStereo_RVC	0.29 69	0.26 86	1.03 65	0.25 73	0.14 33	0.46 118	0.22 126	0.36 13	0.38 62	0.23 64	0.23 50	0.21 59	0.18 51	0.45 170	0.60 376	0.07 21	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.20 277	0.20 329

mms	0.27 53	0.26 86	0.91 55	0.25 73	0.18 148	0.32 25	0.23 159	0.37 16	0.31 10	0.21 36	0.30 103	0.23 70	0.17 33	0.46 179	0.21 70	0.08 33	0.10 232	0.10 135	0.08 80	0.22 308	0.47 507

RSM++	0.27 53	0.26 86	0.87 51	0.28 145	0.13 20	0.39 61	0.20 84	0.45 66	0.45 132	0.20 30	0.24 59	0.24 83	0.17 33	0.36 106	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.26 369	0.18 297

RSM	0.28 60	0.26 86	0.97 62	0.25 73	0.24 268	0.37 48	0.21 105	0.49 96	0.44 117	0.21 36	0.27 77	0.28 127	0.17 33	0.38 123	0.20 51	0.07 21	0.07 41	0.09 85	0.34 492	0.21 291	0.16 259

trnet	0.28 60	0.26 86	1.32 108	0.19 1	0.12 6	0.54 192	0.15 24	0.48 89	0.46 141	0.27 111	0.33 128	0.24 83	0.21 89	0.30 52	0.21 70	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.09 39	0.07 7

Selective-RAFT	0.35 119	0.26 86	1.48 142	0.31 220	0.15 57	0.61 306	0.19 65	0.60 184	0.54 223	0.28 116	0.29 90	0.40 193	0.33 230	0.50 212	0.27 156	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.19 262	0.08 34

zero-FE	0.80 469	0.27 92	8.23 570	0.49 459	0.98 538	0.33 28	0.20 84	0.48 89	1.28 529	0.17 12	0.20 26	0.77 421	0.22 98	0.60 252	0.97 440	0.11 230	0.07 41	0.09 85	0.10 147	0.33 426	0.14 197

AIO-Stereo	0.30 79	0.27 92	1.25 97	0.27 120	0.24 268	0.37 48	0.20 84	0.52 124	0.36 49	0.21 36	0.30 103	0.23 70	0.14 12	0.31 59	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.38 506	0.19 262	0.31 448

CES	0.30 79	0.27 92	1.09 72	0.23 39	0.50 483	0.40 66	0.20 84	0.46 69	0.44 117	0.22 47	0.28 84	0.26 107	0.19 69	0.33 78	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.15 155	0.49 511

EGLCR-Stereo	0.29 69	0.27 92	0.97 62	0.30 193	0.19 180	0.56 220	0.17 42	0.68 220	0.36 49	0.30 124	0.18 18	0.27 118	0.17 33	0.38 123	0.19 29	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.10 53	0.35 466

DCANet-4	0.40 164	0.27 92	2.21 380	0.25 73	0.14 33	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.72 400	0.54 296	0.47 209	0.28 127	0.37 260	0.37 115	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

tt	4.93 571	0.27 92	4.20 555	2.29 567	1.58 562	10.20 576	16.97 582	9.42 580	5.02 567	1.67 544	1.28 510	4.68 565	5.03 569	3.37 556	5.92 568	6.16 578	9.47 585	2.82 574	3.18 575	3.60 573	1.53 565

BUS	0.41 171	0.27 92	1.13 76	0.30 193	0.21 208	0.91 485	0.23 159	1.00 486	0.61 285	0.63 406	0.53 274	0.66 358	0.30 210	0.43 149	0.32 223	0.13 314	0.10 232	0.14 351	0.12 248	0.12 84	0.11 106

BSDual-CNN	0.41 171	0.27 92	1.13 76	0.30 193	0.21 208	0.76 435	0.31 321	1.00 486	0.61 285	0.63 406	0.53 274	0.63 337	0.37 260	0.43 149	0.38 264	0.13 314	0.10 232	0.14 351	0.12 248	0.12 84	0.11 106

psmg	0.41 171	0.27 92	1.13 76	0.27 120	0.21 208	0.75 431	0.36 371	0.90 398	0.61 285	0.59 368	0.59 324	0.63 337	0.37 260	0.43 149	0.38 264	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.13 114	0.11 106

GLC_STEREO	0.28 60	0.27 92	1.36 115	0.28 145	0.12 6	0.41 73	0.20 84	0.37 16	0.38 62	0.26 104	0.30 103	0.25 93	0.19 69	0.33 78	0.24 124	0.09 73	0.11 280	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.09 56

Patchmatch Stereo++	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.16 84	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.54 229	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143
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-softLoss	0.48 255	0.27 92	1.85 266	0.51 467	0.17 112	0.61 306	0.40 394	0.61 186	0.57 245	0.52 273	0.48 221	0.39 185	0.25 141	1.46 384	0.77 417	0.12 284	0.08 119	0.13 315	0.12 248	0.12 84	0.14 197

KMStereo	0.48 255	0.27 92	1.85 266	0.51 467	0.17 112	0.61 306	0.40 394	0.61 186	0.57 245	0.52 273	0.48 221	0.39 185	0.25 141	1.46 384	0.77 417	0.12 284	0.08 119	0.13 315	0.12 248	0.12 84	0.14 197

PSM-adaLoss	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.60 285	0.29 300	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.47 190	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

ROB_FTStereo_v2	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.28 276	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.47 190	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

ROB_FTStereo	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.26 234	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.49 206	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

HUI-Stereo	0.38 143	0.27 92	1.79 242	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.28 276	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.45 170	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

Pruner-Stereo	0.51 301	0.27 92	1.78 222	1.79 559	0.19 180	0.62 326	0.45 429	0.57 160	0.60 268	0.61 386	0.48 221	0.41 199	0.24 125	0.46 179	1.00 448	0.12 284	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.12 84	0.13 179

iGMRVC	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.55 233	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

iRAFT	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.16 84	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.54 229	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

cross-raft	0.40 164	0.27 92	2.22 384	0.30 193	0.17 112	0.49 139	0.35 364	0.71 233	0.39 74	0.43 188	0.45 195	0.64 346	0.25 141	0.32 68	0.25 137	0.08 33	0.08 119	0.09 85	0.23 434	0.11 73	0.14 197

RAFT-IKP	0.38 143	0.27 92	1.79 242	0.44 425	0.16 84	0.60 285	0.28 276	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.50 212	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 52	0.21 7	0.24 268	0.42 85	0.17 42	0.35 10	0.37 57	0.20 30	0.22 44	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 28	0.11 1	0.40 66	0.16 34	0.31 5	0.36 49	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.17 33	0.37 115	0.16 5	0.10 167	0.06 21	0.08 32	0.07 53	0.10 53	0.07 7

MM-Stereo_test2	0.38 143	0.28 114	2.46 430	0.43 418	0.15 57	0.50 147	0.25 212	0.47 82	0.38 62	0.33 140	0.26 73	0.23 70	0.22 98	0.34 88	0.29 181	0.08 33	0.09 189	0.09 85	0.10 147	0.36 450	0.22 356

GREAT-IGEV	0.37 134	0.28 114	1.48 142	0.25 73	0.38 434	0.46 118	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.15 4	0.29 90	0.15 27	0.17 33	0.36 106	0.23 101	0.07 21	0.76 553	0.07 1	0.26 451	0.21 291	1.03 553

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 60	0.28 114	1.09 72	0.33 271	0.15 57	0.30 16	0.16 34	0.58 166	0.42 103	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.26 155	0.38 123	0.37 257	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.25 443	0.10 53	0.06 1

testlalala2	0.44 206	0.28 114	2.59 459	0.64 508	0.56 498	0.57 238	0.20 84	0.78 303	0.52 192	0.40 169	0.39 165	0.45 236	0.21 89	0.27 24	0.22 89	0.09 73	0.10 232	0.08 32	0.29 463	0.12 84	0.10 81

DeepStereo_RVC	0.44 206	0.28 114	1.92 302	0.49 459	0.17 112	0.60 285	0.59 476	0.50 102	0.52 192	0.49 244	0.45 195	0.39 185	0.86 486	0.45 170	0.33 233	0.11 230	0.08 119	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.19 313

s12784h	0.36 128	0.28 114	1.58 159	0.23 39	0.11 1	0.62 326	0.24 192	0.79 319	0.64 323	0.44 194	0.52 263	0.28 127	0.26 155	0.50 212	0.24 124	0.11 230	0.06 21	0.09 85	0.06 10	0.16 192	0.06 1

GES	0.44 206	0.28 114	1.88 281	0.30 193	0.18 148	0.61 306	0.30 308	0.88 386	0.46 141	0.47 214	0.52 263	0.39 185	0.42 317	0.58 240	0.67 394	0.15 376	0.11 280	0.12 256	0.10 147	0.15 155	0.17 277

UPFNet	0.46 234	0.28 114	1.73 192	0.33 271	0.32 375	0.65 368	0.38 386	0.83 340	0.59 263	0.57 336	0.52 263	0.61 330	0.40 289	0.75 298	0.52 344	0.13 314	0.12 306	0.13 315	0.12 248	0.15 155	0.11 106

xyz-stereo	3.02 563	0.29 124	30.64 595	0.23 39	0.12 6	15.52 581	0.24 192	0.51 110	0.47 158	0.59 368	7.99 573	0.64 346	0.47 361	1.39 373	0.50 336	0.09 73	0.07 41	0.34 506	0.07 53	0.13 114	0.08 34

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 54	0.23 39	0.17 112	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 132	0.17 12	0.25 66	0.23 70	0.17 33	0.24 7	0.28 166	0.15 376	0.12 306	0.11 200	0.12 248	0.15 155	0.11 106

rvit_0105_6	0.31 87	0.29 124	1.00 64	0.31 220	0.18 148	0.35 39	0.25 212	0.51 110	0.61 285	0.25 90	0.28 84	0.32 150	0.25 141	0.39 129	0.25 137	0.18 425	0.16 391	0.15 381	0.13 281	0.14 137	0.13 179

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 124	1.08 70	0.26 104	0.20 194	0.33 28	0.21 105	0.41 37	0.42 103	0.26 104	0.28 84	0.27 118	0.21 89	0.31 59	0.21 70	0.14 357	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.14 137	0.10 81

DCVSM-stereo	0.49 273	0.29 124	2.49 438	0.29 176	0.22 235	0.53 184	0.52 452	0.58 166	0.49 167	0.69 438	0.46 203	0.79 430	0.48 370	0.53 225	0.42 291	0.13 314	0.14 348	0.15 381	0.12 248	0.20 277	0.20 329

IGEV-Stereo+	0.29 69	0.29 124	0.86 50	0.25 73	0.34 396	0.30 16	0.14 16	0.32 6	0.53 211	0.18 19	0.12 8	0.18 43	0.19 69	0.49 206	0.17 15	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.20 416	0.46 500	0.59 522

RAFT-Stereo-weight	0.34 108	0.29 124	1.43 130	0.28 145	0.28 329	0.55 205	0.22 126	0.78 303	0.48 161	0.46 212	0.38 157	0.36 170	0.17 33	0.33 78	0.23 101	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.09 56

AE-Stereo	0.42 190	0.29 124	1.65 169	0.43 418	0.47 479	0.56 220	0.23 159	0.86 368	0.46 141	0.31 129	0.41 174	0.43 216	0.24 125	0.34 88	0.24 124	0.09 73	0.48 531	0.11 200	0.45 519	0.22 308	0.19 313

hknet	0.47 249	0.29 124	1.70 182	0.30 193	0.24 268	0.76 435	0.31 321	1.00 486	0.64 323	0.63 406	0.53 274	0.80 433	0.38 267	0.77 305	0.37 257	0.11 230	0.10 232	0.14 351	0.12 248	0.12 84	0.11 106

KYRaft	0.48 255	0.29 124	1.75 202	0.33 271	0.21 208	0.75 431	0.44 422	0.58 166	0.57 245	0.64 416	0.93 477	0.53 284	0.72 460	0.60 252	0.24 124	0.10 167	0.07 41	0.12 256	0.14 309	0.12 84	0.54 515

ICVP	0.46 234	0.29 124	2.41 419	0.33 271	0.22 235	0.59 273	0.55 463	0.75 264	0.50 177	0.44 194	0.60 339	0.49 270	0.35 240	0.53 225	0.37 257	0.16 397	0.16 391	0.14 351	0.11 210	0.15 155	0.15 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 100	0.29 124	1.74 196	0.24 55	0.16 84	0.54 192	0.15 24	0.40 29	0.55 230	0.37 153	0.51 250	0.24 83	0.19 69	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.30 473	0.08 19	0.06 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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 45	0.21 7	0.22 235	0.21 3	0.16 34	0.25 1	0.38 62	0.15 4	0.11 4	0.18 43	0.17 33	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 327	0.08 32	0.06 10	0.07 3	0.07 7

IGEV-RUCA	2.28 551	0.30 136	1.15 79	0.40 396	1.86 566	2.06 552	1.90 560	1.36 536	1.80 552	3.70 571	3.76 565	5.02 567	8.19 576	2.12 492	1.63 501	0.25 486	0.76 553	2.72 573	1.91 569	2.39 568	2.36 572

Occ-G	0.30 79	0.30 136	1.33 110	0.23 39	0.15 57	0.36 45	0.25 212	0.43 51	0.31 10	0.26 104	0.35 139	0.46 249	0.22 98	0.30 52	0.25 137	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.16 354	0.31 409	0.08 34

testlalala	0.36 128	0.30 136	1.77 217	0.28 145	0.33 388	0.60 285	0.22 126	0.55 148	0.51 185	0.55 314	0.35 139	0.31 142	0.20 78	0.26 19	0.22 89	0.10 167	0.13 327	0.09 85	0.24 436	0.08 19	0.07 7

testlalala_base	0.46 234	0.30 136	1.82 255	0.34 302	0.27 315	0.55 205	0.21 105	0.85 358	0.32 14	0.32 138	0.39 165	0.31 142	0.23 114	0.30 52	0.28 166	0.95 546	0.30 497	0.09 85	0.21 422	1.03 541	0.18 297

LoS	0.31 87	0.30 136	1.52 151	0.23 39	0.13 20	0.54 192	0.20 84	0.48 89	0.49 167	0.25 90	0.28 84	0.37 172	0.24 125	0.38 123	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.05 1	0.15 155	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 158	0.30 136	1.61 166	0.32 249	0.17 112	0.53 184	0.24 192	0.70 230	0.49 167	0.59 368	0.54 286	0.40 193	0.40 289	0.41 138	0.30 200	0.17 413	0.10 232	0.14 351	0.11 210	0.18 241	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 320	0.30 136	2.34 406	0.38 376	0.34 396	0.58 256	0.42 404	0.47 82	0.61 285	0.51 264	1.00 488	0.43 216	0.28 188	1.57 404	0.82 426	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.10 53	0.08 34

Prome-Stereo	0.49 273	0.30 136	1.76 208	0.60 504	0.23 255	0.63 343	0.42 404	0.62 190	0.60 268	0.59 368	1.03 493	0.43 216	0.72 460	0.60 252	0.33 233	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.09 111	0.11 73	0.43 501

CREStereo	0.28 60	0.30 136	1.33 110	0.19 1	0.13 20	0.55 205	0.17 42	0.48 89	0.46 141	0.27 111	0.33 128	0.24 83	0.21 89	0.31 59	0.21 70	0.11 230	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.10 53	0.07 7
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
FENet	0.44 206	0.30 136	2.42 421	0.32 249	0.17 112	0.58 256	0.22 126	0.77 288	0.59 263	0.47 214	0.42 178	0.55 294	0.38 267	0.49 206	0.47 320	0.12 284	0.09 189	0.12 256	0.11 210	0.13 114	0.16 259

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 7	0.13 20	0.27 8	0.12 4	0.37 16	0.26 4	0.21 36	0.19 21	0.15 27	0.12 5	0.47 190	0.29 181	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 143

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 147	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.31 20	0.22 126	0.38 20	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 68	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.28 10	0.21 105	0.38 20	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 115	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

GCAP-BAT	0.43 196	0.31 147	1.82 255	0.25 73	0.26 301	0.65 368	0.23 159	0.48 89	0.37 57	0.67 429	0.82 453	0.44 227	0.24 125	0.48 196	0.87 431	0.09 73	0.13 327	0.09 85	0.22 430	0.08 19	0.09 56

CASnet	0.28 60	0.31 147	1.20 89	0.28 145	0.11 1	0.47 124	0.19 65	0.44 59	0.44 117	0.38 161	0.31 114	0.23 70	0.17 33	0.29 44	0.19 29	0.10 167	0.06 21	0.15 381	0.12 248	0.16 192	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 93	0.31 147	1.46 135	0.31 220	0.15 57	0.53 184	0.19 65	0.44 59	0.35 32	0.36 149	0.38 157	0.27 118	0.27 173	0.42 146	0.19 29	0.09 73	0.13 327	0.09 85	0.16 354	0.20 277	0.13 179

DEmStereo	0.68 418	0.31 147	2.25 391	0.42 414	0.17 112	0.66 375	0.89 521	0.51 110	0.59 263	0.60 377	1.01 489	0.45 236	1.26 519	1.54 398	2.26 529	0.10 167	0.08 119	0.10 135	0.10 147	0.10 53	0.11 106

FlowAnything_test	0.23 37	0.32 154	0.52 4	0.28 145	0.17 112	0.37 48	0.20 84	0.38 20	0.24 2	0.24 71	0.20 26	0.21 59	0.17 33	0.26 19	0.25 137	0.13 314	0.10 232	0.14 351	0.16 354	0.17 214	0.12 143

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 74	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 21	0.15 27	0.14 12	0.19 1	0.21 70	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.08 80	0.10 53	0.08 34

MoCha-V2	0.36 128	0.32 154	1.41 125	0.36 337	0.31 367	0.35 39	0.19 65	0.57 160	0.39 74	0.30 124	0.32 120	0.28 127	0.27 173	0.47 190	0.24 124	0.08 33	0.56 535	0.08 32	0.38 506	0.18 241	0.12 143

Anonymous_2	0.74 451	0.32 154	1.65 169	0.33 271	0.30 348	0.67 381	0.32 344	0.69 223	0.46 141	0.48 232	0.41 174	0.84 448	0.58 413	0.51 215	0.40 283	0.32 506	0.38 513	1.43 561	3.69 577	0.80 534	0.27 418

RCA-Stereo	0.34 108	0.32 154	1.30 105	0.26 104	0.14 33	0.58 256	0.23 159	0.78 303	0.62 303	0.40 169	0.44 191	0.28 127	0.35 240	0.29 44	0.20 51	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.19 262	0.08 34

sCroCo_RVC	0.33 100	0.32 154	1.89 288	0.34 302	0.27 315	0.30 16	0.22 126	0.48 89	0.44 117	0.22 47	0.33 128	0.25 93	0.25 141	0.32 68	0.24 124	0.14 357	0.16 391	0.12 256	0.12 248	0.15 155	0.13 179

CFNet-RSSM	0.41 171	0.32 154	2.20 379	0.27 120	0.44 463	0.52 176	0.19 65	0.76 277	0.48 161	0.43 188	0.36 145	0.54 290	0.26 155	0.33 78	0.25 137	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.38 506	0.10 53	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 161	0.61 16	0.23 39	0.21 208	0.45 100	0.13 8	0.33 7	0.46 141	0.13 1	0.09 1	0.18 43	0.12 5	0.32 68	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 161	0.60 15	0.23 39	0.12 6	0.44 95	0.13 8	0.39 27	0.46 141	0.13 1	0.10 2	0.17 37	0.13 10	0.35 94	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

ITSA-stereo	0.48 255	0.33 161	1.20 89	0.33 271	0.18 148	0.60 285	0.29 300	0.94 435	0.80 459	0.50 251	0.49 238	0.53 284	0.59 416	1.25 363	0.64 388	0.15 376	0.12 306	0.17 419	0.16 354	0.18 241	0.23 380

test_sample7	0.47 249	0.33 161	1.49 145	0.34 302	0.20 194	0.51 157	0.30 308	0.93 426	0.66 351	0.57 336	0.51 250	0.55 294	0.45 339	1.11 344	0.38 264	0.17 413	0.14 348	0.16 400	0.15 334	0.19 262	0.18 297

CAS++	0.31 87	0.33 161	1.43 130	0.25 73	0.17 112	0.31 20	0.20 84	0.78 303	0.41 94	0.30 124	0.30 103	0.21 59	0.16 26	0.33 78	0.18 17	0.15 376	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.15 155	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 284	0.33 161	0.93 58	0.26 104	0.22 235	0.46 118	0.20 84	1.10 517	1.34 532	3.16 569	0.32 120	0.22 62	0.20 78	0.30 52	0.22 89	0.10 167	0.09 189	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.19 313

IGEV_Zeroshot_test	0.53 320	0.33 161	2.91 503	0.32 249	0.18 148	0.54 192	0.21 105	0.72 238	0.42 103	0.81 478	0.51 250	0.71 395	0.41 300	0.48 196	1.13 465	0.09 73	0.15 374	0.10 135	0.35 495	0.19 262	0.09 56

LoS_RVC	0.29 69	0.33 161	1.19 85	0.25 73	0.34 396	0.43 89	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.22 47	0.33 128	0.23 70	0.24 125	0.31 59	0.21 70	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 53	0.31 448

DisPM	0.43 196	0.33 161	1.78 222	0.57 493	0.18 148	0.59 273	0.63 488	0.53 133	0.61 285	0.60 377	0.53 274	0.38 179	0.26 155	0.75 298	0.29 181	0.12 284	0.07 41	0.12 256	0.11 210	0.11 73	0.14 197

NINENet	0.50 284	0.33 161	1.69 178	0.55 487	0.25 286	0.91 485	0.23 159	0.98 466	0.71 390	0.53 283	0.55 296	0.66 358	0.30 210	1.22 357	0.32 223	0.15 376	0.13 327	0.16 400	0.11 210	0.16 192	0.13 179

AAGNet	0.88 486	0.33 161	1.79 242	0.54 480	0.98 538	0.62 326	0.46 432	0.50 102	0.60 268	0.58 354	0.53 274	0.50 273	0.73 463	1.23 359	7.48 573	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.14 137	0.09 56

PFNet	0.60 370	0.33 161	2.47 435	0.41 403	0.55 496	0.62 326	0.27 259	0.61 186	0.63 315	0.61 386	0.56 307	0.45 236	0.32 226	1.88 466	1.14 466	0.28 499	0.09 189	0.12 256	0.16 354	0.26 369	0.20 329

Gwc-CoAtRS	0.38 143	0.33 161	1.92 302	0.27 120	0.41 453	0.48 132	0.19 65	0.59 174	0.46 141	0.43 188	0.39 165	0.57 312	0.26 155	0.32 68	0.26 146	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.31 479	0.11 73	0.09 56

MGS-Stereo	0.32 93	0.34 174	1.70 182	0.25 73	0.14 33	0.40 66	0.22 126	0.38 20	0.43 113	0.24 71	0.51 250	0.25 93	0.18 51	0.31 59	0.20 51	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.08 80	0.47 501	0.08 34

IGEVStereo-DCA	0.33 100	0.34 174	1.38 119	0.27 120	0.16 84	0.45 100	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.21 33	0.26 107	0.25 141	0.64 261	0.52 344	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.18 386	0.16 192	0.22 356

rrr	0.46 234	0.34 174	3.08 516	0.27 120	0.16 84	0.45 100	0.28 276	1.09 516	0.51 185	0.24 71	0.21 33	0.26 107	0.25 141	0.64 261	0.52 344	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.29 463	0.16 192	0.25 401

test_xeample3	0.46 234	0.34 174	2.99 510	0.37 360	0.16 84	0.49 139	0.33 352	1.06 511	0.44 117	0.25 90	0.23 50	0.24 83	0.25 141	0.49 206	0.56 363	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.40 511	0.17 214	0.26 411

DIP-Stereo	0.37 134	0.34 174	1.50 148	0.27 120	0.18 148	0.63 343	0.17 42	0.92 418	0.53 211	0.49 244	0.48 221	0.30 139	0.30 210	0.39 129	0.30 200	0.10 167	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.15 155	0.12 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 411	0.34 174	2.23 388	0.26 104	0.19 180	0.67 381	0.29 300	1.26 532	0.69 371	0.72 451	0.70 420	0.78 425	0.42 317	3.77 560	0.41 289	0.13 314	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.12 84	0.11 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 351	0.34 174	1.87 279	0.45 439	0.34 396	0.84 467	0.35 364	0.84 351	0.78 451	0.59 368	0.63 363	1.06 503	0.53 389	1.10 341	0.82 426	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.22 308	0.18 297

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 181	0.65 28	0.21 7	0.14 33	0.36 45	0.13 8	0.37 16	0.40 84	0.21 36	0.12 8	0.17 37	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.10 81

PAM_32	0.70 427	0.35 181	2.73 482	0.54 480	0.61 512	1.07 508	0.43 411	0.84 351	0.49 167	0.90 493	0.91 471	1.23 519	0.77 473	0.65 271	1.10 461	0.10 167	0.19 432	0.10 135	0.49 523	0.15 155	0.38 484

PAM	0.70 427	0.35 181	2.72 477	0.56 489	0.62 514	1.08 510	0.53 456	0.85 358	0.44 117	0.93 498	0.92 473	1.24 520	0.68 451	0.64 261	1.01 452	0.10 167	0.19 432	0.10 135	0.48 521	0.14 137	0.38 484

rvit_0105_4	0.35 119	0.35 181	1.45 134	0.31 220	0.18 148	0.37 48	0.28 276	0.59 174	0.62 303	0.27 111	0.31 114	0.35 166	0.27 173	0.43 149	0.25 137	0.18 425	0.16 391	0.15 381	0.13 281	0.15 155	0.12 143

DAS	0.56 345	0.35 181	1.55 155	0.33 271	0.34 396	0.50 147	0.42 404	0.83 340	0.74 419	0.83 483	0.68 401	0.56 306	0.48 370	2.40 513	0.46 311	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.18 241	0.15 231

SepStereo	0.52 314	0.35 181	1.55 155	0.33 271	0.34 396	0.50 147	0.42 404	0.83 340	0.74 419	0.83 483	0.68 401	0.56 306	0.48 370	1.56 400	0.46 311	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.18 241	0.15 231

Anonymous3	0.42 190	0.35 181	2.09 353	0.33 271	0.24 268	0.72 414	0.31 321	0.74 253	0.55 230	0.35 144	0.40 170	0.33 156	0.29 202	0.44 158	0.28 166	0.18 425	0.18 420	0.13 315	0.13 281	0.17 214	0.17 277

DSFCA	0.54 325	0.35 181	1.41 125	0.28 145	0.28 329	0.79 452	0.88 520	0.76 277	0.70 380	0.72 451	0.66 390	0.67 367	0.57 407	1.17 353	0.63 383	0.16 397	0.14 348	0.13 315	0.14 309	0.16 192	0.13 179

PMTNet	0.31 87	0.35 181	1.30 105	0.20 4	0.14 33	0.57 238	0.25 212	0.46 69	0.42 103	0.27 111	0.32 120	0.27 118	0.24 125	0.39 129	0.23 101	0.43 516	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.18 241	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 190	0.68 34	0.21 7	0.17 112	0.45 100	0.12 4	0.35 10	0.42 103	0.15 4	0.11 4	0.22 62	0.10 1	0.28 32	0.16 5	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 171	0.36 190	1.54 153	0.41 403	0.19 180	0.52 176	0.19 65	0.59 174	0.52 192	0.57 336	0.59 324	0.63 337	0.29 202	0.58 240	0.33 233	0.15 376	0.09 189	0.16 400	0.09 111	0.24 336	0.12 143

UniTT-Stereo	0.30 79	0.36 190	1.68 176	0.27 120	0.24 268	0.29 14	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.26 104	0.37 148	0.18 43	0.18 51	0.31 59	0.27 156	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.25 349	0.08 34

LG-G_1	0.23 37	0.37 193	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 157	0.12 4	0.44 59	0.39 74	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 106	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-G	0.23 37	0.37 193	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 157	0.12 4	0.44 59	0.39 74	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 106	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LGtest1	0.21 9	0.37 193	0.70 36	0.22 28	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 13	0.39 74	0.17 12	0.13 10	0.16 32	0.14 12	0.25 11	0.27 156	0.10 167	0.09 189	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.10 81

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 134	0.37 193	1.21 91	0.26 104	0.18 148	0.73 421	0.18 56	0.53 133	0.41 94	0.35 144	0.30 103	0.58 319	0.22 98	0.33 78	0.95 438	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.13 114	0.15 231

AIO_test	0.39 158	0.37 193	1.19 85	0.73 516	0.67 517	0.35 39	0.25 212	0.47 82	0.34 26	0.34 142	0.22 44	0.33 156	0.17 33	1.31 365	0.19 29	0.11 230	0.15 374	0.08 32	0.21 422	0.15 155	0.23 380

test_4	0.40 164	0.37 193	2.01 336	0.29 176	0.21 208	0.50 147	0.28 276	0.47 82	0.39 74	0.42 183	0.76 440	0.38 179	0.22 98	0.52 219	0.33 233	0.08 33	0.07 41	0.11 200	0.15 334	0.28 385	0.07 7

CrosDoStereo	0.94 494	0.37 193	2.53 445	0.25 73	0.32 375	0.54 192	3.76 573	0.72 238	0.60 268	0.70 444	1.40 519	0.53 284	1.49 535	1.78 437	3.09 543	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.21 291	0.11 106

PFNet+	0.45 224	0.37 193	1.86 274	0.46 444	0.18 148	0.58 256	0.77 511	0.52 124	0.64 323	0.56 325	0.48 221	0.39 185	0.26 155	0.93 323	0.32 223	0.13 314	0.09 189	0.14 351	0.13 281	0.12 84	0.15 231

LCNet	0.54 325	0.37 193	1.78 222	0.92 532	0.22 235	0.96 490	0.30 308	0.59 174	0.58 256	0.51 264	0.55 296	0.41 199	0.76 470	0.84 315	0.26 146	0.09 73	0.06 21	0.12 256	0.18 386	0.98 540	0.39 490

DeepStereo_LL	0.94 494	0.37 193	2.53 445	0.25 73	0.32 375	0.54 192	3.76 573	0.72 238	0.60 268	0.70 444	1.40 519	0.53 284	1.49 535	1.78 437	3.09 543	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.21 291	0.11 106

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 203	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 259	0.54 144	0.44 117	0.24 71	0.26 73	0.27 118	0.22 98	0.29 44	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.10 135	0.10 147	0.15 155	0.11 106

whm_eth	0.27 53	0.38 203	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 259	0.54 144	0.44 117	0.24 71	0.26 73	0.27 118	0.22 98	0.29 44	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.10 135	0.10 147	0.15 155	0.11 106

MSKI-zero shot	0.46 234	0.38 203	2.47 435	0.27 120	0.43 462	0.56 220	0.20 84	0.77 288	0.43 113	0.60 377	0.51 250	0.44 227	0.17 33	0.68 278	0.21 70	0.09 73	0.29 493	0.09 85	0.32 485	0.14 137	0.10 81

RAFT-Test	0.44 206	0.38 203	2.01 336	0.27 120	0.44 463	0.64 354	0.37 379	0.72 238	0.57 245	0.45 204	0.48 221	0.65 351	0.24 125	0.35 94	0.29 181	0.09 73	0.11 280	0.09 85	0.38 506	0.10 53	0.11 106

IER	0.43 196	0.38 203	1.69 178	0.26 104	0.25 286	0.66 375	0.26 234	0.71 233	0.55 230	0.54 296	0.59 324	0.60 328	0.53 389	0.52 219	0.39 275	0.11 230	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.14 137	0.11 106

CRFU-Net	0.56 345	0.38 203	1.86 274	0.46 444	0.26 301	0.82 462	0.36 371	0.90 398	0.49 167	0.62 397	0.59 324	0.78 425	1.35 527	1.00 331	0.48 326	0.15 376	0.14 348	0.17 419	0.10 147	0.19 262	0.14 197

PSMNet-ADL	0.51 301	0.38 203	1.65 169	0.35 318	0.21 208	0.67 381	0.26 234	0.74 253	0.55 230	0.42 183	0.52 263	0.70 391	0.45 339	1.91 469	0.57 367	0.15 376	0.13 327	0.11 200	0.13 281	0.15 155	0.20 329

DRaft	0.62 383	0.38 203	1.76 208	0.24 55	0.16 84	0.64 354	0.66 491	0.53 133	0.53 211	0.67 429	0.99 486	0.38 179	1.00 503	1.44 379	2.10 523	0.10 167	0.14 348	0.10 135	0.14 309	0.18 241	0.21 341

AdaStereo	0.44 206	0.38 203	1.79 242	0.34 302	0.20 194	0.57 238	0.28 276	0.92 418	0.69 371	0.52 273	0.55 296	0.61 330	0.33 230	0.48 196	0.39 275	0.17 413	0.08 119	0.17 419	0.11 210	0.18 241	0.12 143
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.
MM-Stereo_test1	0.41 171	0.39 212	2.29 398	0.38 376	0.26 301	0.44 95	0.28 276	0.63 196	0.51 185	0.40 169	0.32 120	0.26 107	0.26 155	0.46 179	0.22 89	0.09 73	0.21 452	0.10 135	0.09 111	0.39 474	0.15 231

rvit_0105_5	0.36 128	0.39 212	1.48 142	0.30 193	0.18 148	0.41 73	0.30 308	0.64 199	0.62 303	0.30 124	0.33 128	0.37 172	0.29 202	0.41 138	0.28 166	0.18 425	0.16 391	0.15 381	0.15 334	0.15 155	0.14 197

UGAM-zero	0.63 389	0.39 212	2.49 438	0.30 193	0.49 482	0.67 381	0.19 65	0.91 409	0.45 132	0.77 467	0.45 195	1.16 517	0.82 478	2.05 484	0.29 181	0.09 73	0.15 374	0.09 85	0.44 518	0.11 73	0.22 356

CSP-Net	0.50 284	0.39 212	1.25 97	0.29 176	0.23 255	0.77 443	0.35 364	0.86 368	0.57 245	0.59 368	0.59 324	0.65 351	0.40 289	1.77 436	0.44 306	0.16 397	0.11 280	0.10 135	0.10 147	0.20 277	0.14 197

iRaft-Stereo_20w	0.58 356	0.39 212	1.96 327	0.45 439	0.32 375	0.92 487	0.57 472	1.14 522	0.56 241	0.81 478	0.40 170	0.55 294	0.69 453	0.65 271	1.04 457	0.09 73	0.16 391	0.09 85	0.36 503	0.17 214	0.25 401

Replicate-Monster	0.23 37	0.40 217	0.94 60	0.21 7	0.14 33	0.37 48	0.13 8	0.40 29	0.36 49	0.22 47	0.15 12	0.15 27	0.15 22	0.40 134	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 231

FACV-RUCA	0.58 356	0.40 217	1.78 222	0.43 418	1.67 563	0.48 132	0.28 276	0.69 223	0.62 303	0.40 169	0.53 274	0.33 156	0.63 437	0.40 134	0.31 212	0.13 314	0.11 280	0.62 530	0.12 248	0.70 526	0.98 546

DDVS	0.62 383	0.40 217	1.40 124	2.21 566	0.35 409	0.87 477	1.00 530	0.69 223	0.50 177	0.53 283	0.56 307	0.90 468	0.37 260	1.22 357	0.47 320	0.15 376	0.14 348	0.14 351	0.12 248	0.19 262	0.22 356

rvit_stereo_0075_2	0.40 164	0.40 217	1.88 281	0.33 271	0.32 375	0.41 73	0.22 126	0.58 166	0.53 211	0.38 161	0.51 250	0.40 193	0.27 173	0.44 158	0.29 181	0.20 450	0.15 374	0.22 465	0.15 334	0.18 241	0.23 380

MyStereo07	0.34 108	0.40 217	1.46 135	0.29 176	0.23 255	0.60 285	0.31 321	0.53 133	0.42 103	0.25 90	0.25 66	0.20 51	0.26 155	0.57 237	0.19 29	0.09 73	0.18 420	0.12 256	0.11 210	0.16 192	0.19 313

MyStereo04	0.48 255	0.40 217	2.65 468	0.29 176	0.23 255	0.60 285	0.31 321	0.83 340	0.75 432	0.47 214	0.36 145	0.53 284	0.42 317	0.53 225	0.39 275	0.09 73	0.18 420	0.12 256	0.11 210	0.16 192	0.19 313

NVstereo2D	0.58 356	0.40 217	2.03 343	0.35 318	0.35 409	0.69 399	0.39 391	0.91 409	0.80 459	0.47 214	0.53 274	0.67 367	0.46 353	1.99 479	0.48 326	0.19 440	0.11 280	0.17 419	0.13 281	0.25 349	0.25 401

test_sample3	0.50 284	0.41 224	1.88 281	0.32 249	0.19 180	0.57 238	0.25 212	0.92 418	0.64 323	0.52 273	0.49 238	0.47 257	0.35 240	1.79 441	0.37 257	0.13 314	0.10 232	0.12 256	0.11 210	0.16 192	0.16 259

MyStereo06	0.54 325	0.41 224	2.68 471	0.30 193	0.23 255	0.60 285	0.30 308	0.81 327	0.44 117	0.84 485	0.52 263	0.78 425	0.58 413	0.48 196	1.10 461	0.09 73	0.17 409	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.20 329

MyStereo05	0.49 273	0.41 224	2.72 477	0.30 193	0.23 255	0.60 285	0.30 308	0.82 334	0.77 446	0.52 273	0.37 148	0.51 276	0.42 317	0.52 219	0.38 264	0.09 73	0.17 409	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.20 329

MIF-Stereo (partial)	0.34 108	0.41 224	1.93 305	0.26 104	0.24 268	0.32 25	0.17 42	0.53 133	0.42 103	0.25 90	0.37 148	0.25 93	0.26 155	0.44 158	0.31 212	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.19 262	0.14 197

GANet-ADL	0.44 206	0.41 224	2.31 400	0.33 271	0.20 194	0.57 238	0.25 212	0.75 264	0.54 223	0.42 183	0.59 324	0.56 306	0.30 210	0.40 134	0.38 264	0.14 357	0.11 280	0.09 85	0.08 80	0.22 308	0.17 277

ccnet	0.71 436	0.41 224	1.59 160	0.40 396	0.45 471	1.06 503	0.55 463	0.98 466	0.71 390	0.88 489	0.97 483	0.82 441	0.88 491	1.68 421	0.94 436	0.32 506	0.26 484	0.32 503	0.27 456	0.34 434	0.30 440

StereoDRNet-Refined	0.50 284	0.41 224	1.50 148	0.33 271	0.21 208	0.68 393	0.26 234	0.81 327	0.68 362	0.67 429	0.68 401	0.73 402	0.42 317	1.10 341	0.59 374	0.11 230	0.08 119	0.14 351	0.14 309	0.25 349	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 79	0.42 231	1.26 99	0.24 55	0.12 6	0.43 89	0.24 192	0.40 29	0.56 241	0.35 144	0.37 148	0.26 107	0.24 125	0.29 44	0.19 29	0.08 33	0.12 306	0.08 32	0.07 53	0.22 308	0.10 81

test_sample4	0.50 284	0.42 231	1.88 281	0.32 249	0.19 180	0.56 220	0.26 234	0.93 426	0.65 336	0.54 296	0.54 286	0.45 236	0.36 246	1.79 441	0.36 251	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.17 214	0.16 259

MDST_ROB	1.17 516	0.42 231	3.87 547	0.54 480	0.44 463	4.11 568	0.58 474	1.31 534	0.84 472	2.12 549	1.12 501	0.98 486	0.71 457	4.24 564	0.99 447	0.16 397	0.14 348	0.19 445	0.17 373	0.18 241	0.35 466

CBMV_ROB	0.76 457	0.42 231	2.68 471	0.33 271	0.22 235	0.74 425	0.47 440	0.96 453	0.76 441	1.04 509	0.96 481	0.88 464	0.93 495	2.06 485	1.19 473	0.22 470	0.24 469	0.27 488	0.25 443	0.25 349	0.28 424

SGM-Forest	1.04 506	0.42 231	3.59 544	0.41 403	0.32 375	1.05 502	1.32 548	0.94 435	0.83 469	1.16 517	2.23 543	1.03 496	1.39 531	2.49 523	2.35 531	0.21 457	0.21 452	0.20 454	0.19 406	0.23 321	0.32 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 100	0.43 236	1.42 129	0.25 73	0.16 84	0.35 39	0.20 84	0.68 220	0.44 117	0.24 71	0.27 77	0.29 134	0.20 78	0.58 240	0.18 17	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.30 473	0.26 369	0.17 277

castereo++	0.28 60	0.43 236	0.93 58	0.28 145	0.17 112	0.53 184	0.21 105	0.55 148	0.45 132	0.17 12	0.26 73	0.32 150	0.17 33	0.33 78	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.29 463	0.13 114	0.06 1

test_sample5	0.51 301	0.43 236	1.83 261	0.32 249	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.92 418	0.65 336	0.53 283	0.59 324	0.45 236	0.36 246	1.87 458	0.36 251	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.17 214	0.16 259

IGEV++	0.34 108	0.43 236	1.32 108	0.31 220	0.14 33	0.32 25	0.21 105	0.70 230	0.34 26	0.22 47	0.28 84	0.22 62	0.27 173	0.35 94	0.27 156	0.09 73	0.39 519	0.08 32	0.15 334	0.25 349	0.45 504

CoDeX	0.52 314	0.43 236	2.25 391	0.29 176	0.26 301	0.61 306	0.32 344	0.99 478	0.68 362	0.48 232	0.55 296	0.52 282	0.40 289	1.60 411	0.35 248	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.13 114	0.12 143

DualNet	0.51 301	0.43 236	1.83 261	0.32 249	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.92 418	0.65 336	0.54 296	0.62 351	0.45 236	0.36 246	1.87 458	0.36 251	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.17 214	0.16 259

gwcnet-sp	0.49 273	0.43 236	2.54 451	0.31 220	0.22 235	0.67 381	0.31 321	0.78 303	0.65 336	0.58 354	0.47 209	0.46 249	0.43 327	0.76 301	0.46 311	0.11 230	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.15 155	0.14 197

scenet	0.49 273	0.43 236	2.54 451	0.31 220	0.22 235	0.67 381	0.31 321	0.78 303	0.65 336	0.58 354	0.47 209	0.46 249	0.43 327	0.76 301	0.46 311	0.11 230	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.15 155	0.14 197

ssnet	0.49 273	0.43 236	2.54 451	0.31 220	0.22 235	0.67 381	0.31 321	0.78 303	0.65 336	0.58 354	0.47 209	0.46 249	0.43 327	0.76 301	0.46 311	0.11 230	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.15 155	0.14 197

ASMatch	0.60 370	0.43 236	2.58 457	0.91 531	0.36 417	0.56 220	0.25 212	0.52 124	0.61 285	0.47 214	1.21 506	0.47 257	0.66 446	1.34 368	0.94 436	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.10 53	0.16 259

DRN-Test	0.64 393	0.43 236	2.44 427	0.39 386	0.44 463	0.80 458	0.41 400	1.02 498	0.78 451	0.80 472	0.63 363	0.69 381	0.56 401	1.79 441	0.69 399	0.15 376	0.12 306	0.17 419	0.16 354	0.18 241	0.17 277

ISRNet	0.47 249	0.44 247	1.55 155	0.37 360	0.31 367	0.49 139	0.19 65	0.75 264	0.66 351	0.63 406	0.71 424	0.67 367	0.39 281	0.58 240	0.44 306	0.23 473	0.16 391	0.21 462	0.20 416	0.21 291	0.25 401

castereo	0.30 79	0.44 247	0.81 45	0.24 55	0.29 337	0.41 73	0.27 259	0.72 238	0.45 132	0.22 47	0.30 103	0.24 83	0.31 219	0.25 11	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.31 479	0.12 84	0.09 56

test_sample6	0.52 314	0.44 247	1.81 249	0.33 271	0.18 148	0.55 205	0.27 259	0.94 435	0.66 351	0.54 296	0.62 351	0.47 257	0.36 246	1.97 475	0.38 264	0.14 357	0.10 232	0.13 315	0.13 281	0.17 214	0.16 259

AnonymousM	0.37 134	0.44 247	1.50 148	0.25 73	0.15 57	0.52 176	0.23 159	0.60 184	0.42 103	0.42 183	0.32 120	0.30 139	0.25 141	0.34 88	0.23 101	0.11 230	0.09 189	0.71 535	0.36 503	0.12 84	0.07 7

UNet	0.54 325	0.44 247	2.83 493	0.31 220	0.33 388	0.74 425	0.27 259	0.82 334	0.61 285	0.53 283	0.54 286	0.72 398	0.54 392	0.78 309	0.56 363	0.11 230	0.09 189	0.13 315	0.11 210	0.14 137	0.12 143

ACVNet	0.45 224	0.44 247	1.79 242	0.28 145	0.21 208	0.59 273	0.36 371	0.66 207	0.68 362	0.45 204	0.59 324	0.69 381	0.40 289	0.44 158	0.55 355	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.34 434	0.10 81

acv_ft	0.48 255	0.44 247	1.76 208	0.32 249	0.41 453	0.63 343	0.28 276	0.81 327	0.68 362	0.61 386	0.59 324	0.69 381	0.45 339	0.44 158	0.63 383	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.41 482	0.10 81

MSMDNet	0.46 234	0.44 247	2.28 396	0.26 104	0.20 194	0.55 205	0.21 105	0.75 264	0.64 323	0.48 232	0.55 296	0.68 374	0.56 401	0.46 179	0.30 200	0.11 230	0.10 232	0.13 315	0.10 147	0.18 241	0.15 231

xyz-stereo-finetune2	0.35 119	0.45 255	1.04 67	0.21 7	0.12 6	0.58 256	0.23 159	0.50 102	0.45 132	0.31 129	0.46 203	0.30 139	0.41 300	0.81 312	0.51 341	0.08 33	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.09 56

PCWNet_CMD	0.46 234	0.45 255	2.28 396	0.26 104	0.20 194	0.55 205	0.21 105	0.75 264	0.64 323	0.48 232	0.55 296	0.68 374	0.57 407	0.46 179	0.30 200	0.11 230	0.10 232	0.14 351	0.10 147	0.18 241	0.14 197

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 255	1.08 70	0.31 220	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 249	0.50 177	0.21 36	0.24 59	0.55 294	0.22 98	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 84	0.09 56
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
xyz-stereo-finetune	0.31 87	0.46 258	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 184	0.25 212	0.52 124	0.54 223	0.28 116	0.32 120	0.29 134	0.23 114	0.59 246	0.55 355	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.13 114	0.08 34

SMFormer	0.50 284	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.49 331	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.15 155	0.16 259

tta	0.50 284	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.49 331	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.14 137	0.11 106

qqq1	0.48 255	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.09 85	0.08 80	0.14 137	0.11 106

fff1	0.48 255	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.09 85	0.08 80	0.14 137	0.11 106

anonymousa	0.48 255	0.46 258	2.44 427	0.29 176	0.34 396	0.61 306	0.25 212	0.66 207	0.54 223	0.53 283	0.77 443	0.73 402	0.46 353	0.33 78	0.31 212	0.10 167	0.09 189	0.12 256	0.29 463	0.10 53	0.19 313

CFNet_pseudo	0.45 224	0.46 258	2.23 388	0.25 73	0.19 180	0.56 220	0.21 105	0.77 288	0.60 268	0.49 244	0.56 307	0.69 381	0.47 361	0.52 219	0.31 212	0.11 230	0.10 232	0.15 381	0.10 147	0.17 214	0.14 197

ac_64	0.55 337	0.46 258	1.92 302	0.36 337	0.34 396	0.63 343	0.31 321	0.82 334	0.61 285	0.55 314	0.51 250	0.89 466	0.48 370	1.83 450	0.55 355	0.14 357	0.11 280	0.12 256	0.12 248	0.18 241	0.12 143

ccs_rob	0.45 224	0.46 258	2.22 384	0.26 104	0.19 180	0.56 220	0.21 105	0.77 288	0.60 268	0.49 244	0.56 307	0.69 381	0.47 361	0.52 219	0.31 212	0.11 230	0.09 189	0.16 400	0.10 147	0.17 214	0.14 197

rvit_0105_3	0.39 158	0.47 267	1.46 135	0.33 271	0.19 180	0.45 100	0.35 364	0.69 223	0.65 336	0.37 153	0.37 148	0.40 193	0.31 219	0.44 158	0.30 200	0.18 425	0.17 409	0.17 419	0.18 386	0.15 155	0.15 231

UGAM	0.58 356	0.47 267	2.21 380	0.30 193	0.19 180	0.53 184	0.34 356	0.59 174	0.63 315	0.44 194	0.73 431	0.78 425	0.37 260	2.58 529	0.39 275	0.10 167	0.08 119	0.17 419	0.14 309	0.42 488	0.17 277

plain	0.37 134	0.47 267	2.15 369	0.27 120	0.19 180	0.33 28	0.20 84	0.58 166	0.46 141	0.23 64	0.37 148	0.23 70	0.25 141	0.45 170	0.28 166	0.11 230	0.08 119	0.13 315	0.09 111	0.42 488	0.12 143

RAStereo	0.28 60	0.48 270	1.52 151	0.26 104	0.18 148	0.25 6	0.19 65	0.42 43	0.35 32	0.20 30	0.25 66	0.20 51	0.16 26	0.24 7	0.24 124	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.12 84	0.08 34

test-1	0.44 206	0.48 270	1.69 178	0.30 193	0.27 315	0.50 147	0.28 276	0.80 323	0.43 113	0.40 169	0.54 286	0.41 199	0.24 125	0.31 59	1.16 470	0.09 73	0.20 443	0.10 135	0.17 373	0.11 73	0.26 411

MMNet	0.50 284	0.48 270	1.93 305	0.33 271	0.27 315	0.79 452	0.28 276	0.81 327	0.74 419	0.60 377	0.56 307	0.59 322	0.55 397	0.79 310	0.59 374	0.10 167	0.09 189	0.12 256	0.11 210	0.13 114	0.14 197

EKT-Stereo	1.47 536	0.49 273	1.93 305	2.57 569	19.31 585	0.55 205	0.22 126	0.69 223	0.42 103	0.38 161	0.36 145	0.43 216	0.27 173	0.69 284	0.26 146	0.12 284	0.14 348	0.11 200	0.16 354	0.20 277	0.15 231

HH	0.49 273	0.49 273	2.78 489	0.50 462	0.41 453	0.38 59	0.23 159	0.72 238	0.38 62	0.63 406	0.48 221	0.87 460	0.41 300	0.64 261	0.21 70	0.09 73	0.17 409	0.10 135	0.09 111	0.16 192	0.12 143

HanStereo	0.49 273	0.49 273	2.78 489	0.50 462	0.41 453	0.38 59	0.23 159	0.72 238	0.38 62	0.63 406	0.48 221	0.87 460	0.41 300	0.64 261	0.21 70	0.09 73	0.17 409	0.10 135	0.09 111	0.16 192	0.12 143

TANstereo	0.33 100	0.49 273	1.75 202	0.23 39	0.12 6	0.54 192	0.16 34	0.40 29	0.45 132	0.45 204	0.51 250	0.26 107	0.22 98	0.29 44	0.20 51	0.10 167	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.11 106

pcwnet_v2	0.64 393	0.49 273	4.41 557	0.32 249	0.27 315	0.60 285	0.25 212	0.97 462	0.88 482	0.59 368	0.70 420	0.63 337	0.55 397	0.66 274	0.37 257	0.17 413	0.15 374	0.15 381	0.14 309	0.21 291	0.23 380

HCRNet	0.46 234	0.49 273	1.65 169	0.38 376	0.29 337	0.58 256	0.22 126	0.75 264	0.62 303	0.47 214	0.49 238	0.48 268	0.36 246	1.12 347	0.37 257	0.15 376	0.10 232	0.15 381	0.13 281	0.17 214	0.17 277

MultiAttention	2.38 552	0.50 279	1.93 305	1.80 560	2.56 568	10.86 577	2.30 564	1.22 527	0.80 459	0.62 397	1.16 504	1.13 512	0.56 401	16.09 585	1.18 471	0.20 450	0.09 189	0.43 520	1.62 567	0.94 539	1.58 566

CFNet_ucs	0.48 255	0.50 279	2.32 401	0.26 104	0.22 235	0.57 238	0.22 126	0.85 358	0.65 336	0.53 283	0.64 379	0.68 374	0.44 335	0.54 229	0.31 212	0.13 314	0.12 306	0.16 400	0.11 210	0.19 262	0.17 277

RAFT-RH_RVC	0.61 378	0.50 279	2.33 404	0.36 337	0.29 337	0.60 285	0.18 56	0.44 59	0.58 256	0.76 463	1.91 533	0.47 257	0.29 202	1.60 411	1.23 478	0.14 357	0.07 41	0.13 315	0.13 281	0.10 53	0.09 56

stereogan	0.69 423	0.51 282	2.44 427	0.39 386	0.39 437	1.01 497	0.41 400	0.94 435	0.92 492	0.73 455	0.85 461	1.15 515	0.69 453	1.57 404	0.53 348	0.19 440	0.18 420	0.20 454	0.16 354	0.36 450	0.24 392

ff7	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

ffff	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

11t	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

ccc-4	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

DMCA	0.41 171	0.52 283	1.26 99	0.31 220	0.24 268	0.59 273	0.26 234	0.77 288	0.63 315	0.58 354	0.48 221	0.57 312	0.35 240	0.40 134	0.50 336	0.14 357	0.10 232	0.14 351	0.10 147	0.15 155	0.15 231

HART	0.38 143	0.53 288	1.66 173	0.26 104	0.15 57	0.30 16	0.19 65	0.67 216	0.46 141	0.29 120	0.52 263	0.38 179	0.16 26	0.41 138	0.20 51	0.08 33	0.68 546	0.09 85	0.07 53	0.34 434	0.21 341

WCG-NET（raft）	0.32 93	0.53 288	1.21 91	0.23 39	0.12 6	0.44 95	0.24 192	0.40 29	0.50 177	0.35 144	0.35 139	0.47 257	0.25 141	0.35 94	0.20 51	0.08 33	0.29 493	0.08 32	0.07 53	0.22 308	0.11 106

anonymousdsp	0.34 108	0.53 288	1.47 139	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.49 96	0.40 84	0.25 90	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.55 233	0.19 29	0.09 73	0.11 280	0.10 135	0.18 386	0.24 336	0.29 430

IRAFT_RVC	0.54 325	0.53 288	1.78 222	0.46 444	0.21 208	0.58 256	0.43 411	0.65 205	0.66 351	0.54 296	0.50 246	0.49 270	0.51 382	1.58 408	1.01 452	0.11 230	0.25 482	0.13 315	0.10 147	0.15 155	0.13 179

iRaftStereo_RVC	0.37 134	0.53 288	1.41 125	0.28 145	0.15 57	0.52 176	0.20 84	0.54 144	0.46 141	0.37 153	0.43 180	0.41 199	0.23 114	0.36 106	0.26 146	0.09 73	0.15 374	0.12 256	0.11 210	0.41 482	0.37 481

rvit_105_1	0.44 206	0.54 293	1.46 135	0.36 337	0.24 268	0.51 157	0.45 429	0.75 264	0.74 419	0.45 204	0.44 191	0.44 227	0.36 246	0.62 256	0.38 264	0.20 450	0.18 420	0.18 439	0.22 430	0.18 241	0.18 297

MaDis-Stereo	0.29 69	0.54 293	1.44 132	0.24 55	0.29 337	0.29 14	0.16 34	0.45 66	0.37 57	0.19 23	0.21 33	0.28 127	0.22 98	0.30 52	0.29 181	0.10 167	0.09 189	0.10 135	0.08 80	0.11 73	0.11 106

ProNet	0.30 79	0.54 293	1.29 102	0.25 73	0.15 57	0.47 124	0.25 212	0.48 89	0.39 74	0.21 36	0.23 50	0.22 62	0.20 78	0.44 158	0.19 29	0.08 33	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.23 321	0.12 143

IGEV-Stereo	0.34 108	0.54 293	1.47 139	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.49 96	0.40 84	0.25 90	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.54 229	0.19 29	0.09 73	0.10 232	0.10 135	0.18 386	0.24 336	0.29 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 224	0.54 293	2.11 358	0.29 176	0.16 84	0.43 89	0.24 192	0.54 144	0.45 132	0.37 153	0.46 203	0.34 162	0.27 173	1.98 476	0.27 156	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.14 137	0.08 34

XX-Stereo	0.55 337	0.54 293	3.50 542	0.48 457	0.39 437	0.54 192	0.17 42	0.89 392	0.40 84	0.44 194	0.65 388	0.85 452	0.19 69	0.77 305	0.21 70	0.10 167	0.14 348	0.10 135	0.32 485	0.17 214	0.14 197

delet	0.52 314	0.54 293	1.62 167	0.31 220	0.35 409	0.74 425	0.46 432	0.85 358	0.74 419	0.55 314	0.60 339	0.67 367	0.50 380	1.12 347	0.57 367	0.11 230	0.11 280	0.13 315	0.14 309	0.16 192	0.12 143

FCDSN-DC	1.29 524	0.54 293	2.50 442	0.47 449	0.41 453	1.12 512	0.60 478	1.10 517	1.27 528	2.23 555	2.87 555	3.67 557	3.12 563	2.39 512	1.69 504	0.30 503	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.35 445	0.38 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 427	0.54 293	2.88 496	0.36 337	0.29 337	0.62 326	0.54 460	0.97 462	0.87 478	0.76 463	0.92 473	0.94 479	0.80 475	1.84 455	0.57 367	0.18 425	0.19 432	0.17 419	0.16 354	0.22 308	0.25 401

tg	0.37 134	0.55 302	1.35 114	0.28 145	0.16 84	0.57 238	0.18 56	0.57 160	0.49 167	0.37 153	0.44 191	0.38 179	0.24 125	0.46 179	0.24 124	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.43 490	0.36 474

DLCB_ROB	0.54 325	0.55 302	1.49 145	0.36 337	0.25 286	0.65 368	0.36 371	0.80 323	0.70 380	0.72 451	0.69 410	0.83 443	0.46 353	1.53 397	0.60 376	0.13 314	0.12 306	0.14 351	0.14 309	0.14 137	0.13 179

IPLGR	0.54 325	0.56 304	2.68 471	0.36 337	0.18 148	0.62 326	0.54 460	1.02 498	0.64 323	0.73 455	0.46 203	0.47 257	0.45 339	1.12 347	0.29 181	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.09 111	0.19 262	0.12 143

STrans-v2	0.67 411	0.56 304	2.64 466	0.27 120	0.23 255	0.57 238	0.33 352	0.96 453	0.69 371	0.92 496	0.85 461	0.89 466	0.93 495	1.83 450	1.21 476	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.09 111	0.11 73	0.12 143

TransformOpticalFlow	0.64 393	0.56 304	2.66 469	0.44 425	0.26 301	0.62 326	0.28 276	0.83 340	0.71 390	0.76 463	0.74 434	0.91 470	0.85 483	1.83 450	0.81 425	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.11 73	0.12 143

RYNet	0.70 427	0.56 304	2.25 391	0.35 318	0.41 453	0.86 473	0.43 411	0.94 435	0.82 466	0.62 397	0.53 274	0.91 470	0.60 420	2.70 537	1.00 448	0.14 357	0.11 280	0.16 400	0.14 309	0.25 349	0.27 418

MM-Stereo_test3	0.40 164	0.58 308	1.75 202	0.36 337	0.30 348	0.45 100	0.30 308	0.72 238	0.59 263	0.31 129	0.43 180	0.32 150	0.23 114	0.35 94	0.29 181	0.10 167	0.20 443	0.10 135	0.08 80	0.40 479	0.11 106

FC-DCNN v2	1.54 540	0.58 308	2.80 491	0.44 425	0.39 437	2.05 551	0.66 491	1.90 554	1.84 553	2.79 565	2.97 559	4.41 564	3.07 561	2.65 533	2.30 530	0.29 500	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.32 417	0.38 484

SCV	0.35 119	0.59 310	1.37 118	0.34 302	0.22 235	0.28 10	0.23 159	0.72 238	0.35 32	0.19 23	0.30 103	0.24 83	0.20 78	0.64 261	0.19 29	0.11 230	0.08 119	0.09 85	0.29 463	0.34 434	0.29 430

FC-DCNN	1.49 538	0.59 310	2.88 496	0.44 425	0.39 437	1.97 548	0.66 491	1.67 548	1.70 546	2.72 564	2.89 556	4.22 560	2.97 560	2.55 528	2.19 525	0.29 500	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.32 417	0.39 490

MIM_Stereo	0.41 171	0.60 312	1.88 281	0.31 220	0.21 208	0.50 147	0.19 65	0.64 199	0.44 117	0.43 188	0.53 274	0.43 216	0.27 173	0.51 215	0.28 166	0.08 33	0.14 348	0.11 200	0.10 147	0.26 369	0.26 411

ssnet_v2	0.55 337	0.60 312	1.86 274	0.32 249	0.22 235	0.72 414	0.44 422	0.94 435	0.74 419	0.63 406	0.54 286	0.81 436	0.47 361	0.77 305	0.70 401	0.16 397	0.14 348	0.14 351	0.14 309	0.30 401	0.30 440

psmorigin	1.36 529	0.60 312	13.80 581	0.37 360	0.29 337	0.62 326	0.33 352	0.77 288	0.61 285	0.96 502	0.88 468	1.17 518	0.73 463	4.00 561	0.86 430	0.19 440	0.22 458	0.17 419	0.18 386	0.24 336	0.29 430

DPSNet	0.86 483	0.60 312	2.34 406	0.58 495	0.36 417	1.07 508	0.75 508	1.30 533	1.05 507	0.70 444	0.68 401	0.94 479	1.29 520	2.08 488	1.82 510	0.26 490	0.23 466	0.16 400	0.17 373	0.48 502	0.40 494

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 378	0.61 316	3.35 539	0.33 271	0.58 503	0.66 375	0.20 84	0.98 466	0.55 230	0.73 455	0.52 263	0.99 489	0.65 441	0.58 240	0.29 181	0.10 167	0.16 391	0.10 135	0.41 514	0.29 390	0.20 329

rvit_stereo_ft	0.31 87	0.61 316	1.18 83	0.32 249	0.21 208	0.28 10	0.27 259	0.55 148	0.48 161	0.23 64	0.27 77	0.28 127	0.26 155	0.32 68	0.25 137	0.13 314	0.09 189	0.11 200	0.11 210	0.13 114	0.14 197

H2IRNET	0.40 164	0.61 316	1.90 293	0.29 176	0.17 112	0.54 192	0.18 56	0.52 124	0.50 177	0.27 111	0.56 307	0.47 257	0.35 240	0.46 179	0.33 233	0.10 167	0.07 41	0.12 256	0.14 309	0.32 417	0.12 143

ToySt	0.44 206	0.61 316	1.89 288	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.35 364	0.67 216	0.53 211	0.39 167	0.50 246	0.59 322	0.43 327	0.51 215	0.49 331	0.10 167	0.12 306	0.13 315	0.16 354	0.24 336	0.19 313

CroCo-Stereo Lap2	0.33 100	0.61 316	1.47 139	0.32 249	0.38 434	0.23 4	0.22 126	0.58 166	0.46 141	0.22 47	0.27 77	0.29 134	0.23 114	0.32 68	0.26 146	0.09 73	0.09 189	0.10 135	0.08 80	0.21 291	0.14 197

psm_up	0.57 351	0.61 316	1.83 261	0.35 318	0.30 348	0.64 354	0.37 379	0.90 398	0.68 362	0.59 368	0.55 296	0.68 374	0.54 392	1.91 469	0.46 311	0.16 397	0.15 374	0.16 400	0.15 334	0.23 321	0.13 179

DualNet (step1)	0.59 364	0.62 322	1.93 305	0.27 120	0.22 235	0.68 393	0.31 321	0.93 426	0.66 351	0.57 336	0.51 250	0.55 294	0.45 339	1.11 344	0.38 264	0.61 529	0.14 348	0.87 539	0.56 532	0.25 349	0.23 380

test_sample9	0.94 494	0.62 322	1.93 305	0.27 120	0.22 235	0.68 393	0.31 321	0.93 426	0.66 351	0.57 336	0.51 250	0.55 294	0.45 339	1.91 469	2.55 535	0.61 529	4.16 576	0.87 539	0.56 532	0.25 349	0.23 380

test_sample8	1.12 509	0.62 322	1.93 305	0.27 120	0.22 235	0.68 393	0.31 321	0.95 448	0.61 285	1.18 524	0.56 307	2.53 548	1.31 523	1.91 469	2.55 535	0.61 529	4.16 576	0.87 539	0.56 532	0.25 349	0.23 380

gcap-zeroshot	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.31 220	0.32 375	0.69 399	0.21 105	0.74 253	0.52 192	0.43 188	0.35 139	0.62 334	0.24 125	0.41 138	0.24 124	0.09 73	0.16 391	0.09 85	0.31 479	0.08 19	0.09 56

GMOStereo	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

error version	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

test-v	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

THIR-Stereo	0.86 483	0.62 322	2.13 363	0.25 73	0.16 84	0.58 256	2.74 569	0.59 174	0.51 185	0.62 397	1.62 526	0.97 485	1.80 546	1.69 423	2.25 528	0.10 167	0.08 119	0.14 351	0.11 210	0.15 155	0.11 106

test-2	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

sAnonymous2	0.38 143	0.62 322	2.15 369	0.31 220	0.24 268	0.34 34	0.27 259	0.53 133	0.46 141	0.24 71	0.29 90	0.23 70	0.28 188	0.28 32	0.22 89	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.13 281	0.38 465	0.35 466

CroCo_RVC	0.38 143	0.62 322	2.15 369	0.31 220	0.24 268	0.34 34	0.27 259	0.53 133	0.46 141	0.24 71	0.29 90	0.23 70	0.28 188	0.28 32	0.22 89	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.13 281	0.38 465	0.35 466

HI	0.41 171	0.63 333	1.72 189	0.27 120	0.21 208	0.45 100	0.19 65	0.55 148	0.41 94	0.57 336	0.59 324	0.65 351	0.45 339	0.45 170	0.39 275	0.08 33	0.09 189	0.10 135	0.11 210	0.20 277	0.10 81

CoSv	0.41 171	0.63 333	1.72 189	0.27 120	0.21 208	0.45 100	0.19 65	0.55 148	0.41 94	0.57 336	0.59 324	0.65 351	0.45 339	0.45 170	0.39 275	0.08 33	0.09 189	0.10 135	0.11 210	0.20 277	0.10 81

DCRE	0.50 284	0.63 333	2.13 363	0.30 193	0.23 255	0.45 100	0.24 192	0.59 174	0.53 211	0.50 251	2.10 537	0.42 212	0.26 155	0.35 94	0.23 101	0.09 73	0.14 348	0.10 135	0.32 485	0.16 192	0.15 231

DGSMNet	2.89 560	0.63 333	3.18 528	3.43 573	4.17 572	2.57 560	6.98 577	0.97 462	0.83 469	0.56 325	1.86 532	0.79 430	0.62 434	1.64 416	1.39 489	4.61 575	5.01 578	5.17 579	4.71 578	4.44 576	4.19 576

AIO_rvc	0.41 171	0.64 337	1.29 102	0.58 495	0.39 437	0.37 48	0.24 192	0.50 102	0.43 113	0.28 116	0.23 50	0.25 93	0.16 26	0.99 329	0.19 29	0.10 167	0.16 391	0.08 32	0.11 210	0.25 349	0.85 538

ACVNet-DCA	0.42 190	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.76 277	0.52 192	0.31 129	0.38 157	0.24 83	0.38 267	0.69 284	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.14 197

xx1	0.46 234	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.74 253	1.01 503	0.31 129	0.38 157	0.46 249	0.36 246	0.69 284	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.12 256	0.12 248	0.12 84	0.14 197

1test111	0.44 206	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.76 277	0.52 192	0.31 129	0.38 157	0.24 83	0.38 267	0.96 326	0.30 200	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.14 197

cc1	0.47 249	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.74 253	1.01 503	0.31 129	0.38 157	0.24 83	0.38 267	0.69 284	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.25 349	0.40 494

tt1	0.44 206	0.64 337	1.83 261	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.74 253	0.88 482	0.31 129	0.37 148	0.25 93	0.35 240	0.63 259	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.25 349	0.36 474

G-Net	0.99 499	0.64 337	2.76 485	0.57 493	0.67 517	2.03 550	0.72 506	0.76 277	0.67 360	1.14 516	2.56 549	1.30 525	1.02 505	1.48 392	1.74 507	0.25 486	0.24 469	0.24 479	0.26 451	0.37 458	0.31 448

HUF	0.59 364	0.65 344	2.46 430	0.45 439	0.77 528	0.34 34	0.24 192	0.46 69	0.39 74	0.31 129	0.28 84	0.25 93	0.19 69	0.67 275	0.18 17	0.12 284	2.03 571	0.08 32	0.06 10	0.31 409	1.59 567

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 427	0.65 344	3.45 540	0.50 462	0.60 510	0.75 431	0.23 159	0.96 453	0.60 268	0.76 463	1.30 513	0.81 436	0.60 420	0.57 237	0.82 426	0.10 167	0.16 391	0.11 200	0.43 517	0.31 409	0.22 356

HHNet	0.60 370	0.65 344	2.60 462	0.36 337	0.25 286	0.64 354	0.61 482	0.64 199	0.62 303	0.55 314	1.13 503	0.32 150	0.60 420	0.42 146	1.79 509	0.15 376	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.18 241	0.15 231

OMP-Stereo	0.59 364	0.65 344	1.74 196	0.56 489	0.37 428	0.60 285	0.26 234	0.70 230	0.65 336	0.66 425	0.60 339	0.69 381	0.32 226	2.09 490	1.20 474	0.10 167	0.07 41	0.12 256	0.09 111	0.17 214	0.10 81

IIG-Stereo	0.59 364	0.65 344	1.74 196	0.54 480	0.23 255	0.61 306	0.21 105	0.73 249	0.65 336	0.64 416	0.69 410	0.69 381	0.38 267	2.09 490	1.39 489	0.11 230	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.09 56

DANet	0.80 469	0.65 344	2.21 380	1.19 547	0.48 481	0.74 425	1.25 545	0.89 392	1.53 541	0.89 491	0.71 424	0.96 482	0.56 401	1.83 450	0.96 439	0.18 425	0.16 391	0.19 445	0.16 354	0.26 369	0.29 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 393	0.65 344	1.62 167	0.46 444	0.25 286	0.67 381	0.30 308	0.93 426	0.77 446	0.59 368	0.57 315	0.77 421	0.38 267	2.78 541	0.44 306	0.23 473	0.24 469	0.28 491	0.26 451	0.27 379	0.39 490

anonymity	0.80 469	0.66 351	1.29 102	0.59 500	0.75 524	0.67 381	0.52 452	0.95 448	0.71 390	0.94 499	0.70 420	0.67 367	0.87 487	0.71 291	1.35 486	0.64 532	0.62 539	0.58 527	1.44 565	0.60 520	0.65 527

raft+_RVC	0.44 206	0.67 352	1.85 266	0.34 302	0.71 522	0.51 157	0.25 212	0.64 199	0.51 185	0.35 144	0.45 195	0.32 150	0.28 188	0.43 149	0.32 223	0.09 73	0.19 432	0.10 135	0.09 111	0.20 277	0.40 494

APVNet	0.70 427	0.67 352	2.71 475	0.38 376	0.36 417	0.85 471	0.43 411	0.91 409	0.68 362	0.55 314	0.69 410	0.75 414	0.55 397	2.31 503	0.78 419	0.17 413	0.17 409	0.24 479	0.19 406	0.33 426	0.23 380

model_zeroshot	0.44 206	0.68 354	1.97 332	0.28 145	0.18 148	0.69 399	0.21 105	0.63 196	0.40 84	1.00 504	0.34 134	0.42 212	0.20 78	0.69 284	0.24 124	0.10 167	0.22 458	0.10 135	0.22 430	0.12 84	0.10 81

raftrobust	0.38 143	0.68 354	1.54 153	0.32 249	0.46 477	0.52 176	0.21 105	0.56 155	0.42 103	0.52 273	0.35 139	0.31 142	0.33 230	0.37 115	0.30 200	0.10 167	0.11 280	0.08 32	0.07 53	0.21 291	0.19 313

RASNet	0.61 378	0.68 354	2.03 343	0.35 318	0.46 477	0.65 368	0.28 276	0.78 303	0.70 380	0.48 232	0.64 379	0.93 475	0.61 429	2.21 498	0.73 411	0.12 284	0.09 189	0.09 85	0.10 147	0.14 137	0.11 106

PASM	0.72 439	0.68 354	1.91 299	0.47 449	0.44 463	0.60 285	0.51 449	0.76 277	0.80 459	0.77 467	0.67 393	0.87 460	0.61 429	2.40 513	0.67 394	0.32 506	0.35 507	0.36 509	0.41 514	0.45 499	0.39 490

HGLStereo	0.54 325	0.69 358	2.00 335	0.35 318	0.40 446	0.66 375	0.30 308	0.83 340	0.62 303	0.57 336	0.69 410	0.69 381	0.54 392	1.07 338	0.55 355	0.13 314	0.13 327	0.13 315	0.11 210	0.19 262	0.17 277

S-Stereo	0.80 469	0.69 358	3.89 548	0.39 386	0.37 428	0.69 399	0.70 502	0.94 435	0.98 500	0.62 397	0.91 471	0.83 443	0.60 420	2.37 506	0.66 391	0.18 425	0.21 452	0.17 419	0.18 386	0.30 401	0.35 466

STTStereo	0.51 301	0.69 358	2.14 368	0.36 337	0.30 348	0.61 306	0.32 344	0.77 288	0.60 268	0.60 377	0.54 286	0.67 367	0.43 327	0.86 318	0.42 291	0.16 397	0.15 374	0.17 419	0.20 416	0.16 192	0.15 231

EDNetEfficient	1.27 523	0.70 361	4.05 553	0.64 508	0.98 538	0.94 488	1.40 553	0.85 358	1.75 548	2.34 558	1.33 516	1.05 501	2.21 552	1.58 408	4.15 559	0.15 376	0.19 432	0.14 351	0.27 456	0.38 465	0.32 453

DeepPruner_ROB	0.50 284	0.70 361	1.94 315	0.29 176	0.26 301	0.63 343	0.31 321	0.80 323	0.48 161	0.61 386	0.55 296	0.66 358	0.38 267	0.98 328	0.40 283	0.19 440	0.14 348	0.14 351	0.14 309	0.23 321	0.17 277

LMCR-Stereo	0.52 314	0.71 363	2.39 416	0.40 396	0.21 208	0.74 425	0.31 321	1.02 498	0.64 323	0.61 386	0.63 363	0.39 185	0.51 382	0.62 256	0.42 291	0.19 440	0.09 189	0.12 256	0.09 111	0.23 321	0.12 143

ADLNet	0.60 370	0.71 363	1.95 318	0.35 318	0.34 396	0.67 381	0.34 356	0.90 398	0.74 419	0.68 436	0.62 351	0.80 433	0.45 339	1.78 437	0.64 388	0.14 357	0.11 280	0.14 351	0.14 309	0.29 390	0.21 341

GwcNet	0.69 423	0.71 363	3.12 522	0.36 337	0.45 471	0.81 459	0.44 422	0.86 368	0.84 472	0.60 377	0.74 434	0.82 441	0.49 377	1.65 417	0.66 391	0.16 397	0.15 374	0.15 381	0.15 334	0.31 409	0.24 392

ETE_ROB	0.60 370	0.71 363	1.55 155	0.37 360	0.25 286	0.69 399	0.51 449	1.47 540	0.70 380	0.80 472	0.69 410	0.85 452	0.49 377	1.36 370	0.58 372	0.16 397	0.13 327	0.19 445	0.16 354	0.21 291	0.23 380

GASTEREO	0.35 119	0.72 367	1.15 79	0.56 489	0.20 194	0.52 176	0.22 126	0.56 155	0.40 84	0.30 124	0.31 114	0.16 32	0.31 219	0.35 94	0.26 146	0.09 73	0.14 348	0.08 32	0.28 459	0.14 137	0.20 329

MSCF	0.35 119	0.72 367	1.15 79	0.58 495	0.21 208	0.50 147	0.22 126	0.56 155	0.38 62	0.29 120	0.29 90	0.17 37	0.30 210	0.35 94	0.26 146	0.09 73	0.12 306	0.08 32	0.29 463	0.15 155	0.21 341

YMNet	0.62 383	0.72 367	1.93 305	0.41 403	0.41 453	0.87 477	0.43 411	0.87 377	0.71 390	0.74 458	0.81 448	0.83 443	0.46 353	0.86 318	0.93 434	0.19 440	0.22 458	0.20 454	0.17 373	0.41 482	0.21 341

YMNet_1	0.62 383	0.72 367	1.93 305	0.41 403	0.41 453	0.87 477	0.43 411	0.87 377	0.71 390	0.74 458	0.81 448	0.83 443	0.46 353	0.86 318	0.93 434	0.19 440	0.22 458	0.20 454	0.17 373	0.41 482	0.21 341

StereoVision	0.45 224	0.72 367	1.94 315	0.33 271	0.32 375	0.47 124	0.26 234	0.68 220	0.57 245	0.32 138	0.89 470	0.45 236	0.27 173	0.49 206	0.36 251	0.13 314	0.15 374	0.16 400	0.15 334	0.19 262	0.13 179

Sa-1000	0.51 301	0.72 367	1.90 293	0.31 220	0.60 510	0.60 285	0.31 321	0.94 435	0.71 390	0.52 273	0.83 454	0.42 212	0.33 230	0.68 278	0.28 166	0.10 167	0.09 189	0.13 315	0.29 463	0.29 390	0.10 81

XPNet_ROB	0.61 378	0.72 367	1.66 173	0.37 360	0.27 315	0.67 381	0.47 440	0.89 392	0.71 390	0.78 469	0.70 420	0.81 436	0.53 389	1.70 424	0.76 415	0.21 457	0.16 391	0.16 400	0.15 334	0.20 277	0.21 341

GANet-RSSM	0.55 337	0.73 374	1.90 293	0.36 337	0.26 301	0.59 273	0.27 259	0.78 303	0.52 192	0.47 214	0.57 315	0.63 337	0.45 339	1.92 473	0.43 300	0.14 357	0.10 232	0.25 484	0.11 210	0.34 434	0.14 197

BEATNet_4x	0.47 249	0.73 374	1.91 299	0.33 271	0.15 57	0.56 220	0.25 212	0.85 358	0.58 256	0.54 296	0.51 250	0.57 312	0.42 317	0.57 237	0.61 379	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.20 277	0.16 259

edge stereo	0.81 477	0.73 374	3.30 535	0.37 360	1.21 552	0.62 326	0.39 391	0.93 426	0.79 456	0.80 472	0.88 468	1.14 514	0.71 457	2.18 496	0.71 404	0.21 457	0.20 443	0.26 487	0.18 386	0.38 465	0.26 411

SACVNet	0.60 370	0.74 377	1.90 293	0.37 360	0.28 329	0.64 354	0.37 379	0.86 368	0.61 285	0.65 423	0.62 351	0.69 381	0.44 335	2.08 488	0.42 291	0.18 425	0.14 348	0.16 400	0.15 334	0.38 465	0.24 392

GwcNet-ADL	0.50 284	0.74 377	2.90 502	0.31 220	0.20 194	0.58 256	0.29 300	0.87 377	0.64 323	0.47 214	0.47 209	0.56 306	0.33 230	0.46 179	0.46 311	0.13 314	0.12 306	0.09 85	0.09 111	0.14 137	0.21 341

SA	0.50 284	0.75 379	1.95 318	0.31 220	0.61 512	0.57 238	0.31 321	0.91 409	0.73 415	0.42 183	0.62 351	0.38 179	0.47 361	0.68 278	0.29 181	0.09 73	0.09 189	0.13 315	0.32 485	0.30 401	0.10 81

ACV-stereo	0.66 406	0.76 380	2.86 494	0.32 249	0.25 286	1.01 497	0.60 478	0.59 174	0.52 192	0.41 178	0.45 195	1.55 534	0.94 498	1.40 376	0.69 399	0.14 357	0.13 327	0.12 256	0.11 210	0.20 277	0.19 313

RAFT_CTSACE	0.46 234	0.76 380	2.07 347	0.35 318	0.30 348	0.54 192	0.30 308	0.61 186	0.48 161	0.49 244	0.76 440	0.55 294	0.36 246	0.58 240	0.22 89	0.08 33	0.13 327	0.11 200	0.10 147	0.41 482	0.08 34

TRStereo	0.53 320	0.76 380	2.38 414	0.42 414	0.29 337	0.69 399	0.23 159	1.81 551	0.55 230	0.36 149	0.32 120	0.47 257	0.40 289	0.46 179	0.25 137	0.12 284	0.11 280	0.11 200	0.41 514	0.13 114	0.32 453

CFNet-ft	0.51 301	0.76 380	1.79 242	0.28 145	0.30 348	0.63 343	0.28 276	0.66 207	0.55 230	0.45 204	0.57 315	0.74 408	0.41 300	1.46 384	0.42 291	0.14 357	0.10 232	0.28 491	0.13 281	0.18 241	0.14 197

CFNet_RVC	0.51 301	0.76 380	1.79 242	0.28 145	0.30 348	0.63 343	0.28 276	0.66 207	0.55 230	0.45 204	0.57 315	0.74 408	0.41 300	1.46 384	0.42 291	0.14 357	0.10 232	0.28 491	0.13 281	0.18 241	0.14 197

HSM	0.62 383	0.76 380	1.72 189	0.30 193	0.29 337	0.64 354	0.28 276	0.94 435	0.62 303	0.58 354	0.57 315	1.40 528	0.64 439	2.59 530	0.42 291	0.11 230	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.14 137	0.11 106

iResNet	0.51 301	0.76 380	2.59 459	0.41 403	0.17 112	0.64 354	0.27 259	0.82 334	0.70 380	0.57 336	0.64 379	0.43 216	0.36 246	0.70 289	0.52 344	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.08 80	0.21 291	0.13 179

LALA_ROB	0.60 370	0.76 380	1.69 178	0.36 337	0.29 337	0.79 452	0.55 463	0.94 435	0.77 446	0.81 478	0.67 393	0.94 479	0.49 377	0.99 329	0.73 411	0.21 457	0.15 374	0.20 454	0.18 386	0.23 321	0.21 341

CBMV	0.71 436	0.76 380	2.64 466	0.33 271	0.20 194	0.78 448	0.79 512	0.98 466	0.78 451	0.85 488	0.71 424	0.86 458	1.10 513	1.46 384	0.62 381	0.18 425	0.20 443	0.21 462	0.19 406	0.25 349	0.33 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 196	0.77 389	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.75 432	0.54 296	0.47 209	0.31 142	0.65 441	0.36 106	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ADStereo(finetuned)	0.45 224	0.77 389	2.12 361	0.25 73	0.14 33	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.72 400	0.54 296	0.48 221	0.31 142	0.76 470	0.37 115	0.38 264	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 114	0.23 380

XX-TBD	0.34 108	0.77 389	1.75 202	0.34 302	0.13 20	0.51 157	0.17 42	0.43 51	0.50 177	0.37 153	0.49 238	0.23 70	0.18 51	0.28 32	0.24 124	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

DCANet	0.42 190	0.77 389	1.95 318	0.25 73	0.14 33	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.72 400	0.54 296	0.48 221	0.31 142	0.41 300	0.36 106	0.39 275	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 114	0.23 380

csc	0.43 196	0.77 389	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.75 432	0.54 296	0.47 209	0.31 142	0.65 441	0.36 106	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

cscssc	0.43 196	0.77 389	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.75 432	0.54 296	0.47 209	0.31 142	0.65 441	0.36 106	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

SHD	0.72 439	0.77 389	2.36 412	0.45 439	0.40 446	0.71 408	0.32 344	1.02 498	1.25 526	1.07 510	0.84 457	0.90 468	0.73 463	1.09 340	0.98 442	0.21 457	0.18 420	0.20 454	0.21 422	0.32 417	0.31 448

FBW_ROB	0.83 479	0.77 389	1.77 217	0.44 425	0.30 348	0.87 477	0.46 432	1.10 517	0.91 489	0.81 478	0.75 437	1.01 492	0.61 429	3.66 559	1.23 478	0.26 490	0.23 466	0.36 509	0.25 443	0.27 379	0.62 524

AACVNet	0.54 325	0.78 397	1.73 192	0.36 337	0.21 208	0.57 238	0.25 212	0.71 233	0.51 185	0.55 314	0.59 324	0.64 346	0.41 300	2.13 493	0.41 289	0.14 357	0.11 280	0.14 351	0.11 210	0.33 426	0.15 231

ELAS_RVC	1.37 531	0.78 397	3.21 531	0.55 487	0.50 483	1.49 527	2.48 567	1.48 541	1.71 547	2.13 552	2.09 536	2.07 542	2.56 556	1.90 468	2.02 517	0.35 511	0.36 509	0.37 513	0.34 492	0.49 505	0.47 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 499	0.79 399	2.43 425	0.39 386	0.32 375	1.50 528	1.90 560	0.92 418	0.97 497	1.26 530	1.27 509	1.00 491	1.42 533	1.14 350	3.31 549	0.17 413	0.14 348	0.22 465	0.21 422	0.30 401	0.22 356

ELAS	1.39 532	0.79 399	2.86 494	0.53 477	0.50 483	2.81 561	2.20 563	1.61 547	1.50 540	2.28 557	2.35 544	1.82 538	2.13 550	1.73 429	2.22 526	0.35 511	0.37 511	0.35 507	0.35 495	0.49 505	0.47 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 325	0.80 401	2.76 485	0.32 249	0.33 388	0.71 408	0.20 84	0.87 377	0.57 245	0.51 264	0.59 324	0.50 273	0.33 230	0.68 278	0.55 355	0.10 167	0.29 493	0.10 135	0.13 281	0.21 291	0.34 464

SDNR	1.22 521	0.80 401	2.71 475	0.33 271	1.48 560	1.98 549	0.23 159	1.93 555	2.44 558	0.89 491	2.52 547	1.36 526	0.51 382	3.65 558	1.93 512	0.30 503	0.31 499	0.22 465	0.16 354	0.33 426	0.36 474

aanetorigin	0.77 461	0.80 401	2.59 459	0.43 418	0.44 463	0.58 256	1.01 532	0.57 160	0.68 362	1.53 542	1.23 507	0.81 436	1.08 511	1.07 338	1.07 458	0.18 425	0.15 374	0.17 419	0.21 422	0.54 514	0.30 440

hitnet-ft	0.67 411	0.80 401	1.90 293	0.28 145	0.22 235	0.69 399	0.36 371	0.85 358	0.65 336	0.56 325	0.84 457	1.03 496	0.95 501	2.32 504	0.55 355	0.23 473	0.14 348	0.41 517	0.13 281	0.24 336	0.17 277

CVANet_RVC	0.65 402	0.80 401	2.13 363	0.36 337	0.26 301	0.62 326	0.42 404	0.84 351	0.72 400	0.69 438	0.68 401	0.68 374	0.52 387	2.64 532	0.42 291	0.19 440	0.12 306	0.22 465	0.17 373	0.37 458	0.15 231

TestStereo1	0.49 273	0.81 406	1.85 266	0.39 386	0.57 501	0.56 220	0.34 356	0.75 264	0.69 371	0.44 194	0.63 363	0.35 166	0.42 317	0.64 261	0.29 181	0.10 167	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.33 426	0.26 411

SA-5K	0.49 273	0.81 406	1.85 266	0.39 386	0.57 501	0.56 220	0.34 356	0.75 264	0.69 371	0.44 194	0.63 363	0.35 166	0.42 317	0.64 261	0.29 181	0.10 167	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.33 426	0.26 411

MIPNet	0.83 479	0.81 406	2.40 418	0.61 505	0.18 148	1.48 526	1.39 552	1.60 546	0.74 419	1.94 547	0.85 461	0.73 402	1.68 542	0.87 321	0.31 212	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.32 485	0.25 349	0.12 143

cf-r	0.53 320	0.81 406	2.15 369	0.33 271	0.28 329	0.60 285	0.28 276	0.78 303	0.64 323	0.51 264	0.60 339	0.75 414	0.40 289	1.32 366	0.43 300	0.13 314	0.09 189	0.11 200	0.12 248	0.15 155	0.14 197

PSMNet-RUCA	0.58 356	0.82 410	1.89 288	0.59 500	0.56 498	0.64 354	0.36 371	0.84 351	0.69 371	0.51 264	0.68 401	0.53 284	0.43 327	0.56 236	0.43 300	0.34 510	0.18 420	0.44 521	0.29 463	0.48 502	0.30 440

PSMNet-RSSM	0.53 320	0.82 410	1.78 222	0.31 220	0.25 286	0.58 256	0.28 276	0.84 351	0.60 268	0.50 251	0.61 346	0.67 367	0.43 327	1.68 421	0.42 291	0.15 376	0.10 232	0.14 351	0.16 354	0.15 155	0.13 179

RP	0.67 411	0.82 410	1.94 315	0.43 418	0.44 463	0.65 368	0.45 429	0.89 392	0.82 466	0.66 425	0.92 473	0.99 489	0.76 470	1.55 399	0.66 391	0.25 486	0.18 420	0.23 472	0.20 416	0.31 409	0.22 356

UCFNet_RVC	0.48 255	0.82 410	1.85 266	0.30 193	0.27 315	0.64 354	0.26 234	0.74 253	0.55 230	0.48 232	0.53 274	0.63 337	0.41 300	0.88 322	0.38 264	0.15 376	0.10 232	0.17 419	0.17 373	0.18 241	0.15 231

Nwc_Net	0.68 418	0.83 414	2.53 445	0.41 403	0.39 437	0.77 443	0.38 386	1.01 495	0.70 380	0.60 377	0.99 486	0.98 486	0.68 451	1.41 377	0.63 383	0.23 473	0.15 374	0.23 472	0.25 443	0.23 321	0.18 297

WCMA_ROB	1.12 509	0.83 414	2.66 469	0.58 495	0.34 396	1.17 518	0.71 503	0.93 426	0.94 493	1.74 545	2.63 552	3.09 553	1.71 544	1.70 424	1.84 511	0.26 490	0.21 452	0.20 454	0.21 422	0.28 385	0.43 501

raft_robust	0.55 337	0.84 416	1.73 192	0.28 145	0.54 493	0.53 184	0.25 212	0.88 386	0.75 432	0.48 232	0.46 203	0.76 419	0.75 469	1.46 384	0.27 156	0.09 73	0.10 232	0.10 135	0.30 473	0.26 369	0.16 259

IPLG	0.69 423	0.84 416	2.43 425	0.35 318	0.21 208	1.65 536	0.61 482	1.36 536	0.58 256	1.39 537	0.51 250	0.37 172	0.87 487	1.41 377	0.36 251	0.09 73	0.07 41	0.14 351	0.12 248	0.32 417	0.11 106

ADLNet2	0.68 418	0.84 416	3.19 529	0.33 271	0.36 417	0.64 354	0.37 379	0.89 392	0.79 456	0.54 296	0.65 388	0.93 475	0.48 370	2.07 487	0.56 363	0.13 314	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.33 426	0.18 297

GANet	0.75 454	0.84 416	2.01 336	0.40 396	0.25 286	0.74 425	0.66 491	0.87 377	0.73 415	0.71 448	1.07 498	0.84 448	0.59 416	2.71 539	1.15 468	0.17 413	0.16 391	0.44 521	0.16 354	0.31 409	0.20 329

G2L-Stereo	0.55 337	0.85 420	2.18 376	0.31 220	0.27 315	0.59 273	0.27 259	0.77 288	0.55 230	0.54 296	0.52 263	0.71 395	0.36 246	1.75 433	0.50 336	0.13 314	0.11 280	0.13 315	0.11 210	0.29 390	0.15 231

TCMNet	0.66 406	0.85 420	2.55 456	0.50 462	0.52 490	0.72 414	0.39 391	0.87 377	0.72 400	0.58 354	0.68 401	0.63 337	0.46 353	1.70 424	0.63 383	0.18 425	0.18 420	0.23 472	0.18 386	0.38 465	0.27 418

PVD	0.90 489	0.85 420	2.15 369	0.53 477	0.50 483	0.99 493	0.56 468	1.15 525	1.64 544	1.41 538	1.41 521	1.11 511	1.13 516	1.35 369	1.31 483	0.26 490	0.28 492	0.28 491	0.26 451	0.37 458	0.49 511

RAFT+CT+SA	0.50 284	0.86 423	1.82 255	0.37 360	0.75 524	0.54 192	0.34 356	0.77 288	0.63 315	0.38 161	0.55 296	0.34 162	0.29 202	0.68 278	0.27 156	0.09 73	0.07 41	0.11 200	0.51 526	0.29 390	0.41 499

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 190	0.86 423	1.78 222	0.28 145	0.17 112	0.52 176	0.20 84	0.62 190	0.61 285	0.50 251	0.61 346	0.39 185	0.32 226	0.35 94	0.30 200	0.07 21	0.10 232	0.09 85	0.09 111	0.35 445	0.10 81

DeepPrunerF	0.86 483	0.86 423	2.91 503	0.45 439	0.50 483	0.64 354	0.48 444	1.14 522	2.64 561	0.63 406	0.61 346	0.65 351	0.62 434	2.21 498	1.31 483	0.23 473	0.19 432	0.30 499	0.28 459	0.36 450	0.25 401

AIO-test1	0.45 224	0.87 426	2.27 394	0.33 271	0.33 388	0.50 147	0.22 126	0.74 253	0.66 351	0.29 120	0.41 174	0.29 134	0.22 98	0.73 294	0.29 181	0.09 73	0.08 119	0.12 256	0.14 309	0.30 401	0.22 356

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 351	0.87 426	2.11 358	0.32 249	0.30 348	0.84 467	0.40 394	0.88 386	0.72 400	0.65 423	0.73 431	0.66 358	0.57 407	0.93 323	0.71 404	0.13 314	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.15 155	0.14 197

test_5	0.51 301	0.87 426	1.99 333	0.37 360	0.65 516	0.58 256	0.35 364	0.78 303	0.62 303	0.48 232	0.55 296	0.45 236	0.40 289	0.72 293	0.30 200	0.09 73	0.07 41	0.12 256	0.12 248	0.33 426	0.38 484

GEStereo_RVC	0.54 325	0.87 426	1.95 318	0.47 449	0.25 286	0.62 326	0.37 379	1.00 486	0.74 419	0.53 283	0.54 286	0.59 322	0.44 335	1.10 341	0.46 311	0.15 376	0.11 280	0.12 256	0.10 147	0.26 369	0.19 313

fast-acv-ft	0.63 389	0.88 430	3.10 519	0.38 376	0.30 348	0.79 452	0.48 444	0.69 223	0.72 400	0.58 354	0.78 444	0.76 419	0.60 420	0.67 275	0.73 411	0.15 376	0.15 374	0.18 439	0.17 373	0.37 458	0.16 259

RALCasStereoNet	0.45 224	0.88 430	1.85 266	0.30 193	0.26 301	0.49 139	0.26 234	0.58 166	0.51 185	0.36 149	0.48 221	0.36 170	0.28 188	0.55 233	0.34 240	0.10 167	0.53 533	0.09 85	0.08 80	0.25 349	0.34 464

StereoDRNet	0.64 393	0.88 430	2.35 409	0.41 403	0.45 471	0.73 421	0.47 440	0.94 435	0.74 419	0.75 460	0.54 286	0.74 408	0.47 361	1.70 424	0.72 408	0.15 376	0.14 348	0.15 381	0.14 309	0.20 277	0.19 313

z-ln-s-r	0.64 393	0.89 433	2.23 388	0.32 249	0.26 301	0.57 238	0.37 379	0.84 351	0.76 441	0.51 264	0.81 448	0.64 346	0.45 339	2.06 485	1.27 481	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.24 336	0.13 179

GCAP-Stereo	0.34 108	0.89 433	1.76 208	0.26 104	0.12 6	0.52 176	0.14 16	0.49 96	0.38 62	0.29 120	0.30 103	0.29 134	0.22 98	0.30 52	0.20 51	0.09 73	0.17 409	0.09 85	0.07 53	0.21 291	0.11 106

rafts_anoy	0.43 196	0.89 433	1.96 327	0.32 249	0.30 348	0.48 132	0.24 192	0.62 190	0.49 167	0.37 153	0.38 157	0.33 156	0.30 210	0.51 215	0.34 240	0.10 167	0.39 519	0.13 315	0.15 334	0.17 214	0.15 231

MLCV	0.48 255	0.89 433	1.85 266	0.29 176	0.14 33	0.59 273	0.23 159	0.72 238	0.59 263	0.66 425	0.66 390	0.55 294	0.36 246	1.03 335	0.49 331	0.09 73	0.06 21	0.09 85	0.07 53	0.19 262	0.11 106

LL-Strereo2	0.41 171	0.90 437	1.83 261	0.44 425	0.24 268	0.54 192	0.27 259	0.58 166	0.45 132	0.41 178	0.33 128	0.44 227	0.21 89	0.44 158	0.34 240	0.09 73	0.08 119	0.16 400	0.14 309	0.17 214	0.17 277

CBFPSM	0.56 345	0.91 438	1.82 255	0.28 145	0.23 255	0.71 408	0.37 379	0.72 238	0.64 323	0.50 251	0.49 238	1.03 496	0.83 479	0.62 256	1.35 486	0.10 167	0.12 306	0.10 135	0.10 147	0.18 241	0.19 313

RAFT	0.45 224	0.92 439	1.59 160	0.34 302	0.19 180	0.46 118	0.35 364	0.65 205	0.49 167	0.49 244	0.49 238	0.70 391	0.40 289	0.47 190	0.32 223	0.11 230	0.16 391	0.14 351	0.13 281	0.51 509	0.13 179

AF-Net	0.69 423	0.92 439	2.21 380	0.41 403	0.40 446	0.68 393	0.40 394	1.02 498	0.86 475	0.69 438	1.03 493	1.04 499	0.84 482	1.19 354	0.78 419	0.22 470	0.14 348	0.25 484	0.17 373	0.30 401	0.18 297

TDLM	0.67 411	0.92 439	1.76 208	0.37 360	0.24 268	0.66 375	0.56 468	0.82 334	0.74 419	1.16 517	0.62 351	0.61 330	0.48 370	2.70 537	0.50 336	0.20 450	0.11 280	0.35 507	0.14 309	0.32 417	0.16 259

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 337	0.92 439	2.36 412	0.38 376	0.37 428	0.60 285	0.28 276	0.82 334	0.62 303	0.62 397	0.55 296	0.72 398	0.45 339	1.00 331	0.43 300	0.15 376	0.11 280	0.14 351	0.14 309	0.15 155	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 234	0.92 439	2.09 353	0.33 271	0.14 33	0.55 205	0.22 126	0.83 340	0.56 241	0.51 264	0.49 238	0.48 268	0.37 260	0.48 196	0.54 354	0.09 73	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.23 321	0.09 56
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
SGM_RVC	1.89 547	0.92 439	2.50 442	0.96 537	0.93 537	1.63 534	1.37 550	1.52 544	12.43 576	1.85 546	1.69 528	2.40 547	1.74 545	2.81 544	1.71 505	0.53 523	0.47 528	0.42 518	0.47 520	0.74 528	0.74 530
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 351	0.93 445	2.27 394	0.31 220	0.25 286	0.83 465	0.33 352	0.81 327	0.65 336	0.54 296	0.63 363	0.73 402	0.67 448	0.73 294	0.67 394	0.13 314	0.13 327	0.11 200	0.10 147	0.43 490	0.16 259

Consistency-Raft	0.88 486	0.93 445	3.23 533	0.99 538	0.64 515	0.77 443	0.55 463	0.98 466	0.97 497	0.61 386	1.03 493	0.65 351	1.05 508	0.79 310	1.38 488	0.44 517	0.46 525	0.51 525	0.58 537	0.65 522	0.47 507

coex_refinement	0.58 356	0.94 447	1.87 279	0.38 376	0.25 286	0.64 354	0.34 356	0.83 340	0.65 336	0.60 377	0.63 363	0.81 436	0.48 370	1.85 457	0.56 363	0.13 314	0.09 189	0.10 135	0.10 147	0.16 192	0.16 259

GwcNet-RSSM	0.57 351	0.94 447	2.13 363	0.32 249	0.25 286	0.60 285	0.30 308	0.80 323	0.66 351	0.52 273	0.64 379	0.71 395	0.40 289	1.79 441	0.50 336	0.13 314	0.09 189	0.12 256	0.12 248	0.21 291	0.15 231

NCC-stereo	0.79 467	0.94 447	2.42 421	0.59 500	0.45 471	1.90 543	0.46 432	0.99 478	0.72 400	0.64 416	0.84 457	0.91 470	0.73 463	1.80 445	1.00 448	0.27 495	0.19 432	0.23 472	0.31 479	0.24 336	0.22 356

Abc-Net	0.79 467	0.94 447	2.42 421	0.59 500	0.45 471	1.90 543	0.46 432	0.99 478	0.72 400	0.64 416	0.84 457	0.91 470	0.73 463	1.80 445	1.00 448	0.27 495	0.19 432	0.23 472	0.31 479	0.24 336	0.22 356
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 402	0.94 447	1.96 327	0.43 418	0.30 348	0.71 408	0.68 497	0.84 351	0.65 336	0.70 444	0.60 339	0.86 458	0.54 392	1.56 400	0.57 367	0.20 450	0.16 391	0.67 533	0.25 443	0.22 308	0.24 392

NaN_ROB	1.14 511	0.94 447	2.96 505	0.53 477	0.56 498	1.13 514	0.99 527	0.98 466	1.00 501	1.09 512	0.87 465	0.77 421	1.06 510	5.90 569	2.72 537	0.16 397	0.23 466	0.16 400	0.24 436	0.22 308	0.36 474

PWC_ROB	0.70 427	0.94 447	1.88 281	0.39 386	0.39 437	0.62 326	0.30 308	0.98 466	0.94 493	0.91 495	1.29 512	0.77 421	0.62 434	1.62 415	1.03 456	0.18 425	0.11 280	0.18 439	0.13 281	0.51 509	0.22 356

G2L-ROB	0.51 301	0.95 454	1.96 327	0.29 176	0.22 235	0.59 273	0.28 276	0.76 277	0.57 245	0.55 314	0.45 195	0.70 391	0.32 226	1.38 372	0.47 320	0.11 230	0.07 41	0.09 85	0.08 80	0.20 277	0.13 179

FINET	0.65 402	0.95 454	3.06 515	0.35 318	0.40 446	0.58 256	0.48 444	0.92 418	1.10 515	0.57 336	0.68 401	0.47 257	0.44 335	1.15 352	0.60 376	0.23 473	0.21 452	0.17 419	0.15 334	0.26 369	0.25 401

NVStereoNet_ROB	1.16 515	0.95 454	2.54 451	0.58 495	0.55 496	0.78 448	0.63 488	1.00 486	1.08 512	1.03 507	4.07 567	1.48 531	1.22 518	2.88 545	1.27 481	0.50 522	0.46 525	0.54 526	0.62 540	0.50 507	0.63 526
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 206	0.96 457	2.63 464	0.27 120	0.30 348	0.45 100	0.25 212	0.52 124	0.50 177	0.40 169	0.31 114	0.40 193	0.19 69	0.35 94	0.32 223	0.09 73	0.06 21	0.12 256	0.11 210	0.19 262	0.30 440

Wz-Net-LNSev	0.59 364	0.96 457	2.47 435	0.34 302	0.37 428	0.79 452	0.44 422	0.86 368	0.77 446	0.61 386	0.67 393	0.79 430	0.56 401	0.64 261	0.62 381	0.15 376	0.14 348	0.12 256	0.12 248	0.18 241	0.19 313

dd	0.42 190	0.96 457	1.77 217	0.31 220	0.17 112	0.57 238	0.26 234	0.49 96	0.68 362	0.41 178	0.40 170	0.34 162	0.27 173	0.45 170	0.40 283	0.17 413	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.21 291	0.12 143

AFF-stereo	0.44 206	0.96 457	1.78 222	0.31 220	0.15 57	0.50 147	0.21 105	0.64 199	0.63 315	0.47 214	0.64 379	0.49 270	0.34 238	0.46 179	0.31 212	0.08 33	0.09 189	0.10 135	0.10 147	0.37 458	0.10 81

DMCA-RVC	0.62 383	0.96 457	2.63 464	0.36 337	0.90 534	0.56 220	0.31 321	0.69 223	0.57 245	0.68 436	0.52 263	0.59 322	0.56 401	1.23 359	0.53 348	0.16 397	0.38 513	0.20 454	0.15 334	0.20 277	0.15 231

ADCRef	0.80 469	0.96 457	2.29 398	0.37 360	0.35 409	0.96 490	0.51 449	0.87 377	0.75 432	0.88 489	0.83 454	0.61 330	1.36 528	1.02 333	3.27 548	0.13 314	0.11 280	0.17 419	0.19 406	0.25 349	0.21 341

CFNet	0.58 356	0.96 457	1.78 222	0.33 271	0.25 286	0.63 343	0.22 126	0.88 386	0.75 432	0.46 212	0.59 324	0.58 319	0.40 289	2.29 502	0.48 326	0.12 284	0.09 189	0.15 381	0.14 309	0.30 401	0.15 231

MSMD_ROB	1.34 527	0.96 457	2.38 414	0.39 386	0.32 375	1.96 546	0.62 486	0.91 409	1.43 536	2.94 567	2.60 550	4.77 566	1.95 548	2.43 518	1.33 485	0.29 500	0.26 484	0.32 503	0.32 485	0.30 401	0.30 440

G2L-Stereo_test	0.55 337	0.97 465	1.89 288	0.33 271	0.24 268	0.75 431	0.38 386	0.79 319	0.60 268	0.60 377	0.54 286	0.74 408	0.39 281	1.56 400	0.43 300	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.08 80	0.28 385	0.13 179

Wz-Net-MNSev	0.65 402	0.97 465	2.19 378	0.36 337	0.33 388	0.90 483	0.60 478	0.92 418	0.81 465	0.75 460	0.72 429	0.73 402	0.65 441	1.39 373	0.71 404	0.16 397	0.13 327	0.14 351	0.14 309	0.24 336	0.18 297

RGC	0.71 436	0.97 465	2.18 376	0.44 425	0.44 463	0.73 421	0.40 394	0.94 435	0.71 390	0.71 448	1.04 496	1.01 492	0.71 457	1.74 431	0.70 401	0.23 473	0.18 420	0.28 491	0.26 451	0.29 390	0.27 418

SAMSARA	0.91 490	0.97 465	2.22 384	0.80 523	0.58 503	1.32 520	1.31 547	1.01 495	0.94 493	1.36 533	0.87 465	1.38 527	0.90 493	1.72 428	1.02 454	0.24 481	0.30 497	0.22 465	0.25 443	0.36 450	0.35 466

DispNO	0.67 411	0.98 469	2.58 457	0.31 220	0.27 315	0.59 273	0.29 300	0.83 340	0.68 362	0.53 283	0.79 447	0.83 443	0.47 361	2.46 520	0.68 397	0.12 284	0.10 232	0.19 445	0.31 479	0.16 192	0.17 277

RALAANet	0.43 196	0.98 469	1.90 293	0.32 249	0.23 255	0.48 132	0.19 65	0.67 216	0.53 211	0.48 232	0.45 195	0.39 185	0.30 210	0.48 196	0.37 257	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.14 309	0.27 379	0.10 81

EDNetEfficientorigin	8.18 577	0.98 469	145.96 598	0.51 467	0.89 533	0.72 414	0.48 444	0.85 358	1.56 543	2.12 549	1.49 522	1.29 522	1.31 523	1.83 450	2.13 524	0.13 314	0.12 306	0.17 419	0.18 386	0.39 474	0.45 504

XQC	0.73 448	0.98 469	2.39 416	0.46 444	0.35 409	0.81 459	0.46 432	1.00 486	1.00 501	0.80 472	0.69 410	0.88 464	0.74 468	1.32 366	1.20 474	0.24 481	0.16 391	0.23 472	0.20 416	0.41 482	0.33 460

GMStereo	0.38 143	0.99 473	1.91 299	0.27 120	0.16 84	0.39 61	0.23 159	0.47 82	0.62 303	0.38 161	0.34 134	0.25 93	0.25 141	0.39 129	0.29 181	0.14 357	0.08 119	0.10 135	0.12 248	0.15 155	0.11 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 499	0.99 473	3.93 551	0.37 360	0.68 519	1.36 522	0.62 486	0.87 377	0.76 441	0.78 469	0.81 448	1.08 505	1.18 517	1.14 350	2.49 534	0.21 457	0.69 548	0.21 462	0.95 556	0.29 390	0.37 481

RTSC	0.72 439	1.00 475	2.22 384	0.40 396	0.29 337	0.82 462	0.31 321	0.96 453	1.10 515	0.92 496	0.81 448	0.78 425	0.58 413	1.23 359	1.55 498	0.18 425	0.17 409	0.14 351	0.17 373	0.43 490	0.30 440

PA-Net	0.84 481	1.00 475	3.49 541	0.63 507	0.40 446	0.70 406	0.52 452	0.86 368	0.84 472	0.52 273	0.59 324	0.70 391	0.54 392	2.35 505	2.23 527	0.17 413	0.27 490	0.19 445	0.28 459	0.22 308	0.36 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 418	1.00 475	2.09 353	0.33 271	0.25 286	0.58 256	0.32 344	0.81 327	0.80 459	0.61 386	0.94 478	0.80 433	0.41 300	2.46 520	1.02 454	0.36 513	0.14 348	0.10 135	0.09 111	0.23 321	0.22 356

PS-NSSS	0.63 389	1.00 475	1.81 249	0.30 193	0.31 367	0.63 343	0.34 356	0.98 466	0.69 371	0.54 296	0.74 434	0.51 276	0.41 300	2.43 518	0.48 326	0.24 481	0.17 409	0.27 488	0.18 386	0.27 379	0.21 341

iRaft-Stereo_5w	0.54 325	1.01 479	2.08 352	0.27 120	0.21 208	0.49 139	0.28 276	0.73 249	0.58 256	0.40 169	0.61 346	0.62 334	0.46 353	1.78 437	0.47 320	0.09 73	0.07 41	0.11 200	0.10 147	0.39 474	0.12 143

dad	0.51 301	1.01 479	1.74 196	0.29 176	0.19 180	0.60 285	0.26 234	0.52 124	0.75 432	0.63 406	0.63 363	0.63 337	0.33 230	0.85 317	0.47 320	0.27 495	0.15 374	0.40 516	0.18 386	0.22 308	0.14 197

PSMNet_ROB	0.66 406	1.01 479	2.33 404	0.38 376	0.31 367	0.72 414	0.55 463	0.86 368	0.69 371	0.54 296	0.60 339	0.75 414	0.47 361	2.00 480	0.82 426	0.17 413	0.13 327	0.19 445	0.19 406	0.24 336	0.27 418

UDGNet	0.44 206	1.02 482	1.74 196	0.35 318	0.19 180	0.58 256	0.23 159	0.49 96	0.66 351	0.41 178	0.38 157	0.34 162	0.29 202	0.53 225	0.30 200	0.24 481	0.10 232	0.37 513	0.19 406	0.27 379	0.15 231

AASNet	0.56 345	1.03 483	2.34 406	0.37 360	0.33 388	0.65 368	0.29 300	0.96 453	0.73 415	0.54 296	0.60 339	0.55 294	0.38 267	0.59 246	0.58 372	0.14 357	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.43 490	0.24 392

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 461	1.04 484	2.06 345	0.94 534	0.35 409	0.89 482	0.40 394	0.85 358	0.63 315	0.55 314	0.63 363	0.75 414	0.38 267	2.38 509	0.48 326	1.10 552	0.31 499	0.36 509	0.21 422	0.53 513	0.55 518

w-ln-seven	0.74 451	1.05 485	2.54 451	0.37 360	0.34 396	1.03 500	0.47 440	1.00 486	1.08 512	0.90 493	0.85 461	0.85 452	0.57 407	1.37 371	1.26 480	0.14 357	0.13 327	0.16 400	0.15 334	0.31 409	0.20 329

pmcnn	1.32 525	1.05 485	2.77 487	0.74 518	1.43 555	0.72 414	0.56 468	0.96 453	0.91 489	0.99 503	2.92 558	6.01 571	0.70 455	2.38 509	3.32 550	0.13 314	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.34 434	0.22 356

DFGA-Net	0.51 301	1.06 487	1.75 202	0.30 193	0.24 268	0.54 192	0.22 126	0.63 196	0.60 268	0.48 232	0.51 250	0.35 166	0.27 173	1.82 449	0.53 348	0.10 167	0.08 119	0.12 256	0.12 248	0.37 458	0.15 231

PDISCO_ROB	0.75 454	1.06 487	2.11 358	0.64 508	0.59 505	1.13 514	0.43 411	1.14 522	1.05 507	0.64 416	0.71 424	0.96 482	0.61 429	1.21 355	0.76 415	0.37 514	0.18 420	0.27 488	0.24 436	0.56 516	0.32 453

PWCDC_ROB	0.72 439	1.06 487	2.09 353	0.47 449	0.36 417	0.78 448	0.26 234	0.98 466	1.34 532	0.61 386	2.07 535	0.64 346	0.61 429	0.83 313	0.71 404	0.31 505	0.14 348	0.15 381	0.12 248	0.60 520	0.21 341

Syn2CoEx	0.70 427	1.07 490	2.74 483	0.43 418	0.30 348	0.64 354	0.42 404	0.99 478	0.78 451	0.62 397	0.78 444	0.74 408	0.72 460	1.92 473	0.61 379	0.20 450	0.17 409	0.19 445	0.15 334	0.29 390	0.22 356

111	0.48 255	1.09 491	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.59 273	0.26 234	0.83 340	0.78 451	0.48 232	0.52 263	0.56 306	0.38 267	0.49 206	0.38 264	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.23 321	0.35 466

GCST	0.72 439	1.10 492	2.15 369	1.11 544	0.59 505	0.62 326	0.19 65	0.75 264	0.53 211	0.56 325	0.63 363	0.47 257	0.31 219	1.11 344	0.33 233	0.75 539	0.45 523	0.84 538	0.64 543	0.69 525	0.54 515

LSM	3.31 566	1.11 493	5.29 563	9.40 580	30.65 592	0.84 467	1.12 539	0.91 409	1.22 524	1.36 533	2.19 540	0.93 475	0.83 479	1.66 418	0.90 432	0.21 457	0.31 499	0.24 479	0.28 459	0.39 474	6.33 579

DDUNet	0.77 461	1.12 494	1.88 281	0.76 519	0.69 520	0.84 467	0.43 411	0.85 358	0.65 336	0.67 429	0.75 437	0.91 470	0.52 387	1.03 335	0.57 367	0.54 525	0.37 511	0.95 545	0.52 528	0.71 527	0.57 519

ADCP+	0.94 494	1.12 494	3.14 523	0.34 302	0.39 437	1.06 503	0.79 512	0.89 392	0.80 459	0.66 425	0.67 393	0.85 452	1.55 538	0.93 323	4.55 563	0.13 314	0.11 280	0.16 400	0.15 334	0.26 369	0.25 401

CSAN	1.25 522	1.12 494	3.04 513	0.51 467	0.37 428	1.06 503	1.15 541	1.22 527	1.08 512	1.17 522	1.91 533	1.04 499	1.31 523	5.96 570	2.43 533	0.26 490	0.22 458	0.24 479	0.24 436	0.31 409	0.30 440

w-ln-seven-2	0.68 418	1.13 497	2.46 430	0.36 337	0.27 315	0.65 368	0.44 422	0.87 377	0.83 469	0.69 438	0.75 437	0.72 398	0.63 437	1.56 400	1.15 468	0.13 314	0.13 327	0.15 381	0.14 309	0.35 445	0.19 313

SPS-STEREO	1.07 508	1.13 497	2.88 496	0.65 511	0.69 520	0.99 493	0.68 497	1.05 510	0.87 478	1.36 533	1.23 507	1.46 530	0.94 498	1.87 458	1.72 506	0.66 533	0.61 538	0.58 527	0.57 535	0.65 522	0.77 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 345	1.14 499	2.77 487	0.76 519	0.28 329	0.60 285	0.56 468	0.76 277	0.58 256	0.55 314	0.62 351	0.41 199	0.29 202	0.44 158	0.39 275	0.11 230	0.19 432	0.13 315	0.14 309	0.36 450	0.18 297

FADNet_RVC	0.81 477	1.14 499	2.42 421	0.30 193	0.24 268	0.71 408	0.24 192	0.95 448	0.61 285	0.44 194	0.56 307	0.59 322	0.42 317	1.52 396	0.68 397	0.94 545	0.96 560	0.28 491	1.00 558	0.90 537	1.36 561

SuperB	1.15 513	1.14 499	5.43 564	0.36 337	0.26 301	0.81 459	0.89 521	0.88 386	1.17 521	0.67 429	0.68 401	0.63 337	1.39 531	1.74 431	3.37 551	0.15 376	0.12 306	0.17 419	0.16 354	2.80 570	0.25 401

MANE	2.90 561	1.14 499	2.96 505	1.03 539	1.01 542	5.01 570	2.45 566	5.36 574	6.88 573	3.58 570	4.76 571	5.99 570	4.99 568	4.23 563	4.61 564	0.56 528	0.67 542	0.44 521	0.78 549	0.51 509	1.03 553

AIO-test2	0.49 273	1.15 503	1.96 327	0.42 414	0.37 428	0.50 147	0.23 159	0.79 319	0.70 380	0.33 140	0.53 274	0.27 118	0.22 98	0.67 275	0.29 181	0.73 537	0.08 119	0.13 315	0.17 373	0.17 214	0.18 297

CC-Net-ROB	0.85 482	1.15 503	2.13 363	0.88 529	0.38 434	0.88 481	0.44 422	1.06 511	0.79 456	0.58 354	0.69 410	0.65 351	0.50 380	2.74 540	0.51 341	0.93 544	0.39 519	0.87 539	0.29 463	0.54 514	0.54 515

GANetREF_RVC	0.75 454	1.15 503	2.46 430	0.47 449	0.26 301	0.83 465	0.61 482	0.97 462	0.89 486	0.62 397	0.61 346	0.72 398	0.59 416	2.42 515	0.55 355	0.32 506	0.25 482	0.36 509	0.24 436	0.39 474	0.31 448
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
iResNet_ROB	0.50 284	1.15 503	1.73 192	0.31 220	0.21 208	0.58 256	0.22 126	0.95 448	0.82 466	0.58 354	0.62 351	0.57 312	0.39 281	0.84 315	0.40 283	0.11 230	0.08 119	0.09 85	0.06 10	0.21 291	0.13 179

MeshStereo	1.21 518	1.15 503	3.01 512	0.34 302	0.28 329	1.10 511	0.69 499	1.35 535	1.01 503	2.71 563	2.41 546	2.96 551	1.45 534	2.80 543	1.40 491	0.22 470	0.22 458	0.22 465	0.19 406	0.50 507	0.26 411
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 411	1.16 508	3.16 525	0.37 360	0.29 337	0.62 326	0.38 386	0.86 368	0.63 315	0.51 264	0.50 246	0.57 312	0.45 339	1.57 404	0.49 331	0.24 481	0.32 505	0.23 472	0.19 406	0.27 379	0.62 524

CIPLG	0.56 345	1.19 509	2.46 430	0.80 523	0.31 367	0.61 306	0.57 472	0.76 277	0.57 245	0.56 325	0.63 363	0.41 199	0.30 210	0.45 170	0.40 283	0.11 230	0.20 443	0.13 315	0.13 281	0.35 445	0.19 313

RAFT + AFF	0.64 393	1.20 510	1.95 318	0.34 302	0.33 388	0.67 381	0.52 452	0.99 478	0.74 419	0.53 283	0.58 321	0.57 312	0.80 475	1.76 434	0.51 341	0.12 284	0.27 490	0.15 381	0.14 309	0.43 490	0.29 430

SANet	1.20 517	1.21 511	3.33 538	0.38 376	0.27 315	1.73 540	0.85 518	1.10 517	2.49 560	1.16 517	1.83 531	1.72 537	1.50 537	2.37 506	2.84 540	0.18 425	0.16 391	0.16 400	0.15 334	0.32 417	0.32 453

FADNet	0.64 393	1.22 512	2.06 345	0.32 249	0.30 348	0.66 375	0.29 300	0.88 386	0.72 400	0.44 194	0.48 221	0.66 358	0.57 407	1.84 455	0.45 310	0.46 521	0.20 443	0.17 419	0.19 406	0.59 517	0.24 392

UDG	0.77 461	1.23 513	2.15 369	0.67 513	0.59 505	0.78 448	0.38 386	0.90 398	0.70 380	0.61 386	0.69 410	1.01 492	0.67 448	1.02 333	0.73 411	0.45 519	0.34 506	0.87 539	0.51 526	0.67 524	0.46 506

ARAFT	0.60 370	1.23 513	3.10 519	0.28 145	0.16 84	0.64 354	0.36 371	0.90 398	0.67 360	0.61 386	0.49 238	0.55 294	0.31 219	1.24 362	0.32 223	0.10 167	0.08 119	0.14 351	0.13 281	0.37 458	0.21 341

DN-CSS_ROB	0.48 255	1.23 513	1.99 333	0.39 386	0.22 235	0.56 220	0.19 65	0.75 264	0.61 285	0.45 204	0.62 351	0.41 199	0.31 219	0.70 289	0.32 223	0.11 230	0.08 119	0.14 351	0.13 281	0.36 450	0.12 143

StereoAnything_RVC	0.35 119	1.25 516	1.82 255	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 24	0.43 51	0.37 57	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 69	0.46 179	0.14 1	0.11 230	0.09 189	0.08 32	0.05 1	0.76 531	0.18 297

IPLGR_C	0.58 356	1.25 516	2.72 477	0.80 523	0.31 367	0.60 285	0.61 482	0.76 277	0.58 256	0.56 325	0.62 351	0.41 199	0.31 219	0.43 149	0.40 283	0.11 230	0.22 458	0.13 315	0.15 334	0.35 445	0.19 313

FADNet-RVC	0.61 378	1.26 518	2.12 361	0.33 271	0.26 301	0.59 273	0.29 300	0.86 368	0.62 303	0.45 204	0.50 246	0.62 334	0.46 353	1.73 429	0.55 355	0.17 413	0.20 443	0.17 419	0.18 386	0.59 517	0.28 424

MFMNet_re	0.92 492	1.28 519	2.53 445	0.82 527	0.76 527	0.90 483	0.75 508	0.98 466	1.04 506	1.03 507	1.05 497	0.84 448	0.94 498	0.83 313	0.72 408	0.68 534	0.60 537	0.63 531	0.60 539	0.77 532	0.74 530

LL-Strereo	0.72 439	1.29 520	2.49 438	0.36 337	0.45 471	0.55 205	0.32 344	0.93 426	0.71 390	0.67 429	0.58 321	0.85 452	0.79 474	2.67 536	0.46 311	0.10 167	0.18 420	0.14 351	0.12 248	0.40 479	0.42 500

HBP-ISP	0.76 457	1.30 521	3.19 529	0.35 318	0.26 301	0.85 471	0.54 460	1.03 505	0.72 400	0.80 472	0.69 410	0.68 374	0.83 479	2.04 483	0.44 306	0.23 473	0.24 469	0.29 498	0.25 443	0.28 385	0.24 392

WZ-Net	0.92 492	1.31 522	3.76 545	0.41 403	0.36 417	0.86 473	0.71 503	1.00 486	1.06 510	0.82 482	0.92 473	1.06 503	1.05 508	2.16 495	1.61 500	0.19 440	0.13 327	0.15 381	0.16 354	0.32 417	0.28 424

RTS	1.21 518	1.31 522	6.39 567	0.52 471	0.51 488	1.61 532	0.79 512	1.03 505	1.37 534	1.13 514	1.30 513	1.10 509	0.85 483	2.65 533	2.08 520	0.21 457	0.24 469	0.18 439	0.18 386	0.43 490	0.32 453

RTSA	1.21 518	1.31 522	6.39 567	0.52 471	0.51 488	1.61 532	0.79 512	1.03 505	1.37 534	1.13 514	1.30 513	1.10 509	0.85 483	2.65 533	2.08 520	0.21 457	0.24 469	0.18 439	0.18 386	0.43 490	0.32 453

Wz-Net-SNSev	0.76 457	1.32 525	3.11 521	0.40 396	0.31 367	0.71 408	0.60 478	0.98 466	0.87 478	0.67 429	0.83 454	0.96 482	0.60 420	1.67 420	0.97 440	0.16 397	0.15 374	0.16 400	0.17 373	0.36 450	0.24 392

ADCMid	0.96 498	1.32 525	2.74 483	0.38 376	0.35 409	0.99 493	0.58 474	0.94 435	0.86 475	1.23 526	1.01 489	1.01 492	1.00 503	1.05 337	3.97 556	0.21 457	0.19 432	0.42 518	0.32 485	0.40 479	0.29 430

AnyNet_C32	1.00 502	1.33 527	2.53 445	0.49 459	0.54 493	1.15 516	1.14 540	0.91 409	0.89 486	1.11 513	0.95 480	0.87 460	0.93 495	1.50 393	4.07 558	0.21 457	0.20 443	0.25 484	0.24 436	0.38 465	0.33 460

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 134	1.34 528	1.24 96	0.23 39	0.12 6	0.33 28	0.20 84	0.40 29	0.33 21	0.25 90	0.21 33	0.16 32	0.14 12	0.27 24	0.63 383	0.55 527	0.06 21	0.11 200	0.13 281	0.25 349	0.49 511

LE_ROB	4.43 570	1.35 529	9.38 572	2.79 571	3.93 570	2.43 559	3.46 572	2.68 562	11.19 575	11.66 580	4.73 570	5.26 568	10.46 578	4.50 566	9.49 576	0.82 542	0.69 548	1.34 558	0.98 557	0.75 530	0.76 533

ADCS	1.05 507	1.36 530	2.98 509	0.42 414	0.36 417	0.96 490	0.81 516	1.06 511	1.12 518	1.25 527	0.97 483	1.08 505	0.90 493	1.25 363	4.86 565	0.21 457	0.21 452	0.22 465	0.23 434	0.36 450	0.38 484

iResNetv2_ROB	0.59 364	1.43 531	2.96 505	0.40 396	0.22 235	0.58 256	0.28 276	0.91 409	0.73 415	0.57 336	0.63 363	0.60 328	0.41 300	0.74 297	0.35 248	0.11 230	0.08 119	0.10 135	0.07 53	0.43 490	0.17 277

SGM+DAISY	1.83 546	1.43 531	3.81 546	0.87 528	1.01 542	2.38 558	2.53 568	1.36 536	1.75 548	2.92 566	3.22 562	2.65 549	2.93 558	2.22 501	3.10 545	0.72 536	0.69 548	0.63 531	0.62 540	0.77 532	0.98 546

GASNet	0.73 448	1.47 533	3.04 513	0.47 449	0.33 388	0.57 238	0.34 356	0.91 409	0.75 432	0.58 354	0.58 321	0.74 408	0.55 397	2.03 481	0.65 390	0.21 457	0.15 374	0.19 445	0.17 373	0.51 509	0.28 424

AnyNet_C01	1.14 511	1.49 534	4.23 556	0.54 480	0.53 491	1.51 529	1.37 550	1.04 509	1.07 511	1.17 522	1.33 516	1.15 515	1.08 511	1.61 414	2.74 538	0.25 486	0.22 458	0.28 491	0.24 436	0.48 502	0.40 494

z-mn7	0.80 469	1.52 535	2.62 463	0.36 337	0.28 329	1.01 497	0.48 444	0.90 398	1.29 530	0.69 438	1.35 518	0.85 452	0.59 416	2.03 481	1.09 460	0.14 357	0.12 306	0.14 351	0.12 248	0.32 417	0.20 329

zh-mn7	0.80 469	1.54 536	3.00 511	0.35 318	0.27 315	0.72 414	0.41 400	0.93 426	1.11 517	1.00 504	1.28 510	0.75 414	0.57 407	1.87 458	1.18 471	0.16 397	0.13 327	0.14 351	0.14 309	0.26 369	0.21 341

WAO-6	1.58 542	1.54 536	2.32 401	1.14 546	1.00 541	2.30 556	1.03 533	1.82 552	2.85 563	1.25 527	2.61 551	2.20 544	1.56 539	2.47 522	1.99 516	0.95 546	0.67 542	1.19 554	0.83 551	1.08 542	0.88 543

SQANet	0.80 469	1.58 538	2.53 445	0.76 519	0.83 529	0.76 435	0.36 371	0.83 340	0.64 323	0.63 406	0.69 410	0.73 402	0.51 382	1.21 355	0.53 348	0.77 541	0.29 493	0.59 529	0.29 463	0.86 536	0.61 523

test_for_model	0.64 393	1.60 539	1.82 255	1.23 548	1.02 544	0.53 184	0.23 159	0.75 264	0.50 177	0.57 336	0.29 90	0.25 93	0.20 78	0.26 19	0.22 89	0.76 540	0.31 499	0.08 32	0.07 53	1.68 560	0.50 514

JetBlue	1.78 544	1.63 540	3.92 549	0.73 516	1.21 552	4.38 569	3.35 570	1.59 545	1.20 523	1.26 530	1.52 524	2.37 546	1.88 547	3.23 552	3.00 541	0.53 523	0.47 528	0.48 524	0.49 523	1.29 552	0.97 545

WAO-7	1.48 537	1.63 540	2.49 438	0.93 533	0.75 524	1.72 539	1.10 537	1.84 553	1.96 555	1.43 539	2.54 548	1.97 540	1.61 541	3.06 548	2.08 520	0.69 535	0.66 541	0.94 544	0.74 547	0.80 534	0.69 529

IMH-64-1	1.39 532	1.64 542	1.86 274	1.36 550	1.11 548	1.39 523	1.19 543	1.76 549	1.45 538	1.16 517	2.21 541	1.53 532	1.38 529	1.98 476	1.52 496	1.29 556	0.67 542	1.27 555	0.69 544	1.29 552	0.98 546

IMH-64	1.39 532	1.64 542	1.86 274	1.36 550	1.11 548	1.39 523	1.19 543	1.76 549	1.45 538	1.16 517	2.21 541	1.53 532	1.38 529	1.98 476	1.52 496	1.29 556	0.67 542	1.27 555	0.69 544	1.29 552	0.98 546

coex-ft	5.95 574	1.67 544	60.57 596	0.34 302	0.30 348	0.77 443	0.69 499	0.74 253	4.41 566	19.22 587	2.15 539	1.62 536	7.97 575	1.81 448	8.96 575	0.44 517	2.08 572	0.18 439	0.19 406	0.38 465	4.62 577

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 504	1.67 544	2.32 401	0.47 449	0.39 437	1.47 525	0.95 524	0.95 448	0.91 489	0.84 485	0.94 478	1.05 501	0.60 420	2.95 546	0.72 408	0.41 515	0.72 552	0.32 503	0.55 529	0.74 528	1.22 558

otaku	1.03 505	1.68 546	2.72 477	0.95 535	0.73 523	1.03 500	0.59 476	0.99 478	0.86 475	0.69 438	1.61 525	0.98 486	0.64 439	1.46 384	1.14 466	0.95 546	0.46 525	0.72 536	0.40 511	1.24 550	0.78 535

Ntro	1.00 502	1.68 546	2.80 491	0.95 535	0.85 530	1.06 503	0.53 456	0.98 466	0.90 488	0.62 397	0.76 440	0.93 475	0.66 446	1.66 418	0.98 442	0.99 549	0.45 523	0.75 537	0.40 511	1.19 546	0.75 532

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 527	1.70 548	2.50 442	0.56 489	0.40 446	2.15 554	0.99 527	1.24 530	1.26 527	1.02 506	1.10 500	1.29 522	0.88 491	3.10 550	1.08 459	1.66 564	0.83 556	0.68 534	0.88 553	1.57 557	1.80 570

SGM-ForestM	2.98 562	1.70 548	3.52 543	0.67 513	0.47 479	5.18 571	3.36 571	3.30 570	2.86 564	4.44 572	3.79 566	9.80 577	5.50 571	6.29 571	6.52 571	0.27 495	0.36 509	0.24 479	0.27 456	0.38 465	0.58 521

zh-sn7	0.89 488	1.73 550	3.09 518	0.39 386	0.30 348	0.82 462	0.63 488	0.96 453	0.87 478	0.79 471	1.12 501	0.84 448	0.87 487	2.42 515	1.63 501	0.16 397	0.17 409	0.16 400	0.16 354	0.34 434	0.29 430

Wz-Net-TNSev	0.91 490	1.73 550	3.08 516	0.36 337	0.31 367	1.00 496	0.71 503	1.06 511	0.97 497	0.71 448	0.72 429	1.09 507	0.87 487	2.42 515	1.59 499	0.20 450	0.20 443	0.16 400	0.20 416	0.44 498	0.35 466

RainbowNet	1.15 513	1.78 552	2.72 477	1.12 545	0.91 535	1.06 503	0.76 510	1.16 526	1.13 520	0.75 460	0.97 483	1.09 507	0.80 475	1.60 411	1.21 476	1.17 554	1.26 564	1.01 548	0.57 535	1.13 544	0.88 543

ACVNet_2	1.42 535	1.81 553	3.23 533	1.08 541	0.92 536	1.32 520	0.85 518	1.49 542	1.69 545	1.19 525	1.73 529	2.13 543	1.03 506	2.50 524	1.40 491	0.91 543	0.53 533	1.00 547	0.55 529	2.11 565	0.85 538

TorneroNet-64	2.65 554	1.83 554	3.30 535	1.46 553	1.20 551	3.89 565	0.99 527	3.51 572	6.71 572	2.56 560	4.60 569	4.22 560	3.85 566	3.33 553	3.14 546	1.19 555	0.65 540	1.39 560	0.79 550	3.31 572	1.15 556

Dean	1.79 545	1.83 554	3.92 549	1.29 549	1.07 547	1.55 530	1.00 530	1.95 556	2.33 557	1.47 541	4.19 568	4.26 563	1.33 526	2.21 498	1.48 495	1.14 553	0.68 546	1.18 551	0.74 547	1.24 550	0.98 546

UNDER WATER	2.74 556	1.85 556	4.54 558	1.81 562	1.44 557	2.34 557	1.40 553	3.24 567	6.60 571	2.60 561	2.76 554	5.75 569	5.24 570	3.02 547	4.01 557	1.45 560	0.81 555	1.59 566	1.06 559	1.80 561	1.51 564

ACVNet-4b	1.93 548	1.85 556	4.10 554	1.07 540	0.86 531	1.15 516	0.53 456	1.06 511	1.12 518	0.64 416	1.09 499	1.99 541	0.70 455	2.20 497	9.86 578	5.62 577	0.41 522	1.03 549	0.55 529	1.86 563	0.85 538

MSAF-DinoV2	3.10 564	1.86 558	10.68 574	3.61 574	0.30 348	3.34 564	0.82 517	2.81 564	1.79 550	0.80 472	0.87 465	1.56 535	1.10 513	26.49 595	1.96 513	0.17 413	0.13 327	0.19 445	1.63 568	0.92 538	0.99 551

UNDER WATER-64	2.47 553	1.89 559	4.86 559	1.82 563	1.44 557	3.18 563	1.57 557	2.62 560	5.64 568	2.05 548	2.13 538	4.13 559	3.76 565	2.62 531	3.42 552	1.47 561	0.85 557	1.57 565	1.07 560	1.82 562	1.49 563

PWCK	1.49 538	1.90 560	3.22 532	1.09 542	0.54 493	1.71 538	1.73 558	1.49 542	1.53 541	1.44 540	1.80 530	1.82 538	1.30 522	3.34 554	1.76 508	1.07 551	0.56 535	0.97 546	0.58 537	1.38 556	0.65 527

ACVNet_1	1.33 526	1.91 561	4.03 552	1.09 542	0.88 532	1.19 519	0.66 491	1.24 530	1.17 521	0.94 499	0.96 481	3.09 553	1.04 507	2.37 506	1.11 464	1.04 550	0.48 531	1.03 549	0.48 521	1.12 543	0.83 537

TorneroNet	5.50 572	1.92 562	3.16 525	1.47 554	1.25 554	14.07 579	1.06 535	4.90 573	20.99 592	10.17 576	16.48 584	11.88 581	6.93 573	3.34 554	4.20 560	1.30 558	0.69 548	1.45 562	0.86 552	2.61 569	1.20 557

MADNet+	1.36 529	1.93 563	5.95 565	0.81 526	0.59 505	1.57 531	1.09 536	1.39 539	1.22 524	0.84 485	1.01 489	1.25 521	1.12 515	3.19 551	2.36 532	0.45 519	0.47 528	0.38 515	0.34 492	0.59 517	0.57 519

KSHMR	4.10 568	1.97 564	5.27 562	1.71 558	1.47 559	1.96 546	1.28 546	3.19 566	17.33 587	2.12 549	15.91 582	9.18 576	1.57 540	8.42 574	1.98 515	1.52 562	1.26 564	1.67 567	1.19 562	1.67 559	1.40 562

notaker	2.66 555	2.07 565	3.31 537	2.61 570	1.43 555	1.76 541	1.11 538	2.76 563	1.79 550	2.26 556	11.53 580	3.96 558	4.29 567	3.09 549	2.76 539	1.55 563	0.88 558	1.70 568	1.07 560	2.00 564	1.35 560

ktn	4.35 569	2.10 566	2.89 499	1.80 560	1.49 561	2.13 553	1.41 555	2.26 558	12.72 577	11.41 579	16.43 583	11.15 579	3.75 564	4.36 565	3.18 547	1.82 566	0.98 562	1.73 569	1.21 563	2.97 571	1.27 559

DispFullNet	1.67 543	2.10 566	5.22 561	1.53 555	8.90 573	0.86 473	0.31 321	0.96 453	0.96 496	1.37 536	1.01 489	1.13 512	1.98 549	1.51 394	0.91 433	0.54 525	0.31 499	1.18 551	0.63 542	1.13 544	0.80 536

MADNet++	2.79 557	2.11 568	2.97 508	2.49 568	2.28 567	2.95 562	2.31 565	2.67 561	2.47 559	3.03 568	3.13 561	2.70 550	2.92 557	4.10 562	4.48 562	2.68 571	2.24 574	3.04 576	2.44 573	2.37 567	2.34 571

WAO-8	2.80 558	2.14 569	2.89 499	1.91 564	1.04 545	3.98 566	0.96 525	3.26 568	6.17 569	2.15 553	3.37 563	3.31 555	2.41 554	11.84 577	2.03 518	2.05 568	1.86 568	1.54 563	0.92 554	1.22 547	0.87 541

Venus	2.80 558	2.14 569	2.89 499	1.91 564	1.04 545	3.98 566	0.96 525	3.26 568	6.17 569	2.15 553	3.37 563	3.31 555	2.41 554	11.84 577	2.03 518	2.05 568	1.86 568	1.54 563	0.92 554	1.22 547	0.87 541

IMH	2.02 550	2.15 571	2.69 474	1.68 556	1.12 550	1.66 537	0.92 523	2.10 557	1.92 554	1.32 532	2.66 553	2.21 545	1.69 543	5.78 568	1.68 503	5.54 576	0.96 560	1.31 557	0.71 546	1.32 555	0.99 551

LVE	1.96 549	2.17 572	3.14 523	1.68 556	1.80 565	1.63 534	1.03 533	2.34 559	2.81 562	1.25 527	2.89 556	4.24 562	1.29 520	2.79 542	1.44 493	2.85 572	0.91 559	1.18 551	1.46 566	1.23 549	1.10 555

MFN_U_SF_RVC	1.55 541	2.39 573	3.16 525	0.65 511	0.41 453	1.12 512	0.46 432	1.23 529	1.33 531	1.61 543	1.20 505	1.43 529	0.98 502	1.76 434	1.97 514	1.90 567	1.80 566	1.98 570	2.15 571	1.63 558	1.77 569

HanzoNet	7.64 575	2.86 574	5.05 560	7.01 577	3.97 571	2.18 555	1.34 549	3.37 571	4.05 565	13.17 581	10.58 574	10.73 578	16.52 584	8.45 575	10.51 579	10.48 584	9.72 586	5.59 580	13.46 585	6.84 580	6.83 580

JetRed	3.29 565	4.93 575	10.17 573	1.45 552	1.72 564	7.44 573	5.05 575	3.06 565	2.12 556	2.41 559	2.39 545	2.99 552	2.37 553	3.51 557	6.44 570	1.32 559	1.90 570	1.37 559	1.23 564	2.21 566	1.76 568

DGTPSM_ROB	8.89 578	5.62 576	12.25 576	5.92 576	11.32 576	8.54 574	24.18 585	6.40 576	13.49 578	5.15 573	11.46 578	6.19 572	10.92 579	7.00 572	13.72 581	4.47 574	7.65 579	3.92 577	7.45 581	4.38 575	7.87 581

DPSMNet_ROB	9.48 579	5.64 577	13.01 580	8.82 578	11.82 577	8.54 574	24.20 586	6.41 577	13.65 581	5.32 574	11.47 579	6.33 573	10.92 579	7.69 573	13.89 582	7.25 583	8.19 581	5.06 578	7.78 582	5.31 578	8.26 582

TCMNet-wrong-test	5.51 573	6.62 578	6.20 566	13.02 584	11.90 578	7.14 572	5.53 576	6.99 578	1.44 537	2.65 562	3.10 560	8.37 575	5.95 572	4.75 567	6.05 569	3.07 573	0.98 562	2.38 572	1.99 570	6.62 579	5.43 578

USTest	8.10 576	7.17 579	8.96 571	9.25 579	9.05 574	15.27 580	23.78 584	9.96 581	9.47 574	5.94 575	6.75 572	7.80 574	7.48 574	8.83 576	11.21 580	2.21 570	3.56 575	2.86 575	3.20 576	5.02 577	4.16 575

BEATNet-Init1	12.10 580	11.19 580	27.29 593	2.99 572	3.51 569	21.84 592	11.10 578	14.34 585	13.83 582	20.34 588	20.33 589	26.35 596	20.03 586	19.06 589	14.80 585	1.74 565	1.81 567	2.05 571	2.49 574	3.69 574	3.12 574

Anonymous_1	22.91 587	11.20 581	12.13 575	12.75 581	26.28 591	19.43 587	27.92 590	14.08 584	13.61 579	14.96 582	10.58 574	11.26 580	11.19 581	12.55 581	14.57 584	38.28 597	7.88 580	34.96 594	63.99 594	89.57 597	10.94 585

DPSM_ROB	12.34 581	11.21 582	12.51 577	12.91 582	12.80 580	19.84 589	28.28 591	14.38 586	14.28 583	10.58 577	11.26 576	12.03 582	11.85 582	13.15 583	15.34 586	7.11 581	8.31 582	6.50 582	7.35 579	8.84 581	8.31 583

DPSM	12.34 581	11.21 582	12.51 577	12.91 582	12.80 580	19.84 589	28.28 591	14.38 586	14.28 583	10.58 577	11.26 576	12.03 582	11.85 582	13.15 583	15.34 586	7.11 581	8.31 582	6.50 582	7.35 579	8.84 581	8.31 583

PML	23.15 588	16.83 584	7.78 569	5.49 575	9.93 575	51.13 597	104.50 597	5.76 575	13.62 580	37.30 597	105.93 597	30.86 597	23.50 591	12.07 579	7.87 574	6.30 579	2.12 573	6.32 581	2.43 572	10.44 583	2.90 573

LRCNet_RVC	13.74 584	19.30 585	12.75 579	19.46 587	12.69 579	1.86 542	0.41 400	12.33 582	1.05 507	15.77 583	18.83 588	12.62 584	8.70 577	12.21 580	9.62 577	22.22 590	8.37 584	25.85 591	24.01 591	19.32 589	17.44 590

ASD4		19.65 586

DLNR_Zeroshot_test	13.43 583	19.94 587	23.55 586	121.61 598	35.03 593	0.46 118	0.15 24	8.02 579	0.35 32	0.28 116	0.37 148	0.26 107	0.17 33	0.76 301	0.29 181	6.42 580	0.26 484	0.09 85	0.38 506	50.13 596	0.18 297

xxxxx1	28.96 595	20.11 588	14.07 582	49.74 594	39.15 594	18.98 583	26.64 587	21.94 590	20.21 589	16.45 584	17.48 585	18.36 585	21.56 587	16.21 586	20.88 589	23.07 591	26.55 593	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 595	20.11 588	14.07 582	49.74 594	39.15 594	18.98 583	26.64 587	21.94 590	20.21 589	16.45 584	17.48 585	18.36 585	21.56 587	16.21 586	20.88 589	23.07 591	26.55 593	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 595	20.11 588	14.07 582	49.74 594	39.15 594	18.98 583	26.64 587	21.94 590	20.21 589	16.45 584	17.48 585	18.36 585	21.56 587	16.21 586	20.88 589	23.07 591	26.55 593	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

DPSimNet_ROB	17.97 585	20.20 591	24.98 588	17.62 585	15.92 583	21.53 591	21.00 583	13.70 583	15.61 585	23.89 594	14.69 581	22.87 589	24.58 596	12.70 582	14.56 583	18.48 589	12.91 587	20.21 589	12.05 583	17.76 584	14.17 586

HaxPig	19.86 586	22.40 592	22.34 585	17.95 586	17.95 584	11.77 578	11.89 579	16.02 588	15.89 586	21.10 589	21.41 590	18.74 588	18.39 585	20.08 590	19.69 588	23.63 594	23.22 592	24.06 590	23.69 590	23.00 590	23.95 592

CasAABBNet	24.81 590	22.53 593	24.83 587	26.08 590	25.74 588	39.86 593	57.06 596	28.87 594	28.83 595	21.16 591	22.54 592	24.22 591	23.89 594	26.38 592	30.87 595	14.25 585	16.71 589	13.09 584	14.81 587	17.78 585	16.71 588

FlowAnything	24.85 591	22.54 594	25.10 589	26.11 591	25.76 589	39.86 593	57.00 594	28.89 595	28.87 596	21.31 593	22.68 594	24.22 591	23.87 592	26.39 593	30.89 597	14.26 586	16.78 591	13.10 585	14.90 589	17.78 585	16.69 587

Selective-RAFT-Error	24.87 592	22.59 595	25.14 590	26.13 592	25.82 590	39.93 595	57.03 595	28.97 596	28.95 597	21.21 592	22.65 593	24.25 593	23.98 595	26.43 594	30.83 594	14.27 587	16.71 589	13.10 585	14.82 588	17.82 587	16.76 589

LSM0	26.58 593	22.63 596	25.88 591	30.13 593	52.21 597	39.94 596	56.74 593	28.97 596	28.72 594	21.14 590	22.26 591	24.43 594	23.88 593	26.54 596	30.87 595	14.32 588	16.55 588	13.12 587	14.71 586	17.92 588	20.60 591

MEDIAN_ROB	23.96 589	27.05 597	26.39 592	22.16 588	22.13 586	16.12 582	13.97 580	20.24 589	20.05 588	25.50 595	25.31 595	22.96 590	22.63 590	24.39 591	23.24 592	28.20 595	27.23 596	28.62 592	27.75 592	27.50 591	27.76 593

AVERAGE_ROB	26.93 594	30.34 598	29.27 594	25.82 589	25.34 587	19.48 588	15.17 581	23.55 593	23.00 593	28.45 596	27.87 596	26.25 595	25.86 597	26.96 597	25.55 593	31.30 596	30.07 597	31.76 593	30.81 593	30.79 595	30.93 594

test_example2	115.39 598	123.23 599	94.57 597	115.52 597	123.55 598	101.63 598	114.33 598	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 598	85.83 598	85.11 598	111.32 598	106.15 598	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc		297.21 600		374.70 599	380.44 599	203.92 599		216.32 599		203.37 599		215.01 599		312.78 599		412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599

Low-res two-view benchmark