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 56	0.14 34	0.37 48	0.17 43	0.43 52	0.32 15	0.26 105	0.35 140	0.26 108	0.24 126	0.22 3	0.25 138	0.09 73	0.09 189	0.09 86	0.08 80	0.10 53	0.10 81

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 40	0.16 85	0.44 95	0.22 127	0.55 149	0.40 85	0.25 91	0.29 91	0.13 3	0.26 156	0.28 33	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 235	0.17 1	2.10 358	0.24 56	0.34 397	0.51 158	0.42 405	0.50 103	0.54 224	0.37 154	0.46 204	0.54 291	0.60 421	0.43 150	1.10 462	0.08 33	0.09 189	0.08 33	0.22 430	0.12 84	0.22 356

U	3.37 568	0.17 1	0.91 56	0.26 105	13.79 583	19.19 587	0.15 25	0.41 38	0.31 11	0.17 12	0.18 18	0.27 119	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 73	0.06 21	17.88 589	12.81 585	0.10 53	0.08 34

AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 66	0.25 74	0.21 209	0.46 119	0.16 35	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 22	0.14 13	0.18 52	0.35 95	0.17 16	0.07 21	0.07 41	0.08 33	0.25 443	0.10 53	0.10 81

test_sample1	0.40 165	0.18 5	1.19 86	0.31 221	0.18 149	0.48 133	0.23 160	0.78 304	0.49 168	0.44 195	0.44 192	0.45 237	0.41 301	1.39 374	0.33 234	0.11 231	0.09 189	0.10 136	0.09 111	0.12 84	0.13 179

FTStereo	0.76 458	0.18 5	2.35 410	0.71 516	0.21 209	0.73 422	1.79 560	0.57 161	0.53 212	1.07 511	1.63 528	1.29 523	2.13 551	0.75 299	0.29 182	0.19 441	0.08 119	0.12 257	0.11 210	0.11 73	0.40 495

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 29	0.13 20	0.41 73	0.20 85	0.50 103	0.34 27	0.25 91	0.23 51	0.13 3	0.23 115	0.24 7	0.22 90	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	0.28 146	0.18 149	0.28 10	0.22 127	0.38 21	0.54 224	0.23 65	0.30 104	0.27 119	0.26 156	0.37 116	0.24 125	0.14 358	0.12 306	0.13 316	0.10 147	0.12 84	0.10 81

test_sample2	0.41 172	0.19 8	1.23 95	0.31 221	0.17 113	0.51 158	0.27 260	0.81 328	0.55 231	0.44 195	0.45 196	0.46 250	0.38 268	1.51 395	0.30 201	0.12 285	0.09 189	0.11 201	0.10 147	0.14 137	0.14 197

11t1	0.33 101	0.19 8	1.41 126	0.33 272	0.16 85	0.48 133	0.21 106	0.67 217	0.48 162	0.40 170	0.34 135	0.32 151	0.33 231	0.42 147	0.27 157	0.11 231	0.12 306	0.10 136	0.08 80	0.13 114	0.14 197

GrayStereo	0.66 407	0.19 8	1.76 209	0.90 531	0.23 256	0.62 327	1.42 557	0.62 191	0.60 269	0.72 452	0.78 445	0.56 307	3.07 562	0.60 253	0.26 147	0.09 73	0.08 119	0.10 136	0.21 422	0.11 73	0.18 297

DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 74	0.15 58	0.41 73	0.18 57	0.42 44	0.35 33	0.34 143	0.34 135	0.25 94	0.23 115	0.43 150	0.53 349	0.09 73	0.09 189	0.08 33	0.10 147	0.12 84	0.11 106

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 52	0.35 33	0.23 65	0.21 34	0.16 32	0.18 52	0.27 25	0.20 52	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 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 52	0.35 33	0.23 65	0.21 34	0.16 32	0.18 52	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

x	0.35 120	0.20 13	1.36 116	0.33 272	0.17 113	0.47 125	0.24 193	0.75 265	0.54 224	0.40 170	0.40 171	0.42 213	0.34 239	0.45 171	0.32 224	0.11 231	0.14 348	0.11 201	0.09 111	0.12 84	0.14 197

test-3	0.43 197	0.20 13	1.70 183	0.34 303	0.32 376	0.45 100	0.23 160	0.71 234	0.46 142	0.51 265	0.29 91	0.45 237	0.21 90	0.59 247	0.98 443	0.08 33	0.07 41	0.10 136	0.35 495	0.29 391	0.28 424

test_1	0.43 197	0.20 13	1.70 183	0.34 303	0.32 376	0.45 100	0.23 160	0.71 234	0.46 142	0.50 252	0.29 91	0.45 237	0.21 90	0.59 247	0.98 443	0.08 33	0.07 41	0.10 136	0.35 495	0.29 391	0.29 430

test_3	0.44 207	0.20 13	1.70 183	0.36 338	0.32 376	0.47 125	0.30 309	0.73 250	0.49 168	0.50 252	0.30 104	0.45 237	0.22 99	0.59 247	0.98 443	0.08 33	0.10 232	0.11 201	0.35 495	0.29 391	0.28 424

SST-Stereo	0.52 315	0.20 13	1.76 209	0.62 507	0.53 492	0.62 327	0.66 492	0.55 149	0.61 286	0.58 355	0.53 275	0.52 283	0.60 421	1.59 411	0.29 182	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.16 192	0.10 81

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 8	0.15 58	0.39 61	0.13 9	0.39 28	0.33 22	0.22 48	0.21 34	0.13 3	0.20 79	0.29 45	0.21 71	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 5	0.14 34	0.40 66	0.18 57	0.47 83	0.36 50	0.24 72	0.20 27	0.13 3	0.19 70	0.31 60	0.21 71	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 8	0.20 195	0.44 95	0.16 35	0.44 60	0.30 10	0.22 48	0.20 27	0.13 3	0.18 52	0.29 45	0.21 71	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 56	0.21 209	0.43 89	0.13 9	0.45 67	0.35 33	0.22 48	0.27 78	0.18 44	0.16 27	0.35 95	0.18 18	0.09 73	0.06 21	0.08 33	0.06 10	0.25 350	0.08 34

fffft	0.29 70	0.21 21	1.10 75	0.24 56	0.15 58	0.42 85	0.24 193	0.42 44	0.38 63	0.21 37	0.18 18	0.20 52	0.16 27	0.44 159	0.70 402	0.07 21	0.06 21	0.10 136	0.08 80	0.28 386	0.20 329
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 146	0.17 113	0.31 20	0.22 127	0.42 44	0.53 212	0.24 72	0.25 67	0.25 94	0.21 90	0.34 89	0.23 102	0.13 315	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.12 84	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 146	0.17 113	0.31 20	0.22 127	0.42 44	0.53 212	0.24 72	0.25 67	0.25 94	0.21 90	0.34 89	0.23 102	0.13 315	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.12 84	0.09 56

mmm	0.38 144	0.21 21	1.18 84	0.35 319	0.17 113	0.49 140	0.26 235	0.78 304	0.52 193	0.50 252	0.57 316	0.41 200	0.37 261	0.71 292	0.31 213	0.11 231	0.13 327	0.14 352	0.13 281	0.15 155	0.14 197

1111x	0.74 452	0.21 21	1.93 306	0.31 221	0.17 113	0.63 344	0.32 345	1.03 506	0.74 420	0.52 274	0.62 352	0.57 313	0.47 362	2.38 510	4.25 562	0.12 285	0.14 348	0.11 201	0.12 248	0.12 84	0.14 197

qqq	0.38 144	0.21 21	1.34 114	0.28 146	0.15 58	0.45 100	0.26 235	0.76 278	0.52 193	0.39 168	0.41 175	0.46 250	0.36 247	0.96 327	0.30 201	0.11 231	0.14 348	0.12 257	0.12 248	0.12 84	0.14 197

RAFT_R40	0.50 285	0.21 21	1.76 209	0.50 463	0.40 447	0.61 307	0.53 457	0.56 156	0.60 269	0.56 326	0.54 287	0.55 295	0.51 383	1.57 405	0.53 349	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.16 192	0.09 56

xxxx	0.70 428	0.21 21	1.33 111	0.28 146	0.18 149	0.63 344	0.24 193	1.02 499	0.69 372	0.50 252	0.62 352	0.58 320	0.38 268	1.47 392	5.21 568	0.13 315	0.12 306	0.11 201	0.10 147	0.12 84	0.15 231

test_xeample	0.72 440	0.21 21	1.36 116	0.27 121	0.17 113	0.59 274	0.28 277	1.01 496	0.70 381	0.55 315	0.67 394	0.44 228	0.39 282	1.88 467	5.17 567	0.12 285	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.13 114	0.15 231

R-Stereo Train	0.36 129	0.21 21	1.70 183	0.29 177	0.18 149	0.55 206	0.26 235	0.78 304	0.36 50	0.57 337	0.67 394	0.33 157	0.24 126	0.32 69	0.23 102	0.10 167	0.08 119	0.09 86	0.07 53	0.09 39	0.12 143

RAFT-Stereo	0.36 129	0.21 21	1.70 183	0.29 177	0.18 149	0.55 206	0.26 235	0.78 304	0.36 50	0.57 337	0.67 394	0.33 157	0.24 126	0.32 69	0.23 102	0.10 167	0.08 119	0.09 86	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 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 70	0.32 15	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 102	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 29	0.17 113	0.41 73	0.14 17	0.35 10	0.32 15	0.24 72	0.20 27	0.15 27	0.18 52	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 8	0.20 195	0.41 73	0.15 25	0.46 70	0.35 33	0.26 105	0.22 45	0.14 13	0.14 12	0.31 60	0.22 90	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 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.42 44	0.34 27	0.23 65	0.27 78	0.14 13	0.18 52	0.33 79	0.24 125	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 8	0.15 58	0.40 66	0.17 43	0.40 30	0.35 33	0.25 91	0.22 45	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 71	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 8	0.15 58	0.40 66	0.17 43	0.40 30	0.35 33	0.25 91	0.22 45	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 71	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 8	0.15 58	0.40 66	0.14 17	0.43 52	0.33 22	0.21 37	0.24 60	0.14 13	0.18 52	0.34 89	0.22 90	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 29	0.12 6	0.37 48	0.22 127	0.50 103	0.38 63	0.22 48	0.21 34	0.12 2	0.22 99	0.26 19	0.18 18	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 74	0.27 316	0.39 61	0.14 17	0.51 111	0.33 22	0.25 91	0.27 78	0.13 3	0.13 10	0.38 124	0.21 71	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 40	0.28 330	0.42 85	0.14 17	0.46 70	0.31 11	0.24 72	0.20 27	0.13 3	0.14 12	0.43 150	0.20 52	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 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 70	0.32 15	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 102	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	0.29 177	0.20 195	0.42 85	0.17 43	0.64 200	0.39 75	0.18 19	0.24 60	0.23 71	0.18 52	0.25 11	0.47 321	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.17 214	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 56	0.23 40	0.13 20	0.49 140	0.18 57	0.30 3	0.28 7	0.19 24	0.17 15	0.14 13	0.14 12	0.41 139	0.16 5	0.08 33	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

ttt	0.66 407	0.22 36	1.68 177	0.34 303	0.24 269	0.60 286	0.26 235	1.00 487	0.77 447	0.55 315	0.67 394	0.54 291	0.36 247	2.14 495	3.03 543	0.16 398	0.13 327	0.13 316	0.12 248	0.15 155	0.17 277

riskmin	0.37 135	0.22 36	1.74 197	0.32 250	0.20 195	0.48 133	0.20 85	0.66 208	0.46 142	0.36 150	0.34 135	0.69 382	0.45 340	0.39 130	0.27 157	0.11 231	0.08 119	0.12 257	0.08 80	0.13 114	0.16 259

PSM-AAD	0.63 390	0.22 36	1.77 218	0.37 361	0.23 256	0.86 474	1.17 543	0.59 175	0.60 269	0.64 417	0.71 425	0.68 375	2.93 559	0.65 272	0.31 213	0.09 73	0.07 41	0.17 420	0.15 334	0.13 114	0.33 460

CRE-IMP	0.41 172	0.22 36	1.76 209	0.48 458	0.17 113	0.79 453	0.69 500	0.52 125	0.52 193	0.47 215	0.42 179	0.45 237	0.26 156	0.41 139	0.31 213	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.09 111	0.17 214	0.23 380

depthmonostereo	0.26 50	0.23 53	0.65 28	0.41 404	0.13 20	0.41 73	0.19 66	0.51 111	0.40 85	0.25 91	0.29 91	0.26 108	0.28 189	0.44 159	0.23 102	0.09 73	0.10 232	0.09 86	0.07 53	0.10 53	0.08 34

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 29	0.18 149	0.41 73	0.17 43	0.41 38	0.35 33	0.22 48	0.21 34	0.14 13	0.18 52	0.25 11	0.18 18	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 29	0.18 149	0.41 73	0.17 43	0.41 38	0.35 33	0.22 48	0.21 34	0.14 13	0.18 52	0.25 11	0.18 18	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 29	0.18 149	0.41 73	0.17 43	0.41 38	0.35 33	0.22 48	0.21 34	0.14 13	0.18 52	0.25 11	0.18 18	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 29	0.15 58	0.39 61	0.19 66	0.47 83	0.36 50	0.21 37	0.22 45	0.13 3	0.17 34	0.33 79	0.20 52	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 56	0.22 236	0.47 125	0.13 9	0.52 125	0.33 22	0.18 19	0.24 60	0.17 38	0.22 99	0.32 69	0.19 30	0.08 33	0.06 21	0.08 33	0.06 10	0.17 214	0.09 56

ffm	0.47 250	0.23 53	2.01 337	0.30 194	0.21 209	0.57 239	0.26 235	0.74 254	0.88 483	0.53 284	0.63 364	0.66 359	0.39 282	0.63 260	0.19 30	0.10 167	0.24 469	0.15 382	0.13 281	0.25 350	0.36 475

ff1	0.73 449	0.23 53	2.01 337	0.30 194	0.21 209	0.57 239	0.26 235	0.74 254	0.88 483	0.53 284	0.63 364	0.66 359	0.39 282	2.52 526	3.43 554	0.10 167	0.24 469	0.15 382	0.13 281	0.25 350	0.36 475

mmx	0.72 440	0.23 53	2.01 337	0.30 194	0.21 209	0.57 239	0.26 235	0.99 479	0.76 442	0.53 284	0.63 364	0.66 359	0.39 282	2.52 526	3.43 554	0.13 315	0.10 232	0.15 382	0.13 281	0.15 155	0.15 231

xxx	0.72 440	0.23 53	2.01 337	0.30 194	0.21 209	0.57 239	0.26 235	0.99 479	0.76 442	0.53 284	0.63 364	0.66 359	0.39 282	2.52 526	3.43 554	0.13 315	0.10 232	0.15 382	0.13 281	0.15 155	0.15 231

Selective-IGEV	0.29 70	0.23 53	1.28 102	0.27 121	0.30 349	0.35 39	0.20 85	0.56 156	0.38 63	0.21 37	0.30 104	0.22 63	0.18 52	0.37 116	0.18 18	0.07 21	0.06 21	0.08 33	0.15 334	0.16 192	0.29 430

GMM-Stereo	0.50 285	0.23 53	2.41 420	0.54 481	0.24 269	0.77 444	0.46 433	0.59 175	0.57 246	0.58 355	0.73 432	0.47 258	0.43 328	0.68 279	0.27 157	0.10 167	0.06 21	0.13 316	0.13 281	0.14 137	0.44 504

222	0.78 466	0.23 53	1.23 95	0.28 146	0.18 149	0.62 327	0.24 193	1.02 499	0.70 381	0.58 355	0.66 391	0.46 250	0.42 318	1.80 446	6.53 573	0.13 315	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.12 84	0.17 277

tt45	0.29 70	0.24 66	1.06 70	0.25 74	0.17 113	0.55 206	0.22 127	0.41 38	0.35 33	0.24 72	0.25 67	0.25 94	0.18 52	0.64 262	0.34 241	0.08 33	0.07 41	0.10 136	0.08 80	0.21 291	0.11 106

fffy	0.28 60	0.24 66	1.19 86	0.27 121	0.15 58	0.37 48	0.22 127	0.42 44	0.32 15	0.20 31	0.29 91	0.26 108	0.20 79	0.44 159	0.20 52	0.08 33	0.10 232	0.10 136	0.08 80	0.22 308	0.18 297

AEACV	0.33 101	0.24 66	1.44 133	0.28 146	0.35 410	0.47 125	0.21 106	0.43 52	0.28 7	0.26 105	0.25 67	0.22 63	0.38 268	0.30 53	0.18 18	0.09 73	0.35 507	0.09 86	0.36 503	0.23 321	0.25 401

anonymousdsp2	0.34 109	0.24 66	1.16 83	0.28 146	0.15 58	0.57 239	0.23 160	0.79 320	0.47 159	0.38 162	0.37 149	0.40 194	0.25 142	0.47 191	0.21 71	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.13 281	0.19 262	0.27 418

SFCPSM	0.46 235	0.24 66	2.35 410	0.27 121	0.27 316	0.70 407	0.32 345	0.96 454	0.63 316	0.49 245	0.52 264	0.43 217	0.36 247	0.52 220	0.43 301	0.12 285	0.09 189	0.12 257	0.16 354	0.16 192	0.12 143

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 8	0.16 85	0.43 89	0.16 35	0.44 60	0.35 33	0.22 48	0.20 27	0.14 13	0.20 79	0.25 11	0.22 90	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 62	0.25 74	0.15 58	0.43 89	0.21 106	0.50 103	0.40 85	0.18 19	0.29 91	0.25 94	0.16 27	0.28 33	0.35 249	0.07 21	0.07 41	0.11 201	0.10 147	0.24 337	0.10 81

999	0.29 70	0.25 71	1.05 69	0.26 105	0.18 149	0.49 140	0.23 160	0.38 21	0.37 58	0.20 31	0.32 121	0.23 71	0.18 52	0.73 295	0.36 252	0.08 33	0.07 41	0.09 86	0.08 80	0.24 337	0.10 81

ours_stereo	0.27 53	0.25 71	1.21 92	0.25 74	0.17 113	0.35 39	0.23 160	0.38 21	0.35 33	0.20 31	0.31 115	0.23 71	0.17 34	0.41 139	0.20 52	0.08 33	0.07 41	0.10 136	0.08 80	0.22 308	0.18 297

dual_stereo	0.23 37	0.25 71	0.66 33	0.21 8	0.15 58	0.27 8	0.15 25	0.62 191	0.40 85	0.15 4	0.13 10	0.18 44	0.14 12	0.37 116	0.19 30	0.09 73	0.31 499	0.07 1	0.10 147	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 70	0.25 71	1.49 146	0.24 56	0.20 195	0.47 125	0.15 25	0.62 191	0.47 159	0.22 48	0.29 91	0.26 108	0.20 79	0.28 33	0.20 52	0.10 167	0.07 41	0.07 1	0.12 248	0.10 53	0.07 7

Any-RAFT	0.38 144	0.25 71	1.89 289	0.27 121	0.17 113	0.68 394	0.21 106	0.78 304	0.53 212	0.43 189	0.43 181	0.54 291	0.30 211	0.41 139	0.20 52	0.10 167	0.12 306	0.08 33	0.06 10	0.10 53	0.09 56

CAS	0.35 120	0.25 71	1.30 106	0.79 523	0.34 397	0.51 158	0.23 160	0.46 70	0.39 75	0.22 48	0.31 115	0.20 52	0.17 34	0.28 33	0.23 102	0.73 538	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 482

knoymous	0.34 109	0.25 71	1.75 203	0.24 56	0.18 149	0.45 100	0.24 193	0.57 161	0.38 63	0.41 179	0.39 166	0.55 295	0.25 142	0.38 124	0.23 102	0.11 231	0.08 119	0.12 257	0.07 53	0.13 114	0.12 143

NF-Stereo	0.48 256	0.25 71	1.81 250	0.52 472	0.16 85	0.61 307	0.44 423	0.66 208	0.61 286	0.50 252	0.47 210	0.37 173	0.26 156	1.45 384	0.79 424	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.13 114	0.16 259

OCTAStereo	0.48 256	0.25 71	1.81 250	0.52 472	0.16 85	0.61 307	0.43 412	0.66 208	0.61 286	0.50 252	0.47 210	0.37 173	0.26 156	1.44 380	0.80 425	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.13 114	0.17 277

NRIStereo	0.46 235	0.25 71	1.77 218	0.47 450	0.16 85	0.95 490	0.74 508	0.51 111	0.56 242	0.48 233	0.39 166	0.59 323	0.29 203	0.77 306	0.32 224	0.11 231	0.13 327	0.11 201	0.09 111	0.21 291	0.24 392

RE-Stereo	0.48 256	0.25 71	1.81 250	0.52 472	0.16 85	0.61 307	0.43 412	0.66 208	0.60 269	0.50 252	0.47 210	0.37 173	0.26 156	1.44 380	0.78 420	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.13 114	0.17 277

TVStereo	0.48 256	0.25 71	1.81 250	0.52 472	0.16 85	0.61 307	0.43 412	0.66 208	0.60 269	0.50 252	0.47 210	0.37 173	0.26 156	1.44 380	0.78 420	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.13 114	0.17 277

EAI-Stereo	0.78 466	0.25 71	1.67 176	0.54 481	0.59 506	1.95 546	2.05 563	1.11 522	0.64 324	0.95 502	1.49 523	0.50 274	0.67 449	0.59 247	1.44 494	0.09 73	0.19 432	0.09 86	0.49 523	0.13 114	0.22 356

SMoEStereo_RVC	0.29 70	0.26 86	1.03 66	0.25 74	0.14 34	0.46 119	0.22 127	0.36 13	0.38 63	0.23 65	0.23 51	0.21 60	0.18 52	0.45 171	0.60 377	0.07 21	0.06 21	0.10 136	0.08 80	0.20 277	0.20 329

mms	0.27 53	0.26 86	0.91 56	0.25 74	0.18 149	0.32 25	0.23 160	0.37 16	0.31 11	0.21 37	0.30 104	0.23 71	0.17 34	0.46 180	0.21 71	0.08 33	0.10 232	0.10 136	0.08 80	0.22 308	0.47 508

RSM++	0.27 53	0.26 86	0.87 51	0.28 146	0.13 20	0.39 61	0.20 85	0.45 67	0.45 133	0.20 31	0.24 60	0.24 84	0.17 34	0.36 107	0.20 52	0.08 33	0.07 41	0.09 86	0.35 495	0.26 370	0.18 297

RSM	0.28 60	0.26 86	0.97 63	0.25 74	0.24 269	0.37 48	0.21 106	0.49 97	0.44 118	0.21 37	0.27 78	0.28 128	0.17 34	0.38 124	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.09 86	0.34 492	0.21 291	0.16 259

trnet	0.28 60	0.26 86	1.32 109	0.19 1	0.12 6	0.54 193	0.15 25	0.48 90	0.46 142	0.27 112	0.33 129	0.24 84	0.21 90	0.30 53	0.21 71	0.10 167	0.07 41	0.08 33	0.05 1	0.09 39	0.07 7

Selective-RAFT	0.35 120	0.26 86	1.48 143	0.31 221	0.15 58	0.61 307	0.19 66	0.60 185	0.54 224	0.28 117	0.29 91	0.40 194	0.33 231	0.50 213	0.27 157	0.10 167	0.07 41	0.09 86	0.35 495	0.19 262	0.08 34

zero-FE	0.80 470	0.27 92	8.23 571	0.49 460	0.98 539	0.33 28	0.20 85	0.48 90	1.28 530	0.17 12	0.20 27	0.77 422	0.22 99	0.60 253	0.97 441	0.11 231	0.07 41	0.09 86	0.10 147	0.33 427	0.14 197

AIO-Stereo	0.30 80	0.27 92	1.25 98	0.27 121	0.24 269	0.37 48	0.20 85	0.52 125	0.36 50	0.21 37	0.30 104	0.23 71	0.14 12	0.31 60	0.20 52	0.08 33	0.07 41	0.09 86	0.38 506	0.19 262	0.31 448

CES	0.30 80	0.27 92	1.09 73	0.23 40	0.50 484	0.40 66	0.20 85	0.46 70	0.44 118	0.22 48	0.28 85	0.26 108	0.19 70	0.33 79	0.21 71	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.05 1	0.15 155	0.49 512

EGLCR-Stereo	0.29 70	0.27 92	0.97 63	0.30 194	0.19 181	0.56 221	0.17 43	0.68 221	0.36 50	0.30 125	0.18 18	0.27 119	0.17 34	0.38 124	0.19 30	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.08 80	0.10 53	0.35 467

DCANet-4	0.40 165	0.27 92	2.21 381	0.25 74	0.14 34	0.51 158	0.22 127	0.77 289	0.72 401	0.54 297	0.47 210	0.28 128	0.37 261	0.37 116	0.34 241	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.07 53	0.08 19	0.22 356

tt	4.93 572	0.27 92	4.20 556	2.29 568	1.58 563	10.20 577	16.97 583	9.42 581	5.02 568	1.67 545	1.28 511	4.68 566	5.03 570	3.37 557	5.92 569	6.16 579	9.47 586	2.82 575	3.18 576	3.60 574	1.53 566

BUS	0.41 172	0.27 92	1.13 77	0.30 194	0.21 209	0.91 486	0.23 160	1.00 487	0.61 286	0.63 407	0.53 275	0.66 359	0.30 211	0.43 150	0.32 224	0.13 315	0.10 232	0.14 352	0.12 248	0.12 84	0.11 106

BSDual-CNN	0.41 172	0.27 92	1.13 77	0.30 194	0.21 209	0.76 436	0.31 322	1.00 487	0.61 286	0.63 407	0.53 275	0.63 338	0.37 261	0.43 150	0.38 265	0.13 315	0.10 232	0.14 352	0.12 248	0.12 84	0.11 106

psmg	0.41 172	0.27 92	1.13 77	0.27 121	0.21 209	0.75 432	0.36 372	0.90 399	0.61 286	0.59 369	0.59 325	0.63 338	0.37 261	0.43 150	0.38 265	0.13 315	0.10 232	0.13 316	0.12 248	0.13 114	0.11 106

GLC_STEREO	0.28 60	0.27 92	1.36 116	0.28 146	0.12 6	0.41 73	0.20 85	0.37 16	0.38 63	0.26 105	0.30 104	0.25 94	0.19 70	0.33 79	0.24 125	0.09 73	0.11 280	0.12 257	0.10 147	0.13 114	0.09 56

Patchmatch Stereo++	0.39 159	0.27 92	1.78 223	0.44 426	0.16 85	0.61 307	0.27 260	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.43 217	0.28 189	0.54 230	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	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	0.48 256	0.27 92	1.85 267	0.51 468	0.17 113	0.61 307	0.40 395	0.61 187	0.57 246	0.52 274	0.48 222	0.39 186	0.25 142	1.46 385	0.77 418	0.12 285	0.08 119	0.13 316	0.12 248	0.12 84	0.14 197

KMStereo	0.48 256	0.27 92	1.85 267	0.51 468	0.17 113	0.61 307	0.40 395	0.61 187	0.57 246	0.52 274	0.48 222	0.39 186	0.25 142	1.46 385	0.77 418	0.12 285	0.08 119	0.13 316	0.12 248	0.12 84	0.14 197

PSM-adaLoss	0.38 144	0.27 92	1.78 223	0.44 426	0.17 113	0.60 286	0.29 301	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.44 228	0.28 189	0.47 191	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

ROB_FTStereo_v2	0.38 144	0.27 92	1.78 223	0.44 426	0.17 113	0.61 307	0.28 277	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.44 228	0.28 189	0.47 191	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

ROB_FTStereo	0.38 144	0.27 92	1.78 223	0.44 426	0.17 113	0.61 307	0.26 235	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.43 217	0.28 189	0.49 207	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

HUI-Stereo	0.38 144	0.27 92	1.79 243	0.44 426	0.17 113	0.61 307	0.28 277	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.44 228	0.28 189	0.45 171	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

Pruner-Stereo	0.51 302	0.27 92	1.78 223	1.79 560	0.19 181	0.62 327	0.45 430	0.57 161	0.60 269	0.61 387	0.48 222	0.41 200	0.24 126	0.46 180	1.00 449	0.12 285	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.12 84	0.13 179

iGMRVC	0.39 159	0.27 92	1.78 223	0.44 426	0.17 113	0.61 307	0.27 260	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.44 228	0.28 189	0.55 234	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

iRAFT	0.39 159	0.27 92	1.78 223	0.44 426	0.16 85	0.61 307	0.27 260	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.43 217	0.28 189	0.54 230	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

cross-raft	0.40 165	0.27 92	2.22 385	0.30 194	0.17 113	0.49 140	0.35 365	0.71 234	0.39 75	0.43 189	0.45 196	0.64 347	0.25 142	0.32 69	0.25 138	0.08 33	0.08 119	0.09 86	0.23 434	0.11 73	0.14 197

RAFT-IKP	0.38 144	0.27 92	1.79 243	0.44 426	0.16 85	0.60 286	0.28 277	0.51 111	0.52 193	0.47 215	0.43 181	0.43 217	0.28 189	0.50 213	0.28 167	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.17 214	0.12 143

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 52	0.21 8	0.24 269	0.42 85	0.17 43	0.35 10	0.37 58	0.20 31	0.22 45	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 52	0.08 33	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 29	0.11 1	0.40 66	0.16 35	0.31 5	0.36 50	0.19 24	0.19 22	0.17 38	0.17 34	0.37 116	0.16 5	0.10 167	0.06 21	0.08 33	0.07 53	0.10 53	0.07 7

MM-Stereo_test2	0.38 144	0.28 114	2.46 431	0.43 419	0.15 58	0.50 148	0.25 213	0.47 83	0.38 63	0.33 141	0.26 74	0.23 71	0.22 99	0.34 89	0.29 182	0.08 33	0.09 189	0.09 86	0.10 147	0.36 451	0.22 356

GREAT-IGEV	0.37 135	0.28 114	1.48 143	0.25 74	0.38 435	0.46 119	0.18 57	0.33 7	0.34 27	0.15 4	0.29 91	0.15 27	0.17 34	0.36 107	0.23 102	0.07 21	0.76 554	0.07 1	0.26 451	0.21 291	1.03 554

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 60	0.28 114	1.09 73	0.33 272	0.15 58	0.30 16	0.16 35	0.58 167	0.42 104	0.19 24	0.19 22	0.17 38	0.26 156	0.38 124	0.37 258	0.09 73	0.08 119	0.08 33	0.25 443	0.10 53	0.06 1

testlalala2	0.44 207	0.28 114	2.59 460	0.64 509	0.56 499	0.57 239	0.20 85	0.78 304	0.52 193	0.40 170	0.39 166	0.45 237	0.21 90	0.27 25	0.22 90	0.09 73	0.10 232	0.08 33	0.29 463	0.12 84	0.10 81

DeepStereo_RVC	0.44 207	0.28 114	1.92 303	0.49 460	0.17 113	0.60 286	0.59 477	0.50 103	0.52 193	0.49 245	0.45 196	0.39 186	0.86 487	0.45 171	0.33 234	0.11 231	0.08 119	0.11 201	0.09 111	0.15 155	0.19 313

s12784h	0.36 129	0.28 114	1.58 160	0.23 40	0.11 1	0.62 327	0.24 193	0.79 320	0.64 324	0.44 195	0.52 264	0.28 128	0.26 156	0.50 213	0.24 125	0.11 231	0.06 21	0.09 86	0.06 10	0.16 192	0.06 1

GES	0.44 207	0.28 114	1.88 282	0.30 194	0.18 149	0.61 307	0.30 309	0.88 387	0.46 142	0.47 215	0.52 264	0.39 186	0.42 318	0.58 241	0.67 395	0.15 377	0.11 280	0.12 257	0.10 147	0.15 155	0.17 277

UPFNet	0.46 235	0.28 114	1.73 193	0.33 272	0.32 376	0.65 369	0.38 387	0.83 341	0.59 264	0.57 337	0.52 264	0.61 331	0.40 290	0.75 299	0.52 345	0.13 315	0.12 306	0.13 316	0.12 248	0.15 155	0.11 106

xyz-stereo	3.02 564	0.29 124	30.64 596	0.23 40	0.12 6	15.52 582	0.24 193	0.51 111	0.47 159	0.59 369	7.99 574	0.64 347	0.47 362	1.39 374	0.50 337	0.09 73	0.07 41	0.34 507	0.07 53	0.13 114	0.08 34

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 55	0.23 40	0.17 113	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 133	0.17 12	0.25 67	0.23 71	0.17 34	0.24 7	0.28 167	0.15 377	0.12 306	0.11 201	0.12 248	0.15 155	0.11 106

rvit_0105_6	0.31 88	0.29 124	1.00 65	0.31 221	0.18 149	0.35 39	0.25 213	0.51 111	0.61 286	0.25 91	0.28 85	0.32 151	0.25 142	0.39 130	0.25 138	0.18 426	0.16 391	0.15 382	0.13 281	0.14 137	0.13 179

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 124	1.08 71	0.26 105	0.20 195	0.33 28	0.21 106	0.41 38	0.42 104	0.26 105	0.28 85	0.27 119	0.21 90	0.31 60	0.21 71	0.14 358	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.14 137	0.10 81

DCVSM-stereo	0.49 274	0.29 124	2.49 439	0.29 177	0.22 236	0.53 185	0.52 453	0.58 167	0.49 168	0.69 439	0.46 204	0.79 431	0.48 371	0.53 226	0.42 292	0.13 315	0.14 348	0.15 382	0.12 248	0.20 277	0.20 329

IGEV-Stereo+	0.29 70	0.29 124	0.86 50	0.25 74	0.34 397	0.30 16	0.14 17	0.32 6	0.53 212	0.18 19	0.12 8	0.18 44	0.19 70	0.49 207	0.17 16	0.09 73	0.08 119	0.08 33	0.20 416	0.46 501	0.59 523

RAFT-Stereo-weight	0.34 109	0.29 124	1.43 131	0.28 146	0.28 330	0.55 206	0.22 127	0.78 304	0.48 162	0.46 213	0.38 158	0.36 171	0.17 34	0.33 79	0.23 102	0.09 73	0.08 119	0.09 86	0.07 53	0.09 39	0.09 56

AE-Stereo	0.42 191	0.29 124	1.65 170	0.43 419	0.47 480	0.56 221	0.23 160	0.86 369	0.46 142	0.31 130	0.41 175	0.43 217	0.24 126	0.34 89	0.24 125	0.09 73	0.48 532	0.11 201	0.45 519	0.22 308	0.19 313

hknet	0.47 250	0.29 124	1.70 183	0.30 194	0.24 269	0.76 436	0.31 322	1.00 487	0.64 324	0.63 407	0.53 275	0.80 434	0.38 268	0.77 306	0.37 258	0.11 231	0.10 232	0.14 352	0.12 248	0.12 84	0.11 106

KYRaft	0.48 256	0.29 124	1.75 203	0.33 272	0.21 209	0.75 432	0.44 423	0.58 167	0.57 246	0.64 417	0.93 478	0.53 285	0.72 461	0.60 253	0.24 125	0.10 167	0.07 41	0.12 257	0.14 309	0.12 84	0.54 516

ICVP	0.46 235	0.29 124	2.41 420	0.33 272	0.22 236	0.59 274	0.55 464	0.75 265	0.50 178	0.44 195	0.60 340	0.49 271	0.35 241	0.53 226	0.37 258	0.16 398	0.16 391	0.14 352	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	0.33 101	0.29 124	1.74 197	0.24 56	0.16 85	0.54 193	0.15 25	0.40 30	0.55 231	0.37 154	0.51 251	0.24 84	0.19 70	0.27 25	0.26 147	0.09 73	0.06 21	0.08 33	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 8	0.22 236	0.21 3	0.16 35	0.25 1	0.38 63	0.15 4	0.11 4	0.18 44	0.17 34	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 327	0.08 33	0.06 10	0.07 3	0.07 7

IGEV-RUCA	2.28 552	0.30 136	1.15 80	0.40 397	1.86 567	2.06 553	1.90 561	1.36 537	1.80 553	3.70 572	3.76 566	5.02 568	8.19 577	2.12 493	1.63 502	0.25 487	0.76 554	2.72 574	1.91 570	2.39 569	2.36 573

Occ-G	0.30 80	0.30 136	1.33 111	0.23 40	0.15 58	0.36 45	0.25 213	0.43 52	0.31 11	0.26 105	0.35 140	0.46 250	0.22 99	0.30 53	0.25 138	0.09 73	0.07 41	0.09 86	0.16 354	0.31 410	0.08 34

testlalala	0.36 129	0.30 136	1.77 218	0.28 146	0.33 389	0.60 286	0.22 127	0.55 149	0.51 186	0.55 315	0.35 140	0.31 143	0.20 79	0.26 19	0.22 90	0.10 167	0.13 327	0.09 86	0.24 436	0.08 19	0.07 7

testlalala_base	0.46 235	0.30 136	1.82 256	0.34 303	0.27 316	0.55 206	0.21 106	0.85 359	0.32 15	0.32 139	0.39 166	0.31 143	0.23 115	0.30 53	0.28 167	0.95 547	0.30 497	0.09 86	0.21 422	1.03 542	0.18 297

LoS	0.31 88	0.30 136	1.52 152	0.23 40	0.13 20	0.54 193	0.20 85	0.48 90	0.49 168	0.25 91	0.28 85	0.37 173	0.24 126	0.38 124	0.23 102	0.10 167	0.08 119	0.08 33	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	0.39 159	0.30 136	1.61 167	0.32 250	0.17 113	0.53 185	0.24 193	0.70 231	0.49 168	0.59 369	0.54 287	0.40 194	0.40 290	0.41 139	0.30 201	0.17 414	0.10 232	0.14 352	0.11 210	0.18 241	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 321	0.30 136	2.34 407	0.38 377	0.34 397	0.58 257	0.42 405	0.47 83	0.61 286	0.51 265	1.00 489	0.43 217	0.28 189	1.57 405	0.82 427	0.10 167	0.07 41	0.11 201	0.09 111	0.10 53	0.08 34

Prome-Stereo	0.49 274	0.30 136	1.76 209	0.60 505	0.23 256	0.63 344	0.42 405	0.62 191	0.60 269	0.59 369	1.03 494	0.43 217	0.72 461	0.60 253	0.33 234	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.09 111	0.11 73	0.43 502

CREStereo	0.28 60	0.30 136	1.33 111	0.19 1	0.13 20	0.55 206	0.17 43	0.48 90	0.46 142	0.27 112	0.33 129	0.24 84	0.21 90	0.31 60	0.21 71	0.11 231	0.07 41	0.08 33	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	0.44 207	0.30 136	2.42 422	0.32 250	0.17 113	0.58 257	0.22 127	0.77 289	0.59 264	0.47 215	0.42 179	0.55 295	0.38 268	0.49 207	0.47 321	0.12 285	0.09 189	0.12 257	0.11 210	0.13 114	0.16 259

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 8	0.13 20	0.27 8	0.12 5	0.37 16	0.26 4	0.21 37	0.19 22	0.15 27	0.12 5	0.47 191	0.29 182	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 29	0.14 34	0.31 20	0.22 127	0.38 21	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 69	0.18 18	0.08 33	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 48	0.22 29	0.14 34	0.28 10	0.21 106	0.38 21	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 116	0.18 18	0.08 33	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.08 19	0.10 81

GCAP-BAT	0.43 197	0.31 147	1.82 256	0.25 74	0.26 302	0.65 369	0.23 160	0.48 90	0.37 58	0.67 430	0.82 454	0.44 228	0.24 126	0.48 197	0.87 432	0.09 73	0.13 327	0.09 86	0.22 430	0.08 19	0.09 56

CASnet	0.28 60	0.31 147	1.20 90	0.28 146	0.11 1	0.47 125	0.19 66	0.44 60	0.44 118	0.38 162	0.31 115	0.23 71	0.17 34	0.29 45	0.19 30	0.10 167	0.06 21	0.15 382	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 94	0.31 147	1.46 136	0.31 221	0.15 58	0.53 185	0.19 66	0.44 60	0.35 33	0.36 150	0.38 158	0.27 119	0.27 174	0.42 147	0.19 30	0.09 73	0.13 327	0.09 86	0.16 354	0.20 277	0.13 179

DEmStereo	0.68 419	0.31 147	2.25 392	0.42 415	0.17 113	0.66 376	0.89 522	0.51 111	0.59 264	0.60 378	1.01 490	0.45 237	1.26 520	1.54 399	2.26 530	0.10 167	0.08 119	0.10 136	0.10 147	0.10 53	0.11 106

MS	0.28 60	0.32 154	0.89 54	0.19 1	0.13 20	0.45 100	0.11 2	0.37 16	0.28 7	0.18 19	0.18 18	0.16 32	0.15 22	0.26 19	0.16 5	0.10 167	0.39 519	0.07 1	0.56 532	0.23 321	0.34 464

FlowAnything_test	0.23 37	0.32 154	0.52 4	0.28 146	0.17 113	0.37 48	0.20 85	0.38 21	0.24 2	0.24 72	0.20 27	0.21 60	0.17 34	0.26 19	0.25 138	0.13 315	0.10 232	0.14 352	0.16 354	0.17 214	0.12 143

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 75	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 22	0.15 27	0.14 12	0.19 1	0.21 71	0.11 231	0.09 189	0.10 136	0.08 80	0.10 53	0.08 34

MoCha-V2	0.36 129	0.32 154	1.41 126	0.36 338	0.31 368	0.35 39	0.19 66	0.57 161	0.39 75	0.30 125	0.32 121	0.28 128	0.27 174	0.47 191	0.24 125	0.08 33	0.56 536	0.08 33	0.38 506	0.18 241	0.12 143

Anonymous_2	0.74 452	0.32 154	1.65 170	0.33 272	0.30 349	0.67 382	0.32 345	0.69 224	0.46 142	0.48 233	0.41 175	0.84 449	0.58 414	0.51 216	0.40 284	0.32 507	0.38 513	1.43 562	3.69 578	0.80 535	0.27 418

RCA-Stereo	0.34 109	0.32 154	1.30 106	0.26 105	0.14 34	0.58 257	0.23 160	0.78 304	0.62 304	0.40 170	0.44 192	0.28 128	0.35 241	0.29 45	0.20 52	0.09 73	0.10 232	0.09 86	0.07 53	0.19 262	0.08 34

sCroCo_RVC	0.33 101	0.32 154	1.89 289	0.34 303	0.27 316	0.30 16	0.22 127	0.48 90	0.44 118	0.22 48	0.33 129	0.25 94	0.25 142	0.32 69	0.24 125	0.14 358	0.16 391	0.12 257	0.12 248	0.15 155	0.13 179

CFNet-RSSM	0.41 172	0.32 154	2.20 380	0.27 121	0.44 464	0.52 177	0.19 66	0.76 278	0.48 162	0.43 189	0.36 146	0.54 291	0.26 156	0.33 79	0.25 138	0.09 73	0.08 119	0.09 86	0.38 506	0.10 53	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 162	0.61 16	0.23 40	0.21 209	0.45 100	0.13 9	0.33 7	0.46 142	0.13 1	0.09 1	0.18 44	0.12 5	0.32 69	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 162	0.60 15	0.23 40	0.12 6	0.44 95	0.13 9	0.39 28	0.46 142	0.13 1	0.10 2	0.17 38	0.13 10	0.35 95	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.09 56

ITSA-stereo	0.48 256	0.33 162	1.20 90	0.33 272	0.18 149	0.60 286	0.29 301	0.94 436	0.80 460	0.50 252	0.49 239	0.53 285	0.59 417	1.25 364	0.64 389	0.15 377	0.12 306	0.17 420	0.16 354	0.18 241	0.23 380

test_sample7	0.47 250	0.33 162	1.49 146	0.34 303	0.20 195	0.51 158	0.30 309	0.93 427	0.66 352	0.57 337	0.51 251	0.55 295	0.45 340	1.11 345	0.38 265	0.17 414	0.14 348	0.16 401	0.15 334	0.19 262	0.18 297

CAS++	0.31 88	0.33 162	1.43 131	0.25 74	0.17 113	0.31 20	0.20 85	0.78 304	0.41 95	0.30 125	0.30 104	0.21 60	0.16 27	0.33 79	0.18 18	0.15 377	0.12 306	0.13 316	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	0.50 285	0.33 162	0.93 59	0.26 105	0.22 236	0.46 119	0.20 85	1.10 518	1.34 533	3.16 570	0.32 121	0.22 63	0.20 79	0.30 53	0.22 90	0.10 167	0.09 189	0.11 201	0.09 111	0.15 155	0.19 313

IGEV_Zeroshot_test	0.53 321	0.33 162	2.91 504	0.32 250	0.18 149	0.54 193	0.21 106	0.72 239	0.42 104	0.81 479	0.51 251	0.71 396	0.41 301	0.48 197	1.13 466	0.09 73	0.15 374	0.10 136	0.35 495	0.19 262	0.09 56

LoS_RVC	0.29 70	0.33 162	1.19 86	0.25 74	0.34 397	0.43 89	0.22 127	0.42 44	0.32 15	0.22 48	0.33 129	0.23 71	0.24 126	0.31 60	0.21 71	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 53	0.31 448

DisPM	0.43 197	0.33 162	1.78 223	0.57 494	0.18 149	0.59 274	0.63 489	0.53 134	0.61 286	0.60 378	0.53 275	0.38 180	0.26 156	0.75 299	0.29 182	0.12 285	0.07 41	0.12 257	0.11 210	0.11 73	0.14 197

NINENet	0.50 285	0.33 162	1.69 179	0.55 488	0.25 287	0.91 486	0.23 160	0.98 467	0.71 391	0.53 284	0.55 297	0.66 359	0.30 211	1.22 358	0.32 224	0.15 377	0.13 327	0.16 401	0.11 210	0.16 192	0.13 179

AAGNet	0.88 487	0.33 162	1.79 243	0.54 481	0.98 539	0.62 327	0.46 433	0.50 103	0.60 269	0.58 355	0.53 275	0.50 274	0.73 464	1.23 360	7.48 574	0.11 231	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.14 137	0.09 56

PFNet	0.60 371	0.33 162	2.47 436	0.41 404	0.55 497	0.62 327	0.27 260	0.61 187	0.63 316	0.61 387	0.56 308	0.45 237	0.32 227	1.88 467	1.14 467	0.28 500	0.09 189	0.12 257	0.16 354	0.26 370	0.20 329

Gwc-CoAtRS	0.38 144	0.33 162	1.92 303	0.27 121	0.41 454	0.48 133	0.19 66	0.59 175	0.46 142	0.43 189	0.39 166	0.57 313	0.26 156	0.32 69	0.26 147	0.09 73	0.09 189	0.09 86	0.31 479	0.11 73	0.09 56

MGS-Stereo	0.32 94	0.34 175	1.70 183	0.25 74	0.14 34	0.40 66	0.22 127	0.38 21	0.43 114	0.24 72	0.51 251	0.25 94	0.18 52	0.31 60	0.20 52	0.09 73	0.08 119	0.09 86	0.08 80	0.47 502	0.08 34

IGEVStereo-DCA	0.33 101	0.34 175	1.38 120	0.27 121	0.16 85	0.45 100	0.23 160	0.46 70	0.41 95	0.24 72	0.21 34	0.26 108	0.25 142	0.64 262	0.52 345	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.18 386	0.16 192	0.22 356

rrr	0.46 235	0.34 175	3.08 517	0.27 121	0.16 85	0.45 100	0.28 277	1.09 517	0.51 186	0.24 72	0.21 34	0.26 108	0.25 142	0.64 262	0.52 345	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.29 463	0.16 192	0.25 401

test_xeample3	0.46 235	0.34 175	2.99 511	0.37 361	0.16 85	0.49 140	0.33 353	1.06 512	0.44 118	0.25 91	0.23 51	0.24 84	0.25 142	0.49 207	0.56 364	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.40 511	0.17 214	0.26 411

DIP-Stereo	0.37 135	0.34 175	1.50 149	0.27 121	0.18 149	0.63 344	0.17 43	0.92 419	0.53 212	0.49 245	0.48 222	0.30 140	0.30 211	0.39 130	0.30 201	0.10 167	0.08 119	0.10 136	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	0.67 412	0.34 175	2.23 389	0.26 105	0.19 181	0.67 382	0.29 301	1.26 533	0.69 372	0.72 452	0.70 421	0.78 426	0.42 318	3.77 561	0.41 290	0.13 315	0.09 189	0.10 136	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	0.57 352	0.34 175	1.87 280	0.45 440	0.34 397	0.84 468	0.35 365	0.84 352	0.78 452	0.59 369	0.63 364	1.06 504	0.53 390	1.10 342	0.82 427	0.12 285	0.09 189	0.11 201	0.10 147	0.22 308	0.18 297

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 182	0.65 28	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.37 16	0.40 85	0.21 37	0.12 8	0.17 38	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 33	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.10 81

PAM_32	0.70 428	0.35 182	2.73 483	0.54 481	0.61 513	1.07 509	0.43 412	0.84 352	0.49 168	0.90 494	0.91 472	1.23 520	0.77 474	0.65 272	1.10 462	0.10 167	0.19 432	0.10 136	0.49 523	0.15 155	0.38 485

PAM	0.70 428	0.35 182	2.72 478	0.56 490	0.62 515	1.08 511	0.53 457	0.85 359	0.44 118	0.93 499	0.92 474	1.24 521	0.68 452	0.64 262	1.01 453	0.10 167	0.19 432	0.10 136	0.48 521	0.14 137	0.38 485

rvit_0105_4	0.35 120	0.35 182	1.45 135	0.31 221	0.18 149	0.37 48	0.28 277	0.59 175	0.62 304	0.27 112	0.31 115	0.35 167	0.27 174	0.43 150	0.25 138	0.18 426	0.16 391	0.15 382	0.13 281	0.15 155	0.12 143

DAS	0.56 346	0.35 182	1.55 156	0.33 272	0.34 397	0.50 148	0.42 405	0.83 341	0.74 420	0.83 484	0.68 402	0.56 307	0.48 371	2.40 514	0.46 312	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.09 111	0.18 241	0.15 231

SepStereo	0.52 315	0.35 182	1.55 156	0.33 272	0.34 397	0.50 148	0.42 405	0.83 341	0.74 420	0.83 484	0.68 402	0.56 307	0.48 371	1.56 401	0.46 312	0.12 285	0.08 119	0.12 257	0.09 111	0.18 241	0.15 231

Anonymous3	0.42 191	0.35 182	2.09 354	0.33 272	0.24 269	0.72 415	0.31 322	0.74 254	0.55 231	0.35 145	0.40 171	0.33 157	0.29 203	0.44 159	0.28 167	0.18 426	0.18 420	0.13 316	0.13 281	0.17 214	0.17 277

DSFCA	0.54 326	0.35 182	1.41 126	0.28 146	0.28 330	0.79 453	0.88 521	0.76 278	0.70 381	0.72 452	0.66 391	0.67 368	0.57 408	1.17 354	0.63 384	0.16 398	0.14 348	0.13 316	0.14 309	0.16 192	0.13 179

PMTNet	0.31 88	0.35 182	1.30 106	0.20 5	0.14 34	0.57 239	0.25 213	0.46 70	0.42 104	0.27 112	0.32 121	0.27 119	0.24 126	0.39 130	0.23 102	0.43 517	0.07 41	0.08 33	0.05 1	0.18 241	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 191	0.68 34	0.21 8	0.17 113	0.45 100	0.12 5	0.35 10	0.42 104	0.15 4	0.11 4	0.22 63	0.10 1	0.28 33	0.16 5	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 172	0.36 191	1.54 154	0.41 404	0.19 181	0.52 177	0.19 66	0.59 175	0.52 193	0.57 337	0.59 325	0.63 338	0.29 203	0.58 241	0.33 234	0.15 377	0.09 189	0.16 401	0.09 111	0.24 337	0.12 143

UniTT-Stereo	0.30 80	0.36 191	1.68 177	0.27 121	0.24 269	0.29 14	0.18 57	0.33 7	0.34 27	0.26 105	0.37 149	0.18 44	0.18 52	0.31 60	0.27 157	0.10 167	0.08 119	0.08 33	0.07 53	0.25 350	0.08 34

LG-G_1	0.23 37	0.37 194	0.71 38	0.23 40	0.11 1	0.51 158	0.12 5	0.44 60	0.39 75	0.19 24	0.15 12	0.19 50	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-G	0.23 37	0.37 194	0.71 38	0.23 40	0.11 1	0.51 158	0.12 5	0.44 60	0.39 75	0.19 24	0.15 12	0.19 50	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LGtest1	0.21 9	0.37 194	0.70 36	0.22 29	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 13	0.39 75	0.17 12	0.13 10	0.16 32	0.14 12	0.25 11	0.27 157	0.10 167	0.09 189	0.08 33	0.06 10	0.10 53	0.10 81

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 135	0.37 194	1.21 92	0.26 105	0.18 149	0.73 422	0.18 57	0.53 134	0.41 95	0.35 145	0.30 104	0.58 320	0.22 99	0.33 79	0.95 439	0.09 73	0.07 41	0.09 86	0.35 495	0.13 114	0.15 231

AIO_test	0.39 159	0.37 194	1.19 86	0.73 517	0.67 518	0.35 39	0.25 213	0.47 83	0.34 27	0.34 143	0.22 45	0.33 157	0.17 34	1.31 366	0.19 30	0.11 231	0.15 374	0.08 33	0.21 422	0.15 155	0.23 380

test_4	0.40 165	0.37 194	2.01 337	0.29 177	0.21 209	0.50 148	0.28 277	0.47 83	0.39 75	0.42 184	0.76 441	0.38 180	0.22 99	0.52 220	0.33 234	0.08 33	0.07 41	0.11 201	0.15 334	0.28 386	0.07 7

CrosDoStereo	0.94 495	0.37 194	2.53 446	0.25 74	0.32 376	0.54 193	3.76 574	0.72 239	0.60 269	0.70 445	1.40 520	0.53 285	1.49 536	1.78 438	3.09 544	0.10 167	0.08 119	0.11 201	0.11 210	0.21 291	0.11 106

PFNet+	0.45 225	0.37 194	1.86 275	0.46 445	0.18 149	0.58 257	0.77 512	0.52 125	0.64 324	0.56 326	0.48 222	0.39 186	0.26 156	0.93 324	0.32 224	0.13 315	0.09 189	0.14 352	0.13 281	0.12 84	0.15 231

LCNet	0.54 326	0.37 194	1.78 223	0.92 533	0.22 236	0.96 491	0.30 309	0.59 175	0.58 257	0.51 265	0.55 297	0.41 200	0.76 471	0.84 316	0.26 147	0.09 73	0.06 21	0.12 257	0.18 386	0.98 541	0.39 491

DeepStereo_LL	0.94 495	0.37 194	2.53 446	0.25 74	0.32 376	0.54 193	3.76 574	0.72 239	0.60 269	0.70 445	1.40 520	0.53 285	1.49 536	1.78 438	3.09 544	0.10 167	0.08 119	0.11 201	0.11 210	0.21 291	0.11 106

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 204	0.76 40	0.24 56	0.18 149	0.34 34	0.27 260	0.54 145	0.44 118	0.24 72	0.26 74	0.27 119	0.22 99	0.29 45	0.23 102	0.13 315	0.10 232	0.10 136	0.10 147	0.15 155	0.11 106

whm_eth	0.27 53	0.38 204	0.76 40	0.24 56	0.18 149	0.34 34	0.27 260	0.54 145	0.44 118	0.24 72	0.26 74	0.27 119	0.22 99	0.29 45	0.23 102	0.13 315	0.10 232	0.10 136	0.10 147	0.15 155	0.11 106

MSKI-zero shot	0.46 235	0.38 204	2.47 436	0.27 121	0.43 463	0.56 221	0.20 85	0.77 289	0.43 114	0.60 378	0.51 251	0.44 228	0.17 34	0.68 279	0.21 71	0.09 73	0.29 493	0.09 86	0.32 485	0.14 137	0.10 81

RAFT-Test	0.44 207	0.38 204	2.01 337	0.27 121	0.44 464	0.64 355	0.37 380	0.72 239	0.57 246	0.45 205	0.48 222	0.65 352	0.24 126	0.35 95	0.29 182	0.09 73	0.11 280	0.09 86	0.38 506	0.10 53	0.11 106

IER	0.43 197	0.38 204	1.69 179	0.26 105	0.25 287	0.66 376	0.26 235	0.71 234	0.55 231	0.54 297	0.59 325	0.60 329	0.53 390	0.52 220	0.39 276	0.11 231	0.08 119	0.11 201	0.11 210	0.14 137	0.11 106

CRFU-Net	0.56 346	0.38 204	1.86 275	0.46 445	0.26 302	0.82 463	0.36 372	0.90 399	0.49 168	0.62 398	0.59 325	0.78 426	1.35 528	1.00 332	0.48 327	0.15 377	0.14 348	0.17 420	0.10 147	0.19 262	0.14 197

PSMNet-ADL	0.51 302	0.38 204	1.65 170	0.35 319	0.21 209	0.67 382	0.26 235	0.74 254	0.55 231	0.42 184	0.52 264	0.70 392	0.45 340	1.91 470	0.57 368	0.15 377	0.13 327	0.11 201	0.13 281	0.15 155	0.20 329

DRaft	0.62 384	0.38 204	1.76 209	0.24 56	0.16 85	0.64 355	0.66 492	0.53 134	0.53 212	0.67 430	0.99 487	0.38 180	1.00 504	1.44 380	2.10 524	0.10 167	0.14 348	0.10 136	0.14 309	0.18 241	0.21 341

AdaStereo	0.44 207	0.38 204	1.79 243	0.34 303	0.20 195	0.57 239	0.28 277	0.92 419	0.69 372	0.52 274	0.55 297	0.61 331	0.33 231	0.48 197	0.39 276	0.17 414	0.08 119	0.17 420	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	0.41 172	0.39 213	2.29 399	0.38 377	0.26 302	0.44 95	0.28 277	0.63 197	0.51 186	0.40 170	0.32 121	0.26 108	0.26 156	0.46 180	0.22 90	0.09 73	0.21 452	0.10 136	0.09 111	0.39 475	0.15 231

rvit_0105_5	0.36 129	0.39 213	1.48 143	0.30 194	0.18 149	0.41 73	0.30 309	0.64 200	0.62 304	0.30 125	0.33 129	0.37 173	0.29 203	0.41 139	0.28 167	0.18 426	0.16 391	0.15 382	0.15 334	0.15 155	0.14 197

UGAM-zero	0.63 390	0.39 213	2.49 439	0.30 194	0.49 483	0.67 382	0.19 66	0.91 410	0.45 133	0.77 468	0.45 196	1.16 518	0.82 479	2.05 485	0.29 182	0.09 73	0.15 374	0.09 86	0.44 518	0.11 73	0.22 356

CSP-Net	0.50 285	0.39 213	1.25 98	0.29 177	0.23 256	0.77 444	0.35 365	0.86 369	0.57 246	0.59 369	0.59 325	0.65 352	0.40 290	1.77 437	0.44 307	0.16 398	0.11 280	0.10 136	0.10 147	0.20 277	0.14 197

iRaft-Stereo_20w	0.58 357	0.39 213	1.96 328	0.45 440	0.32 376	0.92 488	0.57 473	1.14 523	0.56 242	0.81 479	0.40 171	0.55 295	0.69 454	0.65 272	1.04 458	0.09 73	0.16 391	0.09 86	0.36 503	0.17 214	0.25 401

Replicate-Monster	0.23 37	0.40 218	0.94 61	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.13 9	0.40 30	0.36 50	0.22 48	0.15 12	0.15 27	0.15 22	0.40 135	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 231

FACV-RUCA	0.58 357	0.40 218	1.78 223	0.43 419	1.67 564	0.48 133	0.28 277	0.69 224	0.62 304	0.40 170	0.53 275	0.33 157	0.63 438	0.40 135	0.31 213	0.13 315	0.11 280	0.62 531	0.12 248	0.70 527	0.98 547

DDVS	0.62 384	0.40 218	1.40 125	2.21 567	0.35 410	0.87 478	1.00 531	0.69 224	0.50 178	0.53 284	0.56 308	0.90 469	0.37 261	1.22 358	0.47 321	0.15 377	0.14 348	0.14 352	0.12 248	0.19 262	0.22 356

rvit_stereo_0075_2	0.40 165	0.40 218	1.88 282	0.33 272	0.32 376	0.41 73	0.22 127	0.58 167	0.53 212	0.38 162	0.51 251	0.40 194	0.27 174	0.44 159	0.29 182	0.20 451	0.15 374	0.22 466	0.15 334	0.18 241	0.23 380

MyStereo07	0.34 109	0.40 218	1.46 136	0.29 177	0.23 256	0.60 286	0.31 322	0.53 134	0.42 104	0.25 91	0.25 67	0.20 52	0.26 156	0.57 238	0.19 30	0.09 73	0.18 420	0.12 257	0.11 210	0.16 192	0.19 313

MyStereo04	0.48 256	0.40 218	2.65 469	0.29 177	0.23 256	0.60 286	0.31 322	0.83 341	0.75 433	0.47 215	0.36 146	0.53 285	0.42 318	0.53 226	0.39 276	0.09 73	0.18 420	0.12 257	0.11 210	0.16 192	0.19 313

NVstereo2D	0.58 357	0.40 218	2.03 344	0.35 319	0.35 410	0.69 400	0.39 392	0.91 410	0.80 460	0.47 215	0.53 275	0.67 368	0.46 354	1.99 480	0.48 327	0.19 441	0.11 280	0.17 420	0.13 281	0.25 350	0.25 401

test_sample3	0.50 285	0.41 225	1.88 282	0.32 250	0.19 181	0.57 239	0.25 213	0.92 419	0.64 324	0.52 274	0.49 239	0.47 258	0.35 241	1.79 442	0.37 258	0.13 315	0.10 232	0.12 257	0.11 210	0.16 192	0.16 259

MyStereo06	0.54 326	0.41 225	2.68 472	0.30 194	0.23 256	0.60 286	0.30 309	0.81 328	0.44 118	0.84 486	0.52 264	0.78 426	0.58 414	0.48 197	1.10 462	0.09 73	0.17 409	0.12 257	0.10 147	0.16 192	0.20 329

MyStereo05	0.49 274	0.41 225	2.72 478	0.30 194	0.23 256	0.60 286	0.30 309	0.82 335	0.77 447	0.52 274	0.37 149	0.51 277	0.42 318	0.52 220	0.38 265	0.09 73	0.17 409	0.12 257	0.10 147	0.16 192	0.20 329

MIF-Stereo (partial)	0.34 109	0.41 225	1.93 306	0.26 105	0.24 269	0.32 25	0.17 43	0.53 134	0.42 104	0.25 91	0.37 149	0.25 94	0.26 156	0.44 159	0.31 213	0.11 231	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.19 262	0.14 197

GANet-ADL	0.44 207	0.41 225	2.31 401	0.33 272	0.20 195	0.57 239	0.25 213	0.75 265	0.54 224	0.42 184	0.59 325	0.56 307	0.30 211	0.40 135	0.38 265	0.14 358	0.11 280	0.09 86	0.08 80	0.22 308	0.17 277

ccnet	0.71 437	0.41 225	1.59 161	0.40 397	0.45 472	1.06 504	0.55 464	0.98 467	0.71 391	0.88 490	0.97 484	0.82 442	0.88 492	1.68 422	0.94 437	0.32 507	0.26 484	0.32 504	0.27 456	0.34 435	0.30 440

StereoDRNet-Refined	0.50 285	0.41 225	1.50 149	0.33 272	0.21 209	0.68 394	0.26 235	0.81 328	0.68 363	0.67 430	0.68 402	0.73 403	0.42 318	1.10 342	0.59 375	0.11 231	0.08 119	0.14 352	0.14 309	0.25 350	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 80	0.42 232	1.26 100	0.24 56	0.12 6	0.43 89	0.24 193	0.40 30	0.56 242	0.35 145	0.37 149	0.26 108	0.24 126	0.29 45	0.19 30	0.08 33	0.12 306	0.08 33	0.07 53	0.22 308	0.10 81

test_sample4	0.50 285	0.42 232	1.88 282	0.32 250	0.19 181	0.56 221	0.26 235	0.93 427	0.65 337	0.54 297	0.54 287	0.45 237	0.36 247	1.79 442	0.36 252	0.13 315	0.10 232	0.13 316	0.12 248	0.17 214	0.16 259

MDST_ROB	1.17 517	0.42 232	3.87 548	0.54 481	0.44 464	4.11 569	0.58 475	1.31 535	0.84 473	2.12 550	1.12 502	0.98 487	0.71 458	4.24 565	0.99 448	0.16 398	0.14 348	0.19 446	0.17 373	0.18 241	0.35 467

CBMV_ROB	0.76 458	0.42 232	2.68 472	0.33 272	0.22 236	0.74 426	0.47 441	0.96 454	0.76 442	1.04 510	0.96 482	0.88 465	0.93 496	2.06 486	1.19 474	0.22 471	0.24 469	0.27 489	0.25 443	0.25 350	0.28 424

SGM-Forest	1.04 507	0.42 232	3.59 545	0.41 404	0.32 376	1.05 503	1.32 549	0.94 436	0.83 470	1.16 518	2.23 544	1.03 497	1.39 532	2.49 524	2.35 532	0.21 458	0.21 452	0.20 455	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	0.33 101	0.43 237	1.42 130	0.25 74	0.16 85	0.35 39	0.20 85	0.68 221	0.44 118	0.24 72	0.27 78	0.29 135	0.20 79	0.58 241	0.18 18	0.09 73	0.08 119	0.08 33	0.30 473	0.26 370	0.17 277

castereo++	0.28 60	0.43 237	0.93 59	0.28 146	0.17 113	0.53 185	0.21 106	0.55 149	0.45 133	0.17 12	0.26 74	0.32 151	0.17 34	0.33 79	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.09 86	0.29 463	0.13 114	0.06 1

test_sample5	0.51 302	0.43 237	1.83 262	0.32 250	0.18 149	0.55 206	0.26 235	0.92 419	0.65 337	0.53 284	0.59 325	0.45 237	0.36 247	1.87 459	0.36 252	0.13 315	0.10 232	0.13 316	0.12 248	0.17 214	0.16 259

IGEV++	0.34 109	0.43 237	1.32 109	0.31 221	0.14 34	0.32 25	0.21 106	0.70 231	0.34 27	0.22 48	0.28 85	0.22 63	0.27 174	0.35 95	0.27 157	0.09 73	0.39 519	0.08 33	0.15 334	0.25 350	0.45 505

CoDeX	0.52 315	0.43 237	2.25 392	0.29 177	0.26 302	0.61 307	0.32 345	0.99 479	0.68 363	0.48 233	0.55 297	0.52 283	0.40 290	1.60 412	0.35 249	0.12 285	0.09 189	0.11 201	0.10 147	0.13 114	0.12 143

DualNet	0.51 302	0.43 237	1.83 262	0.32 250	0.18 149	0.55 206	0.26 235	0.92 419	0.65 337	0.54 297	0.62 352	0.45 237	0.36 247	1.87 459	0.36 252	0.13 315	0.10 232	0.13 316	0.12 248	0.17 214	0.16 259

gwcnet-sp	0.49 274	0.43 237	2.54 452	0.31 221	0.22 236	0.67 382	0.31 322	0.78 304	0.65 337	0.58 355	0.47 210	0.46 250	0.43 328	0.76 302	0.46 312	0.11 231	0.11 280	0.11 201	0.11 210	0.15 155	0.14 197

scenet	0.49 274	0.43 237	2.54 452	0.31 221	0.22 236	0.67 382	0.31 322	0.78 304	0.65 337	0.58 355	0.47 210	0.46 250	0.43 328	0.76 302	0.46 312	0.11 231	0.11 280	0.11 201	0.11 210	0.15 155	0.14 197

ssnet	0.49 274	0.43 237	2.54 452	0.31 221	0.22 236	0.67 382	0.31 322	0.78 304	0.65 337	0.58 355	0.47 210	0.46 250	0.43 328	0.76 302	0.46 312	0.11 231	0.11 280	0.11 201	0.11 210	0.15 155	0.14 197

ASMatch	0.60 371	0.43 237	2.58 458	0.91 532	0.36 418	0.56 221	0.25 213	0.52 125	0.61 286	0.47 215	1.21 507	0.47 258	0.66 447	1.34 369	0.94 437	0.10 167	0.08 119	0.11 201	0.11 210	0.10 53	0.16 259

DRN-Test	0.64 394	0.43 237	2.44 428	0.39 387	0.44 464	0.80 459	0.41 401	1.02 499	0.78 452	0.80 473	0.63 364	0.69 382	0.56 402	1.79 442	0.69 400	0.15 377	0.12 306	0.17 420	0.16 354	0.18 241	0.17 277

ISRNet	0.47 250	0.44 248	1.55 156	0.37 361	0.31 368	0.49 140	0.19 66	0.75 265	0.66 352	0.63 407	0.71 425	0.67 368	0.39 282	0.58 241	0.44 307	0.23 474	0.16 391	0.21 463	0.20 416	0.21 291	0.25 401

castereo	0.30 80	0.44 248	0.81 45	0.24 56	0.29 338	0.41 73	0.27 260	0.72 239	0.45 133	0.22 48	0.30 104	0.24 84	0.31 220	0.25 11	0.21 71	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.31 479	0.12 84	0.09 56

test_sample6	0.52 315	0.44 248	1.81 250	0.33 272	0.18 149	0.55 206	0.27 260	0.94 436	0.66 352	0.54 297	0.62 352	0.47 258	0.36 247	1.97 476	0.38 265	0.14 358	0.10 232	0.13 316	0.13 281	0.17 214	0.16 259

AnonymousM	0.37 135	0.44 248	1.50 149	0.25 74	0.15 58	0.52 177	0.23 160	0.60 185	0.42 104	0.42 184	0.32 121	0.30 140	0.25 142	0.34 89	0.23 102	0.11 231	0.09 189	0.71 536	0.36 503	0.12 84	0.07 7

UNet	0.54 326	0.44 248	2.83 494	0.31 221	0.33 389	0.74 426	0.27 260	0.82 335	0.61 286	0.53 284	0.54 287	0.72 399	0.54 393	0.78 310	0.56 364	0.11 231	0.09 189	0.13 316	0.11 210	0.14 137	0.12 143

ACVNet	0.45 225	0.44 248	1.79 243	0.28 146	0.21 209	0.59 274	0.36 372	0.66 208	0.68 363	0.45 205	0.59 325	0.69 382	0.40 290	0.44 159	0.55 356	0.11 231	0.09 189	0.10 136	0.09 111	0.34 435	0.10 81

acv_ft	0.48 256	0.44 248	1.76 209	0.32 250	0.41 454	0.63 344	0.28 277	0.81 328	0.68 363	0.61 387	0.59 325	0.69 382	0.45 340	0.44 159	0.63 384	0.11 231	0.09 189	0.10 136	0.09 111	0.41 483	0.10 81

MSMDNet	0.46 235	0.44 248	2.28 397	0.26 105	0.20 195	0.55 206	0.21 106	0.75 265	0.64 324	0.48 233	0.55 297	0.68 375	0.56 402	0.46 180	0.30 201	0.11 231	0.10 232	0.13 316	0.10 147	0.18 241	0.15 231

xyz-stereo-finetune2	0.35 120	0.45 256	1.04 68	0.21 8	0.12 6	0.58 257	0.23 160	0.50 103	0.45 133	0.31 130	0.46 204	0.30 140	0.41 301	0.81 313	0.51 342	0.08 33	0.07 41	0.11 201	0.09 111	0.12 84	0.09 56

PCWNet_CMD	0.46 235	0.45 256	2.28 397	0.26 105	0.20 195	0.55 206	0.21 106	0.75 265	0.64 324	0.48 233	0.55 297	0.68 375	0.57 408	0.46 180	0.30 201	0.11 231	0.10 232	0.14 352	0.10 147	0.18 241	0.14 197

CroCo-Stereo	0.30 80	0.45 256	1.08 71	0.31 221	0.17 113	0.19 2	0.21 106	0.73 250	0.50 178	0.21 37	0.24 60	0.55 295	0.22 99	0.27 25	0.26 147	0.09 73	0.08 119	0.08 33	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 88	0.46 259	0.79 44	0.21 8	0.12 6	0.53 185	0.25 213	0.52 125	0.54 224	0.28 117	0.32 121	0.29 135	0.23 115	0.59 247	0.55 356	0.08 33	0.07 41	0.10 136	0.08 80	0.13 114	0.08 34

SMFormer	0.50 285	0.46 259	1.60 163	0.30 194	0.15 58	0.45 100	0.24 193	0.90 399	0.72 401	0.56 326	0.64 380	0.51 277	0.41 301	1.87 459	0.49 332	0.13 315	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.15 155	0.16 259

tta	0.50 285	0.46 259	1.60 163	0.30 194	0.15 58	0.45 100	0.24 193	0.90 399	0.72 401	0.56 326	0.64 380	0.51 277	0.41 301	1.87 459	0.49 332	0.13 315	0.10 232	0.11 201	0.10 147	0.14 137	0.11 106

qqq1	0.48 256	0.46 259	1.60 163	0.30 194	0.15 58	0.45 100	0.24 193	0.90 399	0.72 401	0.56 326	0.64 380	0.51 277	0.41 301	1.87 459	0.23 102	0.13 315	0.10 232	0.09 86	0.08 80	0.14 137	0.11 106

fff1	0.48 256	0.46 259	1.60 163	0.30 194	0.15 58	0.45 100	0.24 193	0.90 399	0.72 401	0.56 326	0.64 380	0.51 277	0.41 301	1.87 459	0.23 102	0.13 315	0.10 232	0.09 86	0.08 80	0.14 137	0.11 106

anonymousa	0.48 256	0.46 259	2.44 428	0.29 177	0.34 397	0.61 307	0.25 213	0.66 208	0.54 224	0.53 284	0.77 444	0.73 403	0.46 354	0.33 79	0.31 213	0.10 167	0.09 189	0.12 257	0.29 463	0.10 53	0.19 313

CFNet_pseudo	0.45 225	0.46 259	2.23 389	0.25 74	0.19 181	0.56 221	0.21 106	0.77 289	0.60 269	0.49 245	0.56 308	0.69 382	0.47 362	0.52 220	0.31 213	0.11 231	0.10 232	0.15 382	0.10 147	0.17 214	0.14 197

ac_64	0.55 338	0.46 259	1.92 303	0.36 338	0.34 397	0.63 344	0.31 322	0.82 335	0.61 286	0.55 315	0.51 251	0.89 467	0.48 371	1.83 451	0.55 356	0.14 358	0.11 280	0.12 257	0.12 248	0.18 241	0.12 143

ccs_rob	0.45 225	0.46 259	2.22 385	0.26 105	0.19 181	0.56 221	0.21 106	0.77 289	0.60 269	0.49 245	0.56 308	0.69 382	0.47 362	0.52 220	0.31 213	0.11 231	0.09 189	0.16 401	0.10 147	0.17 214	0.14 197

rvit_0105_3	0.39 159	0.47 268	1.46 136	0.33 272	0.19 181	0.45 100	0.35 365	0.69 224	0.65 337	0.37 154	0.37 149	0.40 194	0.31 220	0.44 159	0.30 201	0.18 426	0.17 409	0.17 420	0.18 386	0.15 155	0.15 231

UGAM	0.58 357	0.47 268	2.21 381	0.30 194	0.19 181	0.53 185	0.34 357	0.59 175	0.63 316	0.44 195	0.73 432	0.78 426	0.37 261	2.58 530	0.39 276	0.10 167	0.08 119	0.17 420	0.14 309	0.42 489	0.17 277

plain	0.37 135	0.47 268	2.15 370	0.27 121	0.19 181	0.33 28	0.20 85	0.58 167	0.46 142	0.23 65	0.37 149	0.23 71	0.25 142	0.45 171	0.28 167	0.11 231	0.08 119	0.13 316	0.09 111	0.42 489	0.12 143

RAStereo	0.28 60	0.48 271	1.52 152	0.26 105	0.18 149	0.25 6	0.19 66	0.42 44	0.35 33	0.20 31	0.25 67	0.20 52	0.16 27	0.24 7	0.24 125	0.09 73	0.08 119	0.10 136	0.08 80	0.12 84	0.08 34

test-1	0.44 207	0.48 271	1.69 179	0.30 194	0.27 316	0.50 148	0.28 277	0.80 324	0.43 114	0.40 170	0.54 287	0.41 200	0.24 126	0.31 60	1.16 471	0.09 73	0.20 443	0.10 136	0.17 373	0.11 73	0.26 411

MMNet	0.50 285	0.48 271	1.93 306	0.33 272	0.27 316	0.79 453	0.28 277	0.81 328	0.74 420	0.60 378	0.56 308	0.59 323	0.55 398	0.79 311	0.59 375	0.10 167	0.09 189	0.12 257	0.11 210	0.13 114	0.14 197

EKT-Stereo	1.47 537	0.49 274	1.93 306	2.57 570	19.31 586	0.55 206	0.22 127	0.69 224	0.42 104	0.38 162	0.36 146	0.43 217	0.27 174	0.69 285	0.26 147	0.12 285	0.14 348	0.11 201	0.16 354	0.20 277	0.15 231

HH	0.49 274	0.49 274	2.78 490	0.50 463	0.41 454	0.38 59	0.23 160	0.72 239	0.38 63	0.63 407	0.48 222	0.87 461	0.41 301	0.64 262	0.21 71	0.09 73	0.17 409	0.10 136	0.09 111	0.16 192	0.12 143

HanStereo	0.49 274	0.49 274	2.78 490	0.50 463	0.41 454	0.38 59	0.23 160	0.72 239	0.38 63	0.63 407	0.48 222	0.87 461	0.41 301	0.64 262	0.21 71	0.09 73	0.17 409	0.10 136	0.09 111	0.16 192	0.12 143

TANstereo	0.33 101	0.49 274	1.75 203	0.23 40	0.12 6	0.54 193	0.16 35	0.40 30	0.45 133	0.45 205	0.51 251	0.26 108	0.22 99	0.29 45	0.20 52	0.10 167	0.10 232	0.08 33	0.06 10	0.08 19	0.11 106

pcwnet_v2	0.64 394	0.49 274	4.41 558	0.32 250	0.27 316	0.60 286	0.25 213	0.97 463	0.88 483	0.59 369	0.70 421	0.63 338	0.55 398	0.66 275	0.37 258	0.17 414	0.15 374	0.15 382	0.14 309	0.21 291	0.23 380

HCRNet	0.46 235	0.49 274	1.65 170	0.38 377	0.29 338	0.58 257	0.22 127	0.75 265	0.62 304	0.47 215	0.49 239	0.48 269	0.36 247	1.12 348	0.37 258	0.15 377	0.10 232	0.15 382	0.13 281	0.17 214	0.17 277

MultiAttention	2.38 553	0.50 280	1.93 306	1.80 561	2.56 569	10.86 578	2.30 565	1.22 528	0.80 460	0.62 398	1.16 505	1.13 513	0.56 402	16.09 586	1.18 472	0.20 451	0.09 189	0.43 521	1.62 568	0.94 540	1.58 567

CFNet_ucs	0.48 256	0.50 280	2.32 402	0.26 105	0.22 236	0.57 239	0.22 127	0.85 359	0.65 337	0.53 284	0.64 380	0.68 375	0.44 336	0.54 230	0.31 213	0.13 315	0.12 306	0.16 401	0.11 210	0.19 262	0.17 277

RAFT-RH_RVC	0.61 379	0.50 280	2.33 405	0.36 338	0.29 338	0.60 286	0.18 57	0.44 60	0.58 257	0.76 464	1.91 534	0.47 258	0.29 203	1.60 412	1.23 479	0.14 358	0.07 41	0.13 316	0.13 281	0.10 53	0.09 56

stereogan	0.69 424	0.51 283	2.44 428	0.39 387	0.39 438	1.01 498	0.41 401	0.94 436	0.92 493	0.73 456	0.85 462	1.15 516	0.69 454	1.57 405	0.53 349	0.19 441	0.18 420	0.20 455	0.16 354	0.36 451	0.24 392

ff7	0.32 94	0.52 284	1.38 120	0.25 74	0.16 85	0.56 221	0.23 160	0.46 70	0.41 95	0.24 72	0.23 51	0.20 52	0.23 115	0.48 197	0.19 30	0.09 73	0.08 119	0.10 136	0.18 386	0.23 321	0.22 356

ffff	0.32 94	0.52 284	1.38 120	0.25 74	0.16 85	0.56 221	0.23 160	0.46 70	0.41 95	0.24 72	0.23 51	0.20 52	0.23 115	0.48 197	0.19 30	0.09 73	0.08 119	0.10 136	0.18 386	0.23 321	0.22 356

11t	0.32 94	0.52 284	1.38 120	0.25 74	0.16 85	0.56 221	0.23 160	0.46 70	0.41 95	0.24 72	0.23 51	0.20 52	0.23 115	0.48 197	0.19 30	0.09 73	0.08 119	0.10 136	0.18 386	0.23 321	0.22 356

ccc-4	0.32 94	0.52 284	1.38 120	0.25 74	0.16 85	0.56 221	0.23 160	0.46 70	0.41 95	0.24 72	0.23 51	0.20 52	0.23 115	0.48 197	0.19 30	0.09 73	0.08 119	0.10 136	0.18 386	0.23 321	0.22 356

DMCA	0.41 172	0.52 284	1.26 100	0.31 221	0.24 269	0.59 274	0.26 235	0.77 289	0.63 316	0.58 355	0.48 222	0.57 313	0.35 241	0.40 135	0.50 337	0.14 358	0.10 232	0.14 352	0.10 147	0.15 155	0.15 231

HART	0.38 144	0.53 289	1.66 174	0.26 105	0.15 58	0.30 16	0.19 66	0.67 217	0.46 142	0.29 121	0.52 264	0.38 180	0.16 27	0.41 139	0.20 52	0.08 33	0.68 547	0.09 86	0.07 53	0.34 435	0.21 341

WCG-NET（raft）	0.32 94	0.53 289	1.21 92	0.23 40	0.12 6	0.44 95	0.24 193	0.40 30	0.50 178	0.35 145	0.35 140	0.47 258	0.25 142	0.35 95	0.20 52	0.08 33	0.29 493	0.08 33	0.07 53	0.22 308	0.11 106

anonymousdsp	0.34 109	0.53 289	1.47 140	0.25 74	0.16 85	0.56 221	0.23 160	0.49 97	0.40 85	0.25 91	0.24 60	0.22 63	0.24 126	0.55 234	0.19 30	0.09 73	0.11 280	0.10 136	0.18 386	0.24 337	0.29 430

IRAFT_RVC	0.54 326	0.53 289	1.78 223	0.46 445	0.21 209	0.58 257	0.43 412	0.65 206	0.66 352	0.54 297	0.50 247	0.49 271	0.51 383	1.58 409	1.01 453	0.11 231	0.25 482	0.13 316	0.10 147	0.15 155	0.13 179

iRaftStereo_RVC	0.37 135	0.53 289	1.41 126	0.28 146	0.15 58	0.52 177	0.20 85	0.54 145	0.46 142	0.37 154	0.43 181	0.41 200	0.23 115	0.36 107	0.26 147	0.09 73	0.15 374	0.12 257	0.11 210	0.41 483	0.37 482

rvit_105_1	0.44 207	0.54 294	1.46 136	0.36 338	0.24 269	0.51 158	0.45 430	0.75 265	0.74 420	0.45 205	0.44 192	0.44 228	0.36 247	0.62 257	0.38 265	0.20 451	0.18 420	0.18 440	0.22 430	0.18 241	0.18 297

MaDis-Stereo	0.29 70	0.54 294	1.44 133	0.24 56	0.29 338	0.29 14	0.16 35	0.45 67	0.37 58	0.19 24	0.21 34	0.28 128	0.22 99	0.30 53	0.29 182	0.10 167	0.09 189	0.10 136	0.08 80	0.11 73	0.11 106

ProNet	0.30 80	0.54 294	1.29 103	0.25 74	0.15 58	0.47 125	0.25 213	0.48 90	0.39 75	0.21 37	0.23 51	0.22 63	0.20 79	0.44 159	0.19 30	0.08 33	0.08 119	0.10 136	0.08 80	0.23 321	0.12 143

IGEV-Stereo	0.34 109	0.54 294	1.47 140	0.25 74	0.16 85	0.56 221	0.23 160	0.49 97	0.40 85	0.25 91	0.24 60	0.22 63	0.24 126	0.54 230	0.19 30	0.09 73	0.10 232	0.10 136	0.18 386	0.24 337	0.29 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 225	0.54 294	2.11 359	0.29 177	0.16 85	0.43 89	0.24 193	0.54 145	0.45 133	0.37 154	0.46 204	0.34 163	0.27 174	1.98 477	0.27 157	0.11 231	0.08 119	0.12 257	0.09 111	0.14 137	0.08 34

XX-Stereo	0.55 338	0.54 294	3.50 543	0.48 458	0.39 438	0.54 193	0.17 43	0.89 393	0.40 85	0.44 195	0.65 389	0.85 453	0.19 70	0.77 306	0.21 71	0.10 167	0.14 348	0.10 136	0.32 485	0.17 214	0.14 197

delet	0.52 315	0.54 294	1.62 168	0.31 221	0.35 410	0.74 426	0.46 433	0.85 359	0.74 420	0.55 315	0.60 340	0.67 368	0.50 381	1.12 348	0.57 368	0.11 231	0.11 280	0.13 316	0.14 309	0.16 192	0.12 143

FCDSN-DC	1.29 525	0.54 294	2.50 443	0.47 450	0.41 454	1.12 513	0.60 479	1.10 518	1.27 529	2.23 556	2.87 556	3.67 558	3.12 564	2.39 513	1.69 505	0.30 504	0.26 484	0.31 501	0.30 473	0.35 446	0.38 485
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 428	0.54 294	2.88 497	0.36 338	0.29 338	0.62 327	0.54 461	0.97 463	0.87 479	0.76 464	0.92 474	0.94 480	0.80 476	1.84 456	0.57 368	0.18 426	0.19 432	0.17 420	0.16 354	0.22 308	0.25 401

tg	0.37 135	0.55 303	1.35 115	0.28 146	0.16 85	0.57 239	0.18 57	0.57 161	0.49 168	0.37 154	0.44 192	0.38 180	0.24 126	0.46 180	0.24 125	0.09 73	0.08 119	0.11 201	0.11 210	0.43 491	0.36 475

DLCB_ROB	0.54 326	0.55 303	1.49 146	0.36 338	0.25 287	0.65 369	0.36 372	0.80 324	0.70 381	0.72 452	0.69 411	0.83 444	0.46 354	1.53 398	0.60 377	0.13 315	0.12 306	0.14 352	0.14 309	0.14 137	0.13 179

IPLGR	0.54 326	0.56 305	2.68 472	0.36 338	0.18 149	0.62 327	0.54 461	1.02 499	0.64 324	0.73 456	0.46 204	0.47 258	0.45 340	1.12 348	0.29 182	0.09 73	0.08 119	0.11 201	0.09 111	0.19 262	0.12 143

STrans-v2	0.67 412	0.56 305	2.64 467	0.27 121	0.23 256	0.57 239	0.33 353	0.96 454	0.69 372	0.92 497	0.85 462	0.89 467	0.93 496	1.83 451	1.21 477	0.09 73	0.07 41	0.10 136	0.09 111	0.11 73	0.12 143

TransformOpticalFlow	0.64 394	0.56 305	2.66 470	0.44 426	0.26 302	0.62 327	0.28 277	0.83 341	0.71 391	0.76 464	0.74 435	0.91 471	0.85 484	1.83 451	0.81 426	0.10 167	0.07 41	0.11 201	0.09 111	0.11 73	0.12 143

RYNet	0.70 428	0.56 305	2.25 392	0.35 319	0.41 454	0.86 474	0.43 412	0.94 436	0.82 467	0.62 398	0.53 275	0.91 471	0.60 421	2.70 538	1.00 449	0.14 358	0.11 280	0.16 401	0.14 309	0.25 350	0.27 418

MM-Stereo_test3	0.40 165	0.58 309	1.75 203	0.36 338	0.30 349	0.45 100	0.30 309	0.72 239	0.59 264	0.31 130	0.43 181	0.32 151	0.23 115	0.35 95	0.29 182	0.10 167	0.20 443	0.10 136	0.08 80	0.40 480	0.11 106

FC-DCNN v2	1.54 541	0.58 309	2.80 492	0.44 426	0.39 438	2.05 552	0.66 492	1.90 555	1.84 554	2.79 566	2.97 560	4.41 565	3.07 562	2.65 534	2.30 531	0.29 501	0.26 484	0.31 501	0.30 473	0.32 418	0.38 485

SCV	0.35 120	0.59 311	1.37 119	0.34 303	0.22 236	0.28 10	0.23 160	0.72 239	0.35 33	0.19 24	0.30 104	0.24 84	0.20 79	0.64 262	0.19 30	0.11 231	0.08 119	0.09 86	0.29 463	0.34 435	0.29 430

FC-DCNN	1.49 539	0.59 311	2.88 497	0.44 426	0.39 438	1.97 549	0.66 492	1.67 549	1.70 547	2.72 565	2.89 557	4.22 561	2.97 561	2.55 529	2.19 526	0.29 501	0.26 484	0.31 501	0.30 473	0.32 418	0.39 491

MIM_Stereo	0.41 172	0.60 313	1.88 282	0.31 221	0.21 209	0.50 148	0.19 66	0.64 200	0.44 118	0.43 189	0.53 275	0.43 217	0.27 174	0.51 216	0.28 167	0.08 33	0.14 348	0.11 201	0.10 147	0.26 370	0.26 411

ssnet_v2	0.55 338	0.60 313	1.86 275	0.32 250	0.22 236	0.72 415	0.44 423	0.94 436	0.74 420	0.63 407	0.54 287	0.81 437	0.47 362	0.77 306	0.70 402	0.16 398	0.14 348	0.14 352	0.14 309	0.30 402	0.30 440

psmorigin	1.36 530	0.60 313	13.80 582	0.37 361	0.29 338	0.62 327	0.33 353	0.77 289	0.61 286	0.96 503	0.88 469	1.17 519	0.73 464	4.00 562	0.86 431	0.19 441	0.22 458	0.17 420	0.18 386	0.24 337	0.29 430

DPSNet	0.86 484	0.60 313	2.34 407	0.58 496	0.36 418	1.07 509	0.75 509	1.30 534	1.05 508	0.70 445	0.68 402	0.94 480	1.29 521	2.08 489	1.82 511	0.26 491	0.23 466	0.16 401	0.17 373	0.48 503	0.40 495

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 379	0.61 317	3.35 540	0.33 272	0.58 504	0.66 376	0.20 85	0.98 467	0.55 231	0.73 456	0.52 264	0.99 490	0.65 442	0.58 241	0.29 182	0.10 167	0.16 391	0.10 136	0.41 514	0.29 391	0.20 329

rvit_stereo_ft	0.31 88	0.61 317	1.18 84	0.32 250	0.21 209	0.28 10	0.27 260	0.55 149	0.48 162	0.23 65	0.27 78	0.28 128	0.26 156	0.32 69	0.25 138	0.13 315	0.09 189	0.11 201	0.11 210	0.13 114	0.14 197

H2IRNET	0.40 165	0.61 317	1.90 294	0.29 177	0.17 113	0.54 193	0.18 57	0.52 125	0.50 178	0.27 112	0.56 308	0.47 258	0.35 241	0.46 180	0.33 234	0.10 167	0.07 41	0.12 257	0.14 309	0.32 418	0.12 143

ToySt	0.44 207	0.61 317	1.89 289	0.29 177	0.18 149	0.55 206	0.35 365	0.67 217	0.53 212	0.39 168	0.50 247	0.59 323	0.43 328	0.51 216	0.49 332	0.10 167	0.12 306	0.13 316	0.16 354	0.24 337	0.19 313

CroCo-Stereo Lap2	0.33 101	0.61 317	1.47 140	0.32 250	0.38 435	0.23 4	0.22 127	0.58 167	0.46 142	0.22 48	0.27 78	0.29 135	0.23 115	0.32 69	0.26 147	0.09 73	0.09 189	0.10 136	0.08 80	0.21 291	0.14 197

psm_up	0.57 352	0.61 317	1.83 262	0.35 319	0.30 349	0.64 355	0.37 380	0.90 399	0.68 363	0.59 369	0.55 297	0.68 375	0.54 393	1.91 470	0.46 312	0.16 398	0.15 374	0.16 401	0.15 334	0.23 321	0.13 179

DualNet (step1)	0.59 365	0.62 323	1.93 306	0.27 121	0.22 236	0.68 394	0.31 322	0.93 427	0.66 352	0.57 337	0.51 251	0.55 295	0.45 340	1.11 345	0.38 265	0.61 530	0.14 348	0.87 540	0.56 532	0.25 350	0.23 380

test_sample9	0.94 495	0.62 323	1.93 306	0.27 121	0.22 236	0.68 394	0.31 322	0.93 427	0.66 352	0.57 337	0.51 251	0.55 295	0.45 340	1.91 470	2.55 536	0.61 530	4.16 577	0.87 540	0.56 532	0.25 350	0.23 380

test_sample8	1.12 510	0.62 323	1.93 306	0.27 121	0.22 236	0.68 394	0.31 322	0.95 449	0.61 286	1.18 525	0.56 308	2.53 549	1.31 524	1.91 470	2.55 536	0.61 530	4.16 577	0.87 540	0.56 532	0.25 350	0.23 380

gcap-zeroshot	0.41 172	0.62 323	1.78 223	0.31 221	0.32 376	0.69 400	0.21 106	0.74 254	0.52 193	0.43 189	0.35 140	0.62 335	0.24 126	0.41 139	0.24 125	0.09 73	0.16 391	0.09 86	0.31 479	0.08 19	0.09 56

GMOStereo	0.41 172	0.62 323	1.78 223	0.28 146	0.36 418	0.51 158	0.31 322	0.53 134	0.44 118	0.57 337	0.48 222	0.41 200	0.27 174	0.28 33	0.23 102	0.08 33	0.38 513	0.13 316	0.11 210	0.34 435	0.11 106

error version	0.41 172	0.62 323	1.78 223	0.28 146	0.36 418	0.51 158	0.31 322	0.53 134	0.44 118	0.57 337	0.48 222	0.41 200	0.27 174	0.28 33	0.23 102	0.08 33	0.38 513	0.13 316	0.11 210	0.34 435	0.11 106

test-v	0.41 172	0.62 323	1.78 223	0.28 146	0.36 418	0.51 158	0.31 322	0.53 134	0.44 118	0.57 337	0.48 222	0.41 200	0.27 174	0.28 33	0.23 102	0.08 33	0.38 513	0.13 316	0.11 210	0.34 435	0.11 106

THIR-Stereo	0.86 484	0.62 323	2.13 364	0.25 74	0.16 85	0.58 257	2.74 570	0.59 175	0.51 186	0.62 398	1.62 527	0.97 486	1.80 547	1.69 424	2.25 529	0.10 167	0.08 119	0.14 352	0.11 210	0.15 155	0.11 106

test-2	0.41 172	0.62 323	1.78 223	0.28 146	0.36 418	0.51 158	0.31 322	0.53 134	0.44 118	0.57 337	0.48 222	0.41 200	0.27 174	0.28 33	0.23 102	0.08 33	0.38 513	0.13 316	0.11 210	0.34 435	0.11 106

sAnonymous2	0.38 144	0.62 323	2.15 370	0.31 221	0.24 269	0.34 34	0.27 260	0.53 134	0.46 142	0.24 72	0.29 91	0.23 71	0.28 189	0.28 33	0.22 90	0.12 285	0.09 189	0.11 201	0.13 281	0.38 466	0.35 467

CroCo_RVC	0.38 144	0.62 323	2.15 370	0.31 221	0.24 269	0.34 34	0.27 260	0.53 134	0.46 142	0.24 72	0.29 91	0.23 71	0.28 189	0.28 33	0.22 90	0.12 285	0.09 189	0.11 201	0.13 281	0.38 466	0.35 467

HI	0.41 172	0.63 334	1.72 190	0.27 121	0.21 209	0.45 100	0.19 66	0.55 149	0.41 95	0.57 337	0.59 325	0.65 352	0.45 340	0.45 171	0.39 276	0.08 33	0.09 189	0.10 136	0.11 210	0.20 277	0.10 81

CoSv	0.41 172	0.63 334	1.72 190	0.27 121	0.21 209	0.45 100	0.19 66	0.55 149	0.41 95	0.57 337	0.59 325	0.65 352	0.45 340	0.45 171	0.39 276	0.08 33	0.09 189	0.10 136	0.11 210	0.20 277	0.10 81

DCRE	0.50 285	0.63 334	2.13 364	0.30 194	0.23 256	0.45 100	0.24 193	0.59 175	0.53 212	0.50 252	2.10 538	0.42 213	0.26 156	0.35 95	0.23 102	0.09 73	0.14 348	0.10 136	0.32 485	0.16 192	0.15 231

DGSMNet	2.89 561	0.63 334	3.18 529	3.43 574	4.17 573	2.57 561	6.98 578	0.97 463	0.83 470	0.56 326	1.86 533	0.79 431	0.62 435	1.64 417	1.39 490	4.61 576	5.01 579	5.17 580	4.71 579	4.44 577	4.19 577

AIO_rvc	0.41 172	0.64 338	1.29 103	0.58 496	0.39 438	0.37 48	0.24 193	0.50 103	0.43 114	0.28 117	0.23 51	0.25 94	0.16 27	0.99 330	0.19 30	0.10 167	0.16 391	0.08 33	0.11 210	0.25 350	0.85 539

ACVNet-DCA	0.42 191	0.64 338	2.07 348	0.35 319	0.14 34	0.76 436	0.25 213	0.76 278	0.52 193	0.31 130	0.38 158	0.24 84	0.38 268	0.69 285	0.19 30	0.10 167	0.24 469	0.11 201	0.09 111	0.12 84	0.14 197

xx1	0.46 235	0.64 338	2.07 348	0.35 319	0.14 34	0.76 436	0.25 213	0.74 254	1.01 504	0.31 130	0.38 158	0.46 250	0.36 247	0.69 285	0.19 30	0.10 167	0.24 469	0.12 257	0.12 248	0.12 84	0.14 197

1test111	0.44 207	0.64 338	2.07 348	0.35 319	0.14 34	0.76 436	0.25 213	0.76 278	0.52 193	0.31 130	0.38 158	0.24 84	0.38 268	0.96 327	0.30 201	0.10 167	0.24 469	0.11 201	0.09 111	0.12 84	0.14 197

cc1	0.47 250	0.64 338	2.07 348	0.35 319	0.14 34	0.76 436	0.25 213	0.74 254	1.01 504	0.31 130	0.38 158	0.24 84	0.38 268	0.69 285	0.19 30	0.10 167	0.24 469	0.11 201	0.09 111	0.25 350	0.40 495

tt1	0.44 207	0.64 338	1.83 262	0.35 319	0.14 34	0.76 436	0.25 213	0.74 254	0.88 483	0.31 130	0.37 149	0.25 94	0.35 241	0.63 260	0.19 30	0.10 167	0.24 469	0.11 201	0.09 111	0.25 350	0.36 475

G-Net	0.99 500	0.64 338	2.76 486	0.57 494	0.67 518	2.03 551	0.72 507	0.76 278	0.67 361	1.14 517	2.56 550	1.30 526	1.02 506	1.48 393	1.74 508	0.25 487	0.24 469	0.24 480	0.26 451	0.37 459	0.31 448

HUF	0.59 365	0.65 345	2.46 431	0.45 440	0.77 529	0.34 34	0.24 193	0.46 70	0.39 75	0.31 130	0.28 85	0.25 94	0.19 70	0.67 276	0.18 18	0.12 285	2.03 572	0.08 33	0.06 10	0.31 410	1.59 568

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 428	0.65 345	3.45 541	0.50 463	0.60 511	0.75 432	0.23 160	0.96 454	0.60 269	0.76 464	1.30 514	0.81 437	0.60 421	0.57 238	0.82 427	0.10 167	0.16 391	0.11 201	0.43 517	0.31 410	0.22 356

HHNet	0.60 371	0.65 345	2.60 463	0.36 338	0.25 287	0.64 355	0.61 483	0.64 200	0.62 304	0.55 315	1.13 504	0.32 151	0.60 421	0.42 147	1.79 510	0.15 377	0.07 41	0.12 257	0.10 147	0.18 241	0.15 231

OMP-Stereo	0.59 365	0.65 345	1.74 197	0.56 490	0.37 429	0.60 286	0.26 235	0.70 231	0.65 337	0.66 426	0.60 340	0.69 382	0.32 227	2.09 491	1.20 475	0.10 167	0.07 41	0.12 257	0.09 111	0.17 214	0.10 81

IIG-Stereo	0.59 365	0.65 345	1.74 197	0.54 481	0.23 256	0.61 307	0.21 106	0.73 250	0.65 337	0.64 417	0.69 411	0.69 382	0.38 268	2.09 491	1.39 490	0.11 231	0.07 41	0.11 201	0.09 111	0.15 155	0.09 56

DANet	0.80 470	0.65 345	2.21 381	1.19 548	0.48 482	0.74 426	1.25 546	0.89 393	1.53 542	0.89 492	0.71 425	0.96 483	0.56 402	1.83 451	0.96 440	0.18 426	0.16 391	0.19 446	0.16 354	0.26 370	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	0.64 394	0.65 345	1.62 168	0.46 445	0.25 287	0.67 382	0.30 309	0.93 427	0.77 447	0.59 369	0.57 316	0.77 422	0.38 268	2.78 542	0.44 307	0.23 474	0.24 469	0.28 492	0.26 451	0.27 380	0.39 491

anonymity	0.80 470	0.66 352	1.29 103	0.59 501	0.75 525	0.67 382	0.52 453	0.95 449	0.71 391	0.94 500	0.70 421	0.67 368	0.87 488	0.71 292	1.35 487	0.64 533	0.62 540	0.58 528	1.44 566	0.60 521	0.65 528

raft+_RVC	0.44 207	0.67 353	1.85 267	0.34 303	0.71 523	0.51 158	0.25 213	0.64 200	0.51 186	0.35 145	0.45 196	0.32 151	0.28 189	0.43 150	0.32 224	0.09 73	0.19 432	0.10 136	0.09 111	0.20 277	0.40 495

APVNet	0.70 428	0.67 353	2.71 476	0.38 377	0.36 418	0.85 472	0.43 412	0.91 410	0.68 363	0.55 315	0.69 411	0.75 415	0.55 398	2.31 504	0.78 420	0.17 414	0.17 409	0.24 480	0.19 406	0.33 427	0.23 380

model_zeroshot	0.44 207	0.68 355	1.97 333	0.28 146	0.18 149	0.69 400	0.21 106	0.63 197	0.40 85	1.00 505	0.34 135	0.42 213	0.20 79	0.69 285	0.24 125	0.10 167	0.22 458	0.10 136	0.22 430	0.12 84	0.10 81

raftrobust	0.38 144	0.68 355	1.54 154	0.32 250	0.46 478	0.52 177	0.21 106	0.56 156	0.42 104	0.52 274	0.35 140	0.31 143	0.33 231	0.37 116	0.30 201	0.10 167	0.11 280	0.08 33	0.07 53	0.21 291	0.19 313

RASNet	0.61 379	0.68 355	2.03 344	0.35 319	0.46 478	0.65 369	0.28 277	0.78 304	0.70 381	0.48 233	0.64 380	0.93 476	0.61 430	2.21 499	0.73 412	0.12 285	0.09 189	0.09 86	0.10 147	0.14 137	0.11 106

PASM	0.72 440	0.68 355	1.91 300	0.47 450	0.44 464	0.60 286	0.51 450	0.76 278	0.80 460	0.77 468	0.67 394	0.87 461	0.61 430	2.40 514	0.67 395	0.32 507	0.35 507	0.36 510	0.41 514	0.45 500	0.39 491

HGLStereo	0.54 326	0.69 359	2.00 336	0.35 319	0.40 447	0.66 376	0.30 309	0.83 341	0.62 304	0.57 337	0.69 411	0.69 382	0.54 393	1.07 339	0.55 356	0.13 315	0.13 327	0.13 316	0.11 210	0.19 262	0.17 277

S-Stereo	0.80 470	0.69 359	3.89 549	0.39 387	0.37 429	0.69 400	0.70 503	0.94 436	0.98 501	0.62 398	0.91 472	0.83 444	0.60 421	2.37 507	0.66 392	0.18 426	0.21 452	0.17 420	0.18 386	0.30 402	0.35 467

STTStereo	0.51 302	0.69 359	2.14 369	0.36 338	0.30 349	0.61 307	0.32 345	0.77 289	0.60 269	0.60 378	0.54 287	0.67 368	0.43 328	0.86 319	0.42 292	0.16 398	0.15 374	0.17 420	0.20 416	0.16 192	0.15 231

EDNetEfficient	1.27 524	0.70 362	4.05 554	0.64 509	0.98 539	0.94 489	1.40 554	0.85 359	1.75 549	2.34 559	1.33 517	1.05 502	2.21 553	1.58 409	4.15 560	0.15 377	0.19 432	0.14 352	0.27 456	0.38 466	0.32 453

DeepPruner_ROB	0.50 285	0.70 362	1.94 316	0.29 177	0.26 302	0.63 344	0.31 322	0.80 324	0.48 162	0.61 387	0.55 297	0.66 359	0.38 268	0.98 329	0.40 284	0.19 441	0.14 348	0.14 352	0.14 309	0.23 321	0.17 277

LMCR-Stereo	0.52 315	0.71 364	2.39 417	0.40 397	0.21 209	0.74 426	0.31 322	1.02 499	0.64 324	0.61 387	0.63 364	0.39 186	0.51 383	0.62 257	0.42 292	0.19 441	0.09 189	0.12 257	0.09 111	0.23 321	0.12 143

ADLNet	0.60 371	0.71 364	1.95 319	0.35 319	0.34 397	0.67 382	0.34 357	0.90 399	0.74 420	0.68 437	0.62 352	0.80 434	0.45 340	1.78 438	0.64 389	0.14 358	0.11 280	0.14 352	0.14 309	0.29 391	0.21 341

GwcNet	0.69 424	0.71 364	3.12 523	0.36 338	0.45 472	0.81 460	0.44 423	0.86 369	0.84 473	0.60 378	0.74 435	0.82 442	0.49 378	1.65 418	0.66 392	0.16 398	0.15 374	0.15 382	0.15 334	0.31 410	0.24 392

ETE_ROB	0.60 371	0.71 364	1.55 156	0.37 361	0.25 287	0.69 400	0.51 450	1.47 541	0.70 381	0.80 473	0.69 411	0.85 453	0.49 378	1.36 371	0.58 373	0.16 398	0.13 327	0.19 446	0.16 354	0.21 291	0.23 380

GASTEREO	0.35 120	0.72 368	1.15 80	0.56 490	0.20 195	0.52 177	0.22 127	0.56 156	0.40 85	0.30 125	0.31 115	0.16 32	0.31 220	0.35 95	0.26 147	0.09 73	0.14 348	0.08 33	0.28 459	0.14 137	0.20 329

MSCF	0.35 120	0.72 368	1.15 80	0.58 496	0.21 209	0.50 148	0.22 127	0.56 156	0.38 63	0.29 121	0.29 91	0.17 38	0.30 211	0.35 95	0.26 147	0.09 73	0.12 306	0.08 33	0.29 463	0.15 155	0.21 341

YMNet	0.62 384	0.72 368	1.93 306	0.41 404	0.41 454	0.87 478	0.43 412	0.87 378	0.71 391	0.74 459	0.81 449	0.83 444	0.46 354	0.86 319	0.93 435	0.19 441	0.22 458	0.20 455	0.17 373	0.41 483	0.21 341

YMNet_1	0.62 384	0.72 368	1.93 306	0.41 404	0.41 454	0.87 478	0.43 412	0.87 378	0.71 391	0.74 459	0.81 449	0.83 444	0.46 354	0.86 319	0.93 435	0.19 441	0.22 458	0.20 455	0.17 373	0.41 483	0.21 341

StereoVision	0.45 225	0.72 368	1.94 316	0.33 272	0.32 376	0.47 125	0.26 235	0.68 221	0.57 246	0.32 139	0.89 471	0.45 237	0.27 174	0.49 207	0.36 252	0.13 315	0.15 374	0.16 401	0.15 334	0.19 262	0.13 179

Sa-1000	0.51 302	0.72 368	1.90 294	0.31 221	0.60 511	0.60 286	0.31 322	0.94 436	0.71 391	0.52 274	0.83 455	0.42 213	0.33 231	0.68 279	0.28 167	0.10 167	0.09 189	0.13 316	0.29 463	0.29 391	0.10 81

XPNet_ROB	0.61 379	0.72 368	1.66 174	0.37 361	0.27 316	0.67 382	0.47 441	0.89 393	0.71 391	0.78 470	0.70 421	0.81 437	0.53 390	1.70 425	0.76 416	0.21 458	0.16 391	0.16 401	0.15 334	0.20 277	0.21 341

GANet-RSSM	0.55 338	0.73 375	1.90 294	0.36 338	0.26 302	0.59 274	0.27 260	0.78 304	0.52 193	0.47 215	0.57 316	0.63 338	0.45 340	1.92 474	0.43 301	0.14 358	0.10 232	0.25 485	0.11 210	0.34 435	0.14 197

BEATNet_4x	0.47 250	0.73 375	1.91 300	0.33 272	0.15 58	0.56 221	0.25 213	0.85 359	0.58 257	0.54 297	0.51 251	0.57 313	0.42 318	0.57 238	0.61 380	0.11 231	0.08 119	0.12 257	0.09 111	0.20 277	0.16 259

edge stereo	0.81 478	0.73 375	3.30 536	0.37 361	1.21 553	0.62 327	0.39 392	0.93 427	0.79 457	0.80 473	0.88 469	1.14 515	0.71 458	2.18 497	0.71 405	0.21 458	0.20 443	0.26 488	0.18 386	0.38 466	0.26 411

SACVNet	0.60 371	0.74 378	1.90 294	0.37 361	0.28 330	0.64 355	0.37 380	0.86 369	0.61 286	0.65 424	0.62 352	0.69 382	0.44 336	2.08 489	0.42 292	0.18 426	0.14 348	0.16 401	0.15 334	0.38 466	0.24 392

GwcNet-ADL	0.50 285	0.74 378	2.90 503	0.31 221	0.20 195	0.58 257	0.29 301	0.87 378	0.64 324	0.47 215	0.47 210	0.56 307	0.33 231	0.46 180	0.46 312	0.13 315	0.12 306	0.09 86	0.09 111	0.14 137	0.21 341

SA	0.50 285	0.75 380	1.95 319	0.31 221	0.61 513	0.57 239	0.31 322	0.91 410	0.73 416	0.42 184	0.62 352	0.38 180	0.47 362	0.68 279	0.29 182	0.09 73	0.09 189	0.13 316	0.32 485	0.30 402	0.10 81

ACV-stereo	0.66 407	0.76 381	2.86 495	0.32 250	0.25 287	1.01 498	0.60 479	0.59 175	0.52 193	0.41 179	0.45 196	1.55 535	0.94 499	1.40 377	0.69 400	0.14 358	0.13 327	0.12 257	0.11 210	0.20 277	0.19 313

RAFT_CTSACE	0.46 235	0.76 381	2.07 348	0.35 319	0.30 349	0.54 193	0.30 309	0.61 187	0.48 162	0.49 245	0.76 441	0.55 295	0.36 247	0.58 241	0.22 90	0.08 33	0.13 327	0.11 201	0.10 147	0.41 483	0.08 34

TRStereo	0.53 321	0.76 381	2.38 415	0.42 415	0.29 338	0.69 400	0.23 160	1.81 552	0.55 231	0.36 150	0.32 121	0.47 258	0.40 290	0.46 180	0.25 138	0.12 285	0.11 280	0.11 201	0.41 514	0.13 114	0.32 453

CFNet-ft	0.51 302	0.76 381	1.79 243	0.28 146	0.30 349	0.63 344	0.28 277	0.66 208	0.55 231	0.45 205	0.57 316	0.74 409	0.41 301	1.46 385	0.42 292	0.14 358	0.10 232	0.28 492	0.13 281	0.18 241	0.14 197

CFNet_RVC	0.51 302	0.76 381	1.79 243	0.28 146	0.30 349	0.63 344	0.28 277	0.66 208	0.55 231	0.45 205	0.57 316	0.74 409	0.41 301	1.46 385	0.42 292	0.14 358	0.10 232	0.28 492	0.13 281	0.18 241	0.14 197

HSM	0.62 384	0.76 381	1.72 190	0.30 194	0.29 338	0.64 355	0.28 277	0.94 436	0.62 304	0.58 355	0.57 316	1.40 529	0.64 440	2.59 531	0.42 292	0.11 231	0.08 119	0.10 136	0.08 80	0.14 137	0.11 106

iResNet	0.51 302	0.76 381	2.59 460	0.41 404	0.17 113	0.64 355	0.27 260	0.82 335	0.70 381	0.57 337	0.64 380	0.43 217	0.36 247	0.70 290	0.52 345	0.10 167	0.07 41	0.09 86	0.08 80	0.21 291	0.13 179

LALA_ROB	0.60 371	0.76 381	1.69 179	0.36 338	0.29 338	0.79 453	0.55 464	0.94 436	0.77 447	0.81 479	0.67 394	0.94 480	0.49 378	0.99 330	0.73 412	0.21 458	0.15 374	0.20 455	0.18 386	0.23 321	0.21 341

CBMV	0.71 437	0.76 381	2.64 467	0.33 272	0.20 195	0.78 449	0.79 513	0.98 467	0.78 452	0.85 489	0.71 425	0.86 459	1.10 514	1.46 385	0.62 382	0.18 426	0.20 443	0.21 463	0.19 406	0.25 350	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	0.43 197	0.77 390	1.95 319	0.24 56	0.13 20	0.51 158	0.22 127	0.77 289	0.75 433	0.54 297	0.47 210	0.31 143	0.65 442	0.36 107	0.34 241	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ADStereo(finetuned)	0.45 225	0.77 390	2.12 362	0.25 74	0.14 34	0.51 158	0.22 127	0.77 289	0.72 401	0.54 297	0.48 222	0.31 143	0.76 471	0.37 116	0.38 265	0.09 73	0.07 41	0.09 86	0.07 53	0.13 114	0.23 380

XX-TBD	0.34 109	0.77 390	1.75 203	0.34 303	0.13 20	0.51 158	0.17 43	0.43 52	0.50 178	0.37 154	0.49 239	0.23 71	0.18 52	0.28 33	0.24 125	0.10 167	0.07 41	0.08 33	0.06 10	0.09 39	0.07 7

DCANet	0.42 191	0.77 390	1.95 319	0.25 74	0.14 34	0.51 158	0.22 127	0.77 289	0.72 401	0.54 297	0.48 222	0.31 143	0.41 301	0.36 107	0.39 276	0.09 73	0.07 41	0.09 86	0.07 53	0.13 114	0.23 380

csc	0.43 197	0.77 390	1.95 319	0.24 56	0.13 20	0.51 158	0.22 127	0.77 289	0.75 433	0.54 297	0.47 210	0.31 143	0.65 442	0.36 107	0.34 241	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.07 53	0.08 19	0.22 356

cscssc	0.43 197	0.77 390	1.95 319	0.24 56	0.13 20	0.51 158	0.22 127	0.77 289	0.75 433	0.54 297	0.47 210	0.31 143	0.65 442	0.36 107	0.34 241	0.09 73	0.07 41	0.08 33	0.07 53	0.08 19	0.22 356

SHD	0.72 440	0.77 390	2.36 413	0.45 440	0.40 447	0.71 409	0.32 345	1.02 499	1.25 527	1.07 511	0.84 458	0.90 469	0.73 464	1.09 341	0.98 443	0.21 458	0.18 420	0.20 455	0.21 422	0.32 418	0.31 448

FBW_ROB	0.83 480	0.77 390	1.77 218	0.44 426	0.30 349	0.87 478	0.46 433	1.10 518	0.91 490	0.81 479	0.75 438	1.01 493	0.61 430	3.66 560	1.23 479	0.26 491	0.23 466	0.36 510	0.25 443	0.27 380	0.62 525

AACVNet	0.54 326	0.78 398	1.73 193	0.36 338	0.21 209	0.57 239	0.25 213	0.71 234	0.51 186	0.55 315	0.59 325	0.64 347	0.41 301	2.13 494	0.41 290	0.14 358	0.11 280	0.14 352	0.11 210	0.33 427	0.15 231

ELAS_RVC	1.37 532	0.78 398	3.21 532	0.55 488	0.50 484	1.49 528	2.48 568	1.48 542	1.71 548	2.13 553	2.09 537	2.07 543	2.56 557	1.90 469	2.02 518	0.35 512	0.36 509	0.37 514	0.34 492	0.49 506	0.47 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 500	0.79 400	2.43 426	0.39 387	0.32 376	1.50 529	1.90 561	0.92 419	0.97 498	1.26 531	1.27 510	1.00 492	1.42 534	1.14 351	3.31 550	0.17 414	0.14 348	0.22 466	0.21 422	0.30 402	0.22 356

ELAS	1.39 533	0.79 400	2.86 495	0.53 478	0.50 484	2.81 562	2.20 564	1.61 548	1.50 541	2.28 558	2.35 545	1.82 539	2.13 551	1.73 430	2.22 527	0.35 512	0.37 511	0.35 508	0.35 495	0.49 506	0.47 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 326	0.80 402	2.76 486	0.32 250	0.33 389	0.71 409	0.20 85	0.87 378	0.57 246	0.51 265	0.59 325	0.50 274	0.33 231	0.68 279	0.55 356	0.10 167	0.29 493	0.10 136	0.13 281	0.21 291	0.34 464

SDNR	1.22 522	0.80 402	2.71 476	0.33 272	1.48 561	1.98 550	0.23 160	1.93 556	2.44 559	0.89 492	2.52 548	1.36 527	0.51 383	3.65 559	1.93 513	0.30 504	0.31 499	0.22 466	0.16 354	0.33 427	0.36 475

aanetorigin	0.77 462	0.80 402	2.59 460	0.43 419	0.44 464	0.58 257	1.01 533	0.57 161	0.68 363	1.53 543	1.23 508	0.81 437	1.08 512	1.07 339	1.07 459	0.18 426	0.15 374	0.17 420	0.21 422	0.54 515	0.30 440

hitnet-ft	0.67 412	0.80 402	1.90 294	0.28 146	0.22 236	0.69 400	0.36 372	0.85 359	0.65 337	0.56 326	0.84 458	1.03 497	0.95 502	2.32 505	0.55 356	0.23 474	0.14 348	0.41 518	0.13 281	0.24 337	0.17 277

CVANet_RVC	0.65 403	0.80 402	2.13 364	0.36 338	0.26 302	0.62 327	0.42 405	0.84 352	0.72 401	0.69 439	0.68 402	0.68 375	0.52 388	2.64 533	0.42 292	0.19 441	0.12 306	0.22 466	0.17 373	0.37 459	0.15 231

TestStereo1	0.49 274	0.81 407	1.85 267	0.39 387	0.57 502	0.56 221	0.34 357	0.75 265	0.69 372	0.44 195	0.63 364	0.35 167	0.42 318	0.64 262	0.29 182	0.10 167	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.33 427	0.26 411

SA-5K	0.49 274	0.81 407	1.85 267	0.39 387	0.57 502	0.56 221	0.34 357	0.75 265	0.69 372	0.44 195	0.63 364	0.35 167	0.42 318	0.64 262	0.29 182	0.10 167	0.08 119	0.12 257	0.10 147	0.33 427	0.26 411

MIPNet	0.83 480	0.81 407	2.40 419	0.61 506	0.18 149	1.48 527	1.39 553	1.60 547	0.74 420	1.94 548	0.85 462	0.73 403	1.68 543	0.87 322	0.31 213	0.09 73	0.08 119	0.11 201	0.32 485	0.25 350	0.12 143

cf-r	0.53 321	0.81 407	2.15 370	0.33 272	0.28 330	0.60 286	0.28 277	0.78 304	0.64 324	0.51 265	0.60 340	0.75 415	0.40 290	1.32 367	0.43 301	0.13 315	0.09 189	0.11 201	0.12 248	0.15 155	0.14 197

PSMNet-RUCA	0.58 357	0.82 411	1.89 289	0.59 501	0.56 499	0.64 355	0.36 372	0.84 352	0.69 372	0.51 265	0.68 402	0.53 285	0.43 328	0.56 237	0.43 301	0.34 511	0.18 420	0.44 522	0.29 463	0.48 503	0.30 440

PSMNet-RSSM	0.53 321	0.82 411	1.78 223	0.31 221	0.25 287	0.58 257	0.28 277	0.84 352	0.60 269	0.50 252	0.61 347	0.67 368	0.43 328	1.68 422	0.42 292	0.15 377	0.10 232	0.14 352	0.16 354	0.15 155	0.13 179

RP	0.67 412	0.82 411	1.94 316	0.43 419	0.44 464	0.65 369	0.45 430	0.89 393	0.82 467	0.66 426	0.92 474	0.99 490	0.76 471	1.55 400	0.66 392	0.25 487	0.18 420	0.23 473	0.20 416	0.31 410	0.22 356

UCFNet_RVC	0.48 256	0.82 411	1.85 267	0.30 194	0.27 316	0.64 355	0.26 235	0.74 254	0.55 231	0.48 233	0.53 275	0.63 338	0.41 301	0.88 323	0.38 265	0.15 377	0.10 232	0.17 420	0.17 373	0.18 241	0.15 231

Nwc_Net	0.68 419	0.83 415	2.53 446	0.41 404	0.39 438	0.77 444	0.38 387	1.01 496	0.70 381	0.60 378	0.99 487	0.98 487	0.68 452	1.41 378	0.63 384	0.23 474	0.15 374	0.23 473	0.25 443	0.23 321	0.18 297

WCMA_ROB	1.12 510	0.83 415	2.66 470	0.58 496	0.34 397	1.17 519	0.71 504	0.93 427	0.94 494	1.74 546	2.63 553	3.09 554	1.71 545	1.70 425	1.84 512	0.26 491	0.21 452	0.20 455	0.21 422	0.28 386	0.43 502

raft_robust	0.55 338	0.84 417	1.73 193	0.28 146	0.54 494	0.53 185	0.25 213	0.88 387	0.75 433	0.48 233	0.46 204	0.76 420	0.75 470	1.46 385	0.27 157	0.09 73	0.10 232	0.10 136	0.30 473	0.26 370	0.16 259

IPLG	0.69 424	0.84 417	2.43 426	0.35 319	0.21 209	1.65 537	0.61 483	1.36 537	0.58 257	1.39 538	0.51 251	0.37 173	0.87 488	1.41 378	0.36 252	0.09 73	0.07 41	0.14 352	0.12 248	0.32 418	0.11 106

ADLNet2	0.68 419	0.84 417	3.19 530	0.33 272	0.36 418	0.64 355	0.37 380	0.89 393	0.79 457	0.54 297	0.65 389	0.93 476	0.48 371	2.07 488	0.56 364	0.13 315	0.11 280	0.11 201	0.11 210	0.33 427	0.18 297

GANet	0.75 455	0.84 417	2.01 337	0.40 397	0.25 287	0.74 426	0.66 492	0.87 378	0.73 416	0.71 449	1.07 499	0.84 449	0.59 417	2.71 540	1.15 469	0.17 414	0.16 391	0.44 522	0.16 354	0.31 410	0.20 329

G2L-Stereo	0.55 338	0.85 421	2.18 377	0.31 221	0.27 316	0.59 274	0.27 260	0.77 289	0.55 231	0.54 297	0.52 264	0.71 396	0.36 247	1.75 434	0.50 337	0.13 315	0.11 280	0.13 316	0.11 210	0.29 391	0.15 231

TCMNet	0.66 407	0.85 421	2.55 457	0.50 463	0.52 491	0.72 415	0.39 392	0.87 378	0.72 401	0.58 355	0.68 402	0.63 338	0.46 354	1.70 425	0.63 384	0.18 426	0.18 420	0.23 473	0.18 386	0.38 466	0.27 418

PVD	0.90 490	0.85 421	2.15 370	0.53 478	0.50 484	0.99 494	0.56 469	1.15 526	1.64 545	1.41 539	1.41 522	1.11 512	1.13 517	1.35 370	1.31 484	0.26 491	0.28 492	0.28 492	0.26 451	0.37 459	0.49 512

RAFT+CT+SA	0.50 285	0.86 424	1.82 256	0.37 361	0.75 525	0.54 193	0.34 357	0.77 289	0.63 316	0.38 162	0.55 297	0.34 163	0.29 203	0.68 279	0.27 157	0.09 73	0.07 41	0.11 201	0.51 526	0.29 391	0.41 500

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 191	0.86 424	1.78 223	0.28 146	0.17 113	0.52 177	0.20 85	0.62 191	0.61 286	0.50 252	0.61 347	0.39 186	0.32 227	0.35 95	0.30 201	0.07 21	0.10 232	0.09 86	0.09 111	0.35 446	0.10 81

DeepPrunerF	0.86 484	0.86 424	2.91 504	0.45 440	0.50 484	0.64 355	0.48 445	1.14 523	2.64 562	0.63 407	0.61 347	0.65 352	0.62 435	2.21 499	1.31 484	0.23 474	0.19 432	0.30 500	0.28 459	0.36 451	0.25 401

AIO-test1	0.45 225	0.87 427	2.27 395	0.33 272	0.33 389	0.50 148	0.22 127	0.74 254	0.66 352	0.29 121	0.41 175	0.29 135	0.22 99	0.73 295	0.29 182	0.09 73	0.08 119	0.12 257	0.14 309	0.30 402	0.22 356

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 352	0.87 427	2.11 359	0.32 250	0.30 349	0.84 468	0.40 395	0.88 387	0.72 401	0.65 424	0.73 432	0.66 359	0.57 408	0.93 324	0.71 405	0.13 315	0.07 41	0.10 136	0.08 80	0.15 155	0.14 197

test_5	0.51 302	0.87 427	1.99 334	0.37 361	0.65 517	0.58 257	0.35 365	0.78 304	0.62 304	0.48 233	0.55 297	0.45 237	0.40 290	0.72 294	0.30 201	0.09 73	0.07 41	0.12 257	0.12 248	0.33 427	0.38 485

GEStereo_RVC	0.54 326	0.87 427	1.95 319	0.47 450	0.25 287	0.62 327	0.37 380	1.00 487	0.74 420	0.53 284	0.54 287	0.59 323	0.44 336	1.10 342	0.46 312	0.15 377	0.11 280	0.12 257	0.10 147	0.26 370	0.19 313

fast-acv-ft	0.63 390	0.88 431	3.10 520	0.38 377	0.30 349	0.79 453	0.48 445	0.69 224	0.72 401	0.58 355	0.78 445	0.76 420	0.60 421	0.67 276	0.73 412	0.15 377	0.15 374	0.18 440	0.17 373	0.37 459	0.16 259

RALCasStereoNet	0.45 225	0.88 431	1.85 267	0.30 194	0.26 302	0.49 140	0.26 235	0.58 167	0.51 186	0.36 150	0.48 222	0.36 171	0.28 189	0.55 234	0.34 241	0.10 167	0.53 534	0.09 86	0.08 80	0.25 350	0.34 464

StereoDRNet	0.64 394	0.88 431	2.35 410	0.41 404	0.45 472	0.73 422	0.47 441	0.94 436	0.74 420	0.75 461	0.54 287	0.74 409	0.47 362	1.70 425	0.72 409	0.15 377	0.14 348	0.15 382	0.14 309	0.20 277	0.19 313

z-ln-s-r	0.64 394	0.89 434	2.23 389	0.32 250	0.26 302	0.57 239	0.37 380	0.84 352	0.76 442	0.51 265	0.81 449	0.64 347	0.45 340	2.06 486	1.27 482	0.10 167	0.07 41	0.11 201	0.09 111	0.24 337	0.13 179

GCAP-Stereo	0.34 109	0.89 434	1.76 209	0.26 105	0.12 6	0.52 177	0.14 17	0.49 97	0.38 63	0.29 121	0.30 104	0.29 135	0.22 99	0.30 53	0.20 52	0.09 73	0.17 409	0.09 86	0.07 53	0.21 291	0.11 106

rafts_anoy	0.43 197	0.89 434	1.96 328	0.32 250	0.30 349	0.48 133	0.24 193	0.62 191	0.49 168	0.37 154	0.38 158	0.33 157	0.30 211	0.51 216	0.34 241	0.10 167	0.39 519	0.13 316	0.15 334	0.17 214	0.15 231

MLCV	0.48 256	0.89 434	1.85 267	0.29 177	0.14 34	0.59 274	0.23 160	0.72 239	0.59 264	0.66 426	0.66 391	0.55 295	0.36 247	1.03 336	0.49 332	0.09 73	0.06 21	0.09 86	0.07 53	0.19 262	0.11 106

LL-Strereo2	0.41 172	0.90 438	1.83 262	0.44 426	0.24 269	0.54 193	0.27 260	0.58 167	0.45 133	0.41 179	0.33 129	0.44 228	0.21 90	0.44 159	0.34 241	0.09 73	0.08 119	0.16 401	0.14 309	0.17 214	0.17 277

CBFPSM	0.56 346	0.91 439	1.82 256	0.28 146	0.23 256	0.71 409	0.37 380	0.72 239	0.64 324	0.50 252	0.49 239	1.03 497	0.83 480	0.62 257	1.35 487	0.10 167	0.12 306	0.10 136	0.10 147	0.18 241	0.19 313

RAFT	0.45 225	0.92 440	1.59 161	0.34 303	0.19 181	0.46 119	0.35 365	0.65 206	0.49 168	0.49 245	0.49 239	0.70 392	0.40 290	0.47 191	0.32 224	0.11 231	0.16 391	0.14 352	0.13 281	0.51 510	0.13 179

AF-Net	0.69 424	0.92 440	2.21 381	0.41 404	0.40 447	0.68 394	0.40 395	1.02 499	0.86 476	0.69 439	1.03 494	1.04 500	0.84 483	1.19 355	0.78 420	0.22 471	0.14 348	0.25 485	0.17 373	0.30 402	0.18 297

TDLM	0.67 412	0.92 440	1.76 209	0.37 361	0.24 269	0.66 376	0.56 469	0.82 335	0.74 420	1.16 518	0.62 352	0.61 331	0.48 371	2.70 538	0.50 337	0.20 451	0.11 280	0.35 508	0.14 309	0.32 418	0.16 259

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 338	0.92 440	2.36 413	0.38 377	0.37 429	0.60 286	0.28 277	0.82 335	0.62 304	0.62 398	0.55 297	0.72 399	0.45 340	1.00 332	0.43 301	0.15 377	0.11 280	0.14 352	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	0.46 235	0.92 440	2.09 354	0.33 272	0.14 34	0.55 206	0.22 127	0.83 341	0.56 242	0.51 265	0.49 239	0.48 269	0.37 261	0.48 197	0.54 355	0.09 73	0.06 21	0.10 136	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	1.89 548	0.92 440	2.50 443	0.96 538	0.93 538	1.63 535	1.37 551	1.52 545	12.43 577	1.85 547	1.69 529	2.40 548	1.74 546	2.81 545	1.71 506	0.53 524	0.47 529	0.42 519	0.47 520	0.74 529	0.74 531
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 352	0.93 446	2.27 395	0.31 221	0.25 287	0.83 466	0.33 353	0.81 328	0.65 337	0.54 297	0.63 364	0.73 403	0.67 449	0.73 295	0.67 395	0.13 315	0.13 327	0.11 201	0.10 147	0.43 491	0.16 259

Consistency-Raft	0.88 487	0.93 446	3.23 534	0.99 539	0.64 516	0.77 444	0.55 464	0.98 467	0.97 498	0.61 387	1.03 494	0.65 352	1.05 509	0.79 311	1.38 489	0.44 518	0.46 526	0.51 526	0.58 538	0.65 523	0.47 508

coex_refinement	0.58 357	0.94 448	1.87 280	0.38 377	0.25 287	0.64 355	0.34 357	0.83 341	0.65 337	0.60 378	0.63 364	0.81 437	0.48 371	1.85 458	0.56 364	0.13 315	0.09 189	0.10 136	0.10 147	0.16 192	0.16 259

GwcNet-RSSM	0.57 352	0.94 448	2.13 364	0.32 250	0.25 287	0.60 286	0.30 309	0.80 324	0.66 352	0.52 274	0.64 380	0.71 396	0.40 290	1.79 442	0.50 337	0.13 315	0.09 189	0.12 257	0.12 248	0.21 291	0.15 231

NCC-stereo	0.79 468	0.94 448	2.42 422	0.59 501	0.45 472	1.90 544	0.46 433	0.99 479	0.72 401	0.64 417	0.84 458	0.91 471	0.73 464	1.80 446	1.00 449	0.27 496	0.19 432	0.23 473	0.31 479	0.24 337	0.22 356

Abc-Net	0.79 468	0.94 448	2.42 422	0.59 501	0.45 472	1.90 544	0.46 433	0.99 479	0.72 401	0.64 417	0.84 458	0.91 471	0.73 464	1.80 446	1.00 449	0.27 496	0.19 432	0.23 473	0.31 479	0.24 337	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	0.65 403	0.94 448	1.96 328	0.43 419	0.30 349	0.71 409	0.68 498	0.84 352	0.65 337	0.70 445	0.60 340	0.86 459	0.54 393	1.56 401	0.57 368	0.20 451	0.16 391	0.67 534	0.25 443	0.22 308	0.24 392

NaN_ROB	1.14 512	0.94 448	2.96 506	0.53 478	0.56 499	1.13 515	0.99 528	0.98 467	1.00 502	1.09 513	0.87 466	0.77 422	1.06 511	5.90 570	2.72 538	0.16 398	0.23 466	0.16 401	0.24 436	0.22 308	0.36 475

PWC_ROB	0.70 428	0.94 448	1.88 282	0.39 387	0.39 438	0.62 327	0.30 309	0.98 467	0.94 494	0.91 496	1.29 513	0.77 422	0.62 435	1.62 416	1.03 457	0.18 426	0.11 280	0.18 440	0.13 281	0.51 510	0.22 356

G2L-ROB	0.51 302	0.95 455	1.96 328	0.29 177	0.22 236	0.59 274	0.28 277	0.76 278	0.57 246	0.55 315	0.45 196	0.70 392	0.32 227	1.38 373	0.47 321	0.11 231	0.07 41	0.09 86	0.08 80	0.20 277	0.13 179

FINET	0.65 403	0.95 455	3.06 516	0.35 319	0.40 447	0.58 257	0.48 445	0.92 419	1.10 516	0.57 337	0.68 402	0.47 258	0.44 336	1.15 353	0.60 377	0.23 474	0.21 452	0.17 420	0.15 334	0.26 370	0.25 401

NVStereoNet_ROB	1.16 516	0.95 455	2.54 452	0.58 496	0.55 497	0.78 449	0.63 489	1.00 487	1.08 513	1.03 508	4.07 568	1.48 532	1.22 519	2.88 546	1.27 482	0.50 523	0.46 526	0.54 527	0.62 541	0.50 508	0.63 527
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	0.44 207	0.96 458	2.63 465	0.27 121	0.30 349	0.45 100	0.25 213	0.52 125	0.50 178	0.40 170	0.31 115	0.40 194	0.19 70	0.35 95	0.32 224	0.09 73	0.06 21	0.12 257	0.11 210	0.19 262	0.30 440

Wz-Net-LNSev	0.59 365	0.96 458	2.47 436	0.34 303	0.37 429	0.79 453	0.44 423	0.86 369	0.77 447	0.61 387	0.67 394	0.79 431	0.56 402	0.64 262	0.62 382	0.15 377	0.14 348	0.12 257	0.12 248	0.18 241	0.19 313

dd	0.42 191	0.96 458	1.77 218	0.31 221	0.17 113	0.57 239	0.26 235	0.49 97	0.68 363	0.41 179	0.40 171	0.34 163	0.27 174	0.45 171	0.40 284	0.17 414	0.10 232	0.13 316	0.12 248	0.21 291	0.12 143

AFF-stereo	0.44 207	0.96 458	1.78 223	0.31 221	0.15 58	0.50 148	0.21 106	0.64 200	0.63 316	0.47 215	0.64 380	0.49 271	0.34 239	0.46 180	0.31 213	0.08 33	0.09 189	0.10 136	0.10 147	0.37 459	0.10 81

DMCA-RVC	0.62 384	0.96 458	2.63 465	0.36 338	0.90 535	0.56 221	0.31 322	0.69 224	0.57 246	0.68 437	0.52 264	0.59 323	0.56 402	1.23 360	0.53 349	0.16 398	0.38 513	0.20 455	0.15 334	0.20 277	0.15 231

ADCRef	0.80 470	0.96 458	2.29 399	0.37 361	0.35 410	0.96 491	0.51 450	0.87 378	0.75 433	0.88 490	0.83 455	0.61 331	1.36 529	1.02 334	3.27 549	0.13 315	0.11 280	0.17 420	0.19 406	0.25 350	0.21 341

CFNet	0.58 357	0.96 458	1.78 223	0.33 272	0.25 287	0.63 344	0.22 127	0.88 387	0.75 433	0.46 213	0.59 325	0.58 320	0.40 290	2.29 503	0.48 327	0.12 285	0.09 189	0.15 382	0.14 309	0.30 402	0.15 231

MSMD_ROB	1.34 528	0.96 458	2.38 415	0.39 387	0.32 376	1.96 547	0.62 487	0.91 410	1.43 537	2.94 568	2.60 551	4.77 567	1.95 549	2.43 519	1.33 486	0.29 501	0.26 484	0.32 504	0.32 485	0.30 402	0.30 440

G2L-Stereo_test	0.55 338	0.97 466	1.89 289	0.33 272	0.24 269	0.75 432	0.38 387	0.79 320	0.60 269	0.60 378	0.54 287	0.74 409	0.39 282	1.56 401	0.43 301	0.10 167	0.08 119	0.08 33	0.08 80	0.28 386	0.13 179

Wz-Net-MNSev	0.65 403	0.97 466	2.19 379	0.36 338	0.33 389	0.90 484	0.60 479	0.92 419	0.81 466	0.75 461	0.72 430	0.73 403	0.65 442	1.39 374	0.71 405	0.16 398	0.13 327	0.14 352	0.14 309	0.24 337	0.18 297

RGC	0.71 437	0.97 466	2.18 377	0.44 426	0.44 464	0.73 422	0.40 395	0.94 436	0.71 391	0.71 449	1.04 497	1.01 493	0.71 458	1.74 432	0.70 402	0.23 474	0.18 420	0.28 492	0.26 451	0.29 391	0.27 418

SAMSARA	0.91 491	0.97 466	2.22 385	0.80 524	0.58 504	1.32 521	1.31 548	1.01 496	0.94 494	1.36 534	0.87 466	1.38 528	0.90 494	1.72 429	1.02 455	0.24 482	0.30 497	0.22 466	0.25 443	0.36 451	0.35 467

DispNO	0.67 412	0.98 470	2.58 458	0.31 221	0.27 316	0.59 274	0.29 301	0.83 341	0.68 363	0.53 284	0.79 448	0.83 444	0.47 362	2.46 521	0.68 398	0.12 285	0.10 232	0.19 446	0.31 479	0.16 192	0.17 277

RALAANet	0.43 197	0.98 470	1.90 294	0.32 250	0.23 256	0.48 133	0.19 66	0.67 217	0.53 212	0.48 233	0.45 196	0.39 186	0.30 211	0.48 197	0.37 258	0.10 167	0.08 119	0.11 201	0.14 309	0.27 380	0.10 81

EDNetEfficientorigin	8.18 578	0.98 470	145.96 599	0.51 468	0.89 534	0.72 415	0.48 445	0.85 359	1.56 544	2.12 550	1.49 523	1.29 523	1.31 524	1.83 451	2.13 525	0.13 315	0.12 306	0.17 420	0.18 386	0.39 475	0.45 505

XQC	0.73 449	0.98 470	2.39 417	0.46 445	0.35 410	0.81 460	0.46 433	1.00 487	1.00 502	0.80 473	0.69 411	0.88 465	0.74 469	1.32 367	1.20 475	0.24 482	0.16 391	0.23 473	0.20 416	0.41 483	0.33 460

GMStereo	0.38 144	0.99 474	1.91 300	0.27 121	0.16 85	0.39 61	0.23 160	0.47 83	0.62 304	0.38 162	0.34 135	0.25 94	0.25 142	0.39 130	0.29 182	0.14 358	0.08 119	0.10 136	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	0.99 500	0.99 474	3.93 552	0.37 361	0.68 520	1.36 523	0.62 487	0.87 378	0.76 442	0.78 470	0.81 449	1.08 506	1.18 518	1.14 351	2.49 535	0.21 458	0.69 549	0.21 463	0.95 557	0.29 391	0.37 482

RTSC	0.72 440	1.00 476	2.22 385	0.40 397	0.29 338	0.82 463	0.31 322	0.96 454	1.10 516	0.92 497	0.81 449	0.78 426	0.58 414	1.23 360	1.55 499	0.18 426	0.17 409	0.14 352	0.17 373	0.43 491	0.30 440

PA-Net	0.84 482	1.00 476	3.49 542	0.63 508	0.40 447	0.70 407	0.52 453	0.86 369	0.84 473	0.52 274	0.59 325	0.70 392	0.54 393	2.35 506	2.23 528	0.17 414	0.27 490	0.19 446	0.28 459	0.22 308	0.36 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 419	1.00 476	2.09 354	0.33 272	0.25 287	0.58 257	0.32 345	0.81 328	0.80 460	0.61 387	0.94 479	0.80 434	0.41 301	2.46 521	1.02 455	0.36 514	0.14 348	0.10 136	0.09 111	0.23 321	0.22 356

PS-NSSS	0.63 390	1.00 476	1.81 250	0.30 194	0.31 368	0.63 344	0.34 357	0.98 467	0.69 372	0.54 297	0.74 435	0.51 277	0.41 301	2.43 519	0.48 327	0.24 482	0.17 409	0.27 489	0.18 386	0.27 380	0.21 341

iRaft-Stereo_5w	0.54 326	1.01 480	2.08 353	0.27 121	0.21 209	0.49 140	0.28 277	0.73 250	0.58 257	0.40 170	0.61 347	0.62 335	0.46 354	1.78 438	0.47 321	0.09 73	0.07 41	0.11 201	0.10 147	0.39 475	0.12 143

dad	0.51 302	1.01 480	1.74 197	0.29 177	0.19 181	0.60 286	0.26 235	0.52 125	0.75 433	0.63 407	0.63 364	0.63 338	0.33 231	0.85 318	0.47 321	0.27 496	0.15 374	0.40 517	0.18 386	0.22 308	0.14 197

PSMNet_ROB	0.66 407	1.01 480	2.33 405	0.38 377	0.31 368	0.72 415	0.55 464	0.86 369	0.69 372	0.54 297	0.60 340	0.75 415	0.47 362	2.00 481	0.82 427	0.17 414	0.13 327	0.19 446	0.19 406	0.24 337	0.27 418

UDGNet	0.44 207	1.02 483	1.74 197	0.35 319	0.19 181	0.58 257	0.23 160	0.49 97	0.66 352	0.41 179	0.38 158	0.34 163	0.29 203	0.53 226	0.30 201	0.24 482	0.10 232	0.37 514	0.19 406	0.27 380	0.15 231

AASNet	0.56 346	1.03 484	2.34 407	0.37 361	0.33 389	0.65 369	0.29 301	0.96 454	0.73 416	0.54 297	0.60 340	0.55 295	0.38 268	0.59 247	0.58 373	0.14 358	0.12 306	0.13 316	0.10 147	0.43 491	0.24 392

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 462	1.04 485	2.06 346	0.94 535	0.35 410	0.89 483	0.40 395	0.85 359	0.63 316	0.55 315	0.63 364	0.75 415	0.38 268	2.38 510	0.48 327	1.10 553	0.31 499	0.36 510	0.21 422	0.53 514	0.55 519

w-ln-seven	0.74 452	1.05 486	2.54 452	0.37 361	0.34 397	1.03 501	0.47 441	1.00 487	1.08 513	0.90 494	0.85 462	0.85 453	0.57 408	1.37 372	1.26 481	0.14 358	0.13 327	0.16 401	0.15 334	0.31 410	0.20 329

pmcnn	1.32 526	1.05 486	2.77 488	0.74 519	1.43 556	0.72 415	0.56 469	0.96 454	0.91 490	0.99 504	2.92 559	6.01 572	0.70 456	2.38 510	3.32 551	0.13 315	0.10 232	0.08 33	0.06 10	0.34 435	0.22 356

DFGA-Net	0.51 302	1.06 488	1.75 203	0.30 194	0.24 269	0.54 193	0.22 127	0.63 197	0.60 269	0.48 233	0.51 251	0.35 167	0.27 174	1.82 450	0.53 349	0.10 167	0.08 119	0.12 257	0.12 248	0.37 459	0.15 231

PDISCO_ROB	0.75 455	1.06 488	2.11 359	0.64 509	0.59 506	1.13 515	0.43 412	1.14 523	1.05 508	0.64 417	0.71 425	0.96 483	0.61 430	1.21 356	0.76 416	0.37 515	0.18 420	0.27 489	0.24 436	0.56 517	0.32 453

PWCDC_ROB	0.72 440	1.06 488	2.09 354	0.47 450	0.36 418	0.78 449	0.26 235	0.98 467	1.34 533	0.61 387	2.07 536	0.64 347	0.61 430	0.83 314	0.71 405	0.31 506	0.14 348	0.15 382	0.12 248	0.60 521	0.21 341

Syn2CoEx	0.70 428	1.07 491	2.74 484	0.43 419	0.30 349	0.64 355	0.42 405	0.99 479	0.78 452	0.62 398	0.78 445	0.74 409	0.72 461	1.92 474	0.61 380	0.20 451	0.17 409	0.19 446	0.15 334	0.29 391	0.22 356

111	0.48 256	1.09 492	1.95 319	0.24 56	0.13 20	0.59 274	0.26 235	0.83 341	0.78 452	0.48 233	0.52 264	0.56 307	0.38 268	0.49 207	0.38 265	0.09 73	0.07 41	0.09 86	0.07 53	0.23 321	0.35 467

GCST	0.72 440	1.10 493	2.15 370	1.11 545	0.59 506	0.62 327	0.19 66	0.75 265	0.53 212	0.56 326	0.63 364	0.47 258	0.31 220	1.11 345	0.33 234	0.75 540	0.45 524	0.84 539	0.64 544	0.69 526	0.54 516

LSM	3.31 567	1.11 494	5.29 564	9.40 581	30.65 593	0.84 468	1.12 540	0.91 410	1.22 525	1.36 534	2.19 541	0.93 476	0.83 480	1.66 419	0.90 433	0.21 458	0.31 499	0.24 480	0.28 459	0.39 475	6.33 580

DDUNet	0.77 462	1.12 495	1.88 282	0.76 520	0.69 521	0.84 468	0.43 412	0.85 359	0.65 337	0.67 430	0.75 438	0.91 471	0.52 388	1.03 336	0.57 368	0.54 526	0.37 511	0.95 546	0.52 528	0.71 528	0.57 520

ADCP+	0.94 495	1.12 495	3.14 524	0.34 303	0.39 438	1.06 504	0.79 513	0.89 393	0.80 460	0.66 426	0.67 394	0.85 453	1.55 539	0.93 324	4.55 564	0.13 315	0.11 280	0.16 401	0.15 334	0.26 370	0.25 401

CSAN	1.25 523	1.12 495	3.04 514	0.51 468	0.37 429	1.06 504	1.15 542	1.22 528	1.08 513	1.17 523	1.91 534	1.04 500	1.31 524	5.96 571	2.43 534	0.26 491	0.22 458	0.24 480	0.24 436	0.31 410	0.30 440

w-ln-seven-2	0.68 419	1.13 498	2.46 431	0.36 338	0.27 316	0.65 369	0.44 423	0.87 378	0.83 470	0.69 439	0.75 438	0.72 399	0.63 438	1.56 401	1.15 469	0.13 315	0.13 327	0.15 382	0.14 309	0.35 446	0.19 313

SPS-STEREO	1.07 509	1.13 498	2.88 497	0.65 512	0.69 521	0.99 494	0.68 498	1.05 511	0.87 479	1.36 534	1.23 508	1.46 531	0.94 499	1.87 459	1.72 507	0.66 534	0.61 539	0.58 528	0.57 536	0.65 523	0.77 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 346	1.14 500	2.77 488	0.76 520	0.28 330	0.60 286	0.56 469	0.76 278	0.58 257	0.55 315	0.62 352	0.41 200	0.29 203	0.44 159	0.39 276	0.11 231	0.19 432	0.13 316	0.14 309	0.36 451	0.18 297

FADNet_RVC	0.81 478	1.14 500	2.42 422	0.30 194	0.24 269	0.71 409	0.24 193	0.95 449	0.61 286	0.44 195	0.56 308	0.59 323	0.42 318	1.52 397	0.68 398	0.94 546	0.96 561	0.28 492	1.00 559	0.90 538	1.36 562

SuperB	1.15 514	1.14 500	5.43 565	0.36 338	0.26 302	0.81 460	0.89 522	0.88 387	1.17 522	0.67 430	0.68 402	0.63 338	1.39 532	1.74 432	3.37 552	0.15 377	0.12 306	0.17 420	0.16 354	2.80 571	0.25 401

MANE	2.90 562	1.14 500	2.96 506	1.03 540	1.01 543	5.01 571	2.45 567	5.36 575	6.88 574	3.58 571	4.76 572	5.99 571	4.99 569	4.23 564	4.61 565	0.56 529	0.67 543	0.44 522	0.78 550	0.51 510	1.03 554

AIO-test2	0.49 274	1.15 504	1.96 328	0.42 415	0.37 429	0.50 148	0.23 160	0.79 320	0.70 381	0.33 141	0.53 275	0.27 119	0.22 99	0.67 276	0.29 182	0.73 538	0.08 119	0.13 316	0.17 373	0.17 214	0.18 297

CC-Net-ROB	0.85 483	1.15 504	2.13 364	0.88 530	0.38 435	0.88 482	0.44 423	1.06 512	0.79 457	0.58 355	0.69 411	0.65 352	0.50 381	2.74 541	0.51 342	0.93 545	0.39 519	0.87 540	0.29 463	0.54 515	0.54 516

GANetREF_RVC	0.75 455	1.15 504	2.46 431	0.47 450	0.26 302	0.83 466	0.61 483	0.97 463	0.89 487	0.62 398	0.61 347	0.72 399	0.59 417	2.42 516	0.55 356	0.32 507	0.25 482	0.36 510	0.24 436	0.39 475	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	0.50 285	1.15 504	1.73 193	0.31 221	0.21 209	0.58 257	0.22 127	0.95 449	0.82 467	0.58 355	0.62 352	0.57 313	0.39 282	0.84 316	0.40 284	0.11 231	0.08 119	0.09 86	0.06 10	0.21 291	0.13 179

MeshStereo	1.21 519	1.15 504	3.01 513	0.34 303	0.28 330	1.10 512	0.69 500	1.35 536	1.01 504	2.71 564	2.41 547	2.96 552	1.45 535	2.80 544	1.40 492	0.22 471	0.22 458	0.22 466	0.19 406	0.50 508	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	0.67 412	1.16 509	3.16 526	0.37 361	0.29 338	0.62 327	0.38 387	0.86 369	0.63 316	0.51 265	0.50 247	0.57 313	0.45 340	1.57 405	0.49 332	0.24 482	0.32 505	0.23 473	0.19 406	0.27 380	0.62 525

CIPLG	0.56 346	1.19 510	2.46 431	0.80 524	0.31 368	0.61 307	0.57 473	0.76 278	0.57 246	0.56 326	0.63 364	0.41 200	0.30 211	0.45 171	0.40 284	0.11 231	0.20 443	0.13 316	0.13 281	0.35 446	0.19 313

RAFT + AFF	0.64 394	1.20 511	1.95 319	0.34 303	0.33 389	0.67 382	0.52 453	0.99 479	0.74 420	0.53 284	0.58 322	0.57 313	0.80 476	1.76 435	0.51 342	0.12 285	0.27 490	0.15 382	0.14 309	0.43 491	0.29 430

SANet	1.20 518	1.21 512	3.33 539	0.38 377	0.27 316	1.73 541	0.85 519	1.10 518	2.49 561	1.16 518	1.83 532	1.72 538	1.50 538	2.37 507	2.84 541	0.18 426	0.16 391	0.16 401	0.15 334	0.32 418	0.32 453

FADNet	0.64 394	1.22 513	2.06 346	0.32 250	0.30 349	0.66 376	0.29 301	0.88 387	0.72 401	0.44 195	0.48 222	0.66 359	0.57 408	1.84 456	0.45 311	0.46 522	0.20 443	0.17 420	0.19 406	0.59 518	0.24 392

UDG	0.77 462	1.23 514	2.15 370	0.67 514	0.59 506	0.78 449	0.38 387	0.90 399	0.70 381	0.61 387	0.69 411	1.01 493	0.67 449	1.02 334	0.73 412	0.45 520	0.34 506	0.87 540	0.51 526	0.67 525	0.46 507

ARAFT	0.60 371	1.23 514	3.10 520	0.28 146	0.16 85	0.64 355	0.36 372	0.90 399	0.67 361	0.61 387	0.49 239	0.55 295	0.31 220	1.24 363	0.32 224	0.10 167	0.08 119	0.14 352	0.13 281	0.37 459	0.21 341

DN-CSS_ROB	0.48 256	1.23 514	1.99 334	0.39 387	0.22 236	0.56 221	0.19 66	0.75 265	0.61 286	0.45 205	0.62 352	0.41 200	0.31 220	0.70 290	0.32 224	0.11 231	0.08 119	0.14 352	0.13 281	0.36 451	0.12 143

StereoAnything_RVC	0.35 120	1.25 517	1.82 256	0.20 5	0.12 6	0.26 7	0.15 25	0.43 52	0.37 58	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 70	0.46 180	0.14 1	0.11 231	0.09 189	0.08 33	0.05 1	0.76 532	0.18 297

IPLGR_C	0.58 357	1.25 517	2.72 478	0.80 524	0.31 368	0.60 286	0.61 483	0.76 278	0.58 257	0.56 326	0.62 352	0.41 200	0.31 220	0.43 150	0.40 284	0.11 231	0.22 458	0.13 316	0.15 334	0.35 446	0.19 313

FADNet-RVC	0.61 379	1.26 519	2.12 362	0.33 272	0.26 302	0.59 274	0.29 301	0.86 369	0.62 304	0.45 205	0.50 247	0.62 335	0.46 354	1.73 430	0.55 356	0.17 414	0.20 443	0.17 420	0.18 386	0.59 518	0.28 424

MFMNet_re	0.92 493	1.28 520	2.53 446	0.82 528	0.76 528	0.90 484	0.75 509	0.98 467	1.04 507	1.03 508	1.05 498	0.84 449	0.94 499	0.83 314	0.72 409	0.68 535	0.60 538	0.63 532	0.60 540	0.77 533	0.74 531

LL-Strereo	0.72 440	1.29 521	2.49 439	0.36 338	0.45 472	0.55 206	0.32 345	0.93 427	0.71 391	0.67 430	0.58 322	0.85 453	0.79 475	2.67 537	0.46 312	0.10 167	0.18 420	0.14 352	0.12 248	0.40 480	0.42 501

HBP-ISP	0.76 458	1.30 522	3.19 530	0.35 319	0.26 302	0.85 472	0.54 461	1.03 506	0.72 401	0.80 473	0.69 411	0.68 375	0.83 480	2.04 484	0.44 307	0.23 474	0.24 469	0.29 499	0.25 443	0.28 386	0.24 392

WZ-Net	0.92 493	1.31 523	3.76 546	0.41 404	0.36 418	0.86 474	0.71 504	1.00 487	1.06 511	0.82 483	0.92 474	1.06 504	1.05 509	2.16 496	1.61 501	0.19 441	0.13 327	0.15 382	0.16 354	0.32 418	0.28 424

RTS	1.21 519	1.31 523	6.39 568	0.52 472	0.51 489	1.61 533	0.79 513	1.03 506	1.37 535	1.13 515	1.30 514	1.10 510	0.85 484	2.65 534	2.08 521	0.21 458	0.24 469	0.18 440	0.18 386	0.43 491	0.32 453

RTSA	1.21 519	1.31 523	6.39 568	0.52 472	0.51 489	1.61 533	0.79 513	1.03 506	1.37 535	1.13 515	1.30 514	1.10 510	0.85 484	2.65 534	2.08 521	0.21 458	0.24 469	0.18 440	0.18 386	0.43 491	0.32 453

Wz-Net-SNSev	0.76 458	1.32 526	3.11 522	0.40 397	0.31 368	0.71 409	0.60 479	0.98 467	0.87 479	0.67 430	0.83 455	0.96 483	0.60 421	1.67 421	0.97 441	0.16 398	0.15 374	0.16 401	0.17 373	0.36 451	0.24 392

ADCMid	0.96 499	1.32 526	2.74 484	0.38 377	0.35 410	0.99 494	0.58 475	0.94 436	0.86 476	1.23 527	1.01 490	1.01 493	1.00 504	1.05 338	3.97 557	0.21 458	0.19 432	0.42 519	0.32 485	0.40 480	0.29 430

AnyNet_C32	1.00 503	1.33 528	2.53 446	0.49 460	0.54 494	1.15 517	1.14 541	0.91 410	0.89 487	1.11 514	0.95 481	0.87 461	0.93 496	1.50 394	4.07 559	0.21 458	0.20 443	0.25 485	0.24 436	0.38 466	0.33 460

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 135	1.34 529	1.24 97	0.23 40	0.12 6	0.33 28	0.20 85	0.40 30	0.33 22	0.25 91	0.21 34	0.16 32	0.14 12	0.27 25	0.63 384	0.55 528	0.06 21	0.11 201	0.13 281	0.25 350	0.49 512

LE_ROB	4.43 571	1.35 530	9.38 573	2.79 572	3.93 571	2.43 560	3.46 573	2.68 563	11.19 576	11.66 581	4.73 571	5.26 569	10.46 579	4.50 567	9.49 577	0.82 543	0.69 549	1.34 559	0.98 558	0.75 531	0.76 534

ADCS	1.05 508	1.36 531	2.98 510	0.42 415	0.36 418	0.96 491	0.81 517	1.06 512	1.12 519	1.25 528	0.97 484	1.08 506	0.90 494	1.25 364	4.86 566	0.21 458	0.21 452	0.22 466	0.23 434	0.36 451	0.38 485

iResNetv2_ROB	0.59 365	1.43 532	2.96 506	0.40 397	0.22 236	0.58 257	0.28 277	0.91 410	0.73 416	0.57 337	0.63 364	0.60 329	0.41 301	0.74 298	0.35 249	0.11 231	0.08 119	0.10 136	0.07 53	0.43 491	0.17 277

SGM+DAISY	1.83 547	1.43 532	3.81 547	0.87 529	1.01 543	2.38 559	2.53 569	1.36 537	1.75 549	2.92 567	3.22 563	2.65 550	2.93 559	2.22 502	3.10 546	0.72 537	0.69 549	0.63 532	0.62 541	0.77 533	0.98 547

GASNet	0.73 449	1.47 534	3.04 514	0.47 450	0.33 389	0.57 239	0.34 357	0.91 410	0.75 433	0.58 355	0.58 322	0.74 409	0.55 398	2.03 482	0.65 391	0.21 458	0.15 374	0.19 446	0.17 373	0.51 510	0.28 424

AnyNet_C01	1.14 512	1.49 535	4.23 557	0.54 481	0.53 492	1.51 530	1.37 551	1.04 510	1.07 512	1.17 523	1.33 517	1.15 516	1.08 512	1.61 415	2.74 539	0.25 487	0.22 458	0.28 492	0.24 436	0.48 503	0.40 495

z-mn7	0.80 470	1.52 536	2.62 464	0.36 338	0.28 330	1.01 498	0.48 445	0.90 399	1.29 531	0.69 439	1.35 519	0.85 453	0.59 417	2.03 482	1.09 461	0.14 358	0.12 306	0.14 352	0.12 248	0.32 418	0.20 329

zh-mn7	0.80 470	1.54 537	3.00 512	0.35 319	0.27 316	0.72 415	0.41 401	0.93 427	1.11 518	1.00 505	1.28 511	0.75 415	0.57 408	1.87 459	1.18 472	0.16 398	0.13 327	0.14 352	0.14 309	0.26 370	0.21 341

WAO-6	1.58 543	1.54 537	2.32 402	1.14 547	1.00 542	2.30 557	1.03 534	1.82 553	2.85 564	1.25 528	2.61 552	2.20 545	1.56 540	2.47 523	1.99 517	0.95 547	0.67 543	1.19 555	0.83 552	1.08 543	0.88 544

SQANet	0.80 470	1.58 539	2.53 446	0.76 520	0.83 530	0.76 436	0.36 372	0.83 341	0.64 324	0.63 407	0.69 411	0.73 403	0.51 383	1.21 356	0.53 349	0.77 542	0.29 493	0.59 530	0.29 463	0.86 537	0.61 524

test_for_model	0.64 394	1.60 540	1.82 256	1.23 549	1.02 545	0.53 185	0.23 160	0.75 265	0.50 178	0.57 337	0.29 91	0.25 94	0.20 79	0.26 19	0.22 90	0.76 541	0.31 499	0.08 33	0.07 53	1.68 561	0.50 515

JetBlue	1.78 545	1.63 541	3.92 550	0.73 517	1.21 553	4.38 570	3.35 571	1.59 546	1.20 524	1.26 531	1.52 525	2.37 547	1.88 548	3.23 553	3.00 542	0.53 524	0.47 529	0.48 525	0.49 523	1.29 553	0.97 546

WAO-7	1.48 538	1.63 541	2.49 439	0.93 534	0.75 525	1.72 540	1.10 538	1.84 554	1.96 556	1.43 540	2.54 549	1.97 541	1.61 542	3.06 549	2.08 521	0.69 536	0.66 542	0.94 545	0.74 548	0.80 535	0.69 530

IMH-64-1	1.39 533	1.64 543	1.86 275	1.36 551	1.11 549	1.39 524	1.19 544	1.76 550	1.45 539	1.16 518	2.21 542	1.53 533	1.38 530	1.98 477	1.52 497	1.29 557	0.67 543	1.27 556	0.69 545	1.29 553	0.98 547

IMH-64	1.39 533	1.64 543	1.86 275	1.36 551	1.11 549	1.39 524	1.19 544	1.76 550	1.45 539	1.16 518	2.21 542	1.53 533	1.38 530	1.98 477	1.52 497	1.29 557	0.67 543	1.27 556	0.69 545	1.29 553	0.98 547

coex-ft	5.95 575	1.67 545	60.57 597	0.34 303	0.30 349	0.77 444	0.69 500	0.74 254	4.41 567	19.22 588	2.15 540	1.62 537	7.97 576	1.81 449	8.96 576	0.44 518	2.08 573	0.18 440	0.19 406	0.38 466	4.62 578

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 505	1.67 545	2.32 402	0.47 450	0.39 438	1.47 526	0.95 525	0.95 449	0.91 490	0.84 486	0.94 479	1.05 502	0.60 421	2.95 547	0.72 409	0.41 516	0.72 553	0.32 504	0.55 529	0.74 529	1.22 559

otaku	1.03 506	1.68 547	2.72 478	0.95 536	0.73 524	1.03 501	0.59 477	0.99 479	0.86 476	0.69 439	1.61 526	0.98 487	0.64 440	1.46 385	1.14 467	0.95 547	0.46 526	0.72 537	0.40 511	1.24 551	0.78 536

Ntro	1.00 503	1.68 547	2.80 492	0.95 536	0.85 531	1.06 504	0.53 457	0.98 467	0.90 489	0.62 398	0.76 441	0.93 476	0.66 447	1.66 419	0.98 443	0.99 550	0.45 524	0.75 538	0.40 511	1.19 547	0.75 533

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 528	1.70 549	2.50 443	0.56 490	0.40 447	2.15 555	0.99 528	1.24 531	1.26 528	1.02 507	1.10 501	1.29 523	0.88 492	3.10 551	1.08 460	1.66 565	0.83 557	0.68 535	0.88 554	1.57 558	1.80 571

SGM-ForestM	2.98 563	1.70 549	3.52 544	0.67 514	0.47 480	5.18 572	3.36 572	3.30 571	2.86 565	4.44 573	3.79 567	9.80 578	5.50 572	6.29 572	6.52 572	0.27 496	0.36 509	0.24 480	0.27 456	0.38 466	0.58 522

zh-sn7	0.89 489	1.73 551	3.09 519	0.39 387	0.30 349	0.82 463	0.63 489	0.96 454	0.87 479	0.79 472	1.12 502	0.84 449	0.87 488	2.42 516	1.63 502	0.16 398	0.17 409	0.16 401	0.16 354	0.34 435	0.29 430

Wz-Net-TNSev	0.91 491	1.73 551	3.08 517	0.36 338	0.31 368	1.00 497	0.71 504	1.06 512	0.97 498	0.71 449	0.72 430	1.09 508	0.87 488	2.42 516	1.59 500	0.20 451	0.20 443	0.16 401	0.20 416	0.44 499	0.35 467

RainbowNet	1.15 514	1.78 553	2.72 478	1.12 546	0.91 536	1.06 504	0.76 511	1.16 527	1.13 521	0.75 461	0.97 484	1.09 508	0.80 476	1.60 412	1.21 477	1.17 555	1.26 565	1.01 549	0.57 536	1.13 545	0.88 544

ACVNet_2	1.42 536	1.81 554	3.23 534	1.08 542	0.92 537	1.32 521	0.85 519	1.49 543	1.69 546	1.19 526	1.73 530	2.13 544	1.03 507	2.50 525	1.40 492	0.91 544	0.53 534	1.00 548	0.55 529	2.11 566	0.85 539

TorneroNet-64	2.65 555	1.83 555	3.30 536	1.46 554	1.20 552	3.89 566	0.99 528	3.51 573	6.71 573	2.56 561	4.60 570	4.22 561	3.85 567	3.33 554	3.14 547	1.19 556	0.65 541	1.39 561	0.79 551	3.31 573	1.15 557

Dean	1.79 546	1.83 555	3.92 550	1.29 550	1.07 548	1.55 531	1.00 531	1.95 557	2.33 558	1.47 542	4.19 569	4.26 564	1.33 527	2.21 499	1.48 496	1.14 554	0.68 547	1.18 552	0.74 548	1.24 551	0.98 547

UNDER WATER	2.74 557	1.85 557	4.54 559	1.81 563	1.44 558	2.34 558	1.40 554	3.24 568	6.60 572	2.60 562	2.76 555	5.75 570	5.24 571	3.02 548	4.01 558	1.45 561	0.81 556	1.59 567	1.06 560	1.80 562	1.51 565

ACVNet-4b	1.93 549	1.85 557	4.10 555	1.07 541	0.86 532	1.15 517	0.53 457	1.06 512	1.12 519	0.64 417	1.09 500	1.99 542	0.70 456	2.20 498	9.86 579	5.62 578	0.41 523	1.03 550	0.55 529	1.86 564	0.85 539

MSAF-DinoV2	3.10 565	1.86 559	10.68 575	3.61 575	0.30 349	3.34 565	0.82 518	2.81 565	1.79 551	0.80 473	0.87 466	1.56 536	1.10 514	26.49 596	1.96 514	0.17 414	0.13 327	0.19 446	1.63 569	0.92 539	0.99 552

UNDER WATER-64	2.47 554	1.89 560	4.86 560	1.82 564	1.44 558	3.18 564	1.57 558	2.62 561	5.64 569	2.05 549	2.13 539	4.13 560	3.76 566	2.62 532	3.42 553	1.47 562	0.85 558	1.57 566	1.07 561	1.82 563	1.49 564

PWCK	1.49 539	1.90 561	3.22 533	1.09 543	0.54 494	1.71 539	1.73 559	1.49 543	1.53 542	1.44 541	1.80 531	1.82 539	1.30 523	3.34 555	1.76 509	1.07 552	0.56 536	0.97 547	0.58 538	1.38 557	0.65 528

ACVNet_1	1.33 527	1.91 562	4.03 553	1.09 543	0.88 533	1.19 520	0.66 492	1.24 531	1.17 522	0.94 500	0.96 482	3.09 554	1.04 508	2.37 507	1.11 465	1.04 551	0.48 532	1.03 550	0.48 521	1.12 544	0.83 538

TorneroNet	5.50 573	1.92 563	3.16 526	1.47 555	1.25 555	14.07 580	1.06 536	4.90 574	20.99 593	10.17 577	16.48 585	11.88 582	6.93 574	3.34 555	4.20 561	1.30 559	0.69 549	1.45 563	0.86 553	2.61 570	1.20 558

MADNet+	1.36 530	1.93 564	5.95 566	0.81 527	0.59 506	1.57 532	1.09 537	1.39 540	1.22 525	0.84 486	1.01 490	1.25 522	1.12 516	3.19 552	2.36 533	0.45 520	0.47 529	0.38 516	0.34 492	0.59 518	0.57 520

KSHMR	4.10 569	1.97 565	5.27 563	1.71 559	1.47 560	1.96 547	1.28 547	3.19 567	17.33 588	2.12 550	15.91 583	9.18 577	1.57 541	8.42 575	1.98 516	1.52 563	1.26 565	1.67 568	1.19 563	1.67 560	1.40 563

notaker	2.66 556	2.07 566	3.31 538	2.61 571	1.43 556	1.76 542	1.11 539	2.76 564	1.79 551	2.26 557	11.53 581	3.96 559	4.29 568	3.09 550	2.76 540	1.55 564	0.88 559	1.70 569	1.07 561	2.00 565	1.35 561

ktn	4.35 570	2.10 567	2.89 500	1.80 561	1.49 562	2.13 554	1.41 556	2.26 559	12.72 578	11.41 580	16.43 584	11.15 580	3.75 565	4.36 566	3.18 548	1.82 567	0.98 563	1.73 570	1.21 564	2.97 572	1.27 560

DispFullNet	1.67 544	2.10 567	5.22 562	1.53 556	8.90 574	0.86 474	0.31 322	0.96 454	0.96 497	1.37 537	1.01 490	1.13 513	1.98 550	1.51 395	0.91 434	0.54 526	0.31 499	1.18 552	0.63 543	1.13 545	0.80 537

MADNet++	2.79 558	2.11 569	2.97 509	2.49 569	2.28 568	2.95 563	2.31 566	2.67 562	2.47 560	3.03 569	3.13 562	2.70 551	2.92 558	4.10 563	4.48 563	2.68 572	2.24 575	3.04 577	2.44 574	2.37 568	2.34 572

WAO-8	2.80 559	2.14 570	2.89 500	1.91 565	1.04 546	3.98 567	0.96 526	3.26 569	6.17 570	2.15 554	3.37 564	3.31 556	2.41 555	11.84 578	2.03 519	2.05 569	1.86 569	1.54 564	0.92 555	1.22 548	0.87 542

Venus	2.80 559	2.14 570	2.89 500	1.91 565	1.04 546	3.98 567	0.96 526	3.26 569	6.17 570	2.15 554	3.37 564	3.31 556	2.41 555	11.84 578	2.03 519	2.05 569	1.86 569	1.54 564	0.92 555	1.22 548	0.87 542

IMH	2.02 551	2.15 572	2.69 475	1.68 557	1.12 551	1.66 538	0.92 524	2.10 558	1.92 555	1.32 533	2.66 554	2.21 546	1.69 544	5.78 569	1.68 504	5.54 577	0.96 561	1.31 558	0.71 547	1.32 556	0.99 552

LVE	1.96 550	2.17 573	3.14 524	1.68 557	1.80 566	1.63 535	1.03 534	2.34 560	2.81 563	1.25 528	2.89 557	4.24 563	1.29 521	2.79 543	1.44 494	2.85 573	0.91 560	1.18 552	1.46 567	1.23 550	1.10 556

MFN_U_SF_RVC	1.55 542	2.39 574	3.16 526	0.65 512	0.41 454	1.12 513	0.46 433	1.23 530	1.33 532	1.61 544	1.20 506	1.43 530	0.98 503	1.76 435	1.97 515	1.90 568	1.80 567	1.98 571	2.15 572	1.63 559	1.77 570

HanzoNet	7.64 576	2.86 575	5.05 561	7.01 578	3.97 572	2.18 556	1.34 550	3.37 572	4.05 566	13.17 582	10.58 575	10.73 579	16.52 585	8.45 576	10.51 580	10.48 585	9.72 587	5.59 581	13.46 586	6.84 581	6.83 581

JetRed	3.29 566	4.93 576	10.17 574	1.45 553	1.72 565	7.44 574	5.05 576	3.06 566	2.12 557	2.41 560	2.39 546	2.99 553	2.37 554	3.51 558	6.44 571	1.32 560	1.90 571	1.37 560	1.23 565	2.21 567	1.76 569

DGTPSM_ROB	8.89 579	5.62 577	12.25 577	5.92 577	11.32 577	8.54 575	24.18 586	6.40 577	13.49 579	5.15 574	11.46 579	6.19 573	10.92 580	7.00 573	13.72 582	4.47 575	7.65 580	3.92 578	7.45 582	4.38 576	7.87 582

DPSMNet_ROB	9.48 580	5.64 578	13.01 581	8.82 579	11.82 578	8.54 575	24.20 587	6.41 578	13.65 582	5.32 575	11.47 580	6.33 574	10.92 580	7.69 574	13.89 583	7.25 584	8.19 582	5.06 579	7.78 583	5.31 579	8.26 583

TCMNet-wrong-test	5.51 574	6.62 579	6.20 567	13.02 585	11.90 579	7.14 573	5.53 577	6.99 579	1.44 538	2.65 563	3.10 561	8.37 576	5.95 573	4.75 568	6.05 570	3.07 574	0.98 563	2.38 573	1.99 571	6.62 580	5.43 579

USTest	8.10 577	7.17 580	8.96 572	9.25 580	9.05 575	15.27 581	23.78 585	9.96 582	9.47 575	5.94 576	6.75 573	7.80 575	7.48 575	8.83 577	11.21 581	2.21 571	3.56 576	2.86 576	3.20 577	5.02 578	4.16 576

BEATNet-Init1	12.10 581	11.19 581	27.29 594	2.99 573	3.51 570	21.84 593	11.10 579	14.34 586	13.83 583	20.34 589	20.33 590	26.35 597	20.03 587	19.06 590	14.80 586	1.74 566	1.81 568	2.05 572	2.49 575	3.69 575	3.12 575

Anonymous_1	22.91 588	11.20 582	12.13 576	12.75 582	26.28 592	19.43 588	27.92 591	14.08 585	13.61 580	14.96 583	10.58 575	11.26 581	11.19 582	12.55 582	14.57 585	38.28 598	7.88 581	34.96 595	63.99 595	89.57 598	10.94 586

DPSM_ROB	12.34 582	11.21 583	12.51 578	12.91 583	12.80 581	19.84 590	28.28 592	14.38 587	14.28 584	10.58 578	11.26 577	12.03 583	11.85 583	13.15 584	15.34 587	7.11 582	8.31 583	6.50 583	7.35 580	8.84 582	8.31 584

DPSM	12.34 582	11.21 583	12.51 578	12.91 583	12.80 581	19.84 590	28.28 592	14.38 587	14.28 584	10.58 578	11.26 577	12.03 583	11.85 583	13.15 584	15.34 587	7.11 582	8.31 583	6.50 583	7.35 580	8.84 582	8.31 584

PML	23.15 589	16.83 585	7.78 570	5.49 576	9.93 576	51.13 598	104.50 598	5.76 576	13.62 581	37.30 598	105.93 598	30.86 598	23.50 592	12.07 580	7.87 575	6.30 580	2.12 574	6.32 582	2.43 573	10.44 584	2.90 574

LRCNet_RVC	13.74 585	19.30 586	12.75 580	19.46 588	12.69 580	1.86 543	0.41 401	12.33 583	1.05 508	15.77 584	18.83 589	12.62 585	8.70 578	12.21 581	9.62 578	22.22 591	8.37 585	25.85 592	24.01 592	19.32 590	17.44 591

ASD4		19.65 587

DLNR_Zeroshot_test	13.43 584	19.94 588	23.55 587	121.61 599	35.03 594	0.46 119	0.15 25	8.02 580	0.35 33	0.28 117	0.37 149	0.26 108	0.17 34	0.76 302	0.29 182	6.42 581	0.26 484	0.09 86	0.38 506	50.13 597	0.18 297

xxxxx1	28.96 596	20.11 589	14.07 583	49.74 595	39.15 595	18.98 584	26.64 588	21.94 591	20.21 590	16.45 585	17.48 586	18.36 586	21.56 588	16.21 587	20.88 590	23.07 592	26.55 594	66.40 596	78.70 596	30.27 593	32.51 596

tt_ll	28.96 596	20.11 589	14.07 583	49.74 595	39.15 595	18.98 584	26.64 588	21.94 591	20.21 590	16.45 585	17.48 586	18.36 586	21.56 588	16.21 587	20.88 590	23.07 592	26.55 594	66.40 596	78.70 596	30.27 593	32.51 596

ff	28.96 596	20.11 589	14.07 583	49.74 595	39.15 595	18.98 584	26.64 588	21.94 591	20.21 590	16.45 585	17.48 586	18.36 586	21.56 588	16.21 587	20.88 590	23.07 592	26.55 594	66.40 596	78.70 596	30.27 593	32.51 596

DPSimNet_ROB	17.97 586	20.20 592	24.98 589	17.62 586	15.92 584	21.53 592	21.00 584	13.70 584	15.61 586	23.89 595	14.69 582	22.87 590	24.58 597	12.70 583	14.56 584	18.48 590	12.91 588	20.21 590	12.05 584	17.76 585	14.17 587

HaxPig	19.86 587	22.40 593	22.34 586	17.95 587	17.95 585	11.77 579	11.89 580	16.02 589	15.89 587	21.10 590	21.41 591	18.74 589	18.39 586	20.08 591	19.69 589	23.63 595	23.22 593	24.06 591	23.69 591	23.00 591	23.95 593

CasAABBNet	24.81 591	22.53 594	24.83 588	26.08 591	25.74 589	39.86 594	57.06 597	28.87 595	28.83 596	21.16 592	22.54 593	24.22 592	23.89 595	26.38 593	30.87 596	14.25 586	16.71 590	13.09 585	14.81 588	17.78 586	16.71 589

FlowAnything	24.85 592	22.54 595	25.10 590	26.11 592	25.76 590	39.86 594	57.00 595	28.89 596	28.87 597	21.31 594	22.68 595	24.22 592	23.87 593	26.39 594	30.89 598	14.26 587	16.78 592	13.10 586	14.90 590	17.78 586	16.69 588

Selective-RAFT-Error	24.87 593	22.59 596	25.14 591	26.13 593	25.82 591	39.93 596	57.03 596	28.97 597	28.95 598	21.21 593	22.65 594	24.25 594	23.98 596	26.43 595	30.83 595	14.27 588	16.71 590	13.10 586	14.82 589	17.82 588	16.76 590

LSM0	26.58 594	22.63 597	25.88 592	30.13 594	52.21 598	39.94 597	56.74 594	28.97 597	28.72 595	21.14 591	22.26 592	24.43 595	23.88 594	26.54 597	30.87 596	14.32 589	16.55 589	13.12 588	14.71 587	17.92 589	20.60 592

MEDIAN_ROB	23.96 590	27.05 598	26.39 593	22.16 589	22.13 587	16.12 583	13.97 581	20.24 590	20.05 589	25.50 596	25.31 596	22.96 591	22.63 591	24.39 592	23.24 593	28.20 596	27.23 597	28.62 593	27.75 593	27.50 592	27.76 594

AVERAGE_ROB	26.93 595	30.34 599	29.27 595	25.82 590	25.34 588	19.48 589	15.17 582	23.55 594	23.00 594	28.45 597	27.87 597	26.25 596	25.86 598	26.96 598	25.55 594	31.30 597	30.07 598	31.76 594	30.81 594	30.79 596	30.93 595

test_example2	115.39 599	123.23 600	94.57 598	115.52 598	123.55 599	101.63 599	114.33 599	53.41 599	99.48 599	134.90 599	135.05 599	85.83 599	85.11 599	111.32 599	106.15 599	152.55 599	205.26 599	99.78 599	114.96 599	140.96 599	110.20 599

ccccc		297.21 601		374.70 600	380.44 600	203.92 600		216.32 600		203.37 600		215.01 600		312.78 600		412.57 600	356.13 600	256.09 600	227.69 600	428.88 600

Low-res two-view benchmark