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

MS	0.28 61	0.32 154	0.89 55	0.19 1	0.13 20	0.45 101	0.11 2	0.37 17	0.28 7	0.18 19	0.18 19	0.16 33	0.15 22	0.26 19	0.16 5	0.10 168	0.39 520	0.07 1	0.56 533	0.23 322	0.34 465

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 76	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 23	0.15 28	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.08 34

trnet	0.28 61	0.26 86	1.32 110	0.19 1	0.12 6	0.54 194	0.15 25	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.30 54	0.21 72	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.09 39	0.07 7

CREStereo	0.28 61	0.30 136	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 207	0.17 44	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.10 54	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
2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 5	0.14 34	0.40 66	0.18 58	0.47 84	0.36 51	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.19 71	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 518	1.82 257	0.20 5	0.12 6	0.26 7	0.15 25	0.43 53	0.37 59	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 71	0.46 181	0.14 1	0.11 232	0.09 190	0.08 34	0.05 1	0.76 533	0.18 298

PMTNet	0.31 89	0.35 183	1.30 107	0.20 5	0.14 34	0.57 240	0.25 214	0.46 71	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 127	0.39 131	0.23 103	0.43 518	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.18 242	0.07 7

SM2	0.22 30	0.34 175	0.80 45	0.21 8	0.17 113	0.42 85	0.15 25	0.35 10	0.32 15	0.19 24	0.15 12	0.14 13	0.15 22	0.28 33	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.07 53	0.09 39	0.09 56

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 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

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 17	0.26 4	0.21 38	0.19 23	0.15 28	0.12 5	0.47 192	0.29 183	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 144

Replicate-Monster	0.23 38	0.40 219	0.94 62	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.13 9	0.40 31	0.36 51	0.22 49	0.15 12	0.15 28	0.15 22	0.40 136	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 232

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 8	0.16 85	0.43 90	0.16 36	0.44 61	0.35 34	0.22 49	0.20 28	0.14 13	0.20 80	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.41 73	0.15 25	0.46 71	0.35 34	0.26 106	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.31 61	0.22 91	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 45	0.34 28	0.23 66	0.27 79	0.14 13	0.18 53	0.33 80	0.24 126	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 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	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 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

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 29	0.33 23	0.22 49	0.21 35	0.13 3	0.20 80	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

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 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	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 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.44 96	0.16 36	0.44 61	0.30 10	0.22 49	0.20 28	0.13 3	0.18 53	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

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 53	0.33 23	0.21 38	0.24 61	0.14 13	0.18 53	0.34 90	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 53	0.21 8	0.24 270	0.42 85	0.17 44	0.35 10	0.37 59	0.20 32	0.22 46	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 257	1.04 69	0.21 8	0.12 6	0.58 258	0.23 161	0.50 104	0.45 134	0.31 131	0.46 205	0.30 141	0.41 302	0.81 314	0.51 343	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 89	0.46 260	0.79 44	0.21 8	0.12 6	0.53 186	0.25 214	0.52 126	0.54 225	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 116	0.59 248	0.55 357	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.37 17	0.40 86	0.21 38	0.12 8	0.17 39	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.10 82

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 8	0.17 113	0.45 101	0.12 5	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 64	0.10 1	0.28 33	0.16 5	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 8	0.22 237	0.21 3	0.16 36	0.25 1	0.38 64	0.15 4	0.11 4	0.18 45	0.17 35	0.23 6	0.16 5	0.09 74	0.13 328	0.08 34	0.06 10	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

dual_stereo	0.23 38	0.25 71	0.66 33	0.21 8	0.15 58	0.27 8	0.15 25	0.62 192	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 45	0.14 12	0.37 117	0.19 30	0.09 74	0.31 500	0.07 1	0.10 148	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 30	0.17 113	0.41 73	0.14 17	0.35 10	0.32 15	0.24 73	0.20 28	0.15 28	0.18 53	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	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 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	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 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	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 30	0.15 58	0.39 61	0.19 67	0.47 84	0.36 51	0.21 38	0.22 46	0.13 3	0.17 35	0.33 80	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 30	0.12 6	0.37 48	0.22 128	0.50 104	0.38 64	0.22 49	0.21 35	0.12 2	0.22 100	0.26 19	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 30	0.13 20	0.41 73	0.20 86	0.50 104	0.34 28	0.25 92	0.23 52	0.13 3	0.23 116	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.31 20	0.22 128	0.38 22	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 70	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.28 10	0.21 107	0.38 22	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 117	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 30	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 14	0.39 76	0.17 12	0.13 10	0.16 33	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 168	0.09 190	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.10 82

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 30	0.11 1	0.40 66	0.16 36	0.31 5	0.36 51	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.17 35	0.37 117	0.16 5	0.10 168	0.06 21	0.08 34	0.07 53	0.10 54	0.07 7

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 41	0.16 85	0.44 96	0.22 128	0.55 150	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.13 3	0.26 157	0.28 33	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 41	0.28 331	0.42 85	0.14 17	0.46 71	0.31 11	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.14 12	0.43 151	0.20 52	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 81	0.06 1	0.06 1

xyz-stereo	3.02 565	0.29 124	30.64 597	0.23 41	0.12 6	15.52 583	0.24 194	0.51 112	0.47 160	0.59 370	7.99 575	0.64 348	0.47 363	1.39 375	0.50 338	0.09 74	0.07 41	0.34 508	0.07 53	0.13 115	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 162	0.61 16	0.23 41	0.21 210	0.45 101	0.13 9	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 45	0.12 5	0.32 70	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 162	0.60 15	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.13 9	0.39 29	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 39	0.13 10	0.35 96	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

LG-G_1	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

LG-G	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

S2M2	0.24 44	0.29 124	0.90 56	0.23 41	0.17 113	0.24 5	0.09 1	0.36 14	0.45 134	0.17 12	0.25 68	0.23 72	0.17 35	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 307	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.11 107

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 57	0.23 41	0.13 20	0.49 141	0.18 58	0.30 3	0.28 7	0.19 24	0.17 16	0.14 13	0.14 12	0.41 140	0.16 5	0.08 34	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

Occ-G	0.30 81	0.30 136	1.33 112	0.23 41	0.15 58	0.36 45	0.25 214	0.43 53	0.31 11	0.26 106	0.35 141	0.46 251	0.22 100	0.30 54	0.25 139	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.16 355	0.31 411	0.08 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 136	1.34 530	1.24 98	0.23 41	0.12 6	0.33 28	0.20 86	0.40 31	0.33 23	0.25 92	0.21 35	0.16 33	0.14 12	0.27 25	0.63 385	0.55 529	0.06 21	0.11 202	0.13 282	0.25 351	0.49 513

WCG-NET（raft）	0.32 95	0.53 290	1.21 93	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 31	0.50 179	0.35 146	0.35 141	0.47 259	0.25 143	0.35 96	0.20 52	0.08 34	0.29 494	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.11 107

LoS	0.31 89	0.30 136	1.52 153	0.23 41	0.13 20	0.54 194	0.20 86	0.48 91	0.49 169	0.25 92	0.28 86	0.37 174	0.24 127	0.38 125	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 81	0.27 92	1.09 74	0.23 41	0.50 485	0.40 66	0.20 86	0.46 71	0.44 119	0.22 49	0.28 86	0.26 109	0.19 71	0.33 80	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.49 513

s12784h	0.36 130	0.28 114	1.58 161	0.23 41	0.11 1	0.62 328	0.24 194	0.79 321	0.64 325	0.44 196	0.52 265	0.28 129	0.26 157	0.50 214	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 87	0.06 10	0.16 193	0.06 1

TANstereo	0.33 102	0.49 275	1.75 204	0.23 41	0.12 6	0.54 194	0.16 36	0.40 31	0.45 134	0.45 206	0.51 252	0.26 109	0.22 100	0.29 46	0.20 52	0.10 168	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.11 107

water-stereo	0.24 44	0.17 1	0.88 53	0.24 57	0.14 34	0.37 48	0.17 44	0.43 53	0.32 15	0.26 106	0.35 141	0.26 109	0.24 127	0.22 3	0.25 139	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.08 81	0.10 54	0.10 82

111111	0.24 44	0.21 21	0.82 48	0.24 57	0.21 210	0.43 90	0.13 9	0.45 68	0.35 34	0.22 49	0.27 79	0.18 45	0.16 28	0.35 96	0.18 18	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.25 351	0.08 34

Reg-Stereo(zero)	0.46 236	0.17 1	2.10 359	0.24 57	0.34 398	0.51 159	0.42 406	0.50 104	0.54 225	0.37 155	0.46 205	0.54 292	0.60 422	0.43 151	1.10 463	0.08 34	0.09 190	0.08 34	0.22 431	0.12 85	0.22 357

castereo	0.30 81	0.44 249	0.81 46	0.24 57	0.29 339	0.41 73	0.27 261	0.72 240	0.45 134	0.22 49	0.30 105	0.24 85	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.31 480	0.12 85	0.09 56

fffft	0.29 71	0.21 21	1.10 76	0.24 57	0.15 58	0.42 85	0.24 194	0.42 45	0.38 64	0.21 38	0.18 19	0.20 53	0.16 28	0.44 160	0.70 403	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.28 387	0.20 330
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 81	0.42 233	1.26 101	0.24 57	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 31	0.56 243	0.35 146	0.37 150	0.26 109	0.24 127	0.29 46	0.19 30	0.08 34	0.12 307	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.10 82

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 53	0.64 23	0.24 57	0.22 237	0.47 126	0.13 9	0.52 126	0.33 23	0.18 19	0.24 61	0.17 39	0.22 100	0.32 70	0.19 30	0.08 34	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.09 56

Pointernet	0.29 71	0.25 71	1.49 147	0.24 57	0.20 196	0.47 126	0.15 25	0.62 192	0.47 160	0.22 49	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.28 33	0.20 52	0.10 168	0.07 41	0.07 1	0.12 249	0.10 54	0.07 7

rvit_stereo_0080	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

whm_eth	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

MaDis-Stereo	0.29 71	0.54 295	1.44 134	0.24 57	0.29 339	0.29 14	0.16 36	0.45 68	0.37 59	0.19 24	0.21 35	0.28 129	0.22 100	0.30 54	0.29 183	0.10 168	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.11 74	0.11 107

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 204	0.24 57	0.18 150	0.45 101	0.24 194	0.57 162	0.38 64	0.41 180	0.39 167	0.55 296	0.25 143	0.38 125	0.23 103	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.07 53	0.13 115	0.12 144

fff	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

DRaft	0.62 385	0.38 205	1.76 210	0.24 57	0.16 85	0.64 356	0.66 493	0.53 135	0.53 213	0.67 431	0.99 488	0.38 181	1.00 505	1.44 381	2.10 525	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.14 310	0.18 242	0.21 342

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 124	1.74 198	0.24 57	0.16 85	0.54 194	0.15 25	0.40 31	0.55 232	0.37 155	0.51 252	0.24 85	0.19 71	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.30 474	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
csc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

cscssc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

111	0.48 257	1.09 493	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.59 275	0.26 236	0.83 342	0.78 453	0.48 234	0.52 265	0.56 308	0.38 269	0.49 208	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.23 322	0.35 468

AdaDepth	0.24 44	0.18 5	1.03 67	0.25 75	0.21 210	0.46 120	0.16 36	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 23	0.14 13	0.18 53	0.35 96	0.17 16	0.07 21	0.07 41	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.10 82

DilatedVolume-Stereo	0.26 51	0.20 13	0.64 23	0.25 75	0.15 58	0.41 73	0.18 58	0.42 45	0.35 34	0.34 144	0.34 136	0.25 95	0.23 116	0.43 151	0.53 350	0.09 74	0.09 190	0.08 34	0.10 148	0.12 85	0.11 107

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 75	0.27 317	0.39 61	0.14 17	0.51 112	0.33 23	0.25 92	0.27 79	0.13 3	0.13 10	0.38 125	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

LG-Stereo	0.27 54	0.25 71	0.95 63	0.25 75	0.15 58	0.43 90	0.21 107	0.50 104	0.40 86	0.18 19	0.29 92	0.25 95	0.16 28	0.28 33	0.35 250	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.24 338	0.10 82

GREAT-IGEV	0.37 136	0.28 114	1.48 144	0.25 75	0.38 436	0.46 120	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.15 4	0.29 92	0.15 28	0.17 35	0.36 108	0.23 103	0.07 21	0.76 555	0.07 1	0.26 452	0.21 292	1.03 555

SCV_C0	0.33 102	0.43 238	1.42 131	0.25 75	0.16 85	0.35 39	0.20 86	0.68 222	0.44 119	0.24 73	0.27 79	0.29 136	0.20 80	0.58 242	0.18 18	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.30 474	0.26 371	0.17 278

SMoEStereo_RVC	0.29 71	0.26 86	1.03 67	0.25 75	0.14 34	0.46 120	0.22 128	0.36 14	0.38 64	0.23 66	0.23 52	0.21 61	0.18 53	0.45 172	0.60 378	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.20 278	0.20 330

tt45	0.29 71	0.24 66	1.06 71	0.25 75	0.17 113	0.55 207	0.22 128	0.41 39	0.35 34	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.18 53	0.64 263	0.34 242	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.11 107

mms	0.27 54	0.26 86	0.91 57	0.25 75	0.18 150	0.32 25	0.23 161	0.37 17	0.31 11	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.17 35	0.46 181	0.21 72	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.47 509

ours_stereo	0.27 54	0.25 71	1.21 93	0.25 75	0.17 113	0.35 39	0.23 161	0.38 22	0.35 34	0.20 32	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

GCAP-BAT	0.43 198	0.31 147	1.82 257	0.25 75	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 91	0.37 59	0.67 431	0.82 455	0.44 229	0.24 127	0.48 198	0.87 433	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.22 431	0.08 19	0.09 56

IGEV-Stereo+	0.29 71	0.29 124	0.86 51	0.25 75	0.34 398	0.30 16	0.14 17	0.32 6	0.53 213	0.18 19	0.12 8	0.18 45	0.19 71	0.49 208	0.17 16	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.20 417	0.46 502	0.59 524

RSM	0.28 61	0.26 86	0.97 64	0.25 75	0.24 270	0.37 48	0.21 107	0.49 98	0.44 119	0.21 38	0.27 79	0.28 129	0.17 35	0.38 125	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.09 87	0.34 493	0.21 292	0.16 260

CAS++	0.31 89	0.33 162	1.43 132	0.25 75	0.17 113	0.31 20	0.20 86	0.78 305	0.41 96	0.30 126	0.30 105	0.21 61	0.16 28	0.33 80	0.18 18	0.15 378	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.11 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.32 95	0.34 175	1.70 184	0.25 75	0.14 34	0.40 66	0.22 128	0.38 22	0.43 115	0.24 73	0.51 252	0.25 95	0.18 53	0.31 61	0.20 52	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.08 81	0.47 503	0.08 34

ff7	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

ffff	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

11t	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

LoS_RVC	0.29 71	0.33 162	1.19 87	0.25 75	0.34 398	0.43 90	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.22 49	0.33 130	0.23 72	0.24 127	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 54	0.31 449

anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.55 235	0.19 30	0.09 74	0.11 281	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431

ProNet	0.30 81	0.54 295	1.29 104	0.25 75	0.15 58	0.47 126	0.25 214	0.48 91	0.39 76	0.21 38	0.23 52	0.22 64	0.20 80	0.44 160	0.19 30	0.08 34	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.12 144

DCANet-4	0.40 166	0.27 92	2.21 382	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.47 211	0.28 129	0.37 262	0.37 117	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

ccc-4	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

ADStereo(finetuned)	0.45 226	0.77 391	2.12 363	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.76 472	0.37 117	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.54 231	0.19 30	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

DeepStereo_LL	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 75	0.16 85	0.58 258	2.74 571	0.59 176	0.51 187	0.62 399	1.62 528	0.97 487	1.80 548	1.69 425	2.25 530	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.11 107

AnonymousM	0.37 136	0.44 249	1.50 150	0.25 75	0.15 58	0.52 178	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 185	0.32 122	0.30 141	0.25 143	0.34 90	0.23 103	0.11 232	0.09 190	0.71 537	0.36 504	0.12 85	0.07 7

CFNet_pseudo	0.45 226	0.46 260	2.23 390	0.25 75	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.10 233	0.15 383	0.10 148	0.17 215	0.14 198

DCANet	0.42 192	0.77 391	1.95 320	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.41 302	0.36 108	0.39 277	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 136	0.37 195	1.21 93	0.26 106	0.18 150	0.73 423	0.18 58	0.53 135	0.41 96	0.35 146	0.30 105	0.58 321	0.22 100	0.33 80	0.95 440	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.13 115	0.15 232

HART	0.38 145	0.53 290	1.66 175	0.26 106	0.15 58	0.30 16	0.19 67	0.67 218	0.46 143	0.29 122	0.52 265	0.38 181	0.16 28	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.68 548	0.09 87	0.07 53	0.34 436	0.21 342

999	0.29 71	0.25 71	1.05 70	0.26 106	0.18 150	0.49 141	0.23 161	0.38 22	0.37 59	0.20 32	0.32 122	0.23 72	0.18 53	0.73 296	0.36 253	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.24 338	0.10 82

rvit_stereo_0081_aga	0.27 54	0.29 124	1.08 72	0.26 106	0.20 196	0.33 28	0.21 107	0.41 39	0.42 105	0.26 106	0.28 86	0.27 120	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.14 359	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.10 82

RAStereo	0.28 61	0.48 272	1.52 153	0.26 106	0.18 150	0.25 6	0.19 67	0.42 45	0.35 34	0.20 32	0.25 68	0.20 53	0.16 28	0.24 7	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.12 85	0.08 34

U	3.37 569	0.17 1	0.91 57	0.26 106	13.79 584	19.19 588	0.15 25	0.41 39	0.31 11	0.17 12	0.18 19	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 74	0.06 21	17.88 590	12.81 586	0.10 54	0.08 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 286	0.33 162	0.93 60	0.26 106	0.22 237	0.46 120	0.20 86	1.10 519	1.34 534	3.16 571	0.32 122	0.22 64	0.20 80	0.30 54	0.22 91	0.10 168	0.09 190	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 307	0.26 106	0.24 270	0.32 25	0.17 44	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.37 150	0.25 95	0.26 157	0.44 160	0.31 214	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.19 263	0.14 198

PCWNet_CMD	0.46 236	0.45 257	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.57 409	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.18 242	0.14 198

CFNet_ucs	0.48 257	0.50 281	2.32 403	0.26 106	0.22 237	0.57 240	0.22 128	0.85 360	0.65 338	0.53 285	0.64 381	0.68 376	0.44 337	0.54 231	0.31 214	0.13 316	0.12 307	0.16 402	0.11 211	0.19 263	0.17 278

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 435	1.76 210	0.26 106	0.12 6	0.52 178	0.14 17	0.49 98	0.38 64	0.29 122	0.30 105	0.29 136	0.22 100	0.30 54	0.20 52	0.09 74	0.17 410	0.09 87	0.07 53	0.21 292	0.11 107

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 154	1.30 107	0.26 106	0.14 34	0.58 258	0.23 161	0.78 305	0.62 305	0.40 171	0.44 193	0.28 129	0.35 242	0.29 46	0.20 52	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.08 34

IER	0.43 198	0.38 205	1.69 180	0.26 106	0.25 288	0.66 377	0.26 236	0.71 235	0.55 232	0.54 298	0.59 326	0.60 330	0.53 391	0.52 221	0.39 277	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.14 138	0.11 107

MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.56 403	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.13 317	0.10 148	0.18 242	0.15 232

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 175	2.23 390	0.26 106	0.19 182	0.67 383	0.29 302	1.26 534	0.69 373	0.72 453	0.70 422	0.78 427	0.42 319	3.77 562	0.41 291	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.11 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 106	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.09 190	0.16 402	0.10 148	0.17 215	0.14 198

HI	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

CoSv	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

fffy	0.28 61	0.24 66	1.19 87	0.27 122	0.15 58	0.37 48	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.20 32	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.44 160	0.20 52	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

AIO-Stereo	0.30 81	0.27 92	1.25 99	0.27 122	0.24 270	0.37 48	0.20 86	0.52 126	0.36 51	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.14 12	0.31 61	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.38 507	0.19 263	0.31 449

DualNet (step1)	0.59 366	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.61 531	0.14 349	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample9	0.94 496	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample8	1.12 511	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.95 450	0.61 287	1.18 526	0.56 309	2.53 550	1.31 525	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 175	1.38 121	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.18 387	0.16 193	0.22 357

rrr	0.46 236	0.34 175	3.08 518	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.28 278	1.09 518	0.51 187	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.29 464	0.16 193	0.25 402

plain	0.37 136	0.47 269	2.15 371	0.27 122	0.19 182	0.33 28	0.20 86	0.58 168	0.46 143	0.23 66	0.37 150	0.23 72	0.25 143	0.45 172	0.28 168	0.11 232	0.08 120	0.13 317	0.09 112	0.42 490	0.12 144

MSKI-zero shot	0.46 236	0.38 205	2.47 437	0.27 122	0.43 464	0.56 222	0.20 86	0.77 290	0.43 115	0.60 379	0.51 252	0.44 229	0.17 35	0.68 280	0.21 72	0.09 74	0.29 494	0.09 87	0.32 486	0.14 138	0.10 82

UniTT-Stereo	0.30 81	0.36 192	1.68 178	0.27 122	0.24 270	0.29 14	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.26 106	0.37 150	0.18 45	0.18 53	0.31 61	0.27 158	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.25 351	0.08 34

Any-RAFT	0.38 145	0.25 71	1.89 290	0.27 122	0.17 113	0.68 395	0.21 107	0.78 305	0.53 213	0.43 190	0.43 182	0.54 292	0.30 212	0.41 140	0.20 52	0.10 168	0.12 307	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.09 56

RAFT-Test	0.44 208	0.38 205	2.01 338	0.27 122	0.44 465	0.64 356	0.37 381	0.72 240	0.57 247	0.45 206	0.48 223	0.65 353	0.24 127	0.35 96	0.29 183	0.09 74	0.11 281	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.11 107

4D-IteraStereo	0.44 208	0.96 459	2.63 466	0.27 122	0.30 350	0.45 101	0.25 214	0.52 126	0.50 179	0.40 171	0.31 116	0.40 195	0.19 71	0.35 96	0.32 225	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.11 211	0.19 263	0.30 441

Selective-IGEV	0.29 71	0.23 53	1.28 103	0.27 122	0.30 350	0.35 39	0.20 86	0.56 157	0.38 64	0.21 38	0.30 105	0.22 64	0.18 53	0.37 117	0.18 18	0.07 21	0.06 21	0.08 34	0.15 335	0.16 193	0.29 431

iRaft-Stereo_5w	0.54 327	1.01 481	2.08 354	0.27 122	0.21 210	0.49 141	0.28 278	0.73 251	0.58 258	0.40 171	0.61 348	0.62 336	0.46 355	1.78 439	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.39 476	0.12 144

psmg	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.27 122	0.21 210	0.75 433	0.36 373	0.90 400	0.61 287	0.59 370	0.59 326	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.13 115	0.11 107

STrans-v2	0.67 413	0.56 306	2.64 468	0.27 122	0.23 257	0.57 240	0.33 354	0.96 455	0.69 373	0.92 498	0.85 463	0.89 468	0.93 497	1.83 452	1.21 478	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.12 144

test_xeample	0.72 441	0.21 21	1.36 117	0.27 122	0.17 113	0.59 275	0.28 278	1.01 497	0.70 382	0.55 316	0.67 395	0.44 229	0.39 283	1.88 468	5.17 568	0.12 286	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.15 232

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 122	0.16 85	0.39 61	0.23 161	0.47 84	0.62 305	0.38 163	0.34 136	0.25 95	0.25 143	0.39 131	0.29 183	0.14 359	0.08 120	0.10 137	0.12 249	0.15 156	0.11 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 154	2.20 381	0.27 122	0.44 465	0.52 178	0.19 67	0.76 279	0.48 163	0.43 190	0.36 147	0.54 292	0.26 157	0.33 80	0.25 139	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.09 56

SFCPSM	0.46 236	0.24 66	2.35 411	0.27 122	0.27 317	0.70 408	0.32 346	0.96 455	0.63 317	0.49 246	0.52 265	0.43 218	0.36 248	0.52 221	0.43 302	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.16 193	0.12 144

Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 162	1.92 304	0.27 122	0.41 455	0.48 134	0.19 67	0.59 176	0.46 143	0.43 190	0.39 167	0.57 314	0.26 157	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.31 480	0.11 74	0.09 56

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 175	1.50 150	0.27 122	0.18 150	0.63 345	0.17 44	0.92 420	0.53 213	0.49 246	0.48 223	0.30 141	0.30 212	0.39 131	0.30 202	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.12 144
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FlowAnything_test	0.23 38	0.32 154	0.52 4	0.28 147	0.17 113	0.37 48	0.20 86	0.38 22	0.24 2	0.24 73	0.20 28	0.21 61	0.17 35	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.17 215	0.12 144

castereo++	0.28 61	0.43 238	0.93 60	0.28 147	0.17 113	0.53 186	0.21 107	0.55 150	0.45 134	0.17 12	0.26 75	0.32 152	0.17 35	0.33 80	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.13 115	0.06 1

tg	0.37 136	0.55 304	1.35 116	0.28 147	0.16 85	0.57 240	0.18 58	0.57 162	0.49 169	0.37 155	0.44 193	0.38 181	0.24 127	0.46 181	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.43 492	0.36 476

rvit_stereo_0083	0.25 48	0.19 8	0.58 13	0.28 147	0.18 150	0.28 10	0.22 128	0.38 22	0.54 225	0.23 66	0.30 105	0.27 120	0.26 157	0.37 117	0.24 126	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.12 85	0.10 82

rvit_stereo_0081	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

model_zeroshot	0.44 208	0.68 356	1.97 334	0.28 147	0.18 150	0.69 401	0.21 107	0.63 198	0.40 86	1.00 506	0.34 136	0.42 214	0.20 80	0.69 286	0.24 126	0.10 168	0.22 459	0.10 137	0.22 431	0.12 85	0.10 82

rvit_stereo_0082	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

RSM++	0.27 54	0.26 86	0.87 52	0.28 147	0.13 20	0.39 61	0.20 86	0.45 68	0.45 134	0.20 32	0.24 61	0.24 85	0.17 35	0.36 108	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.26 371	0.18 298

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 124	1.43 132	0.28 147	0.28 331	0.55 207	0.22 128	0.78 305	0.48 163	0.46 214	0.38 159	0.36 172	0.17 35	0.33 80	0.23 103	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.09 56

CASnet	0.28 61	0.31 147	1.20 91	0.28 147	0.11 1	0.47 126	0.19 67	0.44 61	0.44 119	0.38 163	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.29 46	0.19 30	0.10 168	0.06 21	0.15 383	0.12 249	0.16 193	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 130	0.30 136	1.77 219	0.28 147	0.33 390	0.60 287	0.22 128	0.55 150	0.51 187	0.55 316	0.35 141	0.31 144	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.10 168	0.13 328	0.09 87	0.24 437	0.08 19	0.07 7

AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 147	0.35 411	0.47 126	0.21 107	0.43 53	0.28 7	0.26 106	0.25 68	0.22 64	0.38 269	0.30 54	0.18 18	0.09 74	0.35 508	0.09 87	0.36 504	0.23 322	0.25 402

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 84	0.28 147	0.15 58	0.57 240	0.23 161	0.79 321	0.47 160	0.38 163	0.37 150	0.40 195	0.25 143	0.47 192	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.13 282	0.19 263	0.27 419

CBFPSM	0.56 347	0.91 440	1.82 257	0.28 147	0.23 257	0.71 410	0.37 381	0.72 240	0.64 325	0.50 253	0.49 240	1.03 498	0.83 481	0.62 258	1.35 488	0.10 168	0.12 307	0.10 137	0.10 148	0.18 242	0.19 314

qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 147	0.15 58	0.45 101	0.26 236	0.76 279	0.52 194	0.39 169	0.41 176	0.46 251	0.36 248	0.96 328	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

raft_robust	0.55 339	0.84 418	1.73 194	0.28 147	0.54 495	0.53 186	0.25 214	0.88 388	0.75 434	0.48 234	0.46 205	0.76 421	0.75 471	1.46 386	0.27 158	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.30 474	0.26 371	0.16 260

GLC_STEREO	0.28 61	0.27 92	1.36 117	0.28 147	0.12 6	0.41 73	0.20 86	0.37 17	0.38 64	0.26 106	0.30 105	0.25 95	0.19 71	0.33 80	0.24 126	0.09 74	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.09 56

GMOStereo	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

error version	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-v	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-2	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 147	0.15 58	0.52 178	0.20 86	0.54 146	0.46 143	0.37 155	0.43 182	0.41 201	0.23 116	0.36 108	0.26 148	0.09 74	0.15 375	0.12 258	0.11 211	0.41 484	0.37 483

222	0.78 467	0.23 53	1.23 96	0.28 147	0.18 150	0.62 328	0.24 194	1.02 500	0.70 382	0.58 356	0.66 392	0.46 251	0.42 319	1.80 447	6.53 574	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.17 278

xxxx	0.70 429	0.21 21	1.33 112	0.28 147	0.18 150	0.63 345	0.24 194	1.02 500	0.69 373	0.50 253	0.62 353	0.58 321	0.38 269	1.47 393	5.21 569	0.13 316	0.12 307	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.15 232

ARAFT	0.60 372	1.23 515	3.10 521	0.28 147	0.16 85	0.64 356	0.36 373	0.90 400	0.67 362	0.61 388	0.49 240	0.55 296	0.31 221	1.24 364	0.32 225	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.37 460	0.21 342

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 192	0.86 425	1.78 224	0.28 147	0.17 113	0.52 178	0.20 86	0.62 192	0.61 287	0.50 253	0.61 348	0.39 187	0.32 228	0.35 96	0.30 202	0.07 21	0.10 233	0.09 87	0.09 112	0.35 447	0.10 82

ACVNet	0.45 226	0.44 249	1.79 244	0.28 147	0.21 210	0.59 275	0.36 373	0.66 209	0.68 364	0.45 206	0.59 326	0.69 383	0.40 291	0.44 160	0.55 357	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.34 436	0.10 82

hitnet-ft	0.67 413	0.80 403	1.90 295	0.28 147	0.22 237	0.69 401	0.36 373	0.85 360	0.65 338	0.56 327	0.84 459	1.03 498	0.95 503	2.32 506	0.55 357	0.23 475	0.14 349	0.41 519	0.13 282	0.24 338	0.17 278

CFNet-ft	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

DSFCA	0.54 327	0.35 183	1.41 127	0.28 147	0.28 331	0.79 454	0.88 522	0.76 279	0.70 382	0.72 453	0.66 392	0.67 369	0.57 409	1.17 355	0.63 385	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.13 180

CFNet_RVC	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

G2L-ROB	0.51 303	0.95 456	1.96 329	0.29 178	0.22 237	0.59 275	0.28 278	0.76 279	0.57 247	0.55 316	0.45 197	0.70 393	0.32 228	1.38 374	0.47 322	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.20 278	0.13 180

GIP-stereo	0.26 51	0.22 36	0.78 43	0.29 178	0.20 196	0.42 85	0.17 44	0.64 201	0.39 76	0.18 19	0.24 61	0.23 72	0.18 53	0.25 11	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.08 34

DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 124	2.49 440	0.29 178	0.22 237	0.53 186	0.52 454	0.58 168	0.49 169	0.69 440	0.46 205	0.79 432	0.48 372	0.53 227	0.42 293	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.20 278	0.20 330

H2IRNET	0.40 166	0.61 318	1.90 295	0.29 178	0.17 113	0.54 194	0.18 58	0.52 126	0.50 179	0.27 113	0.56 309	0.47 259	0.35 242	0.46 181	0.33 235	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.32 419	0.12 144

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 137	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.25 68	0.20 53	0.26 157	0.57 239	0.19 30	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

MyStereo04	0.48 257	0.40 219	2.65 470	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.83 342	0.75 434	0.47 216	0.36 147	0.53 286	0.42 319	0.53 227	0.39 277	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

CoDeX	0.52 316	0.43 238	2.25 393	0.29 178	0.26 303	0.61 308	0.32 346	0.99 480	0.68 364	0.48 234	0.55 298	0.52 284	0.40 291	1.60 413	0.35 250	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.12 144

ToySt	0.44 208	0.61 318	1.89 290	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.35 366	0.67 218	0.53 213	0.39 169	0.50 248	0.59 324	0.43 329	0.51 217	0.49 333	0.10 168	0.12 307	0.13 317	0.16 355	0.24 338	0.19 314

anonymousa	0.48 257	0.46 260	2.44 429	0.29 178	0.34 398	0.61 308	0.25 214	0.66 209	0.54 225	0.53 285	0.77 445	0.73 404	0.46 355	0.33 80	0.31 214	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.29 464	0.10 54	0.19 314

test_4	0.40 166	0.37 195	2.01 338	0.29 178	0.21 210	0.50 149	0.28 278	0.47 84	0.39 76	0.42 185	0.76 442	0.38 181	0.22 100	0.52 221	0.33 235	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.15 335	0.28 387	0.07 7

CSP-Net	0.50 286	0.39 214	1.25 99	0.29 178	0.23 257	0.77 445	0.35 366	0.86 370	0.57 247	0.59 370	0.59 326	0.65 353	0.40 291	1.77 438	0.44 308	0.16 399	0.11 281	0.10 137	0.10 148	0.20 278	0.14 198

dad	0.51 303	1.01 481	1.74 198	0.29 178	0.19 182	0.60 287	0.26 236	0.52 126	0.75 434	0.63 408	0.63 365	0.63 339	0.33 232	0.85 319	0.47 322	0.27 497	0.15 375	0.40 518	0.18 387	0.22 309	0.14 198

TestStereo	0.45 226	0.54 295	2.11 360	0.29 178	0.16 85	0.43 90	0.24 194	0.54 146	0.45 134	0.37 155	0.46 205	0.34 164	0.27 175	1.98 478	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.14 138	0.08 34

R-Stereo Train	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 178	0.26 303	0.63 345	0.31 323	0.80 325	0.48 163	0.61 388	0.55 298	0.66 360	0.38 269	0.98 330	0.40 285	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.23 322	0.17 278

MLCV	0.48 257	0.89 435	1.85 268	0.29 178	0.14 34	0.59 275	0.23 161	0.72 240	0.59 265	0.66 427	0.66 392	0.55 296	0.36 248	1.03 337	0.49 333	0.09 74	0.06 21	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.11 107

DFGA-Net	0.51 303	1.06 489	1.75 204	0.30 195	0.24 270	0.54 194	0.22 128	0.63 198	0.60 270	0.48 234	0.51 252	0.35 168	0.27 175	1.82 451	0.53 350	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.12 249	0.37 460	0.15 232

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 144	0.30 195	0.18 150	0.41 73	0.30 310	0.64 201	0.62 305	0.30 126	0.33 130	0.37 174	0.29 204	0.41 140	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 335	0.15 156	0.14 198

UGAM-zero	0.63 391	0.39 214	2.49 440	0.30 195	0.49 484	0.67 383	0.19 67	0.91 411	0.45 134	0.77 469	0.45 197	1.16 519	0.82 480	2.05 486	0.29 183	0.09 74	0.15 375	0.09 87	0.44 519	0.11 74	0.22 357

UGAM	0.58 358	0.47 269	2.21 382	0.30 195	0.19 182	0.53 186	0.34 358	0.59 176	0.63 317	0.44 196	0.73 433	0.78 427	0.37 262	2.58 531	0.39 277	0.10 168	0.08 120	0.17 421	0.14 310	0.42 490	0.17 278

SMFormer	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.15 156	0.16 260

tta	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.11 107

qqq1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

fff1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

MyStereo06	0.54 327	0.41 226	2.68 473	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.81 329	0.44 119	0.84 487	0.52 265	0.78 427	0.58 415	0.48 198	1.10 463	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

MyStereo05	0.49 275	0.41 226	2.72 479	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.82 336	0.77 448	0.52 275	0.37 150	0.51 278	0.42 319	0.52 221	0.38 266	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

ffm	0.47 251	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

ff1	0.73 450	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

mmx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

xxx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

EGLCR-Stereo	0.29 71	0.27 92	0.97 64	0.30 195	0.19 182	0.56 222	0.17 44	0.68 222	0.36 51	0.30 126	0.18 19	0.27 120	0.17 35	0.38 125	0.19 30	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.35 468

DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 195	0.23 257	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 213	0.50 253	2.10 539	0.42 214	0.26 157	0.35 96	0.23 103	0.09 74	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.16 193	0.15 232

BUS	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.91 487	0.23 161	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.66 360	0.30 212	0.43 151	0.32 225	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

BSDual-CNN	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

hknet	0.47 251	0.29 124	1.70 184	0.30 195	0.24 270	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.64 325	0.63 408	0.53 276	0.80 435	0.38 269	0.77 307	0.37 259	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

cross-raft	0.40 166	0.27 92	2.22 386	0.30 195	0.17 113	0.49 141	0.35 366	0.71 235	0.39 76	0.43 190	0.45 197	0.64 348	0.25 143	0.32 70	0.25 139	0.08 34	0.08 120	0.09 87	0.23 435	0.11 74	0.14 198

test-1	0.44 208	0.48 272	1.69 180	0.30 195	0.27 317	0.50 149	0.28 278	0.80 325	0.43 115	0.40 171	0.54 288	0.41 201	0.24 127	0.31 61	1.16 472	0.09 74	0.20 444	0.10 137	0.17 374	0.11 74	0.26 412

RALCasStereoNet	0.45 226	0.88 432	1.85 268	0.30 195	0.26 303	0.49 141	0.26 236	0.58 168	0.51 187	0.36 151	0.48 223	0.36 172	0.28 190	0.55 235	0.34 242	0.10 168	0.53 535	0.09 87	0.08 81	0.25 351	0.34 465

GES	0.44 208	0.28 114	1.88 283	0.30 195	0.18 150	0.61 308	0.30 310	0.88 388	0.46 143	0.47 216	0.52 265	0.39 187	0.42 319	0.58 242	0.67 396	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.15 156	0.17 278

FADNet_RVC	0.81 479	1.14 501	2.42 423	0.30 195	0.24 270	0.71 410	0.24 194	0.95 450	0.61 287	0.44 196	0.56 309	0.59 324	0.42 319	1.52 398	0.68 399	0.94 547	0.96 562	0.28 493	1.00 560	0.90 539	1.36 563

UCFNet_RVC	0.48 257	0.82 412	1.85 268	0.30 195	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.48 234	0.53 276	0.63 339	0.41 302	0.88 324	0.38 266	0.15 378	0.10 233	0.17 421	0.17 374	0.18 242	0.15 232

PS-NSSS	0.63 391	1.00 477	1.81 251	0.30 195	0.31 369	0.63 345	0.34 358	0.98 468	0.69 373	0.54 298	0.74 436	0.51 278	0.41 302	2.43 520	0.48 328	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 387	0.27 381	0.21 342

HSM	0.62 385	0.76 382	1.72 191	0.30 195	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 437	0.62 305	0.58 356	0.57 317	1.40 530	0.64 441	2.59 532	0.42 293	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.14 138	0.11 107

G2L-Stereo	0.55 339	0.85 422	2.18 378	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.27 261	0.77 290	0.55 232	0.54 298	0.52 265	0.71 397	0.36 248	1.75 435	0.50 338	0.13 316	0.11 281	0.13 317	0.11 211	0.29 392	0.15 232

rvit_0105_6	0.31 89	0.29 124	1.00 66	0.31 222	0.18 150	0.35 39	0.25 214	0.51 112	0.61 287	0.25 92	0.28 86	0.32 152	0.25 143	0.39 131	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.14 138	0.13 180

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 136	0.31 222	0.18 150	0.37 48	0.28 278	0.59 176	0.62 305	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 151	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.12 144

test_sample2	0.41 173	0.19 8	1.23 96	0.31 222	0.17 113	0.51 159	0.27 261	0.81 329	0.55 232	0.44 196	0.45 197	0.46 251	0.38 269	1.51 396	0.30 202	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.14 198

test_sample1	0.40 166	0.18 5	1.19 87	0.31 222	0.18 150	0.48 134	0.23 161	0.78 305	0.49 169	0.44 196	0.44 193	0.45 238	0.41 302	1.39 375	0.33 235	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.13 180

gcap-zeroshot	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.31 222	0.32 377	0.69 401	0.21 107	0.74 255	0.52 194	0.43 190	0.35 141	0.62 336	0.24 127	0.41 140	0.24 126	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.31 480	0.08 19	0.09 56

IGEV++	0.34 110	0.43 238	1.32 110	0.31 222	0.14 34	0.32 25	0.21 107	0.70 232	0.34 28	0.22 49	0.28 86	0.22 64	0.27 175	0.35 96	0.27 158	0.09 74	0.39 520	0.08 34	0.15 335	0.25 351	0.45 506

DispNO	0.67 413	0.98 471	2.58 459	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.29 302	0.83 342	0.68 364	0.53 285	0.79 449	0.83 445	0.47 363	2.46 522	0.68 399	0.12 286	0.10 233	0.19 447	0.31 480	0.16 193	0.17 278

1111x	0.74 453	0.21 21	1.93 307	0.31 222	0.17 113	0.63 345	0.32 346	1.03 507	0.74 421	0.52 275	0.62 353	0.57 314	0.47 363	2.38 511	4.25 563	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 249	0.12 85	0.14 198

MIM_Stereo	0.41 173	0.60 314	1.88 283	0.31 222	0.21 210	0.50 149	0.19 67	0.64 201	0.44 119	0.43 190	0.53 276	0.43 218	0.27 175	0.51 217	0.28 168	0.08 34	0.14 349	0.11 202	0.10 148	0.26 371	0.26 412

iinet-f	0.57 353	0.93 447	2.27 396	0.31 222	0.25 288	0.83 467	0.33 354	0.81 329	0.65 338	0.54 298	0.63 365	0.73 404	0.67 450	0.73 296	0.67 396	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.43 492	0.16 260

gwcnet-sp	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

scenet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 144	0.31 222	0.15 58	0.61 308	0.19 67	0.60 186	0.54 225	0.28 118	0.29 92	0.40 195	0.33 232	0.50 214	0.27 158	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.19 263	0.08 34

MC-Stereo	0.32 95	0.31 147	1.46 137	0.31 222	0.15 58	0.53 186	0.19 67	0.44 61	0.35 34	0.36 151	0.38 159	0.27 120	0.27 175	0.42 148	0.19 30	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.16 355	0.20 278	0.13 180

ssnet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

Sa-1000	0.51 303	0.72 369	1.90 295	0.31 222	0.60 512	0.60 287	0.31 323	0.94 437	0.71 392	0.52 275	0.83 456	0.42 214	0.33 232	0.68 280	0.28 168	0.10 168	0.09 190	0.13 317	0.29 464	0.29 392	0.10 82

SA	0.50 286	0.75 381	1.95 320	0.31 222	0.61 514	0.57 240	0.31 323	0.91 411	0.73 417	0.42 185	0.62 353	0.38 181	0.47 363	0.68 280	0.29 183	0.09 74	0.09 190	0.13 317	0.32 486	0.30 403	0.10 82

dd	0.42 192	0.96 459	1.77 219	0.31 222	0.17 113	0.57 240	0.26 236	0.49 98	0.68 364	0.41 180	0.40 172	0.34 164	0.27 175	0.45 172	0.40 285	0.17 415	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.21 292	0.12 144

GwcNet-ADL	0.50 286	0.74 379	2.90 504	0.31 222	0.20 196	0.58 258	0.29 302	0.87 379	0.64 325	0.47 216	0.47 211	0.56 308	0.33 232	0.46 181	0.46 313	0.13 316	0.12 307	0.09 87	0.09 112	0.14 138	0.21 342

CroCo-Stereo	0.30 81	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 113	0.19 2	0.21 107	0.73 251	0.50 179	0.21 38	0.24 61	0.55 296	0.22 100	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.12 85	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
sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

CroCo_RVC	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

AFF-stereo	0.44 208	0.96 459	1.78 224	0.31 222	0.15 58	0.50 149	0.21 107	0.64 201	0.63 317	0.47 216	0.64 381	0.49 272	0.34 240	0.46 181	0.31 214	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.37 460	0.10 82

delet	0.52 316	0.54 295	1.62 169	0.31 222	0.35 411	0.74 427	0.46 434	0.85 360	0.74 421	0.55 316	0.60 341	0.67 369	0.50 382	1.12 349	0.57 369	0.11 232	0.11 281	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.12 144

UNet	0.54 327	0.44 249	2.83 495	0.31 222	0.33 390	0.74 427	0.27 261	0.82 336	0.61 287	0.53 285	0.54 288	0.72 400	0.54 394	0.78 311	0.56 365	0.11 232	0.09 190	0.13 317	0.11 211	0.14 138	0.12 144

PSMNet-RSSM	0.53 322	0.82 412	1.78 224	0.31 222	0.25 288	0.58 258	0.28 278	0.84 353	0.60 270	0.50 253	0.61 348	0.67 369	0.43 329	1.68 423	0.42 293	0.15 378	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.15 156	0.13 180

DMCA	0.41 173	0.52 285	1.26 101	0.31 222	0.24 270	0.59 275	0.26 236	0.77 290	0.63 317	0.58 356	0.48 223	0.57 314	0.35 242	0.40 136	0.50 338	0.14 359	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.15 156	0.15 232

iResNet_ROB	0.50 286	1.15 505	1.73 194	0.31 222	0.21 210	0.58 258	0.22 128	0.95 450	0.82 468	0.58 356	0.62 353	0.57 314	0.39 283	0.84 317	0.40 285	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.06 10	0.21 292	0.13 180

z-ln-s-r	0.64 395	0.89 435	2.23 390	0.32 251	0.26 303	0.57 240	0.37 381	0.84 353	0.76 443	0.51 266	0.81 450	0.64 348	0.45 341	2.06 487	1.27 483	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.24 338	0.13 180

ACV-stereo	0.66 408	0.76 382	2.86 496	0.32 251	0.25 288	1.01 499	0.60 480	0.59 176	0.52 194	0.41 180	0.45 197	1.55 536	0.94 500	1.40 378	0.69 401	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 211	0.20 278	0.19 314

rvit_stereo_ft	0.31 89	0.61 318	1.18 85	0.32 251	0.21 210	0.28 10	0.27 261	0.55 150	0.48 163	0.23 66	0.27 79	0.28 129	0.26 157	0.32 70	0.25 139	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.11 211	0.13 115	0.14 198

test_sample5	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.53 285	0.59 326	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

test_sample4	0.50 286	0.42 233	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.56 222	0.26 236	0.93 428	0.65 338	0.54 298	0.54 288	0.45 238	0.36 248	1.79 443	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

test_sample3	0.50 286	0.41 226	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.57 240	0.25 214	0.92 420	0.64 325	0.52 275	0.49 240	0.47 259	0.35 242	1.79 443	0.37 259	0.13 316	0.10 233	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.16 260

MyStereo8	0.54 327	0.80 403	2.76 487	0.32 251	0.33 390	0.71 410	0.20 86	0.87 379	0.57 247	0.51 266	0.59 326	0.50 275	0.33 232	0.68 280	0.55 357	0.10 168	0.29 494	0.10 137	0.13 282	0.21 292	0.34 465

DualNet	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.54 298	0.62 353	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

IGEV_Zeroshot_test	0.53 322	0.33 162	2.91 505	0.32 251	0.18 150	0.54 194	0.21 107	0.72 240	0.42 105	0.81 480	0.51 252	0.71 397	0.41 302	0.48 198	1.13 467	0.09 74	0.15 375	0.10 137	0.35 496	0.19 263	0.09 56

CASS	0.39 160	0.30 136	1.61 168	0.32 251	0.17 113	0.53 186	0.24 194	0.70 232	0.49 169	0.59 370	0.54 288	0.40 195	0.40 291	0.41 140	0.30 202	0.17 415	0.10 233	0.14 353	0.11 211	0.18 242	0.17 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 196	0.48 134	0.20 86	0.66 209	0.46 143	0.36 151	0.34 136	0.69 383	0.45 341	0.39 131	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.08 81	0.13 115	0.16 260

ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 237	0.72 416	0.44 424	0.94 437	0.74 421	0.63 408	0.54 288	0.81 438	0.47 363	0.77 307	0.70 403	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.30 403	0.30 441

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 318	1.47 141	0.32 251	0.38 436	0.23 4	0.22 128	0.58 168	0.46 143	0.22 49	0.27 79	0.29 136	0.23 116	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.14 198

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 353	0.87 428	2.11 360	0.32 251	0.30 350	0.84 469	0.40 396	0.88 388	0.72 402	0.65 425	0.73 433	0.66 360	0.57 409	0.93 325	0.71 406	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.14 198

rafts_anoy	0.43 198	0.89 435	1.96 329	0.32 251	0.30 350	0.48 134	0.24 194	0.62 192	0.49 169	0.37 155	0.38 159	0.33 158	0.30 212	0.51 217	0.34 242	0.10 168	0.39 520	0.13 317	0.15 335	0.17 215	0.15 232

raftrobust	0.38 145	0.68 356	1.54 155	0.32 251	0.46 479	0.52 178	0.21 107	0.56 157	0.42 105	0.52 275	0.35 141	0.31 144	0.33 232	0.37 117	0.30 202	0.10 168	0.11 281	0.08 34	0.07 53	0.21 292	0.19 314

pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 287	0.25 214	0.97 464	0.88 484	0.59 370	0.70 422	0.63 339	0.55 399	0.66 276	0.37 259	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 310	0.21 292	0.23 381

RALAANet	0.43 198	0.98 471	1.90 295	0.32 251	0.23 257	0.48 134	0.19 67	0.67 218	0.53 213	0.48 234	0.45 197	0.39 187	0.30 212	0.48 198	0.37 259	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.14 310	0.27 381	0.10 82

FENet	0.44 208	0.30 136	2.42 423	0.32 251	0.17 113	0.58 258	0.22 128	0.77 290	0.59 265	0.47 216	0.42 180	0.55 296	0.38 269	0.49 208	0.47 322	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.16 260

acv_ft	0.48 257	0.44 249	1.76 210	0.32 251	0.41 455	0.63 345	0.28 278	0.81 329	0.68 364	0.61 388	0.59 326	0.69 383	0.45 341	0.44 160	0.63 385	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.41 484	0.10 82

GwcNet-RSSM	0.57 353	0.94 449	2.13 365	0.32 251	0.25 288	0.60 287	0.30 310	0.80 325	0.66 353	0.52 275	0.64 381	0.71 397	0.40 291	1.79 443	0.50 338	0.13 316	0.09 190	0.12 258	0.12 249	0.21 292	0.15 232

FADNet	0.64 395	1.22 514	2.06 347	0.32 251	0.30 350	0.66 377	0.29 302	0.88 388	0.72 402	0.44 196	0.48 223	0.66 360	0.57 409	1.84 457	0.45 312	0.46 523	0.20 444	0.17 421	0.19 407	0.59 519	0.24 393

G2L-Stereo_test	0.55 339	0.97 467	1.89 290	0.33 273	0.24 270	0.75 433	0.38 388	0.79 321	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.74 410	0.39 283	1.56 402	0.43 302	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.08 81	0.28 387	0.13 180

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 61	0.28 114	1.09 74	0.33 273	0.15 58	0.30 16	0.16 36	0.58 168	0.42 105	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.26 157	0.38 125	0.37 259	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.06 1

AIO-test1	0.45 226	0.87 428	2.27 396	0.33 273	0.33 390	0.50 149	0.22 128	0.74 255	0.66 353	0.29 122	0.41 176	0.29 136	0.22 100	0.73 296	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.12 258	0.14 310	0.30 403	0.22 357

rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 182	0.45 101	0.35 366	0.69 225	0.65 338	0.37 155	0.37 150	0.40 195	0.31 221	0.44 160	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 387	0.15 156	0.15 232

ITSA-stereo	0.48 257	0.33 162	1.20 91	0.33 273	0.18 150	0.60 287	0.29 302	0.94 437	0.80 461	0.50 253	0.49 240	0.53 286	0.59 418	1.25 365	0.64 390	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.23 381

rvit_stereo_0075_2	0.40 166	0.40 219	1.88 283	0.33 273	0.32 377	0.41 73	0.22 128	0.58 168	0.53 213	0.38 163	0.51 252	0.40 195	0.27 175	0.44 160	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 335	0.18 242	0.23 381

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 380	0.61 318	3.35 541	0.33 273	0.58 505	0.66 377	0.20 86	0.98 468	0.55 232	0.73 457	0.52 265	0.99 491	0.65 443	0.58 242	0.29 183	0.10 168	0.16 392	0.10 137	0.41 515	0.29 392	0.20 330

test_sample6	0.52 316	0.44 249	1.81 251	0.33 273	0.18 150	0.55 207	0.27 261	0.94 437	0.66 353	0.54 298	0.62 353	0.47 259	0.36 248	1.97 477	0.38 266	0.14 359	0.10 233	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.16 260

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 127	0.33 273	0.16 85	0.48 134	0.21 107	0.67 218	0.48 163	0.40 171	0.34 136	0.32 152	0.33 232	0.42 148	0.27 158	0.11 232	0.12 307	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.14 198

StereoVision	0.45 226	0.72 369	1.94 317	0.33 273	0.32 377	0.47 126	0.26 236	0.68 222	0.57 247	0.32 140	0.89 472	0.45 238	0.27 175	0.49 208	0.36 253	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.13 180

SDNR	1.22 523	0.80 403	2.71 477	0.33 273	1.48 562	1.98 551	0.23 161	1.93 557	2.44 560	0.89 493	2.52 549	1.36 528	0.51 384	3.65 560	1.93 514	0.30 505	0.31 500	0.22 467	0.16 355	0.33 428	0.36 476

Anonymous_2	0.74 453	0.32 154	1.65 171	0.33 273	0.30 350	0.67 383	0.32 346	0.69 225	0.46 143	0.48 234	0.41 176	0.84 450	0.58 415	0.51 217	0.40 285	0.32 508	0.38 514	1.43 563	3.69 579	0.80 536	0.27 419

x	0.35 121	0.20 13	1.36 117	0.33 273	0.17 113	0.47 126	0.24 194	0.75 266	0.54 225	0.40 171	0.40 172	0.42 214	0.34 240	0.45 172	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

DAS	0.56 347	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	2.40 515	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

SepStereo	0.52 316	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	1.56 402	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

GANet-ADL	0.44 208	0.41 226	2.31 402	0.33 273	0.20 196	0.57 240	0.25 214	0.75 266	0.54 225	0.42 185	0.59 326	0.56 308	0.30 212	0.40 136	0.38 266	0.14 359	0.11 281	0.09 87	0.08 81	0.22 309	0.17 278

ADLNet2	0.68 420	0.84 418	3.19 531	0.33 273	0.36 419	0.64 356	0.37 381	0.89 394	0.79 458	0.54 298	0.65 390	0.93 477	0.48 372	2.07 489	0.56 365	0.13 316	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.33 428	0.18 298

KYRaft	0.48 257	0.29 124	1.75 204	0.33 273	0.21 210	0.75 433	0.44 424	0.58 168	0.57 247	0.64 418	0.93 479	0.53 286	0.72 462	0.60 254	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.12 85	0.54 517

ICVP	0.46 236	0.29 124	2.41 421	0.33 273	0.22 237	0.59 275	0.55 465	0.75 266	0.50 179	0.44 196	0.60 341	0.49 272	0.35 242	0.53 227	0.37 259	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.15 232
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 270	0.72 416	0.31 323	0.74 255	0.55 232	0.35 146	0.40 172	0.33 158	0.29 204	0.44 160	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.17 278

MMNet	0.50 286	0.48 272	1.93 307	0.33 273	0.27 317	0.79 454	0.28 278	0.81 329	0.74 421	0.60 379	0.56 309	0.59 324	0.55 399	0.79 312	0.59 376	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.14 198

UPFNet	0.46 236	0.28 114	1.73 194	0.33 273	0.32 377	0.65 370	0.38 388	0.83 342	0.59 265	0.57 338	0.52 265	0.61 332	0.40 291	0.75 300	0.52 346	0.13 316	0.12 307	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.11 107

cf-r	0.53 322	0.81 408	2.15 371	0.33 273	0.28 331	0.60 287	0.28 278	0.78 305	0.64 325	0.51 266	0.60 341	0.75 416	0.40 291	1.32 368	0.43 302	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.14 198

FADNet-RVC	0.61 380	1.26 520	2.12 363	0.33 273	0.26 303	0.59 275	0.29 302	0.86 370	0.62 305	0.45 206	0.50 248	0.62 336	0.46 355	1.73 431	0.55 357	0.17 415	0.20 444	0.17 421	0.18 387	0.59 519	0.28 425

BEATNet_4x	0.47 251	0.73 376	1.91 301	0.33 273	0.15 58	0.56 222	0.25 214	0.85 360	0.58 258	0.54 298	0.51 252	0.57 314	0.42 319	0.57 239	0.61 381	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.20 278	0.16 260

CFNet	0.58 358	0.96 459	1.78 224	0.33 273	0.25 288	0.63 345	0.22 128	0.88 388	0.75 434	0.46 214	0.59 326	0.58 321	0.40 291	2.29 504	0.48 328	0.12 286	0.09 190	0.15 383	0.14 310	0.30 403	0.15 232

AANet_RVC	0.68 420	1.00 477	2.09 355	0.33 273	0.25 288	0.58 258	0.32 346	0.81 329	0.80 461	0.61 388	0.94 480	0.80 435	0.41 302	2.46 522	1.02 456	0.36 515	0.14 349	0.10 137	0.09 112	0.23 322	0.22 357

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 34	0.55 207	0.22 128	0.83 342	0.56 243	0.51 266	0.49 240	0.48 270	0.37 262	0.48 198	0.54 356	0.09 74	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.23 322	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
StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 210	0.68 395	0.26 236	0.81 329	0.68 364	0.67 431	0.68 403	0.73 404	0.42 319	1.10 343	0.59 376	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.14 310	0.25 351	0.21 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 237	0.74 427	0.47 442	0.96 455	0.76 443	1.04 511	0.96 483	0.88 466	0.93 497	2.06 487	1.19 475	0.22 472	0.24 470	0.27 490	0.25 444	0.25 351	0.28 425

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 196	0.78 450	0.79 514	0.98 468	0.78 453	0.85 490	0.71 426	0.86 460	1.10 515	1.46 386	0.62 383	0.18 427	0.20 444	0.21 464	0.19 407	0.25 351	0.33 461
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 237	0.28 10	0.23 161	0.72 240	0.35 34	0.19 24	0.30 105	0.24 85	0.20 80	0.64 263	0.19 30	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.34 436	0.29 431

test_sample7	0.47 251	0.33 162	1.49 147	0.34 304	0.20 196	0.51 159	0.30 310	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.18 298

ttt	0.66 408	0.22 36	1.68 178	0.34 304	0.24 270	0.60 287	0.26 236	1.00 488	0.77 448	0.55 316	0.67 395	0.54 292	0.36 248	2.14 496	3.03 544	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.17 278

testlalala_base	0.46 236	0.30 136	1.82 257	0.34 304	0.27 317	0.55 207	0.21 107	0.85 360	0.32 15	0.32 140	0.39 167	0.31 144	0.23 116	0.30 54	0.28 168	0.95 548	0.30 498	0.09 87	0.21 423	1.03 543	0.18 298

coex-ft	5.95 576	1.67 546	60.57 598	0.34 304	0.30 350	0.77 445	0.69 501	0.74 255	4.41 568	19.22 589	2.15 541	1.62 538	7.97 577	1.81 450	8.96 577	0.44 519	2.08 574	0.18 441	0.19 407	0.38 467	4.62 579

Wz-Net-LNSev	0.59 366	0.96 459	2.47 437	0.34 304	0.37 430	0.79 454	0.44 424	0.86 370	0.77 448	0.61 388	0.67 395	0.79 432	0.56 403	0.64 263	0.62 383	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.19 314

test-3	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.51 266	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.28 425

test_1	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.50 253	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.29 431

RAFT	0.45 226	0.92 441	1.59 162	0.34 304	0.19 182	0.46 120	0.35 366	0.65 207	0.49 169	0.49 246	0.49 240	0.70 393	0.40 291	0.47 192	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 282	0.51 511	0.13 180

raft+_RVC	0.44 208	0.67 354	1.85 268	0.34 304	0.71 524	0.51 159	0.25 214	0.64 201	0.51 187	0.35 146	0.45 197	0.32 152	0.28 190	0.43 151	0.32 225	0.09 74	0.19 433	0.10 137	0.09 112	0.20 278	0.40 496

XX-TBD	0.34 110	0.77 391	1.75 204	0.34 304	0.13 20	0.51 159	0.17 44	0.43 53	0.50 179	0.37 155	0.49 240	0.23 72	0.18 53	0.28 33	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 154	1.89 290	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 128	0.48 91	0.44 119	0.22 49	0.33 130	0.25 95	0.25 143	0.32 70	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 249	0.15 156	0.13 180

RAFT + AFF	0.64 395	1.20 512	1.95 320	0.34 304	0.33 390	0.67 383	0.52 454	0.99 480	0.74 421	0.53 285	0.58 323	0.57 314	0.80 477	1.76 436	0.51 343	0.12 286	0.27 491	0.15 383	0.14 310	0.43 492	0.29 431

ADCP+	0.94 496	1.12 496	3.14 525	0.34 304	0.39 439	1.06 505	0.79 514	0.89 394	0.80 461	0.66 427	0.67 395	0.85 454	1.55 540	0.93 325	4.55 565	0.13 316	0.11 281	0.16 402	0.15 335	0.26 371	0.25 402

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 196	0.57 240	0.28 278	0.92 420	0.69 373	0.52 275	0.55 298	0.61 332	0.33 232	0.48 198	0.39 277	0.17 415	0.08 120	0.17 421	0.11 211	0.18 242	0.12 144
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.
MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 513	0.69 501	1.35 537	1.01 505	2.71 565	2.41 548	2.96 553	1.45 536	2.80 545	1.40 493	0.22 472	0.22 459	0.22 467	0.19 407	0.50 509	0.26 412
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
zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 416	0.41 402	0.93 428	1.11 519	1.00 506	1.28 512	0.75 416	0.57 409	1.87 460	1.18 473	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.26 371	0.21 342

ACVNet-DCA	0.42 192	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

xx1	0.46 236	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.46 251	0.36 248	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

1test111	0.44 208	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.96 328	0.30 202	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

cc1	0.47 251	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.40 496

mmm	0.38 145	0.21 21	1.18 85	0.35 320	0.17 113	0.49 141	0.26 236	0.78 305	0.52 194	0.50 253	0.57 317	0.41 201	0.37 262	0.71 293	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 282	0.15 156	0.14 198

tt1	0.44 208	0.64 339	1.83 263	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	0.88 484	0.31 131	0.37 150	0.25 95	0.35 242	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.36 476

HBP-ISP	0.76 459	1.30 523	3.19 531	0.35 320	0.26 303	0.85 473	0.54 462	1.03 507	0.72 402	0.80 474	0.69 412	0.68 376	0.83 481	2.04 485	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.29 500	0.25 444	0.28 387	0.24 393

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.76 382	2.07 349	0.35 320	0.30 350	0.54 194	0.30 310	0.61 188	0.48 163	0.49 246	0.76 442	0.55 296	0.36 248	0.58 242	0.22 91	0.08 34	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.41 484	0.08 34

UDGNet	0.44 208	1.02 484	1.74 198	0.35 320	0.19 182	0.58 258	0.23 161	0.49 98	0.66 353	0.41 180	0.38 159	0.34 164	0.29 204	0.53 227	0.30 202	0.24 483	0.10 233	0.37 515	0.19 407	0.27 381	0.15 232

IPLG	0.69 425	0.84 418	2.43 427	0.35 320	0.21 210	1.65 538	0.61 484	1.36 538	0.58 258	1.39 539	0.51 252	0.37 174	0.87 489	1.41 379	0.36 253	0.09 74	0.07 41	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.11 107

PSMNet-ADL	0.51 303	0.38 205	1.65 171	0.35 320	0.21 210	0.67 383	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.42 185	0.52 265	0.70 393	0.45 341	1.91 471	0.57 369	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 282	0.15 156	0.20 330

ADLNet	0.60 372	0.71 365	1.95 320	0.35 320	0.34 398	0.67 383	0.34 358	0.90 400	0.74 421	0.68 438	0.62 353	0.80 435	0.45 341	1.78 439	0.64 390	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.29 392	0.21 342

FINET	0.65 404	0.95 456	3.06 517	0.35 320	0.40 448	0.58 258	0.48 446	0.92 420	1.10 517	0.57 338	0.68 403	0.47 259	0.44 337	1.15 354	0.60 378	0.23 475	0.21 453	0.17 421	0.15 335	0.26 371	0.25 402

psm_up	0.57 353	0.61 318	1.83 263	0.35 320	0.30 350	0.64 356	0.37 381	0.90 400	0.68 364	0.59 370	0.55 298	0.68 376	0.54 394	1.91 471	0.46 313	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.23 322	0.13 180

HGLStereo	0.54 327	0.69 360	2.00 337	0.35 320	0.40 448	0.66 377	0.30 310	0.83 342	0.62 305	0.57 338	0.69 412	0.69 383	0.54 394	1.07 340	0.55 357	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 211	0.19 263	0.17 278

RASNet	0.61 380	0.68 356	2.03 345	0.35 320	0.46 479	0.65 370	0.28 278	0.78 305	0.70 382	0.48 234	0.64 381	0.93 477	0.61 431	2.21 500	0.73 413	0.12 286	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.14 138	0.11 107

RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 455	0.86 475	0.43 413	0.94 437	0.82 468	0.62 399	0.53 276	0.91 472	0.60 422	2.70 539	1.00 450	0.14 359	0.11 281	0.16 402	0.14 310	0.25 351	0.27 419

NVstereo2D	0.58 358	0.40 219	2.03 345	0.35 320	0.35 411	0.69 401	0.39 393	0.91 411	0.80 461	0.47 216	0.53 276	0.67 369	0.46 355	1.99 481	0.48 328	0.19 442	0.11 281	0.17 421	0.13 282	0.25 351	0.25 402

z-mn7	0.80 471	1.52 537	2.62 465	0.36 339	0.28 331	1.01 499	0.48 446	0.90 400	1.29 532	0.69 440	1.35 520	0.85 454	0.59 418	2.03 483	1.09 462	0.14 359	0.12 307	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.20 330

w-ln-seven-2	0.68 420	1.13 499	2.46 432	0.36 339	0.27 317	0.65 370	0.44 424	0.87 379	0.83 471	0.69 440	0.75 439	0.72 400	0.63 439	1.56 402	1.15 470	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 310	0.35 447	0.19 314

MM-Stereo_test3	0.40 166	0.58 310	1.75 204	0.36 339	0.30 350	0.45 101	0.30 310	0.72 240	0.59 265	0.31 131	0.43 182	0.32 152	0.23 116	0.35 96	0.29 183	0.10 168	0.20 444	0.10 137	0.08 81	0.40 481	0.11 107

rvit_105_1	0.44 208	0.54 295	1.46 137	0.36 339	0.24 270	0.51 159	0.45 431	0.75 266	0.74 421	0.45 206	0.44 193	0.44 229	0.36 248	0.62 258	0.38 266	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 431	0.18 242	0.18 298

MoCha-V2	0.36 130	0.32 154	1.41 127	0.36 339	0.31 369	0.35 39	0.19 67	0.57 162	0.39 76	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 192	0.24 126	0.08 34	0.56 537	0.08 34	0.38 507	0.18 242	0.12 144

LL-Strereo	0.72 441	1.29 522	2.49 440	0.36 339	0.45 473	0.55 207	0.32 346	0.93 428	0.71 392	0.67 431	0.58 323	0.85 454	0.79 476	2.67 538	0.46 313	0.10 168	0.18 421	0.14 353	0.12 249	0.40 481	0.42 502

Wz-Net-TNSev	0.91 492	1.73 552	3.08 518	0.36 339	0.31 369	1.00 498	0.71 505	1.06 513	0.97 499	0.71 450	0.72 431	1.09 509	0.87 489	2.42 517	1.59 501	0.20 452	0.20 444	0.16 402	0.20 417	0.44 500	0.35 468

Wz-Net-MNSev	0.65 404	0.97 467	2.19 380	0.36 339	0.33 390	0.90 485	0.60 480	0.92 420	0.81 467	0.75 462	0.72 431	0.73 404	0.65 443	1.39 375	0.71 406	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.24 338	0.18 298

IPLGR	0.54 327	0.56 306	2.68 473	0.36 339	0.18 150	0.62 328	0.54 462	1.02 500	0.64 325	0.73 457	0.46 205	0.47 259	0.45 341	1.12 349	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.19 263	0.12 144

AACVNet	0.54 327	0.78 399	1.73 194	0.36 339	0.21 210	0.57 240	0.25 214	0.71 235	0.51 187	0.55 316	0.59 326	0.64 348	0.41 302	2.13 495	0.41 291	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.11 211	0.33 428	0.15 232

test_3	0.44 208	0.20 13	1.70 184	0.36 339	0.32 377	0.47 126	0.30 310	0.73 251	0.49 169	0.50 253	0.30 105	0.45 238	0.22 100	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.10 233	0.11 202	0.35 496	0.29 392	0.28 425

HHNet	0.60 372	0.65 346	2.60 464	0.36 339	0.25 288	0.64 356	0.61 484	0.64 201	0.62 305	0.55 316	1.13 505	0.32 152	0.60 422	0.42 148	1.79 511	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.18 242	0.15 232

RAFT-RH_RVC	0.61 380	0.50 281	2.33 406	0.36 339	0.29 339	0.60 287	0.18 58	0.44 61	0.58 258	0.76 465	1.91 535	0.47 259	0.29 204	1.60 413	1.23 480	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 282	0.10 54	0.09 56

GwcNet	0.69 425	0.71 365	3.12 524	0.36 339	0.45 473	0.81 461	0.44 424	0.86 370	0.84 474	0.60 379	0.74 436	0.82 443	0.49 379	1.65 419	0.66 393	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 335	0.31 411	0.24 393

ac_64	0.55 339	0.46 260	1.92 304	0.36 339	0.34 398	0.63 345	0.31 323	0.82 336	0.61 287	0.55 316	0.51 252	0.89 468	0.48 372	1.83 452	0.55 357	0.14 359	0.11 281	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.12 144

GANet-RSSM	0.55 339	0.73 376	1.90 295	0.36 339	0.26 303	0.59 275	0.27 261	0.78 305	0.52 194	0.47 216	0.57 317	0.63 339	0.45 341	1.92 475	0.43 302	0.14 359	0.10 233	0.25 486	0.11 211	0.34 436	0.14 198

FAT-Stereo	0.70 429	0.54 295	2.88 498	0.36 339	0.29 339	0.62 328	0.54 462	0.97 464	0.87 480	0.76 465	0.92 475	0.94 481	0.80 477	1.84 457	0.57 369	0.18 427	0.19 433	0.17 421	0.16 355	0.22 309	0.25 402

DMCA-RVC	0.62 385	0.96 459	2.63 466	0.36 339	0.90 536	0.56 222	0.31 323	0.69 225	0.57 247	0.68 438	0.52 265	0.59 324	0.56 403	1.23 361	0.53 350	0.16 399	0.38 514	0.20 456	0.15 335	0.20 278	0.15 232

STTStereo	0.51 303	0.69 360	2.14 370	0.36 339	0.30 350	0.61 308	0.32 346	0.77 290	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.67 369	0.43 329	0.86 320	0.42 293	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 417	0.16 193	0.15 232

SuperB	1.15 515	1.14 501	5.43 566	0.36 339	0.26 303	0.81 461	0.89 523	0.88 388	1.17 523	0.67 431	0.68 403	0.63 339	1.39 533	1.74 433	3.37 553	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	2.80 572	0.25 402

CVANet_RVC	0.65 404	0.80 403	2.13 365	0.36 339	0.26 303	0.62 328	0.42 406	0.84 353	0.72 402	0.69 440	0.68 403	0.68 376	0.52 389	2.64 534	0.42 293	0.19 442	0.12 307	0.22 467	0.17 374	0.37 460	0.15 232

DLCB_ROB	0.54 327	0.55 304	1.49 147	0.36 339	0.25 288	0.65 370	0.36 373	0.80 325	0.70 382	0.72 453	0.69 412	0.83 445	0.46 355	1.53 399	0.60 378	0.13 316	0.12 307	0.14 353	0.14 310	0.14 138	0.13 180

LALA_ROB	0.60 372	0.76 382	1.69 180	0.36 339	0.29 339	0.79 454	0.55 465	0.94 437	0.77 448	0.81 480	0.67 395	0.94 481	0.49 379	0.99 331	0.73 413	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 387	0.23 322	0.21 342

w-ln-seven	0.74 453	1.05 487	2.54 453	0.37 362	0.34 398	1.03 502	0.47 442	1.00 488	1.08 514	0.90 495	0.85 463	0.85 454	0.57 409	1.37 373	1.26 482	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 335	0.31 411	0.20 330

ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 369	0.49 141	0.19 67	0.75 266	0.66 353	0.63 408	0.71 426	0.67 369	0.39 283	0.58 242	0.44 308	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 417	0.21 292	0.25 402

RAFT+CT+SA	0.50 286	0.86 425	1.82 257	0.37 362	0.75 526	0.54 194	0.34 358	0.77 290	0.63 317	0.38 163	0.55 298	0.34 164	0.29 204	0.68 280	0.27 158	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.51 527	0.29 392	0.41 501

test_5	0.51 303	0.87 428	1.99 335	0.37 362	0.65 518	0.58 258	0.35 366	0.78 305	0.62 305	0.48 234	0.55 298	0.45 238	0.40 291	0.72 295	0.30 202	0.09 74	0.07 41	0.12 258	0.12 249	0.33 428	0.38 486

AASNet	0.56 347	1.03 485	2.34 408	0.37 362	0.33 390	0.65 370	0.29 302	0.96 455	0.73 417	0.54 298	0.60 341	0.55 296	0.38 269	0.59 248	0.58 374	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.43 492	0.24 393

SACVNet	0.60 372	0.74 379	1.90 295	0.37 362	0.28 331	0.64 356	0.37 381	0.86 370	0.61 287	0.65 425	0.62 353	0.69 383	0.44 337	2.08 490	0.42 293	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.38 467	0.24 393

PSM-AAD	0.63 391	0.22 36	1.77 219	0.37 362	0.23 257	0.86 475	1.17 544	0.59 176	0.60 270	0.64 418	0.71 426	0.68 376	2.93 560	0.65 273	0.31 214	0.09 74	0.07 41	0.17 421	0.15 335	0.13 115	0.33 461

test_xeample3	0.46 236	0.34 175	2.99 512	0.37 362	0.16 85	0.49 141	0.33 354	1.06 513	0.44 119	0.25 92	0.23 52	0.24 85	0.25 143	0.49 208	0.56 365	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.40 512	0.17 215	0.26 412

psmorigin	1.36 531	0.60 314	13.80 583	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.33 354	0.77 290	0.61 287	0.96 504	0.88 470	1.17 520	0.73 465	4.00 563	0.86 432	0.19 442	0.22 459	0.17 421	0.18 387	0.24 338	0.29 431

FADNet-RVC-Resample	0.67 413	1.16 510	3.16 527	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.38 388	0.86 370	0.63 317	0.51 266	0.50 248	0.57 314	0.45 341	1.57 406	0.49 333	0.24 483	0.32 506	0.23 474	0.19 407	0.27 381	0.62 526

edge stereo	0.81 479	0.73 376	3.30 537	0.37 362	1.21 554	0.62 328	0.39 393	0.93 428	0.79 458	0.80 474	0.88 470	1.14 516	0.71 459	2.18 498	0.71 406	0.21 459	0.20 444	0.26 489	0.18 387	0.38 467	0.26 412

ADCRef	0.80 471	0.96 459	2.29 400	0.37 362	0.35 411	0.96 492	0.51 451	0.87 379	0.75 434	0.88 491	0.83 456	0.61 332	1.36 530	1.02 335	3.27 550	0.13 316	0.11 281	0.17 421	0.19 407	0.25 351	0.21 342

ADCPNet	0.99 501	0.99 475	3.93 553	0.37 362	0.68 521	1.36 524	0.62 488	0.87 379	0.76 443	0.78 471	0.81 450	1.08 507	1.18 519	1.14 352	2.49 536	0.21 459	0.69 550	0.21 464	0.95 558	0.29 392	0.37 483

TDLM	0.67 413	0.92 441	1.76 210	0.37 362	0.24 270	0.66 377	0.56 470	0.82 336	0.74 421	1.16 519	0.62 353	0.61 332	0.48 372	2.70 539	0.50 338	0.20 452	0.11 281	0.35 509	0.14 310	0.32 419	0.16 260

XPNet_ROB	0.61 380	0.72 369	1.66 175	0.37 362	0.27 317	0.67 383	0.47 442	0.89 394	0.71 392	0.78 471	0.70 422	0.81 438	0.53 391	1.70 426	0.76 417	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.20 278	0.21 342

ETE_ROB	0.60 372	0.71 365	1.55 157	0.37 362	0.25 288	0.69 401	0.51 451	1.47 542	0.70 382	0.80 474	0.69 412	0.85 454	0.49 379	1.36 372	0.58 374	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 355	0.21 292	0.23 381

coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 288	0.64 356	0.34 358	0.83 342	0.65 338	0.60 379	0.63 365	0.81 438	0.48 372	1.85 459	0.56 365	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.16 193	0.16 260

MM-Stereo_test1	0.41 173	0.39 214	2.29 400	0.38 378	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 198	0.51 187	0.40 171	0.32 122	0.26 109	0.26 157	0.46 181	0.22 91	0.09 74	0.21 453	0.10 137	0.09 112	0.39 476	0.15 232

fast-acv-ft	0.63 391	0.88 432	3.10 521	0.38 378	0.30 350	0.79 454	0.48 446	0.69 225	0.72 402	0.58 356	0.78 446	0.76 421	0.60 422	0.67 277	0.73 413	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 374	0.37 460	0.16 260

RAFT-345	0.53 322	0.30 136	2.34 408	0.38 378	0.34 398	0.58 258	0.42 406	0.47 84	0.61 287	0.51 266	1.00 490	0.43 218	0.28 190	1.57 406	0.82 428	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.10 54	0.08 34

HCRNet	0.46 236	0.49 275	1.65 171	0.38 378	0.29 339	0.58 258	0.22 128	0.75 266	0.62 305	0.47 216	0.49 240	0.48 270	0.36 248	1.12 349	0.37 259	0.15 378	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.17 215	0.17 278

APVNet	0.70 429	0.67 354	2.71 477	0.38 378	0.36 419	0.85 473	0.43 413	0.91 411	0.68 364	0.55 316	0.69 412	0.75 416	0.55 399	2.31 505	0.78 421	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 407	0.33 428	0.23 381

ADCMid	0.96 500	1.32 527	2.74 485	0.38 378	0.35 411	0.99 495	0.58 476	0.94 437	0.86 477	1.23 528	1.01 491	1.01 494	1.00 505	1.05 339	3.97 558	0.21 459	0.19 433	0.42 520	0.32 486	0.40 481	0.29 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 430	0.60 287	0.28 278	0.82 336	0.62 305	0.62 399	0.55 298	0.72 400	0.45 341	1.00 333	0.43 302	0.15 378	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.15 156	0.16 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 542	0.85 520	1.10 519	2.49 562	1.16 519	1.83 533	1.72 539	1.50 539	2.37 508	2.84 542	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.32 419	0.32 454

PSMNet_ROB	0.66 408	1.01 481	2.33 406	0.38 378	0.31 369	0.72 416	0.55 465	0.86 370	0.69 373	0.54 298	0.60 341	0.75 416	0.47 363	2.00 482	0.82 428	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 407	0.24 338	0.27 419

zh-sn7	0.89 490	1.73 552	3.09 520	0.39 388	0.30 350	0.82 464	0.63 490	0.96 455	0.87 480	0.79 473	1.12 503	0.84 450	0.87 489	2.42 517	1.63 503	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 355	0.34 436	0.29 431

TestStereo1	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

SA-5K	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

S-Stereo	0.80 471	0.69 360	3.89 550	0.39 388	0.37 430	0.69 401	0.70 504	0.94 437	0.98 502	0.62 399	0.91 473	0.83 445	0.60 422	2.37 508	0.66 393	0.18 427	0.21 453	0.17 421	0.18 387	0.30 403	0.35 468

stereogan	0.69 425	0.51 284	2.44 429	0.39 388	0.39 439	1.01 499	0.41 402	0.94 437	0.92 494	0.73 457	0.85 463	1.15 517	0.69 455	1.57 406	0.53 350	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 355	0.36 452	0.24 393

ADCL	0.99 501	0.79 401	2.43 427	0.39 388	0.32 377	1.50 530	1.90 562	0.92 420	0.97 499	1.26 532	1.27 511	1.00 493	1.42 535	1.14 352	3.31 551	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 423	0.30 403	0.22 357

DRN-Test	0.64 395	0.43 238	2.44 429	0.39 388	0.44 465	0.80 460	0.41 402	1.02 500	0.78 453	0.80 474	0.63 365	0.69 383	0.56 403	1.79 443	0.69 401	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.17 278

DN-CSS_ROB	0.48 257	1.23 515	1.99 335	0.39 388	0.22 237	0.56 222	0.19 67	0.75 266	0.61 287	0.45 206	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.70 291	0.32 225	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.36 452	0.12 144

MSMD_ROB	1.34 529	0.96 459	2.38 416	0.39 388	0.32 377	1.96 548	0.62 488	0.91 411	1.43 538	2.94 569	2.60 552	4.77 568	1.95 550	2.43 520	1.33 487	0.29 502	0.26 485	0.32 505	0.32 486	0.30 403	0.30 441

PWC_ROB	0.70 429	0.94 449	1.88 283	0.39 388	0.39 439	0.62 328	0.30 310	0.98 468	0.94 495	0.91 497	1.29 514	0.77 423	0.62 436	1.62 417	1.03 458	0.18 427	0.11 281	0.18 441	0.13 282	0.51 511	0.22 357

IGEV-RUCA	2.28 553	0.30 136	1.15 81	0.40 398	1.86 568	2.06 554	1.90 562	1.36 538	1.80 554	3.70 573	3.76 567	5.02 569	8.19 578	2.12 494	1.63 503	0.25 488	0.76 555	2.72 575	1.91 571	2.39 570	2.36 574

Wz-Net-SNSev	0.76 459	1.32 527	3.11 523	0.40 398	0.31 369	0.71 410	0.60 480	0.98 468	0.87 480	0.67 431	0.83 456	0.96 484	0.60 422	1.67 422	0.97 442	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 374	0.36 452	0.24 393

LMCR-Stereo	0.52 316	0.71 365	2.39 418	0.40 398	0.21 210	0.74 427	0.31 323	1.02 500	0.64 325	0.61 388	0.63 365	0.39 187	0.51 384	0.62 258	0.42 293	0.19 442	0.09 190	0.12 258	0.09 112	0.23 322	0.12 144

ccnet	0.71 438	0.41 226	1.59 162	0.40 398	0.45 473	1.06 505	0.55 465	0.98 468	0.71 392	0.88 491	0.97 485	0.82 443	0.88 493	1.68 423	0.94 438	0.32 508	0.26 485	0.32 505	0.27 457	0.34 436	0.30 441

RTSC	0.72 441	1.00 477	2.22 386	0.40 398	0.29 339	0.82 464	0.31 323	0.96 455	1.10 517	0.92 498	0.81 450	0.78 427	0.58 415	1.23 361	1.55 500	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 374	0.43 492	0.30 441

GANet	0.75 456	0.84 418	2.01 338	0.40 398	0.25 288	0.74 427	0.66 493	0.87 379	0.73 417	0.71 450	1.07 500	0.84 450	0.59 418	2.71 541	1.15 470	0.17 415	0.16 392	0.44 523	0.16 355	0.31 411	0.20 330

iResNetv2_ROB	0.59 366	1.43 533	2.96 507	0.40 398	0.22 237	0.58 258	0.28 278	0.91 411	0.73 417	0.57 338	0.63 365	0.60 330	0.41 302	0.74 299	0.35 250	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.07 53	0.43 492	0.17 278

depthmonostereo	0.26 51	0.23 53	0.65 28	0.41 405	0.13 20	0.41 73	0.19 67	0.51 112	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.26 109	0.28 190	0.44 160	0.23 103	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.10 54	0.08 34

YMNet	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

YMNet_1	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

GMStereo_Zeroshot	0.41 173	0.36 192	1.54 155	0.41 405	0.19 182	0.52 178	0.19 67	0.59 176	0.52 194	0.57 338	0.59 326	0.63 339	0.29 204	0.58 242	0.33 235	0.15 378	0.09 190	0.16 402	0.09 112	0.24 338	0.12 144

WZ-Net	0.92 494	1.31 524	3.76 547	0.41 405	0.36 419	0.86 475	0.71 505	1.00 488	1.06 512	0.82 484	0.92 475	1.06 505	1.05 510	2.16 497	1.61 502	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 355	0.32 419	0.28 425

PFNet	0.60 372	0.33 162	2.47 437	0.41 405	0.55 498	0.62 328	0.27 261	0.61 188	0.63 317	0.61 388	0.56 309	0.45 238	0.32 228	1.88 468	1.14 468	0.28 501	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.26 371	0.20 330

AF-Net	0.69 425	0.92 441	2.21 382	0.41 405	0.40 448	0.68 395	0.40 396	1.02 500	0.86 477	0.69 440	1.03 495	1.04 501	0.84 484	1.19 356	0.78 421	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 374	0.30 403	0.18 298

Nwc_Net	0.68 420	0.83 416	2.53 447	0.41 405	0.39 439	0.77 445	0.38 388	1.01 497	0.70 382	0.60 379	0.99 488	0.98 488	0.68 453	1.41 379	0.63 385	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 444	0.23 322	0.18 298

StereoDRNet	0.64 395	0.88 432	2.35 411	0.41 405	0.45 473	0.73 423	0.47 442	0.94 437	0.74 421	0.75 462	0.54 288	0.74 410	0.47 363	1.70 426	0.72 410	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 310	0.20 278	0.19 314

iResNet	0.51 303	0.76 382	2.59 461	0.41 405	0.17 113	0.64 356	0.27 261	0.82 336	0.70 382	0.57 338	0.64 381	0.43 218	0.36 248	0.70 291	0.52 346	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.21 292	0.13 180

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 377	1.05 504	1.32 550	0.94 437	0.83 471	1.16 519	2.23 545	1.03 498	1.39 533	2.49 525	2.35 533	0.21 459	0.21 453	0.20 456	0.19 407	0.23 322	0.32 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 430	0.50 149	0.23 161	0.79 321	0.70 382	0.33 142	0.53 276	0.27 120	0.22 100	0.67 277	0.29 183	0.73 539	0.08 120	0.13 317	0.17 374	0.17 215	0.18 298

TRStereo	0.53 322	0.76 382	2.38 416	0.42 416	0.29 339	0.69 401	0.23 161	1.81 553	0.55 232	0.36 151	0.32 122	0.47 259	0.40 291	0.46 181	0.25 139	0.12 286	0.11 281	0.11 202	0.41 515	0.13 115	0.32 454

DEmStereo	0.68 420	0.31 147	2.25 393	0.42 416	0.17 113	0.66 377	0.89 523	0.51 112	0.59 265	0.60 379	1.01 491	0.45 238	1.26 521	1.54 400	2.26 531	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.10 148	0.10 54	0.11 107

ADCS	1.05 509	1.36 532	2.98 511	0.42 416	0.36 419	0.96 492	0.81 518	1.06 513	1.12 520	1.25 529	0.97 485	1.08 507	0.90 495	1.25 365	4.86 567	0.21 459	0.21 453	0.22 467	0.23 435	0.36 452	0.38 486

MM-Stereo_test2	0.38 145	0.28 114	2.46 432	0.43 420	0.15 58	0.50 149	0.25 214	0.47 84	0.38 64	0.33 142	0.26 75	0.23 72	0.22 100	0.34 90	0.29 183	0.08 34	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.36 452	0.22 357

FACV-RUCA	0.58 358	0.40 219	1.78 224	0.43 420	1.67 565	0.48 134	0.28 278	0.69 225	0.62 305	0.40 171	0.53 276	0.33 158	0.63 439	0.40 136	0.31 214	0.13 316	0.11 281	0.62 532	0.12 249	0.70 528	0.98 548

AE-Stereo	0.42 192	0.29 124	1.65 171	0.43 420	0.47 481	0.56 222	0.23 161	0.86 370	0.46 143	0.31 131	0.41 176	0.43 218	0.24 127	0.34 90	0.24 126	0.09 74	0.48 533	0.11 202	0.45 520	0.22 309	0.19 314

Syn2CoEx	0.70 429	1.07 492	2.74 485	0.43 420	0.30 350	0.64 356	0.42 406	0.99 480	0.78 453	0.62 399	0.78 446	0.74 410	0.72 462	1.92 475	0.61 381	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 335	0.29 392	0.22 357

aanetorigin	0.77 463	0.80 403	2.59 461	0.43 420	0.44 465	0.58 258	1.01 534	0.57 162	0.68 364	1.53 544	1.23 509	0.81 438	1.08 513	1.07 340	1.07 460	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 423	0.54 516	0.30 441

RP	0.67 413	0.82 412	1.94 317	0.43 420	0.44 465	0.65 370	0.45 431	0.89 394	0.82 468	0.66 427	0.92 475	0.99 491	0.76 472	1.55 401	0.66 393	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 417	0.31 411	0.22 357

NCCL2	0.65 404	0.94 449	1.96 329	0.43 420	0.30 350	0.71 410	0.68 499	0.84 353	0.65 338	0.70 446	0.60 341	0.86 460	0.54 394	1.56 402	0.57 369	0.20 452	0.16 392	0.67 535	0.25 444	0.22 309	0.24 393

FC-DCNN v2	1.54 542	0.58 310	2.80 493	0.44 427	0.39 439	2.05 553	0.66 493	1.90 556	1.84 555	2.79 567	2.97 561	4.41 566	3.07 563	2.65 535	2.30 532	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.38 486

LL-Strereo2	0.41 173	0.90 439	1.83 263	0.44 427	0.24 270	0.54 194	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 180	0.33 130	0.44 229	0.21 91	0.44 160	0.34 242	0.09 74	0.08 120	0.16 402	0.14 310	0.17 215	0.17 278

Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144
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
TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 328	0.28 278	0.83 342	0.71 392	0.76 465	0.74 436	0.91 472	0.85 485	1.83 452	0.81 427	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.11 74	0.12 144

PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.60 287	0.29 302	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo_v2	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.26 236	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.49 208	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

HUI-Stereo	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.45 172	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

iGMRVC	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.55 235	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

iRAFT	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

RAFT-IKP	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.16 85	0.60 287	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.50 214	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

RGC	0.71 438	0.97 467	2.18 378	0.44 427	0.44 465	0.73 423	0.40 396	0.94 437	0.71 392	0.71 450	1.04 498	1.01 494	0.71 459	1.74 433	0.70 403	0.23 475	0.18 421	0.28 493	0.26 452	0.29 392	0.27 419

FC-DCNN	1.49 540	0.59 312	2.88 498	0.44 427	0.39 439	1.97 550	0.66 493	1.67 550	1.70 548	2.72 566	2.89 558	4.22 562	2.97 562	2.55 530	2.19 527	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.39 492

FBW_ROB	0.83 481	0.77 391	1.77 219	0.44 427	0.30 350	0.87 479	0.46 434	1.10 519	0.91 491	0.81 480	0.75 439	1.01 494	0.61 431	3.66 561	1.23 480	0.26 492	0.23 467	0.36 511	0.25 444	0.27 381	0.62 526

HUF	0.59 366	0.65 346	2.46 432	0.45 441	0.77 530	0.34 34	0.24 194	0.46 71	0.39 76	0.31 131	0.28 86	0.25 95	0.19 71	0.67 277	0.18 18	0.12 286	2.03 573	0.08 34	0.06 10	0.31 411	1.59 569

iRaft-Stereo_20w	0.58 358	0.39 214	1.96 329	0.45 441	0.32 377	0.92 489	0.57 474	1.14 524	0.56 243	0.81 480	0.40 172	0.55 296	0.69 455	0.65 273	1.04 459	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.36 504	0.17 215	0.25 402

SHD	0.72 441	0.77 391	2.36 414	0.45 441	0.40 448	0.71 410	0.32 346	1.02 500	1.25 528	1.07 512	0.84 459	0.90 470	0.73 465	1.09 342	0.98 444	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 423	0.32 419	0.31 449

DeepPrunerF	0.86 485	0.86 425	2.91 505	0.45 441	0.50 485	0.64 356	0.48 446	1.14 524	2.64 563	0.63 408	0.61 348	0.65 353	0.62 436	2.21 500	1.31 485	0.23 475	0.19 433	0.30 501	0.28 460	0.36 452	0.25 402

DISCO	0.57 353	0.34 175	1.87 281	0.45 441	0.34 398	0.84 469	0.35 366	0.84 353	0.78 453	0.59 370	0.63 365	1.06 505	0.53 391	1.10 343	0.82 428	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.22 309	0.18 298

CRFU-Net	0.56 347	0.38 205	1.86 276	0.46 446	0.26 303	0.82 464	0.36 373	0.90 400	0.49 169	0.62 399	0.59 326	0.78 427	1.35 529	1.00 333	0.48 328	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 148	0.19 263	0.14 198

PFNet+	0.45 226	0.37 195	1.86 276	0.46 446	0.18 150	0.58 258	0.77 513	0.52 126	0.64 325	0.56 327	0.48 223	0.39 187	0.26 157	0.93 325	0.32 225	0.13 316	0.09 190	0.14 353	0.13 282	0.12 85	0.15 232

IRAFT_RVC	0.54 327	0.53 290	1.78 224	0.46 446	0.21 210	0.58 258	0.43 413	0.65 207	0.66 353	0.54 298	0.50 248	0.49 272	0.51 384	1.58 410	1.01 454	0.11 232	0.25 483	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.13 180

XQC	0.73 450	0.98 471	2.39 418	0.46 446	0.35 411	0.81 461	0.46 434	1.00 488	1.00 503	0.80 474	0.69 412	0.88 466	0.74 470	1.32 368	1.20 476	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 417	0.41 484	0.33 461

NOSS_ROB	0.64 395	0.65 346	1.62 169	0.46 446	0.25 288	0.67 383	0.30 310	0.93 428	0.77 448	0.59 370	0.57 317	0.77 423	0.38 269	2.78 543	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.28 493	0.26 452	0.27 381	0.39 492

GASNet	0.73 450	1.47 535	3.04 515	0.47 451	0.33 390	0.57 240	0.34 358	0.91 411	0.75 434	0.58 356	0.58 323	0.74 410	0.55 399	2.03 483	0.65 392	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 374	0.51 511	0.28 425

NRIStereo	0.46 236	0.25 71	1.77 219	0.47 451	0.16 85	0.95 491	0.74 509	0.51 112	0.56 243	0.48 234	0.39 167	0.59 324	0.29 204	0.77 307	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 112	0.21 292	0.24 393

GEStereo_RVC	0.54 327	0.87 428	1.95 320	0.47 451	0.25 288	0.62 328	0.37 381	1.00 488	0.74 421	0.53 285	0.54 288	0.59 324	0.44 337	1.10 343	0.46 313	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.26 371	0.19 314

FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 455	1.12 514	0.60 480	1.10 519	1.27 530	2.23 557	2.87 557	3.67 559	3.12 565	2.39 514	1.69 506	0.30 505	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.35 447	0.38 486
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 439	1.47 527	0.95 526	0.95 450	0.91 491	0.84 487	0.94 480	1.05 503	0.60 422	2.95 548	0.72 410	0.41 517	0.72 554	0.32 505	0.55 530	0.74 530	1.22 560

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 467	0.61 484	0.97 464	0.89 488	0.62 399	0.61 348	0.72 400	0.59 418	2.42 517	0.55 357	0.32 508	0.25 483	0.36 511	0.24 437	0.39 476	0.31 449
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
PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 465	0.60 287	0.51 451	0.76 279	0.80 461	0.77 469	0.67 395	0.87 462	0.61 431	2.40 515	0.67 396	0.32 508	0.35 508	0.36 511	0.41 515	0.45 501	0.39 492

PWCDC_ROB	0.72 441	1.06 489	2.09 355	0.47 451	0.36 419	0.78 450	0.26 236	0.98 468	1.34 534	0.61 388	2.07 537	0.64 348	0.61 431	0.83 315	0.71 406	0.31 507	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.60 522	0.21 342

CRE-IMP	0.41 173	0.22 36	1.76 210	0.48 459	0.17 113	0.79 454	0.69 501	0.52 126	0.52 194	0.47 216	0.42 180	0.45 238	0.26 157	0.41 140	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.23 381

XX-Stereo	0.55 339	0.54 295	3.50 544	0.48 459	0.39 439	0.54 194	0.17 44	0.89 394	0.40 86	0.44 196	0.65 390	0.85 454	0.19 71	0.77 307	0.21 72	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.17 215	0.14 198

zero-FE	0.80 471	0.27 92	8.23 572	0.49 461	0.98 540	0.33 28	0.20 86	0.48 91	1.28 531	0.17 12	0.20 28	0.77 423	0.22 100	0.60 254	0.97 442	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.10 148	0.33 428	0.14 198

DeepStereo_RVC	0.44 208	0.28 114	1.92 304	0.49 461	0.17 113	0.60 287	0.59 478	0.50 104	0.52 194	0.49 246	0.45 197	0.39 187	0.86 488	0.45 172	0.33 235	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

AnyNet_C32	1.00 504	1.33 529	2.53 447	0.49 461	0.54 495	1.15 518	1.14 542	0.91 411	0.89 488	1.11 515	0.95 482	0.87 462	0.93 497	1.50 395	4.07 560	0.21 459	0.20 444	0.25 486	0.24 437	0.38 467	0.33 461

TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 492	0.72 416	0.39 393	0.87 379	0.72 402	0.58 356	0.68 403	0.63 339	0.46 355	1.70 426	0.63 385	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 387	0.38 467	0.27 419

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 429	0.65 346	3.45 542	0.50 464	0.60 512	0.75 433	0.23 161	0.96 455	0.60 270	0.76 465	1.30 515	0.81 438	0.60 422	0.57 239	0.82 428	0.10 168	0.16 392	0.11 202	0.43 518	0.31 411	0.22 357

HH	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

HanStereo	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

RAFT_R40	0.50 286	0.21 21	1.76 210	0.50 464	0.40 448	0.61 308	0.53 458	0.56 157	0.60 270	0.56 327	0.54 288	0.55 296	0.51 384	1.57 406	0.53 350	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.09 56

PSM-softLoss	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

KMStereo	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

EDNetEfficientorigin	8.18 579	0.98 471	145.96 600	0.51 469	0.89 535	0.72 416	0.48 446	0.85 360	1.56 545	2.12 551	1.49 524	1.29 524	1.31 525	1.83 452	2.13 526	0.13 316	0.12 307	0.17 421	0.18 387	0.39 476	0.45 506

CSAN	1.25 524	1.12 496	3.04 515	0.51 469	0.37 430	1.06 505	1.15 543	1.22 529	1.08 514	1.17 524	1.91 535	1.04 501	1.31 525	5.96 572	2.43 535	0.26 492	0.22 459	0.24 481	0.24 437	0.31 411	0.30 441

NF-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.44 424	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.45 385	0.79 425	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.16 260

OCTAStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.80 426	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

RE-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

TVStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

RTS	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

RTSA	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 485	0.99 495	0.56 470	1.15 527	1.64 546	1.41 540	1.41 523	1.11 513	1.13 518	1.35 371	1.31 485	0.26 492	0.28 493	0.28 493	0.26 452	0.37 460	0.49 513

NaN_ROB	1.14 513	0.94 449	2.96 507	0.53 479	0.56 500	1.13 516	0.99 529	0.98 468	1.00 503	1.09 514	0.87 467	0.77 423	1.06 512	5.90 571	2.72 539	0.16 399	0.23 467	0.16 402	0.24 437	0.22 309	0.36 476

ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 485	2.81 563	2.20 565	1.61 549	1.50 542	2.28 559	2.35 546	1.82 540	2.13 552	1.73 431	2.22 528	0.35 513	0.37 512	0.35 509	0.35 496	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 514	1.07 510	0.43 413	0.84 353	0.49 169	0.90 495	0.91 473	1.23 521	0.77 475	0.65 273	1.10 463	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.49 524	0.15 156	0.38 486

AAGNet	0.88 488	0.33 162	1.79 244	0.54 482	0.98 540	0.62 328	0.46 434	0.50 104	0.60 270	0.58 356	0.53 276	0.50 275	0.73 465	1.23 361	7.48 575	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.14 138	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.54 482	0.23 257	0.61 308	0.21 107	0.73 251	0.65 338	0.64 418	0.69 412	0.69 383	0.38 269	2.09 492	1.39 491	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 286	0.23 53	2.41 421	0.54 482	0.24 270	0.77 445	0.46 434	0.59 176	0.57 247	0.58 356	0.73 433	0.47 259	0.43 329	0.68 280	0.27 158	0.10 168	0.06 21	0.13 317	0.13 282	0.14 138	0.44 505

EAI-Stereo	0.78 467	0.25 71	1.67 177	0.54 482	0.59 507	1.95 547	2.05 564	1.11 523	0.64 325	0.95 503	1.49 524	0.50 275	0.67 450	0.59 248	1.44 495	0.09 74	0.19 433	0.09 87	0.49 524	0.13 115	0.22 357

AnyNet_C01	1.14 513	1.49 536	4.23 558	0.54 482	0.53 493	1.51 531	1.37 552	1.04 511	1.07 513	1.17 524	1.33 518	1.15 517	1.08 513	1.61 416	2.74 540	0.25 488	0.22 459	0.28 493	0.24 437	0.48 504	0.40 496

MDST_ROB	1.17 518	0.42 233	3.87 549	0.54 482	0.44 465	4.11 570	0.58 476	1.31 536	0.84 474	2.12 551	1.12 503	0.98 488	0.71 459	4.24 566	0.99 449	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 374	0.18 242	0.35 468

NINENet	0.50 286	0.33 162	1.69 180	0.55 489	0.25 288	0.91 487	0.23 161	0.98 468	0.71 392	0.53 285	0.55 298	0.66 360	0.30 212	1.22 359	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 211	0.16 193	0.13 180

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 485	1.49 529	2.48 569	1.48 543	1.71 549	2.13 554	2.09 538	2.07 544	2.56 558	1.90 470	2.02 519	0.35 513	0.36 510	0.37 515	0.34 493	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 196	0.52 178	0.22 128	0.56 157	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 33	0.31 221	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.14 349	0.08 34	0.28 460	0.14 138	0.20 330

PAM	0.70 429	0.35 183	2.72 479	0.56 491	0.62 516	1.08 512	0.53 458	0.85 360	0.44 119	0.93 500	0.92 475	1.24 522	0.68 453	0.64 263	1.01 454	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.48 522	0.14 138	0.38 486

OMP-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.56 491	0.37 430	0.60 287	0.26 236	0.70 232	0.65 338	0.66 427	0.60 341	0.69 383	0.32 228	2.09 492	1.20 476	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.10 82

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 529	1.70 550	2.50 444	0.56 491	0.40 448	2.15 556	0.99 529	1.24 532	1.26 529	1.02 508	1.10 502	1.29 524	0.88 493	3.10 552	1.08 461	1.66 566	0.83 558	0.68 536	0.88 555	1.57 559	1.80 572

DisPM	0.43 198	0.33 162	1.78 224	0.57 495	0.18 150	0.59 275	0.63 490	0.53 135	0.61 287	0.60 379	0.53 276	0.38 181	0.26 157	0.75 300	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.14 198

G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 519	2.03 552	0.72 508	0.76 279	0.67 362	1.14 518	2.56 551	1.30 527	1.02 507	1.48 394	1.74 509	0.25 488	0.24 470	0.24 481	0.26 452	0.37 460	0.31 449

MSCF	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.58 497	0.21 210	0.50 149	0.22 128	0.56 157	0.38 64	0.29 122	0.29 92	0.17 39	0.30 212	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.12 307	0.08 34	0.29 464	0.15 156	0.21 342

AIO_rvc	0.41 173	0.64 339	1.29 104	0.58 497	0.39 439	0.37 48	0.24 194	0.50 104	0.43 115	0.28 118	0.23 52	0.25 95	0.16 28	0.99 331	0.19 30	0.10 168	0.16 392	0.08 34	0.11 211	0.25 351	0.85 540

DPSNet	0.86 485	0.60 314	2.34 408	0.58 497	0.36 419	1.07 510	0.75 510	1.30 535	1.05 509	0.70 446	0.68 403	0.94 481	1.29 522	2.08 490	1.82 512	0.26 492	0.23 467	0.16 402	0.17 374	0.48 504	0.40 496

NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 498	0.78 450	0.63 490	1.00 488	1.08 514	1.03 509	4.07 569	1.48 533	1.22 520	2.88 547	1.27 483	0.50 524	0.46 527	0.54 528	0.62 542	0.50 509	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 398	1.17 520	0.71 505	0.93 428	0.94 495	1.74 547	2.63 554	3.09 555	1.71 546	1.70 426	1.84 513	0.26 492	0.21 453	0.20 456	0.21 423	0.28 387	0.43 503

PSMNet-RUCA	0.58 358	0.82 412	1.89 290	0.59 502	0.56 500	0.64 356	0.36 373	0.84 353	0.69 373	0.51 266	0.68 403	0.53 286	0.43 329	0.56 238	0.43 302	0.34 512	0.18 421	0.44 523	0.29 464	0.48 504	0.30 441

anonymity	0.80 471	0.66 353	1.29 104	0.59 502	0.75 526	0.67 383	0.52 454	0.95 450	0.71 392	0.94 501	0.70 422	0.67 369	0.87 489	0.71 293	1.35 488	0.64 534	0.62 541	0.58 529	1.44 567	0.60 522	0.65 529

NCC-stereo	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 275	0.30 136	1.76 210	0.60 506	0.23 257	0.63 345	0.42 406	0.62 192	0.60 270	0.59 370	1.03 495	0.43 218	0.72 462	0.60 254	0.33 235	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.43 503

MIPNet	0.83 481	0.81 408	2.40 420	0.61 507	0.18 150	1.48 528	1.39 554	1.60 548	0.74 421	1.94 549	0.85 463	0.73 404	1.68 544	0.87 323	0.31 214	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.32 486	0.25 351	0.12 144

SST-Stereo	0.52 316	0.20 13	1.76 210	0.62 508	0.53 493	0.62 328	0.66 493	0.55 150	0.61 287	0.58 356	0.53 276	0.52 284	0.60 422	1.59 412	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.10 82

PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 448	0.70 408	0.52 454	0.86 370	0.84 474	0.52 275	0.59 326	0.70 393	0.54 394	2.35 507	2.23 529	0.17 415	0.27 491	0.19 447	0.28 460	0.22 309	0.36 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.44 208	0.28 114	2.59 461	0.64 510	0.56 500	0.57 240	0.20 86	0.78 305	0.52 194	0.40 171	0.39 167	0.45 238	0.21 91	0.27 25	0.22 91	0.09 74	0.10 233	0.08 34	0.29 464	0.12 85	0.10 82

EDNetEfficient	1.27 525	0.70 363	4.05 555	0.64 510	0.98 540	0.94 490	1.40 555	0.85 360	1.75 550	2.34 560	1.33 518	1.05 503	2.21 554	1.58 410	4.15 561	0.15 378	0.19 433	0.14 353	0.27 457	0.38 467	0.32 454

PDISCO_ROB	0.75 456	1.06 489	2.11 360	0.64 510	0.59 507	1.13 516	0.43 413	1.14 524	1.05 509	0.64 418	0.71 426	0.96 484	0.61 431	1.21 357	0.76 417	0.37 516	0.18 421	0.27 490	0.24 437	0.56 518	0.32 454

MFN_U_SF_RVC	1.55 543	2.39 575	3.16 527	0.65 513	0.41 455	1.12 514	0.46 434	1.23 531	1.33 533	1.61 545	1.20 507	1.43 531	0.98 504	1.76 436	1.97 516	1.90 569	1.80 568	1.98 572	2.15 573	1.63 560	1.77 571

SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 522	0.99 495	0.68 499	1.05 512	0.87 480	1.36 535	1.23 509	1.46 532	0.94 500	1.87 460	1.72 508	0.66 535	0.61 540	0.58 529	0.57 537	0.65 524	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 507	0.78 450	0.38 388	0.90 400	0.70 382	0.61 388	0.69 412	1.01 494	0.67 450	1.02 335	0.73 413	0.45 521	0.34 507	0.87 541	0.51 527	0.67 526	0.46 508

SGM-ForestM	2.98 564	1.70 550	3.52 545	0.67 515	0.47 481	5.18 573	3.36 573	3.30 572	2.86 566	4.44 574	3.79 568	9.80 579	5.50 573	6.29 573	6.52 573	0.27 497	0.36 510	0.24 481	0.27 457	0.38 467	0.58 523

FTStereo	0.76 459	0.18 5	2.35 411	0.71 517	0.21 210	0.73 423	1.79 561	0.57 162	0.53 213	1.07 512	1.63 529	1.29 524	2.13 552	0.75 300	0.29 183	0.19 442	0.08 120	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.40 496

AIO_test	0.39 160	0.37 195	1.19 87	0.73 518	0.67 519	0.35 39	0.25 214	0.47 84	0.34 28	0.34 144	0.22 46	0.33 158	0.17 35	1.31 367	0.19 30	0.11 232	0.15 375	0.08 34	0.21 423	0.15 156	0.23 381

JetBlue	1.78 546	1.63 542	3.92 551	0.73 518	1.21 554	4.38 571	3.35 572	1.59 547	1.20 525	1.26 532	1.52 526	2.37 548	1.88 549	3.23 554	3.00 543	0.53 525	0.47 530	0.48 526	0.49 524	1.29 554	0.97 547

pmcnn	1.32 527	1.05 487	2.77 489	0.74 520	1.43 557	0.72 416	0.56 470	0.96 455	0.91 491	0.99 505	2.92 560	6.01 573	0.70 457	2.38 511	3.32 552	0.13 316	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.34 436	0.22 357

SQANet	0.80 471	1.58 540	2.53 447	0.76 521	0.83 531	0.76 437	0.36 373	0.83 342	0.64 325	0.63 408	0.69 412	0.73 404	0.51 384	1.21 357	0.53 350	0.77 543	0.29 494	0.59 531	0.29 464	0.86 538	0.61 525

DDUNet	0.77 463	1.12 496	1.88 283	0.76 521	0.69 522	0.84 469	0.43 413	0.85 360	0.65 338	0.67 431	0.75 439	0.91 472	0.52 389	1.03 337	0.57 369	0.54 527	0.37 512	0.95 547	0.52 529	0.71 529	0.57 521

ACRE	0.56 347	1.14 501	2.77 489	0.76 521	0.28 331	0.60 287	0.56 470	0.76 279	0.58 258	0.55 316	0.62 353	0.41 201	0.29 204	0.44 160	0.39 277	0.11 232	0.19 433	0.13 317	0.14 310	0.36 452	0.18 298

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 107	0.79 524	0.34 398	0.51 159	0.23 161	0.46 71	0.39 76	0.22 49	0.31 116	0.20 53	0.17 35	0.28 33	0.23 103	0.73 539	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 483

CIPLG	0.56 347	1.19 511	2.46 432	0.80 525	0.31 369	0.61 308	0.57 474	0.76 279	0.57 247	0.56 327	0.63 365	0.41 201	0.30 212	0.45 172	0.40 285	0.11 232	0.20 444	0.13 317	0.13 282	0.35 447	0.19 314

IPLGR_C	0.58 358	1.25 518	2.72 479	0.80 525	0.31 369	0.60 287	0.61 484	0.76 279	0.58 258	0.56 327	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.43 151	0.40 285	0.11 232	0.22 459	0.13 317	0.15 335	0.35 447	0.19 314

SAMSARA	0.91 492	0.97 467	2.22 386	0.80 525	0.58 505	1.32 522	1.31 549	1.01 497	0.94 495	1.36 535	0.87 467	1.38 529	0.90 495	1.72 430	1.02 456	0.24 483	0.30 498	0.22 467	0.25 444	0.36 452	0.35 468

MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 507	1.57 533	1.09 538	1.39 541	1.22 526	0.84 487	1.01 491	1.25 523	1.12 517	3.19 553	2.36 534	0.45 521	0.47 530	0.38 517	0.34 493	0.59 519	0.57 521

MFMNet_re	0.92 494	1.28 521	2.53 447	0.82 529	0.76 529	0.90 485	0.75 510	0.98 468	1.04 508	1.03 509	1.05 499	0.84 450	0.94 500	0.83 315	0.72 410	0.68 536	0.60 539	0.63 533	0.60 541	0.77 534	0.74 532

SGM+DAISY	1.83 548	1.43 533	3.81 548	0.87 530	1.01 544	2.38 560	2.53 570	1.36 538	1.75 550	2.92 568	3.22 564	2.65 551	2.93 560	2.22 503	3.10 547	0.72 538	0.69 550	0.63 533	0.62 542	0.77 534	0.98 548

CC-Net-ROB	0.85 484	1.15 505	2.13 365	0.88 531	0.38 436	0.88 483	0.44 424	1.06 513	0.79 458	0.58 356	0.69 412	0.65 353	0.50 382	2.74 542	0.51 343	0.93 546	0.39 520	0.87 541	0.29 464	0.54 516	0.54 517

GrayStereo	0.66 408	0.19 8	1.76 210	0.90 532	0.23 257	0.62 328	1.42 558	0.62 192	0.60 270	0.72 453	0.78 446	0.56 308	3.07 563	0.60 254	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.21 423	0.11 74	0.18 298

ASMatch	0.60 372	0.43 238	2.58 459	0.91 533	0.36 419	0.56 222	0.25 214	0.52 126	0.61 287	0.47 216	1.21 508	0.47 259	0.66 448	1.34 370	0.94 438	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.10 54	0.16 260

LCNet	0.54 327	0.37 195	1.78 224	0.92 534	0.22 237	0.96 492	0.30 310	0.59 176	0.58 258	0.51 266	0.55 298	0.41 201	0.76 472	0.84 317	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.18 387	0.98 542	0.39 492

WAO-7	1.48 539	1.63 542	2.49 440	0.93 535	0.75 526	1.72 541	1.10 539	1.84 555	1.96 557	1.43 541	2.54 550	1.97 542	1.61 543	3.06 550	2.08 522	0.69 537	0.66 543	0.94 546	0.74 549	0.80 536	0.69 531

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 463	1.04 486	2.06 347	0.94 536	0.35 411	0.89 484	0.40 396	0.85 360	0.63 317	0.55 316	0.63 365	0.75 416	0.38 269	2.38 511	0.48 328	1.10 554	0.31 500	0.36 511	0.21 423	0.53 515	0.55 520

otaku	1.03 507	1.68 548	2.72 479	0.95 537	0.73 525	1.03 502	0.59 478	0.99 480	0.86 477	0.69 440	1.61 527	0.98 488	0.64 441	1.46 386	1.14 468	0.95 548	0.46 527	0.72 538	0.40 512	1.24 552	0.78 537

Ntro	1.00 504	1.68 548	2.80 493	0.95 537	0.85 532	1.06 505	0.53 458	0.98 468	0.90 490	0.62 399	0.76 442	0.93 477	0.66 448	1.66 420	0.98 444	0.99 551	0.45 525	0.75 539	0.40 512	1.19 548	0.75 534

SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 539	1.63 536	1.37 552	1.52 546	12.43 578	1.85 548	1.69 530	2.40 549	1.74 547	2.81 546	1.71 507	0.53 525	0.47 530	0.42 520	0.47 521	0.74 530	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 517	0.77 445	0.55 465	0.98 468	0.97 499	0.61 388	1.03 495	0.65 353	1.05 510	0.79 312	1.38 490	0.44 519	0.46 527	0.51 527	0.58 539	0.65 524	0.47 509

MANE	2.90 563	1.14 501	2.96 507	1.03 541	1.01 544	5.01 572	2.45 568	5.36 576	6.88 575	3.58 572	4.76 573	5.99 572	4.99 570	4.23 565	4.61 566	0.56 530	0.67 544	0.44 523	0.78 551	0.51 511	1.03 555

ACVNet-4b	1.93 550	1.85 558	4.10 556	1.07 542	0.86 533	1.15 518	0.53 458	1.06 513	1.12 520	0.64 418	1.09 501	1.99 543	0.70 457	2.20 499	9.86 580	5.62 579	0.41 524	1.03 551	0.55 530	1.86 565	0.85 540

ACVNet_2	1.42 537	1.81 555	3.23 535	1.08 543	0.92 538	1.32 522	0.85 520	1.49 544	1.69 547	1.19 527	1.73 531	2.13 545	1.03 508	2.50 526	1.40 493	0.91 545	0.53 535	1.00 549	0.55 530	2.11 567	0.85 540

ACVNet_1	1.33 528	1.91 563	4.03 554	1.09 544	0.88 534	1.19 521	0.66 493	1.24 532	1.17 523	0.94 501	0.96 483	3.09 555	1.04 509	2.37 508	1.11 466	1.04 552	0.48 533	1.03 551	0.48 522	1.12 545	0.83 539

PWCK	1.49 540	1.90 562	3.22 534	1.09 544	0.54 495	1.71 540	1.73 560	1.49 544	1.53 543	1.44 542	1.80 532	1.82 540	1.30 524	3.34 556	1.76 510	1.07 553	0.56 537	0.97 548	0.58 539	1.38 558	0.65 529

GCST	0.72 441	1.10 494	2.15 371	1.11 546	0.59 507	0.62 328	0.19 67	0.75 266	0.53 213	0.56 327	0.63 365	0.47 259	0.31 221	1.11 346	0.33 235	0.75 541	0.45 525	0.84 540	0.64 545	0.69 527	0.54 517

RainbowNet	1.15 515	1.78 554	2.72 479	1.12 547	0.91 537	1.06 505	0.76 512	1.16 528	1.13 522	0.75 462	0.97 485	1.09 509	0.80 477	1.60 413	1.21 478	1.17 556	1.26 566	1.01 550	0.57 537	1.13 546	0.88 545

WAO-6	1.58 544	1.54 538	2.32 403	1.14 548	1.00 543	2.30 558	1.03 535	1.82 554	2.85 565	1.25 529	2.61 553	2.20 546	1.56 541	2.47 524	1.99 518	0.95 548	0.67 544	1.19 556	0.83 553	1.08 544	0.88 545

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 483	0.74 427	1.25 547	0.89 394	1.53 543	0.89 493	0.71 426	0.96 484	0.56 403	1.83 452	0.96 441	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 355	0.26 371	0.29 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 546	0.53 186	0.23 161	0.75 266	0.50 179	0.57 338	0.29 92	0.25 95	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.76 542	0.31 500	0.08 34	0.07 53	1.68 562	0.50 516

Dean	1.79 547	1.83 556	3.92 551	1.29 551	1.07 549	1.55 532	1.00 532	1.95 558	2.33 559	1.47 543	4.19 570	4.26 565	1.33 528	2.21 500	1.48 497	1.14 555	0.68 548	1.18 553	0.74 549	1.24 552	0.98 548

IMH-64-1	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

IMH-64	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

JetRed	3.29 567	4.93 577	10.17 575	1.45 554	1.72 566	7.44 575	5.05 577	3.06 567	2.12 558	2.41 561	2.39 547	2.99 554	2.37 555	3.51 559	6.44 572	1.32 561	1.90 572	1.37 561	1.23 566	2.21 568	1.76 570

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 537	1.46 555	1.20 553	3.89 567	0.99 529	3.51 574	6.71 574	2.56 562	4.60 571	4.22 562	3.85 568	3.33 555	3.14 548	1.19 557	0.65 542	1.39 562	0.79 552	3.31 574	1.15 558

TorneroNet	5.50 574	1.92 564	3.16 527	1.47 556	1.25 556	14.07 581	1.06 537	4.90 575	20.99 594	10.17 578	16.48 586	11.88 583	6.93 575	3.34 556	4.20 562	1.30 560	0.69 550	1.45 564	0.86 554	2.61 571	1.20 559

DispFullNet	1.67 545	2.10 568	5.22 563	1.53 557	8.90 575	0.86 475	0.31 323	0.96 455	0.96 498	1.37 538	1.01 491	1.13 514	1.98 551	1.51 396	0.91 435	0.54 527	0.31 500	1.18 553	0.63 544	1.13 546	0.80 538

IMH	2.02 552	2.15 573	2.69 476	1.68 558	1.12 552	1.66 539	0.92 525	2.10 559	1.92 556	1.32 534	2.66 555	2.21 547	1.69 545	5.78 570	1.68 505	5.54 578	0.96 562	1.31 559	0.71 548	1.32 557	0.99 553

LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 567	1.63 536	1.03 535	2.34 561	2.81 564	1.25 529	2.89 558	4.24 564	1.29 522	2.79 544	1.44 495	2.85 574	0.91 561	1.18 553	1.46 568	1.23 551	1.10 557

KSHMR	4.10 570	1.97 566	5.27 564	1.71 560	1.47 561	1.96 548	1.28 548	3.19 568	17.33 589	2.12 551	15.91 584	9.18 578	1.57 542	8.42 576	1.98 517	1.52 564	1.26 566	1.67 569	1.19 564	1.67 561	1.40 564

Pruner-Stereo	0.51 303	0.27 92	1.78 224	1.79 561	0.19 182	0.62 328	0.45 431	0.57 162	0.60 270	0.61 388	0.48 223	0.41 201	0.24 127	0.46 181	1.00 450	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.12 85	0.13 180

MultiAttention	2.38 554	0.50 281	1.93 307	1.80 562	2.56 570	10.86 579	2.30 566	1.22 529	0.80 461	0.62 399	1.16 506	1.13 514	0.56 403	16.09 587	1.18 473	0.20 452	0.09 190	0.43 522	1.62 569	0.94 541	1.58 568

ktn	4.35 571	2.10 568	2.89 501	1.80 562	1.49 563	2.13 555	1.41 557	2.26 560	12.72 579	11.41 581	16.43 585	11.15 581	3.75 566	4.36 567	3.18 549	1.82 568	0.98 564	1.73 571	1.21 565	2.97 573	1.27 561

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 560	1.81 564	1.44 559	2.34 559	1.40 555	3.24 569	6.60 573	2.60 563	2.76 556	5.75 571	5.24 572	3.02 549	4.01 559	1.45 562	0.81 557	1.59 568	1.06 561	1.80 563	1.51 566

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 561	4.86 561	1.82 565	1.44 559	3.18 565	1.57 559	2.62 562	5.64 570	2.05 550	2.13 540	4.13 561	3.76 567	2.62 533	3.42 554	1.47 563	0.85 559	1.57 567	1.07 562	1.82 564	1.49 565

WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

Venus	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

DDVS	0.62 385	0.40 219	1.40 126	2.21 568	0.35 411	0.87 479	1.00 532	0.69 225	0.50 179	0.53 285	0.56 309	0.90 470	0.37 262	1.22 359	0.47 322	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 249	0.19 263	0.22 357

tt	4.93 573	0.27 92	4.20 557	2.29 569	1.58 564	10.20 578	16.97 584	9.42 582	5.02 569	1.67 546	1.28 512	4.68 567	5.03 571	3.37 558	5.92 570	6.16 580	9.47 587	2.82 576	3.18 577	3.60 575	1.53 567

MADNet++	2.79 559	2.11 570	2.97 510	2.49 570	2.28 569	2.95 564	2.31 567	2.67 563	2.47 561	3.03 570	3.13 563	2.70 552	2.92 559	4.10 564	4.48 564	2.68 573	2.24 576	3.04 578	2.44 575	2.37 569	2.34 573

EKT-Stereo	1.47 538	0.49 275	1.93 307	2.57 571	19.31 587	0.55 207	0.22 128	0.69 225	0.42 105	0.38 163	0.36 147	0.43 218	0.27 175	0.69 286	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 355	0.20 278	0.15 232

notaker	2.66 557	2.07 567	3.31 539	2.61 572	1.43 557	1.76 543	1.11 540	2.76 565	1.79 552	2.26 558	11.53 582	3.96 560	4.29 569	3.09 551	2.76 541	1.55 565	0.88 560	1.70 570	1.07 562	2.00 566	1.35 562

LE_ROB	4.43 572	1.35 531	9.38 574	2.79 573	3.93 572	2.43 561	3.46 574	2.68 564	11.19 577	11.66 582	4.73 572	5.26 570	10.46 580	4.50 568	9.49 578	0.82 544	0.69 550	1.34 560	0.98 559	0.75 532	0.76 535

BEATNet-Init1	12.10 582	11.19 582	27.29 595	2.99 574	3.51 571	21.84 594	11.10 580	14.34 587	13.83 584	20.34 590	20.33 591	26.35 598	20.03 588	19.06 591	14.80 587	1.74 567	1.81 569	2.05 573	2.49 576	3.69 576	3.12 576

DGSMNet	2.89 562	0.63 335	3.18 530	3.43 575	4.17 574	2.57 562	6.98 579	0.97 464	0.83 471	0.56 327	1.86 534	0.79 432	0.62 436	1.64 418	1.39 491	4.61 577	5.01 580	5.17 581	4.71 580	4.44 578	4.19 578

MSAF-DinoV2	3.10 566	1.86 560	10.68 576	3.61 576	0.30 350	3.34 566	0.82 519	2.81 566	1.79 552	0.80 474	0.87 467	1.56 537	1.10 515	26.49 597	1.96 515	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 570	0.92 540	0.99 553

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 571	5.49 577	9.93 577	51.13 599	104.50 599	5.76 577	13.62 582	37.30 599	105.93 599	30.86 599	23.50 593	12.07 581	7.87 576	6.30 581	2.12 575	6.32 583	2.43 574	10.44 585	2.90 575

DGTPSM_ROB	8.89 580	5.62 578	12.25 578	5.92 578	11.32 578	8.54 576	24.18 587	6.40 578	13.49 580	5.15 575	11.46 580	6.19 574	10.92 581	7.00 574	13.72 583	4.47 576	7.65 581	3.92 579	7.45 583	4.38 577	7.87 583

HanzoNet	7.64 577	2.86 576	5.05 562	7.01 579	3.97 573	2.18 557	1.34 551	3.37 573	4.05 567	13.17 583	10.58 576	10.73 580	16.52 586	8.45 577	10.51 581	10.48 586	9.72 588	5.59 582	13.46 587	6.84 582	6.83 582

DPSMNet_ROB	9.48 581	5.64 579	13.01 582	8.82 580	11.82 579	8.54 576	24.20 588	6.41 579	13.65 583	5.32 576	11.47 581	6.33 575	10.92 581	7.69 575	13.89 584	7.25 585	8.19 583	5.06 580	7.78 584	5.31 580	8.26 584

USTest	8.10 578	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 576	15.27 582	23.78 586	9.96 583	9.47 576	5.94 577	6.75 574	7.80 576	7.48 576	8.83 578	11.21 582	2.21 572	3.56 577	2.86 577	3.20 578	5.02 579	4.16 577

LSM	3.31 568	1.11 495	5.29 565	9.40 582	30.65 594	0.84 469	1.12 541	0.91 411	1.22 526	1.36 535	2.19 542	0.93 477	0.83 481	1.66 420	0.90 434	0.21 459	0.31 500	0.24 481	0.28 460	0.39 476	6.33 581

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 577	12.75 583	26.28 593	19.43 589	27.92 592	14.08 586	13.61 581	14.96 584	10.58 576	11.26 582	11.19 583	12.55 583	14.57 586	38.28 599	7.88 582	34.96 596	63.99 596	89.57 599	10.94 587

DPSM_ROB	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

DPSM	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

TCMNet-wrong-test	5.51 575	6.62 580	6.20 568	13.02 586	11.90 580	7.14 574	5.53 578	6.99 580	1.44 539	2.65 564	3.10 562	8.37 577	5.95 574	4.75 569	6.05 571	3.07 575	0.98 564	2.38 574	1.99 572	6.62 581	5.43 580

DPSimNet_ROB	17.97 587	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 585	21.53 593	21.00 585	13.70 585	15.61 587	23.89 596	14.69 583	22.87 591	24.58 598	12.70 584	14.56 585	18.48 591	12.91 589	20.21 591	12.05 585	17.76 586	14.17 588

HaxPig	19.86 588	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 586	11.77 580	11.89 581	16.02 590	15.89 588	21.10 591	21.41 592	18.74 590	18.39 587	20.08 592	19.69 590	23.63 596	23.22 594	24.06 592	23.69 592	23.00 592	23.95 594

LRCNet_RVC	13.74 586	19.30 587	12.75 581	19.46 589	12.69 581	1.86 544	0.41 402	12.33 584	1.05 509	15.77 585	18.83 590	12.62 586	8.70 579	12.21 582	9.62 579	22.22 592	8.37 586	25.85 593	24.01 593	19.32 591	17.44 592

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 599	26.39 594	22.16 590	22.13 588	16.12 584	13.97 582	20.24 591	20.05 590	25.50 597	25.31 597	22.96 592	22.63 592	24.39 593	23.24 594	28.20 597	27.23 598	28.62 594	27.75 594	27.50 593	27.76 595

AVERAGE_ROB	26.93 596	30.34 600	29.27 596	25.82 591	25.34 589	19.48 590	15.17 583	23.55 595	23.00 595	28.45 598	27.87 598	26.25 597	25.86 599	26.96 599	25.55 595	31.30 598	30.07 599	31.76 595	30.81 595	30.79 597	30.93 596

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 592	25.74 590	39.86 595	57.06 598	28.87 596	28.83 597	21.16 593	22.54 594	24.22 593	23.89 596	26.38 594	30.87 597	14.25 587	16.71 591	13.09 586	14.81 589	17.78 587	16.71 590

FlowAnything	24.85 593	22.54 596	25.10 591	26.11 593	25.76 591	39.86 595	57.00 596	28.89 597	28.87 598	21.31 595	22.68 596	24.22 593	23.87 594	26.39 595	30.89 599	14.26 588	16.78 593	13.10 587	14.90 591	17.78 587	16.69 589

Selective-RAFT-Error	24.87 594	22.59 597	25.14 592	26.13 594	25.82 592	39.93 597	57.03 597	28.97 598	28.95 599	21.21 594	22.65 595	24.25 595	23.98 597	26.43 596	30.83 596	14.27 589	16.71 591	13.10 587	14.82 590	17.82 589	16.76 591

LSM0	26.58 595	22.63 598	25.88 593	30.13 595	52.21 599	39.94 598	56.74 595	28.97 598	28.72 596	21.14 592	22.26 593	24.43 596	23.88 595	26.54 598	30.87 597	14.32 590	16.55 590	13.12 589	14.71 588	17.92 590	20.60 593

xxxxx1	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

tt_ll	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

ff	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

test_example2	115.39 600	123.23 601	94.57 599	115.52 599	123.55 600	101.63 600	114.33 600	53.41 600	99.48 600	134.90 600	135.05 600	85.83 600	85.11 600	111.32 600	106.15 600	152.55 600	205.26 600	99.78 600	114.96 600	140.96 600	110.20 600

DLNR_Zeroshot_test	13.43 585	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 595	0.46 120	0.15 25	8.02 581	0.35 34	0.28 118	0.37 150	0.26 109	0.17 35	0.76 303	0.29 183	6.42 582	0.26 485	0.09 87	0.38 507	50.13 598	0.18 298

ccccc		297.21 602		374.70 601	380.44 601	203.92 601		216.32 601		203.37 601		215.01 601		312.78 601		412.57 601	356.13 601	256.09 601	227.69 601	428.88 601

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark