Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 69	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 100	0.29 124	1.74 196	0.24 55	0.16 84	0.54 192	0.15 24	0.40 29	0.55 230	0.37 153	0.51 250	0.24 83	0.19 69	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.30 473	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 65	0.25 73	0.21 208	0.46 118	0.16 34	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 21	0.14 13	0.18 51	0.35 94	0.17 15	0.07 21	0.07 41	0.08 32	0.25 443	0.10 53	0.10 81

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 45	0.21 7	0.22 235	0.21 3	0.16 34	0.25 1	0.38 62	0.15 4	0.11 4	0.18 43	0.17 33	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 327	0.08 32	0.06 10	0.07 3	0.07 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 60	0.30 136	1.33 110	0.19 1	0.13 20	0.55 205	0.17 42	0.48 89	0.46 141	0.27 111	0.33 128	0.24 83	0.21 89	0.31 59	0.21 70	0.11 230	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.10 53	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.37 134	0.34 174	1.50 148	0.27 120	0.18 148	0.63 343	0.17 42	0.92 418	0.53 211	0.49 244	0.48 221	0.30 139	0.30 210	0.39 129	0.30 200	0.10 167	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.15 155	0.12 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 73	0.15 57	0.41 73	0.18 56	0.42 43	0.35 32	0.34 142	0.34 134	0.25 93	0.23 114	0.43 149	0.53 348	0.09 73	0.09 189	0.08 32	0.10 147	0.12 84	0.11 106

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 60	0.31 147	1.20 89	0.28 145	0.11 1	0.47 124	0.19 65	0.44 59	0.44 117	0.38 161	0.31 114	0.23 70	0.17 33	0.29 44	0.19 29	0.10 167	0.06 21	0.15 381	0.12 248	0.16 192	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 119	0.26 86	1.48 142	0.31 220	0.15 57	0.61 306	0.19 65	0.60 184	0.54 223	0.28 116	0.29 90	0.40 193	0.33 230	0.50 212	0.27 156	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.19 262	0.08 34

MC-Stereo	0.32 93	0.31 147	1.46 135	0.31 220	0.15 57	0.53 184	0.19 65	0.44 59	0.35 32	0.36 149	0.38 157	0.27 118	0.27 173	0.42 146	0.19 29	0.09 73	0.13 327	0.09 85	0.16 354	0.20 277	0.13 179

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.33 100	0.43 236	1.42 129	0.25 73	0.16 84	0.35 39	0.20 84	0.68 220	0.44 117	0.24 71	0.27 77	0.29 134	0.20 78	0.58 240	0.18 17	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.30 473	0.26 369	0.17 277

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

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

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

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

CAS++	0.31 87	0.33 161	1.43 130	0.25 73	0.17 112	0.31 20	0.20 84	0.78 303	0.41 94	0.30 124	0.30 103	0.21 59	0.16 26	0.33 78	0.18 17	0.15 376	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.15 155	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 206	0.28 114	2.59 459	0.64 508	0.56 498	0.57 238	0.20 84	0.78 303	0.52 192	0.40 169	0.39 165	0.45 236	0.21 89	0.27 24	0.22 89	0.09 73	0.10 232	0.08 32	0.29 463	0.12 84	0.10 81

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 284	0.33 161	0.93 58	0.26 104	0.22 235	0.46 118	0.20 84	1.10 517	1.34 532	3.16 569	0.32 120	0.22 62	0.20 78	0.30 52	0.22 89	0.10 167	0.09 189	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.19 313

MyStereo8	0.54 325	0.80 401	2.76 485	0.32 249	0.33 388	0.71 408	0.20 84	0.87 377	0.57 245	0.51 264	0.59 324	0.50 273	0.33 230	0.68 278	0.55 355	0.10 167	0.29 493	0.10 135	0.13 281	0.21 291	0.34 464

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

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

LoS	0.31 87	0.30 136	1.52 151	0.23 39	0.13 20	0.54 192	0.20 84	0.48 89	0.49 167	0.25 90	0.28 84	0.37 172	0.24 125	0.38 123	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.05 1	0.15 155	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 79	0.27 92	1.09 72	0.23 39	0.50 483	0.40 66	0.20 84	0.46 69	0.44 117	0.22 47	0.28 84	0.26 107	0.19 69	0.33 78	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.15 155	0.49 511

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 255	1.08 70	0.31 220	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 249	0.50 177	0.21 36	0.24 59	0.55 294	0.22 98	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 84	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 143	0.68 354	1.54 153	0.32 249	0.46 477	0.52 176	0.21 105	0.56 155	0.42 103	0.52 273	0.35 139	0.31 142	0.33 230	0.37 115	0.30 200	0.10 167	0.11 280	0.08 32	0.07 53	0.21 291	0.19 313

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 211	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.21 89	0.34 88	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.09 56

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FENet	0.44 206	0.30 136	2.42 421	0.32 249	0.17 112	0.58 256	0.22 126	0.77 288	0.59 263	0.47 214	0.42 178	0.55 294	0.38 267	0.49 206	0.47 320	0.12 284	0.09 189	0.12 256	0.11 210	0.13 114	0.16 259

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

HITNet	0.46 234	0.92 439	2.09 353	0.33 271	0.14 33	0.55 205	0.22 126	0.83 340	0.56 241	0.51 264	0.49 238	0.48 268	0.37 260	0.48 196	0.54 354	0.09 73	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.23 321	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.50 284	1.15 503	1.73 192	0.31 220	0.21 208	0.58 256	0.22 126	0.95 448	0.82 466	0.58 354	0.62 351	0.57 312	0.39 281	0.84 315	0.40 283	0.11 230	0.08 119	0.09 85	0.06 10	0.21 291	0.13 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 108	0.54 293	1.47 139	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.49 96	0.40 84	0.25 90	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.54 229	0.19 29	0.09 73	0.10 232	0.10 135	0.18 386	0.24 336	0.29 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 206	1.02 482	1.74 196	0.35 318	0.19 180	0.58 256	0.23 159	0.49 96	0.66 351	0.41 178	0.38 157	0.34 162	0.29 202	0.53 225	0.30 200	0.24 481	0.10 232	0.37 513	0.19 406	0.27 379	0.15 231

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

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

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

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

GMStereo	0.38 143	0.99 473	1.91 299	0.27 120	0.16 84	0.39 61	0.23 159	0.47 82	0.62 303	0.38 161	0.34 134	0.25 93	0.25 141	0.39 129	0.29 181	0.14 357	0.08 119	0.10 135	0.12 248	0.15 155	0.11 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 255	0.89 433	1.85 266	0.29 176	0.14 33	0.59 273	0.23 159	0.72 238	0.59 263	0.66 425	0.66 390	0.55 294	0.36 246	1.03 335	0.49 331	0.09 73	0.06 21	0.09 85	0.07 53	0.19 262	0.11 106

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

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

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

fffft	0.29 69	0.21 21	1.10 74	0.24 55	0.15 57	0.42 85	0.24 192	0.42 43	0.38 62	0.21 36	0.18 18	0.20 51	0.16 26	0.44 158	0.70 401	0.07 21	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.28 385	0.20 329
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 79	0.42 231	1.26 99	0.24 55	0.12 6	0.43 89	0.24 192	0.40 29	0.56 241	0.35 144	0.37 148	0.26 107	0.24 125	0.29 44	0.19 29	0.08 33	0.12 306	0.08 32	0.07 53	0.22 308	0.10 81

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

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

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

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

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

CASS	0.39 158	0.30 136	1.61 166	0.32 249	0.17 112	0.53 184	0.24 192	0.70 230	0.49 167	0.59 368	0.54 286	0.40 193	0.40 289	0.41 138	0.30 200	0.17 413	0.10 232	0.14 351	0.11 210	0.18 241	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 284	0.63 333	2.13 363	0.30 193	0.23 255	0.45 100	0.24 192	0.59 174	0.53 211	0.50 251	2.10 537	0.42 212	0.26 155	0.35 94	0.23 101	0.09 73	0.14 348	0.10 135	0.32 485	0.16 192	0.15 231

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

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

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

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

TestStereo	0.45 224	0.54 293	2.11 358	0.29 176	0.16 84	0.43 89	0.24 192	0.54 144	0.45 132	0.37 153	0.46 203	0.34 162	0.27 173	1.98 476	0.27 156	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.14 137	0.08 34

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.31 87	0.46 258	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 184	0.25 212	0.52 124	0.54 223	0.28 116	0.32 120	0.29 134	0.23 114	0.59 246	0.55 355	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.13 114	0.08 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4D-IteraStereo	0.44 206	0.96 457	2.63 464	0.27 120	0.30 348	0.45 100	0.25 212	0.52 124	0.50 177	0.40 169	0.31 114	0.40 193	0.19 69	0.35 94	0.32 223	0.09 73	0.06 21	0.12 256	0.11 210	0.19 262	0.30 440

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 128	0.21 21	1.70 182	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 49	0.57 336	0.67 393	0.33 156	0.24 125	0.32 68	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 255	0.82 410	1.85 266	0.30 193	0.27 315	0.64 354	0.26 234	0.74 253	0.55 230	0.48 232	0.53 274	0.63 337	0.41 300	0.88 322	0.38 264	0.15 376	0.10 232	0.17 419	0.17 373	0.18 241	0.15 231

StereoDRNet-Refined	0.50 284	0.41 224	1.50 148	0.33 271	0.21 208	0.68 393	0.26 234	0.81 327	0.68 362	0.67 429	0.68 401	0.73 402	0.42 317	1.10 341	0.59 374	0.11 230	0.08 119	0.14 351	0.14 309	0.25 349	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 439	1.06 487	2.09 353	0.47 449	0.36 417	0.78 448	0.26 234	0.98 466	1.34 532	0.61 386	2.07 535	0.64 346	0.61 429	0.83 313	0.71 404	0.31 505	0.14 348	0.15 381	0.12 248	0.60 520	0.21 341

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.16 84	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.54 229	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PFNet	0.60 370	0.33 161	2.47 435	0.41 403	0.55 496	0.62 326	0.27 259	0.61 186	0.63 315	0.61 386	0.56 307	0.45 236	0.32 226	1.88 466	1.14 466	0.28 499	0.09 189	0.12 256	0.16 354	0.26 369	0.20 329

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test1	0.41 171	0.39 212	2.29 398	0.38 376	0.26 301	0.44 95	0.28 276	0.63 196	0.51 185	0.40 169	0.32 120	0.26 107	0.26 155	0.46 179	0.22 89	0.09 73	0.21 452	0.10 135	0.09 111	0.39 474	0.15 231

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 337	0.92 439	2.36 412	0.38 376	0.37 428	0.60 285	0.28 276	0.82 334	0.62 303	0.62 397	0.55 296	0.72 398	0.45 339	1.00 331	0.43 300	0.15 376	0.11 280	0.14 351	0.14 309	0.15 155	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 206	0.38 203	1.79 242	0.34 302	0.20 194	0.57 238	0.28 276	0.92 418	0.69 371	0.52 273	0.55 296	0.61 330	0.33 230	0.48 196	0.39 275	0.17 413	0.08 119	0.17 419	0.11 210	0.18 241	0.12 143
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.59 364	1.43 531	2.96 505	0.40 396	0.22 235	0.58 256	0.28 276	0.91 409	0.73 415	0.57 336	0.63 363	0.60 328	0.41 300	0.74 297	0.35 248	0.11 230	0.08 119	0.10 135	0.07 53	0.43 490	0.17 277

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 411	0.34 174	2.23 388	0.26 104	0.19 180	0.67 381	0.29 300	1.26 532	0.69 371	0.72 451	0.70 420	0.78 425	0.42 317	3.77 560	0.41 289	0.13 314	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.12 84	0.11 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 164	0.58 308	1.75 202	0.36 337	0.30 348	0.45 100	0.30 308	0.72 238	0.59 263	0.31 129	0.43 180	0.32 150	0.23 114	0.35 94	0.29 181	0.10 167	0.20 443	0.10 135	0.08 80	0.40 479	0.11 106

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.64 393	0.65 344	1.62 167	0.46 444	0.25 286	0.67 381	0.30 308	0.93 426	0.77 446	0.59 368	0.57 315	0.77 421	0.38 267	2.78 541	0.44 306	0.23 473	0.24 469	0.28 491	0.26 451	0.27 379	0.39 490

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AANet_RVC	0.68 418	1.00 475	2.09 353	0.33 271	0.25 286	0.58 256	0.32 344	0.81 327	0.80 459	0.61 386	0.94 478	0.80 433	0.41 300	2.46 520	1.02 454	0.36 513	0.14 348	0.10 135	0.09 111	0.23 321	0.22 356

iinet-f	0.57 351	0.93 445	2.27 394	0.31 220	0.25 286	0.83 465	0.33 352	0.81 327	0.65 336	0.54 296	0.63 363	0.73 402	0.67 448	0.73 294	0.67 394	0.13 314	0.13 327	0.11 200	0.10 147	0.43 490	0.16 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DISCO	0.57 351	0.34 174	1.87 279	0.45 439	0.34 396	0.84 467	0.35 364	0.84 351	0.78 451	0.59 368	0.63 363	1.06 503	0.53 389	1.10 341	0.82 426	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.22 308	0.18 297

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet-RVC-Resample	0.67 411	1.16 508	3.16 525	0.37 360	0.29 337	0.62 326	0.38 386	0.86 368	0.63 315	0.51 264	0.50 246	0.57 312	0.45 339	1.57 404	0.49 331	0.24 481	0.32 505	0.23 472	0.19 406	0.27 379	0.62 524

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.53 320	0.30 136	2.34 406	0.38 376	0.34 396	0.58 256	0.42 404	0.47 82	0.61 285	0.51 264	1.00 488	0.43 216	0.28 188	1.57 404	0.82 426	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.10 53	0.08 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 467	0.94 447	2.42 421	0.59 500	0.45 471	1.90 543	0.46 432	0.99 478	0.72 400	0.64 416	0.84 457	0.91 470	0.73 463	1.80 445	1.00 448	0.27 495	0.19 432	0.23 472	0.31 479	0.24 336	0.22 356
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 448	0.98 469	2.39 416	0.46 444	0.35 409	0.81 459	0.46 432	1.00 486	1.00 501	0.80 472	0.69 410	0.88 464	0.74 468	1.32 366	1.20 474	0.24 481	0.16 391	0.23 472	0.20 416	0.41 482	0.33 460

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 481	1.00 475	3.49 541	0.63 507	0.40 446	0.70 406	0.52 452	0.86 368	0.84 472	0.52 273	0.59 324	0.70 391	0.54 392	2.35 505	2.23 527	0.17 413	0.27 490	0.19 445	0.28 459	0.22 308	0.36 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 427	0.35 181	2.72 477	0.56 489	0.62 514	1.08 510	0.53 456	0.85 358	0.44 117	0.93 498	0.92 473	1.24 520	0.68 451	0.64 261	1.01 452	0.10 167	0.19 432	0.10 135	0.48 521	0.14 137	0.38 484

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.70 427	0.54 293	2.88 496	0.36 337	0.29 337	0.62 326	0.54 460	0.97 462	0.87 478	0.76 463	0.92 473	0.94 479	0.80 475	1.84 455	0.57 367	0.18 425	0.19 432	0.17 419	0.16 354	0.22 308	0.25 401

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

ICVP	0.46 234	0.29 124	2.41 419	0.33 271	0.22 235	0.59 273	0.55 463	0.75 264	0.50 177	0.44 194	0.60 339	0.49 270	0.35 240	0.53 225	0.37 257	0.16 397	0.16 391	0.14 351	0.11 210	0.15 155	0.15 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 436	0.41 224	1.59 160	0.40 396	0.45 471	1.06 503	0.55 463	0.98 466	0.71 390	0.88 489	0.97 483	0.82 441	0.88 491	1.68 421	0.94 436	0.32 506	0.26 484	0.32 503	0.27 456	0.34 434	0.30 440

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

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

ACRE	0.56 345	1.14 499	2.77 487	0.76 519	0.28 329	0.60 285	0.56 468	0.76 277	0.58 256	0.55 314	0.62 351	0.41 199	0.29 202	0.44 158	0.39 275	0.11 230	0.19 432	0.13 315	0.14 309	0.36 450	0.18 297

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 524	0.54 293	2.50 442	0.47 449	0.41 453	1.12 512	0.60 478	1.10 517	1.27 528	2.23 555	2.87 555	3.67 557	3.12 563	2.39 512	1.69 504	0.30 503	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.35 445	0.38 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLG	0.69 423	0.84 416	2.43 425	0.35 318	0.21 208	1.65 536	0.61 482	1.36 536	0.58 256	1.39 537	0.51 250	0.37 172	0.87 487	1.41 377	0.36 251	0.09 73	0.07 41	0.14 351	0.12 248	0.32 417	0.11 106

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

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

GANetREF_RVC	0.75 454	1.15 503	2.46 430	0.47 449	0.26 301	0.83 465	0.61 482	0.97 462	0.89 486	0.62 397	0.61 346	0.72 398	0.59 416	2.42 515	0.55 355	0.32 506	0.25 482	0.36 509	0.24 436	0.39 474	0.31 448
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ADCPNet	0.99 499	0.99 473	3.93 551	0.37 360	0.68 519	1.36 522	0.62 486	0.87 377	0.76 441	0.78 469	0.81 448	1.08 505	1.18 517	1.14 350	2.49 534	0.21 457	0.69 548	0.21 462	0.95 556	0.29 390	0.37 481

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 515	0.95 454	2.54 451	0.58 495	0.55 496	0.78 448	0.63 488	1.00 486	1.08 512	1.03 507	4.07 567	1.48 531	1.22 518	2.88 545	1.27 481	0.50 522	0.46 525	0.54 526	0.62 540	0.50 507	0.63 526
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 540	0.58 308	2.80 491	0.44 425	0.39 437	2.05 551	0.66 491	1.90 554	1.84 553	2.79 565	2.97 559	4.41 564	3.07 561	2.65 533	2.30 530	0.29 500	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.32 417	0.38 484

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

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

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

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

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

NCCL2	0.65 402	0.94 447	1.96 327	0.43 418	0.30 348	0.71 408	0.68 497	0.84 351	0.65 336	0.70 444	0.60 339	0.86 458	0.54 392	1.56 400	0.57 367	0.20 450	0.16 391	0.67 533	0.25 443	0.22 308	0.24 392

SPS-STEREO	1.07 508	1.13 497	2.88 496	0.65 511	0.69 520	0.99 493	0.68 497	1.05 510	0.87 478	1.36 533	1.23 507	1.46 530	0.94 498	1.87 458	1.72 506	0.66 533	0.61 538	0.58 527	0.57 535	0.65 522	0.77 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 574	1.67 544	60.57 596	0.34 302	0.30 348	0.77 443	0.69 499	0.74 253	4.41 566	19.22 587	2.15 539	1.62 536	7.97 575	1.81 448	8.96 575	0.44 517	2.08 572	0.18 439	0.19 406	0.38 465	4.62 577

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

MeshStereo	1.21 518	1.15 503	3.01 512	0.34 302	0.28 329	1.10 511	0.69 499	1.35 535	1.01 503	2.71 563	2.41 546	2.96 551	1.45 534	2.80 543	1.40 491	0.22 470	0.22 458	0.22 465	0.19 406	0.50 507	0.26 411
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
S-Stereo	0.80 469	0.69 358	3.89 548	0.39 386	0.37 428	0.69 399	0.70 502	0.94 435	0.98 500	0.62 397	0.91 471	0.83 443	0.60 420	2.37 506	0.66 391	0.18 425	0.21 452	0.17 419	0.18 386	0.30 401	0.35 466

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 436	0.76 380	2.64 466	0.33 271	0.20 194	0.78 448	0.79 512	0.98 466	0.78 451	0.85 488	0.71 424	0.86 458	1.10 513	1.46 384	0.62 381	0.18 425	0.20 443	0.21 462	0.19 406	0.25 349	0.33 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 507	1.36 530	2.98 509	0.42 414	0.36 417	0.96 490	0.81 516	1.06 511	1.12 518	1.25 527	0.97 483	1.08 505	0.90 493	1.25 363	4.86 565	0.21 457	0.21 452	0.22 465	0.23 434	0.36 450	0.38 484

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 469	0.65 344	2.21 380	1.19 547	0.48 481	0.74 425	1.25 545	0.89 392	1.53 541	0.89 491	0.71 424	0.96 482	0.56 401	1.83 450	0.96 439	0.18 425	0.16 391	0.19 445	0.16 354	0.26 369	0.29 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 568	1.97 564	5.27 562	1.71 558	1.47 559	1.96 546	1.28 546	3.19 566	17.33 587	2.12 549	15.91 582	9.18 576	1.57 540	8.42 574	1.98 515	1.52 562	1.26 564	1.67 567	1.19 562	1.67 559	1.40 562

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

SGM-Forest	1.04 506	0.42 231	3.59 544	0.41 403	0.32 375	1.05 502	1.32 548	0.94 435	0.83 469	1.16 517	2.23 543	1.03 496	1.39 531	2.49 523	2.35 531	0.21 457	0.21 452	0.20 454	0.19 406	0.23 321	0.32 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.64 575	2.86 574	5.05 560	7.01 577	3.97 571	2.18 555	1.34 549	3.37 571	4.05 565	13.17 581	10.58 574	10.73 578	16.52 584	8.45 575	10.51 579	10.48 584	9.72 586	5.59 580	13.46 585	6.84 580	6.83 580

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

SGM_RVC	1.89 547	0.92 439	2.50 442	0.96 537	0.93 537	1.63 534	1.37 550	1.52 544	12.43 576	1.85 546	1.69 528	2.40 547	1.74 545	2.81 544	1.71 505	0.53 523	0.47 528	0.42 518	0.47 520	0.74 528	0.74 530
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 479	0.81 406	2.40 418	0.61 505	0.18 148	1.48 526	1.39 552	1.60 546	0.74 419	1.94 547	0.85 461	0.73 402	1.68 542	0.87 321	0.31 212	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.32 485	0.25 349	0.12 143

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCL	0.99 499	0.79 399	2.43 425	0.39 386	0.32 375	1.50 528	1.90 560	0.92 418	0.97 497	1.26 530	1.27 509	1.00 491	1.42 533	1.14 350	3.31 549	0.17 413	0.14 348	0.22 465	0.21 422	0.30 401	0.22 356

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

ELAS	1.39 532	0.79 399	2.86 494	0.53 477	0.50 483	2.81 561	2.20 563	1.61 547	1.50 540	2.28 557	2.35 544	1.82 538	2.13 550	1.73 429	2.22 526	0.35 511	0.37 511	0.35 507	0.35 495	0.49 505	0.47 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 552	0.50 279	1.93 305	1.80 560	2.56 568	10.86 577	2.30 564	1.22 527	0.80 459	0.62 397	1.16 504	1.13 512	0.56 401	16.09 585	1.18 471	0.20 450	0.09 189	0.43 520	1.62 567	0.94 539	1.58 566

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

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

ELAS_RVC	1.37 531	0.78 397	3.21 531	0.55 487	0.50 483	1.49 527	2.48 567	1.48 541	1.71 547	2.13 552	2.09 536	2.07 542	2.56 556	1.90 468	2.02 517	0.35 511	0.36 509	0.37 513	0.34 492	0.49 505	0.47 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 546	1.43 531	3.81 546	0.87 528	1.01 542	2.38 558	2.53 568	1.36 536	1.75 548	2.92 566	3.22 562	2.65 549	2.93 558	2.22 501	3.10 545	0.72 536	0.69 548	0.63 531	0.62 540	0.77 532	0.98 546

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 586

Low-res two-view benchmark