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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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_0080	0.27 53	0.38 203	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 259	0.54 144	0.44 117	0.24 71	0.26 73	0.27 118	0.22 98	0.29 44	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.10 135	0.10 147	0.15 155	0.11 106

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.16 84	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.54 229	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.60 285	0.29 300	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.47 190	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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