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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

2.25w	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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

GCAP-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 255	1.08 70	0.31 220	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 249	0.50 177	0.21 36	0.24 59	0.55 294	0.22 98	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 84	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 128	0.21 21	1.70 182	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 49	0.57 336	0.67 393	0.33 156	0.24 125	0.32 68	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 337	0.92 439	2.36 412	0.38 376	0.37 428	0.60 285	0.28 276	0.82 334	0.62 303	0.62 397	0.55 296	0.72 398	0.45 339	1.00 331	0.43 300	0.15 376	0.11 280	0.14 351	0.14 309	0.15 155	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet	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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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