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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 89	0.33 162	1.43 132	0.25 75	0.17 113	0.31 20	0.20 86	0.78 305	0.41 96	0.30 126	0.30 105	0.21 61	0.16 28	0.33 80	0.18 18	0.15 378	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.11 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 147	0.35 411	0.47 126	0.21 107	0.43 53	0.28 7	0.26 106	0.25 68	0.22 64	0.38 269	0.30 54	0.18 18	0.09 74	0.35 508	0.09 87	0.36 504	0.23 322	0.25 402

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

SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 237	0.28 10	0.23 161	0.72 240	0.35 34	0.19 24	0.30 105	0.24 85	0.20 80	0.64 263	0.19 30	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.34 436	0.29 431

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

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

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

WCG-NET	0.30 81	0.42 233	1.26 101	0.24 57	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 31	0.56 243	0.35 146	0.37 150	0.26 109	0.24 127	0.29 46	0.19 30	0.08 34	0.12 307	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.10 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 61	0.31 147	1.20 91	0.28 147	0.11 1	0.47 126	0.19 67	0.44 61	0.44 119	0.38 163	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.29 46	0.19 30	0.10 168	0.06 21	0.15 383	0.12 249	0.16 193	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.55 235	0.19 30	0.09 74	0.11 281	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.54 231	0.19 30	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
SM2	0.22 30	0.34 175	0.80 45	0.21 8	0.17 113	0.42 85	0.15 25	0.35 10	0.32 15	0.19 24	0.15 12	0.14 13	0.15 22	0.28 33	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.07 53	0.09 39	0.09 56

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 30	0.15 58	0.39 61	0.19 67	0.47 84	0.36 51	0.21 38	0.22 46	0.13 3	0.17 35	0.33 80	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MGS-Stereo	0.32 95	0.34 175	1.70 184	0.25 75	0.14 34	0.40 66	0.22 128	0.38 22	0.43 115	0.24 73	0.51 252	0.25 95	0.18 53	0.31 61	0.20 52	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.08 81	0.47 503	0.08 34

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

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

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

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

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

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 8	0.15 58	0.39 61	0.13 9	0.39 29	0.33 23	0.22 49	0.21 35	0.13 3	0.20 80	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 5	0.14 34	0.40 66	0.18 58	0.47 84	0.36 51	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.19 71	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.30 81	0.27 92	1.09 74	0.23 41	0.50 485	0.40 66	0.20 86	0.46 71	0.44 119	0.22 49	0.28 86	0.26 109	0.19 71	0.33 80	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.49 513

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

CREStereo	0.28 61	0.30 136	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 207	0.17 44	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.10 54	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 8	0.16 85	0.43 90	0.16 36	0.44 61	0.35 34	0.22 49	0.20 28	0.14 13	0.20 80	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.41 73	0.15 25	0.46 71	0.35 34	0.26 106	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.31 61	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.14 17	0.43 53	0.33 23	0.21 38	0.24 61	0.14 13	0.18 53	0.34 90	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

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

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

test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 546	0.53 186	0.23 161	0.75 266	0.50 179	0.57 338	0.29 92	0.25 95	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.76 542	0.31 500	0.08 34	0.07 53	1.68 562	0.50 516

testlalala2	0.44 208	0.28 114	2.59 461	0.64 510	0.56 500	0.57 240	0.20 86	0.78 305	0.52 194	0.40 171	0.39 167	0.45 238	0.21 91	0.27 25	0.22 91	0.09 74	0.10 233	0.08 34	0.29 464	0.12 85	0.10 82

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

testlalala	0.36 130	0.30 136	1.77 219	0.28 147	0.33 390	0.60 287	0.22 128	0.55 150	0.51 187	0.55 316	0.35 141	0.31 144	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.10 168	0.13 328	0.09 87	0.24 437	0.08 19	0.07 7

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

sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

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

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 89	0.30 136	1.52 153	0.23 41	0.13 20	0.54 194	0.20 86	0.48 91	0.49 169	0.25 92	0.28 86	0.37 174	0.24 127	0.38 125	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 195	0.23 257	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 213	0.50 253	2.10 539	0.42 214	0.26 157	0.35 96	0.23 103	0.09 74	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.16 193	0.15 232

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.42 45	0.34 28	0.23 66	0.27 79	0.14 13	0.18 53	0.33 80	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.23 38	0.32 154	0.52 4	0.28 147	0.17 113	0.37 48	0.20 86	0.38 22	0.24 2	0.24 73	0.20 28	0.21 61	0.17 35	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.17 215	0.12 144

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

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

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

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

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

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

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

CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 154	2.20 381	0.27 122	0.44 465	0.52 178	0.19 67	0.76 279	0.48 163	0.43 190	0.36 147	0.54 292	0.26 157	0.33 80	0.25 139	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.09 56

GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 196	0.52 178	0.22 128	0.56 157	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 33	0.31 221	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.14 349	0.08 34	0.28 460	0.14 138	0.20 330

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 81	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 113	0.19 2	0.21 107	0.73 251	0.50 179	0.21 38	0.24 61	0.55 296	0.22 100	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.12 85	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 147	0.15 58	0.52 178	0.20 86	0.54 146	0.46 143	0.37 155	0.43 182	0.41 201	0.23 116	0.36 108	0.26 148	0.09 74	0.15 375	0.12 258	0.11 211	0.41 484	0.37 483

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 124	1.74 198	0.24 57	0.16 85	0.54 194	0.15 25	0.40 31	0.55 232	0.37 155	0.51 252	0.24 85	0.19 71	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.30 474	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 162	1.92 304	0.27 122	0.41 455	0.48 134	0.19 67	0.59 176	0.46 143	0.43 190	0.39 167	0.57 314	0.26 157	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.31 480	0.11 74	0.09 56

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

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

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

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

riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 196	0.48 134	0.20 86	0.66 209	0.46 143	0.36 151	0.34 136	0.69 383	0.45 341	0.39 131	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.08 81	0.13 115	0.16 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.60 287	0.29 302	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 270	0.72 416	0.31 323	0.74 255	0.55 232	0.35 146	0.40 172	0.33 158	0.29 204	0.44 160	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.17 278

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 8	0.13 20	0.27 8	0.12 5	0.37 17	0.26 4	0.21 38	0.19 23	0.15 28	0.12 5	0.47 192	0.29 183	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 144

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

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

AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 430	0.50 149	0.23 161	0.79 321	0.70 382	0.33 142	0.53 276	0.27 120	0.22 100	0.67 277	0.29 183	0.73 539	0.08 120	0.13 317	0.17 374	0.17 215	0.18 298

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 122	0.16 85	0.39 61	0.23 161	0.47 84	0.62 305	0.38 163	0.34 136	0.25 95	0.25 143	0.39 131	0.29 183	0.14 359	0.08 120	0.10 137	0.12 249	0.15 156	0.11 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 182	0.45 101	0.35 366	0.69 225	0.65 338	0.37 155	0.37 150	0.40 195	0.31 221	0.44 160	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 387	0.15 156	0.15 232

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

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

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

CASS	0.39 160	0.30 136	1.61 168	0.32 251	0.17 113	0.53 186	0.24 194	0.70 232	0.49 169	0.59 370	0.54 288	0.40 195	0.40 291	0.41 140	0.30 202	0.17 415	0.10 233	0.14 353	0.11 211	0.18 242	0.17 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 147	0.15 58	0.45 101	0.26 236	0.76 279	0.52 194	0.39 169	0.41 176	0.46 251	0.36 248	0.96 328	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 175	1.50 150	0.27 122	0.18 150	0.63 345	0.17 44	0.92 420	0.53 213	0.49 246	0.48 223	0.30 141	0.30 212	0.39 131	0.30 202	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.12 144
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.56 403	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.13 317	0.10 148	0.18 242	0.15 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 106	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.09 190	0.16 402	0.10 148	0.17 215	0.14 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Prome-Stereo	0.49 275	0.30 136	1.76 210	0.60 506	0.23 257	0.63 345	0.42 406	0.62 192	0.60 270	0.59 370	1.03 495	0.43 218	0.72 462	0.60 254	0.33 235	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.43 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 236	0.29 124	2.41 421	0.33 273	0.22 237	0.59 275	0.55 465	0.75 266	0.50 179	0.44 196	0.60 341	0.49 272	0.35 242	0.53 227	0.37 259	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.15 232
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 287	0.25 214	0.97 464	0.88 484	0.59 370	0.70 422	0.63 339	0.55 399	0.66 276	0.37 259	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 310	0.21 292	0.23 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 196	0.57 240	0.28 278	0.92 420	0.69 373	0.52 275	0.55 298	0.61 332	0.33 232	0.48 198	0.39 277	0.17 415	0.08 120	0.17 421	0.11 211	0.18 242	0.12 144
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Anonymous_2	0.74 453	0.32 154	1.65 171	0.33 273	0.30 350	0.67 383	0.32 346	0.69 225	0.46 143	0.48 234	0.41 176	0.84 450	0.58 415	0.51 217	0.40 285	0.32 508	0.38 514	1.43 563	3.69 579	0.80 536	0.27 419

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

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

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

DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 178	0.26 303	0.63 345	0.31 323	0.80 325	0.48 163	0.61 388	0.55 298	0.66 360	0.38 269	0.98 330	0.40 285	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.23 322	0.17 278

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 175	2.23 390	0.26 106	0.19 182	0.67 383	0.29 302	1.26 534	0.69 373	0.72 453	0.70 422	0.78 427	0.42 319	3.77 562	0.41 291	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.11 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 124	2.49 440	0.29 178	0.22 237	0.53 186	0.52 454	0.58 168	0.49 169	0.69 440	0.46 205	0.79 432	0.48 372	0.53 227	0.42 293	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.20 278	0.20 330

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 430	0.60 287	0.28 278	0.82 336	0.62 305	0.62 399	0.55 298	0.72 400	0.45 341	1.00 333	0.43 302	0.15 378	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.15 156	0.16 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 369	0.49 141	0.19 67	0.75 266	0.66 353	0.63 408	0.71 426	0.67 369	0.39 283	0.58 242	0.44 308	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 417	0.21 292	0.25 402

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 34	0.55 207	0.22 128	0.83 342	0.56 243	0.51 266	0.49 240	0.48 270	0.37 262	0.48 198	0.54 356	0.09 74	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
xyz-stereo-finetune	0.31 89	0.46 260	0.79 44	0.21 8	0.12 6	0.53 186	0.25 214	0.52 126	0.54 225	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 116	0.59 248	0.55 357	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.08 34

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 467	0.61 484	0.97 464	0.89 488	0.62 399	0.61 348	0.72 400	0.59 418	2.42 517	0.55 357	0.32 508	0.25 483	0.36 511	0.24 437	0.39 476	0.31 449
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 288	0.64 356	0.34 358	0.83 342	0.65 338	0.60 379	0.63 365	0.81 438	0.48 372	1.85 459	0.56 365	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.16 193	0.16 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 210	0.68 395	0.26 236	0.81 329	0.68 364	0.67 431	0.68 403	0.73 404	0.42 319	1.10 343	0.59 376	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.14 310	0.25 351	0.21 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.29 71	0.26 86	1.03 67	0.25 75	0.14 34	0.46 120	0.22 128	0.36 14	0.38 64	0.23 66	0.23 52	0.21 61	0.18 53	0.45 172	0.60 378	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.20 278	0.20 330

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 196	0.78 450	0.79 514	0.98 468	0.78 453	0.85 490	0.71 426	0.86 460	1.10 515	1.46 386	0.62 383	0.18 427	0.20 444	0.21 464	0.19 407	0.25 351	0.33 461
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 492	0.72 416	0.39 393	0.87 379	0.72 402	0.58 356	0.68 403	0.63 339	0.46 355	1.70 426	0.63 385	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 387	0.38 467	0.27 419

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 465	0.60 287	0.51 451	0.76 279	0.80 461	0.77 469	0.67 395	0.87 462	0.61 431	2.40 515	0.67 396	0.32 508	0.35 508	0.36 511	0.41 515	0.45 501	0.39 492

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

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

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

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

fffft	0.29 71	0.21 21	1.10 76	0.24 57	0.15 58	0.42 85	0.24 194	0.42 45	0.38 64	0.21 38	0.18 19	0.20 53	0.16 28	0.44 160	0.70 403	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.28 387	0.20 330
1: 1. 1
ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 237	0.72 416	0.44 424	0.94 437	0.74 421	0.63 408	0.54 288	0.81 438	0.47 363	0.77 307	0.70 403	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.30 403	0.30 441

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 439	1.47 527	0.95 526	0.95 450	0.91 491	0.84 487	0.94 480	1.05 503	0.60 422	2.95 548	0.72 410	0.41 517	0.72 554	0.32 505	0.55 530	0.74 530	1.22 560

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

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

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

UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 507	0.78 450	0.38 388	0.90 400	0.70 382	0.61 388	0.69 412	1.01 494	0.67 450	1.02 335	0.73 413	0.45 521	0.34 507	0.87 541	0.51 527	0.67 526	0.46 508

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 328	0.28 278	0.83 342	0.71 392	0.76 465	0.74 436	0.91 472	0.85 485	1.83 452	0.81 427	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.11 74	0.12 144

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 483	0.74 427	1.25 547	0.89 394	1.53 543	0.89 493	0.71 426	0.96 484	0.56 403	1.83 452	0.96 441	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 355	0.26 371	0.29 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
zero-FE	0.80 471	0.27 92	8.23 572	0.49 461	0.98 540	0.33 28	0.20 86	0.48 91	1.28 531	0.17 12	0.20 28	0.77 423	0.22 100	0.60 254	0.97 442	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.10 148	0.33 428	0.14 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 455	0.86 475	0.43 413	0.94 437	0.82 468	0.62 399	0.53 276	0.91 472	0.60 422	2.70 539	1.00 450	0.14 359	0.11 281	0.16 402	0.14 310	0.25 351	0.27 419

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 514	1.07 510	0.43 413	0.84 353	0.49 169	0.90 495	0.91 473	1.23 521	0.77 475	0.65 273	1.10 463	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.49 524	0.15 156	0.38 486

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 416	0.41 402	0.93 428	1.11 519	1.00 506	1.28 512	0.75 416	0.57 409	1.87 460	1.18 473	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.26 371	0.21 342

CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 237	0.74 427	0.47 442	0.96 455	0.76 443	1.04 511	0.96 483	0.88 466	0.93 497	2.06 487	1.19 475	0.22 472	0.24 470	0.27 490	0.25 444	0.25 351	0.28 425

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 498	0.78 450	0.63 490	1.00 488	1.08 514	1.03 509	4.07 569	1.48 533	1.22 520	2.88 547	1.27 483	0.50 524	0.46 527	0.54 528	0.62 542	0.50 509	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 485	0.99 495	0.56 470	1.15 527	1.64 546	1.41 540	1.41 523	1.11 513	1.13 518	1.35 371	1.31 485	0.26 492	0.28 493	0.28 493	0.26 452	0.37 460	0.49 513

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

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

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

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

Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 517	0.77 445	0.55 465	0.98 468	0.97 499	0.61 388	1.03 495	0.65 353	1.05 510	0.79 312	1.38 490	0.44 519	0.46 527	0.51 527	0.58 539	0.65 524	0.47 509

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

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

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

MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 513	0.69 501	1.35 537	1.01 505	2.71 565	2.41 548	2.96 553	1.45 536	2.80 545	1.40 493	0.22 472	0.22 459	0.22 467	0.19 407	0.50 509	0.26 412
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 567	1.63 536	1.03 535	2.34 561	2.81 564	1.25 529	2.89 558	4.24 564	1.29 522	2.79 544	1.44 495	2.85 574	0.91 561	1.18 553	1.46 568	1.23 551	1.10 557

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 455	1.12 514	0.60 480	1.10 519	1.27 530	2.23 557	2.87 557	3.67 559	3.12 565	2.39 514	1.69 506	0.30 505	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.35 447	0.38 486
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 539	1.63 536	1.37 552	1.52 546	12.43 578	1.85 548	1.69 530	2.40 549	1.74 547	2.81 546	1.71 507	0.53 525	0.47 530	0.42 520	0.47 521	0.74 530	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 522	0.99 495	0.68 499	1.05 512	0.87 480	1.36 535	1.23 509	1.46 532	0.94 500	1.87 460	1.72 508	0.66 535	0.61 540	0.58 529	0.57 537	0.65 524	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 519	2.03 552	0.72 508	0.76 279	0.67 362	1.14 518	2.56 551	1.30 527	1.02 507	1.48 394	1.74 509	0.25 488	0.24 470	0.24 481	0.26 452	0.37 460	0.31 449

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

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

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

WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 398	1.17 520	0.71 505	0.93 428	0.94 495	1.74 547	2.63 554	3.09 555	1.71 546	1.70 426	1.84 513	0.26 492	0.21 453	0.20 456	0.21 423	0.28 387	0.43 503

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 485	1.49 529	2.48 569	1.48 543	1.71 549	2.13 554	2.09 538	2.07 544	2.56 558	1.90 470	2.02 519	0.35 513	0.36 510	0.37 515	0.34 493	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 485	2.81 563	2.20 565	1.61 549	1.50 542	2.28 559	2.35 546	1.82 540	2.13 552	1.73 431	2.22 528	0.35 513	0.37 512	0.35 509	0.35 496	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 448	0.70 408	0.52 454	0.86 370	0.84 474	0.52 275	0.59 326	0.70 393	0.54 394	2.35 507	2.23 529	0.17 415	0.27 491	0.19 447	0.28 460	0.22 309	0.36 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 75	0.16 85	0.58 258	2.74 571	0.59 176	0.51 187	0.62 399	1.62 528	0.97 487	1.80 548	1.69 425	2.25 530	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.11 107

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

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

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 377	1.05 504	1.32 550	0.94 437	0.83 471	1.16 519	2.23 545	1.03 498	1.39 533	2.49 525	2.35 533	0.21 459	0.21 453	0.20 456	0.19 407	0.23 322	0.32 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 507	1.57 533	1.09 538	1.39 541	1.22 526	0.84 487	1.01 491	1.25 523	1.12 517	3.19 553	2.36 534	0.45 521	0.47 530	0.38 517	0.34 493	0.59 519	0.57 521

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

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

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

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

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

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

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

SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 542	0.85 520	1.10 519	2.49 562	1.16 519	1.83 533	1.72 539	1.50 539	2.37 508	2.84 542	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.32 419	0.32 454

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark