Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 39	0.24 24	0.14 1	0.10 43	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 11	0.12 26	0.09 17	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.07 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 1	0.09 17	0.19 4	0.18 30	0.09 11	0.13 13	0.09 2	0.17 6	0.13 7	0.10 8	0.08 6	0.09 17	0.09 19	0.16 11	0.12 10	0.08 178	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.08 62

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 30	0.10 43	0.12 8	0.13 40	0.18 9	0.14 11	0.10 8	0.07 3	0.08 1	0.08 7	0.17 23	0.11 1	0.06 24	0.08 183	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 17	0.22 17	0.18 30	0.10 43	0.12 8	0.13 40	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 32	0.11 1	0.06 24	0.10 255	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 4	0.22 17	0.19 59	0.10 43	0.16 44	0.11 17	0.18 9	0.13 7	0.11 11	0.07 3	0.10 29	0.08 7	0.14 3	0.12 10	0.07 64	0.09 223	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.08 62

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 17	0.26 39	0.18 30	0.11 71	0.15 24	0.11 17	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 29	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 24	0.15 376	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 4	0.26 39	0.19 59	0.09 11	0.15 24	0.11 17	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 29	0.08 7	0.18 32	0.12 10	0.06 24	0.16 389	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 39	0.21 12	0.18 30	0.09 11	0.21 160	0.14 60	0.14 3	0.17 22	0.11 11	0.10 11	0.09 17	0.08 7	0.21 76	0.12 10	0.06 24	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.06 6

asd	0.12 9	0.10 39	0.23 21	0.18 30	0.10 43	0.15 24	0.10 8	0.20 18	0.14 11	0.13 33	0.12 26	0.09 17	0.11 64	0.21 76	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

3.75w	0.12 9	0.10 39	0.21 12	0.17 9	0.11 71	0.18 86	0.12 25	0.24 57	0.15 14	0.13 33	0.12 26	0.08 1	0.10 41	0.18 32	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 71	0.21 12	0.17 9	0.09 11	0.17 61	0.09 2	0.23 40	0.17 22	0.14 53	0.13 36	0.10 29	0.11 64	0.22 96	0.13 38	0.05 1	0.11 287	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 71	0.16 44	0.13 40	0.22 33	0.17 22	0.12 22	0.15 70	0.09 17	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 24	0.10 255	0.06 24	0.07 122	0.05 3	0.08 62

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 17	0.29 57	0.21 132	0.12 108	0.16 44	0.11 17	0.17 6	0.12 3	0.11 11	0.08 6	0.11 45	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 178	0.13 327	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.09 104

LG-G_1	0.12 9	0.08 4	0.28 55	0.20 99	0.09 11	0.21 160	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 11	0.10 11	0.11 45	0.10 41	0.22 96	0.11 1	0.07 64	0.09 223	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.12 252

LG-G	0.12 9	0.08 4	0.28 55	0.20 99	0.09 11	0.21 160	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 11	0.10 11	0.11 45	0.10 41	0.22 96	0.11 1	0.07 64	0.09 223	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.12 252

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 4	0.18 2	0.17 9	0.07 1	0.17 61	0.13 40	0.19 16	0.17 22	0.12 22	0.13 36	0.11 45	0.12 90	0.19 46	0.12 10	0.08 178	0.04 1	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.05 1

Monster-pub-eth3d	0.13 17	0.09 17	0.20 6	0.17 9	0.09 11	0.15 24	0.12 25	0.25 73	0.20 55	0.09 1	0.11 16	0.08 1	0.07 2	0.19 46	0.13 38	0.05 1	0.24 491	0.05 1	0.09 279	0.05 3	0.13 279

Monster-pub-mixall	0.13 17	0.07 1	0.20 6	0.17 9	0.08 4	0.11 3	0.09 2	0.21 25	0.13 7	0.12 22	0.11 16	0.08 1	0.08 7	0.27 180	0.13 38	0.07 64	0.35 538	0.05 1	0.06 58	0.05 3	0.09 104

AdaDepth	0.13 17	0.10 39	0.32 81	0.20 99	0.11 71	0.19 103	0.13 40	0.16 4	0.16 19	0.10 8	0.10 11	0.10 29	0.09 19	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.11 287	0.06 24	0.06 58	0.05 3	0.11 202

asda	0.13 17	0.11 71	0.24 24	0.18 30	0.10 43	0.14 15	0.12 25	0.25 73	0.17 22	0.12 22	0.11 16	0.08 1	0.11 64	0.21 76	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 202

qwe	0.13 17	0.10 39	0.24 24	0.17 9	0.11 71	0.15 24	0.12 25	0.26 80	0.18 34	0.14 53	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.23 119	0.13 38	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 58	0.05 3	0.09 104

2.25w	0.13 17	0.10 39	0.24 24	0.17 9	0.09 11	0.15 24	0.10 8	0.20 18	0.19 45	0.14 53	0.18 98	0.09 17	0.10 41	0.23 119	0.15 112	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.08 196	0.05 3	0.12 252

4.25_new	0.13 17	0.12 119	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.17 61	0.12 25	0.22 33	0.15 14	0.13 33	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 58	0.05 3	0.11 202

4.5w_new	0.13 17	0.12 119	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.17 61	0.12 25	0.22 33	0.15 14	0.13 33	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 58	0.05 3	0.11 202

4.5_new	0.13 17	0.12 119	0.24 24	0.17 9	0.10 43	0.14 15	0.12 25	0.22 33	0.17 22	0.13 33	0.13 36	0.08 1	0.09 19	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 58	0.06 37	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 119	0.24 24	0.17 9	0.10 43	0.14 15	0.12 25	0.22 33	0.17 22	0.13 33	0.13 36	0.08 1	0.09 19	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 58	0.06 37	0.09 104

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 119	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.17 61	0.12 25	0.22 33	0.15 14	0.13 33	0.13 36	0.09 17	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 58	0.05 3	0.11 202

4w-stereo	0.13 17	0.11 71	0.31 72	0.17 9	0.10 43	0.15 24	0.10 8	0.20 18	0.14 11	0.13 33	0.12 26	0.08 1	0.12 90	0.23 119	0.13 38	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.08 196	0.05 3	0.15 322

2.5w	0.13 17	0.10 39	0.23 21	0.18 30	0.09 11	0.15 24	0.15 83	0.21 25	0.16 19	0.12 22	0.13 36	0.10 29	0.09 19	0.21 76	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 122	0.05 3	0.12 252

2.75w_new	0.13 17	0.10 39	0.25 33	0.16 5	0.09 11	0.15 24	0.12 25	0.26 80	0.18 34	0.14 53	0.13 36	0.08 1	0.11 64	0.22 96	0.15 112	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 122	0.05 3	0.10 164

3.25w_new	0.13 17	0.09 17	0.24 24	0.17 9	0.09 11	0.18 86	0.10 8	0.23 40	0.18 34	0.15 71	0.13 36	0.10 29	0.11 64	0.20 66	0.13 38	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 58	0.04 1	0.11 202

3.25w	0.13 17	0.09 17	0.24 24	0.17 9	0.09 11	0.18 86	0.10 8	0.23 40	0.18 34	0.15 71	0.13 36	0.10 29	0.11 64	0.20 66	0.13 38	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 58	0.04 1	0.11 202

2w_stereo	0.13 17	0.11 71	0.21 12	0.18 30	0.09 11	0.17 61	0.14 60	0.29 112	0.20 55	0.15 71	0.14 65	0.08 1	0.11 64	0.15 6	0.13 38	0.05 1	0.12 307	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

1w_stereo	0.13 17	0.09 17	0.17 1	0.19 59	0.10 43	0.16 44	0.15 83	0.27 87	0.22 82	0.14 53	0.16 75	0.08 1	0.12 90	0.19 46	0.14 76	0.05 1	0.10 255	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsterstereo	0.13 17	0.10 39	0.20 6	0.19 59	0.12 108	0.14 15	0.12 25	0.26 80	0.18 34	0.14 53	0.16 75	0.08 1	0.09 19	0.22 96	0.14 76	0.05 1	0.16 389	0.06 24	0.09 279	0.06 37	0.07 19

monsters	0.13 17	0.10 39	0.20 6	0.18 30	0.13 157	0.15 24	0.11 17	0.24 57	0.16 19	0.15 71	0.13 36	0.08 1	0.09 19	0.23 119	0.12 10	0.06 24	0.15 376	0.05 1	0.08 196	0.05 3	0.09 104

111111	0.13 17	0.08 4	0.20 6	0.20 99	0.13 157	0.13 13	0.10 8	0.23 40	0.17 22	0.11 11	0.13 36	0.12 55	0.08 7	0.19 46	0.12 10	0.07 64	0.16 389	0.06 24	0.04 1	0.08 155	0.16 338

S2M2_L	0.13 17	0.12 119	0.26 39	0.17 9	0.12 108	0.12 8	0.07 1	0.18 9	0.21 74	0.12 22	0.15 70	0.14 89	0.12 90	0.16 11	0.15 112	0.13 417	0.09 223	0.09 234	0.10 334	0.11 341	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 230	0.21 12	0.27 393	0.09 11	0.15 24	0.13 40	0.23 40	0.21 74	0.12 22	0.11 16	0.10 29	0.13 119	0.22 96	0.13 38	0.07 64	0.05 4	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.07 19

FoundationStereo	0.13 17	0.08 4	0.18 2	0.29 438	0.30 502	0.12 8	0.13 40	0.12 1	0.18 34	0.09 1	0.08 6	0.10 29	0.08 7	0.14 3	0.11 1	0.07 64	0.31 529	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.06 6

MonSter	0.13 17	0.09 17	0.20 6	0.17 9	0.09 11	0.15 24	0.12 25	0.25 73	0.20 55	0.09 1	0.11 16	0.08 1	0.07 2	0.20 66	0.13 38	0.05 1	0.24 491	0.05 1	0.09 279	0.05 3	0.13 279

3w_stereo	0.14 42	0.11 71	0.31 72	0.19 59	0.09 11	0.16 44	0.16 114	0.28 93	0.20 55	0.13 33	0.12 26	0.08 1	0.12 90	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.06 58	0.05 3	0.10 164

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 42	0.10 39	0.27 51	0.21 132	0.11 71	0.16 44	0.14 60	0.24 57	0.17 22	0.17 97	0.20 116	0.18 139	0.11 64	0.16 11	0.17 158	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.09 104

LG-Stereo	0.14 42	0.13 153	0.30 65	0.21 132	0.11 71	0.16 44	0.18 198	0.23 40	0.19 45	0.12 22	0.18 98	0.11 45	0.09 19	0.15 6	0.14 76	0.06 24	0.07 121	0.08 152	0.08 196	0.07 96	0.07 19

castereo++	0.14 42	0.13 153	0.25 33	0.19 59	0.10 43	0.27 270	0.13 40	0.24 57	0.26 141	0.11 11	0.13 36	0.16 112	0.10 41	0.18 32	0.11 1	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.06 58	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 42	0.11 71	0.22 17	0.19 59	0.10 43	0.20 134	0.19 241	0.32 153	0.28 170	0.13 33	0.18 98	0.16 112	0.16 170	0.16 11	0.14 76	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.07 19

fffft	0.14 42	0.12 119	0.30 65	0.19 59	0.10 43	0.17 61	0.18 198	0.23 40	0.17 22	0.14 53	0.11 16	0.13 66	0.10 41	0.24 130	0.18 185	0.06 24	0.05 4	0.07 73	0.06 58	0.07 96	0.09 104
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 42	0.15 230	0.29 57	0.19 59	0.10 43	0.19 103	0.17 146	0.21 25	0.21 74	0.15 71	0.13 36	0.12 55	0.11 64	0.25 146	0.16 135	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.06 58	0.06 37	0.08 62

RAStereo	0.14 42	0.15 230	0.40 126	0.22 182	0.11 71	0.15 24	0.18 198	0.25 73	0.24 106	0.13 33	0.17 87	0.11 45	0.09 19	0.15 6	0.13 38	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 42	0.08 4	0.26 39	0.18 30	0.14 196	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 22	0.14 53	0.08 6	0.10 29	0.10 41	0.22 96	0.14 76	0.07 64	0.15 376	0.06 24	0.06 58	0.16 439	0.29 480

RSM++	0.14 42	0.11 71	0.25 33	0.32 473	0.17 325	0.17 61	0.15 83	0.23 40	0.21 74	0.12 22	0.12 26	0.14 89	0.09 19	0.21 76	0.13 38	0.06 24	0.05 4	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.11 202

RSM	0.14 42	0.11 71	0.25 33	0.29 438	0.16 295	0.16 44	0.15 83	0.24 57	0.20 55	0.13 33	0.13 36	0.15 103	0.09 19	0.22 96	0.13 38	0.06 24	0.06 48	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.11 202

trnet	0.14 42	0.09 17	0.26 39	0.15 3	0.07 1	0.21 160	0.12 25	0.25 73	0.26 141	0.16 84	0.21 134	0.15 103	0.13 119	0.19 46	0.14 76	0.09 250	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.06 6

LoS_RVC	0.14 42	0.11 71	0.32 81	0.18 30	0.16 295	0.20 134	0.18 198	0.21 25	0.18 34	0.14 53	0.20 116	0.12 55	0.17 187	0.17 23	0.14 76	0.06 24	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.05 3	0.14 306

CES	0.14 42	0.08 4	0.24 24	0.17 9	0.23 447	0.18 86	0.15 83	0.24 57	0.20 55	0.14 53	0.18 98	0.14 89	0.10 41	0.19 46	0.12 10	0.07 64	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.08 155	0.20 395

CREStereo	0.14 42	0.09 17	0.27 51	0.14 1	0.08 4	0.22 189	0.15 83	0.26 80	0.26 141	0.16 84	0.21 134	0.14 89	0.13 119	0.19 46	0.14 76	0.09 250	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.07 96	0.06 6
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
Replicate-Monster	0.15 57	0.12 119	0.40 126	0.17 9	0.10 43	0.17 61	0.10 8	0.24 57	0.20 55	0.12 22	0.10 11	0.10 29	0.10 41	0.28 202	0.12 10	0.06 24	0.31 529	0.06 24	0.06 58	0.05 3	0.21 405

FlowAnything_test	0.15 57	0.12 119	0.23 21	0.21 132	0.12 108	0.18 86	0.16 114	0.25 73	0.17 22	0.15 71	0.13 36	0.15 103	0.14 136	0.19 46	0.17 158	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.12 411	0.08 155	0.10 164

water-stereo	0.15 57	0.11 71	0.32 81	0.19 59	0.10 43	0.17 61	0.14 60	0.26 80	0.20 55	0.18 115	0.23 154	0.16 112	0.16 170	0.14 3	0.14 76	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.11 202

depthmonostereo	0.15 57	0.12 119	0.34 91	0.19 59	0.09 11	0.20 134	0.15 83	0.28 93	0.24 106	0.16 84	0.18 98	0.16 112	0.18 215	0.21 76	0.14 76	0.07 64	0.07 121	0.07 73	0.06 58	0.05 3	0.08 62

DilatedVolume-Stereo	0.15 57	0.09 17	0.26 39	0.18 30	0.10 43	0.21 160	0.14 60	0.24 57	0.22 82	0.22 155	0.21 134	0.16 112	0.15 151	0.24 130	0.17 158	0.07 64	0.07 121	0.06 24	0.06 58	0.05 3	0.08 62

tt45	0.15 57	0.14 197	0.29 57	0.19 59	0.11 71	0.23 208	0.18 198	0.23 40	0.18 34	0.16 84	0.13 36	0.14 89	0.10 41	0.31 251	0.15 112	0.07 64	0.05 4	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.08 62

999	0.15 57	0.13 153	0.30 65	0.19 59	0.12 108	0.20 134	0.17 146	0.25 73	0.20 55	0.14 53	0.16 75	0.14 89	0.11 64	0.36 298	0.16 135	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.08 62

mms	0.15 57	0.14 197	0.25 33	0.20 99	0.15 257	0.17 61	0.17 146	0.21 25	0.19 45	0.14 53	0.18 98	0.14 89	0.09 19	0.26 166	0.15 112	0.06 24	0.07 121	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.19 378

ours_stereo	0.15 57	0.14 197	0.29 57	0.21 132	0.14 196	0.17 61	0.18 198	0.21 25	0.20 55	0.13 33	0.18 98	0.14 89	0.10 41	0.24 130	0.15 112	0.06 24	0.06 48	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.13 279

fffy	0.15 57	0.14 197	0.31 72	0.21 132	0.14 196	0.19 103	0.18 198	0.24 57	0.19 45	0.13 33	0.17 87	0.15 103	0.13 119	0.25 146	0.15 112	0.06 24	0.08 183	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.15 322

WCG-NET	0.15 57	0.12 119	0.31 72	0.18 30	0.09 11	0.18 86	0.17 146	0.23 40	0.29 188	0.18 115	0.22 144	0.15 103	0.12 90	0.19 46	0.13 38	0.06 24	0.12 307	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 57	0.09 17	0.27 51	0.21 132	0.13 157	0.14 15	0.11 17	0.23 40	0.19 45	0.15 71	0.14 65	0.11 45	0.11 64	0.19 46	0.12 10	0.06 24	0.21 456	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.28 475

Pointernet	0.15 57	0.08 4	0.35 97	0.19 59	0.12 108	0.20 134	0.12 25	0.34 179	0.25 130	0.15 71	0.16 75	0.13 66	0.11 64	0.18 32	0.13 38	0.08 178	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.08 62

MGS-Stereo	0.15 57	0.12 119	0.38 111	0.19 59	0.11 71	0.18 86	0.17 146	0.21 25	0.23 95	0.14 53	0.24 162	0.16 112	0.10 41	0.19 46	0.13 38	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.10 289	0.07 19

MaDis-Stereo	0.15 57	0.17 293	0.39 117	0.19 59	0.15 257	0.16 44	0.13 40	0.26 80	0.22 82	0.13 33	0.15 70	0.14 89	0.11 64	0.17 23	0.17 158	0.08 178	0.07 121	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 57	0.12 119	0.45 160	0.21 132	0.14 196	0.17 61	0.13 40	0.20 18	0.19 45	0.16 84	0.20 116	0.10 29	0.11 64	0.18 32	0.17 158	0.08 178	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.08 155	0.07 19

CASnet	0.15 57	0.13 153	0.30 65	0.22 182	0.08 4	0.15 24	0.14 60	0.28 93	0.26 141	0.23 163	0.20 116	0.15 103	0.11 64	0.18 32	0.13 38	0.07 64	0.05 4	0.11 364	0.09 279	0.08 155	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 57	0.09 17	0.34 91	0.17 9	0.09 11	0.22 189	0.14 60	0.27 87	0.27 159	0.15 71	0.18 98	0.19 149	0.14 136	0.23 119	0.14 76	0.08 178	0.06 48	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 57	0.10 39	0.34 91	0.32 473	0.19 380	0.16 44	0.14 60	0.29 112	0.20 55	0.13 33	0.14 65	0.13 66	0.08 7	0.23 119	0.14 76	0.06 24	0.13 327	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.11 202

GLC_STEREO	0.15 57	0.11 71	0.31 72	0.22 182	0.09 11	0.17 61	0.15 83	0.24 57	0.28 170	0.17 97	0.20 116	0.17 127	0.11 64	0.24 130	0.17 158	0.07 64	0.09 223	0.09 234	0.08 196	0.07 96	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 57	0.16 262	0.34 91	0.25 316	0.12 108	0.11 3	0.18 198	0.35 188	0.24 106	0.13 33	0.13 36	0.18 139	0.12 90	0.15 6	0.13 38	0.08 178	0.06 48	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 78	0.12 119	0.25 33	0.24 279	0.22 435	0.15 24	0.14 60	0.32 153	0.21 74	0.11 11	0.16 75	0.13 66	0.09 19	0.20 66	0.13 38	0.07 64	0.13 327	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.32 492

rvit_stereo_0081	0.16 78	0.13 153	0.30 65	0.21 132	0.12 108	0.17 61	0.17 146	0.24 57	0.34 251	0.17 97	0.19 108	0.18 139	0.15 151	0.20 66	0.17 158	0.11 355	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.09 228	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 78	0.13 153	0.30 65	0.21 132	0.12 108	0.17 61	0.17 146	0.24 57	0.34 251	0.17 97	0.19 108	0.18 139	0.15 151	0.20 66	0.17 158	0.11 355	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.09 228	0.07 19

rvit_stereo_0080	0.16 78	0.17 293	0.35 97	0.19 59	0.13 157	0.14 15	0.20 276	0.29 112	0.26 141	0.16 84	0.17 87	0.19 149	0.14 136	0.19 46	0.16 135	0.11 355	0.08 183	0.08 152	0.08 196	0.10 289	0.08 62

AIO-Stereo	0.16 78	0.12 119	0.29 57	0.30 450	0.20 404	0.16 44	0.14 60	0.28 93	0.22 82	0.14 53	0.15 70	0.13 66	0.08 7	0.20 66	0.15 112	0.06 24	0.16 389	0.07 73	0.08 196	0.06 37	0.24 440

WCG-NET（raft）	0.16 78	0.14 197	0.32 81	0.18 30	0.09 11	0.19 103	0.16 114	0.24 57	0.27 159	0.19 120	0.19 108	0.20 161	0.12 90	0.22 96	0.13 38	0.06 24	0.17 413	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.07 19

whm_eth	0.16 78	0.17 293	0.35 97	0.19 59	0.13 157	0.14 15	0.20 276	0.29 112	0.26 141	0.16 84	0.17 87	0.19 149	0.14 136	0.19 46	0.16 135	0.11 355	0.08 183	0.08 152	0.08 196	0.10 289	0.08 62

CAS	0.16 78	0.07 1	0.29 57	0.42 527	0.17 325	0.20 134	0.18 198	0.23 40	0.20 55	0.15 71	0.19 108	0.11 45	0.10 41	0.15 6	0.14 76	0.31 533	0.04 1	0.06 24	0.04 1	0.06 37	0.16 338

ProNet	0.16 78	0.13 153	0.36 104	0.21 132	0.15 257	0.20 134	0.19 241	0.29 112	0.23 95	0.14 53	0.13 36	0.13 66	0.12 90	0.25 146	0.13 38	0.06 24	0.09 223	0.07 73	0.06 58	0.07 96	0.22 419

CroCo-Stereo Lap2	0.16 78	0.18 315	0.39 117	0.26 356	0.18 353	0.11 3	0.19 241	0.30 130	0.22 82	0.13 33	0.16 75	0.15 103	0.11 64	0.17 23	0.15 112	0.07 64	0.07 121	0.08 152	0.06 58	0.08 155	0.07 19

CREStereo++_RVC	0.16 78	0.09 17	0.42 143	0.17 9	0.11 71	0.18 86	0.13 40	0.23 40	0.31 214	0.21 137	0.31 230	0.13 66	0.11 64	0.17 23	0.16 135	0.07 64	0.04 1	0.06 24	0.15 471	0.06 37	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 78	0.11 71	0.43 149	0.16 5	0.08 4	0.25 246	0.14 60	0.23 40	0.29 188	0.25 183	0.30 219	0.16 112	0.12 90	0.18 32	0.13 38	0.08 178	0.07 121	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.08 62

XX-TBD	0.16 78	0.21 348	0.43 149	0.22 182	0.10 43	0.23 208	0.15 83	0.23 40	0.28 170	0.22 155	0.26 177	0.14 89	0.12 90	0.16 11	0.14 76	0.08 178	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.07 96	0.06 6

PMTNet	0.16 78	0.09 17	0.31 72	0.15 3	0.09 11	0.23 208	0.15 83	0.26 80	0.24 106	0.17 97	0.21 134	0.16 112	0.14 136	0.23 119	0.14 76	0.29 529	0.05 4	0.06 24	0.04 1	0.07 96	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 92	0.17 293	0.29 57	0.17 9	0.08 4	0.24 230	0.21 302	0.30 130	0.32 224	0.19 120	0.22 144	0.19 149	0.15 151	0.30 239	0.22 270	0.06 24	0.06 48	0.08 152	0.06 58	0.06 37	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 92	0.13 153	0.29 57	0.21 132	0.13 157	0.17 61	0.17 146	0.23 40	0.36 278	0.16 84	0.22 144	0.19 149	0.17 187	0.21 76	0.17 158	0.11 355	0.10 255	0.10 307	0.08 196	0.09 228	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 92	0.17 293	0.40 126	0.21 132	0.14 196	0.20 134	0.17 146	0.24 57	0.26 141	0.18 115	0.21 134	0.20 161	0.14 136	0.20 66	0.15 112	0.12 395	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.10 289	0.08 62

RAFT-Stereo-weight	0.17 92	0.10 39	0.31 72	0.20 99	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.38 225	0.33 240	0.25 183	0.20 116	0.19 149	0.10 41	0.19 46	0.16 135	0.07 64	0.13 327	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.09 104

CAS++	0.17 92	0.13 153	0.35 97	0.18 30	0.13 157	0.17 61	0.16 114	0.42 275	0.25 130	0.19 120	0.18 98	0.13 66	0.10 41	0.22 96	0.12 10	0.12 395	0.10 255	0.11 364	0.08 196	0.10 289	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 92	0.11 71	0.49 215	0.20 99	0.13 157	0.23 208	0.15 83	0.33 172	0.22 82	0.25 183	0.20 116	0.14 89	0.11 64	0.17 23	0.14 76	0.07 64	0.23 478	0.07 73	0.06 58	0.05 3	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 92	0.10 39	0.33 88	0.20 99	0.11 71	0.19 103	0.17 146	0.39 243	0.36 278	0.21 137	0.25 169	0.17 127	0.17 187	0.18 32	0.15 112	0.07 64	0.14 345	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.08 62

iRaftStereo_RVC	0.17 92	0.16 262	0.35 97	0.21 132	0.11 71	0.20 134	0.17 146	0.34 179	0.25 130	0.20 130	0.25 169	0.19 149	0.12 90	0.21 76	0.16 135	0.07 64	0.12 307	0.10 307	0.09 279	0.09 228	0.14 306

Gwc-CoAtRS	0.17 92	0.10 39	0.41 134	0.20 99	0.12 108	0.20 134	0.15 83	0.34 179	0.29 188	0.23 163	0.23 154	0.27 249	0.15 151	0.21 76	0.14 76	0.07 64	0.06 48	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 101	0.16 262	0.32 81	0.16 5	0.09 11	0.27 270	0.19 241	0.29 112	0.21 74	0.23 163	0.29 205	0.21 175	0.23 271	0.37 308	0.23 289	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.06 58	0.06 37	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 101	0.08 4	0.39 117	0.19 59	0.19 380	0.24 230	0.18 198	0.29 112	0.29 188	0.24 171	0.21 134	0.24 213	0.18 215	0.22 96	0.21 253	0.07 64	0.11 287	0.06 24	0.07 122	0.06 37	0.11 202

SCV	0.18 101	0.15 230	0.37 109	0.26 356	0.20 404	0.16 44	0.16 114	0.35 188	0.23 95	0.14 53	0.16 75	0.13 66	0.09 19	0.31 251	0.12 10	0.08 178	0.19 437	0.07 73	0.07 122	0.09 228	0.26 463

tg	0.18 101	0.15 230	0.34 91	0.22 182	0.11 71	0.23 208	0.15 83	0.35 188	0.27 159	0.20 130	0.25 169	0.20 161	0.12 90	0.25 146	0.16 135	0.07 64	0.07 121	0.09 234	0.09 279	0.08 155	0.13 279

dual_stereo	0.18 101	0.08 4	0.26 39	0.21 132	0.32 512	0.11 3	0.13 40	0.27 87	0.20 55	0.11 11	0.09 10	0.10 29	0.08 7	0.20 66	0.14 76	0.07 64	0.45 549	0.06 24	0.05 21	0.05 3	0.65 557

Occ-G	0.18 101	0.10 39	0.38 111	0.23 233	0.15 257	0.16 44	0.18 198	0.23 40	0.26 141	0.15 71	0.20 116	0.21 175	0.11 64	0.22 96	0.19 211	0.07 64	0.17 413	0.07 73	0.06 58	0.08 155	0.30 483

rvit_stereo_ft	0.18 101	0.19 327	0.43 149	0.25 316	0.14 196	0.17 61	0.21 302	0.30 130	0.28 170	0.17 97	0.19 108	0.20 161	0.17 187	0.22 96	0.18 185	0.11 355	0.07 121	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.08 62

MoCha-V2	0.18 101	0.12 119	0.40 126	0.30 450	0.24 462	0.16 44	0.15 83	0.28 93	0.19 45	0.16 84	0.16 75	0.13 66	0.13 119	0.30 239	0.13 38	0.06 24	0.28 511	0.06 24	0.06 58	0.06 37	0.25 451

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 101	0.15 230	0.27 51	0.20 99	0.13 157	0.24 230	0.17 146	0.31 146	0.37 293	0.43 448	0.17 87	0.13 66	0.12 90	0.20 66	0.16 135	0.08 178	0.07 121	0.09 234	0.07 122	0.09 228	0.08 62

MyStereo07	0.18 101	0.15 230	0.44 157	0.22 182	0.16 295	0.25 246	0.22 336	0.31 146	0.26 141	0.22 155	0.13 36	0.12 55	0.13 119	0.33 270	0.14 76	0.07 64	0.13 327	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.11 202

ff7	0.18 101	0.13 153	0.41 134	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 146	0.28 93	0.23 95	0.21 137	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 180	0.13 38	0.07 64	0.25 495	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.36 505

ffff	0.18 101	0.13 153	0.41 134	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 146	0.28 93	0.23 95	0.21 137	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 180	0.13 38	0.07 64	0.25 495	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.36 505

11t	0.18 101	0.13 153	0.41 134	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 146	0.28 93	0.23 95	0.21 137	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 180	0.13 38	0.07 64	0.25 495	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.36 505

plain	0.18 101	0.16 262	0.59 350	0.21 132	0.13 157	0.16 44	0.17 146	0.29 112	0.23 95	0.16 84	0.26 177	0.13 66	0.17 187	0.27 180	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.07 122	0.10 289	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 101	0.13 153	0.50 237	0.22 182	0.15 257	0.16 44	0.13 40	0.29 112	0.26 141	0.17 97	0.26 177	0.16 112	0.17 187	0.25 146	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.09 228	0.08 62

GCAP-Stereo	0.18 101	0.21 348	0.47 180	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.10 8	0.28 93	0.24 106	0.20 130	0.22 144	0.15 103	0.13 119	0.21 76	0.16 135	0.07 64	0.19 437	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

Any-RAFT	0.18 101	0.09 17	0.33 88	0.19 59	0.10 43	0.29 312	0.16 114	0.44 305	0.32 224	0.25 183	0.27 190	0.29 275	0.16 170	0.23 119	0.13 38	0.08 178	0.07 121	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.07 19

knoymous	0.18 101	0.10 39	0.35 97	0.17 9	0.11 71	0.21 160	0.17 146	0.33 172	0.24 106	0.24 171	0.28 197	0.27 249	0.16 170	0.24 130	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.06 58	0.09 228	0.10 164

MC-Stereo	0.18 101	0.10 39	0.36 104	0.28 421	0.14 196	0.18 86	0.15 83	0.24 57	0.20 55	0.21 137	0.24 162	0.16 112	0.13 119	0.25 146	0.14 76	0.07 64	0.17 413	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.30 483

ccc-4	0.18 101	0.13 153	0.41 134	0.21 132	0.15 257	0.21 160	0.17 146	0.28 93	0.23 95	0.21 137	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.27 180	0.13 38	0.07 64	0.25 495	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.36 505

test-3	0.18 101	0.10 39	0.48 195	0.23 233	0.14 196	0.18 86	0.16 114	0.32 153	0.29 188	0.26 193	0.17 87	0.22 182	0.13 119	0.26 166	0.19 211	0.06 24	0.14 345	0.08 152	0.08 196	0.06 37	0.10 164

test_1	0.18 101	0.10 39	0.48 195	0.23 233	0.14 196	0.18 86	0.16 114	0.32 153	0.29 188	0.26 193	0.17 87	0.22 182	0.13 119	0.26 166	0.19 211	0.06 24	0.14 345	0.08 152	0.08 196	0.06 37	0.10 164

cross-raft	0.18 101	0.12 119	0.40 126	0.27 393	0.16 295	0.20 134	0.24 388	0.34 179	0.24 106	0.23 163	0.28 197	0.29 275	0.15 151	0.19 46	0.16 135	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.07 122	0.07 96	0.07 19

s12784h	0.18 101	0.09 17	0.38 111	0.18 30	0.07 1	0.33 371	0.19 241	0.39 243	0.34 251	0.24 171	0.25 169	0.18 139	0.18 215	0.25 146	0.17 158	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 101	0.10 39	0.45 160	0.20 99	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.40 252	0.31 214	0.23 163	0.21 134	0.26 244	0.15 151	0.21 76	0.14 76	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 126	0.15 230	0.39 117	0.25 316	0.15 257	0.19 103	0.22 336	0.42 275	0.40 329	0.17 97	0.24 162	0.17 127	0.12 90	0.22 96	0.16 135	0.08 178	0.21 456	0.08 152	0.06 58	0.09 228	0.11 202

MM-Stereo_test2	0.19 126	0.11 71	0.47 180	0.25 316	0.11 71	0.21 160	0.20 276	0.28 93	0.24 106	0.16 84	0.17 87	0.13 66	0.11 64	0.21 76	0.14 76	0.06 24	0.26 502	0.07 73	0.06 58	0.09 228	0.41 521

GREAT-IGEV	0.19 126	0.11 71	0.39 117	0.22 182	0.33 513	0.14 15	0.15 83	0.18 9	0.22 82	0.14 53	0.16 75	0.09 17	0.09 19	0.23 119	0.14 76	0.06 24	0.50 552	0.06 24	0.06 58	0.07 96	0.53 543

SCV_C0	0.19 126	0.14 197	0.40 126	0.30 450	0.20 404	0.15 24	0.16 114	0.35 188	0.26 141	0.17 97	0.16 75	0.13 66	0.09 19	0.31 251	0.14 76	0.07 64	0.22 468	0.06 24	0.06 58	0.09 228	0.25 451

gcap-zeroshot	0.19 126	0.14 197	0.51 255	0.21 132	0.15 257	0.27 270	0.15 83	0.32 153	0.24 106	0.26 193	0.20 116	0.34 330	0.15 151	0.22 96	0.14 76	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.09 104

testlalala2	0.19 126	0.11 71	0.49 215	0.37 501	0.26 480	0.24 230	0.14 60	0.37 214	0.26 141	0.25 183	0.27 190	0.21 175	0.12 90	0.17 23	0.17 158	0.07 64	0.07 121	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.08 62

H2IRNET	0.19 126	0.18 315	0.50 237	0.22 182	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.28 93	0.31 214	0.17 97	0.32 240	0.25 225	0.20 242	0.24 130	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.10 334	0.10 289	0.08 62

IGEV++	0.19 126	0.13 153	0.38 111	0.30 450	0.19 380	0.15 24	0.15 83	0.32 153	0.18 34	0.13 33	0.16 75	0.12 55	0.11 64	0.24 130	0.15 112	0.07 64	0.32 532	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.42 524

MSKI-zero shot	0.19 126	0.10 39	0.47 180	0.30 450	0.14 196	0.21 160	0.14 60	0.33 172	0.22 82	0.24 171	0.25 169	0.22 182	0.10 41	0.32 260	0.14 76	0.07 64	0.30 525	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.09 104

RAFT-Test	0.19 126	0.11 71	0.41 134	0.26 356	0.21 420	0.26 263	0.17 146	0.37 214	0.26 141	0.24 171	0.29 205	0.32 315	0.14 136	0.22 96	0.15 112	0.07 64	0.08 183	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.07 19

EGLCR-Stereo	0.19 126	0.09 17	0.34 91	0.29 438	0.17 325	0.28 288	0.16 114	0.30 130	0.23 95	0.22 155	0.11 16	0.16 112	0.09 19	0.28 202	0.15 112	0.07 64	0.25 495	0.07 73	0.07 122	0.06 37	0.37 513

Selective-RAFT	0.19 126	0.14 197	0.37 109	0.24 279	0.11 71	0.30 325	0.15 83	0.35 188	0.34 251	0.17 97	0.17 87	0.22 182	0.18 215	0.29 224	0.18 185	0.07 64	0.16 389	0.07 73	0.07 122	0.08 155	0.08 62

test_4	0.19 126	0.16 262	0.39 117	0.24 279	0.13 157	0.19 103	0.21 302	0.27 87	0.24 106	0.24 171	0.47 416	0.22 182	0.13 119	0.27 180	0.18 185	0.06 24	0.06 48	0.09 234	0.09 279	0.07 96	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.14 60	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.27 180	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104
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	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.15 83	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.25 146	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.15 83	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.25 146	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.13 40	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.25 146	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 126	0.13 153	0.52 276	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.14 60	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.23 119	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

DeepStereo_RVC	0.19 126	0.12 119	0.47 180	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.16 114	0.29 112	0.24 106	0.28 215	0.27 190	0.23 196	0.28 355	0.24 130	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 122	0.09 228	0.10 164

iGMRVC	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.15 83	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.27 180	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

iRAFT	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.19 103	0.14 60	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.27 180	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

AnonymousM	0.19 126	0.20 340	0.30 65	0.18 30	0.10 43	0.19 103	0.17 146	0.32 153	0.27 159	0.27 204	0.21 134	0.18 139	0.14 136	0.21 76	0.16 135	0.09 250	0.08 183	0.38 538	0.15 471	0.06 37	0.08 62

CRE-IMP	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.23 233	0.11 71	0.24 230	0.17 146	0.31 146	0.24 106	0.27 204	0.26 177	0.24 213	0.17 187	0.24 130	0.19 211	0.09 250	0.05 4	0.10 307	0.07 122	0.10 289	0.10 164

RAFT-IKP	0.19 126	0.13 153	0.51 255	0.22 182	0.11 71	0.18 86	0.15 83	0.30 130	0.24 106	0.28 215	0.29 205	0.25 225	0.18 215	0.26 166	0.18 185	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.10 289	0.09 104

raftrobust	0.19 126	0.19 327	0.42 143	0.23 233	0.24 462	0.19 103	0.13 40	0.33 172	0.28 170	0.26 193	0.20 116	0.19 149	0.17 187	0.23 119	0.17 158	0.08 178	0.10 255	0.07 73	0.06 58	0.07 96	0.09 104

sCroCo_RVC	0.19 126	0.15 230	0.60 357	0.27 393	0.18 353	0.23 208	0.16 114	0.28 93	0.24 106	0.14 53	0.22 144	0.17 127	0.14 136	0.22 96	0.16 135	0.11 355	0.11 287	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.10 164

R-Stereo Train	0.19 126	0.10 39	0.49 215	0.22 182	0.12 108	0.23 208	0.18 198	0.43 284	0.20 55	0.31 278	0.45 396	0.20 161	0.14 136	0.18 32	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 126	0.10 39	0.49 215	0.22 182	0.12 108	0.23 208	0.18 198	0.43 284	0.20 55	0.31 278	0.45 396	0.20 161	0.14 136	0.18 32	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.06 37	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GASTEREO	0.20 154	0.15 230	0.31 72	0.40 518	0.29 497	0.18 86	0.15 83	0.29 112	0.22 82	0.18 115	0.17 87	0.11 45	0.13 119	0.25 146	0.15 112	0.07 64	0.23 478	0.06 24	0.08 196	0.06 37	0.57 546

MSCF	0.20 154	0.14 197	0.31 72	0.40 518	0.29 497	0.17 61	0.15 83	0.29 112	0.22 82	0.17 97	0.16 75	0.11 45	0.13 119	0.24 130	0.15 112	0.07 64	0.23 478	0.06 24	0.08 196	0.07 96	0.57 546

MM-Stereo_test1	0.20 154	0.13 153	0.45 160	0.24 279	0.12 108	0.20 134	0.21 302	0.36 200	0.32 224	0.23 163	0.22 144	0.15 103	0.14 136	0.28 202	0.16 135	0.07 64	0.24 491	0.08 152	0.07 122	0.09 228	0.21 405

HART	0.20 154	0.14 197	0.42 143	0.26 356	0.24 462	0.17 61	0.16 114	0.32 153	0.25 130	0.15 71	0.26 177	0.17 127	0.09 19	0.24 130	0.14 76	0.06 24	0.36 539	0.07 73	0.05 21	0.08 155	0.27 467

AIO_rvc	0.20 154	0.16 262	0.49 215	0.41 524	0.29 497	0.15 24	0.17 146	0.21 25	0.19 45	0.17 97	0.14 65	0.13 66	0.08 7	0.35 292	0.13 38	0.07 64	0.19 437	0.06 24	0.05 21	0.06 37	0.41 521

AIO_test	0.20 154	0.12 119	0.46 174	0.45 531	0.38 527	0.15 24	0.17 146	0.28 93	0.20 55	0.19 120	0.13 36	0.14 89	0.09 19	0.39 314	0.13 38	0.07 64	0.21 456	0.06 24	0.06 58	0.06 37	0.34 500

rvit_0105_6	0.20 154	0.16 262	0.41 134	0.23 233	0.14 196	0.18 86	0.20 276	0.31 146	0.39 319	0.18 115	0.22 144	0.23 196	0.18 215	0.26 166	0.18 185	0.16 466	0.13 327	0.13 425	0.11 368	0.11 341	0.09 104

GCAP-BAT	0.20 154	0.12 119	0.48 195	0.25 316	0.17 325	0.24 230	0.16 114	0.32 153	0.21 74	0.28 215	0.30 219	0.26 244	0.12 90	0.28 202	0.19 211	0.07 64	0.25 495	0.07 73	0.08 196	0.06 37	0.19 378

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 154	0.74 547	0.71 410	0.17 9	0.08 4	0.15 24	0.15 83	0.19 16	0.18 34	0.13 33	0.12 26	0.10 29	0.08 7	0.16 11	0.14 76	0.34 536	0.12 307	0.08 152	0.07 122	0.11 341	0.24 440

IGEVStereo-DCA	0.20 154	0.17 293	0.41 134	0.22 182	0.15 257	0.20 134	0.17 146	0.28 93	0.23 95	0.19 120	0.12 26	0.14 89	0.12 90	0.38 311	0.31 369	0.07 64	0.16 389	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.36 505

MIM_Stereo	0.20 154	0.17 293	0.55 308	0.20 99	0.21 420	0.17 61	0.14 60	0.37 214	0.27 159	0.28 215	0.35 278	0.23 196	0.13 119	0.28 202	0.16 135	0.06 24	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.15 322

AEACV	0.20 154	0.09 17	0.32 81	0.39 513	0.34 515	0.21 160	0.16 114	0.30 130	0.18 34	0.17 97	0.17 87	0.13 66	0.16 170	0.27 180	0.13 38	0.07 64	0.29 523	0.07 73	0.09 279	0.07 96	0.37 513

4D-IteraStereo	0.20 154	0.21 348	0.62 367	0.21 132	0.14 196	0.19 103	0.17 146	0.29 112	0.28 170	0.24 171	0.20 116	0.20 161	0.10 41	0.22 96	0.18 185	0.07 64	0.07 121	0.10 307	0.08 196	0.08 155	0.33 497

anonymousdsp	0.20 154	0.13 153	0.49 215	0.28 421	0.20 404	0.21 160	0.17 146	0.29 112	0.24 106	0.22 155	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.32 260	0.13 38	0.07 64	0.26 502	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.48 535

DCANet-4	0.20 154	0.11 71	0.58 343	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 198	0.39 243	0.42 351	0.29 239	0.31 230	0.17 127	0.22 259	0.21 76	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

fff	0.20 154	0.15 230	0.57 328	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 198	0.38 225	0.46 396	0.29 239	0.31 230	0.18 139	0.28 355	0.21 76	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

DisPM	0.20 154	0.11 71	0.52 276	0.24 279	0.13 157	0.18 86	0.19 241	0.30 130	0.31 214	0.33 316	0.34 270	0.23 196	0.16 170	0.34 285	0.17 158	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.12 252

IGEV-Stereo	0.20 154	0.13 153	0.49 215	0.28 421	0.20 404	0.21 160	0.17 146	0.29 112	0.24 106	0.22 155	0.13 36	0.12 55	0.12 90	0.32 260	0.13 38	0.07 64	0.26 502	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.48 535
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 154	0.17 293	0.45 160	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 422	0.28 93	0.28 170	0.31 278	0.32 240	0.28 262	0.17 187	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 478	0.10 307	0.08 196	0.08 155	0.07 19

error version	0.20 154	0.17 293	0.45 160	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 422	0.28 93	0.28 170	0.31 278	0.32 240	0.28 262	0.17 187	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 478	0.10 307	0.08 196	0.08 155	0.07 19

test-v	0.20 154	0.17 293	0.45 160	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 422	0.28 93	0.28 170	0.31 278	0.32 240	0.28 262	0.17 187	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 478	0.10 307	0.08 196	0.08 155	0.07 19

test_3	0.20 154	0.12 119	0.49 215	0.26 356	0.14 196	0.22 189	0.25 402	0.34 179	0.33 240	0.25 183	0.18 98	0.23 196	0.13 119	0.25 146	0.20 231	0.06 24	0.14 345	0.09 234	0.10 334	0.07 96	0.10 164

NRIStereo	0.20 154	0.12 119	0.50 237	0.23 233	0.11 71	0.24 230	0.19 241	0.30 130	0.28 170	0.26 193	0.26 177	0.25 225	0.18 215	0.34 285	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 122	0.09 228	0.09 104

Pruner-Stereo	0.20 154	0.12 119	0.49 215	0.29 438	0.12 108	0.19 103	0.17 146	0.32 153	0.31 214	0.33 316	0.32 240	0.25 225	0.15 151	0.25 146	0.22 270	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.10 164

test-2	0.20 154	0.17 293	0.45 160	0.23 233	0.18 353	0.21 160	0.27 422	0.28 93	0.28 170	0.31 278	0.32 240	0.28 262	0.17 187	0.16 11	0.13 38	0.07 64	0.23 478	0.10 307	0.08 196	0.08 155	0.07 19

test-1	0.20 154	0.12 119	0.49 215	0.23 233	0.23 447	0.22 189	0.23 364	0.36 200	0.29 188	0.21 137	0.25 169	0.24 213	0.14 136	0.18 32	0.22 270	0.07 64	0.14 345	0.08 152	0.07 122	0.06 37	0.14 306

DCANet	0.20 154	0.15 230	0.57 328	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 198	0.37 214	0.41 339	0.30 262	0.31 230	0.19 149	0.23 271	0.21 76	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.10 164

csc	0.20 154	0.15 230	0.57 328	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 198	0.38 225	0.46 396	0.29 239	0.31 230	0.18 139	0.28 355	0.21 76	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

cscssc	0.20 154	0.15 230	0.57 328	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 198	0.38 225	0.46 396	0.29 239	0.31 230	0.18 139	0.28 355	0.21 76	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.06 37	0.09 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 154	0.23 383	0.49 215	0.21 132	0.16 295	0.19 103	0.17 146	0.35 188	0.32 224	0.26 193	0.33 260	0.20 161	0.17 187	0.21 76	0.17 158	0.06 24	0.10 255	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.11 202

AFF-stereo	0.20 154	0.24 394	0.49 215	0.22 182	0.11 71	0.18 86	0.18 198	0.35 188	0.29 188	0.25 183	0.36 293	0.25 225	0.17 187	0.25 146	0.17 158	0.06 24	0.09 223	0.08 152	0.08 196	0.08 155	0.11 202

DIP-Stereo	0.20 154	0.13 153	0.48 195	0.20 99	0.13 157	0.28 288	0.12 25	0.43 284	0.26 141	0.27 204	0.32 240	0.21 175	0.17 187	0.26 166	0.20 231	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.06 58	0.07 96	0.10 164
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GGEV	0.21 186	0.11 71	0.32 81	0.31 466	0.24 462	0.33 371	0.16 114	0.29 112	0.26 141	0.16 84	0.22 144	0.16 112	0.15 151	0.26 166	0.14 76	0.07 64	0.29 523	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.52 542

zero-FE	0.21 186	0.08 4	1.10 502	0.24 279	0.27 485	0.12 8	0.14 60	0.20 18	0.20 55	0.12 22	0.11 16	0.13 66	0.11 64	0.22 96	0.19 211	0.09 250	0.23 478	0.07 73	0.08 196	0.19 479	0.27 467

DA2	0.21 186	0.11 71	0.33 88	0.28 421	0.23 447	0.30 325	0.16 114	0.29 112	0.27 159	0.15 71	0.22 144	0.17 127	0.15 151	0.26 166	0.15 112	0.07 64	0.28 511	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.56 544

HI	0.21 186	0.16 262	0.50 237	0.18 30	0.15 257	0.17 61	0.16 114	0.35 188	0.22 82	0.38 393	0.38 312	0.36 349	0.24 293	0.29 224	0.22 270	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.09 279	0.09 228	0.08 62

CoSv	0.21 186	0.16 262	0.50 237	0.18 30	0.15 257	0.17 61	0.16 114	0.35 188	0.22 82	0.38 393	0.38 312	0.36 349	0.24 293	0.29 224	0.22 270	0.06 24	0.05 4	0.08 152	0.09 279	0.09 228	0.08 62

AIO-test1	0.21 186	0.22 367	0.56 318	0.31 466	0.24 462	0.21 160	0.16 114	0.42 275	0.37 293	0.17 97	0.26 177	0.18 139	0.12 90	0.29 224	0.15 112	0.08 178	0.07 121	0.10 307	0.11 368	0.07 96	0.10 164

IGEV-RUCA	0.21 186	0.09 17	0.26 39	0.20 99	0.19 380	0.28 288	0.23 364	0.24 57	0.22 82	0.21 137	0.23 154	0.29 275	0.48 488	0.26 166	0.19 211	0.09 250	0.08 183	0.18 491	0.14 460	0.18 470	0.19 378

rvit_0105_4	0.21 186	0.17 293	0.49 215	0.23 233	0.14 196	0.20 134	0.23 364	0.35 188	0.40 329	0.19 120	0.24 162	0.25 225	0.20 242	0.28 202	0.18 185	0.16 466	0.13 327	0.12 399	0.11 368	0.11 341	0.10 164

model_zeroshot	0.21 186	0.14 197	0.51 255	0.34 489	0.18 353	0.26 263	0.16 114	0.41 270	0.24 106	0.33 316	0.20 116	0.25 225	0.12 90	0.26 166	0.16 135	0.09 250	0.21 456	0.07 73	0.08 196	0.07 96	0.13 279

AE-Stereo	0.21 186	0.12 119	0.50 237	0.25 316	0.15 257	0.24 230	0.18 198	0.40 252	0.34 251	0.19 120	0.26 177	0.21 175	0.13 119	0.22 96	0.16 135	0.07 64	0.26 502	0.09 234	0.10 334	0.07 96	0.31 487

ACVNet-DCA	0.21 186	0.16 262	0.50 237	0.27 393	0.13 157	0.31 347	0.19 241	0.43 284	0.32 224	0.21 137	0.20 116	0.13 66	0.17 187	0.28 202	0.12 10	0.08 178	0.28 511	0.08 152	0.06 58	0.09 228	0.23 427

11t1	0.21 186	0.12 119	0.45 160	0.20 99	0.15 257	0.27 270	0.17 146	0.37 214	0.28 170	0.27 204	0.25 169	0.24 213	0.23 271	0.28 202	0.25 312	0.09 250	0.19 437	0.07 73	0.07 122	0.09 228	0.23 427

LL-Strereo2	0.21 186	0.25 409	0.53 287	0.32 473	0.20 404	0.25 246	0.14 60	0.32 153	0.25 130	0.25 183	0.20 116	0.24 213	0.12 90	0.28 202	0.18 185	0.07 64	0.07 121	0.12 399	0.09 279	0.09 228	0.16 338

ADStereo(finetuned)	0.21 186	0.15 230	0.59 350	0.19 59	0.09 11	0.19 103	0.18 198	0.37 214	0.41 339	0.30 262	0.31 230	0.19 149	0.31 398	0.21 76	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.05 21	0.07 96	0.10 164

PFNet+	0.21 186	0.11 71	0.54 299	0.22 182	0.12 108	0.17 61	0.18 198	0.31 146	0.36 278	0.33 316	0.32 240	0.24 213	0.16 170	0.33 270	0.18 185	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.10 334	0.08 155	0.12 252

rafts_anoy	0.21 186	0.22 367	0.49 215	0.25 316	0.24 462	0.19 103	0.17 146	0.34 179	0.32 224	0.24 171	0.25 169	0.20 161	0.16 170	0.25 146	0.21 253	0.08 178	0.19 437	0.11 364	0.12 411	0.09 228	0.09 104

raft+_RVC	0.21 186	0.21 348	0.46 174	0.22 182	0.35 518	0.21 160	0.16 114	0.39 243	0.35 262	0.22 155	0.28 197	0.20 161	0.15 151	0.25 146	0.20 231	0.08 178	0.16 389	0.08 152	0.07 122	0.07 96	0.12 252

sAnonymous2	0.21 186	0.24 394	0.79 434	0.24 279	0.17 325	0.22 189	0.20 276	0.36 200	0.29 188	0.17 97	0.19 108	0.17 127	0.16 170	0.18 32	0.15 112	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.08 196	0.23 502	0.18 363

CroCo_RVC	0.21 186	0.24 394	0.79 434	0.24 279	0.17 325	0.22 189	0.20 276	0.36 200	0.29 188	0.17 97	0.19 108	0.17 127	0.16 170	0.18 32	0.15 112	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.08 196	0.23 502	0.18 363

RALAANet	0.21 186	0.24 394	0.53 287	0.23 233	0.14 196	0.22 189	0.13 40	0.38 225	0.30 204	0.29 239	0.26 177	0.25 225	0.15 151	0.28 202	0.20 231	0.08 178	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.10 289	0.07 19

GMStereo	0.21 186	0.30 446	0.57 328	0.21 132	0.12 108	0.24 230	0.18 198	0.30 130	0.41 339	0.26 193	0.24 162	0.17 127	0.16 170	0.25 146	0.19 211	0.10 316	0.07 121	0.08 152	0.08 196	0.11 341	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 207	0.47 511	0.67 390	0.30 450	0.31 509	0.11 3	0.11 17	0.18 9	0.15 14	0.09 1	0.11 16	0.09 17	0.09 19	0.27 180	0.12 10	0.09 250	0.39 541	0.06 24	0.04 1	0.24 506	0.49 537

AIO-test2	0.22 207	0.27 427	0.54 299	0.29 438	0.16 295	0.22 189	0.16 114	0.44 305	0.43 362	0.17 97	0.29 205	0.16 112	0.11 64	0.27 180	0.14 76	0.19 500	0.07 121	0.10 307	0.11 368	0.08 155	0.09 104

FACV-RUCA	0.22 207	0.15 230	0.38 111	0.24 279	0.23 447	0.26 263	0.19 241	0.41 270	0.35 262	0.26 193	0.32 240	0.22 182	0.25 306	0.24 130	0.19 211	0.10 316	0.07 121	0.15 466	0.08 196	0.16 439	0.14 306

rvit_0105_5	0.22 207	0.18 315	0.51 255	0.23 233	0.13 157	0.22 189	0.25 402	0.38 225	0.40 329	0.21 137	0.23 154	0.27 249	0.20 242	0.27 180	0.20 231	0.15 456	0.13 327	0.12 399	0.12 411	0.10 289	0.10 164

1test111	0.22 207	0.16 262	0.50 237	0.27 393	0.13 157	0.31 347	0.19 241	0.43 284	0.32 224	0.21 137	0.20 116	0.13 66	0.17 187	0.36 298	0.28 342	0.08 178	0.28 511	0.08 152	0.06 58	0.09 228	0.23 427

cc1	0.22 207	0.16 262	0.50 237	0.27 393	0.13 157	0.31 347	0.19 241	0.39 243	0.48 417	0.21 137	0.20 116	0.13 66	0.17 187	0.28 202	0.12 10	0.08 178	0.28 511	0.08 152	0.06 58	0.08 155	0.37 513

rrr	0.22 207	0.17 293	0.79 434	0.22 182	0.15 257	0.20 134	0.18 198	0.40 252	0.27 159	0.19 120	0.12 26	0.14 89	0.12 90	0.38 311	0.31 369	0.07 64	0.16 389	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.28 475

tt1	0.22 207	0.16 262	0.49 215	0.26 356	0.15 257	0.31 347	0.19 241	0.38 225	0.46 396	0.21 137	0.19 108	0.13 66	0.16 170	0.28 202	0.12 10	0.08 178	0.28 511	0.08 152	0.06 58	0.08 155	0.37 513

HH	0.22 207	0.12 119	0.55 308	0.32 473	0.16 295	0.27 270	0.18 198	0.36 200	0.25 130	0.20 130	0.26 177	0.34 330	0.18 215	0.33 270	0.15 112	0.07 64	0.16 389	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.31 487

HanStereo	0.22 207	0.12 119	0.55 308	0.32 473	0.16 295	0.27 270	0.18 198	0.36 200	0.25 130	0.20 130	0.26 177	0.34 330	0.18 215	0.33 270	0.15 112	0.07 64	0.16 389	0.07 73	0.07 122	0.07 96	0.31 487

CASS	0.22 207	0.16 262	0.40 126	0.26 356	0.12 108	0.29 312	0.19 241	0.40 252	0.32 224	0.34 336	0.35 278	0.25 225	0.25 306	0.26 166	0.21 253	0.13 417	0.08 183	0.11 364	0.09 279	0.11 341	0.12 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 207	0.19 327	0.64 377	0.22 182	0.12 108	0.28 288	0.20 276	0.48 343	0.39 319	0.31 278	0.24 162	0.19 149	0.24 293	0.28 202	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.08 152	0.07 122	0.07 96	0.08 62

IPLGR	0.22 207	0.14 197	0.75 419	0.21 132	0.11 71	0.25 246	0.18 198	0.44 305	0.38 303	0.29 239	0.28 197	0.21 175	0.19 237	0.37 308	0.19 211	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.07 122	0.07 96	0.07 19

GANet-ADL	0.22 207	0.14 197	0.51 255	0.23 233	0.14 196	0.29 312	0.19 241	0.48 343	0.36 278	0.26 193	0.33 260	0.32 315	0.20 242	0.26 166	0.22 270	0.11 355	0.07 121	0.07 73	0.06 58	0.09 228	0.11 202

TRStereo	0.22 207	0.21 348	0.62 367	0.40 518	0.19 380	0.22 189	0.16 114	0.58 451	0.30 204	0.21 137	0.21 134	0.22 182	0.13 119	0.27 180	0.14 76	0.09 250	0.09 223	0.09 234	0.11 368	0.06 37	0.19 378

LCNet	0.22 207	0.12 119	0.42 143	0.26 356	0.12 108	0.23 208	0.19 241	0.36 200	0.28 170	0.28 215	0.35 278	0.26 244	0.30 381	0.35 292	0.17 158	0.07 64	0.05 4	0.09 234	0.10 334	0.13 396	0.22 419

NF-Stereo	0.22 207	0.11 71	0.52 276	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 198	0.40 252	0.35 262	0.28 215	0.30 219	0.22 182	0.17 187	0.52 365	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.13 279

OCTAStereo	0.22 207	0.11 71	0.52 276	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 198	0.40 252	0.35 262	0.28 215	0.30 219	0.22 182	0.17 187	0.51 357	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.13 279

PSM-softLoss	0.22 207	0.11 71	0.53 287	0.25 316	0.12 108	0.20 134	0.17 146	0.39 243	0.29 188	0.29 239	0.32 240	0.24 213	0.16 170	0.53 368	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.09 279	0.08 155	0.12 252

KMStereo	0.22 207	0.11 71	0.53 287	0.25 316	0.12 108	0.20 134	0.17 146	0.39 243	0.29 188	0.29 239	0.32 240	0.24 213	0.16 170	0.53 368	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.09 279	0.08 155	0.12 252

SST-Stereo	0.22 207	0.11 71	0.52 276	0.25 316	0.14 196	0.19 103	0.17 146	0.32 153	0.26 141	0.34 336	0.33 260	0.29 275	0.25 306	0.56 385	0.18 185	0.08 178	0.05 4	0.10 307	0.08 196	0.09 228	0.07 19

RAFT_R40	0.22 207	0.11 71	0.52 276	0.25 316	0.13 157	0.18 86	0.18 198	0.32 153	0.31 214	0.33 316	0.33 260	0.30 294	0.23 271	0.55 379	0.19 211	0.08 178	0.05 4	0.10 307	0.08 196	0.09 228	0.07 19

RE-Stereo	0.22 207	0.11 71	0.52 276	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 198	0.40 252	0.35 262	0.28 215	0.30 219	0.22 182	0.17 187	0.51 357	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.13 279

TVStereo	0.22 207	0.11 71	0.52 276	0.25 316	0.12 108	0.21 160	0.18 198	0.40 252	0.35 262	0.28 215	0.30 219	0.22 182	0.17 187	0.51 357	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.13 279

RAFT-345	0.22 207	0.11 71	0.55 308	0.22 182	0.12 108	0.20 134	0.16 114	0.27 87	0.28 170	0.27 204	0.65 494	0.20 161	0.17 187	0.55 379	0.22 270	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.07 122	0.06 37	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 207	0.10 39	0.56 318	0.23 233	0.13 157	0.24 230	0.24 388	0.38 225	0.29 188	0.31 278	0.44 382	0.27 249	0.21 252	0.31 251	0.17 158	0.07 64	0.05 4	0.10 307	0.09 279	0.08 155	0.19 378

Prome-Stereo	0.22 207	0.10 39	0.43 149	0.24 279	0.13 157	0.23 208	0.23 364	0.37 214	0.27 159	0.33 316	0.58 469	0.24 213	0.28 355	0.30 239	0.16 135	0.07 64	0.05 4	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.20 395

TestStereo	0.22 207	0.24 394	0.48 195	0.25 316	0.11 71	0.22 189	0.22 336	0.32 153	0.31 214	0.24 171	0.34 270	0.23 196	0.19 237	0.62 422	0.19 211	0.08 178	0.07 121	0.10 307	0.07 122	0.11 341	0.07 19

RALCasStereoNet	0.22 207	0.22 367	0.48 195	0.23 233	0.23 447	0.22 189	0.18 198	0.32 153	0.27 159	0.22 155	0.30 219	0.22 182	0.15 151	0.29 224	0.20 231	0.08 178	0.22 468	0.07 73	0.06 58	0.10 289	0.25 451

111	0.22 207	0.22 367	0.57 328	0.19 59	0.09 11	0.24 230	0.17 146	0.44 305	0.46 396	0.24 171	0.30 219	0.29 275	0.22 259	0.25 146	0.19 211	0.08 178	0.05 4	0.07 73	0.06 58	0.07 96	0.15 322

test_xeample3	0.22 207	0.17 293	0.81 439	0.21 132	0.15 257	0.20 134	0.18 198	0.40 252	0.25 130	0.19 120	0.12 26	0.13 66	0.12 90	0.34 285	0.33 387	0.07 64	0.20 451	0.07 73	0.08 196	0.08 155	0.34 500

FENet	0.22 207	0.13 153	0.48 195	0.22 182	0.12 108	0.27 270	0.18 198	0.43 284	0.37 293	0.31 278	0.32 240	0.29 275	0.23 271	0.27 180	0.24 298	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.11 202

HITNet	0.22 207	0.23 383	0.60 357	0.20 99	0.09 11	0.27 270	0.15 83	0.45 314	0.33 240	0.29 239	0.33 260	0.27 249	0.22 259	0.29 224	0.27 334	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.06 58	0.09 228	0.11 202
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
test_sample2	0.23 240	0.12 119	0.39 117	0.20 99	0.11 71	0.28 288	0.22 336	0.45 314	0.33 240	0.27 204	0.34 270	0.30 294	0.25 306	0.46 340	0.23 289	0.09 250	0.15 376	0.09 234	0.08 196	0.10 289	0.19 378

MyStereo06	0.23 240	0.15 230	0.74 416	0.22 182	0.14 196	0.25 246	0.22 336	0.43 284	0.25 130	0.36 367	0.24 162	0.34 330	0.18 215	0.24 130	0.20 231	0.07 64	0.12 307	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.11 202

xx1	0.23 240	0.16 262	0.50 237	0.27 393	0.13 157	0.31 347	0.19 241	0.39 243	0.48 417	0.21 137	0.20 116	0.28 262	0.25 306	0.28 202	0.12 10	0.08 178	0.28 511	0.10 307	0.11 368	0.09 228	0.23 427

IGEV_Zeroshot_test	0.23 240	0.11 71	0.82 443	0.21 132	0.23 447	0.20 134	0.19 241	0.38 225	0.23 95	0.34 336	0.22 144	0.29 275	0.14 136	0.24 130	0.20 231	0.07 64	0.09 223	0.08 152	0.08 196	0.08 155	0.35 504

StereoVision	0.23 240	0.23 383	0.55 308	0.27 393	0.17 325	0.23 208	0.22 336	0.40 252	0.32 224	0.21 137	0.51 432	0.22 182	0.16 170	0.29 224	0.19 211	0.11 355	0.12 307	0.13 425	0.13 443	0.10 289	0.08 62

PCWNet_CMD	0.23 240	0.14 197	0.48 195	0.21 132	0.13 157	0.28 288	0.17 146	0.47 332	0.47 409	0.30 262	0.36 293	0.37 355	0.24 293	0.29 224	0.21 253	0.09 250	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.11 341	0.11 202

testlalala_base	0.23 240	0.14 197	0.48 195	0.26 356	0.16 295	0.25 246	0.17 146	0.37 214	0.19 45	0.20 130	0.26 177	0.17 127	0.14 136	0.19 46	0.18 185	0.42 546	0.23 478	0.07 73	0.06 58	0.50 540	0.14 306

anonymousdsp2	0.23 240	0.11 71	0.42 143	0.26 356	0.24 462	0.25 246	0.17 146	0.43 284	0.37 293	0.30 262	0.23 154	0.24 213	0.15 151	0.32 260	0.17 158	0.07 64	0.28 511	0.07 73	0.05 21	0.08 155	0.44 528

TestStereo1	0.23 240	0.22 367	0.50 237	0.27 393	0.14 196	0.26 263	0.27 422	0.43 284	0.38 303	0.29 239	0.39 330	0.23 196	0.21 252	0.33 270	0.18 185	0.08 178	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.10 164

x	0.23 240	0.15 230	0.45 160	0.20 99	0.15 257	0.27 270	0.17 146	0.43 284	0.35 262	0.26 193	0.31 230	0.29 275	0.25 306	0.29 224	0.30 359	0.09 250	0.22 468	0.08 152	0.09 279	0.09 228	0.24 440

RAFT_CTSACE	0.23 240	0.21 348	0.57 328	0.26 356	0.15 257	0.22 189	0.23 364	0.34 179	0.30 204	0.34 336	0.51 432	0.31 304	0.17 187	0.33 270	0.15 112	0.06 24	0.09 223	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 240	0.24 394	0.48 195	0.25 316	0.18 353	0.23 208	0.29 444	0.42 275	0.38 303	0.24 171	0.39 330	0.20 161	0.17 187	0.34 285	0.17 158	0.07 64	0.07 121	0.09 234	0.12 411	0.09 228	0.13 279

SA-5K	0.23 240	0.22 367	0.50 237	0.27 393	0.14 196	0.26 263	0.27 422	0.43 284	0.38 303	0.29 239	0.39 330	0.23 196	0.21 252	0.33 270	0.18 185	0.08 178	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.10 164

CIPLG	0.23 240	0.28 435	0.75 419	0.24 279	0.16 295	0.25 246	0.20 276	0.38 225	0.33 240	0.32 303	0.34 270	0.23 196	0.15 151	0.27 180	0.22 270	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.09 104

dd	0.23 240	0.32 457	0.55 308	0.23 233	0.12 108	0.27 270	0.21 302	0.32 153	0.45 385	0.30 262	0.29 205	0.25 225	0.17 187	0.31 251	0.26 323	0.13 417	0.07 121	0.10 307	0.08 196	0.12 382	0.09 104

IPLG	0.23 240	0.19 327	0.65 382	0.21 132	0.12 108	0.28 288	0.17 146	0.45 314	0.32 224	0.33 316	0.32 240	0.16 112	0.17 187	0.50 351	0.23 289	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.07 122	0.07 96	0.08 62

IPLGR_C	0.23 240	0.29 440	0.81 439	0.24 279	0.16 295	0.24 230	0.20 276	0.38 225	0.33 240	0.32 303	0.33 260	0.23 196	0.15 151	0.26 166	0.22 270	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.09 104

ACRE	0.23 240	0.27 427	0.83 448	0.24 279	0.15 257	0.24 230	0.20 276	0.38 225	0.32 224	0.32 303	0.33 260	0.23 196	0.15 151	0.26 166	0.22 270	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.09 104

GwcNet-ADL	0.23 240	0.15 230	0.58 343	0.24 279	0.13 157	0.23 208	0.24 388	0.51 371	0.41 339	0.28 215	0.29 205	0.30 294	0.20 242	0.27 180	0.28 342	0.09 250	0.07 121	0.07 73	0.07 122	0.09 228	0.11 202

HHNet	0.23 240	0.12 119	0.66 387	0.19 59	0.18 353	0.20 134	0.20 276	0.36 200	0.32 224	0.33 316	0.59 473	0.19 149	0.21 252	0.24 130	0.31 369	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 122	0.08 155	0.12 252

KYRaft	0.23 240	0.11 71	0.43 149	0.23 233	0.12 108	0.23 208	0.23 364	0.37 214	0.26 141	0.35 354	0.53 447	0.34 330	0.26 324	0.29 224	0.16 135	0.07 64	0.05 4	0.09 234	0.10 334	0.08 155	0.30 483

ASMatch	0.23 240	0.11 71	0.55 308	0.25 316	0.14 196	0.19 103	0.16 114	0.32 153	0.30 204	0.28 215	0.68 500	0.28 262	0.26 324	0.50 351	0.22 270	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.07 122	0.06 37	0.11 202

IRAFT_RVC	0.23 240	0.15 230	0.54 299	0.26 356	0.12 108	0.19 103	0.23 364	0.41 270	0.39 319	0.31 278	0.30 219	0.29 275	0.24 293	0.55 379	0.23 289	0.08 178	0.06 48	0.10 307	0.08 196	0.08 155	0.08 62

CFNet_pseudo	0.23 240	0.14 197	0.48 195	0.20 99	0.13 157	0.27 270	0.17 146	0.46 321	0.45 385	0.30 262	0.37 304	0.38 361	0.23 271	0.30 239	0.22 270	0.09 250	0.06 48	0.11 364	0.08 196	0.11 341	0.11 202

GES	0.23 240	0.14 197	0.54 299	0.21 132	0.14 196	0.28 288	0.19 241	0.51 371	0.35 262	0.31 278	0.36 293	0.25 225	0.24 293	0.30 239	0.23 289	0.11 355	0.09 223	0.08 152	0.08 196	0.10 289	0.12 252

SFCPSM	0.23 240	0.12 119	0.51 255	0.21 132	0.14 196	0.34 387	0.22 336	0.57 438	0.41 339	0.29 239	0.32 240	0.23 196	0.22 259	0.28 202	0.20 231	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.10 334	0.09 228	0.09 104

MSMDNet	0.23 240	0.14 197	0.49 215	0.20 99	0.13 157	0.28 288	0.17 146	0.47 332	0.47 409	0.30 262	0.36 293	0.37 355	0.24 293	0.29 224	0.21 253	0.09 250	0.07 121	0.09 234	0.08 196	0.11 341	0.11 202

ccs_rob	0.23 240	0.14 197	0.48 195	0.20 99	0.13 157	0.27 270	0.17 146	0.46 321	0.45 385	0.30 262	0.37 304	0.38 361	0.23 271	0.30 239	0.22 270	0.09 250	0.06 48	0.11 364	0.08 196	0.12 382	0.11 202

rvit_0105_3	0.24 268	0.21 348	0.57 328	0.25 316	0.15 257	0.24 230	0.28 438	0.40 252	0.43 362	0.25 183	0.26 177	0.29 275	0.22 259	0.29 224	0.21 253	0.15 456	0.13 327	0.14 449	0.15 471	0.10 289	0.10 164

test_sample1	0.24 268	0.13 153	0.40 126	0.20 99	0.13 157	0.29 312	0.19 241	0.43 284	0.30 204	0.27 204	0.34 270	0.31 304	0.28 355	0.45 338	0.27 334	0.09 250	0.16 389	0.08 152	0.08 196	0.09 228	0.22 419

MyStereo05	0.24 268	0.15 230	0.58 343	0.22 182	0.14 196	0.25 246	0.22 336	0.50 361	0.54 459	0.32 303	0.23 154	0.26 244	0.23 271	0.32 260	0.25 312	0.07 64	0.12 307	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.11 202

MyStereo04	0.24 268	0.15 230	0.58 343	0.22 182	0.16 295	0.25 246	0.22 336	0.51 371	0.54 459	0.29 239	0.23 154	0.27 249	0.23 271	0.32 260	0.25 312	0.07 64	0.13 327	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.11 202

CoDeX	0.24 268	0.13 153	0.48 195	0.22 182	0.14 196	0.29 312	0.21 302	0.55 420	0.42 351	0.29 239	0.36 293	0.28 262	0.23 271	0.48 345	0.20 231	0.09 250	0.06 48	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.08 62

DCRE	0.24 268	0.15 230	0.45 160	0.26 356	0.26 480	0.23 208	0.21 302	0.37 214	0.29 188	0.23 163	0.81 518	0.23 196	0.16 170	0.24 130	0.18 185	0.07 64	0.14 345	0.07 73	0.08 196	0.07 96	0.25 451

riskmin	0.24 268	0.10 39	0.43 149	0.32 473	0.26 480	0.33 371	0.19 241	0.44 305	0.30 204	0.24 171	0.27 190	0.37 355	0.25 306	0.30 239	0.22 270	0.09 250	0.18 425	0.09 234	0.13 443	0.10 289	0.27 467

qqq	0.24 268	0.16 262	0.46 174	0.20 99	0.15 257	0.23 208	0.20 276	0.43 284	0.32 224	0.26 193	0.31 230	0.28 262	0.25 306	0.36 298	0.28 342	0.08 178	0.22 468	0.10 307	0.11 368	0.09 228	0.23 427

BUS	0.24 268	0.13 153	0.36 104	0.25 316	0.14 196	0.44 453	0.17 146	0.59 460	0.36 278	0.34 336	0.35 278	0.31 304	0.22 259	0.27 180	0.22 270	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.10 334	0.09 228	0.10 164

IER	0.24 268	0.15 230	0.50 237	0.21 132	0.15 257	0.31 347	0.20 276	0.44 305	0.38 303	0.34 336	0.41 350	0.32 315	0.34 421	0.31 251	0.23 289	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.08 196	0.09 228	0.09 104

BSDual-CNN	0.24 268	0.13 153	0.36 104	0.25 316	0.14 196	0.35 402	0.22 336	0.59 460	0.36 278	0.34 336	0.35 278	0.38 361	0.25 306	0.27 180	0.28 342	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.10 334	0.09 228	0.10 164

Sa-1000	0.24 268	0.20 340	0.53 287	0.23 233	0.14 196	0.30 325	0.23 364	0.50 361	0.41 339	0.30 262	0.50 429	0.26 244	0.19 237	0.33 270	0.16 135	0.08 178	0.10 255	0.10 307	0.11 368	0.08 155	0.08 62

SA	0.24 268	0.22 367	0.55 308	0.23 233	0.14 196	0.25 246	0.23 364	0.48 343	0.42 351	0.28 215	0.44 382	0.23 196	0.23 271	0.34 285	0.17 158	0.07 64	0.09 223	0.11 364	0.11 368	0.08 155	0.09 104

psmg	0.24 268	0.13 153	0.36 104	0.21 132	0.14 196	0.35 402	0.23 364	0.54 402	0.36 278	0.36 367	0.38 312	0.38 361	0.25 306	0.27 180	0.28 342	0.10 316	0.08 183	0.10 307	0.10 334	0.09 228	0.09 104

UDGNet	0.24 268	0.37 484	0.53 287	0.25 316	0.14 196	0.24 230	0.18 198	0.32 153	0.44 374	0.29 239	0.28 197	0.24 213	0.20 242	0.30 239	0.21 253	0.16 466	0.07 121	0.21 506	0.11 368	0.16 439	0.11 202

TransformOpticalFlow	0.24 268	0.14 197	0.57 328	0.24 279	0.11 71	0.21 160	0.19 241	0.43 284	0.34 251	0.30 262	0.43 372	0.36 349	0.31 398	0.61 411	0.20 231	0.07 64	0.05 4	0.08 152	0.07 122	0.06 37	0.08 62

OMP-Stereo	0.24 268	0.16 262	0.48 195	0.30 450	0.13 157	0.21 160	0.16 114	0.38 225	0.35 262	0.34 336	0.30 219	0.33 322	0.20 242	0.70 452	0.24 298	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 122	0.08 155	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 268	0.16 262	0.47 180	0.29 438	0.12 108	0.23 208	0.14 60	0.40 252	0.33 240	0.35 354	0.37 304	0.33 322	0.22 259	0.70 452	0.26 323	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.07 122	0.08 155	0.07 19

PFNet	0.24 268	0.11 71	0.63 372	0.25 316	0.14 196	0.22 189	0.19 241	0.40 252	0.35 262	0.36 367	0.32 240	0.27 249	0.20 242	0.63 425	0.23 289	0.09 250	0.05 4	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.08 62

RAFT	0.24 268	0.24 394	0.46 174	0.27 393	0.15 257	0.26 263	0.26 413	0.37 214	0.31 214	0.34 336	0.34 270	0.41 388	0.22 259	0.30 239	0.18 185	0.08 178	0.15 376	0.11 364	0.10 334	0.11 341	0.13 279

ICVP	0.24 268	0.13 153	0.45 160	0.26 356	0.14 196	0.30 325	0.25 402	0.47 332	0.35 262	0.29 239	0.43 372	0.35 344	0.25 306	0.28 202	0.25 312	0.12 395	0.09 223	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.11 202
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 268	0.19 327	0.76 423	0.27 393	0.18 353	0.41 439	0.24 388	0.45 314	0.36 278	0.23 163	0.27 190	0.20 161	0.18 215	0.28 202	0.19 211	0.12 395	0.11 287	0.10 307	0.10 334	0.11 341	0.13 279

ACVNet	0.24 268	0.18 315	0.51 255	0.18 30	0.15 257	0.27 270	0.23 364	0.40 252	0.45 385	0.29 239	0.41 350	0.38 361	0.28 355	0.28 202	0.35 401	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.10 289	0.09 104

DMCA	0.24 268	0.18 315	0.51 255	0.23 233	0.14 196	0.27 270	0.20 276	0.45 314	0.40 329	0.32 303	0.33 260	0.33 322	0.25 306	0.27 180	0.30 359	0.11 355	0.08 183	0.10 307	0.08 196	0.11 341	0.12 252

DN-CSS_ROB	0.24 268	0.33 461	0.69 397	0.25 316	0.14 196	0.26 263	0.13 40	0.42 275	0.35 262	0.30 262	0.42 358	0.22 182	0.20 242	0.34 285	0.22 270	0.07 64	0.06 48	0.11 364	0.11 368	0.11 341	0.09 104

G2L-ROB	0.25 293	0.21 348	0.56 318	0.19 59	0.12 108	0.28 288	0.21 302	0.48 343	0.34 251	0.35 354	0.31 230	0.41 388	0.23 271	0.51 357	0.31 369	0.09 250	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.09 228	0.12 252

DCVSM-stereo	0.25 293	0.14 197	0.53 287	0.21 132	0.14 196	0.27 270	0.14 60	0.35 188	0.35 262	0.42 437	0.33 260	0.46 428	0.30 381	0.31 251	0.27 334	0.11 355	0.10 255	0.12 399	0.10 334	0.12 382	0.15 322

rvit_stereo_0075_2	0.25 293	0.18 315	0.65 382	0.27 393	0.22 435	0.22 189	0.15 83	0.41 270	0.36 278	0.27 204	0.37 304	0.29 275	0.21 252	0.29 224	0.20 231	0.17 480	0.12 307	0.19 498	0.12 411	0.14 419	0.14 306

test_sample3	0.25 293	0.14 197	0.52 276	0.20 99	0.12 108	0.33 371	0.20 276	0.53 388	0.38 303	0.32 303	0.35 278	0.29 275	0.24 293	0.54 374	0.25 312	0.10 316	0.14 345	0.09 234	0.09 279	0.11 341	0.15 322

MyStereo8	0.25 293	0.20 340	0.69 397	0.24 279	0.17 325	0.31 347	0.16 114	0.50 361	0.32 224	0.29 239	0.38 312	0.25 225	0.19 237	0.33 270	0.29 356	0.08 178	0.20 451	0.08 152	0.08 196	0.10 289	0.16 338

mmm	0.25 293	0.15 230	0.44 157	0.23 233	0.20 404	0.28 288	0.21 302	0.43 284	0.32 224	0.31 278	0.40 339	0.30 294	0.24 293	0.31 251	0.28 342	0.09 250	0.21 456	0.11 364	0.12 411	0.10 289	0.26 463

GMStereo_Zeroshot	0.25 293	0.22 367	0.51 255	0.27 393	0.14 196	0.28 288	0.15 83	0.40 252	0.36 278	0.37 384	0.43 372	0.40 379	0.17 187	0.35 292	0.21 253	0.12 395	0.07 121	0.13 425	0.07 122	0.17 454	0.10 164

CFNet_ucs	0.25 293	0.14 197	0.51 255	0.20 99	0.15 257	0.29 312	0.18 198	0.51 371	0.46 396	0.32 303	0.42 358	0.38 361	0.23 271	0.31 251	0.22 270	0.11 355	0.08 183	0.12 399	0.09 279	0.13 396	0.13 279

gwcnet-sp	0.25 293	0.16 262	0.70 403	0.23 233	0.14 196	0.34 387	0.22 336	0.46 321	0.41 339	0.37 384	0.35 278	0.27 249	0.27 332	0.36 298	0.26 323	0.09 250	0.08 183	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.10 164

scenet	0.25 293	0.16 262	0.70 403	0.23 233	0.14 196	0.34 387	0.22 336	0.46 321	0.41 339	0.37 384	0.35 278	0.27 249	0.27 332	0.36 298	0.26 323	0.09 250	0.08 183	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.10 164

ssnet	0.25 293	0.16 262	0.70 403	0.23 233	0.14 196	0.34 387	0.22 336	0.46 321	0.41 339	0.37 384	0.35 278	0.27 249	0.27 332	0.36 298	0.26 323	0.09 250	0.08 183	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.10 164

raft_robust	0.25 293	0.23 383	0.44 157	0.22 182	0.13 157	0.23 208	0.22 336	0.52 378	0.50 436	0.33 316	0.32 240	0.33 322	0.23 271	0.55 379	0.18 185	0.07 64	0.11 287	0.08 152	0.10 334	0.08 155	0.07 19

test_5	0.25 293	0.25 409	0.57 328	0.27 393	0.18 353	0.25 246	0.29 444	0.42 275	0.39 319	0.29 239	0.40 339	0.27 249	0.23 271	0.35 292	0.19 211	0.07 64	0.07 121	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.14 306

iRaft-Stereo_5w	0.25 293	0.24 394	0.50 237	0.23 233	0.18 353	0.19 103	0.19 241	0.39 243	0.35 262	0.28 215	0.36 293	0.34 330	0.23 271	0.66 440	0.28 342	0.07 64	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.09 228	0.14 306

STrans-v2	0.25 293	0.14 197	0.56 318	0.21 132	0.12 108	0.23 208	0.20 276	0.50 361	0.31 214	0.31 278	0.42 358	0.35 344	0.35 428	0.62 422	0.24 298	0.07 64	0.05 4	0.08 152	0.07 122	0.06 37	0.08 62

DRaft	0.25 293	0.11 71	0.47 180	0.18 30	0.12 108	0.28 288	0.23 364	0.34 179	0.40 329	0.38 393	0.60 477	0.20 161	0.41 459	0.48 345	0.41 424	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.08 196	0.07 96	0.08 62

XX-Stereo	0.25 293	0.11 71	1.09 501	0.35 495	0.38 527	0.23 208	0.13 40	0.43 284	0.19 45	0.20 130	0.40 339	0.31 304	0.10 41	0.33 270	0.13 38	0.08 178	0.11 287	0.08 152	0.09 279	0.07 96	0.10 164

HCRNet	0.25 293	0.27 427	0.42 143	0.34 489	0.17 325	0.27 270	0.18 198	0.45 314	0.37 293	0.31 278	0.35 278	0.32 315	0.23 271	0.44 332	0.21 253	0.13 417	0.08 183	0.13 425	0.11 368	0.11 341	0.09 104

BEATNet_4x	0.25 293	0.25 409	0.66 387	0.23 233	0.10 43	0.29 312	0.14 60	0.49 353	0.34 251	0.31 278	0.35 278	0.32 315	0.26 324	0.34 285	0.33 387	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.07 122	0.11 341	0.13 279

UCFNet_RVC	0.25 293	0.21 348	0.49 215	0.19 59	0.15 257	0.34 387	0.18 198	0.47 332	0.36 278	0.30 262	0.35 278	0.40 379	0.26 324	0.35 292	0.24 298	0.13 417	0.08 183	0.13 425	0.14 460	0.13 396	0.13 279

AdaStereo	0.25 293	0.17 293	0.47 180	0.25 316	0.13 157	0.33 371	0.17 146	0.57 438	0.43 362	0.34 336	0.38 312	0.35 344	0.21 252	0.32 260	0.24 298	0.14 442	0.06 48	0.13 425	0.09 279	0.11 341	0.09 104
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.
MLCV	0.25 293	0.23 383	0.59 350	0.22 182	0.09 11	0.30 325	0.18 198	0.40 252	0.38 303	0.38 393	0.44 382	0.31 304	0.22 259	0.44 332	0.32 378	0.07 64	0.05 4	0.07 73	0.06 58	0.07 96	0.08 62

iResNet	0.25 293	0.22 367	0.62 367	0.26 356	0.11 71	0.31 347	0.23 364	0.46 321	0.45 385	0.34 336	0.43 372	0.27 249	0.23 271	0.36 298	0.37 411	0.08 178	0.05 4	0.07 73	0.06 58	0.08 155	0.10 164

DFGA-Net	0.26 316	0.33 461	0.70 403	0.22 182	0.15 257	0.25 246	0.17 146	0.41 270	0.40 329	0.30 262	0.32 240	0.21 175	0.18 215	0.61 411	0.33 387	0.08 178	0.06 48	0.10 307	0.09 279	0.11 341	0.09 104

G2L-Stereo_test	0.26 316	0.22 367	0.54 299	0.20 99	0.13 157	0.28 288	0.24 388	0.51 371	0.40 329	0.38 393	0.37 304	0.40 379	0.26 324	0.53 368	0.32 378	0.09 250	0.06 48	0.07 73	0.06 58	0.09 228	0.11 202

HUF	0.26 316	0.15 230	0.79 434	0.39 513	0.31 509	0.16 44	0.17 146	0.36 200	0.25 130	0.19 120	0.14 65	0.23 196	0.11 64	0.32 260	0.14 76	0.08 178	0.60 564	0.06 24	0.05 21	0.07 96	0.56 544

PAM_32	0.26 316	0.10 39	0.63 372	0.24 279	0.19 380	0.51 487	0.26 413	0.43 284	0.30 204	0.32 303	0.28 197	0.60 493	0.28 355	0.29 224	0.20 231	0.08 178	0.14 345	0.08 152	0.10 334	0.07 96	0.15 322

PAM	0.26 316	0.11 71	0.63 372	0.25 316	0.18 353	0.53 496	0.29 444	0.44 305	0.28 170	0.36 367	0.27 190	0.59 487	0.26 324	0.28 202	0.20 231	0.08 178	0.12 307	0.07 73	0.10 334	0.07 96	0.13 279

DDVS	0.26 316	0.16 262	0.45 160	0.25 316	0.17 325	0.34 387	0.21 302	0.43 284	0.31 214	0.34 336	0.41 350	0.47 438	0.21 252	0.52 365	0.29 356	0.11 355	0.09 223	0.11 364	0.09 279	0.13 396	0.16 338

UGAM-zero	0.26 316	0.11 71	0.56 318	0.20 99	0.16 295	0.28 288	0.18 198	0.48 343	0.25 130	0.31 278	0.28 197	0.56 479	0.32 411	0.66 440	0.17 158	0.07 64	0.10 255	0.07 73	0.09 279	0.07 96	0.31 487

ITSA-stereo	0.26 316	0.16 262	0.39 117	0.24 279	0.11 71	0.28 288	0.18 198	0.58 451	0.59 484	0.32 303	0.32 240	0.33 322	0.28 355	0.51 357	0.34 394	0.11 355	0.08 183	0.11 364	0.11 368	0.11 341	0.15 322

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 316	0.15 230	0.96 482	0.21 132	0.25 476	0.30 325	0.21 302	0.54 402	0.28 170	0.25 183	0.29 205	0.46 428	0.23 271	0.28 202	0.20 231	0.08 178	0.10 255	0.08 152	0.12 411	0.11 341	0.17 358

test_sample5	0.26 316	0.14 197	0.51 255	0.21 132	0.12 108	0.31 347	0.21 302	0.53 388	0.38 303	0.33 316	0.43 372	0.29 275	0.25 306	0.56 385	0.24 298	0.10 316	0.14 345	0.10 307	0.10 334	0.11 341	0.16 338

test_sample4	0.26 316	0.14 197	0.53 287	0.21 132	0.12 108	0.32 364	0.21 302	0.53 388	0.38 303	0.33 316	0.38 312	0.28 262	0.25 306	0.54 374	0.25 312	0.10 316	0.14 345	0.10 307	0.09 279	0.11 341	0.16 338

qqq1	0.26 316	0.13 153	0.47 180	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 241	0.54 402	0.48 417	0.35 354	0.42 358	0.31 304	0.27 332	0.60 405	0.21 253	0.10 316	0.16 389	0.07 73	0.07 122	0.08 155	0.13 279

fff1	0.26 316	0.13 153	0.47 180	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 241	0.54 402	0.48 417	0.35 354	0.42 358	0.31 304	0.27 332	0.60 405	0.21 253	0.10 316	0.16 389	0.07 73	0.07 122	0.08 155	0.13 279

DualNet	0.26 316	0.14 197	0.51 255	0.21 132	0.12 108	0.31 347	0.21 302	0.53 388	0.38 303	0.34 336	0.44 382	0.29 275	0.25 306	0.56 385	0.24 298	0.10 316	0.14 345	0.10 307	0.10 334	0.11 341	0.16 338

anonymousa	0.26 316	0.13 153	0.56 318	0.29 438	0.30 502	0.31 347	0.20 276	0.38 225	0.36 278	0.33 316	0.51 432	0.41 388	0.27 332	0.25 146	0.24 298	0.08 178	0.18 425	0.09 234	0.18 497	0.08 155	0.17 358

hknet	0.26 316	0.15 230	0.49 215	0.25 316	0.16 295	0.35 402	0.22 336	0.59 460	0.40 329	0.34 336	0.35 278	0.43 408	0.28 355	0.38 311	0.26 323	0.09 250	0.07 121	0.11 364	0.10 334	0.09 228	0.10 164

PSMNet-ADL	0.26 316	0.16 262	0.39 117	0.27 393	0.14 196	0.32 364	0.22 336	0.45 314	0.37 293	0.28 215	0.34 270	0.41 388	0.28 355	0.61 411	0.32 378	0.11 355	0.10 255	0.09 234	0.11 368	0.10 289	0.13 279

PSM-AAD	0.26 316	0.11 71	0.43 149	0.24 279	0.12 108	0.27 270	0.37 490	0.36 200	0.30 204	0.36 367	0.39 330	0.28 262	0.77 532	0.30 239	0.16 135	0.07 64	0.06 48	0.12 399	0.11 368	0.09 228	0.21 405

DEmStereo	0.26 316	0.10 39	0.52 276	0.19 59	0.13 157	0.31 347	0.25 402	0.29 112	0.38 303	0.36 367	0.57 466	0.24 213	0.48 488	0.53 368	0.44 439	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.08 196	0.07 96	0.08 62

GrayStereo	0.26 316	0.10 39	0.45 160	0.27 393	0.14 196	0.23 208	0.46 519	0.36 200	0.33 240	0.40 420	0.47 416	0.30 294	0.78 533	0.29 224	0.17 158	0.07 64	0.06 48	0.08 152	0.09 279	0.07 96	0.15 322

RAFT-RH_RVC	0.26 316	0.13 153	0.57 328	0.22 182	0.12 108	0.25 246	0.14 60	0.27 87	0.29 188	0.38 393	1.14 541	0.23 196	0.18 215	0.58 392	0.24 298	0.07 64	0.06 48	0.10 307	0.07 122	0.06 37	0.08 62

ARAFT	0.26 316	0.30 446	0.87 461	0.22 182	0.12 108	0.30 325	0.24 388	0.46 321	0.34 251	0.33 316	0.28 197	0.29 275	0.20 242	0.49 347	0.19 211	0.08 178	0.06 48	0.12 399	0.11 368	0.09 228	0.09 104

acv_ft	0.26 316	0.18 315	0.56 318	0.24 279	0.19 380	0.34 387	0.21 302	0.47 332	0.45 385	0.39 411	0.41 350	0.38 361	0.28 355	0.28 202	0.36 405	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.11 341	0.09 104

cf-r	0.26 316	0.22 367	0.66 387	0.22 182	0.14 196	0.28 288	0.22 336	0.44 305	0.42 351	0.32 303	0.42 358	0.43 408	0.27 332	0.44 332	0.27 334	0.11 355	0.07 121	0.08 152	0.10 334	0.08 155	0.09 104

GANet-RSSM	0.26 316	0.19 327	0.54 299	0.21 132	0.14 196	0.27 270	0.22 336	0.47 332	0.34 251	0.30 262	0.40 339	0.41 388	0.30 381	0.59 400	0.25 312	0.11 355	0.08 183	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.10 164

PSMNet-RSSM	0.26 316	0.21 348	0.50 237	0.21 132	0.14 196	0.25 246	0.21 302	0.50 361	0.38 303	0.31 278	0.45 396	0.40 379	0.27 332	0.53 368	0.24 298	0.12 395	0.08 183	0.11 364	0.13 443	0.10 289	0.10 164

CFNet-ft	0.26 316	0.21 348	0.51 255	0.19 59	0.16 295	0.31 347	0.21 302	0.40 252	0.37 293	0.29 239	0.40 339	0.46 428	0.27 332	0.49 347	0.28 342	0.12 395	0.07 121	0.12 399	0.11 368	0.12 382	0.11 202

CFNet_RVC	0.26 316	0.21 348	0.51 255	0.19 59	0.16 295	0.31 347	0.21 302	0.40 252	0.37 293	0.29 239	0.40 339	0.46 428	0.27 332	0.49 347	0.28 342	0.12 395	0.07 121	0.12 399	0.11 368	0.12 382	0.11 202

G2L-Stereo	0.27 344	0.23 383	0.61 363	0.22 182	0.14 196	0.25 246	0.19 241	0.48 343	0.37 293	0.33 316	0.38 312	0.40 379	0.23 271	0.61 411	0.33 387	0.11 355	0.09 223	0.10 307	0.08 196	0.09 228	0.11 202

test_sample6	0.27 344	0.15 230	0.50 237	0.22 182	0.12 108	0.30 325	0.22 336	0.54 402	0.39 319	0.34 336	0.44 382	0.29 275	0.25 306	0.58 392	0.26 323	0.11 355	0.14 345	0.10 307	0.10 334	0.11 341	0.16 338

SMFormer	0.27 344	0.13 153	0.47 180	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 241	0.54 402	0.48 417	0.35 354	0.42 358	0.31 304	0.27 332	0.60 405	0.34 394	0.10 316	0.16 389	0.08 152	0.09 279	0.10 289	0.16 338

tta	0.27 344	0.13 153	0.47 180	0.20 99	0.10 43	0.28 288	0.19 241	0.54 402	0.48 417	0.35 354	0.42 358	0.31 304	0.27 332	0.60 405	0.34 394	0.10 316	0.16 389	0.08 152	0.09 279	0.08 155	0.13 279

ffm	0.27 344	0.17 293	0.84 452	0.21 132	0.13 157	0.29 312	0.21 302	0.38 225	0.46 396	0.31 278	0.44 382	0.34 330	0.24 293	0.28 202	0.12 10	0.08 178	0.28 511	0.12 399	0.11 368	0.08 155	0.37 513

NINENet	0.27 344	0.16 262	0.49 215	0.23 233	0.16 295	0.44 453	0.17 146	0.63 492	0.49 430	0.33 316	0.38 312	0.31 304	0.22 259	0.43 328	0.22 270	0.11 355	0.10 255	0.12 399	0.08 196	0.12 382	0.11 202

SepStereo	0.27 344	0.13 153	0.49 215	0.24 279	0.18 353	0.30 325	0.24 388	0.48 343	0.48 417	0.42 437	0.45 396	0.34 330	0.31 398	0.64 430	0.24 298	0.09 250	0.07 121	0.09 234	0.07 122	0.10 289	0.11 202

UPFNet	0.27 344	0.15 230	0.47 180	0.25 316	0.20 404	0.37 417	0.27 422	0.50 361	0.40 329	0.36 367	0.38 312	0.37 355	0.29 375	0.40 316	0.34 394	0.10 316	0.10 255	0.10 307	0.10 334	0.10 289	0.08 62

iResNet_ROB	0.27 344	0.27 427	0.48 195	0.21 132	0.12 108	0.32 364	0.17 146	0.57 438	0.55 468	0.39 411	0.44 382	0.37 355	0.28 355	0.43 328	0.28 342	0.08 178	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.09 228	0.11 202

coex_refinement	0.28 353	0.22 367	0.50 237	0.23 233	0.15 257	0.31 347	0.20 276	0.51 371	0.43 362	0.35 354	0.42 358	0.45 420	0.27 332	0.56 385	0.41 424	0.10 316	0.07 121	0.07 73	0.07 122	0.11 341	0.12 252

ISRNet	0.28 353	0.15 230	0.54 299	0.27 393	0.19 380	0.24 230	0.15 83	0.47 332	0.45 385	0.40 420	0.49 426	0.42 401	0.27 332	0.33 270	0.30 359	0.20 503	0.12 307	0.17 483	0.16 481	0.16 439	0.21 405

rvit_105_1	0.28 353	0.24 394	0.65 382	0.27 393	0.19 380	0.31 347	0.35 482	0.46 321	0.53 454	0.31 278	0.32 240	0.32 315	0.27 332	0.36 298	0.26 323	0.16 466	0.14 345	0.15 466	0.17 492	0.11 341	0.11 202

UGAM	0.28 353	0.18 315	0.57 328	0.26 356	0.13 157	0.23 208	0.26 413	0.33 172	0.45 385	0.32 303	0.42 358	0.45 420	0.22 259	0.92 516	0.23 289	0.08 178	0.09 223	0.14 449	0.13 443	0.10 289	0.10 164

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 353	0.17 293	0.96 482	0.29 438	0.31 509	0.29 312	0.21 302	0.53 388	0.28 170	0.27 204	0.55 455	0.41 388	0.18 215	0.30 239	0.22 270	0.08 178	0.10 255	0.08 152	0.13 443	0.12 382	0.20 395

test_sample7	0.28 353	0.16 262	0.47 180	0.21 132	0.14 196	0.29 312	0.22 336	0.54 402	0.43 362	0.38 393	0.36 293	0.38 361	0.32 411	0.41 319	0.26 323	0.14 442	0.21 456	0.13 425	0.12 411	0.13 396	0.25 451

CBFPSM	0.28 353	0.23 383	0.76 423	0.21 132	0.14 196	0.38 423	0.26 413	0.42 275	0.37 293	0.34 336	0.36 293	0.55 474	0.38 443	0.33 270	0.40 419	0.08 178	0.08 183	0.07 73	0.08 196	0.09 228	0.12 252

ToySt	0.28 353	0.19 327	0.68 396	0.22 182	0.19 380	0.31 347	0.31 462	0.43 284	0.43 362	0.28 215	0.38 312	0.42 401	0.32 411	0.33 270	0.32 378	0.08 178	0.14 345	0.10 307	0.12 411	0.11 341	0.24 440

CSP-Net	0.28 353	0.17 293	0.41 134	0.22 182	0.14 196	0.44 453	0.24 388	0.52 378	0.42 351	0.42 437	0.44 382	0.42 401	0.27 332	0.66 440	0.30 359	0.12 395	0.09 223	0.08 152	0.08 196	0.10 289	0.10 164

DAS	0.28 353	0.13 153	0.49 215	0.24 279	0.18 353	0.30 325	0.24 388	0.48 343	0.48 417	0.42 437	0.45 396	0.34 330	0.31 398	0.76 477	0.24 298	0.09 250	0.07 121	0.09 234	0.07 122	0.10 289	0.11 202

AACVNet	0.28 353	0.22 367	0.55 308	0.23 233	0.14 196	0.30 325	0.19 241	0.43 284	0.33 240	0.39 411	0.42 358	0.44 414	0.29 375	0.73 462	0.28 342	0.11 355	0.09 223	0.11 364	0.09 279	0.13 396	0.12 252

FTStereo	0.28 353	0.11 71	0.56 318	0.24 279	0.13 157	0.21 160	0.52 531	0.36 200	0.28 170	0.38 393	0.94 531	0.30 294	0.56 507	0.33 270	0.18 185	0.08 178	0.06 48	0.09 234	0.08 196	0.08 155	0.19 378

LMCR-Stereo	0.28 353	0.22 367	0.56 318	0.29 438	0.14 196	0.37 417	0.23 364	0.57 438	0.36 278	0.40 420	0.40 339	0.29 275	0.30 381	0.41 319	0.38 413	0.11 355	0.07 121	0.09 234	0.07 122	0.13 396	0.10 164

MMNet	0.28 353	0.19 327	0.54 299	0.24 279	0.17 325	0.47 470	0.22 336	0.47 332	0.53 454	0.40 420	0.43 372	0.36 349	0.34 421	0.40 316	0.35 401	0.08 178	0.08 183	0.09 234	0.09 279	0.10 289	0.09 104

UNet	0.28 353	0.16 262	0.70 403	0.24 279	0.20 404	0.44 453	0.21 302	0.52 378	0.42 351	0.36 367	0.40 339	0.43 408	0.33 419	0.41 319	0.32 378	0.09 250	0.07 121	0.10 307	0.09 279	0.10 289	0.09 104

ac_64	0.28 353	0.16 262	0.62 367	0.25 316	0.17 325	0.36 409	0.22 336	0.48 343	0.35 262	0.36 367	0.37 304	0.51 457	0.30 381	0.62 422	0.34 394	0.11 355	0.09 223	0.10 307	0.10 334	0.09 228	0.09 104

GwcNet-RSSM	0.28 353	0.25 409	0.61 363	0.22 182	0.14 196	0.28 288	0.24 388	0.46 321	0.44 374	0.33 316	0.46 408	0.41 388	0.28 355	0.55 379	0.31 369	0.11 355	0.07 121	0.09 234	0.10 334	0.10 289	0.09 104

HSM-Net_RVC	0.28 353	0.12 119	0.48 195	0.19 59	0.11 71	0.35 402	0.21 302	0.64 498	0.44 374	0.40 420	0.43 372	0.50 454	0.27 332	0.75 471	0.25 312	0.08 178	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.08 155	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 353	0.25 409	0.64 377	0.22 182	0.16 295	0.30 325	0.21 302	0.54 402	0.33 240	0.36 367	0.38 312	0.38 361	0.26 324	0.45 338	0.28 342	0.15 456	0.11 287	0.11 364	0.11 368	0.14 419	0.14 306

StereoDRNet-Refined	0.28 353	0.19 327	0.47 180	0.25 316	0.14 196	0.36 409	0.21 302	0.49 353	0.43 362	0.46 467	0.52 439	0.42 401	0.30 381	0.46 340	0.38 413	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.11 368	0.10 289	0.11 202
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 373	0.24 394	0.83 448	0.23 233	0.17 325	0.25 246	0.22 336	0.47 332	0.42 351	0.33 316	0.39 330	0.38 361	0.28 355	0.78 481	0.35 401	0.09 250	0.07 121	0.10 307	0.10 334	0.09 228	0.09 104

CRFU-Net	0.29 373	0.14 197	0.48 195	0.26 356	0.15 257	0.46 464	0.22 336	0.52 378	0.32 224	0.44 454	0.42 358	0.48 443	0.47 484	0.44 332	0.31 369	0.12 395	0.10 255	0.09 234	0.08 196	0.10 289	0.11 202

iRaft-Stereo_20w	0.29 373	0.11 71	0.86 459	0.33 484	0.24 462	0.32 364	0.26 413	0.60 472	0.26 141	0.41 432	0.21 134	0.28 262	0.19 237	0.32 260	0.24 298	0.07 64	0.31 529	0.07 73	0.09 279	0.08 155	0.47 532

AASNet	0.29 373	0.27 427	0.67 390	0.26 356	0.18 353	0.34 387	0.21 302	0.64 498	0.49 430	0.36 367	0.41 350	0.32 315	0.26 324	0.33 270	0.39 417	0.12 395	0.09 223	0.10 307	0.08 196	0.14 419	0.12 252

GEStereo_RVC	0.29 373	0.24 394	0.60 357	0.27 393	0.16 295	0.33 371	0.25 402	0.58 451	0.56 473	0.35 354	0.38 312	0.34 330	0.25 306	0.51 357	0.29 356	0.12 395	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.11 341	0.13 279

EAI-Stereo	0.29 373	0.11 71	0.38 111	0.22 182	0.18 353	0.33 371	1.66 574	0.53 388	0.27 159	0.27 204	0.50 429	0.17 127	0.16 170	0.25 146	0.25 312	0.07 64	0.07 121	0.07 73	0.11 368	0.07 96	0.10 164

delet	0.29 373	0.18 315	0.58 343	0.24 279	0.19 380	0.41 439	0.30 453	0.52 378	0.51 442	0.35 354	0.42 358	0.37 355	0.31 398	0.49 347	0.36 405	0.10 316	0.09 223	0.11 364	0.12 411	0.09 228	0.09 104

HGLStereo	0.29 373	0.19 327	0.60 357	0.24 279	0.21 420	0.33 371	0.23 364	0.52 378	0.44 374	0.36 367	0.49 426	0.41 388	0.35 428	0.46 340	0.34 394	0.11 355	0.11 287	0.09 234	0.09 279	0.11 341	0.12 252

DSFCA	0.29 373	0.18 315	0.48 195	0.21 132	0.17 325	0.39 428	0.32 468	0.49 353	0.44 374	0.44 454	0.38 312	0.40 379	0.30 381	0.53 368	0.38 413	0.12 395	0.10 255	0.10 307	0.11 368	0.11 341	0.11 202

CFNet	0.29 373	0.29 440	0.57 328	0.23 233	0.14 196	0.34 387	0.15 83	0.53 388	0.46 396	0.31 278	0.40 339	0.38 361	0.27 332	0.76 477	0.28 342	0.10 316	0.07 121	0.11 364	0.11 368	0.11 341	0.09 104

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 373	0.24 394	0.81 439	0.26 356	0.18 353	0.30 325	0.22 336	0.52 378	0.41 339	0.38 393	0.42 358	0.42 401	0.28 355	0.46 340	0.31 369	0.11 355	0.08 183	0.10 307	0.11 368	0.10 289	0.12 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 373	0.37 484	0.92 473	0.24 279	0.13 157	0.30 325	0.19 241	0.55 420	0.51 442	0.39 411	0.46 408	0.39 375	0.27 332	0.36 298	0.30 359	0.09 250	0.06 48	0.07 73	0.05 21	0.13 396	0.11 202

HSM	0.29 373	0.18 315	0.48 195	0.21 132	0.15 257	0.33 371	0.20 276	0.55 420	0.39 319	0.36 367	0.39 330	0.67 518	0.32 411	0.88 504	0.24 298	0.09 250	0.07 121	0.08 152	0.07 122	0.09 228	0.10 164

ACV-stereo	0.30 386	0.20 340	0.82 443	0.23 233	0.16 295	0.48 477	0.20 276	0.38 225	0.34 251	0.29 239	0.33 260	0.66 514	0.43 469	0.55 379	0.31 369	0.10 316	0.09 223	0.09 234	0.09 279	0.11 341	0.12 252

ssnet_v2	0.30 386	0.21 348	0.63 372	0.23 233	0.15 257	0.40 434	0.30 453	0.59 460	0.48 417	0.40 420	0.37 304	0.46 428	0.30 381	0.41 319	0.44 439	0.13 417	0.11 287	0.11 364	0.11 368	0.12 382	0.11 202

dad	0.30 386	0.38 491	0.60 357	0.22 182	0.14 196	0.32 364	0.21 302	0.35 188	0.51 442	0.45 461	0.45 396	0.46 428	0.23 271	0.41 319	0.27 334	0.21 505	0.11 287	0.20 503	0.11 368	0.15 431	0.11 202

THIR-Stereo	0.30 386	0.15 230	0.46 174	0.19 59	0.11 71	0.28 288	0.70 545	0.33 172	0.36 278	0.37 384	0.64 492	0.33 322	0.49 493	0.58 392	0.44 439	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.09 279	0.07 96	0.08 62

ADLNet	0.30 386	0.19 327	0.59 350	0.23 233	0.19 380	0.34 387	0.23 364	0.56 429	0.44 374	0.43 448	0.41 350	0.43 408	0.28 355	0.56 385	0.36 405	0.11 355	0.08 183	0.11 364	0.11 368	0.11 341	0.15 322

RAFT + AFF	0.30 386	0.33 461	0.76 423	0.25 316	0.17 325	0.30 325	0.33 474	0.55 420	0.42 351	0.28 215	0.30 219	0.31 304	0.31 398	0.64 430	0.32 378	0.09 250	0.11 287	0.11 364	0.10 334	0.12 382	0.16 338

psm_up	0.30 386	0.21 348	0.58 343	0.26 356	0.18 353	0.32 364	0.27 422	0.57 438	0.45 385	0.38 393	0.41 350	0.45 420	0.40 454	0.59 400	0.32 378	0.11 355	0.12 307	0.13 425	0.12 411	0.11 341	0.11 202

DMCA-RVC	0.30 386	0.27 427	0.93 477	0.28 421	0.17 325	0.30 325	0.21 302	0.43 284	0.36 278	0.40 420	0.38 312	0.39 375	0.36 433	0.44 332	0.34 394	0.13 417	0.10 255	0.16 474	0.12 411	0.13 396	0.11 202

STTStereo	0.30 386	0.24 394	0.83 448	0.25 316	0.17 325	0.30 325	0.24 388	0.49 353	0.39 319	0.39 411	0.41 350	0.44 414	0.28 355	0.41 319	0.30 359	0.13 417	0.13 327	0.13 425	0.16 481	0.12 382	0.12 252

RASNet	0.30 386	0.19 327	0.59 350	0.23 233	0.19 380	0.33 371	0.20 276	0.50 361	0.41 339	0.31 278	0.44 382	0.47 438	0.38 443	0.79 485	0.40 419	0.09 250	0.07 121	0.07 73	0.09 279	0.08 155	0.10 164

DLCB_ROB	0.30 386	0.20 340	0.45 160	0.28 421	0.17 325	0.37 417	0.25 402	0.50 361	0.45 385	0.46 467	0.47 416	0.51 457	0.34 421	0.56 385	0.38 413	0.10 316	0.10 255	0.11 364	0.11 368	0.10 289	0.11 202

DualNet (step1)	0.31 397	0.21 348	0.69 397	0.18 30	0.17 325	0.36 409	0.21 302	0.54 402	0.43 362	0.38 393	0.36 293	0.38 361	0.32 411	0.41 319	0.26 323	0.24 512	0.21 456	0.28 525	0.24 520	0.18 470	0.21 405

iinet-f	0.31 397	0.23 383	1.16 510	0.20 99	0.16 295	0.44 453	0.23 364	0.47 332	0.38 303	0.36 367	0.44 382	0.41 388	0.35 428	0.36 298	0.43 432	0.10 316	0.09 223	0.08 152	0.08 196	0.13 396	0.12 252

ADLNet2	0.31 397	0.23 383	0.77 429	0.23 233	0.18 353	0.36 409	0.24 388	0.55 420	0.54 459	0.33 316	0.38 312	0.45 420	0.31 398	0.70 452	0.36 405	0.10 316	0.08 183	0.09 234	0.09 279	0.12 382	0.11 202

hitnet-ft	0.31 397	0.21 348	0.56 318	0.19 59	0.14 196	0.40 434	0.23 364	0.46 321	0.42 351	0.37 384	0.46 408	0.53 469	0.35 428	0.76 477	0.35 401	0.14 442	0.10 255	0.14 449	0.10 334	0.15 431	0.14 306

FADNet-RVC-Resample	0.31 397	0.32 457	1.16 510	0.27 393	0.17 325	0.33 371	0.21 302	0.49 353	0.40 329	0.36 367	0.38 312	0.34 330	0.27 332	0.54 374	0.27 334	0.10 316	0.10 255	0.14 449	0.13 443	0.13 396	0.18 363

FADNet_RVC	0.31 397	0.35 475	0.98 486	0.24 279	0.16 295	0.30 325	0.17 146	0.52 378	0.39 319	0.30 262	0.38 312	0.30 294	0.29 375	0.54 374	0.33 387	0.14 442	0.14 345	0.14 449	0.16 481	0.21 493	0.24 440

FSD	0.32 403	0.28 435	0.35 97	0.37 501	0.41 532	0.28 288	0.27 422	0.32 153	0.30 204	0.27 204	0.27 190	0.29 275	0.27 332	0.35 292	0.28 342	0.23 509	0.49 551	0.27 518	0.26 529	0.26 513	0.64 555

LL-Strereo	0.32 403	0.33 461	0.77 429	0.26 356	0.24 462	0.22 189	0.23 364	0.58 451	0.44 374	0.35 354	0.32 240	0.41 388	0.40 454	0.93 518	0.25 312	0.08 178	0.13 327	0.11 364	0.09 279	0.09 228	0.22 419

SACVNet	0.32 403	0.25 409	0.59 350	0.26 356	0.19 380	0.35 402	0.25 402	0.54 402	0.41 339	0.43 448	0.45 396	0.46 428	0.34 421	0.71 458	0.30 359	0.14 442	0.10 255	0.12 399	0.12 411	0.16 439	0.20 395

CrosDoStereo	0.32 403	0.11 71	0.53 287	0.19 59	0.12 108	0.22 189	1.07 564	0.36 200	0.38 303	0.38 393	0.60 477	0.28 262	0.45 475	0.61 411	0.56 475	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.09 279	0.08 155	0.09 104

DeepStereo_LL	0.32 403	0.11 71	0.53 287	0.19 59	0.12 108	0.22 189	1.07 564	0.36 200	0.38 303	0.38 393	0.60 477	0.28 262	0.45 475	0.61 411	0.56 475	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.09 279	0.08 155	0.09 104

pcwnet_v2	0.32 403	0.16 262	1.22 521	0.23 233	0.19 380	0.32 364	0.19 241	0.61 480	0.61 489	0.37 384	0.45 396	0.35 344	0.29 375	0.37 308	0.26 323	0.14 442	0.11 287	0.12 399	0.11 368	0.14 419	0.18 363

TDLM	0.32 403	0.27 427	0.52 276	0.30 450	0.15 257	0.33 371	0.32 468	0.54 402	0.50 436	0.44 454	0.43 372	0.39 375	0.30 381	0.92 516	0.30 359	0.14 442	0.09 223	0.13 425	0.12 411	0.13 396	0.14 306

NVstereo2D	0.32 403	0.18 315	0.63 372	0.24 279	0.23 447	0.43 448	0.28 438	0.60 472	0.58 477	0.28 215	0.39 330	0.42 401	0.30 381	0.71 458	0.30 359	0.13 417	0.09 223	0.13 425	0.10 334	0.20 487	0.18 363

YMNet	0.33 411	0.26 419	0.64 377	0.28 421	0.23 447	0.48 477	0.27 422	0.54 402	0.47 409	0.49 481	0.56 460	0.51 457	0.30 381	0.41 319	0.44 439	0.13 417	0.16 389	0.13 425	0.12 411	0.14 419	0.14 306

YMNet_1	0.33 411	0.26 419	0.64 377	0.28 421	0.23 447	0.48 477	0.27 422	0.54 402	0.47 409	0.49 481	0.56 460	0.51 457	0.30 381	0.41 319	0.44 439	0.13 417	0.16 389	0.13 425	0.12 411	0.14 419	0.14 306

test_for_model	0.33 411	0.91 554	0.48 195	0.74 555	0.50 539	0.20 134	0.16 114	0.33 172	0.27 159	0.29 239	0.15 70	0.13 66	0.11 64	0.17 23	0.14 76	0.31 533	0.27 506	0.06 24	0.05 21	0.97 568	0.31 487

ttt	0.33 411	0.14 197	0.54 299	0.22 182	0.14 196	0.30 325	0.22 336	0.59 460	0.51 442	0.31 278	0.46 408	0.30 294	0.23 271	0.71 458	1.07 531	0.13 417	0.22 468	0.10 307	0.11 368	0.12 382	0.24 440

fast-acv-ft	0.33 411	0.26 419	0.88 467	0.25 316	0.18 353	0.49 483	0.27 422	0.44 305	0.50 436	0.40 420	0.55 455	0.49 449	0.36 433	0.39 314	0.41 424	0.11 355	0.11 287	0.11 364	0.12 411	0.13 396	0.11 202

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 411	0.25 409	0.82 443	0.22 182	0.17 325	0.46 464	0.28 438	0.53 388	0.53 454	0.43 448	0.57 466	0.44 414	0.31 398	0.50 351	0.48 452	0.10 316	0.06 48	0.08 152	0.06 58	0.11 341	0.12 252

AANet_RVC	0.33 411	0.31 450	0.69 397	0.23 233	0.14 196	0.30 325	0.23 364	0.49 353	0.55 468	0.39 411	0.60 477	0.43 408	0.30 381	0.88 504	0.54 471	0.11 355	0.08 183	0.07 73	0.07 122	0.10 289	0.12 252

PS-NSSS	0.33 411	0.36 481	0.61 363	0.24 279	0.18 353	0.33 371	0.24 388	0.59 460	0.42 351	0.38 393	0.52 439	0.36 349	0.31 398	0.80 488	0.32 378	0.18 491	0.14 345	0.21 506	0.15 471	0.17 454	0.14 306

DISCO	0.33 411	0.16 262	0.55 308	0.26 356	0.16 295	0.48 477	0.25 402	0.52 378	0.58 477	0.38 393	0.45 396	0.63 503	0.37 438	0.65 434	0.50 459	0.10 316	0.07 121	0.09 234	0.08 196	0.13 396	0.13 279

NOSS_ROB	0.33 411	0.24 394	0.49 215	0.27 393	0.16 295	0.34 387	0.19 241	0.55 420	0.50 436	0.34 336	0.37 304	0.42 401	0.30 381	0.93 518	0.25 312	0.19 500	0.20 451	0.24 515	0.22 514	0.17 454	0.25 451

TCMNet	0.34 421	0.28 435	0.81 439	0.29 438	0.30 502	0.40 434	0.28 438	0.53 388	0.49 430	0.38 393	0.46 408	0.40 379	0.30 381	0.61 411	0.42 428	0.14 442	0.13 327	0.15 466	0.14 460	0.18 470	0.19 378

HBP-ISP	0.34 421	0.35 475	0.76 423	0.23 233	0.17 325	0.33 371	0.22 336	0.56 429	0.47 409	0.42 437	0.49 426	0.33 322	0.41 459	0.73 462	0.27 334	0.18 491	0.19 437	0.24 515	0.20 504	0.16 439	0.16 338

AAGNet	0.34 421	0.12 119	0.53 287	0.26 356	0.16 295	0.20 134	0.19 241	0.31 146	0.29 188	0.35 354	0.35 278	0.27 249	0.30 381	0.44 332	2.56 573	0.08 178	0.05 4	0.10 307	0.07 122	0.09 228	0.07 19

FADNet-RVC	0.34 421	0.43 505	0.97 484	0.25 316	0.20 404	0.33 371	0.20 276	0.51 371	0.42 351	0.34 336	0.40 339	0.41 388	0.29 375	0.65 434	0.36 405	0.14 442	0.14 345	0.14 449	0.15 471	0.19 479	0.20 395

FADNet	0.34 421	0.43 505	0.88 467	0.24 279	0.22 435	0.37 417	0.19 241	0.56 429	0.49 430	0.32 303	0.36 293	0.43 408	0.32 411	0.65 434	0.30 359	0.17 480	0.16 389	0.14 449	0.16 481	0.25 508	0.21 405

CVANet_RVC	0.34 421	0.25 409	0.77 429	0.27 393	0.17 325	0.34 387	0.28 438	0.55 420	0.50 436	0.43 448	0.46 408	0.44 414	0.31 398	0.90 509	0.27 334	0.15 456	0.10 255	0.14 449	0.14 460	0.15 431	0.15 322

StereoDRNet	0.34 421	0.28 435	0.70 403	0.28 421	0.21 420	0.43 448	0.30 453	0.63 492	0.51 442	0.47 473	0.40 339	0.48 443	0.31 398	0.58 392	0.44 439	0.12 395	0.10 255	0.12 399	0.11 368	0.13 396	0.13 279

z-ln-s-r	0.35 428	0.30 446	1.02 490	0.23 233	0.14 196	0.30 325	0.26 413	0.46 321	0.55 468	0.33 316	0.61 485	0.39 375	0.31 398	0.80 488	0.77 504	0.08 178	0.06 48	0.08 152	0.08 196	0.11 341	0.10 164

DRN-Test	0.35 428	0.20 340	0.75 419	0.28 421	0.19 380	0.46 464	0.29 444	0.68 516	0.54 459	0.49 481	0.47 416	0.44 414	0.35 428	0.63 425	0.44 439	0.13 417	0.09 223	0.13 425	0.12 411	0.13 396	0.13 279

XPNet_ROB	0.35 428	0.26 419	0.58 343	0.28 421	0.19 380	0.37 417	0.31 462	0.57 438	0.51 442	0.52 492	0.54 450	0.57 481	0.38 443	0.65 434	0.48 452	0.17 480	0.12 307	0.13 425	0.12 411	0.16 439	0.17 358

ff1	0.36 431	0.17 293	0.84 452	0.21 132	0.13 157	0.29 312	0.21 302	0.38 225	0.46 396	0.31 278	0.44 382	0.34 330	0.24 293	0.91 511	1.30 543	0.08 178	0.28 511	0.12 399	0.11 368	0.08 155	0.37 513

Wz-Net-LNSev	0.36 431	0.35 475	1.06 495	0.26 356	0.21 420	0.47 470	0.33 474	0.56 429	0.58 477	0.45 461	0.54 450	0.50 454	0.37 438	0.40 316	0.42 428	0.12 395	0.11 287	0.10 307	0.09 279	0.14 419	0.15 322

FAT-Stereo	0.36 431	0.19 327	0.75 419	0.26 356	0.18 353	0.34 387	0.30 453	0.62 488	0.61 489	0.47 473	0.61 485	0.59 487	0.50 494	0.61 411	0.36 405	0.13 417	0.14 345	0.13 425	0.12 411	0.14 419	0.20 395

CBMV_ROB	0.36 431	0.21 348	0.57 328	0.22 182	0.14 196	0.35 402	0.20 276	0.55 420	0.47 409	0.52 492	0.58 469	0.45 420	0.53 503	0.75 471	0.50 459	0.18 491	0.19 437	0.23 513	0.21 506	0.15 431	0.20 395

ETE_ROB	0.36 431	0.32 457	0.64 377	0.30 450	0.18 353	0.40 434	0.38 498	0.59 460	0.49 430	0.50 486	0.52 439	0.62 499	0.37 438	0.58 392	0.43 432	0.13 417	0.10 255	0.14 449	0.12 411	0.17 454	0.18 363

PSMNet_ROB	0.36 431	0.31 450	0.71 410	0.31 466	0.21 420	0.44 453	0.44 515	0.61 480	0.49 430	0.39 411	0.45 396	0.49 449	0.32 411	0.66 440	0.53 467	0.14 442	0.10 255	0.15 466	0.14 460	0.13 396	0.13 279

CBMV	0.36 431	0.25 409	0.61 363	0.24 279	0.14 196	0.42 444	0.33 474	0.56 429	0.52 453	0.54 502	0.52 439	0.51 457	0.58 510	0.63 425	0.43 432	0.15 456	0.16 389	0.18 491	0.16 481	0.13 396	0.19 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 438	0.17 293	0.84 452	0.21 132	0.13 157	0.29 312	0.21 302	0.57 438	0.48 417	0.31 278	0.44 382	0.34 330	0.24 293	0.91 511	1.30 543	0.10 316	0.20 451	0.12 399	0.11 368	0.11 341	0.23 427

xxx	0.37 438	0.17 293	0.84 452	0.21 132	0.13 157	0.29 312	0.21 302	0.57 438	0.48 417	0.31 278	0.44 382	0.34 330	0.24 293	0.91 511	1.30 543	0.10 316	0.20 451	0.12 399	0.11 368	0.11 341	0.23 427

GwcNet	0.37 438	0.29 440	1.12 504	0.25 316	0.24 462	0.48 477	0.27 422	0.58 451	0.60 487	0.39 411	0.54 450	0.51 457	0.34 421	0.60 405	0.46 447	0.13 417	0.12 307	0.12 399	0.11 368	0.13 396	0.15 322

DANet	0.37 438	0.25 409	0.67 390	0.37 501	0.22 435	0.42 444	0.25 402	0.50 361	0.44 374	0.52 492	0.50 429	0.59 487	0.42 465	0.78 481	0.53 467	0.13 417	0.12 307	0.14 449	0.12 411	0.17 454	0.21 405
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 438	0.33 461	0.59 350	0.37 501	0.23 447	0.42 444	0.41 510	0.56 429	0.44 374	0.47 473	0.47 416	0.61 496	0.39 450	0.58 392	0.41 424	0.16 466	0.13 327	0.21 506	0.22 514	0.16 439	0.18 363

APVNet	0.38 443	0.26 419	0.87 461	0.26 356	0.22 435	0.52 493	0.35 482	0.64 498	0.46 396	0.40 420	0.52 439	0.48 443	0.39 450	0.84 498	0.48 452	0.13 417	0.14 345	0.15 466	0.16 481	0.16 439	0.16 338

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 443	0.43 505	0.72 415	0.35 495	0.19 380	0.51 487	0.25 402	0.56 429	0.39 319	0.42 437	0.47 416	0.47 438	0.27 332	0.74 466	0.32 378	0.38 542	0.19 437	0.27 518	0.17 492	0.29 526	0.27 467

RP	0.38 443	0.26 419	0.67 390	0.31 466	0.24 462	0.37 417	0.29 444	0.53 388	0.61 489	0.42 437	0.65 494	0.62 499	0.51 496	0.63 425	0.43 432	0.17 480	0.15 376	0.17 483	0.15 471	0.17 454	0.19 378

RYNet	0.38 443	0.23 383	0.65 382	0.26 356	0.28 487	0.62 512	0.33 474	0.61 480	0.62 493	0.42 437	0.39 330	0.58 486	0.40 454	0.89 506	0.57 478	0.11 355	0.09 223	0.12 399	0.11 368	0.19 479	0.22 419

LALA_ROB	0.38 443	0.31 450	0.65 382	0.30 450	0.21 420	0.46 464	0.39 501	0.63 492	0.54 459	0.53 498	0.52 439	0.69 522	0.36 433	0.52 365	0.48 452	0.18 491	0.11 287	0.16 474	0.14 460	0.17 454	0.16 338

PSMNet-RUCA	0.39 448	0.47 511	0.84 452	0.46 534	0.41 532	0.34 387	0.26 413	0.59 460	0.46 396	0.40 420	0.51 432	0.44 414	0.33 419	0.43 328	0.31 369	0.25 519	0.14 345	0.33 535	0.21 506	0.32 531	0.23 427

1111x	0.39 448	0.17 293	0.80 438	0.23 233	0.15 257	0.33 371	0.27 422	0.62 488	0.48 417	0.32 303	0.43 372	0.40 379	0.29 375	0.86 501	1.60 558	0.09 250	0.23 478	0.09 234	0.12 411	0.10 289	0.23 427

EKT-Stereo	0.39 448	0.13 153	0.53 287	0.42 527	3.94 580	0.22 189	0.17 146	0.38 225	0.30 204	0.21 137	0.20 116	0.23 196	0.15 151	0.30 239	0.18 185	0.10 316	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.09 228	0.12 252

GASNet	0.39 448	0.58 533	1.27 523	0.35 495	0.23 447	0.35 402	0.23 364	0.63 492	0.56 473	0.41 432	0.38 312	0.45 420	0.30 381	0.81 492	0.42 428	0.16 466	0.11 287	0.14 449	0.14 460	0.23 502	0.12 252

Wz-Net-MNSev	0.39 448	0.35 475	0.99 488	0.26 356	0.21 420	0.59 509	0.39 501	0.58 451	0.61 489	0.49 481	0.56 460	0.53 469	0.37 438	0.61 411	0.47 450	0.11 355	0.09 223	0.11 364	0.11 368	0.15 431	0.15 322

xxxx	0.39 448	0.14 197	0.47 180	0.20 99	0.16 295	0.38 423	0.20 276	0.61 480	0.43 362	0.30 262	0.44 382	0.38 361	0.25 306	0.50 351	2.41 571	0.11 355	0.21 456	0.09 234	0.10 334	0.10 289	0.26 463

test_xeample	0.39 448	0.14 197	0.46 174	0.19 59	0.16 295	0.34 387	0.22 336	0.59 460	0.43 362	0.33 316	0.47 416	0.30 294	0.27 332	0.60 405	2.44 572	0.10 316	0.21 456	0.09 234	0.09 279	0.09 228	0.25 451

Syn2CoEx	0.39 448	0.39 495	1.08 500	0.35 495	0.21 420	0.41 439	0.29 444	0.63 492	0.51 442	0.43 448	0.56 460	0.45 420	0.45 475	0.69 449	0.39 417	0.17 480	0.14 345	0.16 474	0.12 411	0.13 396	0.16 338

S-Stereo	0.39 448	0.20 340	1.04 492	0.28 421	0.22 435	0.39 428	0.31 462	0.58 451	0.69 509	0.40 420	0.59 473	0.48 443	0.41 459	0.75 471	0.42 428	0.12 395	0.15 376	0.13 425	0.13 443	0.16 439	0.25 451

stereogan	0.39 448	0.20 340	0.78 433	0.28 421	0.22 435	0.65 518	0.26 413	0.62 488	0.65 498	0.45 461	0.60 477	0.67 518	0.45 475	0.69 449	0.37 411	0.14 442	0.14 345	0.14 449	0.12 411	0.20 487	0.19 378

Nwc_Net	0.39 448	0.29 440	0.84 452	0.32 473	0.24 462	0.45 461	0.30 453	0.67 511	0.51 442	0.39 411	0.70 504	0.59 487	0.48 488	0.61 411	0.45 446	0.16 466	0.12 307	0.19 498	0.21 506	0.14 419	0.15 322

w-ln-seven-2	0.40 459	0.37 484	1.34 528	0.28 421	0.18 353	0.38 423	0.29 444	0.53 388	0.59 484	0.47 473	0.56 460	0.46 428	0.42 465	0.70 452	0.64 490	0.10 316	0.10 255	0.12 399	0.11 368	0.14 419	0.16 338

aanetorigin	0.40 459	0.33 461	1.14 507	0.25 316	0.19 380	0.30 325	0.37 490	0.34 179	0.47 409	0.95 541	0.82 519	0.52 464	0.56 507	0.50 351	0.52 463	0.11 355	0.09 223	0.10 307	0.10 334	0.16 439	0.19 378

AF-Net	0.40 459	0.31 450	0.74 416	0.33 484	0.24 462	0.43 448	0.30 453	0.64 498	0.67 503	0.44 454	0.69 503	0.65 510	0.52 498	0.59 400	0.48 452	0.16 466	0.12 307	0.19 498	0.14 460	0.16 439	0.14 306

edge stereo	0.40 459	0.22 367	0.87 461	0.27 393	0.22 435	0.38 423	0.26 413	0.59 460	0.56 473	0.53 498	0.60 477	0.71 526	0.50 494	0.78 481	0.43 432	0.16 466	0.15 376	0.19 498	0.14 460	0.17 454	0.19 378

PA-Net	0.40 459	0.35 475	1.05 493	0.32 473	0.28 487	0.39 428	0.43 513	0.53 388	0.56 473	0.35 354	0.43 372	0.41 388	0.36 433	0.83 497	0.61 485	0.12 395	0.23 478	0.16 474	0.23 518	0.13 396	0.20 395
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 459	0.28 435	0.67 390	0.31 466	0.18 353	0.43 448	0.39 501	0.60 472	0.46 396	0.48 480	0.78 514	0.55 474	0.45 475	0.96 522	0.55 474	0.13 417	0.14 345	0.13 425	0.12 411	0.15 431	0.16 338

RGC	0.41 465	0.35 475	0.76 423	0.35 495	0.28 487	0.41 439	0.29 444	0.60 472	0.55 468	0.47 473	0.64 492	0.63 503	0.47 484	0.74 466	0.46 447	0.16 466	0.15 376	0.21 506	0.21 506	0.19 479	0.21 405

ADCRef	0.41 465	0.33 461	1.05 493	0.26 356	0.21 420	0.49 483	0.27 422	0.54 402	0.51 442	0.51 489	0.59 473	0.35 344	0.47 484	0.54 374	1.35 549	0.09 250	0.08 183	0.12 399	0.12 411	0.12 382	0.13 279

PWC_ROB	0.41 465	0.38 491	0.92 473	0.26 356	0.20 404	0.39 428	0.19 241	0.61 480	0.69 509	0.58 510	0.84 522	0.52 464	0.44 473	0.74 466	0.62 486	0.13 417	0.09 223	0.14 449	0.10 334	0.17 454	0.18 363

PWCDC_ROB	0.41 465	0.41 501	0.77 429	0.34 489	0.21 420	0.43 448	0.20 276	0.60 472	0.90 536	0.44 454	1.24 546	0.36 349	0.38 443	0.56 385	0.48 452	0.18 491	0.11 287	0.11 364	0.10 334	0.20 487	0.16 338

UDG	0.42 469	0.54 523	0.67 390	0.41 524	0.35 518	0.47 470	0.27 422	0.57 438	0.48 417	0.40 420	0.46 408	0.59 487	0.45 475	0.47 344	0.46 447	0.26 521	0.19 437	0.49 544	0.22 514	0.37 535	0.30 483

NCC-stereo	0.42 469	0.31 450	0.87 461	0.32 473	0.29 497	0.47 470	0.37 490	0.68 516	0.53 454	0.42 437	0.58 469	0.57 481	0.52 498	0.75 471	0.54 471	0.18 491	0.14 345	0.18 491	0.25 525	0.17 454	0.18 363

Abc-Net	0.42 469	0.31 450	0.87 461	0.32 473	0.29 497	0.47 470	0.37 490	0.68 516	0.53 454	0.42 437	0.58 469	0.57 481	0.52 498	0.75 471	0.54 471	0.18 491	0.14 345	0.18 491	0.25 525	0.17 454	0.18 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 469	0.44 508	0.92 473	0.24 279	0.16 295	0.45 461	0.40 505	0.58 451	0.50 436	0.54 502	0.63 489	0.52 464	0.51 496	0.91 511	0.66 493	0.17 480	0.17 413	0.17 483	0.15 471	0.15 431	0.21 405
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 473	0.34 471	0.62 367	0.28 421	0.33 513	0.60 510	0.34 479	0.68 516	0.47 409	0.54 502	0.66 496	0.56 479	0.46 482	0.73 462	0.66 493	0.26 521	0.19 437	0.24 515	0.22 514	0.27 519	0.25 451

RTSC	0.43 473	0.37 484	0.95 481	0.30 450	0.20 404	0.50 486	0.23 364	0.65 504	0.86 532	0.56 506	0.54 450	0.51 457	0.36 433	0.71 458	0.92 515	0.13 417	0.14 345	0.11 364	0.13 443	0.18 470	0.19 378

SQANet	0.44 475	0.57 530	0.89 469	0.49 537	0.39 529	0.47 470	0.23 364	0.53 388	0.44 374	0.41 432	0.48 425	0.47 438	0.34 421	0.58 392	0.43 432	0.38 542	0.15 376	0.40 540	0.21 506	0.50 540	0.34 500

Anonymous_2	0.44 475	0.23 383	0.57 328	0.34 489	0.34 515	0.53 496	0.28 438	0.49 353	0.39 319	0.36 367	0.34 270	0.48 443	0.38 443	0.43 328	0.33 387	0.26 521	0.41 544	0.44 542	1.45 577	0.33 533	0.37 513

NaN_ROB	0.44 475	0.38 491	0.94 480	0.30 450	0.20 404	0.52 493	0.49 526	0.61 480	0.60 487	0.56 506	0.47 416	0.49 449	0.42 465	1.24 544	0.76 503	0.12 395	0.18 425	0.12 399	0.13 443	0.12 382	0.18 363

w-ln-seven	0.45 478	0.40 498	1.40 534	0.27 393	0.22 435	0.58 505	0.33 474	0.65 504	0.83 526	0.59 511	0.63 489	0.53 469	0.39 450	0.66 440	0.81 510	0.12 395	0.11 287	0.13 425	0.12 411	0.16 439	0.17 358

test_sample9	0.45 478	0.21 348	0.69 397	0.18 30	0.17 325	0.36 409	0.21 302	0.54 402	0.43 362	0.38 393	0.36 293	0.38 361	0.32 411	0.70 452	1.01 524	0.24 512	1.93 578	0.28 525	0.24 520	0.18 470	0.21 405

Wz-Net-SNSev	0.45 478	0.53 522	1.42 535	0.31 466	0.21 420	0.44 453	0.45 516	0.64 498	0.68 507	0.46 467	0.66 496	0.62 499	0.40 454	0.78 481	0.65 491	0.12 395	0.11 287	0.12 399	0.13 443	0.17 454	0.19 378

DDUNet	0.45 478	0.60 536	0.71 410	0.45 531	0.39 529	0.46 464	0.32 468	0.53 388	0.44 374	0.46 467	0.53 447	0.57 481	0.38 443	0.51 357	0.43 432	0.34 536	0.21 456	0.56 548	0.25 525	0.41 537	0.36 505

222	0.45 478	0.14 197	0.43 149	0.19 59	0.15 257	0.36 409	0.20 276	0.60 472	0.43 362	0.37 384	0.45 396	0.30 294	0.28 355	0.59 400	3.72 577	0.11 355	0.19 437	0.08 152	0.09 279	0.09 228	0.27 467

SHD	0.45 478	0.34 471	0.89 469	0.37 501	0.28 487	0.46 464	0.23 364	0.72 528	0.96 543	0.65 518	0.61 485	0.61 496	0.48 488	0.64 430	0.69 496	0.16 466	0.16 389	0.16 474	0.16 481	0.21 493	0.25 451

GANetREF_RVC	0.45 478	0.52 519	0.87 461	0.39 513	0.20 404	0.51 487	0.50 528	0.68 516	0.67 503	0.47 473	0.46 408	0.50 454	0.43 469	0.91 511	0.40 419	0.28 527	0.21 456	0.32 532	0.19 500	0.28 524	0.23 427
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
PDISCO_ROB	0.45 478	0.37 484	0.89 469	0.44 529	0.37 524	0.70 521	0.35 482	0.75 532	0.78 521	0.45 461	0.53 447	0.65 510	0.40 454	0.68 448	0.52 463	0.22 508	0.12 307	0.21 506	0.19 500	0.26 513	0.22 419

DeepPrunerF	0.46 486	0.37 484	1.50 539	0.34 489	0.30 502	0.36 409	0.37 490	0.64 498	1.15 557	0.41 432	0.45 396	0.40 379	0.41 459	0.82 493	0.53 467	0.18 491	0.14 345	0.23 513	0.21 506	0.17 454	0.18 363

CC-Net-ROB	0.46 486	0.55 524	0.86 459	0.38 511	0.23 447	0.51 487	0.30 453	0.69 522	0.51 442	0.46 467	0.51 432	0.48 443	0.38 443	0.96 522	0.40 419	0.36 539	0.23 478	0.56 548	0.25 525	0.34 534	0.22 419

FBW_ROB	0.46 486	0.34 471	0.71 410	0.32 473	0.20 404	0.51 487	0.32 468	0.73 529	0.63 495	0.60 512	0.57 466	0.65 510	0.44 473	1.42 555	0.62 486	0.14 442	0.17 413	0.22 511	0.16 481	0.17 454	0.23 427

SDNR	0.47 489	0.29 440	0.92 473	0.24 279	0.37 524	1.27 556	0.17 146	0.54 402	0.58 477	0.44 454	0.85 523	0.55 474	0.28 355	1.19 542	0.52 463	0.23 509	0.24 491	0.17 483	0.13 443	0.19 479	0.26 463

G-Net	0.47 489	0.26 419	1.02 490	0.34 489	0.28 487	0.89 539	0.35 482	0.47 332	0.46 396	0.68 523	1.20 543	0.64 508	0.59 512	0.61 411	0.60 482	0.16 466	0.14 345	0.17 483	0.13 443	0.22 497	0.21 405

XQC	0.47 489	0.45 509	1.07 497	0.40 518	0.28 487	0.58 505	0.38 498	0.67 511	0.76 520	0.53 498	0.47 416	0.59 487	0.47 484	0.74 466	0.80 508	0.18 491	0.14 345	0.18 491	0.16 481	0.26 513	0.24 440

z-mn7	0.48 492	0.52 519	1.28 524	0.26 356	0.19 380	0.62 512	0.34 479	0.59 460	0.96 543	0.45 461	0.97 532	0.53 469	0.41 459	0.99 525	0.70 497	0.11 355	0.10 255	0.10 307	0.10 334	0.14 419	0.16 338

ADCP+	0.48 492	0.36 481	1.47 537	0.26 356	0.22 435	0.57 503	0.40 505	0.56 429	0.54 459	0.46 467	0.52 439	0.46 428	0.53 503	0.59 400	1.93 564	0.10 316	0.08 183	0.11 364	0.11 368	0.14 419	0.15 322

PASM	0.49 494	0.41 501	1.15 508	0.37 501	0.35 518	0.42 444	0.42 511	0.54 402	0.65 498	0.54 502	0.54 450	0.63 503	0.48 488	0.94 521	0.51 462	0.27 525	0.30 525	0.30 528	0.33 538	0.29 526	0.29 480

zh-mn7	0.50 495	0.57 530	1.82 552	0.25 316	0.19 380	0.45 461	0.29 444	0.59 460	0.84 529	0.67 521	0.97 532	0.49 449	0.41 459	0.93 518	0.73 500	0.12 395	0.10 255	0.11 364	0.11 368	0.13 396	0.17 358

GCST	0.50 495	0.67 541	0.82 443	1.04 565	0.55 545	0.38 423	0.11 17	0.42 275	0.33 240	0.42 437	0.35 278	0.29 275	0.18 215	0.50 351	0.23 289	0.70 558	0.42 545	0.79 559	0.62 562	0.63 548	0.47 532

SuperB	0.50 495	0.37 484	2.16 559	0.23 233	0.15 257	0.41 439	0.32 468	0.50 361	0.83 526	0.44 454	0.51 432	0.33 322	0.45 475	0.69 449	1.07 531	0.10 316	0.08 183	0.09 234	0.08 196	0.95 567	0.18 363

ADCL	0.50 495	0.30 446	1.15 508	0.28 421	0.19 380	0.77 529	0.64 541	0.57 438	0.73 518	0.57 509	0.73 509	0.55 474	0.60 514	0.66 440	1.53 555	0.11 355	0.10 255	0.13 425	0.13 443	0.15 431	0.16 338

ADCPNet	0.51 499	0.36 481	1.82 552	0.27 393	0.23 447	0.71 522	0.39 501	0.56 429	0.54 459	0.52 492	0.60 477	0.66 514	0.57 509	0.64 430	1.23 539	0.15 456	0.18 425	0.14 449	0.23 518	0.19 479	0.22 419

DPSNet	0.51 499	0.26 419	1.16 510	0.28 421	0.21 420	0.76 526	0.56 536	0.89 550	0.82 525	0.49 481	0.51 432	0.64 508	0.81 537	0.89 506	0.85 513	0.17 480	0.16 389	0.13 425	0.13 443	0.26 513	0.27 467

MDST_ROB	0.51 499	0.16 262	0.97 484	0.31 466	0.21 420	1.35 560	0.34 479	0.80 537	0.59 484	1.09 550	0.74 510	0.49 449	0.37 438	1.31 550	0.60 482	0.14 442	0.12 307	0.16 474	0.13 443	0.13 396	0.18 363

zh-sn7	0.52 502	0.64 538	1.77 549	0.30 450	0.20 404	0.47 470	0.40 505	0.60 472	0.65 498	0.53 498	0.82 519	0.52 464	0.59 512	1.10 535	0.96 520	0.13 417	0.13 327	0.13 425	0.13 443	0.17 454	0.20 395

test_sample8	0.52 502	0.21 348	0.69 397	0.18 30	0.17 325	0.36 409	0.21 302	0.57 438	0.38 303	0.63 515	0.39 330	1.16 544	0.68 529	0.70 452	1.01 524	0.24 512	1.93 578	0.28 525	0.24 520	0.18 470	0.21 405

psmorigin	0.52 502	0.29 440	3.10 569	0.24 279	0.19 380	0.39 428	0.24 388	0.52 378	0.45 385	0.66 520	0.68 500	0.70 525	0.52 498	0.86 501	0.49 458	0.15 456	0.17 413	0.13 425	0.14 460	0.16 439	0.23 427

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 505	0.60 536	0.98 486	0.40 518	0.25 476	0.87 537	0.57 537	0.60 472	0.64 497	0.60 512	0.67 498	0.63 503	0.42 465	1.13 537	0.50 459	0.23 509	0.28 511	0.27 518	0.35 540	0.25 508	0.33 497

ADCMid	0.53 505	0.45 509	1.46 536	0.27 393	0.22 435	0.51 487	0.38 498	0.61 480	0.58 477	0.75 528	0.67 498	0.62 499	0.66 528	0.66 440	1.75 560	0.13 417	0.12 307	0.17 483	0.17 492	0.20 487	0.21 405

pmcnn	0.54 507	0.24 394	1.06 495	0.25 316	0.26 480	0.40 434	0.31 462	0.55 420	0.55 468	0.56 506	1.22 545	2.53 570	0.39 450	0.84 498	1.08 533	0.09 250	0.06 48	0.06 24	0.05 21	0.10 289	0.14 306

Wz-Net-TNSev	0.55 508	0.72 543	1.90 554	0.26 356	0.21 420	0.64 517	0.45 516	0.66 509	0.71 513	0.52 492	0.55 455	0.71 526	0.63 525	1.04 531	0.94 518	0.16 466	0.15 376	0.13 425	0.15 471	0.21 493	0.24 440

AnyNet_C32	0.55 508	0.51 518	1.34 528	0.29 438	0.28 487	0.61 511	0.62 540	0.57 438	0.62 493	0.63 515	0.68 500	0.54 473	0.55 505	0.82 493	1.81 561	0.15 456	0.15 376	0.15 466	0.18 497	0.21 493	0.25 451

CSAN	0.55 508	0.47 511	1.19 518	0.37 501	0.23 447	0.57 503	0.61 539	0.65 504	0.72 515	0.65 518	0.78 514	0.66 514	0.65 527	1.41 554	0.77 504	0.21 505	0.17 413	0.20 503	0.21 506	0.18 470	0.21 405

WCMA_ROB	0.55 508	0.27 427	0.76 423	0.26 356	0.22 435	0.62 512	0.36 488	0.57 438	0.58 477	0.97 543	1.40 551	1.28 549	0.94 546	0.80 488	0.80 508	0.20 503	0.17 413	0.16 474	0.16 481	0.19 479	0.29 480

WZ-Net	0.56 512	0.49 517	2.14 558	0.30 450	0.24 462	0.58 505	0.48 523	0.65 504	0.80 523	0.51 489	0.72 506	0.68 520	0.60 514	1.06 533	1.01 524	0.13 417	0.10 255	0.11 364	0.12 411	0.19 479	0.23 427

Consistency-Raft	0.56 512	0.52 519	1.12 504	0.45 531	0.49 538	0.48 477	0.45 516	0.73 529	0.74 519	0.45 461	0.82 519	0.46 428	0.60 514	0.51 357	0.63 489	0.39 544	0.40 542	0.44 542	0.51 553	0.53 544	0.38 520

anonymity	0.57 514	0.55 524	0.74 416	0.48 536	0.63 549	0.56 501	0.43 513	0.71 524	0.51 442	0.64 517	0.55 455	0.57 481	0.61 518	0.65 434	0.57 478	0.55 549	0.55 559	0.50 545	0.54 554	0.51 542	0.61 550

SGM_RVC	0.57 514	0.22 367	0.60 357	0.26 356	0.16 295	0.97 545	0.46 519	0.76 534	0.90 536	1.03 547	0.92 530	1.16 544	0.93 545	1.21 543	0.72 499	0.17 480	0.16 389	0.16 474	0.16 481	0.16 439	0.24 440
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 516	0.48 515	1.35 530	0.38 511	0.37 524	0.96 544	1.13 568	0.84 545	1.05 547	0.50 486	0.70 504	0.45 420	0.61 518	0.63 425	0.62 486	0.26 521	0.28 511	0.14 449	0.13 443	0.20 487	0.44 528

MFN_U_SF_RVC	0.58 516	0.58 533	1.31 527	0.39 513	0.23 447	0.72 523	0.30 453	0.83 542	0.68 507	0.74 527	0.74 510	0.86 532	0.60 514	0.84 498	0.83 511	0.29 529	0.27 506	0.32 532	0.37 544	0.31 528	0.33 497

SANet	0.58 516	0.41 501	1.38 531	0.27 393	0.16 295	0.72 523	0.48 523	0.71 524	1.34 559	0.69 524	0.97 532	0.94 536	0.78 533	0.97 524	0.93 516	0.14 442	0.12 307	0.12 399	0.12 411	0.18 470	0.20 395

otaku	0.60 519	0.73 545	1.13 506	0.64 545	0.45 537	0.73 525	0.37 490	0.67 511	0.67 503	0.52 492	0.75 512	0.66 514	0.46 482	0.74 466	0.59 481	0.55 549	0.34 536	0.56 548	0.36 542	0.65 550	0.49 537

MeshStereo	0.60 519	0.31 450	0.71 410	0.22 182	0.17 325	0.66 519	0.36 488	0.81 539	0.63 495	1.48 569	1.32 548	1.65 556	0.83 538	1.18 541	0.74 501	0.17 480	0.17 413	0.17 483	0.14 460	0.17 454	0.19 378
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
Ntro	0.61 521	0.75 548	1.16 510	0.67 547	0.50 539	0.76 526	0.37 490	0.68 516	0.71 513	0.50 486	0.59 473	0.65 510	0.52 498	0.79 485	0.58 480	0.58 552	0.32 532	0.57 551	0.34 539	0.69 555	0.50 539

PVD	0.62 522	0.41 501	0.93 477	0.44 529	0.39 529	0.63 516	0.51 530	0.86 546	1.27 558	0.93 540	1.09 538	0.81 530	0.85 539	0.89 506	0.89 514	0.21 505	0.23 478	0.22 511	0.19 500	0.28 524	0.41 521

SAMSARA	0.62 522	0.47 511	0.93 477	0.70 550	0.50 539	1.15 551	1.29 571	0.79 536	0.70 511	0.77 532	0.55 455	0.92 535	0.58 510	0.87 503	0.77 504	0.19 500	0.27 506	0.18 491	0.19 500	0.27 519	0.28 475

ADCS	0.62 522	0.56 526	1.54 542	0.30 450	0.25 476	0.56 501	0.46 519	0.71 524	0.86 532	0.77 532	0.72 506	0.68 520	0.62 523	0.82 493	2.33 570	0.17 480	0.16 389	0.16 474	0.17 492	0.23 502	0.27 467

DGSMNet	0.63 525	0.32 457	1.01 489	0.54 541	0.73 555	0.62 512	1.36 572	0.62 488	0.58 477	0.38 393	0.62 488	0.52 464	0.34 421	0.65 434	0.47 450	0.54 548	0.61 565	0.67 553	0.61 561	0.65 550	0.69 561

MSMD_ROB	0.63 525	0.34 471	0.70 403	0.30 450	0.25 476	0.88 538	0.35 482	0.58 451	0.67 503	1.13 551	1.52 555	1.75 559	1.05 551	0.90 509	0.60 482	0.24 512	0.22 468	0.27 518	0.27 533	0.25 508	0.27 467

EDNetEfficient	0.64 527	0.39 495	2.52 562	0.26 356	0.26 480	0.39 428	0.49 526	0.42 275	1.06 548	1.38 558	0.86 524	0.61 496	0.97 547	0.66 440	1.62 559	0.11 355	0.10 255	0.10 307	0.12 411	0.20 487	0.19 378

FCDSN-DC	0.67 528	0.38 491	0.83 448	0.37 501	0.30 502	0.66 519	0.37 490	0.69 522	0.70 511	1.15 553	1.53 556	1.70 558	1.38 560	1.00 526	0.83 511	0.24 512	0.22 468	0.27 518	0.26 529	0.27 519	0.32 492
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 528	0.94 556	1.63 544	0.77 556	1.19 573	0.53 496	0.25 402	0.61 480	0.72 515	0.70 525	0.60 477	0.69 522	0.90 543	0.80 488	0.52 463	0.27 525	0.13 327	0.74 556	0.31 537	0.68 553	0.44 528

AnyNet_C01	0.68 530	0.69 542	2.64 564	0.33 484	0.27 485	0.93 540	0.64 541	0.66 509	0.65 498	0.70 525	0.97 532	0.75 528	0.63 525	1.01 528	1.52 554	0.17 480	0.16 389	0.17 483	0.17 492	0.24 506	0.28 475

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 531	0.73 545	1.26 522	0.47 535	0.28 487	1.42 562	0.60 538	0.82 540	0.94 542	0.85 536	0.86 524	0.88 534	0.70 530	1.32 551	0.75 502	0.37 540	0.30 525	0.34 536	0.36 542	0.44 538	0.42 524

FC-DCNN	0.73 532	0.33 461	0.84 452	0.33 484	0.28 487	0.82 535	0.40 505	0.82 540	0.83 526	1.43 561	1.60 559	1.97 561	1.38 560	1.10 535	0.93 516	0.24 512	0.22 468	0.27 518	0.26 529	0.26 513	0.32 492

MFMNet_re	0.74 533	0.84 550	1.16 510	0.64 545	0.70 554	0.79 531	0.71 546	0.77 535	0.85 530	0.79 534	0.86 524	0.69 522	0.80 535	0.73 462	0.65 491	0.66 556	0.59 563	0.61 552	0.58 559	0.68 553	0.71 562

NVStereoNet_ROB	0.74 533	0.64 538	1.20 520	0.55 542	0.43 535	0.54 500	0.48 523	0.75 532	0.87 535	0.88 537	1.72 562	1.06 541	1.03 550	1.29 548	0.98 523	0.35 538	0.42 545	0.41 541	0.48 548	0.38 536	0.43 526
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 533	0.72 543	1.18 517	0.52 540	0.57 547	0.76 526	0.50 528	0.80 537	0.66 502	0.97 543	0.88 527	0.94 536	0.74 531	1.08 534	1.04 529	0.58 552	0.51 553	0.50 545	0.50 552	0.56 545	0.72 563
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 536	0.33 461	0.82 443	0.33 484	0.28 487	0.85 536	0.40 505	0.88 548	0.86 532	1.46 563	1.65 560	2.08 563	1.40 562	1.14 539	0.95 519	0.24 512	0.22 468	0.27 518	0.26 529	0.26 513	0.32 492

RainbowNet	0.76 537	1.00 560	1.29 525	0.82 557	0.63 549	0.79 531	0.52 531	0.83 542	0.93 539	0.61 514	0.79 517	0.79 529	0.62 523	0.82 493	0.67 495	0.80 563	0.55 559	0.79 559	0.49 549	0.81 559	0.62 551

ACVNet-4b	0.76 537	0.90 553	1.67 546	0.73 552	0.51 543	0.80 534	0.31 462	0.74 531	0.81 524	0.51 489	0.72 506	0.94 536	0.43 469	1.01 528	1.32 547	1.18 575	0.22 468	0.77 557	0.45 547	0.70 556	0.50 539

ACVNet_1	0.77 539	0.92 555	1.79 551	0.73 552	0.53 544	0.78 530	0.42 511	0.88 548	0.90 536	0.75 528	0.76 513	1.32 550	0.80 535	1.04 531	0.70 497	0.57 551	0.32 532	0.72 555	0.35 540	0.70 556	0.50 539

ELAS_RVC	0.80 540	0.40 498	1.10 502	0.40 518	0.35 518	0.93 540	1.10 567	0.87 547	1.12 555	1.40 559	1.39 549	1.27 548	1.55 568	1.13 537	1.13 534	0.29 529	0.27 506	0.30 528	0.28 534	0.31 528	0.36 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 540	0.40 498	0.91 472	0.39 513	0.35 518	1.52 564	0.81 554	0.97 552	0.98 545	1.47 568	1.58 558	1.19 546	1.33 559	1.01 528	1.21 537	0.29 529	0.27 506	0.30 528	0.29 536	0.32 531	0.36 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 542	0.64 538	2.42 561	0.49 537	0.17 325	0.58 505	0.32 468	0.83 542	0.85 530	0.41 432	0.52 439	0.98 540	0.61 518	4.97 581	1.22 538	0.12 395	0.07 121	0.10 307	0.24 520	0.27 519	0.32 492

RTS	0.81 542	0.56 526	4.76 572	0.37 501	0.30 502	1.11 548	0.52 531	0.67 511	1.07 549	0.76 530	0.91 528	0.60 493	0.61 518	1.64 558	1.24 540	0.15 456	0.13 327	0.15 466	0.15 471	0.22 497	0.24 440

RTSA	0.81 542	0.56 526	4.76 572	0.37 501	0.30 502	1.11 548	0.52 531	0.67 511	1.07 549	0.76 530	0.91 528	0.60 493	0.61 518	1.64 558	1.24 540	0.15 456	0.13 327	0.15 466	0.15 471	0.22 497	0.24 440

IMH-64-1	0.94 545	0.95 557	1.07 497	0.98 562	0.76 556	0.93 540	0.72 547	1.30 558	1.11 553	0.91 538	1.45 552	1.14 542	1.00 548	1.25 546	0.97 521	0.77 559	0.51 553	0.97 563	0.55 557	0.90 561	0.66 558

IMH-64	0.94 545	0.95 557	1.07 497	0.98 562	0.76 556	0.93 540	0.72 547	1.30 558	1.11 553	0.91 538	1.45 552	1.14 542	1.00 548	1.25 546	0.97 521	0.77 559	0.51 553	0.97 563	0.55 557	0.90 561	0.66 558

ACVNet_2	0.94 545	0.98 559	1.71 548	0.83 558	0.63 549	1.02 546	0.64 541	1.16 556	1.43 562	1.02 545	1.39 549	1.47 553	0.86 541	1.16 540	0.79 507	0.63 555	0.43 548	0.78 558	0.49 549	0.80 558	0.57 546

U	1.02 548	0.10 39	0.26 39	0.22 182	3.66 579	6.41 581	0.13 40	0.22 33	0.21 74	0.11 11	0.11 16	0.10 29	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.07 64	0.05 4	5.35 586	2.86 583	0.07 96	0.06 6

MultiAttention	1.05 549	0.14 197	0.50 237	0.35 495	0.43 535	5.62 577	1.71 577	0.71 524	0.54 459	0.36 367	0.63 489	0.55 474	0.22 259	7.50 585	0.56 475	0.09 250	0.06 48	0.14 449	0.24 520	0.27 519	0.34 500

WAO-7	1.05 549	1.00 560	1.19 518	0.83 558	0.67 553	1.22 554	0.84 556	1.43 562	1.56 563	1.13 551	1.75 563	1.46 552	1.25 556	1.56 557	1.28 542	0.61 554	0.62 568	0.70 554	0.68 564	0.66 552	0.62 551

MADNet+	1.05 549	1.26 571	4.77 575	0.73 552	0.50 539	1.25 555	0.97 559	1.05 553	0.93 539	0.67 521	0.78 514	0.87 533	0.85 539	2.14 568	1.83 562	0.40 545	0.42 545	0.32 532	0.28 534	0.45 539	0.43 526

PWCK	1.05 549	1.29 572	2.12 557	0.92 560	0.42 534	1.27 556	1.01 561	1.14 555	1.14 556	1.16 554	1.14 541	1.25 547	0.90 543	1.77 563	1.15 535	0.89 566	0.51 553	0.87 561	0.54 554	1.02 570	0.57 546

IMH	1.09 553	1.04 563	1.29 525	1.03 564	0.79 560	1.11 548	0.69 544	1.40 561	1.42 561	1.02 545	1.71 561	1.42 551	1.19 555	1.78 564	1.03 528	1.14 573	0.56 562	1.00 565	0.58 559	0.93 564	0.68 560

WAO-6	1.11 554	1.01 562	1.17 516	0.96 561	0.79 560	1.30 558	0.78 551	1.36 560	1.99 568	1.04 548	1.54 557	1.59 555	1.27 557	1.37 553	1.30 543	0.78 561	0.55 559	1.03 567	0.75 568	0.87 560	0.72 563

SGM+DAISY	1.12 555	0.86 551	1.64 545	0.68 548	0.80 563	1.68 566	1.68 576	1.08 554	1.10 551	1.53 570	1.76 564	1.47 553	1.53 567	1.24 544	1.42 553	0.66 556	0.65 570	0.52 547	0.54 554	0.57 546	0.91 570

LVE	1.18 556	1.16 565	1.67 546	1.04 565	0.81 564	1.32 559	0.82 555	1.49 564	1.94 566	1.08 549	1.90 565	1.89 560	1.07 552	1.51 556	1.04 529	0.96 569	0.61 565	0.94 562	0.69 565	0.92 563	0.79 568

JetBlue	1.20 557	0.89 552	2.53 563	0.59 543	0.76 556	3.16 575	2.09 578	1.16 556	0.93 539	0.95 541	1.12 540	1.65 556	1.27 557	2.15 569	1.87 563	0.43 547	0.37 540	0.38 538	0.39 546	0.62 547	0.63 553

Dean	1.22 558	1.17 566	1.97 555	1.04 565	0.79 560	1.21 553	0.76 549	1.51 565	1.96 567	1.30 557	1.98 567	2.14 564	1.18 554	1.30 549	1.15 535	0.83 564	0.61 565	1.01 566	0.69 565	0.97 568	0.77 567

xyz-stereo	1.43 559	0.11 71	17.43 591	0.18 30	0.08 4	4.86 576	0.18 198	0.31 146	0.35 262	0.37 384	2.75 575	0.41 388	0.31 398	0.58 392	0.33 387	0.07 64	0.05 4	0.09 234	0.06 58	0.06 37	0.06 6

TorneroNet-64	1.47 560	1.15 564	1.51 540	1.11 570	0.86 567	2.27 571	0.76 549	1.84 571	3.76 575	1.29 555	2.22 571	2.68 572	1.46 563	1.81 565	1.55 556	0.79 562	0.51 553	1.10 568	0.67 563	1.31 573	0.81 569

notaker	1.49 561	1.44 575	1.77 549	1.42 575	1.08 571	1.19 552	0.87 558	1.51 565	1.40 560	1.53 570	3.41 577	2.40 568	1.94 570	1.83 566	1.57 557	1.14 573	0.69 574	1.38 575	0.88 571	1.39 576	1.03 573

WAO-8	1.50 562	1.22 569	1.39 532	1.10 568	0.85 565	2.15 568	0.78 551	1.84 571	3.76 575	1.46 563	2.18 569	2.15 565	1.50 565	3.20 575	1.35 549	0.92 567	0.66 571	1.10 568	0.79 569	0.94 565	0.74 565

Venus	1.50 562	1.22 569	1.39 532	1.10 568	0.85 565	2.15 568	0.78 551	1.84 571	3.76 575	1.46 563	2.18 569	2.15 565	1.50 565	3.20 575	1.35 549	0.92 567	0.66 571	1.10 568	0.79 569	0.94 565	0.74 565

SGM-ForestM	1.59 564	0.56 526	1.52 541	0.41 524	0.34 515	2.77 573	1.67 575	1.69 569	1.73 565	2.48 575	2.27 572	6.02 582	2.90 576	3.08 573	2.83 574	0.25 519	0.30 525	0.19 498	0.20 504	0.18 470	0.45 531

UNDER WATER-64	1.61 565	1.30 573	2.93 568	1.33 573	0.96 569	2.20 570	1.25 570	1.47 563	3.15 572	1.46 563	1.31 547	2.61 571	2.22 572	1.69 560	1.93 564	1.13 572	0.67 573	1.29 573	0.94 572	1.26 571	1.09 574

MANE	1.63 566	0.58 533	1.16 510	0.59 543	0.60 548	2.71 572	1.53 573	2.63 578	3.62 574	2.33 574	3.26 576	3.66 576	2.98 577	2.26 571	2.26 569	0.37 540	0.40 542	0.31 531	0.49 549	0.31 528	0.63 553

UNDER WATER	1.64 567	1.34 574	2.72 566	1.40 574	1.04 570	1.70 567	1.14 569	1.57 568	3.58 573	1.46 563	1.46 554	2.82 573	2.43 573	1.74 561	2.04 567	1.08 571	0.63 569	1.31 574	0.94 572	1.29 572	1.10 575

LSM	1.68 568	0.48 515	2.91 567	2.28 581	17.60 593	0.52 493	0.55 535	0.65 504	0.78 521	0.84 535	1.11 539	0.63 503	0.55 505	0.79 485	0.53 467	0.16 466	0.25 495	0.18 491	0.21 506	0.25 508	2.37 581

ktn	1.80 569	1.46 576	1.49 538	1.44 576	1.14 572	1.50 563	1.07 564	1.53 567	3.90 578	2.77 577	4.62 578	3.42 575	1.49 564	1.74 561	1.40 552	1.45 577	0.77 575	1.46 576	0.99 574	1.41 577	1.00 572

LE_ROB	1.82 570	0.39 495	3.15 570	0.50 539	0.55 545	0.79 531	1.00 560	0.89 550	6.48 582	7.40 585	2.07 568	2.07 562	5.08 580	1.33 552	3.96 578	0.11 355	0.09 223	0.12 399	0.11 368	0.11 341	0.13 279

KSHMR	1.92 571	1.47 577	1.97 555	1.48 577	1.22 574	1.39 561	1.06 563	1.81 570	5.83 581	1.43 561	5.56 581	2.95 574	1.17 553	2.24 570	1.33 548	1.29 576	1.13 576	1.47 577	1.11 576	1.37 575	1.21 576

TorneroNet	2.26 572	1.20 568	1.55 543	1.15 572	0.91 568	5.84 578	0.84 556	2.12 575	8.45 585	2.59 576	5.32 580	3.84 577	2.15 571	1.84 567	1.98 566	0.88 565	0.54 558	1.16 572	0.74 567	1.31 573	0.91 570

MADNet++	2.34 573	1.81 578	2.24 560	2.15 580	1.97 578	2.79 574	2.19 579	2.42 577	2.26 569	2.79 578	2.70 574	2.43 569	2.60 575	3.18 574	3.32 575	2.19 580	1.97 580	1.93 578	1.62 578	2.02 579	2.10 579

JetRed	2.35 574	2.70 580	6.11 577	1.14 571	1.38 576	6.03 580	3.61 580	2.12 575	1.72 564	1.99 573	1.97 566	2.15 565	1.59 569	2.49 572	4.19 579	1.05 570	1.60 577	1.10 568	1.02 575	1.72 578	1.41 578

HanzoNet	3.08 575	1.87 579	2.70 565	1.81 578	1.34 575	1.60 565	1.05 562	2.06 574	2.62 571	5.63 582	5.12 579	5.96 581	7.09 584	4.39 580	3.43 576	3.29 582	2.06 582	1.98 580	2.94 584	2.47 580	2.15 580

coex-ft	3.48 576	0.81 549	48.53 600	0.24 279	0.19 380	0.53 496	0.47 522	0.49 353	2.36 570	7.18 584	1.20 543	0.96 539	2.53 574	0.75 471	2.14 568	0.13 417	0.15 376	0.14 449	0.12 411	0.22 497	0.47 532

TCMNet-wrong-test	4.33 577	5.65 586	4.76 572	11.36 591	10.39 588	5.87 579	4.45 582	4.24 581	1.10 551	1.93 572	2.43 573	6.07 583	3.54 578	3.87 578	4.51 580	2.00 579	0.47 550	1.96 579	1.68 579	5.78 586	4.48 584

tt	4.71 578	0.11 71	3.94 571	2.06 579	1.54 577	10.14 586	16.85 587	9.28 589	4.99 579	1.41 560	1.05 537	4.68 578	4.89 579	3.36 577	5.86 583	5.73 586	9.15 592	2.23 582	2.51 581	3.02 581	1.34 577

BEATNet-Init1	4.91 579	3.27 581	14.39 590	0.69 549	0.65 552	10.19 587	3.83 581	5.04 582	5.11 580	8.73 587	8.52 585	13.95 594	7.66 585	7.79 586	5.79 582	0.32 535	0.34 536	0.34 536	0.38 545	0.64 549	0.64 555

DPSimNet_ROB	6.21 580	5.16 582	9.50 580	5.59 584	5.56 581	7.64 582	10.02 584	4.07 580	7.33 583	6.84 583	6.26 582	7.17 585	10.55 586	4.07 579	5.68 581	5.50 585	4.29 584	5.24 585	3.66 585	4.05 583	5.96 586

USTest	6.84 581	5.16 582	5.45 576	7.18 587	7.26 583	14.27 589	22.53 589	8.48 586	9.29 586	5.44 581	6.42 583	6.27 584	6.69 583	6.83 584	8.49 586	1.95 578	3.27 583	2.16 581	2.54 582	3.76 582	3.31 583

EDNetEfficientorigin	7.48 582	0.57 530	139.59 602	0.25 316	0.17 325	0.44 453	0.30 453	0.48 343	1.04 546	1.29 555	1.02 536	0.82 531	0.87 542	0.76 477	1.02 527	0.10 316	0.09 223	0.12 399	0.11 368	0.22 497	0.25 451

ASD4	8.08 583	7.42 587	8.23 579	6.03 586	6.01 582	14.62 590	20.55 588	9.03 588	8.06 584	7.51 586	6.52 584	7.36 586	6.42 581	8.13 587	9.88 587	5.93 587	5.10 585	6.60 590	5.79 586	6.82 587	5.52 585

DGTPSM_ROB	8.38 584	5.24 584	10.71 588	5.32 583	10.19 586	8.34 583	23.49 593	6.11 584	13.43 592	4.93 579	10.93 590	5.64 579	10.55 586	6.17 582	12.73 589	3.74 583	7.56 587	3.68 583	7.24 589	4.09 584	7.49 587

DPSMNet_ROB	8.44 585	5.25 585	10.87 589	5.59 584	10.27 587	8.34 583	23.51 594	6.12 585	13.47 593	4.96 580	10.94 591	5.65 580	10.55 586	6.25 583	12.77 590	4.01 584	7.62 588	3.75 584	7.27 590	4.16 585	7.54 588

DLNR_Zeroshot_test	10.53 586	12.28 594	20.32 593	105.84 604	23.88 601	0.14 15	0.13 40	3.20 579	0.20 55	0.16 84	0.23 154	0.16 112	0.10 41	0.32 260	0.16 135	2.54 581	0.32 532	0.07 73	0.07 122	40.17 602	0.28 475

LRCNet_RVC	10.94 587	14.45 596	9.66 581	15.38 592	8.02 585	1.08 547	0.35 482	8.72 587	0.72 515	12.63 594	15.84 594	9.73 587	6.52 582	8.58 588	6.38 584	20.33 599	5.39 586	23.79 598	21.95 596	15.35 594	13.96 595

DPSM_ROB	11.46 588	9.79 592	10.18 583	11.11 589	11.31 589	19.08 596	27.38 596	13.42 594	14.23 595	10.34 591	11.13 592	10.97 592	11.33 593	11.89 594	13.49 591	6.74 589	8.19 590	6.00 587	7.05 587	7.74 588	7.76 589

DPSM	11.46 588	9.79 592	10.18 583	11.11 589	11.31 589	19.08 596	27.38 596	13.42 594	14.23 595	10.34 591	11.13 592	10.97 592	11.33 593	11.89 594	13.49 591	6.74 589	8.19 590	6.00 587	7.05 587	7.74 588	7.76 589

xxxxx1	15.30 590	9.78 589	10.23 585	20.34 595	19.47 594	17.10 591	23.00 590	10.36 590	11.04 588	9.25 588	9.66 586	10.74 589	10.66 589	10.60 590	13.72 593	8.14 591	9.35 593	31.88 601	44.61 600	12.63 591	13.46 592

tt_ll	15.30 590	9.78 589	10.23 585	20.34 595	19.47 594	17.10 591	23.00 590	10.36 590	11.04 588	9.25 588	9.66 586	10.74 589	10.66 589	10.60 590	13.72 593	8.14 591	9.35 593	31.88 601	44.61 600	12.63 591	13.46 592

ff	15.30 590	9.78 589	10.23 585	20.34 595	19.47 594	17.10 591	23.00 590	10.36 590	11.04 588	9.25 588	9.66 586	10.74 589	10.66 589	10.60 590	13.72 593	8.14 591	9.35 593	31.88 601	44.61 600	12.63 591	13.46 592

PML	15.86 593	13.12 595	7.07 578	5.22 582	7.66 584	32.93 598	64.30 602	5.37 583	10.12 587	25.87 601	67.29 602	20.25 596	13.20 595	10.09 589	6.81 585	5.94 588	2.00 581	6.03 589	2.18 580	9.13 590	2.62 582

Anonymous_1	16.44 594	9.26 588	9.67 582	10.63 588	14.54 591	18.62 595	26.98 595	12.68 593	13.53 594	10.78 593	10.37 589	10.15 588	10.66 589	10.99 593	12.64 588	15.61 598	7.73 589	16.87 595	43.01 599	56.14 603	7.86 591

HaxPig	17.72 595	20.23 601	19.76 592	16.55 593	16.52 592	9.46 585	9.42 583	14.48 596	13.31 591	18.59 595	18.67 595	17.39 595	16.68 596	17.07 596	16.43 596	21.99 600	20.86 600	22.28 597	21.55 595	21.30 599	21.88 600

MEDIAN_ROB	21.20 596	24.56 602	23.42 598	19.57 594	19.62 597	13.29 588	11.21 585	18.04 597	17.02 597	22.07 600	21.92 596	20.84 597	20.24 597	21.02 597	19.68 597	25.59 601	24.08 601	26.20 599	25.19 597	25.31 600	25.19 601

CasAABBNet	23.04 597	19.69 597	20.32 593	22.42 598	22.73 598	38.35 600	55.23 601	26.99 599	28.74 600	20.67 597	22.28 598	22.11 599	22.86 599	23.84 598	27.17 600	13.52 594	16.47 597	12.08 591	14.21 592	15.57 595	15.60 597

FlowAnything	23.08 598	19.70 598	20.48 595	22.45 599	22.73 598	38.34 599	55.18 599	27.00 600	28.79 601	20.83 599	22.42 600	22.10 598	22.83 598	23.85 599	27.23 602	13.53 595	16.54 598	12.10 593	14.29 594	15.59 596	15.58 596

Selective-RAFT-Error	23.11 599	19.77 599	20.60 596	22.49 600	22.80 600	38.46 602	55.19 600	27.13 602	28.90 602	20.73 598	22.38 599	22.11 599	22.91 601	23.94 600	27.18 601	13.54 596	16.57 599	12.09 592	14.21 592	15.61 597	15.65 598

LSM0	24.21 600	19.88 600	22.33 597	24.42 601	40.13 603	38.41 601	54.99 598	27.05 601	28.61 599	20.59 596	22.00 597	22.29 601	22.86 599	24.12 601	27.16 599	13.59 597	16.33 596	12.13 594	14.08 591	15.72 598	17.53 599

AVERAGE_ROB	25.43 601	29.01 603	27.22 599	24.60 602	24.16 602	17.78 594	12.87 586	22.39 598	21.40 598	26.72 602	26.08 601	25.18 602	24.52 602	25.07 602	23.57 598	29.94 602	28.36 602	30.60 600	29.57 598	29.83 601	29.66 602

test_example2	100.95 602	107.33 604	67.16 601	98.17 603	106.88 604	89.44 603	101.34 603	37.23 603	97.88 603	129.56 603	131.26 603	65.41 603	67.34 603	91.22 603	79.29 603	143.32 603	199.32 603	81.12 604	102.17 603	121.89 604	101.70 603

ccccc	254.75 603	256.25 605	312.96 603	351.50 605	361.31 605	144.22 604	162.41 604	153.19 604	130.64 604	152.98 604	153.47 604	161.94 604	200.51 604	268.06 604	296.01 604	387.64 604	346.97 604	244.11 605	219.32 604	413.57 605	378.05 604

STTRV1_RVC		0.33 461		0.29 438	0.36 523	0.49 483	0.31 462	0.63 492	0.54 459	0.47 473	0.56 460	0.47 438	0.43 469	1.00 526	0.40 419	0.28 527	0.21 456	0.20 503	0.18 497	0.25 508	0.18 363

FADE		1.19 567		0.71 551	0.76 556													17.17 596		0.51 542

Low-res two-view benchmark