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

ITERv19	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.05 1	0.05 4	0.12 84	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.08 65	0.11 55	0.11 36	0.07 10	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.05 124	0.04 53

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.10 29	0.10 20	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

MonStereo	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.15 102	0.05 1	0.20 462	0.15 269	0.17 215	0.31 459	0.15 318	0.29 469	0.26 466	0.16 413	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

SGD-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.12 124	0.07 62	0.09 127	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 42	0.12 9	0.05 1	0.09 112	0.13 138	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 514	0.17 425	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 55	0.08 4	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

castereo++	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.14 328	0.12 84	0.11 36	0.15 206	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.05 4	0.13 138	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

trnet	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.12 9	0.05 1	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

s12784h	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.05 1	0.16 384	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.11 226	0.11 275	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

mnv4	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.12 9	0.06 19	0.08 65	0.13 138	0.14 100	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.09 406	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

wo013ll	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.06 11	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.08 345	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

gc-stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ss10	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

USM	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

weee2	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.08 25	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

SteFusion	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.06 11	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.04 1	0.07 130	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.15 141	0.12 124	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.11 95	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ITER124	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.12 253	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.03 1	0.02 1

OmniDepth	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.06 5	0.04 1	0.07 55	0.10 201	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

Zero-FE251	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.10 65	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 10	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.13 75	0.13 160	0.05 2	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

AdaDepth	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.09 11	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

asda	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.06 11	0.10 29	0.16 179	0.10 65	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.10 92	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.18 245	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

depthmonostereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.11 275	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.14 100	0.16 235	0.11 205	0.11 197	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 206	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.04 53

4.25_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.08 7	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.13 19	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.18 245	0.12 124	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w_new	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 73	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.14 187	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

monsterstereo	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.16 179	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.12 58	0.08 25	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

xyz-stereo-finetune	0.11 233	0.08 285	0.13 276	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.19 455	0.17 215	0.19 297	0.12 243	0.14 239	0.15 317	0.10 250	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 40	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.13 138	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 21	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.09 18	0.08 4	0.06 5	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

Reg-Stereo(zero)	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.12 253	0.11 55	0.15 141	0.10 65	0.12 243	0.09 127	0.10 201	0.08 180	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.22 505	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.04 53

AIO_rvc	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.09 11	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.04 1	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

HUF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.13 75	0.13 160	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

castereo	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.18 281	0.08 104	0.10 160	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

GIP-stereo	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.14 100	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.04 1	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.07 2	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

WCG-NET	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.13 75	0.13 160	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 127	0.10 419	0.31 534	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.11 152	0.07 1	0.12 505	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

AIO-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.18 344	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.07 99	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

WCG-NET（raft）	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.13 138	0.15 141	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RSM	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.12 58	0.10 65	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

CASnet	0.09 127	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.10 458	0.08 387	0.05 124	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.07 3	0.13 75	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.07 99	0.09 217	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.12 84	0.11 36	0.16 235	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

MC-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.14 195	0.12 58	0.10 65	0.09 140	0.12 211	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

RCA-Stereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.18 245	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

DCANet-4	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.13 270	0.16 268	0.09 168	0.14 369	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

ADStereo(finetuned)	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.12 306	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

AnonymousM	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.14 187	0.13 270	0.11 197	0.09 168	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.05 155	0.05 124	0.05 151

TANstereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.15 141	0.19 297	0.11 205	0.15 256	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

DCANet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.15 269	0.16 179	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.04 53

CREStereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.06 248
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
PMTNet	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.12 9	0.06 19	0.12 253	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.09 140	0.13 225	0.10 201	0.07 130	0.13 285	0.10 152	0.15 546	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.06 248

HITNet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.06 19	0.11 217	0.10 29	0.18 245	0.18 281	0.13 270	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151
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
MLCV	0.12 300	0.07 184	0.16 397	0.18 344	0.06 19	0.15 354	0.17 369	0.19 267	0.21 335	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.14 311	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

SX1w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.11 1	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.13 75	0.05 4	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.09 406	0.07 429	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

5k_stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.10 450	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151

2k_new	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.05 7	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

CNT	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.13 138	0.13 75	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

4k_L	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

aaa3	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.05 2	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

mfccc	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

5k_new	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

SX	0.08 73	0.04 1	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.12 58	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

ACM	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.14 100	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

uiiii_40	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.07 10	0.05 2	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

4.5w_L	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

StePilot	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

252Zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.14 187	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.06 248

GASTEREO	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.07 37	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

water-stereo	0.09 127	0.06 92	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.08 143	0.09 217	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53

asd	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.16 183	0.07 96	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.07 37	0.09 18	0.16 179	0.09 42	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.06 1	0.13 75	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 73	0.09 361	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.07 96	0.11 217	0.19 455	0.17 215	0.12 124	0.15 318	0.15 256	0.17 351	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.06 248

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.04 1	0.13 138	0.10 20	0.10 65	0.05 2	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

LG-Stereo	0.08 73	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.17 369	0.11 36	0.08 25	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

MM-Stereo_test3	0.10 190	0.07 184	0.07 9	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.19 455	0.24 367	0.19 297	0.06 16	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

MM-Stereo_test1	0.10 190	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.18 415	0.21 301	0.20 320	0.09 140	0.11 197	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

HART	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

AIO_test	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

AIO-test1	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.23 526	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.21 301	0.14 187	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.03 1	0.06 248

fffft	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.07 55	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.13 160	0.09 140	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

tt45	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.09 140	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

fffy	0.09 127	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.17 369	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

Occ-G	0.08 73	0.05 40	0.06 4	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.14 195	0.13 75	0.15 206	0.07 62	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

RSM++	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.11 36	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.19 267	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

gcap-zeroshot	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.13 138	0.11 36	0.12 124	0.13 270	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

MoCha-V2	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.20 460	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

IGEV++	0.08 73	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

1111x	0.15 403	0.08 285	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.18 424	0.25 542	0.31 477	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.26 466	0.15 387	0.13 285	0.23 502	0.07 282	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

MSKI-zero shot	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.13 160	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

MIM_Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.12 84	0.20 278	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.09 168	0.05 11	0.12 239	0.08 17	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

Any-RAFT	0.10 190	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.07 96	0.13 296	0.14 195	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.12 211	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

RAFT-Test	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.09 140	0.10 160	0.10 201	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

4D-IteraStereo	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.03 1	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.05 151

LoS_RVC	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.06 31	0.09 217	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

LoS	0.09 127	0.05 40	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.14 328	0.11 55	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.09 217	0.15 333	0.10 152	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 73	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.11 226	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

knoymous	0.11 233	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.07 96	0.15 354	0.14 195	0.19 267	0.13 160	0.11 205	0.17 289	0.13 268	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

fff	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

GLC_STEREO	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.24 375	0.12 243	0.13 225	0.12 243	0.08 180	0.18 420	0.11 231	0.06 131	0.08 456	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

test-3	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

test_1	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

STrans-v2	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.11 95	0.11 205	0.15 256	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

TransformOpticalFlow	0.10 190	0.08 285	0.13 276	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.19 267	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.11 226	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

cross-raft	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.11 217	0.25 542	0.13 75	0.15 206	0.08 104	0.11 197	0.12 243	0.10 250	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

CREStereo++_RVC	0.08 73	0.04 1	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.14 239	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53
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
raft+_RVC	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.24 367	0.20 320	0.12 243	0.15 256	0.12 243	0.08 180	0.12 239	0.13 328	0.07 282	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

XX-TBD	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.12 253	0.16 335	0.14 100	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

csc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

cscssc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

111	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.23 359	0.11 205	0.12 211	0.14 288	0.11 275	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.05 151

AFF-stereo	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.09 42	0.10 174	0.12 211	0.09 168	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.16 179	0.17 255	0.08 104	0.12 211	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.08 104	0.10 160	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

BEATNet_4x	0.12 300	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.07 96	0.15 354	0.07 3	0.22 324	0.18 281	0.16 346	0.19 323	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

iResNet_ROB	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.14 54	0.07 96	0.18 424	0.14 195	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.25 417	0.23 436	0.15 387	0.15 333	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.08 369	0.08 393

pmcnn	0.15 403	0.07 184	0.19 459	0.15 102	0.07 96	0.20 462	0.15 269	0.24 367	0.26 410	0.21 445	0.34 503	0.28 484	0.18 450	0.18 420	0.17 424	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

GEAStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

GSStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

gasm-f	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

IGEV-FE	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

DA	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

GGEV	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

MSCF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

z-ln-s-r	0.17 446	0.10 419	0.40 558	0.19 402	0.08 166	0.17 405	0.18 415	0.22 324	0.33 473	0.18 392	0.40 537	0.22 418	0.17 436	0.20 460	0.23 502	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.05 151

S2M2_XL	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.12 9	0.08 166	0.09 112	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.06 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 325	0.06 92	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.18 281	0.19 408	0.18 314	0.20 391	0.14 369	0.17 399	0.16 409	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.09 438

G2L-Stereo_test	0.14 359	0.07 184	0.11 194	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.16 335	0.30 467	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.07 306	0.06 248

MM-Stereo_test2	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.18 415	0.15 141	0.14 187	0.07 62	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

SCV	0.08 73	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.10 20	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.04 53

AIO-test2	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.23 526	0.08 166	0.11 217	0.10 29	0.23 344	0.23 359	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.09 434	0.05 124	0.05 151

999	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.10 174	0.08 103	0.08 143	0.08 180	0.16 367	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151

mms	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.12 239	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.03 2

tg	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.20 278	0.12 124	0.08 104	0.11 197	0.11 226	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

PAM_32	0.09 127	0.05 40	0.17 425	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.09 168	0.07 130	0.14 311	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

PAM	0.10 190	0.05 40	0.16 397	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.16 335	0.15 141	0.16 235	0.12 243	0.09 127	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

UGAM-zero	0.09 127	0.05 40	0.15 363	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

UGAM	0.13 325	0.10 419	0.09 97	0.22 505	0.08 166	0.12 253	0.20 476	0.17 215	0.23 359	0.21 445	0.16 268	0.13 268	0.13 344	0.19 435	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.13 524	0.11 505	0.07 306	0.05 151

GCAP-BAT	0.09 127	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.10 65	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ITSA-stereo	0.15 403	0.10 419	0.14 311	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.30 467	0.49 557	0.17 362	0.19 323	0.22 418	0.15 387	0.17 399	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.08 393

RAStereo	0.10 190	0.09 361	0.08 42	0.20 460	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.15 141	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

Pointernet	0.09 127	0.04 1	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.10 29	0.15 141	0.17 255	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

test_sample6	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.19 455	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.19 379	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample5	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample4	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.19 447	0.18 415	0.26 401	0.17 255	0.16 346	0.25 417	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

test_sample2	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.18 415	0.21 301	0.16 235	0.14 291	0.20 335	0.19 379	0.15 387	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

test_sample1	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.13 19	0.08 166	0.19 447	0.16 335	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.22 366	0.18 365	0.16 413	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.07 329

MGS-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.12 58	0.12 124	0.07 62	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.15 354	0.16 335	0.18 245	0.18 281	0.10 174	0.09 127	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.06 248

SMFormer	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

tta	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.06 248

qqq1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

fff1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

CoDeX	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.23 344	0.27 420	0.13 270	0.17 289	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

11t1	0.12 300	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.17 405	0.15 269	0.18 245	0.15 206	0.15 318	0.15 256	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

DualNet	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

ffm	0.12 300	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

ff1	0.13 325	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

mmx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

ttt	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.18 415	0.27 422	0.29 441	0.16 346	0.24 387	0.17 351	0.13 344	0.13 285	0.14 365	0.11 480	0.08 456	0.09 410	0.08 387	0.09 432	0.08 393

xxx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

IGEV_Zeroshot_test	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

UniTT-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.11 55	0.12 58	0.11 95	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.05 151

testlalala	0.08 73	0.07 184	0.17 425	0.16 183	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.07 62	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

testlalala_base	0.10 190	0.09 361	0.14 311	0.21 489	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.13 75	0.10 65	0.07 62	0.15 256	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

HH	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

HanStereo	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

LL-Strereo2	0.10 190	0.10 419	0.15 363	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.09 18	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.16 367	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.06 232	0.05 151

CAS	0.08 73	0.04 1	0.07 9	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.09 42	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

riskmin	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.14 328	0.14 195	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.14 239	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.12 287	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.08 393

Selective-RAFT	0.11 233	0.10 419	0.11 194	0.21 489	0.08 166	0.16 384	0.13 138	0.20 278	0.22 349	0.10 174	0.10 160	0.11 226	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

ProNet	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.15 141	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.06 248

TestStereo1	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 573	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

qqq	0.13 325	0.09 361	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.15 318	0.19 323	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.16 409	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

x	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.19 323	0.19 379	0.17 436	0.18 420	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

raft_robust	0.13 325	0.10 419	0.07 9	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.24 526	0.28 442	0.33 473	0.20 431	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.04 53

RAFT_CTSACE	0.12 300	0.09 361	0.10 145	0.22 505	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.18 245	0.16 235	0.20 431	0.27 443	0.13 268	0.07 130	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

SA-5K	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 573	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

Sa-1000	0.12 300	0.08 285	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.14 328	0.22 503	0.22 324	0.18 281	0.15 318	0.20 335	0.17 351	0.11 275	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.09 434	0.05 124	0.05 151

SA	0.12 300	0.09 361	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.23 344	0.18 281	0.17 362	0.27 443	0.14 288	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.05 124	0.04 53

iRaft-Stereo_5w	0.12 300	0.09 361	0.12 230	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.19 408	0.14 239	0.11 226	0.09 217	0.20 460	0.16 409	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.06 248

CIPLG	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.11 197	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

iRaft-Stereo_20w	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.18 245	0.10 65	0.11 205	0.08 103	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

IPLG	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.20 278	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.07 99	0.07 130	0.14 311	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

IPLGR_C	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IPLGR	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.17 369	0.21 301	0.24 375	0.11 205	0.12 211	0.11 226	0.08 180	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

GMOStereo	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

error version	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

test-v	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

ACRE	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

test_3	0.10 190	0.09 361	0.10 145	0.20 460	0.08 166	0.13 296	0.26 551	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

CrosDoStereo	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

Patchmatch Stereo++	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329
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
OMP-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.13 270	0.14 239	0.11 226	0.12 306	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

IIG-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.12 84	0.22 324	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.11 226	0.12 306	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

NRIStereo	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.16 179	0.15 206	0.12 243	0.14 239	0.13 268	0.12 306	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.07 329

PSM-adaLoss	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

ROB_FTStereo_v2	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

ROB_FTStereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

HUI-Stereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

DeepStereo_LL	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

THIR-Stereo	0.12 300	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.17 215	0.25 396	0.16 346	0.24 387	0.14 288	0.12 306	0.12 239	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

PFNet	0.12 300	0.06 92	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.26 401	0.20 320	0.16 346	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

DeepStereo_RVC	0.11 233	0.08 285	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

iGMRVC	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

IRAFT_RVC	0.12 300	0.08 285	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.07 37	0.15 269	0.24 367	0.23 359	0.14 291	0.14 239	0.15 317	0.12 306	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

RAFT-345	0.11 233	0.07 184	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.11 205	0.36 511	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.04 21	0.05 151

iRAFT	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

CRE-IMP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.10 169	0.12 84	0.18 245	0.10 65	0.14 291	0.13 225	0.13 268	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

test-2	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

RAFT	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.24 526	0.20 278	0.19 297	0.21 445	0.21 356	0.17 351	0.12 306	0.16 367	0.09 63	0.06 131	0.07 429	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.05 151

test-1	0.10 190	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.11 217	0.24 526	0.14 100	0.18 281	0.09 140	0.07 55	0.09 168	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

RAFT-IKP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

Prome-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.22 324	0.13 160	0.12 243	0.17 289	0.13 268	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.09 438

rafts_anoy	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.04 24	0.09 410	0.11 505	0.07 306	0.06 248

TestStereo	0.13 325	0.14 504	0.11 194	0.23 526	0.08 166	0.15 354	0.21 493	0.20 278	0.23 359	0.14 291	0.24 387	0.16 331	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.05 151

raftrobust	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.10 29	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

RALCasStereoNet	0.10 190	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.17 215	0.11 95	0.12 243	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

222	0.16 426	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.24 505	0.18 415	0.30 467	0.20 320	0.17 362	0.28 457	0.17 351	0.16 413	0.15 333	0.40 587	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

xxxx	0.15 403	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.23 500	0.18 415	0.31 477	0.19 297	0.14 291	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.26 537	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

test_xeample	0.15 403	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.21 479	0.20 476	0.28 442	0.20 320	0.16 346	0.29 469	0.19 379	0.16 413	0.15 333	0.26 537	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

FENet	0.13 325	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.17 362	0.23 375	0.16 331	0.12 306	0.14 311	0.15 393	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

cf-r	0.13 325	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.19 455	0.20 278	0.25 396	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.16 413	0.14 311	0.14 365	0.10 450	0.05 215	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

GANet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.17 369	0.22 324	0.21 335	0.17 362	0.24 387	0.23 436	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.10 450	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

PSMNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.13 296	0.16 335	0.24 367	0.24 375	0.16 346	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.06 355	0.09 410	0.12 524	0.08 369	0.07 329

GwcNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.20 476	0.21 301	0.27 420	0.18 392	0.27 443	0.22 418	0.16 413	0.14 311	0.15 393	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.07 306	0.07 329

R-Stereo Train	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

RAFT-Stereo	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 359	0.07 184	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.29 453	0.20 320	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

HSM-Net_RVC	0.14 359	0.08 285	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.15 269	0.27 422	0.29 441	0.19 408	0.21 356	0.29 492	0.14 369	0.17 399	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 403	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.18 424	0.09 18	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.24 387	0.24 442	0.17 436	0.17 399	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.06 248

iResNetv2_ROB	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.16 384	0.12 84	0.25 383	0.35 494	0.21 445	0.29 469	0.24 442	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.09 432	0.08 393

iResNet	0.13 325	0.10 419	0.18 448	0.19 402	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.20 278	0.26 410	0.15 318	0.23 375	0.15 317	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

LE_ROB	0.50 593	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.24 505	0.16 335	0.22 324	1.81 627	4.63 656	0.67 590	0.47 579	0.44 587	0.20 460	0.29 555	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

FE-Mocha	0.09 127	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

FlowAnything_test	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.14 195	0.20 278	0.11 95	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.06 232	0.09 438

G2L-Stereo	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.12 84	0.27 422	0.22 349	0.16 346	0.27 443	0.21 400	0.13 344	0.17 399	0.18 442	0.09 406	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

HI	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

CoSv	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

SCV_C0	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

IGEV-RUCA	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.10 169	0.12 84	0.10 20	0.12 124	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

rvit_0105_5	0.14 359	0.09 361	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.23 514	0.24 367	0.27 420	0.14 291	0.15 256	0.18 365	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.14 542	0.11 518	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

rvit_stereo_0083	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.26 410	0.11 205	0.14 239	0.13 268	0.10 250	0.12 239	0.12 287	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_0081_aga	0.11 233	0.09 361	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.19 297	0.10 174	0.18 314	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.06 248

rvit_stereo_0081	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

model_zeroshot	0.10 190	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.13 160	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

rvit_stereo_0082	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_0080	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

test_sample3	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.14 54	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.26 401	0.18 281	0.16 346	0.22 366	0.19 379	0.15 387	0.17 399	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.08 393

CAS++	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.24 367	0.14 187	0.11 205	0.09 127	0.11 226	0.07 130	0.14 311	0.09 63	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.18 344	0.09 284	0.12 253	0.15 269	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.10 201	0.10 250	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.05 151

MyStereo8	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.18 424	0.14 195	0.19 267	0.22 349	0.12 243	0.18 314	0.11 226	0.10 250	0.16 367	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.09 438

MyStereo07	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.07 130	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo06	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.19 267	0.12 124	0.12 243	0.08 103	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo05	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.27 422	0.35 494	0.17 362	0.14 239	0.15 317	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo04	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.29 453	0.38 513	0.17 362	0.14 239	0.16 331	0.10 250	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

AE-Stereo	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.19 297	0.09 140	0.14 239	0.12 243	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

ACVNet-DCA	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

xx1	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.16 331	0.16 413	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

1test111	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.15 333	0.16 409	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

cc1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

mmm	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.17 261	0.09 284	0.17 405	0.18 415	0.21 301	0.15 206	0.15 318	0.23 375	0.21 400	0.16 413	0.16 367	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ff7	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ffff	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

11t	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

tt1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.16 335	0.15 141	0.19 297	0.09 140	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

whm_eth	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

plain	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.13 160	0.13 270	0.15 256	0.09 168	0.12 306	0.13 285	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

MaDis-Stereo	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.10 29	0.16 179	0.16 235	0.09 140	0.11 197	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

PCWNet_CMD	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 499	0.14 291	0.20 335	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

anonymousdsp2	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.22 349	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.09 217	0.14 311	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

anonymousdsp	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

CBFPSM	0.14 359	0.06 92	0.26 508	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.20 431	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.16 367	0.18 442	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.07 322	0.07 306	0.07 329

gwcnet-sp	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

scenet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

CASS	0.13 325	0.12 463	0.11 194	0.23 526	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.17 362	0.18 314	0.15 317	0.15 387	0.14 311	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.09 432	0.07 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 325	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.17 369	0.19 267	0.29 441	0.15 318	0.24 387	0.15 317	0.14 369	0.14 311	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.05 124	0.06 248

ssnet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

CroCo-Stereo Lap2	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.22 505	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

ccc-4	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

DisPM	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.17 255	0.14 291	0.20 335	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.11 491

IER	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.26 410	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.20 478	0.16 367	0.14 365	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

CRFU-Net	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.19 447	0.14 195	0.26 401	0.20 320	0.28 523	0.27 443	0.29 492	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.08 393

RAFT+CT+SA	0.13 325	0.11 445	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.28 564	0.22 324	0.22 349	0.15 318	0.26 434	0.10 201	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

test_4	0.10 190	0.10 419	0.08 42	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.22 503	0.15 141	0.17 255	0.12 243	0.18 314	0.12 243	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.03 2

IGEV-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.25 383	0.32 466	0.25 495	0.30 475	0.24 442	0.15 387	0.21 477	0.18 442	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

dd	0.15 403	0.16 522	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.18 415	0.21 301	0.25 396	0.23 473	0.20 335	0.21 400	0.09 217	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.06 248

MIPNet	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.24 375	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

AASNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.19 402	0.09 284	0.18 424	0.15 269	0.37 545	0.37 506	0.19 408	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.20 461	0.10 450	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

GwcNet-ADL	0.13 325	0.08 285	0.14 311	0.20 460	0.09 284	0.11 217	0.20 476	0.30 467	0.24 375	0.13 270	0.14 239	0.18 365	0.14 369	0.13 285	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.06 248

PSMNet-ADL	0.15 403	0.12 463	0.13 276	0.22 505	0.09 284	0.13 296	0.20 476	0.26 401	0.23 359	0.18 392	0.20 335	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.17 424	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.11 505	0.08 369	0.07 329

ADLNet2	0.16 426	0.09 361	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.20 462	0.16 335	0.31 477	0.39 516	0.16 346	0.20 335	0.20 391	0.18 450	0.21 477	0.22 490	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.07 329

PFNet+	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.05 4	0.12 84	0.17 215	0.21 335	0.16 346	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.11 491

LCNet	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.16 331	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.15 549

AAGNet	0.11 233	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.18 245	0.13 160	0.16 346	0.21 356	0.13 268	0.14 369	0.11 152	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

NF-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

OCTAStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

PSM-softLoss	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

KMStereo	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

PSM-AAD	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.20 278	0.13 160	0.12 243	0.14 239	0.18 365	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.14 542

FTStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.21 301	0.18 281	0.12 243	0.24 387	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.10 465

KYRaft	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.22 324	0.12 124	0.13 270	0.16 268	0.20 391	0.10 250	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.16 560

SST-Stereo	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.11 95	0.15 318	0.17 289	0.13 268	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

RAFT_R40	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.16 235	0.14 291	0.18 314	0.15 317	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

DRaft	0.12 300	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.14 328	0.17 369	0.21 301	0.30 452	0.17 362	0.28 457	0.10 201	0.15 387	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

GrayStereo	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.19 402	0.09 284	0.09 112	0.16 335	0.18 245	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.17 351	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.10 465

RE-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

Pruner-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.17 255	0.13 270	0.19 323	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.08 393

TVStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

RAFT-RH_RVC	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.41 548	0.11 226	0.10 250	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.05 155	0.04 21	0.06 248

CroCo-Stereo	0.09 127	0.08 285	0.08 42	0.22 505	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.15 141	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.08 21	0.07 1	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53
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
GMM-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.11 205	0.15 256	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.09 438

LMCR-Stereo	0.15 403	0.08 285	0.13 276	0.21 489	0.09 284	0.17 405	0.20 476	0.27 422	0.19 297	0.24 482	0.24 387	0.23 436	0.17 436	0.20 460	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

ICVP	0.15 403	0.09 361	0.12 230	0.22 505	0.09 284	0.17 405	0.21 493	0.25 383	0.23 359	0.18 392	0.30 475	0.26 466	0.18 450	0.17 399	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 190	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.09 284	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.12 124	0.09 140	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

CFNet_pseudo	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.07 329

RALAANet	0.11 233	0.08 285	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.13 225	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

XX-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.12 84	0.20 278	0.10 65	0.10 174	0.14 239	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

test_xeample3	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ARAFT	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.20 278	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.04 53

GMStereo	0.13 325	0.14 504	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.20 278	0.24 375	0.16 346	0.17 289	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.28 442	0.27 420	0.14 291	0.17 289	0.12 243	0.13 344	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.06 248

EDNetEfficientorigin	7.91 657	0.31 585	153.02 676	0.19 402	0.09 284	0.21 479	0.16 335	0.22 324	0.59 579	0.72 600	0.67 590	0.42 564	0.50 592	0.24 510	0.39 584	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.12 503	0.10 465

hitnet-ft	0.18 460	0.09 361	0.17 425	0.14 54	0.09 284	0.26 526	0.20 476	0.25 383	0.26 410	0.24 482	0.32 487	0.31 514	0.22 491	0.24 510	0.21 481	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.08 387	0.12 503	0.11 491

CFNet-ft	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

DMCA	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.19 323	0.17 351	0.18 450	0.15 333	0.17 424	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.10 465

DIP-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.09 18	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 484	0.10 419	0.56 589	0.16 183	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.24 367	0.50 560	0.26 501	0.39 531	0.17 351	0.21 482	0.22 490	0.21 481	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.12 503	0.10 465

MSMDNet	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 499	0.14 291	0.21 356	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

CFNet_RVC	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

ccs_rob	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

AANet_RVC	0.16 426	0.10 419	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.18 424	0.19 455	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.35 508	0.21 400	0.21 482	0.22 490	0.16 409	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248

AdaStereo	0.15 403	0.11 445	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.20 462	0.11 55	0.32 488	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.13 344	0.19 435	0.14 365	0.12 505	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.09 432	0.07 329
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.
HSM	0.15 403	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.16 384	0.14 195	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.23 375	0.37 544	0.16 413	0.20 460	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

StereoDRNet-Refined	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.20 460	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.26 401	0.23 359	0.26 501	0.40 537	0.22 418	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.07 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM_RVC	0.23 521	0.12 463	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.33 560	0.18 415	0.34 516	0.31 459	0.44 579	0.37 517	0.53 587	0.35 566	0.35 562	0.24 515	0.13 528	0.13 546	0.13 524	0.13 534	0.10 464	0.11 491
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDF-Stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.06 11	0.13 138	0.09 11	0.14 187	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.05 4	0.14 195	0.09 11	0.14 187	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

MSAF-DinoV2	0.22 505	0.11 445	0.23 496	0.17 261	0.10 387	0.27 536	0.16 335	0.37 545	0.55 570	0.21 445	0.27 443	0.47 579	0.27 528	0.35 562	0.39 584	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.09 434	0.12 503	0.10 465

DFGA-Net	0.13 325	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.13 138	0.22 324	0.25 396	0.16 346	0.16 268	0.13 268	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.05 124	0.05 151

coex_refinement	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.15 269	0.26 401	0.29 441	0.18 392	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.16 367	0.18 442	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.09 432	0.08 393

S2M2_L	0.09 127	0.08 285	0.11 194	0.13 19	0.10 387	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 65	0.10 174	0.09 127	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.13 528	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.10 464	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.14 359	0.09 361	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.10 169	0.16 335	0.19 267	0.26 410	0.12 243	0.18 314	0.17 351	0.12 306	0.18 420	0.12 287	0.15 546	0.11 518	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.06 248

rvit_0105_4	0.14 359	0.09 361	0.17 425	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.19 455	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.20 335	0.17 351	0.13 344	0.17 399	0.13 328	0.15 546	0.11 518	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.06 248

DCVSM-stereo	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.16 183	0.10 387	0.15 354	0.09 18	0.19 267	0.23 359	0.20 431	0.23 375	0.26 466	0.15 387	0.18 420	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.08 387	0.10 464	0.12 504

U	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.17 255	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.05 151

rvit_stereo_ft	0.12 300	0.07 184	0.13 276	0.19 402	0.10 387	0.12 253	0.17 369	0.16 179	0.16 235	0.12 243	0.13 225	0.15 317	0.10 250	0.14 311	0.13 328	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

testlalala2	0.10 190	0.06 92	0.11 194	0.20 460	0.10 387	0.10 169	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

IGEVStereo-DCA	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

rrr	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.16 335	0.16 179	0.15 206	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

GMStereo_Zeroshot	0.16 426	0.13 492	0.24 500	0.20 460	0.10 387	0.17 405	0.13 138	0.29 453	0.25 396	0.23 473	0.32 487	0.25 456	0.11 275	0.19 435	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.11 489	0.06 233	0.12 503	0.08 393

StereoVision	0.13 325	0.12 463	0.09 97	0.24 535	0.10 387	0.15 354	0.21 493	0.21 301	0.20 320	0.12 243	0.24 387	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.10 152	0.09 406	0.11 518	0.12 509	0.12 524	0.06 232	0.05 151

MIF-Stereo (partial)	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.11 55	0.17 215	0.18 281	0.14 291	0.16 268	0.09 168	0.11 275	0.12 239	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.07 329

EKT-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.21 335	0.11 205	0.08 103	0.12 243	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

LL-Strereo	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.20 460	0.10 387	0.11 217	0.18 415	0.32 488	0.24 375	0.15 318	0.15 256	0.14 288	0.13 344	0.19 435	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.04 21	0.05 151

iinet-f	0.16 426	0.06 92	0.45 565	0.14 54	0.10 387	0.21 479	0.14 195	0.27 422	0.23 359	0.21 445	0.24 387	0.21 400	0.15 387	0.18 420	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.10 465

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 460	0.09 361	0.29 529	0.15 102	0.10 387	0.22 487	0.20 476	0.26 401	0.39 516	0.25 495	0.42 554	0.24 442	0.15 387	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.10 464	0.09 438

BUS	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.22 505	0.10 387	0.19 447	0.14 195	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

test_5	0.14 359	0.12 463	0.08 42	0.20 460	0.10 387	0.14 328	0.29 573	0.21 301	0.24 375	0.18 392	0.28 457	0.11 226	0.15 387	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

BSDual-CNN	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.22 505	0.10 387	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

psmg	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.17 369	0.29 453	0.19 297	0.17 362	0.21 356	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

UDGNet	0.14 359	0.13 492	0.16 397	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.16 335	0.21 301	0.27 420	0.20 431	0.20 335	0.16 331	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.06 232	0.07 329

DAS	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.16 367	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

SepStereo	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.25 515	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

AACVNet	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.23 344	0.24 375	0.27 507	0.27 443	0.28 484	0.17 436	0.19 435	0.16 409	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.07 322	0.10 464	0.09 438

GANet-ADL	0.13 325	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.30 467	0.20 320	0.13 270	0.18 314	0.19 379	0.12 306	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.08 393

ASMatch	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.10 387	0.07 37	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.12 243	0.16 268	0.16 331	0.10 250	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.08 393

DEmStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.14 54	0.10 387	0.16 384	0.15 269	0.16 179	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.13 268	0.14 369	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

ADLNet	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.32 488	0.27 420	0.22 461	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.21 481	0.10 450	0.06 355	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

GES	0.14 359	0.08 285	0.16 397	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.13 138	0.28 442	0.25 396	0.16 346	0.23 375	0.18 365	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.09 438

RAFT + AFF	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.20 460	0.10 387	0.14 328	0.24 526	0.26 401	0.20 320	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.08 393

aanetorigin	0.22 505	0.17 533	0.56 589	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.19 455	0.20 278	0.33 473	0.49 584	0.48 564	0.29 492	0.27 528	0.20 460	0.23 502	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.10 464	0.09 438

EDNetEfficient	0.29 560	0.24 566	1.13 638	0.18 344	0.10 387	0.19 447	0.20 476	0.20 278	0.60 582	0.74 604	0.56 580	0.31 514	0.39 574	0.22 490	0.30 560	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.11 487	0.09 438

ac_64	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.18 344	0.10 387	0.22 487	0.18 415	0.24 367	0.21 335	0.18 392	0.24 387	0.29 492	0.18 450	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

acv_ft	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.19 402	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.25 383	0.33 473	0.19 408	0.26 434	0.21 400	0.17 436	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

DSFCA	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.10 387	0.20 462	0.19 455	0.28 442	0.31 459	0.23 473	0.24 387	0.22 418	0.15 387	0.19 435	0.20 461	0.10 450	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

TDLM	0.17 446	0.12 463	0.13 276	0.24 535	0.10 387	0.18 424	0.18 415	0.36 539	0.30 452	0.21 445	0.28 457	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.18 442	0.11 480	0.07 429	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.08 393

CVANet_RVC	0.18 460	0.10 419	0.14 311	0.21 489	0.10 387	0.18 424	0.17 369	0.34 516	0.33 473	0.22 461	0.31 483	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.17 424	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.09 432	0.07 329

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 446	0.10 419	0.22 487	0.20 460	0.10 387	0.15 354	0.18 415	0.31 477	0.25 396	0.21 445	0.30 475	0.25 456	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.08 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.11 1	0.10 387	0.20 462	0.10 29	0.24 367	0.22 349	0.17 362	0.20 335	0.23 436	0.15 387	0.17 399	0.15 393	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.13 534	0.11 487	0.10 465

DeepPruner_ROB	0.16 426	0.11 445	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.17 405	0.15 269	0.32 488	0.21 335	0.19 408	0.21 356	0.22 418	0.18 450	0.20 460	0.15 393	0.13 528	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.11 487	0.10 465

PS-NSSS	0.20 484	0.21 558	0.23 496	0.20 460	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.36 539	0.25 396	0.27 507	0.33 499	0.27 474	0.24 505	0.20 460	0.20 461	0.15 546	0.12 533	0.17 557	0.14 537	0.10 464	0.08 393

DRN-Test	0.19 472	0.11 445	0.20 471	0.22 505	0.10 387	0.22 487	0.22 503	0.39 557	0.37 506	0.24 482	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

DISCO	0.19 472	0.09 361	0.22 487	0.17 261	0.10 387	0.25 516	0.18 415	0.27 422	0.44 542	0.22 461	0.31 483	0.33 527	0.26 520	0.28 532	0.28 552	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.09 438

DN-CSS_ROB	0.13 325	0.13 492	0.16 397	0.18 344	0.10 387	0.16 384	0.08 7	0.22 324	0.18 281	0.17 362	0.22 366	0.13 268	0.13 344	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

CBMV	0.19 472	0.14 504	0.17 425	0.18 344	0.10 387	0.20 462	0.11 55	0.29 453	0.30 452	0.29 531	0.30 475	0.30 501	0.23 499	0.27 520	0.19 455	0.13 528	0.15 561	0.17 557	0.16 557	0.10 464	0.10 465
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.11 233	0.06 92	0.20 471	0.15 102	0.11 437	0.11 217	0.13 138	0.21 301	0.18 281	0.09 140	0.11 197	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.06 232	0.08 393

test_sample7	0.15 403	0.10 419	0.16 397	0.14 54	0.11 437	0.16 384	0.16 335	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.12 505	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.10 465

test_for_model	0.09 127	0.12 463	0.14 311	0.23 526	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.12 58	0.12 124	0.10 174	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.04 53

CFNet_ucs	0.15 403	0.08 285	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.14 328	0.14 195	0.30 467	0.34 485	0.16 346	0.24 387	0.23 436	0.14 369	0.18 420	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

ToySt	0.17 446	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.11 437	0.16 384	0.25 542	0.24 367	0.33 473	0.19 408	0.24 387	0.26 466	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.07 282	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.09 432	0.08 393

DCRE	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.16 183	0.11 437	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.17 255	0.11 205	0.18 314	0.10 201	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.04 53

ssnet_v2	0.17 446	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.11 437	0.21 479	0.21 493	0.33 507	0.25 396	0.22 461	0.22 366	0.27 474	0.18 450	0.22 490	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

HBP-ISP	0.18 460	0.13 492	0.16 397	0.15 102	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.28 442	0.29 441	0.22 461	0.33 499	0.21 400	0.25 514	0.23 501	0.17 424	0.14 542	0.16 564	0.21 571	0.17 565	0.10 464	0.08 393

NINENet	0.16 426	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.40 561	0.36 499	0.18 392	0.21 356	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.08 456	0.10 458	0.07 322	0.10 464	0.09 438

hknet	0.15 403	0.11 445	0.13 276	0.22 505	0.11 437	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.25 396	0.17 362	0.22 366	0.22 418	0.18 450	0.17 399	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

dad	0.17 446	0.20 552	0.20 471	0.16 183	0.11 437	0.20 462	0.18 415	0.21 301	0.28 434	0.30 535	0.24 387	0.29 492	0.13 344	0.19 435	0.16 409	0.18 569	0.09 485	0.11 489	0.09 434	0.11 487	0.07 329

GEStereo_RVC	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.22 505	0.11 437	0.19 447	0.17 369	0.32 488	0.48 551	0.20 431	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.08 393

sCroCo_RVC	0.12 300	0.09 361	0.23 496	0.24 535	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.10 174	0.13 225	0.12 243	0.07 130	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.05 124	0.07 329

HCRNet	0.16 426	0.24 566	0.12 230	0.35 585	0.11 437	0.15 354	0.17 369	0.26 401	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

MMNet	0.17 446	0.09 361	0.16 397	0.20 460	0.11 437	0.27 536	0.20 476	0.25 383	0.41 525	0.22 461	0.30 475	0.21 400	0.20 478	0.17 399	0.20 461	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

delet	0.17 446	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.11 437	0.20 462	0.21 493	0.30 467	0.37 506	0.17 362	0.26 434	0.19 379	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.11 505	0.06 232	0.06 248

psm_up	0.18 460	0.10 419	0.18 448	0.20 460	0.11 437	0.17 405	0.19 455	0.37 545	0.34 485	0.21 445	0.28 457	0.29 492	0.24 505	0.20 460	0.22 490	0.09 406	0.10 505	0.11 489	0.11 505	0.08 369	0.08 393

DMCA-RVC	0.17 446	0.10 419	0.15 363	0.24 535	0.11 437	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.24 375	0.21 445	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.18 420	0.20 461	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.10 473	0.10 464	0.08 393

FADNet-RVC-Resample	0.16 426	0.11 445	0.31 534	0.22 505	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.25 383	0.24 375	0.24 482	0.27 443	0.20 391	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.08 456	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.10 465

FADNet_RVC	0.16 426	0.14 504	0.40 558	0.20 460	0.11 437	0.13 296	0.13 138	0.26 401	0.22 349	0.21 445	0.23 375	0.20 391	0.17 436	0.14 311	0.16 409	0.08 345	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.11 487	0.10 465

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 505	0.21 558	0.24 500	0.26 552	0.11 437	0.23 500	0.14 195	0.39 557	0.24 375	0.32 547	0.36 511	0.30 501	0.21 482	0.19 435	0.21 481	0.17 567	0.14 555	0.21 571	0.16 557	0.12 503	0.12 504

STTStereo	0.18 460	0.12 463	0.27 516	0.20 460	0.11 437	0.16 384	0.21 493	0.29 453	0.23 359	0.21 445	0.30 475	0.29 492	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.12 505	0.11 518	0.11 489	0.14 537	0.09 432	0.08 393

RP	0.21 496	0.13 492	0.21 480	0.23 526	0.11 437	0.21 479	0.20 476	0.25 383	0.44 542	0.21 445	0.38 523	0.36 539	0.24 505	0.27 520	0.25 525	0.11 480	0.12 533	0.13 524	0.12 524	0.12 503	0.14 542

SGM-ForestM	0.32 569	0.12 463	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.39 577	0.19 455	0.41 567	0.50 560	0.52 586	0.54 573	1.32 618	0.42 585	0.40 583	0.27 545	0.14 542	0.16 564	0.16 554	0.16 557	0.12 503	0.12 504

StereoDRNet	0.18 460	0.11 445	0.17 425	0.22 505	0.11 437	0.21 479	0.22 503	0.37 545	0.33 473	0.24 482	0.28 457	0.30 501	0.19 466	0.20 460	0.20 461	0.09 406	0.08 456	0.11 489	0.09 434	0.09 432	0.07 329

MDST_ROB	0.22 505	0.10 419	0.17 425	0.18 344	0.11 437	0.37 573	0.19 455	0.43 576	0.41 525	0.39 565	0.39 531	0.29 492	0.21 482	0.26 517	0.18 442	0.11 480	0.10 505	0.14 536	0.11 505	0.10 464	0.08 393

CBMV_ROB	0.19 472	0.13 492	0.17 425	0.16 183	0.11 437	0.15 354	0.13 138	0.26 401	0.28 434	0.27 507	0.30 475	0.27 474	0.24 505	0.23 501	0.16 409	0.15 546	0.17 569	0.22 575	0.20 571	0.10 464	0.11 491

SANet	0.24 528	0.14 504	0.28 521	0.21 489	0.11 437	0.27 536	0.24 526	0.38 553	0.64 589	0.36 557	0.40 537	0.43 568	0.26 520	0.27 520	0.24 515	0.12 505	0.09 485	0.10 458	0.09 434	0.13 521	0.11 491

DLCB_ROB	0.18 460	0.10 419	0.15 363	0.23 526	0.11 437	0.24 505	0.18 415	0.29 453	0.28 434	0.27 507	0.28 457	0.28 484	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.07 306	0.07 329

PWC_ROB	0.21 496	0.16 522	0.26 508	0.18 344	0.11 437	0.22 487	0.13 138	0.32 488	0.49 557	0.30 535	0.40 537	0.32 524	0.24 505	0.31 543	0.22 490	0.10 450	0.07 429	0.11 489	0.08 387	0.11 487	0.10 465

PWCDC_ROB	0.20 484	0.13 492	0.22 487	0.24 535	0.11 437	0.19 447	0.15 269	0.33 507	0.54 569	0.29 531	0.50 569	0.21 400	0.15 387	0.27 520	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.10 458	0.08 387	0.11 487	0.09 438

MeshStereo	0.27 552	0.13 492	0.18 448	0.15 102	0.11 437	0.32 554	0.24 526	0.40 561	0.36 499	0.52 586	0.57 583	0.67 598	0.40 577	0.35 562	0.26 537	0.14 542	0.13 546	0.13 524	0.11 505	0.11 487	0.10 465
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
MultiAttention	0.29 560	0.08 285	0.14 311	0.19 402	0.12 469	1.45 625	1.33 627	0.36 539	0.37 506	0.19 408	0.21 356	0.24 442	0.11 275	0.38 575	0.18 442	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.09 438

w-ln-seven-2	0.20 484	0.14 504	0.37 553	0.22 505	0.12 469	0.20 462	0.21 493	0.28 442	0.37 506	0.25 495	0.37 517	0.27 474	0.22 491	0.21 477	0.23 502	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.09 438

FACV-RUCA	0.13 325	0.11 445	0.12 230	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.15 269	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.16 413	0.14 311	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

DDVS	0.15 403	0.10 419	0.21 480	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.14 195	0.25 383	0.19 297	0.18 392	0.29 469	0.27 474	0.12 306	0.19 435	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.11 487	0.11 491

rvit_0105_3	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.25 542	0.25 383	0.29 441	0.15 318	0.17 289	0.20 391	0.13 344	0.17 399	0.14 365	0.13 528	0.11 518	0.12 509	0.14 537	0.07 306	0.06 248

ACV-stereo	0.15 403	0.10 419	0.28 521	0.18 344	0.12 469	0.14 328	0.12 84	0.23 344	0.21 335	0.19 408	0.23 375	0.22 418	0.15 387	0.23 501	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

DispNO	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.12 469	0.11 217	0.21 493	0.23 344	0.29 441	0.17 362	0.23 375	0.18 365	0.17 436	0.15 333	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

SDNR	0.19 472	0.08 285	0.19 459	0.16 183	0.12 469	0.77 610	0.14 195	0.25 383	0.32 466	0.19 408	0.24 387	0.19 379	0.13 344	0.19 435	0.15 393	0.16 562	0.18 571	0.14 536	0.11 505	0.08 369	0.11 491

fast-acv-ft	0.18 460	0.11 445	0.19 459	0.19 402	0.12 469	0.24 505	0.21 493	0.25 383	0.34 485	0.22 461	0.34 503	0.27 474	0.20 478	0.21 477	0.23 502	0.09 406	0.09 485	0.08 329	0.10 473	0.08 369	0.07 329

TRStereo	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.15 102	0.12 469	0.10 169	0.13 138	0.18 245	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

sAnonymous2	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 460	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

CroCo_RVC	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 460	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

UNet	0.17 446	0.09 361	0.18 448	0.19 402	0.12 469	0.27 536	0.19 455	0.33 507	0.29 441	0.21 445	0.24 387	0.23 436	0.19 466	0.19 435	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.06 248

UPFNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.20 460	0.12 469	0.20 462	0.23 514	0.28 442	0.26 410	0.17 362	0.24 387	0.22 418	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.08 369	0.06 248

GwcNet	0.20 484	0.13 492	0.19 459	0.18 344	0.12 469	0.24 505	0.19 455	0.35 532	0.43 537	0.20 431	0.32 487	0.33 527	0.20 478	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.10 465

ACVNet	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.13 19	0.12 469	0.14 328	0.20 476	0.22 324	0.33 473	0.17 362	0.26 434	0.21 400	0.16 413	0.17 399	0.21 481	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

HGLStereo	0.17 446	0.08 285	0.19 459	0.17 261	0.12 469	0.18 424	0.18 415	0.31 477	0.32 466	0.21 445	0.32 487	0.25 456	0.18 450	0.19 435	0.20 461	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.10 465

FAT-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.22 487	0.21 489	0.12 469	0.17 405	0.18 415	0.34 516	0.39 516	0.27 507	0.37 517	0.34 533	0.32 559	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.11 518	0.10 458	0.09 434	0.11 487	0.14 542

stereogan	0.22 505	0.11 445	0.21 480	0.20 460	0.12 469	0.31 553	0.19 455	0.35 532	0.44 542	0.22 461	0.39 531	0.35 537	0.27 528	0.33 553	0.22 490	0.10 450	0.12 533	0.10 458	0.10 473	0.14 534	0.13 525

ADCL	0.24 528	0.11 445	0.47 570	0.22 505	0.12 469	0.34 563	0.29 573	0.29 453	0.56 573	0.24 482	0.46 561	0.30 501	0.30 550	0.29 539	0.29 555	0.08 345	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.10 465

ADCRef	0.19 472	0.12 463	0.41 561	0.20 460	0.12 469	0.22 487	0.18 415	0.32 488	0.36 499	0.26 501	0.32 487	0.17 351	0.23 499	0.24 510	0.24 515	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

ADCP+	0.20 484	0.10 419	0.33 540	0.20 460	0.12 469	0.22 487	0.26 551	0.31 477	0.34 485	0.26 501	0.37 517	0.22 418	0.22 491	0.27 520	0.27 545	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.09 432	0.10 465

NOSS_ROB	0.19 472	0.12 463	0.18 448	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.20 431	0.22 366	0.27 474	0.23 499	0.21 477	0.16 409	0.16 562	0.18 571	0.23 576	0.21 573	0.12 503	0.13 525

zh-sn7	0.25 540	0.17 533	0.50 572	0.24 535	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.34 516	0.48 551	0.28 523	0.54 573	0.28 484	0.31 554	0.36 568	0.32 568	0.10 450	0.10 505	0.11 489	0.10 473	0.12 503	0.12 504

z-mn7	0.24 528	0.14 504	0.45 565	0.19 402	0.13 492	0.28 544	0.25 542	0.34 516	0.62 585	0.27 507	0.56 580	0.29 492	0.24 505	0.32 550	0.25 525	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.10 465

ISRNet	0.18 460	0.08 285	0.19 459	0.19 402	0.13 492	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.21 445	0.25 417	0.27 474	0.17 436	0.17 399	0.20 461	0.20 576	0.08 456	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.17 568

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 233	0.05 40	0.11 194	0.15 102	0.13 492	0.13 296	0.16 335	0.23 344	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.08 393

AEACV	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.13 492	0.14 328	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.09 127	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

coex-ft	3.30 624	0.34 589	59.09 675	0.18 344	0.13 492	0.26 526	0.22 503	0.27 422	0.72 598	1.90 628	0.70 594	0.44 570	0.45 588	0.29 539	0.41 590	0.09 406	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 525

Wz-Net-LNSev	0.22 505	0.16 522	0.38 554	0.21 489	0.13 492	0.25 516	0.23 514	0.32 488	0.43 537	0.30 535	0.41 548	0.31 514	0.18 450	0.22 490	0.25 525	0.10 450	0.09 485	0.08 329	0.08 387	0.12 503	0.11 491

SACVNet	0.18 460	0.12 463	0.14 311	0.17 261	0.13 492	0.22 487	0.18 415	0.31 477	0.30 452	0.23 473	0.31 483	0.30 501	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.11 480	0.08 456	0.10 458	0.10 473	0.12 503	0.14 542

psmorigin	0.25 540	0.15 514	0.34 548	0.17 261	0.13 492	0.23 500	0.14 195	0.34 516	0.33 473	0.41 572	0.55 575	0.41 563	0.37 571	0.34 556	0.27 545	0.11 480	0.15 561	0.11 489	0.11 505	0.12 503	0.16 560

S-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.25 505	0.21 489	0.13 492	0.20 462	0.18 415	0.32 488	0.43 537	0.23 473	0.36 511	0.28 484	0.30 550	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.12 533	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.13 525

AF-Net	0.22 505	0.17 533	0.17 425	0.26 552	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.32 488	0.50 560	0.25 495	0.33 499	0.38 548	0.26 520	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.16 554	0.11 505	0.11 487	0.10 465

edge stereo	0.22 505	0.13 492	0.20 471	0.21 489	0.13 492	0.23 500	0.16 335	0.32 488	0.42 532	0.32 547	0.40 537	0.38 548	0.35 566	0.25 515	0.24 515	0.13 528	0.11 518	0.14 536	0.11 505	0.12 503	0.13 525

RTSC	0.23 521	0.12 463	0.28 521	0.21 489	0.13 492	0.28 544	0.16 335	0.35 532	0.66 593	0.27 507	0.33 499	0.30 501	0.21 482	0.31 543	0.29 555	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.13 521	0.13 525

DANet	0.21 496	0.15 514	0.28 521	0.25 547	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.27 422	0.27 420	0.28 523	0.32 487	0.35 537	0.31 554	0.31 543	0.23 502	0.11 480	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.13 521	0.11 491
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 496	0.12 463	0.21 480	0.24 535	0.13 492	0.22 487	0.22 503	0.41 567	0.26 410	0.31 541	0.42 554	0.37 544	0.28 538	0.23 501	0.22 490	0.10 450	0.12 533	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.08 393

DPSNet	0.28 556	0.16 522	0.31 534	0.18 344	0.13 492	0.54 589	0.42 599	0.51 592	0.67 594	0.29 531	0.38 523	0.38 548	0.29 546	0.31 543	0.23 502	0.11 480	0.10 505	0.11 489	0.08 387	0.20 571	0.16 560

NaN_ROB	0.22 505	0.19 548	0.24 500	0.25 547	0.13 492	0.29 548	0.26 551	0.33 507	0.41 525	0.31 541	0.31 483	0.32 524	0.23 499	0.30 542	0.21 481	0.11 480	0.17 569	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

XPNet_ROB	0.22 505	0.11 445	0.19 459	0.22 505	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.34 516	0.40 522	0.30 535	0.39 531	0.39 556	0.26 520	0.26 517	0.28 552	0.15 546	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.12 504

ETE_ROB	0.23 521	0.17 533	0.22 487	0.25 547	0.13 492	0.26 526	0.29 573	0.31 477	0.36 499	0.28 523	0.36 511	0.45 572	0.26 520	0.27 520	0.26 537	0.11 480	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 525

SGM-Forest	0.20 484	0.14 504	0.18 448	0.19 402	0.13 492	0.20 462	0.22 503	0.33 507	0.30 452	0.24 482	0.29 469	0.28 484	0.19 466	0.23 501	0.17 424	0.15 546	0.16 564	0.15 548	0.14 537	0.12 503	0.12 504
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-mn7	0.25 540	0.14 504	0.56 589	0.19 402	0.14 512	0.24 505	0.22 503	0.34 516	0.62 585	0.35 554	0.65 588	0.31 514	0.25 514	0.31 543	0.25 525	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.11 491

w-ln-seven	0.24 528	0.14 504	0.55 578	0.19 402	0.14 512	0.26 526	0.22 503	0.35 532	0.60 582	0.29 531	0.39 531	0.30 501	0.22 491	0.21 477	0.26 537	0.09 406	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.11 487	0.10 465

YMNet	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 460	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 546	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

YMNet_1	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 460	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 546	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

DualNet (step1)	0.16 426	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.15 546	0.06 355	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample9	0.18 460	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 596	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample8	0.19 472	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.31 477	0.21 335	0.27 507	0.22 366	0.36 539	0.25 514	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 596	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

Wz-Net-SNSev	0.25 540	0.17 533	0.44 564	0.25 547	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.38 553	0.56 573	0.30 535	0.55 575	0.39 556	0.26 520	0.23 501	0.30 560	0.10 450	0.09 485	0.09 410	0.10 473	0.11 487	0.11 491

Wz-Net-MNSev	0.22 505	0.13 492	0.31 534	0.20 460	0.14 512	0.36 572	0.24 526	0.33 507	0.44 542	0.28 523	0.40 537	0.38 548	0.19 466	0.24 510	0.25 525	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.12 503	0.10 465

HHNet	0.11 233	0.06 92	0.16 397	0.15 102	0.14 512	0.07 37	0.13 138	0.20 278	0.17 255	0.14 291	0.25 417	0.11 226	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.09 438

Anonymous3	0.16 426	0.13 492	0.33 540	0.26 552	0.14 512	0.27 536	0.17 369	0.28 442	0.28 434	0.15 318	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.11 491

pcwnet_v2	0.19 472	0.10 419	0.26 508	0.17 261	0.14 512	0.18 424	0.15 269	0.37 545	0.46 549	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.19 466	0.20 460	0.19 455	0.13 528	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.11 487	0.13 525

APVNet	0.22 505	0.12 463	0.19 459	0.18 344	0.14 512	0.32 554	0.31 586	0.39 557	0.32 466	0.27 507	0.40 537	0.30 501	0.29 546	0.26 517	0.25 525	0.11 480	0.12 533	0.11 489	0.14 537	0.12 503	0.12 504

Syn2CoEx	0.21 496	0.16 522	0.27 516	0.29 575	0.14 512	0.26 526	0.20 476	0.33 507	0.31 459	0.28 523	0.36 511	0.27 474	0.25 514	0.19 435	0.24 515	0.16 562	0.12 533	0.14 536	0.11 505	0.09 432	0.08 393

Nwc_Net	0.23 521	0.16 522	0.21 480	0.25 547	0.14 512	0.24 505	0.26 551	0.37 545	0.38 513	0.22 461	0.41 548	0.30 501	0.28 538	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.17 557	0.20 571	0.10 464	0.10 465

ADCMid	0.25 540	0.15 514	0.40 558	0.20 460	0.14 512	0.25 516	0.26 551	0.34 516	0.38 513	0.36 557	0.44 559	0.34 533	0.40 577	0.35 562	0.33 572	0.10 450	0.09 485	0.11 489	0.11 505	0.13 521	0.12 504

FBW_ROB	0.24 528	0.17 533	0.22 487	0.26 552	0.14 512	0.25 516	0.22 503	0.41 567	0.41 525	0.41 572	0.41 548	0.42 564	0.27 528	0.31 543	0.23 502	0.09 406	0.14 555	0.14 536	0.12 524	0.11 487	0.09 438

WCMA_ROB	0.24 528	0.11 445	0.22 487	0.17 261	0.14 512	0.32 554	0.15 269	0.32 488	0.32 466	0.38 563	0.53 571	0.40 561	0.34 564	0.34 556	0.25 525	0.11 480	0.12 533	0.12 509	0.10 473	0.14 534	0.14 542

Wz-Net-TNSev	0.29 560	0.20 552	0.65 598	0.19 402	0.15 530	0.38 576	0.27 558	0.35 532	0.55 570	0.34 553	0.42 554	0.45 572	0.38 572	0.32 550	0.30 560	0.12 505	0.13 546	0.10 458	0.12 524	0.15 549	0.14 542

DDUNet	0.22 505	0.17 533	0.21 480	0.22 505	0.15 530	0.25 516	0.24 526	0.29 453	0.30 452	0.31 541	0.36 511	0.33 527	0.25 514	0.24 510	0.20 461	0.18 569	0.13 546	0.17 557	0.11 505	0.16 556	0.16 560

UDG	0.21 496	0.17 533	0.19 459	0.23 526	0.15 530	0.30 551	0.20 476	0.33 507	0.35 494	0.23 473	0.28 457	0.31 514	0.27 528	0.20 460	0.22 490	0.15 546	0.12 533	0.13 524	0.09 434	0.14 534	0.14 542

MFN_U_SF_RVC	0.32 569	0.21 558	0.55 578	0.30 577	0.15 530	0.34 563	0.17 369	0.52 593	0.46 549	0.46 583	0.55 575	0.59 590	0.39 574	0.35 562	0.37 580	0.15 546	0.14 555	0.18 566	0.21 573	0.16 556	0.15 549

RTS	0.45 588	0.19 548	3.26 648	0.24 535	0.15 530	0.74 604	0.20 476	0.36 539	0.76 604	0.42 575	0.43 557	0.31 514	0.41 582	0.53 597	0.35 575	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 549

RTSA	0.45 588	0.19 548	3.26 648	0.24 535	0.15 530	0.74 604	0.20 476	0.36 539	0.76 604	0.42 575	0.43 557	0.31 514	0.41 582	0.53 597	0.35 575	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 549

ADCPNet	0.25 540	0.16 522	0.61 595	0.21 489	0.15 530	0.35 571	0.25 542	0.32 488	0.35 494	0.30 535	0.40 537	0.36 539	0.28 538	0.28 532	0.32 568	0.12 505	0.10 505	0.11 489	0.12 524	0.14 534	0.13 525

CC-Net-ROB	0.28 556	0.31 585	0.36 549	0.29 575	0.15 530	0.25 516	0.19 455	0.45 581	0.33 473	0.39 565	0.37 517	0.39 556	0.31 554	0.27 520	0.26 537	0.24 591	0.19 574	0.30 592	0.23 580	0.18 567	0.15 549

NVstereo2D	0.19 472	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.15 530	0.28 544	0.23 514	0.44 578	0.42 532	0.15 318	0.27 443	0.25 456	0.19 466	0.22 490	0.17 424	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.15 549	0.09 438

PSMNet_ROB	0.21 496	0.11 445	0.15 363	0.27 564	0.15 530	0.24 505	0.35 590	0.43 576	0.37 506	0.27 507	0.32 487	0.32 524	0.22 491	0.21 477	0.26 537	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.11 505	0.09 432	0.09 438

rvit_105_1	0.19 472	0.11 445	0.25 505	0.21 489	0.16 540	0.21 479	0.27 558	0.31 477	0.41 525	0.19 408	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.12 505	0.12 533	0.13 524	0.15 553	0.08 369	0.07 329

rvit_stereo_0075_2	0.17 446	0.12 463	0.25 505	0.23 526	0.16 540	0.13 296	0.10 29	0.30 467	0.27 420	0.20 431	0.28 457	0.22 418	0.15 387	0.18 420	0.13 328	0.16 562	0.10 505	0.17 557	0.10 473	0.10 464	0.09 438

Anonymous_2	0.22 505	0.17 533	0.28 521	0.15 102	0.16 540	0.32 554	0.22 503	0.22 324	0.17 255	0.23 473	0.24 387	0.26 466	0.27 528	0.27 520	0.23 502	0.22 585	0.25 592	0.17 557	0.17 565	0.17 563	0.17 568

WZ-Net	0.28 556	0.17 533	0.78 629	0.22 505	0.16 540	0.34 563	0.29 573	0.39 557	0.57 575	0.24 482	0.55 575	0.37 544	0.24 505	0.33 553	0.35 575	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.14 534	0.16 560

FINET	0.21 496	0.18 545	0.26 508	0.18 344	0.16 540	0.23 500	0.23 514	0.32 488	0.48 551	0.25 495	0.32 487	0.22 418	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.18 569	0.16 564	0.11 489	0.10 473	0.15 549	0.13 525

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 566	0.24 566	0.29 529	0.36 587	0.16 540	0.34 563	0.30 580	0.32 488	0.42 532	0.40 568	0.46 561	0.38 548	0.31 554	0.34 556	0.28 552	0.19 574	0.20 577	0.26 579	0.29 590	0.18 567	0.19 576

FADNet-RVC	0.20 484	0.20 552	0.38 554	0.21 489	0.16 540	0.20 462	0.15 269	0.26 401	0.26 410	0.26 501	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.19 455	0.12 505	0.13 546	0.12 509	0.14 537	0.13 521	0.18 571

RGC	0.25 540	0.20 552	0.29 529	0.28 567	0.16 540	0.22 487	0.23 514	0.32 488	0.44 542	0.27 507	0.40 537	0.38 548	0.27 528	0.36 568	0.22 490	0.11 480	0.13 546	0.17 557	0.17 565	0.14 534	0.16 560

G-Net	0.24 528	0.16 522	0.36 549	0.22 505	0.16 540	0.51 587	0.23 514	0.29 453	0.34 485	0.36 557	0.38 523	0.31 514	0.29 546	0.27 520	0.26 537	0.11 480	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.16 556	0.13 525

NCC-stereo	0.24 528	0.15 514	0.31 534	0.26 552	0.16 540	0.20 462	0.30 580	0.40 561	0.40 522	0.24 482	0.38 523	0.33 527	0.28 538	0.36 568	0.27 545	0.12 505	0.11 518	0.15 548	0.22 576	0.13 521	0.13 525

Abc-Net	0.24 528	0.15 514	0.31 534	0.26 552	0.16 540	0.20 462	0.30 580	0.40 561	0.40 522	0.24 482	0.38 523	0.33 527	0.28 538	0.36 568	0.27 545	0.12 505	0.11 518	0.15 548	0.22 576	0.13 521	0.13 525
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 528	0.17 533	0.42 563	0.26 552	0.16 540	0.22 487	0.28 564	0.37 545	0.50 560	0.26 501	0.29 469	0.24 442	0.28 538	0.21 477	0.22 490	0.15 546	0.11 518	0.20 570	0.18 569	0.12 503	0.13 525

AnyNet_C32	0.26 550	0.16 522	0.36 549	0.20 460	0.16 540	0.25 516	0.30 580	0.32 488	0.44 542	0.31 541	0.49 565	0.30 501	0.33 560	0.40 583	0.33 572	0.12 505	0.12 533	0.12 509	0.14 537	0.14 534	0.15 549

GANetREF_RVC	0.31 567	0.34 589	0.27 516	0.35 585	0.16 540	0.32 554	0.41 596	0.48 586	0.51 567	0.35 554	0.35 508	0.34 533	0.33 560	0.39 579	0.32 568	0.27 593	0.20 577	0.29 590	0.15 553	0.18 567	0.17 568
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
DispFullNet	0.27 552	0.21 558	0.65 598	0.28 567	0.16 540	0.26 526	0.17 369	0.33 507	0.58 578	0.27 507	0.38 523	0.43 568	0.23 499	0.38 575	0.23 502	0.12 505	0.06 355	0.19 568	0.11 505	0.21 572	0.15 549

GASNet	0.22 505	0.23 563	0.33 540	0.26 552	0.17 555	0.26 526	0.16 335	0.44 578	0.42 532	0.27 507	0.24 387	0.30 501	0.15 387	0.27 520	0.18 442	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.16 556	0.07 329

FADNet	0.21 496	0.22 562	0.36 549	0.18 344	0.17 555	0.24 505	0.13 138	0.31 477	0.31 459	0.23 473	0.25 417	0.27 474	0.21 482	0.19 435	0.15 393	0.13 528	0.15 561	0.12 509	0.15 553	0.16 556	0.18 571

ADCS	0.29 560	0.18 545	0.45 565	0.21 489	0.17 555	0.28 544	0.23 514	0.41 567	0.63 588	0.40 568	0.49 565	0.40 561	0.36 569	0.39 579	0.40 587	0.13 528	0.12 533	0.13 524	0.14 537	0.16 556	0.16 560

AnyNet_C01	0.36 576	0.25 571	1.37 641	0.22 505	0.17 555	0.48 585	0.27 558	0.35 532	0.39 516	0.39 565	0.74 598	0.46 576	0.38 572	0.45 587	0.47 596	0.13 528	0.13 546	0.13 524	0.14 537	0.14 534	0.15 549

RYNet	0.22 505	0.12 463	0.22 487	0.19 402	0.17 555	0.46 581	0.26 551	0.38 553	0.48 551	0.24 482	0.28 457	0.34 533	0.23 499	0.20 460	0.30 560	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.13 521	0.15 549

LALA_ROB	0.25 540	0.16 522	0.22 487	0.26 552	0.17 555	0.27 536	0.27 558	0.42 572	0.37 506	0.33 551	0.38 523	0.51 583	0.26 520	0.28 532	0.27 545	0.16 562	0.09 485	0.12 509	0.11 505	0.13 521	0.12 504

TCMNet	0.19 472	0.12 463	0.19 459	0.20 460	0.18 561	0.20 462	0.24 526	0.27 422	0.36 499	0.23 473	0.26 434	0.25 456	0.19 466	0.19 435	0.23 502	0.13 528	0.11 518	0.11 489	0.12 524	0.13 521	0.12 504

SHD	0.26 550	0.15 514	0.30 532	0.24 535	0.18 561	0.22 487	0.15 269	0.38 553	0.71 597	0.32 547	0.41 548	0.36 539	0.28 538	0.32 550	0.29 555	0.12 505	0.11 518	0.14 536	0.13 534	0.16 556	0.20 577

NCCL2	0.23 521	0.15 514	0.17 425	0.34 583	0.18 561	0.24 505	0.23 514	0.34 516	0.28 434	0.31 541	0.38 523	0.38 548	0.28 538	0.23 501	0.24 515	0.15 546	0.12 533	0.18 566	0.21 573	0.13 521	0.13 525

SQANet	0.23 521	0.23 563	0.30 532	0.30 577	0.19 564	0.27 536	0.13 138	0.29 453	0.33 473	0.24 482	0.37 517	0.31 514	0.22 491	0.27 520	0.23 502	0.15 546	0.10 505	0.21 571	0.16 557	0.21 572	0.15 549

XQC	0.28 556	0.23 563	0.51 573	0.28 567	0.19 564	0.34 563	0.27 558	0.36 539	0.57 575	0.31 541	0.30 475	0.37 544	0.30 550	0.38 575	0.38 582	0.13 528	0.09 485	0.15 548	0.12 524	0.17 563	0.18 571

CSAN	0.29 560	0.24 566	0.27 516	0.34 583	0.19 564	0.33 560	0.42 599	0.37 545	0.50 560	0.38 563	0.40 537	0.44 570	0.33 560	0.28 532	0.30 560	0.20 576	0.16 564	0.19 568	0.19 570	0.14 534	0.15 549

MonStereo1	0.47 592	0.26 572	0.58 592	0.28 567	0.20 567	0.39 577	0.18 415	0.49 588	0.64 589	0.52 586	0.87 605	1.01 607	0.57 599	0.50 591	0.56 604	0.53 608	0.31 599	0.54 606	0.40 599	0.33 597	0.34 599

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 233	0.05 40	0.14 311	0.15 102	0.20 567	0.09 112	0.17 369	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.14 239	0.10 201	0.07 130	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.09 438

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 585	0.39 593	0.54 576	0.40 590	0.20 567	0.64 596	0.32 588	0.53 595	0.72 598	0.71 598	0.72 595	0.61 592	0.54 594	0.51 593	0.46 595	0.20 576	0.19 574	0.29 590	0.30 592	0.23 576	0.18 571

PDISCO_ROB	0.27 552	0.16 522	0.26 508	0.28 567	0.20 567	0.32 554	0.26 551	0.44 578	0.57 575	0.28 523	0.40 537	0.45 572	0.29 546	0.33 553	0.34 574	0.12 505	0.09 485	0.17 557	0.16 557	0.17 563	0.13 525

BEATNet-Init1	0.52 594	0.27 575	0.62 596	0.30 577	0.21 571	0.76 608	0.29 573	0.54 596	0.65 592	0.86 609	0.95 610	2.07 628	0.62 604	0.56 601	0.42 591	0.18 569	0.18 571	0.23 576	0.22 576	0.22 575	0.21 579

MSMD_ROB	0.31 567	0.26 572	0.26 508	0.24 535	0.21 571	0.34 563	0.25 542	0.34 516	0.39 516	0.40 568	0.69 592	0.45 572	0.40 577	0.34 556	0.27 545	0.20 576	0.19 574	0.26 579	0.25 582	0.23 576	0.22 581

FSD	0.25 540	0.27 575	0.26 508	0.24 535	0.22 573	0.25 516	0.25 542	0.27 422	0.26 410	0.25 495	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.27 520	0.24 515	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 583

PVD	0.39 578	0.20 552	0.39 556	0.31 581	0.22 573	0.29 548	0.43 601	0.52 593	0.96 611	0.55 590	0.79 602	0.53 587	0.59 601	0.52 595	0.38 582	0.19 574	0.14 555	0.17 557	0.14 537	0.24 583	0.31 596

PA-Net	0.23 521	0.18 545	0.33 540	0.28 567	0.22 573	0.21 479	0.38 595	0.29 453	0.39 516	0.22 461	0.32 487	0.25 456	0.26 520	0.20 460	0.25 525	0.09 406	0.23 590	0.15 548	0.22 576	0.09 432	0.13 525
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCSM	0.24 528	0.17 533	0.21 480	0.21 489	0.23 576	0.27 536	0.17 369	0.45 581	0.29 441	0.27 507	0.24 387	0.39 556	0.35 566	0.46 588	0.48 598	0.09 406	0.11 518	0.11 489	0.16 557	0.11 487	0.12 504

FC-DCNN v2	0.33 572	0.27 575	0.28 521	0.26 552	0.23 576	0.37 573	0.28 564	0.40 561	0.43 537	0.45 580	0.56 580	0.51 583	0.40 577	0.37 573	0.29 555	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 583

FC-DCNN	0.33 572	0.27 575	0.28 521	0.26 552	0.23 576	0.37 573	0.28 564	0.40 561	0.43 537	0.45 580	0.55 575	0.51 583	0.40 577	0.37 573	0.30 560	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 583

ACVNet-4b	0.39 578	0.53 599	0.55 578	0.45 595	0.24 579	0.47 583	0.18 415	0.49 588	0.64 589	0.42 575	0.45 560	0.60 591	0.27 528	0.34 556	0.24 515	0.33 597	0.14 555	0.48 600	0.42 601	0.30 592	0.26 591

DGSMNet	0.24 528	0.19 548	0.33 540	0.21 489	0.24 579	0.24 505	0.20 476	0.35 532	0.41 525	0.24 482	0.32 487	0.38 548	0.21 482	0.29 539	0.23 502	0.12 505	0.11 518	0.14 536	0.16 557	0.23 576	0.23 582

FCDSN-DC	0.33 572	0.28 580	0.28 521	0.30 577	0.24 579	0.39 577	0.28 564	0.42 572	0.42 532	0.43 578	0.53 571	0.51 583	0.41 582	0.36 568	0.30 560	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 588	0.27 575	0.27 516	0.27 564	0.24 579	0.47 583	0.31 586	0.55 597	0.59 579	0.72 600	1.13 619	1.15 612	0.61 602	0.52 595	0.37 580	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.31 594	0.25 584	0.24 583

ELAS_RVC	0.41 583	0.29 583	0.33 540	0.28 567	0.24 579	0.54 589	0.36 591	0.49 588	0.59 579	0.72 600	0.74 598	0.65 596	0.54 594	0.54 599	0.40 587	0.22 585	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.26 589	0.25 589
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 583	0.29 583	0.33 540	0.27 564	0.24 579	0.60 594	0.36 591	0.50 591	0.50 560	0.71 598	0.79 602	0.67 598	0.54 594	0.51 593	0.42 591	0.22 585	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.26 589	0.25 589
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		0.33 587		0.33 582	0.25 585							0.42 564				0.30 594	0.21 589	0.41 598	0.38 598	0.23 576

STTRV1_RVC	0.25 540	0.26 572	0.39 556	0.19 402	0.26 586	0.30 551	0.24 526	0.34 516	0.35 494	0.36 557	0.34 503	0.31 514	0.31 554	0.28 532	0.25 525	0.17 567	0.10 505	0.16 554	0.14 537	0.17 563	0.12 504

PASM	0.32 569	0.24 566	0.48 571	0.28 567	0.27 587	0.29 548	0.30 580	0.34 516	0.49 557	0.35 554	0.39 531	0.46 576	0.34 564	0.34 556	0.35 575	0.23 589	0.25 592	0.26 579	0.28 589	0.23 576	0.21 579

otaku	0.39 578	0.37 592	0.52 574	0.44 594	0.28 588	0.58 591	0.24 526	0.41 567	0.62 585	0.40 568	0.49 565	0.46 576	0.33 560	0.40 583	0.32 568	0.30 594	0.30 596	0.39 596	0.33 595	0.29 591	0.28 592

ACVNet_1	0.44 586	0.49 598	0.60 594	0.45 595	0.28 588	0.49 586	0.27 558	0.57 600	0.72 598	0.62 593	0.58 585	0.74 602	0.49 591	0.50 591	0.35 575	0.26 592	0.24 591	0.39 596	0.29 590	0.31 595	0.24 583

ccnet	0.29 560	0.28 580	0.23 496	0.20 460	0.28 588	0.41 580	0.21 493	0.45 581	0.33 473	0.36 557	0.46 561	0.36 539	0.30 550	0.39 579	0.42 591	0.23 589	0.14 555	0.21 571	0.17 565	0.23 576	0.18 571

NVStereoNet_ROB	0.46 591	0.36 591	0.46 569	0.41 592	0.28 588	0.34 563	0.34 589	0.48 586	0.60 582	0.72 600	0.93 608	0.70 601	0.66 605	0.47 589	0.60 607	0.22 585	0.33 600	0.34 594	0.34 597	0.30 592	0.30 595
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 581	0.40 594	0.53 575	0.46 598	0.30 592	0.65 597	0.24 526	0.46 584	0.68 595	0.41 572	0.49 565	0.48 581	0.42 585	0.39 579	0.31 567	0.32 596	0.28 594	0.37 595	0.30 592	0.32 596	0.29 593

PWCK	0.71 603	0.94 618	0.95 636	0.76 607	0.31 593	0.74 604	0.36 591	0.90 618	0.90 609	0.96 613	0.75 600	0.95 606	0.61 602	0.87 616	0.66 610	0.72 617	0.46 605	0.75 612	0.49 605	0.69 615	0.44 606

PSMNet-RUCA	0.27 552	0.33 587	0.41 561	0.36 587	0.32 594	0.18 424	0.19 455	0.42 572	0.30 452	0.33 551	0.41 548	0.39 556	0.25 514	0.31 543	0.20 461	0.18 569	0.10 505	0.25 578	0.15 553	0.21 572	0.16 560

GCST	0.37 577	0.42 596	0.26 508	1.02 620	0.39 595	0.18 424	0.08 7	0.20 278	0.17 255	0.28 523	0.25 417	0.15 317	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.64 615	0.43 604	0.75 612	0.65 615	0.63 608	0.46 607

SAMSARA	0.40 581	0.28 580	0.33 540	0.55 601	0.39 595	0.82 611	1.23 626	0.47 585	0.51 567	0.36 557	0.35 508	0.55 589	0.39 574	0.38 575	0.39 584	0.15 546	0.20 577	0.15 548	0.14 537	0.23 576	0.20 577

ACVNet_2	0.66 602	0.66 607	0.68 611	0.63 603	0.41 597	0.71 602	0.49 603	0.96 628	1.39 620	0.89 610	1.09 615	1.04 608	0.73 608	0.54 599	0.47 596	0.43 603	0.40 603	0.53 605	0.44 602	0.47 600	0.35 601

MADNet+	0.75 606	0.71 609	3.70 651	0.66 604	0.41 597	0.98 616	0.97 624	0.69 605	0.73 602	0.52 586	0.57 583	0.64 594	0.68 607	0.86 615	1.01 623	0.34 598	0.36 602	0.28 589	0.23 580	0.36 598	0.31 596

RainbowNet	0.54 596	0.61 603	0.70 615	0.57 602	0.43 599	0.65 597	0.37 594	0.60 602	0.87 608	0.50 585	0.66 589	0.64 594	0.47 589	0.49 590	0.43 594	0.47 605	0.48 610	0.52 604	0.41 600	0.52 602	0.40 604

Consistency-Raft	0.44 586	0.40 594	0.45 565	0.37 589	0.43 599	0.46 581	0.41 596	0.57 600	0.55 570	0.32 547	0.73 596	0.33 527	0.48 590	0.42 586	0.49 599	0.39 599	0.35 601	0.45 599	0.51 608	0.42 599	0.29 593

JetBlue	0.71 603	0.45 597	1.14 639	0.51 599	0.47 601	2.02 626	0.64 613	0.75 606	0.70 596	0.69 597	0.77 601	1.22 614	0.83 612	1.03 623	1.01 623	0.40 600	0.28 594	0.33 593	0.33 595	0.30 592	0.34 599

IMH-64-1	0.65 600	0.61 603	0.68 611	0.71 605	0.51 602	0.59 592	0.49 603	0.91 624	0.85 606	0.74 604	1.02 612	0.81 603	0.78 610	0.79 608	0.49 599	0.42 601	0.46 605	0.71 609	0.47 603	0.52 602	0.39 602

IMH-64	0.65 600	0.61 603	0.68 611	0.71 605	0.51 602	0.59 592	0.49 603	0.91 624	0.85 606	0.74 604	1.02 612	0.81 603	0.78 610	0.79 608	0.49 599	0.42 601	0.46 605	0.71 609	0.47 603	0.52 602	0.39 602

IMH	0.71 603	0.64 606	0.68 611	0.76 607	0.54 604	0.69 600	0.54 607	0.98 637	1.10 613	0.82 608	1.09 615	0.89 605	0.88 615	0.87 616	0.52 603	0.44 604	0.50 614	0.75 612	0.51 608	0.56 607	0.41 605

SGM+DAISY	0.56 597	0.57 600	0.65 598	0.40 590	0.54 604	0.66 599	0.49 603	0.56 598	0.45 548	0.66 594	0.69 592	0.67 598	0.56 598	0.63 604	0.56 604	0.59 612	0.48 610	0.50 601	0.50 607	0.52 602	0.58 610

SPS-STEREO	0.57 598	0.58 601	0.65 598	0.45 595	0.55 606	0.62 595	0.44 602	0.62 603	0.50 560	0.68 596	0.64 587	0.66 597	0.57 599	0.61 603	0.60 607	0.62 614	0.47 609	0.51 602	0.49 605	0.55 606	0.58 610
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER-64	0.95 615	0.94 618	1.43 643	0.87 615	0.56 607	1.18 624	0.87 621	0.77 607	0.94 610	1.04 616	0.85 604	1.58 625	1.21 626	0.94 620	0.96 621	0.87 623	0.57 622	1.03 623	0.88 624	0.78 619	0.73 620

LVE	0.83 611	0.85 616	0.85 634	0.80 610	0.56 607	1.04 621	0.65 614	1.05 645	1.47 623	0.96 613	1.22 623	1.10 611	0.85 613	0.83 611	0.71 615	0.49 606	0.55 620	0.76 615	0.60 613	0.65 610	0.59 615

Dean	0.87 612	0.86 617	0.79 631	0.81 611	0.56 607	0.90 612	0.63 611	1.15 651	1.73 626	1.15 621	1.15 620	1.31 617	0.99 619	0.81 610	0.81 619	0.57 610	0.56 621	0.77 616	0.64 614	0.66 611	0.58 610

TorneroNet-64	0.76 607	0.72 610	0.74 623	0.78 609	0.58 610	0.91 615	0.56 608	0.84 609	1.29 617	0.66 594	0.90 606	1.40 620	0.75 609	0.85 614	0.67 613	0.49 606	0.46 605	0.72 611	0.59 611	0.67 612	0.53 608

LSM	0.33 572	0.20 552	0.58 592	0.26 552	0.60 611	0.34 563	0.25 542	0.42 572	0.48 551	0.45 580	0.58 585	0.42 564	0.36 569	0.35 562	0.25 525	0.12 505	0.20 577	0.14 536	0.16 557	0.19 570	0.33 598

anonymity	0.53 595	0.58 601	0.65 598	0.41 592	0.61 612	0.53 588	0.41 596	0.56 598	0.41 525	0.55 590	0.50 569	0.49 582	0.55 597	0.58 602	0.50 602	0.58 611	0.50 614	0.51 602	0.51 608	0.51 601	0.57 609

WAO-6	0.81 609	0.80 613	0.62 596	0.86 614	0.63 613	0.76 608	0.58 610	0.98 637	1.54 625	0.90 611	0.96 611	1.07 610	1.03 620	0.70 607	0.66 610	0.72 617	0.49 612	0.90 620	0.71 618	0.68 613	0.58 610

TorneroNet	0.82 610	0.74 611	0.81 633	0.84 612	0.63 613	0.99 617	0.63 611	0.96 628	1.16 614	0.80 607	1.11 617	1.36 619	0.86 614	0.93 619	0.80 618	0.56 609	0.49 612	0.78 617	0.66 616	0.73 618	0.63 618

WAO-7	0.79 608	0.78 612	0.54 576	0.85 613	0.67 615	0.74 604	0.68 617	1.05 645	1.32 618	0.90 611	1.20 622	1.04 608	0.92 616	0.69 606	0.66 610	0.60 613	0.62 624	0.67 608	0.68 617	0.64 609	0.58 610

WAO-8	0.91 613	0.81 614	0.65 598	0.94 617	0.69 616	0.90 612	0.67 615	1.07 648	1.83 628	1.06 618	1.45 625	1.30 615	1.07 621	0.84 612	0.78 616	0.74 619	0.53 617	0.86 618	0.75 619	0.69 615	0.62 616

Venus	0.91 613	0.81 614	0.65 598	0.94 617	0.69 616	0.90 612	0.67 615	1.07 648	1.83 628	1.06 618	1.45 625	1.30 615	1.07 621	0.84 612	0.78 616	0.74 619	0.53 617	0.86 618	0.75 619	0.69 615	0.62 616

MFMNet_re	0.64 599	0.66 607	0.65 598	0.51 599	0.69 616	0.69 600	0.57 609	0.64 604	0.73 602	0.60 592	0.73 596	0.62 593	0.67 606	0.65 605	0.60 607	0.66 616	0.58 623	0.63 607	0.59 611	0.68 613	0.69 619

UNDER WATER	0.97 616	0.97 620	1.42 642	0.99 619	0.70 619	1.12 623	0.84 620	0.80 608	1.08 612	1.01 615	0.90 606	1.55 624	1.22 627	1.03 623	1.00 622	0.78 621	0.53 617	1.02 622	0.87 623	0.80 620	0.74 621

notaker	0.97 616	1.11 621	0.98 637	1.13 622	0.81 620	0.73 603	0.68 617	0.93 626	1.16 614	1.18 623	1.18 621	1.41 621	1.16 625	1.08 625	0.69 614	0.81 622	0.64 625	1.17 625	0.79 621	0.98 622	0.80 623

HanzoNet	1.29 621	1.26 625	1.19 640	1.12 621	0.85 621	1.02 620	0.83 619	1.03 639	1.48 624	1.64 626	1.61 627	2.50 630	1.72 628	1.61 627	1.61 626	1.26 628	0.80 627	1.31 628	1.01 626	1.02 624	0.86 624

ktn	1.01 618	1.21 623	0.80 632	1.23 624	0.86 622	1.01 619	0.87 621	0.94 627	1.39 620	1.04 616	1.12 618	1.15 612	1.07 621	0.94 620	0.59 606	1.28 629	0.71 626	1.38 629	0.83 622	1.02 624	0.75 622

DPSimNet_ROB	1.11 620	1.23 624	0.78 629	1.13 622	0.88 623	1.10 622	1.13 625	1.16 652	1.23 616	1.43 625	1.02 612	1.41 621	1.10 624	0.90 618	1.60 625	1.46 630	0.51 616	1.21 627	1.03 627	0.90 621	1.01 627

KSHMR	1.09 619	1.17 622	0.88 635	1.25 625	1.00 624	0.99 617	0.96 623	1.13 650	1.37 619	1.16 622	1.29 624	1.41 621	0.96 618	1.01 622	0.92 620	1.03 626	1.08 628	1.20 626	1.03 627	1.01 623	0.97 625

JetRed	1.62 622	1.46 634	2.98 646	0.92 616	1.21 625	4.99 629	1.53 629	1.27 653	1.39 620	1.83 627	1.74 628	1.60 626	0.95 617	1.41 626	2.45 630	0.90 625	1.60 630	0.93 621	0.90 625	1.35 626	0.99 626

ITERv30	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

qyd29nn	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

yuret106	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

uio108cc	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

v20iiwwt	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

ITERv14	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

v134_o9	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

ITERv7	4.50 627	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 650	11.65 639	0.85 610	2.58 631	2.85 631	3.35 632	6.22 647	4.56 631	5.19 638	2.46 636	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 637

hj116sk	4.60 640	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 642	12.07 654	0.90 618	2.75 639	3.23 639	3.76 640	6.43 656	4.71 639	5.12 633	2.45 630	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 645

iked130	4.60 640	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 642	12.07 654	0.90 618	2.75 639	3.23 639	3.76 640	6.43 656	4.71 639	5.12 633	2.45 630	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 645

vnu138km	4.60 640	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 642	12.07 654	0.90 618	2.75 639	3.23 639	3.76 640	6.43 656	4.71 639	5.12 633	2.45 630	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 645

99wein	4.60 640	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 642	12.07 654	0.90 618	2.75 639	3.23 639	3.76 640	6.43 656	4.71 639	5.12 633	2.45 630	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 645

a5sdf	4.60 640	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 642	12.07 654	0.90 618	2.75 639	3.23 639	3.76 640	6.43 656	4.71 639	5.12 633	2.45 630	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 645

ITERv28	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

ITERv24	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

dd23bbn	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

ITERv21	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

zxcv128	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

ITERv12	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

s6wercc	4.68 646	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 635	11.88 647	0.97 630	2.87 644	3.54 644	3.97 650	6.18 640	5.17 650	5.27 651	2.55 649	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 650

tt	4.67 645	0.06 92	3.55 650	2.02 628	1.55 646	10.25 659	16.71 659	8.91 664	5.03 656	1.31 624	0.94 609	4.71 631	4.76 644	3.33 630	5.87 658	6.06 639	10.30 668	1.88 633	2.11 641	2.75 630	1.21 628

MADNet++	1.95 623	1.75 647	1.59 644	1.82 627	1.69 647	2.33 627	1.40 628	2.35 655	2.09 630	2.57 630	2.36 630	2.24 629	2.17 629	2.28 628	2.34 628	1.87 631	1.66 631	1.54 630	1.34 630	1.92 628	1.77 630

oiu110	4.58 635	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 630	10.52 633	1.04 640	3.16 651	3.58 651	3.89 645	5.96 635	4.77 645	5.19 638	2.52 644	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 650

dddd17k	4.58 635	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 630	10.52 633	1.04 640	3.16 651	3.58 651	3.89 645	5.96 635	4.77 645	5.19 638	2.52 644	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 650

ITERv10	4.58 635	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 630	10.52 633	1.04 640	3.16 651	3.58 651	3.89 645	5.96 635	4.77 645	5.19 638	2.52 644	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 650

ITERv8	4.58 635	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 630	10.52 633	1.04 640	3.16 651	3.58 651	3.89 645	5.96 635	4.77 645	5.19 638	2.52 644	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 650

ITERv4	4.58 635	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 630	10.52 633	1.04 640	3.16 651	3.58 651	3.89 645	5.96 635	4.77 645	5.19 638	2.52 644	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 650

LRCNet_RVC	10.62 663	13.42 667	7.30 654	18.92 666	2.07 653	0.33 560	0.30 580	5.59 659	0.48 551	13.03 666	17.94 667	8.87 662	5.65 657	4.79 632	1.89 627	23.51 675	2.73 636	27.55 676	25.71 676	16.07 672	16.33 673

ASD4	3.54 625	3.38 656	2.05 645	1.72 626	2.51 654	9.03 658	17.71 660	2.25 654	5.51 657	2.46 629	2.81 631	2.03 627	3.36 630	2.73 629	5.06 656	1.22 627	1.34 629	1.13 624	1.33 629	1.68 627	1.49 629

xxxxx1	7.79 654	5.02 659	7.31 655	3.12 654	3.85 655	16.35 663	22.88 662	5.86 660	8.69 659	7.97 660	8.54 658	9.12 663	8.27 660	10.18 662	10.92 660	2.42 633	2.45 633	3.56 636	12.37 665	3.77 631	3.06 633

tt_ll	7.79 654	5.02 659	7.31 655	3.12 654	3.85 655	16.35 663	22.88 662	5.86 660	8.69 659	7.97 660	8.54 658	9.12 663	8.27 660	10.18 662	10.92 660	2.42 633	2.45 633	3.56 636	12.37 665	3.77 631	3.06 633

ff	7.79 654	5.02 659	7.31 655	3.12 654	3.85 655	16.35 663	22.88 662	5.86 660	8.69 659	7.97 660	8.54 658	9.12 663	8.27 660	10.18 662	10.92 660	2.42 633	2.45 633	3.56 636	12.37 665	3.77 631	3.06 633

PML	8.91 660	9.34 666	6.13 653	5.35 657	6.41 658	14.99 662	23.38 667	5.27 656	6.83 658	18.04 668	28.19 676	7.67 661	6.83 658	7.85 661	5.75 657	5.35 638	1.83 632	5.95 667	1.93 632	8.64 664	2.52 632

USTest	6.22 653	2.73 655	3.00 647	6.57 660	7.29 659	14.37 661	21.57 661	7.00 663	9.56 662	5.34 659	6.10 657	5.72 634	7.64 659	6.41 660	6.96 659	1.97 632	3.42 637	1.64 631	2.15 642	2.66 629	2.36 631

Anonymous_1	10.96 664	7.92 663	7.46 658	10.33 661	10.06 660	18.65 667	26.34 668	11.06 665	13.44 666	9.40 663	10.05 663	9.67 666	11.23 665	10.73 665	12.72 665	6.42 640	8.38 665	5.77 664	10.61 664	12.12 665	6.77 662

DGTPSM_ROB	8.06 658	4.48 657	8.63 661	5.35 657	10.72 661	8.32 648	22.97 665	5.46 657	13.35 664	5.12 657	9.92 661	5.08 632	10.40 663	5.52 658	12.58 663	3.79 636	8.00 663	3.50 634	7.02 662	3.83 634	7.14 663

DPSMNet_ROB	8.06 658	4.48 657	8.63 661	5.37 659	10.74 662	8.32 648	22.98 666	5.46 657	13.36 665	5.12 657	9.92 661	5.08 632	10.40 663	5.53 659	12.58 663	3.80 637	8.00 663	3.50 634	7.02 662	3.83 634	7.14 663

DPSM_ROB	11.15 665	8.58 664	8.00 659	10.88 662	11.58 663	19.10 668	26.71 669	12.05 666	14.07 667	10.36 664	10.84 664	10.33 667	11.86 666	11.70 666	13.54 666	6.99 641	8.79 666	5.89 665	6.95 660	7.29 662	7.42 665

DPSM	11.15 665	8.58 664	8.00 659	10.88 662	11.58 663	19.10 668	26.71 669	12.05 666	14.07 667	10.36 664	10.84 664	10.33 667	11.86 666	11.70 666	13.54 666	6.99 641	8.79 666	5.89 665	6.95 660	7.29 662	7.42 665

TCMNet-wrong-test	3.67 626	5.48 662	3.89 652	12.18 664	11.75 665	4.65 628	3.88 630	1.06 647	0.72 598	1.09 620	2.15 629	6.30 655	0.53 593	3.43 631	2.36 629	0.89 624	0.20 577	1.87 632	1.69 631	5.57 661	3.62 636

DLNR-FE	10.43 662	1.83 654	19.53 671	120.75 676	13.06 666	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	52.01 677	0.04 53

DLNR_Zeroshot_test	10.40 661	1.82 653	19.49 670	120.77 677	13.11 667	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	51.54 676	0.04 53

HaxPig	15.71 667	18.52 674	19.18 669	16.89 665	15.89 668	7.73 647	7.60 631	13.31 668	10.82 663	15.42 667	14.91 666	15.98 669	14.92 668	15.58 668	15.98 668	18.95 674	16.73 669	19.46 674	18.08 674	19.26 673	19.05 674

MEDIAN_ROB	20.38 668	24.04 675	23.31 672	21.23 667	21.71 669	10.40 660	7.92 632	17.64 669	15.50 669	20.12 669	19.70 668	20.34 670	20.32 669	21.19 669	21.13 669	23.81 676	21.81 676	24.98 675	23.76 675	24.71 674	23.93 675

FlowAnything	22.44 672	17.35 672	16.14 667	22.07 672	23.23 670	38.39 673	53.77 672	24.25 674	28.44 675	20.96 675	21.82 673	20.70 671	23.84 670	23.49 673	27.14 671	14.04 668	17.79 675	11.75 668	14.15 673	14.65 666	14.89 667

CasAABBNet	22.42 669	17.33 669	16.01 665	22.01 668	23.28 671	38.32 670	53.80 673	24.14 673	28.41 674	20.60 670	21.77 672	20.89 675	23.91 672	23.43 672	27.36 672	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.01 669	14.67 667	14.95 669

RAFT-FEzeroshot	22.43 670	17.33 669	15.98 663	22.02 669	23.31 672	38.34 671	53.82 674	24.05 671	28.39 672	20.61 671	21.76 670	20.88 673	23.92 673	23.41 670	27.42 674	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.02 670	14.69 668	14.97 670

RAFT-FE	22.43 670	17.33 669	15.98 663	22.02 669	23.31 672	38.34 671	53.82 674	24.05 671	28.39 672	20.61 671	21.76 670	20.88 673	23.92 673	23.41 670	27.42 674	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.02 670	14.69 668	14.97 670

Selective-RAFT-Error	22.47 673	17.37 673	16.09 666	22.06 671	23.34 674	38.39 673	53.83 676	24.29 676	28.47 676	20.74 673	21.83 674	20.81 672	23.90 671	23.54 675	27.53 676	14.08 672	17.69 671	11.82 669	14.00 668	14.69 668	15.00 672

AVERAGE_ROB	24.90 675	29.20 676	28.14 673	24.89 674	24.64 675	17.75 666	11.12 638	21.45 670	19.93 670	25.12 676	24.46 675	25.12 677	25.46 676	24.69 676	22.83 670	29.76 677	27.13 677	28.97 677	27.95 677	29.91 675	29.47 676

LSM0	22.87 674	17.28 668	18.96 668	22.19 673	29.04 676	38.42 675	53.71 671	24.28 675	28.31 671	20.78 674	21.00 669	21.43 676	24.16 675	23.50 674	27.39 673	14.09 673	17.38 670	11.84 673	14.04 672	14.73 671	14.89 667

test_example2	98.32 676	94.13 677	45.89 674	96.35 675	109.85 677	88.61 676	95.45 677	25.75 677	94.37 677	130.00 678	126.06 678	58.17 678	74.63 677	88.51 677	79.96 677	150.23 678	221.02 678	77.62 678	99.10 678	113.75 678	96.94 677

ccccc	245.47 677	285.66 678	306.18 677	368.85 678	370.60 678	123.16 677	145.33 678	115.05 678	110.08 678	126.68 677	110.87 677	122.83 679	165.88 678	252.94 678	276.56 678	384.56 679	353.86 679	254.69 679	223.00 679	425.87 679	386.83 678

GS-Stereo							0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

Low-res two-view benchmark