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

3.75w	0.22 61	0.17 106	0.30 84	0.31 37	0.19 65	0.43 265	0.24 114	0.35 45	0.24 34	0.31 103	0.27 68	0.17 4	0.22 83	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

OmniDepth	0.21 45	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.14 1	0.40 240	0.27 153	0.28 7	0.22 23	0.18 4	0.19 14	0.28 91	0.29 173	0.32 34	0.20 19	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

MonStereo	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

asda	0.21 45	0.19 171	0.29 71	0.31 37	0.17 25	0.25 58	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.27 79	0.24 49	0.18 13	0.21 70	0.40 101	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.10 54

asd	0.21 45	0.18 133	0.29 71	0.32 63	0.18 41	0.27 83	0.22 75	0.35 45	0.22 23	0.31 103	0.22 34	0.19 18	0.21 70	0.44 139	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

qwe	0.22 61	0.18 133	0.28 64	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.21 64	0.38 74	0.32 100	0.35 132	0.30 92	0.20 26	0.20 60	0.43 127	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.09 6

4.25_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4w-stereo	0.21 45	0.19 171	0.31 96	0.31 37	0.17 25	0.29 116	0.19 26	0.31 17	0.21 18	0.31 103	0.24 49	0.20 26	0.24 105	0.41 109	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 133	0.31 96	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.25 124	0.31 17	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.18 13	0.17 21	0.39 93	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 133	0.28 64	0.29 10	0.17 25	0.23 28	0.34 268	0.36 54	0.28 60	0.34 125	0.26 62	0.17 4	0.22 83	0.36 66	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

3.25w_new	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

3.25w	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.29 71	0.30 16	0.18 41	0.27 83	0.23 95	0.37 62	0.28 60	0.31 103	0.26 62	0.22 37	0.26 131	0.50 188	0.24 102	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

3w_stereo	0.24 84	0.20 208	0.37 175	0.33 80	0.16 11	0.32 171	0.42 410	0.41 94	0.38 156	0.31 103	0.27 68	0.16 2	0.26 131	0.34 54	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.11 103

2w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.30 84	0.32 63	0.16 11	0.28 104	0.38 351	0.38 74	0.35 125	0.32 116	0.33 107	0.17 4	0.18 32	0.29 11	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.12 81	0.10 54

1w_stereo	0.24 84	0.15 57	0.29 71	0.34 97	0.18 41	0.31 153	0.41 400	0.40 88	0.43 182	0.31 103	0.38 134	0.17 4	0.24 105	0.45 143	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

MonSter	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.38 87	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 440	3.08 625	2.43 597	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.32 100	0.28 85	0.24 49	0.18 13	0.18 32	0.31 26	0.22 52	1.09 601	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 603

CAS	0.34 181	0.13 7	0.25 27	1.28 596	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 60	0.19 46	0.29 11	0.27 169	0.69 587	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.15 261

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.29 9	0.20 12	0.20 10	0.20 16	0.27 82	0.27 142	0.41 109	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

4.5w_L	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.21 18	0.21 24	0.24 60	0.28 157	0.48 176	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

StePilot	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.30 12	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.23 50	0.28 157	0.49 181	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITERv19	0.20 16	0.13 7	0.26 42	0.31 37	0.15 2	0.18 5	0.21 64	0.35 45	0.28 60	0.33 121	0.35 122	0.19 18	0.19 46	0.36 66	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.32 63	0.21 133	0.64 400	0.19 26	0.31 17	0.37 149	0.23 44	0.30 92	0.27 82	0.19 46	0.47 165	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.09 6

zaero_v3	0.21 45	0.13 7	0.29 71	0.31 37	0.16 11	0.44 273	0.18 14	0.37 62	0.26 49	0.29 92	0.32 105	0.22 37	0.17 21	0.36 66	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITERv2	0.21 45	0.13 7	0.31 96	0.31 37	0.16 11	0.35 198	0.18 14	0.38 74	0.24 34	0.25 60	0.29 89	0.22 37	0.19 46	0.41 109	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITER	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.30 16	0.16 11	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.20 12	0.27 79	0.36 127	0.22 37	0.19 46	0.42 120	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 13	0.10 54

GSStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

GS-Stereo							0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.18 41	0.17 4	0.21 64	0.32 22	0.23 28	0.25 60	0.34 116	0.22 37	0.24 105	0.27 6	0.21 33	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.19 7	0.17 3	0.42 99	0.24 34	0.23 44	0.21 24	0.17 4	0.16 14	0.45 143	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 13	0.11 103

Replicate-Monster	0.26 105	0.15 57	1.07 534	0.30 16	0.17 25	0.38 228	0.19 26	0.43 112	0.39 166	0.23 44	0.21 24	0.23 50	0.21 70	0.45 143	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

2.25w	0.22 61	0.18 133	0.31 96	0.31 37	0.18 41	0.31 153	0.18 14	0.32 22	0.31 87	0.31 103	0.37 132	0.20 26	0.22 83	0.45 143	0.24 102	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

monsterstereo	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.18 41	0.21 16	0.20 43	0.37 62	0.35 125	0.33 121	0.40 139	0.19 18	0.18 32	0.45 143	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.08 1

monsters	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.31 37	0.19 65	0.23 28	0.19 26	0.44 119	0.33 106	0.36 136	0.30 92	0.16 2	0.18 32	0.43 127	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.19 65	0.20 10	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 32	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.20 100	0.20 10	0.19 26	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 21	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.38 228	0.18 14	0.30 12	0.19 9	0.24 53	0.15 3	0.26 74	0.17 21	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.10 54

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 34	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.31 26	0.20 19	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.34 97	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.32 34	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.27 52	0.31 37	0.15 2	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.29 89	0.21 35	0.27 142	0.36 66	0.25 122	0.16 247	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.10 54

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 57	0.31 96	0.29 10	0.22 153	0.21 16	0.26 137	0.33 34	0.31 87	0.20 10	0.30 92	0.22 37	0.22 83	0.47 165	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.10 54

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 94	0.31 443	0.24 16	0.51 486	0.19 65	0.29 116	0.22 75	0.40 88	0.37 149	0.26 66	0.24 49	0.24 60	0.31 199	0.44 139	0.22 52	0.14 125	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.14 163	0.10 54

FoundationStereo	0.17 1	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.16 11	0.23 28	0.20 43	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 564	0.39 206	0.28 4	0.15 2	0.23 28	0.18 14	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 83	0.30 21	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 6

AIO_rvc	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.34 97	0.19 65	0.26 69	0.33 255	0.40 88	0.22 23	0.26 66	0.24 49	0.34 128	0.15 6	0.51 195	0.24 102	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.10 54

AIO_test	0.23 75	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.30 132	0.39 374	0.38 74	0.25 46	0.25 60	0.28 79	0.32 112	0.22 83	0.38 87	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.09 6

castereo++	0.26 105	0.16 77	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.75 443	0.20 43	0.37 62	0.47 206	0.23 44	0.23 38	0.35 137	0.28 157	0.39 93	0.19 5	0.14 125	0.09 25	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.10 54

castereo	0.28 124	0.16 77	0.32 110	0.35 133	0.21 133	0.40 240	0.42 410	0.50 143	0.66 272	0.26 66	0.41 142	0.37 150	0.36 245	0.33 48	0.24 102	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 153	0.28 104	0.36 314	0.42 99	0.24 34	0.36 136	0.23 38	0.27 82	0.22 83	0.52 202	0.27 169	0.12 47	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.12 150
1: 1. 1
WCG-NET	0.28 124	0.15 57	0.33 125	0.33 80	0.19 65	0.33 178	0.27 153	0.39 81	0.80 353	0.46 190	0.49 169	0.39 163	0.25 114	0.40 101	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.10 54

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 57	0.27 52	0.37 170	0.19 65	0.22 21	0.18 14	0.42 99	0.35 125	0.22 38	0.28 79	0.24 60	0.18 32	0.27 6	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

U	0.45 320	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 611	0.20 43	0.41 94	0.38 156	0.26 66	0.23 38	0.24 60	0.22 83	0.26 2	0.22 52	0.15 192	0.09 25	0.88 590	0.13 186	0.13 118	0.11 103

4D-IteraStereo	0.33 175	0.18 133	0.40 218	0.40 267	0.24 224	0.32 171	0.27 153	0.58 179	0.72 300	0.65 273	0.54 197	0.42 191	0.23 95	0.45 143	0.28 190	0.14 125	0.09 25	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.11 103

MC-Stereo	0.28 124	0.17 106	0.32 110	0.38 200	0.20 100	0.26 69	0.26 137	0.49 135	0.37 149	0.37 143	0.61 221	0.41 181	0.31 199	0.55 223	0.25 122	0.13 80	0.09 25	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.11 103

test-3	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.22 75	0.63 214	0.78 342	0.71 317	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

test_1	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.23 95	0.63 214	0.78 342	0.68 295	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 57	0.23 2	0.31 37	0.24 224	0.27 83	0.22 75	0.46 125	0.88 403	0.46 190	0.80 301	0.30 101	0.26 131	0.36 66	0.33 242	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.51 585	0.13 118	0.09 6
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-Stereo + iAFF	0.36 215	0.17 106	0.41 228	0.35 133	0.19 65	0.33 178	0.29 182	0.65 228	0.73 307	0.68 295	1.01 408	0.56 257	0.40 270	0.42 120	0.30 213	0.11 32	0.09 25	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.10 54

AFF-stereo	0.38 247	0.19 171	0.39 206	0.37 170	0.21 133	0.27 83	0.31 224	0.65 228	0.66 272	0.64 264	1.13 461	0.76 383	0.39 264	0.55 223	0.33 242	0.11 32	0.09 25	0.16 193	0.16 276	0.13 118	0.11 103

2k_new	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.27 1	0.22 153	0.25 58	0.23 95	0.35 45	0.29 73	0.21 18	0.17 10	0.19 18	0.18 32	0.36 66	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

CNT	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.28 4	0.22 153	0.26 69	0.22 75	0.38 74	0.29 73	0.19 9	0.21 24	0.24 60	0.18 32	0.28 8	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

aaa3	0.19 7	0.14 30	0.23 2	0.29 10	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.26 74	0.21 70	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.32 22	0.25 46	0.22 38	0.21 24	0.25 70	0.17 21	0.34 54	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

weee2	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.29 11	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

SteFusion	0.20 16	0.12 1	0.25 27	0.31 37	0.19 65	0.30 132	0.22 75	0.34 38	0.29 73	0.21 18	0.25 56	0.21 35	0.16 14	0.43 127	0.20 19	0.09 1	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.09 6

PyraSte	0.20 16	0.13 7	0.25 27	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.19 26	0.33 34	0.21 18	0.23 44	0.27 68	0.26 74	0.18 32	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.08 1

GEAStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.28 79	0.24 60	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

gasm-f	0.24 84	0.16 77	0.27 52	0.33 80	0.25 256	0.25 58	0.36 314	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.35 122	0.24 60	0.30 191	0.36 66	0.23 89	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.15 213	0.12 150

FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 43	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 114	0.38 87	0.22 52	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

DLNR-FE	20.05 659	36.38 667	38.08 663	170.06 676	60.08 671	0.23 28	0.20 43	14.13 659	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.63 314	0.28 190	5.38 631	0.10 67	0.15 165	0.11 121	73.09 676	0.11 103

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 57	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.32 22	0.31 87	0.26 66	0.26 62	0.29 94	0.29 173	0.38 87	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.70 583	0.12 150

252Zero-FE	0.20 16	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.23 28	0.18 14	0.41 94	0.34 111	0.22 38	0.21 24	0.19 18	0.18 32	0.28 8	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.10 54

Zero-FE251	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.20 100	0.44 273	0.19 26	0.37 62	0.25 46	0.27 79	0.29 89	0.38 158	0.24 105	0.32 34	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

zero-FE	0.25 94	0.15 57	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.35 45	0.31 87	0.26 66	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 48	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.64 580	0.12 150

AdaDepth	0.22 61	0.17 106	0.32 110	0.37 170	0.18 41	0.34 189	0.22 75	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.21 24	0.20 26	0.20 60	0.56 233	0.21 33	0.10 14	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.12 150

GASTEREO	0.25 94	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.20 100	0.22 21	0.30 198	0.43 112	0.31 87	0.37 143	0.33 107	0.22 37	0.35 227	0.41 109	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.11 103

MSCF	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.39 229	0.20 100	0.20 10	0.31 224	0.43 112	0.31 87	0.36 136	0.33 107	0.23 50	0.35 227	0.36 66	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.13 118	0.11 103

IGEV	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.40 88	0.29 73	0.22 38	0.34 116	0.20 26	0.15 6	0.31 26	0.19 5	0.11 32	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.10 54

xyz-stereo	4.23 617	0.17 106	61.76 673	0.34 97	0.16 11	12.16 627	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 499	3.36 604	0.77 389	0.82 498	1.21 536	0.40 328	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 54

111111	0.21 45	0.14 30	0.27 52	0.37 170	0.22 153	0.21 16	0.19 26	0.43 112	0.27 52	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.14 1	0.41 109	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.12 81	0.12 150

LG-G_1	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

LG-G	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

LGtest1	0.19 7	0.14 30	0.29 71	0.34 97	0.16 11	0.26 69	0.17 3	0.32 22	0.20 12	0.21 18	0.15 3	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.20 19	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.11 103

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.39 229	0.21 133	0.18 5	0.21 64	0.34 38	0.26 49	0.28 85	0.51 182	0.28 91	0.29 173	0.26 2	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 112	0.26 131	0.53 211	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 54

HART	0.29 135	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.21 133	0.32 171	0.26 137	0.62 206	0.31 87	0.33 121	0.65 231	0.41 181	0.22 83	0.55 223	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.11 121	0.15 213	0.11 103

Reg-Stereo(zero)	0.30 152	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.18 41	0.32 171	0.20 43	0.63 214	0.68 280	0.50 203	0.52 191	0.51 237	0.30 191	0.45 143	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.11 103

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

SCV_C0	0.26 105	0.18 133	0.34 142	0.35 133	0.24 224	0.23 28	0.28 172	0.51 145	0.36 133	0.31 103	0.36 127	0.37 150	0.20 60	0.57 246	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150

SCV	0.26 105	0.19 171	0.33 125	0.35 133	0.21 133	0.27 83	0.34 268	0.56 168	0.28 60	0.24 53	0.28 79	0.37 150	0.23 95	0.49 181	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.15 213	0.11 103

HUF	0.24 84	0.16 77	0.33 125	0.32 63	0.18 41	0.25 58	0.40 385	0.42 99	0.34 111	0.25 60	0.23 38	0.32 112	0.28 157	0.34 54	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.10 54

GIP-stereo	0.24 84	0.18 133	0.30 84	0.37 170	0.24 224	0.26 69	0.20 43	0.46 125	0.36 133	0.24 53	0.39 136	0.35 137	0.20 60	0.31 26	0.21 33	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.11 103

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.20 100	0.61 376	0.21 64	0.30 12	0.31 87	0.23 44	0.19 14	0.18 13	0.18 32	0.41 109	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.11 103

SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 153	0.36 208	0.32 245	0.39 81	0.34 111	0.37 143	0.30 92	0.33 124	0.24 105	0.53 211	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.11 103

999	0.27 117	0.16 77	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 153	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 66	0.30 92	0.39 163	0.23 95	0.63 314	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.14 237

tg	0.33 175	0.18 133	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.38 228	0.26 137	0.70 280	0.56 237	0.47 195	0.65 231	0.42 191	0.24 105	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.14 163	0.11 103

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 450	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 149	1.91 577	0.65 421	0.62 303	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 572	0.63 404	0.61 295	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

dual_stereo	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.31 37	0.16 11	0.16 3	0.20 43	0.29 9	0.20 12	0.23 44	0.20 16	0.22 37	0.14 1	0.52 202	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

Pointernet	0.27 117	0.14 30	0.33 125	0.35 133	0.23 195	0.35 198	0.21 64	0.72 293	0.38 156	0.39 160	0.36 127	0.34 128	0.25 114	0.36 66	0.25 122	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 483	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 102	0.16 247	0.10 67	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 30	0.26 42	0.32 63	0.19 65	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 73	0.21 18	0.15 3	0.22 37	0.22 83	0.40 101	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 594

AIO-Stereo	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.37 170	0.18 41	0.28 104	0.30 198	0.48 132	0.27 52	0.29 92	0.30 92	0.32 112	0.17 21	0.52 202	0.23 89	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.10 54

WCG-NET（raft）	0.31 158	0.15 57	0.36 159	0.32 63	0.19 65	0.35 198	0.27 153	0.51 145	0.78 342	0.45 184	0.55 203	0.48 224	0.27 142	0.54 218	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.11 121	0.12 81	0.11 103

RSM++	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.36 153	0.20 100	0.28 104	0.30 198	0.51 145	0.32 100	0.25 60	0.22 34	0.37 150	0.21 70	0.50 188	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.10 54

RSM	0.25 94	0.18 133	0.33 125	0.36 153	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.51 145	0.27 52	0.26 66	0.23 38	0.39 163	0.21 70	0.56 233	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.14 163	0.10 54

RAFT-Stereo-weight	0.32 164	0.18 133	0.33 125	0.39 229	0.22 153	0.26 69	0.29 182	0.67 247	0.80 353	0.53 215	0.51 182	0.58 270	0.20 60	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.11 103

MoCha-V2	0.25 94	0.15 57	0.29 71	0.40 267	0.18 41	0.27 83	0.26 137	0.49 135	0.27 52	0.36 136	0.27 68	0.33 124	0.35 227	0.49 181	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.11 103

IGEV++	0.24 84	0.17 106	0.31 96	0.38 200	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.50 143	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.30 101	0.22 83	0.31 26	0.28 190	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.13 193

ACVNet-DCA	0.35 197	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

1test111	0.36 215	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.55 223	0.45 366	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

cc1	0.37 232	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.15 261

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ffff	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

ff1	0.49 377	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

11t	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

tt1	0.36 215	0.24 342	0.32 110	0.41 301	0.22 153	0.54 326	0.38 351	0.68 257	1.04 487	0.41 170	0.46 157	0.35 137	0.45 299	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.16 307

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

MSKI-zero shot	0.32 164	0.17 106	0.34 142	0.39 229	0.21 133	0.32 171	0.22 75	0.61 200	0.43 182	0.52 212	0.64 228	0.61 296	0.20 60	0.74 399	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.12 81	0.12 150

DLNR_Zeroshot_test	20.09 660	36.28 666	38.04 662	169.85 675	61.80 672	0.23 28	0.20 43	13.88 658	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.62 303	0.28 190	5.46 632	0.10 67	0.15 165	0.11 121	72.60 675	0.11 103

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 11	0.26 69	0.24 114	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 105	0.40 101	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 117	0.17 106	0.31 96	0.34 97	0.45 526	0.26 69	0.28 172	0.37 62	0.32 100	0.30 100	0.46 157	0.31 109	0.37 249	0.36 66	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.11 103

Any-RAFT	0.35 197	0.16 77	0.30 84	0.34 97	0.21 133	0.52 312	0.22 75	0.88 367	0.73 307	0.53 215	0.73 256	0.64 311	0.28 157	0.46 158	0.24 102	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.12 150

LoS_RVC	0.27 117	0.16 77	0.27 52	0.32 63	0.30 399	0.44 273	0.34 268	0.41 94	0.33 106	0.31 103	0.51 182	0.29 94	0.32 204	0.36 66	0.28 190	0.11 32	0.10 67	0.11 2	0.08 1	0.11 38	0.19 378

anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.16 257	0.14 237

anonymousdsp	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

Selective-IGEV	0.24 84	0.18 133	0.35 152	0.35 133	0.19 65	0.27 83	0.25 124	0.55 166	0.23 28	0.27 79	0.25 56	0.34 128	0.19 46	0.58 266	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.10 54

EGLCR-Stereo	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.34 97	0.20 100	0.35 198	0.20 43	0.52 154	0.36 133	0.28 85	0.27 68	0.41 181	0.18 32	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.13 118	0.11 103

RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 153	0.31 153	0.34 268	0.68 257	1.24 536	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 87	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.11 103

DCANet-4	0.36 215	0.20 208	0.48 333	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.66 237	0.92 431	0.69 304	0.78 288	0.40 175	0.47 308	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

ccc-4	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

fff	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

ADStereo(finetuned)	0.37 232	0.16 77	0.49 345	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.69 441	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 10	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 535	0.43 199	0.25 114	0.63 314	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 215	0.19 171	0.44 272	0.44 381	0.23 195	0.48 296	0.36 314	0.66 237	0.82 366	0.64 264	0.45 152	0.68 337	0.25 114	0.41 109	0.31 220	0.12 47	0.10 67	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 531

STrans-v2	0.46 330	0.20 208	0.48 333	0.40 267	0.24 224	0.55 331	0.50 459	1.07 443	0.73 307	0.65 273	1.05 431	0.72 358	0.69 441	0.72 386	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.14 217	0.13 118	0.12 150

TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 408	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 494	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

IRAFT_RVC	0.42 293	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.24 224	0.27 83	0.54 486	0.74 306	0.77 332	0.76 350	0.80 301	0.73 369	0.51 333	0.70 376	0.36 290	0.17 290	0.10 67	0.21 393	0.16 276	0.16 257	0.14 237

cross-raft	0.34 181	0.20 208	0.37 175	0.44 381	0.23 195	0.32 171	0.35 292	0.74 306	0.40 168	0.60 235	0.77 277	0.57 262	0.27 142	0.43 127	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.11 103

GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 516	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 192	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

iRaftStereo_RVC	0.32 164	0.19 171	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.31 153	0.29 182	0.68 257	0.51 216	0.49 200	0.66 238	0.37 150	0.23 95	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.15 213	0.12 150

s12784h	0.36 215	0.15 57	0.24 16	0.34 97	0.15 2	0.77 450	0.29 182	0.80 336	0.83 371	0.56 224	0.57 210	0.43 199	0.40 270	0.57 246	0.33 242	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.09 10	0.14 163	0.09 6

XX-TBD	0.32 164	0.53 544	0.26 42	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 114	0.40 88	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 109	0.25 114	0.32 34	0.27 169	0.16 247	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

DCANet	0.36 215	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.57 366	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

csc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

cscssc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 521	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

CFNet-RSSM	0.34 181	0.17 106	0.45 284	0.39 229	0.22 153	0.35 198	0.23 95	0.73 304	0.84 376	0.65 273	0.54 197	0.57 262	0.28 157	0.46 158	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.11 103

PMTNet	0.32 164	0.16 77	0.24 16	0.29 10	0.18 41	0.45 283	0.22 75	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.75 589	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 80	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
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	0.47 346	0.24 342	0.61 416	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 468	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

wo013ll	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.20 100	0.23 28	0.24 114	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.22 34	0.23 50	0.16 14	0.30 21	0.20 19	0.17 290	0.11 166	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

4k_L	0.20 16	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.27 82	0.17 21	0.29 11	0.22 52	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

mfccc	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.17 3	0.37 62	0.22 23	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.31 26	0.21 33	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

SX	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.18 14	0.34 38	0.24 34	0.21 18	0.17 10	0.30 101	0.18 32	0.34 54	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

USM	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.31 37	0.17 25	0.30 132	0.19 26	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.23 38	0.24 60	0.14 1	0.31 26	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

tim_s	0.20 16	0.12 1	0.26 42	0.32 63	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.24 49	0.26 74	0.17 21	0.31 26	0.20 19	0.10 14	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

GGEV	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 57	0.34 142	0.33 80	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 181	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.11 121	0.11 38	0.10 54

IGEV-RUCA	0.25 94	0.16 77	0.34 142	0.39 229	0.27 331	0.33 178	0.20 43	0.38 74	0.36 133	0.26 66	0.31 103	0.25 70	0.21 70	0.48 176	0.24 102	0.20 381	0.11 166	0.13 90	0.10 80	0.17 292	0.15 261

tt45	0.27 117	0.17 106	0.34 142	0.35 133	0.23 195	0.38 228	0.28 172	0.46 125	0.28 60	0.40 166	0.27 68	0.38 158	0.25 114	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.12 81	0.14 237

mms	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.33 255	0.40 88	0.32 100	0.28 85	0.34 116	0.34 128	0.20 60	0.45 143	0.26 151	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.11 103

ours_stereo	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.38 200	0.23 195	0.30 132	0.33 255	0.42 99	0.38 156	0.26 66	0.34 116	0.35 137	0.23 95	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.10 54

fffy	0.28 124	0.21 245	0.34 142	0.37 170	0.23 195	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.41 172	0.32 116	0.37 132	0.39 163	0.27 142	0.50 188	0.27 169	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 419	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 64	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 569	0.91 518	0.75 405	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

Occ-G	0.26 105	0.14 30	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.41 94	0.31 87	0.29 92	0.43 148	0.49 230	0.25 114	0.47 165	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.12 150

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 557	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

gcap-zeroshot	0.34 181	0.18 133	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.49 301	0.27 153	0.52 154	0.34 111	0.64 264	0.50 173	0.83 406	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.13 80	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.12 150

test_for_model	0.82 513	3.60 626	0.39 206	2.35 614	2.07 614	0.39 236	0.28 172	0.42 99	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 101	0.27 142	0.34 54	0.25 122	0.34 539	0.11 166	0.13 90	0.09 10	3.49 626	0.18 345

trnet	0.27 117	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.15 2	0.37 215	0.23 95	0.52 154	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.34 128	0.26 131	0.39 93	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

testlalala	0.28 124	0.19 171	0.43 260	0.34 97	0.23 195	0.45 283	0.30 198	0.43 112	0.29 73	0.68 295	0.49 169	0.35 137	0.25 114	0.32 34	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.11 103

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 127	0.31 220	1.47 610	0.11 166	0.14 123	0.09 10	1.59 599	0.13 193

RAFT-Test	0.34 181	0.18 133	0.37 175	0.38 200	0.23 195	0.50 304	0.23 95	0.69 265	0.40 168	0.60 235	0.85 333	0.61 296	0.28 157	0.46 158	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

HH	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

HanStereo	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

LoS	0.29 135	0.15 57	0.30 84	0.29 10	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 157	0.47 165	0.28 190	0.15 192	0.11 166	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 124	0.14 30	0.23 2	0.30 16	0.70 575	0.37 215	0.27 153	0.48 132	0.46 201	0.34 125	0.48 165	0.27 82	0.22 83	0.39 93	0.23 89	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.13 118	0.17 327

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 37	0.22 153	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 290	0.11 166	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

riskmin	0.38 247	0.20 208	0.39 206	0.32 63	0.23 195	0.53 320	0.30 198	0.63 214	0.80 353	0.49 200	0.56 206	0.73 369	0.58 375	0.55 223	0.36 290	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.13 186	0.19 350	0.20 401

Selective-RAFT	0.35 197	0.23 305	0.51 371	0.44 381	0.21 133	0.64 400	0.27 153	0.59 184	0.63 257	0.40 166	0.38 134	0.55 254	0.40 270	0.57 246	0.35 274	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.16 257	0.13 193

ProNet	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.35 133	0.24 224	0.32 171	0.43 417	0.57 173	0.37 149	0.33 121	0.30 92	0.32 112	0.28 157	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.13 193

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 469	0.28 417	0.99 525	0.40 267	0.30 399	1.03 514	0.56 496	1.10 453	0.99 463	0.97 481	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 524	0.19 358	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

RAFT+CT+SA	0.39 263	0.23 305	0.36 159	0.51 486	0.27 331	0.29 116	0.46 433	0.75 313	0.80 353	0.51 206	0.89 356	0.41 181	0.40 270	0.78 420	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.15 213	0.14 237

test_5	0.43 303	0.24 342	0.43 260	0.52 498	0.28 355	0.28 104	0.42 410	0.72 293	0.82 366	0.62 245	0.91 363	0.72 358	0.55 357	0.79 425	0.35 274	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.16 307

iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 404	0.37 170	0.27 331	0.31 153	0.24 114	1.44 563	0.29 73	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 409	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 112	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 409	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

GMOStereo	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

error version	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-v	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

HHNet	0.41 286	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.37 476	0.33 178	0.34 268	0.69 265	0.75 317	0.86 418	1.30 506	0.52 241	0.32 204	0.52 202	0.35 274	0.15 192	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.15 213	0.24 452

AAGNet	1.43 580	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 116	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 481	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 658	0.16 247	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

NRIStereo	0.36 215	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.23 195	0.34 189	0.26 137	0.65 228	0.55 231	0.64 264	0.63 225	0.56 257	0.37 249	0.65 335	0.37 306	0.15 192	0.11 166	0.18 281	0.15 244	0.17 292	0.14 237

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 520	1.12 454	0.58 270	0.92 523	0.61 295	0.32 230	0.15 192	0.11 166	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 558

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 468	1.73 555	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 247	0.11 166	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 589

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 551	0.58 270	1.06 546	0.60 287	0.42 336	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 58	0.21 64	0.66 237	0.47 206	1.08 524	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

THIR-Stereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 522	0.66 237	0.87 398	1.02 502	1.40 522	0.72 358	0.76 475	0.62 303	0.42 336	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

RAFT_R40	0.40 275	0.19 171	0.44 272	0.43 362	0.25 256	0.23 28	0.26 137	0.67 247	0.67 275	0.98 486	0.78 288	0.72 358	0.43 284	0.76 409	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.18 316	0.14 237

DRaft	0.49 377	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 502	1.75 558	0.50 233	0.82 498	0.63 314	0.40 328	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

RAFT-RH_RVC	0.56 440	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 114	0.60 194	0.70 288	1.19 540	3.94 611	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.14 217	0.12 81	0.13 193

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 153	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 559	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

CRE-IMP	0.36 215	0.23 305	0.49 345	0.42 341	0.24 224	0.41 255	0.21 64	0.57 173	0.41 172	0.65 273	0.72 252	0.53 245	0.37 249	0.61 295	0.38 315	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.21 390	0.18 345

test-2	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 470	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 101	0.29 207	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 476	1.84 562	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 491

rafts_anoy	0.37 232	0.21 245	0.36 159	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.33 255	0.67 247	0.90 419	0.58 229	0.66 238	0.45 208	0.33 216	0.47 165	0.39 321	0.16 247	0.11 166	0.21 393	0.23 465	0.17 292	0.14 237

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 523	0.36 469	0.38 228	0.20 43	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 131	0.56 233	0.26 151	0.16 247	0.11 166	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 54

test_xeample3	0.29 135	0.21 245	0.41 228	0.35 133	0.26 300	0.35 198	0.32 245	0.56 168	0.36 133	0.43 178	0.32 105	0.34 128	0.28 157	0.54 218	0.23 89	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.13 193

EAI-Stereo	0.34 181	0.19 171	0.44 272	0.39 229	0.21 133	0.31 153	0.30 198	1.15 480	0.30 82	0.49 200	0.75 267	0.36 148	0.28 157	0.62 303	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.13 118	0.12 150

Gwc-CoAtRS	0.34 181	0.17 106	0.44 272	0.39 229	0.23 195	0.34 189	0.22 75	0.70 280	0.75 317	0.60 235	0.59 216	0.58 270	0.29 173	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.12 150

CREStereo	0.28 124	0.15 57	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 112	0.26 131	0.38 87	0.25 122	0.16 247	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103
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
iResNet	0.49 377	0.29 429	0.79 499	0.42 341	0.21 133	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 463	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 192	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

mnv4	0.20 16	0.15 57	0.25 27	0.29 10	0.18 41	0.31 153	0.23 95	0.35 45	0.18 6	0.23 44	0.17 10	0.27 82	0.16 14	0.29 11	0.23 89	0.17 290	0.12 229	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

ss10	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.30 16	0.18 41	0.23 28	0.18 14	0.34 38	0.28 60	0.22 38	0.25 56	0.26 74	0.15 6	0.33 48	0.22 52	0.14 125	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.36 54	0.21 18	0.21 18	0.23 38	0.25 70	0.16 14	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

xxxad45	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.30 132	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.20 16	0.27 82	0.20 60	0.29 11	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

ACW_4w	0.20 16	0.12 1	0.24 16	0.32 63	0.19 65	0.27 83	0.23 95	0.34 38	0.27 52	0.20 10	0.24 49	0.25 70	0.18 32	0.39 93	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.11 38	0.08 1

5w_v4	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.29 116	0.23 95	0.36 54	0.27 52	0.21 18	0.22 34	0.29 94	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 512	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 26	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 493	0.72 386	0.28 190	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

MultiAttention	3.58 612	0.24 342	0.62 419	0.54 515	0.34 457	22.90 634	2.72 624	1.60 580	1.13 516	0.80 366	1.81 560	1.14 510	0.43 284	35.29 668	0.61 438	0.17 290	0.12 229	0.23 430	0.23 465	0.34 513	0.29 491

z-ln-s-r	0.66 474	0.36 471	1.30 561	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 481	0.80 366	1.43 529	0.91 439	0.76 475	1.08 516	1.87 582	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

depthmonostereo	0.29 135	0.14 30	0.31 96	0.35 133	0.17 25	0.46 288	0.27 153	0.69 265	0.57 239	0.35 132	0.42 145	0.31 109	0.35 227	0.35 64	0.27 169	0.14 125	0.12 229	0.13 90	0.12 152	0.11 38	0.10 54

G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 493	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 290	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

xyz-stereo-finetune2	0.36 215	0.19 171	0.38 187	0.32 63	0.19 65	0.82 473	0.29 182	0.52 154	0.32 100	0.51 206	0.78 288	0.43 199	0.45 299	0.69 370	0.44 357	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.13 193

xyz-stereo-finetune	0.33 175	0.18 133	0.36 159	0.33 80	0.18 41	0.57 349	0.31 224	0.58 179	0.69 287	0.45 184	0.54 197	0.38 158	0.33 216	0.56 233	0.36 290	0.12 47	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 97	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

LG-Stereo	0.24 84	0.18 133	0.40 218	0.39 229	0.20 100	0.22 21	0.27 153	0.32 22	0.36 133	0.26 66	0.44 149	0.22 37	0.16 14	0.37 77	0.27 169	0.11 32	0.12 229	0.16 193	0.15 244	0.13 118	0.09 6

GCAP-BAT	0.30 152	0.21 245	0.42 249	0.33 80	0.27 331	0.26 69	0.27 153	0.45 123	0.30 82	0.60 235	0.64 228	0.45 208	0.23 95	0.56 233	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.10 80	0.12 81	0.11 103

RAStereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.40 267	0.21 133	0.23 28	0.26 137	0.42 99	0.45 197	0.23 44	0.34 116	0.30 101	0.19 46	0.34 54	0.25 122	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 581	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 105	0.34 54	0.31 220	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.10 80	0.13 118	0.13 193

MGS-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.36 153	0.23 195	0.37 215	0.30 198	0.39 81	0.44 188	0.31 103	0.51 182	0.40 175	0.24 105	0.43 127	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.14 163	0.13 193

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 389	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 188	0.51 401	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

CoDeX	0.47 346	0.20 208	0.49 345	0.42 341	0.25 256	0.75 443	0.36 314	1.27 532	0.80 353	0.82 388	0.96 384	0.62 302	0.57 366	0.60 287	0.36 290	0.17 290	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.16 257	0.14 237

IGEVStereo-DCA	0.29 135	0.22 284	0.38 187	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.12 152	0.13 118	0.15 261

rrr	0.29 135	0.22 284	0.41 228	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.32 245	0.52 154	0.42 180	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.14 237

PCWNet_CMD	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.95 395	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.21 393	0.16 276	0.24 442	0.19 378

GCAP-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.38 200	0.19 65	0.38 228	0.23 95	0.57 173	0.41 172	0.45 184	0.49 169	0.39 163	0.27 142	0.33 48	0.23 89	0.14 125	0.12 229	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.11 103

LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 114	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 114	0.66 343	0.30 213	0.14 125	0.12 229	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

DisPM	0.39 263	0.19 171	0.44 272	0.41 301	0.27 331	0.24 43	0.31 224	0.65 228	0.57 239	0.87 426	0.87 344	0.60 291	0.32 204	0.76 409	0.32 230	0.18 326	0.12 229	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.20 401

raft_robust	0.41 286	0.23 305	0.36 159	0.42 341	0.21 133	0.40 240	0.33 255	0.79 333	0.98 458	0.79 364	0.87 344	0.39 163	0.33 216	0.84 445	0.29 207	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.17 326	0.15 213	0.12 150

Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 437	0.82 388	1.50 539	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

SA	0.44 310	0.25 367	0.46 301	0.46 425	0.24 224	0.43 265	0.36 314	0.75 313	0.96 451	0.59 231	1.03 421	0.48 224	0.52 335	0.94 493	0.32 230	0.16 247	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

iRaft-Stereo_5w	0.45 320	0.21 245	0.48 333	0.42 341	0.28 355	0.31 153	0.54 486	0.63 214	0.62 246	0.62 245	0.89 356	1.01 467	0.69 441	0.75 405	0.66 452	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.15 261

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 429	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 223	0.44 357	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 434	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.46 376	0.17 290	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 429	0.39 229	0.22 153	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 440	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.45 366	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

CrosDoStereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 587	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 409	0.47 434	0.41 503	0.29 116	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 142	0.52 241	0.26 131	0.73 392	0.27 169	0.17 290	0.12 229	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
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	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.52 498	0.24 224	0.36 208	0.25 124	0.71 288	0.78 342	0.77 356	0.64 228	0.89 432	0.39 264	0.91 477	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.20 351	0.15 244	0.15 213	0.12 150

IIG-Stereo	0.43 303	0.21 245	0.44 272	0.50 470	0.25 256	0.44 273	0.21 64	0.71 288	0.76 325	0.83 400	0.95 380	0.83 406	0.43 284	0.90 470	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.19 321	0.14 217	0.15 213	0.11 103

NF-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.57 262	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

OCTAStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

PSM-softLoss	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KMStereo	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

PSM-adaLoss	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo_v2	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.57 246	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.25 58	0.21 64	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.57 246	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

HUI-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.60 194	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.50 188	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 578	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

DeepStereo_LL	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 587	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

GrayStereo	0.49 377	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 522	0.69 265	0.63 257	1.02 502	1.47 538	0.78 391	0.76 475	0.56 233	0.33 242	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 491

RE-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

Pruner-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.40 267	0.25 256	0.22 21	0.24 114	0.67 247	0.55 231	0.89 440	0.76 273	0.68 337	0.29 173	0.62 303	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.17 326	0.17 292	0.18 345

TVStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

DeepStereo_RVC	0.36 215	0.21 245	0.47 313	0.40 267	0.24 224	0.26 69	0.22 75	0.60 194	0.38 156	0.69 304	0.67 243	0.57 262	0.51 333	0.56 233	0.39 321	0.16 247	0.12 229	0.18 281	0.15 244	0.19 350	0.18 345

iGMRVC	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.30 198	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iRAFT	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

AnonymousM	0.41 286	0.81 574	0.29 71	0.34 97	0.22 153	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 142	0.41 109	0.31 220	0.15 192	0.12 229	1.51 599	0.26 504	0.12 81	0.10 54

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

raft+_RVC	0.38 247	0.19 171	0.35 152	0.37 170	0.25 256	0.45 283	0.37 329	0.78 329	0.89 416	0.51 206	0.78 288	0.50 233	0.29 173	0.53 211	0.40 328	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.12 150

raftrobust	0.34 181	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.27 331	0.30 132	0.25 124	0.71 288	0.63 257	0.58 229	0.55 203	0.45 208	0.46 304	0.51 195	0.29 207	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.13 193

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

RALAANet	0.38 247	0.23 305	0.48 333	0.42 341	0.29 382	0.35 198	0.25 124	0.86 355	0.64 264	0.67 289	0.65 231	0.60 291	0.29 173	0.60 287	0.34 257	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.21 390	0.13 193

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 499	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 400	0.37 170	0.19 65	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 247	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

R-Stereo Train	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.96 399	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.23 429	0.19 378

ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

AANet_RVC	0.57 447	0.32 447	0.54 389	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 548	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 326	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

AdaStereo	0.50 393	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 403	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 229	0.28 501	0.18 353	0.23 429	0.18 345
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.
iResNet_ROB	0.52 409	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 133	0.61 376	0.29 182	1.51 572	1.32 552	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 247	0.12 229	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 419	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

pmcnn	1.23 569	0.29 429	0.96 521	0.40 267	0.23 195	0.95 497	0.69 532	1.16 487	1.28 548	1.67 576	2.33 577	11.15 630	0.86 508	0.93 486	0.88 505	0.15 192	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.15 213	0.15 261

SX1w	0.20 16	0.16 77	0.23 2	0.28 4	0.19 65	0.21 16	0.24 114	0.32 22	0.20 12	0.27 79	0.30 92	0.24 60	0.14 1	0.37 77	0.19 5	0.20 381	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

gc-stereo	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.18 41	0.24 43	0.19 26	0.38 74	0.22 23	0.21 18	0.21 24	0.27 82	0.19 46	0.29 11	0.22 52	0.16 247	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER124	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.20 43	0.35 45	0.20 12	0.22 38	0.20 16	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

water-stereo	0.28 124	0.14 30	0.29 71	0.35 133	0.19 65	0.36 208	0.23 95	0.62 206	0.38 156	0.39 160	0.62 224	0.41 181	0.35 227	0.28 8	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.12 81	0.10 54

DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 501	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 416	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

coex_refinement	0.53 415	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 419	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 303	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

MM-Stereo_test1	0.33 175	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.23 195	0.36 208	0.45 429	0.58 179	0.54 226	0.60 235	0.50 173	0.38 158	0.37 249	0.60 287	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.12 150

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 546	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 527	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 211	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

model_zeroshot	0.33 175	0.18 133	0.48 333	0.39 229	0.28 355	0.45 283	0.25 124	0.63 214	0.45 197	0.61 243	0.50 173	0.51 237	0.25 114	0.45 143	0.26 151	0.16 247	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.13 193

H2IRNET	0.37 232	0.20 208	0.33 125	0.38 200	0.25 256	0.27 83	0.23 95	0.59 184	0.72 300	0.39 160	0.90 360	0.74 375	0.55 357	0.52 202	0.43 341	0.15 192	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.13 193

MyStereo07	0.32 164	0.22 284	0.34 142	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	0.72 293	0.37 149	0.37 143	0.34 116	0.32 112	0.31 199	0.59 281	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 416	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 142	0.50 188	0.29 207	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo05	0.44 310	0.21 245	0.45 284	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.93 383	1.09 509	0.76 350	0.61 221	0.51 237	0.57 366	0.73 392	0.42 336	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo04	0.44 310	0.22 284	0.44 272	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	1.00 411	1.08 507	0.62 245	0.58 215	0.55 254	0.57 366	0.71 381	0.44 357	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

AE-Stereo	0.34 181	0.21 245	0.42 249	0.48 441	0.31 421	0.48 296	0.35 292	0.61 200	0.62 246	0.32 116	0.55 203	0.52 241	0.27 142	0.47 165	0.29 207	0.13 80	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.12 150

plain	0.31 158	0.20 208	0.50 358	0.39 229	0.29 382	0.27 83	0.30 198	0.44 119	0.35 125	0.31 103	0.66 238	0.30 101	0.31 199	0.65 335	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.17 292	0.12 150

MIF-Stereo (partial)	0.31 158	0.18 133	0.37 175	0.41 301	0.31 421	0.28 104	0.23 95	0.47 128	0.42 180	0.31 103	0.63 225	0.36 148	0.35 227	0.57 246	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.14 237

UniTT-Stereo	0.27 117	0.17 106	0.37 175	0.40 267	0.27 331	0.30 132	0.28 172	0.39 81	0.31 87	0.29 92	0.46 157	0.27 82	0.25 114	0.47 165	0.34 257	0.17 290	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.14 163	0.12 150

DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 202	0.32 230	0.14 125	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

anonymousa	0.49 377	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 544	1.06 482	0.66 428	0.51 195	0.43 341	0.16 247	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

TestStereo1	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 532	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 151	0.12 47	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

SA-5K	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

DAS	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.82 432	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.93 486	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

FTStereo	0.56 440	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 556	0.66 237	0.43 182	1.09 526	3.27 599	0.70 345	0.73 465	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 500

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 153	0.20 10	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 38	0.42 191	0.26 131	0.29 11	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
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
TestStereo	0.38 247	0.31 443	0.40 218	0.45 404	0.20 100	0.40 240	0.37 329	0.66 237	0.65 269	0.53 215	0.78 288	0.47 219	0.40 270	0.55 223	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.22 412	0.13 193

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 389	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 487	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 218	0.41 332	0.19 358	0.13 303	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 394	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 543	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 358	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 415	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 133	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 437	0.90 447	1.15 472	1.26 519	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 290	0.13 303	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 409	0.27 403	0.69 461	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 473	0.99 489	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 358	0.13 303	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

HSM	0.51 400	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 514	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 290	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

StereoDRNet-Refined	0.58 454	0.32 447	0.54 389	0.46 425	0.30 399	0.96 500	0.40 385	1.00 411	0.94 444	1.12 531	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 515	0.17 290	0.13 303	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
5k_stereo	0.21 45	0.15 57	0.25 27	0.28 4	0.20 100	0.21 16	0.22 75	0.35 45	0.26 49	0.24 53	0.23 38	0.28 91	0.16 14	0.41 109	0.22 52	0.20 381	0.14 340	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

MSAF-DinoV2	1.04 548	0.38 488	1.32 564	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 545	1.52 575	1.24 536	1.05 513	1.41 524	2.98 595	1.49 577	2.74 606	2.83 599	0.22 426	0.14 340	0.20 351	0.22 449	0.32 500	0.32 512

UGAM	0.52 409	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 521	0.76 350	1.13 461	1.32 532	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 290	0.14 340	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

rvit_stereo_ft	0.33 175	0.25 367	0.47 313	0.52 498	0.32 437	0.33 178	0.47 440	0.49 135	0.50 214	0.34 125	0.41 142	0.41 181	0.32 204	0.48 176	0.34 257	0.22 426	0.14 340	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.14 237

test_sample2	0.42 293	0.22 284	0.43 260	0.33 80	0.21 133	0.58 355	0.39 374	0.95 395	0.67 275	0.63 254	0.77 277	0.69 341	0.57 366	0.61 295	0.38 315	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.16 276	0.19 350	0.18 345

test_sample1	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.34 97	0.23 195	0.58 355	0.35 292	0.99 407	0.49 210	0.62 245	0.75 267	0.69 341	0.61 392	0.58 266	0.44 357	0.18 326	0.14 340	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.17 327

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 470	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 181	0.27 403	0.45 284	0.36 153	0.25 256	0.48 296	0.30 198	0.58 179	0.90 419	0.42 175	0.36 127	0.30 101	0.29 173	0.49 181	0.30 213	0.16 247	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.18 316	0.15 261

11t1	0.36 215	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.62 384	0.29 182	0.69 265	0.43 182	0.60 235	0.53 195	0.53 245	0.48 313	0.56 233	0.40 328	0.18 326	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.17 292	0.17 327

GMStereo_Zeroshot	0.49 377	0.44 513	0.74 483	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 340	0.26 479	0.15 244	0.36 523	0.18 345

MaDis-Stereo	0.26 105	0.18 133	0.36 159	0.36 153	0.26 300	0.27 83	0.27 153	0.43 112	0.35 125	0.27 79	0.26 62	0.41 181	0.28 157	0.40 101	0.28 190	0.16 247	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.12 150

EKT-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.39 206	0.43 362	0.29 382	0.38 228	0.31 224	0.69 265	0.64 264	0.45 184	0.63 225	0.49 230	0.27 142	0.56 233	0.33 242	0.18 326	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.16 257	0.16 307

MIM_Stereo	0.38 247	0.17 106	0.53 384	0.37 170	0.24 224	0.27 83	0.24 114	0.70 280	0.54 226	0.72 329	1.00 405	0.63 304	0.29 173	0.64 328	0.38 315	0.13 80	0.14 340	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.11 103

LL-Strereo	0.57 447	0.27 403	0.68 455	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 454	0.83 400	0.78 288	1.10 497	1.18 558	1.33 550	0.49 389	0.17 290	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

BUS	0.45 320	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.70 424	0.34 268	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.65 324	0.49 317	0.64 328	0.51 401	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

IER	0.46 330	0.23 305	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.69 419	0.35 292	0.80 336	0.66 272	0.83 400	0.94 371	0.75 377	0.77 482	0.60 287	0.42 336	0.17 290	0.14 340	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

hknet	0.49 377	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

GwcNet-ADL	0.44 310	0.22 284	0.48 333	0.45 404	0.30 399	0.40 240	0.37 329	0.92 381	0.97 454	0.71 317	0.78 288	0.61 296	0.42 278	0.62 303	0.50 391	0.19 358	0.14 340	0.15 165	0.14 217	0.18 316	0.18 345

GANet-ADL	0.42 293	0.25 367	0.45 284	0.43 362	0.29 382	0.54 326	0.35 292	0.89 369	0.86 389	0.63 254	0.72 252	0.68 337	0.42 278	0.52 202	0.41 332	0.21 400	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.19 378

PFNet+	0.40 275	0.19 171	0.49 345	0.39 229	0.25 256	0.28 104	0.23 95	0.64 227	0.70 288	0.85 411	0.79 298	0.64 311	0.35 227	0.72 386	0.34 257	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.20 408	0.16 257	0.20 401

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

RALCasStereoNet	0.36 215	0.21 245	0.37 175	0.42 341	0.26 300	0.35 198	0.38 351	0.63 214	0.64 264	0.50 203	0.72 252	0.51 237	0.29 173	0.59 281	0.36 290	0.16 247	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.17 292	0.16 307

MMNet	0.55 429	0.25 367	0.61 416	0.43 362	0.34 457	1.07 521	0.39 374	0.87 362	0.91 426	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 475	0.81 429	0.76 475	0.15 192	0.14 340	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

UNet	0.54 427	0.26 386	0.66 446	0.44 381	0.40 496	0.99 507	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

cf-r	0.47 346	0.23 305	0.41 228	0.39 229	0.23 195	0.59 368	0.37 329	0.88 367	0.85 384	0.72 329	1.05 431	0.94 448	0.62 398	0.56 233	0.54 416	0.21 400	0.14 340	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.15 261

GwcNet-RSSM	0.49 377	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 437	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 340	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

RASNet	0.53 415	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 403	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 523	0.90 470	0.86 495	0.16 247	0.14 340	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

CFNet	0.51 400	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 469	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

LE_ROB	4.42 618	0.24 342	2.75 599	0.42 341	0.23 195	1.57 572	0.90 570	1.71 589	17.88 662	16.56 639	4.88 620	5.17 617	18.85 664	1.63 572	14.62 629	0.17 290	0.14 340	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 112	0.31 87	0.29 92	0.26 62	0.35 137	0.26 131	0.40 101	0.37 306	0.21 400	0.15 371	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 431	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 247	0.15 371	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 218	0.39 321	0.22 426	0.15 371	0.35 533	0.16 276	0.28 475	0.21 419

test_sample4	0.47 346	0.26 386	0.50 358	0.35 133	0.22 153	0.69 419	0.38 351	1.15 480	0.81 361	0.78 360	0.82 312	0.62 302	0.53 339	0.63 314	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.21 393	0.19 383	0.21 390	0.19 378

test_sample3	0.46 330	0.25 367	0.50 358	0.35 133	0.23 195	0.69 419	0.37 329	1.15 480	0.81 361	0.75 343	0.79 298	0.66 329	0.49 317	0.63 314	0.46 376	0.21 400	0.15 371	0.20 351	0.19 383	0.21 390	0.19 378

SMFormer	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

tta	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

mmm	0.44 310	0.27 403	0.46 301	0.38 200	0.24 224	0.61 376	0.35 292	0.94 388	0.53 222	0.72 329	1.05 431	0.63 304	0.50 328	0.57 246	0.45 366	0.18 326	0.15 371	0.23 430	0.20 408	0.20 366	0.18 345

mmx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

xxx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

CFNet_ucs	0.50 393	0.24 342	0.55 394	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 437	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 371	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

CBFPSM	0.59 461	0.22 284	1.31 562	0.38 200	0.27 331	1.12 533	0.65 518	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 541	0.87 511	0.67 354	0.76 475	0.16 247	0.15 371	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

CroCo-Stereo Lap2	0.28 124	0.24 342	0.39 206	0.50 470	0.29 382	0.20 10	0.31 224	0.49 135	0.38 156	0.24 53	0.27 68	0.46 216	0.31 199	0.39 93	0.30 213	0.14 125	0.15 371	0.16 193	0.13 186	0.16 257	0.15 261

x	0.39 263	0.24 342	0.41 228	0.34 97	0.23 195	0.52 312	0.32 245	0.86 355	0.52 219	0.57 227	0.70 249	0.59 285	0.50 328	0.49 181	0.46 376	0.17 290	0.15 371	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.16 307

psmg	0.49 377	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.15 371	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

UDGNet	0.48 358	0.77 571	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 431	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 525	0.15 371	0.66 584	0.19 383	0.36 523	0.21 419

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 394	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 491	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 371	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

RAFT	0.45 320	0.22 284	0.45 284	0.47 434	0.26 300	0.54 326	0.47 440	0.66 237	0.58 241	0.80 366	0.82 312	0.94 448	0.57 366	0.75 405	0.34 257	0.17 290	0.15 371	0.22 408	0.20 408	0.16 257	0.12 150

LMCR-Stereo	0.53 415	0.30 438	0.53 384	0.58 534	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 358	0.15 371	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

222	1.18 566	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 153	0.79 457	0.37 329	1.31 540	0.89 416	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 628	0.20 381	0.15 371	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

test_xeample	1.01 543	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 133	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 625	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

ACVNet	0.46 330	0.23 305	0.36 159	0.39 229	0.28 355	0.58 355	0.40 385	0.87 362	0.80 353	0.64 264	0.96 384	0.79 393	0.60 386	0.63 314	0.67 455	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.18 316	0.15 261

acv_ft	0.51 400	0.23 305	0.56 400	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 481	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

GANet-RSSM	0.47 346	0.21 245	0.37 175	0.38 200	0.25 256	0.58 355	0.36 314	1.07 443	0.78 342	0.68 295	1.01 408	0.86 417	0.67 431	0.62 303	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.17 327

PSMNet-RSSM	0.48 358	0.22 284	0.38 187	0.42 341	0.25 256	0.50 304	0.37 329	1.10 453	0.77 332	0.70 310	1.06 437	0.84 410	0.64 415	0.62 303	0.47 383	0.23 443	0.15 371	0.23 430	0.25 490	0.20 366	0.19 378

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

SuperB	1.04 548	0.37 478	4.81 612	0.43 362	0.31 421	0.99 507	0.46 433	1.02 423	2.09 590	1.09 526	1.09 447	0.75 377	0.81 494	1.06 510	1.76 575	0.19 358	0.15 371	0.17 233	0.15 244	2.82 621	0.26 466

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

NVstereo2D	0.60 464	0.30 438	0.75 487	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 520	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 525	0.15 371	0.28 501	0.20 408	0.40 535	0.36 531

DISCO	0.70 486	0.26 386	0.68 455	0.44 381	0.31 421	1.14 535	0.51 474	1.23 517	1.23 534	0.81 379	1.05 431	1.50 557	0.85 506	1.82 581	1.03 536	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 18	0.26 62	0.17 4	0.17 21	0.24 1	0.21 33	0.17 290	0.16 403	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.52 409	0.30 438	0.56 400	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 501	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

rvit_stereo_0081	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0082	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

test_sample6	0.49 377	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 153	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

test_sample5	0.47 346	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.77 356	0.94 371	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

DualNet	0.48 358	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.80 366	1.03 421	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 153	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 504	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 275	0.26 386	0.44 272	0.36 153	0.22 153	0.46 288	0.36 314	0.85 351	0.54 226	0.56 224	0.69 246	0.65 324	0.53 339	0.55 223	0.45 366	0.17 290	0.16 403	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

ADLNet2	0.55 429	0.25 367	0.65 440	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 450	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 381	0.16 403	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

GEStereo_RVC	0.55 429	0.29 429	0.63 429	0.49 456	0.31 421	0.70 424	0.54 486	1.22 512	0.92 431	0.82 388	0.85 333	0.85 412	0.63 404	0.90 470	0.65 449	0.24 455	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.21 390	0.22 437

TANstereo	0.30 152	0.15 57	0.31 96	0.30 16	0.17 25	0.55 331	0.23 95	0.44 119	0.55 231	0.59 231	0.68 245	0.37 150	0.26 131	0.35 64	0.27 169	0.15 192	0.16 403	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.14 237

ADLNet	0.55 429	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 489	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 404	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 403	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

HCRNet	0.44 310	0.34 460	0.41 228	0.53 508	0.26 300	0.53 320	0.29 182	0.83 345	0.63 257	0.71 317	0.81 308	0.77 389	0.50 328	0.66 343	0.36 290	0.24 455	0.16 403	0.24 447	0.20 408	0.21 390	0.18 345

xxxx	1.01 543	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 133	0.82 473	0.36 314	1.32 541	0.88 403	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 624	0.20 381	0.16 403	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

DMCA	0.45 320	0.26 386	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.51 308	0.34 268	0.93 383	0.68 280	0.75 343	0.83 318	0.79 393	0.53 339	0.51 195	0.54 416	0.21 400	0.16 403	0.21 393	0.16 276	0.19 350	0.21 419

ADCRef	0.80 509	0.43 508	1.32 564	0.50 470	0.45 526	1.07 521	0.51 474	1.07 443	0.98 458	1.17 536	1.42 526	0.87 423	0.91 518	0.85 452	3.19 601	0.18 326	0.16 403	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

ADCP+	1.06 553	0.35 466	1.51 579	0.49 456	0.51 546	1.45 565	0.55 490	1.25 528	1.03 481	1.16 535	1.15 472	1.10 497	1.07 548	1.56 566	6.75 620	0.19 358	0.16 403	0.23 430	0.21 431	0.28 475	0.21 419

RYNet	0.72 494	0.35 466	0.64 434	0.53 508	0.67 571	1.31 554	0.67 522	1.20 502	1.18 525	1.05 513	0.87 344	1.27 521	0.93 528	0.93 486	1.27 559	0.22 426	0.16 403	0.26 479	0.23 465	0.40 535	0.39 544

G2L-Stereo	0.49 377	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 381	0.17 423	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

rvit_stereo_0081_aga	0.31 158	0.28 417	0.44 272	0.42 341	0.29 382	0.34 189	0.31 224	0.44 119	0.40 168	0.39 160	0.44 149	0.40 175	0.32 204	0.42 120	0.29 207	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ACV-stereo	0.62 467	0.34 460	1.00 526	0.43 362	0.31 421	1.20 545	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 581	1.03 543	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

ITSA-stereo	0.53 415	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 536	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 423	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

rvit_stereo_0080	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

1111x	0.55 429	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 463	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 542	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

whm_eth	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

gwcnet-sp	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

scenet	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

ToySt	0.49 377	0.27 403	0.75 487	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 247	0.17 423	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

ssnet	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

CSP-Net	0.56 440	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 547	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 475	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 423	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 211	0.54 416	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 447	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 547	1.03 427	1.01 473	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 497	0.17 423	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 415	0.32 447	0.64 434	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 403	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 423	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
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	0.49 377	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 423	0.27 493	0.27 511	0.25 452	0.23 444

DRN-Test	0.66 474	0.32 447	0.66 446	0.50 470	0.39 491	1.15 537	0.61 510	1.49 568	1.01 473	1.12 531	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 521	0.23 443	0.17 423	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

iinet-f	0.67 479	0.26 386	2.15 592	0.39 229	0.31 421	1.19 544	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 505	0.71 381	1.21 554	0.20 381	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

GLC_STEREO	0.29 135	0.19 171	0.27 52	0.44 381	0.19 65	0.31 153	0.26 137	0.47 128	0.43 182	0.37 143	0.47 163	0.41 181	0.23 95	0.50 188	0.34 257	0.14 125	0.18 440	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.13 193

AACVNet	0.50 393	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

PSMNet-ADL	0.48 358	0.27 403	0.40 218	0.48 441	0.30 399	0.68 417	0.37 329	0.90 374	0.80 353	0.61 243	0.80 301	0.92 444	0.62 398	0.72 386	0.63 444	0.23 443	0.18 440	0.18 281	0.20 408	0.22 412	0.20 401

delet	0.55 429	0.24 342	0.55 394	0.44 381	0.33 448	1.07 521	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 326	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

aanetorigin	0.83 521	0.56 547	1.87 587	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 520	0.70 280	1.00 469	2.42 599	2.02 571	1.31 527	1.18 558	0.93 486	1.13 550	0.20 381	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 471	0.30 500

EDNetEfficientorigin	9.93 626	1.15 592	175.16 675	0.48 441	0.36 469	1.04 518	0.68 527	1.24 524	2.69 603	3.17 613	2.50 583	2.30 585	2.07 600	1.76 578	2.21 589	0.20 381	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 562	0.50 577

EDNetEfficient	1.46 581	0.80 573	6.12 639	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 559	0.90 374	2.77 604	3.50 616	1.96 568	1.66 567	2.03 599	1.26 542	4.18 610	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 541	0.39 544

ac_64	0.52 409	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

DMCA-RVC	0.51 400	0.30 438	0.59 409	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 468	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 518	0.23 465	0.26 459	0.19 378

FADNet-RVC-Resample	0.56 440	0.33 455	1.16 542	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 437	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

FADNet_RVC	0.55 429	0.37 478	1.17 547	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 403	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 494	0.28 483

DispFullNet	1.60 586	2.63 623	2.75 599	2.56 618	1.79 609	1.24 550	0.47 440	1.37 553	1.45 564	1.87 582	1.50 539	1.55 562	2.46 603	2.04 591	1.04 539	0.59 583	0.18 440	2.32 615	0.68 594	2.29 614	1.14 607

PWC_ROB	0.87 525	0.52 540	1.28 558	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 551	1.46 565	1.61 570	2.59 588	1.16 512	1.01 542	1.34 552	1.40 566	0.25 466	0.18 440	0.28 501	0.20 408	0.29 479	0.28 483

z-mn7	1.00 542	0.50 529	1.70 583	0.53 508	0.36 469	1.75 582	0.71 543	1.22 512	2.28 595	0.96 476	2.54 584	1.42 548	0.95 532	2.19 597	1.54 568	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 471	0.25 460

w-ln-seven-2	0.76 499	0.43 508	2.32 594	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 518	1.11 459	1.12 515	1.19 540	1.28 499	1.09 493	0.99 538	1.07 513	0.87 501	0.20 381	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 37	0.25 256	0.24 43	0.13 1	0.35 45	0.41 172	0.25 60	0.36 127	0.30 101	0.25 114	0.30 21	0.26 151	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.49 377	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 530	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 381	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 500

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 95	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 74	0.21 70	0.49 181	0.24 102	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 499	0.40 500	1.34 566	0.50 470	0.40 496	1.44 564	0.83 559	1.15 480	1.16 521	1.25 550	1.20 486	1.13 507	0.81 494	1.16 527	1.00 534	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 475	0.26 466

CRFU-Net	0.57 447	0.27 403	0.57 404	0.46 425	0.30 399	1.20 545	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 494	0.98 398	1.06 482	0.79 489	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

AASNet	0.53 415	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 569	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

RTSC	0.87 525	0.48 521	1.23 554	0.52 498	0.37 476	1.13 534	0.50 459	1.34 545	1.79 583	1.51 564	1.24 492	1.12 501	0.81 494	1.62 570	2.16 588	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 488	0.31 508

ADCL	1.04 548	0.38 488	1.35 567	0.50 470	0.39 491	1.61 574	0.89 567	1.29 535	1.39 558	1.29 552	1.50 539	1.24 517	1.24 563	1.37 558	4.87 613	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 479	0.27 476

CVANet_RVC	0.57 447	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 437	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 504	0.19 454	0.27 493	0.25 490	0.31 494	0.21 419

StereoDRNet	0.64 470	0.33 455	0.68 455	0.51 486	0.43 515	1.03 514	0.53 482	1.47 565	0.99 463	1.10 528	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 505	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 471	0.19 378

rvit_stereo_0083	0.34 181	0.24 342	0.50 358	0.44 381	0.27 331	0.34 189	0.35 292	0.45 123	0.62 246	0.37 143	0.47 163	0.42 191	0.35 227	0.40 101	0.36 290	0.22 426	0.20 466	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.14 237

DualNet (step1)	0.57 447	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 559	0.20 466	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

test_sample7	0.52 409	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 493	0.26 504	0.27 471	0.24 452

NINENet	0.50 393	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 403	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

RAFT + AFF	0.53 415	0.29 429	0.75 487	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 426	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 290	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

UPFNet	0.53 415	0.24 342	0.51 371	0.45 404	0.38 485	0.84 479	0.49 454	0.99 407	0.75 317	0.87 426	0.88 352	0.86 417	0.64 415	0.80 426	0.71 467	0.20 381	0.20 466	0.20 351	0.20 408	0.19 350	0.15 261

HGLStereo	0.56 440	0.28 417	0.57 404	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 498	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

hitnet-ft	0.55 429	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 419	0.82 388	1.01 408	1.13 507	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 497	0.20 466	0.28 501	0.22 449	0.29 479	0.26 466

DLCB_ROB	0.58 454	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 431	1.04 511	1.14 466	1.21 514	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 381	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

PSMNet_ROB	0.64 470	0.37 478	0.65 440	0.56 526	0.42 509	0.97 502	0.83 559	1.21 504	0.92 431	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 519	0.29 504	0.20 466	0.31 518	0.31 533	0.26 459	0.23 444

zh-mn7	1.08 557	0.65 560	4.00 608	0.52 498	0.38 485	1.16 540	0.62 512	1.15 480	1.77 582	1.74 578	2.31 575	1.17 513	0.91 518	2.10 592	1.77 576	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

w-ln-seven	0.96 538	0.48 521	2.41 596	0.54 515	0.50 542	1.41 560	0.70 537	1.67 586	1.81 584	1.49 561	1.50 539	1.26 519	0.87 511	1.15 525	1.80 580	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 494	0.26 466

ttt	0.51 400	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 491	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

WZ-Net	1.19 567	0.59 551	4.07 609	0.62 551	0.51 546	1.34 555	1.31 599	1.32 541	1.74 581	1.53 566	1.65 549	1.74 570	1.28 567	2.25 599	2.01 585	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 535	0.39 544

SACVNet	0.58 454	0.34 460	0.55 394	0.55 523	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 502	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 479	0.36 531

pcwnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.84 504	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 531	0.99 489	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 479	0.29 491

DSFCA	0.55 429	0.25 367	0.62 419	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 517	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

ETE_ROB	0.70 486	0.49 525	0.73 478	0.56 526	0.36 469	0.79 457	0.87 566	1.14 476	0.93 437	1.19 540	1.18 481	1.39 544	0.82 498	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 518	0.26 504	0.33 507	0.34 524

GASNet	0.67 479	0.72 565	0.96 521	0.70 571	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 481	0.94 468	0.82 312	0.93 446	0.83 503	1.33 550	0.80 482	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.28 517	0.44 546	0.24 452

ssnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.56 400	0.43 362	0.29 382	0.95 497	0.59 503	1.13 467	0.99 463	0.93 465	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 521	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

Wz-Net-LNSev	0.71 490	0.51 533	1.36 571	0.50 470	0.41 503	1.15 537	0.69 532	1.21 504	1.07 504	1.02 502	1.12 454	1.08 489	0.87 511	0.89 468	0.89 515	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 461	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 103	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

RTS	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 599	1.40 603	1.39 555	2.26 593	1.89 583	2.56 585	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 608	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RTSA	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 599	1.40 603	1.39 555	2.26 593	1.89 583	2.56 585	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 608	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

MDST_ROB	0.91 533	0.27 403	0.85 505	0.63 552	0.41 503	2.53 593	0.71 543	1.60 580	1.13 516	2.83 606	1.73 555	0.97 455	0.69 441	1.61 569	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 524	0.28 517	0.25 452	0.24 452

PDISCO_ROB	0.91 533	0.48 521	1.06 531	0.99 584	0.97 587	1.67 579	0.63 513	1.64 584	1.59 574	1.06 517	1.18 481	1.31 527	0.79 489	1.55 564	0.97 527	0.49 572	0.22 484	0.45 561	0.40 559	0.45 550	0.37 536

LALA_ROB	0.74 497	0.43 508	0.69 461	0.54 515	0.40 496	1.01 509	0.95 573	1.21 504	1.07 504	1.22 546	1.12 454	1.56 563	0.79 489	1.04 509	0.86 495	0.33 533	0.22 484	0.35 533	0.30 525	0.35 518	0.31 508

PWCDC_ROB	0.89 529	0.49 525	0.80 501	0.74 575	0.40 496	1.03 514	0.39 374	1.33 543	2.35 599	1.02 502	3.77 606	0.81 404	0.92 523	1.20 532	0.90 517	0.34 539	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 513	0.29 491

NLCSM	0.82 513	0.52 540	1.19 549	0.58 534	0.73 577	0.92 492	0.78 553	1.75 590	0.87 398	0.92 460	1.86 564	1.40 546	0.74 467	1.52 562	1.09 543	0.27 486	0.23 494	0.26 479	0.30 525	0.26 459	0.28 483

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 465	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 525	0.23 494	0.35 533	0.25 490	0.30 488	0.25 460

coex-ft	6.43 623	1.51 604	87.33 674	0.49 456	0.38 485	1.34 555	1.21 591	1.16 487	8.09 622	12.12 631	2.79 592	2.77 594	3.31 615	1.16 527	3.15 600	0.24 455	0.23 494	0.27 493	0.24 481	0.45 550	0.37 536

fast-acv-ft	0.64 470	0.30 438	0.73 478	0.45 404	0.34 457	1.17 541	0.49 454	0.86 355	0.98 458	1.02 502	1.36 513	1.29 524	0.85 506	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

Wz-Net-SNSev	0.91 533	0.73 566	2.13 591	0.56 526	0.45 526	0.95 497	1.13 586	1.34 545	1.24 536	1.02 502	1.30 506	1.46 551	0.86 508	1.81 580	1.50 567	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 500	0.29 491

dad	0.58 454	0.50 529	0.64 434	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 542	1.01 499	1.17 479	1.15 511	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 544	0.23 494	0.37 543	0.21 431	0.29 479	0.20 401

STTStereo	0.55 429	0.37 478	0.76 492	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 489	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 539	0.24 442	0.23 444

DANet	0.71 490	0.45 517	0.91 517	0.59 539	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 544	1.22 487	1.33 535	0.88 515	1.16 527	1.24 555	0.27 486	0.23 494	0.31 518	0.25 490	0.35 518	0.32 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 415	0.34 460	0.59 409	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 504	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

StereoVision	0.42 293	0.28 417	0.45 284	0.49 456	0.28 355	0.38 228	0.38 351	0.72 293	0.62 246	0.44 181	1.14 466	0.54 249	0.39 264	0.56 233	0.34 257	0.21 400	0.24 503	0.25 460	0.24 481	0.26 459	0.16 307

SQANet	0.82 513	0.74 567	0.67 450	1.13 591	0.98 589	1.11 529	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 584	0.24 503	1.03 594	0.35 547	1.18 596	0.58 583

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 510	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 503	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

GwcNet	0.69 484	0.36 471	1.10 536	0.51 486	0.42 509	1.08 525	0.50 459	1.21 504	1.16 521	1.00 494	1.37 516	1.06 482	0.79 489	0.92 480	0.94 521	0.25 466	0.24 503	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

AF-Net	0.81 512	0.39 495	0.68 455	0.64 553	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 582	1.31 551	0.96 476	2.02 571	1.46 551	1.26 566	1.11 522	0.99 531	0.32 525	0.24 503	0.39 548	0.27 511	0.30 488	0.25 460

XQC	0.89 529	0.65 560	1.31 562	0.67 564	0.52 550	1.22 547	0.68 527	1.26 530	1.52 568	1.14 534	1.11 450	1.28 523	1.04 545	1.40 560	1.77 576	0.38 552	0.24 503	0.37 543	0.31 533	0.53 567	0.47 570

ADCMid	1.14 561	0.52 540	2.23 593	0.53 508	0.43 515	1.07 521	0.75 549	1.23 517	1.05 491	2.15 592	1.44 532	1.50 557	1.43 574	1.56 566	5.01 614	0.26 476	0.24 503	0.29 509	0.31 533	0.37 528	0.33 517

SANet	1.07 555	0.41 504	1.06 531	0.48 441	0.30 399	1.41 560	0.94 572	1.42 560	3.36 610	1.58 567	2.43 581	2.33 587	1.70 588	1.34 552	1.07 541	0.28 497	0.24 503	0.26 479	0.23 465	0.34 513	0.30 500

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 478	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 511	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

psm_up	0.55 429	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 529	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 511	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

FADNet-RVC	0.60 464	0.53 544	1.14 541	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 511	0.28 501	0.28 517	0.31 494	0.31 508

Nwc_Net	0.78 505	0.38 488	0.73 478	0.60 545	0.55 556	1.05 519	0.55 490	1.67 586	1.05 491	0.88 436	1.86 564	1.40 546	1.09 549	1.10 520	0.87 501	0.30 511	0.25 511	0.36 538	0.38 552	0.29 479	0.29 491

STTRV1_RVC	0.82 513	0.59 551	1.16 542	0.67 564	0.81 578	1.11 529	0.63 513	1.30 538	1.11 511	0.98 486	1.33 510	1.08 489	0.95 532	1.26 542	0.87 501	0.55 582	0.25 511	0.43 557	0.39 556	0.58 576	0.40 547

DPSNet	0.99 541	0.42 506	1.88 588	0.53 508	0.41 503	1.59 573	1.26 595	2.21 599	1.43 561	1.10 528	1.11 450	1.46 551	1.95 597	1.34 552	1.26 557	0.34 539	0.25 511	0.25 460	0.21 431	0.46 553	0.37 536

XPNet_ROB	0.70 486	0.35 466	0.68 455	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 565	1.16 487	0.94 444	1.33 555	1.15 472	1.38 543	0.83 503	1.03 507	0.90 517	0.32 525	0.25 511	0.26 479	0.24 481	0.31 494	0.28 483

zh-sn7	1.09 558	0.75 568	3.23 602	0.57 532	0.42 509	1.11 529	0.89 567	1.19 497	1.27 546	1.41 559	1.98 569	1.25 518	1.47 576	1.99 589	2.62 596	0.26 476	0.26 518	0.26 479	0.27 511	0.35 518	0.30 500

TCMNet	0.66 474	0.39 495	0.98 524	0.59 539	0.61 567	0.96 500	0.55 490	1.05 435	0.90 419	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 535	0.26 476	0.26 518	0.31 518	0.28 517	0.32 500	0.29 491

ISRNet	0.56 440	0.24 342	0.66 446	0.56 526	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 520	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 544	0.26 518	0.36 538	0.33 542	0.30 488	0.42 552

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 434	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 218	0.36 290	0.27 486	0.26 518	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 470	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 497	0.26 518	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

SHD	0.93 536	0.50 529	1.18 548	0.59 539	0.46 533	0.97 502	0.48 448	1.70 588	2.15 591	1.58 567	1.37 516	1.42 548	1.19 560	1.31 548	1.60 570	0.31 514	0.26 518	0.32 524	0.33 542	0.40 535	0.42 552

GANet	0.70 486	0.37 478	0.55 394	0.51 486	0.34 457	0.94 494	0.96 574	1.08 447	0.94 444	1.04 511	1.98 569	1.13 507	0.88 515	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 518	0.27 493	0.22 449	0.31 494	0.22 437

PS-NSSS	0.58 454	0.44 513	0.62 419	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 514	0.26 518	0.40 551	0.27 511	0.33 507	0.26 466

NCCL2	0.72 494	0.41 504	0.65 440	0.64 553	0.44 522	0.98 506	1.20 589	1.11 459	1.00 469	0.98 486	0.96 384	1.49 556	0.87 511	0.90 470	0.79 480	0.31 514	0.26 518	0.39 548	0.39 556	0.32 500	0.32 512

PSMNet-RUCA	0.76 499	0.75 568	1.08 535	1.01 587	0.90 581	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 481	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 580	0.27 527	0.76 586	0.46 570	0.66 581	0.47 570

rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 497	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 504	0.27 527	0.29 509	0.28 517	0.21 390	0.20 401

Syn2CoEx	0.71 490	0.51 533	0.95 519	0.64 553	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 566	1.13 516	0.93 465	1.35 512	1.02 472	0.99 538	0.92 480	0.80 482	0.30 511	0.27 527	0.28 501	0.24 481	0.23 429	0.24 452

SGM_RVC	0.97 539	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 153	1.55 570	0.73 547	1.51 572	1.25 542	2.25 596	1.92 566	2.58 591	1.56 581	2.02 590	1.19 553	0.27 486	0.27 527	0.27 493	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 490	0.37 478	0.89 514	0.56 526	0.45 526	1.18 543	0.68 527	1.41 559	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 494	1.10 520	1.17 551	0.26 476	0.28 531	0.32 524	0.31 533	0.29 479	0.30 500

FAT-Stereo	0.73 496	0.33 455	0.75 487	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 551	1.30 550	1.03 510	1.40 522	1.59 566	1.15 554	0.87 459	0.86 495	0.28 497	0.28 531	0.28 501	0.23 465	0.28 475	0.38 542

DeepPrunerF	0.89 529	0.52 540	3.43 604	0.68 568	0.81 578	0.72 436	0.72 545	1.22 512	1.99 589	0.93 465	1.01 408	0.87 423	0.86 508	1.08 516	0.95 524	0.34 539	0.28 531	0.43 557	0.39 556	0.30 488	0.32 512

AnyNet_C32	1.16 565	0.62 558	2.40 595	0.57 532	0.55 556	1.41 560	1.34 600	1.18 495	1.24 536	1.49 561	1.42 526	1.39 544	1.20 562	1.55 564	4.82 612	0.29 504	0.28 531	0.29 509	0.34 544	0.38 532	0.42 552

ADCPNet	1.03 547	0.48 521	2.70 598	0.54 515	0.42 509	1.40 558	0.75 549	1.13 467	1.07 504	1.22 546	1.42 526	1.68 568	1.09 549	1.36 557	3.45 605	0.30 511	0.28 531	0.29 509	0.32 539	0.37 528	0.35 529

rvit_105_1	0.54 427	0.40 500	0.76 492	0.58 534	0.37 476	0.59 368	0.68 527	0.70 280	0.94 444	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 525	0.29 536	0.31 518	0.34 544	0.23 429	0.20 401

DGSMNet	0.76 499	0.55 546	1.29 560	0.58 534	0.62 568	0.94 494	0.70 537	1.26 530	1.11 511	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 539	0.29 536	0.41 555	0.40 559	0.57 573	0.55 582

G-Net	0.95 537	0.46 519	1.04 529	0.64 553	0.48 538	2.12 589	0.64 517	1.01 420	0.87 398	1.75 579	2.82 595	1.30 526	1.64 587	1.06 510	0.96 526	0.36 548	0.29 536	0.35 533	0.25 490	0.45 550	0.42 552

stereogan	0.80 509	0.31 443	0.71 470	0.59 539	0.50 542	1.72 581	0.48 448	1.35 548	1.37 555	1.00 494	1.46 537	1.56 563	0.95 532	1.29 546	0.84 490	0.28 497	0.29 536	0.29 509	0.25 490	0.38 532	0.38 542

FINET	0.67 479	0.42 506	1.00 526	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 567	1.08 447	1.50 567	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 548	0.30 540	0.26 479	0.24 481	0.35 518	0.33 517

FADNet	0.61 466	0.51 533	1.10 536	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 491	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 504	0.30 540	0.27 493	0.30 525	0.46 553	0.35 529

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 479	0.81 574	0.73 478	0.53 508	0.37 476	1.40 558	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 554	0.30 540	0.57 580	0.31 533	0.53 567	0.30 500

RP	0.76 499	0.36 471	0.63 429	0.66 561	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 533	0.97 481	1.65 549	1.43 550	1.32 568	1.01 500	0.84 490	0.33 533	0.30 540	0.36 538	0.30 525	0.34 513	0.34 524

RGC	0.79 508	0.59 551	0.71 470	0.65 558	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 491	1.07 520	1.45 535	1.47 554	1.03 543	1.21 536	0.88 505	0.32 525	0.30 540	0.48 570	0.40 559	0.37 528	0.37 536

NCC-stereo	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517

Abc-Net	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 484	0.44 513	0.69 461	0.51 486	0.33 448	0.97 502	1.06 581	1.22 512	1.19 527	1.24 549	0.96 384	1.08 489	0.78 487	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 540	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

CBMV	0.64 470	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 509	0.77 551	1.13 467	1.09 509	1.17 536	1.22 487	1.04 476	0.75 472	0.88 462	0.63 444	0.28 497	0.30 540	0.34 531	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 538	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 549	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 538	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 549	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

Wz-Net-TNSev	1.14 561	1.06 591	4.32 611	0.49 456	0.42 509	1.51 568	1.11 585	1.48 566	1.40 560	1.22 546	1.26 496	1.58 565	1.43 574	1.76 578	1.70 572	0.32 525	0.31 549	0.26 479	0.30 525	0.41 541	0.41 551

S-Stereo	0.74 497	0.35 466	0.96 521	0.56 526	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 577	0.96 476	1.41 524	1.12 501	0.94 529	0.80 426	1.04 539	0.26 476	0.31 549	0.28 501	0.25 490	0.32 500	0.47 570

CSAN	0.83 521	0.49 525	0.77 497	0.60 545	0.41 503	1.14 535	1.06 581	1.19 497	1.46 565	1.32 553	1.43 529	1.37 542	1.19 560	1.27 545	0.86 495	0.39 554	0.31 549	0.36 538	0.37 549	0.35 518	0.34 524

UDG	0.88 527	0.82 577	0.67 450	1.00 586	0.96 586	1.02 511	0.57 499	1.13 467	0.99 463	0.90 447	0.97 397	1.31 527	0.99 538	0.85 452	0.84 490	0.54 581	0.32 554	1.77 603	0.40 559	0.94 589	0.66 585

psmorigin	0.82 513	0.51 533	2.09 590	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 403	1.45 560	1.43 529	1.50 557	1.06 546	1.22 538	0.97 527	0.31 514	0.32 554	0.27 493	0.27 511	0.33 507	0.42 552

edge stereo	0.76 499	0.38 488	0.74 483	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 498	1.28 551	1.38 521	1.81 571	1.11 551	1.08 516	0.85 494	0.33 533	0.32 554	0.41 555	0.28 517	0.32 500	0.36 531

ADCS	1.51 583	0.61 555	3.42 603	0.59 539	0.51 546	1.27 552	1.08 584	1.59 579	1.81 584	1.91 586	1.66 551	1.51 560	1.42 573	1.94 587	8.60 622	0.33 533	0.32 554	0.33 529	0.36 548	0.44 546	0.42 552

AnyNet_C01	1.56 584	1.05 590	7.45 641	0.64 553	0.54 554	1.99 587	1.38 602	1.43 562	1.36 553	1.63 573	1.92 566	1.84 573	1.33 569	2.40 601	4.03 607	0.33 533	0.32 554	0.32 524	0.34 544	0.44 546	0.45 563

FBW_ROB	0.88 527	0.50 529	0.85 505	0.55 523	0.40 496	1.17 541	0.78 553	1.50 569	1.37 555	1.33 555	1.27 497	1.48 555	1.00 541	2.57 605	0.98 530	0.25 466	0.32 554	0.45 561	0.30 525	0.34 513	0.28 483

SGM-ForestM	4.04 615	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 622	1.45 607	3.84 617	4.24 617	8.19 629	6.76 626	19.00 643	9.08 625	10.74 629	6.62 619	0.31 514	0.33 560	0.32 524	0.32 539	0.29 479	0.29 491

SGM-Forest	0.62 467	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 511	0.55 490	1.09 451	1.05 491	1.06 517	1.18 481	1.10 497	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 514	0.33 560	0.33 529	0.30 525	0.30 488	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 513	0.96 585	0.85 505	0.58 534	0.45 526	1.27 552	0.70 537	1.17 492	1.02 476	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 482	1.06 510	0.69 459	0.46 566	0.34 562	1.71 602	0.38 552	0.59 577	0.36 531

WCMA_ROB	1.14 561	0.36 471	0.76 492	0.49 456	0.44 522	1.23 549	0.67 522	1.11 459	1.23 534	2.84 607	3.95 612	3.28 602	1.83 593	1.25 541	0.99 531	0.44 563	0.34 562	0.34 531	0.37 549	0.41 541	0.40 547

ACVNet-4b	1.35 576	1.31 597	1.10 536	1.90 607	1.59 601	1.92 585	0.77 551	1.52 575	1.62 578	1.05 513	1.60 548	2.11 582	0.94 529	1.64 573	0.77 479	1.30 606	0.35 564	2.03 610	0.67 593	1.88 608	0.84 592

MeshStereo	1.34 574	0.43 508	0.54 389	0.44 381	0.34 457	1.66 577	0.60 505	1.94 593	1.37 555	4.47 620	3.25 597	4.71 612	1.94 596	1.92 585	1.17 551	0.35 544	0.35 564	0.37 543	0.31 533	0.32 500	0.32 512
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
PVD	1.28 573	0.67 563	1.28 558	0.74 575	0.62 568	1.50 567	0.84 562	1.99 595	2.96 605	2.18 593	2.36 580	1.85 575	1.95 597	1.92 585	1.94 583	0.39 554	0.36 566	0.49 573	0.37 549	0.51 562	0.64 584

MFN_U_SF_RVC	1.09 558	0.59 551	1.97 589	0.67 564	0.44 522	1.93 586	0.60 505	1.85 592	1.36 553	1.61 570	1.54 544	1.95 579	1.37 570	1.64 573	1.73 573	0.40 558	0.37 567	0.45 561	0.48 578	0.44 546	0.44 559

CBMV_ROB	0.59 461	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 458	0.94 468	1.25 494	0.81 404	0.78 487	0.87 459	0.50 391	0.36 548	0.37 567	0.43 557	0.40 559	0.33 507	0.30 500

HBP-ISP	0.59 461	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 469	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 544	0.38 569	0.47 565	0.41 564	0.38 532	0.31 508

DDUNet	1.06 553	2.56 622	0.68 455	1.21 593	1.26 598	1.03 514	0.69 532	1.11 459	0.94 444	0.96 476	1.22 487	1.27 521	0.82 498	0.93 486	0.72 469	0.84 592	0.38 569	1.99 606	0.60 590	1.10 595	0.85 593

BEATNet-Init1	15.13 631	0.82 577	50.86 672	0.72 574	0.53 551	38.10 643	7.03 628	11.83 656	14.25 656	29.78 672	30.17 672	48.21 676	22.64 666	26.78 646	18.11 641	0.42 562	0.38 569	0.47 565	0.46 570	0.51 562	0.48 573

NOSS_ROB	0.57 447	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 507	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 552	0.38 569	0.44 560	0.42 568	0.37 528	0.34 524

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 546	0.57 549	1.51 579	0.67 564	0.50 542	2.57 594	1.66 610	1.20 502	1.43 561	1.38 557	1.57 546	1.33 535	0.92 523	1.64 573	0.88 505	0.37 551	0.39 573	0.46 564	0.60 590	0.41 541	0.40 547

GANetREF_RVC	0.80 509	0.75 568	0.86 510	0.66 561	0.42 509	1.15 537	0.98 575	1.14 476	1.19 527	1.01 499	1.02 417	1.10 497	0.90 517	1.15 525	0.76 475	0.48 570	0.39 573	0.57 580	0.38 552	0.63 579	0.46 565
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 574	0.87 579	1.76 585	0.86 579	0.56 559	4.29 615	1.79 615	1.50 569	1.98 588	1.61 570	1.85 563	1.84 573	1.41 572	1.89 583	1.36 562	0.48 570	0.40 575	0.56 579	0.57 588	0.69 582	0.48 573

PA-Net	0.67 479	0.43 508	0.83 503	0.50 470	0.53 551	0.94 494	0.68 527	1.10 453	1.14 519	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 482	1.02 505	0.88 505	0.24 455	0.41 576	0.29 509	0.44 569	0.26 459	0.34 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 568	0.49 525	0.62 419	0.59 539	0.50 542	1.62 576	0.67 522	1.23 517	1.24 536	2.45 600	3.77 606	3.09 599	2.98 613	1.32 549	0.81 485	0.45 564	0.41 576	0.49 573	0.51 585	0.47 556	0.44 559

FSD	0.48 358	0.47 520	0.53 384	0.54 515	0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 195	0.49 389	0.45 564	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.46 553	0.45 563

FC-DCNN v2	1.65 589	0.51 533	0.65 440	0.61 547	0.49 540	1.61 574	0.70 537	1.75 590	1.56 573	4.74 624	4.91 621	6.46 623	3.31 615	1.91 584	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

ccnet	0.82 513	0.57 549	0.75 487	0.54 515	0.59 565	1.09 528	0.66 520	1.38 554	0.94 444	1.12 531	1.44 532	1.29 524	0.92 523	0.95 495	1.24 555	0.49 572	0.42 578	0.50 575	0.47 576	0.51 562	0.46 565

FCDSN-DC	1.39 579	0.56 547	0.65 440	0.74 575	0.59 565	1.38 557	0.63 513	1.35 548	1.39 558	3.26 614	4.50 618	4.61 610	2.63 608	1.58 568	1.03 536	0.46 566	0.42 578	0.48 570	0.47 576	0.50 561	0.50 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 585	0.51 533	0.66 446	0.61 547	0.49 540	1.56 571	0.70 537	1.66 585	1.53 569	4.64 621	4.62 619	5.85 619	3.34 617	1.84 582	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

Ntro	1.09 558	0.97 588	0.91 517	1.44 598	1.19 597	1.69 580	0.80 557	1.35 548	1.25 542	1.00 494	1.29 503	1.31 527	0.97 536	1.26 542	0.84 490	0.84 592	0.43 583	1.36 598	0.50 583	1.56 598	0.78 589

MANE	4.13 616	0.51 533	0.64 434	0.66 561	0.56 559	6.89 621	0.99 577	7.55 635	12.04 651	6.68 627	8.57 629	10.69 629	9.45 626	7.59 626	6.39 618	0.49 572	0.43 583	0.48 570	0.98 607	0.49 559	0.48 573

SAMSARA	1.07 555	0.65 560	1.19 549	1.06 590	0.90 581	1.76 583	1.76 614	1.46 564	1.44 563	1.51 564	1.16 477	2.00 580	1.14 553	1.48 561	1.31 561	0.39 554	0.44 585	0.35 533	0.38 552	0.49 559	0.49 576

ELAS_RVC	1.60 586	0.61 555	1.01 528	0.70 571	0.56 559	2.00 588	1.89 617	1.96 594	2.65 602	3.33 615	3.26 598	3.03 596	3.41 618	2.49 603	2.09 587	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 588	0.61 555	0.95 519	0.68 568	0.55 556	3.01 608	1.55 608	2.39 601	2.33 598	3.64 617	3.89 610	2.75 593	2.90 612	2.15 595	2.27 594	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 548	0.93 582	0.88 512	1.33 597	1.05 595	1.66 577	0.70 537	1.40 558	1.18 525	1.08 524	1.32 509	1.33 535	0.91 518	1.23 539	0.76 475	0.72 588	0.46 588	1.24 597	0.50 583	1.40 597	0.75 587

LSM	4.74 620	0.77 571	10.16 644	0.70 571	56.56 670	1.02 511	1.00 579	1.24 524	1.62 578	2.04 588	2.34 578	1.33 535	1.17 557	1.38 559	1.09 543	0.33 533	0.49 589	0.39 548	0.46 570	0.51 562	10.09 633

ACVNet_1	1.46 581	1.33 598	1.12 539	1.91 608	1.62 602	1.83 584	0.98 575	2.00 596	1.85 586	1.39 558	1.53 543	2.32 586	1.53 578	1.34 552	1.11 545	1.30 606	0.50 590	2.06 612	0.58 589	1.93 610	0.95 599

MonStereo1	1.98 595	1.48 601	1.43 576	1.81 605	1.69 607	2.88 604	0.78 553	2.47 602	3.47 611	2.20 594	4.36 617	3.39 605	2.50 605	2.18 596	1.58 569	1.19 602	0.54 591	1.65 601	0.87 601	1.78 603	1.29 615

Anonymous_2	0.82 513	0.44 513	0.63 429	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 475	0.75 405	0.58 426	0.52 576	0.54 591	0.54 578	4.82 631	0.56 571	0.40 547

SDNR	0.86 524	0.37 478	1.47 577	0.40 267	0.38 485	3.38 610	0.33 255	0.90 374	0.98 458	0.99 489	2.09 574	0.59 285	0.71 458	1.29 546	0.70 462	0.51 575	0.56 593	0.36 538	0.26 504	0.43 545	0.46 565

PASM	0.90 532	0.64 559	1.69 581	0.69 570	0.69 574	0.78 454	0.84 562	1.03 427	1.26 545	1.19 540	1.15 472	1.31 527	0.98 537	1.24 540	1.03 536	0.52 576	0.56 593	0.59 583	0.66 592	0.56 571	0.54 581

ACVNet_2	1.65 589	1.27 596	1.41 574	1.75 602	1.62 602	2.22 590	1.20 589	2.30 600	2.62 601	1.78 580	2.56 585	3.03 596	1.61 584	1.54 563	1.12 549	1.06 600	0.58 595	1.82 604	0.70 595	1.82 604	0.96 600

MADNet+	2.23 602	2.43 619	10.85 645	1.22 594	0.91 583	2.76 598	1.40 603	2.12 598	1.67 580	1.32 553	1.74 557	1.86 576	1.74 589	6.25 621	4.41 611	0.65 585	0.64 596	0.58 582	0.54 587	0.80 585	0.76 588

GCST	0.83 521	1.22 594	0.74 483	1.58 599	1.01 592	1.06 520	0.23 95	0.78 329	0.78 342	0.97 481	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 595	0.65 597	1.20 596	0.81 599	0.91 587	0.70 586

RainbowNet	1.35 576	1.49 602	1.19 549	1.88 606	1.45 599	1.48 566	1.07 583	1.61 582	1.55 571	1.20 544	1.59 547	1.54 561	1.13 552	1.34 552	0.97 527	1.36 609	0.70 598	1.82 604	0.79 598	1.71 601	1.07 606

NVStereoNet_ROB	1.24 570	0.90 581	1.13 540	0.86 579	0.88 580	1.11 529	0.99 577	1.42 560	1.53 569	1.59 569	2.48 582	2.24 584	1.53 578	1.96 588	1.30 560	0.76 590	0.70 598	0.78 587	1.00 608	0.71 584	0.88 595
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 594	1.66 610	3.12 601	1.65 600	0.91 583	2.84 601	2.26 620	2.10 597	2.41 600	2.36 598	2.31 575	2.22 583	1.82 591	3.43 610	2.03 586	1.61 613	0.71 600	1.51 599	0.82 600	1.69 600	0.91 596

IMH-64-1	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 596	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 593	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 610

IMH-64	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 596	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 593	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 610

TorneroNet-64	3.44 609	1.86 611	1.42 575	2.58 619	2.28 617	6.87 620	1.68 611	4.70 622	12.03 650	2.31 597	5.59 625	8.25 625	2.55 607	3.97 616	2.73 597	1.81 616	0.74 601	2.57 620	1.07 613	2.35 615	1.44 617

Consistency-Raft	1.01 543	0.81 574	1.24 555	0.84 578	0.97 587	0.81 465	0.84 562	1.30 538	1.59 574	1.05 513	1.68 554	1.12 501	0.91 518	0.92 480	1.11 545	0.65 585	0.74 601	0.79 588	0.90 603	1.06 594	0.79 591

MFMNet_re	1.14 561	0.97 588	1.19 549	0.99 584	0.95 585	1.25 551	1.22 592	1.39 555	1.55 571	1.69 577	1.67 553	1.21 514	1.53 578	1.12 523	0.99 531	0.87 594	0.75 605	0.79 588	0.75 596	0.90 586	0.94 597

JetBlue	2.78 605	1.26 595	7.04 640	1.16 592	1.48 600	8.00 623	6.02 627	2.60 603	1.92 587	2.12 591	2.64 589	3.34 604	3.05 614	6.49 622	3.39 603	0.78 591	0.76 606	0.75 585	0.76 597	0.97 592	1.18 612

TorneroNet	4.53 619	1.89 612	1.48 578	2.55 617	2.27 616	13.78 630	1.69 612	4.84 624	23.73 667	2.89 610	7.70 628	7.06 624	2.69 609	4.26 618	3.42 604	1.84 617	0.77 607	2.68 622	1.13 614	2.42 616	1.47 618

IMH	2.04 599	1.62 607	1.20 553	2.20 611	1.89 611	2.91 607	1.30 596	3.11 608	3.03 606	1.81 581	3.35 603	3.03 596	1.90 594	2.48 602	1.80 580	1.66 614	0.77 607	2.45 618	1.04 612	2.15 613	1.19 613

Dean	1.98 595	1.36 599	1.36 571	2.12 610	1.81 610	2.74 596	1.36 601	3.37 614	3.80 615	2.08 589	3.32 601	3.21 601	1.82 591	1.71 577	1.67 571	1.27 603	0.77 607	1.99 606	0.90 603	1.86 605	1.03 605

LVE	2.12 601	1.44 600	1.36 571	1.99 609	1.78 608	2.75 597	1.79 615	2.82 604	3.95 616	1.90 585	4.33 616	3.52 607	1.81 590	2.24 598	1.74 574	1.74 615	0.87 610	2.06 612	1.13 614	1.91 609	1.35 616

TCMNet-wrong-test	8.97 625	10.42 631	8.74 643	19.56 658	17.61 657	12.53 629	9.01 629	13.59 657	2.18 592	4.64 621	5.11 623	14.63 632	11.09 629	7.19 625	9.73 623	5.56 633	0.89 611	3.77 629	3.11 628	10.34 633	9.80 632

WAO-8	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 592	4.58 620	12.56 653	2.84 607	4.07 614	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 608

WAO-7	1.90 593	1.20 593	1.35 567	1.27 595	1.06 596	2.84 601	1.56 609	3.23 610	3.06 608	2.23 595	3.33 602	3.17 600	2.28 602	3.12 607	2.21 589	1.02 599	0.91 612	1.06 595	1.03 611	1.04 593	0.97 603

WAO-6	2.04 599	1.50 603	1.16 542	1.70 601	1.67 606	2.69 595	1.44 606	3.06 607	3.63 614	1.98 587	3.27 599	3.54 608	2.07 600	2.36 600	2.22 591	1.31 608	0.91 612	2.04 611	1.22 618	1.73 602	1.27 614

Venus	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 592	4.58 620	12.56 653	2.84 607	4.06 613	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 608

SPS-STEREO	1.25 571	0.93 582	1.06 531	1.04 589	1.03 593	1.41 560	0.91 571	1.51 572	1.19 527	2.09 590	1.83 561	1.94 578	1.39 571	1.62 570	1.39 565	0.97 597	0.94 616	0.90 591	0.89 602	0.96 591	0.96 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 539	0.89 580	1.05 530	0.92 582	1.03 593	0.97 502	0.81 558	1.29 535	0.91 426	1.07 520	0.98 398	1.00 463	0.95 532	1.02 505	0.92 520	0.96 595	0.95 617	0.90 591	0.91 606	0.92 588	0.94 597

SGM+DAISY	1.35 576	0.94 584	1.25 556	0.96 583	1.00 591	1.52 569	1.02 580	1.34 545	1.21 531	2.64 602	2.65 590	2.44 588	1.56 581	1.64 573	1.26 557	0.97 597	0.95 617	0.90 591	0.90 603	0.94 589	0.96 600

UNDER WATER	3.46 610	2.07 616	3.64 606	3.09 623	2.48 620	3.75 613	2.42 622	3.31 613	13.77 655	2.90 611	2.95 596	5.84 618	3.69 619	3.69 613	3.48 606	2.07 619	1.11 619	2.70 623	1.40 619	2.84 622	1.98 621

notaker	2.76 604	2.29 618	1.80 586	2.96 622	2.58 623	2.90 606	1.75 613	3.24 611	3.05 607	2.78 605	4.24 615	6.15 622	2.51 606	3.34 609	2.75 598	2.31 622	1.18 620	3.00 626	1.65 622	2.84 622	1.97 620

UNDER WATER-64	3.53 611	2.01 614	3.94 607	3.22 625	2.49 621	5.41 619	2.60 623	3.43 615	12.41 652	3.03 612	2.68 591	6.07 621	4.04 620	3.79 615	3.33 602	2.02 618	1.24 621	2.63 621	1.46 620	2.78 620	2.08 623

KSHMR	2.57 603	1.93 613	1.69 581	2.63 620	2.42 619	2.86 603	2.07 618	3.27 612	6.50 620	2.49 601	3.36 604	3.41 606	1.92 595	2.49 603	1.94 583	2.13 620	1.40 622	2.79 625	1.50 621	2.73 619	1.77 619

ktn	2.98 608	2.25 617	1.73 584	2.84 621	2.53 622	3.76 614	2.15 619	3.70 616	5.47 619	2.75 604	5.17 624	5.94 620	2.48 604	3.23 608	2.46 595	2.34 624	1.44 623	2.78 624	2.03 624	2.45 617	2.01 622

FADE		2.05 615		1.03 588	0.99 590							2.73 592				11.57 638	1.70 624	23.09 669	15.86 663	0.62 578

HanzoNet	6.76 624	2.45 620	4.22 610	3.19 624	2.94 625	3.62 612	2.28 621	4.79 623	7.20 621	14.00 635	13.19 634	17.49 641	22.30 665	13.25 631	6.19 617	4.20 628	1.93 625	3.10 627	2.56 626	3.35 624	2.88 627

DPSimNet_ROB	3.58 612	2.45 620	8.57 642	2.53 616	2.37 618	2.88 604	3.77 626	3.14 609	3.23 609	4.71 623	3.86 609	4.68 611	4.87 623	4.07 617	5.62 615	2.33 623	2.33 626	2.47 619	2.52 625	2.51 618	2.64 625

PML	40.80 675	29.24 664	11.87 648	7.20 629	14.47 653	92.13 675	213.69 677	7.63 636	23.35 666	74.72 676	190.14 677	50.17 677	26.15 667	21.39 636	12.70 627	8.76 635	2.92 627	8.45 635	3.25 629	13.26 634	4.42 629

JetRed	5.27 621	5.84 627	12.81 649	2.36 615	2.83 624	12.23 628	10.50 630	4.46 619	3.60 612	3.86 618	3.83 608	4.85 615	4.18 621	6.78 623	11.96 626	2.17 621	2.96 628	2.18 614	1.97 623	3.38 625	2.68 626

MADNet++	4.03 614	2.70 624	3.44 605	3.72 627	3.44 626	4.44 616	3.52 625	3.95 618	3.61 613	4.46 619	4.98 622	4.10 609	4.58 622	7.00 624	5.89 616	3.74 626	3.67 629	3.27 628	2.71 627	3.70 627	3.66 628

ASD4	9.96 627	8.86 630	17.78 650	7.17 628	9.80 652	16.08 631	28.92 635	9.77 654	8.20 623	7.02 628	7.08 627	8.47 626	9.57 627	11.17 630	20.26 657	4.12 627	4.14 630	5.57 634	4.74 630	5.53 628	4.90 630

USTest	12.99 630	14.18 632	20.00 651	16.24 657	14.97 654	20.80 633	31.95 638	16.20 660	10.91 649	8.79 630	9.48 630	13.94 631	10.50 628	16.11 632	21.44 659	3.17 625	4.82 631	5.08 631	5.36 632	8.81 632	7.13 631

test_sample9	1.05 552	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 562	0.41 559	8.41 632	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

test_sample8	1.25 571	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 563	0.95 380	3.29 603	1.59 583	1.20 532	1.36 562	0.41 559	8.41 632	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

DPSMNet_ROB	12.08 629	8.00 628	21.00 653	8.97 631	16.79 656	10.67 624	30.89 637	9.02 653	15.17 658	6.51 626	15.41 638	9.04 627	14.85 631	9.27 628	21.67 660	4.58 630	8.57 634	5.09 633	9.29 655	5.90 630	10.95 634

DGTPSM_ROB	12.07 628	8.00 628	20.99 652	8.93 630	16.78 655	10.67 624	30.87 636	9.01 652	15.16 657	6.50 625	15.41 638	9.04 627	14.85 631	9.25 627	21.67 660	4.57 629	8.57 634	5.08 631	9.28 654	5.90 630	10.95 634

Anonymous_1	33.25 663	18.26 658	23.92 655	20.54 659	21.28 660	25.59 635	35.94 639	22.01 668	15.57 659	13.33 632	13.49 635	18.08 642	15.29 645	20.36 633	24.60 662	16.28 642	8.84 636	66.59 674	118.00 674	155.73 677	11.23 636

DPSM_ROB	17.78 632	18.63 659	24.31 659	20.90 660	19.47 658	25.97 636	36.21 640	21.23 666	16.24 660	13.38 633	14.06 636	19.18 644	16.30 659	20.78 634	25.67 663	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 637

DPSM	17.78 632	18.63 659	24.31 659	20.90 660	19.47 658	25.97 636	36.21 640	21.23 666	16.24 660	13.38 633	14.06 636	19.18 644	16.30 659	20.78 634	25.67 663	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 637

tt	6.20 622	0.20 208	5.89 638	3.55 626	2.07 614	11.26 626	19.21 631	11.74 655	5.46 618	2.69 603	2.04 573	4.87 616	6.25 624	3.70 614	7.09 621	8.32 634	11.17 639	4.93 630	5.41 633	5.74 629	2.37 624

LRCNet_RVC	21.24 661	31.15 665	21.41 654	28.98 663	23.82 661	3.13 609	0.60 505	20.96 665	1.59 574	25.58 640	28.15 669	21.99 666	14.79 630	21.94 640	16.41 635	28.89 649	14.87 640	33.53 670	31.28 670	29.51 671	26.16 669

ITERv28	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv24	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

dd23bbn	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv21	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

zxcv128	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv12	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

s6wercc	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv30	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

qyd29nn	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

yuret106	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

uio108cc	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

v20iiwwt	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

ITERv14	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

v134_o9	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

ITERv7	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

hj116sk	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

iked130	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

vnu138km	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

99wein	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

a5sdf	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

oiu110	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

dddd17k	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv10	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv8	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv4	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

LSM0	38.95 674	37.60 674	48.58 666	43.57 671	91.06 676	52.57 674	72.57 670	43.17 676	32.63 673	26.97 663	27.97 668	38.65 673	32.94 672	41.86 676	51.78 676	18.89 648	18.41 666	19.13 663	19.63 664	27.29 667	33.77 670

xxxxx1	36.64 669	19.51 661	24.21 656	61.66 672	64.63 673	27.28 639	40.10 642	20.25 661	18.63 663	14.07 636	12.97 631	17.26 638	17.36 661	21.70 637	27.93 665	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 671

tt_ll	36.64 669	19.51 661	24.21 656	61.66 672	64.63 673	27.28 639	40.10 642	20.25 661	18.63 663	14.07 636	12.97 631	17.26 638	17.36 661	21.70 637	27.93 665	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 671

ff	36.64 669	19.51 661	24.21 656	61.66 672	64.63 673	27.28 639	40.10 642	20.25 661	18.63 663	14.07 636	12.97 631	17.26 638	17.36 661	21.70 637	27.93 665	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 671

CasAABBNet	35.74 666	37.43 669	48.72 669	42.22 667	39.20 665	52.24 669	73.12 672	42.61 672	32.62 672	26.78 661	27.95 667	38.58 672	32.60 671	41.67 672	51.65 673	18.74 643	18.57 670	19.15 664	19.77 665	27.20 663	23.98 665

RAFT-FEzeroshot	35.73 664	37.45 670	48.67 667	42.23 668	39.22 666	52.25 670	73.13 673	42.62 673	32.59 669	26.71 658	27.70 665	38.57 670	32.57 669	41.68 673	51.67 674	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 665

RAFT-FE	35.73 664	37.45 670	48.67 667	42.23 668	39.22 666	52.25 670	73.13 673	42.62 673	32.59 669	26.71 658	27.70 665	38.57 670	32.57 669	41.68 673	51.67 674	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 665

Selective-RAFT-Error	35.84 668	37.49 672	48.83 671	42.26 670	39.24 669	52.30 673	73.09 671	42.66 675	32.61 671	26.80 662	28.30 670	38.84 675	33.51 674	41.68 673	51.59 671	18.82 647	18.58 671	19.17 667	19.80 668	27.28 666	24.05 668

FlowAnything	35.81 667	37.53 673	48.80 670	42.20 666	39.22 666	52.25 670	73.16 675	42.56 671	32.89 674	26.76 660	28.30 670	38.69 674	33.09 673	41.63 671	51.62 672	18.76 646	18.59 674	19.21 668	19.92 669	27.16 662	23.91 664

HaxPig	31.96 662	37.24 668	34.27 661	24.37 662	24.88 662	18.26 632	19.86 632	20.64 664	28.52 668	35.97 673	38.75 673	25.57 667	28.72 668	33.88 667	34.39 668	35.94 675	38.87 675	37.80 671	40.48 671	39.68 672	41.15 674

AVERAGE_ROB	37.58 673	40.13 675	40.15 664	34.81 665	33.82 664	28.55 642	25.10 634	32.02 670	34.06 676	41.28 674	40.66 674	34.46 669	34.81 676	39.18 669	37.57 670	42.78 676	43.44 676	43.82 672	43.03 672	40.47 673	41.51 675

MEDIAN_ROB	37.38 672	40.85 676	40.60 665	32.31 664	31.85 663	27.20 638	24.55 633	29.10 669	33.19 675	42.09 675	41.76 675	33.35 668	34.39 675	39.78 670	37.07 669	43.64 677	44.10 677	44.12 673	43.40 673	41.51 674	42.76 676

test_example2	176.61 676	205.14 677	198.86 676	188.60 677	190.98 677	152.67 676	170.61 676	94.86 677	123.55 677	178.88 677	179.48 676	158.94 678	141.34 677	192.61 677	198.96 677	203.76 678	236.37 678	164.13 678	173.55 678	218.58 678	160.41 677

ccccc	429.48 677	429.19 678	527.00 677	507.10 678	501.20 678	356.95 677	342.70 678	380.82 678	297.90 678	334.51 678	389.17 678	372.86 679	449.39 678	499.17 678	553.56 678	561.44 679	431.22 679	334.28 679	290.86 679	540.88 679	489.46 678

Low-res two-view benchmark