Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.12 8	0.13 41	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.11 4	0.09 2	0.20 27	0.12 8	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.08 7	0.23 148	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 76

S2M2_XL	0.10 2	0.09 40	0.21 60	0.14 1	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 19	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.06 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.10 68	0.16 47	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.11 19	0.09 18	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.12 29	0.08 3	0.11 66	0.16 32	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 9	0.19 43	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.18 14	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 32	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 9	0.19 43	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 45	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 9	0.16 24	0.17 19	0.08 9	0.16 47	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 34	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.07 2	0.17 45	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.07 1	0.15 24	0.11 16	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LGtest1	0.10 2	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.06 76

MonSter	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 19	0.08 9	0.09 1	0.13 41	0.24 77	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

AdaDepth	0.11 16	0.09 40	0.20 53	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.13 41	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 88	0.12 46	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.05 4	0.05 22

asda	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.16 28	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.14 72	0.13 41	0.09 18	0.09 18	0.18 64	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.18 55	0.14 72	0.17 92	0.09 18	0.10 42	0.18 64	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4.25_new	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 16	0.11 141	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 16	0.11 141	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.15 85	0.20 27	0.15 23	0.12 36	0.13 41	0.10 34	0.09 18	0.17 45	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.16 7	0.09 29	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.16 28	0.14 72	0.13 41	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w_new	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.75w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.11 113	0.18 87	0.12 23	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.09 29	0.17 66	0.09 2	0.22 44	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.09 18	0.11 66	0.19 88	0.13 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.14 61	0.27 105	0.20 91	0.14 72	0.14 68	0.08 3	0.11 66	0.13 5	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.19 88	0.12 169	0.14 16	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 16	0.09 40	0.13 1	0.17 19	0.12 169	0.15 24	0.11 16	0.23 63	0.15 23	0.14 72	0.12 29	0.08 3	0.09 18	0.21 123	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 16	0.06 1	0.17 31	0.15 4	0.11 113	0.16 47	0.13 41	0.21 34	0.16 28	0.11 21	0.15 71	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.05 22

111111	0.11 16	0.07 2	0.17 31	0.19 88	0.11 113	0.13 13	0.11 16	0.22 44	0.15 23	0.11 21	0.12 29	0.12 55	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 174	0.06 76

LG-G_1	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 88	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LG-G	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 88	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

SGD-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.07 1	0.17 66	0.13 41	0.18 14	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.11 48	0.12 89	0.18 64	0.11 11	0.08 197	0.04 2	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.14 3	0.16 28	0.11 21	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 123	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

IGEV-Stereo++	0.11 16	0.08 9	0.15 10	0.19 88	0.11 113	0.14 16	0.10 8	0.22 44	0.18 55	0.10 11	0.13 41	0.10 34	0.11 66	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

Replicate-Monster	0.12 41	0.10 77	0.32 160	0.16 7	0.08 9	0.17 66	0.10 8	0.22 44	0.19 68	0.11 21	0.10 14	0.10 34	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.08 221

3w_stereo	0.12 41	0.11 141	0.18 37	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.07 1	0.12 89	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

1w_stereo	0.12 41	0.08 9	0.14 4	0.18 49	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.25 84	0.21 107	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.12 89	0.16 32	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

GREAT-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.25 95	0.16 7	0.11 113	0.14 16	0.16 115	0.17 9	0.17 45	0.10 11	0.15 71	0.09 18	0.09 18	0.18 64	0.10 1	0.06 25	0.07 269	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.10 335

AIO_rvc	0.12 41	0.11 141	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.17 153	0.20 27	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.13 66	0.08 7	0.22 139	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 154

AIO_test	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.19 88	0.11 113	0.15 24	0.17 153	0.19 18	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.09 18	0.20 104	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

GIP-stereo	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.19 88	0.11 113	0.16 47	0.14 61	0.29 137	0.18 55	0.11 21	0.16 81	0.13 66	0.09 18	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

IGEV-Stereo+	0.12 41	0.08 9	0.17 31	0.18 49	0.13 243	0.09 1	0.11 16	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 34	0.10 42	0.21 123	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.16 445	0.24 520

RSM++	0.12 41	0.09 40	0.19 43	0.20 148	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.21 34	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.14 89	0.09 18	0.20 104	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.05 22

RSM	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.23 63	0.18 55	0.13 49	0.13 41	0.15 105	0.09 18	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

Selective-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.27 105	0.15 23	0.13 49	0.14 68	0.13 66	0.08 7	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

GASTEREO	0.13 52	0.12 183	0.21 60	0.23 300	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 120	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.19 88	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 142	0.06 43	0.06 76

MSCF	0.13 52	0.12 183	0.21 60	0.22 253	0.10 68	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 120	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.18 64	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 142	0.06 43	0.06 76

water-stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 53	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.14 61	0.25 84	0.19 68	0.17 120	0.23 154	0.15 105	0.15 157	0.12 2	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 52	0.09 40	0.24 83	0.20 148	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.22 44	0.16 28	0.12 36	0.19 112	0.15 105	0.11 66	0.13 5	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.07 110	0.06 76

LG-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.24 83	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.18 196	0.21 34	0.18 55	0.11 21	0.17 92	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 122	0.05 9	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

S2M2_L	0.13 52	0.11 141	0.20 53	0.16 7	0.12 169	0.12 8	0.07 1	0.18 14	0.20 91	0.12 36	0.15 71	0.14 89	0.12 89	0.15 16	0.14 122	0.13 421	0.09 387	0.09 236	0.10 345	0.11 353	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 52	0.14 288	0.19 43	0.26 422	0.09 29	0.15 24	0.13 41	0.22 44	0.18 55	0.12 36	0.11 19	0.10 34	0.13 120	0.21 123	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.05 22

StereoAnything_RVC	0.13 52	0.37 513	0.36 216	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 42	0.20 104	0.10 1	0.09 276	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.24 507	0.05 22

castereo++	0.13 52	0.10 77	0.18 37	0.18 49	0.10 68	0.27 286	0.13 41	0.23 63	0.23 138	0.11 21	0.13 41	0.16 123	0.10 42	0.18 64	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.04 1

fffft	0.13 52	0.09 40	0.24 83	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.19 240	0.22 44	0.16 28	0.14 72	0.11 19	0.13 66	0.10 42	0.24 159	0.18 221	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.06 76
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 52	0.10 77	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.19 18	0.19 68	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.11 66	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

mms	0.13 52	0.11 141	0.19 43	0.19 88	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.17 92	0.14 89	0.09 18	0.24 159	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.07 154

ours_stereo	0.13 52	0.11 141	0.23 75	0.20 148	0.11 113	0.17 66	0.18 196	0.20 27	0.19 68	0.13 49	0.18 103	0.14 89	0.10 42	0.23 148	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.05 22

RAStereo	0.13 52	0.12 183	0.27 112	0.22 253	0.11 113	0.15 24	0.18 196	0.23 63	0.23 138	0.13 49	0.17 92	0.11 48	0.09 18	0.15 16	0.13 88	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.05 22

Occ-G	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.19 240	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.19 112	0.21 175	0.11 66	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.06 76

Pointernet	0.13 52	0.07 2	0.27 112	0.19 88	0.11 113	0.20 144	0.12 23	0.31 167	0.24 153	0.15 86	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

AIO-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.22 69	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.16 28	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

trnet	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.15 4	0.07 1	0.21 171	0.12 23	0.24 77	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.15 105	0.13 120	0.18 64	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

MoCha-V2	0.13 52	0.08 9	0.26 103	0.23 300	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.16 28	0.15 86	0.15 71	0.13 66	0.14 140	0.20 104	0.11 11	0.06 25	0.07 269	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.05 22

IGEV++	0.13 52	0.10 77	0.23 75	0.21 192	0.10 68	0.15 24	0.15 85	0.29 137	0.16 28	0.12 36	0.15 71	0.12 55	0.12 89	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 154

AEACV	0.13 52	0.09 40	0.23 75	0.18 49	0.19 430	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.17 92	0.13 66	0.16 173	0.16 32	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.06 76

LoS_RVC	0.13 52	0.10 77	0.19 43	0.18 49	0.16 367	0.20 144	0.18 196	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.19 112	0.12 55	0.15 157	0.17 45	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.12 393

EGLCR-Stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 53	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.13 41	0.27 105	0.21 107	0.13 49	0.10 14	0.15 105	0.09 18	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

CREStereo	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.14 1	0.08 9	0.22 199	0.15 85	0.25 84	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.14 89	0.13 120	0.18 64	0.13 88	0.09 276	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76
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
GGEV	0.14 76	0.10 77	0.19 43	0.21 192	0.10 68	0.31 361	0.16 115	0.27 105	0.19 68	0.14 72	0.18 103	0.15 105	0.14 140	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76

DA2	0.14 76	0.10 77	0.18 37	0.21 192	0.10 68	0.29 327	0.16 115	0.28 125	0.20 91	0.14 72	0.17 92	0.16 123	0.14 140	0.17 45	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 154

FlowAnything_test	0.14 76	0.11 141	0.21 60	0.21 192	0.12 169	0.17 66	0.16 115	0.25 84	0.16 28	0.15 86	0.13 41	0.15 105	0.14 140	0.18 64	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.12 423	0.08 174	0.09 279

depthmonostereo	0.14 76	0.09 40	0.19 43	0.19 88	0.08 9	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.23 138	0.16 108	0.18 103	0.14 89	0.17 199	0.19 88	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.05 22

DilatedVolume-Stereo	0.14 76	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.14 61	0.24 77	0.21 107	0.21 157	0.21 140	0.15 105	0.14 140	0.23 148	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.06 24	0.06 86	0.05 4	0.05 22

SCV_C0	0.14 76	0.11 141	0.25 95	0.19 88	0.12 169	0.15 24	0.16 115	0.30 156	0.22 120	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.09 18	0.24 159	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.09 240	0.06 76

SCV	0.14 76	0.14 288	0.24 83	0.21 192	0.11 113	0.15 24	0.16 115	0.31 167	0.18 55	0.11 21	0.15 71	0.13 66	0.10 42	0.23 148	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.06 76

castereo	0.14 76	0.10 77	0.19 43	0.18 49	0.10 68	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.13 49	0.18 103	0.16 123	0.16 173	0.15 16	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.05 22

tt45	0.14 76	0.09 40	0.22 69	0.19 88	0.11 113	0.23 220	0.18 196	0.22 44	0.17 45	0.15 86	0.13 41	0.14 89	0.10 42	0.30 270	0.14 122	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.07 154

999	0.14 76	0.08 9	0.24 83	0.19 88	0.11 113	0.20 144	0.17 153	0.24 77	0.18 55	0.13 49	0.16 81	0.14 89	0.11 66	0.36 310	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.07 154

fffy	0.14 76	0.11 141	0.24 83	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.18 196	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.13 120	0.25 190	0.14 122	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.06 76

WCG-NET	0.14 76	0.09 40	0.23 75	0.18 49	0.08 9	0.18 87	0.17 153	0.21 34	0.28 200	0.18 137	0.21 140	0.15 105	0.12 89	0.18 64	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

WCG-NET（raft）	0.14 76	0.09 40	0.23 75	0.17 19	0.08 9	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.26 175	0.18 137	0.19 112	0.20 164	0.12 89	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.06 151	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

MGS-Stereo	0.14 76	0.11 141	0.32 160	0.19 88	0.11 113	0.18 87	0.17 153	0.20 27	0.22 120	0.14 72	0.24 167	0.15 105	0.10 42	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.10 305	0.06 76

ff7	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

IGEVStereo-DCA	0.14 76	0.11 141	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

ffff	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

11t	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

MaDis-Stereo	0.14 76	0.13 245	0.26 103	0.19 88	0.14 285	0.16 47	0.13 41	0.25 84	0.21 107	0.13 49	0.14 68	0.14 89	0.11 66	0.17 45	0.17 200	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.06 76

UniTT-Stereo	0.14 76	0.10 77	0.30 140	0.21 192	0.13 243	0.17 66	0.13 41	0.19 18	0.18 55	0.15 86	0.20 128	0.10 34	0.11 66	0.18 64	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.06 76

CASnet	0.14 76	0.12 183	0.22 69	0.22 253	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.25 166	0.22 163	0.20 128	0.15 105	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.11 366	0.09 303	0.08 174	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 76	0.14 288	0.33 177	0.20 148	0.09 29	0.21 171	0.10 8	0.26 93	0.20 91	0.18 137	0.19 112	0.15 105	0.13 120	0.17 45	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.06 76

anonymousdsp	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.28 125	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154

LoS	0.14 76	0.08 9	0.27 112	0.16 7	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.26 93	0.26 175	0.15 86	0.18 103	0.18 141	0.13 120	0.22 139	0.14 122	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 76	0.08 9	0.19 43	0.17 19	0.22 471	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.14 72	0.17 92	0.14 89	0.10 42	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 174	0.18 477

ProNet	0.14 76	0.12 183	0.25 95	0.19 88	0.11 113	0.19 113	0.19 240	0.27 105	0.20 91	0.14 72	0.13 41	0.13 66	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.07 154

MC-Stereo	0.14 76	0.09 40	0.25 95	0.21 192	0.09 29	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.18 137	0.23 154	0.16 123	0.13 120	0.22 139	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

ccc-4	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

IGEV-Stereo	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.28 125	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 76	0.13 245	0.24 83	0.25 388	0.11 113	0.11 4	0.18 196	0.32 178	0.23 138	0.12 36	0.12 29	0.18 141	0.12 89	0.14 9	0.13 88	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76
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
MM-Stereo_test2	0.15 106	0.10 77	0.44 323	0.23 300	0.11 113	0.21 171	0.21 318	0.27 105	0.22 120	0.15 86	0.16 81	0.13 66	0.11 66	0.20 104	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.05 22

HART	0.15 106	0.11 141	0.30 140	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.16 115	0.30 156	0.19 68	0.15 86	0.25 175	0.17 131	0.09 18	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.07 269	0.07 78	0.05 42	0.08 174	0.06 76

HUF	0.15 106	0.11 141	0.38 247	0.17 19	0.11 113	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.20 91	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.11 66	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.20 519	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.14 430

rvit_stereo_0080	0.15 106	0.13 245	0.25 95	0.19 88	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 125	0.24 153	0.15 86	0.17 92	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.07 154

RAFT-Stereo-weight	0.15 106	0.09 40	0.26 103	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.36 242	0.29 219	0.24 183	0.20 128	0.19 155	0.10 42	0.18 64	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

whm_eth	0.15 106	0.13 245	0.25 95	0.19 88	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 125	0.24 153	0.15 86	0.17 92	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.07 154

testlalala	0.15 106	0.10 77	0.36 216	0.19 88	0.12 169	0.23 220	0.16 115	0.26 93	0.19 68	0.24 183	0.19 112	0.14 89	0.11 66	0.16 32	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.05 22

CAS	0.15 106	0.07 2	0.21 60	0.41 529	0.16 367	0.20 144	0.18 196	0.22 44	0.19 68	0.15 86	0.19 112	0.11 48	0.09 18	0.14 9	0.13 88	0.29 533	0.04 2	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.14 430

CroCo-Stereo Lap2	0.15 106	0.15 321	0.28 123	0.25 388	0.18 409	0.11 4	0.19 240	0.28 125	0.21 107	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.12 89	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.07 154

GLC_STEREO	0.15 106	0.10 77	0.24 83	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.23 63	0.27 185	0.17 120	0.20 128	0.17 131	0.11 66	0.23 148	0.16 170	0.07 69	0.09 387	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.06 76

CREStereo++_RVC	0.15 106	0.08 9	0.26 103	0.17 19	0.11 113	0.18 87	0.13 41	0.22 44	0.30 232	0.21 157	0.30 224	0.13 66	0.11 66	0.16 32	0.15 146	0.07 69	0.04 2	0.06 24	0.15 472	0.06 43	0.05 22
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 106	0.09 40	0.28 123	0.16 7	0.08 9	0.25 256	0.14 61	0.23 63	0.28 200	0.24 183	0.30 224	0.16 123	0.12 89	0.17 45	0.13 88	0.08 197	0.07 269	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 154

XX-TBD	0.15 106	0.18 379	0.28 123	0.22 253	0.10 68	0.22 199	0.15 85	0.22 44	0.27 185	0.22 163	0.26 185	0.14 89	0.12 89	0.16 32	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

PMTNet	0.15 106	0.08 9	0.23 75	0.15 4	0.09 29	0.23 220	0.16 115	0.25 84	0.23 138	0.17 120	0.21 140	0.16 123	0.14 140	0.22 139	0.13 88	0.29 533	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

zero-FE	0.16 120	0.08 9	0.81 484	0.19 88	0.18 409	0.12 8	0.15 85	0.19 18	0.19 68	0.10 11	0.10 14	0.13 66	0.12 89	0.21 123	0.19 250	0.08 197	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.19 483	0.06 76

xyz-stereo-finetune	0.16 120	0.12 183	0.23 75	0.16 7	0.08 9	0.23 220	0.20 287	0.29 137	0.31 244	0.19 142	0.22 150	0.19 155	0.15 157	0.29 255	0.20 265	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.06 76

Reg-Stereo(zero)	0.16 120	0.07 2	0.36 216	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.14 61	0.28 125	0.24 153	0.22 163	0.20 128	0.24 219	0.18 224	0.21 123	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.06 76

tg	0.16 120	0.11 141	0.25 95	0.21 192	0.11 113	0.23 220	0.15 85	0.34 200	0.24 153	0.20 146	0.25 175	0.19 155	0.12 89	0.24 159	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.08 174	0.07 154

rvit_stereo_0083	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.21 192	0.13 243	0.17 66	0.17 153	0.22 44	0.34 275	0.16 108	0.21 140	0.19 155	0.16 173	0.21 123	0.16 170	0.11 364	0.10 412	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.07 154

rvit_stereo_0081_aga	0.16 120	0.14 288	0.28 123	0.21 192	0.13 243	0.19 113	0.17 153	0.23 63	0.24 153	0.17 120	0.21 140	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.14 122	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

rvit_stereo_0081	0.16 120	0.11 141	0.24 83	0.21 192	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.33 265	0.16 108	0.18 103	0.18 141	0.14 140	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

GCAP-BAT	0.16 120	0.11 141	0.36 216	0.18 49	0.13 243	0.21 171	0.16 115	0.23 63	0.18 55	0.26 203	0.28 198	0.20 164	0.11 66	0.24 159	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.06 76

rvit_stereo_0082	0.16 120	0.11 141	0.24 83	0.21 192	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.33 265	0.16 108	0.18 103	0.18 141	0.14 140	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

CAS++	0.16 120	0.12 183	0.27 112	0.18 49	0.12 169	0.17 66	0.15 85	0.42 307	0.24 153	0.19 142	0.18 103	0.13 66	0.10 42	0.21 123	0.12 46	0.12 402	0.10 412	0.11 366	0.08 217	0.10 305	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.29 137	0.21 107	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.13 120	0.25 190	0.13 88	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MIF-Stereo (partial)	0.16 120	0.10 77	0.34 186	0.21 192	0.15 335	0.15 24	0.13 41	0.28 125	0.25 166	0.17 120	0.26 185	0.15 105	0.16 173	0.25 190	0.17 200	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.08 221

RCA-Stereo	0.16 120	0.09 40	0.25 95	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.36 242	0.35 291	0.20 146	0.25 175	0.17 131	0.17 199	0.18 64	0.14 122	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

test-3	0.16 120	0.09 40	0.31 154	0.21 192	0.11 113	0.18 87	0.16 115	0.30 156	0.27 185	0.26 203	0.16 81	0.22 187	0.12 89	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.06 76

test_1	0.16 120	0.09 40	0.31 154	0.21 192	0.11 113	0.18 87	0.16 115	0.30 156	0.27 185	0.25 191	0.16 81	0.22 187	0.12 89	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.06 76

iRaftStereo_RVC	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.21 192	0.11 113	0.20 144	0.17 153	0.32 178	0.23 138	0.20 146	0.25 175	0.18 141	0.12 89	0.20 104	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.08 174	0.07 154

raftrobust	0.16 120	0.13 245	0.29 133	0.22 253	0.15 335	0.19 113	0.13 41	0.32 178	0.26 175	0.26 203	0.20 128	0.19 155	0.17 199	0.21 123	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.07 154

test_xeample3	0.16 120	0.11 141	0.56 407	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.35 224	0.20 91	0.16 108	0.12 29	0.13 66	0.12 89	0.24 159	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.07 154

xyz-stereo-finetune2	0.17 138	0.11 141	0.26 103	0.16 7	0.09 29	0.27 286	0.19 240	0.27 105	0.20 91	0.22 163	0.28 198	0.21 175	0.22 268	0.37 313	0.22 308	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.07 154

MM-Stereo_test3	0.17 138	0.12 183	0.29 133	0.23 300	0.14 285	0.19 113	0.22 344	0.39 270	0.36 304	0.16 108	0.24 167	0.17 131	0.12 89	0.19 88	0.14 122	0.07 69	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.06 76

MM-Stereo_test1	0.17 138	0.10 77	0.39 262	0.23 300	0.11 113	0.20 144	0.22 344	0.33 192	0.29 219	0.22 163	0.21 140	0.15 105	0.14 140	0.23 148	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.06 76

model_zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.39 262	0.20 148	0.12 169	0.24 242	0.15 85	0.34 200	0.22 120	0.30 281	0.20 128	0.22 187	0.12 89	0.24 159	0.14 122	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.07 154

rvit_stereo_ft	0.17 138	0.14 288	0.30 140	0.25 388	0.14 285	0.17 66	0.21 318	0.28 125	0.26 175	0.16 108	0.19 112	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.17 200	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.07 154

gcap-zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.36 216	0.20 148	0.12 169	0.26 276	0.16 115	0.30 156	0.22 120	0.26 203	0.20 128	0.30 299	0.14 140	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 138	0.13 245	0.24 83	0.19 88	0.13 243	0.24 242	0.17 153	0.30 156	0.37 315	0.43 458	0.17 92	0.13 66	0.12 89	0.19 88	0.15 146	0.08 197	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.08 221

AE-Stereo	0.17 138	0.11 141	0.31 154	0.24 351	0.14 285	0.23 220	0.18 196	0.34 200	0.29 219	0.15 86	0.25 175	0.21 175	0.13 120	0.20 104	0.14 122	0.07 69	0.08 353	0.09 236	0.10 345	0.07 110	0.06 76

rrr	0.17 138	0.11 141	0.57 410	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.35 224	0.22 120	0.15 86	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

plain	0.17 138	0.13 245	0.43 314	0.21 192	0.13 243	0.16 47	0.17 153	0.27 105	0.22 120	0.16 108	0.26 185	0.13 66	0.16 173	0.27 225	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.07 142	0.10 305	0.07 154

MSKI-zero shot	0.17 138	0.09 40	0.43 314	0.20 148	0.11 113	0.21 171	0.15 85	0.32 178	0.21 107	0.23 169	0.24 167	0.23 207	0.10 42	0.31 277	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

Any-RAFT	0.17 138	0.08 9	0.31 154	0.19 88	0.10 68	0.29 327	0.16 115	0.42 307	0.30 232	0.24 183	0.27 192	0.27 257	0.16 173	0.21 123	0.12 46	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

RAFT-Test	0.17 138	0.10 77	0.38 247	0.19 88	0.12 169	0.25 256	0.17 153	0.33 192	0.23 138	0.23 169	0.29 211	0.27 257	0.14 140	0.20 104	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

4D-IteraStereo	0.17 138	0.16 346	0.50 375	0.21 192	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.28 125	0.28 200	0.23 169	0.20 128	0.20 164	0.11 66	0.19 88	0.14 122	0.06 25	0.04 2	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.06 76

anonymousdsp2	0.17 138	0.10 77	0.28 123	0.20 148	0.11 113	0.25 256	0.17 153	0.41 293	0.31 244	0.23 169	0.23 154	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.08 174	0.07 154

knoymous	0.17 138	0.09 40	0.32 160	0.17 19	0.11 113	0.21 171	0.17 153	0.32 178	0.23 138	0.23 169	0.28 198	0.27 257	0.16 173	0.23 148	0.16 170	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.06 86	0.09 240	0.09 279

Selective-RAFT	0.17 138	0.12 183	0.30 140	0.24 351	0.10 68	0.29 327	0.15 85	0.32 178	0.31 244	0.17 120	0.17 92	0.21 175	0.18 224	0.28 238	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.06 76

AnonymousM	0.17 138	0.19 395	0.24 83	0.18 49	0.10 68	0.18 87	0.17 153	0.30 156	0.23 138	0.26 203	0.20 128	0.18 141	0.14 140	0.19 88	0.14 122	0.09 276	0.06 151	0.38 538	0.15 472	0.06 43	0.05 22

cross-raft	0.17 138	0.12 183	0.41 293	0.23 300	0.10 68	0.20 144	0.24 391	0.33 192	0.23 138	0.23 169	0.28 198	0.29 283	0.15 157	0.17 45	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

test-1	0.17 138	0.11 141	0.40 270	0.23 300	0.13 243	0.22 199	0.23 369	0.34 200	0.26 175	0.20 146	0.24 167	0.22 187	0.14 140	0.16 32	0.20 265	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.08 221

s12784h	0.17 138	0.09 40	0.26 103	0.18 49	0.07 1	0.32 371	0.19 240	0.37 252	0.32 253	0.23 169	0.25 175	0.18 141	0.17 199	0.25 190	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 138	0.14 288	0.32 160	0.20 148	0.09 29	0.19 113	0.17 153	0.32 178	0.30 232	0.25 191	0.33 268	0.20 164	0.17 199	0.19 88	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.05 22

CFNet-RSSM	0.17 138	0.10 77	0.40 270	0.20 148	0.11 113	0.20 144	0.15 85	0.36 242	0.30 232	0.23 169	0.21 140	0.26 248	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

Gwc-CoAtRS	0.17 138	0.10 77	0.37 228	0.20 148	0.12 169	0.19 113	0.15 85	0.32 178	0.28 200	0.23 169	0.23 154	0.27 257	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

testlalala2	0.18 162	0.10 77	0.50 375	0.36 516	0.25 500	0.23 220	0.14 61	0.34 200	0.24 153	0.25 191	0.25 175	0.21 175	0.12 89	0.16 32	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

H2IRNET	0.18 162	0.13 245	0.35 196	0.21 192	0.12 169	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.30 232	0.17 120	0.31 238	0.25 227	0.20 248	0.24 159	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.06 76

ACVNet-DCA	0.18 162	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.09 279

cc1	0.18 162	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 224	0.47 427	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.08 221

11t1	0.18 162	0.10 77	0.30 140	0.20 148	0.11 113	0.27 286	0.17 153	0.35 224	0.23 138	0.25 191	0.23 154	0.23 207	0.23 283	0.25 190	0.18 221	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.09 279

tt1	0.18 162	0.14 288	0.35 196	0.23 300	0.11 113	0.30 345	0.19 240	0.35 224	0.44 394	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.16 173	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.08 221

IGEV_Zeroshot_test	0.18 162	0.10 77	0.65 445	0.20 148	0.12 169	0.19 113	0.15 85	0.34 200	0.19 68	0.28 223	0.22 150	0.27 257	0.13 120	0.23 148	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.06 76

MIM_Stereo	0.18 162	0.12 183	0.38 247	0.20 148	0.11 113	0.17 66	0.14 61	0.35 224	0.25 166	0.27 213	0.35 288	0.23 207	0.13 120	0.27 225	0.16 170	0.06 25	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.08 174	0.06 76

HH	0.18 162	0.12 183	0.55 403	0.22 253	0.12 169	0.18 87	0.18 196	0.34 200	0.19 68	0.20 146	0.24 167	0.34 333	0.18 224	0.29 255	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.06 76

HanStereo	0.18 162	0.12 183	0.55 403	0.22 253	0.12 169	0.18 87	0.18 196	0.34 200	0.19 68	0.20 146	0.24 167	0.34 333	0.18 224	0.29 255	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.06 76

LL-Strereo2	0.18 162	0.18 379	0.39 262	0.22 253	0.12 169	0.24 242	0.13 41	0.31 167	0.23 138	0.24 183	0.20 128	0.24 219	0.12 89	0.26 206	0.15 146	0.06 25	0.06 151	0.12 404	0.09 303	0.08 174	0.07 154

riskmin	0.18 162	0.09 40	0.34 186	0.18 49	0.12 169	0.24 242	0.16 115	0.34 200	0.28 200	0.21 157	0.23 154	0.33 326	0.24 301	0.23 148	0.17 200	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.06 86	0.10 305	0.10 335

test_4	0.18 162	0.12 183	0.34 186	0.23 300	0.12 169	0.18 87	0.22 344	0.26 93	0.24 153	0.24 183	0.47 421	0.22 187	0.13 120	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.07 110	0.05 22

GMOStereo	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

error version	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

test-v	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

test_3	0.18 162	0.11 141	0.32 160	0.24 351	0.11 113	0.22 199	0.25 408	0.31 167	0.31 244	0.25 191	0.18 103	0.23 207	0.13 120	0.25 190	0.19 250	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.07 110	0.06 76

Patchmatch Stereo++	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 162	0.11 141	0.35 196	0.23 300	0.11 113	0.24 242	0.20 287	0.29 137	0.26 175	0.26 203	0.25 175	0.25 227	0.18 224	0.34 296	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.08 221

PSM-adaLoss	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.18 224	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo_v2	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

HUI-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.25 227	0.17 199	0.22 139	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

DeepStereo_RVC	0.18 162	0.11 141	0.40 270	0.21 192	0.11 113	0.19 113	0.16 115	0.28 125	0.22 120	0.27 213	0.27 192	0.23 207	0.28 367	0.24 159	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.10 335

iGMRVC	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

iRAFT	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

CRE-IMP	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.11 113	0.24 242	0.17 153	0.29 137	0.21 107	0.27 213	0.26 185	0.24 219	0.17 199	0.23 148	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.10 305	0.10 335

test-2	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

RAFT-IKP	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

rafts_anoy	0.18 162	0.15 321	0.35 196	0.22 253	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.32 178	0.30 232	0.23 169	0.25 175	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.19 250	0.08 197	0.07 269	0.10 309	0.12 423	0.09 240	0.08 221

raft+_RVC	0.18 162	0.14 288	0.32 160	0.21 192	0.15 335	0.21 171	0.16 115	0.38 258	0.34 275	0.21 157	0.28 198	0.20 164	0.15 157	0.24 159	0.19 250	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.08 221

RALCasStereoNet	0.18 162	0.15 321	0.33 177	0.21 192	0.14 285	0.21 171	0.18 196	0.31 167	0.25 166	0.21 157	0.29 211	0.22 187	0.15 157	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.10 412	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.09 279

sCroCo_RVC	0.18 162	0.14 288	0.49 364	0.27 450	0.18 409	0.22 199	0.17 153	0.27 105	0.23 138	0.14 72	0.22 150	0.17 131	0.14 140	0.21 123	0.15 146	0.10 325	0.11 436	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

DCANet	0.18 162	0.13 245	0.40 270	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 141	0.23 283	0.20 104	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 154

AFF-stereo	0.18 162	0.15 321	0.32 160	0.21 192	0.10 68	0.18 87	0.18 196	0.33 192	0.27 185	0.25 191	0.37 307	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

DIP-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.33 177	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.12 23	0.42 307	0.25 166	0.27 213	0.32 247	0.21 175	0.17 199	0.25 190	0.20 265	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.08 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 162	0.09 40	0.32 160	0.22 253	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.42 307	0.19 68	0.31 298	0.45 404	0.20 164	0.14 140	0.18 64	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

RAFT-Stereo	0.18 162	0.09 40	0.32 160	0.22 253	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.42 307	0.19 68	0.31 298	0.45 404	0.20 164	0.14 140	0.18 64	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 200	0.14 288	0.41 293	0.27 450	0.15 335	0.21 171	0.16 115	0.39 270	0.36 304	0.17 120	0.26 185	0.18 141	0.13 120	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.06 43	0.09 279

rvit_0105_6	0.19 200	0.14 288	0.34 186	0.23 300	0.14 285	0.18 87	0.20 287	0.29 137	0.37 315	0.18 137	0.22 150	0.23 207	0.17 199	0.26 206	0.17 200	0.15 460	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.11 353	0.08 221

1test111	0.19 200	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.34 296	0.22 308	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.09 279

DCANet-4	0.19 200	0.10 77	0.52 390	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.36 242	0.39 339	0.29 250	0.30 224	0.17 131	0.22 268	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

fff	0.19 200	0.13 245	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

ADStereo(finetuned)	0.19 200	0.13 245	0.49 364	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 141	0.31 411	0.21 123	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 154

x	0.19 200	0.11 141	0.29 133	0.20 148	0.11 113	0.26 276	0.18 196	0.41 293	0.29 219	0.25 191	0.29 211	0.28 272	0.24 301	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.08 221

DisPM	0.19 200	0.10 77	0.35 196	0.23 300	0.13 243	0.18 87	0.20 287	0.29 137	0.29 219	0.33 333	0.34 277	0.23 207	0.16 173	0.33 290	0.16 170	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.11 370

iRaft-Stereo_20w	0.19 200	0.10 77	0.46 342	0.19 88	0.13 243	0.25 256	0.19 240	0.52 418	0.19 68	0.29 250	0.21 140	0.22 187	0.20 248	0.28 238	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.08 174	0.08 221

TRStereo	0.19 200	0.17 365	0.47 350	0.23 300	0.19 430	0.19 113	0.16 115	0.52 418	0.28 200	0.20 146	0.19 112	0.21 175	0.13 120	0.24 159	0.13 88	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.11 384	0.06 43	0.06 76

Pruner-Stereo	0.19 200	0.11 141	0.34 186	0.29 475	0.12 169	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.29 219	0.33 333	0.32 247	0.25 227	0.15 157	0.24 159	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.09 279

RALAANet	0.19 200	0.18 379	0.37 228	0.23 300	0.14 285	0.23 220	0.13 41	0.37 252	0.29 219	0.28 223	0.26 185	0.25 227	0.15 157	0.26 206	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.06 76

csc	0.19 200	0.13 245	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

cscssc	0.19 200	0.13 245	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

GMStereo	0.19 200	0.25 452	0.40 270	0.21 192	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.29 137	0.40 355	0.25 191	0.23 154	0.16 123	0.15 157	0.25 190	0.19 250	0.09 276	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 215	0.13 245	0.33 177	0.18 49	0.15 335	0.17 66	0.16 115	0.34 200	0.21 107	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 301	0.29 255	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 303	0.09 240	0.07 154

CoSv	0.20 215	0.13 245	0.33 177	0.18 49	0.15 335	0.17 66	0.16 115	0.34 200	0.21 107	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 301	0.29 255	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 303	0.09 240	0.07 154

AIO-test2	0.20 215	0.20 407	0.36 216	0.26 422	0.15 335	0.22 199	0.16 115	0.42 307	0.42 372	0.16 108	0.29 211	0.15 105	0.11 66	0.26 206	0.13 88	0.18 497	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.07 110	0.07 154

rvit_0105_4	0.20 215	0.15 321	0.38 247	0.23 300	0.14 285	0.20 144	0.22 344	0.33 192	0.39 339	0.19 142	0.24 167	0.25 227	0.19 239	0.27 225	0.17 200	0.16 475	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.11 353	0.08 221

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 215	0.72 549	0.70 462	0.17 19	0.08 9	0.15 24	0.15 85	0.18 14	0.16 28	0.13 49	0.12 29	0.09 18	0.08 7	0.16 32	0.13 88	0.35 540	0.04 2	0.08 159	0.07 142	0.11 353	0.23 515

test_sample1	0.20 215	0.10 77	0.28 123	0.19 88	0.12 169	0.28 306	0.19 240	0.41 293	0.25 166	0.26 203	0.31 238	0.29 283	0.26 331	0.44 338	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.09 279

MyStereo06	0.20 215	0.12 183	0.57 410	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.40 281	0.21 107	0.30 281	0.24 167	0.31 310	0.18 224	0.22 139	0.18 221	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

xx1	0.20 215	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 224	0.47 427	0.17 120	0.19 112	0.28 272	0.24 301	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.09 303	0.09 240	0.09 279

testlalala_base	0.20 215	0.13 245	0.35 196	0.25 388	0.15 335	0.25 256	0.16 115	0.34 200	0.17 45	0.19 142	0.26 185	0.17 131	0.14 140	0.18 64	0.16 170	0.39 545	0.09 387	0.07 78	0.05 42	0.45 540	0.08 221

DCRE	0.20 215	0.13 245	0.40 270	0.21 192	0.15 335	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.22 163	0.80 518	0.23 207	0.16 173	0.23 148	0.15 146	0.07 69	0.07 269	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.06 76

qqq	0.20 215	0.12 183	0.31 154	0.20 148	0.11 113	0.23 220	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.24 183	0.28 198	0.28 272	0.24 301	0.34 296	0.22 308	0.08 197	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.09 240	0.09 279

PFNet+	0.20 215	0.10 77	0.37 228	0.21 192	0.12 169	0.17 66	0.19 240	0.29 137	0.34 275	0.33 333	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.32 283	0.17 200	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.12 393

NF-Stereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

OCTAStereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

RE-Stereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

TVStereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

sAnonymous2	0.20 215	0.21 421	0.58 415	0.24 351	0.17 388	0.22 199	0.19 240	0.34 200	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 45	0.14 122	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.23 504	0.17 463

CroCo_RVC	0.20 215	0.21 421	0.58 415	0.24 351	0.17 388	0.22 199	0.19 240	0.34 200	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 45	0.14 122	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.23 504	0.17 463

111	0.20 215	0.17 365	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.24 242	0.17 153	0.41 293	0.45 405	0.23 169	0.29 211	0.29 283	0.21 255	0.24 159	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.08 221

HITNet	0.20 215	0.17 365	0.43 314	0.19 88	0.08 9	0.27 286	0.14 61	0.42 307	0.30 232	0.29 250	0.32 247	0.27 257	0.21 255	0.28 238	0.25 348	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.06 76
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
FACV-RUCA	0.21 235	0.15 321	0.32 160	0.23 300	0.23 484	0.26 276	0.19 240	0.39 270	0.34 275	0.25 191	0.32 247	0.21 175	0.24 301	0.24 159	0.19 250	0.10 325	0.07 269	0.15 466	0.08 217	0.16 445	0.13 409

IGEV-RUCA	0.21 235	0.08 9	0.23 75	0.19 88	0.19 430	0.28 306	0.24 391	0.23 63	0.21 107	0.20 146	0.23 154	0.28 272	0.49 499	0.26 206	0.18 221	0.09 276	0.08 353	0.18 491	0.13 450	0.17 462	0.17 463

rvit_0105_5	0.21 235	0.15 321	0.38 247	0.23 300	0.13 243	0.22 199	0.24 391	0.36 242	0.39 339	0.21 157	0.23 154	0.26 248	0.19 239	0.26 206	0.19 250	0.15 460	0.13 465	0.12 404	0.12 423	0.10 305	0.09 279

test_sample2	0.21 235	0.10 77	0.28 123	0.19 88	0.11 113	0.27 286	0.21 318	0.43 319	0.29 219	0.26 203	0.31 238	0.30 299	0.24 301	0.45 341	0.18 221	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.09 279

mmm	0.21 235	0.12 183	0.31 154	0.22 253	0.12 169	0.28 306	0.21 318	0.41 293	0.27 185	0.29 250	0.38 321	0.29 283	0.24 301	0.29 255	0.22 308	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.09 303	0.10 305	0.09 279

CASS	0.21 235	0.15 321	0.32 160	0.26 422	0.11 113	0.28 306	0.19 240	0.39 270	0.30 232	0.32 321	0.34 277	0.25 227	0.24 301	0.25 190	0.20 265	0.13 421	0.08 353	0.11 366	0.09 303	0.11 353	0.11 370
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 235	0.16 346	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.26 276	0.27 426	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 187	0.21 255	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.07 154

RAFT_CTSACE	0.21 235	0.16 346	0.41 293	0.25 388	0.15 335	0.22 199	0.24 391	0.32 178	0.28 200	0.33 333	0.51 437	0.29 283	0.17 199	0.32 283	0.13 88	0.06 25	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.06 76

RAFT+CT+SA	0.21 235	0.18 379	0.33 177	0.25 388	0.18 409	0.23 220	0.29 448	0.40 281	0.36 304	0.24 183	0.38 321	0.18 141	0.16 173	0.32 283	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.12 423	0.09 240	0.09 279

SA-5K	0.21 235	0.16 346	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.26 276	0.27 426	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 187	0.21 255	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.07 154

CIPLG	0.21 235	0.21 421	0.55 403	0.23 300	0.15 335	0.25 256	0.20 287	0.35 224	0.29 219	0.31 298	0.33 268	0.22 187	0.15 157	0.26 206	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

IPLG	0.21 235	0.15 321	0.53 394	0.21 192	0.12 169	0.28 306	0.17 153	0.42 307	0.30 232	0.33 333	0.32 247	0.15 105	0.17 199	0.50 359	0.21 288	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

IPLGR_C	0.21 235	0.22 434	0.60 423	0.23 300	0.15 335	0.24 242	0.20 287	0.35 224	0.29 219	0.31 298	0.32 247	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

MIPNet	0.21 235	0.15 321	0.52 390	0.21 192	0.12 169	0.27 286	0.20 287	0.45 335	0.37 315	0.30 281	0.23 154	0.19 155	0.24 301	0.27 225	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

IPLGR	0.21 235	0.13 245	0.61 426	0.21 192	0.11 113	0.25 256	0.18 196	0.41 293	0.37 315	0.28 223	0.27 192	0.21 175	0.19 239	0.37 313	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

ACRE	0.21 235	0.20 407	0.62 434	0.23 300	0.15 335	0.24 242	0.20 287	0.35 224	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

GANet-ADL	0.21 235	0.12 183	0.45 334	0.23 300	0.14 285	0.29 327	0.19 240	0.46 346	0.35 291	0.25 191	0.32 247	0.32 319	0.19 239	0.24 159	0.20 265	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.10 335

LCNet	0.21 235	0.11 141	0.29 133	0.25 388	0.12 169	0.23 220	0.19 240	0.34 200	0.26 175	0.28 223	0.35 288	0.26 248	0.30 395	0.35 305	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.13 405	0.22 508

PSM-softLoss	0.21 235	0.10 77	0.39 262	0.24 351	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.38 258	0.26 175	0.29 250	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.52 370	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.12 393

KMStereo	0.21 235	0.10 77	0.39 262	0.24 351	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.38 258	0.26 175	0.29 250	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.52 370	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.12 393

SST-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.37 228	0.24 351	0.13 243	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.24 153	0.34 353	0.33 268	0.29 283	0.25 322	0.56 396	0.17 200	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.07 154

RAFT_R40	0.21 235	0.10 77	0.37 228	0.24 351	0.13 243	0.18 87	0.18 196	0.31 167	0.29 219	0.33 333	0.33 268	0.30 299	0.24 301	0.55 385	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.07 154

RAFT-345	0.21 235	0.10 77	0.46 342	0.22 253	0.11 113	0.20 144	0.16 115	0.26 93	0.25 166	0.27 213	0.66 497	0.21 175	0.16 173	0.55 385	0.21 288	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.06 76

RAFT	0.21 235	0.17 365	0.32 160	0.24 351	0.12 169	0.25 256	0.27 426	0.35 224	0.28 200	0.33 333	0.33 268	0.38 366	0.22 268	0.29 255	0.17 200	0.08 197	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.10 305	0.06 76

GMM-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.43 314	0.23 300	0.13 243	0.24 242	0.25 408	0.37 252	0.27 185	0.30 281	0.45 404	0.27 257	0.21 255	0.31 277	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.19 485

Prome-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.30 140	0.24 351	0.12 169	0.23 220	0.23 369	0.36 242	0.25 166	0.33 333	0.59 474	0.24 219	0.28 367	0.29 255	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.20 495

TestStereo	0.21 235	0.19 395	0.40 270	0.25 388	0.10 68	0.22 199	0.21 318	0.31 167	0.31 244	0.23 169	0.34 277	0.22 187	0.18 224	0.62 430	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.07 142	0.11 353	0.06 76

XX-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.83 490	0.26 422	0.17 388	0.23 220	0.13 41	0.40 281	0.18 55	0.20 146	0.41 352	0.31 310	0.10 42	0.32 283	0.12 46	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

EAI-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.33 177	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.46 523	0.46 346	0.20 91	0.25 191	0.50 431	0.17 131	0.16 173	0.24 159	0.23 327	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.10 345	0.06 43	0.07 154

FENet	0.21 235	0.11 141	0.45 334	0.21 192	0.12 169	0.26 276	0.17 153	0.41 293	0.35 291	0.30 281	0.31 238	0.29 283	0.23 283	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

MyStereo8	0.22 265	0.15 321	0.63 437	0.21 192	0.17 388	0.31 361	0.16 115	0.36 242	0.32 253	0.28 223	0.36 298	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.28 371	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.12 393

ffm	0.22 265	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.08 221

StereoVision	0.22 265	0.18 379	0.37 228	0.27 450	0.17 388	0.23 220	0.22 344	0.38 258	0.31 244	0.20 146	0.51 437	0.22 187	0.16 173	0.28 238	0.18 221	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.13 450	0.10 305	0.07 154

raft_robust	0.22 265	0.17 365	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.23 220	0.22 344	0.49 374	0.48 437	0.32 321	0.32 247	0.26 248	0.23 283	0.53 377	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.10 345	0.08 174	0.06 76

Sa-1000	0.22 265	0.15 321	0.35 196	0.23 300	0.13 243	0.28 306	0.23 369	0.47 354	0.39 339	0.30 281	0.50 431	0.26 248	0.19 239	0.33 290	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.08 174	0.06 76

SA	0.22 265	0.16 346	0.36 216	0.23 300	0.13 243	0.24 242	0.23 369	0.45 335	0.40 355	0.27 213	0.44 392	0.23 207	0.23 283	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.08 174	0.06 76

dd	0.22 265	0.26 463	0.40 270	0.22 253	0.12 169	0.25 256	0.21 318	0.32 178	0.44 394	0.29 250	0.28 198	0.25 227	0.16 173	0.30 270	0.25 348	0.12 402	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.11 353	0.09 279

GwcNet-ADL	0.22 265	0.14 288	0.58 415	0.24 351	0.13 243	0.22 199	0.23 369	0.49 374	0.40 355	0.27 213	0.29 211	0.30 299	0.20 248	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.09 240	0.09 279

HHNet	0.22 265	0.12 183	0.52 390	0.18 49	0.18 409	0.20 144	0.20 287	0.34 200	0.31 244	0.32 321	0.59 474	0.20 164	0.21 255	0.24 159	0.31 398	0.08 197	0.05 30	0.09 236	0.07 142	0.08 174	0.11 370

KYRaft	0.22 265	0.10 77	0.30 140	0.23 300	0.12 169	0.23 220	0.23 369	0.35 224	0.24 153	0.35 370	0.54 455	0.34 333	0.26 331	0.29 255	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.08 174	0.31 534

IRAFT_RVC	0.22 265	0.12 183	0.39 262	0.26 422	0.11 113	0.18 87	0.24 391	0.40 281	0.37 315	0.31 298	0.30 224	0.29 283	0.24 301	0.55 385	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.07 154

GES	0.22 265	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.14 285	0.27 286	0.19 240	0.49 374	0.33 265	0.30 281	0.36 298	0.25 227	0.23 283	0.29 255	0.22 308	0.10 325	0.08 353	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.11 370

SFCPSM	0.22 265	0.10 77	0.51 386	0.21 192	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.55 446	0.39 339	0.29 250	0.32 247	0.23 207	0.21 255	0.27 225	0.19 250	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.08 221

DMCA	0.22 265	0.14 288	0.36 216	0.22 253	0.14 285	0.27 286	0.20 287	0.43 319	0.38 329	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.24 301	0.24 159	0.28 371	0.11 364	0.08 353	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.11 370

BEATNet_4x	0.22 265	0.18 379	0.47 350	0.22 253	0.10 68	0.28 306	0.14 61	0.46 346	0.32 253	0.31 298	0.34 277	0.31 310	0.25 322	0.31 277	0.29 383	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.10 305	0.08 221

MLCV	0.22 265	0.16 346	0.44 323	0.21 192	0.08 9	0.29 327	0.19 240	0.38 258	0.37 315	0.38 408	0.44 392	0.31 310	0.21 255	0.41 329	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

DN-CSS_ROB	0.22 265	0.25 452	0.47 350	0.24 351	0.14 285	0.25 256	0.12 23	0.40 281	0.33 265	0.29 250	0.42 368	0.22 187	0.20 248	0.33 290	0.19 250	0.07 69	0.06 151	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.07 154

G2L-ROB	0.23 282	0.15 321	0.41 293	0.19 88	0.12 169	0.27 286	0.21 318	0.47 354	0.33 265	0.34 353	0.31 238	0.41 399	0.22 268	0.49 355	0.26 361	0.09 276	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.10 335

DFGA-Net	0.23 282	0.24 447	0.49 364	0.22 253	0.15 335	0.25 256	0.17 153	0.39 270	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.21 175	0.17 199	0.59 413	0.28 371	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.08 221

PAM_32	0.23 282	0.10 77	0.63 437	0.21 192	0.14 285	0.33 382	0.19 240	0.36 242	0.23 138	0.29 250	0.28 198	0.56 481	0.28 367	0.27 225	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.09 279

PAM	0.23 282	0.10 77	0.63 437	0.22 253	0.15 335	0.34 395	0.21 318	0.37 252	0.22 120	0.31 298	0.27 192	0.55 477	0.26 331	0.26 206	0.17 200	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.09 303	0.07 110	0.09 279

rvit_0105_3	0.23 282	0.17 365	0.40 270	0.25 388	0.15 335	0.24 242	0.28 442	0.38 258	0.41 365	0.25 191	0.25 175	0.28 272	0.21 255	0.28 238	0.20 265	0.15 460	0.13 465	0.14 451	0.15 472	0.10 305	0.09 279

UGAM-zero	0.23 282	0.10 77	0.54 397	0.19 88	0.13 243	0.21 171	0.14 61	0.44 325	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.51 460	0.33 421	0.65 444	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.06 43	0.07 154

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 282	0.13 245	0.83 490	0.20 148	0.21 455	0.23 220	0.17 153	0.48 366	0.27 185	0.23 169	0.29 211	0.39 378	0.23 283	0.25 190	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.11 384	0.11 353	0.10 335

test_sample3	0.23 282	0.12 183	0.43 314	0.19 88	0.12 169	0.32 371	0.20 287	0.50 384	0.34 275	0.31 298	0.33 268	0.29 283	0.22 268	0.53 377	0.22 308	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.10 305	0.10 335

MyStereo05	0.23 282	0.12 183	0.57 410	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.48 366	0.52 465	0.31 298	0.23 154	0.25 227	0.22 268	0.30 270	0.21 288	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo04	0.23 282	0.12 183	0.55 403	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.49 374	0.52 465	0.28 223	0.23 154	0.27 257	0.23 283	0.30 270	0.22 308	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

CoDeX	0.23 282	0.12 183	0.46 342	0.21 192	0.14 285	0.29 327	0.21 318	0.53 429	0.41 365	0.29 250	0.35 288	0.29 283	0.22 268	0.48 350	0.19 250	0.09 276	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154

PCWNet_CMD	0.23 282	0.13 245	0.48 359	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.16 115	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.11 353	0.09 279

anonymousa	0.23 282	0.11 141	0.50 375	0.21 192	0.16 367	0.31 361	0.20 287	0.36 242	0.35 291	0.32 321	0.50 431	0.39 378	0.26 331	0.22 139	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.11 384	0.07 110	0.08 221

BUS	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.25 388	0.14 285	0.43 460	0.17 153	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.32 319	0.20 248	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

IER	0.23 282	0.12 183	0.39 262	0.20 148	0.14 285	0.31 361	0.19 240	0.42 307	0.36 304	0.33 333	0.40 344	0.32 319	0.33 421	0.29 255	0.22 308	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.08 221

test_5	0.23 282	0.19 395	0.38 247	0.26 422	0.18 409	0.25 256	0.29 448	0.40 281	0.37 315	0.29 250	0.40 344	0.25 227	0.22 268	0.34 296	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.10 335

BSDual-CNN	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.25 388	0.14 285	0.35 410	0.21 318	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.38 366	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

iRaft-Stereo_5w	0.23 282	0.18 379	0.44 323	0.22 253	0.13 243	0.19 113	0.19 240	0.37 252	0.32 253	0.28 223	0.37 307	0.34 333	0.23 283	0.65 444	0.27 367	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.08 221

psmg	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.21 192	0.14 285	0.35 410	0.23 369	0.51 401	0.34 275	0.35 370	0.38 321	0.38 366	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.08 353	0.10 309	0.10 345	0.09 240	0.08 221

UDGNet	0.23 282	0.31 495	0.38 247	0.24 351	0.14 285	0.24 242	0.18 196	0.32 178	0.43 379	0.29 250	0.28 198	0.24 219	0.19 239	0.29 255	0.20 265	0.15 460	0.07 269	0.21 506	0.11 384	0.14 423	0.10 335

OMP-Stereo	0.23 282	0.14 288	0.35 196	0.29 475	0.13 243	0.21 171	0.16 115	0.37 252	0.33 265	0.34 353	0.30 224	0.34 333	0.19 239	0.70 459	0.24 338	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.07 110	0.06 76

IIG-Stereo	0.23 282	0.13 245	0.35 196	0.29 475	0.12 169	0.23 220	0.14 61	0.38 258	0.31 244	0.34 353	0.37 307	0.33 326	0.21 255	0.70 459	0.26 361	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.07 110	0.06 76

ASMatch	0.23 282	0.11 141	0.51 386	0.24 351	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.28 200	0.28 223	0.68 501	0.27 257	0.26 331	0.50 359	0.22 308	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.11 370

PFNet	0.23 282	0.10 77	0.57 410	0.24 351	0.14 285	0.22 199	0.19 240	0.39 270	0.33 265	0.35 370	0.32 247	0.27 257	0.19 239	0.64 438	0.22 308	0.09 276	0.05 30	0.09 236	0.07 142	0.08 174	0.07 154

ICVP	0.23 282	0.13 245	0.44 323	0.26 422	0.14 285	0.29 327	0.25 408	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.43 381	0.35 347	0.25 322	0.26 206	0.23 327	0.12 402	0.09 387	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.10 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 282	0.18 379	0.63 437	0.27 450	0.18 409	0.41 445	0.23 369	0.43 319	0.35 291	0.23 169	0.27 192	0.20 164	0.18 224	0.27 225	0.18 221	0.12 402	0.11 436	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.12 393

CFNet_pseudo	0.23 282	0.13 245	0.47 350	0.19 88	0.13 243	0.26 276	0.16 115	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 283	0.29 255	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.08 217	0.11 353	0.09 279

ACVNet	0.23 282	0.13 245	0.35 196	0.18 49	0.15 335	0.27 286	0.23 369	0.39 270	0.44 394	0.28 223	0.41 352	0.38 366	0.26 331	0.27 225	0.32 403	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.07 154

MSMDNet	0.23 282	0.13 245	0.48 359	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.16 115	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.11 353	0.09 279

ccs_rob	0.23 282	0.13 245	0.47 350	0.20 148	0.13 243	0.26 276	0.17 153	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 283	0.29 255	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.08 217	0.11 353	0.09 279

G2L-Stereo_test	0.24 312	0.16 346	0.38 247	0.19 88	0.13 243	0.27 286	0.24 391	0.49 374	0.38 329	0.37 393	0.37 307	0.40 392	0.24 301	0.52 370	0.28 371	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.06 86	0.09 240	0.08 221

DCVSM-stereo	0.24 312	0.13 245	0.52 390	0.20 148	0.14 285	0.26 276	0.13 41	0.34 200	0.34 275	0.41 442	0.33 268	0.47 437	0.29 382	0.30 270	0.22 308	0.10 325	0.10 412	0.11 366	0.10 345	0.12 390	0.15 442

rvit_stereo_0075_2	0.24 312	0.17 365	0.50 375	0.26 422	0.22 471	0.22 199	0.15 85	0.40 281	0.35 291	0.27 213	0.37 307	0.29 283	0.20 248	0.28 238	0.19 250	0.17 486	0.12 453	0.19 499	0.12 423	0.13 405	0.13 409

test_sample5	0.24 312	0.13 245	0.42 303	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 384	0.34 275	0.32 321	0.41 352	0.29 283	0.23 283	0.55 385	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

test_sample4	0.24 312	0.13 245	0.43 314	0.20 148	0.12 169	0.32 371	0.21 318	0.51 401	0.34 275	0.31 298	0.37 307	0.28 272	0.23 283	0.53 377	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

tta	0.24 312	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.28 371	0.10 325	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.08 174	0.07 154

qqq1	0.24 312	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

fff1	0.24 312	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

DualNet	0.24 312	0.13 245	0.42 303	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 384	0.34 275	0.33 333	0.43 381	0.29 283	0.23 283	0.55 385	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

GMStereo_Zeroshot	0.24 312	0.21 421	0.45 334	0.26 422	0.13 243	0.28 306	0.15 85	0.39 270	0.35 291	0.37 393	0.43 381	0.40 392	0.17 199	0.34 296	0.20 265	0.12 402	0.07 269	0.13 425	0.07 142	0.16 445	0.09 279

CFNet_ucs	0.24 312	0.13 245	0.50 375	0.20 148	0.15 335	0.28 306	0.17 153	0.49 374	0.45 405	0.32 321	0.42 368	0.39 378	0.22 268	0.31 277	0.21 288	0.11 364	0.08 353	0.12 404	0.09 303	0.12 390	0.11 370

gwcnet-sp	0.24 312	0.13 245	0.63 437	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

scenet	0.24 312	0.13 245	0.63 437	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

ToySt	0.24 312	0.16 346	0.48 359	0.21 192	0.13 243	0.29 327	0.29 448	0.39 270	0.39 339	0.27 213	0.35 288	0.39 378	0.31 411	0.31 277	0.29 383	0.08 197	0.09 387	0.10 309	0.11 384	0.11 353	0.10 335

ssnet	0.24 312	0.13 245	0.63 437	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

STrans-v2	0.24 312	0.13 245	0.54 397	0.21 192	0.12 169	0.23 220	0.21 318	0.47 354	0.28 200	0.31 298	0.42 368	0.36 352	0.35 434	0.62 430	0.23 327	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.06 76

TransformOpticalFlow	0.24 312	0.13 245	0.56 407	0.23 300	0.11 113	0.21 171	0.19 240	0.40 281	0.32 253	0.30 281	0.43 381	0.36 352	0.31 411	0.61 422	0.20 265	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.07 154

DRaft	0.24 312	0.10 77	0.34 186	0.18 49	0.12 169	0.28 306	0.23 369	0.33 192	0.39 339	0.38 408	0.61 486	0.21 175	0.41 465	0.48 350	0.42 455	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.08 221

HCRNet	0.24 312	0.25 452	0.33 177	0.34 505	0.16 367	0.27 286	0.18 196	0.43 319	0.35 291	0.30 281	0.35 288	0.32 319	0.22 268	0.44 338	0.20 265	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.11 384	0.10 305	0.09 279

ARAFT	0.24 312	0.21 421	0.78 473	0.22 253	0.12 169	0.29 327	0.24 391	0.43 319	0.32 253	0.33 333	0.28 198	0.28 272	0.19 239	0.49 355	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.12 404	0.11 384	0.09 240	0.06 76

cf-r	0.24 312	0.15 321	0.44 323	0.21 192	0.14 285	0.27 286	0.22 344	0.42 307	0.40 355	0.30 281	0.42 368	0.42 408	0.26 331	0.43 334	0.25 348	0.11 364	0.06 151	0.08 159	0.10 345	0.08 174	0.08 221

GANet-RSSM	0.24 312	0.14 288	0.36 216	0.21 192	0.14 285	0.27 286	0.21 318	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.39 334	0.39 378	0.28 367	0.58 407	0.23 327	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.09 279

PSMNet-RSSM	0.24 312	0.15 321	0.36 216	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.20 287	0.48 366	0.37 315	0.30 281	0.44 392	0.38 366	0.26 331	0.52 370	0.22 308	0.12 402	0.07 269	0.11 366	0.13 450	0.10 305	0.09 279

CFNet-ft	0.24 312	0.15 321	0.35 196	0.18 49	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 322	0.47 348	0.24 338	0.12 402	0.07 269	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.09 279

CFNet_RVC	0.24 312	0.15 321	0.35 196	0.18 49	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 322	0.47 348	0.24 338	0.12 402	0.07 269	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.09 279

UCFNet_RVC	0.24 312	0.16 346	0.34 186	0.18 49	0.15 335	0.33 382	0.16 115	0.46 346	0.35 291	0.29 250	0.35 288	0.39 378	0.25 322	0.34 296	0.22 308	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.14 463	0.13 405	0.12 393

AdaStereo	0.24 312	0.16 346	0.37 228	0.24 351	0.12 169	0.32 371	0.17 153	0.54 436	0.42 372	0.33 333	0.38 321	0.35 347	0.21 255	0.30 270	0.22 308	0.14 447	0.06 151	0.13 425	0.08 217	0.11 353	0.08 221
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	0.24 312	0.18 379	0.61 426	0.25 388	0.11 113	0.29 327	0.21 318	0.42 307	0.43 379	0.33 333	0.43 381	0.27 257	0.22 268	0.34 296	0.26 361	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

G2L-Stereo	0.25 340	0.16 346	0.47 350	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.18 196	0.46 346	0.35 291	0.33 333	0.37 307	0.40 392	0.22 268	0.60 415	0.30 391	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.09 279

DDVS	0.25 340	0.15 321	0.39 262	0.24 351	0.17 388	0.34 395	0.21 318	0.41 293	0.30 232	0.33 333	0.41 352	0.48 444	0.21 255	0.52 370	0.27 367	0.11 364	0.09 387	0.11 366	0.09 303	0.13 405	0.14 430

ITSA-stereo	0.25 340	0.15 321	0.33 177	0.23 300	0.11 113	0.27 286	0.18 196	0.56 461	0.59 489	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.28 367	0.49 355	0.30 391	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.13 409

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 340	0.14 288	0.95 514	0.21 192	0.27 507	0.20 144	0.19 240	0.48 366	0.25 166	0.26 203	0.55 459	0.34 333	0.18 224	0.25 190	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.12 423	0.12 390	0.12 393

test_sample7	0.25 340	0.15 321	0.35 196	0.20 148	0.14 285	0.28 306	0.21 318	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 327	0.14 447	0.09 387	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

test_sample6	0.25 340	0.13 245	0.41 293	0.21 192	0.11 113	0.30 345	0.22 344	0.51 401	0.35 291	0.33 333	0.43 381	0.30 299	0.24 301	0.57 400	0.22 308	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.10 335

SMFormer	0.25 340	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.28 371	0.10 325	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.09 279

NINENet	0.25 340	0.15 321	0.37 228	0.23 300	0.16 367	0.43 460	0.17 153	0.60 493	0.46 422	0.32 321	0.37 307	0.32 319	0.20 248	0.42 332	0.21 288	0.10 325	0.10 412	0.12 404	0.08 217	0.11 353	0.10 335

hknet	0.25 340	0.14 288	0.40 270	0.25 388	0.15 335	0.35 410	0.21 318	0.56 461	0.37 315	0.34 353	0.35 288	0.43 412	0.27 350	0.37 313	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

PSMNet-ADL	0.25 340	0.15 321	0.32 160	0.26 422	0.14 285	0.31 361	0.22 344	0.44 325	0.36 304	0.27 213	0.33 268	0.41 399	0.28 367	0.61 422	0.29 383	0.11 364	0.09 387	0.09 236	0.11 384	0.10 305	0.10 335

PSM-AAD	0.25 340	0.10 77	0.30 140	0.24 351	0.12 169	0.26 276	0.38 501	0.34 200	0.28 200	0.35 370	0.39 334	0.28 272	0.79 537	0.30 270	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.12 404	0.11 384	0.08 174	0.21 503

GrayStereo	0.25 340	0.09 40	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.23 220	0.47 527	0.34 200	0.30 232	0.39 423	0.47 421	0.30 299	0.79 537	0.29 255	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.13 409

RAFT-RH_RVC	0.25 340	0.11 141	0.45 334	0.21 192	0.12 169	0.25 256	0.14 61	0.27 105	0.27 185	0.38 408	1.15 542	0.23 207	0.17 199	0.57 400	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.06 43	0.07 154

UPFNet	0.25 340	0.12 183	0.38 247	0.24 351	0.19 430	0.37 420	0.28 442	0.48 366	0.38 329	0.34 353	0.37 307	0.37 358	0.28 367	0.39 320	0.33 410	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.10 305	0.08 221

acv_ft	0.25 340	0.13 245	0.40 270	0.23 300	0.19 430	0.34 395	0.21 318	0.45 335	0.44 394	0.38 408	0.41 352	0.38 366	0.27 350	0.27 225	0.35 419	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.11 353	0.07 154

iResNet_ROB	0.25 340	0.19 395	0.40 270	0.20 148	0.12 169	0.30 345	0.16 115	0.55 446	0.53 469	0.38 408	0.43 381	0.37 358	0.26 331	0.38 318	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.09 240	0.09 279

coex_refinement	0.26 356	0.16 346	0.36 216	0.23 300	0.15 335	0.31 361	0.20 287	0.49 374	0.42 372	0.35 370	0.42 368	0.45 427	0.27 350	0.55 385	0.33 410	0.10 325	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.10 305	0.10 335

UGAM	0.26 356	0.14 288	0.45 334	0.25 388	0.12 169	0.23 220	0.25 408	0.32 178	0.41 365	0.31 298	0.42 368	0.41 399	0.22 268	0.92 519	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.14 451	0.12 423	0.10 305	0.07 154

SepStereo	0.26 356	0.12 183	0.42 303	0.24 351	0.18 409	0.29 327	0.24 391	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.64 438	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

AACVNet	0.26 356	0.16 346	0.37 228	0.22 253	0.14 285	0.29 327	0.19 240	0.41 293	0.31 244	0.38 408	0.42 368	0.43 412	0.28 367	0.73 469	0.25 348	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.09 303	0.13 405	0.11 370

DEmStereo	0.26 356	0.09 40	0.47 350	0.19 88	0.12 169	0.30 345	0.25 408	0.28 125	0.36 304	0.36 386	0.58 472	0.25 227	0.48 498	0.53 377	0.44 461	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.07 154

LMCR-Stereo	0.26 356	0.18 379	0.49 364	0.28 472	0.14 285	0.36 415	0.23 369	0.54 436	0.34 275	0.39 423	0.40 344	0.29 283	0.29 382	0.37 313	0.27 367	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.13 405	0.09 279

GwcNet-RSSM	0.26 356	0.17 365	0.46 342	0.21 192	0.13 243	0.28 306	0.23 369	0.44 325	0.42 372	0.31 298	0.45 404	0.40 392	0.26 331	0.55 385	0.28 371	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.08 221

DeepPruner_ROB	0.26 356	0.19 395	0.44 323	0.21 192	0.16 367	0.30 345	0.21 318	0.52 418	0.32 253	0.35 370	0.38 321	0.39 378	0.26 331	0.42 332	0.24 338	0.15 460	0.11 436	0.11 366	0.11 384	0.14 423	0.13 409

FSD	0.27 364	0.28 473	0.32 160	0.27 450	0.24 492	0.27 286	0.27 426	0.31 167	0.29 219	0.26 203	0.27 192	0.28 272	0.27 350	0.28 238	0.26 361	0.23 511	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.25 509	0.24 520

ISRNet	0.27 364	0.13 245	0.45 334	0.26 422	0.19 430	0.24 242	0.14 61	0.45 335	0.43 379	0.39 423	0.48 427	0.42 408	0.27 350	0.32 283	0.29 383	0.20 506	0.12 453	0.17 483	0.16 484	0.16 445	0.20 495

rvit_105_1	0.27 364	0.19 395	0.46 342	0.27 450	0.19 430	0.30 345	0.35 487	0.44 325	0.51 458	0.31 298	0.31 238	0.31 310	0.26 331	0.35 305	0.25 348	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 493	0.11 353	0.10 335

DispNO	0.27 364	0.18 379	0.62 434	0.23 300	0.17 388	0.25 256	0.22 344	0.45 335	0.41 365	0.32 321	0.39 334	0.38 366	0.27 350	0.77 489	0.27 367	0.09 276	0.07 269	0.10 309	0.10 345	0.08 174	0.08 221

CBFPSM	0.27 364	0.16 346	0.67 450	0.20 148	0.14 285	0.38 428	0.25 408	0.40 281	0.36 304	0.33 333	0.36 298	0.56 481	0.38 451	0.32 283	0.38 428	0.08 197	0.08 353	0.07 78	0.08 217	0.09 240	0.11 370

CSP-Net	0.27 364	0.15 321	0.30 140	0.21 192	0.14 285	0.44 462	0.24 391	0.50 384	0.40 355	0.41 442	0.43 381	0.42 408	0.26 331	0.66 449	0.28 371	0.12 402	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.09 279

DAS	0.27 364	0.12 183	0.42 303	0.24 351	0.18 409	0.29 327	0.24 391	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.75 478	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

AASNet	0.27 364	0.19 395	0.49 364	0.26 422	0.17 388	0.34 395	0.20 287	0.62 506	0.48 437	0.35 370	0.40 344	0.32 319	0.25 322	0.28 238	0.34 415	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.08 217	0.13 405	0.11 370

GEStereo_RVC	0.27 364	0.20 407	0.44 323	0.27 450	0.16 367	0.33 382	0.25 408	0.56 461	0.54 474	0.34 353	0.38 321	0.34 333	0.25 322	0.51 364	0.28 371	0.12 402	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.11 353	0.11 370

RAFT + AFF	0.27 364	0.23 443	0.50 375	0.25 388	0.17 388	0.30 345	0.33 481	0.52 418	0.40 355	0.28 223	0.30 224	0.30 299	0.31 411	0.62 430	0.24 338	0.09 276	0.10 412	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.11 370

MMNet	0.27 364	0.14 288	0.49 364	0.24 351	0.17 388	0.47 476	0.22 344	0.45 335	0.51 458	0.39 423	0.41 352	0.36 352	0.33 421	0.39 320	0.34 415	0.08 197	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.08 221

delet	0.27 364	0.14 288	0.40 270	0.23 300	0.19 430	0.41 445	0.29 448	0.49 374	0.48 437	0.33 333	0.41 352	0.37 358	0.30 395	0.48 350	0.34 415	0.09 276	0.09 387	0.11 366	0.12 423	0.08 174	0.08 221

ac_64	0.27 364	0.13 245	0.41 293	0.24 351	0.17 388	0.36 415	0.22 344	0.46 346	0.33 265	0.35 370	0.36 298	0.52 466	0.30 395	0.62 430	0.32 403	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.09 240	0.08 221

HGLStereo	0.27 364	0.14 288	0.46 342	0.24 351	0.21 455	0.33 382	0.23 369	0.50 384	0.42 372	0.35 370	0.48 427	0.41 399	0.33 421	0.45 341	0.33 410	0.11 364	0.10 412	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.12 393

DSFCA	0.27 364	0.13 245	0.36 216	0.20 148	0.17 388	0.38 428	0.31 464	0.47 354	0.43 379	0.43 458	0.37 307	0.39 378	0.29 382	0.52 370	0.32 403	0.12 402	0.10 412	0.10 309	0.11 384	0.11 353	0.10 335

DMCA-RVC	0.27 364	0.21 421	0.61 426	0.28 472	0.17 388	0.29 327	0.21 318	0.42 307	0.35 291	0.40 433	0.37 307	0.39 378	0.36 438	0.43 334	0.30 391	0.13 421	0.10 412	0.15 466	0.11 384	0.13 405	0.10 335

HSM-Net_RVC	0.27 364	0.11 141	0.42 303	0.19 88	0.11 113	0.34 395	0.20 287	0.62 506	0.43 379	0.40 433	0.43 381	0.50 456	0.26 331	0.76 483	0.22 308	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 364	0.20 407	0.44 323	0.22 253	0.14 285	0.33 382	0.14 61	0.51 401	0.45 405	0.30 281	0.40 344	0.38 366	0.27 350	0.76 483	0.25 348	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.08 221

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 364	0.21 421	0.59 421	0.25 388	0.18 409	0.29 327	0.22 344	0.50 384	0.40 355	0.38 408	0.41 352	0.43 412	0.27 350	0.43 334	0.29 383	0.11 364	0.08 353	0.10 309	0.10 345	0.10 305	0.11 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 364	0.26 463	0.72 466	0.23 300	0.13 243	0.29 327	0.18 196	0.52 418	0.49 446	0.37 393	0.45 404	0.39 378	0.25 322	0.34 296	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.12 390	0.09 279

StereoDRNet-Refined	0.27 364	0.17 365	0.35 196	0.25 388	0.14 285	0.37 420	0.21 318	0.47 354	0.41 365	0.44 465	0.51 437	0.41 399	0.28 367	0.45 341	0.37 426	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.11 384	0.10 305	0.10 335
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 385	0.19 395	0.50 375	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 327	0.23 511	0.09 387	0.28 525	0.24 520	0.18 476	0.16 451

ssnet_v2	0.28 385	0.16 346	0.44 323	0.22 253	0.15 335	0.40 441	0.30 459	0.57 471	0.46 422	0.38 408	0.36 298	0.47 437	0.29 382	0.38 318	0.39 436	0.13 421	0.11 436	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.11 370

CRFU-Net	0.28 385	0.14 288	0.45 334	0.25 388	0.15 335	0.45 468	0.23 369	0.50 384	0.30 232	0.43 458	0.41 352	0.48 444	0.46 489	0.43 334	0.29 383	0.11 364	0.10 412	0.09 236	0.08 217	0.10 305	0.10 335

dad	0.28 385	0.31 495	0.44 323	0.21 192	0.14 285	0.30 345	0.20 287	0.33 192	0.49 446	0.44 465	0.44 392	0.45 427	0.21 255	0.41 329	0.26 361	0.20 506	0.11 436	0.20 503	0.11 384	0.14 423	0.10 335

FTStereo	0.28 385	0.10 77	0.43 314	0.23 300	0.13 243	0.21 171	0.53 537	0.34 200	0.26 175	0.38 408	0.95 531	0.30 299	0.56 511	0.32 283	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.19 485

ADLNet	0.28 385	0.15 321	0.42 303	0.23 300	0.19 430	0.34 395	0.23 369	0.53 429	0.43 379	0.42 452	0.41 352	0.44 423	0.27 350	0.55 385	0.35 419	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.12 393

UNet	0.28 385	0.14 288	0.69 456	0.23 300	0.20 447	0.44 462	0.22 344	0.50 384	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.43 412	0.33 421	0.40 327	0.31 398	0.09 276	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

STTStereo	0.28 385	0.20 407	0.61 426	0.25 388	0.17 388	0.29 327	0.24 391	0.47 354	0.39 339	0.39 423	0.41 352	0.44 423	0.28 367	0.40 327	0.28 371	0.13 421	0.12 453	0.13 425	0.16 484	0.12 390	0.11 370

RASNet	0.28 385	0.14 288	0.44 323	0.22 253	0.18 409	0.32 371	0.19 240	0.48 366	0.38 329	0.29 250	0.43 381	0.47 437	0.37 447	0.79 493	0.36 425	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.09 303	0.07 110	0.07 154

HSM	0.28 385	0.16 346	0.35 196	0.20 148	0.15 335	0.33 382	0.19 240	0.53 429	0.37 315	0.36 386	0.38 321	0.67 516	0.31 411	0.89 514	0.23 327	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.08 221

DLCB_ROB	0.28 385	0.16 346	0.34 186	0.27 450	0.16 367	0.38 428	0.25 408	0.48 366	0.43 379	0.46 473	0.46 414	0.51 460	0.33 421	0.53 377	0.33 410	0.10 325	0.10 412	0.11 366	0.11 384	0.10 305	0.09 279

ACV-stereo	0.29 396	0.18 379	0.79 479	0.23 300	0.16 367	0.47 476	0.19 240	0.36 242	0.34 275	0.29 250	0.33 268	0.67 516	0.42 474	0.54 383	0.30 391	0.10 325	0.09 387	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.11 370

test_for_model	0.29 396	0.89 558	0.34 186	0.69 551	0.49 542	0.20 144	0.16 115	0.30 156	0.23 138	0.28 223	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.29 533	0.10 412	0.06 24	0.04 1	0.86 563	0.18 477

ff1	0.29 396	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 538	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.08 221

ttt	0.29 396	0.12 183	0.34 186	0.21 192	0.13 243	0.29 327	0.20 287	0.56 461	0.47 427	0.31 298	0.44 392	0.30 299	0.22 268	0.65 444	0.85 524	0.13 421	0.10 412	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.11 370

LL-Strereo	0.29 396	0.25 452	0.58 415	0.25 388	0.21 455	0.23 220	0.24 391	0.55 446	0.42 372	0.34 353	0.32 247	0.41 399	0.40 461	0.94 523	0.23 327	0.08 197	0.07 269	0.11 366	0.09 303	0.09 240	0.09 279

THIR-Stereo	0.29 396	0.12 183	0.41 293	0.19 88	0.11 113	0.28 306	0.72 550	0.32 178	0.35 291	0.37 393	0.65 495	0.34 333	0.50 501	0.57 400	0.45 464	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.07 154

psm_up	0.29 396	0.16 346	0.41 293	0.26 422	0.17 388	0.32 371	0.26 420	0.55 446	0.43 379	0.36 386	0.40 344	0.45 427	0.37 447	0.58 407	0.30 391	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.12 423	0.10 305	0.10 335

hitnet-ft	0.29 396	0.17 365	0.40 270	0.19 88	0.14 285	0.39 436	0.23 369	0.44 325	0.41 365	0.36 386	0.46 414	0.53 471	0.34 430	0.76 483	0.32 403	0.14 447	0.10 412	0.13 425	0.10 345	0.15 437	0.13 409

FADNet-RVC-Resample	0.29 396	0.25 452	0.93 511	0.26 422	0.16 367	0.32 371	0.21 318	0.47 354	0.39 339	0.35 370	0.38 321	0.33 326	0.27 350	0.53 377	0.24 338	0.10 325	0.10 412	0.14 451	0.13 450	0.13 405	0.16 451

iinet-f	0.30 405	0.18 379	1.03 525	0.20 148	0.15 335	0.44 462	0.22 344	0.45 335	0.37 315	0.35 370	0.44 392	0.41 399	0.34 430	0.34 296	0.40 444	0.10 325	0.09 387	0.08 159	0.08 217	0.13 405	0.11 370

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 405	0.20 407	0.70 462	0.21 192	0.17 388	0.46 470	0.27 426	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.55 459	0.43 412	0.30 395	0.46 344	0.38 428	0.09 276	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.11 353	0.10 335

SACVNet	0.30 405	0.20 407	0.41 293	0.25 388	0.18 409	0.34 395	0.25 408	0.52 418	0.40 355	0.41 442	0.44 392	0.46 435	0.32 418	0.71 462	0.25 348	0.13 421	0.10 412	0.12 404	0.12 423	0.16 445	0.17 463

ADLNet2	0.30 405	0.17 365	0.72 466	0.23 300	0.17 388	0.36 415	0.24 391	0.52 418	0.51 458	0.32 321	0.38 321	0.45 427	0.30 395	0.69 456	0.35 419	0.10 325	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.12 390	0.10 335

FADNet_RVC	0.30 405	0.28 473	0.83 490	0.23 300	0.15 335	0.30 345	0.17 153	0.49 374	0.37 315	0.30 281	0.38 321	0.30 299	0.27 350	0.52 370	0.31 398	0.14 447	0.14 475	0.14 451	0.16 484	0.21 495	0.23 515

TDLM	0.30 405	0.21 421	0.38 247	0.28 472	0.15 335	0.33 382	0.32 471	0.52 418	0.47 427	0.38 408	0.43 381	0.39 378	0.29 382	0.91 518	0.28 371	0.14 447	0.08 353	0.13 425	0.11 384	0.12 390	0.10 335

CVANet_RVC	0.30 405	0.19 395	0.41 293	0.26 422	0.16 367	0.33 382	0.26 420	0.52 418	0.47 427	0.40 433	0.46 414	0.43 412	0.31 411	0.89 514	0.26 361	0.14 447	0.09 387	0.14 451	0.13 450	0.14 423	0.10 335

mmx	0.31 412	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 538	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.10 335

xxx	0.31 412	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 538	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.10 335

fast-acv-ft	0.31 412	0.20 407	0.81 484	0.24 351	0.18 409	0.46 470	0.27 426	0.41 293	0.49 446	0.39 423	0.55 459	0.49 449	0.35 434	0.37 313	0.38 428	0.11 364	0.11 436	0.11 366	0.12 423	0.12 390	0.09 279

CrosDoStereo	0.31 412	0.10 77	0.49 364	0.18 49	0.12 169	0.22 199	1.11 572	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 486	0.28 272	0.46 489	0.61 422	0.57 488	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.07 154

DeepStereo_LL	0.31 412	0.10 77	0.49 364	0.18 49	0.12 169	0.22 199	1.11 572	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 486	0.28 272	0.46 489	0.61 422	0.57 488	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.07 154

FADNet-RVC	0.31 412	0.35 505	0.78 473	0.25 388	0.20 447	0.33 382	0.20 287	0.49 374	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.41 399	0.29 382	0.63 436	0.31 398	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.15 472	0.19 483	0.19 485

AANet_RVC	0.31 412	0.22 434	0.50 375	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.24 391	0.47 354	0.54 474	0.38 408	0.60 479	0.43 412	0.29 382	0.87 509	0.40 444	0.11 364	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.09 240	0.09 279

NVstereo2D	0.31 412	0.16 346	0.54 397	0.24 351	0.22 471	0.42 452	0.28 442	0.58 480	0.56 483	0.28 223	0.38 321	0.40 392	0.30 395	0.71 462	0.28 371	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.10 345	0.19 483	0.16 451

NOSS_ROB	0.31 412	0.20 407	0.35 196	0.24 351	0.16 367	0.32 371	0.19 240	0.52 418	0.48 437	0.33 333	0.36 298	0.42 408	0.28 367	0.93 521	0.24 338	0.19 503	0.20 519	0.24 515	0.22 516	0.17 462	0.17 463

z-ln-s-r	0.32 421	0.21 421	0.82 488	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.26 420	0.43 319	0.50 454	0.32 321	0.60 479	0.39 378	0.29 382	0.73 469	0.66 508	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.08 221

YMNet	0.32 421	0.22 434	0.58 415	0.27 450	0.23 484	0.48 482	0.27 426	0.51 401	0.45 405	0.48 484	0.56 466	0.51 460	0.30 395	0.39 320	0.40 444	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

YMNet_1	0.32 421	0.22 434	0.58 415	0.27 450	0.23 484	0.48 482	0.27 426	0.51 401	0.45 405	0.48 484	0.56 466	0.51 460	0.30 395	0.39 320	0.40 444	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

1111x	0.32 421	0.11 141	0.40 270	0.22 253	0.11 113	0.32 371	0.26 420	0.59 485	0.43 379	0.31 298	0.41 352	0.39 378	0.28 367	0.76 483	1.37 554	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.08 221

pcwnet_v2	0.32 421	0.15 321	1.26 542	0.23 300	0.18 409	0.32 371	0.18 196	0.59 485	0.60 493	0.36 386	0.45 404	0.35 347	0.29 382	0.36 310	0.25 348	0.14 447	0.11 436	0.12 404	0.11 384	0.14 423	0.15 442

FADNet	0.32 421	0.36 508	0.74 471	0.23 300	0.22 471	0.37 420	0.19 240	0.53 429	0.48 437	0.32 321	0.36 298	0.43 412	0.32 418	0.64 438	0.25 348	0.16 475	0.16 497	0.14 451	0.16 484	0.24 507	0.19 485

PS-NSSS	0.32 421	0.30 488	0.46 342	0.23 300	0.17 388	0.33 382	0.24 391	0.57 471	0.41 365	0.37 393	0.52 445	0.35 347	0.30 395	0.80 497	0.30 391	0.17 486	0.14 475	0.21 506	0.15 472	0.15 437	0.13 409

StereoDRNet	0.32 421	0.22 434	0.61 426	0.27 450	0.21 455	0.42 452	0.30 459	0.61 497	0.48 437	0.46 473	0.39 334	0.48 444	0.30 395	0.57 400	0.40 444	0.11 364	0.09 387	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.10 335

DISCO	0.32 421	0.13 245	0.51 386	0.25 388	0.16 367	0.48 482	0.25 408	0.50 384	0.57 486	0.37 393	0.45 404	0.62 500	0.36 438	0.64 438	0.49 475	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.12 390	0.11 370

TCMNet	0.33 430	0.23 443	0.72 466	0.29 475	0.30 520	0.40 441	0.28 442	0.50 384	0.47 427	0.37 393	0.45 404	0.40 392	0.29 382	0.60 415	0.39 436	0.14 447	0.13 465	0.15 466	0.14 463	0.17 462	0.15 442

HBP-ISP	0.33 430	0.30 488	0.72 466	0.22 253	0.16 367	0.32 371	0.22 344	0.54 436	0.44 394	0.41 442	0.49 429	0.33 326	0.38 451	0.73 469	0.25 348	0.18 497	0.19 514	0.24 515	0.20 505	0.16 445	0.13 409

AAGNet	0.33 430	0.11 141	0.37 228	0.25 388	0.16 367	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.35 370	0.35 288	0.27 257	0.30 395	0.44 338	2.66 574	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.08 174	0.06 76

DRN-Test	0.33 430	0.17 365	0.61 426	0.27 450	0.19 430	0.46 470	0.29 448	0.65 515	0.51 458	0.47 481	0.46 414	0.44 423	0.34 430	0.62 430	0.41 452	0.12 402	0.08 353	0.13 425	0.12 423	0.12 390	0.10 335

CBMV_ROB	0.33 430	0.18 379	0.53 394	0.21 192	0.14 285	0.33 382	0.20 287	0.51 401	0.45 405	0.51 492	0.55 459	0.45 427	0.42 474	0.71 462	0.32 403	0.18 497	0.19 514	0.23 513	0.21 508	0.14 423	0.15 442

XPNet_ROB	0.33 430	0.20 407	0.43 314	0.27 450	0.18 409	0.37 420	0.31 464	0.55 446	0.50 454	0.51 492	0.53 452	0.58 489	0.37 447	0.63 436	0.45 464	0.17 486	0.12 453	0.13 425	0.12 423	0.15 437	0.14 430

PSMNet_ROB	0.33 430	0.24 447	0.54 397	0.31 491	0.21 455	0.42 452	0.43 517	0.59 485	0.47 427	0.37 393	0.44 392	0.49 449	0.31 411	0.64 438	0.43 456	0.14 447	0.10 412	0.15 466	0.14 463	0.13 405	0.11 370

CBMV	0.33 430	0.21 421	0.54 397	0.23 300	0.13 243	0.42 452	0.33 481	0.53 429	0.48 437	0.52 498	0.49 429	0.50 456	0.41 465	0.56 396	0.31 398	0.15 460	0.16 497	0.18 491	0.16 484	0.13 405	0.13 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 438	0.29 481	0.91 507	0.26 422	0.21 455	0.47 476	0.31 464	0.54 436	0.54 474	0.44 465	0.52 445	0.50 456	0.35 434	0.39 320	0.39 436	0.11 364	0.11 436	0.10 309	0.09 303	0.14 423	0.13 409

xxxx	0.34 438	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.37 420	0.20 287	0.58 480	0.38 329	0.29 250	0.42 368	0.38 366	0.24 301	0.46 344	2.20 570	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.09 279

test_xeample	0.34 438	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.33 382	0.23 369	0.55 446	0.38 329	0.32 321	0.45 404	0.29 283	0.26 331	0.57 400	2.24 572	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.09 279

FINET	0.34 438	0.27 470	0.80 482	0.24 351	0.24 492	0.36 415	0.34 483	0.54 436	0.72 518	0.39 423	0.47 421	0.32 319	0.30 395	0.51 364	0.32 403	0.19 503	0.17 504	0.13 425	0.12 423	0.18 476	0.16 451

ETE_ROB	0.34 438	0.26 463	0.45 334	0.29 475	0.18 409	0.40 441	0.37 495	0.57 471	0.47 427	0.50 487	0.50 431	0.62 500	0.36 438	0.55 385	0.38 428	0.13 421	0.10 412	0.14 451	0.12 423	0.16 445	0.16 451

GwcNet	0.35 443	0.23 443	0.88 502	0.25 388	0.24 492	0.48 482	0.27 426	0.55 446	0.57 486	0.38 408	0.52 445	0.51 460	0.32 418	0.60 415	0.41 452	0.13 421	0.11 436	0.12 404	0.11 384	0.13 405	0.14 430

RP	0.35 443	0.22 434	0.51 386	0.31 491	0.24 492	0.37 420	0.28 442	0.50 384	0.58 488	0.40 433	0.63 492	0.61 498	0.47 492	0.61 422	0.39 436	0.16 475	0.15 490	0.17 483	0.15 472	0.17 462	0.17 463

DANet	0.35 443	0.23 443	0.60 423	0.36 516	0.22 471	0.39 436	0.25 408	0.48 366	0.43 379	0.52 498	0.50 431	0.59 491	0.41 465	0.76 483	0.49 475	0.13 421	0.11 436	0.14 451	0.12 423	0.17 462	0.15 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 443	0.26 463	0.49 364	0.36 516	0.22 471	0.41 445	0.41 512	0.53 429	0.42 372	0.47 481	0.46 414	0.61 498	0.39 457	0.55 385	0.37 426	0.16 475	0.13 465	0.21 506	0.21 508	0.16 445	0.16 451

w-ln-seven-2	0.36 447	0.29 481	1.06 527	0.27 450	0.18 409	0.37 420	0.30 459	0.50 384	0.54 474	0.45 469	0.55 459	0.45 427	0.41 465	0.62 430	0.49 475	0.10 325	0.10 412	0.12 404	0.11 384	0.14 423	0.11 370

GASNet	0.36 447	0.46 526	0.88 502	0.34 505	0.23 484	0.35 410	0.22 344	0.60 493	0.53 469	0.40 433	0.37 307	0.45 427	0.30 395	0.79 493	0.35 419	0.15 460	0.10 412	0.14 451	0.14 463	0.22 501	0.12 393

Wz-Net-MNSev	0.36 447	0.26 463	0.79 479	0.26 422	0.21 455	0.59 511	0.38 501	0.55 446	0.56 483	0.48 484	0.54 455	0.53 471	0.36 438	0.60 415	0.44 461	0.11 364	0.09 387	0.11 366	0.11 384	0.15 437	0.13 409

APVNet	0.36 447	0.20 407	0.70 462	0.26 422	0.22 471	0.52 501	0.35 487	0.61 497	0.44 394	0.38 408	0.52 445	0.48 444	0.38 451	0.84 505	0.46 470	0.13 421	0.14 475	0.15 466	0.16 484	0.16 445	0.15 442

Syn2CoEx	0.36 447	0.31 495	0.78 473	0.34 505	0.21 455	0.41 445	0.28 442	0.61 497	0.49 446	0.42 452	0.56 466	0.45 427	0.44 480	0.69 456	0.38 428	0.17 486	0.14 475	0.15 466	0.12 423	0.13 405	0.12 393

FAT-Stereo	0.36 447	0.18 379	0.73 470	0.26 422	0.18 409	0.33 382	0.29 448	0.60 493	0.59 489	0.46 473	0.60 479	0.60 494	0.50 501	0.61 422	0.34 415	0.13 421	0.14 475	0.13 425	0.12 423	0.14 423	0.18 477

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 447	0.36 508	0.53 394	0.34 505	0.19 430	0.51 492	0.24 391	0.55 446	0.38 329	0.41 442	0.47 421	0.47 437	0.27 350	0.73 469	0.30 391	0.36 541	0.19 514	0.27 518	0.17 493	0.26 517	0.23 515

GANet	0.36 447	0.22 434	0.49 364	0.29 475	0.17 388	0.41 445	0.38 501	0.57 471	0.45 405	0.46 473	0.75 512	0.55 477	0.40 461	0.94 523	0.41 452	0.13 421	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.14 423	0.11 370

LALA_ROB	0.36 447	0.25 452	0.46 342	0.30 485	0.21 455	0.47 476	0.39 506	0.61 497	0.51 458	0.52 498	0.51 437	0.69 522	0.36 438	0.50 359	0.43 456	0.17 486	0.11 436	0.16 477	0.14 463	0.17 462	0.15 442

SGM-Forest	0.36 447	0.17 365	0.47 350	0.23 300	0.16 367	0.45 468	0.41 512	0.55 446	0.48 437	0.52 498	0.60 479	0.52 466	0.41 465	0.85 506	0.50 481	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.15 472	0.15 437	0.15 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 457	0.41 522	0.66 449	0.46 536	0.41 534	0.34 395	0.25 408	0.57 471	0.45 405	0.39 423	0.52 445	0.43 412	0.33 421	0.41 329	0.29 383	0.25 521	0.14 475	0.33 535	0.21 508	0.31 530	0.22 508

Anonymous_2	0.37 457	0.21 421	0.47 350	0.20 148	0.21 455	0.42 452	0.26 420	0.38 258	0.29 219	0.33 333	0.30 224	0.44 423	0.38 451	0.36 310	0.29 383	0.26 522	0.29 541	0.44 542	1.41 577	0.34 534	0.21 503

AF-Net	0.37 457	0.26 463	0.56 407	0.32 497	0.23 484	0.41 445	0.29 448	0.61 497	0.64 503	0.42 452	0.68 501	0.65 511	0.49 499	0.57 400	0.44 461	0.15 460	0.11 436	0.19 499	0.14 463	0.15 437	0.13 409

stereogan	0.37 457	0.17 365	0.65 445	0.27 450	0.22 471	0.62 517	0.26 420	0.59 485	0.63 502	0.43 458	0.60 479	0.67 516	0.42 474	0.68 454	0.35 419	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.12 423	0.19 483	0.17 463

Nwc_Net	0.37 457	0.25 452	0.68 455	0.31 491	0.24 492	0.44 462	0.30 459	0.65 515	0.50 454	0.37 393	0.69 505	0.58 489	0.45 483	0.60 415	0.40 444	0.15 460	0.12 453	0.19 499	0.21 508	0.14 423	0.13 409

RYNet	0.37 457	0.18 379	0.59 421	0.25 388	0.28 512	0.61 515	0.32 471	0.59 485	0.59 489	0.41 442	0.38 321	0.57 486	0.39 457	0.87 509	0.53 486	0.11 364	0.08 353	0.12 404	0.11 384	0.18 476	0.18 477

PA-Net	0.37 457	0.28 473	0.83 490	0.31 491	0.28 512	0.39 436	0.42 515	0.51 401	0.55 480	0.34 353	0.42 368	0.41 399	0.36 438	0.79 493	0.49 475	0.12 402	0.23 531	0.16 477	0.23 518	0.12 390	0.18 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 464	0.12 183	0.38 247	0.42 530	3.88 581	0.21 171	0.17 153	0.35 224	0.28 200	0.20 146	0.20 128	0.23 207	0.15 157	0.28 238	0.16 170	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

S-Stereo	0.38 464	0.20 407	1.05 526	0.27 450	0.22 471	0.38 428	0.32 471	0.55 446	0.66 505	0.39 423	0.59 474	0.49 449	0.41 465	0.75 478	0.40 444	0.12 402	0.15 490	0.13 425	0.13 450	0.16 445	0.21 503

ADCRef	0.38 464	0.24 447	0.88 502	0.26 422	0.21 455	0.49 487	0.27 426	0.52 418	0.48 437	0.50 487	0.58 472	0.35 347	0.47 492	0.48 350	1.29 553	0.09 276	0.08 353	0.12 404	0.12 423	0.11 353	0.11 370

PWC_ROB	0.38 464	0.29 481	0.69 456	0.25 388	0.20 447	0.38 428	0.19 240	0.58 480	0.67 508	0.57 510	0.85 524	0.51 460	0.40 461	0.71 462	0.52 484	0.13 421	0.09 387	0.14 451	0.10 345	0.17 462	0.14 430

PWCDC_ROB	0.38 464	0.30 488	0.60 423	0.33 503	0.20 447	0.42 452	0.19 240	0.58 480	0.89 539	0.42 452	1.26 546	0.36 352	0.34 430	0.50 359	0.38 428	0.18 497	0.11 436	0.11 366	0.09 303	0.19 483	0.13 409

aanetorigin	0.39 469	0.29 481	1.09 529	0.24 351	0.19 430	0.28 306	0.37 495	0.33 192	0.47 427	0.94 541	0.82 521	0.52 466	0.54 507	0.49 355	0.50 481	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.16 445	0.15 442

RGC	0.39 469	0.32 500	0.64 444	0.34 505	0.27 507	0.40 441	0.29 448	0.57 471	0.53 469	0.45 469	0.64 494	0.62 500	0.45 483	0.72 467	0.39 436	0.15 460	0.15 490	0.21 506	0.20 505	0.18 476	0.19 485

NCC-stereo	0.39 469	0.25 452	0.69 456	0.32 497	0.28 512	0.46 470	0.36 491	0.65 515	0.52 465	0.40 433	0.57 470	0.56 481	0.47 492	0.73 469	0.45 464	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 525	0.16 445	0.16 451

edge stereo	0.39 469	0.22 434	0.81 484	0.27 450	0.22 471	0.37 420	0.24 391	0.56 461	0.54 474	0.53 504	0.60 479	0.71 525	0.50 501	0.78 491	0.40 444	0.16 475	0.14 475	0.19 499	0.14 463	0.16 445	0.17 463

Abc-Net	0.39 469	0.25 452	0.69 456	0.32 497	0.28 512	0.46 470	0.36 491	0.65 515	0.52 465	0.40 433	0.57 470	0.56 481	0.47 492	0.73 469	0.45 464	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 525	0.16 445	0.16 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 469	0.28 473	0.78 473	0.27 450	0.18 409	0.49 487	0.22 344	0.59 485	0.84 537	0.55 507	0.53 452	0.49 449	0.36 438	0.67 453	0.82 520	0.13 421	0.10 412	0.11 366	0.12 423	0.17 462	0.17 463

SQANet	0.40 475	0.48 530	0.67 450	0.48 538	0.39 531	0.48 482	0.22 344	0.51 401	0.43 379	0.40 433	0.47 421	0.47 437	0.33 421	0.54 383	0.32 403	0.36 541	0.15 490	0.40 540	0.21 508	0.45 540	0.31 534

UDG	0.40 475	0.46 526	0.49 364	0.40 528	0.35 528	0.47 476	0.27 426	0.54 436	0.47 427	0.39 423	0.45 404	0.59 491	0.44 480	0.46 344	0.39 436	0.26 522	0.19 514	0.48 544	0.22 516	0.34 534	0.26 525

DDUNet	0.41 477	0.50 535	0.48 359	0.44 533	0.39 531	0.46 470	0.32 471	0.50 384	0.43 379	0.45 469	0.52 445	0.57 486	0.36 438	0.48 350	0.33 410	0.33 538	0.21 521	0.55 548	0.25 525	0.37 537	0.32 537

222	0.41 477	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.36 415	0.20 287	0.57 471	0.39 339	0.35 370	0.44 392	0.30 299	0.27 350	0.55 385	3.56 577	0.11 364	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.09 279

NaN_ROB	0.41 477	0.28 473	0.62 434	0.30 485	0.19 430	0.51 492	0.47 527	0.58 480	0.59 489	0.56 508	0.47 421	0.49 449	0.41 465	1.21 547	0.64 505	0.12 402	0.18 510	0.12 404	0.13 450	0.11 353	0.14 430

w-ln-seven	0.42 480	0.30 488	1.18 536	0.26 422	0.22 471	0.58 508	0.31 464	0.62 506	0.81 529	0.58 511	0.61 486	0.53 471	0.36 438	0.57 400	0.65 507	0.11 364	0.10 412	0.13 425	0.12 423	0.15 437	0.13 409

test_sample9	0.42 480	0.19 395	0.50 375	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.66 449	0.91 528	0.23 511	1.82 578	0.28 525	0.24 520	0.18 476	0.16 451

SDNR	0.42 480	0.21 421	0.82 488	0.21 192	0.18 409	1.27 558	0.17 153	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.81 519	0.38 366	0.27 350	1.19 544	0.38 428	0.23 511	0.24 533	0.17 483	0.13 450	0.17 462	0.20 495

ccnet	0.42 480	0.31 495	0.48 359	0.27 450	0.32 524	0.60 514	0.32 471	0.65 515	0.46 422	0.53 504	0.66 497	0.56 481	0.45 483	0.72 467	0.61 498	0.26 522	0.19 514	0.24 515	0.21 508	0.26 517	0.22 508

SHD	0.42 480	0.27 470	0.81 484	0.31 491	0.25 500	0.42 452	0.22 344	0.66 521	0.94 547	0.63 517	0.60 479	0.59 491	0.47 492	0.59 413	0.58 493	0.15 460	0.13 465	0.16 477	0.16 484	0.20 492	0.22 508

STTRV1_RVC	0.42 480	0.32 500	0.89 505	0.29 475	0.36 529	0.49 487	0.31 464	0.61 497	0.53 469	0.46 473	0.56 466	0.47 437	0.43 478	1.00 531	0.39 436	0.27 527	0.21 521	0.20 503	0.18 499	0.25 509	0.17 463

Wz-Net-SNSev	0.43 486	0.41 522	1.27 543	0.30 485	0.21 455	0.44 462	0.41 512	0.61 497	0.65 504	0.46 473	0.65 495	0.62 500	0.39 457	0.74 477	0.59 494	0.12 402	0.11 436	0.12 404	0.13 450	0.16 445	0.14 430

XQC	0.43 486	0.37 513	0.96 516	0.34 505	0.25 500	0.53 502	0.34 483	0.60 493	0.73 521	0.51 492	0.46 414	0.57 486	0.47 492	0.70 459	0.72 512	0.17 486	0.12 453	0.18 491	0.15 472	0.25 509	0.23 515

CC-Net-ROB	0.43 486	0.47 528	0.65 445	0.37 522	0.23 484	0.51 492	0.29 448	0.66 521	0.49 446	0.46 473	0.51 437	0.48 444	0.38 451	0.96 527	0.35 419	0.34 539	0.23 531	0.55 548	0.25 525	0.31 530	0.20 495

GANetREF_RVC	0.43 486	0.47 528	0.69 456	0.38 524	0.20 447	0.51 492	0.48 531	0.66 521	0.66 505	0.46 473	0.46 414	0.50 456	0.44 480	0.90 517	0.39 436	0.27 527	0.21 521	0.32 533	0.18 499	0.27 522	0.22 508
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
FBW_ROB	0.43 486	0.26 463	0.54 397	0.31 491	0.20 447	0.51 492	0.32 471	0.70 532	0.60 493	0.59 512	0.55 459	0.65 511	0.41 465	1.40 555	0.51 483	0.13 421	0.17 504	0.21 506	0.16 484	0.17 462	0.18 477

PDISCO_ROB	0.43 486	0.30 488	0.67 450	0.43 531	0.36 529	0.67 522	0.32 471	0.72 535	0.76 523	0.43 458	0.53 452	0.63 508	0.40 461	0.66 449	0.47 472	0.21 508	0.12 453	0.21 506	0.19 504	0.25 509	0.20 495

z-mn7	0.44 492	0.40 518	1.09 529	0.25 388	0.18 409	0.61 515	0.34 483	0.56 461	0.93 545	0.43 458	0.96 532	0.53 471	0.39 457	0.94 523	0.59 494	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.14 423	0.13 409

DeepPrunerF	0.44 492	0.29 481	1.29 545	0.33 503	0.30 520	0.35 410	0.36 491	0.62 506	1.15 557	0.40 433	0.44 392	0.39 378	0.41 465	0.80 497	0.52 484	0.18 497	0.14 475	0.23 513	0.21 508	0.17 462	0.17 463

ADCP+	0.45 494	0.24 447	1.15 535	0.25 388	0.22 471	0.56 504	0.39 506	0.54 436	0.51 458	0.44 465	0.51 437	0.46 435	0.52 506	0.56 396	1.89 566	0.10 325	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.14 423	0.13 409

PASM	0.45 494	0.35 505	0.90 506	0.35 514	0.33 525	0.39 436	0.38 501	0.50 384	0.61 496	0.52 498	0.51 437	0.62 500	0.45 483	0.93 521	0.48 473	0.26 522	0.29 541	0.29 529	0.33 538	0.29 528	0.26 525

zh-mn7	0.46 496	0.45 525	1.48 551	0.25 388	0.19 430	0.44 462	0.29 448	0.56 461	0.82 530	0.65 521	0.96 532	0.49 449	0.38 451	0.88 512	0.63 503	0.12 402	0.10 412	0.11 366	0.11 384	0.13 405	0.14 430

G-Net	0.46 496	0.25 452	0.86 499	0.34 505	0.28 512	0.90 543	0.35 487	0.47 354	0.45 405	0.68 524	1.22 544	0.64 510	0.60 518	0.61 422	0.57 488	0.16 475	0.14 475	0.17 483	0.13 450	0.22 501	0.19 485

GCST	0.47 498	0.60 543	0.57 410	1.04 567	0.48 541	0.38 428	0.11 16	0.40 281	0.32 253	0.41 442	0.34 277	0.29 283	0.17 199	0.46 344	0.19 250	0.69 558	0.42 551	0.79 560	0.62 562	0.62 550	0.46 549

ADCL	0.47 498	0.22 434	1.00 520	0.27 450	0.19 430	0.74 528	0.64 545	0.54 436	0.69 513	0.56 508	0.71 506	0.55 477	0.60 518	0.60 415	1.43 555	0.11 364	0.09 387	0.13 425	0.13 450	0.14 423	0.14 430

DPSNet	0.47 498	0.24 447	0.93 511	0.27 450	0.20 447	0.75 530	0.57 539	0.84 549	0.79 527	0.47 481	0.51 437	0.60 494	0.69 531	0.87 509	0.71 511	0.16 475	0.13 465	0.12 404	0.10 345	0.25 509	0.21 503

zh-sn7	0.48 501	0.51 537	1.43 550	0.29 475	0.20 447	0.47 476	0.39 506	0.57 471	0.62 498	0.52 498	0.81 519	0.52 466	0.56 511	1.05 536	0.87 525	0.12 402	0.13 465	0.13 425	0.13 450	0.17 462	0.16 451

ADCPNet	0.48 501	0.29 481	1.60 555	0.27 450	0.23 484	0.70 526	0.38 501	0.53 429	0.51 458	0.51 492	0.59 474	0.67 516	0.56 511	0.60 415	1.14 543	0.15 460	0.18 510	0.14 451	0.23 518	0.19 483	0.19 485

MDST_ROB	0.48 501	0.14 288	0.95 514	0.30 485	0.21 455	1.33 561	0.32 471	0.77 539	0.56 483	1.06 549	0.71 506	0.49 449	0.35 434	1.26 550	0.38 428	0.13 421	0.11 436	0.16 477	0.13 450	0.12 390	0.12 393

test_sample8	0.49 504	0.19 395	0.50 375	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.55 446	0.34 275	0.62 515	0.38 321	1.15 545	0.67 529	0.66 449	0.91 528	0.23 511	1.82 578	0.28 525	0.24 520	0.18 476	0.16 451

SuperB	0.49 504	0.28 473	2.23 562	0.23 300	0.15 335	0.41 445	0.32 471	0.47 354	0.82 530	0.43 458	0.50 431	0.33 326	0.45 483	0.68 454	1.08 538	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.98 570	0.14 430

ADCMid	0.49 504	0.34 503	1.13 534	0.26 422	0.21 455	0.51 492	0.37 495	0.57 471	0.54 474	0.75 532	0.66 497	0.62 500	0.64 528	0.64 438	1.68 560	0.13 421	0.12 453	0.17 483	0.17 493	0.20 492	0.17 463

psmorigin	0.50 507	0.25 452	3.03 571	0.24 351	0.19 430	0.38 428	0.22 344	0.50 384	0.44 394	0.64 519	0.68 501	0.71 525	0.51 504	0.85 506	0.45 464	0.14 447	0.17 504	0.13 425	0.14 463	0.16 445	0.21 503

CSAN	0.50 507	0.35 505	0.78 473	0.36 516	0.23 484	0.56 504	0.59 542	0.61 497	0.70 515	0.64 519	0.78 516	0.65 511	0.60 518	1.38 554	0.62 500	0.21 508	0.17 504	0.20 503	0.20 505	0.18 476	0.18 477

SGM_RVC	0.50 507	0.19 395	0.50 375	0.25 388	0.15 335	0.69 523	0.39 506	0.68 529	0.82 530	0.95 543	0.84 523	1.13 542	0.76 535	1.16 543	0.60 497	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.16 484	0.16 445	0.17 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 507	0.20 407	0.78 473	0.24 351	0.26 505	0.39 436	0.30 459	0.51 401	0.50 454	0.54 506	1.23 545	2.52 571	0.37 447	0.77 489	0.95 531	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.05 42	0.10 305	0.08 221

Wz-Net-TNSev	0.51 511	0.58 541	1.61 557	0.25 388	0.21 455	0.65 519	0.45 521	0.63 513	0.69 513	0.51 492	0.54 455	0.71 525	0.60 518	1.00 531	0.77 516	0.15 460	0.15 490	0.13 425	0.15 472	0.21 495	0.20 495

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 511	0.50 535	0.86 499	0.39 526	0.24 492	0.84 538	0.55 538	0.56 461	0.62 498	0.60 513	0.68 501	0.62 500	0.42 474	1.13 542	0.43 456	0.23 511	0.27 537	0.27 518	0.35 540	0.25 509	0.29 530

AnyNet_C32	0.51 511	0.40 518	1.10 533	0.29 475	0.28 512	0.59 511	0.58 540	0.54 436	0.60 493	0.62 515	0.66 497	0.54 475	0.54 507	0.78 491	1.74 563	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 493	0.20 492	0.20 495

WCMA_ROB	0.51 511	0.21 421	0.65 445	0.25 388	0.21 455	0.58 508	0.32 471	0.54 436	0.55 480	0.95 543	1.40 550	1.28 550	0.81 540	0.73 469	0.62 500	0.18 497	0.15 490	0.15 466	0.15 472	0.19 483	0.19 485

WZ-Net	0.52 515	0.38 516	1.90 559	0.30 485	0.24 492	0.57 507	0.48 531	0.62 506	0.78 526	0.50 487	0.71 506	0.68 520	0.54 507	0.98 530	0.84 521	0.13 421	0.10 412	0.11 366	0.12 423	0.19 483	0.20 495

SANet	0.53 516	0.28 473	0.96 516	0.26 422	0.15 335	0.69 523	0.44 520	0.67 526	1.34 559	0.67 523	0.98 535	0.94 536	0.71 533	0.89 514	0.76 513	0.14 447	0.12 453	0.12 404	0.11 384	0.17 462	0.16 451

Consistency-Raft	0.55 517	0.48 530	1.02 523	0.45 534	0.49 542	0.49 487	0.47 527	0.72 535	0.72 518	0.45 469	0.82 521	0.47 437	0.60 518	0.50 359	0.63 503	0.39 545	0.39 549	0.44 542	0.51 553	0.52 544	0.37 540

anonymity	0.56 518	0.54 540	0.70 462	0.47 537	0.61 551	0.56 504	0.43 517	0.69 530	0.49 446	0.63 517	0.55 459	0.54 475	0.60 518	0.61 422	0.57 488	0.55 551	0.53 559	0.50 545	0.54 556	0.51 543	0.56 554

MFN_U_SF_RVC	0.56 518	0.51 537	1.19 537	0.38 524	0.22 471	0.69 523	0.27 426	0.80 544	0.67 508	0.73 528	0.74 511	0.87 532	0.61 527	0.81 500	0.76 513	0.29 533	0.27 537	0.32 533	0.37 544	0.32 533	0.31 534

SAMSARA	0.56 518	0.39 517	0.80 482	0.60 547	0.46 539	1.00 547	1.23 575	0.67 526	0.68 511	0.71 527	0.54 455	0.89 535	0.57 514	0.81 500	0.62 500	0.19 503	0.22 526	0.18 491	0.18 499	0.27 522	0.25 523

otaku	0.57 521	0.62 545	0.87 501	0.63 549	0.44 538	0.73 527	0.37 495	0.65 515	0.66 505	0.51 492	0.75 512	0.66 515	0.45 483	0.69 456	0.46 470	0.53 548	0.34 546	0.55 548	0.35 540	0.60 549	0.45 546

Ntro	0.58 522	0.64 546	0.92 509	0.66 550	0.50 544	0.77 531	0.36 491	0.66 521	0.70 515	0.50 487	0.59 474	0.65 511	0.51 504	0.75 478	0.45 464	0.56 552	0.32 545	0.56 551	0.34 539	0.63 551	0.46 549

PVD	0.58 522	0.34 503	0.84 495	0.39 526	0.31 523	0.59 511	0.47 527	0.80 544	1.25 558	0.92 540	1.09 538	0.79 529	0.82 541	0.85 506	0.76 513	0.21 508	0.18 510	0.22 512	0.18 499	0.27 522	0.35 539

ADCS	0.58 522	0.40 518	1.35 548	0.29 475	0.24 492	0.55 503	0.45 521	0.67 526	0.83 534	0.76 533	0.71 506	0.68 520	0.60 518	0.76 483	2.23 571	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.17 493	0.22 501	0.22 508

MeshStereo	0.58 522	0.27 470	0.67 450	0.22 253	0.17 388	0.66 521	0.37 495	0.78 540	0.61 496	1.47 570	1.30 547	1.65 557	0.79 537	1.12 541	0.59 494	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.14 463	0.17 462	0.14 430
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
MSMD_ROB	0.60 526	0.33 502	0.61 426	0.30 485	0.25 500	0.86 540	0.35 487	0.55 446	0.67 508	1.10 551	1.49 555	1.76 560	0.97 551	0.88 512	0.49 475	0.23 511	0.21 521	0.27 518	0.27 533	0.25 509	0.24 520

DGSMNet	0.61 527	0.29 481	0.91 507	0.51 542	0.70 555	0.62 517	1.38 576	0.59 485	0.55 480	0.37 393	0.61 486	0.52 466	0.33 421	0.65 444	0.43 456	0.53 548	0.60 566	0.67 553	0.61 561	0.63 551	0.61 561

FCDSN-DC	0.63 528	0.31 495	0.61 426	0.36 516	0.30 520	0.65 519	0.37 495	0.66 521	0.68 511	1.14 553	1.54 558	1.71 559	1.26 560	0.92 519	0.64 505	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.27 522	0.27 529
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 528	0.37 513	2.40 566	0.26 422	0.25 500	0.38 428	0.49 533	0.41 293	1.06 552	1.38 559	0.87 528	0.62 500	0.95 548	0.65 444	1.65 559	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.11 384	0.19 483	0.17 463

AnyNet_C01	0.65 530	0.58 541	2.60 569	0.32 497	0.26 505	0.88 541	0.61 543	0.63 513	0.62 498	0.68 524	0.96 532	0.76 528	0.60 518	0.96 527	1.43 555	0.16 475	0.16 497	0.17 483	0.17 493	0.23 504	0.23 515

DispFullNet	0.66 531	0.89 558	1.59 554	0.77 556	1.21 573	0.51 492	0.23 369	0.59 485	0.72 518	0.69 526	0.61 486	0.69 522	0.91 547	0.79 493	0.48 473	0.27 527	0.12 453	0.73 556	0.30 537	0.65 554	0.40 543

NVStereoNet_ROB	0.67 532	0.49 534	0.83 490	0.48 538	0.40 533	0.51 492	0.46 523	0.70 532	0.77 525	0.84 536	1.72 562	1.02 541	0.83 542	1.23 548	0.79 518	0.32 537	0.38 548	0.40 540	0.46 548	0.36 536	0.41 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 533	0.64 546	1.06 527	0.45 534	0.27 507	1.40 564	0.58 540	0.78 540	0.92 543	0.84 536	0.86 525	0.88 534	0.68 530	1.33 553	0.68 510	0.37 543	0.29 541	0.34 536	0.36 543	0.43 538	0.37 540

SPS-STEREO	0.69 534	0.61 544	0.98 518	0.52 544	0.57 549	0.74 528	0.50 534	0.78 540	0.62 498	0.95 543	0.86 525	0.94 536	0.70 532	1.01 533	0.87 525	0.58 554	0.51 556	0.50 545	0.50 552	0.55 546	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 535	0.30 488	0.69 456	0.32 497	0.27 507	0.81 537	0.39 506	0.79 543	0.82 530	1.41 562	1.58 560	1.98 562	1.26 560	1.02 534	0.77 516	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.26 517	0.26 525

FC-DCNN v2	0.71 536	0.30 488	0.67 450	0.32 497	0.27 507	0.84 538	0.39 506	0.84 549	0.85 538	1.44 566	1.64 561	2.09 564	1.28 562	1.06 537	0.80 519	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.26 517	0.25 523

RainbowNet	0.72 537	0.89 558	1.02 523	0.82 557	0.63 553	0.78 534	0.52 535	0.81 546	0.93 545	0.60 513	0.79 517	0.80 530	0.60 518	0.80 497	0.57 488	0.78 562	0.55 562	0.78 558	0.49 550	0.76 559	0.58 556

ACVNet_1	0.72 537	0.81 553	1.37 549	0.72 554	0.53 547	0.77 531	0.42 515	0.85 552	0.90 541	0.74 531	0.75 512	1.32 552	0.72 534	1.02 534	0.55 487	0.54 550	0.31 544	0.71 555	0.35 540	0.64 553	0.45 546

ACVNet-4b	0.72 537	0.81 553	1.33 547	0.72 554	0.50 544	0.80 536	0.31 464	0.71 534	0.80 528	0.50 487	0.72 510	0.95 538	0.43 478	0.96 527	1.20 550	1.13 575	0.21 521	0.76 557	0.45 547	0.65 554	0.46 549

MFMNet_re	0.72 537	0.76 551	0.99 519	0.62 548	0.70 555	0.77 531	0.67 546	0.75 537	0.83 534	0.78 534	0.86 525	0.69 522	0.78 536	0.71 462	0.61 498	0.66 557	0.59 565	0.61 552	0.58 560	0.68 557	0.71 565

ELAS_RVC	0.74 541	0.36 508	1.00 520	0.37 522	0.33 525	0.88 541	0.93 564	0.83 548	1.08 553	1.35 558	1.33 549	1.24 548	1.33 564	1.06 537	0.95 531	0.27 527	0.25 535	0.29 529	0.27 533	0.30 529	0.30 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 541	0.36 508	0.85 498	0.36 516	0.33 525	1.36 562	0.77 555	0.93 553	0.92 543	1.41 562	1.53 557	1.16 546	1.17 556	0.95 526	1.03 535	0.26 522	0.25 535	0.28 525	0.28 536	0.31 530	0.30 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 543	0.44 524	1.98 560	0.49 541	0.16 367	0.58 508	0.31 464	0.81 546	0.83 534	0.41 442	0.52 445	0.98 540	0.58 515	4.97 581	1.03 535	0.11 364	0.07 269	0.10 309	0.24 520	0.27 522	0.26 525

RTS	0.78 544	0.48 530	4.68 574	0.34 505	0.28 512	1.12 551	0.46 523	0.62 506	1.03 549	0.73 528	0.89 529	0.60 494	0.59 516	1.61 558	1.16 546	0.14 447	0.11 436	0.15 466	0.15 472	0.21 495	0.19 485

RTSA	0.78 544	0.48 530	4.68 574	0.34 505	0.28 512	1.12 551	0.46 523	0.62 506	1.03 549	0.73 528	0.89 529	0.60 494	0.59 516	1.61 558	1.16 546	0.14 447	0.11 436	0.15 466	0.15 472	0.21 495	0.19 485

SGM+DAISY	0.87 546	0.66 548	1.30 546	0.51 542	0.60 550	1.03 548	0.84 561	0.76 538	0.73 521	1.39 560	1.51 556	1.31 551	1.22 558	1.11 539	1.08 538	0.57 553	0.53 559	0.51 547	0.51 553	0.54 545	0.61 561

ACVNet_2	0.89 547	0.87 557	1.25 541	0.82 557	0.62 552	0.97 546	0.62 544	1.14 557	1.42 561	1.00 546	1.40 550	1.47 555	0.84 543	1.11 539	0.66 508	0.61 555	0.43 552	0.78 558	0.49 550	0.75 558	0.52 552

IMH-64-1	0.91 548	0.86 555	0.84 495	0.97 562	0.75 557	0.92 544	0.71 548	1.27 558	1.10 554	0.89 538	1.45 552	1.14 543	0.96 549	1.19 544	0.84 521	0.74 559	0.51 556	0.97 563	0.55 557	0.84 561	0.60 558

IMH-64	0.91 548	0.86 555	0.84 495	0.97 562	0.75 557	0.92 544	0.71 548	1.27 558	1.10 554	0.89 538	1.45 552	1.14 543	0.96 549	1.19 544	0.84 521	0.74 559	0.51 556	0.97 563	0.55 557	0.84 561	0.60 558

U	1.00 550	0.09 40	0.21 60	0.21 192	3.68 579	6.12 582	0.14 61	0.21 34	0.21 107	0.11 21	0.11 19	0.10 34	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 69	0.05 30	5.42 586	2.90 584	0.07 110	0.06 76

PWCK	1.00 550	1.17 572	1.70 558	0.91 560	0.41 534	1.19 555	0.92 563	1.10 555	1.14 556	1.16 554	1.14 541	1.25 549	0.88 546	1.75 564	1.04 537	0.87 566	0.50 554	0.87 561	0.53 555	0.96 569	0.52 552

WAO-7	1.01 552	0.89 558	0.93 511	0.83 559	0.66 554	1.18 553	0.81 559	1.40 562	1.57 564	1.11 552	1.76 564	1.45 554	1.19 557	1.50 557	1.14 543	0.61 555	0.62 569	0.70 554	0.68 564	0.66 556	0.60 558

MADNet+	1.01 552	1.16 571	4.72 576	0.70 552	0.47 540	1.24 557	0.96 565	0.97 554	0.89 539	0.65 521	0.77 515	0.87 532	0.85 545	2.09 568	1.68 560	0.38 544	0.39 549	0.31 532	0.27 533	0.43 538	0.39 542

MultiAttention	1.02 554	0.13 245	0.43 314	0.35 514	0.43 537	5.36 578	1.71 577	0.69 530	0.53 469	0.36 386	0.63 492	0.55 477	0.22 268	7.60 586	0.43 456	0.09 276	0.06 151	0.14 451	0.24 520	0.26 517	0.30 531

IMH	1.05 555	0.95 563	1.00 520	1.01 564	0.78 561	1.11 550	0.68 547	1.38 561	1.43 562	1.00 546	1.72 562	1.43 553	1.14 553	1.73 563	0.89 527	1.09 572	0.55 562	0.99 565	0.57 559	0.87 564	0.62 563

WAO-6	1.07 556	0.93 562	0.92 509	0.96 561	0.78 561	1.28 559	0.75 552	1.34 560	2.00 568	1.02 548	1.54 558	1.59 556	1.22 558	1.31 552	1.14 543	0.78 562	0.55 562	1.02 567	0.75 568	0.83 560	0.69 564

LVE	1.13 557	1.02 564	1.28 544	1.01 564	0.80 564	1.29 560	0.81 559	1.47 565	1.96 566	1.07 550	1.90 565	1.90 561	1.01 552	1.48 556	0.91 528	0.93 569	0.61 568	0.94 562	0.69 565	0.87 564	0.75 569

JetBlue	1.14 558	0.76 551	2.36 564	0.59 546	0.75 557	3.04 575	1.78 578	1.11 556	0.90 541	0.94 541	1.10 539	1.66 558	1.28 562	2.09 568	1.72 562	0.43 547	0.36 547	0.38 538	0.38 546	0.58 548	0.56 554

Dean	1.17 559	1.04 566	1.49 553	1.03 566	0.78 561	1.20 556	0.77 555	1.48 566	1.96 566	1.28 556	1.99 567	2.15 565	1.14 553	1.25 549	1.00 534	0.81 564	0.60 566	1.01 566	0.69 565	0.92 568	0.74 568

SGM-ForestM	1.36 560	0.28 473	0.79 479	0.26 422	0.16 367	2.26 572	1.00 567	1.42 563	1.46 563	2.38 575	2.05 568	5.95 584	2.66 576	2.95 573	2.46 573	0.17 486	0.18 510	0.18 491	0.18 499	0.15 437	0.18 477

xyz-stereo	1.40 561	0.10 77	17.09 592	0.18 49	0.07 1	4.78 577	0.18 196	0.29 137	0.34 275	0.36 386	2.81 575	0.40 392	0.29 382	0.56 396	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.06 86	0.06 43	0.05 22

MANE	1.41 562	0.36 508	0.74 471	0.43 531	0.41 534	2.16 571	0.80 557	2.39 578	3.38 573	2.22 574	3.06 576	3.54 577	2.73 577	2.15 570	1.94 568	0.28 531	0.27 537	0.30 531	0.46 548	0.28 527	0.34 538

TorneroNet-64	1.43 563	1.03 565	1.20 538	1.10 568	0.86 567	2.26 572	0.73 551	1.84 571	3.84 578	1.25 555	2.25 572	2.69 573	1.42 565	1.76 565	1.43 555	0.76 561	0.50 554	1.09 568	0.66 563	1.23 573	0.76 570

notaker	1.45 564	1.34 575	1.48 551	1.40 575	1.07 571	1.18 553	0.85 562	1.48 566	1.40 560	1.51 571	3.46 577	2.40 570	1.81 570	1.76 565	1.45 558	1.11 573	0.69 574	1.38 575	0.87 571	1.31 575	0.97 573

WAO-8	1.46 565	1.10 569	1.09 529	1.10 568	0.84 565	2.06 568	0.75 552	1.84 571	3.83 576	1.44 566	2.21 570	2.15 565	1.43 566	3.17 574	1.19 548	0.91 567	0.65 571	1.09 568	0.79 569	0.90 566	0.71 565

Venus	1.46 565	1.10 569	1.09 529	1.10 568	0.84 565	2.06 568	0.75 552	1.84 571	3.83 576	1.44 566	2.21 570	2.15 565	1.43 566	3.17 574	1.19 548	0.91 567	0.65 571	1.09 568	0.79 569	0.90 566	0.71 565

UNDER WATER-64	1.55 567	1.19 573	2.52 567	1.31 573	0.95 569	2.12 570	1.21 574	1.45 564	3.19 572	1.43 565	1.32 548	2.64 572	2.04 572	1.63 560	1.83 564	1.11 573	0.67 573	1.28 573	0.92 572	1.19 571	1.02 574

UNDER WATER	1.59 568	1.22 574	2.36 564	1.38 574	1.03 570	1.67 567	1.10 571	1.54 569	3.63 574	1.44 566	1.47 554	2.85 574	2.25 574	1.67 561	1.94 568	1.06 571	0.62 569	1.31 574	0.93 573	1.21 572	1.02 574

LSM	1.64 569	0.40 518	2.56 568	2.02 579	17.61 593	0.51 492	0.52 535	0.61 497	0.76 523	0.82 535	1.11 540	0.63 508	0.54 507	0.75 478	0.49 475	0.16 475	0.24 533	0.18 491	0.21 508	0.25 509	2.42 581

LE_ROB	1.76 570	0.20 407	2.68 570	0.48 538	0.52 546	0.78 534	0.96 565	0.84 549	6.61 583	7.40 586	2.08 569	2.08 563	4.83 579	1.27 551	3.79 578	0.10 325	0.08 353	0.12 404	0.11 384	0.11 353	0.10 335

ktn	1.77 571	1.36 576	1.22 539	1.43 576	1.14 572	1.52 565	1.08 570	1.51 568	3.96 579	2.77 578	4.69 579	3.35 576	1.46 568	1.69 562	1.25 552	1.43 577	0.77 575	1.45 576	0.99 574	1.32 576	0.96 572

KSHMR	1.89 572	1.36 576	1.60 555	1.47 577	1.22 574	1.38 563	1.06 569	1.79 570	5.97 582	1.42 564	5.65 583	2.98 575	1.14 553	2.23 571	1.20 550	1.27 576	1.12 576	1.46 577	1.10 576	1.32 576	1.15 576

TorneroNet	2.22 573	1.08 568	1.24 540	1.14 572	0.90 568	5.58 579	0.80 557	2.12 576	8.69 585	2.58 576	5.42 581	3.88 578	1.97 571	1.78 567	1.87 565	0.86 565	0.54 561	1.15 572	0.74 567	1.23 573	0.85 571

MADNet++	2.26 574	1.80 579	2.06 561	2.13 581	1.97 578	2.61 574	1.79 579	2.38 577	2.16 569	2.75 577	2.65 574	2.38 569	2.43 575	3.17 574	3.21 575	2.17 580	1.95 580	1.94 579	1.63 578	2.06 579	2.01 580

JetRed	2.30 575	2.64 581	6.12 578	1.12 571	1.38 576	5.85 581	3.29 580	1.99 574	1.67 565	1.98 573	1.95 566	2.16 568	1.60 569	2.48 572	4.10 579	1.05 570	1.60 577	1.09 568	1.01 575	1.67 578	1.28 577

HanzoNet	2.97 576	1.69 578	2.29 563	1.74 578	1.33 575	1.53 566	1.03 568	1.99 574	2.64 571	5.51 582	5.16 580	5.90 583	6.82 585	4.32 580	3.29 576	3.16 582	2.02 582	1.92 578	2.87 583	2.24 580	1.89 579

coex-ft	3.44 577	0.73 550	48.55 601	0.24 351	0.19 430	0.50 491	0.43 517	0.47 354	2.40 570	7.03 585	1.20 543	0.97 539	2.23 573	0.73 469	1.92 567	0.12 402	0.15 490	0.14 451	0.12 423	0.21 495	0.43 545

TCMNet-wrong-test	4.29 578	5.57 586	4.65 573	11.33 591	10.39 588	5.73 580	4.48 582	4.13 581	1.02 548	1.91 572	2.39 573	6.16 586	3.62 578	3.84 579	4.50 581	1.99 579	0.47 553	1.97 580	1.69 579	5.69 586	4.31 585

DPSimNet_ROB	4.34 579	4.23 582	6.89 580	3.67 582	3.68 579	4.75 576	5.21 583	2.67 579	3.68 575	5.82 583	3.95 578	5.57 580	6.72 584	3.46 578	4.48 580	4.05 585	2.88 583	4.68 585	3.12 585	3.69 582	3.62 584

tt	4.71 580	0.10 77	3.94 572	2.06 580	1.53 577	10.14 587	16.88 587	9.27 589	4.98 580	1.39 560	1.02 536	4.68 579	4.90 580	3.35 577	5.86 583	5.76 587	9.15 593	2.24 582	2.53 581	3.10 581	1.32 578

BEATNet-Init1	4.73 581	2.61 580	13.29 591	0.58 545	0.53 547	10.12 586	3.33 581	4.83 582	5.01 581	8.75 587	8.51 585	14.08 595	7.60 586	7.70 587	5.34 582	0.28 531	0.28 540	0.34 536	0.37 544	0.57 547	0.45 546

USTest	6.88 582	5.23 585	5.63 577	7.22 587	7.29 583	14.34 590	22.76 589	8.48 587	9.32 586	5.42 581	6.39 584	6.29 587	6.64 583	6.92 584	8.62 586	1.94 578	3.29 584	2.16 581	2.55 582	3.85 583	3.29 583

ASD4	7.23 583	6.65 587	7.69 581	5.24 584	5.62 582	11.85 588	20.36 588	7.57 586	7.14 584	6.55 584	5.47 582	5.99 585	5.78 581	7.22 585	9.24 587	4.85 586	4.44 585	6.40 590	5.19 586	6.53 587	4.89 586

EDNetEfficientorigin	7.51 584	0.52 539	140.47 603	0.25 388	0.17 388	0.42 452	0.29 448	0.47 354	1.03 549	1.28 556	1.02 536	0.83 531	0.84 543	0.75 478	0.99 533	0.10 325	0.09 387	0.12 404	0.10 345	0.21 495	0.22 508

DGTPSM_ROB	8.34 585	5.10 583	10.37 589	5.31 585	10.18 586	8.33 583	23.60 593	6.06 584	13.41 592	4.90 579	10.87 590	5.65 581	10.44 587	6.17 582	12.59 588	3.74 583	7.55 588	3.69 583	7.26 589	4.14 584	7.46 587

DPSMNet_ROB	8.40 586	5.11 584	10.49 590	5.58 586	10.25 587	8.34 584	23.62 594	6.07 585	13.45 593	4.93 580	10.88 591	5.66 582	10.44 587	6.24 583	12.64 589	3.98 584	7.61 589	3.76 584	7.30 590	4.20 585	7.51 588

DLNR_Zeroshot_test	10.44 587	12.10 594	19.93 594	106.08 604	23.66 601	0.14 16	0.13 41	3.22 580	0.17 45	0.16 108	0.23 154	0.16 123	0.10 42	0.31 277	0.15 146	2.36 581	0.06 151	0.07 78	0.07 142	39.70 602	0.06 76

LRCNet_RVC	10.90 588	14.34 596	9.35 582	15.35 592	8.04 585	1.08 549	0.34 483	8.78 588	0.70 515	12.63 594	16.05 594	9.85 588	6.54 582	8.57 588	6.34 584	20.27 599	5.40 587	23.70 598	21.88 597	14.87 594	13.83 595

DPSM_ROB	11.49 589	9.87 592	10.35 587	11.13 589	11.31 589	19.11 596	27.51 596	13.37 594	14.21 595	10.31 591	11.06 592	10.96 593	11.27 593	11.96 594	13.59 591	6.78 589	8.19 591	6.03 587	7.09 587	7.93 588	7.73 590

DPSM	11.49 589	9.87 592	10.35 587	11.13 589	11.31 589	19.11 596	27.51 596	13.37 594	14.21 595	10.31 591	11.06 592	10.96 593	11.27 593	11.96 594	13.59 591	6.78 589	8.19 591	6.03 587	7.09 587	7.93 588	7.73 590

xxxxx1	15.27 591	9.54 589	10.31 584	20.13 595	18.88 594	17.08 591	23.03 590	10.36 590	10.99 588	9.21 588	9.62 586	10.74 590	10.61 590	10.72 590	13.89 593	7.97 591	9.20 594	31.85 601	44.72 601	12.84 591	13.69 592

tt_ll	15.27 591	9.54 589	10.31 584	20.13 595	18.88 594	17.08 591	23.03 590	10.36 590	10.99 588	9.21 588	9.62 586	10.74 590	10.61 590	10.72 590	13.89 593	7.97 591	9.20 594	31.85 601	44.72 601	12.84 591	13.69 592

ff	15.27 591	9.54 589	10.31 584	20.13 595	18.88 594	17.08 591	23.03 590	10.36 590	10.99 588	9.21 588	9.62 586	10.74 590	10.61 590	10.72 590	13.89 593	7.97 591	9.20 594	31.85 601	44.72 601	12.84 591	13.69 592

PML	16.10 594	12.82 595	6.78 579	5.23 583	7.76 584	33.92 598	66.56 602	5.30 583	10.28 587	26.12 601	68.59 602	20.51 597	13.49 595	10.06 589	6.78 585	5.96 588	2.00 581	6.04 589	2.18 580	8.96 590	2.60 582

Anonymous_1	16.62 595	9.35 588	9.84 583	10.66 588	14.64 591	18.66 595	27.12 595	12.64 593	13.51 594	10.76 593	10.30 589	10.13 589	10.60 589	11.06 593	12.74 590	15.87 598	7.74 590	16.92 595	43.48 600	58.66 603	7.68 589

HaxPig	17.72 596	20.22 601	19.73 593	16.53 593	16.51 592	9.27 585	9.33 584	14.34 596	13.27 591	18.65 595	18.70 595	17.35 596	16.77 596	17.04 596	16.45 596	22.05 600	20.89 601	22.27 597	21.53 596	21.29 599	22.13 600

MEDIAN_ROB	21.21 597	24.62 602	23.47 599	19.58 594	19.65 597	13.22 589	10.96 585	17.88 597	17.00 597	22.14 600	22.02 597	20.86 598	20.36 597	21.06 597	19.71 597	25.63 602	24.13 602	26.21 599	25.20 598	25.17 600	25.38 601

CasAABBNet	23.10 598	19.86 597	20.64 595	22.47 598	22.73 598	38.41 600	55.50 601	26.89 599	28.70 600	20.61 597	22.15 598	22.08 600	22.75 599	23.99 598	27.36 600	13.59 594	16.48 598	12.14 591	14.27 592	15.95 595	15.53 597

FlowAnything	23.14 599	19.87 598	20.79 596	22.50 599	22.74 599	38.39 599	55.46 599	26.89 599	28.72 601	20.77 599	22.29 600	22.07 599	22.72 598	23.99 598	27.41 602	13.60 595	16.55 600	12.15 592	14.36 594	15.97 596	15.52 596

Selective-RAFT-Error	23.16 600	19.93 599	20.87 597	22.54 600	22.81 600	38.52 602	55.47 600	27.01 602	28.83 602	20.66 598	22.25 599	22.09 601	22.80 601	24.09 600	27.36 600	13.61 596	16.48 598	12.15 592	14.28 593	15.99 597	15.57 598

LSM0	24.24 601	19.98 600	22.32 598	24.22 601	40.14 603	38.48 601	55.20 598	26.95 601	28.57 599	20.49 596	21.83 596	22.26 602	22.75 599	24.22 601	27.30 599	13.66 597	16.32 597	12.19 594	14.15 591	16.10 598	17.66 599

AVERAGE_ROB	25.43 602	29.06 603	27.24 600	24.63 602	24.20 602	17.73 594	12.61 586	22.29 598	21.39 598	26.79 602	26.16 601	25.20 603	24.64 602	25.07 602	23.53 598	29.96 603	28.40 603	30.60 600	29.58 599	29.72 601	29.84 602

test_example2	101.33 603	108.28 604	68.15 602	98.43 603	106.93 604	89.75 603	102.43 603	36.80 603	97.65 603	129.04 603	130.15 603	65.26 604	66.62 603	92.11 603	80.24 603	144.10 604	199.48 604	81.81 604	103.01 604	125.01 604	101.27 603

ccccc	256.34 604	256.29 605	313.62 604	354.40 605	364.36 605	149.10 604	168.46 604	152.89 604	131.30 604	153.93 604	155.56 604	164.00 605	204.39 604	268.02 604	295.19 604	390.55 605	349.22 605	244.59 605	219.82 605	412.30 605	378.83 604

FADE		1.06 567		0.71 553	0.76 560							1.17 547				24.23 601	4.70 586	17.35 596	17.61 595	0.49 542

Low-res two-view benchmark