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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 9	0.24 33	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 33	0.14 1	0.32 20	0.19 5	0.13 63	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.11 15	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 13	0.25 10	0.30 9	0.16 9	0.23 24	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 23	0.19 28	0.26 2	0.21 19	0.13 63	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 33	0.30 9	0.19 55	0.20 8	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 20	0.33 27	0.19 5	0.13 63	0.09 24	0.13 56	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 33	0.30 9	0.20 79	0.20 8	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 13	0.33 27	0.19 5	0.13 63	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.11 15	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 23	0.33 50	0.17 20	0.24 33	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 43	0.15 4	0.31 15	0.20 13	0.12 35	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 23	0.34 62	0.15 1	0.27 64	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 43	0.15 4	0.32 20	0.20 13	0.11 25	0.09 24	0.13 56	0.09 10	0.10 4	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 9	0.19 6	0.17 3	0.42 64	0.24 22	0.23 21	0.21 14	0.17 4	0.16 11	0.45 106	0.19 5	0.13 63	0.09 24	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 68

S2M2_XL	0.19 7	0.18 94	0.27 23	0.27 1	0.20 79	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 13	0.26 36	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 19	0.17 255	0.16 360	0.15 126	0.13 146	0.15 175	0.12 115
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 7	0.14 13	0.29 40	0.34 62	0.16 9	0.26 51	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 13	0.15 3	0.23 43	0.20 34	0.32 20	0.20 13	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.12 49	0.11 68

dual_stereo	0.19 7	0.14 13	0.24 5	0.31 18	0.16 9	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 21	0.20 12	0.22 33	0.14 1	0.52 162	0.24 63	0.13 63	0.10 56	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MonStereo	0.20 11	0.14 13	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 17	0.22 48	0.39 47	0.33 68	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 62	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 11	0.13 2	0.27 23	0.33 50	0.18 35	0.17 4	0.21 38	0.32 15	0.23 17	0.25 32	0.34 80	0.22 33	0.24 72	0.27 5	0.21 19	0.09 1	0.09 24	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4
: A Wavelet-based Stereo Matching Framework for Solving Frequency Convergence Inconsistency.
Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 13	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 17	0.22 48	0.39 47	0.33 68	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 62	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 18	0.20 79	0.23 24	0.19 16	0.40 54	0.29 41	0.22 19	0.34 80	0.20 23	0.15 4	0.31 15	0.19 5	0.11 25	0.10 56	0.12 26	0.10 55	0.10 4	0.10 31

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 23	0.33 50	0.17 20	0.38 190	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 27	0.15 3	0.26 53	0.17 13	0.32 20	0.21 19	0.13 63	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.11 15	0.10 31

MonSter	0.20 11	0.14 13	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 17	0.22 48	0.39 47	0.33 68	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.38 58	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

asda	0.21 17	0.19 132	0.29 40	0.31 18	0.17 20	0.25 47	0.23 65	0.36 33	0.28 34	0.27 47	0.24 27	0.18 13	0.21 42	0.40 69	0.21 19	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.10 31

asd	0.21 17	0.18 94	0.29 40	0.32 38	0.18 35	0.27 64	0.22 48	0.35 29	0.22 15	0.31 65	0.22 19	0.19 18	0.21 42	0.44 102	0.21 19	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 55	0.11 15	0.09 4

4.5_new	0.21 17	0.20 168	0.29 40	0.30 9	0.17 20	0.24 33	0.26 99	0.32 15	0.28 34	0.32 78	0.28 51	0.19 18	0.17 13	0.29 8	0.21 19	0.10 13	0.08 2	0.12 26	0.10 55	0.13 84	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 17	0.20 168	0.29 40	0.30 9	0.17 20	0.24 33	0.26 99	0.32 15	0.28 34	0.32 78	0.28 51	0.19 18	0.17 13	0.29 8	0.21 19	0.10 13	0.08 2	0.12 26	0.10 55	0.13 84	0.09 4

4w-stereo	0.21 17	0.19 132	0.31 59	0.31 18	0.17 20	0.29 93	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 65	0.24 27	0.20 23	0.24 72	0.41 77	0.22 32	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 55	0.11 15	0.09 4

2.5w	0.21 17	0.18 94	0.31 59	0.32 38	0.18 35	0.31 120	0.25 87	0.31 13	0.23 17	0.28 50	0.35 86	0.18 13	0.17 13	0.39 62	0.21 19	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 55	0.11 15	0.09 4

2.75w_new	0.21 17	0.18 94	0.28 33	0.29 5	0.17 20	0.23 24	0.34 226	0.36 33	0.28 34	0.34 86	0.26 36	0.17 4	0.22 50	0.36 43	0.23 52	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

111111	0.21 17	0.14 13	0.27 23	0.37 132	0.22 121	0.21 14	0.19 16	0.43 73	0.27 30	0.20 8	0.20 12	0.29 61	0.14 1	0.41 77	0.22 32	0.14 103	0.10 56	0.12 26	0.09 10	0.12 49	0.12 115

LG-G_1	0.21 17	0.13 2	0.30 51	0.34 62	0.16 9	0.52 271	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 13	0.21 14	0.26 53	0.19 28	0.37 50	0.20 13	0.14 103	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.11 15	0.10 31

LG-G	0.21 17	0.13 2	0.30 51	0.34 62	0.16 9	0.52 271	0.17 3	0.34 26	0.18 6	0.21 13	0.21 14	0.26 53	0.19 28	0.37 50	0.20 13	0.14 103	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.11 15	0.10 31

StereoAnything_RVC	0.21 17	0.68 522	0.39 168	0.28 3	0.15 1	0.23 24	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 50	0.30 13	0.18 1	0.16 216	0.09 24	0.12 26	0.08 1	0.16 216	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 17	0.15 29	0.27 23	0.37 132	0.19 55	0.22 17	0.18 11	0.42 64	0.35 86	0.22 19	0.28 51	0.24 48	0.18 20	0.27 5	0.22 32	0.12 35	0.09 24	0.12 26	0.10 55	0.12 49	0.10 31

AdaDepth	0.22 29	0.17 69	0.32 71	0.37 132	0.18 35	0.34 154	0.22 48	0.33 24	0.23 17	0.21 13	0.21 14	0.20 23	0.20 34	0.56 192	0.21 19	0.10 13	0.10 56	0.13 56	0.10 55	0.11 15	0.12 115

qwe	0.22 29	0.18 94	0.28 33	0.31 18	0.18 35	0.29 93	0.21 38	0.38 43	0.32 62	0.35 93	0.30 59	0.20 23	0.20 34	0.43 91	0.21 19	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 49	0.09 4

2.25w	0.22 29	0.18 94	0.31 59	0.31 18	0.18 35	0.31 120	0.18 11	0.32 15	0.31 51	0.31 65	0.37 93	0.20 23	0.22 50	0.45 106	0.24 63	0.10 13	0.09 24	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 31

4.25_new	0.22 29	0.21 205	0.32 71	0.32 38	0.18 35	0.31 120	0.27 115	0.32 15	0.24 22	0.29 57	0.27 41	0.20 23	0.23 62	0.34 33	0.23 52	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

4.5w_new	0.22 29	0.21 205	0.32 71	0.32 38	0.18 35	0.31 120	0.27 115	0.32 15	0.24 22	0.29 57	0.27 41	0.20 23	0.23 62	0.34 33	0.23 52	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 29	0.21 205	0.32 71	0.32 38	0.18 35	0.31 120	0.27 115	0.32 15	0.24 22	0.29 57	0.27 41	0.20 23	0.23 62	0.34 33	0.23 52	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

3.75w	0.22 29	0.17 69	0.30 51	0.31 18	0.19 55	0.43 226	0.24 79	0.35 29	0.24 22	0.31 65	0.27 41	0.17 4	0.22 50	0.37 50	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 29	0.18 94	0.29 40	0.30 9	0.18 35	0.27 64	0.23 65	0.37 35	0.28 34	0.31 65	0.26 36	0.22 33	0.26 95	0.50 148	0.24 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

2w_stereo	0.22 29	0.18 94	0.30 51	0.32 38	0.16 9	0.28 81	0.38 308	0.38 43	0.35 86	0.32 78	0.33 71	0.17 4	0.18 20	0.29 8	0.22 32	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 55	0.12 49	0.10 31

monsterstereo	0.22 29	0.14 13	0.26 17	0.34 62	0.18 35	0.21 14	0.20 22	0.37 35	0.35 86	0.33 83	0.40 100	0.19 18	0.18 20	0.45 106	0.21 19	0.11 25	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.13 84	0.08 1

monsters	0.22 29	0.14 13	0.26 17	0.31 18	0.19 55	0.23 24	0.19 16	0.44 80	0.33 68	0.36 97	0.30 59	0.16 2	0.18 20	0.43 91	0.19 5	0.11 25	0.09 24	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 31

SGD-Stereo	0.22 29	0.15 29	0.27 23	0.31 18	0.15 1	0.29 93	0.20 22	0.37 35	0.29 41	0.24 27	0.29 58	0.21 32	0.27 106	0.36 43	0.25 82	0.16 216	0.09 24	0.13 56	0.10 55	0.13 84	0.10 31

GREAT-IGEV	0.22 29	0.15 29	0.31 59	0.29 5	0.22 121	0.21 14	0.26 99	0.33 24	0.31 51	0.20 8	0.30 59	0.22 33	0.22 50	0.47 128	0.22 32	0.11 25	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.13 84	0.10 31

DEFOM-Stereo	0.22 29	0.15 29	0.26 17	0.33 50	0.20 79	0.61 335	0.21 38	0.30 10	0.31 51	0.23 21	0.19 11	0.18 13	0.18 20	0.41 77	0.22 32	0.12 35	0.10 56	0.12 26	0.09 10	0.11 15	0.11 68

3.25w_new	0.23 43	0.17 69	0.32 71	0.31 18	0.17 20	0.43 226	0.20 22	0.37 35	0.30 46	0.37 104	0.28 51	0.22 33	0.25 80	0.42 85	0.22 32	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 31

3.25w	0.23 43	0.17 69	0.32 71	0.31 18	0.17 20	0.43 226	0.20 22	0.37 35	0.30 46	0.37 104	0.28 51	0.22 33	0.25 80	0.42 85	0.22 32	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 43	0.16 45	0.32 71	0.39 190	0.21 102	0.18 5	0.21 38	0.34 26	0.26 29	0.28 50	0.51 143	0.28 60	0.29 134	0.26 2	0.24 63	0.14 103	0.10 56	0.13 56	0.10 55	0.14 128	0.12 115

AIO_rvc	0.23 43	0.16 45	0.32 71	0.34 62	0.19 55	0.26 51	0.33 214	0.40 54	0.22 15	0.26 37	0.24 27	0.34 90	0.15 4	0.51 155	0.24 63	0.12 35	0.09 24	0.13 56	0.10 55	0.12 49	0.10 31

AIO_test	0.23 43	0.16 45	0.28 33	0.34 62	0.20 79	0.30 105	0.39 331	0.38 43	0.25 28	0.25 32	0.28 51	0.32 74	0.22 50	0.38 58	0.25 82	0.12 35	0.09 24	0.13 56	0.10 55	0.12 49	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 43	0.14 13	0.26 17	0.32 38	0.19 55	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 41	0.21 13	0.15 3	0.22 33	0.22 50	0.40 69	0.22 32	0.14 103	0.10 56	0.12 26	0.09 10	0.15 175	0.86 551

3w_stereo	0.24 49	0.20 168	0.37 137	0.33 50	0.16 9	0.32 137	0.42 367	0.41 60	0.38 113	0.31 65	0.27 41	0.16 2	0.26 95	0.34 33	0.22 32	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 49	0.11 68

1w_stereo	0.24 49	0.15 29	0.29 40	0.34 62	0.18 35	0.31 120	0.41 357	0.40 54	0.43 140	0.31 65	0.38 95	0.17 4	0.24 72	0.45 106	0.23 52	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 15	0.09 4

LG-Stereo	0.24 49	0.18 94	0.40 180	0.39 190	0.20 79	0.22 17	0.27 115	0.32 15	0.36 94	0.26 37	0.44 110	0.22 33	0.16 11	0.37 50	0.27 129	0.11 25	0.12 197	0.16 153	0.15 203	0.13 84	0.09 4

HUF	0.24 49	0.16 45	0.33 87	0.32 38	0.18 35	0.25 47	0.40 342	0.42 64	0.34 73	0.25 32	0.23 21	0.32 74	0.28 120	0.34 33	0.24 63	0.13 63	0.10 56	0.13 56	0.09 10	0.12 49	0.10 31

GIP-stereo	0.24 49	0.18 94	0.30 51	0.37 132	0.24 190	0.26 51	0.20 22	0.46 86	0.36 94	0.24 27	0.39 97	0.35 99	0.20 34	0.31 15	0.21 19	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.10 55	0.12 49	0.11 68

RAStereo	0.24 49	0.17 69	0.29 40	0.40 228	0.21 102	0.23 24	0.26 99	0.42 64	0.45 154	0.23 21	0.34 80	0.30 64	0.19 28	0.34 33	0.25 82	0.15 164	0.12 197	0.16 153	0.13 146	0.14 128	0.11 68

IGEV++	0.24 49	0.17 69	0.31 59	0.38 162	0.22 121	0.24 33	0.22 48	0.50 104	0.23 17	0.28 50	0.35 86	0.30 64	0.22 50	0.31 15	0.28 149	0.14 103	0.10 56	0.13 56	0.10 55	0.13 84	0.13 151

Selective-IGEV	0.24 49	0.18 94	0.35 114	0.35 96	0.19 55	0.27 64	0.25 87	0.55 127	0.23 17	0.27 47	0.25 32	0.34 90	0.19 28	0.58 225	0.22 32	0.12 35	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.12 49	0.10 31

zero-FE	0.25 57	0.15 29	0.30 51	0.35 96	0.29 343	0.19 6	0.20 22	0.35 29	0.31 51	0.26 37	0.27 41	0.29 61	0.29 134	0.33 27	0.24 63	0.17 255	0.10 56	0.14 85	0.10 55	0.64 538	0.12 115

GASTEREO	0.25 57	0.16 45	0.32 71	0.40 228	0.20 79	0.22 17	0.30 159	0.43 73	0.31 51	0.37 104	0.33 71	0.22 33	0.35 185	0.41 77	0.23 52	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.11 82	0.12 49	0.11 68

MSCF	0.25 57	0.16 45	0.33 87	0.39 190	0.20 79	0.20 8	0.31 182	0.43 73	0.31 51	0.36 97	0.33 71	0.23 43	0.35 185	0.36 43	0.23 52	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.11 82	0.13 84	0.11 68

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 57	0.31 402	0.24 5	0.51 445	0.19 55	0.29 93	0.22 48	0.40 54	0.37 108	0.26 37	0.24 27	0.24 48	0.31 157	0.44 102	0.22 32	0.14 103	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.14 128	0.10 31

IGEV-RUCA	0.25 57	0.16 45	0.34 104	0.39 190	0.27 294	0.33 144	0.20 22	0.38 43	0.36 94	0.26 37	0.31 68	0.25 52	0.21 42	0.48 138	0.24 63	0.20 341	0.11 140	0.13 56	0.10 55	0.17 251	0.15 219

fffft	0.25 57	0.17 69	0.37 137	0.36 116	0.22 121	0.28 81	0.36 272	0.42 64	0.24 22	0.36 97	0.23 21	0.27 57	0.22 50	0.52 162	0.27 129	0.12 35	0.09 24	0.16 153	0.12 112	0.12 49	0.12 115
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 57	0.18 94	0.34 104	0.37 132	0.18 35	0.28 81	0.30 159	0.48 92	0.27 30	0.29 57	0.30 59	0.32 74	0.17 13	0.52 162	0.23 52	0.12 35	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.13 84	0.10 31

RSM++	0.25 57	0.18 94	0.34 104	0.36 116	0.20 79	0.28 81	0.30 159	0.51 106	0.32 62	0.25 32	0.22 19	0.37 112	0.21 42	0.50 148	0.24 63	0.12 35	0.10 56	0.14 85	0.12 112	0.14 128	0.10 31

RSM	0.25 57	0.18 94	0.33 87	0.36 116	0.20 79	0.27 64	0.34 226	0.51 106	0.27 30	0.26 37	0.23 21	0.39 125	0.21 42	0.56 192	0.22 32	0.12 35	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.14 128	0.10 31

MoCha-V2	0.25 57	0.15 29	0.29 40	0.40 228	0.18 35	0.27 64	0.26 99	0.49 96	0.27 30	0.36 97	0.27 41	0.33 86	0.35 185	0.49 142	0.22 32	0.12 35	0.10 56	0.12 26	0.10 55	0.13 84	0.11 68

EGLCR-Stereo	0.25 57	0.16 45	0.33 87	0.34 62	0.20 79	0.35 163	0.20 22	0.52 115	0.36 94	0.28 50	0.27 41	0.41 142	0.18 20	0.45 106	0.26 111	0.14 103	0.10 56	0.16 153	0.14 177	0.13 84	0.11 68

Replicate-Monster	0.26 68	0.15 29	1.07 493	0.30 9	0.17 20	0.38 190	0.19 16	0.43 73	0.39 124	0.23 21	0.21 14	0.23 43	0.21 42	0.45 106	0.19 5	0.11 25	0.09 24	0.12 26	0.09 10	0.09 1	0.14 195

S2M2_L	0.26 68	0.22 244	0.33 87	0.31 18	0.25 222	0.24 33	0.13 1	0.35 29	0.41 130	0.25 32	0.36 89	0.30 64	0.25 80	0.30 13	0.26 111	0.22 384	0.19 411	0.17 192	0.19 341	0.21 349	0.18 303
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 68	0.18 94	0.34 104	0.35 96	0.24 190	0.23 24	0.28 133	0.51 106	0.36 94	0.31 65	0.36 89	0.37 112	0.20 34	0.57 205	0.22 32	0.13 63	0.10 56	0.13 56	0.11 82	0.16 216	0.12 115

SCV	0.26 68	0.19 132	0.33 87	0.35 96	0.21 102	0.27 64	0.34 226	0.56 129	0.28 34	0.24 27	0.28 51	0.37 112	0.23 62	0.49 142	0.22 32	0.18 288	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.15 175	0.11 68

castereo++	0.26 68	0.16 45	0.26 17	0.33 50	0.19 55	0.75 400	0.20 22	0.37 35	0.47 163	0.23 21	0.23 21	0.35 99	0.28 120	0.39 62	0.19 5	0.14 103	0.09 24	0.14 85	0.09 10	0.11 15	0.10 31

SMoEStereo_RVC	0.26 68	0.19 132	0.35 114	0.35 96	0.22 121	0.36 172	0.32 204	0.39 47	0.34 73	0.37 104	0.30 59	0.33 86	0.24 72	0.53 171	0.24 63	0.12 35	0.10 56	0.16 153	0.12 112	0.12 49	0.11 68

mms	0.26 68	0.21 205	0.33 87	0.37 132	0.25 222	0.30 105	0.33 214	0.40 54	0.32 62	0.28 50	0.34 80	0.34 90	0.20 34	0.45 106	0.26 111	0.12 35	0.11 140	0.16 153	0.12 112	0.14 128	0.11 68

ours_stereo	0.26 68	0.21 205	0.33 87	0.38 162	0.23 161	0.30 105	0.33 214	0.42 64	0.38 113	0.26 37	0.34 80	0.35 99	0.23 62	0.47 128	0.27 129	0.13 63	0.11 140	0.16 153	0.12 112	0.14 128	0.10 31

Occ-G	0.26 68	0.14 13	0.28 33	0.34 62	0.20 79	0.27 64	0.34 226	0.41 60	0.31 51	0.29 57	0.43 109	0.49 190	0.25 80	0.47 128	0.28 149	0.13 63	0.11 140	0.14 85	0.11 82	0.12 49	0.12 115

MaDis-Stereo	0.26 68	0.18 94	0.36 121	0.36 116	0.26 263	0.27 64	0.27 115	0.43 73	0.35 86	0.27 47	0.26 36	0.41 142	0.28 120	0.40 69	0.28 149	0.16 216	0.14 298	0.16 153	0.13 146	0.14 128	0.12 115

CroCo-Stereo	0.26 68	0.22 244	0.36 121	0.48 400	0.22 121	0.20 8	0.29 143	0.51 106	0.44 146	0.28 50	0.23 21	0.42 152	0.26 95	0.29 8	0.26 111	0.15 164	0.13 264	0.13 56	0.11 82	0.16 216	0.12 115
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
tt45	0.27 79	0.17 69	0.34 104	0.35 96	0.23 161	0.38 190	0.28 133	0.46 86	0.28 34	0.40 127	0.27 41	0.38 121	0.25 80	0.57 205	0.26 111	0.13 63	0.11 140	0.16 153	0.13 146	0.12 49	0.14 195

999	0.27 79	0.16 45	0.35 114	0.36 116	0.24 190	0.31 120	0.27 115	0.49 96	0.38 113	0.26 37	0.30 59	0.39 125	0.23 62	0.63 273	0.25 82	0.13 63	0.10 56	0.14 85	0.12 112	0.12 49	0.14 195

Pointernet	0.27 79	0.14 13	0.33 87	0.35 96	0.23 161	0.35 163	0.21 38	0.72 253	0.38 113	0.39 121	0.36 89	0.34 90	0.25 80	0.36 43	0.25 82	0.15 164	0.10 56	0.12 26	0.08 1	0.11 15	0.10 31

trnet	0.27 79	0.14 13	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 177	0.23 65	0.52 115	0.72 257	0.42 136	0.51 143	0.34 90	0.26 95	0.39 62	0.25 82	0.15 164	0.11 140	0.12 26	0.08 1	0.11 15	0.10 31

UniTT-Stereo	0.27 79	0.17 69	0.37 137	0.40 228	0.27 294	0.30 105	0.28 133	0.39 47	0.31 51	0.29 57	0.46 118	0.27 57	0.25 80	0.47 128	0.34 214	0.17 255	0.13 264	0.13 56	0.12 112	0.14 128	0.12 115

AEACV	0.27 79	0.17 69	0.31 59	0.34 62	0.45 485	0.26 51	0.28 133	0.37 35	0.32 62	0.30 64	0.46 118	0.31 71	0.37 207	0.36 43	0.24 63	0.14 103	0.10 56	0.15 126	0.12 112	0.13 84	0.11 68

LoS_RVC	0.27 79	0.16 45	0.27 23	0.32 38	0.30 359	0.44 234	0.34 226	0.41 60	0.33 68	0.31 65	0.51 143	0.29 61	0.32 163	0.36 43	0.28 149	0.11 25	0.10 56	0.11 1	0.08 1	0.11 15	0.19 336

water-stereo	0.28 86	0.14 13	0.29 40	0.35 96	0.19 55	0.36 172	0.23 65	0.62 167	0.38 113	0.39 121	0.62 183	0.41 142	0.35 185	0.28 7	0.27 129	0.14 103	0.13 264	0.13 56	0.12 112	0.12 49	0.10 31

castereo	0.28 86	0.16 45	0.32 71	0.35 96	0.21 102	0.40 202	0.42 367	0.50 104	0.66 229	0.26 37	0.41 103	0.37 112	0.36 203	0.33 27	0.24 63	0.13 63	0.09 24	0.13 56	0.10 55	0.11 15	0.10 31

fffy	0.28 86	0.21 205	0.34 104	0.37 132	0.23 161	0.33 144	0.29 143	0.51 106	0.41 130	0.32 78	0.37 93	0.39 125	0.27 106	0.50 148	0.27 129	0.12 35	0.11 140	0.16 153	0.13 146	0.14 128	0.11 68

WCG-NET	0.28 86	0.15 29	0.33 87	0.33 50	0.19 55	0.33 144	0.27 115	0.39 47	0.80 310	0.46 150	0.49 130	0.39 125	0.25 80	0.40 69	0.25 82	0.12 35	0.09 24	0.13 56	0.11 82	0.12 49	0.10 31

MGS-Stereo	0.28 86	0.19 132	0.40 180	0.36 116	0.23 161	0.37 177	0.30 159	0.39 47	0.44 146	0.31 65	0.51 143	0.40 136	0.24 72	0.43 91	0.26 111	0.15 164	0.12 197	0.15 126	0.13 146	0.14 128	0.13 151

testlalala	0.28 86	0.19 132	0.43 222	0.34 62	0.23 161	0.45 242	0.30 159	0.43 73	0.29 41	0.68 252	0.49 130	0.35 99	0.25 80	0.32 20	0.25 82	0.14 103	0.11 140	0.14 85	0.09 10	0.11 15	0.11 68

GCAP-Stereo	0.28 86	0.19 132	0.40 180	0.38 162	0.19 55	0.38 190	0.23 65	0.57 134	0.41 130	0.45 144	0.49 130	0.39 125	0.27 106	0.33 27	0.23 52	0.14 103	0.12 197	0.14 85	0.11 82	0.12 49	0.11 68

CES	0.28 86	0.14 13	0.23 1	0.30 9	0.70 534	0.37 177	0.27 115	0.48 92	0.46 158	0.34 86	0.48 126	0.27 57	0.22 50	0.39 62	0.23 52	0.13 63	0.11 140	0.12 26	0.08 1	0.13 84	0.17 285

MC-Stereo	0.28 86	0.17 69	0.32 71	0.38 162	0.20 79	0.26 51	0.26 99	0.49 96	0.37 108	0.37 104	0.61 180	0.41 142	0.31 157	0.55 182	0.25 82	0.13 63	0.09 24	0.14 85	0.12 112	0.12 49	0.11 68

CroCo-Stereo Lap2	0.28 86	0.24 302	0.39 168	0.50 429	0.29 343	0.20 8	0.31 182	0.49 96	0.38 113	0.24 27	0.27 41	0.46 176	0.31 157	0.39 62	0.30 170	0.14 103	0.15 328	0.16 153	0.13 146	0.16 216	0.15 219

CREStereo	0.28 86	0.15 29	0.24 5	0.27 1	0.17 20	0.37 177	0.25 87	0.51 106	0.72 257	0.42 136	0.51 143	0.32 74	0.26 95	0.38 58	0.25 82	0.16 216	0.11 140	0.12 26	0.08 1	0.12 49	0.11 68
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	0.29 97	0.18 94	0.32 71	0.39 190	0.20 79	0.85 437	0.31 182	0.48 92	0.38 113	0.34 86	0.39 97	0.37 112	0.31 157	0.33 27	0.24 63	0.15 164	0.11 140	0.15 126	0.11 82	0.14 128	0.11 68

DA2	0.29 97	0.17 69	0.31 59	0.40 228	0.20 79	0.74 396	0.33 214	0.47 89	0.44 146	0.34 86	0.39 97	0.39 125	0.32 163	0.32 20	0.24 63	0.15 164	0.11 140	0.16 153	0.11 82	0.15 175	0.10 31

FlowAnything_test	0.29 97	0.19 132	0.39 168	0.47 393	0.26 263	0.46 247	0.25 87	0.43 73	0.31 51	0.29 57	0.26 36	0.35 99	0.26 95	0.40 69	0.37 263	0.21 358	0.15 328	0.22 365	0.26 461	0.16 216	0.16 265

depthmonostereo	0.29 97	0.14 13	0.31 59	0.35 96	0.17 20	0.46 247	0.27 115	0.69 226	0.57 196	0.35 93	0.42 106	0.31 71	0.35 185	0.35 41	0.27 129	0.14 103	0.12 197	0.13 56	0.12 112	0.11 15	0.10 31

HART	0.29 97	0.16 45	0.32 71	0.40 228	0.21 102	0.32 137	0.26 99	0.62 167	0.31 51	0.33 83	0.65 190	0.41 142	0.22 50	0.55 182	0.25 82	0.12 35	0.10 56	0.15 126	0.11 82	0.15 175	0.11 68

ff7	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.36 116	0.26 263	0.31 120	0.35 250	0.62 167	0.34 73	0.38 113	0.33 71	0.32 74	0.29 134	0.58 225	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.12 112	0.14 128	0.15 219

IGEVStereo-DCA	0.29 97	0.22 244	0.38 149	0.35 96	0.27 294	0.37 177	0.35 250	0.62 167	0.34 73	0.38 113	0.30 59	0.35 99	0.27 106	0.51 155	0.22 32	0.15 164	0.12 197	0.16 153	0.12 112	0.13 84	0.15 219

ffff	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.36 116	0.26 263	0.31 120	0.35 250	0.62 167	0.34 73	0.38 113	0.33 71	0.32 74	0.29 134	0.58 225	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.12 112	0.14 128	0.15 219

rrr	0.29 97	0.22 244	0.41 190	0.35 96	0.27 294	0.37 177	0.32 204	0.52 115	0.42 138	0.38 113	0.30 59	0.35 99	0.27 106	0.51 155	0.22 32	0.15 164	0.12 197	0.16 153	0.13 146	0.13 84	0.14 195

11t	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.36 116	0.26 263	0.31 120	0.35 250	0.62 167	0.34 73	0.38 113	0.33 71	0.32 74	0.29 134	0.58 225	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.12 112	0.14 128	0.15 219

anonymousdsp	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.37 132	0.25 222	0.30 105	0.35 250	0.63 175	0.35 86	0.39 121	0.33 71	0.33 86	0.28 120	0.59 240	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.12 112	0.14 128	0.15 219

LoS	0.29 97	0.15 29	0.30 51	0.29 5	0.18 35	0.33 144	0.29 143	0.51 106	0.72 257	0.34 86	0.52 152	0.41 142	0.28 120	0.47 128	0.28 149	0.15 164	0.11 140	0.13 56	0.09 10	0.11 15	0.11 68
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.35 96	0.24 190	0.32 137	0.43 374	0.57 134	0.37 108	0.33 83	0.30 59	0.32 74	0.28 120	0.57 205	0.26 111	0.13 63	0.11 140	0.16 153	0.13 146	0.13 84	0.13 151

ccc-4	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.36 116	0.26 263	0.31 120	0.35 250	0.62 167	0.34 73	0.38 113	0.33 71	0.32 74	0.29 134	0.58 225	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.12 112	0.14 128	0.15 219

IGEV-Stereo	0.29 97	0.21 205	0.38 149	0.37 132	0.25 222	0.30 105	0.35 250	0.63 175	0.35 86	0.39 121	0.33 71	0.33 86	0.28 120	0.59 240	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.12 112	0.14 128	0.15 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 97	0.19 132	0.27 23	0.44 340	0.19 55	0.31 120	0.26 99	0.47 89	0.43 140	0.37 104	0.47 124	0.41 142	0.23 62	0.50 148	0.34 214	0.14 103	0.18 397	0.19 278	0.16 235	0.16 216	0.13 151

test_xeample3	0.29 97	0.21 205	0.41 190	0.35 96	0.26 263	0.35 163	0.32 204	0.56 129	0.36 94	0.43 139	0.32 70	0.34 90	0.28 120	0.54 177	0.23 52	0.14 103	0.11 140	0.16 153	0.12 112	0.14 128	0.13 151

DilatedVolume-Stereo	0.30 114	0.15 29	0.34 104	0.33 50	0.20 79	0.53 279	0.25 87	0.56 129	0.43 140	0.56 184	0.50 134	0.35 99	0.29 134	0.49 142	0.28 149	0.13 63	0.11 140	0.12 26	0.11 82	0.11 15	0.10 31

MM-Stereo_test2	0.30 114	0.18 94	0.39 168	0.40 228	0.24 190	0.42 223	0.42 367	0.63 175	0.41 130	0.37 104	0.35 86	0.32 74	0.26 95	0.53 171	0.25 82	0.12 35	0.10 56	0.15 126	0.12 112	0.15 175	0.10 31

Reg-Stereo(zero)	0.30 114	0.16 45	0.28 33	0.34 62	0.18 35	0.32 137	0.20 22	0.63 175	0.68 237	0.50 163	0.52 152	0.51 197	0.30 150	0.45 106	0.25 82	0.13 63	0.10 56	0.12 26	0.10 55	0.12 49	0.11 68

GCAP-BAT	0.30 114	0.21 205	0.42 211	0.33 50	0.27 294	0.26 51	0.27 115	0.45 84	0.30 46	0.60 195	0.64 187	0.45 168	0.23 62	0.56 192	0.26 111	0.15 164	0.12 197	0.15 126	0.10 55	0.12 49	0.11 68

CASnet	0.30 114	0.20 168	0.33 87	0.41 261	0.16 9	0.26 51	0.24 79	0.52 115	0.53 179	0.52 172	0.54 158	0.39 125	0.24 72	0.40 69	0.26 111	0.14 103	0.10 56	0.22 365	0.18 311	0.18 275	0.11 68
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 114	0.15 29	0.31 59	0.30 9	0.17 20	0.55 290	0.23 65	0.44 80	0.55 188	0.59 191	0.68 203	0.37 112	0.26 95	0.35 41	0.27 129	0.15 164	0.16 360	0.12 26	0.10 55	0.13 84	0.14 195

rvit_stereo_0081_aga	0.31 120	0.28 376	0.44 234	0.42 301	0.29 343	0.34 154	0.31 182	0.44 80	0.40 126	0.39 121	0.44 110	0.40 136	0.32 163	0.42 85	0.29 164	0.23 401	0.17 380	0.19 278	0.16 235	0.20 325	0.15 219

rvit_stereo_0080	0.31 120	0.25 326	0.40 180	0.39 190	0.28 317	0.27 64	0.46 390	0.49 96	0.44 146	0.35 93	0.42 106	0.40 136	0.28 120	0.41 77	0.33 199	0.22 384	0.17 380	0.17 192	0.16 235	0.22 371	0.15 219

WCG-NET（raft）	0.31 120	0.15 29	0.36 121	0.32 38	0.19 55	0.35 163	0.27 115	0.51 106	0.78 299	0.45 144	0.55 164	0.48 184	0.27 106	0.54 177	0.26 111	0.13 63	0.10 56	0.12 26	0.11 82	0.12 49	0.11 68

whm_eth	0.31 120	0.25 326	0.40 180	0.39 190	0.28 317	0.27 64	0.46 390	0.49 96	0.44 146	0.35 93	0.42 106	0.40 136	0.28 120	0.41 77	0.33 199	0.22 384	0.17 380	0.17 192	0.16 235	0.22 371	0.15 219

plain	0.31 120	0.20 168	0.50 320	0.39 190	0.29 343	0.27 64	0.30 159	0.44 80	0.35 86	0.31 65	0.66 197	0.30 64	0.31 157	0.65 293	0.31 177	0.17 255	0.13 264	0.20 308	0.15 203	0.17 251	0.12 115

MIF-Stereo (partial)	0.31 120	0.18 94	0.37 137	0.41 261	0.31 381	0.28 81	0.23 65	0.47 89	0.42 138	0.31 65	0.63 184	0.36 110	0.35 185	0.57 205	0.31 177	0.17 255	0.13 264	0.19 278	0.17 284	0.18 275	0.14 195

rvit_stereo_0081	0.32 126	0.24 302	0.47 275	0.43 321	0.26 263	0.30 105	0.37 286	0.42 64	0.55 188	0.36 97	0.40 100	0.39 125	0.35 185	0.43 91	0.33 199	0.22 384	0.16 360	0.19 278	0.16 235	0.19 309	0.13 151

rvit_stereo_0082	0.32 126	0.24 302	0.47 275	0.43 321	0.26 263	0.30 105	0.37 286	0.42 64	0.55 188	0.36 97	0.40 100	0.39 125	0.35 185	0.43 91	0.33 199	0.22 384	0.16 360	0.19 278	0.16 235	0.19 309	0.13 151

RAFT-Stereo-weight	0.32 126	0.18 94	0.33 87	0.39 190	0.22 121	0.26 51	0.29 143	0.67 208	0.80 310	0.53 175	0.51 143	0.58 228	0.20 34	0.47 128	0.27 129	0.13 63	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.13 84	0.11 68

CAS++	0.32 126	0.24 302	0.36 121	0.37 132	0.26 263	0.28 81	0.23 65	0.87 321	0.50 171	0.47 155	0.45 113	0.26 53	0.21 42	0.49 142	0.24 63	0.23 401	0.19 411	0.22 365	0.17 284	0.21 349	0.16 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 126	0.22 244	0.34 104	0.42 301	0.28 317	0.40 202	0.50 416	0.72 253	0.37 108	0.37 104	0.34 80	0.32 74	0.31 157	0.59 240	0.27 129	0.14 103	0.13 264	0.18 238	0.17 284	0.17 251	0.16 265

MSKI-zero shot	0.32 126	0.17 69	0.34 104	0.39 190	0.21 102	0.32 137	0.22 48	0.61 161	0.43 140	0.52 172	0.64 187	0.61 254	0.20 34	0.74 356	0.25 82	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.10 55	0.12 49	0.12 115

iRaftStereo_RVC	0.32 126	0.19 132	0.37 137	0.39 190	0.22 121	0.31 120	0.29 143	0.68 218	0.51 173	0.49 160	0.66 197	0.37 112	0.23 62	0.45 106	0.33 199	0.14 103	0.10 56	0.18 238	0.17 284	0.15 175	0.12 115

CREStereo++_RVC	0.32 126	0.15 29	0.23 1	0.31 18	0.24 190	0.27 64	0.22 48	0.46 86	0.88 359	0.46 150	0.80 259	0.30 64	0.26 95	0.36 43	0.33 199	0.13 63	0.09 24	0.13 56	0.51 541	0.13 84	0.09 4
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
XX-TBD	0.32 126	0.53 502	0.26 17	0.51 445	0.20 79	0.37 177	0.24 79	0.40 54	0.73 264	0.54 179	0.69 204	0.31 71	0.25 80	0.32 20	0.27 129	0.16 216	0.10 56	0.12 26	0.09 10	0.13 84	0.11 68

PMTNet	0.32 126	0.16 45	0.24 5	0.29 5	0.18 35	0.45 242	0.22 48	0.56 129	0.63 214	0.46 150	0.54 158	0.39 125	0.34 182	0.48 138	0.24 63	0.75 546	0.10 56	0.12 26	0.08 1	0.12 49	0.11 68

xyz-stereo-finetune	0.33 136	0.18 94	0.36 121	0.33 50	0.18 35	0.57 308	0.31 182	0.58 140	0.69 244	0.45 144	0.54 158	0.38 121	0.33 174	0.56 192	0.36 247	0.12 35	0.12 197	0.16 153	0.13 146	0.13 84	0.12 115

MM-Stereo_test1	0.33 136	0.19 132	0.36 121	0.41 261	0.23 161	0.36 172	0.45 386	0.58 140	0.54 183	0.60 195	0.50 134	0.38 121	0.37 207	0.60 246	0.26 111	0.15 164	0.13 264	0.17 192	0.14 177	0.15 175	0.12 115

tg	0.33 136	0.18 94	0.37 137	0.39 190	0.22 121	0.38 190	0.26 99	0.70 241	0.56 194	0.47 155	0.65 190	0.42 152	0.24 72	0.55 182	0.33 199	0.14 103	0.10 56	0.18 238	0.17 284	0.14 128	0.11 68

model_zeroshot	0.33 136	0.18 94	0.48 295	0.39 190	0.28 317	0.45 242	0.25 87	0.63 175	0.45 154	0.61 202	0.50 134	0.51 197	0.25 80	0.45 106	0.26 111	0.16 216	0.13 264	0.15 126	0.14 177	0.13 84	0.13 151

rvit_stereo_ft	0.33 136	0.25 326	0.47 275	0.52 457	0.32 397	0.33 144	0.47 397	0.49 96	0.50 171	0.34 86	0.41 103	0.41 142	0.32 163	0.48 138	0.34 214	0.22 384	0.14 298	0.19 278	0.18 311	0.19 309	0.14 195

4D-IteraStereo	0.33 136	0.18 94	0.40 180	0.40 228	0.24 190	0.32 137	0.27 115	0.58 140	0.72 257	0.65 231	0.54 158	0.42 152	0.23 62	0.45 106	0.28 149	0.14 103	0.09 24	0.19 278	0.16 235	0.16 216	0.11 68

MM-Stereo_test3	0.34 142	0.19 132	0.31 59	0.41 261	0.25 222	0.35 163	0.44 383	0.72 253	0.92 387	0.46 150	0.52 152	0.41 142	0.29 134	0.44 102	0.28 149	0.16 216	0.15 328	0.17 192	0.13 146	0.14 128	0.13 151

rvit_stereo_0083	0.34 142	0.24 302	0.50 320	0.44 340	0.27 294	0.34 154	0.35 250	0.45 84	0.62 203	0.37 104	0.47 124	0.42 152	0.35 185	0.40 69	0.36 247	0.22 384	0.20 423	0.20 308	0.17 284	0.20 325	0.14 195

gcap-zeroshot	0.34 142	0.18 94	0.52 337	0.38 162	0.22 121	0.49 260	0.27 115	0.52 115	0.34 73	0.64 222	0.50 134	0.83 364	0.34 182	0.48 138	0.24 63	0.13 63	0.11 140	0.15 126	0.12 112	0.13 84	0.12 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 142	0.27 362	0.45 246	0.36 116	0.25 222	0.48 255	0.30 159	0.58 140	0.90 375	0.42 136	0.36 89	0.30 64	0.29 134	0.49 142	0.30 170	0.16 216	0.14 298	0.18 238	0.15 203	0.18 275	0.15 219

AE-Stereo	0.34 142	0.21 205	0.42 211	0.48 400	0.31 381	0.48 255	0.35 250	0.61 161	0.62 203	0.32 78	0.55 164	0.52 201	0.27 106	0.47 128	0.29 164	0.13 63	0.13 264	0.18 238	0.16 235	0.15 175	0.12 115

IGEV_Zeroshot_test	0.34 142	0.18 94	0.67 411	0.39 190	0.28 317	0.30 105	0.25 87	0.74 266	0.31 51	0.62 204	0.57 170	0.54 209	0.25 80	0.53 171	0.27 129	0.14 103	0.10 56	0.15 126	0.14 177	0.14 128	0.12 115

RAFT-Test	0.34 142	0.18 94	0.37 137	0.38 162	0.23 161	0.50 263	0.23 65	0.69 226	0.40 126	0.60 195	0.85 291	0.61 254	0.28 120	0.46 121	0.27 129	0.14 103	0.11 140	0.14 85	0.11 82	0.13 84	0.12 115

CAS	0.34 142	0.13 2	0.25 10	1.28 554	0.30 359	0.46 247	0.38 308	0.48 92	0.47 163	0.34 86	0.52 152	0.24 48	0.19 28	0.29 8	0.27 129	0.69 544	0.08 2	0.12 26	0.08 1	0.12 49	0.15 219

test-3	0.34 142	0.16 45	0.43 222	0.39 190	0.21 102	0.43 226	0.22 48	0.63 175	0.78 299	0.71 274	0.45 113	0.64 269	0.27 106	0.43 91	0.31 177	0.12 35	0.09 24	0.17 192	0.13 146	0.12 49	0.10 31

test_1	0.34 142	0.16 45	0.43 222	0.39 190	0.21 102	0.43 226	0.23 65	0.63 175	0.78 299	0.68 252	0.45 113	0.64 269	0.27 106	0.43 91	0.31 177	0.12 35	0.09 24	0.17 192	0.13 146	0.12 49	0.10 31

cross-raft	0.34 142	0.20 168	0.37 137	0.44 340	0.23 161	0.32 137	0.35 250	0.74 266	0.40 126	0.60 195	0.77 235	0.57 220	0.27 106	0.43 91	0.28 149	0.12 35	0.10 56	0.15 126	0.13 146	0.15 175	0.11 68

raftrobust	0.34 142	0.19 132	0.36 121	0.41 261	0.27 294	0.30 105	0.25 87	0.71 249	0.63 214	0.58 189	0.55 164	0.45 168	0.46 262	0.51 155	0.29 164	0.16 216	0.12 197	0.14 85	0.12 112	0.12 49	0.13 151

EAI-Stereo	0.34 142	0.19 132	0.44 234	0.39 190	0.21 102	0.31 120	0.30 159	1.15 438	0.30 46	0.49 160	0.75 225	0.36 110	0.28 120	0.62 262	0.27 129	0.14 103	0.11 140	0.14 85	0.13 146	0.13 84	0.12 115

CFNet-RSSM	0.34 142	0.17 69	0.45 246	0.39 190	0.22 121	0.35 163	0.23 65	0.73 264	0.84 333	0.65 231	0.54 158	0.57 220	0.28 120	0.46 121	0.26 111	0.13 63	0.10 56	0.14 85	0.12 112	0.13 84	0.11 68

Gwc-CoAtRS	0.34 142	0.17 69	0.44 234	0.39 190	0.23 161	0.34 154	0.22 48	0.70 241	0.75 274	0.60 195	0.59 175	0.58 228	0.29 134	0.45 106	0.26 111	0.14 103	0.11 140	0.14 85	0.12 112	0.12 49	0.12 115

ACVNet-DCA	0.35 157	0.23 265	0.33 87	0.41 261	0.22 121	0.55 290	0.38 308	0.85 310	0.54 183	0.41 131	0.50 134	0.34 90	0.49 275	0.57 205	0.25 82	0.16 216	0.10 56	0.19 278	0.13 146	0.18 275	0.17 285

EKT-Stereo	0.35 157	0.23 265	0.39 168	0.43 321	0.29 343	0.38 190	0.31 182	0.69 226	0.64 221	0.45 144	0.63 184	0.49 190	0.27 106	0.56 192	0.33 199	0.18 288	0.14 298	0.18 238	0.15 203	0.16 216	0.16 265

Any-RAFT	0.35 157	0.16 45	0.30 51	0.34 62	0.21 102	0.52 271	0.22 48	0.88 326	0.73 264	0.53 175	0.73 214	0.64 269	0.28 120	0.46 121	0.24 63	0.15 164	0.10 56	0.13 56	0.10 55	0.13 84	0.12 115

HH	0.35 157	0.20 168	0.47 275	0.40 228	0.25 222	0.33 144	0.31 182	0.76 279	0.38 113	0.43 139	0.57 170	0.79 351	0.44 252	0.71 339	0.25 82	0.15 164	0.11 140	0.15 126	0.14 177	0.14 128	0.12 115

HanStereo	0.35 157	0.20 168	0.47 275	0.40 228	0.25 222	0.33 144	0.31 182	0.76 279	0.38 113	0.43 139	0.57 170	0.79 351	0.44 252	0.71 339	0.25 82	0.15 164	0.11 140	0.15 126	0.14 177	0.14 128	0.12 115

LL-Strereo2	0.35 157	0.24 302	0.48 295	0.41 261	0.26 263	0.35 163	0.24 79	0.67 208	0.44 146	0.54 179	0.51 143	0.66 287	0.25 80	0.66 301	0.30 170	0.14 103	0.12 197	0.23 387	0.20 366	0.18 275	0.13 151

anonymousdsp2	0.35 157	0.20 168	0.43 222	0.37 132	0.24 190	0.48 255	0.31 182	0.86 314	0.65 226	0.55 181	0.50 134	0.50 193	0.34 182	0.56 192	0.31 177	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.10 55	0.16 216	0.14 195

Selective-RAFT	0.35 157	0.23 265	0.51 332	0.44 340	0.21 102	0.64 359	0.27 115	0.59 145	0.63 214	0.40 127	0.38 95	0.55 212	0.40 228	0.57 205	0.35 231	0.13 63	0.11 140	0.14 85	0.12 112	0.16 216	0.13 151

RCA-Stereo	0.35 157	0.17 69	0.34 104	0.38 162	0.22 121	0.31 120	0.34 226	0.68 218	1.24 492	0.45 144	0.65 190	0.47 179	0.43 242	0.38 58	0.27 129	0.13 63	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.11 15	0.11 68

Patchmatch Stereo++	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.22 48	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.58 228	0.38 211	0.58 225	0.36 247	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.31 182	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.58 228	0.38 211	0.56 192	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

ROB_FTStereo_v2	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.31 182	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.57 220	0.38 211	0.57 205	0.36 247	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

ROB_FTStereo	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.25 47	0.21 38	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.58 228	0.38 211	0.57 205	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

HUI-Stereo	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.22 48	0.60 155	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.58 228	0.38 211	0.50 148	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

iGMRVC	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.30 159	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.58 228	0.38 211	0.58 225	0.36 247	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

iRAFT	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.22 48	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.58 228	0.38 211	0.58 225	0.36 247	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

RAFT-IKP	0.35 157	0.23 265	0.47 275	0.41 261	0.22 121	0.24 33	0.28 133	0.59 145	0.36 94	0.63 212	0.73 214	0.57 220	0.38 211	0.58 225	0.36 247	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.20 325	0.15 219

sCroCo_RVC	0.35 157	0.28 376	0.69 421	0.51 445	0.39 450	0.41 216	0.31 182	0.49 96	0.45 154	0.31 65	0.48 126	0.38 121	0.32 163	0.46 121	0.32 187	0.21 358	0.22 441	0.19 278	0.19 341	0.21 349	0.20 359

xyz-stereo-finetune2	0.36 175	0.19 132	0.38 149	0.32 38	0.19 55	0.82 430	0.29 143	0.52 115	0.32 62	0.51 166	0.78 246	0.43 160	0.45 257	0.69 328	0.44 314	0.13 63	0.12 197	0.17 192	0.13 146	0.12 49	0.13 151

testlalala2	0.36 175	0.18 94	0.45 246	0.89 539	0.53 510	0.44 234	0.26 99	0.61 161	0.49 167	0.68 252	0.56 167	0.44 166	0.24 72	0.34 33	0.31 177	0.15 164	0.12 197	0.14 85	0.10 55	0.13 84	0.13 151

1test111	0.36 175	0.23 265	0.33 87	0.41 261	0.22 121	0.55 290	0.38 308	0.85 310	0.54 183	0.41 131	0.50 134	0.34 90	0.49 275	0.55 182	0.45 323	0.16 216	0.10 56	0.19 278	0.13 146	0.18 275	0.17 285

11t1	0.36 175	0.21 205	0.42 211	0.35 96	0.22 121	0.62 343	0.29 143	0.69 226	0.43 140	0.60 195	0.53 156	0.53 205	0.48 271	0.56 192	0.40 285	0.18 288	0.14 298	0.16 153	0.13 146	0.17 251	0.17 285

tt1	0.36 175	0.24 302	0.32 71	0.41 261	0.22 121	0.54 285	0.38 308	0.68 218	1.04 443	0.41 131	0.46 118	0.35 99	0.45 257	0.57 205	0.25 82	0.16 216	0.10 56	0.19 278	0.13 146	0.16 216	0.16 265

knoymous	0.36 175	0.20 168	0.31 59	0.31 18	0.22 121	0.36 172	0.29 143	0.61 161	0.64 221	0.67 246	0.70 207	0.60 249	0.40 228	0.58 225	0.34 214	0.17 255	0.11 140	0.20 308	0.11 82	0.17 251	0.18 303

DCANet-4	0.36 175	0.20 168	0.48 295	0.34 62	0.19 55	0.29 93	0.30 159	0.66 198	0.92 387	0.69 261	0.78 246	0.40 136	0.47 266	0.45 106	0.34 214	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.11 15	0.13 151

test_4	0.36 175	0.18 94	0.31 59	0.44 340	0.25 222	0.20 8	0.34 226	0.56 129	0.41 130	0.59 191	1.45 492	0.43 160	0.25 80	0.63 273	0.28 149	0.12 35	0.10 56	0.17 192	0.19 341	0.15 175	0.11 68

test_3	0.36 175	0.19 132	0.44 234	0.44 340	0.23 161	0.48 255	0.36 272	0.66 198	0.82 323	0.64 222	0.45 113	0.68 295	0.25 80	0.41 77	0.31 177	0.12 35	0.10 56	0.18 238	0.16 235	0.15 175	0.11 68

NRIStereo	0.36 175	0.20 168	0.45 246	0.41 261	0.23 161	0.34 154	0.26 99	0.65 189	0.55 188	0.64 222	0.63 184	0.56 215	0.37 207	0.65 293	0.37 263	0.15 164	0.11 140	0.18 238	0.15 203	0.17 251	0.14 195

DeepStereo_RVC	0.36 175	0.21 205	0.47 275	0.40 228	0.24 190	0.26 51	0.22 48	0.60 155	0.38 113	0.69 261	0.67 201	0.57 220	0.51 291	0.56 192	0.39 278	0.16 216	0.12 197	0.18 238	0.15 203	0.19 309	0.18 303

CRE-IMP	0.36 175	0.23 265	0.49 307	0.42 301	0.24 190	0.41 216	0.21 38	0.57 134	0.41 130	0.65 231	0.72 210	0.53 205	0.37 207	0.61 254	0.38 272	0.17 255	0.11 140	0.19 278	0.15 203	0.21 349	0.18 303

test-1	0.36 175	0.19 132	0.71 430	0.46 384	0.26 263	0.44 234	0.36 272	0.60 155	0.59 199	0.48 158	0.67 201	0.53 205	0.36 203	0.40 69	0.29 164	0.14 103	0.11 140	0.16 153	0.14 177	0.15 175	0.16 265

s12784h	0.36 175	0.15 29	0.24 5	0.34 62	0.15 1	0.77 407	0.29 143	0.80 295	0.83 328	0.56 184	0.57 170	0.43 160	0.40 228	0.57 205	0.33 199	0.12 35	0.10 56	0.14 85	0.09 10	0.14 128	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 175	0.21 205	0.37 137	0.42 301	0.26 263	0.35 163	0.38 308	0.63 175	0.64 221	0.50 163	0.72 210	0.51 197	0.29 134	0.59 240	0.36 247	0.16 216	0.14 298	0.15 126	0.13 146	0.17 251	0.16 265

DCANet	0.36 175	0.16 45	0.41 190	0.34 62	0.19 55	0.30 105	0.30 159	0.68 218	0.91 382	0.70 267	0.77 235	0.43 160	0.57 324	0.45 106	0.34 214	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.13 84	0.12 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 175	0.17 69	0.41 190	0.35 96	0.19 55	0.33 144	0.29 143	0.65 189	0.73 264	0.68 252	1.01 366	0.56 215	0.40 228	0.42 85	0.30 170	0.11 25	0.09 24	0.15 126	0.14 177	0.13 84	0.10 31

H2IRNET	0.37 192	0.20 168	0.33 87	0.38 162	0.25 222	0.27 64	0.23 65	0.59 145	0.72 257	0.39 121	0.90 318	0.74 333	0.55 315	0.52 162	0.43 298	0.15 164	0.13 264	0.18 238	0.20 366	0.16 216	0.13 151

cc1	0.37 192	0.23 265	0.33 87	0.41 261	0.22 121	0.55 290	0.38 308	0.67 208	1.06 454	0.41 131	0.50 134	0.34 90	0.49 275	0.57 205	0.25 82	0.16 216	0.10 56	0.19 278	0.13 146	0.16 216	0.15 219

DCRE	0.37 192	0.18 94	0.46 263	0.45 363	0.32 397	0.42 223	0.37 286	0.63 175	0.51 173	0.47 155	0.94 329	0.56 215	0.36 203	0.52 162	0.32 187	0.14 103	0.13 264	0.15 126	0.14 177	0.14 128	0.13 151

fff	0.37 192	0.16 45	0.41 190	0.34 62	0.19 55	0.29 93	0.30 159	0.69 226	1.06 454	0.69 261	0.78 246	0.42 152	0.63 362	0.46 121	0.34 214	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.11 15	0.13 151

ADStereo(finetuned)	0.37 192	0.16 45	0.49 307	0.34 62	0.19 55	0.30 105	0.30 159	0.68 218	0.91 382	0.70 267	0.77 235	0.43 160	0.69 399	0.45 106	0.33 199	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.13 84	0.12 115

MIPNet	0.37 192	0.21 205	0.59 370	0.39 190	0.25 222	0.50 263	0.28 133	0.77 282	0.70 245	0.65 231	0.60 177	0.40 136	0.49 275	0.44 102	0.37 263	0.14 103	0.11 140	0.16 153	0.13 146	0.14 128	0.13 151

GMOStereo	0.37 192	0.19 132	0.38 149	0.43 321	0.24 190	0.37 177	0.38 308	0.52 115	0.62 203	0.87 383	0.84 281	0.64 269	0.35 185	0.37 50	0.28 149	0.13 63	0.11 140	0.20 308	0.18 311	0.15 175	0.11 68

error version	0.37 192	0.19 132	0.38 149	0.43 321	0.24 190	0.37 177	0.38 308	0.52 115	0.62 203	0.87 383	0.84 281	0.64 269	0.35 185	0.37 50	0.28 149	0.13 63	0.11 140	0.20 308	0.18 311	0.15 175	0.11 68

test-v	0.37 192	0.19 132	0.38 149	0.43 321	0.24 190	0.37 177	0.38 308	0.52 115	0.62 203	0.87 383	0.84 281	0.64 269	0.35 185	0.37 50	0.28 149	0.13 63	0.11 140	0.20 308	0.18 311	0.15 175	0.11 68

TRStereo	0.37 192	0.27 362	0.59 370	0.47 393	0.41 462	0.29 93	0.30 159	0.84 307	0.59 199	0.52 172	0.41 103	0.52 201	0.26 95	0.73 349	0.27 129	0.17 255	0.12 197	0.19 278	0.19 341	0.13 84	0.11 68

test-2	0.37 192	0.19 132	0.38 149	0.43 321	0.24 190	0.37 177	0.38 308	0.52 115	0.62 203	0.87 383	0.84 281	0.64 269	0.35 185	0.37 50	0.28 149	0.13 63	0.11 140	0.20 308	0.18 311	0.15 175	0.11 68

rafts_anoy	0.37 192	0.21 205	0.36 121	0.41 261	0.26 263	0.30 105	0.33 214	0.67 208	0.90 375	0.58 189	0.66 197	0.45 168	0.33 174	0.47 128	0.39 278	0.16 216	0.11 140	0.21 350	0.23 422	0.17 251	0.14 195

XX-Stereo	0.37 192	0.17 69	0.45 246	0.55 482	0.36 428	0.38 190	0.20 22	0.60 155	0.30 46	0.46 150	1.30 463	0.73 327	0.26 95	0.56 192	0.26 111	0.16 216	0.11 140	0.17 192	0.16 235	0.14 128	0.10 31

csc	0.37 192	0.16 45	0.41 190	0.34 62	0.19 55	0.29 93	0.30 159	0.69 226	1.06 454	0.69 261	0.78 246	0.42 152	0.63 362	0.46 121	0.34 214	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.11 15	0.13 151

cscssc	0.37 192	0.16 45	0.41 190	0.34 62	0.19 55	0.29 93	0.30 159	0.69 226	1.06 454	0.69 261	0.78 246	0.42 152	0.63 362	0.46 121	0.34 214	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.11 82	0.11 15	0.13 151

AIO-test1	0.38 207	0.18 94	0.38 149	0.50 429	0.24 190	0.46 247	0.30 159	0.70 241	1.19 483	0.40 127	0.71 209	0.45 168	0.29 134	0.53 171	0.27 129	0.15 164	0.13 264	0.19 278	0.21 388	0.13 84	0.17 285

rvit_0105_6	0.38 207	0.28 376	0.64 395	0.50 429	0.30 359	0.39 198	0.38 308	0.51 106	0.67 232	0.40 127	0.45 113	0.50 193	0.41 234	0.54 177	0.36 247	0.27 444	0.26 474	0.24 404	0.21 388	0.22 371	0.16 265

MyStereo06	0.38 207	0.21 205	0.61 377	0.41 261	0.28 317	0.41 216	0.50 416	0.95 353	0.35 86	0.62 204	0.54 158	0.76 341	0.27 106	0.50 148	0.29 164	0.14 103	0.13 264	0.18 238	0.17 284	0.17 251	0.15 219

MIM_Stereo	0.38 207	0.17 69	0.53 345	0.37 132	0.24 190	0.27 64	0.24 79	0.70 241	0.54 183	0.72 286	1.00 363	0.63 262	0.29 134	0.64 286	0.38 272	0.13 63	0.14 298	0.17 192	0.16 235	0.14 128	0.11 68

riskmin	0.38 207	0.20 168	0.39 168	0.32 38	0.23 161	0.53 279	0.30 159	0.63 175	0.80 310	0.49 160	0.56 167	0.73 327	0.58 333	0.55 182	0.36 247	0.17 255	0.11 140	0.19 278	0.13 146	0.19 309	0.20 359

NF-Stereo	0.38 207	0.20 168	0.45 246	0.41 261	0.25 222	0.26 51	0.31 182	0.69 226	0.70 245	0.65 231	0.77 235	0.57 220	0.30 150	0.67 312	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.16 216	0.27 433

OCTAStereo	0.38 207	0.20 168	0.46 263	0.41 261	0.25 222	0.26 51	0.31 182	0.69 226	0.70 245	0.65 231	0.77 235	0.58 228	0.30 150	0.67 312	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.16 216	0.27 433

PSM-softLoss	0.38 207	0.20 168	0.48 295	0.41 261	0.26 263	0.30 105	0.35 250	0.69 226	0.46 158	0.62 204	0.82 270	0.59 243	0.33 174	0.70 334	0.39 278	0.19 318	0.12 197	0.20 308	0.18 311	0.16 216	0.22 395

KMStereo	0.38 207	0.20 168	0.48 295	0.41 261	0.26 263	0.30 105	0.35 250	0.69 226	0.46 158	0.62 204	0.82 270	0.59 243	0.33 174	0.70 334	0.39 278	0.19 318	0.12 197	0.20 308	0.18 311	0.16 216	0.22 395

RE-Stereo	0.38 207	0.20 168	0.46 263	0.41 261	0.25 222	0.26 51	0.31 182	0.69 226	0.70 245	0.65 231	0.77 235	0.58 228	0.30 150	0.67 312	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.16 216	0.27 433

Pruner-Stereo	0.38 207	0.20 168	0.45 246	0.40 228	0.25 222	0.22 17	0.24 79	0.67 208	0.55 188	0.89 397	0.76 231	0.68 295	0.29 134	0.62 262	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.17 284	0.17 251	0.18 303

TVStereo	0.38 207	0.20 168	0.46 263	0.41 261	0.25 222	0.26 51	0.31 182	0.69 226	0.70 245	0.65 231	0.77 235	0.58 228	0.30 150	0.67 312	0.35 231	0.18 288	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.16 216	0.27 433

TestStereo	0.38 207	0.31 402	0.40 180	0.45 363	0.20 79	0.40 202	0.37 286	0.66 198	0.65 226	0.53 175	0.78 246	0.47 179	0.40 228	0.55 182	0.37 263	0.18 288	0.13 264	0.20 308	0.15 203	0.22 371	0.13 151

raft+_RVC	0.38 207	0.19 132	0.35 114	0.37 132	0.25 222	0.45 242	0.37 286	0.78 288	0.89 372	0.51 166	0.78 246	0.50 193	0.29 134	0.53 171	0.40 285	0.15 164	0.12 197	0.17 192	0.15 203	0.14 128	0.12 115

RALAANet	0.38 207	0.23 265	0.48 295	0.42 301	0.29 343	0.35 163	0.25 87	0.86 314	0.64 221	0.67 246	0.65 190	0.60 249	0.29 134	0.60 246	0.34 214	0.15 164	0.12 197	0.17 192	0.15 203	0.21 349	0.13 151

AFF-stereo	0.38 207	0.19 132	0.39 168	0.37 132	0.21 102	0.27 64	0.31 182	0.65 189	0.66 229	0.64 222	1.13 418	0.76 341	0.39 222	0.55 182	0.33 199	0.11 25	0.09 24	0.16 153	0.16 235	0.13 84	0.11 68

AIO-test2	0.39 223	0.21 205	0.41 190	0.47 393	0.25 222	0.45 242	0.35 250	0.77 282	1.27 502	0.36 97	0.87 302	0.37 112	0.30 150	0.47 128	0.27 129	0.15 164	0.13 264	0.21 350	0.23 422	0.15 175	0.13 151

xx1	0.39 223	0.23 265	0.33 87	0.41 261	0.22 121	0.55 290	0.38 308	0.67 208	1.06 454	0.41 131	0.50 134	0.65 282	0.53 297	0.57 205	0.25 82	0.16 216	0.10 56	0.20 308	0.19 341	0.18 275	0.17 285

x	0.39 223	0.24 302	0.41 190	0.34 62	0.23 161	0.52 271	0.32 204	0.86 314	0.52 176	0.57 187	0.70 207	0.59 243	0.50 286	0.49 142	0.46 333	0.17 255	0.15 328	0.17 192	0.15 203	0.17 251	0.16 265

DisPM	0.39 223	0.19 132	0.44 234	0.41 261	0.27 294	0.24 33	0.31 182	0.65 189	0.57 196	0.87 383	0.87 302	0.60 249	0.32 163	0.76 366	0.32 187	0.18 288	0.12 197	0.19 278	0.17 284	0.15 175	0.20 359

RAFT+CT+SA	0.39 223	0.23 265	0.36 121	0.51 445	0.27 294	0.29 93	0.46 390	0.75 272	0.80 310	0.51 166	0.89 314	0.41 142	0.40 228	0.78 377	0.32 187	0.14 103	0.11 140	0.18 238	0.18 311	0.15 175	0.14 195

iRaft-Stereo_20w	0.39 223	0.19 132	0.57 365	0.37 132	0.27 294	0.31 120	0.24 79	1.44 521	0.29 41	0.69 261	0.53 156	0.60 249	0.42 236	0.83 397	0.27 129	0.14 103	0.11 140	0.14 85	0.13 146	0.15 175	0.13 151

IPLG	0.39 223	0.20 168	0.59 370	0.40 228	0.24 190	0.54 285	0.27 115	0.75 272	0.63 214	0.84 364	0.81 266	0.32 74	0.32 163	0.60 246	0.45 323	0.13 63	0.11 140	0.16 153	0.13 146	0.13 84	0.12 115

IPLGR	0.39 223	0.21 205	0.63 390	0.39 190	0.22 121	0.49 260	0.29 143	0.76 279	0.74 271	0.78 317	0.77 235	0.44 166	0.42 236	0.47 128	0.38 272	0.13 63	0.12 197	0.16 153	0.14 177	0.15 175	0.13 151

GMStereo	0.39 223	0.37 437	0.54 350	0.40 228	0.26 263	0.42 223	0.36 272	0.59 145	1.04 443	0.55 181	0.51 143	0.37 112	0.35 185	0.54 177	0.41 289	0.19 318	0.13 264	0.16 153	0.17 284	0.24 401	0.18 303
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 223	0.21 205	0.50 320	0.41 261	0.28 317	0.62 343	0.27 115	0.77 282	0.40 126	0.64 222	0.86 294	0.52 201	0.33 174	0.66 301	0.42 293	0.15 164	0.13 264	0.17 192	0.14 177	0.15 175	0.15 219
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	0.39 223	0.18 94	0.42 211	0.42 301	0.26 263	0.40 202	0.32 204	0.72 253	0.34 73	0.89 397	1.28 456	0.57 220	0.35 185	0.42 85	0.32 187	0.15 164	0.12 197	0.14 85	0.12 112	0.14 128	0.13 151

RAFT-Stereo	0.39 223	0.18 94	0.42 211	0.42 301	0.26 263	0.40 202	0.32 204	0.72 253	0.34 73	0.89 397	1.28 456	0.57 220	0.35 185	0.42 85	0.32 187	0.15 164	0.12 197	0.14 85	0.12 112	0.14 128	0.13 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 235	0.20 168	0.54 350	0.41 261	0.29 343	0.53 279	0.29 143	0.65 189	0.49 167	0.71 274	0.98 356	0.58 228	0.43 242	0.50 148	0.51 358	0.15 164	0.12 197	0.16 153	0.14 177	0.19 309	0.19 336

qqq	0.40 235	0.26 345	0.44 234	0.36 116	0.22 121	0.46 247	0.36 272	0.85 310	0.54 183	0.56 184	0.69 204	0.65 282	0.53 297	0.55 182	0.45 323	0.17 255	0.16 360	0.20 308	0.19 341	0.18 275	0.17 285

IPLGR_C	0.40 235	0.21 205	0.64 395	0.45 363	0.33 408	0.52 271	0.34 226	0.66 198	0.62 203	0.82 345	0.92 325	0.45 168	0.32 163	0.52 162	0.46 333	0.17 255	0.12 197	0.15 126	0.14 177	0.13 84	0.14 195

ACRE	0.40 235	0.21 205	0.65 401	0.45 363	0.33 408	0.51 267	0.33 214	0.66 198	0.63 214	0.80 323	0.92 325	0.45 168	0.32 163	0.52 162	0.45 323	0.16 216	0.12 197	0.15 126	0.14 177	0.13 84	0.14 195

PFNet+	0.40 235	0.19 132	0.49 307	0.39 190	0.25 222	0.28 81	0.23 65	0.64 188	0.70 245	0.85 368	0.79 256	0.64 269	0.35 185	0.72 344	0.34 214	0.19 318	0.14 298	0.23 387	0.20 366	0.16 216	0.20 359

SST-Stereo	0.40 235	0.19 132	0.45 246	0.42 301	0.25 222	0.25 47	0.21 38	0.66 198	0.47 163	1.08 480	0.79 256	0.72 316	0.43 242	0.77 373	0.35 231	0.16 216	0.11 140	0.20 308	0.16 235	0.19 309	0.15 219

RAFT_R40	0.40 235	0.19 132	0.44 234	0.43 321	0.25 222	0.23 24	0.26 99	0.67 208	0.67 232	0.98 442	0.78 246	0.72 316	0.43 242	0.76 366	0.35 231	0.16 216	0.11 140	0.20 308	0.16 235	0.18 275	0.14 195

RAFT-345	0.40 235	0.18 94	0.40 180	0.38 162	0.22 121	0.33 144	0.26 99	0.61 161	0.51 173	0.74 298	1.79 516	0.45 168	0.33 174	0.66 301	0.36 247	0.14 103	0.11 140	0.18 238	0.14 177	0.13 84	0.13 151

sAnonymous2	0.40 235	0.39 454	0.85 465	0.48 400	0.37 435	0.40 202	0.46 390	0.57 134	0.52 176	0.38 113	0.46 118	0.35 99	0.42 236	0.43 91	0.30 170	0.19 318	0.14 298	0.18 238	0.17 284	0.57 531	0.44 515

CroCo_RVC	0.40 235	0.39 454	0.85 465	0.48 400	0.37 435	0.40 202	0.46 390	0.57 134	0.52 176	0.38 113	0.46 118	0.35 99	0.42 236	0.43 91	0.30 170	0.19 318	0.14 298	0.18 238	0.17 284	0.57 531	0.44 515

111	0.40 235	0.17 69	0.41 190	0.34 62	0.19 55	0.52 271	0.28 133	0.74 266	1.16 477	0.50 163	0.91 321	0.63 262	0.48 271	0.61 254	0.35 231	0.14 103	0.10 56	0.14 85	0.12 112	0.13 84	0.13 151

rvit_0105_4	0.41 246	0.29 388	0.71 430	0.50 429	0.29 343	0.41 216	0.41 357	0.55 127	0.73 264	0.45 144	0.48 126	0.55 212	0.44 252	0.57 205	0.36 247	0.28 454	0.26 474	0.25 417	0.22 406	0.23 388	0.18 303

raft_robust	0.41 246	0.23 265	0.36 121	0.42 301	0.21 102	0.40 202	0.33 214	0.79 292	0.98 414	0.79 321	0.87 302	0.39 125	0.33 174	0.84 402	0.29 164	0.13 63	0.12 197	0.16 153	0.17 284	0.15 175	0.12 115

CIPLG	0.41 246	0.21 205	0.63 390	0.45 363	0.33 408	0.52 271	0.33 214	0.65 189	0.60 201	0.82 345	0.96 342	0.46 176	0.32 163	0.55 182	0.44 314	0.16 216	0.12 197	0.15 126	0.14 177	0.13 84	0.14 195

LCNet	0.41 246	0.20 168	0.32 71	0.44 340	0.24 190	0.47 252	0.29 143	0.67 208	0.53 179	0.72 286	1.03 378	0.66 287	0.60 344	0.58 225	0.34 214	0.14 103	0.10 56	0.19 278	0.19 341	0.21 349	0.36 487

HHNet	0.41 246	0.17 69	0.41 190	0.34 62	0.37 435	0.33 144	0.34 226	0.69 226	0.75 274	0.86 375	1.30 463	0.52 201	0.32 163	0.52 162	0.35 231	0.15 164	0.11 140	0.19 278	0.15 203	0.15 175	0.24 410

AnonymousM	0.41 246	0.81 532	0.29 40	0.34 62	0.22 121	0.28 81	0.38 308	0.53 125	0.41 130	0.70 267	0.49 130	0.47 179	0.27 106	0.41 77	0.31 177	0.15 164	0.12 197	1.51 555	0.26 461	0.12 49	0.10 31

HITNet	0.41 246	0.26 345	0.45 246	0.33 50	0.17 20	0.63 352	0.30 159	0.93 341	0.64 221	0.71 274	0.82 270	0.64 269	0.52 293	0.59 240	0.43 298	0.14 103	0.10 56	0.15 126	0.13 146	0.19 309	0.12 115
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
rvit_0105_5	0.42 253	0.31 402	0.73 438	0.50 429	0.29 343	0.44 234	0.42 367	0.61 161	0.74 271	0.51 166	0.51 143	0.60 249	0.47 266	0.57 205	0.38 272	0.27 444	0.25 467	0.25 417	0.23 422	0.22 371	0.18 303

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 253	0.20 168	0.74 443	0.38 162	0.43 474	0.39 198	0.26 99	0.94 346	0.49 167	0.53 175	0.77 235	0.93 404	0.45 257	0.63 273	0.24 63	0.16 216	0.10 56	0.17 192	0.18 311	0.20 325	0.20 359

test_sample2	0.42 253	0.22 244	0.43 222	0.33 50	0.21 102	0.58 314	0.39 331	0.95 353	0.67 232	0.63 212	0.77 235	0.69 299	0.57 324	0.61 254	0.38 272	0.19 318	0.14 298	0.18 238	0.16 235	0.19 309	0.18 303

test_sample1	0.42 253	0.22 244	0.46 263	0.34 62	0.23 161	0.58 314	0.35 250	0.99 365	0.49 167	0.62 204	0.75 225	0.69 299	0.61 350	0.58 225	0.44 314	0.18 288	0.14 298	0.17 192	0.15 203	0.17 251	0.17 285

StereoVision	0.42 253	0.28 376	0.45 246	0.49 415	0.28 317	0.38 190	0.38 308	0.72 253	0.62 203	0.44 142	1.14 423	0.54 209	0.39 222	0.56 192	0.34 214	0.21 358	0.24 459	0.25 417	0.24 438	0.26 418	0.16 265

GANet-ADL	0.42 253	0.25 326	0.45 246	0.43 321	0.29 343	0.54 285	0.35 250	0.89 328	0.86 346	0.63 212	0.72 210	0.68 295	0.42 236	0.52 162	0.41 289	0.21 358	0.14 298	0.15 126	0.13 146	0.18 275	0.19 336

OMP-Stereo	0.42 253	0.22 244	0.46 263	0.52 457	0.24 190	0.36 172	0.25 87	0.71 249	0.78 299	0.77 313	0.64 187	0.89 390	0.39 222	0.91 434	0.35 231	0.15 164	0.12 197	0.20 308	0.15 203	0.15 175	0.12 115

PFNet	0.42 253	0.18 94	0.58 369	0.43 321	0.24 190	0.43 226	0.32 204	0.74 266	0.78 299	1.00 450	0.74 223	0.68 295	0.39 222	0.72 344	0.37 263	0.16 216	0.10 56	0.20 308	0.15 203	0.16 216	0.13 151

IRAFT_RVC	0.42 253	0.20 168	0.48 295	0.44 340	0.24 190	0.27 64	0.54 443	0.74 266	0.77 289	0.76 307	0.80 259	0.73 327	0.51 291	0.70 334	0.36 247	0.17 255	0.10 56	0.21 350	0.16 235	0.16 216	0.14 195

FENet	0.42 253	0.22 244	0.38 149	0.39 190	0.24 190	0.55 290	0.32 204	0.79 292	0.70 245	0.71 274	0.72 210	0.63 262	0.57 324	0.62 262	0.44 314	0.19 318	0.13 264	0.19 278	0.17 284	0.18 275	0.19 336

FACV-RUCA	0.43 263	0.28 376	0.47 275	0.45 363	0.33 408	0.58 314	0.34 226	0.82 301	0.73 264	0.57 187	0.84 281	0.47 179	0.50 286	0.54 177	0.39 278	0.22 384	0.15 328	0.35 489	0.16 235	0.28 433	0.21 377

TestStereo1	0.43 263	0.23 265	0.41 190	0.51 445	0.24 190	0.34 154	0.40 342	0.77 282	0.90 375	0.68 252	0.96 342	0.48 184	0.46 262	0.91 434	0.32 187	0.16 216	0.13 264	0.18 238	0.15 203	0.14 128	0.13 151

test_5	0.43 263	0.24 302	0.43 222	0.52 457	0.28 317	0.28 81	0.42 367	0.72 253	0.82 323	0.62 204	0.91 321	0.72 316	0.55 315	0.79 382	0.35 231	0.14 103	0.11 140	0.18 238	0.18 311	0.18 275	0.16 265

SA-5K	0.43 263	0.23 265	0.41 190	0.51 445	0.24 190	0.34 154	0.40 342	0.77 282	0.90 375	0.68 252	0.96 342	0.48 184	0.46 262	0.91 434	0.32 187	0.16 216	0.13 264	0.18 238	0.15 203	0.14 128	0.13 151

dd	0.43 263	0.38 447	0.55 355	0.44 340	0.25 222	0.47 252	0.38 308	0.70 241	1.05 447	0.59 191	0.65 190	0.42 152	0.39 222	0.66 301	0.50 348	0.24 413	0.15 328	0.21 350	0.15 203	0.22 371	0.18 303

IIG-Stereo	0.43 263	0.21 205	0.44 234	0.50 429	0.25 222	0.44 234	0.21 38	0.71 249	0.76 282	0.83 357	0.95 338	0.83 364	0.43 242	0.90 427	0.35 231	0.15 164	0.12 197	0.19 278	0.14 177	0.15 175	0.11 68

DN-CSS_ROB	0.43 263	0.26 345	0.62 380	0.40 228	0.29 343	0.44 234	0.27 115	0.77 282	0.75 274	0.72 286	1.09 404	0.48 184	0.43 242	0.69 328	0.37 263	0.15 164	0.12 197	0.21 350	0.19 341	0.18 275	0.16 265

MyStereo05	0.44 270	0.21 205	0.45 246	0.41 261	0.28 317	0.41 216	0.50 416	0.93 341	1.09 465	0.76 307	0.61 180	0.51 197	0.57 324	0.73 349	0.42 293	0.14 103	0.13 264	0.18 238	0.17 284	0.17 251	0.15 219

MyStereo04	0.44 270	0.22 244	0.44 234	0.42 301	0.28 317	0.40 202	0.50 416	1.00 369	1.08 463	0.62 204	0.58 174	0.55 212	0.57 324	0.71 339	0.44 314	0.14 103	0.13 264	0.18 238	0.17 284	0.17 251	0.16 265

mmm	0.44 270	0.27 362	0.46 263	0.38 162	0.24 190	0.61 335	0.35 250	0.94 346	0.53 179	0.72 286	1.05 388	0.63 262	0.50 286	0.57 205	0.45 323	0.18 288	0.15 328	0.23 387	0.20 366	0.20 325	0.18 303

ffm	0.44 270	0.26 345	0.49 307	0.37 132	0.25 222	0.55 290	0.37 286	0.68 218	1.04 443	0.73 293	0.96 342	0.71 307	0.53 297	0.57 205	0.25 82	0.16 216	0.10 56	0.25 417	0.21 388	0.16 216	0.16 265

SA	0.44 270	0.25 326	0.46 263	0.46 384	0.24 190	0.43 226	0.36 272	0.75 272	0.96 407	0.59 191	1.03 378	0.48 184	0.52 293	0.94 450	0.32 187	0.16 216	0.12 197	0.21 350	0.19 341	0.15 175	0.13 151

GwcNet-ADL	0.44 270	0.22 244	0.48 295	0.45 363	0.30 359	0.40 202	0.37 286	0.92 339	0.97 410	0.71 274	0.78 246	0.61 254	0.42 236	0.62 262	0.50 348	0.19 318	0.14 298	0.15 126	0.14 177	0.18 275	0.18 303

TransformOpticalFlow	0.44 270	0.20 168	0.47 275	0.41 261	0.23 161	0.37 177	0.47 397	0.94 346	0.76 282	0.65 231	1.14 423	0.73 327	0.56 322	0.76 366	0.32 187	0.15 164	0.10 56	0.17 192	0.15 203	0.14 128	0.13 151

GMM-Stereo	0.44 270	0.19 132	0.36 121	0.42 301	0.25 222	0.51 267	0.47 397	0.71 249	0.53 179	0.76 307	1.37 473	0.76 341	0.38 211	0.60 246	0.33 199	0.15 164	0.10 56	0.20 308	0.19 341	0.16 216	0.27 433

GES	0.44 270	0.23 265	0.57 365	0.40 228	0.30 359	0.59 327	0.36 272	0.96 357	0.68 237	0.74 298	0.83 276	0.47 179	0.48 271	0.67 312	0.43 298	0.22 384	0.16 360	0.17 192	0.16 235	0.18 275	0.23 402

HCRNet	0.44 270	0.34 419	0.41 190	0.53 467	0.26 263	0.53 279	0.29 143	0.83 304	0.63 214	0.71 274	0.81 266	0.77 347	0.50 286	0.66 301	0.36 247	0.24 413	0.16 360	0.24 404	0.20 366	0.21 349	0.18 303

DFGA-Net	0.45 280	0.29 388	0.80 461	0.42 301	0.32 397	0.53 279	0.35 250	0.78 288	0.89 372	0.66 243	0.75 225	0.48 184	0.39 222	0.74 356	0.60 391	0.15 164	0.13 264	0.19 278	0.18 311	0.20 325	0.17 285

HI	0.45 280	0.21 205	0.36 121	0.34 62	0.35 424	0.28 81	0.31 182	0.72 253	0.46 158	0.87 383	1.13 418	1.09 450	0.76 432	0.69 328	0.56 380	0.12 35	0.10 56	0.17 192	0.17 284	0.17 251	0.15 219

CoSv	0.45 280	0.21 205	0.36 121	0.34 62	0.35 424	0.28 81	0.31 182	0.72 253	0.46 158	0.87 383	1.13 418	1.09 450	0.76 432	0.69 328	0.56 380	0.12 35	0.10 56	0.17 192	0.17 284	0.17 251	0.15 219

U	0.45 280	0.16 45	0.32 71	0.40 228	0.71 535	3.55 567	0.20 22	0.41 60	0.38 113	0.26 37	0.23 21	0.24 48	0.22 50	0.26 2	0.22 32	0.15 164	0.09 24	0.88 546	0.13 146	0.13 84	0.11 68

CASS	0.45 280	0.27 362	0.42 211	0.48 400	0.22 121	0.61 335	0.34 226	0.97 360	0.62 203	0.71 274	0.85 291	0.61 254	0.55 315	0.57 205	0.41 289	0.29 461	0.16 360	0.22 365	0.18 311	0.22 371	0.28 440
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 280	0.25 326	0.43 222	0.45 363	0.28 317	0.70 382	0.34 226	0.94 346	0.76 282	0.75 300	0.80 259	0.65 282	0.49 275	0.64 286	0.51 358	0.20 341	0.14 298	0.22 365	0.19 341	0.18 275	0.18 303

RAFT_CTSACE	0.45 280	0.20 168	0.44 234	0.45 363	0.27 294	0.34 154	0.39 331	0.60 155	0.73 264	0.76 307	1.44 489	0.83 364	0.38 211	1.08 473	0.26 111	0.12 35	0.13 264	0.18 238	0.16 235	0.15 175	0.11 68

iRaft-Stereo_5w	0.45 280	0.21 205	0.48 295	0.42 301	0.28 317	0.31 120	0.54 443	0.63 175	0.62 203	0.62 204	0.89 314	1.01 424	0.69 399	0.75 362	0.66 409	0.13 63	0.12 197	0.17 192	0.15 203	0.14 128	0.15 219

RAFT	0.45 280	0.22 244	0.45 246	0.47 393	0.26 263	0.54 285	0.47 397	0.66 198	0.58 198	0.80 323	0.82 270	0.94 406	0.57 324	0.75 362	0.34 214	0.17 255	0.15 328	0.22 365	0.20 366	0.16 216	0.12 115

DMCA	0.45 280	0.26 345	0.50 320	0.38 162	0.28 317	0.51 267	0.34 226	0.93 341	0.68 237	0.75 300	0.83 276	0.79 351	0.53 297	0.51 155	0.54 373	0.21 358	0.16 360	0.21 350	0.16 235	0.19 309	0.21 377

PAM_32	0.46 290	0.19 132	0.67 411	0.39 190	0.24 190	0.75 400	0.27 115	0.95 353	0.34 73	0.68 252	0.44 110	1.91 533	0.65 379	0.62 262	0.26 111	0.15 164	0.10 56	0.16 153	0.15 203	0.14 128	0.13 151

PAM	0.46 290	0.19 132	0.70 425	0.40 228	0.26 263	0.75 400	0.33 214	0.85 310	0.34 73	0.70 267	0.46 118	1.83 528	0.63 362	0.61 254	0.26 111	0.15 164	0.10 56	0.16 153	0.14 177	0.14 128	0.13 151

UGAM-zero	0.46 290	0.19 132	0.62 380	0.37 132	0.23 161	0.34 154	0.21 38	1.15 438	0.39 124	0.66 243	0.61 180	1.70 525	0.91 474	0.75 362	0.25 82	0.14 103	0.11 140	0.15 126	0.12 112	0.13 84	0.13 151

test_sample3	0.46 290	0.25 326	0.50 320	0.35 96	0.23 161	0.69 377	0.37 286	1.15 438	0.81 318	0.75 300	0.79 256	0.66 287	0.49 275	0.63 273	0.46 333	0.21 358	0.15 328	0.20 308	0.19 341	0.21 349	0.19 336

testlalala_base	0.46 290	0.25 326	0.41 190	0.46 384	0.33 408	0.58 314	0.25 87	0.57 134	0.34 73	0.51 166	0.56 167	0.46 176	0.30 150	0.43 91	0.31 177	1.47 566	0.11 140	0.14 85	0.09 10	1.59 556	0.13 151

IER	0.46 290	0.23 265	0.50 320	0.38 162	0.28 317	0.69 377	0.35 250	0.80 295	0.66 229	0.83 357	0.94 329	0.75 335	0.77 439	0.60 246	0.42 293	0.17 255	0.14 298	0.17 192	0.17 284	0.17 251	0.15 219

BSDual-CNN	0.46 290	0.25 326	0.43 222	0.45 363	0.28 317	0.77 407	0.40 342	0.94 346	0.76 282	0.75 300	0.80 259	0.76 341	0.54 309	0.64 286	0.43 298	0.20 341	0.14 298	0.22 365	0.19 341	0.18 275	0.18 303

STrans-v2	0.46 290	0.20 168	0.48 295	0.40 228	0.24 190	0.55 290	0.50 416	1.07 401	0.73 264	0.65 231	1.05 388	0.72 316	0.69 399	0.72 344	0.33 199	0.14 103	0.10 56	0.17 192	0.14 177	0.13 84	0.12 115

Prome-Stereo	0.46 290	0.19 132	0.35 114	0.44 340	0.26 263	0.40 202	0.45 386	0.68 218	0.44 146	0.96 432	1.84 519	0.59 243	0.67 389	0.61 254	0.32 187	0.14 103	0.11 140	0.16 153	0.14 177	0.16 216	0.29 447

ICVP	0.46 290	0.25 326	0.38 149	0.48 400	0.28 317	0.58 314	0.43 374	1.00 369	0.70 245	0.67 246	0.95 338	0.75 335	0.55 315	0.53 171	0.54 373	0.23 401	0.17 380	0.19 278	0.17 284	0.19 309	0.20 359
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 290	0.34 419	0.86 470	0.50 429	0.37 435	0.81 422	0.50 416	0.72 253	0.65 226	0.51 166	0.65 190	0.45 168	0.45 257	0.64 286	0.38 272	0.24 413	0.24 459	0.22 365	0.21 388	0.23 388	0.23 402

CFNet_pseudo	0.46 290	0.24 302	0.52 337	0.37 132	0.27 294	0.58 314	0.30 159	0.86 314	0.88 359	0.82 345	1.03 378	0.75 335	0.47 266	0.58 225	0.44 314	0.17 255	0.12 197	0.24 404	0.16 235	0.24 401	0.19 336

ACVNet	0.46 290	0.23 265	0.36 121	0.39 190	0.28 317	0.58 314	0.40 342	0.87 321	0.80 310	0.64 222	0.96 342	0.79 351	0.60 344	0.63 273	0.67 412	0.17 255	0.15 328	0.16 153	0.15 203	0.18 275	0.15 219

BEATNet_4x	0.46 290	0.32 406	0.56 361	0.37 132	0.19 55	0.63 352	0.35 250	1.01 378	0.72 257	0.77 313	0.83 276	0.70 303	0.59 340	0.68 322	0.53 368	0.16 216	0.12 197	0.16 153	0.14 177	0.24 401	0.16 265

ccs_rob	0.46 290	0.24 302	0.52 337	0.37 132	0.27 294	0.58 314	0.31 182	0.86 314	0.88 359	0.82 345	1.02 374	0.75 335	0.47 266	0.58 225	0.44 314	0.17 255	0.12 197	0.24 404	0.16 235	0.24 401	0.19 336

G2L-ROB	0.47 305	0.19 132	0.42 211	0.35 96	0.22 121	0.57 308	0.42 367	1.14 434	0.71 256	0.84 364	0.75 225	1.09 450	0.53 297	0.74 356	0.53 368	0.17 255	0.12 197	0.14 85	0.12 112	0.17 251	0.19 336

rvit_0105_3	0.47 305	0.34 419	0.77 457	0.54 474	0.31 381	0.49 260	0.47 397	0.63 175	0.79 308	0.65 231	0.59 175	0.64 269	0.50 286	0.65 293	0.39 278	0.29 461	0.27 483	0.29 465	0.28 474	0.21 349	0.20 359

rvit_stereo_0075_2	0.47 305	0.37 437	0.70 425	0.53 467	0.46 492	0.43 226	0.36 272	0.81 299	0.67 232	0.55 181	0.74 223	0.59 243	0.43 242	0.63 273	0.43 298	0.32 482	0.23 451	0.35 489	0.25 447	0.30 446	0.25 417

test_sample5	0.47 305	0.26 345	0.49 307	0.36 116	0.22 121	0.64 359	0.39 331	1.13 425	0.81 318	0.77 313	0.94 329	0.64 269	0.54 309	0.65 293	0.43 298	0.21 358	0.16 360	0.22 365	0.20 366	0.22 371	0.20 359

test_sample4	0.47 305	0.26 345	0.50 320	0.35 96	0.22 121	0.69 377	0.38 308	1.15 438	0.81 318	0.78 317	0.82 270	0.62 260	0.53 297	0.63 273	0.44 314	0.21 358	0.15 328	0.21 350	0.19 341	0.21 349	0.19 336

DispNO	0.47 305	0.23 265	0.71 430	0.39 190	0.31 381	0.60 333	0.38 308	0.89 328	0.77 289	0.75 300	0.84 281	0.72 316	0.54 309	0.73 349	0.46 333	0.19 318	0.14 298	0.20 308	0.18 311	0.16 216	0.17 285

CoDeX	0.47 305	0.20 168	0.49 307	0.42 301	0.25 222	0.75 400	0.36 272	1.27 490	0.80 310	0.82 345	0.96 342	0.62 260	0.57 324	0.60 246	0.36 247	0.17 255	0.12 197	0.17 192	0.15 203	0.16 216	0.14 195

ARAFT	0.47 305	0.24 302	0.79 459	0.42 301	0.25 222	0.55 290	0.55 447	0.75 272	0.81 318	0.89 397	0.75 225	0.73 327	0.47 266	0.88 419	0.37 263	0.15 164	0.12 197	0.23 387	0.22 406	0.14 128	0.13 151

SFCPSM	0.47 305	0.21 205	0.55 355	0.40 228	0.27 294	0.87 442	0.37 286	1.33 501	0.77 289	0.80 323	0.84 281	0.54 209	0.49 275	0.57 205	0.37 263	0.18 288	0.13 264	0.18 238	0.20 366	0.16 216	0.15 219

cf-r	0.47 305	0.23 265	0.41 190	0.39 190	0.23 161	0.59 327	0.37 286	0.88 326	0.85 341	0.72 286	1.05 388	0.94 406	0.62 356	0.56 192	0.54 373	0.21 358	0.14 298	0.17 192	0.19 341	0.15 175	0.15 219

GANet-RSSM	0.47 305	0.21 205	0.37 137	0.38 162	0.25 222	0.58 314	0.36 272	1.07 401	0.78 299	0.68 252	1.01 366	0.86 375	0.67 389	0.62 262	0.44 314	0.21 358	0.15 328	0.18 238	0.18 311	0.18 275	0.17 285

MLCV	0.47 305	0.24 302	0.61 377	0.37 132	0.17 20	0.61 335	0.33 214	0.80 295	0.87 355	0.94 424	1.13 418	0.72 316	0.43 242	0.89 425	0.51 358	0.13 63	0.10 56	0.13 56	0.11 82	0.14 128	0.12 115

FSD	0.48 317	0.47 479	0.53 345	0.54 474	0.46 492	0.48 255	0.52 434	0.53 125	0.48 166	0.48 158	0.48 126	0.49 190	0.48 271	0.51 155	0.49 346	0.45 521	0.42 534	0.47 521	0.46 526	0.46 511	0.45 519

G2L-Stereo_test	0.48 317	0.20 168	0.40 180	0.34 62	0.23 161	0.57 308	0.58 457	1.10 411	0.77 289	0.86 375	0.94 329	0.95 408	0.54 309	0.68 322	0.60 391	0.16 216	0.12 197	0.14 85	0.12 112	0.15 175	0.15 219

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 317	0.21 205	1.26 515	0.39 190	0.51 505	0.28 81	0.30 159	1.25 486	0.44 146	0.68 252	1.11 407	0.86 375	0.33 174	0.67 312	0.27 129	0.15 164	0.11 140	0.17 192	0.20 366	0.22 371	0.24 410

DualNet	0.48 317	0.26 345	0.49 307	0.36 116	0.22 121	0.64 359	0.39 331	1.13 425	0.81 318	0.80 323	1.03 378	0.64 269	0.54 309	0.65 293	0.43 298	0.21 358	0.16 360	0.22 365	0.20 366	0.22 371	0.20 359

PCWNet_CMD	0.48 317	0.24 302	0.52 337	0.39 190	0.27 294	0.63 352	0.30 159	0.95 353	0.96 407	0.86 375	1.07 397	0.79 351	0.44 252	0.57 205	0.43 298	0.17 255	0.12 197	0.21 350	0.16 235	0.24 401	0.19 336

gwcnet-sp	0.48 317	0.23 265	0.70 425	0.40 228	0.26 263	0.81 422	0.41 357	0.89 328	0.84 333	0.91 409	0.76 231	0.66 287	0.61 350	0.66 301	0.50 348	0.18 288	0.17 380	0.18 238	0.18 311	0.18 275	0.18 303

scenet	0.48 317	0.23 265	0.70 425	0.40 228	0.26 263	0.81 422	0.41 357	0.89 328	0.84 333	0.91 409	0.76 231	0.66 287	0.61 350	0.66 301	0.50 348	0.18 288	0.17 380	0.18 238	0.18 311	0.18 275	0.18 303

ssnet	0.48 317	0.23 265	0.70 425	0.40 228	0.26 263	0.81 422	0.41 357	0.89 328	0.84 333	0.91 409	0.76 231	0.66 287	0.61 350	0.66 301	0.50 348	0.18 288	0.17 380	0.18 238	0.18 311	0.18 275	0.18 303

Sa-1000	0.48 317	0.24 302	0.41 190	0.45 363	0.25 222	0.59 327	0.34 226	0.81 299	0.93 393	0.82 345	1.50 496	0.53 205	0.45 257	0.92 437	0.30 170	0.15 164	0.12 197	0.21 350	0.19 341	0.15 175	0.13 151

UDGNet	0.48 317	0.77 529	0.50 320	0.48 400	0.31 381	0.41 216	0.34 226	0.70 241	0.92 387	0.65 231	0.60 177	0.58 228	0.43 242	0.63 273	0.41 289	0.32 482	0.15 328	0.66 540	0.19 341	0.36 481	0.21 377

PSMNet-ADL	0.48 317	0.27 362	0.40 180	0.48 400	0.30 359	0.68 375	0.37 286	0.90 333	0.80 310	0.61 202	0.80 259	0.92 402	0.62 356	0.72 344	0.63 401	0.23 401	0.18 397	0.18 238	0.20 366	0.22 371	0.20 359

PSM-AAD	0.48 317	0.20 168	0.37 137	0.43 321	0.23 161	0.56 303	0.50 416	0.65 189	0.70 245	1.07 476	1.12 411	0.58 228	0.92 479	0.61 254	0.32 187	0.15 164	0.11 140	0.25 417	0.26 461	0.18 275	0.43 514

KYRaft	0.48 317	0.20 168	0.38 149	0.44 340	0.23 161	0.44 234	0.37 286	0.66 198	0.41 130	0.94 424	1.73 512	0.79 351	0.41 234	0.63 273	0.31 177	0.16 216	0.11 140	0.18 238	0.22 406	0.16 216	0.78 546

ASMatch	0.48 317	0.19 132	0.45 246	0.39 190	0.28 317	0.37 177	0.26 99	0.74 266	0.68 237	0.76 307	2.34 534	0.61 254	0.52 293	0.62 262	0.37 263	0.14 103	0.12 197	0.17 192	0.15 203	0.14 128	0.21 377

DEmStereo	0.48 317	0.17 69	0.50 320	0.38 162	0.25 222	0.59 327	0.34 226	0.63 175	0.74 271	0.89 397	1.66 508	0.58 228	1.06 502	0.60 246	0.42 293	0.14 103	0.11 140	0.16 153	0.16 235	0.14 128	0.15 219

PSMNet-RSSM	0.48 317	0.22 244	0.38 149	0.42 301	0.25 222	0.50 263	0.37 286	1.10 411	0.77 289	0.70 267	1.06 394	0.84 368	0.64 373	0.62 262	0.47 340	0.23 401	0.15 328	0.23 387	0.25 447	0.20 325	0.19 336

CFNet-ft	0.48 317	0.23 265	0.36 121	0.40 228	0.26 263	0.64 359	0.37 286	0.87 321	0.85 341	0.64 222	1.00 363	1.01 424	0.64 373	0.61 254	0.53 368	0.23 401	0.15 328	0.24 404	0.21 388	0.23 388	0.18 303

MSMDNet	0.48 317	0.24 302	0.52 337	0.39 190	0.27 294	0.63 352	0.30 159	0.96 357	0.96 407	0.86 375	1.07 397	0.79 351	0.44 252	0.57 205	0.43 298	0.17 255	0.12 197	0.20 308	0.16 235	0.23 388	0.19 336

CFNet_RVC	0.48 317	0.23 265	0.36 121	0.40 228	0.26 263	0.64 359	0.37 286	0.87 321	0.85 341	0.64 222	1.00 363	1.01 424	0.64 373	0.61 254	0.53 368	0.23 401	0.15 328	0.24 404	0.21 388	0.23 388	0.18 303

G2L-Stereo	0.49 336	0.23 265	0.48 295	0.43 321	0.26 263	0.47 252	0.42 367	0.93 341	0.78 299	0.84 364	0.86 294	0.91 397	0.52 293	0.78 377	0.70 419	0.20 341	0.17 380	0.22 365	0.18 311	0.17 251	0.21 377

DCVSM-stereo	0.49 336	0.27 362	0.53 345	0.39 190	0.29 343	0.51 267	0.26 99	0.75 272	0.75 274	1.11 486	0.75 225	1.05 437	0.72 420	0.60 246	0.47 340	0.20 341	0.19 411	0.24 404	0.20 366	0.25 411	0.30 456

test_sample6	0.49 336	0.26 345	0.50 320	0.37 132	0.22 121	0.63 352	0.40 342	1.12 423	0.83 328	0.80 323	1.03 378	0.66 287	0.55 315	0.67 312	0.46 333	0.22 384	0.16 360	0.22 365	0.22 406	0.23 388	0.21 377

qqq1	0.49 336	0.23 265	0.62 380	0.34 62	0.20 79	0.62 343	0.34 226	1.21 462	1.02 432	0.81 336	1.01 366	0.71 307	0.65 379	0.84 402	0.34 214	0.19 318	0.15 328	0.14 85	0.12 112	0.15 175	0.14 195

fff1	0.49 336	0.23 265	0.62 380	0.34 62	0.20 79	0.62 343	0.34 226	1.21 462	1.02 432	0.81 336	1.01 366	0.71 307	0.65 379	0.84 402	0.34 214	0.19 318	0.15 328	0.14 85	0.12 112	0.15 175	0.14 195

ff1	0.49 336	0.26 345	0.49 307	0.37 132	0.25 222	0.55 290	0.37 286	0.68 218	1.04 443	0.73 293	0.96 342	0.71 307	0.53 297	1.01 457	0.88 462	0.16 216	0.10 56	0.25 417	0.21 388	0.16 216	0.16 265

GMStereo_Zeroshot	0.49 336	0.44 472	0.74 443	0.49 415	0.27 294	0.56 303	0.29 143	0.73 264	0.76 282	0.86 375	0.94 329	0.91 397	0.36 203	0.74 356	0.43 298	0.26 434	0.14 298	0.26 436	0.15 203	0.36 481	0.18 303

ToySt	0.49 336	0.27 362	0.75 447	0.40 228	0.27 294	0.64 359	0.49 411	0.84 307	0.77 289	0.60 195	0.83 276	0.88 386	0.66 386	0.70 334	0.56 380	0.16 216	0.17 380	0.21 350	0.20 366	0.21 349	0.19 336

anonymousa	0.49 336	0.20 168	0.42 211	0.38 162	0.23 161	0.91 446	0.35 250	0.75 272	0.62 203	0.85 368	1.54 501	1.06 439	0.66 386	0.51 155	0.43 298	0.16 216	0.13 264	0.19 278	0.21 388	0.16 216	0.14 195

hknet	0.49 336	0.25 326	0.51 332	0.45 363	0.29 343	0.77 407	0.40 342	0.94 346	0.83 328	0.75 300	0.80 259	0.97 413	0.61 350	0.73 349	0.45 323	0.18 288	0.14 298	0.22 365	0.19 341	0.18 275	0.18 303

psmg	0.49 336	0.25 326	0.43 222	0.41 261	0.28 317	0.85 437	0.43 374	0.99 365	0.76 282	0.91 409	0.94 329	0.76 341	0.54 309	0.64 286	0.43 298	0.20 341	0.15 328	0.20 308	0.20 366	0.18 275	0.18 303

DRaft	0.49 336	0.17 69	0.47 275	0.37 132	0.25 222	0.58 314	0.40 342	0.65 189	0.85 341	1.02 458	1.75 515	0.50 193	0.82 454	0.63 273	0.40 285	0.13 63	0.11 140	0.16 153	0.16 235	0.14 128	0.15 219

GrayStereo	0.49 336	0.19 132	0.42 211	0.46 384	0.28 317	0.53 279	0.67 479	0.69 226	0.63 214	1.02 458	1.47 495	0.78 349	0.76 432	0.56 192	0.33 199	0.14 103	0.12 197	0.17 192	0.17 284	0.15 175	0.29 447

GwcNet-RSSM	0.49 336	0.24 302	0.42 211	0.40 228	0.23 161	0.55 290	0.38 308	0.93 341	0.93 393	0.71 274	1.16 434	0.86 375	0.60 344	0.62 262	0.66 409	0.21 358	0.14 298	0.19 278	0.20 366	0.16 216	0.15 219

UCFNet_RVC	0.49 336	0.26 345	0.35 114	0.39 190	0.26 263	0.64 359	0.36 272	1.15 438	0.84 333	0.67 246	0.88 310	0.88 386	0.59 340	0.58 225	0.45 323	0.24 413	0.17 380	0.27 449	0.27 468	0.25 411	0.23 402

iResNet	0.49 336	0.29 388	0.79 459	0.42 301	0.21 102	0.61 335	0.40 342	0.82 301	0.99 419	0.87 383	1.12 411	0.69 299	0.53 297	0.78 377	0.51 358	0.15 164	0.11 140	0.14 85	0.12 112	0.17 251	0.15 219

CFNet_ucs	0.50 352	0.24 302	0.55 355	0.38 162	0.31 381	0.58 314	0.33 214	0.98 363	0.93 393	0.88 393	1.19 442	0.80 359	0.49 275	0.63 273	0.43 298	0.21 358	0.15 328	0.26 436	0.18 311	0.26 418	0.22 395

NINENet	0.50 352	0.29 388	0.51 332	0.45 363	0.32 397	0.70 382	0.34 226	1.10 411	0.88 359	0.80 323	0.94 329	0.65 282	0.49 275	0.73 349	0.51 358	0.22 384	0.20 423	0.25 417	0.18 311	0.22 371	0.21 377

AACVNet	0.50 352	0.23 265	0.49 307	0.46 384	0.29 343	0.52 271	0.38 308	0.90 333	0.55 188	0.81 336	1.03 378	1.00 420	0.70 412	0.83 397	0.54 373	0.21 358	0.18 397	0.24 404	0.18 311	0.23 388	0.20 359

CrosDoStereo	0.50 352	0.18 94	0.45 246	0.38 162	0.24 190	0.40 202	1.18 542	0.67 208	0.86 346	0.94 424	1.37 473	0.63 262	0.77 439	0.65 293	0.45 323	0.15 164	0.12 197	0.17 192	0.18 311	0.14 128	0.14 195

DeepStereo_LL	0.50 352	0.18 94	0.45 246	0.38 162	0.24 190	0.40 202	1.18 542	0.67 208	0.86 346	0.94 424	1.37 473	0.63 262	0.77 439	0.65 293	0.45 323	0.15 164	0.12 197	0.17 192	0.18 311	0.14 128	0.14 195

THIR-Stereo	0.50 352	0.18 94	0.45 246	0.38 162	0.23 161	0.75 400	0.67 479	0.66 198	0.87 355	1.02 458	1.40 479	0.72 316	0.76 432	0.62 262	0.42 293	0.15 164	0.11 140	0.17 192	0.18 311	0.14 128	0.15 219

AdaStereo	0.50 352	0.32 406	0.47 275	0.48 400	0.25 222	0.67 373	0.32 204	1.17 450	0.88 359	0.75 300	0.99 361	0.75 335	0.49 275	0.67 312	0.46 333	0.27 444	0.12 197	0.28 457	0.18 311	0.23 388	0.18 303
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.
SMFormer	0.51 359	0.23 265	0.62 380	0.34 62	0.20 79	0.62 343	0.34 226	1.21 462	1.02 432	0.81 336	1.01 366	0.71 307	0.65 379	0.84 402	0.55 378	0.19 318	0.15 328	0.18 238	0.16 235	0.18 275	0.18 303

tta	0.51 359	0.23 265	0.62 380	0.34 62	0.20 79	0.62 343	0.34 226	1.21 462	1.02 432	0.81 336	1.01 366	0.71 307	0.65 379	0.84 402	0.55 378	0.19 318	0.15 328	0.18 238	0.16 235	0.15 175	0.14 195

ttt	0.51 359	0.25 326	0.43 222	0.38 162	0.24 190	0.65 366	0.38 308	1.18 453	1.05 447	0.72 286	1.08 400	0.63 262	0.49 275	0.84 402	0.59 388	0.24 413	0.21 433	0.22 365	0.20 366	0.24 401	0.24 410

DAS	0.51 359	0.25 326	0.60 375	0.48 400	0.31 381	0.58 314	0.41 357	0.83 304	0.97 410	0.89 397	1.12 411	0.70 303	0.75 429	0.82 389	0.43 298	0.17 255	0.13 264	0.18 238	0.15 203	0.20 325	0.18 303

SepStereo	0.51 359	0.25 326	0.60 375	0.48 400	0.31 381	0.58 314	0.41 357	0.83 304	0.97 410	0.89 397	1.12 411	0.70 303	0.75 429	0.93 443	0.43 298	0.17 255	0.13 264	0.18 238	0.15 203	0.20 325	0.18 303

acv_ft	0.51 359	0.23 265	0.56 361	0.44 340	0.28 317	0.86 441	0.39 331	0.91 337	0.80 310	0.97 437	0.96 342	0.79 351	0.59 340	0.63 273	0.87 458	0.17 255	0.15 328	0.16 153	0.15 203	0.17 251	0.15 219

DMCA-RVC	0.51 359	0.30 397	0.59 370	0.50 429	0.32 397	0.54 285	0.38 308	0.86 314	0.68 237	0.94 424	0.86 294	0.91 397	0.68 395	0.70 334	0.59 388	0.23 401	0.18 397	0.31 474	0.23 422	0.26 418	0.19 336

CFNet	0.51 359	0.29 388	0.46 263	0.41 261	0.27 294	0.70 382	0.32 204	1.13 425	1.00 425	0.72 286	1.07 397	0.85 370	0.60 344	0.76 366	0.52 365	0.19 318	0.14 298	0.23 387	0.23 422	0.21 349	0.16 265

HSM	0.51 359	0.24 302	0.41 190	0.39 190	0.24 190	0.75 400	0.40 342	1.22 470	0.75 274	0.81 336	0.91 321	1.21 471	0.69 399	0.87 416	0.46 333	0.17 255	0.13 264	0.17 192	0.14 177	0.17 251	0.17 285

DDVS	0.52 368	0.30 397	0.56 361	0.41 261	0.31 381	0.71 387	0.34 226	0.91 337	0.67 232	0.85 368	0.89 314	1.12 458	0.46 262	0.86 414	0.60 391	0.22 384	0.16 360	0.22 365	0.18 311	0.25 411	0.26 423

UGAM	0.52 368	0.22 244	0.46 263	0.45 363	0.25 222	0.41 216	0.52 434	0.62 167	1.16 477	0.76 307	1.13 418	1.32 489	0.57 324	1.00 456	0.53 368	0.17 255	0.14 298	0.25 417	0.21 388	0.15 175	0.13 151

test_sample7	0.52 368	0.29 388	0.50 320	0.36 116	0.27 294	0.62 343	0.41 357	1.06 397	0.88 359	0.92 417	0.86 294	0.85 370	0.69 399	0.68 322	0.50 348	0.26 434	0.20 423	0.27 449	0.26 461	0.27 429	0.24 410

ac_64	0.52 368	0.22 244	0.50 320	0.45 363	0.28 317	0.80 417	0.45 386	1.02 381	0.61 202	0.91 409	0.83 276	1.07 444	0.68 395	0.74 356	0.70 419	0.21 358	0.18 397	0.20 308	0.19 341	0.18 275	0.15 219

iResNetv2_ROB	0.52 368	0.27 362	0.69 421	0.38 162	0.25 222	0.62 343	0.35 250	1.17 450	1.01 429	0.99 445	1.06 394	0.88 386	0.67 389	0.66 301	0.39 278	0.19 318	0.13 264	0.15 126	0.11 82	0.18 275	0.16 265

iResNet_ROB	0.52 368	0.21 205	0.53 345	0.37 132	0.21 102	0.61 335	0.29 143	1.51 530	1.32 508	0.90 404	1.02 374	0.80 359	0.62 356	0.76 366	0.43 298	0.16 216	0.12 197	0.13 56	0.09 10	0.15 175	0.18 303

coex_refinement	0.53 374	0.21 205	0.39 168	0.44 340	0.30 359	0.76 406	0.39 331	1.09 409	0.90 375	0.85 368	1.12 411	1.00 420	0.56 322	0.63 273	0.81 442	0.21 358	0.13 264	0.16 153	0.16 235	0.20 325	0.21 377

ITSA-stereo	0.53 374	0.28 376	0.52 337	0.40 228	0.23 161	0.56 303	0.34 226	1.24 482	1.24 492	0.80 323	0.81 266	0.72 316	0.58 333	0.82 389	0.65 406	0.21 358	0.17 380	0.23 387	0.21 388	0.22 371	0.26 423

mmx	0.53 374	0.26 345	0.49 307	0.37 132	0.25 222	0.55 290	0.37 286	1.16 445	1.03 437	0.73 293	0.96 342	0.71 307	0.53 297	1.01 457	0.88 462	0.20 341	0.15 328	0.25 417	0.21 388	0.22 371	0.20 359

xxx	0.53 374	0.26 345	0.49 307	0.37 132	0.25 222	0.55 290	0.37 286	1.16 445	1.03 437	0.73 293	0.96 342	0.71 307	0.53 297	1.01 457	0.88 462	0.20 341	0.15 328	0.25 417	0.21 388	0.22 371	0.20 359

AASNet	0.53 374	0.25 326	0.52 337	0.49 415	0.32 397	0.74 396	0.40 342	1.50 527	0.86 346	0.86 375	0.92 325	0.64 269	0.59 340	0.59 240	0.79 437	0.23 401	0.19 411	0.20 308	0.16 235	0.21 349	0.19 336

LMCR-Stereo	0.53 374	0.30 397	0.53 345	0.58 493	0.30 359	0.83 433	0.36 272	1.19 455	0.76 282	0.88 393	1.04 384	0.56 215	0.62 356	0.82 389	0.67 412	0.19 318	0.15 328	0.19 278	0.14 177	0.23 388	0.17 285

RAFT + AFF	0.53 374	0.29 388	0.75 447	0.51 445	0.32 397	0.63 352	0.60 462	1.00 369	0.91 382	0.78 317	0.87 302	0.83 364	0.58 333	0.80 383	0.47 340	0.17 255	0.20 423	0.23 387	0.22 406	0.18 275	0.18 303

UPFNet	0.53 374	0.24 302	0.51 332	0.45 363	0.38 444	0.84 436	0.49 411	0.99 365	0.75 274	0.87 383	0.88 310	0.86 375	0.64 373	0.80 383	0.71 424	0.20 341	0.20 423	0.20 308	0.20 366	0.19 309	0.15 219

RASNet	0.53 374	0.22 244	0.52 337	0.38 162	0.22 121	0.68 375	0.38 308	0.97 360	0.88 359	0.73 293	1.04 384	1.03 431	0.92 479	0.90 427	0.86 452	0.16 216	0.14 298	0.14 85	0.17 284	0.15 175	0.13 151

HSM-Net_RVC	0.53 374	0.22 244	0.35 114	0.37 132	0.21 102	0.85 437	0.37 286	1.23 475	0.93 393	0.90 404	1.15 429	1.26 476	0.63 362	0.72 344	0.48 344	0.17 255	0.13 264	0.16 153	0.15 203	0.17 251	0.15 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 374	0.32 406	0.64 395	0.44 340	0.30 359	0.66 369	0.44 383	1.04 388	0.88 359	0.91 409	0.91 321	0.99 417	0.60 344	0.68 322	0.60 391	0.21 358	0.17 380	0.22 365	0.22 406	0.21 349	0.21 377
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 374	0.34 419	0.59 370	0.41 261	0.30 359	0.50 263	0.43 374	1.19 455	0.70 245	0.85 368	1.05 388	0.86 375	0.55 315	0.84 402	0.51 358	0.29 461	0.23 451	0.22 365	0.22 406	0.26 418	0.25 417

rvit_105_1	0.54 386	0.40 459	0.76 452	0.58 493	0.37 435	0.59 327	0.68 484	0.70 241	0.94 400	0.82 345	0.69 204	0.73 327	0.58 333	0.78 377	0.54 373	0.32 482	0.29 492	0.31 474	0.34 500	0.23 388	0.20 359

UNet	0.54 386	0.26 345	0.66 407	0.44 340	0.40 455	0.99 464	0.41 357	0.98 363	0.75 274	0.83 357	0.89 314	1.04 433	0.72 420	0.73 349	0.62 398	0.19 318	0.14 298	0.20 308	0.17 284	0.20 325	0.17 285

1111x	0.55 388	0.22 244	0.46 263	0.38 162	0.20 79	0.66 369	0.43 374	1.23 475	0.99 419	0.71 274	0.99 361	0.95 408	0.69 399	0.90 427	1.08 499	0.18 288	0.17 380	0.18 238	0.19 341	0.20 325	0.18 303

ADLNet2	0.55 388	0.25 326	0.65 401	0.47 393	0.30 359	0.83 433	0.50 416	1.05 393	0.95 406	0.80 323	0.98 356	0.99 417	0.69 399	0.77 373	0.73 427	0.20 341	0.16 360	0.17 192	0.18 311	0.21 349	0.21 377

GEStereo_RVC	0.55 388	0.29 388	0.63 390	0.49 415	0.31 381	0.70 382	0.54 443	1.22 470	0.92 387	0.82 345	0.85 291	0.85 370	0.63 362	0.90 427	0.65 406	0.24 413	0.16 360	0.19 278	0.16 235	0.21 349	0.22 395

ADLNet	0.55 388	0.27 362	0.51 332	0.44 340	0.35 424	0.78 411	0.46 390	1.08 405	0.86 346	0.99 445	0.98 356	0.92 402	0.63 362	0.69 328	0.81 442	0.22 384	0.16 360	0.22 365	0.22 406	0.21 349	0.21 377

MMNet	0.55 388	0.25 326	0.61 377	0.43 321	0.34 417	1.07 478	0.39 331	0.87 321	0.91 382	0.91 409	0.93 328	0.86 375	0.76 432	0.81 386	0.76 432	0.15 164	0.14 298	0.18 238	0.19 341	0.20 325	0.16 265

delet	0.55 388	0.24 302	0.55 355	0.44 340	0.33 408	1.07 478	0.50 416	1.00 369	0.86 346	0.85 368	0.96 342	0.90 395	0.63 362	0.83 397	0.74 430	0.18 288	0.18 397	0.20 308	0.21 388	0.16 216	0.15 219

psm_up	0.55 388	0.26 345	0.47 275	0.49 415	0.32 397	0.65 366	0.56 453	1.04 388	0.82 323	0.82 345	0.88 310	1.01 424	0.94 485	0.74 356	0.61 395	0.21 358	0.25 467	0.26 436	0.23 422	0.21 349	0.20 359

hitnet-ft	0.55 388	0.27 362	0.39 168	0.41 261	0.28 317	0.78 411	0.40 342	0.92 339	0.90 375	0.82 345	1.01 366	1.13 464	0.70 412	0.78 377	0.67 412	0.28 454	0.20 423	0.28 457	0.22 406	0.29 437	0.26 423

DSFCA	0.55 388	0.25 326	0.62 380	0.40 228	0.36 428	0.74 396	0.52 434	1.04 388	0.82 323	1.06 473	0.84 281	0.89 390	0.63 362	0.99 453	0.58 383	0.25 424	0.21 433	0.21 350	0.21 388	0.21 349	0.19 336

FADNet_RVC	0.55 388	0.37 437	1.17 506	0.44 340	0.31 381	0.56 303	0.34 226	1.06 397	0.88 359	0.67 246	0.90 318	0.61 254	0.65 379	0.93 443	0.70 419	0.21 358	0.18 397	0.26 436	0.23 422	0.31 452	0.28 440

STTStereo	0.55 388	0.37 437	0.76 452	0.44 340	0.31 381	0.60 333	0.44 383	0.96 357	0.86 346	0.99 445	0.90 318	0.96 411	0.58 333	0.71 339	0.61 395	0.25 424	0.23 451	0.26 436	0.32 495	0.24 401	0.23 402

ISRNet	0.56 399	0.24 302	0.66 407	0.56 485	0.36 428	0.44 234	0.25 87	0.82 301	0.84 333	1.07 476	1.25 451	0.91 397	0.60 344	0.66 301	0.58 383	0.35 501	0.26 474	0.36 494	0.33 498	0.30 446	0.42 508

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 399	3.08 582	2.43 554	0.31 18	0.18 35	0.29 93	0.20 22	0.37 35	0.32 62	0.28 50	0.24 27	0.18 13	0.18 20	0.31 15	0.22 32	1.09 558	0.08 2	0.17 192	0.16 235	0.14 128	0.97 560

CSP-Net	0.56 399	0.27 362	0.49 307	0.41 261	0.28 317	1.22 504	0.50 416	1.23 475	0.72 257	0.95 431	0.95 338	0.89 390	0.62 356	0.83 397	0.62 398	0.26 434	0.17 380	0.17 192	0.17 284	0.18 275	0.17 285

FTStereo	0.56 399	0.20 168	0.37 137	0.41 261	0.25 222	0.40 202	0.79 511	0.66 198	0.43 140	1.09 482	3.27 555	0.70 303	0.73 423	0.55 182	0.33 199	0.14 103	0.13 264	0.19 278	0.17 284	0.15 175	0.30 456

RAFT-RH_RVC	0.56 399	0.17 69	0.41 190	0.37 132	0.23 161	0.57 308	0.24 79	0.60 155	0.70 245	1.19 496	3.94 567	0.56 215	0.38 211	0.65 293	0.36 247	0.13 63	0.11 140	0.20 308	0.14 177	0.12 49	0.13 151

HGLStereo	0.56 399	0.28 376	0.57 365	0.50 429	0.37 435	0.80 417	0.45 386	1.02 381	0.78 299	0.86 375	1.14 423	0.89 390	0.82 454	0.76 366	0.73 427	0.21 358	0.20 423	0.19 278	0.18 311	0.19 309	0.21 377

FADNet-RVC-Resample	0.56 399	0.33 414	1.16 501	0.49 415	0.34 417	0.71 387	0.43 374	1.01 378	0.93 393	0.82 345	0.87 302	0.74 333	0.67 389	0.73 349	0.45 323	0.18 288	0.18 397	0.26 436	0.27 468	0.26 418	0.27 433

DualNet (step1)	0.57 406	0.36 430	0.72 435	0.38 162	0.30 359	0.71 387	0.43 374	1.06 397	0.88 359	0.92 417	0.86 294	0.85 370	0.69 399	0.68 322	0.50 348	0.41 516	0.20 423	0.40 507	0.41 520	0.36 481	0.33 473

LL-Strereo	0.57 406	0.27 362	0.68 415	0.48 400	0.34 417	0.39 198	0.48 405	0.94 346	0.97 410	0.83 357	0.78 246	1.10 454	1.18 514	1.33 507	0.49 346	0.17 255	0.14 298	0.22 365	0.19 341	0.16 216	0.17 285

CRFU-Net	0.57 406	0.27 362	0.57 365	0.46 384	0.30 359	1.20 502	0.52 434	1.10 411	0.56 194	1.00 450	0.98 356	1.06 439	0.79 446	0.81 386	0.71 424	0.21 358	0.19 411	0.18 238	0.16 235	0.18 275	0.19 336

TDLM	0.57 406	0.33 414	0.49 307	0.51 445	0.30 359	0.66 369	0.73 504	1.03 385	1.01 429	0.82 345	1.10 406	0.84 368	0.70 412	0.86 414	0.58 383	0.28 454	0.17 380	0.25 417	0.22 406	0.26 418	0.19 336

CVANet_RVC	0.57 406	0.33 414	0.44 234	0.47 393	0.32 397	0.67 373	0.61 467	1.05 393	0.93 393	0.85 368	1.04 384	1.01 424	0.73 423	0.83 397	0.52 365	0.29 461	0.19 411	0.27 449	0.25 447	0.31 452	0.21 377

AANet_RVC	0.57 406	0.32 406	0.54 350	0.45 363	0.27 294	0.57 308	0.48 405	1.00 369	1.28 504	0.86 375	1.33 467	0.87 381	0.58 333	1.07 470	0.75 431	0.18 288	0.12 197	0.15 126	0.13 146	0.18 275	0.18 303

NOSS_ROB	0.57 406	0.39 454	0.39 168	0.44 340	0.30 359	0.73 395	0.54 443	1.03 385	1.08 463	0.67 246	0.87 302	0.76 341	0.57 324	0.77 373	0.47 340	0.38 509	0.38 525	0.44 516	0.42 524	0.37 486	0.34 480

ssnet_v2	0.58 413	0.28 376	0.56 361	0.43 321	0.29 343	0.95 454	0.59 460	1.13 425	0.99 419	0.93 421	0.80 259	0.99 417	0.64 373	0.82 389	0.94 478	0.25 424	0.22 441	0.23 387	0.24 438	0.20 325	0.19 336

dad	0.58 413	0.50 488	0.64 395	0.43 321	0.30 359	0.59 327	0.36 272	0.78 288	1.25 498	1.01 455	1.17 436	1.15 468	0.53 297	0.68 322	0.50 348	0.35 501	0.23 451	0.37 499	0.21 388	0.29 437	0.20 359

SACVNet	0.58 413	0.34 419	0.55 355	0.55 482	0.36 428	0.63 352	0.48 405	1.13 425	0.77 289	1.02 458	1.06 394	1.02 429	0.74 425	0.90 427	0.51 358	0.27 444	0.21 433	0.25 417	0.24 438	0.29 437	0.36 487

pcwnet_v2	0.58 413	0.28 376	0.84 464	0.45 363	0.35 424	0.61 335	0.35 250	1.27 490	1.21 487	0.99 445	1.27 454	0.72 316	0.58 333	0.67 312	0.48 344	0.27 444	0.21 433	0.24 404	0.23 422	0.29 437	0.29 447

PS-NSSS	0.58 413	0.44 472	0.62 380	0.42 301	0.33 408	0.66 369	0.58 457	1.02 381	0.86 346	0.77 313	1.28 456	0.72 316	0.64 373	0.82 389	0.59 388	0.31 471	0.26 474	0.40 507	0.27 468	0.33 465	0.26 423

StereoDRNet-Refined	0.58 413	0.32 406	0.54 350	0.46 384	0.30 359	0.96 457	0.40 342	1.00 369	0.94 400	1.12 487	1.08 400	0.96 411	0.67 389	0.90 427	0.89 472	0.17 255	0.13 264	0.22 365	0.21 388	0.20 325	0.19 336
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 413	0.28 376	0.47 275	0.49 415	0.32 397	0.77 407	0.50 416	0.99 365	0.92 387	1.04 467	1.14 423	1.21 471	0.69 399	0.88 419	0.69 416	0.20 341	0.20 423	0.22 365	0.22 406	0.21 349	0.18 303

CBFPSM	0.59 420	0.22 244	1.31 520	0.38 162	0.27 294	1.12 490	0.65 475	0.79 292	0.82 323	0.80 323	0.81 266	1.35 498	0.87 467	0.67 312	0.76 432	0.16 216	0.15 328	0.15 126	0.16 235	0.17 251	0.22 395

HBP-ISP	0.59 420	0.45 476	0.43 222	0.45 363	0.33 408	0.70 382	0.28 133	1.11 417	1.00 425	0.83 357	1.18 438	0.65 282	0.68 395	0.88 419	0.52 365	0.35 501	0.38 525	0.47 521	0.41 520	0.38 490	0.31 464

CBMV_ROB	0.59 420	0.37 437	0.38 149	0.39 190	0.28 317	0.74 396	0.28 133	1.00 369	0.98 414	0.94 424	1.25 451	0.81 362	0.78 444	0.87 416	0.50 348	0.36 505	0.37 523	0.43 513	0.40 515	0.33 465	0.30 456

FADNet-RVC	0.60 423	0.53 502	1.14 500	0.46 384	0.39 450	0.61 335	0.39 331	1.12 423	0.87 355	0.70 267	0.84 281	1.04 433	0.55 315	0.94 450	0.69 416	0.26 434	0.25 467	0.28 457	0.28 474	0.31 452	0.31 464

NVstereo2D	0.60 423	0.30 397	0.75 447	0.48 400	0.43 474	0.89 443	0.48 405	1.05 393	1.15 476	0.66 243	0.86 294	0.88 386	0.70 412	0.99 453	0.65 406	0.32 482	0.15 328	0.28 457	0.20 366	0.40 493	0.36 487

FADNet	0.61 425	0.51 492	1.10 495	0.45 363	0.44 481	0.65 366	0.41 357	1.19 455	1.05 447	0.70 267	0.84 281	0.98 416	0.66 386	0.82 389	0.50 348	0.29 461	0.30 496	0.27 449	0.30 482	0.46 511	0.35 485

ACV-stereo	0.62 426	0.34 419	1.00 485	0.43 321	0.31 381	1.20 502	0.40 342	0.75 272	0.83 328	0.64 222	0.77 235	2.10 537	1.03 499	0.81 386	0.64 404	0.21 358	0.17 380	0.18 238	0.18 311	0.21 349	0.21 377

SGM-Forest	0.62 426	0.32 406	0.39 168	0.43 321	0.30 359	1.02 468	0.55 447	1.09 409	1.05 447	1.06 473	1.18 438	1.10 454	0.67 389	0.88 419	0.62 398	0.31 471	0.33 516	0.33 485	0.30 482	0.30 446	0.28 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 428	0.28 376	0.99 484	0.40 228	0.30 359	1.03 471	0.56 453	1.10 411	0.99 419	0.97 437	1.22 444	1.06 439	0.69 399	1.07 470	0.95 481	0.19 318	0.11 140	0.16 153	0.13 146	0.22 371	0.21 377

fast-acv-ft	0.64 429	0.30 397	0.73 438	0.45 363	0.34 417	1.17 498	0.49 411	0.86 314	0.98 414	1.02 458	1.36 470	1.29 481	0.85 462	0.76 366	0.81 442	0.21 358	0.23 451	0.23 387	0.23 422	0.21 349	0.20 359

StereoDRNet	0.64 429	0.33 414	0.68 415	0.51 445	0.43 474	1.03 471	0.53 439	1.47 523	0.99 419	1.10 484	0.87 302	1.07 444	0.71 416	0.82 389	0.88 462	0.23 401	0.19 411	0.25 417	0.23 422	0.27 429	0.19 336

PSMNet_ROB	0.64 429	0.37 437	0.65 401	0.56 485	0.42 468	0.97 459	0.83 514	1.21 462	0.92 387	0.79 321	1.02 374	1.08 446	0.63 362	0.82 389	0.91 476	0.29 461	0.20 423	0.31 474	0.31 489	0.26 418	0.23 402

CBMV	0.64 429	0.35 425	0.41 190	0.42 301	0.25 222	1.01 466	0.77 508	1.13 425	1.09 465	1.17 492	1.22 444	1.04 433	0.75 429	0.88 419	0.63 401	0.28 454	0.30 496	0.34 487	0.30 482	0.26 418	0.26 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 433	0.36 430	1.30 519	0.39 190	0.26 263	0.57 308	0.63 470	0.80 295	1.03 437	0.80 323	1.43 486	0.91 397	0.76 432	1.08 473	1.87 537	0.16 216	0.12 197	0.17 192	0.14 177	0.20 325	0.16 265

TCMNet	0.66 433	0.39 454	0.98 483	0.59 497	0.61 526	0.96 457	0.55 447	1.05 393	0.90 375	0.84 364	1.14 423	0.89 390	0.65 379	0.85 409	1.01 492	0.26 434	0.26 474	0.31 474	0.28 474	0.32 458	0.29 447

YMNet	0.66 433	0.38 447	0.90 474	0.52 457	0.46 492	1.08 482	0.49 411	1.00 369	0.77 289	1.18 494	1.29 460	1.12 458	0.74 425	0.85 409	0.86 452	0.27 444	0.31 505	0.25 417	0.25 447	0.24 401	0.23 402

YMNet_1	0.66 433	0.38 447	0.90 474	0.52 457	0.46 492	1.08 482	0.49 411	1.00 369	0.77 289	1.18 494	1.29 460	1.12 458	0.74 425	0.85 409	0.86 452	0.27 444	0.31 505	0.25 417	0.25 447	0.24 401	0.23 402

DRN-Test	0.66 433	0.32 406	0.66 407	0.50 429	0.39 450	1.15 494	0.61 467	1.49 526	1.01 429	1.12 487	1.08 400	1.06 439	0.69 399	0.77 373	0.94 478	0.23 401	0.17 380	0.26 436	0.25 447	0.25 411	0.21 377

iinet-f	0.67 438	0.26 345	2.15 549	0.39 190	0.31 381	1.19 501	0.56 453	0.84 307	0.84 333	0.80 323	1.17 436	1.05 437	0.84 461	0.71 339	1.21 510	0.20 341	0.18 397	0.17 192	0.15 203	0.20 325	0.20 359

GASNet	0.67 438	0.72 523	0.96 480	0.70 529	0.48 497	0.62 343	0.47 397	1.08 405	1.03 437	0.94 424	0.82 270	0.93 404	0.83 459	1.33 507	0.80 439	0.31 471	0.22 441	0.29 465	0.28 474	0.44 504	0.24 410

FINET	0.67 438	0.42 465	1.00 485	0.46 384	0.43 474	0.83 433	0.89 522	1.08 405	1.50 523	0.87 383	1.14 423	0.71 307	0.68 395	0.92 437	0.70 419	0.36 505	0.30 496	0.26 436	0.24 438	0.35 476	0.33 473

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 438	0.81 532	0.73 438	0.53 467	0.37 435	1.40 515	0.53 439	1.04 388	0.79 308	0.88 393	0.94 329	0.95 408	0.53 297	0.93 443	0.58 383	0.39 511	0.30 496	0.57 536	0.31 489	0.53 525	0.30 456

PA-Net	0.67 438	0.43 467	0.83 463	0.50 429	0.53 510	0.94 451	0.68 484	1.10 411	1.14 475	0.80 323	0.88 310	0.87 381	0.77 439	1.02 462	0.88 462	0.24 413	0.41 532	0.29 465	0.44 525	0.26 418	0.34 480
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 443	0.36 430	1.10 495	0.51 445	0.42 468	1.08 482	0.50 416	1.21 462	1.16 477	1.00 450	1.37 473	1.06 439	0.79 446	0.92 437	0.94 478	0.25 424	0.24 459	0.24 404	0.22 406	0.23 388	0.26 423

NaN_ROB	0.69 443	0.44 472	0.69 421	0.51 445	0.33 408	0.97 459	1.06 536	1.22 470	1.19 483	1.24 505	0.96 342	1.08 446	0.78 444	1.20 489	0.67 412	0.24 413	0.30 496	0.23 387	0.24 438	0.23 388	0.25 417

GANet	0.70 445	0.37 437	0.55 355	0.51 445	0.34 417	0.94 451	0.96 529	1.08 405	0.94 400	1.04 467	1.98 525	1.13 464	0.88 471	1.12 480	0.66 409	0.25 424	0.26 474	0.27 449	0.22 406	0.31 452	0.22 395

DISCO	0.70 445	0.26 345	0.68 415	0.44 340	0.31 381	1.14 492	0.51 431	1.23 475	1.23 490	0.81 336	1.05 388	1.50 513	0.85 462	1.82 537	1.03 493	0.19 318	0.15 328	0.18 238	0.16 235	0.24 401	0.23 402

XPNet_ROB	0.70 445	0.35 425	0.68 415	0.52 457	0.40 455	0.79 414	0.85 520	1.16 445	0.94 400	1.33 511	1.15 429	1.38 500	0.83 459	1.03 464	0.90 474	0.32 482	0.25 467	0.26 436	0.24 438	0.31 452	0.28 440

ETE_ROB	0.70 445	0.49 484	0.73 438	0.56 485	0.36 428	0.79 414	0.87 521	1.14 434	0.93 393	1.19 496	1.18 438	1.39 501	0.82 454	0.99 453	0.80 439	0.26 434	0.21 433	0.31 474	0.26 461	0.33 465	0.34 480

Wz-Net-LNSev	0.71 449	0.51 492	1.36 529	0.50 429	0.41 462	1.15 494	0.69 489	1.21 462	1.07 460	1.02 458	1.12 411	1.08 446	0.87 467	0.89 425	0.89 472	0.24 413	0.22 441	0.21 350	0.19 341	0.26 418	0.26 423

APVNet	0.71 449	0.37 437	0.89 473	0.56 485	0.45 485	1.18 500	0.68 484	1.41 517	0.85 341	0.81 336	1.15 429	1.04 433	0.81 450	1.10 477	1.17 507	0.26 434	0.28 487	0.32 480	0.31 489	0.29 437	0.30 456

Syn2CoEx	0.71 449	0.51 492	0.95 478	0.64 511	0.45 485	0.91 446	0.53 439	1.48 524	1.13 472	0.93 421	1.35 469	1.02 429	0.99 494	0.92 437	0.80 439	0.30 468	0.27 483	0.28 457	0.24 438	0.23 388	0.24 410

DANet	0.71 449	0.45 476	0.91 476	0.59 497	0.40 455	0.81 422	0.40 342	0.97 360	0.84 333	1.20 500	1.22 444	1.33 492	0.88 471	1.16 484	1.24 511	0.27 444	0.23 451	0.31 474	0.25 447	0.35 476	0.32 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 453	0.35 425	0.64 395	0.53 467	0.67 530	1.31 511	0.67 479	1.20 460	1.18 481	1.05 469	0.87 302	1.27 478	0.93 484	0.93 443	1.27 515	0.22 384	0.16 360	0.26 436	0.23 422	0.40 493	0.39 500

NCCL2	0.72 453	0.41 463	0.65 401	0.64 511	0.44 481	0.98 463	1.20 544	1.11 417	1.00 425	0.98 442	0.96 342	1.49 512	0.87 467	0.90 427	0.79 437	0.31 471	0.26 474	0.39 504	0.39 512	0.32 458	0.32 468

FAT-Stereo	0.73 455	0.33 414	0.75 447	0.49 415	0.37 435	0.71 387	0.59 460	1.36 509	1.30 506	1.03 466	1.40 479	1.59 522	1.15 510	0.87 416	0.86 452	0.28 454	0.28 487	0.28 457	0.23 422	0.28 433	0.38 498

S-Stereo	0.74 456	0.35 425	0.96 480	0.56 485	0.45 485	0.82 430	0.60 462	1.24 482	1.60 533	0.96 432	1.41 481	1.12 458	0.94 485	0.80 383	1.04 496	0.26 434	0.31 505	0.28 457	0.25 447	0.32 458	0.47 526

LALA_ROB	0.74 456	0.43 467	0.69 421	0.54 474	0.40 455	1.01 466	0.95 528	1.21 462	1.07 460	1.22 502	1.12 411	1.56 519	0.79 446	1.04 466	0.86 452	0.33 490	0.22 441	0.35 489	0.30 482	0.35 476	0.31 464

w-ln-seven-2	0.76 458	0.43 467	2.32 551	0.52 457	0.38 444	0.90 445	0.65 475	1.11 417	1.12 471	1.19 496	1.28 456	1.09 450	0.99 494	1.07 470	0.87 458	0.20 341	0.19 411	0.23 387	0.22 406	0.26 418	0.22 395

PSMNet-RUCA	0.76 458	0.75 526	1.08 494	1.01 545	0.90 539	0.69 377	0.50 416	1.11 417	1.03 437	0.78 317	1.11 407	0.80 359	0.72 420	0.88 419	0.63 401	0.53 537	0.27 483	0.76 542	0.46 526	0.66 539	0.47 526

Wz-Net-MNSev	0.76 458	0.40 459	1.34 524	0.50 429	0.40 455	1.44 521	0.83 514	1.15 438	1.16 477	1.25 506	1.20 443	1.13 464	0.81 450	1.16 484	1.00 491	0.22 384	0.19 411	0.24 404	0.23 422	0.28 433	0.26 423

DGSMNet	0.76 458	0.55 504	1.29 518	0.58 493	0.62 527	0.94 451	0.70 494	1.26 488	1.11 467	0.83 357	1.24 449	1.00 420	0.71 416	1.03 464	0.81 442	0.34 496	0.29 492	0.41 511	0.40 515	0.57 531	0.55 538

RP	0.76 458	0.36 430	0.63 390	0.66 519	0.58 523	0.80 417	0.55 447	1.14 434	1.22 489	0.97 437	1.65 506	1.43 506	1.32 524	1.01 457	0.84 447	0.33 490	0.30 496	0.36 494	0.30 482	0.34 471	0.34 480

edge stereo	0.76 458	0.38 447	0.74 443	0.52 457	0.43 474	0.80 417	0.53 439	1.28 492	1.06 454	1.28 507	1.38 478	1.81 527	1.11 507	1.08 473	0.85 451	0.33 490	0.32 510	0.41 511	0.28 474	0.32 458	0.36 487

NCC-stereo	0.78 464	0.40 459	0.76 452	0.61 505	0.67 530	0.81 422	0.69 489	1.54 535	1.11 467	0.90 404	1.36 470	1.33 492	1.16 511	1.19 487	0.88 462	0.31 471	0.30 496	0.37 499	0.48 534	0.33 465	0.33 473

Nwc_Net	0.78 464	0.38 447	0.73 438	0.60 503	0.55 515	1.05 476	0.55 447	1.67 544	1.05 447	0.88 393	1.86 521	1.40 503	1.09 505	1.10 477	0.87 458	0.30 468	0.25 467	0.36 494	0.38 508	0.29 437	0.29 447

Abc-Net	0.78 464	0.40 459	0.76 452	0.61 505	0.67 530	0.81 422	0.69 489	1.54 535	1.11 467	0.90 404	1.36 470	1.33 492	1.16 511	1.19 487	0.88 462	0.31 471	0.30 496	0.37 499	0.48 534	0.33 465	0.33 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 467	0.59 509	0.71 430	0.65 516	0.65 529	0.92 450	0.58 457	1.29 493	1.05 447	1.07 476	1.45 492	1.47 510	1.03 499	1.21 493	0.88 462	0.32 482	0.30 496	0.48 526	0.40 515	0.37 486	0.37 492

stereogan	0.80 468	0.31 402	0.71 430	0.59 497	0.50 501	1.72 538	0.48 405	1.35 506	1.37 511	1.00 450	1.46 494	1.56 519	0.95 488	1.29 503	0.84 447	0.28 454	0.29 492	0.29 465	0.25 447	0.38 490	0.38 498

ADCRef	0.80 468	0.43 467	1.32 522	0.50 429	0.45 485	1.07 478	0.51 431	1.07 401	0.98 414	1.17 492	1.42 483	0.87 381	0.91 474	0.85 409	3.19 556	0.18 288	0.16 360	0.23 387	0.23 422	0.22 371	0.21 377

GANetREF_RVC	0.80 468	0.75 526	0.86 470	0.66 519	0.42 468	1.15 494	0.98 530	1.14 434	1.19 483	1.01 455	1.02 374	1.10 454	0.90 473	1.15 482	0.76 432	0.48 527	0.39 529	0.57 536	0.38 508	0.63 537	0.46 521
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
AF-Net	0.81 471	0.39 454	0.68 415	0.64 511	0.54 513	0.91 446	0.51 431	1.61 540	1.31 507	0.96 432	2.02 527	1.46 507	1.26 522	1.11 479	0.99 488	0.32 482	0.24 459	0.39 504	0.27 468	0.30 446	0.25 417

test_for_model	0.82 472	3.60 583	0.39 168	2.35 571	2.07 571	0.39 198	0.28 133	0.42 64	0.45 154	0.71 274	0.31 68	0.30 64	0.27 106	0.34 33	0.25 82	0.34 496	0.11 140	0.13 56	0.09 10	3.49 582	0.18 303

SQANet	0.82 472	0.74 525	0.67 411	1.13 549	0.98 547	1.11 486	0.47 397	1.07 401	0.83 328	0.91 409	1.05 388	1.03 431	0.74 425	1.01 457	0.64 404	0.61 541	0.24 459	1.03 550	0.35 503	1.18 553	0.58 539

Anonymous_2	0.82 472	0.44 472	0.63 390	0.40 228	0.43 474	0.80 417	0.52 434	0.72 253	0.77 289	0.71 274	0.60 177	0.87 381	0.76 432	0.75 362	0.58 383	0.52 533	0.54 547	0.54 534	4.82 586	0.56 529	0.40 503

ccnet	0.82 472	0.57 507	0.75 447	0.54 474	0.59 524	1.09 485	0.66 477	1.38 512	0.94 400	1.12 487	1.44 489	1.29 481	0.92 479	0.95 452	1.24 511	0.49 529	0.42 534	0.50 531	0.47 532	0.51 520	0.46 521

psmorigin	0.82 472	0.51 492	2.09 547	0.49 415	0.41 462	0.85 437	0.50 416	1.04 388	0.88 359	1.45 516	1.43 486	1.50 513	1.06 502	1.22 495	0.97 484	0.31 471	0.32 510	0.27 449	0.27 468	0.33 465	0.42 508

STTRV1_RVC	0.82 472	0.59 509	1.16 501	0.67 522	0.81 536	1.11 486	0.63 470	1.30 496	1.11 467	0.98 442	1.33 467	1.08 446	0.95 488	1.26 499	0.87 458	0.55 539	0.25 467	0.43 513	0.39 512	0.58 534	0.40 503

CC-Net-ROB	0.82 472	0.96 543	0.85 465	0.58 493	0.45 485	1.27 509	0.70 494	1.17 450	1.02 432	0.83 357	1.23 448	0.90 395	0.77 439	1.06 467	0.69 416	0.46 523	0.34 518	1.71 557	0.38 508	0.59 535	0.36 487

GCST	0.83 479	1.22 552	0.74 443	1.58 557	1.01 550	1.06 477	0.23 65	0.78 288	0.78 299	0.97 437	0.65 190	0.78 349	0.35 185	0.92 437	0.34 214	0.96 552	0.65 552	1.20 552	0.81 555	0.91 544	0.70 543

aanetorigin	0.83 479	0.56 505	1.87 544	0.49 415	0.38 444	0.56 303	0.66 477	0.70 241	1.00 425	2.42 555	2.02 527	1.31 484	1.18 514	0.93 443	1.13 506	0.20 341	0.18 397	0.20 308	0.19 341	0.27 429	0.30 456

CSAN	0.83 479	0.49 484	0.77 457	0.60 503	0.41 462	1.14 492	1.06 536	1.19 455	1.46 521	1.32 509	1.43 486	1.37 499	1.19 516	1.27 502	0.86 452	0.39 511	0.31 505	0.36 494	0.37 505	0.35 476	0.34 480

SDNR	0.86 482	0.37 437	1.47 534	0.40 228	0.38 444	3.38 566	0.33 214	0.90 333	0.98 414	0.99 445	2.09 530	0.59 243	0.71 416	1.29 503	0.70 419	0.51 532	0.56 548	0.36 494	0.26 461	0.43 503	0.46 521

RTSC	0.87 483	0.48 480	1.23 512	0.52 457	0.37 435	1.13 491	0.50 416	1.34 503	1.79 539	1.51 520	1.24 449	1.12 458	0.81 450	1.62 526	2.16 543	0.25 424	0.19 411	0.23 387	0.24 438	0.30 446	0.31 464

PWC_ROB	0.87 483	0.52 499	1.28 516	0.50 429	0.32 397	0.91 446	0.37 286	1.36 509	1.46 521	1.61 526	2.59 544	1.16 469	1.01 498	1.34 509	1.40 522	0.25 424	0.18 397	0.28 457	0.20 366	0.29 437	0.28 440

UDG	0.88 485	0.82 535	0.67 411	1.00 544	0.96 544	1.02 468	0.57 456	1.13 425	0.99 419	0.90 404	0.97 355	1.31 484	0.99 494	0.85 409	0.84 447	0.54 538	0.32 510	1.77 558	0.40 515	0.94 546	0.66 542

FBW_ROB	0.88 485	0.50 488	0.85 465	0.55 482	0.40 455	1.17 498	0.78 510	1.50 527	1.37 511	1.33 511	1.27 454	1.48 511	1.00 497	2.57 560	0.98 487	0.25 424	0.32 510	0.45 517	0.30 482	0.34 471	0.28 440

XQC	0.89 487	0.65 518	1.31 520	0.67 522	0.52 509	1.22 504	0.68 484	1.26 488	1.52 524	1.14 490	1.11 407	1.28 480	1.04 501	1.40 517	1.77 531	0.38 509	0.24 459	0.37 499	0.31 489	0.53 525	0.47 526

DeepPrunerF	0.89 487	0.52 499	3.43 561	0.68 526	0.81 536	0.72 394	0.72 502	1.22 470	1.99 545	0.93 421	1.01 366	0.87 381	0.86 464	1.08 473	0.95 481	0.34 496	0.28 487	0.43 513	0.39 512	0.30 446	0.32 468

PWCDC_ROB	0.89 487	0.49 484	0.80 461	0.74 533	0.40 455	1.03 471	0.39 331	1.33 501	2.35 555	1.02 458	3.77 562	0.81 362	0.92 479	1.20 489	0.90 474	0.34 496	0.22 441	0.24 404	0.20 366	0.34 471	0.29 447

PASM	0.90 490	0.64 517	1.69 538	0.69 528	0.69 533	0.78 411	0.84 517	1.03 385	1.26 501	1.19 496	1.15 429	1.31 484	0.98 493	1.24 497	1.03 493	0.52 533	0.56 548	0.59 539	0.66 548	0.56 529	0.54 537

Wz-Net-SNSev	0.91 491	0.73 524	2.13 548	0.56 485	0.45 485	0.95 454	1.13 541	1.34 503	1.24 492	1.02 458	1.30 463	1.46 507	0.86 464	1.81 536	1.50 523	0.25 424	0.23 451	0.25 417	0.26 461	0.32 458	0.29 447

MDST_ROB	0.91 491	0.27 362	0.85 465	0.63 510	0.41 462	2.53 550	0.71 500	1.60 538	1.13 472	2.83 562	1.73 512	0.97 413	0.69 399	1.61 525	0.73 427	0.25 424	0.22 441	0.32 480	0.28 474	0.25 411	0.24 410

PDISCO_ROB	0.91 491	0.48 480	1.06 490	0.99 542	0.97 545	1.67 536	0.63 470	1.64 542	1.59 530	1.06 473	1.18 438	1.31 484	0.79 446	1.55 520	0.97 484	0.49 529	0.22 441	0.45 517	0.40 515	0.45 508	0.37 492

SHD	0.93 494	0.50 488	1.18 507	0.59 497	0.46 492	0.97 459	0.48 405	1.70 546	2.15 547	1.58 523	1.37 473	1.42 504	1.19 516	1.31 505	1.60 525	0.31 471	0.26 474	0.32 480	0.33 498	0.40 493	0.42 508

G-Net	0.95 495	0.46 478	1.04 488	0.64 511	0.48 497	2.12 546	0.64 474	1.01 378	0.87 355	1.75 535	2.82 551	1.30 483	1.64 543	1.06 467	0.96 483	0.36 505	0.29 492	0.35 489	0.25 447	0.45 508	0.42 508

w-ln-seven	0.96 496	0.48 480	2.41 553	0.54 474	0.50 501	1.41 517	0.70 494	1.67 544	1.81 540	1.49 517	1.50 496	1.26 476	0.87 467	1.15 482	1.80 535	0.23 401	0.21 433	0.25 417	0.25 447	0.31 452	0.26 423

anonymity	0.97 497	0.89 538	1.05 489	0.92 540	1.03 551	0.97 459	0.81 513	1.29 493	0.91 382	1.07 476	0.98 356	1.00 420	0.95 488	1.02 462	0.92 477	0.96 552	0.95 572	0.90 547	0.91 561	0.92 545	0.94 554

SGM_RVC	0.97 497	0.28 376	0.41 190	0.39 190	0.22 121	1.55 527	0.73 504	1.51 530	1.25 498	2.25 552	1.92 522	2.58 547	1.56 537	2.02 546	1.19 509	0.27 444	0.27 483	0.27 449	0.25 447	0.25 411	0.25 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 499	0.42 465	1.88 545	0.53 467	0.41 462	1.59 530	1.26 550	2.21 556	1.43 517	1.10 484	1.11 407	1.46 507	1.95 553	1.34 509	1.26 513	0.34 496	0.25 467	0.25 417	0.21 388	0.46 511	0.37 492

z-mn7	1.00 500	0.50 488	1.70 540	0.53 467	0.36 428	1.75 539	0.71 500	1.22 470	2.28 551	0.96 432	2.54 540	1.42 504	0.95 488	2.19 552	1.54 524	0.22 384	0.19 411	0.21 350	0.20 366	0.27 429	0.25 417

Consistency-Raft	1.01 501	0.81 532	1.24 513	0.84 536	0.97 545	0.81 422	0.84 517	1.30 496	1.59 530	1.05 469	1.68 511	1.12 458	0.91 474	0.92 437	1.11 501	0.65 542	0.74 556	0.79 544	0.90 558	1.06 551	0.79 548

xxxx	1.01 501	0.22 244	0.43 222	0.36 116	0.21 102	0.82 430	0.36 272	1.32 499	0.88 359	0.71 274	0.94 329	0.97 413	0.63 362	0.64 286	10.58 579	0.20 341	0.16 360	0.18 238	0.17 284	0.19 309	0.19 336

test_xeample	1.01 501	0.21 205	0.42 211	0.35 96	0.21 102	0.71 387	0.39 331	1.23 475	0.86 346	0.81 336	1.04 384	0.69 299	0.61 350	0.69 328	10.93 580	0.19 318	0.15 328	0.18 238	0.17 284	0.18 275	0.17 285

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 504	0.57 507	1.51 536	0.67 522	0.50 501	2.57 551	1.66 565	1.20 460	1.43 517	1.38 513	1.57 503	1.33 492	0.92 479	1.64 529	0.88 462	0.37 508	0.39 529	0.46 520	0.60 546	0.41 499	0.40 503

ADCPNet	1.03 505	0.48 480	2.70 555	0.54 474	0.42 468	1.40 515	0.75 506	1.13 425	1.07 460	1.22 502	1.42 483	1.68 524	1.09 505	1.36 514	3.45 560	0.30 468	0.28 487	0.29 465	0.32 495	0.37 486	0.35 485

MSAF-DinoV2	1.04 506	0.38 447	1.32 522	0.54 474	0.29 343	0.89 443	0.72 502	1.52 533	1.24 492	1.05 469	1.41 481	2.98 551	1.49 533	2.74 561	2.83 554	0.22 384	0.14 298	0.20 308	0.22 406	0.32 458	0.32 468

otaku	1.04 506	0.93 540	0.88 472	1.33 555	1.05 553	1.66 534	0.70 494	1.40 516	1.18 481	1.08 480	1.32 466	1.33 492	0.91 474	1.23 496	0.76 432	0.72 545	0.46 544	1.24 553	0.50 539	1.40 554	0.75 544

SuperB	1.04 506	0.37 437	4.81 569	0.43 321	0.31 381	0.99 464	0.46 390	1.02 381	2.09 546	1.09 482	1.09 404	0.75 335	0.81 450	1.06 467	1.76 530	0.19 318	0.15 328	0.17 192	0.15 203	2.82 577	0.26 423

ADCL	1.04 506	0.38 447	1.35 525	0.50 429	0.39 450	1.61 531	0.89 522	1.29 493	1.39 514	1.29 508	1.50 496	1.24 474	1.24 519	1.37 515	4.87 568	0.21 358	0.19 411	0.25 417	0.25 447	0.29 437	0.27 433

test_sample9	1.05 510	0.36 430	0.72 435	0.38 162	0.30 359	0.71 387	0.43 374	1.06 397	0.88 359	0.92 417	0.86 294	0.85 370	0.69 399	1.20 489	1.36 518	0.41 516	8.41 587	0.40 507	0.41 520	0.36 481	0.33 473

DDUNet	1.06 511	2.56 579	0.68 415	1.21 551	1.26 556	1.03 471	0.69 489	1.11 417	0.94 400	0.96 432	1.22 444	1.27 478	0.82 454	0.93 443	0.72 426	0.84 549	0.38 525	1.99 561	0.60 546	1.10 552	0.85 550

ADCP+	1.06 511	0.35 425	1.51 536	0.49 415	0.51 505	1.45 522	0.55 447	1.25 486	1.03 437	1.16 491	1.15 429	1.10 454	1.07 504	1.56 522	6.75 575	0.19 318	0.16 360	0.23 387	0.21 388	0.28 433	0.21 377

SAMSARA	1.07 513	0.65 518	1.19 508	1.06 548	0.90 539	1.76 540	1.76 569	1.46 522	1.44 519	1.51 520	1.16 434	2.00 536	1.14 509	1.48 518	1.31 517	0.39 511	0.44 541	0.35 489	0.38 508	0.49 517	0.49 532

SANet	1.07 513	0.41 463	1.06 490	0.48 400	0.30 359	1.41 517	0.94 527	1.42 518	3.36 567	1.58 523	2.43 537	2.33 543	1.70 544	1.34 509	1.07 498	0.28 454	0.24 459	0.26 436	0.23 422	0.34 471	0.30 456

zh-mn7	1.08 515	0.65 518	4.00 565	0.52 457	0.38 444	1.16 497	0.62 469	1.15 438	1.77 538	1.74 534	2.31 531	1.17 470	0.91 474	2.10 548	1.77 531	0.24 413	0.21 433	0.22 365	0.22 406	0.25 411	0.28 440

zh-sn7	1.09 516	0.75 526	3.23 559	0.57 491	0.42 468	1.11 486	0.89 522	1.19 455	1.27 502	1.41 515	1.98 525	1.25 475	1.47 532	1.99 545	2.62 551	0.26 434	0.26 474	0.26 436	0.27 468	0.35 476	0.30 456

Ntro	1.09 516	0.97 546	0.91 476	1.44 556	1.19 555	1.69 537	0.80 512	1.35 506	1.25 498	1.00 450	1.29 460	1.31 484	0.97 492	1.26 499	0.84 447	0.84 549	0.43 539	1.36 554	0.50 539	1.56 555	0.78 546

MFN_U_SF_RVC	1.09 516	0.59 509	1.97 546	0.67 522	0.44 481	1.93 543	0.60 462	1.85 549	1.36 509	1.61 526	1.54 501	1.95 535	1.37 526	1.64 529	1.73 528	0.40 515	0.37 523	0.45 517	0.48 534	0.44 504	0.44 515

Wz-Net-TNSev	1.14 519	1.06 549	4.32 568	0.49 415	0.42 468	1.51 525	1.11 540	1.48 524	1.40 516	1.22 502	1.26 453	1.58 521	1.43 530	1.76 534	1.70 527	0.32 482	0.31 505	0.26 436	0.30 482	0.41 499	0.41 507

ADCMid	1.14 519	0.52 499	2.23 550	0.53 467	0.43 474	1.07 478	0.75 506	1.23 475	1.05 447	2.15 549	1.44 489	1.50 513	1.43 530	1.56 522	5.01 569	0.26 434	0.24 459	0.29 465	0.31 489	0.37 486	0.33 473

MFMNet_re	1.14 519	0.97 546	1.19 508	0.99 542	0.95 543	1.25 508	1.22 547	1.39 513	1.55 527	1.69 533	1.67 510	1.21 471	1.53 534	1.12 480	0.99 488	0.87 551	0.75 560	0.79 544	0.75 552	0.90 543	0.94 554

WCMA_ROB	1.14 519	0.36 430	0.76 452	0.49 415	0.44 481	1.23 506	0.67 479	1.11 417	1.23 490	2.84 563	3.95 568	3.28 558	1.83 549	1.25 498	0.99 488	0.44 520	0.34 518	0.34 487	0.37 505	0.41 499	0.40 503

AnyNet_C32	1.16 523	0.62 516	2.40 552	0.57 491	0.55 515	1.41 517	1.34 555	1.18 453	1.24 492	1.49 517	1.42 483	1.39 501	1.20 518	1.55 520	4.82 567	0.29 461	0.28 487	0.29 465	0.34 500	0.38 490	0.42 508

222	1.18 524	0.22 244	0.44 234	0.37 132	0.22 121	0.79 414	0.37 286	1.31 498	0.89 372	0.92 417	1.08 400	0.72 316	0.71 416	0.66 301	13.89 583	0.20 341	0.15 328	0.17 192	0.16 235	0.18 275	0.19 336

WZ-Net	1.19 525	0.59 509	4.07 566	0.62 509	0.51 505	1.34 512	1.31 554	1.32 499	1.74 537	1.53 522	1.65 506	1.74 526	1.28 523	2.25 554	2.01 540	0.27 444	0.21 433	0.23 387	0.25 447	0.40 493	0.39 500

MSMD_ROB	1.21 526	0.49 484	0.62 380	0.59 497	0.50 501	1.62 533	0.67 479	1.23 475	1.24 492	2.45 556	3.77 562	3.09 555	2.98 568	1.32 506	0.81 442	0.45 521	0.41 532	0.49 529	0.51 541	0.47 514	0.44 515

pmcnn	1.23 527	0.29 388	0.96 480	0.40 228	0.23 161	0.95 454	0.69 489	1.16 445	1.28 504	1.67 532	2.33 533	11.15 585	0.86 464	0.93 443	0.88 462	0.15 164	0.12 197	0.12 26	0.10 55	0.15 175	0.15 219

NVStereoNet_ROB	1.24 528	0.90 539	1.13 499	0.86 537	0.88 538	1.11 486	0.99 532	1.42 518	1.53 525	1.59 525	2.48 538	2.24 540	1.53 534	1.96 544	1.30 516	0.76 547	0.70 553	0.78 543	1.00 563	0.71 541	0.88 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 529	0.36 430	0.72 435	0.38 162	0.30 359	0.71 387	0.43 374	1.13 425	0.75 274	1.50 519	0.95 338	3.29 559	1.59 539	1.20 489	1.36 518	0.41 516	8.41 587	0.40 507	0.41 520	0.36 481	0.33 473

SPS-STEREO	1.25 529	0.93 540	1.06 490	1.04 547	1.03 551	1.41 517	0.91 526	1.51 530	1.19 483	2.09 547	1.83 518	1.94 534	1.39 527	1.62 526	1.39 521	0.97 554	0.94 571	0.90 547	0.89 557	0.96 548	0.96 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 531	0.67 521	1.28 516	0.74 533	0.62 527	1.50 524	0.84 517	1.99 552	2.96 561	2.18 550	2.36 536	1.85 531	1.95 553	1.92 541	1.94 538	0.39 511	0.36 522	0.49 529	0.37 505	0.51 520	0.64 540

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 532	0.87 537	1.76 542	0.86 537	0.56 518	4.29 571	1.79 570	1.50 527	1.98 544	1.61 526	1.85 520	1.84 529	1.41 528	1.89 539	1.36 518	0.48 527	0.40 531	0.56 535	0.57 544	0.69 540	0.48 529

MeshStereo	1.34 532	0.43 467	0.54 350	0.44 340	0.34 417	1.66 534	0.60 462	1.94 550	1.37 511	4.47 576	3.25 553	4.71 567	1.94 552	1.92 541	1.17 507	0.35 501	0.35 520	0.37 499	0.31 489	0.32 458	0.32 468
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
RainbowNet	1.35 534	1.49 559	1.19 508	1.88 563	1.45 557	1.48 523	1.07 538	1.61 540	1.55 527	1.20 500	1.59 504	1.54 517	1.13 508	1.34 509	0.97 484	1.36 565	0.70 553	1.82 559	0.79 554	1.71 558	1.07 563

ACVNet-4b	1.35 534	1.31 555	1.10 495	1.90 564	1.59 559	1.92 542	0.77 508	1.52 533	1.62 534	1.05 469	1.60 505	2.11 538	0.94 485	1.64 529	0.77 436	1.30 562	0.35 520	2.03 565	0.67 549	1.88 564	0.84 549

SGM+DAISY	1.35 534	0.94 542	1.25 514	0.96 541	1.00 549	1.52 526	1.02 535	1.34 503	1.21 487	2.64 558	2.65 546	2.44 544	1.56 537	1.64 529	1.26 513	0.97 554	0.95 572	0.90 547	0.90 558	0.94 546	0.96 557

FCDSN-DC	1.39 537	0.56 505	0.65 401	0.74 533	0.59 524	1.38 514	0.63 470	1.35 506	1.39 514	3.26 570	4.50 573	4.61 565	2.63 563	1.58 524	1.03 493	0.46 523	0.42 534	0.48 526	0.47 532	0.50 519	0.50 533
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 538	0.20 168	0.48 295	0.44 340	0.25 222	0.29 93	0.31 182	0.65 189	0.68 237	0.97 437	0.86 294	0.67 294	0.62 356	0.64 286	20.63 588	0.16 216	0.11 140	0.19 278	0.15 203	0.19 309	0.12 115

ACVNet_1	1.46 539	1.33 556	1.12 498	1.91 565	1.62 560	1.83 541	0.98 530	2.00 553	1.85 542	1.39 514	1.53 500	2.32 542	1.53 534	1.34 509	1.11 501	1.30 562	0.50 546	2.06 567	0.58 545	1.93 566	0.95 556

EDNetEfficient	1.46 539	0.80 531	6.12 571	0.47 393	0.39 450	0.69 377	0.83 514	0.90 333	2.77 560	3.50 572	1.96 524	1.66 523	2.03 555	1.26 499	4.18 565	0.21 358	0.18 397	0.21 350	0.20 366	0.41 499	0.39 500

ADCS	1.51 541	0.61 513	3.42 560	0.59 497	0.51 505	1.27 509	1.08 539	1.59 537	1.81 540	1.91 543	1.66 508	1.51 516	1.42 529	1.94 543	8.60 577	0.33 490	0.32 510	0.33 485	0.36 504	0.44 504	0.42 508

AnyNet_C01	1.56 542	1.05 548	7.45 573	0.64 511	0.54 513	1.99 544	1.38 557	1.43 520	1.36 509	1.63 529	1.92 522	1.84 529	1.33 525	2.40 556	4.03 562	0.33 490	0.32 510	0.32 480	0.34 500	0.44 504	0.45 519

FC-DCNN	1.59 543	0.51 492	0.66 407	0.61 505	0.49 499	1.56 528	0.70 494	1.66 543	1.53 525	4.64 577	4.62 574	5.85 574	3.34 572	1.84 538	1.11 501	0.46 523	0.42 534	0.47 521	0.46 526	0.48 515	0.46 521

DispFullNet	1.60 544	2.63 580	2.75 556	2.56 575	1.79 566	1.24 507	0.47 397	1.37 511	1.45 520	1.87 539	1.50 496	1.55 518	2.46 559	2.04 547	1.04 496	0.59 540	0.18 397	2.32 570	0.68 550	2.29 570	1.14 564

ELAS_RVC	1.60 544	0.61 513	1.01 487	0.70 529	0.56 518	2.00 545	1.89 572	1.96 551	2.65 558	3.33 571	3.26 554	3.03 552	3.41 573	2.49 558	2.09 542	0.52 533	0.45 542	0.50 531	0.48 534	0.54 527	0.52 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 546	0.61 513	0.95 478	0.68 526	0.55 515	3.01 564	1.55 563	2.39 558	2.33 554	3.64 573	3.89 566	2.75 549	2.90 567	2.15 551	2.27 549	0.52 533	0.45 542	0.50 531	0.48 534	0.54 527	0.52 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 547	0.51 492	0.65 401	0.61 505	0.49 499	1.61 531	0.70 494	1.75 548	1.56 529	4.74 580	4.91 576	6.46 578	3.31 570	1.91 540	1.11 501	0.46 523	0.42 534	0.47 521	0.46 526	0.48 515	0.46 521

ACVNet_2	1.65 547	1.27 554	1.41 532	1.75 560	1.62 560	2.22 547	1.20 544	2.30 557	2.62 557	1.78 537	2.56 541	3.03 552	1.61 540	1.54 519	1.12 505	1.06 557	0.58 550	1.82 559	0.70 551	1.82 560	0.96 557

IMH-64-1	1.86 549	1.62 564	1.16 501	2.20 568	1.89 568	2.33 548	1.30 551	2.89 561	2.29 552	1.66 530	2.80 549	2.49 545	1.61 540	2.10 548	1.78 533	1.60 567	0.74 556	2.43 571	1.02 564	2.12 567	1.17 567

IMH-64	1.86 549	1.62 564	1.16 501	2.20 568	1.89 568	2.33 548	1.30 551	2.89 561	2.29 552	1.66 530	2.80 549	2.49 545	1.61 540	2.10 548	1.78 533	1.60 567	0.74 556	2.43 571	1.02 564	2.12 567	1.17 567

WAO-7	1.90 551	1.20 551	1.35 525	1.27 553	1.06 554	2.84 558	1.56 564	3.23 566	3.06 565	2.23 551	3.33 558	3.17 556	2.28 558	3.12 562	2.21 544	1.02 556	0.91 567	1.06 551	1.03 566	1.04 550	0.97 560

PWCK	1.92 552	1.66 567	3.12 558	1.65 558	0.91 541	2.84 558	2.26 575	2.10 554	2.41 556	2.36 554	2.31 531	2.22 539	1.82 547	3.43 565	2.03 541	1.61 569	0.71 555	1.51 555	0.82 556	1.69 557	0.91 553

Dean	1.98 553	1.36 557	1.36 529	2.12 567	1.81 567	2.74 553	1.36 556	3.37 570	3.80 571	2.08 546	3.32 557	3.21 557	1.82 547	1.71 533	1.67 526	1.27 559	0.77 562	1.99 561	0.90 558	1.86 561	1.03 562

RTS	1.98 553	0.96 543	11.36 578	0.65 516	0.57 521	2.77 556	1.40 558	1.39 513	2.26 549	1.89 540	2.56 541	1.32 489	1.25 520	5.20 574	4.05 563	0.31 471	0.22 441	0.29 465	0.29 480	0.40 493	0.37 492

RTSA	1.98 553	0.96 543	11.36 578	0.65 516	0.57 521	2.77 556	1.40 558	1.39 513	2.26 549	1.89 540	2.56 541	1.32 489	1.25 520	5.20 574	4.05 563	0.31 471	0.22 441	0.29 465	0.29 480	0.40 493	0.37 492

WAO-6	2.04 556	1.50 560	1.16 501	1.70 559	1.67 564	2.69 552	1.44 561	3.06 563	3.63 570	1.98 544	3.27 555	3.54 563	2.07 556	2.36 555	2.22 546	1.31 564	0.91 567	2.04 566	1.22 573	1.73 559	1.27 571

IMH	2.04 556	1.62 564	1.20 511	2.20 568	1.89 568	2.91 563	1.30 551	3.11 564	3.03 563	1.81 538	3.35 559	3.03 552	1.90 550	2.48 557	1.80 535	1.66 570	0.77 562	2.45 573	1.04 567	2.15 569	1.19 570

LVE	2.12 558	1.44 558	1.36 529	1.99 566	1.78 565	2.75 554	1.79 570	2.82 560	3.95 572	1.90 542	4.33 572	3.52 562	1.81 546	2.24 553	1.74 529	1.74 571	0.87 565	2.06 567	1.13 569	1.91 565	1.35 572

MADNet+	2.23 559	2.43 576	10.85 577	1.22 552	0.91 541	2.76 555	1.40 558	2.12 555	1.67 536	1.32 509	1.74 514	1.86 532	1.74 545	6.25 577	4.41 566	0.65 542	0.64 551	0.58 538	0.54 543	0.80 542	0.76 545

KSHMR	2.57 560	1.93 570	1.69 538	2.63 577	2.42 576	2.86 560	2.07 573	3.27 568	6.50 576	2.49 557	3.36 560	3.41 561	1.92 551	2.49 558	1.94 538	2.13 576	1.40 577	2.79 580	1.50 576	2.73 575	1.77 575

notaker	2.76 561	2.29 575	1.80 543	2.96 579	2.58 580	2.90 562	1.75 568	3.24 567	3.05 564	2.78 561	4.24 571	6.15 577	2.51 561	3.34 564	2.75 553	2.31 578	1.18 575	3.00 581	1.65 577	2.84 578	1.97 576

JetBlue	2.78 562	1.26 553	7.04 572	1.16 550	1.48 558	8.00 579	6.02 582	2.60 559	1.92 543	2.12 548	2.64 545	3.34 560	3.05 569	6.49 578	3.39 558	0.78 548	0.76 561	0.75 541	0.76 553	0.97 549	1.18 569

WAO-8	2.92 563	1.55 562	1.35 525	1.79 561	1.63 562	5.23 573	1.22 547	4.58 577	12.56 584	2.84 563	4.07 570	4.83 568	2.72 565	3.49 566	2.25 547	1.27 559	0.91 567	1.99 561	1.15 571	1.86 561	1.15 565

Venus	2.92 563	1.55 562	1.35 525	1.79 561	1.63 562	5.23 573	1.22 547	4.58 577	12.56 584	2.84 563	4.06 569	4.83 568	2.72 565	3.49 566	2.25 547	1.27 559	0.91 567	1.99 561	1.15 571	1.86 561	1.15 565

ktn	2.98 565	2.25 574	1.73 541	2.84 578	2.53 579	3.76 570	2.15 574	3.70 572	5.47 575	2.75 560	5.17 579	5.94 575	2.48 560	3.23 563	2.46 550	2.34 580	1.44 578	2.78 579	2.03 579	2.45 573	2.01 578

TorneroNet-64	3.44 566	1.86 568	1.42 533	2.58 576	2.28 574	6.87 576	1.68 566	4.70 579	12.03 581	2.31 553	5.59 580	8.25 580	2.55 562	3.97 571	2.73 552	1.81 572	0.74 556	2.57 575	1.07 568	2.35 571	1.44 573

UNDER WATER	3.46 567	2.07 573	3.64 563	3.09 580	2.48 577	3.75 569	2.42 577	3.31 569	13.77 586	2.90 567	2.95 552	5.84 573	3.69 574	3.69 568	3.48 561	2.07 575	1.11 574	2.70 578	1.40 574	2.84 578	1.98 577

UNDER WATER-64	3.53 568	2.01 571	3.94 564	3.22 582	2.49 578	5.41 575	2.60 578	3.43 571	12.41 583	3.03 568	2.68 547	6.07 576	4.04 575	3.79 570	3.33 557	2.02 574	1.24 576	2.63 576	1.46 575	2.78 576	2.08 579

MultiAttention	3.58 569	0.24 302	0.62 380	0.54 474	0.34 417	22.90 590	2.72 579	1.60 538	1.13 472	0.80 323	1.81 517	1.14 467	0.43 242	35.29 599	0.61 395	0.17 255	0.12 197	0.23 387	0.23 422	0.34 471	0.29 447

DPSimNet_ROB	3.58 569	2.45 577	8.57 574	2.53 573	2.37 575	2.88 561	3.77 581	3.14 565	3.23 566	4.71 579	3.86 565	4.68 566	4.87 578	4.07 572	5.62 570	2.33 579	2.33 581	2.47 574	2.52 580	2.51 574	2.64 581

MADNet++	4.03 571	2.70 581	3.44 562	3.72 584	3.44 583	4.44 572	3.52 580	3.95 575	3.61 569	4.46 575	4.98 577	4.10 564	4.58 577	7.00 580	5.89 571	3.74 582	3.67 584	3.27 583	2.71 582	3.70 583	3.66 584

SGM-ForestM	4.04 572	0.32 406	0.46 263	0.43 321	0.27 294	7.50 578	1.45 562	3.84 573	4.24 573	8.19 585	6.76 581	19.00 593	9.08 580	10.74 585	6.62 574	0.31 471	0.33 516	0.32 480	0.32 495	0.29 437	0.29 447

MANE	4.13 573	0.51 492	0.64 395	0.66 519	0.56 518	6.89 577	0.99 532	7.55 582	12.04 582	6.68 583	8.57 584	10.69 584	9.45 581	7.59 582	6.39 573	0.49 529	0.43 539	0.48 526	0.98 562	0.49 517	0.48 529

xyz-stereo	4.23 574	0.17 69	61.76 602	0.34 62	0.16 9	12.16 583	0.37 286	0.58 140	0.68 237	1.01 455	3.36 560	0.77 347	0.82 454	1.21 493	0.40 285	0.12 35	0.10 56	0.16 153	0.11 82	0.13 84	0.10 31

LE_ROB	4.42 575	0.24 302	2.75 556	0.42 301	0.23 161	1.57 529	0.90 525	1.71 547	17.88 593	16.56 595	4.88 575	5.17 572	18.85 594	1.63 528	14.62 584	0.17 255	0.14 298	0.16 153	0.16 235	0.19 309	0.17 285

TorneroNet	4.53 576	1.89 569	1.48 535	2.55 574	2.27 573	13.78 586	1.69 567	4.84 581	23.73 598	2.89 566	7.70 583	7.06 579	2.69 564	4.26 573	3.42 559	1.84 573	0.77 562	2.68 577	1.13 569	2.42 572	1.47 574

LSM	4.74 577	0.77 529	10.16 576	0.70 529	56.56 600	1.02 468	1.00 534	1.24 482	1.62 534	2.04 545	2.34 534	1.33 492	1.17 513	1.38 516	1.09 500	0.33 490	0.49 545	0.39 504	0.46 526	0.51 520	10.09 589

JetRed	5.27 578	5.84 584	12.81 581	2.36 572	2.83 581	12.23 584	10.50 585	4.46 576	3.60 568	3.86 574	3.83 564	4.85 570	4.18 576	6.78 579	11.96 581	2.17 577	2.96 583	2.18 569	1.97 578	3.38 581	2.68 582

tt	6.20 579	0.20 168	5.89 570	3.55 583	2.07 571	11.26 582	19.21 586	11.74 587	5.46 574	2.69 559	2.04 529	4.87 571	6.25 579	3.70 569	7.09 576	8.32 589	11.17 594	4.93 585	5.41 588	5.74 585	2.37 580

coex-ft	6.43 580	1.51 561	87.33 603	0.49 415	0.38 444	1.34 512	1.21 546	1.16 445	8.09 578	12.12 587	2.79 548	2.77 550	3.31 570	1.16 484	3.15 555	0.24 413	0.23 451	0.27 449	0.24 438	0.45 508	0.37 492

HanzoNet	6.76 581	2.45 577	4.22 567	3.19 581	2.94 582	3.62 568	2.28 576	4.79 580	7.20 577	14.00 591	13.19 589	17.49 591	22.30 595	13.25 587	6.19 572	4.20 584	1.93 580	3.10 582	2.56 581	3.35 580	2.88 583

TCMNet-wrong-test	8.97 582	10.42 588	8.74 575	19.56 590	17.61 589	12.53 585	9.01 584	13.59 589	2.18 548	4.64 577	5.11 578	14.63 587	11.09 584	7.19 581	9.73 578	5.56 588	0.89 566	3.77 584	3.11 583	10.34 589	9.80 588

EDNetEfficientorigin	9.93 583	1.15 550	175.16 604	0.48 400	0.36 428	1.04 475	0.68 484	1.24 482	2.69 559	3.17 569	2.50 539	2.30 541	2.07 556	1.76 534	2.21 544	0.20 341	0.18 397	0.24 404	0.19 341	0.51 520	0.50 533

ASD4	9.96 584	8.86 587	17.78 582	7.17 585	9.80 584	16.08 587	28.92 590	9.77 586	8.20 579	7.02 584	7.08 582	8.47 581	9.57 582	11.17 586	20.26 587	4.12 583	4.14 585	5.57 589	4.74 585	5.53 584	4.90 586

DGTPSM_ROB	12.07 585	8.00 585	20.99 584	8.93 587	16.78 587	10.67 580	30.87 591	9.01 584	15.16 588	6.50 581	15.41 593	9.04 582	14.85 586	9.25 583	21.67 590	4.57 585	8.57 589	5.08 586	9.28 589	5.90 586	10.95 590

DPSMNet_ROB	12.08 586	8.00 585	21.00 585	8.97 588	16.79 588	10.67 580	30.89 592	9.02 585	15.17 589	6.51 582	15.41 593	9.04 582	14.85 586	9.27 584	21.67 590	4.58 586	8.57 589	5.09 588	9.29 590	5.90 586	10.95 590

USTest	12.99 587	14.18 589	20.00 583	16.24 589	14.97 586	20.80 589	31.95 593	16.20 591	10.91 580	8.79 586	9.48 585	13.94 586	10.50 583	16.11 588	21.44 589	3.17 581	4.82 586	5.08 586	5.36 587	8.81 588	7.13 587

BEATNet-Init1	15.13 588	0.82 535	50.86 601	0.72 532	0.53 510	38.10 599	7.03 583	11.83 588	14.25 587	29.78 601	30.17 600	48.21 604	22.64 596	26.78 597	18.11 586	0.42 519	0.38 525	0.47 521	0.46 526	0.51 520	0.48 529

DPSM_ROB	17.78 589	18.63 591	24.31 591	20.90 592	19.47 590	25.97 592	36.21 595	21.23 597	16.24 591	13.38 589	14.06 591	19.18 594	16.30 589	20.78 590	25.67 593	9.38 591	9.23 592	9.49 591	9.82 591	13.51 591	11.91 593

DPSM	17.78 589	18.63 591	24.31 591	20.90 592	19.47 590	25.97 592	36.21 595	21.23 597	16.24 591	13.38 589	14.06 591	19.18 594	16.30 589	20.78 590	25.67 593	9.38 591	9.23 592	9.49 591	9.82 591	13.51 591	11.91 593

DLNR_Zeroshot_test	20.09 591	36.28 598	38.04 594	169.85 605	61.80 601	0.23 24	0.20 22	13.88 590	0.37 108	0.44 142	0.66 197	0.43 160	0.21 42	0.62 262	0.28 149	5.46 587	0.10 56	0.15 126	0.11 82	72.60 604	0.11 68

LRCNet_RVC	21.24 592	31.15 597	21.41 586	28.98 595	23.82 593	3.13 565	0.60 462	20.96 596	1.59 530	25.58 596	28.15 597	21.99 596	14.79 585	21.94 596	16.41 585	28.89 602	14.87 595	33.53 598	31.28 598	29.51 600	26.16 598

HaxPig	31.96 593	37.24 599	34.27 593	24.37 594	24.88 594	18.26 588	19.86 587	20.64 595	28.52 599	35.97 602	38.75 601	25.57 597	28.72 598	33.88 598	34.39 598	35.94 603	38.87 603	37.80 599	40.48 599	39.68 601	41.15 603

Anonymous_1	33.25 594	18.26 590	23.92 587	20.54 591	21.28 592	25.59 591	35.94 594	22.01 599	15.57 590	13.33 588	13.49 590	18.08 592	15.29 588	20.36 589	24.60 592	16.28 597	8.84 591	66.59 602	118.00 602	155.73 605	11.23 592

CasAABBNet	35.74 595	37.43 600	48.72 598	42.22 599	39.20 597	52.24 600	73.12 602	42.61 603	32.62 601	26.78 598	27.95 595	38.58 600	32.60 599	41.67 603	51.65 603	18.74 598	18.57 600	19.15 594	19.77 595	27.20 594	23.98 596

FlowAnything	35.81 596	37.53 602	48.80 599	42.20 598	39.22 598	52.25 601	73.16 603	42.56 602	32.89 603	26.76 597	28.30 598	38.69 602	33.09 601	41.63 602	51.62 602	18.76 599	18.59 602	19.21 596	19.92 597	27.16 593	23.91 595

Selective-RAFT-Error	35.84 597	37.49 601	48.83 600	42.26 600	39.24 599	52.30 602	73.09 601	42.66 604	32.61 600	26.80 599	28.30 598	38.84 603	33.51 602	41.68 604	51.59 601	18.82 600	18.58 601	19.17 595	19.80 596	27.28 595	24.05 597

xxxxx1	36.64 598	19.51 593	24.21 588	61.66 602	64.63 602	27.28 595	40.10 597	20.25 592	18.63 594	14.07 592	12.97 586	17.26 588	17.36 591	21.70 593	27.93 595	13.18 594	18.50 597	111.26 603	133.37 603	29.24 597	39.73 600

tt_ll	36.64 598	19.51 593	24.21 588	61.66 602	64.63 602	27.28 595	40.10 597	20.25 592	18.63 594	14.07 592	12.97 586	17.26 588	17.36 591	21.70 593	27.93 595	13.18 594	18.50 597	111.26 603	133.37 603	29.24 597	39.73 600

ff	36.64 598	19.51 593	24.21 588	61.66 602	64.63 602	27.28 595	40.10 597	20.25 592	18.63 594	14.07 592	12.97 586	17.26 588	17.36 591	21.70 593	27.93 595	13.18 594	18.50 597	111.26 603	133.37 603	29.24 597	39.73 600

MEDIAN_ROB	37.38 601	40.85 605	40.60 596	32.31 596	31.85 595	27.20 594	24.55 588	29.10 600	33.19 604	42.09 604	41.76 603	33.35 598	34.39 603	39.78 601	37.07 599	43.64 605	44.10 605	44.12 601	43.40 601	41.51 603	42.76 605

AVERAGE_ROB	37.58 602	40.13 604	40.15 595	34.81 597	33.82 596	28.55 598	25.10 589	32.02 601	34.06 605	41.28 603	40.66 602	34.46 599	34.81 604	39.18 600	37.57 600	42.78 604	43.44 604	43.82 600	43.03 600	40.47 602	41.51 604

LSM0	38.95 603	37.60 603	48.58 597	43.57 601	91.06 605	52.57 603	72.57 600	43.17 605	32.63 602	26.97 600	27.97 596	38.65 601	32.94 600	41.86 605	51.78 604	18.89 601	18.41 596	19.13 593	19.63 594	27.29 596	33.77 599

PML	40.80 604	29.24 596	11.87 580	7.20 586	14.47 585	92.13 604	213.69 605	7.63 583	23.35 597	74.72 605	190.14 605	50.17 605	26.15 597	21.39 592	12.70 582	8.76 590	2.92 582	8.45 590	3.25 584	13.26 590	4.42 585

test_example2	176.61 605	205.14 606	198.86 605	188.60 606	190.98 606	152.67 605	170.61 604	94.86 606	123.55 606	178.88 606	179.48 604	158.94 606	141.34 605	192.61 606	198.96 605	203.76 606	236.37 606	164.13 606	173.55 606	218.58 606	160.41 606

ccccc	429.48 606	429.19 607	527.00 606	507.10 607	501.20 607	356.95 606	342.70 606	380.82 607	297.90 607	334.51 607	389.17 606	372.86 607	449.39 606	499.17 607	553.56 606	561.44 607	431.22 607	334.28 607	290.86 607	540.88 607	489.46 607

FADE		2.05 572		1.03 546	0.99 548			3.91 574	3.00 562	1.76 536		2.73 548		5.95 576		11.57 593	1.70 579	23.09 597	15.86 593	0.62 536	0.65 541

Low-res two-view benchmark