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.

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 102	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 51	0.07 19	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 56	1.25 18	0.24 103	0.10 67	0.41 3	0.07 63	0.57 1	0.80 11	0.24 22	0.03 5	0.09 35	0.37 73	0.46 4	0.12 3	0.03 372	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 102	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 39	0.21 17	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 58	0.91 35	0.33 46	0.16 16	0.07 19	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 58	0.91 35	0.33 46	0.16 16	0.06 13	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 72	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 74	0.77 10	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 22	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

S2M2	0.46 7	0.39 155	1.17 9	0.37 135	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 63	0.19 12	0.87 62	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 38	0.72 4	0.28 27	0.18 23	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 301	1.24 30	0.05 48	2.80 20	0.84 14	0.45 82	0.50 39	0.06 13	0.56 115	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 29	0.87 24	0.45 82	0.66 46	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 29	0.87 24	0.45 82	0.66 46	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 406	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 38	0.29 30	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 13	0.33 102	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 124	0.77 54	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 404	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 284	1.26 39	0.08 71	3.20 42	0.84 14	0.41 70	0.29 29	0.05 5	0.72 134	0.77 19	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 55	0.88 29	0.44 80	0.43 36	0.07 19	1.04 166	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 218	1.26 39	0.06 55	3.13 32	0.86 20	0.28 27	0.82 61	0.06 13	0.67 127	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 71	3.20 42	0.86 20	0.39 63	0.16 16	0.07 19	0.88 152	1.99 90	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 35	3.42 66	0.81 12	0.79 109	0.73 51	0.07 19	1.24 189	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 21	0.32 85	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 80	1.17 47	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.16 416	0.00 1	0.02 87

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 132	0.12 64	1.26 356	1.59 80	0.07 63	1.03 4	0.97 40	0.21 17	0.42 34	0.08 30	0.30 59	2.28 100	0.26 32	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 439	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 51	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 58	1.41 51	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 359	1.25 34	0.01 5	3.23 45	0.87 24	0.38 55	0.23 26	0.07 19	0.40 81	2.96 116	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-G_1	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 262	1.19 15	0.08 71	3.24 47	0.84 14	0.48 87	2.37 126	0.04 3	1.57 214	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 102	1.46 39	0.10 55	0.18 143	1.30 47	0.19 134	3.53 76	0.72 4	0.20 13	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 156	0.36 58	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 351	1.23 21	0.03 30	3.35 56	0.88 29	0.51 92	0.38 32	0.04 3	0.17 24	3.22 121	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 48	3.23 45	0.87 24	0.36 51	1.17 76	0.07 19	0.69 130	3.67 135	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 78	1.36 49	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 151	0.14 9	0.01 242	0.07 380	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 79	3.24 47	0.86 20	0.42 75	0.59 42	0.03 1	0.56 115	4.36 164	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 33	0.42 183	3.15 236	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 37	0.98 41	0.51 92	1.43 84	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 76	0.90 34	0.20 13	1.48 87	0.07 19	0.50 105	3.73 137	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 85	1.21 16	0.10 55	0.16 118	1.38 57	0.20 140	2.44 15	0.72 4	0.20 13	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 251	0.36 58	0.01 242	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 67	1.15 8	0.25 105	0.12 91	1.26 39	0.29 168	1.87 9	0.62 3	0.50 91	0.51 40	0.08 30	0.11 16	6.67 267	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

water-stereo	0.70 38	0.29 56	3.07 230	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 116	4.01 108	1.41 51	0.59 98	1.31 80	0.26 72	0.24 36	0.43 3	0.39 69	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.02 330	0.02 72	0.01 18

GIP-stereo	0.70 38	0.44 200	1.70 66	1.52 300	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 114	1.10 43	0.18 10	0.42 34	0.58 120	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 56	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 117	0.45 207	0.88 3	0.74 7	0.55 95	0.51 40	0.14 43	0.09 9	6.32 237	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 99	1.40 50	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 208	0.16 11	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 56	1.91 80	1.31 269	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 85	0.18 10	0.69 49	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.22 450	0.10 261	0.41 454

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 381	1.95 117	0.01 5	3.29 51	1.81 60	0.38 55	1.68 98	0.10 39	1.16 181	0.91 29	0.19 17	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 56	1.19 11	0.55 163	0.01 1	1.98 121	0.57 246	3.07 26	3.02 130	0.90 114	1.48 87	0.19 49	0.40 81	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 236	3.29 247	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 82	2.54 92	0.26 26	0.16 16	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 181

LG-Stereo	0.79 46	0.32 85	3.96 304	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 74	2.95 118	0.32 41	1.77 101	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 102	2.51 149	0.25 105	0.53 271	1.93 115	0.27 163	5.07 172	1.05 42	0.47 86	0.68 48	0.64 123	0.22 34	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.19 436	0.03 117	0.16 374

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 311	3.02 214	0.33 124	1.83 404	1.22 19	0.06 55	3.41 63	1.49 53	0.31 39	0.38 32	0.42 103	0.51 107	1.14 42	1.21 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

AEACV	0.80 47	0.29 56	1.70 66	0.96 219	0.24 173	2.03 124	0.88 329	3.50 71	0.88 29	0.34 48	0.20 24	0.29 80	2.01 237	1.77 78	0.33 51	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.29 470	0.10 261	0.09 283

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 157	0.32 208	2.13 134	0.51 226	3.46 68	1.71 58	0.95 116	0.16 16	0.24 69	0.55 113	2.81 113	0.41 75	0.12 442	0.21 484	0.20 494	0.25 461	0.21 382	0.20 401

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 102	1.98 93	0.92 210	1.27 359	0.54 5	0.11 88	1.35 5	2.94 117	1.67 135	2.09 113	0.20 53	0.31 63	1.57 63	1.07 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

Pointernet	0.84 52	0.35 128	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 103	0.06 55	4.87 156	2.53 90	0.14 7	2.11 116	0.76 129	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.15 413	0.02 72	0.01 18

monsters	0.87 53	0.28 51	1.54 46	0.47 154	2.71 447	1.38 57	0.01 5	3.14 33	0.81 12	0.32 41	0.48 38	0.05 5	0.13 20	5.72 209	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

castereo	0.87 53	0.60 276	1.07 3	0.34 129	0.17 128	1.89 111	0.79 303	4.84 155	2.05 67	0.65 103	2.55 130	0.31 85	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 404	0.00 1	0.24 456	0.03 117	0.02 87

rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 51	1.81 70	0.62 175	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 33	4.59 228	0.43 78	0.30 30	0.54 117	0.11 16	3.89 141	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 51	1.81 70	0.62 175	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 33	4.59 228	0.43 78	0.30 30	0.54 117	0.11 16	3.89 141	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 236	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

whm_eth	0.88 55	0.51 236	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

AIO_test	0.90 59	0.40 165	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 241	0.83 313	3.61 81	2.67 98	0.29 30	0.71 50	1.50 156	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.08 383	0.03 117	0.03 137

LoS	0.91 60	0.34 117	2.10 113	0.38 138	0.13 99	2.47 167	0.26 160	5.00 168	2.74 107	0.89 113	0.21 25	0.49 110	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 61	0.30 67	1.91 80	0.43 146	2.63 443	1.21 17	0.01 5	3.11 29	0.76 9	0.46 85	1.44 85	0.05 5	0.09 9	5.66 204	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 62	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 156	0.62 257	5.50 209	2.61 95	0.30 34	3.32 154	0.41 101	0.25 38	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 487	0.06 202	0.12 334

SMoEStereo_RVC	0.95 63	0.35 128	1.37 28	0.63 178	0.07 35	2.07 126	0.16 122	2.88 22	1.68 56	0.30 34	1.23 78	0.19 49	0.28 48	6.80 273	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 342

GCAP-Stereo	0.95 63	0.62 285	1.99 95	0.30 112	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 126	3.00 127	1.63 134	1.17 76	1.39 148	0.76 138	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

111111	0.97 65	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 346	1.43 65	0.05 48	4.77 151	1.70 57	0.44 80	2.88 139	0.09 35	0.17 24	4.66 172	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

fffft	0.97 65	0.29 56	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 133	0.65 265	3.44 67	1.87 65	0.34 48	0.60 44	0.23 66	0.20 30	6.69 268	0.89 190	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.09 283
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 67	2.14 481	1.55 47	0.88 202	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 20	0.30 34	0.80 59	0.21 63	2.33 253	6.17 225	0.37 64	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.17 424	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 67	0.38 151	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 36	2.25 74	1.45 130	0.59 42	5.06 300	0.54 112	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.17 424	0.16 335	0.01 18

CASnet	0.98 67	0.32 85	1.62 55	0.65 181	0.07 35	2.11 131	0.14 110	3.50 71	4.03 196	3.77 190	1.41 83	0.31 85	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 67	0.42 183	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 109	6.33 312	0.72 105	1.54 90	0.43 104	0.64 125	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1
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
MM-Stereo_test2	0.99 71	0.29 56	2.26 128	1.34 273	0.12 91	1.78 105	0.53 228	4.71 148	3.31 154	0.76 107	0.80 59	0.50 113	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.07 378	0.26 409	0.06 236

trnet	0.99 71	0.37 145	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 113	6.41 316	0.70 104	1.57 91	0.46 107	0.67 127	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 71	0.89 364	3.19 240	0.46 149	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 138	3.95 190	0.48 87	1.78 104	1.01 136	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
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
rvit_stereo_ft	1.00 74	0.78 338	3.84 300	0.84 197	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 98	3.76 179	0.37 54	0.87 62	0.74 127	1.12 170	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 236

depthmonostereo	1.01 75	0.50 230	3.16 237	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 163	1.51 54	0.90 114	1.46 86	0.98 135	0.94 157	3.45 131	0.46 94	0.02 330	0.10 416	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

AIO_rvc	1.02 76	0.59 272	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 276	0.99 344	4.46 128	2.73 106	0.28 27	1.62 93	1.32 146	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 319

RSM++	1.02 76	0.24 39	1.33 25	0.86 200	0.04 13	2.78 212	0.30 174	2.63 17	2.67 98	0.48 87	1.95 108	0.52 114	0.25 38	5.50 200	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.11 282	0.09 283

mms	1.03 78	0.54 252	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 64	0.38 55	2.94 141	0.32 88	0.25 38	6.82 274	0.39 69	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 433

ours_stereo	1.03 78	0.55 256	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 50	2.18 72	0.39 63	3.02 145	0.34 96	0.26 44	6.32 237	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 342

rvit_stereo_0083	1.03 78	0.26 46	3.09 231	0.49 155	0.09 59	1.27 44	0.24 153	2.72 18	4.60 230	0.38 55	0.77 54	0.78 130	1.18 183	4.35 163	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

EGLCR-Stereo	1.04 81	0.20 18	2.00 97	1.14 247	0.16 118	2.50 171	0.11 88	4.96 162	2.61 95	0.79 109	0.07 12	1.46 154	0.37 73	3.96 148	0.23 24	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255

HUF	1.05 82	0.64 289	2.33 132	0.35 132	0.22 166	3.09 252	0.41 197	3.73 90	2.89 114	0.36 51	2.71 135	0.33 92	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 520	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 449

rrr	1.05 82	0.45 208	3.18 239	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.95 342	3.49 70	1.12 44	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.06 202	0.10 305

IGEVStereo-DCA	1.06 84	0.45 208	2.06 102	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.06 202	0.06 236

test_xeample3	1.08 85	0.43 194	3.39 256	0.49 155	0.05 16	2.58 184	0.93 337	3.32 53	1.77 59	0.23 19	0.23 26	0.19 49	0.28 48	6.34 239	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 468	0.06 202	0.10 305

tt45	1.09 86	0.35 128	1.49 42	0.39 139	0.23 171	3.50 288	0.14 110	3.35 56	1.81 60	0.36 51	2.04 111	0.27 75	0.26 44	6.84 276	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

MGS-Stereo	1.10 87	0.26 46	2.45 141	0.58 169	0.06 27	1.84 109	0.67 271	2.16 12	3.42 161	1.03 118	6.13 244	0.49 110	0.36 70	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 464	0.00 1

ff7	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

ffff	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

11t	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

anonymousdsp	1.12 88	0.59 272	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 223	0.82 309	4.07 109	2.30 81	0.41 70	1.12 73	0.30 81	0.40 81	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.10 261	0.05 216

ccc-4	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

IGEV-Stereo	1.12 88	0.59 272	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 226	0.82 309	4.09 112	2.30 81	0.41 70	1.11 70	0.30 81	0.41 89	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.10 261	0.05 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 94	0.41 176	2.75 179	1.04 234	0.11 77	2.21 142	0.10 83	2.96 24	1.32 48	2.40 149	2.09 113	0.33 92	0.58 121	5.62 201	0.43 81	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.14 409	0.04 146	0.04 181

fffy	1.13 94	0.51 236	2.15 115	1.01 226	0.09 59	2.30 153	0.19 134	4.07 109	1.13 46	0.16 9	2.66 132	0.20 53	0.38 77	6.98 289	0.35 55	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 374

IGEV++	1.14 96	0.51 236	1.66 59	0.55 163	0.08 51	2.52 172	1.01 348	6.51 263	3.16 138	0.59 98	2.11 116	0.43 104	1.18 183	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 319

castereo++	1.18 97	0.54 252	1.95 90	0.30 112	0.51 266	4.56 358	1.00 346	4.61 138	1.12 44	0.29 30	2.14 120	1.89 171	0.15 22	3.94 147	0.18 16	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.31 478	0.03 117	0.00 1

CAS++	1.18 97	0.55 256	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 110	0.63 258	8.48 315	3.07 133	1.71 136	2.32 124	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xyz-stereo-finetune	1.20 99	0.44 200	2.19 124	0.08 48	0.05 16	3.16 263	0.68 272	3.41 63	2.58 94	0.81 111	1.77 101	0.68 124	0.37 73	6.20 228	1.63 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

ProNet	1.20 99	0.60 276	2.00 97	0.26 107	0.08 51	2.73 204	0.68 272	5.00 168	2.52 89	0.29 30	1.32 81	0.37 97	0.36 70	6.94 287	0.44 86	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 255

TANstereo	1.20 99	0.49 227	2.04 100	0.34 129	0.10 67	1.80 106	0.01 5	3.40 62	4.10 204	4.37 203	4.82 196	0.41 101	0.70 131	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 102	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 169	0.51 226	3.78 94	2.74 107	0.48 87	2.38 127	2.18 180	0.28 48	6.77 272	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.07 220	0.05 216

sCroCo_RVC	1.21 102	0.65 295	5.16 382	1.09 239	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 101	2.68 101	0.30 34	3.04 146	0.52 114	1.56 213	1.58 64	0.78 163	0.09 433	0.25 496	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 319

Selective-IGEV	1.23 104	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 160	0.54 231	6.10 235	2.51 88	0.41 70	3.20 151	0.26 72	0.29 52	6.94 287	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 401	0.04 146	0.10 305

MSCF	1.24 105	0.77 331	1.95 90	0.42 142	0.46 245	3.85 324	0.85 323	4.26 117	2.02 66	2.21 141	2.34 125	0.17 45	2.74 276	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 504	0.04 146	0.05 216

WCG-NET	1.24 105	0.43 194	1.46 39	0.33 124	0.08 51	2.14 135	1.08 357	3.09 28	6.86 333	2.73 156	3.43 162	0.74 127	0.94 157	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 216

CroCo-Stereo Lap2	1.24 105	0.88 361	3.39 256	0.95 217	4.59 512	0.47 4	0.08 71	3.51 73	2.80 110	1.17 127	2.24 121	1.57 159	0.20 30	1.48 59	1.14 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 334

999	1.25 108	0.37 145	1.63 57	1.15 248	0.34 215	3.03 247	0.66 268	3.41 63	2.27 75	0.30 34	3.20 151	0.19 49	0.25 38	7.23 308	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 109	0.87 357	4.85 362	0.61 173	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 97	5.87 279	0.25 24	0.26 28	1.09 139	0.29 52	4.60 170	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 109	0.42 183	2.36 137	0.59 171	1.26 356	2.43 165	0.01 5	3.29 51	7.76 367	1.71 136	2.78 137	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 305

LoS_RVC	1.26 109	1.43 437	1.91 80	0.42 142	3.77 487	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 87	0.42 75	2.58 131	0.30 81	0.57 119	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 529

MIF-Stereo (partial)	1.29 112	0.33 102	3.02 214	0.03 6	1.12 346	1.26 39	0.13 103	4.46 128	3.75 177	0.35 50	2.39 128	0.31 85	0.74 136	6.09 221	1.76 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 181

MyStereo07	1.31 113	0.79 339	1.61 53	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	5.48 206	2.24 73	0.64 102	1.48 87	0.27 75	0.59 123	7.03 292	0.45 90	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

GASTEREO	1.34 114	0.98 383	1.86 74	0.53 158	0.46 245	3.97 332	0.86 325	4.25 116	2.16 70	2.34 147	3.48 165	0.17 45	2.87 285	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 504	0.04 146	0.05 216

plain	1.34 114	0.51 236	5.09 376	0.30 112	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 130	3.77 180	0.42 75	1.76 100	0.60 122	0.74 136	6.11 222	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

sAnonymous2	1.35 116	1.66 458	8.14 462	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 439	2.07 514	0.22 405

CroCo_RVC	1.35 116	1.66 458	8.14 462	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 439	2.07 514	0.22 405

knoymous	1.36 118	0.21 23	1.68 64	0.20 94	0.49 259	1.58 78	0.11 88	5.15 176	2.40 84	4.62 211	1.77 101	4.56 280	0.45 102	3.23 122	0.63 126	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 119	0.98 383	5.52 403	0.61 173	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 104	5.80 276	0.31 39	0.73 51	1.37 147	0.53 111	4.89 181	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

SCV_C0	1.40 120	0.49 227	3.06 229	0.12 64	0.21 162	2.29 148	0.09 79	6.46 259	3.81 181	0.63 100	2.00 110	0.24 69	0.41 89	7.31 311	0.43 81	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.21 444	0.16 335	0.07 255

MoCha-V2	1.41 121	0.42 183	2.61 161	0.81 192	0.23 171	2.53 175	0.20 140	4.81 153	3.16 138	0.82 112	3.15 149	0.30 81	1.61 218	6.66 266	0.40 74	0.00 1	0.20 481	0.00 1	0.24 456	0.05 178	0.02 87

PMTNet	1.41 121	0.37 145	2.06 102	0.26 107	0.15 110	2.94 239	0.34 182	3.39 58	5.33 257	1.00 117	1.27 79	0.28 79	0.93 155	4.04 152	0.74 148	5.00 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

AE-Stereo	1.44 123	0.32 85	2.69 169	1.58 314	0.20 159	2.24 145	0.59 248	6.01 231	5.70 270	1.18 128	3.17 150	1.02 137	0.78 144	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 471	0.00 1	0.29 470	0.11 282	0.07 255

XX-TBD	1.44 123	0.85 353	2.04 100	2.45 444	0.05 16	2.34 155	0.01 5	3.46 68	7.51 354	2.88 161	4.98 203	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 125	0.36 138	2.54 152	1.99 381	0.12 91	1.90 112	0.12 94	4.47 130	2.83 111	3.31 176	3.44 163	0.56 119	1.47 202	5.39 197	0.47 101	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.21 444	0.07 220	0.04 181

rvit_0105_5	1.48 126	0.89 364	5.43 394	0.46 149	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 145	5.90 282	0.76 107	1.59 92	1.75 166	0.78 144	4.20 158	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

WCG-NET（raft）	1.49 127	0.50 230	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 137	1.01 348	2.72 18	6.26 307	2.79 157	3.06 148	4.38 273	1.04 166	3.53 132	0.26 32	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 270

testlalala	1.50 128	0.41 176	1.67 62	0.98 223	0.31 204	4.00 334	0.90 334	5.26 192	2.17 71	6.56 308	3.61 168	1.74 165	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 470	0.01 24	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 129	7.77 531	2.81 192	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 49	0.75 8	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 129	6.69 268	0.13 7	0.02 330	0.08 392	0.00 1	0.00 1	6.69 536	0.02 87

model_zeroshot	1.52 129	0.42 183	4.10 321	1.25 257	0.11 77	3.04 248	0.14 110	5.79 224	2.84 112	3.12 168	3.65 169	2.05 178	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 416	0.00 1	0.20 439	0.02 72	0.04 181

CES	1.56 131	0.35 128	1.44 36	0.42 142	7.70 533	2.66 201	0.13 103	4.89 157	2.53 90	0.25 24	1.10 69	0.33 92	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 536

MM-Stereo_test1	1.57 132	0.36 138	2.19 124	1.17 250	0.35 218	2.39 161	0.56 237	4.53 133	5.21 252	3.67 185	1.65 96	0.40 98	0.84 151	6.90 281	0.80 168	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

SCV	1.59 133	0.58 269	2.57 155	2.72 457	0.31 204	2.15 137	0.79 303	6.88 278	2.72 103	0.20 13	2.68 133	0.68 124	0.58 121	7.60 327	0.41 75	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.22 450	0.37 445	0.24 415

CREStereo++_RVC	1.59 133	0.39 155	2.26 128	0.36 133	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 378	3.69 187	7.44 292	0.47 108	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 538	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 135	0.19 13	2.59 158	0.45 148	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 44	5.87 279	4.29 200	3.01 143	4.49 278	1.64 219	2.47 107	1.16 222	0.00 1	0.08 392	0.00 1	0.13 408	0.01 24	0.10 305

11t1	1.62 136	0.26 46	2.53 151	2.37 438	0.24 173	2.58 184	0.06 55	6.66 269	3.00 127	3.40 178	3.01 143	1.14 141	1.94 235	4.18 155	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

iRaftStereo_RVC	1.62 136	0.68 306	1.98 93	0.67 183	0.05 16	2.99 243	0.04 35	5.36 201	3.74 176	3.82 191	4.96 201	2.54 189	0.62 124	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 429

RAFT-Stereo-weight	1.67 138	0.31 72	1.57 49	0.97 222	0.15 110	3.19 265	0.77 297	5.06 170	6.19 306	4.96 223	3.38 160	2.83 196	0.35 68	2.87 114	0.74 148	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

HART	1.68 139	0.67 304	2.72 175	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 212	3.16 138	1.44 129	7.73 303	2.41 186	0.15 22	6.44 244	0.62 123	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 379

IGEV-Stereo+	1.69 140	0.43 194	1.59 52	0.37 135	3.10 455	2.10 129	0.07 63	1.86 8	0.91 35	0.39 63	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 293	0.16 11	0.02 330	0.07 380	0.00 1	0.18 431	5.14 529	9.77 551

Selective-RAFT	1.69 140	0.32 85	3.29 247	0.92 210	0.18 143	3.89 326	0.06 55	4.22 115	4.00 193	1.47 131	1.98 109	3.07 209	2.81 280	6.35 241	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.05 178	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 142	0.90 367	5.93 414	0.78 190	0.02 3	1.62 84	1.69 395	5.15 176	5.99 291	2.22 143	1.64 95	1.97 176	1.17 182	4.19 156	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

4D-IteraStereo	1.72 143	0.86 354	3.01 212	0.09 53	2.86 451	3.57 299	1.06 352	3.92 101	5.31 255	5.28 235	1.02 64	3.92 247	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 283

rafts_anoy	1.72 143	0.79 339	2.58 157	2.03 391	1.75 396	2.47 167	0.16 122	5.48 206	6.01 293	3.24 172	2.11 116	1.92 175	1.33 192	3.08 119	1.13 218	0.01 242	0.18 471	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 255

x	1.73 145	0.28 51	2.49 148	1.91 364	0.17 128	2.10 129	0.83 313	8.74 328	3.55 169	3.28 173	2.12 119	3.10 210	1.96 236	2.90 115	1.12 216	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

TestStereo	1.74 146	1.02 390	3.64 280	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 187	4.01 195	3.18 169	4.97 202	2.07 179	0.70 131	7.32 312	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

Anonymous3	1.76 147	0.44 200	6.37 428	0.33 124	0.50 262	4.33 346	0.54 231	4.43 126	2.48 85	2.21 141	3.24 153	1.53 158	1.14 174	5.64 202	1.29 231	0.17 456	0.23 490	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 362

GCAP-BAT	1.77 148	0.49 227	2.78 186	0.66 182	0.16 118	3.76 318	0.80 305	3.72 89	3.27 149	3.68 186	5.03 205	3.66 238	0.56 115	5.82 212	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.24 456	0.01 24	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 149	0.39 155	3.40 258	1.10 240	0.04 13	3.63 300	0.50 223	7.80 297	2.77 109	2.91 163	2.88 139	3.17 214	1.01 161	5.15 190	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 422	0.15 413	0.05 178	0.12 334

DCRE	1.79 150	0.68 306	2.55 153	1.66 327	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 137	4.04 198	3.30 175	9.24 340	3.83 245	1.20 186	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.24 456	0.04 146	0.09 283

raft+_RVC	1.79 150	0.84 351	2.32 131	2.40 439	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 249	4.75 238	2.85 160	5.46 228	1.17 143	1.36 197	4.54 168	0.91 194	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 405

HUI-Stereo	1.80 152	0.41 176	2.85 196	0.12 64	0.18 143	3.72 312	0.65 265	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.34 187	3.45 222	1.52 208	3.93 146	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 305

GMOStereo	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

error version	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

xyz-stereo-finetune2	1.82 157	0.51 236	2.22 126	0.10 55	0.05 16	6.49 400	0.17 127	3.59 79	2.15 69	0.63 100	6.19 248	0.49 110	3.44 309	6.93 283	3.48 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

test-1	1.82 157	0.45 208	5.42 393	0.89 204	0.41 235	2.14 135	0.56 237	5.75 218	4.15 208	3.28 173	5.11 206	3.61 235	0.70 131	1.53 62	1.56 255	0.02 330	0.34 502	0.00 1	0.08 383	0.02 72	0.30 437

MM-Stereo_test3	1.83 159	0.59 272	1.93 84	1.43 289	3.99 493	2.44 166	0.81 307	5.81 225	6.70 328	1.73 138	4.79 194	1.23 145	0.65 126	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 216

GMStereo	1.83 159	0.99 386	4.55 347	0.57 168	0.05 16	2.53 175	0.01 5	4.95 160	11.14 439	3.52 180	2.24 121	0.53 116	0.49 104	3.76 139	0.80 168	0.20 463	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.12 299	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 161	0.21 23	2.45 141	1.02 227	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 147	5.06 246	7.02 326	1.73 99	4.09 255	0.41 89	6.51 254	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 470	0.18 359	0.14 351

1test111	1.86 162	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 324	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

LL-Strereo2	1.86 162	0.83 350	2.33 132	0.36 133	0.17 128	3.79 321	1.52 385	5.82 226	4.04 198	4.43 204	2.51 129	4.23 262	0.37 73	5.66 204	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 319

test-3	1.86 162	0.21 23	2.46 144	1.03 229	0.22 166	1.38 57	0.83 313	4.65 145	5.04 245	7.26 343	1.78 104	4.10 257	0.41 89	6.53 257	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 470	0.18 359	0.14 351

raftrobust	1.86 162	0.74 323	1.94 87	2.15 409	2.24 428	2.74 205	0.53 228	4.89 157	4.05 200	6.09 270	3.89 172	1.64 160	2.55 263	2.44 105	1.12 216	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 270

gcap-zeroshot	1.87 166	0.44 200	4.24 325	0.53 158	0.51 266	3.12 257	0.75 293	6.42 257	3.91 187	3.75 189	1.67 97	7.79 370	0.55 113	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 484	0.00 1	0.23 453	0.00 1	0.05 216

riskmin	1.88 167	0.15 1	2.11 114	1.38 282	0.88 317	2.40 162	0.04 35	5.93 230	6.10 296	2.25 144	1.34 82	6.06 330	5.08 396	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

test_3	1.88 167	0.22 26	2.75 179	0.96 219	0.22 166	1.28 46	0.77 297	4.62 140	5.87 279	6.55 307	1.84 106	4.28 268	0.45 102	6.48 250	0.76 155	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 469	0.17 348	0.14 351

PSM-adaLoss	1.88 167	0.40 165	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.75 317	0.71 283	5.23 181	2.96 121	5.86 253	4.33 186	3.45 222	1.51 203	5.40 198	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

s12784h	1.89 170	0.30 67	2.57 155	0.11 62	0.09 59	4.18 341	0.13 103	6.61 266	7.44 353	3.62 183	4.28 183	0.59 121	0.81 147	6.61 262	0.46 94	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 171	0.42 183	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.75 293	5.24 187	2.95 118	5.87 258	4.26 182	3.41 220	1.51 203	5.80 211	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

RAFT-IKP	1.90 171	0.42 183	2.83 193	0.12 64	0.18 143	3.50 288	0.64 262	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.34 187	3.50 231	1.51 203	5.99 218	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

EKT-Stereo	1.91 173	0.48 223	2.77 184	2.19 413	4.36 499	1.42 64	0.24 153	4.63 141	3.51 165	2.94 164	3.47 164	3.55 233	2.25 248	5.26 192	0.85 175	0.04 392	0.12 432	0.00 1	0.09 394	0.06 202	0.05 216

ROB_FTStereo_v2	1.91 173	0.41 176	2.85 196	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.73 288	5.23 181	2.95 118	5.86 253	4.36 189	3.46 224	1.51 203	5.86 214	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

qqq	1.93 175	0.30 67	2.96 209	1.40 284	0.05 16	1.96 120	0.39 192	8.45 311	3.33 156	3.06 166	3.84 170	4.67 283	2.70 270	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

RALCasStereoNet	1.93 175	1.01 388	2.75 179	1.88 360	1.75 396	2.88 235	0.18 131	4.64 144	4.36 215	2.27 145	5.14 207	2.22 182	0.79 146	7.10 299	1.00 206	0.00 1	0.34 502	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 374

Patchmatch Stereo++	1.95 177	0.40 165	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283
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
iRAFT	1.95 177	0.40 165	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

CRE-IMP	1.95 177	0.35 128	2.68 167	0.27 111	0.17 128	3.90 327	0.85 323	5.14 174	2.87 113	5.74 244	4.14 179	3.49 229	0.83 148	6.40 242	1.80 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 394

tg	1.96 180	0.64 289	2.15 115	0.68 184	0.12 91	4.40 354	0.04 35	5.74 217	4.19 210	4.00 195	5.23 217	2.58 190	0.93 155	7.12 300	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 419

iGMRVC	1.96 180	0.40 165	2.88 203	0.12 64	0.19 154	3.74 314	0.73 288	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.37 190	3.48 228	1.52 208	6.73 271	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

DIP-Stereo	1.97 182	0.64 289	2.95 207	0.17 88	0.10 67	4.83 365	0.13 103	8.60 323	4.06 203	6.42 299	4.92 200	0.44 106	0.72 134	3.57 133	1.80 279	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 183	0.34 117	2.71 173	0.26 107	0.06 27	2.29 148	0.48 211	4.89 157	14.65 473	2.81 159	5.51 230	0.78 130	3.21 295	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

rvit_stereo_0075_2	2.00 184	0.32 85	5.49 398	0.60 172	1.98 412	1.77 103	0.10 83	7.24 286	5.70 270	2.90 162	4.06 176	3.11 211	0.56 115	5.32 194	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 374

MSKI-zero shot	2.00 184	0.36 138	2.15 115	0.81 192	0.25 176	2.69 203	0.29 168	6.16 239	2.34 83	4.31 201	7.52 293	3.70 241	0.25 38	8.42 388	0.41 75	0.01 242	0.13 442	0.00 1	0.25 461	0.03 117	0.02 87

ACVNet-DCA	2.01 186	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 324	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

Gwc-CoAtRS	2.02 187	0.33 102	2.61 161	1.04 234	0.30 196	3.56 296	0.40 196	5.89 229	5.94 286	5.08 228	5.01 204	5.55 314	1.72 224	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 404	0.00 1	0.25 461	0.01 24	0.02 87

DCANet-4	2.03 188	0.34 117	5.30 390	0.31 116	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 160	8.55 394	5.78 245	5.17 208	1.12 140	2.82 281	2.11 97	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

cross-raft	2.03 188	0.35 128	2.78 186	1.10 240	0.16 118	3.77 319	0.48 211	7.03 284	3.75 177	5.06 227	5.55 231	6.26 336	1.41 198	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 380	0.00 1	0.19 436	0.03 117	0.03 137

DeepStereo_RVC	2.05 190	0.39 155	2.87 202	0.14 81	0.17 128	3.51 291	0.70 280	5.21 180	3.00 127	6.27 288	4.13 178	3.47 227	4.53 372	4.81 175	1.49 247	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 383

MIPNet	2.06 191	0.69 311	4.57 350	0.32 119	0.21 162	1.92 114	0.19 134	6.89 279	5.64 269	5.48 239	4.02 175	2.02 177	3.50 311	3.32 125	2.01 294	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.01 305	0.20 371	0.13 342

DCANet	2.08 192	0.64 289	3.81 294	0.31 116	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 181	8.47 390	6.07 269	5.30 224	1.41 149	4.23 350	1.85 81	2.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 394

CFNet-RSSM	2.11 193	0.33 102	2.71 173	1.04 234	0.30 196	3.21 267	0.41 197	6.67 270	6.96 336	5.62 242	4.58 191	5.40 311	1.71 222	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 392	0.00 1	0.32 480	0.02 72	0.02 87

U	2.12 194	0.25 40	2.47 147	0.17 88	8.09 534	10.63 467	0.00 1	3.08 27	0.87 24	0.24 22	0.45 37	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 540	5.19 550	0.01 24	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 194	0.58 269	2.43 139	1.27 260	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 178	5.90 282	7.10 332	10.10 356	3.06 208	1.74 227	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

IGEV_Zeroshot_test	2.13 196	0.50 230	4.91 365	1.41 287	0.18 143	2.62 193	0.36 184	7.80 297	3.87 183	5.04 226	5.42 227	4.77 286	1.03 164	3.43 129	0.79 165	0.00 1	0.16 463	0.00 1	0.18 431	0.17 348	0.04 181

tt1	2.14 197	0.63 288	2.22 126	2.27 422	0.02 3	5.71 383	0.63 258	4.53 133	10.19 420	1.16 126	3.39 161	0.33 92	3.05 291	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 181

NRIStereo	2.14 197	0.35 128	2.65 166	1.10 240	0.14 105	3.05 249	0.86 325	5.35 199	3.18 144	6.24 283	3.36 159	4.17 261	1.82 233	8.12 367	2.01 294	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 394

testlalala2	2.15 199	0.44 200	2.44 140	9.24 532	6.30 523	3.64 301	0.18 131	4.63 141	2.55 93	3.73 188	4.17 180	3.14 212	0.51 107	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.44 499	0.11 282	0.03 137

H2IRNET	2.16 200	0.45 208	2.60 159	1.22 253	0.03 11	1.98 121	0.13 103	4.73 149	7.04 341	1.15 125	7.79 307	5.88 326	3.39 305	4.97 184	1.45 244	0.01 242	0.00 1	0.04 451	0.17 424	0.19 367	0.03 137

dd	2.16 200	1.22 417	4.82 360	0.68 184	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 174	11.22 443	2.70 155	3.51 167	1.52 157	1.23 188	5.08 186	3.96 377	0.12 442	0.01 179	0.04 451	0.21 444	0.07 220	0.01 18

cc1	2.17 202	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 324	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 216

RAFT-Test	2.17 202	0.36 138	3.40 258	1.05 237	0.34 215	4.90 367	0.69 277	6.27 245	3.98 191	4.65 215	7.02 278	6.30 339	1.12 170	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 467	0.00 1	0.34 484	0.02 72	0.02 87

Any-RAFT	2.18 204	0.25 40	1.94 87	1.37 280	0.80 310	5.01 370	0.56 237	8.51 316	5.58 267	4.01 196	4.85 198	5.44 312	2.26 250	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

FENet	2.19 205	0.34 117	3.04 219	2.05 397	0.26 183	2.82 226	0.13 103	7.02 283	5.55 264	4.97 224	1.94 107	4.91 292	3.39 305	4.71 173	2.50 322	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 403

GANet-ADL	2.20 206	0.50 230	3.27 246	2.02 388	0.11 77	2.21 142	0.48 211	8.64 325	6.79 331	4.56 209	5.83 236	3.98 249	1.27 191	2.68 110	1.43 241	0.04 392	0.08 392	0.02 422	0.00 1	0.15 328	0.03 137

FACV-RUCA	2.21 207	0.34 117	3.59 273	1.30 267	2.90 452	2.22 144	1.25 368	7.98 302	5.71 275	3.59 182	7.21 285	1.14 141	1.60 217	3.12 120	1.46 245	0.01 242	0.03 296	0.10 476	0.04 364	0.35 439	0.17 379

AIO-test1	2.22 208	0.76 328	2.78 186	0.30 112	4.38 500	2.48 169	0.96 343	5.59 211	14.64 471	0.74 106	2.86 138	0.92 132	0.30 59	5.64 202	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 351

CAS	2.24 209	0.25 40	1.86 74	11.21 538	3.86 489	1.67 89	0.02 22	3.87 100	2.67 98	0.41 70	1.63 94	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 545	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 532

NF-Stereo	2.24 209	0.33 102	3.00 210	2.04 393	0.10 67	3.46 279	0.43 201	6.51 263	3.17 141	6.84 316	5.24 218	2.67 194	1.34 194	8.17 374	1.53 251	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

OCTAStereo	2.24 209	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.45 278	0.43 201	6.50 260	3.17 141	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.33 192	8.18 375	1.56 255	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 209	0.34 117	3.42 260	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 209	0.34 117	3.42 260	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

StereoVision	2.25 214	0.72 316	4.00 311	1.03 229	2.64 444	1.91 113	0.28 164	5.83 227	4.43 218	1.89 139	10.65 372	3.88 246	0.52 110	5.13 189	1.98 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

RE-Stereo	2.25 214	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.47 281	0.43 201	6.50 260	3.18 144	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.34 194	8.18 375	1.58 257	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 214	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.47 281	0.43 201	6.50 260	3.18 144	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.34 194	8.18 375	1.58 257	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 217	0.64 289	5.22 386	0.31 116	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 181	8.46 389	6.06 268	5.30 224	1.41 149	6.37 424	1.87 84	1.87 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 383

fff	2.28 218	0.61 280	3.81 294	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 403	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

IPLGR	2.28 218	0.51 236	6.00 416	0.15 83	0.15 110	1.99 123	0.22 147	6.34 248	6.04 294	6.80 314	5.76 233	2.87 198	2.31 252	4.88 177	1.28 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 383

csc	2.28 218	0.61 280	3.81 294	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 403	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

cscssc	2.28 218	0.61 280	3.81 294	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 403	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

test_sample1	2.31 222	0.26 46	3.29 247	2.08 399	0.46 245	2.62 193	0.05 48	9.88 358	4.23 211	3.90 192	3.92 174	3.49 229	4.44 365	5.67 206	1.88 284	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

EAI-Stereo	2.31 222	0.44 200	2.72 175	0.68 184	0.56 275	3.51 291	2.62 419	11.42 406	4.14 207	2.09 140	7.23 287	1.21 144	0.91 153	5.67 206	1.51 248	0.01 242	0.25 496	0.00 1	0.88 517	0.04 146	0.26 425

test_sample2	2.32 224	0.25 40	3.38 254	2.08 399	0.41 235	2.58 184	0.15 116	9.50 347	4.97 244	3.66 184	4.86 199	4.29 270	3.26 296	5.83 213	1.09 213	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

ICVP	2.32 224	0.38 151	2.89 205	0.92 210	0.70 298	2.55 179	0.87 328	9.97 361	3.99 192	4.13 198	8.97 330	2.71 195	1.69 221	2.52 108	3.52 365	0.05 404	0.24 495	0.01 391	0.01 305	0.11 282	0.13 342
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 226	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	4.67 283	2.70 270	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

MyStereo06	2.35 227	0.66 301	4.54 344	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	9.30 342	4.05 200	5.22 232	6.09 240	5.95 328	2.38 255	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 392	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 362

PFNet+	2.35 227	0.31 72	3.69 283	0.79 191	0.17 128	3.15 262	0.75 293	4.52 132	6.30 309	7.90 372	6.34 259	2.53 188	1.18 183	7.72 338	1.62 261	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT+CT+SA	2.36 229	0.71 315	2.46 144	0.83 196	2.26 429	3.18 264	0.93 337	6.82 277	5.48 259	2.55 151	8.07 311	1.64 160	1.59 216	8.54 394	1.15 220	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 489	0.19 367	0.36 446

TRStereo	2.36 229	3.10 498	4.70 356	1.99 381	2.08 417	2.61 190	1.11 358	8.79 330	3.73 175	3.19 170	3.04 146	3.96 248	0.77 141	5.92 215	1.44 242	0.03 372	0.14 447	0.00 1	0.29 470	0.08 232	0.25 419

test_4	2.38 231	0.34 117	2.68 167	0.08 48	0.11 77	3.69 307	1.14 360	3.33 54	3.34 159	4.03 197	17.35 465	3.31 219	0.51 107	6.28 232	1.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 401	0.16 335	0.01 18

ACRE	2.41 232	1.08 399	5.11 377	0.55 163	2.05 415	2.65 198	0.78 302	5.26 192	4.67 232	7.59 358	9.20 333	1.70 163	1.08 168	3.74 138	2.18 306	0.01 242	0.18 471	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

HH	2.42 233	0.73 319	3.76 288	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 339	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

HanStereo	2.42 233	0.73 319	3.76 288	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 339	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

DisPM	2.43 235	0.32 85	3.04 219	1.76 341	0.18 143	3.46 279	0.65 265	5.13 173	4.88 241	8.59 403	7.04 281	2.84 197	1.03 164	8.85 415	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

IPLG	2.43 235	0.66 301	4.77 359	0.54 160	0.31 204	3.01 245	0.26 160	6.15 238	5.55 264	7.69 361	6.21 250	1.89 171	1.74 227	7.19 306	2.35 314	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 334

rvit_105_1	2.44 237	0.80 343	5.08 375	1.77 343	0.09 59	1.95 117	3.62 448	5.62 215	8.21 382	4.85 220	2.07 112	3.15 213	1.58 215	7.08 297	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 270

CASS	2.44 237	0.44 200	3.56 271	0.85 199	0.38 227	3.14 259	0.22 147	9.64 352	4.00 193	6.78 312	7.62 299	3.57 234	3.58 316	3.80 140	1.10 214	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 237	1.17 414	4.94 366	0.62 175	2.08 417	2.65 198	0.80 305	5.60 212	4.79 239	7.87 369	9.23 335	1.67 162	1.15 176	3.43 129	2.23 308	0.01 242	0.19 477	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

R-Stereo Train	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 419	17.44 466	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 419	17.44 466	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 242	1.09 401	3.70 286	2.55 450	0.80 310	3.37 275	0.15 116	7.44 292	5.54 263	5.65 243	6.01 239	3.54 232	1.13 173	6.34 239	1.58 257	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

CIPLG	2.47 243	1.10 403	4.71 357	0.63 178	2.15 422	2.67 202	0.77 297	5.19 179	4.73 236	7.85 368	9.56 348	1.72 164	1.14 174	4.20 158	2.34 312	0.01 242	0.19 477	0.02 422	0.09 394	0.23 395	0.08 270

BUS	2.49 244	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.12 414	0.50 223	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	5.29 306	0.83 148	3.91 143	1.77 276	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 244	0.40 165	2.46 144	1.80 347	0.25 176	3.51 291	0.77 297	6.03 232	4.92 242	8.91 413	6.09 240	4.45 275	1.11 169	6.99 290	2.11 299	0.02 330	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 24	0.04 181

GES	2.49 244	0.38 151	4.29 328	1.58 314	0.05 16	4.58 359	1.07 354	9.70 354	3.39 160	5.21 231	6.64 264	1.84 170	3.36 300	4.86 176	2.54 325	0.06 414	0.01 179	0.06 462	0.01 305	0.12 299	0.03 137

mmm	2.50 247	0.29 56	3.22 242	1.98 379	0.32 208	3.72 312	0.12 94	9.45 346	4.05 200	5.84 252	10.80 374	2.47 187	2.86 284	4.07 153	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

MIM_Stereo	2.50 247	0.75 325	4.26 326	1.18 251	0.11 77	3.08 250	0.33 180	6.07 234	3.28 151	5.01 225	10.12 357	4.29 270	1.74 227	8.06 363	1.27 229	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 362

iRaft-Stereo_20w	2.56 249	0.35 128	4.98 368	0.37 135	0.67 291	3.47 281	0.59 248	12.57 449	3.89 185	6.10 271	6.23 252	1.49 155	2.24 246	6.65 265	0.86 180	0.00 1	0.19 477	0.00 1	0.33 482	0.08 232	0.22 405

HCRNet	2.56 249	0.53 248	3.35 252	0.24 103	3.39 468	2.19 140	0.23 151	6.89 279	5.50 260	5.26 234	4.79 194	5.27 305	2.78 278	7.71 336	2.89 334	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 181

RAFT	2.57 251	0.76 328	3.09 231	0.91 206	0.09 59	2.41 163	0.94 339	5.35 199	2.65 97	6.11 272	7.21 285	9.43 404	4.30 357	5.73 210	1.77 276	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 270

ACVNet	2.58 252	0.53 248	2.69 169	0.84 197	0.59 277	2.61 190	0.55 235	8.35 307	5.70 270	4.45 205	9.26 343	5.77 322	3.50 311	2.24 98	4.41 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

HHNet	2.59 253	0.55 256	2.55 153	0.20 94	0.32 208	2.84 229	0.94 339	5.77 223	5.14 250	7.33 347	13.80 425	0.94 133	3.20 294	5.27 193	2.41 319	0.13 447	0.02 246	0.06 462	0.00 1	0.23 395	0.03 137

AFF-stereo	2.59 253	0.68 306	2.35 136	1.55 309	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 218	6.60 325	6.20 280	12.13 402	6.16 333	2.36 254	4.75 174	1.11 215	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 216

raft_robust	2.64 255	1.20 416	2.62 163	1.10 240	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 246	9.04 399	6.80 314	7.19 284	3.73 243	2.13 241	9.06 423	1.07 210	0.03 372	0.12 432	0.00 1	0.21 444	0.17 348	0.22 405

GwcNet-ADL	2.65 256	0.48 223	3.84 300	0.82 194	0.33 213	2.04 125	0.69 277	8.07 303	9.42 406	6.05 266	6.66 265	4.14 259	1.73 225	5.40 198	3.01 338	0.08 428	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

ToySt	2.69 257	0.55 256	7.03 443	1.03 229	0.10 67	3.49 286	1.04 350	6.38 255	4.55 227	2.69 153	6.28 254	7.95 378	4.38 361	5.08 186	2.58 326	0.01 242	0.11 425	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 394

BSDual-CNN	2.69 257	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.13 416	1.63 391	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	6.26 336	2.54 261	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 257	1.40 436	5.34 391	2.31 432	0.75 303	3.14 259	0.06 55	6.11 236	3.87 183	5.34 237	12.18 405	2.34 185	1.22 187	7.84 344	1.48 246	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

AIO-test2	2.70 260	1.23 419	3.52 268	1.24 255	3.05 454	2.65 198	0.06 55	6.30 247	15.40 480	2.58 152	7.30 289	0.48 109	0.57 119	5.36 195	0.96 199	3.06 528	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 362

RAFT_R40	2.71 261	0.33 102	3.00 210	1.26 258	0.30 196	3.83 323	1.00 346	5.69 216	4.29 212	9.69 435	6.33 258	5.02 299	4.02 341	8.58 397	0.86 180	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

AnonymousM	2.71 261	6.75 524	0.98 1	0.73 187	0.06 27	2.41 163	0.53 228	5.30 194	3.05 131	4.75 218	2.09 113	1.89 171	1.01 161	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 546	4.76 546	0.02 72	0.01 18

XX-Stereo	2.71 261	0.38 151	5.96 415	2.25 421	2.20 426	1.54 76	0.21 145	5.44 205	3.05 131	2.28 146	16.16 445	7.03 355	0.24 36	6.19 226	0.79 165	0.00 1	0.15 454	0.00 1	0.23 453	0.13 314	0.04 181

UDGNet	2.73 264	7.09 527	3.90 303	2.71 455	0.06 27	2.98 242	0.20 140	4.63 141	8.58 395	2.69 153	2.70 134	0.95 134	1.01 161	6.27 231	1.51 248	1.28 515	0.00 1	5.24 538	0.94 519	1.70 509	0.13 342

SST-Stereo	2.75 265	0.31 72	2.78 186	1.33 271	0.33 213	3.99 333	0.82 309	5.60 212	3.93 189	10.92 464	6.19 248	5.00 297	4.23 350	8.66 402	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

GMStereo_Zeroshot	2.77 266	1.98 478	5.14 380	1.53 305	0.36 221	3.56 296	0.10 83	5.57 210	5.91 284	6.89 321	7.02 278	8.50 391	0.91 153	6.01 219	1.65 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

DFGA-Net	2.78 267	1.91 474	7.35 451	1.52 300	0.36 221	3.36 274	0.20 140	6.64 268	5.93 285	4.88 221	6.31 257	2.18 180	1.12 170	7.43 318	5.98 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 181

111	2.78 267	0.92 374	3.81 294	0.22 99	0.07 35	2.83 228	0.70 280	6.03 232	14.00 466	3.22 171	8.93 326	5.48 313	3.30 298	3.66 134	2.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 435

HITNet	2.79 269	0.77 331	4.02 312	2.03 391	0.11 77	5.58 380	0.59 248	9.24 340	5.15 251	6.42 299	7.26 288	3.66 238	2.92 287	4.07 153	3.87 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
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
CFNet_pseudo	2.81 270	0.42 183	4.04 315	0.33 124	0.24 173	2.59 187	0.12 94	8.20 306	7.66 360	7.04 329	10.42 365	6.56 346	2.05 239	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

ccs_rob	2.81 270	0.42 183	4.06 317	0.33 124	0.25 176	2.59 187	0.12 94	8.19 305	7.68 361	7.02 326	10.37 364	6.54 342	2.06 240	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

DMCA	2.82 272	0.64 289	4.45 338	1.61 319	0.89 321	3.86 325	0.57 246	9.18 338	5.10 248	6.24 283	6.49 262	7.17 362	2.13 241	3.31 124	4.73 394	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

TestStereo1	2.85 273	0.81 345	3.48 264	3.11 475	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 321	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

SA-5K	2.85 273	0.81 345	3.48 264	3.11 475	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 321	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

LCNet	2.85 273	0.42 183	1.90 79	0.95 217	0.56 275	2.07 126	1.60 389	4.99 167	3.57 171	6.05 266	10.59 369	4.59 281	6.79 436	7.46 320	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.77 514	0.30 420	3.57 523

IRAFT_RVC	2.85 273	0.41 176	3.32 250	2.09 402	0.41 235	2.92 237	5.22 480	6.41 256	3.63 172	6.53 306	5.48 229	5.09 301	4.88 390	8.20 378	2.15 303	0.01 242	0.17 467	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.04 181

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 277	0.99 386	7.52 457	1.52 300	0.92 324	2.94 239	0.03 30	9.31 343	3.81 181	2.42 150	5.86 237	9.23 400	4.64 377	4.31 162	2.19 307	0.02 330	0.18 471	0.00 1	0.54 504	0.35 439	0.35 444

iRaft-Stereo_5w	2.86 277	0.86 354	4.08 320	0.06 30	0.25 176	2.76 211	0.60 251	4.97 163	4.10 204	2.98 165	7.85 308	10.17 416	4.17 347	8.16 371	5.83 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 236

test_sample4	2.87 279	0.40 165	4.54 344	1.80 347	0.54 273	3.95 330	0.15 116	11.48 408	6.49 322	6.33 295	6.81 269	3.68 240	2.65 268	6.11 222	2.36 315	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

test_sample3	2.87 279	0.37 145	4.45 338	1.95 374	0.59 277	4.69 362	0.16 122	11.50 409	6.45 319	5.82 250	6.44 261	3.76 244	2.64 266	6.01 219	2.41 319	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

MyStereo8	2.88 281	1.19 415	5.03 371	1.61 319	3.75 485	4.30 345	0.07 63	6.14 237	6.16 302	6.22 281	9.64 351	4.28 268	1.45 201	2.05 94	4.76 396	0.00 1	0.16 463	0.00 1	0.14 409	0.26 409	0.43 459

ffm	2.90 282	0.31 72	3.97 305	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

test_5	2.90 282	0.70 313	3.69 283	2.01 386	3.17 459	4.61 361	1.32 376	6.69 271	7.02 340	2.79 157	7.18 283	4.99 294	4.14 344	7.96 350	1.31 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 425

test_sample5	2.91 284	0.40 165	4.33 330	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.18 278	8.35 316	3.65 236	2.71 273	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

PFNet	2.93 285	0.40 165	5.51 401	2.13 407	0.84 314	3.11 256	0.75 293	6.78 274	4.79 239	9.98 443	6.00 238	4.78 287	2.13 241	8.33 382	2.11 299	0.19 460	0.06 359	0.00 1	0.11 401	0.20 371	0.35 444

MyStereo05	2.94 286	0.66 301	5.25 389	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	8.53 317	12.34 458	6.28 289	3.88 171	3.18 215	3.30 298	7.81 343	2.37 316	0.01 242	0.08 392	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 362

MyStereo04	2.95 287	0.79 339	5.38 392	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	10.00 364	12.44 459	4.19 199	3.91 173	3.04 207	3.60 317	7.34 314	2.74 333	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

PSMNet-ADL	2.98 288	0.43 194	2.41 138	1.43 289	0.40 231	5.94 390	0.28 164	8.45 311	5.13 249	3.36 177	6.77 267	8.41 385	4.61 375	7.20 307	4.55 391	0.02 330	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

PCWNet_CMD	2.99 289	0.39 155	4.02 312	0.39 139	0.26 183	2.53 175	0.15 116	9.24 340	9.22 401	7.12 333	11.53 392	6.94 353	2.41 256	4.02 150	1.33 234	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

MSMDNet	2.99 289	0.39 155	4.02 312	0.40 141	0.25 176	2.53 175	0.16 122	9.35 344	9.25 402	7.08 331	11.39 387	6.93 352	2.43 257	4.01 149	1.34 236	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

OMP-Stereo	3.03 291	0.93 377	2.72 175	4.21 515	0.51 266	2.19 140	1.25 368	6.19 243	6.00 292	7.99 377	6.21 250	8.50 391	2.49 259	9.44 440	1.74 274	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 216

DualNet	3.05 292	0.40 165	4.33 330	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.50 303	10.86 378	3.65 236	2.71 273	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

SA	3.06 293	0.74 323	3.79 291	1.60 318	0.30 196	3.19 265	1.43 380	6.72 272	9.06 400	4.63 214	10.80 374	2.89 199	4.71 380	9.62 443	1.18 225	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.19 436	0.23 395	0.02 87

CFNet_ucs	3.07 294	0.44 200	4.05 316	0.54 160	0.37 225	3.08 250	0.19 134	9.80 356	8.49 392	7.64 360	12.62 411	5.67 320	1.76 231	4.96 183	1.51 248	0.00 1	0.04 325	0.01 391	0.00 1	0.09 250	0.11 319

NINENet	3.09 295	0.56 262	3.22 242	1.61 319	1.37 369	7.12 414	0.50 223	11.88 421	5.63 268	6.63 309	8.40 317	5.29 306	0.83 148	6.51 254	1.77 276	0.15 450	0.07 380	0.07 468	0.00 1	0.09 250	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 295	0.77 331	2.27 130	2.35 436	1.79 400	3.50 288	1.06 352	12.12 434	6.91 334	4.71 217	7.67 302	7.58 366	4.40 363	4.95 182	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

AdaStereo	3.09 295	0.58 269	3.04 219	2.84 463	0.48 256	4.08 336	1.29 374	12.16 436	7.77 368	6.03 265	9.62 349	5.79 324	1.53 212	4.56 169	1.93 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
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.
psmg	3.10 298	0.32 85	3.05 224	0.54 160	0.46 245	8.68 441	2.84 426	9.87 357	4.69 233	8.08 378	8.69 321	6.26 336	2.54 261	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.04 325	0.06 462	0.00 1	0.11 282	0.00 1

testlalala_base	3.12 299	0.48 223	2.79 190	2.14 408	1.98 412	4.13 340	0.64 262	6.16 239	2.09 68	2.38 148	4.08 177	1.80 167	0.50 105	1.65 68	0.72 144	12.33 553	2.33 534	0.00 1	0.31 478	14.56 548	1.32 500

DCVSM-stereo	3.13 300	0.37 145	2.95 207	1.51 298	0.80 310	2.75 210	0.49 221	6.79 275	5.25 253	11.43 472	5.57 232	10.79 428	5.30 400	5.25 191	2.95 336	0.03 372	0.09 404	0.03 439	0.00 1	0.12 299	0.09 283

ARAFT	3.13 300	1.11 406	7.34 450	0.42 142	0.14 105	4.52 357	2.99 429	7.41 291	5.97 289	8.85 411	7.06 282	5.20 304	1.25 190	8.49 392	1.44 242	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 319

test_sample6	3.14 302	0.41 176	4.42 335	1.92 368	0.49 259	3.25 268	0.21 145	11.30 401	6.69 327	6.50 303	10.86 378	4.03 251	2.93 288	7.06 296	2.65 327	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

IIG-Stereo	3.16 303	0.75 325	2.83 193	4.08 510	0.21 162	2.56 181	0.74 291	6.55 265	5.56 266	8.39 395	9.38 346	7.94 376	2.79 279	9.50 442	1.89 285	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

DMCA-RVC	3.17 304	1.26 423	6.39 430	2.10 404	1.51 376	3.02 246	0.56 237	7.84 299	5.06 246	9.23 422	5.19 212	8.46 387	2.72 275	6.31 235	3.22 345	0.06 414	0.11 425	0.09 474	0.02 330	0.16 335	0.08 270

HI	3.18 305	0.90 367	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 428	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 305	0.90 367	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 428	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

IER	3.20 307	0.54 252	5.13 379	0.58 169	1.59 378	7.29 419	0.56 237	6.36 249	4.95 243	7.44 352	8.84 322	6.20 334	6.26 421	4.88 177	3.29 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 308	1.27 425	5.89 412	1.56 312	0.10 67	5.26 376	1.07 354	10.08 368	5.50 260	6.89 321	7.73 303	4.53 279	4.13 343	5.05 185	5.27 403	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 411

DispNO	3.25 309	0.72 316	6.85 440	1.95 374	1.34 368	3.49 286	0.84 317	8.14 304	6.30 309	6.34 296	7.76 306	6.30 339	4.28 356	6.93 283	3.51 361	0.00 1	0.03 296	0.03 439	0.12 404	0.07 220	0.07 255

RAFT-345	3.27 310	0.41 176	2.88 203	1.02 227	0.21 162	2.63 195	0.48 211	3.76 93	5.51 262	7.35 348	24.88 505	4.25 264	1.76 231	8.15 370	2.13 301	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 310	0.60 276	3.38 254	2.94 470	2.00 414	2.61 190	0.48 211	10.93 392	6.11 299	5.47 238	10.20 359	6.57 347	5.44 409	6.25 230	2.23 308	0.00 1	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 348	0.03 137

SFCPSM	3.29 312	0.43 194	5.11 377	0.34 129	0.94 328	8.48 436	2.15 407	14.51 482	5.29 254	7.00 325	7.65 301	3.43 221	2.59 265	5.11 188	2.37 316	0.01 242	0.03 296	0.01 391	0.07 378	0.13 314	0.15 362

test_sample7	3.30 313	0.47 216	3.43 263	1.98 379	0.35 218	4.33 346	1.88 401	10.66 381	7.73 364	8.36 390	7.55 295	6.55 343	4.27 352	6.58 260	1.62 261	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

NOSS_ROB	3.30 313	0.46 214	2.62 163	2.08 399	1.01 338	5.60 381	0.74 291	10.37 374	11.48 446	5.15 230	8.43 318	5.67 320	1.73 225	7.97 352	2.34 312	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 351

gwcnet-sp	3.31 315	1.47 440	7.26 447	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 400	5.25 220	4.26 265	3.36 300	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

scenet	3.31 315	1.47 440	7.26 447	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 400	5.25 220	4.26 265	3.36 300	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

ssnet	3.31 315	1.47 440	7.26 447	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 400	5.25 220	4.26 265	3.36 300	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

hknet	3.31 315	0.42 183	4.68 354	0.46 149	1.17 351	7.13 416	1.63 391	9.05 334	6.91 334	6.11 272	6.15 245	9.66 407	2.85 283	7.48 323	2.45 321	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

CFNet-ft	3.31 315	0.94 380	2.69 169	1.50 295	2.38 433	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 373	6.50 253	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 315	0.94 380	2.69 169	1.50 295	2.38 433	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 373	6.49 251	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

ASMatch	3.32 321	0.50 230	3.32 250	1.72 337	0.45 244	1.93 115	0.68 272	6.42 257	3.89 185	6.18 278	22.30 492	4.61 282	4.82 388	7.65 330	1.70 269	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 383

GMM-Stereo	3.32 321	0.27 50	2.52 150	0.82 194	0.48 256	2.27 147	4.91 475	5.06 170	3.08 134	7.06 330	16.72 453	6.21 335	3.70 323	7.60 327	1.16 222	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 527

AACVNet	3.33 323	1.03 392	3.56 271	3.46 490	0.63 285	3.09 252	0.28 164	8.78 329	3.43 162	5.99 263	10.64 371	10.08 414	4.03 342	8.69 405	2.51 323	0.03 372	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 236

PSM-AAD	3.33 323	0.20 18	1.47 41	0.73 187	0.54 273	2.55 179	6.19 489	4.97 163	3.27 149	10.92 464	11.92 397	2.95 200	9.59 484	7.90 347	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 518

PSMNet-RSSM	3.33 323	0.77 331	3.22 242	2.12 405	1.90 410	2.33 154	0.71 283	11.17 394	5.83 277	5.90 261	11.43 390	7.04 357	4.83 389	5.96 217	3.17 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.08 232	0.02 87

PAM	3.38 326	0.31 72	5.61 406	1.37 280	0.71 299	7.60 429	0.38 191	8.94 331	3.55 169	5.54 240	4.69 193	16.09 484	7.03 440	3.67 135	1.02 208	0.00 1	0.21 484	0.00 1	0.38 489	0.07 220	0.41 454

qqq1	3.38 326	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 326	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

TransformOpticalFlow	3.38 326	0.70 313	4.54 344	1.00 225	0.30 196	3.56 296	0.14 110	9.67 353	7.30 349	5.55 241	13.34 420	6.74 350	5.03 393	8.22 379	1.34 236	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.04 146	0.11 319

G2L-Stereo	3.40 330	0.93 377	4.73 358	1.61 319	2.05 415	2.88 235	0.60 251	8.94 331	5.84 278	7.42 350	7.33 291	8.61 393	2.16 244	8.44 390	6.11 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 383

RAFT_CTSACE	3.40 330	1.07 397	4.52 342	1.27 260	3.14 456	4.00 334	1.07 354	3.93 103	4.43 218	4.66 216	17.94 469	7.21 364	2.76 277	10.82 462	0.85 175	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

AAGNet	3.41 332	0.34 117	2.45 141	1.78 345	0.39 229	3.69 307	1.05 351	4.79 152	4.61 231	9.62 433	7.74 305	4.98 293	6.38 425	7.34 314	13.02 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

cf-r	3.42 333	0.81 345	3.97 305	2.41 442	2.78 448	2.85 230	0.64 262	8.44 310	6.32 311	6.25 285	11.57 393	8.97 398	3.54 315	5.93 216	3.83 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 255

G2L-ROB	3.43 334	0.77 331	3.89 302	1.71 335	1.16 350	4.51 356	0.44 205	11.70 414	5.70 270	7.51 355	5.34 226	11.24 438	1.71 222	7.66 332	5.10 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 305

CoDeX	3.43 334	0.68 306	4.49 340	0.98 223	1.65 384	6.37 397	2.14 406	13.23 463	6.07 295	7.23 341	8.95 327	4.09 255	3.79 332	6.31 235	2.37 316	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 362

STrans-v2	3.43 334	0.73 319	4.82 360	0.26 107	0.60 279	3.00 244	1.19 365	10.41 376	7.22 346	5.79 246	10.97 381	6.75 351	7.03 440	8.25 380	1.40 239	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 383

MLCV	3.44 337	0.88 361	5.60 405	1.39 283	0.25 176	4.36 349	0.33 180	7.25 287	7.28 348	9.17 421	12.24 407	5.09 301	2.47 258	9.15 426	3.23 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

ff1	3.45 338	0.31 72	3.97 305	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	10.11 448	9.35 472	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

PAM_32	3.50 339	0.32 85	5.22 386	1.32 270	0.53 271	7.49 423	0.39 192	9.52 350	3.91 187	5.22 232	5.28 223	16.75 490	7.44 448	4.61 171	0.90 193	0.00 1	0.20 481	0.00 1	0.39 492	0.09 250	0.39 449

UGAM-zero	3.51 340	0.33 102	4.44 337	0.88 202	0.65 288	3.52 294	0.16 122	11.35 403	2.71 102	5.09 229	5.82 235	15.28 476	9.14 479	8.38 384	1.61 260	0.00 1	0.16 463	0.00 1	0.46 500	0.02 72	0.19 394

DeepPruner_ROB	3.52 341	1.14 411	4.06 317	1.12 246	1.65 384	3.65 302	0.83 313	13.96 473	4.47 222	7.80 365	10.84 376	7.05 359	2.16 244	8.14 369	3.08 341	0.07 423	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 236

SMFormer	3.54 342	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

tta	3.54 342	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

Sa-1000	3.55 344	0.75 325	3.63 279	1.91 364	0.30 196	3.55 295	1.63 391	7.39 290	8.54 393	7.70 362	17.44 466	4.00 250	2.82 281	9.44 440	1.33 234	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.18 431	0.21 382	0.04 181

G2L-Stereo_test	3.57 345	0.86 354	3.66 281	2.79 461	1.52 377	4.11 339	1.17 364	11.35 403	6.27 308	7.97 375	8.87 324	9.39 403	2.26 250	6.55 258	4.33 385	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 342

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 346	1.29 430	12.46 491	1.53 305	0.98 332	3.48 284	0.81 307	11.99 425	4.40 217	4.33 202	11.05 383	8.83 396	2.02 238	4.52 167	1.66 266	0.01 242	0.14 447	0.00 1	0.68 511	0.86 491	0.44 461

DDVS	3.59 347	0.53 248	4.53 343	2.02 388	1.27 359	6.63 404	0.49 221	8.73 327	4.10 204	7.14 334	7.63 300	12.68 454	2.25 248	8.69 405	4.09 381	0.08 428	0.20 481	0.01 391	0.00 1	0.14 324	0.59 480

KYRaft	3.59 347	0.31 72	1.84 73	0.76 189	0.46 245	2.29 148	4.04 455	4.75 150	3.25 148	8.93 416	19.47 476	6.62 349	5.07 395	7.79 342	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 534

STTStereo	3.60 349	0.93 377	6.34 427	2.71 455	2.23 427	3.68 306	0.63 258	9.42 345	6.73 329	9.87 439	6.97 272	8.84 397	3.65 319	6.85 277	3.04 339	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.02 87

LMCR-Stereo	3.63 350	1.29 430	4.20 324	2.54 448	0.17 128	8.08 433	1.52 385	11.46 407	4.73 236	8.45 398	10.66 373	1.91 174	5.03 393	7.69 334	3.58 366	0.92 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

Prome-Stereo	3.65 351	0.29 56	1.92 83	0.91 206	0.49 259	2.07 126	4.75 473	4.41 125	3.23 147	9.32 425	20.63 484	4.06 253	7.19 442	7.70 335	1.17 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 531

hitnet-ft	3.66 352	0.65 295	2.79 190	0.89 204	0.72 301	4.25 342	0.55 235	9.11 337	7.52 355	7.14 334	10.19 358	12.49 452	4.70 379	7.44 319	4.41 388	0.03 372	0.00 1	0.06 462	0.00 1	0.20 371	0.04 181

iResNet	3.68 353	0.91 371	7.94 460	2.97 472	0.34 215	4.44 355	0.48 211	7.70 293	9.74 412	7.72 363	12.74 414	4.03 251	2.87 285	8.05 359	3.37 351	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 283

acv_ft	3.69 354	0.53 248	4.58 351	2.31 432	4.71 514	7.44 422	0.86 325	8.54 318	5.70 270	9.29 424	9.26 343	5.77 322	4.15 345	2.24 98	8.13 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

ac_64	3.70 355	0.47 216	3.50 267	2.87 464	3.50 472	5.91 389	0.72 287	10.17 371	4.34 214	8.16 381	5.80 234	10.82 429	5.64 412	7.08 297	4.73 394	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 351

CFNet	3.72 356	1.10 403	5.03 371	2.49 446	1.59 378	4.90 367	0.22 147	11.38 405	9.88 416	4.80 219	11.25 386	6.44 341	3.68 320	8.33 382	3.00 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 255

DAS	3.74 357	0.35 128	5.19 384	1.99 381	3.74 481	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 404	12.08 400	4.45 275	5.43 406	8.39 385	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

DRaft	3.74 357	0.43 194	2.60 159	0.12 64	0.15 110	4.76 363	1.34 377	5.33 198	4.31 213	10.30 448	21.91 489	3.27 217	8.83 472	7.36 316	3.66 369	0.05 404	0.10 416	0.00 1	0.14 409	0.10 261	0.14 351

GrayStereo	3.74 357	0.20 18	1.94 87	1.55 309	0.60 279	3.12 257	8.22 512	5.76 220	3.32 155	10.40 452	16.66 452	5.81 325	8.60 469	6.57 259	1.37 238	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.63 507	0.02 72	0.04 181

GEStereo_RVC	3.74 357	0.73 319	4.95 367	2.01 386	1.24 355	4.36 349	3.07 431	11.77 418	7.80 369	6.87 320	6.52 263	7.70 369	4.31 359	8.98 421	4.19 383	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.02 330	0.13 314	0.11 319

ITSA-stereo	3.76 361	0.54 252	3.80 292	1.91 364	0.29 195	3.09 252	0.70 280	13.22 462	15.64 481	6.79 313	6.66 265	4.15 260	3.52 314	8.30 381	5.00 400	0.09 433	0.07 380	0.11 477	0.10 399	0.18 359	0.95 492

GwcNet-RSSM	3.77 362	1.05 394	5.06 373	2.21 416	1.87 407	2.36 156	1.52 385	8.98 333	7.96 373	5.91 262	14.59 435	7.94 376	3.50 311	6.43 243	5.70 411	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.20 371	0.08 270

SepStereo	3.78 363	0.35 128	5.19 384	1.99 381	3.74 481	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 404	12.08 400	4.45 275	5.43 406	9.18 427	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

DEmStereo	3.79 364	0.37 145	3.69 283	0.17 88	0.17 128	5.28 377	2.54 414	4.35 120	3.70 173	8.21 387	20.15 478	5.13 303	10.38 491	7.65 330	3.85 374	0.01 242	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.06 236

FADNet-RVC-Resample	3.79 364	1.62 454	12.06 487	1.43 289	0.66 289	5.94 390	2.41 410	10.18 372	8.58 395	6.28 289	4.22 181	5.33 310	4.80 387	7.71 336	3.19 344	0.17 456	0.21 484	0.17 490	0.12 404	0.41 458	0.29 435

anonymousa	3.80 366	0.55 256	3.35 252	1.24 255	3.74 481	9.04 446	0.36 184	6.74 273	4.03 196	7.72 363	19.64 477	10.62 424	6.01 419	1.52 61	1.40 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

UPFNet	3.82 367	0.47 216	4.34 333	2.21 416	3.38 466	7.26 418	2.69 421	9.89 359	5.96 287	7.98 376	7.53 294	7.89 373	3.15 293	7.72 338	5.88 415	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 236

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 368	1.06 396	5.23 388	2.72 457	3.27 462	4.36 349	0.61 254	10.71 384	7.56 356	8.75 406	7.89 309	9.86 409	3.90 336	7.15 305	3.44 354	0.14 448	0.02 246	0.02 422	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 369	0.82 348	3.01 212	2.00 385	2.58 442	5.28 377	3.34 440	10.85 390	6.33 312	7.27 344	7.32 290	10.15 415	9.02 476	6.19 226	2.51 323	0.22 467	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

mmx	3.86 370	0.31 72	3.97 305	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	10.11 448	9.35 472	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

ttt	3.86 370	0.23 30	2.34 135	2.22 419	1.68 389	4.36 349	0.28 164	12.45 441	11.09 438	6.90 323	11.85 395	4.08 254	3.28 297	8.47 391	7.85 444	0.06 414	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

xxx	3.86 370	0.31 72	3.98 309	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	10.11 448	9.35 472	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

THIR-Stereo	3.86 370	0.77 331	2.62 163	0.12 64	0.13 99	4.25 342	6.63 499	5.30 194	4.18 209	10.33 449	17.13 460	6.58 348	7.62 455	7.78 341	3.51 361	0.01 242	0.07 380	0.07 468	0.00 1	0.11 282	0.02 87

UGAM	3.90 374	0.48 223	4.69 355	0.17 88	0.08 51	3.67 303	1.22 366	4.81 153	14.45 470	4.59 210	11.94 398	14.20 466	3.80 333	9.92 447	3.61 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 255

AASNet	3.90 374	0.92 374	4.41 334	3.56 496	4.00 494	6.70 405	1.26 371	18.71 514	6.14 300	7.35 348	7.91 310	4.35 272	2.58 264	3.04 118	6.62 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 351

PS-NSSS	3.90 374	1.84 469	4.55 347	0.87 201	2.95 453	4.10 338	2.00 404	10.77 387	8.23 383	6.75 310	14.63 436	5.01 298	2.24 246	8.41 387	2.91 335	0.33 482	0.03 296	0.83 517	0.00 1	0.82 489	0.70 485

DualNet (step1)	3.91 377	1.11 406	6.15 421	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 390	7.55 295	6.55 343	4.27 352	6.58 260	1.62 261	1.49 519	0.03 296	3.10 529	2.99 535	0.20 371	0.15 362

FADNet_RVC	3.91 377	1.67 460	12.95 500	0.96 219	0.75 303	5.71 383	0.54 231	10.83 389	6.60 325	3.46 179	8.09 312	4.10 257	3.40 307	9.43 437	6.33 421	0.36 484	0.44 513	0.17 490	0.46 500	0.91 492	0.95 492

ISRNet	3.93 379	0.55 256	5.49 398	3.20 481	2.69 446	2.11 131	0.26 160	7.01 282	6.40 315	11.00 467	17.99 470	8.31 382	2.64 266	6.51 254	4.36 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

CrosDoStereo	3.96 380	0.45 208	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 533	5.76 220	4.45 220	9.04 417	16.58 450	4.99 294	7.45 449	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

DeepStereo_LL	3.96 380	0.45 208	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 533	5.76 220	4.45 220	9.04 417	16.58 450	4.99 294	7.45 449	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

RAFT-RH_RVC	3.96 380	0.46 214	2.93 206	1.55 309	0.42 238	3.14 259	0.14 110	3.70 83	5.98 290	11.25 470	32.23 527	5.29 306	1.68 220	8.13 368	2.14 302	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

UNet	3.97 383	0.61 280	6.50 433	1.68 328	3.22 460	9.82 455	0.31 175	9.50 347	5.32 256	7.20 340	6.35 260	10.59 422	5.91 417	6.93 283	5.49 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 384	1.84 469	12.48 493	1.69 329	0.44 239	4.33 346	1.31 375	11.84 419	7.15 345	3.53 181	3.50 166	10.63 425	4.43 364	9.12 424	6.25 420	0.03 372	0.10 416	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 419

HSM	4.00 385	0.79 339	3.16 237	1.59 317	2.17 423	6.77 407	1.11 358	12.28 439	6.35 314	6.75 310	8.11 313	13.90 463	5.37 402	8.85 415	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

coex_refinement	4.04 386	0.87 357	3.55 270	2.96 471	1.40 371	4.28 344	0.32 176	11.18 395	7.72 362	8.32 388	13.44 422	10.01 413	3.48 310	6.28 232	6.76 431	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 374

HBP-ISP	4.09 387	1.05 394	4.10 321	1.87 357	1.31 366	7.56 425	3.98 452	11.26 397	9.94 417	7.81 366	14.44 433	3.23 216	4.27 352	8.89 418	1.87 282	0.06 414	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

TDLM	4.11 388	1.11 406	3.54 269	1.62 323	1.04 339	3.91 328	7.41 509	10.60 379	10.67 435	6.38 297	12.59 410	5.95 328	4.77 383	8.79 413	3.04 339	0.58 498	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.19 367	0.12 334

CSP-Net	4.12 389	1.28 428	3.70 286	1.54 307	1.06 340	13.28 497	2.33 409	12.96 457	5.45 258	8.87 412	8.54 320	8.43 386	3.03 289	8.16 371	3.65 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

test_xeample	4.13 390	0.36 138	2.75 179	1.23 254	0.51 266	3.96 331	0.13 103	12.63 450	7.65 359	7.49 354	10.86 378	3.29 218	3.36 300	6.71 270	21.53 528	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

Anonymous_2	4.14 391	0.62 285	3.21 241	1.40 284	1.43 373	5.19 372	0.32 176	6.63 267	4.38 216	4.48 208	2.30 123	8.08 379	7.00 438	5.37 196	2.29 310	0.23 468	0.75 521	5.20 537	18.12 562	5.66 531	0.23 411

CBMV_ROB	4.14 391	0.52 244	3.14 235	1.30 267	0.77 307	6.92 410	1.97 403	10.11 370	9.58 409	8.92 414	14.20 430	7.12 361	5.90 416	8.65 401	3.50 360	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 283

SACVNet	4.15 393	1.26 423	3.81 294	3.12 477	1.68 389	3.09 252	2.85 427	11.91 422	5.96 287	10.52 455	11.20 384	10.59 422	3.95 337	8.97 420	3.25 348	0.08 428	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 461

MMNet	4.16 394	0.77 331	5.47 397	1.40 284	1.67 387	10.78 470	0.63 258	8.64 325	8.47 390	8.80 409	8.33 315	7.51 365	6.61 428	7.53 324	6.54 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 216

CVANet_RVC	4.16 394	1.16 413	3.60 274	1.94 373	1.46 374	3.92 329	4.68 470	10.89 391	8.34 385	7.58 357	10.84 376	10.27 419	6.62 431	8.56 395	2.69 328	0.39 487	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 283

pcwnet_v2	4.20 396	0.36 138	8.53 465	1.33 271	1.12 346	3.43 277	0.41 197	12.85 453	14.16 468	9.90 441	14.29 431	5.90 327	3.03 289	6.20 228	2.06 298	0.01 242	0.05 341	0.04 451	0.02 330	0.16 335	0.18 383

HSM-Net_RVC	4.20 396	0.32 85	2.76 183	0.63 178	0.69 294	6.95 411	1.69 395	11.96 424	8.36 386	8.83 410	12.17 404	15.18 475	4.21 348	6.91 282	3.30 350	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 398	0.50 230	5.45 396	1.34 273	1.68 389	7.04 412	4.51 467	10.73 385	7.00 338	10.78 461	6.80 268	8.48 389	4.63 376	9.91 446	5.12 402	0.02 330	0.06 359	0.02 422	0.03 346	0.08 232	0.03 137

FADNet	4.23 399	1.65 457	11.75 486	1.64 325	0.80 310	4.80 364	0.77 297	13.76 472	11.65 448	3.97 194	5.24 218	9.62 406	5.14 397	8.40 386	3.78 372	0.21 465	0.04 325	0.07 468	0.05 370	1.14 497	0.10 305

iResNet_ROB	4.23 399	1.02 390	4.90 364	2.18 412	0.93 327	2.92 237	0.37 186	15.10 490	16.91 490	7.89 371	10.51 368	7.03 355	3.07 292	8.16 371	3.46 358	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 401	25.07 549	26.53 540	0.44 147	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 55	0.51 92	0.62 45	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 552	0.01 179	0.00 1	0.08 383	1.75 510	9.69 549

1111x	4.25 402	0.30 67	4.31 329	1.47 294	0.37 225	5.10 371	0.32 176	12.86 454	9.82 414	6.01 264	9.73 352	8.78 395	5.97 418	9.43 437	10.39 484	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

HGLStereo	4.25 402	0.52 244	4.65 352	3.09 473	5.18 516	6.51 403	0.73 288	10.37 374	6.74 330	7.32 346	12.44 409	7.00 354	7.21 444	7.46 320	5.51 408	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 305

delet	4.27 404	0.72 316	4.50 341	1.07 238	3.75 485	10.79 471	4.04 455	9.95 360	7.89 370	8.09 379	8.89 325	8.46 387	3.81 334	7.56 325	5.80 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

iResNetv2_ROB	4.28 405	1.43 437	7.17 446	2.91 465	1.26 356	4.36 349	1.62 390	13.64 470	10.25 424	9.83 437	11.41 388	7.68 368	4.00 338	7.75 340	1.85 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 283

RAFT + AFF	4.30 406	1.55 448	5.84 410	1.43 289	2.36 432	5.94 390	6.72 501	10.01 365	7.56 356	7.55 356	8.96 329	7.09 360	6.73 434	8.57 396	4.02 378	0.02 330	0.47 516	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 474

ADLNet	4.32 407	0.80 343	4.33 330	3.60 497	3.56 474	6.87 409	2.48 413	11.20 396	7.58 358	9.87 439	9.62 349	8.39 384	4.95 391	6.16 224	6.60 428	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 419

CRFU-Net	4.45 408	0.67 304	5.02 369	2.78 460	1.32 367	12.67 491	3.35 441	11.26 397	3.52 166	10.06 445	9.30 345	10.91 432	6.92 437	7.26 309	3.24 347	0.15 450	0.16 463	0.16 487	0.00 1	0.26 409	0.05 216

ACV-stereo	4.46 409	0.76 328	9.94 477	1.91 364	1.06 340	11.61 478	1.28 372	6.25 244	7.09 342	3.09 167	5.21 216	16.88 491	10.23 490	7.96 350	5.47 406	0.06 414	0.15 454	0.01 391	0.00 1	0.12 299	0.14 351

ssnet_v2	4.46 409	0.87 357	5.18 383	1.57 313	0.67 291	9.14 447	4.73 472	11.84 419	9.68 410	8.79 407	6.24 253	9.91 410	4.34 360	6.28 232	9.30 471	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 437

ADLNet2	4.46 409	0.90 367	6.06 418	2.74 459	3.91 490	6.79 408	3.01 430	10.95 393	8.40 388	7.27 344	9.80 353	9.85 408	5.43 406	7.29 310	6.44 424	0.01 242	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

StereoDRNet-Refined	4.46 409	0.62 285	3.80 292	1.92 368	0.40 231	9.35 449	0.15 116	10.02 366	8.83 398	12.69 482	11.62 394	9.34 401	3.87 335	8.06 363	8.02 448	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.05 370	0.20 371	0.26 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 413	0.31 72	2.77 184	1.69 329	0.47 254	7.74 431	0.07 63	14.04 474	7.91 372	5.82 250	8.97 330	9.34 401	3.41 308	7.33 313	20.24 523	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

NVstereo2D	4.51 413	0.82 348	6.86 441	3.28 484	3.38 466	8.16 434	3.13 433	10.51 377	15.15 478	4.90 222	6.89 271	7.87 371	4.78 385	9.88 445	3.91 376	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 377	0.02 72	0.58 477

DLCB_ROB	4.51 413	0.91 371	3.78 290	2.19 413	1.07 343	6.28 394	3.09 432	9.78 355	7.72 362	10.65 458	12.97 416	13.91 464	3.71 324	8.72 411	5.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 305

RASNet	4.52 416	0.61 280	4.42 335	3.42 488	4.68 513	4.58 359	0.99 344	9.54 351	8.01 374	5.28 235	11.42 389	10.34 421	8.88 473	9.28 432	8.68 463	0.15 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

FTStereo	4.55 417	0.36 138	2.18 123	0.94 213	0.38 227	2.60 189	8.82 515	4.98 166	3.17 141	10.88 463	30.35 522	5.60 319	7.60 454	7.62 329	1.55 254	0.17 456	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.03 117	3.80 525

dad	4.66 418	1.89 473	5.51 401	0.94 213	0.09 59	2.16 139	0.37 186	7.10 285	14.43 469	10.13 446	16.84 454	14.97 472	1.90 234	6.82 274	4.15 382	1.09 512	0.11 425	4.08 534	0.46 500	0.17 348	0.06 236

LL-Strereo	4.71 419	1.64 456	7.51 456	1.15 248	4.31 498	3.71 309	1.45 381	9.21 339	8.36 386	8.37 394	8.17 314	10.82 429	11.36 497	12.51 485	4.82 397	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 441

CBFPSM	4.87 420	0.94 380	14.70 507	1.51 298	1.15 349	11.49 476	2.55 418	7.28 288	6.47 320	6.23 282	4.83 197	15.30 477	8.99 475	6.88 278	8.20 456	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 457

SGM-Forest	4.96 421	0.32 85	2.84 195	1.21 252	0.64 287	10.23 460	6.64 500	11.55 410	10.98 437	10.94 466	13.59 423	11.65 444	4.30 357	8.94 419	4.63 392	0.11 438	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 422	1.47 440	7.42 453	2.40 439	2.14 421	8.73 442	3.64 449	12.42 440	13.11 461	7.03 328	7.57 298	7.88 372	6.52 427	10.16 453	7.82 443	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 423	1.74 462	6.38 429	1.96 377	1.29 363	2.26 146	1.69 395	10.07 367	18.53 494	7.88 370	18.15 471	8.49 390	2.70 270	10.59 458	7.04 434	0.96 510	0.15 454	0.02 422	0.00 1	0.13 314	0.12 334

PSMNet_ROB	5.02 424	1.63 455	6.03 417	1.90 363	1.83 404	9.57 453	6.35 496	15.58 495	7.23 347	6.15 277	10.48 367	12.22 450	4.16 346	8.02 355	8.71 464	0.02 330	0.01 179	0.01 391	0.10 399	0.20 371	0.12 334

GASNet	5.19 425	4.61 512	9.38 472	4.73 519	2.10 419	3.80 322	1.57 388	12.07 430	10.96 436	8.92 414	7.03 280	8.21 381	7.67 456	14.02 497	7.36 436	0.02 330	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 457

TCMNet	5.22 426	1.96 476	9.78 475	4.11 511	6.57 524	8.83 443	1.35 379	10.74 386	8.07 376	6.39 298	12.76 415	8.32 383	4.75 382	8.62 400	10.09 483	0.11 438	0.18 471	0.31 503	0.09 394	0.75 486	0.57 476

FINET	5.32 427	1.14 411	10.04 478	2.17 411	3.67 480	6.49 400	6.76 502	11.68 413	22.08 513	7.42 350	12.15 403	4.24 263	3.61 318	9.25 431	5.35 405	0.04 392	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 283

CBMV	5.35 428	0.91 371	3.67 282	1.62 323	0.44 239	10.09 458	7.19 507	12.49 446	12.33 457	12.22 478	14.69 437	10.93 433	6.48 426	8.51 393	4.96 399	0.02 330	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 429	0.40 165	2.72 175	1.50 295	0.48 256	6.15 393	0.07 63	13.73 471	8.06 375	8.79 407	11.03 382	3.71 242	4.21 348	7.47 322	38.74 560	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

YMNet	5.52 430	1.83 467	8.79 467	3.47 492	4.46 506	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 494	16.35 447	11.65 444	4.49 370	7.95 348	8.03 450	0.12 442	0.35 504	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 429

YMNet_1	5.52 430	1.83 467	8.79 467	3.47 492	4.46 506	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 494	16.35 447	11.65 444	4.49 370	7.95 348	8.03 450	0.12 442	0.35 504	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 429

StereoDRNet	5.59 432	1.75 463	6.80 438	3.12 477	4.45 505	10.61 466	4.35 463	18.80 516	9.73 411	12.22 478	6.87 270	11.44 442	4.65 378	8.09 366	8.26 457	0.02 330	0.11 425	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 433

PSMNet-RUCA	5.60 433	4.62 513	11.61 484	10.29 536	7.55 532	7.08 413	1.94 402	12.01 426	10.52 432	3.90 192	11.88 396	4.43 274	1.75 230	7.56 325	4.24 384	1.68 522	0.12 432	4.78 536	0.67 510	4.74 527	0.68 484

fast-acv-ft	5.62 434	1.39 435	7.01 442	2.02 388	1.89 409	12.23 486	1.82 400	7.35 289	9.45 407	10.46 454	20.27 481	14.55 470	7.71 457	7.41 317	7.61 440	0.10 436	0.09 404	0.16 487	0.07 378	0.59 472	0.13 342

ETE_ROB	5.80 435	1.77 464	6.33 426	1.44 293	0.78 309	6.43 399	6.90 503	12.53 447	8.08 377	12.93 487	14.89 438	21.13 516	5.87 415	9.83 444	6.57 427	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 442

test_sample9	5.87 436	1.11 406	6.15 421	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 390	7.55 295	6.55 343	4.27 352	11.68 475	11.44 494	1.49 519	24.31 569	3.10 529	2.99 535	0.20 371	0.15 362

DRN-Test	5.87 436	0.98 383	5.89 412	2.69 454	3.65 478	12.37 488	3.35 441	20.07 533	10.20 423	11.93 477	12.31 408	11.06 436	5.31 401	7.89 346	9.05 467	0.04 392	0.05 341	0.04 451	0.04 364	0.18 359	0.25 419

NCCL2	5.88 438	1.59 451	5.44 395	1.87 357	0.92 324	9.55 452	11.55 532	12.11 432	9.94 417	9.67 434	8.85 323	22.28 519	7.41 447	8.78 412	7.17 435	0.01 242	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.13 314	0.23 411

iinet-f	5.94 439	1.60 452	26.88 541	1.79 346	1.38 370	11.92 484	1.47 382	6.80 276	7.11 343	6.90 323	14.43 432	10.64 426	7.97 459	7.00 291	12.12 498	0.02 330	0.03 296	0.05 458	0.00 1	0.63 477	0.02 87

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 440	5.36 517	5.02 369	3.75 504	3.57 475	15.81 504	4.27 460	11.72 416	6.96 336	7.23 341	8.47 319	9.09 399	2.66 269	9.36 436	2.71 329	7.49 538	2.32 533	2.01 527	0.08 383	6.77 537	4.67 530

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 441	1.55 448	9.92 476	2.40 439	3.22 460	10.28 461	3.14 434	11.64 411	9.79 413	9.54 431	20.22 480	11.16 437	6.77 435	10.61 459	9.16 468	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

APVNet	5.98 441	1.72 461	8.72 466	3.21 482	4.04 495	12.31 487	1.81 399	19.09 522	6.10 296	6.13 276	13.41 421	10.69 427	6.30 422	11.26 469	13.90 507	0.05 404	0.02 246	0.11 477	0.03 346	0.53 466	0.20 401

z-ln-s-r	5.99 443	1.34 433	15.55 510	1.52 300	1.95 411	3.28 269	2.71 423	7.72 294	11.16 440	6.43 301	25.06 507	8.76 394	5.86 414	11.03 466	17.17 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 319

NaN_ROB	6.00 444	1.24 421	6.29 425	1.34 273	1.68 389	9.60 454	10.31 526	15.09 488	15.79 483	12.62 481	8.95 327	11.67 447	5.83 413	11.78 479	6.41 423	0.05 404	0.13 442	0.08 471	0.20 439	0.22 388	0.79 487

DANet	6.02 445	1.23 419	8.45 464	3.86 507	3.94 492	7.64 430	1.34 377	9.51 349	7.00 338	13.39 491	15.53 442	15.99 482	7.02 439	12.14 481	12.37 499	0.19 460	0.12 432	0.02 422	0.03 346	0.13 314	0.56 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 446	1.22 417	5.61 406	2.56 451	0.90 323	6.32 395	7.07 505	12.92 456	8.30 384	14.76 500	15.13 440	19.84 508	6.66 433	10.36 454	8.58 461	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 415

GANet	6.22 447	1.07 397	4.07 319	2.27 422	0.89 321	9.19 448	9.52 520	12.02 427	8.13 379	10.72 459	29.09 518	13.86 462	7.52 453	11.00 465	4.39 387	0.36 484	0.00 1	0.02 422	0.02 330	0.12 299	0.08 270

DISCO	6.28 448	0.57 264	5.78 409	3.43 489	1.17 351	11.22 473	3.39 443	12.14 435	16.16 485	6.52 305	11.22 385	16.96 492	6.32 423	19.51 525	10.74 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 319

Syn2CoEx	6.32 449	2.72 492	9.33 471	2.45 444	1.67 387	8.59 439	3.32 439	18.08 510	12.27 456	8.53 399	21.08 486	10.30 420	9.80 485	9.30 433	7.86 445	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 459

RYNet	6.34 450	0.89 364	5.88 411	1.41 287	4.48 509	15.97 506	4.18 458	13.41 465	16.49 486	10.81 462	7.00 277	14.33 468	8.72 470	9.43 437	13.71 506	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 255

GwcNet	6.42 451	1.97 477	10.92 481	2.59 452	5.58 519	11.55 477	2.21 408	14.10 476	16.52 489	10.04 444	17.19 463	10.86 431	5.61 411	9.23 430	8.84 466	0.01 242	0.06 359	0.03 439	0.08 383	0.56 468	0.40 452

Wz-Net-LNSev	6.46 452	1.93 475	16.44 514	1.52 300	4.15 496	12.66 490	4.96 476	13.05 459	12.10 455	10.55 457	16.23 446	11.32 439	7.19 442	8.43 389	8.48 460	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 236

DGSMNet	6.47 453	2.61 490	13.64 503	3.46 490	3.74 481	8.97 445	6.01 487	14.15 477	13.01 460	7.46 353	14.10 428	9.94 411	4.79 386	10.44 455	6.22 419	1.30 516	1.70 529	1.80 524	1.52 529	2.27 517	2.35 516

GANetREF_RVC	6.56 454	2.89 494	7.58 458	3.41 487	0.40 231	12.96 493	9.58 521	15.09 488	17.25 492	10.33 449	10.62 370	12.27 451	8.16 463	12.21 482	4.53 390	0.41 490	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 522	0.39 449
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
LALA_ROB	6.58 455	1.80 466	6.25 424	1.26 258	0.94 328	10.08 457	9.02 517	16.00 497	11.51 447	12.74 483	13.02 417	24.77 522	5.25 399	10.56 457	8.02 448	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 419

S-Stereo	6.63 456	0.84 351	9.67 474	3.15 479	3.48 471	6.49 400	6.22 491	12.99 458	22.84 515	9.48 428	15.51 441	12.00 449	8.43 465	8.04 356	10.70 487	0.12 442	0.17 467	0.00 1	0.38 489	0.13 314	1.92 510

DeepPrunerF	6.75 457	2.69 491	23.31 532	3.68 500	7.16 527	3.78 320	4.29 461	13.42 466	20.13 506	8.13 380	10.46 366	7.18 363	8.06 461	11.10 467	9.44 475	0.24 471	0.15 454	0.29 501	0.42 495	0.66 480	0.45 463

edge stereo	6.76 458	1.01 388	6.76 437	2.20 415	2.45 437	6.41 398	2.45 412	14.84 486	11.98 454	15.29 502	18.31 472	22.02 517	12.56 502	10.82 462	7.49 438	0.03 372	0.06 359	0.11 477	0.03 346	0.30 420	0.14 351

NCC-stereo	6.77 459	1.49 444	6.48 431	2.92 467	4.40 501	7.43 420	3.61 446	19.52 529	13.29 462	8.39 395	16.91 455	15.96 480	12.13 499	12.85 488	7.70 441	1.47 517	0.11 425	0.01 391	0.42 495	0.14 324	0.24 415

Abc-Net	6.77 459	1.49 444	6.48 431	2.92 467	4.40 501	7.43 420	3.61 446	19.52 529	13.29 462	8.39 395	16.91 455	15.96 480	12.13 499	12.85 488	7.70 441	1.47 517	0.11 425	0.01 391	0.42 495	0.14 324	0.24 415
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 461	0.68 306	6.80 438	2.30 426	1.77 399	5.63 382	4.20 459	18.79 515	18.62 495	10.53 456	17.15 461	18.52 501	13.74 510	8.86 417	7.38 437	0.03 372	0.15 454	0.01 391	0.07 378	0.12 299	0.26 425

test_for_model	6.81 462	27.63 553	2.16 122	21.79 551	16.18 552	3.48 284	0.94 339	5.88 228	3.72 174	7.62 359	2.72 136	1.03 138	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 543	2.28 532	0.00 1	0.05 370	23.91 558	6.49 537

RP	6.84 463	1.29 430	5.53 404	3.92 508	5.18 516	6.32 395	3.53 444	11.73 417	15.31 479	9.54 431	22.38 493	18.25 499	14.47 512	10.11 448	7.49 438	0.91 508	0.01 179	0.12 480	0.15 413	0.33 433	0.19 394

ccnet	6.87 464	0.92 374	5.15 381	3.09 473	2.18 425	11.78 481	4.90 474	17.97 509	8.79 397	12.79 485	20.20 479	16.00 483	8.35 464	9.12 424	14.17 509	0.42 493	0.33 501	0.25 499	0.09 394	0.40 455	0.48 466

RGC	6.88 465	2.23 483	6.13 419	4.05 509	4.73 515	8.94 444	2.78 424	15.19 492	11.74 449	11.13 468	19.34 475	17.86 496	10.42 492	13.02 491	8.03 450	0.73 502	0.01 179	0.24 498	0.41 494	0.31 425	0.38 448

xyz-stereo	6.97 466	0.29 56	36.85 553	0.20 94	0.07 35	30.65 542	0.19 134	3.97 105	1.82 62	10.21 447	24.87 504	6.06 330	7.29 445	11.62 474	4.87 398	0.01 242	0.02 246	0.35 506	0.00 1	0.06 202	0.02 87

Nwc_Net	6.97 466	1.25 422	6.63 435	3.82 505	3.37 465	10.83 472	1.67 394	19.56 531	11.35 444	8.36 390	23.62 497	17.19 494	11.44 498	11.21 468	8.08 454	0.80 504	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 283

STTRV1_RVC	7.02 468	1.10 403	12.88 498	3.32 485	6.92 526	11.90 483	4.00 454	15.07 487	11.94 453	9.51 429	14.57 434	11.63 443	8.73 471	12.65 487	8.06 453	3.32 529	2.75 542	0.41 511	0.12 404	1.38 504	0.11 319

w-ln-seven-2	7.09 469	2.32 485	23.44 533	1.71 335	1.06 340	7.81 432	3.98 452	12.02 427	14.65 473	13.06 489	20.38 482	11.70 448	9.83 487	10.65 460	8.66 462	0.02 330	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 351

ADCRef	7.27 470	1.38 434	16.37 512	2.52 447	3.30 464	11.63 479	3.16 435	10.80 388	9.35 405	13.03 488	25.27 509	8.17 380	8.92 474	8.06 363	21.81 531	0.15 450	0.08 392	0.16 487	0.34 484	0.38 448	0.58 477

psmorigin	7.34 471	1.58 450	18.31 519	2.35 436	0.87 316	6.72 406	1.70 398	10.63 380	7.14 344	19.77 516	22.71 494	20.13 510	11.34 496	12.96 490	9.49 476	0.04 392	0.17 467	0.06 462	0.17 424	0.21 382	0.50 470

Wz-Net-MNSev	7.43 472	2.35 487	15.22 508	2.34 435	3.41 470	17.27 514	8.55 513	11.91 422	13.48 464	13.37 490	17.05 458	13.70 459	7.47 452	11.90 480	9.99 482	0.40 489	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 255

SDNR	7.50 473	2.32 485	15.58 511	1.82 353	0.63 285	44.66 559	0.44 205	8.59 319	9.52 408	9.84 438	25.18 508	5.30 309	4.38 361	11.46 472	6.49 425	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.01 305	1.79 511	1.87 509

CSAN	7.62 474	1.60 452	6.56 434	1.83 354	0.66 289	12.40 489	10.52 529	14.45 481	21.32 510	14.19 496	15.98 444	17.84 495	13.02 507	12.32 483	8.38 458	0.09 433	0.07 380	0.03 439	0.04 364	0.33 433	0.67 483

SQANet	7.64 475	3.40 504	5.49 398	11.73 540	9.62 538	11.96 485	2.82 425	11.33 402	6.10 296	8.33 389	11.49 391	11.00 434	5.16 398	10.12 452	2.72 332	8.92 542	2.21 531	10.41 541	1.58 530	11.13 542	7.39 541

anonymity	7.68 476	3.83 507	12.39 490	7.04 530	12.67 546	8.18 435	2.00 404	17.50 505	6.85 332	13.56 493	9.21 334	9.97 412	7.82 458	11.28 470	5.58 409	6.27 536	4.98 558	3.68 533	2.96 534	3.33 524	4.48 528

CC-Net-ROB	7.68 476	9.21 535	7.46 454	3.82 505	3.66 479	15.68 503	5.02 477	17.95 508	10.45 431	6.44 302	14.00 427	7.63 367	4.77 383	10.75 461	3.10 342	5.99 535	2.46 536	16.28 545	1.08 522	6.30 535	1.56 506

stereogan	7.69 478	0.88 361	7.08 445	3.49 495	3.93 491	18.98 518	3.23 438	16.52 499	19.58 502	9.93 442	18.92 474	20.50 514	9.04 477	14.07 498	6.14 418	0.26 474	0.04 325	0.21 495	0.03 346	0.63 477	0.33 442

pmcnn	7.72 479	1.27 425	9.42 473	2.91 465	3.14 456	9.44 450	6.23 492	12.56 448	16.51 487	14.53 498	24.08 499	27.44 529	8.49 467	9.32 434	8.44 459	0.06 414	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 362

AF-Net	7.78 480	1.44 439	6.68 436	3.37 486	4.50 510	8.61 440	2.69 421	17.07 502	20.17 507	9.52 430	24.02 498	20.31 513	14.59 513	11.58 473	9.84 480	0.61 499	0.00 1	0.12 480	0.00 1	0.38 448	0.12 334

PASM	7.90 481	4.22 509	21.97 530	3.25 483	3.29 463	5.39 379	6.57 498	10.57 378	19.09 497	12.77 484	13.92 426	18.11 498	9.51 483	13.79 496	10.77 490	0.19 460	0.45 514	0.29 501	1.08 522	1.49 506	1.19 498

PWCDC_ROB	7.92 482	3.17 502	7.48 455	5.73 525	4.40 501	10.45 463	0.35 183	14.52 483	28.19 525	10.36 451	31.27 524	7.04 357	9.14 479	13.22 493	8.78 465	2.74 527	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 379

test_sample8	7.99 483	1.11 406	6.15 421	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	12.04 429	6.15 301	17.46 509	9.02 332	24.67 521	18.16 520	11.68 475	11.44 494	1.49 519	24.31 569	3.10 529	2.99 535	0.20 371	0.15 362

ADCP+	8.09 484	1.79 465	14.50 505	1.54 307	4.28 497	16.57 508	5.20 479	12.80 452	11.20 442	12.83 486	17.07 459	11.02 435	10.80 494	17.59 518	23.18 537	0.03 372	0.05 341	0.01 391	0.18 431	0.39 452	0.81 488

SuperB	8.10 485	3.15 501	24.67 535	2.65 453	1.23 354	9.88 456	4.29 461	10.18 372	30.07 528	11.53 474	12.18 405	6.12 332	6.65 432	10.50 456	14.47 510	0.14 448	0.11 425	0.35 506	0.25 461	13.06 546	0.48 466

PWC_ROB	8.24 486	3.13 499	12.74 497	2.43 443	4.43 504	7.51 424	1.22 366	16.63 500	19.24 500	16.08 505	28.29 515	13.99 465	10.16 489	13.63 495	14.06 508	0.42 493	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.59 472	0.27 429

MDST_ROB	8.37 487	0.32 85	9.03 469	4.18 514	2.42 436	26.86 537	6.14 488	19.36 526	13.52 465	27.09 534	22.75 495	9.47 405	4.74 381	15.06 505	6.34 422	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 342

G-Net	8.41 488	1.54 447	10.97 482	5.73 525	3.60 476	26.19 531	4.41 465	10.10 369	7.42 350	19.71 515	24.99 506	14.38 469	15.83 514	10.99 464	9.53 477	0.50 497	0.46 515	0.19 493	0.25 461	0.80 488	0.66 482

XQC	8.43 489	3.58 505	16.40 513	2.92 467	2.17 423	13.22 496	3.60 445	14.64 484	25.86 521	11.87 476	12.04 399	15.06 473	10.67 493	15.24 507	19.41 521	0.39 487	0.08 392	0.05 458	0.07 378	0.84 490	0.45 463

FBW_ROB	8.50 490	1.03 392	7.98 461	1.93 372	1.28 362	13.10 494	6.23 492	22.50 537	18.98 496	18.82 512	14.91 439	19.06 504	10.04 488	18.41 520	9.83 479	0.62 500	0.22 488	1.82 526	0.82 516	0.99 495	1.36 502

UDG	8.58 491	9.31 536	4.89 363	10.00 535	9.52 536	10.36 462	2.41 410	12.07 430	9.82 414	7.81 366	9.55 347	16.52 486	9.81 486	7.84 344	7.88 446	4.20 530	2.51 538	18.53 547	3.71 542	9.55 539	5.28 533

aanetorigin	8.72 492	3.29 503	27.55 542	1.95 374	3.84 488	4.93 369	5.39 484	5.49 208	10.05 419	27.85 535	31.47 525	15.80 479	12.78 504	9.04 422	11.98 496	0.25 472	0.22 488	0.22 496	0.25 461	1.28 501	0.84 490

GCST	9.08 493	17.31 545	3.98 309	52.92 568	10.66 541	11.29 475	0.20 140	6.97 281	6.47 320	9.46 427	4.68 192	4.75 285	1.51 203	9.34 435	1.31 232	8.19 541	0.05 341	22.38 549	0.34 484	6.17 534	3.53 522

RTSC	9.15 494	3.00 496	13.57 502	3.72 502	1.76 398	11.82 482	0.46 208	16.95 501	36.83 545	15.80 504	15.53 442	12.91 456	7.46 451	20.01 529	21.76 530	0.31 479	0.13 442	0.01 391	0.08 383	0.57 470	0.41 454

WCMA_ROB	9.21 495	0.87 357	7.37 452	2.54 448	2.13 420	13.59 498	5.80 486	11.64 411	14.01 467	24.43 531	32.99 532	27.09 528	18.02 519	12.51 485	9.85 481	0.81 505	0.07 380	0.01 391	0.01 305	0.16 335	0.23 411

Wz-Net-SNSev	9.23 496	6.70 523	24.28 534	1.87 357	1.81 403	8.57 438	12.29 538	17.37 504	20.39 508	10.43 453	23.11 496	16.66 488	8.03 460	14.47 502	17.86 518	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.41 458	0.30 437

MSMD_ROB	9.28 497	1.09 401	4.65 352	1.58 314	0.39 229	16.52 507	4.41 465	13.60 468	14.87 476	22.34 522	39.89 545	25.67 525	20.71 531	12.42 484	6.98 433	0.34 483	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 283

Consistency-Raft	9.42 498	4.74 515	12.66 494	5.30 523	9.08 535	4.08 336	5.26 481	19.26 524	24.87 519	11.17 469	29.85 520	13.57 458	5.51 410	7.67 333	13.40 504	0.36 484	0.35 504	1.81 525	4.24 543	11.61 543	3.57 523

DDUNet	9.47 499	11.32 541	6.14 420	12.93 542	11.65 543	10.45 463	3.87 451	11.70 414	7.89 370	9.27 423	13.28 419	16.18 485	6.14 420	8.80 414	5.77 412	6.64 537	3.38 551	20.90 548	4.28 544	11.01 541	7.80 542

ADCPNet	9.54 500	2.39 488	31.46 545	2.09 402	1.60 380	16.71 510	6.39 497	12.11 432	11.45 445	13.53 492	21.45 488	19.41 505	10.94 495	14.38 500	21.54 529	0.27 477	1.16 524	0.39 510	1.49 527	0.58 471	1.45 503

SHD	9.61 501	2.60 489	12.46 491	3.69 501	3.54 473	9.47 451	1.25 368	20.16 534	37.84 548	18.19 511	21.24 487	16.96 492	12.83 506	14.47 502	16.05 512	0.32 480	0.13 442	0.01 391	0.08 383	0.38 448	0.48 466

PDISCO_ROB	9.62 502	1.99 479	11.51 483	9.88 534	9.61 537	21.48 524	3.83 450	19.33 525	28.49 526	11.27 471	14.17 429	19.92 509	5.02 392	16.35 514	9.18 469	5.28 533	0.41 510	0.14 485	0.09 394	2.05 513	2.36 517

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 503	4.27 510	14.47 504	2.29 425	2.85 450	23.40 528	13.62 540	13.60 468	19.54 501	19.42 514	24.27 500	16.74 489	8.59 468	17.05 517	7.98 447	1.25 514	1.68 528	0.17 490	2.63 532	0.72 485	1.04 494

SGM_RVC	10.08 504	0.60 276	3.42 260	2.30 426	0.32 208	19.41 521	6.33 495	18.95 520	14.64 471	25.14 533	24.32 501	33.34 540	18.79 524	19.86 526	12.55 501	0.25 472	0.26 498	0.22 496	0.24 456	0.34 438	0.40 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 505	1.88 472	16.82 515	1.85 355	1.73 394	24.84 529	17.20 553	19.92 532	27.41 523	12.23 480	13.62 424	16.52 486	18.35 521	14.42 501	12.50 500	0.78 503	0.54 519	0.08 471	0.25 461	1.18 498	0.59 480

ADCL	10.16 506	2.11 480	19.36 522	1.92 368	1.88 408	22.23 525	8.91 516	14.04 474	23.56 517	14.62 499	26.19 511	12.75 455	13.59 509	16.06 513	22.95 535	0.26 474	0.18 471	0.75 515	0.65 508	0.69 481	0.58 477

w-ln-seven	10.20 507	3.08 497	26.36 539	2.06 398	2.49 438	15.81 504	4.39 464	17.80 507	33.50 534	20.47 520	25.79 510	15.12 474	7.40 446	11.75 478	17.48 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 342

MSAF-DinoV2	10.24 508	4.39 511	12.68 495	3.62 499	2.55 441	8.48 436	4.69 471	14.24 479	21.89 512	10.74 460	18.74 473	29.30 534	16.17 515	21.96 534	28.10 547	0.32 480	0.15 454	0.25 499	0.81 515	2.83 521	2.90 520

FCDSN-DC	10.24 508	0.56 262	3.49 266	1.96 377	1.29 363	16.90 511	4.59 469	17.16 503	19.10 498	24.64 532	32.46 531	33.82 541	22.14 537	15.93 510	10.45 485	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 403
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 508	3.13 499	20.70 526	2.21 416	2.39 435	11.23 474	6.19 489	14.17 478	11.19 441	23.20 528	22.25 491	17.89 497	19.54 527	18.51 521	26.21 544	0.45 495	0.42 512	1.10 520	1.29 524	1.56 508	1.18 497

z-mn7	10.46 511	4.14 508	20.35 524	2.15 409	1.68 389	19.07 519	5.72 485	13.28 464	34.58 540	9.45 426	35.20 538	15.69 478	9.13 478	21.16 532	17.07 515	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 394

SANet	10.64 512	1.86 471	10.91 480	1.76 341	0.71 299	14.62 501	9.23 519	19.18 523	37.14 546	19.22 513	27.96 514	25.86 526	19.11 526	13.02 491	10.63 486	0.08 428	0.06 359	0.03 439	0.02 330	0.62 475	0.81 488

FC-DCNN	10.72 513	0.52 244	4.27 327	1.88 360	1.63 382	17.18 512	5.29 482	18.20 511	19.69 503	28.50 536	34.51 535	34.03 542	21.48 534	15.89 509	11.15 492	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.01 305	0.07 220	0.09 283

FC-DCNN v2	10.88 514	0.52 244	4.17 323	1.92 368	1.63 382	17.79 516	5.35 483	18.87 518	19.88 504	28.77 537	34.99 537	34.62 544	21.72 535	16.03 512	11.16 493	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.00 1	0.06 202	0.08 270

AnyNet_C32	10.98 515	5.58 518	22.79 531	4.16 512	5.83 520	15.64 502	14.30 541	13.18 460	17.15 491	16.44 508	20.52 483	14.68 471	13.44 508	22.46 535	30.08 551	0.17 456	0.26 498	0.36 508	0.36 488	1.23 499	0.91 491

zh-sn7	11.12 516	7.26 528	33.16 547	2.32 434	2.31 431	11.66 480	7.80 511	13.53 467	17.94 493	16.39 507	31.80 526	14.22 467	16.88 516	23.07 538	23.00 536	0.00 1	0.13 442	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 466

zh-mn7	11.13 517	6.28 522	31.79 546	1.85 355	0.98 332	13.11 495	2.98 428	12.88 455	33.65 536	21.57 521	39.07 543	12.50 453	8.46 466	19.94 528	16.74 514	0.23 468	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 437

Wz-Net-TNSev	11.35 518	10.56 539	35.88 552	2.28 424	1.73 394	18.25 517	11.42 531	15.88 496	20.88 509	14.44 497	16.97 457	19.57 506	19.04 525	19.31 524	18.67 520	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.16 416	0.62 475	1.25 499

MeshStereo	11.52 519	1.52 446	4.55 347	1.89 362	1.46 374	19.87 523	5.11 478	20.66 535	15.91 484	32.67 542	34.51 535	39.34 549	21.15 532	18.74 522	12.10 497	0.11 438	0.06 359	0.01 391	0.00 1	0.45 462	0.22 405
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
otaku	11.73 520	7.51 530	7.07 444	13.22 543	10.85 542	26.61 536	7.25 508	18.84 517	19.16 499	11.58 475	17.23 464	20.19 511	8.09 462	15.11 506	4.64 393	9.13 544	2.42 535	13.08 542	1.83 531	12.48 545	8.22 544

Ntro	12.35 521	8.88 533	7.80 459	13.79 544	12.42 545	26.54 535	6.98 504	18.54 512	22.14 514	9.82 436	16.45 449	20.30 512	9.29 482	15.95 511	6.61 429	9.53 546	2.47 537	14.93 544	2.77 533	13.11 547	8.63 547

MFN_U_SF_RVC	12.94 522	3.66 506	25.81 538	3.61 498	2.26 429	22.77 526	4.55 468	27.10 543	20.06 505	23.90 529	28.99 517	30.53 536	16.98 517	19.92 527	20.26 524	1.24 513	1.07 523	0.98 519	1.33 525	1.80 512	2.04 512

WZ-Net	13.00 523	4.64 514	41.07 556	3.48 494	3.15 458	19.12 520	15.66 551	14.81 485	31.33 530	15.71 503	27.88 513	22.22 518	14.01 511	20.44 531	25.03 541	0.64 501	0.00 1	0.01 391	0.03 346	0.39 452	0.37 447

ADCS	13.02 524	4.93 516	28.38 543	3.17 480	2.67 445	13.61 499	10.83 530	18.70 513	33.46 533	22.59 523	24.78 503	19.59 507	18.51 523	23.40 539	32.16 554	0.10 436	0.19 477	0.37 509	0.18 431	1.26 500	1.46 504

MFMNet_re	13.29 525	8.60 532	18.29 518	9.75 533	7.25 529	19.65 522	14.84 545	20.71 536	30.72 529	23.03 526	28.77 516	18.85 503	26.09 543	13.55 494	9.82 478	2.44 525	1.35 527	0.34 505	0.23 453	4.78 528	6.69 539

MultiAttention	13.72 526	0.34 117	3.24 245	2.22 419	1.79 400	56.78 572	83.85 575	18.93 519	15.06 477	8.16 381	20.91 485	13.25 457	2.53 260	33.18 548	6.90 432	0.20 463	0.06 359	0.74 514	1.00 520	2.69 520	2.60 519

EDNetEfficient	13.82 527	6.19 520	54.79 562	2.83 462	3.60 476	4.86 366	8.57 514	8.61 324	32.90 532	40.77 554	30.59 523	18.33 500	21.87 536	11.38 471	25.36 542	0.15 450	0.23 490	0.06 462	1.03 521	2.54 518	1.79 507

LSM	14.01 528	5.95 519	33.49 548	6.78 529	43.61 570	10.22 459	9.98 525	15.16 491	22.93 516	23.07 527	32.34 530	18.52 501	12.67 503	15.45 508	11.10 491	0.16 455	0.51 518	0.09 474	0.32 480	1.08 496	16.85 565

SAMSARA	14.63 529	2.74 493	12.38 489	12.65 541	6.74 525	36.50 551	72.93 574	19.36 526	23.77 518	16.20 506	13.04 418	29.21 532	12.78 504	16.98 516	15.21 511	0.11 438	0.26 498	0.03 439	0.14 409	0.76 487	0.77 486

SPS-STEREO	15.04 530	6.23 521	13.21 501	11.34 539	11.65 543	23.30 527	7.15 506	24.16 540	15.65 482	31.78 541	29.19 519	31.62 537	21.32 533	24.62 540	19.50 522	7.59 539	4.19 556	3.22 532	1.48 526	6.99 538	6.54 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 531	2.93 495	14.67 506	4.21 515	3.39 468	17.43 515	4.16 457	27.84 547	48.84 557	31.02 540	43.54 550	29.76 535	30.81 548	25.97 542	21.40 527	0.23 468	0.41 510	0.04 451	0.33 482	0.41 458	1.33 501

SGM+DAISY	15.62 532	7.26 528	19.28 521	8.94 531	10.11 540	26.25 532	10.49 528	19.36 526	14.65 473	30.64 539	33.59 533	33.00 539	22.32 538	24.96 541	16.42 513	7.90 540	6.25 560	4.51 535	3.37 539	5.86 532	7.20 540

ACVNet-4b	15.90 533	22.00 547	12.37 488	16.40 546	15.14 549	31.87 544	7.50 510	19.04 521	27.85 524	11.48 473	22.02 490	31.86 538	9.16 481	17.95 519	5.69 410	10.43 548	2.58 539	24.44 552	4.87 548	16.04 550	9.28 548

NVStereoNet_ROB	16.04 534	6.75 524	12.90 499	6.37 528	7.42 530	12.89 492	9.74 523	22.78 538	25.12 520	30.32 538	46.19 553	34.37 543	25.38 540	21.48 533	21.38 526	5.94 534	3.10 548	6.07 539	10.09 554	4.01 525	8.54 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 535	10.81 540	59.36 564	4.42 517	2.49 438	30.06 540	15.15 549	17.51 506	16.51 487	17.88 510	37.69 541	24.04 520	17.54 518	29.60 545	33.29 555	0.28 478	0.38 508	0.43 512	0.42 495	2.57 519	1.98 511

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 536	6.93 526	21.83 529	5.94 527	2.81 449	38.71 553	14.59 542	24.55 541	34.87 543	33.66 546	34.35 534	29.24 533	24.20 539	22.59 536	17.95 519	2.52 526	2.81 543	1.17 522	1.51 528	5.89 533	2.16 513

ELAS_RVC	16.54 537	2.26 484	10.09 479	5.50 524	4.46 506	28.28 539	16.72 552	25.55 542	33.54 535	40.19 552	40.30 547	36.68 546	30.03 546	29.40 544	20.61 525	0.98 511	1.21 525	0.86 518	0.70 512	1.39 505	2.16 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 538	2.14 481	9.23 470	4.92 520	4.53 511	32.66 547	15.11 548	27.40 545	28.68 527	40.27 553	44.90 551	38.33 548	30.50 547	26.44 543	21.94 532	0.88 506	1.23 526	0.67 513	0.89 518	1.49 506	2.18 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 539	1.28 428	11.61 484	3.72 502	1.65 384	16.67 509	9.17 518	14.39 480	55.91 562	63.81 573	40.86 548	35.94 545	37.73 555	14.24 499	26.87 545	0.05 404	0.10 416	0.13 484	0.22 450	0.12 299	0.15 362

SGM-ForestM	16.99 540	1.08 399	5.74 408	2.12 405	0.75 303	31.63 543	12.21 536	27.80 546	32.25 531	37.88 549	39.99 546	52.96 558	35.20 552	33.60 550	24.47 539	0.26 474	0.39 509	0.31 503	0.39 492	0.26 409	0.53 473

DispFullNet	17.47 541	26.01 551	33.98 550	22.58 552	20.86 557	13.84 500	1.28 372	16.50 498	26.27 522	19.97 517	17.17 462	20.52 515	18.49 522	22.86 537	10.76 489	5.13 532	2.83 544	30.72 556	7.72 552	20.86 554	11.01 555

EDNetEfficientorigin	17.87 542	14.00 542	99.53 585	1.64 325	0.92 324	10.55 465	6.26 494	13.21 461	34.84 542	38.20 551	36.91 540	27.47 530	26.32 544	14.71 504	25.69 543	0.04 392	0.06 359	0.14 485	0.52 503	3.16 523	3.27 521

RainbowNet	18.01 543	26.22 552	19.95 523	18.59 548	14.88 548	27.38 538	10.46 527	27.39 544	34.54 539	14.91 501	27.01 512	25.65 524	12.44 501	18.94 523	9.23 470	13.91 556	3.46 552	23.36 551	4.86 547	16.03 549	10.91 554

ACVNet_1	18.70 544	25.08 550	12.72 496	17.33 547	15.18 550	26.02 530	9.62 522	28.44 548	34.49 538	24.39 530	24.32 501	37.22 547	20.13 530	16.67 515	13.39 503	10.45 549	2.59 540	24.77 553	4.92 549	16.57 551	9.75 550

RTS	18.87 545	9.32 537	86.48 573	4.95 521	6.10 521	42.08 555	14.70 543	15.49 493	41.06 550	22.65 524	32.32 528	13.77 460	19.54 527	37.98 555	28.96 548	0.41 490	0.23 490	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 470

RTSA	18.87 545	9.32 537	86.48 573	4.95 521	6.10 521	42.08 555	14.70 543	15.49 493	41.06 550	22.65 524	32.32 528	13.77 460	19.54 527	37.98 555	28.96 548	0.41 490	0.23 490	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 470

MANE	19.47 547	1.27 425	5.07 374	4.69 518	5.55 518	30.49 541	9.94 524	34.01 550	37.27 547	44.13 558	51.57 561	52.51 556	40.41 557	33.58 549	24.81 540	0.89 507	0.86 522	1.11 521	9.72 553	0.38 448	1.06 495

coex-ft	19.78 548	19.39 546	87.73 575	1.77 343	1.80 402	17.25 513	13.50 539	12.63 450	42.10 552	60.18 569	38.90 542	28.72 531	28.74 545	11.74 477	27.40 546	0.21 465	0.23 490	0.04 451	0.30 476	1.36 503	1.54 505

BEATNet-Init1	23.31 549	9.03 534	41.67 557	4.17 513	2.53 440	45.68 561	19.47 556	33.43 549	38.45 549	47.59 561	49.10 557	59.31 562	41.80 559	38.35 557	29.21 550	0.47 496	0.50 517	0.81 516	0.66 509	2.10 516	1.86 508

DLNR_Zeroshot_test	24.70 550	50.77 569	90.11 576	98.11 586	97.34 584	1.38 57	0.12 94	22.79 539	3.09 137	1.07 123	2.95 142	0.71 126	0.29 52	6.93 283	2.29 310	38.56 567	0.37 507	0.00 1	0.30 476	76.73 580	0.09 283

ACVNet_2	26.45 551	29.35 557	25.14 536	20.27 550	15.43 551	34.97 549	12.23 537	48.37 563	66.25 572	42.69 555	56.73 565	51.77 554	25.59 541	20.39 530	13.52 505	10.13 547	2.59 540	22.78 550	3.52 541	17.57 552	9.80 552

MADNet+	27.07 552	33.84 559	90.97 577	20.14 549	7.47 531	48.43 563	47.10 570	35.43 551	36.46 544	20.11 518	30.05 521	25.29 523	35.08 551	45.50 564	50.28 569	2.13 523	2.00 530	1.19 523	0.76 513	4.71 526	4.43 526

IMH-64-1	27.21 553	28.77 554	16.84 516	31.57 555	20.76 555	26.43 533	15.10 546	47.11 558	45.20 554	33.53 544	51.16 559	41.42 550	31.10 549	36.48 551	22.39 533	13.48 554	2.87 546	33.95 558	10.70 555	23.50 556	11.75 556

IMH-64	27.21 553	28.77 554	16.84 516	31.57 555	20.76 555	26.43 533	15.10 546	47.11 558	45.20 554	33.53 544	51.16 559	41.42 550	31.10 549	36.48 551	22.39 533	13.48 554	2.87 546	33.95 558	10.70 555	23.50 556	11.75 556

JetBlue	29.12 555	15.72 543	54.12 561	15.93 545	20.98 558	60.90 573	30.62 563	39.38 553	34.62 541	34.08 547	39.69 544	57.35 561	43.17 560	50.71 570	50.60 570	2.41 524	3.79 554	2.81 528	3.45 540	9.57 540	12.59 559

WAO-7	29.39 556	24.43 548	20.47 525	32.71 558	13.83 547	34.70 548	20.27 559	52.19 569	65.03 570	43.29 556	59.35 567	52.19 555	44.68 562	31.71 546	30.56 552	10.98 550	4.94 557	13.71 543	12.52 559	12.06 544	8.22 544

IMH	29.82 557	29.11 556	18.51 520	34.28 559	21.40 560	32.33 546	15.39 550	49.40 565	53.07 560	37.88 549	55.32 564	45.05 552	39.54 556	40.63 559	24.12 538	14.03 557	3.27 550	34.93 560	11.24 557	24.69 559	12.21 558

PWCK	30.53 558	44.32 566	47.25 559	29.76 553	7.23 528	40.78 554	27.10 562	44.73 557	44.32 553	47.31 560	36.37 539	47.16 553	26.05 542	41.26 560	31.87 553	21.83 561	4.03 555	29.50 555	4.67 545	27.17 563	7.80 542

TorneroNet-64	32.42 559	31.89 558	30.52 544	34.73 560	21.13 559	46.99 562	18.82 554	43.10 556	59.42 565	32.70 543	46.98 554	62.01 565	36.98 553	43.97 563	33.88 556	14.10 558	3.22 549	35.28 561	11.72 558	26.84 562	14.07 560

Dean	34.67 560	38.70 564	25.33 537	29.89 554	17.21 553	45.24 560	11.98 535	56.90 573	76.55 574	63.47 572	60.22 568	67.36 571	48.14 565	37.24 553	39.01 561	11.00 551	2.83 544	28.35 554	5.60 551	18.14 553	10.31 553

WAO-6	34.74 561	36.76 563	15.36 509	37.53 561	24.15 564	35.99 550	19.36 555	48.96 564	68.54 573	43.84 557	47.58 555	52.77 557	52.60 566	32.63 547	34.73 558	26.20 564	7.74 563	42.78 566	21.64 565	28.07 564	17.62 566

LVE	34.99 562	40.10 565	34.97 551	32.49 557	18.61 554	51.45 568	26.82 561	52.15 568	65.94 571	47.21 559	61.04 569	53.99 559	37.30 554	37.95 554	34.09 557	15.55 560	5.95 559	31.01 557	13.81 560	22.58 555	16.72 564

TorneroNet	35.11 563	33.92 560	33.82 549	37.86 562	22.01 561	49.64 565	21.58 560	48.09 562	55.23 561	37.50 548	53.79 562	62.81 568	43.66 561	46.71 566	41.25 564	14.80 559	3.53 553	36.72 562	14.57 561	28.28 565	16.49 563

WAO-8	38.15 564	35.51 561	21.50 527	43.67 563	23.92 562	44.44 557	20.26 557	52.83 570	76.62 575	53.57 566	66.79 573	62.63 566	54.56 569	42.03 561	39.18 562	22.71 562	6.65 561	37.08 563	19.08 563	24.72 561	15.24 561

Venus	38.15 564	35.51 561	21.50 527	43.67 563	23.92 562	44.44 557	20.26 557	52.83 570	76.62 575	53.57 566	66.81 574	62.63 566	54.56 569	42.03 561	39.18 562	22.71 562	6.65 561	37.08 563	19.08 563	24.70 560	15.24 561

UNDER WATER	45.09 566	48.60 568	67.37 567	49.30 567	31.41 566	53.80 570	37.39 565	40.25 555	52.48 558	50.24 562	45.37 552	68.37 573	57.76 572	51.03 571	49.88 568	29.97 565	13.75 565	51.22 568	36.57 566	37.87 567	29.12 567

UNDER WATER-64	45.16 567	46.99 567	66.69 566	43.90 565	27.64 565	55.58 571	41.87 567	39.42 554	48.42 556	51.73 565	43.08 549	67.76 572	56.69 571	48.02 568	48.34 567	39.50 568	17.64 567	51.78 569	38.93 569	36.62 566	32.61 568

notaker	47.42 568	55.20 570	49.13 560	56.52 571	40.18 567	38.52 552	32.97 564	47.21 560	56.08 563	57.21 568	57.24 566	60.09 563	59.19 573	53.93 572	41.64 565	40.61 569	19.93 568	57.21 571	37.41 567	49.02 569	39.02 569

ktn	48.94 569	57.58 571	38.86 555	59.57 572	43.27 569	50.37 566	43.38 568	48.07 561	61.11 566	51.30 564	54.25 563	54.96 560	52.88 567	47.30 567	35.83 559	57.77 573	24.88 571	62.69 574	43.55 570	50.70 570	40.41 570

DPSimNet_ROB	53.45 570	64.73 575	44.39 558	53.97 569	45.39 571	53.66 569	54.83 571	55.15 572	57.87 564	64.16 574	50.83 558	63.40 569	53.34 568	46.45 565	65.81 574	63.13 575	26.54 572	57.94 572	51.11 573	45.52 568	50.69 574

KSHMR	55.63 571	63.60 574	37.85 554	74.69 575	49.56 572	49.01 564	45.73 569	57.46 574	63.97 569	61.61 571	62.07 571	72.39 575	47.01 563	50.65 569	43.29 566	54.10 572	62.21 574	66.10 575	53.94 574	51.25 572	46.11 572

HanzoNet	56.48 572	59.32 572	58.25 563	55.32 570	41.94 568	50.95 567	41.33 566	51.12 566	61.40 567	65.62 575	65.59 572	71.66 574	69.41 574	70.77 575	60.03 572	63.99 576	34.70 573	61.96 573	50.54 572	51.00 571	44.71 571

JetRed	61.02 573	61.05 573	82.56 572	46.09 566	56.80 574	83.19 574	63.76 572	59.26 575	63.61 568	69.29 576	68.85 575	66.59 570	47.62 564	61.57 573	74.09 575	45.58 570	66.14 577	46.59 567	45.06 571	63.17 573	49.58 573

LRCNet_RVC	66.23 574	65.67 576	67.63 568	71.47 574	54.32 573	32.17 545	2.66 420	63.19 576	21.35 511	81.79 578	91.26 578	83.62 577	71.62 575	69.32 574	52.57 571	95.49 583	64.45 576	95.07 583	95.19 583	71.52 575	74.31 577

TCMNet-wrong-test	67.23 575	85.83 580	81.56 571	95.63 582	94.73 582	89.35 575	85.42 576	51.73 567	33.71 537	51.26 563	61.71 570	61.33 564	41.23 558	77.26 576	64.71 573	48.76 571	9.03 564	70.12 577	68.11 576	90.76 583	82.37 582

ASD4	75.85 576	81.57 578	69.25 569	68.23 573	80.87 578	96.24 578	99.15 583	77.50 577	93.47 581	77.59 577	85.63 576	78.32 576	76.43 576	77.89 577	82.61 576	58.30 574	62.67 575	55.02 570	62.43 575	68.35 574	65.49 576

MADNet++	82.84 577	82.38 579	73.57 570	87.72 581	82.97 579	93.14 576	69.15 573	86.42 581	82.50 577	93.46 582	86.70 577	86.28 578	80.92 577	88.34 579	88.84 577	86.83 581	84.17 581	72.64 578	68.92 577	80.47 581	81.42 581

tt	83.26 578	0.34 117	99.99 587	79.40 579	93.18 581	100.00 586	100.00 587	100.00 591	99.95 586	60.33 570	47.63 556	99.98 590	99.96 586	99.98 588	100.00 591	92.42 582	99.82 586	73.83 582	73.63 578	88.42 582	56.35 575

xxxxx1	85.63 579	90.31 581	96.68 580	76.54 576	80.57 575	97.44 581	96.86 580	85.53 578	88.53 578	88.68 579	91.71 579	94.23 580	92.93 578	90.02 580	91.98 578	70.60 577	70.39 578	73.68 579	81.46 580	74.61 576	79.86 578

tt_ll	85.63 579	90.31 581	96.68 580	76.54 576	80.57 575	97.44 581	96.86 580	85.53 578	88.53 578	88.68 579	91.71 579	94.23 580	92.93 578	90.02 580	91.98 578	70.60 577	70.39 578	73.68 579	81.46 580	74.61 576	79.86 578

ff	85.63 579	90.31 581	96.68 580	76.54 576	80.57 575	97.44 581	96.86 580	85.53 578	88.53 578	88.68 579	91.71 579	94.23 580	92.93 578	90.02 580	91.98 578	70.60 577	70.39 578	73.68 579	81.46 580	74.61 576	79.86 578

USTest	87.63 582	76.50 577	65.53 565	81.26 580	83.10 580	100.00 586	100.00 587	99.53 586	99.60 585	98.32 583	99.02 585	90.87 579	98.33 583	84.28 578	98.23 584	79.97 580	96.20 582	69.82 576	73.75 579	75.48 579	82.80 583

PML	97.88 583	100.00 590	96.45 579	98.01 585	97.88 585	100.00 586	99.35 584	96.88 582	97.72 583	100.00 590	97.36 582	97.38 584	99.60 584	100.00 591	96.32 582	99.99 588	97.55 583	100.00 587	96.01 584	99.18 585	87.92 584

MEDIAN_ROB	98.41 584	99.70 585	99.30 584	97.09 583	97.02 583	96.89 579	95.77 579	97.66 584	97.28 582	98.79 586	98.94 584	99.18 585	98.14 582	96.89 583	96.88 583	99.96 587	99.16 584	100.00 587	99.99 588	99.69 586	99.88 586

HaxPig	98.85 585	99.94 587	95.08 578	99.99 589	100.00 588	94.03 577	94.78 577	99.15 585	99.98 588	99.99 589	100.00 587	99.98 590	99.99 587	98.12 584	95.97 581	100.00 590	99.99 588	100.00 587	99.99 588	100.00 589	99.99 589

Anonymous_1	99.08 586	99.91 586	99.85 586	97.63 584	99.10 586	100.00 586	100.00 587	99.61 588	99.96 587	99.28 588	99.86 586	99.54 587	99.99 587	99.29 585	99.75 585	96.05 584	99.59 585	97.31 584	98.57 585	97.71 584	98.63 585

ccccc	99.32 587	96.61 584	100.00 591	100.00 592	100.00 588	97.41 580	99.44 585	99.56 587	97.80 584	99.27 587	97.59 583	99.35 586	99.84 585	99.92 586	99.98 587	100.00 590	100.00 589	99.95 586	99.77 587	100.00 589	100.00 591

test_example2	99.39 588	99.98 589	99.99 587	100.00 592	99.98 587	99.72 585	99.99 586	97.34 583	100.00 589	100.00 590	100.00 587	96.42 583	96.66 581	99.97 587	99.96 586	100.00 590	99.97 587	98.66 585	99.15 586	100.00 589	100.00 591

AVERAGE_ROB	99.62 589	99.95 588	98.81 583	100.00 592	100.00 588	98.08 584	95.47 578	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	99.99 588	100.00 590	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	100.00 591

DGTPSM_ROB	99.90 590	100.00 590	99.99 587	99.99 589	100.00 588	100.00 586	100.00 587	99.97 589	100.00 589	98.35 584	100.00 587	99.84 588	100.00 589	99.98 588	99.99 588	99.99 588	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	100.00 591

DPSMNet_ROB	99.91 591	100.00 590	99.99 587	99.99 589	100.00 588	100.00 586	100.00 587	99.98 590	100.00 589	98.35 584	100.00 587	99.84 588	100.00 589	99.98 588	99.99 588	100.00 590	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	100.00 591

DPSM_ROB	99.95 592	100.00 590	100.00 591	99.76 587	100.00 588	100.00 586	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 591	99.21 585	100.00 589	100.00 587	100.00 590	99.99 587	99.95 587

DPSM	99.95 592	100.00 590	100.00 591	99.76 587	100.00 588	100.00 586	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 591	99.21 585	100.00 589	100.00 587	100.00 590	99.99 587	99.95 587

FlowAnything	100.00 594	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 588	100.00 586	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	100.00 591

Selective-RAFT-Error	100.00 594	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 588	100.00 586	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	100.00 591

CasAABBNet	100.00 594	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 588	100.00 586	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	100.00 591

LSM0	100.00 594	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 588	100.00 586	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 587	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 589	100.00 587	100.00 590	100.00 589	99.99 589

FADE		17.27 544		10.46 537	9.90 539			35.80 552	53.05 559	20.32 519		26.54 527		39.35 558		30.62 566	14.22 566	38.39 565	37.63 568	5.22 530	5.56 535

Low-res two-view benchmark