Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 17	0.10 36	0.05 1	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

LG-Stereo	0.08 44	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.17 318	0.11 28	0.08 12	0.05 1	0.07 37	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 80	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

MonSter	0.07 4	0.06 56	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.10 27	0.15 106	0.15 159	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 132	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 61	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 311	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 311	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3w_stereo	0.08 44	0.09 311	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.10 36	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 28	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.19 402	0.24 316	0.19 246	0.06 9	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 464	0.17 376	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.10 127	0.12 63	0.10 17	0.12 88	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

WCG-NET	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.13 59	0.13 119	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 28	0.11 62	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.12 63	0.11 28	0.16 186	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

asd	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.16 142	0.07 71	0.08 51	0.08 7	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.18 197	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.08 7	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.18 197	0.12 88	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3.75w	0.07 4	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.07 28	0.09 18	0.16 132	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.06 1	0.13 59	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.14 75	0.14 143	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.16 132	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.07 106	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.05 1	0.12 207	0.12 63	0.11 28	0.12 88	0.07 30	0.09 88	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

MM-Stereo_test2	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.18 363	0.15 106	0.14 143	0.07 30	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

SCV	0.08 44	0.09 311	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.10 17	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.22 454	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

HUF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.13 59	0.13 119	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo++	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 278	0.12 63	0.11 28	0.15 159	0.07 30	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GIP-stereo	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.14 75	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

Occ-G	0.08 44	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 51	0.14 152	0.13 59	0.15 159	0.07 30	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

U	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.17 205	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 81	0.10 369	0.31 482	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.11 107	0.07 1	0.12 453	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

MGS-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.12 43	0.12 88	0.07 30	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

MoCha-V2	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.20 410	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DLNR_Zeroshot_test	10.40 583	1.82 575	19.49 590	120.77 596	13.11 588	0.06 8	0.13 104	0.23 294	0.10 36	0.07 30	0.10 117	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.13 476	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 595	0.04 40

testlalala	0.08 44	0.07 139	0.17 376	0.16 142	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.07 30	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

testlalala_base	0.10 142	0.09 311	0.14 264	0.21 439	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.13 59	0.10 36	0.07 30	0.15 205	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.12 236	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

AEACV	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.13 442	0.14 278	0.13 104	0.14 75	0.09 23	0.07 30	0.09 88	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 30	0.22 454	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.15 106	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
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
S2M2_XL	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.12 4	0.08 127	0.09 80	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.06 199

2.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.10 17	0.15 159	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

3.25w_new	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 44	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

HART	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

SCV_C0	0.08 44	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

AIO-test2	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.23 475	0.08 127	0.11 172	0.10 27	0.23 294	0.23 308	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.09 382	0.05 100	0.05 121

castereo	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.18 231	0.08 62	0.10 117	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

fffft	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.07 37	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
mms	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.12 189	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.03 1

fffy	0.09 81	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.17 318	0.13 59	0.12 88	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

tg	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.20 229	0.12 88	0.08 62	0.11 147	0.11 175	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.18 298	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.07 62	0.05 11	0.11 107	0.08 17	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.13 104	0.15 106	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RSM++	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.11 28	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

RSM	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.12 43	0.10 36	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

trnet	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 207	0.11 46	0.13 59	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

IGEV++	0.08 44	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.10 17	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

HH	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

LoS_RVC	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.06 16	0.09 167	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.11 175	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.13 59	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

cross-raft	0.10 142	0.09 311	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.11 172	0.25 489	0.13 59	0.15 159	0.08 62	0.11 147	0.12 192	0.10 199	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

EAI-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.15 219	0.16 132	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.16 132	0.17 205	0.08 62	0.12 160	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.08 62	0.10 117	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 199
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
FlowAnything_test	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.14 152	0.20 229	0.11 62	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.09 358	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.06 192	0.09 387

monsters	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.09 18	0.12 43	0.08 12	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 142	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.18 363	0.21 252	0.20 269	0.09 92	0.11 147	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.13 119	0.09 92	0.07 37	0.07 62	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

tt45	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.09 92	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

PAM_32	0.09 81	0.05 17	0.17 376	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.09 123	0.07 106	0.14 260	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

Pointernet	0.09 81	0.04 1	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.10 27	0.15 106	0.17 205	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

MyStereo07	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.07 106	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

AE-Stereo	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.19 246	0.09 92	0.14 188	0.12 192	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

ACVNet-DCA	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

xx1	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.16 280	0.16 361	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

1test111	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.15 282	0.16 358	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

cc1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

tt1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.16 284	0.15 106	0.19 246	0.09 92	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

MaDis-Stereo	0.09 81	0.09 311	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.10 27	0.16 132	0.16 186	0.09 92	0.11 147	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 277	0.07 238	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

MSKI-zero shot	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.13 119	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

GCAP-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.07 3	0.13 59	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.07 62	0.09 167	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

RAFT-Test	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.09 92	0.10 117	0.10 154	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.09 23	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

anonymousdsp	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

LoS	0.09 81	0.05 17	0.11 149	0.13 13	0.07 71	0.14 278	0.11 46	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.09 167	0.15 282	0.10 123	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.15 106	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.06 199

MC-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.14 152	0.12 43	0.10 36	0.09 92	0.12 160	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.18 197	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CroCo-Stereo Lap2	0.09 81	0.09 311	0.08 30	0.22 454	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

TRStereo	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.15 70	0.12 420	0.10 127	0.13 104	0.18 197	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

test-1	0.10 142	0.07 139	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.11 172	0.24 473	0.14 75	0.18 231	0.09 92	0.07 37	0.09 123	0.08 141	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

iRaftStereo_RVC	0.10 142	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.09 239	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.12 88	0.09 92	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.03 1

PMTNet	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 207	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.09 92	0.13 174	0.10 154	0.07 106	0.13 234	0.10 123	0.15 493	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 199

GASTEREO	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.07 28	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

MSCF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

depthmonostereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.11 224	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

S2M2	0.09 81	0.08 236	0.11 149	0.13 13	0.10 341	0.08 51	0.06 1	0.10 17	0.10 36	0.10 125	0.09 88	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.13 476	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.10 414	0.08 343

999	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.10 125	0.08 70	0.08 98	0.08 141	0.16 316	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121

rvit_stereo_0081_aga	0.11 185	0.09 311	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.19 246	0.10 125	0.18 263	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.06 199

RAStereo	0.10 142	0.09 311	0.08 30	0.20 410	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.15 106	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 185	0.05 17	0.11 149	0.15 70	0.13 442	0.13 246	0.16 284	0.23 294	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.08 343

test_for_model	0.09 81	0.12 413	0.14 264	0.23 475	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.12 43	0.12 88	0.10 125	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

H2IRNET	0.10 142	0.09 311	0.09 72	0.18 298	0.09 239	0.12 207	0.15 219	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.10 154	0.10 199	0.10 61	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.05 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.15 304	0.16 284	0.18 197	0.18 231	0.10 125	0.09 88	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.12 236	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.06 199

ff7	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEVStereo-DCA	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ffff	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

rrr	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.16 284	0.16 132	0.15 159	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

11t	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEV_Zeroshot_test	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.13 104	0.17 168	0.11 62	0.10 125	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

UniTT-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.11 46	0.12 43	0.11 62	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.05 121

4D-IteraStereo	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.05 121

Selective-RAFT	0.11 185	0.10 369	0.11 149	0.21 439	0.08 127	0.16 334	0.13 104	0.20 229	0.22 298	0.10 125	0.10 117	0.11 175	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

ccc-4	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

test_3	0.10 142	0.09 311	0.10 108	0.20 410	0.08 127	0.13 246	0.26 497	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.14 188	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40
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
s12784h	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 334	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.11 175	0.11 224	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

raftrobust	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.10 27	0.18 197	0.16 186	0.10 125	0.09 88	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

sCroCo_RVC	0.12 251	0.09 311	0.23 445	0.24 484	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.10 125	0.13 174	0.12 192	0.07 106	0.14 260	0.11 187	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.05 100	0.07 279

XX-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.12 63	0.20 229	0.10 36	0.10 125	0.14 188	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

test_xeample3	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

AFF-stereo	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.09 23	0.10 125	0.12 160	0.09 123	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.03 1

water-stereo	0.09 81	0.06 56	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40

DilatedVolume-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.14 75	0.16 186	0.11 154	0.11 147	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

AIO-test1	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.23 475	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.21 252	0.14 143	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.09 358	0.10 421	0.03 1	0.06 199

UGAM-zero	0.09 81	0.05 17	0.15 314	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.07 62	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

rvit_stereo_0083	0.12 251	0.08 236	0.17 376	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.26 359	0.11 154	0.14 188	0.13 217	0.10 199	0.12 189	0.12 236	0.10 399	0.08 404	0.09 358	0.07 272	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0081	0.11 185	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 399	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

model_zeroshot	0.10 142	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.13 119	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

GCAP-BAT	0.09 81	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.10 36	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0082	0.11 185	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 399	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 185	0.05 17	0.14 264	0.15 70	0.20 517	0.09 80	0.17 318	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.14 188	0.10 154	0.07 106	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.09 387

rvit_stereo_0080	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 358	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

RAFT-Stereo-weight	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.19 218	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.24 316	0.14 143	0.11 154	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 260	0.09 54	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.07 272	0.07 258	0.08 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 358	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

EKT-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.21 284	0.11 154	0.08 70	0.12 192	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

CASnet	0.09 81	0.09 311	0.09 72	0.19 355	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 406	0.08 337	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 246	0.14 152	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.12 160	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 142	0.11 389	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.17 205	0.11 154	0.18 263	0.10 154	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.04 40

knoymous	0.11 185	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.07 71	0.15 304	0.14 152	0.19 218	0.13 119	0.11 154	0.17 238	0.13 217	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

riskmin	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.14 278	0.14 152	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.14 188	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.12 236	0.09 358	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.08 343

iRaft-Stereo_20w	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.18 197	0.10 36	0.11 154	0.08 70	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

MIPNet	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.24 324	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.17 318	0.21 252	0.24 324	0.11 154	0.12 160	0.11 175	0.08 141	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

GMOStereo	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

LCNet	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.16 280	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.15 496

STrans-v2	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.11 62	0.11 154	0.15 205	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

RAFT-345	0.11 185	0.07 139	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.11 154	0.36 457	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.04 15	0.05 121

test-2	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

GMM-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.11 154	0.15 205	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.09 387

TANstereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.15 106	0.19 246	0.11 154	0.15 205	0.10 154	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

XX-TBD	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 207	0.16 284	0.14 75	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

sAnonymous2	0.13 276	0.12 413	0.24 449	0.20 410	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 358	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 497	0.10 413

CroCo_RVC	0.13 276	0.12 413	0.24 449	0.20 410	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 358	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 497	0.10 413

111	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.23 308	0.11 154	0.12 160	0.14 237	0.11 224	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

RAFT + AFF	0.13 276	0.07 139	0.20 422	0.20 410	0.10 341	0.14 278	0.24 473	0.26 350	0.20 269	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.07 238	0.06 306	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.08 343

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.09 18	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.19 402	0.17 168	0.19 246	0.12 192	0.14 188	0.15 266	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.12 207	0.11 46	0.15 106	0.10 36	0.12 192	0.09 88	0.10 154	0.08 141	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

PAM	0.10 142	0.05 17	0.16 348	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.16 284	0.15 106	0.16 186	0.12 192	0.09 88	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

rvit_0105_6	0.14 310	0.09 311	0.18 399	0.17 216	0.10 341	0.10 127	0.16 284	0.19 218	0.26 359	0.12 192	0.18 263	0.17 300	0.12 254	0.18 369	0.12 236	0.15 493	0.11 466	0.12 456	0.10 421	0.09 382	0.06 199

rvit_stereo_ft	0.12 251	0.07 139	0.13 229	0.19 355	0.10 341	0.12 207	0.17 318	0.16 132	0.16 186	0.12 192	0.13 174	0.15 266	0.10 199	0.14 260	0.13 277	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

testlalala2	0.10 142	0.06 56	0.11 149	0.20 410	0.10 341	0.10 127	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MyStereo8	0.12 251	0.07 139	0.15 314	0.15 70	0.09 239	0.18 374	0.14 152	0.19 218	0.22 298	0.12 192	0.18 263	0.11 175	0.10 199	0.16 316	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.09 387

MyStereo06	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.19 218	0.12 88	0.12 192	0.08 70	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

StereoVision	0.13 276	0.12 413	0.09 72	0.24 484	0.10 341	0.15 304	0.21 440	0.21 252	0.20 269	0.12 192	0.24 335	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.10 123	0.09 358	0.11 466	0.12 456	0.12 472	0.06 192	0.05 121

test_4	0.10 142	0.10 369	0.08 30	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.22 450	0.15 106	0.17 205	0.12 192	0.18 263	0.12 192	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.03 1

GLC_STEREO	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.24 324	0.12 192	0.13 174	0.12 192	0.08 141	0.18 369	0.11 187	0.06 114	0.08 404	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

IPLG	0.10 142	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.20 229	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.07 62	0.07 106	0.14 260	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 142	0.08 236	0.13 229	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.19 218	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.11 175	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

NF-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

OCTAStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.16 132	0.15 159	0.12 192	0.14 188	0.13 217	0.12 254	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 279

PSM-AAD	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.20 229	0.13 119	0.12 192	0.14 188	0.18 314	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.14 489

FTStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.21 252	0.18 231	0.12 192	0.24 335	0.12 192	0.12 254	0.13 234	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.10 413

ASMatch	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.10 341	0.07 28	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.12 192	0.16 217	0.16 280	0.10 199	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.08 343

RE-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

TVStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

Prome-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.22 274	0.13 119	0.12 192	0.17 238	0.13 217	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.09 387

raft+_RVC	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.11 46	0.24 316	0.20 269	0.12 192	0.15 205	0.12 192	0.08 141	0.12 189	0.13 277	0.07 238	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

RALCasStereoNet	0.10 142	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.17 168	0.11 62	0.12 192	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.12 189	0.11 187	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

ARAFT	0.12 251	0.08 236	0.17 376	0.19 355	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.20 229	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.10 406	0.09 382	0.05 100	0.04 40

R-Stereo Train	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.13 104	0.11 28	0.12 88	0.13 219	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

CoDeX	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.23 294	0.27 368	0.13 219	0.17 238	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

plain	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.13 119	0.13 219	0.15 205	0.09 123	0.12 254	0.13 234	0.12 236	0.07 238	0.05 182	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.06 199

MIM_Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.12 63	0.20 229	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.09 123	0.05 11	0.12 189	0.08 17	0.05 27	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.22 298	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.09 167	0.14 260	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DCANet-4	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.13 219	0.16 217	0.09 123	0.14 317	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

fff	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ADStereo(finetuned)	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.12 254	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

GwcNet-ADL	0.13 276	0.08 236	0.14 264	0.20 410	0.09 239	0.11 172	0.20 423	0.30 415	0.24 324	0.13 219	0.14 188	0.18 314	0.14 317	0.13 234	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.06 199

GANet-ADL	0.13 276	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.30 415	0.20 269	0.13 219	0.18 263	0.19 328	0.12 254	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.08 343

OMP-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.13 219	0.14 188	0.11 175	0.12 254	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

KYRaft	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.22 274	0.12 88	0.13 219	0.16 217	0.20 340	0.10 199	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.16 507

Pruner-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.17 205	0.13 219	0.19 272	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.08 343

DeepStereo_RVC	0.11 185	0.08 236	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.12 254	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

RAFT-RH_RVC	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.41 494	0.11 175	0.10 199	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.05 107	0.04 15	0.06 199

AnonymousM	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.14 143	0.13 219	0.11 147	0.09 123	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.05 107	0.05 100	0.05 121

rafts_anoy	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.07 238	0.04 21	0.09 358	0.11 453	0.07 258	0.06 199

DCANet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

csc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

HITNet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 27	0.18 197	0.18 231	0.13 219	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.14 310	0.09 311	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.23 461	0.24 316	0.27 368	0.14 240	0.15 205	0.18 314	0.12 254	0.17 348	0.14 314	0.14 489	0.11 466	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.06 199

rvit_0105_4	0.14 310	0.09 311	0.17 376	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.19 402	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.20 284	0.17 300	0.13 292	0.17 348	0.13 277	0.15 493	0.11 466	0.11 437	0.10 421	0.09 382	0.06 199

test_sample2	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.18 363	0.21 252	0.16 186	0.14 240	0.20 284	0.19 328	0.15 335	0.15 282	0.12 236	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

test_sample1	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.13 13	0.08 127	0.19 397	0.16 284	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.22 314	0.18 314	0.16 361	0.17 348	0.14 314	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.07 279

MIF-Stereo (partial)	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.11 46	0.17 168	0.18 231	0.14 240	0.16 217	0.09 123	0.11 224	0.12 189	0.12 236	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.07 279

PCWNet_CMD	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 446	0.14 240	0.20 284	0.21 349	0.12 254	0.17 348	0.13 277	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

LL-Strereo2	0.10 142	0.10 369	0.15 314	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.09 18	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.16 316	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.10 406	0.07 272	0.06 192	0.05 121

DisPM	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.17 205	0.14 240	0.20 284	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.11 439

CIPLG	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.11 147	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IPLGR_C	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ACRE	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

HHNet	0.11 185	0.06 56	0.16 348	0.15 70	0.14 462	0.07 28	0.13 104	0.20 229	0.17 205	0.14 240	0.25 364	0.11 175	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.09 387

IIG-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.12 63	0.22 274	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.11 175	0.12 254	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

PSM-softLoss	0.12 251	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 452

KMStereo	0.12 251	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 452

RAFT_R40	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.16 186	0.14 240	0.18 263	0.15 266	0.12 254	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.05 121

GrayStereo	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.19 355	0.09 239	0.09 80	0.16 284	0.18 197	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.17 300	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.10 413

IRAFT_RVC	0.12 251	0.08 236	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.07 28	0.15 219	0.24 316	0.23 308	0.14 240	0.14 188	0.15 266	0.12 254	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.06 199

CRE-IMP	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.10 127	0.12 63	0.18 197	0.10 36	0.14 240	0.13 174	0.13 217	0.12 254	0.12 189	0.11 187	0.07 238	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

TestStereo	0.13 276	0.14 454	0.11 149	0.23 475	0.08 127	0.15 304	0.21 440	0.20 229	0.23 308	0.14 240	0.24 335	0.16 280	0.12 254	0.16 316	0.14 314	0.05 27	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.05 121

CFNet_pseudo	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 292	0.18 369	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.07 279

RALAANet	0.11 185	0.08 236	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.13 174	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

xxxx	0.15 354	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.23 450	0.18 363	0.31 425	0.19 246	0.14 240	0.28 403	0.22 367	0.14 317	0.15 282	0.26 484	0.09 358	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

SFCPSM	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.28 390	0.27 368	0.14 240	0.17 238	0.12 192	0.13 292	0.14 260	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.06 199

DMCA	0.14 310	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.19 272	0.17 300	0.18 398	0.15 282	0.17 373	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.10 413

MSMDNet	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 446	0.14 240	0.21 305	0.21 349	0.12 254	0.17 348	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

ccs_rob	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 292	0.18 369	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 71	0.11 172	0.19 402	0.17 168	0.12 88	0.15 267	0.15 205	0.17 300	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.06 199

xyz-stereo	0.13 276	0.07 139	0.20 422	0.15 70	0.05 1	0.20 412	0.15 219	0.17 168	0.31 406	0.15 267	0.29 415	0.26 413	0.16 361	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

FACV-RUCA	0.13 276	0.11 395	0.12 184	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.15 219	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.16 361	0.14 260	0.13 277	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

rvit_0105_3	0.15 354	0.09 311	0.14 264	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.25 489	0.25 332	0.29 389	0.15 267	0.17 238	0.20 340	0.13 292	0.17 348	0.14 314	0.13 476	0.11 466	0.12 456	0.14 485	0.07 258	0.06 199

mmm	0.14 310	0.08 236	0.17 376	0.17 216	0.09 239	0.17 355	0.18 363	0.21 252	0.15 159	0.15 267	0.23 323	0.21 349	0.16 361	0.16 316	0.17 373	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

11t1	0.12 251	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.17 355	0.15 219	0.18 197	0.15 159	0.15 267	0.15 205	0.16 280	0.16 361	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

ffm	0.12 251	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.06 199

ff1	0.13 276	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.14 260	0.20 409	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.06 199

mmx	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.14 260	0.20 409	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.08 337	0.08 321	0.08 343

xxx	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.14 260	0.20 409	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.08 337	0.08 321	0.08 343

LL-Strereo	0.13 276	0.09 311	0.11 149	0.20 410	0.10 341	0.11 172	0.18 363	0.32 436	0.24 324	0.15 267	0.15 205	0.14 237	0.13 292	0.19 384	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.08 337	0.04 15	0.05 121

anonymousa	0.13 276	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.17 318	0.19 218	0.29 389	0.15 267	0.24 335	0.15 266	0.14 317	0.14 260	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.09 382	0.05 100	0.06 199

qqq	0.13 276	0.09 311	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.15 267	0.19 272	0.16 280	0.16 361	0.15 282	0.16 358	0.07 238	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

x	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.19 272	0.19 328	0.17 384	0.18 369	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

RAFT+CT+SA	0.13 276	0.11 395	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.28 510	0.22 274	0.22 298	0.15 267	0.26 381	0.10 154	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

Sa-1000	0.12 251	0.08 236	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.14 278	0.22 450	0.22 274	0.18 231	0.15 267	0.20 284	0.17 300	0.11 224	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.09 358	0.09 382	0.05 100	0.05 121

Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo_v2	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

HUI-Stereo	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

SST-Stereo	0.10 142	0.07 139	0.15 314	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.11 62	0.15 267	0.17 238	0.13 217	0.12 254	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.05 121

iGMRVC	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iRAFT	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

RAFT-IKP	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

Anonymous3	0.16 377	0.13 442	0.33 488	0.26 500	0.14 462	0.27 485	0.17 318	0.28 390	0.28 382	0.15 267	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.11 439

NVstereo2D	0.19 423	0.10 369	0.15 314	0.17 216	0.15 480	0.28 492	0.23 461	0.44 525	0.42 478	0.15 267	0.27 389	0.25 404	0.19 414	0.22 439	0.17 373	0.09 358	0.06 306	0.10 406	0.08 337	0.15 497	0.09 387

iResNet	0.13 276	0.10 369	0.18 399	0.19 355	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.20 229	0.26 359	0.15 267	0.23 323	0.15 266	0.13 292	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

DFGA-Net	0.13 276	0.11 395	0.18 399	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.13 104	0.22 274	0.25 345	0.16 295	0.16 217	0.13 217	0.12 254	0.16 316	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.05 100	0.05 121

G2L-Stereo	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.12 63	0.27 371	0.22 298	0.16 295	0.27 389	0.21 349	0.13 292	0.17 348	0.18 391	0.09 358	0.08 404	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

test_sample4	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.19 397	0.18 363	0.26 350	0.17 205	0.16 295	0.25 364	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

test_sample3	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.14 30	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.26 350	0.18 231	0.16 295	0.22 314	0.19 328	0.15 335	0.17 348	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.08 343

ttt	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.18 363	0.27 371	0.29 389	0.16 295	0.24 335	0.17 300	0.13 292	0.13 234	0.14 314	0.11 428	0.08 404	0.09 358	0.08 337	0.09 382	0.08 343

CFNet_ucs	0.15 354	0.08 236	0.16 348	0.16 142	0.11 389	0.14 278	0.14 152	0.30 415	0.34 432	0.16 295	0.24 335	0.23 385	0.14 317	0.18 369	0.15 342	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

ADLNet2	0.16 377	0.09 311	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.20 412	0.16 284	0.31 425	0.39 462	0.16 295	0.20 284	0.20 340	0.18 398	0.21 426	0.22 438	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.07 279

PFNet+	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 168	0.21 284	0.16 295	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.11 439

AAGNet	0.11 185	0.07 139	0.16 348	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.18 197	0.13 119	0.16 295	0.21 305	0.13 217	0.14 317	0.11 107	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.05 121

THIR-Stereo	0.12 251	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.17 168	0.25 345	0.16 295	0.24 335	0.14 237	0.12 254	0.12 189	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

PFNet	0.12 251	0.06 56	0.17 376	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.26 350	0.20 269	0.16 295	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

GES	0.14 310	0.08 236	0.16 348	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.13 104	0.28 390	0.25 345	0.16 295	0.23 323	0.18 314	0.13 292	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.09 387

test_xeample	0.15 354	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.21 429	0.20 423	0.28 390	0.20 269	0.16 295	0.29 415	0.19 328	0.16 361	0.15 282	0.26 484	0.09 358	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

GMStereo	0.13 276	0.14 454	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.20 229	0.24 324	0.16 295	0.17 238	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.13 277	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.13 246	0.16 284	0.24 316	0.24 324	0.16 295	0.28 403	0.22 367	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.11 428	0.06 306	0.09 358	0.12 472	0.08 321	0.07 279

BEATNet_4x	0.12 251	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.07 71	0.15 304	0.07 3	0.22 274	0.18 231	0.16 295	0.19 272	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.15 342	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

ITSA-stereo	0.15 354	0.10 369	0.14 264	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.30 415	0.49 503	0.17 311	0.19 272	0.22 367	0.15 335	0.17 348	0.16 358	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.08 343

test_sample6	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.19 402	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 389	0.19 328	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

test_sample5	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 389	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

DispNO	0.14 310	0.08 236	0.17 376	0.19 355	0.12 420	0.11 172	0.21 440	0.23 294	0.29 389	0.17 311	0.23 323	0.18 314	0.17 384	0.15 282	0.15 342	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

MyStereo05	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.27 371	0.35 441	0.17 311	0.14 188	0.15 266	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo04	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.29 401	0.38 459	0.17 311	0.14 188	0.16 280	0.10 199	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

DualNet	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 389	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

1111x	0.15 354	0.08 236	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.18 374	0.25 489	0.31 425	0.24 324	0.17 311	0.24 335	0.26 413	0.15 335	0.13 234	0.23 450	0.07 238	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.07 258	0.06 199

CASS	0.13 276	0.12 413	0.11 149	0.23 475	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.17 311	0.18 263	0.15 266	0.15 335	0.14 260	0.14 314	0.09 358	0.06 306	0.10 406	0.08 337	0.09 382	0.07 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

BUS	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.22 454	0.10 341	0.19 397	0.14 152	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 314	0.16 280	0.13 292	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.07 258	0.07 279

BSDual-CNN	0.15 354	0.09 311	0.14 264	0.22 454	0.10 341	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 314	0.25 404	0.16 361	0.15 282	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.07 258	0.07 279

hknet	0.15 354	0.11 395	0.13 229	0.22 454	0.11 389	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.25 345	0.17 311	0.22 314	0.22 367	0.18 398	0.17 348	0.12 236	0.07 238	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.07 258	0.07 279

SA-5K	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

SA	0.12 251	0.09 311	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.23 294	0.18 231	0.17 311	0.27 389	0.14 237	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.08 337	0.05 100	0.04 40

psmg	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.17 318	0.29 401	0.19 246	0.17 311	0.21 305	0.25 404	0.16 361	0.15 282	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

DEmStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.14 30	0.10 341	0.16 334	0.15 219	0.16 132	0.24 324	0.17 311	0.24 335	0.13 217	0.14 317	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

DRaft	0.12 251	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.14 278	0.17 318	0.21 252	0.30 399	0.17 311	0.28 403	0.10 154	0.15 335	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

222	0.16 377	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.24 455	0.18 363	0.30 415	0.20 269	0.17 311	0.28 403	0.17 300	0.16 361	0.15 282	0.40 534	0.10 399	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

delet	0.17 397	0.08 236	0.17 376	0.19 355	0.11 389	0.20 412	0.21 440	0.30 415	0.37 453	0.17 311	0.26 381	0.19 328	0.19 414	0.19 384	0.21 429	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.11 453	0.06 192	0.06 199

UPFNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.20 410	0.12 420	0.20 412	0.23 461	0.28 390	0.26 359	0.17 311	0.24 335	0.22 367	0.19 414	0.19 384	0.21 429	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.08 321	0.06 199

FENet	0.13 276	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.17 311	0.23 323	0.16 280	0.12 254	0.14 260	0.15 342	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

ACVNet	0.15 354	0.09 311	0.15 314	0.13 13	0.12 420	0.14 278	0.20 423	0.22 274	0.33 420	0.17 311	0.26 381	0.21 349	0.16 361	0.17 348	0.21 429	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

cf-r	0.13 276	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.19 402	0.20 229	0.25 345	0.17 311	0.25 364	0.21 349	0.16 361	0.14 260	0.14 314	0.10 399	0.05 182	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

GANet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.17 318	0.22 274	0.21 284	0.17 311	0.24 335	0.23 385	0.15 335	0.16 316	0.15 342	0.10 399	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

CFNet-ft	0.14 310	0.07 139	0.15 314	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 381	0.24 391	0.14 317	0.16 316	0.14 314	0.11 428	0.06 306	0.08 278	0.09 382	0.09 382	0.08 343

RASNet	0.14 310	0.07 139	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.29 401	0.20 269	0.17 311	0.25 364	0.21 349	0.18 398	0.20 409	0.19 403	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

CFNet_RVC	0.14 310	0.07 139	0.15 314	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 381	0.24 391	0.14 317	0.16 316	0.14 314	0.11 428	0.06 306	0.08 278	0.09 382	0.09 382	0.08 343

UCFNet_RVC	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.11 1	0.10 341	0.20 412	0.10 27	0.24 316	0.22 298	0.17 311	0.20 284	0.23 385	0.15 335	0.17 348	0.15 342	0.12 453	0.07 378	0.10 406	0.13 482	0.11 436	0.10 413

DN-CSS_ROB	0.13 276	0.13 442	0.16 348	0.18 298	0.10 341	0.16 334	0.08 7	0.22 274	0.18 231	0.17 311	0.22 314	0.13 217	0.13 292	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.06 199

z-ln-s-r	0.17 397	0.10 369	0.40 506	0.19 355	0.08 127	0.17 355	0.18 363	0.22 274	0.33 420	0.18 341	0.40 483	0.22 367	0.17 384	0.20 409	0.23 450	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.05 121

coex_refinement	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.15 219	0.26 350	0.29 389	0.18 341	0.20 284	0.22 367	0.17 384	0.16 316	0.18 391	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.09 382	0.08 343

DDVS	0.15 354	0.10 369	0.21 430	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.14 152	0.25 332	0.19 246	0.18 341	0.29 415	0.27 421	0.12 254	0.19 384	0.15 342	0.09 358	0.06 306	0.09 358	0.07 272	0.11 436	0.11 439

gwcnet-sp	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

scenet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

ssnet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

IER	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.26 359	0.18 341	0.25 364	0.17 300	0.20 426	0.16 316	0.14 314	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

test_5	0.14 310	0.12 413	0.08 30	0.20 410	0.10 341	0.14 278	0.29 519	0.21 252	0.24 324	0.18 341	0.28 403	0.11 175	0.15 335	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

NINENet	0.16 377	0.10 369	0.15 314	0.17 216	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.40 508	0.36 446	0.18 341	0.21 305	0.16 280	0.13 292	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.08 404	0.10 406	0.07 272	0.10 414	0.09 387

DAS	0.15 354	0.08 236	0.18 399	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 364	0.21 349	0.15 335	0.16 316	0.12 236	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

SepStereo	0.15 354	0.08 236	0.18 399	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 364	0.21 349	0.15 335	0.25 464	0.12 236	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

PSMNet-ADL	0.15 354	0.12 413	0.13 229	0.22 454	0.09 239	0.13 246	0.20 423	0.26 350	0.23 308	0.18 341	0.20 284	0.24 391	0.16 361	0.18 369	0.17 373	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.11 453	0.08 321	0.07 279

ICVP	0.15 354	0.09 311	0.12 184	0.22 454	0.09 239	0.17 355	0.21 440	0.25 332	0.23 308	0.18 341	0.30 421	0.26 413	0.18 398	0.17 348	0.14 314	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 377	0.08 236	0.15 314	0.18 298	0.10 341	0.22 437	0.18 363	0.24 316	0.21 284	0.18 341	0.24 335	0.29 439	0.18 398	0.19 384	0.22 438	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.07 258	0.06 199

GwcNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.20 423	0.21 252	0.27 368	0.18 341	0.27 389	0.22 367	0.16 361	0.14 260	0.15 342	0.10 399	0.05 182	0.07 194	0.09 382	0.07 258	0.07 279

MLCV	0.12 251	0.07 139	0.16 348	0.18 298	0.06 13	0.15 304	0.17 318	0.19 218	0.21 284	0.18 341	0.25 364	0.17 300	0.13 292	0.14 260	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

G2L-ROB	0.13 276	0.06 56	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.18 231	0.19 357	0.18 263	0.20 340	0.14 317	0.17 348	0.16 358	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.09 387

HI	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

CoSv	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

rvit_105_1	0.19 423	0.11 395	0.25 454	0.21 439	0.16 490	0.21 429	0.27 504	0.31 425	0.41 471	0.19 357	0.20 284	0.22 367	0.17 384	0.19 384	0.17 373	0.12 453	0.12 480	0.13 471	0.15 501	0.08 321	0.07 279

ACV-stereo	0.15 354	0.10 369	0.28 469	0.18 298	0.12 420	0.14 278	0.12 63	0.23 294	0.21 284	0.19 357	0.23 323	0.22 367	0.15 335	0.23 450	0.17 373	0.07 238	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

SMFormer	0.14 310	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.17 373	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

tta	0.14 310	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.17 373	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.06 199

qqq1	0.13 276	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

fff1	0.13 276	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

SDNR	0.19 423	0.08 236	0.19 410	0.16 142	0.12 420	0.77 557	0.14 152	0.25 332	0.32 413	0.19 357	0.24 335	0.19 328	0.13 292	0.19 384	0.15 342	0.16 509	0.18 518	0.14 483	0.11 453	0.08 321	0.11 439

ToySt	0.17 397	0.11 395	0.18 399	0.17 216	0.11 389	0.16 334	0.25 489	0.24 316	0.33 420	0.19 357	0.24 335	0.26 413	0.24 453	0.19 384	0.20 409	0.07 238	0.08 404	0.09 358	0.10 421	0.09 382	0.08 343

iRaft-Stereo_5w	0.12 251	0.09 311	0.12 184	0.19 355	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.19 357	0.14 188	0.11 175	0.09 167	0.20 409	0.16 358	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.06 199

AASNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.19 355	0.09 239	0.18 374	0.15 219	0.37 492	0.37 453	0.19 357	0.23 323	0.20 340	0.16 361	0.17 348	0.20 409	0.10 399	0.08 404	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

CrosDoStereo	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 335	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

DeepStereo_LL	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 335	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

pcwnet_v2	0.19 423	0.10 369	0.26 457	0.17 216	0.14 462	0.18 374	0.15 219	0.37 492	0.46 495	0.19 357	0.24 335	0.21 349	0.19 414	0.20 409	0.19 403	0.13 476	0.10 453	0.10 406	0.10 421	0.11 436	0.13 472

HCRNet	0.16 377	0.24 515	0.12 184	0.35 532	0.11 389	0.15 304	0.17 318	0.26 350	0.22 298	0.19 357	0.24 335	0.21 349	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.11 428	0.07 378	0.11 437	0.10 421	0.09 382	0.07 279

acv_ft	0.15 354	0.09 311	0.15 314	0.19 355	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.25 332	0.33 420	0.19 357	0.26 381	0.21 349	0.17 384	0.17 348	0.18 391	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

HSM-Net_RVC	0.14 310	0.08 236	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.15 219	0.27 371	0.29 389	0.19 357	0.21 305	0.29 439	0.14 317	0.17 348	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 354	0.10 369	0.17 376	0.17 216	0.08 127	0.18 374	0.09 18	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.24 335	0.24 391	0.17 384	0.17 348	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.10 421	0.07 258	0.06 199

DeepPruner_ROB	0.16 377	0.11 395	0.15 314	0.17 216	0.10 341	0.17 355	0.15 219	0.32 436	0.21 284	0.19 357	0.21 305	0.22 367	0.18 398	0.20 409	0.15 342	0.13 476	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.11 436	0.10 413

HSM	0.15 354	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.16 334	0.14 152	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.23 323	0.37 491	0.16 361	0.20 409	0.15 342	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

G2L-Stereo_test	0.14 310	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.16 284	0.30 415	0.28 382	0.20 379	0.23 323	0.20 340	0.16 361	0.17 348	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.07 258	0.06 199

DCVSM-stereo	0.14 310	0.09 311	0.16 348	0.16 142	0.10 341	0.15 304	0.09 18	0.19 218	0.23 308	0.20 379	0.23 323	0.26 413	0.15 335	0.18 369	0.14 314	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.08 337	0.10 414	0.12 452

rvit_stereo_0075_2	0.17 397	0.12 413	0.25 454	0.23 475	0.16 490	0.13 246	0.10 27	0.30 415	0.27 368	0.20 379	0.28 403	0.22 367	0.15 335	0.18 369	0.13 277	0.16 509	0.10 453	0.17 504	0.10 421	0.10 414	0.09 387

DualNet (step1)	0.16 377	0.12 413	0.20 422	0.12 4	0.14 462	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 379	0.20 284	0.24 391	0.19 414	0.16 316	0.16 358	0.15 493	0.06 306	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.12 452

test_sample9	0.18 411	0.12 413	0.20 422	0.12 4	0.14 462	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 379	0.20 284	0.24 391	0.19 414	0.19 384	0.17 373	0.15 493	0.30 542	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.12 452

test_sample7	0.15 354	0.10 369	0.16 348	0.14 30	0.11 389	0.16 334	0.16 284	0.27 371	0.23 308	0.20 379	0.20 284	0.24 391	0.19 414	0.16 316	0.16 358	0.12 453	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.10 414	0.10 413

CBFPSM	0.14 310	0.06 56	0.26 457	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.20 379	0.27 389	0.24 391	0.16 361	0.16 316	0.18 391	0.06 114	0.06 306	0.06 102	0.07 272	0.07 258	0.07 279

raft_robust	0.13 276	0.10 369	0.07 6	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.24 473	0.28 390	0.33 420	0.20 379	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.04 40

RAFT_CTSACE	0.12 251	0.09 311	0.10 108	0.22 454	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.18 197	0.16 186	0.20 379	0.27 389	0.13 217	0.07 106	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

UDGNet	0.14 310	0.13 442	0.16 348	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.16 284	0.21 252	0.27 368	0.20 379	0.20 284	0.16 280	0.13 292	0.16 316	0.13 277	0.10 399	0.06 306	0.09 358	0.07 272	0.06 192	0.07 279

GEStereo_RVC	0.17 397	0.12 413	0.15 314	0.22 454	0.11 389	0.19 397	0.17 318	0.32 436	0.48 497	0.20 379	0.25 364	0.17 300	0.13 292	0.21 426	0.16 358	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.08 343

GwcNet	0.20 435	0.13 442	0.19 410	0.18 298	0.12 420	0.24 455	0.19 402	0.35 480	0.43 483	0.20 379	0.32 433	0.33 474	0.20 426	0.22 439	0.24 463	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.09 382	0.10 413

AdaStereo	0.15 354	0.11 395	0.15 314	0.18 298	0.09 239	0.20 412	0.11 46	0.32 436	0.28 382	0.20 379	0.23 323	0.20 340	0.13 292	0.19 384	0.14 314	0.12 453	0.05 182	0.10 406	0.07 272	0.09 382	0.07 279
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.
NOSS_ROB	0.19 423	0.12 413	0.18 399	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.20 379	0.22 314	0.27 421	0.23 447	0.21 426	0.16 358	0.16 509	0.18 518	0.23 523	0.21 520	0.12 451	0.13 472

MSAF-DinoV2	0.22 456	0.11 395	0.23 445	0.17 216	0.10 341	0.27 485	0.16 284	0.37 492	0.55 516	0.21 393	0.27 389	0.47 525	0.27 476	0.35 510	0.39 531	0.09 358	0.06 306	0.07 194	0.09 382	0.12 451	0.10 413

ISRNet	0.18 411	0.08 236	0.19 410	0.19 355	0.13 442	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.21 393	0.25 364	0.27 421	0.17 384	0.17 348	0.20 409	0.20 523	0.08 404	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.17 515

UGAM	0.13 276	0.10 369	0.09 72	0.22 454	0.08 127	0.12 207	0.20 423	0.17 168	0.23 308	0.21 393	0.16 217	0.13 217	0.13 292	0.19 384	0.12 236	0.07 238	0.05 182	0.13 471	0.11 453	0.07 258	0.05 121

iinet-f	0.16 377	0.06 56	0.45 513	0.14 30	0.10 341	0.21 429	0.14 152	0.27 371	0.23 308	0.21 393	0.24 335	0.21 349	0.15 335	0.18 369	0.21 429	0.09 358	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.10 413

RAFT	0.13 276	0.09 311	0.11 149	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.24 473	0.20 229	0.19 246	0.21 393	0.21 305	0.17 300	0.12 254	0.16 316	0.09 54	0.06 114	0.07 378	0.10 406	0.09 382	0.05 100	0.05 121

psm_up	0.18 411	0.10 369	0.18 399	0.20 410	0.11 389	0.17 355	0.19 402	0.37 492	0.34 432	0.21 393	0.28 403	0.29 439	0.24 453	0.20 409	0.22 438	0.09 358	0.10 453	0.11 437	0.11 453	0.08 321	0.08 343

UNet	0.17 397	0.09 311	0.18 399	0.19 355	0.12 420	0.27 485	0.19 402	0.33 455	0.29 389	0.21 393	0.24 335	0.23 385	0.19 414	0.19 384	0.18 391	0.07 238	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.06 199

HGLStereo	0.17 397	0.08 236	0.19 410	0.17 216	0.12 420	0.18 374	0.18 363	0.31 425	0.32 413	0.21 393	0.32 433	0.25 404	0.18 398	0.19 384	0.20 409	0.09 358	0.09 433	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.10 413

DMCA-RVC	0.17 397	0.10 369	0.15 314	0.24 484	0.11 389	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.24 324	0.21 393	0.26 381	0.25 404	0.27 476	0.18 369	0.20 409	0.12 453	0.08 404	0.13 471	0.10 421	0.10 414	0.08 343

FADNet_RVC	0.16 377	0.14 454	0.40 506	0.20 410	0.11 389	0.13 246	0.13 104	0.26 350	0.22 298	0.21 393	0.23 323	0.20 340	0.17 384	0.14 260	0.16 358	0.08 299	0.08 404	0.12 456	0.09 382	0.11 436	0.10 413

STTStereo	0.18 411	0.12 413	0.27 464	0.20 410	0.11 389	0.16 334	0.21 440	0.29 401	0.23 308	0.21 393	0.30 421	0.29 439	0.18 398	0.20 409	0.19 403	0.12 453	0.11 466	0.11 437	0.14 485	0.09 382	0.08 343

RP	0.21 447	0.13 442	0.21 430	0.23 475	0.11 389	0.21 429	0.20 423	0.25 332	0.44 488	0.21 393	0.38 469	0.36 486	0.24 453	0.27 469	0.25 472	0.11 428	0.12 480	0.13 471	0.12 472	0.12 451	0.14 489

TDLM	0.17 397	0.12 413	0.13 229	0.24 484	0.10 341	0.18 374	0.18 363	0.36 487	0.30 399	0.21 393	0.28 403	0.28 431	0.18 398	0.23 450	0.18 391	0.11 428	0.07 378	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.08 343

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 397	0.10 369	0.22 436	0.20 410	0.10 341	0.15 304	0.18 363	0.31 425	0.25 345	0.21 393	0.30 421	0.25 404	0.17 384	0.21 426	0.20 409	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.08 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.16 334	0.12 63	0.25 332	0.35 441	0.21 393	0.29 415	0.24 391	0.13 292	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.09 382	0.08 343

pmcnn	0.15 354	0.07 139	0.19 410	0.15 70	0.07 71	0.20 412	0.15 219	0.24 316	0.26 359	0.21 393	0.34 449	0.28 431	0.18 398	0.18 369	0.17 373	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

fast-acv-ft	0.18 411	0.11 395	0.19 410	0.19 355	0.12 420	0.24 455	0.21 440	0.25 332	0.34 432	0.22 409	0.34 449	0.27 421	0.20 426	0.21 426	0.23 450	0.09 358	0.09 433	0.08 278	0.10 421	0.08 321	0.07 279

ssnet_v2	0.17 397	0.10 369	0.17 376	0.17 216	0.11 389	0.21 429	0.21 440	0.33 455	0.25 345	0.22 409	0.22 314	0.27 421	0.18 398	0.22 439	0.20 409	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.08 321	0.08 343

HBP-ISP	0.18 411	0.13 442	0.16 348	0.15 70	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.28 390	0.29 389	0.22 409	0.33 445	0.21 349	0.25 462	0.23 450	0.17 373	0.14 489	0.16 511	0.21 518	0.17 512	0.10 414	0.08 343

ADLNet	0.16 377	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.32 436	0.27 368	0.22 409	0.27 389	0.24 391	0.16 361	0.18 369	0.21 429	0.10 399	0.06 306	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

MMNet	0.17 397	0.09 311	0.16 348	0.20 410	0.11 389	0.27 485	0.20 423	0.25 332	0.41 471	0.22 409	0.30 421	0.21 349	0.20 426	0.17 348	0.20 409	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

stereogan	0.22 456	0.11 395	0.21 430	0.20 410	0.12 420	0.31 501	0.19 402	0.35 480	0.44 488	0.22 409	0.39 477	0.35 484	0.27 476	0.33 501	0.22 438	0.10 399	0.12 480	0.10 406	0.10 421	0.14 482	0.13 472

Nwc_Net	0.23 472	0.16 472	0.21 430	0.25 495	0.14 462	0.24 455	0.26 497	0.37 492	0.38 459	0.22 409	0.41 494	0.30 448	0.28 485	0.28 480	0.25 472	0.11 428	0.10 453	0.17 504	0.20 518	0.10 414	0.10 413

PA-Net	0.23 472	0.18 494	0.33 488	0.28 515	0.22 522	0.21 429	0.38 541	0.29 401	0.39 462	0.22 409	0.32 433	0.25 404	0.26 468	0.20 409	0.25 472	0.09 358	0.23 536	0.15 495	0.22 523	0.09 382	0.13 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 411	0.10 369	0.14 264	0.21 439	0.10 341	0.18 374	0.17 318	0.34 464	0.33 420	0.22 409	0.31 429	0.28 431	0.18 398	0.23 450	0.17 373	0.12 453	0.08 404	0.12 456	0.11 453	0.09 382	0.07 279

AANet_RVC	0.16 377	0.10 369	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.18 374	0.19 402	0.26 350	0.31 406	0.22 409	0.35 454	0.21 349	0.21 430	0.22 439	0.16 358	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199

DISCO	0.19 423	0.09 311	0.22 436	0.17 216	0.10 341	0.25 466	0.18 363	0.27 371	0.44 488	0.22 409	0.31 429	0.33 474	0.26 468	0.28 480	0.28 499	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.09 387

iResNet_ROB	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.14 30	0.07 71	0.18 374	0.14 152	0.26 350	0.31 406	0.22 409	0.25 364	0.23 385	0.15 335	0.15 282	0.13 277	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 343

TCMNet	0.19 423	0.12 413	0.19 410	0.20 410	0.18 511	0.20 412	0.24 473	0.27 371	0.36 446	0.23 421	0.26 381	0.25 404	0.19 414	0.19 384	0.23 450	0.13 476	0.11 466	0.11 437	0.12 472	0.13 469	0.12 452

GMStereo_Zeroshot	0.16 377	0.13 442	0.24 449	0.20 410	0.10 341	0.17 355	0.13 104	0.29 401	0.25 345	0.23 421	0.32 433	0.25 404	0.11 224	0.19 384	0.14 314	0.09 358	0.06 306	0.11 437	0.06 185	0.12 451	0.08 343

Anonymous_2	0.22 456	0.17 483	0.28 469	0.15 70	0.16 490	0.32 502	0.22 450	0.22 274	0.17 205	0.23 421	0.24 335	0.26 413	0.27 476	0.27 469	0.23 450	0.22 531	0.25 538	0.17 504	0.17 512	0.17 511	0.17 515

dd	0.15 354	0.16 472	0.16 348	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.18 363	0.21 252	0.25 345	0.23 421	0.20 284	0.21 349	0.09 167	0.21 426	0.16 358	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.06 199

UDG	0.21 447	0.17 483	0.19 410	0.23 475	0.15 480	0.30 499	0.20 423	0.33 455	0.35 441	0.23 421	0.28 403	0.31 461	0.27 476	0.20 409	0.22 438	0.15 493	0.12 480	0.13 471	0.09 382	0.14 482	0.14 489

SACVNet	0.18 411	0.12 413	0.14 264	0.17 216	0.13 442	0.22 437	0.18 363	0.31 425	0.30 399	0.23 421	0.31 429	0.30 448	0.22 439	0.22 439	0.17 373	0.11 428	0.08 404	0.10 406	0.10 421	0.12 451	0.14 489

DSFCA	0.16 377	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.10 341	0.20 412	0.19 402	0.28 390	0.31 406	0.23 421	0.24 335	0.22 367	0.15 335	0.19 384	0.20 409	0.10 399	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.08 321	0.08 343

FADNet	0.21 447	0.22 511	0.36 497	0.18 298	0.17 505	0.24 455	0.13 104	0.31 425	0.31 406	0.23 421	0.25 364	0.27 421	0.21 430	0.19 384	0.15 342	0.13 476	0.15 508	0.12 456	0.15 501	0.16 504	0.18 518

S-Stereo	0.20 435	0.12 413	0.25 454	0.21 439	0.13 442	0.20 412	0.18 363	0.32 436	0.43 483	0.23 421	0.36 457	0.28 431	0.30 497	0.19 384	0.22 438	0.09 358	0.12 480	0.10 406	0.10 421	0.13 469	0.13 472

SQANet	0.23 472	0.23 512	0.30 480	0.30 524	0.19 514	0.27 485	0.13 104	0.29 401	0.33 420	0.24 430	0.37 463	0.31 461	0.22 439	0.27 469	0.23 450	0.15 493	0.10 453	0.21 518	0.16 505	0.21 520	0.15 496

WZ-Net	0.28 505	0.17 483	0.78 551	0.22 454	0.16 490	0.34 511	0.29 519	0.39 504	0.57 521	0.24 430	0.55 521	0.37 491	0.24 453	0.33 501	0.35 522	0.09 358	0.08 404	0.09 358	0.10 421	0.14 482	0.16 507

LMCR-Stereo	0.15 354	0.08 236	0.13 229	0.21 439	0.09 239	0.17 355	0.20 423	0.27 371	0.19 246	0.24 430	0.24 335	0.23 385	0.17 384	0.20 409	0.17 373	0.07 238	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

DGSMNet	0.24 479	0.19 497	0.33 488	0.21 439	0.24 526	0.24 455	0.20 423	0.35 480	0.41 471	0.24 430	0.32 433	0.38 495	0.21 430	0.29 487	0.23 450	0.12 453	0.11 466	0.14 483	0.16 505	0.23 524	0.23 530

hitnet-ft	0.18 411	0.09 311	0.17 376	0.14 30	0.09 239	0.26 475	0.20 423	0.25 332	0.26 359	0.24 430	0.32 433	0.31 461	0.22 439	0.24 459	0.21 429	0.12 453	0.07 378	0.10 406	0.08 337	0.12 451	0.11 439

FADNet-RVC-Resample	0.16 377	0.11 395	0.31 482	0.22 454	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.25 332	0.24 324	0.24 430	0.27 389	0.20 340	0.15 335	0.16 316	0.15 342	0.07 238	0.08 404	0.12 456	0.10 421	0.09 382	0.10 413

NCC-stereo	0.24 479	0.15 464	0.31 482	0.26 500	0.16 490	0.20 412	0.30 526	0.40 508	0.40 468	0.24 430	0.38 469	0.33 474	0.28 485	0.36 516	0.27 492	0.12 453	0.11 466	0.15 495	0.22 523	0.13 469	0.13 472

Abc-Net	0.24 479	0.15 464	0.31 482	0.26 500	0.16 490	0.20 412	0.30 526	0.40 508	0.40 468	0.24 430	0.38 469	0.33 474	0.28 485	0.36 516	0.27 492	0.12 453	0.11 466	0.15 495	0.22 523	0.13 469	0.13 472
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 479	0.11 395	0.47 518	0.22 454	0.12 420	0.34 511	0.29 519	0.29 401	0.56 519	0.24 430	0.46 507	0.30 448	0.30 497	0.29 487	0.29 502	0.08 299	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.10 414	0.10 413

RYNet	0.22 456	0.12 413	0.22 436	0.19 355	0.17 505	0.46 528	0.26 497	0.38 500	0.48 497	0.24 430	0.28 403	0.34 480	0.23 447	0.20 409	0.30 507	0.10 399	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.13 469	0.15 496

DRN-Test	0.19 423	0.11 395	0.20 422	0.22 454	0.10 341	0.22 437	0.22 450	0.39 504	0.37 453	0.24 430	0.32 433	0.26 413	0.21 430	0.22 439	0.24 463	0.11 428	0.07 378	0.11 437	0.10 421	0.09 382	0.07 279

StereoDRNet	0.18 411	0.11 395	0.17 376	0.22 454	0.11 389	0.21 429	0.22 450	0.37 492	0.33 420	0.24 430	0.28 403	0.30 448	0.19 414	0.20 409	0.20 409	0.09 358	0.08 404	0.11 437	0.09 382	0.09 382	0.07 279

SGM-Forest	0.20 435	0.14 454	0.18 399	0.19 355	0.13 442	0.20 412	0.22 450	0.33 455	0.30 399	0.24 430	0.29 415	0.28 431	0.19 414	0.23 450	0.17 373	0.15 493	0.16 511	0.15 495	0.14 485	0.12 451	0.12 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven-2	0.20 435	0.14 454	0.37 501	0.22 454	0.12 420	0.20 412	0.21 440	0.28 390	0.37 453	0.25 443	0.37 463	0.27 421	0.22 439	0.21 426	0.23 450	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.10 414	0.09 387

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 411	0.09 311	0.29 477	0.15 70	0.10 341	0.22 437	0.20 423	0.26 350	0.39 462	0.25 443	0.42 500	0.24 391	0.15 335	0.20 409	0.19 403	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.10 414	0.09 387

CSP-Net	0.16 377	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.25 332	0.32 413	0.25 443	0.30 421	0.24 391	0.15 335	0.21 426	0.18 391	0.09 358	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

FINET	0.21 447	0.18 494	0.26 457	0.18 298	0.16 490	0.23 450	0.23 461	0.32 436	0.48 497	0.25 443	0.32 433	0.22 367	0.22 439	0.22 439	0.17 373	0.18 516	0.16 511	0.11 437	0.10 421	0.15 497	0.13 472

AF-Net	0.22 456	0.17 483	0.17 376	0.26 500	0.13 442	0.25 466	0.24 473	0.32 436	0.50 506	0.25 443	0.33 445	0.38 495	0.26 468	0.28 480	0.25 472	0.11 428	0.10 453	0.16 501	0.11 453	0.11 436	0.10 413

FADNet-RVC	0.20 435	0.20 501	0.38 502	0.21 439	0.16 490	0.20 412	0.15 219	0.26 350	0.26 359	0.26 448	0.32 433	0.26 413	0.21 430	0.22 439	0.19 403	0.12 453	0.13 493	0.12 456	0.14 485	0.13 469	0.18 518

SuperB	0.20 435	0.10 369	0.56 529	0.16 142	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.24 316	0.50 506	0.26 448	0.39 477	0.17 300	0.21 430	0.22 439	0.21 429	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.12 451	0.10 413

ADCRef	0.19 423	0.12 413	0.41 509	0.20 410	0.12 420	0.22 437	0.18 363	0.32 436	0.36 446	0.26 448	0.32 433	0.17 300	0.23 447	0.24 459	0.24 463	0.07 238	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.08 321	0.08 343

DeepPrunerF	0.24 479	0.17 483	0.42 511	0.26 500	0.16 490	0.22 437	0.28 510	0.37 492	0.50 506	0.26 448	0.29 415	0.24 391	0.28 485	0.21 426	0.22 438	0.15 493	0.11 466	0.20 517	0.18 516	0.12 451	0.13 472

ADCP+	0.20 435	0.10 369	0.33 488	0.20 410	0.12 420	0.22 437	0.26 497	0.31 425	0.34 432	0.26 448	0.37 463	0.22 367	0.22 439	0.27 469	0.27 492	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.09 382	0.10 413

StereoDRNet-Refined	0.17 397	0.12 413	0.15 314	0.20 410	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.26 350	0.23 308	0.26 448	0.40 483	0.22 367	0.17 384	0.21 426	0.20 409	0.08 299	0.05 182	0.09 358	0.10 421	0.07 258	0.07 279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	0.24 479	0.14 454	0.45 513	0.19 355	0.13 442	0.28 492	0.25 489	0.34 464	0.62 531	0.27 454	0.56 526	0.29 439	0.24 453	0.32 498	0.25 472	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.10 413

YMNet	0.20 435	0.12 413	0.19 410	0.20 410	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 454	0.34 449	0.30 448	0.18 398	0.18 369	0.22 438	0.10 399	0.13 493	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

YMNet_1	0.20 435	0.12 413	0.19 410	0.20 410	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 454	0.34 449	0.30 448	0.18 398	0.18 369	0.22 438	0.10 399	0.13 493	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

test_sample8	0.19 423	0.12 413	0.20 422	0.12 4	0.14 462	0.17 355	0.13 104	0.31 425	0.21 284	0.27 454	0.22 314	0.36 486	0.25 462	0.19 384	0.17 373	0.15 493	0.30 542	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.12 452

GASNet	0.22 456	0.23 512	0.33 488	0.26 500	0.17 505	0.26 475	0.16 284	0.44 525	0.42 478	0.27 454	0.24 335	0.30 448	0.15 335	0.27 469	0.18 391	0.12 453	0.08 404	0.12 456	0.11 453	0.16 504	0.07 279

AACVNet	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.23 294	0.24 324	0.27 454	0.27 389	0.28 431	0.17 384	0.19 384	0.16 358	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.07 272	0.10 414	0.09 387

APVNet	0.22 456	0.12 413	0.19 410	0.18 298	0.14 462	0.32 502	0.31 532	0.39 504	0.32 413	0.27 454	0.40 483	0.30 448	0.29 493	0.26 466	0.25 472	0.11 428	0.12 480	0.11 437	0.14 485	0.12 451	0.12 452

FAT-Stereo	0.20 435	0.12 413	0.22 436	0.21 439	0.12 420	0.17 355	0.18 363	0.34 464	0.39 462	0.27 454	0.37 463	0.34 480	0.32 506	0.21 426	0.20 409	0.09 358	0.11 466	0.10 406	0.09 382	0.11 436	0.14 489

RGC	0.25 490	0.20 501	0.29 477	0.28 515	0.16 490	0.22 437	0.23 461	0.32 436	0.44 488	0.27 454	0.40 483	0.38 495	0.27 476	0.36 516	0.22 438	0.11 428	0.13 493	0.17 504	0.17 512	0.14 482	0.16 507

RTSC	0.23 472	0.12 413	0.28 469	0.21 439	0.13 442	0.28 492	0.16 284	0.35 480	0.66 538	0.27 454	0.33 445	0.30 448	0.21 430	0.31 491	0.29 502	0.10 399	0.08 404	0.09 358	0.10 421	0.13 469	0.13 472

PS-NSSS	0.20 435	0.21 507	0.23 445	0.20 410	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.36 487	0.25 345	0.27 454	0.33 445	0.27 421	0.24 453	0.20 409	0.20 409	0.15 493	0.12 480	0.17 504	0.14 485	0.10 414	0.08 343

CBMV_ROB	0.19 423	0.13 442	0.17 376	0.16 142	0.11 389	0.15 304	0.13 104	0.26 350	0.28 382	0.27 454	0.30 421	0.27 421	0.24 453	0.23 450	0.16 358	0.15 493	0.17 516	0.22 522	0.20 518	0.10 414	0.11 439

DLCB_ROB	0.18 411	0.10 369	0.15 314	0.23 475	0.11 389	0.24 455	0.18 363	0.29 401	0.28 382	0.27 454	0.28 403	0.28 431	0.24 453	0.19 384	0.20 409	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.07 258	0.07 279

DispFullNet	0.27 501	0.21 507	0.65 537	0.28 515	0.16 490	0.26 475	0.17 318	0.33 455	0.58 524	0.27 454	0.38 469	0.43 514	0.23 447	0.38 523	0.23 450	0.12 453	0.06 306	0.19 515	0.11 453	0.21 520	0.15 496

PSMNet_ROB	0.21 447	0.11 395	0.15 314	0.27 512	0.15 480	0.24 455	0.35 536	0.43 523	0.37 453	0.27 454	0.32 433	0.32 471	0.22 439	0.21 426	0.26 484	0.12 453	0.08 404	0.13 471	0.11 453	0.09 382	0.09 387

zh-sn7	0.25 490	0.17 483	0.50 520	0.24 484	0.13 442	0.25 466	0.24 473	0.34 464	0.48 497	0.28 469	0.54 519	0.28 431	0.31 501	0.36 516	0.32 515	0.10 399	0.10 453	0.11 437	0.10 421	0.12 451	0.12 452

GCST	0.37 525	0.42 543	0.26 457	1.02 567	0.39 542	0.18 374	0.08 7	0.20 229	0.17 205	0.28 469	0.25 364	0.15 266	0.12 254	0.16 316	0.14 314	0.64 560	0.43 549	0.75 557	0.65 560	0.63 554	0.46 553

Wz-Net-MNSev	0.22 456	0.13 442	0.31 482	0.20 410	0.14 462	0.36 520	0.24 473	0.33 455	0.44 488	0.28 469	0.40 483	0.38 495	0.19 414	0.24 459	0.25 472	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.12 451	0.10 413

CRFU-Net	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.19 397	0.14 152	0.26 350	0.20 269	0.28 469	0.27 389	0.29 439	0.17 384	0.19 384	0.17 373	0.09 358	0.09 433	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.08 343

Syn2CoEx	0.21 447	0.16 472	0.27 464	0.29 522	0.14 462	0.26 475	0.20 423	0.33 455	0.31 406	0.28 469	0.36 457	0.27 421	0.25 462	0.19 384	0.24 463	0.16 509	0.12 480	0.14 483	0.11 453	0.09 382	0.08 343

DANet	0.21 447	0.15 464	0.28 469	0.25 495	0.13 442	0.22 437	0.19 402	0.27 371	0.27 368	0.28 469	0.32 433	0.35 484	0.31 501	0.31 491	0.23 450	0.11 428	0.09 433	0.11 437	0.10 421	0.13 469	0.11 439
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 472	0.17 483	0.22 436	0.25 495	0.13 442	0.26 475	0.29 519	0.31 425	0.36 446	0.28 469	0.36 457	0.45 518	0.26 468	0.27 469	0.26 484	0.11 428	0.08 404	0.12 456	0.09 382	0.14 482	0.13 472

PDISCO_ROB	0.27 501	0.16 472	0.26 457	0.28 515	0.20 517	0.32 502	0.26 497	0.44 525	0.57 521	0.28 469	0.40 483	0.45 518	0.29 493	0.33 501	0.34 521	0.12 453	0.09 433	0.17 504	0.16 505	0.17 511	0.13 472

w-ln-seven	0.24 479	0.14 454	0.55 526	0.19 355	0.14 462	0.26 475	0.22 450	0.35 480	0.60 528	0.29 477	0.39 477	0.30 448	0.22 439	0.21 426	0.26 484	0.09 358	0.09 433	0.11 437	0.10 421	0.11 436	0.10 413

DPSNet	0.28 505	0.16 472	0.31 482	0.18 298	0.13 442	0.54 536	0.42 545	0.51 537	0.67 539	0.29 477	0.38 469	0.38 495	0.29 493	0.31 491	0.23 450	0.11 428	0.10 453	0.11 437	0.08 337	0.20 519	0.16 507

PWCDC_ROB	0.20 435	0.13 442	0.22 436	0.24 484	0.11 389	0.19 397	0.15 219	0.33 455	0.54 515	0.29 477	0.50 515	0.21 349	0.15 335	0.27 469	0.20 409	0.11 428	0.09 433	0.10 406	0.08 337	0.11 436	0.09 387

CBMV	0.19 423	0.14 454	0.17 376	0.18 298	0.10 341	0.20 412	0.11 46	0.29 401	0.30 399	0.29 477	0.30 421	0.30 448	0.23 447	0.27 469	0.19 403	0.13 476	0.15 508	0.17 504	0.16 505	0.10 414	0.10 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 490	0.17 483	0.44 512	0.25 495	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.38 500	0.56 519	0.30 481	0.55 521	0.39 503	0.26 468	0.23 450	0.30 507	0.10 399	0.09 433	0.09 358	0.10 421	0.11 436	0.11 439

Wz-Net-LNSev	0.22 456	0.16 472	0.38 502	0.21 439	0.13 442	0.25 466	0.23 461	0.32 436	0.43 483	0.30 481	0.41 494	0.31 461	0.18 398	0.22 439	0.25 472	0.10 399	0.09 433	0.08 278	0.08 337	0.12 451	0.11 439

dad	0.17 397	0.20 501	0.20 422	0.16 142	0.11 389	0.20 412	0.18 363	0.21 252	0.28 382	0.30 481	0.24 335	0.29 439	0.13 292	0.19 384	0.16 358	0.18 516	0.09 433	0.11 437	0.09 382	0.11 436	0.07 279

ADCPNet	0.25 490	0.16 472	0.61 534	0.21 439	0.15 480	0.35 519	0.25 489	0.32 436	0.35 441	0.30 481	0.40 483	0.36 486	0.28 485	0.28 480	0.32 515	0.12 453	0.10 453	0.11 437	0.12 472	0.14 482	0.13 472

XPNet_ROB	0.22 456	0.11 395	0.19 410	0.22 454	0.13 442	0.22 437	0.19 402	0.34 464	0.40 468	0.30 481	0.39 477	0.39 503	0.26 468	0.26 466	0.28 499	0.15 493	0.10 453	0.10 406	0.10 421	0.13 469	0.12 452

PWC_ROB	0.21 447	0.16 472	0.26 457	0.18 298	0.11 389	0.22 437	0.13 104	0.32 436	0.49 503	0.30 481	0.40 483	0.32 471	0.24 453	0.31 491	0.22 438	0.10 399	0.07 378	0.11 437	0.08 337	0.11 436	0.10 413

DDUNet	0.22 456	0.17 483	0.21 430	0.22 454	0.15 480	0.25 466	0.24 473	0.29 401	0.30 399	0.31 487	0.36 457	0.33 474	0.25 462	0.24 459	0.20 409	0.18 516	0.13 493	0.17 504	0.11 453	0.16 504	0.16 507

XQC	0.28 505	0.23 512	0.51 521	0.28 515	0.19 514	0.34 511	0.27 504	0.36 487	0.57 521	0.31 487	0.30 421	0.37 491	0.30 497	0.38 523	0.38 529	0.13 476	0.09 433	0.15 495	0.12 472	0.17 511	0.18 518

AnyNet_C32	0.26 499	0.16 472	0.36 497	0.20 410	0.16 490	0.25 466	0.30 526	0.32 436	0.44 488	0.31 487	0.49 511	0.30 448	0.33 507	0.40 530	0.33 519	0.12 453	0.12 480	0.12 456	0.14 485	0.14 482	0.15 496

GANet	0.21 447	0.12 413	0.21 430	0.24 484	0.13 442	0.22 437	0.22 450	0.41 514	0.26 359	0.31 487	0.42 500	0.37 491	0.28 485	0.23 450	0.22 438	0.10 399	0.12 480	0.10 406	0.09 382	0.10 414	0.08 343

NCCL2	0.23 472	0.15 464	0.17 376	0.34 530	0.18 511	0.24 455	0.23 461	0.34 464	0.28 382	0.31 487	0.38 469	0.38 495	0.28 485	0.23 450	0.24 463	0.15 493	0.12 480	0.18 513	0.21 520	0.13 469	0.13 472

NaN_ROB	0.22 456	0.19 497	0.24 449	0.25 495	0.13 442	0.29 496	0.26 497	0.33 455	0.41 471	0.31 487	0.31 429	0.32 471	0.23 447	0.30 490	0.21 429	0.11 428	0.17 516	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

Consistency-Raft	0.44 534	0.40 541	0.45 513	0.37 536	0.43 546	0.46 528	0.41 542	0.57 545	0.55 516	0.32 493	0.73 542	0.33 474	0.48 536	0.42 533	0.49 545	0.39 545	0.35 546	0.45 545	0.51 553	0.42 545	0.29 540

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 456	0.21 507	0.24 449	0.26 500	0.11 389	0.23 450	0.14 152	0.39 504	0.24 324	0.32 493	0.36 457	0.30 448	0.21 430	0.19 384	0.21 429	0.17 514	0.14 502	0.21 518	0.16 505	0.12 451	0.12 452

edge stereo	0.22 456	0.13 442	0.20 422	0.21 439	0.13 442	0.23 450	0.16 284	0.32 436	0.42 478	0.32 493	0.40 483	0.38 495	0.35 513	0.25 464	0.24 463	0.13 476	0.11 466	0.14 483	0.11 453	0.12 451	0.13 472

SHD	0.26 499	0.15 464	0.30 480	0.24 484	0.18 511	0.22 437	0.15 219	0.38 500	0.71 542	0.32 493	0.41 494	0.36 486	0.28 485	0.32 498	0.29 502	0.12 453	0.11 466	0.14 483	0.13 482	0.16 504	0.20 524

PSMNet-RUCA	0.27 501	0.33 534	0.41 509	0.36 534	0.32 541	0.18 374	0.19 402	0.42 519	0.30 399	0.33 497	0.41 494	0.39 503	0.25 462	0.31 491	0.20 409	0.18 516	0.10 453	0.25 525	0.15 501	0.21 520	0.16 507

LALA_ROB	0.25 490	0.16 472	0.22 436	0.26 500	0.17 505	0.27 485	0.27 504	0.42 519	0.37 453	0.33 497	0.38 469	0.51 529	0.26 468	0.28 480	0.27 492	0.16 509	0.09 433	0.12 456	0.11 453	0.13 469	0.12 452

Wz-Net-TNSev	0.29 509	0.20 501	0.65 537	0.19 355	0.15 480	0.38 524	0.27 504	0.35 480	0.55 516	0.34 499	0.42 500	0.45 518	0.38 518	0.32 498	0.30 507	0.12 453	0.13 493	0.10 406	0.12 472	0.15 497	0.14 489

zh-mn7	0.25 490	0.14 454	0.56 529	0.19 355	0.14 462	0.24 455	0.22 450	0.34 464	0.62 531	0.35 500	0.65 534	0.31 461	0.25 462	0.31 491	0.25 472	0.09 358	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.09 382	0.11 439

GANetREF_RVC	0.31 515	0.34 536	0.27 464	0.35 532	0.16 490	0.32 502	0.41 542	0.48 532	0.51 513	0.35 500	0.35 454	0.34 480	0.33 507	0.39 526	0.32 515	0.27 539	0.20 524	0.29 536	0.15 501	0.18 515	0.17 515
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
PASM	0.32 517	0.24 515	0.48 519	0.28 515	0.27 534	0.29 496	0.30 526	0.34 464	0.49 503	0.35 500	0.39 477	0.46 522	0.34 511	0.34 504	0.35 522	0.23 535	0.25 538	0.26 526	0.28 535	0.23 524	0.21 526

ccnet	0.29 509	0.28 527	0.23 445	0.20 410	0.28 535	0.41 527	0.21 440	0.45 528	0.33 420	0.36 503	0.46 507	0.36 486	0.30 497	0.39 526	0.42 538	0.23 535	0.14 502	0.21 518	0.17 512	0.23 524	0.18 518

G-Net	0.24 479	0.16 472	0.36 497	0.22 454	0.16 490	0.51 534	0.23 461	0.29 401	0.34 432	0.36 503	0.38 469	0.31 461	0.29 493	0.27 469	0.26 484	0.11 428	0.09 433	0.12 456	0.09 382	0.16 504	0.13 472

SAMSARA	0.40 529	0.28 527	0.33 488	0.55 548	0.39 542	0.82 558	1.23 572	0.47 531	0.51 513	0.36 503	0.35 454	0.55 535	0.39 520	0.38 523	0.39 531	0.15 493	0.20 524	0.15 495	0.14 485	0.23 524	0.20 524

ADCMid	0.25 490	0.15 464	0.40 506	0.20 410	0.14 462	0.25 466	0.26 497	0.34 464	0.38 459	0.36 503	0.44 505	0.34 480	0.40 523	0.35 510	0.33 519	0.10 399	0.09 433	0.11 437	0.11 453	0.13 469	0.12 452

STTRV1_RVC	0.25 490	0.26 521	0.39 504	0.19 355	0.26 533	0.30 499	0.24 473	0.34 464	0.35 441	0.36 503	0.34 449	0.31 461	0.31 501	0.28 480	0.25 472	0.17 514	0.10 453	0.16 501	0.14 485	0.17 511	0.12 452

SANet	0.24 479	0.14 454	0.28 469	0.21 439	0.11 389	0.27 485	0.24 473	0.38 500	0.64 535	0.36 503	0.40 483	0.43 514	0.26 468	0.27 469	0.24 463	0.12 453	0.09 433	0.10 406	0.09 382	0.13 469	0.11 439

CSAN	0.29 509	0.24 515	0.27 464	0.34 530	0.19 514	0.33 508	0.42 545	0.37 492	0.50 506	0.38 509	0.40 483	0.44 516	0.33 507	0.28 480	0.30 507	0.20 523	0.16 511	0.19 515	0.19 517	0.14 482	0.15 496

WCMA_ROB	0.24 479	0.11 395	0.22 436	0.17 216	0.14 462	0.32 502	0.15 219	0.32 436	0.32 413	0.38 509	0.53 517	0.40 507	0.34 511	0.34 504	0.25 472	0.11 428	0.12 480	0.12 456	0.10 421	0.14 482	0.14 489

AnyNet_C01	0.36 524	0.25 520	1.37 563	0.22 454	0.17 505	0.48 532	0.27 504	0.35 480	0.39 462	0.39 511	0.74 544	0.46 522	0.38 518	0.45 534	0.47 543	0.13 476	0.13 493	0.13 471	0.14 485	0.14 482	0.15 496

CC-Net-ROB	0.28 505	0.31 532	0.36 497	0.29 522	0.15 480	0.25 466	0.19 402	0.45 528	0.33 420	0.39 511	0.37 463	0.39 503	0.31 501	0.27 469	0.26 484	0.24 537	0.19 521	0.30 538	0.23 527	0.18 515	0.15 496

MDST_ROB	0.22 456	0.10 369	0.17 376	0.18 298	0.11 389	0.37 521	0.19 402	0.43 523	0.41 471	0.39 511	0.39 477	0.29 439	0.21 430	0.26 466	0.18 391	0.11 428	0.10 453	0.14 483	0.11 453	0.10 414	0.08 343

otaku	0.39 526	0.37 539	0.52 522	0.44 541	0.28 535	0.58 538	0.24 473	0.41 514	0.62 531	0.40 514	0.49 511	0.46 522	0.33 507	0.40 530	0.32 515	0.30 540	0.30 542	0.39 542	0.33 541	0.29 538	0.28 539

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 514	0.24 515	0.29 477	0.36 534	0.16 490	0.34 511	0.30 526	0.32 436	0.42 478	0.40 514	0.46 507	0.38 495	0.31 501	0.34 504	0.28 499	0.19 521	0.20 524	0.26 526	0.29 536	0.18 515	0.19 523

ADCS	0.29 509	0.18 494	0.45 513	0.21 439	0.17 505	0.28 492	0.23 461	0.41 514	0.63 534	0.40 514	0.49 511	0.40 507	0.36 515	0.39 526	0.40 534	0.13 476	0.12 480	0.13 471	0.14 485	0.16 504	0.16 507

MSMD_ROB	0.31 515	0.26 521	0.26 457	0.24 484	0.21 520	0.34 511	0.25 489	0.34 464	0.39 462	0.40 514	0.69 538	0.45 518	0.40 523	0.34 504	0.27 492	0.20 523	0.19 521	0.26 526	0.25 529	0.23 524	0.22 528

Ntro	0.40 529	0.40 541	0.53 523	0.46 545	0.30 539	0.65 544	0.24 473	0.46 530	0.68 540	0.41 518	0.49 511	0.48 527	0.42 531	0.39 526	0.31 514	0.32 542	0.28 540	0.37 541	0.30 538	0.32 543	0.29 540

psmorigin	0.25 490	0.15 464	0.34 496	0.17 216	0.13 442	0.23 450	0.14 152	0.34 464	0.33 420	0.41 518	0.55 521	0.41 509	0.37 517	0.34 504	0.27 492	0.11 428	0.15 508	0.11 437	0.11 453	0.12 451	0.16 507

FBW_ROB	0.24 479	0.17 483	0.22 436	0.26 500	0.14 462	0.25 466	0.22 450	0.41 514	0.41 471	0.41 518	0.41 494	0.42 510	0.27 476	0.31 491	0.23 450	0.09 358	0.14 502	0.14 483	0.12 472	0.11 436	0.09 387

ACVNet-4b	0.39 526	0.53 546	0.55 526	0.45 542	0.24 526	0.47 530	0.18 363	0.49 534	0.64 535	0.42 521	0.45 506	0.60 537	0.27 476	0.34 504	0.24 463	0.33 543	0.14 502	0.48 546	0.42 546	0.30 539	0.26 538

RTS	0.45 536	0.19 497	3.26 570	0.24 484	0.15 480	0.74 551	0.20 423	0.36 487	0.76 549	0.42 521	0.43 503	0.31 461	0.41 528	0.53 542	0.35 522	0.10 399	0.08 404	0.13 471	0.12 472	0.15 497	0.15 496

RTSA	0.45 536	0.19 497	3.26 570	0.24 484	0.15 480	0.74 551	0.20 423	0.36 487	0.76 549	0.42 521	0.43 503	0.31 461	0.41 528	0.53 542	0.35 522	0.10 399	0.08 404	0.13 471	0.12 472	0.15 497	0.15 496

FCDSN-DC	0.33 520	0.28 527	0.28 469	0.30 524	0.24 526	0.39 525	0.28 510	0.42 519	0.42 478	0.43 524	0.53 517	0.51 529	0.41 528	0.36 516	0.30 507	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADE		0.33 534		0.33 529	0.25 532			0.64 549	1.07 557	0.43 524		0.42 510		0.70 552		0.30 540	0.21 535	0.41 544	0.38 544	0.23 524	0.22 528

SGM_RVC	0.23 472	0.12 413	0.15 314	0.15 70	0.09 239	0.33 508	0.18 363	0.34 464	0.31 406	0.44 526	0.37 463	0.53 533	0.35 513	0.35 510	0.24 463	0.13 476	0.13 493	0.13 471	0.13 482	0.10 414	0.11 439
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 520	0.27 523	0.28 469	0.26 500	0.23 524	0.37 521	0.28 510	0.40 508	0.43 483	0.45 527	0.56 526	0.51 529	0.40 523	0.37 521	0.29 502	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531

FC-DCNN	0.33 520	0.27 523	0.28 469	0.26 500	0.23 524	0.37 521	0.28 510	0.40 508	0.43 483	0.45 527	0.55 521	0.51 529	0.40 523	0.37 521	0.30 507	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531

LSM	0.33 520	0.20 501	0.58 532	0.26 500	0.60 558	0.34 511	0.25 489	0.42 519	0.48 497	0.45 527	0.58 531	0.42 510	0.36 515	0.35 510	0.25 472	0.12 453	0.20 524	0.14 483	0.16 505	0.19 518	0.33 545

MFN_U_SF_RVC	0.32 517	0.21 507	0.55 526	0.30 524	0.15 480	0.34 511	0.17 318	0.52 538	0.46 495	0.46 530	0.55 521	0.59 536	0.39 520	0.35 510	0.37 527	0.15 493	0.14 502	0.18 513	0.21 520	0.16 504	0.15 496

aanetorigin	0.22 456	0.17 483	0.56 529	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.19 402	0.20 229	0.33 420	0.49 531	0.48 510	0.29 439	0.27 476	0.20 409	0.23 450	0.08 299	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.10 414	0.09 387

RainbowNet	0.54 543	0.61 550	0.70 549	0.57 549	0.43 546	0.65 544	0.37 540	0.60 547	0.87 553	0.50 532	0.66 535	0.64 540	0.47 535	0.49 536	0.43 541	0.47 551	0.48 555	0.52 550	0.41 545	0.52 548	0.40 550

MADNet+	0.75 553	0.71 556	3.70 573	0.66 551	0.41 544	0.98 563	0.97 570	0.69 551	0.73 547	0.52 533	0.57 529	0.64 540	0.68 552	0.86 561	1.01 568	0.34 544	0.36 547	0.28 535	0.23 527	0.36 544	0.31 543

SGM-ForestM	0.32 517	0.12 413	0.16 348	0.16 142	0.11 389	0.39 525	0.19 402	0.41 514	0.50 506	0.52 533	0.54 519	1.32 563	0.42 531	0.40 530	0.27 492	0.14 489	0.16 511	0.16 501	0.16 505	0.12 451	0.12 452

MeshStereo	0.27 501	0.13 442	0.18 399	0.15 70	0.11 389	0.32 502	0.24 473	0.40 508	0.36 446	0.52 533	0.57 529	0.67 544	0.40 523	0.35 510	0.26 484	0.14 489	0.13 493	0.13 471	0.11 453	0.11 436	0.10 413
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
anonymity	0.53 542	0.58 548	0.65 537	0.41 539	0.61 559	0.53 535	0.41 542	0.56 543	0.41 471	0.55 536	0.50 515	0.49 528	0.55 543	0.58 547	0.50 548	0.58 556	0.50 559	0.51 548	0.51 553	0.51 547	0.57 555

PVD	0.39 526	0.20 501	0.39 504	0.31 528	0.22 522	0.29 496	0.43 547	0.52 538	0.96 556	0.55 536	0.79 548	0.53 533	0.59 546	0.52 540	0.38 529	0.19 521	0.14 502	0.17 504	0.14 485	0.24 531	0.31 543

MFMNet_re	0.64 546	0.66 554	0.65 537	0.51 546	0.69 563	0.69 547	0.57 555	0.64 549	0.73 547	0.60 538	0.73 542	0.62 539	0.67 551	0.65 550	0.60 552	0.66 561	0.58 568	0.63 552	0.59 556	0.68 559	0.69 565

ACVNet_1	0.44 534	0.49 545	0.60 533	0.45 542	0.28 535	0.49 533	0.27 504	0.57 545	0.72 543	0.62 539	0.58 531	0.74 548	0.49 537	0.50 537	0.35 522	0.26 538	0.24 537	0.39 542	0.29 536	0.31 542	0.24 531

TorneroNet-64	0.76 554	0.72 557	0.74 550	0.78 556	0.58 557	0.91 562	0.56 554	0.84 555	1.29 563	0.66 540	0.90 551	1.40 565	0.75 554	0.85 560	0.67 558	0.49 552	0.46 550	0.72 556	0.59 556	0.67 558	0.53 554

SGM+DAISY	0.56 544	0.57 547	0.65 537	0.40 537	0.54 551	0.66 546	0.49 549	0.56 543	0.45 494	0.66 540	0.69 538	0.67 544	0.56 544	0.63 549	0.56 550	0.59 557	0.48 555	0.50 547	0.50 552	0.52 548	0.58 556

SPS-STEREO	0.57 545	0.58 548	0.65 537	0.45 542	0.55 553	0.62 542	0.44 548	0.62 548	0.50 506	0.68 542	0.64 533	0.66 543	0.57 545	0.61 548	0.60 552	0.62 559	0.47 554	0.51 548	0.49 550	0.55 552	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 550	0.45 544	1.14 561	0.51 546	0.47 548	2.02 572	0.64 559	0.75 552	0.70 541	0.69 543	0.77 547	1.22 559	0.83 557	1.03 569	1.01 568	0.40 546	0.28 540	0.33 539	0.33 541	0.30 539	0.34 546

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 533	0.39 540	0.54 524	0.40 537	0.20 517	0.64 543	0.32 534	0.53 540	0.72 543	0.71 544	0.72 541	0.61 538	0.54 540	0.51 538	0.46 542	0.20 523	0.19 521	0.29 536	0.30 538	0.23 524	0.18 518

ELAS	0.41 531	0.29 530	0.33 488	0.27 512	0.24 526	0.60 541	0.36 537	0.50 536	0.50 506	0.71 544	0.79 548	0.67 544	0.54 540	0.51 538	0.42 538	0.22 531	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 579	0.31 532	153.02 595	0.19 355	0.09 239	0.21 429	0.16 284	0.22 274	0.59 525	0.72 546	0.67 536	0.42 510	0.50 538	0.24 459	0.39 531	0.08 299	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.12 451	0.10 413

MANE	0.45 536	0.27 523	0.27 464	0.27 512	0.24 526	0.47 530	0.31 532	0.55 542	0.59 525	0.72 546	1.13 564	1.15 557	0.61 547	0.52 540	0.37 527	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.31 540	0.25 532	0.24 531

NVStereoNet_ROB	0.46 539	0.36 538	0.46 517	0.41 539	0.28 535	0.34 511	0.34 535	0.48 532	0.60 528	0.72 546	0.93 553	0.70 547	0.66 550	0.47 535	0.60 552	0.22 531	0.33 545	0.34 540	0.34 543	0.30 539	0.30 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 531	0.29 530	0.33 488	0.28 515	0.24 526	0.54 536	0.36 537	0.49 534	0.59 525	0.72 546	0.74 544	0.65 542	0.54 540	0.54 544	0.40 534	0.22 531	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.65 547	0.61 550	0.68 545	0.71 552	0.51 549	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 551	0.74 550	1.02 557	0.81 549	0.78 555	0.79 554	0.49 545	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

IMH-64	0.65 547	0.61 550	0.68 545	0.71 552	0.51 549	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 551	0.74 550	1.02 557	0.81 549	0.78 555	0.79 554	0.49 545	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

EDNetEfficient	0.29 509	0.24 515	1.13 560	0.18 298	0.10 341	0.19 397	0.20 423	0.20 229	0.60 528	0.74 550	0.56 526	0.31 461	0.39 520	0.22 439	0.30 507	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.11 436	0.09 387

TorneroNet	0.82 557	0.74 558	0.81 555	0.84 559	0.63 560	0.99 564	0.63 557	0.96 561	1.16 560	0.80 553	1.11 562	1.36 564	0.86 559	0.93 565	0.80 563	0.56 554	0.49 557	0.78 562	0.66 561	0.73 564	0.63 564

IMH	0.71 550	0.64 553	0.68 545	0.76 554	0.54 551	0.69 547	0.54 553	0.98 563	1.10 559	0.82 554	1.09 560	0.89 551	0.88 560	0.87 562	0.52 549	0.44 550	0.50 559	0.75 557	0.51 553	0.56 553	0.41 551

BEATNet-Init1	0.52 541	0.27 523	0.62 535	0.30 524	0.21 520	0.76 555	0.29 519	0.54 541	0.65 537	0.86 555	0.95 555	2.07 573	0.62 549	0.56 546	0.42 538	0.18 516	0.18 518	0.23 523	0.22 523	0.22 523	0.21 526

ACVNet_2	0.66 549	0.66 554	0.68 545	0.63 550	0.41 544	0.71 549	0.49 549	0.96 561	1.39 566	0.89 556	1.09 560	1.04 553	0.73 553	0.54 544	0.47 543	0.43 549	0.40 548	0.53 551	0.44 547	0.47 546	0.35 547

WAO-7	0.79 555	0.78 559	0.54 524	0.85 560	0.67 562	0.74 551	0.68 563	1.05 566	1.32 564	0.90 557	1.20 567	1.04 553	0.92 561	0.69 551	0.66 555	0.60 558	0.62 569	0.67 553	0.68 562	0.64 555	0.58 556

WAO-6	0.81 556	0.80 560	0.62 535	0.86 561	0.63 560	0.76 555	0.58 556	0.98 563	1.54 571	0.90 557	0.96 556	1.07 555	1.03 565	0.70 552	0.66 555	0.72 562	0.49 557	0.90 565	0.71 563	0.68 559	0.58 556

LVE	0.83 558	0.85 563	0.85 556	0.80 557	0.56 554	1.04 568	0.65 560	1.05 566	1.47 569	0.96 559	1.22 568	1.10 556	0.85 558	0.83 557	0.71 560	0.49 552	0.55 565	0.76 560	0.60 558	0.65 556	0.59 561

PWCK	0.71 550	0.94 565	0.95 558	0.76 554	0.31 540	0.74 551	0.36 537	0.90 556	0.90 554	0.96 559	0.75 546	0.95 552	0.61 547	0.87 562	0.66 555	0.72 562	0.46 550	0.75 557	0.49 550	0.69 561	0.44 552

UNDER WATER	0.97 563	0.97 567	1.42 564	0.99 566	0.70 566	1.12 570	0.84 566	0.80 554	1.08 558	1.01 561	0.90 551	1.55 569	1.22 572	1.03 569	1.00 567	0.78 566	0.53 562	1.02 567	0.87 568	0.80 566	0.74 567

UNDER WATER-64	0.95 562	0.94 565	1.43 565	0.87 562	0.56 554	1.18 571	0.87 567	0.77 553	0.94 555	1.04 562	0.85 550	1.58 570	1.21 571	0.94 566	0.96 566	0.87 568	0.57 567	1.03 568	0.88 569	0.78 565	0.73 566

ktn	1.01 565	1.21 570	0.80 554	1.23 571	0.86 569	1.01 566	0.87 567	0.94 560	1.39 566	1.04 562	1.12 563	1.15 557	1.07 566	0.94 566	0.59 551	1.28 574	0.71 571	1.38 574	0.83 567	1.02 570	0.75 568

WAO-8	0.91 560	0.81 561	0.65 537	0.94 564	0.69 563	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 570	1.30 560	1.07 566	0.84 558	0.78 561	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

Venus	0.91 560	0.81 561	0.65 537	0.94 564	0.69 563	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 570	1.30 560	1.07 566	0.84 558	0.78 561	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

TCMNet-wrong-test	3.67 573	5.48 583	3.89 574	12.18 586	11.75 587	4.65 574	3.88 575	1.06 568	0.72 543	1.09 566	2.15 574	6.30 580	0.53 539	3.43 577	2.36 574	0.89 569	0.20 524	1.87 577	1.69 576	5.57 582	3.62 582

Dean	0.87 559	0.86 564	0.79 553	0.81 558	0.56 554	0.90 559	0.63 557	1.15 572	1.73 572	1.15 567	1.15 565	1.31 562	0.99 564	0.81 556	0.81 564	0.57 555	0.56 566	0.77 561	0.64 559	0.66 557	0.58 556

KSHMR	1.09 566	1.17 569	0.88 557	1.25 572	1.00 571	0.99 564	0.96 569	1.13 571	1.37 565	1.16 568	1.29 569	1.41 566	0.96 563	1.01 568	0.92 565	1.03 571	1.08 573	1.20 571	1.03 572	1.01 569	0.97 571

notaker	0.97 563	1.11 568	0.98 559	1.13 569	0.81 567	0.73 550	0.68 563	0.93 559	1.16 560	1.18 569	1.18 566	1.41 566	1.16 570	1.08 571	0.69 559	0.81 567	0.64 570	1.17 570	0.79 566	0.98 568	0.80 569

tt	4.67 574	0.06 56	3.55 572	2.02 575	1.55 573	10.25 580	16.71 579	8.91 585	5.03 577	1.31 570	0.94 554	4.71 576	4.76 576	3.33 576	5.87 578	6.06 584	10.30 588	1.88 578	2.11 578	2.75 576	1.21 574

DPSimNet_ROB	1.11 567	1.23 571	0.78 551	1.13 569	0.88 570	1.10 569	1.13 571	1.16 573	1.23 562	1.43 571	1.02 557	1.41 566	1.10 569	0.90 564	1.60 570	1.46 575	0.51 561	1.21 572	1.03 572	0.90 567	1.01 573

HanzoNet	1.29 568	1.26 572	1.19 562	1.12 568	0.85 568	1.02 567	0.83 565	1.03 565	1.48 570	1.64 572	1.61 572	2.50 575	1.72 573	1.61 573	1.61 571	1.26 573	0.80 572	1.31 573	1.01 571	1.02 570	0.86 570

JetRed	1.62 569	1.46 573	2.98 568	0.92 563	1.21 572	4.99 575	1.53 574	1.27 574	1.39 566	1.83 573	1.74 573	1.60 571	0.95 562	1.41 572	2.45 575	0.90 570	1.60 575	0.93 566	0.90 570	1.35 572	0.99 572

coex-ft	3.30 571	0.34 536	59.09 594	0.18 298	0.13 442	0.26 475	0.22 450	0.27 371	0.72 543	1.90 574	0.70 540	0.44 516	0.45 534	0.29 487	0.41 537	0.09 358	0.09 433	0.12 456	0.09 382	0.14 482	0.13 472

ASD4	3.54 572	3.38 577	2.05 567	1.72 573	2.51 576	9.03 579	17.71 580	2.25 575	5.51 578	2.46 575	2.81 576	2.03 572	3.36 575	2.73 575	5.06 576	1.22 572	1.34 574	1.13 569	1.33 574	1.68 573	1.49 575

MADNet++	1.95 570	1.75 574	1.59 566	1.82 574	1.69 574	2.33 573	1.40 573	2.35 576	2.09 576	2.57 576	2.36 575	2.24 574	2.17 574	2.28 574	2.34 573	1.87 576	1.66 576	1.54 575	1.34 575	1.92 574	1.77 576

LE_ROB	0.50 540	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.24 455	0.16 284	0.22 274	1.81 573	4.63 577	0.67 536	0.47 525	0.44 533	0.20 409	0.29 502	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

DPSMNet_ROB	8.06 580	4.48 578	8.63 583	5.37 581	10.74 584	8.32 577	22.98 586	5.46 578	13.36 586	5.12 578	9.92 581	5.08 577	10.40 583	5.53 580	12.58 583	3.80 582	8.00 583	3.50 579	7.02 582	3.83 580	7.14 584

DGTPSM_ROB	8.06 580	4.48 578	8.63 583	5.35 579	10.72 583	8.32 577	22.97 585	5.46 578	13.35 585	5.12 578	9.92 581	5.08 577	10.40 583	5.52 579	12.58 583	3.79 581	8.00 583	3.50 579	7.02 582	3.83 580	7.14 584

USTest	6.22 575	2.73 576	3.00 569	6.57 582	7.29 581	14.37 582	21.57 581	7.00 584	9.56 583	5.34 580	6.10 577	5.72 579	7.64 579	6.41 581	6.96 579	1.97 577	3.42 582	1.64 576	2.15 579	2.66 575	2.36 577

xxxxx1	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 576	3.85 577	16.35 584	22.88 582	5.86 581	8.69 580	7.97 581	8.54 578	9.12 583	8.27 580	10.18 583	10.92 580	2.42 578	2.45 578	3.56 581	12.37 585	3.77 577	3.06 579

tt_ll	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 576	3.85 577	16.35 584	22.88 582	5.86 581	8.69 580	7.97 581	8.54 578	9.12 583	8.27 580	10.18 583	10.92 580	2.42 578	2.45 578	3.56 581	12.37 585	3.77 577	3.06 579

ff	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 576	3.85 577	16.35 584	22.88 582	5.86 581	8.69 580	7.97 581	8.54 578	9.12 583	8.27 580	10.18 583	10.92 580	2.42 578	2.45 578	3.56 581	12.37 585	3.77 577	3.06 579

Anonymous_1	10.96 585	7.92 584	7.46 580	10.33 583	10.06 582	18.65 588	26.34 588	11.06 586	13.44 587	9.40 584	10.05 583	9.67 586	11.23 585	10.73 586	12.72 585	6.42 585	8.38 585	5.77 584	10.61 584	12.12 586	6.77 583

DPSM_ROB	11.15 586	8.58 585	8.00 581	10.88 584	11.58 585	19.10 589	26.71 589	12.05 587	14.07 588	10.36 585	10.84 584	10.33 587	11.86 586	11.70 587	13.54 586	6.99 586	8.79 586	5.89 585	6.95 580	7.29 583	7.42 586

DPSM	11.15 586	8.58 585	8.00 581	10.88 584	11.58 585	19.10 589	26.71 589	12.05 587	14.07 588	10.36 585	10.84 584	10.33 587	11.86 586	11.70 587	13.54 586	6.99 586	8.79 586	5.89 585	6.95 580	7.29 583	7.42 586

LRCNet_RVC	10.62 584	13.42 588	7.30 576	18.92 588	2.07 575	0.33 508	0.30 526	5.59 580	0.48 497	13.03 587	17.94 587	8.87 582	5.65 577	4.79 578	1.89 572	23.51 593	2.73 581	27.55 594	25.71 594	16.07 591	16.33 592

HaxPig	15.71 588	18.52 593	19.18 589	16.89 587	15.89 589	7.73 576	7.60 576	13.31 589	10.82 584	15.42 588	14.91 586	15.98 589	14.92 588	15.58 589	15.98 588	18.95 592	16.73 589	19.46 592	18.08 592	19.26 592	19.05 593

PML	8.91 582	9.34 587	6.13 575	5.35 579	6.41 580	14.99 583	23.38 587	5.27 577	6.83 579	18.04 589	28.19 594	7.67 581	6.83 578	7.85 582	5.75 577	5.35 583	1.83 577	5.95 587	1.93 577	8.64 585	2.52 578

MEDIAN_ROB	20.38 589	24.04 594	23.31 591	21.23 589	21.71 590	10.40 581	7.92 577	17.64 590	15.50 590	20.12 590	19.70 588	20.34 590	20.32 589	21.19 590	21.13 589	23.81 594	21.81 594	24.98 593	23.76 593	24.71 593	23.93 594

CasAABBNet	22.42 590	17.33 590	16.01 585	22.01 590	23.28 592	38.32 591	53.80 593	24.14 592	28.41 593	20.60 591	21.77 590	20.89 593	23.91 592	23.43 591	27.36 592	14.07 589	17.69 591	11.83 590	14.01 589	14.67 588	14.95 590

Selective-RAFT-Error	22.47 592	17.37 592	16.09 586	22.06 591	23.34 593	38.39 592	53.83 594	24.29 595	28.47 595	20.74 592	21.83 592	20.81 592	23.90 591	23.54 594	27.53 594	14.08 590	17.69 591	11.82 589	14.00 588	14.69 589	15.00 591

LSM0	22.87 593	17.28 589	18.96 588	22.19 593	29.04 595	38.42 594	53.71 591	24.28 594	28.31 592	20.78 593	21.00 589	21.43 594	24.16 593	23.50 593	27.39 593	14.09 591	17.38 590	11.84 591	14.04 590	14.73 590	14.89 588

FlowAnything	22.44 591	17.35 591	16.14 587	22.07 592	23.23 591	38.39 592	53.77 592	24.25 593	28.44 594	20.96 594	21.82 591	20.70 591	23.84 590	23.49 592	27.14 591	14.04 588	17.79 593	11.75 588	14.15 591	14.65 587	14.89 588

AVERAGE_ROB	24.90 594	29.20 595	28.14 592	24.89 594	24.64 594	17.75 587	11.12 578	21.45 591	19.93 591	25.12 595	24.46 593	25.12 595	25.46 594	24.69 595	22.83 590	29.76 595	27.13 595	28.97 595	27.95 595	29.91 594	29.47 595

ccccc	245.47 596	285.66 597	306.18 596	368.85 597	370.60 597	123.16 596	145.33 596	115.05 597	110.08 597	126.68 596	110.87 595	122.83 597	165.88 596	252.94 597	276.56 596	384.56 597	353.86 597	254.69 597	223.00 597	425.87 597	386.83 597

test_example2	98.32 595	94.13 596	45.89 593	96.35 595	109.85 596	88.61 595	95.45 595	25.75 596	94.37 596	130.00 597	126.06 596	58.17 596	74.63 595	88.51 596	79.96 595	150.23 596	221.02 596	77.62 596	99.10 596	113.75 596	96.94 596

Low-res two-view benchmark