Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 32	0.14 1	0.32 19	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 12	0.25 10	0.30 9	0.16 8	0.23 22	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 22	0.19 27	0.26 2	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.19 53	0.20 7	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 17	0.18 19	0.33 26	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.20 77	0.20 7	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 26	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.31 14	0.20 12	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.34 60	0.15 1	0.27 62	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.32 19	0.20 12	0.11 23	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.19 5	0.17 3	0.42 62	0.24 21	0.23 20	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.45 104	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 66

S2M2_XL	0.19 7	0.18 92	0.27 22	0.27 1	0.20 77	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 35	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 18	0.17 253	0.16 358	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 38	0.34 60	0.16 8	0.26 49	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 41	0.20 33	0.32 19	0.20 12	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.11 66

dual_stereo	0.19 7	0.14 12	0.24 5	0.31 18	0.16 8	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 20	0.20 12	0.22 32	0.14 1	0.52 160	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 61	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 18	0.20 77	0.23 22	0.19 16	0.40 52	0.29 40	0.22 18	0.34 79	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.10 4	0.10 29

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.38 188	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 26	0.15 3	0.26 51	0.17 12	0.32 19	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.10 29

MonSter	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.38 57	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

asda	0.21 15	0.19 130	0.29 38	0.31 18	0.17 19	0.25 45	0.23 63	0.36 32	0.28 33	0.27 45	0.24 27	0.18 12	0.21 41	0.40 67	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.10 29

asd	0.21 15	0.18 92	0.29 38	0.32 37	0.18 34	0.27 62	0.22 47	0.35 28	0.22 15	0.31 63	0.22 19	0.19 17	0.21 41	0.44 100	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

4.5_new	0.21 15	0.20 166	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 15	0.20 166	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4w-stereo	0.21 15	0.19 130	0.31 57	0.31 18	0.17 19	0.29 91	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 63	0.24 27	0.20 22	0.24 71	0.41 75	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.5w	0.21 15	0.18 92	0.31 57	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.25 85	0.31 13	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.18 12	0.17 12	0.39 61	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.75w_new	0.21 15	0.18 92	0.28 31	0.29 5	0.17 19	0.23 22	0.34 224	0.36 32	0.28 33	0.34 84	0.26 35	0.17 4	0.22 49	0.36 42	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

111111	0.21 15	0.14 12	0.27 22	0.37 130	0.22 119	0.21 13	0.19 16	0.43 71	0.27 29	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.41 75	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.12 47	0.12 113

LG-G_1	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-G	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

StereoAnything_RVC	0.21 15	0.68 520	0.39 166	0.28 3	0.15 1	0.23 22	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 49	0.30 12	0.18 1	0.16 214	0.09 23	0.12 24	0.08 1	0.16 214	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 15	0.15 27	0.27 22	0.37 130	0.19 53	0.22 16	0.18 11	0.42 62	0.35 84	0.22 18	0.28 50	0.24 46	0.18 19	0.27 5	0.22 30	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.10 29

AdaDepth	0.22 27	0.17 67	0.32 69	0.37 130	0.18 34	0.34 152	0.22 47	0.33 23	0.23 17	0.21 12	0.21 14	0.20 22	0.20 33	0.56 190	0.21 18	0.10 11	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.12 113

qwe	0.22 27	0.18 92	0.28 31	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.21 38	0.38 42	0.32 61	0.35 91	0.30 58	0.20 22	0.20 33	0.43 89	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.09 4

2.25w	0.22 27	0.18 92	0.31 57	0.31 18	0.18 34	0.31 118	0.18 11	0.32 15	0.31 50	0.31 63	0.37 91	0.20 22	0.22 49	0.45 104	0.24 61	0.10 11	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

4.25_new	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

3.75w	0.22 27	0.17 67	0.30 49	0.31 18	0.19 53	0.43 224	0.24 77	0.35 28	0.24 21	0.31 63	0.27 40	0.17 4	0.22 49	0.37 49	0.20 12	0.10 11	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 27	0.18 92	0.29 38	0.30 9	0.18 34	0.27 62	0.23 63	0.37 34	0.28 33	0.31 63	0.26 35	0.22 32	0.26 93	0.50 146	0.24 61	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

2w_stereo	0.22 27	0.18 92	0.30 49	0.32 37	0.16 8	0.28 79	0.38 306	0.38 42	0.35 84	0.32 76	0.33 70	0.17 4	0.18 19	0.29 7	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 47	0.10 29

monsterstereo	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.34 60	0.18 34	0.21 13	0.20 22	0.37 34	0.35 84	0.33 81	0.40 98	0.19 17	0.18 19	0.45 104	0.21 18	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.08 1

monsters	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.31 18	0.19 53	0.23 22	0.19 16	0.44 78	0.33 67	0.36 95	0.30 58	0.16 2	0.18 19	0.43 89	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

SGD-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.27 22	0.31 18	0.15 1	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.29 40	0.24 26	0.29 57	0.21 31	0.27 104	0.36 42	0.25 80	0.16 214	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.10 29

GREAT-IGEV	0.22 27	0.15 27	0.31 57	0.29 5	0.22 119	0.21 13	0.26 97	0.33 23	0.31 50	0.20 8	0.30 58	0.22 32	0.22 49	0.47 126	0.22 30	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.10 29

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.26 16	0.33 49	0.20 77	0.61 333	0.21 38	0.30 10	0.31 50	0.23 20	0.19 11	0.18 12	0.18 19	0.41 75	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.11 66

3.25w_new	0.23 41	0.17 67	0.32 69	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 102	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 83	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.25w	0.23 41	0.17 67	0.32 69	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 102	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 83	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 41	0.16 43	0.32 69	0.39 188	0.21 100	0.18 4	0.21 38	0.34 25	0.26 28	0.28 48	0.51 141	0.28 58	0.29 132	0.26 2	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 126	0.12 113

AIO_rvc	0.23 41	0.16 43	0.32 69	0.34 60	0.19 53	0.26 49	0.33 212	0.40 52	0.22 15	0.26 35	0.24 27	0.34 88	0.15 4	0.51 153	0.24 61	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.10 29

AIO_test	0.23 41	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.30 103	0.39 329	0.38 42	0.25 27	0.25 31	0.28 50	0.32 72	0.22 49	0.38 57	0.25 80	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 41	0.14 12	0.26 16	0.32 37	0.19 53	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 40	0.21 12	0.15 3	0.22 32	0.22 49	0.40 67	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.15 173	0.86 549

3w_stereo	0.24 47	0.20 166	0.37 135	0.33 49	0.16 8	0.32 135	0.42 365	0.41 58	0.38 111	0.31 63	0.27 40	0.16 2	0.26 93	0.34 32	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.11 66

1w_stereo	0.24 47	0.15 27	0.29 38	0.34 60	0.18 34	0.31 118	0.41 355	0.40 52	0.43 138	0.31 63	0.38 93	0.17 4	0.24 71	0.45 104	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

LG-Stereo	0.24 47	0.18 92	0.40 178	0.39 188	0.20 77	0.22 16	0.27 113	0.32 15	0.36 92	0.26 35	0.44 108	0.22 32	0.16 10	0.37 49	0.27 127	0.11 23	0.12 195	0.16 151	0.15 201	0.13 82	0.09 4

HUF	0.24 47	0.16 43	0.33 85	0.32 37	0.18 34	0.25 45	0.40 340	0.42 62	0.34 71	0.25 31	0.23 21	0.32 72	0.28 118	0.34 32	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.10 29

GIP-stereo	0.24 47	0.18 92	0.30 49	0.37 130	0.24 188	0.26 49	0.20 22	0.46 84	0.36 92	0.24 26	0.39 95	0.35 97	0.20 33	0.31 14	0.21 18	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.11 66

RAStereo	0.24 47	0.17 67	0.29 38	0.40 226	0.21 100	0.23 22	0.26 97	0.42 62	0.45 152	0.23 20	0.34 79	0.30 62	0.19 27	0.34 32	0.25 80	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.11 66

IGEV++	0.24 47	0.17 67	0.31 57	0.38 160	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.50 102	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.30 62	0.22 49	0.31 14	0.28 147	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.13 149

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 92	0.35 112	0.35 94	0.19 53	0.27 62	0.25 85	0.55 125	0.23 17	0.27 45	0.25 32	0.34 88	0.19 27	0.58 223	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.10 29

zero-FE	0.25 55	0.15 27	0.30 49	0.35 94	0.29 341	0.19 5	0.20 22	0.35 28	0.31 50	0.26 35	0.27 40	0.29 59	0.29 132	0.33 26	0.24 61	0.17 253	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.64 536	0.12 113

GASTEREO	0.25 55	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.20 77	0.22 16	0.30 157	0.43 71	0.31 50	0.37 102	0.33 70	0.22 32	0.35 183	0.41 75	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.11 66

MSCF	0.25 55	0.16 43	0.33 85	0.39 188	0.20 77	0.20 7	0.31 180	0.43 71	0.31 50	0.36 95	0.33 70	0.23 41	0.35 183	0.36 42	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.13 82	0.11 66

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 400	0.24 5	0.51 443	0.19 53	0.29 91	0.22 47	0.40 52	0.37 106	0.26 35	0.24 27	0.24 46	0.31 155	0.44 100	0.22 30	0.14 101	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.14 126	0.10 29

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 43	0.34 102	0.39 188	0.27 292	0.33 142	0.20 22	0.38 42	0.36 92	0.26 35	0.31 67	0.25 50	0.21 41	0.48 136	0.24 61	0.20 339	0.11 138	0.13 54	0.10 53	0.17 249	0.15 217

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 135	0.36 114	0.22 119	0.28 79	0.36 270	0.42 62	0.24 21	0.36 95	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 160	0.27 127	0.12 33	0.09 23	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.12 113
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.37 130	0.18 34	0.28 79	0.30 157	0.48 90	0.27 29	0.29 55	0.30 58	0.32 72	0.17 12	0.52 160	0.23 50	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.10 29

RSM++	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.36 114	0.20 77	0.28 79	0.30 157	0.51 104	0.32 61	0.25 31	0.22 19	0.37 110	0.21 41	0.50 146	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.10 29

RSM	0.25 55	0.18 92	0.33 85	0.36 114	0.20 77	0.27 62	0.34 224	0.51 104	0.27 29	0.26 35	0.23 21	0.39 123	0.21 41	0.56 190	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.14 126	0.10 29

MoCha-V2	0.25 55	0.15 27	0.29 38	0.40 226	0.18 34	0.27 62	0.26 97	0.49 94	0.27 29	0.36 95	0.27 40	0.33 84	0.35 183	0.49 140	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.11 66

EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 43	0.33 85	0.34 60	0.20 77	0.35 161	0.20 22	0.52 113	0.36 92	0.28 48	0.27 40	0.41 140	0.18 19	0.45 104	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.16 151	0.14 175	0.13 82	0.11 66

Replicate-Monster	0.26 66	0.15 27	1.07 491	0.30 9	0.17 19	0.38 188	0.19 16	0.43 71	0.39 122	0.23 20	0.21 14	0.23 41	0.21 41	0.45 104	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.09 1	0.14 193

S2M2_L	0.26 66	0.22 242	0.33 85	0.31 18	0.25 220	0.24 31	0.13 1	0.35 28	0.41 128	0.25 31	0.36 87	0.30 62	0.25 78	0.30 12	0.26 109	0.22 382	0.19 409	0.17 190	0.19 339	0.21 347	0.18 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 66	0.18 92	0.34 102	0.35 94	0.24 188	0.23 22	0.28 131	0.51 104	0.36 92	0.31 63	0.36 87	0.37 110	0.20 33	0.57 203	0.22 30	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113

SCV	0.26 66	0.19 130	0.33 85	0.35 94	0.21 100	0.27 62	0.34 224	0.56 127	0.28 33	0.24 26	0.28 50	0.37 110	0.23 61	0.49 140	0.22 30	0.18 286	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.15 173	0.11 66

castereo++	0.26 66	0.16 43	0.26 16	0.33 49	0.19 53	0.75 398	0.20 22	0.37 34	0.47 161	0.23 20	0.23 21	0.35 97	0.28 118	0.39 61	0.19 4	0.14 101	0.09 23	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.10 29

SMoEStereo_RVC	0.26 66	0.19 130	0.35 112	0.35 94	0.22 119	0.36 170	0.32 202	0.39 46	0.34 71	0.37 102	0.30 58	0.33 84	0.24 71	0.53 169	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.11 66

mms	0.26 66	0.21 203	0.33 85	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.33 212	0.40 52	0.32 61	0.28 48	0.34 79	0.34 88	0.20 33	0.45 104	0.26 109	0.12 33	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.11 66

ours_stereo	0.26 66	0.21 203	0.33 85	0.38 160	0.23 159	0.30 103	0.33 212	0.42 62	0.38 111	0.26 35	0.34 79	0.35 97	0.23 61	0.47 126	0.27 127	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.10 29

Occ-G	0.26 66	0.14 12	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.27 62	0.34 224	0.41 58	0.31 50	0.29 55	0.43 107	0.49 188	0.25 78	0.47 126	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.12 113

MaDis-Stereo	0.26 66	0.18 92	0.36 119	0.36 114	0.26 261	0.27 62	0.27 113	0.43 71	0.35 84	0.27 45	0.26 35	0.41 140	0.28 118	0.40 67	0.28 147	0.16 214	0.14 296	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.12 113

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 242	0.36 119	0.48 398	0.22 119	0.20 7	0.29 141	0.51 104	0.44 144	0.28 48	0.23 21	0.42 150	0.26 93	0.29 7	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 102	0.35 94	0.23 159	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 125	0.27 40	0.38 119	0.25 78	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.12 47	0.14 193

999	0.27 77	0.16 43	0.35 112	0.36 114	0.24 188	0.31 118	0.27 113	0.49 94	0.38 111	0.26 35	0.30 58	0.39 123	0.23 61	0.63 271	0.25 80	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.14 193

Pointernet	0.27 77	0.14 12	0.33 85	0.35 94	0.23 159	0.35 161	0.21 38	0.72 251	0.38 111	0.39 119	0.36 87	0.34 88	0.25 78	0.36 42	0.25 80	0.15 162	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

trnet	0.27 77	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 175	0.23 63	0.52 113	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.34 88	0.26 93	0.39 61	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

UniTT-Stereo	0.27 77	0.17 67	0.37 135	0.40 226	0.27 292	0.30 103	0.28 131	0.39 46	0.31 50	0.29 55	0.46 116	0.27 55	0.25 78	0.47 126	0.34 212	0.17 253	0.13 262	0.13 54	0.12 110	0.14 126	0.12 113

AEACV	0.27 77	0.17 67	0.31 57	0.34 60	0.45 483	0.26 49	0.28 131	0.37 34	0.32 61	0.30 62	0.46 116	0.31 69	0.37 205	0.36 42	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.11 66

LoS_RVC	0.27 77	0.16 43	0.27 22	0.32 37	0.30 357	0.44 232	0.34 224	0.41 58	0.33 67	0.31 63	0.51 141	0.29 59	0.32 161	0.36 42	0.28 147	0.11 23	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 334

water-stereo	0.28 84	0.14 12	0.29 38	0.35 94	0.19 53	0.36 170	0.23 63	0.62 165	0.38 111	0.39 119	0.62 181	0.41 140	0.35 183	0.28 6	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.13 54	0.12 110	0.12 47	0.10 29

castereo	0.28 84	0.16 43	0.32 69	0.35 94	0.21 100	0.40 200	0.42 365	0.50 102	0.66 227	0.26 35	0.41 101	0.37 110	0.36 201	0.33 26	0.24 61	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.10 29

fffy	0.28 84	0.21 203	0.34 102	0.37 130	0.23 159	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.41 128	0.32 76	0.37 91	0.39 123	0.27 104	0.50 146	0.27 127	0.12 33	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.11 66

WCG-NET	0.28 84	0.15 27	0.33 85	0.33 49	0.19 53	0.33 142	0.27 113	0.39 46	0.80 308	0.46 148	0.49 128	0.39 123	0.25 78	0.40 67	0.25 80	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.10 29

MGS-Stereo	0.28 84	0.19 130	0.40 178	0.36 114	0.23 159	0.37 175	0.30 157	0.39 46	0.44 144	0.31 63	0.51 141	0.40 134	0.24 71	0.43 89	0.26 109	0.15 162	0.12 195	0.15 124	0.13 144	0.14 126	0.13 149

testlalala	0.28 84	0.19 130	0.43 220	0.34 60	0.23 159	0.45 240	0.30 157	0.43 71	0.29 40	0.68 250	0.49 128	0.35 97	0.25 78	0.32 19	0.25 80	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.11 66

GCAP-Stereo	0.28 84	0.19 130	0.40 178	0.38 160	0.19 53	0.38 188	0.23 63	0.57 132	0.41 128	0.45 142	0.49 128	0.39 123	0.27 104	0.33 26	0.23 50	0.14 101	0.12 195	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.11 66

CES	0.28 84	0.14 12	0.23 1	0.30 9	0.70 532	0.37 175	0.27 113	0.48 90	0.46 156	0.34 84	0.48 124	0.27 55	0.22 49	0.39 61	0.23 50	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.13 82	0.17 283

MC-Stereo	0.28 84	0.17 67	0.32 69	0.38 160	0.20 77	0.26 49	0.26 97	0.49 94	0.37 106	0.37 102	0.61 178	0.41 140	0.31 155	0.55 180	0.25 80	0.13 61	0.09 23	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.11 66

CroCo-Stereo Lap2	0.28 84	0.24 300	0.39 166	0.50 427	0.29 341	0.20 7	0.31 180	0.49 94	0.38 111	0.24 26	0.27 40	0.46 174	0.31 155	0.39 61	0.30 168	0.14 101	0.15 326	0.16 151	0.13 144	0.16 214	0.15 217

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 104	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.32 72	0.26 93	0.38 57	0.25 80	0.16 214	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GGEV	0.29 95	0.18 92	0.32 69	0.39 188	0.20 77	0.85 435	0.31 180	0.48 90	0.38 111	0.34 84	0.39 95	0.37 110	0.31 155	0.33 26	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.11 80	0.14 126	0.11 66

DA2	0.29 95	0.17 67	0.31 57	0.40 226	0.20 77	0.74 394	0.33 212	0.47 87	0.44 144	0.34 84	0.39 95	0.39 123	0.32 161	0.32 19	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.16 151	0.11 80	0.15 173	0.10 29

FlowAnything_test	0.29 95	0.19 130	0.39 166	0.47 391	0.26 261	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 67	0.37 261	0.21 356	0.15 326	0.22 363	0.26 459	0.16 214	0.16 263

depthmonostereo	0.29 95	0.14 12	0.31 57	0.35 94	0.17 19	0.46 245	0.27 113	0.69 224	0.57 194	0.35 91	0.42 104	0.31 69	0.35 183	0.35 40	0.27 127	0.14 101	0.12 195	0.13 54	0.12 110	0.11 14	0.10 29

HART	0.29 95	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.21 100	0.32 135	0.26 97	0.62 165	0.31 50	0.33 81	0.65 188	0.41 140	0.22 49	0.55 180	0.25 80	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.11 80	0.15 173	0.11 66

ff7	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

IGEVStereo-DCA	0.29 95	0.22 242	0.38 147	0.35 94	0.27 292	0.37 175	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 153	0.22 30	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.12 110	0.13 82	0.15 217

ffff	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

rrr	0.29 95	0.22 242	0.41 188	0.35 94	0.27 292	0.37 175	0.32 202	0.52 113	0.42 136	0.38 111	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 153	0.22 30	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.14 193

11t	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

anonymousdsp	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.72 255	0.34 84	0.52 150	0.41 140	0.28 118	0.47 126	0.28 147	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.35 94	0.24 188	0.32 135	0.43 372	0.57 132	0.37 106	0.33 81	0.30 58	0.32 72	0.28 118	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.13 149

ccc-4	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 95	0.19 130	0.27 22	0.44 338	0.19 53	0.31 118	0.26 97	0.47 87	0.43 138	0.37 102	0.47 122	0.41 140	0.23 61	0.50 146	0.34 212	0.14 101	0.18 395	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.13 149

test_xeample3	0.29 95	0.21 203	0.41 188	0.35 94	0.26 261	0.35 161	0.32 202	0.56 127	0.36 92	0.43 137	0.32 69	0.34 88	0.28 118	0.54 175	0.23 50	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.13 149

DilatedVolume-Stereo	0.30 112	0.15 27	0.34 102	0.33 49	0.20 77	0.53 277	0.25 85	0.56 127	0.43 138	0.56 182	0.50 132	0.35 97	0.29 132	0.49 140	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.11 80	0.11 14	0.10 29

MM-Stereo_test2	0.30 112	0.18 92	0.39 166	0.40 226	0.24 188	0.42 221	0.42 365	0.63 173	0.41 128	0.37 102	0.35 84	0.32 72	0.26 93	0.53 169	0.25 80	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.12 110	0.15 173	0.10 29

Reg-Stereo(zero)	0.30 112	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.18 34	0.32 135	0.20 22	0.63 173	0.68 235	0.50 161	0.52 150	0.51 195	0.30 148	0.45 104	0.25 80	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.11 66

GCAP-BAT	0.30 112	0.21 203	0.42 209	0.33 49	0.27 292	0.26 49	0.27 113	0.45 82	0.30 45	0.60 193	0.64 185	0.45 166	0.23 61	0.56 190	0.26 109	0.15 162	0.12 195	0.15 124	0.10 53	0.12 47	0.11 66

CASnet	0.30 112	0.20 166	0.33 85	0.41 259	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 113	0.53 177	0.52 170	0.54 156	0.39 123	0.24 71	0.40 67	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.22 363	0.18 309	0.18 273	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 112	0.15 27	0.31 57	0.30 9	0.17 19	0.55 288	0.23 63	0.44 78	0.55 186	0.59 189	0.68 201	0.37 110	0.26 93	0.35 40	0.27 127	0.15 162	0.16 358	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.14 193

rvit_stereo_0081_aga	0.31 118	0.28 374	0.44 232	0.42 299	0.29 341	0.34 152	0.31 180	0.44 78	0.40 124	0.39 119	0.44 108	0.40 134	0.32 161	0.42 83	0.29 162	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.16 233	0.20 323	0.15 217

rvit_stereo_0080	0.31 118	0.25 324	0.40 178	0.39 188	0.28 315	0.27 62	0.46 388	0.49 94	0.44 144	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 118	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 233	0.22 369	0.15 217

WCG-NET（raft）	0.31 118	0.15 27	0.36 119	0.32 37	0.19 53	0.35 161	0.27 113	0.51 104	0.78 297	0.45 142	0.55 162	0.48 182	0.27 104	0.54 175	0.26 109	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.11 80	0.12 47	0.11 66

whm_eth	0.31 118	0.25 324	0.40 178	0.39 188	0.28 315	0.27 62	0.46 388	0.49 94	0.44 144	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 118	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 233	0.22 369	0.15 217

plain	0.31 118	0.20 166	0.50 318	0.39 188	0.29 341	0.27 62	0.30 157	0.44 78	0.35 84	0.31 63	0.66 195	0.30 62	0.31 155	0.65 291	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.20 306	0.15 201	0.17 249	0.12 113

MIF-Stereo (partial)	0.31 118	0.18 92	0.37 135	0.41 259	0.31 379	0.28 79	0.23 63	0.47 87	0.42 136	0.31 63	0.63 182	0.36 108	0.35 183	0.57 203	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.18 273	0.14 193

rvit_stereo_0081	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

rvit_stereo_0082	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

RAFT-Stereo-weight	0.32 124	0.18 92	0.33 85	0.39 188	0.22 119	0.26 49	0.29 141	0.67 206	0.80 308	0.53 173	0.51 141	0.58 226	0.20 33	0.47 126	0.27 127	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.11 66

CAS++	0.32 124	0.24 300	0.36 119	0.37 130	0.26 261	0.28 79	0.23 63	0.87 319	0.50 169	0.47 153	0.45 111	0.26 51	0.21 41	0.49 140	0.24 61	0.23 399	0.19 409	0.22 363	0.17 282	0.21 347	0.16 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 124	0.22 242	0.34 102	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	0.72 251	0.37 106	0.37 102	0.34 79	0.32 72	0.31 155	0.59 238	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

MSKI-zero shot	0.32 124	0.17 67	0.34 102	0.39 188	0.21 100	0.32 135	0.22 47	0.61 159	0.43 138	0.52 170	0.64 185	0.61 252	0.20 33	0.74 354	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.12 47	0.12 113

iRaftStereo_RVC	0.32 124	0.19 130	0.37 135	0.39 188	0.22 119	0.31 118	0.29 141	0.68 216	0.51 171	0.49 158	0.66 195	0.37 110	0.23 61	0.45 104	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.18 236	0.17 282	0.15 173	0.12 113

CREStereo++_RVC	0.32 124	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 188	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 357	0.46 148	0.80 257	0.30 62	0.26 93	0.36 42	0.33 197	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 539	0.13 82	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 124	0.53 500	0.26 16	0.51 443	0.20 77	0.37 175	0.24 77	0.40 52	0.73 262	0.54 177	0.69 202	0.31 69	0.25 78	0.32 19	0.27 127	0.16 214	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.11 66

PMTNet	0.32 124	0.16 43	0.24 5	0.29 5	0.18 34	0.45 240	0.22 47	0.56 127	0.63 212	0.46 148	0.54 156	0.39 123	0.34 180	0.48 136	0.24 61	0.75 544	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66

xyz-stereo-finetune	0.33 134	0.18 92	0.36 119	0.33 49	0.18 34	0.57 306	0.31 180	0.58 138	0.69 242	0.45 142	0.54 156	0.38 119	0.33 172	0.56 190	0.36 245	0.12 33	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.12 113

MM-Stereo_test1	0.33 134	0.19 130	0.36 119	0.41 259	0.23 159	0.36 170	0.45 384	0.58 138	0.54 181	0.60 193	0.50 132	0.38 119	0.37 205	0.60 244	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.12 113

tg	0.33 134	0.18 92	0.37 135	0.39 188	0.22 119	0.38 188	0.26 97	0.70 239	0.56 192	0.47 153	0.65 188	0.42 150	0.24 71	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.18 236	0.17 282	0.14 126	0.11 66

model_zeroshot	0.33 134	0.18 92	0.48 293	0.39 188	0.28 315	0.45 240	0.25 85	0.63 173	0.45 152	0.61 200	0.50 132	0.51 195	0.25 78	0.45 104	0.26 109	0.16 214	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.13 149

rvit_stereo_ft	0.33 134	0.25 324	0.47 273	0.52 455	0.32 395	0.33 142	0.47 395	0.49 94	0.50 169	0.34 84	0.41 101	0.41 140	0.32 161	0.48 136	0.34 212	0.22 382	0.14 296	0.19 276	0.18 309	0.19 307	0.14 193

4D-IteraStereo	0.33 134	0.18 92	0.40 178	0.40 226	0.24 188	0.32 135	0.27 113	0.58 138	0.72 255	0.65 229	0.54 156	0.42 150	0.23 61	0.45 104	0.28 147	0.14 101	0.09 23	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.11 66

MM-Stereo_test3	0.34 140	0.19 130	0.31 57	0.41 259	0.25 220	0.35 161	0.44 381	0.72 251	0.92 385	0.46 148	0.52 150	0.41 140	0.29 132	0.44 100	0.28 147	0.16 214	0.15 326	0.17 190	0.13 144	0.14 126	0.13 149

rvit_stereo_0083	0.34 140	0.24 300	0.50 318	0.44 338	0.27 292	0.34 152	0.35 248	0.45 82	0.62 201	0.37 102	0.47 122	0.42 150	0.35 183	0.40 67	0.36 245	0.22 382	0.20 421	0.20 306	0.17 282	0.20 323	0.14 193

gcap-zeroshot	0.34 140	0.18 92	0.52 335	0.38 160	0.22 119	0.49 258	0.27 113	0.52 113	0.34 71	0.64 220	0.50 132	0.83 362	0.34 180	0.48 136	0.24 61	0.13 61	0.11 138	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.12 113

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 140	0.27 360	0.45 244	0.36 114	0.25 220	0.48 253	0.30 157	0.58 138	0.90 373	0.42 134	0.36 87	0.30 62	0.29 132	0.49 140	0.30 168	0.16 214	0.14 296	0.18 236	0.15 201	0.18 273	0.15 217

AE-Stereo	0.34 140	0.21 203	0.42 209	0.48 398	0.31 379	0.48 253	0.35 248	0.61 159	0.62 201	0.32 76	0.55 162	0.52 199	0.27 104	0.47 126	0.29 162	0.13 61	0.13 262	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.12 113

IGEV_Zeroshot_test	0.34 140	0.18 92	0.67 409	0.39 188	0.28 315	0.30 103	0.25 85	0.74 264	0.31 50	0.62 202	0.57 168	0.54 207	0.25 78	0.53 169	0.27 127	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

RAFT-Test	0.34 140	0.18 92	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.50 261	0.23 63	0.69 224	0.40 124	0.60 193	0.85 289	0.61 252	0.28 118	0.46 119	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

CAS	0.34 140	0.13 2	0.25 10	1.28 552	0.30 357	0.46 245	0.38 306	0.48 90	0.47 161	0.34 84	0.52 150	0.24 46	0.19 27	0.29 7	0.27 127	0.69 542	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.15 217

test-3	0.34 140	0.16 43	0.43 220	0.39 188	0.21 100	0.43 224	0.22 47	0.63 173	0.78 297	0.71 272	0.45 111	0.64 267	0.27 104	0.43 89	0.31 175	0.12 33	0.09 23	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.10 29

test_1	0.34 140	0.16 43	0.43 220	0.39 188	0.21 100	0.43 224	0.23 63	0.63 173	0.78 297	0.68 250	0.45 111	0.64 267	0.27 104	0.43 89	0.31 175	0.12 33	0.09 23	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.10 29

cross-raft	0.34 140	0.20 166	0.37 135	0.44 338	0.23 159	0.32 135	0.35 248	0.74 264	0.40 124	0.60 193	0.77 233	0.57 218	0.27 104	0.43 89	0.28 147	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.11 66

raftrobust	0.34 140	0.19 130	0.36 119	0.41 259	0.27 292	0.30 103	0.25 85	0.71 247	0.63 212	0.58 187	0.55 162	0.45 166	0.46 260	0.51 153	0.29 162	0.16 214	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.13 149

EAI-Stereo	0.34 140	0.19 130	0.44 232	0.39 188	0.21 100	0.31 118	0.30 157	1.15 436	0.30 45	0.49 158	0.75 223	0.36 108	0.28 118	0.62 260	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 144	0.13 82	0.12 113

CFNet-RSSM	0.34 140	0.17 67	0.45 244	0.39 188	0.22 119	0.35 161	0.23 63	0.73 262	0.84 331	0.65 229	0.54 156	0.57 218	0.28 118	0.46 119	0.26 109	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.13 82	0.11 66

Gwc-CoAtRS	0.34 140	0.17 67	0.44 232	0.39 188	0.23 159	0.34 152	0.22 47	0.70 239	0.75 272	0.60 193	0.59 173	0.58 226	0.29 132	0.45 104	0.26 109	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.12 113

ACVNet-DCA	0.35 155	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.85 308	0.54 181	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.18 273	0.17 283

EKT-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.39 166	0.43 319	0.29 341	0.38 188	0.31 180	0.69 224	0.64 219	0.45 142	0.63 182	0.49 188	0.27 104	0.56 190	0.33 197	0.18 286	0.14 296	0.18 236	0.15 201	0.16 214	0.16 263

Any-RAFT	0.35 155	0.16 43	0.30 49	0.34 60	0.21 100	0.52 269	0.22 47	0.88 324	0.73 262	0.53 173	0.73 212	0.64 267	0.28 118	0.46 119	0.24 61	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.12 113

HH	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

HanStereo	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

LL-Strereo2	0.35 155	0.24 300	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.35 161	0.24 77	0.67 206	0.44 144	0.54 177	0.51 141	0.66 285	0.25 78	0.66 299	0.30 168	0.14 101	0.12 195	0.23 385	0.20 364	0.18 273	0.13 149

anonymousdsp2	0.35 155	0.20 166	0.43 220	0.37 130	0.24 188	0.48 253	0.31 180	0.86 312	0.65 224	0.55 179	0.50 132	0.50 191	0.34 180	0.56 190	0.31 175	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.16 214	0.14 193

Selective-RAFT	0.35 155	0.23 263	0.51 330	0.44 338	0.21 100	0.64 357	0.27 113	0.59 143	0.63 212	0.40 125	0.38 93	0.55 210	0.40 226	0.57 203	0.35 229	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.16 214	0.13 149

RCA-Stereo	0.35 155	0.17 67	0.34 102	0.38 160	0.22 119	0.31 118	0.34 224	0.68 216	1.24 490	0.45 142	0.65 188	0.47 177	0.43 240	0.38 57	0.27 127	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.11 66

Patchmatch Stereo++	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.31 180	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.56 190	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

ROB_FTStereo_v2	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.31 180	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.57 218	0.38 209	0.57 203	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

ROB_FTStereo	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.25 45	0.21 38	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.57 203	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

HUI-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.60 153	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.50 146	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

iGMRVC	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.30 157	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

iRAFT	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

RAFT-IKP	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.28 131	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.57 218	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

sCroCo_RVC	0.35 155	0.28 374	0.69 419	0.51 443	0.39 448	0.41 214	0.31 180	0.49 94	0.45 152	0.31 63	0.48 124	0.38 119	0.32 161	0.46 119	0.32 185	0.21 356	0.22 439	0.19 276	0.19 339	0.21 347	0.20 357

xyz-stereo-finetune2	0.36 173	0.19 130	0.38 147	0.32 37	0.19 53	0.82 428	0.29 141	0.52 113	0.32 61	0.51 164	0.78 244	0.43 158	0.45 255	0.69 326	0.44 312	0.13 61	0.12 195	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.13 149

testlalala2	0.36 173	0.18 92	0.45 244	0.89 537	0.53 508	0.44 232	0.26 97	0.61 159	0.49 165	0.68 250	0.56 165	0.44 164	0.24 71	0.34 32	0.31 175	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.10 53	0.13 82	0.13 149

1test111	0.36 173	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.85 308	0.54 181	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.55 180	0.45 321	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.18 273	0.17 283

11t1	0.36 173	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.22 119	0.62 341	0.29 141	0.69 224	0.43 138	0.60 193	0.53 154	0.53 203	0.48 269	0.56 190	0.40 283	0.18 286	0.14 296	0.16 151	0.13 144	0.17 249	0.17 283

tt1	0.36 173	0.24 300	0.32 69	0.41 259	0.22 119	0.54 283	0.38 306	0.68 216	1.04 441	0.41 129	0.46 116	0.35 97	0.45 255	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.16 214	0.16 263

knoymous	0.36 173	0.20 166	0.31 57	0.31 18	0.22 119	0.36 170	0.29 141	0.61 159	0.64 219	0.67 244	0.70 205	0.60 247	0.40 226	0.58 223	0.34 212	0.17 253	0.11 138	0.20 306	0.11 80	0.17 249	0.18 301

DCANet-4	0.36 173	0.20 166	0.48 293	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.66 196	0.92 385	0.69 259	0.78 244	0.40 134	0.47 264	0.45 104	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

test_4	0.36 173	0.18 92	0.31 57	0.44 338	0.25 220	0.20 7	0.34 224	0.56 127	0.41 128	0.59 189	1.45 490	0.43 158	0.25 78	0.63 271	0.28 147	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.19 339	0.15 173	0.11 66

test_3	0.36 173	0.19 130	0.44 232	0.44 338	0.23 159	0.48 253	0.36 270	0.66 196	0.82 321	0.64 220	0.45 111	0.68 293	0.25 78	0.41 75	0.31 175	0.12 33	0.10 54	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.11 66

NRIStereo	0.36 173	0.20 166	0.45 244	0.41 259	0.23 159	0.34 152	0.26 97	0.65 187	0.55 186	0.64 220	0.63 182	0.56 213	0.37 205	0.65 291	0.37 261	0.15 162	0.11 138	0.18 236	0.15 201	0.17 249	0.14 193

DeepStereo_RVC	0.36 173	0.21 203	0.47 273	0.40 226	0.24 188	0.26 49	0.22 47	0.60 153	0.38 111	0.69 259	0.67 199	0.57 218	0.51 289	0.56 190	0.39 276	0.16 214	0.12 195	0.18 236	0.15 201	0.19 307	0.18 301

CRE-IMP	0.36 173	0.23 263	0.49 305	0.42 299	0.24 188	0.41 214	0.21 38	0.57 132	0.41 128	0.65 229	0.72 208	0.53 203	0.37 205	0.61 252	0.38 270	0.17 253	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.21 347	0.18 301

test-1	0.36 173	0.19 130	0.71 428	0.46 382	0.26 261	0.44 232	0.36 270	0.60 153	0.59 197	0.48 156	0.67 199	0.53 203	0.36 201	0.40 67	0.29 162	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.15 173	0.16 263

s12784h	0.36 173	0.15 27	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 405	0.29 141	0.80 293	0.83 326	0.56 182	0.57 168	0.43 158	0.40 226	0.57 203	0.33 197	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.09 10	0.14 126	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 173	0.21 203	0.37 135	0.42 299	0.26 261	0.35 161	0.38 306	0.63 173	0.64 219	0.50 161	0.72 208	0.51 195	0.29 132	0.59 238	0.36 245	0.16 214	0.14 296	0.15 124	0.13 144	0.17 249	0.16 263

DCANet	0.36 173	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 216	0.91 380	0.70 265	0.77 233	0.43 158	0.57 322	0.45 104	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 173	0.17 67	0.41 188	0.35 94	0.19 53	0.33 142	0.29 141	0.65 187	0.73 262	0.68 250	1.01 364	0.56 213	0.40 226	0.42 83	0.30 168	0.11 23	0.09 23	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.10 29

H2IRNET	0.37 190	0.20 166	0.33 85	0.38 160	0.25 220	0.27 62	0.23 63	0.59 143	0.72 255	0.39 119	0.90 316	0.74 331	0.55 313	0.52 160	0.43 296	0.15 162	0.13 262	0.18 236	0.20 364	0.16 214	0.13 149

cc1	0.37 190	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.67 206	1.06 452	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.16 214	0.15 217

DCRE	0.37 190	0.18 92	0.46 261	0.45 361	0.32 395	0.42 221	0.37 284	0.63 173	0.51 171	0.47 153	0.94 327	0.56 213	0.36 201	0.52 160	0.32 185	0.14 101	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.13 149

fff	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

ADStereo(finetuned)	0.37 190	0.16 43	0.49 305	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 216	0.91 380	0.70 265	0.77 233	0.43 158	0.69 397	0.45 104	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

MIPNet	0.37 190	0.21 203	0.59 368	0.39 188	0.25 220	0.50 261	0.28 131	0.77 280	0.70 243	0.65 229	0.60 175	0.40 134	0.49 273	0.44 100	0.37 261	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.13 149

GMOStereo	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

error version	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

test-v	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

TRStereo	0.37 190	0.27 360	0.59 368	0.47 391	0.41 460	0.29 91	0.30 157	0.84 305	0.59 197	0.52 170	0.41 101	0.52 199	0.26 93	0.73 347	0.27 127	0.17 253	0.12 195	0.19 276	0.19 339	0.13 82	0.11 66

test-2	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

rafts_anoy	0.37 190	0.21 203	0.36 119	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.33 212	0.67 206	0.90 373	0.58 187	0.66 195	0.45 166	0.33 172	0.47 126	0.39 276	0.16 214	0.11 138	0.21 348	0.23 420	0.17 249	0.14 193

XX-Stereo	0.37 190	0.17 67	0.45 244	0.55 480	0.36 426	0.38 188	0.20 22	0.60 153	0.30 45	0.46 148	1.30 461	0.73 325	0.26 93	0.56 190	0.26 109	0.16 214	0.11 138	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.10 29

csc	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

cscssc	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

AIO-test1	0.38 205	0.18 92	0.38 147	0.50 427	0.24 188	0.46 245	0.30 157	0.70 239	1.19 481	0.40 125	0.71 207	0.45 166	0.29 132	0.53 169	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.13 82	0.17 283

rvit_0105_6	0.38 205	0.28 374	0.64 393	0.50 427	0.30 357	0.39 196	0.38 306	0.51 104	0.67 230	0.40 125	0.45 111	0.50 191	0.41 232	0.54 175	0.36 245	0.27 442	0.26 472	0.24 402	0.21 386	0.22 369	0.16 263

MyStereo06	0.38 205	0.21 203	0.61 375	0.41 259	0.28 315	0.41 214	0.50 414	0.95 351	0.35 84	0.62 202	0.54 156	0.76 339	0.27 104	0.50 146	0.29 162	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.15 217

MIM_Stereo	0.38 205	0.17 67	0.53 343	0.37 130	0.24 188	0.27 62	0.24 77	0.70 239	0.54 181	0.72 284	1.00 361	0.63 260	0.29 132	0.64 284	0.38 270	0.13 61	0.14 296	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.11 66

riskmin	0.38 205	0.20 166	0.39 166	0.32 37	0.23 159	0.53 277	0.30 157	0.63 173	0.80 308	0.49 158	0.56 165	0.73 325	0.58 331	0.55 180	0.36 245	0.17 253	0.11 138	0.19 276	0.13 144	0.19 307	0.20 357

NF-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 244	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.57 218	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

OCTAStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

PSM-softLoss	0.38 205	0.20 166	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.35 248	0.69 224	0.46 156	0.62 202	0.82 268	0.59 241	0.33 172	0.70 332	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.22 393

KMStereo	0.38 205	0.20 166	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.35 248	0.69 224	0.46 156	0.62 202	0.82 268	0.59 241	0.33 172	0.70 332	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.22 393

RE-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

Pruner-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 244	0.40 226	0.25 220	0.22 16	0.24 77	0.67 206	0.55 186	0.89 395	0.76 229	0.68 293	0.29 132	0.62 260	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.17 282	0.17 249	0.18 301

TVStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

TestStereo	0.38 205	0.31 400	0.40 178	0.45 361	0.20 77	0.40 200	0.37 284	0.66 196	0.65 224	0.53 173	0.78 244	0.47 177	0.40 226	0.55 180	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.20 306	0.15 201	0.22 369	0.13 149

raft+_RVC	0.38 205	0.19 130	0.35 112	0.37 130	0.25 220	0.45 240	0.37 284	0.78 286	0.89 370	0.51 164	0.78 244	0.50 191	0.29 132	0.53 169	0.40 283	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.12 113

RALAANet	0.38 205	0.23 263	0.48 293	0.42 299	0.29 341	0.35 161	0.25 85	0.86 312	0.64 219	0.67 244	0.65 188	0.60 247	0.29 132	0.60 244	0.34 212	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.21 347	0.13 149

AFF-stereo	0.38 205	0.19 130	0.39 166	0.37 130	0.21 100	0.27 62	0.31 180	0.65 187	0.66 227	0.64 220	1.13 416	0.76 339	0.39 220	0.55 180	0.33 197	0.11 23	0.09 23	0.16 151	0.16 233	0.13 82	0.11 66

AIO-test2	0.39 221	0.21 203	0.41 188	0.47 391	0.25 220	0.45 240	0.35 248	0.77 280	1.27 500	0.36 95	0.87 300	0.37 110	0.30 148	0.47 126	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.21 348	0.23 420	0.15 173	0.13 149

xx1	0.39 221	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.67 206	1.06 452	0.41 129	0.50 132	0.65 280	0.53 295	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.17 283

x	0.39 221	0.24 300	0.41 188	0.34 60	0.23 159	0.52 269	0.32 202	0.86 312	0.52 174	0.57 185	0.70 205	0.59 241	0.50 284	0.49 140	0.46 331	0.17 253	0.15 326	0.17 190	0.15 201	0.17 249	0.16 263

DisPM	0.39 221	0.19 130	0.44 232	0.41 259	0.27 292	0.24 31	0.31 180	0.65 187	0.57 194	0.87 381	0.87 300	0.60 247	0.32 161	0.76 364	0.32 185	0.18 286	0.12 195	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.20 357

RAFT+CT+SA	0.39 221	0.23 263	0.36 119	0.51 443	0.27 292	0.29 91	0.46 388	0.75 270	0.80 308	0.51 164	0.89 312	0.41 140	0.40 226	0.78 375	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.18 309	0.15 173	0.14 193

iRaft-Stereo_20w	0.39 221	0.19 130	0.57 363	0.37 130	0.27 292	0.31 118	0.24 77	1.44 519	0.29 40	0.69 259	0.53 154	0.60 247	0.42 234	0.83 395	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 144	0.15 173	0.13 149

IPLG	0.39 221	0.20 166	0.59 368	0.40 226	0.24 188	0.54 283	0.27 113	0.75 270	0.63 212	0.84 362	0.81 264	0.32 72	0.32 161	0.60 244	0.45 321	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.12 113

IPLGR	0.39 221	0.21 203	0.63 388	0.39 188	0.22 119	0.49 258	0.29 141	0.76 277	0.74 269	0.78 315	0.77 233	0.44 164	0.42 234	0.47 126	0.38 270	0.13 61	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.15 173	0.13 149

GMStereo	0.39 221	0.37 435	0.54 348	0.40 226	0.26 261	0.42 221	0.36 270	0.59 143	1.04 441	0.55 179	0.51 141	0.37 110	0.35 183	0.54 175	0.41 287	0.19 316	0.13 262	0.16 151	0.17 282	0.24 399	0.18 301
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 221	0.21 203	0.50 318	0.41 259	0.28 315	0.62 341	0.27 113	0.77 280	0.40 124	0.64 220	0.86 292	0.52 199	0.33 172	0.66 299	0.42 291	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.15 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149

RAFT-Stereo	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 233	0.20 166	0.54 348	0.41 259	0.29 341	0.53 277	0.29 141	0.65 187	0.49 165	0.71 272	0.98 354	0.58 226	0.43 240	0.50 146	0.51 356	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.19 307	0.19 334

qqq	0.40 233	0.26 343	0.44 232	0.36 114	0.22 119	0.46 245	0.36 270	0.85 308	0.54 181	0.56 182	0.69 202	0.65 280	0.53 295	0.55 180	0.45 321	0.17 253	0.16 358	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.17 283

IPLGR_C	0.40 233	0.21 203	0.64 393	0.45 361	0.33 406	0.52 269	0.34 224	0.66 196	0.62 201	0.82 343	0.92 323	0.45 166	0.32 161	0.52 160	0.46 331	0.17 253	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

ACRE	0.40 233	0.21 203	0.65 399	0.45 361	0.33 406	0.51 265	0.33 212	0.66 196	0.63 212	0.80 321	0.92 323	0.45 166	0.32 161	0.52 160	0.45 321	0.16 214	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

PFNet+	0.40 233	0.19 130	0.49 305	0.39 188	0.25 220	0.28 79	0.23 63	0.64 186	0.70 243	0.85 366	0.79 254	0.64 267	0.35 183	0.72 342	0.34 212	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.20 364	0.16 214	0.20 357

SST-Stereo	0.40 233	0.19 130	0.45 244	0.42 299	0.25 220	0.25 45	0.21 38	0.66 196	0.47 161	1.08 478	0.79 254	0.72 314	0.43 240	0.77 371	0.35 229	0.16 214	0.11 138	0.20 306	0.16 233	0.19 307	0.15 217

RAFT_R40	0.40 233	0.19 130	0.44 232	0.43 319	0.25 220	0.23 22	0.26 97	0.67 206	0.67 230	0.98 440	0.78 244	0.72 314	0.43 240	0.76 364	0.35 229	0.16 214	0.11 138	0.20 306	0.16 233	0.18 273	0.14 193

RAFT-345	0.40 233	0.18 92	0.40 178	0.38 160	0.22 119	0.33 142	0.26 97	0.61 159	0.51 171	0.74 296	1.79 514	0.45 166	0.33 172	0.66 299	0.36 245	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.14 175	0.13 82	0.13 149

sAnonymous2	0.40 233	0.39 452	0.85 463	0.48 398	0.37 433	0.40 200	0.46 388	0.57 132	0.52 174	0.38 111	0.46 116	0.35 97	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 282	0.57 529	0.44 513

CroCo_RVC	0.40 233	0.39 452	0.85 463	0.48 398	0.37 433	0.40 200	0.46 388	0.57 132	0.52 174	0.38 111	0.46 116	0.35 97	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 282	0.57 529	0.44 513

111	0.40 233	0.17 67	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.52 269	0.28 131	0.74 264	1.16 475	0.50 161	0.91 319	0.63 260	0.48 269	0.61 252	0.35 229	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.13 82	0.13 149

rvit_0105_4	0.41 244	0.29 386	0.71 428	0.50 427	0.29 341	0.41 214	0.41 355	0.55 125	0.73 262	0.45 142	0.48 124	0.55 210	0.44 250	0.57 203	0.36 245	0.28 452	0.26 472	0.25 415	0.22 404	0.23 386	0.18 301

raft_robust	0.41 244	0.23 263	0.36 119	0.42 299	0.21 100	0.40 200	0.33 212	0.79 290	0.98 412	0.79 319	0.87 300	0.39 123	0.33 172	0.84 400	0.29 162	0.13 61	0.12 195	0.16 151	0.17 282	0.15 173	0.12 113

CIPLG	0.41 244	0.21 203	0.63 388	0.45 361	0.33 406	0.52 269	0.33 212	0.65 187	0.60 199	0.82 343	0.96 340	0.46 174	0.32 161	0.55 180	0.44 312	0.16 214	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

LCNet	0.41 244	0.20 166	0.32 69	0.44 338	0.24 188	0.47 250	0.29 141	0.67 206	0.53 177	0.72 284	1.03 376	0.66 285	0.60 342	0.58 223	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.19 276	0.19 339	0.21 347	0.36 485

HHNet	0.41 244	0.17 67	0.41 188	0.34 60	0.37 433	0.33 142	0.34 224	0.69 224	0.75 272	0.86 373	1.30 461	0.52 199	0.32 161	0.52 160	0.35 229	0.15 162	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.15 173	0.24 408

AnonymousM	0.41 244	0.81 530	0.29 38	0.34 60	0.22 119	0.28 79	0.38 306	0.53 123	0.41 128	0.70 265	0.49 128	0.47 177	0.27 104	0.41 75	0.31 175	0.15 162	0.12 195	1.51 553	0.26 459	0.12 47	0.10 29

HITNet	0.41 244	0.26 343	0.45 244	0.33 49	0.17 19	0.63 350	0.30 157	0.93 339	0.64 219	0.71 272	0.82 268	0.64 267	0.52 291	0.59 238	0.43 296	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.19 307	0.12 113
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 251	0.31 400	0.73 436	0.50 427	0.29 341	0.44 232	0.42 365	0.61 159	0.74 269	0.51 164	0.51 141	0.60 247	0.47 264	0.57 203	0.38 270	0.27 442	0.25 465	0.25 415	0.23 420	0.22 369	0.18 301

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 251	0.20 166	0.74 441	0.38 160	0.43 472	0.39 196	0.26 97	0.94 344	0.49 165	0.53 173	0.77 233	0.93 402	0.45 255	0.63 271	0.24 61	0.16 214	0.10 54	0.17 190	0.18 309	0.20 323	0.20 357

test_sample2	0.42 251	0.22 242	0.43 220	0.33 49	0.21 100	0.58 312	0.39 329	0.95 351	0.67 230	0.63 210	0.77 233	0.69 297	0.57 322	0.61 252	0.38 270	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.16 233	0.19 307	0.18 301

test_sample1	0.42 251	0.22 242	0.46 261	0.34 60	0.23 159	0.58 312	0.35 248	0.99 363	0.49 165	0.62 202	0.75 223	0.69 297	0.61 348	0.58 223	0.44 312	0.18 286	0.14 296	0.17 190	0.15 201	0.17 249	0.17 283

StereoVision	0.42 251	0.28 374	0.45 244	0.49 413	0.28 315	0.38 188	0.38 306	0.72 251	0.62 201	0.44 140	1.14 421	0.54 207	0.39 220	0.56 190	0.34 212	0.21 356	0.24 457	0.25 415	0.24 436	0.26 416	0.16 263

GANet-ADL	0.42 251	0.25 324	0.45 244	0.43 319	0.29 341	0.54 283	0.35 248	0.89 326	0.86 344	0.63 210	0.72 208	0.68 293	0.42 234	0.52 160	0.41 287	0.21 356	0.14 296	0.15 124	0.13 144	0.18 273	0.19 334

OMP-Stereo	0.42 251	0.22 242	0.46 261	0.52 455	0.24 188	0.36 170	0.25 85	0.71 247	0.78 297	0.77 311	0.64 185	0.89 388	0.39 220	0.91 432	0.35 229	0.15 162	0.12 195	0.20 306	0.15 201	0.15 173	0.12 113

PFNet	0.42 251	0.18 92	0.58 367	0.43 319	0.24 188	0.43 224	0.32 202	0.74 264	0.78 297	1.00 448	0.74 221	0.68 293	0.39 220	0.72 342	0.37 261	0.16 214	0.10 54	0.20 306	0.15 201	0.16 214	0.13 149

IRAFT_RVC	0.42 251	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.24 188	0.27 62	0.54 441	0.74 264	0.77 287	0.76 305	0.80 257	0.73 325	0.51 289	0.70 332	0.36 245	0.17 253	0.10 54	0.21 348	0.16 233	0.16 214	0.14 193

FENet	0.42 251	0.22 242	0.38 147	0.39 188	0.24 188	0.55 288	0.32 202	0.79 290	0.70 243	0.71 272	0.72 208	0.63 260	0.57 322	0.62 260	0.44 312	0.19 316	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.18 273	0.19 334

FACV-RUCA	0.43 261	0.28 374	0.47 273	0.45 361	0.33 406	0.58 312	0.34 224	0.82 299	0.73 262	0.57 185	0.84 279	0.47 177	0.50 284	0.54 175	0.39 276	0.22 382	0.15 326	0.35 487	0.16 233	0.28 431	0.21 375

TestStereo1	0.43 261	0.23 263	0.41 188	0.51 443	0.24 188	0.34 152	0.40 340	0.77 280	0.90 373	0.68 250	0.96 340	0.48 182	0.46 260	0.91 432	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.14 126	0.13 149

test_5	0.43 261	0.24 300	0.43 220	0.52 455	0.28 315	0.28 79	0.42 365	0.72 251	0.82 321	0.62 202	0.91 319	0.72 314	0.55 313	0.79 380	0.35 229	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.16 263

SA-5K	0.43 261	0.23 263	0.41 188	0.51 443	0.24 188	0.34 152	0.40 340	0.77 280	0.90 373	0.68 250	0.96 340	0.48 182	0.46 260	0.91 432	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.14 126	0.13 149

dd	0.43 261	0.38 445	0.55 353	0.44 338	0.25 220	0.47 250	0.38 306	0.70 239	1.05 445	0.59 189	0.65 188	0.42 150	0.39 220	0.66 299	0.50 346	0.24 411	0.15 326	0.21 348	0.15 201	0.22 369	0.18 301

IIG-Stereo	0.43 261	0.21 203	0.44 232	0.50 427	0.25 220	0.44 232	0.21 38	0.71 247	0.76 280	0.83 355	0.95 336	0.83 362	0.43 240	0.90 425	0.35 229	0.15 162	0.12 195	0.19 276	0.14 175	0.15 173	0.11 66

DN-CSS_ROB	0.43 261	0.26 343	0.62 378	0.40 226	0.29 341	0.44 232	0.27 113	0.77 280	0.75 272	0.72 284	1.09 402	0.48 182	0.43 240	0.69 326	0.37 261	0.15 162	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.18 273	0.16 263

MyStereo05	0.44 268	0.21 203	0.45 244	0.41 259	0.28 315	0.41 214	0.50 414	0.93 339	1.09 463	0.76 305	0.61 178	0.51 195	0.57 322	0.73 347	0.42 291	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.15 217

MyStereo04	0.44 268	0.22 242	0.44 232	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	1.00 367	1.08 461	0.62 202	0.58 172	0.55 210	0.57 322	0.71 337	0.44 312	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

mmm	0.44 268	0.27 360	0.46 261	0.38 160	0.24 188	0.61 333	0.35 248	0.94 344	0.53 177	0.72 284	1.05 386	0.63 260	0.50 284	0.57 203	0.45 321	0.18 286	0.15 326	0.23 385	0.20 364	0.20 323	0.18 301

ffm	0.44 268	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	0.68 216	1.04 441	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.25 415	0.21 386	0.16 214	0.16 263

SA	0.44 268	0.25 324	0.46 261	0.46 382	0.24 188	0.43 224	0.36 270	0.75 270	0.96 405	0.59 189	1.03 376	0.48 182	0.52 291	0.94 448	0.32 185	0.16 214	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.15 173	0.13 149

GwcNet-ADL	0.44 268	0.22 242	0.48 293	0.45 361	0.30 357	0.40 200	0.37 284	0.92 337	0.97 408	0.71 272	0.78 244	0.61 252	0.42 234	0.62 260	0.50 346	0.19 316	0.14 296	0.15 124	0.14 175	0.18 273	0.18 301

TransformOpticalFlow	0.44 268	0.20 166	0.47 273	0.41 259	0.23 159	0.37 175	0.47 395	0.94 344	0.76 280	0.65 229	1.14 421	0.73 325	0.56 320	0.76 364	0.32 185	0.15 162	0.10 54	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.13 149

GMM-Stereo	0.44 268	0.19 130	0.36 119	0.42 299	0.25 220	0.51 265	0.47 395	0.71 247	0.53 177	0.76 305	1.37 471	0.76 339	0.38 209	0.60 244	0.33 197	0.15 162	0.10 54	0.20 306	0.19 339	0.16 214	0.27 431

GES	0.44 268	0.23 263	0.57 363	0.40 226	0.30 357	0.59 325	0.36 270	0.96 355	0.68 235	0.74 296	0.83 274	0.47 177	0.48 269	0.67 310	0.43 296	0.22 382	0.16 358	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.23 400

HCRNet	0.44 268	0.34 417	0.41 188	0.53 465	0.26 261	0.53 277	0.29 141	0.83 302	0.63 212	0.71 272	0.81 264	0.77 345	0.50 284	0.66 299	0.36 245	0.24 411	0.16 358	0.24 402	0.20 364	0.21 347	0.18 301

DFGA-Net	0.45 278	0.29 386	0.80 459	0.42 299	0.32 395	0.53 277	0.35 248	0.78 286	0.89 370	0.66 241	0.75 223	0.48 182	0.39 220	0.74 354	0.60 389	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.18 309	0.20 323	0.17 283

HI	0.45 278	0.21 203	0.36 119	0.34 60	0.35 422	0.28 79	0.31 180	0.72 251	0.46 156	0.87 381	1.13 416	1.09 448	0.76 430	0.69 326	0.56 378	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

CoSv	0.45 278	0.21 203	0.36 119	0.34 60	0.35 422	0.28 79	0.31 180	0.72 251	0.46 156	0.87 381	1.13 416	1.09 448	0.76 430	0.69 326	0.56 378	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

U	0.45 278	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.71 533	3.55 565	0.20 22	0.41 58	0.38 111	0.26 35	0.23 21	0.24 46	0.22 49	0.26 2	0.22 30	0.15 162	0.09 23	0.88 544	0.13 144	0.13 82	0.11 66

CASS	0.45 278	0.27 360	0.42 209	0.48 398	0.22 119	0.61 333	0.34 224	0.97 358	0.62 201	0.71 272	0.85 289	0.61 252	0.55 313	0.57 203	0.41 287	0.29 459	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.22 369	0.28 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 278	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.70 380	0.34 224	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.65 280	0.49 273	0.64 284	0.51 356	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

RAFT_CTSACE	0.45 278	0.20 166	0.44 232	0.45 361	0.27 292	0.34 152	0.39 329	0.60 153	0.73 262	0.76 305	1.44 487	0.83 362	0.38 209	1.08 471	0.26 109	0.12 33	0.13 262	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.11 66

iRaft-Stereo_5w	0.45 278	0.21 203	0.48 293	0.42 299	0.28 315	0.31 118	0.54 441	0.63 173	0.62 201	0.62 202	0.89 312	1.01 422	0.69 397	0.75 360	0.66 407	0.13 61	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.15 217

RAFT	0.45 278	0.22 242	0.45 244	0.47 391	0.26 261	0.54 283	0.47 395	0.66 196	0.58 196	0.80 321	0.82 268	0.94 404	0.57 322	0.75 360	0.34 212	0.17 253	0.15 326	0.22 363	0.20 364	0.16 214	0.12 113

DMCA	0.45 278	0.26 343	0.50 318	0.38 160	0.28 315	0.51 265	0.34 224	0.93 339	0.68 235	0.75 298	0.83 274	0.79 349	0.53 295	0.51 153	0.54 371	0.21 356	0.16 358	0.21 348	0.16 233	0.19 307	0.21 375

PAM_32	0.46 288	0.19 130	0.67 409	0.39 188	0.24 188	0.75 398	0.27 113	0.95 351	0.34 71	0.68 250	0.44 108	1.91 531	0.65 377	0.62 260	0.26 109	0.15 162	0.10 54	0.16 151	0.15 201	0.14 126	0.13 149

PAM	0.46 288	0.19 130	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.75 398	0.33 212	0.85 308	0.34 71	0.70 265	0.46 116	1.83 526	0.63 360	0.61 252	0.26 109	0.15 162	0.10 54	0.16 151	0.14 175	0.14 126	0.13 149

UGAM-zero	0.46 288	0.19 130	0.62 378	0.37 130	0.23 159	0.34 152	0.21 38	1.15 436	0.39 122	0.66 241	0.61 178	1.70 523	0.91 472	0.75 360	0.25 80	0.14 101	0.11 138	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.13 149

test_sample3	0.46 288	0.25 324	0.50 318	0.35 94	0.23 159	0.69 375	0.37 284	1.15 436	0.81 316	0.75 298	0.79 254	0.66 285	0.49 273	0.63 271	0.46 331	0.21 356	0.15 326	0.20 306	0.19 339	0.21 347	0.19 334

testlalala_base	0.46 288	0.25 324	0.41 188	0.46 382	0.33 406	0.58 312	0.25 85	0.57 132	0.34 71	0.51 164	0.56 165	0.46 174	0.30 148	0.43 89	0.31 175	1.47 564	0.11 138	0.14 83	0.09 10	1.59 554	0.13 149

IER	0.46 288	0.23 263	0.50 318	0.38 160	0.28 315	0.69 375	0.35 248	0.80 293	0.66 227	0.83 355	0.94 327	0.75 333	0.77 437	0.60 244	0.42 291	0.17 253	0.14 296	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

BSDual-CNN	0.46 288	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.77 405	0.40 340	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.76 339	0.54 307	0.64 284	0.43 296	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

STrans-v2	0.46 288	0.20 166	0.48 293	0.40 226	0.24 188	0.55 288	0.50 414	1.07 399	0.73 262	0.65 229	1.05 386	0.72 314	0.69 397	0.72 342	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.14 175	0.13 82	0.12 113

Prome-Stereo	0.46 288	0.19 130	0.35 112	0.44 338	0.26 261	0.40 200	0.45 384	0.68 216	0.44 144	0.96 430	1.84 517	0.59 241	0.67 387	0.61 252	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.16 214	0.29 445

ICVP	0.46 288	0.25 324	0.38 147	0.48 398	0.28 315	0.58 312	0.43 372	1.00 367	0.70 243	0.67 244	0.95 336	0.75 333	0.55 313	0.53 169	0.54 371	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.17 282	0.19 307	0.20 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 288	0.34 417	0.86 468	0.50 427	0.37 433	0.81 420	0.50 414	0.72 251	0.65 224	0.51 164	0.65 188	0.45 166	0.45 255	0.64 284	0.38 270	0.24 411	0.24 457	0.22 363	0.21 386	0.23 386	0.23 400

CFNet_pseudo	0.46 288	0.24 300	0.52 335	0.37 130	0.27 292	0.58 312	0.30 157	0.86 312	0.88 357	0.82 343	1.03 376	0.75 333	0.47 264	0.58 223	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 233	0.24 399	0.19 334

ACVNet	0.46 288	0.23 263	0.36 119	0.39 188	0.28 315	0.58 312	0.40 340	0.87 319	0.80 308	0.64 220	0.96 340	0.79 349	0.60 342	0.63 271	0.67 410	0.17 253	0.15 326	0.16 151	0.15 201	0.18 273	0.15 217

BEATNet_4x	0.46 288	0.32 404	0.56 359	0.37 130	0.19 53	0.63 350	0.35 248	1.01 376	0.72 255	0.77 311	0.83 274	0.70 301	0.59 338	0.68 320	0.53 366	0.16 214	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.24 399	0.16 263

ccs_rob	0.46 288	0.24 300	0.52 335	0.37 130	0.27 292	0.58 312	0.31 180	0.86 312	0.88 357	0.82 343	1.02 372	0.75 333	0.47 264	0.58 223	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 233	0.24 399	0.19 334

G2L-ROB	0.47 303	0.19 130	0.42 209	0.35 94	0.22 119	0.57 306	0.42 365	1.14 432	0.71 254	0.84 362	0.75 223	1.09 448	0.53 295	0.74 354	0.53 366	0.17 253	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.17 249	0.19 334

rvit_0105_3	0.47 303	0.34 417	0.77 455	0.54 472	0.31 379	0.49 258	0.47 395	0.63 173	0.79 306	0.65 229	0.59 173	0.64 267	0.50 284	0.65 291	0.39 276	0.29 459	0.27 481	0.29 463	0.28 472	0.21 347	0.20 357

rvit_stereo_0075_2	0.47 303	0.37 435	0.70 423	0.53 465	0.46 490	0.43 224	0.36 270	0.81 297	0.67 230	0.55 179	0.74 221	0.59 241	0.43 240	0.63 271	0.43 296	0.32 480	0.23 449	0.35 487	0.25 445	0.30 444	0.25 415

test_sample5	0.47 303	0.26 343	0.49 305	0.36 114	0.22 119	0.64 357	0.39 329	1.13 423	0.81 316	0.77 311	0.94 327	0.64 267	0.54 307	0.65 291	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 364	0.22 369	0.20 357

test_sample4	0.47 303	0.26 343	0.50 318	0.35 94	0.22 119	0.69 375	0.38 306	1.15 436	0.81 316	0.78 315	0.82 268	0.62 258	0.53 295	0.63 271	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.21 348	0.19 339	0.21 347	0.19 334

DispNO	0.47 303	0.23 263	0.71 428	0.39 188	0.31 379	0.60 331	0.38 306	0.89 326	0.77 287	0.75 298	0.84 279	0.72 314	0.54 307	0.73 347	0.46 331	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.17 283

CoDeX	0.47 303	0.20 166	0.49 305	0.42 299	0.25 220	0.75 398	0.36 270	1.27 488	0.80 308	0.82 343	0.96 340	0.62 258	0.57 322	0.60 244	0.36 245	0.17 253	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.16 214	0.14 193

ARAFT	0.47 303	0.24 300	0.79 457	0.42 299	0.25 220	0.55 288	0.55 445	0.75 270	0.81 316	0.89 395	0.75 223	0.73 325	0.47 264	0.88 417	0.37 261	0.15 162	0.12 195	0.23 385	0.22 404	0.14 126	0.13 149

SFCPSM	0.47 303	0.21 203	0.55 353	0.40 226	0.27 292	0.87 440	0.37 284	1.33 499	0.77 287	0.80 321	0.84 279	0.54 207	0.49 273	0.57 203	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.18 236	0.20 364	0.16 214	0.15 217

cf-r	0.47 303	0.23 263	0.41 188	0.39 188	0.23 159	0.59 325	0.37 284	0.88 324	0.85 339	0.72 284	1.05 386	0.94 404	0.62 354	0.56 190	0.54 371	0.21 356	0.14 296	0.17 190	0.19 339	0.15 173	0.15 217

GANet-RSSM	0.47 303	0.21 203	0.37 135	0.38 160	0.25 220	0.58 312	0.36 270	1.07 399	0.78 297	0.68 250	1.01 364	0.86 373	0.67 387	0.62 260	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.17 283

MLCV	0.47 303	0.24 300	0.61 375	0.37 130	0.17 19	0.61 333	0.33 212	0.80 293	0.87 353	0.94 422	1.13 416	0.72 314	0.43 240	0.89 423	0.51 356	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.14 126	0.12 113

FSD	0.48 315	0.47 477	0.53 343	0.54 472	0.46 490	0.48 253	0.52 432	0.53 123	0.48 164	0.48 156	0.48 124	0.49 188	0.48 269	0.51 153	0.49 344	0.45 519	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.46 509	0.45 517

G2L-Stereo_test	0.48 315	0.20 166	0.40 178	0.34 60	0.23 159	0.57 306	0.58 455	1.10 409	0.77 287	0.86 373	0.94 327	0.95 406	0.54 307	0.68 320	0.60 389	0.16 214	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.15 217

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 315	0.21 203	1.26 513	0.39 188	0.51 503	0.28 79	0.30 157	1.25 484	0.44 144	0.68 250	1.11 405	0.86 373	0.33 172	0.67 310	0.27 127	0.15 162	0.11 138	0.17 190	0.20 364	0.22 369	0.24 408

DualNet	0.48 315	0.26 343	0.49 305	0.36 114	0.22 119	0.64 357	0.39 329	1.13 423	0.81 316	0.80 321	1.03 376	0.64 267	0.54 307	0.65 291	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 364	0.22 369	0.20 357

PCWNet_CMD	0.48 315	0.24 300	0.52 335	0.39 188	0.27 292	0.63 350	0.30 157	0.95 351	0.96 405	0.86 373	1.07 395	0.79 349	0.44 250	0.57 203	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.21 348	0.16 233	0.24 399	0.19 334

gwcnet-sp	0.48 315	0.23 263	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

scenet	0.48 315	0.23 263	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

ssnet	0.48 315	0.23 263	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

Sa-1000	0.48 315	0.24 300	0.41 188	0.45 361	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.81 297	0.93 391	0.82 343	1.50 494	0.53 203	0.45 255	0.92 435	0.30 168	0.15 162	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.15 173	0.13 149

UDGNet	0.48 315	0.77 527	0.50 318	0.48 398	0.31 379	0.41 214	0.34 224	0.70 239	0.92 385	0.65 229	0.60 175	0.58 226	0.43 240	0.63 271	0.41 287	0.32 480	0.15 326	0.66 538	0.19 339	0.36 479	0.21 375

PSMNet-ADL	0.48 315	0.27 360	0.40 178	0.48 398	0.30 357	0.68 373	0.37 284	0.90 331	0.80 308	0.61 200	0.80 257	0.92 400	0.62 354	0.72 342	0.63 399	0.23 399	0.18 395	0.18 236	0.20 364	0.22 369	0.20 357

PSM-AAD	0.48 315	0.20 166	0.37 135	0.43 319	0.23 159	0.56 301	0.50 414	0.65 187	0.70 243	1.07 474	1.12 409	0.58 226	0.92 477	0.61 252	0.32 185	0.15 162	0.11 138	0.25 415	0.26 459	0.18 273	0.43 512

KYRaft	0.48 315	0.20 166	0.38 147	0.44 338	0.23 159	0.44 232	0.37 284	0.66 196	0.41 128	0.94 422	1.73 510	0.79 349	0.41 232	0.63 271	0.31 175	0.16 214	0.11 138	0.18 236	0.22 404	0.16 214	0.78 544

ASMatch	0.48 315	0.19 130	0.45 244	0.39 188	0.28 315	0.37 175	0.26 97	0.74 264	0.68 235	0.76 305	2.34 532	0.61 252	0.52 291	0.62 260	0.37 261	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.21 375

DEmStereo	0.48 315	0.17 67	0.50 318	0.38 160	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.63 173	0.74 269	0.89 395	1.66 506	0.58 226	1.06 500	0.60 244	0.42 291	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

PSMNet-RSSM	0.48 315	0.22 242	0.38 147	0.42 299	0.25 220	0.50 261	0.37 284	1.10 409	0.77 287	0.70 265	1.06 392	0.84 366	0.64 371	0.62 260	0.47 338	0.23 399	0.15 326	0.23 385	0.25 445	0.20 323	0.19 334

CFNet-ft	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

MSMDNet	0.48 315	0.24 300	0.52 335	0.39 188	0.27 292	0.63 350	0.30 157	0.96 355	0.96 405	0.86 373	1.07 395	0.79 349	0.44 250	0.57 203	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.23 386	0.19 334

CFNet_RVC	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

G2L-Stereo	0.49 334	0.23 263	0.48 293	0.43 319	0.26 261	0.47 250	0.42 365	0.93 339	0.78 297	0.84 362	0.86 292	0.91 395	0.52 291	0.78 375	0.70 417	0.20 339	0.17 378	0.22 363	0.18 309	0.17 249	0.21 375

DCVSM-stereo	0.49 334	0.27 360	0.53 343	0.39 188	0.29 341	0.51 265	0.26 97	0.75 270	0.75 272	1.11 484	0.75 223	1.05 435	0.72 418	0.60 244	0.47 338	0.20 339	0.19 409	0.24 402	0.20 364	0.25 409	0.30 454

test_sample6	0.49 334	0.26 343	0.50 318	0.37 130	0.22 119	0.63 350	0.40 340	1.12 421	0.83 326	0.80 321	1.03 376	0.66 285	0.55 313	0.67 310	0.46 331	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 404	0.23 386	0.21 375

qqq1	0.49 334	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.14 193

fff1	0.49 334	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.14 193

ff1	0.49 334	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	0.68 216	1.04 441	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 460	0.16 214	0.10 54	0.25 415	0.21 386	0.16 214	0.16 263

GMStereo_Zeroshot	0.49 334	0.44 470	0.74 441	0.49 413	0.27 292	0.56 301	0.29 141	0.73 262	0.76 280	0.86 373	0.94 327	0.91 395	0.36 201	0.74 354	0.43 296	0.26 432	0.14 296	0.26 434	0.15 201	0.36 479	0.18 301

ToySt	0.49 334	0.27 360	0.75 445	0.40 226	0.27 292	0.64 357	0.49 409	0.84 305	0.77 287	0.60 193	0.83 274	0.88 384	0.66 384	0.70 332	0.56 378	0.16 214	0.17 378	0.21 348	0.20 364	0.21 347	0.19 334

anonymousa	0.49 334	0.20 166	0.42 209	0.38 160	0.23 159	0.91 444	0.35 248	0.75 270	0.62 201	0.85 366	1.54 499	1.06 437	0.66 384	0.51 153	0.43 296	0.16 214	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.16 214	0.14 193

hknet	0.49 334	0.25 324	0.51 330	0.45 361	0.29 341	0.77 405	0.40 340	0.94 344	0.83 326	0.75 298	0.80 257	0.97 411	0.61 348	0.73 347	0.45 321	0.18 286	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

psmg	0.49 334	0.25 324	0.43 220	0.41 259	0.28 315	0.85 435	0.43 372	0.99 363	0.76 280	0.91 407	0.94 327	0.76 339	0.54 307	0.64 284	0.43 296	0.20 339	0.15 326	0.20 306	0.20 364	0.18 273	0.18 301

DRaft	0.49 334	0.17 67	0.47 273	0.37 130	0.25 220	0.58 312	0.40 340	0.65 187	0.85 339	1.02 456	1.75 513	0.50 191	0.82 452	0.63 271	0.40 283	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

GrayStereo	0.49 334	0.19 130	0.42 209	0.46 382	0.28 315	0.53 277	0.67 477	0.69 224	0.63 212	1.02 456	1.47 493	0.78 347	0.76 430	0.56 190	0.33 197	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.17 282	0.15 173	0.29 445

GwcNet-RSSM	0.49 334	0.24 300	0.42 209	0.40 226	0.23 159	0.55 288	0.38 306	0.93 339	0.93 391	0.71 272	1.16 432	0.86 373	0.60 342	0.62 260	0.66 407	0.21 356	0.14 296	0.19 276	0.20 364	0.16 214	0.15 217

UCFNet_RVC	0.49 334	0.26 343	0.35 112	0.39 188	0.26 261	0.64 357	0.36 270	1.15 436	0.84 331	0.67 244	0.88 308	0.88 384	0.59 338	0.58 223	0.45 321	0.24 411	0.17 378	0.27 447	0.27 466	0.25 409	0.23 400

iResNet	0.49 334	0.29 386	0.79 457	0.42 299	0.21 100	0.61 333	0.40 340	0.82 299	0.99 417	0.87 381	1.12 409	0.69 297	0.53 295	0.78 375	0.51 356	0.15 162	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.17 249	0.15 217

CFNet_ucs	0.50 350	0.24 300	0.55 353	0.38 160	0.31 379	0.58 312	0.33 212	0.98 361	0.93 391	0.88 391	1.19 440	0.80 357	0.49 273	0.63 271	0.43 296	0.21 356	0.15 326	0.26 434	0.18 309	0.26 416	0.22 393

NINENet	0.50 350	0.29 386	0.51 330	0.45 361	0.32 395	0.70 380	0.34 224	1.10 409	0.88 357	0.80 321	0.94 327	0.65 280	0.49 273	0.73 347	0.51 356	0.22 382	0.20 421	0.25 415	0.18 309	0.22 369	0.21 375

AACVNet	0.50 350	0.23 263	0.49 305	0.46 382	0.29 341	0.52 269	0.38 306	0.90 331	0.55 186	0.81 334	1.03 376	1.00 418	0.70 410	0.83 395	0.54 371	0.21 356	0.18 395	0.24 402	0.18 309	0.23 386	0.20 357

CrosDoStereo	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 540	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 471	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

DeepStereo_LL	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 540	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 471	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

THIR-Stereo	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.23 159	0.75 398	0.67 477	0.66 196	0.87 353	1.02 456	1.40 477	0.72 314	0.76 430	0.62 260	0.42 291	0.15 162	0.11 138	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.15 217

AdaStereo	0.50 350	0.32 404	0.47 273	0.48 398	0.25 220	0.67 371	0.32 202	1.17 448	0.88 357	0.75 298	0.99 359	0.75 333	0.49 273	0.67 310	0.46 331	0.27 442	0.12 195	0.28 455	0.18 309	0.23 386	0.18 301
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SMFormer	0.51 357	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.18 301

tta	0.51 357	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.14 193

ttt	0.51 357	0.25 324	0.43 220	0.38 160	0.24 188	0.65 364	0.38 306	1.18 451	1.05 445	0.72 284	1.08 398	0.63 260	0.49 273	0.84 400	0.59 386	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.20 364	0.24 399	0.24 408

DAS	0.51 357	0.25 324	0.60 373	0.48 398	0.31 379	0.58 312	0.41 355	0.83 302	0.97 408	0.89 395	1.12 409	0.70 301	0.75 427	0.82 387	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.20 323	0.18 301

SepStereo	0.51 357	0.25 324	0.60 373	0.48 398	0.31 379	0.58 312	0.41 355	0.83 302	0.97 408	0.89 395	1.12 409	0.70 301	0.75 427	0.93 441	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.20 323	0.18 301

acv_ft	0.51 357	0.23 263	0.56 359	0.44 338	0.28 315	0.86 439	0.39 329	0.91 335	0.80 308	0.97 435	0.96 340	0.79 349	0.59 338	0.63 271	0.87 456	0.17 253	0.15 326	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217

DMCA-RVC	0.51 357	0.30 395	0.59 368	0.50 427	0.32 395	0.54 283	0.38 306	0.86 312	0.68 235	0.94 422	0.86 292	0.91 395	0.68 393	0.70 332	0.59 386	0.23 399	0.18 395	0.31 472	0.23 420	0.26 416	0.19 334

CFNet	0.51 357	0.29 386	0.46 261	0.41 259	0.27 292	0.70 380	0.32 202	1.13 423	1.00 423	0.72 284	1.07 395	0.85 368	0.60 342	0.76 364	0.52 363	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.16 263

HSM	0.51 357	0.24 300	0.41 188	0.39 188	0.24 188	0.75 398	0.40 340	1.22 468	0.75 272	0.81 334	0.91 319	1.21 469	0.69 397	0.87 414	0.46 331	0.17 253	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.17 249	0.17 283

DDVS	0.52 366	0.30 395	0.56 359	0.41 259	0.31 379	0.71 385	0.34 224	0.91 335	0.67 230	0.85 366	0.89 312	1.12 456	0.46 260	0.86 412	0.60 389	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.25 409	0.26 421

UGAM	0.52 366	0.22 242	0.46 261	0.45 361	0.25 220	0.41 214	0.52 432	0.62 165	1.16 475	0.76 305	1.13 416	1.32 487	0.57 322	1.00 454	0.53 366	0.17 253	0.14 296	0.25 415	0.21 386	0.15 173	0.13 149

test_sample7	0.52 366	0.29 386	0.50 318	0.36 114	0.27 292	0.62 341	0.41 355	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.26 432	0.20 421	0.27 447	0.26 459	0.27 427	0.24 408

ac_64	0.52 366	0.22 242	0.50 318	0.45 361	0.28 315	0.80 415	0.45 384	1.02 379	0.61 200	0.91 407	0.83 274	1.07 442	0.68 393	0.74 354	0.70 417	0.21 356	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.15 217

iResNetv2_ROB	0.52 366	0.27 360	0.69 419	0.38 160	0.25 220	0.62 341	0.35 248	1.17 448	1.01 427	0.99 443	1.06 392	0.88 384	0.67 387	0.66 299	0.39 276	0.19 316	0.13 262	0.15 124	0.11 80	0.18 273	0.16 263

iResNet_ROB	0.52 366	0.21 203	0.53 343	0.37 130	0.21 100	0.61 333	0.29 141	1.51 528	1.32 506	0.90 402	1.02 372	0.80 357	0.62 354	0.76 364	0.43 296	0.16 214	0.12 195	0.13 54	0.09 10	0.15 173	0.18 301

coex_refinement	0.53 372	0.21 203	0.39 166	0.44 338	0.30 357	0.76 404	0.39 329	1.09 407	0.90 373	0.85 366	1.12 409	1.00 418	0.56 320	0.63 271	0.81 440	0.21 356	0.13 262	0.16 151	0.16 233	0.20 323	0.21 375

ITSA-stereo	0.53 372	0.28 374	0.52 335	0.40 226	0.23 159	0.56 301	0.34 224	1.24 480	1.24 490	0.80 321	0.81 264	0.72 314	0.58 331	0.82 387	0.65 404	0.21 356	0.17 378	0.23 385	0.21 386	0.22 369	0.26 421

mmx	0.53 372	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	1.16 443	1.03 435	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 460	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 386	0.22 369	0.20 357

xxx	0.53 372	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	1.16 443	1.03 435	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 460	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 386	0.22 369	0.20 357

AASNet	0.53 372	0.25 324	0.52 335	0.49 413	0.32 395	0.74 394	0.40 340	1.50 525	0.86 344	0.86 373	0.92 323	0.64 267	0.59 338	0.59 238	0.79 435	0.23 399	0.19 409	0.20 306	0.16 233	0.21 347	0.19 334

LMCR-Stereo	0.53 372	0.30 395	0.53 343	0.58 491	0.30 357	0.83 431	0.36 270	1.19 453	0.76 280	0.88 391	1.04 382	0.56 213	0.62 354	0.82 387	0.67 410	0.19 316	0.15 326	0.19 276	0.14 175	0.23 386	0.17 283

RAFT + AFF	0.53 372	0.29 386	0.75 445	0.51 443	0.32 395	0.63 350	0.60 460	1.00 367	0.91 380	0.78 315	0.87 300	0.83 362	0.58 331	0.80 381	0.47 338	0.17 253	0.20 421	0.23 385	0.22 404	0.18 273	0.18 301

UPFNet	0.53 372	0.24 300	0.51 330	0.45 361	0.38 442	0.84 434	0.49 409	0.99 363	0.75 272	0.87 381	0.88 308	0.86 373	0.64 371	0.80 381	0.71 422	0.20 339	0.20 421	0.20 306	0.20 364	0.19 307	0.15 217

RASNet	0.53 372	0.22 242	0.52 335	0.38 160	0.22 119	0.68 373	0.38 306	0.97 358	0.88 357	0.73 291	1.04 382	1.03 429	0.92 477	0.90 425	0.86 450	0.16 214	0.14 296	0.14 83	0.17 282	0.15 173	0.13 149

HSM-Net_RVC	0.53 372	0.22 242	0.35 112	0.37 130	0.21 100	0.85 435	0.37 284	1.23 473	0.93 391	0.90 402	1.15 427	1.26 474	0.63 360	0.72 342	0.48 342	0.17 253	0.13 262	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 372	0.32 404	0.64 393	0.44 338	0.30 357	0.66 367	0.44 381	1.04 386	0.88 357	0.91 407	0.91 319	0.99 415	0.60 342	0.68 320	0.60 389	0.21 356	0.17 378	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 372	0.34 417	0.59 368	0.41 259	0.30 357	0.50 261	0.43 372	1.19 453	0.70 243	0.85 366	1.05 386	0.86 373	0.55 313	0.84 400	0.51 356	0.29 459	0.23 449	0.22 363	0.22 404	0.26 416	0.25 415

rvit_105_1	0.54 384	0.40 457	0.76 450	0.58 491	0.37 433	0.59 325	0.68 482	0.70 239	0.94 398	0.82 343	0.69 202	0.73 325	0.58 331	0.78 375	0.54 371	0.32 480	0.29 490	0.31 472	0.34 498	0.23 386	0.20 357

UNet	0.54 384	0.26 343	0.66 405	0.44 338	0.40 453	0.99 462	0.41 355	0.98 361	0.75 272	0.83 355	0.89 312	1.04 431	0.72 418	0.73 347	0.62 396	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.17 282	0.20 323	0.17 283

1111x	0.55 386	0.22 242	0.46 261	0.38 160	0.20 77	0.66 367	0.43 372	1.23 473	0.99 417	0.71 272	0.99 359	0.95 406	0.69 397	0.90 425	1.08 497	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.19 339	0.20 323	0.18 301

ADLNet2	0.55 386	0.25 324	0.65 399	0.47 391	0.30 357	0.83 431	0.50 414	1.05 391	0.95 404	0.80 321	0.98 354	0.99 415	0.69 397	0.77 371	0.73 425	0.20 339	0.16 358	0.17 190	0.18 309	0.21 347	0.21 375

GEStereo_RVC	0.55 386	0.29 386	0.63 388	0.49 413	0.31 379	0.70 380	0.54 441	1.22 468	0.92 385	0.82 343	0.85 289	0.85 368	0.63 360	0.90 425	0.65 404	0.24 411	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.21 347	0.22 393

ADLNet	0.55 386	0.27 360	0.51 330	0.44 338	0.35 422	0.78 409	0.46 388	1.08 403	0.86 344	0.99 443	0.98 354	0.92 400	0.63 360	0.69 326	0.81 440	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375

MMNet	0.55 386	0.25 324	0.61 375	0.43 319	0.34 415	1.07 476	0.39 329	0.87 319	0.91 380	0.91 407	0.93 326	0.86 373	0.76 430	0.81 384	0.76 430	0.15 162	0.14 296	0.18 236	0.19 339	0.20 323	0.16 263

delet	0.55 386	0.24 300	0.55 353	0.44 338	0.33 406	1.07 476	0.50 414	1.00 367	0.86 344	0.85 366	0.96 340	0.90 393	0.63 360	0.83 395	0.74 428	0.18 286	0.18 395	0.20 306	0.21 386	0.16 214	0.15 217

psm_up	0.55 386	0.26 343	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.65 364	0.56 451	1.04 386	0.82 321	0.82 343	0.88 308	1.01 422	0.94 483	0.74 354	0.61 393	0.21 356	0.25 465	0.26 434	0.23 420	0.21 347	0.20 357

hitnet-ft	0.55 386	0.27 360	0.39 166	0.41 259	0.28 315	0.78 409	0.40 340	0.92 337	0.90 373	0.82 343	1.01 364	1.13 462	0.70 410	0.78 375	0.67 410	0.28 452	0.20 421	0.28 455	0.22 404	0.29 435	0.26 421

DSFCA	0.55 386	0.25 324	0.62 378	0.40 226	0.36 426	0.74 394	0.52 432	1.04 386	0.82 321	1.06 471	0.84 279	0.89 388	0.63 360	0.99 451	0.58 381	0.25 422	0.21 431	0.21 348	0.21 386	0.21 347	0.19 334

FADNet_RVC	0.55 386	0.37 435	1.17 504	0.44 338	0.31 379	0.56 301	0.34 224	1.06 395	0.88 357	0.67 244	0.90 316	0.61 252	0.65 377	0.93 441	0.70 417	0.21 356	0.18 395	0.26 434	0.23 420	0.31 450	0.28 438

STTStereo	0.55 386	0.37 435	0.76 450	0.44 338	0.31 379	0.60 331	0.44 381	0.96 355	0.86 344	0.99 443	0.90 316	0.96 409	0.58 331	0.71 337	0.61 393	0.25 422	0.23 449	0.26 434	0.32 493	0.24 399	0.23 400

ISRNet	0.56 397	0.24 300	0.66 405	0.56 483	0.36 426	0.44 232	0.25 85	0.82 299	0.84 331	1.07 474	1.25 449	0.91 395	0.60 342	0.66 299	0.58 381	0.35 499	0.26 472	0.36 492	0.33 496	0.30 444	0.42 506

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 397	3.08 580	2.43 552	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.32 61	0.28 48	0.24 27	0.18 12	0.18 19	0.31 14	0.22 30	1.09 556	0.08 2	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.97 558

CSP-Net	0.56 397	0.27 360	0.49 305	0.41 259	0.28 315	1.22 502	0.50 414	1.23 473	0.72 255	0.95 429	0.95 336	0.89 388	0.62 354	0.83 395	0.62 396	0.26 432	0.17 378	0.17 190	0.17 282	0.18 273	0.17 283

FTStereo	0.56 397	0.20 166	0.37 135	0.41 259	0.25 220	0.40 200	0.79 509	0.66 196	0.43 138	1.09 480	3.27 553	0.70 301	0.73 421	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.30 454

RAFT-RH_RVC	0.56 397	0.17 67	0.41 188	0.37 130	0.23 159	0.57 306	0.24 77	0.60 153	0.70 243	1.19 494	3.94 565	0.56 213	0.38 209	0.65 291	0.36 245	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.14 175	0.12 47	0.13 149

HGLStereo	0.56 397	0.28 374	0.57 363	0.50 427	0.37 433	0.80 415	0.45 384	1.02 379	0.78 297	0.86 373	1.14 421	0.89 388	0.82 452	0.76 364	0.73 425	0.21 356	0.20 421	0.19 276	0.18 309	0.19 307	0.21 375

FADNet-RVC-Resample	0.56 397	0.33 412	1.16 499	0.49 413	0.34 415	0.71 385	0.43 372	1.01 376	0.93 391	0.82 343	0.87 300	0.74 331	0.67 387	0.73 347	0.45 321	0.18 286	0.18 395	0.26 434	0.27 466	0.26 416	0.27 431

DualNet (step1)	0.57 404	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.41 514	0.20 421	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

LL-Strereo	0.57 404	0.27 360	0.68 413	0.48 398	0.34 415	0.39 196	0.48 403	0.94 344	0.97 408	0.83 355	0.78 244	1.10 452	1.18 512	1.33 505	0.49 344	0.17 253	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.16 214	0.17 283

CRFU-Net	0.57 404	0.27 360	0.57 363	0.46 382	0.30 357	1.20 500	0.52 432	1.10 409	0.56 192	1.00 448	0.98 354	1.06 437	0.79 444	0.81 384	0.71 422	0.21 356	0.19 409	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.19 334

TDLM	0.57 404	0.33 412	0.49 305	0.51 443	0.30 357	0.66 367	0.73 502	1.03 383	1.01 427	0.82 343	1.10 404	0.84 366	0.70 410	0.86 412	0.58 381	0.28 452	0.17 378	0.25 415	0.22 404	0.26 416	0.19 334

CVANet_RVC	0.57 404	0.33 412	0.44 232	0.47 391	0.32 395	0.67 371	0.61 465	1.05 391	0.93 391	0.85 366	1.04 382	1.01 422	0.73 421	0.83 395	0.52 363	0.29 459	0.19 409	0.27 447	0.25 445	0.31 450	0.21 375

AANet_RVC	0.57 404	0.32 404	0.54 348	0.45 361	0.27 292	0.57 306	0.48 403	1.00 367	1.28 502	0.86 373	1.33 465	0.87 379	0.58 331	1.07 468	0.75 429	0.18 286	0.12 195	0.15 124	0.13 144	0.18 273	0.18 301

NOSS_ROB	0.57 404	0.39 452	0.39 166	0.44 338	0.30 357	0.73 393	0.54 441	1.03 383	1.08 461	0.67 244	0.87 300	0.76 339	0.57 322	0.77 371	0.47 338	0.38 507	0.38 523	0.44 514	0.42 522	0.37 484	0.34 478

ssnet_v2	0.58 411	0.28 374	0.56 359	0.43 319	0.29 341	0.95 452	0.59 458	1.13 423	0.99 417	0.93 419	0.80 257	0.99 415	0.64 371	0.82 387	0.94 476	0.25 422	0.22 439	0.23 385	0.24 436	0.20 323	0.19 334

dad	0.58 411	0.50 486	0.64 393	0.43 319	0.30 357	0.59 325	0.36 270	0.78 286	1.25 496	1.01 453	1.17 434	1.15 466	0.53 295	0.68 320	0.50 346	0.35 499	0.23 449	0.37 497	0.21 386	0.29 435	0.20 357

SACVNet	0.58 411	0.34 417	0.55 353	0.55 480	0.36 426	0.63 350	0.48 403	1.13 423	0.77 287	1.02 456	1.06 392	1.02 427	0.74 423	0.90 425	0.51 356	0.27 442	0.21 431	0.25 415	0.24 436	0.29 435	0.36 485

pcwnet_v2	0.58 411	0.28 374	0.84 462	0.45 361	0.35 422	0.61 333	0.35 248	1.27 488	1.21 485	0.99 443	1.27 452	0.72 314	0.58 331	0.67 310	0.48 342	0.27 442	0.21 431	0.24 402	0.23 420	0.29 435	0.29 445

PS-NSSS	0.58 411	0.44 470	0.62 378	0.42 299	0.33 406	0.66 367	0.58 455	1.02 379	0.86 344	0.77 311	1.28 454	0.72 314	0.64 371	0.82 387	0.59 386	0.31 469	0.26 472	0.40 505	0.27 466	0.33 463	0.26 421

StereoDRNet-Refined	0.58 411	0.32 404	0.54 348	0.46 382	0.30 357	0.96 455	0.40 340	1.00 367	0.94 398	1.12 485	1.08 398	0.96 409	0.67 387	0.90 425	0.89 470	0.17 253	0.13 262	0.22 363	0.21 386	0.20 323	0.19 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 411	0.28 374	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.77 405	0.50 414	0.99 363	0.92 385	1.04 465	1.14 421	1.21 469	0.69 397	0.88 417	0.69 414	0.20 339	0.20 421	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.18 301

CBFPSM	0.59 418	0.22 242	1.31 518	0.38 160	0.27 292	1.12 488	0.65 473	0.79 290	0.82 321	0.80 321	0.81 264	1.35 496	0.87 465	0.67 310	0.76 430	0.16 214	0.15 326	0.15 124	0.16 233	0.17 249	0.22 393

HBP-ISP	0.59 418	0.45 474	0.43 220	0.45 361	0.33 406	0.70 380	0.28 131	1.11 415	1.00 423	0.83 355	1.18 436	0.65 280	0.68 393	0.88 417	0.52 363	0.35 499	0.38 523	0.47 519	0.41 518	0.38 488	0.31 462

CBMV_ROB	0.59 418	0.37 435	0.38 147	0.39 188	0.28 315	0.74 394	0.28 131	1.00 367	0.98 412	0.94 422	1.25 449	0.81 360	0.78 442	0.87 414	0.50 346	0.36 503	0.37 521	0.43 511	0.40 513	0.33 463	0.30 454

FADNet-RVC	0.60 421	0.53 500	1.14 498	0.46 382	0.39 448	0.61 333	0.39 329	1.12 421	0.87 353	0.70 265	0.84 279	1.04 431	0.55 313	0.94 448	0.69 414	0.26 432	0.25 465	0.28 455	0.28 472	0.31 450	0.31 462

NVstereo2D	0.60 421	0.30 395	0.75 445	0.48 398	0.43 472	0.89 441	0.48 403	1.05 391	1.15 474	0.66 241	0.86 292	0.88 384	0.70 410	0.99 451	0.65 404	0.32 480	0.15 326	0.28 455	0.20 364	0.40 491	0.36 485

FADNet	0.61 423	0.51 490	1.10 493	0.45 361	0.44 479	0.65 364	0.41 355	1.19 453	1.05 445	0.70 265	0.84 279	0.98 414	0.66 384	0.82 387	0.50 346	0.29 459	0.30 494	0.27 447	0.30 480	0.46 509	0.35 483

ACV-stereo	0.62 424	0.34 417	1.00 483	0.43 319	0.31 379	1.20 500	0.40 340	0.75 270	0.83 326	0.64 220	0.77 233	2.10 535	1.03 497	0.81 384	0.64 402	0.21 356	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.21 347	0.21 375

SGM-Forest	0.62 424	0.32 404	0.39 166	0.43 319	0.30 357	1.02 466	0.55 445	1.09 407	1.05 445	1.06 471	1.18 436	1.10 452	0.67 387	0.88 417	0.62 396	0.31 469	0.33 514	0.33 483	0.30 480	0.30 444	0.28 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 426	0.28 374	0.99 482	0.40 226	0.30 357	1.03 469	0.56 451	1.10 409	0.99 417	0.97 435	1.22 442	1.06 437	0.69 397	1.07 468	0.95 479	0.19 316	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.22 369	0.21 375

fast-acv-ft	0.64 427	0.30 395	0.73 436	0.45 361	0.34 415	1.17 496	0.49 409	0.86 312	0.98 412	1.02 456	1.36 468	1.29 479	0.85 460	0.76 364	0.81 440	0.21 356	0.23 449	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.20 357

StereoDRNet	0.64 427	0.33 412	0.68 413	0.51 443	0.43 472	1.03 469	0.53 437	1.47 521	0.99 417	1.10 482	0.87 300	1.07 442	0.71 414	0.82 387	0.88 460	0.23 399	0.19 409	0.25 415	0.23 420	0.27 427	0.19 334

PSMNet_ROB	0.64 427	0.37 435	0.65 399	0.56 483	0.42 466	0.97 457	0.83 512	1.21 460	0.92 385	0.79 319	1.02 372	1.08 444	0.63 360	0.82 387	0.91 474	0.29 459	0.20 421	0.31 472	0.31 487	0.26 416	0.23 400

CBMV	0.64 427	0.35 423	0.41 188	0.42 299	0.25 220	1.01 464	0.77 506	1.13 423	1.09 463	1.17 490	1.22 442	1.04 431	0.75 427	0.88 417	0.63 399	0.28 452	0.30 494	0.34 485	0.30 480	0.26 416	0.26 421
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 431	0.36 428	1.30 517	0.39 188	0.26 261	0.57 306	0.63 468	0.80 293	1.03 435	0.80 321	1.43 484	0.91 395	0.76 430	1.08 471	1.87 535	0.16 214	0.12 195	0.17 190	0.14 175	0.20 323	0.16 263

TCMNet	0.66 431	0.39 452	0.98 481	0.59 495	0.61 524	0.96 455	0.55 445	1.05 391	0.90 373	0.84 362	1.14 421	0.89 388	0.65 377	0.85 407	1.01 490	0.26 432	0.26 472	0.31 472	0.28 472	0.32 456	0.29 445

YMNet	0.66 431	0.38 445	0.90 472	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 492	1.29 458	1.12 456	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 503	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

YMNet_1	0.66 431	0.38 445	0.90 472	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 492	1.29 458	1.12 456	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 503	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

DRN-Test	0.66 431	0.32 404	0.66 405	0.50 427	0.39 448	1.15 492	0.61 465	1.49 524	1.01 427	1.12 485	1.08 398	1.06 437	0.69 397	0.77 371	0.94 476	0.23 399	0.17 378	0.26 434	0.25 445	0.25 409	0.21 375

iinet-f	0.67 436	0.26 343	2.15 547	0.39 188	0.31 379	1.19 499	0.56 451	0.84 305	0.84 331	0.80 321	1.17 434	1.05 435	0.84 459	0.71 337	1.21 508	0.20 339	0.18 395	0.17 190	0.15 201	0.20 323	0.20 357

GASNet	0.67 436	0.72 521	0.96 478	0.70 527	0.48 495	0.62 341	0.47 395	1.08 403	1.03 435	0.94 422	0.82 268	0.93 402	0.83 457	1.33 505	0.80 437	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.28 472	0.44 502	0.24 408

FINET	0.67 436	0.42 463	1.00 483	0.46 382	0.43 472	0.83 431	0.89 520	1.08 403	1.50 521	0.87 381	1.14 421	0.71 305	0.68 393	0.92 435	0.70 417	0.36 503	0.30 494	0.26 434	0.24 436	0.35 474	0.33 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 436	0.81 530	0.73 436	0.53 465	0.37 433	1.40 513	0.53 437	1.04 386	0.79 306	0.88 391	0.94 327	0.95 406	0.53 295	0.93 441	0.58 381	0.39 509	0.30 494	0.57 534	0.31 487	0.53 523	0.30 454

PA-Net	0.67 436	0.43 465	0.83 461	0.50 427	0.53 508	0.94 449	0.68 482	1.10 409	1.14 473	0.80 321	0.88 308	0.87 379	0.77 437	1.02 460	0.88 460	0.24 411	0.41 530	0.29 463	0.44 523	0.26 416	0.34 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 441	0.36 428	1.10 493	0.51 443	0.42 466	1.08 480	0.50 414	1.21 460	1.16 475	1.00 448	1.37 471	1.06 437	0.79 444	0.92 435	0.94 476	0.25 422	0.24 457	0.24 402	0.22 404	0.23 386	0.26 421

NaN_ROB	0.69 441	0.44 470	0.69 419	0.51 443	0.33 406	0.97 457	1.06 534	1.22 468	1.19 481	1.24 503	0.96 340	1.08 444	0.78 442	1.20 487	0.67 410	0.24 411	0.30 494	0.23 385	0.24 436	0.23 386	0.25 415

GANet	0.70 443	0.37 435	0.55 353	0.51 443	0.34 415	0.94 449	0.96 527	1.08 403	0.94 398	1.04 465	1.98 523	1.13 462	0.88 469	1.12 478	0.66 407	0.25 422	0.26 472	0.27 447	0.22 404	0.31 450	0.22 393

DISCO	0.70 443	0.26 343	0.68 413	0.44 338	0.31 379	1.14 490	0.51 429	1.23 473	1.23 488	0.81 334	1.05 386	1.50 511	0.85 460	1.82 535	1.03 491	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.24 399	0.23 400

XPNet_ROB	0.70 443	0.35 423	0.68 413	0.52 455	0.40 453	0.79 412	0.85 518	1.16 443	0.94 398	1.33 509	1.15 427	1.38 498	0.83 457	1.03 462	0.90 472	0.32 480	0.25 465	0.26 434	0.24 436	0.31 450	0.28 438

ETE_ROB	0.70 443	0.49 482	0.73 436	0.56 483	0.36 426	0.79 412	0.87 519	1.14 432	0.93 391	1.19 494	1.18 436	1.39 499	0.82 452	0.99 451	0.80 437	0.26 432	0.21 431	0.31 472	0.26 459	0.33 463	0.34 478

Wz-Net-LNSev	0.71 447	0.51 490	1.36 527	0.50 427	0.41 460	1.15 492	0.69 487	1.21 460	1.07 458	1.02 456	1.12 409	1.08 444	0.87 465	0.89 423	0.89 470	0.24 411	0.22 439	0.21 348	0.19 339	0.26 416	0.26 421

APVNet	0.71 447	0.37 435	0.89 471	0.56 483	0.45 483	1.18 498	0.68 482	1.41 515	0.85 339	0.81 334	1.15 427	1.04 431	0.81 448	1.10 475	1.17 505	0.26 432	0.28 485	0.32 478	0.31 487	0.29 435	0.30 454

Syn2CoEx	0.71 447	0.51 490	0.95 476	0.64 509	0.45 483	0.91 444	0.53 437	1.48 522	1.13 470	0.93 419	1.35 467	1.02 427	0.99 492	0.92 435	0.80 437	0.30 466	0.27 481	0.28 455	0.24 436	0.23 386	0.24 408

DANet	0.71 447	0.45 474	0.91 474	0.59 495	0.40 453	0.81 420	0.40 340	0.97 358	0.84 331	1.20 498	1.22 442	1.33 490	0.88 469	1.16 482	1.24 509	0.27 442	0.23 449	0.31 472	0.25 445	0.35 474	0.32 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 451	0.35 423	0.64 393	0.53 465	0.67 528	1.31 509	0.67 477	1.20 458	1.18 479	1.05 467	0.87 300	1.27 476	0.93 482	0.93 441	1.27 513	0.22 382	0.16 358	0.26 434	0.23 420	0.40 491	0.39 498

NCCL2	0.72 451	0.41 461	0.65 399	0.64 509	0.44 479	0.98 461	1.20 542	1.11 415	1.00 423	0.98 440	0.96 340	1.49 510	0.87 465	0.90 425	0.79 435	0.31 469	0.26 472	0.39 502	0.39 510	0.32 456	0.32 466

FAT-Stereo	0.73 453	0.33 412	0.75 445	0.49 413	0.37 433	0.71 385	0.59 458	1.36 507	1.30 504	1.03 464	1.40 477	1.59 520	1.15 508	0.87 414	0.86 450	0.28 452	0.28 485	0.28 455	0.23 420	0.28 431	0.38 496

S-Stereo	0.74 454	0.35 423	0.96 478	0.56 483	0.45 483	0.82 428	0.60 460	1.24 480	1.60 531	0.96 430	1.41 479	1.12 456	0.94 483	0.80 381	1.04 494	0.26 432	0.31 503	0.28 455	0.25 445	0.32 456	0.47 524

LALA_ROB	0.74 454	0.43 465	0.69 419	0.54 472	0.40 453	1.01 464	0.95 526	1.21 460	1.07 458	1.22 500	1.12 409	1.56 517	0.79 444	1.04 464	0.86 450	0.33 488	0.22 439	0.35 487	0.30 480	0.35 474	0.31 462

w-ln-seven-2	0.76 456	0.43 465	2.32 549	0.52 455	0.38 442	0.90 443	0.65 473	1.11 415	1.12 469	1.19 494	1.28 454	1.09 448	0.99 492	1.07 468	0.87 456	0.20 339	0.19 409	0.23 385	0.22 404	0.26 416	0.22 393

PSMNet-RUCA	0.76 456	0.75 524	1.08 492	1.01 543	0.90 537	0.69 375	0.50 414	1.11 415	1.03 435	0.78 315	1.11 405	0.80 357	0.72 418	0.88 417	0.63 399	0.53 535	0.27 481	0.76 540	0.46 524	0.66 537	0.47 524

Wz-Net-MNSev	0.76 456	0.40 457	1.34 522	0.50 427	0.40 453	1.44 519	0.83 512	1.15 436	1.16 475	1.25 504	1.20 441	1.13 462	0.81 448	1.16 482	1.00 489	0.22 382	0.19 409	0.24 402	0.23 420	0.28 431	0.26 421

DGSMNet	0.76 456	0.55 502	1.29 516	0.58 491	0.62 525	0.94 449	0.70 492	1.26 486	1.11 465	0.83 355	1.24 447	1.00 418	0.71 414	1.03 462	0.81 440	0.34 494	0.29 490	0.41 509	0.40 513	0.57 529	0.55 536

RP	0.76 456	0.36 428	0.63 388	0.66 517	0.58 521	0.80 415	0.55 445	1.14 432	1.22 487	0.97 435	1.65 504	1.43 504	1.32 522	1.01 455	0.84 445	0.33 488	0.30 494	0.36 492	0.30 480	0.34 469	0.34 478

edge stereo	0.76 456	0.38 445	0.74 441	0.52 455	0.43 472	0.80 415	0.53 437	1.28 490	1.06 452	1.28 505	1.38 476	1.81 525	1.11 505	1.08 471	0.85 449	0.33 488	0.32 508	0.41 509	0.28 472	0.32 456	0.36 485

NCC-stereo	0.78 462	0.40 457	0.76 450	0.61 503	0.67 528	0.81 420	0.69 487	1.54 533	1.11 465	0.90 402	1.36 468	1.33 490	1.16 509	1.19 485	0.88 460	0.31 469	0.30 494	0.37 497	0.48 532	0.33 463	0.33 471

Nwc_Net	0.78 462	0.38 445	0.73 436	0.60 501	0.55 513	1.05 474	0.55 445	1.67 542	1.05 445	0.88 391	1.86 519	1.40 501	1.09 503	1.10 475	0.87 456	0.30 466	0.25 465	0.36 492	0.38 506	0.29 435	0.29 445

Abc-Net	0.78 462	0.40 457	0.76 450	0.61 503	0.67 528	0.81 420	0.69 487	1.54 533	1.11 465	0.90 402	1.36 468	1.33 490	1.16 509	1.19 485	0.88 460	0.31 469	0.30 494	0.37 497	0.48 532	0.33 463	0.33 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 465	0.59 507	0.71 428	0.65 514	0.65 527	0.92 448	0.58 455	1.29 491	1.05 445	1.07 474	1.45 490	1.47 508	1.03 497	1.21 491	0.88 460	0.32 480	0.30 494	0.48 524	0.40 513	0.37 484	0.37 490

stereogan	0.80 466	0.31 400	0.71 428	0.59 495	0.50 499	1.72 536	0.48 403	1.35 504	1.37 509	1.00 448	1.46 492	1.56 517	0.95 486	1.29 501	0.84 445	0.28 452	0.29 490	0.29 463	0.25 445	0.38 488	0.38 496

ADCRef	0.80 466	0.43 465	1.32 520	0.50 427	0.45 483	1.07 476	0.51 429	1.07 399	0.98 412	1.17 490	1.42 481	0.87 379	0.91 472	0.85 407	3.19 554	0.18 286	0.16 358	0.23 385	0.23 420	0.22 369	0.21 375

GANetREF_RVC	0.80 466	0.75 524	0.86 468	0.66 517	0.42 466	1.15 492	0.98 528	1.14 432	1.19 481	1.01 453	1.02 372	1.10 452	0.90 471	1.15 480	0.76 430	0.48 525	0.39 527	0.57 534	0.38 506	0.63 535	0.46 519
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AF-Net	0.81 469	0.39 452	0.68 413	0.64 509	0.54 511	0.91 444	0.51 429	1.61 538	1.31 505	0.96 430	2.02 525	1.46 505	1.26 520	1.11 477	0.99 486	0.32 480	0.24 457	0.39 502	0.27 466	0.30 444	0.25 415

test_for_model	0.82 470	3.60 581	0.39 166	2.35 569	2.07 569	0.39 196	0.28 131	0.42 62	0.45 152	0.71 272	0.31 67	0.30 62	0.27 104	0.34 32	0.25 80	0.34 494	0.11 138	0.13 54	0.09 10	3.49 580	0.18 301

SQANet	0.82 470	0.74 523	0.67 409	1.13 547	0.98 545	1.11 484	0.47 395	1.07 399	0.83 326	0.91 407	1.05 386	1.03 429	0.74 423	1.01 455	0.64 402	0.61 539	0.24 457	1.03 548	0.35 501	1.18 551	0.58 537

Anonymous_2	0.82 470	0.44 470	0.63 388	0.40 226	0.43 472	0.80 415	0.52 432	0.72 251	0.77 287	0.71 272	0.60 175	0.87 379	0.76 430	0.75 360	0.58 381	0.52 531	0.54 545	0.54 532	4.82 584	0.56 527	0.40 501

ccnet	0.82 470	0.57 505	0.75 445	0.54 472	0.59 522	1.09 483	0.66 475	1.38 510	0.94 398	1.12 485	1.44 487	1.29 479	0.92 477	0.95 450	1.24 509	0.49 527	0.42 532	0.50 529	0.47 530	0.51 518	0.46 519

psmorigin	0.82 470	0.51 490	2.09 545	0.49 413	0.41 460	0.85 435	0.50 414	1.04 386	0.88 357	1.45 514	1.43 484	1.50 511	1.06 500	1.22 493	0.97 482	0.31 469	0.32 508	0.27 447	0.27 466	0.33 463	0.42 506

STTRV1_RVC	0.82 470	0.59 507	1.16 499	0.67 520	0.81 534	1.11 484	0.63 468	1.30 494	1.11 465	0.98 440	1.33 465	1.08 444	0.95 486	1.26 497	0.87 456	0.55 537	0.25 465	0.43 511	0.39 510	0.58 532	0.40 501

CC-Net-ROB	0.82 470	0.96 541	0.85 463	0.58 491	0.45 483	1.27 507	0.70 492	1.17 448	1.02 430	0.83 355	1.23 446	0.90 393	0.77 437	1.06 465	0.69 414	0.46 521	0.34 516	1.71 555	0.38 506	0.59 533	0.36 485

GCST	0.83 477	1.22 550	0.74 441	1.58 555	1.01 548	1.06 475	0.23 63	0.78 286	0.78 297	0.97 435	0.65 188	0.78 347	0.35 183	0.92 435	0.34 212	0.96 550	0.65 550	1.20 550	0.81 553	0.91 542	0.70 541

aanetorigin	0.83 477	0.56 503	1.87 542	0.49 413	0.38 442	0.56 301	0.66 475	0.70 239	1.00 423	2.42 553	2.02 525	1.31 482	1.18 512	0.93 441	1.13 504	0.20 339	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.27 427	0.30 454

CSAN	0.83 477	0.49 482	0.77 455	0.60 501	0.41 460	1.14 490	1.06 534	1.19 453	1.46 519	1.32 507	1.43 484	1.37 497	1.19 514	1.27 500	0.86 450	0.39 509	0.31 503	0.36 492	0.37 503	0.35 474	0.34 478

SDNR	0.86 480	0.37 435	1.47 532	0.40 226	0.38 442	3.38 564	0.33 212	0.90 331	0.98 412	0.99 443	2.09 528	0.59 241	0.71 414	1.29 501	0.70 417	0.51 530	0.56 546	0.36 492	0.26 459	0.43 501	0.46 519

RTSC	0.87 481	0.48 478	1.23 510	0.52 455	0.37 433	1.13 489	0.50 414	1.34 501	1.79 537	1.51 518	1.24 447	1.12 456	0.81 448	1.62 524	2.16 541	0.25 422	0.19 409	0.23 385	0.24 436	0.30 444	0.31 462

PWC_ROB	0.87 481	0.52 497	1.28 514	0.50 427	0.32 395	0.91 444	0.37 284	1.36 507	1.46 519	1.61 524	2.59 542	1.16 467	1.01 496	1.34 507	1.40 520	0.25 422	0.18 395	0.28 455	0.20 364	0.29 435	0.28 438

UDG	0.88 483	0.82 533	0.67 409	1.00 542	0.96 542	1.02 466	0.57 454	1.13 423	0.99 417	0.90 402	0.97 353	1.31 482	0.99 492	0.85 407	0.84 445	0.54 536	0.32 508	1.77 556	0.40 513	0.94 544	0.66 540

FBW_ROB	0.88 483	0.50 486	0.85 463	0.55 480	0.40 453	1.17 496	0.78 508	1.50 525	1.37 509	1.33 509	1.27 452	1.48 509	1.00 495	2.57 558	0.98 485	0.25 422	0.32 508	0.45 515	0.30 480	0.34 469	0.28 438

XQC	0.89 485	0.65 516	1.31 518	0.67 520	0.52 507	1.22 502	0.68 482	1.26 486	1.52 522	1.14 488	1.11 405	1.28 478	1.04 499	1.40 515	1.77 529	0.38 507	0.24 457	0.37 497	0.31 487	0.53 523	0.47 524

DeepPrunerF	0.89 485	0.52 497	3.43 559	0.68 524	0.81 534	0.72 392	0.72 500	1.22 468	1.99 543	0.93 419	1.01 364	0.87 379	0.86 462	1.08 471	0.95 479	0.34 494	0.28 485	0.43 511	0.39 510	0.30 444	0.32 466

PWCDC_ROB	0.89 485	0.49 482	0.80 459	0.74 531	0.40 453	1.03 469	0.39 329	1.33 499	2.35 553	1.02 456	3.77 560	0.81 360	0.92 477	1.20 487	0.90 472	0.34 494	0.22 439	0.24 402	0.20 364	0.34 469	0.29 445

PASM	0.90 488	0.64 515	1.69 536	0.69 526	0.69 531	0.78 409	0.84 515	1.03 383	1.26 499	1.19 494	1.15 427	1.31 482	0.98 491	1.24 495	1.03 491	0.52 531	0.56 546	0.59 537	0.66 546	0.56 527	0.54 535

Wz-Net-SNSev	0.91 489	0.73 522	2.13 546	0.56 483	0.45 483	0.95 452	1.13 539	1.34 501	1.24 490	1.02 456	1.30 461	1.46 505	0.86 462	1.81 534	1.50 521	0.25 422	0.23 449	0.25 415	0.26 459	0.32 456	0.29 445

MDST_ROB	0.91 489	0.27 360	0.85 463	0.63 508	0.41 460	2.53 548	0.71 498	1.60 536	1.13 470	2.83 560	1.73 510	0.97 411	0.69 397	1.61 523	0.73 425	0.25 422	0.22 439	0.32 478	0.28 472	0.25 409	0.24 408

PDISCO_ROB	0.91 489	0.48 478	1.06 488	0.99 540	0.97 543	1.67 534	0.63 468	1.64 540	1.59 528	1.06 471	1.18 436	1.31 482	0.79 444	1.55 518	0.97 482	0.49 527	0.22 439	0.45 515	0.40 513	0.45 506	0.37 490

SHD	0.93 492	0.50 486	1.18 505	0.59 495	0.46 490	0.97 457	0.48 403	1.70 544	2.15 545	1.58 521	1.37 471	1.42 502	1.19 514	1.31 503	1.60 523	0.31 469	0.26 472	0.32 478	0.33 496	0.40 491	0.42 506

G-Net	0.95 493	0.46 476	1.04 486	0.64 509	0.48 495	2.12 544	0.64 472	1.01 376	0.87 353	1.75 533	2.82 549	1.30 481	1.64 541	1.06 465	0.96 481	0.36 503	0.29 490	0.35 487	0.25 445	0.45 506	0.42 506

w-ln-seven	0.96 494	0.48 478	2.41 551	0.54 472	0.50 499	1.41 515	0.70 492	1.67 542	1.81 538	1.49 515	1.50 494	1.26 474	0.87 465	1.15 480	1.80 533	0.23 399	0.21 431	0.25 415	0.25 445	0.31 450	0.26 421

anonymity	0.97 495	0.89 536	1.05 487	0.92 538	1.03 549	0.97 457	0.81 511	1.29 491	0.91 380	1.07 474	0.98 354	1.00 418	0.95 486	1.02 460	0.92 475	0.96 550	0.95 570	0.90 545	0.91 559	0.92 543	0.94 552

SGM_RVC	0.97 495	0.28 374	0.41 188	0.39 188	0.22 119	1.55 525	0.73 502	1.51 528	1.25 496	2.25 550	1.92 520	2.58 545	1.56 535	2.02 544	1.19 507	0.27 442	0.27 481	0.27 447	0.25 445	0.25 409	0.25 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 497	0.42 463	1.88 543	0.53 465	0.41 460	1.59 528	1.26 548	2.21 554	1.43 515	1.10 482	1.11 405	1.46 505	1.95 551	1.34 507	1.26 511	0.34 494	0.25 465	0.25 415	0.21 386	0.46 509	0.37 490

z-mn7	1.00 498	0.50 486	1.70 538	0.53 465	0.36 426	1.75 537	0.71 498	1.22 468	2.28 549	0.96 430	2.54 538	1.42 502	0.95 486	2.19 550	1.54 522	0.22 382	0.19 409	0.21 348	0.20 364	0.27 427	0.25 415

Consistency-Raft	1.01 499	0.81 530	1.24 511	0.84 534	0.97 543	0.81 420	0.84 515	1.30 494	1.59 528	1.05 467	1.68 509	1.12 456	0.91 472	0.92 435	1.11 499	0.65 540	0.74 554	0.79 542	0.90 556	1.06 549	0.79 546

xxxx	1.01 499	0.22 242	0.43 220	0.36 114	0.21 100	0.82 428	0.36 270	1.32 497	0.88 357	0.71 272	0.94 327	0.97 411	0.63 360	0.64 284	10.58 577	0.20 339	0.16 358	0.18 236	0.17 282	0.19 307	0.19 334

test_xeample	1.01 499	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.21 100	0.71 385	0.39 329	1.23 473	0.86 344	0.81 334	1.04 382	0.69 297	0.61 348	0.69 326	10.93 578	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.17 282	0.18 273	0.17 283

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 502	0.57 505	1.51 534	0.67 520	0.50 499	2.57 549	1.66 563	1.20 458	1.43 515	1.38 511	1.57 501	1.33 490	0.92 477	1.64 527	0.88 460	0.37 506	0.39 527	0.46 518	0.60 544	0.41 497	0.40 501

ADCPNet	1.03 503	0.48 478	2.70 553	0.54 472	0.42 466	1.40 513	0.75 504	1.13 423	1.07 458	1.22 500	1.42 481	1.68 522	1.09 503	1.36 512	3.45 558	0.30 466	0.28 485	0.29 463	0.32 493	0.37 484	0.35 483

MSAF-DinoV2	1.04 504	0.38 445	1.32 520	0.54 472	0.29 341	0.89 441	0.72 500	1.52 531	1.24 490	1.05 467	1.41 479	2.98 549	1.49 531	2.74 559	2.83 552	0.22 382	0.14 296	0.20 306	0.22 404	0.32 456	0.32 466

otaku	1.04 504	0.93 538	0.88 470	1.33 553	1.05 551	1.66 532	0.70 492	1.40 514	1.18 479	1.08 478	1.32 464	1.33 490	0.91 472	1.23 494	0.76 430	0.72 543	0.46 542	1.24 551	0.50 537	1.40 552	0.75 542

SuperB	1.04 504	0.37 435	4.81 567	0.43 319	0.31 379	0.99 462	0.46 388	1.02 379	2.09 544	1.09 480	1.09 402	0.75 333	0.81 448	1.06 465	1.76 528	0.19 316	0.15 326	0.17 190	0.15 201	2.82 575	0.26 421

ADCL	1.04 504	0.38 445	1.35 523	0.50 427	0.39 448	1.61 529	0.89 520	1.29 491	1.39 512	1.29 506	1.50 494	1.24 472	1.24 517	1.37 513	4.87 566	0.21 356	0.19 409	0.25 415	0.25 445	0.29 435	0.27 431

test_sample9	1.05 508	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	1.20 487	1.36 516	0.41 514	8.41 585	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

DDUNet	1.06 509	2.56 577	0.68 413	1.21 549	1.26 554	1.03 469	0.69 487	1.11 415	0.94 398	0.96 430	1.22 442	1.27 476	0.82 452	0.93 441	0.72 424	0.84 547	0.38 523	1.99 559	0.60 544	1.10 550	0.85 548

ADCP+	1.06 509	0.35 423	1.51 534	0.49 413	0.51 503	1.45 520	0.55 445	1.25 484	1.03 435	1.16 489	1.15 427	1.10 452	1.07 502	1.56 520	6.75 573	0.19 316	0.16 358	0.23 385	0.21 386	0.28 431	0.21 375

SAMSARA	1.07 511	0.65 516	1.19 506	1.06 546	0.90 537	1.76 538	1.76 567	1.46 520	1.44 517	1.51 518	1.16 432	2.00 534	1.14 507	1.48 516	1.31 515	0.39 509	0.44 539	0.35 487	0.38 506	0.49 515	0.49 530

SANet	1.07 511	0.41 461	1.06 488	0.48 398	0.30 357	1.41 515	0.94 525	1.42 516	3.36 565	1.58 521	2.43 535	2.33 541	1.70 542	1.34 507	1.07 496	0.28 452	0.24 457	0.26 434	0.23 420	0.34 469	0.30 454

zh-mn7	1.08 513	0.65 516	4.00 563	0.52 455	0.38 442	1.16 495	0.62 467	1.15 436	1.77 536	1.74 532	2.31 529	1.17 468	0.91 472	2.10 546	1.77 529	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.22 404	0.25 409	0.28 438

zh-sn7	1.09 514	0.75 524	3.23 557	0.57 489	0.42 466	1.11 484	0.89 520	1.19 453	1.27 500	1.41 513	1.98 523	1.25 473	1.47 530	1.99 543	2.62 549	0.26 432	0.26 472	0.26 434	0.27 466	0.35 474	0.30 454

Ntro	1.09 514	0.97 544	0.91 474	1.44 554	1.19 553	1.69 535	0.80 510	1.35 504	1.25 496	1.00 448	1.29 458	1.31 482	0.97 490	1.26 497	0.84 445	0.84 547	0.43 537	1.36 552	0.50 537	1.56 553	0.78 544

MFN_U_SF_RVC	1.09 514	0.59 507	1.97 544	0.67 520	0.44 479	1.93 541	0.60 460	1.85 547	1.36 507	1.61 524	1.54 499	1.95 533	1.37 524	1.64 527	1.73 526	0.40 513	0.37 521	0.45 515	0.48 532	0.44 502	0.44 513

Wz-Net-TNSev	1.14 517	1.06 547	4.32 566	0.49 413	0.42 466	1.51 523	1.11 538	1.48 522	1.40 514	1.22 500	1.26 451	1.58 519	1.43 528	1.76 532	1.70 525	0.32 480	0.31 503	0.26 434	0.30 480	0.41 497	0.41 505

ADCMid	1.14 517	0.52 497	2.23 548	0.53 465	0.43 472	1.07 476	0.75 504	1.23 473	1.05 445	2.15 547	1.44 487	1.50 511	1.43 528	1.56 520	5.01 567	0.26 432	0.24 457	0.29 463	0.31 487	0.37 484	0.33 471

MFMNet_re	1.14 517	0.97 544	1.19 506	0.99 540	0.95 541	1.25 506	1.22 545	1.39 511	1.55 525	1.69 531	1.67 508	1.21 469	1.53 532	1.12 478	0.99 486	0.87 549	0.75 558	0.79 542	0.75 550	0.90 541	0.94 552

WCMA_ROB	1.14 517	0.36 428	0.76 450	0.49 413	0.44 479	1.23 504	0.67 477	1.11 415	1.23 488	2.84 561	3.95 566	3.28 556	1.83 547	1.25 496	0.99 486	0.44 518	0.34 516	0.34 485	0.37 503	0.41 497	0.40 501

AnyNet_C32	1.16 521	0.62 514	2.40 550	0.57 489	0.55 513	1.41 515	1.34 553	1.18 451	1.24 490	1.49 515	1.42 481	1.39 499	1.20 516	1.55 518	4.82 565	0.29 459	0.28 485	0.29 463	0.34 498	0.38 488	0.42 506

222	1.18 522	0.22 242	0.44 232	0.37 130	0.22 119	0.79 412	0.37 284	1.31 496	0.89 370	0.92 415	1.08 398	0.72 314	0.71 414	0.66 299	13.89 581	0.20 339	0.15 326	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.19 334

WZ-Net	1.19 523	0.59 507	4.07 564	0.62 507	0.51 503	1.34 510	1.31 552	1.32 497	1.74 535	1.53 520	1.65 504	1.74 524	1.28 521	2.25 552	2.01 538	0.27 442	0.21 431	0.23 385	0.25 445	0.40 491	0.39 498

MSMD_ROB	1.21 524	0.49 482	0.62 378	0.59 495	0.50 499	1.62 531	0.67 477	1.23 473	1.24 490	2.45 554	3.77 560	3.09 553	2.98 566	1.32 504	0.81 440	0.45 519	0.41 530	0.49 527	0.51 539	0.47 512	0.44 513

pmcnn	1.23 525	0.29 386	0.96 478	0.40 226	0.23 159	0.95 452	0.69 487	1.16 443	1.28 502	1.67 530	2.33 531	11.15 583	0.86 462	0.93 441	0.88 460	0.15 162	0.12 195	0.12 24	0.10 53	0.15 173	0.15 217

NVStereoNet_ROB	1.24 526	0.90 537	1.13 497	0.86 535	0.88 536	1.11 484	0.99 530	1.42 516	1.53 523	1.59 523	2.48 536	2.24 538	1.53 532	1.96 542	1.30 514	0.76 545	0.70 551	0.78 541	1.00 561	0.71 539	0.88 550
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 527	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.13 423	0.75 272	1.50 517	0.95 336	3.29 557	1.59 537	1.20 487	1.36 516	0.41 514	8.41 585	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

SPS-STEREO	1.25 527	0.93 538	1.06 488	1.04 545	1.03 549	1.41 515	0.91 524	1.51 528	1.19 481	2.09 545	1.83 516	1.94 532	1.39 525	1.62 524	1.39 519	0.97 552	0.94 569	0.90 545	0.89 555	0.96 546	0.96 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 529	0.67 519	1.28 514	0.74 531	0.62 525	1.50 522	0.84 515	1.99 550	2.96 559	2.18 548	2.36 534	1.85 529	1.95 551	1.92 539	1.94 536	0.39 509	0.36 520	0.49 527	0.37 503	0.51 518	0.64 538

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 530	0.87 535	1.76 540	0.86 535	0.56 516	4.29 569	1.79 568	1.50 525	1.98 542	1.61 524	1.85 518	1.84 527	1.41 526	1.89 537	1.36 516	0.48 525	0.40 529	0.56 533	0.57 542	0.69 538	0.48 527

MeshStereo	1.34 530	0.43 465	0.54 348	0.44 338	0.34 415	1.66 532	0.60 460	1.94 548	1.37 509	4.47 574	3.25 551	4.71 565	1.94 550	1.92 539	1.17 505	0.35 499	0.35 518	0.37 497	0.31 487	0.32 456	0.32 466
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RainbowNet	1.35 532	1.49 557	1.19 506	1.88 561	1.45 555	1.48 521	1.07 536	1.61 538	1.55 525	1.20 498	1.59 502	1.54 515	1.13 506	1.34 507	0.97 482	1.36 563	0.70 551	1.82 557	0.79 552	1.71 556	1.07 561

ACVNet-4b	1.35 532	1.31 553	1.10 493	1.90 562	1.59 557	1.92 540	0.77 506	1.52 531	1.62 532	1.05 467	1.60 503	2.11 536	0.94 483	1.64 527	0.77 434	1.30 560	0.35 518	2.03 563	0.67 547	1.88 562	0.84 547

SGM+DAISY	1.35 532	0.94 540	1.25 512	0.96 539	1.00 547	1.52 524	1.02 533	1.34 501	1.21 485	2.64 556	2.65 544	2.44 542	1.56 535	1.64 527	1.26 511	0.97 552	0.95 570	0.90 545	0.90 556	0.94 544	0.96 555

FCDSN-DC	1.39 535	0.56 503	0.65 399	0.74 531	0.59 522	1.38 512	0.63 468	1.35 504	1.39 512	3.26 568	4.50 571	4.61 563	2.63 561	1.58 522	1.03 491	0.46 521	0.42 532	0.48 524	0.47 530	0.50 517	0.50 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 536	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.25 220	0.29 91	0.31 180	0.65 187	0.68 235	0.97 435	0.86 292	0.67 292	0.62 354	0.64 284	20.63 586	0.16 214	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.19 307	0.12 113

ACVNet_1	1.46 537	1.33 554	1.12 496	1.91 563	1.62 558	1.83 539	0.98 528	2.00 551	1.85 540	1.39 512	1.53 498	2.32 540	1.53 532	1.34 507	1.11 499	1.30 560	0.50 544	2.06 565	0.58 543	1.93 564	0.95 554

EDNetEfficient	1.46 537	0.80 529	6.12 569	0.47 391	0.39 448	0.69 375	0.83 512	0.90 331	2.77 558	3.50 570	1.96 522	1.66 521	2.03 553	1.26 497	4.18 563	0.21 356	0.18 395	0.21 348	0.20 364	0.41 497	0.39 498

ADCS	1.51 539	0.61 511	3.42 558	0.59 495	0.51 503	1.27 507	1.08 537	1.59 535	1.81 538	1.91 541	1.66 506	1.51 514	1.42 527	1.94 541	8.60 575	0.33 488	0.32 508	0.33 483	0.36 502	0.44 502	0.42 506

AnyNet_C01	1.56 540	1.05 546	7.45 571	0.64 509	0.54 511	1.99 542	1.38 555	1.43 518	1.36 507	1.63 527	1.92 520	1.84 527	1.33 523	2.40 554	4.03 560	0.33 488	0.32 508	0.32 478	0.34 498	0.44 502	0.45 517

FC-DCNN	1.59 541	0.51 490	0.66 405	0.61 503	0.49 497	1.56 526	0.70 492	1.66 541	1.53 523	4.64 575	4.62 572	5.85 572	3.34 570	1.84 536	1.11 499	0.46 521	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.48 513	0.46 519

DispFullNet	1.60 542	2.63 578	2.75 554	2.56 573	1.79 564	1.24 505	0.47 395	1.37 509	1.45 518	1.87 537	1.50 494	1.55 516	2.46 557	2.04 545	1.04 494	0.59 538	0.18 395	2.32 568	0.68 548	2.29 568	1.14 562

ELAS_RVC	1.60 542	0.61 511	1.01 485	0.70 527	0.56 516	2.00 543	1.89 570	1.96 549	2.65 556	3.33 569	3.26 552	3.03 550	3.41 571	2.49 556	2.09 540	0.52 531	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 525	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 544	0.61 511	0.95 476	0.68 524	0.55 513	3.01 562	1.55 561	2.39 556	2.33 552	3.64 571	3.89 564	2.75 547	2.90 565	2.15 549	2.27 547	0.52 531	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 525	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 545	0.51 490	0.65 399	0.61 503	0.49 497	1.61 529	0.70 492	1.75 546	1.56 527	4.74 578	4.91 574	6.46 576	3.31 568	1.91 538	1.11 499	0.46 521	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.48 513	0.46 519

ACVNet_2	1.65 545	1.27 552	1.41 530	1.75 558	1.62 558	2.22 545	1.20 542	2.30 555	2.62 555	1.78 535	2.56 539	3.03 550	1.61 538	1.54 517	1.12 503	1.06 555	0.58 548	1.82 557	0.70 549	1.82 558	0.96 555

IMH-64-1	1.86 547	1.62 562	1.16 499	2.20 566	1.89 566	2.33 546	1.30 549	2.89 559	2.29 550	1.66 528	2.80 547	2.49 543	1.61 538	2.10 546	1.78 531	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 565	1.17 565

IMH-64	1.86 547	1.62 562	1.16 499	2.20 566	1.89 566	2.33 546	1.30 549	2.89 559	2.29 550	1.66 528	2.80 547	2.49 543	1.61 538	2.10 546	1.78 531	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 565	1.17 565

WAO-7	1.90 549	1.20 549	1.35 523	1.27 551	1.06 552	2.84 556	1.56 562	3.23 564	3.06 563	2.23 549	3.33 556	3.17 554	2.28 556	3.12 560	2.21 542	1.02 554	0.91 565	1.06 549	1.03 564	1.04 548	0.97 558

PWCK	1.92 550	1.66 565	3.12 556	1.65 556	0.91 539	2.84 556	2.26 573	2.10 552	2.41 554	2.36 552	2.31 529	2.22 537	1.82 545	3.43 563	2.03 539	1.61 567	0.71 553	1.51 553	0.82 554	1.69 555	0.91 551

Dean	1.98 551	1.36 555	1.36 527	2.12 565	1.81 565	2.74 551	1.36 554	3.37 568	3.80 569	2.08 544	3.32 555	3.21 555	1.82 545	1.71 531	1.67 524	1.27 557	0.77 560	1.99 559	0.90 556	1.86 559	1.03 560

RTS	1.98 551	0.96 541	11.36 576	0.65 514	0.57 519	2.77 554	1.40 556	1.39 511	2.26 547	1.89 538	2.56 539	1.32 487	1.25 518	5.20 572	4.05 561	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

RTSA	1.98 551	0.96 541	11.36 576	0.65 514	0.57 519	2.77 554	1.40 556	1.39 511	2.26 547	1.89 538	2.56 539	1.32 487	1.25 518	5.20 572	4.05 561	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

WAO-6	2.04 554	1.50 558	1.16 499	1.70 557	1.67 562	2.69 550	1.44 559	3.06 561	3.63 568	1.98 542	3.27 553	3.54 561	2.07 554	2.36 553	2.22 544	1.31 562	0.91 565	2.04 564	1.22 571	1.73 557	1.27 569

IMH	2.04 554	1.62 562	1.20 509	2.20 566	1.89 566	2.91 561	1.30 549	3.11 562	3.03 561	1.81 536	3.35 557	3.03 550	1.90 548	2.48 555	1.80 533	1.66 568	0.77 560	2.45 571	1.04 565	2.15 567	1.19 568

LVE	2.12 556	1.44 556	1.36 527	1.99 564	1.78 563	2.75 552	1.79 568	2.82 558	3.95 570	1.90 540	4.33 570	3.52 560	1.81 544	2.24 551	1.74 527	1.74 569	0.87 563	2.06 565	1.13 567	1.91 563	1.35 570

MADNet+	2.23 557	2.43 574	10.85 575	1.22 550	0.91 539	2.76 553	1.40 556	2.12 553	1.67 534	1.32 507	1.74 512	1.86 530	1.74 543	6.25 575	4.41 564	0.65 540	0.64 549	0.58 536	0.54 541	0.80 540	0.76 543

KSHMR	2.57 558	1.93 568	1.69 536	2.63 575	2.42 574	2.86 558	2.07 571	3.27 566	6.50 574	2.49 555	3.36 558	3.41 559	1.92 549	2.49 556	1.94 536	2.13 574	1.40 575	2.79 578	1.50 574	2.73 573	1.77 573

notaker	2.76 559	2.29 573	1.80 541	2.96 577	2.58 578	2.90 560	1.75 566	3.24 565	3.05 562	2.78 559	4.24 569	6.15 575	2.51 559	3.34 562	2.75 551	2.31 576	1.18 573	3.00 579	1.65 575	2.84 576	1.97 574

JetBlue	2.78 560	1.26 551	7.04 570	1.16 548	1.48 556	8.00 577	6.02 580	2.60 557	1.92 541	2.12 546	2.64 543	3.34 558	3.05 567	6.49 576	3.39 556	0.78 546	0.76 559	0.75 539	0.76 551	0.97 547	1.18 567

WAO-8	2.92 561	1.55 560	1.35 523	1.79 559	1.63 560	5.23 571	1.22 545	4.58 575	12.56 582	2.84 561	4.07 568	4.83 566	2.72 563	3.49 564	2.25 545	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 559	1.15 563

Venus	2.92 561	1.55 560	1.35 523	1.79 559	1.63 560	5.23 571	1.22 545	4.58 575	12.56 582	2.84 561	4.06 567	4.83 566	2.72 563	3.49 564	2.25 545	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 559	1.15 563

ktn	2.98 563	2.25 572	1.73 539	2.84 576	2.53 577	3.76 568	2.15 572	3.70 570	5.47 573	2.75 558	5.17 577	5.94 573	2.48 558	3.23 561	2.46 548	2.34 578	1.44 576	2.78 577	2.03 577	2.45 571	2.01 576

TorneroNet-64	3.44 564	1.86 566	1.42 531	2.58 574	2.28 572	6.87 574	1.68 564	4.70 577	12.03 579	2.31 551	5.59 578	8.25 578	2.55 560	3.97 569	2.73 550	1.81 570	0.74 554	2.57 573	1.07 566	2.35 569	1.44 571

UNDER WATER	3.46 565	2.07 571	3.64 561	3.09 578	2.48 575	3.75 567	2.42 575	3.31 567	13.77 584	2.90 565	2.95 550	5.84 571	3.69 572	3.69 566	3.48 559	2.07 573	1.11 572	2.70 576	1.40 572	2.84 576	1.98 575

UNDER WATER-64	3.53 566	2.01 569	3.94 562	3.22 580	2.49 576	5.41 573	2.60 576	3.43 569	12.41 581	3.03 566	2.68 545	6.07 574	4.04 573	3.79 568	3.33 555	2.02 572	1.24 574	2.63 574	1.46 573	2.78 574	2.08 577

MultiAttention	3.58 567	0.24 300	0.62 378	0.54 472	0.34 415	22.90 588	2.72 577	1.60 536	1.13 470	0.80 321	1.81 515	1.14 465	0.43 240	35.29 597	0.61 393	0.17 253	0.12 195	0.23 385	0.23 420	0.34 469	0.29 445

DPSimNet_ROB	3.58 567	2.45 575	8.57 572	2.53 571	2.37 573	2.88 559	3.77 579	3.14 563	3.23 564	4.71 577	3.86 563	4.68 564	4.87 576	4.07 570	5.62 568	2.33 577	2.33 579	2.47 572	2.52 578	2.51 572	2.64 579

MADNet++	4.03 569	2.70 579	3.44 560	3.72 582	3.44 581	4.44 570	3.52 578	3.95 573	3.61 567	4.46 573	4.98 575	4.10 562	4.58 575	7.00 578	5.89 569	3.74 580	3.67 582	3.27 581	2.71 580	3.70 581	3.66 582

SGM-ForestM	4.04 570	0.32 404	0.46 261	0.43 319	0.27 292	7.50 576	1.45 560	3.84 571	4.24 571	8.19 583	6.76 579	19.00 591	9.08 578	10.74 583	6.62 572	0.31 469	0.33 514	0.32 478	0.32 493	0.29 435	0.29 445

MANE	4.13 571	0.51 490	0.64 393	0.66 517	0.56 516	6.89 575	0.99 530	7.55 580	12.04 580	6.68 581	8.57 582	10.69 582	9.45 579	7.59 580	6.39 571	0.49 527	0.43 537	0.48 524	0.98 560	0.49 515	0.48 527

xyz-stereo	4.23 572	0.17 67	61.76 600	0.34 60	0.16 8	12.16 581	0.37 284	0.58 138	0.68 235	1.01 453	3.36 558	0.77 345	0.82 452	1.21 491	0.40 283	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.11 80	0.13 82	0.10 29

LE_ROB	4.42 573	0.24 300	2.75 554	0.42 299	0.23 159	1.57 527	0.90 523	1.71 545	17.88 591	16.56 593	4.88 573	5.17 570	18.85 592	1.63 526	14.62 582	0.17 253	0.14 296	0.16 151	0.16 233	0.19 307	0.17 283

TorneroNet	4.53 574	1.89 567	1.48 533	2.55 572	2.27 571	13.78 584	1.69 565	4.84 579	23.73 596	2.89 564	7.70 581	7.06 577	2.69 562	4.26 571	3.42 557	1.84 571	0.77 560	2.68 575	1.13 567	2.42 570	1.47 572

LSM	4.74 575	0.77 527	10.16 574	0.70 527	56.56 598	1.02 466	1.00 532	1.24 480	1.62 532	2.04 543	2.34 532	1.33 490	1.17 511	1.38 514	1.09 498	0.33 488	0.49 543	0.39 502	0.46 524	0.51 518	10.09 587

JetRed	5.27 576	5.84 582	12.81 579	2.36 570	2.83 579	12.23 582	10.50 583	4.46 574	3.60 566	3.86 572	3.83 562	4.85 568	4.18 574	6.78 577	11.96 579	2.17 575	2.96 581	2.18 567	1.97 576	3.38 579	2.68 580

tt	6.20 577	0.20 166	5.89 568	3.55 581	2.07 569	11.26 580	19.21 584	11.74 585	5.46 572	2.69 557	2.04 527	4.87 569	6.25 577	3.70 567	7.09 574	8.32 587	11.17 592	4.93 583	5.41 586	5.74 583	2.37 578

coex-ft	6.43 578	1.51 559	87.33 601	0.49 413	0.38 442	1.34 510	1.21 544	1.16 443	8.09 576	12.12 585	2.79 546	2.77 548	3.31 568	1.16 482	3.15 553	0.24 411	0.23 449	0.27 447	0.24 436	0.45 506	0.37 490

HanzoNet	6.76 579	2.45 575	4.22 565	3.19 579	2.94 580	3.62 566	2.28 574	4.79 578	7.20 575	14.00 589	13.19 587	17.49 589	22.30 593	13.25 585	6.19 570	4.20 582	1.93 578	3.10 580	2.56 579	3.35 578	2.88 581

TCMNet-wrong-test	8.97 580	10.42 586	8.74 573	19.56 588	17.61 587	12.53 583	9.01 582	13.59 587	2.18 546	4.64 575	5.11 576	14.63 585	11.09 582	7.19 579	9.73 576	5.56 586	0.89 564	3.77 582	3.11 581	10.34 587	9.80 586

EDNetEfficientorigin	9.93 581	1.15 548	175.16 602	0.48 398	0.36 426	1.04 473	0.68 482	1.24 480	2.69 557	3.17 567	2.50 537	2.30 539	2.07 554	1.76 532	2.21 542	0.20 339	0.18 395	0.24 402	0.19 339	0.51 518	0.50 531

ASD4	9.96 582	8.86 585	17.78 580	7.17 583	9.80 582	16.08 585	28.92 588	9.77 584	8.20 577	7.02 582	7.08 580	8.47 579	9.57 580	11.17 584	20.26 585	4.12 581	4.14 583	5.57 587	4.74 583	5.53 582	4.90 584

DGTPSM_ROB	12.07 583	8.00 583	20.99 582	8.93 585	16.78 585	10.67 578	30.87 589	9.01 582	15.16 586	6.50 579	15.41 591	9.04 580	14.85 584	9.25 581	21.67 588	4.57 583	8.57 587	5.08 584	9.28 587	5.90 584	10.95 588

DPSMNet_ROB	12.08 584	8.00 583	21.00 583	8.97 586	16.79 586	10.67 578	30.89 590	9.02 583	15.17 587	6.51 580	15.41 591	9.04 580	14.85 584	9.27 582	21.67 588	4.58 584	8.57 587	5.09 586	9.29 588	5.90 584	10.95 588

USTest	12.99 585	14.18 587	20.00 581	16.24 587	14.97 584	20.80 587	31.95 591	16.20 589	10.91 578	8.79 584	9.48 583	13.94 584	10.50 581	16.11 586	21.44 587	3.17 579	4.82 584	5.08 584	5.36 585	8.81 586	7.13 585

BEATNet-Init1	15.13 586	0.82 533	50.86 599	0.72 530	0.53 508	38.10 597	7.03 581	11.83 586	14.25 585	29.78 599	30.17 598	48.21 602	22.64 594	26.78 595	18.11 584	0.42 517	0.38 523	0.47 519	0.46 524	0.51 518	0.48 527

DPSM_ROB	17.78 587	18.63 589	24.31 589	20.90 590	19.47 588	25.97 590	36.21 593	21.23 595	16.24 589	13.38 587	14.06 589	19.18 592	16.30 587	20.78 588	25.67 591	9.38 589	9.23 590	9.49 589	9.82 589	13.51 589	11.91 591

DPSM	17.78 587	18.63 589	24.31 589	20.90 590	19.47 588	25.97 590	36.21 593	21.23 595	16.24 589	13.38 587	14.06 589	19.18 592	16.30 587	20.78 588	25.67 591	9.38 589	9.23 590	9.49 589	9.82 589	13.51 589	11.91 591

DLNR_Zeroshot_test	20.09 589	36.28 596	38.04 592	169.85 603	61.80 599	0.23 22	0.20 22	13.88 588	0.37 106	0.44 140	0.66 195	0.43 158	0.21 41	0.62 260	0.28 147	5.46 585	0.10 54	0.15 124	0.11 80	72.60 602	0.11 66

LRCNet_RVC	21.24 590	31.15 595	21.41 584	28.98 593	23.82 591	3.13 563	0.60 460	20.96 594	1.59 528	25.58 594	28.15 595	21.99 594	14.79 583	21.94 594	16.41 583	28.89 600	14.87 593	33.53 596	31.28 596	29.51 598	26.16 596

HaxPig	31.96 591	37.24 597	34.27 591	24.37 592	24.88 592	18.26 586	19.86 585	20.64 593	28.52 597	35.97 600	38.75 599	25.57 595	28.72 596	33.88 596	34.39 596	35.94 601	38.87 601	37.80 597	40.48 597	39.68 599	41.15 601

Anonymous_1	33.25 592	18.26 588	23.92 585	20.54 589	21.28 590	25.59 589	35.94 592	22.01 597	15.57 588	13.33 586	13.49 588	18.08 590	15.29 586	20.36 587	24.60 590	16.28 595	8.84 589	66.59 600	118.00 600	155.73 603	11.23 590

CasAABBNet	35.74 593	37.43 598	48.72 596	42.22 597	39.20 595	52.24 598	73.12 600	42.61 601	32.62 599	26.78 596	27.95 593	38.58 598	32.60 597	41.67 601	51.65 601	18.74 596	18.57 598	19.15 592	19.77 593	27.20 592	23.98 594

FlowAnything	35.81 594	37.53 600	48.80 597	42.20 596	39.22 596	52.25 599	73.16 601	42.56 600	32.89 601	26.76 595	28.30 596	38.69 600	33.09 599	41.63 600	51.62 600	18.76 597	18.59 600	19.21 594	19.92 595	27.16 591	23.91 593

Selective-RAFT-Error	35.84 595	37.49 599	48.83 598	42.26 598	39.24 597	52.30 600	73.09 599	42.66 602	32.61 598	26.80 597	28.30 596	38.84 601	33.51 600	41.68 602	51.59 599	18.82 598	18.58 599	19.17 593	19.80 594	27.28 593	24.05 595

xxxxx1	36.64 596	19.51 591	24.21 586	61.66 600	64.63 600	27.28 593	40.10 595	20.25 590	18.63 592	14.07 590	12.97 584	17.26 586	17.36 589	21.70 591	27.93 593	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

tt_ll	36.64 596	19.51 591	24.21 586	61.66 600	64.63 600	27.28 593	40.10 595	20.25 590	18.63 592	14.07 590	12.97 584	17.26 586	17.36 589	21.70 591	27.93 593	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

ff	36.64 596	19.51 591	24.21 586	61.66 600	64.63 600	27.28 593	40.10 595	20.25 590	18.63 592	14.07 590	12.97 584	17.26 586	17.36 589	21.70 591	27.93 593	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

MEDIAN_ROB	37.38 599	40.85 603	40.60 594	32.31 594	31.85 593	27.20 592	24.55 586	29.10 598	33.19 602	42.09 602	41.76 601	33.35 596	34.39 601	39.78 599	37.07 597	43.64 603	44.10 603	44.12 599	43.40 599	41.51 601	42.76 603

AVERAGE_ROB	37.58 600	40.13 602	40.15 593	34.81 595	33.82 594	28.55 596	25.10 587	32.02 599	34.06 603	41.28 601	40.66 600	34.46 597	34.81 602	39.18 598	37.57 598	42.78 602	43.44 602	43.82 598	43.03 598	40.47 600	41.51 602

LSM0	38.95 601	37.60 601	48.58 595	43.57 599	91.06 603	52.57 601	72.57 598	43.17 603	32.63 600	26.97 598	27.97 594	38.65 599	32.94 598	41.86 603	51.78 602	18.89 599	18.41 594	19.13 591	19.63 592	27.29 594	33.77 597

PML	40.80 602	29.24 594	11.87 578	7.20 584	14.47 583	92.13 602	213.69 603	7.63 581	23.35 595	74.72 603	190.14 603	50.17 603	26.15 595	21.39 590	12.70 580	8.76 588	2.92 580	8.45 588	3.25 582	13.26 588	4.42 583

test_example2	176.61 603	205.14 604	198.86 603	188.60 604	190.98 604	152.67 603	170.61 602	94.86 604	123.55 604	178.88 604	179.48 602	158.94 604	141.34 603	192.61 604	198.96 603	203.76 604	236.37 604	164.13 604	173.55 604	218.58 604	160.41 604

ccccc	429.48 604	429.19 605	527.00 604	507.10 605	501.20 605	356.95 604	342.70 604	380.82 605	297.90 605	334.51 605	389.17 604	372.86 605	449.39 604	499.17 605	553.56 604	561.44 605	431.22 605	334.28 605	290.86 605	540.88 605	489.46 605

FADE		2.05 570		1.03 544	0.99 546			3.91 572	3.00 560	1.76 534		2.73 546		5.95 574		11.57 591	1.70 577	23.09 595	15.86 591	0.62 534	0.65 539

Low-res two-view benchmark