Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 538	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 544	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 533	1.70 548

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 342	0.22 386	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 315	0.18 310	0.28 380	0.33 460	0.21 236	0.19 214

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 567	2.55 520	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 541	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 541

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 315	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 495	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 524

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 378	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 342	0.25 416	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

XX-TBD	0.46 113	0.70 487	0.35 1	0.79 471	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

U	9.45 568	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 589	61.27 593	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 590	8.88 576	0.17 89	0.13 35

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 346	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 530	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 326	0.77 273	0.61 350	0.79 486	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 534	0.18 120	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 364	0.98 361	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 426	0.32 467	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 350	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 357	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 288	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 290	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 547	0.84 497	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 547	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 536

TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 407	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

sAnonymous2	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 273	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 323	0.55 276	0.51 378	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 326	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 365	0.21 368	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 347	0.87 316	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 342	0.17 288	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 507	4.65 543	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 388	2.34 504	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 382	1.02 378	0.65 394	0.60 429	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 365	0.27 431	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 371	1.06 391	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 426	0.33 472	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 479	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

xyz-stereo	7.16 564	0.22 45	69.90 591	0.42 51	0.21 9	32.92 586	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 413	27.04 581	1.19 348	1.16 429	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 371	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 469	0.89 117	0.88 191	1.45 432	2.46 510	0.91 254	1.41 468	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 527

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 259	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 390	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 322	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 388	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 396	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 342	0.17 288	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 540	1.27 536	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 273	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 419	2.14 496	1.02 302	2.07 522	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

Anonymous3	0.61 216	0.44 400	1.11 408	0.59 324	0.49 360	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 452	0.30 453	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 376	1.05 387	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 426	0.32 467	0.30 403	0.27 394	0.28 357	0.25 328

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 429	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 469	2.21 498	1.16 343	1.02 398	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 531

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 378	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 259	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 350	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 467	0.87 327	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 310	0.30 403	0.24 351	0.19 161	0.16 124

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 528	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 294	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 557	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 259	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
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
AAGNet	1.83 507	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 435	1.20 300	1.00 293	1.18 434	2.83 443	22.77 579	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 290	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

UDGNet	0.72 282	1.17 528	0.80 289	0.77 467	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 502	0.19 328	1.02 536	0.26 383	0.71 515	0.31 403

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 538	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 543

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 390	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 374	0.87 164	0.63 156	0.81 294	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 396	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 261	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 336	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 412	0.91 342	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 502	0.99 160	0.91 203	1.66 474	1.57 425	0.81 209	2.19 527	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 465	0.32 450	0.21 236	0.70 516

depthmonostereo	0.41 78	0.23 57	0.53 97	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 164	0.76 156	0.48 89	0.65 105	0.47 81	0.49 148	0.67 79	0.37 129	0.16 57	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.15 94

LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 463	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 519

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 536	1.00 164	0.75 150	1.75 481	4.15 536	1.04 309	1.65 493	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 507

GMStereo	0.55 179	0.45 407	0.94 346	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 315	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 474	1.01 170	0.87 187	1.36 405	1.78 462	1.12 334	0.81 294	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 525

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 458	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 300	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

dd	0.59 207	0.48 418	0.97 358	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 395	0.18 310	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 400	1.08 400	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 452	0.34 474	0.34 443	0.32 450	0.27 338	0.28 374

THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 510	1.03 176	0.97 227	1.34 400	1.90 477	1.17 344	1.58 486	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 359	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

TestStereo	0.64 239	0.39 376	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 496	0.81 477	0.67 451	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 400	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 450	0.93 354	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 164	0.25 103	0.68 187	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 102	1.04 182	1.09 286	1.32 388	1.60 430	0.80 205	0.68 240	0.67 79	0.39 148	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 170	0.17 89	0.13 35

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 469	1.01 371	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 426	0.17 288	0.31 409	0.18 188	0.52 486	0.22 282

ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 391	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 440	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 356	0.58 311	0.50 367	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 420	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 484	2.02 488	0.80 205	1.74 500	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

AnonymousM	0.59 207	1.11 523	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 545	0.84 536	0.14 18	0.13 35

iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 345	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 371	0.58 311	0.49 360	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 408	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

aanetorigin	1.23 454	0.79 498	2.78 527	0.70 434	0.79 486	0.99 368	1.06 485	1.06 203	1.37 441	3.52 545	2.61 514	1.72 458	1.63 491	1.99 384	1.78 486	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 466

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 499	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 470	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 288	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

StereoVision	0.65 247	0.34 326	0.86 305	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 512	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 342	0.28 438	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.87 327	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 426	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 359	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 328	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 362	0.58 311	0.49 360	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 420	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.85 314	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 386	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 535	1.11 222	0.87 187	1.99 503	1.89 476	1.08 317	1.82 508	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 367	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

rvit_105_1	0.72 282	0.52 435	1.01 371	0.78 469	0.49 360	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 273	1.26 249	0.75 336	0.41 474	0.36 490	0.36 459	0.41 487	0.30 379	0.33 415

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 259	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 526	0.96 282	0.98 381	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 259	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

iinet-f	0.99 403	0.45 407	3.71 534	0.55 276	0.43 325	1.81 485	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 434	1.44 472	1.34 271	1.59 480	0.24 315	0.23 398	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 393	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

ACV-stereo	0.99 403	0.51 431	1.41 455	0.56 289	0.41 310	2.43 520	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 533	2.14 525	1.60 328	1.07 409	0.27 381	0.22 386	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 252	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 509	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 464	1.12 262	1.46 412	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 378	0.48 140	0.52 390	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 419	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

dad	0.86 367	0.66 478	1.06 391	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 472	1.44 430	1.27 324	1.34 389	0.75 261	2.52 432	0.84 369	0.42 478	0.27 431	0.83 528	0.26 383	0.41 444	0.29 379

PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 406	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 435	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 448	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 418	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 288	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

AIO-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 483	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 367	0.58 311	0.49 360	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 459	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 284	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 396	0.81 477	0.66 447	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 465	1.53 410	1.35 390	0.77 273	1.27 252	0.94 386	0.39 467	0.34 474	0.43 483	0.38 480	0.34 410	0.49 480

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 504	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 477	1.37 364	1.46 412	0.75 261	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 409	1.05 387	0.66 401	0.66 447	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 460	0.28 438	0.40 476	0.31 442	0.37 424	0.32 409

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 347	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 487	1.04 227	1.62 439	1.03 400	1.04 195	0.79 353	0.24 315	0.27 431	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 358	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 374	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 316	0.62 362	0.50 367	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 387	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 416	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 479	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 381	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

HCRNet	0.70 273	0.39 376	0.73 236	0.60 336	0.59 426	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 269	2.19 406	0.70 319	0.28 395	0.19 328	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 439	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 439	1.13 426	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

Anonymous_2	1.30 461	0.55 445	0.82 293	0.52 219	0.58 418	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 455	1.03 189	0.74 331	0.62 518	0.64 537	1.06 537	9.63 577	1.16 533	0.49 480

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 340	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 259	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 355	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 314	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

DFGA-Net	0.72 282	0.40 382	1.40 450	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 259	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

GCST	1.08 429	1.47 540	0.93 342	1.73 541	1.14 527	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 540	0.70 540	1.30 540	0.85 538	1.02 528	0.89 526

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.33 433	0.19 210	0.36 420	0.25 328

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.35 451	0.20 242	0.37 424	0.25 328

MLCV	0.72 282	0.34 326	1.10 406	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 434	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 329	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 396	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 459	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 290	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 346	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 284	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 382	1.27 435	0.66 401	0.49 360	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 448	1.01 206	1.29 378	0.82 299	1.31 260	0.78 347	0.27 381	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.32 397	0.24 316

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 400	1.40 450	0.58 311	0.51 378	1.77 481	0.69 397	1.36 285	1.42 462	1.29 365	1.86 472	1.74 461	1.25 450	1.52 312	1.38 452	0.26 365	0.28 438	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 362	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 347	0.62 154	0.69 428	0.46 350	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 371	1.43 295	0.95 390	0.33 435	0.22 386	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 314	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 336	0.66 401	0.77 481	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 499	1.43 470	7.09 538	1.39 455	0.19 180	0.17 288	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 495	0.49 156	0.38 281	1.75 476	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 509	1.66 497	1.32 264	1.42 464	0.19 180	0.18 310	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 367	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 339	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

DDVS	0.78 329	0.41 390	0.94 346	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 402	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 395	0.22 386	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

test_for_model	1.30 461	3.71 570	0.58 133	3.22 561	2.84 561	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 428	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 548	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 571	1.50 544

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 381	0.18 310	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

UNet	0.83 353	0.34 326	1.31 439	0.58 311	0.74 470	1.58 462	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 427	1.12 422	1.65 336	1.09 412	0.23 300	0.17 288	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 323	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

qqq	0.57 195	0.34 326	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 273	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 346	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

DMCA	0.67 263	0.34 326	0.90 333	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 261	0.78 111	0.95 390	0.25 342	0.19 328	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

AANet_RVC	1.16 450	0.52 435	1.49 471	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 480	1.34 400	1.87 474	1.53 426	0.78 280	7.43 544	1.38 452	0.25 342	0.17 288	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 316	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 259	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

FACV-RUCA	0.63 227	0.34 326	0.82 293	0.62 362	0.65 444	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 395	0.19 328	0.47 493	0.21 286	0.35 413	0.25 328

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 364	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 350	0.70 434	0.86 502	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 345	0.80 118	1.34 447	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

STTStereo	0.78 329	0.50 428	1.22 425	0.64 380	0.54 397	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 413	1.09 245	1.27 372	0.85 314	1.43 295	0.83 366	0.29 406	0.27 431	0.33 433	0.39 482	0.32 397	0.30 393

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

EDNetEfficient	2.37 530	1.10 520	8.08 553	0.74 457	0.71 462	0.98 367	1.56 521	1.46 309	4.06 552	4.90 559	2.82 519	2.25 502	3.48 548	2.95 447	9.97 557	0.26 365	0.24 407	0.26 348	0.30 436	0.68 512	0.61 505

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 445	2.09 503	0.52 219	0.55 403	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 409	2.62 437	3.32 524	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

hitnet-ft	0.79 333	0.35 347	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 468	0.98 381	1.66 340	0.94 386	0.33 435	0.28 438	0.34 443	0.27 394	0.35 413	0.31 403

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 447	0.55 276	0.55 403	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 339	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 288	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

TDLM	1.06 424	0.44 400	0.79 284	0.63 371	0.50 367	0.89 329	1.44 515	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 381	6.65 529	0.78 347	0.33 435	0.21 368	0.33 433	0.26 383	0.37 424	0.24 316

GANet-ADL	0.60 210	0.35 347	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 365	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

DSFCA	0.93 385	0.34 326	1.06 391	0.52 219	0.65 444	1.55 459	0.93 461	1.49 315	1.19 353	1.56 458	1.15 279	1.50 421	0.96 371	3.07 452	1.02 402	0.30 411	0.26 422	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 382	0.78 281	0.68 424	0.54 397	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 473	1.65 444	1.70 456	0.91 342	1.70 348	1.05 404	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 350	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 396	1.14 271	1.45 409	0.72 255	2.45 425	1.10 415	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 396	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 322	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

testlalala_base	0.77 321	0.40 382	0.70 206	0.65 394	0.50 367	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 552	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 548	0.19 214

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

PASM	1.34 467	0.92 509	2.62 523	0.86 496	0.87 504	1.03 376	1.08 487	1.50 319	1.51 474	1.82 492	1.41 377	1.68 453	1.26 452	4.87 491	1.34 447	0.61 517	0.65 539	0.68 524	0.78 533	0.69 513	0.68 515

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 403	0.60 336	0.59 426	1.85 490	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 408	1.15 279	1.26 368	1.18 434	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 310	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 431	1.83 494	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 327	2.11 396	1.11 418	0.27 381	0.22 386	0.31 409	0.28 415	0.43 455	0.38 442

psm_up	0.77 321	0.34 326	0.70 206	0.66 401	0.58 418	1.05 379	0.92 457	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 446	1.20 235	0.81 359	0.25 342	0.29 449	0.31 409	0.27 394	0.27 338	0.25 328

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 333	0.59 324	0.74 470	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 374	1.12 262	1.30 379	0.84 311	1.67 341	1.09 412	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

HGLStereo	0.85 362	0.38 371	0.94 346	0.80 474	1.03 515	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 440	1.80 364	1.06 406	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

CVANet_RVC	1.07 426	0.43 397	0.76 266	0.60 336	0.50 367	0.90 332	0.97 469	1.52 328	1.26 387	1.33 396	1.38 369	1.24 360	1.18 434	6.75 535	0.75 336	0.34 445	0.23 398	0.34 443	0.29 427	0.42 449	0.27 362

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 390	0.88 323	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 432	1.44 387	1.44 407	0.90 339	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.75 313	0.40 382	1.36 448	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 269	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 425	0.72 255	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 328	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 397	1.05 387	0.64 380	0.58 418	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 408	1.15 279	1.43 402	0.88 332	1.61 330	0.84 369	0.25 342	0.22 386	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SDNR	1.62 493	0.51 431	2.17 509	0.53 237	0.56 406	3.80 548	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 396	2.41 508	1.08 317	0.96 371	11.18 572	1.16 424	0.66 522	0.63 536	0.43 483	0.32 450	0.64 506	0.67 513

DAS	0.84 358	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

SepStereo	0.82 347	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

DANet	1.08 429	0.61 469	1.32 442	0.85 494	0.72 464	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 484	1.54 415	2.01 492	1.11 419	2.90 446	2.00 497	0.33 435	0.30 453	0.40 476	0.30 436	0.44 461	0.45 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
YMNet	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 465	0.97 374	1.50 309	1.45 468	0.33 435	0.37 492	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 465	0.97 374	1.50 309	1.45 468	0.33 435	0.37 492	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

G-Net	1.66 495	0.63 474	1.56 474	1.11 528	0.74 470	2.98 537	0.91 455	1.55 341	1.22 370	2.76 533	8.18 564	2.32 507	2.53 538	1.92 376	1.87 489	0.48 497	0.44 511	0.45 488	0.31 442	0.60 503	0.57 498

FINET	0.97 397	0.54 440	1.60 477	0.63 371	0.79 486	1.08 385	1.07 486	1.56 344	2.20 522	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 332	2.32 416	1.05 404	0.42 478	0.35 485	0.32 424	0.28 415	0.43 455	0.38 442

psmorigin	1.52 483	0.69 484	10.52 561	0.68 424	0.59 426	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 503	1.79 463	2.26 503	1.47 477	2.09 394	1.36 451	0.39 467	0.40 503	0.34 443	0.33 460	0.43 455	0.56 494

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 364	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 310	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

mmm	0.63 227	0.35 347	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 261	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 310	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

CASS	0.65 247	0.34 326	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 374	1.25 314	0.87 238	0.84 311	0.84 132	0.54 268	0.35 452	0.19 328	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 414	2.10 504	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 381	2.17 401	0.72 327	0.23 300	0.22 386	0.30 403	0.32 450	0.35 413	0.34 420

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 323	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 342	0.20 346	0.37 462	0.21 286	0.40 441	0.28 374

GASNet	0.99 403	0.97 511	1.72 485	0.98 518	0.68 457	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 384	1.22 304	1.22 353	1.21 443	2.41 423	1.41 460	0.43 483	0.26 422	0.36 459	0.34 466	0.55 492	0.31 403

UDG	1.41 476	2.65 563	0.99 362	1.44 538	1.64 542	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 492	1.34 463	1.47 305	1.41 460	0.90 528	0.54 531	2.29 548	0.75 531	1.84 540	1.04 533

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 307	1.16 225	0.51 248	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

AACVNet	0.86 367	0.35 347	0.79 284	0.82 485	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 354	4.34 480	0.74 331	0.25 342	0.21 368	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 257	0.72 92	0.88 376	0.29 406	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 490	0.86 234	0.75 261	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 516	1.00 367	0.82 485	0.67 451	1.93 496	0.93 461	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 421	0.79 284	1.96 382	0.76 339	1.89 543	0.34 474	0.79 527	0.36 475	1.25 537	0.83 523

w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 469	4.25 536	0.68 424	0.61 432	1.20 411	0.93 461	1.63 360	1.35 433	1.66 474	1.53 410	1.47 417	1.37 466	3.00 451	1.74 484	0.25 342	0.24 407	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

LL-Strereo	1.33 466	0.39 376	1.38 449	0.61 350	0.61 432	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 458	1.60 430	2.03 495	2.12 524	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

GANet	1.36 469	0.47 414	0.86 305	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 528	1.64 362	1.24 379	1.49 443	2.38 505	1.55 429	1.20 440	9.30 559	0.93 384	0.30 411	0.31 459	0.33 433	0.28 415	0.39 437	0.30 393

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

coex-ft	8.13 566	2.13 558	98.04 593	0.67 413	0.53 393	1.71 472	1.56 521	1.65 363	11.11 568	18.17 583	3.75 532	3.88 539	7.61 568	2.98 450	6.49 543	0.30 411	0.30 453	0.32 424	0.31 442	0.66 510	0.50 482

SGM-Forest	1.24 455	0.38 371	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 507	1.65 363	1.36 437	2.11 510	1.79 463	1.63 444	0.93 354	7.48 546	0.95 390	0.36 456	0.37 492	0.39 471	0.34 466	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 447	0.71 252	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 421	1.09 403	0.72 446	0.57 409	1.11 389	1.14 493	1.66 368	1.23 373	1.85 494	1.39 373	1.64 447	1.11 419	1.80 364	1.42 464	0.38 464	0.30 453	0.33 433	0.29 427	0.37 424	0.34 420

SuperB	2.53 536	0.59 459	18.45 568	0.69 428	0.50 367	1.87 492	0.88 447	1.67 370	2.39 525	1.50 444	1.42 378	1.14 341	1.15 428	4.28 479	5.07 537	0.24 315	0.19 328	0.22 232	0.19 210	7.86 576	0.34 420

SACVNet	0.85 362	0.46 409	0.85 299	0.81 477	0.56 406	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 400	1.33 348	1.25 364	0.94 359	2.39 422	0.76 339	0.34 445	0.26 422	0.31 409	0.29 427	0.35 413	0.44 464

GwcNet	1.08 429	0.51 431	2.33 514	0.79 471	1.18 530	1.76 478	0.70 400	1.68 371	1.47 468	1.41 422	1.64 442	1.74 461	1.04 402	2.20 407	1.41 460	0.30 411	0.29 449	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

TCMNet	1.01 414	0.60 467	2.10 504	0.86 496	1.33 537	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 374	2.01 386	1.50 475	0.31 419	0.31 459	0.38 465	0.34 466	0.42 449	0.36 431

PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 511	1.44 457	1.23 532	1.10 519	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 307	1.17 229	0.93 384	0.69 523	0.34 474	0.99 534	0.60 523	0.97 524	0.64 511

PA-Net	1.01 414	0.57 453	1.29 437	0.64 380	0.74 470	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 464	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 437	3.42 464	1.25 434	0.29 406	0.45 515	0.33 433	0.49 506	0.32 397	0.47 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 414	0.59 459	1.16 418	0.67 413	0.51 378	1.63 466	1.26 506	1.69 373	1.38 445	1.81 491	1.37 364	1.94 484	1.02 398	1.58 325	1.38 452	0.37 460	0.27 431	0.43 483	0.37 478	0.43 455	0.37 436

CBMV	0.95 390	0.44 400	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 526	1.69 373	1.42 462	2.00 506	1.60 430	1.43 402	1.17 430	1.59 327	0.99 399	0.34 445	0.34 474	0.39 471	0.33 460	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	1.70 500	1.21 529	8.30 555	0.69 428	0.53 393	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 519	2.41 523	2.67 516	1.68 453	1.23 446	4.49 481	2.87 514	0.30 411	0.26 422	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

DDUNet	1.50 481	2.69 564	1.12 410	1.77 542	1.88 544	1.84 489	0.92 457	1.70 378	1.16 335	1.38 413	1.79 463	1.60 437	1.12 422	1.37 278	1.08 410	1.10 538	0.76 541	2.37 550	0.94 542	2.00 541	1.37 542

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 479	1.93 498	0.60 336	0.48 356	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 345	2.25 411	1.17 427	0.30 411	0.29 449	0.32 424	0.32 450	0.41 444	0.35 425

NaN_ROB	1.13 442	0.55 445	1.15 417	0.64 380	0.48 356	1.61 464	2.03 544	1.72 381	1.48 469	2.09 509	1.27 324	1.40 397	1.08 414	3.94 472	1.30 442	0.28 395	0.34 474	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

z-mn7	1.56 486	0.84 501	4.36 539	0.71 442	0.51 378	2.60 525	1.04 481	1.73 382	2.70 537	1.53 448	2.99 522	1.94 484	1.34 463	4.78 489	2.41 506	0.29 406	0.24 407	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 371	0.62 362	0.54 397	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 412	0.85 314	1.53 316	1.09 412	0.25 342	0.18 310	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 418	0.87 316	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 413	1.27 324	1.24 360	0.73 257	1.43 295	0.73 330	0.34 445	0.28 438	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 364	1.71 484	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 345	1.85 370	0.56 274	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 409	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 261	10.62 571	0.65 305	0.45 489	0.43 508	0.48 495	0.45 496	0.44 461	0.41 451

SQANet	1.31 463	0.88 508	1.08 400	1.83 543	1.44 539	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 388	1.26 321	1.28 375	1.01 393	1.50 309	0.83 366	2.50 549	0.34 474	1.47 541	0.55 516	2.32 543	1.57 545

ADLNet2	0.88 372	0.34 326	1.17 420	0.77 467	0.64 442	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 457	1.05 406	1.67 341	1.17 427	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 329	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 393	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

Consistency-Raft	1.25 457	0.99 514	1.93 498	1.02 522	1.21 532	0.96 358	1.01 478	1.75 389	1.92 509	1.36 405	2.12 494	1.44 407	1.01 393	1.14 220	1.40 456	0.72 524	0.82 543	0.89 530	0.98 546	1.31 538	0.95 528

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 350	0.65 394	0.66 447	1.64 468	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 388	1.30 334	1.30 379	0.88 332	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 368	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 347	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 354	0.99 180	0.62 296	0.28 395	0.20 346	0.34 443	0.31 442	0.32 397	0.27 362

NVstereo2D	0.92 382	0.41 390	1.48 469	0.72 446	0.72 464	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 381	2.21 408	0.89 379	0.43 483	0.20 346	0.38 465	0.24 351	0.57 495	0.63 507

PWC_ROB	1.24 455	0.76 496	2.46 518	0.72 446	0.78 483	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 509	2.31 515	3.07 523	1.59 435	1.40 467	2.46 428	2.10 501	0.33 435	0.22 386	0.35 451	0.24 351	0.38 433	0.41 451

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 381	0.22 386	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 505	1.31 439	0.82 485	0.53 393	1.41 447	1.31 508	1.76 395	1.52 475	1.27 357	1.31 340	1.46 412	1.24 449	2.03 388	0.96 394	0.56 510	0.45 515	0.67 523	0.50 509	0.88 522	0.59 501
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
HITNet	0.65 247	0.40 382	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 290	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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
PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 435	1.17 420	0.72 446	0.61 432	1.27 420	1.12 491	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 409	0.89 338	1.65 336	1.42 464	0.33 435	0.25 416	0.37 462	0.39 482	0.35 413	0.29 379

NCCL2	1.00 408	0.56 449	1.06 391	0.75 461	0.57 409	1.31 427	1.72 527	1.77 399	1.36 437	1.50 444	1.17 287	1.91 479	1.17 430	1.54 318	1.29 441	0.35 452	0.31 459	0.45 488	0.44 494	0.40 441	0.40 446

CBMV_ROB	0.90 377	0.44 400	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 422	2.00 485	1.33 385	1.08 414	2.17 401	0.76 339	0.43 483	0.42 507	0.47 493	0.44 494	0.41 444	0.36 431

CSAN	1.41 476	0.59 459	1.26 432	0.70 434	0.50 367	1.76 478	1.78 529	1.77 399	1.90 508	2.35 518	2.32 502	1.92 482	1.94 515	5.56 510	1.49 474	0.43 483	0.35 485	0.40 476	0.41 487	0.43 455	0.41 451

ETE_ROB	0.96 391	0.64 476	1.16 418	0.69 428	0.48 356	1.14 394	1.13 492	1.77 399	1.19 353	1.91 500	1.45 389	1.73 459	1.05 406	1.60 328	1.14 422	0.32 426	0.26 422	0.38 465	0.34 466	0.39 437	0.41 451

coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 378	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 405	1.37 364	1.82 471	0.81 294	1.32 264	1.13 421	0.26 365	0.17 288	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

DualNet (step1)	0.83 353	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.57 511	0.28 438	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample9	1.86 510	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	2.27 413	7.92 552	0.57 511	12.61 583	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample7	0.74 305	0.37 364	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.31 419	0.28 438	0.32 424	0.31 442	0.33 406	0.29 379

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 350	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

FADNet	0.92 382	0.61 469	1.81 491	0.62 362	0.55 403	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 393	2.71 440	0.75 336	0.33 435	0.34 474	0.31 409	0.34 466	0.59 499	0.40 446

test_sample6	0.71 280	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 284	1.31 260	0.74 331	0.27 381	0.21 368	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 439	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 402	0.87 327	1.40 293	0.85 372	0.25 342	0.18 310	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 531	1.27 435	0.88 504	0.79 486	1.76 478	1.00 476	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 389	8.13 553	0.84 369	1.09 537	0.41 505	2.20 546	0.46 499	1.20 536	0.48 476

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 479	2.71 525	0.64 380	0.84 497	1.75 476	1.00 476	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 450	1.22 444	1.39 287	1.40 456	0.28 395	0.26 422	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

RP	1.09 432	0.50 428	1.12 410	0.90 509	1.04 516	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 484	1.55 457	2.00 485	1.90 478	1.78 503	1.84 367	1.25 434	0.52 502	0.36 490	0.48 495	0.36 475	0.45 465	0.43 462

MSMD_ROB	1.99 519	0.59 459	0.89 329	0.70 434	0.61 432	3.95 550	0.94 464	1.80 412	1.79 500	4.41 554	4.43 537	8.17 562	3.66 550	3.40 462	1.33 445	0.52 502	0.48 520	0.54 507	0.58 519	0.53 488	0.50 482

PS-NSSS	0.99 403	0.58 456	0.93 342	0.58 311	0.57 409	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 307	4.62 485	0.78 347	0.37 460	0.31 459	0.52 501	0.32 450	0.45 465	0.38 442

test_sample8	2.19 524	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 513	1.30 334	4.94 548	2.52 537	2.27 413	7.92 552	0.57 511	12.61 583	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

ADLNet	0.85 362	0.36 357	0.89 329	0.85 494	0.72 464	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 447	1.35 361	1.27 372	0.99 389	1.23 240	1.15 423	0.27 381	0.20 346	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 505	0.87 506	3.56 531	0.80 474	0.75 477	3.72 545	2.44 557	1.82 416	1.82 503	1.74 480	1.91 478	1.92 482	1.26 452	7.69 549	1.28 440	0.45 489	0.47 519	0.52 501	0.77 532	0.50 480	0.50 482

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 421	1.17 420	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 342	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

ADCP+	1.99 519	0.48 418	7.73 551	0.66 401	0.91 506	2.30 514	1.05 483	1.82 416	1.34 423	1.54 454	1.32 346	1.74 461	1.61 490	2.17 401	13.37 564	0.24 315	0.21 368	0.32 424	0.28 415	0.37 424	0.29 379

test_sample5	0.69 269	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

DualNet	0.70 273	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

NINENet	0.77 321	0.37 364	0.78 281	0.62 362	0.51 378	2.34 516	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 395	0.23 398	0.31 409	0.21 286	0.26 324	0.25 328

ccnet	1.12 439	0.67 479	1.01 371	0.78 469	0.73 469	1.72 474	0.99 474	1.84 424	1.26 387	1.47 435	1.85 471	1.75 464	1.29 455	1.75 355	1.88 491	0.57 511	0.53 528	0.57 517	0.55 516	0.59 499	0.54 490

TRStereo	0.60 210	0.60 467	0.97 358	0.74 457	0.67 451	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 300	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

AnyNet_C32	1.96 516	1.10 520	5.17 542	0.90 509	1.11 521	2.12 508	2.37 555	1.85 425	1.48 469	2.45 524	1.70 451	2.05 497	1.64 492	2.50 431	10.28 560	0.37 460	0.34 474	0.35 451	0.41 487	0.49 479	0.54 490

AdaStereo	0.70 273	0.43 397	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 419	0.15 220	0.32 424	0.21 286	0.29 368	0.22 282
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.
test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 323	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 252	1.17 229	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

HBP-ISP	0.96 391	0.58 456	0.72 224	0.61 350	0.46 350	1.64 468	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 374	1.53 410	0.86 234	0.94 359	3.27 460	0.69 318	0.45 489	0.44 511	0.54 507	0.48 503	0.47 472	0.40 446

test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 336	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 261	1.18 231	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

MFMNet_re	1.40 475	1.14 525	1.68 481	1.39 535	1.07 517	1.48 452	1.43 514	1.87 430	1.82 503	2.26 513	2.19 497	1.51 423	1.86 510	1.52 312	1.25 434	0.93 529	0.83 544	0.84 529	0.80 534	0.99 527	1.05 535

WCMA_ROB	1.84 508	0.47 414	1.31 439	0.69 428	0.57 409	2.11 507	1.14 493	1.87 430	1.73 495	4.04 550	6.43 552	5.62 553	3.61 549	2.59 434	1.94 494	0.52 502	0.44 511	0.39 471	0.42 490	0.48 476	0.47 473

zh-sn7	1.76 506	1.38 532	6.58 549	0.74 457	0.72 464	1.78 483	1.31 508	1.88 433	1.56 481	1.86 495	2.47 511	1.81 468	2.08 523	5.12 496	3.80 529	0.32 426	0.32 467	0.32 424	0.32 450	0.44 461	0.40 446

stereogan	1.15 448	0.42 394	1.40 450	0.86 496	0.84 497	2.38 518	0.71 402	1.88 433	1.73 495	1.72 479	1.94 481	2.31 506	1.29 455	2.07 392	1.08 410	0.36 456	0.35 485	0.39 471	0.31 442	0.51 484	0.46 469

RTSC	1.29 459	0.73 490	2.44 517	0.83 488	0.57 409	1.85 490	0.65 380	1.88 433	2.00 514	2.20 512	1.66 447	1.60 437	1.26 452	2.33 417	3.92 530	0.32 426	0.23 398	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 418	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 402	1.49 307	0.62 296	0.25 342	0.19 328	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

NVStereoNet_ROB	1.88 511	1.07 518	1.45 462	1.07 526	1.17 528	1.47 451	1.48 518	1.89 436	1.93 511	1.94 501	4.67 544	3.08 530	1.80 505	6.51 527	1.65 481	1.06 536	0.86 550	1.08 538	1.32 551	0.93 523	1.26 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 495	1.33 444	1.05 523	0.88 505	1.73 475	0.52 299	1.89 436	3.28 543	1.29 365	4.88 546	1.22 353	1.46 475	1.77 362	1.45 468	0.60 516	0.26 422	0.29 391	0.25 366	0.52 486	0.37 436

ARAFT	0.77 321	0.36 357	1.49 471	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 469	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

APVNet	1.06 424	0.53 439	1.42 456	0.84 489	0.79 486	1.92 495	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 430	1.13 426	3.07 452	1.58 478	0.31 419	0.34 474	0.42 481	0.36 475	0.36 420	0.37 436

EDNetEfficientorigin	10.57 570	1.47 540	177.42 594	0.67 413	0.53 393	1.58 462	1.16 496	1.90 439	3.37 545	4.71 558	3.38 527	3.10 531	2.69 540	3.13 456	3.58 526	0.25 342	0.23 398	0.33 433	0.27 394	0.83 519	0.81 522

CFNet	0.96 391	0.36 357	1.01 371	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 322	5.58 511	0.79 353	0.23 300	0.17 288	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 382	1.82 492	0.66 401	0.62 438	2.05 504	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 454	1.42 378	1.51 423	1.23 446	1.99 384	1.33 445	0.23 300	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

ADCRef	1.35 468	0.55 445	2.37 516	0.72 446	0.77 481	1.94 497	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 462	1.59 429	1.36 392	1.41 468	1.54 318	7.53 547	0.23 300	0.20 346	0.32 424	0.30 436	0.29 368	0.29 379

RYNet	1.17 451	0.49 421	1.24 429	0.70 434	0.97 514	1.71 472	0.92 457	1.91 443	1.46 467	1.38 413	1.14 271	1.88 474	1.30 459	4.24 476	1.87 489	0.26 365	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.55 492	0.54 490

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 381	1.28 254	0.72 327	0.27 381	0.19 328	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

RGC	1.14 444	0.79 498	1.26 432	0.91 512	0.96 513	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 454	1.93 479	2.02 494	1.54 483	2.25 411	1.31 443	0.44 488	0.35 485	0.58 518	0.48 503	0.47 472	0.46 469

LSM	6.33 560	1.10 520	13.19 563	1.41 537	68.17 590	1.64 468	1.90 538	1.92 446	2.46 527	2.99 540	3.11 524	1.88 474	1.80 505	2.61 436	2.06 500	0.41 474	0.58 534	0.50 498	0.57 518	0.64 506	17.66 584

StereoDRNet	0.98 401	0.47 414	1.70 482	0.76 464	0.94 510	1.51 455	0.91 455	1.92 446	1.32 416	1.61 466	1.13 267	1.47 417	0.97 374	1.75 355	1.46 471	0.28 395	0.23 398	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

S-Stereo	1.15 448	0.46 409	2.17 509	0.81 477	0.80 491	1.21 413	1.19 499	1.93 450	2.02 515	1.47 435	2.11 493	1.57 431	1.17 430	2.05 391	1.41 460	0.40 470	0.40 503	0.35 451	0.31 442	0.44 461	0.70 516

edge stereo	1.11 437	0.50 428	1.30 438	0.71 442	0.65 444	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 478	1.83 467	2.54 515	1.44 472	2.43 424	1.23 432	0.42 478	0.41 505	0.54 507	0.35 471	0.42 449	0.46 469

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.19 328	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

ADCPNet	1.85 509	0.69 484	8.07 552	0.71 442	0.58 418	2.79 532	1.22 501	1.94 452	1.54 478	1.88 496	1.69 450	2.46 514	2.04 519	2.37 420	6.48 542	0.38 464	0.37 492	0.38 465	0.43 492	0.47 472	0.45 466

anonymity	1.12 439	0.97 511	1.21 423	1.07 526	1.12 523	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 417	1.15 221	1.01 401	1.02 533	1.00 556	0.97 532	0.97 544	0.98 525	0.99 530

Ntro	1.64 494	1.15 526	1.23 426	2.48 551	1.83 543	2.09 506	1.16 496	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 439	1.29 455	1.87 373	1.11 418	3.04 555	0.56 532	1.82 544	0.64 525	2.80 551	2.05 552

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 390	1.32 442	0.72 446	0.58 418	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 486	1.75 481	1.98 482	2.03 495	1.48 478	2.02 387	1.18 430	0.42 478	0.35 485	0.34 443	0.29 427	0.35 413	0.53 489

ADCL	1.72 504	0.57 453	3.66 532	0.67 413	0.61 432	2.61 527	1.85 534	1.96 455	1.67 488	1.90 499	1.83 467	2.06 498	1.90 513	2.13 397	9.15 556	0.26 365	0.24 407	0.34 443	0.32 450	0.38 433	0.35 425

SGM+DAISY	2.41 533	1.07 518	2.14 508	1.18 529	1.10 519	2.14 509	1.36 511	1.96 455	1.66 487	5.46 565	7.07 555	4.95 549	4.32 556	5.50 507	2.26 504	1.04 535	1.02 558	0.99 534	0.97 544	1.02 528	1.04 533

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 382	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 527	1.49 480	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

ADCMid	1.89 514	0.73 490	5.06 541	0.72 446	0.67 451	2.00 502	1.14 493	1.97 459	1.48 469	2.86 536	1.81 466	2.37 509	2.05 521	2.24 409	10.39 561	0.33 435	0.31 459	0.39 471	0.43 492	0.50 480	0.44 464

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 315	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 456	2.23 512	0.66 401	0.71 462	1.95 498	1.46 516	1.98 461	1.45 466	1.79 487	1.43 382	1.49 420	1.33 462	1.97 383	1.42 464	0.27 381	0.23 398	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 429	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 490	1.08 414	1.94 380	0.97 395	0.27 381	0.22 386	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 530	6.27 548	0.68 424	0.67 451	1.37 435	1.41 513	2.00 464	1.39 450	1.48 441	1.61 434	2.29 504	1.32 461	3.93 471	2.14 502	0.31 419	0.28 438	0.31 409	0.33 460	0.42 449	0.36 431

CSP-Net	0.97 397	0.38 371	0.83 297	0.53 237	0.41 310	1.63 466	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 307	4.93 494	0.85 372	0.32 426	0.22 386	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 378	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 280	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

DispFullNet	2.34 529	2.85 565	3.66 532	3.08 560	2.27 551	1.97 499	0.67 389	2.00 464	1.70 491	2.52 525	2.00 485	2.23 501	5.86 560	3.44 466	1.58 478	1.01 531	0.32 467	2.64 559	1.94 564	2.85 555	2.24 554

PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 400	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 526	1.43 470	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

NCC-stereo	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 492	0.45 488	0.58 519	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 492	0.45 488	0.58 519	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	2.37 530	0.42 394	2.71 525	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 499	2.01 468	1.53 477	2.64 529	7.60 558	18.07 577	1.45 474	3.44 466	2.78 512	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

w-ln-seven	1.38 472	0.70 487	3.91 535	0.75 461	0.72 464	2.69 529	0.95 466	2.02 472	1.99 513	1.99 503	1.73 454	1.82 471	1.17 430	2.45 425	2.84 513	0.28 395	0.25 416	0.31 409	0.30 436	0.41 444	0.33 415

AASNet	0.76 319	0.35 347	0.91 336	0.79 471	0.81 493	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 269	0.77 106	1.16 424	0.27 381	0.23 398	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 364	4.33 537	0.62 362	0.54 397	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 482	1.42 428	1.64 442	1.09 327	0.79 284	1.24 245	0.67 311	0.32 426	0.25 416	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

SAMSARA	1.55 485	0.84 501	2.61 522	1.22 531	1.07 517	2.50 522	1.93 539	2.05 475	1.89 506	2.75 532	1.66 447	2.81 523	1.69 498	3.08 454	1.97 496	0.46 495	0.51 526	0.42 481	0.46 499	0.58 497	0.59 501

Syn2CoEx	1.14 444	0.69 484	1.66 480	0.80 474	0.67 451	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 478	1.25 350	1.58 428	1.42 401	1.50 482	4.09 474	1.40 456	0.36 456	0.32 467	0.34 443	0.29 427	0.29 368	0.34 420

otaku	1.60 490	1.11 523	1.21 423	2.20 546	1.56 541	1.97 499	1.24 502	2.07 481	1.36 437	1.44 430	1.62 437	1.73 459	1.19 437	1.73 354	0.98 398	2.89 554	0.57 533	1.74 542	0.60 523	2.78 550	1.94 551

ssnet_v2	0.88 372	0.36 357	1.02 378	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 469	2.07 481	1.34 423	1.37 408	1.18 289	1.54 427	0.92 345	1.10 210	1.65 481	0.30 411	0.27 431	0.30 403	0.28 415	0.27 338	0.26 352

XQC	1.37 470	0.87 506	2.56 521	0.84 489	0.69 459	1.83 488	0.89 449	2.07 481	1.88 505	1.88 496	1.53 410	1.91 479	1.55 485	2.85 445	3.05 516	0.48 497	0.29 449	0.44 487	0.39 482	0.69 513	0.60 504

FCDSN-DC	2.32 528	0.63 474	0.81 290	0.84 489	0.75 477	2.23 511	0.94 464	2.09 484	1.80 501	5.45 564	7.72 561	7.77 561	6.93 567	3.39 461	1.80 487	0.52 502	0.48 520	0.52 501	0.51 512	0.57 495	0.58 499
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GES	0.66 254	0.34 326	0.90 333	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 284	0.99 180	0.61 293	0.27 381	0.19 328	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

DGSMNet	1.14 444	0.76 496	2.49 519	0.81 477	0.86 502	1.39 440	1.39 512	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 419	0.98 381	1.75 355	1.10 415	0.45 489	0.43 508	0.55 512	0.49 506	0.75 518	0.70 516

DISCO	1.03 420	0.34 326	1.11 408	0.69 428	0.45 339	2.07 505	0.84 435	2.13 486	1.50 472	1.15 289	1.33 348	2.40 511	1.07 413	2.60 435	1.51 476	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 322	1.46 301	15.10 568	0.22 275	0.20 346	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

DRN-Test	1.00 408	0.44 400	1.13 412	0.70 434	0.81 493	1.62 465	0.79 422	2.14 490	1.44 465	1.78 484	1.33 348	1.43 402	1.05 406	2.18 404	1.53 477	0.27 381	0.21 368	0.31 409	0.30 436	0.32 397	0.28 374

CRFU-Net	0.86 367	0.39 376	1.00 367	0.65 394	0.57 409	1.78 483	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 413	1.18 289	1.64 447	1.19 437	1.35 272	0.90 382	0.26 365	0.22 386	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

RTS	2.67 538	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 546	1.96 541	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

RTSA	2.67 538	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 546	1.96 541	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 516	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 350	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 435	0.81 294	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 521	1.15 526	3.10 528	1.05 523	0.76 480	5.03 559	2.40 556	2.16 495	2.62 534	1.89 498	2.28 501	2.69 520	1.65 493	9.35 561	2.04 498	0.64 521	0.51 526	0.68 524	0.71 530	1.09 532	0.67 513

AF-Net	1.13 442	0.52 435	1.33 444	0.86 496	0.91 506	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 484	1.56 458	2.40 507	1.99 490	1.65 493	1.81 366	1.48 473	0.48 497	0.28 438	0.49 497	0.33 460	0.39 437	0.32 409

SPS-STEREO	1.67 496	1.04 517	1.23 426	1.21 530	1.13 526	1.82 487	1.11 489	2.16 495	1.52 475	3.07 544	2.32 502	2.82 524	1.80 505	4.11 475	2.04 498	1.03 534	0.99 555	0.97 532	0.94 542	1.03 530	1.02 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ITSA-stereo	0.82 347	0.36 357	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 488	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 322	2.46 428	1.00 400	0.26 365	0.23 398	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

ttt	0.94 387	0.34 326	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 269	1.85 370	3.97 533	0.30 411	0.26 422	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

222	1.61 492	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 384	1.52 409	0.92 263	0.94 359	1.76 360	17.65 572	0.24 315	0.20 346	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 504	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 314	1.79 363	15.70 571	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

Nwc_Net	1.09 432	0.49 421	1.33 444	0.89 508	0.80 491	1.49 454	0.66 385	2.19 504	1.27 393	1.32 388	2.26 500	1.96 487	1.54 483	1.92 376	1.34 447	0.40 470	0.30 453	0.43 483	0.45 496	0.38 433	0.37 436

DeepPrunerF	1.60 490	0.73 490	5.81 546	0.88 504	1.19 531	0.91 336	0.95 466	2.19 504	5.24 560	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 459	4.90 492	1.66 483	0.42 478	0.34 474	0.52 501	0.47 501	0.41 444	0.40 446

WZ-Net	1.95 515	0.95 510	10.10 557	0.86 496	0.78 483	1.69 471	1.60 524	2.20 507	1.98 512	2.08 508	1.93 479	2.30 505	1.97 516	5.30 499	3.17 521	0.34 445	0.26 422	0.29 391	0.31 442	0.51 484	0.47 473

1111x	1.70 500	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 508	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 418	5.53 508	15.20 569	0.22 275	0.21 368	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

SHD	1.31 463	0.71 489	2.34 515	0.86 496	0.75 477	1.77 481	0.65 380	2.22 508	2.50 531	2.40 522	1.71 452	1.91 479	1.60 489	1.93 379	2.37 505	0.38 464	0.31 459	0.38 465	0.40 486	0.48 476	0.50 482

RAFT + AFF	1.00 408	0.42 394	1.09 403	0.67 413	0.50 367	1.22 414	1.24 502	2.24 510	1.19 353	1.30 374	1.56 421	1.17 344	1.49 480	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 416	0.30 403	0.26 383	0.27 338	0.27 362

UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 342	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 511	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 522	1.85 509	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

STTRV1_RVC	1.58 487	0.68 483	1.96 500	0.88 504	1.12 523	1.57 461	0.90 454	2.25 511	1.75 498	1.29 365	2.02 488	1.40 397	1.22 444	9.77 567	1.31 443	0.81 526	0.33 472	0.54 507	0.49 506	0.73 517	0.52 488

HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 511	1.19 353	1.30 374	1.25 314	1.94 484	1.03 400	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 259	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

ADCS	2.25 525	0.99 514	5.55 543	0.81 477	0.74 470	2.19 510	1.80 530	2.27 514	2.14 520	2.80 535	2.13 495	2.40 511	2.03 518	2.64 438	13.69 565	0.41 474	0.39 501	0.40 476	0.45 496	0.58 497	0.56 494

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 515	0.64 110	0.71 146	3.18 525	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

AnyNet_C01	2.26 526	1.78 546	10.22 559	0.93 515	0.74 470	2.92 535	2.20 550	2.29 516	1.80 501	2.53 526	2.41 508	2.71 521	1.73 499	3.41 463	6.72 544	0.41 474	0.39 501	0.40 476	0.42 490	0.67 511	0.63 507

ACVNet-4b	2.15 522	1.41 536	1.64 478	2.80 553	2.31 553	2.31 515	1.24 502	2.32 517	2.14 520	1.26 354	2.39 506	2.66 519	1.48 478	5.95 520	1.06 406	3.20 559	0.45 515	2.37 550	0.89 539	2.83 554	2.37 556

Wz-Net-TNSev	1.88 511	2.08 557	7.66 550	0.67 413	0.64 442	2.42 519	1.83 533	2.33 518	1.74 497	1.57 462	1.56 421	2.58 516	1.90 513	4.86 490	3.12 518	0.39 467	0.37 492	0.33 433	0.37 478	0.53 488	0.58 499

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 362	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 518	1.58 482	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 311	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 342	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 520	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 327	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 376	3.21 529	0.50 168	0.63 439	0.64 196	0.39 167	2.36 521	0.75 150	0.95 207	4.63 541	1.81 468	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 501	3.42 530	0.87 503	0.66 447	2.56 524	0.95 466	2.36 521	1.70 491	1.98 502	1.86 472	2.45 513	1.79 504	2.95 447	2.58 508	0.52 502	0.48 520	0.55 512	0.59 522	0.59 499	0.61 505

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 297	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 523	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SGM_RVC	1.68 498	0.36 357	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 512	1.18 498	2.38 524	1.68 490	3.60 546	2.67 516	3.69 537	2.42 534	8.13 553	1.90 492	0.31 419	0.31 459	0.30 403	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 511	0.57 453	2.18 511	0.63 371	0.40 302	2.80 533	1.57 523	2.39 525	5.88 562	2.36 520	3.57 530	3.72 538	2.97 543	4.74 487	1.76 485	0.34 445	0.30 453	0.32 424	0.29 427	0.48 476	0.37 436

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 347	1.70 482	0.49 156	0.56 406	0.63 193	0.38 152	2.41 526	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 471	0.95 364	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 364	0.99 362	0.64 380	0.50 367	0.95 352	0.79 422	2.42 527	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 345	3.24 458	0.90 382	0.29 406	0.19 328	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 409	0.88 323	0.75 461	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 528	0.98 232	1.53 448	1.49 403	0.74 186	1.00 391	1.63 333	0.89 379	0.28 395	0.17 288	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 477	1.44 457	1.36 533	1.46 540	2.55 523	0.92 457	2.45 529	2.07 518	1.37 408	1.49 403	1.65 450	1.00 391	2.82 442	1.35 450	1.01 531	0.27 431	0.54 507	0.47 501	0.71 515	0.73 519

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 356	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 530	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 475	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

FBW_ROB	1.71 503	0.62 473	1.45 462	0.67 413	0.61 432	1.81 485	1.08 487	2.52 531	1.70 491	1.77 483	1.73 454	1.98 489	1.25 450	12.57 574	1.84 488	0.34 445	0.37 492	0.56 515	0.38 480	0.45 465	0.43 462

RainbowNet	1.97 517	1.76 545	1.57 475	2.81 554	2.21 549	1.98 501	1.81 531	2.54 532	1.89 506	1.50 444	1.84 469	1.96 487	1.65 493	2.14 398	1.25 434	3.33 561	0.85 548	2.39 553	0.98 546	2.82 553	2.22 553

MSAF-DinoV2	1.97 517	0.80 500	10.38 560	0.86 496	0.48 356	1.39 440	0.97 469	2.55 533	1.72 494	1.53 448	1.65 444	3.59 535	2.20 528	5.39 505	3.94 531	0.27 381	0.17 288	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 469

PVD	1.70 500	0.84 501	2.26 513	0.94 517	0.83 496	2.48 521	0.97 469	2.59 534	3.35 544	3.01 542	2.77 518	2.34 508	2.47 536	2.67 439	3.14 519	0.47 496	0.45 515	0.59 519	0.48 503	0.59 499	0.75 521

ELAS_RVC	2.48 535	0.74 493	1.90 496	1.05 523	0.92 508	2.76 530	4.01 566	2.76 535	4.11 553	4.69 557	4.63 541	4.62 543	5.96 562	3.97 473	3.96 532	0.63 520	0.53 528	0.56 515	0.52 513	0.64 506	0.63 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	1.67 496	0.34 326	1.58 476	0.92 514	0.58 418	4.26 554	1.11 489	2.83 536	1.41 459	4.49 556	2.55 513	1.45 409	0.97 374	7.79 550	1.17 427	0.31 419	0.25 416	0.37 462	0.33 460	0.31 388	0.30 393

MADNet+	2.69 540	3.22 568	11.53 562	1.44 538	1.12 523	3.19 539	1.81 531	2.85 537	2.37 524	1.68 476	2.07 492	2.85 525	2.18 526	7.41 543	5.23 538	0.79 525	0.76 541	0.69 526	0.65 526	0.98 525	0.95 528

PWCK	2.88 546	2.05 555	5.72 545	2.08 545	1.11 521	3.55 543	3.90 565	2.86 538	3.54 549	3.03 543	3.63 531	3.10 531	2.31 531	8.15 555	3.09 517	2.12 546	0.91 553	1.75 543	0.98 546	2.57 547	1.18 539

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 367	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 539	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

FC-DCNN	2.72 543	0.59 459	0.86 305	0.73 454	0.57 409	2.91 534	1.04 481	3.01 540	2.60 532	6.83 566	7.64 559	9.92 566	6.33 565	5.21 497	3.14 519	0.53 508	0.48 520	0.51 499	0.50 509	0.53 488	0.51 486

ACVNet_1	2.18 523	1.45 539	1.72 485	2.85 555	2.33 554	2.28 513	1.46 516	3.08 541	2.22 523	1.82 492	2.05 491	3.56 534	1.98 517	3.09 455	1.40 456	3.17 556	0.60 535	2.40 554	0.92 541	2.91 557	2.37 556

MeshStereo	2.26 526	0.56 449	0.92 340	0.61 350	0.49 360	2.60 525	1.02 479	3.18 542	2.05 517	7.40 571	4.98 547	7.58 559	2.98 544	6.37 525	1.96 495	0.43 483	0.43 508	0.45 488	0.39 482	0.43 455	0.42 455
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
ACVNet_2	2.43 534	1.41 536	2.04 501	2.62 552	2.24 550	2.63 528	1.88 537	3.31 543	3.01 540	2.19 511	3.45 529	4.62 543	2.04 519	4.50 483	1.47 472	2.55 550	0.64 537	2.22 547	0.84 536	2.69 549	2.29 555

ELAS	2.37 530	0.74 493	1.54 473	0.99 519	0.92 508	4.78 556	2.33 554	3.33 544	3.37 545	5.05 562	4.77 545	3.67 536	4.53 557	3.42 464	4.50 535	0.62 518	0.53 528	0.55 512	0.53 514	0.63 504	0.64 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.69 499	0.59 459	4.33 537	0.70 434	0.57 409	2.02 503	1.62 525	3.35 545	1.78 499	1.48 441	1.38 369	2.17 500	2.84 541	4.77 488	3.66 527	0.48 497	0.31 459	0.29 391	0.25 366	0.64 506	0.48 476

FC-DCNN v2	2.81 544	0.59 459	0.85 299	0.73 454	0.57 409	2.97 536	1.05 483	3.39 546	2.61 533	6.98 567	7.67 560	10.38 569	6.31 564	5.75 515	3.37 525	0.53 508	0.48 520	0.51 499	0.50 509	0.53 488	0.51 486

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 547	1.28 398	1.53 448	1.74 456	1.68 453	0.93 354	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 288	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
JetBlue	3.97 550	2.01 552	10.19 558	1.38 534	2.84 561	10.53 567	9.54 569	3.60 548	2.41 526	2.73 531	3.39 528	4.54 542	4.31 555	7.85 552	6.84 545	0.88 527	0.93 554	0.89 530	0.91 540	1.74 539	1.91 550

LE_ROB	8.05 565	0.37 364	23.53 574	0.74 457	0.33 217	2.77 531	2.87 562	3.71 549	27.24 584	25.39 584	8.87 565	8.46 563	26.71 583	6.65 529	21.99 575	0.21 249	0.19 328	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

IMH-64-1	2.70 541	1.79 547	1.46 464	3.26 563	2.66 557	3.23 541	2.10 545	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 559	2.60 562

IMH-64	2.70 541	1.79 547	1.46 464	3.26 563	2.66 557	3.23 541	2.10 545	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 559	2.60 562

WAO-7	2.66 537	1.40 535	1.73 487	1.39 535	1.17 528	3.93 549	1.94 540	4.11 552	3.88 551	2.92 537	5.50 548	4.18 541	3.00 545	7.63 548	3.71 528	1.13 539	1.00 556	1.17 539	1.13 550	1.18 535	1.09 537

WAO-6	2.81 544	1.60 543	1.46 464	2.36 550	2.28 552	3.55 543	2.29 553	4.21 553	4.56 557	2.36 520	4.51 538	4.88 547	2.66 539	4.60 484	4.07 534	1.72 542	1.15 562	2.31 549	1.46 557	2.31 542	1.85 549

MADNet++	5.01 555	3.14 566	4.91 540	4.55 574	3.94 571	5.20 560	4.41 567	4.40 554	4.13 554	4.95 560	6.08 550	4.74 545	5.37 558	9.40 562	10.67 562	4.65 572	4.15 573	3.97 571	3.34 570	4.09 567	4.08 573

IMH	3.21 548	1.85 551	1.48 469	3.25 562	2.69 559	4.07 552	2.02 543	4.41 555	3.80 550	2.72 530	7.11 556	4.75 546	2.92 542	5.92 518	2.55 507	3.85 569	0.88 551	2.78 562	1.36 554	3.19 561	2.59 561

DPSimNet_ROB	11.20 573	4.98 572	35.43 582	2.90 558	4.52 572	7.89 563	17.09 574	4.66 556	6.06 563	14.89 579	10.93 571	17.29 576	36.81 587	13.18 575	15.68 570	2.86 553	6.29 575	5.75 575	5.09 573	3.91 566	7.70 575

Dean	2.91 547	1.53 542	2.07 502	2.96 559	2.51 556	3.15 538	2.14 548	4.75 557	4.41 556	2.76 533	6.10 551	5.53 552	2.37 532	2.97 449	1.92 493	3.18 557	0.85 548	2.51 557	1.04 549	2.88 556	2.47 559

notaker	3.98 551	2.40 562	2.68 524	3.82 570	3.27 567	3.97 551	2.14 548	4.78 558	3.45 547	4.12 553	6.94 554	7.65 560	3.26 546	7.82 551	5.30 539	4.04 570	1.41 564	3.36 569	2.10 566	3.88 565	3.31 568

LVE	3.31 549	1.67 544	1.64 478	2.85 555	2.42 555	3.20 540	2.26 552	4.78 558	5.05 559	2.35 518	6.91 553	6.02 554	2.37 532	9.15 557	2.17 503	3.19 558	1.08 561	2.38 552	1.47 558	2.81 552	2.40 558

ktn	4.70 554	2.38 561	2.12 507	3.76 568	3.24 565	4.85 557	2.95 563	5.52 560	7.37 565	4.07 552	19.32 578	7.46 558	3.47 547	7.39 542	2.95 515	4.04 570	1.85 567	3.26 568	2.22 567	3.08 558	2.65 564

FADE		4.78 571		1.89 544	1.92 545			5.58 561	5.04 558	2.92 537		4.13 540		10.23 570		188.09 595	2.77 569	123.78 592	127.92 592	1.06 531	1.10 538

KSHMR	8.75 567	2.06 556	2.11 506	3.53 567	3.11 564	4.13 553	2.69 558	5.60 562	61.37 594	3.00 541	55.83 593	4.98 551	2.45 535	4.49 481	2.61 511	3.46 562	1.55 566	3.14 566	1.94 564	3.72 564	3.18 567

UNDER WATER	5.08 556	2.33 560	5.55 543	3.94 572	3.51 568	5.20 560	2.72 560	5.61 563	16.52 576	3.84 547	4.60 540	9.21 564	5.89 561	5.90 517	8.66 555	3.75 565	1.34 563	3.18 567	1.88 562	4.33 570	3.61 570

UNDER WATER-64	5.27 557	2.32 559	8.78 556	3.93 571	3.54 569	7.61 562	3.03 564	5.84 564	14.19 570	4.04 550	4.04 535	9.39 565	6.26 563	5.93 519	8.48 554	3.60 564	1.51 565	3.13 565	1.88 562	4.29 569	3.61 570

WAO-8	4.40 552	1.82 549	1.79 489	2.34 548	2.20 547	9.19 564	1.53 519	6.09 565	16.46 574	3.94 548	7.84 562	7.32 556	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 545	1.68 546

Venus	4.40 552	1.82 549	1.79 489	2.34 548	2.20 547	9.19 564	1.53 519	6.09 565	16.46 574	3.94 548	7.84 562	7.32 556	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 545	1.68 546

JetRed	6.91 563	8.80 575	25.96 578	2.85 555	3.25 566	13.98 574	11.87 571	6.25 567	4.28 555	4.45 555	4.56 539	6.69 555	5.46 559	7.46 545	14.05 566	2.59 551	3.31 570	2.59 558	2.29 568	4.20 568	3.36 569

SGM-ForestM	6.52 561	0.38 371	1.26 432	0.63 371	0.35 239	13.59 572	5.32 568	6.32 568	6.70 564	11.14 574	9.18 566	22.51 585	13.93 573	16.89 577	20.07 574	0.36 456	0.37 492	0.36 459	0.35 471	0.36 420	0.34 420

HanzoNet	11.04 572	3.62 569	8.10 554	4.08 573	3.55 570	4.90 558	2.73 561	7.19 569	10.10 566	31.86 590	28.92 583	21.96 584	36.36 585	18.08 579	10.17 559	7.94 576	3.32 571	3.47 570	3.31 569	7.06 575	4.04 572

PML	51.67 591	36.25 587	13.28 564	7.46 575	20.81 578	108.69 594	232.22 595	8.72 570	27.82 585	87.01 595	269.67 595	69.67 595	61.95 594	24.76 587	14.20 567	9.74 579	3.40 572	9.62 578	4.70 572	18.74 582	4.72 574

TorneroNet	10.70 571	2.03 553	1.82 492	3.43 565	3.01 563	43.83 587	2.22 551	8.87 571	67.47 595	7.17 570	27.36 582	10.68 570	3.85 554	8.67 556	7.65 551	3.59 563	0.88 551	3.04 564	1.57 560	3.71 563	3.17 566

TorneroNet-64	5.30 558	2.03 553	1.74 488	3.43 565	2.81 560	10.09 566	2.12 547	9.10 572	17.12 579	4.96 561	9.27 567	10.72 571	3.70 551	9.20 558	4.55 536	3.31 560	0.84 545	2.88 563	1.55 559	3.49 562	3.04 565

DGTPSM_ROB	13.01 574	8.23 573	21.87 571	9.51 576	18.10 575	11.56 569	32.01 581	10.63 573	16.20 572	7.03 568	19.48 579	10.15 567	16.66 575	9.83 568	22.42 576	4.75 573	8.68 576	5.37 573	10.25 578	6.16 573	11.36 578

DPSMNet_ROB	13.02 575	8.23 573	21.91 572	9.53 577	18.11 576	11.56 569	32.02 582	10.64 574	16.23 573	7.05 569	19.49 580	10.16 568	16.66 575	9.85 569	22.43 577	4.77 574	8.68 576	5.38 574	10.26 579	6.17 574	11.36 578

MANE	6.19 559	0.59 459	1.03 382	0.93 515	1.22 533	13.38 571	2.69 558	12.81 575	17.94 580	8.21 572	10.82 570	14.72 573	11.68 569	11.39 573	11.90 563	0.59 515	0.50 525	0.52 501	1.76 561	0.55 492	0.54 490

tt	6.58 562	0.26 126	6.10 547	3.77 569	2.16 546	11.55 568	19.63 575	13.33 576	5.74 561	2.96 539	2.65 515	4.97 550	6.33 565	3.81 470	7.24 546	9.15 577	11.32 582	5.89 576	6.24 575	6.03 572	2.55 560

TCMNet-wrong-test	10.31 569	11.40 577	14.84 565	20.96 580	18.45 577	13.80 573	10.76 570	15.78 577	3.53 548	5.20 563	5.52 549	16.26 575	12.61 570	7.51 547	10.15 558	7.43 575	2.37 568	4.31 572	3.43 571	11.36 578	10.61 577

ASD4	15.85 577	10.99 576	19.63 569	10.21 578	11.70 573	19.24 575	31.10 580	19.35 578	10.68 567	11.14 574	10.18 569	12.59 572	12.64 571	14.74 576	24.83 580	12.93 582	9.94 581	26.83 585	19.40 582	16.23 581	12.70 583

USTest	14.33 576	14.94 579	21.04 570	17.44 579	16.05 574	23.26 576	33.84 583	21.73 579	11.80 569	9.36 573	10.14 568	15.97 574	13.20 572	17.28 578	22.43 577	3.78 568	5.01 574	6.17 577	6.16 574	9.25 577	7.72 576

LRCNet_RVC	22.74 580	32.10 586	21.97 573	29.84 584	26.23 581	4.42 555	0.81 431	22.66 580	2.02 515	26.93 585	29.26 584	23.06 586	15.59 574	23.84 583	18.88 573	31.75 587	19.90 589	34.65 586	32.13 587	30.54 587	28.32 588

DLNR_Zeroshot_test	23.17 581	48.52 595	43.29 585	176.68 595	78.69 591	0.35 17	0.21 12	23.41 581	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 578	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 594	0.16 124

DPSM_ROB	19.08 578	19.14 581	25.17 576	22.15 582	20.85 579	28.17 578	37.82 585	26.56 582	16.85 577	14.14 576	14.84 573	21.70 579	18.75 578	21.87 581	26.55 582	10.16 580	9.30 579	10.47 579	10.42 580	14.03 579	12.61 581

DPSM	19.08 578	19.14 581	25.17 576	22.15 582	20.85 579	28.17 578	37.82 585	26.56 582	16.85 577	14.14 576	14.84 573	21.70 579	18.75 578	21.87 581	26.55 582	10.16 580	9.30 579	10.47 579	10.42 580	14.03 579	12.61 581

Anonymous_1	43.04 590	18.73 580	24.79 575	21.81 581	46.26 588	27.80 577	37.60 584	28.08 584	16.14 571	14.66 578	14.30 572	20.65 578	17.88 577	21.56 580	25.94 581	117.93 594	8.92 578	100.65 591	126.50 591	158.64 595	12.08 580

HaxPig	38.92 586	41.40 592	41.64 583	29.95 585	32.27 582	28.90 580	27.60 577	29.73 585	37.71 591	43.82 591	43.87 589	33.17 587	35.56 584	41.53 588	40.37 589	43.94 591	47.51 594	45.82 587	47.08 589	42.38 588	44.15 591

xxxxx1	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 592	96.96 592	30.69 582	47.44 587	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 575	21.81 581	21.02 580	24.43 584	33.82 584	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 593

tt_ll	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 592	96.96 592	30.69 582	47.44 587	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 575	21.81 581	21.02 580	24.43 584	33.82 584	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 593

ff	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 592	96.96 592	30.69 582	47.44 587	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 575	21.81 581	21.02 580	24.43 584	33.82 584	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 593

BEATNet-Init1	26.87 582	13.43 578	70.68 592	0.91 512	0.68 457	57.02 592	21.06 576	32.82 589	32.67 586	52.12 594	53.61 592	66.05 594	49.56 593	48.79 595	34.71 587	0.49 501	0.44 511	0.53 506	0.53 514	0.63 504	0.59 501

MEDIAN_ROB	42.00 588	44.40 594	44.29 586	35.15 586	34.95 583	31.28 585	29.60 579	35.88 590	40.02 593	47.20 593	46.64 591	37.37 588	38.48 592	44.35 594	42.45 590	48.03 593	49.39 595	49.71 589	49.03 590	45.14 590	46.65 592

AVERAGE_ROB	40.43 587	42.37 593	42.73 584	36.96 587	35.58 584	30.50 581	27.61 578	36.71 591	38.39 592	44.91 592	44.36 590	37.45 589	36.70 586	41.88 589	40.35 588	45.43 592	46.81 593	47.11 588	46.35 588	42.51 589	43.87 590

CasAABBNet	38.33 583	38.46 589	50.35 587	44.75 589	41.84 585	56.68 589	76.37 592	53.22 592	33.83 588	28.31 587	29.54 585	43.62 592	37.71 589	43.84 592	53.41 593	20.30 583	18.70 586	21.07 581	21.07 584	28.24 584	25.34 586

Selective-RAFT-Error	38.39 585	38.47 590	50.44 589	44.73 588	41.97 587	56.68 589	76.38 593	53.24 593	33.92 589	28.34 588	29.85 587	43.60 590	38.20 591	43.75 590	53.34 591	20.38 584	18.70 586	21.09 583	21.05 583	28.30 585	25.43 587

FlowAnything	38.37 584	38.41 588	50.38 588	44.76 590	41.94 586	56.64 588	76.34 591	53.28 594	34.23 590	28.25 586	29.72 586	43.60 590	37.79 590	43.83 591	53.38 592	20.39 585	18.71 588	21.07 581	21.14 586	28.23 583	25.29 585

LSM0	42.82 589	38.75 591	50.81 590	47.07 591	109.38 595	57.00 591	76.02 590	53.74 595	33.71 587	29.02 589	30.41 588	43.87 593	37.22 588	43.91 593	53.54 594	20.52 586	18.62 585	21.10 584	21.11 585	28.41 586	42.22 589

test_example2	192.40 595	210.76 596	206.48 595	199.83 596	204.73 596	172.94 595	183.52 594	133.93 596	133.41 596	191.38 596	196.19 594	187.13 596	178.77 595	205.33 596	208.00 595	222.09 596	238.72 596	186.54 596	190.54 596	227.34 596	170.31 596

ccccc	497.63 596	492.34 597	595.97 596	530.87 597	530.37 597	478.08 596	442.62 596	491.76 597	343.70 597	448.18 597	520.80 596	476.12 597	550.57 596	541.64 597	605.32 596	663.49 597	459.54 597	353.94 597	309.79 597	586.66 597	530.90 597

Low-res two-view benchmark