Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 40	0.21 60	0.14 1	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 19	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.06 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 52	0.37 513	0.36 216	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 42	0.20 104	0.10 1	0.09 276	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.24 507	0.05 22

CREStereo	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.14 1	0.08 9	0.22 199	0.15 85	0.25 84	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.14 89	0.13 120	0.18 64	0.13 88	0.09 276	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76
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
IGEV	0.11 16	0.06 1	0.17 31	0.15 4	0.11 113	0.16 47	0.13 41	0.21 34	0.16 28	0.11 21	0.15 71	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.05 22

trnet	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.15 4	0.07 1	0.21 171	0.12 23	0.24 77	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.15 105	0.13 120	0.18 64	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

PMTNet	0.15 106	0.08 9	0.23 75	0.15 4	0.09 29	0.23 220	0.16 115	0.25 84	0.23 138	0.17 120	0.21 140	0.16 123	0.14 140	0.22 139	0.13 88	0.29 533	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.11 4	0.09 2	0.20 27	0.12 8	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.08 7	0.23 148	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 76

Replicate-Monster	0.12 41	0.10 77	0.32 160	0.16 7	0.08 9	0.17 66	0.10 8	0.22 44	0.19 68	0.11 21	0.10 14	0.10 34	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.08 221

2.75w_new	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.16 7	0.09 29	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.16 28	0.14 72	0.13 41	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

xyz-stereo-finetune2	0.17 138	0.11 141	0.26 103	0.16 7	0.09 29	0.27 286	0.19 240	0.27 105	0.20 91	0.22 163	0.28 198	0.21 175	0.22 268	0.37 313	0.22 308	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.07 154

xyz-stereo-finetune	0.16 120	0.12 183	0.23 75	0.16 7	0.08 9	0.23 220	0.20 287	0.29 137	0.31 244	0.19 142	0.22 150	0.19 155	0.15 157	0.29 255	0.20 265	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.06 76

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 9	0.19 43	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.18 14	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 32	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 9	0.19 43	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 45	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2_L	0.13 52	0.11 141	0.20 53	0.16 7	0.12 169	0.12 8	0.07 1	0.18 14	0.20 91	0.12 36	0.15 71	0.14 89	0.12 89	0.15 16	0.14 122	0.13 421	0.09 387	0.09 236	0.10 345	0.11 353	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.25 95	0.16 7	0.11 113	0.14 16	0.16 115	0.17 9	0.17 45	0.10 11	0.15 71	0.09 18	0.09 18	0.18 64	0.10 1	0.06 25	0.07 269	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.10 335

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.12 8	0.13 41	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LoS	0.14 76	0.08 9	0.27 112	0.16 7	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.26 93	0.26 175	0.15 86	0.18 103	0.18 141	0.13 120	0.22 139	0.14 122	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 106	0.09 40	0.28 123	0.16 7	0.08 9	0.25 256	0.14 61	0.23 63	0.28 200	0.24 183	0.30 224	0.16 123	0.12 89	0.17 45	0.13 88	0.08 197	0.07 269	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 154

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asda	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.16 28	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.10 68	0.16 47	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.11 19	0.09 18	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.14 72	0.13 41	0.09 18	0.09 18	0.18 64	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.18 55	0.14 72	0.17 92	0.09 18	0.10 42	0.18 64	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4.25_new	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 16	0.11 141	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 16	0.11 141	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.12 29	0.08 3	0.11 66	0.16 32	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.75w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.11 113	0.18 87	0.12 23	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.09 29	0.17 66	0.09 2	0.22 44	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.09 18	0.11 66	0.19 88	0.13 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 16	0.09 40	0.13 1	0.17 19	0.12 169	0.15 24	0.11 16	0.23 63	0.15 23	0.14 72	0.12 29	0.08 3	0.09 18	0.21 123	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 9	0.16 24	0.17 19	0.08 9	0.16 47	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 34	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

LGtest1	0.10 2	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.06 76

SGD-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.07 1	0.17 66	0.13 41	0.18 14	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.11 48	0.12 89	0.18 64	0.11 11	0.08 197	0.04 2	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.04 1

HUF	0.15 106	0.11 141	0.38 247	0.17 19	0.11 113	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.20 91	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.11 66	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.20 519	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.14 430

MonSter	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.14 3	0.16 28	0.11 21	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 123	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 19	0.08 9	0.09 1	0.13 41	0.24 77	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

Occ-G	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.19 240	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.19 112	0.21 175	0.11 66	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.06 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 215	0.72 549	0.70 462	0.17 19	0.08 9	0.15 24	0.15 85	0.18 14	0.16 28	0.13 49	0.12 29	0.09 18	0.08 7	0.16 32	0.13 88	0.35 540	0.04 2	0.08 159	0.07 142	0.11 353	0.23 515

WCG-NET（raft）	0.14 76	0.09 40	0.23 75	0.17 19	0.08 9	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.26 175	0.18 137	0.19 112	0.20 164	0.12 89	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.06 151	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

CES	0.14 76	0.08 9	0.19 43	0.17 19	0.22 471	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.14 72	0.17 92	0.14 89	0.10 42	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 174	0.18 477

knoymous	0.17 138	0.09 40	0.32 160	0.17 19	0.11 113	0.21 171	0.17 153	0.32 178	0.23 138	0.23 169	0.28 198	0.27 257	0.16 173	0.23 148	0.16 170	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.06 86	0.09 240	0.09 279

CREStereo++_RVC	0.15 106	0.08 9	0.26 103	0.17 19	0.11 113	0.18 87	0.13 41	0.22 44	0.30 232	0.21 157	0.30 224	0.13 66	0.11 66	0.16 32	0.15 146	0.07 69	0.04 2	0.06 24	0.15 472	0.06 43	0.05 22
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
DilatedVolume-Stereo	0.14 76	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.14 61	0.24 77	0.21 107	0.21 157	0.21 140	0.15 105	0.14 140	0.23 148	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.06 24	0.06 86	0.05 4	0.05 22

2.5w	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.15 85	0.20 27	0.15 23	0.12 36	0.13 41	0.10 34	0.09 18	0.17 45	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 41	0.11 141	0.18 37	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.07 1	0.12 89	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.14 61	0.27 105	0.20 91	0.14 72	0.14 68	0.08 3	0.11 66	0.13 5	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 41	0.08 9	0.14 4	0.18 49	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.25 84	0.21 107	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.12 89	0.16 32	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

xyz-stereo	1.40 561	0.10 77	17.09 592	0.18 49	0.07 1	4.78 577	0.18 196	0.29 137	0.34 275	0.36 386	2.81 575	0.40 392	0.29 382	0.56 396	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.06 86	0.06 43	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.07 2	0.17 45	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.07 1	0.15 24	0.11 16	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-G_1	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 88	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LG-G	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 88	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

HI	0.20 215	0.13 245	0.33 177	0.18 49	0.15 335	0.17 66	0.16 115	0.34 200	0.21 107	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 301	0.29 255	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 303	0.09 240	0.07 154

CoSv	0.20 215	0.13 245	0.33 177	0.18 49	0.15 335	0.17 66	0.16 115	0.34 200	0.21 107	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 301	0.29 255	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 303	0.09 240	0.07 154

castereo++	0.13 52	0.10 77	0.18 37	0.18 49	0.10 68	0.27 286	0.13 41	0.23 63	0.23 138	0.11 21	0.13 41	0.16 123	0.10 42	0.18 64	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 76	0.10 77	0.19 43	0.18 49	0.10 68	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.13 49	0.18 103	0.16 123	0.16 173	0.15 16	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.05 22

WCG-NET	0.14 76	0.09 40	0.23 75	0.18 49	0.08 9	0.18 87	0.17 153	0.21 34	0.28 200	0.18 137	0.21 140	0.15 105	0.12 89	0.18 64	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

GCAP-BAT	0.16 120	0.11 141	0.36 216	0.18 49	0.13 243	0.21 171	0.16 115	0.23 63	0.18 55	0.26 203	0.28 198	0.20 164	0.11 66	0.24 159	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.06 76

IGEV-Stereo+	0.12 41	0.08 9	0.17 31	0.18 49	0.13 243	0.09 1	0.11 16	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 34	0.10 42	0.21 123	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.16 445	0.24 520

DualNet (step1)	0.28 385	0.19 395	0.50 375	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 327	0.23 511	0.09 387	0.28 525	0.24 520	0.18 476	0.16 451

test_sample9	0.42 480	0.19 395	0.50 375	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.66 449	0.91 528	0.23 511	1.82 578	0.28 525	0.24 520	0.18 476	0.16 451

test_sample8	0.49 504	0.19 395	0.50 375	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.55 446	0.34 275	0.62 515	0.38 321	1.15 545	0.67 529	0.66 449	0.91 528	0.23 511	1.82 578	0.28 525	0.24 520	0.18 476	0.16 451

CAS++	0.16 120	0.12 183	0.27 112	0.18 49	0.12 169	0.17 66	0.15 85	0.42 307	0.24 153	0.19 142	0.18 103	0.13 66	0.10 42	0.21 123	0.12 46	0.12 402	0.10 412	0.11 366	0.08 217	0.10 305	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 52	0.09 40	0.23 75	0.18 49	0.19 430	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.17 92	0.13 66	0.16 173	0.16 32	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.06 76

LoS_RVC	0.13 52	0.10 77	0.19 43	0.18 49	0.16 367	0.20 144	0.18 196	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.19 112	0.12 55	0.15 157	0.17 45	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.12 393

EGLCR-Stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 53	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.13 41	0.27 105	0.21 107	0.13 49	0.10 14	0.15 105	0.09 18	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

riskmin	0.18 162	0.09 40	0.34 186	0.18 49	0.12 169	0.24 242	0.16 115	0.34 200	0.28 200	0.21 157	0.23 154	0.33 326	0.24 301	0.23 148	0.17 200	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.06 86	0.10 305	0.10 335

fff	0.19 200	0.13 245	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

CrosDoStereo	0.31 412	0.10 77	0.49 364	0.18 49	0.12 169	0.22 199	1.11 572	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 486	0.28 272	0.46 489	0.61 422	0.57 488	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.07 154

HHNet	0.22 265	0.12 183	0.52 390	0.18 49	0.18 409	0.20 144	0.20 287	0.34 200	0.31 244	0.32 321	0.59 474	0.20 164	0.21 255	0.24 159	0.31 398	0.08 197	0.05 30	0.09 236	0.07 142	0.08 174	0.11 370

DeepStereo_LL	0.31 412	0.10 77	0.49 364	0.18 49	0.12 169	0.22 199	1.11 572	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 486	0.28 272	0.46 489	0.61 422	0.57 488	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.07 154

DRaft	0.24 312	0.10 77	0.34 186	0.18 49	0.12 169	0.28 306	0.23 369	0.33 192	0.39 339	0.38 408	0.61 486	0.21 175	0.41 465	0.48 350	0.42 455	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.08 221

AnonymousM	0.17 138	0.19 395	0.24 83	0.18 49	0.10 68	0.18 87	0.17 153	0.30 156	0.23 138	0.26 203	0.20 128	0.18 141	0.14 140	0.19 88	0.14 122	0.09 276	0.06 151	0.38 538	0.15 472	0.06 43	0.05 22

s12784h	0.17 138	0.09 40	0.26 103	0.18 49	0.07 1	0.32 371	0.19 240	0.37 252	0.32 253	0.23 169	0.25 175	0.18 141	0.17 199	0.25 190	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

csc	0.19 200	0.13 245	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

cscssc	0.19 200	0.13 245	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

111	0.20 215	0.17 365	0.40 270	0.18 49	0.09 29	0.24 242	0.17 153	0.41 293	0.45 405	0.23 169	0.29 211	0.29 283	0.21 255	0.24 159	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.08 221

ACVNet	0.23 282	0.13 245	0.35 196	0.18 49	0.15 335	0.27 286	0.23 369	0.39 270	0.44 394	0.28 223	0.41 352	0.38 366	0.26 331	0.27 225	0.32 403	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.07 154

CFNet-ft	0.24 312	0.15 321	0.35 196	0.18 49	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 322	0.47 348	0.24 338	0.12 402	0.07 269	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.09 279

CFNet_RVC	0.24 312	0.15 321	0.35 196	0.18 49	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 322	0.47 348	0.24 338	0.12 402	0.07 269	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.09 279

UCFNet_RVC	0.24 312	0.16 346	0.34 186	0.18 49	0.15 335	0.33 382	0.16 115	0.46 346	0.35 291	0.29 250	0.35 288	0.39 378	0.25 322	0.34 296	0.22 308	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.14 463	0.13 405	0.12 393

zero-FE	0.16 120	0.08 9	0.81 484	0.19 88	0.18 409	0.12 8	0.15 85	0.19 18	0.19 68	0.10 11	0.10 14	0.13 66	0.12 89	0.21 123	0.19 250	0.08 197	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.19 483	0.06 76

water-stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 53	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.14 61	0.25 84	0.19 68	0.17 120	0.23 154	0.15 105	0.15 157	0.12 2	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

depthmonostereo	0.14 76	0.09 40	0.19 43	0.19 88	0.08 9	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.23 138	0.16 108	0.18 103	0.14 89	0.17 199	0.19 88	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.05 22

monsterstereo	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.19 88	0.12 169	0.14 16	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 282	0.15 321	0.41 293	0.19 88	0.12 169	0.27 286	0.21 318	0.47 354	0.33 265	0.34 353	0.31 238	0.41 399	0.22 268	0.49 355	0.26 361	0.09 276	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.10 335

111111	0.11 16	0.07 2	0.17 31	0.19 88	0.11 113	0.13 13	0.11 16	0.22 44	0.15 23	0.11 21	0.12 29	0.12 55	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 174	0.06 76

G2L-Stereo_test	0.24 312	0.16 346	0.38 247	0.19 88	0.13 243	0.27 286	0.24 391	0.49 374	0.38 329	0.37 393	0.37 307	0.40 392	0.24 301	0.52 370	0.28 371	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.06 86	0.09 240	0.08 221

Reg-Stereo(zero)	0.16 120	0.07 2	0.36 216	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.14 61	0.28 125	0.24 153	0.22 163	0.20 128	0.24 219	0.18 224	0.21 123	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.06 76

SCV_C0	0.14 76	0.11 141	0.25 95	0.19 88	0.12 169	0.15 24	0.16 115	0.30 156	0.22 120	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.09 18	0.24 159	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.09 240	0.06 76

AIO_rvc	0.12 41	0.11 141	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.17 153	0.20 27	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.13 66	0.08 7	0.22 139	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 154

AIO_test	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.19 88	0.11 113	0.15 24	0.17 153	0.19 18	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.09 18	0.20 104	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

IGEV-RUCA	0.21 235	0.08 9	0.23 75	0.19 88	0.19 430	0.28 306	0.24 391	0.23 63	0.21 107	0.20 146	0.23 154	0.28 272	0.49 499	0.26 206	0.18 221	0.09 276	0.08 353	0.18 491	0.13 450	0.17 462	0.17 463

GIP-stereo	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.19 88	0.11 113	0.16 47	0.14 61	0.29 137	0.18 55	0.11 21	0.16 81	0.13 66	0.09 18	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

fffft	0.13 52	0.09 40	0.24 83	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.19 240	0.22 44	0.16 28	0.14 72	0.11 19	0.13 66	0.10 42	0.24 159	0.18 221	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.06 76
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 52	0.10 77	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.19 18	0.19 68	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.11 66	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

tt45	0.14 76	0.09 40	0.22 69	0.19 88	0.11 113	0.23 220	0.18 196	0.22 44	0.17 45	0.15 86	0.13 41	0.14 89	0.10 42	0.30 270	0.14 122	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.07 154

999	0.14 76	0.08 9	0.24 83	0.19 88	0.11 113	0.20 144	0.17 153	0.24 77	0.18 55	0.13 49	0.16 81	0.14 89	0.11 66	0.36 310	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.07 154

mms	0.13 52	0.11 141	0.19 43	0.19 88	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.17 92	0.14 89	0.09 18	0.24 159	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.07 154

UGAM-zero	0.23 282	0.10 77	0.54 397	0.19 88	0.13 243	0.21 171	0.14 61	0.44 325	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.51 460	0.33 421	0.65 444	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.06 43	0.07 154

IGEV-Stereo++	0.11 16	0.08 9	0.15 10	0.19 88	0.11 113	0.14 16	0.10 8	0.22 44	0.18 55	0.10 11	0.13 41	0.10 34	0.11 66	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

Pointernet	0.13 52	0.07 2	0.27 112	0.19 88	0.11 113	0.20 144	0.12 23	0.31 167	0.24 153	0.15 86	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

rvit_stereo_0080	0.15 106	0.13 245	0.25 95	0.19 88	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 125	0.24 153	0.15 86	0.17 92	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.07 154

test_sample3	0.23 282	0.12 183	0.43 314	0.19 88	0.12 169	0.32 371	0.20 287	0.50 384	0.34 275	0.31 298	0.33 268	0.29 283	0.22 268	0.53 377	0.22 308	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.10 305	0.10 335

test_sample2	0.21 235	0.10 77	0.28 123	0.19 88	0.11 113	0.27 286	0.21 318	0.43 319	0.29 219	0.26 203	0.31 238	0.30 299	0.24 301	0.45 341	0.18 221	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.09 279

test_sample1	0.20 215	0.10 77	0.28 123	0.19 88	0.12 169	0.28 306	0.19 240	0.41 293	0.25 166	0.26 203	0.31 238	0.29 283	0.26 331	0.44 338	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.09 279

MGS-Stereo	0.14 76	0.11 141	0.32 160	0.19 88	0.11 113	0.18 87	0.17 153	0.20 27	0.22 120	0.14 72	0.24 167	0.15 105	0.10 42	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.10 305	0.06 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 138	0.13 245	0.24 83	0.19 88	0.13 243	0.24 242	0.17 153	0.30 156	0.37 315	0.43 458	0.17 92	0.13 66	0.12 89	0.19 88	0.15 146	0.08 197	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.08 221

SMFormer	0.25 340	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.28 371	0.10 325	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.09 279

tta	0.24 312	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.28 371	0.10 325	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.08 174	0.07 154

qqq1	0.24 312	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

fff1	0.24 312	0.12 183	0.40 270	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

ff7	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

IGEVStereo-DCA	0.14 76	0.11 141	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

ffff	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

rrr	0.17 138	0.11 141	0.57 410	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.35 224	0.22 120	0.15 86	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

11t	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

whm_eth	0.15 106	0.13 245	0.25 95	0.19 88	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 125	0.24 153	0.15 86	0.17 92	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.07 154

MaDis-Stereo	0.14 76	0.13 245	0.26 103	0.19 88	0.14 285	0.16 47	0.13 41	0.25 84	0.21 107	0.13 49	0.14 68	0.14 89	0.11 66	0.17 45	0.17 200	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.06 76

testlalala	0.15 106	0.10 77	0.36 216	0.19 88	0.12 169	0.23 220	0.16 115	0.26 93	0.19 68	0.24 183	0.19 112	0.14 89	0.11 66	0.16 32	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.05 22

Any-RAFT	0.17 138	0.08 9	0.31 154	0.19 88	0.10 68	0.29 327	0.16 115	0.42 307	0.30 232	0.24 183	0.27 192	0.27 257	0.16 173	0.21 123	0.12 46	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

RAFT-Test	0.17 138	0.10 77	0.38 247	0.19 88	0.12 169	0.25 256	0.17 153	0.33 192	0.23 138	0.23 169	0.29 211	0.27 257	0.14 140	0.20 104	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

anonymousdsp	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.28 125	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154

Selective-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.27 105	0.15 23	0.13 49	0.14 68	0.13 66	0.08 7	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

ProNet	0.14 76	0.12 183	0.25 95	0.19 88	0.11 113	0.19 113	0.19 240	0.27 105	0.20 91	0.14 72	0.13 41	0.13 66	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.07 154

DCANet-4	0.19 200	0.10 77	0.52 390	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.36 242	0.39 339	0.29 250	0.30 224	0.17 131	0.22 268	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

ccc-4	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

ADStereo(finetuned)	0.19 200	0.13 245	0.49 364	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 141	0.31 411	0.21 123	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 154

IGEV-Stereo	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.28 125	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 200	0.10 77	0.46 342	0.19 88	0.13 243	0.25 256	0.19 240	0.52 418	0.19 68	0.29 250	0.21 140	0.22 187	0.20 248	0.28 238	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.08 174	0.08 221

DEmStereo	0.26 356	0.09 40	0.47 350	0.19 88	0.12 169	0.30 345	0.25 408	0.28 125	0.36 304	0.36 386	0.58 472	0.25 227	0.48 498	0.53 377	0.44 461	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.07 154

THIR-Stereo	0.29 396	0.12 183	0.41 293	0.19 88	0.11 113	0.28 306	0.72 550	0.32 178	0.35 291	0.37 393	0.65 495	0.34 333	0.50 501	0.57 400	0.45 464	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.07 154

CFNet_pseudo	0.23 282	0.13 245	0.47 350	0.19 88	0.13 243	0.26 276	0.16 115	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 283	0.29 255	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.08 217	0.11 353	0.09 279

DCANet	0.18 162	0.13 245	0.40 270	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 141	0.23 283	0.20 104	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 154

222	0.41 477	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.36 415	0.20 287	0.57 471	0.39 339	0.35 370	0.44 392	0.30 299	0.27 350	0.55 385	3.56 577	0.11 364	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.09 279

test_xeample3	0.16 120	0.11 141	0.56 407	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.35 224	0.20 91	0.16 108	0.12 29	0.13 66	0.12 89	0.24 159	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.07 154

xxxx	0.34 438	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.37 420	0.20 287	0.58 480	0.38 329	0.29 250	0.42 368	0.38 366	0.24 301	0.46 344	2.20 570	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.09 279

test_xeample	0.34 438	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.33 382	0.23 369	0.55 446	0.38 329	0.32 321	0.45 404	0.29 283	0.26 331	0.57 400	2.24 572	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.09 279

hitnet-ft	0.29 396	0.17 365	0.40 270	0.19 88	0.14 285	0.39 436	0.23 369	0.44 325	0.41 365	0.36 386	0.46 414	0.53 471	0.34 430	0.76 483	0.32 403	0.14 447	0.10 412	0.13 425	0.10 345	0.15 437	0.13 409

HSM-Net_RVC	0.27 364	0.11 141	0.42 303	0.19 88	0.11 113	0.34 395	0.20 287	0.62 506	0.43 379	0.40 433	0.43 381	0.50 456	0.26 331	0.76 483	0.22 308	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 215	0.17 365	0.43 314	0.19 88	0.08 9	0.27 286	0.14 61	0.42 307	0.30 232	0.29 250	0.32 247	0.27 257	0.21 255	0.28 238	0.25 348	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.06 76
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
AdaDepth	0.11 16	0.09 40	0.20 53	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.13 41	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 88	0.12 46	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.05 4	0.05 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 52	0.09 40	0.24 83	0.20 148	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.22 44	0.16 28	0.12 36	0.19 112	0.15 105	0.11 66	0.13 5	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.07 110	0.06 76

LG-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.24 83	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.18 196	0.21 34	0.18 55	0.11 21	0.17 92	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 122	0.05 9	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

ours_stereo	0.13 52	0.11 141	0.23 75	0.20 148	0.11 113	0.17 66	0.18 196	0.20 27	0.19 68	0.13 49	0.18 103	0.14 89	0.10 42	0.23 148	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.05 22

fffy	0.14 76	0.11 141	0.24 83	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.18 196	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.13 120	0.25 190	0.14 122	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.06 76

model_zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.39 262	0.20 148	0.12 169	0.24 242	0.15 85	0.34 200	0.22 120	0.30 281	0.20 128	0.22 187	0.12 89	0.24 159	0.14 122	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.07 154

DCVSM-stereo	0.24 312	0.13 245	0.52 390	0.20 148	0.14 285	0.26 276	0.13 41	0.34 200	0.34 275	0.41 442	0.33 268	0.47 437	0.29 382	0.30 270	0.22 308	0.10 325	0.10 412	0.11 366	0.10 345	0.12 390	0.15 442

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 282	0.13 245	0.83 490	0.20 148	0.21 455	0.23 220	0.17 153	0.48 366	0.27 185	0.23 169	0.29 211	0.39 378	0.23 283	0.25 190	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.11 384	0.11 353	0.10 335

AIO-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.22 69	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.16 28	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

RSM++	0.12 41	0.09 40	0.19 43	0.20 148	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.21 34	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.14 89	0.09 18	0.20 104	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.05 22

RSM	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.23 63	0.18 55	0.13 49	0.13 41	0.15 105	0.09 18	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

RAFT-Stereo-weight	0.15 106	0.09 40	0.26 103	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.36 242	0.29 219	0.24 183	0.20 128	0.19 155	0.10 42	0.18 64	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

test_sample7	0.25 340	0.15 321	0.35 196	0.20 148	0.14 285	0.28 306	0.21 318	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 327	0.14 447	0.09 387	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

test_sample4	0.24 312	0.13 245	0.43 314	0.20 148	0.12 169	0.32 371	0.21 318	0.51 401	0.34 275	0.31 298	0.37 307	0.28 272	0.23 283	0.53 377	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

gcap-zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.36 216	0.20 148	0.12 169	0.26 276	0.16 115	0.30 156	0.22 120	0.26 203	0.20 128	0.30 299	0.14 140	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

11t1	0.18 162	0.10 77	0.30 140	0.20 148	0.11 113	0.27 286	0.17 153	0.35 224	0.23 138	0.25 191	0.23 154	0.23 207	0.23 283	0.25 190	0.18 221	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.09 279

ffm	0.22 265	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.08 221

ff1	0.29 396	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 538	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.08 221

mmx	0.31 412	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 538	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.10 335

xxx	0.31 412	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 538	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.10 335

IGEV_Zeroshot_test	0.18 162	0.10 77	0.65 445	0.20 148	0.12 169	0.19 113	0.15 85	0.34 200	0.19 68	0.28 223	0.22 150	0.27 257	0.13 120	0.23 148	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.06 76

MSKI-zero shot	0.17 138	0.09 40	0.43 314	0.20 148	0.11 113	0.21 171	0.15 85	0.32 178	0.21 107	0.23 169	0.24 167	0.23 207	0.10 42	0.31 277	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

MIM_Stereo	0.18 162	0.12 183	0.38 247	0.20 148	0.11 113	0.17 66	0.14 61	0.35 224	0.25 166	0.27 213	0.35 288	0.23 207	0.13 120	0.27 225	0.16 170	0.06 25	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.08 174	0.06 76

PCWNet_CMD	0.23 282	0.13 245	0.48 359	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.16 115	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.11 353	0.09 279

CFNet_ucs	0.24 312	0.13 245	0.50 375	0.20 148	0.15 335	0.28 306	0.17 153	0.49 374	0.45 405	0.32 321	0.42 368	0.39 378	0.22 268	0.31 277	0.21 288	0.11 364	0.08 353	0.12 404	0.09 303	0.12 390	0.11 370

GCAP-Stereo	0.14 76	0.14 288	0.33 177	0.20 148	0.09 29	0.21 171	0.10 8	0.26 93	0.20 91	0.18 137	0.19 112	0.15 105	0.13 120	0.17 45	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.06 76

anonymousdsp2	0.17 138	0.10 77	0.28 123	0.20 148	0.11 113	0.25 256	0.17 153	0.41 293	0.31 244	0.23 169	0.23 154	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.08 174	0.07 154

CBFPSM	0.27 364	0.16 346	0.67 450	0.20 148	0.14 285	0.38 428	0.25 408	0.40 281	0.36 304	0.33 333	0.36 298	0.56 481	0.38 451	0.32 283	0.38 428	0.08 197	0.08 353	0.07 78	0.08 217	0.09 240	0.11 370

iinet-f	0.30 405	0.18 379	1.03 525	0.20 148	0.15 335	0.44 462	0.22 344	0.45 335	0.37 315	0.35 370	0.44 392	0.41 399	0.34 430	0.34 296	0.40 444	0.10 325	0.09 387	0.08 159	0.08 217	0.13 405	0.11 370

Anonymous_2	0.37 457	0.21 421	0.47 350	0.20 148	0.21 455	0.42 452	0.26 420	0.38 258	0.29 219	0.33 333	0.30 224	0.44 423	0.38 451	0.36 310	0.29 383	0.26 522	0.29 541	0.44 542	1.41 577	0.34 534	0.21 503

RCA-Stereo	0.16 120	0.09 40	0.25 95	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.36 242	0.35 291	0.20 146	0.25 175	0.17 131	0.17 199	0.18 64	0.14 122	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

qqq	0.20 215	0.12 183	0.31 154	0.20 148	0.11 113	0.23 220	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.24 183	0.28 198	0.28 272	0.24 301	0.34 296	0.22 308	0.08 197	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.09 240	0.09 279

x	0.19 200	0.11 141	0.29 133	0.20 148	0.11 113	0.26 276	0.18 196	0.41 293	0.29 219	0.25 191	0.29 211	0.28 272	0.24 301	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.08 221

IER	0.23 282	0.12 183	0.39 262	0.20 148	0.14 285	0.31 361	0.19 240	0.42 307	0.36 304	0.33 333	0.40 344	0.32 319	0.33 421	0.29 255	0.22 308	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.08 221

GES	0.22 265	0.12 183	0.42 303	0.20 148	0.14 285	0.27 286	0.19 240	0.49 374	0.33 265	0.30 281	0.36 298	0.25 227	0.23 283	0.29 255	0.22 308	0.10 325	0.08 353	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.11 370

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 138	0.14 288	0.32 160	0.20 148	0.09 29	0.19 113	0.17 153	0.32 178	0.30 232	0.25 191	0.33 268	0.20 164	0.17 199	0.19 88	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.05 22

CFNet-RSSM	0.17 138	0.10 77	0.40 270	0.20 148	0.11 113	0.20 144	0.15 85	0.36 242	0.30 232	0.23 169	0.21 140	0.26 248	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

Gwc-CoAtRS	0.17 138	0.10 77	0.37 228	0.20 148	0.12 169	0.19 113	0.15 85	0.32 178	0.28 200	0.23 169	0.23 154	0.27 257	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

DSFCA	0.27 364	0.13 245	0.36 216	0.20 148	0.17 388	0.38 428	0.31 464	0.47 354	0.43 379	0.43 458	0.37 307	0.39 378	0.29 382	0.52 370	0.32 403	0.12 402	0.10 412	0.10 309	0.11 384	0.11 353	0.10 335

DIP-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.33 177	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.12 23	0.42 307	0.25 166	0.27 213	0.32 247	0.21 175	0.17 199	0.25 190	0.20 265	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.08 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 282	0.13 245	0.48 359	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.16 115	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.11 353	0.09 279

ccs_rob	0.23 282	0.13 245	0.47 350	0.20 148	0.13 243	0.26 276	0.17 153	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 283	0.29 255	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.08 217	0.11 353	0.09 279

HSM	0.28 385	0.16 346	0.35 196	0.20 148	0.15 335	0.33 382	0.19 240	0.53 429	0.37 315	0.36 386	0.38 321	0.67 516	0.31 411	0.89 514	0.23 327	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.08 221

iResNet_ROB	0.25 340	0.19 395	0.40 270	0.20 148	0.12 169	0.30 345	0.16 115	0.55 446	0.53 469	0.38 408	0.43 381	0.37 358	0.26 331	0.38 318	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.09 240	0.09 279

GGEV	0.14 76	0.10 77	0.19 43	0.21 192	0.10 68	0.31 361	0.16 115	0.27 105	0.19 68	0.14 72	0.18 103	0.15 105	0.14 140	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76

DA2	0.14 76	0.10 77	0.18 37	0.21 192	0.10 68	0.29 327	0.16 115	0.28 125	0.20 91	0.14 72	0.17 92	0.16 123	0.14 140	0.17 45	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 154

FlowAnything_test	0.14 76	0.11 141	0.21 60	0.21 192	0.12 169	0.17 66	0.16 115	0.25 84	0.16 28	0.15 86	0.13 41	0.15 105	0.14 140	0.18 64	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.12 423	0.08 174	0.09 279

HART	0.15 106	0.11 141	0.30 140	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.16 115	0.30 156	0.19 68	0.15 86	0.25 175	0.17 131	0.09 18	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.07 269	0.07 78	0.05 42	0.08 174	0.06 76

SCV	0.14 76	0.14 288	0.24 83	0.21 192	0.11 113	0.15 24	0.16 115	0.31 167	0.18 55	0.11 21	0.15 71	0.13 66	0.10 42	0.23 148	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.06 76

tg	0.16 120	0.11 141	0.25 95	0.21 192	0.11 113	0.23 220	0.15 85	0.34 200	0.24 153	0.20 146	0.25 175	0.19 155	0.12 89	0.24 159	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.08 174	0.07 154

PAM_32	0.23 282	0.10 77	0.63 437	0.21 192	0.14 285	0.33 382	0.19 240	0.36 242	0.23 138	0.29 250	0.28 198	0.56 481	0.28 367	0.27 225	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.09 279

rvit_stereo_0083	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.21 192	0.13 243	0.17 66	0.17 153	0.22 44	0.34 275	0.16 108	0.21 140	0.19 155	0.16 173	0.21 123	0.16 170	0.11 364	0.10 412	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.07 154

rvit_stereo_0081_aga	0.16 120	0.14 288	0.28 123	0.21 192	0.13 243	0.19 113	0.17 153	0.23 63	0.24 153	0.17 120	0.21 140	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.14 122	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

rvit_stereo_0081	0.16 120	0.11 141	0.24 83	0.21 192	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.33 265	0.16 108	0.18 103	0.18 141	0.14 140	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

rvit_stereo_0082	0.16 120	0.11 141	0.24 83	0.21 192	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.33 265	0.16 108	0.18 103	0.18 141	0.14 140	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 340	0.14 288	0.95 514	0.21 192	0.27 507	0.20 144	0.19 240	0.48 366	0.25 166	0.26 203	0.55 459	0.34 333	0.18 224	0.25 190	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.12 423	0.12 390	0.12 393

U	1.00 550	0.09 40	0.21 60	0.21 192	3.68 579	6.12 582	0.14 61	0.21 34	0.21 107	0.11 21	0.11 19	0.10 34	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 69	0.05 30	5.42 586	2.90 584	0.07 110	0.06 76

test_sample6	0.25 340	0.13 245	0.41 293	0.21 192	0.11 113	0.30 345	0.22 344	0.51 401	0.35 291	0.33 333	0.43 381	0.30 299	0.24 301	0.57 400	0.22 308	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.10 335

test_sample5	0.24 312	0.13 245	0.42 303	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 384	0.34 275	0.32 321	0.41 352	0.29 283	0.23 283	0.55 385	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

H2IRNET	0.18 162	0.13 245	0.35 196	0.21 192	0.12 169	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.30 232	0.17 120	0.31 238	0.25 227	0.20 248	0.24 159	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.06 76

IGEV++	0.13 52	0.10 77	0.23 75	0.21 192	0.10 68	0.15 24	0.15 85	0.29 137	0.16 28	0.12 36	0.15 71	0.12 55	0.12 89	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 154

MyStereo8	0.22 265	0.15 321	0.63 437	0.21 192	0.17 388	0.31 361	0.16 115	0.36 242	0.32 253	0.28 223	0.36 298	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.28 371	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.12 393

MyStereo06	0.20 215	0.12 183	0.57 410	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.40 281	0.21 107	0.30 281	0.24 167	0.31 310	0.18 224	0.22 139	0.18 221	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo05	0.23 282	0.12 183	0.57 410	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.48 366	0.52 465	0.31 298	0.23 154	0.25 227	0.22 268	0.30 270	0.21 288	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

CoDeX	0.23 282	0.12 183	0.46 342	0.21 192	0.14 285	0.29 327	0.21 318	0.53 429	0.41 365	0.29 250	0.35 288	0.29 283	0.22 268	0.48 350	0.19 250	0.09 276	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154

DualNet	0.24 312	0.13 245	0.42 303	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 384	0.34 275	0.33 333	0.43 381	0.29 283	0.23 283	0.55 385	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

ttt	0.29 396	0.12 183	0.34 186	0.21 192	0.13 243	0.29 327	0.20 287	0.56 461	0.47 427	0.31 298	0.44 392	0.30 299	0.22 268	0.65 444	0.85 524	0.13 421	0.10 412	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.11 370

plain	0.17 138	0.13 245	0.43 314	0.21 192	0.13 243	0.16 47	0.17 153	0.27 105	0.22 120	0.16 108	0.26 185	0.13 66	0.16 173	0.27 225	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.07 142	0.10 305	0.07 154

MIF-Stereo (partial)	0.16 120	0.10 77	0.34 186	0.21 192	0.15 335	0.15 24	0.13 41	0.28 125	0.25 166	0.17 120	0.26 185	0.15 105	0.16 173	0.25 190	0.17 200	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.08 221

UniTT-Stereo	0.14 76	0.10 77	0.30 140	0.21 192	0.13 243	0.17 66	0.13 41	0.19 18	0.18 55	0.15 86	0.20 128	0.10 34	0.11 66	0.18 64	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.06 76

SDNR	0.42 480	0.21 421	0.82 488	0.21 192	0.18 409	1.27 558	0.17 153	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.81 519	0.38 366	0.27 350	1.19 544	0.38 428	0.23 511	0.24 533	0.17 483	0.13 450	0.17 462	0.20 495

4D-IteraStereo	0.17 138	0.16 346	0.50 375	0.21 192	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.28 125	0.28 200	0.23 169	0.20 128	0.20 164	0.11 66	0.19 88	0.14 122	0.06 25	0.04 2	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.06 76

ToySt	0.24 312	0.16 346	0.48 359	0.21 192	0.13 243	0.29 327	0.29 448	0.39 270	0.39 339	0.27 213	0.35 288	0.39 378	0.31 411	0.31 277	0.29 383	0.08 197	0.09 387	0.10 309	0.11 384	0.11 353	0.10 335

DCRE	0.20 215	0.13 245	0.40 270	0.21 192	0.15 335	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.22 163	0.80 518	0.23 207	0.16 173	0.23 148	0.15 146	0.07 69	0.07 269	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.06 76

anonymousa	0.23 282	0.11 141	0.50 375	0.21 192	0.16 367	0.31 361	0.20 287	0.36 242	0.35 291	0.32 321	0.50 431	0.39 378	0.26 331	0.22 139	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.11 384	0.07 110	0.08 221

MC-Stereo	0.14 76	0.09 40	0.25 95	0.21 192	0.09 29	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.18 137	0.23 154	0.16 123	0.13 120	0.22 139	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 405	0.20 407	0.70 462	0.21 192	0.17 388	0.46 470	0.27 426	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.55 459	0.43 412	0.30 395	0.46 344	0.38 428	0.09 276	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.11 353	0.10 335

psmg	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.21 192	0.14 285	0.35 410	0.23 369	0.51 401	0.34 275	0.35 370	0.38 321	0.38 366	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.08 353	0.10 309	0.10 345	0.09 240	0.08 221

CSP-Net	0.27 364	0.15 321	0.30 140	0.21 192	0.14 285	0.44 462	0.24 391	0.50 384	0.40 355	0.41 442	0.43 381	0.42 408	0.26 331	0.66 449	0.28 371	0.12 402	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.09 279

dad	0.28 385	0.31 495	0.44 323	0.21 192	0.14 285	0.30 345	0.20 287	0.33 192	0.49 446	0.44 465	0.44 392	0.45 427	0.21 255	0.41 329	0.26 361	0.20 506	0.11 436	0.20 503	0.11 384	0.14 423	0.10 335

GLC_STEREO	0.15 106	0.10 77	0.24 83	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.23 63	0.27 185	0.17 120	0.20 128	0.17 131	0.11 66	0.23 148	0.16 170	0.07 69	0.09 387	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.06 76

IPLG	0.21 235	0.15 321	0.53 394	0.21 192	0.12 169	0.28 306	0.17 153	0.42 307	0.30 232	0.33 333	0.32 247	0.15 105	0.17 199	0.50 359	0.21 288	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

MIPNet	0.21 235	0.15 321	0.52 390	0.21 192	0.12 169	0.27 286	0.20 287	0.45 335	0.37 315	0.30 281	0.23 154	0.19 155	0.24 301	0.27 225	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

IPLGR	0.21 235	0.13 245	0.61 426	0.21 192	0.11 113	0.25 256	0.18 196	0.41 293	0.37 315	0.28 223	0.27 192	0.21 175	0.19 239	0.37 313	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

test-3	0.16 120	0.09 40	0.31 154	0.21 192	0.11 113	0.18 87	0.16 115	0.30 156	0.27 185	0.26 203	0.16 81	0.22 187	0.12 89	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.06 76

test_1	0.16 120	0.09 40	0.31 154	0.21 192	0.11 113	0.18 87	0.16 115	0.30 156	0.27 185	0.25 191	0.16 81	0.22 187	0.12 89	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.06 76

PFNet+	0.20 215	0.10 77	0.37 228	0.21 192	0.12 169	0.17 66	0.19 240	0.29 137	0.34 275	0.33 333	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.32 283	0.17 200	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.12 393

STrans-v2	0.24 312	0.13 245	0.54 397	0.21 192	0.12 169	0.23 220	0.21 318	0.47 354	0.28 200	0.31 298	0.42 368	0.36 352	0.35 434	0.62 430	0.23 327	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.06 76

DeepStereo_RVC	0.18 162	0.11 141	0.40 270	0.21 192	0.11 113	0.19 113	0.16 115	0.28 125	0.22 120	0.27 213	0.27 192	0.23 207	0.28 367	0.24 159	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.10 335

RAFT-RH_RVC	0.25 340	0.11 141	0.45 334	0.21 192	0.12 169	0.25 256	0.14 61	0.27 105	0.27 185	0.38 408	1.15 542	0.23 207	0.17 199	0.57 400	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.06 43	0.07 154

iRaftStereo_RVC	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.21 192	0.11 113	0.20 144	0.17 153	0.32 178	0.23 138	0.20 146	0.25 175	0.18 141	0.12 89	0.20 104	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.08 174	0.07 154

raft+_RVC	0.18 162	0.14 288	0.32 160	0.21 192	0.15 335	0.21 171	0.16 115	0.38 258	0.34 275	0.21 157	0.28 198	0.20 164	0.15 157	0.24 159	0.19 250	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.08 221

RALCasStereoNet	0.18 162	0.15 321	0.33 177	0.21 192	0.14 285	0.21 171	0.18 196	0.31 167	0.25 166	0.21 157	0.29 211	0.22 187	0.15 157	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.10 412	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.09 279

AFF-stereo	0.18 162	0.15 321	0.32 160	0.21 192	0.10 68	0.18 87	0.18 196	0.33 192	0.27 185	0.25 191	0.37 307	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

GMStereo	0.19 200	0.25 452	0.40 270	0.21 192	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.29 137	0.40 355	0.25 191	0.23 154	0.16 123	0.15 157	0.25 190	0.19 250	0.09 276	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.33 177	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.46 523	0.46 346	0.20 91	0.25 191	0.50 431	0.17 131	0.16 173	0.24 159	0.23 327	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.10 345	0.06 43	0.07 154

SFCPSM	0.22 265	0.10 77	0.51 386	0.21 192	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.55 446	0.39 339	0.29 250	0.32 247	0.23 207	0.21 255	0.27 225	0.19 250	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.08 221

FENet	0.21 235	0.11 141	0.45 334	0.21 192	0.12 169	0.26 276	0.17 153	0.41 293	0.35 291	0.30 281	0.31 238	0.29 283	0.23 283	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

cf-r	0.24 312	0.15 321	0.44 323	0.21 192	0.14 285	0.27 286	0.22 344	0.42 307	0.40 355	0.30 281	0.42 368	0.42 408	0.26 331	0.43 334	0.25 348	0.11 364	0.06 151	0.08 159	0.10 345	0.08 174	0.08 221

GANet-RSSM	0.24 312	0.14 288	0.36 216	0.21 192	0.14 285	0.27 286	0.21 318	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.39 334	0.39 378	0.28 367	0.58 407	0.23 327	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.09 279

PSMNet-RSSM	0.24 312	0.15 321	0.36 216	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.20 287	0.48 366	0.37 315	0.30 281	0.44 392	0.38 366	0.26 331	0.52 370	0.22 308	0.12 402	0.07 269	0.11 366	0.13 450	0.10 305	0.09 279

GwcNet-RSSM	0.26 356	0.17 365	0.46 342	0.21 192	0.13 243	0.28 306	0.23 369	0.44 325	0.42 372	0.31 298	0.45 404	0.40 392	0.26 331	0.55 385	0.28 371	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.08 221

DeepPruner_ROB	0.26 356	0.19 395	0.44 323	0.21 192	0.16 367	0.30 345	0.21 318	0.52 418	0.32 253	0.35 370	0.38 321	0.39 378	0.26 331	0.42 332	0.24 338	0.15 460	0.11 436	0.11 366	0.11 384	0.14 423	0.13 409

MLCV	0.22 265	0.16 346	0.44 323	0.21 192	0.08 9	0.29 327	0.19 240	0.38 258	0.37 315	0.38 408	0.44 392	0.31 310	0.21 255	0.41 329	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

CBMV_ROB	0.33 430	0.18 379	0.53 394	0.21 192	0.14 285	0.33 382	0.20 287	0.51 401	0.45 405	0.51 492	0.55 459	0.45 427	0.42 474	0.71 462	0.32 403	0.18 497	0.19 514	0.23 513	0.21 508	0.14 423	0.15 442

MSCF	0.13 52	0.12 183	0.21 60	0.22 253	0.10 68	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 120	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.18 64	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 142	0.06 43	0.06 76

DFGA-Net	0.23 282	0.24 447	0.49 364	0.22 253	0.15 335	0.25 256	0.17 153	0.39 270	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.21 175	0.17 199	0.59 413	0.28 371	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.08 221

G2L-Stereo	0.25 340	0.16 346	0.47 350	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.18 196	0.46 346	0.35 291	0.33 333	0.37 307	0.40 392	0.22 268	0.60 415	0.30 391	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.09 279

PAM	0.23 282	0.10 77	0.63 437	0.22 253	0.15 335	0.34 395	0.21 318	0.37 252	0.22 120	0.31 298	0.27 192	0.55 477	0.26 331	0.26 206	0.17 200	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.09 303	0.07 110	0.09 279

RAStereo	0.13 52	0.12 183	0.27 112	0.22 253	0.11 113	0.15 24	0.18 196	0.23 63	0.23 138	0.13 49	0.17 92	0.11 48	0.09 18	0.15 16	0.13 88	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.05 22

MyStereo07	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.29 137	0.21 107	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.13 120	0.25 190	0.13 88	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo04	0.23 282	0.12 183	0.55 403	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.49 374	0.52 465	0.28 223	0.23 154	0.27 257	0.23 283	0.30 270	0.22 308	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

mmm	0.21 235	0.12 183	0.31 154	0.22 253	0.12 169	0.28 306	0.21 318	0.41 293	0.27 185	0.29 250	0.38 321	0.29 283	0.24 301	0.29 255	0.22 308	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.09 303	0.10 305	0.09 279

1111x	0.32 421	0.11 141	0.40 270	0.22 253	0.11 113	0.32 371	0.26 420	0.59 485	0.43 379	0.31 298	0.41 352	0.39 378	0.28 367	0.76 483	1.37 554	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.08 221

CASnet	0.14 76	0.12 183	0.22 69	0.22 253	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.25 166	0.22 163	0.20 128	0.15 105	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.11 366	0.09 303	0.08 174	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 162	0.12 183	0.55 403	0.22 253	0.12 169	0.18 87	0.18 196	0.34 200	0.19 68	0.20 146	0.24 167	0.34 333	0.18 224	0.29 255	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.06 76

HanStereo	0.18 162	0.12 183	0.55 403	0.22 253	0.12 169	0.18 87	0.18 196	0.34 200	0.19 68	0.20 146	0.24 167	0.34 333	0.18 224	0.29 255	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.06 76

LL-Strereo2	0.18 162	0.18 379	0.39 262	0.22 253	0.12 169	0.24 242	0.13 41	0.31 167	0.23 138	0.24 183	0.20 128	0.24 219	0.12 89	0.26 206	0.15 146	0.06 25	0.06 151	0.12 404	0.09 303	0.08 174	0.07 154

gwcnet-sp	0.24 312	0.13 245	0.63 437	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

scenet	0.24 312	0.13 245	0.63 437	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

ssnet_v2	0.28 385	0.16 346	0.44 323	0.22 253	0.15 335	0.40 441	0.30 459	0.57 471	0.46 422	0.38 408	0.36 298	0.47 437	0.29 382	0.38 318	0.39 436	0.13 421	0.11 436	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.11 370

ssnet	0.24 312	0.13 245	0.63 437	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

HBP-ISP	0.33 430	0.30 488	0.72 466	0.22 253	0.16 367	0.32 371	0.22 344	0.54 436	0.44 394	0.41 442	0.49 429	0.33 326	0.38 451	0.73 469	0.25 348	0.18 497	0.19 514	0.24 515	0.20 505	0.16 445	0.13 409

raft_robust	0.22 265	0.17 365	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.23 220	0.22 344	0.49 374	0.48 437	0.32 321	0.32 247	0.26 248	0.23 283	0.53 377	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.10 345	0.08 174	0.06 76

iRaft-Stereo_5w	0.23 282	0.18 379	0.44 323	0.22 253	0.13 243	0.19 113	0.19 240	0.37 252	0.32 253	0.28 223	0.37 307	0.34 333	0.23 283	0.65 444	0.27 367	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.08 221

dd	0.22 265	0.26 463	0.40 270	0.22 253	0.12 169	0.25 256	0.21 318	0.32 178	0.44 394	0.29 250	0.28 198	0.25 227	0.16 173	0.30 270	0.25 348	0.12 402	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.11 353	0.09 279

GMOStereo	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

error version	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

test-v	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

AACVNet	0.26 356	0.16 346	0.37 228	0.22 253	0.14 285	0.29 327	0.19 240	0.41 293	0.31 244	0.38 408	0.42 368	0.43 412	0.28 367	0.73 469	0.25 348	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.09 303	0.13 405	0.11 370

Patchmatch Stereo++	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.18 224	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo_v2	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

HUI-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.25 227	0.17 199	0.22 139	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

iGMRVC	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

RAFT-345	0.21 235	0.10 77	0.46 342	0.22 253	0.11 113	0.20 144	0.16 115	0.26 93	0.25 166	0.27 213	0.66 497	0.21 175	0.16 173	0.55 385	0.21 288	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.06 76

iRAFT	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

CRE-IMP	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.11 113	0.24 242	0.17 153	0.29 137	0.21 107	0.27 213	0.26 185	0.24 219	0.17 199	0.23 148	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.10 305	0.10 335

test-2	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

RAFT-IKP	0.18 162	0.12 183	0.37 228	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

rafts_anoy	0.18 162	0.15 321	0.35 196	0.22 253	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.32 178	0.30 232	0.23 169	0.25 175	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.19 250	0.08 197	0.07 269	0.10 309	0.12 423	0.09 240	0.08 221

XX-TBD	0.15 106	0.18 379	0.28 123	0.22 253	0.10 68	0.22 199	0.15 85	0.22 44	0.27 185	0.22 163	0.26 185	0.14 89	0.12 89	0.16 32	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

raftrobust	0.16 120	0.13 245	0.29 133	0.22 253	0.15 335	0.19 113	0.13 41	0.32 178	0.26 175	0.26 203	0.20 128	0.19 155	0.17 199	0.21 123	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.07 154

ARAFT	0.24 312	0.21 421	0.78 473	0.22 253	0.12 169	0.29 327	0.24 391	0.43 319	0.32 253	0.33 333	0.28 198	0.28 272	0.19 239	0.49 355	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.12 404	0.11 384	0.09 240	0.06 76

DMCA	0.22 265	0.14 288	0.36 216	0.22 253	0.14 285	0.27 286	0.20 287	0.43 319	0.38 329	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.24 301	0.24 159	0.28 371	0.11 364	0.08 353	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.11 370

BEATNet_4x	0.22 265	0.18 379	0.47 350	0.22 253	0.10 68	0.28 306	0.14 61	0.46 346	0.32 253	0.31 298	0.34 277	0.31 310	0.25 322	0.31 277	0.29 383	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.10 305	0.08 221

R-Stereo Train	0.18 162	0.09 40	0.32 160	0.22 253	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.42 307	0.19 68	0.31 298	0.45 404	0.20 164	0.14 140	0.18 64	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

RAFT-Stereo	0.18 162	0.09 40	0.32 160	0.22 253	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.42 307	0.19 68	0.31 298	0.45 404	0.20 164	0.14 140	0.18 64	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 385	0.14 288	0.44 323	0.22 253	0.18 409	0.32 371	0.19 240	0.48 366	0.38 329	0.29 250	0.43 381	0.47 437	0.37 447	0.79 493	0.36 425	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.09 303	0.07 110	0.07 154

CFNet	0.27 364	0.20 407	0.44 323	0.22 253	0.14 285	0.33 382	0.14 61	0.51 401	0.45 405	0.30 281	0.40 344	0.38 366	0.27 350	0.76 483	0.25 348	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.08 221

MeshStereo	0.58 522	0.27 470	0.67 450	0.22 253	0.17 388	0.66 521	0.37 495	0.78 540	0.61 496	1.47 571	1.30 547	1.65 557	0.79 537	1.12 541	0.59 494	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.14 463	0.17 462	0.14 430
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
GASTEREO	0.13 52	0.12 183	0.21 60	0.23 300	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 120	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.19 88	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 142	0.06 43	0.06 76

z-ln-s-r	0.32 421	0.21 421	0.82 488	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.26 420	0.43 319	0.50 454	0.32 321	0.60 479	0.39 378	0.29 382	0.73 469	0.66 508	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.08 221

coex_refinement	0.26 356	0.16 346	0.36 216	0.23 300	0.15 335	0.31 361	0.20 287	0.49 374	0.42 372	0.35 370	0.42 368	0.45 427	0.27 350	0.55 385	0.33 410	0.10 325	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.10 305	0.10 335

MM-Stereo_test3	0.17 138	0.12 183	0.29 133	0.23 300	0.14 285	0.19 113	0.22 344	0.39 270	0.36 304	0.16 108	0.24 167	0.17 131	0.12 89	0.19 88	0.14 122	0.07 69	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.06 76

MM-Stereo_test2	0.15 106	0.10 77	0.44 323	0.23 300	0.11 113	0.21 171	0.21 318	0.27 105	0.22 120	0.15 86	0.16 81	0.13 66	0.11 66	0.20 104	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.05 22

MM-Stereo_test1	0.17 138	0.10 77	0.39 262	0.23 300	0.11 113	0.20 144	0.22 344	0.33 192	0.29 219	0.22 163	0.21 140	0.15 105	0.14 140	0.23 148	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.06 76

FACV-RUCA	0.21 235	0.15 321	0.32 160	0.23 300	0.23 484	0.26 276	0.19 240	0.39 270	0.34 275	0.25 191	0.32 247	0.21 175	0.24 301	0.24 159	0.19 250	0.10 325	0.07 269	0.15 466	0.08 217	0.16 445	0.13 409

rvit_0105_6	0.19 200	0.14 288	0.34 186	0.23 300	0.14 285	0.18 87	0.20 287	0.29 137	0.37 315	0.18 137	0.22 150	0.23 207	0.17 199	0.26 206	0.17 200	0.15 460	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.11 353	0.08 221

rvit_0105_5	0.21 235	0.15 321	0.38 247	0.23 300	0.13 243	0.22 199	0.24 391	0.36 242	0.39 339	0.21 157	0.23 154	0.26 248	0.19 239	0.26 206	0.19 250	0.15 460	0.13 465	0.12 404	0.12 423	0.10 305	0.09 279

rvit_0105_4	0.20 215	0.15 321	0.38 247	0.23 300	0.14 285	0.20 144	0.22 344	0.33 192	0.39 339	0.19 142	0.24 167	0.25 227	0.19 239	0.27 225	0.17 200	0.16 475	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.11 353	0.08 221

ACV-stereo	0.29 396	0.18 379	0.79 479	0.23 300	0.16 367	0.47 476	0.19 240	0.36 242	0.34 275	0.29 250	0.33 268	0.67 516	0.42 474	0.54 383	0.30 391	0.10 325	0.09 387	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.11 370

ITSA-stereo	0.25 340	0.15 321	0.33 177	0.23 300	0.11 113	0.27 286	0.18 196	0.56 461	0.59 489	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.28 367	0.49 355	0.30 391	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.13 409

MoCha-V2	0.13 52	0.08 9	0.26 103	0.23 300	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.16 28	0.15 86	0.15 71	0.13 66	0.14 140	0.20 104	0.11 11	0.06 25	0.07 269	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.05 22

DispNO	0.27 364	0.18 379	0.62 434	0.23 300	0.17 388	0.25 256	0.22 344	0.45 335	0.41 365	0.32 321	0.39 334	0.38 366	0.27 350	0.77 489	0.27 367	0.09 276	0.07 269	0.10 309	0.10 345	0.08 174	0.08 221

ACVNet-DCA	0.18 162	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.09 279

xx1	0.20 215	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 224	0.47 427	0.17 120	0.19 112	0.28 272	0.24 301	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.09 303	0.09 240	0.09 279

1test111	0.19 200	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.34 296	0.22 308	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.09 279

cc1	0.18 162	0.14 288	0.38 247	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 224	0.47 427	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.08 221

tt1	0.18 162	0.14 288	0.35 196	0.23 300	0.11 113	0.30 345	0.19 240	0.35 224	0.44 394	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.16 173	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.08 221

DisPM	0.19 200	0.10 77	0.35 196	0.23 300	0.13 243	0.18 87	0.20 287	0.29 137	0.29 219	0.33 333	0.34 277	0.23 207	0.16 173	0.33 290	0.16 170	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.11 370

NINENet	0.25 340	0.15 321	0.37 228	0.23 300	0.16 367	0.43 460	0.17 153	0.60 493	0.46 422	0.32 321	0.37 307	0.32 319	0.20 248	0.42 332	0.21 288	0.10 325	0.10 412	0.12 404	0.08 217	0.11 353	0.10 335

Sa-1000	0.22 265	0.15 321	0.35 196	0.23 300	0.13 243	0.28 306	0.23 369	0.47 354	0.39 339	0.30 281	0.50 431	0.26 248	0.19 239	0.33 290	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.08 174	0.06 76

SA	0.22 265	0.16 346	0.36 216	0.23 300	0.13 243	0.24 242	0.23 369	0.45 335	0.40 355	0.27 213	0.44 392	0.23 207	0.23 283	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.08 174	0.06 76

test_4	0.18 162	0.12 183	0.34 186	0.23 300	0.12 169	0.18 87	0.22 344	0.26 93	0.24 153	0.24 183	0.47 421	0.22 187	0.13 120	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.07 110	0.05 22

CIPLG	0.21 235	0.21 421	0.55 403	0.23 300	0.15 335	0.25 256	0.20 287	0.35 224	0.29 219	0.31 298	0.33 268	0.22 187	0.15 157	0.26 206	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

IPLGR_C	0.21 235	0.22 434	0.60 423	0.23 300	0.15 335	0.24 242	0.20 287	0.35 224	0.29 219	0.31 298	0.32 247	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

ACRE	0.21 235	0.20 407	0.62 434	0.23 300	0.15 335	0.24 242	0.20 287	0.35 224	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

GANet-ADL	0.21 235	0.12 183	0.45 334	0.23 300	0.14 285	0.29 327	0.19 240	0.46 346	0.35 291	0.25 191	0.32 247	0.32 319	0.19 239	0.24 159	0.20 265	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.10 335

ADLNet2	0.30 405	0.17 365	0.72 466	0.23 300	0.17 388	0.36 415	0.24 391	0.52 418	0.51 458	0.32 321	0.38 321	0.45 427	0.30 395	0.69 456	0.35 419	0.10 325	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.12 390	0.10 335

TRStereo	0.19 200	0.17 365	0.47 350	0.23 300	0.19 430	0.19 113	0.16 115	0.52 418	0.28 200	0.20 146	0.19 112	0.21 175	0.13 120	0.24 159	0.13 88	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.11 384	0.06 43	0.06 76

TransformOpticalFlow	0.24 312	0.13 245	0.56 407	0.23 300	0.11 113	0.21 171	0.19 240	0.40 281	0.32 253	0.30 281	0.43 381	0.36 352	0.31 411	0.61 422	0.20 265	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.07 154

NRIStereo	0.18 162	0.11 141	0.35 196	0.23 300	0.11 113	0.24 242	0.20 287	0.29 137	0.26 175	0.26 203	0.25 175	0.25 227	0.18 224	0.34 296	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.08 221

FTStereo	0.28 385	0.10 77	0.43 314	0.23 300	0.13 243	0.21 171	0.53 537	0.34 200	0.26 175	0.38 408	0.95 531	0.30 299	0.56 511	0.32 283	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.19 485

KYRaft	0.22 265	0.10 77	0.30 140	0.23 300	0.12 169	0.23 220	0.23 369	0.35 224	0.24 153	0.35 370	0.54 455	0.34 333	0.26 331	0.29 255	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.08 174	0.31 534

cross-raft	0.17 138	0.12 183	0.41 293	0.23 300	0.10 68	0.20 144	0.24 391	0.33 192	0.23 138	0.23 169	0.28 198	0.29 283	0.15 157	0.17 45	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

test-1	0.17 138	0.11 141	0.40 270	0.23 300	0.13 243	0.22 199	0.23 369	0.34 200	0.26 175	0.20 146	0.24 167	0.22 187	0.14 140	0.16 32	0.20 265	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.08 221

GMM-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.43 314	0.23 300	0.13 243	0.24 242	0.25 408	0.37 252	0.27 185	0.30 281	0.45 404	0.27 257	0.21 255	0.31 277	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.19 485

pcwnet_v2	0.32 421	0.15 321	1.26 542	0.23 300	0.18 409	0.32 371	0.18 196	0.59 485	0.60 493	0.36 386	0.45 404	0.35 347	0.29 382	0.36 310	0.25 348	0.14 447	0.11 436	0.12 404	0.11 384	0.14 423	0.15 442

RALAANet	0.19 200	0.18 379	0.37 228	0.23 300	0.14 285	0.23 220	0.13 41	0.37 252	0.29 219	0.28 223	0.26 185	0.25 227	0.15 157	0.26 206	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.06 76

ADLNet	0.28 385	0.15 321	0.42 303	0.23 300	0.19 430	0.34 395	0.23 369	0.53 429	0.43 379	0.42 452	0.41 352	0.44 423	0.27 350	0.55 385	0.35 419	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.12 393

delet	0.27 364	0.14 288	0.40 270	0.23 300	0.19 430	0.41 445	0.29 448	0.49 374	0.48 437	0.33 333	0.41 352	0.37 358	0.30 395	0.48 350	0.34 415	0.09 276	0.09 387	0.11 366	0.12 423	0.08 174	0.08 221

UNet	0.28 385	0.14 288	0.69 456	0.23 300	0.20 447	0.44 462	0.22 344	0.50 384	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.43 412	0.33 421	0.40 327	0.31 398	0.09 276	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

acv_ft	0.25 340	0.13 245	0.40 270	0.23 300	0.19 430	0.34 395	0.21 318	0.45 335	0.44 394	0.38 408	0.41 352	0.38 366	0.27 350	0.27 225	0.35 419	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.11 353	0.07 154

FADNet_RVC	0.30 405	0.28 473	0.83 490	0.23 300	0.15 335	0.30 345	0.17 153	0.49 374	0.37 315	0.30 281	0.38 321	0.30 299	0.27 350	0.52 370	0.31 398	0.14 447	0.14 475	0.14 451	0.16 484	0.21 495	0.23 515

FADNet	0.32 421	0.36 508	0.74 471	0.23 300	0.22 471	0.37 420	0.19 240	0.53 429	0.48 437	0.32 321	0.36 298	0.43 412	0.32 418	0.64 438	0.25 348	0.16 475	0.16 497	0.14 451	0.16 484	0.24 507	0.19 485

SuperB	0.49 504	0.28 473	2.23 562	0.23 300	0.15 335	0.41 445	0.32 471	0.47 354	0.82 530	0.43 458	0.50 431	0.33 326	0.45 483	0.68 454	1.08 538	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.98 570	0.14 430

AANet_RVC	0.31 412	0.22 434	0.50 375	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.24 391	0.47 354	0.54 474	0.38 408	0.60 479	0.43 412	0.29 382	0.87 509	0.40 444	0.11 364	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.09 240	0.09 279

PS-NSSS	0.32 421	0.30 488	0.46 342	0.23 300	0.17 388	0.33 382	0.24 391	0.57 471	0.41 365	0.37 393	0.52 445	0.35 347	0.30 395	0.80 497	0.30 391	0.17 486	0.14 475	0.21 506	0.15 472	0.15 437	0.13 409

iResNetv2_ROB	0.27 364	0.26 463	0.72 466	0.23 300	0.13 243	0.29 327	0.18 196	0.52 418	0.49 446	0.37 393	0.45 404	0.39 378	0.25 322	0.34 296	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.12 390	0.09 279

SGM-Forest	0.36 447	0.17 365	0.47 350	0.23 300	0.16 367	0.45 468	0.41 512	0.55 446	0.48 437	0.52 498	0.60 479	0.52 466	0.41 465	0.85 506	0.50 481	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.15 472	0.15 437	0.15 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 430	0.21 421	0.54 397	0.23 300	0.13 243	0.42 452	0.33 481	0.53 429	0.48 437	0.52 498	0.49 429	0.50 456	0.41 465	0.56 396	0.31 398	0.15 460	0.16 497	0.18 491	0.16 484	0.13 405	0.13 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.25 340	0.15 321	0.39 262	0.24 351	0.17 388	0.34 395	0.21 318	0.41 293	0.30 232	0.33 333	0.41 352	0.48 444	0.21 255	0.52 370	0.27 367	0.11 364	0.09 387	0.11 366	0.09 303	0.13 405	0.14 430

AE-Stereo	0.17 138	0.11 141	0.31 154	0.24 351	0.14 285	0.23 220	0.18 196	0.34 200	0.29 219	0.15 86	0.25 175	0.21 175	0.13 120	0.20 104	0.14 122	0.07 69	0.08 353	0.09 236	0.10 345	0.07 110	0.06 76

coex-ft	3.44 577	0.73 550	48.55 601	0.24 351	0.19 430	0.50 491	0.43 517	0.47 354	2.40 571	7.03 586	1.20 543	0.97 539	2.23 573	0.73 469	1.92 567	0.12 402	0.15 490	0.14 451	0.12 423	0.21 495	0.43 545

fast-acv-ft	0.31 412	0.20 407	0.81 484	0.24 351	0.18 409	0.46 470	0.27 426	0.41 293	0.49 446	0.39 423	0.55 459	0.49 449	0.35 434	0.37 313	0.38 428	0.11 364	0.11 436	0.11 366	0.12 423	0.12 390	0.09 279

Selective-RAFT	0.17 138	0.12 183	0.30 140	0.24 351	0.10 68	0.29 327	0.15 85	0.32 178	0.31 244	0.17 120	0.17 92	0.21 175	0.18 224	0.28 238	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.06 76

UDGNet	0.23 282	0.31 495	0.38 247	0.24 351	0.14 285	0.24 242	0.18 196	0.32 178	0.43 379	0.29 250	0.28 198	0.24 219	0.19 239	0.29 255	0.20 265	0.15 460	0.07 269	0.21 506	0.11 384	0.14 423	0.10 335

DAS	0.27 364	0.12 183	0.42 303	0.24 351	0.18 409	0.29 327	0.24 391	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.75 478	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

SepStereo	0.26 356	0.12 183	0.42 303	0.24 351	0.18 409	0.29 327	0.24 391	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.64 438	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

test_3	0.18 162	0.11 141	0.32 160	0.24 351	0.11 113	0.22 199	0.25 408	0.31 167	0.31 244	0.25 191	0.18 103	0.23 207	0.13 120	0.25 190	0.19 250	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.07 110	0.06 76

GwcNet-ADL	0.22 265	0.14 288	0.58 415	0.24 351	0.13 243	0.22 199	0.23 369	0.49 374	0.40 355	0.27 213	0.29 211	0.30 299	0.20 248	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.09 240	0.09 279

NF-Stereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

OCTAStereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

PSM-softLoss	0.21 235	0.10 77	0.39 262	0.24 351	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.38 258	0.26 175	0.29 250	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.52 370	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.12 393

KMStereo	0.21 235	0.10 77	0.39 262	0.24 351	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.38 258	0.26 175	0.29 250	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.52 370	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.12 393

PSM-AAD	0.25 340	0.10 77	0.30 140	0.24 351	0.12 169	0.26 276	0.38 501	0.34 200	0.28 200	0.35 370	0.39 334	0.28 272	0.79 537	0.30 270	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.12 404	0.11 384	0.08 174	0.21 503

ASMatch	0.23 282	0.11 141	0.51 386	0.24 351	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.28 200	0.28 223	0.68 501	0.27 257	0.26 331	0.50 359	0.22 308	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.11 370

SST-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.37 228	0.24 351	0.13 243	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.24 153	0.34 353	0.33 268	0.29 283	0.25 322	0.56 396	0.17 200	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.07 154

RAFT_R40	0.21 235	0.10 77	0.37 228	0.24 351	0.13 243	0.18 87	0.18 196	0.31 167	0.29 219	0.33 333	0.33 268	0.30 299	0.24 301	0.55 385	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.07 154

PFNet	0.23 282	0.10 77	0.57 410	0.24 351	0.14 285	0.22 199	0.19 240	0.39 270	0.33 265	0.35 370	0.32 247	0.27 257	0.19 239	0.64 438	0.22 308	0.09 276	0.05 30	0.09 236	0.07 142	0.08 174	0.07 154

RE-Stereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

TVStereo	0.20 215	0.10 77	0.35 196	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

RAFT	0.21 235	0.17 365	0.32 160	0.24 351	0.12 169	0.25 256	0.27 426	0.35 224	0.28 200	0.33 333	0.33 268	0.38 366	0.22 268	0.29 255	0.17 200	0.08 197	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.10 305	0.06 76

Prome-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.30 140	0.24 351	0.12 169	0.23 220	0.23 369	0.36 242	0.25 166	0.33 333	0.59 474	0.24 219	0.28 367	0.29 255	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.20 495

sAnonymous2	0.20 215	0.21 421	0.58 415	0.24 351	0.17 388	0.22 199	0.19 240	0.34 200	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 45	0.14 122	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.23 504	0.17 463

CroCo_RVC	0.20 215	0.21 421	0.58 415	0.24 351	0.17 388	0.22 199	0.19 240	0.34 200	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 45	0.14 122	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.23 504	0.17 463

FINET	0.34 438	0.27 470	0.80 482	0.24 351	0.24 492	0.36 415	0.34 483	0.54 436	0.72 518	0.39 423	0.47 421	0.32 319	0.30 395	0.51 364	0.32 403	0.19 503	0.17 504	0.13 425	0.12 423	0.18 476	0.16 451

MMNet	0.27 364	0.14 288	0.49 364	0.24 351	0.17 388	0.47 476	0.22 344	0.45 335	0.51 458	0.39 423	0.41 352	0.36 352	0.33 421	0.39 320	0.34 415	0.08 197	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.08 221

UPFNet	0.25 340	0.12 183	0.38 247	0.24 351	0.19 430	0.37 420	0.28 442	0.48 366	0.38 329	0.34 353	0.37 307	0.37 358	0.28 367	0.39 320	0.33 410	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.10 305	0.08 221

psmorigin	0.50 507	0.25 452	3.03 571	0.24 351	0.19 430	0.38 428	0.22 344	0.50 384	0.44 394	0.64 519	0.68 501	0.71 525	0.51 504	0.85 506	0.45 464	0.14 447	0.17 504	0.13 425	0.14 463	0.16 445	0.21 503

aanetorigin	0.39 469	0.29 481	1.09 529	0.24 351	0.19 430	0.28 306	0.37 495	0.33 192	0.47 427	0.94 542	0.82 521	0.52 466	0.54 507	0.49 355	0.50 481	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.16 445	0.15 442

ac_64	0.27 364	0.13 245	0.41 293	0.24 351	0.17 388	0.36 415	0.22 344	0.46 346	0.33 265	0.35 370	0.36 298	0.52 466	0.30 395	0.62 430	0.32 403	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.09 240	0.08 221

HGLStereo	0.27 364	0.14 288	0.46 342	0.24 351	0.21 455	0.33 382	0.23 369	0.50 384	0.42 372	0.35 370	0.48 427	0.41 399	0.33 421	0.45 341	0.33 410	0.11 364	0.10 412	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.12 393

AdaStereo	0.24 312	0.16 346	0.37 228	0.24 351	0.12 169	0.32 371	0.17 153	0.54 436	0.42 372	0.33 333	0.38 321	0.35 347	0.21 255	0.30 270	0.22 308	0.14 447	0.06 151	0.13 425	0.08 217	0.11 353	0.08 221
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.
NVstereo2D	0.31 412	0.16 346	0.54 397	0.24 351	0.22 471	0.42 452	0.28 442	0.58 480	0.56 483	0.28 223	0.38 321	0.40 392	0.30 395	0.71 462	0.28 371	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.10 345	0.19 483	0.16 451

NOSS_ROB	0.31 412	0.20 407	0.35 196	0.24 351	0.16 367	0.32 371	0.19 240	0.52 418	0.48 437	0.33 333	0.36 298	0.42 408	0.28 367	0.93 521	0.24 338	0.19 503	0.20 519	0.24 515	0.22 516	0.17 462	0.17 463

DN-CSS_ROB	0.22 265	0.25 452	0.47 350	0.24 351	0.14 285	0.25 256	0.12 23	0.40 281	0.33 265	0.29 250	0.42 368	0.22 187	0.20 248	0.33 290	0.19 250	0.07 69	0.06 151	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.07 154

pmcnn	0.50 507	0.20 407	0.78 473	0.24 351	0.26 505	0.39 436	0.30 459	0.51 401	0.50 454	0.54 506	1.23 545	2.52 571	0.37 447	0.77 489	0.95 531	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.05 42	0.10 305	0.08 221

zh-mn7	0.46 496	0.45 525	1.48 551	0.25 388	0.19 430	0.44 462	0.29 448	0.56 461	0.82 530	0.65 521	0.96 532	0.49 449	0.38 451	0.88 512	0.63 503	0.12 402	0.10 412	0.11 366	0.11 384	0.13 405	0.14 430

z-mn7	0.44 492	0.40 518	1.09 529	0.25 388	0.18 409	0.61 515	0.34 483	0.56 461	0.93 545	0.43 458	0.96 532	0.53 471	0.39 457	0.94 523	0.59 494	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.14 423	0.13 409

rvit_0105_3	0.23 282	0.17 365	0.40 270	0.25 388	0.15 335	0.24 242	0.28 442	0.38 258	0.41 365	0.25 191	0.25 175	0.28 272	0.21 255	0.28 238	0.20 265	0.15 460	0.13 465	0.14 451	0.15 472	0.10 305	0.09 279

UGAM	0.26 356	0.14 288	0.45 334	0.25 388	0.12 169	0.23 220	0.25 408	0.32 178	0.41 365	0.31 298	0.42 368	0.41 399	0.22 268	0.92 519	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.14 451	0.12 423	0.10 305	0.07 154

rvit_stereo_ft	0.17 138	0.14 288	0.30 140	0.25 388	0.14 285	0.17 66	0.21 318	0.28 125	0.26 175	0.16 108	0.19 112	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.17 200	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.07 154

testlalala_base	0.20 215	0.13 245	0.35 196	0.25 388	0.15 335	0.25 256	0.16 115	0.34 200	0.17 45	0.19 142	0.26 185	0.17 131	0.14 140	0.18 64	0.16 170	0.39 545	0.09 387	0.07 78	0.05 42	0.45 540	0.08 221

LL-Strereo	0.29 396	0.25 452	0.58 415	0.25 388	0.21 455	0.23 220	0.24 391	0.55 446	0.42 372	0.34 353	0.32 247	0.41 399	0.40 461	0.94 523	0.23 327	0.08 197	0.07 269	0.11 366	0.09 303	0.09 240	0.09 279

Wz-Net-TNSev	0.51 511	0.58 541	1.61 557	0.25 388	0.21 455	0.65 519	0.45 521	0.63 513	0.69 513	0.51 492	0.54 455	0.71 525	0.60 518	1.00 531	0.77 516	0.15 460	0.15 490	0.13 425	0.15 472	0.21 495	0.20 495

CroCo-Stereo Lap2	0.15 106	0.15 321	0.28 123	0.25 388	0.18 409	0.11 4	0.19 240	0.28 125	0.21 107	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.12 89	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.07 154

BUS	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.25 388	0.14 285	0.43 460	0.17 153	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.32 319	0.20 248	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

RAFT_CTSACE	0.21 235	0.16 346	0.41 293	0.25 388	0.15 335	0.22 199	0.24 391	0.32 178	0.28 200	0.33 333	0.51 437	0.29 283	0.17 199	0.32 283	0.13 88	0.06 25	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.06 76

CRFU-Net	0.28 385	0.14 288	0.45 334	0.25 388	0.15 335	0.45 468	0.23 369	0.50 384	0.30 232	0.43 458	0.41 352	0.48 444	0.46 489	0.43 334	0.29 383	0.11 364	0.10 412	0.09 236	0.08 217	0.10 305	0.10 335

RAFT+CT+SA	0.21 235	0.18 379	0.33 177	0.25 388	0.18 409	0.23 220	0.29 448	0.40 281	0.36 304	0.24 183	0.38 321	0.18 141	0.16 173	0.32 283	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.12 423	0.09 240	0.09 279

BSDual-CNN	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.25 388	0.14 285	0.35 410	0.21 318	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.38 366	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

hknet	0.25 340	0.14 288	0.40 270	0.25 388	0.15 335	0.35 410	0.21 318	0.56 461	0.37 315	0.34 353	0.35 288	0.43 412	0.27 350	0.37 313	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

SACVNet	0.30 405	0.20 407	0.41 293	0.25 388	0.18 409	0.34 395	0.25 408	0.52 418	0.40 355	0.41 442	0.44 392	0.46 435	0.32 418	0.71 462	0.25 348	0.13 421	0.10 412	0.12 404	0.12 423	0.16 445	0.17 463

LCNet	0.21 235	0.11 141	0.29 133	0.25 388	0.12 169	0.23 220	0.19 240	0.34 200	0.26 175	0.28 223	0.35 288	0.26 248	0.30 395	0.35 305	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.13 405	0.22 508

AAGNet	0.33 430	0.11 141	0.37 228	0.25 388	0.16 367	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.35 370	0.35 288	0.27 257	0.30 395	0.44 338	2.66 574	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.08 174	0.06 76

CroCo-Stereo	0.14 76	0.13 245	0.24 83	0.25 388	0.11 113	0.11 4	0.18 196	0.32 178	0.23 138	0.12 36	0.12 29	0.18 141	0.12 89	0.14 9	0.13 88	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76
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
TestStereo	0.21 235	0.19 395	0.40 270	0.25 388	0.10 68	0.22 199	0.21 318	0.31 167	0.31 244	0.23 169	0.34 277	0.22 187	0.18 224	0.62 430	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.07 142	0.11 353	0.06 76

RAFT + AFF	0.27 364	0.23 443	0.50 375	0.25 388	0.17 388	0.30 345	0.33 481	0.52 418	0.40 355	0.28 223	0.30 224	0.30 299	0.31 411	0.62 430	0.24 338	0.09 276	0.10 412	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.11 370

EDNetEfficientorigin	7.51 584	0.52 539	140.47 603	0.25 388	0.17 388	0.42 452	0.29 448	0.47 354	1.03 549	1.28 557	1.02 536	0.83 531	0.84 543	0.75 478	0.99 533	0.10 325	0.09 387	0.12 404	0.10 345	0.21 495	0.22 508

GwcNet	0.35 443	0.23 443	0.88 502	0.25 388	0.24 492	0.48 482	0.27 426	0.55 446	0.57 486	0.38 408	0.52 445	0.51 460	0.32 418	0.60 415	0.41 452	0.13 421	0.11 436	0.12 404	0.11 384	0.13 405	0.14 430

FADNet-RVC	0.31 412	0.35 505	0.78 473	0.25 388	0.20 447	0.33 382	0.20 287	0.49 374	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.41 399	0.29 382	0.63 436	0.31 398	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.15 472	0.19 483	0.19 485

STTStereo	0.28 385	0.20 407	0.61 426	0.25 388	0.17 388	0.29 327	0.24 391	0.47 354	0.39 339	0.39 423	0.41 352	0.44 423	0.28 367	0.40 327	0.28 371	0.13 421	0.12 453	0.13 425	0.16 484	0.12 390	0.11 370

ADCP+	0.45 494	0.24 447	1.15 535	0.25 388	0.22 471	0.56 504	0.39 506	0.54 436	0.51 458	0.44 465	0.51 437	0.46 435	0.52 506	0.56 396	1.89 566	0.10 325	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.14 423	0.13 409

RYNet	0.37 457	0.18 379	0.59 421	0.25 388	0.28 512	0.61 515	0.32 471	0.59 485	0.59 489	0.41 442	0.38 321	0.57 486	0.39 457	0.87 509	0.53 486	0.11 364	0.08 353	0.12 404	0.11 384	0.18 476	0.18 477

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 364	0.21 421	0.59 421	0.25 388	0.18 409	0.29 327	0.22 344	0.50 384	0.40 355	0.38 408	0.41 352	0.43 412	0.27 350	0.43 334	0.29 383	0.11 364	0.08 353	0.10 309	0.10 345	0.10 305	0.11 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 364	0.17 365	0.35 196	0.25 388	0.14 285	0.37 420	0.21 318	0.47 354	0.41 365	0.44 465	0.51 437	0.41 399	0.28 367	0.45 341	0.37 426	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.11 384	0.10 305	0.10 335
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 312	0.18 379	0.61 426	0.25 388	0.11 113	0.29 327	0.21 318	0.42 307	0.43 379	0.33 333	0.43 381	0.27 257	0.22 268	0.34 296	0.26 361	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

DISCO	0.32 421	0.13 245	0.51 386	0.25 388	0.16 367	0.48 482	0.25 408	0.50 384	0.57 486	0.37 393	0.45 404	0.62 500	0.36 438	0.64 438	0.49 475	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.12 390	0.11 370

PWC_ROB	0.38 464	0.29 481	0.69 456	0.25 388	0.20 447	0.38 428	0.19 240	0.58 480	0.67 508	0.57 510	0.85 524	0.51 460	0.40 461	0.71 462	0.52 484	0.13 421	0.09 387	0.14 451	0.10 345	0.17 462	0.14 430

WCMA_ROB	0.51 511	0.21 421	0.65 445	0.25 388	0.21 455	0.58 508	0.32 471	0.54 436	0.55 480	0.95 544	1.40 550	1.28 550	0.81 540	0.73 469	0.62 500	0.18 497	0.15 490	0.15 466	0.15 472	0.19 483	0.19 485

SGM_RVC	0.50 507	0.19 395	0.50 375	0.25 388	0.15 335	0.69 523	0.39 506	0.68 529	0.82 530	0.95 544	0.84 523	1.13 542	0.76 535	1.16 543	0.60 497	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.16 484	0.16 445	0.17 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 480	0.30 488	1.18 536	0.26 422	0.22 471	0.58 508	0.31 464	0.62 506	0.81 529	0.58 511	0.61 486	0.53 471	0.36 438	0.57 400	0.65 507	0.11 364	0.10 412	0.13 425	0.12 423	0.15 437	0.13 409

ISRNet	0.27 364	0.13 245	0.45 334	0.26 422	0.19 430	0.24 242	0.14 61	0.45 335	0.43 379	0.39 423	0.48 427	0.42 408	0.27 350	0.32 283	0.29 383	0.20 506	0.12 453	0.17 483	0.16 484	0.16 445	0.20 495

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 52	0.14 288	0.19 43	0.26 422	0.09 29	0.15 24	0.13 41	0.22 44	0.18 55	0.12 36	0.11 19	0.10 34	0.13 120	0.21 123	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.05 22

AIO-test2	0.20 215	0.20 407	0.36 216	0.26 422	0.15 335	0.22 199	0.16 115	0.42 307	0.42 372	0.16 108	0.29 211	0.15 105	0.11 66	0.26 206	0.13 88	0.18 497	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.07 110	0.07 154

rvit_stereo_0075_2	0.24 312	0.17 365	0.50 375	0.26 422	0.22 471	0.22 199	0.15 85	0.40 281	0.35 291	0.27 213	0.37 307	0.29 283	0.20 248	0.28 238	0.19 250	0.17 486	0.12 453	0.19 499	0.12 423	0.13 405	0.13 409

GMStereo_Zeroshot	0.24 312	0.21 421	0.45 334	0.26 422	0.13 243	0.28 306	0.15 85	0.39 270	0.35 291	0.37 393	0.43 381	0.40 392	0.17 199	0.34 296	0.20 265	0.12 402	0.07 269	0.13 425	0.07 142	0.16 445	0.09 279

CASS	0.21 235	0.15 321	0.32 160	0.26 422	0.11 113	0.28 306	0.19 240	0.39 270	0.30 232	0.32 321	0.34 277	0.25 227	0.24 301	0.25 190	0.20 265	0.13 421	0.08 353	0.11 366	0.09 303	0.11 353	0.11 370
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 235	0.16 346	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.26 276	0.27 426	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 187	0.21 255	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.07 154

Wz-Net-LNSev	0.34 438	0.29 481	0.91 507	0.26 422	0.21 455	0.47 476	0.31 464	0.54 436	0.54 474	0.44 465	0.52 445	0.50 456	0.35 434	0.39 320	0.39 436	0.11 364	0.11 436	0.10 309	0.09 303	0.14 423	0.13 409

Wz-Net-MNSev	0.36 447	0.26 463	0.79 479	0.26 422	0.21 455	0.59 511	0.38 501	0.55 446	0.56 483	0.48 484	0.54 455	0.53 471	0.36 438	0.60 415	0.44 461	0.11 364	0.09 387	0.11 366	0.11 384	0.15 437	0.13 409

test_5	0.23 282	0.19 395	0.38 247	0.26 422	0.18 409	0.25 256	0.29 448	0.40 281	0.37 315	0.29 250	0.40 344	0.25 227	0.22 268	0.34 296	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.10 335

SA-5K	0.21 235	0.16 346	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.26 276	0.27 426	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 187	0.21 255	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.07 154

AASNet	0.27 364	0.19 395	0.49 364	0.26 422	0.17 388	0.34 395	0.20 287	0.62 506	0.48 437	0.35 370	0.40 344	0.32 319	0.25 322	0.28 238	0.34 415	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.08 217	0.13 405	0.11 370

PSMNet-ADL	0.25 340	0.15 321	0.32 160	0.26 422	0.14 285	0.31 361	0.22 344	0.44 325	0.36 304	0.27 213	0.33 268	0.41 399	0.28 367	0.61 422	0.29 383	0.11 364	0.09 387	0.09 236	0.11 384	0.10 305	0.10 335

GrayStereo	0.25 340	0.09 40	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.23 220	0.47 527	0.34 200	0.30 232	0.39 423	0.47 421	0.30 299	0.79 537	0.29 255	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.13 409

IRAFT_RVC	0.22 265	0.12 183	0.39 262	0.26 422	0.11 113	0.18 87	0.24 391	0.40 281	0.37 315	0.31 298	0.30 224	0.29 283	0.24 301	0.55 385	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.07 154

ICVP	0.23 282	0.13 245	0.44 323	0.26 422	0.14 285	0.29 327	0.25 408	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.43 381	0.35 347	0.25 322	0.26 206	0.23 327	0.12 402	0.09 387	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.10 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.83 490	0.26 422	0.17 388	0.23 220	0.13 41	0.40 281	0.18 55	0.20 146	0.41 352	0.31 310	0.10 42	0.32 283	0.12 46	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

APVNet	0.36 447	0.20 407	0.70 462	0.26 422	0.22 471	0.52 501	0.35 487	0.61 497	0.44 394	0.38 408	0.52 445	0.48 444	0.38 451	0.84 505	0.46 470	0.13 421	0.14 475	0.15 466	0.16 484	0.16 445	0.15 442

psm_up	0.29 396	0.16 346	0.41 293	0.26 422	0.17 388	0.32 371	0.26 420	0.55 446	0.43 379	0.36 386	0.40 344	0.45 427	0.37 447	0.58 407	0.30 391	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.12 423	0.10 305	0.10 335

EDNetEfficient	0.63 528	0.37 513	2.40 566	0.26 422	0.25 500	0.38 428	0.49 533	0.41 293	1.06 552	1.38 560	0.87 528	0.62 500	0.95 548	0.65 444	1.65 559	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.11 384	0.19 483	0.17 463

FAT-Stereo	0.36 447	0.18 379	0.73 470	0.26 422	0.18 409	0.33 382	0.29 448	0.60 493	0.59 489	0.46 473	0.60 479	0.60 494	0.50 501	0.61 422	0.34 415	0.13 421	0.14 475	0.13 425	0.12 423	0.14 423	0.18 477

FADNet-RVC-Resample	0.29 396	0.25 452	0.93 511	0.26 422	0.16 367	0.32 371	0.21 318	0.47 354	0.39 339	0.35 370	0.38 321	0.33 326	0.27 350	0.53 377	0.24 338	0.10 325	0.10 412	0.14 451	0.13 450	0.13 405	0.16 451

ADCMid	0.49 504	0.34 503	1.13 534	0.26 422	0.21 455	0.51 492	0.37 495	0.57 471	0.54 474	0.75 532	0.66 497	0.62 500	0.64 528	0.64 438	1.68 560	0.13 421	0.12 453	0.17 483	0.17 493	0.20 492	0.17 463

ADCRef	0.38 464	0.24 447	0.88 502	0.26 422	0.21 455	0.49 487	0.27 426	0.52 418	0.48 437	0.50 487	0.58 472	0.35 347	0.47 492	0.48 350	1.29 553	0.09 276	0.08 353	0.12 404	0.12 423	0.11 353	0.11 370

CVANet_RVC	0.30 405	0.19 395	0.41 293	0.26 422	0.16 367	0.33 382	0.26 420	0.52 418	0.47 427	0.40 433	0.46 414	0.43 412	0.31 411	0.89 514	0.26 361	0.14 447	0.09 387	0.14 451	0.13 450	0.14 423	0.10 335

SGM-ForestM	1.36 560	0.28 473	0.79 479	0.26 422	0.16 367	2.26 572	1.00 567	1.42 563	1.46 563	2.38 576	2.05 568	5.95 584	2.66 576	2.95 574	2.46 573	0.17 486	0.18 510	0.18 491	0.18 499	0.15 437	0.18 477

SANet	0.53 516	0.28 473	0.96 516	0.26 422	0.15 335	0.69 523	0.44 520	0.67 526	1.34 559	0.67 523	0.98 535	0.94 536	0.71 533	0.89 514	0.76 513	0.14 447	0.12 453	0.12 404	0.11 384	0.17 462	0.16 451

FSD	0.27 364	0.28 473	0.32 160	0.27 450	0.24 492	0.27 286	0.27 426	0.31 167	0.29 219	0.26 203	0.27 192	0.28 272	0.27 350	0.28 238	0.26 361	0.23 511	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.25 509	0.24 520

w-ln-seven-2	0.36 447	0.29 481	1.06 527	0.27 450	0.18 409	0.37 420	0.30 459	0.50 384	0.54 474	0.45 469	0.55 459	0.45 427	0.41 465	0.62 430	0.49 475	0.10 325	0.10 412	0.12 404	0.11 384	0.14 423	0.11 370

YMNet	0.32 421	0.22 434	0.58 415	0.27 450	0.23 484	0.48 482	0.27 426	0.51 401	0.45 405	0.48 484	0.56 466	0.51 460	0.30 395	0.39 320	0.40 444	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

YMNet_1	0.32 421	0.22 434	0.58 415	0.27 450	0.23 484	0.48 482	0.27 426	0.51 401	0.45 405	0.48 484	0.56 466	0.51 460	0.30 395	0.39 320	0.40 444	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

AIO-test1	0.19 200	0.14 288	0.41 293	0.27 450	0.15 335	0.21 171	0.16 115	0.39 270	0.36 304	0.17 120	0.26 185	0.18 141	0.13 120	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.06 43	0.09 279

rvit_105_1	0.27 364	0.19 395	0.46 342	0.27 450	0.19 430	0.30 345	0.35 487	0.44 325	0.51 458	0.31 298	0.31 238	0.31 310	0.26 331	0.35 305	0.25 348	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 493	0.11 353	0.10 335

StereoVision	0.22 265	0.18 379	0.37 228	0.27 450	0.17 388	0.23 220	0.22 344	0.38 258	0.31 244	0.20 146	0.51 437	0.22 187	0.16 173	0.28 238	0.18 221	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.13 450	0.10 305	0.07 154

GEStereo_RVC	0.27 364	0.20 407	0.44 323	0.27 450	0.16 367	0.33 382	0.25 408	0.56 461	0.54 474	0.34 353	0.38 321	0.34 333	0.25 322	0.51 364	0.28 371	0.12 402	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.11 353	0.11 370

Anonymous3	0.23 282	0.18 379	0.63 437	0.27 450	0.18 409	0.41 445	0.23 369	0.43 319	0.35 291	0.23 169	0.27 192	0.20 164	0.18 224	0.27 225	0.18 221	0.12 402	0.11 436	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.12 393

sCroCo_RVC	0.18 162	0.14 288	0.49 364	0.27 450	0.18 409	0.22 199	0.17 153	0.27 105	0.23 138	0.14 72	0.22 150	0.17 131	0.14 140	0.21 123	0.15 146	0.10 325	0.11 436	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

ccnet	0.42 480	0.31 495	0.48 359	0.27 450	0.32 524	0.60 514	0.32 471	0.65 515	0.46 422	0.53 504	0.66 497	0.56 481	0.45 483	0.72 467	0.61 498	0.26 522	0.19 514	0.24 515	0.21 508	0.26 517	0.22 508

S-Stereo	0.38 464	0.20 407	1.05 526	0.27 450	0.22 471	0.38 428	0.32 471	0.55 446	0.66 505	0.39 423	0.59 474	0.49 449	0.41 465	0.75 478	0.40 444	0.12 402	0.15 490	0.13 425	0.13 450	0.16 445	0.21 503

stereogan	0.37 457	0.17 365	0.65 445	0.27 450	0.22 471	0.62 517	0.26 420	0.59 485	0.63 502	0.43 458	0.60 479	0.67 516	0.42 474	0.68 454	0.35 419	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.12 423	0.19 483	0.17 463

edge stereo	0.39 469	0.22 434	0.81 484	0.27 450	0.22 471	0.37 420	0.24 391	0.56 461	0.54 474	0.53 504	0.60 479	0.71 525	0.50 501	0.78 491	0.40 444	0.16 475	0.14 475	0.19 499	0.14 463	0.16 445	0.17 463

RTSC	0.39 469	0.28 473	0.78 473	0.27 450	0.18 409	0.49 487	0.22 344	0.59 485	0.84 537	0.55 507	0.53 452	0.49 449	0.36 438	0.67 453	0.82 520	0.13 421	0.10 412	0.11 366	0.12 423	0.17 462	0.17 463

ADCL	0.47 498	0.22 434	1.00 520	0.27 450	0.19 430	0.74 528	0.64 545	0.54 436	0.69 513	0.56 508	0.71 506	0.55 477	0.60 518	0.60 415	1.43 555	0.11 364	0.09 387	0.13 425	0.13 450	0.14 423	0.14 430

ADCPNet	0.48 501	0.29 481	1.60 555	0.27 450	0.23 484	0.70 526	0.38 501	0.53 429	0.51 458	0.51 492	0.59 474	0.67 516	0.56 511	0.60 415	1.14 543	0.15 460	0.18 510	0.14 451	0.23 518	0.19 483	0.19 485

DPSNet	0.47 498	0.24 447	0.93 511	0.27 450	0.20 447	0.75 530	0.57 539	0.84 549	0.79 527	0.47 481	0.51 437	0.60 494	0.69 531	0.87 509	0.71 511	0.16 475	0.13 465	0.12 404	0.10 345	0.25 509	0.21 503

DRN-Test	0.33 430	0.17 365	0.61 426	0.27 450	0.19 430	0.46 470	0.29 448	0.65 515	0.51 458	0.47 481	0.46 414	0.44 423	0.34 430	0.62 430	0.41 452	0.12 402	0.08 353	0.13 425	0.12 423	0.12 390	0.10 335

StereoDRNet	0.32 421	0.22 434	0.61 426	0.27 450	0.21 455	0.42 452	0.30 459	0.61 497	0.48 437	0.46 473	0.39 334	0.48 444	0.30 395	0.57 400	0.40 444	0.11 364	0.09 387	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.10 335

DLCB_ROB	0.28 385	0.16 346	0.34 186	0.27 450	0.16 367	0.38 428	0.25 408	0.48 366	0.43 379	0.46 473	0.46 414	0.51 460	0.33 421	0.53 377	0.33 410	0.10 325	0.10 412	0.11 366	0.11 384	0.10 305	0.09 279

XPNet_ROB	0.33 430	0.20 407	0.43 314	0.27 450	0.18 409	0.37 420	0.31 464	0.55 446	0.50 454	0.51 492	0.53 452	0.58 489	0.37 447	0.63 436	0.45 464	0.17 486	0.12 453	0.13 425	0.12 423	0.15 437	0.14 430

LMCR-Stereo	0.26 356	0.18 379	0.49 364	0.28 472	0.14 285	0.36 415	0.23 369	0.54 436	0.34 275	0.39 423	0.40 344	0.29 283	0.29 382	0.37 313	0.27 367	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.13 405	0.09 279

DMCA-RVC	0.27 364	0.21 421	0.61 426	0.28 472	0.17 388	0.29 327	0.21 318	0.42 307	0.35 291	0.40 433	0.37 307	0.39 378	0.36 438	0.43 334	0.30 391	0.13 421	0.10 412	0.15 466	0.11 384	0.13 405	0.10 335

TDLM	0.30 405	0.21 421	0.38 247	0.28 472	0.15 335	0.33 382	0.32 471	0.52 418	0.47 427	0.38 408	0.43 381	0.39 378	0.29 382	0.91 518	0.28 371	0.14 447	0.08 353	0.13 425	0.11 384	0.12 390	0.10 335

zh-sn7	0.48 501	0.51 537	1.43 550	0.29 475	0.20 447	0.47 476	0.39 506	0.57 471	0.62 498	0.52 498	0.81 519	0.52 466	0.56 511	1.05 536	0.87 525	0.12 402	0.13 465	0.13 425	0.13 450	0.17 462	0.16 451

TCMNet	0.33 430	0.23 443	0.72 466	0.29 475	0.30 520	0.40 441	0.28 442	0.50 384	0.47 427	0.37 393	0.45 404	0.40 392	0.29 382	0.60 415	0.39 436	0.14 447	0.13 465	0.15 466	0.14 463	0.17 462	0.15 442

OMP-Stereo	0.23 282	0.14 288	0.35 196	0.29 475	0.13 243	0.21 171	0.16 115	0.37 252	0.33 265	0.34 353	0.30 224	0.34 333	0.19 239	0.70 459	0.24 338	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.07 110	0.06 76

IIG-Stereo	0.23 282	0.13 245	0.35 196	0.29 475	0.12 169	0.23 220	0.14 61	0.38 258	0.31 244	0.34 353	0.37 307	0.33 326	0.21 255	0.70 459	0.26 361	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.07 110	0.06 76

Pruner-Stereo	0.19 200	0.11 141	0.34 186	0.29 475	0.12 169	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.29 219	0.33 333	0.32 247	0.25 227	0.15 157	0.24 159	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.09 279

ADCS	0.58 522	0.40 518	1.35 548	0.29 475	0.24 492	0.55 503	0.45 521	0.67 526	0.83 534	0.76 534	0.71 506	0.68 520	0.60 518	0.76 483	2.23 571	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.17 493	0.22 501	0.22 508

AnyNet_C32	0.51 511	0.40 518	1.10 533	0.29 475	0.28 512	0.59 511	0.58 540	0.54 436	0.60 493	0.62 515	0.66 497	0.54 475	0.54 507	0.78 491	1.74 563	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 493	0.20 492	0.20 495

STTRV1_RVC	0.42 480	0.32 500	0.89 505	0.29 475	0.36 529	0.49 487	0.31 464	0.61 497	0.53 469	0.46 473	0.56 466	0.47 437	0.43 478	1.00 531	0.39 436	0.27 527	0.21 521	0.20 503	0.18 499	0.25 509	0.17 463

GANet	0.36 447	0.22 434	0.49 364	0.29 475	0.17 388	0.41 445	0.38 501	0.57 471	0.45 405	0.46 473	0.75 512	0.55 477	0.40 461	0.94 523	0.41 452	0.13 421	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.14 423	0.11 370

ETE_ROB	0.34 438	0.26 463	0.45 334	0.29 475	0.18 409	0.40 441	0.37 495	0.57 471	0.47 427	0.50 487	0.50 431	0.62 500	0.36 438	0.55 385	0.38 428	0.13 421	0.10 412	0.14 451	0.12 423	0.16 445	0.16 451

Wz-Net-SNSev	0.43 486	0.41 522	1.27 543	0.30 485	0.21 455	0.44 462	0.41 512	0.61 497	0.65 504	0.46 473	0.65 495	0.62 500	0.39 457	0.74 477	0.59 494	0.12 402	0.11 436	0.12 404	0.13 450	0.16 445	0.14 430

WZ-Net	0.52 515	0.38 516	1.90 559	0.30 485	0.24 492	0.57 507	0.48 531	0.62 506	0.78 526	0.50 487	0.71 506	0.68 520	0.54 507	0.98 530	0.84 521	0.13 421	0.10 412	0.11 366	0.12 423	0.19 483	0.20 495

NaN_ROB	0.41 477	0.28 473	0.62 434	0.30 485	0.19 430	0.51 492	0.47 527	0.58 480	0.59 489	0.56 508	0.47 421	0.49 449	0.41 465	1.21 547	0.64 505	0.12 402	0.18 510	0.12 404	0.13 450	0.11 353	0.14 430

MDST_ROB	0.48 501	0.14 288	0.95 514	0.30 485	0.21 455	1.33 561	0.32 471	0.77 539	0.56 483	1.06 550	0.71 506	0.49 449	0.35 434	1.26 550	0.38 428	0.13 421	0.11 436	0.16 477	0.13 450	0.12 390	0.12 393

LALA_ROB	0.36 447	0.25 452	0.46 342	0.30 485	0.21 455	0.47 476	0.39 506	0.61 497	0.51 458	0.52 498	0.51 437	0.69 522	0.36 438	0.50 359	0.43 456	0.17 486	0.11 436	0.16 477	0.14 463	0.17 462	0.15 442

MSMD_ROB	0.60 526	0.33 502	0.61 426	0.30 485	0.25 500	0.86 540	0.35 487	0.55 446	0.67 508	1.10 552	1.49 555	1.76 560	0.97 551	0.88 512	0.49 475	0.23 511	0.21 521	0.27 518	0.27 533	0.25 509	0.24 520

RP	0.35 443	0.22 434	0.51 386	0.31 491	0.24 492	0.37 420	0.28 442	0.50 384	0.58 488	0.40 433	0.63 492	0.61 498	0.47 492	0.61 422	0.39 436	0.16 475	0.15 490	0.17 483	0.15 472	0.17 462	0.17 463

Nwc_Net	0.37 457	0.25 452	0.68 455	0.31 491	0.24 492	0.44 462	0.30 459	0.65 515	0.50 454	0.37 393	0.69 505	0.58 489	0.45 483	0.60 415	0.40 444	0.15 460	0.12 453	0.19 499	0.21 508	0.14 423	0.13 409

SHD	0.42 480	0.27 470	0.81 484	0.31 491	0.25 500	0.42 452	0.22 344	0.66 521	0.94 547	0.63 517	0.60 479	0.59 491	0.47 492	0.59 413	0.58 493	0.15 460	0.13 465	0.16 477	0.16 484	0.20 492	0.22 508

PA-Net	0.37 457	0.28 473	0.83 490	0.31 491	0.28 512	0.39 436	0.42 515	0.51 401	0.55 480	0.34 353	0.42 368	0.41 399	0.36 438	0.79 493	0.49 475	0.12 402	0.23 531	0.16 477	0.23 518	0.12 390	0.18 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 486	0.26 463	0.54 397	0.31 491	0.20 447	0.51 492	0.32 471	0.70 532	0.60 493	0.59 512	0.55 459	0.65 511	0.41 465	1.40 555	0.51 483	0.13 421	0.17 504	0.21 506	0.16 484	0.17 462	0.18 477

PSMNet_ROB	0.33 430	0.24 447	0.54 397	0.31 491	0.21 455	0.42 452	0.43 517	0.59 485	0.47 427	0.37 393	0.44 392	0.49 449	0.31 411	0.64 438	0.43 456	0.14 447	0.10 412	0.15 466	0.14 463	0.13 405	0.11 370

FC-DCNN v2	0.71 536	0.30 488	0.67 450	0.32 497	0.27 507	0.84 538	0.39 506	0.84 549	0.85 538	1.44 567	1.64 561	2.09 564	1.28 562	1.06 537	0.80 519	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.26 517	0.25 523

AF-Net	0.37 457	0.26 463	0.56 407	0.32 497	0.23 484	0.41 445	0.29 448	0.61 497	0.64 503	0.42 452	0.68 501	0.65 511	0.49 499	0.57 400	0.44 461	0.15 460	0.11 436	0.19 499	0.14 463	0.15 437	0.13 409

NCC-stereo	0.39 469	0.25 452	0.69 456	0.32 497	0.28 512	0.46 470	0.36 491	0.65 515	0.52 465	0.40 433	0.57 470	0.56 481	0.47 492	0.73 469	0.45 464	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 525	0.16 445	0.16 451

Abc-Net	0.39 469	0.25 452	0.69 456	0.32 497	0.28 512	0.46 470	0.36 491	0.65 515	0.52 465	0.40 433	0.57 470	0.56 481	0.47 492	0.73 469	0.45 464	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 525	0.16 445	0.16 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 530	0.58 541	2.60 569	0.32 497	0.26 505	0.88 541	0.61 543	0.63 513	0.62 498	0.68 524	0.96 532	0.76 528	0.60 518	0.96 527	1.43 555	0.16 475	0.16 497	0.17 483	0.17 493	0.23 504	0.23 515

FC-DCNN	0.70 535	0.30 488	0.69 456	0.32 497	0.27 507	0.81 537	0.39 506	0.79 543	0.82 530	1.41 563	1.58 560	1.98 562	1.26 560	1.02 534	0.77 516	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.26 517	0.26 525

DeepPrunerF	0.44 492	0.29 481	1.29 545	0.33 503	0.30 520	0.35 410	0.36 491	0.62 506	1.15 557	0.40 433	0.44 392	0.39 378	0.41 465	0.80 497	0.52 484	0.18 497	0.14 475	0.23 513	0.21 508	0.17 462	0.17 463

PWCDC_ROB	0.38 464	0.30 488	0.60 423	0.33 503	0.20 447	0.42 452	0.19 240	0.58 480	0.89 539	0.42 452	1.26 546	0.36 352	0.34 430	0.50 359	0.38 428	0.18 497	0.11 436	0.11 366	0.09 303	0.19 483	0.13 409

GASNet	0.36 447	0.46 526	0.88 502	0.34 505	0.23 484	0.35 410	0.22 344	0.60 493	0.53 469	0.40 433	0.37 307	0.45 427	0.30 395	0.79 493	0.35 419	0.15 460	0.10 412	0.14 451	0.14 463	0.22 501	0.12 393

HCRNet	0.24 312	0.25 452	0.33 177	0.34 505	0.16 367	0.27 286	0.18 196	0.43 319	0.35 291	0.30 281	0.35 288	0.32 319	0.22 268	0.44 338	0.20 265	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.11 384	0.10 305	0.09 279

Syn2CoEx	0.36 447	0.31 495	0.78 473	0.34 505	0.21 455	0.41 445	0.28 442	0.61 497	0.49 446	0.42 452	0.56 466	0.45 427	0.44 480	0.69 456	0.38 428	0.17 486	0.14 475	0.15 466	0.12 423	0.13 405	0.12 393

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 447	0.36 508	0.53 394	0.34 505	0.19 430	0.51 492	0.24 391	0.55 446	0.38 329	0.41 442	0.47 421	0.47 437	0.27 350	0.73 469	0.30 391	0.36 541	0.19 514	0.27 518	0.17 493	0.26 517	0.23 515

RGC	0.39 469	0.32 500	0.64 444	0.34 505	0.27 507	0.40 441	0.29 448	0.57 471	0.53 469	0.45 469	0.64 494	0.62 500	0.45 483	0.72 467	0.39 436	0.15 460	0.15 490	0.21 506	0.20 505	0.18 476	0.19 485

G-Net	0.46 496	0.25 452	0.86 499	0.34 505	0.28 512	0.90 543	0.35 487	0.47 354	0.45 405	0.68 524	1.22 544	0.64 510	0.60 518	0.61 422	0.57 488	0.16 475	0.14 475	0.17 483	0.13 450	0.22 501	0.19 485

XQC	0.43 486	0.37 513	0.96 516	0.34 505	0.25 500	0.53 502	0.34 483	0.60 493	0.73 521	0.51 492	0.46 414	0.57 486	0.47 492	0.70 459	0.72 512	0.17 486	0.12 453	0.18 491	0.15 472	0.25 509	0.23 515

RTS	0.78 544	0.48 530	4.68 574	0.34 505	0.28 512	1.12 551	0.46 523	0.62 506	1.03 549	0.73 528	0.89 529	0.60 494	0.59 516	1.61 558	1.16 546	0.14 447	0.11 436	0.15 466	0.15 472	0.21 495	0.19 485

RTSA	0.78 544	0.48 530	4.68 574	0.34 505	0.28 512	1.12 551	0.46 523	0.62 506	1.03 549	0.73 528	0.89 529	0.60 494	0.59 516	1.61 558	1.16 546	0.14 447	0.11 436	0.15 466	0.15 472	0.21 495	0.19 485

MultiAttention	1.02 554	0.13 245	0.43 314	0.35 514	0.43 537	5.36 578	1.71 577	0.69 530	0.53 469	0.36 386	0.63 492	0.55 477	0.22 268	7.60 587	0.43 456	0.09 276	0.06 151	0.14 451	0.24 520	0.26 517	0.30 531

PASM	0.45 494	0.35 505	0.90 506	0.35 514	0.33 525	0.39 436	0.38 501	0.50 384	0.61 496	0.52 498	0.51 437	0.62 500	0.45 483	0.93 521	0.48 473	0.26 522	0.29 541	0.29 529	0.33 538	0.29 528	0.26 525

testlalala2	0.18 162	0.10 77	0.50 375	0.36 516	0.25 500	0.23 220	0.14 61	0.34 200	0.24 153	0.25 191	0.25 175	0.21 175	0.12 89	0.16 32	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

FCDSN-DC	0.63 528	0.31 495	0.61 426	0.36 516	0.30 520	0.65 519	0.37 495	0.66 521	0.68 511	1.14 554	1.54 558	1.71 559	1.26 560	0.92 519	0.64 505	0.24 518	0.22 526	0.27 518	0.26 529	0.27 522	0.27 529
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 443	0.23 443	0.60 423	0.36 516	0.22 471	0.39 436	0.25 408	0.48 366	0.43 379	0.52 498	0.50 431	0.59 491	0.41 465	0.76 483	0.49 475	0.13 421	0.11 436	0.14 451	0.12 423	0.17 462	0.15 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 443	0.26 463	0.49 364	0.36 516	0.22 471	0.41 445	0.41 512	0.53 429	0.42 372	0.47 481	0.46 414	0.61 498	0.39 457	0.55 385	0.37 426	0.16 475	0.13 465	0.21 506	0.21 508	0.16 445	0.16 451

CSAN	0.50 507	0.35 505	0.78 473	0.36 516	0.23 484	0.56 504	0.59 542	0.61 497	0.70 515	0.64 519	0.78 516	0.65 511	0.60 518	1.38 554	0.62 500	0.21 508	0.17 504	0.20 503	0.20 505	0.18 476	0.18 477

ELAS	0.74 541	0.36 508	0.85 498	0.36 516	0.33 525	1.36 562	0.77 555	0.93 553	0.92 543	1.41 563	1.53 557	1.16 546	1.17 556	0.95 526	1.03 535	0.26 522	0.25 535	0.28 525	0.28 536	0.31 530	0.30 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 486	0.47 528	0.65 445	0.37 522	0.23 484	0.51 492	0.29 448	0.66 521	0.49 446	0.46 473	0.51 437	0.48 444	0.38 451	0.96 527	0.35 419	0.34 539	0.23 531	0.55 548	0.25 525	0.31 530	0.20 495

ELAS_RVC	0.74 541	0.36 508	1.00 520	0.37 522	0.33 525	0.88 541	0.93 564	0.83 548	1.08 553	1.35 559	1.33 549	1.24 548	1.33 564	1.06 537	0.95 531	0.27 527	0.25 535	0.29 529	0.27 533	0.30 529	0.30 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 518	0.51 537	1.19 537	0.38 524	0.22 471	0.69 523	0.27 426	0.80 544	0.67 508	0.73 528	0.74 511	0.87 532	0.61 527	0.81 500	0.76 513	0.29 533	0.27 537	0.32 533	0.37 544	0.32 533	0.31 534

GANetREF_RVC	0.43 486	0.47 528	0.69 456	0.38 524	0.20 447	0.51 492	0.48 531	0.66 521	0.66 505	0.46 473	0.46 414	0.50 456	0.44 480	0.90 517	0.39 436	0.27 527	0.21 521	0.32 533	0.18 499	0.27 522	0.22 508
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 511	0.50 535	0.86 499	0.39 526	0.24 492	0.84 538	0.55 538	0.56 461	0.62 498	0.60 513	0.68 501	0.62 500	0.42 474	1.13 542	0.43 456	0.23 511	0.27 537	0.27 518	0.35 540	0.25 509	0.29 530

PVD	0.58 522	0.34 503	0.84 495	0.39 526	0.31 523	0.59 511	0.47 527	0.80 544	1.25 558	0.92 541	1.09 538	0.79 529	0.82 541	0.85 506	0.76 513	0.21 508	0.18 510	0.22 512	0.18 499	0.27 522	0.35 539

UDG	0.40 475	0.46 526	0.49 364	0.40 528	0.35 528	0.47 476	0.27 426	0.54 436	0.47 427	0.39 423	0.45 404	0.59 491	0.44 480	0.46 344	0.39 436	0.26 522	0.19 514	0.48 544	0.22 516	0.34 534	0.26 525

CAS	0.15 106	0.07 2	0.21 60	0.41 529	0.16 367	0.20 144	0.18 196	0.22 44	0.19 68	0.15 86	0.19 112	0.11 48	0.09 18	0.14 9	0.13 88	0.29 533	0.04 2	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.14 430

EKT-Stereo	0.38 464	0.12 183	0.38 247	0.42 530	3.88 581	0.21 171	0.17 153	0.35 224	0.28 200	0.20 146	0.20 128	0.23 207	0.15 157	0.28 238	0.16 170	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

MANE	1.41 562	0.36 508	0.74 471	0.43 531	0.41 534	2.16 571	0.80 557	2.39 579	3.38 574	2.22 575	3.06 576	3.54 577	2.73 577	2.15 570	1.94 568	0.28 531	0.27 537	0.30 531	0.46 548	0.28 527	0.34 538

PDISCO_ROB	0.43 486	0.30 488	0.67 450	0.43 531	0.36 529	0.67 522	0.32 471	0.72 535	0.76 523	0.43 458	0.53 452	0.63 508	0.40 461	0.66 449	0.47 472	0.21 508	0.12 453	0.21 506	0.19 504	0.25 509	0.20 495

DDUNet	0.41 477	0.50 535	0.48 359	0.44 533	0.39 531	0.46 470	0.32 471	0.50 384	0.43 379	0.45 469	0.52 445	0.57 486	0.36 438	0.48 350	0.33 410	0.33 538	0.21 521	0.55 548	0.25 525	0.37 537	0.32 537

Consistency-Raft	0.55 517	0.48 530	1.02 523	0.45 534	0.49 542	0.49 487	0.47 527	0.72 535	0.72 518	0.45 469	0.82 521	0.47 437	0.60 518	0.50 359	0.63 503	0.39 545	0.39 549	0.44 542	0.51 553	0.52 544	0.37 540

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 533	0.64 546	1.06 527	0.45 534	0.27 507	1.40 564	0.58 540	0.78 540	0.92 543	0.84 537	0.86 525	0.88 534	0.68 530	1.33 553	0.68 510	0.37 543	0.29 541	0.34 536	0.36 543	0.43 538	0.37 540

PSMNet-RUCA	0.37 457	0.41 522	0.66 449	0.46 536	0.41 534	0.34 395	0.25 408	0.57 471	0.45 405	0.39 423	0.52 445	0.43 412	0.33 421	0.41 329	0.29 383	0.25 521	0.14 475	0.33 535	0.21 508	0.31 530	0.22 508

anonymity	0.56 518	0.54 540	0.70 462	0.47 537	0.61 551	0.56 504	0.43 517	0.69 530	0.49 446	0.63 517	0.55 459	0.54 475	0.60 518	0.61 422	0.57 488	0.55 551	0.53 559	0.50 545	0.54 556	0.51 543	0.56 555

SQANet	0.40 475	0.48 530	0.67 450	0.48 538	0.39 531	0.48 482	0.22 344	0.51 401	0.43 379	0.40 433	0.47 421	0.47 437	0.33 421	0.54 383	0.32 403	0.36 541	0.15 490	0.40 540	0.21 508	0.45 540	0.31 534

NVStereoNet_ROB	0.67 532	0.49 534	0.83 490	0.48 538	0.40 533	0.51 492	0.46 523	0.70 532	0.77 525	0.84 537	1.72 562	1.02 541	0.83 542	1.23 548	0.79 518	0.32 537	0.38 548	0.40 540	0.46 548	0.36 536	0.41 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 570	0.20 407	2.68 570	0.48 538	0.52 546	0.78 534	0.96 565	0.84 549	6.61 584	7.40 587	2.08 569	2.08 563	4.83 579	1.27 551	3.79 578	0.10 325	0.08 353	0.12 404	0.11 384	0.11 353	0.10 335

MSAF-DinoV2	0.76 543	0.44 524	1.98 560	0.49 541	0.16 367	0.58 508	0.31 464	0.81 546	0.83 534	0.41 442	0.52 445	0.98 540	0.58 515	4.97 582	1.03 535	0.11 364	0.07 269	0.10 309	0.24 520	0.27 522	0.26 525

DGSMNet	0.61 527	0.29 481	0.91 507	0.51 542	0.70 555	0.62 517	1.38 576	0.59 485	0.55 480	0.37 393	0.61 486	0.52 466	0.33 421	0.65 444	0.43 456	0.53 548	0.60 566	0.67 553	0.61 561	0.63 551	0.61 562

SGM+DAISY	0.87 546	0.66 548	1.30 546	0.51 542	0.60 550	1.03 548	0.84 561	0.76 538	0.73 521	1.39 561	1.51 556	1.31 551	1.22 558	1.11 539	1.08 538	0.57 553	0.53 559	0.51 547	0.51 553	0.54 545	0.61 562

SPS-STEREO	0.69 534	0.61 544	0.98 518	0.52 544	0.57 549	0.74 528	0.50 534	0.78 540	0.62 498	0.95 544	0.86 525	0.94 536	0.70 532	1.01 533	0.87 525	0.58 554	0.51 556	0.50 545	0.50 552	0.55 546	0.58 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 581	2.61 580	13.29 591	0.58 545	0.53 547	10.12 586	3.33 581	4.83 583	5.01 582	8.75 588	8.51 585	14.08 595	7.60 586	7.70 588	5.34 582	0.28 531	0.28 540	0.34 536	0.37 544	0.57 547	0.45 547

JetBlue	1.14 558	0.76 551	2.36 564	0.59 546	0.75 557	3.04 575	1.78 578	1.11 556	0.90 541	0.94 542	1.10 539	1.66 558	1.28 562	2.09 568	1.72 562	0.43 547	0.36 547	0.38 538	0.38 546	0.58 548	0.56 555

SAMSARA	0.56 518	0.39 517	0.80 482	0.60 547	0.46 539	1.00 547	1.23 575	0.67 526	0.68 511	0.71 527	0.54 455	0.89 535	0.57 514	0.81 500	0.62 500	0.19 503	0.22 526	0.18 491	0.18 499	0.27 522	0.25 523

MFMNet_re	0.72 537	0.76 551	0.99 519	0.62 548	0.70 555	0.77 531	0.67 546	0.75 537	0.83 534	0.78 535	0.86 525	0.69 522	0.78 536	0.71 462	0.61 498	0.66 557	0.59 565	0.61 552	0.58 560	0.68 557	0.71 566

otaku	0.57 521	0.62 545	0.87 501	0.63 549	0.44 538	0.73 527	0.37 495	0.65 515	0.66 505	0.51 492	0.75 512	0.66 515	0.45 483	0.69 456	0.46 470	0.53 548	0.34 546	0.55 548	0.35 540	0.60 549	0.45 547

Ntro	0.58 522	0.64 546	0.92 509	0.66 550	0.50 544	0.77 531	0.36 491	0.66 521	0.70 515	0.50 487	0.59 474	0.65 511	0.51 504	0.75 478	0.45 464	0.56 552	0.32 545	0.56 551	0.34 539	0.63 551	0.46 550

test_for_model	0.29 396	0.89 558	0.34 186	0.69 551	0.49 542	0.20 144	0.16 115	0.30 156	0.23 138	0.28 223	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.29 533	0.10 412	0.06 24	0.04 1	0.86 563	0.18 477

MADNet+	1.01 552	1.16 571	4.72 576	0.70 552	0.47 540	1.24 557	0.96 565	0.97 554	0.89 539	0.65 521	0.77 515	0.87 532	0.85 545	2.09 568	1.68 560	0.38 544	0.39 549	0.31 532	0.27 533	0.43 538	0.39 542

FADE		1.06 567		0.71 553	0.76 560			1.85 574	1.52 564	0.75 532		1.17 547		2.83 573		24.23 601	4.70 586	17.35 596	17.61 595	0.49 542	0.44 546

ACVNet_1	0.72 537	0.81 553	1.37 549	0.72 554	0.53 547	0.77 531	0.42 515	0.85 552	0.90 541	0.74 531	0.75 512	1.32 552	0.72 534	1.02 534	0.55 487	0.54 550	0.31 544	0.71 555	0.35 540	0.64 553	0.45 547

ACVNet-4b	0.72 537	0.81 553	1.33 547	0.72 554	0.50 544	0.80 536	0.31 464	0.71 534	0.80 528	0.50 487	0.72 510	0.95 538	0.43 478	0.96 527	1.20 550	1.13 575	0.21 521	0.76 557	0.45 547	0.65 554	0.46 550

DispFullNet	0.66 531	0.89 558	1.59 554	0.77 556	1.21 573	0.51 492	0.23 369	0.59 485	0.72 518	0.69 526	0.61 486	0.69 522	0.91 547	0.79 493	0.48 473	0.27 527	0.12 453	0.73 556	0.30 537	0.65 554	0.40 543

RainbowNet	0.72 537	0.89 558	1.02 523	0.82 557	0.63 553	0.78 534	0.52 535	0.81 546	0.93 545	0.60 513	0.79 517	0.80 530	0.60 518	0.80 497	0.57 488	0.78 562	0.55 562	0.78 558	0.49 550	0.76 559	0.58 557

ACVNet_2	0.89 547	0.87 557	1.25 541	0.82 557	0.62 552	0.97 546	0.62 544	1.14 557	1.42 561	1.00 547	1.40 550	1.47 555	0.84 543	1.11 539	0.66 508	0.61 555	0.43 552	0.78 558	0.49 550	0.75 558	0.52 553

WAO-7	1.01 552	0.89 558	0.93 511	0.83 559	0.66 554	1.18 553	0.81 559	1.40 562	1.57 565	1.11 553	1.76 564	1.45 554	1.19 557	1.50 557	1.14 543	0.61 555	0.62 569	0.70 554	0.68 564	0.66 556	0.60 559

PWCK	1.00 550	1.17 572	1.70 558	0.91 560	0.41 534	1.19 555	0.92 563	1.10 555	1.14 556	1.16 555	1.14 541	1.25 549	0.88 546	1.75 564	1.04 537	0.87 566	0.50 554	0.87 561	0.53 555	0.96 569	0.52 553

WAO-6	1.07 556	0.93 562	0.92 509	0.96 561	0.78 561	1.28 559	0.75 552	1.34 560	2.00 569	1.02 549	1.54 558	1.59 556	1.22 558	1.31 552	1.14 543	0.78 562	0.55 562	1.02 567	0.75 568	0.83 560	0.69 565

IMH-64-1	0.91 548	0.86 555	0.84 495	0.97 562	0.75 557	0.92 544	0.71 548	1.27 558	1.10 554	0.89 539	1.45 552	1.14 543	0.96 549	1.19 544	0.84 521	0.74 559	0.51 556	0.97 563	0.55 557	0.84 561	0.60 559

IMH-64	0.91 548	0.86 555	0.84 495	0.97 562	0.75 557	0.92 544	0.71 548	1.27 558	1.10 554	0.89 539	1.45 552	1.14 543	0.96 549	1.19 544	0.84 521	0.74 559	0.51 556	0.97 563	0.55 557	0.84 561	0.60 559

IMH	1.05 555	0.95 563	1.00 520	1.01 564	0.78 561	1.11 550	0.68 547	1.38 561	1.43 562	1.00 547	1.72 562	1.43 553	1.14 553	1.73 563	0.89 527	1.09 572	0.55 562	0.99 565	0.57 559	0.87 564	0.62 564

LVE	1.13 557	1.02 564	1.28 544	1.01 564	0.80 564	1.29 560	0.81 559	1.47 565	1.96 567	1.07 551	1.90 565	1.90 561	1.01 552	1.48 556	0.91 528	0.93 569	0.61 568	0.94 562	0.69 565	0.87 564	0.75 570

Dean	1.17 559	1.04 566	1.49 553	1.03 566	0.78 561	1.20 556	0.77 555	1.48 566	1.96 567	1.28 557	1.99 567	2.15 565	1.14 553	1.25 549	1.00 534	0.81 564	0.60 566	1.01 566	0.69 565	0.92 568	0.74 569

GCST	0.47 498	0.60 543	0.57 410	1.04 567	0.48 541	0.38 428	0.11 16	0.40 281	0.32 253	0.41 442	0.34 277	0.29 283	0.17 199	0.46 344	0.19 250	0.69 558	0.42 551	0.79 560	0.62 562	0.62 550	0.46 550

WAO-8	1.46 565	1.10 569	1.09 529	1.10 568	0.84 565	2.06 568	0.75 552	1.84 571	3.83 577	1.44 567	2.21 570	2.15 565	1.43 566	3.17 575	1.19 548	0.91 567	0.65 571	1.09 568	0.79 569	0.90 566	0.71 566

TorneroNet-64	1.43 563	1.03 565	1.20 538	1.10 568	0.86 567	2.26 572	0.73 551	1.84 571	3.84 579	1.25 556	2.25 572	2.69 573	1.42 565	1.76 565	1.43 555	0.76 561	0.50 554	1.09 568	0.66 563	1.23 573	0.76 571

Venus	1.46 565	1.10 569	1.09 529	1.10 568	0.84 565	2.06 568	0.75 552	1.84 571	3.83 577	1.44 567	2.21 570	2.15 565	1.43 566	3.17 575	1.19 548	0.91 567	0.65 571	1.09 568	0.79 569	0.90 566	0.71 566

JetRed	2.30 575	2.64 581	6.12 578	1.12 571	1.38 576	5.85 581	3.29 580	1.99 575	1.67 566	1.98 574	1.95 566	2.16 568	1.60 569	2.48 572	4.10 579	1.05 570	1.60 577	1.09 568	1.01 575	1.67 578	1.28 578

TorneroNet	2.22 573	1.08 568	1.24 540	1.14 572	0.90 568	5.58 579	0.80 557	2.12 577	8.69 586	2.58 577	5.42 581	3.88 578	1.97 571	1.78 567	1.87 565	0.86 565	0.54 561	1.15 572	0.74 567	1.23 573	0.85 572

UNDER WATER-64	1.55 567	1.19 573	2.52 567	1.31 573	0.95 569	2.12 570	1.21 574	1.45 564	3.19 573	1.43 566	1.32 548	2.64 572	2.04 572	1.63 560	1.83 564	1.11 573	0.67 573	1.28 573	0.92 572	1.19 571	1.02 575

UNDER WATER	1.59 568	1.22 574	2.36 564	1.38 574	1.03 570	1.67 567	1.10 571	1.54 569	3.63 575	1.44 567	1.47 554	2.85 574	2.25 574	1.67 561	1.94 568	1.06 571	0.62 569	1.31 574	0.93 573	1.21 572	1.02 575

notaker	1.45 564	1.34 575	1.48 551	1.40 575	1.07 571	1.18 553	0.85 562	1.48 566	1.40 560	1.51 572	3.46 577	2.40 570	1.81 570	1.76 565	1.45 558	1.11 573	0.69 574	1.38 575	0.87 571	1.31 575	0.97 574

ktn	1.77 571	1.36 576	1.22 539	1.43 576	1.14 572	1.52 565	1.08 570	1.51 568	3.96 580	2.77 579	4.69 579	3.35 576	1.46 568	1.69 562	1.25 552	1.43 577	0.77 575	1.45 576	0.99 574	1.32 576	0.96 573

KSHMR	1.89 572	1.36 576	1.60 555	1.47 577	1.22 574	1.38 563	1.06 569	1.79 570	5.97 583	1.42 565	5.65 583	2.98 575	1.14 553	2.23 571	1.20 550	1.27 576	1.12 576	1.46 577	1.10 576	1.32 576	1.15 577

HanzoNet	2.97 576	1.69 578	2.29 563	1.74 578	1.33 575	1.53 566	1.03 568	1.99 575	2.64 572	5.51 583	5.16 580	5.90 583	6.82 585	4.32 581	3.29 576	3.16 582	2.02 582	1.92 578	2.87 583	2.24 580	1.89 580

LSM	1.64 569	0.40 518	2.56 568	2.02 579	17.61 593	0.51 492	0.52 535	0.61 497	0.76 523	0.82 536	1.11 540	0.63 508	0.54 507	0.75 478	0.49 475	0.16 475	0.24 533	0.18 491	0.21 508	0.25 509	2.42 582

tt	4.71 580	0.10 77	3.94 572	2.06 580	1.53 577	10.14 587	16.88 587	9.27 590	4.98 581	1.39 561	1.02 536	4.68 579	4.90 580	3.35 578	5.86 583	5.76 587	9.15 593	2.24 582	2.53 581	3.10 581	1.32 579

MADNet++	2.26 574	1.80 579	2.06 561	2.13 581	1.97 578	2.61 574	1.79 579	2.38 578	2.16 570	2.75 578	2.65 574	2.38 569	2.43 575	3.17 575	3.21 575	2.17 580	1.95 580	1.94 579	1.63 578	2.06 579	2.01 581

DPSimNet_ROB	4.34 579	4.23 582	6.89 580	3.67 582	3.68 579	4.75 576	5.21 583	2.67 580	3.68 576	5.82 584	3.95 578	5.57 580	6.72 584	3.46 579	4.48 580	4.05 585	2.88 583	4.68 585	3.12 585	3.69 582	3.62 585

PML	16.10 594	12.82 595	6.78 579	5.23 583	7.76 584	33.92 598	66.56 602	5.30 584	10.28 588	26.12 602	68.59 602	20.51 597	13.49 595	10.06 590	6.78 585	5.96 588	2.00 581	6.04 589	2.18 580	8.96 590	2.60 583

ASD4	7.23 583	6.65 587	7.69 581	5.24 584	5.62 582	11.85 588	20.36 588	7.57 587	7.14 585	6.55 585	5.47 582	5.99 585	5.78 581	7.22 586	9.24 587	4.85 586	4.44 585	6.40 590	5.19 586	6.53 587	4.89 587

DGTPSM_ROB	8.34 585	5.10 583	10.37 589	5.31 585	10.18 586	8.33 583	23.60 593	6.06 585	13.41 593	4.90 580	10.87 590	5.65 581	10.44 587	6.17 583	12.59 588	3.74 583	7.55 588	3.69 583	7.26 589	4.14 584	7.46 588

DPSMNet_ROB	8.40 586	5.11 584	10.49 590	5.58 586	10.25 587	8.34 584	23.62 594	6.07 586	13.45 594	4.93 581	10.88 591	5.66 582	10.44 587	6.24 584	12.64 589	3.98 584	7.61 589	3.76 584	7.30 590	4.20 585	7.51 589

USTest	6.88 582	5.23 585	5.63 577	7.22 587	7.29 583	14.34 590	22.76 589	8.48 588	9.32 587	5.42 582	6.39 584	6.29 587	6.64 583	6.92 585	8.62 586	1.94 578	3.29 584	2.16 581	2.55 582	3.85 583	3.29 584

Anonymous_1	16.62 595	9.35 588	9.84 583	10.66 588	14.64 591	18.66 595	27.12 595	12.64 594	13.51 595	10.76 594	10.30 589	10.13 589	10.60 589	11.06 594	12.74 590	15.87 598	7.74 590	16.92 595	43.48 600	58.66 603	7.68 590

DPSM_ROB	11.49 589	9.87 592	10.35 587	11.13 589	11.31 589	19.11 596	27.51 596	13.37 595	14.21 596	10.31 592	11.06 592	10.96 593	11.27 593	11.96 595	13.59 591	6.78 589	8.19 591	6.03 587	7.09 587	7.93 588	7.73 591

DPSM	11.49 589	9.87 592	10.35 587	11.13 589	11.31 589	19.11 596	27.51 596	13.37 595	14.21 596	10.31 592	11.06 592	10.96 593	11.27 593	11.96 595	13.59 591	6.78 589	8.19 591	6.03 587	7.09 587	7.93 588	7.73 591

TCMNet-wrong-test	4.29 578	5.57 586	4.65 573	11.33 591	10.39 588	5.73 580	4.48 582	4.13 582	1.02 548	1.91 573	2.39 573	6.16 586	3.62 578	3.84 580	4.50 581	1.99 579	0.47 553	1.97 580	1.69 579	5.69 586	4.31 586

LRCNet_RVC	10.90 588	14.34 596	9.35 582	15.35 592	8.04 585	1.08 549	0.34 483	8.78 589	0.70 515	12.63 595	16.05 594	9.85 588	6.54 582	8.57 589	6.34 584	20.27 599	5.40 587	23.70 598	21.88 597	14.87 594	13.83 596

HaxPig	17.72 596	20.22 601	19.73 593	16.53 593	16.51 592	9.27 585	9.33 584	14.34 597	13.27 592	18.65 596	18.70 595	17.35 596	16.77 596	17.04 597	16.45 596	22.05 600	20.89 601	22.27 597	21.53 596	21.29 599	22.13 601

MEDIAN_ROB	21.21 597	24.62 602	23.47 599	19.58 594	19.65 597	13.22 589	10.96 585	17.88 598	17.00 598	22.14 601	22.02 597	20.86 598	20.36 597	21.06 598	19.71 597	25.63 602	24.13 602	26.21 599	25.20 598	25.17 600	25.38 602

xxxxx1	15.27 591	9.54 589	10.31 584	20.13 595	18.88 594	17.08 591	23.03 590	10.36 591	10.99 589	9.21 589	9.62 586	10.74 590	10.61 590	10.72 591	13.89 593	7.97 591	9.20 594	31.85 601	44.72 601	12.84 591	13.69 593

tt_ll	15.27 591	9.54 589	10.31 584	20.13 595	18.88 594	17.08 591	23.03 590	10.36 591	10.99 589	9.21 589	9.62 586	10.74 590	10.61 590	10.72 591	13.89 593	7.97 591	9.20 594	31.85 601	44.72 601	12.84 591	13.69 593

ff	15.27 591	9.54 589	10.31 584	20.13 595	18.88 594	17.08 591	23.03 590	10.36 591	10.99 589	9.21 589	9.62 586	10.74 590	10.61 590	10.72 591	13.89 593	7.97 591	9.20 594	31.85 601	44.72 601	12.84 591	13.69 593

CasAABBNet	23.10 598	19.86 597	20.64 595	22.47 598	22.73 598	38.41 600	55.50 601	26.89 600	28.70 601	20.61 598	22.15 598	22.08 600	22.75 599	23.99 599	27.36 600	13.59 594	16.48 598	12.14 591	14.27 592	15.95 595	15.53 598

FlowAnything	23.14 599	19.87 598	20.79 596	22.50 599	22.74 599	38.39 599	55.46 599	26.89 600	28.72 602	20.77 600	22.29 600	22.07 599	22.72 598	23.99 599	27.41 602	13.60 595	16.55 600	12.15 592	14.36 594	15.97 596	15.52 597

Selective-RAFT-Error	23.16 600	19.93 599	20.87 597	22.54 600	22.81 600	38.52 602	55.47 600	27.01 603	28.83 603	20.66 599	22.25 599	22.09 601	22.80 601	24.09 601	27.36 600	13.61 596	16.48 598	12.15 592	14.28 593	15.99 597	15.57 599

LSM0	24.24 601	19.98 600	22.32 598	24.22 601	40.14 603	38.48 601	55.20 598	26.95 602	28.57 600	20.49 597	21.83 596	22.26 602	22.75 599	24.22 602	27.30 599	13.66 597	16.32 597	12.19 594	14.15 591	16.10 598	17.66 600

AVERAGE_ROB	25.43 602	29.06 603	27.24 600	24.63 602	24.20 602	17.73 594	12.61 586	22.29 599	21.39 599	26.79 603	26.16 601	25.20 603	24.64 602	25.07 603	23.53 598	29.96 603	28.40 603	30.60 600	29.58 599	29.72 601	29.84 603

test_example2	101.33 603	108.28 604	68.15 602	98.43 603	106.93 604	89.75 603	102.43 603	36.80 604	97.65 604	129.04 604	130.15 603	65.26 604	66.62 603	92.11 604	80.24 603	144.10 604	199.48 604	81.81 604	103.01 604	125.01 604	101.27 604

DLNR_Zeroshot_test	10.44 587	12.10 594	19.93 594	106.08 604	23.66 601	0.14 16	0.13 41	3.22 581	0.17 45	0.16 108	0.23 154	0.16 123	0.10 42	0.31 277	0.15 146	2.36 581	0.06 151	0.07 78	0.07 142	39.70 602	0.06 76

ccccc	256.34 604	256.29 605	313.62 604	354.40 605	364.36 605	149.10 604	168.46 604	152.89 605	131.30 605	153.93 605	155.56 604	164.00 605	204.39 604	268.02 605	295.19 604	390.55 605	349.22 605	244.59 605	219.82 605	412.30 605	378.83 605

Low-res two-view benchmark