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	0.20 1	0.32 156	1.10 77	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 21	0.15 27	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.10 53	0.08 34
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.28 60	0.26 86	1.32 111	0.19 1	0.12 6	0.54 193	0.15 24	0.48 90	0.46 143	0.27 113	0.33 131	0.24 84	0.21 89	0.30 52	0.21 72	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.09 39	0.07 7

CREStereo	0.28 60	0.30 138	1.33 113	0.19 1	0.13 20	0.55 206	0.17 42	0.48 90	0.46 143	0.27 113	0.33 131	0.24 84	0.21 89	0.31 59	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.10 53	0.07 7
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
2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 33	0.40 67	0.18 56	0.47 83	0.36 49	0.24 72	0.20 26	0.13 3	0.19 69	0.31 59	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 520	1.82 258	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 24	0.43 51	0.37 57	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 69	0.46 180	0.14 1	0.11 232	0.09 189	0.08 32	0.05 1	0.76 535	0.18 297

PMTNet	0.31 87	0.35 183	1.30 108	0.20 4	0.14 33	0.57 239	0.25 214	0.46 70	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 125	0.39 130	0.23 103	0.43 519	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.18 243	0.07 7

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 70	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 149	0.69 35	0.21 7	0.13 20	0.27 8	0.12 4	0.37 16	0.26 4	0.21 36	0.19 21	0.15 27	0.12 5	0.47 191	0.29 183	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 143

Replicate-Monster	0.23 37	0.40 219	0.94 63	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.13 8	0.40 29	0.36 49	0.22 47	0.15 12	0.15 27	0.15 22	0.40 135	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 231

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 7	0.16 84	0.43 90	0.16 34	0.44 59	0.35 32	0.22 47	0.20 26	0.14 13	0.20 78	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.41 74	0.15 24	0.46 70	0.35 32	0.26 106	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.31 59	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 33	0.36 46	0.13 8	0.42 43	0.34 26	0.23 64	0.27 77	0.14 13	0.18 51	0.33 78	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 91	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 91	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 57	0.39 62	0.13 8	0.39 27	0.33 21	0.22 47	0.21 33	0.13 3	0.20 78	0.29 44	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.44 96	0.16 34	0.44 59	0.30 9	0.22 47	0.20 26	0.13 3	0.18 51	0.29 44	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.14 16	0.43 51	0.33 21	0.21 36	0.24 59	0.14 13	0.18 51	0.34 88	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

IGEV	0.22 30	0.28 116	0.88 52	0.21 7	0.24 268	0.42 86	0.17 42	0.35 10	0.37 57	0.20 30	0.22 44	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 258	1.04 70	0.21 7	0.12 6	0.58 257	0.23 161	0.50 103	0.45 134	0.31 131	0.46 206	0.30 141	0.41 303	0.81 315	0.51 344	0.08 33	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 87	0.46 261	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 185	0.25 214	0.52 125	0.54 226	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 114	0.59 247	0.55 358	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.13 116	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 7	0.14 33	0.36 46	0.13 8	0.37 16	0.40 86	0.21 36	0.12 8	0.17 37	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.10 81

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 7	0.17 112	0.45 101	0.12 4	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 62	0.10 1	0.28 32	0.16 5	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

FoundationStereo	0.20 1	0.30 138	0.81 45	0.21 7	0.22 235	0.21 3	0.16 34	0.25 1	0.38 63	0.15 4	0.11 4	0.18 43	0.17 33	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 328	0.08 32	0.06 10	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 70	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

dual_stereo	0.23 37	0.25 71	0.66 33	0.21 7	0.15 57	0.27 8	0.15 24	0.62 193	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 43	0.14 12	0.37 116	0.19 31	0.09 73	0.31 502	0.07 1	0.10 149	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 28	0.17 112	0.41 74	0.14 16	0.35 10	0.32 14	0.24 72	0.20 26	0.15 27	0.18 51	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 28	0.15 57	0.39 62	0.19 65	0.47 83	0.36 49	0.21 36	0.22 44	0.13 3	0.17 33	0.33 78	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 28	0.12 6	0.37 49	0.22 126	0.50 103	0.38 63	0.22 47	0.21 33	0.12 2	0.22 98	0.26 19	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 28	0.13 20	0.41 74	0.20 84	0.50 103	0.34 26	0.25 91	0.23 50	0.13 3	0.23 114	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 149	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.31 20	0.22 126	0.38 20	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 68	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 149	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.28 10	0.21 105	0.38 20	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 116	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 28	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 13	0.39 75	0.17 12	0.13 10	0.16 32	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 167	0.09 189	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.10 81

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 116	0.77 42	0.22 28	0.11 1	0.40 67	0.16 34	0.31 5	0.36 49	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.17 33	0.37 116	0.16 5	0.10 167	0.06 21	0.08 32	0.07 53	0.10 53	0.07 7

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 39	0.16 84	0.44 96	0.22 126	0.55 149	0.40 86	0.25 91	0.29 90	0.13 3	0.26 155	0.28 32	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 39	0.28 331	0.42 86	0.14 16	0.46 70	0.31 10	0.24 72	0.20 26	0.13 3	0.14 12	0.43 150	0.20 53	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 82	0.06 1	0.06 1

xyz-stereo	3.02 567	0.29 126	30.64 600	0.23 39	0.12 6	15.52 585	0.24 194	0.51 111	0.47 161	0.59 371	7.99 577	0.64 349	0.47 364	1.39 376	0.50 339	0.09 73	0.07 41	0.34 510	0.07 53	0.13 116	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 163	0.61 16	0.23 39	0.21 208	0.45 101	0.13 8	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 43	0.12 5	0.32 68	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 163	0.60 15	0.23 39	0.12 6	0.44 96	0.13 8	0.39 27	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 37	0.13 10	0.35 94	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

LG-G_1	0.23 37	0.37 195	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 59	0.39 75	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-G	0.23 37	0.37 195	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 59	0.39 75	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

S2M2_L	0.24 43	0.29 126	0.90 55	0.23 39	0.17 112	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 134	0.17 12	0.25 66	0.23 71	0.17 33	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 306	0.11 202	0.12 250	0.15 157	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 56	0.23 39	0.13 20	0.49 140	0.18 56	0.30 3	0.28 7	0.19 23	0.17 15	0.14 13	0.14 12	0.41 139	0.16 5	0.08 33	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

Occ-G	0.30 79	0.30 138	1.33 113	0.23 39	0.15 57	0.36 46	0.25 214	0.43 51	0.31 10	0.26 106	0.35 142	0.46 252	0.22 98	0.30 52	0.25 139	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.16 356	0.31 411	0.08 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 137	1.34 532	1.24 99	0.23 39	0.12 6	0.33 28	0.20 84	0.40 29	0.33 21	0.25 91	0.21 33	0.16 32	0.14 12	0.27 24	0.63 386	0.55 531	0.06 21	0.11 202	0.13 283	0.25 351	0.49 514

WCG-NET（raft）	0.32 94	0.53 291	1.21 94	0.23 39	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 29	0.50 180	0.35 147	0.35 142	0.47 260	0.25 141	0.35 94	0.20 53	0.08 33	0.29 496	0.08 32	0.07 53	0.22 310	0.11 106

LoS	0.31 87	0.30 138	1.52 154	0.23 39	0.13 20	0.54 193	0.20 84	0.48 90	0.49 170	0.25 91	0.28 84	0.37 174	0.24 125	0.38 124	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.05 1	0.15 157	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 79	0.27 94	1.09 75	0.23 39	0.50 487	0.40 67	0.20 84	0.46 70	0.44 119	0.22 47	0.28 84	0.26 109	0.19 69	0.33 78	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.15 157	0.49 514

s12784h	0.36 130	0.28 116	1.58 162	0.23 39	0.11 1	0.62 327	0.24 194	0.79 322	0.64 326	0.44 197	0.52 266	0.28 129	0.26 155	0.50 213	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 85	0.06 10	0.16 194	0.06 1

TANstereo	0.33 102	0.49 276	1.75 205	0.23 39	0.12 6	0.54 193	0.16 34	0.40 29	0.45 134	0.45 207	0.51 253	0.26 109	0.22 98	0.29 44	0.20 53	0.10 167	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.11 106

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 52	0.24 55	0.14 33	0.37 49	0.17 42	0.43 51	0.32 14	0.26 106	0.35 142	0.26 109	0.24 125	0.22 3	0.25 139	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.08 82	0.10 53	0.10 81

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 47	0.24 55	0.21 208	0.43 90	0.13 8	0.45 67	0.35 32	0.22 47	0.27 77	0.18 43	0.16 26	0.35 94	0.18 17	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.25 351	0.08 34

Reg-Stereo(zero)	0.46 237	0.17 1	2.10 360	0.24 55	0.34 399	0.51 158	0.42 407	0.50 103	0.54 226	0.37 156	0.46 206	0.54 293	0.60 423	0.43 150	1.10 465	0.08 33	0.09 189	0.08 32	0.22 432	0.12 86	0.22 356

castereo	0.30 79	0.44 250	0.81 45	0.24 55	0.29 339	0.41 74	0.27 261	0.72 241	0.45 134	0.22 47	0.30 103	0.24 84	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.31 483	0.12 86	0.09 56

fffft	0.29 69	0.21 21	1.10 77	0.24 55	0.15 57	0.42 86	0.24 194	0.42 43	0.38 63	0.21 36	0.18 18	0.20 51	0.16 26	0.44 159	0.70 405	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.28 387	0.20 329
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 79	0.42 234	1.26 102	0.24 55	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 29	0.56 244	0.35 147	0.37 151	0.26 109	0.24 125	0.29 44	0.19 31	0.08 33	0.12 306	0.08 32	0.07 53	0.22 310	0.10 81

IGEV-Stereo++	0.23 37	0.23 53	0.64 23	0.24 55	0.22 235	0.47 125	0.13 8	0.52 125	0.33 21	0.18 19	0.24 59	0.17 37	0.22 98	0.32 68	0.19 31	0.08 33	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.17 216	0.09 56

Pointernet	0.29 69	0.25 71	1.49 148	0.24 55	0.20 194	0.47 125	0.15 24	0.62 193	0.47 161	0.22 47	0.29 90	0.26 109	0.20 78	0.28 32	0.20 53	0.10 167	0.07 41	0.07 1	0.12 250	0.10 53	0.07 7

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 205	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 261	0.54 145	0.44 119	0.24 72	0.26 73	0.27 120	0.22 98	0.29 44	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.10 137	0.10 149	0.15 157	0.11 106

whm_eth	0.27 53	0.38 205	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 261	0.54 145	0.44 119	0.24 72	0.26 73	0.27 120	0.22 98	0.29 44	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.10 137	0.10 149	0.15 157	0.11 106

MaDis-Stereo	0.29 69	0.54 296	1.44 135	0.24 55	0.29 339	0.29 14	0.16 34	0.45 67	0.37 57	0.19 23	0.21 33	0.28 129	0.22 98	0.30 52	0.29 183	0.10 167	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.11 75	0.11 106

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 205	0.24 55	0.18 148	0.45 101	0.24 194	0.57 161	0.38 63	0.41 181	0.39 168	0.55 297	0.25 141	0.38 124	0.23 103	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.07 53	0.13 116	0.12 143

fff	0.43 199	0.77 393	1.95 321	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 445	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

DRaft	0.62 386	0.38 205	1.76 211	0.24 55	0.16 84	0.64 356	0.66 495	0.53 134	0.53 214	0.67 433	0.99 490	0.38 182	1.00 507	1.44 382	2.10 527	0.10 167	0.14 349	0.10 137	0.14 311	0.18 243	0.21 341

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 126	1.74 199	0.24 55	0.16 84	0.54 193	0.15 24	0.40 29	0.55 233	0.37 156	0.51 253	0.24 84	0.19 69	0.27 24	0.26 148	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.30 476	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
csc	0.43 199	0.77 393	1.95 321	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 445	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

cscssc	0.43 199	0.77 393	1.95 321	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 445	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

111	0.48 258	1.09 495	1.95 321	0.24 55	0.13 20	0.59 274	0.26 236	0.83 343	0.78 454	0.48 235	0.52 266	0.56 309	0.38 270	0.49 207	0.38 267	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.23 323	0.35 468

AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 68	0.25 73	0.21 208	0.46 119	0.16 34	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 21	0.14 13	0.18 51	0.35 94	0.17 15	0.07 21	0.07 41	0.08 32	0.25 446	0.10 53	0.10 81

DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 73	0.15 57	0.41 74	0.18 56	0.42 43	0.35 32	0.34 145	0.34 137	0.25 95	0.23 114	0.43 150	0.53 351	0.09 73	0.09 189	0.08 32	0.10 149	0.12 86	0.11 106

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 73	0.27 317	0.39 62	0.14 16	0.51 111	0.33 21	0.25 91	0.27 77	0.13 3	0.13 10	0.38 124	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

LG-Stereo	0.27 53	0.25 71	0.95 64	0.25 73	0.15 57	0.43 90	0.21 105	0.50 103	0.40 86	0.18 19	0.29 90	0.25 95	0.16 26	0.28 32	0.35 251	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 149	0.24 338	0.10 81

GREAT-IGEV	0.37 137	0.28 116	1.48 145	0.25 73	0.38 437	0.46 119	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.15 4	0.29 90	0.15 27	0.17 33	0.36 107	0.23 103	0.07 21	0.76 557	0.07 1	0.26 454	0.21 293	1.03 557

SCV_C0	0.33 102	0.43 239	1.42 132	0.25 73	0.16 84	0.35 39	0.20 84	0.68 223	0.44 119	0.24 72	0.27 77	0.29 136	0.20 78	0.58 241	0.18 17	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.30 476	0.26 371	0.17 277

SMoEStereo_RVC	0.29 69	0.26 86	1.03 68	0.25 73	0.14 33	0.46 119	0.22 126	0.36 13	0.38 63	0.23 64	0.23 50	0.21 59	0.18 51	0.45 171	0.60 379	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.20 279	0.20 329

tt45	0.29 69	0.24 66	1.06 72	0.25 73	0.17 112	0.55 206	0.22 126	0.41 37	0.35 32	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.18 51	0.64 263	0.34 243	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.21 293	0.11 106

mms	0.27 53	0.26 86	0.91 56	0.25 73	0.18 148	0.32 25	0.23 161	0.37 16	0.31 10	0.21 36	0.30 103	0.23 71	0.17 33	0.46 180	0.21 72	0.08 33	0.10 232	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.47 510

ours_stereo	0.27 53	0.25 71	1.21 94	0.25 73	0.17 112	0.35 39	0.23 161	0.38 20	0.35 32	0.20 30	0.31 116	0.23 71	0.17 33	0.41 139	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.18 297

GCAP-BAT	0.43 199	0.31 149	1.82 258	0.25 73	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 90	0.37 57	0.67 433	0.82 456	0.44 230	0.24 125	0.48 197	0.87 435	0.09 73	0.13 328	0.09 85	0.22 432	0.08 19	0.09 56

IGEV-Stereo+	0.29 69	0.29 126	0.86 50	0.25 73	0.34 399	0.30 16	0.14 16	0.32 6	0.53 214	0.18 19	0.12 8	0.18 43	0.19 69	0.49 207	0.17 15	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.20 418	0.46 504	0.59 526

RSM	0.28 60	0.26 86	0.97 65	0.25 73	0.24 268	0.37 49	0.21 105	0.49 97	0.44 119	0.21 36	0.27 77	0.28 129	0.17 33	0.38 124	0.20 53	0.07 21	0.07 41	0.09 85	0.34 496	0.21 293	0.16 259

CAS++	0.31 87	0.33 163	1.43 133	0.25 73	0.17 112	0.31 20	0.20 84	0.78 306	0.41 96	0.30 126	0.30 103	0.21 59	0.16 26	0.33 78	0.18 17	0.15 378	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.15 157	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.32 94	0.34 176	1.70 185	0.25 73	0.14 33	0.40 67	0.22 126	0.38 20	0.43 115	0.24 72	0.51 253	0.25 95	0.18 51	0.31 59	0.20 53	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.08 82	0.47 505	0.08 34

ff7	0.32 94	0.52 286	1.38 122	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

ffff	0.32 94	0.52 286	1.38 122	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

11t	0.32 94	0.52 286	1.38 122	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

LoS_RVC	0.29 69	0.33 163	1.19 88	0.25 73	0.34 399	0.43 90	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.22 47	0.33 131	0.23 71	0.24 125	0.31 59	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 53	0.31 450

anonymousdsp	0.34 110	0.53 291	1.47 142	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.49 97	0.40 86	0.25 91	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.55 234	0.19 31	0.09 73	0.11 280	0.10 137	0.18 388	0.24 338	0.29 431

ProNet	0.30 79	0.54 296	1.29 105	0.25 73	0.15 57	0.47 125	0.25 214	0.48 90	0.39 75	0.21 36	0.23 50	0.22 62	0.20 78	0.44 159	0.19 31	0.08 33	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.23 323	0.12 143

DCANet-4	0.40 167	0.27 94	2.21 383	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.47 212	0.28 129	0.37 263	0.37 116	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ccc-4	0.32 94	0.52 286	1.38 122	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

ADStereo(finetuned)	0.45 227	0.77 393	2.12 364	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.48 224	0.31 144	0.76 474	0.37 116	0.38 267	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 116	0.23 380

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 296	1.47 142	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.49 97	0.40 86	0.25 91	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.54 230	0.19 31	0.09 73	0.10 232	0.10 137	0.18 388	0.24 338	0.29 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 498	0.37 195	2.53 448	0.25 73	0.32 378	0.54 193	3.76 577	0.72 241	0.60 271	0.70 448	1.40 523	0.53 287	1.49 539	1.78 440	3.09 547	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.21 293	0.11 106

DeepStereo_LL	0.94 498	0.37 195	2.53 448	0.25 73	0.32 378	0.54 193	3.76 577	0.72 241	0.60 271	0.70 448	1.40 523	0.53 287	1.49 539	1.78 440	3.09 547	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.21 293	0.11 106

THIR-Stereo	0.86 487	0.62 326	2.13 366	0.25 73	0.16 84	0.58 257	2.74 573	0.59 176	0.51 188	0.62 400	1.62 530	0.97 489	1.80 550	1.69 426	2.25 532	0.10 167	0.08 119	0.14 353	0.11 212	0.15 157	0.11 106

AnonymousM	0.37 137	0.44 250	1.50 151	0.25 73	0.15 57	0.52 177	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 186	0.32 122	0.30 141	0.25 141	0.34 88	0.23 103	0.11 232	0.09 189	0.71 539	0.36 507	0.12 86	0.07 7

CFNet_pseudo	0.45 227	0.46 261	2.23 391	0.25 73	0.19 180	0.56 221	0.21 105	0.77 291	0.60 271	0.49 247	0.56 310	0.69 384	0.47 364	0.52 220	0.31 214	0.11 232	0.10 232	0.15 383	0.10 149	0.17 216	0.14 197

DCANet	0.42 193	0.77 393	1.95 321	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.48 224	0.31 144	0.41 303	0.36 107	0.39 278	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 116	0.23 380

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 137	0.37 195	1.21 94	0.26 104	0.18 148	0.73 424	0.18 56	0.53 134	0.41 96	0.35 147	0.30 103	0.58 322	0.22 98	0.33 78	0.95 442	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.35 499	0.13 116	0.15 231

HART	0.38 146	0.53 291	1.66 176	0.26 104	0.15 57	0.30 16	0.19 65	0.67 219	0.46 143	0.29 122	0.52 266	0.38 182	0.16 26	0.41 139	0.20 53	0.08 33	0.68 550	0.09 85	0.07 53	0.34 437	0.21 341

999	0.29 69	0.25 71	1.05 71	0.26 104	0.18 148	0.49 140	0.23 161	0.38 20	0.37 57	0.20 30	0.32 122	0.23 71	0.18 51	0.73 297	0.36 254	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.24 338	0.10 81

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 126	1.08 73	0.26 104	0.20 194	0.33 28	0.21 105	0.41 37	0.42 105	0.26 106	0.28 84	0.27 120	0.21 89	0.31 59	0.21 72	0.14 359	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.10 81

RAStereo	0.28 60	0.48 273	1.52 154	0.26 104	0.18 148	0.25 6	0.19 65	0.42 43	0.35 32	0.20 30	0.25 66	0.20 51	0.16 26	0.24 7	0.24 126	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.12 86	0.08 34

U	3.37 571	0.17 1	0.91 56	0.26 104	13.79 587	19.19 590	0.15 24	0.41 37	0.31 10	0.17 12	0.18 18	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 73	0.06 21	17.88 592	12.81 588	0.10 53	0.08 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 287	0.33 163	0.93 61	0.26 104	0.22 235	0.46 119	0.20 84	1.10 520	1.34 536	3.16 574	0.32 122	0.22 62	0.20 78	0.30 52	0.22 91	0.10 167	0.09 189	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.19 313

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 308	0.26 104	0.24 268	0.32 25	0.17 42	0.53 134	0.42 105	0.25 91	0.37 151	0.25 95	0.26 155	0.44 159	0.31 214	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.19 264	0.14 197

PCWNet_CMD	0.46 237	0.45 258	2.28 399	0.26 104	0.20 194	0.55 206	0.21 105	0.75 267	0.64 326	0.48 235	0.55 299	0.68 377	0.57 410	0.46 180	0.30 202	0.11 232	0.10 232	0.14 353	0.10 149	0.18 243	0.14 197

CFNet_ucs	0.48 258	0.50 282	2.32 404	0.26 104	0.22 235	0.57 239	0.22 126	0.85 361	0.65 339	0.53 286	0.64 382	0.68 377	0.44 338	0.54 230	0.31 214	0.13 316	0.12 306	0.16 402	0.11 212	0.19 264	0.17 277

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 437	1.76 211	0.26 104	0.12 6	0.52 177	0.14 16	0.49 97	0.38 63	0.29 122	0.30 103	0.29 136	0.22 98	0.30 52	0.20 53	0.09 73	0.17 410	0.09 85	0.07 53	0.21 293	0.11 106

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 156	1.30 108	0.26 104	0.14 33	0.58 257	0.23 161	0.78 306	0.62 306	0.40 172	0.44 194	0.28 129	0.35 243	0.29 44	0.20 53	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.19 264	0.08 34

IER	0.43 199	0.38 205	1.69 181	0.26 104	0.25 286	0.66 377	0.26 236	0.71 236	0.55 233	0.54 299	0.59 327	0.60 331	0.53 392	0.52 220	0.39 278	0.11 232	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.14 139	0.11 106

MSMDNet	0.46 237	0.44 250	2.28 399	0.26 104	0.20 194	0.55 206	0.21 105	0.75 267	0.64 326	0.48 235	0.55 299	0.68 377	0.56 404	0.46 180	0.30 202	0.11 232	0.10 232	0.13 317	0.10 149	0.18 243	0.15 231

HSM-Net_RVC	0.67 414	0.34 176	2.23 391	0.26 104	0.19 180	0.67 384	0.29 302	1.26 536	0.69 374	0.72 455	0.70 423	0.78 429	0.42 320	3.77 564	0.41 292	0.13 316	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.12 86	0.11 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 227	0.46 261	2.22 387	0.26 104	0.19 180	0.56 221	0.21 105	0.77 291	0.60 271	0.49 247	0.56 310	0.69 384	0.47 364	0.52 220	0.31 214	0.11 232	0.09 189	0.16 402	0.10 149	0.17 216	0.14 197

HI	0.41 174	0.63 337	1.72 192	0.27 120	0.21 208	0.45 101	0.19 65	0.55 149	0.41 96	0.57 339	0.59 327	0.65 354	0.45 342	0.45 171	0.39 278	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.11 212	0.20 279	0.10 81

CoSv	0.41 174	0.63 337	1.72 192	0.27 120	0.21 208	0.45 101	0.19 65	0.55 149	0.41 96	0.57 339	0.59 327	0.65 354	0.45 342	0.45 171	0.39 278	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.11 212	0.20 279	0.10 81

fffy	0.28 60	0.24 66	1.19 88	0.27 120	0.15 57	0.37 49	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.20 30	0.29 90	0.26 109	0.20 78	0.44 159	0.20 53	0.08 33	0.10 232	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.18 297

AIO-Stereo	0.30 79	0.27 94	1.25 100	0.27 120	0.24 268	0.37 49	0.20 84	0.52 125	0.36 49	0.21 36	0.30 103	0.23 71	0.14 12	0.31 59	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.38 510	0.19 264	0.31 450

DualNet (step1)	0.59 367	0.62 326	1.93 308	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.11 347	0.38 267	0.61 533	0.14 349	0.87 543	0.56 536	0.25 351	0.23 380

test_sample9	0.94 498	0.62 326	1.93 308	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.91 472	2.55 539	0.61 533	4.16 580	0.87 543	0.56 536	0.25 351	0.23 380

test_sample8	1.12 513	0.62 326	1.93 308	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.95 451	0.61 288	1.18 528	0.56 310	2.53 552	1.31 527	1.91 472	2.55 539	0.61 533	4.16 580	0.87 543	0.56 536	0.25 351	0.23 380

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 176	1.38 122	0.27 120	0.16 84	0.45 101	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.21 33	0.26 109	0.25 141	0.64 263	0.52 347	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.18 388	0.16 194	0.22 356

rrr	0.46 237	0.34 176	3.08 520	0.27 120	0.16 84	0.45 101	0.28 278	1.09 519	0.51 188	0.24 72	0.21 33	0.26 109	0.25 141	0.64 263	0.52 347	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.29 466	0.16 194	0.25 401

plain	0.37 137	0.47 270	2.15 372	0.27 120	0.19 180	0.33 28	0.20 84	0.58 168	0.46 143	0.23 64	0.37 151	0.23 71	0.25 141	0.45 171	0.28 168	0.11 232	0.08 119	0.13 317	0.09 113	0.42 492	0.12 143

MSKI-zero shot	0.46 237	0.38 205	2.47 438	0.27 120	0.43 465	0.56 221	0.20 84	0.77 291	0.43 115	0.60 380	0.51 253	0.44 230	0.17 33	0.68 281	0.21 72	0.09 73	0.29 496	0.09 85	0.32 489	0.14 139	0.10 81

UniTT-Stereo	0.30 79	0.36 192	1.68 179	0.27 120	0.24 268	0.29 14	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.26 106	0.37 151	0.18 43	0.18 51	0.31 59	0.27 158	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.25 351	0.08 34

Any-RAFT	0.38 146	0.25 71	1.89 291	0.27 120	0.17 112	0.68 396	0.21 105	0.78 306	0.53 214	0.43 191	0.43 183	0.54 293	0.30 212	0.41 139	0.20 53	0.10 167	0.12 306	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.09 56

RAFT-Test	0.44 209	0.38 205	2.01 339	0.27 120	0.44 466	0.64 356	0.37 382	0.72 241	0.57 248	0.45 207	0.48 224	0.65 354	0.24 125	0.35 94	0.29 183	0.09 73	0.11 280	0.09 85	0.38 510	0.10 53	0.11 106

4D-IteraStereo	0.44 209	0.96 461	2.63 467	0.27 120	0.30 351	0.45 101	0.25 214	0.52 125	0.50 180	0.40 172	0.31 116	0.40 196	0.19 69	0.35 94	0.32 225	0.09 73	0.06 21	0.12 258	0.11 212	0.19 264	0.30 442

Selective-IGEV	0.29 69	0.23 53	1.28 104	0.27 120	0.30 351	0.35 39	0.20 84	0.56 156	0.38 63	0.21 36	0.30 103	0.22 62	0.18 51	0.37 116	0.18 17	0.07 21	0.06 21	0.08 32	0.15 336	0.16 194	0.29 431

iRaft-Stereo_5w	0.54 328	1.01 483	2.08 355	0.27 120	0.21 208	0.49 140	0.28 278	0.73 252	0.58 259	0.40 172	0.61 349	0.62 337	0.46 356	1.78 440	0.47 323	0.09 73	0.07 41	0.11 202	0.10 149	0.39 478	0.12 143

psmg	0.41 174	0.27 94	1.13 79	0.27 120	0.21 208	0.75 434	0.36 374	0.90 401	0.61 288	0.59 371	0.59 327	0.63 340	0.37 263	0.43 150	0.38 267	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.13 116	0.11 106

STrans-v2	0.67 414	0.56 308	2.64 469	0.27 120	0.23 255	0.57 239	0.33 354	0.96 456	0.69 374	0.92 500	0.85 464	0.89 470	0.93 499	1.83 453	1.21 480	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.09 113	0.11 75	0.12 143

test_xeample	0.72 442	0.21 21	1.36 118	0.27 120	0.17 112	0.59 274	0.28 278	1.01 498	0.70 383	0.55 317	0.67 396	0.44 230	0.39 284	1.88 469	5.17 570	0.12 286	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.13 116	0.15 231

GMStereo	0.38 146	0.99 477	1.91 302	0.27 120	0.16 84	0.39 62	0.23 161	0.47 83	0.62 306	0.38 164	0.34 137	0.25 95	0.25 141	0.39 130	0.29 183	0.14 359	0.08 119	0.10 137	0.12 250	0.15 157	0.11 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 174	0.32 156	2.20 382	0.27 120	0.44 466	0.52 177	0.19 65	0.76 280	0.48 164	0.43 191	0.36 148	0.54 293	0.26 155	0.33 78	0.25 139	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.38 510	0.10 53	0.09 56

SFCPSM	0.46 237	0.24 66	2.35 412	0.27 120	0.27 317	0.70 409	0.32 346	0.96 456	0.63 318	0.49 247	0.52 266	0.43 219	0.36 249	0.52 220	0.43 303	0.12 286	0.09 189	0.12 258	0.16 356	0.16 194	0.12 143

Gwc-CoAtRS	0.38 146	0.33 163	1.92 305	0.27 120	0.41 456	0.48 133	0.19 65	0.59 176	0.46 143	0.43 191	0.39 168	0.57 315	0.26 155	0.32 68	0.26 148	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.31 483	0.11 75	0.09 56

DIP-Stereo	0.37 137	0.34 176	1.50 151	0.27 120	0.18 148	0.63 344	0.17 42	0.92 421	0.53 214	0.49 247	0.48 224	0.30 141	0.30 212	0.39 130	0.30 202	0.10 167	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.15 157	0.12 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FlowAnything_test	0.23 37	0.32 156	0.52 4	0.28 145	0.17 112	0.37 49	0.20 84	0.38 20	0.24 2	0.24 72	0.20 26	0.21 59	0.17 33	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.16 356	0.17 216	0.12 143

castereo++	0.28 60	0.43 239	0.93 61	0.28 145	0.17 112	0.53 185	0.21 105	0.55 149	0.45 134	0.17 12	0.26 73	0.32 152	0.17 33	0.33 78	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.29 466	0.13 116	0.06 1

tg	0.37 137	0.55 305	1.35 117	0.28 145	0.16 84	0.57 239	0.18 56	0.57 161	0.49 170	0.37 156	0.44 194	0.38 182	0.24 125	0.46 180	0.24 126	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.43 494	0.36 477

rvit_stereo_0083	0.25 47	0.19 8	0.58 13	0.28 145	0.18 148	0.28 10	0.22 126	0.38 20	0.54 226	0.23 64	0.30 103	0.27 120	0.26 155	0.37 116	0.24 126	0.14 359	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.12 86	0.10 81

rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 214	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.21 89	0.34 88	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.09 56

model_zeroshot	0.44 209	0.68 358	1.97 335	0.28 145	0.18 148	0.69 402	0.21 105	0.63 199	0.40 86	1.00 508	0.34 137	0.42 215	0.20 78	0.69 287	0.24 126	0.10 167	0.22 460	0.10 137	0.22 432	0.12 86	0.10 81

rvit_stereo_0082	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 214	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.21 89	0.34 88	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.09 56

RSM++	0.27 53	0.26 86	0.87 51	0.28 145	0.13 20	0.39 62	0.20 84	0.45 67	0.45 134	0.20 30	0.24 59	0.24 84	0.17 33	0.36 107	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.35 499	0.26 371	0.18 297

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 126	1.43 133	0.28 145	0.28 331	0.55 206	0.22 126	0.78 306	0.48 164	0.46 215	0.38 160	0.36 172	0.17 33	0.33 78	0.23 103	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.09 56

CASnet	0.28 60	0.31 149	1.20 92	0.28 145	0.11 1	0.47 125	0.19 65	0.44 59	0.44 119	0.38 164	0.31 116	0.23 71	0.17 33	0.29 44	0.19 31	0.10 167	0.06 21	0.15 383	0.12 250	0.16 194	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 130	0.30 138	1.77 220	0.28 145	0.33 391	0.60 286	0.22 126	0.55 149	0.51 188	0.55 317	0.35 142	0.31 144	0.20 78	0.26 19	0.22 91	0.10 167	0.13 328	0.09 85	0.24 438	0.08 19	0.07 7

AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 135	0.28 145	0.35 412	0.47 125	0.21 105	0.43 51	0.28 7	0.26 106	0.25 66	0.22 62	0.38 270	0.30 52	0.18 17	0.09 73	0.35 510	0.09 85	0.36 507	0.23 323	0.25 401

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 85	0.28 145	0.15 57	0.57 239	0.23 161	0.79 322	0.47 161	0.38 164	0.37 151	0.40 196	0.25 141	0.47 191	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.13 283	0.19 264	0.27 418

CBFPSM	0.56 348	0.91 442	1.82 258	0.28 145	0.23 255	0.71 411	0.37 382	0.72 241	0.64 326	0.50 254	0.49 241	1.03 500	0.83 483	0.62 258	1.35 490	0.10 167	0.12 306	0.10 137	0.10 149	0.18 243	0.19 313

qqq	0.38 146	0.21 21	1.34 116	0.28 145	0.15 57	0.45 101	0.26 236	0.76 280	0.52 195	0.39 170	0.41 177	0.46 252	0.36 249	0.96 329	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 250	0.12 86	0.14 197

raft_robust	0.55 340	0.84 420	1.73 195	0.28 145	0.54 497	0.53 185	0.25 214	0.88 389	0.75 435	0.48 235	0.46 206	0.76 423	0.75 473	1.46 387	0.27 158	0.09 73	0.10 232	0.10 137	0.30 476	0.26 371	0.16 259

GLC_STEREO	0.28 60	0.27 94	1.36 118	0.28 145	0.12 6	0.41 74	0.20 84	0.37 16	0.38 63	0.26 106	0.30 103	0.25 95	0.19 69	0.33 78	0.24 126	0.09 73	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.09 56

GMOStereo	0.41 174	0.62 326	1.78 225	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

error version	0.41 174	0.62 326	1.78 225	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

test-v	0.41 174	0.62 326	1.78 225	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

test-2	0.41 174	0.62 326	1.78 225	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

iRaftStereo_RVC	0.37 137	0.53 291	1.41 128	0.28 145	0.15 57	0.52 177	0.20 84	0.54 145	0.46 143	0.37 156	0.43 183	0.41 202	0.23 114	0.36 107	0.26 148	0.09 73	0.15 375	0.12 258	0.11 212	0.41 486	0.37 484

222	0.78 468	0.23 53	1.23 97	0.28 145	0.18 148	0.62 327	0.24 194	1.02 501	0.70 383	0.58 357	0.66 393	0.46 252	0.42 320	1.80 448	6.53 576	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.17 277

xxxx	0.70 430	0.21 21	1.33 113	0.28 145	0.18 148	0.63 344	0.24 194	1.02 501	0.69 374	0.50 254	0.62 354	0.58 322	0.38 270	1.47 394	5.21 571	0.13 316	0.12 306	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.15 231

ARAFT	0.60 373	1.23 517	3.10 523	0.28 145	0.16 84	0.64 356	0.36 374	0.90 401	0.67 363	0.61 389	0.49 241	0.55 297	0.31 221	1.24 365	0.32 225	0.10 167	0.08 119	0.14 353	0.13 283	0.37 462	0.21 341

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 193	0.86 427	1.78 225	0.28 145	0.17 112	0.52 177	0.20 84	0.62 193	0.61 288	0.50 254	0.61 349	0.39 188	0.32 228	0.35 94	0.30 202	0.07 21	0.10 232	0.09 85	0.09 113	0.35 448	0.10 81

ACVNet	0.45 227	0.44 250	1.79 245	0.28 145	0.21 208	0.59 274	0.36 374	0.66 210	0.68 365	0.45 207	0.59 327	0.69 384	0.40 292	0.44 159	0.55 358	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.34 437	0.10 81

hitnet-ft	0.67 414	0.80 405	1.90 296	0.28 145	0.22 235	0.69 402	0.36 374	0.85 361	0.65 339	0.56 328	0.84 460	1.03 500	0.95 505	2.32 507	0.55 358	0.23 475	0.14 349	0.41 521	0.13 283	0.24 338	0.17 277

CFNet-ft	0.51 304	0.76 384	1.79 245	0.28 145	0.30 351	0.63 344	0.28 278	0.66 210	0.55 233	0.45 207	0.57 318	0.74 412	0.41 303	1.46 387	0.42 294	0.14 359	0.10 232	0.28 494	0.13 283	0.18 243	0.14 197

DSFCA	0.54 328	0.35 183	1.41 128	0.28 145	0.28 331	0.79 455	0.88 524	0.76 280	0.70 383	0.72 455	0.66 393	0.67 370	0.57 410	1.17 356	0.63 386	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 311	0.16 194	0.13 179

CFNet_RVC	0.51 304	0.76 384	1.79 245	0.28 145	0.30 351	0.63 344	0.28 278	0.66 210	0.55 233	0.45 207	0.57 318	0.74 412	0.41 303	1.46 387	0.42 294	0.14 359	0.10 232	0.28 494	0.13 283	0.18 243	0.14 197

DA2	0.32 94	0.26 86	0.89 54	0.29 176	0.25 286	0.63 344	0.22 126	0.60 186	0.39 75	0.23 64	0.30 103	0.24 84	0.26 155	0.60 253	0.18 17	0.10 167	0.12 306	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.52 518

G2L-ROB	0.51 304	0.95 458	1.96 330	0.29 176	0.22 235	0.59 274	0.28 278	0.76 280	0.57 248	0.55 317	0.45 198	0.70 394	0.32 228	1.38 375	0.47 323	0.11 232	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.20 279	0.13 179

GIP-stereo	0.26 50	0.22 36	0.78 43	0.29 176	0.20 194	0.42 86	0.17 42	0.64 202	0.39 75	0.18 19	0.24 59	0.23 71	0.18 51	0.25 11	0.47 323	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.17 216	0.08 34

DCVSM-stereo	0.49 276	0.29 126	2.49 441	0.29 176	0.22 235	0.53 185	0.52 456	0.58 168	0.49 170	0.69 442	0.46 206	0.79 434	0.48 373	0.53 226	0.42 294	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 250	0.20 279	0.20 329

H2IRNET	0.40 167	0.61 320	1.90 296	0.29 176	0.17 112	0.54 193	0.18 56	0.52 125	0.50 180	0.27 113	0.56 310	0.47 260	0.35 243	0.46 180	0.33 236	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.14 311	0.32 420	0.12 143

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 138	0.29 176	0.23 255	0.60 286	0.31 323	0.53 134	0.42 105	0.25 91	0.25 66	0.20 51	0.26 155	0.57 238	0.19 31	0.09 73	0.18 421	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.19 313

MyStereo04	0.48 258	0.40 219	2.65 471	0.29 176	0.23 255	0.60 286	0.31 323	0.83 343	0.75 435	0.47 217	0.36 148	0.53 287	0.42 320	0.53 226	0.39 278	0.09 73	0.18 421	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.19 313

CoDeX	0.52 317	0.43 239	2.25 394	0.29 176	0.26 303	0.61 307	0.32 346	0.99 481	0.68 365	0.48 235	0.55 299	0.52 285	0.40 292	1.60 414	0.35 251	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.13 116	0.12 143

ToySt	0.44 209	0.61 320	1.89 291	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.35 367	0.67 219	0.53 214	0.39 170	0.50 249	0.59 325	0.43 330	0.51 216	0.49 334	0.10 167	0.12 306	0.13 317	0.16 356	0.24 338	0.19 313

anonymousa	0.48 258	0.46 261	2.44 430	0.29 176	0.34 399	0.61 307	0.25 214	0.66 210	0.54 226	0.53 286	0.77 446	0.73 406	0.46 356	0.33 78	0.31 214	0.10 167	0.09 189	0.12 258	0.29 466	0.10 53	0.19 313

test_4	0.40 167	0.37 195	2.01 339	0.29 176	0.21 208	0.50 148	0.28 278	0.47 83	0.39 75	0.42 186	0.76 443	0.38 182	0.22 98	0.52 220	0.33 236	0.08 33	0.07 41	0.11 202	0.15 336	0.28 387	0.07 7

CSP-Net	0.50 287	0.39 214	1.25 100	0.29 176	0.23 255	0.77 446	0.35 367	0.86 371	0.57 248	0.59 371	0.59 327	0.65 354	0.40 292	1.77 439	0.44 309	0.16 399	0.11 280	0.10 137	0.10 149	0.20 279	0.14 197

dad	0.51 304	1.01 483	1.74 199	0.29 176	0.19 180	0.60 286	0.26 236	0.52 125	0.75 435	0.63 410	0.63 366	0.63 340	0.33 233	0.85 320	0.47 323	0.27 497	0.15 375	0.40 520	0.18 388	0.22 310	0.14 197

TestStereo	0.45 227	0.54 296	2.11 361	0.29 176	0.16 84	0.43 90	0.24 194	0.54 145	0.45 134	0.37 156	0.46 206	0.34 164	0.27 175	1.98 479	0.27 158	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.14 139	0.08 34

R-Stereo Train	0.36 130	0.21 21	1.70 185	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.78 306	0.36 49	0.57 339	0.67 396	0.33 158	0.24 125	0.32 68	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 185	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.78 306	0.36 49	0.57 339	0.67 396	0.33 158	0.24 125	0.32 68	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 287	0.70 365	1.94 318	0.29 176	0.26 303	0.63 344	0.31 323	0.80 326	0.48 164	0.61 389	0.55 299	0.66 361	0.38 270	0.98 331	0.40 286	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 311	0.23 323	0.17 277

MLCV	0.48 258	0.89 437	1.85 269	0.29 176	0.14 33	0.59 274	0.23 161	0.72 241	0.59 266	0.66 429	0.66 393	0.55 297	0.36 249	1.03 338	0.49 334	0.09 73	0.06 21	0.09 85	0.07 53	0.19 264	0.11 106

GGEV	0.31 87	0.26 86	0.92 60	0.30 194	0.25 286	0.66 377	0.22 126	0.57 161	0.37 57	0.25 91	0.30 103	0.22 62	0.26 155	0.66 276	0.18 17	0.10 167	0.18 421	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.35 468

DFGA-Net	0.51 304	1.06 491	1.75 205	0.30 194	0.24 268	0.54 193	0.22 126	0.63 199	0.60 271	0.48 235	0.51 253	0.35 168	0.27 175	1.82 452	0.53 351	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.12 250	0.37 462	0.15 231

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 145	0.30 194	0.18 148	0.41 74	0.30 310	0.64 202	0.62 306	0.30 126	0.33 131	0.37 174	0.29 204	0.41 139	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 336	0.15 157	0.14 197

UGAM-zero	0.63 392	0.39 214	2.49 441	0.30 194	0.49 485	0.67 384	0.19 65	0.91 412	0.45 134	0.77 471	0.45 198	1.16 521	0.82 482	2.05 487	0.29 183	0.09 73	0.15 375	0.09 85	0.44 522	0.11 75	0.22 356

UGAM	0.58 359	0.47 270	2.21 383	0.30 194	0.19 180	0.53 185	0.34 359	0.59 176	0.63 318	0.44 197	0.73 434	0.78 429	0.37 263	2.58 532	0.39 278	0.10 167	0.08 119	0.17 421	0.14 311	0.42 492	0.17 277

SMFormer	0.50 287	0.46 261	1.60 165	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.49 334	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.15 157	0.16 259

tta	0.50 287	0.46 261	1.60 165	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.49 334	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.11 106

qqq1	0.48 258	0.46 261	1.60 165	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.09 85	0.08 82	0.14 139	0.11 106

fff1	0.48 258	0.46 261	1.60 165	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.09 85	0.08 82	0.14 139	0.11 106

MyStereo06	0.54 328	0.41 226	2.68 474	0.30 194	0.23 255	0.60 286	0.30 310	0.81 330	0.44 119	0.84 489	0.52 266	0.78 429	0.58 416	0.48 197	1.10 465	0.09 73	0.17 410	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.20 329

MyStereo05	0.49 276	0.41 226	2.72 480	0.30 194	0.23 255	0.60 286	0.30 310	0.82 337	0.77 449	0.52 276	0.37 151	0.51 279	0.42 320	0.52 220	0.38 267	0.09 73	0.17 410	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.20 329

ffm	0.47 252	0.23 53	2.01 339	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.74 256	0.88 486	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	0.63 261	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.15 383	0.13 283	0.25 351	0.36 477

ff1	0.73 451	0.23 53	2.01 339	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.74 256	0.88 486	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 557	0.10 167	0.24 471	0.15 383	0.13 283	0.25 351	0.36 477

mmx	0.72 442	0.23 53	2.01 339	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.99 481	0.76 444	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 557	0.13 316	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.15 231

xxx	0.72 442	0.23 53	2.01 339	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.99 481	0.76 444	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 557	0.13 316	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.15 231

EGLCR-Stereo	0.29 69	0.27 94	0.97 65	0.30 194	0.19 180	0.56 221	0.17 42	0.68 223	0.36 49	0.30 126	0.18 18	0.27 120	0.17 33	0.38 124	0.19 31	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.10 53	0.35 468

DCRE	0.50 287	0.63 337	2.13 366	0.30 194	0.23 255	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 214	0.50 254	2.10 541	0.42 215	0.26 155	0.35 94	0.23 103	0.09 73	0.14 349	0.10 137	0.32 489	0.16 194	0.15 231

BUS	0.41 174	0.27 94	1.13 79	0.30 194	0.21 208	0.91 489	0.23 161	1.00 489	0.61 288	0.63 410	0.53 277	0.66 361	0.30 212	0.43 150	0.32 225	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

BSDual-CNN	0.41 174	0.27 94	1.13 79	0.30 194	0.21 208	0.76 438	0.31 323	1.00 489	0.61 288	0.63 410	0.53 277	0.63 340	0.37 263	0.43 150	0.38 267	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

hknet	0.47 252	0.29 126	1.70 185	0.30 194	0.24 268	0.76 438	0.31 323	1.00 489	0.64 326	0.63 410	0.53 277	0.80 437	0.38 270	0.77 308	0.37 260	0.11 232	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

cross-raft	0.40 167	0.27 94	2.22 387	0.30 194	0.17 112	0.49 140	0.35 367	0.71 236	0.39 75	0.43 191	0.45 198	0.64 349	0.25 141	0.32 68	0.25 139	0.08 33	0.08 119	0.09 85	0.23 436	0.11 75	0.14 197

test-1	0.44 209	0.48 273	1.69 181	0.30 194	0.27 317	0.50 148	0.28 278	0.80 326	0.43 115	0.40 172	0.54 289	0.41 202	0.24 125	0.31 59	1.16 474	0.09 73	0.20 445	0.10 137	0.17 375	0.11 75	0.26 411

RALCasStereoNet	0.45 227	0.88 434	1.85 269	0.30 194	0.26 303	0.49 140	0.26 236	0.58 168	0.51 188	0.36 152	0.48 224	0.36 172	0.28 190	0.55 234	0.34 243	0.10 167	0.53 536	0.09 85	0.08 82	0.25 351	0.34 466

GES	0.44 209	0.28 116	1.88 284	0.30 194	0.18 148	0.61 307	0.30 310	0.88 389	0.46 143	0.47 217	0.52 266	0.39 188	0.42 320	0.58 241	0.67 398	0.15 378	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.15 157	0.17 277

FADNet_RVC	0.81 481	1.14 503	2.42 424	0.30 194	0.24 268	0.71 411	0.24 194	0.95 451	0.61 288	0.44 197	0.56 310	0.59 325	0.42 320	1.52 399	0.68 401	0.94 549	0.96 564	0.28 494	1.00 562	0.90 541	1.36 566

UCFNet_RVC	0.48 258	0.82 414	1.85 269	0.30 194	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 256	0.55 233	0.48 235	0.53 277	0.63 340	0.41 303	0.88 325	0.38 267	0.15 378	0.10 232	0.17 421	0.17 375	0.18 243	0.15 231

PS-NSSS	0.63 392	1.00 479	1.81 252	0.30 194	0.31 370	0.63 344	0.34 359	0.98 469	0.69 374	0.54 299	0.74 437	0.51 279	0.41 303	2.43 521	0.48 329	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 388	0.27 381	0.21 341

HSM	0.62 386	0.76 384	1.72 192	0.30 194	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 438	0.62 306	0.58 357	0.57 318	1.40 532	0.64 443	2.59 533	0.42 294	0.11 232	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.14 139	0.11 106

G2L-Stereo	0.55 340	0.85 424	2.18 379	0.31 222	0.27 317	0.59 274	0.27 261	0.77 291	0.55 233	0.54 299	0.52 266	0.71 398	0.36 249	1.75 436	0.50 339	0.13 316	0.11 280	0.13 317	0.11 212	0.29 392	0.15 231

rvit_0105_6	0.31 87	0.29 126	1.00 67	0.31 222	0.18 148	0.35 39	0.25 214	0.51 111	0.61 288	0.25 91	0.28 84	0.32 152	0.25 141	0.39 130	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 283	0.14 139	0.13 179

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 137	0.31 222	0.18 148	0.37 49	0.28 278	0.59 176	0.62 306	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 150	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.12 143

test_sample2	0.41 174	0.19 8	1.23 97	0.31 222	0.17 112	0.51 158	0.27 261	0.81 330	0.55 233	0.44 197	0.45 198	0.46 252	0.38 270	1.51 397	0.30 202	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.14 197

test_sample1	0.40 167	0.18 5	1.19 88	0.31 222	0.18 148	0.48 133	0.23 161	0.78 306	0.49 170	0.44 197	0.44 194	0.45 239	0.41 303	1.39 376	0.33 236	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.12 86	0.13 179

gcap-zeroshot	0.41 174	0.62 326	1.78 225	0.31 222	0.32 378	0.69 402	0.21 105	0.74 256	0.52 195	0.43 191	0.35 142	0.62 337	0.24 125	0.41 139	0.24 126	0.09 73	0.16 392	0.09 85	0.31 483	0.08 19	0.09 56

IGEV++	0.34 110	0.43 239	1.32 111	0.31 222	0.14 33	0.32 25	0.21 105	0.70 233	0.34 26	0.22 47	0.28 84	0.22 62	0.27 175	0.35 94	0.27 158	0.09 73	0.39 522	0.08 32	0.15 336	0.25 351	0.45 507

DispNO	0.67 414	0.98 473	2.58 460	0.31 222	0.27 317	0.59 274	0.29 302	0.83 343	0.68 365	0.53 286	0.79 450	0.83 447	0.47 364	2.46 523	0.68 401	0.12 286	0.10 232	0.19 447	0.31 483	0.16 194	0.17 277

1111x	0.74 454	0.21 21	1.93 308	0.31 222	0.17 112	0.63 344	0.32 346	1.03 508	0.74 422	0.52 276	0.62 354	0.57 315	0.47 364	2.38 512	4.25 565	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 250	0.12 86	0.14 197

MIM_Stereo	0.41 174	0.60 316	1.88 284	0.31 222	0.21 208	0.50 148	0.19 65	0.64 202	0.44 119	0.43 191	0.53 277	0.43 219	0.27 175	0.51 216	0.28 168	0.08 33	0.14 349	0.11 202	0.10 149	0.26 371	0.26 411

iinet-f	0.57 354	0.93 449	2.27 397	0.31 222	0.25 286	0.83 469	0.33 354	0.81 330	0.65 339	0.54 299	0.63 366	0.73 406	0.67 452	0.73 297	0.67 398	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 149	0.43 494	0.16 259

gwcnet-sp	0.49 276	0.43 239	2.54 454	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

scenet	0.49 276	0.43 239	2.54 454	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 145	0.31 222	0.15 57	0.61 307	0.19 65	0.60 186	0.54 226	0.28 118	0.29 90	0.40 196	0.33 233	0.50 213	0.27 158	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.35 499	0.19 264	0.08 34

MC-Stereo	0.32 94	0.31 149	1.46 138	0.31 222	0.15 57	0.53 185	0.19 65	0.44 59	0.35 32	0.36 152	0.38 160	0.27 120	0.27 175	0.42 147	0.19 31	0.09 73	0.13 328	0.09 85	0.16 356	0.20 279	0.13 179

ssnet	0.49 276	0.43 239	2.54 454	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

Sa-1000	0.51 304	0.72 371	1.90 296	0.31 222	0.60 514	0.60 286	0.31 323	0.94 438	0.71 393	0.52 276	0.83 457	0.42 215	0.33 233	0.68 281	0.28 168	0.10 167	0.09 189	0.13 317	0.29 466	0.29 392	0.10 81

SA	0.50 287	0.75 383	1.95 321	0.31 222	0.61 516	0.57 239	0.31 323	0.91 412	0.73 418	0.42 186	0.62 354	0.38 182	0.47 364	0.68 281	0.29 183	0.09 73	0.09 189	0.13 317	0.32 489	0.30 403	0.10 81

dd	0.42 193	0.96 461	1.77 220	0.31 222	0.17 112	0.57 239	0.26 236	0.49 97	0.68 365	0.41 181	0.40 173	0.34 164	0.27 175	0.45 171	0.40 286	0.17 415	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.21 293	0.12 143

GwcNet-ADL	0.50 287	0.74 381	2.90 506	0.31 222	0.20 194	0.58 257	0.29 302	0.87 380	0.64 326	0.47 217	0.47 212	0.56 309	0.33 233	0.46 180	0.46 314	0.13 316	0.12 306	0.09 85	0.09 113	0.14 139	0.21 341

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 258	1.08 73	0.31 222	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 252	0.50 180	0.21 36	0.24 59	0.55 297	0.22 98	0.27 24	0.26 148	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 86	0.09 56
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
sAnonymous2	0.38 146	0.62 326	2.15 372	0.31 222	0.24 268	0.34 34	0.27 261	0.53 134	0.46 143	0.24 72	0.29 90	0.23 71	0.28 190	0.28 32	0.22 91	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.13 283	0.38 469	0.35 468

CroCo_RVC	0.38 146	0.62 326	2.15 372	0.31 222	0.24 268	0.34 34	0.27 261	0.53 134	0.46 143	0.24 72	0.29 90	0.23 71	0.28 190	0.28 32	0.22 91	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.13 283	0.38 469	0.35 468

AFF-stereo	0.44 209	0.96 461	1.78 225	0.31 222	0.15 57	0.50 148	0.21 105	0.64 202	0.63 318	0.47 217	0.64 382	0.49 273	0.34 241	0.46 180	0.31 214	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.10 149	0.37 462	0.10 81

delet	0.52 317	0.54 296	1.62 170	0.31 222	0.35 412	0.74 428	0.46 436	0.85 361	0.74 422	0.55 317	0.60 342	0.67 370	0.50 383	1.12 350	0.57 370	0.11 232	0.11 280	0.13 317	0.14 311	0.16 194	0.12 143

UNet	0.54 328	0.44 250	2.83 496	0.31 222	0.33 391	0.74 428	0.27 261	0.82 337	0.61 288	0.53 286	0.54 289	0.72 401	0.54 395	0.78 312	0.56 366	0.11 232	0.09 189	0.13 317	0.11 212	0.14 139	0.12 143

PSMNet-RSSM	0.53 323	0.82 414	1.78 225	0.31 222	0.25 286	0.58 257	0.28 278	0.84 354	0.60 271	0.50 254	0.61 349	0.67 370	0.43 330	1.68 424	0.42 294	0.15 378	0.10 232	0.14 353	0.16 356	0.15 157	0.13 179

DMCA	0.41 174	0.52 286	1.26 102	0.31 222	0.24 268	0.59 274	0.26 236	0.77 291	0.63 318	0.58 357	0.48 224	0.57 315	0.35 243	0.40 135	0.50 339	0.14 359	0.10 232	0.14 353	0.10 149	0.15 157	0.15 231

iResNet_ROB	0.50 287	1.15 507	1.73 195	0.31 222	0.21 208	0.58 257	0.22 126	0.95 451	0.82 469	0.58 357	0.62 354	0.57 315	0.39 284	0.84 318	0.40 286	0.11 232	0.08 119	0.09 85	0.06 10	0.21 293	0.13 179

z-ln-s-r	0.64 396	0.89 437	2.23 391	0.32 251	0.26 303	0.57 239	0.37 382	0.84 354	0.76 444	0.51 267	0.81 451	0.64 349	0.45 342	2.06 488	1.27 485	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.24 338	0.13 179

ACV-stereo	0.66 409	0.76 384	2.86 497	0.32 251	0.25 286	1.01 501	0.60 482	0.59 176	0.52 195	0.41 181	0.45 198	1.55 538	0.94 502	1.40 379	0.69 403	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 212	0.20 279	0.19 313

rvit_stereo_ft	0.31 87	0.61 320	1.18 86	0.32 251	0.21 208	0.28 10	0.27 261	0.55 149	0.48 164	0.23 64	0.27 77	0.28 129	0.26 155	0.32 68	0.25 139	0.13 316	0.09 189	0.11 202	0.11 212	0.13 116	0.14 197

test_sample5	0.51 304	0.43 239	1.83 264	0.32 251	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.92 421	0.65 339	0.53 286	0.59 327	0.45 239	0.36 249	1.87 461	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

test_sample4	0.50 287	0.42 234	1.88 284	0.32 251	0.19 180	0.56 221	0.26 236	0.93 429	0.65 339	0.54 299	0.54 289	0.45 239	0.36 249	1.79 444	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

test_sample3	0.50 287	0.41 226	1.88 284	0.32 251	0.19 180	0.57 239	0.25 214	0.92 421	0.64 326	0.52 276	0.49 241	0.47 260	0.35 243	1.79 444	0.37 260	0.13 316	0.10 232	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.16 259

MyStereo8	0.54 328	0.80 405	2.76 488	0.32 251	0.33 391	0.71 411	0.20 84	0.87 380	0.57 248	0.51 267	0.59 327	0.50 276	0.33 233	0.68 281	0.55 358	0.10 167	0.29 496	0.10 137	0.13 283	0.21 293	0.34 466

DualNet	0.51 304	0.43 239	1.83 264	0.32 251	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.92 421	0.65 339	0.54 299	0.62 354	0.45 239	0.36 249	1.87 461	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

IGEV_Zeroshot_test	0.53 323	0.33 163	2.91 507	0.32 251	0.18 148	0.54 193	0.21 105	0.72 241	0.42 105	0.81 482	0.51 253	0.71 398	0.41 303	0.48 197	1.13 469	0.09 73	0.15 375	0.10 137	0.35 499	0.19 264	0.09 56

CASS	0.39 161	0.30 138	1.61 169	0.32 251	0.17 112	0.53 185	0.24 194	0.70 233	0.49 170	0.59 371	0.54 289	0.40 196	0.40 292	0.41 139	0.30 202	0.17 415	0.10 232	0.14 353	0.11 212	0.18 243	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 137	0.22 36	1.74 199	0.32 251	0.20 194	0.48 133	0.20 84	0.66 210	0.46 143	0.36 152	0.34 137	0.69 384	0.45 342	0.39 130	0.27 158	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.08 82	0.13 116	0.16 259

ssnet_v2	0.55 340	0.60 316	1.86 277	0.32 251	0.22 235	0.72 417	0.44 425	0.94 438	0.74 422	0.63 410	0.54 289	0.81 440	0.47 364	0.77 308	0.70 405	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 311	0.30 403	0.30 442

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 320	1.47 142	0.32 251	0.38 437	0.23 4	0.22 126	0.58 168	0.46 143	0.22 47	0.27 77	0.29 136	0.23 114	0.32 68	0.26 148	0.09 73	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.21 293	0.14 197

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 354	0.87 430	2.11 361	0.32 251	0.30 351	0.84 471	0.40 397	0.88 389	0.72 403	0.65 427	0.73 434	0.66 361	0.57 410	0.93 326	0.71 408	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.15 157	0.14 197

rafts_anoy	0.43 199	0.89 437	1.96 330	0.32 251	0.30 351	0.48 133	0.24 194	0.62 193	0.49 170	0.37 156	0.38 160	0.33 158	0.30 212	0.51 216	0.34 243	0.10 167	0.39 522	0.13 317	0.15 336	0.17 216	0.15 231

raftrobust	0.38 146	0.68 358	1.54 156	0.32 251	0.46 480	0.52 177	0.21 105	0.56 156	0.42 105	0.52 276	0.35 142	0.31 144	0.33 233	0.37 116	0.30 202	0.10 167	0.11 280	0.08 32	0.07 53	0.21 293	0.19 313

pcwnet_v2	0.64 396	0.49 276	4.41 561	0.32 251	0.27 317	0.60 286	0.25 214	0.97 465	0.88 486	0.59 371	0.70 423	0.63 340	0.55 400	0.66 276	0.37 260	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 311	0.21 293	0.23 380

RALAANet	0.43 199	0.98 473	1.90 296	0.32 251	0.23 255	0.48 133	0.19 65	0.67 219	0.53 214	0.48 235	0.45 198	0.39 188	0.30 212	0.48 197	0.37 260	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.14 311	0.27 381	0.10 81

FENet	0.44 209	0.30 138	2.42 424	0.32 251	0.17 112	0.58 257	0.22 126	0.77 291	0.59 266	0.47 217	0.42 181	0.55 297	0.38 270	0.49 207	0.47 323	0.12 286	0.09 189	0.12 258	0.11 212	0.13 116	0.16 259

acv_ft	0.48 258	0.44 250	1.76 211	0.32 251	0.41 456	0.63 344	0.28 278	0.81 330	0.68 365	0.61 389	0.59 327	0.69 384	0.45 342	0.44 159	0.63 386	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.41 486	0.10 81

GwcNet-RSSM	0.57 354	0.94 451	2.13 366	0.32 251	0.25 286	0.60 286	0.30 310	0.80 326	0.66 354	0.52 276	0.64 382	0.71 398	0.40 292	1.79 444	0.50 339	0.13 316	0.09 189	0.12 258	0.12 250	0.21 293	0.15 231

FADNet	0.64 396	1.22 516	2.06 348	0.32 251	0.30 351	0.66 377	0.29 302	0.88 389	0.72 403	0.44 197	0.48 224	0.66 361	0.57 410	1.84 458	0.45 313	0.46 524	0.20 445	0.17 421	0.19 408	0.59 521	0.24 392

G2L-Stereo_test	0.55 340	0.97 469	1.89 291	0.33 273	0.24 268	0.75 434	0.38 389	0.79 322	0.60 271	0.60 380	0.54 289	0.74 412	0.39 284	1.56 403	0.43 303	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.08 82	0.28 387	0.13 179

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 60	0.28 116	1.09 75	0.33 273	0.15 57	0.30 16	0.16 34	0.58 168	0.42 105	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.26 155	0.38 124	0.37 260	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.25 446	0.10 53	0.06 1

AIO-test1	0.45 227	0.87 430	2.27 397	0.33 273	0.33 391	0.50 148	0.22 126	0.74 256	0.66 354	0.29 122	0.41 177	0.29 136	0.22 98	0.73 297	0.29 183	0.09 73	0.08 119	0.12 258	0.14 311	0.30 403	0.22 356

rvit_0105_3	0.39 161	0.47 270	1.46 138	0.33 273	0.19 180	0.45 101	0.35 367	0.69 226	0.65 339	0.37 156	0.37 151	0.40 196	0.31 221	0.44 159	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 388	0.15 157	0.15 231

ITSA-stereo	0.48 258	0.33 163	1.20 92	0.33 273	0.18 148	0.60 286	0.29 302	0.94 438	0.80 462	0.50 254	0.49 241	0.53 287	0.59 419	1.25 366	0.64 391	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	0.18 243	0.23 380

rvit_stereo_0075_2	0.40 167	0.40 219	1.88 284	0.33 273	0.32 378	0.41 74	0.22 126	0.58 168	0.53 214	0.38 164	0.51 253	0.40 196	0.27 175	0.44 159	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 336	0.18 243	0.23 380

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 381	0.61 320	3.35 543	0.33 273	0.58 507	0.66 377	0.20 84	0.98 469	0.55 233	0.73 459	0.52 266	0.99 493	0.65 445	0.58 241	0.29 183	0.10 167	0.16 392	0.10 137	0.41 518	0.29 392	0.20 329

test_sample6	0.52 317	0.44 250	1.81 252	0.33 273	0.18 148	0.55 206	0.27 261	0.94 438	0.66 354	0.54 299	0.62 354	0.47 260	0.36 249	1.97 478	0.38 267	0.14 359	0.10 232	0.13 317	0.13 283	0.17 216	0.16 259

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 128	0.33 273	0.16 84	0.48 133	0.21 105	0.67 219	0.48 164	0.40 172	0.34 137	0.32 152	0.33 233	0.42 147	0.27 158	0.11 232	0.12 306	0.10 137	0.08 82	0.13 116	0.14 197

StereoVision	0.45 227	0.72 371	1.94 318	0.33 273	0.32 378	0.47 125	0.26 236	0.68 223	0.57 248	0.32 140	0.89 473	0.45 239	0.27 175	0.49 207	0.36 254	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 336	0.19 264	0.13 179

SDNR	1.22 525	0.80 405	2.71 478	0.33 273	1.48 564	1.98 553	0.23 161	1.93 559	2.44 562	0.89 495	2.52 551	1.36 530	0.51 385	3.65 562	1.93 516	0.30 506	0.31 502	0.22 467	0.16 356	0.33 429	0.36 477

Anonymous_2	0.74 454	0.32 156	1.65 172	0.33 273	0.30 351	0.67 384	0.32 346	0.69 226	0.46 143	0.48 235	0.41 177	0.84 452	0.58 416	0.51 216	0.40 286	0.32 509	0.38 516	1.43 565	3.69 581	0.80 538	0.27 418

x	0.35 121	0.20 13	1.36 118	0.33 273	0.17 112	0.47 125	0.24 194	0.75 267	0.54 226	0.40 172	0.40 173	0.42 215	0.34 241	0.45 171	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

DAS	0.56 348	0.35 183	1.55 158	0.33 273	0.34 399	0.50 148	0.42 407	0.83 343	0.74 422	0.83 487	0.68 404	0.56 309	0.48 373	2.40 516	0.46 314	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.18 243	0.15 231

SepStereo	0.52 317	0.35 183	1.55 158	0.33 273	0.34 399	0.50 148	0.42 407	0.83 343	0.74 422	0.83 487	0.68 404	0.56 309	0.48 373	1.56 403	0.46 314	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.18 243	0.15 231

GANet-ADL	0.44 209	0.41 226	2.31 403	0.33 273	0.20 194	0.57 239	0.25 214	0.75 267	0.54 226	0.42 186	0.59 327	0.56 309	0.30 212	0.40 135	0.38 267	0.14 359	0.11 280	0.09 85	0.08 82	0.22 310	0.17 277

ADLNet2	0.68 421	0.84 420	3.19 533	0.33 273	0.36 420	0.64 356	0.37 382	0.89 395	0.79 459	0.54 299	0.65 391	0.93 479	0.48 373	2.07 490	0.56 366	0.13 316	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.33 429	0.18 297

KYRaft	0.48 258	0.29 126	1.75 205	0.33 273	0.21 208	0.75 434	0.44 425	0.58 168	0.57 248	0.64 420	0.93 481	0.53 287	0.72 464	0.60 253	0.24 126	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.14 311	0.12 86	0.54 519

ICVP	0.46 237	0.29 126	2.41 422	0.33 273	0.22 235	0.59 274	0.55 467	0.75 267	0.50 180	0.44 197	0.60 342	0.49 273	0.35 243	0.53 226	0.37 260	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 212	0.15 157	0.15 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 193	0.35 183	2.09 356	0.33 273	0.24 268	0.72 417	0.31 323	0.74 256	0.55 233	0.35 147	0.40 173	0.33 158	0.29 204	0.44 159	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 283	0.17 216	0.17 277

MMNet	0.50 287	0.48 273	1.93 308	0.33 273	0.27 317	0.79 455	0.28 278	0.81 330	0.74 422	0.60 380	0.56 310	0.59 325	0.55 400	0.79 313	0.59 377	0.10 167	0.09 189	0.12 258	0.11 212	0.13 116	0.14 197

UPFNet	0.46 237	0.28 116	1.73 195	0.33 273	0.32 378	0.65 370	0.38 389	0.83 343	0.59 266	0.57 339	0.52 266	0.61 333	0.40 292	0.75 301	0.52 347	0.13 316	0.12 306	0.13 317	0.12 250	0.15 157	0.11 106

cf-r	0.53 323	0.81 410	2.15 372	0.33 273	0.28 331	0.60 286	0.28 278	0.78 306	0.64 326	0.51 267	0.60 342	0.75 418	0.40 292	1.32 369	0.43 303	0.13 316	0.09 189	0.11 202	0.12 250	0.15 157	0.14 197

FADNet-RVC	0.61 381	1.26 522	2.12 364	0.33 273	0.26 303	0.59 274	0.29 302	0.86 371	0.62 306	0.45 207	0.50 249	0.62 337	0.46 356	1.73 432	0.55 358	0.17 415	0.20 445	0.17 421	0.18 388	0.59 521	0.28 425

BEATNet_4x	0.47 252	0.73 378	1.91 302	0.33 273	0.15 57	0.56 221	0.25 214	0.85 361	0.58 259	0.54 299	0.51 253	0.57 315	0.42 320	0.57 238	0.61 382	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.20 279	0.16 259

CFNet	0.58 359	0.96 461	1.78 225	0.33 273	0.25 286	0.63 344	0.22 126	0.88 389	0.75 435	0.46 215	0.59 327	0.58 322	0.40 292	2.29 505	0.48 329	0.12 286	0.09 189	0.15 383	0.14 311	0.30 403	0.15 231

AANet_RVC	0.68 421	1.00 479	2.09 356	0.33 273	0.25 286	0.58 257	0.32 346	0.81 330	0.80 462	0.61 389	0.94 482	0.80 437	0.41 303	2.46 523	1.02 458	0.36 516	0.14 349	0.10 137	0.09 113	0.23 323	0.22 356

HITNet	0.46 237	0.92 443	2.09 356	0.33 273	0.14 33	0.55 206	0.22 126	0.83 343	0.56 244	0.51 267	0.49 241	0.48 271	0.37 263	0.48 197	0.54 357	0.09 73	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.23 323	0.09 56
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
StereoDRNet-Refined	0.50 287	0.41 226	1.50 151	0.33 273	0.21 208	0.68 396	0.26 236	0.81 330	0.68 365	0.67 433	0.68 404	0.73 406	0.42 320	1.10 344	0.59 377	0.11 232	0.08 119	0.14 353	0.14 311	0.25 351	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 460	0.42 234	2.68 474	0.33 273	0.22 235	0.74 428	0.47 444	0.96 456	0.76 444	1.04 513	0.96 485	0.88 468	0.93 499	2.06 488	1.19 477	0.22 472	0.24 471	0.27 490	0.25 446	0.25 351	0.28 425

CBMV	0.71 439	0.76 384	2.64 469	0.33 273	0.20 194	0.78 451	0.79 516	0.98 469	0.78 454	0.85 492	0.71 427	0.86 462	1.10 517	1.46 387	0.62 384	0.18 427	0.20 445	0.21 464	0.19 408	0.25 351	0.33 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD	0.36 130	0.41 226	0.91 56	0.34 304	0.29 339	0.35 39	0.33 354	0.44 59	0.46 143	0.32 140	0.32 122	0.37 174	0.32 228	0.35 94	0.32 225	0.28 501	0.27 492	0.31 503	0.30 476	0.31 411	0.29 431

SCV	0.35 121	0.59 314	1.37 121	0.34 304	0.22 235	0.28 10	0.23 161	0.72 241	0.35 32	0.19 23	0.30 103	0.24 84	0.20 78	0.64 263	0.19 31	0.11 232	0.08 119	0.09 85	0.29 466	0.34 437	0.29 431

test_sample7	0.47 252	0.33 163	1.49 148	0.34 304	0.20 194	0.51 158	0.30 310	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.11 347	0.38 267	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 336	0.19 264	0.18 297

ttt	0.66 409	0.22 36	1.68 179	0.34 304	0.24 268	0.60 286	0.26 236	1.00 489	0.77 449	0.55 317	0.67 396	0.54 293	0.36 249	2.14 497	3.03 546	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 250	0.15 157	0.17 277

testlalala_base	0.46 237	0.30 138	1.82 258	0.34 304	0.27 317	0.55 206	0.21 105	0.85 361	0.32 14	0.32 140	0.39 168	0.31 144	0.23 114	0.30 52	0.28 168	0.95 550	0.30 500	0.09 85	0.21 424	1.03 545	0.18 297

coex-ft	5.95 578	1.67 548	60.57 601	0.34 304	0.30 351	0.77 446	0.69 503	0.74 256	4.41 571	19.22 592	2.15 543	1.62 540	7.97 579	1.81 451	8.96 579	0.44 520	2.08 576	0.18 441	0.19 408	0.38 469	4.62 582

Wz-Net-LNSev	0.59 367	0.96 461	2.47 438	0.34 304	0.37 431	0.79 455	0.44 425	0.86 371	0.77 449	0.61 389	0.67 396	0.79 434	0.56 404	0.64 263	0.62 384	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 250	0.18 243	0.19 313

test-3	0.43 199	0.20 13	1.70 185	0.34 304	0.32 378	0.45 101	0.23 161	0.71 236	0.46 143	0.51 267	0.29 90	0.45 239	0.21 89	0.59 247	0.98 446	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.35 499	0.29 392	0.28 425

test_1	0.43 199	0.20 13	1.70 185	0.34 304	0.32 378	0.45 101	0.23 161	0.71 236	0.46 143	0.50 254	0.29 90	0.45 239	0.21 89	0.59 247	0.98 446	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.35 499	0.29 392	0.29 431

RAFT	0.45 227	0.92 443	1.59 163	0.34 304	0.19 180	0.46 119	0.35 367	0.65 208	0.49 170	0.49 247	0.49 241	0.70 394	0.40 292	0.47 191	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 283	0.51 513	0.13 179

raft+_RVC	0.44 209	0.67 356	1.85 269	0.34 304	0.71 526	0.51 158	0.25 214	0.64 202	0.51 188	0.35 147	0.45 198	0.32 152	0.28 190	0.43 150	0.32 225	0.09 73	0.19 434	0.10 137	0.09 113	0.20 279	0.40 497

XX-TBD	0.34 110	0.77 393	1.75 205	0.34 304	0.13 20	0.51 158	0.17 42	0.43 51	0.50 180	0.37 156	0.49 241	0.23 71	0.18 51	0.28 32	0.24 126	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 156	1.89 291	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 126	0.48 90	0.44 119	0.22 47	0.33 131	0.25 95	0.25 141	0.32 68	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 250	0.15 157	0.13 179

RAFT + AFF	0.64 396	1.20 514	1.95 321	0.34 304	0.33 391	0.67 384	0.52 456	0.99 481	0.74 422	0.53 286	0.58 324	0.57 315	0.80 479	1.76 437	0.51 344	0.12 286	0.27 492	0.15 383	0.14 311	0.43 494	0.29 431

ADCP+	0.94 498	1.12 498	3.14 527	0.34 304	0.39 440	1.06 507	0.79 516	0.89 395	0.80 462	0.66 429	0.67 396	0.85 456	1.55 542	0.93 326	4.55 567	0.13 316	0.11 280	0.16 402	0.15 336	0.26 371	0.25 401

AdaStereo	0.44 209	0.38 205	1.79 245	0.34 304	0.20 194	0.57 239	0.28 278	0.92 421	0.69 374	0.52 276	0.55 299	0.61 333	0.33 233	0.48 197	0.39 278	0.17 415	0.08 119	0.17 421	0.11 212	0.18 243	0.12 143
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.
MeshStereo	1.21 522	1.15 507	3.01 516	0.34 304	0.28 331	1.10 515	0.69 503	1.35 539	1.01 507	2.71 568	2.41 550	2.96 555	1.45 538	2.80 547	1.40 495	0.22 472	0.22 460	0.22 467	0.19 408	0.50 511	0.26 411
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
zh-mn7	0.80 472	1.54 540	3.00 515	0.35 321	0.27 317	0.72 417	0.41 403	0.93 429	1.11 521	1.00 508	1.28 514	0.75 418	0.57 410	1.87 461	1.18 475	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 311	0.26 371	0.21 341

ACVNet-DCA	0.42 193	0.64 341	2.07 350	0.35 321	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.76 280	0.52 195	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

xx1	0.46 237	0.64 341	2.07 350	0.35 321	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	1.01 507	0.31 131	0.38 160	0.46 252	0.36 249	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.12 258	0.12 250	0.12 86	0.14 197

1test111	0.44 209	0.64 341	2.07 350	0.35 321	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.76 280	0.52 195	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.96 329	0.30 202	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

cc1	0.47 252	0.64 341	2.07 350	0.35 321	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	1.01 507	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.25 351	0.40 497

mmm	0.38 146	0.21 21	1.18 86	0.35 321	0.17 112	0.49 140	0.26 236	0.78 306	0.52 195	0.50 254	0.57 318	0.41 202	0.37 263	0.71 294	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 283	0.15 157	0.14 197

tt1	0.44 209	0.64 341	1.83 264	0.35 321	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	0.88 486	0.31 131	0.37 151	0.25 95	0.35 243	0.63 261	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.25 351	0.36 477

HBP-ISP	0.76 460	1.30 525	3.19 533	0.35 321	0.26 303	0.85 475	0.54 464	1.03 508	0.72 403	0.80 476	0.69 413	0.68 377	0.83 483	2.04 486	0.44 309	0.23 475	0.24 471	0.29 501	0.25 446	0.28 387	0.24 392

RAFT_CTSACE	0.46 237	0.76 384	2.07 350	0.35 321	0.30 351	0.54 193	0.30 310	0.61 189	0.48 164	0.49 247	0.76 443	0.55 297	0.36 249	0.58 241	0.22 91	0.08 33	0.13 328	0.11 202	0.10 149	0.41 486	0.08 34

UDGNet	0.44 209	1.02 486	1.74 199	0.35 321	0.19 180	0.58 257	0.23 161	0.49 97	0.66 354	0.41 181	0.38 160	0.34 164	0.29 204	0.53 226	0.30 202	0.24 483	0.10 232	0.37 517	0.19 408	0.27 381	0.15 231

IPLG	0.69 426	0.84 420	2.43 428	0.35 321	0.21 208	1.65 540	0.61 486	1.36 540	0.58 259	1.39 542	0.51 253	0.37 174	0.87 491	1.41 380	0.36 254	0.09 73	0.07 41	0.14 353	0.12 250	0.32 420	0.11 106

PSMNet-ADL	0.51 304	0.38 205	1.65 172	0.35 321	0.21 208	0.67 384	0.26 236	0.74 256	0.55 233	0.42 186	0.52 266	0.70 394	0.45 342	1.91 472	0.57 370	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 283	0.15 157	0.20 329

ADLNet	0.60 373	0.71 367	1.95 321	0.35 321	0.34 399	0.67 384	0.34 359	0.90 401	0.74 422	0.68 440	0.62 354	0.80 437	0.45 342	1.78 440	0.64 391	0.14 359	0.11 280	0.14 353	0.14 311	0.29 392	0.21 341

FINET	0.65 405	0.95 458	3.06 519	0.35 321	0.40 449	0.58 257	0.48 448	0.92 421	1.10 519	0.57 339	0.68 404	0.47 260	0.44 338	1.15 355	0.60 379	0.23 475	0.21 454	0.17 421	0.15 336	0.26 371	0.25 401

psm_up	0.57 354	0.61 320	1.83 264	0.35 321	0.30 351	0.64 356	0.37 382	0.90 401	0.68 365	0.59 371	0.55 299	0.68 377	0.54 395	1.91 472	0.46 314	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 336	0.23 323	0.13 179

HGLStereo	0.54 328	0.69 362	2.00 338	0.35 321	0.40 449	0.66 377	0.30 310	0.83 343	0.62 306	0.57 339	0.69 413	0.69 384	0.54 395	1.07 341	0.55 358	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 212	0.19 264	0.17 277

RASNet	0.61 381	0.68 358	2.03 346	0.35 321	0.46 480	0.65 370	0.28 278	0.78 306	0.70 383	0.48 235	0.64 382	0.93 479	0.61 432	2.21 501	0.73 415	0.12 286	0.09 189	0.09 85	0.10 149	0.14 139	0.11 106

RYNet	0.70 430	0.56 308	2.25 394	0.35 321	0.41 456	0.86 477	0.43 414	0.94 438	0.82 469	0.62 400	0.53 277	0.91 474	0.60 423	2.70 541	1.00 452	0.14 359	0.11 280	0.16 402	0.14 311	0.25 351	0.27 418

NVstereo2D	0.58 359	0.40 219	2.03 346	0.35 321	0.35 412	0.69 402	0.39 394	0.91 412	0.80 462	0.47 217	0.53 277	0.67 370	0.46 356	1.99 482	0.48 329	0.19 442	0.11 280	0.17 421	0.13 283	0.25 351	0.25 401

z-mn7	0.80 472	1.52 539	2.62 466	0.36 340	0.28 331	1.01 501	0.48 448	0.90 401	1.29 534	0.69 442	1.35 522	0.85 456	0.59 419	2.03 484	1.09 464	0.14 359	0.12 306	0.14 353	0.12 250	0.32 420	0.20 329

w-ln-seven-2	0.68 421	1.13 501	2.46 433	0.36 340	0.27 317	0.65 370	0.44 425	0.87 380	0.83 473	0.69 442	0.75 440	0.72 401	0.63 440	1.56 403	1.15 472	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 311	0.35 448	0.19 313

MM-Stereo_test3	0.40 167	0.58 312	1.75 205	0.36 340	0.30 351	0.45 101	0.30 310	0.72 241	0.59 266	0.31 131	0.43 183	0.32 152	0.23 114	0.35 94	0.29 183	0.10 167	0.20 445	0.10 137	0.08 82	0.40 483	0.11 106

rvit_105_1	0.44 209	0.54 296	1.46 138	0.36 340	0.24 268	0.51 158	0.45 433	0.75 267	0.74 422	0.45 207	0.44 194	0.44 230	0.36 249	0.62 258	0.38 267	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 432	0.18 243	0.18 297

MoCha-V2	0.36 130	0.32 156	1.41 128	0.36 340	0.31 370	0.35 39	0.19 65	0.57 161	0.39 75	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 191	0.24 126	0.08 33	0.56 538	0.08 32	0.38 510	0.18 243	0.12 143

LL-Strereo	0.72 442	1.29 524	2.49 441	0.36 340	0.45 474	0.55 206	0.32 346	0.93 429	0.71 393	0.67 433	0.58 324	0.85 456	0.79 478	2.67 539	0.46 314	0.10 167	0.18 421	0.14 353	0.12 250	0.40 483	0.42 503

Wz-Net-TNSev	0.91 494	1.73 554	3.08 520	0.36 340	0.31 370	1.00 500	0.71 507	1.06 514	0.97 501	0.71 452	0.72 432	1.09 511	0.87 491	2.42 518	1.59 503	0.20 452	0.20 445	0.16 402	0.20 418	0.44 502	0.35 468

Wz-Net-MNSev	0.65 405	0.97 469	2.19 381	0.36 340	0.33 391	0.90 487	0.60 482	0.92 421	0.81 468	0.75 464	0.72 432	0.73 406	0.65 445	1.39 376	0.71 408	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 311	0.24 338	0.18 297

IPLGR	0.54 328	0.56 308	2.68 474	0.36 340	0.18 148	0.62 327	0.54 464	1.02 501	0.64 326	0.73 459	0.46 206	0.47 260	0.45 342	1.12 350	0.29 183	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.09 113	0.19 264	0.12 143

AACVNet	0.54 328	0.78 401	1.73 195	0.36 340	0.21 208	0.57 239	0.25 214	0.71 236	0.51 188	0.55 317	0.59 327	0.64 349	0.41 303	2.13 496	0.41 292	0.14 359	0.11 280	0.14 353	0.11 212	0.33 429	0.15 231

test_3	0.44 209	0.20 13	1.70 185	0.36 340	0.32 378	0.47 125	0.30 310	0.73 252	0.49 170	0.50 254	0.30 103	0.45 239	0.22 98	0.59 247	0.98 446	0.08 33	0.10 232	0.11 202	0.35 499	0.29 392	0.28 425

HHNet	0.60 373	0.65 348	2.60 465	0.36 340	0.25 286	0.64 356	0.61 486	0.64 202	0.62 306	0.55 317	1.13 507	0.32 152	0.60 423	0.42 147	1.79 513	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.18 243	0.15 231

RAFT-RH_RVC	0.61 381	0.50 282	2.33 407	0.36 340	0.29 339	0.60 286	0.18 56	0.44 59	0.58 259	0.76 467	1.91 537	0.47 260	0.29 204	1.60 414	1.23 482	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 283	0.10 53	0.09 56

GwcNet	0.69 426	0.71 367	3.12 526	0.36 340	0.45 474	0.81 463	0.44 425	0.86 371	0.84 476	0.60 380	0.74 437	0.82 445	0.49 380	1.65 420	0.66 395	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 336	0.31 411	0.24 392

ac_64	0.55 340	0.46 261	1.92 305	0.36 340	0.34 399	0.63 344	0.31 323	0.82 337	0.61 288	0.55 317	0.51 253	0.89 470	0.48 373	1.83 453	0.55 358	0.14 359	0.11 280	0.12 258	0.12 250	0.18 243	0.12 143

GANet-RSSM	0.55 340	0.73 378	1.90 296	0.36 340	0.26 303	0.59 274	0.27 261	0.78 306	0.52 195	0.47 217	0.57 318	0.63 340	0.45 342	1.92 476	0.43 303	0.14 359	0.10 232	0.25 486	0.11 212	0.34 437	0.14 197

FAT-Stereo	0.70 430	0.54 296	2.88 499	0.36 340	0.29 339	0.62 327	0.54 464	0.97 465	0.87 482	0.76 467	0.92 477	0.94 483	0.80 479	1.84 458	0.57 370	0.18 427	0.19 434	0.17 421	0.16 356	0.22 310	0.25 401

DMCA-RVC	0.62 386	0.96 461	2.63 467	0.36 340	0.90 538	0.56 221	0.31 323	0.69 226	0.57 248	0.68 440	0.52 266	0.59 325	0.56 404	1.23 362	0.53 351	0.16 399	0.38 516	0.20 456	0.15 336	0.20 279	0.15 231

STTStereo	0.51 304	0.69 362	2.14 371	0.36 340	0.30 351	0.61 307	0.32 346	0.77 291	0.60 271	0.60 380	0.54 289	0.67 370	0.43 330	0.86 321	0.42 294	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 418	0.16 194	0.15 231

SuperB	1.15 517	1.14 503	5.43 568	0.36 340	0.26 303	0.81 463	0.89 525	0.88 389	1.17 525	0.67 433	0.68 404	0.63 340	1.39 535	1.74 434	3.37 555	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	2.80 575	0.25 401

CVANet_RVC	0.65 405	0.80 405	2.13 366	0.36 340	0.26 303	0.62 327	0.42 407	0.84 354	0.72 403	0.69 442	0.68 404	0.68 377	0.52 390	2.64 535	0.42 294	0.19 442	0.12 306	0.22 467	0.17 375	0.37 462	0.15 231

DLCB_ROB	0.54 328	0.55 305	1.49 148	0.36 340	0.25 286	0.65 370	0.36 374	0.80 326	0.70 383	0.72 455	0.69 413	0.83 447	0.46 356	1.53 400	0.60 379	0.13 316	0.12 306	0.14 353	0.14 311	0.14 139	0.13 179

LALA_ROB	0.60 373	0.76 384	1.69 181	0.36 340	0.29 339	0.79 455	0.55 467	0.94 438	0.77 449	0.81 482	0.67 396	0.94 483	0.49 380	0.99 332	0.73 415	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 388	0.23 323	0.21 341

w-ln-seven	0.74 454	1.05 489	2.54 454	0.37 363	0.34 399	1.03 504	0.47 444	1.00 489	1.08 516	0.90 497	0.85 464	0.85 456	0.57 410	1.37 374	1.26 484	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 336	0.31 411	0.20 329

ISRNet	0.47 252	0.44 250	1.55 158	0.37 363	0.31 370	0.49 140	0.19 65	0.75 267	0.66 354	0.63 410	0.71 427	0.67 370	0.39 284	0.58 241	0.44 309	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 418	0.21 293	0.25 401

RAFT+CT+SA	0.50 287	0.86 427	1.82 258	0.37 363	0.75 528	0.54 193	0.34 359	0.77 291	0.63 318	0.38 164	0.55 299	0.34 164	0.29 204	0.68 281	0.27 158	0.09 73	0.07 41	0.11 202	0.51 530	0.29 392	0.41 502

test_5	0.51 304	0.87 430	1.99 336	0.37 363	0.65 520	0.58 257	0.35 367	0.78 306	0.62 306	0.48 235	0.55 299	0.45 239	0.40 292	0.72 296	0.30 202	0.09 73	0.07 41	0.12 258	0.12 250	0.33 429	0.38 487

AASNet	0.56 348	1.03 487	2.34 409	0.37 363	0.33 391	0.65 370	0.29 302	0.96 456	0.73 418	0.54 299	0.60 342	0.55 297	0.38 270	0.59 247	0.58 375	0.14 359	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.43 494	0.24 392

SACVNet	0.60 373	0.74 381	1.90 296	0.37 363	0.28 331	0.64 356	0.37 382	0.86 371	0.61 288	0.65 427	0.62 354	0.69 384	0.44 338	2.08 491	0.42 294	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 336	0.38 469	0.24 392

PSM-AAD	0.63 392	0.22 36	1.77 220	0.37 363	0.23 255	0.86 477	1.17 546	0.59 176	0.60 271	0.64 420	0.71 427	0.68 377	2.93 562	0.65 273	0.31 214	0.09 73	0.07 41	0.17 421	0.15 336	0.13 116	0.33 462

test_xeample3	0.46 237	0.34 176	2.99 514	0.37 363	0.16 84	0.49 140	0.33 354	1.06 514	0.44 119	0.25 91	0.23 50	0.24 84	0.25 141	0.49 207	0.56 366	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.40 515	0.17 216	0.26 411

psmorigin	1.36 533	0.60 316	13.80 585	0.37 363	0.29 339	0.62 327	0.33 354	0.77 291	0.61 288	0.96 506	0.88 471	1.17 522	0.73 467	4.00 565	0.86 434	0.19 442	0.22 460	0.17 421	0.18 388	0.24 338	0.29 431

FADNet-RVC-Resample	0.67 414	1.16 512	3.16 529	0.37 363	0.29 339	0.62 327	0.38 389	0.86 371	0.63 318	0.51 267	0.50 249	0.57 315	0.45 342	1.57 407	0.49 334	0.24 483	0.32 508	0.23 474	0.19 408	0.27 381	0.62 528

edge stereo	0.81 481	0.73 378	3.30 539	0.37 363	1.21 556	0.62 327	0.39 394	0.93 429	0.79 459	0.80 476	0.88 471	1.14 518	0.71 461	2.18 499	0.71 408	0.21 459	0.20 445	0.26 489	0.18 388	0.38 469	0.26 411

ADCRef	0.80 472	0.96 461	2.29 401	0.37 363	0.35 412	0.96 494	0.51 453	0.87 380	0.75 435	0.88 493	0.83 457	0.61 333	1.36 532	1.02 336	3.27 552	0.13 316	0.11 280	0.17 421	0.19 408	0.25 351	0.21 341

ADCPNet	0.99 503	0.99 477	3.93 555	0.37 363	0.68 523	1.36 526	0.62 490	0.87 380	0.76 444	0.78 473	0.81 451	1.08 509	1.18 521	1.14 353	2.49 538	0.21 459	0.69 552	0.21 464	0.95 560	0.29 392	0.37 484

TDLM	0.67 414	0.92 443	1.76 211	0.37 363	0.24 268	0.66 377	0.56 472	0.82 337	0.74 422	1.16 521	0.62 354	0.61 333	0.48 373	2.70 541	0.50 339	0.20 452	0.11 280	0.35 511	0.14 311	0.32 420	0.16 259

XPNet_ROB	0.61 381	0.72 371	1.66 176	0.37 363	0.27 317	0.67 384	0.47 444	0.89 395	0.71 393	0.78 473	0.70 423	0.81 440	0.53 392	1.70 427	0.76 419	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 336	0.20 279	0.21 341

ETE_ROB	0.60 373	0.71 367	1.55 158	0.37 363	0.25 286	0.69 402	0.51 453	1.47 544	0.70 383	0.80 476	0.69 413	0.85 456	0.49 380	1.36 373	0.58 375	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 356	0.21 293	0.23 380

coex_refinement	0.58 359	0.94 451	1.87 282	0.38 379	0.25 286	0.64 356	0.34 359	0.83 343	0.65 339	0.60 380	0.63 366	0.81 440	0.48 373	1.85 460	0.56 366	0.13 316	0.09 189	0.10 137	0.10 149	0.16 194	0.16 259

MM-Stereo_test1	0.41 174	0.39 214	2.29 401	0.38 379	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 199	0.51 188	0.40 172	0.32 122	0.26 109	0.26 155	0.46 180	0.22 91	0.09 73	0.21 454	0.10 137	0.09 113	0.39 478	0.15 231

fast-acv-ft	0.63 392	0.88 434	3.10 523	0.38 379	0.30 351	0.79 455	0.48 448	0.69 226	0.72 403	0.58 357	0.78 447	0.76 423	0.60 423	0.67 278	0.73 415	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 375	0.37 462	0.16 259

RAFT-345	0.53 323	0.30 138	2.34 409	0.38 379	0.34 399	0.58 257	0.42 407	0.47 83	0.61 288	0.51 267	1.00 492	0.43 219	0.28 190	1.57 407	0.82 430	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.10 53	0.08 34

HCRNet	0.46 237	0.49 276	1.65 172	0.38 379	0.29 339	0.58 257	0.22 126	0.75 267	0.62 306	0.47 217	0.49 241	0.48 271	0.36 249	1.12 350	0.37 260	0.15 378	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.17 216	0.17 277

APVNet	0.70 430	0.67 356	2.71 478	0.38 379	0.36 420	0.85 475	0.43 414	0.91 412	0.68 365	0.55 317	0.69 413	0.75 418	0.55 400	2.31 506	0.78 423	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 408	0.33 429	0.23 380

ADCMid	0.96 502	1.32 529	2.74 486	0.38 379	0.35 412	0.99 497	0.58 478	0.94 438	0.86 479	1.23 530	1.01 493	1.01 496	1.00 507	1.05 340	3.97 560	0.21 459	0.19 434	0.42 522	0.32 489	0.40 483	0.29 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 340	0.92 443	2.36 415	0.38 379	0.37 431	0.60 286	0.28 278	0.82 337	0.62 306	0.62 400	0.55 299	0.72 401	0.45 342	1.00 334	0.43 303	0.15 378	0.11 280	0.14 353	0.14 311	0.15 157	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 521	1.21 515	3.33 542	0.38 379	0.27 317	1.73 544	0.85 522	1.10 520	2.49 564	1.16 521	1.83 535	1.72 541	1.50 541	2.37 509	2.84 544	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 336	0.32 420	0.32 455

PSMNet_ROB	0.66 409	1.01 483	2.33 407	0.38 379	0.31 370	0.72 417	0.55 467	0.86 371	0.69 374	0.54 299	0.60 342	0.75 418	0.47 364	2.00 483	0.82 430	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 408	0.24 338	0.27 418

zh-sn7	0.89 492	1.73 554	3.09 522	0.39 389	0.30 351	0.82 466	0.63 492	0.96 456	0.87 482	0.79 475	1.12 505	0.84 452	0.87 491	2.42 518	1.63 505	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 356	0.34 437	0.29 431

TestStereo1	0.49 276	0.81 410	1.85 269	0.39 389	0.57 505	0.56 221	0.34 359	0.75 267	0.69 374	0.44 197	0.63 366	0.35 168	0.42 320	0.64 263	0.29 183	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.33 429	0.26 411

SA-5K	0.49 276	0.81 410	1.85 269	0.39 389	0.57 505	0.56 221	0.34 359	0.75 267	0.69 374	0.44 197	0.63 366	0.35 168	0.42 320	0.64 263	0.29 183	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.33 429	0.26 411

S-Stereo	0.80 472	0.69 362	3.89 552	0.39 389	0.37 431	0.69 402	0.70 506	0.94 438	0.98 504	0.62 400	0.91 475	0.83 447	0.60 423	2.37 509	0.66 395	0.18 427	0.21 454	0.17 421	0.18 388	0.30 403	0.35 468

stereogan	0.69 426	0.51 285	2.44 430	0.39 389	0.39 440	1.01 501	0.41 403	0.94 438	0.92 496	0.73 459	0.85 464	1.15 519	0.69 457	1.57 407	0.53 351	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 356	0.36 454	0.24 392

ADCL	0.99 503	0.79 403	2.43 428	0.39 389	0.32 378	1.50 532	1.90 564	0.92 421	0.97 501	1.26 535	1.27 513	1.00 495	1.42 537	1.14 353	3.31 553	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 424	0.30 403	0.22 356

DRN-Test	0.64 396	0.43 239	2.44 430	0.39 389	0.44 466	0.80 462	0.41 403	1.02 501	0.78 454	0.80 476	0.63 366	0.69 384	0.56 404	1.79 444	0.69 403	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	0.18 243	0.17 277

DN-CSS_ROB	0.48 258	1.23 517	1.99 336	0.39 389	0.22 235	0.56 221	0.19 65	0.75 267	0.61 288	0.45 207	0.62 354	0.41 202	0.31 221	0.70 292	0.32 225	0.11 232	0.08 119	0.14 353	0.13 283	0.36 454	0.12 143

MSMD_ROB	1.34 531	0.96 461	2.38 417	0.39 389	0.32 378	1.96 550	0.62 490	0.91 412	1.43 540	2.94 572	2.60 554	4.77 571	1.95 552	2.43 521	1.33 489	0.29 503	0.26 486	0.32 507	0.32 489	0.30 403	0.30 442

PWC_ROB	0.70 430	0.94 451	1.88 284	0.39 389	0.39 440	0.62 327	0.30 310	0.98 469	0.94 497	0.91 499	1.29 516	0.77 425	0.62 437	1.62 418	1.03 460	0.18 427	0.11 280	0.18 441	0.13 283	0.51 513	0.22 356

IGEV-RUCA	2.28 555	0.30 138	1.15 82	0.40 399	1.86 570	2.06 556	1.90 564	1.36 540	1.80 556	3.70 576	3.76 569	5.02 572	8.19 580	2.12 495	1.63 505	0.25 488	0.76 557	2.72 577	1.91 573	2.39 573	2.36 577

Wz-Net-SNSev	0.76 460	1.32 529	3.11 525	0.40 399	0.31 370	0.71 411	0.60 482	0.98 469	0.87 482	0.67 433	0.83 457	0.96 486	0.60 423	1.67 423	0.97 444	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 375	0.36 454	0.24 392

LMCR-Stereo	0.52 317	0.71 367	2.39 419	0.40 399	0.21 208	0.74 428	0.31 323	1.02 501	0.64 326	0.61 389	0.63 366	0.39 188	0.51 385	0.62 258	0.42 294	0.19 442	0.09 189	0.12 258	0.09 113	0.23 323	0.12 143

ccnet	0.71 439	0.41 226	1.59 163	0.40 399	0.45 474	1.06 507	0.55 467	0.98 469	0.71 393	0.88 493	0.97 487	0.82 445	0.88 495	1.68 424	0.94 440	0.32 509	0.26 486	0.32 507	0.27 459	0.34 437	0.30 442

RTSC	0.72 442	1.00 479	2.22 387	0.40 399	0.29 339	0.82 466	0.31 323	0.96 456	1.10 519	0.92 500	0.81 451	0.78 429	0.58 416	1.23 362	1.55 502	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 375	0.43 494	0.30 442

GANet	0.75 457	0.84 420	2.01 339	0.40 399	0.25 286	0.74 428	0.66 495	0.87 380	0.73 418	0.71 452	1.07 502	0.84 452	0.59 419	2.71 543	1.15 472	0.17 415	0.16 392	0.44 525	0.16 356	0.31 411	0.20 329

iResNetv2_ROB	0.59 367	1.43 535	2.96 509	0.40 399	0.22 235	0.58 257	0.28 278	0.91 412	0.73 418	0.57 339	0.63 366	0.60 331	0.41 303	0.74 300	0.35 251	0.11 232	0.08 119	0.10 137	0.07 53	0.43 494	0.17 277

depthmonostereo	0.26 50	0.23 53	0.65 28	0.41 406	0.13 20	0.41 74	0.19 65	0.51 111	0.40 86	0.25 91	0.29 90	0.26 109	0.28 190	0.44 159	0.23 103	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.08 34

YMNet	0.62 386	0.72 371	1.93 308	0.41 406	0.41 456	0.87 481	0.43 414	0.87 380	0.71 393	0.74 462	0.81 451	0.83 447	0.46 356	0.86 321	0.93 438	0.19 442	0.22 460	0.20 456	0.17 375	0.41 486	0.21 341

YMNet_1	0.62 386	0.72 371	1.93 308	0.41 406	0.41 456	0.87 481	0.43 414	0.87 380	0.71 393	0.74 462	0.81 451	0.83 447	0.46 356	0.86 321	0.93 438	0.19 442	0.22 460	0.20 456	0.17 375	0.41 486	0.21 341

GMStereo_Zeroshot	0.41 174	0.36 192	1.54 156	0.41 406	0.19 180	0.52 177	0.19 65	0.59 176	0.52 195	0.57 339	0.59 327	0.63 340	0.29 204	0.58 241	0.33 236	0.15 378	0.09 189	0.16 402	0.09 113	0.24 338	0.12 143

WZ-Net	0.92 496	1.31 526	3.76 549	0.41 406	0.36 420	0.86 477	0.71 507	1.00 489	1.06 514	0.82 486	0.92 477	1.06 507	1.05 512	2.16 498	1.61 504	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 356	0.32 420	0.28 425

PFNet	0.60 373	0.33 163	2.47 438	0.41 406	0.55 500	0.62 327	0.27 261	0.61 189	0.63 318	0.61 389	0.56 310	0.45 239	0.32 228	1.88 469	1.14 470	0.28 501	0.09 189	0.12 258	0.16 356	0.26 371	0.20 329

AF-Net	0.69 426	0.92 443	2.21 383	0.41 406	0.40 449	0.68 396	0.40 397	1.02 501	0.86 479	0.69 442	1.03 497	1.04 503	0.84 486	1.19 357	0.78 423	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 375	0.30 403	0.18 297

Nwc_Net	0.68 421	0.83 418	2.53 448	0.41 406	0.39 440	0.77 446	0.38 389	1.01 498	0.70 383	0.60 380	0.99 490	0.98 490	0.68 455	1.41 380	0.63 386	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 446	0.23 323	0.18 297

StereoDRNet	0.64 396	0.88 434	2.35 412	0.41 406	0.45 474	0.73 424	0.47 444	0.94 438	0.74 422	0.75 464	0.54 289	0.74 412	0.47 364	1.70 427	0.72 412	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 311	0.20 279	0.19 313

iResNet	0.51 304	0.76 384	2.59 462	0.41 406	0.17 112	0.64 356	0.27 261	0.82 337	0.70 383	0.57 339	0.64 382	0.43 219	0.36 249	0.70 292	0.52 347	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.21 293	0.13 179

SGM-Forest	1.04 510	0.42 234	3.59 548	0.41 406	0.32 378	1.05 506	1.32 552	0.94 438	0.83 473	1.16 521	2.23 547	1.03 500	1.39 535	2.49 526	2.35 535	0.21 459	0.21 454	0.20 456	0.19 408	0.23 323	0.32 455
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.49 276	1.15 507	1.96 330	0.42 417	0.37 431	0.50 148	0.23 161	0.79 322	0.70 383	0.33 143	0.53 277	0.27 120	0.22 98	0.67 278	0.29 183	0.73 541	0.08 119	0.13 317	0.17 375	0.17 216	0.18 297

TRStereo	0.53 323	0.76 384	2.38 417	0.42 417	0.29 339	0.69 402	0.23 161	1.81 555	0.55 233	0.36 152	0.32 122	0.47 260	0.40 292	0.46 180	0.25 139	0.12 286	0.11 280	0.11 202	0.41 518	0.13 116	0.32 455

DEmStereo	0.68 421	0.31 149	2.25 394	0.42 417	0.17 112	0.66 377	0.89 525	0.51 111	0.59 266	0.60 380	1.01 493	0.45 239	1.26 523	1.54 401	2.26 533	0.10 167	0.08 119	0.10 137	0.10 149	0.10 53	0.11 106

ADCS	1.05 511	1.36 534	2.98 513	0.42 417	0.36 420	0.96 494	0.81 520	1.06 514	1.12 522	1.25 531	0.97 487	1.08 509	0.90 497	1.25 366	4.86 569	0.21 459	0.21 454	0.22 467	0.23 436	0.36 454	0.38 487

STTRV1_RVC	0.80 472	0.55 305	2.89 502	0.42 417	0.49 485	0.79 455	0.44 425	1.15 528	0.82 469	0.62 400	0.89 473	0.72 401	0.63 440	2.69 540	0.64 391	0.48 525	0.64 543	0.27 490	0.24 438	0.35 448	0.27 418

MM-Stereo_test2	0.38 146	0.28 116	2.46 433	0.43 422	0.15 57	0.50 148	0.25 214	0.47 83	0.38 63	0.33 143	0.26 73	0.23 71	0.22 98	0.34 88	0.29 183	0.08 33	0.09 189	0.09 85	0.10 149	0.36 454	0.22 356

FACV-RUCA	0.58 359	0.40 219	1.78 225	0.43 422	1.67 567	0.48 133	0.28 278	0.69 226	0.62 306	0.40 172	0.53 277	0.33 158	0.63 440	0.40 135	0.31 214	0.13 316	0.11 280	0.62 534	0.12 250	0.70 530	0.98 550

AE-Stereo	0.42 193	0.29 126	1.65 172	0.43 422	0.47 482	0.56 221	0.23 161	0.86 371	0.46 143	0.31 131	0.41 177	0.43 219	0.24 125	0.34 88	0.24 126	0.09 73	0.48 534	0.11 202	0.45 523	0.22 310	0.19 313

Syn2CoEx	0.70 430	1.07 494	2.74 486	0.43 422	0.30 351	0.64 356	0.42 407	0.99 481	0.78 454	0.62 400	0.78 447	0.74 412	0.72 464	1.92 476	0.61 382	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 336	0.29 392	0.22 356

aanetorigin	0.77 464	0.80 405	2.59 462	0.43 422	0.44 466	0.58 257	1.01 536	0.57 161	0.68 365	1.53 547	1.23 511	0.81 440	1.08 515	1.07 341	1.07 462	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 424	0.54 518	0.30 442

RP	0.67 414	0.82 414	1.94 318	0.43 422	0.44 466	0.65 370	0.45 433	0.89 395	0.82 469	0.66 429	0.92 477	0.99 493	0.76 474	1.55 402	0.66 395	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 418	0.31 411	0.22 356

NCCL2	0.65 405	0.94 451	1.96 330	0.43 422	0.30 351	0.71 411	0.68 501	0.84 354	0.65 339	0.70 448	0.60 342	0.86 462	0.54 395	1.56 403	0.57 370	0.20 452	0.16 392	0.67 537	0.25 446	0.22 310	0.24 392

FC-DCNN v2	1.54 544	0.58 312	2.80 494	0.44 429	0.39 440	2.05 555	0.66 495	1.90 558	1.84 557	2.79 570	2.97 563	4.41 569	3.07 565	2.65 536	2.30 534	0.29 503	0.26 486	0.31 503	0.30 476	0.32 420	0.38 487

LL-Strereo2	0.41 174	0.90 441	1.83 264	0.44 429	0.24 268	0.54 193	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 181	0.33 131	0.44 230	0.21 89	0.44 159	0.34 243	0.09 73	0.08 119	0.16 402	0.14 311	0.17 216	0.17 277

Patchmatch Stereo++	0.39 161	0.27 94	1.78 225	0.44 429	0.16 84	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143
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
TransformOpticalFlow	0.64 396	0.56 308	2.66 472	0.44 429	0.26 303	0.62 327	0.28 278	0.83 343	0.71 393	0.76 467	0.74 437	0.91 474	0.85 487	1.83 453	0.81 429	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.11 75	0.12 143

PSM-adaLoss	0.38 146	0.27 94	1.78 225	0.44 429	0.17 112	0.60 286	0.29 302	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.47 191	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

ROB_FTStereo_v2	0.38 146	0.27 94	1.78 225	0.44 429	0.17 112	0.61 307	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.47 191	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

ROB_FTStereo	0.38 146	0.27 94	1.78 225	0.44 429	0.17 112	0.61 307	0.26 236	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.49 207	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

HUI-Stereo	0.38 146	0.27 94	1.79 245	0.44 429	0.17 112	0.61 307	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.45 171	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

iGMRVC	0.39 161	0.27 94	1.78 225	0.44 429	0.17 112	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.55 234	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

iRAFT	0.39 161	0.27 94	1.78 225	0.44 429	0.16 84	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

RAFT-IKP	0.38 146	0.27 94	1.79 245	0.44 429	0.16 84	0.60 286	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.50 213	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

RGC	0.71 439	0.97 469	2.18 379	0.44 429	0.44 466	0.73 424	0.40 397	0.94 438	0.71 393	0.71 452	1.04 500	1.01 496	0.71 461	1.74 434	0.70 405	0.23 475	0.18 421	0.28 494	0.26 454	0.29 392	0.27 418

FC-DCNN	1.49 542	0.59 314	2.88 499	0.44 429	0.39 440	1.97 552	0.66 495	1.67 552	1.70 550	2.72 569	2.89 560	4.22 565	2.97 564	2.55 531	2.19 529	0.29 503	0.26 486	0.31 503	0.30 476	0.32 420	0.39 493

FBW_ROB	0.83 483	0.77 393	1.77 220	0.44 429	0.30 351	0.87 481	0.46 436	1.10 520	0.91 493	0.81 482	0.75 440	1.01 496	0.61 432	3.66 563	1.23 482	0.26 492	0.23 468	0.36 513	0.25 446	0.27 381	0.62 528

HUF	0.59 367	0.65 348	2.46 433	0.45 443	0.77 532	0.34 34	0.24 194	0.46 70	0.39 75	0.31 131	0.28 84	0.25 95	0.19 69	0.67 278	0.18 17	0.12 286	2.03 575	0.08 32	0.06 10	0.31 411	1.59 572

iRaft-Stereo_20w	0.58 359	0.39 214	1.96 330	0.45 443	0.32 378	0.92 491	0.57 476	1.14 525	0.56 244	0.81 482	0.40 173	0.55 297	0.69 457	0.65 273	1.04 461	0.09 73	0.16 392	0.09 85	0.36 507	0.17 216	0.25 401

SHD	0.72 442	0.77 393	2.36 415	0.45 443	0.40 449	0.71 411	0.32 346	1.02 501	1.25 530	1.07 514	0.84 460	0.90 472	0.73 467	1.09 343	0.98 446	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 424	0.32 420	0.31 450

DeepPrunerF	0.86 487	0.86 427	2.91 507	0.45 443	0.50 487	0.64 356	0.48 448	1.14 525	2.64 566	0.63 410	0.61 349	0.65 354	0.62 437	2.21 501	1.31 487	0.23 475	0.19 434	0.30 502	0.28 462	0.36 454	0.25 401

DISCO	0.57 354	0.34 176	1.87 282	0.45 443	0.34 399	0.84 471	0.35 367	0.84 354	0.78 454	0.59 371	0.63 366	1.06 507	0.53 392	1.10 344	0.82 430	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.22 310	0.18 297

CRFU-Net	0.56 348	0.38 205	1.86 277	0.46 448	0.26 303	0.82 466	0.36 374	0.90 401	0.49 170	0.62 400	0.59 327	0.78 429	1.35 531	1.00 334	0.48 329	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 149	0.19 264	0.14 197

PFNet+	0.45 227	0.37 195	1.86 277	0.46 448	0.18 148	0.58 257	0.77 515	0.52 125	0.64 326	0.56 328	0.48 224	0.39 188	0.26 155	0.93 326	0.32 225	0.13 316	0.09 189	0.14 353	0.13 283	0.12 86	0.15 231

IRAFT_RVC	0.54 328	0.53 291	1.78 225	0.46 448	0.21 208	0.58 257	0.43 414	0.65 208	0.66 354	0.54 299	0.50 249	0.49 273	0.51 385	1.58 411	1.01 456	0.11 232	0.25 484	0.13 317	0.10 149	0.15 157	0.13 179

XQC	0.73 451	0.98 473	2.39 419	0.46 448	0.35 412	0.81 463	0.46 436	1.00 489	1.00 505	0.80 476	0.69 413	0.88 468	0.74 472	1.32 369	1.20 478	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 418	0.41 486	0.33 462

NOSS_ROB	0.64 396	0.65 348	1.62 170	0.46 448	0.25 286	0.67 384	0.30 310	0.93 429	0.77 449	0.59 371	0.57 318	0.77 425	0.38 270	2.78 545	0.44 309	0.23 475	0.24 471	0.28 494	0.26 454	0.27 381	0.39 493

GASNet	0.73 451	1.47 537	3.04 517	0.47 453	0.33 391	0.57 239	0.34 359	0.91 412	0.75 435	0.58 357	0.58 324	0.74 412	0.55 400	2.03 484	0.65 394	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 375	0.51 513	0.28 425

NRIStereo	0.46 237	0.25 71	1.77 220	0.47 453	0.16 84	0.95 493	0.74 511	0.51 111	0.56 244	0.48 235	0.39 168	0.59 325	0.29 204	0.77 308	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 113	0.21 293	0.24 392

GEStereo_RVC	0.54 328	0.87 430	1.95 321	0.47 453	0.25 286	0.62 327	0.37 382	1.00 489	0.74 422	0.53 286	0.54 289	0.59 325	0.44 338	1.10 344	0.46 314	0.15 378	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.26 371	0.19 313

FCDSN-DC	1.29 528	0.54 296	2.50 445	0.47 453	0.41 456	1.12 516	0.60 482	1.10 520	1.27 532	2.23 560	2.87 559	3.67 562	3.12 567	2.39 515	1.69 508	0.30 506	0.26 486	0.31 503	0.30 476	0.35 448	0.38 487
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 508	1.67 548	2.32 404	0.47 453	0.39 440	1.47 529	0.95 528	0.95 451	0.91 493	0.84 489	0.94 482	1.05 505	0.60 423	2.95 550	0.72 412	0.41 518	0.72 556	0.32 507	0.55 533	0.74 532	1.22 562

GANetREF_RVC	0.75 457	1.15 507	2.46 433	0.47 453	0.26 303	0.83 469	0.61 486	0.97 465	0.89 490	0.62 400	0.61 349	0.72 401	0.59 419	2.42 518	0.55 358	0.32 509	0.25 484	0.36 513	0.24 438	0.39 478	0.31 450
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 442	0.68 358	1.91 302	0.47 453	0.44 466	0.60 286	0.51 453	0.76 280	0.80 462	0.77 471	0.67 396	0.87 464	0.61 432	2.40 516	0.67 398	0.32 509	0.35 510	0.36 513	0.41 518	0.45 503	0.39 493

PWCDC_ROB	0.72 442	1.06 491	2.09 356	0.47 453	0.36 420	0.78 451	0.26 236	0.98 469	1.34 536	0.61 389	2.07 539	0.64 349	0.61 432	0.83 316	0.71 408	0.31 508	0.14 349	0.15 383	0.12 250	0.60 524	0.21 341

CRE-IMP	0.41 174	0.22 36	1.76 211	0.48 461	0.17 112	0.79 455	0.69 503	0.52 125	0.52 195	0.47 217	0.42 181	0.45 239	0.26 155	0.41 139	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 113	0.17 216	0.23 380

XX-Stereo	0.55 340	0.54 296	3.50 546	0.48 461	0.39 440	0.54 193	0.17 42	0.89 395	0.40 86	0.44 197	0.65 391	0.85 456	0.19 69	0.77 308	0.21 72	0.10 167	0.14 349	0.10 137	0.32 489	0.17 216	0.14 197

zero-FE	0.80 472	0.27 94	8.23 574	0.49 463	0.98 542	0.33 28	0.20 84	0.48 90	1.28 533	0.17 12	0.20 26	0.77 425	0.22 98	0.60 253	0.97 444	0.11 232	0.07 41	0.09 85	0.10 149	0.33 429	0.14 197

DeepStereo_RVC	0.44 209	0.28 116	1.92 305	0.49 463	0.17 112	0.60 286	0.59 480	0.50 103	0.52 195	0.49 247	0.45 198	0.39 188	0.86 490	0.45 171	0.33 236	0.11 232	0.08 119	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.19 313

AnyNet_C32	1.00 506	1.33 531	2.53 448	0.49 463	0.54 497	1.15 520	1.14 544	0.91 412	0.89 490	1.11 517	0.95 484	0.87 464	0.93 499	1.50 396	4.07 562	0.21 459	0.20 445	0.25 486	0.24 438	0.38 469	0.33 462

TCMNet	0.66 409	0.85 424	2.55 459	0.50 466	0.52 494	0.72 417	0.39 394	0.87 380	0.72 403	0.58 357	0.68 404	0.63 340	0.46 356	1.70 427	0.63 386	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 388	0.38 469	0.27 418

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 430	0.65 348	3.45 544	0.50 466	0.60 514	0.75 434	0.23 161	0.96 456	0.60 271	0.76 467	1.30 517	0.81 440	0.60 423	0.57 238	0.82 430	0.10 167	0.16 392	0.11 202	0.43 521	0.31 411	0.22 356

HH	0.49 276	0.49 276	2.78 492	0.50 466	0.41 456	0.38 60	0.23 161	0.72 241	0.38 63	0.63 410	0.48 224	0.87 464	0.41 303	0.64 263	0.21 72	0.09 73	0.17 410	0.10 137	0.09 113	0.16 194	0.12 143

HanStereo	0.49 276	0.49 276	2.78 492	0.50 466	0.41 456	0.38 60	0.23 161	0.72 241	0.38 63	0.63 410	0.48 224	0.87 464	0.41 303	0.64 263	0.21 72	0.09 73	0.17 410	0.10 137	0.09 113	0.16 194	0.12 143

RAFT_R40	0.50 287	0.21 21	1.76 211	0.50 466	0.40 449	0.61 307	0.53 460	0.56 156	0.60 271	0.56 328	0.54 289	0.55 297	0.51 385	1.57 407	0.53 351	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.09 56

PSM-softLoss	0.48 258	0.27 94	1.85 269	0.51 471	0.17 112	0.61 307	0.40 397	0.61 189	0.57 248	0.52 276	0.48 224	0.39 188	0.25 141	1.46 387	0.77 421	0.12 286	0.08 119	0.13 317	0.12 250	0.12 86	0.14 197

KMStereo	0.48 258	0.27 94	1.85 269	0.51 471	0.17 112	0.61 307	0.40 397	0.61 189	0.57 248	0.52 276	0.48 224	0.39 188	0.25 141	1.46 387	0.77 421	0.12 286	0.08 119	0.13 317	0.12 250	0.12 86	0.14 197

EDNetEfficientorigin	8.18 581	0.98 473	145.96 603	0.51 471	0.89 537	0.72 417	0.48 448	0.85 361	1.56 547	2.12 554	1.49 526	1.29 526	1.31 527	1.83 453	2.13 528	0.13 316	0.12 306	0.17 421	0.18 388	0.39 478	0.45 507

CSAN	1.25 526	1.12 498	3.04 517	0.51 471	0.37 431	1.06 507	1.15 545	1.22 531	1.08 516	1.17 526	1.91 537	1.04 503	1.31 527	5.96 574	2.43 537	0.26 492	0.22 460	0.24 481	0.24 438	0.31 411	0.30 442

NF-Stereo	0.48 258	0.25 71	1.81 252	0.52 475	0.16 84	0.61 307	0.44 425	0.66 210	0.61 288	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.45 386	0.79 427	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.16 259

OCTAStereo	0.48 258	0.25 71	1.81 252	0.52 475	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.61 288	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.80 428	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

RE-Stereo	0.48 258	0.25 71	1.81 252	0.52 475	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.60 271	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.78 423	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

TVStereo	0.48 258	0.25 71	1.81 252	0.52 475	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.60 271	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.78 423	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

RTS	1.21 522	1.31 526	6.39 571	0.52 475	0.51 492	1.61 536	0.79 516	1.03 508	1.37 538	1.13 518	1.30 517	1.10 513	0.85 487	2.65 536	2.08 524	0.21 459	0.24 471	0.18 441	0.18 388	0.43 494	0.32 455

RTSA	1.21 522	1.31 526	6.39 571	0.52 475	0.51 492	1.61 536	0.79 516	1.03 508	1.37 538	1.13 518	1.30 517	1.10 513	0.85 487	2.65 536	2.08 524	0.21 459	0.24 471	0.18 441	0.18 388	0.43 494	0.32 455

PVD	0.90 493	0.85 424	2.15 372	0.53 481	0.50 487	0.99 497	0.56 472	1.15 528	1.64 548	1.41 543	1.41 525	1.11 515	1.13 520	1.35 372	1.31 487	0.26 492	0.28 495	0.28 494	0.26 454	0.37 462	0.49 514

NaN_ROB	1.14 515	0.94 451	2.96 509	0.53 481	0.56 502	1.13 518	0.99 531	0.98 469	1.00 505	1.09 516	0.87 468	0.77 425	1.06 514	5.90 573	2.72 541	0.16 399	0.23 468	0.16 402	0.24 438	0.22 310	0.36 477

ELAS	1.39 536	0.79 403	2.86 497	0.53 481	0.50 487	2.81 565	2.20 567	1.61 551	1.50 544	2.28 562	2.35 548	1.82 542	2.13 554	1.73 432	2.22 530	0.35 514	0.37 514	0.35 511	0.35 499	0.49 509	0.47 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.70 430	0.35 183	2.73 485	0.54 484	0.61 516	1.07 512	0.43 414	0.84 354	0.49 170	0.90 497	0.91 475	1.23 523	0.77 477	0.65 273	1.10 465	0.10 167	0.19 434	0.10 137	0.49 527	0.15 157	0.38 487

AAGNet	0.88 490	0.33 163	1.79 245	0.54 484	0.98 542	0.62 327	0.46 436	0.50 103	0.60 271	0.58 357	0.53 277	0.50 276	0.73 467	1.23 362	7.48 577	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.14 139	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 367	0.65 348	1.74 199	0.54 484	0.23 255	0.61 307	0.21 105	0.73 252	0.65 339	0.64 420	0.69 413	0.69 384	0.38 270	2.09 493	1.39 493	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 287	0.23 53	2.41 422	0.54 484	0.24 268	0.77 446	0.46 436	0.59 176	0.57 248	0.58 357	0.73 434	0.47 260	0.43 330	0.68 281	0.27 158	0.10 167	0.06 21	0.13 317	0.13 283	0.14 139	0.44 506

EAI-Stereo	0.78 468	0.25 71	1.67 178	0.54 484	0.59 509	1.95 549	2.05 566	1.11 524	0.64 326	0.95 505	1.49 526	0.50 276	0.67 452	0.59 247	1.44 497	0.09 73	0.19 434	0.09 85	0.49 527	0.13 116	0.22 356

AnyNet_C01	1.14 515	1.49 538	4.23 560	0.54 484	0.53 495	1.51 533	1.37 554	1.04 512	1.07 515	1.17 526	1.33 520	1.15 519	1.08 515	1.61 417	2.74 542	0.25 488	0.22 460	0.28 494	0.24 438	0.48 506	0.40 497

MDST_ROB	1.17 520	0.42 234	3.87 551	0.54 484	0.44 466	4.11 572	0.58 478	1.31 538	0.84 476	2.12 554	1.12 505	0.98 490	0.71 461	4.24 568	0.99 451	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 375	0.18 243	0.35 468

NINENet	0.50 287	0.33 163	1.69 181	0.55 491	0.25 286	0.91 489	0.23 161	0.98 469	0.71 393	0.53 286	0.55 299	0.66 361	0.30 212	1.22 360	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 212	0.16 194	0.13 179

ELAS_RVC	1.37 535	0.78 401	3.21 535	0.55 491	0.50 487	1.49 531	2.48 571	1.48 545	1.71 551	2.13 557	2.09 540	2.07 546	2.56 560	1.90 471	2.02 521	0.35 514	0.36 512	0.37 517	0.34 496	0.49 509	0.47 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.35 121	0.72 371	1.15 82	0.56 493	0.20 194	0.52 177	0.22 126	0.56 156	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 32	0.31 221	0.35 94	0.26 148	0.09 73	0.14 349	0.08 32	0.28 462	0.14 139	0.20 329

PAM	0.70 430	0.35 183	2.72 480	0.56 493	0.62 518	1.08 514	0.53 460	0.85 361	0.44 119	0.93 502	0.92 477	1.24 524	0.68 455	0.64 263	1.01 456	0.10 167	0.19 434	0.10 137	0.48 525	0.14 139	0.38 487

OMP-Stereo	0.59 367	0.65 348	1.74 199	0.56 493	0.37 431	0.60 286	0.26 236	0.70 233	0.65 339	0.66 429	0.60 342	0.69 384	0.32 228	2.09 493	1.20 478	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.09 113	0.17 216	0.10 81

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 531	1.70 552	2.50 445	0.56 493	0.40 449	2.15 558	0.99 531	1.24 534	1.26 531	1.02 510	1.10 504	1.29 526	0.88 495	3.10 554	1.08 463	1.66 568	0.83 560	0.68 538	0.88 557	1.57 561	1.80 575

DisPM	0.43 199	0.33 163	1.78 225	0.57 497	0.18 148	0.59 274	0.63 492	0.53 134	0.61 288	0.60 380	0.53 277	0.38 182	0.26 155	0.75 301	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 212	0.11 75	0.14 197

G-Net	0.99 503	0.64 341	2.76 488	0.57 497	0.67 521	2.03 554	0.72 510	0.76 280	0.67 363	1.14 520	2.56 553	1.30 529	1.02 509	1.48 395	1.74 511	0.25 488	0.24 471	0.24 481	0.26 454	0.37 462	0.31 450

MSCF	0.35 121	0.72 371	1.15 82	0.58 499	0.21 208	0.50 148	0.22 126	0.56 156	0.38 63	0.29 122	0.29 90	0.17 37	0.30 212	0.35 94	0.26 148	0.09 73	0.12 306	0.08 32	0.29 466	0.15 157	0.21 341

AIO_rvc	0.41 174	0.64 341	1.29 105	0.58 499	0.39 440	0.37 49	0.24 194	0.50 103	0.43 115	0.28 118	0.23 50	0.25 95	0.16 26	0.99 332	0.19 31	0.10 167	0.16 392	0.08 32	0.11 212	0.25 351	0.85 542

DPSNet	0.86 487	0.60 316	2.34 409	0.58 499	0.36 420	1.07 512	0.75 512	1.30 537	1.05 511	0.70 448	0.68 404	0.94 483	1.29 524	2.08 491	1.82 514	0.26 492	0.23 468	0.16 402	0.17 375	0.48 506	0.40 497

NVStereoNet_ROB	1.16 519	0.95 458	2.54 454	0.58 499	0.55 500	0.78 451	0.63 492	1.00 489	1.08 516	1.03 511	4.07 571	1.48 535	1.22 522	2.88 549	1.27 485	0.50 526	0.46 528	0.54 530	0.62 544	0.50 511	0.63 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 513	0.83 418	2.66 472	0.58 499	0.34 399	1.17 522	0.71 507	0.93 429	0.94 497	1.74 550	2.63 556	3.09 558	1.71 548	1.70 427	1.84 515	0.26 492	0.21 454	0.20 456	0.21 424	0.28 387	0.43 504

PSMNet-RUCA	0.58 359	0.82 414	1.89 291	0.59 504	0.56 502	0.64 356	0.36 374	0.84 354	0.69 374	0.51 267	0.68 404	0.53 287	0.43 330	0.56 237	0.43 303	0.34 513	0.18 421	0.44 525	0.29 466	0.48 506	0.30 442

anonymity	0.80 472	0.66 355	1.29 105	0.59 504	0.75 528	0.67 384	0.52 456	0.95 451	0.71 393	0.94 503	0.70 423	0.67 370	0.87 491	0.71 294	1.35 490	0.64 536	0.62 542	0.58 531	1.44 569	0.60 524	0.65 531

NCC-stereo	0.79 470	0.94 451	2.42 424	0.59 504	0.45 474	1.90 547	0.46 436	0.99 481	0.72 403	0.64 420	0.84 460	0.91 474	0.73 467	1.80 448	1.00 452	0.27 497	0.19 434	0.23 474	0.31 483	0.24 338	0.22 356

Abc-Net	0.79 470	0.94 451	2.42 424	0.59 504	0.45 474	1.90 547	0.46 436	0.99 481	0.72 403	0.64 420	0.84 460	0.91 474	0.73 467	1.80 448	1.00 452	0.27 497	0.19 434	0.23 474	0.31 483	0.24 338	0.22 356
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 276	0.30 138	1.76 211	0.60 508	0.23 255	0.63 344	0.42 407	0.62 193	0.60 271	0.59 371	1.03 497	0.43 219	0.72 464	0.60 253	0.33 236	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.09 113	0.11 75	0.43 504

MIPNet	0.83 483	0.81 410	2.40 421	0.61 509	0.18 148	1.48 530	1.39 556	1.60 550	0.74 422	1.94 552	0.85 464	0.73 406	1.68 546	0.87 324	0.31 214	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.32 489	0.25 351	0.12 143

SST-Stereo	0.52 317	0.20 13	1.76 211	0.62 510	0.53 495	0.62 327	0.66 495	0.55 149	0.61 288	0.58 357	0.53 277	0.52 285	0.60 423	1.59 413	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.10 81

PA-Net	0.84 485	1.00 479	3.49 545	0.63 511	0.40 449	0.70 409	0.52 456	0.86 371	0.84 476	0.52 276	0.59 327	0.70 394	0.54 395	2.35 508	2.23 531	0.17 415	0.27 492	0.19 447	0.28 462	0.22 310	0.36 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.44 209	0.28 116	2.59 462	0.64 512	0.56 502	0.57 239	0.20 84	0.78 306	0.52 195	0.40 172	0.39 168	0.45 239	0.21 89	0.27 24	0.22 91	0.09 73	0.10 232	0.08 32	0.29 466	0.12 86	0.10 81

EDNetEfficient	1.27 527	0.70 365	4.05 557	0.64 512	0.98 542	0.94 492	1.40 557	0.85 361	1.75 552	2.34 563	1.33 520	1.05 505	2.21 556	1.58 411	4.15 563	0.15 378	0.19 434	0.14 353	0.27 459	0.38 469	0.32 455

PDISCO_ROB	0.75 457	1.06 491	2.11 361	0.64 512	0.59 509	1.13 518	0.43 414	1.14 525	1.05 511	0.64 420	0.71 427	0.96 486	0.61 432	1.21 358	0.76 419	0.37 517	0.18 421	0.27 490	0.24 438	0.56 520	0.32 455

MFN_U_SF_RVC	1.55 545	2.39 577	3.16 529	0.65 515	0.41 456	1.12 516	0.46 436	1.23 533	1.33 535	1.61 548	1.20 509	1.43 533	0.98 506	1.76 437	1.97 518	1.90 571	1.80 570	1.98 574	2.15 575	1.63 562	1.77 574

SPS-STEREO	1.07 512	1.13 501	2.88 499	0.65 515	0.69 524	0.99 497	0.68 501	1.05 513	0.87 482	1.36 538	1.23 511	1.46 534	0.94 502	1.87 461	1.72 510	0.66 537	0.61 541	0.58 531	0.57 539	0.65 526	0.77 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 464	1.23 517	2.15 372	0.67 517	0.59 509	0.78 451	0.38 389	0.90 401	0.70 383	0.61 389	0.69 413	1.01 496	0.67 452	1.02 336	0.73 415	0.45 522	0.34 509	0.87 543	0.51 530	0.67 528	0.46 509

SGM-ForestM	2.98 566	1.70 552	3.52 547	0.67 517	0.47 482	5.18 575	3.36 575	3.30 574	2.86 569	4.44 577	3.79 570	9.80 582	5.50 575	6.29 575	6.52 575	0.27 497	0.36 512	0.24 481	0.27 459	0.38 469	0.58 525

FTStereo	0.76 460	0.18 5	2.35 412	0.71 519	0.21 208	0.73 424	1.79 563	0.57 161	0.53 214	1.07 514	1.63 531	1.29 526	2.13 554	0.75 301	0.29 183	0.19 442	0.08 119	0.12 258	0.11 212	0.11 75	0.40 497

AIO_test	0.39 161	0.37 195	1.19 88	0.73 520	0.67 521	0.35 39	0.25 214	0.47 83	0.34 26	0.34 145	0.22 44	0.33 158	0.17 33	1.31 368	0.19 31	0.11 232	0.15 375	0.08 32	0.21 424	0.15 157	0.23 380

JetBlue	1.78 548	1.63 544	3.92 553	0.73 520	1.21 556	4.38 573	3.35 574	1.59 549	1.20 527	1.26 535	1.52 528	2.37 550	1.88 551	3.23 556	3.00 545	0.53 527	0.47 531	0.48 528	0.49 527	1.29 556	0.97 549

pmcnn	1.32 529	1.05 489	2.77 490	0.74 522	1.43 559	0.72 417	0.56 472	0.96 456	0.91 493	0.99 507	2.92 562	6.01 576	0.70 459	2.38 512	3.32 554	0.13 316	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.34 437	0.22 356

SQANet	0.80 472	1.58 542	2.53 448	0.76 523	0.83 533	0.76 438	0.36 374	0.83 343	0.64 326	0.63 410	0.69 413	0.73 406	0.51 385	1.21 358	0.53 351	0.77 545	0.29 496	0.59 533	0.29 466	0.86 540	0.61 527

DDUNet	0.77 464	1.12 498	1.88 284	0.76 523	0.69 524	0.84 471	0.43 414	0.85 361	0.65 339	0.67 433	0.75 440	0.91 474	0.52 390	1.03 338	0.57 370	0.54 529	0.37 514	0.95 549	0.52 532	0.71 531	0.57 523

ACRE	0.56 348	1.14 503	2.77 490	0.76 523	0.28 331	0.60 286	0.56 472	0.76 280	0.58 259	0.55 317	0.62 354	0.41 202	0.29 204	0.44 159	0.39 278	0.11 232	0.19 434	0.13 317	0.14 311	0.36 454	0.18 297

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 108	0.79 526	0.34 399	0.51 158	0.23 161	0.46 70	0.39 75	0.22 47	0.31 116	0.20 51	0.17 33	0.28 32	0.23 103	0.73 541	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 484

CIPLG	0.56 348	1.19 513	2.46 433	0.80 527	0.31 370	0.61 307	0.57 476	0.76 280	0.57 248	0.56 328	0.63 366	0.41 202	0.30 212	0.45 171	0.40 286	0.11 232	0.20 445	0.13 317	0.13 283	0.35 448	0.19 313

IPLGR_C	0.58 359	1.25 520	2.72 480	0.80 527	0.31 370	0.60 286	0.61 486	0.76 280	0.58 259	0.56 328	0.62 354	0.41 202	0.31 221	0.43 150	0.40 286	0.11 232	0.22 460	0.13 317	0.15 336	0.35 448	0.19 313

SAMSARA	0.91 494	0.97 469	2.22 387	0.80 527	0.58 507	1.32 524	1.31 551	1.01 498	0.94 497	1.36 538	0.87 468	1.38 531	0.90 497	1.72 431	1.02 458	0.24 483	0.30 500	0.22 467	0.25 446	0.36 454	0.35 468

MADNet+	1.36 533	1.93 567	5.95 569	0.81 530	0.59 509	1.57 535	1.09 540	1.39 543	1.22 528	0.84 489	1.01 493	1.25 525	1.12 519	3.19 555	2.36 536	0.45 522	0.47 531	0.38 519	0.34 496	0.59 521	0.57 523

MFMNet_re	0.92 496	1.28 523	2.53 448	0.82 531	0.76 531	0.90 487	0.75 512	0.98 469	1.04 510	1.03 511	1.05 501	0.84 452	0.94 502	0.83 316	0.72 412	0.68 538	0.60 540	0.63 535	0.60 543	0.77 536	0.74 534

SGM+DAISY	1.83 550	1.43 535	3.81 550	0.87 532	1.01 546	2.38 562	2.53 572	1.36 540	1.75 552	2.92 571	3.22 566	2.65 553	2.93 562	2.22 504	3.10 549	0.72 540	0.69 552	0.63 535	0.62 544	0.77 536	0.98 550

CC-Net-ROB	0.85 486	1.15 507	2.13 366	0.88 533	0.38 437	0.88 485	0.44 425	1.06 514	0.79 459	0.58 357	0.69 413	0.65 354	0.50 383	2.74 544	0.51 344	0.93 548	0.39 522	0.87 543	0.29 466	0.54 518	0.54 519

GrayStereo	0.66 409	0.19 8	1.76 211	0.90 534	0.23 255	0.62 327	1.42 560	0.62 193	0.60 271	0.72 455	0.78 447	0.56 309	3.07 565	0.60 253	0.26 148	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.21 424	0.11 75	0.18 297

ASMatch	0.60 373	0.43 239	2.58 460	0.91 535	0.36 420	0.56 221	0.25 214	0.52 125	0.61 288	0.47 217	1.21 510	0.47 260	0.66 450	1.34 371	0.94 440	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.10 53	0.16 259

LCNet	0.54 328	0.37 195	1.78 225	0.92 536	0.22 235	0.96 494	0.30 310	0.59 176	0.58 259	0.51 267	0.55 299	0.41 202	0.76 474	0.84 318	0.26 148	0.09 73	0.06 21	0.12 258	0.18 388	0.98 544	0.39 493

WAO-7	1.48 541	1.63 544	2.49 441	0.93 537	0.75 528	1.72 543	1.10 541	1.84 557	1.96 559	1.43 544	2.54 552	1.97 544	1.61 545	3.06 552	2.08 524	0.69 539	0.66 545	0.94 548	0.74 551	0.80 538	0.69 533

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 464	1.04 488	2.06 348	0.94 538	0.35 412	0.89 486	0.40 397	0.85 361	0.63 318	0.55 317	0.63 366	0.75 418	0.38 270	2.38 512	0.48 329	1.10 556	0.31 502	0.36 513	0.21 424	0.53 517	0.55 522

otaku	1.03 509	1.68 550	2.72 480	0.95 539	0.73 527	1.03 504	0.59 480	0.99 481	0.86 479	0.69 442	1.61 529	0.98 490	0.64 443	1.46 387	1.14 470	0.95 550	0.46 528	0.72 540	0.40 515	1.24 554	0.78 539

Ntro	1.00 506	1.68 550	2.80 494	0.95 539	0.85 534	1.06 507	0.53 460	0.98 469	0.90 492	0.62 400	0.76 443	0.93 479	0.66 450	1.66 421	0.98 446	0.99 553	0.45 526	0.75 541	0.40 515	1.19 550	0.75 536

SGM_RVC	1.89 551	0.92 443	2.50 445	0.96 541	0.93 541	1.63 538	1.37 554	1.52 548	12.43 581	1.85 551	1.69 532	2.40 551	1.74 549	2.81 548	1.71 509	0.53 527	0.47 531	0.42 522	0.47 524	0.74 532	0.74 534
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 490	0.93 449	3.23 537	0.99 542	0.64 519	0.77 446	0.55 467	0.98 469	0.97 501	0.61 389	1.03 497	0.65 354	1.05 512	0.79 313	1.38 492	0.44 520	0.46 528	0.51 529	0.58 541	0.65 526	0.47 510

MANE	2.90 565	1.14 503	2.96 509	1.03 543	1.01 546	5.01 574	2.45 570	5.36 579	6.88 578	3.58 575	4.76 575	5.99 575	4.99 572	4.23 567	4.61 568	0.56 532	0.67 546	0.44 525	0.78 553	0.51 513	1.03 557

ACVNet-4b	1.93 552	1.85 560	4.10 558	1.07 544	0.86 535	1.15 520	0.53 460	1.06 514	1.12 522	0.64 420	1.09 503	1.99 545	0.70 459	2.20 500	9.86 582	5.62 581	0.41 525	1.03 553	0.55 533	1.86 568	0.85 542

ACVNet_2	1.42 539	1.81 557	3.23 537	1.08 545	0.92 540	1.32 524	0.85 522	1.49 546	1.69 549	1.19 529	1.73 533	2.13 547	1.03 510	2.50 527	1.40 495	0.91 547	0.53 536	1.00 551	0.55 533	2.11 570	0.85 542

ACVNet_1	1.33 530	1.91 565	4.03 556	1.09 546	0.88 536	1.19 523	0.66 495	1.24 534	1.17 525	0.94 503	0.96 485	3.09 558	1.04 511	2.37 509	1.11 468	1.04 554	0.48 534	1.03 553	0.48 525	1.12 547	0.83 541

PWCK	1.49 542	1.90 564	3.22 536	1.09 546	0.54 497	1.71 542	1.73 562	1.49 546	1.53 545	1.44 545	1.80 534	1.82 542	1.30 526	3.34 558	1.76 512	1.07 555	0.56 538	0.97 550	0.58 541	1.38 560	0.65 531

GCST	0.72 442	1.10 496	2.15 372	1.11 548	0.59 509	0.62 327	0.19 65	0.75 267	0.53 214	0.56 328	0.63 366	0.47 260	0.31 221	1.11 347	0.33 236	0.75 543	0.45 526	0.84 542	0.64 547	0.69 529	0.54 519

RainbowNet	1.15 517	1.78 556	2.72 480	1.12 549	0.91 539	1.06 507	0.76 514	1.16 530	1.13 524	0.75 464	0.97 487	1.09 511	0.80 479	1.60 414	1.21 480	1.17 558	1.26 568	1.01 552	0.57 539	1.13 548	0.88 547

WAO-6	1.58 546	1.54 540	2.32 404	1.14 550	1.00 545	2.30 560	1.03 537	1.82 556	2.85 568	1.25 531	2.61 555	2.20 548	1.56 543	2.47 525	1.99 520	0.95 550	0.67 546	1.19 558	0.83 555	1.08 546	0.88 547

DANet	0.80 472	0.65 348	2.21 383	1.19 551	0.48 484	0.74 428	1.25 549	0.89 395	1.53 545	0.89 495	0.71 427	0.96 486	0.56 404	1.83 453	0.96 443	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 356	0.26 371	0.29 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_for_model	0.64 396	1.60 543	1.82 258	1.23 552	1.02 548	0.53 185	0.23 161	0.75 267	0.50 180	0.57 339	0.29 90	0.25 95	0.20 78	0.26 19	0.22 91	0.76 544	0.31 502	0.08 32	0.07 53	1.68 565	0.50 517

Dean	1.79 549	1.83 558	3.92 553	1.29 553	1.07 551	1.55 534	1.00 534	1.95 560	2.33 561	1.47 546	4.19 572	4.26 568	1.33 530	2.21 501	1.48 499	1.14 557	0.68 550	1.18 555	0.74 551	1.24 554	0.98 550

IMH-64-1	1.39 536	1.64 546	1.86 277	1.36 554	1.11 552	1.39 527	1.19 547	1.76 553	1.45 542	1.16 521	2.21 545	1.53 536	1.38 533	1.98 479	1.52 500	1.29 560	0.67 546	1.27 559	0.69 548	1.29 556	0.98 550

IMH-64	1.39 536	1.64 546	1.86 277	1.36 554	1.11 552	1.39 527	1.19 547	1.76 553	1.45 542	1.16 521	2.21 545	1.53 536	1.38 533	1.98 479	1.52 500	1.29 560	0.67 546	1.27 559	0.69 548	1.29 556	0.98 550

JetRed	3.29 569	4.93 580	10.17 577	1.45 556	1.72 568	7.44 577	5.05 579	3.06 569	2.12 560	2.41 564	2.39 549	2.99 556	2.37 557	3.51 561	6.44 574	1.32 563	1.90 574	1.37 563	1.23 568	2.21 571	1.76 573

TorneroNet-64	2.65 558	1.83 558	3.30 539	1.46 557	1.20 555	3.89 569	0.99 531	3.51 576	6.71 577	2.56 565	4.60 573	4.22 565	3.85 570	3.33 557	3.14 550	1.19 559	0.65 544	1.39 564	0.79 554	3.31 577	1.15 560

TorneroNet	5.50 576	1.92 566	3.16 529	1.47 558	1.25 558	14.07 583	1.06 539	4.90 577	20.99 598	10.17 581	16.48 589	11.88 586	6.93 577	3.34 558	4.20 564	1.30 562	0.69 552	1.45 566	0.86 556	2.61 574	1.20 561

DispFullNet	1.67 547	2.10 570	5.22 565	1.53 559	8.90 578	0.86 477	0.31 323	0.96 456	0.96 500	1.37 541	1.01 493	1.13 516	1.98 553	1.51 397	0.91 437	0.54 529	0.31 502	1.18 555	0.63 546	1.13 548	0.80 540

IMH	2.02 554	2.15 575	2.69 477	1.68 560	1.12 554	1.66 541	0.92 527	2.10 561	1.92 558	1.32 537	2.66 557	2.21 549	1.69 547	5.78 572	1.68 507	5.54 580	0.96 564	1.31 561	0.71 550	1.32 559	0.99 555

LVE	1.96 553	2.17 576	3.14 527	1.68 560	1.80 569	1.63 538	1.03 537	2.34 563	2.81 567	1.25 531	2.89 560	4.24 567	1.29 524	2.79 546	1.44 497	2.85 576	0.91 563	1.18 555	1.46 570	1.23 553	1.10 559

KSHMR	4.10 572	1.97 568	5.27 566	1.71 562	1.47 563	1.96 550	1.28 550	3.19 570	17.33 592	2.12 554	15.91 587	9.18 581	1.57 544	8.42 579	1.98 519	1.52 566	1.26 568	1.67 571	1.19 566	1.67 564	1.40 567

Pruner-Stereo	0.51 304	0.27 94	1.78 225	1.79 563	0.19 180	0.62 327	0.45 433	0.57 161	0.60 271	0.61 389	0.48 224	0.41 202	0.24 125	0.46 180	1.00 452	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.12 86	0.13 179

MultiAttention	2.38 556	0.50 282	1.93 308	1.80 564	2.56 572	10.86 581	2.30 568	1.22 531	0.80 462	0.62 400	1.16 508	1.13 516	0.56 404	16.09 590	1.18 475	0.20 452	0.09 189	0.43 524	1.62 571	0.94 543	1.58 571

ktn	4.35 573	2.10 570	2.89 502	1.80 564	1.49 565	2.13 557	1.41 559	2.26 562	12.72 582	11.41 584	16.43 588	11.15 584	3.75 568	4.36 569	3.18 551	1.82 570	0.98 566	1.73 573	1.21 567	2.97 576	1.27 563

UNDER WATER	2.74 560	1.85 560	4.54 562	1.81 566	1.44 561	2.34 561	1.40 557	3.24 571	6.60 576	2.60 566	2.76 558	5.75 574	5.24 574	3.02 551	4.01 561	1.45 564	0.81 559	1.59 570	1.06 563	1.80 566	1.51 569

UNDER WATER-64	2.47 557	1.89 563	4.86 563	1.82 567	1.44 561	3.18 567	1.57 561	2.62 564	5.64 573	2.05 553	2.13 542	4.13 564	3.76 569	2.62 534	3.42 556	1.47 565	0.85 561	1.57 569	1.07 564	1.82 567	1.49 568

WAO-8	2.80 562	2.14 573	2.89 502	1.91 568	1.04 549	3.98 570	0.96 529	3.26 572	6.17 574	2.15 558	3.37 567	3.31 560	2.41 558	11.84 582	2.03 522	2.05 572	1.86 572	1.54 567	0.92 558	1.22 551	0.87 545

Venus	2.80 562	2.14 573	2.89 502	1.91 568	1.04 549	3.98 570	0.96 529	3.26 572	6.17 574	2.15 558	3.37 567	3.31 560	2.41 558	11.84 582	2.03 522	2.05 572	1.86 572	1.54 567	0.92 558	1.22 551	0.87 545

FADE		3.00 579		2.11 570	2.94 573			5.00 578	2.49 564	1.25 531		3.05 557		8.02 578		94.83 603	35.90 603	65.83 600	66.18 600	1.66 563	1.30 564

DDVS	0.62 386	0.40 219	1.40 127	2.21 571	0.35 412	0.87 481	1.00 534	0.69 226	0.50 180	0.53 286	0.56 310	0.90 472	0.37 263	1.22 360	0.47 323	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 250	0.19 264	0.22 356

tt	4.93 575	0.27 94	4.20 559	2.29 572	1.58 566	10.20 580	16.97 586	9.42 585	5.02 572	1.67 549	1.28 514	4.68 570	5.03 573	3.37 560	5.92 572	6.16 582	9.47 589	2.82 578	3.18 579	3.60 578	1.53 570

MADNet++	2.79 561	2.11 572	2.97 512	2.49 573	2.28 571	2.95 566	2.31 569	2.67 565	2.47 563	3.03 573	3.13 565	2.70 554	2.92 561	4.10 566	4.48 566	2.68 575	2.24 578	3.04 580	2.44 577	2.37 572	2.34 576

EKT-Stereo	1.47 540	0.49 276	1.93 308	2.57 574	19.31 591	0.55 206	0.22 126	0.69 226	0.42 105	0.38 164	0.36 148	0.43 219	0.27 175	0.69 287	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 356	0.20 279	0.15 231

notaker	2.66 559	2.07 569	3.31 541	2.61 575	1.43 559	1.76 545	1.11 542	2.76 567	1.79 554	2.26 561	11.53 584	3.96 563	4.29 571	3.09 553	2.76 543	1.55 567	0.88 562	1.70 572	1.07 564	2.00 569	1.35 565

LE_ROB	4.43 574	1.35 533	9.38 576	2.79 576	3.93 575	2.43 563	3.46 576	2.68 566	11.19 580	11.66 585	4.73 574	5.26 573	10.46 582	4.50 570	9.49 580	0.82 546	0.69 552	1.34 562	0.98 561	0.75 534	0.76 537

BEATNet-Init1	12.10 584	11.19 585	27.29 598	2.99 577	3.51 574	21.84 596	11.10 582	14.34 590	13.83 587	20.34 593	20.33 594	26.35 602	20.03 591	19.06 594	14.80 589	1.74 569	1.81 571	2.05 575	2.49 578	3.69 579	3.12 579

DGSMNet	2.89 564	0.63 337	3.18 532	3.43 578	4.17 577	2.57 564	6.98 581	0.97 465	0.83 473	0.56 328	1.86 536	0.79 434	0.62 437	1.64 419	1.39 493	4.61 579	5.01 582	5.17 583	4.71 582	4.44 581	4.19 581

MSAF-DinoV2	3.10 568	1.86 562	10.68 578	3.61 579	0.30 351	3.34 568	0.82 521	2.81 568	1.79 554	0.80 476	0.87 468	1.56 539	1.10 517	26.49 601	1.96 517	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 572	0.92 542	0.99 555

PML	23.15 593	16.83 589	7.78 573	5.49 580	9.93 580	51.13 602	104.50 602	5.76 580	13.62 585	37.30 603	105.93 602	30.86 603	23.50 596	12.07 584	7.87 578	6.30 583	2.12 577	6.32 585	2.43 576	10.44 588	2.90 578

DGTPSM_ROB	8.89 582	5.62 581	12.25 580	5.92 581	11.32 581	8.54 578	24.18 589	6.40 581	13.49 583	5.15 578	11.46 582	6.19 577	10.92 583	7.00 576	13.72 585	4.47 578	7.65 583	3.92 581	7.45 585	4.38 580	7.87 586

HanzoNet	7.64 579	2.86 578	5.05 564	7.01 582	3.97 576	2.18 559	1.34 553	3.37 575	4.05 570	13.17 586	10.58 578	10.73 583	16.52 589	8.45 580	10.51 583	10.48 588	9.72 590	5.59 584	13.46 589	6.84 585	6.83 585

DPSMNet_ROB	9.48 583	5.64 582	13.01 584	8.82 583	11.82 582	8.54 578	24.20 590	6.41 582	13.65 586	5.32 579	11.47 583	6.33 578	10.92 583	7.69 577	13.89 586	7.25 587	8.19 585	5.06 582	7.78 586	5.31 583	8.26 587

USTest	8.10 580	7.17 584	8.96 575	9.25 584	9.05 579	15.27 584	23.78 588	9.96 586	9.47 579	5.94 580	6.75 576	7.80 579	7.48 578	8.83 581	11.21 584	2.21 574	3.56 579	2.86 579	3.20 580	5.02 582	4.16 580

LSM	3.31 570	1.11 497	5.29 567	9.40 585	30.65 598	0.84 471	1.12 543	0.91 412	1.22 528	1.36 538	2.19 544	0.93 479	0.83 483	1.66 421	0.90 436	0.21 459	0.31 502	0.24 481	0.28 462	0.39 478	6.33 584

Anonymous_1	22.91 592	11.20 586	12.13 579	12.75 586	26.28 597	19.43 591	27.92 594	14.08 589	13.61 584	14.96 587	10.58 578	11.26 585	11.19 585	12.55 586	14.57 588	38.28 602	7.88 584	34.96 599	63.99 599	89.57 603	10.94 590

DPSM_ROB	12.34 585	11.21 587	12.51 581	12.91 587	12.80 585	19.84 593	28.28 595	14.38 591	14.28 588	10.58 582	11.26 580	12.03 587	11.85 586	13.15 588	15.34 590	7.11 585	8.31 586	6.50 586	7.35 583	8.84 586	8.31 588

DPSM	12.34 585	11.21 587	12.51 581	12.91 587	12.80 585	19.84 593	28.28 595	14.38 591	14.28 588	10.58 582	11.26 580	12.03 587	11.85 586	13.15 588	15.34 590	7.11 585	8.31 586	6.50 586	7.35 583	8.84 586	8.31 588

TCMNet-wrong-test	5.51 577	6.62 583	6.20 570	13.02 589	11.90 583	7.14 576	5.53 580	6.99 583	1.44 541	2.65 567	3.10 564	8.37 580	5.95 576	4.75 571	6.05 573	3.07 577	0.98 566	2.38 576	1.99 574	6.62 584	5.43 583

DPSimNet_ROB	17.97 589	20.20 596	24.98 593	17.62 590	15.92 588	21.53 595	21.00 587	13.70 588	15.61 590	23.89 599	14.69 586	22.87 595	24.58 601	12.70 587	14.56 587	18.48 593	12.91 591	20.21 593	12.05 587	17.76 589	14.17 591

HaxPig	19.86 590	22.40 597	22.34 590	17.95 591	17.95 590	11.77 582	11.89 583	16.02 593	15.89 591	21.10 594	21.41 595	18.74 593	18.39 590	20.08 595	19.69 593	23.63 599	23.22 597	24.06 594	23.69 595	23.00 595	23.95 598

LRCNet_RVC	13.74 588	19.30 590	12.75 583	19.46 592	12.69 584	1.86 546	0.41 403	12.33 587	1.05 511	15.77 588	18.83 593	12.62 589	8.70 581	12.21 585	9.62 581	22.22 595	8.37 588	25.85 595	24.01 596	19.32 594	17.44 595

MEDIAN_ROB	23.96 594	27.05 602	26.39 597	22.16 593	22.13 592	16.12 586	13.97 584	20.24 594	20.05 594	25.50 601	25.31 600	22.96 596	22.63 595	24.39 597	23.24 597	28.20 600	27.23 601	28.62 597	27.75 597	27.50 597	27.76 599

ASD4	21.52 591	19.65 591	22.13 589	22.45 594	16.42 589	23.29 597	30.71 597	33.06 603	17.47 593	24.18 600	14.11 585	21.71 594	15.88 588	21.06 596	18.11 592	19.78 594	17.78 596	26.52 596	20.33 594	27.03 596	18.73 596

AVERAGE_ROB	26.93 599	30.34 603	29.27 599	25.82 595	25.34 593	19.48 592	15.17 585	23.55 598	23.00 599	28.45 602	27.87 601	26.25 601	25.86 602	26.96 603	25.55 598	31.30 601	30.07 602	31.76 598	30.81 598	30.79 601	30.93 600

CasAABBNet	24.81 595	22.53 598	24.83 592	26.08 596	25.74 594	39.86 598	57.06 601	28.87 599	28.83 601	21.16 596	22.54 597	24.22 597	23.89 599	26.38 598	30.87 600	14.25 589	16.71 593	13.09 588	14.81 591	17.78 590	16.71 593

FlowAnything	24.85 596	22.54 599	25.10 594	26.11 597	25.76 595	39.86 598	57.00 599	28.89 600	28.87 602	21.31 598	22.68 599	24.22 597	23.87 597	26.39 599	30.89 602	14.26 590	16.78 595	13.10 589	14.90 593	17.78 590	16.69 592

Selective-RAFT-Error	24.87 597	22.59 600	25.14 595	26.13 598	25.82 596	39.93 600	57.03 600	28.97 601	28.95 603	21.21 597	22.65 598	24.25 599	23.98 600	26.43 600	30.83 599	14.27 591	16.71 593	13.10 589	14.82 592	17.82 592	16.76 594

LSM0	26.58 598	22.63 601	25.88 596	30.13 599	52.21 603	39.94 601	56.74 598	28.97 601	28.72 600	21.14 595	22.26 596	24.43 600	23.88 598	26.54 602	30.87 600	14.32 592	16.55 592	13.12 591	14.71 590	17.92 593	20.60 597

xxxxx1	28.96 600	20.11 593	14.07 586	49.74 600	39.15 600	18.98 587	26.64 591	21.94 595	20.21 595	16.45 589	17.48 590	18.36 590	21.56 592	16.21 591	20.88 594	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

tt_ll	28.96 600	20.11 593	14.07 586	49.74 600	39.15 600	18.98 587	26.64 591	21.94 595	20.21 595	16.45 589	17.48 590	18.36 590	21.56 592	16.21 591	20.88 594	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

ff	28.96 600	20.11 593	14.07 586	49.74 600	39.15 600	18.98 587	26.64 591	21.94 595	20.21 595	16.45 589	17.48 590	18.36 590	21.56 592	16.21 591	20.88 594	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

test_example2	115.39 603	123.23 604	94.57 602	115.52 603	123.55 604	101.63 603	114.33 603	53.41 604	99.48 604	134.90 604	135.05 603	85.83 604	85.11 603	111.32 604	106.15 603	152.55 604	205.26 604	99.78 604	114.96 604	140.96 604	110.20 604

DLNR_Zeroshot_test	13.43 587	19.94 592	23.55 591	121.61 604	35.03 599	0.46 119	0.15 24	8.02 584	0.35 32	0.28 118	0.37 151	0.26 109	0.17 33	0.76 304	0.29 183	6.42 584	0.26 486	0.09 85	0.38 510	50.13 602	0.18 297

ccccc	291.34 604	297.21 605	347.09 604	374.70 605	380.44 605	203.92 604	213.88 604	216.32 605	172.72 605	203.37 605	218.57 604	215.01 605	258.31 604	312.78 605	341.56 604	412.57 605	356.13 605	256.09 605	227.69 605	428.88 605	389.64 605

Low-res two-view benchmark