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

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

S2M2_XL	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.12 4	0.08 127	0.09 80	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.06 199

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.13 104	0.11 28	0.12 88	0.13 219	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-3	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.14 188	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 207	0.16 284	0.14 75	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 199
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.09 81	0.06 56	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 30	0.22 454	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.15 106	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 334	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.11 175	0.11 224	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.16 132	0.15 159	0.12 192	0.14 188	0.13 217	0.12 254	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 279

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.09 18	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 71	0.11 172	0.19 402	0.17 168	0.12 88	0.15 267	0.15 205	0.17 300	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.06 199

xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.19 402	0.17 168	0.19 246	0.12 192	0.14 188	0.15 266	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.09 81	0.09 311	0.09 72	0.19 355	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 406	0.08 337	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.22 298	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.09 167	0.14 260	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

CASS	0.13 276	0.12 413	0.11 149	0.23 475	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.17 311	0.18 263	0.15 266	0.15 335	0.14 260	0.14 314	0.09 358	0.06 306	0.10 406	0.08 337	0.09 382	0.07 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 142	0.11 389	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.17 205	0.11 154	0.18 263	0.10 154	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.04 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 27	0.18 197	0.18 231	0.13 219	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_6	0.14 310	0.09 311	0.18 399	0.17 216	0.10 341	0.10 127	0.16 284	0.19 218	0.26 359	0.12 192	0.18 263	0.17 300	0.12 254	0.18 369	0.12 236	0.15 493	0.11 466	0.12 456	0.10 421	0.09 382	0.06 199

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.14 152	0.20 229	0.11 62	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.09 358	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.06 192	0.09 387

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.13 276	0.14 454	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.20 229	0.24 324	0.16 295	0.17 238	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.13 277	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 456	0.17 483	0.56 529	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.19 402	0.20 229	0.33 420	0.49 531	0.48 511	0.29 439	0.27 476	0.20 409	0.23 450	0.08 299	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.10 414	0.09 387

EDNetEfficient	0.29 509	0.24 515	1.13 561	0.18 298	0.10 341	0.19 397	0.20 423	0.20 229	0.60 528	0.74 550	0.56 527	0.31 461	0.39 520	0.22 439	0.30 507	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.11 436	0.09 387

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 246	0.14 152	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.12 160	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficientorigin	7.91 580	0.31 532	153.02 596	0.19 355	0.09 239	0.21 429	0.16 284	0.22 274	0.59 525	0.72 546	0.67 537	0.42 510	0.50 538	0.24 459	0.39 531	0.08 299	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.12 451	0.10 413

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

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

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

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

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

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

LE_ROB	0.50 541	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.24 455	0.16 284	0.22 274	1.81 573	4.63 577	0.67 537	0.47 525	0.44 533	0.20 409	0.29 502	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.40 584	1.82 575	19.49 591	120.77 596	13.11 588	0.06 8	0.13 104	0.23 294	0.10 36	0.07 30	0.10 117	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.13 476	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 595	0.04 40

TestStereo1	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.19 402	0.24 316	0.19 246	0.06 9	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

rvit_0105_5	0.14 310	0.09 311	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.23 461	0.24 316	0.27 368	0.14 240	0.15 205	0.18 314	0.12 254	0.17 348	0.14 314	0.14 489	0.11 466	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.06 199

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.24 316	0.14 143	0.11 154	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 260	0.09 54	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.07 272	0.07 258	0.08 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gwcnet-sp	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

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

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

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

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

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

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

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

ac_64	0.16 377	0.08 236	0.15 314	0.18 298	0.10 341	0.22 437	0.18 363	0.24 316	0.21 284	0.18 341	0.24 335	0.29 439	0.18 398	0.19 384	0.22 438	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.07 258	0.06 199

PSMNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.13 246	0.16 284	0.24 316	0.24 324	0.16 295	0.28 403	0.22 367	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.11 428	0.06 306	0.09 358	0.12 472	0.08 321	0.07 279

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SDNR	0.19 423	0.08 236	0.19 410	0.16 142	0.12 420	0.77 558	0.14 152	0.25 332	0.32 413	0.19 357	0.24 335	0.19 328	0.13 292	0.19 384	0.15 342	0.16 509	0.18 518	0.14 483	0.11 453	0.08 321	0.11 439

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

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

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

ICVP	0.15 354	0.09 311	0.12 184	0.22 454	0.09 239	0.17 355	0.21 440	0.25 332	0.23 308	0.18 341	0.30 421	0.26 413	0.18 398	0.17 348	0.14 314	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 397	0.09 311	0.16 348	0.20 410	0.11 389	0.27 485	0.20 423	0.25 332	0.41 471	0.22 409	0.30 421	0.21 349	0.20 426	0.17 348	0.20 409	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.16 334	0.12 63	0.25 332	0.35 441	0.21 393	0.29 415	0.24 391	0.13 292	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.09 382	0.08 343

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 411	0.09 311	0.29 477	0.15 70	0.10 341	0.22 437	0.20 423	0.26 350	0.39 462	0.25 443	0.42 501	0.24 391	0.15 335	0.20 409	0.19 403	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.10 414	0.09 387

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.17 397	0.12 413	0.15 314	0.20 410	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.26 350	0.23 308	0.26 448	0.40 483	0.22 367	0.17 384	0.21 426	0.20 409	0.08 299	0.05 182	0.09 358	0.10 421	0.07 258	0.07 279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.19 423	0.13 442	0.17 376	0.16 142	0.11 389	0.15 304	0.13 104	0.26 350	0.28 382	0.27 454	0.30 421	0.27 421	0.24 453	0.23 450	0.16 358	0.15 493	0.17 516	0.22 522	0.20 518	0.10 414	0.11 439

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex-ft	3.30 572	0.34 536	59.09 595	0.18 298	0.13 442	0.26 475	0.22 450	0.27 371	0.72 543	1.90 574	0.70 541	0.44 516	0.45 534	0.29 487	0.41 537	0.09 358	0.09 433	0.12 456	0.09 382	0.14 482	0.13 472

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.14 310	0.08 236	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.15 219	0.27 371	0.29 389	0.19 357	0.21 305	0.29 439	0.14 317	0.17 348	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.21 447	0.15 464	0.28 469	0.25 495	0.13 442	0.22 437	0.19 402	0.27 371	0.27 368	0.28 469	0.32 433	0.35 484	0.31 501	0.31 491	0.23 450	0.11 428	0.09 433	0.11 437	0.10 421	0.13 469	0.11 439
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccs_rob	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 292	0.18 369	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

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

w-ln-seven-2	0.20 435	0.14 454	0.37 501	0.22 454	0.12 420	0.20 412	0.21 440	0.28 390	0.37 453	0.25 443	0.37 463	0.27 421	0.22 439	0.21 426	0.23 450	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.10 414	0.09 387

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.15 354	0.10 369	0.17 376	0.17 216	0.08 127	0.18 374	0.09 18	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.24 335	0.24 391	0.17 384	0.17 348	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.10 421	0.07 258	0.06 199

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

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

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

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

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

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

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

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

G-Net	0.24 479	0.16 472	0.36 497	0.22 454	0.16 490	0.51 535	0.23 461	0.29 401	0.34 432	0.36 503	0.38 469	0.31 461	0.29 493	0.27 469	0.26 484	0.11 428	0.09 433	0.12 456	0.09 382	0.16 504	0.13 472

ADCL	0.24 479	0.11 395	0.47 518	0.22 454	0.12 420	0.34 511	0.29 519	0.29 401	0.56 519	0.24 430	0.46 508	0.30 448	0.30 497	0.29 487	0.29 502	0.08 299	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.10 414	0.10 413

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

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

PA-Net	0.23 472	0.18 494	0.33 488	0.28 515	0.22 522	0.21 429	0.38 542	0.29 401	0.39 462	0.22 409	0.32 433	0.25 404	0.26 468	0.20 409	0.25 472	0.09 358	0.23 536	0.15 495	0.22 523	0.09 382	0.13 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.18 411	0.10 369	0.15 314	0.23 475	0.11 389	0.24 455	0.18 363	0.29 401	0.28 382	0.27 454	0.28 403	0.28 431	0.24 453	0.19 384	0.20 409	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.07 258	0.07 279

CBMV	0.19 423	0.14 454	0.17 376	0.18 298	0.10 341	0.20 412	0.11 46	0.29 401	0.30 399	0.29 477	0.30 421	0.30 448	0.23 447	0.27 469	0.19 403	0.13 476	0.15 508	0.17 504	0.16 505	0.10 414	0.10 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo_test	0.14 310	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.16 284	0.30 415	0.28 382	0.20 379	0.23 323	0.20 340	0.16 361	0.17 348	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.07 258	0.06 199

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

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.19 423	0.12 413	0.18 399	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.20 379	0.22 314	0.27 421	0.23 447	0.21 426	0.16 358	0.16 509	0.18 518	0.23 523	0.21 520	0.12 451	0.13 472

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 397	0.10 369	0.22 436	0.20 410	0.10 341	0.15 304	0.18 363	0.31 425	0.25 345	0.21 393	0.30 421	0.25 404	0.17 384	0.21 426	0.20 409	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.08 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	0.23 472	0.17 483	0.22 436	0.25 495	0.13 442	0.26 475	0.29 519	0.31 425	0.36 446	0.28 469	0.36 457	0.45 518	0.26 468	0.27 469	0.26 484	0.11 428	0.08 404	0.12 456	0.09 382	0.14 482	0.13 472

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 514	0.24 515	0.29 477	0.36 534	0.16 490	0.34 511	0.30 527	0.32 436	0.42 478	0.40 514	0.46 508	0.38 495	0.31 501	0.34 504	0.28 499	0.19 521	0.20 524	0.26 526	0.29 536	0.18 515	0.19 523

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

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

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

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

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

AnyNet_C32	0.26 499	0.16 472	0.36 497	0.20 410	0.16 490	0.25 466	0.30 527	0.32 436	0.44 488	0.31 487	0.49 512	0.30 448	0.33 507	0.40 530	0.33 519	0.12 453	0.12 480	0.12 456	0.14 485	0.14 482	0.15 496

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

AdaStereo	0.15 354	0.11 395	0.15 314	0.18 298	0.09 239	0.20 412	0.11 46	0.32 436	0.28 382	0.20 379	0.23 323	0.20 340	0.13 292	0.19 384	0.14 314	0.12 453	0.05 182	0.10 406	0.07 272	0.09 382	0.07 279
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DeepPruner_ROB	0.16 377	0.11 395	0.15 314	0.17 216	0.10 341	0.17 355	0.15 219	0.32 436	0.21 284	0.19 357	0.21 305	0.22 367	0.18 398	0.20 409	0.15 342	0.13 476	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.11 436	0.10 413

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

WCMA_ROB	0.24 479	0.11 395	0.22 436	0.17 216	0.14 462	0.32 502	0.15 219	0.32 436	0.32 413	0.38 509	0.53 518	0.40 507	0.34 511	0.34 504	0.25 472	0.11 428	0.12 480	0.12 456	0.10 421	0.14 482	0.14 489

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

Wz-Net-MNSev	0.22 456	0.13 442	0.31 482	0.20 410	0.14 462	0.36 521	0.24 473	0.33 455	0.44 488	0.28 469	0.40 483	0.38 495	0.19 414	0.24 459	0.25 472	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.12 451	0.10 413

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.20 435	0.13 442	0.22 436	0.24 484	0.11 389	0.19 397	0.15 219	0.33 455	0.54 515	0.29 477	0.50 516	0.21 349	0.15 335	0.27 469	0.20 409	0.11 428	0.09 433	0.10 406	0.08 337	0.11 436	0.09 387

SGM-Forest	0.20 435	0.14 454	0.18 399	0.19 355	0.13 442	0.20 412	0.22 450	0.33 455	0.30 399	0.24 430	0.29 415	0.28 431	0.19 414	0.23 450	0.17 373	0.15 493	0.16 511	0.15 495	0.14 485	0.12 451	0.12 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.25 490	0.17 483	0.50 520	0.24 484	0.13 442	0.25 466	0.24 473	0.34 464	0.48 497	0.28 469	0.54 520	0.28 431	0.31 501	0.36 516	0.32 515	0.10 399	0.10 453	0.11 437	0.10 421	0.12 451	0.12 452

zh-mn7	0.25 490	0.14 454	0.56 529	0.19 355	0.14 462	0.24 455	0.22 450	0.34 464	0.62 531	0.35 500	0.65 535	0.31 461	0.25 462	0.31 491	0.25 472	0.09 358	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.09 382	0.11 439

z-mn7	0.24 479	0.14 454	0.45 513	0.19 355	0.13 442	0.28 492	0.25 489	0.34 464	0.62 531	0.27 454	0.56 527	0.29 439	0.24 453	0.32 498	0.25 472	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.10 413

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

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

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

psmorigin	0.25 490	0.15 464	0.34 496	0.17 216	0.13 442	0.23 450	0.14 152	0.34 464	0.33 420	0.41 518	0.55 522	0.41 509	0.37 517	0.34 504	0.27 492	0.11 428	0.15 508	0.11 437	0.11 453	0.12 451	0.16 507

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

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

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

CVANet_RVC	0.18 411	0.10 369	0.14 264	0.21 439	0.10 341	0.18 374	0.17 318	0.34 464	0.33 420	0.22 409	0.31 429	0.28 431	0.18 398	0.23 450	0.17 373	0.12 453	0.08 404	0.12 456	0.11 453	0.09 382	0.07 279

PASM	0.32 517	0.24 515	0.48 519	0.28 515	0.27 534	0.29 496	0.30 527	0.34 464	0.49 503	0.35 500	0.39 477	0.46 522	0.34 511	0.34 504	0.35 522	0.23 535	0.25 538	0.26 526	0.28 535	0.23 524	0.21 526

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

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

MSMD_ROB	0.31 515	0.26 521	0.26 457	0.24 484	0.21 520	0.34 511	0.25 489	0.34 464	0.39 462	0.40 514	0.69 539	0.45 518	0.40 523	0.34 504	0.27 492	0.20 523	0.19 521	0.26 526	0.25 529	0.23 524	0.22 528

SGM_RVC	0.23 472	0.12 413	0.15 314	0.15 70	0.09 239	0.33 508	0.18 363	0.34 464	0.31 406	0.44 526	0.37 463	0.53 533	0.35 513	0.35 510	0.24 463	0.13 476	0.13 493	0.13 471	0.13 482	0.10 414	0.11 439
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.24 479	0.14 454	0.55 526	0.19 355	0.14 462	0.26 475	0.22 450	0.35 480	0.60 528	0.29 477	0.39 477	0.30 448	0.22 439	0.21 426	0.26 484	0.09 358	0.09 433	0.11 437	0.10 421	0.11 436	0.10 413

Wz-Net-TNSev	0.29 509	0.20 501	0.65 537	0.19 355	0.15 480	0.38 525	0.27 504	0.35 480	0.55 516	0.34 499	0.42 501	0.45 518	0.38 518	0.32 498	0.30 507	0.12 453	0.13 493	0.10 406	0.12 472	0.15 497	0.14 489

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

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

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

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

AnyNet_C01	0.36 524	0.25 520	1.37 564	0.22 454	0.17 505	0.48 533	0.27 504	0.35 480	0.39 462	0.39 511	0.74 545	0.46 522	0.38 518	0.45 534	0.47 543	0.13 476	0.13 493	0.13 471	0.14 485	0.14 482	0.15 496

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

RTS	0.45 536	0.19 497	3.26 571	0.24 484	0.15 480	0.74 552	0.20 423	0.36 487	0.76 549	0.42 521	0.43 504	0.31 461	0.41 528	0.53 542	0.35 522	0.10 399	0.08 404	0.13 471	0.12 472	0.15 497	0.15 496

RTSA	0.45 536	0.19 497	3.26 571	0.24 484	0.15 480	0.74 552	0.20 423	0.36 487	0.76 549	0.42 521	0.43 504	0.31 461	0.41 528	0.53 542	0.35 522	0.10 399	0.08 404	0.13 471	0.12 472	0.15 497	0.15 496

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CSAN	0.29 509	0.24 515	0.27 464	0.34 530	0.19 514	0.33 508	0.42 546	0.37 492	0.50 506	0.38 509	0.40 483	0.44 516	0.33 507	0.28 480	0.30 507	0.20 523	0.16 511	0.19 515	0.19 517	0.14 482	0.15 496

Wz-Net-SNSev	0.25 490	0.17 483	0.44 512	0.25 495	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.38 500	0.56 519	0.30 481	0.55 522	0.39 503	0.26 468	0.23 450	0.30 507	0.10 399	0.09 433	0.09 358	0.10 421	0.11 436	0.11 439

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

RYNet	0.22 456	0.12 413	0.22 436	0.19 355	0.17 505	0.46 529	0.26 497	0.38 500	0.48 497	0.24 430	0.28 403	0.34 480	0.23 447	0.20 409	0.30 507	0.10 399	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.13 469	0.15 496

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

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

APVNet	0.22 456	0.12 413	0.19 410	0.18 298	0.14 462	0.32 502	0.31 533	0.39 504	0.32 413	0.27 454	0.40 483	0.30 448	0.29 493	0.26 466	0.25 472	0.11 428	0.12 480	0.11 437	0.14 485	0.12 451	0.12 452

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

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

FC-DCNN v2	0.33 520	0.27 523	0.28 469	0.26 500	0.23 524	0.37 522	0.28 510	0.40 508	0.43 483	0.45 527	0.56 527	0.51 529	0.40 523	0.37 521	0.29 502	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531

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

NCC-stereo	0.24 479	0.15 464	0.31 482	0.26 500	0.16 490	0.20 412	0.30 527	0.40 508	0.40 468	0.24 430	0.38 469	0.33 474	0.28 485	0.36 516	0.27 492	0.12 453	0.11 466	0.15 495	0.22 523	0.13 469	0.13 472

Abc-Net	0.24 479	0.15 464	0.31 482	0.26 500	0.16 490	0.20 412	0.30 527	0.40 508	0.40 468	0.24 430	0.38 469	0.33 474	0.28 485	0.36 516	0.27 492	0.12 453	0.11 466	0.15 495	0.22 523	0.13 469	0.13 472
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.33 520	0.27 523	0.28 469	0.26 500	0.23 524	0.37 522	0.28 510	0.40 508	0.43 483	0.45 527	0.55 522	0.51 529	0.40 523	0.37 521	0.30 507	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531

MeshStereo	0.27 501	0.13 442	0.18 399	0.15 70	0.11 389	0.32 502	0.24 473	0.40 508	0.36 446	0.52 533	0.57 530	0.67 544	0.40 523	0.35 510	0.26 484	0.14 489	0.13 493	0.13 471	0.11 453	0.11 436	0.10 413
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otaku	0.39 526	0.37 539	0.52 522	0.44 541	0.28 535	0.58 539	0.24 473	0.41 514	0.62 531	0.40 514	0.49 512	0.46 522	0.33 507	0.40 530	0.32 515	0.30 540	0.30 542	0.39 542	0.33 541	0.29 538	0.28 539

ADCS	0.29 509	0.18 494	0.45 513	0.21 439	0.17 505	0.28 492	0.23 461	0.41 514	0.63 534	0.40 514	0.49 512	0.40 507	0.36 515	0.39 526	0.40 534	0.13 476	0.12 480	0.13 471	0.14 485	0.16 504	0.16 507

GANet	0.21 447	0.12 413	0.21 430	0.24 484	0.13 442	0.22 437	0.22 450	0.41 514	0.26 359	0.31 487	0.42 501	0.37 491	0.28 485	0.23 450	0.22 438	0.10 399	0.12 480	0.10 406	0.09 382	0.10 414	0.08 343

SGM-ForestM	0.32 517	0.12 413	0.16 348	0.16 142	0.11 389	0.39 526	0.19 402	0.41 514	0.50 506	0.52 533	0.54 520	1.32 563	0.42 531	0.40 530	0.27 492	0.14 489	0.16 511	0.16 501	0.16 505	0.12 451	0.12 452

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

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

FCDSN-DC	0.33 520	0.28 527	0.28 469	0.30 524	0.24 526	0.39 526	0.28 510	0.42 519	0.42 478	0.43 524	0.53 518	0.51 529	0.41 528	0.36 516	0.30 507	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.25 532	0.24 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	0.33 520	0.20 501	0.58 532	0.26 500	0.60 558	0.34 511	0.25 489	0.42 519	0.48 497	0.45 527	0.58 532	0.42 510	0.36 515	0.35 510	0.25 472	0.12 453	0.20 524	0.14 483	0.16 505	0.19 518	0.33 545

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

MDST_ROB	0.22 456	0.10 369	0.17 376	0.18 298	0.11 389	0.37 522	0.19 402	0.43 523	0.41 471	0.39 511	0.39 477	0.29 439	0.21 430	0.26 466	0.18 391	0.11 428	0.10 453	0.14 483	0.11 453	0.10 414	0.08 343

PSMNet_ROB	0.21 447	0.11 395	0.15 314	0.27 512	0.15 480	0.24 455	0.35 537	0.43 523	0.37 453	0.27 454	0.32 433	0.32 471	0.22 439	0.21 426	0.26 484	0.12 453	0.08 404	0.13 471	0.11 453	0.09 382	0.09 387

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

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

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

ccnet	0.29 509	0.28 527	0.23 445	0.20 410	0.28 535	0.41 528	0.21 440	0.45 528	0.33 420	0.36 503	0.46 508	0.36 486	0.30 497	0.39 526	0.42 538	0.23 535	0.14 502	0.21 518	0.17 512	0.23 524	0.18 518

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

Ntro	0.40 529	0.40 541	0.53 523	0.46 545	0.30 539	0.65 545	0.24 473	0.46 530	0.68 540	0.41 518	0.49 512	0.48 527	0.42 531	0.39 526	0.31 514	0.32 542	0.28 540	0.37 541	0.30 538	0.32 543	0.29 540

SAMSARA	0.40 529	0.28 527	0.33 488	0.55 548	0.39 542	0.82 559	1.23 573	0.47 531	0.51 513	0.36 503	0.35 454	0.55 535	0.39 520	0.38 523	0.39 531	0.15 493	0.20 524	0.15 495	0.14 485	0.23 524	0.20 524

GANetREF_RVC	0.31 515	0.34 536	0.27 464	0.35 532	0.16 490	0.32 502	0.41 543	0.48 532	0.51 513	0.35 500	0.35 454	0.34 480	0.33 507	0.39 526	0.32 515	0.27 539	0.20 524	0.29 536	0.15 501	0.18 515	0.17 515
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVStereoNet_ROB	0.46 540	0.36 538	0.46 517	0.41 539	0.28 535	0.34 511	0.34 536	0.48 532	0.60 528	0.72 546	0.93 554	0.70 547	0.66 551	0.47 535	0.60 553	0.22 531	0.33 545	0.34 540	0.34 543	0.30 539	0.30 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet-4b	0.39 526	0.53 546	0.55 526	0.45 542	0.24 526	0.47 531	0.18 363	0.49 534	0.64 535	0.42 521	0.45 507	0.60 537	0.27 476	0.34 504	0.24 463	0.33 543	0.14 502	0.48 546	0.42 546	0.30 539	0.26 538

ELAS_RVC	0.41 531	0.29 530	0.33 488	0.28 515	0.24 526	0.54 537	0.36 538	0.49 534	0.59 525	0.72 546	0.74 545	0.65 542	0.54 541	0.54 544	0.40 534	0.22 531	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 531	0.29 530	0.33 488	0.27 512	0.24 526	0.60 542	0.36 538	0.50 536	0.50 506	0.71 544	0.79 549	0.67 544	0.54 541	0.51 538	0.42 538	0.22 531	0.20 524	0.27 529	0.26 530	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	0.28 505	0.16 472	0.31 482	0.18 298	0.13 442	0.54 537	0.42 546	0.51 537	0.67 539	0.29 477	0.38 469	0.38 495	0.29 493	0.31 491	0.23 450	0.11 428	0.10 453	0.11 437	0.08 337	0.20 519	0.16 507

MFN_U_SF_RVC	0.32 517	0.21 507	0.55 526	0.30 524	0.15 480	0.34 511	0.17 318	0.52 538	0.46 495	0.46 530	0.55 522	0.59 536	0.39 520	0.35 510	0.37 527	0.15 493	0.14 502	0.18 513	0.21 520	0.16 504	0.15 496

PVD	0.39 526	0.20 501	0.39 504	0.31 528	0.22 522	0.29 496	0.43 548	0.52 538	0.96 556	0.55 536	0.79 549	0.53 533	0.59 547	0.52 540	0.38 529	0.19 521	0.14 502	0.17 504	0.14 485	0.24 531	0.31 543

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 533	0.39 540	0.54 524	0.40 537	0.20 517	0.64 544	0.32 535	0.53 540	0.72 543	0.71 544	0.72 542	0.61 538	0.54 541	0.51 538	0.46 542	0.20 523	0.19 521	0.29 536	0.30 538	0.23 524	0.18 518

BEATNet-Init1	0.52 542	0.27 523	0.62 535	0.30 524	0.21 520	0.76 556	0.29 519	0.54 541	0.65 537	0.86 555	0.95 556	2.07 573	0.62 550	0.56 546	0.42 538	0.18 516	0.18 518	0.23 523	0.22 523	0.22 523	0.21 526

MANE	0.45 536	0.27 523	0.27 464	0.27 512	0.24 526	0.47 531	0.31 533	0.55 542	0.59 525	0.72 546	1.13 565	1.15 557	0.61 548	0.52 540	0.37 527	0.21 527	0.20 524	0.27 529	0.31 540	0.25 532	0.24 531

anonymity	0.53 543	0.58 548	0.65 537	0.41 539	0.61 559	0.53 536	0.41 543	0.56 543	0.41 471	0.55 536	0.50 516	0.49 528	0.55 544	0.58 547	0.50 548	0.58 556	0.50 559	0.51 548	0.51 553	0.51 547	0.57 555

SGM+DAISY	0.56 545	0.57 547	0.65 537	0.40 537	0.54 551	0.66 547	0.49 550	0.56 543	0.45 494	0.66 540	0.69 539	0.67 544	0.56 545	0.63 549	0.56 551	0.59 557	0.48 555	0.50 547	0.50 552	0.52 548	0.58 556

ACVNet_1	0.44 534	0.49 545	0.60 533	0.45 542	0.28 535	0.49 534	0.27 504	0.57 545	0.72 543	0.62 539	0.58 532	0.74 548	0.49 537	0.50 537	0.35 522	0.26 538	0.24 537	0.39 542	0.29 536	0.31 542	0.24 531

Consistency-Raft	0.44 534	0.40 541	0.45 513	0.37 536	0.43 546	0.46 529	0.41 543	0.57 545	0.55 516	0.32 493	0.73 543	0.33 474	0.48 536	0.42 533	0.49 545	0.39 545	0.35 546	0.45 545	0.51 553	0.42 545	0.29 540

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

SPS-STEREO	0.57 546	0.58 548	0.65 537	0.45 542	0.55 553	0.62 543	0.44 549	0.62 548	0.50 506	0.68 542	0.64 534	0.66 543	0.57 546	0.61 548	0.60 553	0.62 559	0.47 554	0.51 548	0.49 550	0.55 552	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 547	0.66 554	0.65 537	0.51 546	0.69 563	0.69 548	0.57 556	0.64 549	0.73 547	0.60 538	0.73 543	0.62 539	0.67 552	0.65 550	0.60 553	0.66 561	0.58 568	0.63 552	0.59 556	0.68 559	0.69 565

FADE	0.45 536	0.33 534	1.03 560	0.33 529	0.25 532	0.35 519	0.29 519	0.64 549	1.07 557	0.43 524	0.41 494	0.42 510	0.53 539	0.70 552	0.51 549	0.30 540	0.21 535	0.41 544	0.38 544	0.23 524	0.22 528

MADNet+	0.75 554	0.71 556	3.70 574	0.66 551	0.41 544	0.98 564	0.97 571	0.69 551	0.73 547	0.52 533	0.57 530	0.64 540	0.68 553	0.86 561	1.01 569	0.34 544	0.36 547	0.28 535	0.23 527	0.36 544	0.31 543

JetBlue	0.71 551	0.45 544	1.14 562	0.51 546	0.47 548	2.02 573	0.64 560	0.75 552	0.70 541	0.69 543	0.77 548	1.22 559	0.83 558	1.03 569	1.01 569	0.40 546	0.28 540	0.33 539	0.33 541	0.30 539	0.34 546

UNDER WATER-64	0.95 563	0.94 565	1.43 566	0.87 562	0.56 554	1.18 572	0.87 568	0.77 553	0.94 555	1.04 562	0.85 551	1.58 570	1.21 572	0.94 566	0.96 567	0.87 568	0.57 567	1.03 568	0.88 569	0.78 565	0.73 566

UNDER WATER	0.97 564	0.97 567	1.42 565	0.99 566	0.70 566	1.12 571	0.84 567	0.80 554	1.08 558	1.01 561	0.90 552	1.55 569	1.22 573	1.03 569	1.00 568	0.78 566	0.53 562	1.02 567	0.87 568	0.80 566	0.74 567

TorneroNet-64	0.76 555	0.72 557	0.74 550	0.78 556	0.58 557	0.91 563	0.56 555	0.84 555	1.29 563	0.66 540	0.90 552	1.40 565	0.75 555	0.85 560	0.67 559	0.49 552	0.46 550	0.72 556	0.59 556	0.67 558	0.53 554

PWCK	0.71 551	0.94 565	0.95 558	0.76 554	0.31 540	0.74 552	0.36 538	0.90 556	0.90 554	0.96 559	0.75 547	0.95 552	0.61 548	0.87 562	0.66 556	0.72 562	0.46 550	0.75 557	0.49 550	0.69 561	0.44 552

IMH-64-1	0.65 548	0.61 550	0.68 545	0.71 552	0.51 549	0.59 540	0.49 550	0.91 557	0.85 551	0.74 550	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.79 554	0.49 545	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

IMH-64	0.65 548	0.61 550	0.68 545	0.71 552	0.51 549	0.59 540	0.49 550	0.91 557	0.85 551	0.74 550	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.79 554	0.49 545	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

notaker	0.97 564	1.11 568	0.98 559	1.13 569	0.81 567	0.73 551	0.68 564	0.93 559	1.16 560	1.18 569	1.18 567	1.41 566	1.16 571	1.08 571	0.69 560	0.81 567	0.64 570	1.17 570	0.79 566	0.98 568	0.80 569

ktn	1.01 566	1.21 570	0.80 554	1.23 571	0.86 569	1.01 567	0.87 568	0.94 560	1.39 566	1.04 562	1.12 564	1.15 557	1.07 567	0.94 566	0.59 552	1.28 574	0.71 571	1.38 574	0.83 567	1.02 570	0.75 568

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

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

WAO-6	0.81 557	0.80 560	0.62 535	0.86 561	0.63 560	0.76 556	0.58 557	0.98 563	1.54 571	0.90 557	0.96 557	1.07 555	1.03 566	0.70 552	0.66 556	0.72 562	0.49 557	0.90 565	0.71 563	0.68 559	0.58 556

IMH	0.71 551	0.64 553	0.68 545	0.76 554	0.54 551	0.69 548	0.54 554	0.98 563	1.10 559	0.82 554	1.09 561	0.89 551	0.88 561	0.87 562	0.52 550	0.44 550	0.50 559	0.75 557	0.51 553	0.56 553	0.41 551

HanzoNet	1.29 569	1.26 572	1.19 563	1.12 568	0.85 568	1.02 568	0.83 566	1.03 565	1.48 570	1.64 572	1.61 573	2.50 575	1.72 574	1.61 573	1.61 572	1.26 573	0.80 572	1.31 573	1.01 571	1.02 570	0.86 570

WAO-7	0.79 556	0.78 559	0.54 524	0.85 560	0.67 562	0.74 552	0.68 564	1.05 566	1.32 564	0.90 557	1.20 568	1.04 553	0.92 562	0.69 551	0.66 556	0.60 558	0.62 569	0.67 553	0.68 562	0.64 555	0.58 556

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

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

WAO-8	0.91 561	0.81 561	0.65 537	0.94 564	0.69 563	0.90 560	0.67 562	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 560	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

Venus	0.91 561	0.81 561	0.65 537	0.94 564	0.69 563	0.90 560	0.67 562	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 560	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

KSHMR	1.09 567	1.17 569	0.88 557	1.25 572	1.00 571	0.99 565	0.96 570	1.13 571	1.37 565	1.16 568	1.29 570	1.41 566	0.96 564	1.01 568	0.92 566	1.03 571	1.08 573	1.20 571	1.03 572	1.01 569	0.97 571

Dean	0.87 560	0.86 564	0.79 553	0.81 558	0.56 554	0.90 560	0.63 558	1.15 572	1.73 572	1.15 567	1.15 566	1.31 562	0.99 565	0.81 556	0.81 565	0.57 555	0.56 566	0.77 561	0.64 559	0.66 557	0.58 556

DPSimNet_ROB	1.11 568	1.23 571	0.78 551	1.13 569	0.88 570	1.10 570	1.13 572	1.16 573	1.23 562	1.43 571	1.02 558	1.41 566	1.10 570	0.90 564	1.60 571	1.46 575	0.51 561	1.21 572	1.03 572	0.90 567	1.01 573

JetRed	1.62 570	1.46 573	2.98 569	0.92 563	1.21 572	4.99 576	1.53 575	1.27 574	1.39 566	1.83 573	1.74 574	1.60 571	0.95 563	1.41 572	2.45 576	0.90 570	1.60 575	0.93 566	0.90 570	1.35 572	0.99 572

ASD4	3.54 573	3.38 577	2.05 568	1.72 573	2.51 576	9.03 580	17.71 581	2.25 575	5.51 578	2.46 575	2.81 577	2.03 572	3.36 576	2.73 575	5.06 577	1.22 572	1.34 574	1.13 569	1.33 574	1.68 573	1.49 575

MADNet++	1.95 571	1.75 574	1.59 567	1.82 574	1.69 574	2.33 574	1.40 574	2.35 576	2.09 576	2.57 576	2.36 576	2.24 574	2.17 575	2.28 574	2.34 574	1.87 576	1.66 576	1.54 575	1.34 575	1.92 574	1.77 576

PML	8.91 583	9.34 587	6.13 576	5.35 579	6.41 580	14.99 584	23.38 588	5.27 577	6.83 579	18.04 589	28.19 595	7.67 581	6.83 579	7.85 582	5.75 578	5.35 583	1.83 577	5.95 587	1.93 577	8.64 585	2.52 578

DPSMNet_ROB	8.06 581	4.48 578	8.63 584	5.37 581	10.74 584	8.32 578	22.98 587	5.46 578	13.36 586	5.12 578	9.92 582	5.08 577	10.40 584	5.53 580	12.58 584	3.80 582	8.00 583	3.50 579	7.02 582	3.83 580	7.14 584

DGTPSM_ROB	8.06 581	4.48 578	8.63 584	5.35 579	10.72 583	8.32 578	22.97 586	5.46 578	13.35 585	5.12 578	9.92 582	5.08 577	10.40 584	5.52 579	12.58 584	3.79 581	8.00 583	3.50 579	7.02 582	3.83 580	7.14 584

LRCNet_RVC	10.62 585	13.42 588	7.30 577	18.92 588	2.07 575	0.33 508	0.30 527	5.59 580	0.48 497	13.03 587	17.94 588	8.87 582	5.65 578	4.79 578	1.89 573	23.51 593	2.73 581	27.55 594	25.71 594	16.07 591	16.33 592

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

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

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

USTest	6.22 576	2.73 576	3.00 570	6.57 582	7.29 581	14.37 583	21.57 582	7.00 584	9.56 583	5.34 580	6.10 578	5.72 579	7.64 580	6.41 581	6.96 580	1.97 577	3.42 582	1.64 576	2.15 579	2.66 575	2.36 577

tt	4.67 575	0.06 56	3.55 573	2.02 575	1.55 573	10.25 581	16.71 580	8.91 585	5.03 577	1.31 570	0.94 555	4.71 576	4.76 577	3.33 576	5.87 579	6.06 584	10.30 588	1.88 578	2.11 578	2.75 576	1.21 574

Anonymous_1	10.96 586	7.92 584	7.46 581	10.33 583	10.06 582	18.65 589	26.34 589	11.06 586	13.44 587	9.40 584	10.05 584	9.67 586	11.23 586	10.73 586	12.72 586	6.42 585	8.38 585	5.77 584	10.61 584	12.12 586	6.77 583

DPSM_ROB	11.15 587	8.58 585	8.00 582	10.88 584	11.58 585	19.10 590	26.71 590	12.05 587	14.07 588	10.36 585	10.84 585	10.33 587	11.86 587	11.70 587	13.54 587	6.99 586	8.79 586	5.89 585	6.95 580	7.29 583	7.42 586

DPSM	11.15 587	8.58 585	8.00 582	10.88 584	11.58 585	19.10 590	26.71 590	12.05 587	14.07 588	10.36 585	10.84 585	10.33 587	11.86 587	11.70 587	13.54 587	6.99 586	8.79 586	5.89 585	6.95 580	7.29 583	7.42 586

HaxPig	15.71 589	18.52 593	19.18 590	16.89 587	15.89 589	7.73 577	7.60 577	13.31 589	10.82 584	15.42 588	14.91 587	15.98 589	14.92 589	15.58 589	15.98 589	18.95 592	16.73 589	19.46 592	18.08 592	19.26 592	19.05 593

MEDIAN_ROB	20.38 590	24.04 594	23.31 592	21.23 589	21.71 590	10.40 582	7.92 578	17.64 590	15.50 590	20.12 590	19.70 589	20.34 590	20.32 590	21.19 590	21.13 590	23.81 594	21.81 594	24.98 593	23.76 593	24.71 593	23.93 594

AVERAGE_ROB	24.90 595	29.20 595	28.14 593	24.89 594	24.64 594	17.75 588	11.12 579	21.45 591	19.93 591	25.12 595	24.46 594	25.12 595	25.46 595	24.69 595	22.83 591	29.76 595	27.13 595	28.97 595	27.95 595	29.91 594	29.47 595

CasAABBNet	22.42 591	17.33 590	16.01 586	22.01 590	23.28 592	38.32 592	53.80 594	24.14 592	28.41 593	20.60 591	21.77 591	20.89 593	23.91 593	23.43 591	27.36 593	14.07 589	17.69 591	11.83 590	14.01 589	14.67 588	14.95 590

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

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

Selective-RAFT-Error	22.47 593	17.37 592	16.09 587	22.06 591	23.34 593	38.39 593	53.83 595	24.29 595	28.47 595	20.74 592	21.83 593	20.81 592	23.90 592	23.54 594	27.53 595	14.08 590	17.69 591	11.82 589	14.00 588	14.69 589	15.00 591

test_example2	98.32 596	94.13 596	45.89 594	96.35 595	109.85 596	88.61 596	95.45 596	25.75 596	94.37 596	130.00 597	126.06 597	58.17 596	74.63 596	88.51 596	79.96 596	150.23 596	221.02 596	77.62 596	99.10 596	113.75 596	96.94 596

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

Low-res two-view benchmark