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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 92	0.27 22	0.27 1	0.20 77	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 35	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 18	0.17 253	0.16 358	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

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

LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 38	0.34 60	0.16 8	0.26 49	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 41	0.20 33	0.32 19	0.20 12	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.26 66	0.22 242	0.33 85	0.31 18	0.25 220	0.24 31	0.13 1	0.35 28	0.41 128	0.25 31	0.36 87	0.30 62	0.25 78	0.30 12	0.26 109	0.22 382	0.19 409	0.17 190	0.19 339	0.21 347	0.18 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 47	0.16 43	0.33 85	0.32 37	0.18 34	0.25 45	0.40 340	0.42 62	0.34 71	0.25 31	0.23 21	0.32 72	0.28 118	0.34 32	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.10 29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	0.45 278	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.71 533	3.55 566	0.20 22	0.41 58	0.38 111	0.26 35	0.23 21	0.24 46	0.22 49	0.26 2	0.22 30	0.15 162	0.09 23	0.88 544	0.13 144	0.13 82	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 242	0.36 119	0.48 398	0.22 119	0.20 7	0.29 141	0.51 104	0.44 144	0.28 48	0.23 21	0.42 150	0.26 93	0.29 7	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
FlowAnything_test	0.29 95	0.19 130	0.39 166	0.47 391	0.26 261	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 67	0.37 261	0.21 356	0.15 326	0.22 363	0.26 459	0.16 214	0.16 263

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

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

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

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

AIO-Stereo	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.37 130	0.18 34	0.28 79	0.30 157	0.48 90	0.27 29	0.29 55	0.30 58	0.32 72	0.17 12	0.52 160	0.23 50	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.10 29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.26 66	0.18 92	0.34 102	0.35 94	0.24 188	0.23 22	0.28 131	0.51 104	0.36 92	0.31 63	0.36 87	0.37 110	0.20 33	0.57 203	0.22 30	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.35 94	0.24 188	0.32 135	0.43 372	0.57 132	0.37 106	0.33 81	0.30 58	0.32 72	0.28 118	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.13 149

GGEV	0.29 95	0.18 92	0.32 69	0.39 188	0.20 77	0.85 435	0.31 180	0.48 90	0.38 111	0.34 84	0.39 95	0.37 110	0.31 155	0.33 26	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.11 80	0.14 126	0.11 66

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

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

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

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

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.72 255	0.34 84	0.52 150	0.41 140	0.28 118	0.47 126	0.28 147	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 84	0.14 12	0.23 1	0.30 9	0.70 532	0.37 175	0.27 113	0.48 90	0.46 156	0.34 84	0.48 124	0.27 55	0.22 49	0.39 61	0.23 50	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.13 82	0.17 283

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 135	0.36 114	0.22 119	0.28 79	0.36 270	0.42 62	0.24 21	0.36 95	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 160	0.27 127	0.12 33	0.09 23	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.12 113
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.32 124	0.22 242	0.34 102	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	0.72 251	0.37 106	0.37 102	0.34 79	0.32 72	0.31 155	0.59 238	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

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

GLC_STEREO	0.29 95	0.19 130	0.27 22	0.44 338	0.19 53	0.31 118	0.26 97	0.47 87	0.43 138	0.37 102	0.47 122	0.41 140	0.23 61	0.50 146	0.34 212	0.14 101	0.18 395	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.13 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-test1	0.38 205	0.18 92	0.38 147	0.50 427	0.24 188	0.46 245	0.30 157	0.70 239	1.19 481	0.40 125	0.71 207	0.45 166	0.29 132	0.53 169	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.13 82	0.17 283

tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 102	0.35 94	0.23 159	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 125	0.27 40	0.38 119	0.25 78	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.12 47	0.14 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 104	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.32 72	0.26 93	0.38 57	0.25 80	0.16 214	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HH	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	20.09 590	36.28 596	38.04 593	169.85 603	61.80 599	0.23 22	0.20 22	13.88 588	0.37 106	0.44 140	0.66 195	0.43 158	0.21 41	0.62 260	0.28 147	5.46 585	0.10 54	0.15 124	0.11 80	72.60 602	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 124	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 188	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 357	0.46 148	0.80 257	0.30 62	0.26 93	0.36 42	0.33 197	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 539	0.13 82	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.37 190	0.17 67	0.45 244	0.55 480	0.36 426	0.38 188	0.20 22	0.60 153	0.30 45	0.46 148	1.30 461	0.73 325	0.26 93	0.56 190	0.26 109	0.16 214	0.11 138	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.10 29

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

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

CAS++	0.32 124	0.24 300	0.36 119	0.37 130	0.26 261	0.28 79	0.23 63	0.87 319	0.50 169	0.47 153	0.45 111	0.26 51	0.21 41	0.49 140	0.24 61	0.23 399	0.19 409	0.22 363	0.17 282	0.21 347	0.16 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 190	0.18 92	0.46 261	0.45 361	0.32 395	0.42 221	0.37 284	0.63 173	0.51 171	0.47 153	0.94 327	0.56 213	0.36 201	0.52 160	0.32 185	0.14 101	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.13 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_5	0.42 251	0.31 400	0.73 436	0.50 427	0.29 341	0.44 232	0.42 365	0.61 159	0.74 269	0.51 164	0.51 141	0.60 247	0.47 264	0.57 203	0.38 270	0.27 442	0.25 465	0.25 415	0.23 420	0.22 369	0.18 301

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

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

Anonymous3	0.46 288	0.34 417	0.86 468	0.50 427	0.37 433	0.81 420	0.50 414	0.72 251	0.65 224	0.51 164	0.65 188	0.45 166	0.45 255	0.64 284	0.38 270	0.24 411	0.24 457	0.22 363	0.21 386	0.23 386	0.23 400

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

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

CASnet	0.30 112	0.20 166	0.33 85	0.41 259	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 113	0.53 177	0.52 170	0.54 156	0.39 123	0.24 71	0.40 67	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.22 363	0.18 309	0.18 273	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 190	0.27 360	0.59 368	0.47 391	0.41 460	0.29 91	0.30 157	0.84 305	0.59 197	0.52 170	0.41 101	0.52 199	0.26 93	0.73 347	0.27 127	0.17 253	0.12 195	0.19 276	0.19 339	0.13 82	0.11 66

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

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

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

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

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

XX-TBD	0.32 124	0.53 500	0.26 16	0.51 443	0.20 77	0.37 175	0.24 77	0.40 52	0.73 262	0.54 177	0.69 202	0.31 69	0.25 78	0.32 19	0.27 127	0.16 214	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.11 66

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

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

GMStereo	0.39 221	0.37 435	0.54 348	0.40 226	0.26 261	0.42 221	0.36 270	0.59 143	1.04 441	0.55 179	0.51 141	0.37 110	0.35 183	0.54 175	0.41 287	0.19 316	0.13 262	0.16 151	0.17 282	0.24 399	0.18 301
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 112	0.15 27	0.34 102	0.33 49	0.20 77	0.53 277	0.25 85	0.56 127	0.43 138	0.56 182	0.50 132	0.35 97	0.29 132	0.49 140	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.11 80	0.11 14	0.10 29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.30 112	0.15 27	0.31 57	0.30 9	0.17 19	0.55 288	0.23 63	0.44 78	0.55 186	0.59 189	0.68 201	0.37 110	0.26 93	0.35 40	0.27 127	0.15 162	0.16 358	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.14 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 221	0.21 203	0.50 318	0.41 259	0.28 315	0.62 341	0.27 113	0.77 280	0.40 124	0.64 220	0.86 292	0.52 199	0.33 172	0.66 299	0.42 291	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.15 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 288	0.25 324	0.38 147	0.48 398	0.28 315	0.58 312	0.43 372	1.00 367	0.70 243	0.67 244	0.95 336	0.75 333	0.55 313	0.53 169	0.54 371	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.17 282	0.19 307	0.20 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 205	0.23 263	0.48 293	0.42 299	0.29 341	0.35 161	0.25 85	0.86 312	0.64 219	0.67 244	0.65 188	0.60 247	0.29 132	0.60 244	0.34 212	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.21 347	0.13 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.40 233	0.20 166	0.54 348	0.41 259	0.29 341	0.53 277	0.29 141	0.65 187	0.49 165	0.71 272	0.98 354	0.58 226	0.43 240	0.50 146	0.51 356	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.19 307	0.19 334

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

CASS	0.45 278	0.27 360	0.42 209	0.48 398	0.22 119	0.61 333	0.34 224	0.97 358	0.62 201	0.71 272	0.85 289	0.61 252	0.55 313	0.57 203	0.41 287	0.29 459	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.22 369	0.28 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 470	0.44 470	0.63 388	0.40 226	0.43 472	0.80 415	0.52 432	0.72 251	0.77 287	0.71 272	0.60 175	0.87 379	0.76 430	0.75 360	0.58 381	0.52 531	0.54 545	0.54 532	4.82 584	0.56 527	0.40 501

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

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

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

xxxx	1.01 499	0.22 242	0.43 220	0.36 114	0.21 100	0.82 428	0.36 270	1.32 497	0.88 357	0.71 272	0.94 327	0.97 411	0.63 360	0.64 284	10.58 578	0.20 339	0.16 358	0.18 236	0.17 282	0.19 307	0.19 334

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

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

HITNet	0.41 244	0.26 343	0.45 244	0.33 49	0.17 19	0.63 350	0.30 157	0.93 339	0.64 219	0.71 272	0.82 268	0.64 267	0.52 291	0.59 238	0.43 296	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.19 307	0.12 113
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.44 268	0.27 360	0.46 261	0.38 160	0.24 188	0.61 333	0.35 248	0.94 344	0.53 177	0.72 284	1.05 386	0.63 260	0.50 284	0.57 203	0.45 321	0.18 286	0.15 326	0.23 385	0.20 364	0.20 323	0.18 301

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.40 233	0.18 92	0.40 178	0.38 160	0.22 119	0.33 142	0.26 97	0.61 159	0.51 171	0.74 296	1.79 515	0.45 166	0.33 172	0.66 299	0.36 245	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.14 175	0.13 82	0.13 149

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

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

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

BUS	0.45 278	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.70 380	0.34 224	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.65 280	0.49 273	0.64 284	0.51 356	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

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

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

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

AdaStereo	0.50 350	0.32 404	0.47 273	0.48 398	0.25 220	0.67 371	0.32 202	1.17 448	0.88 357	0.75 298	0.99 359	0.75 333	0.49 273	0.67 310	0.46 331	0.27 442	0.12 195	0.28 455	0.18 309	0.23 386	0.18 301
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.52 366	0.22 242	0.46 261	0.45 361	0.25 220	0.41 214	0.52 432	0.62 165	1.16 475	0.76 305	1.13 416	1.32 487	0.57 322	1.00 454	0.53 366	0.17 253	0.14 296	0.25 415	0.21 386	0.15 173	0.13 149

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

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

ASMatch	0.48 315	0.19 130	0.45 244	0.39 188	0.28 315	0.37 175	0.26 97	0.74 264	0.68 235	0.76 305	2.34 533	0.61 252	0.52 291	0.62 260	0.37 261	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.21 375

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	3.58 567	0.24 300	0.62 378	0.54 472	0.34 415	22.90 589	2.72 578	1.60 536	1.13 470	0.80 321	1.81 516	1.14 465	0.43 240	35.29 597	0.61 393	0.17 253	0.12 195	0.23 385	0.23 420	0.34 469	0.29 445

z-ln-s-r	0.66 431	0.36 428	1.30 517	0.39 188	0.26 261	0.57 306	0.63 468	0.80 293	1.03 435	0.80 321	1.43 484	0.91 395	0.76 430	1.08 471	1.87 535	0.16 214	0.12 195	0.17 190	0.14 175	0.20 323	0.16 263

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.67 436	0.43 465	0.83 461	0.50 427	0.53 508	0.94 449	0.68 482	1.10 409	1.14 473	0.80 321	0.88 308	0.87 379	0.77 437	1.02 460	0.88 460	0.24 411	0.41 530	0.29 463	0.44 523	0.26 416	0.34 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 357	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.18 301

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

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

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

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

test_xeample	1.01 499	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.21 100	0.71 385	0.39 329	1.23 473	0.86 344	0.81 334	1.04 382	0.69 297	0.61 348	0.69 326	10.93 579	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.17 282	0.18 273	0.17 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepPruner_ROB	0.53 372	0.34 417	0.59 368	0.41 259	0.30 357	0.50 261	0.43 372	1.19 453	0.70 243	0.85 366	1.05 386	0.86 373	0.55 313	0.84 400	0.51 356	0.29 459	0.23 449	0.22 363	0.22 404	0.26 416	0.25 415

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Nwc_Net	0.78 462	0.38 445	0.73 436	0.60 501	0.55 513	1.05 474	0.55 445	1.67 542	1.05 445	0.88 391	1.86 520	1.40 501	1.09 503	1.10 475	0.87 456	0.30 466	0.25 465	0.36 492	0.38 506	0.29 435	0.29 445

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

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

DEmStereo	0.48 315	0.17 67	0.50 318	0.38 160	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.63 173	0.74 269	0.89 395	1.66 507	0.58 226	1.06 500	0.60 244	0.42 291	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

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

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

R-Stereo Train	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149

RAFT-Stereo	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 483	0.82 533	0.67 409	1.00 542	0.96 542	1.02 466	0.57 454	1.13 423	0.99 417	0.90 402	0.97 353	1.31 482	0.99 492	0.85 407	0.84 445	0.54 536	0.32 508	1.77 556	0.40 513	0.94 544	0.66 540

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

Abc-Net	0.78 462	0.40 457	0.76 450	0.61 503	0.67 528	0.81 420	0.69 487	1.54 533	1.11 465	0.90 402	1.36 468	1.33 490	1.16 509	1.19 485	0.88 460	0.31 469	0.30 494	0.37 497	0.48 532	0.33 463	0.33 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 372	0.22 242	0.35 112	0.37 130	0.21 100	0.85 435	0.37 284	1.23 473	0.93 391	0.90 402	1.15 427	1.26 474	0.63 360	0.72 342	0.48 342	0.17 253	0.13 262	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 366	0.21 203	0.53 343	0.37 130	0.21 100	0.61 333	0.29 141	1.51 528	1.32 506	0.90 402	1.02 372	0.80 357	0.62 354	0.76 364	0.43 296	0.16 214	0.12 195	0.13 54	0.09 10	0.15 173	0.18 301

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 372	0.32 404	0.64 393	0.44 338	0.30 357	0.66 367	0.44 381	1.04 386	0.88 357	0.91 407	0.91 319	0.99 415	0.60 342	0.68 320	0.60 389	0.21 356	0.17 378	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 404	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.41 514	0.20 421	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

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

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

222	1.18 522	0.22 242	0.44 232	0.37 130	0.22 119	0.79 412	0.37 284	1.31 496	0.89 370	0.92 415	1.08 398	0.72 314	0.71 414	0.66 299	13.89 582	0.20 339	0.15 326	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.19 334

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 541	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 471	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

KYRaft	0.48 315	0.20 166	0.38 147	0.44 338	0.23 159	0.44 232	0.37 284	0.66 196	0.41 128	0.94 422	1.73 511	0.79 349	0.41 232	0.63 271	0.31 175	0.16 214	0.11 138	0.18 236	0.22 404	0.16 214	0.78 544

DeepStereo_LL	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 541	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 471	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

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

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

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

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

z-mn7	1.00 498	0.50 486	1.70 538	0.53 465	0.36 426	1.75 537	0.71 498	1.22 468	2.28 549	0.96 430	2.54 539	1.42 502	0.95 486	2.19 550	1.54 522	0.22 382	0.19 409	0.21 348	0.20 364	0.27 427	0.25 415

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

Prome-Stereo	0.46 288	0.19 130	0.35 112	0.44 338	0.26 261	0.40 200	0.45 384	0.68 216	0.44 144	0.96 430	1.84 518	0.59 241	0.67 387	0.61 252	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.16 214	0.29 445

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

AF-Net	0.81 469	0.39 452	0.68 413	0.64 509	0.54 511	0.91 444	0.51 429	1.61 538	1.31 505	0.96 430	2.02 526	1.46 505	1.26 520	1.11 477	0.99 486	0.32 480	0.24 457	0.39 502	0.27 466	0.30 444	0.25 415

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 426	0.28 374	0.99 482	0.40 226	0.30 357	1.03 469	0.56 451	1.10 409	0.99 417	0.97 435	1.22 442	1.06 437	0.69 397	1.07 468	0.95 479	0.19 316	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.22 369	0.21 375

AAGNet	1.43 536	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.25 220	0.29 91	0.31 180	0.65 187	0.68 235	0.97 435	0.86 292	0.67 292	0.62 354	0.64 284	20.63 587	0.16 214	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.19 307	0.12 113

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

RP	0.76 456	0.36 428	0.63 388	0.66 517	0.58 521	0.80 415	0.55 445	1.14 432	1.22 487	0.97 435	1.65 505	1.43 504	1.32 522	1.01 455	0.84 445	0.33 488	0.30 494	0.36 492	0.30 480	0.34 469	0.34 478

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

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

NCCL2	0.72 451	0.41 461	0.65 399	0.64 509	0.44 479	0.98 461	1.20 543	1.11 415	1.00 423	0.98 440	0.96 340	1.49 510	0.87 465	0.90 425	0.79 435	0.31 469	0.26 472	0.39 502	0.39 510	0.32 456	0.32 466

SDNR	0.86 480	0.37 435	1.47 532	0.40 226	0.38 442	3.38 565	0.33 212	0.90 331	0.98 412	0.99 443	2.09 529	0.59 241	0.71 414	1.29 501	0.70 417	0.51 530	0.56 546	0.36 492	0.26 459	0.43 501	0.46 519

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet	0.69 441	0.36 428	1.10 493	0.51 443	0.42 466	1.08 480	0.50 414	1.21 460	1.16 475	1.00 448	1.37 471	1.06 437	0.79 444	0.92 435	0.94 476	0.25 422	0.24 457	0.24 402	0.22 404	0.23 386	0.26 421

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

xyz-stereo	4.23 572	0.17 67	61.76 601	0.34 60	0.16 8	12.16 582	0.37 284	0.58 138	0.68 235	1.01 453	3.36 559	0.77 345	0.82 452	1.21 491	0.40 283	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.11 80	0.13 82	0.10 29

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

GANetREF_RVC	0.80 466	0.75 524	0.86 468	0.66 517	0.42 466	1.15 492	0.98 529	1.14 432	1.19 481	1.01 453	1.02 372	1.10 452	0.90 471	1.15 480	0.76 430	0.48 525	0.39 527	0.57 534	0.38 506	0.63 535	0.46 519
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.64 427	0.30 395	0.73 436	0.45 361	0.34 415	1.17 496	0.49 409	0.86 312	0.98 412	1.02 456	1.36 468	1.29 479	0.85 460	0.76 364	0.81 440	0.21 356	0.23 449	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.20 357

Wz-Net-SNSev	0.91 489	0.73 522	2.13 546	0.56 483	0.45 483	0.95 452	1.13 540	1.34 501	1.24 490	1.02 456	1.30 461	1.46 505	0.86 462	1.81 534	1.50 521	0.25 422	0.23 449	0.25 415	0.26 459	0.32 456	0.29 445

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

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

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

DRaft	0.49 334	0.17 67	0.47 273	0.37 130	0.25 220	0.58 312	0.40 340	0.65 187	0.85 339	1.02 456	1.75 514	0.50 191	0.82 452	0.63 271	0.40 283	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

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

PWCDC_ROB	0.89 485	0.49 482	0.80 459	0.74 531	0.40 453	1.03 469	0.39 329	1.33 499	2.35 553	1.02 456	3.77 561	0.81 360	0.92 477	1.20 487	0.90 472	0.34 494	0.22 439	0.24 402	0.20 364	0.34 469	0.29 445

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

GANet	0.70 443	0.37 435	0.55 353	0.51 443	0.34 415	0.94 449	0.96 528	1.08 403	0.94 398	1.04 465	1.98 524	1.13 462	0.88 469	1.12 478	0.66 407	0.25 422	0.26 472	0.27 447	0.22 404	0.31 450	0.22 393

DLCB_ROB	0.58 411	0.28 374	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.77 405	0.50 414	0.99 363	0.92 385	1.04 465	1.14 421	1.21 469	0.69 397	0.88 417	0.69 414	0.20 339	0.20 421	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.18 301

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

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

Consistency-Raft	1.01 499	0.81 530	1.24 511	0.84 534	0.97 543	0.81 420	0.84 515	1.30 494	1.59 528	1.05 467	1.68 510	1.12 456	0.91 472	0.92 435	1.11 499	0.65 540	0.74 554	0.79 542	0.90 556	1.06 549	0.79 546

RYNet	0.72 451	0.35 423	0.64 393	0.53 465	0.67 528	1.31 509	0.67 477	1.20 458	1.18 479	1.05 467	0.87 300	1.27 476	0.93 482	0.93 441	1.27 513	0.22 382	0.16 358	0.26 434	0.23 420	0.40 491	0.39 498

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

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

SGM-Forest	0.62 424	0.32 404	0.39 166	0.43 319	0.30 357	1.02 466	0.55 445	1.09 407	1.05 445	1.06 471	1.18 436	1.10 452	0.67 387	0.88 417	0.62 396	0.31 469	0.33 514	0.33 483	0.30 480	0.30 444	0.28 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 397	0.24 300	0.66 405	0.56 483	0.36 426	0.44 232	0.25 85	0.82 299	0.84 331	1.07 474	1.25 449	0.91 395	0.60 342	0.66 299	0.58 381	0.35 499	0.26 472	0.36 492	0.33 496	0.30 444	0.42 506

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

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

RGC	0.79 465	0.59 507	0.71 428	0.65 514	0.65 527	0.92 448	0.58 455	1.29 491	1.05 445	1.07 474	1.45 490	1.47 508	1.03 497	1.21 491	0.88 460	0.32 480	0.30 494	0.48 524	0.40 513	0.37 484	0.37 490

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

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

FTStereo	0.56 397	0.20 166	0.37 135	0.41 259	0.25 220	0.40 200	0.79 509	0.66 196	0.43 138	1.09 480	3.27 554	0.70 301	0.73 421	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.30 454

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

DPSNet	0.99 497	0.42 463	1.88 543	0.53 465	0.41 460	1.59 528	1.26 549	2.21 554	1.43 515	1.10 482	1.11 405	1.46 505	1.95 551	1.34 507	1.26 511	0.34 494	0.25 465	0.25 415	0.21 386	0.46 509	0.37 490

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.58 411	0.32 404	0.54 348	0.46 382	0.30 357	0.96 455	0.40 340	1.00 367	0.94 398	1.12 485	1.08 398	0.96 409	0.67 387	0.90 425	0.89 470	0.17 253	0.13 262	0.22 363	0.21 386	0.20 323	0.19 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 431	0.32 404	0.66 405	0.50 427	0.39 448	1.15 492	0.61 465	1.49 524	1.01 427	1.12 485	1.08 398	1.06 437	0.69 397	0.77 371	0.94 476	0.23 399	0.17 378	0.26 434	0.25 445	0.25 409	0.21 375

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

ADCP+	1.06 509	0.35 423	1.51 534	0.49 413	0.51 503	1.45 520	0.55 445	1.25 484	1.03 435	1.16 489	1.15 427	1.10 452	1.07 502	1.56 520	6.75 574	0.19 316	0.16 358	0.23 385	0.21 386	0.28 431	0.21 375

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

CBMV	0.64 427	0.35 423	0.41 188	0.42 299	0.25 220	1.01 464	0.77 506	1.13 423	1.09 463	1.17 490	1.22 442	1.04 431	0.75 427	0.88 417	0.63 399	0.28 452	0.30 494	0.34 485	0.30 480	0.26 416	0.26 421
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 431	0.38 445	0.90 472	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 492	1.29 458	1.12 456	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 503	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

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

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

RAFT-RH_RVC	0.56 397	0.17 67	0.41 188	0.37 130	0.23 159	0.57 306	0.24 77	0.60 153	0.70 243	1.19 494	3.94 566	0.56 213	0.38 209	0.65 291	0.36 245	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.14 175	0.12 47	0.13 149

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

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

RainbowNet	1.35 532	1.49 557	1.19 506	1.88 561	1.45 555	1.48 521	1.07 537	1.61 538	1.55 525	1.20 498	1.59 502	1.54 515	1.13 506	1.34 507	0.97 482	1.36 563	0.70 551	1.82 557	0.79 552	1.71 556	1.07 561

DANet	0.71 447	0.45 474	0.91 474	0.59 495	0.40 453	0.81 420	0.40 340	0.97 358	0.84 331	1.20 498	1.22 442	1.33 490	0.88 469	1.16 482	1.24 509	0.27 442	0.23 449	0.31 472	0.25 445	0.35 474	0.32 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 517	1.06 547	4.32 566	0.49 413	0.42 466	1.51 523	1.11 539	1.48 522	1.40 514	1.22 500	1.26 451	1.58 519	1.43 528	1.76 532	1.70 525	0.32 480	0.31 503	0.26 434	0.30 480	0.41 497	0.41 505

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

LALA_ROB	0.74 454	0.43 465	0.69 419	0.54 472	0.40 453	1.01 464	0.95 527	1.21 460	1.07 458	1.22 500	1.12 409	1.56 517	0.79 444	1.04 464	0.86 450	0.33 488	0.22 439	0.35 487	0.30 480	0.35 474	0.31 462

NaN_ROB	0.69 441	0.44 470	0.69 419	0.51 443	0.33 406	0.97 457	1.06 535	1.22 468	1.19 481	1.24 503	0.96 340	1.08 444	0.78 442	1.20 487	0.67 410	0.24 411	0.30 494	0.23 385	0.24 436	0.23 386	0.25 415

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

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

ADCL	1.04 504	0.38 445	1.35 523	0.50 427	0.39 448	1.61 529	0.89 520	1.29 491	1.39 512	1.29 506	1.50 494	1.24 472	1.24 517	1.37 513	4.87 567	0.21 356	0.19 409	0.25 415	0.25 445	0.29 435	0.27 431

MADNet+	2.23 557	2.43 574	10.85 575	1.22 550	0.91 539	2.76 554	1.40 557	2.12 553	1.67 534	1.32 507	1.74 513	1.86 530	1.74 543	6.25 575	4.41 565	0.65 540	0.64 549	0.58 536	0.54 541	0.80 540	0.76 543

CSAN	0.83 477	0.49 482	0.77 455	0.60 501	0.41 460	1.14 490	1.06 535	1.19 453	1.46 519	1.32 507	1.43 484	1.37 497	1.19 514	1.27 500	0.86 450	0.39 509	0.31 503	0.36 492	0.37 503	0.35 474	0.34 478

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 502	0.57 505	1.51 534	0.67 520	0.50 499	2.57 550	1.66 564	1.20 458	1.43 515	1.38 511	1.57 501	1.33 490	0.92 477	1.64 527	0.88 460	0.37 506	0.39 527	0.46 518	0.60 544	0.41 497	0.40 501

ACVNet_1	1.46 537	1.33 554	1.12 496	1.91 563	1.62 558	1.83 539	0.98 529	2.00 551	1.85 540	1.39 512	1.53 498	2.32 540	1.53 532	1.34 507	1.11 499	1.30 560	0.50 544	2.06 565	0.58 543	1.93 564	0.95 554

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

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

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

AnyNet_C32	1.16 521	0.62 514	2.40 550	0.57 489	0.55 513	1.41 515	1.34 554	1.18 451	1.24 490	1.49 515	1.42 481	1.39 499	1.20 516	1.55 518	4.82 566	0.29 459	0.28 485	0.29 463	0.34 498	0.38 488	0.42 506

test_sample8	1.25 527	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.13 423	0.75 272	1.50 517	0.95 336	3.29 557	1.59 537	1.20 487	1.36 516	0.41 514	8.41 585	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

SAMSARA	1.07 511	0.65 516	1.19 506	1.06 546	0.90 537	1.76 538	1.76 568	1.46 520	1.44 517	1.51 518	1.16 432	2.00 534	1.14 507	1.48 516	1.31 515	0.39 509	0.44 539	0.35 487	0.38 506	0.49 515	0.49 530

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

WZ-Net	1.19 523	0.59 507	4.07 564	0.62 507	0.51 503	1.34 510	1.31 553	1.32 497	1.74 535	1.53 520	1.65 505	1.74 524	1.28 521	2.25 552	2.01 538	0.27 442	0.21 431	0.23 385	0.25 445	0.40 491	0.39 498

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

SANet	1.07 511	0.41 461	1.06 488	0.48 398	0.30 357	1.41 515	0.94 526	1.42 516	3.36 565	1.58 521	2.43 536	2.33 541	1.70 542	1.34 507	1.07 496	0.28 452	0.24 457	0.26 434	0.23 420	0.34 469	0.30 454

NVStereoNet_ROB	1.24 526	0.90 537	1.13 497	0.86 535	0.88 536	1.11 484	0.99 531	1.42 516	1.53 523	1.59 523	2.48 537	2.24 538	1.53 532	1.96 542	1.30 514	0.76 545	0.70 551	0.78 541	1.00 561	0.71 539	0.88 550
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 514	0.59 507	1.97 544	0.67 520	0.44 479	1.93 541	0.60 460	1.85 547	1.36 507	1.61 524	1.54 499	1.95 533	1.37 524	1.64 527	1.73 526	0.40 513	0.37 521	0.45 515	0.48 532	0.44 502	0.44 513

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 530	0.87 535	1.76 540	0.86 535	0.56 516	4.29 570	1.79 569	1.50 525	1.98 542	1.61 524	1.85 519	1.84 527	1.41 526	1.89 537	1.36 516	0.48 525	0.40 529	0.56 533	0.57 542	0.69 538	0.48 527

PWC_ROB	0.87 481	0.52 497	1.28 514	0.50 427	0.32 395	0.91 444	0.37 284	1.36 507	1.46 519	1.61 524	2.59 543	1.16 467	1.01 496	1.34 507	1.40 520	0.25 422	0.18 395	0.28 455	0.20 364	0.29 435	0.28 438

AnyNet_C01	1.56 540	1.05 546	7.45 571	0.64 509	0.54 511	1.99 542	1.38 556	1.43 518	1.36 507	1.63 527	1.92 521	1.84 527	1.33 523	2.40 554	4.03 561	0.33 488	0.32 508	0.32 478	0.34 498	0.44 502	0.45 517

IMH-64-1	1.86 547	1.62 562	1.16 499	2.20 566	1.89 566	2.33 547	1.30 550	2.89 559	2.29 550	1.66 528	2.80 548	2.49 543	1.61 538	2.10 546	1.78 531	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 565	1.17 565

IMH-64	1.86 547	1.62 562	1.16 499	2.20 566	1.89 566	2.33 547	1.30 550	2.89 559	2.29 550	1.66 528	2.80 548	2.49 543	1.61 538	2.10 546	1.78 531	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 565	1.17 565

pmcnn	1.23 525	0.29 386	0.96 478	0.40 226	0.23 159	0.95 452	0.69 487	1.16 443	1.28 502	1.67 530	2.33 532	11.15 583	0.86 462	0.93 441	0.88 460	0.15 162	0.12 195	0.12 24	0.10 53	0.15 173	0.15 217

MFMNet_re	1.14 517	0.97 544	1.19 506	0.99 540	0.95 541	1.25 506	1.22 546	1.39 511	1.55 525	1.69 531	1.67 509	1.21 469	1.53 532	1.12 478	0.99 486	0.87 549	0.75 558	0.79 542	0.75 550	0.90 541	0.94 552

zh-mn7	1.08 513	0.65 516	4.00 563	0.52 455	0.38 442	1.16 495	0.62 467	1.15 436	1.77 536	1.74 532	2.31 530	1.17 468	0.91 472	2.10 546	1.77 529	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.22 404	0.25 409	0.28 438

G-Net	0.95 493	0.46 476	1.04 486	0.64 509	0.48 495	2.12 545	0.64 472	1.01 376	0.87 353	1.75 533	2.82 550	1.30 481	1.64 541	1.06 465	0.96 481	0.36 503	0.29 490	0.35 487	0.25 445	0.45 506	0.42 506

FADE	5.17 576	2.05 570	13.14 580	1.03 544	0.99 546	2.09 544	0.91 524	3.91 572	3.00 560	1.76 534	1.60 503	2.73 546	6.73 578	5.95 574	3.95 560	11.57 591	1.70 577	23.09 595	15.86 591	0.62 534	0.65 539

ACVNet_2	1.65 545	1.27 552	1.41 530	1.75 558	1.62 558	2.22 546	1.20 543	2.30 555	2.62 555	1.78 535	2.56 540	3.03 550	1.61 538	1.54 517	1.12 503	1.06 555	0.58 548	1.82 557	0.70 549	1.82 558	0.96 555

IMH	2.04 554	1.62 562	1.20 509	2.20 566	1.89 566	2.91 562	1.30 550	3.11 562	3.03 561	1.81 536	3.35 558	3.03 550	1.90 548	2.48 555	1.80 533	1.66 568	0.77 560	2.45 571	1.04 565	2.15 567	1.19 568

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

RTS	1.98 551	0.96 541	11.36 576	0.65 514	0.57 519	2.77 555	1.40 557	1.39 511	2.26 547	1.89 538	2.56 540	1.32 487	1.25 518	5.20 572	4.05 562	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

RTSA	1.98 551	0.96 541	11.36 576	0.65 514	0.57 519	2.77 555	1.40 557	1.39 511	2.26 547	1.89 538	2.56 540	1.32 487	1.25 518	5.20 572	4.05 562	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

LVE	2.12 556	1.44 556	1.36 527	1.99 564	1.78 563	2.75 553	1.79 569	2.82 558	3.95 570	1.90 540	4.33 571	3.52 560	1.81 544	2.24 551	1.74 527	1.74 569	0.87 563	2.06 565	1.13 567	1.91 563	1.35 570

ADCS	1.51 539	0.61 511	3.42 558	0.59 495	0.51 503	1.27 507	1.08 538	1.59 535	1.81 538	1.91 541	1.66 507	1.51 514	1.42 527	1.94 541	8.60 576	0.33 488	0.32 508	0.33 483	0.36 502	0.44 502	0.42 506

WAO-6	2.04 554	1.50 558	1.16 499	1.70 557	1.67 562	2.69 551	1.44 560	3.06 561	3.63 568	1.98 542	3.27 554	3.54 561	2.07 554	2.36 553	2.22 544	1.31 562	0.91 565	2.04 564	1.22 571	1.73 557	1.27 569

LSM	4.74 575	0.77 527	10.16 574	0.70 527	56.56 598	1.02 466	1.00 533	1.24 480	1.62 532	2.04 543	2.34 533	1.33 490	1.17 511	1.38 514	1.09 498	0.33 488	0.49 543	0.39 502	0.46 524	0.51 518	10.09 587

Dean	1.98 551	1.36 555	1.36 527	2.12 565	1.81 565	2.74 552	1.36 555	3.37 568	3.80 569	2.08 544	3.32 556	3.21 555	1.82 545	1.71 531	1.67 524	1.27 557	0.77 560	1.99 559	0.90 556	1.86 559	1.03 560

SPS-STEREO	1.25 527	0.93 538	1.06 488	1.04 545	1.03 549	1.41 515	0.91 524	1.51 528	1.19 481	2.09 545	1.83 517	1.94 532	1.39 525	1.62 524	1.39 519	0.97 552	0.94 569	0.90 545	0.89 555	0.96 546	0.96 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 560	1.26 551	7.04 570	1.16 548	1.48 556	8.00 578	6.02 581	2.60 557	1.92 541	2.12 546	2.64 544	3.34 558	3.05 567	6.49 576	3.39 556	0.78 546	0.76 559	0.75 539	0.76 551	0.97 547	1.18 567

ADCMid	1.14 517	0.52 497	2.23 548	0.53 465	0.43 472	1.07 476	0.75 504	1.23 473	1.05 445	2.15 547	1.44 487	1.50 511	1.43 528	1.56 520	5.01 568	0.26 432	0.24 457	0.29 463	0.31 487	0.37 484	0.33 471

PVD	1.28 529	0.67 519	1.28 514	0.74 531	0.62 525	1.50 522	0.84 515	1.99 550	2.96 559	2.18 548	2.36 535	1.85 529	1.95 551	1.92 539	1.94 536	0.39 509	0.36 520	0.49 527	0.37 503	0.51 518	0.64 538

WAO-7	1.90 549	1.20 549	1.35 523	1.27 551	1.06 552	2.84 557	1.56 563	3.23 564	3.06 563	2.23 549	3.33 557	3.17 554	2.28 556	3.12 560	2.21 542	1.02 554	0.91 565	1.06 549	1.03 564	1.04 548	0.97 558

SGM_RVC	0.97 495	0.28 374	0.41 188	0.39 188	0.22 119	1.55 525	0.73 502	1.51 528	1.25 496	2.25 550	1.92 521	2.58 545	1.56 535	2.02 544	1.19 507	0.27 442	0.27 481	0.27 447	0.25 445	0.25 409	0.25 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 564	1.86 566	1.42 531	2.58 574	2.28 572	6.87 575	1.68 565	4.70 577	12.03 579	2.31 551	5.59 579	8.25 578	2.55 560	3.97 569	2.73 550	1.81 570	0.74 554	2.57 573	1.07 566	2.35 569	1.44 571

PWCK	1.92 550	1.66 565	3.12 556	1.65 556	0.91 539	2.84 557	2.26 574	2.10 552	2.41 554	2.36 552	2.31 530	2.22 537	1.82 545	3.43 563	2.03 539	1.61 567	0.71 553	1.51 553	0.82 554	1.69 555	0.91 551

aanetorigin	0.83 477	0.56 503	1.87 542	0.49 413	0.38 442	0.56 301	0.66 475	0.70 239	1.00 423	2.42 553	2.02 526	1.31 482	1.18 512	0.93 441	1.13 504	0.20 339	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.27 427	0.30 454

MSMD_ROB	1.21 524	0.49 482	0.62 378	0.59 495	0.50 499	1.62 531	0.67 477	1.23 473	1.24 490	2.45 554	3.77 561	3.09 553	2.98 566	1.32 504	0.81 440	0.45 519	0.41 530	0.49 527	0.51 539	0.47 512	0.44 513

KSHMR	2.57 558	1.93 568	1.69 536	2.63 575	2.42 574	2.86 559	2.07 572	3.27 566	6.50 574	2.49 555	3.36 559	3.41 559	1.92 549	2.49 556	1.94 536	2.13 574	1.40 575	2.79 578	1.50 574	2.73 573	1.77 573

SGM+DAISY	1.35 532	0.94 540	1.25 512	0.96 539	1.00 547	1.52 524	1.02 534	1.34 501	1.21 485	2.64 556	2.65 545	2.44 542	1.56 535	1.64 527	1.26 511	0.97 552	0.95 570	0.90 545	0.90 556	0.94 544	0.96 555

tt	6.20 578	0.20 166	5.89 568	3.55 581	2.07 569	11.26 581	19.21 585	11.74 585	5.46 572	2.69 557	2.04 528	4.87 569	6.25 577	3.70 567	7.09 575	8.32 587	11.17 592	4.93 583	5.41 586	5.74 583	2.37 578

ktn	2.98 563	2.25 572	1.73 539	2.84 576	2.53 577	3.76 569	2.15 573	3.70 570	5.47 573	2.75 558	5.17 578	5.94 573	2.48 558	3.23 561	2.46 548	2.34 578	1.44 576	2.78 577	2.03 577	2.45 571	2.01 576

notaker	2.76 559	2.29 573	1.80 541	2.96 577	2.58 578	2.90 561	1.75 567	3.24 565	3.05 562	2.78 559	4.24 570	6.15 575	2.51 559	3.34 562	2.75 551	2.31 576	1.18 573	3.00 579	1.65 575	2.84 576	1.97 574

MDST_ROB	0.91 489	0.27 360	0.85 463	0.63 508	0.41 460	2.53 549	0.71 498	1.60 536	1.13 470	2.83 560	1.73 511	0.97 411	0.69 397	1.61 523	0.73 425	0.25 422	0.22 439	0.32 478	0.28 472	0.25 409	0.24 408

WAO-8	2.92 561	1.55 560	1.35 523	1.79 559	1.63 560	5.23 572	1.22 546	4.58 575	12.56 582	2.84 561	4.07 569	4.83 566	2.72 563	3.49 564	2.25 545	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 559	1.15 563

Venus	2.92 561	1.55 560	1.35 523	1.79 559	1.63 560	5.23 572	1.22 546	4.58 575	12.56 582	2.84 561	4.06 568	4.83 566	2.72 563	3.49 564	2.25 545	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 559	1.15 563

WCMA_ROB	1.14 517	0.36 428	0.76 450	0.49 413	0.44 479	1.23 504	0.67 477	1.11 415	1.23 488	2.84 561	3.95 567	3.28 556	1.83 547	1.25 496	0.99 486	0.44 518	0.34 516	0.34 485	0.37 503	0.41 497	0.40 501

TorneroNet	4.53 574	1.89 567	1.48 533	2.55 572	2.27 571	13.78 585	1.69 566	4.84 579	23.73 596	2.89 564	7.70 582	7.06 577	2.69 562	4.26 571	3.42 557	1.84 571	0.77 560	2.68 575	1.13 567	2.42 570	1.47 572

UNDER WATER	3.46 565	2.07 571	3.64 561	3.09 578	2.48 575	3.75 568	2.42 576	3.31 567	13.77 584	2.90 565	2.95 551	5.84 571	3.69 572	3.69 566	3.48 559	2.07 573	1.11 572	2.70 576	1.40 572	2.84 576	1.98 575

UNDER WATER-64	3.53 566	2.01 569	3.94 562	3.22 580	2.49 576	5.41 574	2.60 577	3.43 569	12.41 581	3.03 566	2.68 546	6.07 574	4.04 573	3.79 568	3.33 555	2.02 572	1.24 574	2.63 574	1.46 573	2.78 574	2.08 577

EDNetEfficientorigin	9.93 582	1.15 548	175.16 603	0.48 398	0.36 426	1.04 473	0.68 482	1.24 480	2.69 557	3.17 567	2.50 538	2.30 539	2.07 554	1.76 532	2.21 542	0.20 339	0.18 395	0.24 402	0.19 339	0.51 518	0.50 531

FCDSN-DC	1.39 535	0.56 503	0.65 399	0.74 531	0.59 522	1.38 512	0.63 468	1.35 504	1.39 512	3.26 568	4.50 572	4.61 563	2.63 561	1.58 522	1.03 491	0.46 521	0.42 532	0.48 524	0.47 530	0.50 517	0.50 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 542	0.61 511	1.01 485	0.70 527	0.56 516	2.00 543	1.89 571	1.96 549	2.65 556	3.33 569	3.26 553	3.03 550	3.41 571	2.49 556	2.09 540	0.52 531	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 525	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 537	0.80 529	6.12 569	0.47 391	0.39 448	0.69 375	0.83 512	0.90 331	2.77 558	3.50 570	1.96 523	1.66 521	2.03 553	1.26 497	4.18 564	0.21 356	0.18 395	0.21 348	0.20 364	0.41 497	0.39 498

ELAS	1.63 544	0.61 511	0.95 476	0.68 524	0.55 513	3.01 563	1.55 562	2.39 556	2.33 552	3.64 571	3.89 565	2.75 547	2.90 565	2.15 549	2.27 547	0.52 531	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 525	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 577	5.84 582	12.81 579	2.36 570	2.83 579	12.23 583	10.50 584	4.46 574	3.60 566	3.86 572	3.83 563	4.85 568	4.18 574	6.78 577	11.96 580	2.17 575	2.96 581	2.18 567	1.97 576	3.38 579	2.68 580

MADNet++	4.03 569	2.70 579	3.44 560	3.72 582	3.44 581	4.44 571	3.52 579	3.95 573	3.61 567	4.46 573	4.98 576	4.10 562	4.58 575	7.00 578	5.89 570	3.74 580	3.67 582	3.27 581	2.71 580	3.70 581	3.66 582

MeshStereo	1.34 530	0.43 465	0.54 348	0.44 338	0.34 415	1.66 532	0.60 460	1.94 548	1.37 509	4.47 574	3.25 552	4.71 565	1.94 550	1.92 539	1.17 505	0.35 499	0.35 518	0.37 497	0.31 487	0.32 456	0.32 466
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet-wrong-test	8.97 581	10.42 586	8.74 573	19.56 588	17.61 587	12.53 584	9.01 583	13.59 587	2.18 546	4.64 575	5.11 577	14.63 585	11.09 583	7.19 579	9.73 577	5.56 586	0.89 564	3.77 582	3.11 581	10.34 587	9.80 586

FC-DCNN	1.59 541	0.51 490	0.66 405	0.61 503	0.49 497	1.56 526	0.70 492	1.66 541	1.53 523	4.64 575	4.62 573	5.85 572	3.34 570	1.84 536	1.11 499	0.46 521	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.48 513	0.46 519

DPSimNet_ROB	3.58 567	2.45 575	8.57 572	2.53 571	2.37 573	2.88 560	3.77 580	3.14 563	3.23 564	4.71 577	3.86 564	4.68 564	4.87 576	4.07 570	5.62 569	2.33 577	2.33 579	2.47 572	2.52 578	2.51 572	2.64 579

FC-DCNN v2	1.65 545	0.51 490	0.65 399	0.61 503	0.49 497	1.61 529	0.70 492	1.75 546	1.56 527	4.74 578	4.91 575	6.46 576	3.31 568	1.91 538	1.11 499	0.46 521	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.48 513	0.46 519

DGTPSM_ROB	12.07 584	8.00 583	20.99 583	8.93 585	16.78 585	10.67 579	30.87 590	9.01 582	15.16 586	6.50 579	15.41 592	9.04 580	14.85 585	9.25 581	21.67 589	4.57 583	8.57 587	5.08 584	9.28 587	5.90 584	10.95 588

DPSMNet_ROB	12.08 585	8.00 583	21.00 584	8.97 586	16.79 586	10.67 579	30.89 591	9.02 583	15.17 587	6.51 580	15.41 592	9.04 580	14.85 585	9.27 582	21.67 589	4.58 584	8.57 587	5.09 586	9.29 588	5.90 584	10.95 588

MANE	4.13 571	0.51 490	0.64 393	0.66 517	0.56 516	6.89 576	0.99 531	7.55 580	12.04 580	6.68 581	8.57 583	10.69 582	9.45 580	7.59 580	6.39 572	0.49 527	0.43 537	0.48 524	0.98 560	0.49 515	0.48 527

ASD4	9.96 583	8.86 585	17.78 581	7.17 583	9.80 582	16.08 586	28.92 589	9.77 584	8.20 577	7.02 582	7.08 581	8.47 579	9.57 581	11.17 584	20.26 586	4.12 581	4.14 583	5.57 587	4.74 583	5.53 582	4.90 584

SGM-ForestM	4.04 570	0.32 404	0.46 261	0.43 319	0.27 292	7.50 577	1.45 561	3.84 571	4.24 571	8.19 583	6.76 580	19.00 591	9.08 579	10.74 583	6.62 573	0.31 469	0.33 514	0.32 478	0.32 493	0.29 435	0.29 445

USTest	12.99 586	14.18 587	20.00 582	16.24 587	14.97 584	20.80 588	31.95 592	16.20 589	10.91 578	8.79 584	9.48 584	13.94 584	10.50 582	16.11 586	21.44 588	3.17 579	4.82 584	5.08 584	5.36 585	8.81 586	7.13 585

coex-ft	6.43 579	1.51 559	87.33 602	0.49 413	0.38 442	1.34 510	1.21 545	1.16 443	8.09 576	12.12 585	2.79 547	2.77 548	3.31 568	1.16 482	3.15 553	0.24 411	0.23 449	0.27 447	0.24 436	0.45 506	0.37 490

Anonymous_1	33.25 593	18.26 588	23.92 586	20.54 589	21.28 590	25.59 590	35.94 593	22.01 597	15.57 588	13.33 586	13.49 589	18.08 590	15.29 587	20.36 587	24.60 591	16.28 595	8.84 589	66.59 600	118.00 600	155.73 603	11.23 590

DPSM_ROB	17.78 588	18.63 589	24.31 590	20.90 590	19.47 588	25.97 591	36.21 594	21.23 595	16.24 589	13.38 587	14.06 590	19.18 592	16.30 588	20.78 588	25.67 592	9.38 589	9.23 590	9.49 589	9.82 589	13.51 589	11.91 591

DPSM	17.78 588	18.63 589	24.31 590	20.90 590	19.47 588	25.97 591	36.21 594	21.23 595	16.24 589	13.38 587	14.06 590	19.18 592	16.30 588	20.78 588	25.67 592	9.38 589	9.23 590	9.49 589	9.82 589	13.51 589	11.91 591

HanzoNet	6.76 580	2.45 575	4.22 565	3.19 579	2.94 580	3.62 567	2.28 575	4.79 578	7.20 575	14.00 589	13.19 588	17.49 589	22.30 594	13.25 585	6.19 571	4.20 582	1.93 578	3.10 580	2.56 579	3.35 578	2.88 581

xxxxx1	36.64 597	19.51 591	24.21 587	61.66 600	64.63 600	27.28 594	40.10 596	20.25 590	18.63 592	14.07 590	12.97 585	17.26 586	17.36 590	21.70 591	27.93 594	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

tt_ll	36.64 597	19.51 591	24.21 587	61.66 600	64.63 600	27.28 594	40.10 596	20.25 590	18.63 592	14.07 590	12.97 585	17.26 586	17.36 590	21.70 591	27.93 594	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

ff	36.64 597	19.51 591	24.21 587	61.66 600	64.63 600	27.28 594	40.10 596	20.25 590	18.63 592	14.07 590	12.97 585	17.26 586	17.36 590	21.70 591	27.93 594	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 598

LE_ROB	4.42 573	0.24 300	2.75 554	0.42 299	0.23 159	1.57 527	0.90 523	1.71 545	17.88 591	16.56 593	4.88 574	5.17 570	18.85 593	1.63 526	14.62 583	0.17 253	0.14 296	0.16 151	0.16 233	0.19 307	0.17 283

LRCNet_RVC	21.24 591	31.15 595	21.41 585	28.98 593	23.82 591	3.13 564	0.60 460	20.96 594	1.59 528	25.58 594	28.15 596	21.99 594	14.79 584	21.94 594	16.41 584	28.89 600	14.87 593	33.53 596	31.28 596	29.51 598	26.16 596

FlowAnything	35.81 595	37.53 600	48.80 598	42.20 596	39.22 596	52.25 600	73.16 602	42.56 600	32.89 601	26.76 595	28.30 597	38.69 600	33.09 600	41.63 600	51.62 601	18.76 597	18.59 600	19.21 594	19.92 595	27.16 591	23.91 593

CasAABBNet	35.74 594	37.43 598	48.72 597	42.22 597	39.20 595	52.24 599	73.12 601	42.61 601	32.62 599	26.78 596	27.95 594	38.58 598	32.60 598	41.67 601	51.65 602	18.74 596	18.57 598	19.15 592	19.77 593	27.20 592	23.98 594

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

LSM0	38.95 602	37.60 601	48.58 596	43.57 599	91.06 603	52.57 602	72.57 599	43.17 603	32.63 600	26.97 598	27.97 595	38.65 599	32.94 599	41.86 603	51.78 603	18.89 599	18.41 594	19.13 591	19.63 592	27.29 594	33.77 597

BEATNet-Init1	15.13 587	0.82 533	50.86 600	0.72 530	0.53 508	38.10 598	7.03 582	11.83 586	14.25 585	29.78 599	30.17 599	48.21 602	22.64 595	26.78 595	18.11 585	0.42 517	0.38 523	0.47 519	0.46 524	0.51 518	0.48 527

HaxPig	31.96 592	37.24 597	34.27 592	24.37 592	24.88 592	18.26 587	19.86 586	20.64 593	28.52 597	35.97 600	38.75 600	25.57 595	28.72 597	33.88 596	34.39 597	35.94 601	38.87 601	37.80 597	40.48 597	39.68 599	41.15 601

AVERAGE_ROB	37.58 601	40.13 602	40.15 594	34.81 595	33.82 594	28.55 597	25.10 588	32.02 599	34.06 603	41.28 601	40.66 601	34.46 597	34.81 603	39.18 598	37.57 599	42.78 602	43.44 602	43.82 598	43.03 598	40.47 600	41.51 602

MEDIAN_ROB	37.38 600	40.85 603	40.60 595	32.31 594	31.85 593	27.20 593	24.55 587	29.10 598	33.19 602	42.09 602	41.76 602	33.35 596	34.39 602	39.78 599	37.07 598	43.64 603	44.10 603	44.12 599	43.40 599	41.51 601	42.76 603

PML	40.80 603	29.24 594	11.87 578	7.20 584	14.47 583	92.13 603	213.69 604	7.63 581	23.35 595	74.72 603	190.14 604	50.17 603	26.15 596	21.39 590	12.70 581	8.76 588	2.92 580	8.45 588	3.25 582	13.26 588	4.42 583

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

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

Low-res two-view benchmark