Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 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-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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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_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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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	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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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