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

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 48	0.26 68	0.18 56	0.11 105	0.15 43	0.11 17	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 37	0.07 2	0.17 39	0.12 12	0.06 33	0.15 413	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 24	0.26 68	0.19 94	0.09 17	0.15 43	0.11 17	0.18 11	0.13 10	0.09 2	0.06 1	0.10 37	0.08 9	0.18 57	0.12 12	0.06 33	0.16 426	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 48	0.22 44	0.18 56	0.10 69	0.12 11	0.13 61	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.07 3	0.08 1	0.08 9	0.17 39	0.11 1	0.06 33	0.08 200	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 48	0.22 44	0.18 56	0.10 69	0.12 11	0.13 61	0.18 11	0.12 4	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 57	0.11 1	0.06 33	0.10 275	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 24	0.22 44	0.19 94	0.10 69	0.16 72	0.11 17	0.18 11	0.13 10	0.11 34	0.07 3	0.10 37	0.08 9	0.14 5	0.12 12	0.07 80	0.09 241	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.08 70

2k_new	0.11 3	0.08 24	0.17 3	0.14 1	0.10 69	0.14 26	0.14 93	0.22 56	0.15 31	0.11 34	0.08 6	0.09 19	0.09 25	0.14 5	0.11 1	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.09 120

SX	0.11 3	0.08 24	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.08 6	0.12 92	0.10 59	0.18 57	0.15 138	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.09 120

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 48	0.29 91	0.21 168	0.12 143	0.16 72	0.11 17	0.17 7	0.12 4	0.11 34	0.08 6	0.11 75	0.06 1	0.16 22	0.11 1	0.08 207	0.13 362	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.09 120

LGtest1	0.10 1	0.09 48	0.19 20	0.18 56	0.09 17	0.13 19	0.09 2	0.17 7	0.13 10	0.10 11	0.08 6	0.09 19	0.09 25	0.16 22	0.12 12	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.08 70

FoundationStereo	0.13 47	0.08 24	0.18 12	0.29 480	0.30 542	0.12 11	0.13 61	0.12 1	0.18 63	0.09 2	0.08 6	0.10 37	0.08 9	0.14 5	0.11 1	0.07 80	0.31 570	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.06 7

IGEV-Stereo+	0.14 75	0.08 24	0.26 68	0.18 56	0.14 232	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 48	0.14 85	0.08 6	0.10 37	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.07 80	0.15 413	0.06 51	0.06 72	0.16 483	0.29 518

5k_new	0.11 3	0.07 1	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.13 19	0.12 34	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.09 12	0.10 37	0.09 25	0.18 57	0.14 97	0.07 80	0.10 275	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

weee2	0.11 3	0.07 1	0.19 20	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.09 12	0.11 75	0.10 59	0.16 22	0.14 97	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.13 310

uiiii_40	0.11 3	0.08 24	0.17 3	0.16 12	0.09 17	0.13 19	0.11 17	0.21 43	0.12 4	0.09 2	0.09 12	0.10 37	0.11 97	0.16 22	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.06 51	0.08 230	0.05 3	0.08 70

xxxad45	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 56	0.09 17	0.15 43	0.13 61	0.25 109	0.19 77	0.10 11	0.09 12	0.10 37	0.10 59	0.14 5	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.07 21

OmniDepth	0.11 3	0.11 108	0.22 44	0.19 94	0.07 1	0.16 72	0.12 34	0.18 11	0.13 10	0.08 1	0.09 12	0.14 129	0.14 177	0.15 12	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1

dual_stereo	0.18 137	0.08 24	0.26 68	0.21 168	0.32 552	0.11 3	0.13 61	0.27 126	0.20 91	0.11 34	0.09 12	0.10 37	0.08 9	0.20 96	0.14 97	0.07 80	0.45 594	0.06 51	0.05 23	0.05 3	0.65 601

mnv4	0.11 3	0.09 48	0.18 12	0.14 1	0.09 17	0.14 26	0.14 93	0.22 56	0.12 4	0.11 34	0.10 18	0.11 75	0.08 9	0.13 3	0.13 45	0.09 288	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.06 65	0.08 70

wo013ll	0.11 3	0.08 24	0.18 12	0.14 1	0.09 17	0.11 3	0.15 121	0.23 68	0.16 41	0.11 34	0.10 18	0.10 37	0.08 9	0.13 3	0.12 12	0.09 288	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.06 65	0.08 70

CNT	0.11 3	0.07 1	0.19 20	0.14 1	0.11 105	0.13 19	0.13 61	0.22 56	0.15 31	0.10 11	0.10 18	0.11 75	0.09 25	0.14 5	0.12 12	0.08 207	0.05 5	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.09 120

4k_L	0.12 32	0.07 1	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.12 34	0.20 26	0.14 18	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.10 59	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.10 275	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.13 310

mfccc	0.12 32	0.07 1	0.19 20	0.15 9	0.09 17	0.17 94	0.11 17	0.21 43	0.14 18	0.10 11	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

USM	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 29	0.08 5	0.16 72	0.13 61	0.20 26	0.16 41	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.08 9	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.11 225

ACM	0.11 3	0.07 1	0.19 20	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.11 17	0.20 26	0.14 18	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.09 25	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

4.5w_L	0.11 3	0.08 24	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.11 17	0.21 43	0.13 10	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.12 129	0.17 39	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.08 230	0.06 65	0.08 70

tim_s	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 56	0.10 69	0.16 72	0.12 34	0.24 88	0.16 41	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.09 25	0.15 12	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.07 21

5w_v4	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.13 61	0.25 109	0.18 63	0.10 11	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.14 5	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.07 21

ITER124	0.12 32	0.07 1	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.17 94	0.13 61	0.20 26	0.13 10	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.10 59	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.12 339	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

DDF-Stereo	0.16 112	0.08 24	0.30 99	0.21 168	0.20 441	0.12 11	0.14 93	0.20 26	0.19 77	0.11 34	0.10 18	0.13 104	0.12 129	0.24 169	0.20 273	0.09 288	0.18 463	0.07 113	0.06 72	0.20 531	0.19 413

Replicate-Monster	0.15 91	0.12 159	0.40 165	0.17 29	0.10 69	0.17 94	0.10 8	0.24 88	0.20 91	0.12 52	0.10 18	0.10 37	0.10 59	0.28 245	0.12 12	0.06 33	0.31 570	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.21 442

AdaDepth	0.13 47	0.10 74	0.32 119	0.20 135	0.11 105	0.19 140	0.13 61	0.16 4	0.16 41	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.09 25	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.11 312	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.11 225

LG-G_1	0.12 32	0.08 24	0.28 88	0.20 135	0.09 17	0.21 202	0.09 2	0.20 26	0.12 4	0.11 34	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.22 135	0.11 1	0.07 80	0.09 241	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.12 278

LG-G	0.12 32	0.08 24	0.28 88	0.20 135	0.09 17	0.21 202	0.09 2	0.20 26	0.12 4	0.11 34	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.22 135	0.11 1	0.07 80	0.09 241	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.12 278

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 74	0.21 39	0.18 56	0.09 17	0.21 202	0.14 93	0.14 3	0.17 48	0.11 34	0.10 18	0.09 19	0.08 9	0.21 112	0.12 12	0.06 33	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.06 7

SX1w	0.11 3	0.09 48	0.19 20	0.14 1	0.09 17	0.11 3	0.14 93	0.21 43	0.11 2	0.12 52	0.11 35	0.10 37	0.07 2	0.16 22	0.12 12	0.10 358	0.07 136	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.08 70

5k_stereo	0.11 3	0.08 24	0.20 27	0.14 1	0.10 69	0.12 11	0.13 61	0.24 88	0.14 18	0.11 34	0.11 35	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.13 45	0.10 358	0.07 136	0.05 1	0.05 23	0.06 65	0.09 120

aaa3	0.11 3	0.07 1	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.13 19	0.12 34	0.20 26	0.14 18	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.11 97	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.09 241	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

gc-stereo	0.11 3	0.07 1	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.13 61	0.19 22	0.13 10	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.10 59	0.17 39	0.15 138	0.08 207	0.11 312	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.10 185

ss10	0.12 32	0.07 1	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.09 25	0.18 57	0.15 138	0.07 80	0.12 339	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

StePilot	0.11 3	0.08 24	0.17 3	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.11 17	0.21 43	0.14 18	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.07 21

SteFusion	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 29	0.10 69	0.15 43	0.13 61	0.24 88	0.19 77	0.10 11	0.11 35	0.08 1	0.09 25	0.15 12	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.07 21

ACW_4w	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 56	0.09 17	0.15 43	0.13 61	0.24 88	0.19 77	0.10 11	0.11 35	0.09 19	0.10 59	0.16 22	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.05 3	0.06 7

252Zero-FE	0.18 137	0.08 24	0.28 88	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.11 17	0.22 56	0.22 123	0.76 574	0.11 35	0.09 19	0.08 9	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.51 598	0.06 51	0.08 230	0.06 65	0.10 185

MonStereo	0.13 47	0.09 48	0.20 27	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.25 109	0.20 91	0.09 2	0.11 35	0.08 1	0.07 2	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.24 529	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.13 310

Monster-pub-eth3d	0.13 47	0.09 48	0.20 27	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.25 109	0.20 91	0.09 2	0.11 35	0.08 1	0.07 2	0.19 75	0.13 45	0.05 1	0.24 529	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.13 310

Monster-pub-mixall	0.13 47	0.07 1	0.20 27	0.17 29	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 43	0.13 10	0.12 52	0.11 35	0.08 1	0.08 9	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.35 583	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.09 120

zero-FE	0.21 226	0.08 24	1.10 546	0.24 318	0.27 525	0.12 11	0.14 93	0.20 26	0.20 91	0.12 52	0.11 35	0.13 104	0.11 97	0.22 135	0.19 251	0.09 288	0.23 516	0.07 113	0.08 230	0.19 523	0.27 504

asda	0.13 47	0.11 108	0.24 52	0.18 56	0.10 69	0.14 26	0.12 34	0.25 109	0.17 48	0.12 52	0.11 35	0.08 1	0.11 97	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 225

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 47	0.15 271	0.21 39	0.27 433	0.09 17	0.15 43	0.13 61	0.23 68	0.21 113	0.12 52	0.11 35	0.10 37	0.13 160	0.22 135	0.13 45	0.07 80	0.05 5	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.07 21

StereoAnything_RVC	0.22 248	0.47 553	0.67 430	0.30 491	0.31 549	0.11 3	0.11 17	0.18 11	0.15 31	0.09 2	0.11 35	0.09 19	0.09 25	0.27 221	0.12 12	0.09 288	0.39 586	0.06 51	0.04 1	0.24 551	0.49 578

MonSter	0.13 47	0.09 48	0.20 27	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.25 109	0.20 91	0.09 2	0.11 35	0.08 1	0.07 2	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.24 529	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.13 310

fffft	0.14 75	0.12 159	0.30 99	0.19 94	0.10 69	0.17 94	0.18 241	0.23 68	0.17 48	0.14 85	0.11 35	0.13 104	0.10 59	0.24 169	0.18 222	0.06 33	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.09 120
1: 1. 1
U	1.02 592	0.10 74	0.26 68	0.22 220	3.66 640	6.41 626	0.13 61	0.22 56	0.21 113	0.11 34	0.11 35	0.10 37	0.09 25	0.12 1	0.11 1	0.07 80	0.05 5	5.35 632	2.86 629	0.07 132	0.06 7

EGLCR-Stereo	0.19 164	0.09 48	0.34 129	0.29 480	0.17 362	0.28 331	0.16 153	0.30 169	0.23 137	0.22 195	0.11 35	0.16 153	0.09 25	0.28 245	0.15 138	0.07 80	0.25 534	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.37 554

PyraSte	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 56	0.09 17	0.16 72	0.12 34	0.24 88	0.15 31	0.11 34	0.12 55	0.10 37	0.10 59	0.15 12	0.13 45	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.07 21

S2M2_XL	0.10 1	0.10 74	0.24 52	0.14 1	0.10 69	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 34	0.12 55	0.09 19	0.09 25	0.12 1	0.11 1	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.07 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 32	0.10 74	0.23 49	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.14 18	0.13 64	0.12 55	0.09 19	0.11 97	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.14 382	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 120

4w-stereo	0.13 47	0.11 108	0.31 107	0.17 29	0.10 69	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.14 18	0.13 64	0.12 55	0.08 1	0.12 129	0.23 158	0.13 45	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.15 356

3.75w	0.12 32	0.10 74	0.21 39	0.17 29	0.11 105	0.18 121	0.12 34	0.24 88	0.15 31	0.13 64	0.12 55	0.08 1	0.10 59	0.18 57	0.12 12	0.05 1	0.14 382	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 70

3w_stereo	0.14 75	0.11 108	0.31 107	0.19 94	0.09 17	0.16 72	0.16 153	0.28 132	0.20 91	0.13 64	0.12 55	0.08 1	0.12 129	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.19 476	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.10 185

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 192	0.74 590	0.71 450	0.17 29	0.08 5	0.15 43	0.15 121	0.19 22	0.18 63	0.13 64	0.12 55	0.10 37	0.08 9	0.16 22	0.14 97	0.34 580	0.12 339	0.08 194	0.07 146	0.11 384	0.24 477

RSM++	0.14 75	0.11 108	0.25 61	0.32 513	0.17 362	0.17 94	0.15 121	0.23 68	0.21 113	0.12 52	0.12 55	0.14 129	0.09 25	0.21 112	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.11 225

IGEVStereo-DCA	0.20 192	0.17 335	0.41 174	0.22 220	0.15 294	0.20 174	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.19 160	0.12 55	0.14 129	0.12 129	0.38 356	0.31 414	0.07 80	0.16 426	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

rrr	0.22 248	0.17 335	0.79 475	0.22 220	0.15 294	0.20 174	0.18 241	0.40 295	0.27 202	0.19 160	0.12 55	0.14 129	0.12 129	0.38 356	0.31 414	0.07 80	0.16 426	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.28 512

test_xeample3	0.22 248	0.17 335	0.81 480	0.21 168	0.15 294	0.20 174	0.18 241	0.40 295	0.25 174	0.19 160	0.12 55	0.13 104	0.12 129	0.34 330	0.33 432	0.07 80	0.20 490	0.07 113	0.08 230	0.08 192	0.34 539

VIP-Stereo	0.13 47	0.15 271	0.31 107	0.18 56	0.12 143	0.24 272	0.12 34	0.20 26	0.20 91	0.10 11	0.13 66	0.11 75	0.09 25	0.20 96	0.13 45	0.06 33	0.11 312	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.08 70

zaero_v3	0.12 32	0.07 1	0.26 68	0.17 29	0.08 5	0.18 121	0.11 17	0.20 26	0.17 48	0.14 85	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.19 75	0.12 12	0.06 33	0.12 339	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.08 70

ITERv2	0.12 32	0.07 1	0.27 82	0.17 29	0.08 5	0.16 72	0.11 17	0.20 26	0.17 48	0.14 85	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.20 96	0.13 45	0.06 33	0.13 362	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.09 120

Zero-FE251	0.17 127	0.09 48	0.38 149	0.18 56	0.10 69	0.20 174	0.13 61	0.20 26	0.15 31	0.75 571	0.13 66	0.13 104	0.11 97	0.16 22	0.16 170	0.08 207	0.10 275	0.06 51	0.05 23	0.05 3	0.18 397

FlowAnything_test	0.15 91	0.12 159	0.23 49	0.21 168	0.12 143	0.18 121	0.16 153	0.25 109	0.17 48	0.15 110	0.13 66	0.15 144	0.14 177	0.19 75	0.17 195	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.12 455	0.08 192	0.10 185

qwe	0.13 47	0.10 74	0.24 52	0.17 29	0.11 105	0.15 43	0.12 34	0.26 119	0.18 63	0.14 85	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.23 158	0.13 45	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.09 120

4.25_new	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.17 94	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.13 64	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

4.5w_new	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.17 94	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.13 64	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

4.5_new	0.13 47	0.12 159	0.24 52	0.17 29	0.10 69	0.14 26	0.12 34	0.22 56	0.17 48	0.13 64	0.13 66	0.08 1	0.09 25	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.06 65	0.09 120

4.5w-stereo	0.13 47	0.12 159	0.24 52	0.17 29	0.10 69	0.14 26	0.12 34	0.22 56	0.17 48	0.13 64	0.13 66	0.08 1	0.09 25	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.06 65	0.09 120

4.25w-stereo	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.17 94	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.13 64	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

2.5w	0.13 47	0.10 74	0.23 49	0.18 56	0.09 17	0.15 43	0.15 121	0.21 43	0.16 41	0.12 52	0.13 66	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.19 476	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

2.75w_new	0.13 47	0.10 74	0.25 61	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.26 119	0.18 63	0.14 85	0.13 66	0.08 1	0.11 97	0.22 135	0.15 138	0.05 1	0.19 476	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.10 185

3.25w_new	0.13 47	0.09 48	0.24 52	0.17 29	0.09 17	0.18 121	0.10 8	0.23 68	0.18 63	0.15 110	0.13 66	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.17 451	0.05 1	0.06 72	0.04 1	0.11 225

3.25w	0.13 47	0.09 48	0.24 52	0.17 29	0.09 17	0.18 121	0.10 8	0.23 68	0.18 63	0.15 110	0.13 66	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.17 451	0.05 1	0.06 72	0.04 1	0.11 225

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 108	0.21 39	0.17 29	0.09 17	0.17 94	0.09 2	0.23 68	0.17 48	0.14 85	0.13 66	0.10 37	0.11 97	0.22 135	0.13 45	0.05 1	0.11 312	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 70

monsters	0.13 47	0.10 74	0.20 27	0.18 56	0.13 193	0.15 43	0.11 17	0.24 88	0.16 41	0.15 110	0.13 66	0.08 1	0.09 25	0.23 158	0.12 12	0.06 33	0.15 413	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.09 120

111111	0.13 47	0.08 24	0.20 27	0.20 135	0.13 193	0.13 19	0.10 8	0.23 68	0.17 48	0.11 34	0.13 66	0.12 92	0.08 9	0.19 75	0.12 12	0.07 80	0.16 426	0.06 51	0.04 1	0.08 192	0.16 372

SGD-Stereo	0.12 32	0.08 24	0.18 12	0.17 29	0.07 1	0.17 94	0.13 61	0.19 22	0.17 48	0.12 52	0.13 66	0.11 75	0.12 129	0.19 75	0.12 12	0.08 207	0.04 1	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.05 1

AIO_test	0.20 192	0.12 159	0.46 214	0.45 573	0.38 568	0.15 43	0.17 188	0.28 132	0.20 91	0.19 160	0.13 66	0.14 129	0.09 25	0.39 359	0.13 45	0.07 80	0.21 495	0.06 51	0.06 72	0.06 65	0.34 539

castereo++	0.14 75	0.13 194	0.25 61	0.19 94	0.10 69	0.27 313	0.13 61	0.24 88	0.26 185	0.11 34	0.13 66	0.16 153	0.10 59	0.18 57	0.11 1	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.06 72	0.05 3	0.07 21

SMoEStereo_RVC	0.14 75	0.15 271	0.29 91	0.19 94	0.10 69	0.19 140	0.17 188	0.21 43	0.21 113	0.15 110	0.13 66	0.12 92	0.11 97	0.25 187	0.16 170	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.08 70

tt45	0.15 91	0.14 238	0.29 91	0.19 94	0.11 105	0.23 250	0.18 241	0.23 68	0.18 63	0.16 124	0.13 66	0.14 129	0.10 59	0.31 295	0.15 138	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.08 70

RSM	0.14 75	0.11 108	0.25 61	0.29 480	0.16 332	0.16 72	0.15 121	0.24 88	0.20 91	0.13 64	0.13 66	0.15 144	0.09 25	0.22 135	0.13 45	0.06 33	0.06 56	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.11 225

MyStereo07	0.18 137	0.15 271	0.44 197	0.22 220	0.16 332	0.25 289	0.22 381	0.31 185	0.26 185	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.13 160	0.33 315	0.14 97	0.07 80	0.13 362	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

ff7	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

ffff	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

11t	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

anonymousdsp	0.20 192	0.13 194	0.49 255	0.28 461	0.20 441	0.21 202	0.17 188	0.29 151	0.24 149	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.32 305	0.13 45	0.07 80	0.26 541	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.48 576

ProNet	0.16 112	0.13 194	0.36 141	0.21 168	0.15 294	0.20 174	0.19 285	0.29 151	0.23 137	0.14 85	0.13 66	0.13 104	0.12 129	0.25 187	0.13 45	0.06 33	0.09 241	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.22 456

ccc-4	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

IGEV-Stereo	0.20 192	0.13 194	0.49 255	0.28 461	0.20 441	0.21 202	0.17 188	0.29 151	0.24 149	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.32 305	0.13 45	0.07 80	0.26 541	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.48 576
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 91	0.16 304	0.34 129	0.25 355	0.12 143	0.11 3	0.18 241	0.35 227	0.24 149	0.13 64	0.13 66	0.18 181	0.12 129	0.15 12	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.06 7
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
ITERv19	0.13 47	0.08 24	0.27 82	0.17 29	0.08 5	0.11 3	0.13 61	0.19 22	0.17 48	0.13 64	0.14 99	0.09 19	0.10 59	0.20 96	0.13 45	0.06 33	0.06 56	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.31 525

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 24	0.25 61	0.18 56	0.10 69	0.13 19	0.12 34	0.16 4	0.14 18	0.11 34	0.14 99	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.15 138	0.05 1	0.16 426	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

2w_stereo	0.13 47	0.11 108	0.21 39	0.18 56	0.09 17	0.17 94	0.14 93	0.29 151	0.20 91	0.15 110	0.14 99	0.08 1	0.11 97	0.15 12	0.13 45	0.05 1	0.12 339	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 70

AIO_rvc	0.20 192	0.16 304	0.49 255	0.41 566	0.29 537	0.15 43	0.17 188	0.21 43	0.19 77	0.17 137	0.14 99	0.13 104	0.08 9	0.35 337	0.13 45	0.07 80	0.19 476	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.41 562

HUF	0.26 358	0.15 271	0.79 475	0.39 555	0.31 549	0.16 72	0.17 188	0.36 239	0.25 174	0.19 160	0.14 99	0.23 238	0.11 97	0.32 305	0.14 97	0.08 207	0.60 610	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.56 584

IGEV-Stereo++	0.15 91	0.09 48	0.27 82	0.21 168	0.13 193	0.14 26	0.11 17	0.23 68	0.19 77	0.15 110	0.14 99	0.11 75	0.11 97	0.19 75	0.12 12	0.06 33	0.21 495	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.28 512

Selective-IGEV	0.15 91	0.10 74	0.34 129	0.32 513	0.19 417	0.16 72	0.14 93	0.29 151	0.20 91	0.13 64	0.14 99	0.13 104	0.08 9	0.23 158	0.14 97	0.06 33	0.13 362	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.11 225

GEAStereo	0.20 192	0.10 74	0.31 107	0.35 535	0.42 575	0.19 140	0.16 153	0.23 68	0.18 63	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.18 222	0.08 207	0.28 550	0.06 51	0.05 23	0.08 192	0.57 587

ITER	0.14 75	0.07 1	0.26 68	0.16 12	0.08 5	0.12 11	0.11 17	0.17 7	0.16 41	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.10 59	0.27 221	0.14 97	0.07 80	0.10 275	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.34 539

GSStereo	0.21 226	0.10 74	0.31 107	0.36 543	0.42 575	0.19 140	0.16 153	0.38 265	0.21 113	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.18 222	0.08 207	0.31 570	0.06 51	0.06 72	0.08 192	0.63 596

GS-Stereo							0.16 153	0.38 265	0.21 113	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.18 222	0.08 207	0.31 570	0.06 51	0.06 72	0.08 192	0.63 596

IGEV	0.12 32	0.07 1	0.19 20	0.16 12	0.11 105	0.16 72	0.13 61	0.22 56	0.17 48	0.12 52	0.15 106	0.09 19	0.07 2	0.16 22	0.12 12	0.06 33	0.10 275	0.06 51	0.07 146	0.05 3	0.08 70

S2M2_L	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.17 29	0.12 143	0.12 11	0.07 1	0.18 11	0.21 113	0.12 52	0.15 106	0.14 129	0.12 129	0.16 22	0.15 138	0.13 461	0.09 241	0.09 279	0.10 378	0.11 384	0.09 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-Stereo	0.16 112	0.12 159	0.29 91	0.30 491	0.20 441	0.16 72	0.14 93	0.28 132	0.22 123	0.14 85	0.15 106	0.13 104	0.08 9	0.20 96	0.15 138	0.06 33	0.16 426	0.07 113	0.08 230	0.06 65	0.24 477

test_for_model	0.33 453	0.91 597	0.48 235	0.74 597	0.50 582	0.20 174	0.16 153	0.33 211	0.27 202	0.29 280	0.15 106	0.13 104	0.11 97	0.17 39	0.14 97	0.31 577	0.27 545	0.06 51	0.05 23	0.97 612	0.31 525

MaDis-Stereo	0.15 91	0.17 335	0.39 156	0.19 94	0.15 294	0.16 72	0.13 61	0.26 119	0.22 123	0.13 64	0.15 106	0.14 129	0.11 97	0.17 39	0.17 195	0.08 207	0.07 136	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.06 7

MSCF	0.20 192	0.14 238	0.31 107	0.40 560	0.29 537	0.17 94	0.15 121	0.29 151	0.22 123	0.17 137	0.16 115	0.11 75	0.13 160	0.24 169	0.15 138	0.07 80	0.23 516	0.06 51	0.08 230	0.07 132	0.57 587

1w_stereo	0.13 47	0.09 48	0.17 3	0.19 94	0.10 69	0.16 72	0.15 121	0.27 126	0.22 123	0.14 85	0.16 115	0.08 1	0.12 129	0.19 75	0.14 97	0.05 1	0.10 275	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 120

monsterstereo	0.13 47	0.10 74	0.20 27	0.19 94	0.12 143	0.14 26	0.12 34	0.26 119	0.18 63	0.14 85	0.16 115	0.08 1	0.09 25	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.16 426	0.06 51	0.09 321	0.06 65	0.07 21

GREAT-IGEV	0.19 164	0.11 108	0.39 156	0.22 220	0.33 554	0.14 26	0.15 121	0.18 11	0.22 123	0.14 85	0.16 115	0.09 19	0.09 25	0.23 158	0.14 97	0.06 33	0.50 597	0.06 51	0.06 72	0.07 132	0.53 583

SCV_C0	0.19 164	0.14 238	0.40 165	0.30 491	0.20 441	0.15 43	0.16 153	0.35 227	0.26 185	0.17 137	0.16 115	0.13 104	0.09 25	0.31 295	0.14 97	0.07 80	0.22 506	0.06 51	0.06 72	0.09 270	0.25 488

SCV	0.18 137	0.15 271	0.37 147	0.26 395	0.20 441	0.16 72	0.16 153	0.35 227	0.23 137	0.14 85	0.16 115	0.13 104	0.09 25	0.31 295	0.12 12	0.08 207	0.19 476	0.07 113	0.07 146	0.09 270	0.26 500

GIP-stereo	0.16 112	0.12 159	0.25 61	0.24 318	0.22 473	0.15 43	0.14 93	0.32 192	0.21 113	0.11 34	0.16 115	0.13 104	0.09 25	0.20 96	0.13 45	0.07 80	0.13 362	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.32 531

999	0.15 91	0.13 194	0.30 99	0.19 94	0.12 143	0.20 174	0.17 188	0.25 109	0.20 91	0.14 85	0.16 115	0.14 129	0.11 97	0.36 343	0.16 170	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.08 70

Pointernet	0.15 91	0.08 24	0.35 135	0.19 94	0.12 143	0.20 174	0.12 34	0.34 218	0.25 174	0.15 110	0.16 115	0.13 104	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.08 70

MoCha-V2	0.18 137	0.12 159	0.40 165	0.30 491	0.24 503	0.16 72	0.15 121	0.28 132	0.19 77	0.16 124	0.16 115	0.13 104	0.13 160	0.30 282	0.13 45	0.06 33	0.28 550	0.06 51	0.06 72	0.06 65	0.25 488

IGEV++	0.19 164	0.13 194	0.38 149	0.30 491	0.19 417	0.15 43	0.15 121	0.32 192	0.18 63	0.13 64	0.16 115	0.12 92	0.11 97	0.24 169	0.15 138	0.07 80	0.32 575	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.42 565

CroCo-Stereo Lap2	0.16 112	0.18 357	0.39 156	0.26 395	0.18 390	0.11 3	0.19 285	0.30 169	0.22 123	0.13 64	0.16 115	0.15 144	0.11 97	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.07 136	0.08 194	0.06 72	0.08 192	0.07 21

GASTEREO	0.20 192	0.15 271	0.31 107	0.40 560	0.29 537	0.18 121	0.15 121	0.29 151	0.22 123	0.18 155	0.17 127	0.11 75	0.13 160	0.25 187	0.15 138	0.07 80	0.23 516	0.06 51	0.08 230	0.06 65	0.57 587

MM-Stereo_test2	0.19 164	0.11 108	0.47 220	0.25 355	0.11 105	0.21 202	0.20 321	0.28 132	0.24 149	0.16 124	0.17 127	0.13 104	0.11 97	0.21 112	0.14 97	0.06 33	0.26 541	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.41 562

fffy	0.15 91	0.14 238	0.31 107	0.21 168	0.14 232	0.19 140	0.18 241	0.24 88	0.19 77	0.13 64	0.17 127	0.15 144	0.13 160	0.25 187	0.15 138	0.06 33	0.08 200	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.15 356

RAStereo	0.14 75	0.15 271	0.40 165	0.22 220	0.11 105	0.15 43	0.18 241	0.25 109	0.24 149	0.13 64	0.17 127	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.05 1

rvit_stereo_0080	0.16 112	0.17 335	0.35 135	0.19 94	0.13 193	0.14 26	0.20 321	0.29 151	0.26 185	0.16 124	0.17 127	0.19 191	0.14 177	0.19 75	0.16 170	0.11 399	0.08 200	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.08 70

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 137	0.15 271	0.27 82	0.20 135	0.13 193	0.24 272	0.17 188	0.31 185	0.37 338	0.43 492	0.17 127	0.13 104	0.12 129	0.20 96	0.16 170	0.08 207	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.08 70

whm_eth	0.16 112	0.17 335	0.35 135	0.19 94	0.13 193	0.14 26	0.20 321	0.29 151	0.26 185	0.16 124	0.17 127	0.19 191	0.14 177	0.19 75	0.16 170	0.11 399	0.08 200	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.08 70

AEACV	0.20 192	0.09 48	0.32 119	0.39 555	0.34 556	0.21 202	0.16 153	0.30 169	0.18 63	0.17 137	0.17 127	0.13 104	0.16 214	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.29 565	0.07 113	0.09 321	0.07 132	0.37 554

Selective-RAFT	0.19 164	0.14 238	0.37 147	0.24 318	0.11 105	0.30 369	0.15 121	0.35 227	0.34 296	0.17 137	0.17 127	0.22 224	0.18 259	0.29 267	0.18 222	0.07 80	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.08 192	0.08 70

test-3	0.18 137	0.10 74	0.48 235	0.23 271	0.14 232	0.18 121	0.16 153	0.32 192	0.29 233	0.26 234	0.17 127	0.22 224	0.13 160	0.26 207	0.19 251	0.06 33	0.14 382	0.08 194	0.08 230	0.06 65	0.10 185

test_1	0.18 137	0.10 74	0.48 235	0.23 271	0.14 232	0.18 121	0.16 153	0.32 192	0.29 233	0.26 234	0.17 127	0.22 224	0.13 160	0.26 207	0.19 251	0.06 33	0.14 382	0.08 194	0.08 230	0.06 65	0.10 185

depthmonostereo	0.15 91	0.12 159	0.34 129	0.19 94	0.09 17	0.20 174	0.15 121	0.28 132	0.24 149	0.16 124	0.18 138	0.16 153	0.18 259	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.07 136	0.07 113	0.06 72	0.05 3	0.08 70

2.25w	0.13 47	0.10 74	0.24 52	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.19 77	0.14 85	0.18 138	0.09 19	0.10 59	0.23 158	0.15 138	0.05 1	0.17 451	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.12 278

LG-Stereo	0.14 75	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.11 105	0.16 72	0.18 241	0.23 68	0.19 77	0.12 52	0.18 138	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.14 97	0.06 33	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.07 21

castereo	0.14 75	0.11 108	0.22 44	0.19 94	0.10 69	0.20 174	0.19 285	0.32 192	0.28 214	0.13 64	0.18 138	0.16 153	0.16 214	0.16 22	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21

mms	0.15 91	0.14 238	0.25 61	0.20 135	0.15 294	0.17 94	0.17 188	0.21 43	0.19 77	0.14 85	0.18 138	0.14 129	0.09 25	0.26 207	0.15 138	0.06 33	0.07 136	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.19 413

ours_stereo	0.15 91	0.14 238	0.29 91	0.21 168	0.14 232	0.17 94	0.18 241	0.21 43	0.20 91	0.13 64	0.18 138	0.14 129	0.10 59	0.24 169	0.15 138	0.06 33	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.13 310

CAS++	0.17 127	0.13 194	0.35 135	0.18 56	0.13 193	0.17 94	0.16 153	0.42 318	0.25 174	0.19 160	0.18 138	0.13 104	0.10 59	0.22 135	0.12 12	0.12 439	0.10 275	0.11 409	0.08 230	0.10 332	0.09 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.15 91	0.09 48	0.34 129	0.17 29	0.09 17	0.22 231	0.14 93	0.27 126	0.27 202	0.15 110	0.18 138	0.19 191	0.14 177	0.23 158	0.14 97	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 75	0.08 24	0.24 52	0.17 29	0.23 486	0.18 121	0.15 121	0.24 88	0.20 91	0.14 85	0.18 138	0.14 129	0.10 59	0.19 75	0.12 12	0.07 80	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.08 192	0.20 431

test_3	0.20 192	0.12 159	0.49 255	0.26 395	0.14 232	0.22 231	0.25 447	0.34 218	0.33 285	0.25 224	0.18 138	0.23 238	0.13 160	0.25 187	0.20 273	0.06 33	0.14 382	0.09 279	0.10 378	0.07 132	0.10 185

gasm-f	0.20 192	0.12 159	0.36 141	0.35 535	0.36 564	0.18 121	0.17 188	0.23 68	0.18 63	0.14 85	0.19 148	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.19 251	0.08 207	0.28 550	0.06 51	0.05 23	0.09 270	0.57 587

rvit_stereo_0081	0.16 112	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.12 143	0.17 94	0.17 188	0.24 88	0.34 296	0.17 137	0.19 148	0.18 181	0.15 195	0.20 96	0.17 195	0.11 399	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.09 270	0.07 21

rvit_stereo_0082	0.16 112	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.12 143	0.17 94	0.17 188	0.24 88	0.34 296	0.17 137	0.19 148	0.18 181	0.15 195	0.20 96	0.17 195	0.11 399	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.09 270	0.07 21

rvit_stereo_ft	0.18 137	0.19 370	0.43 189	0.25 355	0.14 232	0.17 94	0.21 347	0.30 169	0.28 214	0.17 137	0.19 148	0.20 203	0.17 231	0.22 135	0.18 222	0.11 399	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.08 70

WCG-NET（raft）	0.16 112	0.14 238	0.32 119	0.18 56	0.09 17	0.19 140	0.16 153	0.24 88	0.27 202	0.19 160	0.19 148	0.20 203	0.12 129	0.22 135	0.13 45	0.06 33	0.17 451	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.07 21

tt1	0.22 248	0.16 304	0.49 255	0.26 395	0.15 294	0.31 392	0.19 285	0.38 265	0.46 442	0.21 177	0.19 148	0.13 104	0.16 214	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.08 192	0.37 554

CAS	0.16 112	0.07 1	0.29 91	0.42 569	0.17 362	0.20 174	0.18 241	0.23 68	0.20 91	0.15 110	0.19 148	0.11 75	0.10 59	0.15 12	0.14 97	0.31 577	0.04 1	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.16 372

sAnonymous2	0.21 226	0.24 437	0.79 475	0.24 318	0.17 362	0.22 231	0.20 321	0.36 239	0.29 233	0.17 137	0.19 148	0.17 168	0.16 214	0.18 57	0.15 138	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.23 547	0.18 397

CroCo_RVC	0.21 226	0.24 437	0.79 475	0.24 318	0.17 362	0.22 231	0.20 321	0.36 239	0.29 233	0.17 137	0.19 148	0.17 168	0.16 214	0.18 57	0.15 138	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.23 547	0.18 397

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 75	0.10 74	0.27 82	0.21 168	0.11 105	0.16 72	0.14 93	0.24 88	0.17 48	0.17 137	0.20 157	0.18 181	0.11 97	0.16 22	0.17 195	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.09 120

model_zeroshot	0.21 226	0.14 238	0.51 295	0.34 529	0.18 390	0.26 306	0.16 153	0.41 313	0.24 149	0.33 358	0.20 157	0.25 268	0.12 129	0.26 207	0.16 170	0.09 288	0.21 495	0.07 113	0.08 230	0.07 132	0.13 310

Occ-G	0.18 137	0.10 74	0.38 149	0.23 271	0.15 294	0.16 72	0.18 241	0.23 68	0.26 185	0.15 110	0.20 157	0.21 217	0.11 97	0.22 135	0.19 251	0.07 80	0.17 451	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.30 521

RAFT-Stereo-weight	0.17 127	0.10 74	0.31 107	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.38 265	0.33 285	0.25 224	0.20 157	0.19 191	0.10 59	0.19 75	0.16 170	0.07 80	0.13 362	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.09 120

gcap-zeroshot	0.19 164	0.14 238	0.51 295	0.21 168	0.15 294	0.27 313	0.15 121	0.32 192	0.24 149	0.26 234	0.20 157	0.34 374	0.15 195	0.22 135	0.14 97	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.09 120

ACVNet-DCA	0.21 226	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.43 327	0.32 269	0.21 177	0.20 157	0.13 104	0.17 231	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.09 270	0.23 464

xx1	0.23 281	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.39 286	0.48 463	0.21 177	0.20 157	0.28 305	0.25 350	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.10 352	0.11 412	0.09 270	0.23 464

1test111	0.22 248	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.43 327	0.32 269	0.21 177	0.20 157	0.13 104	0.17 231	0.36 343	0.28 387	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.09 270	0.23 464

cc1	0.22 248	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.39 286	0.48 463	0.21 177	0.20 157	0.13 104	0.17 231	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.08 192	0.37 554

UniTT-Stereo	0.15 91	0.12 159	0.45 200	0.21 168	0.14 232	0.17 94	0.13 61	0.20 26	0.19 77	0.16 124	0.20 157	0.10 37	0.11 97	0.18 57	0.17 195	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.07 21

EKT-Stereo	0.39 490	0.13 194	0.53 327	0.42 569	3.94 648	0.22 231	0.17 188	0.38 265	0.30 249	0.21 177	0.20 157	0.23 238	0.15 195	0.30 282	0.18 222	0.10 358	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.09 270	0.12 278

CASnet	0.15 91	0.13 194	0.30 99	0.22 220	0.08 5	0.15 43	0.14 93	0.28 132	0.26 185	0.23 203	0.20 157	0.15 144	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.07 80	0.05 5	0.11 409	0.09 321	0.08 192	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.17 127	0.11 108	0.49 255	0.20 135	0.13 193	0.23 250	0.15 121	0.33 211	0.22 123	0.25 224	0.20 157	0.14 129	0.11 97	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.23 516	0.07 113	0.06 72	0.05 3	0.07 21

LL-Strereo2	0.21 226	0.25 452	0.53 327	0.32 513	0.20 441	0.25 289	0.14 93	0.32 192	0.25 174	0.25 224	0.20 157	0.24 256	0.12 129	0.28 245	0.18 222	0.07 80	0.07 136	0.12 444	0.09 321	0.09 270	0.16 372

4D-IteraStereo	0.20 192	0.21 391	0.62 407	0.21 168	0.14 232	0.19 140	0.17 188	0.29 151	0.28 214	0.24 211	0.20 157	0.20 203	0.10 59	0.22 135	0.18 222	0.07 80	0.07 136	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.33 536

LoS_RVC	0.14 75	0.11 108	0.32 119	0.18 56	0.16 332	0.20 174	0.18 241	0.21 43	0.18 63	0.14 85	0.20 157	0.12 92	0.17 231	0.17 39	0.14 97	0.06 33	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.14 340

GLC_STEREO	0.15 91	0.11 108	0.31 107	0.22 220	0.09 17	0.17 94	0.15 121	0.24 88	0.28 214	0.17 137	0.20 157	0.17 168	0.11 97	0.24 169	0.17 195	0.07 80	0.09 241	0.09 279	0.08 230	0.07 132	0.07 21

raftrobust	0.19 164	0.19 370	0.42 183	0.23 271	0.24 503	0.19 140	0.13 61	0.33 211	0.28 214	0.26 234	0.20 157	0.19 191	0.17 231	0.23 158	0.17 195	0.08 207	0.10 275	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.09 120

DilatedVolume-Stereo	0.15 91	0.09 48	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.21 202	0.14 93	0.24 88	0.22 123	0.22 195	0.21 175	0.16 153	0.15 195	0.24 169	0.17 195	0.07 80	0.07 136	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.08 70

Reg-Stereo(zero)	0.18 137	0.08 24	0.39 156	0.19 94	0.19 417	0.24 272	0.18 241	0.29 151	0.29 233	0.24 211	0.21 175	0.24 256	0.18 259	0.22 135	0.21 297	0.07 80	0.11 312	0.06 51	0.07 146	0.06 65	0.11 225

rvit_stereo_0081_aga	0.17 127	0.17 335	0.40 165	0.21 168	0.14 232	0.20 174	0.17 188	0.24 88	0.26 185	0.18 155	0.21 175	0.20 203	0.14 177	0.20 96	0.15 138	0.12 439	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.08 70

trnet	0.14 75	0.09 48	0.26 68	0.15 9	0.07 1	0.21 202	0.12 34	0.25 109	0.26 185	0.16 124	0.21 175	0.15 144	0.13 160	0.19 75	0.14 97	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.06 7

iRaft-Stereo_20w	0.29 416	0.11 108	0.86 501	0.33 524	0.24 503	0.32 409	0.26 458	0.60 516	0.26 185	0.41 475	0.21 175	0.28 305	0.19 281	0.32 305	0.24 343	0.07 80	0.31 570	0.07 113	0.09 321	0.08 192	0.47 573

TRStereo	0.22 248	0.21 391	0.62 407	0.40 560	0.19 417	0.22 231	0.16 153	0.58 495	0.30 249	0.21 177	0.21 175	0.22 224	0.13 160	0.27 221	0.14 97	0.09 288	0.09 241	0.09 279	0.11 412	0.06 65	0.19 413

AnonymousM	0.19 164	0.20 383	0.30 99	0.18 56	0.10 69	0.19 140	0.17 188	0.32 192	0.27 202	0.27 245	0.21 175	0.18 181	0.14 177	0.21 112	0.16 170	0.09 288	0.08 200	0.38 583	0.15 516	0.06 65	0.08 70

CFNet-RSSM	0.18 137	0.10 74	0.45 200	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.40 295	0.31 259	0.23 203	0.21 175	0.26 287	0.15 195	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.06 7

CREStereo	0.14 75	0.09 48	0.27 82	0.14 1	0.08 5	0.22 231	0.15 121	0.26 119	0.26 185	0.16 124	0.21 175	0.14 129	0.13 160	0.19 75	0.14 97	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.06 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 112	0.09 48	0.31 107	0.15 9	0.09 17	0.23 250	0.15 121	0.26 119	0.24 149	0.17 137	0.21 175	0.16 153	0.14 177	0.23 158	0.14 97	0.29 573	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.07 21

IGEV-FE	0.23 281	0.11 108	0.82 484	0.21 168	0.23 486	0.20 174	0.19 285	0.38 265	0.23 137	0.34 378	0.22 185	0.29 318	0.14 177	0.24 169	0.20 273	0.07 80	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.08 192	0.35 544

DA	0.21 226	0.11 108	0.33 125	0.28 461	0.23 486	0.30 369	0.16 153	0.29 151	0.27 202	0.15 110	0.22 185	0.17 168	0.15 195	0.26 207	0.15 138	0.07 80	0.28 550	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.56 584

GGEV	0.21 226	0.11 108	0.33 125	0.28 461	0.23 486	0.30 369	0.16 153	0.29 151	0.27 202	0.15 110	0.22 185	0.17 168	0.15 195	0.26 207	0.15 138	0.07 80	0.28 550	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.56 584

xyz-stereo-finetune	0.17 127	0.17 335	0.29 91	0.17 29	0.08 5	0.24 272	0.21 347	0.30 169	0.32 269	0.19 160	0.22 185	0.19 191	0.15 195	0.30 282	0.22 315	0.06 33	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.07 21

MM-Stereo_test1	0.20 192	0.13 194	0.45 200	0.24 318	0.12 143	0.20 174	0.21 347	0.36 239	0.32 269	0.23 203	0.22 185	0.15 144	0.14 177	0.28 245	0.16 170	0.07 80	0.24 529	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.21 442

rvit_0105_6	0.20 192	0.16 304	0.41 174	0.23 271	0.14 232	0.18 121	0.20 321	0.31 185	0.39 364	0.18 155	0.22 185	0.23 238	0.18 259	0.26 207	0.18 222	0.16 511	0.13 362	0.13 470	0.11 412	0.11 384	0.09 120

rvit_stereo_0083	0.17 127	0.13 194	0.29 91	0.21 168	0.13 193	0.17 94	0.17 188	0.23 68	0.36 323	0.16 124	0.22 185	0.19 191	0.17 231	0.21 112	0.17 195	0.11 399	0.10 275	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.08 70

WCG-NET	0.15 91	0.12 159	0.31 107	0.18 56	0.09 17	0.18 121	0.17 188	0.23 68	0.29 233	0.18 155	0.22 185	0.15 144	0.12 129	0.19 75	0.13 45	0.06 33	0.12 339	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.06 7

IGEV_Zeroshot_test	0.23 281	0.11 108	0.82 484	0.21 168	0.23 486	0.20 174	0.19 285	0.38 265	0.23 137	0.34 378	0.22 185	0.29 318	0.14 177	0.24 169	0.20 273	0.07 80	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.08 192	0.35 544

GCAP-Stereo	0.18 137	0.21 391	0.47 220	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.10 8	0.28 132	0.24 149	0.20 170	0.22 185	0.15 144	0.13 160	0.21 112	0.16 170	0.07 80	0.19 476	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

sCroCo_RVC	0.19 164	0.15 271	0.60 397	0.27 433	0.18 390	0.23 250	0.16 153	0.28 132	0.24 149	0.14 85	0.22 185	0.17 168	0.14 177	0.22 135	0.16 170	0.11 399	0.11 312	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.10 185

DLNR-FE	10.53 654	12.31 661	20.33 665	105.85 673	23.36 670	0.14 26	0.13 61	3.25 638	0.20 91	0.16 124	0.23 196	0.16 153	0.10 59	0.31 295	0.16 170	2.59 627	0.32 575	0.07 113	0.07 146	40.66 673	0.28 512

water-stereo	0.15 91	0.11 108	0.32 119	0.19 94	0.10 69	0.17 94	0.14 93	0.26 119	0.20 91	0.18 155	0.23 196	0.16 153	0.16 214	0.14 5	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.11 225

IGEV-RUCA	0.21 226	0.09 48	0.26 68	0.20 135	0.19 417	0.28 331	0.23 409	0.24 88	0.22 123	0.21 177	0.23 196	0.29 318	0.48 533	0.26 207	0.19 251	0.09 288	0.08 200	0.18 537	0.14 505	0.18 514	0.19 413

rvit_0105_5	0.22 248	0.18 357	0.51 295	0.23 271	0.13 193	0.22 231	0.25 447	0.38 265	0.40 374	0.21 177	0.23 196	0.27 292	0.20 286	0.27 221	0.20 273	0.15 501	0.13 362	0.12 444	0.12 455	0.10 332	0.10 185

MyStereo05	0.24 310	0.15 271	0.58 383	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.22 381	0.50 404	0.54 505	0.32 345	0.23 196	0.26 287	0.23 315	0.32 305	0.25 357	0.07 80	0.12 339	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

MyStereo04	0.24 310	0.15 271	0.58 383	0.22 220	0.16 332	0.25 289	0.22 381	0.51 414	0.54 505	0.29 280	0.23 196	0.27 292	0.23 315	0.32 305	0.25 357	0.07 80	0.13 362	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

DLNR_Zeroshot_test	10.53 654	12.28 660	20.32 663	105.84 672	23.88 671	0.14 26	0.13 61	3.20 624	0.20 91	0.16 124	0.23 196	0.16 153	0.10 59	0.32 305	0.16 170	2.54 626	0.32 575	0.07 113	0.07 146	40.17 672	0.28 512

anonymousdsp2	0.23 281	0.11 108	0.42 183	0.26 395	0.24 503	0.25 289	0.17 188	0.43 327	0.37 338	0.30 303	0.23 196	0.24 256	0.15 195	0.32 305	0.17 195	0.07 80	0.28 550	0.07 113	0.05 23	0.08 192	0.44 569

Gwc-CoAtRS	0.17 127	0.10 74	0.41 174	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.15 121	0.34 218	0.29 233	0.23 203	0.23 196	0.27 292	0.15 195	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.07 21

FE-Mocha	0.18 137	0.11 108	0.40 165	0.26 395	0.14 232	0.19 140	0.14 93	0.36 239	0.24 149	0.24 211	0.24 205	0.23 238	0.14 177	0.27 221	0.19 251	0.08 207	0.08 200	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.08 70

MM-Stereo_test3	0.19 164	0.15 271	0.39 156	0.25 355	0.15 294	0.19 140	0.22 381	0.42 318	0.40 374	0.17 137	0.24 205	0.17 168	0.12 129	0.22 135	0.16 170	0.08 207	0.21 495	0.08 194	0.06 72	0.09 270	0.11 225

rvit_0105_4	0.21 226	0.17 335	0.49 255	0.23 271	0.14 232	0.20 174	0.23 409	0.35 227	0.40 374	0.19 160	0.24 205	0.25 268	0.20 286	0.28 245	0.18 222	0.16 511	0.13 362	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.10 185

MGS-Stereo	0.15 91	0.12 159	0.38 149	0.19 94	0.11 105	0.18 121	0.17 188	0.21 43	0.23 137	0.14 85	0.24 205	0.16 153	0.10 59	0.19 75	0.13 45	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.10 332	0.07 21

MyStereo06	0.23 281	0.15 271	0.74 457	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.22 381	0.43 327	0.25 174	0.36 410	0.24 205	0.34 374	0.18 259	0.24 169	0.20 273	0.07 80	0.12 339	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

MC-Stereo	0.18 137	0.10 74	0.36 141	0.28 461	0.14 232	0.18 121	0.15 121	0.24 88	0.20 91	0.21 177	0.24 205	0.16 153	0.13 160	0.25 187	0.14 97	0.07 80	0.17 451	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.30 521

MIPNet	0.22 248	0.19 370	0.64 417	0.22 220	0.12 143	0.28 331	0.20 321	0.48 386	0.39 364	0.31 320	0.24 205	0.19 191	0.24 337	0.28 245	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.08 70

GMStereo	0.21 226	0.30 488	0.57 368	0.21 168	0.12 143	0.24 272	0.18 241	0.30 169	0.41 384	0.26 234	0.24 205	0.17 168	0.16 214	0.25 187	0.19 251	0.10 358	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.11 384	0.09 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.18 137	0.15 271	0.34 129	0.22 220	0.11 105	0.23 250	0.15 121	0.35 227	0.27 202	0.20 170	0.25 213	0.20 203	0.12 129	0.25 187	0.16 170	0.07 80	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.08 192	0.13 310

11t1	0.21 226	0.12 159	0.45 200	0.20 135	0.15 294	0.27 313	0.17 188	0.37 254	0.28 214	0.27 245	0.25 213	0.24 256	0.23 315	0.28 245	0.25 357	0.09 288	0.19 476	0.07 113	0.07 146	0.09 270	0.23 464

MSKI-zero shot	0.19 164	0.10 74	0.47 220	0.30 491	0.14 232	0.21 202	0.14 93	0.33 211	0.22 123	0.24 211	0.25 213	0.22 224	0.10 59	0.32 305	0.14 97	0.07 80	0.30 566	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.09 120

RCA-Stereo	0.17 127	0.10 74	0.33 125	0.20 135	0.11 105	0.19 140	0.17 188	0.39 286	0.36 323	0.21 177	0.25 213	0.17 168	0.17 231	0.18 57	0.15 138	0.07 80	0.14 382	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.08 70

test-1	0.20 192	0.12 159	0.49 255	0.23 271	0.23 486	0.22 231	0.23 409	0.36 239	0.29 233	0.21 177	0.25 213	0.24 256	0.14 177	0.18 57	0.22 315	0.07 80	0.14 382	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.14 340

rafts_anoy	0.21 226	0.22 410	0.49 255	0.25 355	0.24 503	0.19 140	0.17 188	0.34 218	0.32 269	0.24 211	0.25 213	0.20 203	0.16 214	0.25 187	0.21 297	0.08 207	0.19 476	0.11 409	0.12 455	0.09 270	0.09 120

iRaftStereo_RVC	0.17 127	0.16 304	0.35 135	0.21 168	0.11 105	0.20 174	0.17 188	0.34 218	0.25 174	0.20 170	0.25 213	0.19 191	0.12 129	0.21 112	0.16 170	0.07 80	0.12 339	0.10 352	0.09 321	0.09 270	0.14 340

s12784h	0.18 137	0.09 48	0.38 149	0.18 56	0.07 1	0.33 416	0.19 285	0.39 286	0.34 296	0.24 211	0.25 213	0.18 181	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.05 1

HART	0.20 192	0.14 238	0.42 183	0.26 395	0.24 503	0.17 94	0.16 153	0.32 192	0.25 174	0.15 110	0.26 221	0.17 168	0.09 25	0.24 169	0.14 97	0.06 33	0.36 584	0.07 113	0.05 23	0.08 192	0.27 504

AIO-test1	0.21 226	0.22 410	0.56 358	0.31 507	0.24 503	0.21 202	0.16 153	0.42 318	0.37 338	0.17 137	0.26 221	0.18 181	0.12 129	0.29 267	0.15 138	0.08 207	0.07 136	0.10 352	0.11 412	0.07 132	0.10 185

rvit_0105_3	0.24 310	0.21 391	0.57 368	0.25 355	0.15 294	0.24 272	0.28 483	0.40 295	0.43 407	0.25 224	0.26 221	0.29 318	0.22 303	0.29 267	0.21 297	0.15 501	0.13 362	0.14 495	0.15 516	0.10 332	0.10 185

AE-Stereo	0.21 226	0.12 159	0.50 277	0.25 355	0.15 294	0.24 272	0.18 241	0.40 295	0.34 296	0.19 160	0.26 221	0.21 217	0.13 160	0.22 135	0.16 170	0.07 80	0.26 541	0.09 279	0.10 378	0.07 132	0.31 525

plain	0.18 137	0.16 304	0.59 390	0.21 168	0.13 193	0.16 72	0.17 188	0.29 151	0.23 137	0.16 124	0.26 221	0.13 104	0.17 231	0.27 221	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.07 146	0.10 332	0.07 21

MIF-Stereo (partial)	0.18 137	0.13 194	0.50 277	0.22 220	0.15 294	0.16 72	0.13 61	0.29 151	0.26 185	0.17 137	0.26 221	0.16 153	0.17 231	0.25 187	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.08 70

testlalala_base	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.26 395	0.16 332	0.25 289	0.17 188	0.37 254	0.19 77	0.20 170	0.26 221	0.17 168	0.14 177	0.19 75	0.18 222	0.42 590	0.23 516	0.07 113	0.06 72	0.50 584	0.14 340

HH	0.22 248	0.12 159	0.55 348	0.32 513	0.16 332	0.27 313	0.18 241	0.36 239	0.25 174	0.20 170	0.26 221	0.34 374	0.18 259	0.33 315	0.15 138	0.07 80	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.31 525

HanStereo	0.22 248	0.12 159	0.55 348	0.32 513	0.16 332	0.27 313	0.18 241	0.36 239	0.25 174	0.20 170	0.26 221	0.34 374	0.18 259	0.33 315	0.15 138	0.07 80	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.31 525

NRIStereo	0.20 192	0.12 159	0.50 277	0.23 271	0.11 105	0.24 272	0.19 285	0.30 169	0.28 214	0.26 234	0.26 221	0.25 268	0.18 259	0.34 330	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.09 120

CRE-IMP	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.23 271	0.11 105	0.24 272	0.17 188	0.31 185	0.24 149	0.27 245	0.26 221	0.24 256	0.17 231	0.24 169	0.19 251	0.09 288	0.05 5	0.10 352	0.07 146	0.10 332	0.10 185

XX-TBD	0.16 112	0.21 391	0.43 189	0.22 220	0.10 69	0.23 250	0.15 121	0.23 68	0.28 214	0.22 195	0.26 221	0.14 129	0.12 129	0.16 22	0.14 97	0.08 207	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.06 7

RALAANet	0.21 226	0.24 437	0.53 327	0.23 271	0.14 232	0.22 231	0.13 61	0.38 265	0.30 249	0.29 280	0.26 221	0.25 268	0.15 195	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.07 21

FSD					0.41 573	0.28 331	0.27 467	0.32 192	0.30 249	0.27 245	0.27 234	0.29 318	0.27 376	0.35 337	0.28 387	0.23 554	0.49 596	0.27 563	0.26 574	0.26 557

PAM	0.26 358	0.11 108	0.63 412	0.25 355	0.18 390	0.53 540	0.29 489	0.44 348	0.28 214	0.36 410	0.27 234	0.59 532	0.26 368	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.12 339	0.07 113	0.10 378	0.07 132	0.13 310

testlalala2	0.19 164	0.11 108	0.49 255	0.37 544	0.26 520	0.24 272	0.14 93	0.37 254	0.26 185	0.25 224	0.27 234	0.21 217	0.12 129	0.17 39	0.17 195	0.07 80	0.07 136	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.08 70

Any-RAFT	0.18 137	0.09 48	0.33 125	0.19 94	0.10 69	0.29 355	0.16 153	0.44 348	0.32 269	0.25 224	0.27 234	0.29 318	0.16 214	0.23 158	0.13 45	0.08 207	0.07 136	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.07 21

riskmin	0.24 310	0.10 74	0.43 189	0.32 513	0.26 520	0.33 416	0.19 285	0.44 348	0.30 249	0.24 211	0.27 234	0.37 399	0.25 350	0.30 282	0.22 315	0.09 288	0.18 463	0.09 279	0.13 487	0.10 332	0.27 504

DeepStereo_RVC	0.19 164	0.12 159	0.47 220	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.16 153	0.29 151	0.24 149	0.28 256	0.27 234	0.23 238	0.28 399	0.24 169	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.10 185

Anonymous3	0.24 310	0.19 370	0.76 464	0.27 433	0.18 390	0.41 483	0.24 433	0.45 357	0.36 323	0.23 203	0.27 234	0.20 203	0.18 259	0.28 245	0.19 251	0.12 439	0.11 312	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.13 310

PAM_32	0.26 358	0.10 74	0.63 412	0.24 318	0.19 417	0.51 531	0.26 458	0.43 327	0.30 249	0.32 345	0.28 241	0.60 538	0.28 399	0.29 267	0.20 273	0.08 207	0.14 382	0.08 194	0.10 378	0.07 132	0.15 356

UGAM-zero	0.26 358	0.11 108	0.56 358	0.20 135	0.16 332	0.28 331	0.18 241	0.48 386	0.25 174	0.31 320	0.28 241	0.56 523	0.32 456	0.66 485	0.17 195	0.07 80	0.10 275	0.07 113	0.09 321	0.07 132	0.31 525

knoymous	0.18 137	0.10 74	0.35 135	0.17 29	0.11 105	0.21 202	0.17 188	0.33 211	0.24 149	0.24 211	0.28 241	0.27 292	0.16 214	0.24 169	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.06 72	0.09 270	0.10 185

UDGNet	0.24 310	0.37 526	0.53 327	0.25 355	0.14 232	0.24 272	0.18 241	0.32 192	0.44 420	0.29 280	0.28 241	0.24 256	0.20 286	0.30 282	0.21 297	0.16 511	0.07 136	0.21 551	0.11 412	0.16 483	0.11 225

IPLGR	0.22 248	0.14 238	0.75 460	0.21 168	0.11 105	0.25 289	0.18 241	0.44 348	0.38 348	0.29 280	0.28 241	0.21 217	0.19 281	0.37 353	0.19 251	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.07 21

cross-raft	0.18 137	0.12 159	0.40 165	0.27 433	0.16 332	0.20 174	0.24 433	0.34 218	0.24 149	0.23 203	0.28 241	0.29 318	0.15 195	0.19 75	0.16 170	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.07 21

raft+_RVC	0.21 226	0.21 391	0.46 214	0.22 220	0.35 559	0.21 202	0.16 153	0.39 286	0.35 307	0.22 195	0.28 241	0.20 203	0.15 195	0.25 187	0.20 273	0.08 207	0.16 426	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.12 278

ARAFT	0.26 358	0.30 488	0.87 503	0.22 220	0.12 143	0.30 369	0.24 433	0.46 364	0.34 296	0.33 358	0.28 241	0.29 318	0.20 286	0.49 392	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.12 444	0.11 412	0.09 270	0.09 120

xyz-stereo-finetune2	0.18 137	0.16 304	0.32 119	0.16 12	0.09 17	0.27 313	0.19 285	0.29 151	0.21 113	0.23 203	0.29 249	0.21 217	0.23 315	0.37 353	0.23 334	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.07 21

AIO-test2	0.22 248	0.27 470	0.54 339	0.29 480	0.16 332	0.22 231	0.16 153	0.44 348	0.43 407	0.17 137	0.29 249	0.16 153	0.11 97	0.27 221	0.14 97	0.19 545	0.07 136	0.10 352	0.11 412	0.08 192	0.09 120

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 358	0.15 271	0.96 525	0.21 168	0.25 516	0.30 369	0.21 347	0.54 446	0.28 214	0.25 224	0.29 249	0.46 473	0.23 315	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.12 455	0.11 384	0.17 392

RAFT-Test	0.19 164	0.11 108	0.41 174	0.26 395	0.21 458	0.26 306	0.17 188	0.37 254	0.26 185	0.24 211	0.29 249	0.32 359	0.14 177	0.22 135	0.15 138	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.07 21

dd	0.23 281	0.32 499	0.55 348	0.23 271	0.12 143	0.27 313	0.21 347	0.32 192	0.45 431	0.30 303	0.29 249	0.25 268	0.17 231	0.31 295	0.26 368	0.13 461	0.07 136	0.10 352	0.08 230	0.12 425	0.09 120

GwcNet-ADL	0.23 281	0.15 271	0.58 383	0.24 318	0.13 193	0.23 250	0.24 433	0.51 414	0.41 384	0.28 256	0.29 249	0.30 338	0.20 286	0.27 221	0.28 387	0.09 288	0.07 136	0.07 113	0.07 146	0.09 270	0.11 225

Patchmatch Stereo++	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

ROB_FTStereo_v2	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

ROB_FTStereo	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.13 61	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

HUI-Stereo	0.19 164	0.13 194	0.52 316	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.23 158	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

iGMRVC	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

iRAFT	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

RAFT-IKP	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.18 121	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.26 207	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

GCAP-BAT	0.20 192	0.12 159	0.48 235	0.25 355	0.17 362	0.24 272	0.16 153	0.32 192	0.21 113	0.28 256	0.30 263	0.26 287	0.12 129	0.28 245	0.19 251	0.07 80	0.25 534	0.07 113	0.08 230	0.06 65	0.19 413

OMP-Stereo	0.24 310	0.16 304	0.48 235	0.30 491	0.13 193	0.21 202	0.16 153	0.38 265	0.35 307	0.34 378	0.30 263	0.33 366	0.20 286	0.70 497	0.24 343	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.08 192	0.07 21

NF-Stereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.52 410	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

OCTAStereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.51 402	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

RE-Stereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.51 402	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

TVStereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.51 402	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

IRAFT_RVC	0.23 281	0.15 271	0.54 339	0.26 395	0.12 143	0.19 140	0.23 409	0.41 313	0.39 364	0.31 320	0.30 263	0.29 318	0.24 337	0.55 424	0.23 334	0.08 207	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.08 70

TANstereo	0.16 112	0.11 108	0.43 189	0.16 12	0.08 5	0.25 289	0.14 93	0.23 68	0.29 233	0.25 224	0.30 263	0.16 153	0.12 129	0.18 57	0.13 45	0.08 207	0.07 136	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.08 70

RALCasStereoNet	0.22 248	0.22 410	0.48 235	0.23 271	0.23 486	0.22 231	0.18 241	0.32 192	0.27 202	0.22 195	0.30 263	0.22 224	0.15 195	0.29 267	0.20 273	0.08 207	0.22 506	0.07 113	0.06 72	0.10 332	0.25 488

111	0.22 248	0.22 410	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.24 272	0.17 188	0.44 348	0.46 442	0.24 211	0.30 263	0.29 318	0.22 303	0.25 187	0.19 251	0.08 207	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.15 356

RAFT + AFF	0.30 429	0.33 503	0.76 464	0.25 355	0.17 362	0.30 369	0.33 518	0.55 464	0.42 396	0.28 256	0.30 263	0.31 348	0.31 443	0.64 475	0.32 423	0.09 288	0.11 312	0.11 409	0.10 378	0.12 425	0.16 372

G2L-ROB	0.25 335	0.21 391	0.56 358	0.19 94	0.12 143	0.28 331	0.21 347	0.48 386	0.34 296	0.35 397	0.31 274	0.41 432	0.23 315	0.51 402	0.31 414	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.12 278

DCANet-4	0.20 192	0.11 108	0.58 383	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.39 286	0.42 396	0.29 280	0.31 274	0.17 168	0.22 303	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

qqq	0.24 310	0.16 304	0.46 214	0.20 135	0.15 294	0.23 250	0.20 321	0.43 327	0.32 269	0.26 234	0.31 274	0.28 305	0.25 350	0.36 343	0.28 387	0.08 207	0.22 506	0.10 352	0.11 412	0.09 270	0.23 464

fff	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.38 265	0.46 442	0.29 280	0.31 274	0.18 181	0.28 399	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

ADStereo(finetuned)	0.21 226	0.15 271	0.59 390	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.37 254	0.41 384	0.30 303	0.31 274	0.19 191	0.31 443	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.10 185

x	0.23 281	0.15 271	0.45 200	0.20 135	0.15 294	0.27 313	0.17 188	0.43 327	0.35 307	0.26 234	0.31 274	0.29 318	0.25 350	0.29 267	0.30 404	0.09 288	0.22 506	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.24 477

CREStereo++_RVC	0.16 112	0.09 48	0.42 183	0.17 29	0.11 105	0.18 121	0.13 61	0.23 68	0.31 259	0.21 177	0.31 274	0.13 104	0.11 97	0.17 39	0.16 170	0.07 80	0.04 1	0.06 51	0.15 516	0.06 65	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DCANet	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.37 254	0.41 384	0.30 303	0.31 274	0.19 191	0.23 315	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.10 185

csc	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.38 265	0.46 442	0.29 280	0.31 274	0.18 181	0.28 399	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

cscssc	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.38 265	0.46 442	0.29 280	0.31 274	0.18 181	0.28 399	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

DFGA-Net	0.26 358	0.33 503	0.70 443	0.22 220	0.15 294	0.25 289	0.17 188	0.41 313	0.40 374	0.30 303	0.32 284	0.21 217	0.18 259	0.61 456	0.33 432	0.08 207	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.11 384	0.09 120

FACV-RUCA	0.22 248	0.15 271	0.38 149	0.24 318	0.23 486	0.26 306	0.19 285	0.41 313	0.35 307	0.26 234	0.32 284	0.22 224	0.25 350	0.24 169	0.19 251	0.10 358	0.07 136	0.15 512	0.08 230	0.16 483	0.14 340

rvit_105_1	0.28 396	0.24 437	0.65 422	0.27 433	0.19 417	0.31 392	0.35 527	0.46 364	0.53 500	0.31 320	0.32 284	0.32 359	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.16 511	0.14 382	0.15 512	0.17 537	0.11 384	0.11 225

ITSA-stereo	0.26 358	0.16 304	0.39 156	0.24 318	0.11 105	0.28 331	0.18 241	0.58 495	0.59 529	0.32 345	0.32 284	0.33 366	0.28 399	0.51 402	0.34 439	0.11 399	0.08 200	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.15 356

H2IRNET	0.19 164	0.18 357	0.50 277	0.22 220	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.28 132	0.31 259	0.17 137	0.32 284	0.25 268	0.20 286	0.24 169	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.10 378	0.10 332	0.08 70

LL-Strereo	0.32 446	0.33 503	0.77 470	0.26 395	0.24 503	0.22 231	0.23 409	0.58 495	0.44 420	0.35 397	0.32 284	0.41 432	0.40 500	0.93 563	0.25 357	0.08 207	0.13 362	0.11 409	0.09 321	0.09 270	0.22 456

raft_robust	0.25 335	0.23 426	0.44 197	0.22 220	0.13 193	0.23 250	0.22 381	0.52 421	0.50 482	0.33 358	0.32 284	0.33 366	0.23 315	0.55 424	0.18 222	0.07 80	0.11 312	0.08 194	0.10 378	0.08 192	0.07 21

IPLG	0.23 281	0.19 370	0.65 422	0.21 168	0.12 143	0.28 331	0.17 188	0.45 357	0.32 269	0.33 358	0.32 284	0.16 153	0.17 231	0.50 396	0.23 334	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.08 70

GMOStereo	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

error version	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

test-v	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

PFNet+	0.21 226	0.11 108	0.54 339	0.22 220	0.12 143	0.17 94	0.18 241	0.31 185	0.36 323	0.33 358	0.32 284	0.24 256	0.16 214	0.33 315	0.18 222	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.08 192	0.12 278

PSM-softLoss	0.22 248	0.11 108	0.53 327	0.25 355	0.12 143	0.20 174	0.17 188	0.39 286	0.29 233	0.29 280	0.32 284	0.24 256	0.16 214	0.53 413	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.08 192	0.12 278

KMStereo	0.22 248	0.11 108	0.53 327	0.25 355	0.12 143	0.20 174	0.17 188	0.39 286	0.29 233	0.29 280	0.32 284	0.24 256	0.16 214	0.53 413	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.08 192	0.12 278

PFNet	0.24 310	0.11 108	0.63 412	0.25 355	0.14 232	0.22 231	0.19 285	0.40 295	0.35 307	0.36 410	0.32 284	0.27 292	0.20 286	0.63 470	0.23 334	0.09 288	0.05 5	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.08 70

Pruner-Stereo	0.20 192	0.12 159	0.49 255	0.29 480	0.12 143	0.19 140	0.17 188	0.32 192	0.31 259	0.33 358	0.32 284	0.25 268	0.15 195	0.25 187	0.22 315	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.10 185

test-2	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

SFCPSM	0.23 281	0.12 159	0.51 295	0.21 168	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.57 482	0.41 384	0.29 280	0.32 284	0.23 238	0.22 303	0.28 245	0.20 273	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.10 378	0.09 270	0.09 120

FENet	0.22 248	0.13 194	0.48 235	0.22 220	0.12 143	0.27 313	0.18 241	0.43 327	0.37 338	0.31 320	0.32 284	0.29 318	0.23 315	0.27 221	0.24 343	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

DIP-Stereo	0.20 192	0.13 194	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.12 34	0.43 327	0.26 185	0.27 245	0.32 284	0.21 217	0.17 231	0.26 207	0.20 273	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.10 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.27 386	0.18 357	0.87 503	0.23 271	0.22 473	0.29 355	0.18 241	0.53 431	0.28 214	0.30 303	0.33 304	0.45 464	0.29 419	0.30 282	0.21 297	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.13 487	0.08 192	0.20 431

DCVSM-stereo	0.25 335	0.14 238	0.53 327	0.21 168	0.14 232	0.27 313	0.14 93	0.35 227	0.35 307	0.42 481	0.33 304	0.46 473	0.30 426	0.31 295	0.27 379	0.11 399	0.10 275	0.12 444	0.10 378	0.12 425	0.15 356

ACV-stereo	0.30 429	0.20 383	0.82 484	0.23 271	0.16 332	0.48 522	0.20 321	0.38 265	0.34 296	0.29 280	0.33 304	0.66 559	0.43 515	0.55 424	0.31 414	0.10 358	0.09 241	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.12 278

IPLGR_C	0.23 281	0.29 482	0.81 480	0.24 318	0.16 332	0.24 272	0.20 321	0.38 265	0.33 285	0.32 345	0.33 304	0.23 238	0.15 195	0.26 207	0.22 315	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120

ACRE	0.23 281	0.27 470	0.83 490	0.24 318	0.15 294	0.24 272	0.20 321	0.38 265	0.32 269	0.32 345	0.33 304	0.23 238	0.15 195	0.26 207	0.22 315	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120

GANet-ADL	0.22 248	0.14 238	0.51 295	0.23 271	0.14 232	0.29 355	0.19 285	0.48 386	0.36 323	0.26 234	0.33 304	0.32 359	0.20 286	0.26 207	0.22 315	0.11 399	0.07 136	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225

SST-Stereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.14 232	0.19 140	0.17 188	0.32 192	0.26 185	0.34 378	0.33 304	0.29 318	0.25 350	0.56 430	0.18 222	0.08 207	0.05 5	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.07 21

RAFT_R40	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.13 193	0.18 121	0.18 241	0.32 192	0.31 259	0.33 358	0.33 304	0.30 338	0.23 315	0.55 424	0.19 251	0.08 207	0.05 5	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.07 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 192	0.23 426	0.49 255	0.21 168	0.16 332	0.19 140	0.17 188	0.35 227	0.32 269	0.26 234	0.33 304	0.20 203	0.17 231	0.21 112	0.17 195	0.06 33	0.10 275	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.11 225

DMCA	0.24 310	0.18 357	0.51 295	0.23 271	0.14 232	0.27 313	0.20 321	0.45 357	0.40 374	0.32 345	0.33 304	0.33 366	0.25 350	0.27 221	0.30 404	0.11 399	0.08 200	0.10 352	0.08 230	0.11 384	0.12 278

HITNet	0.22 248	0.23 426	0.60 397	0.20 135	0.09 17	0.27 313	0.15 121	0.45 357	0.33 285	0.29 280	0.33 304	0.27 292	0.22 303	0.29 267	0.27 379	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225
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
test_sample2	0.23 281	0.12 159	0.39 156	0.20 135	0.11 105	0.28 331	0.22 381	0.45 357	0.33 285	0.27 245	0.34 315	0.30 338	0.25 350	0.46 385	0.23 334	0.09 288	0.15 413	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.19 413

test_sample1	0.24 310	0.13 194	0.40 165	0.20 135	0.13 193	0.29 355	0.19 285	0.43 327	0.30 249	0.27 245	0.34 315	0.31 348	0.28 399	0.45 383	0.27 379	0.09 288	0.16 426	0.08 194	0.08 230	0.09 270	0.22 456

Anonymous_2	0.44 518	0.23 426	0.57 368	0.34 529	0.34 556	0.53 540	0.28 483	0.49 396	0.39 364	0.36 410	0.34 315	0.48 487	0.38 488	0.43 373	0.33 432	0.26 566	0.41 589	0.44 587	1.45 623	0.33 577	0.37 554

DisPM	0.20 192	0.11 108	0.52 316	0.24 318	0.13 193	0.18 121	0.19 285	0.30 169	0.31 259	0.33 358	0.34 315	0.23 238	0.16 214	0.34 330	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.12 278

CIPLG	0.23 281	0.28 478	0.75 460	0.24 318	0.16 332	0.25 289	0.20 321	0.38 265	0.33 285	0.32 345	0.34 315	0.23 238	0.15 195	0.27 221	0.22 315	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120

PSMNet-ADL	0.26 358	0.16 304	0.39 156	0.27 433	0.14 232	0.32 409	0.22 381	0.45 357	0.37 338	0.28 256	0.34 315	0.41 432	0.28 399	0.61 456	0.32 423	0.11 399	0.10 275	0.09 279	0.11 412	0.10 332	0.13 310

RAFT	0.24 310	0.24 437	0.46 214	0.27 433	0.15 294	0.26 306	0.26 458	0.37 254	0.31 259	0.34 378	0.34 315	0.41 432	0.22 303	0.30 282	0.18 222	0.08 207	0.15 413	0.11 409	0.10 378	0.11 384	0.13 310

TestStereo	0.22 248	0.24 437	0.48 235	0.25 355	0.11 105	0.22 231	0.22 381	0.32 192	0.31 259	0.24 211	0.34 315	0.23 238	0.19 281	0.62 467	0.19 251	0.08 207	0.07 136	0.10 352	0.07 146	0.11 384	0.07 21

GCST	0.50 538	0.67 584	0.82 484	1.04 607	0.55 588	0.38 467	0.11 17	0.42 318	0.33 285	0.42 481	0.35 323	0.29 318	0.18 259	0.50 396	0.23 334	0.70 602	0.42 590	0.79 605	0.62 608	0.63 591	0.47 573

test_sample3	0.25 335	0.14 238	0.52 316	0.20 135	0.12 143	0.33 416	0.20 321	0.53 431	0.38 348	0.32 345	0.35 323	0.29 318	0.24 337	0.54 419	0.25 357	0.10 358	0.14 382	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.15 356

MIM_Stereo	0.20 192	0.17 335	0.55 348	0.20 135	0.21 458	0.17 94	0.14 93	0.37 254	0.27 202	0.28 256	0.35 323	0.23 238	0.13 160	0.28 245	0.16 170	0.06 33	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.15 356

gwcnet-sp	0.25 335	0.16 304	0.70 443	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.46 364	0.41 384	0.37 427	0.35 323	0.27 292	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.09 288	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

scenet	0.25 335	0.16 304	0.70 443	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.46 364	0.41 384	0.37 427	0.35 323	0.27 292	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.09 288	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

CASS	0.22 248	0.16 304	0.40 165	0.26 395	0.12 143	0.29 355	0.19 285	0.40 295	0.32 269	0.34 378	0.35 323	0.25 268	0.25 350	0.26 207	0.21 297	0.13 461	0.08 200	0.11 409	0.09 321	0.11 384	0.12 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 335	0.16 304	0.70 443	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.46 364	0.41 384	0.37 427	0.35 323	0.27 292	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.09 288	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

BUS	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.25 355	0.14 232	0.44 498	0.17 188	0.59 504	0.36 323	0.34 378	0.35 323	0.31 348	0.22 303	0.27 221	0.22 315	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.09 270	0.10 185

BSDual-CNN	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.25 355	0.14 232	0.35 446	0.22 381	0.59 504	0.36 323	0.34 378	0.35 323	0.38 405	0.25 350	0.27 221	0.28 387	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.09 270	0.10 185

hknet	0.26 358	0.15 271	0.49 255	0.25 355	0.16 332	0.35 446	0.22 381	0.59 504	0.40 374	0.34 378	0.35 323	0.43 452	0.28 399	0.38 356	0.26 368	0.09 288	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.09 270	0.10 185

LCNet	0.22 248	0.12 159	0.42 183	0.26 395	0.12 143	0.23 250	0.19 285	0.36 239	0.28 214	0.28 256	0.35 323	0.26 287	0.30 426	0.35 337	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.09 279	0.10 378	0.13 439	0.22 456

AAGNet	0.34 463	0.12 159	0.53 327	0.26 395	0.16 332	0.20 174	0.19 285	0.31 185	0.29 233	0.35 397	0.35 323	0.27 292	0.30 426	0.44 377	2.56 619	0.08 207	0.05 5	0.10 352	0.07 146	0.09 270	0.07 21

HCRNet	0.25 335	0.27 470	0.42 183	0.34 529	0.17 362	0.27 313	0.18 241	0.45 357	0.37 338	0.31 320	0.35 323	0.32 359	0.23 315	0.44 377	0.21 297	0.13 461	0.08 200	0.13 470	0.11 412	0.11 384	0.09 120

BEATNet_4x	0.25 335	0.25 452	0.66 427	0.23 271	0.10 69	0.29 355	0.14 93	0.49 396	0.34 296	0.31 320	0.35 323	0.32 359	0.26 368	0.34 330	0.33 432	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.11 384	0.13 310

UCFNet_RVC	0.25 335	0.21 391	0.49 255	0.19 94	0.15 294	0.34 431	0.18 241	0.47 375	0.36 323	0.30 303	0.35 323	0.40 423	0.26 368	0.35 337	0.24 343	0.13 461	0.08 200	0.13 470	0.14 505	0.13 439	0.13 310

DualNet (step1)	0.31 440	0.21 391	0.69 437	0.18 56	0.17 362	0.36 453	0.21 347	0.54 446	0.43 407	0.38 436	0.36 338	0.38 405	0.32 456	0.41 364	0.26 368	0.24 557	0.21 495	0.28 570	0.24 565	0.18 514	0.21 442

test_sample9	0.45 521	0.21 391	0.69 437	0.18 56	0.17 362	0.36 453	0.21 347	0.54 446	0.43 407	0.38 436	0.36 338	0.38 405	0.32 456	0.70 497	1.01 570	0.24 557	1.93 624	0.28 570	0.24 565	0.18 514	0.21 442

test_sample7	0.28 396	0.16 304	0.47 220	0.21 168	0.14 232	0.29 355	0.22 381	0.54 446	0.43 407	0.38 436	0.36 338	0.38 405	0.32 456	0.41 364	0.26 368	0.14 487	0.21 495	0.13 470	0.12 455	0.13 439	0.25 488

CoDeX	0.24 310	0.13 194	0.48 235	0.22 220	0.14 232	0.29 355	0.21 347	0.55 464	0.42 396	0.29 280	0.36 338	0.28 305	0.23 315	0.48 390	0.20 273	0.09 288	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.08 70

PCWNet_CMD	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.21 168	0.13 193	0.28 331	0.17 188	0.47 375	0.47 455	0.30 303	0.36 338	0.37 399	0.24 337	0.29 267	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.11 384	0.11 225

CBFPSM	0.28 396	0.23 426	0.76 464	0.21 168	0.14 232	0.38 467	0.26 458	0.42 318	0.37 338	0.34 378	0.36 338	0.55 518	0.38 488	0.33 315	0.40 464	0.08 207	0.08 200	0.07 113	0.08 230	0.09 270	0.12 278

iRaft-Stereo_5w	0.25 335	0.24 437	0.50 277	0.23 271	0.18 390	0.19 140	0.19 285	0.39 286	0.35 307	0.28 256	0.36 338	0.34 374	0.23 315	0.66 485	0.28 387	0.07 80	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.14 340

GES	0.23 281	0.14 238	0.54 339	0.21 168	0.14 232	0.28 331	0.19 285	0.51 414	0.35 307	0.31 320	0.36 338	0.25 268	0.24 337	0.30 282	0.23 334	0.11 399	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.12 278

AFF-stereo	0.20 192	0.24 437	0.49 255	0.22 220	0.11 105	0.18 121	0.18 241	0.35 227	0.29 233	0.25 224	0.36 338	0.25 268	0.17 231	0.25 187	0.17 195	0.06 33	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.08 192	0.11 225

FADNet	0.34 463	0.43 547	0.88 510	0.24 318	0.22 473	0.37 461	0.19 285	0.56 473	0.49 476	0.32 345	0.36 338	0.43 452	0.32 456	0.65 479	0.30 404	0.17 525	0.16 426	0.14 495	0.16 526	0.25 553	0.21 442

MSMDNet	0.23 281	0.14 238	0.49 255	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.17 188	0.47 375	0.47 455	0.30 303	0.36 338	0.37 399	0.24 337	0.29 267	0.21 297	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.11 384	0.11 225

G2L-Stereo_test	0.26 358	0.22 410	0.54 339	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.24 433	0.51 414	0.40 374	0.38 436	0.37 349	0.40 423	0.26 368	0.53 413	0.32 423	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225

rvit_stereo_0075_2	0.25 335	0.18 357	0.65 422	0.27 433	0.22 473	0.22 231	0.15 121	0.41 313	0.36 323	0.27 245	0.37 349	0.29 318	0.21 296	0.29 267	0.20 273	0.17 525	0.12 339	0.19 544	0.12 455	0.14 462	0.14 340

ssnet_v2	0.30 429	0.21 391	0.63 412	0.23 271	0.15 294	0.40 478	0.30 498	0.59 504	0.48 463	0.40 463	0.37 349	0.46 473	0.30 426	0.41 364	0.44 483	0.13 461	0.11 312	0.11 409	0.11 412	0.12 425	0.11 225

IIG-Stereo	0.24 310	0.16 304	0.47 220	0.29 480	0.12 143	0.23 250	0.14 93	0.40 295	0.33 285	0.35 397	0.37 349	0.33 366	0.22 303	0.70 497	0.26 368	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.08 192	0.07 21

CFNet_pseudo	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.27 313	0.17 188	0.46 364	0.45 431	0.30 303	0.37 349	0.38 405	0.23 315	0.30 282	0.22 315	0.09 288	0.06 56	0.11 409	0.08 230	0.11 384	0.11 225

ac_64	0.28 396	0.16 304	0.62 407	0.25 355	0.17 362	0.36 453	0.22 381	0.48 386	0.35 307	0.36 410	0.37 349	0.51 501	0.30 426	0.62 467	0.34 439	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

ccs_rob	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.27 313	0.17 188	0.46 364	0.45 431	0.30 303	0.37 349	0.38 405	0.23 315	0.30 282	0.22 315	0.09 288	0.06 56	0.11 409	0.08 230	0.12 425	0.11 225

NOSS_ROB	0.33 453	0.24 437	0.49 255	0.27 433	0.16 332	0.34 431	0.19 285	0.55 464	0.50 482	0.34 378	0.37 349	0.42 445	0.30 426	0.93 563	0.25 357	0.19 545	0.20 490	0.24 560	0.22 559	0.17 498	0.25 488

G2L-Stereo	0.27 386	0.23 426	0.61 403	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.19 285	0.48 386	0.37 338	0.33 358	0.38 357	0.40 423	0.23 315	0.61 456	0.33 432	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.11 225

HI	0.21 226	0.16 304	0.50 277	0.18 56	0.15 294	0.17 94	0.16 153	0.35 227	0.22 123	0.38 436	0.38 357	0.36 393	0.24 337	0.29 267	0.22 315	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.08 70

CoSv	0.21 226	0.16 304	0.50 277	0.18 56	0.15 294	0.17 94	0.16 153	0.35 227	0.22 123	0.38 436	0.38 357	0.36 393	0.24 337	0.29 267	0.22 315	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.08 70

test_sample4	0.26 358	0.14 238	0.53 327	0.21 168	0.12 143	0.32 409	0.21 347	0.53 431	0.38 348	0.33 358	0.38 357	0.28 305	0.25 350	0.54 419	0.25 357	0.10 358	0.14 382	0.10 352	0.09 321	0.11 384	0.16 372

MyStereo8	0.25 335	0.20 383	0.69 437	0.24 318	0.17 362	0.31 392	0.16 153	0.50 404	0.32 269	0.29 280	0.38 357	0.25 268	0.19 281	0.33 315	0.29 401	0.08 207	0.20 490	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.16 372

GASNet	0.39 490	0.58 575	1.27 567	0.35 535	0.23 486	0.35 446	0.23 409	0.63 536	0.56 518	0.41 475	0.38 357	0.45 464	0.30 426	0.81 537	0.42 472	0.16 511	0.11 312	0.14 495	0.14 505	0.23 547	0.12 278

ToySt	0.28 396	0.19 370	0.68 436	0.22 220	0.19 417	0.31 392	0.31 507	0.43 327	0.43 407	0.28 256	0.38 357	0.42 445	0.32 456	0.33 315	0.32 423	0.08 207	0.14 382	0.10 352	0.12 455	0.11 384	0.24 477

NINENet	0.27 386	0.16 304	0.49 255	0.23 271	0.16 332	0.44 498	0.17 188	0.63 536	0.49 476	0.33 358	0.38 357	0.31 348	0.22 303	0.43 373	0.22 315	0.11 399	0.10 275	0.12 444	0.08 230	0.12 425	0.11 225

psmg	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.21 168	0.14 232	0.35 446	0.23 409	0.54 446	0.36 323	0.36 410	0.38 357	0.38 405	0.25 350	0.27 221	0.28 387	0.10 358	0.08 200	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

ADLNet2	0.31 440	0.23 426	0.77 470	0.23 271	0.18 390	0.36 453	0.24 433	0.55 464	0.54 505	0.33 358	0.38 357	0.45 464	0.31 443	0.70 497	0.36 450	0.10 358	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.12 425	0.11 225

GEStereo_RVC	0.29 416	0.24 437	0.60 397	0.27 433	0.16 332	0.33 416	0.25 447	0.58 495	0.56 518	0.35 397	0.38 357	0.34 374	0.25 350	0.51 402	0.29 401	0.12 439	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.11 384	0.13 310

UPFNet	0.27 386	0.15 271	0.47 220	0.25 355	0.20 441	0.37 461	0.27 467	0.50 404	0.40 374	0.36 410	0.38 357	0.37 399	0.29 419	0.40 361	0.34 439	0.10 358	0.10 275	0.10 352	0.10 378	0.10 332	0.08 70

DSFCA	0.29 416	0.18 357	0.48 235	0.21 168	0.17 362	0.39 472	0.32 512	0.49 396	0.44 420	0.44 498	0.38 357	0.40 423	0.30 426	0.53 413	0.38 458	0.12 439	0.10 275	0.10 352	0.11 412	0.11 384	0.11 225

DMCA-RVC	0.30 429	0.27 470	0.93 520	0.28 461	0.17 362	0.30 369	0.21 347	0.43 327	0.36 323	0.40 463	0.38 357	0.39 419	0.36 478	0.44 377	0.34 439	0.13 461	0.10 275	0.16 520	0.12 455	0.13 439	0.11 225

FADNet-RVC-Resample	0.31 440	0.32 499	1.16 554	0.27 433	0.17 362	0.33 416	0.21 347	0.49 396	0.40 374	0.36 410	0.38 357	0.34 374	0.27 376	0.54 419	0.27 379	0.10 358	0.10 275	0.14 495	0.13 487	0.13 439	0.18 397

FADNet_RVC	0.31 440	0.35 516	0.98 529	0.24 318	0.16 332	0.30 369	0.17 188	0.52 421	0.39 364	0.30 303	0.38 357	0.30 338	0.29 419	0.54 419	0.33 432	0.14 487	0.14 382	0.14 495	0.16 526	0.21 538	0.24 477

AdaStereo	0.25 335	0.17 335	0.47 220	0.25 355	0.13 193	0.33 416	0.17 188	0.57 482	0.43 407	0.34 378	0.38 357	0.35 388	0.21 296	0.32 305	0.24 343	0.14 487	0.06 56	0.13 470	0.09 321	0.11 384	0.09 120
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DeepPruner_ROB	0.28 396	0.25 452	0.64 417	0.22 220	0.16 332	0.30 369	0.21 347	0.54 446	0.33 285	0.36 410	0.38 357	0.38 405	0.26 368	0.45 383	0.28 387	0.15 501	0.11 312	0.11 409	0.11 412	0.14 462	0.14 340

test_sample8	0.52 545	0.21 391	0.69 437	0.18 56	0.17 362	0.36 453	0.21 347	0.57 482	0.38 348	0.63 558	0.39 375	1.16 589	0.68 574	0.70 497	1.01 570	0.24 557	1.93 624	0.28 570	0.24 565	0.18 514	0.21 442

DispNO	0.29 416	0.24 437	0.83 490	0.23 271	0.17 362	0.25 289	0.22 381	0.47 375	0.42 396	0.33 358	0.39 375	0.38 405	0.28 399	0.78 526	0.35 446	0.09 288	0.07 136	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

TestStereo1	0.23 281	0.22 410	0.50 277	0.27 433	0.14 232	0.26 306	0.27 467	0.43 327	0.38 348	0.29 280	0.39 375	0.23 238	0.21 296	0.33 315	0.18 222	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.10 185

RAFT+CT+SA	0.23 281	0.24 437	0.48 235	0.25 355	0.18 390	0.23 250	0.29 489	0.42 318	0.38 348	0.24 211	0.39 375	0.20 203	0.17 231	0.34 330	0.17 195	0.07 80	0.07 136	0.09 279	0.12 455	0.09 270	0.13 310

SA-5K	0.23 281	0.22 410	0.50 277	0.27 433	0.14 232	0.26 306	0.27 467	0.43 327	0.38 348	0.29 280	0.39 375	0.23 238	0.21 296	0.33 315	0.18 222	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.10 185

PSM-AAD	0.26 358	0.11 108	0.43 189	0.24 318	0.12 143	0.27 313	0.37 536	0.36 239	0.30 249	0.36 410	0.39 375	0.28 305	0.77 577	0.30 282	0.16 170	0.07 80	0.06 56	0.12 444	0.11 412	0.09 270	0.21 442

RYNet	0.38 485	0.23 426	0.65 422	0.26 395	0.28 527	0.62 556	0.33 518	0.61 524	0.62 538	0.42 481	0.39 375	0.58 530	0.40 500	0.89 551	0.57 522	0.11 399	0.09 241	0.12 444	0.11 412	0.19 523	0.22 456

NVstereo2D	0.32 446	0.18 357	0.63 412	0.24 318	0.23 486	0.43 492	0.28 483	0.60 516	0.58 522	0.28 256	0.39 375	0.42 445	0.30 426	0.71 503	0.30 404	0.13 461	0.09 241	0.13 470	0.10 378	0.20 531	0.18 397

HSM	0.29 416	0.18 357	0.48 235	0.21 168	0.15 294	0.33 416	0.20 321	0.55 464	0.39 364	0.36 410	0.39 375	0.67 563	0.32 456	0.88 549	0.24 343	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.10 185

mmm	0.25 335	0.15 271	0.44 197	0.23 271	0.20 441	0.28 331	0.21 347	0.43 327	0.32 269	0.31 320	0.40 384	0.30 338	0.24 337	0.31 295	0.28 387	0.09 288	0.21 495	0.11 409	0.12 455	0.10 332	0.26 500

test_5	0.25 335	0.25 452	0.57 368	0.27 433	0.18 390	0.25 289	0.29 489	0.42 318	0.39 364	0.29 280	0.40 384	0.27 292	0.23 315	0.35 337	0.19 251	0.07 80	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.14 340

LMCR-Stereo	0.28 396	0.22 410	0.56 358	0.29 480	0.14 232	0.37 461	0.23 409	0.57 482	0.36 323	0.40 463	0.40 384	0.29 318	0.30 426	0.41 364	0.38 458	0.11 399	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.13 439	0.10 185

XX-Stereo	0.25 335	0.11 108	1.09 545	0.35 535	0.38 568	0.23 250	0.13 61	0.43 327	0.19 77	0.20 170	0.40 384	0.31 348	0.10 59	0.33 315	0.13 45	0.08 207	0.11 312	0.08 194	0.09 321	0.07 132	0.10 185

UNet	0.28 396	0.16 304	0.70 443	0.24 318	0.20 441	0.44 498	0.21 347	0.52 421	0.42 396	0.36 410	0.40 384	0.43 452	0.33 464	0.41 364	0.32 423	0.09 288	0.07 136	0.10 352	0.09 321	0.10 332	0.09 120

GANet-RSSM	0.26 358	0.19 370	0.54 339	0.21 168	0.14 232	0.27 313	0.22 381	0.47 375	0.34 296	0.30 303	0.40 384	0.41 432	0.30 426	0.59 445	0.25 357	0.11 399	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

CFNet-ft	0.26 358	0.21 391	0.51 295	0.19 94	0.16 332	0.31 392	0.21 347	0.40 295	0.37 338	0.29 280	0.40 384	0.46 473	0.27 376	0.49 392	0.28 387	0.12 439	0.07 136	0.12 444	0.11 412	0.12 425	0.11 225

FADNet-RVC	0.34 463	0.43 547	0.97 527	0.25 355	0.20 441	0.33 416	0.20 321	0.51 414	0.42 396	0.34 378	0.40 384	0.41 432	0.29 419	0.65 479	0.36 450	0.14 487	0.14 382	0.14 495	0.15 516	0.19 523	0.20 431

CFNet	0.29 416	0.29 482	0.57 368	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.15 121	0.53 431	0.46 442	0.31 320	0.40 384	0.38 405	0.27 376	0.76 522	0.28 387	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.09 120

CFNet_RVC	0.26 358	0.21 391	0.51 295	0.19 94	0.16 332	0.31 392	0.21 347	0.40 295	0.37 338	0.29 280	0.40 384	0.46 473	0.27 376	0.49 392	0.28 387	0.12 439	0.07 136	0.12 444	0.11 412	0.12 425	0.11 225

StereoDRNet	0.34 463	0.28 478	0.70 443	0.28 461	0.21 458	0.43 492	0.30 498	0.63 536	0.51 488	0.47 517	0.40 384	0.48 487	0.31 443	0.58 437	0.44 483	0.12 439	0.10 275	0.12 444	0.11 412	0.13 439	0.13 310

DDVS	0.26 358	0.16 304	0.45 200	0.25 355	0.17 362	0.34 431	0.21 347	0.43 327	0.31 259	0.34 378	0.41 395	0.47 483	0.21 296	0.52 410	0.29 401	0.11 399	0.09 241	0.11 409	0.09 321	0.13 439	0.16 372

IER	0.24 310	0.15 271	0.50 277	0.21 168	0.15 294	0.31 392	0.20 321	0.44 348	0.38 348	0.34 378	0.41 395	0.32 359	0.34 466	0.31 295	0.23 334	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.09 270	0.09 120

AASNet	0.29 416	0.27 470	0.67 430	0.26 395	0.18 390	0.34 431	0.21 347	0.64 541	0.49 476	0.36 410	0.41 395	0.32 359	0.26 368	0.33 315	0.39 462	0.12 439	0.09 241	0.10 352	0.08 230	0.14 462	0.12 278

ADLNet	0.30 429	0.19 370	0.59 390	0.23 271	0.19 417	0.34 431	0.23 409	0.56 473	0.44 420	0.43 492	0.41 395	0.43 452	0.28 399	0.56 430	0.36 450	0.11 399	0.08 200	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.15 356

psm_up	0.30 429	0.21 391	0.58 383	0.26 395	0.18 390	0.32 409	0.27 467	0.57 482	0.45 431	0.38 436	0.41 395	0.45 464	0.40 500	0.59 445	0.32 423	0.11 399	0.12 339	0.13 470	0.12 455	0.11 384	0.11 225

ACVNet	0.24 310	0.18 357	0.51 295	0.18 56	0.15 294	0.27 313	0.23 409	0.40 295	0.45 431	0.29 280	0.41 395	0.38 405	0.28 399	0.28 245	0.35 446	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.10 332	0.09 120

acv_ft	0.26 358	0.18 357	0.56 358	0.24 318	0.19 417	0.34 431	0.21 347	0.47 375	0.45 431	0.39 454	0.41 395	0.38 405	0.28 399	0.28 245	0.36 450	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.11 384	0.09 120

STTStereo	0.30 429	0.24 437	0.83 490	0.25 355	0.17 362	0.30 369	0.24 433	0.49 396	0.39 364	0.39 454	0.41 395	0.44 458	0.28 399	0.41 364	0.30 404	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.16 526	0.12 425	0.12 278

coex_refinement	0.28 396	0.22 410	0.50 277	0.23 271	0.15 294	0.31 392	0.20 321	0.51 414	0.43 407	0.35 397	0.42 403	0.45 464	0.27 376	0.56 430	0.41 468	0.10 358	0.07 136	0.07 113	0.07 146	0.11 384	0.12 278

UGAM	0.28 396	0.18 357	0.57 368	0.26 395	0.13 193	0.23 250	0.26 458	0.33 211	0.45 431	0.32 345	0.42 403	0.45 464	0.22 303	0.92 561	0.23 334	0.08 207	0.09 241	0.14 495	0.13 487	0.10 332	0.10 185

SMFormer	0.27 386	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.34 439	0.10 358	0.16 426	0.08 194	0.09 321	0.10 332	0.16 372

tta	0.27 386	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.34 439	0.10 358	0.16 426	0.08 194	0.09 321	0.08 192	0.13 310

qqq1	0.26 358	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.21 297	0.10 358	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.08 192	0.13 310

fff1	0.26 358	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.21 297	0.10 358	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.08 192	0.13 310

CFNet_ucs	0.25 335	0.14 238	0.51 295	0.20 135	0.15 294	0.29 355	0.18 241	0.51 414	0.46 442	0.32 345	0.42 403	0.38 405	0.23 315	0.31 295	0.22 315	0.11 399	0.08 200	0.12 444	0.09 321	0.13 439	0.13 310

CRFU-Net	0.29 416	0.14 238	0.48 235	0.26 395	0.15 294	0.46 509	0.22 381	0.52 421	0.32 269	0.44 498	0.42 403	0.48 487	0.47 529	0.44 377	0.31 414	0.12 439	0.10 275	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.11 225

AACVNet	0.28 396	0.22 410	0.55 348	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.19 285	0.43 327	0.33 285	0.39 454	0.42 403	0.44 458	0.29 419	0.73 507	0.28 387	0.11 399	0.09 241	0.11 409	0.09 321	0.13 439	0.12 278

STrans-v2	0.25 335	0.14 238	0.56 358	0.21 168	0.12 143	0.23 250	0.20 321	0.50 404	0.31 259	0.31 320	0.42 403	0.35 388	0.35 473	0.62 467	0.24 343	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.08 70

delet	0.29 416	0.18 357	0.58 383	0.24 318	0.19 417	0.41 483	0.30 498	0.52 421	0.51 488	0.35 397	0.42 403	0.37 399	0.31 443	0.49 392	0.36 450	0.10 358	0.09 241	0.11 409	0.12 455	0.09 270	0.09 120

cf-r	0.26 358	0.22 410	0.66 427	0.22 220	0.14 232	0.28 331	0.22 381	0.44 348	0.42 396	0.32 345	0.42 403	0.43 452	0.27 376	0.44 377	0.27 379	0.11 399	0.07 136	0.08 194	0.10 378	0.08 192	0.09 120

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 416	0.24 437	0.81 480	0.26 395	0.18 390	0.30 369	0.22 381	0.52 421	0.41 384	0.38 436	0.42 403	0.42 445	0.28 399	0.46 385	0.31 414	0.11 399	0.08 200	0.10 352	0.11 412	0.10 332	0.12 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.24 310	0.33 503	0.69 437	0.25 355	0.14 232	0.26 306	0.13 61	0.42 318	0.35 307	0.30 303	0.42 403	0.22 224	0.20 286	0.34 330	0.22 315	0.07 80	0.06 56	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.09 120

test_sample5	0.26 358	0.14 238	0.51 295	0.21 168	0.12 143	0.31 392	0.21 347	0.53 431	0.38 348	0.33 358	0.43 417	0.29 318	0.25 350	0.56 430	0.24 343	0.10 358	0.14 382	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.16 372

1111x	0.39 490	0.17 335	0.80 479	0.23 271	0.15 294	0.33 416	0.27 467	0.62 532	0.48 463	0.32 345	0.43 417	0.40 423	0.29 419	0.86 546	1.60 604	0.09 288	0.23 516	0.09 279	0.12 455	0.10 332	0.23 464

GMStereo_Zeroshot	0.25 335	0.22 410	0.51 295	0.27 433	0.14 232	0.28 331	0.15 121	0.40 295	0.36 323	0.37 427	0.43 417	0.40 423	0.17 231	0.35 337	0.21 297	0.12 439	0.07 136	0.13 470	0.07 146	0.17 498	0.10 185

TransformOpticalFlow	0.24 310	0.14 238	0.57 368	0.24 318	0.11 105	0.21 202	0.19 285	0.43 327	0.34 296	0.30 303	0.43 417	0.36 393	0.31 443	0.61 456	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.08 70

ICVP	0.24 310	0.13 194	0.45 200	0.26 395	0.14 232	0.30 369	0.25 447	0.47 375	0.35 307	0.29 280	0.43 417	0.35 388	0.25 350	0.28 245	0.25 357	0.12 439	0.09 241	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 396	0.19 370	0.54 339	0.24 318	0.17 362	0.47 515	0.22 381	0.47 375	0.53 500	0.40 463	0.43 417	0.36 393	0.34 466	0.40 361	0.35 446	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.09 120

HSM-Net_RVC	0.28 396	0.12 159	0.48 235	0.19 94	0.11 105	0.35 446	0.21 347	0.64 541	0.44 420	0.40 463	0.43 417	0.50 498	0.27 376	0.75 516	0.25 357	0.08 207	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.40 502	0.35 516	1.05 537	0.32 513	0.28 527	0.39 472	0.43 559	0.53 431	0.56 518	0.35 397	0.43 417	0.41 432	0.36 478	0.83 542	0.61 530	0.12 439	0.23 516	0.16 520	0.23 563	0.13 439	0.20 431
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 446	0.27 470	0.52 316	0.30 491	0.15 294	0.33 416	0.32 512	0.54 446	0.50 482	0.44 498	0.43 417	0.39 419	0.30 426	0.92 561	0.30 404	0.14 487	0.09 241	0.13 470	0.12 455	0.13 439	0.14 340

iResNet	0.25 335	0.22 410	0.62 407	0.26 395	0.11 105	0.31 392	0.23 409	0.46 364	0.45 431	0.34 378	0.43 417	0.27 292	0.23 315	0.36 343	0.37 456	0.08 207	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.10 185

test_sample6	0.27 386	0.15 271	0.50 277	0.22 220	0.12 143	0.30 369	0.22 381	0.54 446	0.39 364	0.34 378	0.44 427	0.29 318	0.25 350	0.58 437	0.26 368	0.11 399	0.14 382	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.16 372

DualNet	0.26 358	0.14 238	0.51 295	0.21 168	0.12 143	0.31 392	0.21 347	0.53 431	0.38 348	0.34 378	0.44 427	0.29 318	0.25 350	0.56 430	0.24 343	0.10 358	0.14 382	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.16 372

ffm	0.27 386	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.38 265	0.46 442	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.12 444	0.11 412	0.08 192	0.37 554

ff1	0.36 473	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.38 265	0.46 442	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.91 556	1.30 589	0.08 207	0.28 550	0.12 444	0.11 412	0.08 192	0.37 554

mmx	0.37 480	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.57 482	0.48 463	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.91 556	1.30 589	0.10 358	0.20 490	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.23 464

xxx	0.37 480	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.57 482	0.48 463	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.91 556	1.30 589	0.10 358	0.20 490	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.23 464

iinet-f	0.31 440	0.23 426	1.16 554	0.20 135	0.16 332	0.44 498	0.23 409	0.47 375	0.38 348	0.36 410	0.44 427	0.41 432	0.35 473	0.36 343	0.43 476	0.10 358	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.13 439	0.12 278

SA	0.24 310	0.22 410	0.55 348	0.23 271	0.14 232	0.25 289	0.23 409	0.48 386	0.42 396	0.28 256	0.44 427	0.23 238	0.23 315	0.34 330	0.17 195	0.07 80	0.09 241	0.11 409	0.11 412	0.08 192	0.09 120

CSP-Net	0.28 396	0.17 335	0.41 174	0.22 220	0.14 232	0.44 498	0.24 433	0.52 421	0.42 396	0.42 481	0.44 427	0.42 445	0.27 376	0.66 485	0.30 404	0.12 439	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.10 185

GMM-Stereo	0.22 248	0.10 74	0.56 358	0.23 271	0.13 193	0.24 272	0.24 433	0.38 265	0.29 233	0.31 320	0.44 427	0.27 292	0.21 296	0.31 295	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.10 352	0.09 321	0.08 192	0.19 413

xxxx	0.39 490	0.14 238	0.47 220	0.20 135	0.16 332	0.38 467	0.20 321	0.61 524	0.43 407	0.30 303	0.44 427	0.38 405	0.25 350	0.50 396	2.41 617	0.11 399	0.21 495	0.09 279	0.10 378	0.10 332	0.26 500

RASNet	0.30 429	0.19 370	0.59 390	0.23 271	0.19 417	0.33 416	0.20 321	0.50 404	0.41 384	0.31 320	0.44 427	0.47 483	0.38 488	0.79 530	0.40 464	0.09 288	0.07 136	0.07 113	0.09 321	0.08 192	0.10 185

MLCV	0.25 335	0.23 426	0.59 390	0.22 220	0.09 17	0.30 369	0.18 241	0.40 295	0.38 348	0.38 436	0.44 427	0.31 348	0.22 303	0.44 377	0.32 423	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.08 70

iResNet_ROB	0.27 386	0.27 470	0.48 235	0.21 168	0.12 143	0.32 409	0.17 188	0.57 482	0.55 513	0.39 454	0.44 427	0.37 399	0.28 399	0.43 373	0.28 387	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.09 270	0.11 225

dad	0.30 429	0.38 533	0.60 397	0.22 220	0.14 232	0.32 409	0.21 347	0.35 227	0.51 488	0.45 505	0.45 441	0.46 473	0.23 315	0.41 364	0.27 379	0.21 550	0.11 312	0.20 549	0.11 412	0.15 474	0.11 225

DAS	0.28 396	0.13 194	0.49 255	0.24 318	0.18 390	0.30 369	0.24 433	0.48 386	0.48 463	0.42 481	0.45 441	0.34 374	0.31 443	0.76 522	0.24 343	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.10 332	0.11 225

SepStereo	0.27 386	0.13 194	0.49 255	0.24 318	0.18 390	0.30 369	0.24 433	0.48 386	0.48 463	0.42 481	0.45 441	0.34 374	0.31 443	0.64 475	0.24 343	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.10 332	0.11 225

SACVNet	0.32 446	0.25 452	0.59 390	0.26 395	0.19 417	0.35 446	0.25 447	0.54 446	0.41 384	0.43 492	0.45 441	0.46 473	0.34 466	0.71 503	0.30 404	0.14 487	0.10 275	0.12 444	0.12 455	0.16 483	0.20 431

pcwnet_v2	0.32 446	0.16 304	1.22 565	0.23 271	0.19 417	0.32 409	0.19 285	0.61 524	0.61 534	0.37 427	0.45 441	0.35 388	0.29 419	0.37 353	0.26 368	0.14 487	0.11 312	0.12 444	0.11 412	0.14 462	0.18 397

222	0.45 521	0.14 238	0.43 189	0.19 94	0.15 294	0.36 453	0.20 321	0.60 516	0.43 407	0.37 427	0.45 441	0.30 338	0.28 399	0.59 445	3.72 623	0.11 399	0.19 476	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.27 504

PSMNet-RSSM	0.26 358	0.21 391	0.50 277	0.21 168	0.14 232	0.25 289	0.21 347	0.50 404	0.38 348	0.31 320	0.45 441	0.40 423	0.27 376	0.53 413	0.24 343	0.12 439	0.08 200	0.11 409	0.13 487	0.10 332	0.10 185

R-Stereo Train	0.19 164	0.10 74	0.49 255	0.22 220	0.12 143	0.23 250	0.18 241	0.43 327	0.20 91	0.31 320	0.45 441	0.20 203	0.14 177	0.18 57	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21

DeepPrunerF	0.46 529	0.37 526	1.50 583	0.34 529	0.30 542	0.36 453	0.37 536	0.64 541	1.15 602	0.41 475	0.45 441	0.40 423	0.41 505	0.82 538	0.53 511	0.18 536	0.14 382	0.23 558	0.21 551	0.17 498	0.18 397

RAFT-Stereo	0.19 164	0.10 74	0.49 255	0.22 220	0.12 143	0.23 250	0.18 241	0.43 327	0.20 91	0.31 320	0.45 441	0.20 203	0.14 177	0.18 57	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DISCO	0.33 453	0.16 304	0.55 348	0.26 395	0.16 332	0.48 522	0.25 447	0.52 421	0.58 522	0.38 436	0.45 441	0.63 548	0.37 483	0.65 479	0.50 503	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.13 439	0.13 310

PSMNet_ROB	0.36 473	0.31 492	0.71 450	0.31 507	0.21 458	0.44 498	0.44 561	0.61 524	0.49 476	0.39 454	0.45 441	0.49 493	0.32 456	0.66 485	0.53 511	0.14 487	0.10 275	0.15 512	0.14 505	0.13 439	0.13 310

NLCSM	0.39 490	0.36 522	0.71 450	0.28 461	0.32 552	0.43 492	0.33 518	0.76 577	0.43 407	0.41 475	0.46 453	0.58 530	0.38 488	0.94 566	0.57 522	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.17 537	0.15 474	0.18 397

TCMNet	0.34 463	0.28 478	0.81 480	0.29 480	0.30 542	0.40 478	0.28 483	0.53 431	0.49 476	0.38 436	0.46 453	0.40 423	0.30 426	0.61 456	0.42 472	0.14 487	0.13 362	0.15 512	0.14 505	0.18 514	0.19 413

ttt	0.33 453	0.14 238	0.54 339	0.22 220	0.14 232	0.30 369	0.22 381	0.59 504	0.51 488	0.31 320	0.46 453	0.30 338	0.23 315	0.71 503	1.07 577	0.13 461	0.22 506	0.10 352	0.11 412	0.12 425	0.24 477

UDG	0.42 512	0.54 565	0.67 430	0.41 566	0.35 559	0.47 515	0.27 467	0.57 482	0.48 463	0.40 463	0.46 453	0.59 532	0.45 520	0.47 389	0.46 491	0.26 566	0.19 476	0.49 589	0.22 559	0.37 579	0.30 521

hitnet-ft	0.31 440	0.21 391	0.56 358	0.19 94	0.14 232	0.40 478	0.23 409	0.46 364	0.42 396	0.37 427	0.46 453	0.53 513	0.35 473	0.76 522	0.35 446	0.14 487	0.10 275	0.14 495	0.10 378	0.15 474	0.14 340

GwcNet-RSSM	0.28 396	0.25 452	0.61 403	0.22 220	0.14 232	0.28 331	0.24 433	0.46 364	0.44 420	0.33 358	0.46 453	0.41 432	0.28 399	0.55 424	0.31 414	0.11 399	0.07 136	0.09 279	0.10 378	0.10 332	0.09 120

GANetREF_RVC	0.45 521	0.52 561	0.87 503	0.39 555	0.20 441	0.51 531	0.50 574	0.68 559	0.67 548	0.47 517	0.46 453	0.50 498	0.43 515	0.91 556	0.40 464	0.28 572	0.21 495	0.32 577	0.19 545	0.28 568	0.23 464
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
CVANet_RVC	0.34 463	0.25 452	0.77 470	0.27 433	0.17 362	0.34 431	0.28 483	0.55 464	0.50 482	0.43 492	0.46 453	0.44 458	0.31 443	0.90 554	0.27 379	0.15 501	0.10 275	0.14 495	0.14 505	0.15 474	0.15 356

iResNetv2_ROB	0.29 416	0.37 526	0.92 516	0.24 318	0.13 193	0.30 369	0.19 285	0.55 464	0.51 488	0.39 454	0.46 453	0.39 419	0.27 376	0.36 343	0.30 404	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.05 23	0.13 439	0.11 225

test_4	0.19 164	0.16 304	0.39 156	0.24 318	0.13 193	0.19 140	0.21 347	0.27 126	0.24 149	0.24 211	0.47 462	0.22 224	0.13 160	0.27 221	0.18 222	0.06 33	0.06 56	0.09 279	0.09 321	0.07 132	0.06 7

GrayStereo	0.26 358	0.10 74	0.45 200	0.27 433	0.14 232	0.23 250	0.46 565	0.36 239	0.33 285	0.40 463	0.47 462	0.30 338	0.78 578	0.29 267	0.17 195	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.07 132	0.15 356

test_xeample	0.39 490	0.14 238	0.46 214	0.19 94	0.16 332	0.34 431	0.22 381	0.59 504	0.43 407	0.33 358	0.47 462	0.30 338	0.27 376	0.60 450	2.44 618	0.10 358	0.21 495	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.25 488

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 485	0.43 547	0.72 456	0.35 535	0.19 417	0.51 531	0.25 447	0.56 473	0.39 364	0.42 481	0.47 462	0.47 483	0.27 376	0.74 511	0.32 423	0.38 586	0.19 476	0.27 563	0.17 537	0.29 570	0.27 504

XQC	0.47 532	0.45 551	1.07 541	0.40 560	0.28 527	0.58 549	0.38 544	0.67 554	0.76 565	0.53 541	0.47 462	0.59 532	0.47 529	0.74 511	0.80 553	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.16 526	0.26 557	0.24 477

DRN-Test	0.35 470	0.20 383	0.75 460	0.28 461	0.19 417	0.46 509	0.29 489	0.68 559	0.54 505	0.49 524	0.47 462	0.44 458	0.35 473	0.63 470	0.44 483	0.13 461	0.09 241	0.13 470	0.12 455	0.13 439	0.13 310

NCCL2	0.37 480	0.33 503	0.59 390	0.37 544	0.23 486	0.42 488	0.41 556	0.56 473	0.44 420	0.47 517	0.47 462	0.61 541	0.39 496	0.58 437	0.41 468	0.16 511	0.13 362	0.21 551	0.22 559	0.16 483	0.18 397

NaN_ROB	0.44 518	0.38 533	0.94 523	0.30 491	0.20 441	0.52 537	0.49 572	0.61 524	0.60 532	0.56 549	0.47 462	0.49 493	0.42 511	1.24 589	0.76 548	0.12 439	0.18 463	0.12 444	0.13 487	0.12 425	0.18 397

DLCB_ROB	0.30 429	0.20 383	0.45 200	0.28 461	0.17 362	0.37 461	0.25 447	0.50 404	0.45 431	0.46 511	0.47 462	0.51 501	0.34 466	0.56 430	0.38 458	0.10 358	0.10 275	0.11 409	0.11 412	0.10 332	0.11 225

SQANet	0.44 518	0.57 572	0.89 512	0.49 579	0.39 570	0.47 515	0.23 409	0.53 431	0.44 420	0.41 475	0.48 471	0.47 483	0.34 466	0.58 437	0.43 476	0.38 586	0.15 413	0.40 585	0.21 551	0.50 584	0.34 539

ISRNet	0.28 396	0.15 271	0.54 339	0.27 433	0.19 417	0.24 272	0.15 121	0.47 375	0.45 431	0.40 463	0.49 472	0.42 445	0.27 376	0.33 315	0.30 404	0.20 548	0.12 339	0.17 529	0.16 526	0.16 483	0.21 442

HBP-ISP	0.34 463	0.35 516	0.76 464	0.23 271	0.17 362	0.33 416	0.22 381	0.56 473	0.47 455	0.42 481	0.49 472	0.33 366	0.41 505	0.73 507	0.27 379	0.18 536	0.19 476	0.24 560	0.20 549	0.16 483	0.16 372

HGLStereo	0.29 416	0.19 370	0.60 397	0.24 318	0.21 458	0.33 416	0.23 409	0.52 421	0.44 420	0.36 410	0.49 472	0.41 432	0.35 473	0.46 385	0.34 439	0.11 399	0.11 312	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.12 278

Sa-1000	0.24 310	0.20 383	0.53 327	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.23 409	0.50 404	0.41 384	0.30 303	0.50 475	0.26 287	0.19 281	0.33 315	0.16 170	0.08 207	0.10 275	0.10 352	0.11 412	0.08 192	0.08 70

EAI-Stereo	0.29 416	0.11 108	0.38 149	0.22 220	0.18 390	0.33 416	1.66 620	0.53 431	0.27 202	0.27 245	0.50 475	0.17 168	0.16 214	0.25 187	0.25 357	0.07 80	0.07 136	0.07 113	0.11 412	0.07 132	0.10 185

DANet	0.37 480	0.25 452	0.67 430	0.37 544	0.22 473	0.42 488	0.25 447	0.50 404	0.44 420	0.52 535	0.50 475	0.59 532	0.42 511	0.78 526	0.53 511	0.13 461	0.12 339	0.14 495	0.12 455	0.17 498	0.21 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.39 490	0.47 553	0.84 494	0.46 576	0.41 573	0.34 431	0.26 458	0.59 504	0.46 442	0.40 463	0.51 478	0.44 458	0.33 464	0.43 373	0.31 414	0.25 564	0.14 382	0.33 580	0.21 551	0.32 575	0.23 464

StereoVision	0.23 281	0.23 426	0.55 348	0.27 433	0.17 362	0.23 250	0.22 381	0.40 295	0.32 269	0.21 177	0.51 478	0.22 224	0.16 214	0.29 267	0.19 251	0.11 399	0.12 339	0.13 470	0.13 487	0.10 332	0.08 70

anonymousa	0.26 358	0.13 194	0.56 358	0.29 480	0.30 542	0.31 392	0.20 321	0.38 265	0.36 323	0.33 358	0.51 478	0.41 432	0.27 376	0.25 187	0.24 343	0.08 207	0.18 463	0.09 279	0.18 543	0.08 192	0.17 392

RAFT_CTSACE	0.23 281	0.21 391	0.57 368	0.26 395	0.15 294	0.22 231	0.23 409	0.34 218	0.30 249	0.34 378	0.51 478	0.31 348	0.17 231	0.33 315	0.15 138	0.06 33	0.09 241	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.07 21

SuperB	0.50 538	0.37 526	2.16 603	0.23 271	0.15 294	0.41 483	0.32 512	0.50 404	0.83 571	0.44 498	0.51 478	0.33 366	0.45 520	0.69 494	1.07 577	0.10 358	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.95 611	0.18 397

CC-Net-ROB	0.46 529	0.55 566	0.86 501	0.38 553	0.23 486	0.51 531	0.30 498	0.69 565	0.51 488	0.46 511	0.51 478	0.48 487	0.38 488	0.96 568	0.40 464	0.36 583	0.23 516	0.56 593	0.25 570	0.34 578	0.22 456

DPSNet	0.51 542	0.26 462	1.16 554	0.28 461	0.21 458	0.76 570	0.56 582	0.89 594	0.82 570	0.49 524	0.51 478	0.64 553	0.81 582	0.89 551	0.85 558	0.17 525	0.16 426	0.13 470	0.13 487	0.26 557	0.27 504

MSAF-DinoV2	0.81 585	0.64 581	2.42 613	0.49 579	0.17 362	0.58 549	0.32 512	0.83 586	0.85 575	0.41 475	0.52 485	0.98 585	0.61 563	4.97 627	1.22 584	0.12 439	0.07 136	0.10 352	0.24 565	0.27 563	0.32 531

APVNet	0.38 485	0.26 462	0.87 503	0.26 395	0.22 473	0.52 537	0.35 527	0.64 541	0.46 442	0.40 463	0.52 485	0.48 487	0.39 496	0.84 543	0.48 496	0.13 461	0.14 382	0.15 512	0.16 526	0.16 483	0.16 372

ADCP+	0.48 535	0.36 522	1.47 581	0.26 395	0.22 473	0.57 547	0.40 551	0.56 473	0.54 505	0.46 511	0.52 485	0.46 473	0.53 548	0.59 445	1.93 610	0.10 358	0.08 200	0.11 409	0.11 412	0.14 462	0.15 356

PS-NSSS	0.33 453	0.36 522	0.61 403	0.24 318	0.18 390	0.33 416	0.24 433	0.59 504	0.42 396	0.38 436	0.52 485	0.36 393	0.31 443	0.80 533	0.32 423	0.18 536	0.14 382	0.21 551	0.15 516	0.17 498	0.14 340

StereoDRNet-Refined	0.28 396	0.19 370	0.47 220	0.25 355	0.14 232	0.36 453	0.21 347	0.49 396	0.43 407	0.46 511	0.52 485	0.42 445	0.30 426	0.46 385	0.38 458	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.11 412	0.10 332	0.11 225
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ETE_ROB	0.36 473	0.32 499	0.64 417	0.30 491	0.18 390	0.40 478	0.38 544	0.59 504	0.49 476	0.50 529	0.52 485	0.62 544	0.37 483	0.58 437	0.43 476	0.13 461	0.10 275	0.14 495	0.12 455	0.17 498	0.18 397

LALA_ROB	0.38 485	0.31 492	0.65 422	0.30 491	0.21 458	0.46 509	0.39 547	0.63 536	0.54 505	0.53 541	0.52 485	0.69 567	0.36 478	0.52 410	0.48 496	0.18 536	0.11 312	0.16 520	0.14 505	0.17 498	0.16 372

CBMV	0.36 473	0.25 452	0.61 403	0.24 318	0.14 232	0.42 488	0.33 518	0.56 473	0.52 499	0.54 545	0.52 485	0.51 501	0.58 555	0.63 470	0.43 476	0.15 501	0.16 426	0.18 537	0.16 526	0.13 439	0.19 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDUNet	0.45 521	0.60 578	0.71 450	0.45 573	0.39 570	0.46 509	0.32 512	0.53 431	0.44 420	0.46 511	0.53 493	0.57 525	0.38 488	0.51 402	0.43 476	0.34 580	0.21 495	0.56 593	0.25 570	0.41 581	0.36 546

KYRaft	0.23 281	0.11 108	0.43 189	0.23 271	0.12 143	0.23 250	0.23 409	0.37 254	0.26 185	0.35 397	0.53 493	0.34 374	0.26 368	0.29 267	0.16 170	0.07 80	0.05 5	0.09 279	0.10 378	0.08 192	0.30 521

PDISCO_ROB	0.45 521	0.37 526	0.89 512	0.44 571	0.37 565	0.70 565	0.35 527	0.75 575	0.78 566	0.45 505	0.53 493	0.65 555	0.40 500	0.68 493	0.52 507	0.22 553	0.12 339	0.21 551	0.19 545	0.26 557	0.22 456

Wz-Net-LNSev	0.36 473	0.35 516	1.06 539	0.26 395	0.21 458	0.47 515	0.33 518	0.56 473	0.58 522	0.45 505	0.54 496	0.50 498	0.37 483	0.40 361	0.42 472	0.12 439	0.11 312	0.10 352	0.09 321	0.14 462	0.15 356

GwcNet	0.37 480	0.29 482	1.12 548	0.25 355	0.24 503	0.48 522	0.27 467	0.58 495	0.60 532	0.39 454	0.54 496	0.51 501	0.34 466	0.60 450	0.46 491	0.13 461	0.12 339	0.12 444	0.11 412	0.13 439	0.15 356

RTSC	0.43 516	0.37 526	0.95 524	0.30 491	0.20 441	0.50 530	0.23 409	0.65 547	0.86 577	0.56 549	0.54 496	0.51 501	0.36 478	0.71 503	0.92 561	0.13 461	0.14 382	0.11 409	0.13 487	0.18 514	0.19 413

PASM	0.49 537	0.41 543	1.15 552	0.37 544	0.35 559	0.42 488	0.42 557	0.54 446	0.65 543	0.54 545	0.54 496	0.63 548	0.48 533	0.94 566	0.51 506	0.27 570	0.30 566	0.30 573	0.33 583	0.29 570	0.29 518

XPNet_ROB	0.35 470	0.26 462	0.58 383	0.28 461	0.19 417	0.37 461	0.31 507	0.57 482	0.51 488	0.52 535	0.54 496	0.57 525	0.38 488	0.65 479	0.48 496	0.17 525	0.12 339	0.13 470	0.12 455	0.16 483	0.17 392

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 396	0.17 335	0.96 525	0.29 480	0.31 549	0.29 355	0.21 347	0.53 431	0.28 214	0.27 245	0.55 501	0.41 432	0.18 259	0.30 282	0.22 315	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.13 487	0.12 425	0.20 431

fast-acv-ft	0.33 453	0.26 462	0.88 510	0.25 355	0.18 390	0.49 528	0.27 467	0.44 348	0.50 482	0.40 463	0.55 501	0.49 493	0.36 478	0.39 359	0.41 468	0.11 399	0.11 312	0.11 409	0.12 455	0.13 439	0.11 225

Wz-Net-TNSev	0.55 551	0.72 586	1.90 598	0.26 395	0.21 458	0.64 561	0.45 562	0.66 552	0.71 558	0.52 535	0.55 501	0.71 571	0.63 570	1.04 576	0.94 564	0.16 511	0.15 413	0.13 470	0.15 516	0.21 538	0.24 477

anonymity	0.57 557	0.55 566	0.74 457	0.48 578	0.63 593	0.56 545	0.43 559	0.71 567	0.51 488	0.64 560	0.55 501	0.57 525	0.61 563	0.65 479	0.57 522	0.55 593	0.55 605	0.50 590	0.54 600	0.51 586	0.61 593

SAMSARA	0.62 565	0.47 553	0.93 520	0.70 592	0.50 582	1.15 595	1.29 617	0.79 580	0.70 556	0.77 577	0.55 501	0.92 580	0.58 555	0.87 548	0.77 549	0.19 545	0.27 545	0.18 537	0.19 545	0.27 563	0.28 512

w-ln-seven-2	0.40 502	0.37 526	1.34 572	0.28 461	0.18 390	0.38 467	0.29 489	0.53 431	0.59 529	0.47 517	0.56 506	0.46 473	0.42 511	0.70 497	0.64 535	0.10 358	0.10 275	0.12 444	0.11 412	0.14 462	0.16 372

YMNet	0.33 453	0.26 462	0.64 417	0.28 461	0.23 486	0.48 522	0.27 467	0.54 446	0.47 455	0.49 524	0.56 506	0.51 501	0.30 426	0.41 364	0.44 483	0.13 461	0.16 426	0.13 470	0.12 455	0.14 462	0.14 340

YMNet_1	0.33 453	0.26 462	0.64 417	0.28 461	0.23 486	0.48 522	0.27 467	0.54 446	0.47 455	0.49 524	0.56 506	0.51 501	0.30 426	0.41 364	0.44 483	0.13 461	0.16 426	0.13 470	0.12 455	0.14 462	0.14 340

Wz-Net-MNSev	0.39 490	0.35 516	0.99 531	0.26 395	0.21 458	0.59 553	0.39 547	0.58 495	0.61 534	0.49 524	0.56 506	0.53 513	0.37 483	0.61 456	0.47 494	0.11 399	0.09 241	0.11 409	0.11 412	0.15 474	0.15 356

Syn2CoEx	0.39 490	0.39 537	1.08 544	0.35 535	0.21 458	0.41 483	0.29 489	0.63 536	0.51 488	0.43 492	0.56 506	0.45 464	0.45 520	0.69 494	0.39 462	0.17 525	0.14 382	0.16 520	0.12 455	0.13 439	0.16 372

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 453	0.25 452	0.82 484	0.22 220	0.17 362	0.46 509	0.28 483	0.53 431	0.53 500	0.43 492	0.57 511	0.44 458	0.31 443	0.50 396	0.48 496	0.10 358	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.11 384	0.12 278

DEmStereo	0.26 358	0.10 74	0.52 316	0.19 94	0.13 193	0.31 392	0.25 447	0.29 151	0.38 348	0.36 410	0.57 511	0.24 256	0.48 533	0.53 413	0.44 483	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.08 70

FBW_ROB	0.46 529	0.34 512	0.71 450	0.32 513	0.20 441	0.51 531	0.32 512	0.73 572	0.63 540	0.60 555	0.57 511	0.65 555	0.44 518	1.42 601	0.62 531	0.14 487	0.17 451	0.22 556	0.16 526	0.17 498	0.23 464

Prome-Stereo	0.22 248	0.10 74	0.43 189	0.24 318	0.13 193	0.23 250	0.23 409	0.37 254	0.27 202	0.33 358	0.58 514	0.24 256	0.28 399	0.30 282	0.16 170	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.20 431

NCC-stereo	0.42 512	0.31 492	0.87 503	0.32 513	0.29 537	0.47 515	0.37 536	0.68 559	0.53 500	0.42 481	0.58 514	0.57 525	0.52 543	0.75 516	0.54 515	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.25 570	0.17 498	0.18 397

Abc-Net	0.42 512	0.31 492	0.87 503	0.32 513	0.29 537	0.47 515	0.37 536	0.68 559	0.53 500	0.42 481	0.58 514	0.57 525	0.52 543	0.75 516	0.54 515	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.25 570	0.17 498	0.18 397
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV_ROB	0.36 473	0.21 391	0.57 368	0.22 220	0.14 232	0.35 446	0.20 321	0.55 464	0.47 455	0.52 535	0.58 514	0.45 464	0.53 548	0.75 516	0.50 503	0.18 536	0.19 476	0.23 558	0.21 551	0.15 474	0.20 431

Ntro	0.61 564	0.75 591	1.16 554	0.67 589	0.50 582	0.76 570	0.37 536	0.68 559	0.71 558	0.50 529	0.59 518	0.65 555	0.52 543	0.79 530	0.58 525	0.58 596	0.32 575	0.57 596	0.34 584	0.69 598	0.50 580

HHNet	0.23 281	0.12 159	0.66 427	0.19 94	0.18 390	0.20 174	0.20 321	0.36 239	0.32 269	0.33 358	0.59 518	0.19 191	0.21 296	0.24 169	0.31 414	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.08 192	0.12 278

S-Stereo	0.39 490	0.20 383	1.04 536	0.28 461	0.22 473	0.39 472	0.31 507	0.58 495	0.69 554	0.40 463	0.59 518	0.48 487	0.41 505	0.75 516	0.42 472	0.12 439	0.15 413	0.13 470	0.13 487	0.16 483	0.25 488

ADCRef	0.41 508	0.33 503	1.05 537	0.26 395	0.21 458	0.49 528	0.27 467	0.54 446	0.51 488	0.51 532	0.59 518	0.35 388	0.47 529	0.54 419	1.35 595	0.09 288	0.08 200	0.12 444	0.12 455	0.12 425	0.13 310

CrosDoStereo	0.32 446	0.11 108	0.53 327	0.19 94	0.12 143	0.22 231	1.07 610	0.36 239	0.38 348	0.38 436	0.60 522	0.28 305	0.45 520	0.61 456	0.56 519	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.08 192	0.09 120

DeepStereo_LL	0.32 446	0.11 108	0.53 327	0.19 94	0.12 143	0.22 231	1.07 610	0.36 239	0.38 348	0.38 436	0.60 522	0.28 305	0.45 520	0.61 456	0.56 519	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.08 192	0.09 120

DRaft	0.25 335	0.11 108	0.47 220	0.18 56	0.12 143	0.28 331	0.23 409	0.34 218	0.40 374	0.38 436	0.60 522	0.20 203	0.41 505	0.48 390	0.41 468	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.08 70

stereogan	0.39 490	0.20 383	0.78 474	0.28 461	0.22 473	0.65 562	0.26 458	0.62 532	0.65 543	0.45 505	0.60 522	0.67 563	0.45 520	0.69 494	0.37 456	0.14 487	0.14 382	0.14 495	0.12 455	0.20 531	0.19 413

edge stereo	0.40 502	0.22 410	0.87 503	0.27 433	0.22 473	0.38 467	0.26 458	0.59 504	0.56 518	0.53 541	0.60 522	0.71 571	0.50 539	0.78 526	0.43 476	0.16 511	0.15 413	0.19 544	0.14 505	0.17 498	0.19 413

ADCPNet	0.51 542	0.36 522	1.82 596	0.27 433	0.23 486	0.71 566	0.39 547	0.56 473	0.54 505	0.52 535	0.60 522	0.66 559	0.57 554	0.64 475	1.23 585	0.15 501	0.18 463	0.14 495	0.23 563	0.19 523	0.22 456

AANet_RVC	0.33 453	0.31 492	0.69 437	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.23 409	0.49 396	0.55 513	0.39 454	0.60 522	0.43 452	0.30 426	0.88 549	0.54 515	0.11 399	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.10 332	0.12 278

DispFullNet	0.67 571	0.94 599	1.63 588	0.77 598	1.19 616	0.53 540	0.25 447	0.61 524	0.72 560	0.70 568	0.60 522	0.69 567	0.90 588	0.80 533	0.52 507	0.27 570	0.13 362	0.74 601	0.31 582	0.68 596	0.44 569

z-ln-s-r	0.35 470	0.30 488	1.02 534	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.26 458	0.46 364	0.55 513	0.33 358	0.61 530	0.39 419	0.31 443	0.80 533	0.77 549	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.08 230	0.11 384	0.10 185

FAT-Stereo	0.36 473	0.19 370	0.75 460	0.26 395	0.18 390	0.34 431	0.30 498	0.62 532	0.61 534	0.47 517	0.61 530	0.59 532	0.50 539	0.61 456	0.36 450	0.13 461	0.14 382	0.13 470	0.12 455	0.14 462	0.20 431

SHD	0.45 521	0.34 512	0.89 512	0.37 544	0.28 527	0.46 509	0.23 409	0.72 571	0.96 588	0.65 561	0.61 530	0.61 541	0.48 533	0.64 475	0.69 541	0.16 511	0.16 426	0.16 520	0.16 526	0.21 538	0.25 488

DGSMNet	0.63 568	0.32 499	1.01 533	0.54 583	0.73 599	0.62 556	1.36 618	0.62 532	0.58 522	0.38 436	0.62 533	0.52 508	0.34 466	0.65 479	0.47 494	0.54 592	0.61 611	0.67 598	0.61 607	0.65 593	0.69 606

MultiAttention	1.05 593	0.14 238	0.50 277	0.35 535	0.43 578	5.62 622	1.71 623	0.71 567	0.54 505	0.36 410	0.63 534	0.55 518	0.22 303	7.50 631	0.56 519	0.09 288	0.06 56	0.14 495	0.24 565	0.27 563	0.34 539

w-ln-seven	0.45 521	0.40 540	1.40 578	0.27 433	0.22 473	0.58 549	0.33 518	0.65 547	0.83 571	0.59 554	0.63 534	0.53 513	0.39 496	0.66 485	0.81 555	0.12 439	0.11 312	0.13 470	0.12 455	0.16 483	0.17 392

SGM-Forest	0.42 512	0.44 550	0.92 516	0.24 318	0.16 332	0.45 506	0.40 551	0.58 495	0.50 482	0.54 545	0.63 534	0.52 508	0.51 541	0.91 556	0.66 538	0.17 525	0.17 451	0.17 529	0.15 516	0.15 474	0.21 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
THIR-Stereo	0.30 429	0.15 271	0.46 214	0.19 94	0.11 105	0.28 331	0.70 591	0.33 211	0.36 323	0.37 427	0.64 537	0.33 366	0.49 538	0.58 437	0.44 483	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.07 132	0.08 70

RGC	0.41 508	0.35 516	0.76 464	0.35 535	0.28 527	0.41 483	0.29 489	0.60 516	0.55 513	0.47 517	0.64 537	0.63 548	0.47 529	0.74 511	0.46 491	0.16 511	0.15 413	0.21 551	0.21 551	0.19 523	0.21 442

RAFT-345	0.22 248	0.11 108	0.55 348	0.22 220	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.27 126	0.28 214	0.27 245	0.65 539	0.20 203	0.17 231	0.55 424	0.22 315	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.07 21

RP	0.38 485	0.26 462	0.67 430	0.31 507	0.24 503	0.37 461	0.29 489	0.53 431	0.61 534	0.42 481	0.65 539	0.62 544	0.51 541	0.63 470	0.43 476	0.17 525	0.15 413	0.17 529	0.15 516	0.17 498	0.19 413

Wz-Net-SNSev	0.45 521	0.53 564	1.42 579	0.31 507	0.21 458	0.44 498	0.45 562	0.64 541	0.68 552	0.46 511	0.66 541	0.62 544	0.40 500	0.78 526	0.65 536	0.12 439	0.11 312	0.12 444	0.13 487	0.17 498	0.19 413

ccnet	0.43 516	0.34 512	0.62 407	0.28 461	0.33 554	0.60 554	0.34 524	0.68 559	0.47 455	0.54 545	0.66 541	0.56 523	0.46 527	0.73 507	0.66 538	0.26 566	0.19 476	0.24 560	0.22 559	0.27 563	0.25 488

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 548	0.60 578	0.98 529	0.40 560	0.25 516	0.87 581	0.57 583	0.60 516	0.64 542	0.60 555	0.67 543	0.63 548	0.42 511	1.13 582	0.50 503	0.23 554	0.28 550	0.27 563	0.35 585	0.25 553	0.33 536

ADCMid	0.53 548	0.45 551	1.46 580	0.27 433	0.22 473	0.51 531	0.38 544	0.61 524	0.58 522	0.75 571	0.67 543	0.62 544	0.66 573	0.66 485	1.75 606	0.13 461	0.12 339	0.17 529	0.17 537	0.20 531	0.21 442

ASMatch	0.23 281	0.11 108	0.55 348	0.25 355	0.14 232	0.19 140	0.16 153	0.32 192	0.30 249	0.28 256	0.68 545	0.28 305	0.26 368	0.50 396	0.22 315	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.11 225

psmorigin	0.52 545	0.29 482	3.10 638	0.24 318	0.19 417	0.39 472	0.24 433	0.52 421	0.45 431	0.66 563	0.68 545	0.70 570	0.52 543	0.86 546	0.49 502	0.15 501	0.17 451	0.13 470	0.14 505	0.16 483	0.23 464

AnyNet_C32	0.55 551	0.51 560	1.34 572	0.29 480	0.28 527	0.61 555	0.62 586	0.57 482	0.62 538	0.63 558	0.68 545	0.54 517	0.55 550	0.82 538	1.81 607	0.15 501	0.15 413	0.15 512	0.18 543	0.21 538	0.25 488

AF-Net	0.40 502	0.31 492	0.74 457	0.33 524	0.24 503	0.43 492	0.30 498	0.64 541	0.67 548	0.44 498	0.69 548	0.65 555	0.52 543	0.59 445	0.48 496	0.16 511	0.12 339	0.19 544	0.14 505	0.16 483	0.14 340

FINET	0.58 559	0.48 557	1.35 574	0.38 553	0.37 565	0.96 588	1.13 614	0.84 589	1.05 592	0.50 529	0.70 549	0.45 464	0.61 563	0.63 470	0.62 531	0.26 566	0.28 550	0.14 495	0.13 487	0.20 531	0.44 569

Nwc_Net	0.39 490	0.29 482	0.84 494	0.32 513	0.24 503	0.45 506	0.30 498	0.67 554	0.51 488	0.39 454	0.70 549	0.59 532	0.48 533	0.61 456	0.45 490	0.16 511	0.12 339	0.19 544	0.21 551	0.14 462	0.15 356

ACVNet-4b	0.76 580	0.90 596	1.67 590	0.73 594	0.51 586	0.80 578	0.31 507	0.74 574	0.81 569	0.51 532	0.72 551	0.94 581	0.43 515	1.01 573	1.32 593	1.18 620	0.22 506	0.77 603	0.45 592	0.70 599	0.50 580

WZ-Net	0.56 555	0.49 559	2.14 602	0.30 491	0.24 503	0.58 549	0.48 569	0.65 547	0.80 568	0.51 532	0.72 551	0.68 565	0.60 559	1.06 578	1.01 570	0.13 461	0.10 275	0.11 409	0.12 455	0.19 523	0.23 464

ADCS	0.62 565	0.56 568	1.54 586	0.30 491	0.25 516	0.56 545	0.46 565	0.71 567	0.86 577	0.77 577	0.72 551	0.68 565	0.62 568	0.82 538	2.33 616	0.17 525	0.16 426	0.16 520	0.17 537	0.23 547	0.27 504

ADCL	0.50 538	0.30 488	1.15 552	0.28 461	0.19 417	0.77 573	0.64 587	0.57 482	0.73 563	0.57 552	0.73 554	0.55 518	0.60 559	0.66 485	1.53 601	0.11 399	0.10 275	0.13 470	0.13 487	0.15 474	0.16 372

MFN_U_SF_RVC	0.58 559	0.58 575	1.31 571	0.39 555	0.23 486	0.72 567	0.30 498	0.83 586	0.68 552	0.74 570	0.74 555	0.86 577	0.60 559	0.84 543	0.83 556	0.29 573	0.27 545	0.32 577	0.37 589	0.31 572	0.33 536

MDST_ROB	0.51 542	0.16 304	0.97 527	0.31 507	0.21 458	1.35 604	0.34 524	0.80 581	0.59 529	1.09 596	0.74 555	0.49 493	0.37 483	1.31 596	0.60 527	0.14 487	0.12 339	0.16 520	0.13 487	0.13 439	0.18 397

otaku	0.60 562	0.73 588	1.13 550	0.64 587	0.45 580	0.73 569	0.37 536	0.67 554	0.67 548	0.52 535	0.75 557	0.66 559	0.46 527	0.74 511	0.59 526	0.55 593	0.34 580	0.56 593	0.36 587	0.65 593	0.49 578

ACVNet_1	0.77 582	0.92 598	1.79 595	0.73 594	0.53 587	0.78 574	0.42 557	0.88 592	0.90 581	0.75 571	0.76 558	1.32 595	0.80 580	1.04 576	0.70 542	0.57 595	0.32 575	0.72 600	0.35 585	0.70 599	0.50 580

MADNet+	1.05 593	1.26 613	4.77 644	0.73 594	0.50 582	1.25 599	0.97 605	1.05 598	0.93 584	0.67 564	0.78 559	0.87 578	0.85 584	2.14 614	1.83 608	0.40 589	0.42 590	0.32 577	0.28 579	0.45 583	0.43 567

GANet	0.40 502	0.28 478	0.67 430	0.31 507	0.18 390	0.43 492	0.39 547	0.60 516	0.46 442	0.48 523	0.78 559	0.55 518	0.45 520	0.96 568	0.55 518	0.13 461	0.14 382	0.13 470	0.12 455	0.15 474	0.16 372

CSAN	0.55 551	0.47 553	1.19 562	0.37 544	0.23 486	0.57 547	0.61 585	0.65 547	0.72 560	0.65 561	0.78 559	0.66 559	0.65 572	1.41 600	0.77 549	0.21 550	0.17 451	0.20 549	0.21 551	0.18 514	0.21 442

RainbowNet	0.76 580	1.00 603	1.29 569	0.82 599	0.63 593	0.79 575	0.52 577	0.83 586	0.93 584	0.61 557	0.79 562	0.79 574	0.62 568	0.82 538	0.67 540	0.80 608	0.55 605	0.79 605	0.49 595	0.81 603	0.62 594

DCRE	0.24 310	0.15 271	0.45 200	0.26 395	0.26 520	0.23 250	0.21 347	0.37 254	0.29 233	0.23 203	0.81 563	0.23 238	0.16 214	0.24 169	0.18 222	0.07 80	0.14 382	0.07 113	0.08 230	0.07 132	0.25 488

zh-sn7	0.52 545	0.64 581	1.77 593	0.30 491	0.20 441	0.47 515	0.40 551	0.60 516	0.65 543	0.53 541	0.82 564	0.52 508	0.59 557	1.10 580	0.96 566	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.13 487	0.17 498	0.20 431

Consistency-Raft	0.56 555	0.52 561	1.12 548	0.45 573	0.49 581	0.48 522	0.45 562	0.73 572	0.74 564	0.45 505	0.82 564	0.46 473	0.60 559	0.51 402	0.63 534	0.39 588	0.40 587	0.44 587	0.51 599	0.53 587	0.38 561

aanetorigin	0.40 502	0.33 503	1.14 551	0.25 355	0.19 417	0.30 369	0.37 536	0.34 218	0.47 455	0.95 586	0.82 564	0.52 508	0.56 552	0.50 396	0.52 507	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.10 378	0.16 483	0.19 413

PWC_ROB	0.41 508	0.38 533	0.92 516	0.26 395	0.20 441	0.39 472	0.19 285	0.61 524	0.69 554	0.58 553	0.84 567	0.52 508	0.44 518	0.74 511	0.62 531	0.13 461	0.09 241	0.14 495	0.10 378	0.17 498	0.18 397

SDNR	0.47 532	0.29 482	0.92 516	0.24 318	0.37 565	1.27 600	0.17 188	0.54 446	0.58 522	0.44 498	0.85 568	0.55 518	0.28 399	1.19 587	0.52 507	0.23 554	0.24 529	0.17 529	0.13 487	0.19 523	0.26 500

EDNetEfficient	0.64 570	0.39 537	2.52 621	0.26 395	0.26 520	0.39 472	0.49 572	0.42 318	1.06 593	1.38 604	0.86 569	0.61 541	0.97 592	0.66 485	1.62 605	0.11 399	0.10 275	0.10 352	0.12 455	0.20 531	0.19 413

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 574	0.73 588	1.26 566	0.47 577	0.28 527	1.42 607	0.60 584	0.82 584	0.94 587	0.85 581	0.86 569	0.88 579	0.70 575	1.32 597	0.75 547	0.37 584	0.30 566	0.34 581	0.36 587	0.44 582	0.42 565

MFMNet_re	0.74 576	0.84 593	1.16 554	0.64 587	0.70 598	0.79 575	0.71 592	0.77 579	0.85 575	0.79 579	0.86 569	0.69 567	0.80 580	0.73 507	0.65 536	0.66 600	0.59 609	0.61 597	0.58 605	0.68 596	0.71 607

SPS-STEREO	0.74 576	0.72 586	1.18 561	0.52 582	0.57 590	0.76 570	0.50 574	0.80 581	0.66 547	0.97 588	0.88 572	0.94 581	0.74 576	1.08 579	1.04 575	0.58 596	0.51 598	0.50 590	0.50 598	0.56 588	0.72 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	0.81 585	0.56 568	4.76 641	0.37 544	0.30 542	1.11 592	0.52 577	0.67 554	1.07 594	0.76 574	0.91 573	0.60 538	0.61 563	1.64 604	1.24 586	0.15 501	0.13 362	0.15 512	0.15 516	0.22 542	0.24 477

RTSA	0.81 585	0.56 568	4.76 641	0.37 544	0.30 542	1.11 592	0.52 577	0.67 554	1.07 594	0.76 574	0.91 573	0.60 538	0.61 563	1.64 604	1.24 586	0.15 501	0.13 362	0.15 512	0.15 516	0.22 542	0.24 477

SGM_RVC	0.57 557	0.22 410	0.60 397	0.26 395	0.16 332	0.97 589	0.46 565	0.76 577	0.90 581	1.03 593	0.92 575	1.16 589	0.93 590	1.21 588	0.72 544	0.17 525	0.16 426	0.16 520	0.16 526	0.16 483	0.24 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FTStereo	0.28 396	0.11 108	0.56 358	0.24 318	0.13 193	0.21 202	0.52 577	0.36 239	0.28 214	0.38 436	0.94 576	0.30 338	0.56 552	0.33 315	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.19 413

zh-mn7	0.50 538	0.57 572	1.82 596	0.25 355	0.19 417	0.45 506	0.29 489	0.59 504	0.84 574	0.67 564	0.97 577	0.49 493	0.41 505	0.93 563	0.73 545	0.12 439	0.10 275	0.11 409	0.11 412	0.13 439	0.17 392

z-mn7	0.48 535	0.52 561	1.28 568	0.26 395	0.19 417	0.62 556	0.34 524	0.59 504	0.96 588	0.45 505	0.97 577	0.53 513	0.41 505	0.99 571	0.70 542	0.11 399	0.10 275	0.10 352	0.10 378	0.14 462	0.16 372

AnyNet_C01	0.68 573	0.69 585	2.64 628	0.33 524	0.27 525	0.93 584	0.64 587	0.66 552	0.65 543	0.70 568	0.97 577	0.75 573	0.63 570	1.01 573	1.52 600	0.17 525	0.16 426	0.17 529	0.17 537	0.24 551	0.28 512

SANet	0.58 559	0.41 543	1.38 575	0.27 433	0.16 332	0.72 567	0.48 569	0.71 567	1.34 605	0.69 567	0.97 577	0.94 581	0.78 578	0.97 570	0.93 562	0.14 487	0.12 339	0.12 444	0.12 455	0.18 514	0.20 431

EDNetEfficientorigin	7.48 631	0.57 572	139.59 673	0.25 355	0.17 362	0.44 498	0.30 498	0.48 386	1.04 591	1.29 601	1.02 581	0.82 576	0.87 587	0.76 522	1.02 573	0.10 358	0.09 241	0.12 444	0.11 412	0.22 542	0.25 488

tt	4.71 622	0.11 108	3.94 640	2.06 621	1.54 620	10.14 631	16.85 633	9.28 659	4.99 650	1.41 606	1.05 582	4.68 624	4.89 625	3.36 623	5.86 629	5.73 632	9.15 662	2.23 628	2.51 627	3.02 625	1.34 622

PVD	0.62 565	0.41 543	0.93 520	0.44 571	0.39 570	0.63 560	0.51 576	0.86 590	1.27 603	0.93 585	1.09 583	0.81 575	0.85 584	0.89 551	0.89 560	0.21 550	0.23 516	0.22 556	0.19 545	0.28 568	0.41 562

LSM	1.68 612	0.48 557	2.91 636	2.28 623	17.60 660	0.52 537	0.55 581	0.65 547	0.78 566	0.84 580	1.11 584	0.63 548	0.55 550	0.79 530	0.53 511	0.16 511	0.25 534	0.18 537	0.21 551	0.25 553	2.37 626

JetBlue	1.20 601	0.89 595	2.53 627	0.59 585	0.76 600	3.16 620	2.09 624	1.16 601	0.93 584	0.95 586	1.12 585	1.65 602	1.27 602	2.15 615	1.87 609	0.43 591	0.37 585	0.38 583	0.39 591	0.62 590	0.63 596

RAFT-RH_RVC	0.26 358	0.13 194	0.57 368	0.22 220	0.12 143	0.25 289	0.14 93	0.27 126	0.29 233	0.38 436	1.14 586	0.23 238	0.18 259	0.58 437	0.24 343	0.07 80	0.06 56	0.10 352	0.07 146	0.06 65	0.08 70

PWCK	1.05 593	1.29 614	2.12 601	0.92 602	0.42 575	1.27 600	1.01 607	1.14 600	1.14 601	1.16 600	1.14 586	1.25 592	0.90 588	1.77 609	1.15 581	0.89 611	0.51 598	0.87 607	0.54 600	1.02 614	0.57 587

coex-ft	3.48 620	0.81 592	48.53 671	0.24 318	0.19 417	0.53 540	0.47 568	0.49 396	2.36 616	7.18 630	1.20 588	0.96 584	2.53 620	0.75 516	2.14 614	0.13 461	0.15 413	0.14 495	0.12 455	0.22 542	0.47 573

G-Net	0.47 532	0.26 462	1.02 534	0.34 529	0.28 527	0.89 583	0.35 527	0.47 375	0.46 442	0.68 566	1.20 588	0.64 553	0.59 557	0.61 456	0.60 527	0.16 511	0.14 382	0.17 529	0.13 487	0.22 542	0.21 442

pmcnn	0.54 550	0.24 437	1.06 539	0.25 355	0.26 520	0.40 478	0.31 507	0.55 464	0.55 513	0.56 549	1.22 590	2.53 616	0.39 496	0.84 543	1.08 579	0.09 288	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.10 332	0.14 340

PWCDC_ROB	0.41 508	0.41 543	0.77 470	0.34 529	0.21 458	0.43 492	0.20 321	0.60 516	0.90 581	0.44 498	1.24 591	0.36 393	0.38 488	0.56 430	0.48 496	0.18 536	0.11 312	0.11 409	0.10 378	0.20 531	0.16 372

UNDER WATER-64	1.61 609	1.30 615	2.93 637	1.33 615	0.96 612	2.20 615	1.25 616	1.47 608	3.15 618	1.46 609	1.31 592	2.61 617	2.22 618	1.69 606	1.93 610	1.13 617	0.67 619	1.29 619	0.94 618	1.26 615	1.09 619

MeshStereo	0.60 562	0.31 492	0.71 450	0.22 220	0.17 362	0.66 563	0.36 534	0.81 583	0.63 540	1.48 615	1.32 593	1.65 602	0.83 583	1.18 586	0.74 546	0.17 525	0.17 451	0.17 529	0.14 505	0.17 498	0.19 413
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	0.94 588	0.98 602	1.71 592	0.83 600	0.63 593	1.02 590	0.64 587	1.16 601	1.43 608	1.02 591	1.39 594	1.47 598	0.86 586	1.16 585	0.79 552	0.63 599	0.43 593	0.78 604	0.49 595	0.80 602	0.57 587

ELAS_RVC	0.80 583	0.40 540	1.10 546	0.40 560	0.35 559	0.93 584	1.10 613	0.87 591	1.12 600	1.40 605	1.39 594	1.27 593	1.55 613	1.13 582	1.13 580	0.29 573	0.27 545	0.30 573	0.28 579	0.31 572	0.36 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 551	0.27 470	0.76 464	0.26 395	0.22 473	0.62 556	0.36 534	0.57 482	0.58 522	0.97 588	1.40 596	1.28 594	0.94 591	0.80 533	0.80 553	0.20 548	0.17 451	0.16 520	0.16 526	0.19 523	0.29 518

IMH-64-1	0.94 588	0.95 600	1.07 541	0.98 604	0.76 600	0.93 584	0.72 593	1.30 603	1.11 598	0.91 583	1.45 597	1.14 587	1.00 593	1.25 591	0.97 567	0.77 604	0.51 598	0.97 609	0.55 603	0.90 605	0.66 602

IMH-64	0.94 588	0.95 600	1.07 541	0.98 604	0.76 600	0.93 584	0.72 593	1.30 603	1.11 598	0.91 583	1.45 597	1.14 587	1.00 593	1.25 591	0.97 567	0.77 604	0.51 598	0.97 609	0.55 603	0.90 605	0.66 602

UNDER WATER	1.64 611	1.34 616	2.72 635	1.40 616	1.04 613	1.70 612	1.14 615	1.57 613	3.58 619	1.46 609	1.46 599	2.82 619	2.43 619	1.74 607	2.04 613	1.08 616	0.63 615	1.31 620	0.94 618	1.29 616	1.10 620

MSMD_ROB	0.63 568	0.34 512	0.70 443	0.30 491	0.25 516	0.88 582	0.35 527	0.58 495	0.67 548	1.13 597	1.52 600	1.75 605	1.05 596	0.90 554	0.60 527	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.27 578	0.25 553	0.27 504

FCDSN-DC	0.67 571	0.38 533	0.83 490	0.37 544	0.30 542	0.66 563	0.37 536	0.69 565	0.70 556	1.15 599	1.53 601	1.70 604	1.38 605	1.00 572	0.83 556	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.27 563	0.32 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-6	1.11 598	1.01 605	1.17 560	0.96 603	0.79 603	1.30 602	0.78 597	1.36 605	1.99 614	1.04 594	1.54 602	1.59 601	1.27 602	1.37 599	1.30 589	0.78 606	0.55 605	1.03 613	0.75 614	0.87 604	0.72 608

ELAS	0.80 583	0.40 540	0.91 515	0.39 555	0.35 559	1.52 609	0.81 600	0.97 596	0.98 590	1.47 614	1.58 603	1.19 591	1.33 604	1.01 573	1.21 583	0.29 573	0.27 545	0.30 573	0.29 581	0.32 575	0.36 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	0.73 575	0.33 503	0.84 494	0.33 524	0.28 527	0.82 579	0.40 551	0.82 584	0.83 571	1.43 607	1.60 604	1.97 607	1.38 605	1.10 580	0.93 562	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.26 557	0.32 531

FC-DCNN v2	0.75 579	0.33 503	0.82 484	0.33 524	0.28 527	0.85 580	0.40 551	0.88 592	0.86 577	1.46 609	1.65 605	2.08 609	1.40 607	1.14 584	0.95 565	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.26 557	0.32 531

IMH	1.09 597	1.04 606	1.29 569	1.03 606	0.79 603	1.11 592	0.69 590	1.40 606	1.42 607	1.02 591	1.71 606	1.42 596	1.19 600	1.78 610	1.03 574	1.14 618	0.56 608	1.00 611	0.58 605	0.93 608	0.68 604

NVStereoNet_ROB	0.74 576	0.64 581	1.20 564	0.55 584	0.43 578	0.54 544	0.48 569	0.75 575	0.87 580	0.88 582	1.72 607	1.06 586	1.03 595	1.29 593	0.98 569	0.35 582	0.42 590	0.41 586	0.48 594	0.38 580	0.43 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.05 593	1.00 603	1.19 562	0.83 600	0.67 597	1.22 598	0.84 602	1.43 607	1.56 609	1.13 597	1.75 608	1.46 597	1.25 601	1.56 603	1.28 588	0.61 598	0.62 614	0.70 599	0.68 610	0.66 595	0.62 594

SGM+DAISY	1.12 599	0.86 594	1.64 589	0.68 590	0.80 606	1.68 611	1.68 622	1.08 599	1.10 596	1.53 616	1.76 609	1.47 598	1.53 612	1.24 589	1.42 599	0.66 600	0.65 616	0.52 592	0.54 600	0.57 589	0.91 615

LVE	1.18 600	1.16 608	1.67 590	1.04 607	0.81 607	1.32 603	0.82 601	1.49 609	1.94 612	1.08 595	1.90 610	1.89 606	1.07 597	1.51 602	1.04 575	0.96 614	0.61 611	0.94 608	0.69 611	0.92 607	0.79 613

MonStereo1	0.96 591	0.61 580	0.99 531	0.70 592	0.59 591	1.37 605	0.35 527	0.97 596	1.27 603	0.97 588	1.92 611	1.53 600	2.13 616	1.29 593	0.87 559	0.71 603	0.34 580	0.75 602	0.47 593	0.75 601	0.68 604

JetRed	2.35 618	2.70 622	6.11 646	1.14 613	1.38 619	6.03 625	3.61 626	2.12 620	1.72 610	1.99 619	1.97 612	2.15 611	1.59 614	2.49 618	4.19 625	1.05 615	1.60 623	1.10 614	1.02 621	1.72 622	1.41 623

Dean	1.22 602	1.17 609	1.97 599	1.04 607	0.79 603	1.21 597	0.76 595	1.51 610	1.96 613	1.30 603	1.98 613	2.14 610	1.18 599	1.30 595	1.15 581	0.83 609	0.61 611	1.01 612	0.69 611	0.97 612	0.77 612

LE_ROB	1.82 614	0.39 537	3.15 639	0.50 581	0.55 588	0.79 575	1.00 606	0.89 594	6.48 653	7.40 631	2.07 614	2.07 608	5.08 626	1.33 598	3.96 624	0.11 399	0.09 241	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.13 310

WAO-8	1.50 606	1.22 611	1.39 576	1.10 610	0.85 608	2.15 613	0.78 597	1.84 616	3.76 629	1.46 609	2.18 615	2.15 611	1.50 610	3.20 621	1.35 595	0.92 612	0.66 617	1.10 614	0.79 615	0.94 609	0.74 610

Venus	1.50 606	1.22 611	1.39 576	1.10 610	0.85 608	2.15 613	0.78 597	1.84 616	3.76 629	1.46 609	2.18 615	2.15 611	1.50 610	3.20 621	1.35 595	0.92 612	0.66 617	1.10 614	0.79 615	0.94 609	0.74 610

TorneroNet-64	1.47 604	1.15 607	1.51 584	1.11 612	0.86 610	2.27 616	0.76 595	1.84 616	3.76 629	1.29 601	2.22 617	2.68 618	1.46 608	1.81 611	1.55 602	0.79 607	0.51 598	1.10 614	0.67 609	1.31 617	0.81 614

SGM-ForestM	1.59 608	0.56 568	1.52 585	0.41 566	0.34 556	2.77 618	1.67 621	1.69 614	1.73 611	2.48 621	2.27 618	6.02 628	2.90 622	3.08 619	2.83 620	0.25 564	0.30 566	0.19 544	0.20 549	0.18 514	0.45 572

TCMNet-wrong-test	4.33 621	5.65 653	4.76 641	11.36 657	10.39 655	5.87 624	4.45 628	4.24 652	1.10 596	1.93 618	2.43 619	6.07 629	3.54 624	3.87 624	4.51 626	2.00 624	0.47 595	1.96 625	1.68 625	5.78 630	4.48 629

MADNet++	2.34 617	1.81 620	2.24 604	2.15 622	1.97 621	2.79 619	2.19 625	2.42 622	2.26 615	2.79 624	2.70 620	2.43 615	2.60 621	3.18 620	3.32 621	2.19 625	1.97 626	1.93 624	1.62 624	2.02 623	2.10 624

xyz-stereo	1.43 603	0.11 108	17.43 659	0.18 56	0.08 5	4.86 621	0.18 241	0.31 185	0.35 307	0.37 427	2.75 621	0.41 432	0.31 443	0.58 437	0.33 432	0.07 80	0.05 5	0.09 279	0.06 72	0.06 65	0.06 7

MANE	1.63 610	0.58 575	1.16 554	0.59 585	0.60 592	2.71 617	1.53 619	2.63 623	3.62 628	2.33 620	3.26 622	3.66 622	2.98 623	2.26 617	2.26 615	0.37 584	0.40 587	0.31 576	0.49 595	0.31 572	0.63 596

notaker	1.49 605	1.44 617	1.77 593	1.42 617	1.08 614	1.19 596	0.87 604	1.51 610	1.40 606	1.53 616	3.41 623	2.40 614	1.94 615	1.83 612	1.57 603	1.14 618	0.69 620	1.38 621	0.88 617	1.39 620	1.03 618

ktn	1.80 613	1.46 618	1.49 582	1.44 618	1.14 615	1.50 608	1.07 610	1.53 612	3.90 637	2.77 623	4.62 624	3.42 621	1.49 609	1.74 607	1.40 598	1.45 622	0.77 621	1.46 622	0.99 620	1.41 621	1.00 617

HanzoNet	3.08 619	1.87 621	2.70 634	1.81 620	1.34 618	1.60 610	1.05 608	2.06 619	2.62 617	5.63 628	5.12 625	5.96 627	7.09 639	4.39 626	3.43 622	3.29 628	2.06 628	1.98 626	2.94 630	2.47 624	2.15 625

TorneroNet	2.26 616	1.20 610	1.55 587	1.15 614	0.91 611	5.84 623	0.84 602	2.12 620	8.45 655	2.59 622	5.32 626	3.84 623	2.15 617	1.84 613	1.98 612	0.88 610	0.54 604	1.16 618	0.74 613	1.31 617	0.91 615

KSHMR	1.92 615	1.47 619	1.97 599	1.48 619	1.22 617	1.39 606	1.06 609	1.81 615	5.83 652	1.43 607	5.56 627	2.95 620	1.17 598	2.24 616	1.33 594	1.29 621	1.13 622	1.47 623	1.11 622	1.37 619	1.21 621

DPSimNet_ROB	6.21 624	5.16 632	9.50 648	5.59 651	5.56 649	7.64 627	10.02 630	4.07 651	7.33 654	6.84 629	6.26 628	7.17 631	10.55 656	4.07 625	5.68 627	5.50 631	4.29 630	5.24 631	3.66 651	4.05 627	5.96 630

USTest	6.84 625	5.16 632	5.45 645	7.18 653	7.26 650	14.27 659	22.53 659	8.48 657	9.29 656	5.44 627	6.42 629	6.27 630	6.69 633	6.83 630	8.49 657	1.95 623	3.27 629	2.16 627	2.54 628	3.76 626	3.31 628

ITERv30	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

qyd29nn	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

yuret106	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

uio108cc	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

v20iiwwt	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

ITERv14	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

v134_o9	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

ITERv7	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

oiu110	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

dddd17k	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

ITERv10	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

ITERv8	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

ITERv4	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

BEATNet-Init1	4.91 623	3.27 623	14.39 658	0.69 591	0.65 596	10.19 632	3.83 627	5.04 653	5.11 651	8.73 657	8.52 643	13.95 664	7.66 655	7.79 632	5.79 628	0.32 579	0.34 580	0.34 581	0.38 590	0.64 592	0.64 600

hj116sk	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

iked130	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

vnu138km	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

99wein	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

a5sdf	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

ITERv28	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

ITERv24	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

dd23bbn	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

ITERv21	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

zxcv128	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

ITERv12	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

s6wercc	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

xxxxx1	15.30 659	9.78 655	10.23 653	20.34 661	19.47 661	17.10 660	23.00 660	10.36 660	11.04 658	9.25 658	9.66 656	10.74 659	10.66 659	10.60 660	13.72 663	8.14 636	9.35 663	31.88 672	44.61 672	12.63 659	13.46 661

tt_ll	15.30 659	9.78 655	10.23 653	20.34 661	19.47 661	17.10 660	23.00 660	10.36 660	11.04 658	9.25 658	9.66 656	10.74 659	10.66 659	10.60 660	13.72 663	8.14 636	9.35 663	31.88 672	44.61 672	12.63 659	13.46 661

ff	15.30 659	9.78 655	10.23 653	20.34 661	19.47 661	17.10 660	23.00 660	10.36 660	11.04 658	9.25 658	9.66 656	10.74 659	10.66 659	10.60 660	13.72 663	8.14 636	9.35 663	31.88 672	44.61 672	12.63 659	13.46 661

Anonymous_1	16.44 663	9.26 654	9.67 650	10.63 654	14.54 658	18.62 664	26.98 665	12.68 663	13.53 664	10.78 663	10.37 659	10.15 658	10.66 659	10.99 663	12.64 658	15.61 650	7.73 634	16.87 667	43.01 671	56.14 674	7.86 660

DGTPSM_ROB	8.38 652	5.24 634	10.71 656	5.32 643	10.19 653	8.34 628	23.49 663	6.11 655	13.43 662	4.93 625	10.93 660	5.64 625	10.55 656	6.17 628	12.73 659	3.74 629	7.56 632	3.68 629	7.24 659	4.09 628	7.49 656

DPSMNet_ROB	8.44 653	5.25 635	10.87 657	5.59 651	10.27 654	8.34 628	23.51 664	6.12 656	13.47 663	4.96 626	10.94 661	5.65 626	10.55 656	6.25 629	12.77 660	4.01 630	7.62 633	3.75 630	7.27 660	4.16 629	7.54 657

DPSM_ROB	11.46 657	9.79 658	10.18 651	11.11 655	11.31 656	19.08 665	27.38 666	13.42 664	14.23 665	10.34 661	11.13 662	10.97 662	11.33 663	11.89 664	13.49 661	6.74 634	8.19 660	6.00 646	7.05 657	7.74 636	7.76 658

DPSM	11.46 657	9.79 658	10.18 651	11.11 655	11.31 656	19.08 665	27.38 666	13.42 664	14.23 665	10.34 661	11.13 662	10.97 662	11.33 663	11.89 664	13.49 661	6.74 634	8.19 660	6.00 646	7.05 657	7.74 636	7.76 658

LRCNet_RVC	10.94 656	14.45 663	9.66 649	15.38 658	8.02 652	1.08 591	0.35 527	8.72 658	0.72 560	12.63 664	15.84 664	9.73 657	6.52 627	8.58 633	6.38 635	20.33 671	5.39 631	23.79 669	21.95 668	15.35 662	13.96 664

HaxPig	17.72 664	20.23 670	19.76 660	16.55 659	16.52 659	9.46 630	9.42 629	14.48 666	13.31 661	18.59 665	18.67 665	17.39 665	16.68 666	17.07 666	16.43 666	21.99 672	20.86 672	22.28 668	21.55 667	21.30 669	21.88 671

MEDIAN_ROB	21.20 665	24.56 671	23.42 669	19.57 660	19.62 664	13.29 658	11.21 631	18.04 667	17.02 667	22.07 672	21.92 666	20.84 667	20.24 667	21.02 667	19.68 667	25.59 673	24.08 673	26.20 670	25.19 669	25.31 670	25.19 672

LSM0	24.21 671	19.88 669	22.33 668	24.42 669	40.13 673	38.41 672	54.99 668	27.05 673	28.61 669	20.59 666	22.00 667	22.29 673	22.86 669	24.12 673	27.16 669	13.59 644	16.33 666	12.13 666	14.08 661	15.72 668	17.53 670

RAFT-FEzeroshot	23.04 666	19.71 666	20.25 661	22.47 666	22.80 667	38.32 668	55.23 671	26.95 669	28.70 670	20.66 667	22.23 668	22.07 668	22.86 669	23.85 669	27.17 670	13.53 640	16.47 667	12.08 661	14.22 664	15.58 664	15.60 666

RAFT-FE	23.04 666	19.71 666	20.25 661	22.47 666	22.80 667	38.32 668	55.23 671	26.95 669	28.70 670	20.66 667	22.23 668	22.07 668	22.86 669	23.85 669	27.17 670	13.53 640	16.47 667	12.08 661	14.22 664	15.58 664	15.60 666

CasAABBNet	23.04 666	19.69 664	20.32 663	22.42 664	22.73 665	38.35 671	55.23 671	26.99 671	28.74 672	20.67 669	22.28 670	22.11 671	22.86 669	23.84 668	27.17 670	13.52 639	16.47 667	12.08 661	14.21 662	15.57 663	15.60 666

Selective-RAFT-Error	23.11 670	19.77 668	20.60 667	22.49 668	22.80 667	38.46 673	55.19 670	27.13 674	28.90 674	20.73 670	22.38 671	22.11 671	22.91 673	23.94 672	27.18 673	13.54 643	16.57 671	12.09 664	14.21 662	15.61 667	15.65 669

FlowAnything	23.08 669	19.70 665	20.48 666	22.45 665	22.73 665	38.34 670	55.18 669	27.00 672	28.79 673	20.83 671	22.42 672	22.10 670	22.83 668	23.85 669	27.23 674	13.53 640	16.54 670	12.10 665	14.29 666	15.59 666	15.58 665

AVERAGE_ROB	25.43 672	29.01 672	27.22 670	24.60 670	24.16 672	17.78 663	12.87 632	22.39 668	21.40 668	26.72 674	26.08 673	25.18 674	24.52 674	25.07 674	23.57 668	29.94 674	28.36 674	30.60 671	29.57 670	29.83 671	29.66 673

PML	15.86 662	13.12 662	7.07 647	5.22 642	7.66 651	32.93 667	64.30 674	5.37 654	10.12 657	25.87 673	67.29 674	20.25 666	13.20 665	10.09 652	6.81 636	5.94 633	2.00 627	6.03 648	2.18 626	9.13 658	2.62 627

test_example2	100.95 673	107.33 673	67.16 672	98.17 671	106.88 674	89.44 674	101.34 675	37.23 675	97.88 675	129.56 675	131.26 675	65.41 675	67.34 675	91.22 675	79.29 675	143.32 675	199.32 675	81.12 675	102.17 675	121.89 675	101.70 674

ccccc		256.25 674		351.50 674	361.31 675	144.22 675		153.19 676		152.98 676		161.94 676		268.06 676		387.64 676	346.97 676	244.11 676	219.32 676	413.57 676

Low-res two-view benchmark