Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 110	1.33 73	0.20 8	0.13 16	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 46	0.15 19	0.14 20	0.21 1	0.22 22	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.10 85	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.35 54	0.71 306	1.67 118	0.32 206	0.17 85	0.19 2	0.21 141	0.79 288	0.54 172	0.22 48	0.25 95	0.55 332	0.22 134	0.28 13	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.07 43	0.12 112	0.10 8
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
FoundationStereo	0.61 287	0.37 123	0.91 11	1.96 600	2.40 607	0.20 3	0.16 65	0.26 1	0.86 489	0.16 1	0.12 2	0.19 77	0.17 56	0.58 185	0.32 155	0.10 131	2.98 617	0.08 65	0.06 8	0.07 2	0.20 89

SX1w	0.24 5	0.28 17	1.06 39	0.18 1	0.13 16	0.23 4	0.16 65	0.41 42	0.29 8	0.21 38	0.18 32	0.16 35	0.10 1	0.26 9	0.20 7	0.14 376	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.56 340

CroCo-Stereo Lap2	0.38 80	0.91 390	2.02 182	0.33 228	0.38 382	0.23 4	0.21 141	0.63 209	0.51 141	0.23 53	0.28 116	0.29 165	0.23 152	0.34 49	0.28 107	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.22 317	0.15 44

wo013ll	0.24 5	0.31 54	0.91 11	0.18 1	0.13 16	0.24 6	0.16 65	0.43 58	0.31 16	0.21 38	0.16 21	0.16 35	0.12 6	0.23 2	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.58 352

S2M2_L	0.27 13	0.32 72	1.41 87	0.24 61	0.17 85	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.50 134	0.17 4	0.25 95	0.22 98	0.17 56	0.27 12	0.29 118	0.16 427	0.12 191	0.11 244	0.12 221	0.15 165	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2k_new	0.23 2	0.30 45	0.89 8	0.18 1	0.14 38	0.25 8	0.15 47	0.41 42	0.29 8	0.19 22	0.12 2	0.15 19	0.13 16	0.24 5	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.60 363

RAStereo	0.33 34	0.81 350	2.22 234	0.27 110	0.18 107	0.25 8	0.20 115	0.45 73	0.38 50	0.21 38	0.26 104	0.20 86	0.16 44	0.26 9	0.26 84	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.09 4

5k_stereo	0.24 5	0.31 54	1.01 28	0.18 1	0.13 16	0.26 10	0.15 47	0.46 81	0.32 18	0.19 22	0.18 32	0.18 69	0.12 6	0.25 7	0.20 7	0.13 332	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

StereoAnything_RVC	1.22 549	1.71 563	3.17 517	2.52 610	2.63 611	0.26 10	0.15 47	0.47 91	0.54 172	0.49 231	0.71 460	0.52 313	0.19 98	1.60 450	0.57 325	0.11 229	4.13 624	0.08 65	0.05 1	0.76 576	3.79 617

mnv4	0.23 2	0.31 54	0.88 6	0.19 5	0.12 6	0.27 12	0.17 78	0.40 36	0.27 2	0.20 30	0.18 32	0.17 57	0.12 6	0.23 2	0.20 7	0.12 283	0.08 52	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

CNT	0.24 5	0.31 54	0.98 23	0.19 5	0.17 85	0.27 12	0.15 47	0.43 58	0.30 11	0.17 4	0.16 21	0.16 35	0.14 20	0.24 5	0.22 22	0.10 131	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.56 340

LG-Stereo_L1	0.30 27	0.42 158	0.97 19	0.35 276	0.28 282	0.28 14	0.21 141	0.39 30	0.30 11	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 108	0.22 22	0.08 29	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.51 307

rvit_stereo_0083	0.28 17	0.37 123	0.88 6	0.28 127	0.18 107	0.28 14	0.22 162	0.40 36	0.58 207	0.25 70	0.30 130	0.27 150	0.27 207	0.38 70	0.25 69	0.14 376	0.12 191	0.13 362	0.10 135	0.13 129	0.14 35

rvit_stereo_ft	0.38 80	1.01 412	1.86 149	0.33 228	0.21 172	0.28 14	0.27 289	0.59 184	0.55 184	0.24 63	0.28 116	0.28 157	0.27 207	0.35 59	0.28 107	0.14 376	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.14 153	0.31 170

aaa3	0.33 34	0.28 17	0.95 17	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.16 1	0.15 13	0.16 35	0.15 33	0.61 198	0.48 280	0.09 62	0.64 421	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.80 442

5k_new	0.33 34	0.29 29	1.07 40	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.33 24	0.17 4	0.14 8	0.17 57	0.14 20	0.56 172	0.47 272	0.10 131	0.77 444	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.70 407

SX	0.33 34	0.30 45	1.05 37	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.32 18	0.17 4	0.12 2	0.19 77	0.15 33	0.57 177	0.52 302	0.10 131	0.76 443	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.61 365

ITER	0.49 182	0.24 1	1.25 61	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.37 24	0.60 226	0.49 231	0.23 81	0.16 35	0.18 78	1.22 377	0.47 272	0.08 29	0.74 441	0.07 1	0.66 577	0.09 62	2.17 581

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 32	0.40 148	1.21 55	0.35 276	0.16 62	0.29 17	0.16 65	0.59 184	0.56 192	0.20 30	0.20 46	0.17 57	0.26 192	0.40 82	0.38 208	0.09 62	0.08 52	0.08 65	0.25 414	0.12 112	0.43 252

MaDis-Stereo	0.35 54	0.89 380	2.15 217	0.25 75	0.29 290	0.29 17	0.17 78	0.47 91	0.41 70	0.21 38	0.22 67	0.28 157	0.21 125	0.32 37	0.31 144	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.11 99	0.12 18

HART	0.75 420	0.75 330	2.22 234	0.94 529	1.59 583	0.30 23	0.19 101	0.72 252	0.85 482	0.30 119	0.52 285	0.39 220	0.16 44	0.81 292	0.43 247	0.08 29	2.61 609	0.10 176	0.07 43	0.36 483	1.61 554

IGEV-Stereo+	0.48 167	0.32 72	1.43 88	0.26 94	0.46 424	0.30 23	0.13 12	0.32 7	0.57 199	0.80 492	0.24 87	0.19 77	0.19 98	0.57 177	0.46 267	0.10 131	1.36 526	0.08 65	0.22 396	0.46 541	1.04 501

UniTT-Stereo	0.36 64	0.66 280	2.43 291	0.28 127	0.24 228	0.30 23	0.18 93	0.35 16	0.36 39	0.26 88	0.37 182	0.18 69	0.18 78	0.33 42	0.30 125	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.25 362	0.09 4

gc-stereo	0.33 34	0.28 17	0.97 19	0.20 8	0.12 6	0.31 26	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.44 253	0.11 229	0.73 439	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.65 383

weee2	0.34 45	0.27 13	1.00 26	0.21 20	0.13 16	0.31 26	0.14 29	0.30 4	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.15 33	0.61 198	0.40 219	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 456

252Zero-FE	1.02 524	0.31 54	1.72 122	0.26 94	0.27 267	0.31 26	0.12 4	0.42 51	0.57 199	7.97 625	0.25 95	0.13 1	0.12 6	0.75 266	0.51 299	0.09 62	5.04 628	0.07 1	0.83 596	0.09 62	0.66 386

LG-Stereo_L2	0.29 22	0.42 158	0.97 19	0.36 295	0.25 237	0.31 26	0.22 162	0.40 36	0.28 3	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 106	0.23 41	0.08 29	0.49 387	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.58 352

LGtest1	0.26 10	0.43 170	0.82 2	0.23 48	0.21 172	0.31 26	0.11 2	0.36 20	0.43 85	0.24 63	0.18 32	0.16 35	0.14 20	0.30 20	0.28 107	0.10 131	0.16 259	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.42 244

sCroCo_RVC	0.37 75	0.39 140	2.38 266	0.35 276	0.27 267	0.31 26	0.22 162	0.49 104	0.48 118	0.23 53	0.34 165	0.25 127	0.24 160	0.35 59	0.25 69	0.15 408	0.17 272	0.12 301	0.11 183	0.15 165	0.15 44

ss10	0.36 64	0.30 45	1.13 50	0.20 8	0.12 6	0.32 32	0.13 12	0.41 42	0.35 30	0.18 15	0.16 21	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.59 335	0.11 229	0.80 450	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.77 428

uiiii_40	0.28 17	0.26 7	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.32 32	0.12 4	0.40 36	0.29 8	0.17 4	0.15 13	0.16 35	0.18 78	0.28 13	0.44 253	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.71 584	0.08 38	0.50 297

mms	0.39 85	0.63 271	1.31 71	0.34 253	0.65 482	0.32 32	0.22 162	0.39 30	0.39 60	0.27 98	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.57 177	0.22 22	0.08 29	0.21 311	0.10 176	0.08 67	0.24 340	1.16 510

rvit_stereo_0081	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

rvit_stereo_0082	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

CAS++	0.34 45	0.39 140	1.90 155	0.25 75	0.18 107	0.32 32	0.20 115	0.78 279	0.44 96	0.31 122	0.31 141	0.21 94	0.16 44	0.34 49	0.20 7	0.15 408	0.13 208	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.74 409	0.70 302	2.05 189	1.11 550	1.09 550	0.32 32	0.21 141	0.75 262	0.43 85	0.30 119	0.30 130	0.22 98	0.27 207	0.98 327	0.31 144	0.10 131	2.50 606	0.08 65	0.15 290	0.27 396	2.70 598

MIF-Stereo (partial)	0.41 104	0.71 306	2.67 419	0.27 110	0.24 228	0.32 32	0.17 78	0.56 164	0.46 106	0.26 88	0.37 182	0.25 127	0.26 192	0.46 112	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.21 300	0.15 44

USM	0.33 34	0.28 17	0.89 8	0.21 20	0.11 2	0.33 40	0.14 29	0.34 15	0.33 24	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.13 16	0.60 192	0.39 214	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.68 396

zero-FE	1.27 553	0.33 84	9.38 642	1.30 558	2.25 604	0.33 40	0.20 115	0.51 129	1.26 569	0.32 126	0.22 67	0.77 450	0.22 134	0.69 238	0.96 440	0.21 501	2.25 596	0.09 114	0.61 572	0.32 448	3.25 608

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 138	1.36 507	1.30 69	0.24 61	0.12 6	0.33 40	0.20 115	0.41 42	0.37 42	0.32 126	0.21 55	0.16 35	0.14 20	0.29 18	0.62 351	0.55 570	1.42 537	0.11 244	0.13 243	0.25 362	0.56 340

plain	0.43 117	0.73 315	2.80 463	0.28 127	0.19 140	0.33 40	0.21 141	0.63 209	0.50 134	0.24 63	0.38 189	0.24 118	0.25 180	0.48 130	0.32 155	0.12 283	0.08 52	0.13 362	0.09 98	0.43 530	0.13 23

4k_L	0.34 45	0.29 29	1.10 47	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.14 29	0.35 16	0.32 18	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.14 20	0.66 225	0.49 291	0.09 62	0.65 422	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.80 442

4.5w_L	0.28 17	0.26 7	1.07 40	0.21 20	0.13 16	0.34 44	0.13 12	0.42 51	0.28 3	0.20 30	0.16 21	0.16 35	0.18 78	0.30 20	0.34 179	0.08 29	0.06 2	0.07 1	0.66 577	0.07 2	0.48 288

StePilot	0.29 22	0.25 4	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.41 42	0.28 3	0.20 30	0.17 27	0.16 35	0.17 56	0.31 25	0.36 191	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.84 597	0.07 2	0.47 280

Monster-pub-mixall	0.50 187	0.35 104	0.98 23	0.22 32	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.38 28	0.28 3	0.39 160	0.19 40	0.16 35	0.12 6	1.05 340	0.41 231	0.08 29	3.28 618	0.07 1	0.73 588	0.08 38	0.55 336

rvit_stereo_0081_aga	0.34 45	0.67 281	1.79 128	0.27 110	0.20 157	0.34 44	0.21 141	0.43 58	0.48 118	0.26 88	0.28 116	0.27 150	0.21 125	0.33 42	0.25 69	0.14 376	0.11 173	0.11 244	0.10 135	0.14 153	0.18 74

rvit_stereo_0080	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

whm_eth	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

sAnonymous2	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

ACM	0.33 34	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.35 53	0.13 12	0.33 10	0.32 18	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.40 219	0.09 62	0.78 446	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.70 407

HUF	1.33 561	0.96 403	4.06 580	2.73 614	2.17 603	0.35 53	0.24 227	1.87 596	0.75 398	1.28 568	0.29 121	1.35 571	0.19 98	1.97 517	0.43 247	0.15 408	3.91 622	0.08 65	0.06 8	0.31 438	3.41 610

AIO_test	1.11 541	0.77 334	2.51 348	3.32 618	2.81 612	0.35 53	0.25 253	1.29 565	0.68 320	1.28 568	0.27 110	0.32 186	0.17 56	2.86 592	0.27 94	0.12 283	1.72 563	0.08 65	0.21 384	0.15 165	2.81 599

ours_stereo	0.37 75	0.67 281	1.63 112	0.30 167	0.50 429	0.35 53	0.22 162	0.41 42	0.38 50	0.21 38	0.32 153	0.23 107	0.17 56	0.47 117	0.22 22	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.77 428

rvit_0105_6	0.36 64	0.55 240	1.48 96	0.31 185	0.18 107	0.35 53	0.26 270	0.56 164	0.66 280	0.26 88	0.29 121	0.33 194	0.26 192	0.41 92	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.13 243	0.15 165	0.25 125

2.25w	0.42 112	0.30 45	1.12 48	0.22 32	0.15 51	0.36 58	0.13 12	0.45 73	0.37 42	0.26 88	0.27 110	0.14 10	0.19 98	0.91 313	0.36 191	0.07 8	1.38 529	0.07 1	0.67 579	0.07 2	0.91 472

MLG-Stereo_test3	0.31 28	0.44 183	1.03 30	0.48 411	0.40 390	0.36 58	0.13 12	0.39 30	0.46 106	0.28 105	0.19 40	0.17 57	0.12 6	0.25 7	0.18 2	0.09 62	0.53 397	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.45 273

MoCha-V2	0.74 409	0.78 340	2.18 223	1.01 541	1.55 579	0.36 58	0.19 101	0.61 197	0.49 123	0.33 131	0.34 165	0.30 171	0.27 207	1.56 434	0.47 272	0.09 62	1.94 575	0.08 65	0.37 501	0.18 234	1.62 555

Selective-IGEV	0.57 243	0.42 158	1.87 151	1.67 584	1.33 567	0.36 58	0.20 115	0.61 197	0.71 358	0.22 48	0.31 141	0.22 98	0.19 98	0.52 153	0.36 191	0.09 62	0.97 470	0.09 114	0.15 290	0.20 288	0.85 461

DDF-Stereo	0.65 341	0.33 84	1.69 121	0.67 493	0.82 510	0.37 62	0.20 115	0.50 122	0.52 153	0.34 138	0.17 27	0.78 455	0.23 152	0.68 234	1.03 459	0.20 490	1.66 561	0.09 114	0.34 485	0.34 463	2.03 571

Replicate-Monster	0.58 251	0.53 229	1.55 102	0.22 32	0.34 344	0.37 62	0.13 12	0.43 58	0.39 60	0.35 144	0.16 21	0.16 35	0.15 33	1.46 418	0.21 13	0.11 229	2.71 610	0.07 1	0.35 489	0.08 38	1.81 563

FlowAnything_test	0.25 9	0.41 154	0.71 1	0.28 127	0.17 85	0.37 62	0.20 115	0.39 30	0.28 3	0.25 70	0.20 46	0.21 94	0.17 56	0.28 13	0.26 84	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.17 209	0.16 57

3.25w_new	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

3.25w	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

3w_stereo	0.44 133	0.29 29	1.53 101	0.23 48	0.20 157	0.37 62	0.22 162	0.53 137	0.41 70	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.22 134	0.90 311	0.24 52	0.06 1	1.52 549	0.07 1	0.44 521	0.08 38	0.83 455

AIO_rvc	0.95 509	1.02 414	2.57 375	2.80 616	1.91 595	0.37 62	0.24 227	0.52 131	0.60 226	0.98 524	0.29 121	0.25 127	0.18 78	2.16 538	0.29 118	0.11 229	1.39 533	0.08 65	0.11 183	0.26 382	2.87 600

fffy	0.39 85	0.67 281	1.57 103	0.45 399	0.52 435	0.37 62	0.22 162	0.45 73	0.35 30	0.21 38	0.30 130	0.26 138	0.20 115	0.45 108	0.24 52	0.08 29	0.29 346	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.77 428

rvit_0105_4	0.40 98	0.64 275	1.98 172	0.31 185	0.18 107	0.37 62	0.29 330	0.64 215	0.67 293	0.28 105	0.32 153	0.36 205	0.28 223	0.45 108	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.14 266	0.15 165	0.25 125

RSM	0.47 154	0.51 221	1.36 75	1.37 565	1.04 541	0.37 62	0.21 141	0.52 131	0.55 184	0.23 53	0.28 116	0.28 157	0.17 56	0.40 82	0.22 22	0.09 62	0.24 324	0.09 114	0.35 489	0.24 340	0.80 442

PyraSte	0.28 17	0.28 17	0.94 16	0.23 48	0.19 140	0.38 72	0.14 29	0.48 97	0.40 67	0.18 15	0.19 40	0.19 77	0.18 78	0.26 9	0.39 214	0.07 8	0.08 52	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.55 336

ITERv19	0.45 138	0.28 17	1.34 74	0.22 32	0.14 38	0.38 72	0.15 47	0.37 24	0.52 153	0.34 138	0.23 81	0.13 1	0.23 152	1.03 334	0.42 238	0.07 8	0.22 314	0.07 1	0.64 574	0.08 38	2.03 571

OmniDepth	0.26 10	0.63 271	1.36 75	0.23 48	0.10 1	0.38 72	0.15 47	0.35 16	0.37 42	0.17 4	0.13 7	0.23 107	0.19 98	0.32 37	0.23 41	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 85	0.07 1

water-stereo	0.36 64	0.61 262	1.58 104	0.25 75	0.14 38	0.38 72	0.18 93	0.44 67	0.35 30	0.31 122	0.35 172	0.28 157	0.25 180	0.45 108	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.09 114	0.08 67	0.11 99	0.74 420

4w-stereo	0.50 187	0.26 7	1.86 149	0.22 32	0.30 304	0.38 72	0.14 29	0.41 42	0.35 30	0.25 70	0.21 55	0.14 10	0.20 115	1.18 372	0.33 168	0.09 62	1.56 552	0.07 1	0.72 586	0.07 2	1.23 524

Occ-G	0.68 374	0.54 232	2.08 194	0.99 540	0.74 495	0.38 72	0.25 253	0.46 81	0.78 425	0.40 165	0.36 176	0.46 278	0.22 134	0.90 311	0.70 380	0.09 62	1.53 550	0.09 114	0.16 312	0.31 438	2.06 574

AIO-Stereo	0.64 332	0.60 256	1.63 112	1.31 559	1.45 573	0.38 72	0.20 115	0.55 158	0.83 467	0.31 122	0.31 141	0.23 107	0.15 33	0.39 75	0.63 358	0.10 131	1.25 508	0.09 114	0.41 515	0.21 300	1.73 560

ACW_4w	0.27 13	0.24 1	0.89 8	0.24 61	0.20 157	0.39 79	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.18 15	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.40 82	0.45 261	0.07 8	0.13 208	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.51 307

2.5w	0.40 98	0.31 54	1.07 40	0.23 48	0.16 62	0.39 79	0.19 101	0.50 122	0.39 60	0.23 53	0.23 81	0.13 1	0.17 56	0.73 260	0.24 52	0.07 8	1.53 550	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 476

monsterstereo	0.40 98	0.43 170	1.07 40	0.26 94	0.27 267	0.39 79	0.14 29	0.55 158	0.37 42	0.28 105	0.27 110	0.14 10	0.13 16	0.67 229	0.44 253	0.07 8	1.12 493	0.07 1	0.81 593	0.08 38	0.53 324

RSM++	0.48 167	0.52 225	1.27 64	1.62 580	1.27 566	0.39 79	0.20 115	0.49 104	0.56 192	0.22 48	0.25 95	0.24 118	0.17 56	0.39 75	0.23 41	0.09 62	0.11 173	0.09 114	0.35 489	0.29 419	0.80 442

tim_s	0.29 22	0.26 7	0.87 4	0.25 75	0.21 172	0.40 83	0.15 47	0.48 97	0.41 70	0.19 22	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.38 70	0.38 208	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.41 515	0.08 38	0.52 315

xxxad45	0.27 13	0.25 4	0.92 13	0.28 127	0.17 85	0.40 83	0.16 65	0.48 97	0.44 96	0.18 15	0.15 13	0.19 77	0.16 44	0.33 42	0.39 214	0.07 8	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.50 297

5w_v4	0.27 13	0.24 1	0.92 13	0.27 110	0.17 85	0.40 83	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.19 22	0.16 21	0.21 94	0.16 44	0.31 25	0.42 238	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.50 297

zaero_v3	0.39 85	0.28 17	1.32 72	0.21 20	0.14 38	0.40 83	0.13 12	0.42 51	0.54 172	0.35 144	0.21 55	0.14 10	0.21 125	0.79 282	0.31 144	0.07 8	1.03 482	0.07 1	0.53 548	0.09 62	0.55 336

4.5_new	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

2.75w_new	0.46 147	0.32 72	1.39 82	0.21 20	0.19 140	0.40 83	0.18 93	0.51 129	0.39 60	0.27 98	0.21 55	0.13 1	0.20 115	1.10 353	0.44 253	0.07 8	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 454

3.5w_stereo	0.34 45	0.33 84	1.17 53	0.21 20	0.15 51	0.40 83	0.14 29	0.46 81	0.36 39	0.23 53	0.25 95	0.15 19	0.19 98	0.80 287	0.24 52	0.07 8	1.02 480	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.52 315

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 54	0.87 4	0.23 48	0.11 2	0.40 83	0.16 65	0.33 10	0.40 67	0.20 30	0.19 40	0.18 69	0.17 56	0.38 70	0.17 1	0.11 229	0.06 2	0.08 65	0.07 43	0.10 85	0.09 4

CES	0.33 34	0.32 72	1.46 92	0.25 75	0.50 429	0.40 83	0.20 115	0.48 97	0.48 118	0.22 48	0.29 121	0.26 138	0.19 98	0.35 59	0.22 22	0.09 62	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.16 186	0.54 329

SteFusion	0.28 17	0.25 4	0.95 17	0.25 75	0.16 62	0.41 93	0.15 47	0.47 91	0.42 78	0.19 22	0.20 46	0.16 35	0.14 20	0.28 13	0.22 22	0.06 1	0.12 191	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.59 358

ITER124	0.35 54	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.41 93	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.17 4	0.14 8	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.40 219	0.12 283	0.81 454	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.79 438

asd	0.36 64	0.28 17	1.21 55	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.14 29	0.37 24	0.34 28	0.26 88	0.21 55	0.15 19	0.19 98	0.91 313	0.20 7	0.10 131	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 38	0.71 411

qwe	0.41 104	0.29 29	1.29 68	0.22 32	0.22 186	0.41 93	0.15 47	0.49 104	0.38 50	0.28 105	0.23 81	0.14 10	0.15 33	0.94 320	0.24 52	0.08 29	1.47 543	0.07 1	0.25 414	0.08 38	0.76 424

depthmonostereo	0.38 80	0.68 290	1.59 108	0.48 411	0.14 38	0.41 93	0.19 101	0.52 131	0.42 78	0.26 88	0.29 121	0.31 179	0.29 241	0.64 214	0.33 168	0.09 62	0.10 142	0.09 114	0.08 67	0.10 85	0.50 297

DilatedVolume-Stereo	0.35 54	0.38 133	1.21 55	0.26 94	0.20 157	0.41 93	0.18 93	0.43 58	0.38 50	0.37 149	0.35 172	0.29 165	0.24 160	0.64 214	0.55 318	0.09 62	0.19 287	0.08 65	0.11 183	0.12 112	0.50 297

4.25_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.5w_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.25w-stereo	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

2w_stereo	0.35 54	0.30 45	0.99 25	0.23 48	0.13 16	0.41 93	0.20 115	0.54 148	0.37 42	0.28 105	0.23 81	0.13 1	0.23 152	0.69 238	0.24 52	0.06 1	1.07 485	0.07 1	0.19 361	0.07 2	0.64 380

castereo	0.34 45	0.48 200	1.00 26	0.25 75	0.29 290	0.41 93	0.27 289	0.76 265	0.49 123	0.23 53	0.30 130	0.24 118	0.31 258	0.29 18	0.29 118	0.09 62	0.20 302	0.09 114	0.31 455	0.12 112	0.44 268

rvit_0105_5	0.43 117	0.73 315	2.10 205	0.31 185	0.18 107	0.41 93	0.31 357	0.69 234	0.67 293	0.32 126	0.34 165	0.38 216	0.30 252	0.42 100	0.30 125	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.15 165	0.30 161

rvit_stereo_0075_2	0.45 138	0.45 191	2.60 386	0.34 253	0.32 327	0.41 93	0.21 141	0.60 191	0.54 172	0.39 160	0.51 276	0.40 229	0.29 241	0.46 112	0.31 144	0.21 501	0.15 244	0.22 512	0.15 290	0.18 234	0.33 181

MGS-Stereo	0.35 54	0.48 200	1.99 174	0.26 94	0.14 38	0.41 93	0.22 162	0.41 42	0.48 118	0.24 63	0.51 276	0.25 127	0.18 78	0.33 42	0.22 22	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.47 545	0.10 8

GLC_STEREO	0.31 28	0.30 45	1.80 130	0.29 147	0.12 6	0.41 93	0.20 115	0.39 30	0.42 78	0.26 88	0.31 141	0.25 127	0.19 98	0.36 63	0.26 84	0.09 62	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.15 44

mfccc	0.34 45	0.27 13	0.97 19	0.20 8	0.13 16	0.42 108	0.13 12	0.36 20	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.16 44	0.70 241	0.40 219	0.10 131	0.81 454	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.74 420

monsters	0.39 85	0.39 140	1.04 32	0.24 61	0.32 327	0.42 108	0.13 12	0.49 104	0.35 30	0.27 98	0.21 55	0.14 10	0.15 33	0.60 192	0.43 247	0.09 62	1.09 489	0.07 1	0.70 580	0.07 2	0.65 383

IGEV	0.36 64	0.34 94	1.03 30	0.21 20	0.24 228	0.42 108	0.16 65	0.38 28	0.41 70	0.37 149	0.22 67	0.14 10	0.12 6	0.63 207	0.40 219	0.08 29	0.73 439	0.08 65	0.53 548	0.09 62	0.52 315

GIP-stereo	0.61 287	0.68 290	1.05 37	0.95 532	1.46 576	0.42 108	0.17 78	0.69 234	0.49 123	0.19 22	0.24 87	0.23 107	0.18 78	0.95 326	0.59 335	0.10 131	1.33 524	0.08 65	0.06 8	0.18 234	2.21 586

fffft	0.36 64	0.70 302	1.51 99	0.25 75	0.15 51	0.42 108	0.24 227	0.46 81	0.42 78	0.22 48	0.19 40	0.20 86	0.16 44	0.47 117	0.69 378	0.07 8	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.30 428	0.45 273
1: 1. 1
GMStereo	0.44 133	1.32 490	2.65 407	0.28 127	0.16 62	0.42 108	0.22 162	0.48 97	0.63 255	0.41 167	0.36 176	0.26 138	0.25 180	0.41 92	0.30 125	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.12 221	0.17 209	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FE-Mocha	0.61 287	0.36 110	1.84 138	1.06 543	0.34 344	0.43 114	0.17 78	0.72 252	0.55 184	0.45 196	0.50 272	0.58 347	0.45 379	2.35 550	1.18 484	0.10 131	0.40 370	0.11 244	0.21 384	0.13 129	0.31 170

Wavelet-MonSter	0.42 112	0.34 94	1.38 79	0.23 48	0.17 85	0.43 114	0.14 29	0.28 3	0.35 30	0.23 53	0.21 55	0.15 19	0.16 44	0.92 318	0.66 368	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 484

asda	0.41 104	0.31 54	1.23 59	0.22 32	0.17 85	0.43 114	0.16 65	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.20 46	0.15 19	0.20 115	0.99 328	0.23 41	0.10 131	1.49 544	0.07 1	0.23 401	0.08 38	0.88 468

111111	0.39 85	0.28 17	0.93 15	0.33 228	0.42 408	0.43 114	0.13 12	0.48 97	0.39 60	0.24 63	0.31 141	0.18 69	0.17 56	0.43 102	0.23 41	0.09 62	1.32 523	0.08 65	0.06 8	0.25 362	1.00 494

LG-Stereo	0.36 64	0.61 262	1.37 78	0.26 94	0.37 373	0.43 114	0.20 115	0.55 158	0.44 96	0.25 70	0.30 130	0.50 301	0.17 56	0.30 20	0.37 199	0.10 131	0.18 281	0.11 244	0.10 135	0.24 340	0.43 252

WCG-NET	0.41 104	0.80 346	1.77 125	0.25 75	0.13 16	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.59 218	0.38 155	0.41 206	0.26 138	0.24 160	0.37 66	0.24 52	0.08 29	0.81 454	0.08 65	0.07 43	0.26 382	0.31 170

WCG-NET（raft）	0.44 133	0.97 405	1.78 127	0.24 61	0.17 85	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.52 153	0.38 155	0.35 172	0.46 278	0.25 180	0.41 92	0.26 84	0.08 29	1.08 486	0.08 65	0.08 67	0.27 396	0.40 230

LoS_RVC	0.34 45	0.38 133	1.96 169	0.27 110	0.35 355	0.43 114	0.22 162	0.43 58	0.34 28	0.24 63	0.34 165	0.23 107	0.28 223	0.34 49	0.22 22	0.08 29	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.35 196

TestStereo	0.49 182	0.88 375	2.38 266	0.30 167	0.16 62	0.43 114	0.25 253	0.55 158	0.46 106	0.38 155	0.46 232	0.34 199	0.28 223	1.96 516	0.28 107	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.15 165	0.13 23

ITERv2	0.40 98	0.26 7	1.20 54	0.22 32	0.14 38	0.44 123	0.12 4	0.39 30	0.59 218	0.48 214	0.22 67	0.16 35	0.17 56	0.80 287	0.37 199	0.08 29	1.08 486	0.07 1	0.57 565	0.09 62	0.61 365

Zero-FE251	0.76 425	0.35 104	2.10 205	0.30 167	0.25 237	0.44 123	0.16 65	0.45 73	0.36 39	5.93 623	0.20 46	0.22 98	0.19 98	0.52 153	1.06 465	0.10 131	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.09 62	1.56 549

3.75w	0.33 34	0.27 13	1.02 29	0.22 32	0.21 172	0.44 123	0.16 65	0.47 91	0.33 24	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.18 78	0.54 167	0.24 52	0.08 29	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 340

1w_stereo	0.35 54	0.28 17	0.86 3	0.24 61	0.17 85	0.44 123	0.22 162	0.60 191	0.43 85	0.27 98	0.30 130	0.14 10	0.26 192	0.61 198	0.25 69	0.07 8	0.79 447	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.79 438

MLG-Stereo	0.38 80	0.43 170	1.46 92	0.24 61	0.42 408	0.44 123	0.13 12	0.42 51	0.51 141	0.27 98	0.14 8	0.17 57	0.13 16	0.35 59	0.18 2	0.08 29	1.45 542	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

MM-Stereo_test1	0.63 322	0.64 275	2.51 348	0.54 449	0.37 373	0.44 123	0.28 302	0.68 231	0.59 218	0.43 183	0.33 157	0.26 138	0.25 180	0.89 310	0.52 302	0.10 131	1.84 567	0.10 176	0.09 98	0.41 522	1.40 541

rvit_0105_3	0.46 147	0.86 369	2.24 238	0.33 228	0.19 140	0.44 123	0.35 401	0.74 258	0.70 344	0.38 155	0.38 189	0.41 236	0.33 272	0.46 112	0.32 155	0.19 479	0.17 272	0.17 464	0.18 343	0.15 165	0.22 103

MLG-Stereo_test1	0.36 64	0.45 191	1.50 98	0.24 61	0.35 355	0.45 130	0.13 12	0.36 20	0.51 141	0.20 30	0.10 1	0.18 69	0.12 6	0.33 42	0.18 2	0.08 29	1.36 526	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

MM-Stereo_test3	0.59 269	0.85 364	2.28 246	0.53 442	0.31 314	0.45 130	0.30 346	0.78 279	0.76 407	0.33 131	0.43 212	0.32 186	0.23 152	0.61 198	0.54 315	0.10 131	1.65 560	0.10 176	0.08 67	0.42 525	0.68 396

HI	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

CoSv	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

SCV_C0	0.73 405	0.68 290	2.05 189	1.50 576	0.92 522	0.45 130	0.20 115	0.96 434	0.71 358	0.65 429	0.33 157	0.31 179	0.20 115	1.25 387	0.52 302	0.09 62	1.68 562	0.08 65	0.30 447	0.27 396	1.52 548

IGEVStereo-DCA	0.74 409	0.74 325	2.09 198	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.23 201	0.49 104	0.62 243	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

rrr	0.84 456	0.74 325	3.40 541	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.28 302	1.23 561	0.84 479	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.29 437	0.24 340	1.75 561

knoymous	0.37 75	0.34 94	1.83 135	0.25 75	0.18 107	0.45 130	0.24 227	0.60 191	0.40 67	0.42 175	0.39 195	0.54 323	0.25 180	0.41 92	0.29 118	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.07 43	0.13 129	0.20 89

DLNR-FE	13.74 655	20.13 659	23.90 658	121.61 673	34.09 668	0.46 138	0.15 47	8.04 634	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.78 278	0.36 191	7.40 632	2.94 615	0.09 114	0.38 505	51.06 673	1.95 567

AdaDepth	0.36 64	0.43 170	1.65 114	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.16 65	0.31 5	0.53 166	0.21 38	0.20 46	0.14 10	0.18 78	0.37 66	0.21 13	0.07 8	0.67 425	0.08 65	0.24 405	0.10 85	0.74 420

SMoEStereo_RVC	0.36 64	0.83 354	1.48 96	0.26 94	0.15 51	0.46 138	0.22 162	0.40 36	0.43 85	0.23 53	0.24 87	0.21 94	0.18 78	0.47 117	0.59 335	0.07 8	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.42 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 201	0.51 221	1.12 48	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.20 115	1.10 534	1.33 576	3.13 616	0.33 157	0.22 98	0.20 115	0.34 49	0.26 84	0.11 229	0.09 108	0.11 244	0.09 98	0.17 209	0.21 96

SMFormer	0.64 332	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.17 209	0.84 456

tta	0.63 322	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.19 265	0.59 358

qqq1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

fff1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

DLNR_Zeroshot_test	13.74 655	20.06 658	23.92 659	121.50 672	35.20 669	0.46 138	0.15 47	7.96 633	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.79 282	0.36 191	7.16 631	2.95 616	0.09 114	0.38 505	50.40 672	1.95 567

4D-IteraStereo	0.62 308	1.29 486	3.04 505	0.27 110	0.30 304	0.46 138	0.26 270	0.54 148	0.51 141	0.41 167	0.31 141	0.39 220	0.19 98	0.53 161	0.65 365	0.09 62	0.47 383	0.12 301	0.11 183	0.21 300	2.14 578

qqq	0.65 341	0.63 271	2.10 205	0.30 167	0.64 479	0.46 138	0.27 289	0.81 303	0.83 467	0.48 214	0.56 337	0.46 278	0.37 292	1.03 334	0.75 401	0.11 229	1.41 534	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

test-3	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.52 273	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.62 369

test_1	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.51 263	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.63 375

GREAT-IGEV	0.92 497	0.56 244	2.08 194	0.98 535	2.29 606	0.47 151	0.18 93	0.35 16	0.78 425	0.74 472	0.33 157	0.15 19	0.18 78	1.00 329	0.55 318	0.09 62	3.79 621	0.07 1	0.26 422	0.22 317	3.26 609

IGEV-Stereo++	0.58 251	0.29 29	1.66 116	0.37 308	0.53 442	0.47 151	0.13 12	0.54 148	0.37 42	1.02 532	0.25 95	0.17 57	0.22 134	1.04 337	0.27 94	0.08 29	1.98 578	0.08 65	0.06 8	0.17 209	1.92 565

Pointernet	0.37 75	0.31 54	1.91 158	0.25 75	0.37 373	0.47 151	0.15 47	0.67 226	0.52 153	0.23 53	0.30 130	0.28 157	0.20 115	0.32 37	0.23 41	0.10 131	0.24 324	0.07 1	0.13 243	0.10 85	0.51 307

StereoVision	0.52 201	1.12 438	2.70 440	0.34 253	0.32 327	0.47 151	0.26 270	0.73 256	0.61 232	0.33 131	0.89 515	0.45 269	0.26 192	0.52 153	0.39 214	0.14 376	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.22 317	0.14 35

CASnet	0.32 32	0.40 148	1.80 130	0.28 127	0.11 2	0.47 151	0.19 101	0.45 73	0.47 113	0.39 160	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.31 25	0.21 13	0.11 229	0.06 2	0.15 427	0.12 221	0.16 186	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT	0.62 308	1.35 502	2.26 243	0.62 475	0.53 442	0.47 151	0.35 401	0.70 244	0.58 207	0.50 251	0.50 272	0.79 458	0.40 324	0.49 143	0.36 191	0.11 229	0.79 447	0.14 398	0.13 243	0.52 554	0.72 413

11t1	0.60 279	0.49 206	2.19 225	0.35 276	0.58 457	0.48 157	0.21 141	0.72 252	0.73 372	0.49 231	0.47 238	0.35 203	0.34 280	0.61 198	0.71 386	0.12 283	1.26 512	0.10 176	0.29 437	0.16 186	1.22 520

x	0.65 341	0.62 269	2.12 209	0.36 295	0.61 472	0.48 157	0.24 227	0.80 294	0.89 504	0.50 251	0.56 337	0.44 257	0.36 286	0.62 206	0.80 416	0.11 229	1.44 538	0.11 244	0.39 509	0.16 186	1.34 534

test_3	0.59 269	0.44 183	2.44 299	0.53 442	0.59 458	0.48 157	0.30 346	0.79 288	0.52 153	0.51 263	0.30 130	0.45 269	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.25 508	0.11 244	0.35 489	0.30 428	0.62 369

RALAANet	0.52 201	1.37 512	2.63 397	0.33 228	0.23 216	0.48 157	0.19 101	0.69 234	0.55 184	0.49 231	0.46 232	0.39 220	0.31 258	0.53 161	0.53 310	0.10 131	0.33 354	0.11 244	0.17 330	0.29 419	0.13 23

Gwc-CoAtRS	0.41 104	0.37 123	2.06 191	0.28 127	0.41 396	0.48 157	0.19 101	0.64 215	0.49 123	0.45 196	0.39 195	0.57 343	0.26 192	0.37 66	0.28 107	0.09 62	0.19 287	0.09 114	0.31 455	0.11 99	0.25 125

ISRNet	0.51 199	0.58 248	1.96 169	0.38 328	0.31 314	0.49 162	0.21 141	0.80 294	0.71 358	0.64 413	0.71 460	0.66 391	0.40 324	0.59 186	0.45 261	0.23 516	0.16 259	0.21 507	0.20 372	0.21 300	0.37 206

SCV	0.69 381	0.68 290	1.95 165	0.90 523	1.04 541	0.49 162	0.24 227	0.98 450	0.73 372	0.54 288	0.31 141	0.24 118	0.20 115	1.32 397	0.26 84	0.11 229	1.59 554	0.09 114	0.32 464	0.34 463	1.58 551

FACV-RUCA	0.61 287	0.44 183	2.11 208	0.43 387	1.73 589	0.49 162	0.28 302	0.74 258	0.68 320	0.41 167	0.53 292	0.34 199	0.64 478	0.41 92	0.33 168	0.13 332	0.11 173	0.62 579	0.12 221	0.72 571	1.02 499

DEFOM-Stereo	0.26 10	0.61 262	1.22 58	0.24 61	0.14 38	0.49 162	0.18 93	0.31 5	0.31 16	0.20 30	0.18 32	0.15 19	0.14 20	0.42 100	0.19 5	0.08 29	0.06 2	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.16 57

test_sample1	0.61 287	0.45 191	1.84 138	0.33 228	0.29 290	0.49 162	0.24 227	0.83 323	0.73 372	0.51 263	0.53 292	0.52 313	0.45 379	1.40 406	0.72 390	0.11 229	0.96 469	0.10 176	0.24 405	0.15 165	1.25 525

mmm	0.66 361	0.53 229	1.83 135	0.38 328	0.86 514	0.49 162	0.27 289	0.82 312	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.47 287	0.38 302	0.81 292	0.73 394	0.12 283	1.37 528	0.14 398	0.45 522	0.18 234	1.35 535

ProNet	0.46 147	0.60 256	1.85 143	0.35 276	0.67 484	0.49 162	0.25 253	0.53 137	0.57 199	0.21 38	0.24 87	0.22 98	0.20 115	0.52 153	0.22 22	0.09 62	0.47 383	0.10 176	0.09 98	0.23 333	1.33 532

iRaft-Stereo_5w	0.65 341	1.35 502	2.21 232	0.30 167	0.63 475	0.49 162	0.28 302	0.78 279	0.64 265	0.41 167	0.61 377	0.62 365	0.46 390	1.79 482	0.48 280	0.10 131	0.25 333	0.11 244	0.12 221	0.40 515	0.94 481

rafts_anoy	0.60 279	1.33 495	2.59 379	0.53 442	1.09 550	0.49 162	0.25 253	0.67 226	0.53 166	0.41 167	0.38 189	0.33 194	0.30 252	0.68 234	0.41 231	0.10 131	1.13 494	0.13 362	0.15 290	0.20 288	0.29 152

test_xeample3	0.86 468	0.75 330	3.36 531	0.65 485	0.76 500	0.49 162	0.33 382	1.21 560	0.80 446	0.61 378	0.23 81	0.30 171	0.29 241	1.17 370	1.57 523	0.10 131	1.79 565	0.10 176	0.40 510	0.25 362	2.09 575

LG-G_1	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

LG-G	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

MM-Stereo_test2	0.65 341	0.43 170	2.54 359	0.62 475	0.18 107	0.50 172	0.25 253	0.49 104	0.47 113	0.36 146	0.26 104	0.24 118	0.23 152	0.40 82	0.38 208	0.08 29	2.33 600	0.09 114	0.10 135	0.38 499	2.66 597

AIO-test2	0.60 279	1.55 540	2.73 448	0.63 478	0.42 408	0.50 172	0.23 201	0.84 332	0.73 372	0.34 138	0.53 292	0.37 210	0.22 134	0.70 241	0.32 155	0.75 581	0.16 259	0.13 362	0.17 330	0.21 300	0.47 280

AIO-test1	0.58 251	1.37 512	2.77 458	0.66 490	1.08 548	0.50 172	0.23 201	0.86 357	0.69 333	0.31 122	0.42 209	0.29 165	0.22 134	0.77 271	0.34 179	0.13 332	0.15 244	0.12 301	0.16 312	0.31 438	0.30 161

999	0.35 54	0.74 325	1.38 79	0.27 110	0.18 107	0.50 172	0.23 201	0.40 36	0.41 70	0.21 38	0.33 157	0.23 107	0.18 78	0.74 264	0.37 199	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.26 382	0.26 133

cross-raft	0.47 154	0.34 94	2.17 220	0.70 501	0.84 513	0.50 172	0.35 401	0.74 258	0.43 85	0.44 192	0.45 227	0.63 369	0.25 180	0.37 66	0.27 94	0.08 29	0.14 226	0.10 176	0.23 401	0.11 99	0.27 140

RALCasStereoNet	0.65 341	1.34 498	2.56 371	0.43 387	0.96 527	0.50 172	0.26 270	0.62 201	0.56 192	0.43 183	0.49 260	0.36 205	0.28 223	0.72 257	0.53 310	0.10 131	1.18 497	0.09 114	0.08 67	0.27 396	1.27 527

MonStereo	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.17 27	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.48 280	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.80 591	0.07 2	1.01 495

Monster-pub-eth3d	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.87 300	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

MSCF	0.88 476	0.84 359	1.67 118	2.15 601	1.87 592	0.51 180	0.21 141	0.63 209	0.61 232	0.32 126	0.29 121	0.17 57	0.30 252	1.06 341	0.67 372	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.31 455	0.19 265	3.72 616

MonSter	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.26 88	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

rvit_105_1	0.52 201	0.93 399	2.30 251	0.36 295	0.24 228	0.51 180	0.45 462	0.81 303	0.79 438	0.46 208	0.44 224	0.45 269	0.38 302	0.63 207	0.39 214	0.20 490	0.18 281	0.18 484	0.22 396	0.18 234	0.21 96

MIM_Stereo	0.55 228	0.92 395	2.65 407	0.32 206	1.09 550	0.51 180	0.19 101	0.67 226	0.52 153	0.48 214	0.54 312	0.43 242	0.27 207	0.57 177	0.30 125	0.08 29	0.17 272	0.11 244	0.10 135	0.28 409	0.80 442

CAS	0.39 85	0.31 54	1.79 128	0.81 517	0.34 344	0.51 180	0.23 201	0.49 104	0.42 78	0.23 53	0.31 141	0.20 86	0.17 56	0.30 20	0.25 69	0.77 583	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.41 239

DCANet-4	0.43 117	0.32 72	2.31 254	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.55 301	0.48 246	0.28 157	0.37 292	0.40 82	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

fff	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

ADStereo(finetuned)	0.50 187	0.91 390	2.43 291	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.75 512	0.40 82	0.40 219	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.13 129	0.45 273

GMOStereo	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

error version	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-v	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-2	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-1	0.61 287	0.54 232	2.09 198	0.31 185	1.37 569	0.51 180	0.28 302	0.83 323	0.50 134	0.42 175	0.55 323	0.54 323	0.24 160	0.38 70	1.25 497	0.10 131	1.08 486	0.10 176	0.17 330	0.11 99	0.77 428

XX-TBD	0.40 98	1.04 421	2.49 342	0.35 276	0.13 16	0.51 180	0.17 78	0.44 67	0.52 153	0.38 155	0.51 276	0.23 107	0.19 98	0.31 25	0.25 69	0.10 131	0.07 13	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.18 74

DCANet	0.49 182	0.91 390	2.63 397	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.41 336	0.39 75	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.14 153	0.45 273

csc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

cscssc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

AFF-stereo	0.57 243	1.51 537	2.59 379	0.33 228	0.23 216	0.51 180	0.21 141	0.69 234	0.68 320	0.49 231	0.63 392	0.49 297	0.34 280	0.50 148	0.37 199	0.08 29	0.54 400	0.10 176	0.10 135	0.40 515	0.60 363

VIP-Stereo	0.39 85	0.81 350	1.51 99	0.24 61	0.34 344	0.52 200	0.17 78	0.46 81	0.49 123	0.21 38	0.25 95	0.25 127	0.15 33	0.41 92	0.41 231	0.09 62	0.62 417	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.68 396

GASTEREO	0.89 484	0.83 354	1.67 118	2.15 601	1.89 593	0.52 200	0.21 141	0.62 201	0.62 243	0.33 131	0.31 141	0.16 35	0.31 258	1.11 358	0.68 375	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.29 437	0.19 265	3.79 617

test_sample7	0.65 341	0.41 154	2.08 194	0.36 295	0.20 157	0.52 200	0.32 368	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.18 462	1.21 502	0.16 447	0.15 290	0.19 265	1.22 520

test_sample2	0.59 269	0.42 158	1.84 138	0.33 228	0.18 107	0.52 200	0.28 302	0.86 357	0.70 344	0.47 211	0.53 292	0.46 278	0.41 336	1.51 426	0.66 368	0.12 283	0.93 468	0.11 244	0.24 405	0.16 186	1.01 495

GMStereo_Zeroshot	0.44 133	0.44 183	1.84 138	0.44 392	0.20 157	0.52 200	0.19 101	0.60 191	0.54 172	0.58 338	0.59 360	0.63 369	0.29 241	0.59 186	0.34 179	0.16 427	0.09 108	0.16 447	0.09 98	0.26 382	0.26 133

GCAP-Stereo	0.59 269	1.35 502	2.44 299	0.49 424	1.02 538	0.52 200	0.14 29	0.53 137	0.54 172	0.44 192	0.50 272	0.30 171	0.22 134	0.68 234	0.41 231	0.09 62	1.30 520	0.09 114	0.07 43	0.23 333	0.54 329

DAS	0.61 287	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	2.38 555	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

SepStereo	0.57 243	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	1.55 432	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

raft+_RVC	0.62 308	1.18 457	2.43 291	0.36 295	2.08 600	0.52 200	0.25 253	0.66 221	0.54 172	0.36 146	0.46 232	0.32 186	0.28 223	0.49 143	0.43 247	0.10 131	0.91 466	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.70 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 251	1.48 533	2.53 354	0.29 147	0.78 505	0.52 200	0.20 115	0.68 231	0.66 280	0.51 263	0.61 377	0.40 229	0.32 266	0.40 82	0.43 247	0.08 29	0.63 419	0.09 114	0.09 98	0.37 491	0.58 352

xyz-stereo-finetune	0.37 75	0.90 386	1.23 59	0.22 32	0.12 6	0.53 210	0.26 270	0.57 171	0.58 207	0.30 119	0.33 157	0.29 165	0.24 160	0.60 192	0.62 351	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.14 35

castereo++	0.39 85	0.83 354	1.38 79	0.29 147	0.18 107	0.53 210	0.20 115	0.57 171	0.58 207	0.20 30	0.27 110	0.32 186	0.17 56	0.34 49	0.22 22	0.09 62	0.54 400	0.09 114	0.29 437	0.15 165	0.52 315

UGAM	0.69 381	0.84 359	2.66 411	0.40 359	0.20 157	0.53 210	0.34 391	0.63 209	0.74 392	0.45 196	0.74 470	0.95 522	0.36 286	2.57 568	0.42 238	0.11 229	0.45 378	0.17 464	0.19 361	0.43 530	0.57 348

test_for_model	0.82 448	1.62 553	2.47 330	1.36 564	1.04 541	0.53 210	0.22 162	0.82 312	0.63 255	0.60 368	0.29 121	0.25 127	0.21 125	0.28 13	0.25 69	0.80 584	1.87 568	0.08 65	0.08 67	1.81 609	1.18 511

AEACV	0.89 484	0.29 29	1.84 138	2.50 609	1.68 587	0.53 210	0.21 141	1.01 479	0.42 78	0.68 444	0.31 141	0.22 98	0.39 317	1.63 451	0.25 69	0.09 62	2.60 607	0.09 114	0.54 553	0.23 333	2.27 592

LoS	0.34 45	0.35 104	1.88 152	0.25 75	0.13 16	0.53 210	0.20 115	0.50 122	0.53 166	0.26 88	0.28 116	0.37 210	0.24 160	0.40 82	0.25 69	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 374	1.24 475	2.42 286	0.30 167	0.57 453	0.53 210	0.25 253	0.95 431	0.79 438	0.49 231	0.46 232	1.12 555	0.74 508	1.50 425	0.61 348	0.09 62	0.62 417	0.10 176	0.30 447	0.26 382	0.30 161

AnonymousM	0.45 138	0.49 206	1.83 135	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.22 162	0.64 215	0.66 280	0.47 211	0.33 157	0.30 171	0.25 180	0.49 143	0.29 118	0.12 283	0.27 343	0.71 584	0.37 501	0.12 112	0.41 239

iRaftStereo_RVC	0.47 154	0.84 359	1.91 158	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.20 115	0.58 175	0.50 134	0.37 149	0.43 212	0.42 241	0.23 152	0.38 70	0.28 107	0.09 62	0.70 433	0.12 301	0.11 183	0.43 530	0.77 428

raftrobust	0.52 201	1.14 442	2.15 217	0.33 228	0.99 531	0.53 210	0.21 141	0.59 184	0.50 134	0.53 282	0.36 176	0.31 179	0.33 272	0.47 117	0.42 238	0.10 131	0.55 403	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.46 278

CFNet-RSSM	0.44 133	0.36 110	2.38 266	0.28 127	0.43 412	0.53 210	0.20 115	0.86 357	0.52 153	0.44 192	0.36 176	0.53 316	0.26 192	0.40 82	0.27 94	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.38 505	0.10 85	0.22 103

gasm-f	0.93 504	0.71 306	2.09 198	2.15 601	2.42 608	0.54 221	0.26 270	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.33 157	0.16 35	0.22 134	0.70 241	0.93 436	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.39 508	3.58 612

DFGA-Net	0.61 287	1.55 540	2.59 379	0.32 206	0.26 254	0.54 221	0.22 162	0.67 226	0.63 255	0.50 251	0.52 285	0.35 203	0.28 223	1.84 493	0.99 453	0.10 131	0.08 52	0.12 301	0.12 221	0.38 499	0.18 74

dual_stereo	0.94 506	0.31 54	1.80 130	0.90 523	2.52 609	0.54 221	0.15 47	0.69 234	1.02 543	0.25 70	0.18 32	0.18 69	0.14 20	0.63 207	0.35 188	0.09 62	3.76 620	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 625

DCVSM-stereo	0.52 201	0.37 123	2.45 317	0.30 167	0.22 186	0.54 221	0.52 488	0.60 191	0.52 153	0.69 448	0.47 238	0.79 458	0.49 414	0.56 172	0.90 434	0.13 332	0.14 226	0.15 427	0.13 243	0.20 288	0.21 96

H2IRNET	0.48 167	1.04 421	2.57 375	0.31 185	0.19 140	0.54 221	0.19 101	0.55 158	0.53 166	0.28 105	0.56 337	0.47 287	0.35 282	0.47 117	0.40 219	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.14 266	0.37 491	0.26 133

LL-Strereo2	0.62 308	1.36 507	2.47 330	1.37 565	0.96 527	0.54 221	0.28 302	0.61 197	0.49 123	0.42 175	0.34 165	0.44 257	0.21 125	0.57 177	0.53 310	0.11 229	0.26 336	0.16 447	0.14 266	0.18 234	0.98 492

LL-Strereo	0.85 465	1.73 564	3.06 509	0.37 308	0.61 472	0.54 221	0.33 382	1.01 479	0.76 407	0.69 448	0.58 355	0.85 489	0.78 517	2.65 576	0.54 315	0.14 376	0.58 409	0.14 398	0.12 221	0.42 525	1.05 502

CASS	0.43 117	0.34 94	2.01 177	0.33 228	0.17 85	0.54 221	0.24 227	0.71 250	0.52 153	0.62 391	0.55 323	0.40 229	0.41 336	0.43 102	0.33 168	0.17 448	0.10 142	0.14 398	0.11 183	0.18 234	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.58 251	0.37 123	2.00 175	0.88 520	0.64 479	0.54 221	0.19 101	0.46 81	0.39 60	0.58 338	0.39 195	0.27 150	0.27 207	0.71 250	0.32 155	0.09 62	1.20 499	0.09 114	0.16 312	0.22 317	1.92 565

RAFT_CTSACE	0.58 251	1.16 451	2.76 456	0.36 295	0.29 290	0.54 221	0.29 330	0.69 234	0.51 141	0.51 263	0.75 477	0.67 394	0.37 292	0.63 207	0.47 272	0.08 29	0.49 387	0.11 244	0.10 135	0.41 522	0.32 177

CrosDoStereo	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

CREStereo++_RVC	0.38 80	0.37 123	2.47 330	0.25 75	0.16 62	0.54 221	0.15 47	0.42 51	0.57 199	0.37 149	0.52 285	0.24 118	0.19 98	0.31 25	0.27 94	0.09 62	0.06 2	0.08 65	0.30 447	0.09 62	0.22 103
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
TANstereo	0.39 85	0.70 302	2.48 336	0.23 48	0.12 6	0.54 221	0.16 65	0.41 42	0.47 113	0.45 196	0.51 276	0.26 138	0.22 134	0.34 49	0.21 13	0.10 131	0.10 142	0.08 65	0.07 43	0.09 62	0.18 74

GEAStereo	0.95 509	0.48 200	1.85 143	2.15 601	3.19 613	0.55 235	0.21 141	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.22 67	0.16 35	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.33 453	3.58 612

GSStereo	1.06 532	0.48 200	1.85 143	2.42 608	3.19 613	0.55 235	0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

tt45	0.35 54	0.80 346	1.46 92	0.26 94	0.17 85	0.55 235	0.22 162	0.44 67	0.39 60	0.24 63	0.26 104	0.25 127	0.18 78	0.64 214	0.36 191	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.29 152

trnet	0.31 28	0.31 54	1.65 114	0.20 8	0.12 6	0.55 235	0.15 47	0.50 122	0.51 141	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.24 52	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.09 62	0.12 18

EKT-Stereo	1.56 579	0.55 240	2.60 386	2.54 611	19.66 657	0.55 235	0.22 162	0.76 265	0.51 141	0.40 165	0.36 176	0.43 242	0.27 207	0.74 264	0.42 238	0.13 332	0.17 272	0.11 244	0.16 312	0.20 288	0.50 297

testlalala_base	0.61 287	0.35 104	2.44 299	0.35 276	0.33 334	0.55 235	0.21 141	0.88 374	0.41 70	0.41 167	0.39 195	0.31 179	0.24 160	0.33 42	0.36 191	0.98 593	1.61 555	0.09 114	0.22 396	1.11 588	0.68 396

RAFT+CT+SA	0.60 279	1.25 478	2.49 342	0.38 328	0.75 497	0.55 235	0.34 391	0.83 323	0.68 320	0.39 160	0.55 323	0.44 257	0.29 241	0.75 266	0.28 107	0.09 62	0.24 324	0.11 244	0.51 542	0.30 428	0.74 420

XX-Stereo	0.98 518	0.57 246	4.45 596	1.64 582	5.33 620	0.55 235	0.16 65	0.96 434	0.43 85	0.45 196	0.65 412	0.85 489	0.19 98	0.79 282	0.26 84	0.11 229	0.80 450	0.10 176	0.32 464	0.17 209	0.78 435

CREStereo	0.31 28	0.35 104	1.66 116	0.19 5	0.13 16	0.55 235	0.17 78	0.50 122	0.50 134	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.23 41	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.10 85	0.12 18
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
IGEV-FE	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

test_sample6	0.64 332	0.51 221	2.17 220	0.35 276	0.18 107	0.56 244	0.27 289	1.00 469	0.80 446	0.56 313	0.66 419	0.47 287	0.39 317	1.95 514	0.60 340	0.14 376	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.18 234	0.78 435

test_sample5	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.55 301	0.63 392	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

ff7	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

ffff	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

DualNet	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.56 313	0.66 419	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

11t	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

IGEV_Zeroshot_test	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

MSKI-zero shot	0.70 388	0.44 183	2.62 396	1.47 572	0.75 497	0.56 244	0.20 115	0.80 294	0.45 103	0.60 368	0.52 285	0.44 257	0.17 56	0.70 241	0.26 84	0.09 62	2.87 614	0.09 114	0.32 464	0.14 153	0.50 297

PCWNet_CMD	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.43 252

anonymousdsp	0.86 468	0.59 255	2.65 407	1.33 561	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.13 545	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.12 606

TestStereo1	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

ccc-4	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

SA-5K	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

IGEV-Stereo	0.86 468	0.60 256	2.65 407	1.35 563	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.14 546	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.13 607
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.61 287	0.47 197	2.72 443	0.91 527	0.36 367	0.56 244	0.24 227	0.54 148	0.67 293	0.48 214	1.20 553	0.47 287	0.65 481	1.33 399	0.93 436	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.10 85	0.17 65

CFNet_pseudo	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.15 427	0.10 135	0.18 234	0.33 181

BEATNet_4x	0.57 243	1.16 451	2.56 371	0.35 276	0.16 62	0.56 244	0.25 253	0.91 399	0.64 265	0.55 301	0.53 292	0.59 351	0.43 362	0.67 229	0.76 405	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.23 333	0.58 352

R-Stereo Train	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.13 362	0.10 135	0.18 234	0.43 252

ccs_rob	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.16 447	0.10 135	0.18 234	0.33 181

HITNet	0.55 228	1.28 484	2.73 448	0.35 276	0.14 38	0.56 244	0.23 201	0.89 383	0.62 243	0.52 273	0.51 276	0.49 297	0.38 302	0.52 153	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.61 365
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
tg	0.45 138	0.83 354	1.85 143	0.29 147	0.16 62	0.57 267	0.18 93	0.60 191	0.56 192	0.37 149	0.44 224	0.38 216	0.24 160	0.48 130	0.28 107	0.09 62	0.30 347	0.11 244	0.11 183	0.44 534	0.77 428

RAFT-Stereo-weight	0.46 147	0.37 123	1.60 109	0.29 147	0.51 432	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.67 293	0.48 214	0.38 189	0.36 205	0.17 56	0.39 75	0.27 94	0.09 62	1.28 515	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.41 239

test_sample4	0.62 308	0.49 206	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.57 267	0.25 253	0.98 450	0.76 407	0.56 313	0.55 323	0.45 269	0.38 302	1.78 478	0.56 322	0.13 332	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.17 209	0.76 424

testlalala2	0.48 167	0.34 94	2.53 354	0.65 485	0.56 448	0.57 267	0.20 115	0.84 332	0.63 255	0.42 175	0.54 312	0.45 269	0.21 125	0.30 20	0.26 84	0.10 131	0.13 208	0.09 114	0.29 437	0.12 112	0.31 170

anonymousdsp2	0.88 476	0.31 54	1.96 169	1.06 543	1.56 580	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.98 537	1.20 557	0.37 182	0.65 382	0.26 192	1.19 375	0.46 267	0.10 131	2.40 605	0.10 176	0.13 243	0.19 265	2.96 602

SA	0.61 287	1.14 442	2.79 462	0.32 206	0.63 475	0.57 267	0.30 346	0.97 442	0.78 425	0.43 183	0.63 392	0.39 220	0.46 390	0.70 241	0.31 144	0.10 131	0.44 377	0.13 362	0.32 464	0.31 438	0.51 307

AACVNet	0.61 287	1.13 441	2.47 330	0.37 308	0.21 172	0.57 267	0.25 253	0.75 262	0.55 184	0.56 313	0.60 369	0.66 391	0.44 371	2.11 533	0.49 291	0.14 376	0.11 173	0.14 398	0.11 183	0.35 477	0.23 112

STrans-v2	0.69 381	0.62 269	2.66 411	0.28 127	0.23 216	0.57 267	0.32 368	1.01 479	0.77 420	0.92 517	0.84 500	0.88 502	0.92 540	1.81 485	1.19 487	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.12 112	0.30 161

DMCA-RVC	0.70 388	1.30 488	3.59 558	0.37 308	0.89 518	0.57 267	0.31 357	0.73 256	0.59 218	0.69 448	0.54 312	0.59 351	0.57 448	1.25 387	0.66 368	0.16 427	0.38 363	0.20 501	0.15 290	0.22 317	0.23 112

PMTNet	0.35 54	0.38 133	1.75 124	0.21 20	0.14 38	0.57 267	0.24 227	0.48 97	0.44 96	0.28 105	0.32 153	0.26 138	0.24 160	0.41 92	0.24 52	0.42 559	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.18 234	0.15 44

DN-CSS_ROB	0.56 236	1.64 557	2.75 453	0.42 374	0.22 186	0.57 267	0.19 101	0.79 288	0.66 280	0.46 208	0.62 384	0.41 236	0.32 266	0.73 260	0.49 291	0.12 283	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.17 65

z-ln-s-r	0.76 425	1.41 518	2.84 473	0.33 228	0.27 267	0.58 278	0.37 412	0.92 406	0.89 504	0.54 288	0.81 493	0.64 377	0.48 408	2.23 542	1.74 530	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.28 409	0.40 230

xyz-stereo-finetune2	0.40 98	0.89 380	1.40 83	0.22 32	0.12 6	0.58 278	0.23 201	0.55 158	0.50 134	0.33 131	0.47 238	0.30 171	0.41 336	0.81 292	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.12 18

test_sample3	0.61 287	0.48 200	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.58 278	0.25 253	0.97 442	0.76 407	0.54 288	0.52 285	0.46 278	0.37 292	1.78 478	0.57 325	0.13 332	0.79 447	0.12 301	0.21 384	0.17 209	0.73 417

AE-Stereo	0.71 392	0.32 72	2.44 299	0.44 392	0.50 429	0.58 278	0.23 201	1.08 529	0.67 293	0.67 438	0.51 276	0.47 287	0.24 160	0.63 207	0.32 155	0.09 62	2.15 592	0.11 244	0.45 522	0.22 317	2.01 569

ffm	0.78 435	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

ff1	1.07 535	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

mmx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

xxx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

CFNet_ucs	0.50 187	0.55 240	2.28 246	0.27 110	0.22 186	0.58 278	0.23 201	0.90 392	0.69 333	0.54 288	0.64 405	0.68 408	0.44 371	0.55 169	0.34 179	0.14 376	0.12 191	0.16 447	0.11 183	0.19 265	0.38 215

GASNet	0.84 456	1.98 578	4.07 581	0.48 411	0.33 334	0.58 278	0.34 391	0.97 442	0.81 454	0.60 368	0.59 360	0.74 438	0.55 441	2.08 529	1.18 484	0.22 508	0.15 244	0.19 491	0.17 330	0.55 557	0.29 152

RCA-Stereo	0.45 138	0.38 133	1.80 130	0.27 110	0.25 237	0.58 278	0.23 201	0.84 332	0.66 280	0.42 175	0.44 224	0.28 157	0.35 282	0.31 25	0.21 13	0.09 62	1.01 475	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.53 324

test_5	0.61 287	1.25 478	2.76 456	0.39 346	0.64 479	0.58 278	0.35 401	0.85 346	0.66 280	0.49 231	0.56 337	0.55 332	0.40 324	0.79 282	0.32 155	0.10 131	0.19 287	0.12 301	0.12 221	0.33 453	0.85 461

UDGNet	0.50 187	1.36 507	2.44 299	0.37 308	0.19 140	0.58 278	0.23 201	0.49 104	0.69 333	0.42 175	0.39 195	0.34 199	0.29 241	0.55 169	0.32 155	0.25 529	0.10 142	0.37 559	0.19 361	0.30 428	0.17 65

dd	0.48 167	1.32 490	2.41 282	0.31 185	0.17 85	0.58 278	0.26 270	0.50 122	0.71 358	0.42 175	0.41 206	0.34 199	0.28 223	0.47 117	0.41 231	0.18 462	0.10 142	0.13 362	0.12 221	0.22 317	0.16 57

GwcNet-ADL	0.54 224	0.78 340	2.85 476	0.31 185	0.20 157	0.58 278	0.29 330	0.93 411	0.67 293	0.48 214	0.47 238	0.56 339	0.33 272	0.48 130	0.80 416	0.13 332	0.12 191	0.09 114	0.09 98	0.14 153	0.40 230

GANet-ADL	0.48 167	0.56 244	2.51 348	0.34 253	0.20 157	0.58 278	0.25 253	0.80 294	0.57 199	0.43 183	0.61 377	0.56 339	0.31 258	0.44 106	0.44 253	0.14 376	0.11 173	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.38 215

PFNet+	0.50 187	0.43 170	2.54 359	0.49 424	0.18 107	0.58 278	0.76 549	0.54 148	0.72 367	0.56 313	0.48 246	0.39 220	0.26 192	0.94 320	0.33 168	0.14 376	0.09 108	0.14 398	0.13 243	0.12 112	0.16 57

RAFT-345	0.56 236	0.37 123	2.68 426	0.40 359	0.34 344	0.58 278	0.41 435	0.49 104	0.70 344	0.51 263	0.99 534	0.43 242	0.28 223	1.56 434	0.81 420	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.11 99	0.09 4

HCRNet	0.50 187	0.75 330	2.08 194	0.39 346	0.29 290	0.58 278	0.22 162	0.79 288	0.67 293	0.49 231	0.49 260	0.48 295	0.37 292	1.13 362	0.40 219	0.15 408	0.10 142	0.15 427	0.13 243	0.21 300	0.19 80

FENet	0.48 167	0.58 248	2.46 325	0.33 228	0.18 107	0.58 278	0.22 162	0.83 323	0.64 265	0.49 231	0.42 209	0.55 332	0.38 302	0.52 153	0.51 299	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.11 183	0.17 209	0.31 170

G2L-ROB	0.59 269	1.32 490	2.59 379	0.30 167	0.22 186	0.59 298	0.28 302	0.80 294	0.61 232	0.56 313	0.45 227	0.70 425	0.35 282	1.38 403	0.72 390	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.31 170

G2L-Stereo	0.62 308	1.27 481	2.67 419	0.31 185	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.60 226	0.56 313	0.53 292	0.71 428	0.37 292	1.74 468	0.57 325	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.11 183	0.29 419	0.34 189

DispNO	0.76 425	1.36 507	3.15 515	0.32 206	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.88 374	0.72 367	0.55 301	0.79 492	0.83 480	0.47 401	2.46 561	1.23 494	0.12 283	0.10 142	0.18 484	0.31 455	0.20 288	0.25 125

DisPM	0.48 167	0.41 154	2.54 359	0.61 473	0.18 107	0.59 298	0.62 522	0.54 148	0.67 293	0.61 378	0.53 292	0.38 216	0.26 192	0.76 269	0.31 144	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.15 44

test_4	0.47 154	0.80 346	2.15 217	0.36 295	0.29 290	0.59 298	0.28 302	0.50 122	0.42 78	0.43 183	0.76 480	0.39 220	0.22 134	0.73 260	0.49 291	0.08 29	0.18 281	0.11 244	0.15 290	0.29 419	0.27 140

THIR-Stereo	0.88 476	0.85 364	2.33 258	0.26 94	0.16 62	0.59 298	2.69 613	0.62 201	0.54 172	0.62 391	1.61 574	0.96 523	1.77 588	1.67 458	2.20 560	0.10 131	0.08 52	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.21 96

IRAFT_RVC	0.59 269	0.74 325	2.42 286	0.47 410	0.21 172	0.59 298	0.42 442	0.68 231	0.73 372	0.54 288	0.50 272	0.49 297	0.51 423	1.57 439	1.00 456	0.11 229	0.25 333	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35

111	0.57 243	1.41 518	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.59 298	0.26 270	0.90 392	0.83 467	0.50 251	0.54 312	0.57 343	0.38 302	0.54 167	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.24 340	0.81 451

aanetorigin	0.81 444	1.03 418	2.64 406	0.44 392	0.44 414	0.59 298	1.00 575	0.59 184	0.70 344	1.54 586	1.22 555	0.82 475	1.08 554	1.06 341	1.07 467	0.18 462	0.15 244	0.17 464	0.21 384	0.53 555	0.65 383

ACVNet	0.54 224	0.87 371	2.45 317	0.28 127	0.22 186	0.59 298	0.36 409	0.69 234	0.73 372	0.49 231	0.59 360	0.69 419	0.42 349	0.47 117	0.70 380	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.36 483	0.39 223

GANet-RSSM	0.63 322	1.14 442	2.67 419	0.38 328	0.26 254	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.56 192	0.50 251	0.57 348	0.67 394	0.50 419	1.91 512	0.50 296	0.14 376	0.10 142	0.24 526	0.12 221	0.36 483	0.28 146

PSMNet-RSSM	0.61 287	1.19 460	2.43 291	0.33 228	0.25 237	0.59 298	0.28 302	0.88 374	0.65 272	0.54 288	0.62 384	0.69 419	0.46 390	1.67 458	0.50 296	0.15 408	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.20 288	0.28 146

DMCA	0.50 187	0.83 354	1.95 165	0.32 206	0.24 228	0.59 298	0.26 270	0.81 303	0.68 320	0.59 357	0.49 260	0.56 339	0.36 286	0.65 222	0.65 365	0.14 376	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.29 152

AANet_RVC	0.79 439	1.46 530	2.72 443	0.34 253	0.25 237	0.59 298	0.32 368	0.88 374	0.83 467	0.62 391	0.95 526	0.80 466	0.43 362	2.46 561	1.72 528	0.38 556	0.26 336	0.10 176	0.09 98	0.25 362	0.43 252

AdaStereo	0.48 167	0.44 183	2.18 223	0.36 295	0.20 157	0.59 298	0.29 330	0.97 442	0.74 392	0.52 273	0.55 323	0.61 360	0.33 272	0.52 153	0.44 253	0.18 462	0.08 52	0.17 464	0.11 183	0.18 234	0.24 121
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.
ITSA-stereo	0.52 201	0.42 158	1.46 92	0.34 253	0.18 107	0.60 313	0.29 330	0.99 459	0.82 460	0.51 263	0.48 246	0.53 316	0.59 459	1.25 387	0.73 394	0.15 408	0.12 191	0.17 464	0.16 312	0.19 265	0.32 177

MyStereo06	0.70 388	0.72 312	3.51 551	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.90 392	0.67 293	1.48 583	0.53 292	0.84 483	0.57 448	0.60 192	1.11 474	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

MyStereo05	0.57 243	0.72 312	2.72 443	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.87 366	0.82 460	0.54 288	0.37 182	0.53 316	0.42 349	0.63 207	0.73 394	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

testlalala	0.53 215	0.36 110	2.40 276	0.29 147	0.35 355	0.60 313	0.22 162	1.02 487	0.63 255	0.56 313	0.40 204	0.32 186	0.21 125	0.33 42	0.27 94	0.10 131	1.73 564	0.09 114	0.24 405	0.08 38	0.43 252

IPLGR_C	0.64 332	1.66 560	3.36 531	0.80 515	0.31 314	0.60 313	0.60 515	0.82 312	0.69 333	0.58 338	0.62 384	0.44 257	0.31 258	0.47 117	0.43 247	0.12 283	0.22 314	0.13 362	0.15 290	0.35 477	0.21 96

ACRE	0.63 322	1.55 540	3.41 543	0.76 506	0.28 282	0.60 313	0.56 503	0.82 312	0.68 320	0.57 332	0.62 384	0.43 242	0.30 252	0.47 117	0.42 238	0.12 283	0.19 287	0.13 362	0.14 266	0.36 483	0.20 89

OMP-Stereo	0.64 332	0.87 371	2.38 266	0.56 460	0.37 373	0.60 313	0.26 270	0.75 262	0.71 358	0.65 429	0.60 369	0.68 408	0.32 266	2.07 526	1.18 484	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.28 146

DeepStereo_RVC	0.47 154	0.37 123	2.19 225	0.55 451	0.18 107	0.60 313	0.58 508	0.52 131	0.62 243	0.49 231	0.45 227	0.39 220	0.85 528	0.47 117	0.34 179	0.12 283	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.19 80

RAFT-RH_RVC	0.65 341	0.73 315	2.78 460	0.39 346	0.29 290	0.60 313	0.18 93	0.45 73	0.63 255	0.75 475	1.89 580	0.47 287	0.29 241	1.59 447	1.21 490	0.15 408	0.07 13	0.13 362	0.13 243	0.11 99	0.10 8

RAFT-IKP	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.16 62	0.60 313	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ICVP	0.48 167	0.33 84	2.37 263	0.34 253	0.22 186	0.60 313	0.55 499	0.79 288	0.53 166	0.45 196	0.60 369	0.49 297	0.36 286	0.55 169	0.46 267	0.16 427	0.16 259	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.65 341	0.54 232	4.29 592	0.33 228	0.27 267	0.60 313	0.25 253	1.02 487	0.92 512	0.61 378	0.69 432	0.62 365	0.54 435	0.67 229	0.38 208	0.18 462	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.21 300	0.49 295

test_xeample	0.98 518	0.65 279	2.12 209	0.29 147	0.67 484	0.60 313	0.28 302	1.08 529	0.85 482	0.62 391	0.70 445	0.44 257	0.41 336	1.95 514	5.45 616	0.12 283	1.33 524	0.11 244	0.31 455	0.18 234	1.42 543

cf-r	0.62 308	1.27 481	2.99 496	0.34 253	0.28 282	0.60 313	0.28 302	0.82 312	0.70 344	0.55 301	0.61 377	0.77 450	0.41 336	1.32 397	0.52 302	0.13 332	0.09 108	0.11 244	0.12 221	0.22 317	0.27 140

GwcNet-RSSM	0.64 332	1.38 516	2.69 433	0.33 228	0.26 254	0.60 313	0.32 368	0.84 332	0.73 372	0.56 313	0.65 412	0.72 430	0.42 349	1.78 478	0.60 340	0.14 376	0.10 142	0.12 301	0.13 243	0.26 382	0.26 133

FADNet-RVC	0.69 381	1.65 558	2.74 451	0.35 276	0.26 254	0.60 313	0.29 330	0.91 399	0.67 293	0.46 208	0.51 276	0.62 365	0.46 390	1.75 470	0.81 420	0.17 448	0.20 302	0.17 464	0.18 343	0.60 561	0.39 223

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 308	1.15 448	3.11 511	0.39 346	0.37 373	0.60 313	0.28 302	0.87 366	0.64 265	0.63 402	0.56 337	0.71 428	0.45 379	1.08 351	0.52 302	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.15 290	0.18 234	0.25 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.71 392	1.90 575	3.48 549	0.43 387	0.22 186	0.60 313	0.29 330	0.96 434	0.78 425	0.60 368	0.65 412	0.60 358	0.46 390	0.80 287	1.21 490	0.12 283	0.08 52	0.10 176	0.07 43	0.44 534	0.33 181

MLCV	0.59 269	1.41 518	2.41 282	0.31 185	0.15 51	0.60 313	0.23 201	0.77 272	0.63 255	0.67 438	0.66 419	0.55 332	0.37 292	1.16 367	1.09 471	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.29 152

iResNet_ROB	0.60 279	1.59 548	2.04 186	0.32 206	0.21 172	0.60 313	0.22 162	0.99 459	0.85 482	0.61 378	0.63 392	0.58 347	0.42 349	1.08 351	0.98 451	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.06 8	0.23 333	0.33 181

MyStereo07	0.56 236	0.68 290	2.42 286	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.58 175	0.72 367	1.17 550	0.26 104	0.20 86	0.27 207	1.28 393	0.28 107	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

MyStereo04	0.57 243	0.68 290	2.66 411	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.88 374	0.80 446	0.48 214	0.37 182	0.54 323	0.42 349	0.61 198	0.71 386	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

CoDeX	0.54 224	0.52 225	2.25 242	0.30 167	0.26 254	0.61 333	0.32 368	1.03 495	0.73 372	0.49 231	0.56 337	0.52 313	0.40 324	1.59 447	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.10 135	0.15 165	0.22 103

ttt	0.89 484	0.51 221	2.51 348	0.36 295	0.31 314	0.61 333	0.28 302	1.07 526	0.92 512	0.56 313	0.77 484	0.55 332	0.37 292	2.27 544	3.51 597	0.16 427	1.21 502	0.13 362	0.31 455	0.18 234	1.26 526

ToySt	0.67 367	0.88 375	2.61 391	0.39 346	0.73 494	0.61 333	0.38 422	0.78 279	0.73 372	0.43 183	0.70 445	0.72 430	0.45 379	0.66 225	0.62 351	0.14 376	0.63 419	0.13 362	0.33 478	0.24 340	1.18 511

anonymousa	0.74 409	0.60 256	2.58 377	0.96 533	1.33 567	0.61 333	0.26 270	0.69 234	0.56 192	0.55 301	0.84 500	0.82 475	0.46 390	0.56 172	0.61 348	0.10 131	1.11 492	0.12 301	0.98 606	0.14 153	0.97 490

Selective-RAFT	0.46 147	0.48 200	1.88 152	0.32 206	0.16 62	0.61 333	0.19 101	0.66 221	0.62 243	0.28 105	0.30 130	0.41 236	0.33 272	0.51 149	0.32 155	0.11 229	1.09 489	0.09 114	0.35 489	0.19 265	0.37 206

Sa-1000	0.61 287	1.07 425	2.71 441	0.32 206	0.61 472	0.61 333	0.31 357	1.00 469	0.76 407	0.53 282	0.83 498	0.43 242	0.33 272	0.69 238	0.30 125	0.10 131	0.52 395	0.13 362	0.28 433	0.29 419	0.29 152

Patchmatch Stereo++	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23
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
NF-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.55 367	0.55 451	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.44 416	0.78 411	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

OCTAStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.42 442	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.79 414	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

PSM-softLoss	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

KMStereo	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

PSM-adaLoss	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.49 143	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.49 424	0.17 85	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.48 130	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 117	0.36 110	2.45 317	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.47 117	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

RE-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

TVStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

iGMRVC	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.57 177	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

iRAFT	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

GES	0.49 182	0.54 232	2.37 263	0.31 185	0.19 140	0.61 333	0.30 346	0.93 411	0.52 153	0.49 231	0.53 292	0.40 229	0.43 362	0.59 186	0.67 372	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.20 288	0.30 161

GCST	0.84 456	1.48 533	3.02 501	1.12 553	1.09 550	0.62 355	0.19 101	0.79 288	0.56 192	0.60 368	0.65 412	0.50 301	0.31 258	1.24 383	0.74 399	0.76 582	0.46 379	0.84 587	0.64 574	0.71 570	0.57 348

CIPLG	0.63 322	1.59 548	3.16 516	0.79 513	0.31 314	0.62 355	0.57 506	0.82 312	0.68 320	0.58 338	0.63 392	0.43 242	0.31 258	0.48 130	0.42 238	0.12 283	0.20 302	0.13 362	0.13 243	0.36 483	0.21 96

dad	0.58 251	1.35 502	2.39 273	0.31 185	0.20 157	0.62 355	0.26 270	0.56 164	0.79 438	0.66 436	0.64 405	0.64 377	0.36 286	0.87 300	0.48 280	0.28 540	0.15 244	0.40 562	0.18 343	0.24 340	0.22 103

IPLGR	0.58 251	0.64 275	3.12 512	0.37 308	0.18 107	0.62 355	0.54 494	1.06 522	0.69 333	0.73 465	0.46 232	0.50 301	0.44 371	1.12 361	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.21 300	0.20 89

AAGNet	0.92 497	0.40 148	2.53 354	0.60 467	1.01 536	0.62 355	0.45 462	0.52 131	0.68 320	0.58 338	0.53 292	0.50 301	0.72 501	1.22 377	7.32 623	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

TransformOpticalFlow	0.65 341	0.61 262	2.67 419	0.45 399	0.26 254	0.62 355	0.28 302	0.88 374	0.76 407	0.76 479	0.74 470	0.90 508	0.84 525	1.82 488	0.80 416	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.19 80

IIG-Stereo	0.65 341	0.87 371	2.32 256	0.55 451	0.23 216	0.62 355	0.21 141	0.78 279	0.71 358	0.64 413	0.69 432	0.69 419	0.38 302	2.07 526	1.37 508	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.27 140

SST-Stereo	0.56 236	0.30 45	2.44 299	0.71 503	0.55 446	0.62 355	0.65 530	0.57 171	0.67 293	0.59 357	0.53 292	0.51 306	0.59 459	1.57 439	0.31 144	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.11 15

RAFT_R40	0.55 228	0.31 54	2.44 299	0.57 464	0.42 408	0.62 355	0.52 488	0.58 175	0.66 280	0.56 313	0.54 312	0.54 323	0.50 419	1.56 434	0.53 310	0.11 229	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

PFNet	0.62 308	0.42 158	2.69 433	0.43 387	0.55 446	0.62 355	0.27 289	0.64 215	0.72 367	0.61 378	0.56 337	0.45 269	0.33 272	1.86 499	1.12 476	0.28 540	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.26 382	0.27 140

GrayStereo	0.71 392	0.27 13	2.40 276	0.89 521	0.23 216	0.62 355	1.40 601	0.67 226	0.70 344	0.72 464	0.77 484	0.55 332	3.03 606	0.60 192	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.21 384	0.12 112	0.37 206

222	1.02 524	0.60 256	1.95 165	0.29 147	0.51 432	0.62 355	0.24 227	1.09 531	0.86 489	0.64 413	0.67 424	0.47 287	0.42 349	1.86 499	6.73 621	0.13 332	1.21 502	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.44 544

FADNet-RVC-Resample	0.74 409	1.54 539	3.81 571	0.38 328	0.29 290	0.62 355	0.38 422	0.91 399	0.67 293	0.52 273	0.51 276	0.63 369	0.44 371	1.56 434	0.59 335	0.24 523	0.32 350	0.22 512	0.19 361	0.30 428	0.71 411

STTStereo	0.58 251	0.95 402	2.95 489	0.37 308	0.31 314	0.62 355	0.32 368	0.81 303	0.63 255	0.61 378	0.55 323	0.67 394	0.43 362	0.87 300	0.48 280	0.16 427	0.16 259	0.17 464	0.20 372	0.17 209	0.25 125

FSD					1.93 596	0.63 369	0.33 382	0.46 81	0.53 166	0.32 126	0.32 153	0.40 229	0.32 266	1.14 364	0.60 340	0.28 540	2.77 611	0.31 546	0.30 447	0.31 438

MLG-Stereo_test2	0.46 147	0.49 206	1.77 125	0.79 513	0.70 491	0.63 369	0.12 4	0.37 24	0.48 118	0.39 160	0.15 13	0.24 118	0.10 1	0.46 112	0.20 7	0.16 427	1.21 502	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.66 386

DCRE	0.76 425	0.80 346	2.31 254	1.05 542	1.18 559	0.63 369	0.26 270	1.03 495	0.59 218	0.52 273	2.12 585	0.44 257	0.27 207	0.41 92	0.53 310	0.09 62	1.02 480	0.10 176	0.32 464	0.16 186	1.47 546

Pruner-Stereo	0.55 228	0.38 133	2.49 342	1.78 589	0.19 140	0.63 369	0.45 462	0.59 184	0.67 293	0.61 378	0.48 246	0.41 236	0.25 180	0.49 143	0.99 453	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.14 35

Prome-Stereo	0.53 215	0.36 110	2.39 273	0.60 467	0.23 216	0.63 369	0.41 435	0.66 221	0.67 293	0.59 357	1.02 538	0.43 242	0.71 500	0.61 198	0.34 179	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.44 268

GEStereo_RVC	0.61 287	1.19 460	2.61 391	0.48 411	0.25 237	0.63 369	0.37 412	1.05 509	0.79 438	0.55 301	0.55 323	0.59 351	0.44 371	1.10 353	0.48 280	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.27 396	0.43 252

psmorigin	1.41 566	0.91 390	13.83 652	0.37 308	0.30 304	0.63 369	0.37 412	0.80 294	0.64 265	0.98 524	0.87 510	1.16 562	0.78 517	3.95 611	1.09 471	0.19 479	0.22 314	0.17 464	0.19 361	0.25 362	0.47 280

acv_ft	0.57 243	0.87 371	2.45 317	0.33 228	0.41 396	0.63 369	0.29 330	0.86 357	0.73 372	0.64 413	0.59 360	0.69 419	0.45 379	0.47 117	0.68 375	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.43 530	0.39 223

DIP-Stereo	0.43 117	0.50 214	2.21 232	0.27 110	0.18 107	0.63 369	0.17 78	0.94 417	0.58 207	0.49 231	0.48 246	0.30 171	0.30 252	0.40 82	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.15 165	0.33 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
edge stereo	0.84 456	0.74 325	3.42 546	0.38 328	1.21 561	0.63 369	0.41 435	0.98 450	0.83 467	0.81 496	0.88 513	1.14 558	0.73 504	2.16 538	0.89 432	0.22 508	0.20 302	0.26 533	0.18 343	0.38 499	0.43 252

CVANet_RVC	0.82 448	1.18 457	3.98 577	0.40 359	0.28 282	0.63 369	0.43 449	0.90 392	0.78 425	1.14 546	0.69 432	0.68 408	0.52 430	2.62 573	0.48 280	0.20 490	0.13 208	0.22 512	0.37 501	0.37 491	0.48 288

DeepPruner_ROB	0.58 251	1.06 424	2.68 426	0.30 167	0.26 254	0.63 369	0.31 357	0.83 323	0.51 141	0.62 391	0.56 337	0.65 382	0.39 317	1.06 341	0.56 322	0.19 479	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.24 340	0.33 181

PWC_ROB	0.81 444	1.41 518	2.60 386	0.41 370	0.40 390	0.63 369	0.31 357	1.04 501	0.99 540	0.92 517	1.29 558	0.78 455	0.68 492	1.65 457	1.50 515	0.19 479	0.12 191	0.18 484	0.13 243	0.51 551	0.54 329

coex_refinement	0.67 367	1.33 495	2.48 336	0.38 328	0.26 254	0.64 382	0.34 391	0.88 374	0.68 320	0.61 378	0.63 392	0.80 466	0.48 408	1.84 493	1.09 471	0.13 332	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.18 234	0.38 215

PSMNet-RUCA	0.64 332	1.12 438	2.61 391	0.59 466	0.56 448	0.64 382	0.37 412	0.89 383	0.72 367	0.53 282	0.68 427	0.53 316	0.43 362	0.61 198	0.46 267	0.35 554	0.19 287	0.44 570	0.29 437	0.49 548	0.35 196

1111x	1.06 532	0.79 344	3.29 527	0.33 228	0.60 463	0.64 382	0.33 382	1.10 534	0.92 512	0.59 357	0.69 432	0.59 351	0.47 401	2.64 575	4.61 612	0.12 283	1.38 529	0.11 244	0.49 534	0.18 234	1.30 531

HHNet	0.63 322	0.67 281	3.10 510	0.37 308	0.25 237	0.64 382	0.60 515	0.70 244	0.67 293	0.55 301	1.12 548	0.32 186	0.60 467	0.43 102	1.75 532	0.16 427	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.18 234	0.22 103

DRaft	0.65 341	0.47 197	2.38 266	0.25 75	0.17 85	0.64 382	0.65 530	0.56 164	0.57 199	0.67 438	0.98 531	0.38 216	0.99 547	1.42 411	2.06 550	0.11 229	0.14 226	0.10 176	0.14 266	0.18 234	0.21 96

s12784h	0.41 104	0.34 94	2.17 220	0.24 61	0.11 2	0.64 382	0.24 227	0.85 346	0.70 344	0.45 196	0.54 312	0.28 157	0.27 207	0.51 149	0.27 94	0.11 229	0.06 2	0.09 114	0.06 8	0.16 186	0.14 35

xxxx	0.97 516	0.64 275	2.14 216	0.30 167	0.67 484	0.64 382	0.24 227	1.09 531	0.91 510	0.57 332	0.65 412	0.58 347	0.39 317	1.57 439	5.49 617	0.13 332	1.38 529	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.41 542

Syn2CoEx	0.78 435	1.43 526	3.54 555	0.44 392	0.31 314	0.64 382	0.43 449	1.04 501	0.83 467	0.64 413	0.77 484	0.74 438	0.74 508	1.91 512	0.64 360	0.20 490	0.17 272	0.19 491	0.15 290	0.30 428	0.59 358

psm_up	0.65 341	1.02 414	2.53 354	0.36 295	0.31 314	0.64 382	0.38 422	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.57 348	0.68 408	0.57 448	1.90 511	0.52 302	0.17 448	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.27 396	0.22 103

ac_64	0.63 322	0.77 334	2.71 441	0.37 308	0.34 344	0.64 382	0.30 346	0.86 357	0.67 293	0.58 338	0.53 292	0.88 502	0.48 408	1.84 493	0.71 386	0.15 408	0.12 191	0.12 301	0.12 221	0.21 300	0.25 125

CFNet-ft	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

FAT-Stereo	0.72 402	0.60 256	2.86 478	0.37 308	0.29 290	0.64 382	0.55 499	1.01 479	0.91 510	0.76 479	0.94 523	0.93 514	0.79 519	1.82 488	0.60 340	0.19 479	0.19 287	0.17 464	0.16 312	0.23 333	0.47 280

DeepPrunerF	0.92 497	1.33 495	3.41 543	0.46 404	0.51 432	0.64 382	0.49 481	1.16 552	2.62 608	0.65 429	0.61 377	0.65 382	0.62 472	2.23 542	1.31 500	0.23 516	0.19 287	0.30 545	0.28 433	0.39 508	0.34 189

CFNet	0.65 341	1.45 528	2.27 244	0.34 253	0.25 237	0.64 382	0.23 201	0.93 411	0.79 438	0.48 214	0.59 360	0.58 347	0.40 324	2.28 545	0.63 358	0.13 332	0.09 108	0.15 427	0.14 266	0.34 463	0.26 133

CFNet_RVC	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

PS-NSSS	0.69 381	1.37 512	2.44 299	0.31 185	0.32 327	0.64 382	0.34 391	1.04 501	0.74 392	0.56 313	0.75 477	0.51 306	0.42 349	2.41 559	0.54 315	0.24 523	0.17 272	0.27 534	0.18 343	0.30 428	0.23 112

RAFT-Test	0.56 236	0.41 154	2.01 177	0.90 523	1.07 547	0.65 398	0.37 412	0.83 323	0.65 272	0.49 231	0.49 260	0.93 514	0.24 160	0.52 153	0.30 125	0.10 131	0.38 363	0.09 114	0.38 505	0.11 99	0.19 80

IER	0.49 182	0.73 315	2.12 209	0.27 110	0.25 237	0.65 398	0.27 289	0.76 265	0.59 218	0.56 313	0.59 360	0.60 358	0.53 433	0.64 214	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.18 234	0.15 44

AASNet	0.66 361	1.49 535	2.97 491	0.37 308	0.33 334	0.65 398	0.30 346	1.00 469	0.78 425	0.56 313	0.60 369	0.55 332	0.39 317	0.88 307	0.96 440	0.15 408	0.12 191	0.13 362	0.11 183	0.45 537	0.35 196

SACVNet	0.68 374	1.08 428	2.58 377	0.38 328	0.28 282	0.65 398	0.37 412	0.91 399	0.65 272	0.67 438	0.62 384	0.69 419	0.47 401	2.07 526	0.65 365	0.18 462	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.39 508	0.41 239

ADLNet2	0.73 405	1.22 469	3.28 525	0.34 253	0.36 367	0.65 398	0.37 412	0.94 417	0.87 495	0.57 332	0.65 412	0.92 509	0.48 408	2.05 524	0.60 340	0.13 332	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.37 491	0.38 215

ARAFT	0.65 341	1.69 562	3.34 530	0.29 147	0.16 62	0.65 398	0.36 409	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.49 260	0.56 339	0.31 258	1.23 381	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.50 297

UPFNet	0.51 199	0.67 281	2.04 186	0.34 253	0.33 334	0.65 398	0.37 412	0.88 374	0.65 272	0.60 368	0.53 292	0.61 360	0.41 336	0.77 271	0.55 318	0.13 332	0.13 208	0.13 362	0.13 243	0.20 288	0.16 57

HGLStereo	0.61 287	1.20 462	2.59 379	0.36 295	0.40 390	0.65 398	0.30 346	0.87 366	0.67 293	0.60 368	0.70 445	0.69 419	0.56 443	1.07 350	0.59 335	0.14 376	0.13 208	0.13 362	0.12 221	0.23 333	0.23 112

UCFNet_RVC	0.55 228	1.16 451	2.48 336	0.31 185	0.27 267	0.65 398	0.28 302	0.76 265	0.58 207	0.51 263	0.53 292	0.67 394	0.42 349	0.91 313	0.45 261	0.16 427	0.11 173	0.17 464	0.17 330	0.20 288	0.23 112

PASM	0.82 448	1.00 409	2.68 426	0.52 438	0.48 427	0.65 398	0.59 511	0.83 323	0.89 504	0.82 502	0.73 467	0.89 505	0.68 492	2.39 556	0.73 394	0.35 554	0.37 359	0.36 557	0.41 515	0.45 537	0.51 307

HSM	0.67 367	0.92 395	2.29 249	0.30 167	0.29 290	0.65 398	0.29 330	0.98 450	0.67 293	0.59 357	0.58 355	1.39 574	0.65 481	2.56 567	0.45 261	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.24 121

iResNet	0.59 269	1.09 429	2.54 359	0.44 392	0.18 107	0.65 398	0.29 330	0.89 383	0.75 398	0.59 357	0.64 405	0.43 242	0.39 317	0.73 260	1.24 496	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.21 300	0.40 230

DLCB_ROB	0.61 287	0.96 403	2.00 175	0.37 308	0.25 237	0.65 398	0.37 412	0.86 357	0.76 407	0.73 465	0.70 445	0.84 483	0.47 401	1.57 439	0.72 390	0.13 332	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.18 234	0.33 181

w-ln-seven-2	0.81 444	1.56 543	3.14 514	0.38 328	0.28 282	0.66 411	0.43 449	0.93 411	0.93 520	0.73 465	0.77 484	0.72 430	0.65 481	1.82 488	1.75 532	0.14 376	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.36 483	0.58 352

gwcnet-sp	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

scenet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

ssnet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

DEmStereo	0.69 381	0.40 148	2.42 286	0.42 374	0.18 107	0.66 411	0.88 561	0.54 148	0.64 265	0.60 368	1.00 535	0.45 269	1.24 562	1.53 430	2.21 561	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.10 135	0.11 99	0.14 35

RP	0.74 409	1.01 412	2.48 336	0.44 392	0.45 417	0.66 411	0.45 462	0.95 431	0.87 495	0.70 452	0.95 526	0.99 529	0.82 522	1.55 432	0.82 423	0.26 533	0.19 287	0.23 520	0.20 372	0.34 463	0.38 215

RASNet	0.69 381	1.05 423	2.59 379	0.37 308	0.47 426	0.66 411	0.33 382	0.82 312	0.76 407	0.51 263	0.65 412	0.93 514	0.62 472	2.20 541	0.80 416	0.14 376	0.09 108	0.09 114	0.11 183	0.18 234	0.37 206

TDLM	0.83 454	1.28 484	2.38 266	0.46 404	0.26 254	0.66 411	0.55 499	0.87 366	0.80 446	2.54 607	0.62 384	0.61 360	0.51 423	2.68 579	0.67 372	0.20 490	0.11 173	0.35 556	0.15 290	0.33 453	0.48 288

anonymity	0.86 468	0.68 290	1.44 91	0.64 482	0.83 511	0.67 419	0.52 488	0.98 450	0.73 372	0.96 523	0.70 445	0.81 470	0.86 530	1.10 353	1.34 502	0.64 573	0.72 438	0.58 576	1.44 615	0.60 561	0.91 472

PSMNet-ADL	0.56 236	0.47 197	2.03 183	0.35 276	0.22 186	0.67 419	0.27 289	0.77 272	0.58 207	0.43 183	0.53 292	0.70 425	0.45 379	1.89 506	0.64 360	0.16 427	0.13 208	0.11 244	0.13 243	0.15 165	0.51 307

ADLNet	0.68 374	1.02 414	2.68 426	0.35 276	0.34 344	0.67 419	0.34 391	0.95 431	0.79 438	0.70 452	0.62 384	0.80 466	0.46 390	1.77 475	0.69 378	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.54 329

RAFT + AFF	0.79 439	1.73 564	2.99 496	0.34 253	0.35 355	0.67 419	0.51 484	1.05 509	0.79 438	0.54 288	0.58 355	0.59 351	0.81 520	1.80 483	1.21 490	0.13 332	0.27 343	0.15 427	0.14 266	0.45 537	0.69 404

FADNet	0.71 392	1.60 552	2.53 354	0.33 228	0.30 304	0.67 419	0.29 330	0.92 406	0.75 398	0.45 196	0.49 260	0.66 391	0.57 448	1.85 497	0.85 427	0.46 566	0.20 302	0.17 464	0.20 372	0.60 561	0.37 206

XPNet_ROB	0.68 374	1.11 436	2.28 246	0.38 328	0.27 267	0.67 419	0.47 472	0.94 417	0.75 398	0.80 492	0.71 460	0.81 470	0.54 435	1.72 465	0.84 426	0.22 508	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.25 362	0.45 273

HSM-Net_RVC	0.70 388	0.40 148	2.45 317	0.27 110	0.19 140	0.68 425	0.30 346	1.29 565	0.73 372	0.73 465	0.70 445	0.77 450	0.45 379	3.73 610	0.46 267	0.13 332	0.09 108	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 228	0.61 262	2.07 192	0.34 253	0.21 172	0.68 425	0.26 270	0.87 366	0.73 372	0.70 452	0.69 432	0.74 438	0.45 379	1.10 353	0.62 351	0.12 283	0.09 108	0.14 398	0.14 266	0.27 396	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.75 420	1.03 418	2.27 244	0.68 499	0.26 254	0.68 425	0.30 346	0.99 459	0.82 460	0.59 357	0.58 355	0.77 450	0.39 317	2.75 585	0.48 280	0.25 529	0.24 324	0.28 536	0.26 422	0.29 419	1.07 504

Any-RAFT	0.42 112	0.33 84	1.89 154	0.28 127	0.21 172	0.69 428	0.21 141	0.83 323	0.60 226	0.45 196	0.43 212	0.62 365	0.30 252	0.48 130	0.24 52	0.11 229	0.40 370	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.16 57

NVstereo2D	0.63 322	0.57 246	2.29 249	0.37 308	0.35 355	0.69 428	0.49 481	0.96 434	0.88 499	0.49 231	0.54 312	0.72 430	0.46 390	1.98 518	0.50 296	0.19 479	0.20 302	0.18 484	0.16 312	0.28 409	0.34 189

ETE_ROB	0.68 374	1.09 429	2.32 256	0.38 328	0.26 254	0.69 428	0.51 484	1.49 580	0.75 398	0.81 496	0.71 460	0.85 489	0.51 423	1.39 404	0.70 380	0.17 448	0.14 226	0.19 491	0.16 312	0.24 340	0.35 196

NLCSM	0.71 392	1.29 486	2.40 276	0.38 328	0.43 412	0.70 431	0.54 494	1.14 548	0.68 320	0.56 313	0.77 484	0.85 489	0.54 435	1.83 492	0.74 399	0.17 448	0.17 272	0.17 464	0.20 372	0.30 428	0.36 204

gcap-zeroshot	0.52 201	0.86 369	2.38 266	0.32 206	0.60 463	0.70 431	0.20 115	0.78 279	0.58 207	0.44 192	0.36 176	0.81 470	0.24 160	0.53 161	0.30 125	0.10 131	0.35 356	0.09 114	0.31 455	0.09 62	0.40 230

SFCPSM	0.48 167	0.39 140	2.30 251	0.28 127	0.27 267	0.70 431	0.32 368	1.00 469	0.69 333	0.50 251	0.52 285	0.43 242	0.36 286	0.53 161	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.18 234	0.23 112

S-Stereo	0.82 448	0.73 315	3.79 567	0.40 359	0.37 373	0.70 431	0.69 541	1.00 469	1.03 545	0.63 402	0.92 521	0.82 475	0.59 459	2.35 550	0.71 386	0.18 462	0.22 314	0.17 464	0.18 343	0.30 428	0.67 391

AF-Net	0.76 425	1.14 442	2.74 451	0.42 374	0.41 396	0.70 431	0.41 435	1.07 526	0.94 522	0.73 465	1.05 544	1.04 541	0.86 530	1.23 381	1.00 456	0.23 516	0.15 244	0.25 531	0.18 343	0.32 448	0.35 196

PA-Net	0.93 504	1.36 507	4.14 583	0.64 482	0.41 396	0.70 431	0.53 491	0.91 399	0.88 499	0.53 282	0.60 369	0.70 425	0.54 435	2.40 557	2.57 575	0.17 448	0.28 345	0.19 491	0.28 433	0.25 362	0.48 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.73 405	1.16 451	2.89 481	0.53 442	0.34 344	0.71 437	0.20 115	1.87 596	0.59 218	0.53 282	0.66 419	0.50 301	0.33 272	1.27 392	0.62 351	0.10 131	1.19 498	0.10 176	0.21 384	0.21 300	0.61 365

CBFPSM	0.62 308	1.34 498	2.12 209	0.30 167	0.23 216	0.71 437	0.38 422	0.77 272	0.68 320	0.51 263	0.49 260	1.03 537	0.82 522	0.63 207	1.35 504	0.11 229	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.19 265	0.37 206

Wz-Net-SNSev	0.85 465	1.83 571	3.36 531	0.42 374	0.31 314	0.71 437	0.66 532	1.04 501	0.94 522	0.68 444	0.85 503	0.96 523	0.62 472	1.75 470	1.14 479	0.16 427	0.15 244	0.16 447	0.17 330	0.39 508	0.63 375

hitnet-ft	0.73 405	1.09 429	2.59 379	0.28 127	0.22 186	0.71 437	0.36 409	0.89 383	0.67 293	0.58 338	0.83 498	1.03 537	0.94 544	2.31 547	0.70 380	0.23 516	0.14 226	0.41 564	0.13 243	0.24 340	0.28 146

FADNet_RVC	0.87 475	1.51 537	2.90 483	0.31 185	0.24 228	0.71 437	0.25 253	1.00 469	0.65 272	0.45 196	0.57 348	0.61 360	0.44 371	1.53 430	0.75 401	0.94 589	0.97 470	0.28 536	1.00 607	0.89 582	1.36 538

NCCL2	0.71 392	1.32 490	2.30 251	0.44 392	0.31 314	0.71 437	0.67 537	0.89 383	0.69 333	0.70 452	0.61 377	0.85 489	0.54 435	1.58 446	0.70 380	0.20 490	0.17 272	0.66 581	0.25 414	0.26 382	0.38 215

model_zeroshot	0.75 420	0.94 400	2.48 336	1.88 595	0.68 487	0.72 443	0.22 162	1.01 479	0.51 141	1.10 540	0.35 172	0.63 369	0.20 115	0.78 278	0.32 155	0.12 283	1.97 577	0.10 176	0.23 401	0.12 112	0.56 340

ssnet_v2	0.64 332	0.99 408	2.67 419	0.33 228	0.22 186	0.72 443	0.45 462	1.00 469	0.80 446	0.66 436	0.54 312	0.81 470	0.48 408	0.91 313	1.08 470	0.16 427	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.33 453	0.31 170

Anonymous3	0.47 154	0.49 206	2.61 391	0.33 228	0.25 237	0.72 443	0.32 368	0.80 294	0.60 226	0.36 146	0.41 206	0.33 194	0.29 241	0.46 112	0.30 125	0.19 479	0.18 281	0.13 362	0.13 243	0.18 234	0.22 103

pmcnn	1.44 568	1.25 478	3.57 556	0.74 504	1.42 571	0.72 443	0.56 503	1.04 501	1.06 551	1.03 533	2.89 606	6.01 620	0.75 512	2.54 566	3.60 599	0.14 376	0.11 173	0.08 65	0.06 8	0.34 463	0.81 451

zh-mn7	0.92 497	2.02 584	3.80 568	0.35 276	0.28 282	0.73 447	0.41 435	1.00 469	1.15 563	1.03 533	1.30 560	0.75 443	0.62 472	1.98 518	1.55 522	0.17 448	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.57 348

TCMNet	0.72 402	1.15 448	2.78 460	0.51 436	0.52 435	0.73 447	0.39 428	0.94 417	0.78 425	0.60 368	0.68 427	0.63 369	0.46 390	1.71 464	0.72 390	0.18 462	0.19 287	0.23 520	0.18 343	0.40 515	0.56 340

FTStereo	0.79 439	0.32 72	2.83 471	0.70 501	0.21 172	0.73 447	1.75 606	0.61 197	0.60 226	1.07 538	1.62 575	1.28 566	2.11 597	0.75 266	0.30 125	0.19 479	0.08 52	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.39 223

delet	0.60 279	0.84 359	2.45 317	0.33 228	0.35 355	0.73 447	0.46 468	0.89 383	0.80 446	0.58 338	0.62 384	0.67 394	0.51 423	1.14 364	0.64 360	0.12 283	0.12 191	0.13 362	0.14 266	0.22 317	0.29 152

RGC	0.78 435	1.10 434	2.55 367	0.45 399	0.45 417	0.73 447	0.40 433	1.00 469	0.75 398	0.75 475	1.04 542	1.02 536	0.73 504	1.74 468	1.15 481	0.24 523	0.19 287	0.28 536	0.26 422	0.31 438	0.38 215

StereoDRNet	0.71 392	1.24 475	2.56 371	0.42 374	0.45 417	0.73 447	0.46 468	0.98 450	0.81 454	0.77 481	0.56 337	0.74 438	0.48 408	1.69 463	0.91 435	0.15 408	0.14 226	0.15 427	0.15 290	0.26 382	0.51 307

PSMNet_ROB	0.75 420	1.42 523	2.93 486	0.39 346	0.32 327	0.73 447	0.56 503	0.90 392	0.74 392	0.56 313	0.60 369	0.75 443	0.47 401	2.00 520	1.31 500	0.18 462	0.13 208	0.19 491	0.20 372	0.26 382	0.40 230

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 215	0.39 140	1.30 69	0.45 399	0.21 172	0.74 454	0.17 78	0.71 250	0.44 96	1.17 550	0.38 189	0.89 505	0.23 152	0.86 299	0.94 439	0.11 229	0.49 387	0.09 114	0.40 510	0.13 129	0.50 297

LMCR-Stereo	0.61 287	1.00 409	2.60 386	0.42 374	0.22 186	0.74 454	0.31 357	1.06 522	0.70 344	0.62 391	0.64 405	0.40 229	0.52 430	0.84 296	1.27 499	0.20 490	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.26 382	0.16 57

UNet	0.56 236	0.58 248	2.81 467	0.32 206	0.33 334	0.74 454	0.27 289	0.86 357	0.67 293	0.55 301	0.55 323	0.72 430	0.55 441	0.79 282	0.58 331	0.12 283	0.09 108	0.13 362	0.11 183	0.20 288	0.19 80

G2L-Stereo_test	0.64 332	1.34 498	2.55 367	0.34 253	0.24 228	0.75 457	0.39 428	0.83 323	0.65 272	0.62 391	0.54 312	0.74 438	0.40 324	1.57 439	0.75 401	0.11 229	0.08 52	0.08 65	0.08 67	0.28 409	0.43 252

tt1	0.74 409	0.73 315	2.34 259	0.67 493	0.63 475	0.75 457	0.24 227	0.85 346	0.96 530	0.81 496	0.38 189	0.26 138	0.35 282	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.19 582

psmg	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.28 127	0.22 186	0.75 457	0.35 401	0.94 417	0.67 293	0.61 378	0.59 360	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.15 44

KYRaft	0.52 201	0.35 104	2.40 276	0.34 253	0.21 172	0.75 457	0.43 449	0.62 201	0.63 255	0.64 413	0.92 521	0.53 316	0.72 501	0.60 192	0.26 84	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.14 266	0.13 129	0.54 329

EDNetEfficientorigin	8.19 624	1.27 481	145.54 673	0.51 436	0.96 527	0.75 457	0.49 481	0.86 357	1.57 588	2.12 596	1.49 571	1.28 566	1.35 565	1.84 493	2.15 557	0.14 376	0.13 208	0.17 464	0.18 343	0.39 508	0.64 380

ACVNet-DCA	0.67 367	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

xx1	0.71 392	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.46 278	0.37 292	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

1test111	0.72 402	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	1.03 334	0.75 401	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

cc1	0.74 409	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.20 585

SQANet	0.92 497	1.96 576	3.23 519	0.77 509	0.83 511	0.76 462	0.38 422	0.87 366	0.68 320	0.64 413	0.69 432	0.73 436	0.52 430	1.35 401	1.36 506	0.80 584	0.30 347	0.60 578	0.29 437	0.93 583	0.70 407

BSDual-CNN	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

hknet	0.53 215	0.39 140	2.04 186	0.31 185	0.24 228	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.71 358	0.64 413	0.53 292	0.79 458	0.40 324	0.84 296	0.78 411	0.12 283	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

SHD	0.84 456	1.14 442	2.54 359	0.80 515	0.52 435	0.76 462	0.34 391	1.16 552	1.29 573	1.11 542	0.85 503	0.98 526	0.74 508	1.25 387	1.48 514	0.22 508	0.37 359	0.20 501	0.27 431	0.36 483	0.41 239

GANet	0.92 497	1.20 462	2.68 426	0.45 399	0.27 267	0.76 462	0.66 532	0.94 417	0.77 420	0.79 490	1.17 550	0.84 483	0.91 537	2.72 581	1.76 534	0.18 462	0.42 373	0.44 570	0.20 372	0.33 453	0.94 481

CBMV_ROB	0.88 476	0.75 330	2.73 448	0.36 295	0.22 186	0.76 462	0.47 472	1.05 509	0.81 454	1.06 537	1.04 542	0.88 502	1.36 567	2.17 540	2.03 547	0.23 516	0.24 324	0.27 534	0.25 414	0.27 396	0.73 417

GCAP-BAT	0.78 435	0.38 133	2.37 263	0.98 535	0.60 463	0.77 472	0.22 162	1.13 545	0.51 141	0.80 492	0.90 518	0.81 470	0.25 180	0.77 271	0.88 431	0.10 131	1.94 575	0.09 114	0.50 537	0.17 209	1.35 535

CSP-Net	0.55 228	0.61 262	1.81 134	0.30 167	0.23 216	0.77 472	0.35 401	0.90 392	0.62 243	0.62 391	0.60 369	0.65 382	0.42 349	1.76 472	0.47 272	0.17 448	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.21 300	0.16 57

Consistency-Raft	0.92 497	1.21 464	3.50 550	0.98 535	0.63 475	0.77 472	0.54 494	1.02 487	1.01 542	0.62 391	1.03 540	0.65 382	1.04 551	0.81 292	1.36 506	0.45 564	0.47 383	0.51 574	0.59 569	0.65 567	0.47 280

GMM-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.89 481	0.53 442	0.24 228	0.77 472	0.46 468	0.62 201	0.65 272	0.58 338	0.73 467	0.47 287	0.43 362	0.68 234	0.29 118	0.10 131	0.06 2	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.44 268

Nwc_Net	0.75 420	1.10 434	2.96 490	0.42 374	0.39 384	0.77 472	0.39 428	1.06 522	0.73 372	0.65 429	1.00 535	0.99 529	0.74 508	1.43 412	0.99 453	0.24 523	0.15 244	0.23 520	0.26 422	0.27 396	0.30 161

DANet	0.85 465	0.68 290	2.41 282	1.18 556	0.48 427	0.77 472	1.23 593	0.93 411	1.53 586	0.90 514	0.72 465	0.97 525	0.57 448	1.86 499	1.05 462	0.18 462	0.16 259	0.19 491	0.16 312	0.26 382	0.67 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	0.86 468	1.57 544	2.80 463	0.68 499	0.59 458	0.78 478	0.38 422	0.97 442	0.74 392	0.63 402	0.70 445	1.01 533	0.68 492	1.02 332	1.22 493	0.45 564	0.34 355	0.89 592	0.51 542	0.73 572	0.58 352

LALA_ROB	0.68 374	1.14 442	2.50 347	0.37 308	0.29 290	0.78 478	0.55 499	0.99 459	0.84 479	0.82 502	0.68 427	0.93 514	0.50 419	1.01 331	0.89 432	0.21 501	0.15 244	0.21 507	0.18 343	0.26 382	0.30 161

PWCDC_ROB	0.83 454	1.57 544	2.63 397	0.48 411	0.37 373	0.78 478	0.29 330	1.04 501	1.36 579	0.63 402	2.05 584	0.64 377	0.70 499	1.10 353	1.20 488	0.33 551	0.14 226	0.15 427	0.12 221	0.63 565	0.46 278

CBMV	0.86 468	1.00 409	2.82 469	0.35 276	0.21 172	0.78 478	0.78 552	1.05 509	0.87 495	0.90 514	0.74 470	0.87 498	1.89 592	1.67 458	1.38 510	0.19 479	0.20 302	0.21 507	0.19 361	0.28 409	0.84 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRE-IMP	0.46 147	0.31 54	2.40 276	0.53 442	0.17 85	0.79 482	0.68 539	0.54 148	0.66 280	0.47 211	0.43 212	0.44 257	0.26 192	0.43 102	0.33 168	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.23 112

MMNet	0.55 228	0.92 395	2.03 183	0.34 253	0.27 267	0.79 482	0.28 302	0.86 357	0.79 438	0.62 391	0.58 355	0.59 351	0.56 443	0.80 287	0.61 348	0.11 229	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.21 300	0.22 103

DSFCA	0.62 308	0.77 334	1.95 165	0.29 147	0.29 290	0.79 482	0.86 558	0.81 303	0.73 372	0.73 465	0.66 419	0.67 394	0.57 448	1.17 370	1.03 459	0.16 427	0.15 244	0.13 362	0.14 266	0.19 265	0.28 146

coex-ft	6.14 621	1.98 578	60.80 671	0.34 253	0.30 304	0.80 485	1.17 589	0.76 265	4.34 616	19.82 662	2.15 587	1.61 583	8.77 626	1.82 488	10.36 628	0.44 563	2.05 579	0.18 484	0.19 361	0.39 508	4.61 626

fast-acv-ft	0.67 367	1.24 475	3.26 523	0.39 346	0.30 304	0.80 485	0.48 474	0.74 258	0.76 407	0.60 368	0.78 490	0.76 448	0.60 467	0.70 241	0.78 411	0.16 427	0.15 244	0.18 484	0.17 330	0.38 499	0.24 121

Wz-Net-LNSev	0.66 361	1.30 488	2.81 467	0.35 276	0.37 373	0.80 485	0.48 474	0.91 399	0.87 495	0.63 402	0.70 445	0.80 466	0.59 459	0.67 229	0.68 375	0.15 408	0.14 226	0.12 301	0.12 221	0.24 340	0.38 215

DRN-Test	0.71 392	0.79 344	2.83 471	0.40 359	0.44 414	0.80 485	0.41 435	1.07 526	0.83 467	0.82 502	0.64 405	0.68 408	0.57 448	1.78 478	0.79 414	0.16 427	0.13 208	0.17 464	0.16 312	0.24 340	0.51 307

DualNet (step1)	0.76 425	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.65 574	1.21 502	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

test_sample9	1.07 535	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

test_sample8	1.23 551	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	1.01 479	0.75 398	1.23 563	0.63 392	2.53 597	1.31 563	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

GwcNet	0.76 425	1.09 429	3.68 562	0.38 328	0.45 417	0.81 489	0.45 462	0.91 399	0.89 504	0.63 402	0.77 484	0.82 475	0.51 423	1.64 454	0.85 427	0.17 448	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.33 453	0.34 189

SuperB	1.19 547	1.62 553	5.29 605	0.37 308	0.26 254	0.81 489	0.87 559	0.94 417	1.19 567	0.68 444	0.68 427	0.63 369	1.37 568	1.73 466	3.30 591	0.16 427	0.12 191	0.17 464	0.16 312	2.74 619	0.63 375

zh-sn7	0.99 520	2.20 596	3.83 572	0.40 359	0.31 314	0.82 494	0.63 524	1.02 487	0.94 522	0.81 496	1.13 549	0.84 483	0.93 542	2.49 564	1.87 541	0.17 448	0.17 272	0.16 447	0.16 312	0.37 491	0.64 380

iinet-f	0.62 308	1.18 457	2.55 367	0.33 228	0.25 237	0.82 494	0.34 391	0.87 366	0.69 333	0.56 313	0.64 405	0.73 436	0.67 490	0.80 287	0.81 420	0.14 376	0.13 208	0.11 244	0.10 135	0.44 534	0.26 133

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 341	1.15 448	2.40 276	0.33 228	0.30 304	0.83 496	0.40 433	0.94 417	0.82 460	0.67 438	0.76 480	0.68 408	0.58 456	1.13 362	1.25 497	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.28 146

CRFU-Net	0.58 251	0.42 158	1.90 155	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.35 401	0.94 417	0.54 172	0.65 429	0.60 369	0.78 455	1.34 564	1.00 329	0.51 299	0.17 448	0.14 226	0.17 464	0.10 135	0.19 265	0.20 89

DDUNet	0.90 491	1.63 556	2.77 458	0.77 509	0.69 489	0.83 496	0.44 458	0.90 392	0.70 344	0.68 444	0.76 480	0.92 509	0.54 435	1.14 364	1.35 504	0.61 572	0.37 359	0.96 594	0.52 544	0.77 578	0.67 391

RTSC	0.84 456	1.40 517	2.67 419	0.50 430	0.40 390	0.83 496	0.33 382	1.11 538	1.14 561	0.93 521	0.82 496	0.84 483	0.58 456	1.34 400	1.82 539	0.18 462	0.49 387	0.14 398	0.30 447	0.46 541	0.42 244

GANetREF_RVC	0.81 444	1.44 527	3.04 505	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.63 524	1.03 495	0.92 512	0.63 402	0.61 377	0.72 430	0.59 459	2.40 557	0.58 331	0.33 551	0.25 333	0.37 559	0.25 414	0.41 522	0.36 204
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
DISCO	0.61 287	0.63 271	1.98 172	0.46 404	0.34 344	0.84 501	0.35 401	0.88 374	0.81 454	0.61 378	0.64 405	1.06 545	0.53 433	1.11 358	0.83 425	0.13 332	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.26 382	0.37 206

APVNet	0.76 425	1.11 436	3.23 519	0.39 346	0.36 367	0.85 502	0.44 458	0.96 434	0.73 372	0.58 338	0.69 432	0.76 448	0.56 443	2.29 546	0.82 423	0.17 448	0.18 281	0.24 526	0.19 361	0.35 477	0.27 140

YMNet	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

YMNet_1	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

DDVS	0.67 367	0.46 194	1.74 123	2.40 607	0.35 355	0.86 503	0.98 570	0.72 252	0.52 153	0.53 282	0.57 348	0.89 505	0.37 292	1.22 377	0.57 325	0.15 408	0.14 226	0.14 398	0.12 221	0.19 265	0.42 244

HBP-ISP	0.82 448	1.57 544	3.28 525	0.50 430	0.27 267	0.86 503	0.54 494	1.09 531	0.78 425	0.81 496	0.70 445	0.68 408	1.00 548	2.02 521	0.47 272	0.24 523	0.24 324	0.29 544	0.25 414	0.28 409	0.52 315

PSM-AAD	0.67 367	0.29 29	2.41 282	0.37 308	0.23 216	0.86 503	1.15 585	0.62 201	0.66 280	0.64 413	0.71 460	0.67 394	2.90 605	0.65 222	0.32 155	0.10 131	0.08 52	0.17 464	0.15 290	0.14 153	0.34 189

LSM	3.40 611	1.42 523	5.81 617	9.98 652	30.74 667	0.86 503	1.14 583	0.99 459	1.26 569	1.40 576	2.18 588	0.93 514	0.85 528	1.76 472	1.03 459	0.22 508	0.35 356	0.24 526	0.29 437	0.40 515	6.21 628

NVStereoNet_ROB	1.45 570	1.62 553	3.59 558	1.09 545	0.70 491	0.86 503	0.67 537	1.19 557	1.51 585	1.20 557	4.05 616	1.61 583	1.94 593	2.97 596	2.07 551	0.67 578	0.69 430	0.55 575	0.70 580	0.57 558	0.67 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.95 509	1.57 544	2.93 486	0.90 523	0.39 384	0.87 510	0.44 458	1.12 541	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.64 377	0.50 419	2.73 583	0.93 436	0.97 592	0.40 370	0.87 591	0.29 437	0.61 564	0.66 386

FBW_ROB	0.94 506	1.23 474	2.35 260	0.46 404	0.32 327	0.87 510	0.46 468	1.15 549	0.97 536	0.83 505	0.78 490	1.01 533	0.64 478	3.65 609	1.65 525	0.27 537	0.24 324	0.40 562	0.26 422	0.32 448	0.88 468

DA	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

GGEV	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

WZ-Net	1.04 530	1.83 571	4.20 586	0.42 374	0.36 367	0.88 512	0.71 544	1.05 509	1.11 557	0.84 506	0.94 523	1.06 545	1.17 560	2.37 552	2.24 563	0.20 490	0.14 226	0.15 427	0.16 312	0.36 483	0.53 324

RYNet	0.77 433	0.91 390	2.36 261	0.37 308	0.41 396	0.88 512	0.44 458	0.99 459	0.88 499	0.65 429	0.54 312	0.92 509	0.61 470	2.70 580	1.23 494	0.15 408	0.14 226	0.17 464	0.14 266	0.27 396	0.55 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 456	1.41 518	2.80 463	0.94 529	0.35 355	0.89 516	0.41 435	0.89 383	0.66 280	0.57 332	0.63 392	0.75 443	0.38 302	2.37 552	0.55 318	1.16 601	0.31 349	0.36 557	0.21 384	0.59 560	0.63 375

XQC	0.84 456	1.32 490	2.61 391	0.78 512	0.44 414	0.89 516	0.53 491	1.16 552	1.07 552	0.85 508	0.69 432	0.92 509	0.73 504	1.40 406	1.44 512	0.24 523	0.35 356	0.23 520	0.26 422	0.45 537	0.39 223

DispFullNet	1.69 585	2.25 600	5.23 603	1.53 577	8.78 646	0.89 516	0.37 412	1.03 495	0.98 537	1.37 572	1.00 535	1.13 556	1.97 594	1.51 426	0.98 451	0.55 570	0.32 350	1.19 602	0.64 574	1.16 591	0.88 468

Wz-Net-MNSev	0.74 409	1.42 523	2.75 453	0.38 328	0.33 334	0.90 519	0.61 520	0.98 450	0.94 522	0.77 481	0.75 477	0.75 443	0.66 488	1.39 404	0.76 405	0.17 448	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.28 409	0.48 288

HH	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

HanStereo	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

BUS	0.45 138	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.65 382	0.32 266	0.48 130	0.34 179	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

NINENet	0.54 224	0.40 148	2.19 225	0.55 451	0.26 254	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.77 420	0.54 288	0.57 348	0.65 382	0.32 266	1.22 377	0.34 179	0.16 427	0.13 208	0.16 447	0.11 183	0.16 186	0.14 35

TRStereo	0.89 484	1.02 414	2.91 484	4.59 621	0.31 314	0.93 524	0.23 201	1.93 600	0.66 280	0.37 149	0.54 312	0.48 295	0.40 324	0.67 229	0.29 118	0.13 332	0.37 359	0.11 244	0.48 532	0.13 129	1.21 518

MFMNet_re	1.01 523	1.73 564	3.04 505	0.85 519	0.76 500	0.93 524	0.81 555	1.02 487	1.10 555	1.05 535	1.06 545	0.84 483	0.96 545	0.93 319	0.97 442	0.68 579	0.61 412	0.63 580	0.60 571	0.77 578	0.80 442

NRIStereo	0.50 187	0.34 94	2.44 299	0.52 438	0.16 62	0.94 526	0.73 547	0.52 131	0.65 272	0.48 214	0.40 204	0.59 351	0.29 241	0.78 278	0.33 168	0.11 229	0.13 208	0.11 244	0.09 98	0.22 317	0.25 125

EDNetEfficient	1.29 556	0.78 340	4.27 589	0.65 485	1.03 539	0.94 526	1.38 599	0.87 366	1.75 594	2.33 604	1.32 563	1.04 541	2.21 599	1.59 447	4.07 607	0.16 427	0.19 287	0.15 427	0.27 431	0.38 499	0.40 230

LCNet	0.58 251	0.43 170	2.42 286	0.91 527	0.22 186	0.95 528	0.29 330	0.62 201	0.64 265	0.52 273	0.55 323	0.41 236	0.75 512	0.84 296	0.27 94	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.18 343	0.97 587	0.40 230

ADCRef	0.88 476	1.45 528	2.68 426	0.38 328	0.35 355	0.95 528	0.51 484	0.92 406	0.81 454	0.89 512	0.84 500	0.61 360	1.35 565	1.26 391	3.38 594	0.14 376	0.12 191	0.17 464	0.19 361	0.28 409	0.34 189

ADCS	1.14 544	2.02 584	3.36 531	0.43 387	0.37 373	0.96 530	0.81 555	1.12 541	1.17 566	1.25 565	0.98 531	1.08 548	0.92 540	1.41 410	4.97 614	0.23 516	0.21 311	0.22 512	0.23 401	0.40 515	0.67 391

Reg-Stereo(zero)	0.66 361	0.26 7	2.13 215	0.25 75	1.15 558	0.99 531	0.97 569	0.57 171	0.81 454	0.52 273	0.46 232	0.54 323	0.59 459	0.47 117	1.14 479	0.08 29	0.88 464	0.08 65	0.36 499	0.12 112	0.80 442

ADCMid	1.06 532	1.82 570	3.53 554	0.39 346	0.36 367	0.99 531	0.58 508	1.01 479	0.94 522	1.23 563	1.02 538	1.01 533	1.01 549	1.11 358	4.04 606	0.22 508	0.19 287	0.42 566	0.32 464	0.42 525	0.53 324

Wz-Net-TNSev	1.02 524	2.26 602	3.69 563	0.38 328	0.31 314	1.00 533	0.71 544	1.12 541	1.02 543	0.74 472	0.73 467	1.09 551	0.91 537	2.46 561	2.15 557	0.21 501	0.20 302	0.16 447	0.20 372	0.48 546	0.62 369

ACV-stereo	0.71 392	0.85 364	3.01 499	0.33 228	0.25 237	1.01 534	0.59 511	0.62 201	0.54 172	0.42 175	0.45 227	1.54 581	1.44 572	1.40 406	0.73 394	0.14 376	0.13 208	0.12 301	0.11 183	0.20 288	0.35 196

SPS-STEREO	1.22 549	1.65 558	3.41 543	0.66 490	0.69 489	1.01 534	0.68 539	1.10 534	0.96 530	1.40 576	1.25 556	1.46 578	1.08 554	2.05 524	2.24 563	0.66 577	0.61 412	0.58 576	0.57 565	0.66 568	1.65 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
z-mn7	0.90 491	2.01 582	3.02 501	0.37 308	0.29 290	1.02 536	0.48 474	0.97 442	1.33 576	0.71 461	1.36 566	0.85 489	0.62 472	2.15 536	1.50 515	0.15 408	0.13 208	0.14 398	0.13 243	0.34 463	0.53 324

w-ln-seven	0.86 468	1.50 536	3.03 504	0.38 328	0.35 355	1.02 536	0.48 474	1.06 522	1.13 559	0.92 517	0.86 508	0.86 497	0.60 467	1.67 458	1.89 542	0.15 408	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.35 477	0.57 348

otaku	1.15 545	2.10 590	3.51 551	0.98 535	0.74 495	1.02 536	0.59 511	1.03 495	0.89 504	0.70 452	1.60 573	0.98 526	0.65 481	1.63 451	1.80 538	0.99 594	0.46 379	0.73 585	0.40 510	1.30 599	0.88 468

PVD	1.05 531	1.21 464	2.36 261	0.84 518	0.91 521	1.04 539	0.64 526	1.32 569	1.68 591	1.43 578	1.41 569	1.14 558	1.15 558	1.49 424	1.77 535	0.27 537	0.65 422	0.28 536	0.35 489	0.40 515	0.73 417

SGM-Forest	1.84 587	7.91 626	10.36 645	0.42 374	0.33 334	1.04 539	1.29 595	1.01 479	0.88 499	1.19 552	2.30 592	1.03 537	1.79 589	2.60 572	2.81 584	0.22 508	0.21 311	0.21 507	0.19 361	0.25 362	0.79 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.77 433	0.61 262	2.01 177	0.40 359	0.46 424	1.05 541	0.59 511	1.02 487	0.74 392	0.90 514	0.97 528	0.82 475	0.89 535	1.68 462	1.16 483	0.32 549	0.26 336	0.32 550	0.28 433	0.35 477	0.47 280

stereogan	0.74 409	0.68 290	2.82 469	0.40 359	0.40 390	1.05 541	0.42 442	0.99 459	0.96 530	0.78 489	0.86 508	1.15 560	0.73 504	1.57 439	0.56 322	0.20 490	0.19 287	0.20 501	0.16 312	0.37 491	0.34 189

ADCP+	1.03 529	1.68 561	3.83 572	0.35 276	0.39 384	1.05 541	0.79 554	0.94 417	0.86 489	0.69 448	0.68 427	0.85 489	1.53 581	1.02 332	4.56 611	0.13 332	0.12 191	0.16 447	0.15 290	0.28 409	0.44 268

Ntro	1.11 541	2.10 590	3.52 553	0.97 534	0.87 517	1.06 544	0.54 494	1.02 487	0.93 520	0.63 402	0.76 480	0.93 514	0.67 490	1.76 472	1.71 526	1.03 595	0.46 379	0.76 586	0.41 515	1.29 597	0.86 464

CSAN	1.38 564	1.74 567	4.12 582	0.53 442	0.38 382	1.06 544	1.15 585	1.29 565	1.12 558	1.19 552	1.90 581	1.04 541	1.44 572	5.92 620	2.82 585	0.26 533	0.22 314	0.24 526	0.25 414	0.35 477	0.54 329

RainbowNet	1.27 553	2.22 598	3.58 557	1.14 554	0.92 522	1.08 546	0.76 549	1.19 557	1.15 563	0.77 481	0.97 528	1.08 548	0.83 524	1.64 454	1.72 528	1.20 603	1.30 520	1.01 598	0.58 567	1.23 594	0.97 490

DPSNet	1.02 524	0.72 312	2.84 473	0.60 467	0.39 384	1.08 546	0.75 548	1.41 576	1.14 561	0.74 472	0.69 432	1.05 544	1.67 583	2.09 532	2.22 562	0.27 537	0.61 412	0.20 501	0.50 537	0.48 546	1.03 500

MeshStereo	1.29 556	1.34 498	3.04 505	0.35 276	0.28 282	1.10 548	0.69 541	1.42 577	1.07 552	2.71 611	2.43 594	2.95 599	1.50 578	2.92 594	2.03 547	0.23 516	0.22 314	0.22 512	0.19 361	0.50 549	0.69 404
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
NaN_ROB	1.25 552	1.46 530	3.84 574	0.54 449	0.56 448	1.12 549	0.99 571	1.05 509	1.03 545	1.10 540	0.87 510	0.77 450	1.07 553	5.85 619	2.98 587	0.16 427	0.23 322	0.16 447	0.24 405	0.28 409	0.66 386

FCDSN-DC	1.45 570	1.12 438	3.30 528	0.48 411	0.41 396	1.13 550	0.60 515	1.17 555	1.28 572	2.25 601	2.85 604	3.65 606	3.34 611	2.58 570	2.44 569	0.31 548	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.37 491	0.78 435
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.90 491	0.31 54	1.90 155	1.60 579	0.95 526	1.14 551	0.42 442	0.85 346	0.43 85	1.74 590	0.21 55	0.27 150	0.17 56	1.56 434	0.30 125	0.10 131	2.60 607	0.10 176	0.09 98	0.10 85	3.10 605

ACVNet-4b	2.00 591	2.19 594	4.85 600	1.09 545	0.86 514	1.15 552	0.53 491	1.11 538	1.15 563	0.65 429	1.09 546	1.97 588	0.69 497	2.31 547	9.78 627	5.73 626	0.42 373	1.03 599	0.55 557	1.89 610	0.92 476

MFN_U_SF_RVC	1.57 580	2.56 616	3.30 528	0.66 490	0.41 396	1.15 552	0.51 484	1.27 562	1.35 578	1.61 588	1.20 553	1.43 576	0.97 546	1.80 483	2.10 552	1.88 616	1.79 565	1.97 620	2.14 621	1.61 607	1.76 562

AnyNet_C32	1.08 539	1.76 568	3.01 499	0.50 430	0.54 444	1.17 554	1.16 587	0.97 442	0.95 528	1.11 542	0.98 531	0.87 498	0.93 542	1.57 439	4.11 608	0.22 508	0.20 302	0.25 531	0.25 414	0.40 515	0.68 396

PDISCO_ROB	0.84 456	1.46 530	2.84 473	0.65 485	0.59 458	1.17 554	0.48 474	1.19 557	1.08 554	0.67 438	0.72 465	1.00 532	0.61 470	1.24 383	1.05 462	0.38 556	0.18 281	0.28 536	0.24 405	0.58 559	0.44 268

ACVNet_1	1.47 572	2.27 603	4.92 601	1.11 550	0.89 518	1.19 556	0.66 532	1.28 563	1.19 567	0.98 524	0.97 528	3.06 602	1.48 577	2.37 552	1.82 539	1.08 597	0.49 387	1.03 599	0.48 532	1.20 593	0.95 484

WCMA_ROB	1.29 556	1.21 464	3.13 513	0.65 485	0.36 367	1.20 557	0.78 552	1.00 469	0.98 537	1.78 591	2.62 599	3.08 603	2.01 595	1.86 499	2.35 567	0.38 556	0.38 363	0.32 550	0.32 464	0.31 438	1.06 503

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 448	0.78 340	3.67 561	0.35 276	0.81 509	1.25 558	0.88 561	1.13 545	0.58 207	0.84 506	0.52 285	1.24 564	0.64 478	0.77 271	0.70 380	0.10 131	0.53 397	0.11 244	0.45 522	0.29 419	0.81 451

UGAM-zero	0.97 516	0.44 183	2.48 336	0.33 228	0.86 514	1.26 559	0.76 549	1.05 509	0.52 153	0.93 521	0.45 227	1.32 570	0.81 520	2.08 529	0.49 291	0.10 131	0.52 395	0.09 114	0.47 529	0.11 99	4.43 623

Select-FE	0.89 484	0.94 400	2.99 496	0.50 430	1.03 539	1.31 560	0.92 566	1.40 575	0.59 218	1.11 542	0.55 323	1.16 562	0.75 512	0.91 313	1.20 488	0.11 229	0.46 379	0.11 244	0.49 534	0.14 153	1.09 506

iRaft-Stereo_20w	1.50 573	0.42 158	4.81 599	2.24 605	2.09 601	1.36 561	1.27 594	1.38 573	0.94 522	2.07 593	0.42 209	0.85 489	0.69 497	0.87 300	1.37 508	0.10 131	4.04 623	0.09 114	0.40 510	0.17 209	4.53 624

ADCPNet	1.07 535	1.37 512	4.54 598	0.38 328	0.68 487	1.36 561	0.64 526	0.93 411	0.83 467	0.79 490	0.82 496	1.08 548	1.18 561	1.30 396	2.68 578	0.21 501	0.69 430	0.21 507	0.95 604	0.30 428	0.54 329

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 506	0.84 359	3.40 541	1.46 571	0.78 505	1.37 563	0.70 543	1.11 538	0.68 320	0.80 492	1.29 558	1.09 551	0.59 459	1.16 367	1.01 458	0.14 376	0.53 397	0.11 244	0.46 527	0.31 438	0.86 464

ACVNet_2	1.54 578	2.20 596	4.42 595	1.10 547	0.93 525	1.37 563	0.87 559	1.53 581	1.71 593	1.22 561	1.72 576	2.12 591	1.06 552	2.58 570	1.93 543	0.94 589	0.54 400	1.00 597	0.56 560	2.11 614	0.96 487

IMH-64-1	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

IMH-64	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

MIPNet	0.88 476	1.07 425	2.85 476	0.61 473	0.18 107	1.46 567	1.37 597	1.65 589	0.78 425	1.93 592	0.85 503	0.75 443	1.66 582	0.87 300	0.34 179	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.32 464	0.27 396	0.26 133

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 539	2.01 582	2.56 371	0.49 424	0.40 390	1.49 568	0.96 568	1.02 487	0.95 528	0.85 508	0.94 523	1.06 545	0.59 459	2.92 594	1.15 481	0.43 562	0.74 441	0.32 550	0.55 557	0.74 573	1.35 535

ADCL	1.07 535	1.22 469	2.80 463	0.40 359	0.33 334	1.50 569	1.87 609	0.97 442	1.04 548	1.26 566	1.28 557	0.99 529	1.41 571	1.36 402	3.51 597	0.17 448	0.14 226	0.22 512	0.21 384	0.32 448	0.43 252

ELAS_RVC	1.51 576	0.88 375	3.36 531	0.63 478	0.56 448	1.53 570	2.73 614	1.53 581	1.76 595	2.26 602	2.21 591	2.10 590	3.07 607	2.08 529	2.52 571	0.42 559	0.42 373	0.42 566	0.37 501	0.51 551	0.84 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.92 589	2.31 606	5.03 602	1.31 559	1.08 548	1.55 571	0.99 571	1.98 603	2.33 605	1.51 585	4.15 617	4.23 612	1.39 570	2.31 547	2.10 552	1.18 602	0.69 430	1.18 601	0.75 590	1.30 599	1.07 504

AnyNet_C01	1.20 548	1.89 574	4.25 588	0.55 451	0.54 444	1.57 572	1.39 600	1.10 534	1.13 559	1.19 552	1.34 565	1.15 560	1.11 556	1.73 466	2.89 586	0.26 533	0.24 324	0.28 536	0.24 405	0.50 549	0.68 396

MADNet+	1.44 568	2.19 594	6.00 630	0.89 521	0.70 491	1.58 573	1.11 580	1.56 585	1.30 575	0.89 512	1.03 540	1.25 565	1.12 557	3.29 601	2.80 583	0.48 567	0.57 407	0.39 561	0.36 499	0.63 565	0.69 404

RTS	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

RTSA	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

riskmin	0.96 513	0.32 72	2.07 192	1.72 587	1.61 584	1.62 576	0.57 506	1.45 578	0.55 184	0.73 465	0.89 515	0.92 509	0.45 379	1.16 367	0.60 340	0.11 229	1.30 520	0.12 301	1.38 614	0.14 153	1.51 547

IPLG	0.74 409	1.09 429	2.87 479	0.36 295	0.21 172	1.63 577	0.60 515	1.39 574	0.63 255	1.39 574	0.51 276	0.40 229	0.86 530	1.40 406	0.37 199	0.09 62	0.07 13	0.14 398	0.12 221	0.34 463	0.23 112

IMH	2.14 596	2.46 611	3.60 560	1.70 585	1.13 557	1.65 578	0.93 567	2.13 604	1.93 600	1.37 572	2.64 601	2.19 592	1.82 590	5.77 618	2.18 559	5.70 625	1.05 484	1.31 607	0.72 586	1.39 603	1.13 509

SAMSARA	1.11 541	1.35 502	2.60 386	1.34 562	0.77 502	1.67 579	1.41 603	1.47 579	0.99 540	1.54 586	0.89 515	1.44 577	0.90 536	1.88 505	1.71 526	0.25 529	0.55 403	0.22 512	0.34 485	0.39 508	0.50 297

LVE	2.10 594	2.61 617	4.30 593	1.79 590	1.81 591	1.68 580	1.04 578	2.35 606	2.78 611	1.27 567	2.87 605	4.21 611	1.46 574	2.83 590	2.02 546	2.87 621	0.92 467	1.19 602	1.47 616	1.29 597	1.18 511

SANet	1.35 562	1.80 569	4.39 594	0.41 370	0.29 290	1.72 581	0.89 563	1.17 555	2.47 606	1.22 561	1.82 578	1.72 585	1.70 585	2.57 568	3.30 591	0.18 462	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.34 463	0.62 369

WAO-7	1.58 581	2.04 587	3.25 522	0.94 529	0.75 497	1.75 582	1.13 582	1.87 596	1.97 602	1.46 582	2.53 596	1.98 589	1.75 586	3.13 598	2.48 570	0.69 580	0.67 425	0.94 593	0.74 589	0.80 581	0.77 428

notaker	2.77 602	2.35 608	4.02 579	2.61 613	1.44 572	1.77 583	1.14 583	2.77 610	1.81 598	2.30 603	11.41 628	3.95 607	4.70 616	3.24 600	3.01 588	1.58 612	0.88 464	1.71 618	1.08 609	2.10 613	1.44 544

PAM_32	0.95 509	0.43 170	2.68 426	0.64 482	1.10 554	1.78 584	1.16 587	1.12 541	0.96 530	1.07 538	0.90 518	1.38 573	0.76 516	0.78 278	1.11 474	0.10 131	1.29 517	0.10 176	0.50 537	0.16 186	0.98 492

PAM	0.91 494	0.43 170	2.67 419	0.77 509	0.89 518	1.81 585	1.22 592	1.13 545	0.78 425	1.16 549	0.91 520	1.39 574	0.68 492	0.76 269	1.06 465	0.10 131	0.98 472	0.10 176	0.50 537	0.14 153	0.66 386

PWCK	1.62 583	2.32 607	4.27 589	1.11 550	0.56 448	1.81 585	1.84 607	1.55 583	1.54 587	1.45 579	1.81 577	1.82 586	1.38 569	3.34 602	2.14 556	1.09 599	0.57 407	0.98 596	0.59 569	1.50 605	0.79 438

LRCNet_RVC	13.78 657	19.34 657	13.01 650	19.47 658	12.67 652	1.85 587	0.42 442	12.28 657	1.10 555	15.76 658	18.69 662	12.52 659	8.65 625	12.22 630	9.64 625	22.29 666	8.38 634	25.92 668	24.06 668	19.72 665	17.59 665

NCC-stereo	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196

Abc-Net	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	1.16 546	0.29 29	1.94 164	0.55 451	0.97 530	1.96 590	7.94 627	1.34 570	1.03 545	1.01 531	1.48 570	0.51 306	0.66 488	0.65 222	1.42 511	0.09 62	0.23 322	0.09 114	0.53 548	0.13 129	0.49 295

FC-DCNN	1.60 582	0.85 364	3.44 547	0.46 404	0.39 384	1.96 590	0.66 532	1.72 592	1.70 592	2.75 612	2.91 607	4.20 609	3.15 608	2.72 581	2.66 577	0.30 546	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

KSHMR	4.19 615	2.37 609	6.24 631	1.73 588	1.48 577	1.97 592	1.29 595	3.18 614	17.06 661	2.15 597	15.74 656	9.09 626	1.75 586	8.33 624	2.37 568	1.55 611	1.29 517	1.70 617	1.23 612	1.75 608	1.60 553

SDNR	2.06 592	2.93 619	2.94 488	1.55 578	5.13 619	1.98 593	0.24 227	1.95 602	2.62 608	0.92 517	2.71 602	5.76 619	0.68 492	3.61 608	3.84 602	0.33 551	0.38 363	0.22 512	0.17 330	1.13 589	2.04 573

G-Net	1.02 524	0.70 302	3.23 519	0.60 467	0.66 483	2.00 594	0.71 544	0.78 279	0.70 344	1.14 546	2.53 596	1.29 568	1.01 549	1.47 421	1.74 530	0.25 529	0.24 324	0.24 526	0.26 422	0.37 491	0.40 230

MSMD_ROB	1.41 566	1.03 418	2.75 453	0.41 370	0.32 327	2.00 594	0.61 520	0.96 434	1.43 580	2.97 614	2.63 600	4.76 615	2.04 596	2.44 560	1.78 536	0.30 546	0.26 336	0.32 550	0.32 464	0.32 448	0.63 375

FC-DCNN v2	1.65 584	0.85 364	3.39 536	0.46 404	0.39 384	2.02 596	0.66 532	1.94 601	1.84 599	2.81 613	2.99 608	4.39 613	3.25 609	2.81 589	2.75 582	0.29 545	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

IGEV-RUCA	2.30 597	0.38 133	1.36 75	0.41 370	1.90 594	2.03 597	1.86 608	1.37 572	1.78 596	3.73 618	3.72 614	5.06 616	8.09 624	2.15 536	1.63 524	0.26 533	0.77 444	2.71 623	1.91 619	2.43 617	2.42 594

ktn	4.44 616	2.47 612	3.70 564	1.82 592	1.49 578	2.11 598	1.40 601	2.30 605	12.56 652	11.36 629	16.25 657	11.30 635	3.77 613	4.41 615	3.47 596	1.86 615	0.99 474	1.74 619	1.21 611	3.28 620	1.39 539

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 565	2.04 587	3.02 501	0.58 465	0.41 396	2.15 599	1.00 575	1.31 568	1.29 573	1.05 535	1.10 547	1.29 568	0.91 537	3.07 597	1.34 502	1.65 613	0.84 462	0.68 583	0.88 601	1.55 606	1.91 564

WAO-6	1.69 585	1.87 573	3.21 518	1.15 555	1.01 536	2.29 600	1.06 579	1.85 595	2.84 612	1.30 571	2.59 598	2.19 592	1.67 583	2.62 573	2.52 571	0.96 591	0.68 427	1.19 602	0.84 597	1.13 589	0.95 484

HanzoNet	7.85 622	3.30 620	5.75 616	7.47 624	3.97 616	2.34 601	1.37 597	3.47 618	4.02 615	13.30 631	10.49 624	10.86 633	16.67 659	8.50 625	10.51 629	10.80 634	9.84 636	5.83 630	13.69 659	7.24 629	7.51 629

UNDER WATER	2.84 603	2.25 600	5.25 604	1.84 593	1.45 573	2.36 602	1.44 604	3.23 615	6.51 646	2.61 608	2.73 603	5.69 618	5.64 619	3.14 599	4.18 609	1.48 609	0.81 454	1.60 616	1.07 608	1.91 611	1.67 558

LE_ROB	4.55 617	2.43 610	9.94 643	2.79 615	4.03 617	2.40 603	3.54 616	2.72 608	11.04 650	11.64 630	4.69 620	5.25 617	10.74 653	4.52 616	9.73 626	0.82 586	0.70 433	1.34 608	0.97 605	0.74 573	0.94 481

Anonymous_2	1.36 563	0.49 206	2.03 183	1.71 586	1.58 581	2.49 604	0.58 508	1.59 586	2.31 604	0.77 481	0.88 513	1.03 537	0.58 456	1.20 376	0.66 368	0.32 549	1.38 529	1.42 611	3.87 627	0.78 580	1.56 549

DGSMNet	2.93 606	0.77 334	3.44 547	3.58 620	4.25 618	2.53 605	6.86 626	1.03 495	0.88 499	0.58 338	1.85 579	0.79 458	0.62 472	1.63 451	1.46 513	4.62 624	4.98 627	5.15 629	4.71 628	4.52 625	4.37 622

SGM_RVC	2.11 595	1.07 425	2.87 479	0.98 535	0.92 522	2.72 606	1.88 610	1.91 599	12.27 651	2.09 594	1.99 583	2.47 596	2.24 600	2.87 593	2.03 547	0.54 568	0.47 383	0.42 566	0.47 529	0.74 573	1.22 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 577	0.92 395	2.91 484	0.62 475	0.57 453	3.13 607	2.21 611	1.67 590	1.58 589	2.42 605	2.43 594	1.87 587	2.49 602	1.85 497	2.70 579	0.42 559	0.43 376	0.41 564	0.40 510	0.51 551	0.85 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	3.17 609	2.52 613	10.79 646	3.57 619	0.30 304	3.28 608	0.81 555	2.81 611	1.80 597	0.81 496	0.87 510	1.59 582	1.15 558	26.18 667	2.61 576	0.18 462	0.13 208	0.19 491	1.61 618	0.94 584	1.22 520

UNDER WATER-64	2.59 599	2.28 604	5.63 615	1.85 594	1.45 573	3.28 608	1.60 605	2.62 607	5.57 638	2.09 594	2.12 585	4.10 608	4.21 615	2.74 584	3.64 600	1.49 610	0.86 463	1.58 615	1.09 610	1.91 611	1.62 555

MADNet++	2.94 607	2.17 593	3.27 524	2.55 612	2.28 605	3.29 610	3.37 615	2.76 609	2.67 610	3.10 615	3.20 610	2.78 598	3.25 609	4.11 612	4.68 613	2.72 620	2.27 597	3.03 626	2.43 623	2.34 616	2.59 596

FINET	1.92 589	1.96 576	4.49 597	1.62 580	1.39 570	3.51 611	4.39 620	2.89 612	2.58 607	1.39 574	1.98 582	1.35 571	2.12 598	1.64 454	2.12 554	0.84 587	1.03 482	0.18 484	0.29 437	0.54 556	2.12 577

MonStereo1	2.06 592	1.22 469	2.39 273	1.22 557	1.04 541	3.53 612	0.62 522	1.55 583	1.93 600	1.50 584	3.36 613	2.24 594	10.67 652	2.85 591	1.50 515	1.08 597	0.39 369	0.96 594	0.58 567	1.16 591	1.39 539

TorneroNet-64	2.74 601	2.23 599	4.18 585	1.48 573	1.20 560	3.88 613	1.01 577	3.48 620	6.61 647	2.62 609	4.55 619	4.20 609	3.84 614	3.39 605	3.40 595	1.23 604	0.66 424	1.39 610	0.80 591	3.42 621	1.27 527

MDST_ROB	1.28 555	0.53 229	3.84 574	0.55 451	0.45 417	4.06 614	0.60 515	1.36 571	0.89 504	2.18 598	1.17 550	0.98 526	0.72 501	4.28 613	2.12 554	0.20 490	0.16 259	0.19 491	0.17 330	0.20 288	0.84 456

WAO-8	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

Venus	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

SGM+DAISY	2.67 600	2.14 592	4.28 591	1.92 597	2.11 602	4.36 617	5.22 623	3.17 613	3.00 613	3.24 617	3.81 615	3.03 601	3.61 612	2.53 565	3.79 601	1.15 600	1.29 517	0.66 581	0.71 584	0.95 585	2.44 595

JetBlue	1.89 588	2.09 589	4.16 584	0.74 504	1.23 562	4.52 618	3.86 619	1.68 591	1.26 569	1.28 568	1.54 572	2.36 595	1.86 591	3.35 603	3.37 593	0.54 568	0.49 387	0.48 572	0.49 534	1.39 603	1.21 518

MANE	3.51 613	2.03 586	3.88 576	1.89 596	2.01 599	5.98 619	4.72 621	5.87 624	7.13 648	3.80 619	5.10 621	6.11 621	5.34 618	4.39 614	5.05 615	1.07 596	1.28 515	0.50 573	0.85 599	0.76 576	2.36 593

SGM-ForestM	3.67 614	2.70 618	5.34 606	1.65 583	1.72 588	6.02 620	5.08 622	4.10 621	3.47 614	4.59 620	4.21 618	9.81 627	5.79 620	6.44 621	6.97 622	0.88 588	1.09 489	0.33 554	0.45 522	0.68 569	2.10 576

TCMNet-wrong-test	5.56 619	6.73 624	6.40 637	13.05 656	11.91 651	7.29 621	5.47 624	7.17 627	1.58 589	2.68 610	3.15 609	8.30 625	5.87 621	4.80 617	6.10 619	3.08 622	0.98 472	2.37 622	1.99 620	6.69 628	5.63 627

JetRed	3.37 610	4.96 621	10.08 644	1.48 573	1.73 589	7.63 622	5.47 624	3.47 618	2.20 603	2.42 605	2.40 593	2.98 600	2.35 601	3.52 607	6.60 620	1.33 605	1.90 569	1.38 609	1.23 612	2.30 615	2.02 570

DPSMNet_ROB	9.58 626	5.96 623	13.98 653	8.88 643	11.87 650	8.54 623	24.08 648	6.48 626	13.67 656	5.35 622	11.53 630	6.31 623	11.04 654	7.69 623	14.09 637	7.61 633	8.23 631	5.03 628	7.75 657	5.24 627	8.36 631

DGTPSM_ROB	8.97 625	5.94 622	13.01 650	5.95 623	11.34 649	8.54 623	24.06 647	6.47 625	13.52 653	5.19 621	11.52 629	6.18 622	11.04 654	7.02 622	13.92 636	4.47 623	7.66 629	3.90 627	7.43 656	4.34 624	7.98 630

tt	4.94 618	0.32 72	4.22 587	2.29 606	1.58 581	10.19 625	16.94 632	9.44 655	5.03 625	1.69 589	1.33 564	4.68 614	5.02 617	3.38 604	5.91 618	6.15 627	9.47 635	2.80 624	3.16 625	3.54 622	1.58 551

MultiAttention	2.45 598	0.55 240	2.24 238	1.79 590	2.54 610	11.19 626	2.28 612	1.28 563	0.84 479	0.63 402	1.17 550	1.13 556	0.57 448	15.98 640	1.78 536	0.20 490	0.09 108	0.43 569	1.60 617	0.95 585	1.69 559

HaxPig	19.88 658	22.39 664	22.30 657	17.98 657	17.98 656	12.06 627	12.06 629	16.25 662	15.97 660	21.05 664	21.41 664	18.85 663	18.35 660	20.07 665	19.64 663	23.57 670	23.19 669	24.07 667	23.71 667	22.95 666	23.72 668

TorneroNet	5.60 620	2.30 605	3.98 577	1.49 575	1.26 565	14.47 628	1.11 580	4.85 622	20.66 666	10.12 626	16.30 658	11.78 643	7.35 622	3.41 606	4.38 610	1.36 608	0.70 433	1.46 612	0.87 600	2.73 618	1.33 532

USTest	8.06 623	7.11 625	8.76 641	9.20 651	9.03 647	15.20 629	23.57 646	10.01 656	9.45 649	5.97 624	6.79 622	7.77 624	7.51 623	8.75 626	11.06 630	2.24 619	3.58 619	2.87 625	3.21 626	4.93 626	4.21 621

xyz-stereo	3.06 608	0.44 183	30.74 669	0.24 61	0.12 6	15.34 630	0.24 227	0.56 164	0.49 123	0.62 391	7.90 623	0.64 377	0.49 414	1.44 416	1.05 462	0.09 62	0.07 13	0.34 555	0.08 67	0.13 129	0.19 80

MEDIAN_ROB	23.95 661	26.96 671	26.29 666	22.14 659	22.09 658	16.18 631	14.23 630	20.47 663	20.09 662	25.43 671	25.22 672	22.96 664	22.54 665	24.33 666	23.18 667	28.15 672	27.16 673	28.60 669	27.73 669	27.59 667	27.58 669

xxxxx1	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

tt_ll	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

ff	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

Anonymous_1	22.76 659	11.11 652	11.93 647	12.73 653	26.05 666	19.39 635	27.77 664	14.18 658	13.64 655	14.92 657	10.66 625	11.26 634	11.24 656	12.48 631	14.45 638	37.82 674	7.87 630	34.92 671	63.61 671	87.51 674	11.75 652

hj116sk	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

iked130	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

vnu138km	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

99wein	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

a5sdf	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

AVERAGE_ROB	26.91 669	30.28 672	29.18 668	25.78 660	25.30 660	19.49 641	15.38 631	23.70 668	23.02 667	28.38 673	27.78 673	26.23 672	25.76 673	26.95 674	25.55 668	31.27 673	30.02 674	31.76 670	30.80 670	30.88 671	30.77 670

U	3.41 612	0.37 123	1.27 64	0.27 110	13.75 655	19.65 642	0.15 47	0.43 58	0.33 24	0.18 15	0.19 40	0.27 150	0.15 33	0.23 2	0.19 5	0.10 131	0.06 2	17.75 665	12.73 658	0.11 99	0.10 8

ITERv30	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

qyd29nn	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

yuret106	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

uio108cc	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v20iiwwt	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv14	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v134_o9	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv7	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv28	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv24	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

dd23bbn	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv21	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

zxcv128	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv12	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

s6wercc	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

DPSM_ROB	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

DPSM	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

oiu110	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

dddd17k	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv10	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv8	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv4	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

BEATNet-Init1	12.32 652	12.82 655	28.66 667	3.22 617	3.71 615	21.59 665	11.42 628	14.54 661	13.73 657	20.24 663	20.16 663	26.14 671	19.85 661	19.08 664	15.33 654	1.81 614	1.93 574	2.05 621	2.48 624	4.25 623	3.41 610

DPSimNet_ROB	24.35 662	23.81 670	31.38 670	25.93 661	22.83 659	31.30 666	34.38 667	20.78 664	28.92 672	27.39 672	22.99 671	28.29 673	35.76 674	15.47 639	17.82 662	24.28 671	17.90 668	22.23 666	14.12 660	19.38 664	22.12 667

RAFT-FEzeroshot	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

RAFT-FE	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

CasAABBNet	24.76 663	22.38 663	24.44 662	26.05 662	25.75 661	39.79 669	56.76 671	29.10 671	28.88 671	21.22 667	22.69 668	24.21 667	23.99 671	26.23 668	30.62 670	14.22 635	16.71 665	13.03 659	14.75 662	17.49 658	16.97 663

FlowAnything	24.80 666	22.39 664	24.71 663	26.07 663	25.75 661	39.80 670	56.70 669	29.12 672	28.95 673	21.38 670	22.83 670	24.22 668	23.96 667	26.24 671	30.65 673	14.23 638	16.78 666	13.04 662	14.84 666	17.49 658	16.93 660

Selective-RAFT-Error	24.83 667	22.44 668	24.80 664	26.10 664	25.82 663	39.85 671	56.72 670	29.21 674	29.03 674	21.29 669	22.80 669	24.25 669	24.07 672	26.28 672	30.60 669	14.24 639	16.85 667	13.04 662	14.75 662	17.53 662	17.02 664

LSM0	26.57 668	22.53 669	25.76 665	30.62 667	52.30 673	39.86 672	56.49 668	29.18 673	28.76 668	21.26 668	22.46 665	24.42 670	23.97 668	26.42 673	30.66 674	14.29 640	16.56 662	13.06 664	14.65 661	17.62 663	20.52 666

PML	22.99 660	17.34 656	8.24 640	5.48 622	9.84 648	50.35 673	102.65 674	5.84 623	13.52 653	37.08 674	104.84 674	30.61 674	23.20 666	12.09 629	7.96 624	6.27 628	2.12 587	6.31 631	2.42 622	10.67 632	2.95 601

test_example2	115.17 673	122.38 673	93.45 672	115.38 671	123.53 674	101.24 674	113.11 675	54.67 675	99.94 675	135.50 675	136.43 675	85.67 675	85.40 675	110.44 675	104.91 675	152.17 675	205.21 675	99.17 675	114.27 675	138.55 675	112.04 674

ccccc		297.53 674		372.50 674	377.87 675	200.30 675		217.33 676		202.36 676		213.34 676		312.79 676		409.97 676	354.33 676	255.69 676	227.31 676	431.13 676

GS-Stereo							0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

Low-res two-view benchmark