Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.61 287	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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark