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

MonStereo	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

uiiii_40	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.07 10	0.05 2	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

monsterstereo	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.16 179	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.12 58	0.08 25	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

Occ-G	0.08 73	0.05 40	0.06 4	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.14 195	0.13 75	0.15 206	0.07 62	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

CREStereo++_RVC	0.08 73	0.04 1	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.14 239	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53
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
SX1w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.11 1	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.13 75	0.05 4	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.09 406	0.07 429	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

mnv4	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.12 9	0.06 19	0.08 65	0.13 138	0.14 100	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.09 406	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

4.5w_L	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

StePilot	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.12 253	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

GGEV	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

AdaDepth	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.09 11	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

asd	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.16 183	0.07 96	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.18 245	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 206	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.04 53

2.5w	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.13 19	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.18 245	0.12 124	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w_new	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.06 1	0.13 75	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.14 187	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

MM-Stereo_test3	0.10 190	0.07 184	0.07 9	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.19 455	0.24 367	0.19 297	0.06 16	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

SCV_C0	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

AIO_test	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.07 2	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

trnet	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.12 9	0.05 1	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

LoS_RVC	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.06 31	0.09 217	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

CAS	0.08 73	0.04 1	0.07 9	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.09 42	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

raft_robust	0.13 325	0.10 419	0.07 9	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.24 526	0.28 442	0.33 473	0.20 431	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.04 53

GMOStereo	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

error version	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

test-v	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

test-2	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

s12784h	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.05 1	0.16 384	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.11 226	0.11 275	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

XX-TBD	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.12 253	0.16 335	0.14 100	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

5k_stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.10 450	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151

wo013ll	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.06 11	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.08 345	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

2k_new	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.05 7	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

CNT	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.13 138	0.13 75	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

SteFusion	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.06 11	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.04 1	0.07 130	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.15 141	0.12 124	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.11 95	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ITERv19	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.05 1	0.05 4	0.12 84	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

GEAStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

OmniDepth	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.06 5	0.04 1	0.07 55	0.10 201	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

GSStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

MSCF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

water-stereo	0.09 127	0.06 92	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.08 143	0.09 217	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53

asda	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.06 11	0.10 29	0.16 179	0.10 65	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.10 92	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.14 100	0.16 235	0.11 205	0.11 197	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.08 7	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.07 37	0.09 18	0.16 179	0.09 42	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MM-Stereo_test1	0.10 190	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.18 415	0.21 301	0.20 320	0.09 140	0.11 197	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

Reg-Stereo(zero)	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.12 253	0.11 55	0.15 141	0.10 65	0.12 243	0.09 127	0.10 201	0.08 180	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

SCV	0.08 73	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.10 20	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.04 53

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 42	0.12 9	0.05 1	0.09 112	0.13 138	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

AIO_rvc	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.09 11	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.04 1	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

HUF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.13 75	0.13 160	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

castereo++	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.14 328	0.12 84	0.11 36	0.15 206	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

mms	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.03 2

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.05 4	0.13 138	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

RAStereo	0.10 190	0.09 361	0.08 42	0.20 459	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.15 141	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

IGEV++	0.08 73	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

MaDis-Stereo	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.10 29	0.16 179	0.16 235	0.09 140	0.11 197	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

UniTT-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.11 55	0.12 58	0.11 95	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.05 151

AEACV	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.13 492	0.14 328	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.09 127	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

CES	0.08 73	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.11 226	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.12 84	0.11 36	0.16 235	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

CroCo-Stereo Lap2	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.22 504	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

TestStereo1	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 572	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

test_5	0.14 359	0.12 463	0.08 42	0.20 459	0.10 387	0.14 328	0.29 572	0.21 301	0.24 375	0.18 392	0.28 457	0.11 226	0.15 387	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

SA-5K	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 572	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

Sa-1000	0.12 300	0.08 285	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.14 328	0.22 503	0.22 324	0.18 281	0.15 318	0.20 335	0.17 351	0.11 275	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.09 434	0.05 124	0.05 151

SA	0.12 300	0.09 361	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.23 344	0.18 281	0.17 362	0.27 443	0.14 288	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.05 124	0.04 53

test_4	0.10 190	0.10 419	0.08 42	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.22 503	0.15 141	0.17 255	0.12 243	0.18 314	0.12 243	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 127	0.08 285	0.08 42	0.22 504	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.15 141	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.08 21	0.07 1	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53
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
TANstereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.15 141	0.19 297	0.11 205	0.15 256	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

XX-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.12 84	0.20 278	0.10 65	0.10 174	0.14 239	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

CREStereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.06 248
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
aaa3	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.05 2	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

gc-stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ss10	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

USM	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ACW_4w	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

ITER124	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

DDF-Stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.06 11	0.13 138	0.09 11	0.14 187	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

252Zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.14 187	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.06 248

Zero-FE251	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.10 65	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 10	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.13 75	0.13 160	0.05 2	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.05 4	0.14 195	0.09 11	0.14 187	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

GASTEREO	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.07 37	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

depthmonostereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.11 275	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2w_stereo	0.08 73	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

MM-Stereo_test2	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.18 415	0.15 141	0.14 187	0.07 62	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

HART	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.22 504	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.04 53

ours_stereo	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.12 239	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.03 2

fffy	0.09 127	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.17 369	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

UGAM	0.13 325	0.10 419	0.09 97	0.22 504	0.08 166	0.12 253	0.20 476	0.17 215	0.23 359	0.21 445	0.16 268	0.13 268	0.13 344	0.19 435	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.13 524	0.11 505	0.07 306	0.05 151

WCG-NET	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.13 75	0.13 160	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

Pointernet	0.09 127	0.04 1	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.10 29	0.15 141	0.17 255	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

U	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.17 255	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.05 151

AIO-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.18 344	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.07 99	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RSM++	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.11 36	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

RSM	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.12 58	0.10 65	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

H2IRNET	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.18 344	0.09 284	0.12 253	0.15 269	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.10 201	0.10 250	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.05 151

MSKI-zero shot	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.13 160	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

StereoVision	0.13 325	0.12 463	0.09 97	0.24 534	0.10 387	0.15 354	0.21 493	0.21 301	0.20 320	0.12 243	0.24 387	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.10 152	0.09 406	0.11 517	0.12 509	0.12 524	0.06 232	0.05 151

CASnet	0.09 127	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.10 458	0.08 387	0.05 124	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 190	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.07 96	0.13 296	0.14 195	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.12 211	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

MC-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.14 195	0.12 58	0.10 65	0.09 140	0.12 211	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

RCA-Stereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.18 245	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

RAFT+CT+SA	0.13 325	0.11 445	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.28 563	0.22 324	0.22 349	0.15 318	0.26 434	0.10 201	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

test-3	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

test_1	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

LCNet	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.16 331	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.15 548

cross-raft	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.11 217	0.25 541	0.13 75	0.15 206	0.08 104	0.11 197	0.12 243	0.10 250	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

iRaftStereo_RVC	0.10 190	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.09 284	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.12 124	0.09 140	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

raft+_RVC	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.24 367	0.20 320	0.12 243	0.15 256	0.12 243	0.08 180	0.12 239	0.13 328	0.07 282	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

RALCasStereoNet	0.10 190	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.17 215	0.11 95	0.12 243	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

CFNet-RSSM	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.16 179	0.17 255	0.08 104	0.12 211	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

PMTNet	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.12 9	0.06 19	0.12 253	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.09 140	0.13 225	0.10 201	0.07 130	0.13 285	0.10 152	0.15 546	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.06 248

4k_L	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

mfccc	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

5k_new	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

weee2	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.08 25	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ACM	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.14 100	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.08 65	0.11 55	0.11 36	0.07 10	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.05 124	0.04 53

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.10 29	0.10 20	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

3w_stereo	0.08 73	0.09 361	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.09 18	0.08 4	0.06 5	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.04 1	0.13 138	0.10 20	0.10 65	0.05 2	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

LG-Stereo	0.08 73	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.17 369	0.11 36	0.08 25	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

SGD-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.12 124	0.07 62	0.09 127	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.03 2

AIO-test2	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.23 525	0.08 166	0.11 217	0.10 29	0.23 344	0.23 359	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.09 434	0.05 124	0.05 151

AIO-test1	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.23 525	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.21 301	0.14 187	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.03 1	0.06 248

tg	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.20 278	0.12 124	0.08 104	0.11 197	0.11 226	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

WCG-NET（raft）	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.13 138	0.15 141	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RAFT-Stereo-weight	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.19 267	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

gcap-zeroshot	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.13 138	0.11 36	0.12 124	0.13 270	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

MoCha-V2	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.20 459	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

MyStereo07	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.07 130	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo05	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.27 422	0.35 494	0.17 362	0.14 239	0.15 317	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo04	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.29 453	0.38 512	0.17 362	0.14 239	0.16 331	0.10 250	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

AE-Stereo	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.19 297	0.09 140	0.14 239	0.12 243	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

plain	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.13 160	0.13 270	0.15 256	0.09 168	0.12 306	0.13 285	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

MIF-Stereo (partial)	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.11 55	0.17 215	0.18 281	0.14 291	0.16 268	0.09 168	0.11 275	0.12 239	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.07 329

RAFT-Test	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.09 140	0.10 160	0.10 201	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

4D-IteraStereo	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.03 1	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.05 151

anonymousdsp2	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.22 349	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.09 217	0.14 311	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

ProNet	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.15 141	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.06 248

RAFT_CTSACE	0.12 300	0.09 361	0.10 145	0.22 504	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.18 245	0.16 235	0.20 431	0.27 443	0.13 268	0.07 130	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

test_3	0.10 190	0.09 361	0.10 145	0.20 459	0.08 166	0.13 296	0.26 550	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

PSM-AAD	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.20 278	0.13 160	0.12 243	0.14 239	0.18 365	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.14 541

KYRaft	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.22 324	0.12 124	0.13 270	0.16 268	0.20 391	0.10 250	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.16 559

AnonymousM	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.14 187	0.13 270	0.11 197	0.09 168	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.05 155	0.05 124	0.05 151

GMM-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.11 205	0.15 256	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.09 438

Prome-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.22 324	0.13 160	0.12 243	0.17 289	0.13 268	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.09 438

rafts_anoy	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.04 24	0.09 410	0.11 505	0.07 306	0.06 248

raftrobust	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.10 29	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

RALAANet	0.11 233	0.08 285	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.13 225	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.03 2

AFF-stereo	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.09 42	0.10 174	0.12 211	0.09 168	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.08 104	0.10 160	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

R-Stereo Train	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

RAFT-Stereo	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 426	0.10 419	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.18 424	0.19 455	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.35 507	0.21 400	0.21 482	0.22 490	0.16 409	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248

SX	0.08 73	0.04 1	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.12 58	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 40	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.13 138	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 21	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

G2L-Stereo_test	0.14 359	0.07 184	0.11 194	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.16 335	0.30 467	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.07 306	0.06 248

S2M2_L	0.09 127	0.08 285	0.11 194	0.13 19	0.10 387	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 65	0.10 174	0.09 127	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.13 528	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.10 464	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HI	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

CoSv	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

IGEV-RUCA	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.10 169	0.12 84	0.10 20	0.12 124	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

castereo	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.18 281	0.08 104	0.10 160	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

GIP-stereo	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.14 100	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.04 1	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

tt45	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.09 140	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

model_zeroshot	0.10 190	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.13 160	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 233	0.05 40	0.11 194	0.15 102	0.13 492	0.13 296	0.16 335	0.23 344	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.08 393

CAS++	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.24 367	0.14 187	0.11 205	0.09 127	0.11 226	0.07 130	0.14 311	0.09 63	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 190	0.06 92	0.11 194	0.20 459	0.10 387	0.10 169	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

ff7	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IGEVStereo-DCA	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ffff	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

11t	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

MIM_Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.12 84	0.20 278	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.09 168	0.05 11	0.12 239	0.08 17	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

LL-Strereo	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.20 459	0.10 387	0.11 217	0.18 415	0.32 488	0.24 375	0.15 318	0.15 256	0.14 288	0.13 344	0.19 435	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.04 21	0.05 151

anonymousdsp	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

LoS	0.09 127	0.05 40	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.14 328	0.11 55	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.09 217	0.15 333	0.10 152	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 325	0.12 463	0.11 194	0.23 525	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.17 362	0.18 314	0.15 317	0.15 387	0.14 311	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.09 432	0.07 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 233	0.10 419	0.11 194	0.21 488	0.08 166	0.16 384	0.13 138	0.20 278	0.22 349	0.10 174	0.10 160	0.11 226	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

ccc-4	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IGEV-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.24 375	0.12 243	0.13 225	0.12 243	0.08 180	0.18 420	0.11 231	0.06 131	0.08 456	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

THIR-Stereo	0.12 300	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.17 215	0.25 396	0.16 346	0.24 387	0.14 288	0.12 306	0.12 239	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

DRaft	0.12 300	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.14 328	0.17 369	0.21 301	0.30 452	0.17 362	0.28 457	0.10 201	0.15 387	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

GrayStereo	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.19 402	0.09 284	0.09 112	0.16 335	0.18 245	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.17 351	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.10 465

RAFT	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.24 526	0.20 278	0.19 297	0.21 445	0.21 356	0.17 351	0.12 306	0.16 367	0.09 63	0.06 131	0.07 429	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.05 151

TestStereo	0.13 325	0.14 504	0.11 194	0.23 525	0.08 166	0.15 354	0.21 493	0.20 278	0.23 359	0.14 291	0.24 387	0.16 331	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.05 151

EAI-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.15 269	0.16 179	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.04 53

HSM-Net_RVC	0.14 359	0.08 285	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.15 269	0.27 422	0.29 441	0.19 408	0.21 356	0.29 492	0.14 369	0.17 399	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV-FE	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

S2M2_XL	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.12 9	0.08 166	0.09 112	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.06 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.15 269	0.26 401	0.29 441	0.18 392	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.16 367	0.18 442	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.09 432	0.08 393

FACV-RUCA	0.13 325	0.11 445	0.12 230	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.15 269	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.16 413	0.14 311	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

fffft	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.07 55	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.13 160	0.09 140	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

test_sample2	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.18 415	0.21 301	0.16 235	0.14 291	0.20 335	0.19 379	0.15 387	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

MGS-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.12 58	0.12 124	0.07 62	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.15 354	0.16 335	0.18 245	0.18 281	0.10 174	0.09 127	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.06 248

MyStereo06	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.19 267	0.12 124	0.12 243	0.08 103	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

CoDeX	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.23 344	0.27 420	0.13 270	0.17 289	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

ACVNet-DCA	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

xx1	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.16 331	0.16 413	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

1test111	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.15 333	0.16 409	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

cc1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

rrr	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.16 335	0.16 179	0.15 206	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

tt1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.16 335	0.15 141	0.19 297	0.09 140	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

1111x	0.15 403	0.08 285	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.18 424	0.25 541	0.31 477	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.26 466	0.15 387	0.13 285	0.23 502	0.07 282	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

IGEV_Zeroshot_test	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

gwcnet-sp	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

scenet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

knoymous	0.11 233	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.07 96	0.15 354	0.14 195	0.19 267	0.13 160	0.11 205	0.17 289	0.13 268	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

ssnet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

DCANet-4	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.13 270	0.16 268	0.09 168	0.14 369	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

fff	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

ADStereo(finetuned)	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.12 306	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

DisPM	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.17 255	0.14 291	0.20 335	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.11 491

iRaft-Stereo_5w	0.12 300	0.09 361	0.12 230	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.19 408	0.14 239	0.11 226	0.09 217	0.20 460	0.16 409	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.06 248

AASNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.19 402	0.09 284	0.18 424	0.15 269	0.37 544	0.37 505	0.19 408	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.20 461	0.10 450	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

CrosDoStereo	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

TRStereo	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.15 102	0.12 469	0.10 169	0.13 138	0.18 245	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

STrans-v2	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.11 95	0.11 205	0.15 256	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

DeepStereo_LL	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

Pruner-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.17 255	0.13 270	0.19 323	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.08 393

ICVP	0.15 403	0.09 361	0.12 230	0.22 504	0.09 284	0.17 405	0.21 493	0.25 383	0.23 359	0.18 392	0.30 475	0.26 466	0.18 450	0.17 399	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 426	0.24 566	0.12 230	0.35 582	0.11 437	0.15 354	0.17 369	0.26 401	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

DCANet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

csc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

cscssc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

111	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.23 359	0.11 205	0.12 211	0.14 288	0.11 275	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.05 151

test_xeample3	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

UPFNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.20 459	0.12 469	0.20 462	0.23 514	0.28 442	0.26 410	0.17 362	0.24 387	0.22 418	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.08 369	0.06 248

FENet	0.13 325	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.17 362	0.23 375	0.16 331	0.12 306	0.14 311	0.15 393	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

cf-r	0.13 325	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.19 455	0.20 278	0.25 396	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.16 413	0.14 311	0.14 365	0.10 450	0.05 215	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

GwcNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.20 476	0.21 301	0.27 420	0.18 392	0.27 443	0.22 418	0.16 413	0.14 311	0.15 393	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.07 306	0.07 329

HITNet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.06 19	0.11 217	0.10 29	0.18 245	0.18 281	0.13 270	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151
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
G2L-ROB	0.13 325	0.06 92	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.18 281	0.19 408	0.18 314	0.20 391	0.14 369	0.17 399	0.16 409	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.09 438

xyz-stereo-finetune2	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.07 96	0.11 217	0.19 455	0.17 215	0.12 124	0.15 318	0.15 256	0.17 351	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.06 248

xyz-stereo-finetune	0.11 233	0.08 285	0.13 276	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.19 455	0.17 215	0.19 297	0.12 243	0.14 239	0.15 317	0.10 250	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

G2L-Stereo	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.12 84	0.27 422	0.22 349	0.16 346	0.27 443	0.21 400	0.13 344	0.17 399	0.18 442	0.09 406	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

999	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.10 174	0.08 103	0.08 143	0.08 180	0.16 367	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_0105_5	0.14 359	0.09 361	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.23 514	0.24 367	0.27 420	0.14 291	0.15 256	0.18 365	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.14 542	0.11 517	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

rvit_stereo_ft	0.12 300	0.07 184	0.13 276	0.19 402	0.10 387	0.12 253	0.17 369	0.16 179	0.16 235	0.12 243	0.13 225	0.15 317	0.10 250	0.14 311	0.13 328	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

test_sample6	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.19 455	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.19 379	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

11t1	0.12 300	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.17 405	0.15 269	0.18 245	0.15 206	0.15 318	0.15 256	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

GCAP-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.07 3	0.13 75	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.07 99	0.09 217	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

HH	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

HanStereo	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

DCRE	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.16 183	0.11 437	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.17 255	0.11 205	0.18 314	0.10 201	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.04 53

anonymousa	0.13 325	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.17 369	0.19 267	0.29 441	0.15 318	0.24 387	0.15 317	0.14 369	0.14 311	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.05 124	0.06 248

riskmin	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.14 328	0.14 195	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.14 239	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.12 287	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.08 393

IER	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.26 410	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.20 478	0.16 367	0.14 365	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

hknet	0.15 403	0.11 445	0.13 276	0.22 504	0.11 437	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.25 396	0.17 362	0.22 366	0.22 418	0.18 450	0.17 399	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

iRaft-Stereo_20w	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.18 245	0.10 65	0.11 205	0.08 103	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

PSMNet-ADL	0.15 403	0.12 463	0.13 276	0.22 504	0.09 284	0.13 296	0.20 476	0.26 401	0.23 359	0.18 392	0.20 335	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.17 424	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.11 505	0.08 369	0.07 329

ADLNet2	0.16 426	0.09 361	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.20 462	0.16 335	0.31 477	0.39 515	0.16 346	0.20 335	0.20 391	0.18 450	0.21 477	0.22 490	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.07 329

PFNet+	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.05 4	0.12 84	0.17 215	0.21 335	0.16 346	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.11 491

TransformOpticalFlow	0.10 190	0.08 285	0.13 276	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.19 267	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.11 226	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

IIG-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.12 84	0.22 324	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.11 226	0.12 306	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

NF-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

OCTAStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

ASMatch	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.10 387	0.07 37	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.12 243	0.16 268	0.16 331	0.10 250	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.08 393

RE-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

TVStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

LMCR-Stereo	0.15 403	0.08 285	0.13 276	0.21 488	0.09 284	0.17 405	0.20 476	0.27 422	0.19 297	0.24 482	0.24 387	0.23 436	0.17 436	0.20 460	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

test_xeample	0.15 403	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.21 479	0.20 476	0.28 442	0.20 320	0.16 346	0.29 469	0.19 379	0.16 413	0.15 333	0.26 536	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

GANet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.17 369	0.22 324	0.21 335	0.17 362	0.24 387	0.23 436	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.10 450	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

PSMNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.13 296	0.16 335	0.24 367	0.24 375	0.16 346	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.06 355	0.09 410	0.12 524	0.08 369	0.07 329

TDLM	0.17 446	0.12 463	0.13 276	0.24 534	0.10 387	0.18 424	0.18 415	0.36 538	0.30 452	0.21 445	0.28 457	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.18 442	0.11 480	0.07 429	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.08 393

UCFNet_RVC	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.11 1	0.10 387	0.20 462	0.10 29	0.24 367	0.22 349	0.17 362	0.20 335	0.23 436	0.15 387	0.17 399	0.15 393	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.13 534	0.11 487	0.10 465

iResNet_ROB	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.14 54	0.07 96	0.18 424	0.14 195	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.25 417	0.23 436	0.15 387	0.15 333	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.08 369	0.08 393

FE-Mocha	0.09 127	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

MultiAttention	0.29 558	0.08 285	0.14 311	0.19 402	0.12 469	1.45 624	1.33 626	0.36 538	0.37 505	0.19 408	0.21 356	0.24 442	0.11 275	0.38 574	0.18 442	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.09 438

FlowAnything_test	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.14 195	0.20 278	0.11 95	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.06 232	0.09 438

rvit_0105_3	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.25 541	0.25 383	0.29 441	0.15 318	0.17 289	0.20 391	0.13 344	0.17 399	0.14 365	0.13 528	0.11 517	0.12 509	0.14 537	0.07 306	0.06 248

rvit_stereo_0081_aga	0.11 233	0.09 361	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.19 297	0.10 174	0.18 314	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.06 248

GCAP-BAT	0.09 127	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.10 65	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ITSA-stereo	0.15 403	0.10 419	0.14 311	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.30 467	0.49 556	0.17 362	0.19 323	0.22 418	0.15 387	0.17 399	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.08 393

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 233	0.05 40	0.14 311	0.15 102	0.20 567	0.09 112	0.17 369	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.14 239	0.10 201	0.07 130	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.09 438

rvit_stereo_0080	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

test_sample5	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample4	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.19 447	0.18 415	0.26 401	0.17 255	0.16 346	0.25 417	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

test_sample1	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.13 19	0.08 166	0.19 447	0.16 335	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.22 366	0.18 365	0.16 413	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.07 329

test_for_model	0.09 127	0.12 463	0.14 311	0.23 525	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.12 58	0.12 124	0.10 174	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.04 53

DualNet	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

ffm	0.12 300	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

ff1	0.13 325	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

mmx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

ttt	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.18 415	0.27 422	0.29 441	0.16 346	0.24 387	0.17 351	0.13 344	0.13 285	0.14 365	0.11 480	0.08 456	0.09 410	0.08 387	0.09 432	0.08 393

whm_eth	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

xxx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

EKT-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.21 335	0.11 205	0.08 103	0.12 243	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

testlalala_base	0.10 190	0.09 361	0.14 311	0.21 488	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.13 75	0.10 65	0.07 62	0.15 256	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

x	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.19 323	0.19 379	0.17 436	0.18 420	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

BUS	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.22 504	0.10 387	0.19 447	0.14 195	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

CRFU-Net	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.19 447	0.14 195	0.26 401	0.20 320	0.28 523	0.27 443	0.29 492	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.08 393

BSDual-CNN	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.22 504	0.10 387	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

psmg	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.17 369	0.29 453	0.19 297	0.17 362	0.21 356	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

CSP-Net	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.25 383	0.32 466	0.25 495	0.30 475	0.24 442	0.15 387	0.21 477	0.18 442	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

CIPLG	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.11 197	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IPLGR_C	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

MIPNet	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.24 375	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

ACRE	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

SACVNet	0.18 460	0.12 463	0.14 311	0.17 261	0.13 492	0.22 487	0.18 415	0.31 477	0.30 452	0.23 473	0.31 483	0.30 501	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.11 480	0.08 456	0.10 458	0.10 473	0.12 503	0.14 541

AACVNet	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.23 344	0.24 375	0.27 507	0.27 443	0.28 484	0.17 436	0.19 435	0.16 409	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.07 322	0.10 464	0.09 438

GwcNet-ADL	0.13 325	0.08 285	0.14 311	0.20 459	0.09 284	0.11 217	0.20 476	0.30 467	0.24 375	0.13 270	0.14 239	0.18 365	0.14 369	0.13 285	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.06 248

OMP-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.13 270	0.14 239	0.11 226	0.12 306	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

NRIStereo	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.16 179	0.15 206	0.12 243	0.14 239	0.13 268	0.12 306	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.07 329

FTStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.21 301	0.18 281	0.12 243	0.24 387	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.10 465

DEmStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.14 54	0.10 387	0.16 384	0.15 269	0.16 179	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.13 268	0.14 369	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

RAFT_R40	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.16 235	0.14 291	0.18 314	0.15 317	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

RAFT-RH_RVC	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.41 547	0.11 226	0.10 250	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.05 155	0.04 21	0.06 248

222	0.16 426	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.24 505	0.18 415	0.30 467	0.20 320	0.17 362	0.28 457	0.17 351	0.16 413	0.15 333	0.40 586	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

xxxx	0.15 403	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.23 500	0.18 415	0.31 477	0.19 297	0.14 291	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.26 536	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

GMStereo	0.13 325	0.14 504	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.20 278	0.24 375	0.16 346	0.17 289	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.28 442	0.27 420	0.14 291	0.17 289	0.12 243	0.13 344	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.06 248

DSFCA	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.10 387	0.20 462	0.19 455	0.28 442	0.31 459	0.23 473	0.24 387	0.22 418	0.15 387	0.19 435	0.20 461	0.10 450	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

DIP-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.09 18	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 300	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.07 96	0.15 354	0.07 3	0.22 324	0.18 281	0.16 346	0.19 323	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

RASNet	0.14 359	0.07 184	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.29 453	0.20 320	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

CVANet_RVC	0.18 460	0.10 419	0.14 311	0.21 488	0.10 387	0.18 424	0.17 369	0.34 516	0.33 473	0.22 461	0.31 483	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.17 424	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.09 432	0.07 329

HSM	0.15 403	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.16 384	0.14 195	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.23 375	0.37 543	0.16 413	0.20 460	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

LE_ROB	0.50 591	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.24 505	0.16 335	0.22 324	1.81 626	4.63 654	0.67 589	0.47 577	0.44 586	0.20 460	0.29 554	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

UGAM-zero	0.09 127	0.05 40	0.15 363	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

rvit_stereo_0081	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_0082	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

test_sample3	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.14 54	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.26 401	0.18 281	0.16 346	0.22 366	0.19 379	0.15 387	0.17 399	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.08 393

MyStereo8	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.18 424	0.14 195	0.19 267	0.22 349	0.12 243	0.18 314	0.11 226	0.10 250	0.16 367	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.09 438

PCWNet_CMD	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 498	0.14 291	0.20 335	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

LL-Strereo2	0.10 190	0.10 419	0.15 363	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.09 18	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.16 367	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.06 232	0.05 151

qqq	0.13 325	0.09 361	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.15 318	0.19 323	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.16 409	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

NINENet	0.16 426	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.40 560	0.36 498	0.18 392	0.21 356	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.08 456	0.10 458	0.07 322	0.10 464	0.09 438

IPLG	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.20 278	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.07 99	0.07 130	0.14 311	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

GANet-ADL	0.13 325	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.30 467	0.20 320	0.13 270	0.18 314	0.19 379	0.12 306	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.08 393

PSM-softLoss	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

KMStereo	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

SST-Stereo	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.11 95	0.15 318	0.17 289	0.13 268	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

RAFT-345	0.11 233	0.07 184	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.11 205	0.36 510	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.04 21	0.05 151

GEStereo_RVC	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.22 504	0.11 437	0.19 447	0.17 369	0.32 488	0.48 550	0.20 431	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.08 393

CFNet_pseudo	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.07 329

ADLNet	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.32 488	0.27 420	0.22 461	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.21 481	0.10 450	0.06 355	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

ac_64	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.18 344	0.10 387	0.22 487	0.18 415	0.24 367	0.21 335	0.18 392	0.24 387	0.29 492	0.18 450	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

ACVNet	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.13 19	0.12 469	0.14 328	0.20 476	0.22 324	0.33 473	0.17 362	0.26 434	0.21 400	0.16 413	0.17 399	0.21 481	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

acv_ft	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.19 402	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.25 383	0.33 473	0.19 408	0.26 434	0.21 400	0.17 436	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

CFNet-ft	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

DMCA-RVC	0.17 446	0.10 419	0.15 363	0.24 534	0.11 437	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.24 375	0.21 445	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.18 420	0.20 461	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.10 473	0.10 464	0.08 393

MSMDNet	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 498	0.14 291	0.21 356	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

CFNet_RVC	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

ccs_rob	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

AdaStereo	0.15 403	0.11 445	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.20 462	0.11 55	0.32 488	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.13 344	0.19 435	0.14 365	0.12 505	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.09 432	0.07 329
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.
NVstereo2D	0.19 472	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.15 530	0.28 544	0.23 514	0.44 577	0.42 531	0.15 318	0.27 443	0.25 456	0.19 466	0.22 490	0.17 424	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.15 549	0.09 438

DeepPruner_ROB	0.16 426	0.11 445	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.17 405	0.15 269	0.32 488	0.21 335	0.19 408	0.21 356	0.22 418	0.18 450	0.20 460	0.15 393	0.13 528	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.11 487	0.10 465

iResNetv2_ROB	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.16 384	0.12 84	0.25 383	0.35 494	0.21 445	0.29 469	0.24 442	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.09 432	0.08 393

StereoDRNet-Refined	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.20 459	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.26 401	0.23 359	0.26 501	0.40 536	0.22 418	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.07 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 460	0.10 419	0.15 363	0.23 525	0.11 437	0.24 505	0.18 415	0.29 453	0.28 434	0.27 507	0.28 457	0.28 484	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.07 306	0.07 329

PSMNet_ROB	0.21 496	0.11 445	0.15 363	0.27 562	0.15 530	0.24 505	0.35 589	0.43 575	0.37 505	0.27 507	0.32 487	0.32 523	0.22 491	0.21 477	0.26 536	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.11 505	0.09 432	0.09 438

SGM_RVC	0.23 521	0.12 463	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.33 559	0.18 415	0.34 516	0.31 459	0.44 578	0.37 516	0.53 585	0.35 565	0.35 561	0.24 515	0.13 528	0.13 545	0.13 524	0.13 534	0.10 464	0.11 491
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.10 190	0.05 40	0.16 397	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.16 335	0.15 141	0.16 235	0.12 243	0.09 127	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

DCVSM-stereo	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.16 183	0.10 387	0.15 354	0.09 18	0.19 267	0.23 359	0.20 431	0.23 375	0.26 466	0.15 387	0.18 420	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.08 387	0.10 464	0.12 504

test_sample7	0.15 403	0.10 419	0.16 397	0.14 54	0.11 437	0.16 384	0.16 335	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.12 505	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.10 465

CFNet_ucs	0.15 403	0.08 285	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.14 328	0.14 195	0.30 467	0.34 485	0.16 346	0.24 387	0.23 436	0.14 369	0.18 420	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

HBP-ISP	0.18 460	0.13 492	0.16 397	0.15 102	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.28 442	0.29 441	0.22 461	0.33 499	0.21 400	0.25 514	0.23 501	0.17 424	0.14 542	0.16 563	0.21 570	0.17 564	0.10 464	0.08 393

UDGNet	0.14 359	0.13 492	0.16 397	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.16 335	0.21 301	0.27 420	0.20 431	0.20 335	0.16 331	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.06 232	0.07 329

dd	0.15 403	0.16 522	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.18 415	0.21 301	0.25 396	0.23 473	0.20 335	0.21 400	0.09 217	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.06 248

IPLGR	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.17 369	0.21 301	0.24 375	0.11 205	0.12 211	0.11 226	0.08 180	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

HHNet	0.11 233	0.06 92	0.16 397	0.15 102	0.14 512	0.07 37	0.13 138	0.20 278	0.17 255	0.14 291	0.25 417	0.11 226	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.09 438

Patchmatch Stereo++	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329
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
AAGNet	0.11 233	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.18 245	0.13 160	0.16 346	0.21 356	0.13 268	0.14 369	0.11 152	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

PSM-adaLoss	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

ROB_FTStereo_v2	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

ROB_FTStereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

HUI-Stereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

DeepStereo_RVC	0.11 233	0.08 285	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

iGMRVC	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

IRAFT_RVC	0.12 300	0.08 285	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.07 37	0.15 269	0.24 367	0.23 359	0.14 291	0.14 239	0.15 317	0.12 306	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

iRAFT	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

CRE-IMP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.10 169	0.12 84	0.18 245	0.10 65	0.14 291	0.13 225	0.13 268	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

test-1	0.10 190	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.11 217	0.24 526	0.14 100	0.18 281	0.09 140	0.07 55	0.09 168	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

RAFT-IKP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

GES	0.14 359	0.08 285	0.16 397	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.13 138	0.28 442	0.25 396	0.16 346	0.23 375	0.18 365	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.09 438

MMNet	0.17 446	0.09 361	0.16 397	0.20 459	0.11 437	0.27 536	0.20 476	0.25 383	0.41 524	0.22 461	0.30 475	0.21 400	0.20 478	0.17 399	0.20 461	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

DMCA	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.19 323	0.17 351	0.18 450	0.15 333	0.17 424	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.10 465

SGM-ForestM	0.32 567	0.12 463	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.39 576	0.19 455	0.41 566	0.50 559	0.52 585	0.54 572	1.32 616	0.42 584	0.40 582	0.27 544	0.14 542	0.16 563	0.16 554	0.16 556	0.12 503	0.12 504

MLCV	0.12 300	0.07 184	0.16 397	0.18 344	0.06 19	0.15 354	0.17 369	0.19 267	0.21 335	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.14 311	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

DN-CSS_ROB	0.13 325	0.13 492	0.16 397	0.18 344	0.10 387	0.16 384	0.08 7	0.22 324	0.18 281	0.17 362	0.22 366	0.13 268	0.13 344	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 514	0.17 425	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 55	0.08 4	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

PAM_32	0.09 127	0.05 40	0.17 425	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.09 168	0.07 130	0.14 311	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

rvit_0105_4	0.14 359	0.09 361	0.17 425	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.19 455	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.20 335	0.17 351	0.13 344	0.17 399	0.13 328	0.15 546	0.11 517	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.06 248

rvit_stereo_0083	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.26 410	0.11 205	0.14 239	0.13 268	0.10 250	0.12 239	0.12 287	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.05 151

DispNO	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.12 469	0.11 217	0.21 493	0.23 344	0.29 441	0.17 362	0.23 375	0.18 365	0.17 436	0.15 333	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

SMFormer	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

tta	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.06 248

qqq1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

fff1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

mmm	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.17 261	0.09 284	0.17 405	0.18 415	0.21 301	0.15 206	0.15 318	0.23 375	0.21 400	0.16 413	0.16 367	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

testlalala	0.08 73	0.07 184	0.17 425	0.16 183	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.07 62	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ssnet_v2	0.17 446	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.11 437	0.21 479	0.21 493	0.33 507	0.25 396	0.22 461	0.22 366	0.27 474	0.18 450	0.22 490	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

PFNet	0.12 300	0.06 92	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.26 401	0.20 320	0.16 346	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

ARAFT	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.20 278	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.04 53

delet	0.17 446	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.11 437	0.20 462	0.21 493	0.30 467	0.37 505	0.17 362	0.26 434	0.19 379	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.11 505	0.06 232	0.06 248

hitnet-ft	0.18 460	0.09 361	0.17 425	0.14 54	0.09 284	0.26 526	0.20 476	0.25 383	0.26 410	0.24 482	0.32 487	0.31 514	0.22 491	0.24 510	0.21 481	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.08 387	0.12 503	0.11 491

AF-Net	0.22 505	0.17 533	0.17 425	0.26 550	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.32 488	0.50 559	0.25 495	0.33 499	0.38 547	0.26 520	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.16 554	0.11 505	0.11 487	0.10 465

CFNet	0.15 403	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.18 424	0.09 18	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.24 387	0.24 442	0.17 436	0.17 399	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.06 248

StereoDRNet	0.18 460	0.11 445	0.17 425	0.22 504	0.11 437	0.21 479	0.22 503	0.37 544	0.33 473	0.24 482	0.28 457	0.30 501	0.19 466	0.20 460	0.20 461	0.09 406	0.08 456	0.11 489	0.09 434	0.09 432	0.07 329

NCCL2	0.23 521	0.15 514	0.17 425	0.34 580	0.18 561	0.24 505	0.23 514	0.34 516	0.28 434	0.31 541	0.38 522	0.38 547	0.28 538	0.23 501	0.24 515	0.15 546	0.12 532	0.18 565	0.21 572	0.13 521	0.13 524

MDST_ROB	0.22 505	0.10 419	0.17 425	0.18 344	0.11 437	0.37 572	0.19 455	0.43 575	0.41 524	0.39 564	0.39 530	0.29 492	0.21 482	0.26 517	0.18 442	0.11 480	0.10 505	0.14 536	0.11 505	0.10 464	0.08 393

CBMV_ROB	0.19 472	0.13 492	0.17 425	0.16 183	0.11 437	0.15 354	0.13 138	0.26 401	0.28 434	0.27 507	0.30 475	0.27 474	0.24 505	0.23 501	0.16 409	0.15 546	0.17 568	0.22 574	0.20 570	0.10 464	0.11 491

CBMV	0.19 472	0.14 504	0.17 425	0.18 344	0.10 387	0.20 462	0.11 55	0.29 453	0.30 452	0.29 531	0.30 475	0.30 501	0.23 499	0.27 520	0.19 455	0.13 528	0.15 560	0.17 556	0.16 556	0.10 464	0.10 465
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DFGA-Net	0.13 325	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.13 138	0.22 324	0.25 396	0.16 346	0.16 268	0.13 268	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.05 124	0.05 151

rvit_0105_6	0.14 359	0.09 361	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.10 169	0.16 335	0.19 267	0.26 410	0.12 243	0.18 314	0.17 351	0.12 306	0.18 420	0.12 287	0.15 546	0.11 517	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.06 248

ToySt	0.17 446	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.11 437	0.16 384	0.25 541	0.24 367	0.33 473	0.19 408	0.24 387	0.26 466	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.07 282	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.09 432	0.08 393

DAS	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.16 367	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

SepStereo	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.25 515	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

psm_up	0.18 460	0.10 419	0.18 448	0.20 459	0.11 437	0.17 405	0.19 455	0.37 544	0.34 485	0.21 445	0.28 457	0.29 492	0.24 505	0.20 460	0.22 490	0.09 406	0.10 505	0.11 489	0.11 505	0.08 369	0.08 393

UNet	0.17 446	0.09 361	0.18 448	0.19 402	0.12 469	0.27 536	0.19 455	0.33 507	0.29 441	0.21 445	0.24 387	0.23 436	0.19 466	0.19 435	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.06 248

iResNet	0.13 325	0.10 419	0.18 448	0.19 402	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.20 278	0.26 410	0.15 318	0.23 375	0.15 317	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

NOSS_ROB	0.19 472	0.12 463	0.18 448	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.20 431	0.22 366	0.27 474	0.23 499	0.21 477	0.16 409	0.16 562	0.18 570	0.23 575	0.21 572	0.12 503	0.13 524

SGM-Forest	0.20 484	0.14 504	0.18 448	0.19 402	0.13 492	0.20 462	0.22 503	0.33 507	0.30 452	0.24 482	0.29 469	0.28 484	0.19 466	0.23 501	0.17 424	0.15 546	0.16 563	0.15 548	0.14 537	0.12 503	0.12 504
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 550	0.13 492	0.18 448	0.15 102	0.11 437	0.32 553	0.24 526	0.40 560	0.36 498	0.52 585	0.57 582	0.67 596	0.40 576	0.35 561	0.26 536	0.14 542	0.13 545	0.13 524	0.11 505	0.11 487	0.10 465
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet	0.19 472	0.12 463	0.19 459	0.20 459	0.18 561	0.20 462	0.24 526	0.27 422	0.36 498	0.23 473	0.26 434	0.25 456	0.19 466	0.19 435	0.23 502	0.13 528	0.11 517	0.11 489	0.12 524	0.13 521	0.12 504

YMNet	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 459	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 545	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

YMNet_1	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 459	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 545	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

ISRNet	0.18 460	0.08 285	0.19 459	0.19 402	0.13 492	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.21 445	0.25 417	0.27 474	0.17 436	0.17 399	0.20 461	0.20 575	0.08 456	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.17 567

SDNR	0.19 472	0.08 285	0.19 459	0.16 183	0.12 469	0.77 609	0.14 195	0.25 383	0.32 466	0.19 408	0.24 387	0.19 379	0.13 344	0.19 435	0.15 393	0.16 562	0.18 570	0.14 536	0.11 505	0.08 369	0.11 491

fast-acv-ft	0.18 460	0.11 445	0.19 459	0.19 402	0.12 469	0.24 505	0.21 493	0.25 383	0.34 485	0.22 461	0.34 503	0.27 474	0.20 478	0.21 477	0.23 502	0.09 406	0.09 485	0.08 329	0.10 473	0.08 369	0.07 329

UDG	0.21 496	0.17 533	0.19 459	0.23 525	0.15 530	0.30 551	0.20 476	0.33 507	0.35 494	0.23 473	0.28 457	0.31 514	0.27 528	0.20 460	0.22 490	0.15 546	0.12 532	0.13 524	0.09 434	0.14 534	0.14 541

APVNet	0.22 505	0.12 463	0.19 459	0.18 344	0.14 512	0.32 553	0.31 585	0.39 556	0.32 466	0.27 507	0.40 536	0.30 501	0.29 546	0.26 517	0.25 525	0.11 480	0.12 532	0.11 489	0.14 537	0.12 503	0.12 504

GwcNet	0.20 484	0.13 492	0.19 459	0.18 344	0.12 469	0.24 505	0.19 455	0.35 531	0.43 536	0.20 431	0.32 487	0.33 526	0.20 478	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.10 465

HGLStereo	0.17 446	0.08 285	0.19 459	0.17 261	0.12 469	0.18 424	0.18 415	0.31 477	0.32 466	0.21 445	0.32 487	0.25 456	0.18 450	0.19 435	0.20 461	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.10 465

XPNet_ROB	0.22 505	0.11 445	0.19 459	0.22 504	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.34 516	0.40 521	0.30 535	0.39 530	0.39 555	0.26 520	0.26 517	0.28 551	0.15 546	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.12 504

pmcnn	0.15 403	0.07 184	0.19 459	0.15 102	0.07 96	0.20 462	0.15 269	0.24 367	0.26 410	0.21 445	0.34 503	0.28 484	0.18 450	0.18 420	0.17 424	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

Select-FE	0.11 233	0.06 92	0.20 471	0.15 102	0.11 437	0.11 217	0.13 138	0.21 301	0.18 281	0.09 140	0.11 197	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.06 232	0.08 393

xyz-stereo	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.15 102	0.05 1	0.20 462	0.15 269	0.17 215	0.31 459	0.15 318	0.29 469	0.26 466	0.16 413	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

DualNet (step1)	0.16 426	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.15 546	0.06 355	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample9	0.18 460	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 594	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample8	0.19 472	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.31 477	0.21 335	0.27 507	0.22 366	0.36 538	0.25 514	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 594	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

dad	0.17 446	0.20 552	0.20 471	0.16 183	0.11 437	0.20 462	0.18 415	0.21 301	0.28 434	0.30 535	0.24 387	0.29 492	0.13 344	0.19 435	0.16 409	0.18 568	0.09 485	0.11 489	0.09 434	0.11 487	0.07 329

RAFT + AFF	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.20 459	0.10 387	0.14 328	0.24 526	0.26 401	0.20 320	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.08 393

edge stereo	0.22 505	0.13 492	0.20 471	0.21 488	0.13 492	0.23 500	0.16 335	0.32 488	0.42 531	0.32 547	0.40 536	0.38 547	0.35 565	0.25 515	0.24 515	0.13 528	0.11 517	0.14 536	0.11 505	0.12 503	0.13 524

DRN-Test	0.19 472	0.11 445	0.20 471	0.22 504	0.10 387	0.22 487	0.22 503	0.39 556	0.37 505	0.24 482	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

NLCSM	0.24 528	0.17 533	0.21 480	0.21 488	0.23 576	0.27 536	0.17 369	0.45 580	0.29 441	0.27 507	0.24 387	0.39 555	0.35 565	0.46 587	0.48 597	0.09 406	0.11 517	0.11 489	0.16 556	0.11 487	0.12 504

DDVS	0.15 403	0.10 419	0.21 480	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.14 195	0.25 383	0.19 297	0.18 392	0.29 469	0.27 474	0.12 306	0.19 435	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.11 487	0.11 491

DDUNet	0.22 505	0.17 533	0.21 480	0.22 504	0.15 530	0.25 516	0.24 526	0.29 453	0.30 452	0.31 541	0.36 510	0.33 526	0.25 514	0.24 510	0.20 461	0.18 568	0.13 545	0.17 556	0.11 505	0.16 556	0.16 559

RP	0.21 496	0.13 492	0.21 480	0.23 525	0.11 437	0.21 479	0.20 476	0.25 383	0.44 541	0.21 445	0.38 522	0.36 538	0.24 505	0.27 520	0.25 525	0.11 480	0.12 532	0.13 524	0.12 524	0.12 503	0.14 541

stereogan	0.22 505	0.11 445	0.21 480	0.20 459	0.12 469	0.31 552	0.19 455	0.35 531	0.44 541	0.22 461	0.39 530	0.35 536	0.27 528	0.33 552	0.22 490	0.10 450	0.12 532	0.10 458	0.10 473	0.14 534	0.13 524

Nwc_Net	0.23 521	0.16 522	0.21 480	0.25 545	0.14 512	0.24 505	0.26 550	0.37 544	0.38 512	0.22 461	0.41 547	0.30 501	0.28 538	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.17 556	0.20 570	0.10 464	0.10 465

GANet	0.21 496	0.12 463	0.21 480	0.24 534	0.13 492	0.22 487	0.22 503	0.41 566	0.26 410	0.31 541	0.42 553	0.37 543	0.28 538	0.23 501	0.22 490	0.10 450	0.12 532	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.08 393

FAT-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.22 487	0.21 488	0.12 469	0.17 405	0.18 415	0.34 516	0.39 515	0.27 507	0.37 516	0.34 532	0.32 558	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.11 517	0.10 458	0.09 434	0.11 487	0.14 541

RYNet	0.22 505	0.12 463	0.22 487	0.19 402	0.17 555	0.46 580	0.26 550	0.38 552	0.48 550	0.24 482	0.28 457	0.34 532	0.23 499	0.20 460	0.30 559	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.13 521	0.15 548

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 446	0.10 419	0.22 487	0.20 459	0.10 387	0.15 354	0.18 415	0.31 477	0.25 396	0.21 445	0.30 475	0.25 456	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.08 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 472	0.09 361	0.22 487	0.17 261	0.10 387	0.25 516	0.18 415	0.27 422	0.44 541	0.22 461	0.31 483	0.33 526	0.26 520	0.28 532	0.28 551	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.09 438

FBW_ROB	0.24 528	0.17 533	0.22 487	0.26 550	0.14 512	0.25 516	0.22 503	0.41 566	0.41 524	0.41 571	0.41 547	0.42 563	0.27 528	0.31 542	0.23 502	0.09 406	0.14 554	0.14 536	0.12 524	0.11 487	0.09 438

ETE_ROB	0.23 521	0.17 533	0.22 487	0.25 545	0.13 492	0.26 526	0.29 572	0.31 477	0.36 498	0.28 523	0.36 510	0.45 570	0.26 520	0.27 520	0.26 536	0.11 480	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 524

LALA_ROB	0.25 540	0.16 522	0.22 487	0.26 550	0.17 555	0.27 536	0.27 557	0.42 571	0.37 505	0.33 551	0.38 522	0.51 581	0.26 520	0.28 532	0.27 544	0.16 562	0.09 485	0.12 509	0.11 505	0.13 521	0.12 504

PWCDC_ROB	0.20 484	0.13 492	0.22 487	0.24 534	0.11 437	0.19 447	0.15 269	0.33 507	0.54 568	0.29 531	0.50 568	0.21 400	0.15 387	0.27 520	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.10 458	0.08 387	0.11 487	0.09 438

WCMA_ROB	0.24 528	0.11 445	0.22 487	0.17 261	0.14 512	0.32 553	0.15 269	0.32 488	0.32 466	0.38 562	0.53 570	0.40 560	0.34 563	0.34 555	0.25 525	0.11 480	0.12 532	0.12 509	0.10 473	0.14 534	0.14 541

MSAF-DinoV2	0.22 505	0.11 445	0.23 496	0.17 261	0.10 387	0.27 536	0.16 335	0.37 544	0.55 569	0.21 445	0.27 443	0.47 577	0.27 528	0.35 561	0.39 583	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.09 434	0.12 503	0.10 465

sCroCo_RVC	0.12 300	0.09 361	0.23 496	0.24 534	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.10 174	0.13 225	0.12 243	0.07 130	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.05 124	0.07 329

ccnet	0.29 558	0.28 578	0.23 496	0.20 459	0.28 586	0.41 579	0.21 493	0.45 580	0.33 473	0.36 557	0.46 560	0.36 538	0.30 550	0.39 578	0.42 590	0.23 588	0.14 554	0.21 570	0.17 564	0.23 575	0.18 570

PS-NSSS	0.20 484	0.21 558	0.23 496	0.20 459	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.36 538	0.25 396	0.27 507	0.33 499	0.27 474	0.24 505	0.20 460	0.20 461	0.15 546	0.12 532	0.17 556	0.14 537	0.10 464	0.08 393

GMStereo_Zeroshot	0.16 426	0.13 492	0.24 500	0.20 459	0.10 387	0.17 405	0.13 138	0.29 453	0.25 396	0.23 473	0.32 487	0.25 456	0.11 275	0.19 435	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.11 489	0.06 233	0.12 503	0.08 393

sAnonymous2	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 459	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

CroCo_RVC	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 459	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 505	0.21 558	0.24 500	0.26 550	0.11 437	0.23 500	0.14 195	0.39 556	0.24 375	0.32 547	0.36 510	0.30 501	0.21 482	0.19 435	0.21 481	0.17 567	0.14 554	0.21 570	0.16 556	0.12 503	0.12 504

NaN_ROB	0.22 505	0.19 548	0.24 500	0.25 545	0.13 492	0.29 548	0.26 550	0.33 507	0.41 524	0.31 541	0.31 483	0.32 523	0.23 499	0.30 541	0.21 481	0.11 480	0.17 568	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

rvit_105_1	0.19 472	0.11 445	0.25 505	0.21 488	0.16 540	0.21 479	0.27 557	0.31 477	0.41 524	0.19 408	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.12 505	0.12 532	0.13 524	0.15 552	0.08 369	0.07 329

rvit_stereo_0075_2	0.17 446	0.12 463	0.25 505	0.23 525	0.16 540	0.13 296	0.10 29	0.30 467	0.27 420	0.20 431	0.28 457	0.22 418	0.15 387	0.18 420	0.13 328	0.16 562	0.10 505	0.17 556	0.10 473	0.10 464	0.09 438

S-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.25 505	0.21 488	0.13 492	0.20 462	0.18 415	0.32 488	0.43 536	0.23 473	0.36 510	0.28 484	0.30 550	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.12 532	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.13 524

GCST	0.37 575	0.42 593	0.26 508	1.02 617	0.39 593	0.18 424	0.08 7	0.20 278	0.17 255	0.28 523	0.25 417	0.15 317	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.64 613	0.43 602	0.75 610	0.65 613	0.63 606	0.46 605

CBFPSM	0.14 359	0.06 92	0.26 508	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.20 431	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.16 367	0.18 442	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.07 322	0.07 306	0.07 329

pcwnet_v2	0.19 472	0.10 419	0.26 508	0.17 261	0.14 512	0.18 424	0.15 269	0.37 544	0.46 548	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.19 466	0.20 460	0.19 455	0.13 528	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.11 487	0.13 524

FINET	0.21 496	0.18 545	0.26 508	0.18 344	0.16 540	0.23 500	0.23 514	0.32 488	0.48 550	0.25 495	0.32 487	0.22 418	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.18 568	0.16 563	0.11 489	0.10 473	0.15 549	0.13 524

PDISCO_ROB	0.27 550	0.16 522	0.26 508	0.28 565	0.20 567	0.32 553	0.26 550	0.44 577	0.57 574	0.28 523	0.40 536	0.45 570	0.29 546	0.33 552	0.34 573	0.12 505	0.09 485	0.17 556	0.16 556	0.17 563	0.13 524

MSMD_ROB	0.31 565	0.26 572	0.26 508	0.24 534	0.21 571	0.34 562	0.25 541	0.34 516	0.39 515	0.40 567	0.69 591	0.45 570	0.40 576	0.34 555	0.27 544	0.20 575	0.19 573	0.26 578	0.25 581	0.23 575	0.22 580

PWC_ROB	0.21 496	0.16 522	0.26 508	0.18 344	0.11 437	0.22 487	0.13 138	0.32 488	0.49 556	0.30 535	0.40 536	0.32 523	0.24 505	0.31 542	0.22 490	0.10 450	0.07 429	0.11 489	0.08 387	0.11 487	0.10 465

Syn2CoEx	0.21 496	0.16 522	0.27 515	0.29 573	0.14 512	0.26 526	0.20 476	0.33 507	0.31 459	0.28 523	0.36 510	0.27 474	0.25 514	0.19 435	0.24 515	0.16 562	0.12 532	0.14 536	0.11 505	0.09 432	0.08 393

STTStereo	0.18 460	0.12 463	0.27 515	0.20 459	0.11 437	0.16 384	0.21 493	0.29 453	0.23 359	0.21 445	0.30 475	0.29 492	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.12 505	0.11 517	0.11 489	0.14 537	0.09 432	0.08 393

MANE	0.45 586	0.27 574	0.27 515	0.27 562	0.24 579	0.47 582	0.31 585	0.55 596	0.59 578	0.72 599	1.13 618	1.15 610	0.61 601	0.52 594	0.37 579	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.31 593	0.25 582	0.24 582

GANetREF_RVC	0.31 565	0.34 586	0.27 515	0.35 582	0.16 540	0.32 553	0.41 595	0.48 585	0.51 566	0.35 554	0.35 507	0.34 532	0.33 559	0.39 578	0.32 567	0.27 592	0.20 576	0.29 589	0.15 552	0.18 566	0.17 567
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
CSAN	0.29 558	0.24 566	0.27 515	0.34 580	0.19 564	0.33 559	0.42 598	0.37 544	0.50 559	0.38 562	0.40 536	0.44 568	0.33 559	0.28 532	0.30 559	0.20 575	0.16 563	0.19 567	0.19 569	0.14 534	0.15 548

FC-DCNN v2	0.33 570	0.27 574	0.28 520	0.26 550	0.23 576	0.37 572	0.28 563	0.40 560	0.43 536	0.45 579	0.56 579	0.51 581	0.40 576	0.37 572	0.29 554	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582

ACV-stereo	0.15 403	0.10 419	0.28 520	0.18 344	0.12 469	0.14 328	0.12 84	0.23 344	0.21 335	0.19 408	0.23 375	0.22 418	0.15 387	0.23 501	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

Anonymous_2	0.22 505	0.17 533	0.28 520	0.15 102	0.16 540	0.32 553	0.22 503	0.22 324	0.17 255	0.23 473	0.24 387	0.26 466	0.27 528	0.27 520	0.23 502	0.22 584	0.25 590	0.17 556	0.17 564	0.17 563	0.17 567

FCDSN-DC	0.33 570	0.28 578	0.28 520	0.30 575	0.24 579	0.39 576	0.28 563	0.42 571	0.42 531	0.43 577	0.53 570	0.51 581	0.41 581	0.36 567	0.30 559	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 521	0.12 463	0.28 520	0.21 488	0.13 492	0.28 544	0.16 335	0.35 531	0.66 592	0.27 507	0.33 499	0.30 501	0.21 482	0.31 542	0.29 554	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.13 521	0.13 524

DANet	0.21 496	0.15 514	0.28 520	0.25 545	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.27 422	0.27 420	0.28 523	0.32 487	0.35 536	0.31 554	0.31 542	0.23 502	0.11 480	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.13 521	0.11 491
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 570	0.27 574	0.28 520	0.26 550	0.23 576	0.37 572	0.28 563	0.40 560	0.43 536	0.45 579	0.55 574	0.51 581	0.40 576	0.37 572	0.30 559	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582

SANet	0.24 528	0.14 504	0.28 520	0.21 488	0.11 437	0.27 536	0.24 526	0.38 552	0.64 588	0.36 557	0.40 536	0.43 566	0.26 520	0.27 520	0.24 515	0.12 505	0.09 485	0.10 458	0.09 434	0.13 521	0.11 491

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 460	0.09 361	0.29 528	0.15 102	0.10 387	0.22 487	0.20 476	0.26 401	0.39 515	0.25 495	0.42 553	0.24 442	0.15 387	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.10 464	0.09 438

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 564	0.24 566	0.29 528	0.36 584	0.16 540	0.34 562	0.30 579	0.32 488	0.42 531	0.40 567	0.46 560	0.38 547	0.31 554	0.34 555	0.28 551	0.19 573	0.20 576	0.26 578	0.29 589	0.18 566	0.19 575

RGC	0.25 540	0.20 552	0.29 528	0.28 565	0.16 540	0.22 487	0.23 514	0.32 488	0.44 541	0.27 507	0.40 536	0.38 547	0.27 528	0.36 567	0.22 490	0.11 480	0.13 545	0.17 556	0.17 564	0.14 534	0.16 559

SQANet	0.23 521	0.23 563	0.30 531	0.30 575	0.19 564	0.27 536	0.13 138	0.29 453	0.33 473	0.24 482	0.37 516	0.31 514	0.22 491	0.27 520	0.23 502	0.15 546	0.10 505	0.21 570	0.16 556	0.21 571	0.15 548

SHD	0.26 548	0.15 514	0.30 531	0.24 534	0.18 561	0.22 487	0.15 269	0.38 552	0.71 596	0.32 547	0.41 547	0.36 538	0.28 538	0.32 549	0.29 554	0.12 505	0.11 517	0.14 536	0.13 534	0.16 556	0.20 576

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 127	0.10 419	0.31 533	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.11 152	0.07 1	0.12 505	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

Wz-Net-MNSev	0.22 505	0.13 492	0.31 533	0.20 459	0.14 512	0.36 571	0.24 526	0.33 507	0.44 541	0.28 523	0.40 536	0.38 547	0.19 466	0.24 510	0.25 525	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.12 503	0.10 465

FADNet-RVC-Resample	0.16 426	0.11 445	0.31 533	0.22 504	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.25 383	0.24 375	0.24 482	0.27 443	0.20 391	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.08 456	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.10 465

NCC-stereo	0.24 528	0.15 514	0.31 533	0.26 550	0.16 540	0.20 462	0.30 579	0.40 560	0.40 521	0.24 482	0.38 522	0.33 526	0.28 538	0.36 567	0.27 544	0.12 505	0.11 517	0.15 548	0.22 575	0.13 521	0.13 524

Abc-Net	0.24 528	0.15 514	0.31 533	0.26 550	0.16 540	0.20 462	0.30 579	0.40 560	0.40 521	0.24 482	0.38 522	0.33 526	0.28 538	0.36 567	0.27 544	0.12 505	0.11 517	0.15 548	0.22 575	0.13 521	0.13 524
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 554	0.16 522	0.31 533	0.18 344	0.13 492	0.54 588	0.42 598	0.51 591	0.67 593	0.29 531	0.38 522	0.38 547	0.29 546	0.31 542	0.23 502	0.11 480	0.10 505	0.11 489	0.08 387	0.20 570	0.16 559

GASNet	0.22 505	0.23 563	0.33 539	0.26 550	0.17 555	0.26 526	0.16 335	0.44 577	0.42 531	0.27 507	0.24 387	0.30 501	0.15 387	0.27 520	0.18 442	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.16 556	0.07 329

Anonymous3	0.16 426	0.13 492	0.33 539	0.26 550	0.14 512	0.27 536	0.17 369	0.28 442	0.28 434	0.15 318	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.11 491

DGSMNet	0.24 528	0.19 548	0.33 539	0.21 488	0.24 579	0.24 505	0.20 476	0.35 531	0.41 524	0.24 482	0.32 487	0.38 547	0.21 482	0.29 538	0.23 502	0.12 505	0.11 517	0.14 536	0.16 556	0.23 575	0.23 581

SAMSARA	0.40 579	0.28 578	0.33 539	0.55 598	0.39 593	0.82 610	1.23 625	0.47 584	0.51 566	0.36 557	0.35 507	0.55 587	0.39 573	0.38 574	0.39 583	0.15 546	0.20 576	0.15 548	0.14 537	0.23 575	0.20 576

ADCP+	0.20 484	0.10 419	0.33 539	0.20 459	0.12 469	0.22 487	0.26 550	0.31 477	0.34 485	0.26 501	0.37 516	0.22 418	0.22 491	0.27 520	0.27 544	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.09 432	0.10 465

PA-Net	0.23 521	0.18 545	0.33 539	0.28 565	0.22 573	0.21 479	0.38 594	0.29 453	0.39 515	0.22 461	0.32 487	0.25 456	0.26 520	0.20 460	0.25 525	0.09 406	0.23 588	0.15 548	0.22 575	0.09 432	0.13 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 581	0.29 581	0.33 539	0.28 565	0.24 579	0.54 588	0.36 590	0.49 587	0.59 578	0.72 599	0.74 597	0.65 594	0.54 593	0.54 598	0.40 586	0.22 584	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.26 587	0.25 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 581	0.29 581	0.33 539	0.27 562	0.24 579	0.60 593	0.36 590	0.50 590	0.50 559	0.71 597	0.79 601	0.67 596	0.54 593	0.51 592	0.42 590	0.22 584	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.26 587	0.25 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 540	0.15 514	0.34 547	0.17 261	0.13 492	0.23 500	0.14 195	0.34 516	0.33 473	0.41 571	0.55 574	0.41 562	0.37 570	0.34 555	0.27 544	0.11 480	0.15 560	0.11 489	0.11 505	0.12 503	0.16 559

FADNet	0.21 496	0.22 562	0.36 548	0.18 344	0.17 555	0.24 505	0.13 138	0.31 477	0.31 459	0.23 473	0.25 417	0.27 474	0.21 482	0.19 435	0.15 393	0.13 528	0.15 560	0.12 509	0.15 552	0.16 556	0.18 570

G-Net	0.24 528	0.16 522	0.36 548	0.22 504	0.16 540	0.51 586	0.23 514	0.29 453	0.34 485	0.36 557	0.38 522	0.31 514	0.29 546	0.27 520	0.26 536	0.11 480	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.16 556	0.13 524

AnyNet_C32	0.26 548	0.16 522	0.36 548	0.20 459	0.16 540	0.25 516	0.30 579	0.32 488	0.44 541	0.31 541	0.49 564	0.30 501	0.33 559	0.40 582	0.33 571	0.12 505	0.12 532	0.12 509	0.14 537	0.14 534	0.15 548

CC-Net-ROB	0.28 554	0.31 583	0.36 548	0.29 573	0.15 530	0.25 516	0.19 455	0.45 580	0.33 473	0.39 564	0.37 516	0.39 555	0.31 554	0.27 520	0.26 536	0.24 590	0.19 573	0.30 591	0.23 579	0.18 566	0.15 548

w-ln-seven-2	0.20 484	0.14 504	0.37 552	0.22 504	0.12 469	0.20 462	0.21 493	0.28 442	0.37 505	0.25 495	0.37 516	0.27 474	0.22 491	0.21 477	0.23 502	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.09 438

Wz-Net-LNSev	0.22 505	0.16 522	0.38 553	0.21 488	0.13 492	0.25 516	0.23 514	0.32 488	0.43 536	0.30 535	0.41 547	0.31 514	0.18 450	0.22 490	0.25 525	0.10 450	0.09 485	0.08 329	0.08 387	0.12 503	0.11 491

FADNet-RVC	0.20 484	0.20 552	0.38 553	0.21 488	0.16 540	0.20 462	0.15 269	0.26 401	0.26 410	0.26 501	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.19 455	0.12 505	0.13 545	0.12 509	0.14 537	0.13 521	0.18 570

PVD	0.39 576	0.20 552	0.39 555	0.31 579	0.22 573	0.29 548	0.43 600	0.52 592	0.96 610	0.55 589	0.79 601	0.53 585	0.59 600	0.52 594	0.38 581	0.19 573	0.14 554	0.17 556	0.14 537	0.24 581	0.31 594

z-ln-s-r	0.17 446	0.10 419	0.40 556	0.19 402	0.08 166	0.17 405	0.18 415	0.22 324	0.33 473	0.18 392	0.40 536	0.22 418	0.17 436	0.20 460	0.23 502	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.05 151

FADNet_RVC	0.16 426	0.14 504	0.40 556	0.20 459	0.11 437	0.13 296	0.13 138	0.26 401	0.22 349	0.21 445	0.23 375	0.20 391	0.17 436	0.14 311	0.16 409	0.08 345	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.11 487	0.10 465

ADCMid	0.25 540	0.15 514	0.40 556	0.20 459	0.14 512	0.25 516	0.26 550	0.34 516	0.38 512	0.36 557	0.44 558	0.34 532	0.40 576	0.35 561	0.33 571	0.10 450	0.09 485	0.11 489	0.11 505	0.13 521	0.12 504

PSMNet-RUCA	0.27 550	0.33 585	0.41 559	0.36 584	0.32 592	0.18 424	0.19 455	0.42 571	0.30 452	0.33 551	0.41 547	0.39 555	0.25 514	0.31 542	0.20 461	0.18 568	0.10 505	0.25 577	0.15 552	0.21 571	0.16 559

ADCRef	0.19 472	0.12 463	0.41 559	0.20 459	0.12 469	0.22 487	0.18 415	0.32 488	0.36 498	0.26 501	0.32 487	0.17 351	0.23 499	0.24 510	0.24 515	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

DeepPrunerF	0.24 528	0.17 533	0.42 561	0.26 550	0.16 540	0.22 487	0.28 563	0.37 544	0.50 559	0.26 501	0.29 469	0.24 442	0.28 538	0.21 477	0.22 490	0.15 546	0.11 517	0.20 569	0.18 568	0.12 503	0.13 524

Wz-Net-SNSev	0.25 540	0.17 533	0.44 562	0.25 545	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.38 552	0.56 572	0.30 535	0.55 574	0.39 555	0.26 520	0.23 501	0.30 559	0.10 450	0.09 485	0.09 410	0.10 473	0.11 487	0.11 491

z-mn7	0.24 528	0.14 504	0.45 563	0.19 402	0.13 492	0.28 544	0.25 541	0.34 516	0.62 584	0.27 507	0.56 579	0.29 492	0.24 505	0.32 549	0.25 525	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.10 465

iinet-f	0.16 426	0.06 92	0.45 563	0.14 54	0.10 387	0.21 479	0.14 195	0.27 422	0.23 359	0.21 445	0.24 387	0.21 400	0.15 387	0.18 420	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.10 465

Consistency-Raft	0.44 584	0.40 591	0.45 563	0.37 586	0.43 597	0.46 580	0.41 595	0.57 599	0.55 569	0.32 547	0.73 595	0.33 526	0.48 589	0.42 585	0.49 598	0.39 597	0.35 599	0.45 597	0.51 606	0.42 597	0.29 591

ADCS	0.29 558	0.18 545	0.45 563	0.21 488	0.17 555	0.28 544	0.23 514	0.41 566	0.63 587	0.40 567	0.49 564	0.40 560	0.36 568	0.39 578	0.40 586	0.13 528	0.12 532	0.13 524	0.14 537	0.16 556	0.16 559

NVStereoNet_ROB	0.46 589	0.36 588	0.46 567	0.41 589	0.28 586	0.34 562	0.34 588	0.48 585	0.60 581	0.72 599	0.93 607	0.70 599	0.66 604	0.47 588	0.60 606	0.22 584	0.33 598	0.34 593	0.34 596	0.30 590	0.30 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 528	0.11 445	0.47 568	0.22 504	0.12 469	0.34 562	0.29 572	0.29 453	0.56 572	0.24 482	0.46 560	0.30 501	0.30 550	0.29 538	0.29 554	0.08 345	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.10 465

PASM	0.32 567	0.24 566	0.48 569	0.28 565	0.27 585	0.29 548	0.30 579	0.34 516	0.49 556	0.35 554	0.39 530	0.46 574	0.34 563	0.34 555	0.35 574	0.23 588	0.25 590	0.26 578	0.28 588	0.23 575	0.21 578

zh-sn7	0.25 540	0.17 533	0.50 570	0.24 534	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.34 516	0.48 550	0.28 523	0.54 572	0.28 484	0.31 554	0.36 567	0.32 567	0.10 450	0.10 505	0.11 489	0.10 473	0.12 503	0.12 504

XQC	0.28 554	0.23 563	0.51 571	0.28 565	0.19 564	0.34 562	0.27 557	0.36 538	0.57 574	0.31 541	0.30 475	0.37 543	0.30 550	0.38 574	0.38 581	0.13 528	0.09 485	0.15 548	0.12 524	0.17 563	0.18 570

otaku	0.39 576	0.37 589	0.52 572	0.44 591	0.28 586	0.58 590	0.24 526	0.41 566	0.62 584	0.40 567	0.49 564	0.46 574	0.33 559	0.40 582	0.32 567	0.30 593	0.30 594	0.39 595	0.33 594	0.29 589	0.28 590

Ntro	0.40 579	0.40 591	0.53 573	0.46 595	0.30 590	0.65 596	0.24 526	0.46 583	0.68 594	0.41 571	0.49 564	0.48 579	0.42 584	0.39 578	0.31 566	0.32 594	0.28 592	0.37 594	0.30 591	0.32 594	0.29 591

WAO-7	0.79 606	0.78 609	0.54 574	0.85 610	0.67 613	0.74 603	0.68 616	1.05 644	1.32 617	0.90 610	1.20 621	1.04 606	0.92 615	0.69 605	0.66 609	0.60 611	0.62 622	0.67 606	0.68 615	0.64 607	0.58 608

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 583	0.39 590	0.54 574	0.40 587	0.20 567	0.64 595	0.32 587	0.53 594	0.72 597	0.71 597	0.72 594	0.61 590	0.54 593	0.51 592	0.46 594	0.20 575	0.19 573	0.29 589	0.30 591	0.23 575	0.18 570

ITERv30	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

qyd29nn	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

yuret106	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

uio108cc	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

v20iiwwt	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

ITERv14	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

v134_o9	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

ITERv7	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

w-ln-seven	0.24 528	0.14 504	0.55 576	0.19 402	0.14 512	0.26 526	0.22 503	0.35 531	0.60 581	0.29 531	0.39 530	0.30 501	0.22 491	0.21 477	0.26 536	0.09 406	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.11 487	0.10 465

ACVNet-4b	0.39 576	0.53 596	0.55 576	0.45 592	0.24 579	0.47 582	0.18 415	0.49 587	0.64 588	0.42 574	0.45 559	0.60 589	0.27 528	0.34 555	0.24 515	0.33 595	0.14 554	0.48 598	0.42 599	0.30 590	0.26 589

MFN_U_SF_RVC	0.32 567	0.21 558	0.55 576	0.30 575	0.15 530	0.34 562	0.17 369	0.52 592	0.46 548	0.46 582	0.55 574	0.59 588	0.39 573	0.35 561	0.37 579	0.15 546	0.14 554	0.18 565	0.21 572	0.16 556	0.15 548

zh-mn7	0.25 540	0.14 504	0.56 587	0.19 402	0.14 512	0.24 505	0.22 503	0.34 516	0.62 584	0.35 554	0.65 587	0.31 514	0.25 514	0.31 542	0.25 525	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.11 491

aanetorigin	0.22 505	0.17 533	0.56 587	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.19 455	0.20 278	0.33 473	0.49 583	0.48 563	0.29 492	0.27 528	0.20 460	0.23 502	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.10 464	0.09 438

SuperB	0.20 484	0.10 419	0.56 587	0.16 183	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.24 367	0.50 559	0.26 501	0.39 530	0.17 351	0.21 482	0.22 490	0.21 481	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.12 503	0.10 465

MonStereo1	0.47 590	0.26 572	0.58 590	0.28 565	0.20 567	0.39 576	0.18 415	0.49 587	0.64 588	0.52 585	0.87 604	1.01 605	0.57 598	0.50 590	0.56 603	0.53 606	0.31 597	0.54 604	0.40 597	0.33 595	0.34 597

LSM	0.33 570	0.20 552	0.58 590	0.26 550	0.60 609	0.34 562	0.25 541	0.42 571	0.48 550	0.45 579	0.58 584	0.42 563	0.36 568	0.35 561	0.25 525	0.12 505	0.20 576	0.14 536	0.16 556	0.19 569	0.33 596

ACVNet_1	0.44 584	0.49 595	0.60 592	0.45 592	0.28 586	0.49 585	0.27 557	0.57 599	0.72 597	0.62 592	0.58 584	0.74 600	0.49 590	0.50 590	0.35 574	0.26 591	0.24 589	0.39 595	0.29 589	0.31 593	0.24 582

ADCPNet	0.25 540	0.16 522	0.61 593	0.21 488	0.15 530	0.35 570	0.25 541	0.32 488	0.35 494	0.30 535	0.40 536	0.36 538	0.28 538	0.28 532	0.32 567	0.12 505	0.10 505	0.11 489	0.12 524	0.14 534	0.13 524

WAO-6	0.81 607	0.80 610	0.62 594	0.86 611	0.63 611	0.76 607	0.58 609	0.98 636	1.54 624	0.90 610	0.96 610	1.07 608	1.03 619	0.70 606	0.66 609	0.72 615	0.49 610	0.90 618	0.71 616	0.68 611	0.58 608

BEATNet-Init1	0.52 592	0.27 574	0.62 594	0.30 575	0.21 571	0.76 607	0.29 572	0.54 595	0.65 591	0.86 608	0.95 609	2.07 625	0.62 603	0.56 600	0.42 590	0.18 568	0.18 570	0.23 575	0.22 575	0.22 574	0.21 578

WAO-8	0.91 611	0.81 611	0.65 596	0.94 614	0.69 614	0.90 611	0.67 614	1.07 647	1.83 627	1.06 617	1.45 624	1.30 613	1.07 620	0.84 611	0.78 615	0.74 617	0.53 615	0.86 616	0.75 617	0.69 613	0.62 614

Venus	0.91 611	0.81 611	0.65 596	0.94 614	0.69 614	0.90 611	0.67 614	1.07 647	1.83 627	1.06 617	1.45 624	1.30 613	1.07 620	0.84 611	0.78 615	0.74 617	0.53 615	0.86 616	0.75 617	0.69 613	0.62 614

Wz-Net-TNSev	0.29 558	0.20 552	0.65 596	0.19 402	0.15 530	0.38 575	0.27 557	0.35 531	0.55 569	0.34 553	0.42 553	0.45 570	0.38 571	0.32 549	0.30 559	0.12 505	0.13 545	0.10 458	0.12 524	0.15 549	0.14 541

anonymity	0.53 593	0.58 598	0.65 596	0.41 589	0.61 610	0.53 587	0.41 595	0.56 597	0.41 524	0.55 589	0.50 568	0.49 580	0.55 596	0.58 601	0.50 601	0.58 609	0.50 612	0.51 600	0.51 606	0.51 599	0.57 607

MFMNet_re	0.64 597	0.66 604	0.65 596	0.51 596	0.69 614	0.69 599	0.57 608	0.64 603	0.73 601	0.60 591	0.73 595	0.62 591	0.67 605	0.65 604	0.60 606	0.66 614	0.58 621	0.63 605	0.59 609	0.68 611	0.69 617

DispFullNet	0.27 550	0.21 558	0.65 596	0.28 565	0.16 540	0.26 526	0.17 369	0.33 507	0.58 577	0.27 507	0.38 522	0.43 566	0.23 499	0.38 574	0.23 502	0.12 505	0.06 355	0.19 567	0.11 505	0.21 571	0.15 548

SPS-STEREO	0.57 596	0.58 598	0.65 596	0.45 592	0.55 604	0.62 594	0.44 601	0.62 602	0.50 559	0.68 595	0.64 586	0.66 595	0.57 598	0.61 602	0.60 606	0.62 612	0.47 607	0.51 600	0.49 603	0.55 604	0.58 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 595	0.57 597	0.65 596	0.40 587	0.54 602	0.66 598	0.49 602	0.56 597	0.45 547	0.66 593	0.69 591	0.67 596	0.56 597	0.63 603	0.56 603	0.59 610	0.48 608	0.50 599	0.50 605	0.52 600	0.58 608

hj116sk	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

iked130	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

vnu138km	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

99wein	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

a5sdf	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

IMH-64-1	0.65 598	0.61 600	0.68 609	0.71 602	0.51 600	0.59 591	0.49 602	0.91 623	0.85 605	0.74 603	1.02 611	0.81 601	0.78 609	0.79 607	0.49 598	0.42 599	0.46 603	0.71 607	0.47 601	0.52 600	0.39 600

IMH-64	0.65 598	0.61 600	0.68 609	0.71 602	0.51 600	0.59 591	0.49 602	0.91 623	0.85 605	0.74 603	1.02 611	0.81 601	0.78 609	0.79 607	0.49 598	0.42 599	0.46 603	0.71 607	0.47 601	0.52 600	0.39 600

IMH	0.71 601	0.64 603	0.68 609	0.76 604	0.54 602	0.69 599	0.54 606	0.98 636	1.10 612	0.82 607	1.09 614	0.89 603	0.88 614	0.87 615	0.52 602	0.44 602	0.50 612	0.75 610	0.51 606	0.56 605	0.41 603

ACVNet_2	0.66 600	0.66 604	0.68 609	0.63 600	0.41 595	0.71 601	0.49 602	0.96 627	1.39 619	0.89 609	1.09 614	1.04 606	0.73 607	0.54 598	0.47 595	0.43 601	0.40 601	0.53 603	0.44 600	0.47 598	0.35 599

ITERv28	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

ITERv24	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

dd23bbn	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

ITERv21	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

zxcv128	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

ITERv12	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

s6wercc	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

RainbowNet	0.54 594	0.61 600	0.70 613	0.57 599	0.43 597	0.65 596	0.37 593	0.60 601	0.87 607	0.50 584	0.66 588	0.64 592	0.47 588	0.49 589	0.43 593	0.47 603	0.48 608	0.52 602	0.41 598	0.52 600	0.40 602

TorneroNet-64	0.76 605	0.72 607	0.74 621	0.78 606	0.58 608	0.91 614	0.56 607	0.84 608	1.29 616	0.66 593	0.90 605	1.40 618	0.75 608	0.85 613	0.67 612	0.49 604	0.46 603	0.72 609	0.59 609	0.67 610	0.53 606

oiu110	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

dddd17k	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv10	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv8	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv4	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

WZ-Net	0.28 554	0.17 533	0.78 627	0.22 504	0.16 540	0.34 562	0.29 572	0.39 556	0.57 574	0.24 482	0.55 574	0.37 543	0.24 505	0.33 552	0.35 574	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.14 534	0.16 559

DPSimNet_ROB	1.11 618	1.23 621	0.78 627	1.13 619	0.88 621	1.10 621	1.13 624	1.16 651	1.23 615	1.43 624	1.02 611	1.41 619	1.10 623	0.90 617	1.60 624	1.46 627	0.51 614	1.21 624	1.03 625	0.90 619	1.01 625

Dean	0.87 610	0.86 614	0.79 629	0.81 608	0.56 605	0.90 611	0.63 610	1.15 650	1.73 625	1.15 620	1.15 619	1.31 615	0.99 618	0.81 609	0.81 618	0.57 608	0.56 619	0.77 614	0.64 612	0.66 609	0.58 608

ktn	1.01 616	1.21 620	0.80 630	1.23 621	0.86 620	1.01 618	0.87 620	0.94 626	1.39 619	1.04 615	1.12 617	1.15 610	1.07 620	0.94 619	0.59 605	1.28 626	0.71 624	1.38 626	0.83 620	1.02 622	0.75 620

TorneroNet	0.82 608	0.74 608	0.81 631	0.84 609	0.63 611	0.99 616	0.63 610	0.96 627	1.16 613	0.80 606	1.11 616	1.36 617	0.86 613	0.93 618	0.80 617	0.56 607	0.49 610	0.78 615	0.66 614	0.73 616	0.63 616

LVE	0.83 609	0.85 613	0.85 632	0.80 607	0.56 605	1.04 620	0.65 613	1.05 644	1.47 622	0.96 612	1.22 622	1.10 609	0.85 612	0.83 610	0.71 614	0.49 604	0.55 618	0.76 613	0.60 611	0.65 608	0.59 613

KSHMR	1.09 617	1.17 619	0.88 633	1.25 622	1.00 622	0.99 616	0.96 622	1.13 649	1.37 618	1.16 621	1.29 623	1.41 619	0.96 617	1.01 621	0.92 619	1.03 624	1.08 626	1.20 623	1.03 625	1.01 621	0.97 623

PWCK	0.71 601	0.94 615	0.95 634	0.76 604	0.31 591	0.74 603	0.36 590	0.90 617	0.90 608	0.96 612	0.75 599	0.95 604	0.61 601	0.87 615	0.66 609	0.72 615	0.46 603	0.75 610	0.49 603	0.69 613	0.44 604

notaker	0.97 614	1.11 618	0.98 635	1.13 619	0.81 618	0.73 602	0.68 616	0.93 625	1.16 613	1.18 622	1.18 620	1.41 619	1.16 624	1.08 624	0.69 613	0.81 620	0.64 623	1.17 622	0.79 619	0.98 620	0.80 621

EDNetEfficient	0.29 558	0.24 566	1.13 636	0.18 344	0.10 387	0.19 447	0.20 476	0.20 278	0.60 581	0.74 603	0.56 579	0.31 514	0.39 573	0.22 490	0.30 559	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.11 487	0.09 438

JetBlue	0.71 601	0.45 594	1.14 637	0.51 596	0.47 599	2.02 625	0.64 612	0.75 605	0.70 595	0.69 596	0.77 600	1.22 612	0.83 611	1.03 622	1.01 622	0.40 598	0.28 592	0.33 592	0.33 594	0.30 590	0.34 597

HanzoNet	1.29 619	1.26 622	1.19 638	1.12 618	0.85 619	1.02 619	0.83 618	1.03 638	1.48 623	1.64 625	1.61 626	2.50 627	1.72 627	1.61 626	1.61 625	1.26 625	0.80 625	1.31 625	1.01 624	1.02 622	0.86 622

AnyNet_C01	0.36 574	0.25 571	1.37 639	0.22 504	0.17 555	0.48 584	0.27 557	0.35 531	0.39 515	0.39 564	0.74 597	0.46 574	0.38 571	0.45 586	0.47 595	0.13 528	0.13 545	0.13 524	0.14 537	0.14 534	0.15 548

UNDER WATER	0.97 614	0.97 617	1.42 640	0.99 616	0.70 617	1.12 622	0.84 619	0.80 607	1.08 611	1.01 614	0.90 605	1.55 622	1.22 626	1.03 622	1.00 621	0.78 619	0.53 615	1.02 620	0.87 621	0.80 618	0.74 619

UNDER WATER-64	0.95 613	0.94 615	1.43 641	0.87 612	0.56 605	1.18 623	0.87 620	0.77 606	0.94 609	1.04 615	0.85 603	1.58 623	1.21 625	0.94 619	0.96 620	0.87 621	0.57 620	1.03 621	0.88 622	0.78 617	0.73 618

MADNet++	1.95 621	1.75 644	1.59 642	1.82 623	1.69 645	2.33 626	1.40 627	2.35 653	2.09 629	2.57 628	2.36 629	2.24 626	2.17 628	2.28 627	2.34 627	1.87 628	1.66 628	1.54 627	1.34 627	1.92 625	1.77 627

JetRed	1.62 620	1.46 631	2.98 643	0.92 613	1.21 623	4.99 628	1.53 628	1.27 652	1.39 619	1.83 626	1.74 627	1.60 624	0.95 616	1.41 625	2.45 629	0.90 623	1.60 627	0.93 619	0.90 623	1.35 624	0.99 624

USTest	6.22 650	2.73 652	3.00 644	6.57 656	7.29 656	14.37 659	21.57 659	7.00 661	9.56 660	5.34 657	6.10 655	5.72 631	7.64 657	6.41 658	6.96 657	1.97 629	3.42 634	1.64 628	2.15 639	2.66 626	2.36 628

RTS	0.45 586	0.19 548	3.26 645	0.24 534	0.15 530	0.74 603	0.20 476	0.36 538	0.76 603	0.42 574	0.43 556	0.31 514	0.41 581	0.53 596	0.35 574	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 548

RTSA	0.45 586	0.19 548	3.26 645	0.24 534	0.15 530	0.74 603	0.20 476	0.36 538	0.76 603	0.42 574	0.43 556	0.31 514	0.41 581	0.53 596	0.35 574	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 548

tt	4.67 642	0.06 92	3.55 647	2.02 624	1.55 644	10.25 657	16.71 658	8.91 662	5.03 655	1.31 623	0.94 608	4.71 628	4.76 642	3.33 628	5.87 656	6.06 636	10.30 665	1.88 630	2.11 638	2.75 627	1.21 626

MADNet+	0.75 604	0.71 606	3.70 648	0.66 601	0.41 595	0.98 615	0.97 623	0.69 604	0.73 601	0.52 585	0.57 582	0.64 592	0.68 606	0.86 614	1.01 622	0.34 596	0.36 600	0.28 588	0.23 579	0.36 596	0.31 594

TCMNet-wrong-test	3.67 623	5.48 659	3.89 649	12.18 660	11.75 662	4.65 627	3.88 629	1.06 646	0.72 597	1.09 619	2.15 628	6.30 652	0.53 592	3.43 629	2.36 628	0.89 622	0.20 576	1.87 629	1.69 628	5.57 658	3.62 633

PML	8.91 657	9.34 663	6.13 650	5.35 653	6.41 655	14.99 660	23.38 665	5.27 654	6.83 656	18.04 666	28.19 674	7.67 658	6.83 656	7.85 659	5.75 655	5.35 635	1.83 629	5.95 664	1.93 629	8.64 661	2.52 629

LRCNet_RVC	10.62 660	13.42 664	7.30 651	18.92 662	2.07 651	0.33 559	0.30 579	5.59 657	0.48 550	13.03 664	17.94 665	8.87 659	5.65 655	4.79 630	1.89 626	23.51 672	2.73 633	27.55 673	25.71 673	16.07 669	16.33 670

xxxxx1	7.79 651	5.02 656	7.31 652	3.12 650	3.85 652	16.35 661	22.88 660	5.86 658	8.69 657	7.97 658	8.54 656	9.12 660	8.27 658	10.18 660	10.92 658	2.42 630	2.45 630	3.56 633	12.37 662	3.77 628	3.06 630

tt_ll	7.79 651	5.02 656	7.31 652	3.12 650	3.85 652	16.35 661	22.88 660	5.86 658	8.69 657	7.97 658	8.54 656	9.12 660	8.27 658	10.18 660	10.92 658	2.42 630	2.45 630	3.56 633	12.37 662	3.77 628	3.06 630

ff	7.79 651	5.02 656	7.31 652	3.12 650	3.85 652	16.35 661	22.88 660	5.86 658	8.69 657	7.97 658	8.54 656	9.12 660	8.27 658	10.18 660	10.92 658	2.42 630	2.45 630	3.56 633	12.37 662	3.77 628	3.06 630

Anonymous_1	10.96 661	7.92 660	7.46 655	10.33 657	10.06 657	18.65 665	26.34 666	11.06 663	13.44 664	9.40 661	10.05 661	9.67 663	11.23 663	10.73 663	12.72 663	6.42 637	8.38 662	5.77 661	10.61 661	12.12 662	6.77 659

DPSM_ROB	11.15 662	8.58 661	8.00 656	10.88 658	11.58 660	19.10 666	26.71 667	12.05 664	14.07 665	10.36 662	10.84 662	10.33 664	11.86 664	11.70 664	13.54 664	6.99 638	8.79 663	5.89 662	6.95 657	7.29 659	7.42 662

DPSM	11.15 662	8.58 661	8.00 656	10.88 658	11.58 660	19.10 666	26.71 667	12.05 664	14.07 665	10.36 662	10.84 662	10.33 664	11.86 664	11.70 664	13.54 664	6.99 638	8.79 663	5.89 662	6.95 657	7.29 659	7.42 662

DPSMNet_ROB	8.06 655	4.48 654	8.63 658	5.37 655	10.74 659	8.32 647	22.98 664	5.46 655	13.36 663	5.12 655	9.92 659	5.08 629	10.40 661	5.53 657	12.58 661	3.80 634	8.00 660	3.50 631	7.02 659	3.83 631	7.14 660

DGTPSM_ROB	8.06 655	4.48 654	8.63 658	5.35 653	10.72 658	8.32 647	22.97 663	5.46 655	13.35 662	5.12 655	9.92 659	5.08 629	10.40 661	5.52 656	12.58 661	3.79 633	8.00 660	3.50 631	7.02 659	3.83 631	7.14 660

RAFT-FEzeroshot	22.43 667	17.33 666	15.98 660	22.02 665	23.31 669	38.34 669	53.82 672	24.05 669	28.39 670	20.61 669	21.76 668	20.88 670	23.92 671	23.41 668	27.42 672	14.07 666	17.69 668	11.83 667	14.02 667	14.69 665	14.97 667

RAFT-FE	22.43 667	17.33 666	15.98 660	22.02 665	23.31 669	38.34 669	53.82 672	24.05 669	28.39 670	20.61 669	21.76 668	20.88 670	23.92 671	23.41 668	27.42 672	14.07 666	17.69 668	11.83 667	14.02 667	14.69 665	14.97 667

CasAABBNet	22.42 666	17.33 666	16.01 662	22.01 664	23.28 668	38.32 668	53.80 671	24.14 671	28.41 672	20.60 668	21.77 670	20.89 672	23.91 670	23.43 670	27.36 670	14.07 666	17.69 668	11.83 667	14.01 666	14.67 664	14.95 666

Selective-RAFT-Error	22.47 670	17.37 670	16.09 663	22.06 667	23.34 671	38.39 671	53.83 674	24.29 674	28.47 674	20.74 671	21.83 672	20.81 669	23.90 669	23.54 673	27.53 674	14.08 669	17.69 668	11.82 666	14.00 665	14.69 665	15.00 669

FlowAnything	22.44 669	17.35 669	16.14 664	22.07 668	23.23 667	38.39 671	53.77 670	24.25 672	28.44 673	20.96 673	21.82 671	20.70 668	23.84 668	23.49 671	27.14 669	14.04 665	17.79 672	11.75 665	14.15 670	14.65 663	14.89 664

LSM0	22.87 671	17.28 665	18.96 665	22.19 669	29.04 673	38.42 673	53.71 669	24.28 673	28.31 669	20.78 672	21.00 667	21.43 673	24.16 673	23.50 672	27.39 671	14.09 670	17.38 667	11.84 670	14.04 669	14.73 668	14.89 664

HaxPig	15.71 664	18.52 671	19.18 666	16.89 661	15.89 665	7.73 646	7.60 630	13.31 666	10.82 661	15.42 665	14.91 664	15.98 666	14.92 666	15.58 666	15.98 666	18.95 671	16.73 666	19.46 671	18.08 671	19.26 670	19.05 671

DLNR_Zeroshot_test	10.40 658	1.82 650	19.49 667	120.77 673	13.11 664	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	51.54 673	0.04 53

DLNR-FE	10.43 659	1.83 651	19.53 668	120.75 672	13.06 663	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	52.01 674	0.04 53

MEDIAN_ROB	20.38 665	24.04 672	23.31 669	21.23 663	21.71 666	10.40 658	7.92 631	17.64 667	15.50 667	20.12 667	19.70 666	20.34 667	20.32 667	21.19 667	21.13 667	23.81 673	21.81 673	24.98 672	23.76 672	24.71 671	23.93 672

AVERAGE_ROB	24.90 672	29.20 673	28.14 670	24.89 670	24.64 672	17.75 664	11.12 637	21.45 668	19.93 668	25.12 674	24.46 673	25.12 674	25.46 674	24.69 674	22.83 668	29.76 674	27.13 674	28.97 674	27.95 674	29.91 672	29.47 673

test_example2	98.32 673	94.13 674	45.89 671	96.35 671	109.85 674	88.61 674	95.45 675	25.75 675	94.37 675	130.00 676	126.06 675	58.17 675	74.63 675	88.51 675	79.96 675	150.23 675	221.02 675	77.62 675	99.10 675	113.75 675	96.94 674

coex-ft	3.30 622	0.34 586	59.09 672	0.18 344	0.13 492	0.26 526	0.22 503	0.27 422	0.72 597	1.90 627	0.70 593	0.44 568	0.45 587	0.29 538	0.41 589	0.09 406	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 524

EDNetEfficientorigin	7.91 654	0.31 583	153.02 673	0.19 402	0.09 284	0.21 479	0.16 335	0.22 324	0.59 578	0.72 599	0.67 589	0.42 563	0.50 591	0.24 510	0.39 583	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.12 503	0.10 465

GS-Stereo							0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

FSD					0.22 573	0.25 516	0.25 541	0.27 422	0.26 410	0.25 495	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.27 520	0.24 515	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582

ccccc		285.66 675		368.85 674	370.60 675	123.16 675		115.05 676		126.68 675		122.83 676		252.94 676		384.56 676	353.86 676	254.69 676	223.00 676	425.87 676

ASD4		3.38 653

Low-res two-view benchmark