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

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 70	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

S2M2_XL	0.20 1	0.32 156	1.10 76	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 21	0.15 27	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.10 53	0.08 34
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 28	0.17 112	0.41 74	0.14 16	0.35 10	0.32 14	0.24 72	0.20 26	0.15 27	0.18 51	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 57	0.39 62	0.13 8	0.39 27	0.33 21	0.22 47	0.21 33	0.13 3	0.20 78	0.29 44	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

FoundationStereo	0.20 1	0.30 138	0.81 45	0.21 7	0.22 235	0.21 3	0.16 34	0.25 1	0.38 63	0.15 4	0.11 4	0.18 43	0.17 33	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 328	0.08 32	0.06 10	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 70	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 149	0.69 35	0.21 7	0.13 20	0.27 8	0.12 4	0.37 16	0.26 4	0.21 36	0.19 21	0.15 27	0.12 5	0.47 191	0.29 183	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 143

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.41 74	0.15 24	0.46 70	0.35 32	0.26 106	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.31 59	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 33	0.36 46	0.13 8	0.42 43	0.34 26	0.23 64	0.27 77	0.14 13	0.18 51	0.33 78	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 91	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 91	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 28	0.15 57	0.39 62	0.19 65	0.47 83	0.36 49	0.21 36	0.22 44	0.13 3	0.17 33	0.33 78	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 33	0.40 67	0.18 56	0.47 83	0.36 49	0.24 72	0.20 26	0.13 3	0.19 69	0.31 59	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.44 96	0.16 34	0.44 59	0.30 9	0.22 47	0.20 26	0.13 3	0.18 51	0.29 44	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.14 16	0.43 51	0.33 21	0.21 36	0.24 59	0.14 13	0.18 51	0.34 88	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 28	0.12 6	0.37 49	0.22 126	0.50 103	0.38 63	0.22 47	0.21 33	0.12 2	0.22 98	0.26 19	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 28	0.13 20	0.41 74	0.20 84	0.50 103	0.34 26	0.25 91	0.23 50	0.13 3	0.23 114	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 149	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.31 20	0.22 126	0.38 20	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 68	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 149	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.28 10	0.21 105	0.38 20	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 116	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 7	0.14 33	0.36 46	0.13 8	0.37 16	0.40 86	0.21 36	0.12 8	0.17 37	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.10 81

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 7	0.17 112	0.45 101	0.12 4	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 62	0.10 1	0.28 32	0.16 5	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 163	0.61 16	0.23 39	0.21 208	0.45 101	0.13 8	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 43	0.12 5	0.32 68	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 163	0.60 15	0.23 39	0.12 6	0.44 96	0.13 8	0.39 27	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 37	0.13 10	0.35 94	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 28	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 13	0.39 75	0.17 12	0.13 10	0.16 32	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 167	0.09 189	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.10 81

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 7	0.16 84	0.43 90	0.16 34	0.44 59	0.35 32	0.22 47	0.20 26	0.14 13	0.20 78	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 39	0.16 84	0.44 96	0.22 126	0.55 149	0.40 86	0.25 91	0.29 90	0.13 3	0.26 155	0.28 32	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 73	0.27 317	0.39 62	0.14 16	0.51 111	0.33 21	0.25 91	0.27 77	0.13 3	0.13 10	0.38 124	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 39	0.28 331	0.42 86	0.14 16	0.46 70	0.31 10	0.24 72	0.20 26	0.13 3	0.14 12	0.43 150	0.20 53	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 82	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 30	0.28 116	0.88 52	0.21 7	0.24 268	0.42 86	0.17 42	0.35 10	0.37 57	0.20 30	0.22 44	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 116	0.77 42	0.22 28	0.11 1	0.40 67	0.16 34	0.31 5	0.36 49	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.17 33	0.37 116	0.16 5	0.10 167	0.06 21	0.08 32	0.07 53	0.10 53	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 56	0.23 39	0.13 20	0.49 140	0.18 56	0.30 3	0.28 7	0.19 23	0.17 15	0.14 13	0.14 12	0.41 139	0.16 5	0.08 33	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

Replicate-Monster	0.23 37	0.40 219	0.94 62	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.13 8	0.40 29	0.36 49	0.22 47	0.15 12	0.15 27	0.15 22	0.40 135	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 231

FlowAnything_test	0.23 37	0.32 156	0.52 4	0.28 145	0.17 112	0.37 49	0.20 84	0.38 20	0.24 2	0.24 72	0.20 26	0.21 59	0.17 33	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.16 356	0.17 216	0.12 143

LG-G_1	0.23 37	0.37 195	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 59	0.39 75	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-G	0.23 37	0.37 195	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 59	0.39 75	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

dual_stereo	0.23 37	0.25 71	0.66 33	0.21 7	0.15 57	0.27 8	0.15 24	0.62 193	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 43	0.14 12	0.37 116	0.19 31	0.09 73	0.31 502	0.07 1	0.10 149	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 37	0.23 53	0.64 23	0.24 55	0.22 235	0.47 125	0.13 8	0.52 125	0.33 21	0.18 19	0.24 59	0.17 37	0.22 98	0.32 68	0.19 31	0.08 33	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.17 216	0.09 56

AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 67	0.25 73	0.21 208	0.46 119	0.16 34	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 21	0.14 13	0.18 51	0.35 94	0.17 15	0.07 21	0.07 41	0.08 32	0.25 445	0.10 53	0.10 81

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 52	0.24 55	0.14 33	0.37 49	0.17 42	0.43 51	0.32 14	0.26 106	0.35 142	0.26 109	0.24 125	0.22 3	0.25 139	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.08 82	0.10 53	0.10 81

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 47	0.24 55	0.21 208	0.43 90	0.13 8	0.45 67	0.35 32	0.22 47	0.27 77	0.18 43	0.16 26	0.35 94	0.18 17	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.25 351	0.08 34

S2M2_L	0.24 43	0.29 126	0.90 55	0.23 39	0.17 112	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 134	0.17 12	0.25 66	0.23 71	0.17 33	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 306	0.11 202	0.12 250	0.15 157	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 47	0.19 8	0.58 13	0.28 145	0.18 148	0.28 10	0.22 126	0.38 20	0.54 226	0.23 64	0.30 103	0.27 120	0.26 155	0.37 116	0.24 126	0.14 359	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.12 86	0.10 81

rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 214	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.21 89	0.34 88	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 214	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.21 89	0.34 88	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.09 56

depthmonostereo	0.26 50	0.23 53	0.65 28	0.41 405	0.13 20	0.41 74	0.19 65	0.51 111	0.40 86	0.25 91	0.29 90	0.26 109	0.28 190	0.44 159	0.23 103	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 73	0.15 57	0.41 74	0.18 56	0.42 43	0.35 32	0.34 145	0.34 137	0.25 95	0.23 114	0.43 150	0.53 351	0.09 73	0.09 189	0.08 32	0.10 149	0.12 86	0.11 106

GIP-stereo	0.26 50	0.22 36	0.78 43	0.29 176	0.20 194	0.42 86	0.17 42	0.64 202	0.39 75	0.18 19	0.24 59	0.23 71	0.18 51	0.25 11	0.47 323	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.17 216	0.08 34

LG-Stereo	0.27 53	0.25 71	0.95 63	0.25 73	0.15 57	0.43 90	0.21 105	0.50 103	0.40 86	0.18 19	0.29 90	0.25 95	0.16 26	0.28 32	0.35 251	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 149	0.24 338	0.10 81

mms	0.27 53	0.26 86	0.91 56	0.25 73	0.18 148	0.32 25	0.23 161	0.37 16	0.31 10	0.21 36	0.30 103	0.23 71	0.17 33	0.46 180	0.21 72	0.08 33	0.10 232	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.47 508

ours_stereo	0.27 53	0.25 71	1.21 93	0.25 73	0.17 112	0.35 39	0.23 161	0.38 20	0.35 32	0.20 30	0.31 116	0.23 71	0.17 33	0.41 139	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.18 297

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 126	1.08 72	0.26 104	0.20 194	0.33 28	0.21 105	0.41 37	0.42 105	0.26 106	0.28 84	0.27 120	0.21 89	0.31 59	0.21 72	0.14 359	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.10 81

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 205	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 261	0.54 145	0.44 119	0.24 72	0.26 73	0.27 120	0.22 98	0.29 44	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.10 137	0.10 149	0.15 157	0.11 106

RSM++	0.27 53	0.26 86	0.87 51	0.28 145	0.13 20	0.39 62	0.20 84	0.45 67	0.45 134	0.20 30	0.24 59	0.24 84	0.17 33	0.36 107	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.35 498	0.26 371	0.18 297

whm_eth	0.27 53	0.38 205	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 261	0.54 145	0.44 119	0.24 72	0.26 73	0.27 120	0.22 98	0.29 44	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.10 137	0.10 149	0.15 157	0.11 106

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 60	0.28 116	1.09 74	0.33 273	0.15 57	0.30 16	0.16 34	0.58 168	0.42 105	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.26 155	0.38 124	0.37 260	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.25 445	0.10 53	0.06 1

castereo++	0.28 60	0.43 238	0.93 60	0.28 145	0.17 112	0.53 185	0.21 105	0.55 149	0.45 134	0.17 12	0.26 73	0.32 152	0.17 33	0.33 78	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.29 465	0.13 116	0.06 1

fffy	0.28 60	0.24 66	1.19 87	0.27 120	0.15 57	0.37 49	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.20 30	0.29 90	0.26 109	0.20 78	0.44 159	0.20 53	0.08 33	0.10 232	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.18 297

RAStereo	0.28 60	0.48 272	1.52 153	0.26 104	0.18 148	0.25 6	0.19 65	0.42 43	0.35 32	0.20 30	0.25 66	0.20 51	0.16 26	0.24 7	0.24 126	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.12 86	0.08 34

RSM	0.28 60	0.26 86	0.97 64	0.25 73	0.24 268	0.37 49	0.21 105	0.49 97	0.44 119	0.21 36	0.27 77	0.28 129	0.17 33	0.38 124	0.20 53	0.07 21	0.07 41	0.09 85	0.34 495	0.21 293	0.16 259

trnet	0.28 60	0.26 86	1.32 110	0.19 1	0.12 6	0.54 193	0.15 24	0.48 90	0.46 143	0.27 113	0.33 131	0.24 84	0.21 89	0.30 52	0.21 72	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.09 39	0.07 7

CASnet	0.28 60	0.31 149	1.20 91	0.28 145	0.11 1	0.47 125	0.19 65	0.44 59	0.44 119	0.38 164	0.31 116	0.23 71	0.17 33	0.29 44	0.19 31	0.10 167	0.06 21	0.15 383	0.12 250	0.16 194	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 60	0.27 94	1.36 117	0.28 145	0.12 6	0.41 74	0.20 84	0.37 16	0.38 63	0.26 106	0.30 103	0.25 95	0.19 69	0.33 78	0.24 126	0.09 73	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.09 56

CREStereo	0.28 60	0.30 138	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 206	0.17 42	0.48 90	0.46 143	0.27 113	0.33 131	0.24 84	0.21 89	0.31 59	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.10 53	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 69	0.21 21	1.10 76	0.24 55	0.15 57	0.42 86	0.24 194	0.42 43	0.38 63	0.21 36	0.18 18	0.20 51	0.16 26	0.44 159	0.70 404	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.28 387	0.20 329
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 69	0.26 86	1.03 67	0.25 73	0.14 33	0.46 119	0.22 126	0.36 13	0.38 63	0.23 64	0.23 50	0.21 59	0.18 51	0.45 171	0.60 379	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.20 279	0.20 329

tt45	0.29 69	0.24 66	1.06 71	0.25 73	0.17 112	0.55 206	0.22 126	0.41 37	0.35 32	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.18 51	0.64 263	0.34 243	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.21 293	0.11 106

999	0.29 69	0.25 71	1.05 70	0.26 104	0.18 148	0.49 140	0.23 161	0.38 20	0.37 57	0.20 30	0.32 122	0.23 71	0.18 51	0.73 297	0.36 254	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.24 338	0.10 81

Pointernet	0.29 69	0.25 71	1.49 147	0.24 55	0.20 194	0.47 125	0.15 24	0.62 193	0.47 161	0.22 47	0.29 90	0.26 109	0.20 78	0.28 32	0.20 53	0.10 167	0.07 41	0.07 1	0.12 250	0.10 53	0.07 7

IGEV-Stereo+	0.29 69	0.29 126	0.86 50	0.25 73	0.34 399	0.30 16	0.14 16	0.32 6	0.53 214	0.18 19	0.12 8	0.18 43	0.19 69	0.49 207	0.17 15	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.20 418	0.46 503	0.59 524

MaDis-Stereo	0.29 69	0.54 295	1.44 134	0.24 55	0.29 339	0.29 14	0.16 34	0.45 67	0.37 57	0.19 23	0.21 33	0.28 129	0.22 98	0.30 52	0.29 183	0.10 167	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.11 75	0.11 106

LoS_RVC	0.29 69	0.33 163	1.19 87	0.25 73	0.34 399	0.43 90	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.22 47	0.33 131	0.23 71	0.24 125	0.31 59	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 53	0.31 448

Selective-IGEV	0.29 69	0.23 53	1.28 103	0.27 120	0.30 351	0.35 39	0.20 84	0.56 156	0.38 63	0.21 36	0.30 103	0.22 62	0.18 51	0.37 116	0.18 17	0.07 21	0.06 21	0.08 32	0.15 336	0.16 194	0.29 430

EGLCR-Stereo	0.29 69	0.27 94	0.97 64	0.30 194	0.19 180	0.56 221	0.17 42	0.68 223	0.36 49	0.30 126	0.18 18	0.27 120	0.17 33	0.38 124	0.19 31	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.10 53	0.35 466

castereo	0.30 79	0.44 249	0.81 45	0.24 55	0.29 339	0.41 74	0.27 261	0.72 241	0.45 134	0.22 47	0.30 103	0.24 84	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.31 482	0.12 86	0.09 56

WCG-NET	0.30 79	0.42 233	1.26 101	0.24 55	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 29	0.56 244	0.35 147	0.37 151	0.26 109	0.24 125	0.29 44	0.19 31	0.08 33	0.12 306	0.08 32	0.07 53	0.22 310	0.10 81

Occ-G	0.30 79	0.30 138	1.33 112	0.23 39	0.15 57	0.36 46	0.25 214	0.43 51	0.31 10	0.26 106	0.35 142	0.46 252	0.22 98	0.30 52	0.25 139	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.16 356	0.31 411	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 79	0.27 94	1.25 99	0.27 120	0.24 268	0.37 49	0.20 84	0.52 125	0.36 49	0.21 36	0.30 103	0.23 71	0.14 12	0.31 59	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.38 509	0.19 264	0.31 448

UniTT-Stereo	0.30 79	0.36 192	1.68 178	0.27 120	0.24 268	0.29 14	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.26 106	0.37 151	0.18 43	0.18 51	0.31 59	0.27 158	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.25 351	0.08 34

CES	0.30 79	0.27 94	1.09 74	0.23 39	0.50 486	0.40 67	0.20 84	0.46 70	0.44 119	0.22 47	0.28 84	0.26 109	0.19 69	0.33 78	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.15 157	0.49 512

ProNet	0.30 79	0.54 295	1.29 104	0.25 73	0.15 57	0.47 125	0.25 214	0.48 90	0.39 75	0.21 36	0.23 50	0.22 62	0.20 78	0.44 159	0.19 31	0.08 33	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.23 323	0.12 143

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 252	0.50 180	0.21 36	0.24 59	0.55 297	0.22 98	0.27 24	0.26 148	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 86	0.09 56
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
GGEV	0.31 87	0.26 86	0.92 59	0.30 194	0.25 286	0.66 377	0.22 126	0.57 161	0.37 57	0.25 91	0.30 103	0.22 62	0.26 155	0.66 276	0.18 17	0.10 167	0.18 421	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.35 466

xyz-stereo-finetune	0.31 87	0.46 260	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 185	0.25 214	0.52 125	0.54 226	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 114	0.59 247	0.55 358	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.13 116	0.08 34

rvit_0105_6	0.31 87	0.29 126	1.00 66	0.31 222	0.18 148	0.35 39	0.25 214	0.51 111	0.61 288	0.25 91	0.28 84	0.32 152	0.25 141	0.39 130	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 283	0.14 139	0.13 179

rvit_stereo_ft	0.31 87	0.61 318	1.18 85	0.32 251	0.21 208	0.28 10	0.27 261	0.55 149	0.48 164	0.23 64	0.27 77	0.28 129	0.26 155	0.32 68	0.25 139	0.13 316	0.09 189	0.11 202	0.11 212	0.13 116	0.14 197

CAS++	0.31 87	0.33 163	1.43 132	0.25 73	0.17 112	0.31 20	0.20 84	0.78 306	0.41 96	0.30 126	0.30 103	0.21 59	0.16 26	0.33 78	0.18 17	0.15 378	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.15 157	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 87	0.30 138	1.52 153	0.23 39	0.13 20	0.54 193	0.20 84	0.48 90	0.49 170	0.25 91	0.28 84	0.37 174	0.24 125	0.38 124	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.05 1	0.15 157	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 87	0.35 183	1.30 107	0.20 4	0.14 33	0.57 239	0.25 214	0.46 70	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 125	0.39 130	0.23 103	0.43 519	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.18 243	0.07 7

DA2	0.32 94	0.26 86	0.89 54	0.29 176	0.25 286	0.63 344	0.22 126	0.60 186	0.39 75	0.23 64	0.30 103	0.24 84	0.26 155	0.60 253	0.18 17	0.10 167	0.12 306	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.52 516

WCG-NET（raft）	0.32 94	0.53 290	1.21 93	0.23 39	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 29	0.50 180	0.35 147	0.35 142	0.47 260	0.25 141	0.35 94	0.20 53	0.08 33	0.29 496	0.08 32	0.07 53	0.22 310	0.11 106

MGS-Stereo	0.32 94	0.34 176	1.70 184	0.25 73	0.14 33	0.40 67	0.22 126	0.38 20	0.43 115	0.24 72	0.51 253	0.25 95	0.18 51	0.31 59	0.20 53	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.08 82	0.47 504	0.08 34

ff7	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

ffff	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

11t	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

MC-Stereo	0.32 94	0.31 149	1.46 137	0.31 222	0.15 57	0.53 185	0.19 65	0.44 59	0.35 32	0.36 152	0.38 160	0.27 120	0.27 175	0.42 147	0.19 31	0.09 73	0.13 328	0.09 85	0.16 356	0.20 279	0.13 179

ccc-4	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

SCV_C0	0.33 102	0.43 238	1.42 131	0.25 73	0.16 84	0.35 39	0.20 84	0.68 223	0.44 119	0.24 72	0.27 77	0.29 136	0.20 78	0.58 241	0.18 17	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.30 475	0.26 371	0.17 277

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 127	0.33 273	0.16 84	0.48 133	0.21 105	0.67 219	0.48 164	0.40 172	0.34 137	0.32 152	0.33 233	0.42 147	0.27 158	0.11 232	0.12 306	0.10 137	0.08 82	0.13 116	0.14 197

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 176	1.38 121	0.27 120	0.16 84	0.45 101	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.21 33	0.26 109	0.25 141	0.64 263	0.52 347	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.18 388	0.16 194	0.22 356

AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 145	0.35 412	0.47 125	0.21 105	0.43 51	0.28 7	0.26 106	0.25 66	0.22 62	0.38 270	0.30 52	0.18 17	0.09 73	0.35 510	0.09 85	0.36 506	0.23 323	0.25 401

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 318	1.47 141	0.32 251	0.38 437	0.23 4	0.22 126	0.58 168	0.46 143	0.22 47	0.27 77	0.29 136	0.23 114	0.32 68	0.26 148	0.09 73	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.21 293	0.14 197

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 126	1.74 198	0.24 55	0.16 84	0.54 193	0.15 24	0.40 29	0.55 233	0.37 156	0.51 253	0.24 84	0.19 69	0.27 24	0.26 148	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.30 475	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 102	0.49 275	1.75 204	0.23 39	0.12 6	0.54 193	0.16 34	0.40 29	0.45 134	0.45 207	0.51 253	0.26 109	0.22 98	0.29 44	0.20 53	0.10 167	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.11 106

sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 156	1.89 290	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 126	0.48 90	0.44 119	0.22 47	0.33 131	0.25 95	0.25 141	0.32 68	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 250	0.15 157	0.13 179

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 126	1.43 132	0.28 145	0.28 331	0.55 206	0.22 126	0.78 306	0.48 164	0.46 215	0.38 160	0.36 172	0.17 33	0.33 78	0.23 103	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.09 56

IGEV++	0.34 110	0.43 238	1.32 110	0.31 222	0.14 33	0.32 25	0.21 105	0.70 233	0.34 26	0.22 47	0.28 84	0.22 62	0.27 175	0.35 94	0.27 158	0.09 73	0.39 522	0.08 32	0.15 336	0.25 351	0.45 505

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 137	0.29 176	0.23 255	0.60 286	0.31 323	0.53 134	0.42 105	0.25 91	0.25 66	0.20 51	0.26 155	0.57 238	0.19 31	0.09 73	0.18 421	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.19 313

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 307	0.26 104	0.24 268	0.32 25	0.17 42	0.53 134	0.42 105	0.25 91	0.37 151	0.25 95	0.26 155	0.44 159	0.31 214	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.19 264	0.14 197

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 435	1.76 210	0.26 104	0.12 6	0.52 177	0.14 16	0.49 97	0.38 63	0.29 122	0.30 103	0.29 136	0.22 98	0.30 52	0.20 53	0.09 73	0.17 410	0.09 85	0.07 53	0.21 293	0.11 106

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 84	0.28 145	0.15 57	0.57 239	0.23 161	0.79 322	0.47 161	0.38 164	0.37 151	0.40 196	0.25 141	0.47 191	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.13 283	0.19 264	0.27 418

anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.49 97	0.40 86	0.25 91	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.55 234	0.19 31	0.09 73	0.11 280	0.10 137	0.18 388	0.24 338	0.29 430

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 204	0.24 55	0.18 148	0.45 101	0.24 194	0.57 161	0.38 63	0.41 181	0.39 168	0.55 297	0.25 141	0.38 124	0.23 103	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.07 53	0.13 116	0.12 143

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 156	1.30 107	0.26 104	0.14 33	0.58 257	0.23 161	0.78 306	0.62 306	0.40 172	0.44 194	0.28 129	0.35 243	0.29 44	0.20 53	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.19 264	0.08 34

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.49 97	0.40 86	0.25 91	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.54 230	0.19 31	0.09 73	0.10 232	0.10 137	0.18 388	0.24 338	0.29 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 110	0.77 391	1.75 204	0.34 304	0.13 20	0.51 158	0.17 42	0.43 51	0.50 180	0.37 156	0.49 241	0.23 71	0.18 51	0.28 32	0.24 126	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 194	0.52 177	0.22 126	0.56 156	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 32	0.31 221	0.35 94	0.26 148	0.09 73	0.14 349	0.08 32	0.28 461	0.14 139	0.20 329

MSCF	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.58 497	0.21 208	0.50 148	0.22 126	0.56 156	0.38 63	0.29 122	0.29 90	0.17 37	0.30 212	0.35 94	0.26 148	0.09 73	0.12 306	0.08 32	0.29 465	0.15 157	0.21 341

xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 257	1.04 69	0.21 7	0.12 6	0.58 257	0.23 161	0.50 103	0.45 134	0.31 131	0.46 206	0.30 141	0.41 303	0.81 315	0.51 344	0.08 33	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.09 56

SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 235	0.28 10	0.23 161	0.72 241	0.35 32	0.19 23	0.30 103	0.24 84	0.20 78	0.64 263	0.19 31	0.11 232	0.08 119	0.09 85	0.29 465	0.34 437	0.29 430

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 518	1.82 257	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 24	0.43 51	0.37 57	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 69	0.46 180	0.14 1	0.11 232	0.09 189	0.08 32	0.05 1	0.76 534	0.18 297

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 136	0.31 222	0.18 148	0.37 49	0.28 278	0.59 176	0.62 306	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 150	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.12 143

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 107	0.79 524	0.34 399	0.51 158	0.23 161	0.46 70	0.39 75	0.22 47	0.31 116	0.20 51	0.17 33	0.28 32	0.23 103	0.73 540	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 482

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 144	0.31 222	0.15 57	0.61 307	0.19 65	0.60 186	0.54 226	0.28 118	0.29 90	0.40 196	0.33 233	0.50 213	0.27 158	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.35 498	0.19 264	0.08 34

x	0.35 121	0.20 13	1.36 117	0.33 273	0.17 112	0.47 125	0.24 194	0.75 267	0.54 226	0.40 172	0.40 173	0.42 215	0.34 241	0.45 171	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 144	0.30 194	0.18 148	0.41 74	0.30 310	0.64 202	0.62 306	0.30 126	0.33 131	0.37 174	0.29 204	0.41 139	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 336	0.15 157	0.14 197

MoCha-V2	0.36 130	0.32 156	1.41 127	0.36 339	0.31 370	0.35 39	0.19 65	0.57 161	0.39 75	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 191	0.24 126	0.08 33	0.56 538	0.08 32	0.38 509	0.18 243	0.12 143

testlalala	0.36 130	0.30 138	1.77 219	0.28 145	0.33 391	0.60 286	0.22 126	0.55 149	0.51 188	0.55 317	0.35 142	0.31 144	0.20 78	0.26 19	0.22 91	0.10 167	0.13 328	0.09 85	0.24 438	0.08 19	0.07 7

s12784h	0.36 130	0.28 116	1.58 161	0.23 39	0.11 1	0.62 327	0.24 194	0.79 322	0.64 326	0.44 197	0.52 266	0.28 129	0.26 155	0.50 213	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 85	0.06 10	0.16 194	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.78 306	0.36 49	0.57 339	0.67 396	0.33 158	0.24 125	0.32 68	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.78 306	0.36 49	0.57 339	0.67 396	0.33 158	0.24 125	0.32 68	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 136	0.37 195	1.21 93	0.26 104	0.18 148	0.73 424	0.18 56	0.53 134	0.41 96	0.35 147	0.30 103	0.58 322	0.22 98	0.33 78	0.95 441	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.35 498	0.13 116	0.15 231

GREAT-IGEV	0.37 136	0.28 116	1.48 144	0.25 73	0.38 437	0.46 119	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.15 4	0.29 90	0.15 27	0.17 33	0.36 107	0.23 103	0.07 21	0.76 556	0.07 1	0.26 453	0.21 293	1.03 555

tg	0.37 136	0.55 304	1.35 116	0.28 145	0.16 84	0.57 239	0.18 56	0.57 161	0.49 170	0.37 156	0.44 194	0.38 182	0.24 125	0.46 180	0.24 126	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.43 493	0.36 475

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 136	1.34 530	1.24 98	0.23 39	0.12 6	0.33 28	0.20 84	0.40 29	0.33 21	0.25 91	0.21 33	0.16 32	0.14 12	0.27 24	0.63 386	0.55 530	0.06 21	0.11 202	0.13 283	0.25 351	0.49 512

plain	0.37 136	0.47 269	2.15 371	0.27 120	0.19 180	0.33 28	0.20 84	0.58 168	0.46 143	0.23 64	0.37 151	0.23 71	0.25 141	0.45 171	0.28 168	0.11 232	0.08 119	0.13 317	0.09 113	0.42 491	0.12 143

riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 194	0.48 133	0.20 84	0.66 210	0.46 143	0.36 152	0.34 137	0.69 384	0.45 342	0.39 130	0.27 158	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.08 82	0.13 116	0.16 259

AnonymousM	0.37 136	0.44 249	1.50 150	0.25 73	0.15 57	0.52 177	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 186	0.32 122	0.30 141	0.25 141	0.34 88	0.23 103	0.11 232	0.09 189	0.71 538	0.36 506	0.12 86	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 145	0.15 57	0.52 177	0.20 84	0.54 145	0.46 143	0.37 156	0.43 183	0.41 202	0.23 114	0.36 107	0.26 148	0.09 73	0.15 375	0.12 258	0.11 212	0.41 485	0.37 482

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 176	1.50 150	0.27 120	0.18 148	0.63 344	0.17 42	0.92 421	0.53 214	0.49 247	0.48 224	0.30 141	0.30 212	0.39 130	0.30 202	0.10 167	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.15 157	0.12 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 145	0.28 116	2.46 432	0.43 420	0.15 57	0.50 148	0.25 214	0.47 83	0.38 63	0.33 143	0.26 73	0.23 71	0.22 98	0.34 88	0.29 183	0.08 33	0.09 189	0.09 85	0.10 149	0.36 453	0.22 356

HART	0.38 145	0.53 290	1.66 175	0.26 104	0.15 57	0.30 16	0.19 65	0.67 219	0.46 143	0.29 122	0.52 266	0.38 182	0.16 26	0.41 139	0.20 53	0.08 33	0.68 549	0.09 85	0.07 53	0.34 437	0.21 341

mmm	0.38 145	0.21 21	1.18 85	0.35 320	0.17 112	0.49 140	0.26 236	0.78 306	0.52 195	0.50 254	0.57 318	0.41 202	0.37 263	0.71 294	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 283	0.15 157	0.14 197

Any-RAFT	0.38 145	0.25 71	1.89 290	0.27 120	0.17 112	0.68 396	0.21 105	0.78 306	0.53 214	0.43 191	0.43 183	0.54 293	0.30 212	0.41 139	0.20 53	0.10 167	0.12 306	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.09 56

qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 145	0.15 57	0.45 101	0.26 236	0.76 280	0.52 195	0.39 170	0.41 177	0.46 252	0.36 249	0.96 329	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 250	0.12 86	0.14 197

PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.60 286	0.29 302	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.47 191	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

ROB_FTStereo_v2	0.38 145	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.47 191	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

ROB_FTStereo	0.38 145	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.26 236	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.49 207	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

HUI-Stereo	0.38 145	0.27 94	1.79 244	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.45 171	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

RAFT-IKP	0.38 145	0.27 94	1.79 244	0.44 427	0.16 84	0.60 286	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.50 213	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

raftrobust	0.38 145	0.68 356	1.54 155	0.32 251	0.46 480	0.52 177	0.21 105	0.56 156	0.42 105	0.52 276	0.35 142	0.31 144	0.33 233	0.37 116	0.30 202	0.10 167	0.11 280	0.08 32	0.07 53	0.21 293	0.19 313

sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 268	0.34 34	0.27 261	0.53 134	0.46 143	0.24 72	0.29 90	0.23 71	0.28 190	0.28 32	0.22 91	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.13 283	0.38 468	0.35 466

CroCo_RVC	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 268	0.34 34	0.27 261	0.53 134	0.46 143	0.24 72	0.29 90	0.23 71	0.28 190	0.28 32	0.22 91	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.13 283	0.38 468	0.35 466

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 120	0.16 84	0.39 62	0.23 161	0.47 83	0.62 306	0.38 164	0.34 137	0.25 95	0.25 141	0.39 130	0.29 183	0.14 359	0.08 119	0.10 137	0.12 250	0.15 157	0.11 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 163	1.92 304	0.27 120	0.41 456	0.48 133	0.19 65	0.59 176	0.46 143	0.43 191	0.39 168	0.57 315	0.26 155	0.32 68	0.26 148	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.31 482	0.11 75	0.09 56

AIO_test	0.39 160	0.37 195	1.19 87	0.73 518	0.67 520	0.35 39	0.25 214	0.47 83	0.34 26	0.34 145	0.22 44	0.33 158	0.17 33	1.31 368	0.19 31	0.11 232	0.15 375	0.08 32	0.21 424	0.15 157	0.23 380

rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 180	0.45 101	0.35 367	0.69 226	0.65 339	0.37 156	0.37 151	0.40 196	0.31 221	0.44 159	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 388	0.15 157	0.15 231

CASS	0.39 160	0.30 138	1.61 168	0.32 251	0.17 112	0.53 185	0.24 194	0.70 233	0.49 170	0.59 371	0.54 289	0.40 196	0.40 292	0.41 139	0.30 202	0.17 415	0.10 232	0.14 353	0.11 212	0.18 243	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.16 84	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 160	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.55 234	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

iRAFT	0.39 160	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.16 84	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

MM-Stereo_test3	0.40 166	0.58 310	1.75 204	0.36 339	0.30 351	0.45 101	0.30 310	0.72 241	0.59 266	0.31 131	0.43 183	0.32 152	0.23 114	0.35 94	0.29 183	0.10 167	0.20 445	0.10 137	0.08 82	0.40 482	0.11 106

rvit_stereo_0075_2	0.40 166	0.40 219	1.88 283	0.33 273	0.32 378	0.41 74	0.22 126	0.58 168	0.53 214	0.38 164	0.51 253	0.40 196	0.27 175	0.44 159	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 336	0.18 243	0.23 380

test_sample1	0.40 166	0.18 5	1.19 87	0.31 222	0.18 148	0.48 133	0.23 161	0.78 306	0.49 170	0.44 197	0.44 194	0.45 239	0.41 303	1.39 376	0.33 236	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.12 86	0.13 179

H2IRNET	0.40 166	0.61 318	1.90 295	0.29 176	0.17 112	0.54 193	0.18 56	0.52 125	0.50 180	0.27 113	0.56 310	0.47 260	0.35 243	0.46 180	0.33 236	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.14 311	0.32 420	0.12 143

DCANet-4	0.40 166	0.27 94	2.21 382	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.47 212	0.28 129	0.37 263	0.37 116	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

test_4	0.40 166	0.37 195	2.01 338	0.29 176	0.21 208	0.50 148	0.28 278	0.47 83	0.39 75	0.42 186	0.76 443	0.38 182	0.22 98	0.52 220	0.33 236	0.08 33	0.07 41	0.11 202	0.15 336	0.28 387	0.07 7

cross-raft	0.40 166	0.27 94	2.22 386	0.30 194	0.17 112	0.49 140	0.35 367	0.71 236	0.39 75	0.43 191	0.45 198	0.64 349	0.25 141	0.32 68	0.25 139	0.08 33	0.08 119	0.09 85	0.23 436	0.11 75	0.14 197

MM-Stereo_test1	0.41 173	0.39 214	2.29 400	0.38 378	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 199	0.51 188	0.40 172	0.32 122	0.26 109	0.26 155	0.46 180	0.22 91	0.09 73	0.21 454	0.10 137	0.09 113	0.39 477	0.15 231

HI	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 120	0.21 208	0.45 101	0.19 65	0.55 149	0.41 96	0.57 339	0.59 327	0.65 354	0.45 342	0.45 171	0.39 278	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.11 212	0.20 279	0.10 81

CoSv	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 120	0.21 208	0.45 101	0.19 65	0.55 149	0.41 96	0.57 339	0.59 327	0.65 354	0.45 342	0.45 171	0.39 278	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.11 212	0.20 279	0.10 81

AIO_rvc	0.41 173	0.64 339	1.29 104	0.58 497	0.39 440	0.37 49	0.24 194	0.50 103	0.43 115	0.28 118	0.23 50	0.25 95	0.16 26	0.99 332	0.19 31	0.10 167	0.16 392	0.08 32	0.11 212	0.25 351	0.85 540

test_sample2	0.41 173	0.19 8	1.23 96	0.31 222	0.17 112	0.51 158	0.27 261	0.81 330	0.55 233	0.44 197	0.45 198	0.46 252	0.38 270	1.51 397	0.30 202	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.14 197

gcap-zeroshot	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.31 222	0.32 378	0.69 402	0.21 105	0.74 256	0.52 195	0.43 191	0.35 142	0.62 337	0.24 125	0.41 139	0.24 126	0.09 73	0.16 392	0.09 85	0.31 482	0.08 19	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 173	0.36 192	1.54 155	0.41 405	0.19 180	0.52 177	0.19 65	0.59 176	0.52 195	0.57 339	0.59 327	0.63 340	0.29 204	0.58 241	0.33 236	0.15 378	0.09 189	0.16 402	0.09 113	0.24 338	0.12 143

MIM_Stereo	0.41 173	0.60 314	1.88 283	0.31 222	0.21 208	0.50 148	0.19 65	0.64 202	0.44 119	0.43 191	0.53 277	0.43 219	0.27 175	0.51 216	0.28 168	0.08 33	0.14 349	0.11 202	0.10 149	0.26 371	0.26 411

LL-Strereo2	0.41 173	0.90 439	1.83 263	0.44 427	0.24 268	0.54 193	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 181	0.33 131	0.44 230	0.21 89	0.44 159	0.34 243	0.09 73	0.08 119	0.16 402	0.14 311	0.17 216	0.17 277

BUS	0.41 173	0.27 94	1.13 78	0.30 194	0.21 208	0.91 488	0.23 161	1.00 489	0.61 288	0.63 409	0.53 277	0.66 361	0.30 212	0.43 150	0.32 225	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

BSDual-CNN	0.41 173	0.27 94	1.13 78	0.30 194	0.21 208	0.76 438	0.31 323	1.00 489	0.61 288	0.63 409	0.53 277	0.63 340	0.37 263	0.43 150	0.38 267	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

psmg	0.41 173	0.27 94	1.13 78	0.27 120	0.21 208	0.75 434	0.36 374	0.90 401	0.61 288	0.59 371	0.59 327	0.63 340	0.37 263	0.43 150	0.38 267	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.13 116	0.11 106

GMOStereo	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

error version	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

test-v	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

CRE-IMP	0.41 173	0.22 36	1.76 210	0.48 459	0.17 112	0.79 455	0.69 502	0.52 125	0.52 195	0.47 217	0.42 181	0.45 239	0.26 155	0.41 139	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 113	0.17 216	0.23 380

test-2	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 156	2.20 381	0.27 120	0.44 466	0.52 177	0.19 65	0.76 280	0.48 164	0.43 191	0.36 148	0.54 293	0.26 155	0.33 78	0.25 139	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.38 509	0.10 53	0.09 56

DMCA	0.41 173	0.52 285	1.26 101	0.31 222	0.24 268	0.59 274	0.26 236	0.77 291	0.63 318	0.58 357	0.48 224	0.57 315	0.35 243	0.40 135	0.50 339	0.14 359	0.10 232	0.14 353	0.10 149	0.15 157	0.15 231

AE-Stereo	0.42 192	0.29 126	1.65 171	0.43 420	0.47 482	0.56 221	0.23 161	0.86 371	0.46 143	0.31 131	0.41 177	0.43 219	0.24 125	0.34 88	0.24 126	0.09 73	0.48 534	0.11 202	0.45 522	0.22 310	0.19 313

ACVNet-DCA	0.42 192	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.76 280	0.52 195	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

dd	0.42 192	0.96 459	1.77 219	0.31 222	0.17 112	0.57 239	0.26 236	0.49 97	0.68 365	0.41 181	0.40 173	0.34 164	0.27 175	0.45 171	0.40 286	0.17 415	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.21 293	0.12 143

Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 268	0.72 417	0.31 323	0.74 256	0.55 233	0.35 147	0.40 173	0.33 158	0.29 204	0.44 159	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 283	0.17 216	0.17 277

DCANet	0.42 192	0.77 391	1.95 320	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.48 224	0.31 144	0.41 303	0.36 107	0.39 278	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 116	0.23 380

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 192	0.86 425	1.78 224	0.28 145	0.17 112	0.52 177	0.20 84	0.62 193	0.61 288	0.50 254	0.61 349	0.39 188	0.32 228	0.35 94	0.30 202	0.07 21	0.10 232	0.09 85	0.09 113	0.35 448	0.10 81

GCAP-BAT	0.43 198	0.31 149	1.82 257	0.25 73	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 90	0.37 57	0.67 432	0.82 456	0.44 230	0.24 125	0.48 197	0.87 434	0.09 73	0.13 328	0.09 85	0.22 432	0.08 19	0.09 56

fff	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 444	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

DisPM	0.43 198	0.33 163	1.78 224	0.57 495	0.18 148	0.59 274	0.63 491	0.53 134	0.61 288	0.60 380	0.53 277	0.38 182	0.26 155	0.75 301	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 212	0.11 75	0.14 197

IER	0.43 198	0.38 205	1.69 180	0.26 104	0.25 286	0.66 377	0.26 236	0.71 236	0.55 233	0.54 299	0.59 327	0.60 331	0.53 392	0.52 220	0.39 278	0.11 232	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.14 139	0.11 106

test-3	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 378	0.45 101	0.23 161	0.71 236	0.46 143	0.51 267	0.29 90	0.45 239	0.21 89	0.59 247	0.98 445	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.35 498	0.29 392	0.28 424

test_1	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 378	0.45 101	0.23 161	0.71 236	0.46 143	0.50 254	0.29 90	0.45 239	0.21 89	0.59 247	0.98 445	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.35 498	0.29 392	0.29 430

rafts_anoy	0.43 198	0.89 435	1.96 329	0.32 251	0.30 351	0.48 133	0.24 194	0.62 193	0.49 170	0.37 156	0.38 160	0.33 158	0.30 212	0.51 216	0.34 243	0.10 167	0.39 522	0.13 317	0.15 336	0.17 216	0.15 231

RALAANet	0.43 198	0.98 471	1.90 295	0.32 251	0.23 255	0.48 133	0.19 65	0.67 219	0.53 214	0.48 235	0.45 198	0.39 188	0.30 212	0.48 197	0.37 260	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.14 311	0.27 381	0.10 81

csc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 444	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

cscssc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 444	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

rvit_105_1	0.44 208	0.54 295	1.46 137	0.36 339	0.24 268	0.51 158	0.45 432	0.75 267	0.74 422	0.45 207	0.44 194	0.44 230	0.36 249	0.62 258	0.38 267	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 432	0.18 243	0.18 297

model_zeroshot	0.44 208	0.68 356	1.97 334	0.28 145	0.18 148	0.69 402	0.21 105	0.63 199	0.40 86	1.00 507	0.34 137	0.42 215	0.20 78	0.69 287	0.24 126	0.10 167	0.22 460	0.10 137	0.22 432	0.12 86	0.10 81

testlalala2	0.44 208	0.28 116	2.59 461	0.64 510	0.56 501	0.57 239	0.20 84	0.78 306	0.52 195	0.40 172	0.39 168	0.45 239	0.21 89	0.27 24	0.22 91	0.09 73	0.10 232	0.08 32	0.29 465	0.12 86	0.10 81

1test111	0.44 208	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.76 280	0.52 195	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.96 329	0.30 202	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

tt1	0.44 208	0.64 339	1.83 263	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	0.88 485	0.31 131	0.37 151	0.25 95	0.35 243	0.63 261	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.25 351	0.36 475

RAFT-Test	0.44 208	0.38 205	2.01 338	0.27 120	0.44 466	0.64 356	0.37 382	0.72 241	0.57 248	0.45 207	0.48 224	0.65 354	0.24 125	0.35 94	0.29 183	0.09 73	0.11 280	0.09 85	0.38 509	0.10 53	0.11 106

4D-IteraStereo	0.44 208	0.96 459	2.63 466	0.27 120	0.30 351	0.45 101	0.25 214	0.52 125	0.50 180	0.40 172	0.31 116	0.40 196	0.19 69	0.35 94	0.32 225	0.09 73	0.06 21	0.12 258	0.11 212	0.19 264	0.30 440

ToySt	0.44 208	0.61 318	1.89 290	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.35 367	0.67 219	0.53 214	0.39 170	0.50 249	0.59 325	0.43 330	0.51 216	0.49 334	0.10 167	0.12 306	0.13 317	0.16 356	0.24 338	0.19 313

UDGNet	0.44 208	1.02 484	1.74 198	0.35 320	0.19 180	0.58 257	0.23 161	0.49 97	0.66 354	0.41 181	0.38 160	0.34 164	0.29 204	0.53 226	0.30 202	0.24 483	0.10 232	0.37 516	0.19 408	0.27 381	0.15 231

test_3	0.44 208	0.20 13	1.70 184	0.36 339	0.32 378	0.47 125	0.30 310	0.73 252	0.49 170	0.50 254	0.30 103	0.45 239	0.22 98	0.59 247	0.98 445	0.08 33	0.10 232	0.11 202	0.35 498	0.29 392	0.28 424

GANet-ADL	0.44 208	0.41 226	2.31 402	0.33 273	0.20 194	0.57 239	0.25 214	0.75 267	0.54 226	0.42 186	0.59 327	0.56 309	0.30 212	0.40 135	0.38 267	0.14 359	0.11 280	0.09 85	0.08 82	0.22 310	0.17 277

DeepStereo_RVC	0.44 208	0.28 116	1.92 304	0.49 461	0.17 112	0.60 286	0.59 479	0.50 103	0.52 195	0.49 247	0.45 198	0.39 188	0.86 489	0.45 171	0.33 236	0.11 232	0.08 119	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.19 313

test-1	0.44 208	0.48 272	1.69 180	0.30 194	0.27 317	0.50 148	0.28 278	0.80 326	0.43 115	0.40 172	0.54 289	0.41 202	0.24 125	0.31 59	1.16 473	0.09 73	0.20 445	0.10 137	0.17 375	0.11 75	0.26 411

raft+_RVC	0.44 208	0.67 354	1.85 268	0.34 304	0.71 525	0.51 158	0.25 214	0.64 202	0.51 188	0.35 147	0.45 198	0.32 152	0.28 190	0.43 150	0.32 225	0.09 73	0.19 434	0.10 137	0.09 113	0.20 279	0.40 495

GES	0.44 208	0.28 116	1.88 283	0.30 194	0.18 148	0.61 307	0.30 310	0.88 389	0.46 143	0.47 217	0.52 266	0.39 188	0.42 320	0.58 241	0.67 397	0.15 378	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.15 157	0.17 277

AFF-stereo	0.44 208	0.96 459	1.78 224	0.31 222	0.15 57	0.50 148	0.21 105	0.64 202	0.63 318	0.47 217	0.64 382	0.49 273	0.34 241	0.46 180	0.31 214	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.10 149	0.37 461	0.10 81

FENet	0.44 208	0.30 138	2.42 423	0.32 251	0.17 112	0.58 257	0.22 126	0.77 291	0.59 266	0.47 217	0.42 181	0.55 297	0.38 270	0.49 207	0.47 323	0.12 286	0.09 189	0.12 258	0.11 212	0.13 116	0.16 259

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 194	0.57 239	0.28 278	0.92 421	0.69 374	0.52 276	0.55 299	0.61 333	0.33 233	0.48 197	0.39 278	0.17 415	0.08 119	0.17 421	0.11 212	0.18 243	0.12 143
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.
AIO-test1	0.45 226	0.87 428	2.27 396	0.33 273	0.33 391	0.50 148	0.22 126	0.74 256	0.66 354	0.29 122	0.41 177	0.29 136	0.22 98	0.73 297	0.29 183	0.09 73	0.08 119	0.12 258	0.14 311	0.30 403	0.22 356

StereoVision	0.45 226	0.72 369	1.94 317	0.33 273	0.32 378	0.47 125	0.26 236	0.68 223	0.57 248	0.32 140	0.89 473	0.45 239	0.27 175	0.49 207	0.36 254	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 336	0.19 264	0.13 179

ADStereo(finetuned)	0.45 226	0.77 391	2.12 363	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.48 224	0.31 144	0.76 473	0.37 116	0.38 267	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 116	0.23 380

PFNet+	0.45 226	0.37 195	1.86 276	0.46 446	0.18 148	0.58 257	0.77 514	0.52 125	0.64 326	0.56 328	0.48 224	0.39 188	0.26 155	0.93 326	0.32 225	0.13 316	0.09 189	0.14 353	0.13 283	0.12 86	0.15 231

RAFT	0.45 226	0.92 441	1.59 162	0.34 304	0.19 180	0.46 119	0.35 367	0.65 208	0.49 170	0.49 247	0.49 241	0.70 394	0.40 292	0.47 191	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 283	0.51 512	0.13 179

TestStereo	0.45 226	0.54 295	2.11 360	0.29 176	0.16 84	0.43 90	0.24 194	0.54 145	0.45 134	0.37 156	0.46 206	0.34 164	0.27 175	1.98 479	0.27 158	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.14 139	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 226	0.46 260	2.23 390	0.25 73	0.19 180	0.56 221	0.21 105	0.77 291	0.60 271	0.49 247	0.56 310	0.69 384	0.47 364	0.52 220	0.31 214	0.11 232	0.10 232	0.15 383	0.10 149	0.17 216	0.14 197

RALCasStereoNet	0.45 226	0.88 432	1.85 268	0.30 194	0.26 303	0.49 140	0.26 236	0.58 168	0.51 188	0.36 152	0.48 224	0.36 172	0.28 190	0.55 234	0.34 243	0.10 167	0.53 536	0.09 85	0.08 82	0.25 351	0.34 464

ACVNet	0.45 226	0.44 249	1.79 244	0.28 145	0.21 208	0.59 274	0.36 374	0.66 210	0.68 365	0.45 207	0.59 327	0.69 384	0.40 292	0.44 159	0.55 358	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.34 437	0.10 81

ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 104	0.19 180	0.56 221	0.21 105	0.77 291	0.60 271	0.49 247	0.56 310	0.69 384	0.47 364	0.52 220	0.31 214	0.11 232	0.09 189	0.16 402	0.10 149	0.17 216	0.14 197

Reg-Stereo(zero)	0.46 236	0.17 1	2.10 359	0.24 55	0.34 399	0.51 158	0.42 407	0.50 103	0.54 226	0.37 156	0.46 206	0.54 293	0.60 423	0.43 150	1.10 464	0.08 33	0.09 189	0.08 32	0.22 432	0.12 86	0.22 356

xx1	0.46 236	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	1.01 506	0.31 131	0.38 160	0.46 252	0.36 249	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.12 258	0.12 250	0.12 86	0.14 197

rrr	0.46 236	0.34 176	3.08 518	0.27 120	0.16 84	0.45 101	0.28 278	1.09 519	0.51 188	0.24 72	0.21 33	0.26 109	0.25 141	0.64 263	0.52 347	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.29 465	0.16 194	0.25 401

MSKI-zero shot	0.46 236	0.38 205	2.47 437	0.27 120	0.43 465	0.56 221	0.20 84	0.77 291	0.43 115	0.60 380	0.51 253	0.44 230	0.17 33	0.68 281	0.21 72	0.09 73	0.29 496	0.09 85	0.32 488	0.14 139	0.10 81

PCWNet_CMD	0.46 236	0.45 257	2.28 398	0.26 104	0.20 194	0.55 206	0.21 105	0.75 267	0.64 326	0.48 235	0.55 299	0.68 377	0.57 410	0.46 180	0.30 202	0.11 232	0.10 232	0.14 353	0.10 149	0.18 243	0.14 197

testlalala_base	0.46 236	0.30 138	1.82 257	0.34 304	0.27 317	0.55 206	0.21 105	0.85 361	0.32 14	0.32 140	0.39 168	0.31 144	0.23 114	0.30 52	0.28 168	0.95 549	0.30 500	0.09 85	0.21 424	1.03 544	0.18 297

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.76 382	2.07 349	0.35 320	0.30 351	0.54 193	0.30 310	0.61 189	0.48 164	0.49 247	0.76 443	0.55 297	0.36 249	0.58 241	0.22 91	0.08 33	0.13 328	0.11 202	0.10 149	0.41 485	0.08 34

NRIStereo	0.46 236	0.25 71	1.77 219	0.47 451	0.16 84	0.95 492	0.74 510	0.51 111	0.56 244	0.48 235	0.39 168	0.59 325	0.29 204	0.77 308	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 113	0.21 293	0.24 392

ICVP	0.46 236	0.29 126	2.41 421	0.33 273	0.22 235	0.59 274	0.55 466	0.75 267	0.50 180	0.44 197	0.60 342	0.49 273	0.35 243	0.53 226	0.37 260	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 212	0.15 157	0.15 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 236	0.49 275	1.65 171	0.38 378	0.29 339	0.58 257	0.22 126	0.75 267	0.62 306	0.47 217	0.49 241	0.48 271	0.36 249	1.12 350	0.37 260	0.15 378	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.17 216	0.17 277

test_xeample3	0.46 236	0.34 176	2.99 512	0.37 362	0.16 84	0.49 140	0.33 354	1.06 514	0.44 119	0.25 91	0.23 50	0.24 84	0.25 141	0.49 207	0.56 366	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.40 514	0.17 216	0.26 411

SFCPSM	0.46 236	0.24 66	2.35 411	0.27 120	0.27 317	0.70 409	0.32 346	0.96 456	0.63 318	0.49 247	0.52 266	0.43 219	0.36 249	0.52 220	0.43 303	0.12 286	0.09 189	0.12 258	0.16 356	0.16 194	0.12 143

UPFNet	0.46 236	0.28 116	1.73 194	0.33 273	0.32 378	0.65 370	0.38 389	0.83 343	0.59 266	0.57 339	0.52 266	0.61 333	0.40 292	0.75 301	0.52 347	0.13 316	0.12 306	0.13 317	0.12 250	0.15 157	0.11 106

MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 104	0.20 194	0.55 206	0.21 105	0.75 267	0.64 326	0.48 235	0.55 299	0.68 377	0.56 404	0.46 180	0.30 202	0.11 232	0.10 232	0.13 317	0.10 149	0.18 243	0.15 231

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 33	0.55 206	0.22 126	0.83 343	0.56 244	0.51 267	0.49 241	0.48 271	0.37 263	0.48 197	0.54 357	0.09 73	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.23 323	0.09 56
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
ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 370	0.49 140	0.19 65	0.75 267	0.66 354	0.63 409	0.71 427	0.67 370	0.39 284	0.58 241	0.44 309	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 418	0.21 293	0.25 401

test_sample7	0.47 251	0.33 163	1.49 147	0.34 304	0.20 194	0.51 158	0.30 310	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.11 347	0.38 267	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 336	0.19 264	0.18 297

cc1	0.47 251	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	1.01 506	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.25 351	0.40 495

ffm	0.47 251	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.74 256	0.88 485	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	0.63 261	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.15 383	0.13 283	0.25 351	0.36 475

hknet	0.47 251	0.29 126	1.70 184	0.30 194	0.24 268	0.76 438	0.31 323	1.00 489	0.64 326	0.63 409	0.53 277	0.80 436	0.38 270	0.77 308	0.37 260	0.11 232	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

BEATNet_4x	0.47 251	0.73 376	1.91 301	0.33 273	0.15 57	0.56 221	0.25 214	0.85 361	0.58 259	0.54 299	0.51 253	0.57 315	0.42 320	0.57 238	0.61 382	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.20 279	0.16 259

ITSA-stereo	0.48 257	0.33 163	1.20 91	0.33 273	0.18 148	0.60 286	0.29 302	0.94 438	0.80 462	0.50 254	0.49 241	0.53 287	0.59 419	1.25 366	0.64 391	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	0.18 243	0.23 380

qqq1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.09 85	0.08 82	0.14 139	0.11 106

fff1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.09 85	0.08 82	0.14 139	0.11 106

MyStereo04	0.48 257	0.40 219	2.65 470	0.29 176	0.23 255	0.60 286	0.31 323	0.83 343	0.75 435	0.47 217	0.36 148	0.53 287	0.42 320	0.53 226	0.39 278	0.09 73	0.18 421	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.19 313

CFNet_ucs	0.48 257	0.50 281	2.32 403	0.26 104	0.22 235	0.57 239	0.22 126	0.85 361	0.65 339	0.53 286	0.64 382	0.68 377	0.44 338	0.54 230	0.31 214	0.13 316	0.12 306	0.16 402	0.11 212	0.19 264	0.17 277

anonymousa	0.48 257	0.46 260	2.44 429	0.29 176	0.34 399	0.61 307	0.25 214	0.66 210	0.54 226	0.53 286	0.77 446	0.73 405	0.46 356	0.33 78	0.31 214	0.10 167	0.09 189	0.12 258	0.29 465	0.10 53	0.19 313

NF-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.44 425	0.66 210	0.61 288	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.45 386	0.79 426	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.16 259

OCTAStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.61 288	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.80 427	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

PSM-softLoss	0.48 257	0.27 94	1.85 268	0.51 469	0.17 112	0.61 307	0.40 397	0.61 189	0.57 248	0.52 276	0.48 224	0.39 188	0.25 141	1.46 387	0.77 420	0.12 286	0.08 119	0.13 317	0.12 250	0.12 86	0.14 197

KMStereo	0.48 257	0.27 94	1.85 268	0.51 469	0.17 112	0.61 307	0.40 397	0.61 189	0.57 248	0.52 276	0.48 224	0.39 188	0.25 141	1.46 387	0.77 420	0.12 286	0.08 119	0.13 317	0.12 250	0.12 86	0.14 197

KYRaft	0.48 257	0.29 126	1.75 204	0.33 273	0.21 208	0.75 434	0.44 425	0.58 168	0.57 248	0.64 419	0.93 480	0.53 287	0.72 463	0.60 253	0.24 126	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.14 311	0.12 86	0.54 517

RE-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.60 271	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.78 422	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

TVStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.60 271	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.78 422	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

111	0.48 257	1.09 493	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.59 274	0.26 236	0.83 343	0.78 454	0.48 235	0.52 266	0.56 309	0.38 270	0.49 207	0.38 267	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.23 323	0.35 466

acv_ft	0.48 257	0.44 249	1.76 210	0.32 251	0.41 456	0.63 344	0.28 278	0.81 330	0.68 365	0.61 389	0.59 327	0.69 384	0.45 342	0.44 159	0.63 386	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.41 485	0.10 81

UCFNet_RVC	0.48 257	0.82 412	1.85 268	0.30 194	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 256	0.55 233	0.48 235	0.53 277	0.63 340	0.41 303	0.88 325	0.38 267	0.15 378	0.10 232	0.17 421	0.17 375	0.18 243	0.15 231

MLCV	0.48 257	0.89 435	1.85 268	0.29 176	0.14 33	0.59 274	0.23 161	0.72 241	0.59 266	0.66 428	0.66 393	0.55 297	0.36 249	1.03 338	0.49 334	0.09 73	0.06 21	0.09 85	0.07 53	0.19 264	0.11 106

DN-CSS_ROB	0.48 257	1.23 515	1.99 335	0.39 388	0.22 235	0.56 221	0.19 65	0.75 267	0.61 288	0.45 207	0.62 354	0.41 202	0.31 221	0.70 292	0.32 225	0.11 232	0.08 119	0.14 353	0.13 283	0.36 453	0.12 143

AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 431	0.50 148	0.23 161	0.79 322	0.70 383	0.33 143	0.53 277	0.27 120	0.22 98	0.67 278	0.29 183	0.73 540	0.08 119	0.13 317	0.17 375	0.17 216	0.18 297

DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 126	2.49 440	0.29 176	0.22 235	0.53 185	0.52 455	0.58 168	0.49 170	0.69 441	0.46 206	0.79 433	0.48 373	0.53 226	0.42 294	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 250	0.20 279	0.20 329

MyStereo05	0.49 275	0.41 226	2.72 479	0.30 194	0.23 255	0.60 286	0.30 310	0.82 337	0.77 449	0.52 276	0.37 151	0.51 279	0.42 320	0.52 220	0.38 267	0.09 73	0.17 410	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.20 329

HH	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 456	0.38 60	0.23 161	0.72 241	0.38 63	0.63 409	0.48 224	0.87 463	0.41 303	0.64 263	0.21 72	0.09 73	0.17 410	0.10 137	0.09 113	0.16 194	0.12 143

HanStereo	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 456	0.38 60	0.23 161	0.72 241	0.38 63	0.63 409	0.48 224	0.87 463	0.41 303	0.64 263	0.21 72	0.09 73	0.17 410	0.10 137	0.09 113	0.16 194	0.12 143

gwcnet-sp	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

scenet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

ssnet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

TestStereo1	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 504	0.56 221	0.34 359	0.75 267	0.69 374	0.44 197	0.63 366	0.35 168	0.42 320	0.64 263	0.29 183	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.33 429	0.26 411

SA-5K	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 504	0.56 221	0.34 359	0.75 267	0.69 374	0.44 197	0.63 366	0.35 168	0.42 320	0.64 263	0.29 183	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.33 429	0.26 411

Prome-Stereo	0.49 275	0.30 138	1.76 210	0.60 506	0.23 255	0.63 344	0.42 407	0.62 193	0.60 271	0.59 371	1.03 496	0.43 219	0.72 463	0.60 253	0.33 236	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.09 113	0.11 75	0.43 502

test_sample4	0.50 286	0.42 233	1.88 283	0.32 251	0.19 180	0.56 221	0.26 236	0.93 429	0.65 339	0.54 299	0.54 289	0.45 239	0.36 249	1.79 444	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

test_sample3	0.50 286	0.41 226	1.88 283	0.32 251	0.19 180	0.57 239	0.25 214	0.92 421	0.64 326	0.52 276	0.49 241	0.47 260	0.35 243	1.79 444	0.37 260	0.13 316	0.10 232	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.16 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 286	0.33 163	0.93 60	0.26 104	0.22 235	0.46 119	0.20 84	1.10 520	1.34 535	3.16 572	0.32 122	0.22 62	0.20 78	0.30 52	0.22 91	0.10 167	0.09 189	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.19 313

SMFormer	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.49 334	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.15 157	0.16 259

tta	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.49 334	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.11 106

DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 194	0.23 255	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 214	0.50 254	2.10 540	0.42 215	0.26 155	0.35 94	0.23 103	0.09 73	0.14 349	0.10 137	0.32 488	0.16 194	0.15 231

RAFT+CT+SA	0.50 286	0.86 425	1.82 257	0.37 362	0.75 527	0.54 193	0.34 359	0.77 291	0.63 318	0.38 164	0.55 299	0.34 164	0.29 204	0.68 281	0.27 158	0.09 73	0.07 41	0.11 202	0.51 529	0.29 392	0.41 500

NINENet	0.50 286	0.33 163	1.69 180	0.55 489	0.25 286	0.91 488	0.23 161	0.98 469	0.71 393	0.53 286	0.55 299	0.66 361	0.30 212	1.22 360	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 212	0.16 194	0.13 179

SA	0.50 286	0.75 381	1.95 320	0.31 222	0.61 515	0.57 239	0.31 323	0.91 412	0.73 418	0.42 186	0.62 354	0.38 182	0.47 364	0.68 281	0.29 183	0.09 73	0.09 189	0.13 317	0.32 488	0.30 403	0.10 81

CSP-Net	0.50 286	0.39 214	1.25 99	0.29 176	0.23 255	0.77 446	0.35 367	0.86 371	0.57 248	0.59 371	0.59 327	0.65 354	0.40 292	1.77 439	0.44 309	0.16 399	0.11 280	0.10 137	0.10 149	0.20 279	0.14 197

GwcNet-ADL	0.50 286	0.74 379	2.90 504	0.31 222	0.20 194	0.58 257	0.29 302	0.87 380	0.64 326	0.47 217	0.47 212	0.56 309	0.33 233	0.46 180	0.46 314	0.13 316	0.12 306	0.09 85	0.09 113	0.14 139	0.21 341

RAFT_R40	0.50 286	0.21 21	1.76 210	0.50 464	0.40 449	0.61 307	0.53 459	0.56 156	0.60 271	0.56 328	0.54 289	0.55 297	0.51 385	1.57 407	0.53 351	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 286	0.23 53	2.41 421	0.54 482	0.24 268	0.77 446	0.46 435	0.59 176	0.57 248	0.58 357	0.73 434	0.47 260	0.43 330	0.68 281	0.27 158	0.10 167	0.06 21	0.13 317	0.13 283	0.14 139	0.44 504

MMNet	0.50 286	0.48 272	1.93 307	0.33 273	0.27 317	0.79 455	0.28 278	0.81 330	0.74 422	0.60 380	0.56 310	0.59 325	0.55 400	0.79 313	0.59 377	0.10 167	0.09 189	0.12 258	0.11 212	0.13 116	0.14 197

DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 176	0.26 303	0.63 344	0.31 323	0.80 326	0.48 164	0.61 389	0.55 299	0.66 361	0.38 270	0.98 331	0.40 286	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 311	0.23 323	0.17 277

StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 208	0.68 396	0.26 236	0.81 330	0.68 365	0.67 432	0.68 404	0.73 405	0.42 320	1.10 344	0.59 377	0.11 232	0.08 119	0.14 353	0.14 311	0.25 351	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 286	1.15 505	1.73 194	0.31 222	0.21 208	0.58 257	0.22 126	0.95 451	0.82 469	0.58 357	0.62 354	0.57 315	0.39 284	0.84 318	0.40 286	0.11 232	0.08 119	0.09 85	0.06 10	0.21 293	0.13 179

G2L-ROB	0.51 303	0.95 456	1.96 329	0.29 176	0.22 235	0.59 274	0.28 278	0.76 280	0.57 248	0.55 317	0.45 198	0.70 394	0.32 228	1.38 375	0.47 323	0.11 232	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.20 279	0.13 179

DFGA-Net	0.51 303	1.06 489	1.75 204	0.30 194	0.24 268	0.54 193	0.22 126	0.63 199	0.60 271	0.48 235	0.51 253	0.35 168	0.27 175	1.82 452	0.53 351	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.12 250	0.37 461	0.15 231

test_sample5	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.92 421	0.65 339	0.53 286	0.59 327	0.45 239	0.36 249	1.87 461	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

DualNet	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.92 421	0.65 339	0.54 299	0.62 354	0.45 239	0.36 249	1.87 461	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

test_5	0.51 303	0.87 428	1.99 335	0.37 362	0.65 519	0.58 257	0.35 367	0.78 306	0.62 306	0.48 235	0.55 299	0.45 239	0.40 292	0.72 296	0.30 202	0.09 73	0.07 41	0.12 258	0.12 250	0.33 429	0.38 485

Sa-1000	0.51 303	0.72 369	1.90 295	0.31 222	0.60 513	0.60 286	0.31 323	0.94 438	0.71 393	0.52 276	0.83 457	0.42 215	0.33 233	0.68 281	0.28 168	0.10 167	0.09 189	0.13 317	0.29 465	0.29 392	0.10 81

dad	0.51 303	1.01 481	1.74 198	0.29 176	0.19 180	0.60 286	0.26 236	0.52 125	0.75 435	0.63 409	0.63 366	0.63 340	0.33 233	0.85 320	0.47 323	0.27 497	0.15 375	0.40 519	0.18 388	0.22 310	0.14 197

PSMNet-ADL	0.51 303	0.38 205	1.65 171	0.35 320	0.21 208	0.67 384	0.26 236	0.74 256	0.55 233	0.42 186	0.52 266	0.70 394	0.45 342	1.91 472	0.57 370	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 283	0.15 157	0.20 329

Pruner-Stereo	0.51 303	0.27 94	1.78 224	1.79 561	0.19 180	0.62 327	0.45 432	0.57 161	0.60 271	0.61 389	0.48 224	0.41 202	0.24 125	0.46 180	1.00 451	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.12 86	0.13 179

CFNet-ft	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 145	0.30 351	0.63 344	0.28 278	0.66 210	0.55 233	0.45 207	0.57 318	0.74 411	0.41 303	1.46 387	0.42 294	0.14 359	0.10 232	0.28 493	0.13 283	0.18 243	0.14 197

STTStereo	0.51 303	0.69 360	2.14 370	0.36 339	0.30 351	0.61 307	0.32 346	0.77 291	0.60 271	0.60 380	0.54 289	0.67 370	0.43 330	0.86 321	0.42 294	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 418	0.16 194	0.15 231

CFNet_RVC	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 145	0.30 351	0.63 344	0.28 278	0.66 210	0.55 233	0.45 207	0.57 318	0.74 411	0.41 303	1.46 387	0.42 294	0.14 359	0.10 232	0.28 493	0.13 283	0.18 243	0.14 197

iResNet	0.51 303	0.76 382	2.59 461	0.41 405	0.17 112	0.64 356	0.27 261	0.82 337	0.70 383	0.57 339	0.64 382	0.43 219	0.36 249	0.70 292	0.52 347	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.21 293	0.13 179

test_sample6	0.52 316	0.44 249	1.81 251	0.33 273	0.18 148	0.55 206	0.27 261	0.94 438	0.66 354	0.54 299	0.62 354	0.47 260	0.36 249	1.97 478	0.38 267	0.14 359	0.10 232	0.13 317	0.13 283	0.17 216	0.16 259

CoDeX	0.52 316	0.43 238	2.25 393	0.29 176	0.26 303	0.61 307	0.32 346	0.99 481	0.68 365	0.48 235	0.55 299	0.52 285	0.40 292	1.60 414	0.35 251	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.13 116	0.12 143

SepStereo	0.52 316	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 399	0.50 148	0.42 407	0.83 343	0.74 422	0.83 486	0.68 404	0.56 309	0.48 373	1.56 403	0.46 314	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.18 243	0.15 231

SST-Stereo	0.52 316	0.20 13	1.76 210	0.62 508	0.53 494	0.62 327	0.66 494	0.55 149	0.61 288	0.58 357	0.53 277	0.52 285	0.60 423	1.59 413	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.10 81

LMCR-Stereo	0.52 316	0.71 365	2.39 418	0.40 398	0.21 208	0.74 428	0.31 323	1.02 501	0.64 326	0.61 389	0.63 366	0.39 188	0.51 385	0.62 258	0.42 294	0.19 442	0.09 189	0.12 258	0.09 113	0.23 323	0.12 143

delet	0.52 316	0.54 295	1.62 169	0.31 222	0.35 412	0.74 428	0.46 435	0.85 361	0.74 422	0.55 317	0.60 342	0.67 370	0.50 383	1.12 350	0.57 370	0.11 232	0.11 280	0.13 317	0.14 311	0.16 194	0.12 143

IGEV_Zeroshot_test	0.53 322	0.33 163	2.91 505	0.32 251	0.18 148	0.54 193	0.21 105	0.72 241	0.42 105	0.81 481	0.51 253	0.71 398	0.41 303	0.48 197	1.13 468	0.09 73	0.15 375	0.10 137	0.35 498	0.19 264	0.09 56

TRStereo	0.53 322	0.76 382	2.38 416	0.42 416	0.29 339	0.69 402	0.23 161	1.81 554	0.55 233	0.36 152	0.32 122	0.47 260	0.40 292	0.46 180	0.25 139	0.12 286	0.11 280	0.11 202	0.41 517	0.13 116	0.32 453

RAFT-345	0.53 322	0.30 138	2.34 408	0.38 378	0.34 399	0.58 257	0.42 407	0.47 83	0.61 288	0.51 267	1.00 491	0.43 219	0.28 190	1.57 407	0.82 429	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.10 53	0.08 34

cf-r	0.53 322	0.81 408	2.15 371	0.33 273	0.28 331	0.60 286	0.28 278	0.78 306	0.64 326	0.51 267	0.60 342	0.75 417	0.40 292	1.32 369	0.43 303	0.13 316	0.09 189	0.11 202	0.12 250	0.15 157	0.14 197

PSMNet-RSSM	0.53 322	0.82 412	1.78 224	0.31 222	0.25 286	0.58 257	0.28 278	0.84 354	0.60 271	0.50 254	0.61 349	0.67 370	0.43 330	1.68 424	0.42 294	0.15 378	0.10 232	0.14 353	0.16 356	0.15 157	0.13 179

MyStereo8	0.54 327	0.80 403	2.76 487	0.32 251	0.33 391	0.71 411	0.20 84	0.87 380	0.57 248	0.51 267	0.59 327	0.50 276	0.33 233	0.68 281	0.55 358	0.10 167	0.29 496	0.10 137	0.13 283	0.21 293	0.34 464

MyStereo06	0.54 327	0.41 226	2.68 473	0.30 194	0.23 255	0.60 286	0.30 310	0.81 330	0.44 119	0.84 488	0.52 266	0.78 428	0.58 416	0.48 197	1.10 464	0.09 73	0.17 410	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.20 329

iRaft-Stereo_5w	0.54 327	1.01 481	2.08 354	0.27 120	0.21 208	0.49 140	0.28 278	0.73 252	0.58 259	0.40 172	0.61 349	0.62 337	0.46 356	1.78 440	0.47 323	0.09 73	0.07 41	0.11 202	0.10 149	0.39 477	0.12 143

IPLGR	0.54 327	0.56 306	2.68 473	0.36 339	0.18 148	0.62 327	0.54 463	1.02 501	0.64 326	0.73 458	0.46 206	0.47 260	0.45 342	1.12 350	0.29 183	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.09 113	0.19 264	0.12 143

AACVNet	0.54 327	0.78 399	1.73 194	0.36 339	0.21 208	0.57 239	0.25 214	0.71 236	0.51 188	0.55 317	0.59 327	0.64 349	0.41 303	2.13 496	0.41 292	0.14 359	0.11 280	0.14 353	0.11 212	0.33 429	0.15 231

LCNet	0.54 327	0.37 195	1.78 224	0.92 534	0.22 235	0.96 493	0.30 310	0.59 176	0.58 259	0.51 267	0.55 299	0.41 202	0.76 473	0.84 318	0.26 148	0.09 73	0.06 21	0.12 258	0.18 388	0.98 543	0.39 491

IRAFT_RVC	0.54 327	0.53 290	1.78 224	0.46 446	0.21 208	0.58 257	0.43 414	0.65 208	0.66 354	0.54 299	0.50 249	0.49 273	0.51 385	1.58 411	1.01 455	0.11 232	0.25 484	0.13 317	0.10 149	0.15 157	0.13 179

GEStereo_RVC	0.54 327	0.87 428	1.95 320	0.47 451	0.25 286	0.62 327	0.37 382	1.00 489	0.74 422	0.53 286	0.54 289	0.59 325	0.44 338	1.10 344	0.46 314	0.15 378	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.26 371	0.19 313

UNet	0.54 327	0.44 249	2.83 495	0.31 222	0.33 391	0.74 428	0.27 261	0.82 337	0.61 288	0.53 286	0.54 289	0.72 401	0.54 395	0.78 312	0.56 366	0.11 232	0.09 189	0.13 317	0.11 212	0.14 139	0.12 143

HGLStereo	0.54 327	0.69 360	2.00 337	0.35 320	0.40 449	0.66 377	0.30 310	0.83 343	0.62 306	0.57 339	0.69 413	0.69 384	0.54 395	1.07 341	0.55 358	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 212	0.19 264	0.17 277

DSFCA	0.54 327	0.35 183	1.41 127	0.28 145	0.28 331	0.79 455	0.88 523	0.76 280	0.70 383	0.72 454	0.66 393	0.67 370	0.57 410	1.17 356	0.63 386	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 311	0.16 194	0.13 179

DLCB_ROB	0.54 327	0.55 304	1.49 147	0.36 339	0.25 286	0.65 370	0.36 374	0.80 326	0.70 383	0.72 454	0.69 413	0.83 446	0.46 356	1.53 400	0.60 379	0.13 316	0.12 306	0.14 353	0.14 311	0.14 139	0.13 179

G2L-Stereo_test	0.55 339	0.97 467	1.89 290	0.33 273	0.24 268	0.75 434	0.38 389	0.79 322	0.60 271	0.60 380	0.54 289	0.74 411	0.39 284	1.56 403	0.43 303	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.08 82	0.28 387	0.13 179

G2L-Stereo	0.55 339	0.85 422	2.18 378	0.31 222	0.27 317	0.59 274	0.27 261	0.77 291	0.55 233	0.54 299	0.52 266	0.71 398	0.36 249	1.75 436	0.50 339	0.13 316	0.11 280	0.13 317	0.11 212	0.29 392	0.15 231

ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 235	0.72 417	0.44 425	0.94 438	0.74 422	0.63 409	0.54 289	0.81 439	0.47 364	0.77 308	0.70 404	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 311	0.30 403	0.30 440

raft_robust	0.55 339	0.84 418	1.73 194	0.28 145	0.54 496	0.53 185	0.25 214	0.88 389	0.75 435	0.48 235	0.46 206	0.76 422	0.75 472	1.46 387	0.27 158	0.09 73	0.10 232	0.10 137	0.30 475	0.26 371	0.16 259

XX-Stereo	0.55 339	0.54 295	3.50 544	0.48 459	0.39 440	0.54 193	0.17 42	0.89 395	0.40 86	0.44 197	0.65 391	0.85 455	0.19 69	0.77 308	0.21 72	0.10 167	0.14 349	0.10 137	0.32 488	0.17 216	0.14 197

ac_64	0.55 339	0.46 260	1.92 304	0.36 339	0.34 399	0.63 344	0.31 323	0.82 337	0.61 288	0.55 317	0.51 253	0.89 469	0.48 373	1.83 453	0.55 358	0.14 359	0.11 280	0.12 258	0.12 250	0.18 243	0.12 143

GANet-RSSM	0.55 339	0.73 376	1.90 295	0.36 339	0.26 303	0.59 274	0.27 261	0.78 306	0.52 195	0.47 217	0.57 318	0.63 340	0.45 342	1.92 476	0.43 303	0.14 359	0.10 232	0.25 486	0.11 212	0.34 437	0.14 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 431	0.60 286	0.28 278	0.82 337	0.62 306	0.62 400	0.55 299	0.72 401	0.45 342	1.00 334	0.43 303	0.15 378	0.11 280	0.14 353	0.14 311	0.15 157	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 347	0.91 440	1.82 257	0.28 145	0.23 255	0.71 411	0.37 382	0.72 241	0.64 326	0.50 254	0.49 241	1.03 499	0.83 482	0.62 258	1.35 489	0.10 167	0.12 306	0.10 137	0.10 149	0.18 243	0.19 313

CRFU-Net	0.56 347	0.38 205	1.86 276	0.46 446	0.26 303	0.82 465	0.36 374	0.90 401	0.49 170	0.62 400	0.59 327	0.78 428	1.35 530	1.00 334	0.48 329	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 149	0.19 264	0.14 197

CIPLG	0.56 347	1.19 511	2.46 432	0.80 525	0.31 370	0.61 307	0.57 475	0.76 280	0.57 248	0.56 328	0.63 366	0.41 202	0.30 212	0.45 171	0.40 286	0.11 232	0.20 445	0.13 317	0.13 283	0.35 448	0.19 313

DAS	0.56 347	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 399	0.50 148	0.42 407	0.83 343	0.74 422	0.83 486	0.68 404	0.56 309	0.48 373	2.40 516	0.46 314	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.18 243	0.15 231

AASNet	0.56 347	1.03 485	2.34 408	0.37 362	0.33 391	0.65 370	0.29 302	0.96 456	0.73 418	0.54 299	0.60 342	0.55 297	0.38 270	0.59 247	0.58 375	0.14 359	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.43 493	0.24 392

ACRE	0.56 347	1.14 501	2.77 489	0.76 521	0.28 331	0.60 286	0.56 471	0.76 280	0.58 259	0.55 317	0.62 354	0.41 202	0.29 204	0.44 159	0.39 278	0.11 232	0.19 434	0.13 317	0.14 311	0.36 453	0.18 297

iinet-f	0.57 353	0.93 447	2.27 396	0.31 222	0.25 286	0.83 468	0.33 354	0.81 330	0.65 339	0.54 299	0.63 366	0.73 405	0.67 451	0.73 297	0.67 397	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 149	0.43 493	0.16 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 353	0.87 428	2.11 360	0.32 251	0.30 351	0.84 470	0.40 397	0.88 389	0.72 403	0.65 426	0.73 434	0.66 361	0.57 410	0.93 326	0.71 407	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.15 157	0.14 197

psm_up	0.57 353	0.61 318	1.83 263	0.35 320	0.30 351	0.64 356	0.37 382	0.90 401	0.68 365	0.59 371	0.55 299	0.68 377	0.54 395	1.91 472	0.46 314	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 336	0.23 323	0.13 179

GwcNet-RSSM	0.57 353	0.94 449	2.13 365	0.32 251	0.25 286	0.60 286	0.30 310	0.80 326	0.66 354	0.52 276	0.64 382	0.71 398	0.40 292	1.79 444	0.50 339	0.13 316	0.09 189	0.12 258	0.12 250	0.21 293	0.15 231

DISCO	0.57 353	0.34 176	1.87 281	0.45 441	0.34 399	0.84 470	0.35 367	0.84 354	0.78 454	0.59 371	0.63 366	1.06 506	0.53 392	1.10 344	0.82 429	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.22 310	0.18 297

coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 286	0.64 356	0.34 359	0.83 343	0.65 339	0.60 380	0.63 366	0.81 439	0.48 373	1.85 460	0.56 366	0.13 316	0.09 189	0.10 137	0.10 149	0.16 194	0.16 259

PSMNet-RUCA	0.58 358	0.82 412	1.89 290	0.59 502	0.56 501	0.64 356	0.36 374	0.84 354	0.69 374	0.51 267	0.68 404	0.53 287	0.43 330	0.56 237	0.43 303	0.34 513	0.18 421	0.44 524	0.29 465	0.48 505	0.30 440

FACV-RUCA	0.58 358	0.40 219	1.78 224	0.43 420	1.67 566	0.48 133	0.28 278	0.69 226	0.62 306	0.40 172	0.53 277	0.33 158	0.63 440	0.40 135	0.31 214	0.13 316	0.11 280	0.62 533	0.12 250	0.70 529	0.98 548

UGAM	0.58 358	0.47 269	2.21 382	0.30 194	0.19 180	0.53 185	0.34 359	0.59 176	0.63 318	0.44 197	0.73 434	0.78 428	0.37 263	2.58 532	0.39 278	0.10 167	0.08 119	0.17 421	0.14 311	0.42 491	0.17 277

iRaft-Stereo_20w	0.58 358	0.39 214	1.96 329	0.45 441	0.32 378	0.92 490	0.57 475	1.14 525	0.56 244	0.81 481	0.40 173	0.55 297	0.69 456	0.65 273	1.04 460	0.09 73	0.16 392	0.09 85	0.36 506	0.17 216	0.25 401

IPLGR_C	0.58 358	1.25 518	2.72 479	0.80 525	0.31 370	0.60 286	0.61 485	0.76 280	0.58 259	0.56 328	0.62 354	0.41 202	0.31 221	0.43 150	0.40 286	0.11 232	0.22 460	0.13 317	0.15 336	0.35 448	0.19 313

CFNet	0.58 358	0.96 459	1.78 224	0.33 273	0.25 286	0.63 344	0.22 126	0.88 389	0.75 435	0.46 215	0.59 327	0.58 322	0.40 292	2.29 505	0.48 329	0.12 286	0.09 189	0.15 383	0.14 311	0.30 403	0.15 231

NVstereo2D	0.58 358	0.40 219	2.03 345	0.35 320	0.35 412	0.69 402	0.39 394	0.91 412	0.80 462	0.47 217	0.53 277	0.67 370	0.46 356	1.99 482	0.48 329	0.19 442	0.11 280	0.17 421	0.13 283	0.25 351	0.25 401

HUF	0.59 366	0.65 346	2.46 432	0.45 441	0.77 531	0.34 34	0.24 194	0.46 70	0.39 75	0.31 131	0.28 84	0.25 95	0.19 69	0.67 278	0.18 17	0.12 286	2.03 574	0.08 32	0.06 10	0.31 411	1.59 569

DualNet (step1)	0.59 366	0.62 324	1.93 307	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.11 347	0.38 267	0.61 532	0.14 349	0.87 542	0.56 535	0.25 351	0.23 380

Wz-Net-LNSev	0.59 366	0.96 459	2.47 437	0.34 304	0.37 431	0.79 455	0.44 425	0.86 371	0.77 449	0.61 389	0.67 396	0.79 433	0.56 404	0.64 263	0.62 384	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 250	0.18 243	0.19 313

OMP-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.56 491	0.37 431	0.60 286	0.26 236	0.70 233	0.65 339	0.66 428	0.60 342	0.69 384	0.32 228	2.09 493	1.20 477	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.09 113	0.17 216	0.10 81

IIG-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.54 482	0.23 255	0.61 307	0.21 105	0.73 252	0.65 339	0.64 419	0.69 413	0.69 384	0.38 270	2.09 493	1.39 492	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.09 56

iResNetv2_ROB	0.59 366	1.43 533	2.96 507	0.40 398	0.22 235	0.58 257	0.28 278	0.91 412	0.73 418	0.57 339	0.63 366	0.60 331	0.41 303	0.74 300	0.35 251	0.11 232	0.08 119	0.10 137	0.07 53	0.43 493	0.17 277

SACVNet	0.60 372	0.74 379	1.90 295	0.37 362	0.28 331	0.64 356	0.37 382	0.86 371	0.61 288	0.65 426	0.62 354	0.69 384	0.44 338	2.08 491	0.42 294	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 336	0.38 468	0.24 392

HHNet	0.60 372	0.65 346	2.60 464	0.36 339	0.25 286	0.64 356	0.61 485	0.64 202	0.62 306	0.55 317	1.13 506	0.32 152	0.60 423	0.42 147	1.79 512	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.18 243	0.15 231

ASMatch	0.60 372	0.43 238	2.58 459	0.91 533	0.36 420	0.56 221	0.25 214	0.52 125	0.61 288	0.47 217	1.21 509	0.47 260	0.66 449	1.34 371	0.94 439	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.10 53	0.16 259

PFNet	0.60 372	0.33 163	2.47 437	0.41 405	0.55 499	0.62 327	0.27 261	0.61 189	0.63 318	0.61 389	0.56 310	0.45 239	0.32 228	1.88 469	1.14 469	0.28 501	0.09 189	0.12 258	0.16 356	0.26 371	0.20 329

ADLNet	0.60 372	0.71 365	1.95 320	0.35 320	0.34 399	0.67 384	0.34 359	0.90 401	0.74 422	0.68 439	0.62 354	0.80 436	0.45 342	1.78 440	0.64 391	0.14 359	0.11 280	0.14 353	0.14 311	0.29 392	0.21 341

ARAFT	0.60 372	1.23 515	3.10 521	0.28 145	0.16 84	0.64 356	0.36 374	0.90 401	0.67 363	0.61 389	0.49 241	0.55 297	0.31 221	1.24 365	0.32 225	0.10 167	0.08 119	0.14 353	0.13 283	0.37 461	0.21 341

ETE_ROB	0.60 372	0.71 365	1.55 157	0.37 362	0.25 286	0.69 402	0.51 452	1.47 543	0.70 383	0.80 475	0.69 413	0.85 455	0.49 380	1.36 373	0.58 375	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 356	0.21 293	0.23 380

LALA_ROB	0.60 372	0.76 382	1.69 180	0.36 339	0.29 339	0.79 455	0.55 466	0.94 438	0.77 449	0.81 481	0.67 396	0.94 482	0.49 380	0.99 332	0.73 414	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 388	0.23 323	0.21 341

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 380	0.61 318	3.35 541	0.33 273	0.58 506	0.66 377	0.20 84	0.98 469	0.55 233	0.73 458	0.52 266	0.99 492	0.65 444	0.58 241	0.29 183	0.10 167	0.16 392	0.10 137	0.41 517	0.29 392	0.20 329

RAFT-RH_RVC	0.61 380	0.50 281	2.33 406	0.36 339	0.29 339	0.60 286	0.18 56	0.44 59	0.58 259	0.76 466	1.91 536	0.47 260	0.29 204	1.60 414	1.23 481	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 283	0.10 53	0.09 56

FADNet-RVC	0.61 380	1.26 520	2.12 363	0.33 273	0.26 303	0.59 274	0.29 302	0.86 371	0.62 306	0.45 207	0.50 249	0.62 337	0.46 356	1.73 432	0.55 358	0.17 415	0.20 445	0.17 421	0.18 388	0.59 520	0.28 424

RASNet	0.61 380	0.68 356	2.03 345	0.35 320	0.46 480	0.65 370	0.28 278	0.78 306	0.70 383	0.48 235	0.64 382	0.93 478	0.61 432	2.21 501	0.73 414	0.12 286	0.09 189	0.09 85	0.10 149	0.14 139	0.11 106

XPNet_ROB	0.61 380	0.72 369	1.66 175	0.37 362	0.27 317	0.67 384	0.47 443	0.89 395	0.71 393	0.78 472	0.70 423	0.81 439	0.53 392	1.70 427	0.76 418	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 336	0.20 279	0.21 341

YMNet	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 456	0.87 480	0.43 414	0.87 380	0.71 393	0.74 461	0.81 451	0.83 446	0.46 356	0.86 321	0.93 437	0.19 442	0.22 460	0.20 456	0.17 375	0.41 485	0.21 341

YMNet_1	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 456	0.87 480	0.43 414	0.87 380	0.71 393	0.74 461	0.81 451	0.83 446	0.46 356	0.86 321	0.93 437	0.19 442	0.22 460	0.20 456	0.17 375	0.41 485	0.21 341

DDVS	0.62 385	0.40 219	1.40 126	2.21 568	0.35 412	0.87 480	1.00 533	0.69 226	0.50 180	0.53 286	0.56 310	0.90 471	0.37 263	1.22 360	0.47 323	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 250	0.19 264	0.22 356

DRaft	0.62 385	0.38 205	1.76 210	0.24 55	0.16 84	0.64 356	0.66 494	0.53 134	0.53 214	0.67 432	0.99 489	0.38 182	1.00 506	1.44 382	2.10 526	0.10 167	0.14 349	0.10 137	0.14 311	0.18 243	0.21 341

DMCA-RVC	0.62 385	0.96 459	2.63 466	0.36 339	0.90 537	0.56 221	0.31 323	0.69 226	0.57 248	0.68 439	0.52 266	0.59 325	0.56 404	1.23 362	0.53 351	0.16 399	0.38 516	0.20 456	0.15 336	0.20 279	0.15 231

HSM	0.62 385	0.76 382	1.72 191	0.30 194	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 438	0.62 306	0.58 357	0.57 318	1.40 531	0.64 442	2.59 533	0.42 294	0.11 232	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.14 139	0.11 106

UGAM-zero	0.63 391	0.39 214	2.49 440	0.30 194	0.49 485	0.67 384	0.19 65	0.91 412	0.45 134	0.77 470	0.45 198	1.16 520	0.82 481	2.05 487	0.29 183	0.09 73	0.15 375	0.09 85	0.44 521	0.11 75	0.22 356

fast-acv-ft	0.63 391	0.88 432	3.10 521	0.38 378	0.30 351	0.79 455	0.48 447	0.69 226	0.72 403	0.58 357	0.78 447	0.76 422	0.60 423	0.67 278	0.73 414	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 375	0.37 461	0.16 259

PSM-AAD	0.63 391	0.22 36	1.77 219	0.37 362	0.23 255	0.86 476	1.17 545	0.59 176	0.60 271	0.64 419	0.71 427	0.68 377	2.93 561	0.65 273	0.31 214	0.09 73	0.07 41	0.17 421	0.15 336	0.13 116	0.33 460

PS-NSSS	0.63 391	1.00 477	1.81 251	0.30 194	0.31 370	0.63 344	0.34 359	0.98 469	0.69 374	0.54 299	0.74 437	0.51 279	0.41 303	2.43 521	0.48 329	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 388	0.27 381	0.21 341

z-ln-s-r	0.64 395	0.89 435	2.23 390	0.32 251	0.26 303	0.57 239	0.37 382	0.84 354	0.76 444	0.51 267	0.81 451	0.64 349	0.45 342	2.06 488	1.27 484	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.24 338	0.13 179

test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 547	0.53 185	0.23 161	0.75 267	0.50 180	0.57 339	0.29 90	0.25 95	0.20 78	0.26 19	0.22 91	0.76 543	0.31 502	0.08 32	0.07 53	1.68 563	0.50 515

TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 327	0.28 278	0.83 343	0.71 393	0.76 466	0.74 437	0.91 473	0.85 486	1.83 453	0.81 428	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.11 75	0.12 143

pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 286	0.25 214	0.97 465	0.88 485	0.59 371	0.70 423	0.63 340	0.55 400	0.66 276	0.37 260	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 311	0.21 293	0.23 380

RAFT + AFF	0.64 395	1.20 512	1.95 320	0.34 304	0.33 391	0.67 384	0.52 455	0.99 481	0.74 422	0.53 286	0.58 324	0.57 315	0.80 478	1.76 437	0.51 344	0.12 286	0.27 492	0.15 383	0.14 311	0.43 493	0.29 430

FADNet	0.64 395	1.22 514	2.06 347	0.32 251	0.30 351	0.66 377	0.29 302	0.88 389	0.72 403	0.44 197	0.48 224	0.66 361	0.57 410	1.84 458	0.45 313	0.46 524	0.20 445	0.17 421	0.19 408	0.59 520	0.24 392

DRN-Test	0.64 395	0.43 238	2.44 429	0.39 388	0.44 466	0.80 461	0.41 403	1.02 501	0.78 454	0.80 475	0.63 366	0.69 384	0.56 404	1.79 444	0.69 402	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	0.18 243	0.17 277

StereoDRNet	0.64 395	0.88 432	2.35 411	0.41 405	0.45 474	0.73 424	0.47 443	0.94 438	0.74 422	0.75 463	0.54 289	0.74 411	0.47 364	1.70 427	0.72 411	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 311	0.20 279	0.19 313

NOSS_ROB	0.64 395	0.65 346	1.62 169	0.46 446	0.25 286	0.67 384	0.30 310	0.93 429	0.77 449	0.59 371	0.57 318	0.77 424	0.38 270	2.78 544	0.44 309	0.23 475	0.24 471	0.28 493	0.26 453	0.27 381	0.39 491

Wz-Net-MNSev	0.65 404	0.97 467	2.19 380	0.36 339	0.33 391	0.90 486	0.60 481	0.92 421	0.81 468	0.75 463	0.72 432	0.73 405	0.65 444	1.39 376	0.71 407	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 311	0.24 338	0.18 297

FINET	0.65 404	0.95 456	3.06 517	0.35 320	0.40 449	0.58 257	0.48 447	0.92 421	1.10 518	0.57 339	0.68 404	0.47 260	0.44 338	1.15 355	0.60 379	0.23 475	0.21 454	0.17 421	0.15 336	0.26 371	0.25 401

CVANet_RVC	0.65 404	0.80 403	2.13 365	0.36 339	0.26 303	0.62 327	0.42 407	0.84 354	0.72 403	0.69 441	0.68 404	0.68 377	0.52 390	2.64 535	0.42 294	0.19 442	0.12 306	0.22 467	0.17 375	0.37 461	0.15 231

NCCL2	0.65 404	0.94 449	1.96 329	0.43 420	0.30 351	0.71 411	0.68 500	0.84 354	0.65 339	0.70 447	0.60 342	0.86 461	0.54 395	1.56 403	0.57 370	0.20 452	0.16 392	0.67 536	0.25 445	0.22 310	0.24 392

TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 493	0.72 417	0.39 394	0.87 380	0.72 403	0.58 357	0.68 404	0.63 340	0.46 356	1.70 427	0.63 386	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 388	0.38 468	0.27 418

ACV-stereo	0.66 408	0.76 382	2.86 496	0.32 251	0.25 286	1.01 500	0.60 481	0.59 176	0.52 195	0.41 181	0.45 198	1.55 537	0.94 501	1.40 379	0.69 402	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 212	0.20 279	0.19 313

ttt	0.66 408	0.22 36	1.68 178	0.34 304	0.24 268	0.60 286	0.26 236	1.00 489	0.77 449	0.55 317	0.67 396	0.54 293	0.36 249	2.14 497	3.03 545	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 250	0.15 157	0.17 277

GrayStereo	0.66 408	0.19 8	1.76 210	0.90 532	0.23 255	0.62 327	1.42 559	0.62 193	0.60 271	0.72 454	0.78 447	0.56 309	3.07 564	0.60 253	0.26 148	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.21 424	0.11 75	0.18 297

PSMNet_ROB	0.66 408	1.01 481	2.33 406	0.38 378	0.31 370	0.72 417	0.55 466	0.86 371	0.69 374	0.54 299	0.60 342	0.75 417	0.47 364	2.00 483	0.82 429	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 408	0.24 338	0.27 418

DispNO	0.67 413	0.98 471	2.58 459	0.31 222	0.27 317	0.59 274	0.29 302	0.83 343	0.68 365	0.53 286	0.79 450	0.83 446	0.47 364	2.46 523	0.68 400	0.12 286	0.10 232	0.19 447	0.31 482	0.16 194	0.17 277

STrans-v2	0.67 413	0.56 306	2.64 468	0.27 120	0.23 255	0.57 239	0.33 354	0.96 456	0.69 374	0.92 499	0.85 464	0.89 469	0.93 498	1.83 453	1.21 479	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.09 113	0.11 75	0.12 143

hitnet-ft	0.67 413	0.80 403	1.90 295	0.28 145	0.22 235	0.69 402	0.36 374	0.85 361	0.65 339	0.56 328	0.84 460	1.03 499	0.95 504	2.32 507	0.55 358	0.23 475	0.14 349	0.41 520	0.13 283	0.24 338	0.17 277

FADNet-RVC-Resample	0.67 413	1.16 510	3.16 527	0.37 362	0.29 339	0.62 327	0.38 389	0.86 371	0.63 318	0.51 267	0.50 249	0.57 315	0.45 342	1.57 407	0.49 334	0.24 483	0.32 508	0.23 474	0.19 408	0.27 381	0.62 526

RP	0.67 413	0.82 412	1.94 317	0.43 420	0.44 466	0.65 370	0.45 432	0.89 395	0.82 469	0.66 428	0.92 476	0.99 492	0.76 473	1.55 402	0.66 394	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 418	0.31 411	0.22 356

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 176	2.23 390	0.26 104	0.19 180	0.67 384	0.29 302	1.26 535	0.69 374	0.72 454	0.70 423	0.78 428	0.42 320	3.77 563	0.41 292	0.13 316	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.12 86	0.11 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 413	0.92 441	1.76 210	0.37 362	0.24 268	0.66 377	0.56 471	0.82 337	0.74 422	1.16 520	0.62 354	0.61 333	0.48 373	2.70 540	0.50 339	0.20 452	0.11 280	0.35 510	0.14 311	0.32 420	0.16 259

w-ln-seven-2	0.68 420	1.13 499	2.46 432	0.36 339	0.27 317	0.65 370	0.44 425	0.87 380	0.83 472	0.69 441	0.75 440	0.72 401	0.63 440	1.56 403	1.15 471	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 311	0.35 448	0.19 313

ADLNet2	0.68 420	0.84 418	3.19 531	0.33 273	0.36 420	0.64 356	0.37 382	0.89 395	0.79 459	0.54 299	0.65 391	0.93 478	0.48 373	2.07 490	0.56 366	0.13 316	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.33 429	0.18 297

DEmStereo	0.68 420	0.31 149	2.25 393	0.42 416	0.17 112	0.66 377	0.89 524	0.51 111	0.59 266	0.60 380	1.01 492	0.45 239	1.26 522	1.54 401	2.26 532	0.10 167	0.08 119	0.10 137	0.10 149	0.10 53	0.11 106

Nwc_Net	0.68 420	0.83 416	2.53 447	0.41 405	0.39 440	0.77 446	0.38 389	1.01 498	0.70 383	0.60 380	0.99 489	0.98 489	0.68 454	1.41 380	0.63 386	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 445	0.23 323	0.18 297

AANet_RVC	0.68 420	1.00 477	2.09 355	0.33 273	0.25 286	0.58 257	0.32 346	0.81 330	0.80 462	0.61 389	0.94 481	0.80 436	0.41 303	2.46 523	1.02 457	0.36 516	0.14 349	0.10 137	0.09 113	0.23 323	0.22 356

IPLG	0.69 425	0.84 418	2.43 427	0.35 320	0.21 208	1.65 539	0.61 485	1.36 539	0.58 259	1.39 540	0.51 253	0.37 174	0.87 490	1.41 380	0.36 254	0.09 73	0.07 41	0.14 353	0.12 250	0.32 420	0.11 106

GwcNet	0.69 425	0.71 365	3.12 524	0.36 339	0.45 474	0.81 462	0.44 425	0.86 371	0.84 475	0.60 380	0.74 437	0.82 444	0.49 380	1.65 420	0.66 394	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 336	0.31 411	0.24 392

AF-Net	0.69 425	0.92 441	2.21 382	0.41 405	0.40 449	0.68 396	0.40 397	1.02 501	0.86 478	0.69 441	1.03 496	1.04 502	0.84 485	1.19 357	0.78 422	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 375	0.30 403	0.18 297

stereogan	0.69 425	0.51 284	2.44 429	0.39 388	0.39 440	1.01 500	0.41 403	0.94 438	0.92 495	0.73 458	0.85 464	1.15 518	0.69 456	1.57 407	0.53 351	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 356	0.36 453	0.24 392

PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 515	1.07 511	0.43 414	0.84 354	0.49 170	0.90 496	0.91 474	1.23 522	0.77 476	0.65 273	1.10 464	0.10 167	0.19 434	0.10 137	0.49 526	0.15 157	0.38 485

PAM	0.70 429	0.35 183	2.72 479	0.56 491	0.62 517	1.08 513	0.53 459	0.85 361	0.44 119	0.93 501	0.92 476	1.24 523	0.68 454	0.64 263	1.01 455	0.10 167	0.19 434	0.10 137	0.48 524	0.14 139	0.38 485

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 429	0.65 346	3.45 542	0.50 464	0.60 513	0.75 434	0.23 161	0.96 456	0.60 271	0.76 466	1.30 516	0.81 439	0.60 423	0.57 238	0.82 429	0.10 167	0.16 392	0.11 202	0.43 520	0.31 411	0.22 356

xxxx	0.70 429	0.21 21	1.33 112	0.28 145	0.18 148	0.63 344	0.24 194	1.02 501	0.69 374	0.50 254	0.62 354	0.58 322	0.38 270	1.47 394	5.21 570	0.13 316	0.12 306	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.15 231

APVNet	0.70 429	0.67 354	2.71 477	0.38 378	0.36 420	0.85 474	0.43 414	0.91 412	0.68 365	0.55 317	0.69 413	0.75 417	0.55 400	2.31 506	0.78 422	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 408	0.33 429	0.23 380

Syn2CoEx	0.70 429	1.07 492	2.74 485	0.43 420	0.30 351	0.64 356	0.42 407	0.99 481	0.78 454	0.62 400	0.78 447	0.74 411	0.72 463	1.92 476	0.61 382	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 336	0.29 392	0.22 356

FAT-Stereo	0.70 429	0.54 295	2.88 498	0.36 339	0.29 339	0.62 327	0.54 463	0.97 465	0.87 481	0.76 466	0.92 476	0.94 482	0.80 478	1.84 458	0.57 370	0.18 427	0.19 434	0.17 421	0.16 356	0.22 310	0.25 401

RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 456	0.86 476	0.43 414	0.94 438	0.82 469	0.62 400	0.53 277	0.91 473	0.60 423	2.70 540	1.00 451	0.14 359	0.11 280	0.16 402	0.14 311	0.25 351	0.27 418

PWC_ROB	0.70 429	0.94 449	1.88 283	0.39 388	0.39 440	0.62 327	0.30 310	0.98 469	0.94 496	0.91 498	1.29 515	0.77 424	0.62 437	1.62 418	1.03 459	0.18 427	0.11 280	0.18 441	0.13 283	0.51 512	0.22 356

ccnet	0.71 438	0.41 226	1.59 162	0.40 398	0.45 474	1.06 506	0.55 466	0.98 469	0.71 393	0.88 492	0.97 486	0.82 444	0.88 494	1.68 424	0.94 439	0.32 509	0.26 486	0.32 506	0.27 458	0.34 437	0.30 440

RGC	0.71 438	0.97 467	2.18 378	0.44 427	0.44 466	0.73 424	0.40 397	0.94 438	0.71 393	0.71 451	1.04 499	1.01 495	0.71 460	1.74 434	0.70 404	0.23 475	0.18 421	0.28 493	0.26 453	0.29 392	0.27 418

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 194	0.78 451	0.79 515	0.98 469	0.78 454	0.85 491	0.71 427	0.86 461	1.10 516	1.46 387	0.62 384	0.18 427	0.20 445	0.21 464	0.19 408	0.25 351	0.33 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 441	1.10 494	2.15 371	1.11 546	0.59 508	0.62 327	0.19 65	0.75 267	0.53 214	0.56 328	0.63 366	0.47 260	0.31 221	1.11 347	0.33 236	0.75 542	0.45 526	0.84 541	0.64 546	0.69 528	0.54 517

mmx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.99 481	0.76 444	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 556	0.13 316	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.15 231

xxx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.99 481	0.76 444	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 556	0.13 316	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.15 231

LL-Strereo	0.72 441	1.29 522	2.49 440	0.36 339	0.45 474	0.55 206	0.32 346	0.93 429	0.71 393	0.67 432	0.58 324	0.85 455	0.79 477	2.67 539	0.46 314	0.10 167	0.18 421	0.14 353	0.12 250	0.40 482	0.42 501

test_xeample	0.72 441	0.21 21	1.36 117	0.27 120	0.17 112	0.59 274	0.28 278	1.01 498	0.70 383	0.55 317	0.67 396	0.44 230	0.39 284	1.88 469	5.17 569	0.12 286	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.13 116	0.15 231

SHD	0.72 441	0.77 391	2.36 414	0.45 441	0.40 449	0.71 411	0.32 346	1.02 501	1.25 529	1.07 513	0.84 460	0.90 471	0.73 466	1.09 343	0.98 445	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 424	0.32 420	0.31 448

RTSC	0.72 441	1.00 477	2.22 386	0.40 398	0.29 339	0.82 465	0.31 323	0.96 456	1.10 518	0.92 499	0.81 451	0.78 428	0.58 416	1.23 362	1.55 501	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 375	0.43 493	0.30 440

PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 466	0.60 286	0.51 452	0.76 280	0.80 462	0.77 470	0.67 396	0.87 463	0.61 432	2.40 516	0.67 397	0.32 509	0.35 510	0.36 512	0.41 517	0.45 502	0.39 491

PWCDC_ROB	0.72 441	1.06 489	2.09 355	0.47 451	0.36 420	0.78 451	0.26 236	0.98 469	1.34 535	0.61 389	2.07 538	0.64 349	0.61 432	0.83 316	0.71 407	0.31 508	0.14 349	0.15 383	0.12 250	0.60 523	0.21 341

ff1	0.73 450	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.74 256	0.88 485	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 556	0.10 167	0.24 471	0.15 383	0.13 283	0.25 351	0.36 475

GASNet	0.73 450	1.47 535	3.04 515	0.47 451	0.33 391	0.57 239	0.34 359	0.91 412	0.75 435	0.58 357	0.58 324	0.74 411	0.55 400	2.03 484	0.65 393	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 375	0.51 512	0.28 424

XQC	0.73 450	0.98 471	2.39 418	0.46 446	0.35 412	0.81 462	0.46 435	1.00 489	1.00 504	0.80 475	0.69 413	0.88 467	0.74 471	1.32 369	1.20 477	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 418	0.41 485	0.33 460

w-ln-seven	0.74 453	1.05 487	2.54 453	0.37 362	0.34 399	1.03 503	0.47 443	1.00 489	1.08 515	0.90 496	0.85 464	0.85 455	0.57 410	1.37 374	1.26 483	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 336	0.31 411	0.20 329

1111x	0.74 453	0.21 21	1.93 307	0.31 222	0.17 112	0.63 344	0.32 346	1.03 508	0.74 422	0.52 276	0.62 354	0.57 315	0.47 364	2.38 512	4.25 564	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 250	0.12 86	0.14 197

Anonymous_2	0.74 453	0.32 156	1.65 171	0.33 273	0.30 351	0.67 384	0.32 346	0.69 226	0.46 143	0.48 235	0.41 177	0.84 451	0.58 416	0.51 216	0.40 286	0.32 509	0.38 516	1.43 564	3.69 580	0.80 537	0.27 418

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 468	0.61 485	0.97 465	0.89 489	0.62 400	0.61 349	0.72 401	0.59 419	2.42 518	0.55 358	0.32 509	0.25 484	0.36 512	0.24 438	0.39 477	0.31 448
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
GANet	0.75 456	0.84 418	2.01 338	0.40 398	0.25 286	0.74 428	0.66 494	0.87 380	0.73 418	0.71 451	1.07 501	0.84 451	0.59 419	2.71 542	1.15 471	0.17 415	0.16 392	0.44 524	0.16 356	0.31 411	0.20 329

PDISCO_ROB	0.75 456	1.06 489	2.11 360	0.64 510	0.59 508	1.13 517	0.43 414	1.14 525	1.05 510	0.64 419	0.71 427	0.96 485	0.61 432	1.21 358	0.76 418	0.37 517	0.18 421	0.27 490	0.24 438	0.56 519	0.32 453

HBP-ISP	0.76 459	1.30 523	3.19 531	0.35 320	0.26 303	0.85 474	0.54 463	1.03 508	0.72 403	0.80 475	0.69 413	0.68 377	0.83 482	2.04 486	0.44 309	0.23 475	0.24 471	0.29 500	0.25 445	0.28 387	0.24 392

Wz-Net-SNSev	0.76 459	1.32 527	3.11 523	0.40 398	0.31 370	0.71 411	0.60 481	0.98 469	0.87 481	0.67 432	0.83 457	0.96 485	0.60 423	1.67 423	0.97 443	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 375	0.36 453	0.24 392

FTStereo	0.76 459	0.18 5	2.35 411	0.71 517	0.21 208	0.73 424	1.79 562	0.57 161	0.53 214	1.07 513	1.63 530	1.29 525	2.13 553	0.75 301	0.29 183	0.19 442	0.08 119	0.12 258	0.11 212	0.11 75	0.40 495

CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 235	0.74 428	0.47 443	0.96 456	0.76 444	1.04 512	0.96 484	0.88 467	0.93 498	2.06 488	1.19 476	0.22 472	0.24 471	0.27 490	0.25 445	0.25 351	0.28 424

DDUNet	0.77 463	1.12 496	1.88 283	0.76 521	0.69 523	0.84 470	0.43 414	0.85 361	0.65 339	0.67 432	0.75 440	0.91 473	0.52 390	1.03 338	0.57 370	0.54 528	0.37 514	0.95 548	0.52 531	0.71 530	0.57 521

UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 508	0.78 451	0.38 389	0.90 401	0.70 383	0.61 389	0.69 413	1.01 495	0.67 451	1.02 336	0.73 414	0.45 522	0.34 509	0.87 542	0.51 529	0.67 527	0.46 507

aanetorigin	0.77 463	0.80 403	2.59 461	0.43 420	0.44 466	0.58 257	1.01 535	0.57 161	0.68 365	1.53 545	1.23 510	0.81 439	1.08 514	1.07 341	1.07 461	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 424	0.54 517	0.30 440

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 463	1.04 486	2.06 347	0.94 536	0.35 412	0.89 485	0.40 397	0.85 361	0.63 318	0.55 317	0.63 366	0.75 417	0.38 270	2.38 512	0.48 329	1.10 555	0.31 502	0.36 512	0.21 424	0.53 516	0.55 520

222	0.78 467	0.23 53	1.23 96	0.28 145	0.18 148	0.62 327	0.24 194	1.02 501	0.70 383	0.58 357	0.66 393	0.46 252	0.42 320	1.80 448	6.53 575	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.17 277

EAI-Stereo	0.78 467	0.25 71	1.67 177	0.54 482	0.59 508	1.95 548	2.05 565	1.11 524	0.64 326	0.95 504	1.49 525	0.50 276	0.67 451	0.59 247	1.44 496	0.09 73	0.19 434	0.09 85	0.49 526	0.13 116	0.22 356

NCC-stereo	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 474	1.90 546	0.46 435	0.99 481	0.72 403	0.64 419	0.84 460	0.91 473	0.73 466	1.80 448	1.00 451	0.27 497	0.19 434	0.23 474	0.31 482	0.24 338	0.22 356

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 474	1.90 546	0.46 435	0.99 481	0.72 403	0.64 419	0.84 460	0.91 473	0.73 466	1.80 448	1.00 451	0.27 497	0.19 434	0.23 474	0.31 482	0.24 338	0.22 356
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 471	0.27 94	8.23 572	0.49 461	0.98 541	0.33 28	0.20 84	0.48 90	1.28 532	0.17 12	0.20 26	0.77 424	0.22 98	0.60 253	0.97 443	0.11 232	0.07 41	0.09 85	0.10 149	0.33 429	0.14 197

zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 417	0.41 403	0.93 429	1.11 520	1.00 507	1.28 513	0.75 417	0.57 410	1.87 461	1.18 474	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 311	0.26 371	0.21 341

z-mn7	0.80 471	1.52 537	2.62 465	0.36 339	0.28 331	1.01 500	0.48 447	0.90 401	1.29 533	0.69 441	1.35 521	0.85 455	0.59 419	2.03 484	1.09 463	0.14 359	0.12 306	0.14 353	0.12 250	0.32 420	0.20 329

SQANet	0.80 471	1.58 540	2.53 447	0.76 521	0.83 532	0.76 438	0.36 374	0.83 343	0.64 326	0.63 409	0.69 413	0.73 405	0.51 385	1.21 358	0.53 351	0.77 544	0.29 496	0.59 532	0.29 465	0.86 539	0.61 525

anonymity	0.80 471	0.66 353	1.29 104	0.59 502	0.75 527	0.67 384	0.52 455	0.95 451	0.71 393	0.94 502	0.70 423	0.67 370	0.87 490	0.71 294	1.35 489	0.64 535	0.62 542	0.58 530	1.44 568	0.60 523	0.65 529

S-Stereo	0.80 471	0.69 360	3.89 550	0.39 388	0.37 431	0.69 402	0.70 505	0.94 438	0.98 503	0.62 400	0.91 474	0.83 446	0.60 423	2.37 509	0.66 394	0.18 427	0.21 454	0.17 421	0.18 388	0.30 403	0.35 466

ADCRef	0.80 471	0.96 459	2.29 400	0.37 362	0.35 412	0.96 493	0.51 452	0.87 380	0.75 435	0.88 492	0.83 457	0.61 333	1.36 531	1.02 336	3.27 551	0.13 316	0.11 280	0.17 421	0.19 408	0.25 351	0.21 341

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 484	0.74 428	1.25 548	0.89 395	1.53 544	0.89 494	0.71 427	0.96 485	0.56 404	1.83 453	0.96 442	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 356	0.26 371	0.29 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 479	1.14 501	2.42 423	0.30 194	0.24 268	0.71 411	0.24 194	0.95 451	0.61 288	0.44 197	0.56 310	0.59 325	0.42 320	1.52 399	0.68 400	0.94 548	0.96 563	0.28 493	1.00 561	0.90 540	1.36 563

edge stereo	0.81 479	0.73 376	3.30 537	0.37 362	1.21 555	0.62 327	0.39 394	0.93 429	0.79 459	0.80 475	0.88 471	1.14 517	0.71 460	2.18 499	0.71 407	0.21 459	0.20 445	0.26 489	0.18 388	0.38 468	0.26 411

MIPNet	0.83 481	0.81 408	2.40 420	0.61 507	0.18 148	1.48 529	1.39 555	1.60 549	0.74 422	1.94 550	0.85 464	0.73 405	1.68 545	0.87 324	0.31 214	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.32 488	0.25 351	0.12 143

FBW_ROB	0.83 481	0.77 391	1.77 219	0.44 427	0.30 351	0.87 480	0.46 435	1.10 520	0.91 492	0.81 481	0.75 440	1.01 495	0.61 432	3.66 562	1.23 481	0.26 492	0.23 468	0.36 512	0.25 445	0.27 381	0.62 526

PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 449	0.70 409	0.52 455	0.86 371	0.84 475	0.52 276	0.59 327	0.70 394	0.54 395	2.35 508	2.23 530	0.17 415	0.27 492	0.19 447	0.28 461	0.22 310	0.36 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 484	1.15 505	2.13 365	0.88 531	0.38 437	0.88 484	0.44 425	1.06 514	0.79 459	0.58 357	0.69 413	0.65 354	0.50 383	2.74 543	0.51 344	0.93 547	0.39 522	0.87 542	0.29 465	0.54 517	0.54 517

THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 73	0.16 84	0.58 257	2.74 572	0.59 176	0.51 188	0.62 400	1.62 529	0.97 488	1.80 549	1.69 426	2.25 531	0.10 167	0.08 119	0.14 353	0.11 212	0.15 157	0.11 106

DeepPrunerF	0.86 485	0.86 425	2.91 505	0.45 441	0.50 486	0.64 356	0.48 447	1.14 525	2.64 564	0.63 409	0.61 349	0.65 354	0.62 437	2.21 501	1.31 486	0.23 475	0.19 434	0.30 501	0.28 461	0.36 453	0.25 401

DPSNet	0.86 485	0.60 314	2.34 408	0.58 497	0.36 420	1.07 511	0.75 511	1.30 536	1.05 510	0.70 447	0.68 404	0.94 482	1.29 523	2.08 491	1.82 513	0.26 492	0.23 468	0.16 402	0.17 375	0.48 505	0.40 495

AAGNet	0.88 488	0.33 163	1.79 244	0.54 482	0.98 541	0.62 327	0.46 435	0.50 103	0.60 271	0.58 357	0.53 277	0.50 276	0.73 466	1.23 362	7.48 576	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.14 139	0.09 56

Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 518	0.77 446	0.55 466	0.98 469	0.97 500	0.61 389	1.03 496	0.65 354	1.05 511	0.79 313	1.38 491	0.44 520	0.46 528	0.51 528	0.58 540	0.65 525	0.47 508

zh-sn7	0.89 490	1.73 552	3.09 520	0.39 388	0.30 351	0.82 465	0.63 491	0.96 456	0.87 481	0.79 474	1.12 504	0.84 451	0.87 490	2.42 518	1.63 504	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 356	0.34 437	0.29 430

PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 486	0.99 496	0.56 471	1.15 528	1.64 547	1.41 541	1.41 524	1.11 514	1.13 519	1.35 372	1.31 486	0.26 492	0.28 495	0.28 493	0.26 453	0.37 461	0.49 512

Wz-Net-TNSev	0.91 492	1.73 552	3.08 518	0.36 339	0.31 370	1.00 499	0.71 506	1.06 514	0.97 500	0.71 451	0.72 432	1.09 510	0.87 490	2.42 518	1.59 502	0.20 452	0.20 445	0.16 402	0.20 418	0.44 501	0.35 466

SAMSARA	0.91 492	0.97 467	2.22 386	0.80 525	0.58 506	1.32 523	1.31 550	1.01 498	0.94 496	1.36 536	0.87 468	1.38 530	0.90 496	1.72 431	1.02 457	0.24 483	0.30 500	0.22 467	0.25 445	0.36 453	0.35 466

WZ-Net	0.92 494	1.31 524	3.76 547	0.41 405	0.36 420	0.86 476	0.71 506	1.00 489	1.06 513	0.82 485	0.92 476	1.06 506	1.05 511	2.16 498	1.61 503	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 356	0.32 420	0.28 424

MFMNet_re	0.92 494	1.28 521	2.53 447	0.82 529	0.76 530	0.90 486	0.75 511	0.98 469	1.04 509	1.03 510	1.05 500	0.84 451	0.94 501	0.83 316	0.72 411	0.68 537	0.60 540	0.63 534	0.60 542	0.77 535	0.74 532

test_sample9	0.94 496	0.62 324	1.93 307	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.91 472	2.55 538	0.61 532	4.16 579	0.87 542	0.56 535	0.25 351	0.23 380

CrosDoStereo	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 73	0.32 378	0.54 193	3.76 576	0.72 241	0.60 271	0.70 447	1.40 522	0.53 287	1.49 538	1.78 440	3.09 546	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.21 293	0.11 106

DeepStereo_LL	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 73	0.32 378	0.54 193	3.76 576	0.72 241	0.60 271	0.70 447	1.40 522	0.53 287	1.49 538	1.78 440	3.09 546	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.21 293	0.11 106

ADCP+	0.94 496	1.12 496	3.14 525	0.34 304	0.39 440	1.06 506	0.79 515	0.89 395	0.80 462	0.66 428	0.67 396	0.85 455	1.55 541	0.93 326	4.55 566	0.13 316	0.11 280	0.16 402	0.15 336	0.26 371	0.25 401

ADCMid	0.96 500	1.32 527	2.74 485	0.38 378	0.35 412	0.99 496	0.58 477	0.94 438	0.86 478	1.23 529	1.01 492	1.01 495	1.00 506	1.05 340	3.97 559	0.21 459	0.19 434	0.42 521	0.32 488	0.40 482	0.29 430

G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 520	2.03 553	0.72 509	0.76 280	0.67 363	1.14 519	2.56 552	1.30 528	1.02 508	1.48 395	1.74 510	0.25 488	0.24 471	0.24 481	0.26 453	0.37 461	0.31 448

ADCL	0.99 501	0.79 401	2.43 427	0.39 388	0.32 378	1.50 531	1.90 563	0.92 421	0.97 500	1.26 533	1.27 512	1.00 494	1.42 536	1.14 353	3.31 552	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 424	0.30 403	0.22 356

ADCPNet	0.99 501	0.99 475	3.93 553	0.37 362	0.68 522	1.36 525	0.62 489	0.87 380	0.76 444	0.78 472	0.81 451	1.08 508	1.18 520	1.14 353	2.49 537	0.21 459	0.69 551	0.21 464	0.95 559	0.29 392	0.37 482

Ntro	1.00 504	1.68 548	2.80 493	0.95 537	0.85 533	1.06 506	0.53 459	0.98 469	0.90 491	0.62 400	0.76 443	0.93 478	0.66 449	1.66 421	0.98 445	0.99 552	0.45 526	0.75 540	0.40 514	1.19 549	0.75 534

AnyNet_C32	1.00 504	1.33 529	2.53 447	0.49 461	0.54 496	1.15 519	1.14 543	0.91 412	0.89 489	1.11 516	0.95 483	0.87 463	0.93 498	1.50 396	4.07 561	0.21 459	0.20 445	0.25 486	0.24 438	0.38 468	0.33 460

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 440	1.47 528	0.95 527	0.95 451	0.91 492	0.84 488	0.94 481	1.05 504	0.60 423	2.95 549	0.72 411	0.41 518	0.72 555	0.32 506	0.55 532	0.74 531	1.22 560

otaku	1.03 507	1.68 548	2.72 479	0.95 537	0.73 526	1.03 503	0.59 479	0.99 481	0.86 478	0.69 441	1.61 528	0.98 489	0.64 442	1.46 387	1.14 469	0.95 549	0.46 528	0.72 539	0.40 514	1.24 553	0.78 537

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 378	1.05 505	1.32 551	0.94 438	0.83 472	1.16 520	2.23 546	1.03 499	1.39 534	2.49 526	2.35 534	0.21 459	0.21 454	0.20 456	0.19 408	0.23 323	0.32 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 509	1.36 532	2.98 511	0.42 416	0.36 420	0.96 493	0.81 519	1.06 514	1.12 521	1.25 530	0.97 486	1.08 508	0.90 496	1.25 366	4.86 568	0.21 459	0.21 454	0.22 467	0.23 436	0.36 453	0.38 485

SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 523	0.99 496	0.68 500	1.05 513	0.87 481	1.36 536	1.23 510	1.46 533	0.94 501	1.87 461	1.72 509	0.66 536	0.61 541	0.58 530	0.57 538	0.65 525	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 511	0.62 324	1.93 307	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.95 451	0.61 288	1.18 527	0.56 310	2.53 551	1.31 526	1.91 472	2.55 538	0.61 532	4.16 579	0.87 542	0.56 535	0.25 351	0.23 380

WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 399	1.17 521	0.71 506	0.93 429	0.94 496	1.74 548	2.63 555	3.09 556	1.71 547	1.70 427	1.84 514	0.26 492	0.21 454	0.20 456	0.21 424	0.28 387	0.43 502

AnyNet_C01	1.14 513	1.49 536	4.23 558	0.54 482	0.53 494	1.51 532	1.37 553	1.04 512	1.07 514	1.17 525	1.33 519	1.15 518	1.08 514	1.61 417	2.74 541	0.25 488	0.22 460	0.28 493	0.24 438	0.48 505	0.40 495

NaN_ROB	1.14 513	0.94 449	2.96 507	0.53 479	0.56 501	1.13 517	0.99 530	0.98 469	1.00 504	1.09 515	0.87 468	0.77 424	1.06 513	5.90 572	2.72 540	0.16 399	0.23 468	0.16 402	0.24 438	0.22 310	0.36 475

RainbowNet	1.15 515	1.78 554	2.72 479	1.12 547	0.91 538	1.06 506	0.76 513	1.16 529	1.13 523	0.75 463	0.97 486	1.09 510	0.80 478	1.60 414	1.21 479	1.17 557	1.26 567	1.01 551	0.57 538	1.13 547	0.88 545

SuperB	1.15 515	1.14 501	5.43 566	0.36 339	0.26 303	0.81 462	0.89 524	0.88 389	1.17 524	0.67 432	0.68 404	0.63 340	1.39 534	1.74 434	3.37 554	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	2.80 573	0.25 401

NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 499	0.78 451	0.63 491	1.00 489	1.08 515	1.03 510	4.07 570	1.48 534	1.22 521	2.88 548	1.27 484	0.50 525	0.46 528	0.54 529	0.62 543	0.50 510	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 518	0.42 233	3.87 549	0.54 482	0.44 466	4.11 571	0.58 477	1.31 537	0.84 475	2.12 552	1.12 504	0.98 489	0.71 460	4.24 567	0.99 450	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 375	0.18 243	0.35 466

SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 543	0.85 521	1.10 520	2.49 563	1.16 520	1.83 534	1.72 540	1.50 540	2.37 509	2.84 543	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 336	0.32 420	0.32 453

RTS	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 491	1.61 535	0.79 515	1.03 508	1.37 537	1.13 517	1.30 516	1.10 512	0.85 486	2.65 536	2.08 523	0.21 459	0.24 471	0.18 441	0.18 388	0.43 493	0.32 453

RTSA	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 491	1.61 535	0.79 515	1.03 508	1.37 537	1.13 517	1.30 516	1.10 512	0.85 486	2.65 536	2.08 523	0.21 459	0.24 471	0.18 441	0.18 388	0.43 493	0.32 453

MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 514	0.69 502	1.35 538	1.01 506	2.71 566	2.41 549	2.96 554	1.45 537	2.80 546	1.40 494	0.22 472	0.22 460	0.22 467	0.19 408	0.50 510	0.26 411
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
SDNR	1.22 523	0.80 403	2.71 477	0.33 273	1.48 563	1.98 552	0.23 161	1.93 558	2.44 561	0.89 494	2.52 550	1.36 529	0.51 385	3.65 561	1.93 515	0.30 506	0.31 502	0.22 467	0.16 356	0.33 429	0.36 475

CSAN	1.25 524	1.12 496	3.04 515	0.51 469	0.37 431	1.06 506	1.15 544	1.22 530	1.08 515	1.17 525	1.91 536	1.04 502	1.31 526	5.96 573	2.43 536	0.26 492	0.22 460	0.24 481	0.24 438	0.31 411	0.30 440

EDNetEfficient	1.27 525	0.70 363	4.05 555	0.64 510	0.98 541	0.94 491	1.40 556	0.85 361	1.75 551	2.34 561	1.33 519	1.05 504	2.21 555	1.58 411	4.15 562	0.15 378	0.19 434	0.14 353	0.27 458	0.38 468	0.32 453

FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 456	1.12 515	0.60 481	1.10 520	1.27 531	2.23 558	2.87 558	3.67 560	3.12 566	2.39 515	1.69 507	0.30 506	0.26 486	0.31 502	0.30 475	0.35 448	0.38 485
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 527	1.05 487	2.77 489	0.74 520	1.43 558	0.72 417	0.56 471	0.96 456	0.91 492	0.99 506	2.92 561	6.01 574	0.70 458	2.38 512	3.32 553	0.13 316	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.34 437	0.22 356

ACVNet_1	1.33 528	1.91 563	4.03 554	1.09 544	0.88 535	1.19 522	0.66 494	1.24 533	1.17 524	0.94 502	0.96 484	3.09 556	1.04 510	2.37 509	1.11 467	1.04 553	0.48 534	1.03 552	0.48 524	1.12 546	0.83 539

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 529	1.70 550	2.50 444	0.56 491	0.40 449	2.15 557	0.99 530	1.24 533	1.26 530	1.02 509	1.10 503	1.29 525	0.88 494	3.10 553	1.08 462	1.66 567	0.83 559	0.68 537	0.88 556	1.57 560	1.80 572

MSMD_ROB	1.34 529	0.96 459	2.38 416	0.39 388	0.32 378	1.96 549	0.62 489	0.91 412	1.43 539	2.94 570	2.60 553	4.77 569	1.95 551	2.43 521	1.33 488	0.29 503	0.26 486	0.32 506	0.32 488	0.30 403	0.30 440

psmorigin	1.36 531	0.60 314	13.80 583	0.37 362	0.29 339	0.62 327	0.33 354	0.77 291	0.61 288	0.96 505	0.88 471	1.17 521	0.73 466	4.00 564	0.86 433	0.19 442	0.22 460	0.17 421	0.18 388	0.24 338	0.29 430

MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 508	1.57 534	1.09 539	1.39 542	1.22 527	0.84 488	1.01 492	1.25 524	1.12 518	3.19 554	2.36 535	0.45 522	0.47 531	0.38 518	0.34 495	0.59 520	0.57 521

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 486	1.49 530	2.48 570	1.48 544	1.71 550	2.13 555	2.09 539	2.07 545	2.56 559	1.90 471	2.02 520	0.35 514	0.36 512	0.37 516	0.34 495	0.49 508	0.47 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 551	1.39 526	1.19 546	1.76 552	1.45 541	1.16 520	2.21 544	1.53 535	1.38 532	1.98 479	1.52 499	1.29 559	0.67 545	1.27 558	0.69 547	1.29 555	0.98 548

IMH-64	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 551	1.39 526	1.19 546	1.76 552	1.45 541	1.16 520	2.21 544	1.53 535	1.38 532	1.98 479	1.52 499	1.29 559	0.67 545	1.27 558	0.69 547	1.29 555	0.98 548

ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 486	2.81 564	2.20 566	1.61 550	1.50 543	2.28 560	2.35 547	1.82 541	2.13 553	1.73 432	2.22 529	0.35 514	0.37 514	0.35 510	0.35 498	0.49 508	0.47 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 537	1.81 555	3.23 535	1.08 543	0.92 539	1.32 523	0.85 521	1.49 545	1.69 548	1.19 528	1.73 532	2.13 546	1.03 509	2.50 527	1.40 494	0.91 546	0.53 536	1.00 550	0.55 532	2.11 568	0.85 540

EKT-Stereo	1.47 538	0.49 275	1.93 307	2.57 571	19.31 588	0.55 206	0.22 126	0.69 226	0.42 105	0.38 164	0.36 148	0.43 219	0.27 175	0.69 287	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 356	0.20 279	0.15 231

WAO-7	1.48 539	1.63 542	2.49 440	0.93 535	0.75 527	1.72 542	1.10 540	1.84 556	1.96 558	1.43 542	2.54 551	1.97 543	1.61 544	3.06 551	2.08 523	0.69 538	0.66 544	0.94 547	0.74 550	0.80 537	0.69 531

FC-DCNN	1.49 540	0.59 312	2.88 498	0.44 427	0.39 440	1.97 551	0.66 494	1.67 551	1.70 549	2.72 567	2.89 559	4.22 563	2.97 563	2.55 531	2.19 528	0.29 503	0.26 486	0.31 502	0.30 475	0.32 420	0.39 491

PWCK	1.49 540	1.90 562	3.22 534	1.09 544	0.54 496	1.71 541	1.73 561	1.49 545	1.53 544	1.44 543	1.80 533	1.82 541	1.30 525	3.34 557	1.76 511	1.07 554	0.56 538	0.97 549	0.58 540	1.38 559	0.65 529

FC-DCNN v2	1.54 542	0.58 310	2.80 493	0.44 427	0.39 440	2.05 554	0.66 494	1.90 557	1.84 556	2.79 568	2.97 562	4.41 567	3.07 564	2.65 536	2.30 533	0.29 503	0.26 486	0.31 502	0.30 475	0.32 420	0.38 485

MFN_U_SF_RVC	1.55 543	2.39 575	3.16 527	0.65 513	0.41 456	1.12 515	0.46 435	1.23 532	1.33 534	1.61 546	1.20 508	1.43 532	0.98 505	1.76 437	1.97 517	1.90 570	1.80 569	1.98 573	2.15 574	1.63 561	1.77 571

WAO-6	1.58 544	1.54 538	2.32 403	1.14 548	1.00 544	2.30 559	1.03 536	1.82 555	2.85 566	1.25 530	2.61 554	2.20 547	1.56 542	2.47 525	1.99 519	0.95 549	0.67 545	1.19 557	0.83 554	1.08 545	0.88 545

DispFullNet	1.67 545	2.10 568	5.22 563	1.53 557	8.90 576	0.86 476	0.31 323	0.96 456	0.96 499	1.37 539	1.01 492	1.13 515	1.98 552	1.51 397	0.91 436	0.54 528	0.31 502	1.18 554	0.63 545	1.13 547	0.80 538

JetBlue	1.78 546	1.63 542	3.92 551	0.73 518	1.21 555	4.38 572	3.35 573	1.59 548	1.20 526	1.26 533	1.52 527	2.37 549	1.88 550	3.23 555	3.00 544	0.53 526	0.47 531	0.48 527	0.49 526	1.29 555	0.97 547

Dean	1.79 547	1.83 556	3.92 551	1.29 551	1.07 550	1.55 533	1.00 533	1.95 559	2.33 560	1.47 544	4.19 571	4.26 566	1.33 529	2.21 501	1.48 498	1.14 556	0.68 549	1.18 554	0.74 550	1.24 553	0.98 548

SGM+DAISY	1.83 548	1.43 533	3.81 548	0.87 530	1.01 545	2.38 561	2.53 571	1.36 539	1.75 551	2.92 569	3.22 565	2.65 552	2.93 561	2.22 504	3.10 548	0.72 539	0.69 551	0.63 534	0.62 543	0.77 535	0.98 548

SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 540	1.63 537	1.37 553	1.52 547	12.43 579	1.85 549	1.69 531	2.40 550	1.74 548	2.81 547	1.71 508	0.53 526	0.47 531	0.42 521	0.47 523	0.74 531	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 550	1.85 558	4.10 556	1.07 542	0.86 534	1.15 519	0.53 459	1.06 514	1.12 521	0.64 419	1.09 502	1.99 544	0.70 458	2.20 500	9.86 581	5.62 580	0.41 525	1.03 552	0.55 532	1.86 566	0.85 540

LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 568	1.63 537	1.03 536	2.34 562	2.81 565	1.25 530	2.89 559	4.24 565	1.29 523	2.79 545	1.44 496	2.85 575	0.91 562	1.18 554	1.46 569	1.23 552	1.10 557

IMH	2.02 552	2.15 573	2.69 476	1.68 558	1.12 553	1.66 540	0.92 526	2.10 560	1.92 557	1.32 535	2.66 556	2.21 548	1.69 546	5.78 571	1.68 506	5.54 579	0.96 563	1.31 560	0.71 549	1.32 558	0.99 553

IGEV-RUCA	2.28 553	0.30 138	1.15 81	0.40 398	1.86 569	2.06 555	1.90 563	1.36 539	1.80 555	3.70 574	3.76 568	5.02 570	8.19 579	2.12 495	1.63 504	0.25 488	0.76 556	2.72 576	1.91 572	2.39 571	2.36 574

MultiAttention	2.38 554	0.50 281	1.93 307	1.80 562	2.56 571	10.86 580	2.30 567	1.22 530	0.80 462	0.62 400	1.16 507	1.13 515	0.56 404	16.09 588	1.18 474	0.20 452	0.09 189	0.43 523	1.62 570	0.94 542	1.58 568

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 561	4.86 561	1.82 565	1.44 560	3.18 566	1.57 560	2.62 563	5.64 571	2.05 551	2.13 541	4.13 562	3.76 568	2.62 534	3.42 555	1.47 564	0.85 560	1.57 568	1.07 563	1.82 565	1.49 565

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 537	1.46 555	1.20 554	3.89 568	0.99 530	3.51 575	6.71 575	2.56 563	4.60 572	4.22 563	3.85 569	3.33 556	3.14 549	1.19 558	0.65 543	1.39 563	0.79 553	3.31 575	1.15 558

notaker	2.66 557	2.07 567	3.31 539	2.61 572	1.43 558	1.76 544	1.11 541	2.76 566	1.79 553	2.26 559	11.53 583	3.96 561	4.29 570	3.09 552	2.76 542	1.55 566	0.88 561	1.70 571	1.07 563	2.00 567	1.35 562

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 560	1.81 564	1.44 560	2.34 560	1.40 556	3.24 570	6.60 574	2.60 564	2.76 557	5.75 572	5.24 573	3.02 550	4.01 560	1.45 563	0.81 558	1.59 569	1.06 562	1.80 564	1.51 566

MADNet++	2.79 559	2.11 570	2.97 510	2.49 570	2.28 570	2.95 565	2.31 568	2.67 564	2.47 562	3.03 571	3.13 564	2.70 553	2.92 560	4.10 565	4.48 565	2.68 574	2.24 577	3.04 579	2.44 576	2.37 570	2.34 573

WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 548	3.98 569	0.96 528	3.26 571	6.17 572	2.15 556	3.37 566	3.31 558	2.41 557	11.84 580	2.03 521	2.05 571	1.86 571	1.54 566	0.92 557	1.22 550	0.87 543

Venus	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 548	3.98 569	0.96 528	3.26 571	6.17 572	2.15 556	3.37 566	3.31 558	2.41 557	11.84 580	2.03 521	2.05 571	1.86 571	1.54 566	0.92 557	1.22 550	0.87 543

DGSMNet	2.89 562	0.63 335	3.18 530	3.43 575	4.17 575	2.57 563	6.98 580	0.97 465	0.83 472	0.56 328	1.86 535	0.79 433	0.62 437	1.64 419	1.39 492	4.61 578	5.01 581	5.17 582	4.71 581	4.44 579	4.19 578

MANE	2.90 563	1.14 501	2.96 507	1.03 541	1.01 545	5.01 573	2.45 569	5.36 577	6.88 576	3.58 573	4.76 574	5.99 573	4.99 571	4.23 566	4.61 567	0.56 531	0.67 545	0.44 524	0.78 552	0.51 512	1.03 555

SGM-ForestM	2.98 564	1.70 550	3.52 545	0.67 515	0.47 482	5.18 574	3.36 574	3.30 573	2.86 567	4.44 575	3.79 569	9.80 580	5.50 574	6.29 574	6.52 574	0.27 497	0.36 512	0.24 481	0.27 458	0.38 468	0.58 523

xyz-stereo	3.02 565	0.29 126	30.64 597	0.23 39	0.12 6	15.52 584	0.24 194	0.51 111	0.47 161	0.59 371	7.99 576	0.64 349	0.47 364	1.39 376	0.50 339	0.09 73	0.07 41	0.34 509	0.07 53	0.13 116	0.08 34

MSAF-DinoV2	3.10 566	1.86 560	10.68 576	3.61 576	0.30 351	3.34 567	0.82 520	2.81 567	1.79 553	0.80 475	0.87 468	1.56 538	1.10 516	26.49 598	1.96 516	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 571	0.92 541	0.99 553

JetRed	3.29 567	4.93 577	10.17 575	1.45 554	1.72 567	7.44 576	5.05 578	3.06 568	2.12 559	2.41 562	2.39 548	2.99 555	2.37 556	3.51 560	6.44 573	1.32 562	1.90 573	1.37 562	1.23 567	2.21 569	1.76 570

LSM	3.31 568	1.11 495	5.29 565	9.40 582	30.65 595	0.84 470	1.12 542	0.91 412	1.22 527	1.36 536	2.19 543	0.93 478	0.83 482	1.66 421	0.90 435	0.21 459	0.31 502	0.24 481	0.28 461	0.39 477	6.33 581

U	3.37 569	0.17 1	0.91 56	0.26 104	13.79 585	19.19 589	0.15 24	0.41 37	0.31 10	0.17 12	0.18 18	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 73	0.06 21	17.88 591	12.81 587	0.10 53	0.08 34

KSHMR	4.10 570	1.97 566	5.27 564	1.71 560	1.47 562	1.96 549	1.28 549	3.19 569	17.33 590	2.12 552	15.91 585	9.18 579	1.57 543	8.42 577	1.98 518	1.52 565	1.26 567	1.67 570	1.19 565	1.67 562	1.40 564

ktn	4.35 571	2.10 568	2.89 501	1.80 562	1.49 564	2.13 556	1.41 558	2.26 561	12.72 580	11.41 582	16.43 586	11.15 582	3.75 567	4.36 568	3.18 550	1.82 569	0.98 565	1.73 572	1.21 566	2.97 574	1.27 561

LE_ROB	4.43 572	1.35 531	9.38 574	2.79 573	3.93 573	2.43 562	3.46 575	2.68 565	11.19 578	11.66 583	4.73 573	5.26 571	10.46 581	4.50 569	9.49 579	0.82 545	0.69 551	1.34 561	0.98 560	0.75 533	0.76 535

tt	4.93 573	0.27 94	4.20 557	2.29 569	1.58 565	10.20 579	16.97 585	9.42 583	5.02 570	1.67 547	1.28 513	4.68 568	5.03 572	3.37 559	5.92 571	6.16 581	9.47 588	2.82 577	3.18 578	3.60 576	1.53 567

TorneroNet	5.50 574	1.92 564	3.16 527	1.47 556	1.25 557	14.07 582	1.06 538	4.90 576	20.99 595	10.17 579	16.48 587	11.88 584	6.93 576	3.34 557	4.20 563	1.30 561	0.69 551	1.45 565	0.86 555	2.61 572	1.20 559

TCMNet-wrong-test	5.51 575	6.62 580	6.20 568	13.02 586	11.90 581	7.14 575	5.53 579	6.99 581	1.44 540	2.65 565	3.10 563	8.37 578	5.95 575	4.75 570	6.05 572	3.07 576	0.98 565	2.38 575	1.99 573	6.62 582	5.43 580

coex-ft	5.95 576	1.67 546	60.57 598	0.34 304	0.30 351	0.77 446	0.69 502	0.74 256	4.41 569	19.22 590	2.15 542	1.62 539	7.97 578	1.81 451	8.96 578	0.44 520	2.08 575	0.18 441	0.19 408	0.38 468	4.62 579

HanzoNet	7.64 577	2.86 576	5.05 562	7.01 579	3.97 574	2.18 558	1.34 552	3.37 574	4.05 568	13.17 584	10.58 577	10.73 581	16.52 587	8.45 578	10.51 582	10.48 587	9.72 589	5.59 583	13.46 588	6.84 583	6.83 582

USTest	8.10 578	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 577	15.27 583	23.78 587	9.96 584	9.47 577	5.94 578	6.75 575	7.80 577	7.48 577	8.83 579	11.21 583	2.21 573	3.56 578	2.86 578	3.20 579	5.02 580	4.16 577

EDNetEfficientorigin	8.18 579	0.98 471	145.96 600	0.51 469	0.89 536	0.72 417	0.48 447	0.85 361	1.56 546	2.12 552	1.49 525	1.29 525	1.31 526	1.83 453	2.13 527	0.13 316	0.12 306	0.17 421	0.18 388	0.39 477	0.45 505

DGTPSM_ROB	8.89 580	5.62 578	12.25 578	5.92 578	11.32 579	8.54 577	24.18 588	6.40 579	13.49 581	5.15 576	11.46 581	6.19 575	10.92 582	7.00 575	13.72 584	4.47 577	7.65 582	3.92 580	7.45 584	4.38 578	7.87 583

DPSMNet_ROB	9.48 581	5.64 579	13.01 582	8.82 580	11.82 580	8.54 577	24.20 589	6.41 580	13.65 584	5.32 577	11.47 582	6.33 576	10.92 582	7.69 576	13.89 585	7.25 586	8.19 584	5.06 581	7.78 585	5.31 581	8.26 584

BEATNet-Init1	12.10 582	11.19 582	27.29 595	2.99 574	3.51 572	21.84 595	11.10 581	14.34 588	13.83 585	20.34 591	20.33 592	26.35 599	20.03 589	19.06 592	14.80 588	1.74 568	1.81 570	2.05 574	2.49 577	3.69 577	3.12 576

DPSM_ROB	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 583	19.84 592	28.28 594	14.38 589	14.28 586	10.58 580	11.26 579	12.03 585	11.85 585	13.15 586	15.34 589	7.11 584	8.31 585	6.50 585	7.35 582	8.84 584	8.31 585

DPSM	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 583	19.84 592	28.28 594	14.38 589	14.28 586	10.58 580	11.26 579	12.03 585	11.85 585	13.15 586	15.34 589	7.11 584	8.31 585	6.50 585	7.35 582	8.84 584	8.31 585

DLNR_Zeroshot_test	13.43 585	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 596	0.46 119	0.15 24	8.02 582	0.35 32	0.28 118	0.37 151	0.26 109	0.17 33	0.76 304	0.29 183	6.42 583	0.26 486	0.09 85	0.38 509	50.13 599	0.18 297

LRCNet_RVC	13.74 586	19.30 587	12.75 581	19.46 589	12.69 582	1.86 545	0.41 403	12.33 585	1.05 510	15.77 586	18.83 591	12.62 587	8.70 580	12.21 583	9.62 580	22.22 593	8.37 587	25.85 594	24.01 594	19.32 592	17.44 592

DPSimNet_ROB	17.97 587	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 586	21.53 594	21.00 586	13.70 586	15.61 588	23.89 597	14.69 584	22.87 592	24.58 599	12.70 585	14.56 586	18.48 592	12.91 590	20.21 592	12.05 586	17.76 587	14.17 588

HaxPig	19.86 588	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 587	11.77 581	11.89 582	16.02 591	15.89 589	21.10 592	21.41 593	18.74 591	18.39 588	20.08 593	19.69 591	23.63 597	23.22 595	24.06 593	23.69 593	23.00 593	23.95 594

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 577	12.75 583	26.28 594	19.43 590	27.92 593	14.08 587	13.61 582	14.96 585	10.58 577	11.26 583	11.19 584	12.55 584	14.57 587	38.28 600	7.88 583	34.96 597	63.99 597	89.57 600	10.94 587

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 571	5.49 577	9.93 578	51.13 600	104.50 600	5.76 578	13.62 583	37.30 600	105.93 600	30.86 600	23.50 594	12.07 582	7.87 577	6.30 582	2.12 576	6.32 584	2.43 575	10.44 586	2.90 575

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 599	26.39 594	22.16 590	22.13 589	16.12 585	13.97 583	20.24 592	20.05 591	25.50 598	25.31 598	22.96 593	22.63 593	24.39 594	23.24 595	28.20 598	27.23 599	28.62 595	27.75 595	27.50 594	27.76 595

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 592	25.74 591	39.86 596	57.06 599	28.87 597	28.83 598	21.16 594	22.54 595	24.22 594	23.89 597	26.38 595	30.87 598	14.25 588	16.71 592	13.09 587	14.81 590	17.78 588	16.71 590

FlowAnything	24.85 593	22.54 596	25.10 591	26.11 593	25.76 592	39.86 596	57.00 597	28.89 598	28.87 599	21.31 596	22.68 597	24.22 594	23.87 595	26.39 596	30.89 600	14.26 589	16.78 594	13.10 588	14.90 592	17.78 588	16.69 589

Selective-RAFT-Error	24.87 594	22.59 597	25.14 592	26.13 594	25.82 593	39.93 598	57.03 598	28.97 599	28.95 600	21.21 595	22.65 596	24.25 596	23.98 598	26.43 597	30.83 597	14.27 590	16.71 592	13.10 588	14.82 591	17.82 590	16.76 591

LSM0	26.58 595	22.63 598	25.88 593	30.13 595	52.21 600	39.94 599	56.74 596	28.97 599	28.72 597	21.14 593	22.26 594	24.43 597	23.88 596	26.54 599	30.87 598	14.32 591	16.55 591	13.12 590	14.71 589	17.92 591	20.60 593

AVERAGE_ROB	26.93 596	30.34 600	29.27 596	25.82 591	25.34 590	19.48 591	15.17 584	23.55 596	23.00 596	28.45 599	27.87 599	26.25 598	25.86 600	26.96 600	25.55 596	31.30 599	30.07 600	31.76 596	30.81 596	30.79 598	30.93 596

xxxxx1	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 597	18.98 586	26.64 590	21.94 593	20.21 592	16.45 587	17.48 588	18.36 588	21.56 590	16.21 589	20.88 592	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 597

tt_ll	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 597	18.98 586	26.64 590	21.94 593	20.21 592	16.45 587	17.48 588	18.36 588	21.56 590	16.21 589	20.88 592	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 597

ff	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 597	18.98 586	26.64 590	21.94 593	20.21 592	16.45 587	17.48 588	18.36 588	21.56 590	16.21 589	20.88 592	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 597

test_example2	115.39 600	123.23 601	94.57 599	115.52 599	123.55 601	101.63 601	114.33 601	53.41 601	99.48 601	134.90 601	135.05 601	85.83 601	85.11 601	111.32 601	106.15 601	152.55 601	205.26 601	99.78 601	114.96 601	140.96 601	110.20 600

FSD					0.29 339	0.35 39	0.33 354	0.44 59	0.46 143	0.32 140	0.32 122	0.37 174	0.32 228	0.35 94	0.32 225	0.28 501	0.27 492	0.31 502	0.30 475	0.31 411

ccccc		297.21 602		374.70 601	380.44 602	203.92 602		216.32 602		203.37 602		215.01 602		312.78 602		412.57 602	356.13 602	256.09 602	227.69 602	428.88 602

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark