Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.31 26	0.20 19	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 34	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.34 97	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.32 34	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.09 6

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 18	0.26 62	0.17 4	0.17 21	0.24 1	0.21 33	0.17 290	0.16 403	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.17 1	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.16 11	0.23 28	0.20 43	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

mnv4	0.20 16	0.15 57	0.25 27	0.29 10	0.18 41	0.31 153	0.23 95	0.35 45	0.18 6	0.23 44	0.17 10	0.27 82	0.16 14	0.29 11	0.23 89	0.17 290	0.12 229	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

LG-G_1	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

LG-G	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.20 100	0.20 10	0.19 26	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 21	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.38 228	0.18 14	0.30 12	0.19 9	0.24 53	0.15 3	0.26 74	0.17 21	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.10 54

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 562	0.39 206	0.28 4	0.15 2	0.23 28	0.18 14	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 83	0.30 21	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 6

SX1w	0.20 16	0.16 77	0.23 2	0.28 4	0.19 65	0.21 16	0.24 114	0.32 22	0.20 12	0.27 79	0.30 92	0.24 60	0.14 1	0.37 77	0.19 5	0.20 381	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.29 9	0.20 12	0.20 10	0.20 16	0.27 82	0.27 142	0.41 109	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITER124	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.20 43	0.35 45	0.20 12	0.22 38	0.20 16	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITER	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.30 16	0.16 11	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.20 12	0.27 79	0.36 127	0.22 37	0.19 46	0.42 120	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 13	0.10 54

LGtest1	0.19 7	0.14 30	0.29 71	0.34 97	0.16 11	0.26 69	0.17 3	0.32 22	0.20 12	0.21 18	0.15 3	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.20 19	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.11 103

dual_stereo	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.31 37	0.16 11	0.16 3	0.20 43	0.29 9	0.20 12	0.23 44	0.20 16	0.22 37	0.14 1	0.52 202	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.36 54	0.21 18	0.21 18	0.23 38	0.25 70	0.16 14	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

4.5w_L	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.21 18	0.21 24	0.24 60	0.28 157	0.48 176	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

PyraSte	0.20 16	0.13 7	0.25 27	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.19 26	0.33 34	0.21 18	0.23 44	0.27 68	0.26 74	0.18 32	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.08 1

4w-stereo	0.21 45	0.19 171	0.31 96	0.31 37	0.17 25	0.29 116	0.19 26	0.31 17	0.21 18	0.31 103	0.24 49	0.20 26	0.24 105	0.41 109	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.19 65	0.20 10	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 32	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.08 1

gc-stereo	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.18 41	0.24 43	0.19 26	0.38 74	0.22 23	0.21 18	0.21 24	0.27 82	0.19 46	0.29 11	0.22 52	0.16 247	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

mfccc	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.17 3	0.37 62	0.22 23	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.31 26	0.21 33	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

OmniDepth	0.21 45	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.14 1	0.40 240	0.27 153	0.28 7	0.22 23	0.18 4	0.19 14	0.28 91	0.29 173	0.32 34	0.20 19	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

asd	0.21 45	0.18 133	0.29 71	0.32 63	0.18 41	0.27 83	0.22 75	0.35 45	0.22 23	0.31 103	0.22 34	0.19 18	0.21 70	0.44 139	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

AIO_rvc	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.34 97	0.19 65	0.26 69	0.33 255	0.40 88	0.22 23	0.26 66	0.24 49	0.34 128	0.15 6	0.51 195	0.24 102	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.10 54

tim_s	0.20 16	0.12 1	0.26 42	0.32 63	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.24 49	0.26 74	0.17 21	0.31 26	0.20 19	0.10 14	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.18 41	0.17 4	0.21 64	0.32 22	0.23 28	0.25 60	0.34 116	0.22 37	0.24 105	0.27 6	0.21 33	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

AdaDepth	0.22 61	0.17 106	0.32 110	0.37 170	0.18 41	0.34 189	0.22 75	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.21 24	0.20 26	0.20 60	0.56 233	0.21 33	0.10 14	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.12 150

2.5w	0.21 45	0.18 133	0.31 96	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.25 124	0.31 17	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.18 13	0.17 21	0.39 93	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

IGEV++	0.24 84	0.17 106	0.31 96	0.38 200	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.50 143	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.30 101	0.22 83	0.31 26	0.28 190	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.13 193

Selective-IGEV	0.24 84	0.18 133	0.35 152	0.35 133	0.19 65	0.27 83	0.25 124	0.55 166	0.23 28	0.27 79	0.25 56	0.34 128	0.19 46	0.58 266	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.10 54

4k_L	0.20 16	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.27 82	0.17 21	0.29 11	0.22 52	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

aaa3	0.19 7	0.14 30	0.23 2	0.29 10	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.26 74	0.21 70	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

SX	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.18 14	0.34 38	0.24 34	0.21 18	0.17 10	0.30 101	0.18 32	0.34 54	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

weee2	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.29 11	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

StePilot	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.30 12	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.23 50	0.28 157	0.49 181	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITERv2	0.21 45	0.13 7	0.31 96	0.31 37	0.16 11	0.35 198	0.18 14	0.38 74	0.24 34	0.25 60	0.29 89	0.22 37	0.19 46	0.41 109	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.19 7	0.17 3	0.42 99	0.24 34	0.23 44	0.21 24	0.17 4	0.16 14	0.45 143	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 13	0.11 103

4.25_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 61	0.17 106	0.30 84	0.31 37	0.19 65	0.43 265	0.24 114	0.35 45	0.24 34	0.31 103	0.27 68	0.17 4	0.22 83	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 153	0.28 104	0.36 314	0.42 99	0.24 34	0.36 136	0.23 38	0.27 82	0.22 83	0.52 202	0.27 169	0.12 47	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.12 150
1: 1. 1
5k_new	0.19 7	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.32 22	0.25 46	0.22 38	0.21 24	0.25 70	0.17 21	0.34 54	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

Zero-FE251	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.20 100	0.44 273	0.19 26	0.37 62	0.25 46	0.27 79	0.29 89	0.38 158	0.24 105	0.32 34	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

AIO_test	0.23 75	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.30 132	0.39 374	0.38 74	0.25 46	0.25 60	0.28 79	0.32 112	0.22 83	0.38 87	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.09 6

5k_stereo	0.21 45	0.15 57	0.25 27	0.28 4	0.20 100	0.21 16	0.22 75	0.35 45	0.26 49	0.24 53	0.23 38	0.28 91	0.16 14	0.41 109	0.22 52	0.20 381	0.14 340	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

zaero_v3	0.21 45	0.13 7	0.29 71	0.31 37	0.16 11	0.44 273	0.18 14	0.37 62	0.26 49	0.29 92	0.32 105	0.22 37	0.17 21	0.36 66	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.39 229	0.21 133	0.18 5	0.21 64	0.34 38	0.26 49	0.28 85	0.51 182	0.28 91	0.29 173	0.26 2	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

ACW_4w	0.20 16	0.12 1	0.24 16	0.32 63	0.19 65	0.27 83	0.23 95	0.34 38	0.27 52	0.20 10	0.24 49	0.25 70	0.18 32	0.39 93	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.11 38	0.08 1

5w_v4	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.29 116	0.23 95	0.36 54	0.27 52	0.21 18	0.22 34	0.29 94	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

GSStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

GS-Stereo							0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

111111	0.21 45	0.14 30	0.27 52	0.37 170	0.22 153	0.21 16	0.19 26	0.43 112	0.27 52	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.14 1	0.41 109	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.12 81	0.12 150

AIO-Stereo	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.37 170	0.18 41	0.28 104	0.30 198	0.48 132	0.27 52	0.29 92	0.30 92	0.32 112	0.17 21	0.52 202	0.23 89	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.10 54

RSM	0.25 94	0.18 133	0.33 125	0.36 153	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.51 145	0.27 52	0.26 66	0.23 38	0.39 163	0.21 70	0.56 233	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.14 163	0.10 54

MoCha-V2	0.25 94	0.15 57	0.29 71	0.40 267	0.18 41	0.27 83	0.26 137	0.49 135	0.27 52	0.36 136	0.27 68	0.33 124	0.35 227	0.49 181	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.11 103

ss10	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.30 16	0.18 41	0.23 28	0.18 14	0.34 38	0.28 60	0.22 38	0.25 56	0.26 74	0.15 6	0.33 48	0.22 52	0.14 125	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

USM	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.31 37	0.17 25	0.30 132	0.19 26	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.23 38	0.24 60	0.14 1	0.31 26	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

xxxad45	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.30 132	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.20 16	0.27 82	0.20 60	0.29 11	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

ITERv19	0.20 16	0.13 7	0.26 42	0.31 37	0.15 2	0.18 5	0.21 64	0.35 45	0.28 60	0.33 121	0.35 122	0.19 18	0.19 46	0.36 66	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

GEAStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.28 79	0.24 60	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

gasm-f	0.24 84	0.16 77	0.27 52	0.33 80	0.25 256	0.25 58	0.36 314	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.35 122	0.24 60	0.30 191	0.36 66	0.23 89	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.15 213	0.12 150

asda	0.21 45	0.19 171	0.29 71	0.31 37	0.17 25	0.25 58	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.27 79	0.24 49	0.18 13	0.21 70	0.40 101	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.10 54

4.5_new	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 133	0.28 64	0.29 10	0.17 25	0.23 28	0.34 268	0.36 54	0.28 60	0.34 125	0.26 62	0.17 4	0.22 83	0.36 66	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.29 71	0.30 16	0.18 41	0.27 83	0.23 95	0.37 62	0.28 60	0.31 103	0.26 62	0.22 37	0.26 131	0.50 188	0.24 102	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

SCV	0.26 105	0.19 171	0.33 125	0.35 133	0.21 133	0.27 83	0.34 268	0.56 168	0.28 60	0.24 53	0.28 79	0.37 150	0.23 95	0.49 181	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.15 213	0.11 103

tt45	0.27 117	0.17 106	0.34 142	0.35 133	0.23 195	0.38 228	0.28 172	0.46 125	0.28 60	0.40 166	0.27 68	0.38 158	0.25 114	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.12 81	0.14 237

wo013ll	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.20 100	0.23 28	0.24 114	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.22 34	0.23 50	0.16 14	0.30 21	0.20 19	0.17 290	0.11 166	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

2k_new	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.27 1	0.22 153	0.25 58	0.23 95	0.35 45	0.29 73	0.21 18	0.17 10	0.19 18	0.18 32	0.36 66	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

CNT	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.28 4	0.22 153	0.26 69	0.22 75	0.38 74	0.29 73	0.19 9	0.21 24	0.24 60	0.18 32	0.28 8	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

SteFusion	0.20 16	0.12 1	0.25 27	0.31 37	0.19 65	0.30 132	0.22 75	0.34 38	0.29 73	0.21 18	0.25 56	0.21 35	0.16 14	0.43 127	0.20 19	0.09 1	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.09 6

IGEV	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.40 88	0.29 73	0.22 38	0.34 116	0.20 26	0.15 6	0.31 26	0.19 5	0.11 32	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.10 54

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.27 52	0.31 37	0.15 2	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.29 89	0.21 35	0.27 142	0.36 66	0.25 122	0.16 247	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.10 54

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 30	0.26 42	0.32 63	0.19 65	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 73	0.21 18	0.15 3	0.22 37	0.22 83	0.40 101	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 592

testlalala	0.28 124	0.19 171	0.43 260	0.34 97	0.23 195	0.45 283	0.30 198	0.43 112	0.29 73	0.68 295	0.49 169	0.35 137	0.25 114	0.32 34	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.11 103

iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 403	0.37 170	0.27 331	0.31 153	0.24 114	1.44 562	0.29 73	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

3.25w_new	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

3.25w	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

GCAP-BAT	0.30 152	0.21 245	0.42 249	0.33 80	0.27 331	0.26 69	0.27 153	0.45 123	0.30 82	0.60 235	0.64 228	0.45 208	0.23 95	0.56 233	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.10 80	0.12 81	0.11 103

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 522	0.36 469	0.38 228	0.20 43	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 131	0.56 233	0.26 151	0.16 247	0.11 166	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 54

EAI-Stereo	0.34 181	0.19 171	0.44 272	0.39 229	0.21 133	0.31 153	0.30 198	1.15 480	0.30 82	0.49 200	0.75 267	0.36 148	0.28 157	0.62 303	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.13 118	0.12 150

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 449	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 57	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.32 22	0.31 87	0.26 66	0.26 62	0.29 94	0.29 173	0.38 87	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.70 581	0.12 150

zero-FE	0.25 94	0.15 57	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.35 45	0.31 87	0.26 66	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 48	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.64 578	0.12 150

FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 112	0.31 87	0.29 92	0.26 62	0.35 137	0.26 131	0.40 101	0.37 306	0.21 400	0.15 371	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

GASTEREO	0.25 94	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.20 100	0.22 21	0.30 198	0.43 112	0.31 87	0.37 143	0.33 107	0.22 37	0.35 227	0.41 109	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.11 103

MSCF	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.39 229	0.20 100	0.20 10	0.31 224	0.43 112	0.31 87	0.36 136	0.33 107	0.23 50	0.35 227	0.36 66	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.13 118	0.11 103

2.25w	0.22 61	0.18 133	0.31 96	0.31 37	0.18 41	0.31 153	0.18 14	0.32 22	0.31 87	0.31 103	0.37 132	0.20 26	0.22 83	0.45 143	0.24 102	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

HART	0.29 135	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.21 133	0.32 171	0.26 137	0.62 206	0.31 87	0.33 121	0.65 231	0.41 181	0.22 83	0.55 223	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.11 121	0.15 213	0.11 103

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 57	0.31 96	0.29 10	0.22 153	0.21 16	0.26 137	0.33 34	0.31 87	0.20 10	0.30 92	0.22 37	0.22 83	0.47 165	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.10 54

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.20 100	0.61 376	0.21 64	0.30 12	0.31 87	0.23 44	0.19 14	0.18 13	0.18 32	0.41 109	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.11 103

Occ-G	0.26 105	0.14 30	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.41 94	0.31 87	0.29 92	0.43 148	0.49 230	0.25 114	0.47 165	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.12 150

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 449	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

UniTT-Stereo	0.27 117	0.17 106	0.37 175	0.40 267	0.27 331	0.30 132	0.28 172	0.39 81	0.31 87	0.29 92	0.46 157	0.27 82	0.25 114	0.47 165	0.34 257	0.17 290	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.14 163	0.12 150

qwe	0.22 61	0.18 133	0.28 64	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.21 64	0.38 74	0.32 100	0.35 132	0.30 92	0.20 26	0.20 60	0.43 127	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.09 6

xyz-stereo-finetune2	0.36 215	0.19 171	0.38 187	0.32 63	0.19 65	0.82 473	0.29 182	0.52 154	0.32 100	0.51 206	0.78 288	0.43 199	0.45 299	0.69 370	0.44 357	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.13 193

mms	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.33 255	0.40 88	0.32 100	0.28 85	0.34 116	0.34 128	0.20 60	0.45 143	0.26 151	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.11 103

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 439	3.08 622	2.43 595	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.32 100	0.28 85	0.24 49	0.18 13	0.18 32	0.31 26	0.22 52	1.09 600	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 601

RSM++	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.36 153	0.20 100	0.28 104	0.30 198	0.51 145	0.32 100	0.25 60	0.22 34	0.37 150	0.21 70	0.50 188	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.10 54

AEACV	0.27 117	0.17 106	0.31 96	0.34 97	0.45 526	0.26 69	0.28 172	0.37 62	0.32 100	0.30 100	0.46 157	0.31 109	0.37 249	0.36 66	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.11 103

MonStereo	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

monsters	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.31 37	0.19 65	0.23 28	0.19 26	0.44 119	0.33 106	0.36 136	0.30 92	0.16 2	0.18 32	0.43 127	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

MonSter	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.38 87	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

LoS_RVC	0.27 117	0.16 77	0.27 52	0.32 63	0.30 399	0.44 273	0.34 268	0.41 94	0.33 106	0.31 103	0.51 182	0.29 94	0.32 204	0.36 66	0.28 190	0.11 32	0.10 67	0.11 2	0.08 1	0.11 38	0.19 378

252Zero-FE	0.20 16	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.23 28	0.18 14	0.41 94	0.34 111	0.22 38	0.21 24	0.19 18	0.18 32	0.28 8	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.10 54

HUF	0.24 84	0.16 77	0.33 125	0.32 63	0.18 41	0.25 58	0.40 385	0.42 99	0.34 111	0.25 60	0.23 38	0.32 112	0.28 157	0.34 54	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.10 54

SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 153	0.36 208	0.32 245	0.39 81	0.34 111	0.37 143	0.30 92	0.33 124	0.24 105	0.53 211	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.11 103

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 449	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 149	1.91 576	0.65 421	0.62 303	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 571	0.63 404	0.61 295	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

gcap-zeroshot	0.34 181	0.18 133	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.49 301	0.27 153	0.52 154	0.34 111	0.64 264	0.50 173	0.83 406	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.13 80	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.12 150

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

IGEVStereo-DCA	0.29 135	0.22 284	0.38 187	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.12 152	0.13 118	0.15 261

ffff	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

11t	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 127	0.31 220	1.47 609	0.11 166	0.14 123	0.09 10	1.59 597	0.13 193

ccc-4	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

R-Stereo Train	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.30 84	0.32 63	0.16 11	0.28 104	0.38 351	0.38 74	0.35 125	0.32 116	0.33 107	0.17 4	0.18 32	0.29 11	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.12 81	0.10 54

monsterstereo	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.18 41	0.21 16	0.20 43	0.37 62	0.35 125	0.33 121	0.40 139	0.19 18	0.18 32	0.45 143	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.08 1

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 57	0.27 52	0.37 170	0.19 65	0.22 21	0.18 14	0.42 99	0.35 125	0.22 38	0.28 79	0.24 60	0.18 32	0.27 6	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 415	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 142	0.50 188	0.29 207	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

plain	0.31 158	0.20 208	0.50 358	0.39 229	0.29 382	0.27 83	0.30 198	0.44 119	0.35 125	0.31 103	0.66 238	0.30 101	0.31 199	0.65 335	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.17 292	0.12 150

MaDis-Stereo	0.26 105	0.18 133	0.36 159	0.36 153	0.26 300	0.27 83	0.27 153	0.43 112	0.35 125	0.27 79	0.26 62	0.41 181	0.28 157	0.40 101	0.28 190	0.16 247	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.12 150

anonymousdsp	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 43	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 114	0.38 87	0.22 52	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

DLNR-FE	20.05 656	36.38 664	38.08 660	170.06 672	60.08 668	0.23 28	0.20 43	14.13 657	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.63 314	0.28 190	5.38 629	0.10 67	0.15 165	0.11 121	73.09 673	0.11 103

LG-Stereo	0.24 84	0.18 133	0.40 218	0.39 229	0.20 100	0.22 21	0.27 153	0.32 22	0.36 133	0.26 66	0.44 149	0.22 37	0.16 14	0.37 77	0.27 169	0.11 32	0.12 229	0.16 193	0.15 244	0.13 118	0.09 6

SCV_C0	0.26 105	0.18 133	0.34 142	0.35 133	0.24 224	0.23 28	0.28 172	0.51 145	0.36 133	0.31 103	0.36 127	0.37 150	0.20 60	0.57 246	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150

IGEV-RUCA	0.25 94	0.16 77	0.34 142	0.39 229	0.27 331	0.33 178	0.20 43	0.38 74	0.36 133	0.26 66	0.31 103	0.25 70	0.21 70	0.48 176	0.24 102	0.20 381	0.11 166	0.13 90	0.10 80	0.17 292	0.15 261

GIP-stereo	0.24 84	0.18 133	0.30 84	0.37 170	0.24 224	0.26 69	0.20 43	0.46 125	0.36 133	0.24 53	0.39 136	0.35 137	0.20 60	0.31 26	0.21 33	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.11 103

EGLCR-Stereo	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.34 97	0.20 100	0.35 198	0.20 43	0.52 154	0.36 133	0.28 85	0.27 68	0.41 181	0.18 32	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.13 118	0.11 103

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo_v2	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.57 246	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.25 58	0.21 64	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.57 246	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

HUI-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.60 194	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.50 188	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iGMRVC	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.30 198	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iRAFT	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

test_xeample3	0.29 135	0.21 245	0.41 228	0.35 133	0.26 300	0.35 198	0.32 245	0.56 168	0.36 133	0.43 178	0.32 105	0.34 128	0.28 157	0.54 218	0.23 89	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.13 193

VIP-Stereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.32 63	0.21 133	0.64 400	0.19 26	0.31 17	0.37 149	0.23 44	0.30 92	0.27 82	0.19 46	0.47 165	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.09 6

Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 511	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 26	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 493	0.72 386	0.28 190	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 94	0.31 443	0.24 16	0.51 486	0.19 65	0.29 116	0.22 75	0.40 88	0.37 149	0.26 66	0.24 49	0.24 60	0.31 199	0.44 139	0.22 52	0.14 125	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.14 163	0.10 54

MyStereo07	0.32 164	0.22 284	0.34 142	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	0.72 293	0.37 149	0.37 143	0.34 116	0.32 112	0.31 199	0.59 281	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

DLNR_Zeroshot_test	20.09 657	36.28 663	38.04 659	169.85 671	61.80 669	0.23 28	0.20 43	13.88 656	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.62 303	0.28 190	5.46 630	0.10 67	0.15 165	0.11 121	72.60 672	0.11 103

ProNet	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.35 133	0.24 224	0.32 171	0.43 417	0.57 173	0.37 149	0.33 121	0.30 92	0.32 112	0.28 157	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.13 193

MC-Stereo	0.28 124	0.17 106	0.32 110	0.38 200	0.20 100	0.26 69	0.26 137	0.49 135	0.37 149	0.37 143	0.61 221	0.41 181	0.31 199	0.55 223	0.25 122	0.13 80	0.09 25	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.11 103

water-stereo	0.28 124	0.14 30	0.29 71	0.35 133	0.19 65	0.36 208	0.23 95	0.62 206	0.38 156	0.39 160	0.62 224	0.41 181	0.35 227	0.28 8	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.12 81	0.10 54

3w_stereo	0.24 84	0.20 208	0.37 175	0.33 80	0.16 11	0.32 171	0.42 410	0.41 94	0.38 156	0.31 103	0.27 68	0.16 2	0.26 131	0.34 54	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.11 103

999	0.27 117	0.16 77	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 153	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 66	0.30 92	0.39 163	0.23 95	0.63 314	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.14 237

ours_stereo	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.38 200	0.23 195	0.30 132	0.33 255	0.42 99	0.38 156	0.26 66	0.34 116	0.35 137	0.23 95	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.10 54

Pointernet	0.27 117	0.14 30	0.33 125	0.35 133	0.23 195	0.35 198	0.21 64	0.72 293	0.38 156	0.39 160	0.36 127	0.34 128	0.25 114	0.36 66	0.25 122	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

U	0.45 320	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 610	0.20 43	0.41 94	0.38 156	0.26 66	0.23 38	0.24 60	0.22 83	0.26 2	0.22 52	0.15 192	0.09 25	0.88 589	0.13 186	0.13 118	0.11 103

HH	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

HanStereo	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

CroCo-Stereo Lap2	0.28 124	0.24 342	0.39 206	0.50 470	0.29 382	0.20 10	0.31 224	0.49 135	0.38 156	0.24 53	0.27 68	0.46 216	0.31 199	0.39 93	0.30 213	0.14 125	0.15 371	0.16 193	0.13 186	0.16 257	0.15 261

DeepStereo_RVC	0.36 215	0.21 245	0.47 313	0.40 267	0.24 224	0.26 69	0.22 75	0.60 194	0.38 156	0.69 304	0.67 243	0.57 262	0.51 333	0.56 233	0.39 321	0.16 247	0.12 229	0.18 281	0.15 244	0.19 350	0.18 345

Replicate-Monster	0.26 105	0.15 57	1.07 533	0.30 16	0.17 25	0.38 228	0.19 26	0.43 112	0.39 166	0.23 44	0.21 24	0.23 50	0.21 70	0.45 143	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 418	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 64	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 568	0.91 518	0.75 405	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

rvit_stereo_0081_aga	0.31 158	0.28 417	0.44 272	0.42 341	0.29 382	0.34 189	0.31 224	0.44 119	0.40 168	0.39 160	0.44 149	0.40 175	0.32 204	0.42 120	0.29 207	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RAFT-Test	0.34 181	0.18 133	0.37 175	0.38 200	0.23 195	0.50 304	0.23 95	0.69 265	0.40 168	0.60 235	0.85 333	0.61 296	0.28 157	0.46 158	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

cross-raft	0.34 181	0.20 208	0.37 175	0.44 381	0.23 195	0.32 171	0.35 292	0.74 306	0.40 168	0.60 235	0.77 277	0.57 262	0.27 142	0.43 127	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.11 103

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 37	0.25 256	0.24 43	0.13 1	0.35 45	0.41 172	0.25 60	0.36 127	0.30 101	0.25 114	0.30 21	0.26 151	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 112	0.26 131	0.53 211	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 54

fffy	0.28 124	0.21 245	0.34 142	0.37 170	0.23 195	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.41 172	0.32 116	0.37 132	0.39 163	0.27 142	0.50 188	0.27 169	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

GCAP-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.38 200	0.19 65	0.38 228	0.23 95	0.57 173	0.41 172	0.45 184	0.49 169	0.39 163	0.27 142	0.33 48	0.23 89	0.14 125	0.12 229	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.11 103

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 10	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 534	0.43 199	0.25 114	0.63 314	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 468	1.73 554	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 247	0.11 166	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 587

AnonymousM	0.41 286	0.81 572	0.29 71	0.34 97	0.22 153	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 142	0.41 109	0.31 220	0.15 192	0.12 229	1.51 598	0.26 504	0.12 81	0.10 54

CRE-IMP	0.36 215	0.23 305	0.49 345	0.42 341	0.24 224	0.41 255	0.21 64	0.57 173	0.41 172	0.65 273	0.72 252	0.53 245	0.37 249	0.61 295	0.38 315	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.21 390	0.18 345

rrr	0.29 135	0.22 284	0.41 228	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.32 245	0.52 154	0.42 180	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.14 237

MIF-Stereo (partial)	0.31 158	0.18 133	0.37 175	0.41 301	0.31 421	0.28 104	0.23 95	0.47 128	0.42 180	0.31 103	0.63 225	0.36 148	0.35 227	0.57 246	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.14 237

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 57	0.34 142	0.33 80	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 181	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.11 121	0.11 38	0.10 54

1w_stereo	0.24 84	0.15 57	0.29 71	0.34 97	0.18 41	0.31 153	0.41 400	0.40 88	0.43 182	0.31 103	0.38 134	0.17 4	0.24 105	0.45 143	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

11t1	0.36 215	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.62 384	0.29 182	0.69 265	0.43 182	0.60 235	0.53 195	0.53 245	0.48 313	0.56 233	0.40 328	0.18 326	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.17 292	0.17 327

MSKI-zero shot	0.32 164	0.17 106	0.34 142	0.39 229	0.21 133	0.32 171	0.22 75	0.61 200	0.43 182	0.52 212	0.64 228	0.61 296	0.20 60	0.74 399	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.12 81	0.12 150

GLC_STEREO	0.29 135	0.19 171	0.27 52	0.44 381	0.19 65	0.31 153	0.26 137	0.47 128	0.43 182	0.37 143	0.47 163	0.41 181	0.23 95	0.50 188	0.34 257	0.14 125	0.18 440	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.13 193

FTStereo	0.56 439	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 555	0.66 237	0.43 182	1.09 525	3.27 598	0.70 345	0.73 465	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 500

DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

GGEV	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 555	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

rvit_stereo_0080	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

MGS-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.36 153	0.23 195	0.37 215	0.30 198	0.39 81	0.44 188	0.31 103	0.51 182	0.40 175	0.24 105	0.43 127	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.14 163	0.13 193

whm_eth	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 114	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 114	0.66 343	0.30 213	0.14 125	0.12 229	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 153	0.20 10	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 38	0.42 191	0.26 131	0.29 11	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
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
Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 476	1.84 561	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 491

model_zeroshot	0.33 175	0.18 133	0.48 333	0.39 229	0.28 355	0.45 283	0.25 124	0.63 214	0.45 197	0.61 243	0.50 173	0.51 237	0.25 114	0.45 143	0.26 151	0.16 247	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.13 193

RAStereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.40 267	0.21 133	0.23 28	0.26 137	0.42 99	0.45 197	0.23 44	0.34 116	0.30 101	0.19 46	0.34 54	0.25 122	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

test_for_model	0.82 512	3.60 623	0.39 206	2.35 611	2.07 612	0.39 236	0.28 172	0.42 99	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 101	0.27 142	0.34 54	0.25 122	0.34 539	0.11 166	0.13 90	0.09 10	3.49 624	0.18 345

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 460	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 103	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 492	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 492	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CES	0.28 124	0.14 30	0.23 2	0.30 16	0.70 575	0.37 215	0.27 153	0.48 132	0.46 201	0.34 125	0.48 165	0.27 82	0.22 83	0.39 93	0.23 89	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.13 118	0.17 327

PSM-softLoss	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KMStereo	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

castereo++	0.26 105	0.16 77	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.75 443	0.20 43	0.37 62	0.47 206	0.23 44	0.23 38	0.35 137	0.28 157	0.39 93	0.19 5	0.14 125	0.09 25	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.10 54

CAS	0.34 181	0.13 7	0.25 27	1.28 593	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 60	0.19 46	0.29 11	0.27 169	0.69 586	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.15 261

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 58	0.21 64	0.66 237	0.47 206	1.08 523	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

FSD					0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 195	0.49 389	0.45 564	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.46 553

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 482	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 102	0.16 247	0.10 67	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

test_sample1	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.34 97	0.23 195	0.58 355	0.35 292	0.99 407	0.49 210	0.62 245	0.75 267	0.69 341	0.61 392	0.58 266	0.44 357	0.18 326	0.14 340	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.17 327

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 579	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 105	0.34 54	0.31 220	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.10 80	0.13 118	0.13 193

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 388	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 188	0.51 401	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

rvit_stereo_ft	0.33 175	0.25 367	0.47 313	0.52 498	0.32 437	0.33 178	0.47 440	0.49 135	0.50 214	0.34 125	0.41 142	0.41 181	0.32 204	0.48 176	0.34 257	0.22 426	0.14 340	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.14 237

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 95	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 74	0.21 70	0.49 181	0.24 102	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 202	0.32 230	0.14 125	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 153	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 558	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

iRaftStereo_RVC	0.32 164	0.19 171	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.31 153	0.29 182	0.68 257	0.51 216	0.49 200	0.66 238	0.37 150	0.23 95	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.15 213	0.12 150

x	0.39 263	0.24 342	0.41 228	0.34 97	0.23 195	0.52 312	0.32 245	0.86 355	0.52 219	0.57 227	0.70 249	0.59 285	0.50 328	0.49 181	0.46 376	0.17 290	0.15 371	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.16 307

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 504	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 558

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 504	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 558

mmm	0.44 310	0.27 403	0.46 301	0.38 200	0.24 224	0.61 376	0.35 292	0.94 388	0.53 222	0.72 329	1.05 431	0.63 304	0.50 328	0.57 246	0.45 366	0.18 326	0.15 371	0.23 430	0.20 408	0.20 366	0.18 345

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 11	0.26 69	0.24 114	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 105	0.40 101	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 531

GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 515	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 192	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

MM-Stereo_test1	0.33 175	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.23 195	0.36 208	0.45 429	0.58 179	0.54 226	0.60 235	0.50 173	0.38 158	0.37 249	0.60 287	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.12 150

ACVNet-DCA	0.35 197	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

1test111	0.36 215	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.55 223	0.45 366	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

MIM_Stereo	0.38 247	0.17 106	0.53 384	0.37 170	0.24 224	0.27 83	0.24 114	0.70 280	0.54 226	0.72 329	1.00 405	0.63 304	0.29 173	0.64 328	0.38 315	0.13 80	0.14 340	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.11 103

qqq	0.40 275	0.26 386	0.44 272	0.36 153	0.22 153	0.46 288	0.36 314	0.85 351	0.54 226	0.56 224	0.69 246	0.65 324	0.53 339	0.55 223	0.45 366	0.17 290	0.16 403	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

rvit_stereo_0081	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0082	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

AACVNet	0.50 392	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

NRIStereo	0.36 215	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.23 195	0.34 189	0.26 137	0.65 228	0.55 231	0.64 264	0.63 225	0.56 257	0.37 249	0.65 335	0.37 306	0.15 192	0.11 166	0.18 281	0.15 244	0.17 292	0.14 237

Pruner-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.40 267	0.25 256	0.22 21	0.24 114	0.67 247	0.55 231	0.89 440	0.76 273	0.68 337	0.29 173	0.62 303	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.17 326	0.17 292	0.18 345

TANstereo	0.30 152	0.15 57	0.31 96	0.30 16	0.17 25	0.55 331	0.23 95	0.44 119	0.55 231	0.59 231	0.68 245	0.37 150	0.26 131	0.35 64	0.27 169	0.15 192	0.16 403	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.14 237

tg	0.33 175	0.18 133	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.38 228	0.26 137	0.70 280	0.56 237	0.47 195	0.65 231	0.42 191	0.24 105	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.14 163	0.11 103

CRFU-Net	0.57 446	0.27 403	0.57 403	0.46 425	0.30 399	1.20 544	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 493	0.98 398	1.06 482	0.79 489	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

depthmonostereo	0.29 135	0.14 30	0.31 96	0.35 133	0.17 25	0.46 288	0.27 153	0.69 265	0.57 239	0.35 132	0.42 145	0.31 109	0.35 227	0.35 64	0.27 169	0.14 125	0.12 229	0.13 90	0.12 152	0.11 38	0.10 54

DisPM	0.39 263	0.19 171	0.44 272	0.41 301	0.27 331	0.24 43	0.31 224	0.65 228	0.57 239	0.87 426	0.87 344	0.60 291	0.32 204	0.76 409	0.32 230	0.18 326	0.12 229	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.20 401

RAFT	0.45 320	0.22 284	0.45 284	0.47 434	0.26 300	0.54 326	0.47 440	0.66 237	0.58 241	0.80 366	0.82 312	0.94 448	0.57 366	0.75 405	0.34 257	0.17 290	0.15 371	0.22 408	0.20 408	0.16 257	0.12 150

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 408	0.47 434	0.41 503	0.29 116	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 142	0.52 241	0.26 131	0.73 392	0.27 169	0.17 290	0.12 229	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 469	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 101	0.29 207	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 428	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 223	0.44 357	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

ac_64	0.52 408	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

rvit_stereo_0083	0.34 181	0.24 342	0.50 358	0.44 381	0.27 331	0.34 189	0.35 292	0.45 123	0.62 246	0.37 143	0.47 163	0.42 191	0.35 227	0.40 101	0.36 290	0.22 426	0.20 466	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.14 237

AE-Stereo	0.34 181	0.21 245	0.42 249	0.48 441	0.31 421	0.48 296	0.35 292	0.61 200	0.62 246	0.32 116	0.55 203	0.52 241	0.27 142	0.47 165	0.29 207	0.13 80	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.12 150

StereoVision	0.42 293	0.28 417	0.45 284	0.49 456	0.28 355	0.38 228	0.38 351	0.72 293	0.62 246	0.44 181	1.14 466	0.54 249	0.39 264	0.56 233	0.34 257	0.21 400	0.24 503	0.25 460	0.24 481	0.26 459	0.16 307

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 153	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 504	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 376	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 543	1.06 482	0.66 428	0.51 195	0.43 341	0.16 247	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

iRaft-Stereo_5w	0.45 320	0.21 245	0.48 333	0.42 341	0.28 355	0.31 153	0.54 486	0.63 214	0.62 246	0.62 245	0.89 356	1.01 467	0.69 441	0.75 405	0.66 452	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.15 261

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 433	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.46 376	0.17 290	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

GMOStereo	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

error version	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-v	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-2	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

Selective-RAFT	0.35 197	0.23 305	0.51 371	0.44 381	0.21 133	0.64 400	0.27 153	0.59 184	0.63 257	0.40 166	0.38 134	0.55 254	0.40 270	0.57 246	0.35 274	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.16 257	0.13 193

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 408	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 112	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 439	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.45 366	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

GrayStereo	0.49 376	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 521	0.69 265	0.63 257	1.02 501	1.47 537	0.78 391	0.76 475	0.56 233	0.33 242	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 491

raftrobust	0.34 181	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.27 331	0.30 132	0.25 124	0.71 288	0.63 257	0.58 229	0.55 203	0.45 208	0.46 304	0.51 195	0.29 207	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.13 193

HCRNet	0.44 310	0.34 460	0.41 228	0.53 508	0.26 300	0.53 320	0.29 182	0.83 345	0.63 257	0.71 317	0.81 308	0.77 389	0.50 328	0.66 343	0.36 290	0.24 455	0.16 403	0.24 447	0.20 408	0.21 390	0.18 345

PMTNet	0.32 164	0.16 77	0.24 16	0.29 10	0.18 41	0.45 283	0.22 75	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.75 588	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103

EKT-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.39 206	0.43 362	0.29 382	0.38 228	0.31 224	0.69 265	0.64 264	0.45 184	0.63 225	0.49 230	0.27 142	0.56 233	0.33 242	0.18 326	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.16 257	0.16 307

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 37	0.22 153	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 290	0.11 166	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

RALCasStereoNet	0.36 215	0.21 245	0.37 175	0.42 341	0.26 300	0.35 198	0.38 351	0.63 214	0.64 264	0.50 203	0.72 252	0.51 237	0.29 173	0.59 281	0.36 290	0.16 247	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.17 292	0.16 307

RALAANet	0.38 247	0.23 305	0.48 333	0.42 341	0.29 382	0.35 198	0.25 124	0.86 355	0.64 264	0.67 289	0.65 231	0.60 291	0.29 173	0.60 287	0.34 257	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.21 390	0.13 193

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 80	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
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
anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.16 257	0.14 237

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 509	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 503	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

TestStereo	0.38 247	0.31 443	0.40 218	0.45 404	0.20 100	0.40 240	0.37 329	0.66 237	0.65 269	0.53 215	0.78 288	0.47 219	0.40 270	0.55 223	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.22 412	0.13 193

castereo	0.28 124	0.16 77	0.32 110	0.35 133	0.21 133	0.40 240	0.42 410	0.50 143	0.66 272	0.26 66	0.41 142	0.37 150	0.36 245	0.33 48	0.24 102	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

IER	0.46 330	0.23 305	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.69 419	0.35 292	0.80 336	0.66 272	0.83 400	0.94 371	0.75 377	0.77 482	0.60 287	0.42 336	0.17 290	0.14 340	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

AFF-stereo	0.38 247	0.19 171	0.39 206	0.37 170	0.21 133	0.27 83	0.31 224	0.65 228	0.66 272	0.64 264	1.13 461	0.76 383	0.39 264	0.55 223	0.33 242	0.11 32	0.09 25	0.16 193	0.16 276	0.13 118	0.11 103

DDVS	0.52 408	0.30 438	0.56 399	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 500	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 433	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 218	0.36 290	0.27 486	0.26 517	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 464	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 525	0.23 494	0.35 533	0.25 490	0.30 488	0.25 460

test_sample2	0.42 293	0.22 284	0.43 260	0.33 80	0.21 133	0.58 355	0.39 374	0.95 395	0.67 275	0.63 254	0.77 277	0.69 341	0.57 366	0.61 295	0.38 315	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.16 276	0.19 350	0.18 345

RAFT_R40	0.40 275	0.19 171	0.44 272	0.43 362	0.25 256	0.23 28	0.26 137	0.67 247	0.67 275	0.98 486	0.78 288	0.72 358	0.43 284	0.76 409	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.18 316	0.14 237

xyz-stereo	4.23 615	0.17 106	61.76 670	0.34 97	0.16 11	12.16 626	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 498	3.36 603	0.77 389	0.82 498	1.21 536	0.40 328	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 54

Reg-Stereo(zero)	0.30 152	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.18 41	0.32 171	0.20 43	0.63 214	0.68 280	0.50 203	0.52 191	0.51 237	0.30 191	0.45 143	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.11 103

AAGNet	1.43 578	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 116	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 481	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 656	0.16 247	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 577	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 403	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 403	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

DMCA-RVC	0.51 399	0.30 438	0.59 408	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 468	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 518	0.23 465	0.26 459	0.19 378

DMCA	0.45 320	0.26 386	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.51 308	0.34 268	0.93 383	0.68 280	0.75 343	0.83 318	0.79 393	0.53 339	0.51 195	0.54 416	0.21 400	0.16 403	0.21 393	0.16 276	0.19 350	0.21 419

xyz-stereo-finetune	0.33 175	0.18 133	0.36 159	0.33 80	0.18 41	0.57 349	0.31 224	0.58 179	0.69 287	0.45 184	0.54 197	0.38 158	0.33 216	0.56 233	0.36 290	0.12 47	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 408	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

PFNet+	0.40 275	0.19 171	0.49 345	0.39 229	0.25 256	0.28 104	0.23 95	0.64 227	0.70 288	0.85 411	0.79 298	0.64 311	0.35 227	0.72 386	0.34 257	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.20 408	0.16 257	0.20 401

NF-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.57 262	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

OCTAStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 519	1.12 454	0.58 270	0.92 523	0.61 295	0.32 230	0.15 192	0.11 166	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 557

RE-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

TVStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

RAFT-RH_RVC	0.56 439	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 114	0.60 194	0.70 288	1.19 539	3.94 610	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.14 217	0.12 81	0.13 193

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 211	0.54 416	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 358	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

DeepPruner_ROB	0.53 414	0.34 460	0.59 408	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 504	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 492	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 290	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

trnet	0.27 117	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.15 2	0.37 215	0.23 95	0.52 154	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.34 128	0.26 131	0.39 93	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

H2IRNET	0.37 232	0.20 208	0.33 125	0.38 200	0.25 256	0.27 83	0.23 95	0.59 184	0.72 300	0.39 160	0.90 360	0.74 375	0.55 357	0.52 202	0.43 341	0.15 192	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.13 193

4D-IteraStereo	0.33 175	0.18 133	0.40 218	0.40 267	0.24 224	0.32 171	0.27 153	0.58 179	0.72 300	0.65 273	0.54 197	0.42 191	0.23 95	0.45 143	0.28 190	0.14 125	0.09 25	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.11 103

LoS	0.29 135	0.15 57	0.30 84	0.29 10	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 157	0.47 165	0.28 190	0.15 192	0.11 166	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSP-Net	0.56 439	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 546	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 475	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 423	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

CREStereo	0.28 124	0.15 57	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 112	0.26 131	0.38 87	0.25 122	0.16 247	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103
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
BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 399	0.37 170	0.19 65	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 247	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 218	0.39 321	0.22 426	0.15 371	0.35 533	0.16 276	0.28 475	0.21 419

rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 469	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 497	0.26 517	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

Any-RAFT	0.35 197	0.16 77	0.30 84	0.34 97	0.21 133	0.52 312	0.22 75	0.88 367	0.73 307	0.53 215	0.73 256	0.64 311	0.28 157	0.46 158	0.24 102	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.12 150

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 531	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 151	0.12 47	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

STrans-v2	0.46 330	0.20 208	0.48 333	0.40 267	0.24 224	0.55 331	0.50 459	1.07 443	0.73 307	0.65 273	1.05 431	0.72 358	0.69 441	0.72 386	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.14 217	0.13 118	0.12 150

XX-TBD	0.32 164	0.53 543	0.26 42	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 114	0.40 88	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 109	0.25 114	0.32 34	0.27 169	0.16 247	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 215	0.17 106	0.41 228	0.35 133	0.19 65	0.33 178	0.29 182	0.65 228	0.73 307	0.68 295	1.01 408	0.56 257	0.40 270	0.42 120	0.30 213	0.11 32	0.09 25	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.10 54

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 477	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 511	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 428	0.39 229	0.22 153	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 550	0.58 270	1.06 545	0.60 287	0.42 336	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

DCVSM-stereo	0.49 376	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 529	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 381	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 500

test_sample8	1.25 569	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 562	0.95 380	3.29 601	1.59 582	1.20 532	1.36 561	0.41 559	8.41 629	0.40 551	0.41 563	0.36 523	0.33 517

HHNet	0.41 286	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.37 476	0.33 178	0.34 268	0.69 265	0.75 317	0.86 418	1.30 506	0.52 241	0.32 204	0.52 202	0.35 274	0.15 192	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.15 213	0.24 452

UNet	0.54 426	0.26 386	0.66 445	0.44 381	0.40 496	0.99 507	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

UPFNet	0.53 414	0.24 342	0.51 371	0.45 404	0.38 485	0.84 479	0.49 454	0.99 407	0.75 317	0.87 426	0.88 352	0.86 417	0.64 415	0.80 426	0.71 467	0.20 381	0.20 466	0.20 351	0.20 408	0.19 350	0.15 261

Gwc-CoAtRS	0.34 181	0.17 106	0.44 272	0.39 229	0.23 195	0.34 189	0.22 75	0.70 280	0.75 317	0.60 235	0.59 216	0.58 270	0.29 173	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.12 150

HSM	0.51 399	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 513	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 290	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 418	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

GMStereo_Zeroshot	0.49 376	0.44 513	0.74 482	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 340	0.26 479	0.15 244	0.36 523	0.18 345

BUS	0.45 320	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.70 424	0.34 268	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.65 324	0.49 317	0.64 328	0.51 401	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

psmg	0.49 376	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.15 371	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

IIG-Stereo	0.43 303	0.21 245	0.44 272	0.50 470	0.25 256	0.44 273	0.21 64	0.71 288	0.76 325	0.83 400	0.95 380	0.83 406	0.43 284	0.90 470	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.19 321	0.14 217	0.15 213	0.11 103

LMCR-Stereo	0.53 414	0.30 438	0.53 384	0.58 533	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 358	0.15 371	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 97	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

YMNet	0.66 473	0.38 488	0.90 514	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 537	1.29 503	1.12 500	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 548	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 473	0.38 488	0.90 514	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 537	1.29 503	1.12 500	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 548	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 469	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

ToySt	0.49 376	0.27 403	0.75 486	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 247	0.17 423	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

Anonymous_2	0.82 512	0.44 513	0.63 428	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 475	0.75 405	0.58 426	0.52 576	0.54 590	0.54 577	4.82 629	0.56 571	0.40 547

SACVNet	0.58 453	0.34 460	0.55 393	0.55 522	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 501	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 479	0.36 531

IRAFT_RVC	0.42 293	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.24 224	0.27 83	0.54 486	0.74 306	0.77 332	0.76 350	0.80 301	0.73 369	0.51 333	0.70 376	0.36 290	0.17 290	0.10 67	0.21 393	0.16 276	0.16 257	0.14 237

SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 393	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 542	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

PSMNet-RSSM	0.48 358	0.22 284	0.38 187	0.42 341	0.25 256	0.50 304	0.37 329	1.10 453	0.77 332	0.70 310	1.06 437	0.84 410	0.64 415	0.62 303	0.47 383	0.23 443	0.15 371	0.23 430	0.25 490	0.20 366	0.19 378

G2L-Stereo	0.49 376	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 381	0.17 423	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

WCG-NET（raft）	0.31 158	0.15 57	0.36 159	0.32 63	0.19 65	0.35 198	0.27 153	0.51 145	0.78 342	0.45 184	0.55 203	0.48 224	0.27 142	0.54 218	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.11 121	0.12 81	0.11 103

GCST	0.83 519	1.22 592	0.74 482	1.58 596	1.01 590	1.06 520	0.23 95	0.78 329	0.78 342	0.97 481	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 594	0.65 596	1.20 595	0.81 598	0.91 585	0.70 584

test-3	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.22 75	0.63 214	0.78 342	0.71 317	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

test_1	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.23 95	0.63 214	0.78 342	0.68 295	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

OMP-Stereo	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.52 498	0.24 224	0.36 208	0.25 124	0.71 288	0.78 342	0.77 356	0.64 228	0.89 432	0.39 264	0.91 477	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.20 351	0.15 244	0.15 213	0.12 150

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 407	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 493	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

HGLStereo	0.56 439	0.28 417	0.57 403	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 498	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

GANet-RSSM	0.47 346	0.21 245	0.37 175	0.38 200	0.25 256	0.58 355	0.36 314	1.07 443	0.78 342	0.68 295	1.01 408	0.86 417	0.67 431	0.62 303	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.17 327

rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 496	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 504	0.27 526	0.29 509	0.28 517	0.21 390	0.20 401

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 478	0.81 572	0.73 477	0.53 508	0.37 476	1.40 557	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 554	0.30 539	0.57 579	0.31 533	0.53 567	0.30 500

WCG-NET	0.28 124	0.15 57	0.33 125	0.33 80	0.19 65	0.33 178	0.27 153	0.39 81	0.80 353	0.46 190	0.49 169	0.39 163	0.25 114	0.40 101	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.10 54

RAFT-Stereo-weight	0.32 164	0.18 133	0.33 125	0.39 229	0.22 153	0.26 69	0.29 182	0.67 247	0.80 353	0.53 215	0.51 182	0.58 270	0.20 60	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.11 103

CoDeX	0.47 346	0.20 208	0.49 345	0.42 341	0.25 256	0.75 443	0.36 314	1.27 532	0.80 353	0.82 388	0.96 384	0.62 302	0.57 366	0.60 287	0.36 290	0.17 290	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.16 257	0.14 237

riskmin	0.38 247	0.20 208	0.39 206	0.32 63	0.23 195	0.53 320	0.30 198	0.63 214	0.80 353	0.49 200	0.56 206	0.73 369	0.58 375	0.55 223	0.36 290	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.13 186	0.19 350	0.20 401

RAFT+CT+SA	0.39 263	0.23 305	0.36 159	0.51 486	0.27 331	0.29 116	0.46 433	0.75 313	0.80 353	0.51 206	0.89 356	0.41 181	0.40 270	0.78 420	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.15 213	0.14 237

PSMNet-ADL	0.48 358	0.27 403	0.40 218	0.48 441	0.30 399	0.68 417	0.37 329	0.90 374	0.80 353	0.61 243	0.80 301	0.92 444	0.62 398	0.72 386	0.63 444	0.23 443	0.18 440	0.18 281	0.20 408	0.22 412	0.20 401

ACVNet	0.46 330	0.23 305	0.36 159	0.39 229	0.28 355	0.58 355	0.40 385	0.87 362	0.80 353	0.64 264	0.96 384	0.79 393	0.60 386	0.63 314	0.67 455	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.18 316	0.15 261

acv_ft	0.51 399	0.23 305	0.56 399	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 481	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

test_sample5	0.47 346	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.77 356	0.94 371	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

test_sample4	0.47 346	0.26 386	0.50 358	0.35 133	0.22 153	0.69 419	0.38 351	1.15 480	0.81 361	0.78 360	0.82 312	0.62 302	0.53 339	0.63 314	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.21 393	0.19 383	0.21 390	0.19 378

test_sample3	0.46 330	0.25 367	0.50 358	0.35 133	0.23 195	0.69 419	0.37 329	1.15 480	0.81 361	0.75 343	0.79 298	0.66 329	0.49 317	0.63 314	0.46 376	0.21 400	0.15 371	0.20 351	0.19 383	0.21 390	0.19 378

DualNet	0.48 358	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.80 366	1.03 421	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 498	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

CBFPSM	0.59 460	0.22 284	1.31 560	0.38 200	0.27 331	1.12 532	0.65 517	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 540	0.87 511	0.67 354	0.76 475	0.16 247	0.15 371	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

test_5	0.43 303	0.24 342	0.43 260	0.52 498	0.28 355	0.28 104	0.42 410	0.72 293	0.82 366	0.62 245	0.91 363	0.72 358	0.55 357	0.79 425	0.35 274	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.16 307

test_3	0.36 215	0.19 171	0.44 272	0.44 381	0.23 195	0.48 296	0.36 314	0.66 237	0.82 366	0.64 264	0.45 152	0.68 337	0.25 114	0.41 109	0.31 220	0.12 47	0.10 67	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

psm_up	0.55 428	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 529	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 511	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

DSFCA	0.55 428	0.25 367	0.62 418	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 516	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

ACV-stereo	0.62 466	0.34 460	1.00 525	0.43 362	0.31 421	1.20 544	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 580	1.03 542	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

test_sample6	0.49 376	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 153	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

SQANet	0.82 512	0.74 565	0.67 449	1.13 588	0.98 588	1.11 529	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 583	0.24 503	1.03 593	0.35 547	1.18 594	0.58 581

hknet	0.49 376	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

s12784h	0.36 215	0.15 57	0.24 16	0.34 97	0.15 2	0.77 450	0.29 182	0.80 336	0.83 371	0.56 224	0.57 210	0.43 199	0.40 270	0.57 246	0.33 242	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.09 10	0.14 163	0.09 6

ISRNet	0.56 439	0.24 342	0.66 445	0.56 525	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 519	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 544	0.26 517	0.36 538	0.33 542	0.30 488	0.42 551

iinet-f	0.67 478	0.26 386	2.15 590	0.39 229	0.31 421	1.19 543	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 505	0.71 381	1.21 553	0.20 381	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

gwcnet-sp	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

scenet	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

ssnet	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

CFNet-RSSM	0.34 181	0.17 106	0.45 284	0.39 229	0.22 153	0.35 198	0.23 95	0.73 304	0.84 376	0.65 273	0.54 197	0.57 262	0.28 157	0.46 158	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.11 103

DANet	0.71 489	0.45 517	0.91 516	0.59 538	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 543	1.22 487	1.33 534	0.88 515	1.16 527	1.24 554	0.27 486	0.23 494	0.31 518	0.25 490	0.35 518	0.32 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.49 376	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 423	0.27 493	0.27 511	0.25 452	0.23 444

DRaft	0.49 376	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 501	1.75 557	0.50 233	0.82 498	0.63 314	0.40 328	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

APVNet	0.71 489	0.37 478	0.89 513	0.56 525	0.45 526	1.18 542	0.68 526	1.41 558	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 494	1.10 520	1.17 550	0.26 476	0.28 530	0.32 524	0.31 533	0.29 479	0.30 500

cf-r	0.47 346	0.23 305	0.41 228	0.39 229	0.23 195	0.59 368	0.37 329	0.88 367	0.85 384	0.72 329	1.05 431	0.94 448	0.62 398	0.56 233	0.54 416	0.21 400	0.14 340	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.15 261

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

AASNet	0.53 414	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 568	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

GANet-ADL	0.42 293	0.25 367	0.45 284	0.43 362	0.29 382	0.54 326	0.35 292	0.89 369	0.86 389	0.63 254	0.72 252	0.68 337	0.42 278	0.52 202	0.41 332	0.21 400	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.19 378

CrosDoStereo	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 586	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 515	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

DeepStereo_LL	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 586	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 515	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

ADLNet	0.55 428	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 488	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

test_xeample	1.01 541	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 133	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 624	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

delet	0.55 428	0.24 342	0.55 393	0.44 381	0.33 448	1.07 521	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 326	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

STTStereo	0.55 428	0.37 478	0.76 491	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 488	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 539	0.24 442	0.23 444

PS-NSSS	0.58 453	0.44 513	0.62 418	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 514	0.26 517	0.40 551	0.27 511	0.33 507	0.26 466

NLCSM	0.82 512	0.52 539	1.19 547	0.58 533	0.73 577	0.92 492	0.78 552	1.75 589	0.87 398	0.92 460	1.86 563	1.40 545	0.74 467	1.52 561	1.09 542	0.27 486	0.23 494	0.26 479	0.30 525	0.26 459	0.28 483

THIR-Stereo	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 521	0.66 237	0.87 398	1.02 501	1.40 521	0.72 358	0.76 475	0.62 303	0.42 336	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

FADNet-RVC	0.60 463	0.53 543	1.14 540	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 511	0.28 501	0.28 517	0.31 494	0.31 508

G-Net	0.95 535	0.46 519	1.04 528	0.64 552	0.48 538	2.12 588	0.64 516	1.01 420	0.87 398	1.75 578	2.82 594	1.30 525	1.64 586	1.06 510	0.96 525	0.36 548	0.29 535	0.35 533	0.25 490	0.45 550	0.42 551

MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 415	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 468	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

DualNet (step1)	0.57 446	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 559	0.20 466	0.40 551	0.41 563	0.36 523	0.33 517

test_sample9	1.05 550	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 561	0.41 559	8.41 629	0.40 551	0.41 563	0.36 523	0.33 517

test_sample7	0.52 408	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 493	0.26 504	0.27 471	0.24 452

NINENet	0.50 392	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 403	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 57	0.23 2	0.31 37	0.24 224	0.27 83	0.22 75	0.46 125	0.88 403	0.46 190	0.80 301	0.30 101	0.26 131	0.36 66	0.33 242	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.51 584	0.13 118	0.09 6
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
CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

xxxx	1.01 541	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 133	0.82 473	0.36 314	1.32 540	0.88 403	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 623	0.20 381	0.16 403	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

psmorigin	0.82 512	0.51 532	2.09 588	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 403	1.45 559	1.43 528	1.50 556	1.06 545	1.22 538	0.97 526	0.31 514	0.32 553	0.27 493	0.27 511	0.33 507	0.42 551

FADNet_RVC	0.55 428	0.37 478	1.17 545	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 403	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 494	0.28 483

RASNet	0.53 414	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 403	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 523	0.90 470	0.86 495	0.16 247	0.14 340	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 414	0.32 447	0.64 433	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 403	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 423	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

AdaStereo	0.50 392	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 403	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 229	0.28 501	0.18 353	0.23 429	0.18 345
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.
DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 500	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 416	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

raft+_RVC	0.38 247	0.19 171	0.35 152	0.37 170	0.25 256	0.45 283	0.37 329	0.78 329	0.89 416	0.51 206	0.78 288	0.50 233	0.29 173	0.53 211	0.40 328	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.12 150

222	1.18 564	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 153	0.79 457	0.37 329	1.31 539	0.89 416	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 627	0.20 381	0.15 371	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

coex_refinement	0.53 414	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 419	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 303	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

TCMNet	0.66 473	0.39 495	0.98 523	0.59 538	0.61 567	0.96 500	0.55 490	1.05 435	0.90 419	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 534	0.26 476	0.26 517	0.31 518	0.28 517	0.32 500	0.29 491

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 181	0.27 403	0.45 284	0.36 153	0.25 256	0.48 296	0.30 198	0.58 179	0.90 419	0.42 175	0.36 127	0.30 101	0.29 173	0.49 181	0.30 213	0.16 247	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.18 316	0.15 261

TestStereo1	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

SA-5K	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

rafts_anoy	0.37 232	0.21 245	0.36 159	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.33 255	0.67 247	0.90 419	0.58 229	0.66 238	0.45 208	0.33 216	0.47 165	0.39 321	0.16 247	0.11 166	0.21 393	0.23 465	0.17 292	0.14 237

hitnet-ft	0.55 428	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 419	0.82 388	1.01 408	1.13 506	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 497	0.20 466	0.28 501	0.22 449	0.29 479	0.26 466

anonymity	0.97 537	0.89 578	1.05 529	0.92 580	1.03 591	0.97 502	0.81 557	1.29 535	0.91 426	1.07 519	0.98 398	1.00 463	0.95 532	1.02 505	0.92 519	0.96 594	0.95 616	0.90 590	0.91 605	0.92 586	0.94 595

ADStereo(finetuned)	0.37 232	0.16 77	0.49 345	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.69 441	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

DCANet	0.36 215	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.57 366	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

RAFT + AFF	0.53 414	0.29 429	0.75 486	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 426	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 290	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

MMNet	0.55 428	0.25 367	0.61 415	0.43 362	0.34 457	1.07 521	0.39 374	0.87 362	0.91 426	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 475	0.81 429	0.76 475	0.15 192	0.14 340	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 431	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 247	0.15 371	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

DCANet-4	0.36 215	0.20 208	0.48 333	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.66 237	0.92 431	0.69 304	0.78 288	0.40 175	0.47 308	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

UDGNet	0.48 358	0.77 569	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 431	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 525	0.15 371	0.66 583	0.19 383	0.36 523	0.21 419

GEStereo_RVC	0.55 428	0.29 429	0.63 428	0.49 456	0.31 421	0.70 424	0.54 486	1.22 512	0.92 431	0.82 388	0.85 333	0.85 412	0.63 404	0.90 470	0.65 449	0.24 455	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.21 390	0.22 437

DLCB_ROB	0.58 453	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 431	1.04 510	1.14 466	1.21 513	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 381	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

PSMNet_ROB	0.64 469	0.37 478	0.65 439	0.56 525	0.42 509	0.97 502	0.83 558	1.21 504	0.92 431	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 518	0.29 504	0.20 466	0.31 518	0.31 533	0.26 459	0.23 444

CFNet_ucs	0.50 392	0.24 342	0.55 393	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 437	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 371	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 437	0.82 388	1.50 538	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

GwcNet-RSSM	0.49 376	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 437	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 340	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

FADNet-RVC-Resample	0.56 439	0.33 455	1.16 541	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 437	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

HSM-Net_RVC	0.53 414	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 133	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 437	0.90 447	1.15 472	1.26 518	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 290	0.13 303	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.57 446	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 437	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 504	0.19 454	0.27 493	0.25 490	0.31 494	0.21 419

ETE_ROB	0.70 485	0.49 524	0.73 477	0.56 525	0.36 469	0.79 457	0.87 565	1.14 476	0.93 437	1.19 539	1.18 481	1.39 543	0.82 498	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 518	0.26 504	0.33 507	0.34 524

rvit_105_1	0.54 426	0.40 500	0.76 491	0.58 533	0.37 476	0.59 368	0.68 526	0.70 280	0.94 444	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 525	0.29 535	0.31 518	0.34 544	0.23 429	0.20 401

DDUNet	1.06 551	2.56 619	0.68 454	1.21 590	1.26 596	1.03 514	0.69 531	1.11 459	0.94 444	0.96 476	1.22 487	1.27 520	0.82 498	0.93 486	0.72 469	0.84 591	0.38 568	1.99 605	0.60 589	1.10 593	0.85 591

ccnet	0.82 512	0.57 548	0.75 486	0.54 515	0.59 565	1.09 528	0.66 519	1.38 553	0.94 444	1.12 530	1.44 531	1.29 523	0.92 523	0.95 495	1.24 554	0.49 572	0.42 577	0.50 574	0.47 575	0.51 562	0.46 563

GANet	0.70 485	0.37 478	0.55 393	0.51 486	0.34 457	0.94 494	0.96 573	1.08 447	0.94 444	1.04 510	1.98 568	1.13 506	0.88 515	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 517	0.27 493	0.22 449	0.31 494	0.22 437

StereoDRNet-Refined	0.58 453	0.32 447	0.54 388	0.46 425	0.30 399	0.96 500	0.40 385	1.00 411	0.94 444	1.12 530	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 514	0.17 290	0.13 303	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 485	0.35 466	0.68 454	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 564	1.16 487	0.94 444	1.33 554	1.15 472	1.38 542	0.83 503	1.03 507	0.90 516	0.32 525	0.25 511	0.26 479	0.24 481	0.31 494	0.28 483

ADLNet2	0.55 428	0.25 367	0.65 439	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 450	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 381	0.16 403	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

PCWNet_CMD	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.95 395	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.21 393	0.16 276	0.24 442	0.19 378

SA	0.44 310	0.25 367	0.46 301	0.46 425	0.24 224	0.43 265	0.36 314	0.75 313	0.96 451	0.59 231	1.03 421	0.48 224	0.52 335	0.94 493	0.32 230	0.16 247	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

MSMDNet	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.96 399	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.23 429	0.19 378

LL-Strereo	0.57 446	0.27 403	0.68 454	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 454	0.83 400	0.78 288	1.10 496	1.18 557	1.33 549	0.49 389	0.17 290	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

DAS	0.51 399	0.25 367	0.60 413	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.82 432	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 399	0.25 367	0.60 413	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.93 486	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

GwcNet-ADL	0.44 310	0.22 284	0.48 333	0.45 404	0.30 399	0.40 240	0.37 329	0.92 381	0.97 454	0.71 317	0.78 288	0.61 296	0.42 278	0.62 303	0.50 391	0.19 358	0.14 340	0.15 165	0.14 217	0.18 316	0.18 345

SDNR	0.86 522	0.37 478	1.47 575	0.40 267	0.38 485	3.38 609	0.33 255	0.90 374	0.98 458	0.99 488	2.09 573	0.59 285	0.71 458	1.29 545	0.70 462	0.51 575	0.56 592	0.36 538	0.26 504	0.43 545	0.46 563

fast-acv-ft	0.64 469	0.30 438	0.73 477	0.45 404	0.34 457	1.17 540	0.49 454	0.86 355	0.98 458	1.02 501	1.36 512	1.29 523	0.85 506	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

raft_robust	0.41 286	0.23 305	0.36 159	0.42 341	0.21 133	0.40 240	0.33 255	0.79 333	0.98 458	0.79 364	0.87 344	0.39 163	0.33 216	0.84 445	0.29 207	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.17 326	0.15 213	0.12 150

ADCRef	0.80 508	0.43 508	1.32 562	0.50 470	0.45 526	1.07 521	0.51 474	1.07 443	0.98 458	1.17 535	1.42 525	0.87 423	0.91 518	0.85 452	3.19 600	0.18 326	0.16 403	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

CBMV_ROB	0.59 460	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 458	0.94 468	1.25 494	0.81 404	0.78 487	0.87 459	0.50 391	0.36 548	0.37 566	0.43 557	0.40 558	0.33 507	0.30 500

1111x	0.55 428	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 463	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 541	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

ssnet_v2	0.58 453	0.28 417	0.56 399	0.43 362	0.29 382	0.95 497	0.59 503	1.13 467	0.99 463	0.93 465	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 520	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 468	0.28 417	0.99 524	0.40 267	0.30 399	1.03 514	0.56 496	1.10 453	0.99 463	0.97 481	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 523	0.19 358	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

UDG	0.88 525	0.82 575	0.67 449	1.00 584	0.96 585	1.02 511	0.57 499	1.13 467	0.99 463	0.90 447	0.97 397	1.31 526	0.99 537	0.85 452	0.84 490	0.54 581	0.32 553	1.77 602	0.40 558	0.94 587	0.66 583

StereoDRNet	0.64 469	0.33 455	0.68 454	0.51 486	0.43 515	1.03 514	0.53 482	1.47 564	0.99 463	1.10 527	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 504	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 471	0.19 378

iResNet	0.49 376	0.29 429	0.79 498	0.42 341	0.21 133	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 463	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 192	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

HBP-ISP	0.59 460	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 469	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 544	0.38 568	0.47 564	0.41 563	0.38 532	0.31 508

aanetorigin	0.83 519	0.56 546	1.87 585	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 519	0.70 280	1.00 469	2.42 598	2.02 570	1.31 526	1.18 557	0.93 486	1.13 549	0.20 381	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 471	0.30 500

CFNet	0.51 399	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 469	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

NCCL2	0.72 493	0.41 504	0.65 439	0.64 552	0.44 522	0.98 506	1.20 588	1.11 459	1.00 469	0.98 486	0.96 384	1.49 555	0.87 511	0.90 470	0.79 480	0.31 514	0.26 517	0.39 548	0.39 556	0.32 500	0.32 512

TDLM	0.57 446	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 546	1.03 427	1.01 473	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 497	0.17 423	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

iResNetv2_ROB	0.52 408	0.27 403	0.69 460	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 473	0.99 488	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 358	0.13 303	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

DRN-Test	0.66 473	0.32 447	0.66 445	0.50 470	0.39 491	1.15 536	0.61 510	1.49 567	1.01 473	1.12 530	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 520	0.23 443	0.17 423	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

SMFormer	0.51 399	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

tta	0.51 399	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 376	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 376	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

CC-Net-ROB	0.82 512	0.96 583	0.85 504	0.58 533	0.45 526	1.27 551	0.70 536	1.17 492	1.02 476	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 482	1.06 510	0.69 459	0.46 566	0.34 561	1.71 601	0.38 552	0.59 576	0.36 531

z-ln-s-r	0.66 473	0.36 471	1.30 559	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 481	0.80 366	1.43 528	0.91 439	0.76 475	1.08 516	1.87 581	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

PSMNet-RUCA	0.76 498	0.75 566	1.08 534	1.01 585	0.90 580	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 481	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 580	0.27 526	0.76 585	0.46 569	0.66 579	0.47 568

mmx	0.53 414	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

xxx	0.53 414	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

GASNet	0.67 478	0.72 563	0.96 520	0.70 569	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 481	0.94 468	0.82 312	0.93 446	0.83 503	1.33 549	0.80 482	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.28 517	0.44 546	0.24 452

ADCP+	1.06 551	0.35 466	1.51 577	0.49 456	0.51 546	1.45 564	0.55 490	1.25 528	1.03 481	1.16 534	1.15 472	1.10 496	1.07 547	1.56 565	6.75 619	0.19 358	0.16 403	0.23 430	0.21 431	0.28 475	0.21 419

ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

ff1	0.49 376	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

tt1	0.36 215	0.24 342	0.32 110	0.41 301	0.22 153	0.54 326	0.38 351	0.68 257	1.04 487	0.41 170	0.46 157	0.35 137	0.45 299	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.16 307

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 388	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 487	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 218	0.41 332	0.19 358	0.13 303	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ttt	0.51 399	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 491	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 393	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 491	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 371	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

FADNet	0.61 465	0.51 532	1.10 535	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 491	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 504	0.30 539	0.27 493	0.30 525	0.46 553	0.35 529

RGC	0.79 507	0.59 550	0.71 469	0.65 557	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 491	1.07 519	1.45 534	1.47 553	1.03 542	1.21 536	0.88 504	0.32 525	0.30 539	0.48 569	0.40 558	0.37 528	0.37 536

Nwc_Net	0.78 504	0.38 488	0.73 477	0.60 544	0.55 556	1.05 519	0.55 490	1.67 585	1.05 491	0.88 436	1.86 563	1.40 545	1.09 548	1.10 520	0.87 501	0.30 511	0.25 511	0.36 538	0.38 552	0.29 479	0.29 491

ADCMid	1.14 559	0.52 539	2.23 591	0.53 508	0.43 515	1.07 521	0.75 548	1.23 517	1.05 491	2.15 591	1.44 531	1.50 556	1.43 573	1.56 565	5.01 613	0.26 476	0.24 503	0.29 509	0.31 533	0.37 528	0.33 517

SGM-Forest	0.62 466	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 511	0.55 490	1.09 451	1.05 491	1.06 516	1.18 481	1.10 496	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 514	0.33 559	0.33 529	0.30 525	0.30 488	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

cc1	0.37 232	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.15 261

fff	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

csc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

cscssc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

edge stereo	0.76 498	0.38 488	0.74 482	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 498	1.28 550	1.38 520	1.81 570	1.11 550	1.08 516	0.85 494	0.33 533	0.32 553	0.41 555	0.28 517	0.32 500	0.36 531

Wz-Net-LNSev	0.71 489	0.51 532	1.36 569	0.50 470	0.41 503	1.15 536	0.69 531	1.21 504	1.07 504	1.02 501	1.12 454	1.08 489	0.87 511	0.89 468	0.89 514	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

ADCPNet	1.03 545	0.48 520	2.70 596	0.54 515	0.42 509	1.40 557	0.75 548	1.13 467	1.07 504	1.22 545	1.42 525	1.68 567	1.09 548	1.36 556	3.45 604	0.30 511	0.28 530	0.29 509	0.32 539	0.37 528	0.35 529

LALA_ROB	0.74 496	0.43 508	0.69 460	0.54 515	0.40 496	1.01 509	0.95 572	1.21 504	1.07 504	1.22 545	1.12 454	1.56 562	0.79 489	1.04 509	0.86 495	0.33 533	0.22 484	0.35 533	0.30 525	0.35 518	0.31 508

MyStereo04	0.44 310	0.22 284	0.44 272	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	1.00 411	1.08 507	0.62 245	0.58 215	0.55 254	0.57 366	0.71 381	0.44 357	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

NOSS_ROB	0.57 446	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 507	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 552	0.38 568	0.44 559	0.42 567	0.37 528	0.34 524

MyStereo05	0.44 310	0.21 245	0.45 284	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.93 383	1.09 509	0.76 350	0.61 221	0.51 237	0.57 366	0.73 392	0.42 336	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CBMV	0.64 469	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 509	0.77 550	1.13 467	1.09 509	1.17 535	1.22 487	1.04 476	0.75 472	0.88 462	0.63 444	0.28 497	0.30 539	0.34 531	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.76 498	0.55 545	1.29 558	0.58 533	0.62 568	0.94 494	0.70 536	1.26 530	1.11 511	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 539	0.29 535	0.41 555	0.40 558	0.57 573	0.55 580

NCC-stereo	0.78 504	0.40 500	0.76 491	0.61 546	0.67 571	0.81 465	0.69 531	1.54 576	1.11 511	0.90 447	1.36 512	1.33 534	1.16 554	1.19 530	0.88 504	0.31 514	0.30 539	0.37 543	0.48 577	0.33 507	0.33 517

Abc-Net	0.78 504	0.40 500	0.76 491	0.61 546	0.67 571	0.81 465	0.69 531	1.54 576	1.11 511	0.90 447	1.36 512	1.33 534	1.16 554	1.19 530	0.88 504	0.31 514	0.30 539	0.37 543	0.48 577	0.33 507	0.33 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven-2	0.76 498	0.43 508	2.32 592	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 517	1.11 459	1.12 514	1.19 539	1.28 499	1.09 492	0.99 537	1.07 513	0.87 501	0.20 381	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

MultiAttention	3.58 610	0.24 342	0.62 418	0.54 515	0.34 457	22.90 632	2.72 623	1.60 579	1.13 515	0.80 366	1.81 559	1.14 509	0.43 284	35.29 666	0.61 438	0.17 290	0.12 229	0.23 430	0.23 465	0.34 513	0.29 491

Syn2CoEx	0.71 489	0.51 532	0.95 518	0.64 552	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 565	1.13 515	0.93 465	1.35 511	1.02 472	0.99 537	0.92 480	0.80 482	0.30 511	0.27 526	0.28 501	0.24 481	0.23 429	0.24 452

MDST_ROB	0.91 531	0.27 403	0.85 504	0.63 551	0.41 503	2.53 592	0.71 542	1.60 579	1.13 515	2.83 605	1.73 554	0.97 455	0.69 441	1.61 568	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 524	0.28 517	0.25 452	0.24 452

PA-Net	0.67 478	0.43 508	0.83 502	0.50 470	0.53 551	0.94 494	0.68 526	1.10 453	1.14 518	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 482	1.02 505	0.88 504	0.24 455	0.41 575	0.29 509	0.44 568	0.26 459	0.34 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.60 463	0.30 438	0.75 486	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 519	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 525	0.15 371	0.28 501	0.20 408	0.40 535	0.36 531

UGAM	0.52 408	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 520	0.76 350	1.13 461	1.32 531	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 290	0.14 340	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

Wz-Net-MNSev	0.76 498	0.40 500	1.34 564	0.50 470	0.40 496	1.44 563	0.83 558	1.15 480	1.16 520	1.25 549	1.20 486	1.13 506	0.81 494	1.16 527	1.00 533	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 475	0.26 466

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 520	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

GwcNet	0.69 483	0.36 471	1.10 535	0.51 486	0.42 509	1.08 525	0.50 459	1.21 504	1.16 520	1.00 493	1.37 515	1.06 482	0.79 489	0.92 480	0.94 520	0.25 466	0.24 503	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

otaku	1.04 546	0.93 580	0.88 511	1.33 594	1.05 593	1.66 576	0.70 536	1.40 557	1.18 524	1.08 523	1.32 509	1.33 534	0.91 518	1.23 539	0.76 475	0.72 587	0.46 587	1.24 596	0.50 582	1.40 595	0.75 585

RYNet	0.72 493	0.35 466	0.64 433	0.53 508	0.67 571	1.31 553	0.67 521	1.20 502	1.18 524	1.05 512	0.87 344	1.27 520	0.93 528	0.93 486	1.27 558	0.22 426	0.16 403	0.26 479	0.23 465	0.40 535	0.39 544

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 526	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 211	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

GANetREF_RVC	0.80 508	0.75 566	0.86 509	0.66 560	0.42 509	1.15 536	0.98 574	1.14 476	1.19 526	1.01 498	1.02 417	1.10 496	0.90 517	1.15 525	0.76 475	0.48 570	0.39 572	0.57 579	0.38 552	0.63 577	0.46 563
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
NaN_ROB	0.69 483	0.44 513	0.69 460	0.51 486	0.33 448	0.97 502	1.06 580	1.22 512	1.19 526	1.24 548	0.96 384	1.08 489	0.78 487	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 539	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

SPS-STEREO	1.25 569	0.93 580	1.06 530	1.04 586	1.03 591	1.41 559	0.91 570	1.51 571	1.19 526	2.09 589	1.83 560	1.94 577	1.39 570	1.62 569	1.39 564	0.97 596	0.94 615	0.90 590	0.89 601	0.96 589	0.96 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pcwnet_v2	0.58 453	0.28 417	0.84 503	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 530	0.99 488	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 479	0.29 491

SGM+DAISY	1.35 574	0.94 582	1.25 554	0.96 581	1.00 589	1.52 568	1.02 579	1.34 544	1.21 530	2.64 601	2.65 589	2.44 587	1.56 580	1.64 572	1.26 556	0.97 596	0.95 616	0.90 590	0.90 602	0.94 587	0.96 598

RP	0.76 498	0.36 471	0.63 428	0.66 560	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 532	0.97 481	1.65 548	1.43 549	1.32 567	1.01 500	0.84 490	0.33 533	0.30 539	0.36 538	0.30 525	0.34 513	0.34 524

DISCO	0.70 485	0.26 386	0.68 454	0.44 381	0.31 421	1.14 534	0.51 474	1.23 517	1.23 533	0.81 379	1.05 431	1.50 556	0.85 506	1.82 580	1.03 535	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

WCMA_ROB	1.14 559	0.36 471	0.76 491	0.49 456	0.44 522	1.23 548	0.67 521	1.11 459	1.23 533	2.84 606	3.95 611	3.28 600	1.83 592	1.25 541	0.99 530	0.44 563	0.34 561	0.34 531	0.37 549	0.41 541	0.40 547

MSAF-DinoV2	1.04 546	0.38 488	1.32 562	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 544	1.52 574	1.24 535	1.05 512	1.41 523	2.98 593	1.49 576	2.74 605	2.83 598	0.22 426	0.14 340	0.20 351	0.22 449	0.32 500	0.32 512

ITSA-stereo	0.53 414	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 535	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 423	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 153	0.31 153	0.34 268	0.68 257	1.24 535	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 87	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.11 103

Wz-Net-SNSev	0.91 531	0.73 564	2.13 589	0.56 525	0.45 526	0.95 497	1.13 585	1.34 544	1.24 535	1.02 501	1.30 506	1.46 550	0.86 508	1.81 579	1.50 566	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 500	0.29 491

AnyNet_C32	1.16 563	0.62 556	2.40 593	0.57 531	0.55 556	1.41 559	1.34 599	1.18 495	1.24 535	1.49 560	1.42 525	1.39 543	1.20 561	1.55 563	4.82 611	0.29 504	0.28 530	0.29 509	0.34 544	0.38 532	0.42 551

MSMD_ROB	1.21 566	0.49 524	0.62 418	0.59 538	0.50 542	1.62 575	0.67 521	1.23 517	1.24 535	2.45 599	3.77 605	3.09 597	2.98 612	1.32 548	0.81 485	0.45 564	0.41 575	0.49 572	0.51 584	0.47 556	0.44 558

Ntro	1.09 556	0.97 586	0.91 516	1.44 595	1.19 595	1.69 579	0.80 556	1.35 547	1.25 541	1.00 493	1.29 503	1.31 526	0.97 535	1.26 542	0.84 490	0.84 591	0.43 582	1.36 597	0.50 582	1.56 596	0.78 587

dad	0.58 453	0.50 528	0.64 433	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 541	1.01 498	1.17 479	1.15 510	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 544	0.23 494	0.37 543	0.21 431	0.29 479	0.20 401

SGM_RVC	0.97 537	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 153	1.55 569	0.73 546	1.51 571	1.25 541	2.25 595	1.92 565	2.58 590	1.56 580	2.02 589	1.19 552	0.27 486	0.27 526	0.27 493	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PASM	0.90 530	0.64 557	1.69 579	0.69 568	0.69 574	0.78 454	0.84 561	1.03 427	1.26 544	1.19 539	1.15 472	1.31 526	0.98 536	1.24 540	1.03 535	0.52 576	0.56 592	0.59 582	0.66 591	0.56 571	0.54 579

zh-sn7	1.09 556	0.75 566	3.23 600	0.57 531	0.42 509	1.11 529	0.89 566	1.19 497	1.27 545	1.41 558	1.98 568	1.25 517	1.47 575	1.99 588	2.62 595	0.26 476	0.26 517	0.26 479	0.27 511	0.35 518	0.30 500

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 545	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

AANet_RVC	0.57 446	0.32 447	0.54 388	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 547	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 326	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

pmcnn	1.23 567	0.29 429	0.96 520	0.40 267	0.23 195	0.95 497	0.69 531	1.16 487	1.28 547	1.67 575	2.33 576	11.15 627	0.86 508	0.93 486	0.88 504	0.15 192	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.15 213	0.15 261

FAT-Stereo	0.73 495	0.33 455	0.75 486	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 550	1.30 549	1.03 509	1.40 521	1.59 565	1.15 553	0.87 459	0.86 495	0.28 497	0.28 530	0.28 501	0.23 465	0.28 475	0.38 542

AF-Net	0.81 511	0.39 495	0.68 454	0.64 552	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 581	1.31 550	0.96 476	2.02 570	1.46 550	1.26 565	1.11 522	0.99 530	0.32 525	0.24 503	0.39 548	0.27 511	0.30 488	0.25 460

iResNet_ROB	0.52 408	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 133	0.61 376	0.29 182	1.51 571	1.32 551	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 247	0.12 229	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

MFN_U_SF_RVC	1.09 556	0.59 550	1.97 587	0.67 563	0.44 522	1.93 585	0.60 505	1.85 591	1.36 552	1.61 569	1.54 543	1.95 578	1.37 569	1.64 572	1.73 572	0.40 558	0.37 566	0.45 560	0.48 577	0.44 546	0.44 558

AnyNet_C01	1.56 582	1.05 588	7.45 639	0.64 552	0.54 554	1.99 586	1.38 601	1.43 561	1.36 552	1.63 572	1.92 565	1.84 572	1.33 568	2.40 600	4.03 606	0.33 533	0.32 553	0.32 524	0.34 544	0.44 546	0.45 562

stereogan	0.80 508	0.31 443	0.71 469	0.59 538	0.50 542	1.72 580	0.48 448	1.35 547	1.37 554	1.00 493	1.46 536	1.56 562	0.95 532	1.29 545	0.84 490	0.28 497	0.29 535	0.29 509	0.25 490	0.38 532	0.38 542

FBW_ROB	0.88 525	0.50 528	0.85 504	0.55 522	0.40 496	1.17 540	0.78 552	1.50 568	1.37 554	1.33 554	1.27 497	1.48 554	1.00 540	2.57 604	0.98 529	0.25 466	0.32 553	0.45 560	0.30 525	0.34 513	0.28 483

MeshStereo	1.34 572	0.43 508	0.54 388	0.44 381	0.34 457	1.66 576	0.60 505	1.94 592	1.37 554	4.47 619	3.25 596	4.71 610	1.94 595	1.92 584	1.17 550	0.35 544	0.35 563	0.37 543	0.31 533	0.32 500	0.32 512
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
FCDSN-DC	1.39 577	0.56 546	0.65 439	0.74 573	0.59 565	1.38 556	0.63 513	1.35 547	1.39 557	3.26 613	4.50 617	4.61 608	2.63 607	1.58 567	1.03 535	0.46 566	0.42 577	0.48 569	0.47 575	0.50 561	0.50 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	1.04 546	0.38 488	1.35 565	0.50 470	0.39 491	1.61 573	0.89 566	1.29 535	1.39 557	1.29 551	1.50 538	1.24 516	1.24 562	1.37 557	4.87 612	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 479	0.27 476

Wz-Net-TNSev	1.14 559	1.06 589	4.32 609	0.49 456	0.42 509	1.51 567	1.11 584	1.48 565	1.40 559	1.22 545	1.26 496	1.58 564	1.43 573	1.76 577	1.70 571	0.32 525	0.31 548	0.26 479	0.30 525	0.41 541	0.41 550

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 544	0.57 548	1.51 577	0.67 563	0.50 542	2.57 593	1.66 609	1.20 502	1.43 560	1.38 556	1.57 545	1.33 534	0.92 523	1.64 572	0.88 504	0.37 551	0.39 572	0.46 563	0.60 589	0.41 541	0.40 547

DPSNet	0.99 539	0.42 506	1.88 586	0.53 508	0.41 503	1.59 572	1.26 594	2.21 598	1.43 560	1.10 527	1.11 450	1.46 550	1.95 596	1.34 551	1.26 556	0.34 539	0.25 511	0.25 460	0.21 431	0.46 553	0.37 536

SAMSARA	1.07 553	0.65 558	1.19 547	1.06 587	0.90 580	1.76 582	1.76 613	1.46 563	1.44 562	1.51 563	1.16 477	2.00 579	1.14 552	1.48 560	1.31 560	0.39 554	0.44 584	0.35 533	0.38 552	0.49 559	0.49 574

DispFullNet	1.60 584	2.63 620	2.75 597	2.56 615	1.79 607	1.24 549	0.47 440	1.37 552	1.45 563	1.87 581	1.50 538	1.55 561	2.46 602	2.04 590	1.04 538	0.59 582	0.18 440	2.32 614	0.68 593	2.29 612	1.14 605

CSAN	0.83 519	0.49 524	0.77 496	0.60 544	0.41 503	1.14 534	1.06 580	1.19 497	1.46 564	1.32 552	1.43 528	1.37 541	1.19 559	1.27 544	0.86 495	0.39 554	0.31 548	0.36 538	0.37 549	0.35 518	0.34 524

PWC_ROB	0.87 523	0.52 539	1.28 556	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 550	1.46 564	1.61 569	2.59 587	1.16 511	1.01 541	1.34 551	1.40 565	0.25 466	0.18 440	0.28 501	0.20 408	0.29 479	0.28 483

FINET	0.67 478	0.42 506	1.00 525	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 566	1.08 447	1.50 566	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 548	0.30 539	0.26 479	0.24 481	0.35 518	0.33 517

XQC	0.89 527	0.65 558	1.31 560	0.67 563	0.52 550	1.22 546	0.68 526	1.26 530	1.52 567	1.14 533	1.11 450	1.28 522	1.04 544	1.40 559	1.77 575	0.38 552	0.24 503	0.37 543	0.31 533	0.53 567	0.47 568

FC-DCNN	1.59 583	0.51 532	0.66 445	0.61 546	0.49 540	1.56 570	0.70 536	1.66 584	1.53 568	4.64 620	4.62 618	5.85 617	3.34 616	1.84 581	1.11 544	0.46 566	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 557	0.46 563

NVStereoNet_ROB	1.24 568	0.90 579	1.13 539	0.86 577	0.88 579	1.11 529	0.99 576	1.42 559	1.53 568	1.59 568	2.48 581	2.24 583	1.53 577	1.96 587	1.30 559	0.76 589	0.70 597	0.78 586	1.00 607	0.71 582	0.88 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	1.35 574	1.49 600	1.19 547	1.88 603	1.45 597	1.48 565	1.07 582	1.61 581	1.55 570	1.20 543	1.59 546	1.54 560	1.13 551	1.34 551	0.97 526	1.36 608	0.70 597	1.82 603	0.79 597	1.71 599	1.07 604

MFMNet_re	1.14 559	0.97 586	1.19 547	0.99 582	0.95 584	1.25 550	1.22 591	1.39 554	1.55 570	1.69 576	1.67 552	1.21 513	1.53 577	1.12 523	0.99 530	0.87 593	0.75 604	0.79 587	0.75 595	0.90 584	0.94 595

FC-DCNN v2	1.65 587	0.51 532	0.65 439	0.61 546	0.49 540	1.61 573	0.70 536	1.75 589	1.56 572	4.74 623	4.91 620	6.46 621	3.31 614	1.91 583	1.11 544	0.46 566	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 557	0.46 563

Consistency-Raft	1.01 541	0.81 572	1.24 553	0.84 576	0.97 586	0.81 465	0.84 561	1.30 538	1.59 573	1.05 512	1.68 553	1.12 500	0.91 518	0.92 480	1.11 544	0.65 584	0.74 600	0.79 587	0.90 602	1.06 592	0.79 589

LRCNet_RVC	21.24 658	31.15 662	21.41 651	28.98 659	23.82 658	3.13 608	0.60 505	20.96 663	1.59 573	25.58 638	28.15 667	21.99 663	14.79 628	21.94 638	16.41 634	28.89 646	14.87 637	33.53 667	31.28 667	29.51 668	26.16 666

PDISCO_ROB	0.91 531	0.48 520	1.06 530	0.99 582	0.97 586	1.67 578	0.63 513	1.64 583	1.59 573	1.06 516	1.18 481	1.31 526	0.79 489	1.55 563	0.97 526	0.49 572	0.22 484	0.45 560	0.40 558	0.45 550	0.37 536

S-Stereo	0.74 496	0.35 466	0.96 520	0.56 525	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 576	0.96 476	1.41 523	1.12 500	0.94 529	0.80 426	1.04 538	0.26 476	0.31 548	0.28 501	0.25 490	0.32 500	0.47 568

ACVNet-4b	1.35 574	1.31 595	1.10 535	1.90 604	1.59 599	1.92 584	0.77 550	1.52 574	1.62 577	1.05 512	1.60 547	2.11 581	0.94 529	1.64 572	0.77 479	1.30 605	0.35 563	2.03 609	0.67 592	1.88 606	0.84 590

LSM	4.74 618	0.77 569	10.16 642	0.70 569	56.56 667	1.02 511	1.00 578	1.24 524	1.62 577	2.04 587	2.34 577	1.33 534	1.17 556	1.38 558	1.09 542	0.33 533	0.49 588	0.39 548	0.46 569	0.51 562	10.09 630

MADNet+	2.23 600	2.43 616	10.85 643	1.22 591	0.91 582	2.76 597	1.40 602	2.12 597	1.67 579	1.32 552	1.74 556	1.86 575	1.74 588	6.25 620	4.41 610	0.65 584	0.64 595	0.58 581	0.54 586	0.80 583	0.76 586

WZ-Net	1.19 565	0.59 550	4.07 607	0.62 550	0.51 546	1.34 554	1.31 598	1.32 540	1.74 580	1.53 565	1.65 548	1.74 569	1.28 566	2.25 598	2.01 584	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 535	0.39 544

zh-mn7	1.08 555	0.65 558	4.00 606	0.52 498	0.38 485	1.16 539	0.62 512	1.15 480	1.77 581	1.74 577	2.31 574	1.17 512	0.91 518	2.10 591	1.77 575	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

RTSC	0.87 523	0.48 520	1.23 552	0.52 498	0.37 476	1.13 533	0.50 459	1.34 544	1.79 582	1.51 563	1.24 492	1.12 500	0.81 494	1.62 569	2.16 587	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 488	0.31 508

w-ln-seven	0.96 536	0.48 520	2.41 594	0.54 515	0.50 542	1.41 559	0.70 536	1.67 585	1.81 583	1.49 560	1.50 538	1.26 518	0.87 511	1.15 525	1.80 579	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 494	0.26 466

ADCS	1.51 581	0.61 553	3.42 601	0.59 538	0.51 546	1.27 551	1.08 583	1.59 578	1.81 583	1.91 585	1.66 550	1.51 559	1.42 572	1.94 586	8.60 621	0.33 533	0.32 553	0.33 529	0.36 548	0.44 546	0.42 551

ACVNet_1	1.46 579	1.33 596	1.12 538	1.91 605	1.62 600	1.83 583	0.98 574	2.00 595	1.85 585	1.39 557	1.53 542	2.32 585	1.53 577	1.34 551	1.11 544	1.30 605	0.50 589	2.06 611	0.58 588	1.93 608	0.95 597

JetBlue	2.78 603	1.26 593	7.04 638	1.16 589	1.48 598	8.00 622	6.02 626	2.60 602	1.92 586	2.12 590	2.64 588	3.34 602	3.05 613	6.49 621	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 584	0.76 596	0.97 590	1.18 610

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 572	0.87 577	1.76 583	0.86 577	0.56 559	4.29 614	1.79 614	1.50 568	1.98 587	1.61 569	1.85 562	1.84 572	1.41 571	1.89 582	1.36 561	0.48 570	0.40 574	0.56 578	0.57 587	0.69 580	0.48 571

DeepPrunerF	0.89 527	0.52 539	3.43 602	0.68 566	0.81 578	0.72 436	0.72 544	1.22 512	1.99 588	0.93 465	1.01 408	0.87 423	0.86 508	1.08 516	0.95 523	0.34 539	0.28 530	0.43 557	0.39 556	0.30 488	0.32 512

SuperB	1.04 546	0.37 478	4.81 610	0.43 362	0.31 421	0.99 507	0.46 433	1.02 423	2.09 589	1.09 525	1.09 447	0.75 377	0.81 494	1.06 510	1.76 574	0.19 358	0.15 371	0.17 233	0.15 244	2.82 619	0.26 466

SHD	0.93 534	0.50 528	1.18 546	0.59 538	0.46 533	0.97 502	0.48 448	1.70 587	2.15 590	1.58 566	1.37 515	1.42 547	1.19 559	1.31 547	1.60 569	0.31 514	0.26 517	0.32 524	0.33 542	0.40 535	0.42 551

TCMNet-wrong-test	8.97 623	10.42 628	8.74 641	19.56 654	17.61 654	12.53 628	9.01 628	13.59 655	2.18 591	4.64 620	5.11 622	14.63 629	11.09 627	7.19 624	9.73 622	5.56 631	0.89 610	3.77 628	3.11 627	10.34 630	9.80 629

RTS	1.98 593	0.96 583	11.36 644	0.65 557	0.57 562	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 582	2.56 584	1.32 531	1.25 563	5.20 618	4.05 607	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RTSA	1.98 593	0.96 583	11.36 644	0.65 557	0.57 562	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 582	2.56 584	1.32 531	1.25 563	5.20 618	4.05 607	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

z-mn7	1.00 540	0.50 528	1.70 581	0.53 508	0.36 469	1.75 581	0.71 542	1.22 512	2.28 594	0.96 476	2.54 583	1.42 547	0.95 532	2.19 596	1.54 567	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 471	0.25 460

IMH-64-1	1.86 589	1.62 605	1.16 541	2.20 608	1.89 609	2.33 590	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 583	2.10 591	1.78 577	1.60 610	0.74 600	2.43 615	1.02 608	2.12 609	1.17 608

IMH-64	1.86 589	1.62 605	1.16 541	2.20 608	1.89 609	2.33 590	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 583	2.10 591	1.78 577	1.60 610	0.74 600	2.43 615	1.02 608	2.12 609	1.17 608

ELAS	1.63 586	0.61 553	0.95 518	0.68 566	0.55 556	3.01 607	1.55 607	2.39 600	2.33 597	3.64 616	3.89 609	2.75 591	2.90 611	2.15 594	2.27 593	0.52 576	0.45 585	0.50 574	0.48 577	0.54 569	0.52 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	0.89 527	0.49 524	0.80 500	0.74 573	0.40 496	1.03 514	0.39 374	1.33 542	2.35 598	1.02 501	3.77 605	0.81 404	0.92 523	1.20 532	0.90 516	0.34 539	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 513	0.29 491

PWCK	1.92 592	1.66 608	3.12 599	1.65 597	0.91 582	2.84 600	2.26 619	2.10 596	2.41 599	2.36 597	2.31 574	2.22 582	1.82 590	3.43 609	2.03 585	1.61 612	0.71 599	1.51 598	0.82 599	1.69 598	0.91 594

ACVNet_2	1.65 587	1.27 594	1.41 572	1.75 599	1.62 600	2.22 589	1.20 588	2.30 599	2.62 600	1.78 579	2.56 584	3.03 594	1.61 583	1.54 562	1.12 548	1.06 599	0.58 594	1.82 603	0.70 594	1.82 602	0.96 598

ELAS_RVC	1.60 584	0.61 553	1.01 527	0.70 569	0.56 559	2.00 587	1.89 616	1.96 593	2.65 601	3.33 614	3.26 597	3.03 594	3.41 617	2.49 602	2.09 586	0.52 576	0.45 585	0.50 574	0.48 577	0.54 569	0.52 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	9.93 624	1.15 590	175.16 672	0.48 441	0.36 469	1.04 518	0.68 526	1.24 524	2.69 602	3.17 612	2.50 582	2.30 584	2.07 599	1.76 577	2.21 588	0.20 381	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 562	0.50 575

EDNetEfficient	1.46 579	0.80 571	6.12 637	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 558	0.90 374	2.77 603	3.50 615	1.96 567	1.66 566	2.03 598	1.26 542	4.18 609	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 541	0.39 544

PVD	1.28 571	0.67 561	1.28 556	0.74 573	0.62 568	1.50 566	0.84 561	1.99 594	2.96 604	2.18 592	2.36 579	1.85 574	1.95 596	1.92 584	1.94 582	0.39 554	0.36 565	0.49 572	0.37 549	0.51 562	0.64 582

IMH	2.04 597	1.62 605	1.20 551	2.20 608	1.89 609	2.91 606	1.30 595	3.11 607	3.03 605	1.81 580	3.35 602	3.03 594	1.90 593	2.48 601	1.80 579	1.66 613	0.77 606	2.45 617	1.04 611	2.15 611	1.19 611

notaker	2.76 602	2.29 615	1.80 584	2.96 619	2.58 621	2.90 605	1.75 612	3.24 610	3.05 606	2.78 604	4.24 614	6.15 620	2.51 605	3.34 608	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 625	1.65 621	2.84 620	1.97 618

WAO-7	1.90 591	1.20 591	1.35 565	1.27 592	1.06 594	2.84 600	1.56 608	3.23 609	3.06 607	2.23 594	3.33 601	3.17 598	2.28 601	3.12 606	2.21 588	1.02 598	0.91 611	1.06 594	1.03 610	1.04 591	0.97 601

DPSimNet_ROB	3.58 610	2.45 617	8.57 640	2.53 613	2.37 616	2.88 603	3.77 625	3.14 608	3.23 608	4.71 622	3.86 608	4.68 609	4.87 622	4.07 616	5.62 614	2.33 622	2.33 624	2.47 618	2.52 624	2.51 616	2.64 623

SANet	1.07 553	0.41 504	1.06 530	0.48 441	0.30 399	1.41 559	0.94 571	1.42 559	3.36 609	1.58 566	2.43 580	2.33 586	1.70 587	1.34 551	1.07 540	0.28 497	0.24 503	0.26 479	0.23 465	0.34 513	0.30 500

MonStereo1	1.98 593	1.48 599	1.43 574	1.81 602	1.69 605	2.88 603	0.78 552	2.47 601	3.47 610	2.20 593	4.36 616	3.39 603	2.50 604	2.18 595	1.58 568	1.19 601	0.54 590	1.65 600	0.87 600	1.78 601	1.29 613

JetRed	5.27 619	5.84 624	12.81 647	2.36 612	2.83 622	12.23 627	10.50 629	4.46 618	3.60 611	3.86 617	3.83 607	4.85 613	4.18 620	6.78 622	11.96 625	2.17 620	2.96 626	2.18 613	1.97 622	3.38 623	2.68 624

MADNet++	4.03 612	2.70 621	3.44 603	3.72 624	3.44 624	4.44 615	3.52 624	3.95 617	3.61 612	4.46 618	4.98 621	4.10 607	4.58 621	7.00 623	5.89 615	3.74 625	3.67 627	3.27 627	2.71 626	3.70 625	3.66 626

WAO-6	2.04 597	1.50 601	1.16 541	1.70 598	1.67 604	2.69 594	1.44 605	3.06 606	3.63 613	1.98 586	3.27 598	3.54 606	2.07 599	2.36 599	2.22 590	1.31 607	0.91 611	2.04 610	1.22 617	1.73 600	1.27 612

Dean	1.98 593	1.36 597	1.36 569	2.12 607	1.81 608	2.74 595	1.36 600	3.37 613	3.80 614	2.08 588	3.32 600	3.21 599	1.82 590	1.71 576	1.67 570	1.27 602	0.77 606	1.99 605	0.90 602	1.86 603	1.03 603

LVE	2.12 599	1.44 598	1.36 569	1.99 606	1.78 606	2.75 596	1.79 614	2.82 603	3.95 615	1.90 584	4.33 615	3.52 605	1.81 589	2.24 597	1.74 573	1.74 614	0.87 609	2.06 611	1.13 613	1.91 607	1.35 614

SGM-ForestM	4.04 613	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 621	1.45 606	3.84 616	4.24 616	8.19 627	6.76 625	19.00 640	9.08 624	10.74 628	6.62 618	0.31 514	0.33 559	0.32 524	0.32 539	0.29 479	0.29 491

tt	6.20 620	0.20 208	5.89 636	3.55 623	2.07 612	11.26 625	19.21 630	11.74 653	5.46 617	2.69 602	2.04 572	4.87 614	6.25 623	3.70 613	7.09 620	8.32 632	11.17 636	4.93 629	5.41 631	5.74 626	2.37 622

ktn	2.98 606	2.25 614	1.73 582	2.84 618	2.53 620	3.76 613	2.15 618	3.70 615	5.47 618	2.75 603	5.17 623	5.94 618	2.48 603	3.23 607	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 623	2.03 623	2.45 615	2.01 620

KSHMR	2.57 601	1.93 611	1.69 579	2.63 617	2.42 617	2.86 602	2.07 617	3.27 611	6.50 619	2.49 600	3.36 603	3.41 604	1.92 594	2.49 602	1.94 582	2.13 619	1.40 621	2.79 624	1.50 620	2.73 617	1.77 617

HanzoNet	6.76 622	2.45 617	4.22 608	3.19 621	2.94 623	3.62 611	2.28 620	4.79 622	7.20 620	14.00 633	13.19 632	17.49 638	22.30 663	13.25 629	6.19 616	4.20 626	1.93 623	3.10 626	2.56 625	3.35 622	2.88 625

coex-ft	6.43 621	1.51 602	87.33 671	0.49 456	0.38 485	1.34 554	1.21 590	1.16 487	8.09 621	12.12 629	2.79 591	2.77 592	3.31 614	1.16 527	3.15 599	0.24 455	0.23 494	0.27 493	0.24 481	0.45 550	0.37 536

ITERv30	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

qyd29nn	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

yuret106	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

uio108cc	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

v20iiwwt	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

ITERv14	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

v134_o9	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

ITERv7	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

hj116sk	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

iked130	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

vnu138km	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

99wein	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

a5sdf	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

ITERv28	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

ITERv24	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

dd23bbn	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

ITERv21	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

zxcv128	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

ITERv12	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

s6wercc	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

oiu110	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

dddd17k	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

ITERv10	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

ITERv8	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

ITERv4	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

USTest	12.99 627	14.18 629	20.00 648	16.24 653	14.97 651	20.80 631	31.95 636	16.20 658	10.91 647	8.79 628	9.48 628	13.94 628	10.50 626	16.11 630	21.44 657	3.17 624	4.82 628	5.08 630	5.36 630	8.81 629	7.13 628

TorneroNet-64	3.44 607	1.86 609	1.42 573	2.58 616	2.28 615	6.87 619	1.68 610	4.70 621	12.03 648	2.31 596	5.59 624	8.25 623	2.55 606	3.97 615	2.73 596	1.81 615	0.74 600	2.57 619	1.07 612	2.35 613	1.44 615

MANE	4.13 614	0.51 532	0.64 433	0.66 560	0.56 559	6.89 620	0.99 576	7.55 634	12.04 649	6.68 626	8.57 627	10.69 626	9.45 625	7.59 625	6.39 617	0.49 572	0.43 582	0.48 569	0.98 606	0.49 559	0.48 571

UNDER WATER-64	3.53 609	2.01 612	3.94 605	3.22 622	2.49 619	5.41 618	2.60 622	3.43 614	12.41 650	3.03 611	2.68 590	6.07 619	4.04 619	3.79 614	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 620	1.46 619	2.78 618	2.08 621

WAO-8	2.92 604	1.55 603	1.35 565	1.79 600	1.63 602	5.23 616	1.22 591	4.58 619	12.56 651	2.84 606	4.07 613	4.83 611	2.72 609	3.49 610	2.25 591	1.27 602	0.91 611	1.99 605	1.15 615	1.86 603	1.15 606

Venus	2.92 604	1.55 603	1.35 565	1.79 600	1.63 602	5.23 616	1.22 591	4.58 619	12.56 651	2.84 606	4.06 612	4.83 611	2.72 609	3.49 610	2.25 591	1.27 602	0.91 611	1.99 605	1.15 615	1.86 603	1.15 606

UNDER WATER	3.46 608	2.07 613	3.64 604	3.09 620	2.48 618	3.75 612	2.42 621	3.31 612	13.77 653	2.90 610	2.95 595	5.84 616	3.69 618	3.69 612	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 622	1.40 618	2.84 620	1.98 619

BEATNet-Init1	15.13 628	0.82 575	50.86 669	0.72 572	0.53 551	38.10 641	7.03 627	11.83 654	14.25 654	29.78 670	30.17 670	48.21 673	22.64 664	26.78 644	18.11 640	0.42 562	0.38 568	0.47 564	0.46 569	0.51 562	0.48 571

DGTPSM_ROB	12.07 625	8.00 625	20.99 649	8.93 626	16.78 652	10.67 623	30.87 634	9.01 651	15.16 655	6.50 624	15.41 636	9.04 624	14.85 629	9.25 626	21.67 658	4.57 627	8.57 631	5.08 630	9.28 652	5.90 627	10.95 631

DPSMNet_ROB	12.08 626	8.00 625	21.00 650	8.97 627	16.79 653	10.67 623	30.89 635	9.02 652	15.17 656	6.51 625	15.41 636	9.04 624	14.85 629	9.27 627	21.67 658	4.58 628	8.57 631	5.09 632	9.29 653	5.90 627	10.95 631

Anonymous_1	33.25 660	18.26 655	23.92 652	20.54 655	21.28 657	25.59 633	35.94 637	22.01 666	15.57 657	13.33 630	13.49 633	18.08 639	15.29 643	20.36 631	24.60 660	16.28 639	8.84 633	66.59 671	118.00 671	155.73 674	11.23 633

DPSM_ROB	17.78 629	18.63 656	24.31 656	20.90 656	19.47 655	25.97 634	36.21 638	21.23 664	16.24 658	13.38 631	14.06 634	19.18 641	16.30 657	20.78 632	25.67 661	9.38 634	9.23 634	9.49 634	9.82 659	13.51 632	11.91 634

DPSM	17.78 629	18.63 656	24.31 656	20.90 656	19.47 655	25.97 634	36.21 638	21.23 664	16.24 658	13.38 631	14.06 634	19.18 641	16.30 657	20.78 632	25.67 661	9.38 634	9.23 634	9.49 634	9.82 659	13.51 632	11.91 634

LE_ROB	4.42 616	0.24 342	2.75 597	0.42 341	0.23 195	1.57 571	0.90 569	1.71 588	17.88 660	16.56 637	4.88 619	5.17 615	18.85 662	1.63 571	14.62 628	0.17 290	0.14 340	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

xxxxx1	36.64 666	19.51 658	24.21 653	61.66 668	64.63 670	27.28 637	40.10 640	20.25 659	18.63 661	14.07 634	12.97 629	17.26 635	17.36 659	21.70 635	27.93 663	13.18 636	18.50 664	111.26 672	133.37 672	29.24 665	39.73 668

tt_ll	36.64 666	19.51 658	24.21 653	61.66 668	64.63 670	27.28 637	40.10 640	20.25 659	18.63 661	14.07 634	12.97 629	17.26 635	17.36 659	21.70 635	27.93 663	13.18 636	18.50 664	111.26 672	133.37 672	29.24 665	39.73 668

ff	36.64 666	19.51 658	24.21 653	61.66 668	64.63 670	27.28 637	40.10 640	20.25 659	18.63 661	14.07 634	12.97 629	17.26 635	17.36 659	21.70 635	27.93 663	13.18 636	18.50 664	111.26 672	133.37 672	29.24 665	39.73 668

PML	40.80 672	29.24 661	11.87 646	7.20 625	14.47 650	92.13 673	213.69 675	7.63 635	23.35 664	74.72 674	190.14 675	50.17 674	26.15 665	21.39 634	12.70 626	8.76 633	2.92 625	8.45 633	3.25 628	13.26 631	4.42 627

TorneroNet	4.53 617	1.89 610	1.48 576	2.55 614	2.27 614	13.78 629	1.69 611	4.84 623	23.73 665	2.89 609	7.70 626	7.06 622	2.69 608	4.26 617	3.42 603	1.84 616	0.77 606	2.68 621	1.13 613	2.42 614	1.47 616

HaxPig	31.96 659	37.24 665	34.27 658	24.37 658	24.88 659	18.26 630	19.86 631	20.64 662	28.52 666	35.97 671	38.75 671	25.57 664	28.72 666	33.88 665	34.39 666	35.94 672	38.87 672	37.80 668	40.48 668	39.68 669	41.15 671

RAFT-FEzeroshot	35.73 661	37.45 667	48.67 664	42.23 664	39.22 663	52.25 668	73.13 671	42.62 671	32.59 667	26.71 656	27.70 663	38.57 667	32.57 667	41.68 671	51.67 672	18.75 641	18.58 668	19.15 662	19.78 663	27.21 661	23.98 662

RAFT-FE	35.73 661	37.45 667	48.67 664	42.23 664	39.22 663	52.25 668	73.13 671	42.62 671	32.59 667	26.71 656	27.70 663	38.57 667	32.57 667	41.68 671	51.67 672	18.75 641	18.58 668	19.15 662	19.78 663	27.21 661	23.98 662

Selective-RAFT-Error	35.84 665	37.49 669	48.83 668	42.26 666	39.24 666	52.30 671	73.09 669	42.66 673	32.61 669	26.80 660	28.30 668	38.84 672	33.51 672	41.68 671	51.59 669	18.82 644	18.58 668	19.17 665	19.80 665	27.28 663	24.05 665

CasAABBNet	35.74 663	37.43 666	48.72 666	42.22 663	39.20 662	52.24 667	73.12 670	42.61 670	32.62 670	26.78 659	27.95 665	38.58 669	32.60 669	41.67 670	51.65 671	18.74 640	18.57 667	19.15 662	19.77 662	27.20 660	23.98 662

LSM0	38.95 671	37.60 671	48.58 663	43.57 667	91.06 673	52.57 672	72.57 668	43.17 674	32.63 671	26.97 661	27.97 666	38.65 670	32.94 670	41.86 674	51.78 674	18.89 645	18.41 663	19.13 661	19.63 661	27.29 664	33.77 667

FlowAnything	35.81 664	37.53 670	48.80 667	42.20 662	39.22 663	52.25 668	73.16 673	42.56 669	32.89 672	26.76 658	28.30 668	38.69 671	33.09 671	41.63 669	51.62 670	18.76 643	18.59 671	19.21 666	19.92 666	27.16 659	23.91 661

MEDIAN_ROB	37.38 669	40.85 673	40.60 662	32.31 660	31.85 660	27.20 636	24.55 632	29.10 667	33.19 673	42.09 673	41.76 673	33.35 665	34.39 673	39.78 668	37.07 667	43.64 674	44.10 674	44.12 670	43.40 670	41.51 671	42.76 673

AVERAGE_ROB	37.58 670	40.13 672	40.15 661	34.81 661	33.82 661	28.55 640	25.10 633	32.02 668	34.06 674	41.28 672	40.66 672	34.46 666	34.81 674	39.18 667	37.57 668	42.78 673	43.44 673	43.82 669	43.03 669	40.47 670	41.51 672

test_example2	176.61 673	205.14 674	198.86 673	188.60 673	190.98 674	152.67 674	170.61 674	94.86 675	123.55 675	178.88 675	179.48 674	158.94 675	141.34 675	192.61 675	198.96 675	203.76 675	236.37 675	164.13 675	173.55 675	218.58 675	160.41 674

ccccc		429.19 675		507.10 674	501.20 675	356.95 675		380.82 676		334.51 676		372.86 676		499.17 676		561.44 676	431.22 676	334.28 676	290.86 676	540.88 676

ASD4		8.86 627

Low-res two-view benchmark