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

OmniDepth	0.10 2	0.09 74	0.14 8	0.19 126	0.07 1	0.16 78	0.12 33	0.16 5	0.12 11	0.08 1	0.09 13	0.14 129	0.13 161	0.14 16	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 38	0.19 78	0.16 19	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.17 12	0.11 5	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 81	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.18 82	0.07 1	0.15 46	0.11 16	0.17 12	0.11 5	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

StereoAnything_RVC	0.13 89	0.37 555	0.36 256	0.14 3	0.07 1	0.11 4	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 63	0.20 144	0.10 1	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.24 552	0.05 31

CNT	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.14 3	0.11 147	0.13 19	0.13 66	0.21 59	0.14 38	0.09 6	0.10 22	0.11 78	0.09 24	0.13 8	0.12 70	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.06 108

aaa3	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.15 10	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

mfccc	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.16 78	0.11 16	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.11 78	0.10 63	0.14 16	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

weee2	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.17 12	0.13 23	0.09 6	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

uiiii_40	0.10 2	0.07 7	0.13 1	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.11 5	0.09 6	0.09 13	0.10 42	0.11 102	0.15 39	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

4.5w_L	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.12 11	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 71	0.05 31

StePilot	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.22 74	0.15 51	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.23 96	0.18 89	0.09 6	0.10 22	0.09 22	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

MonStereo	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.13 19	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 38	0.19 78	0.16 19	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.18 19	0.13 23	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 63	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 39	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

LGtest1	0.10 2	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.08 10	0.13 19	0.09 2	0.16 5	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 24	0.15 39	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.06 108

FoundationStereo	0.09 1	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.12 11	0.13 66	0.11 1	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

MonSter	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2k_new	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.13 1	0.10 99	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.08 10	0.09 22	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

4k_L	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

gc-stereo	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.18 19	0.12 11	0.10 22	0.11 41	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ss10	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

5k_new	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.18 19	0.13 23	0.10 22	0.09 13	0.10 42	0.09 24	0.15 39	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SX	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.17 12	0.13 23	0.10 22	0.08 10	0.12 92	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

USM	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.12 33	0.20 40	0.15 51	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.12 70	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ACM	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.19 28	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SteFusion	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.10 22	0.11 41	0.08 3	0.09 24	0.15 39	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.10 22	0.12 58	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.23 96	0.17 76	0.10 22	0.09 13	0.10 42	0.10 63	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.17 76	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITER124	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.16 78	0.13 66	0.20 40	0.12 11	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 224	0.21 98	0.18 82	0.11 147	0.24 285	0.12 33	0.19 28	0.18 89	0.10 22	0.13 71	0.11 78	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.18 82	0.10 99	0.13 19	0.12 33	0.15 4	0.12 11	0.10 22	0.13 71	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

zero-FE	0.16 160	0.08 38	0.81 527	0.19 126	0.18 451	0.12 11	0.15 123	0.19 28	0.19 108	0.10 22	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.21 164	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.19 527	0.06 108

AdaDepth	0.11 48	0.09 74	0.20 89	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.13 66	0.16 5	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.09 22	0.09 24	0.19 127	0.12 70	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.05 5	0.05 31

S2M2_XL	0.10 2	0.09 74	0.21 98	0.14 3	0.10 99	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 22	0.11 41	0.09 22	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.06 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 38	0.16 47	0.17 42	0.08 10	0.16 78	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.10 22	0.07 3	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

LG-G_1	0.11 48	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.07 1	0.21 213	0.09 2	0.19 28	0.11 5	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.19 127	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

LG-G	0.11 48	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.07 1	0.21 213	0.09 2	0.19 28	0.11 5	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.19 127	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.25 135	0.16 19	0.11 147	0.14 27	0.16 156	0.17 12	0.17 76	0.10 22	0.15 108	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.10 1	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.10 379

dual_stereo	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.17 42	0.08 10	0.09 1	0.13 66	0.24 115	0.13 23	0.10 22	0.09 13	0.09 22	0.08 9	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

IGEV-Stereo++	0.11 48	0.08 38	0.15 24	0.19 126	0.11 147	0.14 27	0.10 8	0.22 74	0.18 89	0.10 22	0.13 71	0.10 42	0.11 102	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 61	0.18 82	0.13 283	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 51	0.10 22	0.08 10	0.10 42	0.10 63	0.21 164	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.16 489	0.24 565

SX1w	0.10 2	0.08 38	0.14 8	0.14 3	0.09 37	0.11 4	0.14 95	0.20 40	0.10 2	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.07 2	0.15 39	0.11 16	0.10 367	0.07 311	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

5k_stereo	0.11 48	0.07 7	0.16 47	0.13 1	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.23 96	0.13 23	0.11 47	0.11 41	0.11 78	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.10 367	0.07 311	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.06 108

mnv4	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.14 3	0.08 10	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.11 5	0.11 47	0.10 22	0.11 78	0.08 9	0.13 8	0.12 70	0.09 316	0.06 178	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.05 31

wo013ll	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.14 3	0.09 37	0.11 4	0.14 95	0.22 74	0.15 51	0.11 47	0.10 22	0.10 42	0.08 9	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.06 178	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.05 31

DDF-Stereo	0.13 89	0.08 38	0.19 78	0.19 126	0.16 408	0.12 11	0.15 123	0.18 19	0.18 89	0.11 47	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.23 189	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.21 539	0.06 108

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 40	0.12 11	0.11 47	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.23 189	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 108

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 116	0.32 200	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.10 8	0.22 74	0.19 108	0.11 47	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.08 261

asda	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.16 59	0.11 47	0.11 41	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 48	0.06 1	0.17 61	0.15 10	0.11 147	0.16 78	0.13 66	0.21 59	0.16 59	0.11 47	0.15 108	0.09 22	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

111111	0.11 48	0.07 7	0.17 61	0.19 126	0.11 147	0.13 19	0.11 16	0.22 74	0.15 51	0.11 47	0.12 58	0.12 92	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.06 108

LG-Stereo	0.13 89	0.10 116	0.24 122	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.18 240	0.21 59	0.18 89	0.11 47	0.17 132	0.09 22	0.09 24	0.15 39	0.14 161	0.05 10	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

SGD-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.07 1	0.17 101	0.13 66	0.18 19	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.11 78	0.12 129	0.18 104	0.11 16	0.08 230	0.04 2	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.04 1

SCV	0.14 114	0.14 330	0.24 122	0.21 234	0.11 147	0.15 46	0.16 156	0.31 208	0.18 89	0.11 47	0.15 108	0.13 104	0.10 63	0.23 189	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108

AIO_rvc	0.12 74	0.11 182	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.15 46	0.17 197	0.20 40	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.13 104	0.08 9	0.22 180	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

HUF	0.15 146	0.11 182	0.38 287	0.17 42	0.11 147	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.20 133	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.11 102	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.20 565	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.14 475

AIO_test	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.19 126	0.11 147	0.15 46	0.17 197	0.19 28	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.09 24	0.20 144	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

castereo++	0.13 89	0.10 116	0.18 70	0.18 82	0.10 99	0.27 330	0.13 66	0.23 96	0.23 182	0.11 47	0.13 71	0.16 163	0.10 63	0.18 104	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.04 1

GIP-stereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.19 126	0.11 147	0.16 78	0.14 95	0.29 178	0.18 89	0.11 47	0.16 121	0.13 104	0.09 24	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.14 3	0.16 59	0.11 47	0.10 22	0.09 22	0.08 9	0.21 164	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

U	1.00 593	0.09 74	0.21 98	0.21 234	3.68 647	6.12 627	0.14 95	0.21 59	0.21 150	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.07 88	0.05 32	5.42 632	2.90 630	0.07 145	0.06 108

ITERv19	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.17 42	0.08 10	0.11 4	0.13 66	0.18 19	0.14 38	0.12 67	0.14 103	0.09 22	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

GEAStereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.18 82	0.12 205	0.19 150	0.16 156	0.20 40	0.14 38	0.12 67	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

ITERv2	0.10 2	0.07 7	0.18 70	0.16 19	0.08 10	0.16 78	0.11 16	0.19 28	0.12 11	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.12 11	0.11 16	0.16 5	0.12 11	0.12 67	0.14 103	0.10 42	0.10 63	0.20 144	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

gasm-f	0.12 74	0.09 74	0.19 78	0.18 82	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.20 40	0.14 38	0.12 67	0.19 152	0.10 42	0.11 102	0.16 63	0.11 16	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.09 282	0.08 261

asd	0.10 2	0.10 116	0.15 24	0.17 42	0.10 99	0.16 78	0.10 8	0.19 28	0.13 23	0.12 67	0.11 41	0.09 22	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 116	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.10 8	0.19 28	0.13 23	0.12 67	0.12 58	0.08 3	0.11 102	0.16 63	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 48	0.10 116	0.15 24	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.15 123	0.20 40	0.15 51	0.12 67	0.13 71	0.10 42	0.09 24	0.17 81	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 74	0.11 182	0.18 70	0.18 82	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.19 108	0.12 67	0.12 58	0.07 1	0.12 129	0.15 39	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.20 189	0.10 99	0.15 46	0.14 95	0.22 74	0.16 59	0.12 67	0.19 152	0.15 146	0.11 102	0.13 8	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.07 145	0.06 108

S2M2_L	0.13 89	0.11 182	0.20 89	0.16 19	0.12 205	0.12 11	0.07 1	0.18 19	0.20 133	0.12 67	0.15 108	0.14 129	0.12 129	0.15 39	0.14 161	0.13 466	0.09 432	0.09 281	0.10 389	0.11 396	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 89	0.14 330	0.19 78	0.26 465	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.12 67	0.11 41	0.10 42	0.13 161	0.21 164	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.05 31

RSM++	0.12 74	0.09 74	0.19 78	0.20 189	0.09 37	0.17 101	0.15 123	0.21 59	0.19 108	0.12 67	0.12 58	0.14 129	0.09 24	0.20 144	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.05 31

IGEV++	0.13 89	0.10 116	0.23 114	0.21 234	0.10 99	0.15 46	0.15 123	0.29 178	0.16 59	0.12 67	0.15 108	0.12 92	0.12 129	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

CroCo-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.24 122	0.25 431	0.11 147	0.11 4	0.18 240	0.32 219	0.23 182	0.12 67	0.12 58	0.18 183	0.12 129	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.06 108
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
zaero_v3	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.11 16	0.18 19	0.13 23	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

GSStereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.17 42	0.12 205	0.19 150	0.16 156	0.26 132	0.18 89	0.13 85	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

GS-Stereo							0.16 156	0.26 132	0.18 89	0.13 85	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

4.5_new	0.11 48	0.11 182	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.21 59	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 48	0.11 182	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.21 59	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.04 1

3.75w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.11 41	0.08 3	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 48	0.10 116	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.17 101	0.09 2	0.22 74	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.09 22	0.11 102	0.19 127	0.13 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.25 123	0.21 150	0.13 85	0.16 121	0.08 3	0.12 129	0.16 63	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

monsterstereo	0.11 48	0.09 74	0.14 8	0.19 126	0.12 205	0.14 27	0.12 33	0.25 123	0.17 76	0.13 85	0.16 121	0.08 3	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

SCV_C0	0.14 114	0.11 182	0.25 135	0.19 126	0.12 205	0.15 46	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.13 85	0.15 108	0.13 104	0.09 24	0.24 202	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.06 108

castereo	0.14 114	0.10 116	0.19 78	0.18 82	0.10 99	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.13 85	0.18 144	0.16 163	0.16 217	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.05 31

999	0.14 114	0.08 38	0.24 122	0.19 126	0.11 147	0.20 185	0.17 197	0.24 115	0.18 89	0.13 85	0.16 121	0.14 129	0.11 102	0.36 355	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.07 193

mms	0.13 89	0.11 182	0.19 78	0.19 126	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.20 40	0.17 76	0.13 85	0.17 132	0.14 129	0.09 24	0.24 202	0.14 161	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.07 193

ours_stereo	0.13 89	0.11 182	0.23 114	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.18 240	0.20 40	0.19 108	0.13 85	0.18 144	0.14 129	0.10 63	0.23 189	0.14 161	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.05 31

fffy	0.14 114	0.11 182	0.24 122	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.13 85	0.16 121	0.15 146	0.13 161	0.25 233	0.14 161	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.06 108

RAStereo	0.13 89	0.12 224	0.27 152	0.22 295	0.11 147	0.15 46	0.18 240	0.23 96	0.23 182	0.13 85	0.17 132	0.11 78	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.05 31

Occ-G	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.19 285	0.22 74	0.19 108	0.13 85	0.19 152	0.21 218	0.11 102	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 257	0.72 592	0.70 504	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.15 123	0.18 19	0.16 59	0.13 85	0.12 58	0.09 22	0.08 9	0.16 63	0.13 121	0.35 584	0.04 2	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.23 560

AIO-Stereo	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.16 59	0.13 85	0.15 108	0.13 104	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

RSM	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.23 96	0.18 89	0.13 85	0.13 71	0.15 146	0.09 24	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

MaDis-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.26 143	0.19 126	0.14 326	0.16 78	0.13 66	0.25 123	0.21 150	0.13 85	0.14 103	0.14 129	0.11 102	0.17 81	0.17 241	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.06 108

AEACV	0.13 89	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.17 132	0.13 104	0.16 217	0.16 63	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

LoS_RVC	0.13 89	0.10 116	0.19 78	0.18 82	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.20 40	0.17 76	0.13 85	0.19 152	0.12 92	0.15 201	0.17 81	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.12 437

Selective-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.15 46	0.14 95	0.27 146	0.15 51	0.13 85	0.14 103	0.13 104	0.08 9	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

EGLCR-Stereo	0.13 89	0.08 38	0.20 89	0.18 82	0.09 37	0.21 213	0.13 66	0.27 146	0.21 150	0.13 85	0.10 22	0.15 146	0.09 24	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

CroCo-Stereo Lap2	0.15 146	0.15 364	0.28 163	0.25 431	0.18 451	0.11 4	0.19 285	0.28 165	0.21 150	0.13 85	0.16 121	0.15 146	0.12 129	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.07 193

DA	0.14 114	0.10 116	0.18 70	0.21 234	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.28 165	0.20 133	0.14 111	0.17 132	0.16 163	0.14 183	0.17 81	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

GGEV	0.14 114	0.10 116	0.18 70	0.21 234	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.28 165	0.20 133	0.14 111	0.17 132	0.16 163	0.14 183	0.17 81	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

qwe	0.11 48	0.10 116	0.14 8	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.12 33	0.25 123	0.17 76	0.14 111	0.13 71	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.10 8	0.19 28	0.18 89	0.14 111	0.17 132	0.09 22	0.10 63	0.18 104	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

2.75w_new	0.11 48	0.09 74	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.25 123	0.16 59	0.14 111	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.16 63	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.25w_new	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.19 150	0.10 8	0.22 74	0.17 76	0.14 111	0.12 58	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.25w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.19 150	0.10 8	0.22 74	0.17 76	0.14 111	0.12 58	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

2w_stereo	0.11 48	0.10 116	0.15 24	0.18 82	0.08 10	0.16 78	0.14 95	0.27 146	0.20 133	0.14 111	0.14 103	0.08 3	0.11 102	0.13 8	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 48	0.09 74	0.13 1	0.17 42	0.12 205	0.15 46	0.11 16	0.23 96	0.15 51	0.14 111	0.12 58	0.08 3	0.09 24	0.21 164	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.19 285	0.22 74	0.16 59	0.14 111	0.11 41	0.13 104	0.10 63	0.24 202	0.18 263	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108
1: 1. 1
MGS-Stereo	0.14 114	0.11 182	0.32 200	0.19 126	0.11 147	0.18 123	0.17 197	0.20 40	0.22 163	0.14 111	0.24 210	0.15 146	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.10 348	0.06 108

CES	0.14 114	0.08 38	0.19 78	0.17 42	0.22 514	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.14 111	0.17 132	0.14 129	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.18 522

ProNet	0.14 114	0.12 224	0.25 135	0.19 126	0.11 147	0.19 150	0.19 285	0.27 146	0.20 133	0.14 111	0.13 71	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.07 193

sCroCo_RVC	0.18 203	0.14 330	0.49 404	0.27 493	0.18 451	0.22 241	0.17 197	0.27 146	0.23 182	0.14 111	0.22 191	0.17 173	0.14 183	0.21 164	0.15 185	0.10 367	0.11 481	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

FlowAnything_test	0.14 114	0.11 182	0.21 98	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.16 156	0.25 123	0.16 59	0.15 125	0.13 71	0.15 146	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.09 323

MM-Stereo_test2	0.15 146	0.10 116	0.44 363	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.21 363	0.27 146	0.22 163	0.15 125	0.16 121	0.13 104	0.11 102	0.20 144	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.05 31

HART	0.15 146	0.11 182	0.30 180	0.21 234	0.09 37	0.17 101	0.16 156	0.30 197	0.19 108	0.15 125	0.25 219	0.17 173	0.09 24	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.07 311	0.07 118	0.05 69	0.08 212	0.06 108

SMoEStereo_RVC	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.19 28	0.19 108	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.11 102	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

tt45	0.14 114	0.09 74	0.22 108	0.19 126	0.11 147	0.23 263	0.18 240	0.22 74	0.17 76	0.15 125	0.13 71	0.14 129	0.10 63	0.30 314	0.14 161	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.07 193

Pointernet	0.13 89	0.07 7	0.27 152	0.19 126	0.11 147	0.20 185	0.12 33	0.31 208	0.24 197	0.15 125	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

rvit_stereo_0080	0.15 146	0.13 287	0.25 135	0.19 126	0.13 283	0.15 46	0.20 332	0.28 165	0.24 197	0.15 125	0.17 132	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.15 185	0.11 408	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.07 193

MoCha-V2	0.13 89	0.08 38	0.26 143	0.23 343	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.26 132	0.16 59	0.15 125	0.15 108	0.13 104	0.14 183	0.20 144	0.11 16	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.05 31

MyStereo07	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.29 178	0.21 150	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.13 161	0.25 233	0.13 121	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

AE-Stereo	0.17 179	0.11 182	0.31 194	0.24 394	0.14 326	0.23 263	0.18 240	0.34 241	0.29 264	0.15 125	0.25 219	0.21 218	0.13 161	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.07 145	0.06 108

ff7	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

IGEVStereo-DCA	0.14 114	0.11 182	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

ffff	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

rrr	0.17 179	0.11 182	0.57 450	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.22 163	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

11t	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

whm_eth	0.15 146	0.13 287	0.25 135	0.19 126	0.13 283	0.15 46	0.20 332	0.28 165	0.24 197	0.15 125	0.17 132	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.15 185	0.11 408	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.07 193

UniTT-Stereo	0.14 114	0.10 116	0.30 180	0.21 234	0.13 283	0.17 101	0.13 66	0.19 28	0.18 89	0.15 125	0.20 169	0.10 42	0.11 102	0.18 104	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.06 108

CAS	0.15 146	0.07 7	0.21 98	0.41 571	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.15 125	0.19 152	0.11 78	0.09 24	0.14 16	0.13 121	0.29 577	0.04 2	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.14 475

anonymousdsp	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

LoS	0.14 114	0.08 38	0.27 152	0.16 19	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.26 132	0.26 219	0.15 125	0.18 144	0.18 183	0.13 161	0.22 180	0.14 161	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

IGEV-Stereo	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DLNR-FE	10.45 655	12.13 662	19.94 662	106.10 673	23.12 670	0.14 27	0.13 66	3.28 644	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.41 627	0.06 178	0.07 118	0.07 183	40.22 673	0.06 108

depthmonostereo	0.14 114	0.09 74	0.19 78	0.19 126	0.08 10	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.23 182	0.16 147	0.18 144	0.14 129	0.17 243	0.19 127	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.05 31

MM-Stereo_test3	0.17 179	0.12 224	0.29 173	0.23 343	0.14 326	0.19 150	0.22 389	0.39 313	0.36 349	0.16 147	0.24 210	0.17 173	0.12 129	0.19 127	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.06 108

AIO-test2	0.20 257	0.20 450	0.36 256	0.26 465	0.15 376	0.22 241	0.16 156	0.42 350	0.42 417	0.16 147	0.29 255	0.15 146	0.11 102	0.26 249	0.13 121	0.18 542	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.07 145	0.07 193

rvit_stereo_0083	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.21 234	0.13 283	0.17 101	0.17 197	0.22 74	0.34 320	0.16 147	0.21 181	0.19 197	0.16 217	0.21 164	0.16 210	0.11 408	0.10 457	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0081	0.16 160	0.11 182	0.24 122	0.21 234	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.33 310	0.16 147	0.18 144	0.18 183	0.14 183	0.20 144	0.16 210	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0082	0.16 160	0.11 182	0.24 122	0.21 234	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.33 310	0.16 147	0.18 144	0.18 183	0.14 183	0.20 144	0.16 210	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_ft	0.17 179	0.14 330	0.30 180	0.25 431	0.14 326	0.17 101	0.21 363	0.28 165	0.26 219	0.16 147	0.19 152	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.17 241	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.07 193

trnet	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.15 10	0.07 1	0.21 213	0.12 33	0.24 115	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.15 146	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

plain	0.17 179	0.13 287	0.43 354	0.21 234	0.13 283	0.16 78	0.17 197	0.27 146	0.22 163	0.16 147	0.26 229	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.07 193

DLNR_Zeroshot_test	10.44 654	12.10 661	19.93 661	106.08 672	23.66 671	0.14 27	0.13 66	3.22 630	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.36 626	0.06 178	0.07 118	0.07 183	39.70 672	0.06 108

test_xeample3	0.16 160	0.11 182	0.56 447	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.20 133	0.16 147	0.12 58	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.07 193

CREStereo	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.14 3	0.08 10	0.22 241	0.15 123	0.25 123	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.14 129	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108
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
GASTEREO	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.23 343	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.19 127	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

MSCF	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.22 295	0.10 99	0.16 78	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.18 104	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

water-stereo	0.13 89	0.08 38	0.20 89	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.14 95	0.25 123	0.19 108	0.17 160	0.23 196	0.15 146	0.15 201	0.12 2	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

AIO-test1	0.19 242	0.14 330	0.41 333	0.27 493	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.39 313	0.36 349	0.17 160	0.26 229	0.18 183	0.13 161	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.06 71	0.09 323

rvit_stereo_0081_aga	0.16 160	0.14 330	0.28 163	0.21 234	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.23 96	0.24 197	0.17 160	0.21 181	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.14 161	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

H2IRNET	0.18 203	0.13 287	0.35 236	0.21 234	0.12 205	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.30 277	0.17 160	0.31 282	0.25 270	0.20 292	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.06 108

ACVNet-DCA	0.18 203	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

xx1	0.20 257	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.28 316	0.24 345	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

1test111	0.19 242	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

cc1	0.18 203	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

tt1	0.18 203	0.14 330	0.35 236	0.23 343	0.11 147	0.30 390	0.19 285	0.35 266	0.44 440	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

MIF-Stereo (partial)	0.16 160	0.10 116	0.34 226	0.21 234	0.15 376	0.15 46	0.13 66	0.28 165	0.25 210	0.17 160	0.26 229	0.15 146	0.16 217	0.25 233	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.08 261

Selective-RAFT	0.17 179	0.12 224	0.30 180	0.24 394	0.10 99	0.29 371	0.15 123	0.32 219	0.31 289	0.17 160	0.17 132	0.21 218	0.18 268	0.28 282	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.06 108

GLC_STEREO	0.15 146	0.10 116	0.24 122	0.21 234	0.09 37	0.17 101	0.15 123	0.23 96	0.27 230	0.17 160	0.20 169	0.17 173	0.11 102	0.23 189	0.16 210	0.07 88	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.06 108

sAnonymous2	0.20 257	0.21 464	0.58 455	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

CroCo_RVC	0.20 257	0.21 464	0.58 455	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

PMTNet	0.15 146	0.08 38	0.23 114	0.15 10	0.09 37	0.23 263	0.16 156	0.25 123	0.23 182	0.17 160	0.21 181	0.16 163	0.14 183	0.22 180	0.13 121	0.29 577	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

rvit_0105_6	0.19 242	0.14 330	0.34 226	0.23 343	0.14 326	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.37 360	0.18 177	0.22 191	0.23 250	0.17 243	0.26 249	0.17 241	0.15 505	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

WCG-NET	0.14 114	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.08 10	0.18 123	0.17 197	0.21 59	0.28 245	0.18 177	0.21 181	0.15 146	0.12 129	0.18 104	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

WCG-NET（raft）	0.14 114	0.09 74	0.23 114	0.17 42	0.08 10	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.26 219	0.18 177	0.19 152	0.20 206	0.12 129	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

GCAP-Stereo	0.14 114	0.14 330	0.33 216	0.20 189	0.09 37	0.21 213	0.10 8	0.26 132	0.20 133	0.18 177	0.19 152	0.15 146	0.13 161	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.06 108

MC-Stereo	0.14 114	0.09 74	0.25 135	0.21 234	0.09 37	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.18 177	0.23 196	0.16 163	0.13 161	0.22 180	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

xyz-stereo-finetune	0.16 160	0.12 224	0.23 114	0.16 19	0.08 10	0.23 263	0.20 332	0.29 178	0.31 289	0.19 182	0.22 191	0.19 197	0.15 201	0.29 299	0.20 310	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.06 108

rvit_0105_4	0.20 257	0.15 364	0.38 287	0.23 343	0.14 326	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.39 384	0.19 182	0.24 210	0.25 270	0.19 283	0.27 268	0.17 241	0.16 520	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

CAS++	0.16 160	0.12 224	0.27 152	0.18 82	0.12 205	0.17 101	0.15 123	0.42 350	0.24 197	0.19 182	0.18 144	0.13 104	0.10 63	0.21 164	0.12 70	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.08 259	0.10 348	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala_base	0.20 257	0.13 287	0.35 236	0.25 431	0.15 376	0.25 300	0.16 156	0.34 241	0.17 76	0.19 182	0.26 229	0.17 173	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.39 589	0.09 432	0.07 118	0.05 69	0.45 584	0.08 261

IGEV-RUCA	0.21 277	0.08 38	0.23 114	0.19 126	0.19 473	0.28 350	0.24 436	0.23 96	0.21 150	0.20 186	0.23 196	0.28 316	0.49 544	0.26 249	0.18 263	0.09 316	0.08 398	0.18 537	0.13 494	0.17 506	0.17 509

tg	0.16 160	0.11 182	0.25 135	0.21 234	0.11 147	0.23 263	0.15 123	0.34 241	0.24 197	0.20 186	0.25 219	0.19 197	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.08 212	0.07 193

StereoVision	0.22 307	0.18 422	0.37 268	0.27 493	0.17 430	0.23 263	0.22 389	0.38 301	0.31 289	0.20 186	0.51 483	0.22 230	0.16 217	0.28 282	0.18 263	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.13 494	0.10 348	0.07 193

EKT-Stereo	0.38 506	0.12 224	0.38 287	0.42 572	3.88 649	0.21 213	0.17 197	0.35 266	0.28 245	0.20 186	0.20 169	0.23 250	0.15 201	0.28 282	0.16 210	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

HH	0.18 203	0.12 224	0.55 443	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

HanStereo	0.18 203	0.12 224	0.55 443	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

RCA-Stereo	0.16 160	0.09 74	0.25 135	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.36 285	0.35 336	0.20 186	0.25 219	0.17 173	0.17 243	0.18 104	0.14 161	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

TRStereo	0.19 242	0.17 408	0.47 390	0.23 343	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.52 462	0.28 245	0.20 186	0.19 152	0.21 218	0.13 161	0.24 202	0.13 121	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.06 71	0.06 108

test-1	0.17 179	0.11 182	0.40 310	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.34 241	0.26 219	0.20 186	0.24 210	0.22 230	0.14 183	0.16 63	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.08 261

iRaftStereo_RVC	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.21 234	0.11 147	0.20 185	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.20 186	0.25 219	0.18 183	0.12 129	0.20 144	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.08 212	0.07 193

XX-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.83 534	0.26 465	0.17 430	0.23 263	0.13 66	0.40 324	0.18 89	0.20 186	0.41 397	0.31 354	0.10 63	0.32 328	0.12 70	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

DilatedVolume-Stereo	0.14 114	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.09 37	0.21 213	0.14 95	0.24 115	0.21 150	0.21 197	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.05 5	0.05 31

rvit_0105_5	0.21 277	0.15 364	0.38 287	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.24 436	0.36 285	0.39 384	0.21 197	0.23 196	0.26 291	0.19 283	0.26 249	0.19 293	0.15 505	0.13 511	0.12 449	0.12 467	0.10 348	0.09 323

riskmin	0.18 203	0.09 74	0.34 226	0.18 82	0.12 205	0.24 285	0.16 156	0.34 241	0.28 245	0.21 197	0.23 196	0.33 370	0.24 345	0.23 189	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.10 348	0.10 379

CREStereo++_RVC	0.15 146	0.08 38	0.26 143	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.13 66	0.22 74	0.30 277	0.21 197	0.30 268	0.13 104	0.11 102	0.16 63	0.15 185	0.07 88	0.04 2	0.06 52	0.15 517	0.06 71	0.05 31
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
raft+_RVC	0.18 203	0.14 330	0.32 200	0.21 234	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.38 301	0.34 320	0.21 197	0.28 242	0.20 206	0.15 201	0.24 202	0.19 293	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.08 261

RALCasStereoNet	0.18 203	0.15 364	0.33 216	0.21 234	0.14 326	0.21 213	0.18 240	0.31 208	0.25 210	0.21 197	0.29 255	0.22 230	0.15 201	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.10 457	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

xyz-stereo-finetune2	0.17 179	0.11 182	0.26 143	0.16 19	0.09 37	0.27 330	0.19 285	0.27 146	0.20 133	0.22 203	0.28 242	0.21 218	0.22 312	0.37 358	0.22 353	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.07 193

MM-Stereo_test1	0.17 179	0.10 116	0.39 302	0.23 343	0.11 147	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.29 264	0.22 203	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.06 108

Reg-Stereo(zero)	0.16 160	0.07 7	0.36 256	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.14 95	0.28 165	0.24 197	0.22 203	0.20 169	0.24 262	0.18 268	0.21 164	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.06 108

CASnet	0.14 114	0.12 224	0.22 108	0.22 295	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.25 210	0.22 203	0.20 169	0.15 146	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.11 411	0.09 347	0.08 212	0.05 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 257	0.13 287	0.40 310	0.21 234	0.15 376	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.22 203	0.80 563	0.23 250	0.16 217	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.07 311	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

XX-TBD	0.15 146	0.18 422	0.28 163	0.22 295	0.10 99	0.22 241	0.15 123	0.22 74	0.27 230	0.22 203	0.26 229	0.14 129	0.12 129	0.16 63	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 324	0.13 287	0.83 534	0.20 189	0.21 498	0.23 263	0.17 197	0.48 410	0.27 230	0.23 209	0.29 255	0.39 422	0.23 327	0.25 233	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.11 428	0.11 396	0.10 379

MSKI-zero shot	0.17 179	0.09 74	0.43 354	0.20 189	0.11 147	0.21 213	0.15 123	0.32 219	0.21 150	0.23 209	0.24 210	0.23 250	0.10 63	0.31 321	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

RAFT-Test	0.17 179	0.10 116	0.38 287	0.19 126	0.12 205	0.25 300	0.17 197	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.29 255	0.27 300	0.14 183	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

4D-IteraStereo	0.17 179	0.16 389	0.50 415	0.21 234	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.28 165	0.28 245	0.23 209	0.20 169	0.20 206	0.11 102	0.19 127	0.14 161	0.06 34	0.04 2	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.06 108

anonymousdsp2	0.17 179	0.10 116	0.28 163	0.20 189	0.11 147	0.25 300	0.17 197	0.41 336	0.31 289	0.23 209	0.23 196	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.08 212	0.07 193

knoymous	0.17 179	0.09 74	0.32 200	0.17 42	0.11 147	0.21 213	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.27 300	0.16 217	0.23 189	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.09 282	0.09 323

cross-raft	0.17 179	0.12 224	0.41 333	0.23 343	0.10 99	0.20 185	0.24 436	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.29 327	0.15 201	0.17 81	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

rafts_anoy	0.18 203	0.15 364	0.35 236	0.22 295	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.23 209	0.25 219	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.12 467	0.09 282	0.08 261

Anonymous3	0.23 324	0.18 422	0.63 478	0.27 493	0.18 451	0.41 489	0.23 414	0.43 362	0.35 336	0.23 209	0.27 236	0.20 206	0.18 268	0.27 268	0.18 263	0.12 446	0.11 481	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.12 437

s12784h	0.17 179	0.09 74	0.26 143	0.18 82	0.07 1	0.32 415	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.23 209	0.25 219	0.18 183	0.17 243	0.25 233	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

TestStereo	0.21 277	0.19 438	0.40 310	0.25 431	0.10 99	0.22 241	0.21 363	0.31 208	0.31 289	0.23 209	0.34 322	0.22 230	0.18 268	0.62 475	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.11 396	0.06 108

111	0.20 257	0.17 408	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.24 285	0.17 197	0.41 336	0.45 451	0.23 209	0.29 255	0.29 327	0.21 299	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.08 261

CFNet-RSSM	0.17 179	0.10 116	0.40 310	0.20 189	0.11 147	0.20 185	0.15 123	0.36 285	0.30 277	0.23 209	0.21 181	0.26 291	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

Gwc-CoAtRS	0.17 179	0.10 116	0.37 268	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.32 219	0.28 245	0.23 209	0.23 196	0.27 300	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

FE-Mocha	0.16 160	0.10 116	0.33 216	0.19 126	0.13 283	0.19 150	0.15 123	0.35 266	0.22 163	0.24 223	0.24 210	0.20 206	0.14 183	0.17 81	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

RAFT-Stereo-weight	0.15 146	0.09 74	0.26 143	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.36 285	0.29 264	0.24 223	0.20 169	0.19 197	0.10 63	0.18 104	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

testlalala	0.15 146	0.10 116	0.36 256	0.19 126	0.12 205	0.23 263	0.16 156	0.26 132	0.19 108	0.24 223	0.19 152	0.14 129	0.11 102	0.16 63	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.05 31

Any-RAFT	0.17 179	0.08 38	0.31 194	0.19 126	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.42 350	0.30 277	0.24 223	0.27 236	0.27 300	0.16 217	0.21 164	0.12 70	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

LL-Strereo2	0.18 203	0.18 422	0.39 302	0.22 295	0.12 205	0.24 285	0.13 66	0.31 208	0.23 182	0.24 223	0.20 169	0.24 262	0.12 129	0.26 249	0.15 185	0.06 34	0.06 178	0.12 449	0.09 347	0.08 212	0.07 193

qqq	0.20 257	0.12 224	0.31 194	0.20 189	0.11 147	0.23 263	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.24 223	0.28 242	0.28 316	0.24 345	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

RAFT+CT+SA	0.21 277	0.18 422	0.33 216	0.25 431	0.18 451	0.23 263	0.29 493	0.40 324	0.36 349	0.24 223	0.38 366	0.18 183	0.16 217	0.32 328	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.12 467	0.09 282	0.09 323

test_4	0.18 203	0.12 224	0.34 226	0.23 343	0.12 205	0.18 123	0.22 389	0.26 132	0.24 197	0.24 223	0.47 467	0.22 230	0.13 161	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.07 145	0.05 31

TANstereo	0.15 146	0.09 74	0.28 163	0.16 19	0.08 10	0.25 300	0.14 95	0.23 96	0.28 245	0.24 223	0.30 268	0.16 163	0.12 129	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

FACV-RUCA	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.23 343	0.23 527	0.26 320	0.19 285	0.39 313	0.34 320	0.25 232	0.32 291	0.21 218	0.24 345	0.24 202	0.19 293	0.10 367	0.07 311	0.15 512	0.08 259	0.16 489	0.13 454

rvit_0105_3	0.23 324	0.17 408	0.40 310	0.25 431	0.15 376	0.24 285	0.28 487	0.38 301	0.41 410	0.25 232	0.25 219	0.28 316	0.21 299	0.28 282	0.20 310	0.15 505	0.13 511	0.14 497	0.15 517	0.10 348	0.09 323

testlalala2	0.18 203	0.10 116	0.50 415	0.36 558	0.25 543	0.23 263	0.14 95	0.34 241	0.24 197	0.25 232	0.25 219	0.21 218	0.12 129	0.16 63	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

11t1	0.18 203	0.10 116	0.30 180	0.20 189	0.11 147	0.27 330	0.17 197	0.35 266	0.23 182	0.25 232	0.23 196	0.23 250	0.23 327	0.25 233	0.18 263	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

x	0.19 242	0.11 182	0.29 173	0.20 189	0.11 147	0.26 320	0.18 240	0.41 336	0.29 264	0.25 232	0.29 255	0.28 316	0.24 345	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

test_1	0.16 160	0.09 74	0.31 194	0.21 234	0.11 147	0.18 123	0.16 156	0.30 197	0.27 230	0.25 232	0.16 121	0.22 230	0.12 129	0.26 249	0.18 263	0.06 34	0.04 2	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.06 108

test_3	0.18 203	0.11 182	0.32 200	0.24 394	0.11 147	0.22 241	0.25 453	0.31 208	0.31 289	0.25 232	0.18 144	0.23 250	0.13 161	0.25 233	0.19 293	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.07 145	0.06 108

GANet-ADL	0.21 277	0.12 224	0.45 374	0.23 343	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.46 390	0.35 336	0.25 232	0.32 291	0.32 363	0.19 283	0.24 202	0.20 310	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 179	0.14 330	0.32 200	0.20 189	0.09 37	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.25 232	0.33 312	0.20 206	0.17 243	0.19 127	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.05 31

AFF-stereo	0.18 203	0.15 364	0.32 200	0.21 234	0.10 99	0.18 123	0.18 240	0.33 233	0.27 230	0.25 232	0.37 352	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

GMStereo	0.19 242	0.25 495	0.40 310	0.21 234	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.29 178	0.40 400	0.25 232	0.23 196	0.16 163	0.15 201	0.25 233	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.33 216	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.46 569	0.46 390	0.20 133	0.25 232	0.50 477	0.17 173	0.16 217	0.24 202	0.23 372	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.10 389	0.06 71	0.07 193

FSD					0.24 535	0.27 330	0.27 471	0.31 208	0.29 264	0.26 244	0.27 236	0.28 316	0.27 394	0.28 282	0.26 406	0.23 556	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.25 554

GCAP-BAT	0.16 160	0.11 182	0.36 256	0.18 82	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.23 96	0.18 89	0.26 244	0.28 242	0.20 206	0.11 102	0.24 202	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.06 108

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 383	0.14 330	0.95 557	0.21 234	0.27 550	0.20 185	0.19 285	0.48 410	0.25 210	0.26 244	0.55 505	0.34 377	0.18 268	0.25 233	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.12 467	0.12 433	0.12 437

test_sample2	0.21 277	0.10 116	0.28 163	0.19 126	0.11 147	0.27 330	0.21 363	0.43 362	0.29 264	0.26 244	0.31 282	0.30 343	0.24 345	0.45 386	0.18 263	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.09 323

test_sample1	0.20 257	0.10 116	0.28 163	0.19 126	0.12 205	0.28 350	0.19 285	0.41 336	0.25 210	0.26 244	0.31 282	0.29 327	0.26 375	0.44 383	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.09 323

gcap-zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.36 256	0.20 189	0.12 205	0.26 320	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.26 244	0.20 169	0.30 343	0.14 183	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

test-3	0.16 160	0.09 74	0.31 194	0.21 234	0.11 147	0.18 123	0.16 156	0.30 197	0.27 230	0.26 244	0.16 121	0.22 230	0.12 129	0.26 249	0.18 263	0.06 34	0.04 2	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.06 108

NRIStereo	0.18 203	0.11 182	0.35 236	0.23 343	0.11 147	0.24 285	0.20 332	0.29 178	0.26 219	0.26 244	0.25 219	0.25 270	0.18 268	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

AnonymousM	0.17 179	0.19 438	0.24 122	0.18 82	0.10 99	0.18 123	0.17 197	0.30 197	0.23 182	0.26 244	0.20 169	0.18 183	0.14 183	0.19 127	0.14 161	0.09 316	0.06 178	0.38 583	0.15 517	0.06 71	0.05 31

raftrobust	0.16 160	0.13 287	0.29 173	0.22 295	0.15 376	0.19 150	0.13 66	0.32 219	0.26 219	0.26 244	0.20 169	0.19 197	0.17 243	0.21 164	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.07 193

rvit_stereo_0075_2	0.24 355	0.17 408	0.50 415	0.26 465	0.22 514	0.22 241	0.15 123	0.40 324	0.35 336	0.27 254	0.37 352	0.29 327	0.20 292	0.28 282	0.19 293	0.17 531	0.12 498	0.19 545	0.12 467	0.13 448	0.13 454

MIM_Stereo	0.18 203	0.12 224	0.38 287	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.14 95	0.35 266	0.25 210	0.27 254	0.35 333	0.23 250	0.13 161	0.27 268	0.16 210	0.06 34	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.06 108

ToySt	0.24 355	0.16 389	0.48 399	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.29 493	0.39 313	0.39 384	0.27 254	0.35 333	0.39 422	0.31 456	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

SA	0.22 307	0.16 389	0.36 256	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.23 414	0.45 379	0.40 400	0.27 254	0.44 437	0.23 250	0.23 327	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

GwcNet-ADL	0.22 307	0.14 330	0.58 455	0.24 394	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.49 418	0.40 400	0.27 254	0.29 255	0.30 343	0.20 292	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

PSMNet-ADL	0.25 383	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.14 326	0.31 406	0.22 389	0.44 369	0.36 349	0.27 254	0.33 312	0.41 444	0.28 411	0.61 467	0.29 428	0.11 408	0.09 432	0.09 281	0.11 428	0.10 348	0.10 379

DeepStereo_RVC	0.18 203	0.11 182	0.40 310	0.21 234	0.11 147	0.19 150	0.16 156	0.28 165	0.22 163	0.27 254	0.27 236	0.23 250	0.28 411	0.24 202	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.10 379

RAFT-345	0.21 277	0.10 116	0.46 382	0.22 295	0.11 147	0.20 185	0.16 156	0.26 132	0.25 210	0.27 254	0.66 542	0.21 218	0.16 217	0.55 430	0.21 333	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

CRE-IMP	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.11 147	0.24 285	0.17 197	0.29 178	0.21 150	0.27 254	0.26 229	0.24 262	0.17 243	0.23 189	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.10 379

DIP-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.33 216	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.12 33	0.42 350	0.25 210	0.27 254	0.32 291	0.21 218	0.17 243	0.25 233	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.08 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.23 324	0.14 330	0.78 515	0.22 295	0.18 451	0.22 241	0.13 66	0.43 362	0.26 219	0.28 264	0.33 312	0.39 422	0.29 426	0.27 268	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.13 494	0.08 212	0.12 437

IGEV-FE	0.18 203	0.10 116	0.65 486	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

UGAM-zero	0.23 324	0.10 116	0.54 437	0.19 126	0.13 283	0.21 213	0.14 95	0.44 369	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.51 504	0.33 466	0.65 489	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.06 71	0.07 193

test_for_model	0.29 438	0.89 601	0.34 226	0.69 593	0.49 585	0.20 185	0.16 156	0.30 197	0.23 182	0.28 264	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.29 577	0.10 457	0.06 52	0.04 1	0.86 607	0.18 522

MyStereo8	0.22 307	0.15 364	0.63 478	0.21 234	0.17 430	0.31 406	0.16 156	0.36 285	0.32 298	0.28 264	0.36 343	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.28 416	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.12 437

MyStereo04	0.23 324	0.12 224	0.55 443	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.49 418	0.52 511	0.28 264	0.23 196	0.27 300	0.23 327	0.30 314	0.22 353	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

IGEV_Zeroshot_test	0.18 203	0.10 116	0.65 486	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

iRaft-Stereo_5w	0.23 324	0.18 422	0.44 363	0.22 295	0.13 283	0.19 150	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.28 264	0.37 352	0.34 377	0.23 327	0.65 489	0.27 412	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

IPLGR	0.21 277	0.13 287	0.61 467	0.21 234	0.11 147	0.25 300	0.18 240	0.41 336	0.37 360	0.28 264	0.27 236	0.21 218	0.19 283	0.37 358	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

LCNet	0.21 277	0.11 182	0.29 173	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.19 285	0.34 241	0.26 219	0.28 264	0.35 333	0.26 291	0.30 440	0.35 350	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.13 448	0.22 553

Patchmatch Stereo++	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261
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
NF-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

OCTAStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

PSM-adaLoss	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo_v2	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

HUI-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.22 180	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ASMatch	0.23 324	0.11 182	0.51 426	0.24 394	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.28 245	0.28 264	0.68 546	0.27 300	0.26 375	0.50 404	0.22 353	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.11 414

RE-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

TVStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

iGMRVC	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

iRAFT	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

RAFT-IKP	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

RALAANet	0.19 242	0.18 422	0.37 268	0.23 343	0.14 326	0.23 263	0.13 66	0.37 295	0.29 264	0.28 264	0.26 229	0.25 270	0.15 201	0.26 249	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.06 108

RAFT + AFF	0.27 407	0.23 486	0.50 415	0.25 431	0.17 430	0.30 390	0.33 526	0.52 462	0.40 400	0.28 264	0.30 268	0.30 343	0.31 456	0.62 475	0.24 383	0.09 316	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.11 414

ACVNet	0.23 324	0.13 287	0.35 236	0.18 82	0.15 376	0.27 330	0.23 414	0.39 313	0.44 440	0.28 264	0.41 397	0.38 410	0.26 375	0.27 268	0.32 448	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.07 193

CFNet-ft	0.24 355	0.15 364	0.35 236	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

CFNet_RVC	0.24 355	0.15 364	0.35 236	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

NVstereo2D	0.31 454	0.16 389	0.54 437	0.24 394	0.22 514	0.42 496	0.28 487	0.58 524	0.56 528	0.28 264	0.38 366	0.40 437	0.30 440	0.71 507	0.28 416	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.10 389	0.19 527	0.16 497

DFGA-Net	0.23 324	0.24 490	0.49 404	0.22 295	0.15 376	0.25 300	0.17 197	0.39 313	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.21 218	0.17 243	0.59 458	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

PAM_32	0.23 324	0.10 116	0.63 478	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.19 285	0.36 285	0.23 182	0.29 293	0.28 242	0.56 525	0.28 411	0.27 268	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.09 323

ACV-stereo	0.29 438	0.18 422	0.79 522	0.23 343	0.16 408	0.47 521	0.19 285	0.36 285	0.34 320	0.29 293	0.33 312	0.67 561	0.42 520	0.54 428	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.11 414

CoDeX	0.23 324	0.12 224	0.46 382	0.21 234	0.14 326	0.29 371	0.21 363	0.53 473	0.41 410	0.29 293	0.35 333	0.29 327	0.22 312	0.48 395	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

mmm	0.21 277	0.12 224	0.31 194	0.22 295	0.12 205	0.28 350	0.21 363	0.41 336	0.27 230	0.29 293	0.38 366	0.29 327	0.24 345	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.10 348	0.09 323

PCWNet_CMD	0.23 324	0.13 287	0.48 399	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

TestStereo1	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

DCANet-4	0.19 242	0.10 116	0.52 430	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.36 285	0.39 384	0.29 293	0.30 268	0.17 173	0.22 312	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

fff	0.19 242	0.13 287	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

ADStereo(finetuned)	0.19 242	0.13 287	0.49 404	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.31 456	0.21 164	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

test_5	0.23 324	0.19 438	0.38 287	0.26 465	0.18 451	0.25 300	0.29 493	0.40 324	0.37 360	0.29 293	0.40 389	0.25 270	0.22 312	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.10 379

SA-5K	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

iRaft-Stereo_20w	0.19 242	0.10 116	0.46 382	0.19 126	0.13 283	0.25 300	0.19 285	0.52 462	0.19 108	0.29 293	0.21 181	0.22 230	0.20 292	0.28 282	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.08 212	0.08 261

UDGNet	0.23 324	0.31 537	0.38 287	0.24 394	0.14 326	0.24 285	0.18 240	0.32 219	0.43 425	0.29 293	0.28 242	0.24 262	0.19 283	0.29 299	0.20 310	0.15 505	0.07 311	0.21 551	0.11 428	0.14 466	0.10 379

dd	0.22 307	0.26 506	0.40 310	0.22 295	0.12 205	0.25 300	0.21 363	0.32 219	0.44 440	0.29 293	0.28 242	0.25 270	0.16 217	0.30 314	0.25 393	0.12 446	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

PSM-softLoss	0.21 277	0.10 116	0.39 302	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

KMStereo	0.21 277	0.10 116	0.39 302	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

ICVP	0.23 324	0.13 287	0.44 363	0.26 465	0.14 326	0.29 371	0.25 453	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.43 426	0.35 391	0.25 366	0.26 249	0.23 372	0.12 446	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.10 379
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 324	0.13 287	0.47 390	0.19 126	0.13 283	0.26 320	0.16 156	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

DCANet	0.18 203	0.13 287	0.40 310	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.23 327	0.20 144	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

csc	0.19 242	0.13 287	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

cscssc	0.19 242	0.13 287	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

xxxx	0.34 480	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.37 464	0.20 332	0.58 524	0.38 374	0.29 293	0.42 413	0.38 410	0.24 345	0.46 389	2.20 616	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

SFCPSM	0.22 307	0.10 116	0.51 426	0.21 234	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.55 490	0.39 384	0.29 293	0.32 291	0.23 250	0.21 299	0.27 268	0.19 293	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.08 261

GANet-RSSM	0.24 355	0.14 330	0.36 256	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.21 363	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.39 379	0.39 422	0.28 411	0.58 452	0.23 372	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.09 323

RASNet	0.28 427	0.14 330	0.44 363	0.22 295	0.18 451	0.32 415	0.19 285	0.48 410	0.38 374	0.29 293	0.43 426	0.47 482	0.37 492	0.79 538	0.36 470	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.07 193

MSMDNet	0.23 324	0.13 287	0.48 399	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.09 323

ccs_rob	0.23 324	0.13 287	0.47 390	0.20 189	0.13 283	0.26 320	0.17 197	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

UCFNet_RVC	0.24 355	0.16 389	0.34 226	0.18 82	0.15 376	0.33 426	0.16 156	0.46 390	0.35 336	0.29 293	0.35 333	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.22 353	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.14 508	0.13 448	0.12 437

HITNet	0.20 257	0.17 408	0.43 354	0.19 126	0.08 10	0.27 330	0.14 95	0.42 350	0.30 277	0.29 293	0.32 291	0.27 300	0.21 299	0.28 282	0.25 393	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108
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
DN-CSS_ROB	0.22 307	0.25 495	0.47 390	0.24 394	0.14 326	0.25 300	0.12 33	0.40 324	0.33 310	0.29 293	0.42 413	0.22 230	0.20 292	0.33 335	0.19 293	0.07 88	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.07 193

model_zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.39 302	0.20 189	0.12 205	0.24 285	0.15 123	0.34 241	0.22 163	0.30 324	0.20 169	0.22 230	0.12 129	0.24 202	0.14 161	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.07 193

MyStereo06	0.20 257	0.12 224	0.57 450	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.40 324	0.21 150	0.30 324	0.24 210	0.31 354	0.18 268	0.22 180	0.18 263	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

ffm	0.22 307	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

ff1	0.29 438	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 584	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

mmx	0.31 454	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 584	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

xxx	0.31 454	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 584	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

Sa-1000	0.22 307	0.15 364	0.35 236	0.23 343	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.47 398	0.39 384	0.30 324	0.50 477	0.26 291	0.19 283	0.33 335	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

MIPNet	0.21 277	0.15 364	0.52 430	0.21 234	0.12 205	0.27 330	0.20 332	0.45 379	0.37 360	0.30 324	0.23 196	0.19 197	0.24 345	0.27 268	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

TransformOpticalFlow	0.24 355	0.13 287	0.56 447	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.19 285	0.40 324	0.32 298	0.30 324	0.43 426	0.36 396	0.31 456	0.61 467	0.20 310	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.07 193

GMM-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.43 354	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.25 453	0.37 295	0.27 230	0.30 324	0.45 449	0.27 300	0.21 299	0.31 321	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.19 530

GES	0.22 307	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.14 326	0.27 330	0.19 285	0.49 418	0.33 310	0.30 324	0.36 343	0.25 270	0.23 327	0.29 299	0.22 353	0.10 367	0.08 398	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.11 414

HCRNet	0.24 355	0.25 495	0.33 216	0.34 547	0.16 408	0.27 330	0.18 240	0.43 362	0.35 336	0.30 324	0.35 333	0.32 363	0.22 312	0.44 383	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.10 348	0.09 323

FENet	0.21 277	0.11 182	0.45 374	0.21 234	0.12 205	0.26 320	0.17 197	0.41 336	0.35 336	0.30 324	0.31 282	0.29 327	0.23 327	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

cf-r	0.24 355	0.15 364	0.44 363	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.22 389	0.42 350	0.40 400	0.30 324	0.42 413	0.42 453	0.26 375	0.43 379	0.25 393	0.11 408	0.06 178	0.08 201	0.10 389	0.08 212	0.08 261

PSMNet-RSSM	0.24 355	0.15 364	0.36 256	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.20 332	0.48 410	0.37 360	0.30 324	0.44 437	0.38 410	0.26 375	0.52 415	0.22 353	0.12 446	0.07 311	0.11 411	0.13 494	0.10 348	0.09 323

FADNet_RVC	0.30 447	0.28 516	0.83 534	0.23 343	0.15 376	0.30 390	0.17 197	0.49 418	0.37 360	0.30 324	0.38 366	0.30 343	0.27 394	0.52 415	0.31 443	0.14 492	0.14 521	0.14 497	0.16 529	0.21 539	0.23 560

CFNet	0.27 407	0.20 450	0.44 363	0.22 295	0.14 326	0.33 426	0.14 95	0.51 445	0.45 451	0.30 324	0.40 389	0.38 410	0.27 394	0.76 528	0.25 393	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.08 261

PAM	0.23 324	0.10 116	0.63 478	0.22 295	0.15 376	0.34 439	0.21 363	0.37 295	0.22 163	0.31 341	0.27 236	0.55 521	0.26 375	0.26 249	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.09 323

rvit_105_1	0.27 407	0.19 438	0.46 382	0.27 493	0.19 473	0.30 390	0.35 532	0.44 369	0.51 504	0.31 341	0.31 282	0.31 354	0.26 375	0.35 350	0.25 393	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.11 396	0.10 379

UGAM	0.26 399	0.14 330	0.45 374	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.25 453	0.32 219	0.41 410	0.31 341	0.42 413	0.41 444	0.22 312	0.92 564	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.14 497	0.12 467	0.10 348	0.07 193

ITSA-stereo	0.25 383	0.15 364	0.33 216	0.23 343	0.11 147	0.27 330	0.18 240	0.56 505	0.59 534	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.28 411	0.49 400	0.30 436	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.13 454

test_sample4	0.24 355	0.13 287	0.43 354	0.20 189	0.12 205	0.32 415	0.21 363	0.51 445	0.34 320	0.31 341	0.37 352	0.28 316	0.23 327	0.53 422	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

test_sample3	0.23 324	0.12 224	0.43 354	0.19 126	0.12 205	0.32 415	0.20 332	0.50 428	0.34 320	0.31 341	0.33 312	0.29 327	0.22 312	0.53 422	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

MyStereo05	0.23 324	0.12 224	0.57 450	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.48 410	0.52 511	0.31 341	0.23 196	0.25 270	0.22 312	0.30 314	0.21 333	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

ttt	0.29 438	0.12 224	0.34 226	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.20 332	0.56 505	0.47 473	0.31 341	0.44 437	0.30 343	0.22 312	0.65 489	0.85 570	0.13 466	0.10 457	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.11 414

1111x	0.32 463	0.11 182	0.40 310	0.22 295	0.11 147	0.32 415	0.26 465	0.59 529	0.43 425	0.31 341	0.41 397	0.39 422	0.28 411	0.76 528	1.37 600	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

CIPLG	0.21 277	0.21 464	0.55 443	0.23 343	0.15 376	0.25 300	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.33 312	0.22 230	0.15 201	0.26 249	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

IPLGR_C	0.21 277	0.22 477	0.60 464	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

GMOStereo	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

error version	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

test-v	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

ACRE	0.21 277	0.20 450	0.62 475	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

STrans-v2	0.24 355	0.13 287	0.54 437	0.21 234	0.12 205	0.23 263	0.21 363	0.47 398	0.28 245	0.31 341	0.42 413	0.36 396	0.35 479	0.62 475	0.23 372	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

IRAFT_RVC	0.22 307	0.12 224	0.39 302	0.26 465	0.11 147	0.18 123	0.24 436	0.40 324	0.37 360	0.31 341	0.30 268	0.29 327	0.24 345	0.55 430	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

test-2	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

GwcNet-RSSM	0.26 399	0.17 408	0.46 382	0.21 234	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.44 369	0.42 417	0.31 341	0.45 449	0.40 437	0.26 375	0.55 430	0.28 416	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

DMCA	0.22 307	0.14 330	0.36 256	0.22 295	0.14 326	0.27 330	0.20 332	0.43 362	0.38 374	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.24 345	0.24 202	0.28 416	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.11 414

BEATNet_4x	0.22 307	0.18 422	0.47 390	0.22 295	0.10 99	0.28 350	0.14 95	0.46 390	0.32 298	0.31 341	0.34 322	0.31 354	0.25 366	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.10 348	0.08 261

R-Stereo Train	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

RAFT-Stereo	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
z-ln-s-r	0.32 463	0.21 464	0.82 531	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.26 465	0.43 362	0.50 500	0.32 364	0.60 524	0.39 422	0.29 426	0.73 514	0.66 553	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.08 261

test_sample5	0.24 355	0.13 287	0.42 343	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.32 364	0.41 397	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

DispNO	0.27 407	0.18 422	0.62 475	0.23 343	0.17 430	0.25 300	0.22 389	0.45 379	0.41 410	0.32 364	0.39 379	0.38 410	0.27 394	0.77 534	0.27 412	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.08 212	0.08 261

CFNet_ucs	0.24 355	0.13 287	0.50 415	0.20 189	0.15 376	0.28 350	0.17 197	0.49 418	0.45 451	0.32 364	0.42 413	0.39 422	0.22 312	0.31 321	0.21 333	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.09 347	0.12 433	0.11 414

CASS	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.11 147	0.28 350	0.19 285	0.39 313	0.30 277	0.32 364	0.34 322	0.25 270	0.24 345	0.25 233	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.11 396	0.11 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 324	0.11 182	0.50 415	0.21 234	0.16 408	0.31 406	0.20 332	0.36 285	0.35 336	0.32 364	0.50 477	0.39 422	0.26 375	0.22 180	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.07 145	0.08 261

raft_robust	0.22 307	0.17 408	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.23 263	0.22 389	0.49 418	0.48 483	0.32 364	0.32 291	0.26 291	0.23 327	0.53 422	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.10 389	0.08 212	0.06 108

NINENet	0.25 383	0.15 364	0.37 268	0.23 343	0.16 408	0.43 504	0.17 197	0.60 537	0.46 468	0.32 364	0.37 352	0.32 363	0.20 292	0.42 377	0.21 333	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.08 259	0.11 396	0.10 379

ADLNet2	0.30 447	0.17 408	0.72 508	0.23 343	0.17 430	0.36 459	0.24 436	0.52 462	0.51 504	0.32 364	0.38 366	0.45 472	0.30 440	0.69 501	0.35 464	0.10 367	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.12 433	0.10 379

HHNet	0.22 307	0.12 224	0.52 430	0.18 82	0.18 451	0.20 185	0.20 332	0.34 241	0.31 289	0.32 364	0.59 519	0.20 206	0.21 299	0.24 202	0.31 443	0.08 230	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.11 414

test_xeample	0.34 480	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.33 426	0.23 414	0.55 490	0.38 374	0.32 364	0.45 449	0.29 327	0.26 375	0.57 445	2.24 618	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

FADNet	0.32 463	0.36 550	0.74 513	0.23 343	0.22 514	0.37 464	0.19 285	0.53 473	0.48 483	0.32 364	0.36 343	0.43 457	0.32 463	0.64 483	0.25 393	0.16 520	0.16 543	0.14 497	0.16 529	0.24 552	0.19 530

G2L-Stereo	0.25 383	0.16 389	0.47 390	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.18 240	0.46 390	0.35 336	0.33 376	0.37 352	0.40 437	0.22 312	0.60 460	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.09 323

DDVS	0.25 383	0.15 364	0.39 302	0.24 394	0.17 430	0.34 439	0.21 363	0.41 336	0.30 277	0.33 376	0.41 397	0.48 488	0.21 299	0.52 415	0.27 412	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.14 475

test_sample6	0.25 383	0.13 287	0.41 333	0.21 234	0.11 147	0.30 390	0.22 389	0.51 445	0.35 336	0.33 376	0.43 426	0.30 343	0.24 345	0.57 445	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.10 379

DualNet	0.24 355	0.13 287	0.42 343	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.33 376	0.43 426	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

CBFPSM	0.27 407	0.16 389	0.67 492	0.20 189	0.14 326	0.38 472	0.25 453	0.40 324	0.36 349	0.33 376	0.36 343	0.56 525	0.38 496	0.32 328	0.38 473	0.08 230	0.08 398	0.07 118	0.08 259	0.09 282	0.11 414

Anonymous_2	0.37 499	0.21 464	0.47 390	0.20 189	0.21 498	0.42 496	0.26 465	0.38 301	0.29 264	0.33 376	0.30 268	0.44 468	0.38 496	0.36 355	0.29 428	0.26 567	0.29 586	0.44 587	1.41 623	0.34 578	0.21 548

DisPM	0.19 242	0.10 116	0.35 236	0.23 343	0.13 283	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.29 264	0.33 376	0.34 322	0.23 250	0.16 217	0.33 335	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.11 414

IER	0.23 324	0.12 224	0.39 302	0.20 189	0.14 326	0.31 406	0.19 285	0.42 350	0.36 349	0.33 376	0.40 389	0.32 363	0.33 466	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.08 261

RAFT_CTSACE	0.21 277	0.16 389	0.41 333	0.25 431	0.15 376	0.22 241	0.24 436	0.32 219	0.28 245	0.33 376	0.51 483	0.29 327	0.17 243	0.32 328	0.13 121	0.06 34	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.06 108

IPLG	0.21 277	0.15 364	0.53 434	0.21 234	0.12 205	0.28 350	0.17 197	0.42 350	0.30 277	0.33 376	0.32 291	0.15 146	0.17 243	0.50 404	0.21 333	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

PFNet+	0.20 257	0.10 116	0.37 268	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.19 285	0.29 178	0.34 320	0.33 376	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.32 328	0.17 241	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.12 437

RAFT_R40	0.21 277	0.10 116	0.37 268	0.24 394	0.13 283	0.18 123	0.18 240	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.33 312	0.30 343	0.24 345	0.55 430	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

Pruner-Stereo	0.19 242	0.11 182	0.34 226	0.29 518	0.12 205	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.32 291	0.25 270	0.15 201	0.24 202	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.09 323

RAFT	0.21 277	0.17 408	0.32 200	0.24 394	0.12 205	0.25 300	0.27 471	0.35 266	0.28 245	0.33 376	0.33 312	0.38 410	0.22 312	0.29 299	0.17 241	0.08 230	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.10 348	0.06 108

Prome-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.36 285	0.25 210	0.33 376	0.59 519	0.24 262	0.28 411	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.20 540

ARAFT	0.24 355	0.21 464	0.78 515	0.22 295	0.12 205	0.29 371	0.24 436	0.43 362	0.32 298	0.33 376	0.28 242	0.28 316	0.19 283	0.49 400	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.09 282	0.06 108

delet	0.27 407	0.14 330	0.40 310	0.23 343	0.19 473	0.41 489	0.29 493	0.49 418	0.48 483	0.33 376	0.41 397	0.37 402	0.30 440	0.48 395	0.34 460	0.09 316	0.09 432	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.08 261

AdaStereo	0.24 355	0.16 389	0.37 268	0.24 394	0.12 205	0.32 415	0.17 197	0.54 480	0.42 417	0.33 376	0.38 366	0.35 391	0.21 299	0.30 314	0.22 353	0.14 492	0.06 178	0.13 470	0.08 259	0.11 396	0.08 261
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.
iResNet	0.24 355	0.18 422	0.61 467	0.25 431	0.11 147	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.43 425	0.33 376	0.43 426	0.27 300	0.22 312	0.34 341	0.26 406	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

NOSS_ROB	0.31 454	0.20 450	0.35 236	0.24 394	0.16 408	0.32 415	0.19 285	0.52 462	0.48 483	0.33 376	0.36 343	0.42 453	0.28 411	0.93 566	0.24 383	0.19 548	0.20 565	0.24 560	0.22 561	0.17 506	0.17 509

G2L-ROB	0.23 324	0.15 364	0.41 333	0.19 126	0.12 205	0.27 330	0.21 363	0.47 398	0.33 310	0.34 396	0.31 282	0.41 444	0.22 312	0.49 400	0.26 406	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

SMFormer	0.25 383	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

tta	0.24 355	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.07 193

qqq1	0.24 355	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

fff1	0.24 355	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

LL-Strereo	0.29 438	0.25 495	0.58 455	0.25 431	0.21 498	0.23 263	0.24 436	0.55 490	0.42 417	0.34 396	0.32 291	0.41 444	0.40 507	0.94 568	0.23 372	0.08 230	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.09 282	0.09 323

BUS	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.25 431	0.14 326	0.43 504	0.17 197	0.56 505	0.34 320	0.34 396	0.35 333	0.32 363	0.20 292	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

BSDual-CNN	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.25 431	0.14 326	0.35 454	0.21 363	0.56 505	0.34 320	0.34 396	0.35 333	0.38 410	0.24 345	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

hknet	0.25 383	0.14 330	0.40 310	0.25 431	0.15 376	0.35 454	0.21 363	0.56 505	0.37 360	0.34 396	0.35 333	0.43 457	0.27 394	0.37 358	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

OMP-Stereo	0.23 324	0.14 330	0.35 236	0.29 518	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.37 295	0.33 310	0.34 396	0.30 268	0.34 377	0.19 283	0.70 504	0.24 383	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

IIG-Stereo	0.23 324	0.13 287	0.35 236	0.29 518	0.12 205	0.23 263	0.14 95	0.38 301	0.31 289	0.34 396	0.37 352	0.33 370	0.21 299	0.70 504	0.26 406	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

SST-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.37 268	0.24 394	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.24 197	0.34 396	0.33 312	0.29 327	0.25 366	0.56 441	0.17 241	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

GEStereo_RVC	0.27 407	0.20 450	0.44 363	0.27 493	0.16 408	0.33 426	0.25 453	0.56 505	0.54 519	0.34 396	0.38 366	0.34 377	0.25 366	0.51 409	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.11 414

UNet	0.28 427	0.14 330	0.69 498	0.23 343	0.20 490	0.44 507	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.43 457	0.33 466	0.40 372	0.31 443	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

UPFNet	0.25 383	0.12 224	0.38 287	0.24 394	0.19 473	0.37 464	0.28 487	0.48 410	0.38 374	0.34 396	0.37 352	0.37 402	0.28 411	0.39 365	0.33 455	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.08 261

FADNet-RVC	0.31 454	0.35 547	0.78 515	0.25 431	0.20 490	0.33 426	0.20 332	0.49 418	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.41 444	0.29 426	0.63 481	0.31 443	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.15 517	0.19 527	0.19 530

PA-Net	0.37 499	0.28 516	0.83 534	0.31 533	0.28 555	0.39 480	0.42 561	0.51 445	0.55 525	0.34 396	0.42 413	0.41 444	0.36 483	0.79 538	0.49 519	0.12 446	0.23 576	0.16 523	0.23 563	0.12 433	0.18 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.26 399	0.16 389	0.36 256	0.23 343	0.15 376	0.31 406	0.20 332	0.49 418	0.42 417	0.35 413	0.42 413	0.45 472	0.27 394	0.55 430	0.33 455	0.10 367	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.10 348	0.10 379

iinet-f	0.30 447	0.18 422	1.03 568	0.20 189	0.15 376	0.44 507	0.22 389	0.45 379	0.37 360	0.35 413	0.44 437	0.41 444	0.34 475	0.34 341	0.40 488	0.10 367	0.09 432	0.08 201	0.08 259	0.13 448	0.11 414

gwcnet-sp	0.24 355	0.13 287	0.63 478	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

scenet	0.24 355	0.13 287	0.63 478	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

ssnet	0.24 355	0.13 287	0.63 478	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

psmg	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.21 234	0.14 326	0.35 454	0.23 414	0.51 445	0.34 320	0.35 413	0.38 366	0.38 410	0.24 345	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

AASNet	0.27 407	0.19 438	0.49 404	0.26 465	0.17 430	0.34 439	0.20 332	0.62 549	0.48 483	0.35 413	0.40 389	0.32 363	0.25 366	0.28 282	0.34 460	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.13 448	0.11 414

AAGNet	0.33 472	0.11 182	0.37 268	0.25 431	0.16 408	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.35 413	0.35 333	0.27 300	0.30 440	0.44 383	2.66 620	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.08 212	0.06 108

PSM-AAD	0.25 383	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.26 320	0.38 547	0.34 241	0.28 245	0.35 413	0.39 379	0.28 316	0.79 582	0.30 314	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.08 212	0.21 548

KYRaft	0.22 307	0.10 116	0.30 180	0.23 343	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.35 266	0.24 197	0.35 413	0.54 501	0.34 377	0.26 375	0.29 299	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.08 212	0.31 578

PFNet	0.23 324	0.10 116	0.57 450	0.24 394	0.14 326	0.22 241	0.19 285	0.39 313	0.33 310	0.35 413	0.32 291	0.27 300	0.19 283	0.64 483	0.22 353	0.09 316	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.07 193

222	0.41 520	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.36 459	0.20 332	0.57 515	0.39 384	0.35 413	0.44 437	0.30 343	0.27 394	0.55 430	3.56 623	0.11 408	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

ac_64	0.27 407	0.13 287	0.41 333	0.24 394	0.17 430	0.36 459	0.22 389	0.46 390	0.33 310	0.35 413	0.36 343	0.52 510	0.30 440	0.62 475	0.32 448	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

HGLStereo	0.27 407	0.14 330	0.46 382	0.24 394	0.21 498	0.33 426	0.23 414	0.50 428	0.42 417	0.35 413	0.48 473	0.41 444	0.33 466	0.45 386	0.33 455	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.12 437

FADNet-RVC-Resample	0.29 438	0.25 495	0.93 554	0.26 465	0.16 408	0.32 415	0.21 363	0.47 398	0.39 384	0.35 413	0.38 366	0.33 370	0.27 394	0.53 422	0.24 383	0.10 367	0.10 457	0.14 497	0.13 494	0.13 448	0.16 497

DeepPruner_ROB	0.26 399	0.19 438	0.44 363	0.21 234	0.16 408	0.30 390	0.21 363	0.52 462	0.32 298	0.35 413	0.38 366	0.39 422	0.26 375	0.42 377	0.24 383	0.15 505	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.14 466	0.13 454

MultiAttention	1.02 597	0.13 287	0.43 354	0.35 556	0.43 580	5.36 623	1.71 623	0.69 573	0.53 515	0.36 429	0.63 537	0.55 521	0.22 312	7.60 631	0.43 500	0.09 316	0.06 178	0.14 497	0.24 565	0.26 561	0.30 575

xyz-stereo	1.40 604	0.10 116	17.09 659	0.18 82	0.07 1	4.78 622	0.18 240	0.29 178	0.34 320	0.36 429	2.81 621	0.40 437	0.29 426	0.56 441	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.06 127	0.06 71	0.05 31

DEmStereo	0.26 399	0.09 74	0.47 390	0.19 126	0.12 205	0.30 390	0.25 453	0.28 165	0.36 349	0.36 429	0.58 517	0.25 270	0.48 543	0.53 422	0.44 505	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.07 193

pcwnet_v2	0.32 463	0.15 364	1.26 585	0.23 343	0.18 451	0.32 415	0.18 240	0.59 529	0.60 538	0.36 429	0.45 449	0.35 391	0.29 426	0.36 355	0.25 393	0.14 492	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.15 487

psm_up	0.29 438	0.16 389	0.41 333	0.26 465	0.17 430	0.32 415	0.26 465	0.55 490	0.43 425	0.36 429	0.40 389	0.45 472	0.37 492	0.58 452	0.30 436	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.10 348	0.10 379

hitnet-ft	0.29 438	0.17 408	0.40 310	0.19 126	0.14 326	0.39 480	0.23 414	0.44 369	0.41 410	0.36 429	0.46 459	0.53 515	0.34 475	0.76 528	0.32 448	0.14 492	0.10 457	0.13 470	0.10 389	0.15 480	0.13 454

HSM	0.28 427	0.16 389	0.35 236	0.20 189	0.15 376	0.33 426	0.19 285	0.53 473	0.37 360	0.36 429	0.38 366	0.67 561	0.31 456	0.89 559	0.23 372	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.08 261

G2L-Stereo_test	0.24 355	0.16 389	0.38 287	0.19 126	0.13 283	0.27 330	0.24 436	0.49 418	0.38 374	0.37 436	0.37 352	0.40 437	0.24 345	0.52 415	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.08 261

TCMNet	0.33 472	0.23 486	0.72 508	0.29 518	0.30 563	0.40 485	0.28 487	0.50 428	0.47 473	0.37 436	0.45 449	0.40 437	0.29 426	0.60 460	0.39 481	0.14 492	0.13 511	0.15 512	0.14 508	0.17 506	0.15 487

HI	0.20 257	0.13 287	0.33 216	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

CoSv	0.20 257	0.13 287	0.33 216	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

DualNet (step1)	0.28 427	0.19 438	0.50 415	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.23 556	0.09 432	0.28 570	0.24 565	0.18 520	0.16 497

test_sample9	0.42 523	0.19 438	0.50 415	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.66 494	0.91 574	0.23 556	1.82 624	0.28 570	0.24 565	0.18 520	0.16 497

test_sample7	0.25 383	0.15 364	0.35 236	0.20 189	0.14 326	0.28 350	0.21 363	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.14 492	0.09 432	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

GMStereo_Zeroshot	0.24 355	0.21 464	0.45 374	0.26 465	0.13 283	0.28 350	0.15 123	0.39 313	0.35 336	0.37 436	0.43 426	0.40 437	0.17 243	0.34 341	0.20 310	0.12 446	0.07 311	0.13 470	0.07 183	0.16 489	0.09 323

THIR-Stereo	0.29 438	0.12 224	0.41 333	0.19 126	0.11 147	0.28 350	0.72 596	0.32 219	0.35 336	0.37 436	0.65 540	0.34 377	0.50 546	0.57 445	0.45 508	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.07 193

DGSMNet	0.61 569	0.29 523	0.91 550	0.51 584	0.70 599	0.62 561	1.38 622	0.59 529	0.55 525	0.37 436	0.61 531	0.52 510	0.33 466	0.65 489	0.43 500	0.53 592	0.60 612	0.67 598	0.61 607	0.63 594	0.61 606

Nwc_Net	0.37 499	0.25 495	0.68 497	0.31 533	0.24 535	0.44 507	0.30 504	0.65 558	0.50 500	0.37 436	0.69 550	0.58 534	0.45 528	0.60 460	0.40 488	0.15 505	0.12 498	0.19 545	0.21 553	0.14 466	0.13 454

PS-NSSS	0.32 463	0.30 530	0.46 382	0.23 343	0.17 430	0.33 426	0.24 436	0.57 515	0.41 410	0.37 436	0.52 491	0.35 391	0.30 440	0.80 542	0.30 436	0.17 531	0.14 521	0.21 551	0.15 517	0.15 480	0.13 454

iResNetv2_ROB	0.27 407	0.26 506	0.72 508	0.23 343	0.13 283	0.29 371	0.18 240	0.52 462	0.49 492	0.37 436	0.45 449	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.12 433	0.09 323

DISCO	0.32 463	0.13 287	0.51 426	0.25 431	0.16 408	0.48 527	0.25 453	0.50 428	0.57 531	0.37 436	0.45 449	0.62 545	0.36 483	0.64 483	0.49 519	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.12 433	0.11 414

PSMNet_ROB	0.33 472	0.24 490	0.54 437	0.31 533	0.21 498	0.42 496	0.43 563	0.59 529	0.47 473	0.37 436	0.44 437	0.49 493	0.31 456	0.64 483	0.43 500	0.14 492	0.10 457	0.15 512	0.14 508	0.13 448	0.11 414

ssnet_v2	0.28 427	0.16 389	0.44 363	0.22 295	0.15 376	0.40 485	0.30 504	0.57 515	0.46 468	0.38 451	0.36 343	0.47 482	0.29 426	0.38 363	0.39 481	0.13 466	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.11 414

AACVNet	0.26 399	0.16 389	0.37 268	0.22 295	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.41 336	0.31 289	0.38 451	0.42 413	0.43 457	0.28 411	0.73 514	0.25 393	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.11 414

CrosDoStereo	0.31 454	0.10 116	0.49 404	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 618	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 531	0.28 316	0.46 534	0.61 467	0.57 533	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

FTStereo	0.28 427	0.10 116	0.43 354	0.23 343	0.13 283	0.21 213	0.53 583	0.34 241	0.26 219	0.38 451	0.95 576	0.30 343	0.56 556	0.32 328	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.19 530

DeepStereo_LL	0.31 454	0.10 116	0.49 404	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 618	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 531	0.28 316	0.46 534	0.61 467	0.57 533	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

DRaft	0.24 355	0.10 116	0.34 226	0.18 82	0.12 205	0.28 350	0.23 414	0.33 233	0.39 384	0.38 451	0.61 531	0.21 218	0.41 511	0.48 395	0.42 499	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.08 261

RAFT-RH_RVC	0.25 383	0.11 182	0.45 374	0.21 234	0.12 205	0.25 300	0.14 95	0.27 146	0.27 230	0.38 451	1.15 587	0.23 250	0.17 243	0.57 445	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.06 71	0.07 193

APVNet	0.36 489	0.20 450	0.70 504	0.26 465	0.22 514	0.52 545	0.35 532	0.61 541	0.44 440	0.38 451	0.52 491	0.48 488	0.38 496	0.84 550	0.46 514	0.13 466	0.14 521	0.15 512	0.16 529	0.16 489	0.15 487

GwcNet	0.35 485	0.23 486	0.88 546	0.25 431	0.24 535	0.48 527	0.27 471	0.55 490	0.57 531	0.38 451	0.52 491	0.51 504	0.32 463	0.60 460	0.41 496	0.13 466	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.13 448	0.14 475

acv_ft	0.25 383	0.13 287	0.40 310	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.21 363	0.45 379	0.44 440	0.38 451	0.41 397	0.38 410	0.27 394	0.27 268	0.35 464	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.07 193

TDLM	0.30 447	0.21 464	0.38 287	0.28 514	0.15 376	0.33 426	0.32 515	0.52 462	0.47 473	0.38 451	0.43 426	0.39 422	0.29 426	0.91 563	0.28 416	0.14 492	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.12 433	0.10 379

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 407	0.21 464	0.59 462	0.25 431	0.18 451	0.29 371	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.38 451	0.41 397	0.43 457	0.27 394	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.11 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 454	0.22 477	0.50 415	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.24 436	0.47 398	0.54 519	0.38 451	0.60 524	0.43 457	0.29 426	0.87 554	0.40 488	0.11 408	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

MLCV	0.22 307	0.16 389	0.44 363	0.21 234	0.08 10	0.29 371	0.19 285	0.38 301	0.37 360	0.38 451	0.44 437	0.31 354	0.21 299	0.41 374	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

iResNet_ROB	0.25 383	0.19 438	0.40 310	0.20 189	0.12 205	0.30 390	0.16 156	0.55 490	0.53 515	0.38 451	0.43 426	0.37 402	0.26 375	0.38 363	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.09 282	0.09 323

ISRNet	0.27 407	0.13 287	0.45 374	0.26 465	0.19 473	0.24 285	0.14 95	0.45 379	0.43 425	0.39 466	0.48 473	0.42 453	0.27 394	0.32 328	0.29 428	0.20 551	0.12 498	0.17 529	0.16 529	0.16 489	0.20 540

PSMNet-RUCA	0.37 499	0.41 564	0.66 491	0.46 578	0.41 577	0.34 439	0.25 453	0.57 515	0.45 451	0.39 466	0.52 491	0.43 457	0.33 466	0.41 374	0.29 428	0.25 566	0.14 521	0.33 580	0.21 553	0.31 574	0.22 553

fast-acv-ft	0.31 454	0.20 450	0.81 527	0.24 394	0.18 451	0.46 515	0.27 471	0.41 336	0.49 492	0.39 466	0.55 505	0.49 493	0.35 479	0.37 358	0.38 473	0.11 408	0.11 481	0.11 411	0.12 467	0.12 433	0.09 323

UDG	0.40 518	0.46 568	0.49 404	0.40 570	0.35 572	0.47 521	0.27 471	0.54 480	0.47 473	0.39 466	0.45 449	0.59 536	0.44 525	0.46 389	0.39 481	0.26 567	0.19 560	0.48 589	0.22 561	0.34 578	0.26 569

GrayStereo	0.25 383	0.09 74	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.23 263	0.47 573	0.34 241	0.30 277	0.39 466	0.47 467	0.30 343	0.79 582	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.13 454

LMCR-Stereo	0.26 399	0.18 422	0.49 404	0.28 514	0.14 326	0.36 459	0.23 414	0.54 480	0.34 320	0.39 466	0.40 389	0.29 327	0.29 426	0.37 358	0.27 412	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.13 448	0.09 323

FINET	0.34 480	0.27 513	0.80 525	0.24 394	0.24 535	0.36 459	0.34 528	0.54 480	0.72 563	0.39 466	0.47 467	0.32 363	0.30 440	0.51 409	0.32 448	0.19 548	0.17 550	0.13 470	0.12 467	0.18 520	0.16 497

MMNet	0.27 407	0.14 330	0.49 404	0.24 394	0.17 430	0.47 521	0.22 389	0.45 379	0.51 504	0.39 466	0.41 397	0.36 396	0.33 466	0.39 365	0.34 460	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

S-Stereo	0.38 506	0.20 450	1.05 569	0.27 493	0.22 514	0.38 472	0.32 515	0.55 490	0.66 550	0.39 466	0.59 519	0.49 493	0.41 511	0.75 523	0.40 488	0.12 446	0.15 536	0.13 470	0.13 494	0.16 489	0.21 548

STTStereo	0.28 427	0.20 450	0.61 467	0.25 431	0.17 430	0.29 371	0.24 436	0.47 398	0.39 384	0.39 466	0.41 397	0.44 468	0.28 411	0.40 372	0.28 416	0.13 466	0.12 498	0.13 470	0.16 529	0.12 433	0.11 414

NLCSM	0.38 506	0.31 537	0.58 455	0.28 514	0.31 566	0.43 504	0.32 515	0.74 580	0.42 417	0.40 476	0.46 459	0.57 530	0.38 496	0.94 568	0.55 531	0.12 446	0.12 498	0.13 470	0.17 538	0.15 480	0.15 487

SQANet	0.40 518	0.48 572	0.67 492	0.48 580	0.39 574	0.48 527	0.22 389	0.51 445	0.43 425	0.40 476	0.47 467	0.47 482	0.33 466	0.54 428	0.32 448	0.36 585	0.15 536	0.40 585	0.21 553	0.45 584	0.31 578

GASNet	0.36 489	0.46 568	0.88 546	0.34 547	0.23 527	0.35 454	0.22 389	0.60 537	0.53 515	0.40 476	0.37 352	0.45 472	0.30 440	0.79 538	0.35 464	0.15 505	0.10 457	0.14 497	0.14 508	0.22 546	0.12 437

DMCA-RVC	0.27 407	0.21 464	0.61 467	0.28 514	0.17 430	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.35 336	0.40 476	0.37 352	0.39 422	0.36 483	0.43 379	0.30 436	0.13 466	0.10 457	0.15 512	0.11 428	0.13 448	0.10 379

RP	0.35 485	0.22 477	0.51 426	0.31 533	0.24 535	0.37 464	0.28 487	0.50 428	0.58 533	0.40 476	0.63 537	0.61 543	0.47 537	0.61 467	0.39 481	0.16 520	0.15 536	0.17 529	0.15 517	0.17 506	0.17 509

NCC-stereo	0.39 512	0.25 495	0.69 498	0.32 539	0.28 555	0.46 515	0.36 537	0.65 558	0.52 511	0.40 476	0.57 515	0.56 525	0.47 537	0.73 514	0.45 508	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 570	0.16 489	0.16 497

Abc-Net	0.39 512	0.25 495	0.69 498	0.32 539	0.28 555	0.46 515	0.36 537	0.65 558	0.52 511	0.40 476	0.57 515	0.56 525	0.47 537	0.73 514	0.45 508	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 570	0.16 489	0.16 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 534	0.29 523	1.29 588	0.33 545	0.30 563	0.35 454	0.36 537	0.62 549	1.15 602	0.40 476	0.44 437	0.39 422	0.41 511	0.80 542	0.52 528	0.18 542	0.14 521	0.23 558	0.21 553	0.17 506	0.17 509

HSM-Net_RVC	0.27 407	0.11 182	0.42 343	0.19 126	0.11 147	0.34 439	0.20 332	0.62 549	0.43 425	0.40 476	0.43 426	0.50 500	0.26 375	0.76 528	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 447	0.19 438	0.41 333	0.26 465	0.16 408	0.33 426	0.26 465	0.52 462	0.47 473	0.40 476	0.46 459	0.43 457	0.31 456	0.89 559	0.26 406	0.14 492	0.09 432	0.14 497	0.13 494	0.14 466	0.10 379

MSAF-DinoV2	0.76 585	0.44 566	1.98 603	0.49 583	0.16 408	0.58 552	0.31 509	0.81 590	0.83 579	0.41 486	0.52 491	0.98 585	0.58 560	4.97 627	1.03 581	0.11 408	0.07 311	0.10 354	0.24 565	0.27 566	0.26 569

DCVSM-stereo	0.24 355	0.13 287	0.52 430	0.20 189	0.14 326	0.26 320	0.13 66	0.34 241	0.34 320	0.41 486	0.33 312	0.47 482	0.29 426	0.30 314	0.22 353	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.12 433	0.15 487

GCST	0.47 540	0.60 586	0.57 450	1.04 609	0.48 584	0.38 472	0.11 16	0.40 324	0.32 298	0.41 486	0.34 322	0.29 327	0.17 243	0.46 389	0.19 293	0.69 602	0.42 597	0.79 606	0.62 608	0.62 593	0.46 593

HBP-ISP	0.33 472	0.30 530	0.72 508	0.22 295	0.16 408	0.32 415	0.22 389	0.54 480	0.44 440	0.41 486	0.49 475	0.33 370	0.38 496	0.73 514	0.25 393	0.18 542	0.19 560	0.24 560	0.20 550	0.16 489	0.13 454

CSP-Net	0.27 407	0.15 364	0.30 180	0.21 234	0.14 326	0.44 507	0.24 436	0.50 428	0.40 400	0.41 486	0.43 426	0.42 453	0.26 375	0.66 494	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.09 323

DAS	0.27 407	0.12 224	0.42 343	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.75 523	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

SepStereo	0.26 399	0.12 224	0.42 343	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.64 483	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

SACVNet	0.30 447	0.20 450	0.41 333	0.25 431	0.18 451	0.34 439	0.25 453	0.52 462	0.40 400	0.41 486	0.44 437	0.46 480	0.32 463	0.71 507	0.25 393	0.13 466	0.10 457	0.12 449	0.12 467	0.16 489	0.17 509

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 489	0.36 550	0.53 434	0.34 547	0.19 473	0.51 536	0.24 436	0.55 490	0.38 374	0.41 486	0.47 467	0.47 482	0.27 394	0.73 514	0.30 436	0.36 585	0.19 560	0.27 563	0.17 538	0.26 561	0.23 560

RYNet	0.37 499	0.18 422	0.59 462	0.25 431	0.28 555	0.61 559	0.32 515	0.59 529	0.59 534	0.41 486	0.38 366	0.57 530	0.39 503	0.87 554	0.53 530	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.18 520	0.18 522

SDNR	0.42 523	0.21 464	0.82 531	0.21 234	0.18 451	1.27 602	0.17 197	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.81 564	0.38 410	0.27 394	1.19 589	0.38 473	0.23 556	0.24 578	0.17 529	0.13 494	0.17 506	0.20 540

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 447	0.20 450	0.70 504	0.21 234	0.17 430	0.46 515	0.27 471	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.55 505	0.43 457	0.30 440	0.46 389	0.38 473	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.11 396	0.10 379

ADLNet	0.28 427	0.15 364	0.42 343	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.23 414	0.53 473	0.43 425	0.42 496	0.41 397	0.44 468	0.27 394	0.55 430	0.35 464	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.12 437

Syn2CoEx	0.36 489	0.31 537	0.78 515	0.34 547	0.21 498	0.41 489	0.28 487	0.61 541	0.49 492	0.42 496	0.56 512	0.45 472	0.44 525	0.69 501	0.38 473	0.17 531	0.14 521	0.15 512	0.12 467	0.13 448	0.12 437

AF-Net	0.37 499	0.26 506	0.56 447	0.32 539	0.23 527	0.41 489	0.29 493	0.61 541	0.64 548	0.42 496	0.68 546	0.65 556	0.49 544	0.57 445	0.44 505	0.15 505	0.11 481	0.19 545	0.14 508	0.15 480	0.13 454

PWCDC_ROB	0.38 506	0.30 530	0.60 464	0.33 545	0.20 490	0.42 496	0.19 285	0.58 524	0.89 584	0.42 496	1.26 591	0.36 396	0.34 475	0.50 404	0.38 473	0.18 542	0.11 481	0.11 411	0.09 347	0.19 527	0.13 454

z-mn7	0.44 534	0.40 560	1.09 572	0.25 431	0.18 451	0.61 559	0.34 528	0.56 505	0.93 590	0.43 502	0.96 577	0.53 515	0.39 503	0.94 568	0.59 539	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.14 466	0.13 454

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 179	0.13 287	0.24 122	0.19 126	0.13 283	0.24 285	0.17 197	0.30 197	0.37 360	0.43 502	0.17 132	0.13 104	0.12 129	0.19 127	0.15 185	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

CRFU-Net	0.28 427	0.14 330	0.45 374	0.25 431	0.15 376	0.45 513	0.23 414	0.50 428	0.30 277	0.43 502	0.41 397	0.48 488	0.46 534	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

DSFCA	0.27 407	0.13 287	0.36 256	0.20 189	0.17 430	0.38 472	0.31 509	0.47 398	0.43 425	0.43 502	0.37 352	0.39 422	0.29 426	0.52 415	0.32 448	0.12 446	0.10 457	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

SuperB	0.49 546	0.28 516	2.23 613	0.23 343	0.15 376	0.41 489	0.32 515	0.47 398	0.82 575	0.43 502	0.50 477	0.33 370	0.45 528	0.68 499	1.08 584	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.98 614	0.14 475

stereogan	0.37 499	0.17 408	0.65 486	0.27 493	0.22 514	0.62 561	0.26 465	0.59 529	0.63 547	0.43 502	0.60 524	0.67 561	0.42 520	0.68 499	0.35 464	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.12 467	0.19 527	0.17 509

PDISCO_ROB	0.43 528	0.30 530	0.67 492	0.43 573	0.36 573	0.67 566	0.32 515	0.72 578	0.76 568	0.43 502	0.53 498	0.63 553	0.40 507	0.66 494	0.47 516	0.21 553	0.12 498	0.21 551	0.19 549	0.25 554	0.20 540

Wz-Net-LNSev	0.34 480	0.29 523	0.91 550	0.26 465	0.21 498	0.47 521	0.31 509	0.54 480	0.54 519	0.44 509	0.52 491	0.50 500	0.35 479	0.39 365	0.39 481	0.11 408	0.11 481	0.10 354	0.09 347	0.14 466	0.13 454

dad	0.28 427	0.31 537	0.44 363	0.21 234	0.14 326	0.30 390	0.20 332	0.33 233	0.49 492	0.44 509	0.44 437	0.45 472	0.21 299	0.41 374	0.26 406	0.20 551	0.11 481	0.20 549	0.11 428	0.14 466	0.10 379

ADCP+	0.45 536	0.24 490	1.15 578	0.25 431	0.22 514	0.56 548	0.39 552	0.54 480	0.51 504	0.44 509	0.51 483	0.46 480	0.52 551	0.56 441	1.89 612	0.10 367	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.14 466	0.13 454

StereoDRNet-Refined	0.27 407	0.17 408	0.35 236	0.25 431	0.14 326	0.37 464	0.21 363	0.47 398	0.41 410	0.44 509	0.51 483	0.41 444	0.28 411	0.45 386	0.37 471	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.10 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven-2	0.36 489	0.29 523	1.06 570	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.30 504	0.50 428	0.54 519	0.45 513	0.55 505	0.45 472	0.41 511	0.62 475	0.49 519	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.11 414

DDUNet	0.41 520	0.50 577	0.48 399	0.44 575	0.39 574	0.46 515	0.32 515	0.50 428	0.43 425	0.45 513	0.52 491	0.57 530	0.36 483	0.48 395	0.33 455	0.33 582	0.21 567	0.55 593	0.25 570	0.37 581	0.32 581

Consistency-Raft	0.55 559	0.48 572	1.02 566	0.45 576	0.49 585	0.49 532	0.47 573	0.72 578	0.72 563	0.45 513	0.82 566	0.47 482	0.60 563	0.50 404	0.63 548	0.39 589	0.39 595	0.44 587	0.51 599	0.52 587	0.37 584

RGC	0.39 512	0.32 543	0.64 485	0.34 547	0.27 550	0.40 485	0.29 493	0.57 515	0.53 515	0.45 513	0.64 539	0.62 545	0.45 528	0.72 512	0.39 481	0.15 505	0.15 536	0.21 551	0.20 550	0.18 520	0.19 530

Wz-Net-SNSev	0.43 528	0.41 564	1.27 586	0.30 527	0.21 498	0.44 507	0.41 558	0.61 541	0.65 549	0.46 517	0.65 540	0.62 545	0.39 503	0.74 522	0.59 539	0.12 446	0.11 481	0.12 449	0.13 494	0.16 489	0.14 475

FAT-Stereo	0.36 489	0.18 422	0.73 512	0.26 465	0.18 451	0.33 426	0.29 493	0.60 537	0.59 534	0.46 517	0.60 524	0.60 539	0.50 546	0.61 467	0.34 460	0.13 466	0.14 521	0.13 470	0.12 467	0.14 466	0.18 522

CC-Net-ROB	0.43 528	0.47 570	0.65 486	0.37 564	0.23 527	0.51 536	0.29 493	0.66 564	0.49 492	0.46 517	0.51 483	0.48 488	0.38 496	0.96 573	0.35 464	0.34 583	0.23 576	0.55 593	0.25 570	0.31 574	0.20 540

GANetREF_RVC	0.43 528	0.47 570	0.69 498	0.38 566	0.20 490	0.51 536	0.48 577	0.66 564	0.66 550	0.46 517	0.46 459	0.50 500	0.44 525	0.90 562	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.32 578	0.18 545	0.27 566	0.22 553
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.36 489	0.22 477	0.49 404	0.29 518	0.17 430	0.41 489	0.38 547	0.57 515	0.45 451	0.46 517	0.75 557	0.55 521	0.40 507	0.94 568	0.41 496	0.13 466	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.14 466	0.11 414

StereoDRNet	0.32 463	0.22 477	0.61 467	0.27 493	0.21 498	0.42 496	0.30 504	0.61 541	0.48 483	0.46 517	0.39 379	0.48 488	0.30 440	0.57 445	0.40 488	0.11 408	0.09 432	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.10 379

DLCB_ROB	0.28 427	0.16 389	0.34 226	0.27 493	0.16 408	0.38 472	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.46 517	0.46 459	0.51 504	0.33 466	0.53 422	0.33 455	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.09 323

DPSNet	0.47 540	0.24 490	0.93 554	0.27 493	0.20 490	0.75 574	0.57 585	0.84 593	0.79 572	0.47 524	0.51 483	0.60 539	0.69 576	0.87 554	0.71 556	0.16 520	0.13 511	0.12 449	0.10 389	0.25 554	0.21 548

DRN-Test	0.33 472	0.17 408	0.61 467	0.27 493	0.19 473	0.46 515	0.29 493	0.65 558	0.51 504	0.47 524	0.46 459	0.44 468	0.34 475	0.62 475	0.41 496	0.12 446	0.08 398	0.13 470	0.12 467	0.12 433	0.10 379

NCCL2	0.35 485	0.26 506	0.49 404	0.36 558	0.22 514	0.41 489	0.41 558	0.53 473	0.42 417	0.47 524	0.46 459	0.61 543	0.39 503	0.55 430	0.37 471	0.16 520	0.13 511	0.21 551	0.21 553	0.16 489	0.16 497

YMNet	0.32 463	0.22 477	0.58 455	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 527	0.56 512	0.51 504	0.30 440	0.39 365	0.40 488	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

YMNet_1	0.32 463	0.22 477	0.58 455	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 527	0.56 512	0.51 504	0.30 440	0.39 365	0.40 488	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

Wz-Net-MNSev	0.36 489	0.26 506	0.79 522	0.26 465	0.21 498	0.59 555	0.38 547	0.55 490	0.56 528	0.48 527	0.54 501	0.53 515	0.36 483	0.60 460	0.44 505	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.11 428	0.15 480	0.13 454

Ntro	0.58 564	0.64 589	0.92 552	0.66 592	0.50 587	0.77 575	0.36 537	0.66 564	0.70 560	0.50 530	0.59 519	0.65 556	0.51 549	0.75 523	0.45 508	0.56 596	0.32 590	0.56 596	0.34 584	0.63 594	0.46 593

ACVNet-4b	0.72 579	0.81 596	1.33 590	0.72 596	0.50 587	0.80 580	0.31 509	0.71 577	0.80 573	0.50 530	0.72 555	0.95 583	0.43 524	0.96 573	1.20 596	1.13 620	0.21 567	0.76 603	0.45 592	0.65 597	0.46 593

WZ-Net	0.52 557	0.38 558	1.90 602	0.30 527	0.24 535	0.57 551	0.48 577	0.62 549	0.78 571	0.50 530	0.71 551	0.68 565	0.54 552	0.98 576	0.84 567	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.19 527	0.20 540

ADCRef	0.38 506	0.24 490	0.88 546	0.26 465	0.21 498	0.49 532	0.27 471	0.52 462	0.48 483	0.50 530	0.58 517	0.35 391	0.47 537	0.48 395	1.29 599	0.09 316	0.08 398	0.12 449	0.12 467	0.11 396	0.11 414

ETE_ROB	0.34 480	0.26 506	0.45 374	0.29 518	0.18 451	0.40 485	0.37 541	0.57 515	0.47 473	0.50 530	0.50 477	0.62 545	0.36 483	0.55 430	0.38 473	0.13 466	0.10 457	0.14 497	0.12 467	0.16 489	0.16 497

otaku	0.57 563	0.62 588	0.87 545	0.63 591	0.44 581	0.73 571	0.37 541	0.65 558	0.66 550	0.51 535	0.75 557	0.66 560	0.45 528	0.69 501	0.46 514	0.53 592	0.34 592	0.55 593	0.35 585	0.60 592	0.45 590

Wz-Net-TNSev	0.51 553	0.58 584	1.61 600	0.25 431	0.21 498	0.65 563	0.45 567	0.63 556	0.69 558	0.51 535	0.54 501	0.71 570	0.60 563	1.00 577	0.77 561	0.15 505	0.15 536	0.13 470	0.15 517	0.21 539	0.20 540

XQC	0.43 528	0.37 555	0.96 559	0.34 547	0.25 543	0.53 546	0.34 528	0.60 537	0.73 566	0.51 535	0.46 459	0.57 530	0.47 537	0.70 504	0.72 557	0.17 531	0.12 498	0.18 537	0.15 517	0.25 554	0.23 560

ADCPNet	0.48 543	0.29 523	1.60 598	0.27 493	0.23 527	0.70 570	0.38 547	0.53 473	0.51 504	0.51 535	0.59 519	0.67 561	0.56 556	0.60 460	1.14 589	0.15 505	0.18 556	0.14 497	0.23 563	0.19 527	0.19 530

CBMV_ROB	0.33 472	0.18 422	0.53 434	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.20 332	0.51 445	0.45 451	0.51 535	0.55 505	0.45 472	0.42 520	0.71 507	0.32 448	0.18 542	0.19 560	0.23 558	0.21 553	0.14 466	0.15 487

XPNet_ROB	0.33 472	0.20 450	0.43 354	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.31 509	0.55 490	0.50 500	0.51 535	0.53 498	0.58 534	0.37 492	0.63 481	0.45 508	0.17 531	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.14 475

zh-sn7	0.48 543	0.51 579	1.43 593	0.29 518	0.20 490	0.47 521	0.39 552	0.57 515	0.62 543	0.52 541	0.81 564	0.52 510	0.56 556	1.05 581	0.87 571	0.12 446	0.13 511	0.13 470	0.13 494	0.17 506	0.16 497

DANet	0.35 485	0.23 486	0.60 464	0.36 558	0.22 514	0.39 480	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.52 541	0.50 477	0.59 536	0.41 511	0.76 528	0.49 519	0.13 466	0.11 481	0.14 497	0.12 467	0.17 506	0.15 487
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 536	0.35 547	0.90 549	0.35 556	0.33 569	0.39 480	0.38 547	0.50 428	0.61 541	0.52 541	0.51 483	0.62 545	0.45 528	0.93 566	0.48 517	0.26 567	0.29 586	0.29 574	0.33 583	0.29 572	0.26 569

LALA_ROB	0.36 489	0.25 495	0.46 382	0.30 527	0.21 498	0.47 521	0.39 552	0.61 541	0.51 504	0.52 541	0.51 483	0.69 567	0.36 483	0.50 404	0.43 500	0.17 531	0.11 481	0.16 523	0.14 508	0.17 506	0.15 487

SGM-Forest	0.36 489	0.17 408	0.47 390	0.23 343	0.16 408	0.45 513	0.41 558	0.55 490	0.48 483	0.52 541	0.60 524	0.52 510	0.41 511	0.85 551	0.50 525	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.15 517	0.15 480	0.15 487
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 472	0.21 464	0.54 437	0.23 343	0.13 283	0.42 496	0.33 526	0.53 473	0.48 483	0.52 541	0.49 475	0.50 500	0.41 511	0.56 441	0.31 443	0.15 505	0.16 543	0.18 537	0.16 529	0.13 448	0.13 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 523	0.31 537	0.48 399	0.27 493	0.32 568	0.60 558	0.32 515	0.65 558	0.46 468	0.53 547	0.66 542	0.56 525	0.45 528	0.72 512	0.61 543	0.26 567	0.19 560	0.24 560	0.21 553	0.26 561	0.22 553

edge stereo	0.39 512	0.22 477	0.81 527	0.27 493	0.22 514	0.37 464	0.24 436	0.56 505	0.54 519	0.53 547	0.60 524	0.71 570	0.50 546	0.78 536	0.40 488	0.16 520	0.14 521	0.19 545	0.14 508	0.16 489	0.17 509

pmcnn	0.50 549	0.20 450	0.78 515	0.24 394	0.26 548	0.39 480	0.30 504	0.51 445	0.50 500	0.54 549	1.23 590	2.52 616	0.37 492	0.77 534	0.95 577	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.10 348	0.08 261

RTSC	0.39 512	0.28 516	0.78 515	0.27 493	0.18 451	0.49 532	0.22 389	0.59 529	0.84 582	0.55 550	0.53 498	0.49 493	0.36 483	0.67 498	0.82 566	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.17 506	0.17 509

ADCL	0.47 540	0.22 477	1.00 563	0.27 493	0.19 473	0.74 572	0.64 591	0.54 480	0.69 558	0.56 551	0.71 551	0.55 521	0.60 563	0.60 460	1.43 601	0.11 408	0.09 432	0.13 470	0.13 494	0.14 466	0.14 475

NaN_ROB	0.41 520	0.28 516	0.62 475	0.30 527	0.19 473	0.51 536	0.47 573	0.58 524	0.59 534	0.56 551	0.47 467	0.49 493	0.41 511	1.21 592	0.64 550	0.12 446	0.18 556	0.12 449	0.13 494	0.11 396	0.14 475

PWC_ROB	0.38 506	0.29 523	0.69 498	0.25 431	0.20 490	0.38 472	0.19 285	0.58 524	0.67 553	0.57 553	0.85 569	0.51 504	0.40 507	0.71 507	0.52 528	0.13 466	0.09 432	0.14 497	0.10 389	0.17 506	0.14 475

w-ln-seven	0.42 523	0.30 530	1.18 579	0.26 465	0.22 514	0.58 552	0.31 509	0.62 549	0.81 574	0.58 554	0.61 531	0.53 515	0.36 483	0.57 445	0.65 552	0.11 408	0.10 457	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.13 454

FBW_ROB	0.43 528	0.26 506	0.54 437	0.31 533	0.20 490	0.51 536	0.32 515	0.70 575	0.60 538	0.59 555	0.55 505	0.65 556	0.41 511	1.40 601	0.51 527	0.13 466	0.17 550	0.21 551	0.16 529	0.17 506	0.18 522

RainbowNet	0.72 579	0.89 601	1.02 566	0.82 599	0.63 597	0.78 578	0.52 581	0.81 590	0.93 590	0.60 556	0.79 562	0.80 575	0.60 563	0.80 542	0.57 533	0.78 607	0.55 608	0.78 604	0.49 596	0.76 603	0.58 601

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 553	0.50 577	0.86 543	0.39 568	0.24 535	0.84 582	0.55 584	0.56 505	0.62 543	0.60 556	0.68 546	0.62 545	0.42 520	1.13 587	0.43 500	0.23 556	0.27 582	0.27 563	0.35 585	0.25 554	0.29 574

Zero-FE251	0.14 114	0.09 74	0.24 122	0.17 42	0.09 37	0.20 185	0.13 66	0.20 40	0.14 38	0.61 558	0.13 71	0.13 104	0.11 102	0.14 16	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

test_sample8	0.49 546	0.19 438	0.50 415	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.55 490	0.34 320	0.62 559	0.38 366	1.15 590	0.67 574	0.66 494	0.91 574	0.23 556	1.82 624	0.28 570	0.24 565	0.18 520	0.16 497

AnyNet_C32	0.51 553	0.40 560	1.10 576	0.29 518	0.28 555	0.59 555	0.58 586	0.54 480	0.60 538	0.62 559	0.66 542	0.54 519	0.54 552	0.78 536	1.74 609	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.20 536	0.20 540

anonymity	0.56 560	0.54 582	0.70 504	0.47 579	0.61 595	0.56 548	0.43 563	0.69 573	0.49 492	0.63 561	0.55 505	0.54 519	0.60 563	0.61 467	0.57 533	0.55 595	0.53 605	0.50 590	0.54 602	0.51 586	0.56 598

SHD	0.42 523	0.27 513	0.81 527	0.31 533	0.25 543	0.42 496	0.22 389	0.66 564	0.94 592	0.63 561	0.60 524	0.59 536	0.47 537	0.59 458	0.58 538	0.15 505	0.13 511	0.16 523	0.16 529	0.20 536	0.22 553

psmorigin	0.50 549	0.25 495	3.03 639	0.24 394	0.19 473	0.38 472	0.22 389	0.50 428	0.44 440	0.64 563	0.68 546	0.71 570	0.51 549	0.85 551	0.45 508	0.14 492	0.17 550	0.13 470	0.14 508	0.16 489	0.21 548

CSAN	0.50 549	0.35 547	0.78 515	0.36 558	0.23 527	0.56 548	0.59 588	0.61 541	0.70 560	0.64 563	0.78 561	0.65 556	0.60 563	1.38 600	0.62 545	0.21 553	0.17 550	0.20 549	0.20 550	0.18 520	0.18 522

zh-mn7	0.46 538	0.45 567	1.48 594	0.25 431	0.19 473	0.44 507	0.29 493	0.56 505	0.82 575	0.65 565	0.96 577	0.49 493	0.38 496	0.88 557	0.63 548	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.13 448	0.14 475

MADNet+	1.01 595	1.16 613	4.72 644	0.70 595	0.47 583	1.24 601	0.96 611	0.97 599	0.89 584	0.65 565	0.77 560	0.87 577	0.85 590	2.09 614	1.68 606	0.38 588	0.39 595	0.31 577	0.27 578	0.43 582	0.39 586

SANet	0.53 558	0.28 516	0.96 559	0.26 465	0.15 376	0.69 567	0.44 566	0.67 569	1.34 605	0.67 567	0.98 580	0.94 581	0.71 578	0.89 559	0.76 558	0.14 492	0.12 498	0.12 449	0.11 428	0.17 506	0.16 497

G-Net	0.46 538	0.25 495	0.86 543	0.34 547	0.28 555	0.90 587	0.35 532	0.47 398	0.45 451	0.68 568	1.22 589	0.64 555	0.60 563	0.61 467	0.57 533	0.16 520	0.14 521	0.17 529	0.13 494	0.22 546	0.19 530

AnyNet_C01	0.65 572	0.58 584	2.60 637	0.32 539	0.26 548	0.88 585	0.61 589	0.63 556	0.62 543	0.68 568	0.96 577	0.76 573	0.60 563	0.96 573	1.43 601	0.16 520	0.16 543	0.17 529	0.17 538	0.23 549	0.23 560

DispFullNet	0.66 573	0.89 601	1.59 597	0.77 598	1.21 616	0.51 536	0.23 414	0.59 529	0.72 563	0.69 570	0.61 531	0.69 567	0.91 592	0.79 538	0.48 517	0.27 572	0.12 498	0.73 601	0.30 582	0.65 597	0.40 587

SAMSARA	0.56 560	0.39 559	0.80 525	0.60 589	0.46 582	1.00 591	1.23 621	0.67 569	0.68 556	0.71 571	0.54 501	0.89 580	0.57 559	0.81 545	0.62 545	0.19 548	0.22 571	0.18 537	0.18 545	0.27 566	0.25 567

MFN_U_SF_RVC	0.56 560	0.51 579	1.19 580	0.38 566	0.22 514	0.69 567	0.27 471	0.80 588	0.67 553	0.73 572	0.74 556	0.87 577	0.61 572	0.81 545	0.76 558	0.29 577	0.27 582	0.32 578	0.37 589	0.32 577	0.31 578

RTS	0.78 586	0.48 572	4.68 642	0.34 547	0.28 555	1.12 595	0.46 569	0.62 549	1.03 594	0.73 572	0.89 574	0.60 539	0.59 561	1.61 604	1.16 592	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 530

RTSA	0.78 586	0.48 572	4.68 642	0.34 547	0.28 555	1.12 595	0.46 569	0.62 549	1.03 594	0.73 572	0.89 574	0.60 539	0.59 561	1.61 604	1.16 592	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 530

ACVNet_1	0.72 579	0.81 596	1.37 592	0.72 596	0.53 590	0.77 575	0.42 561	0.85 596	0.90 586	0.74 575	0.75 557	1.32 596	0.72 579	1.02 579	0.55 531	0.54 594	0.31 589	0.71 600	0.35 585	0.64 596	0.45 590

ADCMid	0.49 546	0.34 545	1.13 577	0.26 465	0.21 498	0.51 536	0.37 541	0.57 515	0.54 519	0.75 576	0.66 542	0.62 545	0.64 573	0.64 483	1.68 606	0.13 466	0.12 498	0.17 529	0.17 538	0.20 536	0.17 509

ADCS	0.58 564	0.40 560	1.35 591	0.29 518	0.24 535	0.55 547	0.45 567	0.67 569	0.83 579	0.76 577	0.71 551	0.68 565	0.60 563	0.76 528	2.23 617	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.17 538	0.22 546	0.22 553

252Zero-FE	0.14 114	0.07 7	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.21 59	0.19 108	0.77 578	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.13 8	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

MFMNet_re	0.72 579	0.76 594	0.99 562	0.62 590	0.70 599	0.77 575	0.67 592	0.75 581	0.83 579	0.78 579	0.86 570	0.69 567	0.78 581	0.71 507	0.61 543	0.66 601	0.59 611	0.61 597	0.58 606	0.68 600	0.71 610

LSM	1.64 612	0.40 560	2.56 631	2.02 621	17.61 660	0.51 536	0.52 581	0.61 541	0.76 568	0.82 580	1.11 585	0.63 553	0.54 552	0.75 523	0.49 519	0.16 520	0.24 578	0.18 537	0.21 553	0.25 554	2.42 626

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 575	0.64 589	1.06 570	0.45 576	0.27 550	1.40 609	0.58 586	0.78 584	0.92 588	0.84 581	0.86 570	0.88 579	0.68 575	1.33 599	0.68 555	0.37 587	0.29 586	0.34 581	0.36 588	0.43 582	0.37 584

NVStereoNet_ROB	0.67 574	0.49 576	0.83 534	0.48 580	0.40 576	0.51 536	0.46 569	0.70 575	0.77 570	0.84 581	1.72 607	1.02 586	0.83 587	1.23 593	0.79 564	0.32 581	0.38 594	0.40 585	0.46 593	0.36 580	0.41 588
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 590	0.86 598	0.84 539	0.97 604	0.75 601	0.92 588	0.71 594	1.27 603	1.10 599	0.89 583	1.45 597	1.14 588	0.96 594	1.19 589	0.84 567	0.74 604	0.51 602	0.97 609	0.55 603	0.84 605	0.60 603

IMH-64	0.91 590	0.86 598	0.84 539	0.97 604	0.75 601	0.92 588	0.71 594	1.27 603	1.10 599	0.89 583	1.45 597	1.14 588	0.96 594	1.19 589	0.84 567	0.74 604	0.51 602	0.97 609	0.55 603	0.84 605	0.60 603

PVD	0.58 564	0.34 545	0.84 539	0.39 568	0.31 566	0.59 555	0.47 573	0.80 588	1.25 603	0.92 585	1.09 583	0.79 574	0.82 586	0.85 551	0.76 558	0.21 553	0.18 556	0.22 557	0.18 545	0.27 566	0.35 583

MonStereo1	0.93 592	0.56 583	0.82 531	0.69 593	0.58 593	1.37 607	0.35 532	0.94 598	1.25 603	0.93 586	1.90 610	1.52 600	2.10 618	1.27 596	0.77 561	0.69 602	0.33 591	0.75 602	0.47 595	0.70 601	0.57 600

JetBlue	1.14 601	0.76 594	2.36 615	0.59 588	0.75 601	3.04 620	1.78 624	1.11 601	0.90 586	0.94 587	1.10 584	1.66 603	1.28 607	2.09 614	1.72 608	0.43 591	0.36 593	0.38 583	0.38 591	0.58 591	0.56 598

aanetorigin	0.39 512	0.29 523	1.09 572	0.24 394	0.19 473	0.28 350	0.37 541	0.33 233	0.47 473	0.94 587	0.82 566	0.52 510	0.54 552	0.49 400	0.50 525	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.16 489	0.15 487

WCMA_ROB	0.51 553	0.21 464	0.65 486	0.25 431	0.21 498	0.58 552	0.32 515	0.54 480	0.55 525	0.95 589	1.40 595	1.28 594	0.81 585	0.73 514	0.62 545	0.18 542	0.15 536	0.15 512	0.15 517	0.19 527	0.19 530

SGM_RVC	0.50 549	0.19 438	0.50 415	0.25 431	0.15 376	0.69 567	0.39 552	0.68 572	0.82 575	0.95 589	0.84 568	1.13 587	0.76 580	1.16 588	0.60 542	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.16 529	0.16 489	0.17 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 576	0.61 587	0.98 561	0.52 586	0.57 592	0.74 572	0.50 580	0.78 584	0.62 543	0.95 589	0.86 570	0.94 581	0.70 577	1.01 578	0.87 571	0.58 598	0.51 602	0.50 590	0.50 598	0.55 589	0.58 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 598	0.95 606	1.00 563	1.01 606	0.78 604	1.11 594	0.68 593	1.38 606	1.43 608	1.00 592	1.72 607	1.43 597	1.14 598	1.73 609	0.89 573	1.09 617	0.55 608	0.99 611	0.57 605	0.87 608	0.62 608

ACVNet_2	0.89 589	0.87 600	1.25 584	0.82 599	0.62 596	0.97 590	0.62 590	1.14 602	1.42 607	1.00 592	1.40 595	1.47 599	0.84 588	1.11 584	0.66 553	0.61 599	0.43 598	0.78 604	0.49 596	0.75 602	0.52 596

WAO-6	1.07 599	0.93 605	0.92 552	0.96 603	0.78 604	1.28 603	0.75 598	1.34 605	2.00 614	1.02 594	1.54 603	1.59 601	1.22 603	1.31 598	1.14 589	0.78 607	0.55 608	1.02 613	0.75 614	0.83 604	0.69 609

MDST_ROB	0.48 543	0.14 330	0.95 557	0.30 527	0.21 498	1.33 605	0.32 515	0.77 583	0.56 528	1.06 595	0.71 551	0.49 493	0.35 479	1.26 595	0.38 473	0.13 466	0.11 481	0.16 523	0.13 494	0.12 433	0.12 437

LVE	1.13 600	1.02 607	1.28 587	1.01 606	0.80 607	1.29 604	0.81 605	1.47 610	1.96 612	1.07 596	1.90 610	1.90 606	1.01 597	1.48 602	0.91 574	0.93 614	0.61 614	0.94 608	0.69 611	0.87 608	0.75 614

MSMD_ROB	0.60 568	0.33 544	0.61 467	0.30 527	0.25 543	0.86 584	0.35 532	0.55 490	0.67 553	1.10 597	1.49 600	1.76 605	0.97 596	0.88 557	0.49 519	0.23 556	0.21 567	0.27 563	0.27 578	0.25 554	0.24 565

WAO-7	1.01 595	0.89 601	0.93 554	0.83 601	0.66 598	1.18 597	0.81 605	1.40 607	1.57 610	1.11 598	1.76 609	1.45 598	1.19 602	1.50 603	1.14 589	0.61 599	0.62 615	0.70 599	0.68 610	0.66 599	0.60 603

FCDSN-DC	0.63 570	0.31 537	0.61 467	0.36 558	0.30 563	0.65 563	0.37 541	0.66 564	0.68 556	1.14 599	1.54 603	1.71 604	1.26 605	0.92 564	0.64 550	0.24 563	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.27 566	0.27 573
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 593	1.17 614	1.70 601	0.91 602	0.41 577	1.19 599	0.92 609	1.10 600	1.14 601	1.16 600	1.14 586	1.25 593	0.88 591	1.75 610	1.04 583	0.87 611	0.50 600	0.87 607	0.53 601	0.96 613	0.52 596

TorneroNet-64	1.43 606	1.03 608	1.20 581	1.10 610	0.86 610	2.26 617	0.73 597	1.84 616	3.84 637	1.25 601	2.25 618	2.69 618	1.42 610	1.76 611	1.43 601	0.76 606	0.50 600	1.09 614	0.66 609	1.23 617	0.76 615

Dean	1.17 602	1.04 609	1.49 596	1.03 608	0.78 604	1.20 600	0.77 601	1.48 611	1.96 612	1.28 602	1.99 613	2.15 610	1.14 598	1.25 594	1.00 580	0.81 609	0.60 612	1.01 612	0.69 611	0.92 612	0.74 613

EDNetEfficientorigin	7.51 639	0.52 581	140.47 673	0.25 431	0.17 430	0.42 496	0.29 493	0.47 398	1.03 594	1.28 602	1.02 581	0.83 576	0.84 588	0.75 523	0.99 579	0.10 367	0.09 432	0.12 449	0.10 389	0.21 539	0.22 553

ELAS_RVC	0.74 583	0.36 550	1.00 563	0.37 564	0.33 569	0.88 585	0.93 610	0.83 592	1.08 598	1.35 604	1.33 594	1.24 592	1.33 609	1.06 582	0.95 577	0.27 572	0.25 580	0.29 574	0.27 578	0.30 573	0.30 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 570	0.37 555	2.40 617	0.26 465	0.25 543	0.38 472	0.49 579	0.41 336	1.06 597	1.38 605	0.87 573	0.62 545	0.95 593	0.65 489	1.65 605	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.19 527	0.17 509

tt	4.71 623	0.10 116	3.94 640	2.06 622	1.53 620	10.14 632	16.88 633	9.27 659	4.98 651	1.39 606	1.02 581	4.68 624	4.90 626	3.35 623	5.86 629	5.76 632	9.15 662	2.24 628	2.53 627	3.10 625	1.32 623

SGM+DAISY	0.87 588	0.66 591	1.30 589	0.51 584	0.60 594	1.03 592	0.84 607	0.76 582	0.73 566	1.39 606	1.51 601	1.31 595	1.22 603	1.11 584	1.08 584	0.57 597	0.53 605	0.51 592	0.51 599	0.54 588	0.61 606

FC-DCNN	0.70 577	0.30 530	0.69 498	0.32 539	0.27 550	0.81 581	0.39 552	0.79 587	0.82 575	1.41 608	1.58 605	1.98 607	1.26 605	1.02 579	0.77 561	0.24 563	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.26 561	0.26 569

ELAS	0.74 583	0.36 550	0.85 542	0.36 558	0.33 569	1.36 606	0.77 601	0.93 597	0.92 588	1.41 608	1.53 602	1.16 591	1.17 601	0.95 572	1.03 581	0.26 567	0.25 580	0.28 570	0.28 581	0.31 574	0.30 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 615	1.36 618	1.60 598	1.47 619	1.22 617	1.38 608	1.06 615	1.79 615	5.97 653	1.42 610	5.65 628	2.98 620	1.14 598	2.23 617	1.20 596	1.27 621	1.12 622	1.46 623	1.10 622	1.32 620	1.15 621

UNDER WATER-64	1.55 610	1.19 615	2.52 630	1.31 615	0.95 612	2.12 615	1.21 620	1.45 609	3.19 618	1.43 611	1.32 593	2.64 617	2.04 617	1.63 606	1.83 610	1.11 618	0.67 619	1.28 619	0.92 618	1.19 615	1.02 619

FC-DCNN v2	0.71 578	0.30 530	0.67 492	0.32 539	0.27 550	0.84 582	0.39 552	0.84 593	0.85 583	1.44 612	1.64 606	2.09 609	1.28 607	1.06 582	0.80 565	0.24 563	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.26 561	0.25 567

WAO-8	1.46 608	1.10 611	1.09 572	1.10 610	0.84 608	2.06 613	0.75 598	1.84 616	3.83 635	1.44 612	2.21 616	2.15 610	1.43 611	3.17 620	1.19 594	0.91 612	0.65 617	1.09 614	0.79 615	0.90 610	0.71 610

Venus	1.46 608	1.10 611	1.09 572	1.10 610	0.84 608	2.06 613	0.75 598	1.84 616	3.83 635	1.44 612	2.21 616	2.15 610	1.43 611	3.17 620	1.19 594	0.91 612	0.65 617	1.09 614	0.79 615	0.90 610	0.71 610

UNDER WATER	1.59 611	1.22 616	2.36 615	1.38 616	1.03 613	1.67 612	1.10 617	1.54 614	3.63 628	1.44 612	1.47 599	2.85 619	2.25 620	1.67 607	1.94 614	1.06 616	0.62 615	1.31 620	0.93 619	1.21 616	1.02 619

MeshStereo	0.58 564	0.27 513	0.67 492	0.22 295	0.17 430	0.66 565	0.37 541	0.78 584	0.61 541	1.47 616	1.30 592	1.65 602	0.79 582	1.12 586	0.59 539	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.14 508	0.17 506	0.14 475
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
notaker	1.45 607	1.34 617	1.48 594	1.40 617	1.07 614	1.18 597	0.85 608	1.48 611	1.40 606	1.51 617	3.46 623	2.40 615	1.81 615	1.76 611	1.45 604	1.11 618	0.69 620	1.38 621	0.87 617	1.31 619	0.97 618

TCMNet-wrong-test	4.29 621	5.57 653	4.65 641	11.33 657	10.39 655	5.73 625	4.48 628	4.13 652	1.02 593	1.91 618	2.39 619	6.16 630	3.62 624	3.84 625	4.50 627	1.99 624	0.47 599	1.97 626	1.69 625	5.69 630	4.31 630

JetRed	2.30 618	2.64 623	6.12 646	1.12 613	1.38 619	5.85 626	3.29 626	1.99 619	1.67 611	1.98 619	1.95 612	2.16 613	1.60 614	2.48 618	4.10 625	1.05 615	1.60 623	1.09 614	1.01 621	1.67 622	1.28 622

MANE	1.41 605	0.36 550	0.74 513	0.43 573	0.41 577	2.16 616	0.80 603	2.39 623	3.38 619	2.22 620	3.06 622	3.54 622	2.73 623	2.15 616	1.94 614	0.28 575	0.27 582	0.30 576	0.46 593	0.28 571	0.34 582

SGM-ForestM	1.36 603	0.28 516	0.79 522	0.26 465	0.16 408	2.26 617	1.00 613	1.42 608	1.46 609	2.38 621	2.05 614	5.95 629	2.66 622	2.95 619	2.46 619	0.17 531	0.18 556	0.18 537	0.18 545	0.15 480	0.18 522

TorneroNet	2.22 616	1.08 610	1.24 583	1.14 614	0.90 611	5.58 624	0.80 603	2.12 621	8.69 655	2.58 622	5.42 627	3.88 623	1.97 616	1.78 613	1.87 611	0.86 610	0.54 607	1.15 618	0.74 613	1.23 617	0.85 616

MADNet++	2.26 617	1.80 621	2.06 604	2.13 623	1.97 621	2.61 619	1.79 625	2.38 622	2.16 615	2.75 623	2.65 620	2.38 614	2.43 621	3.17 620	3.21 621	2.17 625	1.95 626	1.94 625	1.63 624	2.06 623	2.01 625

ktn	1.77 614	1.36 618	1.22 582	1.43 618	1.14 615	1.52 610	1.08 616	1.51 613	3.96 638	2.77 624	4.69 625	3.35 621	1.46 613	1.69 608	1.25 598	1.43 622	0.77 621	1.45 622	0.99 620	1.32 620	0.96 617

DGTPSM_ROB	8.34 652	5.10 625	10.37 656	5.31 644	10.18 653	8.33 628	23.60 663	6.06 655	13.41 662	4.90 625	10.87 660	5.65 626	10.44 657	6.17 628	12.59 658	3.74 629	7.55 632	3.69 629	7.26 659	4.14 628	7.46 656

DPSMNet_ROB	8.40 653	5.11 626	10.49 657	5.58 652	10.25 654	8.34 629	23.62 664	6.07 656	13.45 663	4.93 626	10.88 661	5.66 627	10.44 657	6.24 629	12.64 659	3.98 630	7.61 633	3.76 630	7.30 660	4.20 629	7.51 657

USTest	6.88 625	5.23 635	5.63 645	7.22 653	7.29 650	14.34 659	22.76 659	8.48 657	9.32 656	5.42 627	6.39 629	6.29 631	6.64 628	6.92 630	8.62 657	1.94 623	3.29 630	2.16 627	2.55 628	3.85 627	3.29 628

HanzoNet	2.97 619	1.69 620	2.29 614	1.74 620	1.33 618	1.53 611	1.03 614	1.99 619	2.64 617	5.51 628	5.16 626	5.90 628	6.82 635	4.32 626	3.29 622	3.16 628	2.02 628	1.92 624	2.87 629	2.24 624	1.89 624

DPSimNet_ROB	4.34 622	4.23 624	6.89 648	3.67 624	3.68 647	4.75 621	5.21 629	2.67 624	3.68 629	5.82 629	3.95 624	5.57 625	6.72 634	3.46 624	4.48 626	4.05 631	2.88 629	4.68 631	3.12 631	3.69 626	3.62 629

coex-ft	3.44 620	0.73 593	48.55 671	0.24 394	0.19 473	0.50 535	0.43 563	0.47 398	2.40 616	7.03 630	1.20 588	0.97 584	2.23 619	0.73 514	1.92 613	0.12 446	0.15 536	0.14 497	0.12 467	0.21 539	0.43 589

LE_ROB	1.76 613	0.20 450	2.68 638	0.48 580	0.52 589	0.78 578	0.96 611	0.84 593	6.61 654	7.40 631	2.08 615	2.08 608	4.83 625	1.27 596	3.79 624	0.10 367	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.11 396	0.10 379

ITERv30	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

qyd29nn	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

yuret106	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

uio108cc	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

v20iiwwt	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

ITERv14	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

v134_o9	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

ITERv7	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

hj116sk	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

iked130	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

vnu138km	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

99wein	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

a5sdf	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

ITERv28	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

ITERv24	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

dd23bbn	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

ITERv21	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

zxcv128	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

ITERv12	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

s6wercc	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

oiu110	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

dddd17k	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

ITERv10	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

ITERv8	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

ITERv4	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

BEATNet-Init1	4.73 624	2.61 622	13.29 658	0.58 587	0.53 590	10.12 631	3.33 627	4.83 653	5.01 652	8.75 657	8.51 638	14.08 664	7.60 656	7.70 632	5.34 628	0.28 575	0.28 585	0.34 581	0.37 589	0.57 590	0.45 590

xxxxx1	15.27 659	9.54 656	10.31 651	20.13 661	18.88 661	17.08 660	23.03 660	10.36 660	10.99 658	9.21 658	9.62 656	10.74 659	10.61 660	10.72 660	13.89 663	7.97 636	9.20 663	31.85 672	44.72 672	12.84 659	13.69 661

tt_ll	15.27 659	9.54 656	10.31 651	20.13 661	18.88 661	17.08 660	23.03 660	10.36 660	10.99 658	9.21 658	9.62 656	10.74 659	10.61 660	10.72 660	13.89 663	7.97 636	9.20 663	31.85 672	44.72 672	12.84 659	13.69 661

ff	15.27 659	9.54 656	10.31 651	20.13 661	18.88 661	17.08 660	23.03 660	10.36 660	10.99 658	9.21 658	9.62 656	10.74 659	10.61 660	10.72 660	13.89 663	7.97 636	9.20 663	31.85 672	44.72 672	12.84 659	13.69 661

DPSM_ROB	11.49 657	9.87 659	10.35 654	11.13 655	11.31 656	19.11 665	27.51 666	13.37 664	14.21 665	10.31 661	11.06 662	10.96 662	11.27 663	11.96 664	13.59 661	6.78 634	8.19 660	6.03 646	7.09 657	7.93 636	7.73 659

DPSM	11.49 657	9.87 659	10.35 654	11.13 655	11.31 656	19.11 665	27.51 666	13.37 664	14.21 665	10.31 661	11.06 662	10.96 662	11.27 663	11.96 664	13.59 661	6.78 634	8.19 660	6.03 646	7.09 657	7.93 636	7.73 659

Anonymous_1	16.62 663	9.35 655	9.84 650	10.66 654	14.64 658	18.66 664	27.12 665	12.64 663	13.51 664	10.76 663	10.30 659	10.13 658	10.60 659	11.06 663	12.74 660	15.87 650	7.74 634	16.92 667	43.48 671	58.66 674	7.68 658

LRCNet_RVC	10.90 656	14.34 664	9.35 649	15.35 658	8.04 652	1.08 593	0.34 528	8.78 658	0.70 560	12.63 664	16.05 664	9.85 657	6.54 627	8.57 633	6.34 630	20.27 671	5.40 631	23.70 669	21.88 668	14.87 662	13.83 664

HaxPig	17.72 664	20.22 671	19.73 660	16.53 659	16.51 659	9.27 630	9.33 630	14.34 666	13.27 661	18.65 665	18.70 665	17.35 665	16.77 666	17.04 666	16.45 666	22.05 672	20.89 672	22.27 668	21.53 667	21.29 669	22.13 671

LSM0	24.24 671	19.98 670	22.32 668	24.22 669	40.14 673	38.48 672	55.20 668	26.95 673	28.57 669	20.49 666	21.83 666	22.26 673	22.75 671	24.22 673	27.30 669	13.66 644	16.32 666	12.19 666	14.15 661	16.10 668	17.66 670

RAFT-FEzeroshot	23.10 666	19.88 667	20.56 663	22.49 665	22.75 667	38.38 668	55.50 671	26.84 669	28.66 670	20.60 667	22.10 668	22.05 668	22.74 669	24.00 670	27.37 672	13.59 639	16.48 667	12.14 661	14.28 663	15.96 664	15.54 667

RAFT-FE	23.10 666	19.88 667	20.56 663	22.49 665	22.75 667	38.38 668	55.50 671	26.84 669	28.66 670	20.60 667	22.10 668	22.05 668	22.74 669	24.00 670	27.37 672	13.59 639	16.48 667	12.14 661	14.28 663	15.96 664	15.54 667

CasAABBNet	23.10 666	19.86 665	20.64 665	22.47 664	22.73 665	38.41 671	55.50 671	26.89 671	28.70 672	20.61 669	22.15 670	22.08 671	22.75 671	23.99 668	27.36 670	13.59 639	16.48 667	12.14 661	14.27 662	15.95 663	15.53 666

Selective-RAFT-Error	23.16 670	19.93 669	20.87 667	22.54 668	22.81 669	38.52 673	55.47 670	27.01 674	28.83 674	20.66 670	22.25 671	22.09 672	22.80 673	24.09 672	27.36 670	13.61 643	16.48 667	12.15 664	14.28 663	15.99 667	15.57 669

FlowAnything	23.14 669	19.87 666	20.79 666	22.50 667	22.74 666	38.39 670	55.46 669	26.89 671	28.72 673	20.77 671	22.29 672	22.07 670	22.72 668	23.99 668	27.41 674	13.60 642	16.55 671	12.15 664	14.36 666	15.97 666	15.52 665

MEDIAN_ROB	21.21 665	24.62 672	23.47 669	19.58 660	19.65 664	13.22 650	10.96 631	17.88 667	17.00 667	22.14 672	22.02 667	20.86 667	20.36 667	21.06 667	19.71 667	25.63 673	24.13 673	26.21 670	25.20 669	25.17 670	25.38 672

PML	16.10 662	12.82 663	6.78 647	5.23 643	7.76 651	33.92 667	66.56 674	5.30 654	10.28 657	26.12 673	68.59 674	20.51 666	13.49 665	10.06 647	6.78 636	5.96 633	2.00 627	6.04 648	2.18 626	8.96 658	2.60 627

AVERAGE_ROB	25.43 672	29.06 673	27.24 670	24.63 670	24.20 672	17.73 663	12.61 632	22.29 668	21.39 668	26.79 674	26.16 673	25.20 674	24.64 674	25.07 674	23.53 668	29.96 674	28.40 674	30.60 671	29.58 670	29.72 671	29.84 673

test_example2	101.33 673	108.28 674	68.15 672	98.43 671	106.93 674	89.75 674	102.43 675	36.80 675	97.65 675	129.04 675	130.15 675	65.26 675	66.62 675	92.11 675	80.24 675	144.10 675	199.48 675	81.81 675	103.01 675	125.01 675	101.27 674

ccccc		256.29 675		354.40 674	364.36 675	149.10 675		152.89 676		153.93 676		164.00 676		268.02 676		390.55 676	349.22 676	244.59 676	219.82 676	412.30 676

ASD4		6.65 654

Low-res two-view benchmark