Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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