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

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 18	0.20 77	0.23 22	0.19 16	0.40 52	0.29 40	0.22 18	0.34 79	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.10 4	0.10 29

trnet	0.27 77	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 175	0.23 63	0.52 113	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.34 88	0.26 93	0.39 61	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

CES	0.28 84	0.14 12	0.23 1	0.30 9	0.70 532	0.37 175	0.27 113	0.48 90	0.46 156	0.34 84	0.48 124	0.27 55	0.22 49	0.39 61	0.23 50	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.13 82	0.17 283

CREStereo++_RVC	0.32 124	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 188	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 357	0.46 148	0.80 257	0.30 62	0.26 93	0.36 42	0.33 197	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 539	0.13 82	0.09 4
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 400	0.24 5	0.51 443	0.19 53	0.29 91	0.22 47	0.40 52	0.37 106	0.26 35	0.24 27	0.24 46	0.31 155	0.44 100	0.22 30	0.14 101	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.14 126	0.10 29

dual_stereo	0.19 7	0.14 12	0.24 5	0.31 18	0.16 8	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 20	0.20 12	0.22 32	0.14 1	0.52 160	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

s12784h	0.36 173	0.15 27	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 405	0.29 141	0.80 293	0.83 326	0.56 182	0.57 168	0.43 158	0.40 226	0.57 203	0.33 197	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.09 10	0.14 126	0.09 4

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 104	0.72 255	0.42 134	0.51 141	0.32 72	0.26 93	0.38 57	0.25 80	0.16 214	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66
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
PMTNet	0.32 124	0.16 43	0.24 5	0.29 5	0.18 34	0.45 240	0.22 47	0.56 127	0.63 212	0.46 148	0.54 156	0.39 123	0.34 180	0.48 136	0.24 61	0.75 544	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 66

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 61	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.19 5	0.17 3	0.42 62	0.24 21	0.23 20	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.45 104	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 66

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 32	0.14 1	0.32 19	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 12	0.25 10	0.30 9	0.16 8	0.23 22	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 22	0.19 27	0.26 2	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MonSter	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.38 57	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

CAS	0.34 140	0.13 2	0.25 10	1.28 552	0.30 357	0.46 245	0.38 306	0.48 90	0.47 161	0.34 84	0.52 150	0.24 46	0.19 27	0.29 7	0.27 127	0.69 542	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.15 217

monsterstereo	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.34 60	0.18 34	0.21 13	0.20 22	0.37 34	0.35 84	0.33 81	0.40 98	0.19 17	0.18 19	0.45 104	0.21 18	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.08 1

monsters	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.31 18	0.19 53	0.23 22	0.19 16	0.44 78	0.33 67	0.36 95	0.30 58	0.16 2	0.18 19	0.43 89	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

castereo++	0.26 66	0.16 43	0.26 16	0.33 49	0.19 53	0.75 398	0.20 22	0.37 34	0.47 161	0.23 20	0.23 21	0.35 97	0.28 118	0.39 61	0.19 4	0.14 101	0.09 23	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.10 29

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.26 16	0.33 49	0.20 77	0.61 333	0.21 38	0.30 10	0.31 50	0.23 20	0.19 11	0.18 12	0.18 19	0.41 75	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.11 66

IGEV-Stereo+	0.23 41	0.14 12	0.26 16	0.32 37	0.19 53	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 40	0.21 12	0.15 3	0.22 32	0.22 49	0.40 67	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.15 173	0.86 548

XX-TBD	0.32 124	0.53 500	0.26 16	0.51 443	0.20 77	0.37 175	0.24 77	0.40 52	0.73 262	0.54 177	0.69 202	0.31 69	0.25 78	0.32 19	0.27 127	0.16 214	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.11 66

S2M2_XL	0.19 7	0.18 92	0.27 22	0.27 1	0.20 77	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 35	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 18	0.17 253	0.16 358	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.21 15	0.14 12	0.27 22	0.37 130	0.22 119	0.21 13	0.19 16	0.43 71	0.27 29	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.41 75	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.12 47	0.12 113

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.38 188	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 26	0.15 3	0.26 51	0.17 12	0.32 19	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.10 29

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.31 14	0.20 12	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.34 60	0.15 1	0.27 62	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.32 19	0.20 12	0.11 23	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.27 22	0.31 18	0.15 1	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.29 40	0.24 26	0.29 57	0.21 31	0.27 104	0.36 42	0.25 80	0.16 214	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.10 29

IGEV-Stereo++	0.21 15	0.15 27	0.27 22	0.37 130	0.19 53	0.22 16	0.18 11	0.42 62	0.35 84	0.22 18	0.28 50	0.24 46	0.18 19	0.27 5	0.22 30	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.10 29

LoS_RVC	0.27 77	0.16 43	0.27 22	0.32 37	0.30 357	0.44 232	0.34 224	0.41 58	0.33 67	0.31 63	0.51 141	0.29 59	0.32 161	0.36 42	0.28 147	0.11 23	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 334

GLC_STEREO	0.29 95	0.19 130	0.27 22	0.44 338	0.19 53	0.31 118	0.26 97	0.47 87	0.43 138	0.37 102	0.47 122	0.41 140	0.23 61	0.50 146	0.34 212	0.14 101	0.18 395	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.13 149

qwe	0.22 27	0.18 92	0.28 31	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.21 38	0.38 42	0.32 61	0.35 91	0.30 58	0.20 22	0.20 33	0.43 89	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.09 4

2.75w_new	0.21 15	0.18 92	0.28 31	0.29 5	0.17 19	0.23 22	0.34 224	0.36 32	0.28 33	0.34 84	0.26 35	0.17 4	0.22 49	0.36 42	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.19 53	0.20 7	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 17	0.18 19	0.33 26	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.20 77	0.20 7	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 26	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 112	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.18 34	0.32 135	0.20 22	0.63 173	0.68 235	0.50 161	0.52 150	0.51 195	0.30 148	0.45 104	0.25 80	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.11 66

AIO_test	0.23 41	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.30 103	0.39 329	0.38 42	0.25 27	0.25 31	0.28 50	0.32 72	0.22 49	0.38 57	0.25 80	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.09 4

Occ-G	0.26 66	0.14 12	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.27 62	0.34 224	0.41 58	0.31 50	0.29 55	0.43 107	0.49 188	0.25 78	0.47 126	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.12 113

water-stereo	0.28 84	0.14 12	0.29 38	0.35 94	0.19 53	0.36 170	0.23 63	0.62 165	0.38 111	0.39 119	0.62 181	0.41 140	0.35 183	0.28 6	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.13 54	0.12 110	0.12 47	0.10 29

asda	0.21 15	0.19 130	0.29 38	0.31 18	0.17 19	0.25 45	0.23 63	0.36 32	0.28 33	0.27 45	0.24 27	0.18 12	0.21 41	0.40 67	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.10 29

asd	0.21 15	0.18 92	0.29 38	0.32 37	0.18 34	0.27 62	0.22 47	0.35 28	0.22 15	0.31 63	0.22 19	0.19 17	0.21 41	0.44 100	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

4.5_new	0.21 15	0.20 166	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 15	0.20 166	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 27	0.18 92	0.29 38	0.30 9	0.18 34	0.27 62	0.23 63	0.37 34	0.28 33	0.31 63	0.26 35	0.22 32	0.26 93	0.50 146	0.24 61	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

1w_stereo	0.24 47	0.15 27	0.29 38	0.34 60	0.18 34	0.31 118	0.41 355	0.40 52	0.43 138	0.31 63	0.38 93	0.17 4	0.24 71	0.45 104	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 38	0.34 60	0.16 8	0.26 49	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 41	0.20 33	0.32 19	0.20 12	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.11 66

RAStereo	0.24 47	0.17 67	0.29 38	0.40 226	0.21 100	0.23 22	0.26 97	0.42 62	0.45 152	0.23 20	0.34 79	0.30 62	0.19 27	0.34 32	0.25 80	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.11 66

MoCha-V2	0.25 55	0.15 27	0.29 38	0.40 226	0.18 34	0.27 62	0.26 97	0.49 94	0.27 29	0.36 95	0.27 40	0.33 84	0.35 183	0.49 140	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.11 66

AnonymousM	0.41 244	0.81 530	0.29 38	0.34 60	0.22 119	0.28 79	0.38 306	0.53 123	0.41 128	0.70 265	0.49 128	0.47 177	0.27 104	0.41 75	0.31 175	0.15 162	0.12 195	1.51 553	0.26 459	0.12 47	0.10 29

zero-FE	0.25 55	0.15 27	0.30 49	0.35 94	0.29 341	0.19 5	0.20 22	0.35 28	0.31 50	0.26 35	0.27 40	0.29 59	0.29 132	0.33 26	0.24 61	0.17 253	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.64 536	0.12 113

3.75w	0.22 27	0.17 67	0.30 49	0.31 18	0.19 53	0.43 224	0.24 77	0.35 28	0.24 21	0.31 63	0.27 40	0.17 4	0.22 49	0.37 49	0.20 12	0.10 11	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

2w_stereo	0.22 27	0.18 92	0.30 49	0.32 37	0.16 8	0.28 79	0.38 306	0.38 42	0.35 84	0.32 76	0.33 70	0.17 4	0.18 19	0.29 7	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 47	0.10 29

LG-G_1	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-G	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 269	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 49	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

GIP-stereo	0.24 47	0.18 92	0.30 49	0.37 130	0.24 188	0.26 49	0.20 22	0.46 84	0.36 92	0.24 26	0.39 95	0.35 97	0.20 33	0.31 14	0.21 18	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.11 66

Any-RAFT	0.35 155	0.16 43	0.30 49	0.34 60	0.21 100	0.52 269	0.22 47	0.88 324	0.73 262	0.53 173	0.73 212	0.64 267	0.28 118	0.46 119	0.24 61	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.12 113

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.72 255	0.34 84	0.52 150	0.41 140	0.28 118	0.47 126	0.28 147	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DA2	0.29 95	0.17 67	0.31 57	0.40 226	0.20 77	0.74 394	0.33 212	0.47 87	0.44 144	0.34 84	0.39 95	0.39 123	0.32 161	0.32 19	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.16 151	0.11 80	0.15 173	0.10 29

depthmonostereo	0.29 95	0.14 12	0.31 57	0.35 94	0.17 19	0.46 245	0.27 113	0.69 224	0.57 194	0.35 91	0.42 104	0.31 69	0.35 183	0.35 40	0.27 127	0.14 101	0.12 195	0.13 54	0.12 110	0.11 14	0.10 29

2.25w	0.22 27	0.18 92	0.31 57	0.31 18	0.18 34	0.31 118	0.18 11	0.32 15	0.31 50	0.31 63	0.37 91	0.20 22	0.22 49	0.45 104	0.24 61	0.10 11	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

4w-stereo	0.21 15	0.19 130	0.31 57	0.31 18	0.17 19	0.29 91	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 63	0.24 27	0.20 22	0.24 71	0.41 75	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.5w	0.21 15	0.18 92	0.31 57	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.25 85	0.31 13	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.18 12	0.17 12	0.39 61	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 140	0.19 130	0.31 57	0.41 259	0.25 220	0.35 161	0.44 381	0.72 251	0.92 385	0.46 148	0.52 150	0.41 140	0.29 132	0.44 100	0.28 147	0.16 214	0.15 326	0.17 190	0.13 144	0.14 126	0.13 149

GREAT-IGEV	0.22 27	0.15 27	0.31 57	0.29 5	0.22 119	0.21 13	0.26 97	0.33 23	0.31 50	0.20 8	0.30 58	0.22 32	0.22 49	0.47 126	0.22 30	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.10 29

IGEV++	0.24 47	0.17 67	0.31 57	0.38 160	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.50 102	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.30 62	0.22 49	0.31 14	0.28 147	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.13 149

AEACV	0.27 77	0.17 67	0.31 57	0.34 60	0.45 483	0.26 49	0.28 131	0.37 34	0.32 61	0.30 62	0.46 116	0.31 69	0.37 205	0.36 42	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.11 66

knoymous	0.36 173	0.20 166	0.31 57	0.31 18	0.22 119	0.36 170	0.29 141	0.61 159	0.64 219	0.67 244	0.70 205	0.60 247	0.40 226	0.58 223	0.34 212	0.17 253	0.11 138	0.20 306	0.11 80	0.17 249	0.18 301

test_4	0.36 173	0.18 92	0.31 57	0.44 338	0.25 220	0.20 7	0.34 224	0.56 127	0.41 128	0.59 189	1.45 490	0.43 158	0.25 78	0.63 271	0.28 147	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.19 339	0.15 173	0.11 66

TANstereo	0.30 112	0.15 27	0.31 57	0.30 9	0.17 19	0.55 288	0.23 63	0.44 78	0.55 186	0.59 189	0.68 201	0.37 110	0.26 93	0.35 40	0.27 127	0.15 162	0.16 358	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.14 193

GGEV	0.29 95	0.18 92	0.32 69	0.39 188	0.20 77	0.85 435	0.31 180	0.48 90	0.38 111	0.34 84	0.39 95	0.37 110	0.31 155	0.33 26	0.24 61	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.11 80	0.14 126	0.11 66

AdaDepth	0.22 27	0.17 67	0.32 69	0.37 130	0.18 34	0.34 152	0.22 47	0.33 23	0.23 17	0.21 12	0.21 14	0.20 22	0.20 33	0.56 190	0.21 18	0.10 11	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.12 113

GASTEREO	0.25 55	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.20 77	0.22 16	0.30 157	0.43 71	0.31 50	0.37 102	0.33 70	0.22 32	0.35 183	0.41 75	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.11 66

4.25_new	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 27	0.21 203	0.32 69	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 32	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

3.25w_new	0.23 41	0.17 67	0.32 69	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 102	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 83	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.25w	0.23 41	0.17 67	0.32 69	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 102	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 83	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 41	0.16 43	0.32 69	0.39 188	0.21 100	0.18 4	0.21 38	0.34 25	0.26 28	0.28 48	0.51 141	0.28 58	0.29 132	0.26 2	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 126	0.12 113

HART	0.29 95	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.21 100	0.32 135	0.26 97	0.62 165	0.31 50	0.33 81	0.65 188	0.41 140	0.22 49	0.55 180	0.25 80	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.11 80	0.15 173	0.11 66

AIO_rvc	0.23 41	0.16 43	0.32 69	0.34 60	0.19 53	0.26 49	0.33 212	0.40 52	0.22 15	0.26 35	0.24 27	0.34 88	0.15 4	0.51 153	0.24 61	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.10 29

castereo	0.28 84	0.16 43	0.32 69	0.35 94	0.21 100	0.40 200	0.42 365	0.50 102	0.66 227	0.26 35	0.41 101	0.37 110	0.36 201	0.33 26	0.24 61	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.10 29

U	0.45 278	0.16 43	0.32 69	0.40 226	0.71 533	3.55 565	0.20 22	0.41 58	0.38 111	0.26 35	0.23 21	0.24 46	0.22 49	0.26 2	0.22 30	0.15 162	0.09 23	0.88 544	0.13 144	0.13 82	0.11 66

tt1	0.36 173	0.24 300	0.32 69	0.41 259	0.22 119	0.54 283	0.38 306	0.68 216	1.04 441	0.41 129	0.46 116	0.35 97	0.45 255	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.16 214	0.16 263

MC-Stereo	0.28 84	0.17 67	0.32 69	0.38 160	0.20 77	0.26 49	0.26 97	0.49 94	0.37 106	0.37 102	0.61 178	0.41 140	0.31 155	0.55 180	0.25 80	0.13 61	0.09 23	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.11 66

LCNet	0.41 244	0.20 166	0.32 69	0.44 338	0.24 188	0.47 250	0.29 141	0.67 206	0.53 177	0.72 284	1.03 376	0.66 285	0.60 342	0.58 223	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.19 276	0.19 339	0.21 347	0.36 485

MSCF	0.25 55	0.16 43	0.33 85	0.39 188	0.20 77	0.20 7	0.31 180	0.43 71	0.31 50	0.36 95	0.33 70	0.23 41	0.35 183	0.36 42	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.13 82	0.11 66

S2M2_L	0.26 66	0.22 242	0.33 85	0.31 18	0.25 220	0.24 31	0.13 1	0.35 28	0.41 128	0.25 31	0.36 87	0.30 62	0.25 78	0.30 12	0.26 109	0.22 382	0.19 409	0.17 190	0.19 339	0.21 347	0.18 301
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.26 66	0.19 130	0.33 85	0.35 94	0.21 100	0.27 62	0.34 224	0.56 127	0.28 33	0.24 26	0.28 50	0.37 110	0.23 61	0.49 140	0.22 30	0.18 286	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.15 173	0.11 66

HUF	0.24 47	0.16 43	0.33 85	0.32 37	0.18 34	0.25 45	0.40 340	0.42 62	0.34 71	0.25 31	0.23 21	0.32 72	0.28 118	0.34 32	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.10 29

mms	0.26 66	0.21 203	0.33 85	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.33 212	0.40 52	0.32 61	0.28 48	0.34 79	0.34 88	0.20 33	0.45 104	0.26 109	0.12 33	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.11 66

ours_stereo	0.26 66	0.21 203	0.33 85	0.38 160	0.23 159	0.30 103	0.33 212	0.42 62	0.38 111	0.26 35	0.34 79	0.35 97	0.23 61	0.47 126	0.27 127	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.10 29

WCG-NET	0.28 84	0.15 27	0.33 85	0.33 49	0.19 53	0.33 142	0.27 113	0.39 46	0.80 308	0.46 148	0.49 128	0.39 123	0.25 78	0.40 67	0.25 80	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.10 29

Pointernet	0.27 77	0.14 12	0.33 85	0.35 94	0.23 159	0.35 161	0.21 38	0.72 251	0.38 111	0.39 119	0.36 87	0.34 88	0.25 78	0.36 42	0.25 80	0.15 162	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

RSM	0.25 55	0.18 92	0.33 85	0.36 114	0.20 77	0.27 62	0.34 224	0.51 104	0.27 29	0.26 35	0.23 21	0.39 123	0.21 41	0.56 190	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.14 126	0.10 29

RAFT-Stereo-weight	0.32 124	0.18 92	0.33 85	0.39 188	0.22 119	0.26 49	0.29 141	0.67 206	0.80 308	0.53 173	0.51 141	0.58 226	0.20 33	0.47 126	0.27 127	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.11 66

H2IRNET	0.37 190	0.20 166	0.33 85	0.38 160	0.25 220	0.27 62	0.23 63	0.59 143	0.72 255	0.39 119	0.90 316	0.74 331	0.55 313	0.52 160	0.43 296	0.15 162	0.13 262	0.18 236	0.20 364	0.16 214	0.13 149

ACVNet-DCA	0.35 155	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.85 308	0.54 181	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.18 273	0.17 283

xx1	0.39 221	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.67 206	1.06 452	0.41 129	0.50 132	0.65 280	0.53 295	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.17 283

1test111	0.36 173	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.85 308	0.54 181	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.55 180	0.45 321	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.18 273	0.17 283

cc1	0.37 190	0.23 263	0.33 85	0.41 259	0.22 119	0.55 288	0.38 306	0.67 206	1.06 452	0.41 129	0.50 132	0.34 88	0.49 273	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.19 276	0.13 144	0.16 214	0.15 217

CASnet	0.30 112	0.20 166	0.33 85	0.41 259	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 113	0.53 177	0.52 170	0.54 156	0.39 123	0.24 71	0.40 67	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.22 363	0.18 309	0.18 273	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 43	0.33 85	0.34 60	0.20 77	0.35 161	0.20 22	0.52 113	0.36 92	0.28 48	0.27 40	0.41 140	0.18 19	0.45 104	0.26 109	0.14 101	0.10 54	0.16 151	0.14 175	0.13 82	0.11 66

DilatedVolume-Stereo	0.30 112	0.15 27	0.34 102	0.33 49	0.20 77	0.53 277	0.25 85	0.56 127	0.43 138	0.56 182	0.50 132	0.35 97	0.29 132	0.49 140	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.11 80	0.11 14	0.10 29

SCV_C0	0.26 66	0.18 92	0.34 102	0.35 94	0.24 188	0.23 22	0.28 131	0.51 104	0.36 92	0.31 63	0.36 87	0.37 110	0.20 33	0.57 203	0.22 30	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 43	0.34 102	0.39 188	0.27 292	0.33 142	0.20 22	0.38 42	0.36 92	0.26 35	0.31 67	0.25 50	0.21 41	0.48 136	0.24 61	0.20 339	0.11 138	0.13 54	0.10 53	0.17 249	0.15 217

tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 102	0.35 94	0.23 159	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 125	0.27 40	0.38 119	0.25 78	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.12 47	0.14 193

fffy	0.28 84	0.21 203	0.34 102	0.37 130	0.23 159	0.33 142	0.29 141	0.51 104	0.41 128	0.32 76	0.37 91	0.39 123	0.27 104	0.50 146	0.27 127	0.12 33	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.11 66

AIO-Stereo	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.37 130	0.18 34	0.28 79	0.30 157	0.48 90	0.27 29	0.29 55	0.30 58	0.32 72	0.17 12	0.52 160	0.23 50	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.10 29

RSM++	0.25 55	0.18 92	0.34 102	0.36 114	0.20 77	0.28 79	0.30 157	0.51 104	0.32 61	0.25 31	0.22 19	0.37 110	0.21 41	0.50 146	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.10 29

MyStereo07	0.32 124	0.22 242	0.34 102	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	0.72 251	0.37 106	0.37 102	0.34 79	0.32 72	0.31 155	0.59 238	0.27 127	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

MSKI-zero shot	0.32 124	0.17 67	0.34 102	0.39 188	0.21 100	0.32 135	0.22 47	0.61 159	0.43 138	0.52 170	0.64 185	0.61 252	0.20 33	0.74 354	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.12 47	0.12 113

RCA-Stereo	0.35 155	0.17 67	0.34 102	0.38 160	0.22 119	0.31 118	0.34 224	0.68 216	1.24 490	0.45 142	0.65 188	0.47 177	0.43 240	0.38 57	0.27 127	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.11 66

SMoEStereo_RVC	0.26 66	0.19 130	0.35 112	0.35 94	0.22 119	0.36 170	0.32 202	0.39 46	0.34 71	0.37 102	0.30 58	0.33 84	0.24 71	0.53 169	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.11 66

999	0.27 77	0.16 43	0.35 112	0.36 114	0.24 188	0.31 118	0.27 113	0.49 94	0.38 111	0.26 35	0.30 58	0.39 123	0.23 61	0.63 271	0.25 80	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.14 193

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 92	0.35 112	0.35 94	0.19 53	0.27 62	0.25 85	0.55 125	0.23 17	0.27 45	0.25 32	0.34 88	0.19 27	0.58 223	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.10 29

Prome-Stereo	0.46 288	0.19 130	0.35 112	0.44 338	0.26 261	0.40 200	0.45 384	0.68 216	0.44 144	0.96 430	1.84 517	0.59 241	0.67 387	0.61 252	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.16 214	0.29 445

raft+_RVC	0.38 205	0.19 130	0.35 112	0.37 130	0.25 220	0.45 240	0.37 284	0.78 286	0.89 370	0.51 164	0.78 244	0.50 191	0.29 132	0.53 169	0.40 283	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.12 113

HSM-Net_RVC	0.53 372	0.22 242	0.35 112	0.37 130	0.21 100	0.85 435	0.37 284	1.23 473	0.93 391	0.90 402	1.15 427	1.26 474	0.63 360	0.72 342	0.48 342	0.17 253	0.13 262	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 334	0.26 343	0.35 112	0.39 188	0.26 261	0.64 357	0.36 270	1.15 436	0.84 331	0.67 244	0.88 308	0.88 384	0.59 338	0.58 223	0.45 321	0.24 411	0.17 378	0.27 447	0.27 466	0.25 409	0.23 400

xyz-stereo-finetune	0.33 134	0.18 92	0.36 119	0.33 49	0.18 34	0.57 306	0.31 180	0.58 138	0.69 242	0.45 142	0.54 156	0.38 119	0.33 172	0.56 190	0.36 245	0.12 33	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.12 113

MM-Stereo_test1	0.33 134	0.19 130	0.36 119	0.41 259	0.23 159	0.36 170	0.45 384	0.58 138	0.54 181	0.60 193	0.50 132	0.38 119	0.37 205	0.60 244	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.12 113

HI	0.45 278	0.21 203	0.36 119	0.34 60	0.35 422	0.28 79	0.31 180	0.72 251	0.46 156	0.87 381	1.13 416	1.09 448	0.76 430	0.69 326	0.56 378	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

CoSv	0.45 278	0.21 203	0.36 119	0.34 60	0.35 422	0.28 79	0.31 180	0.72 251	0.46 156	0.87 381	1.13 416	1.09 448	0.76 430	0.69 326	0.56 378	0.12 33	0.10 54	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

WCG-NET（raft）	0.31 118	0.15 27	0.36 119	0.32 37	0.19 53	0.35 161	0.27 113	0.51 104	0.78 297	0.45 142	0.55 162	0.48 182	0.27 104	0.54 175	0.26 109	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.11 80	0.12 47	0.11 66

CAS++	0.32 124	0.24 300	0.36 119	0.37 130	0.26 261	0.28 79	0.23 63	0.87 319	0.50 169	0.47 153	0.45 111	0.26 51	0.21 41	0.49 140	0.24 61	0.23 399	0.19 409	0.22 363	0.17 282	0.21 347	0.16 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 66	0.18 92	0.36 119	0.36 114	0.26 261	0.27 62	0.27 113	0.43 71	0.35 84	0.27 45	0.26 35	0.41 140	0.28 118	0.40 67	0.28 147	0.16 214	0.14 296	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.12 113

raft_robust	0.41 244	0.23 263	0.36 119	0.42 299	0.21 100	0.40 200	0.33 212	0.79 290	0.98 412	0.79 319	0.87 300	0.39 123	0.33 172	0.84 400	0.29 162	0.13 61	0.12 195	0.16 151	0.17 282	0.15 173	0.12 113

RAFT+CT+SA	0.39 221	0.23 263	0.36 119	0.51 443	0.27 292	0.29 91	0.46 388	0.75 270	0.80 308	0.51 164	0.89 312	0.41 140	0.40 226	0.78 375	0.32 185	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.18 309	0.15 173	0.14 193

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 242	0.36 119	0.48 398	0.22 119	0.20 7	0.29 141	0.51 104	0.44 144	0.28 48	0.23 21	0.42 150	0.26 93	0.29 7	0.26 109	0.15 162	0.13 262	0.13 54	0.11 80	0.16 214	0.12 113
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
GMM-Stereo	0.44 268	0.19 130	0.36 119	0.42 299	0.25 220	0.51 265	0.47 395	0.71 247	0.53 177	0.76 305	1.37 471	0.76 339	0.38 209	0.60 244	0.33 197	0.15 162	0.10 54	0.20 306	0.19 339	0.16 214	0.27 431

rafts_anoy	0.37 190	0.21 203	0.36 119	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.33 212	0.67 206	0.90 373	0.58 187	0.66 195	0.45 166	0.33 172	0.47 126	0.39 276	0.16 214	0.11 138	0.21 348	0.23 420	0.17 249	0.14 193

raftrobust	0.34 140	0.19 130	0.36 119	0.41 259	0.27 292	0.30 103	0.25 85	0.71 247	0.63 212	0.58 187	0.55 162	0.45 166	0.46 260	0.51 153	0.29 162	0.16 214	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.13 149

ACVNet	0.46 288	0.23 263	0.36 119	0.39 188	0.28 315	0.58 312	0.40 340	0.87 319	0.80 308	0.64 220	0.96 340	0.79 349	0.60 342	0.63 271	0.67 410	0.17 253	0.15 326	0.16 151	0.15 201	0.18 273	0.15 217

CFNet-ft	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

CFNet_RVC	0.48 315	0.23 263	0.36 119	0.40 226	0.26 261	0.64 357	0.37 284	0.87 319	0.85 339	0.64 220	1.00 361	1.01 422	0.64 371	0.61 252	0.53 366	0.23 399	0.15 326	0.24 402	0.21 386	0.23 386	0.18 301

3w_stereo	0.24 47	0.20 166	0.37 135	0.33 49	0.16 8	0.32 135	0.42 365	0.41 58	0.38 111	0.31 63	0.27 40	0.16 2	0.26 93	0.34 32	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.11 66

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 135	0.36 114	0.22 119	0.28 79	0.36 270	0.42 62	0.24 21	0.36 95	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 160	0.27 127	0.12 33	0.09 23	0.16 151	0.12 110	0.12 47	0.12 113
1: 1. 1
tg	0.33 134	0.18 92	0.37 135	0.39 188	0.22 119	0.38 188	0.26 97	0.70 239	0.56 192	0.47 153	0.65 188	0.42 150	0.24 71	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.18 236	0.17 282	0.14 126	0.11 66

MIF-Stereo (partial)	0.31 118	0.18 92	0.37 135	0.41 259	0.31 379	0.28 79	0.23 63	0.47 87	0.42 136	0.31 63	0.63 182	0.36 108	0.35 183	0.57 203	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.18 273	0.14 193

UniTT-Stereo	0.27 77	0.17 67	0.37 135	0.40 226	0.27 292	0.30 103	0.28 131	0.39 46	0.31 50	0.29 55	0.46 116	0.27 55	0.25 78	0.47 126	0.34 212	0.17 253	0.13 262	0.13 54	0.12 110	0.14 126	0.12 113

RAFT-Test	0.34 140	0.18 92	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.50 261	0.23 63	0.69 224	0.40 124	0.60 193	0.85 289	0.61 252	0.28 118	0.46 119	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

PSM-AAD	0.48 315	0.20 166	0.37 135	0.43 319	0.23 159	0.56 301	0.50 414	0.65 187	0.70 243	1.07 474	1.12 409	0.58 226	0.92 477	0.61 252	0.32 185	0.15 162	0.11 138	0.25 415	0.26 459	0.18 273	0.43 512

FTStereo	0.56 397	0.20 166	0.37 135	0.41 259	0.25 220	0.40 200	0.79 509	0.66 196	0.43 138	1.09 480	3.27 553	0.70 301	0.73 421	0.55 180	0.33 197	0.14 101	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.30 454

cross-raft	0.34 140	0.20 166	0.37 135	0.44 338	0.23 159	0.32 135	0.35 248	0.74 264	0.40 124	0.60 193	0.77 233	0.57 218	0.27 104	0.43 89	0.28 147	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.15 173	0.11 66

iRaftStereo_RVC	0.32 124	0.19 130	0.37 135	0.39 188	0.22 119	0.31 118	0.29 141	0.68 216	0.51 171	0.49 158	0.66 195	0.37 110	0.23 61	0.45 104	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.18 236	0.17 282	0.15 173	0.12 113

RALCasStereoNet	0.36 173	0.21 203	0.37 135	0.42 299	0.26 261	0.35 161	0.38 306	0.63 173	0.64 219	0.50 161	0.72 208	0.51 195	0.29 132	0.59 238	0.36 245	0.16 214	0.14 296	0.15 124	0.13 144	0.17 249	0.16 263

GANet-RSSM	0.47 303	0.21 203	0.37 135	0.38 160	0.25 220	0.58 312	0.36 270	1.07 399	0.78 297	0.68 250	1.01 364	0.86 373	0.67 387	0.62 260	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.17 283

xyz-stereo-finetune2	0.36 173	0.19 130	0.38 147	0.32 37	0.19 53	0.82 428	0.29 141	0.52 113	0.32 61	0.51 164	0.78 244	0.43 158	0.45 255	0.69 326	0.44 312	0.13 61	0.12 195	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.13 149

AIO-test1	0.38 205	0.18 92	0.38 147	0.50 427	0.24 188	0.46 245	0.30 157	0.70 239	1.19 481	0.40 125	0.71 207	0.45 166	0.29 132	0.53 169	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.13 82	0.17 283

ff7	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

IGEVStereo-DCA	0.29 95	0.22 242	0.38 147	0.35 94	0.27 292	0.37 175	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 153	0.22 30	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.12 110	0.13 82	0.15 217

ffff	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

11t	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

anonymousdsp	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

ProNet	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.35 94	0.24 188	0.32 135	0.43 372	0.57 132	0.37 106	0.33 81	0.30 58	0.32 72	0.28 118	0.57 203	0.26 109	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.13 149

ccc-4	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.36 114	0.26 261	0.31 118	0.35 248	0.62 165	0.34 71	0.38 111	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 223	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 203	0.38 147	0.37 130	0.25 220	0.30 103	0.35 248	0.63 173	0.35 84	0.39 119	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 238	0.25 80	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.12 110	0.14 126	0.15 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

error version	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

test-v	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

KYRaft	0.48 315	0.20 166	0.38 147	0.44 338	0.23 159	0.44 232	0.37 284	0.66 196	0.41 128	0.94 422	1.73 510	0.79 349	0.41 232	0.63 271	0.31 175	0.16 214	0.11 138	0.18 236	0.22 404	0.16 214	0.78 543

test-2	0.37 190	0.19 130	0.38 147	0.43 319	0.24 188	0.37 175	0.38 306	0.52 113	0.62 201	0.87 381	0.84 279	0.64 267	0.35 183	0.37 49	0.28 147	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.18 309	0.15 173	0.11 66

ICVP	0.46 288	0.25 324	0.38 147	0.48 398	0.28 315	0.58 312	0.43 372	1.00 367	0.70 243	0.67 244	0.95 336	0.75 333	0.55 313	0.53 169	0.54 371	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.17 282	0.19 307	0.20 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 251	0.22 242	0.38 147	0.39 188	0.24 188	0.55 288	0.32 202	0.79 290	0.70 243	0.71 272	0.72 208	0.63 260	0.57 322	0.62 260	0.44 312	0.19 316	0.13 262	0.19 276	0.17 282	0.18 273	0.19 334

PSMNet-RSSM	0.48 315	0.22 242	0.38 147	0.42 299	0.25 220	0.50 261	0.37 284	1.10 409	0.77 287	0.70 265	1.06 392	0.84 366	0.64 371	0.62 260	0.47 338	0.23 399	0.15 326	0.23 385	0.25 445	0.20 323	0.19 334

CBMV_ROB	0.59 418	0.37 435	0.38 147	0.39 188	0.28 315	0.74 394	0.28 131	1.00 367	0.98 412	0.94 422	1.25 449	0.81 360	0.78 442	0.87 414	0.50 346	0.36 503	0.37 521	0.43 511	0.40 513	0.33 463	0.30 454

FlowAnything_test	0.29 95	0.19 130	0.39 166	0.47 391	0.26 261	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 67	0.37 261	0.21 356	0.15 326	0.22 363	0.26 459	0.16 214	0.16 263

coex_refinement	0.53 372	0.21 203	0.39 166	0.44 338	0.30 357	0.76 404	0.39 329	1.09 407	0.90 373	0.85 366	1.12 409	1.00 418	0.56 320	0.63 271	0.81 440	0.21 356	0.13 262	0.16 151	0.16 233	0.20 323	0.21 375

MM-Stereo_test2	0.30 112	0.18 92	0.39 166	0.40 226	0.24 188	0.42 221	0.42 365	0.63 173	0.41 128	0.37 102	0.35 84	0.32 72	0.26 93	0.53 169	0.25 80	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.12 110	0.15 173	0.10 29

StereoAnything_RVC	0.21 15	0.68 520	0.39 166	0.28 3	0.15 1	0.23 22	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 49	0.30 12	0.18 1	0.16 214	0.09 23	0.12 24	0.08 1	0.16 214	0.09 4

test_for_model	0.82 470	3.60 581	0.39 166	2.35 569	2.07 569	0.39 196	0.28 131	0.42 62	0.45 152	0.71 272	0.31 67	0.30 62	0.27 104	0.34 32	0.25 80	0.34 494	0.11 138	0.13 54	0.09 10	3.49 580	0.18 301

EKT-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.39 166	0.43 319	0.29 341	0.38 188	0.31 180	0.69 224	0.64 219	0.45 142	0.63 182	0.49 188	0.27 104	0.56 190	0.33 197	0.18 286	0.14 296	0.18 236	0.15 201	0.16 214	0.16 263

riskmin	0.38 205	0.20 166	0.39 166	0.32 37	0.23 159	0.53 277	0.30 157	0.63 173	0.80 308	0.49 158	0.56 165	0.73 325	0.58 331	0.55 180	0.36 245	0.17 253	0.11 138	0.19 276	0.13 144	0.19 307	0.20 357

CroCo-Stereo Lap2	0.28 84	0.24 300	0.39 166	0.50 427	0.29 341	0.20 7	0.31 180	0.49 94	0.38 111	0.24 26	0.27 40	0.46 174	0.31 155	0.39 61	0.30 168	0.14 101	0.15 326	0.16 151	0.13 144	0.16 214	0.15 217

AFF-stereo	0.38 205	0.19 130	0.39 166	0.37 130	0.21 100	0.27 62	0.31 180	0.65 187	0.66 227	0.64 220	1.13 416	0.76 339	0.39 220	0.55 180	0.33 197	0.11 23	0.09 23	0.16 151	0.16 233	0.13 82	0.11 66

hitnet-ft	0.55 386	0.27 360	0.39 166	0.41 259	0.28 315	0.78 409	0.40 340	0.92 337	0.90 373	0.82 343	1.01 364	1.13 462	0.70 410	0.78 375	0.67 410	0.28 452	0.20 421	0.28 455	0.22 404	0.29 435	0.26 421

NOSS_ROB	0.57 404	0.39 452	0.39 166	0.44 338	0.30 357	0.73 393	0.54 441	1.03 383	1.08 461	0.67 244	0.87 300	0.76 339	0.57 322	0.77 371	0.47 338	0.38 507	0.38 523	0.44 514	0.42 522	0.37 484	0.34 478

SGM-Forest	0.62 424	0.32 404	0.39 166	0.43 319	0.30 357	1.02 466	0.55 445	1.09 407	1.05 445	1.06 471	1.18 436	1.10 452	0.67 387	0.88 417	0.62 396	0.31 469	0.33 514	0.33 483	0.30 480	0.30 444	0.28 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 315	0.20 166	0.40 178	0.34 60	0.23 159	0.57 306	0.58 455	1.10 409	0.77 287	0.86 373	0.94 327	0.95 406	0.54 307	0.68 320	0.60 389	0.16 214	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.15 217

LG-Stereo	0.24 47	0.18 92	0.40 178	0.39 188	0.20 77	0.22 16	0.27 113	0.32 15	0.36 92	0.26 35	0.44 108	0.22 32	0.16 10	0.37 49	0.27 127	0.11 23	0.12 195	0.16 151	0.15 201	0.13 82	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.31 118	0.25 324	0.40 178	0.39 188	0.28 315	0.27 62	0.46 388	0.49 94	0.44 144	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 118	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 233	0.22 369	0.15 217

MGS-Stereo	0.28 84	0.19 130	0.40 178	0.36 114	0.23 159	0.37 175	0.30 157	0.39 46	0.44 144	0.31 63	0.51 141	0.40 134	0.24 71	0.43 89	0.26 109	0.15 162	0.12 195	0.15 124	0.13 144	0.14 126	0.13 149

whm_eth	0.31 118	0.25 324	0.40 178	0.39 188	0.28 315	0.27 62	0.46 388	0.49 94	0.44 144	0.35 91	0.42 104	0.40 134	0.28 118	0.41 75	0.33 197	0.22 382	0.17 378	0.17 190	0.16 233	0.22 369	0.15 217

GCAP-Stereo	0.28 84	0.19 130	0.40 178	0.38 160	0.19 53	0.38 188	0.23 63	0.57 132	0.41 128	0.45 142	0.49 128	0.39 123	0.27 104	0.33 26	0.23 50	0.14 101	0.12 195	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.11 66

4D-IteraStereo	0.33 134	0.18 92	0.40 178	0.40 226	0.24 188	0.32 135	0.27 113	0.58 138	0.72 255	0.65 229	0.54 156	0.42 150	0.23 61	0.45 104	0.28 147	0.14 101	0.09 23	0.19 276	0.16 233	0.16 214	0.11 66

PSMNet-ADL	0.48 315	0.27 360	0.40 178	0.48 398	0.30 357	0.68 373	0.37 284	0.90 331	0.80 308	0.61 200	0.80 257	0.92 400	0.62 354	0.72 342	0.63 399	0.23 399	0.18 395	0.18 236	0.20 364	0.22 369	0.20 357

RAFT-345	0.40 233	0.18 92	0.40 178	0.38 160	0.22 119	0.33 142	0.26 97	0.61 159	0.51 171	0.74 296	1.79 514	0.45 166	0.33 172	0.66 299	0.36 245	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.14 175	0.13 82	0.13 149

TestStereo	0.38 205	0.31 400	0.40 178	0.45 361	0.20 77	0.40 200	0.37 284	0.66 196	0.65 224	0.53 173	0.78 244	0.47 177	0.40 226	0.55 180	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.20 306	0.15 201	0.22 369	0.13 149

AIO-test2	0.39 221	0.21 203	0.41 188	0.47 391	0.25 220	0.45 240	0.35 248	0.77 280	1.27 500	0.36 95	0.87 300	0.37 110	0.30 148	0.47 126	0.27 127	0.15 162	0.13 262	0.21 348	0.23 420	0.15 173	0.13 149

rrr	0.29 95	0.22 242	0.41 188	0.35 94	0.27 292	0.37 175	0.32 202	0.52 113	0.42 136	0.38 111	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 153	0.22 30	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.14 193

testlalala_base	0.46 288	0.25 324	0.41 188	0.46 382	0.33 406	0.58 312	0.25 85	0.57 132	0.34 71	0.51 164	0.56 165	0.46 174	0.30 148	0.43 89	0.31 175	1.47 564	0.11 138	0.14 83	0.09 10	1.59 554	0.13 149

TestStereo1	0.43 261	0.23 263	0.41 188	0.51 443	0.24 188	0.34 152	0.40 340	0.77 280	0.90 373	0.68 250	0.96 340	0.48 182	0.46 260	0.91 432	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.14 126	0.13 149

fff	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

x	0.39 221	0.24 300	0.41 188	0.34 60	0.23 159	0.52 269	0.32 202	0.86 312	0.52 174	0.57 185	0.70 205	0.59 241	0.50 284	0.49 140	0.46 331	0.17 253	0.15 326	0.17 190	0.15 201	0.17 249	0.16 263

SA-5K	0.43 261	0.23 263	0.41 188	0.51 443	0.24 188	0.34 152	0.40 340	0.77 280	0.90 373	0.68 250	0.96 340	0.48 182	0.46 260	0.91 432	0.32 185	0.16 214	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.14 126	0.13 149

Sa-1000	0.48 315	0.24 300	0.41 188	0.45 361	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.81 297	0.93 391	0.82 343	1.50 494	0.53 203	0.45 255	0.92 435	0.30 168	0.15 162	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.15 173	0.13 149

HHNet	0.41 244	0.17 67	0.41 188	0.34 60	0.37 433	0.33 142	0.34 224	0.69 224	0.75 272	0.86 373	1.30 461	0.52 199	0.32 161	0.52 160	0.35 229	0.15 162	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.15 173	0.24 408

RAFT-RH_RVC	0.56 397	0.17 67	0.41 188	0.37 130	0.23 159	0.57 306	0.24 77	0.60 153	0.70 243	1.19 494	3.94 565	0.56 213	0.38 209	0.65 291	0.36 245	0.13 61	0.11 138	0.20 306	0.14 175	0.12 47	0.13 149

HCRNet	0.44 268	0.34 417	0.41 188	0.53 465	0.26 261	0.53 277	0.29 141	0.83 302	0.63 212	0.71 272	0.81 264	0.77 345	0.50 284	0.66 299	0.36 245	0.24 411	0.16 358	0.24 402	0.20 364	0.21 347	0.18 301

DCANet	0.36 173	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 216	0.91 380	0.70 265	0.77 233	0.43 158	0.57 322	0.45 104	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

csc	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

cscssc	0.37 190	0.16 43	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 224	1.06 452	0.69 259	0.78 244	0.42 150	0.63 360	0.46 119	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

111	0.40 233	0.17 67	0.41 188	0.34 60	0.19 53	0.52 269	0.28 131	0.74 264	1.16 475	0.50 161	0.91 319	0.63 260	0.48 269	0.61 252	0.35 229	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.13 82	0.13 149

test_xeample3	0.29 95	0.21 203	0.41 188	0.35 94	0.26 261	0.35 161	0.32 202	0.56 127	0.36 92	0.43 137	0.32 69	0.34 88	0.28 118	0.54 175	0.23 50	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.12 110	0.14 126	0.13 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 173	0.17 67	0.41 188	0.35 94	0.19 53	0.33 142	0.29 141	0.65 187	0.73 262	0.68 250	1.01 364	0.56 213	0.40 226	0.42 83	0.30 168	0.11 23	0.09 23	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.10 29

cf-r	0.47 303	0.23 263	0.41 188	0.39 188	0.23 159	0.59 325	0.37 284	0.88 324	0.85 339	0.72 284	1.05 386	0.94 404	0.62 354	0.56 190	0.54 371	0.21 356	0.14 296	0.17 190	0.19 339	0.15 173	0.15 217

HSM	0.51 357	0.24 300	0.41 188	0.39 188	0.24 188	0.75 398	0.40 340	1.22 468	0.75 272	0.81 334	0.91 319	1.21 469	0.69 397	0.87 414	0.46 331	0.17 253	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.17 249	0.17 283

SGM_RVC	0.97 495	0.28 374	0.41 188	0.39 188	0.22 119	1.55 525	0.73 502	1.51 528	1.25 496	2.25 549	1.92 520	2.58 545	1.56 535	2.02 544	1.19 507	0.27 442	0.27 481	0.27 447	0.25 445	0.25 409	0.25 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 427	0.35 423	0.41 188	0.42 299	0.25 220	1.01 464	0.77 506	1.13 423	1.09 463	1.17 490	1.22 442	1.04 431	0.75 427	0.88 417	0.63 399	0.28 452	0.30 494	0.34 485	0.30 480	0.26 416	0.26 421
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 303	0.19 130	0.42 209	0.35 94	0.22 119	0.57 306	0.42 365	1.14 432	0.71 254	0.84 362	0.75 223	1.09 448	0.53 295	0.74 354	0.53 366	0.17 253	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.17 249	0.19 334

GCAP-BAT	0.30 112	0.21 203	0.42 209	0.33 49	0.27 292	0.26 49	0.27 113	0.45 82	0.30 45	0.60 193	0.64 185	0.45 166	0.23 61	0.56 190	0.26 109	0.15 162	0.12 195	0.15 124	0.10 53	0.12 47	0.11 66

AE-Stereo	0.34 140	0.21 203	0.42 209	0.48 398	0.31 379	0.48 253	0.35 248	0.61 159	0.62 201	0.32 76	0.55 162	0.52 199	0.27 104	0.47 126	0.29 162	0.13 61	0.13 262	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.12 113

11t1	0.36 173	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.22 119	0.62 341	0.29 141	0.69 224	0.43 138	0.60 193	0.53 154	0.53 203	0.48 269	0.56 190	0.40 283	0.18 286	0.14 296	0.16 151	0.13 144	0.17 249	0.17 283

CASS	0.45 278	0.27 360	0.42 209	0.48 398	0.22 119	0.61 333	0.34 224	0.97 358	0.62 201	0.71 272	0.85 289	0.61 252	0.55 313	0.57 203	0.41 287	0.29 459	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.22 369	0.28 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 334	0.20 166	0.42 209	0.38 160	0.23 159	0.91 444	0.35 248	0.75 270	0.62 201	0.85 366	1.54 499	1.06 437	0.66 384	0.51 153	0.43 296	0.16 214	0.13 262	0.19 276	0.21 386	0.16 214	0.14 193

GrayStereo	0.49 334	0.19 130	0.42 209	0.46 382	0.28 315	0.53 277	0.67 477	0.69 224	0.63 212	1.02 456	1.47 493	0.78 347	0.76 430	0.56 190	0.33 197	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.17 282	0.15 173	0.29 445

test_xeample	1.01 499	0.21 203	0.42 209	0.35 94	0.21 100	0.71 385	0.39 329	1.23 473	0.86 344	0.81 334	1.04 382	0.69 297	0.61 348	0.69 326	10.93 578	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.17 282	0.18 273	0.17 283

GwcNet-RSSM	0.49 334	0.24 300	0.42 209	0.40 226	0.23 159	0.55 288	0.38 306	0.93 339	0.93 391	0.71 272	1.16 432	0.86 373	0.60 342	0.62 260	0.66 407	0.21 356	0.14 296	0.19 276	0.20 364	0.16 214	0.15 217

R-Stereo Train	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149

RAFT-Stereo	0.39 221	0.18 92	0.42 209	0.42 299	0.26 261	0.40 200	0.32 202	0.72 251	0.34 71	0.89 395	1.28 454	0.57 218	0.35 183	0.42 83	0.32 185	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.12 110	0.14 126	0.13 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 251	0.22 242	0.43 220	0.33 49	0.21 100	0.58 312	0.39 329	0.95 351	0.67 230	0.63 210	0.77 233	0.69 297	0.57 322	0.61 252	0.38 270	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.16 233	0.19 307	0.18 301

ttt	0.51 357	0.25 324	0.43 220	0.38 160	0.24 188	0.65 364	0.38 306	1.18 451	1.05 445	0.72 284	1.08 398	0.63 260	0.49 273	0.84 400	0.59 386	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.20 364	0.24 399	0.24 408

testlalala	0.28 84	0.19 130	0.43 220	0.34 60	0.23 159	0.45 240	0.30 157	0.43 71	0.29 40	0.68 250	0.49 128	0.35 97	0.25 78	0.32 19	0.25 80	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.11 66

anonymousdsp2	0.35 155	0.20 166	0.43 220	0.37 130	0.24 188	0.48 253	0.31 180	0.86 312	0.65 224	0.55 179	0.50 132	0.50 191	0.34 180	0.56 190	0.31 175	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.16 214	0.14 193

HBP-ISP	0.59 418	0.45 474	0.43 220	0.45 361	0.33 406	0.70 380	0.28 131	1.11 415	1.00 423	0.83 355	1.18 436	0.65 280	0.68 393	0.88 417	0.52 363	0.35 499	0.38 523	0.47 519	0.41 518	0.38 488	0.31 462

BUS	0.45 278	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.70 380	0.34 224	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.65 280	0.49 273	0.64 284	0.51 356	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

test_5	0.43 261	0.24 300	0.43 220	0.52 455	0.28 315	0.28 79	0.42 365	0.72 251	0.82 321	0.62 202	0.91 319	0.72 314	0.55 313	0.79 380	0.35 229	0.14 101	0.11 138	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.16 263

BSDual-CNN	0.46 288	0.25 324	0.43 220	0.45 361	0.28 315	0.77 405	0.40 340	0.94 344	0.76 280	0.75 298	0.80 257	0.76 339	0.54 307	0.64 284	0.43 296	0.20 339	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

psmg	0.49 334	0.25 324	0.43 220	0.41 259	0.28 315	0.85 435	0.43 372	0.99 363	0.76 280	0.91 407	0.94 327	0.76 339	0.54 307	0.64 284	0.43 296	0.20 339	0.15 326	0.20 306	0.20 364	0.18 273	0.18 301

test-3	0.34 140	0.16 43	0.43 220	0.39 188	0.21 100	0.43 224	0.22 47	0.63 173	0.78 297	0.71 272	0.45 111	0.64 267	0.27 104	0.43 89	0.31 175	0.12 33	0.09 23	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.10 29

test_1	0.34 140	0.16 43	0.43 220	0.39 188	0.21 100	0.43 224	0.23 63	0.63 173	0.78 297	0.68 250	0.45 111	0.64 267	0.27 104	0.43 89	0.31 175	0.12 33	0.09 23	0.17 190	0.13 144	0.12 47	0.10 29

xxxx	1.01 499	0.22 242	0.43 220	0.36 114	0.21 100	0.82 428	0.36 270	1.32 497	0.88 357	0.71 272	0.94 327	0.97 411	0.63 360	0.64 284	10.58 577	0.20 339	0.16 358	0.18 236	0.17 282	0.19 307	0.19 334

rvit_stereo_0081_aga	0.31 118	0.28 374	0.44 232	0.42 299	0.29 341	0.34 152	0.31 180	0.44 78	0.40 124	0.39 119	0.44 108	0.40 134	0.32 161	0.42 83	0.29 162	0.23 399	0.17 378	0.19 276	0.16 233	0.20 323	0.15 217

MyStereo04	0.44 268	0.22 242	0.44 232	0.42 299	0.28 315	0.40 200	0.50 414	1.00 367	1.08 461	0.62 202	0.58 172	0.55 210	0.57 322	0.71 337	0.44 312	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.16 263

qqq	0.40 233	0.26 343	0.44 232	0.36 114	0.22 119	0.46 245	0.36 270	0.85 308	0.54 181	0.56 182	0.69 202	0.65 280	0.53 295	0.55 180	0.45 321	0.17 253	0.16 358	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.17 283

DisPM	0.39 221	0.19 130	0.44 232	0.41 259	0.27 292	0.24 31	0.31 180	0.65 187	0.57 194	0.87 381	0.87 300	0.60 247	0.32 161	0.76 364	0.32 185	0.18 286	0.12 195	0.19 276	0.17 282	0.15 173	0.20 357

RAFT_CTSACE	0.45 278	0.20 166	0.44 232	0.45 361	0.27 292	0.34 152	0.39 329	0.60 153	0.73 262	0.76 305	1.44 487	0.83 362	0.38 209	1.08 471	0.26 109	0.12 33	0.13 262	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.11 66

test_3	0.36 173	0.19 130	0.44 232	0.44 338	0.23 159	0.48 253	0.36 270	0.66 196	0.82 321	0.64 220	0.45 111	0.68 293	0.25 78	0.41 75	0.31 175	0.12 33	0.10 54	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.11 66

IIG-Stereo	0.43 261	0.21 203	0.44 232	0.50 427	0.25 220	0.44 232	0.21 38	0.71 247	0.76 280	0.83 355	0.95 336	0.83 362	0.43 240	0.90 425	0.35 229	0.15 162	0.12 195	0.19 276	0.14 175	0.15 173	0.11 66

RAFT_R40	0.40 233	0.19 130	0.44 232	0.43 319	0.25 220	0.23 22	0.26 97	0.67 206	0.67 230	0.98 440	0.78 244	0.72 314	0.43 240	0.76 364	0.35 229	0.16 214	0.11 138	0.20 306	0.16 233	0.18 273	0.14 193

222	1.18 522	0.22 242	0.44 232	0.37 130	0.22 119	0.79 412	0.37 284	1.31 496	0.89 370	0.92 415	1.08 398	0.72 314	0.71 414	0.66 299	13.89 581	0.20 339	0.15 326	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.19 334

EAI-Stereo	0.34 140	0.19 130	0.44 232	0.39 188	0.21 100	0.31 118	0.30 157	1.15 436	0.30 45	0.49 158	0.75 223	0.36 108	0.28 118	0.62 260	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 144	0.13 82	0.12 113

Gwc-CoAtRS	0.34 140	0.17 67	0.44 232	0.39 188	0.23 159	0.34 152	0.22 47	0.70 239	0.75 272	0.60 193	0.59 173	0.58 226	0.29 132	0.45 104	0.26 109	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.12 47	0.12 113

CVANet_RVC	0.57 404	0.33 412	0.44 232	0.47 391	0.32 395	0.67 371	0.61 465	1.05 391	0.93 391	0.85 366	1.04 382	1.01 422	0.73 421	0.83 395	0.52 363	0.29 459	0.19 409	0.27 447	0.25 445	0.31 450	0.21 375

testlalala2	0.36 173	0.18 92	0.45 244	0.89 537	0.53 508	0.44 232	0.26 97	0.61 159	0.49 165	0.68 250	0.56 165	0.44 164	0.24 71	0.34 32	0.31 175	0.15 162	0.12 195	0.14 83	0.10 53	0.13 82	0.13 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 140	0.27 360	0.45 244	0.36 114	0.25 220	0.48 253	0.30 157	0.58 138	0.90 373	0.42 134	0.36 87	0.30 62	0.29 132	0.49 140	0.30 168	0.16 214	0.14 296	0.18 236	0.15 201	0.18 273	0.15 217

MyStereo05	0.44 268	0.21 203	0.45 244	0.41 259	0.28 315	0.41 214	0.50 414	0.93 339	1.09 463	0.76 305	0.61 178	0.51 195	0.57 322	0.73 347	0.42 291	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.15 217

StereoVision	0.42 251	0.28 374	0.45 244	0.49 413	0.28 315	0.38 188	0.38 306	0.72 251	0.62 201	0.44 140	1.14 421	0.54 207	0.39 220	0.56 190	0.34 212	0.21 356	0.24 457	0.25 415	0.24 436	0.26 416	0.16 263

GANet-ADL	0.42 251	0.25 324	0.45 244	0.43 319	0.29 341	0.54 283	0.35 248	0.89 326	0.86 344	0.63 210	0.72 208	0.68 293	0.42 234	0.52 160	0.41 287	0.21 356	0.14 296	0.15 124	0.13 144	0.18 273	0.19 334

CrosDoStereo	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 540	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 471	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

NF-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 244	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.57 218	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

NRIStereo	0.36 173	0.20 166	0.45 244	0.41 259	0.23 159	0.34 152	0.26 97	0.65 187	0.55 186	0.64 220	0.63 182	0.56 213	0.37 205	0.65 291	0.37 261	0.15 162	0.11 138	0.18 236	0.15 201	0.17 249	0.14 193

ASMatch	0.48 315	0.19 130	0.45 244	0.39 188	0.28 315	0.37 175	0.26 97	0.74 264	0.68 235	0.76 305	2.34 532	0.61 252	0.52 291	0.62 260	0.37 261	0.14 101	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.21 375

DeepStereo_LL	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.24 188	0.40 200	1.18 540	0.67 206	0.86 344	0.94 422	1.37 471	0.63 260	0.77 437	0.65 291	0.45 321	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.14 193

SST-Stereo	0.40 233	0.19 130	0.45 244	0.42 299	0.25 220	0.25 45	0.21 38	0.66 196	0.47 161	1.08 478	0.79 254	0.72 314	0.43 240	0.77 371	0.35 229	0.16 214	0.11 138	0.20 306	0.16 233	0.19 307	0.15 217

THIR-Stereo	0.50 350	0.18 92	0.45 244	0.38 160	0.23 159	0.75 398	0.67 477	0.66 196	0.87 353	1.02 456	1.40 477	0.72 314	0.76 430	0.62 260	0.42 291	0.15 162	0.11 138	0.17 190	0.18 309	0.14 126	0.15 217

Pruner-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.45 244	0.40 226	0.25 220	0.22 16	0.24 77	0.67 206	0.55 186	0.89 395	0.76 229	0.68 293	0.29 132	0.62 260	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.17 282	0.17 249	0.18 301

RAFT	0.45 278	0.22 242	0.45 244	0.47 391	0.26 261	0.54 283	0.47 395	0.66 196	0.58 196	0.80 321	0.82 268	0.94 404	0.57 322	0.75 360	0.34 212	0.17 253	0.15 326	0.22 363	0.20 364	0.16 214	0.12 113

XX-Stereo	0.37 190	0.17 67	0.45 244	0.55 480	0.36 426	0.38 188	0.20 22	0.60 153	0.30 45	0.46 148	1.30 461	0.73 325	0.26 93	0.56 190	0.26 109	0.16 214	0.11 138	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.10 29

CFNet-RSSM	0.34 140	0.17 67	0.45 244	0.39 188	0.22 119	0.35 161	0.23 63	0.73 262	0.84 331	0.65 229	0.54 156	0.57 218	0.28 118	0.46 119	0.26 109	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 110	0.13 82	0.11 66

HITNet	0.41 244	0.26 343	0.45 244	0.33 49	0.17 19	0.63 350	0.30 157	0.93 339	0.64 219	0.71 272	0.82 268	0.64 267	0.52 291	0.59 238	0.43 296	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 144	0.19 307	0.12 113
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
UGAM	0.52 366	0.22 242	0.46 261	0.45 361	0.25 220	0.41 214	0.52 432	0.62 165	1.16 475	0.76 305	1.13 416	1.32 487	0.57 322	1.00 454	0.53 366	0.17 253	0.14 296	0.25 415	0.21 386	0.15 173	0.13 149

test_sample1	0.42 251	0.22 242	0.46 261	0.34 60	0.23 159	0.58 312	0.35 248	0.99 363	0.49 165	0.62 202	0.75 223	0.69 297	0.61 348	0.58 223	0.44 312	0.18 286	0.14 296	0.17 190	0.15 201	0.17 249	0.17 283

mmm	0.44 268	0.27 360	0.46 261	0.38 160	0.24 188	0.61 333	0.35 248	0.94 344	0.53 177	0.72 284	1.05 386	0.63 260	0.50 284	0.57 203	0.45 321	0.18 286	0.15 326	0.23 385	0.20 364	0.20 323	0.18 301

1111x	0.55 386	0.22 242	0.46 261	0.38 160	0.20 77	0.66 367	0.43 372	1.23 473	0.99 417	0.71 272	0.99 359	0.95 406	0.69 397	0.90 425	1.08 497	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.19 339	0.20 323	0.18 301

DCRE	0.37 190	0.18 92	0.46 261	0.45 361	0.32 395	0.42 221	0.37 284	0.63 173	0.51 171	0.47 153	0.94 327	0.56 213	0.36 201	0.52 160	0.32 185	0.14 101	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.13 149

SA	0.44 268	0.25 324	0.46 261	0.46 382	0.24 188	0.43 224	0.36 270	0.75 270	0.96 405	0.59 189	1.03 376	0.48 182	0.52 291	0.94 448	0.32 185	0.16 214	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.15 173	0.13 149

OMP-Stereo	0.42 251	0.22 242	0.46 261	0.52 455	0.24 188	0.36 170	0.25 85	0.71 247	0.78 297	0.77 311	0.64 185	0.89 388	0.39 220	0.91 432	0.35 229	0.15 162	0.12 195	0.20 306	0.15 201	0.15 173	0.12 113

OCTAStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

RE-Stereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

TVStereo	0.38 205	0.20 166	0.46 261	0.41 259	0.25 220	0.26 49	0.31 180	0.69 224	0.70 243	0.65 229	0.77 233	0.58 226	0.30 148	0.67 310	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.16 214	0.27 431

CFNet	0.51 357	0.29 386	0.46 261	0.41 259	0.27 292	0.70 380	0.32 202	1.13 423	1.00 423	0.72 284	1.07 395	0.85 368	0.60 342	0.76 364	0.52 363	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.16 263

SGM-ForestM	4.04 570	0.32 404	0.46 261	0.43 319	0.27 292	7.50 576	1.45 560	3.84 571	4.24 570	8.19 582	6.76 579	19.00 591	9.08 578	10.74 582	6.62 572	0.31 469	0.33 514	0.32 478	0.32 493	0.29 435	0.29 445

FACV-RUCA	0.43 261	0.28 374	0.47 273	0.45 361	0.33 406	0.58 312	0.34 224	0.82 299	0.73 262	0.57 185	0.84 279	0.47 177	0.50 284	0.54 175	0.39 276	0.22 382	0.15 326	0.35 487	0.16 233	0.28 431	0.21 375

rvit_stereo_0081	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

rvit_stereo_0082	0.32 124	0.24 300	0.47 273	0.43 319	0.26 261	0.30 103	0.37 284	0.42 62	0.55 186	0.36 95	0.40 98	0.39 123	0.35 183	0.43 89	0.33 197	0.22 382	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.19 307	0.13 149

rvit_stereo_ft	0.33 134	0.25 324	0.47 273	0.52 455	0.32 395	0.33 142	0.47 395	0.49 94	0.50 169	0.34 84	0.41 101	0.41 140	0.32 161	0.48 136	0.34 212	0.22 382	0.14 296	0.19 276	0.18 309	0.19 307	0.14 193

HH	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

HanStereo	0.35 155	0.20 166	0.47 273	0.40 226	0.25 220	0.33 142	0.31 180	0.76 277	0.38 111	0.43 137	0.57 168	0.79 349	0.44 250	0.71 337	0.25 80	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

Patchmatch Stereo++	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217
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
TransformOpticalFlow	0.44 268	0.20 166	0.47 273	0.41 259	0.23 159	0.37 175	0.47 395	0.94 344	0.76 280	0.65 229	1.14 421	0.73 325	0.56 320	0.76 364	0.32 185	0.15 162	0.10 54	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.13 149

PSM-adaLoss	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.31 180	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.56 190	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

ROB_FTStereo_v2	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.31 180	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.57 218	0.38 209	0.57 203	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

ROB_FTStereo	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.25 45	0.21 38	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.57 203	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

HUI-Stereo	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.60 153	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.50 146	0.35 229	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

DRaft	0.49 334	0.17 67	0.47 273	0.37 130	0.25 220	0.58 312	0.40 340	0.65 187	0.85 339	1.02 456	1.75 513	0.50 191	0.82 452	0.63 271	0.40 283	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

DeepStereo_RVC	0.36 173	0.21 203	0.47 273	0.40 226	0.24 188	0.26 49	0.22 47	0.60 153	0.38 111	0.69 259	0.67 199	0.57 218	0.51 289	0.56 190	0.39 276	0.16 214	0.12 195	0.18 236	0.15 201	0.19 307	0.18 301

iGMRVC	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.30 157	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

iRAFT	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.22 47	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.58 226	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

RAFT-IKP	0.35 155	0.23 263	0.47 273	0.41 259	0.22 119	0.24 31	0.28 131	0.59 143	0.36 92	0.63 210	0.73 212	0.57 218	0.38 209	0.58 223	0.36 245	0.18 286	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.20 323	0.15 217

psm_up	0.55 386	0.26 343	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.65 364	0.56 451	1.04 386	0.82 321	0.82 343	0.88 308	1.01 422	0.94 483	0.74 354	0.61 393	0.21 356	0.25 465	0.26 434	0.23 420	0.21 347	0.20 357

AdaStereo	0.50 350	0.32 404	0.47 273	0.48 398	0.25 220	0.67 371	0.32 202	1.17 448	0.88 357	0.75 298	0.99 359	0.75 333	0.49 273	0.67 310	0.46 331	0.27 442	0.12 195	0.28 455	0.18 309	0.23 386	0.18 301
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.
DLCB_ROB	0.58 411	0.28 374	0.47 273	0.49 413	0.32 395	0.77 405	0.50 414	0.99 363	0.92 385	1.04 465	1.14 421	1.21 469	0.69 397	0.88 417	0.69 414	0.20 339	0.20 421	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.18 301

G2L-Stereo	0.49 334	0.23 263	0.48 293	0.43 319	0.26 261	0.47 250	0.42 365	0.93 339	0.78 297	0.84 362	0.86 292	0.91 395	0.52 291	0.78 375	0.70 417	0.20 339	0.17 378	0.22 363	0.18 309	0.17 249	0.21 375

model_zeroshot	0.33 134	0.18 92	0.48 293	0.39 188	0.28 315	0.45 240	0.25 85	0.63 173	0.45 152	0.61 200	0.50 132	0.51 195	0.25 78	0.45 104	0.26 109	0.16 214	0.13 262	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.13 149

LL-Strereo2	0.35 155	0.24 300	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.35 161	0.24 77	0.67 206	0.44 144	0.54 177	0.51 141	0.66 285	0.25 78	0.66 299	0.30 168	0.14 101	0.12 195	0.23 385	0.20 364	0.18 273	0.13 149

DCANet-4	0.36 173	0.20 166	0.48 293	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.66 196	0.92 385	0.69 259	0.78 244	0.40 134	0.47 264	0.45 104	0.34 212	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 149

iRaft-Stereo_5w	0.45 278	0.21 203	0.48 293	0.42 299	0.28 315	0.31 118	0.54 441	0.63 173	0.62 201	0.62 202	0.89 312	1.01 422	0.69 397	0.75 360	0.66 407	0.13 61	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.14 126	0.15 217

GwcNet-ADL	0.44 268	0.22 242	0.48 293	0.45 361	0.30 357	0.40 200	0.37 284	0.92 337	0.97 408	0.71 272	0.78 244	0.61 252	0.42 234	0.62 260	0.50 346	0.19 316	0.14 296	0.15 124	0.14 175	0.18 273	0.18 301

AAGNet	1.43 536	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.25 220	0.29 91	0.31 180	0.65 187	0.68 235	0.97 435	0.86 292	0.67 292	0.62 354	0.64 284	20.63 586	0.16 214	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.19 307	0.12 113

STrans-v2	0.46 288	0.20 166	0.48 293	0.40 226	0.24 188	0.55 288	0.50 414	1.07 399	0.73 262	0.65 229	1.05 386	0.72 314	0.69 397	0.72 342	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.17 190	0.14 175	0.13 82	0.12 113

PSM-softLoss	0.38 205	0.20 166	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.35 248	0.69 224	0.46 156	0.62 202	0.82 268	0.59 241	0.33 172	0.70 332	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.22 393

KMStereo	0.38 205	0.20 166	0.48 293	0.41 259	0.26 261	0.30 103	0.35 248	0.69 224	0.46 156	0.62 202	0.82 268	0.59 241	0.33 172	0.70 332	0.39 276	0.19 316	0.12 195	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.22 393

IRAFT_RVC	0.42 251	0.20 166	0.48 293	0.44 338	0.24 188	0.27 62	0.54 441	0.74 264	0.77 287	0.76 305	0.80 257	0.73 325	0.51 289	0.70 332	0.36 245	0.17 253	0.10 54	0.21 348	0.16 233	0.16 214	0.14 193

RALAANet	0.38 205	0.23 263	0.48 293	0.42 299	0.29 341	0.35 161	0.25 85	0.86 312	0.64 219	0.67 244	0.65 188	0.60 247	0.29 132	0.60 244	0.34 212	0.15 162	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.21 347	0.13 149

test_sample5	0.47 303	0.26 343	0.49 305	0.36 114	0.22 119	0.64 357	0.39 329	1.13 423	0.81 316	0.77 311	0.94 327	0.64 267	0.54 307	0.65 291	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 364	0.22 369	0.20 357

CoDeX	0.47 303	0.20 166	0.49 305	0.42 299	0.25 220	0.75 398	0.36 270	1.27 488	0.80 308	0.82 343	0.96 340	0.62 258	0.57 322	0.60 244	0.36 245	0.17 253	0.12 195	0.17 190	0.15 201	0.16 214	0.14 193

DualNet	0.48 315	0.26 343	0.49 305	0.36 114	0.22 119	0.64 357	0.39 329	1.13 423	0.81 316	0.80 321	1.03 376	0.64 267	0.54 307	0.65 291	0.43 296	0.21 356	0.16 358	0.22 363	0.20 364	0.22 369	0.20 357

ffm	0.44 268	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	0.68 216	1.04 441	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	0.57 203	0.25 80	0.16 214	0.10 54	0.25 415	0.21 386	0.16 214	0.16 263

ff1	0.49 334	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	0.68 216	1.04 441	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 460	0.16 214	0.10 54	0.25 415	0.21 386	0.16 214	0.16 263

mmx	0.53 372	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	1.16 443	1.03 435	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 460	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 386	0.22 369	0.20 357

xxx	0.53 372	0.26 343	0.49 305	0.37 130	0.25 220	0.55 288	0.37 284	1.16 443	1.03 435	0.73 291	0.96 340	0.71 305	0.53 295	1.01 455	0.88 460	0.20 339	0.15 326	0.25 415	0.21 386	0.22 369	0.20 357

ADStereo(finetuned)	0.37 190	0.16 43	0.49 305	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 216	0.91 380	0.70 265	0.77 233	0.43 158	0.69 397	0.45 104	0.33 197	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 113

CSP-Net	0.56 397	0.27 360	0.49 305	0.41 259	0.28 315	1.22 502	0.50 414	1.23 473	0.72 255	0.95 429	0.95 336	0.89 388	0.62 354	0.83 395	0.62 396	0.26 432	0.17 378	0.17 190	0.17 282	0.18 273	0.17 283

AACVNet	0.50 350	0.23 263	0.49 305	0.46 382	0.29 341	0.52 269	0.38 306	0.90 331	0.55 186	0.81 334	1.03 376	1.00 418	0.70 410	0.83 395	0.54 371	0.21 356	0.18 395	0.24 402	0.18 309	0.23 386	0.20 357

PFNet+	0.40 233	0.19 130	0.49 305	0.39 188	0.25 220	0.28 79	0.23 63	0.64 186	0.70 243	0.85 366	0.79 254	0.64 267	0.35 183	0.72 342	0.34 212	0.19 316	0.14 296	0.23 385	0.20 364	0.16 214	0.20 357

CRE-IMP	0.36 173	0.23 263	0.49 305	0.42 299	0.24 188	0.41 214	0.21 38	0.57 132	0.41 128	0.65 229	0.72 208	0.53 203	0.37 205	0.61 252	0.38 270	0.17 253	0.11 138	0.19 276	0.15 201	0.21 347	0.18 301

TDLM	0.57 404	0.33 412	0.49 305	0.51 443	0.30 357	0.66 367	0.73 502	1.03 383	1.01 427	0.82 343	1.10 404	0.84 366	0.70 410	0.86 412	0.58 381	0.28 452	0.17 378	0.25 415	0.22 404	0.26 416	0.19 334

rvit_stereo_0083	0.34 140	0.24 300	0.50 318	0.44 338	0.27 292	0.34 152	0.35 248	0.45 82	0.62 201	0.37 102	0.47 122	0.42 150	0.35 183	0.40 67	0.36 245	0.22 382	0.20 421	0.20 306	0.17 282	0.20 323	0.14 193

test_sample7	0.52 366	0.29 386	0.50 318	0.36 114	0.27 292	0.62 341	0.41 355	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.26 432	0.20 421	0.27 447	0.26 459	0.27 427	0.24 408

test_sample6	0.49 334	0.26 343	0.50 318	0.37 130	0.22 119	0.63 350	0.40 340	1.12 421	0.83 326	0.80 321	1.03 376	0.66 285	0.55 313	0.67 310	0.46 331	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 404	0.23 386	0.21 375

test_sample4	0.47 303	0.26 343	0.50 318	0.35 94	0.22 119	0.69 375	0.38 306	1.15 436	0.81 316	0.78 315	0.82 268	0.62 258	0.53 295	0.63 271	0.44 312	0.21 356	0.15 326	0.21 348	0.19 339	0.21 347	0.19 334

test_sample3	0.46 288	0.25 324	0.50 318	0.35 94	0.23 159	0.69 375	0.37 284	1.15 436	0.81 316	0.75 298	0.79 254	0.66 285	0.49 273	0.63 271	0.46 331	0.21 356	0.15 326	0.20 306	0.19 339	0.21 347	0.19 334

plain	0.31 118	0.20 166	0.50 318	0.39 188	0.29 341	0.27 62	0.30 157	0.44 78	0.35 84	0.31 63	0.66 195	0.30 62	0.31 155	0.65 291	0.31 175	0.17 253	0.13 262	0.20 306	0.15 201	0.17 249	0.12 113

IER	0.46 288	0.23 263	0.50 318	0.38 160	0.28 315	0.69 375	0.35 248	0.80 293	0.66 227	0.83 355	0.94 327	0.75 333	0.77 437	0.60 244	0.42 291	0.17 253	0.14 296	0.17 190	0.17 282	0.17 249	0.15 217

UDGNet	0.48 315	0.77 527	0.50 318	0.48 398	0.31 379	0.41 214	0.34 224	0.70 239	0.92 385	0.65 229	0.60 175	0.58 226	0.43 240	0.63 271	0.41 287	0.32 480	0.15 326	0.66 538	0.19 339	0.36 479	0.21 375

DEmStereo	0.48 315	0.17 67	0.50 318	0.38 160	0.25 220	0.59 325	0.34 224	0.63 173	0.74 269	0.89 395	1.66 506	0.58 226	1.06 500	0.60 244	0.42 291	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.16 233	0.14 126	0.15 217

ac_64	0.52 366	0.22 242	0.50 318	0.45 361	0.28 315	0.80 415	0.45 384	1.02 379	0.61 200	0.91 407	0.83 274	1.07 442	0.68 393	0.74 354	0.70 417	0.21 356	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.18 273	0.15 217

DMCA	0.45 278	0.26 343	0.50 318	0.38 160	0.28 315	0.51 265	0.34 224	0.93 339	0.68 235	0.75 298	0.83 274	0.79 349	0.53 295	0.51 153	0.54 371	0.21 356	0.16 358	0.21 348	0.16 233	0.19 307	0.21 375

DIP-Stereo	0.39 221	0.21 203	0.50 318	0.41 259	0.28 315	0.62 341	0.27 113	0.77 280	0.40 124	0.64 220	0.86 292	0.52 199	0.33 172	0.66 299	0.42 291	0.15 162	0.13 262	0.17 190	0.14 175	0.15 173	0.15 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 155	0.23 263	0.51 330	0.44 338	0.21 100	0.64 357	0.27 113	0.59 143	0.63 212	0.40 125	0.38 93	0.55 210	0.40 226	0.57 203	0.35 229	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.16 214	0.13 149

NINENet	0.50 350	0.29 386	0.51 330	0.45 361	0.32 395	0.70 380	0.34 224	1.10 409	0.88 357	0.80 321	0.94 327	0.65 280	0.49 273	0.73 347	0.51 356	0.22 382	0.20 421	0.25 415	0.18 309	0.22 369	0.21 375

hknet	0.49 334	0.25 324	0.51 330	0.45 361	0.29 341	0.77 405	0.40 340	0.94 344	0.83 326	0.75 298	0.80 257	0.97 411	0.61 348	0.73 347	0.45 321	0.18 286	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.18 273	0.18 301

ADLNet	0.55 386	0.27 360	0.51 330	0.44 338	0.35 422	0.78 409	0.46 388	1.08 403	0.86 344	0.99 443	0.98 354	0.92 400	0.63 360	0.69 326	0.81 440	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375

UPFNet	0.53 372	0.24 300	0.51 330	0.45 361	0.38 442	0.84 434	0.49 409	0.99 363	0.75 272	0.87 381	0.88 308	0.86 373	0.64 371	0.80 381	0.71 422	0.20 339	0.20 421	0.20 306	0.20 364	0.19 307	0.15 217

ITSA-stereo	0.53 372	0.28 374	0.52 335	0.40 226	0.23 159	0.56 301	0.34 224	1.24 480	1.24 490	0.80 321	0.81 264	0.72 314	0.58 331	0.82 387	0.65 404	0.21 356	0.17 378	0.23 385	0.21 386	0.22 369	0.26 421

gcap-zeroshot	0.34 140	0.18 92	0.52 335	0.38 160	0.22 119	0.49 258	0.27 113	0.52 113	0.34 71	0.64 220	0.50 132	0.83 362	0.34 180	0.48 136	0.24 61	0.13 61	0.11 138	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.12 113

PCWNet_CMD	0.48 315	0.24 300	0.52 335	0.39 188	0.27 292	0.63 350	0.30 157	0.95 351	0.96 405	0.86 373	1.07 395	0.79 349	0.44 250	0.57 203	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.21 348	0.16 233	0.24 399	0.19 334

AASNet	0.53 372	0.25 324	0.52 335	0.49 413	0.32 395	0.74 394	0.40 340	1.50 525	0.86 344	0.86 373	0.92 323	0.64 267	0.59 338	0.59 238	0.79 435	0.23 399	0.19 409	0.20 306	0.16 233	0.21 347	0.19 334

CFNet_pseudo	0.46 288	0.24 300	0.52 335	0.37 130	0.27 292	0.58 312	0.30 157	0.86 312	0.88 357	0.82 343	1.03 376	0.75 333	0.47 264	0.58 223	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 233	0.24 399	0.19 334

RASNet	0.53 372	0.22 242	0.52 335	0.38 160	0.22 119	0.68 373	0.38 306	0.97 358	0.88 357	0.73 291	1.04 382	1.03 429	0.92 477	0.90 425	0.86 450	0.16 214	0.14 296	0.14 83	0.17 282	0.15 173	0.13 149

MSMDNet	0.48 315	0.24 300	0.52 335	0.39 188	0.27 292	0.63 350	0.30 157	0.96 355	0.96 405	0.86 373	1.07 395	0.79 349	0.44 250	0.57 203	0.43 296	0.17 253	0.12 195	0.20 306	0.16 233	0.23 386	0.19 334

ccs_rob	0.46 288	0.24 300	0.52 335	0.37 130	0.27 292	0.58 312	0.31 180	0.86 312	0.88 357	0.82 343	1.02 372	0.75 333	0.47 264	0.58 223	0.44 312	0.17 253	0.12 195	0.24 402	0.16 233	0.24 399	0.19 334

FSD	0.48 315	0.47 477	0.53 343	0.54 472	0.46 490	0.48 253	0.52 432	0.53 123	0.48 164	0.48 156	0.48 124	0.49 188	0.48 269	0.51 153	0.49 344	0.45 519	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.46 509	0.45 517

DCVSM-stereo	0.49 334	0.27 360	0.53 343	0.39 188	0.29 341	0.51 265	0.26 97	0.75 270	0.75 272	1.11 484	0.75 223	1.05 435	0.72 418	0.60 244	0.47 338	0.20 339	0.19 409	0.24 402	0.20 364	0.25 409	0.30 454

MIM_Stereo	0.38 205	0.17 67	0.53 343	0.37 130	0.24 188	0.27 62	0.24 77	0.70 239	0.54 181	0.72 284	1.00 361	0.63 260	0.29 132	0.64 284	0.38 270	0.13 61	0.14 296	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.11 66

LMCR-Stereo	0.53 372	0.30 395	0.53 343	0.58 491	0.30 357	0.83 431	0.36 270	1.19 453	0.76 280	0.88 391	1.04 382	0.56 213	0.62 354	0.82 387	0.67 410	0.19 316	0.15 326	0.19 276	0.14 175	0.23 386	0.17 283

iResNet_ROB	0.52 366	0.21 203	0.53 343	0.37 130	0.21 100	0.61 333	0.29 141	1.51 528	1.32 506	0.90 402	1.02 372	0.80 357	0.62 354	0.76 364	0.43 296	0.16 214	0.12 195	0.13 54	0.09 10	0.15 173	0.18 301

MyStereo8	0.40 233	0.20 166	0.54 348	0.41 259	0.29 341	0.53 277	0.29 141	0.65 187	0.49 165	0.71 272	0.98 354	0.58 226	0.43 240	0.50 146	0.51 356	0.15 162	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.19 307	0.19 334

GMStereo	0.39 221	0.37 435	0.54 348	0.40 226	0.26 261	0.42 221	0.36 270	0.59 143	1.04 441	0.55 179	0.51 141	0.37 110	0.35 183	0.54 175	0.41 287	0.19 316	0.13 262	0.16 151	0.17 282	0.24 399	0.18 301
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 404	0.32 404	0.54 348	0.45 361	0.27 292	0.57 306	0.48 403	1.00 367	1.28 502	0.86 373	1.33 465	0.87 379	0.58 331	1.07 468	0.75 429	0.18 286	0.12 195	0.15 124	0.13 144	0.18 273	0.18 301

StereoDRNet-Refined	0.58 411	0.32 404	0.54 348	0.46 382	0.30 357	0.96 455	0.40 340	1.00 367	0.94 398	1.12 485	1.08 398	0.96 409	0.67 387	0.90 425	0.89 470	0.17 253	0.13 262	0.22 363	0.21 386	0.20 323	0.19 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 530	0.43 465	0.54 348	0.44 338	0.34 415	1.66 532	0.60 460	1.94 548	1.37 509	4.47 573	3.25 551	4.71 565	1.94 550	1.92 539	1.17 505	0.35 499	0.35 518	0.37 497	0.31 487	0.32 456	0.32 466
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
CFNet_ucs	0.50 350	0.24 300	0.55 353	0.38 160	0.31 379	0.58 312	0.33 212	0.98 361	0.93 391	0.88 391	1.19 440	0.80 357	0.49 273	0.63 271	0.43 296	0.21 356	0.15 326	0.26 434	0.18 309	0.26 416	0.22 393

dd	0.43 261	0.38 445	0.55 353	0.44 338	0.25 220	0.47 250	0.38 306	0.70 239	1.05 445	0.59 189	0.65 188	0.42 150	0.39 220	0.66 299	0.50 346	0.24 411	0.15 326	0.21 348	0.15 201	0.22 369	0.18 301

SACVNet	0.58 411	0.34 417	0.55 353	0.55 480	0.36 426	0.63 350	0.48 403	1.13 423	0.77 287	1.02 456	1.06 392	1.02 427	0.74 423	0.90 425	0.51 356	0.27 442	0.21 431	0.25 415	0.24 436	0.29 435	0.36 485

SFCPSM	0.47 303	0.21 203	0.55 353	0.40 226	0.27 292	0.87 440	0.37 284	1.33 499	0.77 287	0.80 321	0.84 279	0.54 207	0.49 273	0.57 203	0.37 261	0.18 286	0.13 262	0.18 236	0.20 364	0.16 214	0.15 217

delet	0.55 386	0.24 300	0.55 353	0.44 338	0.33 406	1.07 476	0.50 414	1.00 367	0.86 344	0.85 366	0.96 340	0.90 393	0.63 360	0.83 395	0.74 428	0.18 286	0.18 395	0.20 306	0.21 386	0.16 214	0.15 217

GANet	0.70 443	0.37 435	0.55 353	0.51 443	0.34 415	0.94 449	0.96 527	1.08 403	0.94 398	1.04 465	1.98 523	1.13 462	0.88 469	1.12 478	0.66 407	0.25 422	0.26 472	0.27 447	0.22 404	0.31 450	0.22 393

DDVS	0.52 366	0.30 395	0.56 359	0.41 259	0.31 379	0.71 385	0.34 224	0.91 335	0.67 230	0.85 366	0.89 312	1.12 456	0.46 260	0.86 412	0.60 389	0.22 382	0.16 358	0.22 363	0.18 309	0.25 409	0.26 421

ssnet_v2	0.58 411	0.28 374	0.56 359	0.43 319	0.29 341	0.95 452	0.59 458	1.13 423	0.99 417	0.93 419	0.80 257	0.99 415	0.64 371	0.82 387	0.94 476	0.25 422	0.22 439	0.23 385	0.24 436	0.20 323	0.19 334

acv_ft	0.51 357	0.23 263	0.56 359	0.44 338	0.28 315	0.86 439	0.39 329	0.91 335	0.80 308	0.97 435	0.96 340	0.79 349	0.59 338	0.63 271	0.87 456	0.17 253	0.15 326	0.16 151	0.15 201	0.17 249	0.15 217

BEATNet_4x	0.46 288	0.32 404	0.56 359	0.37 130	0.19 53	0.63 350	0.35 248	1.01 376	0.72 255	0.77 311	0.83 274	0.70 301	0.59 338	0.68 320	0.53 366	0.16 214	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.24 399	0.16 263

CRFU-Net	0.57 404	0.27 360	0.57 363	0.46 382	0.30 357	1.20 500	0.52 432	1.10 409	0.56 192	1.00 448	0.98 354	1.06 437	0.79 444	0.81 384	0.71 422	0.21 356	0.19 409	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.19 334

iRaft-Stereo_20w	0.39 221	0.19 130	0.57 363	0.37 130	0.27 292	0.31 118	0.24 77	1.44 519	0.29 40	0.69 259	0.53 154	0.60 247	0.42 234	0.83 395	0.27 127	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 144	0.15 173	0.13 149

GES	0.44 268	0.23 263	0.57 363	0.40 226	0.30 357	0.59 325	0.36 270	0.96 355	0.68 235	0.74 296	0.83 274	0.47 177	0.48 269	0.67 310	0.43 296	0.22 382	0.16 358	0.17 190	0.16 233	0.18 273	0.23 400

HGLStereo	0.56 397	0.28 374	0.57 363	0.50 427	0.37 433	0.80 415	0.45 384	1.02 379	0.78 297	0.86 373	1.14 421	0.89 388	0.82 452	0.76 364	0.73 425	0.21 356	0.20 421	0.19 276	0.18 309	0.19 307	0.21 375

PFNet	0.42 251	0.18 92	0.58 367	0.43 319	0.24 188	0.43 224	0.32 202	0.74 264	0.78 297	1.00 448	0.74 221	0.68 293	0.39 220	0.72 342	0.37 261	0.16 214	0.10 54	0.20 306	0.15 201	0.16 214	0.13 149

IPLG	0.39 221	0.20 166	0.59 368	0.40 226	0.24 188	0.54 283	0.27 113	0.75 270	0.63 212	0.84 362	0.81 264	0.32 72	0.32 161	0.60 244	0.45 321	0.13 61	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.13 82	0.12 113

MIPNet	0.37 190	0.21 203	0.59 368	0.39 188	0.25 220	0.50 261	0.28 131	0.77 280	0.70 243	0.65 229	0.60 175	0.40 134	0.49 273	0.44 100	0.37 261	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.14 126	0.13 149

TRStereo	0.37 190	0.27 360	0.59 368	0.47 391	0.41 460	0.29 91	0.30 157	0.84 305	0.59 197	0.52 170	0.41 101	0.52 199	0.26 93	0.73 347	0.27 127	0.17 253	0.12 195	0.19 276	0.19 339	0.13 82	0.11 66

DMCA-RVC	0.51 357	0.30 395	0.59 368	0.50 427	0.32 395	0.54 283	0.38 306	0.86 312	0.68 235	0.94 422	0.86 292	0.91 395	0.68 393	0.70 332	0.59 386	0.23 399	0.18 395	0.31 472	0.23 420	0.26 416	0.19 334

DeepPruner_ROB	0.53 372	0.34 417	0.59 368	0.41 259	0.30 357	0.50 261	0.43 372	1.19 453	0.70 243	0.85 366	1.05 386	0.86 373	0.55 313	0.84 400	0.51 356	0.29 459	0.23 449	0.22 363	0.22 404	0.26 416	0.25 415

DAS	0.51 357	0.25 324	0.60 373	0.48 398	0.31 379	0.58 312	0.41 355	0.83 302	0.97 408	0.89 395	1.12 409	0.70 301	0.75 427	0.82 387	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.20 323	0.18 301

SepStereo	0.51 357	0.25 324	0.60 373	0.48 398	0.31 379	0.58 312	0.41 355	0.83 302	0.97 408	0.89 395	1.12 409	0.70 301	0.75 427	0.93 441	0.43 296	0.17 253	0.13 262	0.18 236	0.15 201	0.20 323	0.18 301

MyStereo06	0.38 205	0.21 203	0.61 375	0.41 259	0.28 315	0.41 214	0.50 414	0.95 351	0.35 84	0.62 202	0.54 156	0.76 339	0.27 104	0.50 146	0.29 162	0.14 101	0.13 262	0.18 236	0.17 282	0.17 249	0.15 217

MMNet	0.55 386	0.25 324	0.61 375	0.43 319	0.34 415	1.07 476	0.39 329	0.87 319	0.91 380	0.91 407	0.93 326	0.86 373	0.76 430	0.81 384	0.76 430	0.15 162	0.14 296	0.18 236	0.19 339	0.20 323	0.16 263

MLCV	0.47 303	0.24 300	0.61 375	0.37 130	0.17 19	0.61 333	0.33 212	0.80 293	0.87 353	0.94 422	1.13 416	0.72 314	0.43 240	0.89 423	0.51 356	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.14 126	0.12 113

MultiAttention	3.58 567	0.24 300	0.62 378	0.54 472	0.34 415	22.90 588	2.72 577	1.60 536	1.13 470	0.80 321	1.81 515	1.14 465	0.43 240	35.29 596	0.61 393	0.17 253	0.12 195	0.23 385	0.23 420	0.34 469	0.29 445

UGAM-zero	0.46 288	0.19 130	0.62 378	0.37 130	0.23 159	0.34 152	0.21 38	1.15 436	0.39 122	0.66 241	0.61 178	1.70 523	0.91 472	0.75 360	0.25 80	0.14 101	0.11 138	0.15 124	0.12 110	0.13 82	0.13 149

SMFormer	0.51 357	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.18 273	0.18 301

tta	0.51 357	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.55 376	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.15 173	0.14 193

qqq1	0.49 334	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.14 193

fff1	0.49 334	0.23 263	0.62 378	0.34 60	0.20 77	0.62 341	0.34 224	1.21 460	1.02 430	0.81 334	1.01 364	0.71 305	0.65 377	0.84 400	0.34 212	0.19 316	0.15 326	0.14 83	0.12 110	0.15 173	0.14 193

DSFCA	0.55 386	0.25 324	0.62 378	0.40 226	0.36 426	0.74 394	0.52 432	1.04 386	0.82 321	1.06 471	0.84 279	0.89 388	0.63 360	0.99 451	0.58 381	0.25 422	0.21 431	0.21 348	0.21 386	0.21 347	0.19 334

PS-NSSS	0.58 411	0.44 470	0.62 378	0.42 299	0.33 406	0.66 367	0.58 455	1.02 379	0.86 344	0.77 311	1.28 454	0.72 314	0.64 371	0.82 387	0.59 386	0.31 469	0.26 472	0.40 505	0.27 466	0.33 463	0.26 421

DN-CSS_ROB	0.43 261	0.26 343	0.62 378	0.40 226	0.29 341	0.44 232	0.27 113	0.77 280	0.75 272	0.72 284	1.09 402	0.48 182	0.43 240	0.69 326	0.37 261	0.15 162	0.12 195	0.21 348	0.19 339	0.18 273	0.16 263

MSMD_ROB	1.21 524	0.49 482	0.62 378	0.59 495	0.50 499	1.62 531	0.67 477	1.23 473	1.24 490	2.45 553	3.77 560	3.09 553	2.98 566	1.32 504	0.81 440	0.45 519	0.41 530	0.49 527	0.51 539	0.47 512	0.44 513

Anonymous_2	0.82 470	0.44 470	0.63 388	0.40 226	0.43 472	0.80 415	0.52 432	0.72 251	0.77 287	0.71 272	0.60 175	0.87 379	0.76 430	0.75 360	0.58 381	0.52 531	0.54 545	0.54 532	4.82 584	0.56 527	0.40 501

CIPLG	0.41 244	0.21 203	0.63 388	0.45 361	0.33 406	0.52 269	0.33 212	0.65 187	0.60 199	0.82 343	0.96 340	0.46 174	0.32 161	0.55 180	0.44 312	0.16 214	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

IPLGR	0.39 221	0.21 203	0.63 388	0.39 188	0.22 119	0.49 258	0.29 141	0.76 277	0.74 269	0.78 315	0.77 233	0.44 164	0.42 234	0.47 126	0.38 270	0.13 61	0.12 195	0.16 151	0.14 175	0.15 173	0.13 149

GEStereo_RVC	0.55 386	0.29 386	0.63 388	0.49 413	0.31 379	0.70 380	0.54 441	1.22 468	0.92 385	0.82 343	0.85 289	0.85 368	0.63 360	0.90 425	0.65 404	0.24 411	0.16 358	0.19 276	0.16 233	0.21 347	0.22 393

RP	0.76 456	0.36 428	0.63 388	0.66 517	0.58 521	0.80 415	0.55 445	1.14 432	1.22 487	0.97 435	1.65 504	1.43 504	1.32 522	1.01 455	0.84 445	0.33 488	0.30 494	0.36 492	0.30 480	0.34 469	0.34 478

rvit_0105_6	0.38 205	0.28 374	0.64 393	0.50 427	0.30 357	0.39 196	0.38 306	0.51 104	0.67 230	0.40 125	0.45 111	0.50 191	0.41 232	0.54 175	0.36 245	0.27 442	0.26 472	0.24 402	0.21 386	0.22 369	0.16 263

dad	0.58 411	0.50 486	0.64 393	0.43 319	0.30 357	0.59 325	0.36 270	0.78 286	1.25 496	1.01 453	1.17 434	1.15 466	0.53 295	0.68 320	0.50 346	0.35 499	0.23 449	0.37 497	0.21 386	0.29 435	0.20 357

IPLGR_C	0.40 233	0.21 203	0.64 393	0.45 361	0.33 406	0.52 269	0.34 224	0.66 196	0.62 201	0.82 343	0.92 323	0.45 166	0.32 161	0.52 160	0.46 331	0.17 253	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

MANE	4.13 571	0.51 490	0.64 393	0.66 517	0.56 516	6.89 575	0.99 530	7.55 579	12.04 579	6.68 580	8.57 582	10.69 582	9.45 579	7.59 579	6.39 571	0.49 527	0.43 537	0.48 524	0.98 560	0.49 515	0.48 527

RYNet	0.72 451	0.35 423	0.64 393	0.53 465	0.67 528	1.31 509	0.67 477	1.20 458	1.18 479	1.05 467	0.87 300	1.27 476	0.93 482	0.93 441	1.27 513	0.22 382	0.16 358	0.26 434	0.23 420	0.40 491	0.39 498

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 372	0.32 404	0.64 393	0.44 338	0.30 357	0.66 367	0.44 381	1.04 386	0.88 357	0.91 407	0.91 319	0.99 415	0.60 342	0.68 320	0.60 389	0.21 356	0.17 378	0.22 363	0.22 404	0.21 347	0.21 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 545	0.51 490	0.65 399	0.61 503	0.49 497	1.61 529	0.70 492	1.75 546	1.56 527	4.74 577	4.91 574	6.46 576	3.31 568	1.91 538	1.11 499	0.46 521	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.48 513	0.46 519

ACRE	0.40 233	0.21 203	0.65 399	0.45 361	0.33 406	0.51 265	0.33 212	0.66 196	0.63 212	0.80 321	0.92 323	0.45 166	0.32 161	0.52 160	0.45 321	0.16 214	0.12 195	0.15 124	0.14 175	0.13 82	0.14 193

ADLNet2	0.55 386	0.25 324	0.65 399	0.47 391	0.30 357	0.83 431	0.50 414	1.05 391	0.95 404	0.80 321	0.98 354	0.99 415	0.69 397	0.77 371	0.73 425	0.20 339	0.16 358	0.17 190	0.18 309	0.21 347	0.21 375

FCDSN-DC	1.39 535	0.56 503	0.65 399	0.74 531	0.59 522	1.38 512	0.63 468	1.35 504	1.39 512	3.26 567	4.50 571	4.61 563	2.63 561	1.58 522	1.03 491	0.46 521	0.42 532	0.48 524	0.47 530	0.50 517	0.50 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 451	0.41 461	0.65 399	0.64 509	0.44 479	0.98 461	1.20 542	1.11 415	1.00 423	0.98 440	0.96 340	1.49 510	0.87 465	0.90 425	0.79 435	0.31 469	0.26 472	0.39 502	0.39 510	0.32 456	0.32 466

PSMNet_ROB	0.64 427	0.37 435	0.65 399	0.56 483	0.42 466	0.97 457	0.83 512	1.21 460	0.92 385	0.79 319	1.02 372	1.08 444	0.63 360	0.82 387	0.91 474	0.29 459	0.20 421	0.31 472	0.31 487	0.26 416	0.23 400

ISRNet	0.56 397	0.24 300	0.66 405	0.56 483	0.36 426	0.44 232	0.25 85	0.82 299	0.84 331	1.07 474	1.25 449	0.91 395	0.60 342	0.66 299	0.58 381	0.35 499	0.26 472	0.36 492	0.33 496	0.30 444	0.42 506

UNet	0.54 384	0.26 343	0.66 405	0.44 338	0.40 453	0.99 462	0.41 355	0.98 361	0.75 272	0.83 355	0.89 312	1.04 431	0.72 418	0.73 347	0.62 396	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.17 282	0.20 323	0.17 283

FC-DCNN	1.59 541	0.51 490	0.66 405	0.61 503	0.49 497	1.56 526	0.70 492	1.66 541	1.53 523	4.64 574	4.62 572	5.85 572	3.34 570	1.84 536	1.11 499	0.46 521	0.42 532	0.47 519	0.46 524	0.48 513	0.46 519

DRN-Test	0.66 431	0.32 404	0.66 405	0.50 427	0.39 448	1.15 492	0.61 465	1.49 524	1.01 427	1.12 485	1.08 398	1.06 437	0.69 397	0.77 371	0.94 476	0.23 399	0.17 378	0.26 434	0.25 445	0.25 409	0.21 375

PAM_32	0.46 288	0.19 130	0.67 409	0.39 188	0.24 188	0.75 398	0.27 113	0.95 351	0.34 71	0.68 250	0.44 108	1.91 531	0.65 377	0.62 260	0.26 109	0.15 162	0.10 54	0.16 151	0.15 201	0.14 126	0.13 149

IGEV_Zeroshot_test	0.34 140	0.18 92	0.67 409	0.39 188	0.28 315	0.30 103	0.25 85	0.74 264	0.31 50	0.62 202	0.57 168	0.54 207	0.25 78	0.53 169	0.27 127	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.14 175	0.14 126	0.12 113

SQANet	0.82 470	0.74 523	0.67 409	1.13 547	0.98 545	1.11 484	0.47 395	1.07 399	0.83 326	0.91 407	1.05 386	1.03 429	0.74 423	1.01 455	0.64 402	0.61 539	0.24 457	1.03 548	0.35 501	1.18 551	0.58 537

UDG	0.88 483	0.82 533	0.67 409	1.00 542	0.96 542	1.02 466	0.57 454	1.13 423	0.99 417	0.90 402	0.97 353	1.31 482	0.99 492	0.85 407	0.84 445	0.54 536	0.32 508	1.77 556	0.40 513	0.94 544	0.66 539

LL-Strereo	0.57 404	0.27 360	0.68 413	0.48 398	0.34 415	0.39 196	0.48 403	0.94 344	0.97 408	0.83 355	0.78 244	1.10 452	1.18 512	1.33 505	0.49 344	0.17 253	0.14 296	0.22 363	0.19 339	0.16 214	0.17 283

DDUNet	1.06 509	2.56 577	0.68 413	1.21 549	1.26 554	1.03 469	0.69 487	1.11 415	0.94 398	0.96 430	1.22 442	1.27 476	0.82 452	0.93 441	0.72 424	0.84 547	0.38 523	1.99 559	0.60 544	1.10 550	0.85 547

AF-Net	0.81 469	0.39 452	0.68 413	0.64 509	0.54 511	0.91 444	0.51 429	1.61 538	1.31 505	0.96 430	2.02 525	1.46 505	1.26 520	1.11 477	0.99 486	0.32 480	0.24 457	0.39 502	0.27 466	0.30 444	0.25 415

StereoDRNet	0.64 427	0.33 412	0.68 413	0.51 443	0.43 472	1.03 469	0.53 437	1.47 521	0.99 417	1.10 482	0.87 300	1.07 442	0.71 414	0.82 387	0.88 460	0.23 399	0.19 409	0.25 415	0.23 420	0.27 427	0.19 334

DISCO	0.70 443	0.26 343	0.68 413	0.44 338	0.31 379	1.14 490	0.51 429	1.23 473	1.23 488	0.81 334	1.05 386	1.50 511	0.85 460	1.82 535	1.03 491	0.19 316	0.15 326	0.18 236	0.16 233	0.24 399	0.23 400

XPNet_ROB	0.70 443	0.35 423	0.68 413	0.52 455	0.40 453	0.79 412	0.85 518	1.16 443	0.94 398	1.33 509	1.15 427	1.38 498	0.83 457	1.03 462	0.90 472	0.32 480	0.25 465	0.26 434	0.24 436	0.31 450	0.28 438

sCroCo_RVC	0.35 155	0.28 374	0.69 419	0.51 443	0.39 448	0.41 214	0.31 180	0.49 94	0.45 152	0.31 63	0.48 124	0.38 119	0.32 161	0.46 119	0.32 185	0.21 356	0.22 439	0.19 276	0.19 339	0.21 347	0.20 357

iResNetv2_ROB	0.52 366	0.27 360	0.69 419	0.38 160	0.25 220	0.62 341	0.35 248	1.17 448	1.01 427	0.99 443	1.06 392	0.88 384	0.67 387	0.66 299	0.39 276	0.19 316	0.13 262	0.15 124	0.11 80	0.18 273	0.16 263

NaN_ROB	0.69 441	0.44 470	0.69 419	0.51 443	0.33 406	0.97 457	1.06 534	1.22 468	1.19 481	1.24 503	0.96 340	1.08 444	0.78 442	1.20 487	0.67 410	0.24 411	0.30 494	0.23 385	0.24 436	0.23 386	0.25 415

LALA_ROB	0.74 454	0.43 465	0.69 419	0.54 472	0.40 453	1.01 464	0.95 526	1.21 460	1.07 458	1.22 500	1.12 409	1.56 517	0.79 444	1.04 464	0.86 450	0.33 488	0.22 439	0.35 487	0.30 480	0.35 474	0.31 462

PAM	0.46 288	0.19 130	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.75 398	0.33 212	0.85 308	0.34 71	0.70 265	0.46 116	1.83 526	0.63 360	0.61 252	0.26 109	0.15 162	0.10 54	0.16 151	0.14 175	0.14 126	0.13 149

rvit_stereo_0075_2	0.47 303	0.37 435	0.70 423	0.53 465	0.46 490	0.43 224	0.36 270	0.81 297	0.67 230	0.55 179	0.74 221	0.59 241	0.43 240	0.63 271	0.43 296	0.32 480	0.23 449	0.35 487	0.25 445	0.30 444	0.25 415

gwcnet-sp	0.48 315	0.23 263	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

scenet	0.48 315	0.23 263	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

ssnet	0.48 315	0.23 263	0.70 423	0.40 226	0.26 261	0.81 420	0.41 355	0.89 326	0.84 331	0.91 407	0.76 229	0.66 285	0.61 348	0.66 299	0.50 346	0.18 286	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.18 273	0.18 301

rvit_0105_4	0.41 244	0.29 386	0.71 428	0.50 427	0.29 341	0.41 214	0.41 355	0.55 125	0.73 262	0.45 142	0.48 124	0.55 210	0.44 250	0.57 203	0.36 245	0.28 452	0.26 472	0.25 415	0.22 404	0.23 386	0.18 301

DispNO	0.47 303	0.23 263	0.71 428	0.39 188	0.31 379	0.60 331	0.38 306	0.89 326	0.77 287	0.75 298	0.84 279	0.72 314	0.54 307	0.73 347	0.46 331	0.19 316	0.14 296	0.20 306	0.18 309	0.16 214	0.17 283

test-1	0.36 173	0.19 130	0.71 428	0.46 382	0.26 261	0.44 232	0.36 270	0.60 153	0.59 197	0.48 156	0.67 199	0.53 203	0.36 201	0.40 67	0.29 162	0.14 101	0.11 138	0.16 151	0.14 175	0.15 173	0.16 263

RGC	0.79 465	0.59 507	0.71 428	0.65 514	0.65 527	0.92 448	0.58 455	1.29 491	1.05 445	1.07 474	1.45 490	1.47 508	1.03 497	1.21 491	0.88 460	0.32 480	0.30 494	0.48 524	0.40 513	0.37 484	0.37 490

stereogan	0.80 466	0.31 400	0.71 428	0.59 495	0.50 499	1.72 536	0.48 403	1.35 504	1.37 509	1.00 448	1.46 492	1.56 517	0.95 486	1.29 501	0.84 445	0.28 452	0.29 490	0.29 463	0.25 445	0.38 488	0.38 496

DualNet (step1)	0.57 404	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	0.68 320	0.50 346	0.41 514	0.20 421	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

test_sample9	1.05 508	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.06 395	0.88 357	0.92 415	0.86 292	0.85 368	0.69 397	1.20 487	1.36 516	0.41 514	8.41 585	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

test_sample8	1.25 527	0.36 428	0.72 433	0.38 160	0.30 357	0.71 385	0.43 372	1.13 423	0.75 272	1.50 517	0.95 336	3.29 557	1.59 537	1.20 487	1.36 516	0.41 514	8.41 585	0.40 505	0.41 518	0.36 479	0.33 471

rvit_0105_5	0.42 251	0.31 400	0.73 436	0.50 427	0.29 341	0.44 232	0.42 365	0.61 159	0.74 269	0.51 164	0.51 141	0.60 247	0.47 264	0.57 203	0.38 270	0.27 442	0.25 465	0.25 415	0.23 420	0.22 369	0.18 301

fast-acv-ft	0.64 427	0.30 395	0.73 436	0.45 361	0.34 415	1.17 496	0.49 409	0.86 312	0.98 412	1.02 456	1.36 468	1.29 479	0.85 460	0.76 364	0.81 440	0.21 356	0.23 449	0.23 385	0.23 420	0.21 347	0.20 357

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 436	0.81 530	0.73 436	0.53 465	0.37 433	1.40 513	0.53 437	1.04 386	0.79 306	0.88 391	0.94 327	0.95 406	0.53 295	0.93 441	0.58 381	0.39 509	0.30 494	0.57 534	0.31 487	0.53 523	0.30 454

Nwc_Net	0.78 462	0.38 445	0.73 436	0.60 501	0.55 513	1.05 474	0.55 445	1.67 542	1.05 445	0.88 391	1.86 519	1.40 501	1.09 503	1.10 475	0.87 456	0.30 466	0.25 465	0.36 492	0.38 506	0.29 435	0.29 445

ETE_ROB	0.70 443	0.49 482	0.73 436	0.56 483	0.36 426	0.79 412	0.87 519	1.14 432	0.93 391	1.19 494	1.18 436	1.39 499	0.82 452	0.99 451	0.80 437	0.26 432	0.21 431	0.31 472	0.26 459	0.33 463	0.34 478

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 251	0.20 166	0.74 441	0.38 160	0.43 472	0.39 196	0.26 97	0.94 344	0.49 165	0.53 173	0.77 233	0.93 402	0.45 255	0.63 271	0.24 61	0.16 214	0.10 54	0.17 190	0.18 309	0.20 323	0.20 357

GCST	0.83 477	1.22 550	0.74 441	1.58 555	1.01 548	1.06 475	0.23 63	0.78 286	0.78 297	0.97 435	0.65 188	0.78 347	0.35 183	0.92 435	0.34 212	0.96 550	0.65 550	1.20 550	0.81 553	0.91 542	0.70 540

GMStereo_Zeroshot	0.49 334	0.44 470	0.74 441	0.49 413	0.27 292	0.56 301	0.29 141	0.73 262	0.76 280	0.86 373	0.94 327	0.91 395	0.36 201	0.74 354	0.43 296	0.26 432	0.14 296	0.26 434	0.15 201	0.36 479	0.18 301

edge stereo	0.76 456	0.38 445	0.74 441	0.52 455	0.43 472	0.80 415	0.53 437	1.28 490	1.06 452	1.28 505	1.38 476	1.81 525	1.11 505	1.08 471	0.85 449	0.33 488	0.32 508	0.41 509	0.28 472	0.32 456	0.36 485

ToySt	0.49 334	0.27 360	0.75 445	0.40 226	0.27 292	0.64 357	0.49 409	0.84 305	0.77 287	0.60 193	0.83 274	0.88 384	0.66 384	0.70 332	0.56 378	0.16 214	0.17 378	0.21 348	0.20 364	0.21 347	0.19 334

RAFT + AFF	0.53 372	0.29 386	0.75 445	0.51 443	0.32 395	0.63 350	0.60 460	1.00 367	0.91 380	0.78 315	0.87 300	0.83 362	0.58 331	0.80 381	0.47 338	0.17 253	0.20 421	0.23 385	0.22 404	0.18 273	0.18 301

ccnet	0.82 470	0.57 505	0.75 445	0.54 472	0.59 522	1.09 483	0.66 475	1.38 510	0.94 398	1.12 485	1.44 487	1.29 479	0.92 477	0.95 450	1.24 509	0.49 527	0.42 532	0.50 529	0.47 530	0.51 518	0.46 519

FAT-Stereo	0.73 453	0.33 412	0.75 445	0.49 413	0.37 433	0.71 385	0.59 458	1.36 507	1.30 504	1.03 464	1.40 477	1.59 520	1.15 508	0.87 414	0.86 450	0.28 452	0.28 485	0.28 455	0.23 420	0.28 431	0.38 496

NVstereo2D	0.60 421	0.30 395	0.75 445	0.48 398	0.43 472	0.89 441	0.48 403	1.05 391	1.15 474	0.66 241	0.86 292	0.88 384	0.70 410	0.99 451	0.65 404	0.32 480	0.15 326	0.28 455	0.20 364	0.40 491	0.36 485

rvit_105_1	0.54 384	0.40 457	0.76 450	0.58 491	0.37 433	0.59 325	0.68 482	0.70 239	0.94 398	0.82 343	0.69 202	0.73 325	0.58 331	0.78 375	0.54 371	0.32 480	0.29 490	0.31 472	0.34 498	0.23 386	0.20 357

STTStereo	0.55 386	0.37 435	0.76 450	0.44 338	0.31 379	0.60 331	0.44 381	0.96 355	0.86 344	0.99 443	0.90 316	0.96 409	0.58 331	0.71 337	0.61 393	0.25 422	0.23 449	0.26 434	0.32 493	0.24 399	0.23 400

NCC-stereo	0.78 462	0.40 457	0.76 450	0.61 503	0.67 528	0.81 420	0.69 487	1.54 533	1.11 465	0.90 402	1.36 468	1.33 490	1.16 509	1.19 485	0.88 460	0.31 469	0.30 494	0.37 497	0.48 532	0.33 463	0.33 471

Abc-Net	0.78 462	0.40 457	0.76 450	0.61 503	0.67 528	0.81 420	0.69 487	1.54 533	1.11 465	0.90 402	1.36 468	1.33 490	1.16 509	1.19 485	0.88 460	0.31 469	0.30 494	0.37 497	0.48 532	0.33 463	0.33 471
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	1.14 517	0.36 428	0.76 450	0.49 413	0.44 479	1.23 504	0.67 477	1.11 415	1.23 488	2.84 560	3.95 566	3.28 556	1.83 547	1.25 496	0.99 486	0.44 518	0.34 516	0.34 485	0.37 503	0.41 497	0.40 501

rvit_0105_3	0.47 303	0.34 417	0.77 455	0.54 472	0.31 379	0.49 258	0.47 395	0.63 173	0.79 306	0.65 229	0.59 173	0.64 267	0.50 284	0.65 291	0.39 276	0.29 459	0.27 481	0.29 463	0.28 472	0.21 347	0.20 357

CSAN	0.83 477	0.49 482	0.77 455	0.60 501	0.41 460	1.14 490	1.06 534	1.19 453	1.46 519	1.32 507	1.43 484	1.37 497	1.19 514	1.27 500	0.86 450	0.39 509	0.31 503	0.36 492	0.37 503	0.35 474	0.34 478

ARAFT	0.47 303	0.24 300	0.79 457	0.42 299	0.25 220	0.55 288	0.55 445	0.75 270	0.81 316	0.89 395	0.75 223	0.73 325	0.47 264	0.88 417	0.37 261	0.15 162	0.12 195	0.23 385	0.22 404	0.14 126	0.13 149

iResNet	0.49 334	0.29 386	0.79 457	0.42 299	0.21 100	0.61 333	0.40 340	0.82 299	0.99 417	0.87 381	1.12 409	0.69 297	0.53 295	0.78 375	0.51 356	0.15 162	0.11 138	0.14 83	0.12 110	0.17 249	0.15 217

DFGA-Net	0.45 278	0.29 386	0.80 459	0.42 299	0.32 395	0.53 277	0.35 248	0.78 286	0.89 370	0.66 241	0.75 223	0.48 182	0.39 220	0.74 354	0.60 389	0.15 162	0.13 262	0.19 276	0.18 309	0.20 323	0.17 283

PWCDC_ROB	0.89 485	0.49 482	0.80 459	0.74 531	0.40 453	1.03 469	0.39 329	1.33 499	2.35 553	1.02 456	3.77 560	0.81 360	0.92 477	1.20 487	0.90 472	0.34 494	0.22 439	0.24 402	0.20 364	0.34 469	0.29 445

PA-Net	0.67 436	0.43 465	0.83 461	0.50 427	0.53 508	0.94 449	0.68 482	1.10 409	1.14 473	0.80 321	0.88 308	0.87 379	0.77 437	1.02 460	0.88 460	0.24 411	0.41 530	0.29 463	0.44 523	0.26 416	0.34 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 411	0.28 374	0.84 462	0.45 361	0.35 422	0.61 333	0.35 248	1.27 488	1.21 485	0.99 443	1.27 452	0.72 314	0.58 331	0.67 310	0.48 342	0.27 442	0.21 431	0.24 402	0.23 420	0.29 435	0.29 445

sAnonymous2	0.40 233	0.39 452	0.85 463	0.48 398	0.37 433	0.40 200	0.46 388	0.57 132	0.52 174	0.38 111	0.46 116	0.35 97	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 282	0.57 529	0.44 513

CroCo_RVC	0.40 233	0.39 452	0.85 463	0.48 398	0.37 433	0.40 200	0.46 388	0.57 132	0.52 174	0.38 111	0.46 116	0.35 97	0.42 234	0.43 89	0.30 168	0.19 316	0.14 296	0.18 236	0.17 282	0.57 529	0.44 513

CC-Net-ROB	0.82 470	0.96 541	0.85 463	0.58 491	0.45 483	1.27 507	0.70 492	1.17 448	1.02 430	0.83 355	1.23 446	0.90 393	0.77 437	1.06 465	0.69 414	0.46 521	0.34 516	1.71 555	0.38 506	0.59 533	0.36 485

MDST_ROB	0.91 489	0.27 360	0.85 463	0.63 508	0.41 460	2.53 548	0.71 498	1.60 536	1.13 470	2.83 559	1.73 510	0.97 411	0.69 397	1.61 523	0.73 425	0.25 422	0.22 439	0.32 478	0.28 472	0.25 409	0.24 408

FBW_ROB	0.88 483	0.50 486	0.85 463	0.55 480	0.40 453	1.17 496	0.78 508	1.50 525	1.37 509	1.33 509	1.27 452	1.48 509	1.00 495	2.57 558	0.98 485	0.25 422	0.32 508	0.45 515	0.30 480	0.34 469	0.28 438

Anonymous3	0.46 288	0.34 417	0.86 468	0.50 427	0.37 433	0.81 420	0.50 414	0.72 251	0.65 224	0.51 164	0.65 188	0.45 166	0.45 255	0.64 284	0.38 270	0.24 411	0.24 457	0.22 363	0.21 386	0.23 386	0.23 400

GANetREF_RVC	0.80 466	0.75 524	0.86 468	0.66 517	0.42 466	1.15 492	0.98 528	1.14 432	1.19 481	1.01 453	1.02 372	1.10 452	0.90 471	1.15 480	0.76 430	0.48 525	0.39 527	0.57 534	0.38 506	0.63 535	0.46 519
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
otaku	1.04 504	0.93 538	0.88 470	1.33 553	1.05 551	1.66 532	0.70 492	1.40 514	1.18 479	1.08 478	1.32 464	1.33 490	0.91 472	1.23 494	0.76 430	0.72 543	0.46 542	1.24 551	0.50 537	1.40 552	0.75 541

APVNet	0.71 447	0.37 435	0.89 471	0.56 483	0.45 483	1.18 498	0.68 482	1.41 515	0.85 339	0.81 334	1.15 427	1.04 431	0.81 448	1.10 475	1.17 505	0.26 432	0.28 485	0.32 478	0.31 487	0.29 435	0.30 454

YMNet	0.66 431	0.38 445	0.90 472	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 492	1.29 458	1.12 456	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 503	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

YMNet_1	0.66 431	0.38 445	0.90 472	0.52 455	0.46 490	1.08 480	0.49 409	1.00 367	0.77 287	1.18 492	1.29 458	1.12 456	0.74 423	0.85 407	0.86 450	0.27 442	0.31 503	0.25 415	0.25 445	0.24 399	0.23 400

Ntro	1.09 514	0.97 544	0.91 474	1.44 554	1.19 553	1.69 535	0.80 510	1.35 504	1.25 496	1.00 448	1.29 458	1.31 482	0.97 490	1.26 497	0.84 445	0.84 547	0.43 537	1.36 552	0.50 537	1.56 553	0.78 543

DANet	0.71 447	0.45 474	0.91 474	0.59 495	0.40 453	0.81 420	0.40 340	0.97 358	0.84 331	1.20 498	1.22 442	1.33 490	0.88 469	1.16 482	1.24 509	0.27 442	0.23 449	0.31 472	0.25 445	0.35 474	0.32 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 447	0.51 490	0.95 476	0.64 509	0.45 483	0.91 444	0.53 437	1.48 522	1.13 470	0.93 419	1.35 467	1.02 427	0.99 492	0.92 435	0.80 437	0.30 466	0.27 481	0.28 455	0.24 436	0.23 386	0.24 408

ELAS	1.63 544	0.61 511	0.95 476	0.68 524	0.55 513	3.01 562	1.55 561	2.39 556	2.33 552	3.64 570	3.89 564	2.75 547	2.90 565	2.15 549	2.27 547	0.52 531	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 525	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 436	0.72 521	0.96 478	0.70 527	0.48 495	0.62 341	0.47 395	1.08 403	1.03 435	0.94 422	0.82 268	0.93 402	0.83 457	1.33 505	0.80 437	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.28 472	0.44 502	0.24 408

S-Stereo	0.74 454	0.35 423	0.96 478	0.56 483	0.45 483	0.82 428	0.60 460	1.24 480	1.60 531	0.96 430	1.41 479	1.12 456	0.94 483	0.80 381	1.04 494	0.26 432	0.31 503	0.28 455	0.25 445	0.32 456	0.47 524

pmcnn	1.23 525	0.29 386	0.96 478	0.40 226	0.23 159	0.95 452	0.69 487	1.16 443	1.28 502	1.67 530	2.33 531	11.15 583	0.86 462	0.93 441	0.88 460	0.15 162	0.12 195	0.12 24	0.10 53	0.15 173	0.15 217

TCMNet	0.66 431	0.39 452	0.98 481	0.59 495	0.61 524	0.96 455	0.55 445	1.05 391	0.90 373	0.84 362	1.14 421	0.89 388	0.65 377	0.85 407	1.01 490	0.26 432	0.26 472	0.31 472	0.28 472	0.32 456	0.29 445

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 426	0.28 374	0.99 482	0.40 226	0.30 357	1.03 469	0.56 451	1.10 409	0.99 417	0.97 435	1.22 442	1.06 437	0.69 397	1.07 468	0.95 479	0.19 316	0.11 138	0.16 151	0.13 144	0.22 369	0.21 375

ACV-stereo	0.62 424	0.34 417	1.00 483	0.43 319	0.31 379	1.20 500	0.40 340	0.75 270	0.83 326	0.64 220	0.77 233	2.10 535	1.03 497	0.81 384	0.64 402	0.21 356	0.17 378	0.18 236	0.18 309	0.21 347	0.21 375

FINET	0.67 436	0.42 463	1.00 483	0.46 382	0.43 472	0.83 431	0.89 520	1.08 403	1.50 521	0.87 381	1.14 421	0.71 305	0.68 393	0.92 435	0.70 417	0.36 503	0.30 494	0.26 434	0.24 436	0.35 474	0.33 471

ELAS_RVC	1.60 542	0.61 511	1.01 485	0.70 527	0.56 516	2.00 543	1.89 570	1.96 549	2.65 556	3.33 568	3.26 552	3.03 550	3.41 571	2.49 556	2.09 540	0.52 531	0.45 540	0.50 529	0.48 532	0.54 525	0.52 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 493	0.46 476	1.04 486	0.64 509	0.48 495	2.12 544	0.64 472	1.01 376	0.87 353	1.75 533	2.82 549	1.30 481	1.64 541	1.06 465	0.96 481	0.36 503	0.29 490	0.35 487	0.25 445	0.45 506	0.42 506

anonymity	0.97 495	0.89 536	1.05 487	0.92 538	1.03 549	0.97 457	0.81 511	1.29 491	0.91 380	1.07 474	0.98 354	1.00 418	0.95 486	1.02 460	0.92 475	0.96 550	0.95 570	0.90 545	0.91 559	0.92 543	0.94 551

SANet	1.07 511	0.41 461	1.06 488	0.48 398	0.30 357	1.41 515	0.94 525	1.42 516	3.36 564	1.58 521	2.43 535	2.33 541	1.70 542	1.34 507	1.07 496	0.28 452	0.24 457	0.26 434	0.23 420	0.34 469	0.30 454

PDISCO_ROB	0.91 489	0.48 478	1.06 488	0.99 540	0.97 543	1.67 534	0.63 468	1.64 540	1.59 528	1.06 471	1.18 436	1.31 482	0.79 444	1.55 518	0.97 482	0.49 527	0.22 439	0.45 515	0.40 513	0.45 506	0.37 490

SPS-STEREO	1.25 527	0.93 538	1.06 488	1.04 545	1.03 549	1.41 515	0.91 524	1.51 528	1.19 481	2.09 544	1.83 516	1.94 532	1.39 525	1.62 524	1.39 519	0.97 552	0.94 569	0.90 545	0.89 555	0.96 546	0.96 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Replicate-Monster	0.26 66	0.15 27	1.07 491	0.30 9	0.17 19	0.38 188	0.19 16	0.43 71	0.39 122	0.23 20	0.21 14	0.23 41	0.21 41	0.45 104	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.09 1	0.14 193

PSMNet-RUCA	0.76 456	0.75 524	1.08 492	1.01 543	0.90 537	0.69 375	0.50 414	1.11 415	1.03 435	0.78 315	1.11 405	0.80 357	0.72 418	0.88 417	0.63 399	0.53 535	0.27 481	0.76 540	0.46 524	0.66 537	0.47 524

ACVNet-4b	1.35 532	1.31 553	1.10 493	1.90 562	1.59 557	1.92 540	0.77 506	1.52 531	1.62 532	1.05 467	1.60 503	2.11 536	0.94 483	1.64 527	0.77 434	1.30 560	0.35 518	2.03 563	0.67 547	1.88 562	0.84 546

GwcNet	0.69 441	0.36 428	1.10 493	0.51 443	0.42 466	1.08 480	0.50 414	1.21 460	1.16 475	1.00 448	1.37 471	1.06 437	0.79 444	0.92 435	0.94 476	0.25 422	0.24 457	0.24 402	0.22 404	0.23 386	0.26 421

FADNet	0.61 423	0.51 490	1.10 493	0.45 361	0.44 479	0.65 364	0.41 355	1.19 453	1.05 445	0.70 265	0.84 279	0.98 414	0.66 384	0.82 387	0.50 346	0.29 459	0.30 494	0.27 447	0.30 480	0.46 509	0.35 483

ACVNet_1	1.46 537	1.33 554	1.12 496	1.91 563	1.62 558	1.83 539	0.98 528	2.00 551	1.85 540	1.39 512	1.53 498	2.32 540	1.53 532	1.34 507	1.11 499	1.30 560	0.50 544	2.06 565	0.58 543	1.93 564	0.95 553

NVStereoNet_ROB	1.24 526	0.90 537	1.13 497	0.86 535	0.88 536	1.11 484	0.99 530	1.42 516	1.53 523	1.59 523	2.48 536	2.24 538	1.53 532	1.96 542	1.30 514	0.76 545	0.70 551	0.78 541	1.00 561	0.71 539	0.88 549
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 421	0.53 500	1.14 498	0.46 382	0.39 448	0.61 333	0.39 329	1.12 421	0.87 353	0.70 265	0.84 279	1.04 431	0.55 313	0.94 448	0.69 414	0.26 432	0.25 465	0.28 455	0.28 472	0.31 450	0.31 462

WAO-6	2.04 554	1.50 558	1.16 499	1.70 557	1.67 562	2.69 550	1.44 559	3.06 561	3.63 567	1.98 541	3.27 553	3.54 561	2.07 554	2.36 553	2.22 544	1.31 562	0.91 565	2.04 564	1.22 571	1.73 557	1.27 568

IMH-64-1	1.86 547	1.62 562	1.16 499	2.20 566	1.89 566	2.33 546	1.30 549	2.89 559	2.29 550	1.66 528	2.80 547	2.49 543	1.61 538	2.10 546	1.78 531	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 565	1.17 564

IMH-64	1.86 547	1.62 562	1.16 499	2.20 566	1.89 566	2.33 546	1.30 549	2.89 559	2.29 550	1.66 528	2.80 547	2.49 543	1.61 538	2.10 546	1.78 531	1.60 565	0.74 554	2.43 569	1.02 562	2.12 565	1.17 564

FADNet-RVC-Resample	0.56 397	0.33 412	1.16 499	0.49 413	0.34 415	0.71 385	0.43 372	1.01 376	0.93 391	0.82 343	0.87 300	0.74 331	0.67 387	0.73 347	0.45 321	0.18 286	0.18 395	0.26 434	0.27 466	0.26 416	0.27 431

STTRV1_RVC	0.82 470	0.59 507	1.16 499	0.67 520	0.81 534	1.11 484	0.63 468	1.30 494	1.11 465	0.98 440	1.33 465	1.08 444	0.95 486	1.26 497	0.87 456	0.55 537	0.25 465	0.43 511	0.39 510	0.58 532	0.40 501

FADNet_RVC	0.55 386	0.37 435	1.17 504	0.44 338	0.31 379	0.56 301	0.34 224	1.06 395	0.88 357	0.67 244	0.90 316	0.61 252	0.65 377	0.93 441	0.70 417	0.21 356	0.18 395	0.26 434	0.23 420	0.31 450	0.28 438

SHD	0.93 492	0.50 486	1.18 505	0.59 495	0.46 490	0.97 457	0.48 403	1.70 544	2.15 545	1.58 521	1.37 471	1.42 502	1.19 514	1.31 503	1.60 523	0.31 469	0.26 472	0.32 478	0.33 496	0.40 491	0.42 506

RainbowNet	1.35 532	1.49 557	1.19 506	1.88 561	1.45 555	1.48 521	1.07 536	1.61 538	1.55 525	1.20 498	1.59 502	1.54 515	1.13 506	1.34 507	0.97 482	1.36 563	0.70 551	1.82 557	0.79 552	1.71 556	1.07 560

SAMSARA	1.07 511	0.65 516	1.19 506	1.06 546	0.90 537	1.76 538	1.76 567	1.46 520	1.44 517	1.51 518	1.16 432	2.00 534	1.14 507	1.48 516	1.31 515	0.39 509	0.44 539	0.35 487	0.38 506	0.49 515	0.49 530

MFMNet_re	1.14 517	0.97 544	1.19 506	0.99 540	0.95 541	1.25 506	1.22 545	1.39 511	1.55 525	1.69 531	1.67 508	1.21 469	1.53 532	1.12 478	0.99 486	0.87 549	0.75 558	0.79 542	0.75 550	0.90 541	0.94 551

IMH	2.04 554	1.62 562	1.20 509	2.20 566	1.89 566	2.91 561	1.30 549	3.11 562	3.03 560	1.81 535	3.35 557	3.03 550	1.90 548	2.48 555	1.80 533	1.66 568	0.77 560	2.45 571	1.04 565	2.15 567	1.19 567

RTSC	0.87 481	0.48 478	1.23 510	0.52 455	0.37 433	1.13 489	0.50 414	1.34 501	1.79 537	1.51 518	1.24 447	1.12 456	0.81 448	1.62 524	2.16 541	0.25 422	0.19 409	0.23 385	0.24 436	0.30 444	0.31 462

Consistency-Raft	1.01 499	0.81 530	1.24 511	0.84 534	0.97 543	0.81 420	0.84 515	1.30 494	1.59 528	1.05 467	1.68 509	1.12 456	0.91 472	0.92 435	1.11 499	0.65 540	0.74 554	0.79 542	0.90 556	1.06 549	0.79 545

SGM+DAISY	1.35 532	0.94 540	1.25 512	0.96 539	1.00 547	1.52 524	1.02 533	1.34 501	1.21 485	2.64 555	2.65 544	2.44 542	1.56 535	1.64 527	1.26 511	0.97 552	0.95 570	0.90 545	0.90 556	0.94 544	0.96 554

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 315	0.21 203	1.26 513	0.39 188	0.51 503	0.28 79	0.30 157	1.25 484	0.44 144	0.68 250	1.11 405	0.86 373	0.33 172	0.67 310	0.27 127	0.15 162	0.11 138	0.17 190	0.20 364	0.22 369	0.24 408

PVD	1.28 529	0.67 519	1.28 514	0.74 531	0.62 525	1.50 522	0.84 515	1.99 550	2.96 559	2.18 547	2.36 534	1.85 529	1.95 551	1.92 539	1.94 536	0.39 509	0.36 520	0.49 527	0.37 503	0.51 518	0.64 538

PWC_ROB	0.87 481	0.52 497	1.28 514	0.50 427	0.32 395	0.91 444	0.37 284	1.36 507	1.46 519	1.61 524	2.59 542	1.16 467	1.01 496	1.34 507	1.40 520	0.25 422	0.18 395	0.28 455	0.20 364	0.29 435	0.28 438

DGSMNet	0.76 456	0.55 502	1.29 516	0.58 491	0.62 525	0.94 449	0.70 492	1.26 486	1.11 465	0.83 355	1.24 447	1.00 418	0.71 414	1.03 462	0.81 440	0.34 494	0.29 490	0.41 509	0.40 513	0.57 529	0.55 536

z-ln-s-r	0.66 431	0.36 428	1.30 517	0.39 188	0.26 261	0.57 306	0.63 468	0.80 293	1.03 435	0.80 321	1.43 484	0.91 395	0.76 430	1.08 471	1.87 535	0.16 214	0.12 195	0.17 190	0.14 175	0.20 323	0.16 263

CBFPSM	0.59 418	0.22 242	1.31 518	0.38 160	0.27 292	1.12 488	0.65 473	0.79 290	0.82 321	0.80 321	0.81 264	1.35 496	0.87 465	0.67 310	0.76 430	0.16 214	0.15 326	0.15 124	0.16 233	0.17 249	0.22 393

XQC	0.89 485	0.65 516	1.31 518	0.67 520	0.52 507	1.22 502	0.68 482	1.26 486	1.52 522	1.14 488	1.11 405	1.28 478	1.04 499	1.40 515	1.77 529	0.38 507	0.24 457	0.37 497	0.31 487	0.53 523	0.47 524

MSAF-DinoV2	1.04 504	0.38 445	1.32 520	0.54 472	0.29 341	0.89 441	0.72 500	1.52 531	1.24 490	1.05 467	1.41 479	2.98 549	1.49 531	2.74 559	2.83 552	0.22 382	0.14 296	0.20 306	0.22 404	0.32 456	0.32 466

ADCRef	0.80 466	0.43 465	1.32 520	0.50 427	0.45 483	1.07 476	0.51 429	1.07 399	0.98 412	1.17 490	1.42 481	0.87 379	0.91 472	0.85 407	3.19 554	0.18 286	0.16 358	0.23 385	0.23 420	0.22 369	0.21 375

Wz-Net-MNSev	0.76 456	0.40 457	1.34 522	0.50 427	0.40 453	1.44 519	0.83 512	1.15 436	1.16 475	1.25 504	1.20 441	1.13 462	0.81 448	1.16 482	1.00 489	0.22 382	0.19 409	0.24 402	0.23 420	0.28 431	0.26 421

WAO-8	2.92 561	1.55 560	1.35 523	1.79 559	1.63 560	5.23 571	1.22 545	4.58 574	12.56 581	2.84 560	4.07 568	4.83 566	2.72 563	3.49 564	2.25 545	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 559	1.15 562

WAO-7	1.90 549	1.20 549	1.35 523	1.27 551	1.06 552	2.84 556	1.56 562	3.23 564	3.06 562	2.23 548	3.33 556	3.17 554	2.28 556	3.12 560	2.21 542	1.02 554	0.91 565	1.06 549	1.03 564	1.04 548	0.97 557

Venus	2.92 561	1.55 560	1.35 523	1.79 559	1.63 560	5.23 571	1.22 545	4.58 574	12.56 581	2.84 560	4.06 567	4.83 566	2.72 563	3.49 564	2.25 545	1.27 557	0.91 565	1.99 559	1.15 569	1.86 559	1.15 562

ADCL	1.04 504	0.38 445	1.35 523	0.50 427	0.39 448	1.61 529	0.89 520	1.29 491	1.39 512	1.29 506	1.50 494	1.24 472	1.24 517	1.37 513	4.87 566	0.21 356	0.19 409	0.25 415	0.25 445	0.29 435	0.27 431

LVE	2.12 556	1.44 556	1.36 527	1.99 564	1.78 563	2.75 552	1.79 568	2.82 558	3.95 569	1.90 539	4.33 570	3.52 560	1.81 544	2.24 551	1.74 527	1.74 569	0.87 563	2.06 565	1.13 567	1.91 563	1.35 569

Dean	1.98 551	1.36 555	1.36 527	2.12 565	1.81 565	2.74 551	1.36 554	3.37 568	3.80 568	2.08 543	3.32 555	3.21 555	1.82 545	1.71 531	1.67 524	1.27 557	0.77 560	1.99 559	0.90 556	1.86 559	1.03 559

Wz-Net-LNSev	0.71 447	0.51 490	1.36 527	0.50 427	0.41 460	1.15 492	0.69 487	1.21 460	1.07 458	1.02 456	1.12 409	1.08 444	0.87 465	0.89 423	0.89 470	0.24 411	0.22 439	0.21 348	0.19 339	0.26 416	0.26 421

ACVNet_2	1.65 545	1.27 552	1.41 530	1.75 558	1.62 558	2.22 545	1.20 542	2.30 555	2.62 555	1.78 534	2.56 539	3.03 550	1.61 538	1.54 517	1.12 503	1.06 555	0.58 548	1.82 557	0.70 549	1.82 558	0.96 554

TorneroNet-64	3.44 564	1.86 566	1.42 531	2.58 574	2.28 572	6.87 574	1.68 564	4.70 576	12.03 578	2.31 550	5.59 578	8.25 578	2.55 560	3.97 569	2.73 550	1.81 570	0.74 554	2.57 573	1.07 566	2.35 569	1.44 570

SDNR	0.86 480	0.37 435	1.47 532	0.40 226	0.38 442	3.38 564	0.33 212	0.90 331	0.98 412	0.99 443	2.09 528	0.59 241	0.71 414	1.29 501	0.70 417	0.51 530	0.56 546	0.36 492	0.26 459	0.43 501	0.46 519

TorneroNet	4.53 574	1.89 567	1.48 533	2.55 572	2.27 571	13.78 584	1.69 565	4.84 578	23.73 595	2.89 563	7.70 581	7.06 577	2.69 562	4.26 571	3.42 557	1.84 571	0.77 560	2.68 575	1.13 567	2.42 570	1.47 571

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 502	0.57 505	1.51 534	0.67 520	0.50 499	2.57 549	1.66 563	1.20 458	1.43 515	1.38 511	1.57 501	1.33 490	0.92 477	1.64 527	0.88 460	0.37 506	0.39 527	0.46 518	0.60 544	0.41 497	0.40 501

ADCP+	1.06 509	0.35 423	1.51 534	0.49 413	0.51 503	1.45 520	0.55 445	1.25 484	1.03 435	1.16 489	1.15 427	1.10 452	1.07 502	1.56 520	6.75 573	0.19 316	0.16 358	0.23 385	0.21 386	0.28 431	0.21 375

KSHMR	2.57 558	1.93 568	1.69 536	2.63 575	2.42 574	2.86 558	2.07 571	3.27 566	6.50 573	2.49 554	3.36 558	3.41 559	1.92 549	2.49 556	1.94 536	2.13 574	1.40 575	2.79 578	1.50 574	2.73 573	1.77 572

PASM	0.90 488	0.64 515	1.69 536	0.69 526	0.69 531	0.78 409	0.84 515	1.03 383	1.26 499	1.19 494	1.15 427	1.31 482	0.98 491	1.24 495	1.03 491	0.52 531	0.56 546	0.59 537	0.66 546	0.56 527	0.54 535

z-mn7	1.00 498	0.50 486	1.70 538	0.53 465	0.36 426	1.75 537	0.71 498	1.22 468	2.28 549	0.96 430	2.54 538	1.42 502	0.95 486	2.19 550	1.54 522	0.22 382	0.19 409	0.21 348	0.20 364	0.27 427	0.25 415

ktn	2.98 563	2.25 572	1.73 539	2.84 576	2.53 577	3.76 568	2.15 572	3.70 570	5.47 572	2.75 557	5.17 577	5.94 573	2.48 558	3.23 561	2.46 548	2.34 578	1.44 576	2.78 577	2.03 577	2.45 571	2.01 575

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 530	0.87 535	1.76 540	0.86 535	0.56 516	4.29 569	1.79 568	1.50 525	1.98 542	1.61 524	1.85 518	1.84 527	1.41 526	1.89 537	1.36 516	0.48 525	0.40 529	0.56 533	0.57 542	0.69 538	0.48 527

notaker	2.76 559	2.29 573	1.80 541	2.96 577	2.58 578	2.90 560	1.75 566	3.24 565	3.05 561	2.78 558	4.24 569	6.15 575	2.51 559	3.34 562	2.75 551	2.31 576	1.18 573	3.00 579	1.65 575	2.84 576	1.97 573

aanetorigin	0.83 477	0.56 503	1.87 542	0.49 413	0.38 442	0.56 301	0.66 475	0.70 239	1.00 423	2.42 552	2.02 525	1.31 482	1.18 512	0.93 441	1.13 504	0.20 339	0.18 395	0.20 306	0.19 339	0.27 427	0.30 454

DPSNet	0.99 497	0.42 463	1.88 543	0.53 465	0.41 460	1.59 528	1.26 548	2.21 554	1.43 515	1.10 482	1.11 405	1.46 505	1.95 551	1.34 507	1.26 511	0.34 494	0.25 465	0.25 415	0.21 386	0.46 509	0.37 490

MFN_U_SF_RVC	1.09 514	0.59 507	1.97 544	0.67 520	0.44 479	1.93 541	0.60 460	1.85 547	1.36 507	1.61 524	1.54 499	1.95 533	1.37 524	1.64 527	1.73 526	0.40 513	0.37 521	0.45 515	0.48 532	0.44 502	0.44 513

psmorigin	0.82 470	0.51 490	2.09 545	0.49 413	0.41 460	0.85 435	0.50 414	1.04 386	0.88 357	1.45 514	1.43 484	1.50 511	1.06 500	1.22 493	0.97 482	0.31 469	0.32 508	0.27 447	0.27 466	0.33 463	0.42 506

Wz-Net-SNSev	0.91 489	0.73 522	2.13 546	0.56 483	0.45 483	0.95 452	1.13 539	1.34 501	1.24 490	1.02 456	1.30 461	1.46 505	0.86 462	1.81 534	1.50 521	0.25 422	0.23 449	0.25 415	0.26 459	0.32 456	0.29 445

iinet-f	0.67 436	0.26 343	2.15 547	0.39 188	0.31 379	1.19 499	0.56 451	0.84 305	0.84 331	0.80 321	1.17 434	1.05 435	0.84 459	0.71 337	1.21 508	0.20 339	0.18 395	0.17 190	0.15 201	0.20 323	0.20 357

ADCMid	1.14 517	0.52 497	2.23 548	0.53 465	0.43 472	1.07 476	0.75 504	1.23 473	1.05 445	2.15 546	1.44 487	1.50 511	1.43 528	1.56 520	5.01 567	0.26 432	0.24 457	0.29 463	0.31 487	0.37 484	0.33 471

w-ln-seven-2	0.76 456	0.43 465	2.32 549	0.52 455	0.38 442	0.90 443	0.65 473	1.11 415	1.12 469	1.19 494	1.28 454	1.09 448	0.99 492	1.07 468	0.87 456	0.20 339	0.19 409	0.23 385	0.22 404	0.26 416	0.22 393

AnyNet_C32	1.16 521	0.62 514	2.40 550	0.57 489	0.55 513	1.41 515	1.34 553	1.18 451	1.24 490	1.49 515	1.42 481	1.39 499	1.20 516	1.55 518	4.82 565	0.29 459	0.28 485	0.29 463	0.34 498	0.38 488	0.42 506

w-ln-seven	0.96 494	0.48 478	2.41 551	0.54 472	0.50 499	1.41 515	0.70 492	1.67 542	1.81 538	1.49 515	1.50 494	1.26 474	0.87 465	1.15 480	1.80 533	0.23 399	0.21 431	0.25 415	0.25 445	0.31 450	0.26 421

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 397	3.08 580	2.43 552	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.32 61	0.28 48	0.24 27	0.18 12	0.18 19	0.31 14	0.22 30	1.09 556	0.08 2	0.17 190	0.16 233	0.14 126	0.97 557

ADCPNet	1.03 503	0.48 478	2.70 553	0.54 472	0.42 466	1.40 513	0.75 504	1.13 423	1.07 458	1.22 500	1.42 481	1.68 522	1.09 503	1.36 512	3.45 558	0.30 466	0.28 485	0.29 463	0.32 493	0.37 484	0.35 483

LE_ROB	4.42 573	0.24 300	2.75 554	0.42 299	0.23 159	1.57 527	0.90 523	1.71 545	17.88 590	16.56 592	4.88 573	5.17 570	18.85 592	1.63 526	14.62 582	0.17 253	0.14 296	0.16 151	0.16 233	0.19 307	0.17 283

DispFullNet	1.60 542	2.63 578	2.75 554	2.56 573	1.79 564	1.24 505	0.47 395	1.37 509	1.45 518	1.87 536	1.50 494	1.55 516	2.46 557	2.04 545	1.04 494	0.59 538	0.18 395	2.32 568	0.68 548	2.29 568	1.14 561

PWCK	1.92 550	1.66 565	3.12 556	1.65 556	0.91 539	2.84 556	2.26 573	2.10 552	2.41 554	2.36 551	2.31 529	2.22 537	1.82 545	3.43 563	2.03 539	1.61 567	0.71 553	1.51 553	0.82 554	1.69 555	0.91 550

zh-sn7	1.09 514	0.75 524	3.23 557	0.57 489	0.42 466	1.11 484	0.89 520	1.19 453	1.27 500	1.41 513	1.98 523	1.25 473	1.47 530	1.99 543	2.62 549	0.26 432	0.26 472	0.26 434	0.27 466	0.35 474	0.30 454

ADCS	1.51 539	0.61 511	3.42 558	0.59 495	0.51 503	1.27 507	1.08 537	1.59 535	1.81 538	1.91 540	1.66 506	1.51 514	1.42 527	1.94 541	8.60 575	0.33 488	0.32 508	0.33 483	0.36 502	0.44 502	0.42 506

DeepPrunerF	0.89 485	0.52 497	3.43 559	0.68 524	0.81 534	0.72 392	0.72 500	1.22 468	1.99 543	0.93 419	1.01 364	0.87 379	0.86 462	1.08 471	0.95 479	0.34 494	0.28 485	0.43 511	0.39 510	0.30 444	0.32 466

MADNet++	4.03 569	2.70 579	3.44 560	3.72 582	3.44 581	4.44 570	3.52 578	3.95 572	3.61 566	4.46 572	4.98 575	4.10 562	4.58 575	7.00 577	5.89 569	3.74 580	3.67 582	3.27 581	2.71 580	3.70 581	3.66 581

UNDER WATER	3.46 565	2.07 571	3.64 561	3.09 578	2.48 575	3.75 567	2.42 575	3.31 567	13.77 583	2.90 564	2.95 550	5.84 571	3.69 572	3.69 566	3.48 559	2.07 573	1.11 572	2.70 576	1.40 572	2.84 576	1.98 574

UNDER WATER-64	3.53 566	2.01 569	3.94 562	3.22 580	2.49 576	5.41 573	2.60 576	3.43 569	12.41 580	3.03 565	2.68 545	6.07 574	4.04 573	3.79 568	3.33 555	2.02 572	1.24 574	2.63 574	1.46 573	2.78 574	2.08 576

zh-mn7	1.08 513	0.65 516	4.00 563	0.52 455	0.38 442	1.16 495	0.62 467	1.15 436	1.77 536	1.74 532	2.31 529	1.17 468	0.91 472	2.10 546	1.77 529	0.24 411	0.21 431	0.22 363	0.22 404	0.25 409	0.28 438

WZ-Net	1.19 523	0.59 507	4.07 564	0.62 507	0.51 503	1.34 510	1.31 552	1.32 497	1.74 535	1.53 520	1.65 504	1.74 524	1.28 521	2.25 552	2.01 538	0.27 442	0.21 431	0.23 385	0.25 445	0.40 491	0.39 498

HanzoNet	6.76 579	2.45 575	4.22 565	3.19 579	2.94 580	3.62 566	2.28 574	4.79 577	7.20 574	14.00 588	13.19 587	17.49 589	22.30 593	13.25 584	6.19 570	4.20 582	1.93 578	3.10 580	2.56 579	3.35 578	2.88 580

Wz-Net-TNSev	1.14 517	1.06 547	4.32 566	0.49 413	0.42 466	1.51 523	1.11 538	1.48 522	1.40 514	1.22 500	1.26 451	1.58 519	1.43 528	1.76 532	1.70 525	0.32 480	0.31 503	0.26 434	0.30 480	0.41 497	0.41 505

SuperB	1.04 504	0.37 435	4.81 567	0.43 319	0.31 379	0.99 462	0.46 388	1.02 379	2.09 544	1.09 480	1.09 402	0.75 333	0.81 448	1.06 465	1.76 528	0.19 316	0.15 326	0.17 190	0.15 201	2.82 575	0.26 421

tt	6.20 577	0.20 166	5.89 568	3.55 581	2.07 569	11.26 580	19.21 584	11.74 584	5.46 571	2.69 556	2.04 527	4.87 569	6.25 577	3.70 567	7.09 574	8.32 587	11.17 592	4.93 583	5.41 586	5.74 583	2.37 577

EDNetEfficient	1.46 537	0.80 529	6.12 569	0.47 391	0.39 448	0.69 375	0.83 512	0.90 331	2.77 558	3.50 569	1.96 522	1.66 521	2.03 553	1.26 497	4.18 563	0.21 356	0.18 395	0.21 348	0.20 364	0.41 497	0.39 498

JetBlue	2.78 560	1.26 551	7.04 570	1.16 548	1.48 556	8.00 577	6.02 580	2.60 557	1.92 541	2.12 545	2.64 543	3.34 558	3.05 567	6.49 575	3.39 556	0.78 546	0.76 559	0.75 539	0.76 551	0.97 547	1.18 566

AnyNet_C01	1.56 540	1.05 546	7.45 571	0.64 509	0.54 511	1.99 542	1.38 555	1.43 518	1.36 507	1.63 527	1.92 520	1.84 527	1.33 523	2.40 554	4.03 560	0.33 488	0.32 508	0.32 478	0.34 498	0.44 502	0.45 517

DPSimNet_ROB	3.58 567	2.45 575	8.57 572	2.53 571	2.37 573	2.88 559	3.77 579	3.14 563	3.23 563	4.71 576	3.86 563	4.68 564	4.87 576	4.07 570	5.62 568	2.33 577	2.33 579	2.47 572	2.52 578	2.51 572	2.64 578

TCMNet-wrong-test	8.97 580	10.42 586	8.74 573	19.56 588	17.61 587	12.53 583	9.01 582	13.59 586	2.18 546	4.64 574	5.11 576	14.63 585	11.09 582	7.19 578	9.73 576	5.56 586	0.89 564	3.77 582	3.11 581	10.34 587	9.80 585

LSM	4.74 575	0.77 527	10.16 574	0.70 527	56.56 598	1.02 466	1.00 532	1.24 480	1.62 532	2.04 542	2.34 532	1.33 490	1.17 511	1.38 514	1.09 498	0.33 488	0.49 543	0.39 502	0.46 524	0.51 518	10.09 586

MADNet+	2.23 557	2.43 574	10.85 575	1.22 550	0.91 539	2.76 553	1.40 556	2.12 553	1.67 534	1.32 507	1.74 512	1.86 530	1.74 543	6.25 574	4.41 564	0.65 540	0.64 549	0.58 536	0.54 541	0.80 540	0.76 542

RTS	1.98 551	0.96 541	11.36 576	0.65 514	0.57 519	2.77 554	1.40 556	1.39 511	2.26 547	1.89 537	2.56 539	1.32 487	1.25 518	5.20 572	4.05 561	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

RTSA	1.98 551	0.96 541	11.36 576	0.65 514	0.57 519	2.77 554	1.40 556	1.39 511	2.26 547	1.89 537	2.56 539	1.32 487	1.25 518	5.20 572	4.05 561	0.31 469	0.22 439	0.29 463	0.29 478	0.40 491	0.37 490

PML	40.80 602	29.24 594	11.87 578	7.20 584	14.47 583	92.13 602	213.69 603	7.63 580	23.35 594	74.72 602	190.14 603	50.17 603	26.15 595	21.39 589	12.70 580	8.76 588	2.92 580	8.45 588	3.25 582	13.26 588	4.42 582

JetRed	5.27 576	5.84 582	12.81 579	2.36 570	2.83 579	12.23 582	10.50 583	4.46 573	3.60 565	3.86 571	3.83 562	4.85 568	4.18 574	6.78 576	11.96 579	2.17 575	2.96 581	2.18 567	1.97 576	3.38 579	2.68 579

ASD4	9.96 582	8.86 585	17.78 580	7.17 583	9.80 582	16.08 585	28.92 588	9.77 583	8.20 576	7.02 581	7.08 580	8.47 579	9.57 580	11.17 583	20.26 585	4.12 581	4.14 583	5.57 587	4.74 583	5.53 582	4.90 583

USTest	12.99 585	14.18 587	20.00 581	16.24 587	14.97 584	20.80 587	31.95 591	16.20 588	10.91 577	8.79 583	9.48 583	13.94 584	10.50 581	16.11 585	21.44 587	3.17 579	4.82 584	5.08 584	5.36 585	8.81 586	7.13 584

DGTPSM_ROB	12.07 583	8.00 583	20.99 582	8.93 585	16.78 585	10.67 578	30.87 589	9.01 581	15.16 585	6.50 578	15.41 591	9.04 580	14.85 584	9.25 580	21.67 588	4.57 583	8.57 587	5.08 584	9.28 587	5.90 584	10.95 587

DPSMNet_ROB	12.08 584	8.00 583	21.00 583	8.97 586	16.79 586	10.67 578	30.89 590	9.02 582	15.17 586	6.51 579	15.41 591	9.04 580	14.85 584	9.27 581	21.67 588	4.58 584	8.57 587	5.09 586	9.29 588	5.90 584	10.95 587

LRCNet_RVC	21.24 590	31.15 595	21.41 584	28.98 593	23.82 591	3.13 563	0.60 460	20.96 593	1.59 528	25.58 593	28.15 595	21.99 594	14.79 583	21.94 593	16.41 583	28.89 600	14.87 593	33.53 596	31.28 596	29.51 598	26.16 595

Anonymous_1	33.25 592	18.26 588	23.92 585	20.54 589	21.28 590	25.59 589	35.94 592	22.01 596	15.57 587	13.33 585	13.49 588	18.08 590	15.29 586	20.36 586	24.60 590	16.28 595	8.84 589	66.59 600	118.00 600	155.73 603	11.23 589

xxxxx1	36.64 596	19.51 591	24.21 586	61.66 600	64.63 600	27.28 593	40.10 595	20.25 589	18.63 591	14.07 589	12.97 584	17.26 586	17.36 589	21.70 590	27.93 593	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 597

tt_ll	36.64 596	19.51 591	24.21 586	61.66 600	64.63 600	27.28 593	40.10 595	20.25 589	18.63 591	14.07 589	12.97 584	17.26 586	17.36 589	21.70 590	27.93 593	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 597

ff	36.64 596	19.51 591	24.21 586	61.66 600	64.63 600	27.28 593	40.10 595	20.25 589	18.63 591	14.07 589	12.97 584	17.26 586	17.36 589	21.70 590	27.93 593	13.18 592	18.50 595	111.26 601	133.37 601	29.24 595	39.73 597

DPSM_ROB	17.78 587	18.63 589	24.31 589	20.90 590	19.47 588	25.97 590	36.21 593	21.23 594	16.24 588	13.38 586	14.06 589	19.18 592	16.30 587	20.78 587	25.67 591	9.38 589	9.23 590	9.49 589	9.82 589	13.51 589	11.91 590

DPSM	17.78 587	18.63 589	24.31 589	20.90 590	19.47 588	25.97 590	36.21 593	21.23 594	16.24 588	13.38 586	14.06 589	19.18 592	16.30 587	20.78 587	25.67 591	9.38 589	9.23 590	9.49 589	9.82 589	13.51 589	11.91 590

HaxPig	31.96 591	37.24 597	34.27 591	24.37 592	24.88 592	18.26 586	19.86 585	20.64 592	28.52 596	35.97 599	38.75 599	25.57 595	28.72 596	33.88 595	34.39 596	35.94 601	38.87 601	37.80 597	40.48 597	39.68 599	41.15 600

DLNR_Zeroshot_test	20.09 589	36.28 596	38.04 592	169.85 603	61.80 599	0.23 22	0.20 22	13.88 587	0.37 106	0.44 140	0.66 195	0.43 158	0.21 41	0.62 260	0.28 147	5.46 585	0.10 54	0.15 124	0.11 80	72.60 602	0.11 66

AVERAGE_ROB	37.58 600	40.13 602	40.15 593	34.81 595	33.82 594	28.55 596	25.10 587	32.02 598	34.06 602	41.28 600	40.66 600	34.46 597	34.81 602	39.18 597	37.57 598	42.78 602	43.44 602	43.82 598	43.03 598	40.47 600	41.51 601

MEDIAN_ROB	37.38 599	40.85 603	40.60 594	32.31 594	31.85 593	27.20 592	24.55 586	29.10 597	33.19 601	42.09 601	41.76 601	33.35 596	34.39 601	39.78 598	37.07 597	43.64 603	44.10 603	44.12 599	43.40 599	41.51 601	42.76 602

LSM0	38.95 601	37.60 601	48.58 595	43.57 599	91.06 603	52.57 601	72.57 598	43.17 602	32.63 599	26.97 597	27.97 594	38.65 599	32.94 598	41.86 602	51.78 602	18.89 599	18.41 594	19.13 591	19.63 592	27.29 594	33.77 596

CasAABBNet	35.74 593	37.43 598	48.72 596	42.22 597	39.20 595	52.24 598	73.12 600	42.61 600	32.62 598	26.78 595	27.95 593	38.58 598	32.60 597	41.67 600	51.65 601	18.74 596	18.57 598	19.15 592	19.77 593	27.20 592	23.98 593

FlowAnything	35.81 594	37.53 600	48.80 597	42.20 596	39.22 596	52.25 599	73.16 601	42.56 599	32.89 600	26.76 594	28.30 596	38.69 600	33.09 599	41.63 599	51.62 600	18.76 597	18.59 600	19.21 594	19.92 595	27.16 591	23.91 592

Selective-RAFT-Error	35.84 595	37.49 599	48.83 598	42.26 598	39.24 597	52.30 600	73.09 599	42.66 601	32.61 597	26.80 596	28.30 596	38.84 601	33.51 600	41.68 601	51.59 599	18.82 598	18.58 599	19.17 593	19.80 594	27.28 593	24.05 594

BEATNet-Init1	15.13 586	0.82 533	50.86 599	0.72 530	0.53 508	38.10 597	7.03 581	11.83 585	14.25 584	29.78 598	30.17 598	48.21 602	22.64 594	26.78 594	18.11 584	0.42 517	0.38 523	0.47 519	0.46 524	0.51 518	0.48 527

xyz-stereo	4.23 572	0.17 67	61.76 600	0.34 60	0.16 8	12.16 581	0.37 284	0.58 138	0.68 235	1.01 453	3.36 558	0.77 345	0.82 452	1.21 491	0.40 283	0.12 33	0.10 54	0.16 151	0.11 80	0.13 82	0.10 29

coex-ft	6.43 578	1.51 559	87.33 601	0.49 413	0.38 442	1.34 510	1.21 544	1.16 443	8.09 575	12.12 584	2.79 546	2.77 548	3.31 568	1.16 482	3.15 553	0.24 411	0.23 449	0.27 447	0.24 436	0.45 506	0.37 490

EDNetEfficientorigin	9.93 581	1.15 548	175.16 602	0.48 398	0.36 426	1.04 473	0.68 482	1.24 480	2.69 557	3.17 566	2.50 537	2.30 539	2.07 554	1.76 532	2.21 542	0.20 339	0.18 395	0.24 402	0.19 339	0.51 518	0.50 531

test_example2	176.61 603	205.14 604	198.86 603	188.60 604	190.98 604	152.67 603	170.61 602	94.86 603	123.55 603	178.88 603	179.48 602	158.94 604	141.34 603	192.61 603	198.96 603	203.76 604	236.37 604	164.13 604	173.55 604	218.58 604	160.41 603

ccccc	429.48 604	429.19 605	527.00 604	507.10 605	501.20 605	356.95 604	342.70 604	380.82 604	297.90 604	334.51 604	389.17 604	372.86 605	449.39 604	499.17 604	553.56 604	561.44 605	431.22 605	334.28 605	290.86 605	540.88 605	489.46 604

FADE		2.05 570		1.03 544	0.99 546							2.73 546				11.57 591	1.70 577	23.09 595	15.86 591	0.62 534

Low-res two-view benchmark