Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 564	0.39 206	0.28 4	0.15 2	0.23 28	0.18 14	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 83	0.30 21	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 6

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

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

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

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

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

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

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

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

2w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.30 84	0.32 63	0.16 11	0.28 104	0.38 351	0.38 74	0.35 125	0.32 116	0.33 107	0.17 4	0.18 32	0.29 11	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.12 81	0.10 54

xyz-stereo	4.23 617	0.17 106	61.76 673	0.34 97	0.16 11	12.16 627	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 499	3.36 604	0.77 389	0.82 498	1.21 536	0.40 328	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 54

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

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

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

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

FoundationStereo	0.17 1	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.16 11	0.23 28	0.20 43	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

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

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 11	0.26 69	0.24 114	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 105	0.40 101	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
USM	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.31 37	0.17 25	0.30 132	0.19 26	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.23 38	0.24 60	0.14 1	0.31 26	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 105	0.15 57	1.07 534	0.30 16	0.17 25	0.38 228	0.19 26	0.43 112	0.39 166	0.23 44	0.21 24	0.23 50	0.21 70	0.45 143	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 124	0.15 57	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 112	0.26 131	0.38 87	0.25 122	0.16 247	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 80	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 416	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 468	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 440	3.08 625	2.43 597	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.32 100	0.28 85	0.24 49	0.18 13	0.18 32	0.31 26	0.22 52	1.09 601	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 603

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

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

LoS	0.29 135	0.15 57	0.30 84	0.29 10	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 157	0.47 165	0.28 190	0.15 192	0.11 166	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 164	0.16 77	0.24 16	0.29 10	0.18 41	0.45 283	0.22 75	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.75 589	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 30	0.26 42	0.32 63	0.19 65	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 73	0.21 18	0.15 3	0.22 37	0.22 83	0.40 101	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 594

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 521	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

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

BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 400	0.37 170	0.19 65	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 247	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

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

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

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

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

5k_new	0.19 7	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.32 22	0.25 46	0.22 38	0.21 24	0.25 70	0.17 21	0.34 54	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 18	0.26 62	0.17 4	0.17 21	0.24 1	0.21 33	0.17 290	0.16 403	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 57	0.34 142	0.33 80	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 181	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.11 121	0.11 38	0.10 54

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

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

tta	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

1111x	0.55 429	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 463	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 542	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

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

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

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

XX-TBD	0.32 164	0.53 544	0.26 42	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 114	0.40 88	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 109	0.25 114	0.32 34	0.27 169	0.16 247	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xxxx	1.01 543	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 133	0.82 473	0.36 314	1.32 541	0.88 403	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 624	0.20 381	0.16 403	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

test_xeample	1.01 543	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 133	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 625	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 415	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 133	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 437	0.90 447	1.15 472	1.26 519	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 290	0.13 303	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 377	0.29 429	0.79 499	0.42 341	0.21 133	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 463	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 192	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

iResNet_ROB	0.52 409	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 133	0.61 376	0.29 182	1.51 572	1.32 552	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 247	0.12 229	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

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

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

G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 493	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 290	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

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

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

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 153	0.28 104	0.36 314	0.42 99	0.24 34	0.36 136	0.23 38	0.27 82	0.22 83	0.52 202	0.27 169	0.12 47	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.12 150
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 153	0.36 208	0.32 245	0.39 81	0.34 111	0.37 143	0.30 92	0.33 124	0.24 105	0.53 211	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.11 103

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

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

test_sample6	0.49 377	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 153	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

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

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

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

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

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

xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

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

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

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

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

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

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 153	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 504	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 37	0.22 153	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 290	0.11 166	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 153	0.31 153	0.34 268	0.68 257	1.24 536	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 87	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.11 103

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

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 429	0.39 229	0.22 153	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 153	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 559	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

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

AnonymousM	0.41 286	0.81 574	0.29 71	0.34 97	0.22 153	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 142	0.41 109	0.31 220	0.15 192	0.12 229	1.51 599	0.26 504	0.12 81	0.10 54

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 153	0.20 10	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 38	0.42 191	0.26 131	0.29 11	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

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

222	1.18 566	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 153	0.79 457	0.37 329	1.31 540	0.89 416	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 628	0.20 381	0.15 371	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

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

RASNet	0.53 415	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 403	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 523	0.90 470	0.86 495	0.16 247	0.14 340	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

SGM_RVC	0.97 539	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 153	1.55 570	0.73 547	1.51 572	1.25 542	2.25 596	1.92 566	2.58 591	1.56 581	2.02 590	1.19 553	0.27 486	0.27 527	0.27 493	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 97	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

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

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

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

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

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 419	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 64	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 569	0.91 518	0.75 405	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

ITSA-stereo	0.53 415	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 536	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 423	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

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

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

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

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

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

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

anonymousa	0.49 377	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 544	1.06 482	0.66 428	0.51 195	0.43 341	0.16 247	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 520	1.12 454	0.58 270	0.92 523	0.61 295	0.32 230	0.15 192	0.11 166	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 558

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 468	1.73 555	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 247	0.11 166	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 589

THIR-Stereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 522	0.66 237	0.87 398	1.02 502	1.40 522	0.72 358	0.76 475	0.62 303	0.42 336	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

RAFT-RH_RVC	0.56 440	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 114	0.60 194	0.70 288	1.19 540	3.94 611	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.14 217	0.12 81	0.13 193

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

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

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

GwcNet-RSSM	0.49 377	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 437	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 340	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

LE_ROB	4.42 618	0.24 342	2.75 599	0.42 341	0.23 195	1.57 572	0.90 570	1.71 589	17.88 662	16.56 639	4.88 620	5.17 617	18.85 664	1.63 572	14.62 629	0.17 290	0.14 340	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

pmcnn	1.23 569	0.29 429	0.96 521	0.40 267	0.23 195	0.95 497	0.69 532	1.16 487	1.28 548	1.67 576	2.33 577	11.15 630	0.86 508	0.93 486	0.88 505	0.15 192	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.15 213	0.15 261

MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 112	0.26 131	0.53 211	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 54

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

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 527	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 211	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

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

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

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 450	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 149	1.91 577	0.65 421	0.62 303	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

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

ttt	0.51 400	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 491	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

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

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

anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.16 257	0.14 237

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

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

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

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

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 409	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 112	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

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

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

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

CrosDoStereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 587	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 531

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

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

DeepStereo_LL	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 587	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 408	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 494	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 57	0.23 2	0.31 37	0.24 224	0.27 83	0.22 75	0.46 125	0.88 403	0.46 190	0.80 301	0.30 101	0.26 131	0.36 66	0.33 242	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.51 585	0.13 118	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 358	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

HSM	0.51 400	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 514	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 290	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

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

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

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

S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 37	0.25 256	0.24 43	0.13 1	0.35 45	0.41 172	0.25 60	0.36 127	0.30 101	0.25 114	0.30 21	0.26 151	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 431	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 247	0.15 371	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 546	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

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

UGAM	0.52 409	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 521	0.76 350	1.13 461	1.32 532	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 290	0.14 340	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

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

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

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

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

ff1	0.49 377	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

mmx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

xxx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

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

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

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

Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 437	0.82 388	1.50 539	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 10	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 535	0.43 199	0.25 114	0.63 314	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.43 303	0.38 488	0.55 394	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 491	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 371	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 409	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

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

AAGNet	1.43 580	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 116	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 481	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 658	0.16 247	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

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

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

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

FTStereo	0.56 440	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 556	0.66 237	0.43 182	1.09 526	3.27 599	0.70 345	0.73 465	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 500

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 551	0.58 270	1.06 546	0.60 287	0.42 336	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 58	0.21 64	0.66 237	0.47 206	1.08 524	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

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

DRaft	0.49 377	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 502	1.75 558	0.50 233	0.82 498	0.63 314	0.40 328	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

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

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

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

GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 516	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 192	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

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

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 499	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

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

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

AdaStereo	0.50 393	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 403	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 229	0.28 501	0.18 353	0.23 429	0.18 345
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.52 409	0.27 403	0.69 461	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 473	0.99 489	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 358	0.13 303	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

CBMV	0.64 470	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 509	0.77 551	1.13 467	1.09 509	1.17 536	1.22 487	1.04 476	0.75 472	0.88 462	0.63 444	0.28 497	0.30 540	0.34 531	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 112	0.31 87	0.29 92	0.26 62	0.35 137	0.26 131	0.40 101	0.37 306	0.21 400	0.15 371	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

z-ln-s-r	0.66 474	0.36 471	1.30 561	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 481	0.80 366	1.43 529	0.91 439	0.76 475	1.08 516	1.87 582	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

G2L-Stereo	0.49 377	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 381	0.17 423	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 572	0.63 404	0.61 295	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

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

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

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 95	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 74	0.21 70	0.49 181	0.24 102	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 470	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 101	0.29 207	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 476	1.84 562	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 491

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

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

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

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

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 389	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 487	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 218	0.41 332	0.19 358	0.13 303	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

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

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

UCFNet_RVC	0.49 377	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 423	0.27 493	0.27 511	0.25 452	0.23 444

FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 43	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 114	0.38 87	0.22 52	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

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

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

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

test_sample7	0.52 409	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 493	0.26 504	0.27 471	0.24 452

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

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

GMStereo_Zeroshot	0.49 377	0.44 513	0.74 483	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 340	0.26 479	0.15 244	0.36 523	0.18 345

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

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

CBFPSM	0.59 461	0.22 284	1.31 562	0.38 200	0.27 331	1.12 533	0.65 518	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 541	0.87 511	0.67 354	0.76 475	0.16 247	0.15 371	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

ToySt	0.49 377	0.27 403	0.75 487	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 247	0.17 423	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

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

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 532	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 151	0.12 47	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

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

iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 404	0.37 170	0.27 331	0.31 153	0.24 114	1.44 563	0.29 73	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

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

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 394	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 543	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

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

CFNet	0.51 400	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 469	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

AANet_RVC	0.57 447	0.32 447	0.54 389	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 548	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 326	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

SGM-ForestM	4.04 615	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 622	1.45 607	3.84 617	4.24 617	8.19 629	6.76 626	19.00 643	9.08 625	10.74 629	6.62 619	0.31 514	0.33 560	0.32 524	0.32 539	0.29 479	0.29 491

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

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

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

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

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 416	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 142	0.50 188	0.29 207	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

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

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

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

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

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

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

psmg	0.49 377	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.15 371	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

CSP-Net	0.56 440	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 547	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 475	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 423	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 578	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

GrayStereo	0.49 377	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 522	0.69 265	0.63 257	1.02 502	1.47 538	0.78 391	0.76 475	0.56 233	0.33 242	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 491

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 211	0.54 416	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.52 409	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

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

acv_ft	0.51 400	0.23 305	0.56 400	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 481	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

hitnet-ft	0.55 429	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 419	0.82 388	1.01 408	1.13 507	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 497	0.20 466	0.28 501	0.22 449	0.29 479	0.26 466

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

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV_ROB	0.59 461	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 458	0.94 468	1.25 494	0.81 404	0.78 487	0.87 459	0.50 391	0.36 548	0.37 567	0.43 557	0.40 559	0.33 507	0.30 500

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 57	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.32 22	0.31 87	0.26 66	0.26 62	0.29 94	0.29 173	0.38 87	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.70 583	0.12 150

zero-FE	0.25 94	0.15 57	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.35 45	0.31 87	0.26 66	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 48	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.64 580	0.12 150

MSAF-DinoV2	1.04 548	0.38 488	1.32 564	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 545	1.52 575	1.24 536	1.05 513	1.41 524	2.98 595	1.49 577	2.74 606	2.83 599	0.22 426	0.14 340	0.20 351	0.22 449	0.32 500	0.32 512

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 478	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 511	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 470	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 497	0.26 518	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

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

DCVSM-stereo	0.49 377	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 530	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 381	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 500

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 389	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 188	0.51 401	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

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

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

ssnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.56 400	0.43 362	0.29 382	0.95 497	0.59 503	1.13 467	0.99 463	0.93 465	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 521	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

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

hknet	0.49 377	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

AACVNet	0.50 393	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

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

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

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 419	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

coex_refinement	0.53 415	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 419	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 303	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 434	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 218	0.36 290	0.27 486	0.26 518	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

DualNet (step1)	0.57 447	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 559	0.20 466	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

test_sample9	1.05 552	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 562	0.41 559	8.41 632	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

test_sample8	1.25 571	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 563	0.95 380	3.29 603	1.59 583	1.20 532	1.36 562	0.41 559	8.41 632	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

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

CAS	0.34 181	0.13 7	0.25 27	1.28 596	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 60	0.19 46	0.29 11	0.27 169	0.69 587	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.15 261

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 469	0.28 417	0.99 525	0.40 267	0.30 399	1.03 514	0.56 496	1.10 453	0.99 463	0.97 481	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 524	0.19 358	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

CRFU-Net	0.57 447	0.27 403	0.57 404	0.46 425	0.30 399	1.20 545	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 494	0.98 398	1.06 482	0.79 489	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

dad	0.58 454	0.50 529	0.64 434	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 542	1.01 499	1.17 479	1.15 511	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 544	0.23 494	0.37 543	0.21 431	0.29 479	0.20 401

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

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

ADLNet2	0.55 429	0.25 367	0.65 440	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 450	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 381	0.16 403	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

LMCR-Stereo	0.53 415	0.30 438	0.53 384	0.58 534	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 358	0.15 371	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 404	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 403	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

TDLM	0.57 447	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 547	1.03 427	1.01 473	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 497	0.17 423	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 415	0.32 447	0.64 434	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 403	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 423	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 415	0.34 460	0.59 409	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 504	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

StereoDRNet-Refined	0.58 454	0.32 447	0.54 389	0.46 425	0.30 399	0.96 500	0.40 385	1.00 411	0.94 444	1.12 531	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 515	0.17 290	0.13 303	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SANet	1.07 555	0.41 504	1.06 531	0.48 441	0.30 399	1.41 560	0.94 572	1.42 560	3.36 610	1.58 567	2.43 581	2.33 587	1.70 588	1.34 552	1.07 541	0.28 497	0.24 503	0.26 479	0.23 465	0.34 513	0.30 500

NOSS_ROB	0.57 447	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 507	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 552	0.38 569	0.44 560	0.42 568	0.37 528	0.34 524

SGM-Forest	0.62 467	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 511	0.55 490	1.09 451	1.05 491	1.06 517	1.18 481	1.10 497	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 514	0.33 560	0.33 529	0.30 525	0.30 488	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.52 409	0.30 438	0.56 400	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 501	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 497	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 504	0.27 527	0.29 509	0.28 517	0.21 390	0.20 401

ACV-stereo	0.62 467	0.34 460	1.00 526	0.43 362	0.31 421	1.20 545	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 581	1.03 543	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 470	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

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

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

CFNet_ucs	0.50 393	0.24 342	0.55 394	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 437	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 371	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

iinet-f	0.67 479	0.26 386	2.15 592	0.39 229	0.31 421	1.19 544	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 505	0.71 381	1.21 554	0.20 381	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

UDGNet	0.48 358	0.77 571	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 431	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 525	0.15 371	0.66 584	0.19 383	0.36 523	0.21 419

DAS	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.82 432	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.93 486	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

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

FADNet_RVC	0.55 429	0.37 478	1.17 547	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 403	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 494	0.28 483

STTStereo	0.55 429	0.37 478	0.76 492	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 489	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 539	0.24 442	0.23 444

SuperB	1.04 548	0.37 478	4.81 612	0.43 362	0.31 421	0.99 507	0.46 433	1.02 423	2.09 590	1.09 526	1.09 447	0.75 377	0.81 494	1.06 510	1.76 575	0.19 358	0.15 371	0.17 233	0.15 244	2.82 621	0.26 466

DISCO	0.70 486	0.26 386	0.68 455	0.44 381	0.31 421	1.14 535	0.51 474	1.23 517	1.23 534	0.81 379	1.05 431	1.50 557	0.85 506	1.82 581	1.03 536	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 501	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 416	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

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

DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 202	0.32 230	0.14 125	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

NINENet	0.50 393	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 403	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

AASNet	0.53 415	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 569	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

RAFT + AFF	0.53 415	0.29 429	0.75 487	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 426	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 290	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

psm_up	0.55 429	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 529	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 511	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

DMCA-RVC	0.51 400	0.30 438	0.59 409	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 468	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 518	0.23 465	0.26 459	0.19 378

CVANet_RVC	0.57 447	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 437	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 504	0.19 454	0.27 493	0.25 490	0.31 494	0.21 419

DLCB_ROB	0.58 454	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 431	1.04 511	1.14 466	1.21 514	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 381	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

PWC_ROB	0.87 525	0.52 540	1.28 558	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 551	1.46 565	1.61 570	2.59 588	1.16 512	1.01 542	1.34 552	1.40 566	0.25 466	0.18 440	0.28 501	0.20 408	0.29 479	0.28 483

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

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 127	0.31 220	1.47 610	0.11 166	0.14 123	0.09 10	1.59 599	0.13 193

HBP-ISP	0.59 461	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 469	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 544	0.38 569	0.47 565	0.41 564	0.38 532	0.31 508

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 429	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 223	0.44 357	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 434	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.46 376	0.17 290	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 440	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.45 366	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

delet	0.55 429	0.24 342	0.55 394	0.44 381	0.33 448	1.07 521	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 326	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

PS-NSSS	0.58 454	0.44 513	0.62 419	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 514	0.26 518	0.40 551	0.27 511	0.33 507	0.26 466

NaN_ROB	0.69 484	0.44 513	0.69 461	0.51 486	0.33 448	0.97 502	1.06 581	1.22 512	1.19 527	1.24 549	0.96 384	1.08 489	0.78 487	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 540	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

MultiAttention	3.58 612	0.24 342	0.62 419	0.54 515	0.34 457	22.90 634	2.72 624	1.60 580	1.13 516	0.80 366	1.81 560	1.14 510	0.43 284	35.29 668	0.61 438	0.17 290	0.12 229	0.23 430	0.23 465	0.34 513	0.29 491

LL-Strereo	0.57 447	0.27 403	0.68 455	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 454	0.83 400	0.78 288	1.10 497	1.18 558	1.33 550	0.49 389	0.17 290	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

fast-acv-ft	0.64 470	0.30 438	0.73 478	0.45 404	0.34 457	1.17 541	0.49 454	0.86 355	0.98 458	1.02 502	1.36 513	1.29 524	0.85 506	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

MMNet	0.55 429	0.25 367	0.61 416	0.43 362	0.34 457	1.07 521	0.39 374	0.87 362	0.91 426	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 475	0.81 429	0.76 475	0.15 192	0.14 340	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

FADNet-RVC-Resample	0.56 440	0.33 455	1.16 542	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 437	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

GANet	0.70 486	0.37 478	0.55 394	0.51 486	0.34 457	0.94 494	0.96 574	1.08 447	0.94 444	1.04 511	1.98 569	1.13 507	0.88 515	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 518	0.27 493	0.22 449	0.31 494	0.22 437

MeshStereo	1.34 574	0.43 508	0.54 389	0.44 381	0.34 457	1.66 577	0.60 505	1.94 593	1.37 555	4.47 620	3.25 597	4.71 612	1.94 596	1.92 585	1.17 551	0.35 544	0.35 564	0.37 543	0.31 533	0.32 500	0.32 512
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 512	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 26	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 493	0.72 386	0.28 190	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

pcwnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.84 504	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 531	0.99 489	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 479	0.29 491

ADLNet	0.55 429	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 489	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

z-mn7	1.00 542	0.50 529	1.70 583	0.53 508	0.36 469	1.75 582	0.71 543	1.22 512	2.28 595	0.96 476	2.54 584	1.42 548	0.95 532	2.19 597	1.54 568	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 471	0.25 460

ISRNet	0.56 440	0.24 342	0.66 446	0.56 526	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 520	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 544	0.26 518	0.36 538	0.33 542	0.30 488	0.42 552

SACVNet	0.58 454	0.34 460	0.55 394	0.55 523	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 502	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 479	0.36 531

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 523	0.36 469	0.38 228	0.20 43	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 131	0.56 233	0.26 151	0.16 247	0.11 166	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 54

EDNetEfficientorigin	9.93 626	1.15 592	175.16 675	0.48 441	0.36 469	1.04 518	0.68 527	1.24 524	2.69 603	3.17 613	2.50 583	2.30 585	2.07 600	1.76 578	2.21 589	0.20 381	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 562	0.50 577

DSFCA	0.55 429	0.25 367	0.62 419	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 517	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

ETE_ROB	0.70 486	0.49 525	0.73 478	0.56 526	0.36 469	0.79 457	0.87 566	1.14 476	0.93 437	1.19 540	1.18 481	1.39 544	0.82 498	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 518	0.26 504	0.33 507	0.34 524

rvit_105_1	0.54 427	0.40 500	0.76 492	0.58 534	0.37 476	0.59 368	0.68 527	0.70 280	0.94 444	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 525	0.29 536	0.31 518	0.34 544	0.23 429	0.20 401

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

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 510	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 503	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

HGLStereo	0.56 440	0.28 417	0.57 404	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 498	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

FAT-Stereo	0.73 496	0.33 455	0.75 487	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 551	1.30 550	1.03 510	1.40 522	1.59 566	1.15 554	0.87 459	0.86 495	0.28 497	0.28 531	0.28 501	0.23 465	0.28 475	0.38 542

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 479	0.81 574	0.73 478	0.53 508	0.37 476	1.40 558	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 554	0.30 540	0.57 580	0.31 533	0.53 567	0.30 500

RTSC	0.87 525	0.48 521	1.23 554	0.52 498	0.37 476	1.13 534	0.50 459	1.34 545	1.79 583	1.51 564	1.24 492	1.12 501	0.81 494	1.62 570	2.16 588	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 488	0.31 508

zh-mn7	1.08 557	0.65 560	4.00 608	0.52 498	0.38 485	1.16 540	0.62 512	1.15 480	1.77 582	1.74 578	2.31 575	1.17 513	0.91 518	2.10 592	1.77 576	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

w-ln-seven-2	0.76 499	0.43 508	2.32 594	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 518	1.11 459	1.12 515	1.19 540	1.28 499	1.09 493	0.99 538	1.07 513	0.87 501	0.20 381	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

SDNR	0.86 524	0.37 478	1.47 577	0.40 267	0.38 485	3.38 610	0.33 255	0.90 374	0.98 458	0.99 489	2.09 574	0.59 285	0.71 458	1.29 546	0.70 462	0.51 575	0.56 593	0.36 538	0.26 504	0.43 545	0.46 565

coex-ft	6.43 623	1.51 604	87.33 674	0.49 456	0.38 485	1.34 555	1.21 591	1.16 487	8.09 622	12.12 631	2.79 592	2.77 594	3.31 615	1.16 527	3.15 600	0.24 455	0.23 494	0.27 493	0.24 481	0.45 550	0.37 536

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

aanetorigin	0.83 521	0.56 547	1.87 587	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 520	0.70 280	1.00 469	2.42 599	2.02 571	1.31 527	1.18 558	0.93 486	1.13 550	0.20 381	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 471	0.30 500

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 461	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 103	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

EDNetEfficient	1.46 581	0.80 573	6.12 639	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 559	0.90 374	2.77 604	3.50 616	1.96 568	1.66 567	2.03 599	1.26 542	4.18 610	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 541	0.39 544

FADNet-RVC	0.60 464	0.53 544	1.14 541	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 511	0.28 501	0.28 517	0.31 494	0.31 508

ADCL	1.04 548	0.38 488	1.35 567	0.50 470	0.39 491	1.61 574	0.89 567	1.29 535	1.39 558	1.29 552	1.50 539	1.24 517	1.24 563	1.37 558	4.87 613	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 479	0.27 476

DRN-Test	0.66 474	0.32 447	0.66 446	0.50 470	0.39 491	1.15 537	0.61 510	1.49 568	1.01 473	1.12 531	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 521	0.23 443	0.17 423	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

Wz-Net-MNSev	0.76 499	0.40 500	1.34 566	0.50 470	0.40 496	1.44 564	0.83 559	1.15 480	1.16 521	1.25 550	1.20 486	1.13 507	0.81 494	1.16 527	1.00 534	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 475	0.26 466

UNet	0.54 427	0.26 386	0.66 446	0.44 381	0.40 496	0.99 507	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

DANet	0.71 490	0.45 517	0.91 517	0.59 539	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 544	1.22 487	1.33 535	0.88 515	1.16 527	1.24 555	0.27 486	0.23 494	0.31 518	0.25 490	0.35 518	0.32 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.88 527	0.50 529	0.85 505	0.55 523	0.40 496	1.17 541	0.78 553	1.50 569	1.37 555	1.33 555	1.27 497	1.48 555	1.00 541	2.57 605	0.98 530	0.25 466	0.32 554	0.45 561	0.30 525	0.34 513	0.28 483

XPNet_ROB	0.70 486	0.35 466	0.68 455	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 565	1.16 487	0.94 444	1.33 555	1.15 472	1.38 543	0.83 503	1.03 507	0.90 517	0.32 525	0.25 511	0.26 479	0.24 481	0.31 494	0.28 483

LALA_ROB	0.74 497	0.43 508	0.69 461	0.54 515	0.40 496	1.01 509	0.95 573	1.21 504	1.07 504	1.22 546	1.12 454	1.56 563	0.79 489	1.04 509	0.86 495	0.33 533	0.22 484	0.35 533	0.30 525	0.35 518	0.31 508

PWCDC_ROB	0.89 529	0.49 525	0.80 501	0.74 575	0.40 496	1.03 514	0.39 374	1.33 543	2.35 599	1.02 502	3.77 606	0.81 404	0.92 523	1.20 532	0.90 517	0.34 539	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 513	0.29 491

Wz-Net-LNSev	0.71 490	0.51 533	1.36 571	0.50 470	0.41 503	1.15 537	0.69 532	1.21 504	1.07 504	1.02 502	1.12 454	1.08 489	0.87 511	0.89 468	0.89 515	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 409	0.47 434	0.41 503	0.29 116	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 142	0.52 241	0.26 131	0.73 392	0.27 169	0.17 290	0.12 229	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

psmorigin	0.82 513	0.51 533	2.09 590	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 403	1.45 560	1.43 529	1.50 557	1.06 546	1.22 538	0.97 527	0.31 514	0.32 554	0.27 493	0.27 511	0.33 507	0.42 552

DPSNet	0.99 541	0.42 506	1.88 588	0.53 508	0.41 503	1.59 573	1.26 595	2.21 599	1.43 561	1.10 528	1.11 450	1.46 551	1.95 597	1.34 552	1.26 557	0.34 539	0.25 511	0.25 460	0.21 431	0.46 553	0.37 536

MDST_ROB	0.91 533	0.27 403	0.85 505	0.63 552	0.41 503	2.53 593	0.71 543	1.60 580	1.13 516	2.83 606	1.73 555	0.97 455	0.69 441	1.61 569	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 524	0.28 517	0.25 452	0.24 452

CSAN	0.83 521	0.49 525	0.77 497	0.60 545	0.41 503	1.14 535	1.06 581	1.19 497	1.46 565	1.32 553	1.43 529	1.37 542	1.19 560	1.27 545	0.86 495	0.39 554	0.31 549	0.36 538	0.37 549	0.35 518	0.34 524

zh-sn7	1.09 558	0.75 568	3.23 602	0.57 532	0.42 509	1.11 529	0.89 567	1.19 497	1.27 546	1.41 559	1.98 569	1.25 518	1.47 576	1.99 589	2.62 596	0.26 476	0.26 518	0.26 479	0.27 511	0.35 518	0.30 500

Wz-Net-TNSev	1.14 561	1.06 591	4.32 611	0.49 456	0.42 509	1.51 568	1.11 585	1.48 566	1.40 560	1.22 546	1.26 496	1.58 565	1.43 574	1.76 578	1.70 572	0.32 525	0.31 549	0.26 479	0.30 525	0.41 541	0.41 551

GwcNet	0.69 484	0.36 471	1.10 536	0.51 486	0.42 509	1.08 525	0.50 459	1.21 504	1.16 521	1.00 494	1.37 516	1.06 482	0.79 489	0.92 480	0.94 521	0.25 466	0.24 503	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

ADCPNet	1.03 547	0.48 521	2.70 598	0.54 515	0.42 509	1.40 558	0.75 549	1.13 467	1.07 504	1.22 546	1.42 526	1.68 568	1.09 549	1.36 557	3.45 605	0.30 511	0.28 531	0.29 509	0.32 539	0.37 528	0.35 529

GANetREF_RVC	0.80 509	0.75 568	0.86 510	0.66 561	0.42 509	1.15 537	0.98 575	1.14 476	1.19 527	1.01 499	1.02 417	1.10 497	0.90 517	1.15 525	0.76 475	0.48 570	0.39 573	0.57 580	0.38 552	0.63 579	0.46 565
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
PSMNet_ROB	0.64 470	0.37 478	0.65 440	0.56 526	0.42 509	0.97 502	0.83 559	1.21 504	0.92 431	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 519	0.29 504	0.20 466	0.31 518	0.31 533	0.26 459	0.23 444

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 483	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 102	0.16 247	0.10 67	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

Anonymous_2	0.82 513	0.44 513	0.63 429	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 475	0.75 405	0.58 426	0.52 576	0.54 591	0.54 578	4.82 631	0.56 571	0.40 547

FINET	0.67 479	0.42 506	1.00 526	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 567	1.08 447	1.50 567	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 548	0.30 540	0.26 479	0.24 481	0.35 518	0.33 517

edge stereo	0.76 499	0.38 488	0.74 483	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 498	1.28 551	1.38 521	1.81 571	1.11 551	1.08 516	0.85 494	0.33 533	0.32 554	0.41 555	0.28 517	0.32 500	0.36 531

ADCMid	1.14 561	0.52 540	2.23 593	0.53 508	0.43 515	1.07 521	0.75 549	1.23 517	1.05 491	2.15 592	1.44 532	1.50 557	1.43 574	1.56 566	5.01 614	0.26 476	0.24 503	0.29 509	0.31 533	0.37 528	0.33 517

NVstereo2D	0.60 464	0.30 438	0.75 487	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 520	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 525	0.15 371	0.28 501	0.20 408	0.40 535	0.36 531

StereoDRNet	0.64 470	0.33 455	0.68 455	0.51 486	0.43 515	1.03 514	0.53 482	1.47 565	0.99 463	1.10 528	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 505	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 471	0.19 378

MFN_U_SF_RVC	1.09 558	0.59 551	1.97 589	0.67 564	0.44 522	1.93 586	0.60 505	1.85 592	1.36 553	1.61 570	1.54 544	1.95 579	1.37 570	1.64 573	1.73 573	0.40 558	0.37 567	0.45 561	0.48 578	0.44 546	0.44 559

FADNet	0.61 466	0.51 533	1.10 536	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 491	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 504	0.30 540	0.27 493	0.30 525	0.46 553	0.35 529

NCCL2	0.72 494	0.41 504	0.65 440	0.64 553	0.44 522	0.98 506	1.20 589	1.11 459	1.00 469	0.98 486	0.96 384	1.49 556	0.87 511	0.90 470	0.79 480	0.31 514	0.26 518	0.39 548	0.39 556	0.32 500	0.32 512

WCMA_ROB	1.14 561	0.36 471	0.76 492	0.49 456	0.44 522	1.23 549	0.67 522	1.11 459	1.23 534	2.84 607	3.95 612	3.28 602	1.83 593	1.25 541	0.99 531	0.44 563	0.34 562	0.34 531	0.37 549	0.41 541	0.40 547

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

Wz-Net-SNSev	0.91 533	0.73 566	2.13 591	0.56 526	0.45 526	0.95 497	1.13 586	1.34 545	1.24 536	1.02 502	1.30 506	1.46 551	0.86 508	1.81 580	1.50 567	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 500	0.29 491

APVNet	0.71 490	0.37 478	0.89 514	0.56 526	0.45 526	1.18 543	0.68 527	1.41 559	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 494	1.10 520	1.17 551	0.26 476	0.28 531	0.32 524	0.31 533	0.29 479	0.30 500

Syn2CoEx	0.71 490	0.51 533	0.95 519	0.64 553	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 566	1.13 516	0.93 465	1.35 512	1.02 472	0.99 538	0.92 480	0.80 482	0.30 511	0.27 527	0.28 501	0.24 481	0.23 429	0.24 452

S-Stereo	0.74 497	0.35 466	0.96 521	0.56 526	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 577	0.96 476	1.41 524	1.12 501	0.94 529	0.80 426	1.04 539	0.26 476	0.31 549	0.28 501	0.25 490	0.32 500	0.47 570

ADCRef	0.80 509	0.43 508	1.32 564	0.50 470	0.45 526	1.07 521	0.51 474	1.07 443	0.98 458	1.17 536	1.42 526	0.87 423	0.91 518	0.85 452	3.19 601	0.18 326	0.16 403	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

CC-Net-ROB	0.82 513	0.96 585	0.85 505	0.58 534	0.45 526	1.27 552	0.70 537	1.17 492	1.02 476	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 482	1.06 510	0.69 459	0.46 566	0.34 562	1.71 602	0.38 552	0.59 577	0.36 531

FSD	0.48 358	0.47 520	0.53 384	0.54 515	0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 195	0.49 389	0.45 564	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.46 553	0.45 563

YMNet	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 538	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 549	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 538	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 549	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 465	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 525	0.23 494	0.35 533	0.25 490	0.30 488	0.25 460

SHD	0.93 536	0.50 529	1.18 548	0.59 539	0.46 533	0.97 502	0.48 448	1.70 588	2.15 591	1.58 567	1.37 516	1.42 548	1.19 560	1.31 548	1.60 570	0.31 514	0.26 518	0.32 524	0.33 542	0.40 535	0.42 552

GASNet	0.67 479	0.72 565	0.96 521	0.70 571	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 481	0.94 468	0.82 312	0.93 446	0.83 503	1.33 550	0.80 482	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.28 517	0.44 546	0.24 452

G-Net	0.95 537	0.46 519	1.04 529	0.64 553	0.48 538	2.12 589	0.64 517	1.01 420	0.87 398	1.75 579	2.82 595	1.30 526	1.64 587	1.06 510	0.96 526	0.36 548	0.29 536	0.35 533	0.25 490	0.45 550	0.42 552

FC-DCNN v2	1.65 589	0.51 533	0.65 440	0.61 547	0.49 540	1.61 574	0.70 537	1.75 590	1.56 573	4.74 624	4.91 621	6.46 623	3.31 615	1.91 584	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

FC-DCNN	1.59 585	0.51 533	0.66 446	0.61 547	0.49 540	1.56 571	0.70 537	1.66 585	1.53 569	4.64 621	4.62 619	5.85 619	3.34 617	1.84 582	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

w-ln-seven	0.96 538	0.48 521	2.41 596	0.54 515	0.50 542	1.41 560	0.70 537	1.67 586	1.81 584	1.49 561	1.50 539	1.26 519	0.87 511	1.15 525	1.80 580	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 494	0.26 466

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 546	0.57 549	1.51 579	0.67 564	0.50 542	2.57 594	1.66 610	1.20 502	1.43 561	1.38 557	1.57 546	1.33 535	0.92 523	1.64 573	0.88 505	0.37 551	0.39 573	0.46 564	0.60 590	0.41 541	0.40 547

stereogan	0.80 509	0.31 443	0.71 470	0.59 539	0.50 542	1.72 581	0.48 448	1.35 548	1.37 555	1.00 494	1.46 537	1.56 563	0.95 532	1.29 546	0.84 490	0.28 497	0.29 536	0.29 509	0.25 490	0.38 532	0.38 542

MSMD_ROB	1.21 568	0.49 525	0.62 419	0.59 539	0.50 542	1.62 576	0.67 522	1.23 517	1.24 536	2.45 600	3.77 606	3.09 599	2.98 613	1.32 549	0.81 485	0.45 564	0.41 576	0.49 573	0.51 585	0.47 556	0.44 559

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 557	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

WZ-Net	1.19 567	0.59 551	4.07 609	0.62 551	0.51 546	1.34 555	1.31 599	1.32 541	1.74 581	1.53 566	1.65 549	1.74 570	1.28 567	2.25 599	2.01 585	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 535	0.39 544

ADCS	1.51 583	0.61 555	3.42 603	0.59 539	0.51 546	1.27 552	1.08 584	1.59 579	1.81 584	1.91 586	1.66 551	1.51 560	1.42 573	1.94 587	8.60 622	0.33 533	0.32 554	0.33 529	0.36 548	0.44 546	0.42 552

ADCP+	1.06 553	0.35 466	1.51 579	0.49 456	0.51 546	1.45 565	0.55 490	1.25 528	1.03 481	1.16 535	1.15 472	1.10 497	1.07 548	1.56 566	6.75 620	0.19 358	0.16 403	0.23 430	0.21 431	0.28 475	0.21 419

XQC	0.89 529	0.65 560	1.31 562	0.67 564	0.52 550	1.22 547	0.68 527	1.26 530	1.52 568	1.14 534	1.11 450	1.28 523	1.04 545	1.40 560	1.77 576	0.38 552	0.24 503	0.37 543	0.31 533	0.53 567	0.47 570

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 581	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 105	0.34 54	0.31 220	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.10 80	0.13 118	0.13 193

BEATNet-Init1	15.13 631	0.82 577	50.86 672	0.72 574	0.53 551	38.10 643	7.03 628	11.83 656	14.25 656	29.78 672	30.17 672	48.21 676	22.64 666	26.78 646	18.11 641	0.42 562	0.38 569	0.47 565	0.46 570	0.51 562	0.48 573

PA-Net	0.67 479	0.43 508	0.83 503	0.50 470	0.53 551	0.94 494	0.68 527	1.10 453	1.14 519	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 482	1.02 505	0.88 505	0.24 455	0.41 576	0.29 509	0.44 569	0.26 459	0.34 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AF-Net	0.81 512	0.39 495	0.68 455	0.64 553	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 582	1.31 551	0.96 476	2.02 571	1.46 551	1.26 566	1.11 522	0.99 531	0.32 525	0.24 503	0.39 548	0.27 511	0.30 488	0.25 460

AnyNet_C01	1.56 584	1.05 590	7.45 641	0.64 553	0.54 554	1.99 587	1.38 602	1.43 562	1.36 553	1.63 573	1.92 566	1.84 573	1.33 569	2.40 601	4.03 607	0.33 533	0.32 554	0.32 524	0.34 544	0.44 546	0.45 563

Nwc_Net	0.78 505	0.38 488	0.73 478	0.60 545	0.55 556	1.05 519	0.55 490	1.67 586	1.05 491	0.88 436	1.86 564	1.40 546	1.09 549	1.10 520	0.87 501	0.30 511	0.25 511	0.36 538	0.38 552	0.29 479	0.29 491

AnyNet_C32	1.16 565	0.62 558	2.40 595	0.57 532	0.55 556	1.41 560	1.34 600	1.18 495	1.24 536	1.49 561	1.42 526	1.39 544	1.20 562	1.55 564	4.82 612	0.29 504	0.28 531	0.29 509	0.34 544	0.38 532	0.42 552

ELAS	1.63 588	0.61 555	0.95 519	0.68 568	0.55 556	3.01 608	1.55 608	2.39 601	2.33 598	3.64 617	3.89 610	2.75 593	2.90 612	2.15 595	2.27 594	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 574	0.87 579	1.76 585	0.86 579	0.56 559	4.29 615	1.79 615	1.50 569	1.98 588	1.61 570	1.85 563	1.84 573	1.41 572	1.89 583	1.36 562	0.48 570	0.40 575	0.56 579	0.57 588	0.69 582	0.48 573

MANE	4.13 616	0.51 533	0.64 434	0.66 561	0.56 559	6.89 621	0.99 577	7.55 635	12.04 651	6.68 627	8.57 629	10.69 629	9.45 626	7.59 626	6.39 618	0.49 572	0.43 583	0.48 570	0.98 607	0.49 559	0.48 573

ELAS_RVC	1.60 586	0.61 555	1.01 528	0.70 571	0.56 559	2.00 588	1.89 617	1.96 594	2.65 602	3.33 615	3.26 598	3.03 596	3.41 618	2.49 603	2.09 587	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 599	1.40 603	1.39 555	2.26 593	1.89 583	2.56 585	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 608	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RTSA	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 599	1.40 603	1.39 555	2.26 593	1.89 583	2.56 585	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 608	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RP	0.76 499	0.36 471	0.63 429	0.66 561	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 533	0.97 481	1.65 549	1.43 550	1.32 568	1.01 500	0.84 490	0.33 533	0.30 540	0.36 538	0.30 525	0.34 513	0.34 524

ccnet	0.82 513	0.57 549	0.75 487	0.54 515	0.59 565	1.09 528	0.66 520	1.38 554	0.94 444	1.12 531	1.44 532	1.29 524	0.92 523	0.95 495	1.24 555	0.49 572	0.42 578	0.50 575	0.47 576	0.51 562	0.46 565

FCDSN-DC	1.39 579	0.56 547	0.65 440	0.74 575	0.59 565	1.38 557	0.63 513	1.35 548	1.39 558	3.26 614	4.50 618	4.61 610	2.63 608	1.58 568	1.03 536	0.46 566	0.42 578	0.48 570	0.47 576	0.50 561	0.50 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TCMNet	0.66 474	0.39 495	0.98 524	0.59 539	0.61 567	0.96 500	0.55 490	1.05 435	0.90 419	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 535	0.26 476	0.26 518	0.31 518	0.28 517	0.32 500	0.29 491

DGSMNet	0.76 499	0.55 546	1.29 560	0.58 534	0.62 568	0.94 494	0.70 537	1.26 530	1.11 511	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 539	0.29 536	0.41 555	0.40 559	0.57 573	0.55 582

PVD	1.28 573	0.67 563	1.28 558	0.74 575	0.62 568	1.50 567	0.84 562	1.99 595	2.96 605	2.18 593	2.36 580	1.85 575	1.95 597	1.92 585	1.94 583	0.39 554	0.36 566	0.49 573	0.37 549	0.51 562	0.64 584

RGC	0.79 508	0.59 551	0.71 470	0.65 558	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 491	1.07 520	1.45 535	1.47 554	1.03 543	1.21 536	0.88 505	0.32 525	0.30 540	0.48 570	0.40 559	0.37 528	0.37 536

NCC-stereo	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517

Abc-Net	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.72 494	0.35 466	0.64 434	0.53 508	0.67 571	1.31 554	0.67 522	1.20 502	1.18 525	1.05 513	0.87 344	1.27 521	0.93 528	0.93 486	1.27 559	0.22 426	0.16 403	0.26 479	0.23 465	0.40 535	0.39 544

PASM	0.90 532	0.64 559	1.69 581	0.69 570	0.69 574	0.78 454	0.84 562	1.03 427	1.26 545	1.19 540	1.15 472	1.31 527	0.98 537	1.24 540	1.03 536	0.52 576	0.56 593	0.59 583	0.66 592	0.56 571	0.54 581

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

U	0.45 320	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 611	0.20 43	0.41 94	0.38 156	0.26 66	0.23 38	0.24 60	0.22 83	0.26 2	0.22 52	0.15 192	0.09 25	0.88 590	0.13 186	0.13 118	0.11 103

NLCSM	0.82 513	0.52 540	1.19 549	0.58 534	0.73 577	0.92 492	0.78 553	1.75 590	0.87 398	0.92 460	1.86 564	1.40 546	0.74 467	1.52 562	1.09 543	0.27 486	0.23 494	0.26 479	0.30 525	0.26 459	0.28 483

DeepPrunerF	0.89 529	0.52 540	3.43 604	0.68 568	0.81 578	0.72 436	0.72 545	1.22 512	1.99 589	0.93 465	1.01 408	0.87 423	0.86 508	1.08 516	0.95 524	0.34 539	0.28 531	0.43 557	0.39 556	0.30 488	0.32 512

STTRV1_RVC	0.82 513	0.59 551	1.16 542	0.67 564	0.81 578	1.11 529	0.63 513	1.30 538	1.11 511	0.98 486	1.33 510	1.08 489	0.95 532	1.26 542	0.87 501	0.55 582	0.25 511	0.43 557	0.39 556	0.58 576	0.40 547

NVStereoNet_ROB	1.24 570	0.90 581	1.13 540	0.86 579	0.88 580	1.11 529	0.99 577	1.42 560	1.53 569	1.59 569	2.48 582	2.24 584	1.53 578	1.96 588	1.30 560	0.76 590	0.70 598	0.78 587	1.00 608	0.71 584	0.88 595
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.76 499	0.75 568	1.08 535	1.01 587	0.90 581	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 481	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 580	0.27 527	0.76 586	0.46 570	0.66 581	0.47 570

SAMSARA	1.07 555	0.65 560	1.19 549	1.06 590	0.90 581	1.76 583	1.76 614	1.46 564	1.44 563	1.51 564	1.16 477	2.00 580	1.14 553	1.48 561	1.31 561	0.39 554	0.44 585	0.35 533	0.38 552	0.49 559	0.49 576

MADNet+	2.23 602	2.43 619	10.85 645	1.22 594	0.91 583	2.76 598	1.40 603	2.12 598	1.67 580	1.32 553	1.74 557	1.86 576	1.74 589	6.25 621	4.41 611	0.65 585	0.64 596	0.58 582	0.54 587	0.80 585	0.76 588

PWCK	1.92 594	1.66 610	3.12 601	1.65 600	0.91 583	2.84 601	2.26 620	2.10 597	2.41 600	2.36 598	2.31 575	2.22 583	1.82 591	3.43 610	2.03 586	1.61 613	0.71 600	1.51 599	0.82 600	1.69 600	0.91 596

MFMNet_re	1.14 561	0.97 588	1.19 549	0.99 584	0.95 585	1.25 551	1.22 592	1.39 555	1.55 571	1.69 577	1.67 553	1.21 514	1.53 578	1.12 523	0.99 531	0.87 594	0.75 605	0.79 588	0.75 596	0.90 586	0.94 597

UDG	0.88 527	0.82 577	0.67 450	1.00 586	0.96 586	1.02 511	0.57 499	1.13 467	0.99 463	0.90 447	0.97 397	1.31 527	0.99 538	0.85 452	0.84 490	0.54 581	0.32 554	1.77 603	0.40 559	0.94 589	0.66 585

Consistency-Raft	1.01 543	0.81 574	1.24 555	0.84 578	0.97 587	0.81 465	0.84 562	1.30 538	1.59 574	1.05 513	1.68 554	1.12 501	0.91 518	0.92 480	1.11 545	0.65 585	0.74 601	0.79 588	0.90 603	1.06 594	0.79 591

PDISCO_ROB	0.91 533	0.48 521	1.06 531	0.99 584	0.97 587	1.67 579	0.63 513	1.64 584	1.59 574	1.06 517	1.18 481	1.31 527	0.79 489	1.55 564	0.97 527	0.49 572	0.22 484	0.45 561	0.40 559	0.45 550	0.37 536

SQANet	0.82 513	0.74 567	0.67 450	1.13 591	0.98 589	1.11 529	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 584	0.24 503	1.03 594	0.35 547	1.18 596	0.58 583

FADE		2.05 615		1.03 588	0.99 590							2.73 592				11.57 638	1.70 624	23.09 669	15.86 663	0.62 578

SGM+DAISY	1.35 576	0.94 584	1.25 556	0.96 583	1.00 591	1.52 569	1.02 580	1.34 545	1.21 531	2.64 602	2.65 590	2.44 588	1.56 581	1.64 573	1.26 557	0.97 597	0.95 617	0.90 591	0.90 603	0.94 589	0.96 600

GCST	0.83 521	1.22 594	0.74 483	1.58 599	1.01 592	1.06 520	0.23 95	0.78 329	0.78 342	0.97 481	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 595	0.65 597	1.20 596	0.81 599	0.91 587	0.70 586

anonymity	0.97 539	0.89 580	1.05 530	0.92 582	1.03 593	0.97 502	0.81 558	1.29 535	0.91 426	1.07 520	0.98 398	1.00 463	0.95 532	1.02 505	0.92 520	0.96 595	0.95 617	0.90 591	0.91 606	0.92 588	0.94 597

SPS-STEREO	1.25 571	0.93 582	1.06 531	1.04 589	1.03 593	1.41 560	0.91 571	1.51 572	1.19 527	2.09 590	1.83 561	1.94 578	1.39 571	1.62 570	1.39 565	0.97 597	0.94 616	0.90 591	0.89 602	0.96 591	0.96 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.04 548	0.93 582	0.88 512	1.33 597	1.05 595	1.66 577	0.70 537	1.40 558	1.18 525	1.08 524	1.32 509	1.33 535	0.91 518	1.23 539	0.76 475	0.72 588	0.46 588	1.24 597	0.50 583	1.40 597	0.75 587

WAO-7	1.90 593	1.20 593	1.35 567	1.27 595	1.06 596	2.84 601	1.56 609	3.23 610	3.06 608	2.23 595	3.33 602	3.17 600	2.28 602	3.12 607	2.21 589	1.02 599	0.91 612	1.06 595	1.03 611	1.04 593	0.97 603

Ntro	1.09 558	0.97 588	0.91 517	1.44 598	1.19 597	1.69 580	0.80 557	1.35 548	1.25 542	1.00 494	1.29 503	1.31 527	0.97 536	1.26 542	0.84 490	0.84 592	0.43 583	1.36 598	0.50 583	1.56 598	0.78 589

DDUNet	1.06 553	2.56 622	0.68 455	1.21 593	1.26 598	1.03 514	0.69 532	1.11 459	0.94 444	0.96 476	1.22 487	1.27 521	0.82 498	0.93 486	0.72 469	0.84 592	0.38 569	1.99 606	0.60 590	1.10 595	0.85 593

RainbowNet	1.35 576	1.49 602	1.19 549	1.88 606	1.45 599	1.48 566	1.07 583	1.61 582	1.55 571	1.20 544	1.59 547	1.54 561	1.13 552	1.34 552	0.97 527	1.36 609	0.70 598	1.82 604	0.79 598	1.71 601	1.07 606

JetBlue	2.78 605	1.26 595	7.04 640	1.16 592	1.48 600	8.00 623	6.02 627	2.60 603	1.92 587	2.12 591	2.64 589	3.34 604	3.05 614	6.49 622	3.39 603	0.78 591	0.76 606	0.75 585	0.76 597	0.97 592	1.18 612

ACVNet-4b	1.35 576	1.31 597	1.10 536	1.90 607	1.59 601	1.92 585	0.77 551	1.52 575	1.62 578	1.05 513	1.60 548	2.11 582	0.94 529	1.64 573	0.77 479	1.30 606	0.35 564	2.03 610	0.67 593	1.88 608	0.84 592

ACVNet_2	1.65 589	1.27 596	1.41 574	1.75 602	1.62 602	2.22 590	1.20 589	2.30 600	2.62 601	1.78 580	2.56 585	3.03 596	1.61 584	1.54 563	1.12 549	1.06 600	0.58 595	1.82 604	0.70 595	1.82 604	0.96 600

ACVNet_1	1.46 581	1.33 598	1.12 539	1.91 608	1.62 602	1.83 584	0.98 575	2.00 596	1.85 586	1.39 558	1.53 543	2.32 586	1.53 578	1.34 552	1.11 545	1.30 606	0.50 590	2.06 612	0.58 589	1.93 610	0.95 599

WAO-8	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 592	4.58 620	12.56 653	2.84 607	4.07 614	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 608

Venus	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 592	4.58 620	12.56 653	2.84 607	4.06 613	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 608

WAO-6	2.04 599	1.50 603	1.16 542	1.70 601	1.67 606	2.69 595	1.44 606	3.06 607	3.63 614	1.98 587	3.27 599	3.54 608	2.07 600	2.36 600	2.22 591	1.31 608	0.91 612	2.04 611	1.22 618	1.73 602	1.27 614

MonStereo1	1.98 595	1.48 601	1.43 576	1.81 605	1.69 607	2.88 604	0.78 553	2.47 602	3.47 611	2.20 594	4.36 617	3.39 605	2.50 605	2.18 596	1.58 569	1.19 602	0.54 591	1.65 601	0.87 601	1.78 603	1.29 615

LVE	2.12 601	1.44 600	1.36 571	1.99 609	1.78 608	2.75 597	1.79 615	2.82 604	3.95 616	1.90 585	4.33 616	3.52 607	1.81 590	2.24 598	1.74 574	1.74 615	0.87 610	2.06 612	1.13 614	1.91 609	1.35 616

DispFullNet	1.60 586	2.63 623	2.75 599	2.56 618	1.79 609	1.24 550	0.47 440	1.37 553	1.45 564	1.87 582	1.50 539	1.55 562	2.46 603	2.04 591	1.04 539	0.59 583	0.18 440	2.32 615	0.68 594	2.29 614	1.14 607

Dean	1.98 595	1.36 599	1.36 571	2.12 610	1.81 610	2.74 596	1.36 601	3.37 614	3.80 615	2.08 589	3.32 601	3.21 601	1.82 591	1.71 577	1.67 571	1.27 603	0.77 607	1.99 606	0.90 603	1.86 605	1.03 605

IMH-64-1	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 596	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 593	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 610

IMH-64	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 596	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 593	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 610

IMH	2.04 599	1.62 607	1.20 553	2.20 611	1.89 611	2.91 607	1.30 596	3.11 608	3.03 606	1.81 581	3.35 603	3.03 596	1.90 594	2.48 602	1.80 580	1.66 614	0.77 607	2.45 618	1.04 612	2.15 613	1.19 613

test_for_model	0.82 513	3.60 626	0.39 206	2.35 614	2.07 614	0.39 236	0.28 172	0.42 99	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 101	0.27 142	0.34 54	0.25 122	0.34 539	0.11 166	0.13 90	0.09 10	3.49 626	0.18 345

tt	6.20 622	0.20 208	5.89 638	3.55 626	2.07 614	11.26 626	19.21 631	11.74 655	5.46 618	2.69 603	2.04 573	4.87 616	6.25 624	3.70 614	7.09 621	8.32 634	11.17 639	4.93 630	5.41 633	5.74 629	2.37 624

TorneroNet	4.53 619	1.89 612	1.48 578	2.55 617	2.27 616	13.78 630	1.69 612	4.84 624	23.73 667	2.89 610	7.70 628	7.06 624	2.69 609	4.26 618	3.42 604	1.84 617	0.77 607	2.68 622	1.13 614	2.42 616	1.47 618

TorneroNet-64	3.44 609	1.86 611	1.42 575	2.58 619	2.28 617	6.87 620	1.68 611	4.70 622	12.03 650	2.31 597	5.59 625	8.25 625	2.55 607	3.97 616	2.73 597	1.81 616	0.74 601	2.57 620	1.07 613	2.35 615	1.44 617

DPSimNet_ROB	3.58 612	2.45 620	8.57 642	2.53 616	2.37 618	2.88 604	3.77 626	3.14 609	3.23 609	4.71 623	3.86 609	4.68 611	4.87 623	4.07 617	5.62 615	2.33 623	2.33 626	2.47 619	2.52 625	2.51 618	2.64 625

KSHMR	2.57 603	1.93 613	1.69 581	2.63 620	2.42 619	2.86 603	2.07 618	3.27 612	6.50 620	2.49 601	3.36 604	3.41 606	1.92 595	2.49 603	1.94 583	2.13 620	1.40 622	2.79 625	1.50 621	2.73 619	1.77 619

UNDER WATER	3.46 610	2.07 616	3.64 606	3.09 623	2.48 620	3.75 613	2.42 622	3.31 613	13.77 655	2.90 611	2.95 596	5.84 618	3.69 619	3.69 613	3.48 606	2.07 619	1.11 619	2.70 623	1.40 619	2.84 622	1.98 621

UNDER WATER-64	3.53 611	2.01 614	3.94 607	3.22 625	2.49 621	5.41 619	2.60 623	3.43 615	12.41 652	3.03 612	2.68 591	6.07 621	4.04 620	3.79 615	3.33 602	2.02 618	1.24 621	2.63 621	1.46 620	2.78 620	2.08 623

ktn	2.98 608	2.25 617	1.73 584	2.84 621	2.53 622	3.76 614	2.15 619	3.70 616	5.47 619	2.75 604	5.17 624	5.94 620	2.48 604	3.23 608	2.46 595	2.34 624	1.44 623	2.78 624	2.03 624	2.45 617	2.01 622

notaker	2.76 604	2.29 618	1.80 586	2.96 622	2.58 623	2.90 606	1.75 613	3.24 611	3.05 607	2.78 605	4.24 615	6.15 622	2.51 606	3.34 609	2.75 598	2.31 622	1.18 620	3.00 626	1.65 622	2.84 622	1.97 620

JetRed	5.27 621	5.84 627	12.81 649	2.36 615	2.83 624	12.23 628	10.50 630	4.46 619	3.60 612	3.86 618	3.83 608	4.85 615	4.18 621	6.78 623	11.96 626	2.17 621	2.96 628	2.18 614	1.97 623	3.38 625	2.68 626

HanzoNet	6.76 624	2.45 620	4.22 610	3.19 624	2.94 625	3.62 612	2.28 621	4.79 623	7.20 621	14.00 635	13.19 634	17.49 641	22.30 665	13.25 631	6.19 617	4.20 628	1.93 625	3.10 627	2.56 626	3.35 624	2.88 627

MADNet++	4.03 614	2.70 624	3.44 605	3.72 627	3.44 626	4.44 616	3.52 625	3.95 618	3.61 613	4.46 619	4.98 622	4.10 609	4.58 622	7.00 624	5.89 616	3.74 626	3.67 629	3.27 628	2.71 627	3.70 627	3.66 628

ITERv30	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

qyd29nn	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

yuret106	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

uio108cc	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

v20iiwwt	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

ITERv14	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

v134_o9	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

ITERv7	18.70 639	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 654	40.23 645	8.00 637	8.38 624	27.48 664	24.66 640	19.39 646	15.68 646	26.97 647	19.51 642	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 646

hj116sk	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

iked130	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

vnu138km	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

99wein	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

a5sdf	18.76 647	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 649	40.95 653	7.37 625	8.92 632	26.19 641	25.08 655	19.87 661	14.86 633	28.17 655	18.08 636	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 654

oiu110	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

dddd17k	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv10	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv8	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv4	18.49 634	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 644	44.26 665	7.42 630	9.33 644	26.37 646	25.49 660	16.47 633	15.69 654	22.30 641	14.98 630	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 659

ITERv28	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv24	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

dd23bbn	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv21	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

zxcv128	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ITERv12	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

s6wercc	19.22 652	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 662	43.62 658	8.12 645	9.21 637	26.40 651	25.02 648	19.49 654	15.18 638	29.27 660	19.80 650	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 639

ASD4	9.96 627	8.86 630	17.78 650	7.17 628	9.80 652	16.08 631	28.92 635	9.77 654	8.20 623	7.02 628	7.08 627	8.47 626	9.57 627	11.17 630	20.26 657	4.12 627	4.14 630	5.57 634	4.74 630	5.53 628	4.90 630

PML	40.80 675	29.24 664	11.87 648	7.20 629	14.47 653	92.13 675	213.69 677	7.63 636	23.35 666	74.72 676	190.14 677	50.17 677	26.15 667	21.39 636	12.70 627	8.76 635	2.92 627	8.45 635	3.25 629	13.26 634	4.42 629

USTest	12.99 630	14.18 632	20.00 651	16.24 657	14.97 654	20.80 633	31.95 638	16.20 660	10.91 649	8.79 630	9.48 630	13.94 631	10.50 628	16.11 632	21.44 659	3.17 625	4.82 631	5.08 631	5.36 632	8.81 632	7.13 631

DGTPSM_ROB	12.07 628	8.00 628	20.99 652	8.93 630	16.78 655	10.67 624	30.87 636	9.01 652	15.16 657	6.50 625	15.41 638	9.04 627	14.85 631	9.25 627	21.67 660	4.57 629	8.57 634	5.08 631	9.28 654	5.90 630	10.95 634

DPSMNet_ROB	12.08 629	8.00 628	21.00 653	8.97 631	16.79 656	10.67 624	30.89 637	9.02 653	15.17 658	6.51 626	15.41 638	9.04 627	14.85 631	9.27 628	21.67 660	4.58 630	8.57 634	5.09 633	9.29 655	5.90 630	10.95 634

TCMNet-wrong-test	8.97 625	10.42 631	8.74 643	19.56 658	17.61 657	12.53 629	9.01 629	13.59 657	2.18 592	4.64 621	5.11 623	14.63 632	11.09 629	7.19 625	9.73 623	5.56 633	0.89 611	3.77 629	3.11 628	10.34 633	9.80 632

DPSM_ROB	17.78 632	18.63 659	24.31 659	20.90 660	19.47 658	25.97 636	36.21 640	21.23 666	16.24 660	13.38 633	14.06 636	19.18 644	16.30 659	20.78 634	25.67 663	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 637

DPSM	17.78 632	18.63 659	24.31 659	20.90 660	19.47 658	25.97 636	36.21 640	21.23 666	16.24 660	13.38 633	14.06 636	19.18 644	16.30 659	20.78 634	25.67 663	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 637

Anonymous_1	33.25 663	18.26 658	23.92 655	20.54 659	21.28 660	25.59 635	35.94 639	22.01 668	15.57 659	13.33 632	13.49 635	18.08 642	15.29 645	20.36 633	24.60 662	16.28 642	8.84 636	66.59 674	118.00 674	155.73 677	11.23 636

LRCNet_RVC	21.24 661	31.15 665	21.41 654	28.98 663	23.82 661	3.13 609	0.60 505	20.96 665	1.59 574	25.58 640	28.15 669	21.99 666	14.79 630	21.94 640	16.41 635	28.89 649	14.87 640	33.53 670	31.28 670	29.51 671	26.16 669

HaxPig	31.96 662	37.24 668	34.27 661	24.37 662	24.88 662	18.26 632	19.86 632	20.64 664	28.52 668	35.97 673	38.75 673	25.57 667	28.72 668	33.88 667	34.39 668	35.94 675	38.87 675	37.80 671	40.48 671	39.68 672	41.15 674

MEDIAN_ROB	37.38 672	40.85 676	40.60 665	32.31 664	31.85 663	27.20 638	24.55 633	29.10 669	33.19 675	42.09 675	41.76 675	33.35 668	34.39 675	39.78 670	37.07 669	43.64 677	44.10 677	44.12 673	43.40 673	41.51 674	42.76 676

AVERAGE_ROB	37.58 673	40.13 675	40.15 664	34.81 665	33.82 664	28.55 642	25.10 634	32.02 670	34.06 676	41.28 674	40.66 674	34.46 669	34.81 676	39.18 669	37.57 670	42.78 676	43.44 676	43.82 672	43.03 672	40.47 673	41.51 675

CasAABBNet	35.74 666	37.43 669	48.72 669	42.22 667	39.20 665	52.24 669	73.12 672	42.61 672	32.62 672	26.78 661	27.95 667	38.58 672	32.60 671	41.67 672	51.65 673	18.74 643	18.57 670	19.15 664	19.77 665	27.20 663	23.98 665

RAFT-FEzeroshot	35.73 664	37.45 670	48.67 667	42.23 668	39.22 666	52.25 670	73.13 673	42.62 673	32.59 669	26.71 658	27.70 665	38.57 670	32.57 669	41.68 673	51.67 674	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 665

RAFT-FE	35.73 664	37.45 670	48.67 667	42.23 668	39.22 666	52.25 670	73.13 673	42.62 673	32.59 669	26.71 658	27.70 665	38.57 670	32.57 669	41.68 673	51.67 674	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 665

FlowAnything	35.81 667	37.53 673	48.80 670	42.20 666	39.22 666	52.25 670	73.16 675	42.56 671	32.89 674	26.76 660	28.30 670	38.69 674	33.09 673	41.63 671	51.62 672	18.76 646	18.59 674	19.21 668	19.92 669	27.16 662	23.91 664

Selective-RAFT-Error	35.84 668	37.49 672	48.83 671	42.26 670	39.24 669	52.30 673	73.09 671	42.66 675	32.61 671	26.80 662	28.30 670	38.84 675	33.51 674	41.68 673	51.59 671	18.82 647	18.58 671	19.17 667	19.80 668	27.28 666	24.05 668

LSM	4.74 620	0.77 571	10.16 644	0.70 571	56.56 670	1.02 511	1.00 579	1.24 524	1.62 578	2.04 588	2.34 578	1.33 535	1.17 557	1.38 559	1.09 543	0.33 533	0.49 589	0.39 548	0.46 570	0.51 562	10.09 633

DLNR-FE	20.05 659	36.38 667	38.08 663	170.06 676	60.08 671	0.23 28	0.20 43	14.13 659	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.63 314	0.28 190	5.38 631	0.10 67	0.15 165	0.11 121	73.09 676	0.11 103

DLNR_Zeroshot_test	20.09 660	36.28 666	38.04 662	169.85 675	61.80 672	0.23 28	0.20 43	13.88 658	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.62 303	0.28 190	5.46 632	0.10 67	0.15 165	0.11 121	72.60 675	0.11 103

xxxxx1	36.64 669	19.51 661	24.21 656	61.66 672	64.63 673	27.28 639	40.10 642	20.25 661	18.63 663	14.07 636	12.97 631	17.26 638	17.36 661	21.70 637	27.93 665	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 671

tt_ll	36.64 669	19.51 661	24.21 656	61.66 672	64.63 673	27.28 639	40.10 642	20.25 661	18.63 663	14.07 636	12.97 631	17.26 638	17.36 661	21.70 637	27.93 665	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 671

ff	36.64 669	19.51 661	24.21 656	61.66 672	64.63 673	27.28 639	40.10 642	20.25 661	18.63 663	14.07 636	12.97 631	17.26 638	17.36 661	21.70 637	27.93 665	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 671

LSM0	38.95 674	37.60 674	48.58 666	43.57 671	91.06 676	52.57 674	72.57 670	43.17 676	32.63 673	26.97 663	27.97 668	38.65 673	32.94 672	41.86 676	51.78 676	18.89 648	18.41 666	19.13 663	19.63 664	27.29 667	33.77 670

test_example2	176.61 676	205.14 677	198.86 676	188.60 677	190.98 677	152.67 676	170.61 676	94.86 677	123.55 677	178.88 677	179.48 676	158.94 678	141.34 677	192.61 677	198.96 677	203.76 678	236.37 678	164.13 678	173.55 678	218.58 678	160.41 677

ccccc	429.48 677	429.19 678	527.00 677	507.10 678	501.20 678	356.95 677	342.70 678	380.82 678	297.90 678	334.51 678	389.17 678	372.86 679	449.39 678	499.17 678	553.56 678	561.44 679	431.22 679	334.28 679	290.86 679	540.88 679	489.46 678

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

Low-res two-view benchmark