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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 74	0.21 98	0.14 3	0.10 99	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 22	0.11 41	0.09 22	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.06 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 89	0.37 557	0.36 257	0.14 3	0.07 1	0.11 4	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 63	0.20 144	0.10 1	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.24 552	0.05 31

CREStereo	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.14 3	0.08 10	0.22 241	0.15 123	0.25 123	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.14 129	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
4k_L	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.15 146	0.08 38	0.23 114	0.15 10	0.09 37	0.23 263	0.16 156	0.25 123	0.23 182	0.17 160	0.21 181	0.16 163	0.14 183	0.22 180	0.13 121	0.29 578	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

zaero_v3	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.11 16	0.18 19	0.13 23	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 89	0.11 182	0.20 89	0.16 19	0.12 205	0.12 11	0.07 1	0.18 19	0.20 133	0.12 67	0.15 108	0.14 129	0.12 129	0.15 39	0.14 161	0.13 466	0.09 432	0.09 281	0.10 389	0.11 396	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.25 135	0.16 19	0.11 147	0.14 27	0.16 156	0.17 12	0.17 76	0.10 22	0.15 108	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.10 1	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.10 379

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

LoS	0.14 114	0.08 38	0.27 152	0.16 19	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.26 132	0.26 219	0.15 125	0.18 144	0.18 183	0.13 161	0.22 180	0.14 161	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 146	0.09 74	0.28 163	0.16 19	0.08 10	0.25 300	0.14 95	0.23 96	0.28 245	0.24 223	0.30 268	0.16 163	0.12 129	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.14 114	0.07 7	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.21 59	0.19 108	0.77 579	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.13 8	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

Zero-FE251	0.14 114	0.09 74	0.24 122	0.17 42	0.09 37	0.20 185	0.13 66	0.20 40	0.14 38	0.61 559	0.13 71	0.13 104	0.11 102	0.14 16	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 38	0.16 47	0.17 42	0.08 10	0.16 78	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.10 22	0.07 3	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

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

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

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

HUF	0.15 146	0.11 182	0.38 288	0.17 42	0.11 147	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.20 133	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.11 102	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.20 565	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.14 475

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 257	0.72 594	0.70 505	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.15 123	0.18 19	0.16 59	0.13 85	0.12 58	0.09 22	0.08 9	0.16 63	0.13 121	0.35 585	0.04 2	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.23 561

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

CES	0.14 114	0.08 38	0.19 78	0.17 42	0.22 514	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.14 111	0.17 132	0.14 129	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.18 523

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

CREStereo++_RVC	0.15 146	0.08 38	0.26 143	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.13 66	0.22 74	0.30 277	0.21 197	0.30 268	0.13 104	0.11 102	0.16 63	0.15 185	0.07 88	0.04 2	0.06 52	0.15 517	0.06 71	0.05 31
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PyraSte	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.10 22	0.12 58	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	1.40 606	0.10 116	17.09 662	0.18 82	0.07 1	4.78 623	0.18 240	0.29 178	0.34 320	0.36 429	2.81 622	0.40 437	0.29 426	0.56 441	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.06 127	0.06 71	0.05 31

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

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

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

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

HI	0.20 257	0.13 287	0.33 217	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

CoSv	0.20 257	0.13 287	0.33 217	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

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

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

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

GCAP-BAT	0.16 160	0.11 182	0.36 257	0.18 82	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.23 96	0.18 89	0.26 244	0.28 242	0.20 206	0.11 102	0.24 202	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.06 108

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 61	0.18 82	0.13 283	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 51	0.10 22	0.08 10	0.10 42	0.10 63	0.21 164	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.16 489	0.24 566

DualNet (step1)	0.28 428	0.19 438	0.50 416	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.23 556	0.09 432	0.28 571	0.24 566	0.18 520	0.16 497

test_sample9	0.42 524	0.19 438	0.50 416	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.66 494	0.91 575	0.23 556	1.82 625	0.28 571	0.24 566	0.18 520	0.16 497

test_sample8	0.49 548	0.19 438	0.50 416	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.55 490	0.34 320	0.62 560	0.38 366	1.15 591	0.67 575	0.66 494	0.91 575	0.23 556	1.82 625	0.28 571	0.24 566	0.18 520	0.16 497

CAS++	0.16 160	0.12 224	0.27 152	0.18 82	0.12 205	0.17 101	0.15 123	0.42 350	0.24 197	0.19 182	0.18 144	0.13 104	0.10 63	0.21 164	0.12 70	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.08 259	0.10 348	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 89	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.17 132	0.13 104	0.16 217	0.16 63	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

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

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

riskmin	0.18 203	0.09 74	0.34 227	0.18 82	0.12 205	0.24 285	0.16 156	0.34 241	0.28 245	0.21 197	0.23 196	0.33 370	0.24 345	0.23 189	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.10 348	0.10 379

fff	0.19 242	0.13 287	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

CrosDoStereo	0.31 455	0.10 116	0.49 405	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 619	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 532	0.28 316	0.46 535	0.61 467	0.57 534	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

HHNet	0.22 307	0.12 224	0.52 431	0.18 82	0.18 451	0.20 185	0.20 332	0.34 241	0.31 289	0.32 364	0.59 520	0.20 206	0.21 299	0.24 202	0.31 443	0.08 230	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.11 414

DeepStereo_LL	0.31 455	0.10 116	0.49 405	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 619	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 532	0.28 316	0.46 535	0.61 467	0.57 534	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

DRaft	0.24 355	0.10 116	0.34 227	0.18 82	0.12 205	0.28 350	0.23 414	0.33 233	0.39 384	0.38 451	0.61 532	0.21 218	0.41 511	0.48 395	0.42 500	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.08 261

AnonymousM	0.17 179	0.19 438	0.24 122	0.18 82	0.10 99	0.18 123	0.17 197	0.30 197	0.23 182	0.26 244	0.20 169	0.18 183	0.14 183	0.19 127	0.14 161	0.09 316	0.06 178	0.38 584	0.15 517	0.06 71	0.05 31

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

csc	0.19 242	0.13 287	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

cscssc	0.19 242	0.13 287	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

111	0.20 257	0.17 408	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.24 285	0.17 197	0.41 336	0.45 451	0.23 209	0.29 255	0.29 327	0.21 299	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.08 261

ACVNet	0.23 324	0.13 287	0.35 237	0.18 82	0.15 376	0.27 330	0.23 414	0.39 313	0.44 440	0.28 264	0.41 397	0.38 410	0.26 375	0.27 268	0.32 448	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.07 193

CFNet-ft	0.24 355	0.15 364	0.35 237	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

CFNet_RVC	0.24 355	0.15 364	0.35 237	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

UCFNet_RVC	0.24 355	0.16 389	0.34 227	0.18 82	0.15 376	0.33 426	0.16 156	0.46 390	0.35 336	0.29 293	0.35 333	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.22 353	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.14 508	0.13 448	0.12 437

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

FE-Mocha	0.16 160	0.10 116	0.33 217	0.19 126	0.13 283	0.19 150	0.15 123	0.35 266	0.22 163	0.24 223	0.24 210	0.20 206	0.14 183	0.17 81	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

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

zero-FE	0.16 160	0.08 38	0.81 528	0.19 126	0.18 451	0.12 11	0.15 123	0.19 28	0.19 108	0.10 22	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.21 164	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.19 527	0.06 108

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

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

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

G2L-ROB	0.23 324	0.15 364	0.41 334	0.19 126	0.12 205	0.27 330	0.21 363	0.47 398	0.33 310	0.34 396	0.31 282	0.41 444	0.22 312	0.49 400	0.26 406	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

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

G2L-Stereo_test	0.24 355	0.16 389	0.38 288	0.19 126	0.13 283	0.27 330	0.24 436	0.49 418	0.38 374	0.37 436	0.37 352	0.40 437	0.24 345	0.52 415	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.08 261

Reg-Stereo(zero)	0.16 160	0.07 7	0.36 257	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.14 95	0.28 165	0.24 197	0.22 203	0.20 169	0.24 262	0.18 268	0.21 164	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.06 108

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

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

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

IGEV-RUCA	0.21 277	0.08 38	0.23 114	0.19 126	0.19 473	0.28 350	0.24 436	0.23 96	0.21 150	0.20 186	0.23 196	0.28 316	0.49 545	0.26 249	0.18 263	0.09 316	0.08 398	0.18 537	0.13 494	0.17 506	0.17 509

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

fffft	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.19 285	0.22 74	0.16 59	0.14 111	0.11 41	0.13 104	0.10 63	0.24 202	0.18 263	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.19 28	0.19 108	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.11 102	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

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

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

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

UGAM-zero	0.23 324	0.10 116	0.54 438	0.19 126	0.13 283	0.21 213	0.14 95	0.44 369	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.51 505	0.33 466	0.65 489	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.06 71	0.07 193

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

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

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

test_sample3	0.23 324	0.12 224	0.43 355	0.19 126	0.12 205	0.32 415	0.20 332	0.50 428	0.34 320	0.31 341	0.33 312	0.29 327	0.22 312	0.53 422	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

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

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

MGS-Stereo	0.14 114	0.11 182	0.32 200	0.19 126	0.11 147	0.18 123	0.17 197	0.20 40	0.22 163	0.14 111	0.24 210	0.15 146	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.10 348	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

rrr	0.17 179	0.11 182	0.57 451	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.22 163	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

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

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

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

testlalala	0.15 146	0.10 116	0.36 257	0.19 126	0.12 205	0.23 263	0.16 156	0.26 132	0.19 108	0.24 223	0.19 152	0.14 129	0.11 102	0.16 63	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.05 31

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

RAFT-Test	0.17 179	0.10 116	0.38 288	0.19 126	0.12 205	0.25 300	0.17 197	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.29 255	0.27 300	0.14 183	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

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

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

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

DCANet-4	0.19 242	0.10 116	0.52 431	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.36 285	0.39 384	0.29 293	0.30 268	0.17 173	0.22 312	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

ccc-4	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

ADStereo(finetuned)	0.19 242	0.13 287	0.49 405	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.31 456	0.21 164	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

IGEV-Stereo	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 242	0.10 116	0.46 383	0.19 126	0.13 283	0.25 300	0.19 285	0.52 462	0.19 108	0.29 293	0.21 181	0.22 230	0.20 292	0.28 282	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.08 212	0.08 261

DEmStereo	0.26 399	0.09 74	0.47 391	0.19 126	0.12 205	0.30 390	0.25 453	0.28 165	0.36 349	0.36 429	0.58 518	0.25 270	0.48 544	0.53 422	0.44 506	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.07 193

THIR-Stereo	0.29 439	0.12 224	0.41 334	0.19 126	0.11 147	0.28 350	0.72 597	0.32 219	0.35 336	0.37 436	0.65 541	0.34 377	0.50 547	0.57 445	0.45 509	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.07 193

CFNet_pseudo	0.23 324	0.13 287	0.47 391	0.19 126	0.13 283	0.26 320	0.16 156	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

DCANet	0.18 203	0.13 287	0.40 311	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.23 327	0.20 144	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

222	0.41 521	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.36 459	0.20 332	0.57 515	0.39 384	0.35 413	0.44 437	0.30 343	0.27 394	0.55 430	3.56 624	0.11 408	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

test_xeample3	0.16 160	0.11 182	0.56 448	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.20 133	0.16 147	0.12 58	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.07 193

xxxx	0.34 481	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.37 464	0.20 332	0.58 524	0.38 374	0.29 293	0.42 413	0.38 410	0.24 345	0.46 389	2.20 617	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

test_xeample	0.34 481	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.33 426	0.23 414	0.55 490	0.38 374	0.32 364	0.45 449	0.29 327	0.26 375	0.57 445	2.24 619	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

hitnet-ft	0.29 439	0.17 408	0.40 311	0.19 126	0.14 326	0.39 480	0.23 414	0.44 369	0.41 410	0.36 429	0.46 459	0.53 516	0.34 475	0.76 528	0.32 448	0.14 492	0.10 457	0.13 470	0.10 389	0.15 480	0.13 454

HSM-Net_RVC	0.27 407	0.11 182	0.42 344	0.19 126	0.11 147	0.34 439	0.20 332	0.62 550	0.43 425	0.40 476	0.43 426	0.50 501	0.26 375	0.76 528	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 257	0.17 408	0.43 355	0.19 126	0.08 10	0.27 330	0.14 95	0.42 350	0.30 277	0.29 293	0.32 291	0.27 300	0.21 299	0.28 282	0.25 393	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.18 203	0.10 116	0.65 487	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

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

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

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

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

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

model_zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.39 303	0.20 189	0.12 205	0.24 285	0.15 123	0.34 241	0.22 163	0.30 324	0.20 169	0.22 230	0.12 129	0.24 202	0.14 161	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.07 193

DCVSM-stereo	0.24 355	0.13 287	0.52 431	0.20 189	0.14 326	0.26 320	0.13 66	0.34 241	0.34 320	0.41 486	0.33 312	0.47 482	0.29 426	0.30 314	0.22 353	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.12 433	0.15 487

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 324	0.13 287	0.83 535	0.20 189	0.21 498	0.23 263	0.17 197	0.48 410	0.27 230	0.23 209	0.29 255	0.39 422	0.23 327	0.25 233	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.11 428	0.11 396	0.10 379

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

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

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

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

test_sample7	0.25 383	0.15 364	0.35 237	0.20 189	0.14 326	0.28 350	0.21 363	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.14 492	0.09 432	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

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

gcap-zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.36 257	0.20 189	0.12 205	0.26 320	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.26 244	0.20 169	0.30 343	0.14 183	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

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

ffm	0.22 307	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

ff1	0.29 439	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 585	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

mmx	0.31 455	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 585	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

xxx	0.31 455	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 585	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

IGEV_Zeroshot_test	0.18 203	0.10 116	0.65 487	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

MSKI-zero shot	0.17 179	0.09 74	0.43 355	0.20 189	0.11 147	0.21 213	0.15 123	0.32 219	0.21 150	0.23 209	0.24 210	0.23 250	0.10 63	0.31 321	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

MIM_Stereo	0.18 203	0.12 224	0.38 288	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.14 95	0.35 266	0.25 210	0.27 254	0.35 333	0.23 250	0.13 161	0.27 268	0.16 210	0.06 34	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.06 108

PCWNet_CMD	0.23 324	0.13 287	0.48 400	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

CFNet_ucs	0.24 355	0.13 287	0.50 416	0.20 189	0.15 376	0.28 350	0.17 197	0.49 418	0.45 451	0.32 364	0.42 413	0.39 422	0.22 312	0.31 321	0.21 333	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.09 347	0.12 433	0.11 414

GCAP-Stereo	0.14 114	0.14 330	0.33 217	0.20 189	0.09 37	0.21 213	0.10 8	0.26 132	0.20 133	0.18 177	0.19 152	0.15 146	0.13 161	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.06 108

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

CBFPSM	0.27 407	0.16 389	0.67 493	0.20 189	0.14 326	0.38 472	0.25 453	0.40 324	0.36 349	0.33 376	0.36 343	0.56 526	0.38 496	0.32 328	0.38 473	0.08 230	0.08 398	0.07 118	0.08 259	0.09 282	0.11 414

iinet-f	0.30 448	0.18 422	1.03 570	0.20 189	0.15 376	0.44 507	0.22 389	0.45 379	0.37 360	0.35 413	0.44 437	0.41 444	0.34 475	0.34 341	0.40 489	0.10 367	0.09 432	0.08 201	0.08 259	0.13 448	0.11 414

Anonymous_2	0.37 500	0.21 464	0.47 391	0.20 189	0.21 498	0.42 496	0.26 465	0.38 301	0.29 264	0.33 376	0.30 268	0.44 468	0.38 496	0.36 355	0.29 428	0.26 567	0.29 587	0.44 588	1.41 624	0.34 579	0.21 549

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

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

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

IER	0.23 324	0.12 224	0.39 303	0.20 189	0.14 326	0.31 406	0.19 285	0.42 350	0.36 349	0.33 376	0.40 389	0.32 363	0.33 466	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.08 261

GES	0.22 307	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.14 326	0.27 330	0.19 285	0.49 418	0.33 310	0.30 324	0.36 343	0.25 270	0.23 327	0.29 299	0.22 353	0.10 367	0.08 398	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.11 414

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

CFNet-RSSM	0.17 179	0.10 116	0.40 311	0.20 189	0.11 147	0.20 185	0.15 123	0.36 285	0.30 277	0.23 209	0.21 181	0.26 291	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

Gwc-CoAtRS	0.17 179	0.10 116	0.37 269	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.32 219	0.28 245	0.23 209	0.23 196	0.27 300	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

DSFCA	0.27 407	0.13 287	0.36 257	0.20 189	0.17 430	0.38 472	0.31 509	0.47 398	0.43 425	0.43 502	0.37 352	0.39 422	0.29 426	0.52 415	0.32 448	0.12 446	0.10 457	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

DIP-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.33 217	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.12 33	0.42 350	0.25 210	0.27 254	0.32 291	0.21 218	0.17 243	0.25 233	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.08 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 324	0.13 287	0.48 400	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.09 323

ccs_rob	0.23 324	0.13 287	0.47 391	0.20 189	0.13 283	0.26 320	0.17 197	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

HSM	0.28 428	0.16 389	0.35 237	0.20 189	0.15 376	0.33 426	0.19 285	0.53 473	0.37 360	0.36 429	0.38 366	0.67 562	0.31 456	0.89 559	0.23 372	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.08 261

iResNet_ROB	0.25 383	0.19 438	0.40 311	0.20 189	0.12 205	0.30 390	0.16 156	0.55 490	0.53 515	0.38 451	0.43 426	0.37 402	0.26 375	0.38 363	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.09 282	0.09 323

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

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

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

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

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

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

PAM_32	0.23 324	0.10 116	0.63 479	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.19 285	0.36 285	0.23 182	0.29 293	0.28 242	0.56 526	0.28 411	0.27 268	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.09 323

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 383	0.14 330	0.95 559	0.21 234	0.27 550	0.20 185	0.19 285	0.48 410	0.25 210	0.26 244	0.55 505	0.34 377	0.18 268	0.25 233	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.12 467	0.12 433	0.12 437

U	1.00 595	0.09 74	0.21 98	0.21 234	3.68 649	6.12 628	0.14 95	0.21 59	0.21 150	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.07 88	0.05 32	5.42 633	2.90 631	0.07 145	0.06 108

test_sample6	0.25 383	0.13 287	0.41 334	0.21 234	0.11 147	0.30 390	0.22 389	0.51 445	0.35 336	0.33 376	0.43 426	0.30 343	0.24 345	0.57 445	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.10 379

test_sample5	0.24 355	0.13 287	0.42 344	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.32 364	0.41 397	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

H2IRNET	0.18 203	0.13 287	0.35 237	0.21 234	0.12 205	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.30 277	0.17 160	0.31 282	0.25 270	0.20 292	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.06 108

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

MyStereo8	0.22 307	0.15 364	0.63 479	0.21 234	0.17 430	0.31 406	0.16 156	0.36 285	0.32 298	0.28 264	0.36 343	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.28 416	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.12 437

MyStereo06	0.20 257	0.12 224	0.57 451	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.40 324	0.21 150	0.30 324	0.24 210	0.31 354	0.18 268	0.22 180	0.18 263	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo05	0.23 324	0.12 224	0.57 451	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.48 410	0.52 511	0.31 341	0.23 196	0.25 270	0.22 312	0.30 314	0.21 333	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

CoDeX	0.23 324	0.12 224	0.46 383	0.21 234	0.14 326	0.29 371	0.21 363	0.53 473	0.41 410	0.29 293	0.35 333	0.29 327	0.22 312	0.48 395	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

DualNet	0.24 355	0.13 287	0.42 344	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.33 376	0.43 426	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

ttt	0.29 439	0.12 224	0.34 227	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.20 332	0.56 505	0.47 473	0.31 341	0.44 437	0.30 343	0.22 312	0.65 489	0.85 571	0.13 466	0.10 457	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.11 414

plain	0.17 179	0.13 287	0.43 355	0.21 234	0.13 283	0.16 78	0.17 197	0.27 146	0.22 163	0.16 147	0.26 229	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.07 193

MIF-Stereo (partial)	0.16 160	0.10 116	0.34 227	0.21 234	0.15 376	0.15 46	0.13 66	0.28 165	0.25 210	0.17 160	0.26 229	0.15 146	0.16 217	0.25 233	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.08 261

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

SDNR	0.42 524	0.21 464	0.82 532	0.21 234	0.18 451	1.27 603	0.17 197	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.81 565	0.38 410	0.27 394	1.19 590	0.38 473	0.23 556	0.24 579	0.17 529	0.13 494	0.17 506	0.20 541

4D-IteraStereo	0.17 179	0.16 389	0.50 416	0.21 234	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.28 165	0.28 245	0.23 209	0.20 169	0.20 206	0.11 102	0.19 127	0.14 161	0.06 34	0.04 2	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.06 108

ToySt	0.24 355	0.16 389	0.48 400	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.29 493	0.39 313	0.39 384	0.27 254	0.35 333	0.39 422	0.31 456	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

DCRE	0.20 257	0.13 287	0.40 311	0.21 234	0.15 376	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.22 203	0.80 564	0.23 250	0.16 217	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.07 311	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

anonymousa	0.23 324	0.11 182	0.50 416	0.21 234	0.16 408	0.31 406	0.20 332	0.36 285	0.35 336	0.32 364	0.50 477	0.39 422	0.26 375	0.22 180	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.07 145	0.08 261

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 448	0.20 450	0.70 505	0.21 234	0.17 430	0.46 515	0.27 471	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.55 505	0.43 457	0.30 440	0.46 389	0.38 473	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.11 396	0.10 379

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

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

dad	0.28 428	0.31 538	0.44 364	0.21 234	0.14 326	0.30 390	0.20 332	0.33 233	0.49 492	0.44 509	0.44 437	0.45 472	0.21 299	0.41 374	0.26 406	0.20 551	0.11 481	0.20 549	0.11 428	0.14 466	0.10 379

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

IPLG	0.21 277	0.15 364	0.53 435	0.21 234	0.12 205	0.28 350	0.17 197	0.42 350	0.30 277	0.33 376	0.32 291	0.15 146	0.17 243	0.50 404	0.21 333	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

MIPNet	0.21 277	0.15 364	0.52 431	0.21 234	0.12 205	0.27 330	0.20 332	0.45 379	0.37 360	0.30 324	0.23 196	0.19 197	0.24 345	0.27 268	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

IPLGR	0.21 277	0.13 287	0.61 468	0.21 234	0.11 147	0.25 300	0.18 240	0.41 336	0.37 360	0.28 264	0.27 236	0.21 218	0.19 283	0.37 358	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

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

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

PFNet+	0.20 257	0.10 116	0.37 269	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.19 285	0.29 178	0.34 320	0.33 376	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.32 328	0.17 241	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.12 437

STrans-v2	0.24 355	0.13 287	0.54 438	0.21 234	0.12 205	0.23 263	0.21 363	0.47 398	0.28 245	0.31 341	0.42 413	0.36 396	0.35 479	0.62 475	0.23 372	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

DeepStereo_RVC	0.18 203	0.11 182	0.40 311	0.21 234	0.11 147	0.19 150	0.16 156	0.28 165	0.22 163	0.27 254	0.27 236	0.23 250	0.28 411	0.24 202	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.10 379

RAFT-RH_RVC	0.25 383	0.11 182	0.45 375	0.21 234	0.12 205	0.25 300	0.14 95	0.27 146	0.27 230	0.38 451	1.15 588	0.23 250	0.17 243	0.57 445	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.06 71	0.07 193

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

raft+_RVC	0.18 203	0.14 330	0.32 200	0.21 234	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.38 301	0.34 320	0.21 197	0.28 242	0.20 206	0.15 201	0.24 202	0.19 293	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.08 261

RALCasStereoNet	0.18 203	0.15 364	0.33 217	0.21 234	0.14 326	0.21 213	0.18 240	0.31 208	0.25 210	0.21 197	0.29 255	0.22 230	0.15 201	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.10 457	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

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

GMStereo	0.19 242	0.25 495	0.40 311	0.21 234	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.29 178	0.40 400	0.25 232	0.23 196	0.16 163	0.15 201	0.25 233	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.33 217	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.46 570	0.46 390	0.20 133	0.25 232	0.50 477	0.17 173	0.16 217	0.24 202	0.23 372	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.10 389	0.06 71	0.07 193

SFCPSM	0.22 307	0.10 116	0.51 427	0.21 234	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.55 490	0.39 384	0.29 293	0.32 291	0.23 250	0.21 299	0.27 268	0.19 293	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.08 261

FENet	0.21 277	0.11 182	0.45 375	0.21 234	0.12 205	0.26 320	0.17 197	0.41 336	0.35 336	0.30 324	0.31 282	0.29 327	0.23 327	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

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

GANet-RSSM	0.24 355	0.14 330	0.36 257	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.21 363	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.39 379	0.39 422	0.28 411	0.58 452	0.23 372	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.09 323

PSMNet-RSSM	0.24 355	0.15 364	0.36 257	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.20 332	0.48 410	0.37 360	0.30 324	0.44 437	0.38 410	0.26 375	0.52 415	0.22 353	0.12 446	0.07 311	0.11 411	0.13 494	0.10 348	0.09 323

GwcNet-RSSM	0.26 399	0.17 408	0.46 383	0.21 234	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.44 369	0.42 417	0.31 341	0.45 449	0.40 437	0.26 375	0.55 430	0.28 416	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

DeepPruner_ROB	0.26 399	0.19 438	0.44 364	0.21 234	0.16 408	0.30 390	0.21 363	0.52 462	0.32 298	0.35 413	0.38 366	0.39 422	0.26 375	0.42 377	0.24 383	0.15 505	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.14 466	0.13 454

MLCV	0.22 307	0.16 389	0.44 364	0.21 234	0.08 10	0.29 371	0.19 285	0.38 301	0.37 360	0.38 451	0.44 437	0.31 354	0.21 299	0.41 374	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

CBMV_ROB	0.33 473	0.18 422	0.53 435	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.20 332	0.51 445	0.45 451	0.51 536	0.55 505	0.45 472	0.42 520	0.71 507	0.32 448	0.18 542	0.19 560	0.23 559	0.21 554	0.14 466	0.15 487

Select-FE	0.23 324	0.14 330	0.78 516	0.22 295	0.18 451	0.22 241	0.13 66	0.43 362	0.26 219	0.28 264	0.33 312	0.39 422	0.29 426	0.27 268	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.13 494	0.08 212	0.12 437

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

DFGA-Net	0.23 324	0.24 490	0.49 405	0.22 295	0.15 376	0.25 300	0.17 197	0.39 313	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.21 218	0.17 243	0.59 458	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

G2L-Stereo	0.25 383	0.16 389	0.47 391	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.18 240	0.46 390	0.35 336	0.33 376	0.37 352	0.40 437	0.22 312	0.60 460	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.09 323

PAM	0.23 324	0.10 116	0.63 479	0.22 295	0.15 376	0.34 439	0.21 363	0.37 295	0.22 163	0.31 341	0.27 236	0.55 522	0.26 375	0.26 249	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.09 323

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

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

MyStereo04	0.23 324	0.12 224	0.55 444	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.49 418	0.52 511	0.28 264	0.23 196	0.27 300	0.23 327	0.30 314	0.22 353	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

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

1111x	0.32 464	0.11 182	0.40 311	0.22 295	0.11 147	0.32 415	0.26 465	0.59 529	0.43 425	0.31 341	0.41 397	0.39 422	0.28 411	0.76 528	1.37 601	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

CASnet	0.14 114	0.12 224	0.22 108	0.22 295	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.25 210	0.22 203	0.20 169	0.15 146	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.11 411	0.09 347	0.08 212	0.05 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 203	0.12 224	0.55 444	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

HanStereo	0.18 203	0.12 224	0.55 444	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

LL-Strereo2	0.18 203	0.18 422	0.39 303	0.22 295	0.12 205	0.24 285	0.13 66	0.31 208	0.23 182	0.24 223	0.20 169	0.24 262	0.12 129	0.26 249	0.15 185	0.06 34	0.06 178	0.12 449	0.09 347	0.08 212	0.07 193

gwcnet-sp	0.24 355	0.13 287	0.63 479	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

scenet	0.24 355	0.13 287	0.63 479	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

ssnet_v2	0.28 428	0.16 389	0.44 364	0.22 295	0.15 376	0.40 485	0.30 504	0.57 515	0.46 468	0.38 451	0.36 343	0.47 482	0.29 426	0.38 363	0.39 481	0.13 466	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.11 414

ssnet	0.24 355	0.13 287	0.63 479	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

HBP-ISP	0.33 473	0.30 531	0.72 509	0.22 295	0.16 408	0.32 415	0.22 389	0.54 480	0.44 440	0.41 486	0.49 475	0.33 370	0.38 496	0.73 514	0.25 393	0.18 542	0.19 560	0.24 561	0.20 551	0.16 489	0.13 454

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

iRaft-Stereo_5w	0.23 324	0.18 422	0.44 364	0.22 295	0.13 283	0.19 150	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.28 264	0.37 352	0.34 377	0.23 327	0.65 489	0.27 412	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

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

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

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

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

AACVNet	0.26 399	0.16 389	0.37 269	0.22 295	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.41 336	0.31 289	0.38 451	0.42 413	0.43 457	0.28 411	0.73 514	0.25 393	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.11 414

Patchmatch Stereo++	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo_v2	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

HUI-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.22 180	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

iGMRVC	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

RAFT-345	0.21 277	0.10 116	0.46 383	0.22 295	0.11 147	0.20 185	0.16 156	0.26 132	0.25 210	0.27 254	0.66 543	0.21 218	0.16 217	0.55 430	0.21 333	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

iRAFT	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

CRE-IMP	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.11 147	0.24 285	0.17 197	0.29 178	0.21 150	0.27 254	0.26 229	0.24 262	0.17 243	0.23 189	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.10 379

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

RAFT-IKP	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

rafts_anoy	0.18 203	0.15 364	0.35 237	0.22 295	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.23 209	0.25 219	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.12 467	0.09 282	0.08 261

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

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

ARAFT	0.24 355	0.21 464	0.78 516	0.22 295	0.12 205	0.29 371	0.24 436	0.43 362	0.32 298	0.33 376	0.28 242	0.28 316	0.19 283	0.49 400	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.09 282	0.06 108

DMCA	0.22 307	0.14 330	0.36 257	0.22 295	0.14 326	0.27 330	0.20 332	0.43 362	0.38 374	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.24 345	0.24 202	0.28 416	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.11 414

BEATNet_4x	0.22 307	0.18 422	0.47 391	0.22 295	0.10 99	0.28 350	0.14 95	0.46 390	0.32 298	0.31 341	0.34 322	0.31 354	0.25 366	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.10 348	0.08 261

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

RAFT-Stereo	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 428	0.14 330	0.44 364	0.22 295	0.18 451	0.32 415	0.19 285	0.48 410	0.38 374	0.29 293	0.43 426	0.47 482	0.37 492	0.79 538	0.36 470	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.07 193

CFNet	0.27 407	0.20 450	0.44 364	0.22 295	0.14 326	0.33 426	0.14 95	0.51 445	0.45 451	0.30 324	0.40 389	0.38 410	0.27 394	0.76 528	0.25 393	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.08 261

MeshStereo	0.58 566	0.27 513	0.67 493	0.22 295	0.17 430	0.66 566	0.37 542	0.78 585	0.61 542	1.47 617	1.30 593	1.65 604	0.79 583	1.12 587	0.59 540	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.14 508	0.17 506	0.14 475
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASTEREO	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.23 343	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.19 127	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

z-ln-s-r	0.32 464	0.21 464	0.82 532	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.26 465	0.43 362	0.50 500	0.32 364	0.60 525	0.39 422	0.29 426	0.73 514	0.66 554	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.08 261

coex_refinement	0.26 399	0.16 389	0.36 257	0.23 343	0.15 376	0.31 406	0.20 332	0.49 418	0.42 417	0.35 413	0.42 413	0.45 472	0.27 394	0.55 430	0.33 455	0.10 367	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.10 348	0.10 379

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

MM-Stereo_test2	0.15 146	0.10 116	0.44 364	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.21 363	0.27 146	0.22 163	0.15 125	0.16 121	0.13 104	0.11 102	0.20 144	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.05 31

MM-Stereo_test1	0.17 179	0.10 116	0.39 303	0.23 343	0.11 147	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.29 264	0.22 203	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.06 108

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

rvit_0105_6	0.19 242	0.14 330	0.34 227	0.23 343	0.14 326	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.37 360	0.18 177	0.22 191	0.23 250	0.17 243	0.26 249	0.17 241	0.15 505	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

rvit_0105_5	0.21 277	0.15 364	0.38 288	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.24 436	0.36 285	0.39 384	0.21 197	0.23 196	0.26 291	0.19 283	0.26 249	0.19 293	0.15 505	0.13 511	0.12 449	0.12 467	0.10 348	0.09 323

rvit_0105_4	0.20 257	0.15 364	0.38 288	0.23 343	0.14 326	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.39 384	0.19 182	0.24 210	0.25 270	0.19 283	0.27 268	0.17 241	0.16 520	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

ACV-stereo	0.29 439	0.18 422	0.79 523	0.23 343	0.16 408	0.47 521	0.19 285	0.36 285	0.34 320	0.29 293	0.33 312	0.67 562	0.42 520	0.54 428	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.11 414

ITSA-stereo	0.25 383	0.15 364	0.33 217	0.23 343	0.11 147	0.27 330	0.18 240	0.56 505	0.59 535	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.28 411	0.49 400	0.30 436	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.13 454

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

DispNO	0.27 407	0.18 422	0.62 476	0.23 343	0.17 430	0.25 300	0.22 389	0.45 379	0.41 410	0.32 364	0.39 379	0.38 410	0.27 394	0.77 534	0.27 412	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.08 212	0.08 261

ACVNet-DCA	0.18 203	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

xx1	0.20 257	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.28 316	0.24 345	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

1test111	0.19 242	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

cc1	0.18 203	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

tt1	0.18 203	0.14 330	0.35 237	0.23 343	0.11 147	0.30 390	0.19 285	0.35 266	0.44 440	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

DisPM	0.19 242	0.10 116	0.35 237	0.23 343	0.13 283	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.29 264	0.33 376	0.34 322	0.23 250	0.16 217	0.33 335	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.11 414

NINENet	0.25 383	0.15 364	0.37 269	0.23 343	0.16 408	0.43 504	0.17 197	0.60 537	0.46 468	0.32 364	0.37 352	0.32 363	0.20 292	0.42 377	0.21 333	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.08 259	0.11 396	0.10 379

Sa-1000	0.22 307	0.15 364	0.35 237	0.23 343	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.47 398	0.39 384	0.30 324	0.50 477	0.26 291	0.19 283	0.33 335	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

SA	0.22 307	0.16 389	0.36 257	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.23 414	0.45 379	0.40 400	0.27 254	0.44 437	0.23 250	0.23 327	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

test_4	0.18 203	0.12 224	0.34 227	0.23 343	0.12 205	0.18 123	0.22 389	0.26 132	0.24 197	0.24 223	0.47 467	0.22 230	0.13 161	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.07 145	0.05 31

CIPLG	0.21 277	0.21 464	0.55 444	0.23 343	0.15 376	0.25 300	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.33 312	0.22 230	0.15 201	0.26 249	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

IPLGR_C	0.21 277	0.22 477	0.60 465	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

ACRE	0.21 277	0.20 450	0.62 476	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

GANet-ADL	0.21 277	0.12 224	0.45 375	0.23 343	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.46 390	0.35 336	0.25 232	0.32 291	0.32 363	0.19 283	0.24 202	0.20 310	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

ADLNet2	0.30 448	0.17 408	0.72 509	0.23 343	0.17 430	0.36 459	0.24 436	0.52 462	0.51 504	0.32 364	0.38 366	0.45 472	0.30 440	0.69 501	0.35 464	0.10 367	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.12 433	0.10 379

TRStereo	0.19 242	0.17 408	0.47 391	0.23 343	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.52 462	0.28 245	0.20 186	0.19 152	0.21 218	0.13 161	0.24 202	0.13 121	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.06 71	0.06 108

TransformOpticalFlow	0.24 355	0.13 287	0.56 448	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.19 285	0.40 324	0.32 298	0.30 324	0.43 426	0.36 396	0.31 456	0.61 467	0.20 310	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.07 193

NRIStereo	0.18 203	0.11 182	0.35 237	0.23 343	0.11 147	0.24 285	0.20 332	0.29 178	0.26 219	0.26 244	0.25 219	0.25 270	0.18 268	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

FTStereo	0.28 428	0.10 116	0.43 355	0.23 343	0.13 283	0.21 213	0.53 584	0.34 241	0.26 219	0.38 451	0.95 577	0.30 343	0.56 557	0.32 328	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.19 531

KYRaft	0.22 307	0.10 116	0.30 180	0.23 343	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.35 266	0.24 197	0.35 413	0.54 501	0.34 377	0.26 375	0.29 299	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.08 212	0.31 580

cross-raft	0.17 179	0.12 224	0.41 334	0.23 343	0.10 99	0.20 185	0.24 436	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.29 327	0.15 201	0.17 81	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

test-1	0.17 179	0.11 182	0.40 311	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.34 241	0.26 219	0.20 186	0.24 210	0.22 230	0.14 183	0.16 63	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.08 261

GMM-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.43 355	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.25 453	0.37 295	0.27 230	0.30 324	0.45 449	0.27 300	0.21 299	0.31 321	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.19 531

pcwnet_v2	0.32 464	0.15 364	1.26 587	0.23 343	0.18 451	0.32 415	0.18 240	0.59 529	0.60 539	0.36 429	0.45 449	0.35 391	0.29 426	0.36 355	0.25 393	0.14 492	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.15 487

RALAANet	0.19 242	0.18 422	0.37 269	0.23 343	0.14 326	0.23 263	0.13 66	0.37 295	0.29 264	0.28 264	0.26 229	0.25 270	0.15 201	0.26 249	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.06 108

ADLNet	0.28 428	0.15 364	0.42 344	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.23 414	0.53 473	0.43 425	0.42 496	0.41 397	0.44 468	0.27 394	0.55 430	0.35 464	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.12 437

delet	0.27 407	0.14 330	0.40 311	0.23 343	0.19 473	0.41 489	0.29 493	0.49 418	0.48 483	0.33 376	0.41 397	0.37 402	0.30 440	0.48 395	0.34 460	0.09 316	0.09 432	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.08 261

UNet	0.28 428	0.14 330	0.69 499	0.23 343	0.20 490	0.44 507	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.43 457	0.33 466	0.40 372	0.31 443	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

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

FADNet_RVC	0.30 448	0.28 516	0.83 535	0.23 343	0.15 376	0.30 390	0.17 197	0.49 418	0.37 360	0.30 324	0.38 366	0.30 343	0.27 394	0.52 415	0.31 443	0.14 492	0.14 521	0.14 497	0.16 529	0.21 539	0.23 561

FADNet	0.32 464	0.36 552	0.74 514	0.23 343	0.22 514	0.37 464	0.19 285	0.53 473	0.48 483	0.32 364	0.36 343	0.43 457	0.32 463	0.64 483	0.25 393	0.16 520	0.16 543	0.14 497	0.16 529	0.24 552	0.19 531

SuperB	0.49 548	0.28 516	2.23 615	0.23 343	0.15 376	0.41 489	0.32 516	0.47 398	0.82 576	0.43 502	0.50 477	0.33 370	0.45 529	0.68 499	1.08 585	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.98 616	0.14 475

AANet_RVC	0.31 455	0.22 477	0.50 416	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.24 436	0.47 398	0.54 520	0.38 451	0.60 525	0.43 457	0.29 426	0.87 554	0.40 489	0.11 408	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

PS-NSSS	0.32 464	0.30 531	0.46 383	0.23 343	0.17 430	0.33 426	0.24 436	0.57 515	0.41 410	0.37 436	0.52 491	0.35 391	0.30 440	0.80 542	0.30 436	0.17 531	0.14 521	0.21 552	0.15 517	0.15 480	0.13 454

iResNetv2_ROB	0.27 407	0.26 506	0.72 509	0.23 343	0.13 283	0.29 371	0.18 240	0.52 462	0.49 492	0.37 436	0.45 449	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.12 433	0.09 323

SGM-Forest	0.36 490	0.17 408	0.47 391	0.23 343	0.16 408	0.45 513	0.41 559	0.55 490	0.48 483	0.52 542	0.60 525	0.52 511	0.41 511	0.85 551	0.50 526	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.15 517	0.15 480	0.15 487
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 473	0.21 464	0.54 438	0.23 343	0.13 283	0.42 496	0.33 527	0.53 473	0.48 483	0.52 542	0.49 475	0.50 501	0.41 511	0.56 441	0.31 443	0.15 505	0.16 543	0.18 537	0.16 529	0.13 448	0.13 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.25 383	0.15 364	0.39 303	0.24 394	0.17 430	0.34 439	0.21 363	0.41 336	0.30 277	0.33 376	0.41 397	0.48 489	0.21 299	0.52 415	0.27 412	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.14 475

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

coex-ft	3.44 622	0.73 595	48.55 674	0.24 394	0.19 473	0.50 536	0.43 564	0.47 398	2.40 617	7.03 632	1.20 589	0.97 585	2.23 620	0.73 514	1.92 614	0.12 446	0.15 536	0.14 497	0.12 467	0.21 539	0.43 591

fast-acv-ft	0.31 455	0.20 450	0.81 528	0.24 394	0.18 451	0.46 515	0.27 471	0.41 336	0.49 492	0.39 466	0.55 505	0.49 494	0.35 479	0.37 358	0.38 473	0.11 408	0.11 481	0.11 411	0.12 467	0.12 433	0.09 323

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

UDGNet	0.23 324	0.31 538	0.38 288	0.24 394	0.14 326	0.24 285	0.18 240	0.32 219	0.43 425	0.29 293	0.28 242	0.24 262	0.19 283	0.29 299	0.20 310	0.15 505	0.07 311	0.21 552	0.11 428	0.14 466	0.10 379

DAS	0.27 407	0.12 224	0.42 344	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.75 523	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

SepStereo	0.26 399	0.12 224	0.42 344	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.64 483	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

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

GwcNet-ADL	0.22 307	0.14 330	0.58 456	0.24 394	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.49 418	0.40 400	0.27 254	0.29 255	0.30 343	0.20 292	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

NF-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

OCTAStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

PSM-softLoss	0.21 277	0.10 116	0.39 303	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

KMStereo	0.21 277	0.10 116	0.39 303	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

PSM-AAD	0.25 383	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.26 320	0.38 548	0.34 241	0.28 245	0.35 413	0.39 379	0.28 316	0.79 583	0.30 314	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.08 212	0.21 549

ASMatch	0.23 324	0.11 182	0.51 427	0.24 394	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.28 245	0.28 264	0.68 547	0.27 300	0.26 375	0.50 404	0.22 353	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.11 414

SST-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.37 269	0.24 394	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.24 197	0.34 396	0.33 312	0.29 327	0.25 366	0.56 441	0.17 241	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

RAFT_R40	0.21 277	0.10 116	0.37 269	0.24 394	0.13 283	0.18 123	0.18 240	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.33 312	0.30 343	0.24 345	0.55 430	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

PFNet	0.23 324	0.10 116	0.57 451	0.24 394	0.14 326	0.22 241	0.19 285	0.39 313	0.33 310	0.35 413	0.32 291	0.27 300	0.19 283	0.64 483	0.22 353	0.09 316	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.07 193

RE-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

TVStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

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

Prome-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.36 285	0.25 210	0.33 376	0.59 520	0.24 262	0.28 411	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.20 541

sAnonymous2	0.20 257	0.21 464	0.58 456	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

CroCo_RVC	0.20 257	0.21 464	0.58 456	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

FINET	0.34 481	0.27 513	0.80 526	0.24 394	0.24 535	0.36 459	0.34 529	0.54 480	0.72 564	0.39 466	0.47 467	0.32 363	0.30 440	0.51 409	0.32 448	0.19 548	0.17 550	0.13 470	0.12 467	0.18 520	0.16 497

MMNet	0.27 407	0.14 330	0.49 405	0.24 394	0.17 430	0.47 521	0.22 389	0.45 379	0.51 504	0.39 466	0.41 397	0.36 396	0.33 466	0.39 365	0.34 460	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

UPFNet	0.25 383	0.12 224	0.38 288	0.24 394	0.19 473	0.37 464	0.28 487	0.48 410	0.38 374	0.34 396	0.37 352	0.37 402	0.28 411	0.39 365	0.33 455	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.08 261

psmorigin	0.50 551	0.25 495	3.03 641	0.24 394	0.19 473	0.38 472	0.22 389	0.50 428	0.44 440	0.64 564	0.68 547	0.71 571	0.51 550	0.85 551	0.45 509	0.14 492	0.17 550	0.13 470	0.14 508	0.16 489	0.21 549

aanetorigin	0.39 513	0.29 524	1.09 574	0.24 394	0.19 473	0.28 350	0.37 542	0.33 233	0.47 473	0.94 588	0.82 567	0.52 511	0.54 553	0.49 400	0.50 526	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.16 489	0.15 487

ac_64	0.27 407	0.13 287	0.41 334	0.24 394	0.17 430	0.36 459	0.22 389	0.46 390	0.33 310	0.35 413	0.36 343	0.52 511	0.30 440	0.62 475	0.32 448	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

HGLStereo	0.27 407	0.14 330	0.46 383	0.24 394	0.21 498	0.33 426	0.23 414	0.50 428	0.42 417	0.35 413	0.48 473	0.41 444	0.33 466	0.45 386	0.33 455	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.12 437

AdaStereo	0.24 355	0.16 389	0.37 269	0.24 394	0.12 205	0.32 415	0.17 197	0.54 480	0.42 417	0.33 376	0.38 366	0.35 391	0.21 299	0.30 314	0.22 353	0.14 492	0.06 178	0.13 470	0.08 259	0.11 396	0.08 261
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 455	0.16 389	0.54 438	0.24 394	0.22 514	0.42 496	0.28 487	0.58 524	0.56 529	0.28 264	0.38 366	0.40 437	0.30 440	0.71 507	0.28 416	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.10 389	0.19 527	0.16 497

NOSS_ROB	0.31 455	0.20 450	0.35 237	0.24 394	0.16 408	0.32 415	0.19 285	0.52 462	0.48 483	0.33 376	0.36 343	0.42 453	0.28 411	0.93 566	0.24 383	0.19 548	0.20 565	0.24 561	0.22 562	0.17 506	0.17 509

DN-CSS_ROB	0.22 307	0.25 495	0.47 391	0.24 394	0.14 326	0.25 300	0.12 33	0.40 324	0.33 310	0.29 293	0.42 413	0.22 230	0.20 292	0.33 335	0.19 293	0.07 88	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.07 193

pmcnn	0.50 551	0.20 450	0.78 516	0.24 394	0.26 548	0.39 480	0.30 504	0.51 445	0.50 500	0.54 550	1.23 591	2.52 618	0.37 492	0.77 534	0.95 578	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.10 348	0.08 261

zh-mn7	0.46 540	0.45 569	1.48 596	0.25 431	0.19 473	0.44 507	0.29 493	0.56 505	0.82 576	0.65 566	0.96 578	0.49 494	0.38 496	0.88 557	0.63 549	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.13 448	0.14 475

z-mn7	0.44 536	0.40 562	1.09 574	0.25 431	0.18 451	0.61 560	0.34 529	0.56 505	0.93 591	0.43 502	0.96 578	0.53 516	0.39 503	0.94 568	0.59 540	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.14 466	0.13 454

rvit_0105_3	0.23 324	0.17 408	0.40 311	0.25 431	0.15 376	0.24 285	0.28 487	0.38 301	0.41 410	0.25 232	0.25 219	0.28 316	0.21 299	0.28 282	0.20 310	0.15 505	0.13 511	0.14 497	0.15 517	0.10 348	0.09 323

UGAM	0.26 399	0.14 330	0.45 375	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.25 453	0.32 219	0.41 410	0.31 341	0.42 413	0.41 444	0.22 312	0.92 564	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.14 497	0.12 467	0.10 348	0.07 193

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

testlalala_base	0.20 257	0.13 287	0.35 237	0.25 431	0.15 376	0.25 300	0.16 156	0.34 241	0.17 76	0.19 182	0.26 229	0.17 173	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.39 590	0.09 432	0.07 118	0.05 69	0.45 585	0.08 261

LL-Strereo	0.29 439	0.25 495	0.58 456	0.25 431	0.21 498	0.23 263	0.24 436	0.55 490	0.42 417	0.34 396	0.32 291	0.41 444	0.40 507	0.94 568	0.23 372	0.08 230	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.09 282	0.09 323

Wz-Net-TNSev	0.51 555	0.58 586	1.61 602	0.25 431	0.21 498	0.65 564	0.45 568	0.63 557	0.69 559	0.51 536	0.54 501	0.71 571	0.60 564	1.00 577	0.77 562	0.15 505	0.15 536	0.13 470	0.15 517	0.21 539	0.20 541

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

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

RAFT_CTSACE	0.21 277	0.16 389	0.41 334	0.25 431	0.15 376	0.22 241	0.24 436	0.32 219	0.28 245	0.33 376	0.51 483	0.29 327	0.17 243	0.32 328	0.13 121	0.06 34	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.06 108

CRFU-Net	0.28 428	0.14 330	0.45 375	0.25 431	0.15 376	0.45 513	0.23 414	0.50 428	0.30 277	0.43 502	0.41 397	0.48 489	0.46 535	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

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

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

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

SACVNet	0.30 448	0.20 450	0.41 334	0.25 431	0.18 451	0.34 439	0.25 453	0.52 462	0.40 400	0.41 486	0.44 437	0.46 480	0.32 463	0.71 507	0.25 393	0.13 466	0.10 457	0.12 449	0.12 467	0.16 489	0.17 509

LCNet	0.21 277	0.11 182	0.29 173	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.19 285	0.34 241	0.26 219	0.28 264	0.35 333	0.26 291	0.30 440	0.35 350	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.13 448	0.22 554

AAGNet	0.33 473	0.11 182	0.37 269	0.25 431	0.16 408	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.35 413	0.35 333	0.27 300	0.30 440	0.44 383	2.66 621	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.08 212	0.06 108

CroCo-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.24 122	0.25 431	0.11 147	0.11 4	0.18 240	0.32 219	0.23 182	0.12 67	0.12 58	0.18 183	0.12 129	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.06 108
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.21 277	0.19 438	0.40 311	0.25 431	0.10 99	0.22 241	0.21 363	0.31 208	0.31 289	0.23 209	0.34 322	0.22 230	0.18 268	0.62 475	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.11 396	0.06 108

RAFT + AFF	0.27 407	0.23 486	0.50 416	0.25 431	0.17 430	0.30 390	0.33 527	0.52 462	0.40 400	0.28 264	0.30 268	0.30 343	0.31 456	0.62 475	0.24 383	0.09 316	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.11 414

EDNetEfficientorigin	7.51 642	0.52 583	140.47 676	0.25 431	0.17 430	0.42 496	0.29 493	0.47 398	1.03 595	1.28 603	1.02 582	0.83 577	0.84 589	0.75 523	0.99 580	0.10 367	0.09 432	0.12 449	0.10 389	0.21 539	0.22 554

GwcNet	0.35 486	0.23 486	0.88 547	0.25 431	0.24 535	0.48 527	0.27 471	0.55 490	0.57 532	0.38 451	0.52 491	0.51 505	0.32 463	0.60 460	0.41 497	0.13 466	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.13 448	0.14 475

FADNet-RVC	0.31 455	0.35 549	0.78 516	0.25 431	0.20 490	0.33 426	0.20 332	0.49 418	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.41 444	0.29 426	0.63 481	0.31 443	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.15 517	0.19 527	0.19 531

STTStereo	0.28 428	0.20 450	0.61 468	0.25 431	0.17 430	0.29 371	0.24 436	0.47 398	0.39 384	0.39 466	0.41 397	0.44 468	0.28 411	0.40 372	0.28 416	0.13 466	0.12 498	0.13 470	0.16 529	0.12 433	0.11 414

ADCP+	0.45 538	0.24 490	1.15 580	0.25 431	0.22 514	0.56 549	0.39 553	0.54 480	0.51 504	0.44 509	0.51 483	0.46 480	0.52 552	0.56 441	1.89 613	0.10 367	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.14 466	0.13 454

RYNet	0.37 500	0.18 422	0.59 463	0.25 431	0.28 555	0.61 560	0.32 516	0.59 529	0.59 535	0.41 486	0.38 366	0.57 531	0.39 503	0.87 554	0.53 531	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.18 520	0.18 523

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 407	0.21 464	0.59 463	0.25 431	0.18 451	0.29 371	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.38 451	0.41 397	0.43 457	0.27 394	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.11 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 407	0.17 408	0.35 237	0.25 431	0.14 326	0.37 464	0.21 363	0.47 398	0.41 410	0.44 509	0.51 483	0.41 444	0.28 411	0.45 386	0.37 471	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.10 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 355	0.18 422	0.61 468	0.25 431	0.11 147	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.43 425	0.33 376	0.43 426	0.27 300	0.22 312	0.34 341	0.26 406	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

DISCO	0.32 464	0.13 287	0.51 427	0.25 431	0.16 408	0.48 527	0.25 453	0.50 428	0.57 532	0.37 436	0.45 449	0.62 546	0.36 483	0.64 483	0.49 520	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.12 433	0.11 414

PWC_ROB	0.38 507	0.29 524	0.69 499	0.25 431	0.20 490	0.38 472	0.19 285	0.58 524	0.67 554	0.57 554	0.85 570	0.51 505	0.40 507	0.71 507	0.52 529	0.13 466	0.09 432	0.14 497	0.10 389	0.17 506	0.14 475

WCMA_ROB	0.51 555	0.21 464	0.65 487	0.25 431	0.21 498	0.58 553	0.32 516	0.54 480	0.55 526	0.95 590	1.40 596	1.28 596	0.81 586	0.73 514	0.62 546	0.18 542	0.15 536	0.15 512	0.15 517	0.19 527	0.19 531

SGM_RVC	0.50 551	0.19 438	0.50 416	0.25 431	0.15 376	0.69 568	0.39 553	0.68 573	0.82 576	0.95 590	0.84 569	1.13 588	0.76 581	1.16 589	0.60 543	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.16 529	0.16 489	0.17 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 524	0.30 531	1.18 581	0.26 465	0.22 514	0.58 553	0.31 509	0.62 550	0.81 575	0.58 555	0.61 532	0.53 516	0.36 483	0.57 445	0.65 553	0.11 408	0.10 457	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.13 454

ISRNet	0.27 407	0.13 287	0.45 375	0.26 465	0.19 473	0.24 285	0.14 95	0.45 379	0.43 425	0.39 466	0.48 473	0.42 453	0.27 394	0.32 328	0.29 428	0.20 551	0.12 498	0.17 529	0.16 529	0.16 489	0.20 541

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 89	0.14 330	0.19 78	0.26 465	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.12 67	0.11 41	0.10 42	0.13 161	0.21 164	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.05 31

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

rvit_stereo_0075_2	0.24 355	0.17 408	0.50 416	0.26 465	0.22 514	0.22 241	0.15 123	0.40 324	0.35 336	0.27 254	0.37 352	0.29 327	0.20 292	0.28 282	0.19 293	0.17 531	0.12 498	0.19 545	0.12 467	0.13 448	0.13 454

GMStereo_Zeroshot	0.24 355	0.21 464	0.45 375	0.26 465	0.13 283	0.28 350	0.15 123	0.39 313	0.35 336	0.37 436	0.43 426	0.40 437	0.17 243	0.34 341	0.20 310	0.12 446	0.07 311	0.13 470	0.07 183	0.16 489	0.09 323

CASS	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.11 147	0.28 350	0.19 285	0.39 313	0.30 277	0.32 364	0.34 322	0.25 270	0.24 345	0.25 233	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.11 396	0.11 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

Wz-Net-LNSev	0.34 481	0.29 524	0.91 552	0.26 465	0.21 498	0.47 521	0.31 509	0.54 480	0.54 520	0.44 509	0.52 491	0.50 501	0.35 479	0.39 365	0.39 481	0.11 408	0.11 481	0.10 354	0.09 347	0.14 466	0.13 454

Wz-Net-MNSev	0.36 490	0.26 506	0.79 523	0.26 465	0.21 498	0.59 556	0.38 548	0.55 490	0.56 529	0.48 528	0.54 501	0.53 516	0.36 483	0.60 460	0.44 506	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.11 428	0.15 480	0.13 454

test_5	0.23 324	0.19 438	0.38 288	0.26 465	0.18 451	0.25 300	0.29 493	0.40 324	0.37 360	0.29 293	0.40 389	0.25 270	0.22 312	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.10 379

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

AASNet	0.27 407	0.19 438	0.49 405	0.26 465	0.17 430	0.34 439	0.20 332	0.62 550	0.48 483	0.35 413	0.40 389	0.32 363	0.25 366	0.28 282	0.34 460	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.13 448	0.11 414

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

GrayStereo	0.25 383	0.09 74	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.23 263	0.47 574	0.34 241	0.30 277	0.39 466	0.47 467	0.30 343	0.79 583	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.13 454

IRAFT_RVC	0.22 307	0.12 224	0.39 303	0.26 465	0.11 147	0.18 123	0.24 436	0.40 324	0.37 360	0.31 341	0.30 268	0.29 327	0.24 345	0.55 430	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

ICVP	0.23 324	0.13 287	0.44 364	0.26 465	0.14 326	0.29 371	0.25 453	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.43 426	0.35 391	0.25 366	0.26 249	0.23 372	0.12 446	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.10 379
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.83 535	0.26 465	0.17 430	0.23 263	0.13 66	0.40 324	0.18 89	0.20 186	0.41 397	0.31 354	0.10 63	0.32 328	0.12 70	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

APVNet	0.36 490	0.20 450	0.70 505	0.26 465	0.22 514	0.52 546	0.35 533	0.61 541	0.44 440	0.38 451	0.52 491	0.48 489	0.38 496	0.84 550	0.46 515	0.13 466	0.14 521	0.15 512	0.16 529	0.16 489	0.15 487

psm_up	0.29 439	0.16 389	0.41 334	0.26 465	0.17 430	0.32 415	0.26 465	0.55 490	0.43 425	0.36 429	0.40 389	0.45 472	0.37 492	0.58 452	0.30 436	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.10 348	0.10 379

EDNetEfficient	0.63 572	0.37 557	2.40 619	0.26 465	0.25 543	0.38 472	0.49 580	0.41 336	1.06 598	1.38 606	0.87 574	0.62 546	0.95 594	0.65 489	1.65 606	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.19 527	0.17 509

FAT-Stereo	0.36 490	0.18 422	0.73 513	0.26 465	0.18 451	0.33 426	0.29 493	0.60 537	0.59 535	0.46 517	0.60 525	0.60 540	0.50 547	0.61 467	0.34 460	0.13 466	0.14 521	0.13 470	0.12 467	0.14 466	0.18 523

FADNet-RVC-Resample	0.29 439	0.25 495	0.93 556	0.26 465	0.16 408	0.32 415	0.21 363	0.47 398	0.39 384	0.35 413	0.38 366	0.33 370	0.27 394	0.53 422	0.24 383	0.10 367	0.10 457	0.14 497	0.13 494	0.13 448	0.16 497

ADCMid	0.49 548	0.34 547	1.13 579	0.26 465	0.21 498	0.51 537	0.37 542	0.57 515	0.54 520	0.75 577	0.66 543	0.62 546	0.64 574	0.64 483	1.68 607	0.13 466	0.12 498	0.17 529	0.17 538	0.20 536	0.17 509

ADCRef	0.38 507	0.24 490	0.88 547	0.26 465	0.21 498	0.49 532	0.27 471	0.52 462	0.48 483	0.50 531	0.58 518	0.35 391	0.47 538	0.48 395	1.29 600	0.09 316	0.08 398	0.12 449	0.12 467	0.11 396	0.11 414

CVANet_RVC	0.30 448	0.19 438	0.41 334	0.26 465	0.16 408	0.33 426	0.26 465	0.52 462	0.47 473	0.40 476	0.46 459	0.43 457	0.31 456	0.89 559	0.26 406	0.14 492	0.09 432	0.14 497	0.13 494	0.14 466	0.10 379

SGM-ForestM	1.36 605	0.28 516	0.79 523	0.26 465	0.16 408	2.26 618	1.00 614	1.42 609	1.46 610	2.38 622	2.05 615	5.95 631	2.66 623	2.95 620	2.46 620	0.17 531	0.18 556	0.18 537	0.18 545	0.15 480	0.18 523

SANet	0.53 560	0.28 516	0.96 561	0.26 465	0.15 376	0.69 568	0.44 567	0.67 570	1.34 606	0.67 568	0.98 581	0.94 582	0.71 579	0.89 559	0.76 559	0.14 492	0.12 498	0.12 449	0.11 428	0.17 506	0.16 497

FSD	0.27 407	0.28 516	0.32 200	0.27 493	0.24 535	0.27 330	0.27 471	0.31 208	0.29 264	0.26 244	0.27 236	0.28 316	0.27 394	0.28 282	0.26 406	0.23 556	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.25 554	0.24 566

w-ln-seven-2	0.36 490	0.29 524	1.06 572	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.30 504	0.50 428	0.54 520	0.45 513	0.55 505	0.45 472	0.41 511	0.62 475	0.49 520	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.11 414

YMNet	0.32 464	0.22 477	0.58 456	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 528	0.56 512	0.51 505	0.30 440	0.39 365	0.40 489	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

YMNet_1	0.32 464	0.22 477	0.58 456	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 528	0.56 512	0.51 505	0.30 440	0.39 365	0.40 489	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

AIO-test1	0.19 242	0.14 330	0.41 334	0.27 493	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.39 313	0.36 349	0.17 160	0.26 229	0.18 183	0.13 161	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.06 71	0.09 323

rvit_105_1	0.27 407	0.19 438	0.46 383	0.27 493	0.19 473	0.30 390	0.35 533	0.44 369	0.51 504	0.31 341	0.31 282	0.31 354	0.26 375	0.35 350	0.25 393	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.11 396	0.10 379

StereoVision	0.22 307	0.18 422	0.37 269	0.27 493	0.17 430	0.23 263	0.22 389	0.38 301	0.31 289	0.20 186	0.51 483	0.22 230	0.16 217	0.28 282	0.18 263	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.13 494	0.10 348	0.07 193

GEStereo_RVC	0.27 407	0.20 450	0.44 364	0.27 493	0.16 408	0.33 426	0.25 453	0.56 505	0.54 520	0.34 396	0.38 366	0.34 377	0.25 366	0.51 409	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.11 414

Anonymous3	0.23 324	0.18 422	0.63 479	0.27 493	0.18 451	0.41 489	0.23 414	0.43 362	0.35 336	0.23 209	0.27 236	0.20 206	0.18 268	0.27 268	0.18 263	0.12 446	0.11 481	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.12 437

sCroCo_RVC	0.18 203	0.14 330	0.49 405	0.27 493	0.18 451	0.22 241	0.17 197	0.27 146	0.23 182	0.14 111	0.22 191	0.17 173	0.14 183	0.21 164	0.15 185	0.10 367	0.11 481	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

ccnet	0.42 524	0.31 538	0.48 400	0.27 493	0.32 568	0.60 559	0.32 516	0.65 559	0.46 468	0.53 548	0.66 543	0.56 526	0.45 529	0.72 512	0.61 544	0.26 567	0.19 560	0.24 561	0.21 554	0.26 562	0.22 554

S-Stereo	0.38 507	0.20 450	1.05 571	0.27 493	0.22 514	0.38 472	0.32 516	0.55 490	0.66 551	0.39 466	0.59 520	0.49 494	0.41 511	0.75 523	0.40 489	0.12 446	0.15 536	0.13 470	0.13 494	0.16 489	0.21 549

stereogan	0.37 500	0.17 408	0.65 487	0.27 493	0.22 514	0.62 562	0.26 465	0.59 529	0.63 548	0.43 502	0.60 525	0.67 562	0.42 520	0.68 499	0.35 464	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.12 467	0.19 527	0.17 509

edge stereo	0.39 513	0.22 477	0.81 528	0.27 493	0.22 514	0.37 464	0.24 436	0.56 505	0.54 520	0.53 548	0.60 525	0.71 571	0.50 547	0.78 536	0.40 489	0.16 520	0.14 521	0.19 545	0.14 508	0.16 489	0.17 509

RTSC	0.39 513	0.28 516	0.78 516	0.27 493	0.18 451	0.49 532	0.22 389	0.59 529	0.84 583	0.55 551	0.53 498	0.49 494	0.36 483	0.67 498	0.82 567	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.17 506	0.17 509

ADCL	0.47 542	0.22 477	1.00 565	0.27 493	0.19 473	0.74 573	0.64 592	0.54 480	0.69 559	0.56 552	0.71 552	0.55 522	0.60 564	0.60 460	1.43 602	0.11 408	0.09 432	0.13 470	0.13 494	0.14 466	0.14 475

ADCPNet	0.48 545	0.29 524	1.60 600	0.27 493	0.23 527	0.70 571	0.38 548	0.53 473	0.51 504	0.51 536	0.59 520	0.67 562	0.56 557	0.60 460	1.14 590	0.15 505	0.18 556	0.14 497	0.23 564	0.19 527	0.19 531

DPSNet	0.47 542	0.24 490	0.93 556	0.27 493	0.20 490	0.75 575	0.57 586	0.84 594	0.79 573	0.47 525	0.51 483	0.60 540	0.69 577	0.87 554	0.71 557	0.16 520	0.13 511	0.12 449	0.10 389	0.25 554	0.21 549

DRN-Test	0.33 473	0.17 408	0.61 468	0.27 493	0.19 473	0.46 515	0.29 493	0.65 559	0.51 504	0.47 525	0.46 459	0.44 468	0.34 475	0.62 475	0.41 497	0.12 446	0.08 398	0.13 470	0.12 467	0.12 433	0.10 379

StereoDRNet	0.32 464	0.22 477	0.61 468	0.27 493	0.21 498	0.42 496	0.30 504	0.61 541	0.48 483	0.46 517	0.39 379	0.48 489	0.30 440	0.57 445	0.40 489	0.11 408	0.09 432	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.10 379

DLCB_ROB	0.28 428	0.16 389	0.34 227	0.27 493	0.16 408	0.38 472	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.46 517	0.46 459	0.51 505	0.33 466	0.53 422	0.33 455	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.09 323

XPNet_ROB	0.33 473	0.20 450	0.43 355	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.31 509	0.55 490	0.50 500	0.51 536	0.53 498	0.58 535	0.37 492	0.63 481	0.45 509	0.17 531	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.14 475

NLCSM	0.38 507	0.31 538	0.58 456	0.28 515	0.31 566	0.43 504	0.32 516	0.74 581	0.42 417	0.40 476	0.46 459	0.57 531	0.38 496	0.94 568	0.55 532	0.12 446	0.12 498	0.13 470	0.17 538	0.15 480	0.15 487

LMCR-Stereo	0.26 399	0.18 422	0.49 405	0.28 515	0.14 326	0.36 459	0.23 414	0.54 480	0.34 320	0.39 466	0.40 389	0.29 327	0.29 426	0.37 358	0.27 412	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.13 448	0.09 323

DMCA-RVC	0.27 407	0.21 464	0.61 468	0.28 515	0.17 430	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.35 336	0.40 476	0.37 352	0.39 422	0.36 483	0.43 379	0.30 436	0.13 466	0.10 457	0.15 512	0.11 428	0.13 448	0.10 379

TDLM	0.30 448	0.21 464	0.38 288	0.28 515	0.15 376	0.33 426	0.32 516	0.52 462	0.47 473	0.38 451	0.43 426	0.39 422	0.29 426	0.91 563	0.28 416	0.14 492	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.12 433	0.10 379

zh-sn7	0.48 545	0.51 581	1.43 595	0.29 519	0.20 490	0.47 521	0.39 553	0.57 515	0.62 544	0.52 542	0.81 565	0.52 511	0.56 557	1.05 582	0.87 572	0.12 446	0.13 511	0.13 470	0.13 494	0.17 506	0.16 497

TCMNet	0.33 473	0.23 486	0.72 509	0.29 519	0.30 563	0.40 485	0.28 487	0.50 428	0.47 473	0.37 436	0.45 449	0.40 437	0.29 426	0.60 460	0.39 481	0.14 492	0.13 511	0.15 512	0.14 508	0.17 506	0.15 487

OMP-Stereo	0.23 324	0.14 330	0.35 237	0.29 519	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.37 295	0.33 310	0.34 396	0.30 268	0.34 377	0.19 283	0.70 504	0.24 383	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

IIG-Stereo	0.23 324	0.13 287	0.35 237	0.29 519	0.12 205	0.23 263	0.14 95	0.38 301	0.31 289	0.34 396	0.37 352	0.33 370	0.21 299	0.70 504	0.26 406	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

Pruner-Stereo	0.19 242	0.11 182	0.34 227	0.29 519	0.12 205	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.32 291	0.25 270	0.15 201	0.24 202	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.09 323

ADCS	0.58 566	0.40 562	1.35 593	0.29 519	0.24 535	0.55 548	0.45 568	0.67 570	0.83 580	0.76 578	0.71 552	0.68 566	0.60 564	0.76 528	2.23 618	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.17 538	0.22 546	0.22 554

AnyNet_C32	0.51 555	0.40 562	1.10 578	0.29 519	0.28 555	0.59 556	0.58 587	0.54 480	0.60 539	0.62 560	0.66 543	0.54 520	0.54 553	0.78 536	1.74 610	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.20 536	0.20 541

STTRV1_RVC	0.42 524	0.32 544	0.89 550	0.29 519	0.36 573	0.49 532	0.31 509	0.61 541	0.53 515	0.46 517	0.56 512	0.47 482	0.43 524	1.00 577	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.20 549	0.18 545	0.25 554	0.17 509

GANet	0.36 490	0.22 477	0.49 405	0.29 519	0.17 430	0.41 489	0.38 548	0.57 515	0.45 451	0.46 517	0.75 558	0.55 522	0.40 507	0.94 568	0.41 497	0.13 466	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.14 466	0.11 414

ETE_ROB	0.34 481	0.26 506	0.45 375	0.29 519	0.18 451	0.40 485	0.37 542	0.57 515	0.47 473	0.50 531	0.50 477	0.62 546	0.36 483	0.55 430	0.38 473	0.13 466	0.10 457	0.14 497	0.12 467	0.16 489	0.16 497

Wz-Net-SNSev	0.43 530	0.41 566	1.27 588	0.30 529	0.21 498	0.44 507	0.41 559	0.61 541	0.65 550	0.46 517	0.65 541	0.62 546	0.39 503	0.74 522	0.59 540	0.12 446	0.11 481	0.12 449	0.13 494	0.16 489	0.14 475

WZ-Net	0.52 559	0.38 560	1.90 604	0.30 529	0.24 535	0.57 552	0.48 578	0.62 550	0.78 572	0.50 531	0.71 552	0.68 566	0.54 553	0.98 576	0.84 568	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.19 527	0.20 541

NaN_ROB	0.41 521	0.28 516	0.62 476	0.30 529	0.19 473	0.51 537	0.47 574	0.58 524	0.59 535	0.56 552	0.47 467	0.49 494	0.41 511	1.21 593	0.64 551	0.12 446	0.18 556	0.12 449	0.13 494	0.11 396	0.14 475

MDST_ROB	0.48 545	0.14 330	0.95 559	0.30 529	0.21 498	1.33 606	0.32 516	0.77 584	0.56 529	1.06 596	0.71 552	0.49 494	0.35 479	1.26 596	0.38 473	0.13 466	0.11 481	0.16 523	0.13 494	0.12 433	0.12 437

LALA_ROB	0.36 490	0.25 495	0.46 383	0.30 529	0.21 498	0.47 521	0.39 553	0.61 541	0.51 504	0.52 542	0.51 483	0.69 568	0.36 483	0.50 404	0.43 501	0.17 531	0.11 481	0.16 523	0.14 508	0.17 506	0.15 487

MSMD_ROB	0.60 570	0.33 546	0.61 468	0.30 529	0.25 543	0.86 585	0.35 533	0.55 490	0.67 554	1.10 598	1.49 601	1.76 607	0.97 597	0.88 557	0.49 520	0.23 556	0.21 567	0.27 564	0.27 579	0.25 554	0.24 566

RP	0.35 486	0.22 477	0.51 427	0.31 535	0.24 535	0.37 464	0.28 487	0.50 428	0.58 534	0.40 476	0.63 538	0.61 544	0.47 538	0.61 467	0.39 481	0.16 520	0.15 536	0.17 529	0.15 517	0.17 506	0.17 509

Nwc_Net	0.37 500	0.25 495	0.68 498	0.31 535	0.24 535	0.44 507	0.30 504	0.65 559	0.50 500	0.37 436	0.69 551	0.58 535	0.45 529	0.60 460	0.40 489	0.15 505	0.12 498	0.19 545	0.21 554	0.14 466	0.13 454

SHD	0.42 524	0.27 513	0.81 528	0.31 535	0.25 543	0.42 496	0.22 389	0.66 565	0.94 593	0.63 562	0.60 525	0.59 537	0.47 538	0.59 458	0.58 539	0.15 505	0.13 511	0.16 523	0.16 529	0.20 536	0.22 554

PA-Net	0.37 500	0.28 516	0.83 535	0.31 535	0.28 555	0.39 480	0.42 562	0.51 445	0.55 526	0.34 396	0.42 413	0.41 444	0.36 483	0.79 538	0.49 520	0.12 446	0.23 577	0.16 523	0.23 564	0.12 433	0.18 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 530	0.26 506	0.54 438	0.31 535	0.20 490	0.51 537	0.32 516	0.70 576	0.60 539	0.59 556	0.55 505	0.65 557	0.41 511	1.40 602	0.51 528	0.13 466	0.17 550	0.21 552	0.16 529	0.17 506	0.18 523

PSMNet_ROB	0.33 473	0.24 490	0.54 438	0.31 535	0.21 498	0.42 496	0.43 564	0.59 529	0.47 473	0.37 436	0.44 437	0.49 494	0.31 456	0.64 483	0.43 501	0.14 492	0.10 457	0.15 512	0.14 508	0.13 448	0.11 414

FC-DCNN v2	0.71 580	0.30 531	0.67 493	0.32 541	0.27 550	0.84 583	0.39 553	0.84 594	0.85 584	1.44 613	1.64 607	2.09 611	1.28 608	1.06 583	0.80 566	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.26 562	0.25 569

AF-Net	0.37 500	0.26 506	0.56 448	0.32 541	0.23 527	0.41 489	0.29 493	0.61 541	0.64 549	0.42 496	0.68 547	0.65 557	0.49 545	0.57 445	0.44 506	0.15 505	0.11 481	0.19 545	0.14 508	0.15 480	0.13 454

NCC-stereo	0.39 513	0.25 495	0.69 499	0.32 541	0.28 555	0.46 515	0.36 538	0.65 559	0.52 511	0.40 476	0.57 516	0.56 526	0.47 538	0.73 514	0.45 509	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 571	0.16 489	0.16 497

Abc-Net	0.39 513	0.25 495	0.69 499	0.32 541	0.28 555	0.46 515	0.36 538	0.65 559	0.52 511	0.40 476	0.57 516	0.56 526	0.47 538	0.73 514	0.45 509	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 571	0.16 489	0.16 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 574	0.58 586	2.60 639	0.32 541	0.26 548	0.88 586	0.61 590	0.63 557	0.62 544	0.68 569	0.96 578	0.76 574	0.60 564	0.96 573	1.43 602	0.16 520	0.16 543	0.17 529	0.17 538	0.23 549	0.23 561

FC-DCNN	0.70 579	0.30 531	0.69 499	0.32 541	0.27 550	0.81 582	0.39 553	0.79 588	0.82 576	1.41 609	1.58 606	1.98 609	1.26 606	1.02 580	0.77 562	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.26 562	0.26 571

DeepPrunerF	0.44 536	0.29 524	1.29 590	0.33 547	0.30 563	0.35 454	0.36 538	0.62 550	1.15 603	0.40 476	0.44 437	0.39 422	0.41 511	0.80 542	0.52 529	0.18 542	0.14 521	0.23 559	0.21 554	0.17 506	0.17 509

PWCDC_ROB	0.38 507	0.30 531	0.60 465	0.33 547	0.20 490	0.42 496	0.19 285	0.58 524	0.89 585	0.42 496	1.26 592	0.36 396	0.34 475	0.50 404	0.38 473	0.18 542	0.11 481	0.11 411	0.09 347	0.19 527	0.13 454

GASNet	0.36 490	0.46 570	0.88 547	0.34 549	0.23 527	0.35 454	0.22 389	0.60 537	0.53 515	0.40 476	0.37 352	0.45 472	0.30 440	0.79 538	0.35 464	0.15 505	0.10 457	0.14 497	0.14 508	0.22 546	0.12 437

HCRNet	0.24 355	0.25 495	0.33 217	0.34 549	0.16 408	0.27 330	0.18 240	0.43 362	0.35 336	0.30 324	0.35 333	0.32 363	0.22 312	0.44 383	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.10 348	0.09 323

Syn2CoEx	0.36 490	0.31 538	0.78 516	0.34 549	0.21 498	0.41 489	0.28 487	0.61 541	0.49 492	0.42 496	0.56 512	0.45 472	0.44 526	0.69 501	0.38 473	0.17 531	0.14 521	0.15 512	0.12 467	0.13 448	0.12 437

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 490	0.36 552	0.53 435	0.34 549	0.19 473	0.51 537	0.24 436	0.55 490	0.38 374	0.41 486	0.47 467	0.47 482	0.27 394	0.73 514	0.30 436	0.36 586	0.19 560	0.27 564	0.17 538	0.26 562	0.23 561

RGC	0.39 513	0.32 544	0.64 486	0.34 549	0.27 550	0.40 485	0.29 493	0.57 515	0.53 515	0.45 513	0.64 540	0.62 546	0.45 529	0.72 512	0.39 481	0.15 505	0.15 536	0.21 552	0.20 551	0.18 520	0.19 531

G-Net	0.46 540	0.25 495	0.86 544	0.34 549	0.28 555	0.90 588	0.35 533	0.47 398	0.45 451	0.68 569	1.22 590	0.64 556	0.60 564	0.61 467	0.57 534	0.16 520	0.14 521	0.17 529	0.13 494	0.22 546	0.19 531

XQC	0.43 530	0.37 557	0.96 561	0.34 549	0.25 543	0.53 547	0.34 529	0.60 537	0.73 567	0.51 536	0.46 459	0.57 531	0.47 538	0.70 504	0.72 558	0.17 531	0.12 498	0.18 537	0.15 517	0.25 554	0.23 561

RTS	0.78 588	0.48 574	4.68 644	0.34 549	0.28 555	1.12 596	0.46 570	0.62 550	1.03 595	0.73 573	0.89 575	0.60 540	0.59 562	1.61 605	1.16 593	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 531

RTSA	0.78 588	0.48 574	4.68 644	0.34 549	0.28 555	1.12 596	0.46 570	0.62 550	1.03 595	0.73 573	0.89 575	0.60 540	0.59 562	1.61 605	1.16 593	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 531

MultiAttention	1.02 599	0.13 287	0.43 355	0.35 558	0.43 581	5.36 624	1.71 624	0.69 574	0.53 515	0.36 429	0.63 538	0.55 522	0.22 312	7.60 633	0.43 501	0.09 316	0.06 178	0.14 497	0.24 566	0.26 562	0.30 577

PASM	0.45 538	0.35 549	0.90 551	0.35 558	0.33 569	0.39 480	0.38 548	0.50 428	0.61 542	0.52 542	0.51 483	0.62 546	0.45 529	0.93 566	0.48 518	0.26 567	0.29 587	0.29 575	0.33 584	0.29 573	0.26 571

testlalala2	0.18 203	0.10 116	0.50 416	0.36 560	0.25 543	0.23 263	0.14 95	0.34 241	0.24 197	0.25 232	0.25 219	0.21 218	0.12 129	0.16 63	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

FCDSN-DC	0.63 572	0.31 538	0.61 468	0.36 560	0.30 563	0.65 564	0.37 542	0.66 565	0.68 557	1.14 600	1.54 604	1.71 606	1.26 606	0.92 564	0.64 551	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.27 567	0.27 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 486	0.23 486	0.60 465	0.36 560	0.22 514	0.39 480	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.52 542	0.50 477	0.59 537	0.41 511	0.76 528	0.49 520	0.13 466	0.11 481	0.14 497	0.12 467	0.17 506	0.15 487
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 486	0.26 506	0.49 405	0.36 560	0.22 514	0.41 489	0.41 559	0.53 473	0.42 417	0.47 525	0.46 459	0.61 544	0.39 503	0.55 430	0.37 471	0.16 520	0.13 511	0.21 552	0.21 554	0.16 489	0.16 497

CSAN	0.50 551	0.35 549	0.78 516	0.36 560	0.23 527	0.56 549	0.59 589	0.61 541	0.70 561	0.64 564	0.78 562	0.65 557	0.60 564	1.38 601	0.62 546	0.21 553	0.17 550	0.20 549	0.20 551	0.18 520	0.18 523

ELAS	0.74 585	0.36 552	0.85 543	0.36 560	0.33 569	1.36 607	0.77 602	0.93 598	0.92 589	1.41 609	1.53 603	1.16 592	1.17 602	0.95 572	1.03 582	0.26 567	0.25 581	0.28 571	0.28 582	0.31 575	0.30 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 530	0.47 572	0.65 487	0.37 566	0.23 527	0.51 537	0.29 493	0.66 565	0.49 492	0.46 517	0.51 483	0.48 489	0.38 496	0.96 573	0.35 464	0.34 584	0.23 577	0.55 594	0.25 571	0.31 575	0.20 541

ELAS_RVC	0.74 585	0.36 552	1.00 565	0.37 566	0.33 569	0.88 586	0.93 611	0.83 593	1.08 599	1.35 605	1.33 595	1.24 594	1.33 610	1.06 583	0.95 578	0.27 572	0.25 581	0.29 575	0.27 579	0.30 574	0.30 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 562	0.51 581	1.19 582	0.38 568	0.22 514	0.69 568	0.27 471	0.80 589	0.67 554	0.73 573	0.74 557	0.87 578	0.61 573	0.81 545	0.76 559	0.29 578	0.27 583	0.32 579	0.37 590	0.32 578	0.31 580

GANetREF_RVC	0.43 530	0.47 572	0.69 499	0.38 568	0.20 490	0.51 537	0.48 578	0.66 565	0.66 551	0.46 517	0.46 459	0.50 501	0.44 526	0.90 562	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.32 579	0.18 545	0.27 567	0.22 554
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 555	0.50 579	0.86 544	0.39 570	0.24 535	0.84 583	0.55 585	0.56 505	0.62 544	0.60 557	0.68 547	0.62 546	0.42 520	1.13 588	0.43 501	0.23 556	0.27 583	0.27 564	0.35 586	0.25 554	0.29 576

PVD	0.58 566	0.34 547	0.84 540	0.39 570	0.31 566	0.59 556	0.47 574	0.80 589	1.25 604	0.92 586	1.09 584	0.79 575	0.82 587	0.85 551	0.76 559	0.21 553	0.18 556	0.22 558	0.18 545	0.27 567	0.35 585

UDG	0.40 519	0.46 570	0.49 405	0.40 572	0.35 572	0.47 521	0.27 471	0.54 480	0.47 473	0.39 466	0.45 449	0.59 537	0.44 526	0.46 389	0.39 481	0.26 567	0.19 560	0.48 590	0.22 562	0.34 579	0.26 571

CAS	0.15 146	0.07 7	0.21 98	0.41 573	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.15 125	0.19 152	0.11 78	0.09 24	0.14 16	0.13 121	0.29 578	0.04 2	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.14 475

EKT-Stereo	0.38 507	0.12 224	0.38 288	0.42 574	3.88 651	0.21 213	0.17 197	0.35 266	0.28 245	0.20 186	0.20 169	0.23 250	0.15 201	0.28 282	0.16 210	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

MANE	1.41 607	0.36 552	0.74 514	0.43 575	0.41 578	2.16 617	0.80 604	2.39 624	3.38 620	2.22 621	3.06 623	3.54 624	2.73 624	2.15 617	1.94 615	0.28 576	0.27 583	0.30 577	0.46 594	0.28 572	0.34 584

PDISCO_ROB	0.43 530	0.30 531	0.67 493	0.43 575	0.36 573	0.67 567	0.32 516	0.72 579	0.76 569	0.43 502	0.53 498	0.63 554	0.40 507	0.66 494	0.47 517	0.21 553	0.12 498	0.21 552	0.19 550	0.25 554	0.20 541

DDUNet	0.41 521	0.50 579	0.48 400	0.44 577	0.39 575	0.46 515	0.32 516	0.50 428	0.43 425	0.45 513	0.52 491	0.57 531	0.36 483	0.48 395	0.33 455	0.33 583	0.21 567	0.55 594	0.25 571	0.37 582	0.32 583

Consistency-Raft	0.55 561	0.48 574	1.02 568	0.45 578	0.49 586	0.49 532	0.47 574	0.72 579	0.72 564	0.45 513	0.82 567	0.47 482	0.60 564	0.50 404	0.63 549	0.39 590	0.39 596	0.44 588	0.51 600	0.52 589	0.37 586

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 577	0.64 591	1.06 572	0.45 578	0.27 550	1.40 610	0.58 587	0.78 585	0.92 589	0.84 582	0.86 571	0.88 580	0.68 576	1.33 600	0.68 556	0.37 588	0.29 587	0.34 582	0.36 589	0.43 583	0.37 586

PSMNet-RUCA	0.37 500	0.41 566	0.66 492	0.46 580	0.41 578	0.34 439	0.25 453	0.57 515	0.45 451	0.39 466	0.52 491	0.43 457	0.33 466	0.41 374	0.29 428	0.25 566	0.14 521	0.33 581	0.21 554	0.31 575	0.22 554

anonymity	0.56 562	0.54 584	0.70 505	0.47 581	0.61 596	0.56 549	0.43 564	0.69 574	0.49 492	0.63 562	0.55 505	0.54 520	0.60 564	0.61 467	0.57 534	0.55 596	0.53 606	0.50 591	0.54 603	0.51 588	0.56 600

SQANet	0.40 519	0.48 574	0.67 493	0.48 582	0.39 575	0.48 527	0.22 389	0.51 445	0.43 425	0.40 476	0.47 467	0.47 482	0.33 466	0.54 428	0.32 448	0.36 586	0.15 536	0.40 586	0.21 554	0.45 585	0.31 580

NVStereoNet_ROB	0.67 576	0.49 578	0.83 535	0.48 582	0.40 577	0.51 537	0.46 570	0.70 576	0.77 571	0.84 582	1.72 608	1.02 587	0.83 588	1.23 594	0.79 565	0.32 582	0.38 595	0.40 586	0.46 594	0.36 581	0.41 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 615	0.20 450	2.68 640	0.48 582	0.52 590	0.78 579	0.96 612	0.84 594	6.61 655	7.40 633	2.08 616	2.08 610	4.83 626	1.27 597	3.79 625	0.10 367	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.11 396	0.10 379

MSAF-DinoV2	0.76 587	0.44 568	1.98 605	0.49 585	0.16 408	0.58 553	0.31 509	0.81 591	0.83 580	0.41 486	0.52 491	0.98 586	0.58 561	4.97 628	1.03 582	0.11 408	0.07 311	0.10 354	0.24 566	0.27 567	0.26 571

DGSMNet	0.61 571	0.29 524	0.91 552	0.51 586	0.70 600	0.62 562	1.38 623	0.59 529	0.55 526	0.37 436	0.61 532	0.52 511	0.33 466	0.65 489	0.43 501	0.53 593	0.60 613	0.67 599	0.61 608	0.63 596	0.61 608

SGM+DAISY	0.87 590	0.66 593	1.30 591	0.51 586	0.60 595	1.03 593	0.84 608	0.76 583	0.73 567	1.39 607	1.51 602	1.31 597	1.22 604	1.11 585	1.08 585	0.57 598	0.53 606	0.51 593	0.51 600	0.54 590	0.61 608

SPS-STEREO	0.69 578	0.61 589	0.98 563	0.52 588	0.57 593	0.74 573	0.50 581	0.78 585	0.62 544	0.95 590	0.86 571	0.94 582	0.70 578	1.01 579	0.87 572	0.58 599	0.51 603	0.50 591	0.50 599	0.55 591	0.58 603
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 626	2.61 625	13.29 661	0.58 589	0.53 591	10.12 632	3.33 628	4.83 654	5.01 653	8.75 659	8.51 640	14.08 667	7.60 658	7.70 634	5.34 629	0.28 576	0.28 586	0.34 582	0.37 590	0.57 592	0.45 592

JetBlue	1.14 603	0.76 596	2.36 617	0.59 590	0.75 602	3.04 621	1.78 625	1.11 602	0.90 587	0.94 588	1.10 585	1.66 605	1.28 608	2.09 615	1.72 609	0.43 592	0.36 594	0.38 584	0.38 592	0.58 593	0.56 600

SAMSARA	0.56 562	0.39 561	0.80 526	0.60 591	0.46 583	1.00 592	1.23 622	0.67 570	0.68 557	0.71 572	0.54 501	0.89 581	0.57 560	0.81 545	0.62 546	0.19 548	0.22 572	0.18 537	0.18 545	0.27 567	0.25 569

MFMNet_re	0.72 581	0.76 596	0.99 564	0.62 592	0.70 600	0.77 576	0.67 593	0.75 582	0.83 580	0.78 580	0.86 571	0.69 568	0.78 582	0.71 507	0.61 544	0.66 602	0.59 612	0.61 598	0.58 607	0.68 602	0.71 612

otaku	0.57 565	0.62 590	0.87 546	0.63 593	0.44 582	0.73 572	0.37 542	0.65 559	0.66 551	0.51 536	0.75 558	0.66 561	0.45 529	0.69 501	0.46 515	0.53 593	0.34 593	0.55 594	0.35 586	0.60 594	0.45 592

Ntro	0.58 566	0.64 591	0.92 554	0.66 594	0.50 588	0.77 576	0.36 538	0.66 565	0.70 561	0.50 531	0.59 520	0.65 557	0.51 550	0.75 523	0.45 509	0.56 597	0.32 591	0.56 597	0.34 585	0.63 596	0.46 595

MonStereo1	0.93 594	0.56 585	0.82 532	0.69 595	0.58 594	1.37 608	0.35 533	0.94 599	1.25 604	0.93 587	1.90 611	1.52 602	2.10 619	1.27 597	0.77 562	0.69 603	0.33 592	0.75 603	0.47 596	0.70 603	0.57 602

test_for_model	0.29 439	0.89 603	0.34 227	0.69 595	0.49 586	0.20 185	0.16 156	0.30 197	0.23 182	0.28 264	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.29 578	0.10 457	0.06 52	0.04 1	0.86 609	0.18 523

MADNet+	1.01 597	1.16 616	4.72 646	0.70 597	0.47 584	1.24 602	0.96 612	0.97 600	0.89 585	0.65 566	0.77 561	0.87 578	0.85 591	2.09 615	1.68 607	0.38 589	0.39 596	0.31 578	0.27 579	0.43 583	0.39 588

FADE		1.06 612		0.71 598	0.76 605							1.17 593				24.23 675	4.70 633	17.35 670	17.61 669	0.49 587

ACVNet_1	0.72 581	0.81 598	1.37 594	0.72 599	0.53 591	0.77 576	0.42 562	0.85 597	0.90 587	0.74 576	0.75 558	1.32 598	0.72 580	1.02 580	0.55 532	0.54 595	0.31 590	0.71 601	0.35 586	0.64 598	0.45 592

ACVNet-4b	0.72 581	0.81 598	1.33 592	0.72 599	0.50 588	0.80 581	0.31 509	0.71 578	0.80 574	0.50 531	0.72 556	0.95 584	0.43 524	0.96 573	1.20 597	1.13 621	0.21 567	0.76 604	0.45 593	0.65 599	0.46 595

DispFullNet	0.66 575	0.89 603	1.59 599	0.77 601	1.21 618	0.51 537	0.23 414	0.59 529	0.72 564	0.69 571	0.61 532	0.69 568	0.91 593	0.79 538	0.48 518	0.27 572	0.12 498	0.73 602	0.30 583	0.65 599	0.40 589

RainbowNet	0.72 581	0.89 603	1.02 568	0.82 602	0.63 598	0.78 579	0.52 582	0.81 591	0.93 591	0.60 557	0.79 563	0.80 576	0.60 564	0.80 542	0.57 534	0.78 608	0.55 609	0.78 605	0.49 597	0.76 605	0.58 603

ACVNet_2	0.89 591	0.87 602	1.25 586	0.82 602	0.62 597	0.97 591	0.62 591	1.14 603	1.42 608	1.00 593	1.40 596	1.47 601	0.84 589	1.11 585	0.66 554	0.61 600	0.43 599	0.78 605	0.49 597	0.75 604	0.52 598

WAO-7	1.01 597	0.89 603	0.93 556	0.83 604	0.66 599	1.18 598	0.81 606	1.40 608	1.57 611	1.11 599	1.76 610	1.45 600	1.19 603	1.50 604	1.14 590	0.61 600	0.62 616	0.70 600	0.68 611	0.66 601	0.60 605

PWCK	1.00 595	1.17 617	1.70 603	0.91 605	0.41 578	1.19 600	0.92 610	1.10 601	1.14 602	1.16 601	1.14 587	1.25 595	0.88 592	1.75 611	1.04 584	0.87 612	0.50 601	0.87 608	0.53 602	0.96 615	0.52 598

WAO-6	1.07 601	0.93 607	0.92 554	0.96 606	0.78 606	1.28 604	0.75 599	1.34 606	2.00 615	1.02 595	1.54 604	1.59 603	1.22 604	1.31 599	1.14 590	0.78 608	0.55 609	1.02 614	0.75 615	0.83 606	0.69 611

IMH-64-1	0.91 592	0.86 600	0.84 540	0.97 607	0.75 602	0.92 589	0.71 595	1.27 604	1.10 600	0.89 584	1.45 598	1.14 589	0.96 595	1.19 590	0.84 568	0.74 605	0.51 603	0.97 610	0.55 604	0.84 607	0.60 605

IMH-64	0.91 592	0.86 600	0.84 540	0.97 607	0.75 602	0.92 589	0.71 595	1.27 604	1.10 600	0.89 584	1.45 598	1.14 589	0.96 595	1.19 590	0.84 568	0.74 605	0.51 603	0.97 610	0.55 604	0.84 607	0.60 605

IMH	1.05 600	0.95 608	1.00 565	1.01 609	0.78 606	1.11 595	0.68 594	1.38 607	1.43 609	1.00 593	1.72 608	1.43 599	1.14 599	1.73 610	0.89 574	1.09 618	0.55 609	0.99 612	0.57 606	0.87 610	0.62 610

LVE	1.13 602	1.02 609	1.28 589	1.01 609	0.80 609	1.29 605	0.81 606	1.47 611	1.96 613	1.07 597	1.90 611	1.90 608	1.01 598	1.48 603	0.91 575	0.93 615	0.61 615	0.94 609	0.69 612	0.87 610	0.75 616

Dean	1.17 604	1.04 611	1.49 598	1.03 611	0.78 606	1.20 601	0.77 602	1.48 612	1.96 613	1.28 603	1.99 614	2.15 612	1.14 599	1.25 595	1.00 581	0.81 610	0.60 613	1.01 613	0.69 612	0.92 614	0.74 615

GCST	0.47 542	0.60 588	0.57 451	1.04 612	0.48 585	0.38 472	0.11 16	0.40 324	0.32 298	0.41 486	0.34 322	0.29 327	0.17 243	0.46 389	0.19 293	0.69 603	0.42 598	0.79 607	0.62 609	0.62 595	0.46 595

WAO-8	1.46 610	1.10 614	1.09 574	1.10 613	0.84 610	2.06 614	0.75 599	1.84 617	3.83 636	1.44 613	2.21 617	2.15 612	1.43 612	3.17 621	1.19 595	0.91 613	0.65 618	1.09 615	0.79 616	0.90 612	0.71 612

TorneroNet-64	1.43 608	1.03 610	1.20 583	1.10 613	0.86 612	2.26 618	0.73 598	1.84 617	3.84 638	1.25 602	2.25 619	2.69 620	1.42 611	1.76 612	1.43 602	0.76 607	0.50 601	1.09 615	0.66 610	1.23 619	0.76 617

Venus	1.46 610	1.10 614	1.09 574	1.10 613	0.84 610	2.06 614	0.75 599	1.84 617	3.83 636	1.44 613	2.21 617	2.15 612	1.43 612	3.17 621	1.19 595	0.91 613	0.65 618	1.09 615	0.79 616	0.90 612	0.71 612

JetRed	2.30 620	2.64 626	6.12 648	1.12 616	1.38 621	5.85 627	3.29 627	1.99 620	1.67 612	1.98 620	1.95 613	2.16 615	1.60 615	2.48 619	4.10 626	1.05 616	1.60 624	1.09 615	1.01 622	1.67 624	1.28 624

TorneroNet	2.22 618	1.08 613	1.24 585	1.14 617	0.90 613	5.58 625	0.80 604	2.12 622	8.69 657	2.58 623	5.42 628	3.88 625	1.97 617	1.78 614	1.87 612	0.86 611	0.54 608	1.15 619	0.74 614	1.23 619	0.85 618

UNDER WATER-64	1.55 612	1.19 618	2.52 632	1.31 618	0.95 614	2.12 616	1.21 621	1.45 610	3.19 619	1.43 612	1.32 594	2.64 619	2.04 618	1.63 607	1.83 611	1.11 619	0.67 620	1.28 620	0.92 619	1.19 617	1.02 621

UNDER WATER	1.59 613	1.22 619	2.36 617	1.38 619	1.03 615	1.67 613	1.10 618	1.54 615	3.63 629	1.44 613	1.47 600	2.85 621	2.25 621	1.67 608	1.94 615	1.06 617	0.62 616	1.31 621	0.93 620	1.21 618	1.02 621

notaker	1.45 609	1.34 620	1.48 596	1.40 620	1.07 616	1.18 598	0.85 609	1.48 612	1.40 607	1.51 618	3.46 624	2.40 617	1.81 616	1.76 612	1.45 605	1.11 619	0.69 621	1.38 622	0.87 618	1.31 621	0.97 620

ktn	1.77 616	1.36 621	1.22 584	1.43 621	1.14 617	1.52 611	1.08 617	1.51 614	3.96 639	2.77 625	4.69 626	3.35 623	1.46 614	1.69 609	1.25 599	1.43 623	0.77 622	1.45 623	0.99 621	1.32 622	0.96 619

KSHMR	1.89 617	1.36 621	1.60 600	1.47 622	1.22 619	1.38 609	1.06 616	1.79 616	5.97 654	1.42 611	5.65 630	2.98 622	1.14 599	2.23 618	1.20 597	1.27 622	1.12 623	1.46 624	1.10 623	1.32 622	1.15 623

HanzoNet	2.97 621	1.69 623	2.29 616	1.74 623	1.33 620	1.53 612	1.03 615	1.99 620	2.64 618	5.51 629	5.16 627	5.90 630	6.82 637	4.32 627	3.29 623	3.16 629	2.02 629	1.92 625	2.87 630	2.24 626	1.89 626

LSM	1.64 614	0.40 562	2.56 633	2.02 624	17.61 663	0.51 537	0.52 582	0.61 541	0.76 569	0.82 581	1.11 586	0.63 554	0.54 553	0.75 523	0.49 520	0.16 520	0.24 579	0.18 537	0.21 554	0.25 554	2.42 628

tt	4.71 625	0.10 116	3.94 642	2.06 625	1.53 622	10.14 633	16.88 634	9.27 661	4.98 652	1.39 607	1.02 582	4.68 626	4.90 627	3.35 624	5.86 630	5.76 634	9.15 665	2.24 629	2.53 628	3.10 627	1.32 625

MADNet++	2.26 619	1.80 624	2.06 606	2.13 626	1.97 623	2.61 620	1.79 626	2.38 623	2.16 616	2.75 624	2.65 621	2.38 616	2.43 622	3.17 621	3.21 622	2.17 626	1.95 627	1.94 626	1.63 625	2.06 625	2.01 627

DPSimNet_ROB	4.34 624	4.23 627	6.89 650	3.67 627	3.68 649	4.75 622	5.21 630	2.67 625	3.68 630	5.82 630	3.95 625	5.57 627	6.72 636	3.46 625	4.48 627	4.05 632	2.88 630	4.68 632	3.12 632	3.69 628	3.62 631

ITERv30	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

qyd29nn	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

yuret106	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

uio108cc	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

v20iiwwt	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

ITERv14	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

v134_o9	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

ITERv7	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

oiu110	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

dddd17k	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

ITERv10	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

ITERv8	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

ITERv4	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

hj116sk	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

iked130	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

vnu138km	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

99wein	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

a5sdf	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

PML	16.10 665	12.82 666	6.78 649	5.23 646	7.76 654	33.92 669	66.56 676	5.30 655	10.28 659	26.12 675	68.59 676	20.51 669	13.49 667	10.06 649	6.78 637	5.96 635	2.00 628	6.04 649	2.18 627	8.96 661	2.60 629

ASD4	7.23 628	6.65 657	7.69 651	5.24 647	5.62 652	11.85 634	20.36 660	7.57 658	7.14 656	6.55 631	5.47 629	5.99 632	5.78 628	7.22 632	9.24 659	4.85 633	4.44 632	6.40 662	5.19 658	6.53 633	4.89 633

DGTPSM_ROB	8.34 655	5.10 628	10.37 659	5.31 648	10.18 656	8.33 629	23.60 665	6.06 656	13.41 664	4.90 626	10.87 662	5.65 628	10.44 659	6.17 629	12.59 660	3.74 630	7.55 635	3.69 630	7.26 661	4.14 630	7.46 659

ITERv28	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

ITERv24	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

dd23bbn	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

ITERv21	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

zxcv128	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

ITERv12	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

s6wercc	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

DPSMNet_ROB	8.40 656	5.11 629	10.49 660	5.58 656	10.25 657	8.34 630	23.62 666	6.07 657	13.45 665	4.93 627	10.88 663	5.66 629	10.44 659	6.24 630	12.64 661	3.98 631	7.61 636	3.76 631	7.30 662	4.20 631	7.51 660

USTest	6.88 627	5.23 638	5.63 647	7.22 657	7.29 653	14.34 661	22.76 661	8.48 659	9.32 658	5.42 628	6.39 631	6.29 634	6.64 630	6.92 631	8.62 658	1.94 624	3.29 631	2.16 628	2.55 629	3.85 629	3.29 630

Anonymous_1	16.62 666	9.35 658	9.84 653	10.66 658	14.64 661	18.66 666	27.12 667	12.64 665	13.51 666	10.76 665	10.30 661	10.13 661	10.60 661	11.06 665	12.74 662	15.87 652	7.74 637	16.92 669	43.48 674	58.66 677	7.68 661

DPSM_ROB	11.49 660	9.87 662	10.35 657	11.13 659	11.31 659	19.11 667	27.51 668	13.37 666	14.21 667	10.31 663	11.06 664	10.96 665	11.27 665	11.96 666	13.59 663	6.78 636	8.19 663	6.03 647	7.09 659	7.93 639	7.73 662

DPSM	11.49 660	9.87 662	10.35 657	11.13 659	11.31 659	19.11 667	27.51 668	13.37 666	14.21 667	10.31 663	11.06 664	10.96 665	11.27 665	11.96 666	13.59 663	6.78 636	8.19 663	6.03 647	7.09 659	7.93 639	7.73 662

TCMNet-wrong-test	4.29 623	5.57 656	4.65 643	11.33 661	10.39 658	5.73 626	4.48 629	4.13 653	1.02 594	1.91 619	2.39 620	6.16 633	3.62 625	3.84 626	4.50 628	1.99 625	0.47 600	1.97 627	1.69 626	5.69 632	4.31 632

LRCNet_RVC	10.90 659	14.34 667	9.35 652	15.35 662	8.04 655	1.08 594	0.34 529	8.78 660	0.70 561	12.63 666	16.05 666	9.85 660	6.54 629	8.57 635	6.34 631	20.27 673	5.40 634	23.70 672	21.88 671	14.87 665	13.83 667

HaxPig	17.72 667	20.22 674	19.73 663	16.53 663	16.51 662	9.27 631	9.33 631	14.34 668	13.27 663	18.65 667	18.70 667	17.35 668	16.77 668	17.04 668	16.45 668	22.05 674	20.89 675	22.27 671	21.53 670	21.29 672	22.13 674

MEDIAN_ROB	21.21 668	24.62 675	23.47 672	19.58 664	19.65 667	13.22 652	10.96 632	17.88 669	17.00 669	22.14 674	22.02 669	20.86 670	20.36 669	21.06 669	19.71 669	25.63 676	24.13 676	26.21 673	25.20 672	25.17 673	25.38 675

xxxxx1	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 662	10.99 660	9.21 660	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 662	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 664

tt_ll	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 662	10.99 660	9.21 660	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 662	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 664

ff	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 662	10.99 660	9.21 660	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 662	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 664

CasAABBNet	23.10 669	19.86 668	20.64 668	22.47 668	22.73 668	38.41 673	55.50 673	26.89 673	28.70 674	20.61 671	22.15 672	22.08 674	22.75 673	23.99 670	27.36 672	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.27 664	15.95 666	15.53 669

RAFT-FEzeroshot	23.10 669	19.88 670	20.56 666	22.49 669	22.75 670	38.38 670	55.50 673	26.84 671	28.66 672	20.60 669	22.10 670	22.05 671	22.74 671	24.00 672	27.37 674	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.28 665	15.96 667	15.54 670

RAFT-FE	23.10 669	19.88 670	20.56 666	22.49 669	22.75 670	38.38 670	55.50 673	26.84 671	28.66 672	20.60 669	22.10 670	22.05 671	22.74 671	24.00 672	27.37 674	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.28 665	15.96 667	15.54 670

FlowAnything	23.14 672	19.87 669	20.79 669	22.50 671	22.74 669	38.39 672	55.46 671	26.89 673	28.72 675	20.77 673	22.29 674	22.07 673	22.72 670	23.99 670	27.41 676	13.60 644	16.55 674	12.15 666	14.36 668	15.97 669	15.52 668

Selective-RAFT-Error	23.16 673	19.93 672	20.87 670	22.54 672	22.81 672	38.52 675	55.47 672	27.01 676	28.83 676	20.66 672	22.25 673	22.09 675	22.80 675	24.09 674	27.36 672	13.61 645	16.48 670	12.15 666	14.28 665	15.99 670	15.57 672

LSM0	24.24 674	19.98 673	22.32 671	24.22 673	40.14 676	38.48 674	55.20 670	26.95 675	28.57 671	20.49 668	21.83 668	22.26 676	22.75 673	24.22 675	27.30 671	13.66 646	16.32 669	12.19 668	14.15 663	16.10 671	17.66 673

AVERAGE_ROB	25.43 675	29.06 676	27.24 673	24.63 674	24.20 675	17.73 665	12.61 633	22.29 670	21.39 670	26.79 676	26.16 675	25.20 677	24.64 676	25.07 676	23.53 670	29.96 677	28.40 677	30.60 674	29.58 673	29.72 674	29.84 676

test_example2	101.33 676	108.28 677	68.15 675	98.43 675	106.93 677	89.75 676	102.43 677	36.80 677	97.65 677	129.04 677	130.15 677	65.26 678	66.62 677	92.11 677	80.24 677	144.10 678	199.48 678	81.81 678	103.01 678	125.01 678	101.27 677

DLNR_Zeroshot_test	10.44 657	12.10 664	19.93 664	106.08 676	23.66 674	0.14 27	0.13 66	3.22 631	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.36 627	0.06 178	0.07 118	0.07 183	39.70 675	0.06 108

DLNR-FE	10.45 658	12.13 665	19.94 665	106.10 677	23.12 673	0.14 27	0.13 66	3.28 645	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.41 628	0.06 178	0.07 118	0.07 183	40.22 676	0.06 108

ccccc	256.34 677	256.29 678	313.62 677	354.40 678	364.36 678	149.10 677	168.46 678	152.89 678	131.30 678	153.93 678	155.56 678	164.00 679	204.39 678	268.02 678	295.19 678	390.55 679	349.22 679	244.59 679	219.82 679	412.30 679	378.83 678

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

Low-res two-view benchmark