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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GASTEREO	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.23 343	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.19 127	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

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

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

4.5_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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RSM++	0.12 74	0.09 74	0.19 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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

S2M2_L	0.13 89	0.11 182	0.20 89	0.16 19	0.12 205	0.12 11	0.07 1	0.18 19	0.20 133	0.12 67	0.15 108	0.14 129	0.12 129	0.15 39	0.14 161	0.13 466	0.09 432	0.09 281	0.10 389	0.11 396	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 179	0.12 224	0.29 173	0.23 343	0.14 326	0.19 150	0.22 389	0.39 313	0.36 349	0.16 147	0.24 210	0.17 173	0.12 129	0.19 127	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.06 108

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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++	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

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

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

rrr	0.17 179	0.11 182	0.57 451	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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

sCroCo_RVC	0.18 203	0.14 330	0.49 405	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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA	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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

rvit_0105_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

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

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

CASS	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.11 147	0.28 350	0.19 285	0.39 313	0.30 277	0.32 364	0.34 322	0.25 270	0.24 345	0.25 233	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.11 396	0.11 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 324	0.11 182	0.50 416	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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_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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark