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

4k_L	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.32 25	0.21 27	0.56 37	0.30 20	0.31 32	0.30 33	0.35 66	0.28 49	0.43 15	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

gc-stereo	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.23 32	0.32 25	0.20 16	0.56 37	0.32 35	0.31 32	0.26 15	0.36 71	0.30 61	0.46 25	0.28 63	0.18 172	0.16 309	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

mfccc	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.37 23	0.24 52	0.39 59	0.19 8	0.56 37	0.30 20	0.30 27	0.24 8	0.40 91	0.29 55	0.49 43	0.28 63	0.15 58	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

5k_new	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.30 17	0.20 16	0.52 18	0.32 35	0.29 16	0.27 23	0.37 79	0.26 36	0.52 52	0.28 63	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

SX	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.38 47	0.23 32	0.33 29	0.20 16	0.52 18	0.31 27	0.30 27	0.21 2	0.43 98	0.25 26	0.54 61	0.28 63	0.16 82	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ACM	0.27 10	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.26 90	0.37 49	0.19 8	0.54 28	0.31 27	0.30 27	0.32 39	0.36 71	0.24 21	0.48 40	0.28 63	0.14 46	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.26 90	0.33 29	0.21 27	0.46 8	0.25 7	0.30 27	0.26 15	0.31 45	0.35 98	0.66 116	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

StePilot	0.27 10	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.25 77	0.33 29	0.19 8	0.45 5	0.28 15	0.31 32	0.28 25	0.29 34	0.36 108	0.76 146	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 25	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 49	0.34 48	0.36 61	0.34 43	0.26 17	0.20 2	1.40 343	0.24 5	0.15 58	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 68

3.25w_new	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.38 47	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.25w	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.37 23	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

IGEV	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.37 23	0.31 211	0.45 97	0.21 27	0.59 51	0.40 74	0.31 32	0.43 75	0.26 17	0.21 4	0.43 15	0.25 15	0.13 29	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.12 1	0.12 29

SX1w	0.28 26	0.20 40	0.40 44	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.27 84	0.52 18	0.25 7	0.38 76	0.44 79	0.34 62	0.17 1	0.53 57	0.24 5	0.24 365	0.15 266	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

5k_stereo	0.29 40	0.20 40	0.42 63	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.25 62	0.56 37	0.33 41	0.36 61	0.36 47	0.41 94	0.23 16	0.52 52	0.29 72	0.23 348	0.15 266	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.12 29

mnv4	0.28 26	0.19 25	0.43 70	0.37 23	0.22 23	0.40 63	0.27 84	0.56 37	0.27 14	0.39 85	0.36 47	0.38 86	0.23 16	0.42 12	0.32 110	0.20 256	0.14 202	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.11 2

wo013ll	0.27 10	0.18 10	0.40 44	0.35 4	0.26 90	0.30 17	0.26 76	0.54 28	0.37 62	0.41 89	0.34 43	0.32 48	0.21 4	0.42 12	0.24 5	0.20 256	0.13 143	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.11 2

2k_new	0.27 10	0.18 10	0.39 34	0.34 1	0.29 160	0.34 34	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.36 61	0.23 6	0.29 34	0.25 26	0.47 33	0.25 15	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

CNT	0.28 26	0.19 25	0.40 44	0.35 4	0.35 280	0.36 45	0.23 48	0.65 75	0.38 68	0.31 32	0.29 29	0.34 62	0.27 42	0.40 8	0.24 5	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.13 68

aaa3	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.37 23	0.25 77	0.29 13	0.21 27	0.55 33	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.35 66	0.28 49	0.46 25	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

ss10	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.29 13	0.20 16	0.57 47	0.35 53	0.31 32	0.33 41	0.33 58	0.23 16	0.50 46	0.29 72	0.16 82	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

USM	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.39 57	0.20 4	0.37 49	0.21 27	0.53 23	0.37 62	0.29 16	0.31 35	0.38 86	0.21 4	0.47 33	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

weee2	0.26 4	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.24 52	0.34 34	0.20 16	0.49 12	0.31 27	0.29 16	0.26 15	0.40 91	0.26 36	0.45 21	0.27 43	0.13 29	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 4	0.25 77	0.32 25	0.18 2	0.45 5	0.26 11	0.29 16	0.25 10	0.33 58	0.36 108	0.54 61	0.26 26	0.12 9	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITER124	0.27 10	0.18 10	0.35 1	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.21 27	0.52 18	0.30 20	0.34 52	0.25 10	0.37 79	0.26 36	0.48 40	0.27 43	0.15 58	0.15 266	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

zaero_v3	0.30 46	0.18 10	0.41 53	0.37 23	0.23 32	0.57 203	0.20 16	0.62 65	0.36 57	0.41 89	0.42 65	0.32 48	0.24 21	0.68 122	0.26 26	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITERv2	0.30 46	0.18 10	0.43 70	0.36 9	0.23 32	0.50 143	0.19 8	0.62 65	0.36 57	0.39 85	0.39 57	0.36 71	0.25 26	0.74 144	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITER	0.32 63	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.37 49	0.20 16	0.56 37	0.30 20	0.41 89	0.48 96	0.35 66	0.25 26	1.31 309	0.29 72	0.14 46	0.11 32	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

252Zero-FE	0.27 10	0.22 82	0.40 44	0.41 81	0.24 52	0.29 13	0.19 8	0.59 51	0.46 97	0.31 32	0.33 41	0.22 2	0.25 26	0.40 8	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.26 90	0.26 4	0.25 62	0.49 12	0.29 17	0.36 61	0.47 91	0.28 32	0.32 76	0.49 43	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

Replicate-Monster	0.41 121	0.26 171	2.03 553	0.36 9	0.21 11	0.46 104	0.23 48	0.67 87	0.48 104	0.42 98	0.27 23	0.31 45	0.30 61	0.98 224	0.24 5	0.14 46	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.28 423

2.25w	0.32 63	0.24 120	0.48 104	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.25 62	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.58 136	0.27 22	0.32 76	0.74 144	0.35 155	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.14 99

4w-stereo	0.30 46	0.24 120	0.44 76	0.37 23	0.23 32	0.46 104	0.27 84	0.63 69	0.31 27	0.41 89	0.44 79	0.27 22	0.36 108	0.59 84	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.12 67	0.13 13	0.12 29

2.75w_new	0.31 58	0.23 99	0.43 70	0.35 4	0.23 32	0.42 78	0.42 243	0.54 28	0.35 53	0.47 127	0.43 75	0.24 9	0.30 61	0.66 116	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

3.75w	0.32 63	0.23 99	0.44 76	0.37 23	0.29 160	0.62 237	0.36 171	0.59 51	0.32 35	0.41 89	0.47 91	0.25 15	0.34 90	0.64 107	0.26 26	0.12 9	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

monsters	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.36 292	0.34 34	0.27 84	0.66 81	0.43 83	0.47 127	0.40 60	0.22 2	0.23 16	1.33 317	0.25 15	0.13 29	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 10	0.42 63	0.40 67	0.23 32	0.47 111	0.19 8	0.61 62	0.29 17	0.35 56	0.21 2	0.35 66	0.21 4	0.60 97	0.25 15	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 40	0.36 9	0.37 23	0.22 23	0.35 38	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 6	0.34 62	0.20 2	0.77 150	0.23 2	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 25	0.38 23	0.40 67	0.24 52	0.38 55	0.20 16	0.59 51	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 42	0.90 199	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 25	0.38 23	0.41 81	0.20 4	0.42 78	0.20 16	0.66 81	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 58	0.28 49	1.09 255	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LG-G_1	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

LG-G	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

FoundationStereo	0.24 1	0.21 61	0.36 9	0.38 47	0.22 23	0.32 25	0.22 37	0.39 2	0.23 6	0.30 27	0.25 10	0.30 42	0.33 80	0.34 3	0.26 26	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.12 29

Pointernet	0.37 94	0.20 40	0.57 172	0.43 96	0.28 143	0.51 161	0.27 84	0.93 180	0.61 150	0.47 127	0.63 146	0.49 136	0.38 122	0.49 43	0.33 128	0.17 130	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LoS_RVC	0.42 125	0.26 171	0.40 44	0.44 121	0.82 546	0.51 161	0.44 275	0.64 71	0.41 78	0.44 108	0.78 190	0.44 101	0.47 175	0.56 72	0.36 165	0.13 29	0.12 69	0.14 12	0.10 2	0.13 13	0.84 578

SteFusion	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.37 23	0.29 160	0.40 63	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.29 16	0.47 91	0.29 34	0.22 12	0.58 82	0.27 43	0.11 1	0.11 32	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.11 2

PyraSte	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.40 67	0.31 211	0.38 55	0.20 16	0.53 23	0.33 41	0.29 16	0.39 57	0.48 127	0.26 36	0.57 78	0.26 26	0.12 9	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

tim_s	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.40 67	0.34 274	0.35 38	0.23 48	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.30 33	0.45 109	0.22 12	0.48 40	0.26 26	0.12 9	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

5w_v4	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.37 308	0.35 38	0.28 93	0.50 14	0.34 48	0.29 16	0.31 35	0.55 167	0.27 42	0.43 15	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

ITERv19	0.28 26	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.28 10	0.23 48	0.48 9	0.35 53	0.44 108	0.53 116	0.27 22	0.29 55	0.56 72	0.29 72	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.14 45	0.11 2

Zero-FE251	0.34 76	0.23 99	0.51 127	0.45 135	0.29 160	0.58 207	0.24 57	0.82 140	0.34 48	0.49 141	0.38 53	0.52 154	0.42 137	0.47 33	0.27 43	0.18 172	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.13 68

MonStereo	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.57 78	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

asda	0.30 46	0.24 120	0.42 63	0.38 47	0.23 32	0.43 87	0.34 147	0.58 49	0.37 62	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.52 52	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

asd	0.30 46	0.21 61	0.41 53	0.39 57	0.24 52	0.47 111	0.30 110	0.69 89	0.30 20	0.41 89	0.39 57	0.28 32	0.33 80	0.62 103	0.27 43	0.13 29	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

4.25_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.5w_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.32 35	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

2.5w	0.31 58	0.23 99	0.46 97	0.39 57	0.24 52	0.42 78	0.39 215	0.61 62	0.30 20	0.37 68	0.53 116	0.24 9	0.25 26	0.77 150	0.28 63	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

3.5w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.45 89	0.37 23	0.24 52	0.54 182	0.35 155	0.66 81	0.36 57	0.43 104	0.44 79	0.29 34	0.34 90	0.77 150	0.39 197	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.13 68

1w_stereo	0.34 76	0.20 40	0.42 63	0.43 96	0.26 90	0.47 111	0.54 364	0.59 51	0.50 111	0.41 89	0.66 154	0.25 15	0.44 154	0.62 103	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 89	0.37 23	0.25 77	0.26 4	0.20 16	0.78 117	0.28 15	0.28 9	0.26 15	0.24 9	0.26 36	0.91 200	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 76	0.37 23	0.26 90	0.29 13	0.21 27	0.66 81	0.26 11	0.25 3	0.25 10	0.24 9	0.22 12	1.24 294	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

LGtest1	0.27 10	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.42 78	0.19 8	0.56 37	0.26 11	0.29 16	0.24 8	0.29 34	0.29 55	0.55 69	0.25 15	0.18 172	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.14 45	0.13 68

castereo++	0.38 100	0.23 99	0.41 53	0.43 96	0.31 211	0.97 411	0.22 37	0.86 151	0.58 140	0.32 43	0.44 79	0.51 147	0.39 124	0.93 209	0.24 5	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.14 99

MonSter	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.29 29	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 72	0.20 40	0.40 44	0.42 89	0.28 143	0.80 346	0.23 48	0.48 9	0.37 62	0.37 68	0.31 35	0.23 4	0.24 21	1.20 284	0.27 43	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.14 99

dual_stereo	0.27 10	0.19 25	0.35 1	0.39 57	0.21 11	0.25 3	0.22 37	0.48 9	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.37 79	0.24 21	0.83 173	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

WCG-NET（raft）	0.45 152	0.21 61	0.55 158	0.40 67	0.24 52	0.50 143	0.36 171	0.73 100	1.09 339	0.71 195	0.76 186	0.92 313	0.51 207	0.84 178	0.34 145	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.14 136	0.14 45	0.14 99

trnet	0.39 104	0.21 61	0.37 12	0.36 9	0.20 4	0.53 174	0.29 100	0.78 117	1.12 352	0.59 175	0.71 172	0.53 160	0.42 137	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.13 68

LoS	0.40 113	0.21 61	0.44 76	0.37 23	0.22 23	0.50 143	0.40 223	1.00 210	0.94 265	0.48 135	0.66 154	0.48 127	0.40 128	0.60 97	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.16 87	0.11 9	0.14 45	0.14 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.59 256	1.11 575	0.41 53	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.47 309	1.05 236	0.64 160	0.98 265	0.63 146	0.67 218	0.43 145	0.59 84	0.41 216	0.20 256	0.15 266	1.84 599	0.84 590	0.14 45	0.13 68

CREStereo	0.39 104	0.21 61	0.38 23	0.34 1	0.22 23	0.53 174	0.29 100	0.77 113	1.11 348	0.58 167	0.71 172	0.51 147	0.41 131	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.14 99
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
xxxad45	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.33 255	0.36 45	0.27 84	0.50 14	0.35 53	0.27 8	0.26 15	0.49 136	0.27 42	0.45 21	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.11 2

ACW_4w	0.28 26	0.17 1	0.36 9	0.39 57	0.34 274	0.33 29	0.28 93	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.32 39	0.47 121	0.24 21	0.59 84	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.11 2

VIP-Stereo	0.35 86	0.22 82	0.49 111	0.40 67	0.43 371	0.82 357	0.22 37	0.59 51	0.45 90	0.31 32	0.53 116	0.37 79	0.31 69	0.83 173	0.27 43	0.17 130	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.12 29

OmniDepth	0.29 40	0.19 25	0.37 12	0.40 67	0.17 1	0.58 207	0.32 126	0.60 60	0.29 17	0.26 5	0.26 15	0.39 89	0.43 145	0.47 33	0.26 26	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 73	0.12 29

qwe	0.32 63	0.21 61	0.40 44	0.37 23	0.26 90	0.49 129	0.29 100	0.64 71	0.39 70	0.49 141	0.48 96	0.26 17	0.27 42	0.80 162	0.34 145	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.12 29

3w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.52 136	0.40 67	0.21 11	0.53 174	0.54 364	0.65 75	0.46 97	0.44 108	0.48 96	0.23 4	0.45 158	0.46 25	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

2w_stereo	0.32 63	0.24 120	0.45 89	0.39 57	0.22 23	0.46 104	0.47 309	0.69 89	0.42 81	0.43 104	0.50 108	0.24 9	0.45 158	0.47 33	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

monsterstereo	0.34 76	0.20 40	0.44 76	0.45 135	0.35 280	0.27 9	0.29 100	0.53 23	0.51 120	0.44 108	0.61 141	0.26 17	0.25 26	1.19 282	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.10 1

111111	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.45 135	0.42 360	0.37 49	0.22 37	0.95 192	0.38 68	0.31 32	0.31 35	0.40 91	0.27 42	0.96 215	0.26 26	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.13 68

Reg-Stereo(zero)	0.44 144	0.22 82	0.45 89	0.43 96	0.23 32	0.38 55	0.25 62	0.76 110	1.08 330	0.90 241	0.78 190	0.90 301	0.47 175	0.70 127	0.36 165	0.15 58	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

AIO_rvc	0.36 88	0.23 99	0.49 111	0.43 96	0.27 118	0.59 214	0.38 200	0.94 187	0.45 90	0.33 49	0.46 89	0.49 136	0.22 12	0.84 178	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.13 68

HUF	0.36 88	0.23 99	0.52 136	0.40 67	0.22 23	0.54 182	0.47 309	0.82 140	0.43 83	0.36 61	0.43 75	0.50 143	0.42 137	0.64 107	0.29 72	0.17 130	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.14 99

AIO_test	0.35 86	0.22 82	0.44 76	0.43 96	0.27 118	0.57 203	0.44 275	0.79 122	0.41 78	0.32 43	0.47 91	0.46 114	0.30 61	0.69 123	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.15 73	0.12 29

WCG-NET	0.42 125	0.21 61	0.54 148	0.40 67	0.25 77	0.47 111	0.32 126	0.73 100	1.15 379	0.76 203	0.73 178	0.58 184	0.45 158	0.60 97	0.34 145	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.13 68

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 44	0.46 145	0.30 185	0.33 29	0.22 37	0.75 107	0.45 90	0.32 43	0.41 63	0.32 48	0.48 188	0.38 4	0.27 43	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

testlalala	0.45 152	0.28 223	0.59 185	0.42 89	0.39 336	0.71 297	0.39 215	1.08 257	0.45 90	1.24 397	0.80 201	0.61 197	0.36 108	0.54 61	0.33 128	0.20 256	0.13 143	0.18 154	0.12 67	0.15 73	0.15 136

CAS	0.63 276	0.18 10	0.37 12	2.27 599	0.84 548	0.57 203	0.54 364	0.79 122	0.62 152	0.48 135	0.70 169	0.36 71	0.26 36	0.45 21	0.35 155	2.24 600	0.10 9	0.14 12	0.09 1	0.15 73	1.06 590

DCANet-4	0.54 212	0.26 171	1.07 445	0.42 89	0.24 52	0.48 117	0.36 171	0.99 206	1.30 461	1.10 309	1.02 263	0.56 176	0.75 313	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

fff	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

raftrobust	0.52 186	0.25 148	0.56 162	0.65 444	0.52 441	0.49 129	0.34 147	0.98 204	0.91 255	1.30 427	0.87 213	0.63 205	0.81 346	0.78 155	0.41 216	0.19 217	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.16 169

csc	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

cscssc	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

Gwc-CoAtRS	0.52 186	0.24 120	0.68 233	0.48 183	0.29 160	0.64 244	0.25 62	1.16 278	1.08 330	1.01 278	1.00 249	1.12 385	0.56 235	0.69 123	0.37 177	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.15 73	0.15 136

PMTNet	0.46 159	0.21 61	0.38 23	0.37 23	0.23 32	0.71 297	0.27 84	0.74 104	1.04 311	0.64 183	0.70 169	0.55 167	0.47 175	0.86 187	0.35 155	1.00 583	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.15 73	0.13 68

AdaDepth	0.30 46	0.22 82	0.49 111	0.44 121	0.27 118	0.44 93	0.24 57	0.52 18	0.30 20	0.31 32	0.37 52	0.26 17	0.32 76	0.79 159	0.25 15	0.12 9	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

GASTEREO	0.40 113	0.25 148	0.51 127	0.48 183	0.25 77	0.65 260	0.36 171	0.81 135	0.49 106	0.51 155	0.82 203	0.30 42	0.66 289	0.62 103	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.14 99

water-stereo	0.39 104	0.20 40	0.48 104	0.44 121	0.27 118	0.50 143	0.26 76	0.92 171	0.51 120	0.53 158	0.78 190	0.55 167	0.49 197	0.42 12	0.42 227	0.16 82	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

depthmonostereo	0.41 121	0.23 99	0.53 142	0.47 156	0.23 32	0.61 228	0.35 155	1.00 210	0.76 208	0.48 135	0.65 153	0.47 121	0.49 197	0.67 120	0.37 177	0.16 82	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.15 136

DilatedVolume-Stereo	0.43 131	0.21 61	0.55 158	0.43 96	0.32 234	0.72 300	0.29 100	0.80 130	0.51 120	0.77 208	0.73 178	0.48 127	0.40 128	1.13 267	0.39 197	0.15 58	0.14 202	0.15 55	0.14 136	0.16 97	0.14 99

4.5_new	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

xyz-stereo-finetune2	0.58 250	0.27 201	0.57 172	0.40 67	0.24 52	1.09 439	0.32 126	0.79 122	0.53 131	0.65 185	1.07 284	0.58 184	0.80 342	2.47 482	0.80 409	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.16 97	0.17 197

xyz-stereo-finetune	0.48 172	0.25 148	0.54 148	0.42 89	0.23 32	0.80 346	0.42 243	0.80 130	0.80 220	0.61 178	0.62 144	0.54 162	0.43 145	1.70 400	0.58 332	0.15 58	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.15 136

xyz-stereo	7.16 617	0.22 82	69.90 672	0.42 89	0.21 11	32.92 640	0.49 330	0.87 152	0.76 208	1.38 466	27.04 636	1.19 399	1.16 482	4.69 538	0.97 447	0.16 82	0.12 69	0.20 217	0.14 136	0.16 97	0.12 29

castereo	0.41 121	0.22 82	0.46 97	0.44 121	0.30 185	0.61 228	0.56 390	0.97 200	0.80 220	0.38 76	0.69 165	0.45 109	0.69 294	0.51 49	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.12 29

GIP-stereo	0.34 76	0.23 99	0.45 89	0.50 213	0.36 292	0.38 55	0.23 48	0.78 117	0.52 127	0.34 52	0.51 111	0.46 114	0.38 122	0.51 49	0.27 43	0.20 256	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.16 97	0.14 99

fffft	0.38 100	0.23 99	0.51 127	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.48 320	0.76 110	0.36 57	0.44 108	0.34 43	0.38 86	0.31 69	1.31 309	0.32 110	0.14 46	0.11 32	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 104	0.25 148	0.50 120	0.45 135	0.30 185	0.61 228	0.36 171	0.72 98	0.45 90	0.46 122	0.43 75	0.42 95	0.35 98	1.39 337	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.15 155	0.16 97	0.15 136

999	0.48 172	0.22 82	0.49 111	0.48 183	0.34 274	0.75 313	0.31 117	0.85 149	0.55 135	0.37 68	0.48 96	0.50 143	0.36 108	2.45 477	0.39 197	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.16 97	0.19 263

UGAM-zero	1.00 458	0.30 278	0.93 390	0.47 156	0.30 185	0.57 203	0.25 62	2.25 563	0.63 155	1.01 278	1.10 300	2.73 576	1.85 563	6.26 575	0.40 205	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.17 197

Occ-G	0.42 125	0.21 61	0.48 104	0.41 81	0.26 90	0.42 78	0.62 423	0.77 113	0.49 106	0.43 104	0.66 154	1.02 353	0.46 165	0.78 155	0.41 216	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.16 97	0.16 169

AIO-Stereo	0.37 94	0.25 148	0.51 127	0.47 156	0.23 32	0.45 97	0.39 215	1.07 251	0.52 127	0.41 89	0.48 96	0.52 154	0.25 26	0.72 134	0.30 87	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

RAFT-Stereo-weight	0.47 166	0.24 120	0.53 142	0.48 183	0.27 118	0.60 222	0.35 155	1.02 217	1.07 324	0.99 268	0.78 190	0.76 242	0.28 49	0.76 146	0.36 165	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

IGEV++	0.40 113	0.22 82	0.51 127	0.52 266	0.29 160	0.45 97	0.25 62	1.65 413	0.46 97	0.37 68	0.57 133	0.46 114	0.45 158	0.50 46	0.38 188	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.28 223	0.56 162	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.18 223

rrr	0.46 159	0.28 223	0.73 282	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.38 200	0.76 110	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169

MSKI-zero shot	0.55 228	0.26 171	0.57 172	0.51 245	0.26 90	0.69 285	0.28 93	1.18 285	0.64 160	0.91 246	1.32 398	0.82 264	0.33 80	1.92 428	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.16 169

Any-RAFT	0.53 196	0.24 120	0.47 100	0.47 156	0.27 118	1.00 419	0.25 62	1.58 395	1.05 315	0.85 234	0.99 245	1.06 362	0.47 175	0.70 127	0.32 110	0.18 172	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.16 169

RAFT-Test	0.54 212	0.25 148	0.64 209	0.47 156	0.30 185	0.97 411	0.27 84	1.24 312	0.81 223	0.96 258	1.12 313	1.28 426	0.48 188	0.71 131	0.36 165	0.17 130	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.16 169

Selective-IGEV	0.39 104	0.24 120	0.50 120	0.44 121	0.25 77	0.46 104	0.33 135	1.25 314	0.40 74	0.35 56	0.45 85	0.52 154	0.30 61	1.07 250	0.30 87	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

MC-Stereo	0.43 131	0.23 99	0.48 104	0.51 245	0.28 143	0.39 59	0.32 126	0.88 160	0.68 182	0.60 177	0.84 206	0.56 176	0.61 266	1.03 237	0.31 105	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.13 68

RCA-Stereo	0.50 183	0.23 99	0.58 178	0.48 183	0.33 255	0.55 191	0.45 295	0.97 200	1.38 498	0.68 190	1.05 278	0.63 205	0.80 342	0.59 84	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.14 99

RAFT-RH_RVC	1.03 470	0.24 120	0.67 229	0.49 201	0.28 143	0.81 355	0.33 135	0.83 145	1.08 330	2.05 561	4.65 597	1.04 360	0.57 244	5.98 574	0.50 294	0.18 172	0.13 143	0.26 399	0.20 291	0.16 97	0.17 197

TANstereo	0.44 144	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.65 260	0.26 76	0.79 122	0.83 229	0.93 249	0.98 243	0.51 147	0.46 165	0.54 61	0.35 155	0.18 172	0.24 459	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.26 401

CFNet-RSSM	0.54 212	0.24 120	0.70 252	0.48 183	0.28 143	0.60 222	0.27 84	1.49 364	1.14 367	1.06 291	0.93 226	1.08 368	0.54 223	0.70 127	0.35 155	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.14 99

GEAStereo	0.31 58	0.21 61	0.43 70	0.43 96	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.17 128	0.14 99

GSStereo	0.33 72	0.21 61	0.43 70	0.45 135	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

GS-Stereo							0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

FE-Mocha	0.49 178	0.30 278	0.87 363	0.48 183	0.36 292	0.45 97	0.22 37	1.58 395	0.49 106	1.00 273	1.09 294	0.74 235	0.41 131	0.55 69	0.30 87	0.18 172	0.12 69	0.21 252	0.20 291	0.17 128	0.15 136

MSCF	0.38 100	0.25 148	0.52 136	0.47 156	0.25 77	0.62 237	0.37 193	0.81 135	0.47 101	0.50 150	0.71 172	0.32 48	0.65 286	0.54 61	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.17 128	0.14 99

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 44	0.38 47	0.19 2	0.43 87	0.22 37	0.64 71	0.33 41	0.42 98	0.34 43	0.27 22	0.35 98	1.15 270	0.30 87	0.20 256	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.17 128	0.13 68

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 63	0.37 23	0.29 160	0.36 45	0.28 93	0.56 37	0.58 140	0.28 9	0.50 108	0.29 34	0.29 55	0.84 178	0.27 43	0.14 46	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

tt45	0.45 152	0.23 99	0.46 97	0.45 135	0.33 255	0.79 338	0.32 126	0.78 117	0.41 78	0.51 155	0.44 79	0.49 136	0.37 115	2.14 450	0.34 145	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.18 223

tg	0.52 186	0.24 120	0.61 193	0.49 201	0.30 185	0.90 381	0.29 100	1.07 251	0.83 229	0.83 226	1.02 263	0.62 202	0.43 145	1.35 322	0.41 216	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.17 128	0.15 136

model_zeroshot	0.48 172	0.29 258	0.86 352	0.51 245	0.36 292	0.69 285	0.37 193	1.12 270	0.62 152	0.85 234	0.84 206	0.66 215	0.37 115	0.73 138	0.34 145	0.20 256	0.16 309	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

GCAP-BAT	0.49 178	0.31 313	0.64 209	0.41 81	0.46 399	0.70 292	0.35 155	0.77 113	0.64 160	0.86 236	1.00 249	0.77 245	0.37 115	1.18 280	0.36 165	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.13 106	0.17 128	0.15 136

U	9.45 621	0.21 61	0.58 178	0.47 156	53.11 669	61.27 674	0.24 57	0.70 93	0.52 127	0.36 61	0.28 25	0.29 34	0.35 98	0.33 2	0.26 26	0.19 217	0.11 32	60.50 672	8.88 631	0.17 128	0.13 68

RSM	0.39 104	0.24 120	0.49 111	0.46 145	0.26 90	0.47 111	0.40 223	0.92 171	0.44 88	0.41 89	0.42 65	0.65 211	0.33 80	1.07 250	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.13 68

gcap-zeroshot	0.53 196	0.28 223	0.89 377	0.49 201	0.28 143	0.76 319	0.37 193	1.34 328	0.73 198	0.89 239	0.67 158	1.35 441	0.51 207	0.79 159	0.33 128	0.18 172	0.15 266	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

testlalala2	0.58 250	0.27 201	0.68 233	1.72 592	1.27 588	0.68 280	0.42 243	0.93 180	0.70 188	0.90 241	0.93 226	0.76 242	0.34 90	0.52 52	0.40 205	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.17 197

MGS-Stereo	0.42 125	0.26 171	0.58 178	0.44 121	0.28 143	0.50 143	0.34 147	0.57 47	0.83 229	0.46 122	1.31 391	0.52 154	0.33 80	0.65 114	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

MoCha-V2	0.40 113	0.20 40	0.49 111	0.50 213	0.21 11	0.44 93	0.33 135	0.93 180	0.53 131	0.53 158	0.53 116	0.42 95	0.58 253	1.09 255	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.17 128	0.15 136

MIM_Stereo	0.57 244	0.24 120	0.92 388	0.46 145	0.30 185	0.54 182	0.28 93	1.27 316	0.75 201	1.00 273	1.16 335	0.93 315	0.53 218	1.45 350	0.61 345	0.16 82	0.16 309	0.20 217	0.19 259	0.17 128	0.14 99

AEACV	0.37 94	0.24 120	0.52 136	0.47 156	0.51 429	0.37 49	0.38 200	0.65 75	0.53 131	0.42 98	0.56 130	0.46 114	0.60 257	0.53 57	0.30 87	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.14 99

GCAP-Stereo	0.40 113	0.28 223	0.68 233	0.47 156	0.25 77	0.53 174	0.32 126	0.82 140	0.58 140	0.65 185	0.69 165	0.58 184	0.42 137	0.47 33	0.29 72	0.17 130	0.14 202	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.14 99

EGLCR-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.51 127	0.43 96	0.26 90	0.44 93	0.22 37	0.99 206	0.48 104	0.42 98	0.42 65	0.67 218	0.29 55	0.86 187	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.17 128	0.15 136

ProNet	0.43 131	0.28 223	0.58 178	0.43 96	0.30 185	0.56 198	0.52 350	1.00 210	0.58 140	0.44 108	0.49 105	0.43 98	0.43 145	1.28 303	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

test-3	0.54 212	0.22 82	0.68 233	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.32 441	0.69 165	0.87 288	0.45 158	1.68 398	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

test_1	0.54 212	0.22 82	0.68 233	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.28 412	0.68 161	0.87 288	0.45 158	1.67 393	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

TRStereo	0.60 259	0.60 518	0.97 406	0.74 509	0.67 502	0.46 104	0.38 200	1.85 475	0.89 246	0.79 214	0.80 201	0.88 292	0.39 124	1.10 258	0.41 216	0.23 348	0.15 266	0.23 321	0.24 401	0.17 128	0.15 136

RAFT-345	0.84 408	0.25 148	0.66 224	0.50 213	0.27 118	0.54 182	0.42 243	0.83 145	1.11 348	1.32 441	2.34 557	0.86 284	0.54 223	5.72 565	0.47 275	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.17 218	0.17 128	0.16 169

XX-TBD	0.46 159	0.70 538	0.35 1	0.79 523	0.25 77	0.58 207	0.26 76	0.69 89	1.27 446	0.76 203	1.00 249	0.45 109	0.33 80	0.47 33	0.37 177	0.19 217	0.15 266	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

111	0.60 259	0.23 99	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.72 300	0.42 243	1.18 285	1.41 513	0.80 216	1.38 421	1.10 380	0.79 336	0.96 215	0.58 332	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.19 263

test_xeample3	0.42 125	0.28 223	0.69 246	0.43 96	0.33 255	0.56 198	0.38 200	0.79 122	0.45 90	0.53 158	0.46 89	0.44 101	0.44 154	1.38 332	0.31 105	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.17 128	0.16 169

ARAFT	0.77 371	0.36 406	1.49 520	0.51 245	0.31 211	0.90 381	0.82 485	1.90 490	1.06 319	1.62 523	1.24 361	1.02 353	0.64 280	1.84 419	0.50 294	0.18 172	0.14 202	0.28 431	0.27 445	0.17 128	0.16 169

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 212	0.25 148	0.68 233	0.43 96	0.24 52	0.40 63	0.34 147	1.04 228	1.09 339	1.32 441	1.60 482	0.80 255	0.68 291	0.67 120	0.39 197	0.13 29	0.10 9	0.18 154	0.17 218	0.17 128	0.13 68

AFF-stereo	0.58 250	0.25 148	0.64 209	0.46 145	0.29 160	0.34 34	0.38 200	1.15 276	1.14 367	1.17 360	1.60 482	1.10 380	0.71 304	0.97 223	0.43 237	0.13 29	0.11 32	0.19 179	0.19 259	0.17 128	0.14 99

EAI-Stereo	0.65 296	0.28 223	0.69 246	0.53 284	0.27 118	0.60 222	0.40 223	2.28 567	0.64 160	0.71 195	3.18 579	0.57 179	0.43 145	1.06 246	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.17 218	0.17 128	0.17 197

R-Stereo Train	0.57 244	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 519	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197

RAFT-Stereo	0.57 244	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 519	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gasm-f	0.34 76	0.22 82	0.42 63	0.43 96	0.31 211	0.39 59	0.44 275	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.64 149	0.32 48	0.46 165	0.55 69	0.28 63	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.14 99

DA	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

GGEV	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

S2M2_XL	0.24 1	0.24 120	0.39 34	0.34 1	0.24 52	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 60	0.24 9	0.23 16	0.32 1	0.26 26	0.20 256	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.18 163	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.73 349	0.27 201	0.74 298	0.49 201	0.40 347	0.90 381	0.81 483	1.53 383	1.14 367	1.28 412	1.27 375	1.52 476	0.72 307	1.62 383	0.94 438	0.19 217	0.14 202	0.16 87	0.15 155	0.18 163	0.19 263

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 88	0.23 99	0.54 148	0.50 213	0.28 143	0.36 45	0.22 37	1.02 217	0.39 70	0.42 98	0.64 149	0.36 71	0.51 207	0.39 6	0.29 72	0.18 172	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.18 223

LG-Stereo	0.34 76	0.25 148	0.78 327	0.47 156	0.26 90	0.37 49	0.30 110	0.71 97	0.52 127	0.36 61	0.57 133	0.29 34	0.21 4	0.50 46	0.36 165	0.13 29	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.12 29

MM-Stereo_test3	0.50 183	0.24 120	0.54 148	0.54 299	0.74 521	0.49 129	0.53 358	1.09 259	1.05 315	0.62 181	0.95 230	0.61 197	0.42 137	0.77 150	0.38 188	0.20 256	0.17 340	0.20 217	0.16 197	0.18 163	0.18 223

SCV	0.46 159	0.26 171	0.55 158	0.47 156	0.25 77	0.39 59	0.38 200	1.98 512	0.60 149	0.35 56	0.48 96	0.55 167	0.36 108	1.28 303	0.32 110	0.24 365	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.14 99

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 113	0.67 530	0.42 63	0.64 430	0.29 160	0.48 117	0.25 62	0.85 149	0.44 88	0.38 76	0.36 47	0.30 42	0.70 299	1.15 270	0.29 72	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.18 163	0.12 29

AIO-test1	0.56 237	0.25 148	0.55 158	0.64 430	0.78 534	0.80 346	0.36 171	1.18 285	1.34 476	0.57 165	0.88 215	0.61 197	0.50 203	1.12 265	0.35 155	0.17 130	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.18 163	0.23 351

fffy	0.42 125	0.27 201	0.57 172	0.46 145	0.29 160	0.48 117	0.35 155	0.91 168	0.55 135	0.40 88	0.58 136	0.55 167	0.41 131	1.26 298	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.14 99

RAStereo	0.34 76	0.21 61	0.66 224	0.47 156	0.27 118	0.26 4	0.29 100	0.69 89	0.63 155	0.32 43	0.42 65	0.45 109	0.31 69	0.45 21	0.34 145	0.17 130	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.13 68

RSM++	0.38 100	0.24 120	0.51 127	0.47 156	0.26 90	0.50 143	0.41 239	0.79 122	0.45 90	0.37 68	0.45 85	0.60 193	0.35 98	1.02 236	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.18 163	0.13 68

tta	0.75 363	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.18 163	0.18 223

qqq1	0.72 331	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

fff1	0.72 331	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ff7	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ffff	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

11t	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

MaDis-Stereo	0.36 88	0.25 148	0.58 178	0.44 121	0.34 274	0.30 17	0.30 110	0.72 98	0.50 111	0.37 68	0.36 47	0.58 184	0.49 197	0.52 52	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.14 99

anonymousdsp	0.43 131	0.27 201	0.53 142	0.44 121	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.89 161	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.33 317	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

DCRE	0.82 397	0.26 171	0.70 252	0.58 360	0.44 380	0.54 182	0.48 320	0.95 192	0.78 215	0.78 211	7.33 611	0.86 284	0.52 212	0.76 146	0.41 216	0.16 82	0.16 309	0.19 179	0.17 218	0.18 163	0.17 197

ccc-4	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ADStereo(finetuned)	0.57 244	0.24 120	1.06 440	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.35 155	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	1.20 493	0.84 178	0.51 299	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

IGEV-Stereo	0.43 131	0.27 201	0.54 148	0.45 135	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.90 167	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.32 314	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 318	0.27 201	0.97 406	0.51 245	0.43 371	0.79 338	0.33 135	1.21 298	1.06 319	1.30 427	1.10 300	0.52 154	0.55 230	3.16 509	0.63 352	0.16 82	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

MIPNet	0.56 237	0.28 223	0.94 394	0.49 201	0.33 255	0.66 269	0.38 200	1.35 331	1.08 330	1.06 291	0.92 223	0.60 193	0.79 336	0.73 138	0.52 306	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

ACRE	0.61 265	0.33 351	1.01 420	0.58 360	0.49 410	0.75 313	0.47 309	1.06 249	0.95 267	1.37 461	1.55 469	0.62 202	0.46 165	0.83 173	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.21 313

CrosDoStereo	1.58 538	0.24 120	0.72 270	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 627	1.10 262	0.98 284	1.34 453	1.75 511	1.00 344	1.89 565	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

STrans-v2	1.04 473	0.28 223	0.96 404	0.49 201	0.32 234	0.68 280	0.79 474	2.47 582	1.12 352	1.12 317	1.46 447	1.40 448	1.46 528	6.70 587	0.43 237	0.18 172	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.18 223

TransformOpticalFlow	0.96 441	0.28 223	0.89 377	0.52 266	0.31 211	0.66 269	0.54 364	1.75 439	1.12 352	1.09 301	1.44 439	1.37 446	1.01 446	6.70 587	0.42 227	0.19 217	0.12 69	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.19 263

FTStereo	0.91 430	0.26 171	0.56 162	0.54 299	0.33 255	0.66 269	1.87 590	1.00 210	0.75 201	1.75 535	4.15 590	1.04 360	1.65 546	1.57 375	0.46 268	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.21 336	0.18 163	0.63 561

DeepStereo_LL	1.58 538	0.24 120	0.72 270	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 627	1.10 262	0.98 284	1.34 453	1.75 511	1.00 344	1.89 565	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

DEmStereo	0.97 447	0.23 99	0.79 330	0.47 156	0.32 234	1.04 427	0.56 390	0.93 180	0.89 246	1.39 472	2.14 549	1.02 353	2.07 576	5.64 564	0.77 397	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.20 296

DRaft	0.80 386	0.24 120	0.70 252	0.45 135	0.30 185	0.97 411	0.53 358	1.05 236	0.97 279	1.78 538	2.02 541	0.80 255	1.74 553	2.73 493	0.72 379	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.21 313

GrayStereo	0.82 397	0.26 171	0.58 178	0.63 421	0.37 308	0.76 319	1.86 589	1.11 268	0.87 239	1.99 557	1.89 528	1.08 368	1.82 562	1.39 337	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.21 336	0.18 163	0.39 497

CREStereo++_RVC	0.47 166	0.21 61	0.38 23	0.45 135	0.38 326	0.45 97	0.25 62	0.75 107	1.29 455	0.80 216	1.21 353	0.47 121	0.37 115	0.53 57	0.44 240	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.80 588	0.18 163	0.11 2
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
s12784h	0.52 186	0.20 40	0.38 23	0.41 81	0.19 2	0.96 407	0.34 147	1.17 280	1.25 435	0.81 220	0.90 219	0.63 205	0.50 203	1.45 350	0.42 227	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.11 9	0.18 163	0.11 2

raft+_RVC	0.53 196	0.26 171	0.54 148	0.60 385	0.47 405	0.54 182	0.54 364	1.27 316	0.99 291	0.76 203	1.03 273	0.70 229	0.56 235	0.93 209	0.47 275	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.18 236	0.18 163	0.15 136

XX-Stereo	0.63 276	0.26 171	1.90 548	0.81 529	0.67 502	0.43 87	0.23 48	1.03 222	0.58 140	0.65 185	1.56 473	1.41 451	0.39 124	1.28 303	0.35 155	0.20 256	0.14 202	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.14 99

DCANet	0.54 212	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.36 171	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	0.92 397	0.81 168	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

RASNet	1.12 489	0.30 278	0.91 384	0.66 451	0.77 532	0.97 411	0.57 401	1.37 334	1.35 486	1.02 282	1.34 407	2.11 552	1.43 523	7.09 592	1.39 508	0.19 217	0.17 340	0.17 116	0.19 259	0.18 163	0.16 169

iResNet_ROB	0.77 371	0.30 278	0.99 410	0.57 354	0.36 292	0.83 363	0.36 171	2.33 570	1.58 536	1.27 410	1.30 385	1.25 415	0.84 363	1.65 388	0.79 405	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.27 411

Select-FE	0.74 354	0.39 425	1.56 523	0.55 323	0.46 399	0.40 63	0.22 37	1.86 478	0.68 182	1.05 290	1.31 391	1.82 523	1.74 553	1.11 261	0.38 188	0.21 292	0.16 309	0.21 252	0.25 416	0.19 207	0.31 453

IGEV-FE	0.53 196	0.30 278	0.99 410	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.94 318	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

MM-Stereo_test2	0.43 131	0.24 120	0.67 229	0.51 245	0.32 234	0.55 191	0.45 295	0.97 200	0.77 212	0.59 175	0.51 111	0.49 136	0.42 137	0.80 162	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.14 99

MM-Stereo_test1	0.49 178	0.24 120	0.56 162	0.51 245	0.30 185	0.50 143	0.54 364	0.91 168	1.03 306	0.84 229	0.69 165	0.54 162	0.60 257	1.16 274	0.33 128	0.18 172	0.16 309	0.20 217	0.17 218	0.19 207	0.15 136

HART	0.45 152	0.22 82	0.54 148	0.50 213	0.26 90	0.41 70	0.29 100	1.03 222	0.50 111	0.58 167	1.45 441	0.61 197	0.35 98	1.08 254	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.14 136	0.19 207	0.14 99

mms	0.40 113	0.27 201	0.52 136	0.46 145	0.32 234	0.43 87	0.46 302	0.70 93	0.46 97	0.35 56	0.58 136	0.44 101	0.30 61	1.36 327	0.33 128	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.19 207	0.15 136

ours_stereo	0.39 104	0.28 223	0.51 127	0.46 145	0.30 185	0.40 63	0.44 275	0.73 100	0.56 137	0.35 56	0.56 130	0.46 114	0.33 80	1.11 261	0.32 110	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.15 155	0.19 207	0.14 99

PAM_32	0.77 371	0.28 223	1.03 431	0.52 266	0.30 185	1.32 479	0.35 155	1.97 510	0.65 175	1.02 282	1.06 280	3.05 581	1.49 533	0.96 215	0.36 165	0.19 217	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.19 207	0.19 263

PAM	0.76 369	0.29 258	1.08 449	0.52 266	0.33 255	1.38 490	0.39 215	2.01 519	0.67 178	1.06 291	0.96 233	2.89 580	1.43 523	0.86 187	0.35 155	0.19 217	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.20 296

UGAM	1.14 494	0.27 201	0.95 398	0.53 284	0.42 360	0.70 292	0.72 457	0.95 192	1.32 469	0.98 265	1.48 453	1.78 519	0.87 379	9.65 619	0.87 427	0.21 292	0.18 362	0.30 455	0.24 401	0.19 207	0.16 169

DispNO	0.93 435	0.30 278	1.34 496	0.55 323	0.55 454	0.89 378	0.49 330	1.48 362	1.21 417	1.17 360	1.27 375	1.19 399	0.90 391	5.23 550	0.74 383	0.22 321	0.17 340	0.24 341	0.21 336	0.19 207	0.20 296

AE-Stereo	0.49 178	0.27 201	0.67 229	0.60 385	0.39 336	0.67 273	0.46 302	1.18 285	1.09 339	0.47 127	0.75 184	0.69 225	0.47 175	0.59 84	0.40 205	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.19 207	0.15 136

cc1	0.64 288	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 595	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.19 207	0.19 263

ffm	0.72 331	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 582	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

ff1	1.37 521	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 582	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

tt1	0.62 269	0.32 329	0.51 127	0.54 299	0.26 90	1.16 453	0.48 320	0.95 192	2.47 582	0.57 165	0.77 188	0.49 136	0.81 346	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.15 155	0.19 207	0.20 296

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.30 278	0.99 410	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.95 327	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

UniTT-Stereo	0.36 88	0.23 99	0.59 185	0.48 183	0.36 292	0.40 63	0.32 126	0.53 23	0.49 106	0.54 161	0.55 127	0.36 71	0.31 69	0.58 82	0.51 299	0.20 256	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.15 136

HH	0.63 276	0.30 278	0.77 319	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 495	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

HanStereo	0.63 276	0.30 278	0.77 319	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 495	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

4D-IteraStereo	0.48 172	0.24 120	0.76 312	0.50 213	0.44 380	0.66 269	0.31 117	0.87 152	1.02 302	1.03 286	0.72 176	0.78 249	0.32 76	0.64 107	0.37 177	0.17 130	0.11 32	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.13 68

anonymousdsp2	0.53 196	0.27 201	0.74 298	0.48 183	0.29 160	0.76 319	0.47 309	1.61 404	0.82 228	0.77 208	0.77 188	0.75 238	0.47 175	1.03 237	0.40 205	0.18 172	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.19 207	0.18 223

CES	0.48 172	0.20 40	0.37 12	0.39 57	1.39 590	0.55 191	0.35 155	0.98 204	0.66 177	0.44 108	0.66 154	0.35 66	0.27 42	0.56 72	0.33 128	0.15 58	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.19 207	1.46 597

Selective-RAFT	0.52 186	0.28 223	0.79 330	0.55 323	0.27 118	0.91 385	0.33 135	0.80 130	0.88 243	0.58 167	0.63 146	0.81 259	0.77 325	1.29 307	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.17 197

CIPLG	0.62 269	0.33 351	0.96 404	0.58 360	0.50 417	0.75 313	0.48 320	1.05 236	0.96 272	1.40 473	1.57 477	0.64 208	0.48 188	0.89 197	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

iRaft-Stereo_20w	0.65 296	0.31 313	1.00 416	0.47 156	0.34 274	0.73 304	0.30 110	2.96 592	0.70 188	1.15 341	1.14 322	0.76 242	0.65 286	1.11 261	0.38 188	0.17 130	0.13 143	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.18 223

IPLGR_C	0.62 269	0.33 351	0.99 410	0.58 360	0.49 410	0.76 319	0.48 320	1.10 262	0.96 272	1.40 473	1.56 473	0.62 202	0.48 188	0.80 162	0.71 376	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

HHNet	0.62 269	0.26 171	0.63 202	0.43 96	0.45 387	0.50 143	0.58 405	1.07 251	1.01 299	1.25 403	2.23 552	0.70 229	0.61 266	1.07 250	0.47 275	0.20 256	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.30 443

ASMatch	0.88 422	0.26 171	0.69 246	0.51 245	0.35 280	0.48 117	0.37 193	1.12 270	0.92 260	1.10 309	3.28 580	0.96 333	0.98 434	4.90 544	0.49 288	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.19 259	0.19 207	0.27 411

THIR-Stereo	1.02 467	0.27 201	0.69 246	0.49 201	0.28 143	0.95 401	1.34 563	1.03 222	0.97 279	1.34 453	1.90 529	1.17 395	1.58 539	6.44 579	0.78 399	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.22 365	0.19 207	0.20 296

CroCo-Stereo	0.40 113	0.31 313	0.73 282	0.58 360	0.27 118	0.26 4	0.33 135	0.95 192	0.81 223	0.42 98	0.47 91	0.65 211	0.47 175	0.39 6	0.34 145	0.18 172	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.19 207	0.16 169
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
cross-raft	0.54 212	0.25 148	0.61 193	0.52 266	0.29 160	0.68 280	0.37 193	1.46 358	0.76 208	1.01 278	1.06 280	1.28 426	0.46 165	0.71 131	0.35 155	0.15 58	0.12 69	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.14 99

iRaftStereo_RVC	0.47 166	0.26 171	0.64 209	0.50 213	0.29 160	0.53 174	0.33 135	1.05 236	0.77 212	0.84 229	1.00 249	0.55 167	0.37 115	0.81 168	0.40 205	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.19 207	0.15 136

cf-r	0.73 349	0.30 278	0.77 319	0.55 323	0.63 490	0.78 332	0.48 320	1.79 459	1.15 379	1.13 332	1.26 372	1.43 453	0.87 379	1.40 343	0.85 424	0.25 393	0.18 362	0.22 283	0.23 388	0.19 207	0.19 263

DIP-Stereo	0.62 269	0.30 278	0.83 344	0.48 183	0.36 292	0.95 401	0.33 135	2.37 575	0.67 178	1.25 403	1.00 249	0.68 220	0.51 207	0.91 200	0.61 345	0.18 172	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.19 207	0.19 263
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.72 331	0.34 375	1.10 455	0.51 245	0.23 32	0.91 385	0.39 215	1.33 323	1.23 426	1.46 487	1.55 469	1.01 351	0.64 280	1.95 433	0.80 409	0.18 172	0.12 69	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.17 197

G2L-ROB	0.73 349	0.25 148	0.76 312	0.54 299	0.39 336	0.95 401	0.66 437	1.66 418	1.09 339	1.24 397	1.02 263	1.64 498	0.71 304	1.63 385	1.02 454	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.20 243	0.22 331

G2L-Stereo	0.80 386	0.32 329	0.95 398	0.60 385	0.42 360	0.78 332	0.69 449	1.50 368	1.09 339	1.33 449	1.14 322	1.45 460	0.72 307	2.45 477	1.10 467	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.21 336	0.20 243	0.26 401

HI	0.64 288	0.32 329	0.68 233	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 437	1.43 434	1.62 490	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

CoSv	0.64 288	0.32 329	0.68 233	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 437	1.43 434	1.62 490	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

SCV_C0	0.43 131	0.26 171	0.65 216	0.43 96	0.29 160	0.47 111	0.31 117	1.34 328	0.73 198	0.38 76	0.49 105	0.54 162	0.29 55	1.24 294	0.30 87	0.17 130	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.20 243	0.15 136

AIO-test2	0.57 244	0.28 223	0.63 202	0.61 399	0.58 469	0.79 338	0.51 339	1.18 285	1.40 508	0.63 182	1.15 330	0.51 147	0.43 145	1.09 255	0.35 155	0.21 292	0.17 340	0.26 399	0.30 487	0.20 243	0.19 263

IGEV-RUCA	0.37 94	0.23 99	0.48 104	0.49 201	0.36 292	0.60 222	0.23 48	0.64 71	0.49 106	0.39 85	0.49 105	0.44 101	0.31 69	0.85 183	0.30 87	0.24 365	0.13 143	0.16 87	0.12 67	0.20 243	0.19 263

CoDeX	0.73 349	0.29 258	0.93 390	0.54 299	0.36 292	1.14 445	0.61 420	2.34 572	1.17 391	1.16 351	1.25 365	0.91 304	0.87 379	1.33 317	0.64 356	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.18 223

11t1	0.52 186	0.28 223	0.68 233	0.51 245	0.28 143	0.83 363	0.39 215	1.22 306	0.63 155	0.84 229	0.74 182	0.68 220	0.68 291	0.91 200	0.57 329	0.21 292	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.20 243	0.21 313

EKT-Stereo	0.53 196	0.30 278	0.73 282	0.58 360	0.60 480	0.51 161	0.48 320	0.94 187	0.90 250	0.71 195	0.88 215	0.77 245	0.43 145	1.07 250	0.40 205	0.22 321	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.22 331

anonymousa	0.72 331	0.27 201	0.75 302	0.47 156	0.63 490	1.43 500	0.45 295	1.24 312	0.89 246	1.28 412	1.75 511	1.62 490	1.13 479	0.69 123	0.59 335	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.25 416	0.20 243	0.18 223

DisPM	0.66 303	0.28 223	0.72 270	0.61 399	0.35 280	0.62 237	0.45 295	1.02 217	0.99 291	1.56 511	1.10 300	0.80 255	0.59 254	2.37 472	0.41 216	0.23 348	0.14 202	0.23 321	0.21 336	0.20 243	0.25 377

IER	0.70 322	0.31 313	1.02 427	0.48 183	0.52 441	1.34 484	0.51 339	1.17 280	0.99 291	1.23 389	1.34 407	1.12 385	1.11 472	0.99 228	0.71 376	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.21 336	0.20 243	0.19 263

raft_robust	0.68 316	0.30 278	0.64 209	0.52 266	0.26 90	0.54 182	0.35 155	1.33 323	1.24 432	1.16 351	1.07 284	0.60 193	0.54 223	3.58 521	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.16 169

RAFT_CTSACE	0.63 276	0.26 171	0.88 371	0.55 323	0.51 429	0.71 297	0.44 275	0.80 130	0.97 279	0.97 261	1.84 521	1.18 398	0.68 291	1.47 356	0.36 165	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.20 243	0.14 99

Sa-1000	0.72 331	0.29 258	0.76 312	0.59 373	0.30 185	0.73 304	0.37 193	1.62 408	1.33 473	1.28 412	2.04 543	0.86 284	0.75 313	1.84 419	0.38 188	0.19 217	0.14 202	0.25 380	0.23 388	0.20 243	0.16 169

test_4	0.53 196	0.22 82	0.56 162	0.54 299	0.32 234	0.64 244	0.39 215	0.80 130	0.62 152	0.92 248	1.87 526	0.68 220	0.42 137	1.16 274	0.37 177	0.15 58	0.13 143	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.15 136

iRaft-Stereo_5w	0.85 412	0.29 258	0.91 384	0.53 284	0.43 371	0.49 129	0.68 445	0.99 206	0.87 239	0.79 214	1.34 407	1.46 463	0.91 394	5.11 547	1.11 470	0.17 130	0.14 202	0.22 283	0.18 236	0.20 243	0.20 296

IPLGR	0.58 250	0.27 201	1.14 465	0.48 183	0.28 143	0.65 260	0.33 135	1.22 306	1.13 364	1.18 365	1.05 278	0.69 225	0.66 289	0.96 215	0.52 306	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.18 223

GMOStereo	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

error version	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-v	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

OMP-Stereo	0.94 437	0.33 351	0.72 270	0.90 561	0.31 211	0.49 129	0.36 171	1.16 278	1.06 319	1.58 517	1.12 313	1.46 463	0.69 294	6.94 590	0.49 288	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.18 236	0.20 243	0.14 99

IIG-Stereo	0.96 441	0.31 313	0.72 270	0.88 556	0.33 255	0.61 228	0.26 76	1.19 295	1.03 306	1.69 531	1.37 416	1.46 463	0.75 313	6.96 591	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.23 321	0.18 236	0.20 243	0.14 99

NF-Stereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.02 263	0.82 264	0.57 244	5.40 558	0.48 280	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

OCTAStereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.82 264	0.57 244	5.35 552	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

PSM-softLoss	0.78 379	0.31 313	0.77 319	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

KMStereo	0.78 379	0.31 313	0.77 319	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

KYRaft	0.75 363	0.28 223	0.62 199	0.56 337	0.29 160	0.67 273	0.86 494	0.94 187	0.84 233	1.62 523	2.21 551	1.16 394	1.02 451	1.57 375	0.40 205	0.20 256	0.13 143	0.22 283	0.28 466	0.20 243	1.02 585

PFNet	0.91 430	0.26 171	1.10 455	0.63 421	0.32 234	0.64 244	0.56 390	1.17 280	0.99 291	1.47 488	1.08 289	0.98 337	0.69 294	6.62 582	0.54 319	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.19 259	0.20 243	0.17 197

RE-Stereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

TVStereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

IRAFT_RVC	0.88 422	0.28 223	0.76 312	0.63 421	0.31 211	0.65 260	1.02 531	1.22 306	0.94 265	1.22 382	1.04 276	1.01 351	0.98 434	5.82 568	0.53 313	0.22 321	0.12 69	0.25 380	0.20 291	0.20 243	0.19 263

test-2	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-1	0.52 186	0.26 171	1.04 435	0.56 337	0.32 234	0.61 228	0.38 200	1.10 262	0.91 255	0.78 211	1.01 255	0.77 245	0.52 212	0.60 97	0.42 227	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.23 351

GMM-Stereo	0.74 354	0.25 148	0.59 185	0.54 299	0.34 274	0.72 300	0.99 526	1.01 216	0.87 239	1.36 458	1.78 514	1.12 385	0.81 346	2.09 446	0.46 268	0.18 172	0.12 69	0.25 380	0.25 416	0.20 243	0.85 579

Prome-Stereo	0.75 363	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.32 234	0.59 214	0.97 521	0.89 161	0.88 243	1.45 485	2.46 564	0.91 304	1.41 521	1.58 377	0.44 240	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.20 243	0.92 581

RALCasStereoNet	0.54 212	0.30 278	0.66 224	0.59 373	0.51 429	0.61 228	0.52 350	0.94 187	0.93 262	0.70 193	1.01 255	0.78 249	0.44 154	1.33 317	0.47 275	0.20 256	0.16 309	0.18 154	0.16 197	0.20 243	0.19 263

GwcNet-RSSM	0.77 371	0.32 329	1.01 420	0.62 411	0.54 448	0.78 332	0.51 339	1.73 432	1.20 411	1.09 301	1.37 416	1.46 463	0.85 366	1.53 367	1.09 464	0.25 393	0.18 362	0.23 321	0.24 401	0.20 243	0.19 263

HSM-Net_RVC	0.87 421	0.29 258	0.53 142	0.53 284	0.30 185	1.15 451	0.55 382	3.57 601	1.28 451	1.53 501	1.74 508	1.68 504	0.93 406	1.49 358	0.77 397	0.22 321	0.17 340	0.19 179	0.18 236	0.20 243	0.19 263
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	2.37 581	0.42 444	2.71 578	0.63 421	0.43 371	1.54 510	1.19 552	2.01 519	1.53 531	2.64 583	7.60 612	18.07 632	1.45 527	3.44 518	2.78 567	0.18 172	0.15 266	0.15 55	0.12 67	0.20 243	0.18 223

FlowAnything_test	0.39 104	0.26 171	0.61 193	0.59 373	0.33 255	0.62 237	0.36 171	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.36 47	0.45 109	0.37 115	0.53 57	0.48 280	0.24 365	0.18 362	0.28 431	0.33 512	0.21 284	0.19 263

test_sample1	0.61 265	0.29 258	0.75 302	0.50 213	0.31 211	0.76 319	0.48 320	1.59 397	0.84 233	0.90 241	0.94 229	0.88 292	0.95 416	1.16 274	0.67 363	0.22 321	0.18 362	0.20 217	0.19 259	0.21 284	0.21 313

H2IRNET	0.56 237	0.26 171	0.66 224	0.47 156	0.35 280	0.41 70	0.26 76	0.92 171	1.17 391	0.61 178	1.28 381	1.08 368	0.86 374	0.99 228	0.63 352	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.25 416	0.21 284	0.18 223

LL-Strereo2	0.52 186	0.33 351	0.69 246	0.52 266	0.37 308	0.70 292	0.30 110	1.13 273	0.67 178	0.94 254	0.78 190	0.91 304	0.42 137	1.05 245	0.42 227	0.17 130	0.16 309	0.29 442	0.25 416	0.21 284	0.16 169

CBFPSM	0.92 432	0.33 351	1.86 547	0.49 201	0.38 326	1.75 528	0.84 487	1.39 341	1.12 352	1.09 301	0.99 245	2.37 562	1.66 550	1.32 314	1.42 517	0.19 217	0.18 362	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.33 467

CroCo-Stereo Lap2	0.44 144	0.34 375	0.77 319	0.61 399	0.79 537	0.28 10	0.35 155	0.75 107	0.71 193	0.38 76	0.50 108	0.72 233	0.55 230	0.57 78	0.47 275	0.17 130	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.21 284	0.20 296

TestStereo1	0.63 276	0.28 223	0.75 302	0.76 516	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

x	0.54 212	0.31 313	0.61 193	0.47 156	0.30 185	0.67 273	0.47 309	1.53 383	0.79 219	0.81 220	0.83 204	0.78 249	0.70 299	0.70 127	0.62 348	0.21 292	0.19 380	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.20 296

RAFT+CT+SA	0.58 250	0.29 258	0.60 190	0.66 451	0.37 308	0.42 78	0.55 382	1.27 316	1.03 306	0.70 193	1.22 355	0.60 193	0.70 299	1.64 387	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.22 365	0.21 284	0.18 223

test_5	0.65 296	0.30 278	0.75 302	0.67 463	0.50 417	0.92 392	0.52 350	1.39 341	1.12 352	0.76 203	1.11 306	1.00 344	0.90 391	1.53 367	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.23 321	0.22 365	0.21 284	0.19 263

SA-5K	0.63 276	0.28 223	0.75 302	0.76 516	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

SA	0.66 303	0.30 278	0.82 339	0.61 399	0.30 185	0.58 207	0.38 200	1.44 354	1.30 461	0.96 258	1.36 414	0.66 215	0.95 416	1.85 422	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.25 380	0.23 388	0.21 284	0.17 197

GLC_STEREO	0.39 104	0.25 148	0.41 53	0.54 299	0.23 32	0.48 117	0.30 110	0.73 100	0.58 140	0.52 157	0.73 178	0.51 147	0.31 69	0.64 107	0.42 227	0.17 130	0.20 398	0.23 321	0.19 259	0.21 284	0.17 197

test_3	0.55 228	0.23 99	0.71 264	0.53 284	0.28 143	0.61 228	0.40 223	0.92 171	1.05 315	1.19 369	0.68 161	0.93 315	0.44 154	1.67 393	0.39 197	0.15 58	0.12 69	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.14 99

PFNet+	0.59 256	0.28 223	0.77 319	0.53 284	0.30 185	0.59 214	0.31 117	0.92 171	1.14 367	1.33 449	1.10 300	0.79 253	0.57 244	1.31 309	0.49 288	0.25 393	0.17 340	0.28 431	0.26 434	0.21 284	0.25 377

NRIStereo	0.60 259	0.29 258	0.69 246	0.53 284	0.28 143	0.63 241	0.33 135	1.08 257	0.87 239	1.14 335	0.87 213	0.91 304	0.59 254	2.24 461	0.49 288	0.20 256	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.21 284	0.17 197

PSM-AAD	0.79 383	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.28 143	0.77 327	1.24 555	0.99 206	0.91 255	1.66 528	1.57 477	0.81 259	2.19 581	1.65 388	0.44 240	0.19 217	0.14 202	0.38 518	0.32 502	0.21 284	0.70 570

Pruner-Stereo	0.62 269	0.29 258	0.70 252	0.61 399	0.31 211	0.63 241	0.43 262	1.17 280	0.99 291	1.53 501	1.08 289	0.95 327	0.55 230	1.35 322	0.51 299	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.21 284	0.23 351

rafts_anoy	0.52 186	0.29 258	0.59 185	0.59 373	0.50 417	0.53 174	0.40 223	1.11 268	1.03 306	0.84 229	0.83 204	0.68 220	0.54 223	0.72 134	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.26 434	0.21 284	0.18 223

GES	0.66 303	0.34 375	0.90 381	0.59 373	0.38 326	0.94 397	0.57 401	2.11 536	0.86 235	1.02 282	1.11 306	0.66 215	0.79 336	0.99 228	0.61 345	0.27 432	0.19 380	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.30 443

SFCPSM	0.70 322	0.28 223	1.02 427	0.51 245	0.38 326	1.37 487	0.66 437	2.00 515	1.03 306	1.17 360	1.21 353	0.82 264	0.78 332	1.03 237	0.53 313	0.21 292	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.21 284	0.19 263

delet	0.85 412	0.32 329	0.95 398	0.65 444	0.66 498	1.64 520	0.84 487	1.75 439	1.35 486	1.32 441	1.30 385	1.30 430	0.88 384	1.68 398	1.10 467	0.21 292	0.21 420	0.24 341	0.24 401	0.21 284	0.21 313

acv_ft	0.75 363	0.31 313	0.95 398	0.70 484	0.86 553	1.24 467	0.53 358	1.44 354	1.07 324	1.24 397	1.30 385	1.08 368	0.92 397	0.80 162	1.34 499	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.21 284	0.18 223

HSM	1.19 503	0.32 329	0.65 216	0.57 354	0.38 326	1.23 466	0.59 414	2.25 563	1.19 406	1.30 427	1.25 365	1.94 537	1.03 453	9.32 614	0.71 376	0.22 321	0.16 309	0.20 217	0.16 197	0.21 284	0.21 313

MyStereo8	0.65 296	0.29 258	1.00 416	0.58 360	0.49 410	0.91 385	0.35 155	1.18 285	1.31 465	1.16 351	1.27 375	0.90 301	0.64 280	0.72 134	0.95 442	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.18 236	0.22 308	0.26 401

MyStereo06	0.61 265	0.28 223	0.95 398	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.78 453	0.67 178	1.03 286	1.12 313	1.13 390	0.56 235	0.78 155	0.41 216	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

MyStereo05	0.66 303	0.28 223	1.07 445	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.34 328	1.41 513	1.15 341	0.91 221	0.77 245	0.80 342	1.41 345	0.63 352	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

ACVNet-DCA	0.56 237	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

xx1	0.67 312	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 595	0.58 167	0.79 196	0.95 327	0.77 325	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

1test111	0.54 212	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	0.88 192	0.59 335	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

LL-Strereo	1.33 517	0.39 425	1.38 498	0.61 399	0.61 483	0.75 313	0.66 437	1.63 410	1.17 391	1.56 511	1.60 482	2.03 548	2.12 578	9.72 620	0.97 447	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.23 388	0.22 308	0.25 377

gwcnet-sp	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

scenet	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

ssnet	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

qqq	0.57 244	0.34 375	0.71 264	0.47 156	0.27 118	0.64 244	0.62 423	1.42 347	0.78 215	0.80 216	0.92 223	0.95 327	0.77 325	0.88 192	0.59 335	0.21 292	0.20 398	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

BUS	0.74 354	0.32 329	0.68 233	0.54 299	0.44 380	2.34 568	0.42 243	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.03 357	0.62 271	0.91 200	0.70 371	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

BSDual-CNN	0.71 329	0.32 329	0.68 233	0.54 299	0.44 380	1.27 471	0.65 432	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

hknet	0.77 371	0.32 329	0.95 398	0.54 299	0.38 326	1.27 471	0.65 432	2.16 546	1.07 324	1.20 373	1.11 306	1.59 486	0.81 346	1.37 328	0.66 360	0.22 321	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

RAFT	0.64 288	0.30 278	0.73 282	0.59 373	0.33 255	0.68 280	0.58 405	1.04 228	0.76 208	1.08 295	1.19 347	1.65 501	0.93 406	1.06 246	0.56 326	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.24 401	0.22 308	0.17 197

222	1.61 543	0.29 258	0.67 229	0.56 337	0.29 160	1.06 431	0.42 243	2.17 552	1.31 465	1.31 437	1.52 461	0.92 313	0.94 411	1.76 412	17.65 627	0.24 365	0.20 398	0.21 252	0.19 259	0.22 308	0.23 351

xxxx	1.51 533	0.28 223	0.68 233	0.54 299	0.28 143	1.16 453	0.44 275	2.19 556	1.29 455	1.09 301	1.36 414	1.22 404	0.85 366	1.79 415	15.70 626	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.20 291	0.22 308	0.23 351

test_xeample	1.45 529	0.28 223	0.65 216	0.51 245	0.28 143	0.94 397	0.59 414	2.14 541	1.29 455	1.24 397	1.51 460	0.88 292	0.86 374	1.46 352	15.10 623	0.22 321	0.20 398	0.22 283	0.20 291	0.22 308	0.22 331

FENet	0.60 259	0.28 223	0.63 202	0.54 299	0.33 255	0.83 363	0.38 200	1.27 316	1.07 324	1.00 273	0.86 209	0.99 343	0.85 366	0.96 215	0.68 367	0.22 321	0.15 266	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.23 351

ac_64	0.82 397	0.29 258	0.81 336	0.71 492	0.60 480	1.05 428	0.54 364	1.99 514	0.92 260	1.18 365	1.06 280	1.99 543	1.08 467	1.94 432	0.97 447	0.27 432	0.22 438	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.19 263

ACVNet	0.63 276	0.31 313	0.54 148	0.54 299	0.36 292	0.80 346	0.46 302	1.37 334	1.07 324	0.93 249	1.30 385	1.08 368	0.85 366	0.80 162	0.94 438	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.22 308	0.18 223

GANet-RSSM	0.72 331	0.28 223	0.63 202	0.64 430	0.58 469	0.80 346	0.58 405	1.89 487	1.08 330	1.04 289	1.25 365	1.15 393	1.04 455	1.49 358	0.62 348	0.25 393	0.19 380	0.22 283	0.22 365	0.22 308	0.21 313

AANet_RVC	1.16 500	0.52 485	1.49 520	0.65 444	0.45 387	0.75 313	0.69 449	1.42 347	1.55 534	1.34 453	1.87 526	1.53 477	0.78 332	7.43 598	1.38 505	0.25 393	0.17 340	0.19 179	0.16 197	0.22 308	0.26 401

iResNet	0.75 363	0.40 432	1.36 497	0.67 463	0.29 160	0.92 392	0.59 414	1.52 377	1.25 435	1.28 412	1.48 453	0.94 318	0.76 321	1.62 383	0.78 399	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.15 155	0.22 308	0.23 351

DN-CSS_ROB	0.64 288	0.32 329	1.05 436	0.55 323	0.40 347	0.54 182	0.45 295	1.21 298	0.93 262	1.03 286	1.47 448	0.69 225	0.63 276	1.76 412	0.49 288	0.18 172	0.14 202	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.20 296

test_sample2	0.62 269	0.29 258	0.74 298	0.50 213	0.28 143	0.80 346	0.61 420	1.61 404	1.00 296	0.88 238	0.99 245	0.94 318	0.83 359	1.16 274	0.51 299	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.22 331

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 159	0.36 406	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.67 273	0.35 155	0.78 117	1.12 352	0.61 178	0.62 144	0.39 89	0.39 124	0.71 131	0.39 197	0.20 256	0.17 340	0.22 283	0.18 236	0.23 333	0.19 263

SMFormer	0.75 363	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.24 365

MyStereo07	0.48 172	0.29 258	0.50 120	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.05 236	0.51 120	0.48 135	0.53 116	0.43 98	0.55 230	1.30 308	0.34 145	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

MyStereo04	0.67 312	0.29 258	1.07 445	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.50 368	1.40 508	0.91 246	0.91 221	0.74 235	0.86 374	1.52 363	0.62 348	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

CASnet	0.41 121	0.25 148	0.48 104	0.50 213	0.20 4	0.50 143	0.36 171	0.81 135	0.80 220	0.83 226	0.68 161	0.48 127	0.31 69	0.54 61	0.32 110	0.18 172	0.12 69	0.27 416	0.22 365	0.23 333	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
knoymous	0.51 185	0.29 258	0.47 100	0.43 96	0.30 185	0.55 191	0.55 382	1.02 217	0.77 212	0.98 265	0.85 208	0.94 318	0.56 235	0.85 183	0.45 254	0.20 256	0.14 202	0.26 399	0.14 136	0.23 333	0.23 351

CRFU-Net	0.86 417	0.39 425	1.00 416	0.65 444	0.57 460	1.78 535	0.86 494	2.15 543	0.81 223	1.38 466	1.18 340	1.64 498	1.19 490	1.35 322	0.90 434	0.26 416	0.22 438	0.21 252	0.19 259	0.23 333	0.24 365

psmg	0.72 331	0.32 329	0.68 233	0.50 213	0.44 380	1.48 504	0.75 463	1.94 503	0.98 284	1.21 377	1.33 400	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.19 380	0.25 380	0.25 416	0.23 333	0.22 331

CSP-Net	0.97 447	0.38 420	0.83 344	0.53 284	0.41 355	1.63 518	0.77 469	2.00 515	1.05 315	1.25 403	1.20 351	1.33 436	0.83 359	4.93 546	0.85 424	0.32 477	0.22 438	0.20 217	0.20 291	0.23 333	0.25 377

GANet-ADL	0.60 259	0.35 396	0.72 270	0.64 430	0.40 347	0.68 280	0.51 339	1.49 364	1.12 352	0.95 256	1.08 289	0.91 304	0.57 244	0.76 146	0.55 323	0.26 416	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.23 333	0.25 377

AAGNet	1.83 558	0.28 223	0.72 270	0.61 399	0.32 234	0.67 273	0.51 339	0.96 199	0.98 284	1.47 488	1.20 351	1.00 344	1.18 487	2.83 495	22.77 639	0.22 321	0.13 143	0.22 283	0.19 259	0.23 333	0.15 136

SST-Stereo	0.83 403	0.28 223	0.72 270	0.59 373	0.31 211	0.72 300	0.26 76	1.09 259	0.86 235	1.47 488	1.10 300	1.00 344	0.87 379	5.73 566	0.45 254	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.23 333	0.18 223

RAFT_R40	0.83 403	0.28 223	0.73 282	0.59 373	0.31 211	0.69 285	0.44 275	1.10 262	0.95 267	1.47 488	1.10 300	1.00 344	0.85 366	5.53 560	0.46 268	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.20 291	0.23 333	0.18 223

HGLStereo	0.85 412	0.38 420	0.94 394	0.80 526	1.03 567	1.17 455	0.58 405	1.52 377	1.20 411	1.19 369	1.62 489	1.13 390	1.20 493	1.80 416	1.06 458	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.21 336	0.23 333	0.27 411

coex_refinement	0.80 386	0.28 223	0.73 282	0.70 484	0.51 429	0.95 401	0.60 418	1.78 453	1.23 426	1.36 458	1.37 416	1.82 523	0.81 346	1.32 314	1.13 473	0.26 416	0.17 340	0.19 179	0.20 291	0.24 348	0.25 377

rvit_stereo_0083	0.47 166	0.33 351	0.81 336	0.56 337	0.36 292	0.50 143	0.44 275	0.68 88	0.95 267	0.49 141	0.57 133	0.55 167	0.49 197	0.88 192	0.46 268	0.25 393	0.25 468	0.24 341	0.20 291	0.24 348	0.17 197

rvit_stereo_ft	0.47 166	0.35 396	0.87 363	0.67 463	0.42 360	0.40 63	0.59 414	0.81 135	0.74 200	0.46 122	0.55 127	0.57 179	0.49 197	0.65 114	0.50 294	0.25 393	0.17 340	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.17 197

1111x	1.70 551	0.29 258	0.86 352	0.51 245	0.27 118	1.01 420	0.68 445	2.22 560	1.28 451	1.13 332	1.40 427	1.21 402	1.10 471	5.53 560	15.20 624	0.22 321	0.21 420	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.22 331

plain	0.46 159	0.27 201	1.01 420	0.50 213	0.40 347	0.35 38	0.37 193	0.87 152	0.56 137	0.43 104	0.76 186	0.42 95	0.40 128	1.13 267	0.45 254	0.21 292	0.15 266	0.24 341	0.19 259	0.24 348	0.16 169

MIF-Stereo (partial)	0.45 152	0.25 148	0.70 252	0.50 213	0.52 441	0.35 38	0.26 76	0.91 168	0.59 148	0.45 117	0.71 172	0.51 147	0.51 207	1.11 261	0.45 254	0.20 256	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.24 348	0.18 223

riskmin	0.56 237	0.27 201	0.60 190	0.43 96	0.31 211	0.83 363	0.42 243	1.14 274	1.04 311	0.73 201	0.75 184	1.11 384	1.01 446	0.81 168	0.51 299	0.20 256	0.14 202	0.24 341	0.15 155	0.24 348	0.25 377

DeepStereo_RVC	0.55 228	0.29 258	0.72 270	0.51 245	0.30 185	0.59 214	0.33 135	1.03 222	0.70 188	1.16 351	0.93 226	0.83 271	0.94 411	0.96 215	0.54 319	0.21 292	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.24 348	0.24 365

ICVP	0.63 276	0.33 351	0.57 172	0.61 399	0.40 347	0.80 346	0.58 405	1.61 404	0.89 246	0.90 241	1.24 361	0.88 292	0.73 309	0.72 134	0.88 428	0.29 457	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.24 348	0.27 411
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.72 331	0.30 278	0.61 193	0.63 421	0.42 360	0.73 304	0.56 390	1.92 497	1.10 346	1.09 301	1.37 416	1.22 404	0.98 434	1.28 303	0.72 379	0.27 432	0.19 380	0.27 416	0.29 478	0.24 348	0.24 365

DMCA	0.67 312	0.34 375	0.90 381	0.51 245	0.44 380	0.86 375	0.47 309	1.42 347	1.02 302	1.17 360	1.12 313	1.23 409	0.75 313	0.78 155	0.95 442	0.25 393	0.19 380	0.27 416	0.19 259	0.24 348	0.27 411

iResNetv2_ROB	0.80 386	0.37 413	1.71 535	0.56 337	0.37 308	0.94 397	0.64 430	1.73 432	1.34 476	1.23 389	1.42 430	1.26 419	0.92 397	1.85 422	0.56 326	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.14 136	0.24 348	0.19 263

S2M2_L	0.34 76	0.28 223	0.45 89	0.40 67	0.30 185	0.31 21	0.16 1	0.60 60	0.64 160	0.31 32	0.48 96	0.47 121	0.34 90	0.38 4	0.32 110	0.25 393	0.22 438	0.20 217	0.22 365	0.25 360	0.22 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

rvit_stereo_0082	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

test_sample3	0.68 316	0.32 329	0.88 371	0.52 266	0.30 185	0.97 411	0.52 350	1.86 478	1.15 379	1.08 295	1.11 306	0.88 292	0.71 304	1.17 278	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.25 380	0.25 416	0.25 360	0.25 377

mmm	0.63 276	0.35 396	0.72 270	0.51 245	0.30 185	0.86 375	0.54 364	1.59 397	0.86 235	1.07 294	1.38 421	0.79 253	0.75 313	0.91 200	0.58 332	0.22 321	0.18 362	0.29 442	0.25 416	0.25 360	0.23 351

GwcNet-ADL	0.64 288	0.31 313	0.79 330	0.56 337	0.41 355	0.60 222	0.58 405	1.41 345	1.26 440	1.08 295	1.13 318	0.91 304	0.60 257	1.04 243	0.78 399	0.27 432	0.18 362	0.18 154	0.18 236	0.25 360	0.29 429

HCRNet	0.70 322	0.39 425	0.73 282	0.60 385	0.59 477	0.76 319	0.35 155	1.22 306	1.13 364	1.02 282	0.99 245	1.02 353	0.76 321	2.19 458	0.70 371	0.28 446	0.19 380	0.28 431	0.23 388	0.25 360	0.23 351

MMNet	0.84 408	0.32 329	1.09 452	0.60 385	0.59 477	1.85 542	0.49 330	1.51 375	1.27 446	1.37 461	1.15 330	1.26 419	1.18 487	1.67 393	1.22 483	0.19 217	0.18 362	0.23 321	0.22 365	0.25 360	0.21 313

UNet	0.83 403	0.34 375	1.31 488	0.58 360	0.74 521	1.58 514	0.49 330	1.41 345	1.04 311	1.21 377	1.08 289	1.54 478	1.12 475	1.65 388	1.09 464	0.23 348	0.17 340	0.25 380	0.20 291	0.25 360	0.22 331

UPFNet	0.80 386	0.32 329	0.90 381	0.59 373	0.74 521	1.26 470	0.80 480	1.52 377	1.10 346	1.30 427	1.12 313	1.30 430	0.84 363	1.67 393	1.09 464	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.23 388	0.25 360	0.18 223

StereoDRNet-Refined	0.80 386	0.41 440	0.88 371	0.62 411	0.42 360	1.33 481	0.48 320	1.52 377	1.17 391	1.45 485	1.44 439	1.44 458	0.90 391	1.26 298	1.24 485	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.24 401	0.25 360	0.28 423
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.05 618	0.37 413	23.53 652	0.74 509	0.33 255	2.77 583	2.87 616	3.71 603	27.24 664	25.39 639	8.87 620	8.46 618	26.71 663	6.65 583	21.99 635	0.21 292	0.19 380	0.20 217	0.21 336	0.25 360	0.22 331

rvit_stereo_0081_aga	0.44 144	0.34 375	0.73 282	0.51 245	0.41 355	0.50 143	0.40 223	0.81 135	0.57 139	0.58 167	0.56 130	0.53 160	0.43 145	0.66 116	0.40 205	0.26 416	0.21 420	0.22 283	0.20 291	0.26 372	0.18 223

test_sample4	0.69 318	0.33 351	0.91 384	0.51 245	0.30 185	0.92 392	0.52 350	1.87 481	1.15 379	1.14 335	1.18 340	0.87 288	0.75 313	1.18 280	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.26 434	0.26 372	0.25 377

iinet-f	0.99 453	0.45 457	3.71 587	0.55 323	0.43 371	1.81 537	0.68 445	1.14 274	1.14 367	1.18 365	1.42 430	1.58 485	1.44 525	1.34 321	1.59 534	0.24 365	0.23 450	0.20 217	0.19 259	0.26 372	0.25 377

NINENet	0.77 371	0.37 413	0.78 327	0.62 411	0.51 429	2.34 568	0.42 243	1.83 471	1.04 311	1.14 335	1.23 359	1.03 357	0.62 271	1.24 294	0.70 371	0.28 446	0.23 450	0.31 461	0.21 336	0.26 372	0.25 377

ADLNet2	0.88 422	0.34 375	1.17 469	0.77 519	0.64 493	1.12 443	0.76 466	1.74 437	1.24 432	1.21 377	1.65 496	1.71 508	1.05 459	1.67 393	1.17 479	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.22 365	0.26 372	0.29 429

Patchmatch Stereo++	0.55 228	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223
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	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.41 239	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.82 264	0.61 266	1.06 246	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo_v2	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.42 243	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.12 265	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.25 62	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.95 230	0.82 264	0.61 266	1.15 270	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

HUI-Stereo	0.52 186	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.30 110	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	0.79 159	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

iGMRVC	0.56 237	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.38 200	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.52 363	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

iRAFT	0.55 228	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

RAFT-IKP	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.59 214	0.36 171	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.61 266	1.22 287	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

CFNet	0.96 441	0.36 406	1.01 420	0.62 411	0.42 360	0.99 417	0.47 309	1.90 490	1.32 469	0.99 268	1.39 425	1.10 380	0.86 374	5.58 563	0.79 405	0.23 348	0.17 340	0.28 431	0.27 445	0.26 372	0.21 313

z-ln-s-r	1.02 467	0.55 496	2.09 556	0.52 266	0.55 454	0.78 332	0.87 496	1.47 360	1.34 476	1.12 317	1.62 489	1.37 446	1.06 462	2.62 489	3.32 579	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.21 313

DFGA-Net	0.72 331	0.40 432	1.40 499	0.52 266	0.45 387	0.83 363	0.44 275	1.28 320	1.08 330	0.99 268	1.19 347	0.70 229	0.55 230	2.14 450	1.16 476	0.18 172	0.16 309	0.24 341	0.23 388	0.27 386	0.25 377

rvit_0105_3	0.63 276	0.44 450	1.08 449	0.72 497	0.40 347	0.64 244	0.71 454	1.03 222	1.17 391	0.82 224	0.70 169	0.80 255	0.70 299	0.91 200	0.56 326	0.35 504	0.34 527	0.34 496	0.32 502	0.27 386	0.28 423

test_sample5	0.69 318	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.11 315	1.25 365	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

DualNet	0.70 322	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.14 335	1.33 400	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

fast-acv-ft	0.94 437	0.44 450	1.40 499	0.58 360	0.51 429	1.77 533	0.69 449	1.36 333	1.42 516	1.29 418	1.86 524	1.74 512	1.25 503	1.52 363	1.38 505	0.26 416	0.28 491	0.28 431	0.28 466	0.27 386	0.26 401

ToySt	0.66 303	0.33 351	1.23 475	0.51 245	0.33 255	0.86 375	0.68 445	1.10 262	0.97 279	0.84 229	1.08 289	1.25 415	0.94 411	1.01 233	0.74 383	0.19 217	0.19 380	0.24 341	0.24 401	0.27 386	0.23 351

ssnet_v2	0.88 422	0.36 406	1.02 427	0.62 411	0.38 326	1.32 479	0.97 521	2.07 532	1.34 476	1.37 461	1.18 340	1.54 478	0.92 397	1.10 258	1.65 535	0.30 462	0.27 483	0.30 455	0.28 466	0.27 386	0.26 401

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 453	0.40 432	1.82 544	0.66 451	0.62 489	2.05 556	0.78 471	1.91 494	1.29 455	1.54 507	1.42 430	1.51 474	1.23 499	1.99 436	1.33 497	0.23 348	0.14 202	0.20 217	0.15 155	0.27 386	0.26 401

DAS	0.84 408	0.34 375	1.03 431	0.64 430	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 541	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.83 495	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

SepStereo	0.82 397	0.34 375	1.03 431	0.64 430	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 541	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.30 467	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

PSMNet-ADL	0.72 331	0.35 396	0.62 199	0.69 478	0.46 399	1.14 445	0.44 275	1.37 334	1.01 299	0.83 226	1.17 338	1.33 436	0.96 423	1.43 346	0.95 442	0.33 486	0.22 438	0.21 252	0.23 388	0.27 386	0.29 429

LCNet	0.72 331	0.28 223	0.52 136	0.55 323	0.31 211	0.69 285	0.54 364	1.00 210	0.88 243	1.19 369	1.34 407	0.97 335	1.34 516	2.56 485	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.27 386	0.73 573

GEStereo_RVC	0.90 427	0.37 413	0.99 410	0.64 430	0.50 417	0.95 401	0.79 474	2.42 579	1.17 391	1.16 351	1.11 306	1.26 419	0.92 397	3.24 510	0.90 434	0.29 457	0.19 380	0.23 321	0.20 291	0.27 386	0.29 429

TestStereo	0.64 288	0.39 425	0.71 264	0.51 245	0.27 118	0.56 198	0.42 243	1.03 222	0.91 255	0.80 216	1.00 249	0.68 220	0.52 212	3.25 511	0.45 254	0.22 321	0.15 266	0.24 341	0.18 236	0.27 386	0.16 169

RALAANet	0.60 259	0.33 351	0.87 363	0.62 411	0.50 417	0.69 285	0.31 117	1.21 298	1.06 319	1.09 301	1.16 335	0.88 292	0.46 165	1.22 287	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.17 197

RAFT + AFF	1.00 458	0.42 444	1.09 452	0.67 463	0.50 417	1.22 465	1.24 555	2.24 562	1.19 406	1.30 427	1.56 473	1.17 395	1.49 533	3.44 518	0.83 418	0.21 292	0.25 468	0.30 455	0.26 434	0.27 386	0.27 411

psm_up	0.77 371	0.34 375	0.70 252	0.66 451	0.58 469	1.05 428	0.92 509	1.52 377	1.12 352	1.26 407	1.16 335	1.31 434	1.23 499	1.20 284	0.81 411	0.25 393	0.29 502	0.31 461	0.27 445	0.27 386	0.25 377

DLCB_ROB	0.86 417	0.40 432	0.78 327	0.68 474	0.54 448	1.11 440	0.84 487	1.49 364	1.23 426	1.64 527	1.65 496	1.70 507	0.91 394	1.70 400	1.05 456	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.27 445	0.27 386	0.24 365

rvit_0105_6	0.53 196	0.37 413	0.98 409	0.65 444	0.38 326	0.51 161	0.51 339	0.77 113	1.20 411	0.54 161	0.55 127	0.65 211	0.53 218	0.94 212	0.44 240	0.32 477	0.32 520	0.28 431	0.24 401	0.28 405	0.21 313

rvit_0105_5	0.58 250	0.39 425	1.05 436	0.66 451	0.37 308	0.58 207	0.56 390	0.94 187	1.18 398	0.64 183	0.68 161	0.75 238	0.63 276	0.88 192	0.50 294	0.32 477	0.32 520	0.30 455	0.27 445	0.28 405	0.25 377

ACV-stereo	0.99 453	0.51 481	1.41 504	0.56 337	0.41 355	2.43 572	0.57 401	1.15 276	1.18 398	0.81 220	1.01 255	3.39 587	2.14 579	1.60 380	1.07 461	0.27 432	0.22 438	0.22 283	0.22 365	0.28 405	0.32 460

ITSA-stereo	0.82 397	0.36 406	0.82 339	0.54 299	0.31 211	0.80 346	0.47 309	2.17 552	1.67 542	1.13 332	1.13 318	0.94 318	0.86 374	2.46 480	1.00 452	0.26 416	0.23 450	0.28 431	0.27 445	0.28 405	0.36 483

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 331	0.35 396	1.70 533	0.49 201	0.56 457	0.63 241	0.38 200	2.41 578	0.65 175	0.77 208	1.07 284	1.82 523	0.95 416	0.93 209	0.43 237	0.20 256	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.28 405	0.26 401

test_sample6	0.71 329	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.82 357	0.58 405	1.79 459	1.15 379	1.14 335	1.33 400	0.91 304	0.79 336	1.31 309	0.74 383	0.27 432	0.21 420	0.27 416	0.29 478	0.28 405	0.27 411

CASS	0.65 296	0.34 375	0.72 270	0.56 337	0.27 118	0.78 332	0.42 243	1.59 397	0.86 235	1.30 427	1.25 365	0.87 288	0.84 363	0.84 178	0.54 319	0.35 504	0.19 380	0.26 399	0.21 336	0.28 405	0.42 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AASNet	0.76 369	0.35 396	0.91 384	0.79 523	0.81 544	1.14 445	0.56 390	2.02 523	1.08 330	1.22 382	1.24 361	0.93 315	0.76 321	0.77 150	1.16 476	0.27 432	0.23 450	0.24 341	0.20 291	0.28 405	0.24 365

CRE-IMP	0.55 228	0.30 278	0.74 298	0.52 266	0.29 160	0.79 338	0.25 62	1.04 228	0.72 194	1.09 301	0.95 230	0.81 259	0.57 244	1.10 258	0.50 294	0.21 292	0.14 202	0.23 321	0.19 259	0.28 405	0.22 331

ADLNet	0.85 412	0.36 406	0.89 377	0.85 546	0.72 515	1.24 467	0.76 466	1.82 466	1.36 490	1.52 500	1.35 413	1.27 423	0.99 442	1.23 289	1.15 475	0.27 432	0.20 398	0.26 399	0.25 416	0.28 405	0.30 443

DSFCA	0.93 435	0.34 375	1.06 440	0.52 266	0.65 495	1.55 511	0.93 513	1.49 364	1.19 406	1.56 511	1.15 330	1.50 472	0.96 423	3.07 504	1.02 454	0.30 462	0.26 474	0.25 380	0.25 416	0.28 405	0.24 365

rvit_0105_4	0.56 237	0.38 420	1.06 440	0.66 451	0.38 326	0.53 174	0.53 358	0.84 148	1.17 391	0.56 164	0.61 141	0.72 233	0.59 254	0.98 224	0.45 254	0.32 477	0.33 525	0.29 442	0.25 416	0.29 416	0.23 351

CAS++	0.47 166	0.31 313	0.56 162	0.47 156	0.32 234	0.42 78	0.28 93	1.76 445	0.72 194	0.71 195	0.72 176	0.37 79	0.28 49	0.69 123	0.33 128	0.27 432	0.22 438	0.26 399	0.21 336	0.29 416	0.19 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 437	0.34 375	0.59 185	0.61 399	0.37 308	0.94 397	0.50 338	2.17 552	1.34 476	1.23 389	1.61 486	0.91 304	0.76 321	1.85 422	3.97 588	0.30 462	0.26 474	0.26 399	0.24 401	0.29 416	0.29 429

AACVNet	0.86 417	0.35 396	0.79 330	0.82 537	0.39 336	0.76 319	0.49 330	1.61 404	0.81 223	1.08 295	1.33 400	1.30 430	0.93 406	4.34 532	0.74 383	0.25 393	0.21 420	0.28 431	0.22 365	0.29 416	0.25 377

LMCR-Stereo	0.82 397	0.46 459	0.88 371	0.75 513	0.43 371	1.33 481	0.56 390	2.43 580	0.98 284	1.53 501	1.49 455	0.74 235	1.00 444	1.63 385	0.89 431	0.28 446	0.17 340	0.22 283	0.17 218	0.29 416	0.20 296

sCroCo_RVC	0.49 178	0.40 432	1.02 427	0.65 444	0.60 480	0.52 165	0.40 223	0.83 145	0.61 150	0.44 108	0.74 182	0.49 136	0.50 203	0.63 106	0.48 280	0.26 416	0.27 483	0.23 321	0.22 365	0.29 416	0.25 377

Syn2CoEx	1.14 494	0.69 535	1.66 530	0.80 526	0.67 502	1.40 494	0.88 499	2.06 531	1.54 532	1.25 403	1.58 480	1.42 452	1.50 535	4.09 526	1.40 509	0.36 508	0.32 520	0.34 496	0.29 478	0.29 416	0.34 472

ADCRef	1.35 519	0.55 496	2.37 569	0.72 497	0.77 532	1.94 549	0.78 471	1.91 494	1.27 446	1.57 515	1.59 481	1.36 443	1.41 521	1.54 369	7.53 602	0.23 348	0.20 398	0.32 477	0.30 487	0.29 416	0.29 429

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 383	0.43 447	1.05 436	0.64 430	0.58 469	0.95 401	0.53 358	1.53 383	1.18 398	1.37 461	1.15 330	1.43 453	0.88 384	1.61 382	0.84 421	0.25 393	0.22 438	0.27 416	0.27 445	0.29 416	0.29 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.65 296	0.40 432	0.77 319	0.48 183	0.24 52	1.05 428	0.49 330	1.76 445	1.02 302	1.18 365	1.18 340	0.89 300	0.80 342	0.85 183	0.79 405	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.17 218	0.29 416	0.15 136
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
AdaStereo	0.70 322	0.43 447	0.75 302	0.73 505	0.37 308	0.92 392	0.53 358	1.85 475	1.18 398	1.12 317	1.23 359	1.07 367	0.65 286	0.96 215	0.63 352	0.31 470	0.15 266	0.32 477	0.21 336	0.29 416	0.22 331
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.
rvit_105_1	0.72 331	0.52 485	1.01 420	0.78 521	0.49 410	0.75 313	0.87 496	1.12 270	1.18 398	0.99 268	0.79 196	0.90 301	0.77 325	1.26 298	0.75 388	0.41 526	0.36 543	0.36 512	0.41 540	0.30 427	0.33 467

DCVSM-stereo	0.72 331	0.35 396	0.76 312	0.55 323	0.42 360	0.73 304	0.38 200	1.21 298	1.02 302	1.79 541	1.04 276	1.62 490	1.03 453	1.04 243	0.79 405	0.24 365	0.27 483	0.29 442	0.24 401	0.30 427	0.36 483

mmx	1.39 524	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

xxx	1.39 524	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

GwcNet	1.08 479	0.51 481	2.33 567	0.79 523	1.18 582	1.76 530	0.70 452	1.68 421	1.47 522	1.41 475	1.64 494	1.74 512	1.04 455	2.20 459	1.41 513	0.30 462	0.29 502	0.29 442	0.27 445	0.30 427	0.35 477

CFNet-ft	0.72 331	0.32 329	0.54 148	0.66 451	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 482	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

CFNet_RVC	0.72 331	0.32 329	0.54 148	0.66 451	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 482	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

NaN_ROB	1.13 492	0.55 496	1.15 466	0.64 430	0.48 406	1.61 516	2.03 598	1.72 431	1.48 523	2.09 563	1.27 375	1.40 448	1.08 467	3.94 524	1.30 494	0.28 446	0.34 527	0.28 431	0.28 466	0.30 427	0.33 467

SGM_RVC	1.68 549	0.36 406	0.61 193	0.59 373	0.29 160	2.25 564	1.18 551	2.38 576	1.68 544	3.60 601	2.67 570	3.69 591	2.42 588	8.13 607	1.90 546	0.31 470	0.31 512	0.30 455	0.28 466	0.30 427	0.29 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	1.70 551	1.21 581	8.30 608	0.69 478	0.53 444	1.45 502	0.84 487	1.70 428	2.09 573	2.41 577	2.67 570	1.68 504	1.23 499	4.49 533	2.87 569	0.30 462	0.26 474	0.27 416	0.27 445	0.31 436	0.35 477

DDVS	0.78 379	0.41 440	0.94 394	0.60 385	0.43 371	1.30 476	0.43 262	1.40 343	0.91 255	1.20 373	1.15 330	1.43 453	0.64 280	2.18 456	0.89 431	0.28 446	0.22 438	0.26 399	0.23 388	0.31 436	0.33 467

rvit_stereo_0080	0.44 144	0.32 329	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

whm_eth	0.44 144	0.32 329	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

Anonymous3	0.61 265	0.44 450	1.11 457	0.59 373	0.49 410	0.93 396	0.65 432	0.93 180	0.81 223	0.72 200	0.88 215	0.65 211	0.69 294	1.06 246	0.53 313	0.35 504	0.30 506	0.26 399	0.26 434	0.31 436	0.27 411

GMStereo	0.55 228	0.45 457	0.94 394	0.50 213	0.32 234	0.64 244	0.43 262	1.00 210	1.40 508	0.82 224	0.73 178	0.51 147	0.45 158	0.85 183	0.55 323	0.24 365	0.15 266	0.20 217	0.21 336	0.31 436	0.24 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.74 354	0.48 468	0.87 363	0.57 354	0.44 380	0.79 338	0.54 364	1.73 432	0.96 272	1.38 466	1.27 375	1.24 411	0.73 309	1.43 346	0.73 382	0.34 497	0.28 491	0.27 416	0.26 434	0.31 436	0.31 453

DISCO	1.03 470	0.34 375	1.11 457	0.69 478	0.45 387	2.07 557	0.84 487	2.13 537	1.50 526	1.15 341	1.33 400	2.40 564	1.07 466	2.60 487	1.51 530	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.20 291	0.31 436	0.27 411

MDST_ROB	1.67 547	0.34 375	1.58 526	0.92 566	0.58 469	4.26 606	1.11 542	2.83 589	1.41 513	4.49 611	2.55 567	1.45 460	0.97 426	7.79 604	1.17 479	0.31 470	0.25 468	0.37 515	0.33 512	0.31 436	0.30 443

YMNet	1.00 458	0.54 491	1.40 499	0.81 529	0.85 551	1.87 544	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 525	1.99 535	1.77 517	0.97 426	1.50 360	1.45 521	0.33 486	0.37 545	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

YMNet_1	1.00 458	0.54 491	1.40 499	0.81 529	0.85 551	1.87 544	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 525	1.99 535	1.77 517	0.97 426	1.50 360	1.45 521	0.33 486	0.37 545	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 451	0.39 425	3.21 582	0.50 213	0.63 490	0.64 244	0.39 215	2.36 573	0.75 201	0.95 256	4.63 595	1.81 520	0.56 235	0.96 215	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.26 434	0.32 445	0.35 477

dd	0.59 256	0.48 468	0.97 406	0.55 323	0.32 234	0.64 244	0.47 309	1.02 217	1.34 476	0.78 211	0.86 209	0.58 184	0.54 223	1.01 233	0.86 426	0.28 446	0.18 362	0.26 399	0.19 259	0.32 445	0.24 365

DMCA-RVC	0.74 354	0.40 432	1.27 484	0.66 451	0.49 410	0.77 327	0.47 309	1.35 331	1.01 299	1.53 501	1.01 255	1.29 429	0.82 351	1.31 309	0.78 399	0.27 432	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.32 445	0.24 365

STTStereo	0.78 379	0.50 478	1.22 474	0.64 430	0.54 448	0.89 378	0.54 364	1.44 354	1.11 348	1.38 466	1.09 294	1.27 423	0.85 366	1.43 346	0.83 418	0.29 457	0.27 483	0.33 486	0.39 535	0.32 445	0.30 443

PA-Net	1.01 464	0.57 504	1.29 486	0.64 430	0.74 521	1.19 460	0.84 487	1.69 423	1.43 518	1.16 351	1.19 347	1.32 435	1.19 490	3.42 516	1.25 486	0.29 457	0.45 568	0.33 486	0.49 559	0.32 445	0.47 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.69 318	0.35 396	0.49 111	0.64 430	0.39 336	0.85 374	0.58 405	1.75 439	1.14 367	0.97 261	1.19 347	1.17 395	0.93 406	0.99 228	0.62 348	0.28 446	0.20 398	0.34 496	0.31 494	0.32 445	0.27 411

DRN-Test	1.00 458	0.44 450	1.13 461	0.70 484	0.81 544	1.62 517	0.79 474	2.14 541	1.44 519	1.78 538	1.33 400	1.43 453	1.05 459	2.18 456	1.53 531	0.27 432	0.21 420	0.31 461	0.30 487	0.32 445	0.28 423

w-ln-seven-2	1.18 502	0.61 520	4.25 589	0.68 474	0.61 483	1.20 462	0.93 513	1.63 410	1.35 486	1.66 528	1.53 462	1.47 468	1.37 519	3.00 503	1.74 538	0.25 393	0.24 459	0.29 442	0.26 434	0.33 454	0.28 423

test_sample7	0.74 354	0.37 413	0.76 312	0.52 266	0.35 280	0.91 385	0.67 441	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.31 470	0.28 491	0.32 477	0.31 494	0.33 454	0.29 429

Wz-Net-LNSev	1.03 470	0.67 530	2.71 578	0.64 430	0.84 548	1.75 528	1.00 528	1.80 462	1.32 469	1.28 412	1.25 365	1.65 501	1.22 497	1.39 337	1.40 509	0.28 446	0.26 474	0.24 341	0.23 388	0.33 454	0.32 460

CBMV	0.95 440	0.44 450	0.66 224	0.53 284	0.35 280	1.53 509	1.63 580	1.69 423	1.42 516	2.00 560	1.60 482	1.43 453	1.17 483	1.59 379	0.99 451	0.34 497	0.34 527	0.39 524	0.33 512	0.33 454	0.32 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.56 537	0.84 553	4.36 592	0.71 492	0.51 429	2.60 577	1.04 533	1.73 432	2.70 591	1.53 501	2.99 576	1.94 537	1.34 516	4.78 541	2.41 561	0.29 457	0.24 459	0.27 416	0.24 401	0.34 458	0.31 453

ISRNet	0.80 386	0.33 351	1.07 445	0.81 529	0.66 498	0.60 222	0.34 147	1.19 295	1.13 364	1.59 518	1.53 462	1.35 441	0.77 325	1.27 301	0.94 438	0.39 519	0.34 527	0.43 536	0.38 533	0.34 458	0.49 533

Wz-Net-MNSev	1.11 487	0.58 507	2.23 565	0.66 451	0.71 513	1.95 550	1.46 569	1.98 512	1.45 520	1.79 541	1.43 434	1.49 471	1.33 515	1.97 435	1.42 517	0.27 432	0.23 450	0.28 431	0.28 466	0.34 458	0.31 453

FACV-RUCA	0.63 276	0.34 375	0.82 339	0.62 411	0.65 495	0.81 355	0.41 239	1.44 354	1.07 324	0.86 236	1.14 322	0.61 197	0.69 294	0.80 162	0.53 313	0.28 446	0.19 380	0.47 546	0.21 336	0.35 461	0.25 377

SACVNet	0.85 412	0.46 459	0.85 346	0.81 529	0.56 457	0.80 346	0.79 474	1.68 421	1.12 352	1.34 453	1.33 400	1.25 415	0.94 411	2.39 474	0.76 391	0.34 497	0.26 474	0.31 461	0.29 478	0.35 461	0.44 517

hitnet-ft	0.79 383	0.35 396	0.57 172	0.58 360	0.42 360	0.96 407	0.46 302	1.47 360	1.33 473	1.19 369	1.22 355	1.81 520	0.98 434	1.66 392	0.94 438	0.33 486	0.28 491	0.34 496	0.27 445	0.35 461	0.31 453

FAT-Stereo	1.07 476	0.41 440	1.32 491	0.72 497	0.58 469	1.08 434	0.89 501	1.96 506	1.65 540	1.75 535	1.98 534	2.03 548	1.48 531	2.02 439	1.18 482	0.42 530	0.35 538	0.34 496	0.29 478	0.35 461	0.53 543

FADNet-RVC-Resample	0.84 408	0.47 464	2.10 557	0.61 399	0.45 387	1.07 433	0.61 420	1.59 397	1.20 411	1.08 295	0.98 243	1.03 357	0.98 434	2.17 453	0.72 379	0.23 348	0.22 438	0.30 455	0.32 502	0.35 461	0.34 472

StereoDRNet	0.98 451	0.47 464	1.70 533	0.76 516	0.94 562	1.51 507	0.91 507	1.92 497	1.32 469	1.61 519	1.13 318	1.47 468	0.97 426	1.75 407	1.46 524	0.28 446	0.23 450	0.29 442	0.27 445	0.35 461	0.27 411

PSMNet_ROB	0.90 427	0.52 485	1.17 469	0.72 497	0.61 483	1.27 471	1.12 544	1.76 445	1.12 352	1.09 301	1.28 381	1.45 460	0.89 390	1.65 388	1.42 517	0.33 486	0.25 468	0.37 515	0.39 535	0.35 461	0.29 429

StereoVision	0.65 296	0.34 375	0.86 352	0.59 373	0.40 347	0.50 143	0.41 239	1.09 259	0.93 262	0.71 195	2.50 566	0.82 264	0.57 244	1.03 237	0.49 288	0.25 393	0.28 491	0.29 442	0.28 466	0.36 468	0.20 296

CFNet_pseudo	0.66 303	0.32 329	0.86 352	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.24 411	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.33 486	0.19 259	0.36 468	0.25 377

APVNet	1.06 474	0.53 490	1.42 505	0.84 541	0.79 537	1.92 547	0.82 485	1.90 490	1.08 330	1.08 295	1.43 434	1.56 481	1.13 479	3.07 504	1.58 532	0.31 470	0.34 527	0.42 534	0.36 528	0.36 468	0.37 488

SGM-ForestM	6.52 614	0.38 420	1.26 481	0.63 421	0.35 280	13.59 625	5.32 623	6.32 622	6.70 619	11.14 629	9.18 621	22.51 645	13.93 628	16.89 631	20.07 629	0.36 508	0.37 545	0.36 512	0.35 523	0.36 468	0.34 472

rvit_stereo_0075_2	0.64 288	0.46 459	1.05 436	0.66 451	0.66 498	0.53 174	0.48 320	1.20 297	1.12 352	0.76 203	0.92 223	0.78 249	0.53 218	1.03 237	0.59 335	0.37 512	0.28 491	0.40 529	0.31 494	0.37 472	0.32 460

pcwnet_v2	0.97 447	0.37 413	4.33 590	0.62 411	0.54 448	0.79 338	0.45 295	2.02 523	1.58 536	1.42 481	1.64 494	1.09 378	0.79 336	1.24 294	0.67 363	0.32 477	0.25 468	0.29 442	0.27 445	0.37 472	0.35 477

BEATNet_4x	0.73 349	0.49 471	1.17 469	0.53 284	0.26 90	1.03 425	0.55 382	1.82 466	1.06 319	1.21 377	1.22 355	0.96 333	0.91 394	1.01 233	1.06 458	0.21 292	0.14 202	0.24 341	0.19 259	0.37 472	0.21 313

RTSC	1.29 510	0.73 542	2.44 570	0.83 540	0.57 460	1.85 542	0.65 432	1.88 484	2.00 568	2.20 566	1.66 499	1.60 488	1.26 505	2.33 469	3.92 585	0.32 477	0.23 450	0.27 416	0.29 478	0.37 472	0.37 488

ADCP+	1.99 570	0.48 468	7.73 604	0.66 451	0.91 557	2.30 566	1.05 535	1.82 466	1.34 476	1.54 507	1.32 398	1.74 512	1.61 543	2.17 453	13.37 619	0.24 365	0.21 420	0.32 477	0.28 466	0.37 472	0.29 429

TDLM	1.06 474	0.44 450	0.79 330	0.63 421	0.50 417	0.89 378	1.44 568	1.48 362	1.26 440	1.12 317	1.40 427	1.08 368	0.98 434	6.65 583	0.78 399	0.33 486	0.21 420	0.33 486	0.26 434	0.37 472	0.24 365

ccs_rob	0.66 303	0.33 351	0.86 352	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.23 409	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.35 504	0.20 291	0.37 472	0.25 377

XPNet_ROB	0.96 441	0.49 471	1.09 452	0.72 497	0.57 460	1.11 440	1.14 546	1.66 418	1.23 426	1.85 548	1.39 425	1.64 498	1.11 472	1.80 416	1.42 517	0.38 516	0.30 506	0.33 486	0.29 478	0.37 472	0.34 472

SGM-Forest	1.24 505	0.38 420	0.60 190	0.52 266	0.37 308	1.56 512	1.30 560	1.65 413	1.36 490	2.11 564	1.79 515	1.63 495	0.93 406	7.48 600	0.95 442	0.36 508	0.37 545	0.39 524	0.34 518	0.37 472	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.23 504	0.79 550	2.78 580	0.70 484	0.79 537	0.99 417	1.06 538	1.06 249	1.37 494	3.52 600	2.61 568	1.72 509	1.63 544	1.99 436	1.78 540	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.25 416	0.38 481	0.45 519

Nwc_Net	1.09 482	0.49 471	1.33 493	0.89 560	0.80 542	1.49 506	0.66 437	2.19 556	1.27 446	1.32 441	2.26 553	1.96 540	1.54 536	1.92 428	1.34 499	0.40 522	0.30 506	0.43 536	0.45 549	0.38 481	0.37 488

ADCL	1.72 555	0.57 504	3.66 585	0.67 463	0.61 483	2.61 579	1.85 588	1.96 506	1.67 542	1.90 553	1.83 519	2.06 551	1.90 567	2.13 449	9.15 611	0.26 416	0.24 459	0.34 496	0.32 502	0.38 481	0.35 477

PWC_ROB	1.24 505	0.76 548	2.46 571	0.72 497	0.78 534	1.15 451	0.49 330	1.75 439	1.92 563	2.31 569	3.07 577	1.59 486	1.40 520	2.46 480	2.10 555	0.33 486	0.22 438	0.35 504	0.24 401	0.38 481	0.41 503

NLCSM	1.27 509	0.70 538	1.67 531	0.71 492	0.92 559	1.33 481	1.05 535	2.66 587	1.08 330	1.22 382	1.99 535	1.76 516	0.97 426	5.87 569	1.47 525	0.33 486	0.27 483	0.31 461	0.35 523	0.39 485	0.32 460

AF-Net	1.13 492	0.52 485	1.33 493	0.86 548	0.91 557	1.38 490	0.71 454	2.16 546	1.62 538	1.56 511	2.40 560	1.99 543	1.65 546	1.81 418	1.48 527	0.48 549	0.28 491	0.49 550	0.33 512	0.39 485	0.32 460

MSMDNet	0.66 303	0.32 329	0.87 363	0.49 201	0.37 308	0.79 338	0.40 223	1.43 353	1.31 465	1.15 341	1.31 391	1.24 411	0.63 276	0.88 192	0.57 329	0.21 292	0.16 309	0.26 399	0.19 259	0.39 485	0.24 365

GANet	1.36 520	0.47 464	0.86 352	0.67 463	0.45 387	1.34 484	1.73 582	1.64 412	1.24 432	1.49 496	2.38 558	1.55 480	1.20 493	9.30 613	0.93 436	0.30 462	0.31 512	0.33 486	0.28 466	0.39 485	0.30 443

ETE_ROB	0.96 441	0.64 527	1.16 467	0.69 478	0.48 406	1.14 445	1.13 545	1.77 449	1.19 406	1.91 554	1.45 441	1.73 510	1.05 459	1.60 380	1.14 474	0.32 477	0.26 474	0.38 518	0.34 518	0.39 485	0.41 503

PCWNet_CMD	0.66 303	0.32 329	0.88 371	0.49 201	0.37 308	0.78 332	0.40 223	1.42 347	1.31 465	1.16 351	1.31 391	1.25 415	0.62 271	0.89 197	0.57 329	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.19 259	0.40 490	0.25 377

CFNet_ucs	0.70 322	0.33 351	0.88 371	0.50 213	0.43 371	0.74 308	0.44 275	1.60 401	1.29 455	1.22 382	1.54 467	1.09 378	0.63 276	0.99 228	0.59 335	0.25 393	0.20 398	0.37 515	0.21 336	0.40 490	0.28 423

NCCL2	1.00 458	0.56 500	1.06 440	0.75 513	0.57 460	1.31 478	1.72 581	1.77 449	1.36 490	1.50 497	1.17 338	1.91 532	1.17 483	1.54 369	1.29 493	0.35 504	0.31 512	0.45 541	0.44 547	0.40 490	0.40 498

w-ln-seven	1.38 523	0.70 538	3.91 588	0.75 513	0.72 515	2.69 581	0.95 518	2.02 523	1.99 567	1.99 557	1.73 506	1.82 523	1.17 483	2.45 477	2.84 568	0.28 446	0.25 468	0.31 461	0.30 487	0.41 493	0.33 467

dad	0.86 417	0.66 529	1.06 440	0.56 337	0.37 308	0.76 319	0.44 275	1.17 280	1.50 526	1.44 483	1.27 375	1.34 440	0.75 313	2.52 484	0.84 421	0.42 530	0.27 483	0.83 582	0.26 434	0.41 493	0.29 429

FADNet-RVC	0.88 422	0.67 530	1.93 550	0.60 385	0.48 406	0.91 385	0.60 418	1.71 430	1.18 398	0.90 241	0.96 233	1.36 443	0.92 397	2.25 463	1.17 479	0.30 462	0.29 502	0.32 477	0.32 502	0.41 493	0.35 477

DeepPrunerF	1.60 541	0.73 542	5.81 599	0.88 556	1.19 583	0.91 385	0.95 518	2.19 556	5.24 615	1.17 360	1.30 385	1.19 399	1.30 512	4.90 544	1.66 537	0.42 530	0.34 527	0.52 555	0.47 554	0.41 493	0.40 498

CBMV_ROB	0.90 427	0.44 450	0.63 202	0.51 245	0.37 308	1.25 469	0.49 330	1.77 449	1.27 446	1.41 475	2.00 538	1.33 436	1.08 467	2.17 453	0.76 391	0.43 535	0.42 560	0.47 546	0.44 547	0.41 493	0.36 483

TCMNet	1.01 464	0.60 518	2.10 557	0.86 548	1.33 589	1.14 445	0.67 441	1.69 423	1.23 426	1.11 315	1.57 477	1.30 430	0.97 426	2.01 438	1.50 529	0.31 470	0.31 512	0.38 518	0.34 518	0.42 498	0.36 483

Wz-Net-SNSev	1.49 530	1.23 582	6.27 601	0.68 474	0.67 502	1.37 487	1.41 566	2.00 515	1.39 503	1.48 494	1.61 486	2.29 557	1.32 514	3.93 523	2.14 556	0.31 470	0.28 491	0.31 461	0.33 512	0.42 498	0.36 483

NCC-stereo	1.10 484	0.54 491	1.24 478	0.84 541	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 441	1.74 508	1.88 527	1.74 553	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 545	0.45 541	0.58 573	0.42 498	0.42 507

edge stereo	1.11 487	0.50 478	1.30 487	0.71 492	0.65 495	1.14 445	0.75 463	1.93 501	1.37 494	1.71 532	1.83 519	2.54 569	1.44 525	2.43 476	1.23 484	0.42 530	0.41 558	0.54 561	0.35 523	0.42 498	0.46 522

Abc-Net	1.10 484	0.54 491	1.24 478	0.84 541	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 441	1.74 508	1.88 527	1.74 553	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 545	0.45 541	0.58 573	0.42 498	0.42 507
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	1.07 476	0.43 447	0.76 312	0.60 385	0.50 417	0.90 381	0.97 521	1.52 377	1.26 440	1.33 449	1.38 421	1.24 411	1.18 487	6.75 589	0.75 388	0.34 497	0.23 450	0.34 496	0.29 478	0.42 498	0.27 411

FINET	0.97 447	0.54 491	1.60 527	0.63 421	0.79 537	1.08 434	1.07 539	1.56 393	2.20 576	1.15 341	1.49 455	0.94 318	0.88 384	2.32 468	1.05 456	0.42 530	0.35 538	0.32 477	0.28 466	0.43 504	0.38 494

psmorigin	1.52 534	0.69 535	10.52 634	0.68 474	0.59 477	1.13 444	0.70 452	1.57 394	1.19 406	1.99 557	1.79 515	2.26 556	1.47 530	2.09 446	1.36 503	0.39 519	0.40 556	0.34 496	0.33 512	0.43 504	0.56 548

FADNet_RVC	0.83 403	0.51 481	1.83 546	0.54 299	0.42 360	1.19 460	0.46 302	1.51 375	1.09 339	0.89 239	1.24 361	0.91 304	0.87 379	2.11 448	1.11 470	0.27 432	0.22 438	0.31 461	0.28 466	0.43 504	0.38 494

CSAN	1.41 527	0.59 510	1.26 481	0.70 484	0.50 417	1.76 530	1.78 583	1.77 449	1.90 562	2.35 572	2.32 555	1.92 535	1.94 569	5.56 562	1.49 528	0.43 535	0.35 538	0.40 529	0.41 540	0.43 504	0.41 503

LALA_ROB	1.01 464	0.59 510	1.16 467	0.67 463	0.51 429	1.63 518	1.26 559	1.69 423	1.38 498	1.81 545	1.37 416	1.94 537	1.02 451	1.58 377	1.38 505	0.37 512	0.27 483	0.43 536	0.37 531	0.43 504	0.37 488

MeshStereo	2.26 577	0.56 500	0.92 388	0.61 399	0.49 410	2.60 577	1.02 531	3.18 595	2.05 571	7.40 626	4.98 601	7.58 614	2.98 598	6.37 578	1.96 549	0.43 535	0.43 561	0.45 541	0.39 535	0.43 504	0.42 507
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
zh-sn7	1.76 557	1.38 584	6.58 602	0.74 509	0.72 515	1.78 535	1.31 561	1.88 484	1.56 535	1.86 549	2.47 565	1.81 520	2.08 577	5.12 548	3.80 584	0.32 477	0.32 520	0.32 477	0.32 502	0.44 510	0.40 498

S-Stereo	1.15 498	0.46 459	2.17 562	0.81 529	0.80 542	1.21 464	1.19 552	1.93 501	2.02 569	1.47 488	2.11 546	1.57 482	1.17 483	2.05 443	1.41 513	0.40 522	0.40 556	0.35 504	0.31 494	0.44 510	0.70 570

DANet	1.08 479	0.61 520	1.32 491	0.85 546	0.72 515	1.37 487	0.51 339	1.54 386	1.15 379	1.78 538	1.54 467	2.01 545	1.11 472	2.90 498	2.00 551	0.33 486	0.30 506	0.40 529	0.30 487	0.44 510	0.45 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	1.26 508	0.46 459	0.62 199	0.56 337	0.38 326	1.06 431	0.78 471	1.73 432	1.40 508	1.01 278	1.43 434	1.10 380	0.75 313	10.62 625	0.65 357	0.45 541	0.43 561	0.48 548	0.45 549	0.44 510	0.41 503

DualNet (step1)	0.83 403	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.57 564	0.28 491	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

test_sample9	1.86 561	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	2.27 465	7.92 607	0.57 564	12.61 638	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

test_sample8	2.19 575	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.82 466	1.15 379	2.26 567	1.30 385	4.94 603	2.52 591	2.27 465	7.92 607	0.57 564	12.61 638	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

RP	1.09 482	0.50 478	1.12 459	0.90 561	1.04 568	1.11 440	0.84 487	1.80 462	1.62 538	1.55 510	2.00 538	1.90 531	1.78 557	1.84 419	1.25 486	0.52 555	0.36 543	0.48 548	0.36 528	0.45 514	0.43 514

PS-NSSS	0.99 453	0.58 507	0.93 390	0.58 360	0.57 460	0.91 385	0.80 480	1.81 465	1.14 367	1.14 335	1.67 501	1.00 344	0.83 359	4.62 537	0.78 399	0.37 512	0.31 512	0.52 555	0.32 502	0.45 514	0.38 494

FBW_ROB	1.71 554	0.62 524	1.45 511	0.67 463	0.61 483	1.81 537	1.08 540	2.52 583	1.70 545	1.77 537	1.73 506	1.98 542	1.25 503	12.57 628	1.84 542	0.34 497	0.37 545	0.56 569	0.38 533	0.45 514	0.43 514

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 322	3.18 620	2.55 573	0.39 57	0.23 32	0.44 93	0.23 48	0.63 69	0.42 81	0.44 108	0.44 79	0.34 62	0.28 49	0.56 72	0.29 72	1.35 594	0.10 9	0.22 283	0.19 259	0.46 520	1.31 595

MultiAttention	4.51 606	0.33 351	0.82 339	0.73 505	0.45 387	30.98 638	4.50 622	2.18 555	1.40 508	1.61 519	2.41 561	2.43 566	0.70 299	38.42 647	1.36 503	0.22 321	0.15 266	0.29 442	0.30 487	0.47 521	0.43 514

MSAF-DinoV2	1.97 568	0.80 552	10.38 633	0.86 548	0.48 406	1.39 492	0.97 521	2.55 585	1.72 548	1.53 501	1.65 496	3.59 589	2.20 582	5.39 557	3.94 586	0.27 432	0.17 340	0.26 399	0.28 466	0.47 521	0.46 522

HBP-ISP	0.96 441	0.58 507	0.72 270	0.61 399	0.46 399	1.64 520	0.76 466	1.86 478	1.28 451	1.30 427	1.53 462	0.86 284	0.94 411	3.27 512	0.69 370	0.45 541	0.44 564	0.54 561	0.48 556	0.47 521	0.40 498

RGC	1.14 494	0.79 550	1.26 481	0.91 564	0.96 565	1.52 508	0.77 469	1.92 497	1.26 440	1.54 507	1.93 531	2.02 547	1.54 536	2.25 463	1.31 495	0.44 540	0.35 538	0.58 572	0.48 556	0.47 521	0.46 522

ADCPNet	1.85 560	0.69 535	8.07 605	0.71 492	0.58 469	2.79 584	1.22 554	1.94 503	1.54 532	1.88 550	1.69 502	2.46 568	2.04 573	2.37 472	6.48 597	0.38 516	0.37 545	0.38 518	0.43 545	0.47 521	0.45 519

SHD	1.31 514	0.71 541	2.34 568	0.86 548	0.75 528	1.77 533	0.65 432	2.22 560	2.50 585	2.40 576	1.71 504	1.91 532	1.60 542	1.93 431	2.37 560	0.38 516	0.31 512	0.38 518	0.40 539	0.48 526	0.50 536

SANet	1.88 562	0.57 504	2.18 564	0.63 421	0.40 347	2.80 585	1.57 576	2.39 577	5.88 617	2.36 574	3.57 584	3.72 592	2.97 597	4.74 539	1.76 539	0.34 497	0.30 506	0.32 477	0.29 478	0.48 526	0.37 488

WCMA_ROB	1.84 559	0.47 464	1.31 488	0.69 478	0.57 460	2.11 559	1.14 546	1.87 481	1.73 549	4.04 605	6.43 606	5.62 608	3.61 604	2.59 486	1.94 548	0.52 555	0.44 564	0.39 524	0.42 543	0.48 526	0.47 526

AnyNet_C32	1.96 567	1.10 572	5.17 595	0.90 561	1.11 573	2.12 560	2.37 609	1.85 475	1.48 523	2.45 578	1.70 503	2.05 550	1.64 545	2.50 483	10.28 615	0.37 512	0.34 527	0.35 504	0.41 540	0.49 529	0.54 544

FSD	0.54 212	0.52 485	0.65 216	0.62 411	0.50 417	0.54 182	0.58 405	0.65 75	0.53 131	0.54 161	0.52 113	0.56 176	0.52 212	0.57 78	0.55 323	0.51 554	0.47 572	0.50 551	0.49 559	0.50 530	0.49 533

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 556	0.87 558	3.56 584	0.80 526	0.75 528	3.72 597	2.44 611	1.82 466	1.82 557	1.74 534	1.91 530	1.92 535	1.26 505	7.69 603	1.28 492	0.45 541	0.47 572	0.52 555	0.77 586	0.50 530	0.50 536

RTS	2.67 589	1.38 584	15.28 644	0.99 571	1.26 586	3.78 598	1.96 595	2.15 543	2.62 588	2.61 581	2.85 574	2.60 571	1.59 540	6.27 576	5.71 595	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

RTSA	2.67 589	1.38 584	15.28 644	0.99 571	1.26 586	3.78 598	1.96 595	2.15 543	2.62 588	2.61 581	2.85 574	2.60 571	1.59 540	6.27 576	5.71 595	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

ADCMid	1.89 565	0.73 542	5.06 594	0.72 497	0.67 502	2.00 554	1.14 546	1.97 510	1.48 523	2.86 590	1.81 518	2.37 562	2.05 575	2.24 461	10.39 616	0.33 486	0.31 512	0.39 524	0.43 545	0.50 530	0.44 517

WZ-Net	1.95 566	0.95 562	10.10 625	0.86 548	0.78 534	1.69 523	1.60 578	2.20 559	1.98 566	2.08 562	1.93 531	2.30 558	1.97 570	5.30 551	3.17 576	0.34 497	0.26 474	0.29 442	0.31 494	0.51 535	0.47 526

stereogan	1.15 498	0.42 444	1.40 499	0.86 548	0.84 548	2.38 570	0.71 454	1.88 484	1.73 549	1.72 533	1.94 533	2.31 559	1.29 508	2.07 444	1.08 462	0.36 508	0.35 538	0.39 524	0.31 494	0.51 535	0.46 522

GMStereo_Zeroshot	0.67 312	0.61 520	1.01 420	0.64 430	0.37 308	0.84 371	0.35 155	1.05 236	1.12 352	1.12 317	1.06 280	1.27 423	0.54 223	1.19 282	0.59 335	0.32 477	0.17 340	0.31 461	0.18 236	0.52 537	0.22 331

PWCDC_ROB	1.29 510	0.75 547	1.33 493	1.05 575	0.88 556	1.73 527	0.52 350	1.89 487	3.28 597	1.29 418	4.88 600	1.22 404	1.46 528	1.77 414	1.45 521	0.60 569	0.26 474	0.29 442	0.25 416	0.52 537	0.37 488

FC-DCNN v2	2.81 595	0.59 510	0.85 346	0.73 505	0.57 460	2.97 588	1.05 535	3.39 599	2.61 587	6.98 622	7.67 614	10.38 624	6.31 619	5.75 567	3.37 580	0.53 561	0.48 574	0.51 553	0.50 563	0.53 539	0.51 540

Wz-Net-TNSev	1.88 562	2.08 610	7.66 603	0.67 463	0.64 493	2.42 571	1.83 587	2.33 570	1.74 551	1.57 515	1.56 473	2.58 570	1.90 567	4.86 542	3.12 573	0.39 519	0.37 545	0.33 486	0.37 531	0.53 539	0.58 553

FC-DCNN	2.72 594	0.59 510	0.86 352	0.73 505	0.57 460	2.91 586	1.04 533	3.01 593	2.60 586	6.83 621	7.64 613	9.92 621	6.33 620	5.21 549	3.14 574	0.53 561	0.48 574	0.51 553	0.50 563	0.53 539	0.51 540

MSMD_ROB	1.99 570	0.59 510	0.89 377	0.70 484	0.61 483	3.95 602	0.94 516	1.80 462	1.79 554	4.41 609	4.43 591	8.17 617	3.66 605	3.40 514	1.33 497	0.52 555	0.48 574	0.54 561	0.58 573	0.53 539	0.50 536

GASNet	0.99 453	0.97 563	1.72 536	0.98 570	0.68 508	0.83 363	0.67 441	1.60 401	1.28 451	1.31 437	1.22 355	1.22 404	1.21 496	2.41 475	1.41 513	0.43 535	0.26 474	0.36 512	0.34 518	0.55 543	0.31 453

MANE	6.19 612	0.59 510	1.03 431	0.93 567	1.22 585	13.38 624	2.69 612	12.81 629	17.94 660	8.21 627	10.82 625	14.72 628	11.68 624	11.39 627	11.90 618	0.59 568	0.50 579	0.52 555	1.76 616	0.55 543	0.54 544

RYNet	1.17 501	0.49 471	1.24 478	0.70 484	0.97 566	1.71 524	0.92 509	1.91 494	1.46 521	1.38 466	1.14 322	1.88 527	1.30 512	4.24 528	1.87 543	0.26 416	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.55 543	0.54 544

FCDSN-DC	2.32 579	0.63 525	0.81 336	0.84 541	0.75 528	2.23 563	0.94 516	2.09 535	1.80 555	5.45 619	7.72 615	7.77 616	6.93 622	3.39 513	1.80 541	0.52 555	0.48 574	0.52 555	0.51 566	0.57 546	0.58 553
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.92 432	0.41 440	1.48 518	0.72 497	0.72 515	1.20 462	0.87 496	1.75 439	1.38 498	0.99 268	1.13 318	1.26 419	0.98 434	2.21 460	0.89 431	0.43 535	0.20 398	0.38 518	0.24 401	0.57 546	0.63 561

SAMSARA	1.55 536	0.84 553	2.61 575	1.22 583	1.07 569	2.50 574	1.93 593	2.05 526	1.89 560	2.75 586	1.66 499	2.81 577	1.69 551	3.08 506	1.97 550	0.46 547	0.51 580	0.42 534	0.46 552	0.58 548	0.59 555

ADCS	2.25 576	0.99 566	5.55 596	0.81 529	0.74 521	2.19 562	1.80 584	2.27 566	2.14 574	2.80 589	2.13 548	2.40 564	2.03 572	2.64 490	13.69 620	0.41 526	0.39 554	0.40 529	0.45 549	0.58 548	0.56 548

ccnet	1.12 489	0.67 530	1.01 420	0.78 521	0.73 520	1.72 526	0.99 526	1.84 474	1.26 440	1.47 488	1.85 523	1.75 515	1.29 508	1.75 407	1.88 545	0.57 564	0.53 582	0.57 571	0.55 570	0.59 550	0.54 544

MFN_U_SF_RVC	1.52 534	0.84 553	3.42 583	0.87 555	0.66 498	2.56 576	0.95 518	2.36 573	1.70 545	1.98 556	1.86 524	2.45 567	1.79 558	2.95 499	2.58 563	0.52 555	0.48 574	0.55 566	0.59 576	0.59 550	0.61 559

FADNet	0.92 432	0.61 520	1.81 542	0.62 411	0.55 454	0.96 407	0.57 401	1.78 453	1.33 473	0.93 249	1.01 255	1.36 443	1.01 446	2.71 492	0.75 388	0.33 486	0.34 527	0.31 461	0.34 518	0.59 550	0.40 498

PVD	1.70 551	0.84 553	2.26 566	0.94 569	0.83 547	2.48 573	0.97 521	2.59 586	3.35 598	3.01 596	2.77 572	2.34 561	2.47 590	2.67 491	3.14 574	0.47 548	0.45 568	0.59 573	0.48 556	0.59 550	0.75 575

G-Net	1.66 546	0.63 525	1.56 523	1.11 580	0.74 521	2.98 589	0.91 507	1.55 390	1.22 423	2.76 587	8.18 618	2.32 560	2.53 592	1.92 428	1.87 543	0.48 549	0.44 564	0.45 541	0.31 494	0.60 554	0.57 552

BEATNet-Init1	26.87 661	13.43 631	70.68 673	0.91 564	0.68 508	57.02 673	21.06 631	32.82 669	32.67 666	52.12 676	53.61 674	66.05 676	49.56 675	48.79 677	34.71 667	0.49 553	0.44 564	0.53 560	0.53 568	0.63 555	0.59 555

ELAS	2.37 581	0.74 545	1.54 522	0.99 571	0.92 559	4.78 608	2.33 608	3.33 597	3.37 599	5.05 617	4.77 599	3.67 590	4.53 612	3.42 516	4.50 590	0.62 571	0.53 582	0.55 566	0.53 568	0.63 555	0.64 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 544	0.51 481	2.17 562	0.53 284	0.56 457	3.80 600	0.45 295	1.54 386	1.29 455	1.33 449	2.41 561	1.08 368	0.96 423	11.18 626	1.16 476	0.66 575	0.63 591	0.43 536	0.32 502	0.64 557	0.67 567

LSM	6.33 613	1.10 572	13.19 641	1.41 589	68.17 670	1.64 520	1.90 592	1.92 497	2.46 581	2.99 594	3.11 578	1.88 527	1.80 559	2.61 488	2.06 554	0.41 526	0.58 588	0.50 551	0.57 572	0.64 557	17.66 639

DPSNet	1.69 550	0.59 510	4.33 590	0.70 484	0.57 460	2.02 555	1.62 579	3.35 598	1.78 553	1.48 494	1.38 421	2.17 553	2.84 595	4.77 540	3.66 582	0.48 549	0.31 512	0.29 442	0.25 416	0.64 557	0.48 529

ELAS_RVC	2.48 586	0.74 545	1.90 548	1.05 575	0.92 559	2.76 582	4.01 620	2.76 588	4.11 607	4.69 612	4.63 595	4.62 597	5.96 617	3.97 525	3.96 587	0.63 573	0.53 582	0.56 569	0.52 567	0.64 557	0.63 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.13 619	2.13 611	98.04 674	0.67 463	0.53 444	1.71 524	1.56 574	1.65 413	11.11 636	18.17 638	3.75 586	3.88 593	7.61 623	2.98 502	6.49 598	0.30 462	0.30 506	0.32 477	0.31 494	0.66 561	0.50 536

AnyNet_C01	2.26 577	1.78 599	10.22 627	0.93 567	0.74 521	2.92 587	2.20 604	2.29 568	1.80 555	2.53 580	2.41 561	2.71 575	1.73 552	3.41 515	6.72 599	0.41 526	0.39 554	0.40 529	0.42 543	0.67 562	0.63 561

EDNetEfficient	2.37 581	1.10 572	8.08 606	0.74 509	0.71 513	0.98 416	1.56 574	1.46 358	4.06 606	4.90 614	2.82 573	2.25 555	3.48 603	2.95 499	9.97 612	0.26 416	0.24 459	0.26 399	0.30 487	0.68 563	0.61 559

XQC	1.37 521	0.87 558	2.56 574	0.84 541	0.69 510	1.83 540	0.89 501	2.07 532	1.88 559	1.88 550	1.53 462	1.91 532	1.55 538	2.85 497	3.05 571	0.48 549	0.29 502	0.44 540	0.39 535	0.69 564	0.60 558

PASM	1.34 518	0.92 561	2.62 576	0.86 548	0.87 555	1.03 425	1.08 540	1.50 368	1.51 528	1.82 546	1.41 429	1.68 504	1.26 505	4.87 543	1.34 499	0.61 570	0.65 594	0.68 578	0.78 587	0.69 564	0.68 569

UDGNet	0.72 331	1.17 580	0.80 335	0.77 519	0.41 355	0.77 327	0.38 200	0.97 200	1.34 476	0.81 220	0.88 215	0.71 232	0.60 257	1.21 286	0.54 319	0.52 555	0.19 380	1.02 590	0.26 434	0.71 566	0.31 453

PDISCO_ROB	1.32 516	0.65 528	1.44 506	1.36 585	1.46 592	2.55 575	0.92 509	2.45 581	2.07 572	1.37 461	1.49 455	1.65 501	1.00 444	2.82 494	1.35 502	1.01 584	0.27 483	0.54 561	0.47 554	0.71 566	0.73 573

STTRV1_RVC	1.58 538	0.68 534	1.96 552	0.88 556	1.12 575	1.57 513	0.90 506	2.25 563	1.75 552	1.29 418	2.02 541	1.40 448	1.22 497	9.77 621	1.31 495	0.81 579	0.33 525	0.54 561	0.49 559	0.73 568	0.52 542

DGSMNet	1.14 494	0.76 548	2.49 572	0.81 529	0.86 553	1.39 492	1.39 565	2.13 537	1.35 486	1.26 407	1.63 493	1.48 470	0.98 434	1.75 407	1.10 467	0.45 541	0.43 561	0.55 566	0.49 559	0.75 569	0.70 570

zero-FE	0.36 88	0.22 82	0.47 100	0.45 135	0.43 371	0.30 17	0.24 57	0.61 62	0.33 41	0.33 49	0.41 63	0.37 79	0.50 203	0.64 107	0.32 110	0.22 321	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.83 570	0.16 169

EDNetEfficientorigin	10.57 623	1.47 592	177.42 675	0.67 463	0.53 444	1.58 514	1.16 549	1.90 490	3.37 599	4.71 613	3.38 581	3.10 585	2.69 594	3.13 508	3.58 581	0.25 393	0.23 450	0.33 486	0.27 445	0.83 570	0.81 576

DDF-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.47 100	0.48 183	0.42 360	0.31 21	0.24 57	0.53 23	0.33 41	0.33 49	0.40 60	0.37 79	0.48 188	0.91 200	0.32 110	0.23 348	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.86 572	0.16 169

sAnonymous2	0.55 228	0.56 500	1.46 513	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 572	0.56 548

CroCo_RVC	0.55 228	0.56 500	1.46 513	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 572	0.56 548

GANetREF_RVC	1.07 476	0.86 557	1.31 488	0.82 537	0.53 444	1.41 499	1.31 561	1.76 445	1.52 529	1.27 410	1.31 391	1.46 463	1.24 502	2.03 440	0.96 446	0.56 563	0.45 568	0.67 577	0.50 563	0.88 575	0.59 555
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
NVStereoNet_ROB	1.88 562	1.07 570	1.45 511	1.07 578	1.17 580	1.47 503	1.48 571	1.89 487	1.93 565	1.94 555	4.67 598	3.08 584	1.80 559	6.51 580	1.65 535	1.06 589	0.86 605	1.08 592	1.32 606	0.93 576	1.26 594
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	1.02 467	0.97 563	1.44 506	1.23 584	1.10 571	1.40 494	0.62 423	1.69 423	1.38 498	0.94 254	1.53 462	0.97 335	0.83 359	1.17 278	0.93 436	0.69 576	0.34 527	0.99 588	0.60 577	0.97 577	0.64 565

anonymity	1.12 489	0.97 563	1.21 472	1.07 578	1.12 575	1.08 434	0.89 501	1.95 505	1.16 388	1.29 418	1.26 372	1.22 404	1.09 470	1.15 270	1.01 453	1.02 586	1.00 611	0.97 586	0.97 598	0.98 578	0.99 584

MADNet+	2.69 591	3.22 621	11.53 640	1.44 590	1.12 575	3.19 591	1.81 585	2.85 590	2.37 578	1.68 530	2.07 545	2.85 579	2.18 580	7.41 597	5.23 593	0.79 578	0.76 596	0.69 580	0.65 580	0.98 578	0.95 582

MFMNet_re	1.40 526	1.14 577	1.68 532	1.39 587	1.07 569	1.48 504	1.43 567	1.87 481	1.82 557	2.26 567	2.19 550	1.51 474	1.86 564	1.52 363	1.25 486	0.93 582	0.83 599	0.84 583	0.80 588	0.99 580	1.05 589

GCST	1.08 479	1.47 592	0.93 390	1.73 593	1.14 579	1.30 476	0.31 117	1.33 323	1.16 388	1.29 418	0.97 242	0.98 337	0.49 197	2.08 445	0.46 268	1.19 593	0.70 595	1.30 594	0.85 592	1.02 581	0.89 580

SGM+DAISY	2.41 584	1.07 570	2.14 561	1.18 581	1.10 571	2.14 561	1.36 564	1.96 506	1.66 541	5.46 620	7.07 609	4.95 604	4.32 611	5.50 559	2.26 558	1.04 588	1.02 613	0.99 588	0.97 598	1.02 581	1.04 587

SPS-STEREO	1.67 547	1.04 569	1.23 475	1.21 582	1.13 578	1.82 539	1.11 542	2.16 546	1.52 529	3.07 598	2.32 555	2.82 578	1.80 559	4.11 527	2.04 552	1.03 587	0.99 610	0.97 586	0.94 596	1.03 583	1.02 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FADE		4.78 624		1.89 596	1.92 597			5.58 615	5.04 613	2.92 591		4.13 594		10.23 624		188.09 677	2.77 624	123.78 674	127.92 674	1.06 584	1.10 592

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 572	1.15 578	3.10 581	1.05 575	0.76 531	5.03 611	2.40 610	2.16 546	2.62 588	1.89 552	2.28 554	2.69 574	1.65 546	9.35 615	2.04 552	0.64 574	0.51 580	0.68 578	0.71 584	1.09 585	0.67 567

IGEV-Stereo+	0.45 152	0.21 61	0.43 70	0.41 81	0.39 336	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 57	0.26 5	0.25 10	0.31 45	0.41 131	1.43 346	0.30 87	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	1.16 586	1.70 602

Anonymous_2	1.30 512	0.55 496	0.82 339	0.52 266	0.58 469	1.01 420	0.64 430	1.25 314	0.97 279	0.96 258	0.78 190	1.33 436	1.29 508	1.03 237	0.74 383	0.62 571	0.64 592	1.06 591	9.63 632	1.16 586	0.49 533

WAO-7	2.66 588	1.40 587	1.73 538	1.39 587	1.17 580	3.93 601	1.94 594	4.11 606	3.88 605	2.92 591	5.50 602	4.18 595	3.00 599	7.63 602	3.71 583	1.13 592	1.00 611	1.17 593	1.13 605	1.18 588	1.09 591

CC-Net-ROB	1.49 530	1.26 583	1.27 484	0.88 556	0.79 537	1.76 530	1.00 528	1.79 459	1.26 440	1.10 309	1.61 486	1.21 402	0.99 442	8.13 607	0.84 421	1.09 590	0.41 558	2.20 601	0.46 552	1.20 589	0.48 529

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 484	1.02 568	1.00 416	0.82 537	0.67 502	1.93 548	0.93 513	1.62 408	1.11 348	1.15 341	1.25 365	1.50 472	0.79 336	1.96 434	0.76 391	1.89 596	0.34 527	0.79 581	0.36 528	1.25 590	0.83 577

Consistency-Raft	1.25 507	0.99 566	1.93 550	1.02 574	1.21 584	0.96 407	1.01 530	1.75 439	1.92 563	1.36 458	2.12 547	1.44 458	1.01 446	1.14 269	1.40 509	0.72 577	0.82 598	0.89 584	0.98 600	1.31 591	0.95 582

JetBlue	3.97 602	2.01 605	10.19 626	1.38 586	2.84 614	10.53 620	9.54 624	3.60 602	2.41 580	2.73 585	3.39 582	4.54 596	4.31 610	7.85 606	6.84 600	0.88 580	0.93 609	0.89 584	0.91 594	1.74 592	1.91 604

UDG	1.41 527	2.65 616	0.99 410	1.44 590	1.64 594	1.34 484	0.80 480	1.60 401	1.23 426	1.23 389	1.71 504	2.01 545	1.34 516	1.47 356	1.41 513	0.90 581	0.54 585	2.29 603	0.75 585	1.84 593	1.04 587

DDUNet	1.50 532	2.69 617	1.12 459	1.77 594	1.88 596	1.84 541	0.92 509	1.70 428	1.16 388	1.38 466	1.79 515	1.60 488	1.12 475	1.37 328	1.08 462	1.10 591	0.76 596	2.37 605	0.94 596	2.00 594	1.37 596

WAO-6	2.81 595	1.60 595	1.46 513	2.36 602	2.28 604	3.55 595	2.29 607	4.21 607	4.56 611	2.36 574	4.51 592	4.88 602	2.66 593	4.60 536	4.07 589	1.72 595	1.15 617	2.31 604	1.46 612	2.31 595	1.85 603

SQANet	1.31 514	0.88 560	1.08 449	1.83 595	1.44 591	1.44 501	0.75 463	1.74 437	1.09 339	1.32 441	1.26 372	1.28 426	1.01 446	1.50 360	0.83 418	2.50 603	0.34 527	1.47 595	0.55 570	2.32 596	1.57 599

StereoAnything_RVC	0.45 152	1.43 590	0.48 104	0.35 4	0.20 4	0.26 4	0.21 27	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 108	1.27 301	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 12	0.10 2	2.37 597	0.11 2

MonStereo1	3.14 599	1.66 596	1.81 542	2.43 603	2.32 606	5.80 614	1.58 577	3.52 600	4.70 612	3.09 599	8.22 619	4.76 601	3.36 601	6.52 581	2.29 559	2.33 601	0.61 590	1.91 600	1.05 604	2.44 598	2.34 610

WAO-8	4.40 604	1.82 602	1.79 540	2.34 600	2.20 599	9.19 617	1.53 572	6.09 619	16.46 654	3.94 603	7.84 616	7.32 611	3.72 607	9.41 617	3.31 577	2.00 597	1.07 614	2.44 610	1.37 610	2.50 599	1.68 600

Venus	4.40 604	1.82 602	1.79 540	2.34 600	2.20 599	9.19 617	1.53 572	6.09 619	16.46 654	3.94 603	7.84 616	7.32 611	3.72 607	9.41 617	3.31 577	2.00 597	1.07 614	2.44 610	1.37 610	2.50 599	1.68 600

PWCK	2.88 597	2.05 608	5.72 598	2.08 597	1.11 573	3.55 595	3.90 619	2.86 591	3.54 603	3.03 597	3.63 585	3.10 585	2.31 585	8.15 609	3.09 572	2.12 599	0.91 608	1.75 597	0.98 600	2.57 601	1.18 593

testlalala_base	0.77 371	0.40 432	0.70 252	0.65 444	0.50 417	0.79 338	0.28 93	1.50 368	0.51 120	0.73 201	0.90 219	0.69 225	0.54 223	0.66 116	0.40 205	2.82 606	0.14 202	0.17 116	0.12 67	2.68 602	0.19 263

ACVNet_2	2.43 585	1.41 588	2.04 554	2.62 605	2.24 602	2.63 580	1.88 591	3.31 596	3.01 594	2.19 565	3.45 583	4.62 597	2.04 573	4.50 535	1.47 525	2.55 604	0.64 592	2.22 602	0.84 590	2.69 603	2.29 609

otaku	1.60 541	1.11 575	1.21 472	2.20 598	1.56 593	1.97 551	1.24 555	2.07 532	1.36 490	1.44 483	1.62 489	1.73 510	1.19 490	1.73 406	0.98 450	2.89 608	0.57 587	1.74 596	0.60 577	2.78 604	1.94 605

Ntro	1.64 545	1.15 578	1.23 475	2.48 604	1.83 595	2.09 558	1.16 549	1.96 506	1.38 498	1.21 377	1.62 489	1.62 490	1.29 508	1.87 425	1.11 470	3.04 609	0.56 586	1.82 598	0.64 579	2.80 605	2.05 606

LVE	3.31 601	1.67 597	1.64 528	2.85 608	2.42 608	3.20 592	2.26 606	4.78 612	5.05 614	2.35 572	6.91 607	6.02 609	2.37 586	9.15 611	2.17 557	3.19 612	1.08 616	2.38 607	1.47 613	2.81 606	2.40 613

RainbowNet	1.97 568	1.76 598	1.57 525	2.81 607	2.21 601	1.98 553	1.81 585	2.54 584	1.89 560	1.50 497	1.84 521	1.96 540	1.65 546	2.14 450	1.25 486	3.33 615	0.85 603	2.39 608	0.98 600	2.82 607	2.22 607

ACVNet-4b	2.15 573	1.41 588	1.64 528	2.80 606	2.31 605	2.31 567	1.24 555	2.32 569	2.14 574	1.26 407	2.39 559	2.66 573	1.48 531	5.95 573	1.06 458	3.20 613	0.45 568	2.37 605	0.89 593	2.83 608	2.37 611

DispFullNet	2.34 580	2.85 618	3.66 585	3.08 613	2.27 603	1.97 551	0.67 441	2.00 515	1.70 545	2.52 579	2.00 538	2.23 554	5.86 615	3.44 518	1.58 532	1.01 584	0.32 520	2.64 614	1.94 619	2.85 609	2.24 608

Dean	2.91 598	1.53 594	2.07 555	2.96 612	2.51 609	3.15 590	2.14 602	4.75 611	4.41 610	2.76 587	6.10 605	5.53 607	2.37 586	2.97 501	1.92 547	3.18 611	0.85 603	2.51 612	1.04 603	2.88 610	2.47 614

ACVNet_1	2.18 574	1.45 591	1.72 536	2.85 608	2.33 607	2.28 565	1.46 569	3.08 594	2.22 577	1.82 546	2.05 544	3.56 588	1.98 571	3.09 507	1.40 509	3.17 610	0.60 589	2.40 609	0.92 595	2.91 611	2.37 611

ktn	4.70 607	2.38 614	2.12 560	3.76 621	3.24 618	4.85 609	2.95 617	5.52 614	7.37 620	4.07 607	19.32 633	7.46 613	3.47 602	7.39 596	2.95 570	4.04 624	1.85 622	3.26 623	2.22 622	3.08 612	2.65 619

IMH-64-1	2.70 592	1.79 600	1.46 513	3.26 616	2.66 610	3.23 593	2.10 599	4.08 604	2.75 592	2.34 570	3.81 587	3.06 582	2.22 583	4.25 529	2.59 564	3.75 619	0.84 600	2.75 615	1.35 607	3.15 613	2.60 617

IMH-64	2.70 592	1.79 600	1.46 513	3.26 616	2.66 610	3.23 593	2.10 599	4.08 604	2.75 592	2.34 570	3.81 587	3.06 582	2.22 583	4.25 529	2.59 564	3.75 619	0.84 600	2.75 615	1.35 607	3.15 613	2.60 617

IMH	3.21 600	1.85 604	1.48 518	3.25 615	2.69 612	4.07 604	2.02 597	4.41 609	3.80 604	2.72 584	7.11 610	4.75 600	2.92 596	5.92 571	2.55 562	3.85 623	0.88 606	2.78 617	1.36 609	3.19 615	2.59 616

TorneroNet-64	5.30 611	2.03 606	1.74 539	3.43 618	2.81 613	10.09 619	2.12 601	9.10 626	17.12 659	4.96 616	9.27 622	10.72 626	3.70 606	9.20 612	4.55 591	3.31 614	0.84 600	2.88 618	1.55 614	3.49 616	3.04 620

TorneroNet	10.70 624	2.03 606	1.82 544	3.43 618	3.01 616	43.83 641	2.22 605	8.87 625	67.47 677	7.17 625	27.36 637	10.68 625	3.85 609	8.67 610	7.65 606	3.59 617	0.88 606	3.04 619	1.57 615	3.71 617	3.17 621

KSHMR	8.75 620	2.06 609	2.11 559	3.53 620	3.11 617	4.13 605	2.69 612	5.60 616	61.37 676	3.00 595	55.83 675	4.98 606	2.45 589	4.49 533	2.61 566	3.46 616	1.55 621	3.14 621	1.94 619	3.72 618	3.18 622

notaker	3.98 603	2.40 615	2.68 577	3.82 623	3.27 620	3.97 603	2.14 602	4.78 612	3.45 601	4.12 608	6.94 608	7.65 615	3.26 600	7.82 605	5.30 594	4.04 624	1.41 619	3.36 624	2.10 621	3.88 619	3.31 623

DPSimNet_ROB	11.20 626	4.98 625	35.43 660	2.90 611	4.52 625	7.89 616	17.09 629	4.66 610	6.06 618	14.89 634	10.93 626	17.29 631	36.81 667	13.18 629	15.68 625	2.86 607	6.29 630	5.75 630	5.09 628	3.91 620	7.70 630

MADNet++	5.01 608	3.14 619	4.91 593	4.55 627	3.94 624	5.20 612	4.41 621	4.40 608	4.13 608	4.95 615	6.08 604	4.74 599	5.37 613	9.40 616	10.67 617	4.65 626	4.15 628	3.97 626	3.34 625	4.09 621	4.08 628

JetRed	6.91 616	8.80 628	25.96 656	2.85 608	3.25 619	13.98 627	11.87 626	6.25 621	4.28 609	4.45 610	4.56 593	6.69 610	5.46 614	7.46 599	14.05 621	2.59 605	3.31 625	2.59 613	2.29 623	4.20 622	3.36 624

UNDER WATER-64	5.27 610	2.32 612	8.78 609	3.93 624	3.54 622	7.61 615	3.03 618	5.84 618	14.19 650	4.04 605	4.04 589	9.39 620	6.26 618	5.93 572	8.48 609	3.60 618	1.51 620	3.13 620	1.88 617	4.29 623	3.61 625

UNDER WATER	5.08 609	2.33 613	5.55 596	3.94 625	3.51 621	5.20 612	2.72 614	5.61 617	16.52 656	3.84 602	4.60 594	9.21 619	5.89 616	5.90 570	8.66 610	3.75 619	1.34 618	3.18 622	1.88 617	4.33 624	3.61 625

test_for_model	1.30 512	3.71 623	0.58 178	3.22 614	2.84 614	0.59 214	0.33 135	1.40 343	0.83 229	1.42 481	0.61 141	0.52 154	0.37 115	0.51 49	0.33 128	2.46 602	0.15 266	0.16 87	0.11 9	4.39 625	1.50 598

tt	6.58 615	0.26 171	6.10 600	3.77 622	2.16 598	11.55 621	19.63 630	13.33 635	5.74 616	2.96 593	2.65 569	4.97 605	6.33 620	3.81 522	7.24 601	9.15 631	11.32 637	5.89 631	6.24 630	6.03 626	2.55 615

DGTPSM_ROB	13.01 627	8.23 626	21.87 649	9.51 629	18.10 653	11.56 622	32.01 636	10.63 627	16.20 652	7.03 623	19.48 634	10.15 622	16.66 630	9.83 622	22.42 636	4.75 627	8.68 631	5.37 628	10.25 641	6.16 627	11.36 633

DPSMNet_ROB	13.02 628	8.23 626	21.91 650	9.53 630	18.11 654	11.56 622	32.02 637	10.64 628	16.23 653	7.05 624	19.49 635	10.16 623	16.66 630	9.85 623	22.43 637	4.77 628	8.68 631	5.38 629	10.26 642	6.17 628	11.36 633

HanzoNet	11.04 625	3.62 622	8.10 607	4.08 626	3.55 623	4.90 610	2.73 615	7.19 623	10.10 621	31.86 647	28.92 638	21.96 644	36.36 665	18.08 633	10.17 614	7.94 630	3.32 626	3.47 625	3.31 624	7.06 629	4.04 627

SuperB	2.53 587	0.59 510	18.45 646	0.69 478	0.50 417	1.87 544	0.88 499	1.67 420	2.39 579	1.50 497	1.42 430	1.14 392	1.15 481	4.28 531	5.07 592	0.24 365	0.19 380	0.22 283	0.19 259	7.86 630	0.34 472

USTest	14.33 629	14.94 632	21.04 648	17.44 650	16.05 652	23.26 629	33.84 638	21.73 658	11.80 649	9.36 628	10.14 623	15.97 629	13.20 627	17.28 632	22.43 637	3.78 622	5.01 629	6.17 632	6.16 629	9.25 631	7.72 631

TCMNet-wrong-test	10.31 622	11.40 630	14.84 643	20.96 658	18.45 655	13.80 626	10.76 625	15.78 656	3.53 602	5.20 618	5.52 603	16.26 630	12.61 625	7.51 601	10.15 613	7.43 629	2.37 623	4.31 627	3.43 626	11.36 632	10.61 632

DPSM_ROB	19.08 631	19.14 654	25.17 654	22.15 660	20.85 657	28.17 631	37.82 640	26.56 662	16.85 657	14.14 631	14.84 628	21.70 639	18.75 658	21.87 635	26.55 655	10.16 635	9.30 634	10.47 634	10.42 648	14.03 633	12.61 636

DPSM	19.08 631	19.14 654	25.17 654	22.15 660	20.85 657	28.17 631	37.82 640	26.56 662	16.85 657	14.14 631	14.84 628	21.70 639	18.75 658	21.87 635	26.55 655	10.16 635	9.30 634	10.47 634	10.42 648	14.03 633	12.61 636

ASD4	15.85 630	10.99 629	19.63 647	10.21 631	11.70 626	19.24 628	31.10 635	19.35 657	10.68 630	11.14 629	10.18 624	12.59 627	12.64 626	14.74 630	24.83 645	12.93 637	9.94 636	26.83 667	19.40 662	16.23 635	12.70 638

PML	51.67 672	36.25 665	13.28 642	7.46 628	20.81 656	108.69 675	232.22 677	8.72 624	27.82 665	87.01 677	269.67 677	69.67 677	61.95 676	24.76 641	14.20 622	9.74 633	3.40 627	9.62 633	4.70 627	18.74 636	4.72 629

FlowAnything	38.37 665	38.41 666	50.38 669	44.76 670	41.94 666	56.64 667	76.34 671	53.28 676	34.23 672	28.25 641	29.72 643	43.60 670	37.79 672	43.83 671	53.38 672	20.39 642	18.71 645	21.07 661	21.14 668	28.23 637	25.29 665

CasAABBNet	38.33 664	38.46 669	50.35 668	44.75 669	41.84 663	56.68 668	76.37 672	53.22 672	33.83 670	28.31 644	29.54 642	43.62 672	37.71 671	43.84 674	53.41 673	20.30 638	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.24 638	25.34 666

RAFT-FEzeroshot	38.32 662	38.45 667	50.28 666	44.74 667	41.87 664	56.68 668	76.38 673	53.24 673	33.76 668	28.29 642	29.37 640	43.69 673	37.66 669	43.83 671	53.41 673	20.32 639	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.25 639	25.35 667

RAFT-FE	38.32 662	38.45 667	50.28 666	44.74 667	41.87 664	56.68 668	76.38 673	53.24 673	33.76 668	28.29 642	29.37 640	43.69 673	37.66 669	43.83 671	53.41 673	20.32 639	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.25 639	25.35 667

Selective-RAFT-Error	38.39 666	38.47 670	50.44 670	44.73 666	41.97 667	56.68 668	76.38 673	53.24 673	33.92 671	28.34 645	29.85 644	43.60 670	38.20 673	43.75 670	53.34 671	20.38 641	18.70 641	21.09 665	21.05 663	28.30 641	25.43 669

LSM0	42.82 670	38.75 671	50.81 671	47.07 671	109.38 676	57.00 672	76.02 670	53.74 677	33.71 667	29.02 646	30.41 645	43.87 675	37.22 668	43.91 675	53.54 676	20.52 643	18.62 640	21.10 666	21.11 667	28.41 642	42.22 671

oiu110	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 642	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

dddd17k	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 642	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

ITERv10	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 642	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

ITERv8	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 642	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

ITERv4	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 642	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

LRCNet_RVC	22.74 633	32.10 664	21.97 651	29.84 662	26.23 659	4.42 607	0.81 483	22.66 659	2.02 569	26.93 640	29.26 639	23.06 646	15.59 629	23.84 637	18.88 628	31.75 644	19.90 646	34.65 668	32.13 669	30.54 648	28.32 670

hj116sk	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 665	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

iked130	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 665	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

vnu138km	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 665	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

99wein	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 665	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

a5sdf	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 665	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

ITERv30	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

qyd29nn	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

yuret106	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

uio108cc	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

v20iiwwt	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

ITERv14	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

v134_o9	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

ITERv7	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 650	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

ITERv28	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

ITERv24	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

dd23bbn	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

ITERv21	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

zxcv128	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

ITERv12	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

s6wercc	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 658	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

HaxPig	38.92 667	41.40 672	41.64 661	29.95 663	32.27 660	28.90 633	27.60 632	29.73 665	37.71 673	43.82 673	43.87 671	33.17 667	35.56 664	41.53 648	40.37 669	43.94 673	47.51 676	45.82 669	47.08 671	42.38 669	44.15 673

AVERAGE_ROB	40.43 668	42.37 673	42.73 662	36.96 665	35.58 662	30.50 634	27.61 633	36.71 671	38.39 674	44.91 674	44.36 672	37.45 669	36.70 666	41.88 649	40.35 668	45.43 674	46.81 675	47.11 670	46.35 670	42.51 670	43.87 672

MEDIAN_ROB	42.00 669	44.40 674	44.29 665	35.15 664	34.95 661	31.28 639	29.60 634	35.88 670	40.02 675	47.20 675	46.64 673	37.37 668	38.48 674	44.35 676	42.45 670	48.03 675	49.39 677	49.71 671	49.03 672	45.14 671	46.65 674

xxxxx1	54.10 673	25.67 661	27.13 657	113.43 672	96.96 673	30.69 635	47.44 655	32.38 666	25.60 661	17.75 635	17.27 630	21.81 641	21.02 660	24.43 638	33.82 664	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 675

tt_ll	54.10 673	25.67 661	27.13 657	113.43 672	96.96 673	30.69 635	47.44 655	32.38 666	25.60 661	17.75 635	17.27 630	21.81 641	21.02 660	24.43 638	33.82 664	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 675

ff	54.10 673	25.67 661	27.13 657	113.43 672	96.96 673	30.69 635	47.44 655	32.38 666	25.60 661	17.75 635	17.27 630	21.81 641	21.02 660	24.43 638	33.82 664	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 675

DLNR-FE	23.17 634	48.55 676	42.94 663	176.85 676	78.48 671	0.35 38	0.21 27	23.51 661	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.55 371	0.44 240	9.85 634	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 675	0.16 169

DLNR_Zeroshot_test	23.17 634	48.52 675	43.29 664	176.68 675	78.69 672	0.35 38	0.21 27	23.41 660	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.56 374	0.44 240	9.57 632	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 675	0.16 169

Anonymous_1	43.04 671	18.73 653	24.79 653	21.81 659	46.26 668	27.80 630	37.60 639	28.08 664	16.14 651	14.66 633	14.30 627	20.65 633	17.88 632	21.56 634	25.94 654	117.93 676	8.92 633	100.65 673	126.50 673	158.64 677	12.08 635

test_example2	192.40 676	210.76 677	206.48 676	199.83 677	204.73 677	172.94 676	183.52 676	133.93 678	133.41 678	191.38 678	196.19 676	187.13 678	178.77 677	205.33 678	208.00 677	222.09 678	238.72 678	186.54 678	190.54 678	227.34 678	170.31 678

ccccc	497.63 677	492.34 678	595.97 677	530.87 678	530.37 678	478.08 677	442.62 678	491.76 679	343.70 679	448.18 679	520.80 678	476.12 679	550.57 678	541.64 679	605.32 678	663.49 679	459.54 679	353.94 679	309.79 679	586.66 679	530.90 679

Low-res two-view benchmark