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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 18	0.26 62	0.17 4	0.17 21	0.24 1	0.21 33	0.17 290	0.16 403	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.28 124	0.15 57	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 112	0.26 131	0.38 87	0.25 122	0.16 247	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
SX1w	0.20 16	0.16 77	0.23 2	0.28 4	0.19 65	0.21 16	0.24 114	0.32 22	0.20 12	0.27 79	0.30 92	0.24 60	0.14 1	0.37 77	0.19 5	0.20 381	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USM	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.31 37	0.17 25	0.30 132	0.19 26	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.23 38	0.24 60	0.14 1	0.31 26	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 37	0.25 256	0.24 43	0.13 1	0.35 45	0.41 172	0.25 60	0.36 127	0.30 101	0.25 114	0.30 21	0.26 151	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.27 52	0.31 37	0.15 2	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.29 89	0.21 35	0.27 142	0.36 66	0.25 122	0.16 247	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.10 54

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 440	3.08 625	2.43 597	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.32 100	0.28 85	0.24 49	0.18 13	0.18 32	0.31 26	0.22 52	1.09 601	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 604

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 37	0.22 153	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 290	0.11 166	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 57	0.23 2	0.31 37	0.24 224	0.27 83	0.22 75	0.46 125	0.88 403	0.46 190	0.80 301	0.30 101	0.26 131	0.36 66	0.33 242	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.51 585	0.13 118	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
tim_s	0.20 16	0.12 1	0.26 42	0.32 63	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.24 49	0.26 74	0.17 21	0.31 26	0.20 19	0.10 14	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 30	0.26 42	0.32 63	0.19 65	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 73	0.21 18	0.15 3	0.22 37	0.22 83	0.40 101	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 595

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 57	0.34 142	0.33 80	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 181	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.11 121	0.11 38	0.10 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 80	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PyraSte	0.20 16	0.13 7	0.25 27	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.19 26	0.33 34	0.21 18	0.23 44	0.27 68	0.26 74	0.18 32	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.08 1

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

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

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

xyz-stereo	4.23 617	0.17 106	61.76 674	0.34 97	0.16 11	12.16 628	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 499	3.36 605	0.77 389	0.82 498	1.21 536	0.40 328	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 54

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

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

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

G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 97	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 153	0.36 208	0.32 245	0.39 81	0.34 111	0.37 143	0.30 92	0.33 124	0.24 105	0.53 211	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.11 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_xeample	1.01 543	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 133	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 626	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

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

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

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 153	0.28 104	0.36 314	0.42 99	0.24 34	0.36 136	0.23 38	0.27 82	0.22 83	0.52 202	0.27 169	0.12 47	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.12 150
1: 1. 1
999	0.27 117	0.16 77	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 153	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 66	0.30 92	0.39 163	0.23 95	0.63 314	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.14 237

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

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

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

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

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

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

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

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

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

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

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

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

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

xxxx	1.01 543	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 133	0.82 473	0.36 314	1.32 541	0.88 403	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 625	0.20 381	0.16 403	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 95	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 74	0.21 70	0.49 181	0.24 102	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 404	0.37 170	0.27 331	0.31 153	0.24 114	1.44 563	0.29 73	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

DRaft	0.49 377	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 502	1.75 559	0.50 233	0.82 498	0.63 314	0.40 328	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

RAFT-RH_RVC	0.56 440	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 114	0.60 194	0.70 288	1.19 540	3.94 612	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.14 217	0.12 81	0.13 193

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

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

222	1.18 566	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 153	0.79 457	0.37 329	1.31 540	0.89 416	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 629	0.20 381	0.15 371	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 415	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 133	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 437	0.90 447	1.15 472	1.26 519	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 290	0.13 303	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 416	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 468	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 588	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

DeepStereo_LL	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 588	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 552	0.58 270	1.06 546	0.60 287	0.42 336	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

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

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 153	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 560	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.52 409	0.27 403	0.69 461	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 473	0.99 489	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 358	0.13 303	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 579	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

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

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

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

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

FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 358	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.59 461	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 458	0.94 468	1.25 494	0.81 404	0.78 487	0.87 459	0.50 391	0.36 548	0.37 567	0.43 557	0.40 559	0.33 507	0.30 500

SGM_RVC	0.97 539	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 153	1.55 570	0.73 547	1.51 572	1.25 542	2.25 597	1.92 567	2.58 591	1.56 581	2.02 590	1.19 553	0.27 486	0.27 527	0.27 493	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

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

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

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

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

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

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

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

U	0.45 320	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 612	0.20 43	0.41 94	0.38 156	0.26 66	0.23 38	0.24 60	0.22 83	0.26 2	0.22 52	0.15 192	0.09 25	0.88 590	0.13 186	0.13 118	0.11 103

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

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

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

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

SDNR	0.86 524	0.37 478	1.47 577	0.40 267	0.38 485	3.38 611	0.33 255	0.90 374	0.98 458	0.99 489	2.09 575	0.59 285	0.71 458	1.29 546	0.70 462	0.51 575	0.56 593	0.36 538	0.26 504	0.43 545	0.46 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 389	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 487	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 218	0.41 332	0.19 358	0.13 303	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 394	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 543	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

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

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

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

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

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

pmcnn	1.23 569	0.29 429	0.96 521	0.40 267	0.23 195	0.95 497	0.69 532	1.16 487	1.28 548	1.67 576	2.33 578	11.15 630	0.86 508	0.93 486	0.88 505	0.15 192	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.15 213	0.15 261

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 431	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 247	0.15 371	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

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

DDVS	0.52 409	0.30 438	0.56 400	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 501	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 11	0.26 69	0.24 114	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 105	0.40 101	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 114	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 114	0.66 343	0.30 213	0.14 125	0.12 229	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

FTStereo	0.56 440	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 556	0.66 237	0.43 182	1.09 526	3.27 600	0.70 345	0.73 465	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 500

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 400	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 469	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

DeepPruner_ROB	0.53 415	0.34 460	0.59 409	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 504	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 512	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 26	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 493	0.72 386	0.28 190	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 454	0.44 513	0.62 419	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 514	0.26 518	0.40 551	0.27 511	0.33 507	0.26 466

iResNet	0.49 377	0.29 429	0.79 499	0.42 341	0.21 133	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 463	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 192	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

LE_ROB	4.42 618	0.24 342	2.75 599	0.42 341	0.23 195	1.57 572	0.90 570	1.71 589	17.88 663	16.56 640	4.88 621	5.17 617	18.85 665	1.63 572	14.62 630	0.17 290	0.14 340	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

CBMV	0.64 470	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 509	0.77 551	1.13 467	1.09 509	1.17 536	1.22 487	1.04 476	0.75 472	0.88 462	0.63 444	0.28 497	0.30 540	0.34 531	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 377	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 381	0.17 423	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-ForestM	4.04 615	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 623	1.45 608	3.84 617	4.24 618	8.19 630	6.76 627	19.00 643	9.08 626	10.74 630	6.62 620	0.31 514	0.33 560	0.32 524	0.32 539	0.29 479	0.29 491

SGM-Forest	0.62 467	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 511	0.55 490	1.09 451	1.05 491	1.06 517	1.18 481	1.10 497	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 514	0.33 560	0.33 529	0.30 525	0.30 488	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 415	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 419	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 303	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

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

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

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

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 394	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 491	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 371	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

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

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

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

AAGNet	1.43 580	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 116	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 481	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 659	0.16 247	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 468	1.73 556	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 247	0.11 166	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 590

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

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

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 476	1.84 563	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 491

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 415	0.32 447	0.64 434	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 403	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 423	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 486	0.26 386	0.68 455	0.44 381	0.31 421	1.14 535	0.51 474	1.23 517	1.23 534	0.81 379	1.05 431	1.50 557	0.85 506	1.82 581	1.03 536	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

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

MeshStereo	1.34 574	0.43 508	0.54 389	0.44 381	0.34 457	1.66 577	0.60 505	1.94 593	1.37 555	4.47 621	3.25 598	4.71 612	1.94 596	1.92 585	1.17 551	0.35 544	0.35 564	0.37 543	0.31 533	0.32 500	0.32 512
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 218	0.39 321	0.22 426	0.15 371	0.35 533	0.16 276	0.28 475	0.21 419

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ac_64	0.52 409	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.58 454	0.32 447	0.54 389	0.46 425	0.30 399	0.96 500	0.40 385	1.00 411	0.94 444	1.12 531	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 515	0.17 290	0.13 303	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 112	0.31 87	0.29 92	0.26 62	0.35 137	0.26 131	0.40 101	0.37 306	0.21 400	0.15 371	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.46 581	0.80 573	6.12 639	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 559	0.90 374	2.77 604	3.50 617	1.96 569	1.66 567	2.03 599	1.26 542	4.18 611	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 541	0.39 544

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

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

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

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 153	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 504	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 358	0.77 571	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 431	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 525	0.15 371	0.66 584	0.19 383	0.36 523	0.21 419

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 153	0.20 10	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 38	0.42 191	0.26 131	0.29 11	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 211	0.54 416	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

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

EDNetEfficientorigin	9.93 627	1.15 592	175.16 676	0.48 441	0.36 469	1.04 518	0.68 527	1.24 524	2.69 603	3.17 614	2.50 584	2.30 585	2.07 600	1.76 578	2.21 589	0.20 381	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 562	0.50 577

AdaStereo	0.50 393	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 403	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 229	0.28 501	0.18 353	0.23 429	0.18 345
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.60 464	0.30 438	0.75 487	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 520	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 525	0.15 371	0.28 501	0.20 408	0.40 535	0.36 531

SANet	1.07 555	0.41 504	1.06 531	0.48 441	0.30 399	1.41 560	0.94 573	1.42 560	3.36 611	1.58 567	2.43 582	2.33 587	1.70 588	1.34 552	1.07 541	0.28 497	0.24 503	0.26 479	0.23 465	0.34 513	0.30 500

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

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

coex-ft	6.43 624	1.51 604	87.33 675	0.49 456	0.38 485	1.34 555	1.21 592	1.16 487	8.09 623	12.12 632	2.79 593	2.77 594	3.31 615	1.16 527	3.15 600	0.24 455	0.23 494	0.27 493	0.24 481	0.45 550	0.37 536

Wz-Net-TNSev	1.14 561	1.06 591	4.32 611	0.49 456	0.42 509	1.51 568	1.11 586	1.48 566	1.40 560	1.22 546	1.26 496	1.58 565	1.43 574	1.76 578	1.70 572	0.32 525	0.31 549	0.26 479	0.30 525	0.41 541	0.41 551

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

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

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

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

aanetorigin	0.83 521	0.56 547	1.87 587	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 520	0.70 280	1.00 469	2.42 600	2.02 572	1.31 527	1.18 558	0.93 486	1.13 550	0.20 381	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 471	0.30 500

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

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

ADCP+	1.06 553	0.35 466	1.51 579	0.49 456	0.51 546	1.45 565	0.55 490	1.25 528	1.03 481	1.16 535	1.15 472	1.10 497	1.07 548	1.56 566	6.75 621	0.19 358	0.16 403	0.23 430	0.21 431	0.28 475	0.21 419

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

WCMA_ROB	1.14 561	0.36 471	0.76 492	0.49 456	0.44 522	1.23 549	0.67 522	1.11 459	1.23 534	2.84 608	3.95 613	3.28 602	1.83 593	1.25 541	0.99 531	0.44 563	0.34 562	0.34 531	0.37 549	0.41 541	0.40 547

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCL	1.04 548	0.38 488	1.35 567	0.50 470	0.39 491	1.61 574	0.89 567	1.29 535	1.39 558	1.29 552	1.50 539	1.24 517	1.24 563	1.37 558	4.87 614	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 479	0.27 476

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

PA-Net	0.67 479	0.43 508	0.83 503	0.50 470	0.53 551	0.94 494	0.68 527	1.10 453	1.14 519	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 482	1.02 505	0.88 505	0.24 455	0.41 576	0.29 509	0.44 569	0.26 459	0.34 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 474	0.32 447	0.66 446	0.50 470	0.39 491	1.15 537	0.61 510	1.49 568	1.01 473	1.12 531	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 521	0.23 443	0.17 423	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

PWC_ROB	0.87 525	0.52 540	1.28 558	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 551	1.46 565	1.61 570	2.59 589	1.16 512	1.01 542	1.34 552	1.40 566	0.25 466	0.18 440	0.28 501	0.20 408	0.29 479	0.28 483

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.70 486	0.37 478	0.55 394	0.51 486	0.34 457	0.94 494	0.96 575	1.08 447	0.94 444	1.04 511	1.98 570	1.13 507	0.88 515	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 518	0.27 493	0.22 449	0.31 494	0.22 437

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

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

NaN_ROB	0.69 484	0.44 513	0.69 461	0.51 486	0.33 448	0.97 502	1.06 582	1.22 512	1.19 527	1.24 549	0.96 384	1.08 489	0.78 487	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 540	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

z-mn7	1.00 542	0.50 529	1.70 583	0.53 508	0.36 469	1.75 582	0.71 543	1.22 512	2.28 595	0.96 476	2.54 585	1.42 548	0.95 532	2.19 597	1.54 568	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 471	0.25 460

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

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

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

ADCMid	1.14 561	0.52 540	2.23 593	0.53 508	0.43 515	1.07 521	0.75 549	1.23 517	1.05 491	2.15 593	1.44 532	1.50 557	1.43 574	1.56 566	5.01 615	0.26 476	0.24 503	0.29 509	0.31 533	0.37 528	0.33 517

RYNet	0.72 494	0.35 466	0.64 434	0.53 508	0.67 571	1.31 554	0.67 522	1.20 502	1.18 525	1.05 513	0.87 344	1.27 521	0.93 528	0.93 486	1.27 559	0.22 426	0.16 403	0.26 479	0.23 465	0.40 535	0.39 544

DPSNet	0.99 541	0.42 506	1.88 588	0.53 508	0.41 503	1.59 573	1.26 596	2.21 599	1.43 561	1.10 528	1.11 450	1.46 551	1.95 597	1.34 552	1.26 557	0.34 539	0.25 511	0.25 460	0.21 431	0.46 553	0.37 536

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

MultiAttention	3.58 612	0.24 342	0.62 419	0.54 515	0.34 457	22.90 635	2.72 625	1.60 580	1.13 516	0.80 366	1.81 561	1.14 510	0.43 284	35.29 669	0.61 438	0.17 290	0.12 229	0.23 430	0.23 465	0.34 513	0.29 491

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

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

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

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

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

LALA_ROB	0.74 497	0.43 508	0.69 461	0.54 515	0.40 496	1.01 509	0.95 574	1.21 504	1.07 504	1.22 546	1.12 454	1.56 563	0.79 489	1.04 509	0.86 495	0.33 533	0.22 484	0.35 533	0.30 525	0.35 518	0.31 508

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

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

FBW_ROB	0.88 527	0.50 529	0.85 505	0.55 523	0.40 496	1.17 541	0.78 553	1.50 569	1.37 555	1.33 555	1.27 497	1.48 555	1.00 541	2.57 605	0.98 530	0.25 466	0.32 554	0.45 561	0.30 525	0.34 513	0.28 483

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

Wz-Net-SNSev	0.91 533	0.73 566	2.13 591	0.56 526	0.45 526	0.95 497	1.13 587	1.34 545	1.24 536	1.02 502	1.30 506	1.46 551	0.86 508	1.81 580	1.50 567	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 500	0.29 491

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

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

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

PSMNet_ROB	0.64 470	0.37 478	0.65 440	0.56 526	0.42 509	0.97 502	0.83 559	1.21 504	0.92 431	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 519	0.29 504	0.20 466	0.31 518	0.31 533	0.26 459	0.23 444

zh-sn7	1.09 558	0.75 568	3.23 602	0.57 532	0.42 509	1.11 529	0.89 567	1.19 497	1.27 546	1.41 559	1.98 570	1.25 518	1.47 576	1.99 589	2.62 596	0.26 476	0.26 518	0.26 479	0.27 511	0.35 518	0.30 500

AnyNet_C32	1.16 565	0.62 558	2.40 595	0.57 532	0.55 556	1.41 560	1.34 601	1.18 495	1.24 536	1.49 561	1.42 526	1.39 544	1.20 562	1.55 564	4.82 613	0.29 504	0.28 531	0.29 509	0.34 544	0.38 532	0.42 552

NLCSM	0.82 513	0.52 540	1.19 549	0.58 534	0.73 577	0.92 492	0.78 553	1.75 590	0.87 398	0.92 460	1.86 565	1.40 546	0.74 467	1.52 562	1.09 543	0.27 486	0.23 494	0.26 479	0.30 525	0.26 459	0.28 483

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

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

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

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

TCMNet	0.66 474	0.39 495	0.98 524	0.59 539	0.61 567	0.96 500	0.55 490	1.05 435	0.90 419	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 535	0.26 476	0.26 518	0.31 518	0.28 517	0.32 500	0.29 491

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

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

ADCS	1.51 583	0.61 555	3.42 603	0.59 539	0.51 546	1.27 552	1.08 585	1.59 579	1.81 584	1.91 587	1.66 552	1.51 560	1.42 573	1.94 587	8.60 623	0.33 533	0.32 554	0.33 529	0.36 548	0.44 546	0.42 552

DANet	0.71 490	0.45 517	0.91 517	0.59 539	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 544	1.22 487	1.33 535	0.88 515	1.16 527	1.24 555	0.27 486	0.23 494	0.31 518	0.25 490	0.35 518	0.32 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 568	0.49 525	0.62 419	0.59 539	0.50 542	1.62 576	0.67 522	1.23 517	1.24 536	2.45 601	3.77 607	3.09 599	2.98 613	1.32 549	0.81 485	0.45 564	0.41 576	0.49 573	0.51 585	0.47 556	0.44 559

Nwc_Net	0.78 505	0.38 488	0.73 478	0.60 545	0.55 556	1.05 519	0.55 490	1.67 586	1.05 491	0.88 436	1.86 565	1.40 546	1.09 549	1.10 520	0.87 501	0.30 511	0.25 511	0.36 538	0.38 552	0.29 479	0.29 491

CSAN	0.83 521	0.49 525	0.77 497	0.60 545	0.41 503	1.14 535	1.06 582	1.19 497	1.46 565	1.32 553	1.43 529	1.37 542	1.19 560	1.27 545	0.86 495	0.39 554	0.31 549	0.36 538	0.37 549	0.35 518	0.34 524

FC-DCNN v2	1.65 589	0.51 533	0.65 440	0.61 547	0.49 540	1.61 574	0.70 537	1.75 590	1.56 573	4.74 625	4.91 622	6.46 623	3.31 615	1.91 584	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

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

Abc-Net	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 585	0.51 533	0.66 446	0.61 547	0.49 540	1.56 571	0.70 537	1.66 585	1.53 569	4.64 622	4.62 620	5.85 619	3.34 617	1.84 582	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

WZ-Net	1.19 567	0.59 551	4.07 609	0.62 551	0.51 546	1.34 555	1.31 600	1.32 541	1.74 581	1.53 566	1.65 550	1.74 570	1.28 567	2.25 599	2.01 585	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 535	0.39 544

MDST_ROB	0.91 533	0.27 403	0.85 505	0.63 552	0.41 503	2.53 594	0.71 543	1.60 580	1.13 516	2.83 607	1.73 556	0.97 455	0.69 441	1.61 569	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 524	0.28 517	0.25 452	0.24 452

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

AF-Net	0.81 512	0.39 495	0.68 455	0.64 553	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 582	1.31 551	0.96 476	2.02 572	1.46 551	1.26 566	1.11 522	0.99 531	0.32 525	0.24 503	0.39 548	0.27 511	0.30 488	0.25 460

G-Net	0.95 537	0.46 519	1.04 529	0.64 553	0.48 538	2.12 590	0.64 517	1.01 420	0.87 398	1.75 579	2.82 596	1.30 526	1.64 587	1.06 510	0.96 526	0.36 548	0.29 536	0.35 533	0.25 490	0.45 550	0.42 552

AnyNet_C01	1.56 584	1.05 590	7.45 641	0.64 553	0.54 554	1.99 587	1.38 603	1.43 562	1.36 553	1.63 573	1.92 567	1.84 573	1.33 569	2.40 601	4.03 608	0.33 533	0.32 554	0.32 524	0.34 544	0.44 546	0.45 563

NCCL2	0.72 494	0.41 504	0.65 440	0.64 553	0.44 522	0.98 506	1.20 590	1.11 459	1.00 469	0.98 486	0.96 384	1.49 556	0.87 511	0.90 470	0.79 480	0.31 514	0.26 518	0.39 548	0.39 556	0.32 500	0.32 512

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

RTS	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 600	1.40 604	1.39 555	2.26 593	1.89 584	2.56 586	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 609	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RTSA	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 600	1.40 604	1.39 555	2.26 593	1.89 584	2.56 586	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 609	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

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

MANE	4.13 616	0.51 533	0.64 434	0.66 561	0.56 559	6.89 622	0.99 578	7.55 636	12.04 652	6.68 628	8.57 630	10.69 629	9.45 627	7.59 627	6.39 619	0.49 572	0.43 583	0.48 570	0.98 607	0.49 559	0.48 573

GANetREF_RVC	0.80 509	0.75 568	0.86 510	0.66 561	0.42 509	1.15 537	0.98 576	1.14 476	1.19 527	1.01 499	1.02 417	1.10 497	0.90 517	1.15 525	0.76 475	0.48 570	0.39 573	0.57 580	0.38 552	0.63 579	0.46 565
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	1.09 558	0.59 551	1.97 589	0.67 564	0.44 522	1.93 586	0.60 505	1.85 592	1.36 553	1.61 570	1.54 544	1.95 579	1.37 570	1.64 573	1.73 573	0.40 558	0.37 567	0.45 561	0.48 578	0.44 546	0.44 559

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 546	0.57 549	1.51 579	0.67 564	0.50 542	2.57 595	1.66 611	1.20 502	1.43 561	1.38 557	1.57 546	1.33 535	0.92 523	1.64 573	0.88 505	0.37 551	0.39 573	0.46 564	0.60 590	0.41 541	0.40 547

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

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

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

ELAS	1.63 588	0.61 555	0.95 519	0.68 568	0.55 556	3.01 609	1.55 609	2.39 601	2.33 598	3.64 618	3.89 611	2.75 593	2.90 612	2.15 595	2.27 594	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 532	0.64 559	1.69 581	0.69 570	0.69 574	0.78 454	0.84 562	1.03 427	1.26 545	1.19 540	1.15 472	1.31 527	0.98 537	1.24 540	1.03 536	0.52 576	0.56 593	0.59 583	0.66 592	0.56 571	0.54 581

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

LSM	4.74 620	0.77 571	10.16 644	0.70 571	56.56 670	1.02 511	1.00 580	1.24 524	1.62 578	2.04 589	2.34 579	1.33 535	1.17 557	1.38 559	1.09 543	0.33 533	0.49 589	0.39 548	0.46 570	0.51 562	10.09 634

ELAS_RVC	1.60 586	0.61 555	1.01 528	0.70 571	0.56 559	2.00 588	1.89 618	1.96 594	2.65 602	3.33 616	3.26 599	3.03 596	3.41 618	2.49 603	2.09 587	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 632	0.82 577	50.86 673	0.72 574	0.53 551	38.10 644	7.03 629	11.83 657	14.25 657	29.78 673	30.17 673	48.21 676	22.64 667	26.78 647	18.11 642	0.42 562	0.38 569	0.47 565	0.46 570	0.51 562	0.48 573

FCDSN-DC	1.39 579	0.56 547	0.65 440	0.74 575	0.59 565	1.38 557	0.63 513	1.35 548	1.39 558	3.26 615	4.50 619	4.61 610	2.63 608	1.58 568	1.03 536	0.46 566	0.42 578	0.48 570	0.47 576	0.50 561	0.50 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 573	0.67 563	1.28 558	0.74 575	0.62 568	1.50 567	0.84 562	1.99 595	2.96 605	2.18 594	2.36 581	1.85 575	1.95 597	1.92 585	1.94 583	0.39 554	0.36 566	0.49 573	0.37 549	0.51 562	0.64 584

PWCDC_ROB	0.89 529	0.49 525	0.80 501	0.74 575	0.40 496	1.03 514	0.39 374	1.33 543	2.35 599	1.02 502	3.77 607	0.81 404	0.92 523	1.20 532	0.90 517	0.34 539	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 513	0.29 491

Consistency-Raft	1.01 543	0.81 574	1.24 555	0.84 578	0.97 587	0.81 465	0.84 562	1.30 538	1.59 574	1.05 513	1.68 555	1.12 501	0.91 518	0.92 480	1.11 545	0.65 585	0.74 601	0.79 588	0.90 603	1.06 594	0.79 592

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 574	0.87 579	1.76 585	0.86 579	0.56 559	4.29 616	1.79 616	1.50 569	1.98 588	1.61 570	1.85 564	1.84 573	1.41 572	1.89 583	1.36 562	0.48 570	0.40 575	0.56 579	0.57 588	0.69 582	0.48 573

NVStereoNet_ROB	1.24 570	0.90 581	1.13 540	0.86 579	0.88 580	1.11 529	0.99 578	1.42 560	1.53 569	1.59 569	2.48 583	2.24 584	1.53 578	1.96 588	1.30 560	0.76 590	0.70 598	0.78 587	1.00 608	0.71 584	0.88 596
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 581	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 105	0.34 54	0.31 220	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.10 80	0.13 118	0.13 193

anonymity	0.97 539	0.89 580	1.05 530	0.92 582	1.03 593	0.97 502	0.81 558	1.29 535	0.91 426	1.07 520	0.98 398	1.00 463	0.95 532	1.02 505	0.92 520	0.96 595	0.95 617	0.90 591	0.91 606	0.92 588	0.94 598

SGM+DAISY	1.35 576	0.94 584	1.25 556	0.96 583	1.00 591	1.52 569	1.02 581	1.34 545	1.21 531	2.64 603	2.65 591	2.44 588	1.56 581	1.64 573	1.26 557	0.97 597	0.95 617	0.90 591	0.90 603	0.94 589	0.96 601

MFMNet_re	1.14 561	0.97 588	1.19 549	0.99 584	0.95 585	1.25 551	1.22 593	1.39 555	1.55 571	1.69 577	1.67 554	1.21 514	1.53 578	1.12 523	0.99 531	0.87 594	0.75 605	0.79 588	0.75 596	0.90 586	0.94 598

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

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

PSMNet-RUCA	0.76 499	0.75 568	1.08 535	1.01 587	0.90 581	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 481	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 580	0.27 527	0.76 586	0.46 570	0.66 581	0.47 570

FADE	5.17 621	2.05 615	13.14 650	1.03 588	0.99 590	2.09 589	0.91 571	3.91 618	3.00 606	1.76 580	1.60 548	2.73 592	6.73 625	5.95 621	3.95 607	11.57 638	1.70 624	23.09 669	15.86 663	0.62 578	0.65 585

SPS-STEREO	1.25 571	0.93 582	1.06 531	1.04 589	1.03 593	1.41 560	0.91 571	1.51 572	1.19 527	2.09 591	1.83 562	1.94 578	1.39 571	1.62 570	1.39 565	0.97 597	0.94 616	0.90 591	0.89 602	0.96 591	0.96 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 555	0.65 560	1.19 549	1.06 590	0.90 581	1.76 583	1.76 615	1.46 564	1.44 563	1.51 564	1.16 477	2.00 580	1.14 553	1.48 561	1.31 561	0.39 554	0.44 585	0.35 533	0.38 552	0.49 559	0.49 576

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

JetBlue	2.78 605	1.26 595	7.04 640	1.16 592	1.48 600	8.00 624	6.02 628	2.60 603	1.92 587	2.12 592	2.64 590	3.34 604	3.05 614	6.49 623	3.39 603	0.78 591	0.76 606	0.75 585	0.76 597	0.97 592	1.18 613

DDUNet	1.06 553	2.56 622	0.68 455	1.21 593	1.26 598	1.03 514	0.69 532	1.11 459	0.94 444	0.96 476	1.22 487	1.27 521	0.82 498	0.93 486	0.72 469	0.84 592	0.38 569	1.99 606	0.60 590	1.10 595	0.85 594

MADNet+	2.23 602	2.43 619	10.85 645	1.22 594	0.91 583	2.76 599	1.40 604	2.12 598	1.67 580	1.32 553	1.74 558	1.86 576	1.74 589	6.25 622	4.41 612	0.65 585	0.64 596	0.58 582	0.54 587	0.80 585	0.76 589

WAO-7	1.90 593	1.20 593	1.35 567	1.27 595	1.06 596	2.84 602	1.56 610	3.23 610	3.06 609	2.23 596	3.33 603	3.17 600	2.28 602	3.12 607	2.21 589	1.02 599	0.91 612	1.06 595	1.03 611	1.04 593	0.97 604

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

otaku	1.04 548	0.93 582	0.88 512	1.33 597	1.05 595	1.66 577	0.70 537	1.40 558	1.18 525	1.08 524	1.32 509	1.33 535	0.91 518	1.23 539	0.76 475	0.72 588	0.46 588	1.24 597	0.50 583	1.40 597	0.75 588

Ntro	1.09 558	0.97 588	0.91 517	1.44 598	1.19 597	1.69 580	0.80 557	1.35 548	1.25 542	1.00 494	1.29 503	1.31 527	0.97 536	1.26 542	0.84 490	0.84 592	0.43 583	1.36 598	0.50 583	1.56 598	0.78 590

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

PWCK	1.92 594	1.66 610	3.12 601	1.65 600	0.91 583	2.84 602	2.26 621	2.10 597	2.41 600	2.36 599	2.31 576	2.22 583	1.82 591	3.43 610	2.03 586	1.61 613	0.71 600	1.51 599	0.82 600	1.69 600	0.91 597

WAO-6	2.04 599	1.50 603	1.16 542	1.70 601	1.67 606	2.69 596	1.44 607	3.06 607	3.63 615	1.98 588	3.27 600	3.54 608	2.07 600	2.36 600	2.22 591	1.31 608	0.91 612	2.04 611	1.22 618	1.73 602	1.27 615

ACVNet_2	1.65 589	1.27 596	1.41 574	1.75 602	1.62 602	2.22 591	1.20 590	2.30 600	2.62 601	1.78 581	2.56 586	3.03 596	1.61 584	1.54 563	1.12 549	1.06 600	0.58 595	1.82 604	0.70 595	1.82 604	0.96 601

WAO-8	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 618	1.22 593	4.58 621	12.56 654	2.84 608	4.07 615	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 609

Venus	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 618	1.22 593	4.58 621	12.56 654	2.84 608	4.06 614	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 609

MonStereo1	1.98 595	1.48 601	1.43 576	1.81 605	1.69 607	2.88 605	0.78 553	2.47 602	3.47 612	2.20 595	4.36 618	3.39 605	2.50 605	2.18 596	1.58 569	1.19 602	0.54 591	1.65 601	0.87 601	1.78 603	1.29 616

RainbowNet	1.35 576	1.49 602	1.19 549	1.88 606	1.45 599	1.48 566	1.07 584	1.61 582	1.55 571	1.20 544	1.59 547	1.54 561	1.13 552	1.34 552	0.97 527	1.36 609	0.70 598	1.82 604	0.79 598	1.71 601	1.07 607

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

ACVNet_1	1.46 581	1.33 598	1.12 539	1.91 608	1.62 602	1.83 584	0.98 576	2.00 596	1.85 586	1.39 558	1.53 543	2.32 586	1.53 578	1.34 552	1.11 545	1.30 606	0.50 590	2.06 612	0.58 589	1.93 610	0.95 600

LVE	2.12 601	1.44 600	1.36 571	1.99 609	1.78 608	2.75 598	1.79 616	2.82 604	3.95 617	1.90 586	4.33 617	3.52 607	1.81 590	2.24 598	1.74 574	1.74 615	0.87 610	2.06 612	1.13 614	1.91 609	1.35 617

Dean	1.98 595	1.36 599	1.36 571	2.12 610	1.81 610	2.74 597	1.36 602	3.37 614	3.80 616	2.08 590	3.32 602	3.21 601	1.82 591	1.71 577	1.67 571	1.27 603	0.77 607	1.99 606	0.90 603	1.86 605	1.03 606

IMH-64-1	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 592	1.30 597	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 594	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 611

IMH-64	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 592	1.30 597	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 594	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 611

IMH	2.04 599	1.62 607	1.20 553	2.20 611	1.89 611	2.91 608	1.30 597	3.11 608	3.03 607	1.81 582	3.35 604	3.03 596	1.90 594	2.48 602	1.80 580	1.66 614	0.77 607	2.45 618	1.04 612	2.15 613	1.19 614

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

JetRed	5.27 622	5.84 627	12.81 649	2.36 615	2.83 624	12.23 629	10.50 631	4.46 620	3.60 613	3.86 619	3.83 609	4.85 615	4.18 621	6.78 624	11.96 627	2.17 621	2.96 628	2.18 614	1.97 623	3.38 625	2.68 627

DPSimNet_ROB	3.58 612	2.45 620	8.57 642	2.53 616	2.37 618	2.88 605	3.77 627	3.14 609	3.23 610	4.71 624	3.86 610	4.68 611	4.87 623	4.07 617	5.62 616	2.33 623	2.33 626	2.47 619	2.52 625	2.51 618	2.64 626

TorneroNet	4.53 619	1.89 612	1.48 578	2.55 617	2.27 616	13.78 631	1.69 613	4.84 625	23.73 668	2.89 611	7.70 629	7.06 624	2.69 609	4.26 618	3.42 604	1.84 617	0.77 607	2.68 622	1.13 614	2.42 616	1.47 619

DispFullNet	1.60 586	2.63 623	2.75 599	2.56 618	1.79 609	1.24 550	0.47 440	1.37 553	1.45 564	1.87 583	1.50 539	1.55 562	2.46 603	2.04 591	1.04 539	0.59 583	0.18 440	2.32 615	0.68 594	2.29 614	1.14 608

TorneroNet-64	3.44 609	1.86 611	1.42 575	2.58 619	2.28 617	6.87 621	1.68 612	4.70 623	12.03 651	2.31 598	5.59 626	8.25 625	2.55 607	3.97 616	2.73 597	1.81 616	0.74 601	2.57 620	1.07 613	2.35 615	1.44 618

KSHMR	2.57 603	1.93 613	1.69 581	2.63 620	2.42 619	2.86 604	2.07 619	3.27 612	6.50 621	2.49 602	3.36 605	3.41 606	1.92 595	2.49 603	1.94 583	2.13 620	1.40 622	2.79 625	1.50 621	2.73 619	1.77 620

ktn	2.98 608	2.25 617	1.73 584	2.84 621	2.53 622	3.76 615	2.15 620	3.70 616	5.47 620	2.75 605	5.17 625	5.94 620	2.48 604	3.23 608	2.46 595	2.34 624	1.44 623	2.78 624	2.03 624	2.45 617	2.01 623

notaker	2.76 604	2.29 618	1.80 586	2.96 622	2.58 623	2.90 607	1.75 614	3.24 611	3.05 608	2.78 606	4.24 616	6.15 622	2.51 606	3.34 609	2.75 598	2.31 622	1.18 620	3.00 626	1.65 622	2.84 622	1.97 621

UNDER WATER	3.46 610	2.07 616	3.64 606	3.09 623	2.48 620	3.75 614	2.42 623	3.31 613	13.77 656	2.90 612	2.95 597	5.84 618	3.69 619	3.69 613	3.48 606	2.07 619	1.11 619	2.70 623	1.40 619	2.84 622	1.98 622

HanzoNet	6.76 625	2.45 620	4.22 610	3.19 624	2.94 625	3.62 613	2.28 622	4.79 624	7.20 622	14.00 636	13.19 635	17.49 641	22.30 666	13.25 632	6.19 618	4.20 628	1.93 625	3.10 627	2.56 626	3.35 624	2.88 628

UNDER WATER-64	3.53 611	2.01 614	3.94 607	3.22 625	2.49 621	5.41 620	2.60 624	3.43 615	12.41 653	3.03 613	2.68 592	6.07 621	4.04 620	3.79 615	3.33 602	2.02 618	1.24 621	2.63 621	1.46 620	2.78 620	2.08 624

tt	6.20 623	0.20 208	5.89 638	3.55 626	2.07 614	11.26 627	19.21 632	11.74 656	5.46 619	2.69 604	2.04 574	4.87 616	6.25 624	3.70 614	7.09 622	8.32 634	11.17 639	4.93 630	5.41 633	5.74 629	2.37 625

MADNet++	4.03 614	2.70 624	3.44 605	3.72 627	3.44 626	4.44 617	3.52 626	3.95 619	3.61 614	4.46 620	4.98 623	4.10 609	4.58 622	7.00 625	5.89 617	3.74 626	3.67 629	3.27 628	2.71 627	3.70 627	3.66 629

ASD4	9.96 628	8.86 630	17.78 651	7.17 628	9.80 652	16.08 632	28.92 636	9.77 655	8.20 624	7.02 629	7.08 628	8.47 626	9.57 628	11.17 631	20.26 658	4.12 627	4.14 630	5.57 634	4.74 630	5.53 628	4.90 631

PML	40.80 676	29.24 664	11.87 648	7.20 629	14.47 653	92.13 676	213.69 678	7.63 637	23.35 667	74.72 677	190.14 678	50.17 677	26.15 668	21.39 637	12.70 628	8.76 635	2.92 627	8.45 635	3.25 629	13.26 634	4.42 630

DGTPSM_ROB	12.07 629	8.00 628	20.99 653	8.93 630	16.78 655	10.67 625	30.87 637	9.01 653	15.16 658	6.50 626	15.41 639	9.04 627	14.85 632	9.25 628	21.67 661	4.57 629	8.57 634	5.08 631	9.28 654	5.90 630	10.95 635

DPSMNet_ROB	12.08 630	8.00 628	21.00 654	8.97 631	16.79 656	10.67 625	30.89 638	9.02 654	15.17 659	6.51 627	15.41 639	9.04 627	14.85 632	9.27 629	21.67 661	4.58 630	8.57 634	5.09 633	9.29 655	5.90 630	10.95 635

oiu110	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

dddd17k	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv10	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv8	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv4	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv30	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

qyd29nn	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

yuret106	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

uio108cc	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

v20iiwwt	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

ITERv14	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

v134_o9	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

ITERv7	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

hj116sk	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

iked130	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

vnu138km	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

99wein	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

a5sdf	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

ITERv28	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

ITERv24	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

dd23bbn	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

ITERv21	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

zxcv128	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

ITERv12	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

s6wercc	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

USTest	12.99 631	14.18 632	20.00 652	16.24 657	14.97 654	20.80 634	31.95 639	16.20 661	10.91 650	8.79 631	9.48 631	13.94 631	10.50 629	16.11 633	21.44 660	3.17 625	4.82 631	5.08 631	5.36 632	8.81 632	7.13 632

TCMNet-wrong-test	8.97 626	10.42 631	8.74 643	19.56 658	17.61 657	12.53 630	9.01 630	13.59 658	2.18 592	4.64 622	5.11 624	14.63 632	11.09 630	7.19 626	9.73 624	5.56 633	0.89 611	3.77 629	3.11 628	10.34 633	9.80 633

Anonymous_1	33.25 664	18.26 658	23.92 656	20.54 659	21.28 660	25.59 636	35.94 640	22.01 669	15.57 660	13.33 633	13.49 636	18.08 642	15.29 646	20.36 634	24.60 663	16.28 642	8.84 636	66.59 674	118.00 674	155.73 677	11.23 637

DPSM_ROB	17.78 633	18.63 659	24.31 660	20.90 660	19.47 658	25.97 637	36.21 641	21.23 667	16.24 661	13.38 634	14.06 637	19.18 644	16.30 660	20.78 635	25.67 664	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 638

DPSM	17.78 633	18.63 659	24.31 660	20.90 660	19.47 658	25.97 637	36.21 641	21.23 667	16.24 661	13.38 634	14.06 637	19.18 644	16.30 660	20.78 635	25.67 664	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 638

HaxPig	31.96 663	37.24 668	34.27 662	24.37 662	24.88 662	18.26 633	19.86 633	20.64 665	28.52 669	35.97 674	38.75 674	25.57 667	28.72 669	33.88 668	34.39 669	35.94 675	38.87 675	37.80 671	40.48 671	39.68 672	41.15 675

LRCNet_RVC	21.24 662	31.15 665	21.41 655	28.98 663	23.82 661	3.13 610	0.60 505	20.96 666	1.59 574	25.58 641	28.15 670	21.99 666	14.79 631	21.94 641	16.41 636	28.89 649	14.87 640	33.53 670	31.28 670	29.51 671	26.16 670

MEDIAN_ROB	37.38 673	40.85 676	40.60 666	32.31 664	31.85 663	27.20 639	24.55 634	29.10 670	33.19 676	42.09 676	41.76 676	33.35 668	34.39 676	39.78 671	37.07 670	43.64 677	44.10 677	44.12 673	43.40 673	41.51 674	42.76 677

AVERAGE_ROB	37.58 674	40.13 675	40.15 665	34.81 665	33.82 664	28.55 643	25.10 635	32.02 671	34.06 677	41.28 675	40.66 675	34.46 669	34.81 677	39.18 670	37.57 671	42.78 676	43.44 676	43.82 672	43.03 672	40.47 673	41.51 676

FlowAnything	35.81 668	37.53 673	48.80 671	42.20 666	39.22 666	52.25 671	73.16 676	42.56 672	32.89 675	26.76 661	28.30 671	38.69 674	33.09 674	41.63 672	51.62 673	18.76 646	18.59 674	19.21 668	19.92 669	27.16 662	23.91 665

CasAABBNet	35.74 667	37.43 669	48.72 670	42.22 667	39.20 665	52.24 670	73.12 673	42.61 673	32.62 673	26.78 662	27.95 668	38.58 672	32.60 672	41.67 673	51.65 674	18.74 643	18.57 670	19.15 664	19.77 665	27.20 663	23.98 666

RAFT-FEzeroshot	35.73 665	37.45 670	48.67 668	42.23 668	39.22 666	52.25 671	73.13 674	42.62 674	32.59 670	26.71 659	27.70 666	38.57 670	32.57 670	41.68 674	51.67 675	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 666

RAFT-FE	35.73 665	37.45 670	48.67 668	42.23 668	39.22 666	52.25 671	73.13 674	42.62 674	32.59 670	26.71 659	27.70 666	38.57 670	32.57 670	41.68 674	51.67 675	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 666

Selective-RAFT-Error	35.84 669	37.49 672	48.83 672	42.26 670	39.24 669	52.30 674	73.09 672	42.66 676	32.61 672	26.80 663	28.30 671	38.84 675	33.51 675	41.68 674	51.59 672	18.82 647	18.58 671	19.17 667	19.80 668	27.28 666	24.05 669

LSM0	38.95 675	37.60 674	48.58 667	43.57 671	91.06 676	52.57 675	72.57 671	43.17 677	32.63 674	26.97 664	27.97 669	38.65 673	32.94 673	41.86 677	51.78 677	18.89 648	18.41 666	19.13 663	19.63 664	27.29 667	33.77 671

xxxxx1	36.64 670	19.51 661	24.21 657	61.66 672	64.63 673	27.28 640	40.10 643	20.25 662	18.63 664	14.07 637	12.97 632	17.26 638	17.36 662	21.70 638	27.93 666	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 672

tt_ll	36.64 670	19.51 661	24.21 657	61.66 672	64.63 673	27.28 640	40.10 643	20.25 662	18.63 664	14.07 637	12.97 632	17.26 638	17.36 662	21.70 638	27.93 666	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 672

ff	36.64 670	19.51 661	24.21 657	61.66 672	64.63 673	27.28 640	40.10 643	20.25 662	18.63 664	14.07 637	12.97 632	17.26 638	17.36 662	21.70 638	27.93 666	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 672

DLNR_Zeroshot_test	20.09 661	36.28 666	38.04 663	169.85 675	61.80 672	0.23 28	0.20 43	13.88 659	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.62 303	0.28 190	5.46 632	0.10 67	0.15 165	0.11 121	72.60 675	0.11 103

DLNR-FE	20.05 660	36.38 667	38.08 664	170.06 676	60.08 671	0.23 28	0.20 43	14.13 660	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.63 314	0.28 190	5.38 631	0.10 67	0.15 165	0.11 121	73.09 676	0.11 103

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

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

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

Low-res two-view benchmark