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

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 469	0.17 353	0.11 1	0.05 1	0.06 7	0.11 45	0.08 4	0.08 9	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.09 32	0.08 14	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

CREStereo	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.11 1	0.06 11	0.14 272	0.14 156	0.14 72	0.10 31	0.09 87	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.06 187
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
UCFNet_RVC	0.15 344	0.08 228	0.13 208	0.11 1	0.10 334	0.20 406	0.10 26	0.24 308	0.23 305	0.17 303	0.21 299	0.24 391	0.15 331	0.18 358	0.15 332	0.12 452	0.07 371	0.11 435	0.13 480	0.11 434	0.10 407

S2M2_XL	0.08 40	0.06 48	0.12 175	0.12 4	0.08 124	0.09 81	0.09 17	0.07 2	0.07 8	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.06 187

trnet	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.12 4	0.05 1	0.12 204	0.10 26	0.13 58	0.10 31	0.08 58	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

CFNet-ft	0.14 303	0.07 117	0.15 289	0.12 4	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.22 266	0.24 315	0.17 303	0.26 370	0.24 391	0.14 310	0.16 302	0.15 332	0.11 426	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.09 377	0.08 334

PMTNet	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.12 4	0.06 11	0.13 233	0.14 156	0.16 123	0.11 54	0.09 87	0.13 173	0.10 151	0.07 102	0.14 257	0.10 111	0.15 492	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.06 187

CFNet_RVC	0.14 303	0.07 117	0.15 289	0.12 4	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.22 266	0.24 315	0.17 303	0.26 370	0.24 391	0.14 310	0.16 302	0.15 332	0.11 426	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.09 377	0.08 334

2.75w_new	0.07 3	0.07 117	0.07 3	0.13 9	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.18 185	0.13 114	0.08 58	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.11 169	0.04 6	0.04 20	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

G2L-ROB	0.13 273	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.08 124	0.14 272	0.17 311	0.25 328	0.19 238	0.20 372	0.19 272	0.20 338	0.14 310	0.18 358	0.16 351	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.09 378

IGEV	0.08 40	0.04 1	0.09 62	0.13 9	0.06 11	0.09 81	0.12 69	0.14 72	0.10 31	0.06 7	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

xyz-stereo-finetune2	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.07 63	0.11 163	0.19 402	0.17 158	0.12 84	0.15 262	0.15 199	0.17 297	0.13 278	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.06 187

G2L-Stereo_test	0.14 303	0.07 117	0.11 137	0.13 9	0.08 124	0.12 204	0.17 311	0.31 424	0.28 380	0.21 387	0.23 318	0.20 338	0.16 352	0.17 341	0.19 395	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.07 249	0.07 265

S2M2	0.09 76	0.08 228	0.11 137	0.13 9	0.10 334	0.08 47	0.06 1	0.10 15	0.10 31	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.09 163	0.11 101	0.11 169	0.13 469	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.10 412	0.08 334

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 48	0.09 62	0.13 9	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.10 15	0.09 21	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HI	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.13 9	0.09 228	0.09 81	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.20 372	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.16 302	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

CoSv	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.13 9	0.09 228	0.09 81	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.20 372	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.16 302	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.05 1	0.09 81	0.13 108	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

DualNet (step1)	0.17 393	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.16 302	0.16 351	0.15 492	0.06 300	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 464

test_sample9	0.18 408	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.19 383	0.18 381	0.15 492	0.30 540	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 464

test_sample8	0.20 429	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.32 429	0.21 273	0.28 465	0.22 314	0.36 485	0.26 466	0.19 383	0.18 381	0.15 492	0.30 540	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 464

LoS	0.09 76	0.05 11	0.11 137	0.13 9	0.07 63	0.14 272	0.11 45	0.15 98	0.15 153	0.09 87	0.09 88	0.12 192	0.09 163	0.15 275	0.10 111	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.13 9	0.07 63	0.09 81	0.12 69	0.14 72	0.14 136	0.10 117	0.14 186	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.05 107	0.04 13	0.04 28
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
TANstereo	0.09 76	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.15 98	0.19 238	0.11 154	0.15 199	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

ACVNet	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.13 9	0.12 416	0.14 272	0.20 420	0.22 266	0.34 424	0.17 303	0.26 370	0.21 347	0.17 376	0.18 358	0.21 418	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

GANet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.23 284	0.21 273	0.17 303	0.25 357	0.24 391	0.16 352	0.16 302	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

xyz-stereo-finetune	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.14 27	0.06 11	0.10 123	0.19 402	0.18 185	0.19 238	0.12 186	0.14 186	0.15 260	0.11 215	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.05 109

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.07 22	0.12 69	0.09 10	0.10 31	0.06 7	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 11	0.11 137	0.14 27	0.06 11	0.07 22	0.12 69	0.09 10	0.08 9	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

SGD-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.12 204	0.12 69	0.11 26	0.12 84	0.07 29	0.09 88	0.09 120	0.09 163	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HUF	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.13 58	0.13 114	0.07 29	0.07 34	0.09 120	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

IGEV-RUCA	0.08 40	0.06 48	0.11 137	0.14 27	0.09 228	0.10 123	0.12 69	0.10 15	0.12 84	0.06 7	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.07 2	0.13 114	0.06 7	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

Occ-G	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.14 72	0.15 153	0.07 29	0.12 158	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

test_sample7	0.16 371	0.10 364	0.16 330	0.14 27	0.12 416	0.16 326	0.17 311	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.16 302	0.16 351	0.12 452	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.11 434	0.10 407

test_sample3	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.14 27	0.09 228	0.20 406	0.17 311	0.27 355	0.18 217	0.17 303	0.22 314	0.19 321	0.15 331	0.17 341	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.08 334

test_sample2	0.13 273	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.08 124	0.16 326	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.14 238	0.21 299	0.20 338	0.15 331	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.08 334

test_sample1	0.13 273	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.19 387	0.17 311	0.20 225	0.15 153	0.14 238	0.22 314	0.18 312	0.16 352	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.08 334

CAS++	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.14 27	0.10 334	0.13 233	0.14 156	0.24 308	0.14 136	0.11 154	0.09 88	0.11 171	0.07 102	0.14 257	0.09 43	0.11 426	0.09 429	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.08 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

tta	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.06 187

qqq1	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

fff1	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

11t1	0.12 246	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.15 226	0.19 212	0.15 153	0.15 262	0.15 199	0.17 297	0.16 352	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

IGEV_Zeroshot_test	0.09 76	0.05 11	0.13 208	0.14 27	0.08 124	0.12 204	0.13 108	0.17 158	0.11 54	0.10 117	0.06 11	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

AEACV	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.13 442	0.14 272	0.13 108	0.15 98	0.09 21	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.08 138	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

iinet-f	0.17 393	0.07 117	0.46 511	0.14 27	0.10 334	0.21 417	0.14 156	0.27 355	0.23 305	0.22 402	0.25 357	0.21 347	0.16 352	0.18 358	0.22 431	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.10 407

CES	0.08 40	0.04 1	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.11 26	0.09 21	0.08 58	0.09 88	0.11 171	0.07 102	0.12 178	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

EGLCR-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.11 163	0.12 69	0.11 26	0.16 179	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

knoymous	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.07 63	0.15 298	0.13 108	0.20 225	0.14 136	0.11 154	0.17 235	0.13 216	0.09 163	0.14 257	0.11 169	0.09 353	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

riskmin	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.14 27	0.08 124	0.14 272	0.14 156	0.18 185	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.17 297	0.11 215	0.14 257	0.12 227	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.08 334

x	0.13 273	0.08 228	0.15 289	0.14 27	0.08 124	0.19 387	0.14 156	0.22 266	0.21 273	0.15 262	0.20 282	0.20 338	0.18 390	0.18 358	0.18 381	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

iRaft-Stereo_20w	0.09 76	0.05 11	0.13 208	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.19 212	0.11 54	0.11 154	0.08 68	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

CrosDoStereo	0.12 246	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

DeepStereo_LL	0.12 246	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

DEmStereo	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.14 27	0.10 334	0.16 326	0.15 226	0.16 123	0.24 315	0.17 303	0.23 318	0.12 192	0.14 310	0.12 178	0.14 298	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

DRaft	0.12 246	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.21 243	0.30 393	0.18 335	0.27 387	0.10 151	0.16 352	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

AnonymousM	0.10 135	0.06 48	0.10 95	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.19 212	0.14 136	0.13 215	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.13 229	0.10 111	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.05 109

XX-TBD	0.09 76	0.06 48	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.13 233	0.16 285	0.14 72	0.14 136	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

222	0.16 371	0.07 117	0.15 289	0.14 27	0.08 124	0.25 459	0.18 359	0.30 408	0.21 273	0.18 335	0.29 413	0.17 297	0.16 352	0.16 302	0.44 537	0.10 394	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.08 334

xxxx	0.15 344	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.24 450	0.18 359	0.32 429	0.20 259	0.14 238	0.28 398	0.22 365	0.14 310	0.15 275	0.29 496	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.08 334

hitnet-ft	0.18 408	0.10 364	0.17 353	0.14 27	0.09 228	0.27 479	0.20 420	0.25 328	0.26 352	0.24 428	0.32 432	0.32 468	0.23 441	0.24 456	0.21 418	0.12 452	0.07 371	0.10 405	0.08 336	0.12 450	0.11 431

HITNet	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.06 11	0.12 204	0.10 26	0.18 185	0.18 217	0.13 215	0.17 235	0.15 260	0.11 215	0.15 275	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.06 182	0.05 109
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
FlowAnything_test	0.11 174	0.08 228	0.14 252	0.15 64	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.20 225	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.12 192	0.12 246	0.13 229	0.11 169	0.09 353	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.06 182	0.09 378

qwe	0.08 40	0.08 228	0.07 3	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.18 185	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

depthmonostereo	0.09 76	0.06 48	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.14 72	0.15 153	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.11 215	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.12 69	0.14 72	0.16 179	0.11 154	0.11 144	0.09 120	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.09 17	0.10 15	0.15 153	0.08 58	0.10 114	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

4.25_new	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 299	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.11 54	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 299	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.11 54	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

3.25w_new	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 123	0.07 3	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 123	0.07 3	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 117	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.06 1	0.14 72	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 48	0.06 1	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.09 17	0.13 58	0.09 21	0.09 87	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

xyz-stereo	0.14 303	0.07 117	0.22 431	0.15 64	0.05 1	0.22 431	0.15 226	0.17 158	0.31 402	0.15 262	0.28 398	0.26 413	0.17 376	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 7	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.08 14	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.08 14	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

LGtest1	0.07 3	0.05 11	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.09 17	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

SCV	0.08 40	0.09 299	0.08 19	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.12 69	0.11 26	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.04 28

AIO_rvc	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.14 156	0.09 10	0.08 9	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.04 1	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 48	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.08 13	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

castereo++	0.08 40	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.14 272	0.11 45	0.11 26	0.15 153	0.07 29	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

castereo	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.18 217	0.08 58	0.10 114	0.11 171	0.08 138	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

MonSter	0.07 3	0.06 48	0.06 1	0.15 64	0.05 1	0.08 47	0.10 26	0.15 98	0.15 153	0.05 1	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.07 3	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GIP-stereo	0.08 40	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.15 98	0.11 54	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.04 1	0.10 56	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

tt45	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.12 204	0.15 226	0.13 58	0.12 84	0.09 87	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

999	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.15 98	0.12 84	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.16 302	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.06 187

PAM_32	0.10 135	0.06 48	0.17 353	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.15 226	0.14 72	0.16 179	0.09 87	0.08 68	0.10 151	0.07 102	0.14 257	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

PAM	0.10 135	0.06 48	0.17 353	0.15 64	0.09 228	0.10 123	0.16 285	0.15 98	0.16 179	0.12 186	0.09 88	0.10 151	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

dual_stereo	0.07 3	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.05 3	0.13 108	0.12 42	0.08 9	0.07 29	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

UGAM-zero	0.10 135	0.05 11	0.15 289	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.20 225	0.15 153	0.11 154	0.15 199	0.07 62	0.08 138	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

WCG-NET	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.14 156	0.13 58	0.14 136	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

model_zeroshot	0.10 135	0.05 11	0.12 175	0.15 64	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.20 225	0.14 136	0.11 154	0.10 114	0.12 192	0.07 102	0.12 178	0.11 169	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

GCAP-BAT	0.09 76	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.12 69	0.15 98	0.11 54	0.11 154	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.12 178	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 174	0.05 11	0.12 175	0.15 64	0.13 442	0.14 272	0.16 285	0.23 284	0.18 217	0.10 117	0.13 173	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.08 334

rvit_stereo_0080	0.10 135	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.07 22	0.15 226	0.16 123	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.15 260	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 76	0.10 364	0.32 484	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.14 156	0.11 26	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.11 101	0.07 1	0.12 452	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.05 109

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.04 1	0.09 17	0.10 15	0.09 21	0.06 7	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

WCG-NET（raft）	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.15 98	0.12 84	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

test_sample4	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.08 124	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.18 217	0.17 303	0.26 370	0.18 312	0.15 331	0.17 341	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.08 334

MyStereo8	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.15 64	0.09 228	0.18 365	0.14 156	0.19 212	0.22 295	0.12 186	0.18 258	0.11 171	0.10 185	0.16 302	0.18 381	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.09 378

ttt	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.15 298	0.18 359	0.27 355	0.30 393	0.16 291	0.24 330	0.17 297	0.14 310	0.13 229	0.14 298	0.11 426	0.08 402	0.09 357	0.08 336	0.09 377	0.09 378

whm_eth	0.10 135	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.07 22	0.15 226	0.16 123	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.15 260	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

MIM_Stereo	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.12 69	0.20 225	0.14 136	0.13 215	0.14 186	0.09 120	0.05 11	0.12 178	0.08 14	0.05 25	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

Any-RAFT	0.10 135	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.07 63	0.13 233	0.14 156	0.21 243	0.15 153	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.10 185	0.13 229	0.10 111	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

LoS_RVC	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.08 47	0.15 226	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.09 88	0.06 14	0.09 163	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

Anonymous_2	0.22 451	0.17 479	0.28 462	0.15 64	0.16 489	0.33 502	0.22 448	0.23 284	0.18 217	0.23 416	0.24 330	0.26 413	0.27 472	0.27 467	0.24 454	0.22 529	0.26 536	0.17 503	0.17 511	0.16 504	0.18 515

HBP-ISP	0.18 408	0.13 436	0.17 353	0.15 64	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.28 379	0.30 393	0.22 402	0.33 438	0.21 347	0.25 458	0.23 445	0.18 381	0.15 492	0.17 514	0.21 517	0.17 511	0.10 412	0.09 378

fff	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 408	0.09 299	0.30 477	0.15 64	0.11 387	0.23 444	0.20 420	0.27 355	0.40 463	0.26 445	0.43 500	0.25 403	0.15 331	0.21 419	0.20 405	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.10 412	0.09 378

AACVNet	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.18 365	0.15 226	0.24 308	0.25 339	0.27 452	0.27 387	0.28 429	0.18 390	0.19 383	0.17 368	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.07 269	0.10 412	0.09 378

HHNet	0.11 174	0.06 48	0.16 330	0.15 64	0.14 459	0.07 22	0.13 108	0.20 225	0.18 217	0.15 262	0.25 357	0.11 171	0.09 163	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.09 378

THIR-Stereo	0.12 246	0.07 117	0.11 137	0.15 64	0.08 124	0.14 272	0.16 285	0.18 185	0.25 339	0.17 303	0.24 330	0.13 216	0.13 278	0.12 178	0.14 298	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

s12784h	0.10 135	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.16 326	0.18 359	0.16 123	0.15 153	0.10 117	0.11 144	0.11 171	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

GES	0.14 303	0.08 228	0.16 330	0.15 64	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.28 379	0.26 352	0.17 303	0.24 330	0.19 321	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.08 402	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.09 378

csc	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

cscssc	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

111	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.10 123	0.14 156	0.21 243	0.24 315	0.11 154	0.12 158	0.14 235	0.12 246	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

test_xeample	0.15 344	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.22 431	0.20 420	0.29 397	0.21 273	0.16 291	0.29 413	0.19 321	0.17 376	0.16 302	0.28 488	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

PSMNet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.13 233	0.16 285	0.25 328	0.24 315	0.17 303	0.28 398	0.23 382	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.11 426	0.06 300	0.09 357	0.12 469	0.08 315	0.07 265

HSM-Net_RVC	0.14 303	0.08 228	0.12 175	0.15 64	0.08 124	0.16 326	0.15 226	0.27 355	0.29 387	0.20 372	0.21 299	0.29 437	0.14 310	0.18 358	0.13 262	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.15 64	0.07 63	0.19 387	0.14 156	0.26 341	0.32 408	0.23 416	0.26 370	0.23 382	0.16 352	0.15 275	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.08 334

LE_ROB	0.50 539	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.26 470	0.17 311	0.23 284	1.71 570	4.68 574	0.67 533	0.46 520	0.47 532	0.21 419	0.30 501	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

SGM_RVC	0.24 475	0.12 408	0.16 330	0.15 64	0.09 228	0.34 506	0.19 402	0.35 472	0.32 408	0.44 523	0.38 467	0.53 531	0.36 513	0.36 510	0.26 474	0.13 469	0.13 491	0.13 470	0.13 480	0.11 434	0.11 431
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 344	0.07 117	0.20 412	0.15 64	0.07 63	0.21 417	0.16 285	0.25 328	0.26 352	0.21 387	0.33 438	0.29 437	0.19 408	0.18 358	0.17 368	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

MeshStereo	0.27 500	0.13 436	0.18 385	0.15 64	0.11 387	0.33 502	0.24 470	0.41 508	0.36 443	0.53 532	0.58 528	0.67 541	0.41 522	0.36 510	0.27 480	0.14 488	0.13 491	0.13 470	0.11 448	0.11 434	0.11 431
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
water-stereo	0.09 76	0.06 48	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.15 98	0.13 114	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.10 185	0.07 3	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.04 13	0.04 28

asda	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.06 7	0.10 26	0.16 123	0.11 54	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.10 56	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.08 47	0.08 7	0.11 26	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.07 22	0.08 7	0.11 26	0.09 21	0.07 29	0.07 34	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.09 120	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.07 22	0.09 17	0.16 123	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 40	0.08 228	0.09 62	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.10 26	0.20 225	0.15 153	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 40	0.06 48	0.07 3	0.16 132	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.15 153	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

monsterstereo	0.08 40	0.06 48	0.07 3	0.16 132	0.06 11	0.08 47	0.10 26	0.16 123	0.12 84	0.07 29	0.08 68	0.06 14	0.07 102	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.04 1	0.13 108	0.10 15	0.10 31	0.05 1	0.11 144	0.07 62	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

Reg-Stereo(zero)	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.16 132	0.06 11	0.12 204	0.11 45	0.15 98	0.11 54	0.12 186	0.09 88	0.10 151	0.08 138	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

SCV_C0	0.08 40	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.10 334	0.08 47	0.14 156	0.11 26	0.13 114	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

fffft	0.09 76	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.16 285	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.07 34	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.05 109
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 40	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.11 26	0.14 136	0.09 87	0.07 34	0.07 62	0.07 102	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

fffy	0.09 76	0.08 228	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.13 233	0.17 311	0.13 58	0.12 84	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.09 163	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.05 109

DDVS	0.16 371	0.10 364	0.22 431	0.16 132	0.12 416	0.15 298	0.14 156	0.25 328	0.19 238	0.18 335	0.30 419	0.27 419	0.13 278	0.20 401	0.16 351	0.09 353	0.06 300	0.09 357	0.07 269	0.11 434	0.11 431

rvit_stereo_0083	0.12 246	0.08 228	0.17 353	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.15 98	0.26 352	0.11 154	0.14 186	0.13 216	0.10 185	0.12 178	0.13 262	0.10 394	0.08 402	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0081	0.11 174	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.24 315	0.11 154	0.13 173	0.14 235	0.09 163	0.11 101	0.12 227	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

DCVSM-stereo	0.15 344	0.09 299	0.16 330	0.16 132	0.10 334	0.15 298	0.09 17	0.20 225	0.24 315	0.20 372	0.24 330	0.26 413	0.15 331	0.19 383	0.14 298	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.08 336	0.10 412	0.12 452

rvit_stereo_0082	0.11 174	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.24 315	0.11 154	0.13 173	0.14 235	0.09 163	0.11 101	0.12 227	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

Pointernet	0.09 76	0.05 11	0.10 95	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.10 26	0.15 98	0.18 217	0.09 87	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 174	0.05 11	0.14 252	0.16 132	0.21 519	0.09 81	0.17 311	0.21 243	0.16 179	0.11 154	0.15 199	0.10 151	0.07 102	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.09 378

RAFT-Stereo-weight	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.19 212	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

test_sample5	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.16 132	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.25 328	0.17 203	0.17 303	0.28 398	0.18 312	0.15 331	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

gcap-zeroshot	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.14 272	0.13 108	0.11 26	0.12 84	0.13 215	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

MGS-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.08 124	0.09 81	0.15 226	0.12 42	0.12 84	0.07 29	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.16 285	0.18 185	0.19 238	0.10 117	0.09 88	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.06 187

ff7	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

IGEVStereo-DCA	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.10 334	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

ffff	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

rrr	0.09 76	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.10 334	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.15 153	0.10 117	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

DualNet	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.16 132	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.25 328	0.17 203	0.18 335	0.28 398	0.18 312	0.15 331	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

ffm	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.06 187

ff1	0.13 273	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.06 187

mmx	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.08 336	0.08 315	0.08 334

11t	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

xxx	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.08 336	0.08 315	0.08 334

MSKI-zero shot	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.15 98	0.14 136	0.09 87	0.09 88	0.09 120	0.06 36	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

EKT-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.13 233	0.14 156	0.19 212	0.21 273	0.11 154	0.08 68	0.13 216	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

CFNet_ucs	0.15 344	0.09 299	0.17 353	0.16 132	0.11 387	0.14 272	0.14 156	0.30 408	0.34 424	0.16 291	0.24 330	0.23 382	0.14 310	0.18 358	0.15 332	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

testlalala	0.08 40	0.07 117	0.17 353	0.16 132	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.15 98	0.10 31	0.07 29	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

RAFT-Test	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.13 114	0.09 87	0.10 114	0.11 171	0.09 163	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

SDNR	0.20 429	0.09 299	0.19 408	0.16 132	0.12 416	0.79 553	0.13 108	0.26 341	0.33 413	0.19 350	0.25 357	0.19 321	0.12 246	0.19 383	0.15 332	0.16 509	0.18 516	0.14 483	0.11 448	0.08 315	0.12 452

anonymousdsp2	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.19 212	0.23 305	0.13 215	0.14 186	0.12 192	0.09 163	0.14 257	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

DCRE	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.11 387	0.11 163	0.17 311	0.18 185	0.17 203	0.11 154	0.18 258	0.11 171	0.10 185	0.15 275	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

RCA-Stereo	0.09 76	0.06 48	0.09 62	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.18 185	0.14 136	0.10 117	0.11 144	0.08 93	0.07 102	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

DCANet-4	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.18 185	0.20 259	0.13 215	0.17 235	0.09 120	0.14 310	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

qqq	0.13 273	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.15 262	0.19 272	0.16 280	0.16 352	0.15 275	0.16 351	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

ccc-4	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

ADStereo(finetuned)	0.10 135	0.06 48	0.13 208	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.20 259	0.13 215	0.18 258	0.10 151	0.12 246	0.12 178	0.12 227	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

DisPM	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.09 228	0.06 7	0.13 108	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.19 272	0.12 192	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.11 431

PFNet+	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.16 132	0.09 228	0.05 3	0.12 69	0.18 185	0.21 273	0.16 291	0.19 272	0.14 235	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.08 297	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.11 431

TRStereo	0.10 135	0.05 11	0.12 175	0.16 132	0.12 416	0.10 123	0.13 108	0.18 185	0.19 238	0.09 87	0.09 88	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.08 14	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

RAFT-RH_RVC	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.16 132	0.09 228	0.12 204	0.12 69	0.17 158	0.12 84	0.13 215	0.40 478	0.11 171	0.10 185	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.06 187

raft+_RVC	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.11 45	0.24 308	0.20 259	0.12 186	0.15 199	0.12 192	0.08 138	0.12 178	0.13 262	0.07 237	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

CFNet_pseudo	0.14 303	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.27 355	0.34 424	0.15 262	0.21 299	0.22 365	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.07 265

RALCasStereoNet	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.17 158	0.11 54	0.12 186	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

ADLNet	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.16 132	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.33 443	0.27 364	0.23 416	0.27 387	0.24 391	0.16 352	0.18 358	0.21 418	0.10 394	0.06 300	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.09 378

DCANet	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.20 259	0.13 215	0.18 258	0.10 151	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

test_xeample3	0.09 76	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.14 136	0.10 117	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

EAI-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.16 123	0.09 21	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.07 102	0.09 32	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.05 95	0.04 28

CFNet-RSSM	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.17 158	0.18 217	0.08 58	0.12 158	0.11 171	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Gwc-CoAtRS	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.18 185	0.17 203	0.08 58	0.10 114	0.12 192	0.09 163	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.05 109

FENet	0.13 273	0.08 228	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.16 285	0.23 284	0.23 305	0.17 303	0.24 330	0.16 280	0.13 278	0.14 257	0.15 332	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.08 334

cf-r	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.14 272	0.19 402	0.21 243	0.25 339	0.17 303	0.26 370	0.22 365	0.17 376	0.14 257	0.15 332	0.10 394	0.05 153	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

GwcNet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.20 420	0.22 266	0.28 380	0.18 335	0.28 398	0.23 382	0.17 376	0.15 275	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.07 194	0.09 380	0.07 249	0.07 265

DSFCA	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.21 417	0.19 402	0.28 379	0.31 402	0.23 416	0.25 357	0.22 365	0.16 352	0.20 401	0.20 405	0.10 394	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.08 334

SuperB	0.20 429	0.10 364	0.57 525	0.16 132	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.51 504	0.27 452	0.39 475	0.17 297	0.22 435	0.22 437	0.21 418	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.12 450	0.11 431

RASNet	0.15 344	0.07 117	0.15 289	0.16 132	0.08 124	0.19 387	0.14 156	0.30 408	0.21 273	0.17 303	0.25 357	0.21 347	0.19 408	0.20 401	0.20 405	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

ccs_rob	0.14 303	0.09 299	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.27 355	0.34 424	0.15 262	0.21 299	0.22 365	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

SGM-ForestM	0.33 516	0.12 408	0.17 353	0.16 132	0.11 387	0.42 526	0.20 420	0.43 519	0.53 513	0.53 532	0.57 524	1.41 563	0.44 531	0.42 531	0.29 496	0.14 488	0.16 510	0.16 501	0.16 504	0.12 450	0.13 464

iResNetv2_ROB	0.15 344	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.26 341	0.36 443	0.21 387	0.29 413	0.24 391	0.13 278	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.04 31	0.09 377	0.08 334

HSM	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.16 326	0.14 156	0.28 379	0.25 339	0.20 372	0.24 330	0.37 488	0.17 376	0.20 401	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.06 187

CBMV_ROB	0.19 420	0.13 436	0.18 385	0.16 132	0.11 387	0.16 326	0.12 69	0.27 355	0.29 387	0.27 452	0.31 423	0.27 419	0.24 450	0.24 456	0.16 351	0.15 492	0.18 516	0.22 521	0.20 517	0.10 412	0.12 452

NOSS_ROB	0.19 420	0.13 436	0.18 385	0.16 132	0.12 416	0.16 326	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.20 372	0.22 314	0.27 419	0.24 450	0.21 419	0.16 351	0.16 509	0.18 516	0.23 522	0.21 519	0.13 465	0.13 464

MSAF-DinoV2	0.23 464	0.11 389	0.25 448	0.17 207	0.10 334	0.28 489	0.17 311	0.38 494	0.56 516	0.21 387	0.27 387	0.47 523	0.28 481	0.36 510	0.40 529	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.09 380	0.12 450	0.11 431

3w_stereo	0.08 40	0.09 299	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.08 47	0.11 45	0.20 225	0.13 114	0.06 7	0.07 34	0.05 1	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

111111	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.17 207	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 26	0.10 31	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 11	0.08 19	0.17 207	0.05 1	0.07 22	0.11 45	0.09 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.09 62	0.17 207	0.05 1	0.07 22	0.11 45	0.08 4	0.05 3	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

coex_refinement	0.14 303	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.10 334	0.16 326	0.15 226	0.27 355	0.29 387	0.18 335	0.21 299	0.22 365	0.17 376	0.16 302	0.19 395	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.09 377	0.08 334

G2L-Stereo	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.12 69	0.27 355	0.22 295	0.17 303	0.27 387	0.21 347	0.13 278	0.18 358	0.18 381	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

mms	0.09 76	0.07 117	0.08 19	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.15 226	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.09 88	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

ours_stereo	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.11 26	0.12 84	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.12 178	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

rvit_0105_6	0.14 303	0.09 299	0.18 385	0.17 207	0.10 334	0.10 123	0.17 311	0.19 212	0.26 352	0.12 186	0.18 258	0.17 297	0.13 278	0.18 358	0.13 262	0.15 492	0.11 465	0.12 456	0.10 418	0.09 377	0.06 187

rvit_0105_5	0.14 303	0.10 364	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.23 460	0.24 308	0.27 364	0.14 238	0.15 199	0.18 312	0.13 278	0.17 341	0.14 298	0.14 488	0.11 465	0.10 405	0.11 448	0.08 315	0.07 265

rvit_0105_4	0.15 344	0.09 299	0.17 353	0.17 207	0.10 334	0.12 204	0.20 420	0.23 284	0.27 364	0.14 238	0.20 282	0.17 297	0.14 310	0.17 341	0.13 262	0.15 492	0.11 465	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.06 187

RSM++	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.07 63	0.09 81	0.12 69	0.11 26	0.11 54	0.08 58	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.03 1

RSM	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.07 63	0.08 47	0.12 69	0.12 42	0.10 31	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

test_sample6	0.14 303	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.08 124	0.17 349	0.19 402	0.26 341	0.18 217	0.18 335	0.28 398	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.08 334

MyStereo07	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.15 98	0.15 153	0.09 87	0.06 11	0.06 14	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo06	0.10 135	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.18 359	0.19 212	0.12 84	0.13 215	0.08 68	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo05	0.13 273	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.18 359	0.28 379	0.35 438	0.17 303	0.14 186	0.15 260	0.11 215	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo04	0.13 273	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.29 397	0.38 454	0.17 303	0.14 186	0.16 280	0.11 215	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

CoDeX	0.12 246	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.12 204	0.16 285	0.23 284	0.27 364	0.13 215	0.17 235	0.15 260	0.12 246	0.14 257	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

ACVNet-DCA	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

xx1	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.16 123	0.18 217	0.09 87	0.09 88	0.16 280	0.16 352	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

1test111	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.15 275	0.16 351	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

cc1	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.16 123	0.18 217	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

mmm	0.14 303	0.08 228	0.18 385	0.17 207	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.16 291	0.23 318	0.21 347	0.16 352	0.16 302	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.07 265

tt1	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.15 98	0.19 238	0.09 87	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

MaDis-Stereo	0.09 76	0.09 299	0.08 19	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.11 45	0.16 123	0.16 179	0.09 87	0.11 144	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.04 28

PCWNet_CMD	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.14 156	0.29 397	0.36 443	0.14 238	0.20 282	0.21 347	0.13 278	0.17 341	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

HH	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.15 98	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

HanStereo	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.15 98	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

CAS	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.17 207	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.12 42	0.09 21	0.09 87	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

anonymousdsp	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

CBFPSM	0.15 344	0.07 117	0.27 459	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.22 266	0.23 305	0.20 372	0.27 387	0.23 382	0.16 352	0.16 302	0.19 395	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.07 269	0.07 249	0.07 265

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.13 58	0.08 9	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

ToySt	0.17 393	0.11 389	0.19 408	0.17 207	0.11 387	0.16 326	0.26 494	0.24 308	0.33 413	0.19 350	0.24 330	0.26 413	0.24 450	0.19 383	0.21 418	0.07 237	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.09 377	0.08 334

ProNet	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.15 226	0.15 98	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.06 187

ssnet_v2	0.17 393	0.10 364	0.18 385	0.17 207	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.34 457	0.25 339	0.23 416	0.23 318	0.27 419	0.19 408	0.22 437	0.21 418	0.11 426	0.10 452	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.08 334

MC-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.17 207	0.06 11	0.10 123	0.14 156	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.12 158	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

IER	0.14 303	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.16 285	0.26 341	0.27 364	0.18 335	0.26 370	0.17 297	0.20 420	0.17 341	0.14 298	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

CRFU-Net	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.28 465	0.28 398	0.29 437	0.18 390	0.19 383	0.18 381	0.09 353	0.09 429	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.09 378

NINENet	0.16 371	0.10 364	0.16 330	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.14 156	0.41 508	0.37 448	0.18 335	0.21 299	0.16 280	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.08 402	0.10 405	0.07 269	0.10 412	0.09 378

IGEV-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.14 303	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.10 334	0.15 298	0.17 311	0.29 397	0.20 259	0.17 303	0.21 299	0.25 403	0.16 352	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.07 371	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

CSP-Net	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.33 413	0.26 445	0.31 423	0.25 403	0.16 352	0.21 419	0.19 395	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.08 334

CIPLG	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.17 158	0.16 179	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.17 341	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

dad	0.18 408	0.20 500	0.21 422	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.19 402	0.21 243	0.28 380	0.30 480	0.24 330	0.30 446	0.13 278	0.19 383	0.17 368	0.18 515	0.09 429	0.11 435	0.09 380	0.11 434	0.07 265

IPLG	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.20 225	0.15 153	0.13 215	0.18 258	0.07 62	0.07 102	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

IPLGR_C	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.15 153	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

MIPNet	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.12 204	0.14 156	0.21 243	0.25 339	0.12 186	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.13 229	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

ACRE	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.17 158	0.14 136	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

SACVNet	0.19 420	0.12 408	0.15 289	0.17 207	0.13 442	0.22 431	0.18 359	0.31 424	0.31 402	0.24 428	0.31 423	0.30 446	0.23 441	0.23 445	0.17 368	0.11 426	0.08 402	0.10 405	0.10 418	0.12 450	0.14 480

GANet-ADL	0.13 273	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.10 334	0.19 387	0.15 226	0.30 408	0.21 273	0.13 215	0.18 258	0.19 321	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.08 334

ADLNet2	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.16 285	0.32 429	0.39 459	0.17 303	0.20 282	0.20 338	0.19 408	0.21 419	0.23 442	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.07 265

IIG-Stereo	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.12 69	0.22 266	0.18 217	0.14 238	0.17 235	0.12 192	0.13 278	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

NF-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.12 452

OCTAStereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

PSM-softLoss	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.08 47	0.12 69	0.24 308	0.17 203	0.15 262	0.19 272	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 452

KMStereo	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.08 47	0.12 69	0.24 308	0.17 203	0.15 262	0.19 272	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 452

ASMatch	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.10 334	0.08 47	0.14 156	0.18 185	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.16 280	0.11 215	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.09 378

RE-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

Pruner-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.09 228	0.06 7	0.12 69	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.19 272	0.13 216	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.08 334

TVStereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

RAFT-345	0.11 174	0.07 117	0.16 330	0.17 207	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.16 123	0.10 31	0.11 154	0.34 448	0.09 120	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.04 13	0.05 109

rafts_anoy	0.11 174	0.06 48	0.10 95	0.17 207	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.18 185	0.14 136	0.13 215	0.13 173	0.12 192	0.11 215	0.11 101	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.09 357	0.11 448	0.07 249	0.06 187

iRaftStereo_RVC	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.17 311	0.18 185	0.12 84	0.09 87	0.11 144	0.10 151	0.07 102	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

raftrobust	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.09 81	0.10 26	0.18 185	0.16 179	0.10 117	0.09 88	0.12 192	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

RALAANet	0.11 174	0.08 228	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.10 26	0.20 225	0.16 179	0.14 238	0.13 173	0.16 280	0.09 163	0.12 178	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.04 28

XX-Stereo	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.17 207	0.09 228	0.15 298	0.12 69	0.21 243	0.10 31	0.10 117	0.14 186	0.07 62	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.04 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.17 158	0.15 153	0.10 117	0.10 114	0.08 93	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.03 1

AFF-stereo	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.18 185	0.10 31	0.10 117	0.11 144	0.09 120	0.10 185	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

SFCPSM	0.13 273	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.15 298	0.16 285	0.28 379	0.27 364	0.14 238	0.18 258	0.12 192	0.13 278	0.14 257	0.11 169	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

psmorigin	0.25 482	0.16 469	0.35 495	0.17 207	0.13 442	0.24 450	0.14 156	0.34 457	0.34 424	0.41 516	0.55 518	0.41 508	0.38 516	0.35 506	0.28 488	0.11 426	0.15 505	0.11 435	0.11 448	0.12 450	0.17 512

HGLStereo	0.17 393	0.09 299	0.19 408	0.17 207	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.31 424	0.33 413	0.22 402	0.33 438	0.24 391	0.18 390	0.20 401	0.21 418	0.10 394	0.09 429	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 407

DIP-Stereo	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.09 17	0.16 123	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.07 265
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.24 308	0.11 54	0.12 186	0.19 272	0.11 171	0.08 138	0.10 56	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.24 308	0.11 54	0.12 186	0.19 272	0.11 171	0.08 138	0.10 56	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.05 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.14 156	0.29 397	0.36 443	0.14 238	0.20 282	0.21 347	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

CFNet	0.15 344	0.11 389	0.17 353	0.17 207	0.08 124	0.19 387	0.10 26	0.29 397	0.26 352	0.19 350	0.24 330	0.24 391	0.18 390	0.18 358	0.15 332	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.10 418	0.08 315	0.07 265

NVstereo2D	0.19 420	0.11 389	0.16 330	0.17 207	0.16 489	0.28 489	0.23 460	0.44 523	0.42 472	0.15 262	0.28 398	0.25 403	0.19 408	0.23 445	0.18 381	0.09 353	0.06 300	0.10 405	0.08 336	0.15 493	0.10 407

DeepPruner_ROB	0.16 371	0.11 389	0.16 330	0.17 207	0.10 334	0.17 349	0.15 226	0.32 429	0.21 273	0.19 350	0.21 299	0.22 365	0.19 408	0.21 419	0.16 351	0.13 469	0.09 429	0.09 357	0.10 418	0.11 434	0.11 431

DISCO	0.20 429	0.09 299	0.22 431	0.17 207	0.10 334	0.25 459	0.18 359	0.28 379	0.45 486	0.23 416	0.32 432	0.34 478	0.26 466	0.29 482	0.29 496	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 407

WCMA_ROB	0.24 475	0.11 389	0.24 445	0.17 207	0.14 459	0.34 506	0.16 285	0.33 443	0.33 413	0.39 509	0.54 517	0.40 505	0.35 510	0.35 506	0.26 474	0.12 452	0.12 479	0.12 456	0.11 448	0.14 481	0.14 480

AdaDepth	0.07 3	0.06 48	0.07 3	0.18 289	0.06 11	0.11 163	0.11 45	0.10 15	0.08 9	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

DFGA-Net	0.13 273	0.11 389	0.19 408	0.18 289	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.23 284	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.13 216	0.12 246	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.05 95	0.05 109

LG-Stereo	0.08 40	0.08 228	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.17 311	0.11 26	0.08 9	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.07 102	0.09 32	0.09 43	0.04 6	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

MM-Stereo_test3	0.10 135	0.07 117	0.07 3	0.18 289	0.07 63	0.12 204	0.19 402	0.24 308	0.19 238	0.06 7	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.04 28

MM-Stereo_test1	0.10 135	0.07 117	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.12 204	0.18 359	0.21 243	0.20 259	0.09 87	0.11 144	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

HART	0.08 40	0.07 117	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.16 285	0.13 58	0.11 54	0.09 87	0.10 114	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28

tg	0.10 135	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.20 225	0.12 84	0.08 58	0.11 144	0.11 171	0.07 102	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

rvit_stereo_0081_aga	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.14 272	0.14 156	0.14 72	0.19 238	0.10 117	0.18 258	0.16 280	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

ACV-stereo	0.15 344	0.10 364	0.29 471	0.18 289	0.12 416	0.15 298	0.13 108	0.23 284	0.21 273	0.19 350	0.23 318	0.22 365	0.15 331	0.23 445	0.17 368	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.18 289	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 26	0.11 54	0.06 7	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

AIO-Stereo	0.08 40	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.06 11	0.09 81	0.11 45	0.16 123	0.09 21	0.09 87	0.08 68	0.07 62	0.05 11	0.11 101	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

H2IRNET	0.10 135	0.09 299	0.10 95	0.18 289	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.14 72	0.21 273	0.10 117	0.10 114	0.10 151	0.11 215	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.06 182	0.05 109

IGEV++	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.10 15	0.10 31	0.08 58	0.08 68	0.06 14	0.05 11	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

1111x	0.16 371	0.09 299	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.18 365	0.25 486	0.32 429	0.25 339	0.17 303	0.24 330	0.27 419	0.15 331	0.14 257	0.24 454	0.07 237	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.07 265

UniTT-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.08 19	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.11 45	0.12 42	0.11 54	0.10 117	0.12 158	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.07 237	0.06 300	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.05 109

GCAP-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.06 11	0.11 163	0.07 3	0.14 72	0.12 84	0.09 87	0.10 114	0.07 62	0.09 163	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

LL-Strereo2	0.11 174	0.10 364	0.16 330	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.09 17	0.17 158	0.14 136	0.14 238	0.11 144	0.09 120	0.07 102	0.16 302	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.11 435	0.07 269	0.06 182	0.05 109

4D-IteraStereo	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.18 185	0.15 153	0.10 117	0.11 144	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.05 25	0.03 1	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.05 109

coex-ft	3.24 570	0.35 535	57.83 592	0.18 289	0.13 442	0.27 479	0.23 460	0.28 379	0.72 541	1.89 572	0.70 538	0.43 512	0.47 532	0.29 482	0.43 534	0.09 353	0.09 429	0.12 456	0.09 380	0.14 481	0.14 480

gwcnet-sp	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

scenet	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

anonymousa	0.13 273	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.13 233	0.17 311	0.20 225	0.29 387	0.15 262	0.24 330	0.16 280	0.14 310	0.14 257	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.09 380	0.05 95	0.07 265

ssnet	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

raft_robust	0.13 273	0.10 364	0.07 3	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.24 470	0.29 397	0.34 424	0.20 372	0.20 282	0.15 260	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.04 28

Sa-1000	0.12 246	0.08 228	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.22 448	0.22 266	0.19 238	0.15 262	0.20 282	0.17 297	0.11 215	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.09 380	0.05 95	0.05 109

SA	0.13 273	0.09 299	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.23 284	0.19 238	0.17 303	0.27 387	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.05 95	0.05 109

UDGNet	0.14 303	0.13 436	0.17 353	0.18 289	0.10 334	0.12 204	0.16 285	0.21 243	0.27 364	0.20 372	0.20 282	0.17 297	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.10 394	0.06 300	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.07 265

GLC_STEREO	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.18 289	0.07 63	0.08 47	0.13 108	0.16 123	0.24 315	0.12 186	0.13 173	0.12 192	0.08 138	0.18 358	0.12 227	0.06 109	0.08 402	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

IPLGR	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.16 285	0.21 243	0.24 315	0.12 186	0.12 158	0.11 171	0.09 163	0.13 229	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.04 28

test-3	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.12 42	0.16 179	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test_1	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.12 42	0.16 179	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

STrans-v2	0.10 135	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.11 154	0.15 199	0.12 192	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

TransformOpticalFlow	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.18 289	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.19 212	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.11 171	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

OMP-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.21 243	0.21 273	0.13 215	0.14 186	0.11 171	0.12 246	0.11 101	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

NRIStereo	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.18 289	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.17 158	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.13 216	0.13 278	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.07 265

FTStereo	0.12 246	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.07 22	0.15 226	0.22 266	0.18 217	0.12 186	0.24 330	0.11 171	0.13 278	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.06 182	0.10 407

SST-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.16 330	0.18 289	0.09 228	0.06 7	0.12 69	0.18 185	0.10 31	0.15 262	0.18 258	0.13 216	0.12 246	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.07 249	0.06 187

RAFT_R40	0.11 174	0.07 117	0.15 289	0.18 289	0.09 228	0.06 7	0.13 108	0.17 158	0.15 153	0.14 238	0.18 258	0.15 260	0.12 246	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.05 109

PFNet	0.12 246	0.06 48	0.17 353	0.18 289	0.08 124	0.09 81	0.15 226	0.26 341	0.20 259	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.13 229	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

DeepStereo_RVC	0.11 174	0.08 228	0.17 353	0.18 289	0.08 124	0.08 47	0.11 45	0.17 158	0.12 84	0.13 215	0.15 199	0.12 192	0.12 246	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.08 334

RAFT	0.13 273	0.09 299	0.11 137	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.23 460	0.21 243	0.20 259	0.21 387	0.21 299	0.18 312	0.13 278	0.17 341	0.10 111	0.06 109	0.07 371	0.10 405	0.09 380	0.06 182	0.05 109

GMM-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.10 95	0.18 289	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.24 308	0.16 179	0.11 154	0.15 199	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.09 378

Prome-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.12 204	0.14 156	0.23 284	0.13 114	0.13 215	0.16 216	0.13 216	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.10 407

pcwnet_v2	0.19 420	0.11 389	0.26 457	0.18 289	0.14 459	0.18 365	0.15 226	0.37 487	0.46 493	0.19 350	0.24 330	0.21 347	0.19 408	0.21 419	0.20 405	0.13 469	0.10 452	0.10 405	0.10 418	0.11 434	0.13 464

GMStereo	0.13 273	0.15 458	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.16 285	0.20 225	0.25 339	0.17 303	0.17 235	0.11 171	0.11 215	0.16 302	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.23 464	0.12 408	0.20 412	0.18 289	0.14 459	0.32 500	0.31 524	0.40 503	0.33 413	0.27 452	0.40 478	0.30 446	0.29 485	0.27 467	0.25 461	0.11 426	0.12 479	0.11 435	0.14 485	0.12 450	0.13 464

aanetorigin	0.22 451	0.17 479	0.57 525	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.19 402	0.20 225	0.33 413	0.49 529	0.48 509	0.30 446	0.28 481	0.21 419	0.24 454	0.08 297	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.10 412	0.09 378

EDNetEfficient	0.30 509	0.24 514	1.18 559	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.20 420	0.21 243	0.61 525	0.74 546	0.56 520	0.30 446	0.40 521	0.23 445	0.32 511	0.09 353	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.11 434	0.10 407

GwcNet	0.20 429	0.14 451	0.20 412	0.18 289	0.12 416	0.25 459	0.20 420	0.36 479	0.45 486	0.20 372	0.33 438	0.33 474	0.21 428	0.22 437	0.25 461	0.11 426	0.09 429	0.09 357	0.09 380	0.09 377	0.10 407

ac_64	0.16 371	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.24 308	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.29 437	0.18 390	0.19 383	0.22 431	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.06 187

FADNet	0.21 443	0.23 511	0.37 498	0.18 289	0.17 501	0.25 459	0.13 108	0.32 429	0.32 408	0.23 416	0.25 357	0.27 419	0.21 428	0.19 383	0.16 351	0.13 469	0.15 505	0.12 456	0.15 500	0.17 511	0.18 515

BEATNet_4x	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.07 63	0.15 298	0.07 3	0.23 284	0.19 238	0.16 291	0.19 272	0.19 321	0.14 310	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.07 265

AANet_RVC	0.16 371	0.10 364	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.27 355	0.32 408	0.22 402	0.35 452	0.21 347	0.22 435	0.22 437	0.17 368	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187

MLCV	0.13 273	0.08 228	0.17 353	0.18 289	0.06 11	0.16 326	0.17 311	0.19 212	0.22 295	0.19 350	0.25 357	0.17 297	0.13 278	0.15 275	0.14 298	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

DPSNet	0.28 502	0.16 469	0.33 486	0.18 289	0.13 442	0.55 535	0.42 543	0.52 535	0.68 536	0.29 474	0.38 467	0.39 499	0.30 496	0.32 494	0.23 442	0.11 426	0.10 452	0.11 435	0.08 336	0.20 518	0.16 503

MDST_ROB	0.22 451	0.10 364	0.18 385	0.18 289	0.11 387	0.40 524	0.19 402	0.44 523	0.42 472	0.40 512	0.40 478	0.29 437	0.21 428	0.27 467	0.19 395	0.11 426	0.10 452	0.14 483	0.11 448	0.10 412	0.08 334

DN-CSS_ROB	0.13 273	0.13 436	0.17 353	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.08 7	0.22 266	0.19 238	0.17 303	0.23 318	0.13 216	0.13 278	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.06 187

PWC_ROB	0.21 443	0.16 469	0.27 459	0.18 289	0.11 387	0.22 431	0.13 108	0.33 443	0.49 497	0.30 480	0.40 478	0.32 468	0.25 458	0.31 489	0.23 442	0.10 394	0.07 371	0.11 435	0.08 336	0.11 434	0.10 407

CBMV	0.20 429	0.15 458	0.18 385	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.11 45	0.30 408	0.31 402	0.29 474	0.31 423	0.31 461	0.23 441	0.28 475	0.19 395	0.13 469	0.15 505	0.17 503	0.16 504	0.10 412	0.10 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASTEREO	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.14 72	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 178	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

MSCF	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.07 22	0.12 69	0.14 72	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 101	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

zh-mn7	0.26 493	0.15 458	0.59 530	0.19 348	0.14 459	0.24 450	0.22 448	0.35 472	0.63 531	0.35 499	0.67 533	0.31 461	0.25 458	0.31 489	0.26 474	0.09 353	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.09 377	0.11 431

z-mn7	0.25 482	0.15 458	0.47 514	0.19 348	0.13 442	0.28 489	0.25 486	0.35 472	0.64 532	0.27 452	0.57 524	0.29 437	0.24 450	0.32 494	0.27 480	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 407

z-ln-s-r	0.18 408	0.10 364	0.41 504	0.19 348	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.23 284	0.34 424	0.19 350	0.41 489	0.22 365	0.17 376	0.20 401	0.25 461	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

MM-Stereo_test2	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.18 359	0.15 98	0.14 136	0.07 29	0.10 114	0.07 62	0.06 36	0.12 178	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.04 28

ISRNet	0.18 408	0.08 228	0.20 412	0.19 348	0.13 442	0.15 298	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.21 387	0.26 370	0.27 419	0.18 390	0.17 341	0.20 405	0.20 523	0.08 402	0.14 483	0.14 485	0.14 481	0.17 512

FACV-RUCA	0.13 273	0.11 389	0.13 208	0.19 348	0.12 416	0.15 298	0.16 285	0.22 266	0.21 273	0.16 291	0.16 216	0.15 260	0.16 352	0.14 257	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.08 334

ITSA-stereo	0.16 371	0.11 389	0.14 252	0.19 348	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.30 408	0.49 497	0.17 303	0.18 258	0.22 365	0.15 331	0.17 341	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.09 378

U	0.08 40	0.07 117	0.10 95	0.19 348	0.10 334	0.10 123	0.13 108	0.12 42	0.17 203	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

rvit_stereo_ft	0.12 246	0.07 117	0.13 208	0.19 348	0.10 334	0.12 204	0.17 311	0.16 123	0.16 179	0.13 215	0.13 173	0.15 260	0.10 185	0.14 257	0.13 262	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

DispNO	0.15 344	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.12 416	0.11 163	0.21 436	0.23 284	0.29 387	0.18 335	0.23 318	0.19 321	0.17 376	0.16 302	0.16 351	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.06 187

AE-Stereo	0.10 135	0.08 228	0.11 137	0.19 348	0.09 228	0.10 123	0.15 226	0.14 72	0.20 259	0.09 87	0.15 199	0.12 192	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

plain	0.11 174	0.09 299	0.10 95	0.19 348	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.13 114	0.13 215	0.15 199	0.09 120	0.12 246	0.13 229	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.06 187

MIF-Stereo (partial)	0.11 174	0.06 48	0.10 95	0.19 348	0.10 334	0.10 123	0.12 69	0.17 158	0.19 238	0.14 238	0.16 216	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.07 265

CASnet	0.09 76	0.09 299	0.09 62	0.19 348	0.06 11	0.07 22	0.11 45	0.18 185	0.14 136	0.11 154	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.10 405	0.08 336	0.06 182	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 408	0.11 389	0.20 412	0.19 348	0.12 416	0.26 470	0.21 436	0.26 341	0.35 438	0.22 402	0.34 448	0.27 419	0.21 428	0.21 419	0.23 442	0.09 353	0.09 429	0.08 274	0.10 418	0.08 315	0.07 265

Wz-Net-TNSev	0.29 506	0.20 500	0.69 543	0.19 348	0.15 477	0.38 520	0.27 499	0.36 479	0.56 516	0.35 499	0.42 497	0.45 516	0.39 517	0.33 498	0.31 506	0.13 469	0.13 491	0.10 405	0.12 469	0.15 493	0.15 494

RAFT+CT+SA	0.13 273	0.11 389	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.28 505	0.22 266	0.22 295	0.15 262	0.26 370	0.10 151	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

test_4	0.11 174	0.10 364	0.08 19	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.21 436	0.15 98	0.18 217	0.12 186	0.18 258	0.12 192	0.09 163	0.08 13	0.11 169	0.04 6	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

dd	0.15 344	0.17 479	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.18 359	0.22 266	0.26 352	0.23 416	0.20 282	0.21 347	0.10 185	0.21 419	0.17 368	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

DAS	0.15 344	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 370	0.21 347	0.16 352	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

SepStereo	0.15 344	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 370	0.21 347	0.16 352	0.26 465	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

AASNet	0.16 371	0.08 228	0.13 208	0.19 348	0.09 228	0.19 387	0.15 226	0.38 494	0.37 448	0.20 372	0.24 330	0.20 338	0.17 376	0.17 341	0.21 418	0.10 394	0.08 402	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

GMOStereo	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

LCNet	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.21 243	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.14 480

Patchmatch Stereo++	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265
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
AAGNet	0.12 246	0.08 228	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.13 108	0.19 212	0.13 114	0.16 291	0.21 299	0.13 216	0.14 310	0.11 101	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.05 109

PSM-adaLoss	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

ROB_FTStereo_v2	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

ROB_FTStereo	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

KYRaft	0.12 246	0.07 117	0.10 95	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.15 226	0.23 284	0.12 84	0.13 215	0.16 216	0.20 338	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.06 182	0.15 494

HUI-Stereo	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

GrayStereo	0.11 174	0.06 48	0.11 137	0.19 348	0.09 228	0.09 81	0.16 285	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.17 235	0.17 297	0.11 215	0.12 178	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.10 407

iGMRVC	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

IRAFT_RVC	0.12 246	0.08 228	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.07 22	0.14 156	0.25 328	0.23 305	0.14 238	0.15 199	0.15 260	0.12 246	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.06 187

iRAFT	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

CRE-IMP	0.11 174	0.09 299	0.16 330	0.19 348	0.09 228	0.10 123	0.12 69	0.18 185	0.10 31	0.14 238	0.14 186	0.14 235	0.13 278	0.12 178	0.12 227	0.07 237	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.08 334

test-2	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

cross-raft	0.10 135	0.09 299	0.09 62	0.19 348	0.07 63	0.11 163	0.24 470	0.13 58	0.15 153	0.08 58	0.10 114	0.12 192	0.10 185	0.09 32	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test-1	0.10 135	0.07 117	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.11 163	0.24 470	0.15 98	0.18 217	0.09 87	0.07 34	0.10 151	0.08 138	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.05 109

RAFT-IKP	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

ARAFT	0.12 246	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.20 225	0.13 114	0.12 186	0.13 173	0.14 235	0.12 246	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.10 405	0.09 380	0.06 182	0.04 28

FINET	0.22 451	0.18 493	0.28 462	0.19 348	0.16 489	0.24 450	0.24 470	0.33 443	0.49 497	0.26 445	0.33 438	0.22 365	0.23 441	0.23 445	0.18 381	0.18 515	0.16 510	0.11 435	0.10 418	0.15 493	0.14 480

delet	0.17 393	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.30 408	0.38 454	0.17 303	0.27 387	0.19 321	0.19 408	0.19 383	0.21 418	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.11 448	0.06 182	0.07 265

UNet	0.17 393	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.12 416	0.28 489	0.19 402	0.33 443	0.30 393	0.21 387	0.25 357	0.23 382	0.19 408	0.20 401	0.19 395	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.07 265

acv_ft	0.15 344	0.09 299	0.16 330	0.19 348	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.25 328	0.34 424	0.19 350	0.26 370	0.21 347	0.17 376	0.18 358	0.19 395	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

DMCA	0.14 303	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.23 284	0.28 380	0.14 238	0.20 282	0.17 297	0.18 390	0.15 275	0.17 368	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.10 407

RYNet	0.23 464	0.12 408	0.22 431	0.19 348	0.17 501	0.47 529	0.26 494	0.39 500	0.49 497	0.24 428	0.29 413	0.34 478	0.24 450	0.20 401	0.31 506	0.10 394	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.14 481	0.15 494

AdaStereo	0.15 344	0.11 389	0.16 330	0.19 348	0.09 228	0.21 417	0.11 45	0.33 443	0.28 380	0.21 387	0.23 318	0.21 347	0.13 278	0.19 383	0.15 332	0.13 469	0.05 153	0.10 405	0.07 269	0.09 377	0.07 265
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.13 273	0.10 364	0.18 385	0.19 348	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.21 243	0.27 364	0.16 291	0.24 330	0.15 260	0.13 278	0.14 257	0.15 332	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

w-ln-seven	0.24 475	0.15 458	0.58 528	0.20 401	0.14 459	0.26 470	0.22 448	0.36 479	0.62 528	0.30 480	0.40 478	0.30 446	0.23 441	0.22 437	0.28 488	0.09 353	0.09 429	0.11 435	0.10 418	0.11 434	0.10 407

rvit_0105_3	0.16 371	0.10 364	0.15 289	0.20 401	0.12 416	0.15 298	0.26 494	0.25 328	0.30 393	0.15 262	0.17 235	0.21 347	0.14 310	0.18 358	0.14 298	0.14 488	0.11 465	0.12 456	0.14 485	0.07 249	0.07 265

RAStereo	0.10 135	0.09 299	0.08 19	0.20 401	0.08 124	0.13 233	0.18 359	0.16 123	0.17 203	0.10 117	0.12 158	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.04 28

testlalala2	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.20 401	0.10 334	0.10 123	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.12 186	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

MoCha-V2	0.08 40	0.05 11	0.11 137	0.20 401	0.07 63	0.10 123	0.14 156	0.12 42	0.08 9	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

GMStereo_Zeroshot	0.16 371	0.13 436	0.25 448	0.20 401	0.10 334	0.17 349	0.13 108	0.30 408	0.25 339	0.23 416	0.32 432	0.25 403	0.11 215	0.19 383	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.11 435	0.06 179	0.12 450	0.08 334

LL-Strereo	0.13 273	0.10 364	0.12 175	0.20 401	0.10 334	0.11 163	0.18 359	0.33 443	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.14 310	0.19 383	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.04 13	0.05 109

TestStereo1	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 401	0.08 124	0.18 365	0.29 516	0.23 284	0.17 203	0.17 303	0.20 282	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

Wz-Net-MNSev	0.23 464	0.13 436	0.33 486	0.20 401	0.15 477	0.36 514	0.25 486	0.34 457	0.45 486	0.29 474	0.41 489	0.39 499	0.19 408	0.25 461	0.27 480	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.12 450	0.10 407

test_5	0.14 303	0.12 408	0.08 19	0.20 401	0.10 334	0.14 272	0.28 505	0.21 243	0.24 315	0.19 350	0.28 398	0.11 171	0.15 331	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

SA-5K	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 401	0.08 124	0.18 365	0.29 516	0.23 284	0.17 203	0.17 303	0.20 282	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

iRaft-Stereo_5w	0.12 246	0.09 299	0.12 175	0.20 401	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.22 266	0.22 295	0.19 350	0.14 186	0.11 171	0.09 163	0.20 401	0.16 351	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.06 187

GwcNet-ADL	0.13 273	0.08 228	0.14 252	0.20 401	0.09 228	0.12 204	0.20 420	0.30 408	0.25 339	0.14 238	0.14 186	0.18 312	0.14 310	0.13 229	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.06 187

PSM-AAD	0.11 174	0.07 117	0.10 95	0.20 401	0.09 228	0.10 123	0.14 156	0.21 243	0.13 114	0.12 186	0.14 186	0.18 312	0.11 215	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.14 480

sAnonymous2	0.13 273	0.12 408	0.25 448	0.20 401	0.12 416	0.18 365	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.08 138	0.11 101	0.11 169	0.09 353	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 493	0.10 407

CroCo_RVC	0.13 273	0.12 408	0.25 448	0.20 401	0.12 416	0.18 365	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.08 138	0.11 101	0.11 169	0.09 353	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 493	0.10 407

RAFT + AFF	0.13 273	0.08 228	0.21 422	0.20 401	0.10 334	0.14 272	0.23 460	0.27 355	0.21 273	0.12 186	0.10 114	0.12 192	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.08 297	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.06 182	0.09 378

ccnet	0.30 509	0.28 522	0.24 445	0.20 401	0.28 533	0.41 525	0.22 448	0.46 528	0.33 413	0.37 506	0.46 506	0.37 488	0.30 496	0.40 525	0.43 534	0.23 534	0.14 501	0.21 517	0.17 511	0.23 522	0.19 520

MMNet	0.17 393	0.10 364	0.17 353	0.20 401	0.11 387	0.27 479	0.20 420	0.26 341	0.42 472	0.22 402	0.30 419	0.22 365	0.20 420	0.18 358	0.20 405	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

UPFNet	0.16 371	0.08 228	0.12 175	0.20 401	0.12 416	0.20 406	0.23 460	0.28 379	0.26 352	0.18 335	0.24 330	0.22 365	0.20 420	0.19 383	0.22 431	0.09 353	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.08 315	0.06 187

EDNetEfficientorigin	7.92 577	0.32 532	152.98 593	0.20 401	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.23 284	0.60 524	0.73 544	0.67 533	0.41 508	0.51 537	0.24 456	0.41 531	0.08 297	0.07 371	0.09 357	0.07 269	0.12 450	0.11 431

FADNet_RVC	0.17 393	0.14 451	0.41 504	0.20 401	0.11 387	0.13 233	0.13 108	0.27 355	0.22 295	0.21 387	0.23 318	0.20 338	0.18 390	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.08 402	0.12 456	0.09 380	0.11 434	0.10 407

STTStereo	0.18 408	0.13 436	0.28 462	0.20 401	0.11 387	0.16 326	0.21 436	0.29 397	0.23 305	0.22 402	0.30 419	0.29 437	0.18 390	0.20 401	0.20 405	0.12 452	0.11 465	0.11 435	0.14 485	0.09 377	0.08 334

stereogan	0.22 451	0.11 389	0.21 422	0.20 401	0.12 416	0.32 500	0.19 402	0.36 479	0.45 486	0.23 416	0.39 475	0.35 483	0.27 472	0.33 498	0.23 442	0.10 394	0.12 479	0.10 405	0.10 418	0.14 481	0.14 480

ADCMid	0.26 493	0.15 458	0.42 507	0.20 401	0.14 459	0.25 459	0.26 494	0.35 472	0.40 463	0.37 506	0.45 504	0.34 478	0.42 526	0.36 510	0.36 519	0.10 394	0.09 429	0.11 435	0.11 448	0.13 465	0.13 464

ADCRef	0.20 429	0.12 408	0.43 509	0.20 401	0.12 416	0.23 444	0.18 359	0.32 429	0.37 448	0.26 445	0.33 438	0.18 312	0.23 441	0.25 461	0.26 474	0.07 237	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.09 378

AnyNet_C32	0.26 493	0.16 469	0.39 500	0.20 401	0.17 501	0.26 470	0.31 524	0.32 429	0.45 486	0.31 486	0.50 512	0.30 446	0.34 507	0.41 530	0.36 519	0.12 452	0.12 479	0.12 456	0.14 485	0.14 481	0.15 494

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 393	0.10 364	0.23 439	0.20 401	0.10 334	0.15 298	0.18 359	0.31 424	0.25 339	0.21 387	0.31 423	0.25 403	0.17 376	0.21 419	0.20 405	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.08 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 429	0.21 505	0.23 439	0.20 401	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.36 479	0.26 352	0.27 452	0.34 448	0.27 419	0.24 450	0.20 401	0.20 405	0.15 492	0.12 479	0.17 503	0.14 485	0.10 412	0.09 378

StereoDRNet-Refined	0.17 393	0.12 408	0.16 330	0.20 401	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.27 355	0.24 315	0.26 445	0.41 489	0.23 382	0.18 390	0.21 419	0.21 418	0.09 353	0.05 153	0.09 357	0.10 418	0.07 249	0.07 265
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.20 429	0.14 451	0.18 385	0.20 401	0.13 442	0.21 417	0.22 448	0.33 443	0.31 402	0.24 428	0.29 413	0.28 429	0.20 420	0.23 445	0.18 381	0.15 492	0.16 510	0.15 494	0.14 485	0.13 465	0.12 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.19 420	0.12 408	0.20 412	0.21 432	0.18 510	0.21 417	0.24 470	0.28 379	0.36 443	0.23 416	0.26 370	0.25 403	0.20 420	0.20 401	0.23 442	0.13 469	0.11 465	0.11 435	0.12 469	0.13 465	0.12 452

YMNet	0.20 429	0.12 408	0.20 412	0.21 432	0.14 459	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 465	0.35 452	0.30 446	0.18 390	0.18 358	0.22 431	0.11 426	0.13 491	0.10 405	0.10 418	0.09 377	0.09 378

YMNet_1	0.20 429	0.12 408	0.20 412	0.21 432	0.14 459	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 465	0.35 452	0.30 446	0.18 390	0.18 358	0.22 431	0.11 426	0.13 491	0.10 405	0.10 418	0.09 377	0.09 378

rvit_105_1	0.19 420	0.12 408	0.25 448	0.21 432	0.16 489	0.22 431	0.28 505	0.32 429	0.42 472	0.20 372	0.21 299	0.22 365	0.18 390	0.19 383	0.18 381	0.12 452	0.12 479	0.13 470	0.15 500	0.08 315	0.07 265

testlalala_base	0.10 135	0.09 299	0.14 252	0.21 432	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.13 58	0.11 54	0.08 58	0.15 199	0.07 62	0.08 138	0.11 101	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.05 109

Selective-RAFT	0.11 174	0.11 389	0.12 175	0.21 432	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.21 243	0.23 305	0.10 117	0.10 114	0.11 171	0.10 185	0.15 275	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

test_3	0.11 174	0.09 299	0.10 95	0.21 432	0.08 124	0.13 233	0.25 486	0.14 72	0.21 273	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.10 185	0.08 13	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.04 13	0.04 28

LMCR-Stereo	0.15 344	0.08 228	0.14 252	0.21 432	0.09 228	0.18 365	0.19 402	0.28 379	0.19 238	0.24 428	0.24 330	0.23 382	0.17 376	0.20 401	0.17 368	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.09 378

DGSMNet	0.25 482	0.19 496	0.34 489	0.21 432	0.24 526	0.24 450	0.21 436	0.36 479	0.42 472	0.25 441	0.32 432	0.38 494	0.21 428	0.29 482	0.24 454	0.13 469	0.11 465	0.14 483	0.16 504	0.23 522	0.23 528

psm_up	0.19 420	0.10 364	0.18 385	0.21 432	0.11 387	0.17 349	0.19 402	0.38 494	0.34 424	0.22 402	0.28 398	0.29 437	0.25 458	0.20 401	0.22 431	0.09 353	0.10 452	0.11 435	0.11 448	0.08 315	0.08 334

FAT-Stereo	0.21 443	0.13 436	0.22 431	0.21 432	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.35 472	0.40 463	0.28 465	0.37 460	0.33 474	0.33 506	0.21 419	0.20 405	0.09 353	0.11 465	0.10 405	0.09 380	0.11 434	0.14 480

FADNet-RVC	0.21 443	0.20 500	0.40 502	0.21 432	0.16 489	0.21 417	0.15 226	0.27 355	0.27 364	0.26 445	0.32 432	0.26 413	0.21 428	0.22 437	0.19 395	0.12 452	0.13 491	0.12 456	0.14 485	0.13 465	0.18 515

S-Stereo	0.21 443	0.12 408	0.25 448	0.21 432	0.13 442	0.21 417	0.19 402	0.33 443	0.45 486	0.23 416	0.36 457	0.28 429	0.29 485	0.20 401	0.23 442	0.09 353	0.12 479	0.10 405	0.10 418	0.13 465	0.14 480

edge stereo	0.23 464	0.14 451	0.21 422	0.21 432	0.13 442	0.24 450	0.16 285	0.32 429	0.42 472	0.32 493	0.40 478	0.39 499	0.35 510	0.25 461	0.25 461	0.13 469	0.11 465	0.14 483	0.11 448	0.12 450	0.14 480

RTSC	0.23 464	0.13 436	0.30 477	0.21 432	0.13 442	0.29 493	0.17 311	0.36 479	0.68 536	0.27 452	0.34 448	0.30 446	0.22 435	0.32 494	0.31 506	0.10 394	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.13 465	0.14 480

ADCS	0.30 509	0.19 496	0.48 516	0.21 432	0.18 510	0.29 493	0.24 470	0.42 513	0.64 532	0.40 512	0.50 512	0.40 505	0.37 514	0.40 525	0.43 534	0.13 469	0.13 491	0.13 470	0.14 485	0.16 504	0.16 503

ADCP+	0.20 429	0.10 364	0.35 495	0.21 432	0.12 416	0.22 431	0.27 499	0.31 424	0.35 438	0.26 445	0.37 460	0.22 365	0.22 435	0.27 467	0.28 488	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 407

ADCPNet	0.26 493	0.17 479	0.62 532	0.21 432	0.15 477	0.36 514	0.25 486	0.33 443	0.37 448	0.31 486	0.41 489	0.36 485	0.29 485	0.29 482	0.34 517	0.12 452	0.10 452	0.11 435	0.12 469	0.14 481	0.13 464

CVANet_RVC	0.18 408	0.11 389	0.14 252	0.21 432	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.34 457	0.34 424	0.22 402	0.31 423	0.28 429	0.18 390	0.24 456	0.18 381	0.12 452	0.08 402	0.12 456	0.12 469	0.09 377	0.08 334

SANet	0.25 482	0.14 451	0.29 471	0.21 432	0.11 387	0.29 493	0.25 486	0.40 503	0.65 535	0.36 502	0.40 478	0.42 510	0.27 472	0.27 467	0.25 461	0.12 452	0.09 429	0.10 405	0.09 380	0.13 465	0.12 452

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 40	0.07 117	0.09 62	0.22 452	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.04 28

UGAM	0.13 273	0.10 364	0.09 62	0.22 452	0.08 124	0.13 233	0.20 420	0.18 185	0.24 315	0.22 402	0.16 216	0.13 216	0.13 278	0.19 383	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.13 470	0.11 448	0.07 249	0.05 109

CroCo-Stereo Lap2	0.09 76	0.09 299	0.08 19	0.22 452	0.09 228	0.09 81	0.18 359	0.16 123	0.12 84	0.09 87	0.10 114	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.05 107	0.06 182	0.05 109

BUS	0.15 344	0.09 299	0.14 252	0.22 452	0.10 334	0.20 406	0.14 156	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 318	0.16 280	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

Wz-Net-LNSev	0.22 451	0.16 469	0.41 504	0.22 452	0.13 442	0.25 459	0.24 470	0.33 443	0.44 482	0.30 480	0.42 497	0.32 468	0.19 408	0.23 445	0.27 480	0.10 394	0.09 429	0.08 274	0.08 336	0.12 450	0.11 431

RAFT_CTSACE	0.12 246	0.09 299	0.10 95	0.22 452	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.18 185	0.17 203	0.21 387	0.27 387	0.13 216	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.04 13	0.04 28

BSDual-CNN	0.15 344	0.09 299	0.14 252	0.22 452	0.10 334	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 318	0.25 403	0.16 352	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

hknet	0.15 344	0.11 389	0.14 252	0.22 452	0.11 387	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.26 352	0.17 303	0.23 318	0.22 365	0.18 390	0.17 341	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

DDUNet	0.23 464	0.18 493	0.22 431	0.22 452	0.15 477	0.25 459	0.24 470	0.30 408	0.31 402	0.31 486	0.37 460	0.34 478	0.26 466	0.25 461	0.21 418	0.18 515	0.13 491	0.17 503	0.11 448	0.16 504	0.17 512

PSMNet-ADL	0.15 344	0.12 408	0.13 208	0.22 452	0.09 228	0.13 233	0.20 420	0.26 341	0.23 305	0.18 335	0.20 282	0.23 382	0.17 376	0.18 358	0.18 381	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.11 448	0.08 315	0.07 265

CroCo-Stereo	0.09 76	0.08 228	0.08 19	0.22 452	0.09 228	0.09 81	0.18 359	0.16 123	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.08 13	0.07 1	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28
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	0.16 371	0.09 299	0.12 175	0.22 452	0.09 228	0.18 365	0.21 436	0.26 341	0.24 315	0.18 335	0.30 419	0.27 419	0.18 390	0.18 358	0.15 332	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.08 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 393	0.12 408	0.16 330	0.22 452	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.32 429	0.49 497	0.20 372	0.25 357	0.17 297	0.13 278	0.21 419	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

FADNet-RVC-Resample	0.17 393	0.12 408	0.32 484	0.22 452	0.12 416	0.19 387	0.14 156	0.25 328	0.24 315	0.24 428	0.27 387	0.20 338	0.15 331	0.17 341	0.16 351	0.07 237	0.08 402	0.12 456	0.10 418	0.09 377	0.11 431

ADCL	0.25 482	0.12 408	0.49 517	0.22 452	0.12 416	0.36 514	0.29 516	0.30 408	0.57 518	0.24 428	0.47 508	0.30 446	0.31 501	0.30 488	0.30 501	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.10 412	0.10 407

AnyNet_C01	0.37 523	0.26 520	1.41 562	0.22 452	0.17 501	0.51 532	0.28 505	0.36 479	0.40 463	0.39 509	0.75 543	0.46 520	0.39 517	0.46 533	0.50 544	0.13 469	0.13 491	0.13 470	0.14 485	0.14 481	0.16 503

DRN-Test	0.20 429	0.11 389	0.21 422	0.22 452	0.10 334	0.22 431	0.22 448	0.40 503	0.38 454	0.24 428	0.33 438	0.26 413	0.22 435	0.22 437	0.25 461	0.11 426	0.07 371	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.08 334

StereoDRNet	0.19 420	0.11 389	0.18 385	0.22 452	0.11 387	0.22 431	0.22 448	0.37 487	0.34 424	0.24 428	0.28 398	0.30 446	0.19 408	0.20 401	0.21 418	0.10 394	0.08 402	0.11 435	0.09 380	0.09 377	0.07 265

XPNet_ROB	0.22 451	0.12 408	0.20 412	0.22 452	0.13 442	0.22 431	0.19 402	0.35 472	0.40 463	0.30 480	0.40 478	0.38 494	0.27 472	0.26 465	0.29 496	0.15 492	0.10 452	0.10 405	0.10 418	0.13 465	0.12 452

w-ln-seven-2	0.20 429	0.14 451	0.39 500	0.23 471	0.12 416	0.21 417	0.21 436	0.29 397	0.38 454	0.25 441	0.38 467	0.28 429	0.23 441	0.21 419	0.25 461	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.10 412	0.09 378

AIO-test2	0.10 135	0.08 228	0.10 95	0.23 471	0.09 228	0.11 163	0.11 45	0.23 284	0.24 315	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.09 380	0.05 95	0.05 109

rvit_stereo_0075_2	0.17 393	0.12 408	0.25 448	0.23 471	0.16 489	0.13 233	0.10 26	0.30 408	0.27 364	0.20 372	0.28 398	0.22 365	0.15 331	0.18 358	0.13 262	0.16 509	0.10 452	0.17 503	0.10 418	0.10 412	0.10 407

test_for_model	0.09 76	0.12 408	0.14 252	0.23 471	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.12 42	0.13 114	0.10 117	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.05 109

CASS	0.14 303	0.12 408	0.12 175	0.23 471	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.19 212	0.20 259	0.17 303	0.18 258	0.15 260	0.15 331	0.15 275	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.10 405	0.08 336	0.09 377	0.07 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
WZ-Net	0.29 506	0.17 479	0.82 551	0.23 471	0.16 489	0.35 510	0.29 516	0.40 503	0.59 523	0.24 428	0.57 524	0.37 488	0.25 458	0.34 501	0.37 523	0.09 353	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.14 481	0.16 503

UDG	0.21 443	0.17 479	0.20 412	0.23 471	0.15 477	0.31 498	0.20 420	0.33 443	0.35 438	0.24 428	0.28 398	0.31 461	0.29 485	0.21 419	0.23 442	0.15 492	0.12 479	0.13 470	0.09 380	0.14 481	0.15 494

TestStereo	0.14 303	0.15 458	0.11 137	0.23 471	0.08 124	0.15 298	0.21 436	0.20 225	0.23 305	0.14 238	0.25 357	0.16 280	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.05 109

RP	0.22 451	0.13 436	0.22 431	0.23 471	0.12 416	0.21 417	0.20 420	0.26 341	0.45 486	0.22 402	0.38 467	0.37 488	0.25 458	0.28 475	0.25 461	0.11 426	0.12 479	0.13 470	0.12 469	0.13 465	0.14 480

G-Net	0.25 482	0.17 479	0.38 499	0.23 471	0.16 489	0.51 532	0.23 460	0.29 397	0.35 438	0.36 502	0.38 467	0.31 461	0.29 485	0.28 475	0.27 480	0.11 426	0.09 429	0.12 456	0.10 418	0.16 504	0.14 480

DLCB_ROB	0.18 408	0.10 364	0.16 330	0.23 471	0.11 387	0.24 450	0.18 359	0.30 408	0.28 380	0.27 452	0.29 413	0.28 429	0.25 458	0.20 401	0.20 405	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.07 249	0.07 265

zh-sn7	0.26 493	0.17 479	0.55 522	0.24 482	0.14 459	0.25 459	0.25 486	0.34 457	0.49 497	0.29 474	0.55 518	0.29 437	0.32 503	0.37 515	0.33 514	0.10 394	0.10 452	0.11 435	0.11 448	0.12 450	0.12 452

AIO-test1	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.24 482	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.22 266	0.15 153	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.07 102	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.10 418	0.04 13	0.07 265

StereoVision	0.14 303	0.13 436	0.10 95	0.24 482	0.10 334	0.16 326	0.21 436	0.21 243	0.20 259	0.12 186	0.25 357	0.10 151	0.10 185	0.16 302	0.10 111	0.09 353	0.10 452	0.12 456	0.12 469	0.06 182	0.05 109

sCroCo_RVC	0.12 246	0.09 299	0.24 445	0.24 482	0.11 387	0.19 387	0.14 156	0.17 158	0.15 153	0.10 117	0.13 173	0.12 192	0.07 102	0.14 257	0.11 169	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.05 95	0.07 265

DMCA-RVC	0.17 393	0.10 364	0.16 330	0.24 482	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.24 315	0.21 387	0.27 387	0.25 403	0.27 472	0.18 358	0.21 418	0.12 452	0.08 402	0.13 470	0.10 418	0.10 412	0.08 334

SHD	0.26 493	0.15 458	0.31 480	0.24 482	0.18 510	0.23 444	0.15 226	0.39 500	0.72 541	0.32 493	0.42 497	0.36 485	0.29 485	0.33 498	0.30 501	0.13 469	0.11 465	0.14 483	0.13 480	0.16 504	0.20 523

TDLM	0.18 408	0.12 408	0.14 252	0.24 482	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.37 487	0.30 393	0.22 402	0.28 398	0.28 429	0.18 390	0.23 445	0.19 395	0.11 426	0.07 371	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.08 334

MSMD_ROB	0.31 514	0.26 520	0.26 457	0.24 482	0.21 519	0.34 506	0.25 486	0.34 457	0.39 459	0.40 512	0.69 537	0.45 516	0.41 522	0.34 501	0.28 488	0.20 523	0.20 522	0.26 525	0.25 528	0.23 522	0.22 527

Wz-Net-SNSev	0.26 493	0.17 479	0.46 511	0.25 490	0.14 459	0.26 470	0.24 470	0.38 494	0.57 518	0.30 480	0.56 520	0.39 499	0.26 466	0.24 456	0.32 511	0.10 394	0.09 429	0.10 405	0.11 448	0.11 434	0.11 431

Nwc_Net	0.23 464	0.17 479	0.22 431	0.25 490	0.15 477	0.25 459	0.27 499	0.38 494	0.39 459	0.22 402	0.41 489	0.30 446	0.29 485	0.28 475	0.25 461	0.11 426	0.10 452	0.17 503	0.20 517	0.10 412	0.11 431

RTS	0.46 535	0.19 496	3.33 568	0.25 490	0.15 477	0.72 548	0.21 436	0.37 487	0.78 548	0.42 518	0.44 502	0.31 461	0.43 529	0.55 541	0.37 523	0.10 394	0.09 429	0.13 470	0.13 480	0.15 493	0.15 494

RTSA	0.46 535	0.19 496	3.33 568	0.25 490	0.15 477	0.72 548	0.21 436	0.37 487	0.78 548	0.42 518	0.44 502	0.31 461	0.43 529	0.55 541	0.37 523	0.10 394	0.09 429	0.13 470	0.13 480	0.15 493	0.15 494

DANet	0.21 443	0.16 469	0.29 471	0.25 490	0.13 442	0.23 444	0.19 402	0.28 379	0.27 364	0.28 465	0.32 432	0.35 483	0.32 503	0.31 489	0.24 454	0.11 426	0.09 429	0.11 435	0.10 418	0.13 465	0.11 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 451	0.13 436	0.21 422	0.25 490	0.14 459	0.23 444	0.22 448	0.42 513	0.27 364	0.31 486	0.43 500	0.37 488	0.29 485	0.23 445	0.23 442	0.10 394	0.12 479	0.10 405	0.09 380	0.10 412	0.08 334

NaN_ROB	0.23 464	0.20 500	0.25 448	0.25 490	0.13 442	0.31 498	0.27 499	0.34 457	0.41 470	0.31 486	0.31 423	0.32 468	0.23 441	0.31 489	0.22 431	0.11 426	0.17 514	0.10 405	0.11 448	0.08 315	0.09 378

ETE_ROB	0.23 464	0.17 479	0.23 439	0.25 490	0.14 459	0.26 470	0.29 516	0.32 429	0.37 448	0.28 465	0.37 460	0.45 516	0.27 472	0.28 475	0.27 480	0.11 426	0.09 429	0.12 456	0.10 418	0.14 481	0.13 464

PWCDC_ROB	0.21 443	0.13 436	0.23 439	0.25 490	0.12 416	0.20 406	0.15 226	0.34 457	0.55 514	0.29 474	0.49 510	0.21 347	0.15 331	0.28 475	0.20 405	0.11 426	0.09 429	0.10 405	0.08 336	0.11 434	0.09 378

FC-DCNN v2	0.33 516	0.28 522	0.28 462	0.26 499	0.23 523	0.39 522	0.29 516	0.41 508	0.44 482	0.46 526	0.57 524	0.51 527	0.41 522	0.38 520	0.30 501	0.21 526	0.20 522	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529

GASNet	0.22 451	0.24 514	0.34 489	0.26 499	0.17 501	0.27 479	0.16 285	0.45 525	0.42 472	0.27 452	0.24 330	0.30 446	0.16 352	0.27 467	0.18 381	0.12 452	0.09 429	0.12 456	0.11 448	0.16 504	0.08 334

Anonymous3	0.16 371	0.14 451	0.34 489	0.26 499	0.14 459	0.27 479	0.18 359	0.28 379	0.28 380	0.15 262	0.17 235	0.14 235	0.11 215	0.16 302	0.12 227	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.11 431

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 451	0.21 505	0.25 448	0.26 499	0.11 387	0.24 450	0.14 156	0.39 500	0.24 315	0.32 493	0.36 457	0.30 446	0.21 428	0.19 383	0.22 431	0.17 514	0.14 501	0.21 517	0.16 504	0.13 465	0.12 452

NCC-stereo	0.25 482	0.15 458	0.31 480	0.26 499	0.17 501	0.21 417	0.31 524	0.41 508	0.40 463	0.24 428	0.38 467	0.33 474	0.29 485	0.37 515	0.28 488	0.13 469	0.11 465	0.15 494	0.22 522	0.13 465	0.13 464

Abc-Net	0.25 482	0.15 458	0.31 480	0.26 499	0.17 501	0.21 417	0.31 524	0.41 508	0.40 463	0.24 428	0.38 467	0.33 474	0.29 485	0.37 515	0.28 488	0.13 469	0.11 465	0.15 494	0.22 522	0.13 465	0.13 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 475	0.17 479	0.45 510	0.26 499	0.16 489	0.23 444	0.29 516	0.37 487	0.51 504	0.27 452	0.31 423	0.24 391	0.28 481	0.22 437	0.23 442	0.15 492	0.11 465	0.20 516	0.18 515	0.12 450	0.14 480

FC-DCNN	0.33 516	0.28 522	0.28 462	0.26 499	0.23 523	0.38 520	0.29 516	0.40 503	0.44 482	0.46 526	0.56 520	0.51 527	0.41 522	0.38 520	0.31 506	0.21 526	0.20 522	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529

AF-Net	0.23 464	0.17 479	0.17 353	0.27 507	0.13 442	0.26 470	0.24 470	0.33 443	0.51 504	0.25 441	0.33 438	0.39 499	0.27 472	0.28 475	0.26 474	0.11 426	0.10 452	0.16 501	0.12 469	0.11 434	0.11 431

MANE	0.47 537	0.28 522	0.28 462	0.27 507	0.24 526	0.50 530	0.32 532	0.57 540	0.62 528	0.74 546	1.20 565	1.21 556	0.64 547	0.54 540	0.39 527	0.22 529	0.20 522	0.27 528	0.31 538	0.26 533	0.25 531

LSM	0.34 522	0.21 505	0.62 532	0.27 507	0.62 557	0.35 510	0.26 494	0.43 519	0.49 497	0.45 525	0.60 531	0.42 510	0.37 514	0.35 506	0.26 474	0.13 469	0.21 531	0.14 483	0.16 504	0.18 513	0.34 543

FBW_ROB	0.25 482	0.17 479	0.23 439	0.27 507	0.14 459	0.26 470	0.22 448	0.42 513	0.43 480	0.42 518	0.41 489	0.43 512	0.27 472	0.32 494	0.24 454	0.09 353	0.15 505	0.15 494	0.12 469	0.12 450	0.10 407

LALA_ROB	0.25 482	0.16 469	0.23 439	0.27 507	0.17 501	0.27 479	0.27 499	0.42 513	0.38 454	0.33 497	0.39 475	0.51 527	0.26 466	0.29 482	0.28 488	0.16 509	0.09 429	0.13 470	0.12 469	0.13 465	0.13 464

PSMNet_ROB	0.22 451	0.12 408	0.15 289	0.27 507	0.15 477	0.25 459	0.36 535	0.43 519	0.37 448	0.27 452	0.33 438	0.32 468	0.23 441	0.21 419	0.27 480	0.12 452	0.08 402	0.13 470	0.11 448	0.10 412	0.09 378

RGC	0.25 482	0.20 500	0.29 471	0.28 513	0.16 489	0.22 431	0.23 460	0.33 443	0.44 482	0.27 452	0.40 478	0.38 494	0.28 481	0.37 515	0.23 442	0.11 426	0.13 491	0.17 503	0.17 511	0.15 493	0.16 503

PA-Net	0.24 475	0.18 493	0.34 489	0.28 513	0.22 522	0.22 431	0.39 540	0.29 397	0.39 459	0.22 402	0.33 438	0.25 403	0.26 466	0.21 419	0.25 461	0.10 394	0.23 534	0.15 494	0.22 522	0.09 377	0.13 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.33 516	0.25 519	0.51 518	0.28 513	0.27 532	0.30 496	0.31 524	0.35 472	0.51 504	0.36 502	0.40 478	0.47 523	0.35 510	0.34 501	0.36 519	0.23 534	0.26 536	0.26 525	0.28 534	0.23 522	0.21 524

PDISCO_ROB	0.28 502	0.16 469	0.28 462	0.28 513	0.20 517	0.33 502	0.27 499	0.45 525	0.58 521	0.28 465	0.41 489	0.45 516	0.30 496	0.34 501	0.35 518	0.12 452	0.09 429	0.17 503	0.16 504	0.17 511	0.13 464

DispFullNet	0.27 500	0.22 509	0.66 535	0.28 513	0.17 501	0.27 479	0.17 311	0.34 457	0.57 518	0.27 452	0.37 460	0.43 512	0.24 450	0.39 522	0.25 461	0.12 452	0.06 300	0.19 514	0.11 448	0.23 522	0.16 503

ELAS_RVC	0.42 530	0.29 529	0.33 486	0.28 513	0.24 526	0.56 536	0.38 538	0.50 532	0.61 525	0.74 546	0.76 544	0.67 541	0.56 541	0.55 541	0.42 533	0.22 529	0.21 531	0.27 528	0.26 529	0.27 535	0.26 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 530	0.29 529	0.34 489	0.28 513	0.24 526	0.63 540	0.37 536	0.52 535	0.52 510	0.72 543	0.82 548	0.68 543	0.56 541	0.52 537	0.45 540	0.22 529	0.21 531	0.27 528	0.26 529	0.26 533	0.26 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.22 451	0.16 469	0.29 471	0.29 520	0.15 477	0.26 470	0.21 436	0.34 457	0.32 408	0.29 474	0.36 457	0.28 429	0.25 458	0.20 401	0.25 461	0.16 509	0.12 479	0.14 483	0.11 448	0.09 377	0.08 334

XQC	0.29 506	0.23 511	0.53 519	0.29 520	0.19 514	0.36 514	0.28 505	0.37 487	0.58 521	0.31 486	0.31 423	0.37 488	0.30 496	0.39 522	0.39 527	0.13 469	0.09 429	0.15 494	0.12 469	0.18 513	0.18 515

FCDSN-DC	0.33 516	0.28 522	0.28 462	0.30 522	0.24 526	0.39 522	0.28 505	0.43 519	0.42 472	0.44 523	0.53 516	0.51 527	0.42 526	0.37 515	0.30 501	0.21 526	0.20 522	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.25 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.28 502	0.31 531	0.36 497	0.30 522	0.15 477	0.25 459	0.19 402	0.45 525	0.34 424	0.39 509	0.37 460	0.39 499	0.31 501	0.27 467	0.27 480	0.24 536	0.18 516	0.30 537	0.23 526	0.19 516	0.15 494

SQANet	0.24 475	0.24 514	0.31 480	0.31 524	0.19 514	0.27 479	0.13 108	0.30 408	0.33 413	0.25 441	0.37 460	0.31 461	0.22 435	0.27 467	0.23 442	0.15 492	0.10 452	0.21 517	0.16 504	0.22 519	0.16 503

MFN_U_SF_RVC	0.33 516	0.22 509	0.58 528	0.31 524	0.15 477	0.36 514	0.17 311	0.54 538	0.46 493	0.47 528	0.56 520	0.58 534	0.39 517	0.36 510	0.38 526	0.15 492	0.15 505	0.18 512	0.21 519	0.16 504	0.16 503

BEATNet-Init1	0.54 541	0.28 522	0.68 542	0.31 524	0.21 519	0.85 556	0.31 524	0.57 540	0.69 539	0.89 553	1.00 555	2.17 570	0.66 548	0.58 545	0.44 537	0.19 518	0.18 516	0.23 522	0.22 522	0.22 519	0.21 524

PVD	0.40 527	0.21 505	0.40 502	0.32 527	0.23 523	0.30 496	0.45 547	0.53 537	0.97 555	0.55 534	0.80 547	0.54 532	0.60 545	0.53 539	0.40 529	0.19 518	0.14 501	0.17 503	0.14 485	0.24 528	0.32 541

NCCL2	0.24 475	0.15 458	0.18 385	0.34 528	0.18 510	0.24 450	0.24 470	0.34 457	0.29 387	0.31 486	0.38 467	0.38 494	0.29 485	0.23 445	0.25 461	0.15 492	0.12 479	0.18 512	0.21 519	0.13 465	0.13 464

CSAN	0.30 509	0.24 514	0.28 462	0.34 528	0.19 514	0.34 506	0.42 543	0.38 494	0.51 504	0.38 508	0.40 478	0.44 515	0.34 507	0.29 482	0.31 506	0.19 518	0.16 510	0.19 514	0.19 516	0.14 481	0.15 494

HCRNet	0.16 371	0.23 511	0.12 175	0.35 530	0.11 387	0.15 298	0.17 311	0.26 341	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.21 347	0.14 310	0.15 275	0.13 262	0.11 426	0.07 371	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.07 265

GANetREF_RVC	0.31 514	0.34 534	0.29 471	0.35 530	0.16 489	0.33 502	0.42 543	0.48 530	0.52 510	0.35 499	0.35 452	0.34 478	0.32 503	0.40 525	0.33 514	0.27 538	0.20 522	0.29 535	0.15 500	0.19 516	0.18 515
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.28 502	0.33 533	0.42 507	0.36 532	0.32 538	0.18 365	0.20 420	0.42 513	0.30 393	0.33 497	0.41 489	0.40 505	0.24 450	0.31 489	0.20 405	0.19 518	0.11 465	0.25 524	0.15 500	0.22 519	0.16 503

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 509	0.24 514	0.30 477	0.36 532	0.16 489	0.36 514	0.31 524	0.34 457	0.43 480	0.41 516	0.46 506	0.38 494	0.30 496	0.35 506	0.29 496	0.19 518	0.20 522	0.26 525	0.29 535	0.18 513	0.19 520

Consistency-Raft	0.44 532	0.40 539	0.46 511	0.37 534	0.43 544	0.42 526	0.41 541	0.57 540	0.55 514	0.32 493	0.73 541	0.32 468	0.50 535	0.42 531	0.49 543	0.39 543	0.36 544	0.45 543	0.52 553	0.42 543	0.30 539

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 532	0.39 538	0.56 523	0.40 535	0.20 517	0.66 543	0.33 533	0.54 538	0.72 541	0.71 542	0.72 540	0.62 536	0.55 539	0.52 537	0.47 541	0.20 523	0.19 521	0.29 535	0.30 537	0.24 528	0.19 520

anonymity	0.53 540	0.58 545	0.66 535	0.41 536	0.61 556	0.54 534	0.41 541	0.57 540	0.41 470	0.56 535	0.50 512	0.50 526	0.55 539	0.59 546	0.50 544	0.58 554	0.50 557	0.51 546	0.51 551	0.52 545	0.58 553

SGM+DAISY	0.57 543	0.58 545	0.67 539	0.41 536	0.55 550	0.68 545	0.51 549	0.57 540	0.46 493	0.67 538	0.70 538	0.69 544	0.57 543	0.64 548	0.58 549	0.59 555	0.49 554	0.50 545	0.50 550	0.52 545	0.59 556

NVStereoNet_ROB	0.47 537	0.37 536	0.47 514	0.42 538	0.29 536	0.35 510	0.35 534	0.50 532	0.61 525	0.73 544	0.94 552	0.70 545	0.68 549	0.48 534	0.62 551	0.22 529	0.33 543	0.34 539	0.34 542	0.30 536	0.31 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 525	0.38 537	0.53 519	0.44 539	0.28 533	0.57 537	0.24 470	0.42 513	0.62 528	0.40 512	0.50 512	0.46 520	0.34 507	0.40 525	0.33 514	0.30 539	0.30 540	0.39 541	0.33 540	0.30 536	0.29 537

ACVNet_1	0.45 534	0.51 543	0.61 531	0.45 540	0.28 533	0.50 530	0.28 505	0.58 545	0.71 540	0.63 537	0.59 530	0.74 546	0.50 535	0.50 535	0.36 519	0.26 537	0.25 535	0.39 541	0.29 535	0.32 540	0.25 531

ACVNet-4b	0.39 525	0.53 544	0.56 523	0.45 540	0.24 526	0.46 528	0.18 359	0.50 532	0.64 532	0.42 518	0.45 504	0.60 535	0.27 472	0.34 501	0.24 454	0.33 541	0.14 501	0.48 544	0.42 544	0.31 539	0.27 536

SPS-STEREO	0.58 544	0.59 547	0.66 535	0.45 540	0.55 550	0.65 542	0.44 546	0.63 547	0.51 504	0.69 540	0.65 532	0.66 540	0.58 544	0.62 547	0.62 551	0.62 557	0.47 552	0.51 546	0.49 548	0.55 548	0.58 553
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.41 528	0.40 539	0.54 521	0.46 543	0.30 537	0.64 541	0.24 470	0.47 529	0.68 536	0.42 518	0.49 510	0.47 523	0.42 526	0.40 525	0.32 511	0.32 540	0.28 538	0.37 540	0.31 538	0.33 541	0.29 537

MFMNet_re	0.65 545	0.66 552	0.66 535	0.51 544	0.69 561	0.70 546	0.58 553	0.65 548	0.75 546	0.61 536	0.73 541	0.63 537	0.68 549	0.65 549	0.60 550	0.66 559	0.58 566	0.63 550	0.59 554	0.68 556	0.69 563

JetBlue	0.73 551	0.46 542	1.21 560	0.52 545	0.47 546	2.16 571	0.67 559	0.78 550	0.72 541	0.70 541	0.79 546	1.21 556	0.84 556	1.06 567	1.04 567	0.40 544	0.28 538	0.33 538	0.33 540	0.30 536	0.34 543

SAMSARA	0.41 528	0.28 522	0.34 489	0.55 546	0.39 540	0.85 556	1.25 571	0.49 531	0.52 510	0.36 502	0.35 452	0.56 533	0.39 517	0.39 522	0.41 531	0.15 492	0.20 522	0.15 494	0.14 485	0.23 522	0.21 524

RainbowNet	0.54 541	0.61 548	0.71 548	0.57 547	0.43 544	0.66 543	0.37 536	0.60 546	0.87 552	0.51 530	0.67 533	0.63 537	0.47 532	0.50 535	0.44 537	0.47 549	0.48 553	0.53 548	0.41 543	0.53 547	0.41 548

ACVNet_2	0.67 548	0.68 553	0.70 546	0.64 548	0.41 542	0.75 551	0.50 548	0.98 560	1.38 565	0.90 554	1.09 559	1.04 551	0.74 552	0.55 541	0.48 542	0.43 545	0.40 546	0.53 548	0.45 545	0.48 544	0.36 545

MADNet+	0.76 552	0.72 554	3.76 571	0.67 549	0.41 542	0.99 562	0.97 569	0.72 549	0.75 546	0.52 531	0.58 528	0.64 539	0.68 549	0.89 561	1.04 567	0.35 542	0.36 544	0.28 534	0.23 526	0.38 542	0.33 542

IMH-64-1	0.66 546	0.62 549	0.69 543	0.72 550	0.51 547	0.60 538	0.51 549	0.92 554	0.84 550	0.75 549	1.02 556	0.81 547	0.78 554	0.80 552	0.50 544	0.43 545	0.46 548	0.72 552	0.48 546	0.55 548	0.40 546

IMH-64	0.66 546	0.62 549	0.69 543	0.72 550	0.51 547	0.60 538	0.51 549	0.92 554	0.84 550	0.75 549	1.02 556	0.81 547	0.78 554	0.80 552	0.50 544	0.43 545	0.46 548	0.72 552	0.48 546	0.55 548	0.40 546

IMH	0.72 549	0.65 551	0.70 546	0.77 552	0.54 549	0.71 547	0.56 552	0.99 562	1.08 556	0.82 552	1.09 559	0.89 549	0.88 558	0.88 560	0.53 548	0.44 548	0.50 557	0.75 555	0.51 551	0.58 551	0.42 549

PWCK	0.72 549	0.95 563	0.99 557	0.77 552	0.32 538	0.79 553	0.38 538	0.92 554	0.90 553	0.96 557	0.76 544	0.97 550	0.62 546	0.87 558	0.68 554	0.73 561	0.46 548	0.76 557	0.49 548	0.71 559	0.44 550

TorneroNet-64	0.76 552	0.73 555	0.77 549	0.78 554	0.58 555	0.94 561	0.58 553	0.85 553	1.26 560	0.67 538	0.88 550	1.41 563	0.76 553	0.87 558	0.68 554	0.49 550	0.46 548	0.73 554	0.59 554	0.68 556	0.54 552

LVE	0.84 557	0.87 561	0.86 554	0.81 555	0.56 552	1.09 567	0.66 558	1.07 564	1.45 567	0.97 558	1.23 567	1.11 554	0.86 557	0.84 555	0.72 558	0.49 550	0.56 563	0.76 557	0.60 556	0.66 554	0.60 559

Dean	0.88 558	0.88 562	0.81 550	0.82 556	0.57 553	0.91 558	0.62 556	1.17 570	1.71 570	1.15 565	1.16 563	1.31 560	1.00 563	0.82 554	0.83 563	0.57 552	0.56 563	0.78 559	0.65 557	0.67 555	0.58 553

WAO-7	0.80 554	0.78 557	0.57 525	0.85 557	0.67 560	0.76 552	0.69 562	1.07 564	1.30 562	0.90 554	1.20 565	1.05 552	0.93 560	0.71 550	0.68 554	0.60 556	0.62 567	0.67 551	0.68 560	0.64 552	0.59 556

TorneroNet	0.83 556	0.75 556	0.83 553	0.85 557	0.63 558	1.03 565	0.65 557	0.96 558	1.14 558	0.80 551	1.10 561	1.36 561	0.88 558	0.95 563	0.82 562	0.57 552	0.49 554	0.79 560	0.66 559	0.74 562	0.64 562

WAO-6	0.82 555	0.81 558	0.63 534	0.87 559	0.63 558	0.79 553	0.60 555	0.98 560	1.52 569	0.91 556	0.97 554	1.08 553	1.04 564	0.72 551	0.70 557	0.72 560	0.49 554	0.91 563	0.71 561	0.70 558	0.59 556

UNDER WATER-64	0.97 561	0.96 564	1.48 564	0.88 560	0.57 553	1.24 570	0.90 567	0.78 550	0.96 554	1.05 560	0.85 549	1.56 568	1.26 570	0.97 565	0.99 565	0.88 566	0.57 565	1.04 566	0.88 566	0.81 563	0.75 564

JetRed	1.66 568	1.51 571	3.09 567	0.93 561	1.21 570	5.28 574	1.61 573	1.29 572	1.42 566	1.84 571	1.77 572	1.59 569	0.95 561	1.43 570	2.51 574	0.91 568	1.61 572	0.93 564	0.91 568	1.36 570	1.03 570

WAO-8	0.92 559	0.83 559	0.67 539	0.94 562	0.70 562	0.92 559	0.68 560	1.08 566	1.80 572	1.06 562	1.42 569	1.29 558	1.08 566	0.86 556	0.80 560	0.74 562	0.54 560	0.86 561	0.75 562	0.71 559	0.63 560

Venus	0.92 559	0.83 559	0.67 539	0.94 562	0.70 562	0.92 559	0.68 560	1.08 566	1.80 572	1.06 562	1.42 569	1.29 558	1.08 566	0.86 556	0.80 560	0.74 562	0.54 560	0.86 561	0.75 562	0.71 559	0.63 560

UNDER WATER	0.99 563	1.00 565	1.47 563	1.00 564	0.71 564	1.18 569	0.86 565	0.81 552	1.09 557	1.02 559	0.90 551	1.53 567	1.26 570	1.06 567	1.02 566	0.79 564	0.54 560	1.02 565	0.88 566	0.83 564	0.75 564

GCST	0.37 523	0.42 541	0.27 459	1.03 565	0.39 540	0.18 365	0.08 7	0.21 243	0.18 217	0.28 465	0.25 357	0.15 260	0.12 246	0.16 302	0.14 298	0.64 558	0.43 547	0.75 555	0.65 557	0.64 552	0.46 551

HanzoNet	1.31 567	1.29 570	1.22 561	1.13 566	0.85 566	1.05 566	0.84 564	1.06 563	1.47 568	1.66 570	1.63 571	2.48 572	1.78 572	1.63 571	1.69 569	1.27 570	0.80 570	1.32 570	1.02 569	1.07 569	0.90 568

notaker	0.98 562	1.13 566	1.02 558	1.14 567	0.81 565	0.73 550	0.69 562	0.94 557	1.15 559	1.19 567	1.19 564	1.41 563	1.17 569	1.10 569	0.74 559	0.82 565	0.64 568	1.18 567	0.79 564	1.02 566	0.82 567

DPSimNet_ROB	1.14 566	1.25 569	0.87 555	1.15 568	0.90 568	1.15 568	1.18 570	1.20 571	1.26 560	1.45 569	1.05 558	1.44 566	1.13 568	0.92 562	1.70 570	1.47 572	0.52 559	1.22 569	1.04 571	0.92 565	1.03 570

ktn	1.02 564	1.23 568	0.82 551	1.24 569	0.86 567	1.00 564	0.86 565	0.96 558	1.37 564	1.05 560	1.12 562	1.16 555	1.06 565	0.95 563	0.62 551	1.28 571	0.71 569	1.39 571	0.83 565	1.06 568	0.77 566

KSHMR	1.10 565	1.19 567	0.90 556	1.26 570	1.00 569	0.99 562	0.96 568	1.13 569	1.35 563	1.16 566	1.28 568	1.40 562	0.97 562	1.03 566	0.93 564	1.03 569	1.08 571	1.20 568	1.03 570	1.03 567	0.98 569

MADNet++	1.97 569	1.75 572	1.66 565	1.83 571	1.69 572	2.38 572	1.45 572	2.36 573	2.11 574	2.58 573	2.37 574	2.25 571	2.21 573	2.28 572	2.36 573	1.87 573	1.67 573	1.53 572	1.34 572	1.87 571	1.78 573

tt	4.65 572	0.07 117	3.54 570	2.01 572	1.55 571	10.25 578	16.66 578	8.90 582	5.03 575	1.33 568	0.96 553	4.71 573	4.74 574	3.33 573	5.86 576	6.06 581	10.30 585	1.87 575	2.09 575	2.61 573	1.19 572

xxxxx1	7.75 574	5.06 577	7.26 574	3.15 573	3.91 574	16.37 582	22.88 583	5.87 578	8.68 577	7.99 578	8.55 576	9.13 580	8.46 578	10.05 580	10.47 578	2.43 575	2.48 575	3.56 578	12.26 582	3.48 574	3.02 576

tt_ll	7.75 574	5.06 577	7.26 574	3.15 573	3.91 574	16.37 582	22.88 583	5.87 578	8.68 577	7.99 578	8.55 576	9.13 580	8.46 578	10.05 580	10.47 578	2.43 575	2.48 575	3.56 578	12.26 582	3.48 574	3.02 576

ff	7.75 574	5.06 577	7.26 574	3.15 573	3.91 574	16.37 582	22.88 583	5.87 578	8.68 577	7.99 578	8.55 576	9.13 580	8.46 578	10.05 580	10.47 578	2.43 575	2.48 575	3.56 578	12.26 582	3.48 574	3.02 576

PML	8.57 580	9.39 584	6.24 573	5.34 576	6.36 577	13.21 580	20.99 579	5.35 575	6.68 576	17.75 586	26.46 592	7.58 578	6.08 576	7.89 579	5.76 575	5.33 580	1.83 574	5.95 584	1.93 574	8.75 582	2.53 575

DGTPSM_ROB	8.06 578	4.50 575	8.69 581	5.34 576	10.73 580	8.32 576	22.71 581	5.47 576	13.38 582	5.13 575	9.98 579	5.10 574	10.47 581	5.53 576	12.77 582	3.79 578	8.00 580	3.49 576	6.95 579	3.74 577	7.09 581

DPSMNet_ROB	8.06 578	4.50 575	8.69 581	5.36 578	10.74 581	8.32 576	22.71 581	5.47 576	13.38 582	5.13 575	9.98 579	5.10 574	10.47 581	5.53 576	12.77 582	3.80 579	8.00 580	3.49 576	6.95 579	3.75 578	7.09 581

USTest	6.16 573	2.65 574	2.79 566	6.48 579	7.21 578	14.33 581	21.38 580	6.98 581	9.55 580	5.35 577	6.12 575	5.71 576	7.69 577	6.31 578	6.75 577	1.97 574	3.38 579	1.63 573	2.14 576	2.49 572	2.35 574

Anonymous_1	10.87 583	7.82 581	7.41 577	10.29 580	10.08 579	18.64 586	26.11 586	11.02 583	13.45 584	9.43 581	10.10 581	9.73 583	11.31 583	10.69 583	12.47 581	6.42 582	8.38 582	5.70 581	10.22 581	11.41 583	6.65 580

DPSM_ROB	11.10 584	8.47 582	7.95 578	10.84 581	11.58 582	19.10 587	26.50 587	12.02 584	14.09 585	10.38 582	10.91 582	10.39 584	11.92 584	11.67 584	13.39 584	6.99 583	8.79 583	5.82 582	6.92 577	6.97 580	7.31 583

DPSM	11.10 584	8.47 582	7.95 578	10.84 581	11.58 582	19.10 587	26.50 587	12.02 584	14.09 585	10.38 582	10.91 582	10.39 584	11.92 584	11.67 584	13.39 584	6.99 583	8.79 583	5.82 582	6.92 577	6.97 580	7.31 583

TCMNet-wrong-test	3.69 571	5.54 580	3.91 572	12.22 583	11.75 584	4.77 573	3.86 574	1.08 566	0.74 545	1.13 564	2.21 573	6.16 577	0.53 538	3.43 574	2.33 572	0.90 567	0.20 522	1.85 574	1.69 573	5.71 579	3.79 579

HaxPig	15.73 586	18.55 590	19.19 587	16.92 584	15.89 586	7.80 575	7.57 575	13.37 586	10.80 581	15.40 585	14.87 584	15.95 586	14.81 586	15.67 586	15.97 586	18.96 589	16.72 586	19.47 589	18.10 589	19.45 589	19.06 590

LRCNet_RVC	10.76 582	13.97 585	7.97 580	19.07 585	2.04 573	0.35 510	0.31 524	5.29 574	0.48 496	13.02 584	17.65 585	8.69 579	5.73 575	4.78 575	2.22 571	23.53 590	2.69 578	27.60 591	25.75 591	17.60 588	16.54 589

MEDIAN_ROB	20.38 587	24.05 591	23.36 589	21.18 586	21.62 587	10.51 579	8.17 576	17.68 587	15.46 587	20.04 587	19.65 586	20.30 587	20.16 587	21.17 587	21.03 587	23.81 591	21.77 591	24.98 590	23.75 590	25.01 590	23.94 591

CasAABBNet	22.33 588	17.11 586	15.84 583	21.94 587	23.28 589	38.30 589	53.40 592	24.05 589	28.44 590	20.66 588	21.86 588	21.03 590	24.04 590	23.35 588	27.03 591	14.06 586	17.69 588	11.70 586	13.94 586	14.04 585	14.76 587

FlowAnything	22.34 589	17.13 587	15.98 584	22.00 588	23.23 588	38.39 592	53.32 590	24.19 590	28.48 591	21.00 591	21.93 589	20.83 588	23.97 588	23.44 590	26.83 589	14.04 585	17.80 590	11.63 585	14.08 588	14.00 584	14.65 585

Selective-RAFT-Error	22.39 590	17.14 588	16.01 585	22.00 588	23.34 590	38.37 590	53.36 591	24.24 592	28.53 592	20.80 589	21.94 590	20.94 589	24.02 589	23.48 591	27.33 592	14.07 587	17.70 589	11.70 586	13.93 585	14.05 586	14.83 588

LSM0	22.80 591	17.22 589	19.17 586	22.12 590	28.90 592	38.38 591	53.27 589	24.21 591	28.36 589	20.84 590	21.11 587	21.63 591	24.25 591	23.42 589	26.98 590	14.08 588	17.39 587	11.72 588	13.98 587	14.22 587	14.66 586

AVERAGE_ROB	24.89 592	29.12 592	27.98 590	24.83 591	24.59 591	17.82 585	11.61 577	21.45 588	19.91 588	25.04 592	24.38 591	25.06 592	25.31 592	24.69 592	22.86 588	29.74 592	27.09 592	28.97 592	27.94 592	30.07 591	29.35 592

test_example2	97.69 593	92.93 593	45.57 591	96.02 592	109.84 593	88.44 593	93.70 593	25.54 593	94.63 593	130.46 594	126.87 593	58.93 593	75.48 593	87.99 593	77.94 593	150.16 593	221.11 593	76.29 593	98.21 593	108.42 593	95.33 593

DLNR_Zeroshot_test	10.48 581	2.27 573	19.78 588	120.28 593	13.29 585	0.06 7	0.13 108	0.24 308	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.13 469	0.04 20	0.06 100	0.04 31	52.68 592	0.04 28

ccccc		285.89 594		366.70 594	366.78 594	118.88 594		113.97 594		125.77 593		120.54 594		252.62 594		382.79 594	352.84 594	254.30 594	222.62 594	426.61 594

Low-res two-view benchmark