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

CNT	0.11 3	0.07 1	0.19 20	0.14 1	0.11 105	0.13 19	0.13 61	0.22 56	0.15 31	0.10 11	0.10 18	0.11 75	0.09 25	0.14 5	0.12 12	0.08 207	0.05 5	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.09 120

4k_L	0.12 32	0.07 1	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.12 34	0.20 26	0.14 18	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.10 59	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.10 275	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.13 310

aaa3	0.11 3	0.07 1	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.13 19	0.12 34	0.20 26	0.14 18	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.11 97	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.09 241	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

gc-stereo	0.11 3	0.07 1	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.13 61	0.19 22	0.13 10	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.10 59	0.17 39	0.15 138	0.08 207	0.11 312	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.10 185

mfccc	0.12 32	0.07 1	0.19 20	0.15 9	0.09 17	0.17 94	0.11 17	0.21 43	0.14 18	0.10 11	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

ss10	0.12 32	0.07 1	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.09 25	0.18 57	0.15 138	0.07 80	0.12 339	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

5k_new	0.11 3	0.07 1	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.13 19	0.12 34	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.09 12	0.10 37	0.09 25	0.18 57	0.14 97	0.07 80	0.10 275	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

USM	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 29	0.08 5	0.16 72	0.13 61	0.20 26	0.16 41	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.08 9	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.11 225

weee2	0.11 3	0.07 1	0.19 20	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.09 12	0.11 75	0.10 59	0.16 22	0.14 97	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.13 310

ACM	0.11 3	0.07 1	0.19 20	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.11 17	0.20 26	0.14 18	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.09 25	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

SteFusion	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 29	0.10 69	0.15 43	0.13 61	0.24 88	0.19 77	0.10 11	0.11 35	0.08 1	0.09 25	0.15 12	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.07 21

PyraSte	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 56	0.09 17	0.16 72	0.12 34	0.24 88	0.15 31	0.11 34	0.12 55	0.10 37	0.10 59	0.15 12	0.13 45	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.07 21

tim_s	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 56	0.10 69	0.16 72	0.12 34	0.24 88	0.16 41	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.09 25	0.15 12	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.07 21

xxxad45	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 56	0.09 17	0.15 43	0.13 61	0.25 109	0.19 77	0.10 11	0.09 12	0.10 37	0.10 59	0.14 5	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.07 21

ACW_4w	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 56	0.09 17	0.15 43	0.13 61	0.24 88	0.19 77	0.10 11	0.11 35	0.09 19	0.10 59	0.16 22	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.05 3	0.06 7

5w_v4	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.13 61	0.25 109	0.18 63	0.10 11	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.14 5	0.13 45	0.05 1	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.07 21

ITER124	0.12 32	0.07 1	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.17 94	0.13 61	0.20 26	0.13 10	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.10 59	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.12 339	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

zaero_v3	0.12 32	0.07 1	0.26 68	0.17 29	0.08 5	0.18 121	0.11 17	0.20 26	0.17 48	0.14 85	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.19 75	0.12 12	0.06 33	0.12 339	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.08 70

ITERv2	0.12 32	0.07 1	0.27 82	0.17 29	0.08 5	0.16 72	0.11 17	0.20 26	0.17 48	0.14 85	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.20 96	0.13 45	0.06 33	0.13 362	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.09 120

ITER	0.14 75	0.07 1	0.26 68	0.16 12	0.08 5	0.12 11	0.11 17	0.17 7	0.16 41	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.10 59	0.27 221	0.14 97	0.07 80	0.10 275	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.34 539

Monster-pub-mixall	0.13 47	0.07 1	0.20 27	0.17 29	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 43	0.13 10	0.12 52	0.11 35	0.08 1	0.08 9	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.35 583	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.09 120

IGEV	0.12 32	0.07 1	0.19 20	0.16 12	0.11 105	0.16 72	0.13 61	0.22 56	0.17 48	0.12 52	0.15 106	0.09 19	0.07 2	0.16 22	0.12 12	0.06 33	0.10 275	0.06 51	0.07 146	0.05 3	0.08 70

CAS	0.16 112	0.07 1	0.29 91	0.42 569	0.17 362	0.20 174	0.18 241	0.23 68	0.20 91	0.15 110	0.19 148	0.11 75	0.10 59	0.15 12	0.14 97	0.31 577	0.04 1	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.16 372

5k_stereo	0.11 3	0.08 24	0.20 27	0.14 1	0.10 69	0.12 11	0.13 61	0.24 88	0.14 18	0.11 34	0.11 35	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.13 45	0.10 358	0.07 136	0.05 1	0.05 23	0.06 65	0.09 120

wo013ll	0.11 3	0.08 24	0.18 12	0.14 1	0.09 17	0.11 3	0.15 121	0.23 68	0.16 41	0.11 34	0.10 18	0.10 37	0.08 9	0.13 3	0.12 12	0.09 288	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.06 65	0.08 70

2k_new	0.11 3	0.08 24	0.17 3	0.14 1	0.10 69	0.14 26	0.14 93	0.22 56	0.15 31	0.11 34	0.08 6	0.09 19	0.09 25	0.14 5	0.11 1	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.09 120

SX	0.11 3	0.08 24	0.20 27	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.08 6	0.12 92	0.10 59	0.18 57	0.15 138	0.07 80	0.11 312	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.09 120

uiiii_40	0.11 3	0.08 24	0.17 3	0.16 12	0.09 17	0.13 19	0.11 17	0.21 43	0.12 4	0.09 2	0.09 12	0.10 37	0.11 97	0.16 22	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.06 51	0.08 230	0.05 3	0.08 70

4.5w_L	0.11 3	0.08 24	0.18 12	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.11 17	0.21 43	0.13 10	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.12 129	0.17 39	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.08 230	0.06 65	0.08 70

StePilot	0.11 3	0.08 24	0.17 3	0.16 12	0.09 17	0.14 26	0.11 17	0.21 43	0.14 18	0.10 11	0.11 35	0.10 37	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.07 21

ITERv19	0.13 47	0.08 24	0.27 82	0.17 29	0.08 5	0.11 3	0.13 61	0.19 22	0.17 48	0.13 64	0.14 99	0.09 19	0.10 59	0.20 96	0.13 45	0.06 33	0.06 56	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.31 525

DDF-Stereo	0.16 112	0.08 24	0.30 99	0.21 168	0.20 441	0.12 11	0.14 93	0.20 26	0.19 77	0.11 34	0.10 18	0.13 104	0.12 129	0.24 169	0.20 273	0.09 288	0.18 463	0.07 113	0.06 72	0.20 531	0.19 413

252Zero-FE	0.18 137	0.08 24	0.28 88	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.11 17	0.22 56	0.22 123	0.76 574	0.11 35	0.09 19	0.08 9	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.51 598	0.06 51	0.08 230	0.06 65	0.10 185

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 24	0.25 61	0.18 56	0.10 69	0.13 19	0.12 34	0.16 4	0.14 18	0.11 34	0.14 99	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.15 138	0.05 1	0.16 426	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

zero-FE	0.21 226	0.08 24	1.10 546	0.24 318	0.27 525	0.12 11	0.14 93	0.20 26	0.20 91	0.12 52	0.11 35	0.13 104	0.11 97	0.22 135	0.19 251	0.09 288	0.23 516	0.07 113	0.08 230	0.19 523	0.27 504

111111	0.13 47	0.08 24	0.20 27	0.20 135	0.13 193	0.13 19	0.10 8	0.23 68	0.17 48	0.11 34	0.13 66	0.12 92	0.08 9	0.19 75	0.12 12	0.07 80	0.16 426	0.06 51	0.04 1	0.08 192	0.16 372

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 24	0.22 44	0.19 94	0.10 69	0.16 72	0.11 17	0.18 11	0.13 10	0.11 34	0.07 3	0.10 37	0.08 9	0.14 5	0.12 12	0.07 80	0.09 241	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.08 70

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 24	0.26 68	0.19 94	0.09 17	0.15 43	0.11 17	0.18 11	0.13 10	0.09 2	0.06 1	0.10 37	0.08 9	0.18 57	0.12 12	0.06 33	0.16 426	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-G_1	0.12 32	0.08 24	0.28 88	0.20 135	0.09 17	0.21 202	0.09 2	0.20 26	0.12 4	0.11 34	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.22 135	0.11 1	0.07 80	0.09 241	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.12 278

LG-G	0.12 32	0.08 24	0.28 88	0.20 135	0.09 17	0.21 202	0.09 2	0.20 26	0.12 4	0.11 34	0.10 18	0.11 75	0.10 59	0.22 135	0.11 1	0.07 80	0.09 241	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.12 278

SGD-Stereo	0.12 32	0.08 24	0.18 12	0.17 29	0.07 1	0.17 94	0.13 61	0.19 22	0.17 48	0.12 52	0.13 66	0.11 75	0.12 129	0.19 75	0.12 12	0.08 207	0.04 1	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 137	0.08 24	0.39 156	0.19 94	0.19 417	0.24 272	0.18 241	0.29 151	0.29 233	0.24 211	0.21 175	0.24 256	0.18 259	0.22 135	0.21 297	0.07 80	0.11 312	0.06 51	0.07 146	0.06 65	0.11 225

FoundationStereo	0.13 47	0.08 24	0.18 12	0.29 480	0.30 542	0.12 11	0.13 61	0.12 1	0.18 63	0.09 2	0.08 6	0.10 37	0.08 9	0.14 5	0.11 1	0.07 80	0.31 570	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.06 7

dual_stereo	0.18 137	0.08 24	0.26 68	0.21 168	0.32 552	0.11 3	0.13 61	0.27 126	0.20 91	0.11 34	0.09 12	0.10 37	0.08 9	0.20 96	0.14 97	0.07 80	0.45 594	0.06 51	0.05 23	0.05 3	0.65 601

Pointernet	0.15 91	0.08 24	0.35 135	0.19 94	0.12 143	0.20 174	0.12 34	0.34 218	0.25 174	0.15 110	0.16 115	0.13 104	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.08 70

IGEV-Stereo+	0.14 75	0.08 24	0.26 68	0.18 56	0.14 232	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 48	0.14 85	0.08 6	0.10 37	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.07 80	0.15 413	0.06 51	0.06 72	0.16 483	0.29 518

CES	0.14 75	0.08 24	0.24 52	0.17 29	0.23 486	0.18 121	0.15 121	0.24 88	0.20 91	0.14 85	0.18 138	0.14 129	0.10 59	0.19 75	0.12 12	0.07 80	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.08 192	0.20 431

SX1w	0.11 3	0.09 48	0.19 20	0.14 1	0.09 17	0.11 3	0.14 93	0.21 43	0.11 2	0.12 52	0.11 35	0.10 37	0.07 2	0.16 22	0.12 12	0.10 358	0.07 136	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.08 70

mnv4	0.11 3	0.09 48	0.18 12	0.14 1	0.09 17	0.14 26	0.14 93	0.22 56	0.12 4	0.11 34	0.10 18	0.11 75	0.08 9	0.13 3	0.13 45	0.09 288	0.06 56	0.05 1	0.05 23	0.06 65	0.08 70

Zero-FE251	0.17 127	0.09 48	0.38 149	0.18 56	0.10 69	0.20 174	0.13 61	0.20 26	0.15 31	0.75 571	0.13 66	0.13 104	0.11 97	0.16 22	0.16 170	0.08 207	0.10 275	0.06 51	0.05 23	0.05 3	0.18 397

MonStereo	0.13 47	0.09 48	0.20 27	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.25 109	0.20 91	0.09 2	0.11 35	0.08 1	0.07 2	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.24 529	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.13 310

Monster-pub-eth3d	0.13 47	0.09 48	0.20 27	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.25 109	0.20 91	0.09 2	0.11 35	0.08 1	0.07 2	0.19 75	0.13 45	0.05 1	0.24 529	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.13 310

DilatedVolume-Stereo	0.15 91	0.09 48	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.21 202	0.14 93	0.24 88	0.22 123	0.22 195	0.21 175	0.16 153	0.15 195	0.24 169	0.17 195	0.07 80	0.07 136	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.08 70

3.25w_new	0.13 47	0.09 48	0.24 52	0.17 29	0.09 17	0.18 121	0.10 8	0.23 68	0.18 63	0.15 110	0.13 66	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.17 451	0.05 1	0.06 72	0.04 1	0.11 225

3.25w	0.13 47	0.09 48	0.24 52	0.17 29	0.09 17	0.18 121	0.10 8	0.23 68	0.18 63	0.15 110	0.13 66	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.17 451	0.05 1	0.06 72	0.04 1	0.11 225

1w_stereo	0.13 47	0.09 48	0.17 3	0.19 94	0.10 69	0.16 72	0.15 121	0.27 126	0.22 123	0.14 85	0.16 115	0.08 1	0.12 129	0.19 75	0.14 97	0.05 1	0.10 275	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 120

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 48	0.22 44	0.18 56	0.10 69	0.12 11	0.13 61	0.18 11	0.14 18	0.10 11	0.07 3	0.08 1	0.08 9	0.17 39	0.11 1	0.06 33	0.08 200	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 48	0.22 44	0.18 56	0.10 69	0.12 11	0.13 61	0.18 11	0.12 4	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 57	0.11 1	0.06 33	0.10 275	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 48	0.29 91	0.21 168	0.12 143	0.16 72	0.11 17	0.17 7	0.12 4	0.11 34	0.08 6	0.11 75	0.06 1	0.16 22	0.11 1	0.08 207	0.13 362	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.09 120

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 48	0.26 68	0.18 56	0.11 105	0.15 43	0.11 17	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 37	0.07 2	0.17 39	0.12 12	0.06 33	0.15 413	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LGtest1	0.10 1	0.09 48	0.19 20	0.18 56	0.09 17	0.13 19	0.09 2	0.17 7	0.13 10	0.10 11	0.08 6	0.09 19	0.09 25	0.16 22	0.12 12	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.08 70

IGEV-RUCA	0.21 226	0.09 48	0.26 68	0.20 135	0.19 417	0.28 331	0.23 409	0.24 88	0.22 123	0.21 177	0.23 196	0.29 318	0.48 533	0.26 207	0.19 251	0.09 288	0.08 200	0.18 537	0.14 505	0.18 514	0.19 413

MonSter	0.13 47	0.09 48	0.20 27	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.25 109	0.20 91	0.09 2	0.11 35	0.08 1	0.07 2	0.20 96	0.13 45	0.05 1	0.24 529	0.05 1	0.09 321	0.05 3	0.13 310

IGEV-Stereo++	0.15 91	0.09 48	0.27 82	0.21 168	0.13 193	0.14 26	0.11 17	0.23 68	0.19 77	0.15 110	0.14 99	0.11 75	0.11 97	0.19 75	0.12 12	0.06 33	0.21 495	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.28 512

trnet	0.14 75	0.09 48	0.26 68	0.15 9	0.07 1	0.21 202	0.12 34	0.25 109	0.26 185	0.16 124	0.21 175	0.15 144	0.13 160	0.19 75	0.14 97	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.06 7

AEACV	0.20 192	0.09 48	0.32 119	0.39 555	0.34 556	0.21 202	0.16 153	0.30 169	0.18 63	0.17 137	0.17 127	0.13 104	0.16 214	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.29 565	0.07 113	0.09 321	0.07 132	0.37 554

Any-RAFT	0.18 137	0.09 48	0.33 125	0.19 94	0.10 69	0.29 355	0.16 153	0.44 348	0.32 269	0.25 224	0.27 234	0.29 318	0.16 214	0.23 158	0.13 45	0.08 207	0.07 136	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.07 21

LoS	0.15 91	0.09 48	0.34 129	0.17 29	0.09 17	0.22 231	0.14 93	0.27 126	0.27 202	0.15 110	0.18 138	0.19 191	0.14 177	0.23 158	0.14 97	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 164	0.09 48	0.34 129	0.29 480	0.17 362	0.28 331	0.16 153	0.30 169	0.23 137	0.22 195	0.11 35	0.16 153	0.09 25	0.28 245	0.15 138	0.07 80	0.25 534	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.37 554

CREStereo++_RVC	0.16 112	0.09 48	0.42 183	0.17 29	0.11 105	0.18 121	0.13 61	0.23 68	0.31 259	0.21 177	0.31 274	0.13 104	0.11 97	0.17 39	0.16 170	0.07 80	0.04 1	0.06 51	0.15 516	0.06 65	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 137	0.09 48	0.38 149	0.18 56	0.07 1	0.33 416	0.19 285	0.39 286	0.34 296	0.24 211	0.25 213	0.18 181	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.05 1

CREStereo	0.14 75	0.09 48	0.27 82	0.14 1	0.08 5	0.22 231	0.15 121	0.26 119	0.26 185	0.16 124	0.21 175	0.14 129	0.13 160	0.19 75	0.14 97	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.06 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 112	0.09 48	0.31 107	0.15 9	0.09 17	0.23 250	0.15 121	0.26 119	0.24 149	0.17 137	0.21 175	0.16 153	0.14 177	0.23 158	0.14 97	0.29 573	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.07 21

GEAStereo	0.20 192	0.10 74	0.31 107	0.35 535	0.42 575	0.19 140	0.16 153	0.23 68	0.18 63	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.18 222	0.08 207	0.28 550	0.06 51	0.05 23	0.08 192	0.57 587

GSStereo	0.21 226	0.10 74	0.31 107	0.36 543	0.42 575	0.19 140	0.16 153	0.38 265	0.21 113	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.18 222	0.08 207	0.31 570	0.06 51	0.06 72	0.08 192	0.63 596

AdaDepth	0.13 47	0.10 74	0.32 119	0.20 135	0.11 105	0.19 140	0.13 61	0.16 4	0.16 41	0.10 11	0.10 18	0.10 37	0.09 25	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.11 312	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.11 225

S2M2_XL	0.10 1	0.10 74	0.24 52	0.14 1	0.10 69	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 34	0.12 55	0.09 19	0.09 25	0.12 1	0.11 1	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.07 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 32	0.10 74	0.23 49	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.14 18	0.13 64	0.12 55	0.09 19	0.11 97	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.14 382	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 120

qwe	0.13 47	0.10 74	0.24 52	0.17 29	0.11 105	0.15 43	0.12 34	0.26 119	0.18 63	0.14 85	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.23 158	0.13 45	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.09 120

2.25w	0.13 47	0.10 74	0.24 52	0.17 29	0.09 17	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.19 77	0.14 85	0.18 138	0.09 19	0.10 59	0.23 158	0.15 138	0.05 1	0.17 451	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.12 278

2.5w	0.13 47	0.10 74	0.23 49	0.18 56	0.09 17	0.15 43	0.15 121	0.21 43	0.16 41	0.12 52	0.13 66	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.19 476	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.12 278

2.75w_new	0.13 47	0.10 74	0.25 61	0.16 12	0.09 17	0.15 43	0.12 34	0.26 119	0.18 63	0.14 85	0.13 66	0.08 1	0.11 97	0.22 135	0.15 138	0.05 1	0.19 476	0.05 1	0.07 146	0.05 3	0.10 185

3.75w	0.12 32	0.10 74	0.21 39	0.17 29	0.11 105	0.18 121	0.12 34	0.24 88	0.15 31	0.13 64	0.12 55	0.08 1	0.10 59	0.18 57	0.12 12	0.05 1	0.14 382	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 70

monsterstereo	0.13 47	0.10 74	0.20 27	0.19 94	0.12 143	0.14 26	0.12 34	0.26 119	0.18 63	0.14 85	0.16 115	0.08 1	0.09 25	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.16 426	0.06 51	0.09 321	0.06 65	0.07 21

monsters	0.13 47	0.10 74	0.20 27	0.18 56	0.13 193	0.15 43	0.11 17	0.24 88	0.16 41	0.15 110	0.13 66	0.08 1	0.09 25	0.23 158	0.12 12	0.06 33	0.15 413	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.09 120

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 75	0.10 74	0.27 82	0.21 168	0.11 105	0.16 72	0.14 93	0.24 88	0.17 48	0.17 137	0.20 157	0.18 181	0.11 97	0.16 22	0.17 195	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.09 120

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 74	0.21 39	0.18 56	0.09 17	0.21 202	0.14 93	0.14 3	0.17 48	0.11 34	0.10 18	0.09 19	0.08 9	0.21 112	0.12 12	0.06 33	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.06 7

PAM_32	0.26 358	0.10 74	0.63 412	0.24 318	0.19 417	0.51 531	0.26 458	0.43 327	0.30 249	0.32 345	0.28 241	0.60 538	0.28 399	0.29 267	0.20 273	0.08 207	0.14 382	0.08 194	0.10 378	0.07 132	0.15 356

Occ-G	0.18 137	0.10 74	0.38 149	0.23 271	0.15 294	0.16 72	0.18 241	0.23 68	0.26 185	0.15 110	0.20 157	0.21 217	0.11 97	0.22 135	0.19 251	0.07 80	0.17 451	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.30 521

U	1.02 592	0.10 74	0.26 68	0.22 220	3.66 640	6.41 626	0.13 61	0.22 56	0.21 113	0.11 34	0.11 35	0.10 37	0.09 25	0.12 1	0.11 1	0.07 80	0.05 5	5.35 632	2.86 629	0.07 132	0.06 7

RAFT-Stereo-weight	0.17 127	0.10 74	0.31 107	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.38 265	0.33 285	0.25 224	0.20 157	0.19 191	0.10 59	0.19 75	0.16 170	0.07 80	0.13 362	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.09 120

MSKI-zero shot	0.19 164	0.10 74	0.47 220	0.30 491	0.14 232	0.21 202	0.14 93	0.33 211	0.22 123	0.24 211	0.25 213	0.22 224	0.10 59	0.32 305	0.14 97	0.07 80	0.30 566	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.09 120

Selective-IGEV	0.15 91	0.10 74	0.34 129	0.32 513	0.19 417	0.16 72	0.14 93	0.29 151	0.20 91	0.13 64	0.14 99	0.13 104	0.08 9	0.23 158	0.14 97	0.06 33	0.13 362	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.11 225

knoymous	0.18 137	0.10 74	0.35 135	0.17 29	0.11 105	0.21 202	0.17 188	0.33 211	0.24 149	0.24 211	0.28 241	0.27 292	0.16 214	0.24 169	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.06 72	0.09 270	0.10 185

riskmin	0.24 310	0.10 74	0.43 189	0.32 513	0.26 520	0.33 416	0.19 285	0.44 348	0.30 249	0.24 211	0.27 234	0.37 399	0.25 350	0.30 282	0.22 315	0.09 288	0.18 463	0.09 279	0.13 487	0.10 332	0.27 504

MC-Stereo	0.18 137	0.10 74	0.36 141	0.28 461	0.14 232	0.18 121	0.15 121	0.24 88	0.20 91	0.21 177	0.24 205	0.16 153	0.13 160	0.25 187	0.14 97	0.07 80	0.17 451	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.30 521

RCA-Stereo	0.17 127	0.10 74	0.33 125	0.20 135	0.11 105	0.19 140	0.17 188	0.39 286	0.36 323	0.21 177	0.25 213	0.17 168	0.17 231	0.18 57	0.15 138	0.07 80	0.14 382	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.08 70

test-3	0.18 137	0.10 74	0.48 235	0.23 271	0.14 232	0.18 121	0.16 153	0.32 192	0.29 233	0.26 234	0.17 127	0.22 224	0.13 160	0.26 207	0.19 251	0.06 33	0.14 382	0.08 194	0.08 230	0.06 65	0.10 185

test_1	0.18 137	0.10 74	0.48 235	0.23 271	0.14 232	0.18 121	0.16 153	0.32 192	0.29 233	0.26 234	0.17 127	0.22 224	0.13 160	0.26 207	0.19 251	0.06 33	0.14 382	0.08 194	0.08 230	0.06 65	0.10 185

DEmStereo	0.26 358	0.10 74	0.52 316	0.19 94	0.13 193	0.31 392	0.25 447	0.29 151	0.38 348	0.36 410	0.57 511	0.24 256	0.48 533	0.53 413	0.44 483	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.08 70

GrayStereo	0.26 358	0.10 74	0.45 200	0.27 433	0.14 232	0.23 250	0.46 565	0.36 239	0.33 285	0.40 463	0.47 462	0.30 338	0.78 578	0.29 267	0.17 195	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.07 132	0.15 356

GMM-Stereo	0.22 248	0.10 74	0.56 358	0.23 271	0.13 193	0.24 272	0.24 433	0.38 265	0.29 233	0.31 320	0.44 427	0.27 292	0.21 296	0.31 295	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.10 352	0.09 321	0.08 192	0.19 413

Prome-Stereo	0.22 248	0.10 74	0.43 189	0.24 318	0.13 193	0.23 250	0.23 409	0.37 254	0.27 202	0.33 358	0.58 514	0.24 256	0.28 399	0.30 282	0.16 170	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.20 431

CFNet-RSSM	0.18 137	0.10 74	0.45 200	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.40 295	0.31 259	0.23 203	0.21 175	0.26 287	0.15 195	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.06 7

Gwc-CoAtRS	0.17 127	0.10 74	0.41 174	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.15 121	0.34 218	0.29 233	0.23 203	0.23 196	0.27 292	0.15 195	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.07 21

R-Stereo Train	0.19 164	0.10 74	0.49 255	0.22 220	0.12 143	0.23 250	0.18 241	0.43 327	0.20 91	0.31 320	0.45 441	0.20 203	0.14 177	0.18 57	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21

RAFT-Stereo	0.19 164	0.10 74	0.49 255	0.22 220	0.12 143	0.23 250	0.18 241	0.43 327	0.20 91	0.31 320	0.45 441	0.20 203	0.14 177	0.18 57	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
OmniDepth	0.11 3	0.11 108	0.22 44	0.19 94	0.07 1	0.16 72	0.12 34	0.18 11	0.13 10	0.08 1	0.09 12	0.14 129	0.14 177	0.15 12	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1

FE-Mocha	0.18 137	0.11 108	0.40 165	0.26 395	0.14 232	0.19 140	0.14 93	0.36 239	0.24 149	0.24 211	0.24 205	0.23 238	0.14 177	0.27 221	0.19 251	0.08 207	0.08 200	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.08 70

IGEV-FE	0.23 281	0.11 108	0.82 484	0.21 168	0.23 486	0.20 174	0.19 285	0.38 265	0.23 137	0.34 378	0.22 185	0.29 318	0.14 177	0.24 169	0.20 273	0.07 80	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.08 192	0.35 544

DA	0.21 226	0.11 108	0.33 125	0.28 461	0.23 486	0.30 369	0.16 153	0.29 151	0.27 202	0.15 110	0.22 185	0.17 168	0.15 195	0.26 207	0.15 138	0.07 80	0.28 550	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.56 584

GGEV	0.21 226	0.11 108	0.33 125	0.28 461	0.23 486	0.30 369	0.16 153	0.29 151	0.27 202	0.15 110	0.22 185	0.17 168	0.15 195	0.26 207	0.15 138	0.07 80	0.28 550	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.56 584

water-stereo	0.15 91	0.11 108	0.32 119	0.19 94	0.10 69	0.17 94	0.14 93	0.26 119	0.20 91	0.18 155	0.23 196	0.16 153	0.16 214	0.14 5	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.11 225

asda	0.13 47	0.11 108	0.24 52	0.18 56	0.10 69	0.14 26	0.12 34	0.25 109	0.17 48	0.12 52	0.11 35	0.08 1	0.11 97	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 225

4w-stereo	0.13 47	0.11 108	0.31 107	0.17 29	0.10 69	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.14 18	0.13 64	0.12 55	0.08 1	0.12 129	0.23 158	0.13 45	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.08 230	0.05 3	0.15 356

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 108	0.21 39	0.17 29	0.09 17	0.17 94	0.09 2	0.23 68	0.17 48	0.14 85	0.13 66	0.10 37	0.11 97	0.22 135	0.13 45	0.05 1	0.11 312	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 70

3w_stereo	0.14 75	0.11 108	0.31 107	0.19 94	0.09 17	0.16 72	0.16 153	0.28 132	0.20 91	0.13 64	0.12 55	0.08 1	0.12 129	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.19 476	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.10 185

2w_stereo	0.13 47	0.11 108	0.21 39	0.18 56	0.09 17	0.17 94	0.14 93	0.29 151	0.20 91	0.15 110	0.14 99	0.08 1	0.11 97	0.15 12	0.13 45	0.05 1	0.12 339	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 70

xyz-stereo	1.43 603	0.11 108	17.43 659	0.18 56	0.08 5	4.86 621	0.18 241	0.31 185	0.35 307	0.37 427	2.75 621	0.41 432	0.31 443	0.58 437	0.33 432	0.07 80	0.05 5	0.09 279	0.06 72	0.06 65	0.06 7

MM-Stereo_test2	0.19 164	0.11 108	0.47 220	0.25 355	0.11 105	0.21 202	0.20 321	0.28 132	0.24 149	0.16 124	0.17 127	0.13 104	0.11 97	0.21 112	0.14 97	0.06 33	0.26 541	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.41 562

GREAT-IGEV	0.19 164	0.11 108	0.39 156	0.22 220	0.33 554	0.14 26	0.15 121	0.18 11	0.22 123	0.14 85	0.16 115	0.09 19	0.09 25	0.23 158	0.14 97	0.06 33	0.50 597	0.06 51	0.06 72	0.07 132	0.53 583

castereo	0.14 75	0.11 108	0.22 44	0.19 94	0.10 69	0.20 174	0.19 285	0.32 192	0.28 214	0.13 64	0.18 138	0.16 153	0.16 214	0.16 22	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21

PAM	0.26 358	0.11 108	0.63 412	0.25 355	0.18 390	0.53 540	0.29 489	0.44 348	0.28 214	0.36 410	0.27 234	0.59 532	0.26 368	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.12 339	0.07 113	0.10 378	0.07 132	0.13 310

UGAM-zero	0.26 358	0.11 108	0.56 358	0.20 135	0.16 332	0.28 331	0.18 241	0.48 386	0.25 174	0.31 320	0.28 241	0.56 523	0.32 456	0.66 485	0.17 195	0.07 80	0.10 275	0.07 113	0.09 321	0.07 132	0.31 525

RSM++	0.14 75	0.11 108	0.25 61	0.32 513	0.17 362	0.17 94	0.15 121	0.23 68	0.21 113	0.12 52	0.12 55	0.14 129	0.09 25	0.21 112	0.13 45	0.06 33	0.05 5	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.11 225

RSM	0.14 75	0.11 108	0.25 61	0.29 480	0.16 332	0.16 72	0.15 121	0.24 88	0.20 91	0.13 64	0.13 66	0.15 144	0.09 25	0.22 135	0.13 45	0.06 33	0.06 56	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.11 225

testlalala2	0.19 164	0.11 108	0.49 255	0.37 544	0.26 520	0.24 272	0.14 93	0.37 254	0.26 185	0.25 224	0.27 234	0.21 217	0.12 129	0.17 39	0.17 195	0.07 80	0.07 136	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.08 70

IGEV_Zeroshot_test	0.23 281	0.11 108	0.82 484	0.21 168	0.23 486	0.20 174	0.19 285	0.38 265	0.23 137	0.34 378	0.22 185	0.29 318	0.14 177	0.24 169	0.20 273	0.07 80	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.08 192	0.35 544

testlalala	0.17 127	0.11 108	0.49 255	0.20 135	0.13 193	0.23 250	0.15 121	0.33 211	0.22 123	0.25 224	0.20 157	0.14 129	0.11 97	0.17 39	0.14 97	0.07 80	0.23 516	0.07 113	0.06 72	0.05 3	0.07 21

RAFT-Test	0.19 164	0.11 108	0.41 174	0.26 395	0.21 458	0.26 306	0.17 188	0.37 254	0.26 185	0.24 211	0.29 249	0.32 359	0.14 177	0.22 135	0.15 138	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.07 21

LoS_RVC	0.14 75	0.11 108	0.32 119	0.18 56	0.16 332	0.20 174	0.18 241	0.21 43	0.18 63	0.14 85	0.20 157	0.12 92	0.17 231	0.17 39	0.14 97	0.06 33	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.14 340

anonymousdsp2	0.23 281	0.11 108	0.42 183	0.26 395	0.24 503	0.25 289	0.17 188	0.43 327	0.37 338	0.30 303	0.23 196	0.24 256	0.15 195	0.32 305	0.17 195	0.07 80	0.28 550	0.07 113	0.05 23	0.08 192	0.44 569

DCANet-4	0.20 192	0.11 108	0.58 383	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.39 286	0.42 396	0.29 280	0.31 274	0.17 168	0.22 303	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

tt	4.71 622	0.11 108	3.94 640	2.06 621	1.54 620	10.14 631	16.85 633	9.28 659	4.99 650	1.41 606	1.05 582	4.68 624	4.89 625	3.36 623	5.86 629	5.73 632	9.15 662	2.23 628	2.51 627	3.02 625	1.34 622

DisPM	0.20 192	0.11 108	0.52 316	0.24 318	0.13 193	0.18 121	0.19 285	0.30 169	0.31 259	0.33 358	0.34 315	0.23 238	0.16 214	0.34 330	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.12 278

iRaft-Stereo_20w	0.29 416	0.11 108	0.86 501	0.33 524	0.24 503	0.32 409	0.26 458	0.60 516	0.26 185	0.41 475	0.21 175	0.28 305	0.19 281	0.32 305	0.24 343	0.07 80	0.31 570	0.07 113	0.09 321	0.08 192	0.47 573

GLC_STEREO	0.15 91	0.11 108	0.31 107	0.22 220	0.09 17	0.17 94	0.15 121	0.24 88	0.28 214	0.17 137	0.20 157	0.17 168	0.11 97	0.24 169	0.17 195	0.07 80	0.09 241	0.09 279	0.08 230	0.07 132	0.07 21

CrosDoStereo	0.32 446	0.11 108	0.53 327	0.19 94	0.12 143	0.22 231	1.07 610	0.36 239	0.38 348	0.38 436	0.60 522	0.28 305	0.45 520	0.61 456	0.56 519	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.08 192	0.09 120

PFNet+	0.21 226	0.11 108	0.54 339	0.22 220	0.12 143	0.17 94	0.18 241	0.31 185	0.36 323	0.33 358	0.32 284	0.24 256	0.16 214	0.33 315	0.18 222	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.08 192	0.12 278

NF-Stereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.52 410	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

OCTAStereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.51 402	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

PSM-softLoss	0.22 248	0.11 108	0.53 327	0.25 355	0.12 143	0.20 174	0.17 188	0.39 286	0.29 233	0.29 280	0.32 284	0.24 256	0.16 214	0.53 413	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.08 192	0.12 278

KMStereo	0.22 248	0.11 108	0.53 327	0.25 355	0.12 143	0.20 174	0.17 188	0.39 286	0.29 233	0.29 280	0.32 284	0.24 256	0.16 214	0.53 413	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.08 192	0.12 278

PSM-AAD	0.26 358	0.11 108	0.43 189	0.24 318	0.12 143	0.27 313	0.37 536	0.36 239	0.30 249	0.36 410	0.39 375	0.28 305	0.77 577	0.30 282	0.16 170	0.07 80	0.06 56	0.12 444	0.11 412	0.09 270	0.21 442

FTStereo	0.28 396	0.11 108	0.56 358	0.24 318	0.13 193	0.21 202	0.52 577	0.36 239	0.28 214	0.38 436	0.94 576	0.30 338	0.56 552	0.33 315	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.19 413

KYRaft	0.23 281	0.11 108	0.43 189	0.23 271	0.12 143	0.23 250	0.23 409	0.37 254	0.26 185	0.35 397	0.53 493	0.34 374	0.26 368	0.29 267	0.16 170	0.07 80	0.05 5	0.09 279	0.10 378	0.08 192	0.30 521

ASMatch	0.23 281	0.11 108	0.55 348	0.25 355	0.14 232	0.19 140	0.16 153	0.32 192	0.30 249	0.28 256	0.68 545	0.28 305	0.26 368	0.50 396	0.22 315	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.11 225

DeepStereo_LL	0.32 446	0.11 108	0.53 327	0.19 94	0.12 143	0.22 231	1.07 610	0.36 239	0.38 348	0.38 436	0.60 522	0.28 305	0.45 520	0.61 456	0.56 519	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.08 192	0.09 120

SST-Stereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.14 232	0.19 140	0.17 188	0.32 192	0.26 185	0.34 378	0.33 304	0.29 318	0.25 350	0.56 430	0.18 222	0.08 207	0.05 5	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.07 21

RAFT_R40	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.13 193	0.18 121	0.18 241	0.32 192	0.31 259	0.33 358	0.33 304	0.30 338	0.23 315	0.55 424	0.19 251	0.08 207	0.05 5	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.07 21

DRaft	0.25 335	0.11 108	0.47 220	0.18 56	0.12 143	0.28 331	0.23 409	0.34 218	0.40 374	0.38 436	0.60 522	0.20 203	0.41 505	0.48 390	0.41 468	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.08 70

PFNet	0.24 310	0.11 108	0.63 412	0.25 355	0.14 232	0.22 231	0.19 285	0.40 295	0.35 307	0.36 410	0.32 284	0.27 292	0.20 286	0.63 470	0.23 334	0.09 288	0.05 5	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.08 70

RE-Stereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.51 402	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

TVStereo	0.22 248	0.11 108	0.52 316	0.25 355	0.12 143	0.21 202	0.18 241	0.40 295	0.35 307	0.28 256	0.30 263	0.22 224	0.17 231	0.51 402	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.13 310

RAFT-345	0.22 248	0.11 108	0.55 348	0.22 220	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.27 126	0.28 214	0.27 245	0.65 539	0.20 203	0.17 231	0.55 424	0.22 315	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.07 21

TANstereo	0.16 112	0.11 108	0.43 189	0.16 12	0.08 5	0.25 289	0.14 93	0.23 68	0.29 233	0.25 224	0.30 263	0.16 153	0.12 129	0.18 57	0.13 45	0.08 207	0.07 136	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.08 70

XX-Stereo	0.25 335	0.11 108	1.09 545	0.35 535	0.38 568	0.23 250	0.13 61	0.43 327	0.19 77	0.20 170	0.40 384	0.31 348	0.10 59	0.33 315	0.13 45	0.08 207	0.11 312	0.08 194	0.09 321	0.07 132	0.10 185

EAI-Stereo	0.29 416	0.11 108	0.38 149	0.22 220	0.18 390	0.33 416	1.66 620	0.53 431	0.27 202	0.27 245	0.50 475	0.17 168	0.16 214	0.25 187	0.25 357	0.07 80	0.07 136	0.07 113	0.11 412	0.07 132	0.10 185

gasm-f	0.20 192	0.12 159	0.36 141	0.35 535	0.36 564	0.18 121	0.17 188	0.23 68	0.18 63	0.14 85	0.19 148	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.19 251	0.08 207	0.28 550	0.06 51	0.05 23	0.09 270	0.57 587

Replicate-Monster	0.15 91	0.12 159	0.40 165	0.17 29	0.10 69	0.17 94	0.10 8	0.24 88	0.20 91	0.12 52	0.10 18	0.10 37	0.10 59	0.28 245	0.12 12	0.06 33	0.31 570	0.06 51	0.06 72	0.05 3	0.21 442

FlowAnything_test	0.15 91	0.12 159	0.23 49	0.21 168	0.12 143	0.18 121	0.16 153	0.25 109	0.17 48	0.15 110	0.13 66	0.15 144	0.14 177	0.19 75	0.17 195	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.12 455	0.08 192	0.10 185

depthmonostereo	0.15 91	0.12 159	0.34 129	0.19 94	0.09 17	0.20 174	0.15 121	0.28 132	0.24 149	0.16 124	0.18 138	0.16 153	0.18 259	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.07 136	0.07 113	0.06 72	0.05 3	0.08 70

4.25_new	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.17 94	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.13 64	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

4.5w_new	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.17 94	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.13 64	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

4.5_new	0.13 47	0.12 159	0.24 52	0.17 29	0.10 69	0.14 26	0.12 34	0.22 56	0.17 48	0.13 64	0.13 66	0.08 1	0.09 25	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.06 65	0.09 120

4.5w-stereo	0.13 47	0.12 159	0.24 52	0.17 29	0.10 69	0.14 26	0.12 34	0.22 56	0.17 48	0.13 64	0.13 66	0.08 1	0.09 25	0.19 75	0.12 12	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.06 65	0.09 120

4.25w-stereo	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.18 56	0.10 69	0.17 94	0.12 34	0.22 56	0.15 31	0.13 64	0.13 66	0.09 19	0.10 59	0.22 135	0.14 97	0.05 1	0.18 463	0.05 1	0.06 72	0.05 3	0.11 225

S2M2_L	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.17 29	0.12 143	0.12 11	0.07 1	0.18 11	0.21 113	0.12 52	0.15 106	0.14 129	0.12 129	0.16 22	0.15 138	0.13 461	0.09 241	0.09 279	0.10 378	0.11 384	0.09 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 192	0.12 159	0.46 214	0.45 573	0.38 568	0.15 43	0.17 188	0.28 132	0.20 91	0.19 160	0.13 66	0.14 129	0.09 25	0.39 359	0.13 45	0.07 80	0.21 495	0.06 51	0.06 72	0.06 65	0.34 539

GIP-stereo	0.16 112	0.12 159	0.25 61	0.24 318	0.22 473	0.15 43	0.14 93	0.32 192	0.21 113	0.11 34	0.16 115	0.13 104	0.09 25	0.20 96	0.13 45	0.07 80	0.13 362	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.32 531

fffft	0.14 75	0.12 159	0.30 99	0.19 94	0.10 69	0.17 94	0.18 241	0.23 68	0.17 48	0.14 85	0.11 35	0.13 104	0.10 59	0.24 169	0.18 222	0.06 33	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.09 120
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 91	0.12 159	0.31 107	0.18 56	0.09 17	0.18 121	0.17 188	0.23 68	0.29 233	0.18 155	0.22 185	0.15 144	0.12 129	0.19 75	0.13 45	0.06 33	0.12 339	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.06 7

GCAP-BAT	0.20 192	0.12 159	0.48 235	0.25 355	0.17 362	0.24 272	0.16 153	0.32 192	0.21 113	0.28 256	0.30 263	0.26 287	0.12 129	0.28 245	0.19 251	0.07 80	0.25 534	0.07 113	0.08 230	0.06 65	0.19 413

AIO-Stereo	0.16 112	0.12 159	0.29 91	0.30 491	0.20 441	0.16 72	0.14 93	0.28 132	0.22 123	0.14 85	0.15 106	0.13 104	0.08 9	0.20 96	0.15 138	0.06 33	0.16 426	0.07 113	0.08 230	0.06 65	0.24 477

test_sample2	0.23 281	0.12 159	0.39 156	0.20 135	0.11 105	0.28 331	0.22 381	0.45 357	0.33 285	0.27 245	0.34 315	0.30 338	0.25 350	0.46 385	0.23 334	0.09 288	0.15 413	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.19 413

MGS-Stereo	0.15 91	0.12 159	0.38 149	0.19 94	0.11 105	0.18 121	0.17 188	0.21 43	0.23 137	0.14 85	0.24 205	0.16 153	0.10 59	0.19 75	0.13 45	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.10 332	0.07 21

MoCha-V2	0.18 137	0.12 159	0.40 165	0.30 491	0.24 503	0.16 72	0.15 121	0.28 132	0.19 77	0.16 124	0.16 115	0.13 104	0.13 160	0.30 282	0.13 45	0.06 33	0.28 550	0.06 51	0.06 72	0.06 65	0.25 488

AE-Stereo	0.21 226	0.12 159	0.50 277	0.25 355	0.15 294	0.24 272	0.18 241	0.40 295	0.34 296	0.19 160	0.26 221	0.21 217	0.13 160	0.22 135	0.16 170	0.07 80	0.26 541	0.09 279	0.10 378	0.07 132	0.31 525

11t1	0.21 226	0.12 159	0.45 200	0.20 135	0.15 294	0.27 313	0.17 188	0.37 254	0.28 214	0.27 245	0.25 213	0.24 256	0.23 315	0.28 245	0.25 357	0.09 288	0.19 476	0.07 113	0.07 146	0.09 270	0.23 464

UniTT-Stereo	0.15 91	0.12 159	0.45 200	0.21 168	0.14 232	0.17 94	0.13 61	0.20 26	0.19 77	0.16 124	0.20 157	0.10 37	0.11 97	0.18 57	0.17 195	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.07 21

HH	0.22 248	0.12 159	0.55 348	0.32 513	0.16 332	0.27 313	0.18 241	0.36 239	0.25 174	0.20 170	0.26 221	0.34 374	0.18 259	0.33 315	0.15 138	0.07 80	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.31 525

HanStereo	0.22 248	0.12 159	0.55 348	0.32 513	0.16 332	0.27 313	0.18 241	0.36 239	0.25 174	0.20 170	0.26 221	0.34 374	0.18 259	0.33 315	0.15 138	0.07 80	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.31 525

test_3	0.20 192	0.12 159	0.49 255	0.26 395	0.14 232	0.22 231	0.25 447	0.34 218	0.33 285	0.25 224	0.18 138	0.23 238	0.13 160	0.25 187	0.20 273	0.06 33	0.14 382	0.09 279	0.10 378	0.07 132	0.10 185

LCNet	0.22 248	0.12 159	0.42 183	0.26 395	0.12 143	0.23 250	0.19 285	0.36 239	0.28 214	0.28 256	0.35 323	0.26 287	0.30 426	0.35 337	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.09 279	0.10 378	0.13 439	0.22 456

HHNet	0.23 281	0.12 159	0.66 427	0.19 94	0.18 390	0.20 174	0.20 321	0.36 239	0.32 269	0.33 358	0.59 518	0.19 191	0.21 296	0.24 169	0.31 414	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.08 192	0.12 278

AAGNet	0.34 463	0.12 159	0.53 327	0.26 395	0.16 332	0.20 174	0.19 285	0.31 185	0.29 233	0.35 397	0.35 323	0.27 292	0.30 426	0.44 377	2.56 619	0.08 207	0.05 5	0.10 352	0.07 146	0.09 270	0.07 21

NRIStereo	0.20 192	0.12 159	0.50 277	0.23 271	0.11 105	0.24 272	0.19 285	0.30 169	0.28 214	0.26 234	0.26 221	0.25 268	0.18 259	0.34 330	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.09 120

Pruner-Stereo	0.20 192	0.12 159	0.49 255	0.29 480	0.12 143	0.19 140	0.17 188	0.32 192	0.31 259	0.33 358	0.32 284	0.25 268	0.15 195	0.25 187	0.22 315	0.09 288	0.06 56	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.10 185

DeepStereo_RVC	0.19 164	0.12 159	0.47 220	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.16 153	0.29 151	0.24 149	0.28 256	0.27 234	0.23 238	0.28 399	0.24 169	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.10 185

cross-raft	0.18 137	0.12 159	0.40 165	0.27 433	0.16 332	0.20 174	0.24 433	0.34 218	0.24 149	0.23 203	0.28 241	0.29 318	0.15 195	0.19 75	0.16 170	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.07 21

test-1	0.20 192	0.12 159	0.49 255	0.23 271	0.23 486	0.22 231	0.23 409	0.36 239	0.29 233	0.21 177	0.25 213	0.24 256	0.14 177	0.18 57	0.22 315	0.07 80	0.14 382	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.14 340

SFCPSM	0.23 281	0.12 159	0.51 295	0.21 168	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.57 482	0.41 384	0.29 280	0.32 284	0.23 238	0.22 303	0.28 245	0.20 273	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.10 378	0.09 270	0.09 120

HSM-Net_RVC	0.28 396	0.12 159	0.48 235	0.19 94	0.11 105	0.35 446	0.21 347	0.64 541	0.44 420	0.40 463	0.43 417	0.50 498	0.27 376	0.75 516	0.25 357	0.08 207	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LG-Stereo	0.14 75	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.11 105	0.16 72	0.18 241	0.23 68	0.19 77	0.12 52	0.18 138	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.14 97	0.06 33	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.07 21

MM-Stereo_test1	0.20 192	0.13 194	0.45 200	0.24 318	0.12 143	0.20 174	0.21 347	0.36 239	0.32 269	0.23 203	0.22 185	0.15 144	0.14 177	0.28 245	0.16 170	0.07 80	0.24 529	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.21 442

castereo++	0.14 75	0.13 194	0.25 61	0.19 94	0.10 69	0.27 313	0.13 61	0.24 88	0.26 185	0.11 34	0.13 66	0.16 153	0.10 59	0.18 57	0.11 1	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.06 72	0.05 3	0.07 21

999	0.15 91	0.13 194	0.30 99	0.19 94	0.12 143	0.20 174	0.17 188	0.25 109	0.20 91	0.14 85	0.16 115	0.14 129	0.11 97	0.36 343	0.16 170	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.08 70

rvit_stereo_0083	0.17 127	0.13 194	0.29 91	0.21 168	0.13 193	0.17 94	0.17 188	0.23 68	0.36 323	0.16 124	0.22 185	0.19 191	0.17 231	0.21 112	0.17 195	0.11 399	0.10 275	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.08 70

rvit_stereo_0081	0.16 112	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.12 143	0.17 94	0.17 188	0.24 88	0.34 296	0.17 137	0.19 148	0.18 181	0.15 195	0.20 96	0.17 195	0.11 399	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.09 270	0.07 21

rvit_stereo_0082	0.16 112	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.12 143	0.17 94	0.17 188	0.24 88	0.34 296	0.17 137	0.19 148	0.18 181	0.15 195	0.20 96	0.17 195	0.11 399	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.09 270	0.07 21

test_sample1	0.24 310	0.13 194	0.40 165	0.20 135	0.13 193	0.29 355	0.19 285	0.43 327	0.30 249	0.27 245	0.34 315	0.31 348	0.28 399	0.45 383	0.27 379	0.09 288	0.16 426	0.08 194	0.08 230	0.09 270	0.22 456

CAS++	0.17 127	0.13 194	0.35 135	0.18 56	0.13 193	0.17 94	0.16 153	0.42 318	0.25 174	0.19 160	0.18 138	0.13 104	0.10 59	0.22 135	0.12 12	0.12 439	0.10 275	0.11 409	0.08 230	0.10 332	0.09 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 164	0.13 194	0.38 149	0.30 491	0.19 417	0.15 43	0.15 121	0.32 192	0.18 63	0.13 64	0.16 115	0.12 92	0.11 97	0.24 169	0.15 138	0.07 80	0.32 575	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.42 565

SMFormer	0.27 386	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.34 439	0.10 358	0.16 426	0.08 194	0.09 321	0.10 332	0.16 372

tta	0.27 386	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.34 439	0.10 358	0.16 426	0.08 194	0.09 321	0.08 192	0.13 310

qqq1	0.26 358	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.21 297	0.10 358	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.08 192	0.13 310

fff1	0.26 358	0.13 194	0.47 220	0.20 135	0.10 69	0.28 331	0.19 285	0.54 446	0.48 463	0.35 397	0.42 403	0.31 348	0.27 376	0.60 450	0.21 297	0.10 358	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.08 192	0.13 310

CoDeX	0.24 310	0.13 194	0.48 235	0.22 220	0.14 232	0.29 355	0.21 347	0.55 464	0.42 396	0.29 280	0.36 338	0.28 305	0.23 315	0.48 390	0.20 273	0.09 288	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.08 70

ff7	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

ffff	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

11t	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

MIF-Stereo (partial)	0.18 137	0.13 194	0.50 277	0.22 220	0.15 294	0.16 72	0.13 61	0.29 151	0.26 185	0.17 137	0.26 221	0.16 153	0.17 231	0.25 187	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.08 70

EKT-Stereo	0.39 490	0.13 194	0.53 327	0.42 569	3.94 648	0.22 231	0.17 188	0.38 265	0.30 249	0.21 177	0.20 157	0.23 238	0.15 195	0.30 282	0.18 222	0.10 358	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.09 270	0.12 278

CASnet	0.15 91	0.13 194	0.30 99	0.22 220	0.08 5	0.15 43	0.14 93	0.28 132	0.26 185	0.23 203	0.20 157	0.15 144	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.07 80	0.05 5	0.11 409	0.09 321	0.08 192	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 192	0.13 194	0.49 255	0.28 461	0.20 441	0.21 202	0.17 188	0.29 151	0.24 149	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.32 305	0.13 45	0.07 80	0.26 541	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.48 576

anonymousa	0.26 358	0.13 194	0.56 358	0.29 480	0.30 542	0.31 392	0.20 321	0.38 265	0.36 323	0.33 358	0.51 478	0.41 432	0.27 376	0.25 187	0.24 343	0.08 207	0.18 463	0.09 279	0.18 543	0.08 192	0.17 392

ProNet	0.16 112	0.13 194	0.36 141	0.21 168	0.15 294	0.20 174	0.19 285	0.29 151	0.23 137	0.14 85	0.13 66	0.13 104	0.12 129	0.25 187	0.13 45	0.06 33	0.09 241	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.22 456

ccc-4	0.18 137	0.13 194	0.41 174	0.21 168	0.15 294	0.21 202	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.21 177	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.27 221	0.13 45	0.07 80	0.25 534	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

BUS	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.25 355	0.14 232	0.44 498	0.17 188	0.59 504	0.36 323	0.34 378	0.35 323	0.31 348	0.22 303	0.27 221	0.22 315	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.09 270	0.10 185

BSDual-CNN	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.25 355	0.14 232	0.35 446	0.22 381	0.59 504	0.36 323	0.34 378	0.35 323	0.38 405	0.25 350	0.27 221	0.28 387	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.09 270	0.10 185

IGEV-Stereo	0.20 192	0.13 194	0.49 255	0.28 461	0.20 441	0.21 202	0.17 188	0.29 151	0.24 149	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.32 305	0.13 45	0.07 80	0.26 541	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.48 576
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.21 168	0.14 232	0.35 446	0.23 409	0.54 446	0.36 323	0.36 410	0.38 357	0.38 405	0.25 350	0.27 221	0.28 387	0.10 358	0.08 200	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

DAS	0.28 396	0.13 194	0.49 255	0.24 318	0.18 390	0.30 369	0.24 433	0.48 386	0.48 463	0.42 481	0.45 441	0.34 374	0.31 443	0.76 522	0.24 343	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.10 332	0.11 225

SepStereo	0.27 386	0.13 194	0.49 255	0.24 318	0.18 390	0.30 369	0.24 433	0.48 386	0.48 463	0.42 481	0.45 441	0.34 374	0.31 443	0.64 475	0.24 343	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.10 332	0.11 225

Patchmatch Stereo++	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

ROB_FTStereo_v2	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

ROB_FTStereo	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.13 61	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

HUI-Stereo	0.19 164	0.13 194	0.52 316	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.23 158	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

iGMRVC	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

RAFT-RH_RVC	0.26 358	0.13 194	0.57 368	0.22 220	0.12 143	0.25 289	0.14 93	0.27 126	0.29 233	0.38 436	1.14 586	0.23 238	0.18 259	0.58 437	0.24 343	0.07 80	0.06 56	0.10 352	0.07 146	0.06 65	0.08 70

iRAFT	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

CRE-IMP	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.23 271	0.11 105	0.24 272	0.17 188	0.31 185	0.24 149	0.27 245	0.26 221	0.24 256	0.17 231	0.24 169	0.19 251	0.09 288	0.05 5	0.10 352	0.07 146	0.10 332	0.10 185

RAFT-IKP	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.18 121	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.26 207	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

ICVP	0.24 310	0.13 194	0.45 200	0.26 395	0.14 232	0.30 369	0.25 447	0.47 375	0.35 307	0.29 280	0.43 417	0.35 388	0.25 350	0.28 245	0.25 357	0.12 439	0.09 241	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 248	0.13 194	0.48 235	0.22 220	0.12 143	0.27 313	0.18 241	0.43 327	0.37 338	0.31 320	0.32 284	0.29 318	0.23 315	0.27 221	0.24 343	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

DIP-Stereo	0.20 192	0.13 194	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.12 34	0.43 327	0.26 185	0.27 245	0.32 284	0.21 217	0.17 231	0.26 207	0.20 273	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.10 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.05 593	0.14 238	0.50 277	0.35 535	0.43 578	5.62 622	1.71 623	0.71 567	0.54 505	0.36 410	0.63 534	0.55 518	0.22 303	7.50 631	0.56 519	0.09 288	0.06 56	0.14 495	0.24 565	0.27 563	0.34 539

MSCF	0.20 192	0.14 238	0.31 107	0.40 560	0.29 537	0.17 94	0.15 121	0.29 151	0.22 123	0.17 137	0.16 115	0.11 75	0.13 160	0.24 169	0.15 138	0.07 80	0.23 516	0.06 51	0.08 230	0.07 132	0.57 587

HART	0.20 192	0.14 238	0.42 183	0.26 395	0.24 503	0.17 94	0.16 153	0.32 192	0.25 174	0.15 110	0.26 221	0.17 168	0.09 25	0.24 169	0.14 97	0.06 33	0.36 584	0.07 113	0.05 23	0.08 192	0.27 504

SCV_C0	0.19 164	0.14 238	0.40 165	0.30 491	0.20 441	0.15 43	0.16 153	0.35 227	0.26 185	0.17 137	0.16 115	0.13 104	0.09 25	0.31 295	0.14 97	0.07 80	0.22 506	0.06 51	0.06 72	0.09 270	0.25 488

tt45	0.15 91	0.14 238	0.29 91	0.19 94	0.11 105	0.23 250	0.18 241	0.23 68	0.18 63	0.16 124	0.13 66	0.14 129	0.10 59	0.31 295	0.15 138	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.08 70

mms	0.15 91	0.14 238	0.25 61	0.20 135	0.15 294	0.17 94	0.17 188	0.21 43	0.19 77	0.14 85	0.18 138	0.14 129	0.09 25	0.26 207	0.15 138	0.06 33	0.07 136	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.19 413

ours_stereo	0.15 91	0.14 238	0.29 91	0.21 168	0.14 232	0.17 94	0.18 241	0.21 43	0.20 91	0.13 64	0.18 138	0.14 129	0.10 59	0.24 169	0.15 138	0.06 33	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.13 310

fffy	0.15 91	0.14 238	0.31 107	0.21 168	0.14 232	0.19 140	0.18 241	0.24 88	0.19 77	0.13 64	0.17 127	0.15 144	0.13 160	0.25 187	0.15 138	0.06 33	0.08 200	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.15 356

model_zeroshot	0.21 226	0.14 238	0.51 295	0.34 529	0.18 390	0.26 306	0.16 153	0.41 313	0.24 149	0.33 358	0.20 157	0.25 268	0.12 129	0.26 207	0.16 170	0.09 288	0.21 495	0.07 113	0.08 230	0.07 132	0.13 310

DCVSM-stereo	0.25 335	0.14 238	0.53 327	0.21 168	0.14 232	0.27 313	0.14 93	0.35 227	0.35 307	0.42 481	0.33 304	0.46 473	0.30 426	0.31 295	0.27 379	0.11 399	0.10 275	0.12 444	0.10 378	0.12 425	0.15 356

WCG-NET（raft）	0.16 112	0.14 238	0.32 119	0.18 56	0.09 17	0.19 140	0.16 153	0.24 88	0.27 202	0.19 160	0.19 148	0.20 203	0.12 129	0.22 135	0.13 45	0.06 33	0.17 451	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.07 21

test_sample5	0.26 358	0.14 238	0.51 295	0.21 168	0.12 143	0.31 392	0.21 347	0.53 431	0.38 348	0.33 358	0.43 417	0.29 318	0.25 350	0.56 430	0.24 343	0.10 358	0.14 382	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.16 372

test_sample4	0.26 358	0.14 238	0.53 327	0.21 168	0.12 143	0.32 409	0.21 347	0.53 431	0.38 348	0.33 358	0.38 357	0.28 305	0.25 350	0.54 419	0.25 357	0.10 358	0.14 382	0.10 352	0.09 321	0.11 384	0.16 372

test_sample3	0.25 335	0.14 238	0.52 316	0.20 135	0.12 143	0.33 416	0.20 321	0.53 431	0.38 348	0.32 345	0.35 323	0.29 318	0.24 337	0.54 419	0.25 357	0.10 358	0.14 382	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.15 356

gcap-zeroshot	0.19 164	0.14 238	0.51 295	0.21 168	0.15 294	0.27 313	0.15 121	0.32 192	0.24 149	0.26 234	0.20 157	0.34 374	0.15 195	0.22 135	0.14 97	0.07 80	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.09 120

DualNet	0.26 358	0.14 238	0.51 295	0.21 168	0.12 143	0.31 392	0.21 347	0.53 431	0.38 348	0.34 378	0.44 427	0.29 318	0.25 350	0.56 430	0.24 343	0.10 358	0.14 382	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.16 372

ttt	0.33 453	0.14 238	0.54 339	0.22 220	0.14 232	0.30 369	0.22 381	0.59 504	0.51 488	0.31 320	0.46 453	0.30 338	0.23 315	0.71 503	1.07 577	0.13 461	0.22 506	0.10 352	0.11 412	0.12 425	0.24 477

PCWNet_CMD	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.21 168	0.13 193	0.28 331	0.17 188	0.47 375	0.47 455	0.30 303	0.36 338	0.37 399	0.24 337	0.29 267	0.21 297	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.11 384	0.11 225

CFNet_ucs	0.25 335	0.14 238	0.51 295	0.20 135	0.15 294	0.29 355	0.18 241	0.51 414	0.46 442	0.32 345	0.42 403	0.38 405	0.23 315	0.31 295	0.22 315	0.11 399	0.08 200	0.12 444	0.09 321	0.13 439	0.13 310

testlalala_base	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.26 395	0.16 332	0.25 289	0.17 188	0.37 254	0.19 77	0.20 170	0.26 221	0.17 168	0.14 177	0.19 75	0.18 222	0.42 590	0.23 516	0.07 113	0.06 72	0.50 584	0.14 340

Selective-RAFT	0.19 164	0.14 238	0.37 147	0.24 318	0.11 105	0.30 369	0.15 121	0.35 227	0.34 296	0.17 137	0.17 127	0.22 224	0.18 259	0.29 267	0.18 222	0.07 80	0.16 426	0.07 113	0.07 146	0.08 192	0.08 70

CRFU-Net	0.29 416	0.14 238	0.48 235	0.26 395	0.15 294	0.46 509	0.22 381	0.52 421	0.32 269	0.44 498	0.42 403	0.48 487	0.47 529	0.44 377	0.31 414	0.12 439	0.10 275	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.11 225

IPLGR	0.22 248	0.14 238	0.75 460	0.21 168	0.11 105	0.25 289	0.18 241	0.44 348	0.38 348	0.29 280	0.28 241	0.21 217	0.19 281	0.37 353	0.19 251	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.07 21

GANet-ADL	0.22 248	0.14 238	0.51 295	0.23 271	0.14 232	0.29 355	0.19 285	0.48 386	0.36 323	0.26 234	0.33 304	0.32 359	0.20 286	0.26 207	0.22 315	0.11 399	0.07 136	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225

STrans-v2	0.25 335	0.14 238	0.56 358	0.21 168	0.12 143	0.23 250	0.20 321	0.50 404	0.31 259	0.31 320	0.42 403	0.35 388	0.35 473	0.62 467	0.24 343	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.08 70

TransformOpticalFlow	0.24 310	0.14 238	0.57 368	0.24 318	0.11 105	0.21 202	0.19 285	0.43 327	0.34 296	0.30 303	0.43 417	0.36 393	0.31 443	0.61 456	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.08 70

CFNet_pseudo	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.27 313	0.17 188	0.46 364	0.45 431	0.30 303	0.37 349	0.38 405	0.23 315	0.30 282	0.22 315	0.09 288	0.06 56	0.11 409	0.08 230	0.11 384	0.11 225

GES	0.23 281	0.14 238	0.54 339	0.21 168	0.14 232	0.28 331	0.19 285	0.51 414	0.35 307	0.31 320	0.36 338	0.25 268	0.24 337	0.30 282	0.23 334	0.11 399	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.12 278

222	0.45 521	0.14 238	0.43 189	0.19 94	0.15 294	0.36 453	0.20 321	0.60 516	0.43 407	0.37 427	0.45 441	0.30 338	0.28 399	0.59 445	3.72 623	0.11 399	0.19 476	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.27 504

xxxx	0.39 490	0.14 238	0.47 220	0.20 135	0.16 332	0.38 467	0.20 321	0.61 524	0.43 407	0.30 303	0.44 427	0.38 405	0.25 350	0.50 396	2.41 617	0.11 399	0.21 495	0.09 279	0.10 378	0.10 332	0.26 500

test_xeample	0.39 490	0.14 238	0.46 214	0.19 94	0.16 332	0.34 431	0.22 381	0.59 504	0.43 407	0.33 358	0.47 462	0.30 338	0.27 376	0.60 450	2.44 618	0.10 358	0.21 495	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.25 488

MSMDNet	0.23 281	0.14 238	0.49 255	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.17 188	0.47 375	0.47 455	0.30 303	0.36 338	0.37 399	0.24 337	0.29 267	0.21 297	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.11 384	0.11 225

ccs_rob	0.23 281	0.14 238	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.27 313	0.17 188	0.46 364	0.45 431	0.30 303	0.37 349	0.38 405	0.23 315	0.30 282	0.22 315	0.09 288	0.06 56	0.11 409	0.08 230	0.12 425	0.11 225

VIP-Stereo	0.13 47	0.15 271	0.31 107	0.18 56	0.12 143	0.24 272	0.12 34	0.20 26	0.20 91	0.10 11	0.13 66	0.11 75	0.09 25	0.20 96	0.13 45	0.06 33	0.11 312	0.06 51	0.04 1	0.05 3	0.08 70

GASTEREO	0.20 192	0.15 271	0.31 107	0.40 560	0.29 537	0.18 121	0.15 121	0.29 151	0.22 123	0.18 155	0.17 127	0.11 75	0.13 160	0.25 187	0.15 138	0.07 80	0.23 516	0.06 51	0.08 230	0.06 65	0.57 587

MM-Stereo_test3	0.19 164	0.15 271	0.39 156	0.25 355	0.15 294	0.19 140	0.22 381	0.42 318	0.40 374	0.17 137	0.24 205	0.17 168	0.12 129	0.22 135	0.16 170	0.08 207	0.21 495	0.08 194	0.06 72	0.09 270	0.11 225

ISRNet	0.28 396	0.15 271	0.54 339	0.27 433	0.19 417	0.24 272	0.15 121	0.47 375	0.45 431	0.40 463	0.49 472	0.42 445	0.27 376	0.33 315	0.30 404	0.20 548	0.12 339	0.17 529	0.16 526	0.16 483	0.21 442

SCV	0.18 137	0.15 271	0.37 147	0.26 395	0.20 441	0.16 72	0.16 153	0.35 227	0.23 137	0.14 85	0.16 115	0.13 104	0.09 25	0.31 295	0.12 12	0.08 207	0.19 476	0.07 113	0.07 146	0.09 270	0.26 500

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 47	0.15 271	0.21 39	0.27 433	0.09 17	0.15 43	0.13 61	0.23 68	0.21 113	0.12 52	0.11 35	0.10 37	0.13 160	0.22 135	0.13 45	0.07 80	0.05 5	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.07 21

HUF	0.26 358	0.15 271	0.79 475	0.39 555	0.31 549	0.16 72	0.17 188	0.36 239	0.25 174	0.19 160	0.14 99	0.23 238	0.11 97	0.32 305	0.14 97	0.08 207	0.60 610	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.56 584

FACV-RUCA	0.22 248	0.15 271	0.38 149	0.24 318	0.23 486	0.26 306	0.19 285	0.41 313	0.35 307	0.26 234	0.32 284	0.22 224	0.25 350	0.24 169	0.19 251	0.10 358	0.07 136	0.15 512	0.08 230	0.16 483	0.14 340

SMoEStereo_RVC	0.14 75	0.15 271	0.29 91	0.19 94	0.10 69	0.19 140	0.17 188	0.21 43	0.21 113	0.15 110	0.13 66	0.12 92	0.11 97	0.25 187	0.16 170	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.08 70

tg	0.18 137	0.15 271	0.34 129	0.22 220	0.11 105	0.23 250	0.15 121	0.35 227	0.27 202	0.20 170	0.25 213	0.20 203	0.12 129	0.25 187	0.16 170	0.07 80	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.08 192	0.13 310

RAStereo	0.14 75	0.15 271	0.40 165	0.22 220	0.11 105	0.15 43	0.18 241	0.25 109	0.24 149	0.13 64	0.17 127	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 358	0.15 271	0.96 525	0.21 168	0.25 516	0.30 369	0.21 347	0.54 446	0.28 214	0.25 224	0.29 249	0.46 473	0.23 315	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.12 455	0.11 384	0.17 392

test_sample6	0.27 386	0.15 271	0.50 277	0.22 220	0.12 143	0.30 369	0.22 381	0.54 446	0.39 364	0.34 378	0.44 427	0.29 318	0.25 350	0.58 437	0.26 368	0.11 399	0.14 382	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.16 372

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 137	0.15 271	0.27 82	0.20 135	0.13 193	0.24 272	0.17 188	0.31 185	0.37 338	0.43 492	0.17 127	0.13 104	0.12 129	0.20 96	0.16 170	0.08 207	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.08 70

MyStereo07	0.18 137	0.15 271	0.44 197	0.22 220	0.16 332	0.25 289	0.22 381	0.31 185	0.26 185	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.13 160	0.33 315	0.14 97	0.07 80	0.13 362	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

MyStereo06	0.23 281	0.15 271	0.74 457	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.22 381	0.43 327	0.25 174	0.36 410	0.24 205	0.34 374	0.18 259	0.24 169	0.20 273	0.07 80	0.12 339	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

MyStereo05	0.24 310	0.15 271	0.58 383	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.22 381	0.50 404	0.54 505	0.32 345	0.23 196	0.26 287	0.23 315	0.32 305	0.25 357	0.07 80	0.12 339	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

MyStereo04	0.24 310	0.15 271	0.58 383	0.22 220	0.16 332	0.25 289	0.22 381	0.51 414	0.54 505	0.29 280	0.23 196	0.27 292	0.23 315	0.32 305	0.25 357	0.07 80	0.13 362	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

mmm	0.25 335	0.15 271	0.44 197	0.23 271	0.20 441	0.28 331	0.21 347	0.43 327	0.32 269	0.31 320	0.40 384	0.30 338	0.24 337	0.31 295	0.28 387	0.09 288	0.21 495	0.11 409	0.12 455	0.10 332	0.26 500

DCRE	0.24 310	0.15 271	0.45 200	0.26 395	0.26 520	0.23 250	0.21 347	0.37 254	0.29 233	0.23 203	0.81 563	0.23 238	0.16 214	0.24 169	0.18 222	0.07 80	0.14 382	0.07 113	0.08 230	0.07 132	0.25 488

fff	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.38 265	0.46 442	0.29 280	0.31 274	0.18 181	0.28 399	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

ADStereo(finetuned)	0.21 226	0.15 271	0.59 390	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.37 254	0.41 384	0.30 303	0.31 274	0.19 191	0.31 443	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.10 185

x	0.23 281	0.15 271	0.45 200	0.20 135	0.15 294	0.27 313	0.17 188	0.43 327	0.35 307	0.26 234	0.31 274	0.29 318	0.25 350	0.29 267	0.30 404	0.09 288	0.22 506	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.24 477

IER	0.24 310	0.15 271	0.50 277	0.21 168	0.15 294	0.31 392	0.20 321	0.44 348	0.38 348	0.34 378	0.41 395	0.32 359	0.34 466	0.31 295	0.23 334	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.09 270	0.09 120

hknet	0.26 358	0.15 271	0.49 255	0.25 355	0.16 332	0.35 446	0.22 381	0.59 504	0.40 374	0.34 378	0.35 323	0.43 452	0.28 399	0.38 356	0.26 368	0.09 288	0.07 136	0.11 409	0.10 378	0.09 270	0.10 185

GwcNet-ADL	0.23 281	0.15 271	0.58 383	0.24 318	0.13 193	0.23 250	0.24 433	0.51 414	0.41 384	0.28 256	0.29 249	0.30 338	0.20 286	0.27 221	0.28 387	0.09 288	0.07 136	0.07 113	0.07 146	0.09 270	0.11 225

THIR-Stereo	0.30 429	0.15 271	0.46 214	0.19 94	0.11 105	0.28 331	0.70 591	0.33 211	0.36 323	0.37 427	0.64 537	0.33 366	0.49 538	0.58 437	0.44 483	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.09 321	0.07 132	0.08 70

IRAFT_RVC	0.23 281	0.15 271	0.54 339	0.26 395	0.12 143	0.19 140	0.23 409	0.41 313	0.39 364	0.31 320	0.30 263	0.29 318	0.24 337	0.55 424	0.23 334	0.08 207	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.08 70

sCroCo_RVC	0.19 164	0.15 271	0.60 397	0.27 433	0.18 390	0.23 250	0.16 153	0.28 132	0.24 149	0.14 85	0.22 185	0.17 168	0.14 177	0.22 135	0.16 170	0.11 399	0.11 312	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.10 185

DCANet	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.37 254	0.41 384	0.30 303	0.31 274	0.19 191	0.23 315	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.10 185

csc	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.38 265	0.46 442	0.29 280	0.31 274	0.18 181	0.28 399	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

cscssc	0.20 192	0.15 271	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.38 265	0.46 442	0.29 280	0.31 274	0.18 181	0.28 399	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

UPFNet	0.27 386	0.15 271	0.47 220	0.25 355	0.20 441	0.37 461	0.27 467	0.50 404	0.40 374	0.36 410	0.38 357	0.37 399	0.29 419	0.40 361	0.34 439	0.10 358	0.10 275	0.10 352	0.10 378	0.10 332	0.08 70

xyz-stereo-finetune2	0.18 137	0.16 304	0.32 119	0.16 12	0.09 17	0.27 313	0.19 285	0.29 151	0.21 113	0.23 203	0.29 249	0.21 217	0.23 315	0.37 353	0.23 334	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.07 21

HI	0.21 226	0.16 304	0.50 277	0.18 56	0.15 294	0.17 94	0.16 153	0.35 227	0.22 123	0.38 436	0.38 357	0.36 393	0.24 337	0.29 267	0.22 315	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.08 70

CoSv	0.21 226	0.16 304	0.50 277	0.18 56	0.15 294	0.17 94	0.16 153	0.35 227	0.22 123	0.38 436	0.38 357	0.36 393	0.24 337	0.29 267	0.22 315	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.09 321	0.09 270	0.08 70

AIO_rvc	0.20 192	0.16 304	0.49 255	0.41 566	0.29 537	0.15 43	0.17 188	0.21 43	0.19 77	0.17 137	0.14 99	0.13 104	0.08 9	0.35 337	0.13 45	0.07 80	0.19 476	0.06 51	0.05 23	0.06 65	0.41 562

DDVS	0.26 358	0.16 304	0.45 200	0.25 355	0.17 362	0.34 431	0.21 347	0.43 327	0.31 259	0.34 378	0.41 395	0.47 483	0.21 296	0.52 410	0.29 401	0.11 399	0.09 241	0.11 409	0.09 321	0.13 439	0.16 372

rvit_0105_6	0.20 192	0.16 304	0.41 174	0.23 271	0.14 232	0.18 121	0.20 321	0.31 185	0.39 364	0.18 155	0.22 185	0.23 238	0.18 259	0.26 207	0.18 222	0.16 511	0.13 362	0.13 470	0.11 412	0.11 384	0.09 120

ITSA-stereo	0.26 358	0.16 304	0.39 156	0.24 318	0.11 105	0.28 331	0.18 241	0.58 495	0.59 529	0.32 345	0.32 284	0.33 366	0.28 399	0.51 402	0.34 439	0.11 399	0.08 200	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.15 356

test_sample7	0.28 396	0.16 304	0.47 220	0.21 168	0.14 232	0.29 355	0.22 381	0.54 446	0.43 407	0.38 436	0.36 338	0.38 405	0.32 456	0.41 364	0.26 368	0.14 487	0.21 495	0.13 470	0.12 455	0.13 439	0.25 488

ACVNet-DCA	0.21 226	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.43 327	0.32 269	0.21 177	0.20 157	0.13 104	0.17 231	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.09 270	0.23 464

xx1	0.23 281	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.39 286	0.48 463	0.21 177	0.20 157	0.28 305	0.25 350	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.10 352	0.11 412	0.09 270	0.23 464

1test111	0.22 248	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.43 327	0.32 269	0.21 177	0.20 157	0.13 104	0.17 231	0.36 343	0.28 387	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.09 270	0.23 464

cc1	0.22 248	0.16 304	0.50 277	0.27 433	0.13 193	0.31 392	0.19 285	0.39 286	0.48 463	0.21 177	0.20 157	0.13 104	0.17 231	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.08 192	0.37 554

tt1	0.22 248	0.16 304	0.49 255	0.26 395	0.15 294	0.31 392	0.19 285	0.38 265	0.46 442	0.21 177	0.19 148	0.13 104	0.16 214	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.08 194	0.06 72	0.08 192	0.37 554

plain	0.18 137	0.16 304	0.59 390	0.21 168	0.13 193	0.16 72	0.17 188	0.29 151	0.23 137	0.16 124	0.26 221	0.13 104	0.17 231	0.27 221	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.07 146	0.10 332	0.07 21

gwcnet-sp	0.25 335	0.16 304	0.70 443	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.46 364	0.41 384	0.37 427	0.35 323	0.27 292	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.09 288	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

scenet	0.25 335	0.16 304	0.70 443	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.46 364	0.41 384	0.37 427	0.35 323	0.27 292	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.09 288	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

CASS	0.22 248	0.16 304	0.40 165	0.26 395	0.12 143	0.29 355	0.19 285	0.40 295	0.32 269	0.34 378	0.35 323	0.25 268	0.25 350	0.26 207	0.21 297	0.13 461	0.08 200	0.11 409	0.09 321	0.11 384	0.12 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 335	0.16 304	0.70 443	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.22 381	0.46 364	0.41 384	0.37 427	0.35 323	0.27 292	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.09 288	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

qqq	0.24 310	0.16 304	0.46 214	0.20 135	0.15 294	0.23 250	0.20 321	0.43 327	0.32 269	0.26 234	0.31 274	0.28 305	0.25 350	0.36 343	0.28 387	0.08 207	0.22 506	0.10 352	0.11 412	0.09 270	0.23 464

NINENet	0.27 386	0.16 304	0.49 255	0.23 271	0.16 332	0.44 498	0.17 188	0.63 536	0.49 476	0.33 358	0.38 357	0.31 348	0.22 303	0.43 373	0.22 315	0.11 399	0.10 275	0.12 444	0.08 230	0.12 425	0.11 225

test_4	0.19 164	0.16 304	0.39 156	0.24 318	0.13 193	0.19 140	0.21 347	0.27 126	0.24 149	0.24 211	0.47 462	0.22 224	0.13 160	0.27 221	0.18 222	0.06 33	0.06 56	0.09 279	0.09 321	0.07 132	0.06 7

PSMNet-ADL	0.26 358	0.16 304	0.39 156	0.27 433	0.14 232	0.32 409	0.22 381	0.45 357	0.37 338	0.28 256	0.34 315	0.41 432	0.28 399	0.61 456	0.32 423	0.11 399	0.10 275	0.09 279	0.11 412	0.10 332	0.13 310

OMP-Stereo	0.24 310	0.16 304	0.48 235	0.30 491	0.13 193	0.21 202	0.16 153	0.38 265	0.35 307	0.34 378	0.30 263	0.33 366	0.20 286	0.70 497	0.24 343	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.08 192	0.07 21

IIG-Stereo	0.24 310	0.16 304	0.47 220	0.29 480	0.12 143	0.23 250	0.14 93	0.40 295	0.33 285	0.35 397	0.37 349	0.33 366	0.22 303	0.70 497	0.26 368	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.07 146	0.08 192	0.07 21

CroCo-Stereo	0.15 91	0.16 304	0.34 129	0.25 355	0.12 143	0.11 3	0.18 241	0.35 227	0.24 149	0.13 64	0.13 66	0.18 181	0.12 129	0.15 12	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.06 7
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
iRaftStereo_RVC	0.17 127	0.16 304	0.35 135	0.21 168	0.11 105	0.20 174	0.17 188	0.34 218	0.25 174	0.20 170	0.25 213	0.19 191	0.12 129	0.21 112	0.16 170	0.07 80	0.12 339	0.10 352	0.09 321	0.09 270	0.14 340

pcwnet_v2	0.32 446	0.16 304	1.22 565	0.23 271	0.19 417	0.32 409	0.19 285	0.61 524	0.61 534	0.37 427	0.45 441	0.35 388	0.29 419	0.37 353	0.26 368	0.14 487	0.11 312	0.12 444	0.11 412	0.14 462	0.18 397

UNet	0.28 396	0.16 304	0.70 443	0.24 318	0.20 441	0.44 498	0.21 347	0.52 421	0.42 396	0.36 410	0.40 384	0.43 452	0.33 464	0.41 364	0.32 423	0.09 288	0.07 136	0.10 352	0.09 321	0.10 332	0.09 120

ac_64	0.28 396	0.16 304	0.62 407	0.25 355	0.17 362	0.36 453	0.22 381	0.48 386	0.35 307	0.36 410	0.37 349	0.51 501	0.30 426	0.62 467	0.34 439	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

DISCO	0.33 453	0.16 304	0.55 348	0.26 395	0.16 332	0.48 522	0.25 447	0.52 421	0.58 522	0.38 436	0.45 441	0.63 548	0.37 483	0.65 479	0.50 503	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.13 439	0.13 310

MDST_ROB	0.51 542	0.16 304	0.97 527	0.31 507	0.21 458	1.35 604	0.34 524	0.80 581	0.59 529	1.09 596	0.74 555	0.49 493	0.37 483	1.31 596	0.60 527	0.14 487	0.12 339	0.16 520	0.13 487	0.13 439	0.18 397

xyz-stereo-finetune	0.17 127	0.17 335	0.29 91	0.17 29	0.08 5	0.24 272	0.21 347	0.30 169	0.32 269	0.19 160	0.22 185	0.19 191	0.15 195	0.30 282	0.22 315	0.06 33	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.07 21

rvit_0105_4	0.21 226	0.17 335	0.49 255	0.23 271	0.14 232	0.20 174	0.23 409	0.35 227	0.40 374	0.19 160	0.24 205	0.25 268	0.20 286	0.28 245	0.18 222	0.16 511	0.13 362	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.10 185

rvit_stereo_0081_aga	0.17 127	0.17 335	0.40 165	0.21 168	0.14 232	0.20 174	0.17 188	0.24 88	0.26 185	0.18 155	0.21 175	0.20 203	0.14 177	0.20 96	0.15 138	0.12 439	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.08 70

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 396	0.17 335	0.96 525	0.29 480	0.31 549	0.29 355	0.21 347	0.53 431	0.28 214	0.27 245	0.55 501	0.41 432	0.18 259	0.30 282	0.22 315	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.13 487	0.12 425	0.20 431

rvit_stereo_0080	0.16 112	0.17 335	0.35 135	0.19 94	0.13 193	0.14 26	0.20 321	0.29 151	0.26 185	0.16 124	0.17 127	0.19 191	0.14 177	0.19 75	0.16 170	0.11 399	0.08 200	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.08 70

IGEVStereo-DCA	0.20 192	0.17 335	0.41 174	0.22 220	0.15 294	0.20 174	0.17 188	0.28 132	0.23 137	0.19 160	0.12 55	0.14 129	0.12 129	0.38 356	0.31 414	0.07 80	0.16 426	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.36 546

rrr	0.22 248	0.17 335	0.79 475	0.22 220	0.15 294	0.20 174	0.18 241	0.40 295	0.27 202	0.19 160	0.12 55	0.14 129	0.12 129	0.38 356	0.31 414	0.07 80	0.16 426	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.28 512

ffm	0.27 386	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.38 265	0.46 442	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.28 245	0.12 12	0.08 207	0.28 550	0.12 444	0.11 412	0.08 192	0.37 554

ff1	0.36 473	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.38 265	0.46 442	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.91 556	1.30 589	0.08 207	0.28 550	0.12 444	0.11 412	0.08 192	0.37 554

mmx	0.37 480	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.57 482	0.48 463	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.91 556	1.30 589	0.10 358	0.20 490	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.23 464

1111x	0.39 490	0.17 335	0.80 479	0.23 271	0.15 294	0.33 416	0.27 467	0.62 532	0.48 463	0.32 345	0.43 417	0.40 423	0.29 419	0.86 546	1.60 604	0.09 288	0.23 516	0.09 279	0.12 455	0.10 332	0.23 464

whm_eth	0.16 112	0.17 335	0.35 135	0.19 94	0.13 193	0.14 26	0.20 321	0.29 151	0.26 185	0.16 124	0.17 127	0.19 191	0.14 177	0.19 75	0.16 170	0.11 399	0.08 200	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.08 70

xxx	0.37 480	0.17 335	0.84 494	0.21 168	0.13 193	0.29 355	0.21 347	0.57 482	0.48 463	0.31 320	0.44 427	0.34 374	0.24 337	0.91 556	1.30 589	0.10 358	0.20 490	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.23 464

MaDis-Stereo	0.15 91	0.17 335	0.39 156	0.19 94	0.15 294	0.16 72	0.13 61	0.26 119	0.22 123	0.13 64	0.15 106	0.14 129	0.11 97	0.17 39	0.17 195	0.08 207	0.07 136	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.06 7

MIM_Stereo	0.20 192	0.17 335	0.55 348	0.20 135	0.21 458	0.17 94	0.14 93	0.37 254	0.27 202	0.28 256	0.35 323	0.23 238	0.13 160	0.28 245	0.16 170	0.06 33	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.15 356

CSP-Net	0.28 396	0.17 335	0.41 174	0.22 220	0.14 232	0.44 498	0.24 433	0.52 421	0.42 396	0.42 481	0.44 427	0.42 445	0.27 376	0.66 485	0.30 404	0.12 439	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.10 185

GMOStereo	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

error version	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

test-v	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

test-2	0.20 192	0.17 335	0.45 200	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.27 467	0.28 132	0.28 214	0.31 320	0.32 284	0.28 305	0.17 231	0.16 22	0.13 45	0.07 80	0.23 516	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.07 21

test_xeample3	0.22 248	0.17 335	0.81 480	0.21 168	0.15 294	0.20 174	0.18 241	0.40 295	0.25 174	0.19 160	0.12 55	0.13 104	0.12 129	0.34 330	0.33 432	0.07 80	0.20 490	0.07 113	0.08 230	0.08 192	0.34 539

AdaStereo	0.25 335	0.17 335	0.47 220	0.25 355	0.13 193	0.33 416	0.17 188	0.57 482	0.43 407	0.34 378	0.38 357	0.35 388	0.21 296	0.32 305	0.24 343	0.14 487	0.06 56	0.13 470	0.09 321	0.11 384	0.09 120
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.
Select-FE	0.27 386	0.18 357	0.87 503	0.23 271	0.22 473	0.29 355	0.18 241	0.53 431	0.28 214	0.30 303	0.33 304	0.45 464	0.29 419	0.30 282	0.21 297	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.13 487	0.08 192	0.20 431

rvit_0105_5	0.22 248	0.18 357	0.51 295	0.23 271	0.13 193	0.22 231	0.25 447	0.38 265	0.40 374	0.21 177	0.23 196	0.27 292	0.20 286	0.27 221	0.20 273	0.15 501	0.13 362	0.12 444	0.12 455	0.10 332	0.10 185

UGAM	0.28 396	0.18 357	0.57 368	0.26 395	0.13 193	0.23 250	0.26 458	0.33 211	0.45 431	0.32 345	0.42 403	0.45 464	0.22 303	0.92 561	0.23 334	0.08 207	0.09 241	0.14 495	0.13 487	0.10 332	0.10 185

rvit_stereo_0075_2	0.25 335	0.18 357	0.65 422	0.27 433	0.22 473	0.22 231	0.15 121	0.41 313	0.36 323	0.27 245	0.37 349	0.29 318	0.21 296	0.29 267	0.20 273	0.17 525	0.12 339	0.19 544	0.12 455	0.14 462	0.14 340

H2IRNET	0.19 164	0.18 357	0.50 277	0.22 220	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.28 132	0.31 259	0.17 137	0.32 284	0.25 268	0.20 286	0.24 169	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.09 279	0.10 378	0.10 332	0.08 70

CroCo-Stereo Lap2	0.16 112	0.18 357	0.39 156	0.26 395	0.18 390	0.11 3	0.19 285	0.30 169	0.22 123	0.13 64	0.16 115	0.15 144	0.11 97	0.17 39	0.15 138	0.07 80	0.07 136	0.08 194	0.06 72	0.08 192	0.07 21

delet	0.29 416	0.18 357	0.58 383	0.24 318	0.19 417	0.41 483	0.30 498	0.52 421	0.51 488	0.35 397	0.42 403	0.37 399	0.31 443	0.49 392	0.36 450	0.10 358	0.09 241	0.11 409	0.12 455	0.09 270	0.09 120

ACVNet	0.24 310	0.18 357	0.51 295	0.18 56	0.15 294	0.27 313	0.23 409	0.40 295	0.45 431	0.29 280	0.41 395	0.38 405	0.28 399	0.28 245	0.35 446	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.10 332	0.09 120

acv_ft	0.26 358	0.18 357	0.56 358	0.24 318	0.19 417	0.34 431	0.21 347	0.47 375	0.45 431	0.39 454	0.41 395	0.38 405	0.28 399	0.28 245	0.36 450	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.11 384	0.09 120

DSFCA	0.29 416	0.18 357	0.48 235	0.21 168	0.17 362	0.39 472	0.32 512	0.49 396	0.44 420	0.44 498	0.38 357	0.40 423	0.30 426	0.53 413	0.38 458	0.12 439	0.10 275	0.10 352	0.11 412	0.11 384	0.11 225

DMCA	0.24 310	0.18 357	0.51 295	0.23 271	0.14 232	0.27 313	0.20 321	0.45 357	0.40 374	0.32 345	0.33 304	0.33 366	0.25 350	0.27 221	0.30 404	0.11 399	0.08 200	0.10 352	0.08 230	0.11 384	0.12 278

NVstereo2D	0.32 446	0.18 357	0.63 412	0.24 318	0.23 486	0.43 492	0.28 483	0.60 516	0.58 522	0.28 256	0.39 375	0.42 445	0.30 426	0.71 503	0.30 404	0.13 461	0.09 241	0.13 470	0.10 378	0.20 531	0.18 397

HSM	0.29 416	0.18 357	0.48 235	0.21 168	0.15 294	0.33 416	0.20 321	0.55 464	0.39 364	0.36 410	0.39 375	0.67 563	0.32 456	0.88 549	0.24 343	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.10 185

rvit_stereo_ft	0.18 137	0.19 370	0.43 189	0.25 355	0.14 232	0.17 94	0.21 347	0.30 169	0.28 214	0.17 137	0.19 148	0.20 203	0.17 231	0.22 135	0.18 222	0.11 399	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.08 70

ToySt	0.28 396	0.19 370	0.68 436	0.22 220	0.19 417	0.31 392	0.31 507	0.43 327	0.43 407	0.28 256	0.38 357	0.42 445	0.32 456	0.33 315	0.32 423	0.08 207	0.14 382	0.10 352	0.12 455	0.11 384	0.24 477

IPLG	0.23 281	0.19 370	0.65 422	0.21 168	0.12 143	0.28 331	0.17 188	0.45 357	0.32 269	0.33 358	0.32 284	0.16 153	0.17 231	0.50 396	0.23 334	0.07 80	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.08 70

MIPNet	0.22 248	0.19 370	0.64 417	0.22 220	0.12 143	0.28 331	0.20 321	0.48 386	0.39 364	0.31 320	0.24 205	0.19 191	0.24 337	0.28 245	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.08 70

Anonymous3	0.24 310	0.19 370	0.76 464	0.27 433	0.18 390	0.41 483	0.24 433	0.45 357	0.36 323	0.23 203	0.27 234	0.20 203	0.18 259	0.28 245	0.19 251	0.12 439	0.11 312	0.10 352	0.10 378	0.11 384	0.13 310

raftrobust	0.19 164	0.19 370	0.42 183	0.23 271	0.24 503	0.19 140	0.13 61	0.33 211	0.28 214	0.26 234	0.20 157	0.19 191	0.17 231	0.23 158	0.17 195	0.08 207	0.10 275	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.09 120

ADLNet	0.30 429	0.19 370	0.59 390	0.23 271	0.19 417	0.34 431	0.23 409	0.56 473	0.44 420	0.43 492	0.41 395	0.43 452	0.28 399	0.56 430	0.36 450	0.11 399	0.08 200	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.15 356

MMNet	0.28 396	0.19 370	0.54 339	0.24 318	0.17 362	0.47 515	0.22 381	0.47 375	0.53 500	0.40 463	0.43 417	0.36 393	0.34 466	0.40 361	0.35 446	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.09 120

HGLStereo	0.29 416	0.19 370	0.60 397	0.24 318	0.21 458	0.33 416	0.23 409	0.52 421	0.44 420	0.36 410	0.49 472	0.41 432	0.35 473	0.46 385	0.34 439	0.11 399	0.11 312	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.12 278

GANet-RSSM	0.26 358	0.19 370	0.54 339	0.21 168	0.14 232	0.27 313	0.22 381	0.47 375	0.34 296	0.30 303	0.40 384	0.41 432	0.30 426	0.59 445	0.25 357	0.11 399	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.10 185

FAT-Stereo	0.36 473	0.19 370	0.75 460	0.26 395	0.18 390	0.34 431	0.30 498	0.62 532	0.61 534	0.47 517	0.61 530	0.59 532	0.50 539	0.61 456	0.36 450	0.13 461	0.14 382	0.13 470	0.12 455	0.14 462	0.20 431

RASNet	0.30 429	0.19 370	0.59 390	0.23 271	0.19 417	0.33 416	0.20 321	0.50 404	0.41 384	0.31 320	0.44 427	0.47 483	0.38 488	0.79 530	0.40 464	0.09 288	0.07 136	0.07 113	0.09 321	0.08 192	0.10 185

StereoDRNet-Refined	0.28 396	0.19 370	0.47 220	0.25 355	0.14 232	0.36 453	0.21 347	0.49 396	0.43 407	0.46 511	0.52 485	0.42 445	0.30 426	0.46 385	0.38 458	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.11 412	0.10 332	0.11 225
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ACV-stereo	0.30 429	0.20 383	0.82 484	0.23 271	0.16 332	0.48 522	0.20 321	0.38 265	0.34 296	0.29 280	0.33 304	0.66 559	0.43 515	0.55 424	0.31 414	0.10 358	0.09 241	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.12 278

MyStereo8	0.25 335	0.20 383	0.69 437	0.24 318	0.17 362	0.31 392	0.16 153	0.50 404	0.32 269	0.29 280	0.38 357	0.25 268	0.19 281	0.33 315	0.29 401	0.08 207	0.20 490	0.08 194	0.08 230	0.10 332	0.16 372

Sa-1000	0.24 310	0.20 383	0.53 327	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.23 409	0.50 404	0.41 384	0.30 303	0.50 475	0.26 287	0.19 281	0.33 315	0.16 170	0.08 207	0.10 275	0.10 352	0.11 412	0.08 192	0.08 70

AnonymousM	0.19 164	0.20 383	0.30 99	0.18 56	0.10 69	0.19 140	0.17 188	0.32 192	0.27 202	0.27 245	0.21 175	0.18 181	0.14 177	0.21 112	0.16 170	0.09 288	0.08 200	0.38 583	0.15 516	0.06 65	0.08 70

S-Stereo	0.39 490	0.20 383	1.04 536	0.28 461	0.22 473	0.39 472	0.31 507	0.58 495	0.69 554	0.40 463	0.59 518	0.48 487	0.41 505	0.75 516	0.42 472	0.12 439	0.15 413	0.13 470	0.13 487	0.16 483	0.25 488

stereogan	0.39 490	0.20 383	0.78 474	0.28 461	0.22 473	0.65 562	0.26 458	0.62 532	0.65 543	0.45 505	0.60 522	0.67 563	0.45 520	0.69 494	0.37 456	0.14 487	0.14 382	0.14 495	0.12 455	0.20 531	0.19 413

DRN-Test	0.35 470	0.20 383	0.75 460	0.28 461	0.19 417	0.46 509	0.29 489	0.68 559	0.54 505	0.49 524	0.47 462	0.44 458	0.35 473	0.63 470	0.44 483	0.13 461	0.09 241	0.13 470	0.12 455	0.13 439	0.13 310

DLCB_ROB	0.30 429	0.20 383	0.45 200	0.28 461	0.17 362	0.37 461	0.25 447	0.50 404	0.45 431	0.46 511	0.47 462	0.51 501	0.34 466	0.56 430	0.38 458	0.10 358	0.10 275	0.11 409	0.11 412	0.10 332	0.11 225

G2L-ROB	0.25 335	0.21 391	0.56 358	0.19 94	0.12 143	0.28 331	0.21 347	0.48 386	0.34 296	0.35 397	0.31 274	0.41 432	0.23 315	0.51 402	0.31 414	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.12 278

rvit_0105_3	0.24 310	0.21 391	0.57 368	0.25 355	0.15 294	0.24 272	0.28 483	0.40 295	0.43 407	0.25 224	0.26 221	0.29 318	0.22 303	0.29 267	0.21 297	0.15 501	0.13 362	0.14 495	0.15 516	0.10 332	0.10 185

DualNet (step1)	0.31 440	0.21 391	0.69 437	0.18 56	0.17 362	0.36 453	0.21 347	0.54 446	0.43 407	0.38 436	0.36 338	0.38 405	0.32 456	0.41 364	0.26 368	0.24 557	0.21 495	0.28 570	0.24 565	0.18 514	0.21 442

test_sample9	0.45 521	0.21 391	0.69 437	0.18 56	0.17 362	0.36 453	0.21 347	0.54 446	0.43 407	0.38 436	0.36 338	0.38 405	0.32 456	0.70 497	1.01 570	0.24 557	1.93 624	0.28 570	0.24 565	0.18 514	0.21 442

test_sample8	0.52 545	0.21 391	0.69 437	0.18 56	0.17 362	0.36 453	0.21 347	0.57 482	0.38 348	0.63 558	0.39 375	1.16 589	0.68 574	0.70 497	1.01 570	0.24 557	1.93 624	0.28 570	0.24 565	0.18 514	0.21 442

GCAP-Stereo	0.18 137	0.21 391	0.47 220	0.23 271	0.18 390	0.21 202	0.10 8	0.28 132	0.24 149	0.20 170	0.22 185	0.15 144	0.13 160	0.21 112	0.16 170	0.07 80	0.19 476	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

4D-IteraStereo	0.20 192	0.21 391	0.62 407	0.21 168	0.14 232	0.19 140	0.17 188	0.29 151	0.28 214	0.24 211	0.20 157	0.20 203	0.10 59	0.22 135	0.18 222	0.07 80	0.07 136	0.10 352	0.08 230	0.08 192	0.33 536

ssnet_v2	0.30 429	0.21 391	0.63 412	0.23 271	0.15 294	0.40 478	0.30 498	0.59 504	0.48 463	0.40 463	0.37 349	0.46 473	0.30 426	0.41 364	0.44 483	0.13 461	0.11 312	0.11 409	0.11 412	0.12 425	0.11 225

RAFT_CTSACE	0.23 281	0.21 391	0.57 368	0.26 395	0.15 294	0.22 231	0.23 409	0.34 218	0.30 249	0.34 378	0.51 478	0.31 348	0.17 231	0.33 315	0.15 138	0.06 33	0.09 241	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.07 21

TRStereo	0.22 248	0.21 391	0.62 407	0.40 560	0.19 417	0.22 231	0.16 153	0.58 495	0.30 249	0.21 177	0.21 175	0.22 224	0.13 160	0.27 221	0.14 97	0.09 288	0.09 241	0.09 279	0.11 412	0.06 65	0.19 413

raft+_RVC	0.21 226	0.21 391	0.46 214	0.22 220	0.35 559	0.21 202	0.16 153	0.39 286	0.35 307	0.22 195	0.28 241	0.20 203	0.15 195	0.25 187	0.20 273	0.08 207	0.16 426	0.08 194	0.07 146	0.07 132	0.12 278

XX-TBD	0.16 112	0.21 391	0.43 189	0.22 220	0.10 69	0.23 250	0.15 121	0.23 68	0.28 214	0.22 195	0.26 221	0.14 129	0.12 129	0.16 22	0.14 97	0.08 207	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.06 7

psm_up	0.30 429	0.21 391	0.58 383	0.26 395	0.18 390	0.32 409	0.27 467	0.57 482	0.45 431	0.38 436	0.41 395	0.45 464	0.40 500	0.59 445	0.32 423	0.11 399	0.12 339	0.13 470	0.12 455	0.11 384	0.11 225

hitnet-ft	0.31 440	0.21 391	0.56 358	0.19 94	0.14 232	0.40 478	0.23 409	0.46 364	0.42 396	0.37 427	0.46 453	0.53 513	0.35 473	0.76 522	0.35 446	0.14 487	0.10 275	0.14 495	0.10 378	0.15 474	0.14 340

PSMNet-RSSM	0.26 358	0.21 391	0.50 277	0.21 168	0.14 232	0.25 289	0.21 347	0.50 404	0.38 348	0.31 320	0.45 441	0.40 423	0.27 376	0.53 413	0.24 343	0.12 439	0.08 200	0.11 409	0.13 487	0.10 332	0.10 185

CFNet-ft	0.26 358	0.21 391	0.51 295	0.19 94	0.16 332	0.31 392	0.21 347	0.40 295	0.37 338	0.29 280	0.40 384	0.46 473	0.27 376	0.49 392	0.28 387	0.12 439	0.07 136	0.12 444	0.11 412	0.12 425	0.11 225

CFNet_RVC	0.26 358	0.21 391	0.51 295	0.19 94	0.16 332	0.31 392	0.21 347	0.40 295	0.37 338	0.29 280	0.40 384	0.46 473	0.27 376	0.49 392	0.28 387	0.12 439	0.07 136	0.12 444	0.11 412	0.12 425	0.11 225

UCFNet_RVC	0.25 335	0.21 391	0.49 255	0.19 94	0.15 294	0.34 431	0.18 241	0.47 375	0.36 323	0.30 303	0.35 323	0.40 423	0.26 368	0.35 337	0.24 343	0.13 461	0.08 200	0.13 470	0.14 505	0.13 439	0.13 310

CBMV_ROB	0.36 473	0.21 391	0.57 368	0.22 220	0.14 232	0.35 446	0.20 321	0.55 464	0.47 455	0.52 535	0.58 514	0.45 464	0.53 548	0.75 516	0.50 503	0.18 536	0.19 476	0.23 558	0.21 551	0.15 474	0.20 431

G2L-Stereo_test	0.26 358	0.22 410	0.54 339	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.24 433	0.51 414	0.40 374	0.38 436	0.37 349	0.40 423	0.26 368	0.53 413	0.32 423	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225

coex_refinement	0.28 396	0.22 410	0.50 277	0.23 271	0.15 294	0.31 392	0.20 321	0.51 414	0.43 407	0.35 397	0.42 403	0.45 464	0.27 376	0.56 430	0.41 468	0.10 358	0.07 136	0.07 113	0.07 146	0.11 384	0.12 278

AIO-test1	0.21 226	0.22 410	0.56 358	0.31 507	0.24 503	0.21 202	0.16 153	0.42 318	0.37 338	0.17 137	0.26 221	0.18 181	0.12 129	0.29 267	0.15 138	0.08 207	0.07 136	0.10 352	0.11 412	0.07 132	0.10 185

GMStereo_Zeroshot	0.25 335	0.22 410	0.51 295	0.27 433	0.14 232	0.28 331	0.15 121	0.40 295	0.36 323	0.37 427	0.43 417	0.40 423	0.17 231	0.35 337	0.21 297	0.12 439	0.07 136	0.13 470	0.07 146	0.17 498	0.10 185

TestStereo1	0.23 281	0.22 410	0.50 277	0.27 433	0.14 232	0.26 306	0.27 467	0.43 327	0.38 348	0.29 280	0.39 375	0.23 238	0.21 296	0.33 315	0.18 222	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.10 185

SA-5K	0.23 281	0.22 410	0.50 277	0.27 433	0.14 232	0.26 306	0.27 467	0.43 327	0.38 348	0.29 280	0.39 375	0.23 238	0.21 296	0.33 315	0.18 222	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.08 192	0.10 185

SA	0.24 310	0.22 410	0.55 348	0.23 271	0.14 232	0.25 289	0.23 409	0.48 386	0.42 396	0.28 256	0.44 427	0.23 238	0.23 315	0.34 330	0.17 195	0.07 80	0.09 241	0.11 409	0.11 412	0.08 192	0.09 120

AACVNet	0.28 396	0.22 410	0.55 348	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.19 285	0.43 327	0.33 285	0.39 454	0.42 403	0.44 458	0.29 419	0.73 507	0.28 387	0.11 399	0.09 241	0.11 409	0.09 321	0.13 439	0.12 278

LMCR-Stereo	0.28 396	0.22 410	0.56 358	0.29 480	0.14 232	0.37 461	0.23 409	0.57 482	0.36 323	0.40 463	0.40 384	0.29 318	0.30 426	0.41 364	0.38 458	0.11 399	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.13 439	0.10 185

rafts_anoy	0.21 226	0.22 410	0.49 255	0.25 355	0.24 503	0.19 140	0.17 188	0.34 218	0.32 269	0.24 211	0.25 213	0.20 203	0.16 214	0.25 187	0.21 297	0.08 207	0.19 476	0.11 409	0.12 455	0.09 270	0.09 120

RALCasStereoNet	0.22 248	0.22 410	0.48 235	0.23 271	0.23 486	0.22 231	0.18 241	0.32 192	0.27 202	0.22 195	0.30 263	0.22 224	0.15 195	0.29 267	0.20 273	0.08 207	0.22 506	0.07 113	0.06 72	0.10 332	0.25 488

111	0.22 248	0.22 410	0.57 368	0.19 94	0.09 17	0.24 272	0.17 188	0.44 348	0.46 442	0.24 211	0.30 263	0.29 318	0.22 303	0.25 187	0.19 251	0.08 207	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.15 356

cf-r	0.26 358	0.22 410	0.66 427	0.22 220	0.14 232	0.28 331	0.22 381	0.44 348	0.42 396	0.32 345	0.42 403	0.43 452	0.27 376	0.44 377	0.27 379	0.11 399	0.07 136	0.08 194	0.10 378	0.08 192	0.09 120

edge stereo	0.40 502	0.22 410	0.87 503	0.27 433	0.22 473	0.38 467	0.26 458	0.59 504	0.56 518	0.53 541	0.60 522	0.71 571	0.50 539	0.78 526	0.43 476	0.16 511	0.15 413	0.19 544	0.14 505	0.17 498	0.19 413

iResNet	0.25 335	0.22 410	0.62 407	0.26 395	0.11 105	0.31 392	0.23 409	0.46 364	0.45 431	0.34 378	0.43 417	0.27 292	0.23 315	0.36 343	0.37 456	0.08 207	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.10 185

SGM_RVC	0.57 557	0.22 410	0.60 397	0.26 395	0.16 332	0.97 589	0.46 565	0.76 577	0.90 581	1.03 593	0.92 575	1.16 589	0.93 590	1.21 588	0.72 544	0.17 525	0.16 426	0.16 520	0.16 526	0.16 483	0.24 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 386	0.23 426	0.61 403	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.19 285	0.48 386	0.37 338	0.33 358	0.38 357	0.40 423	0.23 315	0.61 456	0.33 432	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.11 225

StereoVision	0.23 281	0.23 426	0.55 348	0.27 433	0.17 362	0.23 250	0.22 381	0.40 295	0.32 269	0.21 177	0.51 478	0.22 224	0.16 214	0.29 267	0.19 251	0.11 399	0.12 339	0.13 470	0.13 487	0.10 332	0.08 70

CBFPSM	0.28 396	0.23 426	0.76 464	0.21 168	0.14 232	0.38 467	0.26 458	0.42 318	0.37 338	0.34 378	0.36 338	0.55 518	0.38 488	0.33 315	0.40 464	0.08 207	0.08 200	0.07 113	0.08 230	0.09 270	0.12 278

iinet-f	0.31 440	0.23 426	1.16 554	0.20 135	0.16 332	0.44 498	0.23 409	0.47 375	0.38 348	0.36 410	0.44 427	0.41 432	0.35 473	0.36 343	0.43 476	0.10 358	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.13 439	0.12 278

Anonymous_2	0.44 518	0.23 426	0.57 368	0.34 529	0.34 556	0.53 540	0.28 483	0.49 396	0.39 364	0.36 410	0.34 315	0.48 487	0.38 488	0.43 373	0.33 432	0.26 566	0.41 589	0.44 587	1.45 623	0.33 577	0.37 554

raft_robust	0.25 335	0.23 426	0.44 197	0.22 220	0.13 193	0.23 250	0.22 381	0.52 421	0.50 482	0.33 358	0.32 284	0.33 366	0.23 315	0.55 424	0.18 222	0.07 80	0.11 312	0.08 194	0.10 378	0.08 192	0.07 21

ADLNet2	0.31 440	0.23 426	0.77 470	0.23 271	0.18 390	0.36 453	0.24 433	0.55 464	0.54 505	0.33 358	0.38 357	0.45 464	0.31 443	0.70 497	0.36 450	0.10 358	0.08 200	0.09 279	0.09 321	0.12 425	0.11 225

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 192	0.23 426	0.49 255	0.21 168	0.16 332	0.19 140	0.17 188	0.35 227	0.32 269	0.26 234	0.33 304	0.20 203	0.17 231	0.21 112	0.17 195	0.06 33	0.10 275	0.07 113	0.07 146	0.07 132	0.11 225

RYNet	0.38 485	0.23 426	0.65 422	0.26 395	0.28 527	0.62 556	0.33 518	0.61 524	0.62 538	0.42 481	0.39 375	0.58 530	0.40 500	0.89 551	0.57 522	0.11 399	0.09 241	0.12 444	0.11 412	0.19 523	0.22 456

HITNet	0.22 248	0.23 426	0.60 397	0.20 135	0.09 17	0.27 313	0.15 121	0.45 357	0.33 285	0.29 280	0.33 304	0.27 292	0.22 303	0.29 267	0.27 379	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225
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
MLCV	0.25 335	0.23 426	0.59 390	0.22 220	0.09 17	0.30 369	0.18 241	0.40 295	0.38 348	0.38 436	0.44 427	0.31 348	0.22 303	0.44 377	0.32 423	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.08 70

rvit_105_1	0.28 396	0.24 437	0.65 422	0.27 433	0.19 417	0.31 392	0.35 527	0.46 364	0.53 500	0.31 320	0.32 284	0.32 359	0.27 376	0.36 343	0.26 368	0.16 511	0.14 382	0.15 512	0.17 537	0.11 384	0.11 225

DispNO	0.29 416	0.24 437	0.83 490	0.23 271	0.17 362	0.25 289	0.22 381	0.47 375	0.42 396	0.33 358	0.39 375	0.38 405	0.28 399	0.78 526	0.35 446	0.09 288	0.07 136	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

RAFT+CT+SA	0.23 281	0.24 437	0.48 235	0.25 355	0.18 390	0.23 250	0.29 489	0.42 318	0.38 348	0.24 211	0.39 375	0.20 203	0.17 231	0.34 330	0.17 195	0.07 80	0.07 136	0.09 279	0.12 455	0.09 270	0.13 310

iRaft-Stereo_5w	0.25 335	0.24 437	0.50 277	0.23 271	0.18 390	0.19 140	0.19 285	0.39 286	0.35 307	0.28 256	0.36 338	0.34 374	0.23 315	0.66 485	0.28 387	0.07 80	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.14 340

RAFT	0.24 310	0.24 437	0.46 214	0.27 433	0.15 294	0.26 306	0.26 458	0.37 254	0.31 259	0.34 378	0.34 315	0.41 432	0.22 303	0.30 282	0.18 222	0.08 207	0.15 413	0.11 409	0.10 378	0.11 384	0.13 310

GEStereo_RVC	0.29 416	0.24 437	0.60 397	0.27 433	0.16 332	0.33 416	0.25 447	0.58 495	0.56 518	0.35 397	0.38 357	0.34 374	0.25 350	0.51 402	0.29 401	0.12 439	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.11 384	0.13 310

TestStereo	0.22 248	0.24 437	0.48 235	0.25 355	0.11 105	0.22 231	0.22 381	0.32 192	0.31 259	0.24 211	0.34 315	0.23 238	0.19 281	0.62 467	0.19 251	0.08 207	0.07 136	0.10 352	0.07 146	0.11 384	0.07 21

sAnonymous2	0.21 226	0.24 437	0.79 475	0.24 318	0.17 362	0.22 231	0.20 321	0.36 239	0.29 233	0.17 137	0.19 148	0.17 168	0.16 214	0.18 57	0.15 138	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.23 547	0.18 397

CroCo_RVC	0.21 226	0.24 437	0.79 475	0.24 318	0.17 362	0.22 231	0.20 321	0.36 239	0.29 233	0.17 137	0.19 148	0.17 168	0.16 214	0.18 57	0.15 138	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.23 547	0.18 397

RALAANet	0.21 226	0.24 437	0.53 327	0.23 271	0.14 232	0.22 231	0.13 61	0.38 265	0.30 249	0.29 280	0.26 221	0.25 268	0.15 195	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.07 21

AFF-stereo	0.20 192	0.24 437	0.49 255	0.22 220	0.11 105	0.18 121	0.18 241	0.35 227	0.29 233	0.25 224	0.36 338	0.25 268	0.17 231	0.25 187	0.17 195	0.06 33	0.09 241	0.08 194	0.08 230	0.08 192	0.11 225

STTStereo	0.30 429	0.24 437	0.83 490	0.25 355	0.17 362	0.30 369	0.24 433	0.49 396	0.39 364	0.39 454	0.41 395	0.44 458	0.28 399	0.41 364	0.30 404	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.16 526	0.12 425	0.12 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 416	0.24 437	0.81 480	0.26 395	0.18 390	0.30 369	0.22 381	0.52 421	0.41 384	0.38 436	0.42 403	0.42 445	0.28 399	0.46 385	0.31 414	0.11 399	0.08 200	0.10 352	0.11 412	0.10 332	0.12 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 453	0.24 437	0.49 255	0.27 433	0.16 332	0.34 431	0.19 285	0.55 464	0.50 482	0.34 378	0.37 349	0.42 445	0.30 426	0.93 563	0.25 357	0.19 545	0.20 490	0.24 560	0.22 559	0.17 498	0.25 488

pmcnn	0.54 550	0.24 437	1.06 539	0.25 355	0.26 520	0.40 478	0.31 507	0.55 464	0.55 513	0.56 549	1.22 590	2.53 616	0.39 496	0.84 543	1.08 579	0.09 288	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.10 332	0.14 340

LL-Strereo2	0.21 226	0.25 452	0.53 327	0.32 513	0.20 441	0.25 289	0.14 93	0.32 192	0.25 174	0.25 224	0.20 157	0.24 256	0.12 129	0.28 245	0.18 222	0.07 80	0.07 136	0.12 444	0.09 321	0.09 270	0.16 372

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 453	0.25 452	0.82 484	0.22 220	0.17 362	0.46 509	0.28 483	0.53 431	0.53 500	0.43 492	0.57 511	0.44 458	0.31 443	0.50 396	0.48 496	0.10 358	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.11 384	0.12 278

test_5	0.25 335	0.25 452	0.57 368	0.27 433	0.18 390	0.25 289	0.29 489	0.42 318	0.39 364	0.29 280	0.40 384	0.27 292	0.23 315	0.35 337	0.19 251	0.07 80	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.10 332	0.14 340

SACVNet	0.32 446	0.25 452	0.59 390	0.26 395	0.19 417	0.35 446	0.25 447	0.54 446	0.41 384	0.43 492	0.45 441	0.46 473	0.34 466	0.71 503	0.30 404	0.14 487	0.10 275	0.12 444	0.12 455	0.16 483	0.20 431

GwcNet-RSSM	0.28 396	0.25 452	0.61 403	0.22 220	0.14 232	0.28 331	0.24 433	0.46 364	0.44 420	0.33 358	0.46 453	0.41 432	0.28 399	0.55 424	0.31 414	0.11 399	0.07 136	0.09 279	0.10 378	0.10 332	0.09 120

BEATNet_4x	0.25 335	0.25 452	0.66 427	0.23 271	0.10 69	0.29 355	0.14 93	0.49 396	0.34 296	0.31 320	0.35 323	0.32 359	0.26 368	0.34 330	0.33 432	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.07 146	0.11 384	0.13 310

DANet	0.37 480	0.25 452	0.67 430	0.37 544	0.22 473	0.42 488	0.25 447	0.50 404	0.44 420	0.52 535	0.50 475	0.59 532	0.42 511	0.78 526	0.53 511	0.13 461	0.12 339	0.14 495	0.12 455	0.17 498	0.21 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 463	0.25 452	0.77 470	0.27 433	0.17 362	0.34 431	0.28 483	0.55 464	0.50 482	0.43 492	0.46 453	0.44 458	0.31 443	0.90 554	0.27 379	0.15 501	0.10 275	0.14 495	0.14 505	0.15 474	0.15 356

DeepPruner_ROB	0.28 396	0.25 452	0.64 417	0.22 220	0.16 332	0.30 369	0.21 347	0.54 446	0.33 285	0.36 410	0.38 357	0.38 405	0.26 368	0.45 383	0.28 387	0.15 501	0.11 312	0.11 409	0.11 412	0.14 462	0.14 340

CBMV	0.36 473	0.25 452	0.61 403	0.24 318	0.14 232	0.42 488	0.33 518	0.56 473	0.52 499	0.54 545	0.52 485	0.51 501	0.58 555	0.63 470	0.43 476	0.15 501	0.16 426	0.18 537	0.16 526	0.13 439	0.19 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 453	0.26 462	0.64 417	0.28 461	0.23 486	0.48 522	0.27 467	0.54 446	0.47 455	0.49 524	0.56 506	0.51 501	0.30 426	0.41 364	0.44 483	0.13 461	0.16 426	0.13 470	0.12 455	0.14 462	0.14 340

YMNet_1	0.33 453	0.26 462	0.64 417	0.28 461	0.23 486	0.48 522	0.27 467	0.54 446	0.47 455	0.49 524	0.56 506	0.51 501	0.30 426	0.41 364	0.44 483	0.13 461	0.16 426	0.13 470	0.12 455	0.14 462	0.14 340

fast-acv-ft	0.33 453	0.26 462	0.88 510	0.25 355	0.18 390	0.49 528	0.27 467	0.44 348	0.50 482	0.40 463	0.55 501	0.49 493	0.36 478	0.39 359	0.41 468	0.11 399	0.11 312	0.11 409	0.12 455	0.13 439	0.11 225

APVNet	0.38 485	0.26 462	0.87 503	0.26 395	0.22 473	0.52 537	0.35 527	0.64 541	0.46 442	0.40 463	0.52 485	0.48 487	0.39 496	0.84 543	0.48 496	0.13 461	0.14 382	0.15 512	0.16 526	0.16 483	0.16 372

RP	0.38 485	0.26 462	0.67 430	0.31 507	0.24 503	0.37 461	0.29 489	0.53 431	0.61 534	0.42 481	0.65 539	0.62 544	0.51 541	0.63 470	0.43 476	0.17 525	0.15 413	0.17 529	0.15 516	0.17 498	0.19 413

G-Net	0.47 532	0.26 462	1.02 534	0.34 529	0.28 527	0.89 583	0.35 527	0.47 375	0.46 442	0.68 566	1.20 588	0.64 553	0.59 557	0.61 456	0.60 527	0.16 511	0.14 382	0.17 529	0.13 487	0.22 542	0.21 442

DPSNet	0.51 542	0.26 462	1.16 554	0.28 461	0.21 458	0.76 570	0.56 582	0.89 594	0.82 570	0.49 524	0.51 478	0.64 553	0.81 582	0.89 551	0.85 558	0.17 525	0.16 426	0.13 470	0.13 487	0.26 557	0.27 504

XPNet_ROB	0.35 470	0.26 462	0.58 383	0.28 461	0.19 417	0.37 461	0.31 507	0.57 482	0.51 488	0.52 535	0.54 496	0.57 525	0.38 488	0.65 479	0.48 496	0.17 525	0.12 339	0.13 470	0.12 455	0.16 483	0.17 392

AIO-test2	0.22 248	0.27 470	0.54 339	0.29 480	0.16 332	0.22 231	0.16 153	0.44 348	0.43 407	0.17 137	0.29 249	0.16 153	0.11 97	0.27 221	0.14 97	0.19 545	0.07 136	0.10 352	0.11 412	0.08 192	0.09 120

AASNet	0.29 416	0.27 470	0.67 430	0.26 395	0.18 390	0.34 431	0.21 347	0.64 541	0.49 476	0.36 410	0.41 395	0.32 359	0.26 368	0.33 315	0.39 462	0.12 439	0.09 241	0.10 352	0.08 230	0.14 462	0.12 278

ACRE	0.23 281	0.27 470	0.83 490	0.24 318	0.15 294	0.24 272	0.20 321	0.38 265	0.32 269	0.32 345	0.33 304	0.23 238	0.15 195	0.26 207	0.22 315	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120

HCRNet	0.25 335	0.27 470	0.42 183	0.34 529	0.17 362	0.27 313	0.18 241	0.45 357	0.37 338	0.31 320	0.35 323	0.32 359	0.23 315	0.44 377	0.21 297	0.13 461	0.08 200	0.13 470	0.11 412	0.11 384	0.09 120

DMCA-RVC	0.30 429	0.27 470	0.93 520	0.28 461	0.17 362	0.30 369	0.21 347	0.43 327	0.36 323	0.40 463	0.38 357	0.39 419	0.36 478	0.44 377	0.34 439	0.13 461	0.10 275	0.16 520	0.12 455	0.13 439	0.11 225

TDLM	0.32 446	0.27 470	0.52 316	0.30 491	0.15 294	0.33 416	0.32 512	0.54 446	0.50 482	0.44 498	0.43 417	0.39 419	0.30 426	0.92 561	0.30 404	0.14 487	0.09 241	0.13 470	0.12 455	0.13 439	0.14 340

iResNet_ROB	0.27 386	0.27 470	0.48 235	0.21 168	0.12 143	0.32 409	0.17 188	0.57 482	0.55 513	0.39 454	0.44 427	0.37 399	0.28 399	0.43 373	0.28 387	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.09 270	0.11 225

WCMA_ROB	0.55 551	0.27 470	0.76 464	0.26 395	0.22 473	0.62 556	0.36 534	0.57 482	0.58 522	0.97 588	1.40 596	1.28 594	0.94 591	0.80 533	0.80 553	0.20 548	0.17 451	0.16 520	0.16 526	0.19 523	0.29 518

TCMNet	0.34 463	0.28 478	0.81 480	0.29 480	0.30 542	0.40 478	0.28 483	0.53 431	0.49 476	0.38 436	0.46 453	0.40 423	0.30 426	0.61 456	0.42 472	0.14 487	0.13 362	0.15 512	0.14 505	0.18 514	0.19 413

CIPLG	0.23 281	0.28 478	0.75 460	0.24 318	0.16 332	0.25 289	0.20 321	0.38 265	0.33 285	0.32 345	0.34 315	0.23 238	0.15 195	0.27 221	0.22 315	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120

GANet	0.40 502	0.28 478	0.67 430	0.31 507	0.18 390	0.43 492	0.39 547	0.60 516	0.46 442	0.48 523	0.78 559	0.55 518	0.45 520	0.96 568	0.55 518	0.13 461	0.14 382	0.13 470	0.12 455	0.15 474	0.16 372

StereoDRNet	0.34 463	0.28 478	0.70 443	0.28 461	0.21 458	0.43 492	0.30 498	0.63 536	0.51 488	0.47 517	0.40 384	0.48 487	0.31 443	0.58 437	0.44 483	0.12 439	0.10 275	0.12 444	0.11 412	0.13 439	0.13 310

SDNR	0.47 532	0.29 482	0.92 516	0.24 318	0.37 565	1.27 600	0.17 188	0.54 446	0.58 522	0.44 498	0.85 568	0.55 518	0.28 399	1.19 587	0.52 507	0.23 554	0.24 529	0.17 529	0.13 487	0.19 523	0.26 500

IPLGR_C	0.23 281	0.29 482	0.81 480	0.24 318	0.16 332	0.24 272	0.20 321	0.38 265	0.33 285	0.32 345	0.33 304	0.23 238	0.15 195	0.26 207	0.22 315	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120

psmorigin	0.52 545	0.29 482	3.10 638	0.24 318	0.19 417	0.39 472	0.24 433	0.52 421	0.45 431	0.66 563	0.68 545	0.70 570	0.52 543	0.86 546	0.49 502	0.15 501	0.17 451	0.13 470	0.14 505	0.16 483	0.23 464

GwcNet	0.37 480	0.29 482	1.12 548	0.25 355	0.24 503	0.48 522	0.27 467	0.58 495	0.60 532	0.39 454	0.54 496	0.51 501	0.34 466	0.60 450	0.46 491	0.13 461	0.12 339	0.12 444	0.11 412	0.13 439	0.15 356

Nwc_Net	0.39 490	0.29 482	0.84 494	0.32 513	0.24 503	0.45 506	0.30 498	0.67 554	0.51 488	0.39 454	0.70 549	0.59 532	0.48 533	0.61 456	0.45 490	0.16 511	0.12 339	0.19 544	0.21 551	0.14 462	0.15 356

CFNet	0.29 416	0.29 482	0.57 368	0.23 271	0.14 232	0.34 431	0.15 121	0.53 431	0.46 442	0.31 320	0.40 384	0.38 405	0.27 376	0.76 522	0.28 387	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.09 120

z-ln-s-r	0.35 470	0.30 488	1.02 534	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.26 458	0.46 364	0.55 513	0.33 358	0.61 530	0.39 419	0.31 443	0.80 533	0.77 549	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.08 230	0.11 384	0.10 185

ARAFT	0.26 358	0.30 488	0.87 503	0.22 220	0.12 143	0.30 369	0.24 433	0.46 364	0.34 296	0.33 358	0.28 241	0.29 318	0.20 286	0.49 392	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.12 444	0.11 412	0.09 270	0.09 120

GMStereo	0.21 226	0.30 488	0.57 368	0.21 168	0.12 143	0.24 272	0.18 241	0.30 169	0.41 384	0.26 234	0.24 205	0.17 168	0.16 214	0.25 187	0.19 251	0.10 358	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.11 384	0.09 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 538	0.30 488	1.15 552	0.28 461	0.19 417	0.77 573	0.64 587	0.57 482	0.73 563	0.57 552	0.73 554	0.55 518	0.60 559	0.66 485	1.53 601	0.11 399	0.10 275	0.13 470	0.13 487	0.15 474	0.16 372

AF-Net	0.40 502	0.31 492	0.74 457	0.33 524	0.24 503	0.43 492	0.30 498	0.64 541	0.67 548	0.44 498	0.69 548	0.65 555	0.52 543	0.59 445	0.48 496	0.16 511	0.12 339	0.19 544	0.14 505	0.16 483	0.14 340

NCC-stereo	0.42 512	0.31 492	0.87 503	0.32 513	0.29 537	0.47 515	0.37 536	0.68 559	0.53 500	0.42 481	0.58 514	0.57 525	0.52 543	0.75 516	0.54 515	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.25 570	0.17 498	0.18 397

Abc-Net	0.42 512	0.31 492	0.87 503	0.32 513	0.29 537	0.47 515	0.37 536	0.68 559	0.53 500	0.42 481	0.58 514	0.57 525	0.52 543	0.75 516	0.54 515	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.25 570	0.17 498	0.18 397
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 453	0.31 492	0.69 437	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.23 409	0.49 396	0.55 513	0.39 454	0.60 522	0.43 452	0.30 426	0.88 549	0.54 515	0.11 399	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.10 332	0.12 278

LALA_ROB	0.38 485	0.31 492	0.65 422	0.30 491	0.21 458	0.46 509	0.39 547	0.63 536	0.54 505	0.53 541	0.52 485	0.69 567	0.36 478	0.52 410	0.48 496	0.18 536	0.11 312	0.16 520	0.14 505	0.17 498	0.16 372

PSMNet_ROB	0.36 473	0.31 492	0.71 450	0.31 507	0.21 458	0.44 498	0.44 561	0.61 524	0.49 476	0.39 454	0.45 441	0.49 493	0.32 456	0.66 485	0.53 511	0.14 487	0.10 275	0.15 512	0.14 505	0.13 439	0.13 310

MeshStereo	0.60 562	0.31 492	0.71 450	0.22 220	0.17 362	0.66 563	0.36 534	0.81 583	0.63 540	1.48 615	1.32 593	1.65 602	0.83 583	1.18 586	0.74 546	0.17 525	0.17 451	0.17 529	0.14 505	0.17 498	0.19 413
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
dd	0.23 281	0.32 499	0.55 348	0.23 271	0.12 143	0.27 313	0.21 347	0.32 192	0.45 431	0.30 303	0.29 249	0.25 268	0.17 231	0.31 295	0.26 368	0.13 461	0.07 136	0.10 352	0.08 230	0.12 425	0.09 120

DGSMNet	0.63 568	0.32 499	1.01 533	0.54 583	0.73 599	0.62 556	1.36 618	0.62 532	0.58 522	0.38 436	0.62 533	0.52 508	0.34 466	0.65 479	0.47 494	0.54 592	0.61 611	0.67 598	0.61 607	0.65 593	0.69 606

FADNet-RVC-Resample	0.31 440	0.32 499	1.16 554	0.27 433	0.17 362	0.33 416	0.21 347	0.49 396	0.40 374	0.36 410	0.38 357	0.34 374	0.27 376	0.54 419	0.27 379	0.10 358	0.10 275	0.14 495	0.13 487	0.13 439	0.18 397

ETE_ROB	0.36 473	0.32 499	0.64 417	0.30 491	0.18 390	0.40 478	0.38 544	0.59 504	0.49 476	0.50 529	0.52 485	0.62 544	0.37 483	0.58 437	0.43 476	0.13 461	0.10 275	0.14 495	0.12 455	0.17 498	0.18 397

DFGA-Net	0.26 358	0.33 503	0.70 443	0.22 220	0.15 294	0.25 289	0.17 188	0.41 313	0.40 374	0.30 303	0.32 284	0.21 217	0.18 259	0.61 456	0.33 432	0.08 207	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.11 384	0.09 120

FC-DCNN v2	0.75 579	0.33 503	0.82 484	0.33 524	0.28 527	0.85 580	0.40 551	0.88 592	0.86 577	1.46 609	1.65 605	2.08 609	1.40 607	1.14 584	0.95 565	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.26 557	0.32 531

LL-Strereo	0.32 446	0.33 503	0.77 470	0.26 395	0.24 503	0.22 231	0.23 409	0.58 495	0.44 420	0.35 397	0.32 284	0.41 432	0.40 500	0.93 563	0.25 357	0.08 207	0.13 362	0.11 409	0.09 321	0.09 270	0.22 456

RAFT + AFF	0.30 429	0.33 503	0.76 464	0.25 355	0.17 362	0.30 369	0.33 518	0.55 464	0.42 396	0.28 256	0.30 263	0.31 348	0.31 443	0.64 475	0.32 423	0.09 288	0.11 312	0.11 409	0.10 378	0.12 425	0.16 372

aanetorigin	0.40 502	0.33 503	1.14 551	0.25 355	0.19 417	0.30 369	0.37 536	0.34 218	0.47 455	0.95 586	0.82 564	0.52 508	0.56 552	0.50 396	0.52 507	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.10 378	0.16 483	0.19 413

ADCRef	0.41 508	0.33 503	1.05 537	0.26 395	0.21 458	0.49 528	0.27 467	0.54 446	0.51 488	0.51 532	0.59 518	0.35 388	0.47 529	0.54 419	1.35 595	0.09 288	0.08 200	0.12 444	0.12 455	0.12 425	0.13 310

FC-DCNN	0.73 575	0.33 503	0.84 494	0.33 524	0.28 527	0.82 579	0.40 551	0.82 584	0.83 571	1.43 607	1.60 604	1.97 607	1.38 605	1.10 580	0.93 562	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.26 557	0.32 531

NCCL2	0.37 480	0.33 503	0.59 390	0.37 544	0.23 486	0.42 488	0.41 556	0.56 473	0.44 420	0.47 517	0.47 462	0.61 541	0.39 496	0.58 437	0.41 468	0.16 511	0.13 362	0.21 551	0.22 559	0.16 483	0.18 397

DN-CSS_ROB	0.24 310	0.33 503	0.69 437	0.25 355	0.14 232	0.26 306	0.13 61	0.42 318	0.35 307	0.30 303	0.42 403	0.22 224	0.20 286	0.34 330	0.22 315	0.07 80	0.06 56	0.11 409	0.11 412	0.11 384	0.09 120

ccnet	0.43 516	0.34 512	0.62 407	0.28 461	0.33 554	0.60 554	0.34 524	0.68 559	0.47 455	0.54 545	0.66 541	0.56 523	0.46 527	0.73 507	0.66 538	0.26 566	0.19 476	0.24 560	0.22 559	0.27 563	0.25 488

SHD	0.45 521	0.34 512	0.89 512	0.37 544	0.28 527	0.46 509	0.23 409	0.72 571	0.96 588	0.65 561	0.61 530	0.61 541	0.48 533	0.64 475	0.69 541	0.16 511	0.16 426	0.16 520	0.16 526	0.21 538	0.25 488

FBW_ROB	0.46 529	0.34 512	0.71 450	0.32 513	0.20 441	0.51 531	0.32 512	0.73 572	0.63 540	0.60 555	0.57 511	0.65 555	0.44 518	1.42 601	0.62 531	0.14 487	0.17 451	0.22 556	0.16 526	0.17 498	0.23 464

MSMD_ROB	0.63 568	0.34 512	0.70 443	0.30 491	0.25 516	0.88 582	0.35 527	0.58 495	0.67 548	1.13 597	1.52 600	1.75 605	1.05 596	0.90 554	0.60 527	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.27 578	0.25 553	0.27 504

HBP-ISP	0.34 463	0.35 516	0.76 464	0.23 271	0.17 362	0.33 416	0.22 381	0.56 473	0.47 455	0.42 481	0.49 472	0.33 366	0.41 505	0.73 507	0.27 379	0.18 536	0.19 476	0.24 560	0.20 549	0.16 483	0.16 372

Wz-Net-LNSev	0.36 473	0.35 516	1.06 539	0.26 395	0.21 458	0.47 515	0.33 518	0.56 473	0.58 522	0.45 505	0.54 496	0.50 498	0.37 483	0.40 361	0.42 472	0.12 439	0.11 312	0.10 352	0.09 321	0.14 462	0.15 356

Wz-Net-MNSev	0.39 490	0.35 516	0.99 531	0.26 395	0.21 458	0.59 553	0.39 547	0.58 495	0.61 534	0.49 524	0.56 506	0.53 513	0.37 483	0.61 456	0.47 494	0.11 399	0.09 241	0.11 409	0.11 412	0.15 474	0.15 356

FADNet_RVC	0.31 440	0.35 516	0.98 529	0.24 318	0.16 332	0.30 369	0.17 188	0.52 421	0.39 364	0.30 303	0.38 357	0.30 338	0.29 419	0.54 419	0.33 432	0.14 487	0.14 382	0.14 495	0.16 526	0.21 538	0.24 477

RGC	0.41 508	0.35 516	0.76 464	0.35 535	0.28 527	0.41 483	0.29 489	0.60 516	0.55 513	0.47 517	0.64 537	0.63 548	0.47 529	0.74 511	0.46 491	0.16 511	0.15 413	0.21 551	0.21 551	0.19 523	0.21 442

PA-Net	0.40 502	0.35 516	1.05 537	0.32 513	0.28 527	0.39 472	0.43 559	0.53 431	0.56 518	0.35 397	0.43 417	0.41 432	0.36 478	0.83 542	0.61 530	0.12 439	0.23 516	0.16 520	0.23 563	0.13 439	0.20 431
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCSM	0.39 490	0.36 522	0.71 450	0.28 461	0.32 552	0.43 492	0.33 518	0.76 577	0.43 407	0.41 475	0.46 453	0.58 530	0.38 488	0.94 566	0.57 522	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.17 537	0.15 474	0.18 397

ADCP+	0.48 535	0.36 522	1.47 581	0.26 395	0.22 473	0.57 547	0.40 551	0.56 473	0.54 505	0.46 511	0.52 485	0.46 473	0.53 548	0.59 445	1.93 610	0.10 358	0.08 200	0.11 409	0.11 412	0.14 462	0.15 356

ADCPNet	0.51 542	0.36 522	1.82 596	0.27 433	0.23 486	0.71 566	0.39 547	0.56 473	0.54 505	0.52 535	0.60 522	0.66 559	0.57 554	0.64 475	1.23 585	0.15 501	0.18 463	0.14 495	0.23 563	0.19 523	0.22 456

PS-NSSS	0.33 453	0.36 522	0.61 403	0.24 318	0.18 390	0.33 416	0.24 433	0.59 504	0.42 396	0.38 436	0.52 485	0.36 393	0.31 443	0.80 533	0.32 423	0.18 536	0.14 382	0.21 551	0.15 516	0.17 498	0.14 340

w-ln-seven-2	0.40 502	0.37 526	1.34 572	0.28 461	0.18 390	0.38 467	0.29 489	0.53 431	0.59 529	0.47 517	0.56 506	0.46 473	0.42 511	0.70 497	0.64 535	0.10 358	0.10 275	0.12 444	0.11 412	0.14 462	0.16 372

UDGNet	0.24 310	0.37 526	0.53 327	0.25 355	0.14 232	0.24 272	0.18 241	0.32 192	0.44 420	0.29 280	0.28 241	0.24 256	0.20 286	0.30 282	0.21 297	0.16 511	0.07 136	0.21 551	0.11 412	0.16 483	0.11 225

SuperB	0.50 538	0.37 526	2.16 603	0.23 271	0.15 294	0.41 483	0.32 512	0.50 404	0.83 571	0.44 498	0.51 478	0.33 366	0.45 520	0.69 494	1.07 577	0.10 358	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.95 611	0.18 397

RTSC	0.43 516	0.37 526	0.95 524	0.30 491	0.20 441	0.50 530	0.23 409	0.65 547	0.86 577	0.56 549	0.54 496	0.51 501	0.36 478	0.71 503	0.92 561	0.13 461	0.14 382	0.11 409	0.13 487	0.18 514	0.19 413

DeepPrunerF	0.46 529	0.37 526	1.50 583	0.34 529	0.30 542	0.36 453	0.37 536	0.64 541	1.15 602	0.41 475	0.45 441	0.40 423	0.41 505	0.82 538	0.53 511	0.18 536	0.14 382	0.23 558	0.21 551	0.17 498	0.18 397

iResNetv2_ROB	0.29 416	0.37 526	0.92 516	0.24 318	0.13 193	0.30 369	0.19 285	0.55 464	0.51 488	0.39 454	0.46 453	0.39 419	0.27 376	0.36 343	0.30 404	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.05 23	0.13 439	0.11 225

PDISCO_ROB	0.45 521	0.37 526	0.89 512	0.44 571	0.37 565	0.70 565	0.35 527	0.75 575	0.78 566	0.45 505	0.53 493	0.65 555	0.40 500	0.68 493	0.52 507	0.22 553	0.12 339	0.21 551	0.19 545	0.26 557	0.22 456

dad	0.30 429	0.38 533	0.60 397	0.22 220	0.14 232	0.32 409	0.21 347	0.35 227	0.51 488	0.45 505	0.45 441	0.46 473	0.23 315	0.41 364	0.27 379	0.21 550	0.11 312	0.20 549	0.11 412	0.15 474	0.11 225

FCDSN-DC	0.67 571	0.38 533	0.83 490	0.37 544	0.30 542	0.66 563	0.37 536	0.69 565	0.70 556	1.15 599	1.53 601	1.70 604	1.38 605	1.00 572	0.83 556	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.27 563	0.32 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 518	0.38 533	0.94 523	0.30 491	0.20 441	0.52 537	0.49 572	0.61 524	0.60 532	0.56 549	0.47 462	0.49 493	0.42 511	1.24 589	0.76 548	0.12 439	0.18 463	0.12 444	0.13 487	0.12 425	0.18 397

PWC_ROB	0.41 508	0.38 533	0.92 516	0.26 395	0.20 441	0.39 472	0.19 285	0.61 524	0.69 554	0.58 553	0.84 567	0.52 508	0.44 518	0.74 511	0.62 531	0.13 461	0.09 241	0.14 495	0.10 378	0.17 498	0.18 397

Syn2CoEx	0.39 490	0.39 537	1.08 544	0.35 535	0.21 458	0.41 483	0.29 489	0.63 536	0.51 488	0.43 492	0.56 506	0.45 464	0.45 520	0.69 494	0.39 462	0.17 525	0.14 382	0.16 520	0.12 455	0.13 439	0.16 372

EDNetEfficient	0.64 570	0.39 537	2.52 621	0.26 395	0.26 520	0.39 472	0.49 572	0.42 318	1.06 593	1.38 604	0.86 569	0.61 541	0.97 592	0.66 485	1.62 605	0.11 399	0.10 275	0.10 352	0.12 455	0.20 531	0.19 413

LE_ROB	1.82 614	0.39 537	3.15 639	0.50 581	0.55 588	0.79 575	1.00 606	0.89 594	6.48 653	7.40 631	2.07 614	2.07 608	5.08 626	1.33 598	3.96 624	0.11 399	0.09 241	0.12 444	0.11 412	0.11 384	0.13 310

w-ln-seven	0.45 521	0.40 540	1.40 578	0.27 433	0.22 473	0.58 549	0.33 518	0.65 547	0.83 571	0.59 554	0.63 534	0.53 513	0.39 496	0.66 485	0.81 555	0.12 439	0.11 312	0.13 470	0.12 455	0.16 483	0.17 392

ELAS_RVC	0.80 583	0.40 540	1.10 546	0.40 560	0.35 559	0.93 584	1.10 613	0.87 591	1.12 600	1.40 605	1.39 594	1.27 593	1.55 613	1.13 582	1.13 580	0.29 573	0.27 545	0.30 573	0.28 579	0.31 572	0.36 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 583	0.40 540	0.91 515	0.39 555	0.35 559	1.52 609	0.81 600	0.97 596	0.98 590	1.47 614	1.58 603	1.19 591	1.33 604	1.01 573	1.21 583	0.29 573	0.27 545	0.30 573	0.29 581	0.32 575	0.36 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 565	0.41 543	0.93 520	0.44 571	0.39 570	0.63 560	0.51 576	0.86 590	1.27 603	0.93 585	1.09 583	0.81 575	0.85 584	0.89 551	0.89 560	0.21 550	0.23 516	0.22 556	0.19 545	0.28 568	0.41 562

PASM	0.49 537	0.41 543	1.15 552	0.37 544	0.35 559	0.42 488	0.42 557	0.54 446	0.65 543	0.54 545	0.54 496	0.63 548	0.48 533	0.94 566	0.51 506	0.27 570	0.30 566	0.30 573	0.33 583	0.29 570	0.29 518

SANet	0.58 559	0.41 543	1.38 575	0.27 433	0.16 332	0.72 567	0.48 569	0.71 567	1.34 605	0.69 567	0.97 577	0.94 581	0.78 578	0.97 570	0.93 562	0.14 487	0.12 339	0.12 444	0.12 455	0.18 514	0.20 431

PWCDC_ROB	0.41 508	0.41 543	0.77 470	0.34 529	0.21 458	0.43 492	0.20 321	0.60 516	0.90 581	0.44 498	1.24 591	0.36 393	0.38 488	0.56 430	0.48 496	0.18 536	0.11 312	0.11 409	0.10 378	0.20 531	0.16 372

FADNet-RVC	0.34 463	0.43 547	0.97 527	0.25 355	0.20 441	0.33 416	0.20 321	0.51 414	0.42 396	0.34 378	0.40 384	0.41 432	0.29 419	0.65 479	0.36 450	0.14 487	0.14 382	0.14 495	0.15 516	0.19 523	0.20 431

FADNet	0.34 463	0.43 547	0.88 510	0.24 318	0.22 473	0.37 461	0.19 285	0.56 473	0.49 476	0.32 345	0.36 338	0.43 452	0.32 456	0.65 479	0.30 404	0.17 525	0.16 426	0.14 495	0.16 526	0.25 553	0.21 442

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 485	0.43 547	0.72 456	0.35 535	0.19 417	0.51 531	0.25 447	0.56 473	0.39 364	0.42 481	0.47 462	0.47 483	0.27 376	0.74 511	0.32 423	0.38 586	0.19 476	0.27 563	0.17 537	0.29 570	0.27 504

SGM-Forest	0.42 512	0.44 550	0.92 516	0.24 318	0.16 332	0.45 506	0.40 551	0.58 495	0.50 482	0.54 545	0.63 534	0.52 508	0.51 541	0.91 556	0.66 538	0.17 525	0.17 451	0.17 529	0.15 516	0.15 474	0.21 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 532	0.45 551	1.07 541	0.40 560	0.28 527	0.58 549	0.38 544	0.67 554	0.76 565	0.53 541	0.47 462	0.59 532	0.47 529	0.74 511	0.80 553	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.16 526	0.26 557	0.24 477

ADCMid	0.53 548	0.45 551	1.46 580	0.27 433	0.22 473	0.51 531	0.38 544	0.61 524	0.58 522	0.75 571	0.67 543	0.62 544	0.66 573	0.66 485	1.75 606	0.13 461	0.12 339	0.17 529	0.17 537	0.20 531	0.21 442

StereoAnything_RVC	0.22 248	0.47 553	0.67 430	0.30 491	0.31 549	0.11 3	0.11 17	0.18 11	0.15 31	0.09 2	0.11 35	0.09 19	0.09 25	0.27 221	0.12 12	0.09 288	0.39 586	0.06 51	0.04 1	0.24 551	0.49 578

PSMNet-RUCA	0.39 490	0.47 553	0.84 494	0.46 576	0.41 573	0.34 431	0.26 458	0.59 504	0.46 442	0.40 463	0.51 478	0.44 458	0.33 464	0.43 373	0.31 414	0.25 564	0.14 382	0.33 580	0.21 551	0.32 575	0.23 464

SAMSARA	0.62 565	0.47 553	0.93 520	0.70 592	0.50 582	1.15 595	1.29 617	0.79 580	0.70 556	0.77 577	0.55 501	0.92 580	0.58 555	0.87 548	0.77 549	0.19 545	0.27 545	0.18 537	0.19 545	0.27 563	0.28 512

CSAN	0.55 551	0.47 553	1.19 562	0.37 544	0.23 486	0.57 547	0.61 585	0.65 547	0.72 560	0.65 561	0.78 559	0.66 559	0.65 572	1.41 600	0.77 549	0.21 550	0.17 451	0.20 549	0.21 551	0.18 514	0.21 442

FINET	0.58 559	0.48 557	1.35 574	0.38 553	0.37 565	0.96 588	1.13 614	0.84 589	1.05 592	0.50 529	0.70 549	0.45 464	0.61 563	0.63 470	0.62 531	0.26 566	0.28 550	0.14 495	0.13 487	0.20 531	0.44 569

LSM	1.68 612	0.48 557	2.91 636	2.28 623	17.60 660	0.52 537	0.55 581	0.65 547	0.78 566	0.84 580	1.11 584	0.63 548	0.55 550	0.79 530	0.53 511	0.16 511	0.25 534	0.18 537	0.21 551	0.25 553	2.37 626

WZ-Net	0.56 555	0.49 559	2.14 602	0.30 491	0.24 503	0.58 549	0.48 569	0.65 547	0.80 568	0.51 532	0.72 551	0.68 565	0.60 559	1.06 578	1.01 570	0.13 461	0.10 275	0.11 409	0.12 455	0.19 523	0.23 464

AnyNet_C32	0.55 551	0.51 560	1.34 572	0.29 480	0.28 527	0.61 555	0.62 586	0.57 482	0.62 538	0.63 558	0.68 545	0.54 517	0.55 550	0.82 538	1.81 607	0.15 501	0.15 413	0.15 512	0.18 543	0.21 538	0.25 488

z-mn7	0.48 535	0.52 561	1.28 568	0.26 395	0.19 417	0.62 556	0.34 524	0.59 504	0.96 588	0.45 505	0.97 577	0.53 513	0.41 505	0.99 571	0.70 542	0.11 399	0.10 275	0.10 352	0.10 378	0.14 462	0.16 372

Consistency-Raft	0.56 555	0.52 561	1.12 548	0.45 573	0.49 581	0.48 522	0.45 562	0.73 572	0.74 564	0.45 505	0.82 564	0.46 473	0.60 559	0.51 402	0.63 534	0.39 588	0.40 587	0.44 587	0.51 599	0.53 587	0.38 561

GANetREF_RVC	0.45 521	0.52 561	0.87 503	0.39 555	0.20 441	0.51 531	0.50 574	0.68 559	0.67 548	0.47 517	0.46 453	0.50 498	0.43 515	0.91 556	0.40 464	0.28 572	0.21 495	0.32 577	0.19 545	0.28 568	0.23 464
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
Wz-Net-SNSev	0.45 521	0.53 564	1.42 579	0.31 507	0.21 458	0.44 498	0.45 562	0.64 541	0.68 552	0.46 511	0.66 541	0.62 544	0.40 500	0.78 526	0.65 536	0.12 439	0.11 312	0.12 444	0.13 487	0.17 498	0.19 413

UDG	0.42 512	0.54 565	0.67 430	0.41 566	0.35 559	0.47 515	0.27 467	0.57 482	0.48 463	0.40 463	0.46 453	0.59 532	0.45 520	0.47 389	0.46 491	0.26 566	0.19 476	0.49 589	0.22 559	0.37 579	0.30 521

anonymity	0.57 557	0.55 566	0.74 457	0.48 578	0.63 593	0.56 545	0.43 559	0.71 567	0.51 488	0.64 560	0.55 501	0.57 525	0.61 563	0.65 479	0.57 522	0.55 593	0.55 605	0.50 590	0.54 600	0.51 586	0.61 593

CC-Net-ROB	0.46 529	0.55 566	0.86 501	0.38 553	0.23 486	0.51 531	0.30 498	0.69 565	0.51 488	0.46 511	0.51 478	0.48 487	0.38 488	0.96 568	0.40 464	0.36 583	0.23 516	0.56 593	0.25 570	0.34 578	0.22 456

RTS	0.81 585	0.56 568	4.76 641	0.37 544	0.30 542	1.11 592	0.52 577	0.67 554	1.07 594	0.76 574	0.91 573	0.60 538	0.61 563	1.64 604	1.24 586	0.15 501	0.13 362	0.15 512	0.15 516	0.22 542	0.24 477

RTSA	0.81 585	0.56 568	4.76 641	0.37 544	0.30 542	1.11 592	0.52 577	0.67 554	1.07 594	0.76 574	0.91 573	0.60 538	0.61 563	1.64 604	1.24 586	0.15 501	0.13 362	0.15 512	0.15 516	0.22 542	0.24 477

ADCS	0.62 565	0.56 568	1.54 586	0.30 491	0.25 516	0.56 545	0.46 565	0.71 567	0.86 577	0.77 577	0.72 551	0.68 565	0.62 568	0.82 538	2.33 616	0.17 525	0.16 426	0.16 520	0.17 537	0.23 547	0.27 504

SGM-ForestM	1.59 608	0.56 568	1.52 585	0.41 566	0.34 556	2.77 618	1.67 621	1.69 614	1.73 611	2.48 621	2.27 618	6.02 628	2.90 622	3.08 619	2.83 620	0.25 564	0.30 566	0.19 544	0.20 549	0.18 514	0.45 572

zh-mn7	0.50 538	0.57 572	1.82 596	0.25 355	0.19 417	0.45 506	0.29 489	0.59 504	0.84 574	0.67 564	0.97 577	0.49 493	0.41 505	0.93 563	0.73 545	0.12 439	0.10 275	0.11 409	0.11 412	0.13 439	0.17 392

SQANet	0.44 518	0.57 572	0.89 512	0.49 579	0.39 570	0.47 515	0.23 409	0.53 431	0.44 420	0.41 475	0.48 471	0.47 483	0.34 466	0.58 437	0.43 476	0.38 586	0.15 413	0.40 585	0.21 551	0.50 584	0.34 539

EDNetEfficientorigin	7.48 631	0.57 572	139.59 673	0.25 355	0.17 362	0.44 498	0.30 498	0.48 386	1.04 591	1.29 601	1.02 581	0.82 576	0.87 587	0.76 522	1.02 573	0.10 358	0.09 241	0.12 444	0.11 412	0.22 542	0.25 488

GASNet	0.39 490	0.58 575	1.27 567	0.35 535	0.23 486	0.35 446	0.23 409	0.63 536	0.56 518	0.41 475	0.38 357	0.45 464	0.30 426	0.81 537	0.42 472	0.16 511	0.11 312	0.14 495	0.14 505	0.23 547	0.12 278

MFN_U_SF_RVC	0.58 559	0.58 575	1.31 571	0.39 555	0.23 486	0.72 567	0.30 498	0.83 586	0.68 552	0.74 570	0.74 555	0.86 577	0.60 559	0.84 543	0.83 556	0.29 573	0.27 545	0.32 577	0.37 589	0.31 572	0.33 536

MANE	1.63 610	0.58 575	1.16 554	0.59 585	0.60 592	2.71 617	1.53 619	2.63 623	3.62 628	2.33 620	3.26 622	3.66 622	2.98 623	2.26 617	2.26 615	0.37 584	0.40 587	0.31 576	0.49 595	0.31 572	0.63 596

DDUNet	0.45 521	0.60 578	0.71 450	0.45 573	0.39 570	0.46 509	0.32 512	0.53 431	0.44 420	0.46 511	0.53 493	0.57 525	0.38 488	0.51 402	0.43 476	0.34 580	0.21 495	0.56 593	0.25 570	0.41 581	0.36 546

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 548	0.60 578	0.98 529	0.40 560	0.25 516	0.87 581	0.57 583	0.60 516	0.64 542	0.60 555	0.67 543	0.63 548	0.42 511	1.13 582	0.50 503	0.23 554	0.28 550	0.27 563	0.35 585	0.25 553	0.33 536

MonStereo1	0.96 591	0.61 580	0.99 531	0.70 592	0.59 591	1.37 605	0.35 527	0.97 596	1.27 603	0.97 588	1.92 611	1.53 600	2.13 616	1.29 593	0.87 559	0.71 603	0.34 580	0.75 602	0.47 593	0.75 601	0.68 604

MSAF-DinoV2	0.81 585	0.64 581	2.42 613	0.49 579	0.17 362	0.58 549	0.32 512	0.83 586	0.85 575	0.41 475	0.52 485	0.98 585	0.61 563	4.97 627	1.22 584	0.12 439	0.07 136	0.10 352	0.24 565	0.27 563	0.32 531

zh-sn7	0.52 545	0.64 581	1.77 593	0.30 491	0.20 441	0.47 515	0.40 551	0.60 516	0.65 543	0.53 541	0.82 564	0.52 508	0.59 557	1.10 580	0.96 566	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.13 487	0.17 498	0.20 431

NVStereoNet_ROB	0.74 576	0.64 581	1.20 564	0.55 584	0.43 578	0.54 544	0.48 569	0.75 575	0.87 580	0.88 582	1.72 607	1.06 586	1.03 595	1.29 593	0.98 569	0.35 582	0.42 590	0.41 586	0.48 594	0.38 580	0.43 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 538	0.67 584	0.82 484	1.04 607	0.55 588	0.38 467	0.11 17	0.42 318	0.33 285	0.42 481	0.35 323	0.29 318	0.18 259	0.50 396	0.23 334	0.70 602	0.42 590	0.79 605	0.62 608	0.63 591	0.47 573

AnyNet_C01	0.68 573	0.69 585	2.64 628	0.33 524	0.27 525	0.93 584	0.64 587	0.66 552	0.65 543	0.70 568	0.97 577	0.75 573	0.63 570	1.01 573	1.52 600	0.17 525	0.16 426	0.17 529	0.17 537	0.24 551	0.28 512

Wz-Net-TNSev	0.55 551	0.72 586	1.90 598	0.26 395	0.21 458	0.64 561	0.45 562	0.66 552	0.71 558	0.52 535	0.55 501	0.71 571	0.63 570	1.04 576	0.94 564	0.16 511	0.15 413	0.13 470	0.15 516	0.21 538	0.24 477

SPS-STEREO	0.74 576	0.72 586	1.18 561	0.52 582	0.57 590	0.76 570	0.50 574	0.80 581	0.66 547	0.97 588	0.88 572	0.94 581	0.74 576	1.08 579	1.04 575	0.58 596	0.51 598	0.50 590	0.50 598	0.56 588	0.72 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 562	0.73 588	1.13 550	0.64 587	0.45 580	0.73 569	0.37 536	0.67 554	0.67 548	0.52 535	0.75 557	0.66 559	0.46 527	0.74 511	0.59 526	0.55 593	0.34 580	0.56 593	0.36 587	0.65 593	0.49 578

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 574	0.73 588	1.26 566	0.47 577	0.28 527	1.42 607	0.60 584	0.82 584	0.94 587	0.85 581	0.86 569	0.88 579	0.70 575	1.32 597	0.75 547	0.37 584	0.30 566	0.34 581	0.36 587	0.44 582	0.42 565

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 192	0.74 590	0.71 450	0.17 29	0.08 5	0.15 43	0.15 121	0.19 22	0.18 63	0.13 64	0.12 55	0.10 37	0.08 9	0.16 22	0.14 97	0.34 580	0.12 339	0.08 194	0.07 146	0.11 384	0.24 477

Ntro	0.61 564	0.75 591	1.16 554	0.67 589	0.50 582	0.76 570	0.37 536	0.68 559	0.71 558	0.50 529	0.59 518	0.65 555	0.52 543	0.79 530	0.58 525	0.58 596	0.32 575	0.57 596	0.34 584	0.69 598	0.50 580

coex-ft	3.48 620	0.81 592	48.53 671	0.24 318	0.19 417	0.53 540	0.47 568	0.49 396	2.36 616	7.18 630	1.20 588	0.96 584	2.53 620	0.75 516	2.14 614	0.13 461	0.15 413	0.14 495	0.12 455	0.22 542	0.47 573

MFMNet_re	0.74 576	0.84 593	1.16 554	0.64 587	0.70 598	0.79 575	0.71 592	0.77 579	0.85 575	0.79 579	0.86 569	0.69 567	0.80 580	0.73 507	0.65 536	0.66 600	0.59 609	0.61 597	0.58 605	0.68 596	0.71 607

SGM+DAISY	1.12 599	0.86 594	1.64 589	0.68 590	0.80 606	1.68 611	1.68 622	1.08 599	1.10 596	1.53 616	1.76 609	1.47 598	1.53 612	1.24 589	1.42 599	0.66 600	0.65 616	0.52 592	0.54 600	0.57 589	0.91 615

JetBlue	1.20 601	0.89 595	2.53 627	0.59 585	0.76 600	3.16 620	2.09 624	1.16 601	0.93 584	0.95 586	1.12 585	1.65 602	1.27 602	2.15 615	1.87 609	0.43 591	0.37 585	0.38 583	0.39 591	0.62 590	0.63 596

ACVNet-4b	0.76 580	0.90 596	1.67 590	0.73 594	0.51 586	0.80 578	0.31 507	0.74 574	0.81 569	0.51 532	0.72 551	0.94 581	0.43 515	1.01 573	1.32 593	1.18 620	0.22 506	0.77 603	0.45 592	0.70 599	0.50 580

test_for_model	0.33 453	0.91 597	0.48 235	0.74 597	0.50 582	0.20 174	0.16 153	0.33 211	0.27 202	0.29 280	0.15 106	0.13 104	0.11 97	0.17 39	0.14 97	0.31 577	0.27 545	0.06 51	0.05 23	0.97 612	0.31 525

ACVNet_1	0.77 582	0.92 598	1.79 595	0.73 594	0.53 587	0.78 574	0.42 557	0.88 592	0.90 581	0.75 571	0.76 558	1.32 595	0.80 580	1.04 576	0.70 542	0.57 595	0.32 575	0.72 600	0.35 585	0.70 599	0.50 580

DispFullNet	0.67 571	0.94 599	1.63 588	0.77 598	1.19 616	0.53 540	0.25 447	0.61 524	0.72 560	0.70 568	0.60 522	0.69 567	0.90 588	0.80 533	0.52 507	0.27 570	0.13 362	0.74 601	0.31 582	0.68 596	0.44 569

IMH-64-1	0.94 588	0.95 600	1.07 541	0.98 604	0.76 600	0.93 584	0.72 593	1.30 603	1.11 598	0.91 583	1.45 597	1.14 587	1.00 593	1.25 591	0.97 567	0.77 604	0.51 598	0.97 609	0.55 603	0.90 605	0.66 602

IMH-64	0.94 588	0.95 600	1.07 541	0.98 604	0.76 600	0.93 584	0.72 593	1.30 603	1.11 598	0.91 583	1.45 597	1.14 587	1.00 593	1.25 591	0.97 567	0.77 604	0.51 598	0.97 609	0.55 603	0.90 605	0.66 602

ACVNet_2	0.94 588	0.98 602	1.71 592	0.83 600	0.63 593	1.02 590	0.64 587	1.16 601	1.43 608	1.02 591	1.39 594	1.47 598	0.86 586	1.16 585	0.79 552	0.63 599	0.43 593	0.78 604	0.49 595	0.80 602	0.57 587

WAO-7	1.05 593	1.00 603	1.19 562	0.83 600	0.67 597	1.22 598	0.84 602	1.43 607	1.56 609	1.13 597	1.75 608	1.46 597	1.25 601	1.56 603	1.28 588	0.61 598	0.62 614	0.70 599	0.68 610	0.66 595	0.62 594

RainbowNet	0.76 580	1.00 603	1.29 569	0.82 599	0.63 593	0.79 575	0.52 577	0.83 586	0.93 584	0.61 557	0.79 562	0.79 574	0.62 568	0.82 538	0.67 540	0.80 608	0.55 605	0.79 605	0.49 595	0.81 603	0.62 594

WAO-6	1.11 598	1.01 605	1.17 560	0.96 603	0.79 603	1.30 602	0.78 597	1.36 605	1.99 614	1.04 594	1.54 602	1.59 601	1.27 602	1.37 599	1.30 589	0.78 606	0.55 605	1.03 613	0.75 614	0.87 604	0.72 608

IMH	1.09 597	1.04 606	1.29 569	1.03 606	0.79 603	1.11 592	0.69 590	1.40 606	1.42 607	1.02 591	1.71 606	1.42 596	1.19 600	1.78 610	1.03 574	1.14 618	0.56 608	1.00 611	0.58 605	0.93 608	0.68 604

TorneroNet-64	1.47 604	1.15 607	1.51 584	1.11 612	0.86 610	2.27 616	0.76 595	1.84 616	3.76 629	1.29 601	2.22 617	2.68 618	1.46 608	1.81 611	1.55 602	0.79 607	0.51 598	1.10 614	0.67 609	1.31 617	0.81 614

LVE	1.18 600	1.16 608	1.67 590	1.04 607	0.81 607	1.32 603	0.82 601	1.49 609	1.94 612	1.08 595	1.90 610	1.89 606	1.07 597	1.51 602	1.04 575	0.96 614	0.61 611	0.94 608	0.69 611	0.92 607	0.79 613

Dean	1.22 602	1.17 609	1.97 599	1.04 607	0.79 603	1.21 597	0.76 595	1.51 610	1.96 613	1.30 603	1.98 613	2.14 610	1.18 599	1.30 595	1.15 581	0.83 609	0.61 611	1.01 612	0.69 611	0.97 612	0.77 612

TorneroNet	2.26 616	1.20 610	1.55 587	1.15 614	0.91 611	5.84 623	0.84 602	2.12 620	8.45 655	2.59 622	5.32 626	3.84 623	2.15 617	1.84 613	1.98 612	0.88 610	0.54 604	1.16 618	0.74 613	1.31 617	0.91 615

WAO-8	1.50 606	1.22 611	1.39 576	1.10 610	0.85 608	2.15 613	0.78 597	1.84 616	3.76 629	1.46 609	2.18 615	2.15 611	1.50 610	3.20 621	1.35 595	0.92 612	0.66 617	1.10 614	0.79 615	0.94 609	0.74 610

Venus	1.50 606	1.22 611	1.39 576	1.10 610	0.85 608	2.15 613	0.78 597	1.84 616	3.76 629	1.46 609	2.18 615	2.15 611	1.50 610	3.20 621	1.35 595	0.92 612	0.66 617	1.10 614	0.79 615	0.94 609	0.74 610

MADNet+	1.05 593	1.26 613	4.77 644	0.73 594	0.50 582	1.25 599	0.97 605	1.05 598	0.93 584	0.67 564	0.78 559	0.87 578	0.85 584	2.14 614	1.83 608	0.40 589	0.42 590	0.32 577	0.28 579	0.45 583	0.43 567

PWCK	1.05 593	1.29 614	2.12 601	0.92 602	0.42 575	1.27 600	1.01 607	1.14 600	1.14 601	1.16 600	1.14 586	1.25 592	0.90 588	1.77 609	1.15 581	0.89 611	0.51 598	0.87 607	0.54 600	1.02 614	0.57 587

UNDER WATER-64	1.61 609	1.30 615	2.93 637	1.33 615	0.96 612	2.20 615	1.25 616	1.47 608	3.15 618	1.46 609	1.31 592	2.61 617	2.22 618	1.69 606	1.93 610	1.13 617	0.67 619	1.29 619	0.94 618	1.26 615	1.09 619

UNDER WATER	1.64 611	1.34 616	2.72 635	1.40 616	1.04 613	1.70 612	1.14 615	1.57 613	3.58 619	1.46 609	1.46 599	2.82 619	2.43 619	1.74 607	2.04 613	1.08 616	0.63 615	1.31 620	0.94 618	1.29 616	1.10 620

notaker	1.49 605	1.44 617	1.77 593	1.42 617	1.08 614	1.19 596	0.87 604	1.51 610	1.40 606	1.53 616	3.41 623	2.40 614	1.94 615	1.83 612	1.57 603	1.14 618	0.69 620	1.38 621	0.88 617	1.39 620	1.03 618

ktn	1.80 613	1.46 618	1.49 582	1.44 618	1.14 615	1.50 608	1.07 610	1.53 612	3.90 637	2.77 623	4.62 624	3.42 621	1.49 609	1.74 607	1.40 598	1.45 622	0.77 621	1.46 622	0.99 620	1.41 621	1.00 617

KSHMR	1.92 615	1.47 619	1.97 599	1.48 619	1.22 617	1.39 606	1.06 609	1.81 615	5.83 652	1.43 607	5.56 627	2.95 620	1.17 598	2.24 616	1.33 594	1.29 621	1.13 622	1.47 623	1.11 622	1.37 619	1.21 621

MADNet++	2.34 617	1.81 620	2.24 604	2.15 622	1.97 621	2.79 619	2.19 625	2.42 622	2.26 615	2.79 624	2.70 620	2.43 615	2.60 621	3.18 620	3.32 621	2.19 625	1.97 626	1.93 624	1.62 624	2.02 623	2.10 624

HanzoNet	3.08 619	1.87 621	2.70 634	1.81 620	1.34 618	1.60 610	1.05 608	2.06 619	2.62 617	5.63 628	5.12 625	5.96 627	7.09 639	4.39 626	3.43 622	3.29 628	2.06 628	1.98 626	2.94 630	2.47 624	2.15 625

JetRed	2.35 618	2.70 622	6.11 646	1.14 613	1.38 619	6.03 625	3.61 626	2.12 620	1.72 610	1.99 619	1.97 612	2.15 611	1.59 614	2.49 618	4.19 625	1.05 615	1.60 623	1.10 614	1.02 621	1.72 622	1.41 623

BEATNet-Init1	4.91 623	3.27 623	14.39 658	0.69 591	0.65 596	10.19 632	3.83 627	5.04 653	5.11 651	8.73 657	8.52 643	13.95 664	7.66 655	7.79 632	5.79 628	0.32 579	0.34 580	0.34 581	0.38 590	0.64 592	0.64 600

ITERv30	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

qyd29nn	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

yuret106	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

uio108cc	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

v20iiwwt	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

ITERv14	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

v134_o9	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

ITERv7	7.49 632	5.14 624	2.29 605	4.81 624	3.16 622	12.94 650	17.41 634	3.24 625	3.59 620	8.08 632	8.20 630	8.52 644	7.17 647	9.73 639	7.74 642	16.58 663	7.76 635	5.56 633	3.19 631	7.93 638	6.69 636

USTest	6.84 625	5.16 632	5.45 645	7.18 653	7.26 650	14.27 659	22.53 659	8.48 657	9.29 656	5.44 627	6.42 629	6.27 630	6.69 633	6.83 630	8.49 657	1.95 623	3.27 629	2.16 627	2.54 628	3.76 626	3.31 628

DPSimNet_ROB	6.21 624	5.16 632	9.50 648	5.59 651	5.56 649	7.64 627	10.02 630	4.07 651	7.33 654	6.84 629	6.26 628	7.17 631	10.55 656	4.07 625	5.68 627	5.50 631	4.29 630	5.24 631	3.66 651	4.05 627	5.96 630

DGTPSM_ROB	8.38 652	5.24 634	10.71 656	5.32 643	10.19 653	8.34 628	23.49 663	6.11 655	13.43 662	4.93 625	10.93 660	5.64 625	10.55 656	6.17 628	12.73 659	3.74 629	7.56 632	3.68 629	7.24 659	4.09 628	7.49 656

hj116sk	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

iked130	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

vnu138km	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

99wein	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

a5sdf	7.58 640	5.25 635	2.52 621	5.14 637	3.42 630	12.55 640	17.61 642	3.31 639	3.79 632	8.25 640	8.54 644	8.62 652	7.01 634	9.93 647	7.53 637	16.29 658	7.84 650	5.80 641	3.45 639	7.96 646	6.81 644

DPSMNet_ROB	8.44 653	5.25 635	10.87 657	5.59 651	10.27 654	8.34 628	23.51 664	6.12 656	13.47 663	4.96 626	10.94 661	5.65 626	10.55 656	6.25 629	12.77 660	4.01 630	7.62 633	3.75 630	7.27 660	4.16 629	7.54 657

ITERv28	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

ITERv24	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

dd23bbn	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

ITERv21	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

zxcv128	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

ITERv12	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

s6wercc	7.72 645	5.30 641	2.49 614	5.51 644	3.70 641	12.52 633	18.05 652	3.53 644	3.97 638	8.35 645	8.56 649	8.40 637	7.16 640	10.14 653	8.12 650	16.17 651	7.80 643	6.07 649	3.57 644	8.20 651	6.85 649

oiu110	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

dddd17k	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

ITERv10	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

ITERv8	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

ITERv4	7.40 626	5.48 648	2.65 629	4.83 632	3.62 635	12.57 645	17.68 647	3.24 625	4.18 645	8.37 652	8.51 638	7.44 632	6.65 628	8.82 634	6.31 630	15.48 645	7.95 655	6.11 656	3.90 652	7.65 631	6.64 631

TCMNet-wrong-test	4.33 621	5.65 653	4.76 641	11.36 657	10.39 655	5.87 624	4.45 628	4.24 652	1.10 596	1.93 618	2.43 619	6.07 629	3.54 624	3.87 624	4.51 626	2.00 624	0.47 595	1.96 625	1.68 625	5.78 630	4.48 629

Anonymous_1	16.44 663	9.26 654	9.67 650	10.63 654	14.54 658	18.62 664	26.98 665	12.68 663	13.53 664	10.78 663	10.37 659	10.15 658	10.66 659	10.99 663	12.64 658	15.61 650	7.73 634	16.87 667	43.01 671	56.14 674	7.86 660

xxxxx1	15.30 659	9.78 655	10.23 653	20.34 661	19.47 661	17.10 660	23.00 660	10.36 660	11.04 658	9.25 658	9.66 656	10.74 659	10.66 659	10.60 660	13.72 663	8.14 636	9.35 663	31.88 672	44.61 672	12.63 659	13.46 661

tt_ll	15.30 659	9.78 655	10.23 653	20.34 661	19.47 661	17.10 660	23.00 660	10.36 660	11.04 658	9.25 658	9.66 656	10.74 659	10.66 659	10.60 660	13.72 663	8.14 636	9.35 663	31.88 672	44.61 672	12.63 659	13.46 661

ff	15.30 659	9.78 655	10.23 653	20.34 661	19.47 661	17.10 660	23.00 660	10.36 660	11.04 658	9.25 658	9.66 656	10.74 659	10.66 659	10.60 660	13.72 663	8.14 636	9.35 663	31.88 672	44.61 672	12.63 659	13.46 661

DPSM_ROB	11.46 657	9.79 658	10.18 651	11.11 655	11.31 656	19.08 665	27.38 666	13.42 664	14.23 665	10.34 661	11.13 662	10.97 662	11.33 663	11.89 664	13.49 661	6.74 634	8.19 660	6.00 646	7.05 657	7.74 636	7.76 658

DPSM	11.46 657	9.79 658	10.18 651	11.11 655	11.31 656	19.08 665	27.38 666	13.42 664	14.23 665	10.34 661	11.13 662	10.97 662	11.33 663	11.89 664	13.49 661	6.74 634	8.19 660	6.00 646	7.05 657	7.74 636	7.76 658

DLNR_Zeroshot_test	10.53 654	12.28 660	20.32 663	105.84 672	23.88 671	0.14 26	0.13 61	3.20 624	0.20 91	0.16 124	0.23 196	0.16 153	0.10 59	0.32 305	0.16 170	2.54 626	0.32 575	0.07 113	0.07 146	40.17 672	0.28 512

DLNR-FE	10.53 654	12.31 661	20.33 665	105.85 673	23.36 670	0.14 26	0.13 61	3.25 638	0.20 91	0.16 124	0.23 196	0.16 153	0.10 59	0.31 295	0.16 170	2.59 627	0.32 575	0.07 113	0.07 146	40.66 673	0.28 512

PML	15.86 662	13.12 662	7.07 647	5.22 642	7.66 651	32.93 667	64.30 674	5.37 654	10.12 657	25.87 673	67.29 674	20.25 666	13.20 665	10.09 652	6.81 636	5.94 633	2.00 627	6.03 648	2.18 626	9.13 658	2.62 627

LRCNet_RVC	10.94 656	14.45 663	9.66 649	15.38 658	8.02 652	1.08 591	0.35 527	8.72 658	0.72 560	12.63 664	15.84 664	9.73 657	6.52 627	8.58 633	6.38 635	20.33 671	5.39 631	23.79 669	21.95 668	15.35 662	13.96 664

CasAABBNet	23.04 666	19.69 664	20.32 663	22.42 664	22.73 665	38.35 671	55.23 671	26.99 671	28.74 672	20.67 669	22.28 670	22.11 671	22.86 669	23.84 668	27.17 670	13.52 639	16.47 667	12.08 661	14.21 662	15.57 663	15.60 666

FlowAnything	23.08 669	19.70 665	20.48 666	22.45 665	22.73 665	38.34 670	55.18 669	27.00 672	28.79 673	20.83 671	22.42 672	22.10 670	22.83 668	23.85 669	27.23 674	13.53 640	16.54 670	12.10 665	14.29 666	15.59 666	15.58 665

RAFT-FEzeroshot	23.04 666	19.71 666	20.25 661	22.47 666	22.80 667	38.32 668	55.23 671	26.95 669	28.70 670	20.66 667	22.23 668	22.07 668	22.86 669	23.85 669	27.17 670	13.53 640	16.47 667	12.08 661	14.22 664	15.58 664	15.60 666

RAFT-FE	23.04 666	19.71 666	20.25 661	22.47 666	22.80 667	38.32 668	55.23 671	26.95 669	28.70 670	20.66 667	22.23 668	22.07 668	22.86 669	23.85 669	27.17 670	13.53 640	16.47 667	12.08 661	14.22 664	15.58 664	15.60 666

Selective-RAFT-Error	23.11 670	19.77 668	20.60 667	22.49 668	22.80 667	38.46 673	55.19 670	27.13 674	28.90 674	20.73 670	22.38 671	22.11 671	22.91 673	23.94 672	27.18 673	13.54 643	16.57 671	12.09 664	14.21 662	15.61 667	15.65 669

LSM0	24.21 671	19.88 669	22.33 668	24.42 669	40.13 673	38.41 672	54.99 668	27.05 673	28.61 669	20.59 666	22.00 667	22.29 673	22.86 669	24.12 673	27.16 669	13.59 644	16.33 666	12.13 666	14.08 661	15.72 668	17.53 670

HaxPig	17.72 664	20.23 670	19.76 660	16.55 659	16.52 659	9.46 630	9.42 629	14.48 666	13.31 661	18.59 665	18.67 665	17.39 665	16.68 666	17.07 666	16.43 666	21.99 672	20.86 672	22.28 668	21.55 667	21.30 669	21.88 671

MEDIAN_ROB	21.20 665	24.56 671	23.42 669	19.57 660	19.62 664	13.29 658	11.21 631	18.04 667	17.02 667	22.07 672	21.92 666	20.84 667	20.24 667	21.02 667	19.68 667	25.59 673	24.08 673	26.20 670	25.19 669	25.31 670	25.19 672

AVERAGE_ROB	25.43 672	29.01 672	27.22 670	24.60 670	24.16 672	17.78 663	12.87 632	22.39 668	21.40 668	26.72 674	26.08 673	25.18 674	24.52 674	25.07 674	23.57 668	29.94 674	28.36 674	30.60 671	29.57 670	29.83 671	29.66 673

test_example2	100.95 673	107.33 673	67.16 672	98.17 671	106.88 674	89.44 674	101.34 675	37.23 675	97.88 675	129.56 675	131.26 675	65.41 675	67.34 675	91.22 675	79.29 675	143.32 675	199.32 675	81.12 675	102.17 675	121.89 675	101.70 674

ccccc		256.25 674		351.50 674	361.31 675	144.22 675		153.19 676		152.98 676		161.94 676		268.06 676		387.64 676	346.97 676	244.11 676	219.32 676	413.57 676

GS-Stereo							0.16 153	0.38 265	0.21 113	0.14 85	0.15 106	0.10 37	0.09 25	0.21 112	0.18 222	0.08 207	0.31 570	0.06 51	0.06 72	0.08 192	0.63 596

FSD					0.41 573	0.28 331	0.27 467	0.32 192	0.30 249	0.27 245	0.27 234	0.29 318	0.27 376	0.35 337	0.28 387	0.23 554	0.49 596	0.27 563	0.26 574	0.26 557

Low-res two-view benchmark